JP4434974B2

JP4434974B2 - Data compression apparatus, data compression method, data compression program, and data expansion apparatus

Info

Publication number: JP4434974B2
Application number: JP2005018812A
Authority: JP
Inventors: 隆志石川
Original assignee: Olympus Imaging Corp
Current assignee: Olympus Imaging Corp
Priority date: 2005-01-26
Filing date: 2005-01-26
Publication date: 2010-03-17
Anticipated expiration: 2025-01-26
Also published as: JP2006211155A

Description

本発明は、任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理するためのデータ圧縮装置、データ圧縮方法、データ圧縮プログラム、データ伸張装置に関する。 The present invention relates to a data compression apparatus, a data compression method, a data compression program, and a data expansion apparatus for processing data including a plurality of element data that can determine a distance between any two element data.

複数の要素データを含んで構成されるデータは、要素データ間に、何らかの距離概念を設定し得る（数学的な距離空間に写像し得る）ことが多い。例えば、静止画像データでは、２次元的に配列されている画素データ間に空間的な距離がある。さらに、動画像データでは、複数のフレームにおける同一画素位置に着目すると、時間間隔を距離概念として設定することが可能である。同様に、例えば音声データや株価データでは、時間を距離として捉えることができる。このようなデータは、従来より、データ圧縮（データ符号化）の対象となっており、データ圧縮においては、従来より良く知られているように、可逆圧縮方式（Lossless）と非可逆圧縮方式（Lossy）とがある。 In data composed of a plurality of element data, some distance concept can be set between element data (mapping to a mathematical metric space) in many cases. For example, in still image data, there is a spatial distance between two-dimensionally arranged pixel data. Furthermore, in moving image data, when focusing on the same pixel position in a plurality of frames, the time interval can be set as a distance concept. Similarly, for example, in voice data and stock price data, time can be regarded as distance. Conventionally, such data has been subject to data compression (data encoding), and in data compression, as is well known, lossless and lossy compression methods (Lossless) and lossy compression methods ( Lossy).

例えば、静止画像データに関する可逆圧縮方式では、画像データの隣接相関の大きさを利用して、予測符号化における参照画素として隣接画素を用いることが行われている。 For example, in a lossless compression method for still image data, an adjacent pixel is used as a reference pixel in predictive encoding by using the size of the adjacent correlation of image data.

ところで、撮像素子により撮像された画像データは、下位ビット部分のランダム性が非常に高い。このようなランダム性の高いデータは、可逆圧縮する場合に、圧縮率が低下する傾向があることが知られている。従って、撮像素子により撮像された画像データは、そのままでは、高い圧縮率で圧縮するのが困難である。 By the way, the image data picked up by the image pickup device has very high randomness in the lower bit portion. It is known that such highly random data tends to have a reduced compression rate when lossless compression is performed. Therefore, it is difficult to compress the image data captured by the image sensor at a high compression rate as it is.

そこで、例えば特開２００１−６０８７６号公報には、予測符号化を行う前にランダム性の高い下位ビットを分離することにより、圧縮率の向上を図るようにした技術が記載されている。
特開２００１−６０８７６号公報 Thus, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-60876 describes a technique for improving the compression ratio by separating lower bits with high randomness before performing predictive coding.
JP 2001-60876 A

しかしながら、上述したような、空間相関性を利用して可逆圧縮を行う従来の技術では、突発的なノイズや急峻なエッジにおいて、予測が大きく外れることになり、予測誤差が非常に大きくなってしまう。そのために、空間相関性の低い画像（例えば、ランダム性の高い画像）を従来のデータ圧縮装置で圧縮しようとすると、圧縮率が大きく低下してしまうことになる。 However, in the conventional technique that performs the lossless compression using the spatial correlation as described above, the prediction is greatly deviated due to sudden noise or steep edges, and the prediction error becomes very large. . For this reason, if an image with low spatial correlation (for example, an image with high randomness) is to be compressed by a conventional data compression apparatus, the compression rate is greatly reduced.

また、上記特開２００１−６０８７６号公報に記載されたものでも、上位ビットまでランダム性が存在する画像データについては、圧縮率の向上を図ることは困難である。 Further, even in the image described in Japanese Patent Laid-Open No. 2001-60876, it is difficult to improve the compression rate for image data having randomness up to the upper bits.

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、ランダム性の高いデータであっても比較的圧縮率を低下させることなく圧縮することが可能なデータ圧縮装置、データ圧縮方法、データ圧縮プログラムを提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a data compression apparatus, a data compression method, and a data compression program capable of compressing even highly random data without relatively reducing the compression rate. It is intended to provide.

また本発明は、上記データ圧縮装置、データ圧縮方法、またはデータ圧縮プログラムにより圧縮されたデータを伸張し得るデータ伸張装置を提供することを目的としている。 Another object of the present invention is to provide a data decompression device capable of decompressing data compressed by the data compression device, the data compression method, or the data compression program.

上記の目的を達成するために、第１の発明によるデータ圧縮装置は、任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理するためのデータ圧縮装置であって、注目要素データの上記距離に関して周辺にある周辺要素データの値に基づいて該注目要素データに対応する予測値を求める予測値演算手段と、上記注目要素データの値と上記予測値との差分に基づいて該注目要素データに対応する予測誤差値を演算する予測誤差値演算手段と、上記予測誤差値に所定の演算を施すことにより該予測誤差値に対する修正値を求める修正値演算手段と、上記予測誤差値に相応する値と上記修正値との差分に基づいて修正予測誤差値を求める修正予測誤差値演算手段と、を具備し、上記修正値演算手段は、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値と、上記予測誤差値演算手段により演算して得られた注目要素データに対応する予測誤差値と、の実質的な線形結合により表現される値を、注目要素データの予測誤差値に相応する値に対応する修正値として演算するものである。 In order to achieve the above object, a data compression apparatus according to a first invention is a data compression apparatus for processing data including a plurality of element data that can determine a distance between any two element data, Based on the value of the surrounding element data in the vicinity with respect to the distance of the element of interest data, a prediction value calculation means for obtaining a prediction value corresponding to the element of interest data, and based on the difference between the value of the element of interest data and the prediction value Prediction error value calculating means for calculating a prediction error value corresponding to the target element data, a correction value calculating means for obtaining a correction value for the prediction error value by performing a predetermined calculation on the prediction error value, and the prediction Corrected prediction error value calculation means for obtaining a corrected prediction error value based on a difference between a value corresponding to an error value and the correction value, and the correction value calculation means includes the peripheral element data In contrast, a value expressed by a substantially linear combination of the correction value already obtained by calculation and the prediction error value corresponding to the element of interest data obtained by calculation by the prediction error value calculation means. The calculation is performed as a correction value corresponding to a value corresponding to the prediction error value of the element of interest data.

また、第２の発明によるデータ圧縮装置は、上記第１の発明によるデータ圧縮装置において、上記データが画像データであり、上記要素データは該画像データを構成する画素データである。 A data compression apparatus according to a second invention is the data compression apparatus according to the first invention, wherein the data is image data, and the element data is pixel data constituting the image data.

さらに、第３の発明によるデータ圧縮装置は、上記第１の発明によるデータ圧縮装置において、上記修正予測誤差値演算手段が、上記予測誤差値に相応する値を、該予測誤差値の下位ｎ（ｎは１以上の整数）ビットを０とした値とするものであるとともに、該予測誤差値の下位ｎビット分のデータを別途出力するものである。 Furthermore, the data compression apparatus according to the third invention is the data compression apparatus according to the first invention, wherein the modified prediction error value calculation means calculates a value corresponding to the prediction error value as a lower order n ( n is an integer greater than or equal to 1), and is a value in which 0 is set to 0, and data for the lower n bits of the prediction error value is separately output.

第４の発明によるデータ圧縮装置は、上記第３の発明によるデータ圧縮装置において、上記修正値演算手段が、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値Ｃi-1 （ｉは０以上の整数）と上記予測誤差値演算手段により演算して得られた注目要素データに対応する予測誤差値Ｐi との実質的な線形結合を、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値Ｃi-1 を下位側へｎビットシフトさせた値と上記予測誤差値演算手段により演算して得られた注目要素データに対応する予測誤差値Ｐi を下位側へｎビットシフトさせた値との１以上２ⁿ未満の整数である係数ａ，ｂを用いた線形結合により、

のように表現し（ここに、右辺の括弧は床関数を表す）、この値Ｃi を、注目要素データの予測誤差値に相応する値に対応する修正値とするものである。 A data compression apparatus according to a fourth invention is the data compression apparatus according to the third invention, wherein a correction value Ci-1 (i Is an integer greater than or equal to 0) and a substantially linear combination of the prediction error value Pi corresponding to the target element data obtained by the calculation by the prediction error value calculation means has already been calculated for the peripheral element data. The obtained correction value Ci-1 is shifted n bits to the lower side, and the prediction error value Pi corresponding to the target element data obtained by the calculation by the prediction error value calculating means is shifted n bits to the lower side. By linear combination using the coefficients a and b which are integers of 1 or more and less than 2 ⁿ with the obtained values,

(Here, the parenthesis on the right side represents a floor function), and this value Ci is a correction value corresponding to a value corresponding to the prediction error value of the element data of interest.

第５の発明によるデータ圧縮方法は、任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理するためのデータ圧縮方法であって、注目要素データの上記距離に関して周辺にある周辺要素データの値に基づいて該注目要素データに対応する予測値を求める予測値演算ステップと、上記注目要素データの値と上記予測値との差分に基づいて該注目要素データに対応する予測誤差値を演算する予測誤差値演算ステップと、上記予測誤差値に所定の演算を施すことにより該予測誤差値に対する修正値を求める修正値演算ステップと、上記予測誤差値に相応する値と上記修正値との差分に基づいて修正予測誤差値を求める修正予測誤差値演算ステップと、を含み、上記修正値演算ステップは、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値と、上記予測誤差値演算ステップにより演算して得られた注目要素データに対応する予測誤差値と、の実質的な線形結合により表現される値を、注目要素データの予測誤差値に相応する値に対応する修正値として演算するステップである。 A data compression method according to a fifth aspect of the present invention is a data compression method for processing data including a plurality of element data whose distance can be determined between any two element data. A predicted value calculation step for obtaining a predicted value corresponding to the target element data based on a value of certain peripheral element data; and a prediction corresponding to the target element data based on a difference between the value of the target element data and the predicted value A prediction error value calculation step for calculating an error value, a correction value calculation step for obtaining a correction value for the prediction error value by performing a predetermined calculation on the prediction error value, a value corresponding to the prediction error value, and the correction A corrected prediction error value calculation step for obtaining a corrected prediction error value based on a difference from the value, wherein the correction value calculation step A value expressed by a substantially linear combination of the corrected value obtained by the calculation and the prediction error value corresponding to the target element data obtained by the above prediction error value calculation step is expressed as the target element. This is a step of calculating as a correction value corresponding to a value corresponding to the prediction error value of the data.

第６の発明によるデータ圧縮プログラムは、コンピュータに任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理させるためのデータ圧縮プログラムであって、コンピュータに、注目要素データの上記距離に関して周辺にある周辺要素データの値に基づいて該注目要素データに対応する予測値を求める予測値演算ステップと、上記注目要素データの値と上記予測値との差分に基づいて該注目要素データに対応する予測誤差値を演算する予測誤差値演算ステップと、上記予測誤差値に所定の演算を施すことにより該予測誤差値に対する修正値を求める修正値演算ステップと、上記予測誤差値に相応する値と上記修正値との差分に基づいて修正予測誤差値を求める修正予測誤差値演算ステップと、を実行させるためのプログラムであり、上記修正値演算ステップは、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値と、上記予測誤差値演算ステップにより演算して得られた注目要素データに対応する予測誤差値と、の実質的な線形結合により表現される値を、注目要素データの予測誤差値に相応する値に対応する修正値として演算するステップである。 A data compression program according to a sixth invention is a data compression program for causing a computer to process data including a plurality of element data capable of determining a distance between any two element data. A predicted value calculation step for obtaining a predicted value corresponding to the target element data based on a value of peripheral element data in the vicinity with respect to the distance; and the target element based on a difference between the value of the target element data and the predicted value A prediction error value calculation step for calculating a prediction error value corresponding to the data, a correction value calculation step for obtaining a correction value for the prediction error value by performing a predetermined calculation on the prediction error value, and a prediction error value corresponding to the prediction error value. A corrected prediction error value calculating step for obtaining a corrected prediction error value based on a difference between the value to be corrected and the correction value. The correction value calculation step includes a correction value that has already been calculated for the peripheral element data, and a prediction corresponding to the target element data that has been calculated by the prediction error value calculation step. In this step, a value represented by a substantially linear combination of the error value and the error value is calculated as a correction value corresponding to a value corresponding to the prediction error value of the target element data.

第７の発明によるデータ伸張装置は、任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理することにより得られたデータであって、注目要素データの上記距離に関して周辺にある周辺要素データの値に基づいて該注目要素データに対応する予測値を求め、上記注目要素データの値と上記予測値との差分に基づいて該注目要素データに対応する予測誤差値を演算し、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値と上記演算により得られた注目要素データに対応する予測誤差値との実質的な線形結合により表現される値を注目要素データの予測誤差値に相応する値に対応する修正値として演算し、上記予測誤差値に相応する値と上記修正値との差分に基づいて求められた修正予測誤差値、を処理するためのデータ伸張装置であって、既に求められた上記周辺要素データに対応する予測誤差値に相応する値に基づき上記修正値を求めこの修正値と注目要素データに対応する上記修正予測誤差値とに基づき注目要素データに対応する予測誤差値に相応する値を求める予測誤差値演算手段と、既に求められた上記周辺要素データに対応する要素データの値に相応する値に基づき予測値に相応する値を求める予測値演算手段と、上記予測値に相応する値と上記予測誤差値に相応する値との和に基づいて要素データの値に相応する値を求める要素データ値演算手段と、を具備したものである。 A data decompression device according to a seventh invention is data obtained by processing data including a plurality of element data capable of determining a distance between any two element data, wherein the data decompression device The predicted value corresponding to the target element data is obtained based on the value of the peripheral element data in the area, and the prediction error value corresponding to the target element data is calculated based on the difference between the value of the target element data and the predicted value A value expressed by a substantially linear combination of a correction value already obtained by calculating the peripheral element data and a prediction error value corresponding to the target element data obtained by the calculation. A correction value corresponding to a prediction error value of data is calculated as a correction value, and a corrected prediction error value obtained based on a difference between the value corresponding to the prediction error value and the correction value is processed. A data expansion device for obtaining the correction value based on a value corresponding to the prediction error value corresponding to the already obtained peripheral element data, the correction value and the correction prediction error value corresponding to the target element data; A prediction error value calculating means for obtaining a value corresponding to the prediction error value corresponding to the element data of interest based on the above, and corresponding to the prediction value based on a value corresponding to the value of the element data corresponding to the already obtained peripheral element data Prediction value calculation means for obtaining a value; and element data value calculation means for obtaining a value corresponding to the value of element data based on the sum of a value corresponding to the prediction value and a value corresponding to the prediction error value. It is a thing.

第８の発明によるデータ伸張装置は、任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理することにより得られたデータであって、注目要素データの上記距離に関して周辺にある周辺要素データの値に基づいて該注目要素データに対応する予測値を求め、上記注目要素データの値と上記予測値との差分に基づいて該注目要素データに対応する予測誤差値を演算し、上記周辺要素データに対して既に演算して得られている修正値と上記演算により得られた注目要素データに対応する予測誤差値との実質的な線形結合により表現される値を注目要素データの予測誤差値に相応する値に対応する修正値として演算し、上記予測誤差値の下位ｎ（ｎは１以上の整数）ビットを０とした値と上記修正値との差分に基づいて求められた修正予測誤差値と、該予測誤差値の下位ｎビット分のデータと、を処理するためのデータ伸張装置であって、既に求められた上記周辺要素データに対応する予測誤差値に相応する値に基づき上記修正値を求めこの修正値と注目要素データに対応する上記修正予測誤差値とに基づき上記予測誤差値の下位ｎビットを０とした値を求め該予測誤差値の下位ｎビットを０とした値と該予測誤差値の下位ｎビット分のデータの値との和を演算することにより予測誤差値を求める予測誤差値演算手段と、既に求められた上記周辺要素データに対応する要素データの値に基づき予測値を求める予測値演算手段と、上記予測値と上記予測誤差値との和に基づいて要素データの値を求める要素データ値演算手段と、を具備したものである。 A data decompression device according to an eighth invention is data obtained by processing data including a plurality of element data capable of determining a distance between any two element data, wherein the data decompression apparatus The predicted value corresponding to the target element data is obtained based on the value of the peripheral element data in the area, and the prediction error value corresponding to the target element data is calculated based on the difference between the value of the target element data and the predicted value A value expressed by a substantially linear combination of a correction value already obtained by calculating the peripheral element data and a prediction error value corresponding to the target element data obtained by the calculation. Based on the difference between the correction value calculated as a correction value corresponding to a value corresponding to the prediction error value of the data, and the lower n (n is an integer of 1 or more) bits of the prediction error value is 0 A data expansion device for processing the corrected prediction error value obtained and the lower n bits of data of the prediction error value, and corresponding to the prediction error value corresponding to the already obtained peripheral element data The correction value is obtained based on the value to be calculated, and the value obtained by setting the lower n bits of the prediction error value to 0 based on the correction value and the corrected prediction error value corresponding to the element of interest data is obtained. The lower n bits of the prediction error value Prediction error value calculation means for calculating a prediction error value by calculating the sum of the value of 0 and the value of the lower n bits of the prediction error value, and corresponding to the already obtained peripheral element data A prediction value calculation means for obtaining a prediction value based on the value of the element data; and an element data value calculation means for obtaining the value of the element data based on the sum of the prediction value and the prediction error value.

本発明のデータ圧縮装置、データ圧縮方法、データ圧縮プログラムによれば、ランダム性の高いデータであっても比較的圧縮率を低下させることなく圧縮することが可能となる。 According to the data compression device, data compression method, and data compression program of the present invention, even highly random data can be compressed without relatively reducing the compression rate.

また本発明のデータ伸張装置によれば、上記データ圧縮装置、データ圧縮方法、またはデータ圧縮プログラムにより圧縮されたデータを良好に伸張することが可能となる。 According to the data decompression apparatus of the present invention, it is possible to satisfactorily decompress the data compressed by the data compression apparatus, the data compression method, or the data compression program.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

［実施形態１］
図１から図１１は本発明の実施形態１を示したものであり、図１はデータ圧縮装置の構成を示すブロック図、図２はデータ伸張装置の構成を示すブロック図である。 [Embodiment 1]
FIGS. 1 to 11 show Embodiment 1 of the present invention. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a data compression device, and FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a data decompression device.

図１に示すように、データ圧縮装置１は、予測値演算手段たる予測値生成部２と、予測誤差値演算手段たる予測誤差値生成部３と、修正値演算手段たる修正値生成部４と、修正予測誤差値演算手段たる修正予測誤差値生成部５と、符号化パラメータ生成部６と、エントロピー符号化部７と、を含んで構成されている。このデータ圧縮装置１の詳細については、後で図３等を参照しながら作用に沿って説明する。 As shown in FIG. 1, the data compression apparatus 1 includes a prediction value generation unit 2 that is a prediction value calculation unit, a prediction error value generation unit 3 that is a prediction error value calculation unit, and a correction value generation unit 4 that is a correction value calculation unit. The modified prediction error value generation unit 5, which is a modified prediction error value calculation means, an encoding parameter generation unit 6, and an entropy encoding unit 7 are configured. The details of the data compression apparatus 1 will be described later along the operation with reference to FIG.

また、このデータ圧縮装置１により圧縮されたデータは、図２に示すようなデータ伸張装置１１により伸張されるようになっている。すなわち、データ伸張装置１１は、復号化部１２と、予測誤差値演算手段たる予測誤差値生成部１３と、予測値演算手段たる予測値生成部１４と、要素データ値演算手段たる画素値生成部１５と、符号化パラメータ生成部１６と、を含んで構成されている。このデータ伸張装置１１の詳細については、後で図４等を参照しながら作用に沿って説明する。 The data compressed by the data compression apparatus 1 is expanded by a data expansion apparatus 11 as shown in FIG. That is, the data decompression apparatus 11 includes a decoding unit 12, a prediction error value generation unit 13 as a prediction error value calculation unit, a prediction value generation unit 14 as a prediction value calculation unit, and a pixel value generation unit as an element data value calculation unit. 15 and an encoding parameter generation unit 16. The details of the data decompression device 11 will be described later along the operation with reference to FIG.

次に、図３はデータ圧縮装置１による圧縮処理を示すフローチャート、図５はデータ圧縮装置１による処理の対象となる画素データを示す図、図６はデータ圧縮装置１により算出される修正予測誤差値を示す図である。 3 is a flowchart showing compression processing by the data compression device 1, FIG. 5 is a diagram showing pixel data to be processed by the data compression device 1, and FIG. 6 is a corrected prediction error calculated by the data compression device 1. It is a figure which shows a value.

まず、処理対象とする画素データ（データ圧縮装置１への入力データ）が、図５に示すようなものであるとする。すなわち、２次元状をなす画像データの例えば１ライン分に着目したときに、左から右へ向かってｘ0 ，ｘ1 ，…，ｘi ，ｘi+1 となっているものとする。 First, it is assumed that pixel data to be processed (input data to the data compression apparatus 1) is as shown in FIG. That is, when attention is paid to, for example, one line of two-dimensional image data, x0, x1,..., Xi, xi + 1 are assumed from the left to the right.

着目画素の画素値を予測したものである予測値Ｒi は、このような画素データの空間相関性に基づいて、予測値生成部２により、例えば次の数式１に示すように求められる（ステップＳ１）。
［数１］

A predicted value Ri obtained by predicting the pixel value of the pixel of interest is obtained by the predicted value generation unit 2 based on the spatial correlation of such pixel data, for example, as shown in the following formula 1 (step S1). ).
[Equation 1]

なお、ここでは左側に隣接する画素値を、着目画素の予測値としたが、これに限るものではないことは勿論であり、着目画素よりも前に読み出される画素であって、着目画素に空間的（ここでは２次元空間的）な距離が近接する画素であれば、任意の１以上の画素の画素データを用いて予測値を算出することが可能である。 Here, the pixel value adjacent to the left side is set as the predicted value of the target pixel. However, the pixel value is not limited to this, and is a pixel that is read out before the target pixel, and has a space in the target pixel. If the target (here two-dimensional spatial) distance is a close pixel, the predicted value can be calculated using pixel data of any one or more pixels.

次に、予測誤差値生成部３が、実際の画素値と予測値との差分である予測誤差値Ｐi を、次の数式２に示すように算出する（ステップＳ２）。
［数２］

Next, the prediction error value generation unit 3 calculates a prediction error value Pi, which is the difference between the actual pixel value and the prediction value, as shown in the following Equation 2 (step S2).
[Equation 2]

さらに、修正値生成部４が、次の数式３に示すように、予測誤差値Ｐi の下位ビット（ここでは、最下位の１ビット）を落とす（０にする）ことにより、変換予測誤差値Ｐ'iを算出する。
［数３］

ここに、数式３の右辺における括弧は、いわゆる床関数であって、括弧内の数を超えない最大の整数を表している。なお、この括弧は、以下でも同様のものとして用いることにする。このような処理を行うのは、予測誤差値Ｐi の下位ビットはランダム性が高いために、分離して別途処理した方が圧縮効率が高くなるためである。 Furthermore, as shown in the following Equation 3, the correction value generation unit 4 drops (sets to 0) the lower bit (here, the lowest one bit) of the prediction error value Pi, thereby converting the conversion prediction error value P 'i is calculated.
[Equation 3]

Here, the parentheses on the right side of Equation 3 are so-called floor functions and represent the maximum integer not exceeding the number in the parentheses. This parenthesis will be used in the following as well. The reason why such processing is performed is that the lower order bits of the prediction error value Pi have higher randomness, and therefore, the compression efficiency is higher when separated and separately processed.

続いて、修正値生成部４は、変換予測誤差値Ｐ'iを用いて、次の数式４に示す漸化式により修正値Ｃi を算出する（ステップＳ３）。
［数４］

Subsequently, the correction value generation unit 4 calculates the correction value Ci using the conversion prediction error value P′i according to the recurrence formula shown in the following formula 4 (step S3).
[Equation 4]

数式５を見れば分かるように、修正値Ｃi は、変換予測誤差値Ｐ'iをほぼ半分の割合で含むとともに、その漸化式の構造により、変換予測誤差値Ｐ'i-1をほぼ１／４の割合，変換予測誤差値Ｐ'i-2をほぼ１／８の割合，…でそれぞれ含んでいる。従って、修正値Ｃi は、着目画素から離れるほど小さい割合で変換予測誤差値Ｐ' （ひいては、予測誤差値Ｐ）を含むものとなっており、隣接画素からのみ算出される予測誤差値を、周辺の複数画素の画素値から算出するように修正するためのものであると考えることができる。 As can be seen from Equation 5, the correction value Ci includes the conversion prediction error value P′i at a ratio of almost half, and the conversion prediction error value P′i−1 is approximately 1 due to the structure of the recurrence formula. A ratio of / 4 and a conversion prediction error value P′i−2 are included at a ratio of approximately 1/8,. Therefore, the correction value Ci includes the conversion prediction error value P ′ (and thus the prediction error value P) at a smaller rate as the distance from the pixel of interest increases. It can be considered that the correction is made so as to calculate from the pixel values of the plurality of pixels.

また、修正予測誤差値生成部５は、数式３において予測誤差値Ｐi からビット落ちした予測誤差下位ビットＰＬi を、次の数式５に示すように算出して、エントロピー符号化部７へ出力する。
［数５］

Further, the modified prediction error value generation unit 5 calculates the prediction error lower bits PLi that have been dropped from the prediction error value Pi in Equation 3 as shown in the following Equation 5, and outputs the calculation error to the entropy encoding unit 7.
[Equation 5]

さらに、修正予測誤差値生成部５は、次の数式６に示すように、変換予測誤差値Ｐ'iから修正値Ｃi を減算することにより、修正予測誤差値Ｐ"i（図６参照）を算出する（ステップＳ４）。
［数６］

Further, the corrected prediction error value generation unit 5 subtracts the correction value Ci from the conversion prediction error value P′i to obtain the correction prediction error value P ″ i (see FIG. 6), as shown in Equation 6 below. Calculate (step S4).
[Equation 6]

修正値Ｃi は、上述したように複数の画素に係る予測誤差値Ｐの情報を含むものとなっているために、修正予測誤差値Ｐ"iも、複数の画素に係る予測誤差値Ｐの情報を含むものとなる。従って、予測誤差値Ｐに代えてこの修正予測誤差値Ｐ"iを用いることにより、空間相関の低い画像データ（例えば、ランダム性の高い画像データなど）が入力されたときにも、値が大きくなって圧縮率が低下するのを防ぐことができると期待される。 Since the correction value Ci includes information on the prediction error value P related to a plurality of pixels as described above, the correction prediction error value P "i is also information on the prediction error value P related to a plurality of pixels. Therefore, when the corrected prediction error value P ″ i is used in place of the prediction error value P, image data with low spatial correlation (for example, image data with high randomness, etc.) is input. In addition, it is expected that the value can be prevented from being increased and the compression rate being lowered.

次に、符号化パラメータ生成部６は、修正予測誤差値Ｐ"iを符号化するための符号化パラメータを生成し、エントロピー符号化部７へ出力する（ステップＳ５）。 Next, the encoding parameter generation unit 6 generates an encoding parameter for encoding the modified prediction error value P ″ i, and outputs it to the entropy encoding unit 7 (step S5).

エントロピー符号化部７は、符号化パラメータ生成部６からの符号化パラメータに基づいて、修正予測誤差値Ｐ"iと予測誤差下位ビットＰＬi とを例えばロスレス（損失なし）に符号化し、圧縮データとして出力する（ステップＳ６）。 The entropy encoding unit 7 encodes the corrected prediction error value P ″ i and the prediction error lower bits PLi, for example, lossless (no loss) based on the encoding parameter from the encoding parameter generation unit 6, as compressed data. Output (step S6).

続いて、図７はデータ圧縮装置１により画素値から修正予測誤差値を算出するまでの各値を示す図表、図８は画素値と予測誤差値と修正予測誤差値とを示す線図である。 Next, FIG. 7 is a chart showing each value until the corrected prediction error value is calculated from the pixel value by the data compression apparatus 1, and FIG. 8 is a diagram showing the pixel value, the prediction error value, and the corrected prediction error value. .

図７および図８は、０〜２０までの２１個の画素位置に、図８の黒い四角に示すような比較的なだらかな変化をする画素値がある場合の、上述したような処理による、各値の算出例を示している。 FIGS. 7 and 8 show the results of the above-described processing when there are pixel values that change relatively gently as shown by the black squares in FIG. 8 at 21 pixel positions from 0 to 20. An example of value calculation is shown.

このような画素データの例において、従来の圧縮方式においてエントロピー符号化の対象となる予測誤差値は、図８の白い四角（□）に示すようなデータとなる。これに対して、本実施形態の圧縮方式においてエントロピー符号化の対象となる修正予測誤差値は、図８の×印に示すようなデータとなる。画素位置が０である部分を除いてこれらを比較すると、予測誤差値は最小値が０、最大値が２０であって、最大振幅が２０となるのに対して、修正予測誤差値は最小値が−５、最大値が５であって、最大振幅が１０と半減している。こうして、圧縮対象となるデータの分散が小さくなっているために、より効率的な圧縮を行い得ると期待できる。 In such an example of pixel data, the prediction error value that is the target of entropy encoding in the conventional compression method is data as indicated by the white square (□) in FIG. On the other hand, the modified prediction error value that is the target of entropy encoding in the compression method of the present embodiment is data as indicated by the crosses in FIG. When these are compared except for the portion where the pixel position is 0, the prediction error value has a minimum value of 0 and a maximum value of 20 and a maximum amplitude of 20, whereas the corrected prediction error value has a minimum value. Is -5, the maximum value is 5, and the maximum amplitude is halved to 10. Thus, since the distribution of data to be compressed is small, it can be expected that more efficient compression can be performed.

次に、図４はデータ伸張装置１１による伸張処理を示すフローチャート、図９はデータ伸張装置１１による処理の対象となる修正予測誤差値を示す図、図１０はデータ伸張装置１１により算出される画素データを示す図である。 Next, FIG. 4 is a flowchart showing decompression processing by the data decompression device 11, FIG. 9 is a diagram showing corrected prediction error values to be processed by the data decompression device 11, and FIG. 10 is a pixel calculated by the data decompression device 11. It is a figure which shows data.

データ伸張装置１１は、処理を開始すると、入力された圧縮データをまず復号化部１２により復号化する（ステップＳ７）。これにより、修正予測誤差値Ｐ" と予測誤差下位ビットＰＬとが復号化される。 When starting the processing, the data decompression device 11 first decrypts the input compressed data by the decryption unit 12 (step S7). As a result, the corrected prediction error value P ″ and the prediction error lower bits PL are decoded.

続いて、予測誤差値生成部１３が、修正予測誤差値Ｐ" と予測誤差下位ビットＰＬとを用いて、予測誤差値Ｐi を生成する（ステップＳ８）。 Subsequently, the prediction error value generation unit 13 generates a prediction error value Pi using the corrected prediction error value P ″ and the prediction error lower bit PL (step S8).

すなわち、予測誤差値生成部１３は、まず、次の数式７を用いて、変換予測誤差値Ｐ'iを算出する。
［数７］

ここに、数式７の右辺における修正値Ｃi-1 は、既に算出されている変換予測誤差値Ｐ'i-1と、既に算出されている修正値Ｃi-2 と、を用いて、上述した数式４により算出される。 That is, the prediction error value generation unit 13 first calculates the conversion prediction error value P′i using the following Equation 7.
[Equation 7]

Here, the correction value Ci-1 on the right side of Equation 7 is calculated using the conversion prediction error value P'i-1 already calculated and the correction value Ci-2 already calculated. 4 is calculated.

その後、予測誤差値生成部１３は、次の数式８を用いて、数式７により算出した変換予測誤差値Ｐ'iと、予測誤差下位ビットＰＬi と、に基づき予測誤差値Ｐi を算出する。
［数８］

Thereafter, the prediction error value generation unit 13 calculates the prediction error value Pi based on the conversion prediction error value P′i calculated by Expression 7 and the prediction error lower bit PLi using Expression 8 below.
[Equation 8]

次に、予測値生成部１４が、既に算出されているｘi-1 を用いて、上記数式１により、予測値Ｒi を生成する（ステップＳ９）。 Next, the predicted value generation unit 14 generates a predicted value Ri by the above mathematical formula 1 using already calculated xi-1 (step S9).

そして、画素値生成部１５が、次の数式９により、予測値Ｒi と予測誤差値Ｐi とに基づき、画素値ｘi を算出する（ステップＳ１０）。
［数９］

Then, the pixel value generation unit 15 calculates the pixel value xi based on the prediction value Ri and the prediction error value Pi according to the following formula 9 (step S10).
[Equation 9]

こうして算出された画素値ｘi がデータ伸張装置１１からの出力データになるとともに、符号化パラメータ生成部１６にも入力されて、符号化パラメータの生成に用いられる（ステップＳ１１）。符号化パラメータ生成部１６により生成された符号化パラメータは、復号化部１２へ出力されて復号処理に用いられるようになっている。 The pixel value xi calculated in this way becomes output data from the data expansion device 11 and is also input to the encoding parameter generation unit 16 to be used for generating encoding parameters (step S11). The encoding parameter generated by the encoding parameter generation unit 16 is output to the decoding unit 12 and used for decoding processing.

続いて、図１１はデータ伸張装置１１により修正予測誤差値と予測誤差下位ビットとに基づき画素値を算出するまでの各値を示す図表である。 Next, FIG. 11 is a chart showing values until the pixel value is calculated based on the corrected prediction error value and the prediction error lower bits by the data decompression device 11.

上述したような数式に基づいて、修正予測誤差値と予測誤差下位ビットとに基づき、画素値が算出される。また、図１１の２重線から下に示すように、既に算出された画素値に実質的に基づき、次の画素値の算出に必要な修正値が算出される（ただし、実際には上述したように、数式７の右辺を算出する際に必要な修正値Ｃi-1 は、既に算出されている変換予測誤差値Ｐ'i-1と、既に算出されている修正値Ｃi-2 と、を用いて、上述した数式４により算出可能である。）。 A pixel value is calculated based on the corrected prediction error value and the prediction error low-order bit based on the mathematical formula as described above. Further, as shown below from the double line in FIG. 11, a correction value necessary for the calculation of the next pixel value is calculated substantially based on the already calculated pixel value (however, in actuality, as described above) As described above, the correction value Ci-1 necessary for calculating the right side of Equation 7 includes the already calculated conversion prediction error value P'i-1 and the already calculated correction value Ci-2. And can be calculated by Equation 4 described above.)

データ伸張装置１１により算出された図１１の画素値を、図７に示した圧縮前の画素値と比較してみると、完全に復号化されていることが分かる。すなわち、上述したようなデータ圧縮装置１を用いることにより可逆圧縮が行われ、該可逆圧縮されたデータが上述したようなデータ伸張装置１１を用いることにより、ロスレスに伸張される。 When the pixel value of FIG. 11 calculated by the data decompression device 11 is compared with the pixel value before compression shown in FIG. 7, it can be seen that the pixel value is completely decoded. That is, lossless compression is performed by using the data compression apparatus 1 as described above, and the losslessly compressed data is expanded losslessly by using the data expansion apparatus 11 as described above.

なお、上述した数式３においては、予測誤差値Ｐの最下位の１ビットを０にして予測誤差値Ｐ' を算出するようにしているが、より一般にはこれに限らず、下位の複数ビットを落とす（０にする）ことが可能である。このときには、数式３に代えて、次の数式１０を用いることになる。
［数１０］

In Equation 3 described above, the least significant bit of the prediction error value P is set to 0 to calculate the prediction error value P ′. It is possible to drop (set it to 0). At this time, instead of Equation 3, the following Equation 10 is used.
[Equation 10]

そして、この場合の上記数式４に対応する式は、次の数式１１に示すようになる。
［数１１］

ここに、係数ａ，ｂは、１以上２ⁿ未満の整数である。なお、係数ａ，ｂは、１以上２ⁿ未満の範囲内でそれぞれ独立に任意に設定することが可能であるが、例えばａ＋ｂ＝２ⁿとなるように制限を課すことも考えられる。 In this case, an equation corresponding to Equation 4 is as shown in Equation 11 below.
[Equation 11]

Here, the coefficients a and b are integers of 1 or more and less than 2 ⁿ . The coefficients a and b can be arbitrarily set independently within a range of 1 to less than 2 ^n, but it is also possible to impose a restriction so that, for example, a + b = 2 ⁿ .

また、数式１１の右辺第１項の床関数部分は、変換予測誤差値Ｐ'iを下位側へｎビットシフトさせた値であるが、これは、数式１０から、注目画素データに対応する予測誤差値Ｐi を下位側へｎビットシフトさせた値と等しいことが分かる。さらに、数式１１の右辺第２項の床関数部分は、周辺画素データに対して既に演算して得られている修正値Ｃi-1 を下位側へｎビットシフトさせた値である。 Further, the floor function portion of the first term on the right side of Equation 11 is a value obtained by shifting the conversion prediction error value P′i by n bits to the lower side, which is predicted from Equation 10 according to the prediction pixel data. It can be seen that the error value Pi is equal to a value obtained by shifting n bits to the lower side. Further, the floor function portion of the second term on the right side of Equation 11 is a value obtained by shifting the correction value Ci-1 already obtained by calculating the peripheral pixel data by n bits to the lower side.

そして、このような、より一般化した圧縮処理を行う場合には、復号化処理においても、これらの数式に対応するより一般化した数式を用いることは勿論である。 When such a more general compression process is performed, it is a matter of course that more general mathematical expressions corresponding to these mathematical expressions are also used in the decoding process.

加えて、画像データは、撮像素子によって撮像することにより得られた画像データであっても良いし、コンピュータグラフィックス等により作成された画像データであっても勿論構わない。 In addition, the image data may be image data obtained by imaging with an image sensor, or may be image data created by computer graphics or the like.

また、上述では、処理対象となるデータとして、画像データを例に挙げたが、データ圧縮装置１やデータ伸張装置１１により処理し得るデータは、これに限るものではない。例えば、音声データ、気象観測データ、実験計測データ、株価データなど（これらは、例えば時間を距離とすることができる。あるいは、空間的に分布するデータであれば、該空間における距離を定めることができる。）も処理対象にすることが可能である。このように、本実施形態の圧縮処理および伸張処理は、要素データ間に距離を定め得る任意のデータに対して、広く適用することができる。 In the above description, image data is taken as an example of data to be processed. However, data that can be processed by the data compression device 1 or the data expansion device 11 is not limited to this. For example, voice data, meteorological observation data, experimental measurement data, stock price data, etc. (for example, time can be a distance. Alternatively, if the data is spatially distributed, the distance in the space can be determined. Can also be processed. As described above, the compression processing and decompression processing of this embodiment can be widely applied to arbitrary data that can determine the distance between element data.

そして、上述では、修正予測誤差値と予測誤差下位ビットとを出力して可逆圧縮や可逆伸張を行うようにしているが、本発明は可逆方式にのみ適用されるものではなく、例えば予測誤差下位ビットの出力を省略するようにすれば、本発明を非可逆方式にも適用し得ることが分かる。このときには、データ伸張時の変換予測誤差値が、予測誤差値に相応する値となる。従って、従って、この予測誤差値に相応する値に基づいて画素値を求めるための演算を行うと、その結果として得られるのは画素値に相応する値となる。 In the above description, the corrected prediction error value and the prediction error low-order bit are output to perform lossless compression or lossless decompression. However, the present invention is not applied only to the lossless method. It can be seen that if the bit output is omitted, the present invention can be applied to an irreversible system. At this time, the conversion prediction error value at the time of data expansion becomes a value corresponding to the prediction error value. Accordingly, when an operation for obtaining a pixel value based on a value corresponding to the prediction error value is performed, a value corresponding to the pixel value is obtained as a result.

そして、上述では、データ圧縮装置１やデータ伸張装置１１により処理を行っているが、既存の演算器等にデータ圧縮方法やデータ伸張方法を適用することにより処理するようにしても構わない。あるいは、上記データ圧縮装置１やデータ伸張装置１１と同等の処理を行うためのデータ圧縮プログラムやデータ伸張プログラムにより、コンピュータで処理させるようにしても良い。 In the above description, processing is performed by the data compression device 1 or the data decompression device 11, but processing may be performed by applying a data compression method or data decompression method to an existing arithmetic unit or the like. Or you may make it make it process with a computer by the data compression program for performing the process equivalent to the said data compression apparatus 1 or the data expansion apparatus 11, or a data expansion program.

このような実施形態１によれば、ランダム性の高いデータであっても、比較的圧縮率を低下させることなく圧縮し、あるいは該圧縮データを伸張することが可能となる。さらに、予測誤差下位ビットを出力することにより、可逆圧縮方式を構成することが可能となり、元のデータを完全に復元することができる。 According to the first embodiment, even highly random data can be compressed without relatively reducing the compression rate, or the compressed data can be decompressed. Furthermore, by outputting the prediction error lower bits, it is possible to configure a lossless compression method, and the original data can be completely restored.

また、変換予測誤差値の算出を、予測誤差値を２ⁿで除算する演算に基づき行っているために、コンピュータ等においてビットシフトで算出することが可能となり、高速な処理を行うことができる。 Further, since the conversion prediction error value is calculated based on an operation of dividing the prediction error value by 2 ⁿ , it can be calculated by a bit shift in a computer or the like, and high-speed processing can be performed.

そして、修正値の算出を、既に得られている修正値と、変換予測誤差値と、の実質的な線形結合により算出するようにしているために、コンピュータ等において高速な処理を行うことが可能となる。 Since the correction value is calculated by a substantially linear combination of the correction value already obtained and the conversion prediction error value, it is possible to perform high-speed processing in a computer or the like. It becomes.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能であることは勿論である。 It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and applications can be made without departing from the spirit of the invention.

本発明は、任意の２つの要素データ間に距離を定め得る複数の要素データを含むデータを処理するためのデータ圧縮装置、データ圧縮方法、データ圧縮プログラム、データ伸張装置に好適に利用することができる。 The present invention can be suitably used for a data compression apparatus, a data compression method, a data compression program, and a data expansion apparatus for processing data including a plurality of element data that can determine the distance between any two element data. it can.

本発明の実施形態１におけるデータ圧縮装置の構成を示すブロック図。The block diagram which shows the structure of the data compression apparatus in Embodiment 1 of this invention. 上記実施形態１におけるデータ伸張装置の構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a data decompression apparatus according to the first embodiment. 上記実施形態１のデータ圧縮装置による圧縮処理を示すフローチャート。5 is a flowchart showing compression processing by the data compression apparatus according to the first embodiment. 上記実施形態１のデータ伸張装置による伸張処理を示すフローチャート。7 is a flowchart showing decompression processing by the data decompression apparatus according to the first embodiment. 上記実施形態１のデータ圧縮装置による処理の対象となる画素データを示す図。The figure which shows the pixel data used as the object of the process by the data compression apparatus of the said Embodiment 1. FIG. 上記実施形態１のデータ圧縮装置により算出される修正予測誤差値を示す図。The figure which shows the correction prediction error value computed by the data compression apparatus of the said Embodiment 1. FIG. 上記実施形態１のデータ圧縮装置により画素値から修正予測誤差値を算出するまでの各値を示す図表。The chart which shows each value until it calculates a corrected prediction error value from a pixel value by the data compression apparatus of the said Embodiment 1. FIG. 上記実施形態１における画素値と予測誤差値と修正予測誤差値とを示す線図。The diagram which shows the pixel value in the said Embodiment 1, a prediction error value, and a correction | amendment prediction error value. 上記実施形態１のデータ伸張装置による処理の対象となる修正予測誤差値を示す図。The figure which shows the correction | amendment prediction error value used as the object of the process by the data expansion | extension apparatus of the said Embodiment 1. FIG. 上記実施形態１のデータ伸張装置により算出される画素データを示す図。FIG. 3 is a diagram illustrating pixel data calculated by the data decompression apparatus according to the first embodiment. 上記実施形態１のデータ伸張装置により修正予測誤差値と予測誤差下位ビットとに基づき画素値を算出するまでの各値を示す図表。6 is a chart showing values until a pixel value is calculated based on a corrected prediction error value and a prediction error low-order bit by the data decompression apparatus of the first embodiment.

Explanation of symbols

１…データ圧縮装置
２…予測値生成部（予測値演算手段）
３…予測誤差値生成部（予測誤差値演算手段）
４…修正値生成部（修正値演算手段）
５…修正予測誤差値生成部（修正予測誤差値演算手段）
６…符号化パラメータ生成部
７…エントロピー符号化部
１１…データ伸張装置
１２…復号化部
１３…予測誤差値生成部（予測誤差値演算手段）
１４…予測値生成部（予測値演算手段）
１５…画素値生成部（要素データ値演算手段）
１６…符号化パラメータ生成部
代理人弁理士伊藤進 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Data compression apparatus 2 ... Predicted value production | generation part (predicted value calculation means)
3 ... Prediction error value generator (prediction error value calculation means)
4 ... Correction value generation unit (correction value calculation means)
5 ... corrected prediction error value generation unit (corrected prediction error value calculation means)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 6 ... Coding parameter production | generation part 7 ... Entropy coding part 11 ... Data decompression | decompression apparatus 12 ... Decoding part 13 ... Prediction error value generation part (prediction error value calculating means)
14 ... Predicted value generation unit (predicted value calculation means)
15 ... Pixel value generation unit (element data value calculation means)
16: Coding parameter generator
Agent Patent Attorney Susumu Ito

Claims

A data compression apparatus for processing data including a plurality of element data capable of determining a distance between any two element data,
Predicted value calculation means for obtaining a predicted value corresponding to the target element data based on the value of the peripheral element data in the vicinity with respect to the distance of the target element data;
A prediction error value calculating means for calculating a prediction error value corresponding to the target element data based on a difference between the value of the target element data and the predicted value;
Correction value calculation means for obtaining a correction value for the prediction error value by performing a predetermined calculation on the prediction error value;
Modified prediction error value calculation means for obtaining a corrected prediction error value based on a difference between a value corresponding to the prediction error value and the correction value;
Comprising
The correction value calculation means includes a correction value that has already been calculated for the peripheral element data, a prediction error value corresponding to the element of interest data calculated by the prediction error value calculation means, A data compression apparatus that calculates a value expressed by a substantially linear combination of the above as a correction value corresponding to a value corresponding to a prediction error value of element-of-interest data.

The data compression apparatus according to claim 1, wherein the data is image data, and the element data is pixel data constituting the image data.

The modified prediction error value calculation means sets a value corresponding to the prediction error value as a value in which the lower n (n is an integer of 1 or more) bits of the prediction error value is 0, and the prediction error 2. The data compression apparatus according to claim 1, wherein data for lower n bits of the value is separately output.

The correction value calculating means is
A correction value Ci-1 (i is an integer greater than or equal to 0) that has already been calculated for the peripheral element data and a prediction corresponding to the target element data that has been calculated by the prediction error value calculation means. A substantially linear combination of the error value Pi and
Corresponds to a value obtained by shifting the modified value Ci-1 already obtained by computing the above peripheral element data by n bits to the lower side and the element data of interest obtained by computing by the prediction error value computing means And a value obtained by shifting the prediction error value Pi to the lower side by n bits and coefficients a and b which are integers of 1 to less than 2 ⁿ ,

(Where the parenthesis on the right side represents the floor function)
4. The data compression apparatus according to claim 3, wherein the value Ci is a correction value corresponding to a value corresponding to a prediction error value of the element of interest data.

A data compression method for processing data including a plurality of element data capable of determining a distance between any two element data,
A predicted value calculation step for obtaining a predicted value corresponding to the target element data based on the values of the peripheral element data in the vicinity with respect to the distance of the target element data;
A prediction error value calculating step for calculating a prediction error value corresponding to the target element data based on a difference between the value of the target element data and the predicted value;
A correction value calculation step for obtaining a correction value for the prediction error value by performing a predetermined calculation on the prediction error value;
A corrected prediction error value calculation step for obtaining a corrected prediction error value based on a difference between a value corresponding to the prediction error value and the correction value;
Including
The correction value calculation step includes a correction value that has already been calculated for the peripheral element data, a prediction error value corresponding to the target element data calculated by the prediction error value calculation step, and A data compression method characterized by a step of calculating a value expressed by a substantially linear combination of as a correction value corresponding to a value corresponding to a prediction error value of element-of-interest data.

A data compression program for causing a computer to process data including a plurality of element data capable of determining a distance between any two element data,
On the computer,
A predicted value calculation step for obtaining a predicted value corresponding to the target element data based on the values of the peripheral element data in the vicinity with respect to the distance of the target element data;
A prediction error value calculating step for calculating a prediction error value corresponding to the target element data based on a difference between the value of the target element data and the predicted value;
A correction value calculation step for obtaining a correction value for the prediction error value by performing a predetermined calculation on the prediction error value;
A corrected prediction error value calculation step for obtaining a corrected prediction error value based on a difference between a value corresponding to the prediction error value and the correction value;
Is a program for executing
The correction value calculation step includes a correction value that has already been calculated for the peripheral element data, a prediction error value corresponding to the target element data calculated by the prediction error value calculation step, and A data compression program comprising a step of calculating a value expressed by a substantially linear combination of the values as a correction value corresponding to a value corresponding to a prediction error value of element-of-interest data.

Data obtained by processing data including a plurality of element data that can determine the distance between any two element data, based on the value of the peripheral element data in the vicinity with respect to the distance of the element data of interest A predicted value corresponding to the target element data is obtained, a prediction error value corresponding to the target element data is calculated based on a difference between the value of the target element data and the predicted value, A value represented by a substantially linear combination of the corrected value obtained by calculation and the prediction error value corresponding to the target element data obtained by the above calculation is changed to a value corresponding to the prediction error value of the target element data. A data expansion device for calculating a corresponding corrected value, and processing a corrected predicted error value obtained based on a difference between a value corresponding to the predicted error value and the corrected value,
The correction value is obtained based on a value corresponding to the prediction error value corresponding to the peripheral element data that has already been obtained. A prediction error value calculating means for obtaining a value corresponding to the corresponding prediction error value;
Predicted value calculation means for obtaining a value corresponding to the predicted value based on a value corresponding to the value of the element data corresponding to the peripheral element data already determined;
Element data value calculation means for obtaining a value corresponding to the value of the element data based on the sum of the value corresponding to the prediction value and the value corresponding to the prediction error value;
A data decompression apparatus comprising:

Data obtained by processing data including a plurality of element data that can determine the distance between any two element data, based on the value of the peripheral element data in the vicinity with respect to the distance of the element data of interest A predicted value corresponding to the target element data is obtained, a prediction error value corresponding to the target element data is calculated based on a difference between the value of the target element data and the predicted value, A value represented by a substantially linear combination of the corrected value obtained by calculation and the prediction error value corresponding to the target element data obtained by the above calculation is changed to a value corresponding to the prediction error value of the target element data. A corrected prediction error value calculated on the basis of the difference between the value calculated by calculating the corresponding corrected value, the lower n (n is an integer of 1 or more) bits of the prediction error value being 0, and the corrected value; A data expansion apparatus for processing and a lower n-bit data of difference values, and
The correction value is obtained based on a value corresponding to the prediction error value corresponding to the already obtained peripheral element data, and the prediction error value is calculated based on the correction value and the correction prediction error value corresponding to the target element data. By calculating the sum of the value in which the lower n bits of the prediction error value are 0 and the value of the lower n bits of the prediction error value, A prediction error value calculating means for obtaining a prediction error value;
A predicted value calculation means for obtaining a predicted value based on the value of the element data corresponding to the peripheral element data already obtained;
Element data value calculating means for obtaining a value of element data based on the sum of the prediction value and the prediction error value;
A data decompression apparatus comprising: