JPH01114282A - ベクトル量子化におけるコードブック生成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、例えば複数の画素から成る画像情報の如く、
ブロック単位のデータの符号化に使用されるベクトル量
子化法のための、コードブックの生成方法に関する。

［従来の技術］ 従来より、画像の伝送、蓄積の際に、その効率を向上さ
せるために符号化を行い、冗長度を抑圧（一般に、圧縮
と呼ばれる）するのが−成約である。

近年、デジタル画像処理技術やデバイス技術の発展に伴
い、伝送、蓄積の対象となる画像は２値から多値に、ま
た更に、白黒からカラーに移っており、そして更に解像
度が高まりつつある。この結果、データ量が膨大となり
、高能率符号化技術が必要となってきている。

ところが、従来の符号化技術の多くは、２値画像を対象
にしたものであり、ファクシミリ用に考案されたＭＨ，
ＭＲ，ＭＭＲ方式等に代表される。

しかしながら、これらの符号化手法は木質的に多値画像
の符号化には不適当である。また、多値画像を対象にし
た符号化技術もいくつか提案されており、その−例とし
てブロック符号化、予測符号化、直交変換符号化等が挙
げられる。しかし、これら（よいずれもテレビ画像を対
象としたものが多く、一般の文書、写真１画像の符号化
には不適当である。特に、上記直交変換符号化では、た
だ直交変換を画像の画素ブロックに対して施し、スカラ
量子化を施しただけであり、充分に冗長度が抑圧された
ものとはならなかった。

さらに、能率を高めるための手法として原理的に符号化
の限界に近い符号化方法としてベクトル量子化法が提案
されている。このベクトル量子化では所謂コードブック
が必要となるが、ベクトル量子化の対象となる入力のパ
ターン数が膨大なものとなり、従来のコードブック作成
方法ではそれが困難であった。

本発明は、上述従来例の欠点を除去し、ベクトル量子化
に際し、画質劣化が少なく、且つ効率良くコードブック
を作成する方法を提案するものである。

［問題点を解決するための手段及び作用］この課題を達
成するための本発明の構成は、情報から所定の大きさの
ブロックを切出し、該ブロック単位にベクトル量子化に
よる符号化を行う符号化方式において、個々が所定の値
をもつ複数のパターンベクトルを入力する人カニ程と、
該パターンベクトルのブロックをマトリクスとみなし、
該マトリクスに所定の前処理を施す前処理工程と、この
前処理後のマトリクスの各要素から複数の成分を分離す
る分離工程と、これら各成分からなる情報を個別に符号
化する符号化工程と、これらの個別の符号と入力パター
ンベクトルとをリンクさせて登録する登録工程とからな
ることを特徴とする。

［実施例］ 以下添付図面に従って、本発明に係る実施例について説
明する。説明の順序として、 ■：ベクトル量子化 ＩＩ：アダマール変換 ＩＩＩ　：符号化の第一実施例 Ｉｖ：符号化の第二実施例 Ｖ：符号化の第三実施例 ■：符号化の第四実施例 ■；符号化の第五実施例 ■：コードブック生成の第一の方法 ■：符号化の第六実施例 Ｘ：コードブック生成の第二の方法 に従って行なう。

〈ベクトル量子化〉 実施例の画像の符号化は、多値画像情報なｍ×ｎ画素か
らなるブロックに切り出し、ブロック単位でこれに前処
理（本実施例では説明のためにアダマール変換及びブロ
ック符号化を用いる）を施し、その結果をベクトル量子
化することによって、画像を符号化する際のベクトル量
子化における写像ベクトルの決定する。ベクトル量子化
は、以下に述べる全実施例において共通するものである
。

ベクトル量子化は本質的に優れた符号化であり、スカラ
ー量子化と比較して、量子化歪を大幅に改善する事が可
能である。

第２図に従って、簡単にベクトル量子化の概念を述べる
。入力信号をに個毎にブロック化して、このブロックを
に次元のベクトルＸで表すものとする。ベクトル量子化
とは、このＸから前もって用意されたＮ個のベクトルの
集合への写像として見る事が出来る。このＮ個のベクト
ルを出力ベクトルと呼び、この集合をコード・ブック（
又は、出力ベクトル・セット）と呼ぶ。第２図はベクト
ル量子化の基本的な構成を示している。

今、入力信号系のに個のサンプルをブロック化して入力
ベクトル Ｘ＝　（Ｘ＋　＋　　Ｘ２　＋　　Ｘ３．　・＝、Ｘｋ
）とする。これらのベクトルの集合はに次元ユークリッ
ド信号空間Ｒ，を構成する。この空間Ｒｋは、前もって
所定のアルゴリズム（トレーニング）により、ｎ個の部
分空間Ｐ、に分割されているものとする。Ｐｌを構成す
るベクトルは既知である。この部分空間を構成ベクトル
として、部分空間Ｒ１の代表ベクトルＲ，を選ぶ。従っ
て、もし ＸＥＲ。

であるならば、その指標（インデックス・ナンバー）ｉ
は入力ベクトルＸを表わすことができる。

即ち、とのｉを伝送、または蓄積することにより、圧縮
／符号化が可能となる。そして、復号側では、復号側の
コードブックの同じｉ番地に格納されたに次元ベクトル
、 Ｒ＋　＝　（ｒ　Ｉ＋ｒ２＋ｒ３＋”’＋　　ｒｋ）を
入力ベクトルＸの再生ベクトルとして出力する。この様
な Ｘ−＋Ｒ。

のような写像Ｑ Ｑ：Ｒ＋＝ｑ（Ｘ） をベクトル量子化と呼ぶ。

尚、この写像はＸをＲ１に写像する事による歪が最小と
なるように行われる。即ち、コードブックは、ある定め
られたトレーニング・シーケンスに従って、平均歪を極
小にするように生成される。これが、もう１つの本発明
に係るコードブックの生成方法である。

ベクトル量子化はブロックを単位として量子化を行う手
法であり、この次元数、即ちブロックの大きさを大きく
する事によって理論的なデータ圧縮限界に近づく事が知
られている。また、量子化誤差がランダム化される為、
画像信号を対象とした場合にはＳ／Ｎ比の割に高い再生
品位が得られる。

くアダマール変換〉 次に、本実施例に用いられるアダマール変換にって説明
する。このアダマール変換は直交変換の一形態であるが
、かかる直交変換は、ベクトル量子化の前処理として特
に好適だからである。

例示として、符号化の対象画像を白黒多値画像とし、各
画素が８ビツトの情報量であるとする。

アダマール変換は、第３Ａ図に示すような例えば４×４
画素のブロックに対して施される。Ｘ１ｌ（１−１・・
４．　、Ｈ−１・・４）は画像の画素を表す。このＸＩ
Ｊを行列Ｘを用いて表すと、 Ｘ　＝　［Ｘ目、Ｘ＋２．Ｒ３，Ｘ＋４．）ｈ＋、Ｘ２
２．）ｈ３．）ｈ４．Ｘ３＋。

Ｘ３２．、Ｘ３３．Ｘ３４．Ｘ４１．Ｘ４２．Ｘ４３．
Ｘ４４］”　　−’（１）となる。但し、上式中のＴは
転置行列を示す。このＸに対してアダマール変換を施し
た結果が第３Ｂ図に示した変換後の値ｙ＋ｊ（ｉ−１・
・４．ｊ−１・・４）である。この３’ｌＪで表される
行列Ｙは、Ｙ”［ｙ＋＋、ｙ＋２．ｙ＋３．ｙ宜４．ｙ
２＋・ｙ２２＋３’２３＋ｙ２４＋ｙ３＋・ｙ３２・！
／３３．ｙ３４・ｙ４１・ｙ４２．ｙ４３・！／４４］
Ｔ・・・（２） である。すると、行列Ｘから行列Ｙへの変換は以下の（
３）式で表される。

ここで、Ｉ”１１６は１６次のアダマール行列であり、
次の式で表される。

［以下余白］ 変換後の各要素ｙ１ｊについて詳細にみると、要素ｙ＋
＋はブロック内の平均値の４倍値を表し、０〜１０２０
の正の整数値をとり得る。これは１０ビツトの情報量で
ある。また、他の要素３’＋２〜ｙ４４は−５１０〜５
１０の正又は負の整数値をとり得る。小数点以下は四捨
五入する。

〈符号化の第一実施例〉 第１図は、本発明に係る符号化の第一実施例装置のブロ
ック図である。図中、１は直交変換器である。２はスカ
ラ量子化器であり、直交変換器１によりブロック単位で
直交変換された後のブロック内の各画素毎の変換値にス
カラ量子化（５ｃａｌａｒＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　
）を施す。３の分離器はスカラ量子化器２により量子化
されたブロック内の各係数毎に、 正負符号（位相）情報Ｐと、 絶対値情報Ａと、 零か非平かの情報（零情報Ｚ） とに分離する。これらの分離された情報は、各ブロック
毎にベクトル量子化（Ｖｅｃｔｏｒ　Ｑｕａｎｔｉｚａ
ｔ　−ｊｏｎ　）器４，５．６に送出される。これらの
ベクトル量子化器について簡単に説明すると、４の（Ｐ
ｈ−ＶＱ）器は、各要素の正負符号で構成される位相（
Ｐｈａｓｅ　）情報をベクトル量子化し、その量子化結
果を送出する。また５の（Ａｍｐ−ＶＱ）器は、各要素
の絶対値で構成される振幅（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ　）情
報を、４と同様にベクトル量子化し、その量子化結果を
送出する。さらに、６の（零−ＶＱ）器は、各要素が雫
である、Ｔでない（非雫である）ことを判別する２値で
表現される零情報を、４と同様にベクトル量子化し、そ
の量子化結果を送出する。これらの量子化結果を７の合
成器で結合させて一つに符号化し送出する６以下、それ
ぞれの構成ブロックの動作について説明する。

直交変換器 直交変換器１では、画像データを、１画素８ビツトの画
素データからなる４×４画素で構成されるブロック（第
３Ａ図）に切出し、このブロックに対してアダマール変
換を行う。アダマール変換については前述した通りであ
る。

スカラ景子化 このようにして、アダマール変換後の値の行列Ｙは、ス
カラ量子化器２で各要素毎にスカラ量子化される。この
スカラ量子化は、各要素の例えば８値の分布範囲や頻度
分布を考慮して、値の分布範囲を教区間に分割し、分割
された１つの区間内を１つの代表値で置換することによ
って行なわれる。この区間を、スライス幅という。

さらに上記得られたスカラ量子化結果を、絶対値の小さ
いものから順に「１」から番号をつける。ただし、スカ
ラ量子化結果が°′０′°の場合は、その番号は０°°
である。

具体例 第５図に、直交変換ロスカラ量子化の具体例を示す。第
５図の右の画素ブロックＸに示すような画素の濃度値が
入力された場合を例にとる。Ｘに対してアダマール変換
を施した結果が、次のＹである。このＹにスカラ量子化
を施し、番号付けを行った結果が、次のＹＳである。こ
こでは、ｙｌＪをスライス幅Ｓ間で除算した線形のスカ
ラ量子化を行なっている。例えば、ｙ１３＝−５５につ
いては、スカラ幅５１２＝３２で除算して四捨五入し、
線形スカラ量子化結果３’５Ｉ２−２を得る。尚、この
スカラ量子化結果の復号時には、ｙｓ＋２−＝２に代表
値ｄ　＋２＝　３２を乗じて、復号値ｙ“１□＝＝６４
を得る。

分離器 このようにして番号付けされたスカラ量子化結果ＹＳは
、分離器３により、第４Ａ図の位相情報Ｐと、第４Ｂ図
の振幅情報Ａと、及び第４Ｃ図のτ情報Ｚとに分離され
る。これらのＰ、Ａ、Ｚの情報は以下の式で表される。

Ｐ　”　［ｐ＋２＋ｐ＋＋＋ｐ＋４＋＋１２＋＋ｐ２２
＋＋１２３．ｐ２４＋ｌｌｃ＋＋ｐ３２＋ｐ３３・＋１
３４・＋１４１・１１４２・１１４３・１１４４　］”
’　（５）Ａ：［”ｌＩ＋８１２＋８１３＋”＋４＋８
２１＋”２２＋８２３＋ａ２４＋”３＋＋”３２＋”３
３＋８３４＋８４１　＋”４２＋”４３＋８４４］”°
（６）Ｚ　””　［ｙ＋＋＋ｙ＋２＋ｙ＋３＋ｙ＋４＋
ｙ２＋、ｙ２２．！／２３＋ｙ２４＋Ｖ３＋＋！／３２
＋Ｙ３３．ｙ３＋＋Ｙ４＋＋ｙ４２＋Ｌ＋ｓ＋Ｖ＜４１
”’　（７）尚、番号付けされた要素ｙＳＩＪにつり）
てｐ目、　　ａｌＪ＋　　ＺＩＪには ｙｓ＋、＋　：ｐｚ’　ａ＋、＋°ＺＩＪ　　　°＝　
（８）（ｉ−１・・４．　　ｊ−ｔ・・４） の関係がある。さらには、アダマール変換の結果から、
振幅情報ａ目はブロック内の平均値を表しており、ブロ
ック内の階調を決定する重要なパラメータであるので、
そのまま保存することとし、写情報Ｚでは考慮しない。

さらに、振幅情報ａｌｌは、０以上の正の整数値をとる
のて位相情報Ｐでも考慮されない。

こうして、スカラ量子化結果ｙ、１２は、分離器３によ
り、Ｐ、Ｚ、Ａに分離される。さて、位相情報Ｐは３’
ｓの正負の符号情報であり、各要素ＰＩＪは＋、−２０
の３値のデータである。零情報Ｚは、各要素が０か又は
Ｏでないかを表す情報であり、即ち、その各要素ＺＩＪ
は０か、０でない（第５図で記号「＊」て示す）かの２
値のデータである。最後に振幅情報ＡはＹ、の絶対値の
情報であり、スカラ量子化の結果から得られるところの
各要素毎に異る多値データである。

ベクトル量子化 このようにして得られた各情報Ｐ、Ａ、Ｚは、以下に続
く各ベクトル量子化器４，５．６に入力される。ベクト
ル量子化の概念は前述した通りである。

各ベクトル量子化器の機能について述べる。

尚、ベクトル量子化に不可欠なコードブックの生成方法
については後述する。

先ず、位相情報Ｐを量子化する位相情報ベクトル量子化
器（Ｐｈ−ＶＱ）　４について述べる。位相情報Ｐのベ
クトルの集合Ｐｐは、例えは第６図のようなＰ　ｐ　（
ｋ＋のパターン（出力ベクトル）のコードを前もって抽
出して作成しておく。ｋは前述したように、コートブッ
クのインデクス番号である。

尚、このコードブックの抽出方法は、例えば頻度の高い
ものからＮＰ個を選択する方法であってもよい。

例えば入力の位相情報が第６図に示したＰ。

ｐ、、ｐ２であるような場合は、これらの入力はこのパ
ターンＰｐ（ｋ＋に写像される。ここで、０は無符号を
表わす。このようにして位相情報Ｐのベクトル量子化を
行う。

入力位相情報ｐ、ｐ、、ｐ２で、各要素がＰＰＬｋ、と
異るところは復号時にはＯとなり、０のところは無符号
であるＰｐｕｕを再生するのである。ここで、ベクトル
量子化器への入力時の要素と、復号化された再生時の各
要素の間では、符号（位相情報）の反転は生じないこと
に留意すべきである。

次に、振幅情報ａｌＪを量子化する振幅情報ベクトル量
子化器（Ａｍｐ−ｖｃｉ）　５について述べる。ここで
も位相情報Ｐと同様に、出力ベクトルの集合ｐＡを前も
って用意する。スカラ量子化で得られた要素ａｌＪは有
限な正の整数値又は０をとる。ａｌｌは前述の通りにベ
クトル量子化を行わないので、以下では考慮しない。出
力ベクトルの集合ＰＡは、例えば第７図に示すようなパ
ターンＰＡ（Ｊ）を含んでいる。このパターンＰＡ＋ｊ
＋に、入力された振幅情報、例えばＡ、Ａ１．Ａ２　（
第７図）が写像される。

例えば、入カバターンＡについては次のようになる。即
ち、パターンＡの要素ａｌＪが０でない部分については
、ＰＡｆｊｌとＡ３１とＡ１４とが異なっており、置換
して写像する。入カバターンＡ、に対してはＡ２２が異
なっており、入カバターンＡ２に対してはＡ１３が異な
っている。

これらが置換されて、実際に復号時に生ずる劣化が、ベ
クトルの集合ＰＡ内の他の全てのパターンに写像した場
合に生ずる劣化よりも目立たない。

このようなＰＡは前述のＰＰの作成と同じ様に行って得
ることができるが、実際に符号化、復号化を行って、再
生画像からＰＡの最適化を行ったりして決定することも
可能である。

最後に、零情報Ｚを量子化するτ情報ベクトル量子化器
（ｇ−ｖｑ）６について述べる。ここでも同様にベクト
ルの集合Ｐ２を用意する。決定方法は前述のＰＡ等の場
合と同じである。このベクトルの集合Ｐ２は例えば、第
８図に示したようなパターンＰｚ＋ｈ＋を含んでいる。

このパターンＰｚ＋ｈ＋には入力された零情報、例えば
２，２．。

Ｚ２の位置が写像される。この写像は入カバターンＺ　
＋　　Ｚ　ｌ　＊　２２の一部の゛非ｏ　”の情報なＯ
″に置換することによって行われる。例として、Ｚから
の写像では、ＺＩ４を“°０°′に置換することによっ
て、またＺ、からの写像ではｚ２３゜ｚ３□を“０”に
置換することによって、またＺ３からの写像ではＺ４４
を°゛Ｏ°゛に置換することによって実施される。ここ
で注意しなければならないのは、置換は、非Ｏ（記号“
＊′°で表わす）を“０”に置換することがあっても、
“０”を゛非０”に置換することはないことである。も
し、これを許し、“０”を“非０”に置換してしまうと
、画質的に大きな劣化を生じてしまう。

このようにして、それぞれのベクトル量子化器４．５．
６が写像を行いベクトル量子化を実現す　′る。ここで
、これらのベクトル量子化における写像の共通の特徴と
して、高周波の成分から置換が行なわれることである。

この場合ではｙ４４に対応する各要素が最も高周波成分
であり、ｙ３４゜ｙ４３．・・・・ｙ＋＋に近づくにつ
れて低周波成分である。視覚的に、高周波成分での置換
を行なうと、再生時において差異が目立ちにくいという
特性があり、本実施例の符号化方式はこの性質を利用す
るものである。

これらベクトル量子化の結果として、写像されたパター
ンのコードが出力される。即ち、前述の第５図の位相情
報ｐ、ｑ情報Ｚ、振幅情報Ａとして、第６図、第８図、
第７図のようなパターンＰ　Ｐ　ｆｋｌ　＋　ＰＺ　ｌ
’ｈｌ　＋　Ｐ　Ａ　ｆｊｌに写像されて、それぞれの
パターンコード（出力ベクトルのインデックス番号）ｋ
、ｈ、ｕが、量子化結果となって得られる。

命戎 これらのパターンコードは合成器６に入力される。ここ
では４×４のブロック単位の結果として第９図のような
符号化データＣＢＷを得る。

復号化 第９図に示した符号化データＣＢＷがらの復号について
第１０図を用いて説明する。符号化データＣＩＩＷから
ブロック内平均ａｌｌが、そして、位相Ｐ、振幅Ａ、男
ｚの各情報のパターンのコードに、ｕ、ｈからＰ　ｐＨ
−Ｐ　ＡｆＪｌ）、　Ｐ　Ｚ（１−＋１が得られる。復
号される番号付けされたスカラ量子化結果ＹＳの各要素
ｙ′ＳＩＪは各パターンの要素ｐｎｚ、＋　、　　ａ　
ｆｌｌｌｌＪ　、　　Ｚ　＋ｈ＋目を用いて次式て表さ
れる。

この結果から各要素の代表値（スライス幅）で置換し、
この復号されたアダマール変換値Ｙ′を得て、ざらにア
ダマール逆変換を行なえば、復号された画像データＸ′
を得られる。ここで、アダマール逆変換はアダマール変
換と同じであり、こうすると、手法又はハードウェアの
共通化が図れる。

ハードウェア化 本実施例のハードウェア化について述べる。直交変換器
１は入力値の加減算のみてあり、除算はビットをシフト
をすることによって構成することができる。スカラ量子
化器２又は各ベクトル量子化量４，５．６はリード・オ
ンリー・メモリー（略してＲＯＭ）を用いたルック・ア
ップ・テーブルを用いることによって構成できる。分離
器３は補数変換器つまり、Ｎ０７回路と加算器と配線方
法によって構成でき、合成器７は配線のみで容易に構成
できる。

〈第二実施例〉 次に、第二実施例について第１１図に構成を、第１２図
にデータの流れを示す。この第二実施例は、第一実施例
の零情報Ｚを振幅情報Ａに含めて、圧縮効率を上げよう
というものである。

１は直交変換器、２はスカラ量子化器であり第１の実施
例で述べたものと同じである。１０３の分離器では、ブ
ロック内の各画素毎に正負符号Ｐと絶対値Ａに分離して
、各ベクトル量子化器４゜１０６に送出する。４は（Ｐ
）１−ＶＱ）器で、第一実施例で前述した通りである。

１０５は零情報圧縮器であり、入力された絶対値情報Ａ
より、；情報Ｚをさらに分離し、このτ情報Ｚをベクト
ル量子化したのち、絶対値情報Ａに重畳して出力する。

すなわち、前述の（６）式で絶対値情報Ａが表される。

ここから抽出される写情報Ｚは（７）式で表される。こ
の雫情報Ｚは前述のようにベクトルの集合Ｐｚの中のパ
ターンＰｚ＋ｈ＋に写像される。パターンＰｚ＋ｒ＋＋
各成分をＰｚ＋ｈ＋＝　［Ｚ１２１７１３１７Ｉ４１Ｚ
２＋１Ｚ２２１Ｚ２３１Ｚ２４１Ｚ３１１Ｚ３２．Ｚ３
３．Ｚ３４．Ｚ４１．Ｚ４２．Ｚ４３．Ｚ４４　］・・
・（１０） とすると、（＠−ＶＱ）器１０５の出力の振幅情報Ａ′
の各要素ａ′目は ａ’ｌＪ　”ＺＩＪ’　ａｌＪ （ｉ＝１．４．ｊ−１，４但し１−Ｊ−１を除く）・・
・（１１）となる。

これを（Ａｍｐ−ＶＱ）器１０６に入力する。

ここでは前述の（Ａｍｐ　−ＶＱ）器５と同様に、写像
によってベクトル量子化する。この際に、前段の（＠−
ｖＱ）器１０５で零情報を量子化しているので、振幅情
報Ａの人カバターンはかなり限定されている。

これらの結果を合成器１０７は４×４のブロック単位の
結果として、第１３図のような符号化データＣ’ＢＷを
得る。

また復号については前述の第１の実施例と同様に、符号
化データＣ’ＢＷからブロック内平均ａｌｌを、位相、
振幅情報のパターンコードに、ＪＺからＰｐｎ＋＋＋　
ｐＡｌｊｌを得る。復号される番号付けされたスカラ量
子化結果Ｙ′８の各要素ｙ′ＳＩｊは、各パターンの要
素Ｐ　ｔｈ）皿Ｊ　＋　　ａｆｊｌｌＪを用いて次式で
表される。

以下の動作は前述の通りであり、その結果、画像データ
Ｘ′を得る。

〈第三実施例〉 次に符号化の対象画像がカラー多値画像である場合の実
施例について述べる。

一般に、カラー画像はスキャナ等でＲ（赤）、Ｇ（緑）
、Ｂ（青）の３色に色分解されて入力される。今、各カ
ラー画素がＲ，Ｇ、Ｂそれぞれについて８ビツトずつ計
２４ビットの情報を持っているとする。

第１４図は本発明の第三実施例の構成を示すものである
。２０１は信号変換部である。この信号変換部２０１は
入力された画素ＸＩＪのＲ，Ｇ、Ｂ信号をとり込み、Ｙ
、Ｉ、Ｑ信号に変換する。このＹＩＱ信号は一般にテレ
ビジョンの伝送信号として用いられており、Ｙは輝度信
号、Ｉ、Ｑは色差信号である。このＹＩＱ信号は輝度と
色差の相関が比較的小さいので、別々に符号化できる。

また色差の情報は比較的低周波の情報なので、ブロック
単位で１つの情報として扱うことが可能である。この第
三実施例では、Ｙ信号について、第一実施例で示した符
号化を実施しようというものである。

まずＹ情報の圧縮について述べる。変換部２０１により
変換されて得られたＹ情報は４×４のブロックとして直
交変換器１に入力される。ここでは、白黒の場合と同様
に、アダマール変換な行う。さらに、その結果はスカラ
量子化器２に入力され、スカラ量子化が行われる。さら
に、この量子化結果は、分離器３に入力され、位相情報
Ｐと振幅情報Ａと零情報Ｚとに分離される。それぞれの
情報についてベクトル量子化を（Ｐｈ−ＶＱ）器４と（
Ａｍｐ−ＶＱ）器５と（ｇ−ｖＱ）器６によって施され
る。これらは第一実施例と同し構成である。

また、Ｉ、Ｑ情報はそれぞれ平均器２０２，２０３に入
力され、それらのブロック内平均をそれぞれ求める。合
成器２０４は、ベクトル量子化器４．５．６からのパタ
ーンコードに、ｆｌ、ｈと、輝度Ｙのブロック内平均ａ
ｌｌと、平均器２０２゜２０３からのＩ、Ｑ情報のブロ
ック内平均値とを得て、４×４のブロック単位の符号化
の結果として第１５図に示す符号化データＣｃを得る。

〈第四実施例〉 第１６図は本発明の第四の実施例の構成を示すものであ
る。この第四実施例は、第二実施例をカラー信号に適用
したものである。

２０１は前述の信号変換部であり、画素ＸＩＪのＲ，Ｇ
、Ｂ信号をとり込み、Ｙ、Ｔ、Ｑ信号に変換する。Ｙ情
報は４×４のブロックとして直交変換器１に入力されア
ダマール変換を施される。その結果はスカラ量子化器２
に入力される。このスカラ量子化結果は分離器３に入力
され、位相情報Ｐと振幅情報Ａとに分離される。

位相情報Ｐは（Ｐｈ−ＶＱ）器４によってベクトル量子
化される。一方、（零−ＶＱ）器１０５によって零情報
Ｚをベクトル量子化した結果は振幅情報Ａに重畳される
。そして、その結果は（Ａｍｐ−ＶＱ）器５０６に入力
され、こうして振幅情報Ａ′をベクトル量子化する。

また平均器２０２，２０３は、それぞれ４×４のブロッ
ク内のＩ情報とＱ情報の平均値を求める。

これらブロック内のＹ情報、■情報、Ｑ情報の平均値及
び位相情報Ｐと振幅情報Ａベクトル量子化結果のパター
ンコードな合成器４０４によって合成し、符号化結果と
して第１７図に示す符号化データＣ’ｃを得る。

〈第五実施例〉 以上４つの実施例では、合成器７，５０７゜２０４、及
び４０４はただ符号化した結果を合成するだけであった
。しかし、これをたとえば実験的に得られた２つの量子
化結果の組合せの発生顕度を考慮したベクトル量子化器
を用いれば、例えば第四実施例では第１７図のような符
号化データ［以下余白］ くコードブック生成の第一の方法〉 次に、第１９図以下に従って、本実施例に係るベクトル
量子化におけるコードブックの作成について述べる。

生成手順（立相情報） 第１９図は位相情報Ｐを例にして、実施例のベクトル量
子化に使われるコードブック生成の様子をフローチャー
トで示したものである。

ステップＳ１では、入カバターンを取り込む。

この入カバターンは、第２図の例に従えば、−成約なベ
クトルＸに相当するものである。即ち、更に具体的には
、所定の画像を例えば第１図の符号化装置にトレーニン
グシーケンスに従って入力し、直交変換中スカシ量子化
中分離されて得た、位相情報Ｐである。第１９図に示し
た１００は、この入カバターンの一例である。ステップ
Ｓ２では、ステップＳ１で抽出されたパターンに対し、
ゼロの要素にはマスクをかける。こうすると、＋／−符
号のみのパターンが出来る。以降、これを「入力＋／−
パターン」と呼ぶ。入カバターン１００の入力＋／−パ
ターンは、第１９図の１０１となる。

ステップＳ３では、「入力＋／−パターン」と全く同じ
パターンが、テーブル中に既に登録されているかどうか
を調べる。このテーブルがコードブックを形成する。こ
の比較は、テーブル中のパターンの後述の＊がマークさ
れていない要素に対して行なわれない。登録されていれ
ば、ステップＳ１に戻り、次の「入力＋／−パターン」
を取り込む。

登録されていなければ、次のステップＳ４へ進む。ステ
ップＳ４では、テーブル中の既登録パタ一ンの中に、「
入力＋／−パターン」の一部を＊（Ｄｏｎ・ｔ　Ｃａｒ
ｅ）としたら一致するような既登録パターンがあれば、
ステップＳ５へ進み、無ければステップＳ６へ進む。

ステップＳ５では、「入力＋／−パターン」の一部を＊
としたら一致するような既登録パターンがあるのである
から、その登録パターン中の＊を「入力＋／−パターン
」中の対応要素の符号に置換え、更新する。この場合、
マスクされている要素は変えない。

一方、既登録パターンが無い場合は、ステップＳ６で、
「入力＋／−パターン」の内、マスクされていた要素を
＊にしたパターンを新規登録する。

以上の事を更に第２０図により具体的に説明する。

まず、最初に、１００のような「入力子／−パターン」
が入力されると、このパターンは一番始めである事から
当然登録される。このパターンを便宜上「パターン１」
と呼ぶ。但し、この時「入力子／−パターン」にゼロが
含まれていると、そのゼロを＊　（Ｄｏｎ・ｔ　Ｃａｒ
ｅ）にして登録される（ステップＳ６）。次に、別の「
入力＋／−パターン」１０５が取り込まれると、「　登
録パターン１」と人カバターン１０５とを比較する。こ
の比較によると、＊以外の要素では、要素（４，ｉ）の
みが異なり、しかも、「登録パターン１」側の要素（４
，１）は＊である。従って、この入カバターン１０５は
、「登録パターン１」の類似と考えられるから、その要
素（４，１）は＋と１変えられて、ｒ登録パターン１′
」として、更新登録される（ステップＳ５）。

更に、次の「入力＋／−パターンＪ１０６が取り込まれ
た場合は、「登録パターン１′」と入カバターン１０６
とは、要素（４，１）が異なるが、「登録パターン１′
」側の要素（４，１）は＊ではない。従って、この入カ
バターン１０６は、新規なものと考えられるから、新規
登録される（ステップＳ６）。但し、この時やはりゼロ
は＊に置換えられる。

このような操作を繰り返し、テーブルが生成されていく
のであるが、ステップＳ６の操作によりほとんどの登録
パターンでは、＊は無くなり、＋、−符号の組み合せパ
ターンとなる。しかし、発生頻度の少ないパターンでは
、＊を含むものもあると考えられる。

九斐 ところで、コードブック、即ち、テーブルの容量は限り
かあるから、上記のようにして生成されたテーブルにお
いて、その容量以下にコードブックのベクトル数を下げ
る必要が生じる。そこで、各要素に注目して、コードブ
ックの不要と考えられるベクトル同士を丸めることが必
要になる。これは、第１９図の手順に従ったテーブル作
成時には、出力ベクトルを登録するときは、外部記憶装
置である、例えば、大容量磁気ディスク装置等に格納す
れば、それほど、その容量を意識しなくても済むが、実
際の符号化装置として動作させるためには、テーブルに
必要なお憶容量の問題以上に、符号化速度が問題となる
から、容量を一定値以下にする必要があるからである。

この「丸め」は、基本的に以下のようなルールに従って
行われる。ある登録パターン（又は、これから登録され
ようとするパターン）が丸められる必要があると判断で
きるためには、 ■：その登録パターンのある特定の要素をマスクし、そ
のマスクされた要素を除いた要素同士で、合致する既登
録パターンを探し、合致する既登録パターンが存在した
場合、この両パターンはマスクした要素を０゛に置換え
た新なパターンに、「丸め」込まれる。

■、「丸め」の対象となる要素に重み付けをし、その重
みの要素順に「丸め」を行う。これは、画像の種類に応
じて特徴がでてくる要素が限定されるからである。

■：　「丸め」の対象となる要素を限定する。これは、
ｒ丸め」によって極端な構造変化が発生するのを防ぐた
めである。

■：光発生使用）頻度の高いパターンは「丸め」ずに残
し、頻度の低いパターン同志な「丸め」る。

更に詳しくこの方法について、第２１Ａ図〜第２１Ｄ図
を用いて説明する。

第２１Ａ図は「丸め」の対象となる要素と、その重み付
けを説明している。図中、大枠で囲んだ要素、 Ｙ　１２１　ｙ１３＋　ｙ２１＋　’ｌ　２２１　ｙｓ
ｌはルール■に従って「丸め」の対象としなし）。とい
うのは、元画像ブロックの構造はこれらの要素の符号に
依存する場合が多いからである。また、「丸め」の対象
となる要素も元画像ブロックの構造への依存度に応じた
重み付けを行し１、重みの１子い順に「丸め」に行う。

重み付けは、例えレマ゛、ｙ４４＜ｙ３４＝Ｖ４３＜’
１３３＜’／４２＝ｙ２４＜−’／２３＝ｙ３２＜　ｙ
１４＝　ｙ４１ とする。尚、後述の実施例では、画像力）ら特徴を抽出
し、その特徴に応じて「カテゴリ」に分類しているよう
にしている。そのような実施例では、これらの重みの付
けの順位は各カテゴリによって異なるようにする。

第２１Ｂ図から第２１Ｄ図は「丸め」の具体例を示して
いる。第２１Ｂ図のパターン１１０とパターン１１１は
ｙ４４を除くと同じパターンである。そこで、このｙ４
４を０°′に置換えたパターン１１２を、新たなパター
ンとして、パターン１１０とパターン１１１を代表させ
る。同様に、第２１Ｃ図は２つの要素３’　４３１　Ｖ
　４４を同時にマスクした場合の例、第２１Ｄ図は４つ
の計数ｙ２４゜’／　３４１　ｙ４３１３／　４４を同
時にマスクした場合を示す。このような操作を、重みの
軽い要素の順に１つずつ、２つずつ、３つずつ、・・・
、６つずつ、７つまで行う。

第２２Ａ図１第２２Ｂ図はこの「丸め」の操作を説明す
るフローチャートであり、これについて述べる。ここで
「丸め」の目標を、ベクトル数すなわち登録パターン総
数をＮ種であるとすると、このフローチャートでは、総
個数がＮ個になるように、先ず「丸め」対象の要素の数
を１個にして丸めを行ない、それでも、Ｎ測具、下にな
らなければ、要素の数を２個に増やし、それでもＮ個以
下にならなければ、要素の数を３個に増やし、・・・・
・・というようにして行く。即ち、ステップＳ１１でテ
ーブルの既登録パターン総数がＮ種を越える場合は、ス
テップＳ１２へ進み、「丸め」操作に入る。ステップＳ
１２で、既登録パターンの内、発生（使用）頻度の高い
ものは「丸め」の対象から除く。これは、頻度の高いパ
ターンが低いパターンと「丸め」られる事を避けるため
である。次に、ステップＳ１３で、先にも述べたように
重め付けの軽い要素順に１つずつマスクをかけ第２１Ｂ
図〜第２１Ｄ図に示したような操作を行う。ステップＳ
１４では、「丸め」られた結果、登録パターン総数がＮ
種以下ならそこで終了するが、未だＮ以上ならば、次の
ステップＳ１５に進む。

このステップ１５で、ステップＳ１２で除いたパターン
に加え、ステップＳ１３で「丸め」た結果から更にいく
つかの発生（使用）頻度の高いパターンな「丸め」の対
象から除く。ステップＳ１６では、ステップＳ１３と同
様の操作を重み付けの軽い要素の順に２つずつ同時にマ
スクし行う。

ステップＳ１７はステップＳ１４と同様である。

以降、ステップＳ３３の手前までに、丸め対象の要素数
が７個になるまで、前述の動作と同じ動作を繰り返す。

ステップＳ３３では、頻度の低いパターン（そのほとん
どは頻度１である）が低い順に切り捨てられ、登録総数
をＮ種とする。

以上の操作を「コード・ブックの生成」と呼び、この結
果であるＮ種の登録パターンを「出力ベクトル」、この
集合を「コード・ブック」と呼ぶのである。

このようにして生成されたコード・ブックを用いた写像
の例が、第一実施例に関連して説明された第６図の例で
ある。可脱すると、入カバターンＰ、Ｐ、、Ｐ２に対し
て、その写像されるコードブック内の出力ベクトルはＰ
　ｐ　＋ｉｔ＋である。このインデックスナンバーｋが
ベクトル量子化による符号化結果である。

雫情報のコードブック生成 次に、；情報Ｚのベクトル量子化におけるコードブック
の作成について述べる。位相情報Ｐの場合と同様、まず
テーブルを作成する。第２３図は、零情報ベクトル量子
化のコードブック生成のためのテーブル生成の様子をフ
ローチャートで概略的に示したものである。こうして、
トレーニングシーケンス内のＴ情報を全て抽出する。

このときのテーブルに登録された零情報のパターンの数
が、目標のベクトル数Ｍ以下であれば、特に写情報Ｚの
圧縮（「丸めｊ）は不必要となる。逆に、目標ベクトル
数のＭ以上であれば、目標のベクトル数Ｍにするために
、位相情報Ｐの場合と同様に、各要素に注目して「丸め
」を実施する。

位相情報Ｐの場合と同様に、前述の「丸め」の基本ルー
ル■〜■に従って、”ｏ”でない部分を”　ｏ　”にし
てから、パターンをテーブル内のパターンと比較して、
それでもし合致するものがあれば、新しいテーブルにそ
の合致パターンを登録する。これを、第２２Ａ図、第２
２Ｂ図のフローチャートに従って、目標のＭ個の出力ベ
クトルＰ２い、を得る。

振幅情報のコードブック生成 最後に振幅情報Ａのベクトル量子化におけるコードブッ
クの作成について述べる。位相情報Ｐの場合と同様、ま
ずテーブルを作成する。零情報Ｚと同様にして、第２３
図のフローチャートに従ってテーブルを作成する。この
ときテーブルに５７　Ｑｆ。

された零情報２のパターン数が目標ベクトル数のＬ以下
であれば、特に振幅情報Ａの圧縮（丸め）は不必要であ
る。逆に、目標のベクトル数のし以上であれば、目標の
ベクトル数りにするために、位相情報Ｐの場合と同様に
、各要素に注目して「丸め」を実施する。位相情報Ｐの
場合と同様に前述の「丸め」の基本ルール■〜■に従っ
て、「丸め」を行う。

第２４図は、振幅情報Ａに係るこの「丸め」の操作を説
明するフローチャートであり、これについて述べる。

ステップＳ５１で、テーブルから既登録パターン（以下
、この取り出されたパターンを参照パターンと呼ぶ）を
取り出す。ステップＳ５２では、この参照パターンに対
し注目要素にマスクをかけ、次のステップＳ５３で、テ
ーブル内の既登録パターンで、マスクをかけなかった要
素の全てが、取り出された参照パターンと等しいものが
存在するかどうかを調へる。存在する場合は、ステツブ
Ｓ５４へ、存在しない場合はステップ３５８へ進む。

ステップＳ５４では、テーブル内の登録パターンで、上
記参照パターンの中のマスクをかけなかった要素の全て
について等しいものを求める。そして、参照パターンの
マスクをかけた部分とそれらの求められたパターンのマ
スクをかけた部分間の距離を求め、最も近いパターン（
最も似かよったパターン）を保持してて、次のステップ
Ｓ５５に進む。

ステップＳ５５では、参照パターンと保持されたパター
ンについて、トレーニングシーケンス内での発生頻度を
比較し、その大きい方を新しいテーブルに登録し、次の
ステップ３５６に進む。

ステップＳ５６では、古いテーブルから前記参照パター
ンと保持パターンを削除する。次のステツブＳ５９に進
む。

一方、ステップ５３で、合致したパターンが存在しなか
った場合は、ステップＳ５７で、その参照パターンを新
しいテーブルに登録し、次のステップ８５８で、古いテ
ーブルから参照パターンを削除する。

ステップＳ５９では、古いテーブルの中にパターンが存
在しなければ終了し、存在する場合はステップＳ５１に
戻る。

この注目画素が前述の重みが軽い要素の順に１つずつ、
２つずつ、・・・と行う。このようにして目標のベクト
ル数りになるまで、この操作を繰りかえし目標のＬ個の
出力ベクトルＰＡ（ｊｌを得る。

こうして、３種類のコードブックが符号化に先立って前
もって生成でき、この生成されたコートブックによって
、第一〜第五実施例における高速なベクトル量子化が可
能となる。

〈符号化の第六実施例〉 そこで、次に符号化の第六の実施例について説明する。

第２５図は、前述したコードブック発生方法によって作
成されたコードブックを用いて、画像情報の符号化の第
六実施例に係るブロック図である。

図中、２０はアダマール変換部であり、第−実施例等の
直交変換部と同じである。２３は、カテゴリ分類を行う
セグメンテーション部２１の出力であるカテゴリコード
に対応した量子化部を、３つの量子化部のなかから選択
するセレクタである。２２はブロック内平均値を表す要
素ｙ１１をスカラ量子化するスカラ量子化器である。２
４．２５．２６は各カテゴリに適したスカラ量子化を行
うスカラ量子化器であり、これらは第一実施例のものと
等価である。また、２７，２８．２９は各カテゴリに適
したベクトル量子化部である。３０は各カテゴリのベク
トル量子化部の出力の中から、セグメンテーション部２
１からのカテゴリコードに従って、処理の対象となって
いるブロックに応じた出力を選択するセレクタであり、
セレクタ２３と同様の働きをする。セグメンテーション
部２１は、ブロック毎にアダマール変換部２０の出力結
果から数種の特徴量を算出し、そのブロック内の画素群
の特徴を抽出し、同一の特徴をもつカテゴリ毎に分類す
るものである。

このような符号化を行って、第２７Ａ図に示したような
、明度平均値と、カテゴリの種類を表すカテゴリコード
と、ブロック内のアダマール変換処理のパターンを表す
パターンコードとを符号化結果として得る。

ベクトル量子化部２７〜２９では前述したようにアダマ
ール変換の結果Ｙを、スカラ量子化器２４〜２６によっ
て更にスカラ量子化した結果Ｙ５をベクトル量子化する
ものであるが、ここで、これらベクトル量子化部の個々
の詳細構成図を第２６図に示す。

この第２６図の破線に示したベクトル量子化部は、第１
図に示した第一実施例の符号化器と等価であるので、そ
の説明は概略説明に留める。図中、４３はスカラ量子化
器（２４〜２６）の結果ＹＳから、 要素値が正、負又はＯである位相情報Ｐと、要素値がＯ
であるか否かのτ情報Ｚと、要素値の絶対値を表す振幅
情報Ａ、 とに分離する。Ｐ、Ｚ、Ａの情報は以下に示す通りであ
る。

Ｐ−［１）＋２１１１＋３１ｐ１４１１１２１１　　”
’＋Ｉ’２４＋ｒ’３＋・　００・１１３４１ｐ４ビ・
・、ｐ４４］” Ｚ−［Ｚ１２＋ＺＩ３＋ＺＩ４＋２２１＋　　”’　＋
Ｚ２４＋Ｚ３１＋　　０°、Ｚ３４Ｚ４１　＋　　”’
　＋　７４４］” 八＋［ａ１２＋ａ＋３＋”＋４＋８２１＋”’＋８２４
＋”３＋＋”’＋８３４ａ、、　ｌ　＋　　”’　＋　
８４４］”つまり、スカラ量子化された結果ＹＳの要素
ｙｓ１Ｊ（ｊ−１”４．　ｊ−１”４．　Ｉ、ｊ≠１）
は、’Ｊｓ＋Ｊ＝　Ｐ　ＩＪＸ　ａ　ＩＪＸ　Ｚ　ＩＪ
の関係がある。このように分離された情報はそれぞれ４
４．４５．４６のベクトル量子化器に送られ、その結果
としてインデックスコードに、ｈ。

１を、これらの結果を合成する合成器４７に出力し、最
後にパターンコード（第２７Ａ図）を得る。尚、この第
六実施例の符号化装置に用いられるコードブックも、前
述のものが適用可能であるが、この場合、第六実施例が
カテゴリに応じたベクトル量子化を行なっている点に鑑
みて、第六実施例に好適なコートブックは、カテゴリ毎
に、前述の「丸め」のルールにおける内容、例えば、重
み付けの順序、丸め対象となる要素の位置等、を変更し
たものである。

〈符号化の第七実施例〉 第２８図は、第七実施例に係る画像情報符号化装置のブ
ロック図である。この第七実施例ては、画像情報を所定
の方法で正規化し、この正規化値ｎｌＪに対して、カテ
ゴリに応じたベクトル量子化を施すというものである。

３０２は平均演算器であり、３０３は差分器であり、３
０５は分散（σ）演算器であり、３０６が正規化器であ
る。これらが正規化値ｎｌＪを演算する。また、３０７
はスカラ景子化量、３０８がセグメンテーション部、３
０９，３１３がセレクタ、３１０〜３１２はベクトル量
子化部である。

これらのベクトル量子化部は第２６図に示したものと等
価なものが使用される。尚、３０１，３０４は、ブロッ
ク単位での処理の同期をとるためのラッチである。

正規化値は次のようにして演算される。平均演算器３０
２は、ブロック内の平均値ｍを求める。

差分器３０３は、各画素値ＸＩＪと平均値値ｍとの差分
ｈｌＪを求める。

ｈ　ＩＪ＝Ｘ　ｌｊ　　ｍ である。分散演算器３０５は、これら差分値ｈｌＪとブ
ロック内平均値ｍとから、次式よりブロック内の分散δ
を求める。

ｂ 次に、正規化器３０６が各差分値ｈｌＪを分散δて除算
して、正規化値ｎｌＪを得る。

ｌＪ ｎ　　Ｉｊ”　□ σ ここで、正規化値ｎｌＪは正負の符号をもつ値である。

これをスカラ量子化器３０７でスカラ量子化し、ベクト
ル量子化部を経てブロック内の正規化値のパターンのコ
ード（ｋｕｈ）を得る。

ベクトル量子化部３１０〜３１２では前述の通り、スカ
ラ量子化された正規化値ｎ　！！ＩＪのブロック内の配
置を示すパターンを、ベクトル量子化してコートを得る
。このベクトル量子化部の構成は第２６図に示す通りで
ある。

ここで、正規化値ｎｌＪは正負をもつ値であり、これを
スカラ量子化器３０７によってスカラ量子化し、（２ｎ
＋１）値のコートとする。説明の為に、ｎ　ＳＩＪは５
値のデータとする。従って、スカラ量子化器３０７の各
画素に対応するスカラ量子化結果ｎ　ＳＩＪは、−２，
−１，０，１，２の値をとる。

第六実施例に関連して説明したように、ベクトル量子化
器３１０〜３１２は、これらスカラ量子化の結果ｎ５Ｉ
Ｊから、 その正／負又はＯを示す位相情報Ｐと、ｎ　ＳＩＪがＯ
であるか否かの零情報Ｚと、ｎ　ＳＩＪの絶対値（０，
１，２のいずれか）を表す振幅情報Ａ とに分離する。これらの分離されたＰＺＡ情報のベクト
ル量子化は前述した通りであり、その結果として、ｋ、
ｈ、　文のパターンコードが出力される。

このようにして、第２７Ｂ図に示すようにブロック内の
明度平均ｍと、 ブロック内分散δと、 カテゴリコードと、 正規化値の配置を示すパターンコードに、ｈ。

又 を得て、符号化結果とする。

尚、前述のようにスカラ量子化結果Ｎ３の各画素対応値
ｎ、目は、 ｎ　ＳＩＪ　＝　Ｐ　ＩＪＸ　ａ　ＩＪＸ　Ｚ　ＩＪで
表されるから復号化はこの式に従えばよい。

〈コードブック生成の第二の方法〉 ところで、第七実施例は、スカラ量子化された正規化値
ｎ　ｓｌＪをベクトル量子化するものであるから、コー
ドブック生成に関し、前述の第一の生成方法をそのまま
適用できるわけではない。　　、そこで、第七実施例に
適したコードブックの生成に当り、スカラ量子化器３０
７の出力ＮＳからトレーニングシーケンス内の各情報を
抽出するようにする。

即ち、先ず、上記トレーニングシーケンス内の各人カバ
ターン間で、９０°単位の回転関係にあるもの、又は鏡
像関係にあるものを、１つにまとめておくための整列処
理を行う。例えば、第２９図のような入カバターンがあ
る場合は、（ｂ）〜（ｈ）のパターンは、同図の（ａ）
のパターンにまとめられる。

セグメンテーションｔ！ｆＪ３０８では、その正規化結
果の符号情報ｎｌＪからブロック内の大まかな構造を知
り、トレーニングシーケンス内で同じ様な構造をもつ入
カバターンを、同一のカテゴリに分類する。ここで大ま
かな構造とは、第３０図に示すような各カテゴリ毎の構
造を言う。このカテゴす分類では、ｒ＊」は「−」又は
「Ｏ」を表すものとする。このセグメンテーション部３
０８の出力によって、ブロック内のスカラ量子化さねた
正規化値ｎｓ目の配置の大まかな構造によって、セレク
タ３０９，３１３を切換えて、各カテゴリに最適なベク
トル量子化を施すわけである。

次に大まかな構造が、例えば第３０図の（ａ）で表され
るようなカテゴリでのコードブックの生成について述べ
る。

まず、位相情報Ｐのコードブックの生成は、前実施例の
第一の方法と同様にする。この時ｙ１１゜ｙ　１２１　
　ｙ　１３Ｉ　　ｙ　１４Ｉ　　ｙ　２１Ｉ　　ｙ　２
２Ｉ　　ｙ　２３Ｉ　　ｙ　３１１３’　３２１　’Ｊ
　４１は「丸め」の対象としない。これは第１の生成方
法で述べた理由による。また、重み付けは元画像の大ま
かな画像への依存度に応じた重み付けを行い重みの軽い
順に「丸め」を行う。

第３０図の（ａ）のカテゴリの場合の重み付けは、 ｙ２３°３／３２＜３７１４°ｙ４＋＜３’２２°ｙ３
３とした。尚、これらの重み付けの順位は各カテゴリに
よって異なる。

以下、「丸め」の方法は第一の生成方法実施例に従う。

次にτ情報Ｚのベクトル量子化におけるコードブックの
作成について述べる。

これは第一の生成方法と同様に、零情報Ｚのテーブルを
作り「丸め」を行う。写情報Ｚの「丸め」において、ｙ
＋＋＋　ｙ＋２＋　ｙ＋３＋　ｙ３４１　’／４３゜ｙ
４イは「丸め」の対称としない。また重み付けは、位相
情報Ｐの場合と同様に、依存度に応じた重み付けを行い
、重みの軽い順に「丸め」を行う。

例えば、重み付けは、 ｙ２３°ｙ３２＜ｙ＋＜＝３’４＋＜ｙ２２””ｙ：＋
＋＜ｙ３ｔ＝’Ｊ　１３＜　ｙ４２＝　ｙ２４ とした。「丸め」の方法は第一の生成方法に従う。

最後に振幅情報Ａのベクトル量子化におけるコードブッ
クの作成について述べる。これは第一の方法と同様であ
るが、マスクをかける重み付りは、 ｙ２３＝Ｙ３２＜ｙ１４＝’１４Ｉ＜’／２２＝’１３
３＜”Ｊ３＋＝ｙ１３＝ｙ４２°’／２４ とし＊　　ｙｚ＋　　ｙ１２１　　ｙ２１・　ｙ３４・
　ｙ４３・　ｙ４ａｈよ「丸め」の対称としない。

こうして、第七実施例の符号化に最適なコードブックが
得られる。

〈その他の変形例〉 上記符号化の７つの実施例では演算の要易さ、ハードウ
ェア構成の簡易さに鑑みて、アダマール変換を直交変換
として使用したが、前処理においては、その処理後、位
相情報と振幅情報、又は位相情報と振幅情報及び零情報
に分離できるような、これに類する直交変換（離散的コ
サイン変換、スラント変換等）を用いて同じ考え方を適
用しても良い。さらに実施例説明の中のアダマール行列
、ブロックサイズ、重み付は順位、カテゴリーセグメン
テーション等はこれに限定されない。

また、ベクトル量子化部においては、スカラ量子化は振
幅、位相の分離の前に行ったか、分離の後の振幅情報に
対してスカラ量子化を施してもよい。

また、符号化データを合成器を使用して構成したが、そ
のかわりに画情報の間でのベクトル量子化器を設け、こ
れに冗長度の抑圧を行ってもよい。

またブロックサイズを４×４とし各画素データを白黒８
ビツト、カラー２４ビツトとしたが、サイズ、データ長
はこれらに限定されない。また実施例中のハードウェア
構成はこれに限定されない。

また実施例中、カラー情報の入力をＲ，Ｇ−Ｂとしたが
これに限定されないし、明るさと色味を分離する信号体
系としてＹ、１．Ｑ信号を用いたが、ＣＩＥ１９７６　
　Ｌ”　ａ’　ｂ″又はＬ”　ｕ”Ｖ′などの空間情報
を用いてもよい。

また実施例でカラー情報を明るさと色味に分離して明る
さの情報に対して本発明、符号化を行ったが、入力信号
に対して別々に符号化を行ってもよい。

また本実施例ではアダマール変換後の要素Ｖ　Ｉｌ＋　
、ａ　１１はベクトル量子化の対象から除いたが、これ
を含んでベクトル量子化を行うことも可能である。

最後に画像情報はカラー画像などの種類に限定されない
。またカテゴリセグメンテーションにおいて、カテゴリ
分離を決定するパラメータはブロック内、外を問わない
。

また第二実施例では無符号情報Ｚの量子化結果を振幅情
報に重畳したが、無符号情報Ｚの量子化結果を位相情報
Ｐに重畳してもよい。

特に、コードブックの生成方法において、前記実施例で
は、前処理後に位相情報Ｐと振幅情報Ａと零情報Ｚに分
離したが、次のように変形してもよい。即ち、位相情報
Ｐと写情報Ｚを含んだ振幅情報Ａに分離し、位相情報Ｐ
のコードブックの生成は前記実施例の手法で行ない、振
幅情報Ａの場合は前述の「丸め」の基本ルール■〜■に
、以下の■を加えて、各情報のコード・ブックを作成す
ることも勿論かまわない。

その■のルールとは、非零の係数を牢とすることでパタ
ーンを丸めることは可能であるが、係数が零であるもの
が非零のパターンに丸められることは禁じるというもの
である。

〈実施例に係る符号化方式の効果〉 以上説明したようにこれらの符号化に係る実施例装置に
よれば、ｍｘｎのブロック単位で、スカラ量子化に加え
てベクトル量子化を施すので、符号化を高効率で行える
。従って冗長度が飛躍的に減少する。

また、本実施例の符号化では、符号化前の位相情報と、
復号化後の位相情報とで、位相情報の反転が生じない為
に、ブロック内のエツジの形状に著しい劣化が生じなく
なった。これはエツジの形状は、主に符号に依存してい
るためで、正負の反転を防いだ結果である。従って、−
成約な文書画像や写真画像の符号化を行なっても、劣化
が少なくなったことになる。

また符号化した結果、固定長の符号化が可能なため、画
像の編集作業が容易かつ高速に可能となった。また圧縮
形態のままで画像情報を処理することが可能となった。

例えば入力された位相情報Ｐのパターンコードを、位相
情報Ｐの各要素の正負を反転したもののコードに置換し
、ブロック内の平均をその最大値から減じることによっ
て、高速に明るさのネガポジ反転が可能となった。

〈コードブック生成方法実施例の効果〉前処理後の各係
数から位相情報と振幅情報又は零情報に分離して各情報
をベクトル量子化し、符号化結果を得るためのコードブ
ックの作成で、位相情報については写をほとんど含まな
いコードブックを、τ情報については入カバターンより
出カバターンの方が要素の値が少なくならないようなコ
ードブックを、振幅情報については入カバターンの近似
パターンを出力するコードブックを作成することにより
、画像の視覚的な劣化を防いだ符号化を行うことが可能
となる。

さらに、ハードウェア化を行う場合でも、コードブック
の作成を、２つないしは３つの情報（Ｐ、Ｚ、Ａ）に分
離することによって、例えば各量子化器をＲＯＭで形成
する場合でも、入力アドレス線の数を少なくすることが
可能となり、容易にハードウェア化が可能となる効果が
ある。

［発明の効果］ 以上説明した本発明に係るコードブックの生成方法によ
れば、生成時に入力されるトレーニングシーケンス内の
入カバターンを前処理し、その後のデータから複数の成
分を分離して、各成分毎に符号化したものを登録するよ
うな生成方法であるから、再生画像の視覚的劣化を防ぐ
ベクトル量子化が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図、第１１図、第１４図、第１６図、第２５図、第
２８図は夫々、本発明を適用した第一実施例、第二実施
例、第三実施例、第四実施例、第六実施例、第七実施例
に係る符号化装置の構成図、 第２図はベクトル量子化の概念を説明する図、第３Ａ図
は上記実施例で用いられるデータの形式を示す図、 第３Ｂ図は、上記実施例において、直交変換等の前処理
を行なわれた画像データの形式を示す図、 第４Ａ図〜第４Ｃ図は夫々、前処理後のデータから、各
成分を抽出したときの、その各成分の形式を示す図、 第５図は、第−実施例等において、具体例を上げたとき
の、原データから各成分を抽出したときの変化を示す図
、 第６図、第７図、第８図は、各実施例説明のためのベク
）・ル量子化の写像例、 第９図は第一実施例における符号化データの形式を示す
図、 第１０図は、第一実施例における復号化の具体例を示す
図、 第１２図は、第二実施例において、具体例を上げたとき
の、原データから各成分を抽出したときの変化を示す図
、 第１３図は第二実施例によって生成された符号化データ
の形式を示す図、 第１５図は第三実施例によって生成された符号化データ
の形式を示す図、 第１７図は第四実施例によって生成された符号化データ
の形式を示す図、 第１８図は、第五実施例によって生成された符号化デー
タの形式を示す図、 第１９図、第２２Ａ図、第２２Ｂ図、第２３図、第２４
図は、コードブック生成に係る制御手順を示すフローチ
ャート、 第２０図、第２１Ａ図〜第２１Ｄ図は、コードブック生
成の手法を説明する図、 第２５図、第２６図は、第六実施例に係る符号化装置の
ブロック図、 第２７Ａ図、第２７Ｂ図は夫々、第六実施例。 第七実施例の符号化装置により符号化された結果のフォ
ーマット図、 第２８図は第七施例に係る符号化装置のブロック図、 第２９図（ａ）〜（ｈ）及び第３０図（ａ）〜（ｋ）は
、コードブック生成に係る第２の方法を説明する図であ
る。 図中、１・・・直交変換器、２・・・スカラ量子化器、
３・・・分離器、４・・・位相情報ベクトル量子化器（
Ｐｈ−ＶＱ）、５，５０６・・・振幅情報ベクトル量子
化器（Ａｍｐ−ＶＱ）、６，５０５−零情報ベクトル量
子化器（＄−ＶＱ）、７，５０７，２０４．４０４・・
・合成器、２０・・・アダマール変換部、２１．３０８
・・・セグメンテーション部、２３，３０，３０９，３
１３・・・セレクタ、２２，２４，２５．２６，３０７
・・・スカラ量子化器、２７，２Ｂ、２９，３１０，３
１１，３１２・・・ベクトル量子化部、４３・・・分離
器、４４・・・位相情報ベクトル量子化器、４５・・・
写情報ベクトル量子化器、４６・・・振幅情報ベクトル
量子化器、４７・・・合成器、３０１．３０４・・・ラ
ッチ、３０２・・・平均演算器、３０３・・・差分器、
３０５・・・分散演算器、３０６・・・正規化器である
。 鎖３へ図 第３８図 第４Ａ図　　　　　　　　　　　第牝図△ 第５ 第８図 第９図 第１３図 第１５図 第１７図 第１２図 仁 （０）　　　　　　　　　　　　（ｂ）第２９図 （Ｃ） （Ｃ）

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）情報から所定の大きさのブロックを切出し、該ブ
   ロック単位にベクトル量子化による符号化を行う符号化
   方式において、 個々が所定の値をもつ複数のパターンベクトルを入力す
   る入力工程と、 該パターンベクトルのブロックをマトリクスとみなし、
   該マトリクスに所定の前処理を施す前処理工程と、 この前処理後のマトリクスの各要素から複数の成分を分
   離する分離工程と、 これら各成分からなる情報を個別に符号化する符号化工
   程と、 これらの個別の符号と入力パターンベクトルとをリンク
   させて登録する登録工程とからなることを特徴とするベ
   クトル量子化におけるコードブック生成方法。
2. （２）前記分離工程は、 前処理後のマトリクスの各要素の正負符号からなる位相
   情報と、上記要素の振幅情報と、上記要素が零であるこ
   とを示す零情報とであることを特徴とする事を特徴とす
   る特許請求の範囲第１項に記載のベクトル量子化におけ
   るコードブック生成方法。
3. （３）前記登録工程は、 既に登録された入力パターンベクトルの位相情報と、参
   照されるパターンベクトルの位相情報とが、各係数の正
   負符号のみを比較して、ブロック内の一部分を除いて一
   致した場合に、その一致部分を無符号部分とし、その上
   で該パターンベクトルを登録する工程と、 予め決定された重み付けに従つて無符号部分を設け、こ
   の無符号部分を除いて一致したパターンベクトルを削除
   する工程と からなる事を特徴とする特許請求の範囲第２項に記載の
   ベクトル量子化におけるコードブック生成方法。 （３）前記登録工程は、 既に登録された入力パターンベクトルの零情報と、参照
   されるパターンベクトルの零情報とが、そのブロック内
   要素の一部を予め決定された重み付けに従つて非零部分
   を零として一致したものに対して、その非零部分を零と
   置換したパターンを登録する工程を含む事を特徴とする
   特許請求の範囲第２項に記載のベクトル量子化における
   コードブック生成方法。
4. （４）前記登録工程は、 既に登録された入力パターンベクトルの振幅情報と、参
   照されるパターンベクトルの振幅情報とが、そのブロッ
   クの一部を予め決定された重み付けに従つてマスクをし
   、マスク部以外で一致したものに対して、そのマスク部
   に関して距離演算を行う事を特徴とする特許請求の範囲
   第２項に記載のベクトル量子化におけるコードブック生
   成方法。
5. （５）該前処理工程がブロック内の画素の大まかな構造
   を検知する工程を含むことを特徴とする特許請求の範囲
   第１項記載のベクトル量子化におけるコードブック生成
   方法。