JPH01188086A - 画像信号の符号化方法 - Google Patents

画像信号の符号化方法

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JPH01188086A
JPH01188086A JP63135755A JP13575588A JPH01188086A JP H01188086 A JPH01188086 A JP H01188086A JP 63135755 A JP63135755 A JP 63135755A JP 13575588 A JP13575588 A JP 13575588A JP H01188086 A JPH01188086 A JP H01188086A
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coefficients
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image
coefficient
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JP63135755A
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ポール デローニュ
Benoit Macq
ベノワ マック
Luc Vandendorpe
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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。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、視覚情報、特にテレビの固定画像または動画
像のディジタル伝送またはディジタル記憶のために画像
信号を符号化する方法に関するものであり、さらに詳細
には、本発明は、画像の統計とは独立に高い符号化能率
を達成して人間の視覚特性を利用するためのこれら方法
の改良に関する。
視覚情報のディジタル符号化には、画像ごとに多数のビ
ットが、すなわち逐次画像の場合には大きなビット伝送
速度が必要とされる。統計的観点からすると視覚情報の
要素間には強い相関があるためこのビット伝送速度を著
しく小さくすることができる。冗長度とも呼ばれるこの
相関は、同一の画像の画素間と連続した画像の画素間に
存在している。
一連の非相関情報を構成することによってビット伝送速
度を小・さ(することのできる複数の符号化法が知られ
ている。これらの方法は大まかに3つのカテゴリーに分
類することが可能である。
予測法では、伝送する画像の(動画素と呼ばれる)画素
の値が以前に伝送された画像の画素の値、より正確には
これら画素の近似値から予測され、次に予測誤差が量子
化され、対応する符号が伝送される。以前の画素の近似
値から予測がなされ、この近似値自体は量子化された予
測誤差から構成されるため、受信端は完全に直接にこの
予測からI成される。この予測を伝送された予測誤差に
よって修正することにより、受信端は量子化誤差を除い
て動画像の画素の値を計算できる。動画像の画素の予測
は、同一の行の以前の画素、または、同一のフレームの
以前の画素、または、2つ以上の以前のフレームの画素
に基づいて行うことができる。最後の場合には、運動の
予測または補償などの開発された技術を予測アルゴリズ
ムに組み込むことができる。
第2のカテゴリーの符号化方法は変換による方法を含ん
でいる。これら方法では、画像の隣接する所定数の画素
がブロックと呼ばれる1つの部分画像にまとめられる。
このブロックは、同一の行から取り出された画像の画素
で構成されている場合には一次元性であり、1つのフレ
ームの長方形領域から取り出された画素で構成されてい
る場合には二次元性であり、連続した所定数のフレーム
の長方形領域から取り出された画素で構成されている場
合には三次元性である。次の段階は、このブロックの画
素に、変換された係数と呼ばれる理想的な非相関パラメ
ータを発生させる数学的線型変換を行うことである。数
学的観点からすれば、Xをこのフロックに属するm像の
画素で構成芒れたマ) IJフックスして、変換された
係数XのマトリックスをX=Tx (Tは線型演算子)
のタイプの関係式を用いて構成する。
一次元性ブロックの場合には、この演算子はマトリック
スで表示される。二次元性または三次元性ブロックの場
合には、この演算子はまったく一般的にテンソルで表示
される。しかし実際には、二次元であるか三次元である
かに応じて連続的に一次元性変換を適用する。完全に非
相関性の変換された係数を発生させる理想的な変換は、
カルーネンーレーブの変換である。しかしこの変換は実
際には適用できない。というのは、実施にあたって画像
の相関特性が極めてよく決定され、かつ、知られている
ことが仮定されているからである。
実際には、優れた非相関特性を与えるユニタリマトリッ
クス変換、特に離散フーリエ変換(DFT)、アダマー
ル変換(HT) 、コサ斗ン離敗礎換(DCT>などを
3本の軸に沿って利用する。
これらすべての変換の中で、DCTが最も優れた非相関
特性を有する変換の1つであり、画像の符号化に最もよ
く用いられている。二二タリ変換のよく知られた特性の
1つはエネルギの保存である。
すなわち、変換された係数の分散の合計が画像の画素の
分散の合計と等しい。従って、変換された係数を昇順で
配列する場合には、順番があとの係数は統計的に小さな
振幅を有するので伝送にはほとんどビットが必要とされ
ない。この特性を利用する様々な公知の方法、特に閾符
号化、領域符号化、可変長符号化が知られている。
第3のカテゴリーの方法は、ハイブリッド符号化を利用
する。この方法では、予測タイプのアルゴリズムを変換
された係数に適用するという意味で最初の2つのカテゴ
リーの方法が組み合わされる。
本発明は第2と第3のカテゴリーに属する符号化方法の
改良に関する。従来から知られている大部分の方法では
、変換された係数は次数に独立に同一の量子化幅で量子
化される。この幅は、シーンの内容の関数として、また
は、バッファメモリの状態に応じてビット伝送速度を調
整することができるよう、さらには、1つの画像に所定
数のビットを割り当てることができるように調整するこ
とが可能である。これら公知の方法では、ビット伝送速
度の低下はもっばら画像の固有の冗長度に基づいており
、冗長度の抑圧は、ブロックごとに変換された係数を取
り出し、画像の統計的平均特性に応じて決定される冗長
度抑圧符号をこれら係数に適用することによりなされる
本発明は、冗長度抑圧符号化を、別々に取り出された各
ブロックの変換された係数に対してだけでなくブロック
群から取り出されjこ同じ次数の変換された係数の集合
、あるいはブロック群から取り出された同じ次)数の変
換された係数に属する同じ位のビットの集合にも適用す
ることからなる解析方法を目的とする。この解析方法は
、公知のユニタリ変換と関連させて、または知覚変換と
呼ばれる対応する変換に対して用いることができる。
後者の場合、知覚変換が符号化された画質が徐々に向上
することに対応することから、この解析法は知覚変換の
特性をうまく利用する。
いわゆる知覚変換は、同一のフレームまたは1つの画像
の異なるフレームから取り出された画像信号ブロックに
適用するか、または、ハイブリッドエンコーダ内で公知
のようにして決定される予測誤差に適用することができ
る。
以下に、添付の図面を参照して本発明の詳細な説明する
以下では、画像信号の輝度の成分の処理のみに説明を限
定する。カラー画像の場合には、色が異なる2つの信号
に同様の処理が施される。
第1図を参照すると、ブロックごとに冗長度抑圧符号化
を行うフレーム内二次元変換エンコーダの構成の概略が
示されている。鉛直方向のサイズがN8点であり水平方
向のサイズがN2点である長方形のブロックに対して変
換がなされるときには、連続したN1行に関する画素は
まずメモリM、に記憶される。次に、これら画素は連続
したブロックで読み出される。第1図では、Xが画素の
ブロックを表す。直交変換計算器Tは変換Xを決定し、
次にマ) IJフックス要素Yが量子化器Qに提供され
る。この量子化器の出力には、Xで表示した変換され量
子化された係数のマ) IJフックス得られる。マトリ
ックスXの変換された係数は、公知の複数の方法で実現
することのできる冗長度抑圧処理の対陣になる。第1図
に示された実施態様では、? ) IJックスXの要素
が例えばハフマンコードを利用した可変長エンコーダC
LVで処理される。
得られる2進情報は、画像の局所的な内容の関数に応じ
てビット伝送速度が異なる。この情報はバッファメモリ
MTに記憶される。この情報はエンコーダ内で定速で再
び読み出されるため出力のビット伝送速度は一定でなく
てはならない。明らかに、バッファメモリが完全に空で
あるとか完全に満たされているようなことは避けなけれ
ばならない。この目的で、バッファメモ’JMTの充満
状態を測定することによって、バッファメモリが空にな
る傾向がある場合には量子化幅を狭め、これと逆の場合
には拡げるために、量子化器Qにフィードバックをかけ
る。これは、マトリックスXの要素に作用を及ぼす積係
数または規格化係数を変化させ、かつ、量子化幅が固定
された量子化器を用いることと等価である。
可変長エンコーダの能率を向上させるため、変換された
係数のマ) IJックスXの要素は第2図に示されたよ
うな順番でエンコーダCLVの入力に提供されることが
多い。Bで表示された方眼式長方形は画素のブロックを
表し、各枡目にはマトリックスXの変換された係数が1
つ対応する。Aで表示された点線は辿られる解析経路を
示す。すなわち、この点線は、連続的に解析された枡目
を相互に連結するとともにマトリックスXの係数がエン
コーダCLVの入力に提供される順番を示している。こ
の解析方法の利点は以下の通りである。
画像の冗長度のため、変換された係数は統計的に係数の
順番とともに減少する振幅を有する。第2・図に示され
たような解析経路で係数の順番があとになる。順番があ
とになるとすぐに、値がゼロの係数列に出会う確率が極
めて大きくなる。このような数列は、値がゼロの一連の
係数であることを示すコードワードを割り当て、かつ、
長さを与えることにより非常に効果的に符号化すること
ができる。
第1図のダイヤグラムでは、従来技術による変換計算器
Tは、ユニタリ変換(DFTSDCT。
HTなど)を計算するように構成されており、変換され
た係数は一般に同一の量子化幅で量子化される。この幅
はバッファメモリの充満状態に応じて調整される。
本発明の一実施態様によれば、変換計算器Tは、目の知
覚特性に応じた適切な変換を計算できるように構成され
ている。この変換は従来技術とは異なりもはやユニタリ
ではなく、知覚変換と呼ばれることになる。知覚変換の
決定方法はあとで詳しく記述する。エンコーダの原理図
は第1図のダイヤグラムと似たものにすることができる
が、明らかに、可変長エンコーダを変換された係数の統
計に応じて変化させる必要がある。さらに、この統計は
、第2図に示された解析経路と異なる解析経路を利用し
ているようなものであることが好ましい。
本発明の知覚変換は、予測符号化式ラレーム間ハイブリ
ッドエンコーダ内で適用することが可能である。第3図
は、変換された領域での予測を行う方式のフレーム間ハ
イブリッドエンコーダのダイヤグラムを示す。連続した
N1行に関係する一連の画素はメモリM、に記憶され、
このメモリはサイズがN、xN2のブロックで読み出さ
れる。第3図では、x (n)がフレームの画素のブロ
ックを表し、nはフレームの次数を表す。変換計算器T
は変換X (n>を決定する。本発明によれば、適用さ
れる変換は知覚変換である。次に、マ) QックスX 
(n)に予測アルゴリズムが適用される。
この目的で、X (n)と予測X (n)の差D (n
)を構成する。この差、すなわち予測誤差は、マトリッ
クスD (n)を生成させる世子化器Q内で量子化され
る。従来の予測符号化法によれば、予測にして予測器P
内で形成される。第3図は予測器Pの最も簡単な例を示
している。すなわち、メモリM2が以前のフレームに関
係するマトリックス長エンコーダCLVとバッファメモ
リMTは、第1図のダイヤグラムの場合と同様の演算を
行うが、量子化された誤差D (n)に対して作用する
第4図は、元の領域内で予測を行う方式のフレーム内ハ
イブリッドエンコーダのダイヤグラムを表す。予測符号
化は、ここでは画像の画素のブロックx (n)に適用
されるのであって、第3図のダイヤグラムにおけるよう
にその変換に適用されるのではない。知覚直交変換Tは
、画素のブロックx (n)と予測器Pにより生成され
る予測X(n)の間の差によって決定される予測誤差d
(n)に適用される。計算器Tは予測誤差の変換D (
n)を決定し、この変換は量子化器Q内で量子化される
。量子化された出力D (n)は、一方では上記のダイ
ヤグラムにおけるような可変長エンコーダCLVに、他
方では予測器Pの入力に接続された逆変換計算器T−1
に供給される。予測器Pが等価Cあれば、第3図と第4
図のエンコーダが等価であることが知られている。しか
し、元の領域での予測の利点は、予測器Pがフレームか
らフレームへの運動の予測または補償をより簡単に含む
ことができることである。
本発明の特徴の1つは、人間の視覚の知覚特性の幾分か
を変換の係数の量子化操作に統合することである。利用
する特性は、空間周波数の関数である目の感度である。
多数の研究(例えば、F、 X。
J、 LUCASとZ、L、BUDRIKIS )r視
覚モデルに基づく画質予測(Picture Qual
ity Prediction Ba5edon a 
Visual M’odel) J IEBB tra
ns、 第C0M−30巻、第7号、1982年7月、
1679〜1692ページ)により、人間の目は観察さ
れたシーンに対して空間領域内でフィルタのように振る
舞うことがわかっている。
このモデルでは、目から脳に伝送される情報はこのシー
ンからフィルタされた翻訳である。最も簡単なモデルは
低域フィルタであり、これは空間周波数(単位はサイク
ル/可視角(度))が増加するときに目の感度が減少す
ることを意味している。
瞳孔の適応機構のために目は極めて低い周波数にはでき
る限り感度が小さくなっていることは確かであるが、こ
のことはここでは考慮しない。というのは、これは符号
化に関してはほとんど利点をもたらさないからである。
画像の符号化法で利用される大部分の二二タリ変換は、
画像に対しである程度まで一種のスペクトル分析を行っ
ている。係数の次数と空間周波数の聞には少なくとも量
的なある種の対応が存在しているからである。伝送され
た情報の要素である変換された係数には量子化が施され
る。再構成された画像は従って係数の量子化誤差に起因
するノイズの影響を受ける。順番があとの係数に影響を
与える量子化誤差は、再構成された画像に対して比較的
高い周波数を含むノイズを発生させる。目の感度は周波
数とともに減少するため、順番があとの変換された係数
はより大まかに符号化することができる。
この事実に応じて、符号化に起因する主観的劣化は、変
換された係数に影響を与える量子化誤差の二乗ε、′に
係数の順番に応じた重み付け係数Wlで重みを付けたも
のの和の形態で表現できなければならない。主観的劣化
は従って、 D  =  n  Wiε1′ の形態の式により与えられる。この式を以下に詳しく説
明する。従って、許容可能な量子化誤差を係数の次数に
応じて最適化してこの主観的劣化を最小にすることが可
能になっていなくてはならない。何人かの符号化の専門
家はこの可能性に注目することを忘れなかった。しかし
、このようなアプローチの中心点は、重み付け係数W1
を量的に正確に決定することである。これら係数を決定
するのに従来から提案されている方法は十分なものでは
ない。
Ni1l(N、B、 NILL、「画像圧縮と品質評価
のための重み付きコサイン変換視覚モデル(A Vis
ual1、Iodel Weighted Co51n
e Transform for ImageComp
ression and Quality Asses
sment) J IBEBTrans、第C0M−3
3巻、第6号、1985年6月、551〜557ページ
)は、離散コサイン変換(DCT)に対する解決法fr
−貼出そう七試みた、彼の推論は以下のように概説する
ことができる。X (v)が画像のフーリエ変換であり
、H(v)が視覚フィルタのトランスミツタンスである
と仮定する。さらに、Xe(v)が画像のコサイン変換
であると仮定する。Ni1lは、コサイン変換の領域で
作用し、かつ、視覚フィルタとコサイン変換の領域で等
価なフィルタを見出そうと試みている。このフィルタの
トランスミツタンスHc(v)は従って式H0(v)X
e(v)=H(v)X (v)を満たす必要がある。
明らかに、この問題には正確な解がない。さらに詳細に
説明すると、Hc(V)がX。(V)に依存する、すな
わち画像の内容に依存することがわかる。
これは、かなり常識はずれの結果である。というのは、
目のフィルタ特性が各画像に対して異なっているとは考
えにくいからである。さらに、見出されたフィルタは複
雑な「コサイントランスミツタンス」Hc(v)を有す
る。このコサイン変換は実数であるため、これはやはり
常識はずれである。
この不可能な問題の近似解を見出すために、Ni1lは
正当化することが難しい数学的近似を導入し、例えば複
素数をモジュールで置換する。さらに、量X。2(v)
を画像のパワースペクトル密度P(V)で置換する。こ
の密度は多数の画像の平均量であるた約、これはやはり
正当化することが難しい。この推論のいくつかの段階は
正当化が難しいが、この推論によりコサイン変換領域内
に画像に対して提起された統計的特性に依存するノイズ
重み付け関数が見出される。この結果はショツキングで
あり、これは、先に説明したように解のない問題に対す
る解を見出すために行った正当化されていない近似の結
果である。
Bggertonと5rinath(J、 D、 86
GERTONとM、D、 5RINATH。
「低いデータ率での画像帯域圧縮のための視覚重み付き
量子化機構(A visually Weighted
 Quanti−zation Scheme for
 Image Bandwidth Compress
ionat Low Data Rates)  」[
EEIE trans、  第COIト34巻、第8号
、1986年8月、840〜847ページ〉がやはりこ
の問題に挑戦した。彼らは、上記の形態の主観的劣化の
表現を用いて、エントロピー一定の制約のもとで、変換
され量子化された係数の劣化を最小にする−様な、また
はそうでないDCT係数の量子化法則を決定しようと試
みる。可変長エンコーダの符号化能率を1と仮定すると
、エントロピーがこの可変長エンコーダの出力でのビッ
ト伝送速度を表し、従ってエントロピーは画像に対して
提起された統計的特性に依存する。この結果、まった<
 Ni1lのアプローチと同様に重み係数W、はこれら
統計的特性に依存する。
これはエントロピー一定の制約のもとて劣化を最小にす
るという特別な選択の結果であるとはいえ、このような
結果は必ずしも望ましいものではない。それどころか、
画質の選択にある程度柔軟性を残しておくことを欲する
ような用途においては望ましくない。例えば、伝送され
るビット数の関数として品質を徐々に向上させながら固
定画像を伝送する可能性を残しておきたい場合がまさに
そうである。しかし、考えている用途によってビット伝
送速度が固定されている場合でも、このような特性は望
ましくない。実際、この特性は、量子化器に対するバッ
ファメモリの主要な機能と、この結果化ずる好ましい効
果、すなわち、1予とんど精細ではない画像を詳細に符
号化し、精細な部分を多く含む画像はより大まかに符号
化する効果を妨げる。
さらに、DCTの周波数領域内で視覚フィルタを決定す
るためにEggertonと5rinathが辿った推
論は大いに批評することが可能であると言える。
実際、この推論°によれば、DCTが適用される画像ブ
ロックのおのおのに対するフィルタを画像内のブロック
の位置に応じて変えることになる。彼らは、特定のブロ
ックで得られるフィルタを利用することによってこの問
題点を恣意的に除こうとする。
最後に、DCTの係数の統計的性質についてのEgge
rtonと5rinathによる仮定、すなわちこれら
係数が、係数の順番とは独立な確率分布を有するという
仮定は容認することができない。この仮説は現実の制約
を受け、しかもこの仮説だと非相関性符号化の様々な利
点を放棄することになる。この結果、少なくとも、ノイ
ズの重み係数に対して得られた数値が不十分になる。
Griswoldの研究(N、C,GRISIす[1L
Drコサイン変換領域での知覚符号化(Percept
ual (:oding in theCosine 
 Transform  Domain)J  0pt
ical  Bngineering。
第19巻、第3号、1980年6月、306〜311ペ
ージ)に関して同様の批判をすることができる。ここで
も、正当化することが難しい考察によって画像の空間的
相関に関する仮定に依存したノイズの重み係数を見出し
ているが、これら係数は目の知覚特性しか表現していな
いはずである。
以下に、本発明による知覚変換の実施例を記述する。記
述は、鉛直方向にN1点、水平方向にN2点を含む長方
形の画像ブロックについてなされる。
画像ブロックの一次元変換の場合は、N、=1またはN
2=1の特殊な場合である。画像の画素間の距離は、画
像の高さを単位長とすると鉛直方向がr、で表され、水
平方向がr2で表される。考えているブロックの画素は
x(i、、i2)と表される。
ただし、 0≦ll≦N、−1,かつ、0≦12≦N2−1である
まず最初に二二タリ変換を考え、変換された係数がX(
rz、n2)であると仮定する。ただし、0≦n1≦N
、−1、かつ、0≦n2≦N2−1である。逆変換は、 の形に書くことができる。この式は、変換された各係数
X(n1、n2)によって重みを付けられたfinln
2 (’ l+ ’ 2)と書かれるN、N2個の部分
画像の和によって画像ブロックを再構成することを示し
ている。考えている二二タリ変換に特徴的なこれら部分
画像はこの変換の基本関数である。第1図、第311!
I、第4図に示したエンコーダでは、再構成された画像
は、変換された係数そのもの(第1図の場合)、または
その予測誤差(第3図と第4図の場合)に基づいた量子
化誤差の影響を受ける。画像ブロックに影響を与える量
子化ノイズは、(ただし、εX(n、、 n2)は順番
(nl+ n2)の係数に関する量子化誤差である)で
与えられる。
量子化誤差は従、って、量子化誤差の重みを付けられた
基本関数の和からなる。
画像の符号化に利用される大部分の変換(DFT、DC
T、HTなど)がよい非相関状態の変換された係数を生
成させるだけでなく一種のスペクトル分析も行うことは
有利である。昇順の順番(i In  t 2)を有す
る変換された係数と対応する基本関数は、実際、高い空
間周波数の画像の内容を表している。さらに、目の感度
が空間周波数と“ともに低下することが知られている。
順番があとの係数に影響を与える量子化誤差は、高い空
間周波数に集中していてほとんど見えない量子化誤差を
生成させる。従って、順番があとの係数に対しては順番
が前の係数に対するよりも量子化誤差の範囲をゆるくし
て目の知覚特性を利用することができる。この事実が本
発明の基礎になっている。
ユニタリ変換の係数をその次数に応じて異なる方法で符
号化することが文献にいくつか提案されていることは事
実であるが、これは特殊な場合にのみ限定される。そこ
で、次数2X2のアダマール変換の係数に対して非線型
の異なった量子化法則を利用することが提案された。し
かし本発明によれば、視覚の知覚特性を表す関数は、変
形知覚変換という間接的な方法を用いて符号化法に系統
的に組み込まれている。この目的で、以下に量子化ノイ
ズの認識に対する数学的定式化が提案される。これから
説明する関係式は証明することが難しく、本発明の説明
の通常の範囲を越えることになろう。
1)VとUのそれぞれが、画像の高さに対するサイクル
(c/H)で表された鉛直空間周波数と水平空間周波数
であり、 2)H,1,2(f+、fz)が基本関数り、、+h2
(f r、fs)の二次元離散フーリエ変換であり、3
)σ2tX+l’11n2が変換された係数Xn I 
212に影響を与える量子化誤差の分散であるとすると
、再構成されたアナログ画像に影響を与える量子化ノイ
ズが、 で与えられるパワースペクトル密度を有することを示す
ことができる。ノイズのパワーは空間周波数領域(17
M + ±ux)てこの関数を積分することにより計算
することができよう。しかし、このようにして計算され
たノイズのパワーは周波数の関数であるノイズの見える
範囲を考慮していない。ノイズの主観効果は、まず最初
に、空間周波数の関数である目の感度を表す関数W(v
、u)でパワースペクトル密度に重みを付けることによ
ってよりよく表すことができる。主観的劣化はすると、
重み付きノイズパワー で与えられる。
上記の2つの式を組み合わせると、重み付きノイズパワ
ーを、 の形に表すことができる。ただし、ノイズの重み係数と
呼ばれる係数w、l1i2は、 で与えられる。
量子化器の出力でビット伝送速度が固定されている場合
には、重み付きノイズパワーは式(6)の右辺の項がす
べて等しいときに最小になることを示すことができる。
これは、変換された係数に対してその次数に応じて量子
化幅を変えるとよいことを意味する。さらに詳細には、
ユニタリ変換された係数の量子化幅は、kを定数として
、式6式%(8) で表されなくてはならない。しかし、係数の次数に応じ
て異なる量子化幅を利用することはほとんど実用的では
ない。バッファメモリの充満度などの変数に応じてこの
幅を適合させる必要があるときにこのことが特にあては
まる。知覚変換がこの問題を解決する。この変換は、考
えているユニタリ変換をこのユニタリ変換の係数を十分
な縮尺にすることによって変化させることからなる。さ
らに詳細には、知覚変換の変換された係数yh、,2は
、関係式 %式%(9) による二二タリ変換の係数と関係している。
知覚変換をあらゆるユニタリ変換と関連づけることが可
能であることは明らかである。従って、本発明の範囲内
で知覚DFT、知覚DCT、知覚HTなどについて話す
ことができる。
もちろん、式(7)〜(9)から得られるように、空間
周波数の関数である目の感度を与える関数W (v。
U)を知っているのでなければ変換を厳密に決定するこ
とはできない。この関数は文献では一意的に決定するこ
とはできていない。以下に、この関数の好ましい決定法
を提案する。本発明の範囲をはずれることなく、別の関
数を提案する、さらには、縮尺用の重み係数W。、.2
の別の値を提案する、あるいは、式(9)内の積の代わ
りにr−の逆数である因子で割ることを提案できよう。
さらに、変換された係数を視覚闇値と呼ぶことができよ
う。
関数W(u、v)を決定する好ましい方法はテレビの分
野で通常利用されている重み付S/N比の概念、特に、
CCI R(Comitie Con5ultatif
International pour les Ra
diocommunications)によって決定さ
れたノイズの重み付け曲線に基づいている。この選択は
、CCIRによって採用されたノイズの重み付け曲線が
多くの実験から得られ、しかも一般に認められていると
いう事実によって正当化される。
重み付きS/N比の概念は、アナログビデオ信号に付加
されるノイズに適用することができる。
ビデオ信号に付加されるノイズ電圧n (t)は、テレ
ビで利用されている走査システムの特徴に応じてスクリ
ーン上にノイズN (x、y)を発生させる(Xとyは
位置座標である)。従って、ビデオ周波数fvの関数で
あるノイズn (t)のスペクトル密度T。(fv)を
空間周波数の関数であるノイズN (x、  y)のス
ペクトル密度γN (v、  u)に変換することが可
能である。CCIRの勧告が適用される付加ビデオノイ
ズの特徴はVとは独立なスペクトル密度rN(v、u)
(すなわち、行間で非相関のノイズ)に対応するが、こ
のノイズはUに関する何らかの関数でありうる。好まし
い実施態様によれば、IA数W(y、u)には、ビデオ
周波数に応じてノイズにCCIRで承認された重み付け
をする場合と同様にして重み付きノイズパワーを発生さ
、せるという条件が課される。すると、関数W(v、u
)が一意的に決定されるためには補足条件を課するだけ
でよい。選択される条件は、2つの空間周波数に対する
目の等方性条件、すなわち重み付け曲線が、r石7下へ
口の関数であるという条件である。この仮定は、目の実
際の挙動の近似にしか過ぎず、別の条件を考慮すること
も可能であろう。これよりは悪いが実現がより簡単な目
についての近似は、分離可能な関数W (u、v)  
=  W、(u)W2 (V)をg忍めることである。
さらに、琵史的発展を通じてCCIRが異なったノイズ
の重み付け曲線を決定したことを考慮する必要がある。
現在認められている曲線は単一重み付けネットワークと
呼ばれており、好ましいものではない。というのは、こ
の曲線が複合信号NTSCSPAL、または、SECA
Mに対して決定されたものであり、カラー信号が基本帯
域の高い側で変換されるからである。画像のディジタル
符号化は輝度と色差から分離された成分に適用されるた
め、これら成分に対して決定された過去の曲線、例えば
461勧告(ジュネーブ1974年)を参照することが
好ましい。
ビデオ周波数の関数として認められている重み付け関数
は輝度と色差信号に対するのと同じであり、0.482
MHzに遮断周波数を有する一次の低域フィルタに対応
する。重みは、輝度に対しては5MHzに制限され・、
色差信号に対しては、67 M)Izに制限される。C
CIRの601勧告により決定された標本化形式のため
、8×8のブロックに作用するDCT変換から出発する
と、第1表と第2表に与えられた係数が得られる。
ロ0ロロロロロロ 心 ロ   −゛−゛′″ −一1+J  l+l  
Cj姪   祁 −:  c;  C;  0;  6
  c;  c;←   −苓 調 、−:6  C)
;  c;  6先に記載した原理によれば、別のユニ
タリ変換に対して、または、選択した別の重み関数に対
して、さらには、別の標本化形式に対して異なった重み
付け係数が得られるであろうことが明らかである。
本当に実施するには、知覚変換を計算するほうが、量子
化幅が係数の次数に依存したユニタリ変換を適用するよ
りも一般に好ましい。すべての係数に対して同じ量子化
幅を用いると、実際、バッファメモリの充満状態などの
量の関数としてこの幅をより簡単に調整することができ
る。さらに、知覚変換の計算は2つの方法で実行するこ
とができる。複数のマトリックス状乗算器を用いること
が可能である。また、まず最初に対応するユニタリ変換
を計算して、次に、ff研−を変換された係数に掛ける
こともできる。ユニタリ変換を速く計算するアルゴリズ
ムを利用することになるこの第2の処理方法ぼ、実行す
る積演算の数を減らす。
第1表と第2表を参照すると、順番があとになると重み
付け係数w1、1n2が小さくなることがわかる。従っ
て、重み付き量子化ノイズのパワーが同じだと、順番が
あとの変換された係数は、知覚変換の場合には対応する
二二タリ変換の場合よりもはるかに小さい。この理由で
、ビット伝送速度をさらに大幅に小さくすることができ
る。特に、第2図に示されたような解析経路を用いたブ
ロックごとの冗長度抑圧符号化では、値がゼロの長い係
数列に出会う可能性がより大きい。これは、特にハイブ
リッド符号化の場合にビット伝送速度を小さくするのに
大きく寄与する。。
1つのブロック群から取り出された同一の次数の係数集
合を解析し、冗長度抑圧コードの能率を増大させてこの
コードを画像の統計と独立にすることを目指すという本
発明の別の態様を以下に記述する。このことを知覚変換
とともに利用するときにはそこから利点を最大限に引き
出しているとはいえ、本発明のこの態様は公知のユニタ
リ変換にも適用することができる。
一実施態様によると、ブロックのサイズが8×8であり
、標本化形式がCCIRの601勧告の形式であると仮
定する。この標本化形式では、この画像の1行の活性部
内に720の輝度サンプルが得られる。すると、画像の
8行の集合からはブロックが90生成される。冗長度抑
圧処理は、各ブロックに対して別々にではなくこのよう
なブロック群に対して適用することができる。この目的
で、第1図、第3図、第4図に示されたエンコーダのダ
イヤグラムが第5図に示されたように変更される。
90ブロツクそれぞれの変換され量子化された64個の
係数は、可変長エンコーダCLVに入力される前にメモ
リM3内に配列される。このメモリM3は、第6図に概
略を示したように64行90列の構成である。各列には
、1つのブロックの変換され量子化された係数を表す2
進信号が昇順で配列される。
メモリM3の内容は、第6図に点線で象徴的に示したよ
うに行ごとに解析される。従って、確かに係数の順番と
は独立な同じ統計法則に従う長い係数列に対して解析が
行われることは明らかである。
この統計的安定性のため、異なる法則に従う一連の係数
の符号化の場合に、より有効なコードを利用することが
できる。これが、第2図に示したようなダイヤグラムに
従うブロックの一連の係数を解析する場合に相当する。
特に、順番があとの係数を解析する際に値がゼロの極め
て長い係数列に出会うという利点がある。
上で述べたように係数ごとに解析を行う方法では、極め
て小、さな値であってもゼロでない係数に出会うとゼロ
列が破れる。メモリM3の内容をビットごとに解析する
ことによって改良することができる。この方法によれば
、係数の最上位ビット(MSB)は行ごとに読み出され
、次に、すぐ下の位のビット、(2MSB)が読み出さ
れ、以下同様に続く。この解析方法には、極めて小さい
とはいえゼロでない係数が下位のビットに達する前にゼ
ロ列を破ることがないという利点がある。
しかし、ユニバーサルコードを利用するときには、メモ
リM3の内容をビットごとに解析する利点が十分には活
かされていない。変換された係数xn1□をエンコーダ
CLVに送る前に記憶してお(上記のメモlJM3(第
5図)は第7図に示されているようにB1、B2...
B90などの複数−の平面に組織され、各平面には1つ
のブロックに対応する変換された係数を表す信号が配列
されている。各平面では、行番号が、変換された係数の
順番(サイズが8×8のブロックに対しては1から64
まで変化する)に対応するのに対し、列番号は、ビット
の位に従って最上位ピッ) (MSB)から最下位ピッ
) (LSB>まで降順で増大する。第7図に示されて
いる平面の形態は、第2図に示された順番のような順番
に従って行う変換された係数の番号付けに対応している
。順番があとの係数の最上位ビットの幾つかは、空間周
波数とともに重み付け係数が小さくなるために系統的に
ゼロになる。系統的にゼロになるこれら最上位ビット(
MSB)は第7図には図示されていない。
本発明によれば、メモ’JM3の内容は、冗長度抑圧エ
ンコーダCLVに入力される信号が、変換された係数に
属するビットの集合を1つのブロック群から取り出され
たのと同じ順番で含むように読み出される。同一の集合
の各係数のビットはこのブロック群に属する別のブロッ
クから取り出される。CCIRの勧告601に従う形式
の8行の画像に対応する90ブロツクからなる群の例の
場合には従って、冗長度抑圧エンコーダに入力される各
2進ワードが、第7図にb1、b2. 、 、  b9
0のような順番が決定した係数の位が決定したビットに
分割される。本発明の解析方法によって構成されたこの
ようなワードではこれらビットが相互に独立であり、し
かも、これらビットが値0と1になる確率りoとp+=
1  poはたとえ行と列の数に依存していてもワード
内で一定であると考えることができる。
原理が公知のユニバーサルコード(例えば、Lynch
、 Davisson、 SchalkwijkSTa
nakaSLeon−Garcia他)は、相互に独立
な長いN個の2進数に適用され、かつ、確率p。とpl
が数字の位置とは独立な冗長度抑圧コードである。これ
らコードがユニバーサルと呼ばれるのは、極めて広い確
率p1の範囲、例えば0.001〜0.999の範囲で
符号化能率が非常に高いからである。これらコードがユ
ニバ−サルな特徴を有することから、第7図に示したよ
うな解析方法ではすべての2進ワードに対して同一のコ
ードを利用することができる。ハフマンコードなどのコ
ードと対比されるユニバーサルコードの主な利点は、こ
こで考えている範囲では、画像の統計特性をは独立に大
きな能率が保証されることである。
本発明の範囲で画像のあらゆる統計とは独立にノイズの
重み係数Wn l n 2を決定することに執着し° 
た理由がこの特性によって説明される。実際、ユニバー
サルコードはこの統計が何であろうと効果的である。
ユニバーサルコードの原理が公知であるとはいえ、決ま
った用途での効果と宵月性を向上させるためにこれらコ
ードを洗練することもできる。上では所定の長さNの2
進ワードがエンコーダCLVの入力に提示され、このワ
ードはこのエンコーダによって入力ワードに含まれる数
字の数lに応じて長さが変化するワードに変換される。
別のユニバーサルコードは、長さNが可変である入力ワ
ードを長さが固定された出力ワードに変換する。
このユニバーサルコードの形態は、パケット伝送で動作
するネットワークにより適している。
ビットごとの解析方法と知覚変換を本発明によって十分
に組み合わせると、さらに別の利点が現れる。変換され
た係数のメモリM3への2進による書き込みが、位が小
さなビットに対してはより細かい量子化が対応するよう
な符号でなされると仮定する。これは、グレーコードと
同様の2進符号を用いることにより得られる。
知覚変換の精細度は、上北の条件のもとで、表を左から
右に読むときに第7図の列がよりよい画質に対応するよ
うに決められている。さらに詳細には、所定の列での解
析の停止は、所定の重み付きノイズに対する信号の比に
対応している。しかし、実際には、順番があとの係数は
統計的に小さいため、列ごとの解析によりやはり細部が
徐々に再構成される。これは、画像の精細度の向上と同
じことである。最後に、フレーム内エンコーダとハイブ
リッドエンコーダの混合エンコーダでは、フレーム内ブ
ロックと予測誤差ブロックを同時に含むブロック群を符
号化するのにユニバーサルコードが適している。
画質が徐々に向上するというこれら特性は、様々な用途
において極めて重要である。ビット伝送速度が固定され
たテレビの伝送回路では、量子化器に対するバッファメ
モリMTの作用によってビット伝送速度を調整すること
は、可変長エンコーダがメモUM、の解析プロセスを停
止する列を決定することであり、符号化の高能率は個々
の量子化の幅に適したハフマンコードを利用しなくとも
自助的に保証される。パケット伝送によるネットワーク
では、このような制御法は一般に存在しておらず、解析
プロセスを停止する列は、アプリオリになされて画質を
決定する選択の結果として得られる。このようにして、
画像を変化させる簡単な手段が利用できる。さらに、固
定画像に対しては、所定数のブロックに対してではなく
すべての画像に対してこのような解析を行うことにより
、画像を徐々に伝送する。このような漸進性は伝送シス
テムまたは固定画像の保存にとって重要な性質であると
考えられる。
本発明の符号化法は広い範囲の用途に応用できる。従来
のテレビと高精細度のテレビのほか、ビデオ会議やテレ
ビ電話にも適している。フレーム内処理だけでなくフレ
ーム間ハイブリッド処理にも本発明を適用することが可
能であることを示した。本発明は、固定画像の伝送と保
存にも適切なものである。本発明の方法のパラメータは
、もちろん各用途に適したものでなくてはならない。特
に、必要に応じて視聴者からスクリーンまでの距離に応
じて重み付け係数を画像の解析形式と標本化に適応させ
るとよい。ユニタリ変換の係数を知覚変換の係数に変換
することのできる積係数FW−iを2の幕によって近似
しても本発明の範囲をはずれることはなかろう。この近
似により、積を2進数のシフトで置換し、さらには、こ
れらシフトを実行せずにユニタリ変換の係数のビットを
実際の知覚変換の利用に対応する順番で解析することが
できる。
【図面の簡単な説明】
第1図は、ブロックごとに冗長度抑圧を行うフレーム内
エンコーダの全体のダイヤグラムを示す。 第2図は、ブロックごとの冗長度抑圧符号化のための画
素ブロックの解析経路を示す。 第3図は、変換された領域での予測とブロックごとの冗
長度抑圧を行うハイブリッドエンコーダのダイヤグラム
を示す。 第4図は、元の領域での予測とブロックごとの冗長度抑
圧を行うハイブリッドエンコーダのダイヤグラムを示す
。 第5図は、本発明の別の特徴による、第2図、第3図、
第4図のダイヤグラムの変形を示す。 第6図は、第5図に示されたメモリの可能な内容の分析
経路を示す。 第°7図は、第5図に示されたメモリの内容のビットレ
ベルでの分析を示す。 〔主要部分の符号の説明〕 ■・・・・・・・変換用計算器 Q・・・・・・・是子化器 CLv・・・・・可変長エンコータ MT・・・・・・バッファメモリ MSll・・・・・最り位ビット 1、sP・・・・・最下位ビット FIG、5

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1、固定画像または動画像に関する情報をディジタル伝
    送またはディジタル記憶するために、画像に関する情報
    が連続したブロックで読み出され、次に直交変換を施さ
    れ、得られた変換の係数は所定の順番で量子化され解析
    されて2値信号の形態で冗長度抑圧エンコーダに入力さ
    れる画像信号符号化方法であって、変換(T)の係数を
    表す上記信号が、複数のブロック(B1、B2...B
    90)の構成にされたメモリ(M3)内に配置され、該
    メモリ(M3)の内容の解析が、上記冗長度抑圧エンコ
    ーダ(CLV)に入力される信号が1つのブロック群か
    ら取り出された係数の信号の集合を含むように実現され
    、各集合内の各係数の信号は上記ブロック群に属する別
    のブロックから取り出されることを特徴とする方法。 2、知覚変換と呼ばれる上記直交変換(T)は、該変換
    の各変換係数(Y_n_1_n_2)が、空間周波数の
    関数である目の感度により重み付けされた量子化のノイ
    ズのパワーが最小になるように公知のユニタリ変換の変
    換係数(X_n_1_n_2)に係数(√(W_n_1
    _n_2))を掛けることにより得られたものであり、
    この重み付けは画像の統計的性質とは独立になされるこ
    とを特徴とする請求項1に記載の方法。 3、上記の知覚変換の係数のブロック群による上記解析
    が、符号化された画質が徐々に向上するようになされる
    ことを特徴とする請求項1と2に記載の方法。 4、上記直交変換が、同一のフレームまたは異なるフレ
    ームから取り出された画素ブロックに適用されることを
    特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の方法。 5、上記直交変換と上記解析が、ハイブリッドエンコー
    ダ内で公知のようにして決定された予測誤差に適用され
    ることを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載
    の方法。 6、上記解析が、画素ブロックと予測誤差ブロックを同
    時に含むブロック群に適用されることを特徴とする請求
    項1〜5のいずれか1項に記載の方法。 7、上記解析により冗長解読エンコーダにビットの集合
    が提供され、1つの集合内の各ビットは、1つのブロッ
    ク群の別のブロックから取り出された1つの係数に属し
    ていることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に
    記載の方法。 8、上記の知覚変換がマトリックス状乗算器により計算
    されることを特徴とする請求項2〜7のいずれか1項に
    記載の方法。 9、固定画像または動画像に関する情報をディジタル伝
    送またはディジタル記憶するために、画像に関する情報
    が連続したブロックで読み出され、次に直交変換を施さ
    れ、得られた変換の係数は所定の順番で量子化され解析
    されて2値信号の形態で冗長度抑圧エンコーダに入力さ
    れる画像信号符号化方法であって、知覚変換と呼ばれる
    上記直交変換(T)は、該変換の各変換係数(Y_n_
    1_n_2)が、空間周波数の関数である目の感度によ
    り重み付けされた量子化のノイズのパワーが最小になる
    ように公知のユニタリ変換の変換係数(X_n_1_n
    _2)に係数(√(W_n_1_n_2))を掛けるこ
    とにより得られたものであり、この重み付けは画像の統
    計的性質とは独立になされることを特徴とする方法。 10、上記ノイズ重み付け係数W_n_1_n_2が、
    式▲数式、化学式、表等があります▼ (ただし、σ^2_ε_X_,_n_1_n_2はユニ
    タリ変換の変換係数W_n_1_n_2に影響を与える
    量子化誤差の分散である)で与えられる重み付き量子化
    のノイズのパワーを決定する機能のある請求項9に記載
    の方法であって、上記重み付け係数が、画像の高さに対
    するサイクルの単位で表された空間周波数uとvの関数
    である目の感度を表す関数W(u、v)と関係式▲数式
    、化学式、表等があります▼ (ただし、r_1とr_2は1つのブロックの幾何学的
    サイズであり、H_n_1_n_2はユニタリ変換の順
    番が(n1n2)の基本関数の離散フーリエ変換である
    )によって結びつけられていることを特徴とする方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0378382A (ja) * 1989-08-21 1991-04-03 Mitsubishi Electric Corp 符号化装置および復号化装置
JP2005308709A (ja) * 2004-03-26 2005-11-04 Seiko Epson Corp バンディングノイズ検出装置、バンディングノイズ検出方法およびバンディングノイズ検出プログラム

Families Citing this family (83)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6563875B2 (en) * 1987-12-30 2003-05-13 Thomson Licensing S.A. Adaptive method of encoding and decoding a series of pictures by transformation, and devices for implementing this method
JP2826321B2 (ja) * 1988-07-23 1998-11-18 日本電気株式会社 直交変換符号化装置
US4972260A (en) * 1988-08-22 1990-11-20 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Apparatus for coding a moving-picture signal
DE69023941T2 (de) * 1989-02-28 1996-05-23 Canon Kk System zur Verarbeitung eines quantisierten Vektors.
JPH0379182A (ja) * 1989-08-23 1991-04-04 Fujitsu Ltd 画像符号化制御方式
JPH03129987A (ja) * 1989-10-14 1991-06-03 Sony Corp 映像信号符号化装置及び映像信号符号化方法
JPH03132228A (ja) * 1989-10-18 1991-06-05 Victor Co Of Japan Ltd 直交変換信号符号化復号化方式
JPH03132700A (ja) * 1989-10-18 1991-06-06 Victor Co Of Japan Ltd 音声の適応直交変換符号化方法
JP3085465B2 (ja) * 1989-10-31 2000-09-11 オリンパス光学工業株式会社 画像データの符号化装置および符号化方法
US5063608A (en) * 1989-11-03 1991-11-05 Datacube Inc. Adaptive zonal coder
US4974078A (en) * 1989-11-13 1990-11-27 Eastman Kodak Company Digital compression method and system with improved coding efficiency
JP2881886B2 (ja) * 1989-12-30 1999-04-12 ソニー株式会社 映像信号符号化方法及びその装置
BE1003827A4 (fr) * 1990-02-26 1992-06-23 Alcatel Bell Sdt Sa Procede universel de codage de signaux d'image.
US5136371A (en) * 1990-03-15 1992-08-04 Thomson Consumer Electronics, Inc. Digital image coding using random scanning
US5291282A (en) * 1990-04-19 1994-03-01 Olympus Optical Co., Ltd. Image data coding apparatus and method capable of controlling amount of codes
KR950000830B1 (ko) * 1990-06-25 1995-02-02 미쯔비시덴끼 가부시끼가이샤 디지탈 비디오 신호의 부호화 방법 및 이를 이용한 고능률 부호화장치
DE69131808T2 (de) 1990-07-31 2000-03-16 Fujitsu Ltd Verfahren und Gerät zur Bilddatenverarbeitung
US5875266A (en) * 1990-07-31 1999-02-23 Fujitsu Limited Image data processing a method and apparatus
DE69024350T2 (de) * 1990-08-13 1996-07-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd Digitale Videosignalaufnahme- und -wiedergabevorrichtung
EP0474444B1 (en) * 1990-09-04 1999-12-01 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method and apparatus
JP3012698B2 (ja) * 1991-01-29 2000-02-28 オリンパス光学工業株式会社 画像データの符号化装置および符号化方法
NL9100234A (nl) * 1991-02-11 1992-09-01 Philips Nv Codeerschakeling voor transformatiecodering van een beeldsignaal en decodeerschakeling voor het decoderen daarvan.
JP2514115B2 (ja) * 1991-02-15 1996-07-10 株式会社グラフィックス・コミュニケーション・テクノロジーズ 画像信号符号化装置
JP2964172B2 (ja) * 1991-03-08 1999-10-18 富士通株式会社 Dctマトリクス演算回路
US5285276A (en) * 1991-03-12 1994-02-08 Zenith Electronics Corp. Bi-rate high definition television signal transmission system
WO1992017032A1 (en) * 1991-03-12 1992-10-01 Zenith Electronics Corporation Television signal transmission system with two sets of channel symbols
JPH04326255A (ja) * 1991-04-25 1992-11-16 Canon Inc 画像符号化方法及び装置
US5454051A (en) * 1991-08-05 1995-09-26 Eastman Kodak Company Method of reducing block artifacts created by block transform compression algorithms
US6487362B1 (en) 1991-08-19 2002-11-26 Index Systems, Inc. Enhancing operations of video tape cassette players
US6091884A (en) * 1991-08-19 2000-07-18 Index Systems, Inc. Enhancing operations of video tape cassette players
SE9103381L (sv) * 1991-11-15 1993-03-08 Televerket Foerfarande och apparat foer bildkodning med val av steghoejd i kvantiseraren
KR960006761B1 (ko) * 1991-12-07 1996-05-23 삼성전자주식회사 변환방식의 적응적 선택에 의한 변환부호화 및 복호화방법
JP3298915B2 (ja) * 1991-12-28 2002-07-08 ソニー株式会社 符号化装置
US5367385A (en) * 1992-05-07 1994-11-22 Picturetel Corporation Method and apparatus for processing block coded image data to reduce boundary artifacts between adjacent image blocks
US5394483A (en) * 1992-06-30 1995-02-28 Eastman Kodak Co Method and apparatus for determining visually perceptible differences between images
US5499057A (en) * 1993-08-27 1996-03-12 Sony Corporation Apparatus for producing a noise-reducded image signal from an input image signal
US5452009A (en) * 1993-12-29 1995-09-19 Zenith Electronics Corp. Digital transmission system with data rate optimized for noise in transmission medium
KR0134476B1 (ko) * 1994-08-31 1998-04-23 배순훈 저전송율을 갖는 영상신호 송수신 시스템의 송신기 및 수신기
GB2293734B (en) * 1994-09-20 1997-04-09 Ricoh Kk Method for compression using reversible embedded wavelets
US5748786A (en) * 1994-09-21 1998-05-05 Ricoh Company, Ltd. Apparatus for compression using reversible embedded wavelets
JP3302229B2 (ja) 1994-09-20 2002-07-15 株式会社リコー 符号化方法、符号化/復号方法及び復号方法
US6873734B1 (en) 1994-09-21 2005-03-29 Ricoh Company Ltd Method and apparatus for compression using reversible wavelet transforms and an embedded codestream
US5881176A (en) 1994-09-21 1999-03-09 Ricoh Corporation Compression and decompression with wavelet style and binary style including quantization by device-dependent parser
US5867602A (en) * 1994-09-21 1999-02-02 Ricoh Corporation Reversible wavelet transform and embedded codestream manipulation
US6229927B1 (en) 1994-09-21 2001-05-08 Ricoh Company, Ltd. Reversible embedded wavelet system implementation
US6195465B1 (en) 1994-09-21 2001-02-27 Ricoh Company, Ltd. Method and apparatus for compression using reversible wavelet transforms and an embedded codestream
US5966465A (en) * 1994-09-21 1999-10-12 Ricoh Corporation Compression/decompression using reversible embedded wavelets
US6549666B1 (en) * 1994-09-21 2003-04-15 Ricoh Company, Ltd Reversible embedded wavelet system implementation
KR100209410B1 (ko) * 1995-03-28 1999-07-15 전주범 영상 신호 부호화 장치
US5654762A (en) * 1995-05-01 1997-08-05 Tektronix, Inc. Block matching for picture motion estimation using gray codes
US5999656A (en) * 1997-01-17 1999-12-07 Ricoh Co., Ltd. Overlapped reversible transforms for unified lossless/lossy compression
US6044172A (en) * 1997-12-22 2000-03-28 Ricoh Company Ltd. Method and apparatus for reversible color conversion
US6345125B2 (en) * 1998-02-25 2002-02-05 Lucent Technologies Inc. Multiple description transform coding using optimal transforms of arbitrary dimension
US6314452B1 (en) 1999-08-31 2001-11-06 Rtimage, Ltd. System and method for transmitting a digital image over a communication network
US6678423B1 (en) * 2000-03-13 2004-01-13 International Business Machines Corporation Shift and/or merge of transformed data along two axes
US6671414B1 (en) * 2000-03-13 2003-12-30 International Business Machines Corporation Shift and/or merge of transformed data along one axis
WO2001080561A1 (en) * 2000-04-18 2001-10-25 Rtimage Inc. System and method for the lossless progressive streaming of images over a communication network
JP2001339719A (ja) * 2000-05-24 2001-12-07 Thine Electronics Inc ディジタル画像伝送用符号化器
US7110953B1 (en) * 2000-06-02 2006-09-19 Agere Systems Inc. Perceptual coding of audio signals using separated irrelevancy reduction and redundancy reduction
US7376279B2 (en) * 2000-12-14 2008-05-20 Idx Investment Corporation Three-dimensional image streaming system and method for medical images
US6898323B2 (en) * 2001-02-15 2005-05-24 Ricoh Company, Ltd. Memory usage scheme for performing wavelet processing
US6950558B2 (en) 2001-03-30 2005-09-27 Ricoh Co., Ltd. Method and apparatus for block sequential processing
US7062101B2 (en) 2001-03-30 2006-06-13 Ricoh Co., Ltd. Method and apparatus for storing bitplanes of coefficients in a reduced size memory
US6895120B2 (en) 2001-03-30 2005-05-17 Ricoh Co., Ltd. 5,3 wavelet filter having three high pair and low pair filter elements with two pairs of cascaded delays
US7006697B1 (en) 2001-03-30 2006-02-28 Ricoh Co., Ltd. Parallel block MQ arithmetic image compression of wavelet transform coefficients
US6859563B2 (en) 2001-03-30 2005-02-22 Ricoh Co., Ltd. Method and apparatus for decoding information using late contexts
US7581027B2 (en) * 2001-06-27 2009-08-25 Ricoh Co., Ltd. JPEG 2000 for efficent imaging in a client/server environment
US7058677B1 (en) * 2001-07-17 2006-06-06 Vixs, Inc. Method and apparatus for selectible quantization in an encoder
US7123655B2 (en) * 2001-08-09 2006-10-17 Sharp Laboratories Of America, Inc. Method for reduced bit-depth quantization
EP1304885A3 (de) * 2001-09-14 2005-04-20 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Computerprogrammprodukt zur Codierung und Decodierung von Videosignalen
US7280252B1 (en) 2001-12-19 2007-10-09 Ricoh Co., Ltd. Error diffusion of multiresolutional representations
US7095907B1 (en) 2002-01-10 2006-08-22 Ricoh Co., Ltd. Content and display device dependent creation of smaller representation of images
US7120305B2 (en) * 2002-04-16 2006-10-10 Ricoh, Co., Ltd. Adaptive nonlinear image enlargement using wavelet transform coefficients
US20030228068A1 (en) * 2002-06-11 2003-12-11 General Electric Company Progressive transmission and reception of image data using modified hadamard transform
FR2846827B1 (fr) * 2002-10-30 2005-02-25 Inst Nat Rech Inf Automat Dispositif pour le marquage et la restitution de signaux multimedia
KR20060084849A (ko) * 2003-09-04 2006-07-25 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 비디오 신호들의 견고한 디인터레이싱
TW200632691A (en) * 2005-03-03 2006-09-16 Ulead Systems Inc System and method for extracting data from a storage medium
US8571104B2 (en) * 2007-06-15 2013-10-29 Qualcomm, Incorporated Adaptive coefficient scanning in video coding
US8428133B2 (en) 2007-06-15 2013-04-23 Qualcomm Incorporated Adaptive coding of video block prediction mode
US20140327737A1 (en) 2013-05-01 2014-11-06 Raymond John Westwater Method and Apparatus to Perform Optimal Visually-Weighed Quantization of Time-Varying Visual Sequences in Transform Space
US10306229B2 (en) 2015-01-26 2019-05-28 Qualcomm Incorporated Enhanced multiple transforms for prediction residual
US10623774B2 (en) 2016-03-22 2020-04-14 Qualcomm Incorporated Constrained block-level optimization and signaling for video coding tools
US11323748B2 (en) 2018-12-19 2022-05-03 Qualcomm Incorporated Tree-based transform unit (TU) partition for video coding

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4375650A (en) * 1981-04-29 1983-03-01 General Electric Company System for processing video signals
US4447886A (en) * 1981-07-31 1984-05-08 Meeker G William Triangle and pyramid signal transforms and apparatus
US4541012A (en) * 1982-01-04 1985-09-10 Compression Labs, Inc. Video bandwidth reduction system employing interframe block differencing and transform domain coding
IT1156086B (it) * 1982-10-25 1987-01-28 Cselt Centro Studi Lab Telecom Metodo e dispositivo di memorizzazione di segnali numerici organizzati in modo tridimensionale e soggetti a trasformazioni ortogonali
FR2575351B1 (fr) * 1984-12-21 1988-05-13 Thomson Csf Procede adaptatif de codage et de decodage d'une suite d'images par transformation, et dispositifs pour la mise en oeuvre de ce procede
US4751742A (en) * 1985-05-07 1988-06-14 Avelex Priority coding of transform coefficients
FR2597282B1 (fr) * 1986-04-11 1995-03-17 Guichard Jacques Procede de quantification dans un codage par transformation pour la transmission de signaux d'image

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0378382A (ja) * 1989-08-21 1991-04-03 Mitsubishi Electric Corp 符号化装置および復号化装置
JPH0828875B2 (ja) * 1989-08-21 1996-03-21 三菱電機株式会社 符号化装置および復号化装置
JP2005308709A (ja) * 2004-03-26 2005-11-04 Seiko Epson Corp バンディングノイズ検出装置、バンディングノイズ検出方法およびバンディングノイズ検出プログラム
JP4715995B2 (ja) * 2004-03-26 2011-07-06 セイコーエプソン株式会社 バンディングノイズ検出装置、バンディングノイズ検出方法およびバンディングノイズ検出プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
DE3851468T2 (de) 1995-05-04
BE1000643A5 (fr) 1989-02-28
DE3851468D1 (de) 1994-10-20
ATE111667T1 (de) 1994-09-15
EP0294357A1 (fr) 1988-12-07
EP0294357B1 (fr) 1994-09-14
US4894713A (en) 1990-01-16

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