JPH01114282A - ベクトル量子化におけるコードブック生成方法 - Google Patents
ベクトル量子化におけるコードブック生成方法Info
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- JPH01114282A JPH01114282A JP62270233A JP27023387A JPH01114282A JP H01114282 A JPH01114282 A JP H01114282A JP 62270233 A JP62270233 A JP 62270233A JP 27023387 A JP27023387 A JP 27023387A JP H01114282 A JPH01114282 A JP H01114282A
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
。
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。
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。
。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。
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。
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。
/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。
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。
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。
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。
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+。
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。
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。
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。
+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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
++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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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.。
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。
+ 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
。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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
’+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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
+<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
、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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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($−VQ)、7,507,204.404・・
・合成器、20・・・アダマール変換部、21.308
・・・セグメンテーション部、23,30,309,3
13・・・セレクタ、22,24,25.26,307
・・・スカラ量子化器、27,2B、29,310,3
11,312・・・ベクトル量子化部、43・・・分離
器、44・・・位相情報ベクトル量子化器、45・・・
写情報ベクトル量子化器、46・・・振幅情報ベクトル
量子化器、47・・・合成器、301.304・・・ラ
ッチ、302・・・平均演算器、303・・・差分器、
305・・・分散演算器、306・・・正規化器である
。 鎖3へ図 第38図 第4A図 第牝図△ 第5 第8図 第9図 第13図 第15図 第17図 第12図 仁 (0) (b)第29図 (C) (C)
28図は夫々、本発明を適用した第一実施例、第二実施
例、第三実施例、第四実施例、第六実施例、第七実施例
に係る符号化装置の構成図、 第2図はベクトル量子化の概念を説明する図、第3A図
は上記実施例で用いられるデータの形式を示す図、 第3B図は、上記実施例において、直交変換等の前処理
を行なわれた画像データの形式を示す図、 第4A図〜第4C図は夫々、前処理後のデータから、各
成分を抽出したときの、その各成分の形式を示す図、 第5図は、第−実施例等において、具体例を上げたとき
の、原データから各成分を抽出したときの変化を示す図
、 第6図、第7図、第8図は、各実施例説明のためのベク
)・ル量子化の写像例、 第9図は第一実施例における符号化データの形式を示す
図、 第10図は、第一実施例における復号化の具体例を示す
図、 第12図は、第二実施例において、具体例を上げたとき
の、原データから各成分を抽出したときの変化を示す図
、 第13図は第二実施例によって生成された符号化データ
の形式を示す図、 第15図は第三実施例によって生成された符号化データ
の形式を示す図、 第17図は第四実施例によって生成された符号化データ
の形式を示す図、 第18図は、第五実施例によって生成された符号化デー
タの形式を示す図、 第19図、第22A図、第22B図、第23図、第24
図は、コードブック生成に係る制御手順を示すフローチ
ャート、 第20図、第21A図〜第21D図は、コードブック生
成の手法を説明する図、 第25図、第26図は、第六実施例に係る符号化装置の
ブロック図、 第27A図、第27B図は夫々、第六実施例。 第七実施例の符号化装置により符号化された結果のフォ
ーマット図、 第28図は第七施例に係る符号化装置のブロック図、 第29図(a)〜(h)及び第30図(a)〜(k)は
、コードブック生成に係る第2の方法を説明する図であ
る。 図中、1・・・直交変換器、2・・・スカラ量子化器、
3・・・分離器、4・・・位相情報ベクトル量子化器(
Ph−VQ)、5,506・・・振幅情報ベクトル量子
化器(Amp−VQ)、6,505−零情報ベクトル量
子化器($−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)
- (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)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)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)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)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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62270233A JPH01114282A (ja) | 1987-10-28 | 1987-10-28 | ベクトル量子化におけるコードブック生成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62270233A JPH01114282A (ja) | 1987-10-28 | 1987-10-28 | ベクトル量子化におけるコードブック生成方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01114282A true JPH01114282A (ja) | 1989-05-02 |
Family
ID=17483407
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62270233A Pending JPH01114282A (ja) | 1987-10-28 | 1987-10-28 | ベクトル量子化におけるコードブック生成方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH01114282A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7949042B2 (en) | 2005-01-21 | 2011-05-24 | Sony Corporation | Image searching device and method, program and program recording medium |
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1987
- 1987-10-28 JP JP62270233A patent/JPH01114282A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7949042B2 (en) | 2005-01-21 | 2011-05-24 | Sony Corporation | Image searching device and method, program and program recording medium |
US8467442B2 (en) | 2005-01-21 | 2013-06-18 | Sony Corporationn | Image searching device and method, program and program recording medium |
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