JPH01880A - ベクトル量子化による画像データの圧縮装置 - 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） 本発明は画像データの圧縮方法、特に詳細にはベクトル
量子化と予測符号化とを併用して高いデータ圧縮率が得
られるようにした画像データの圧縮方法に関するもので
ある。

（従来の技術） 例えばＴＶ信号等、中間調画像を担持する画像信号は膨
大な情報量を有しているので、その伝送には広帯域の伝
送路が必要である。そこで従来より、このような画像信
号は冗長性が大きいことに着目し、この冗長性を抑圧す
ることによって画像データを圧縮する試みが種々なされ
ている。また最近では、例えば光ディスクや磁気ディス
ク等に中間調画像を記録することが広く行なわれており
、この場合には記録媒体に効率良く画像信号を記録する
ことを目的として画像データ圧縮が広く適用されている
。

このような画像データ圧縮方法の一つとして、ベクトル
量子化を利用する方法が知られている。

このベクトル量子化による方法は、２次元画像データを
相近接するに個の画素に関するデータ毎のブロックに分
割し、予めに個のベクトル要素を規定して作成したｔ目
異なる複数のベクトルからなるコードブックの中で、上
記ブロックの各々内の画像データの組と最小歪にて対応
するベクトルをそれぞれ選択し、この選択されたベクト
ルを示す情報を各ブロックと対応させて符号化するよう
にしたものである。

上述のようなブロック内の画像データは互いに高い相関
性を有しているので、各ブロック内の画像データを、比
較的少数だけ用意したベクトルのうちの１つを用いてか
なり正確に示すことが可能となる。したがって、画像デ
ータの伝送あるいは記録は、実際のデータの代わりにこ
のベクトルを示す符号を伝送あるいは記録することによ
ってなし得るから、データ圧縮が実現されるのである。

例えば２５６レベル（＝８ｂｉｔ）の濃度スケールの中
間調画像における６４画素についての画像データ量は、
８Ｘ６４−５１２ｂ　ｉ　ｔとなるが、この６４画素を
１ブロツクとして該ブロック内の各画像データを６４要
素からなるベクトルで表わし、このようなベクトルを２
５６通り用意したコードブックを作成するものとすれば
、１ブロック当りのデータ量はベクトル識別のためのデ
ータ量すなわち８ｂｉｔとなり、結局データ量を１／６
４に圧縮可能となる。

以上のようにして画像データを圧縮して記録あるいは伝
送した後、ベクトル識別情報が示すベクトルのベクトル
要素を各ブロック毎の再構成データとし、この再構成デ
ータを用いれば原画像が再現される。

（発明が解決しようとする課題） 以上述べたベクトル量子化による画像データ圧縮方法は
、例えばＴＶ信号の伝送等において効果を上げているが
、最近では例えば医用放射線画像等、極めて高階調の画
像を前述の光ディスク等に記録するいわゆる電子画像フ
ァイルが注目されており、このような分野ではさらに効
率的な画像データ圧縮が望まれている。

そこで本発明は、以上述べたベクトル量子化の技術を利
用して、従来よりもさらに圧縮率を高めることができる
画像データの圧縮方法を提供することを目的とするもの
である。

（課題を解決するための手段及び作用）本発明による画
像データの圧縮方法は、以上述べたベクトル量子化に予
測符号化を組み合わせてデータ圧縮率向上を図ったもの
で、 ベクトルを示す番号を、所定ベクトルに対するコードブ
ック内の各ベクトルの歪が大きいほど大あるいは小とな
るように規定しておき、前述のブロック毎に選択された
上記番号の集合データを予測符号化することを特徴とす
るものである。

上記予測符号化は、通常はデータ圧縮のために原画像デ
ータに対して適用されているものである。

その場合の予測符号化とは、ある画像データはその近傍
の画像データと高い相関性を有するから、各画像データ
をその近傍の画像データから予測した際の予測誤差は０
（零）近傍に集中するという特性を利用して、実際の画
像データの代わりに、短い符号長で表わせる予測誤差値
を符号化することにより、全体的なデータ量を圧縮しよ
うとするものである。

本発明方法では、上述のような予測符号化を原画像デー
タに対して適用するのではなく、ベクトル量子化で選択
されたベクトルを示す番号のデータに対して適用してい
るが、このベクトル番号を前述したように規定しておく
ことにより、データ圧縮を実現できるものとなっている
。すなわち、前述のようにベクトル番号を規定しておけ
ば、各ベクトルどうしは、規定しているベクトルの歪が
互いに小さいほど番号が近いものとなる。一方、原画像
データはブロック内において近い画素どうしで高い相関
性を有するが、ブロック単位で考えると、この場合も互
いに近いブロックはど画像データ全体の相関性が高くな
る。したがって各ブロックについて選択されるベクトル
も、互いに近いブロックどうしにおいては相関性が高く
なり、結局はベクトルの番号の相関性が高くなるので、
このベクトル番号を予測符号化すれば、該番号を示すた
めに必要な符号長が低減されるようになる。

（実　施　例） 以下、図面に示す実施例に基づいて本発明の詳細な説明
する。

第１図は本発明の方法を実施する装置を概略的に示すも
のである。１枚の連続調画像を示す原画像データＳはま
ずブロック変換回路１０に通され、ＭＸＮの隣接画素か
らなる矩形ブロック毎のデータＸに変換される。このブ
ロック分けの様子を分かりやすく第２図に示す。この第
２図においてＦが原画像であり、Ｂが上記ブロックを示
す。なお説明を容易にするため、以下、上記のブロック
Ｂが６×６画素についてのデータからなるものとして話
を進める。

このブロックＢ毎の原画像データＸは、次にベクトル量
子化器１１に入力される。このベクトル量子化器１１は
、予めメモリ１２にコードブックとして記憶されている
複数のベクトルの中から、入力された各ブロック毎の原
画像データＸの組（３６個のデータからなる）と最小歪
にて対応するベクトルを選択する。すなわちメモリ１２
には、以下に示すようにそれぞれ３６のベクトル要素（
ＸＩ、ＸＺ。

・・・・・・Ｘ３６）　　［ｎ−１’、　　２．・・・
・・・、　２５６　］を規定した一例として２５６のベ
クトル＝（１）、　？（２）、　　’：６（３）・・・
・・・・・・ｒ　（２５６）を各々示すコードブックが
記憶されている。

ｘ（１）−（ｘｌ、　　ｘｚ　、　　Ｘ３−旧・−Ｘ３
６）マ（２）−（ｘｔ　、　ｘｚ　、・・・・・・・・
・・・・Ｘ、６）マ（３）−（昭２．縛ゝ、・・・・・
・・・・・・・９′Ｂ）マ（２５８）　−（父゛Ｈ″ゝ
、−，７７）・・・・・・・・・・・・９°動そしてベ
クトル量子化器１１は原画像データＸの組（ｘｌ　、ｘ
ｚ　、Ｘ３・・・・・・・・・ｘ、６）とベクトル要素
（マエ、ｘｚ　＋　　ｘ３・・・・・・・・・父、６）
が歪最小にて対応するベクトルＭ　（ｍ）を求め、この
ベクトルマ（ｍ）を規定したベクトルの識別番号ｍを示
す符号化データＤｍを出力する。上記の歪としては、例
えば平均２乗誤差 が用いられる（本例ではに−３６である）。このような
歪が最小となるベクトルＴ（ｍ）を見つけるには、例え
ばすべてのベクトルに関してこの歪を演算してから歪最
小となるベクトル？（ｍ）を求めてもよいしくいわゆる
全探索形ベクトル量子化）、あるいは処理時間短縮化の
ために（歪が完全に最小とはならない場合があるが）２
進木探索形ベクトル量子化を実行してもよい。

本例においてベクトルマ（１）以下のベクトルｆ（２）
、マ（３）・・・・・・マ（２５Ｂ　）は、ベクトルマ
（１）と歪が少ない順に並べられている。つまり例えば
識別番号ｍのベクトルｘ　（ｍ）と識別番号（ｍ＋１）
のベクトルマ（ｍ＋１）の歪は、ベクトル７（ｍ）と識
別番号（ｍ＋２）のベクトルＴ（ｍ＋２）の歪より小さ
いものとなっている。この歪は、例えば上記の平均２乗
誤差等で規定すればよい。

なお各ベクトル要素（ｘｌ、ＸＺ　、Ｘ３・・・・・・
・・・Ｘ３６）を規定したベクトルから成る最適のコー
ドブックは、データ圧縮を行なう画像と同種のトレーニ
ング画像を予め用意して、このトレーニング画像に基づ
いて公知の手法によって求めることができる。

前述のベクトル識別データＤｍは、本例では２５６のベ
クトルが区別できるものであればよいから、８ｂｉｔで
表わせる。したがってこの場合、各画素の濃度スケール
が２５６レベル（−８ｂｉｔ）であれば、８ｂｉｔｘ３
Ｂ（画素）の画像データが８ｂｉｔで表わせることにな
るから、この段階でのデータ圧縮率は１／３６となる。

以上述べたベクトルの選択、ベクトル通則データＤｍの
出力は、原画像データＳが示す１枚の画像中のすべての
ブロックＢについて行なわれる。

このベクトル識別データＤｍが示すベクトル識別番号の
分布状態は、画像１枚に関して例えば第３図図示のよう
なものとなる。つまり本例では６×６−３６画素毎に１
つのベクトル識別番号が定められる。そして前述した通
り、これらのベクトル識別番号は、互いに近いブロック
Ｂはど高い相関性を持つものとなる。

このようなベクトル識別番号を示すデータＤｔａは、第
１図図示のように予測符号化回路１３に入力される。こ
のデータＤｍは予測符号化回路１３において、予測符号
化処理の一例とし°ての、前値予測＋ハフマン符号化処
理を受ける。ここで、この予測符号化処理を説明するた
めに、第３図図示のようなベクトル識別番号の集合デー
タを、一般的に　〜第４図（ａ）のように示す。予測符
号化回路１３はまず、上記データａ１１＋ａｌ□＋　　
ａｌＬ　・・・・・・＋ａ２１＋ａ２２＋　　ａ２３＋
　”””＋　　ａ３１＋　　ａ３２＋　　ａ３３＋　”
””に対して前値予測を行ない、第４図の（ｂ）に示す
ような予測誤差Δａ１２＋　　Δａ１９．・・・・・・
、Δａ２゜、Δａ２３．・・・・・・１　Δａ３２．Δ
ａ３３．・・・・・・を求める。なお、各ラインＬ１．
Ｌ２．Ｌ３．・・・・・・の先頭のデータはそのままに
しておく。ここで前値予測とは、ある注目データをその
前に位置するデータ値と同じであると予測し、その予測
値（前に位置するデータ値）と実際の注目データ値との
差（予測誤差）を求めるものであり、例えば Δａ　１２−　ａ　１２−　ａ　ｌｌ＋　　Δａ１３”
　ａｌｌ−ａ　１２＋　”””Δａ　２２””　ａ　２
２−ａ２＋ｊΔａ　２３＝　ａ　２３−　ａ２２＋　”
゛”’とする。

予測符号化回路１３はこのようにして予測誤差を求めた
後、各ラインＬＬ　＋　　Ｌ２　＋　　Ｌ３・旧・・の
先頭の生データａ　ｌ　ｌ＋　　８２１＋　　ａ３＋＋
　・・・・・・と、予測誤差Δａ１２．Δａ１３．・旧
・・、Δａ２２．Δａ２３．・・・・・・。

Δａ、２．Δａ３３．・・・・・・とをハフマン符号表
に基づいて符号化し、第４図（ｃ）に示すような圧縮デ
ータａｌｌ’＋　　Δａ１２’＋　　Δａ１３Ｚ　・・
・・・・を求める。

前述した通り、このような予測符号化を行うことにより
、コードブック識別番号を示すデータＤｍが圧縮される
。

このようにして予測符号化されたベクトル識別番号を示
すデータｆ　（ｍ）は、記録再生装置Ｉ５において例え
ば光ディスクや磁気ディスク等の記録媒体（画像ファイ
ル）に記録される。上記の通りこのデータｆ　（ｍ）は
、ベクトル量子化と予測符号化により原画像データＳに
対して大幅な圧縮がなされているから、光ディスク等の
記録媒体には、大量の画像が記録されうるようになる。

画像再生に際して上記データｆ　（ｍ）は記録媒体から
読み出され、復号器１７において前記ベクトル識別番号
を示すデータＤｍに復号される。この復号処理は具体的
には、まず第４図（Ｃ）に示す圧縮データを、前記ハフ
マン符号化処理を行なう際に使用したハフマン符号表を
用いて復号化することにより第４図（ｂ）に示す各ライ
ンの先頭生データと予測誤差を求め、さらにそれらから
上記前値予測を行なった際の予測式を用いて第４図（ａ
）に示す伸長データａ　ＩＩ＋　　ａ　１２＋　　ａ　
１３＋　”””＋　　　１ａ２１＋　　ａ２２＋　　ａ
２３＋　”””を、ａｌｌ”ａｌｌ ａ　１２””　ａ　１１＋Δａ１２ ａ１３”ａ１２＋Δａ１３ ａｌｌ−ａｌｌ　　　　　　　　　　　　　　　Ｉａ２
２−ａ２１＋Δａ２２　　　　　　　　　　　）ａ　２
１”　ａ　２２＋Δａ２３ として求める処理である。復号器１７は、こうして　　
　“復号されたコードブック識別データＤｍ　　（デー
タａｌｌｒ　　ａ１２＋　　ａ１３＋　　”””ｒ　　
ａ２１＋　　ａ２２＋　　ａ２３＋　　…・・・の集合
）を出力する。

画像データを間接的に示す上記ベクトル識別データＤｆ
ｆｌは、復号器１８において再構成データＸ′に変換さ
れる。すなわち復号器１８は、入力されたベクトル識別
データＤ１１が示すベクトルをメモリ１２に記憶されて
いるコードブックがら読み出し、そのベクトルに規定さ
れているベクトル要素（９１、Ｘ２　＋　　ｘ３・・・
・・・Ｘ３６）のそれぞれを、１つのブロックＢに関す
る再構成データＸ°　として出力する。

この再構成データＸ°は、合成回路１９に送られ、そこ
でブロックＢ単位のデータがら画像１枚挙位つデータに
変換される。この変換を受けた後の画像データＳ゛は、
原画像データＳに対しては僅がｔ歪を有するだけで、は
ぼ等しいものとなっており、最終的に画像再生装置２ｏ
に送られる。この画像再生装置２０においては、上記画
像データＳ′に堪づいて、原画像データＳが担持してい
た原画像とほぼ同等の画像が再生される。

なお、以上説明した実施例においては、ベクトル量（１
）との歪が小さい順に並べたベクトルに対して順次２．
３．４・・・・・・２５６なるベクトル識別番号を設定
しているが、ある所定のベクトル量に２５６なる識別番
号を与えてＸ　（２５６）とし、該ベクトルｘ　（２５
Ｂ　）との歪が小さい順に並べた各ベクトルに対して順
次２５５．２５４．２５３・・・・・・３．２．１なる
ベクトル識別番号を設定するようにしてもよい。また各
ベクトル量に識別番号を与えて並べる上で規準となる所
定のベクトルは、コードブックに規定されていないベク
トルとしても構わない。

さらに、上記の実施例ではベクトル量子化に際して２次
元画像データを、隣接するＭＸＮ画素からなる矩形範囲
についてのデータ毎にブロック分けしているが、このブ
ロック分けのために抽出する画素範囲の形状は矩形に限
らず、例えば第５および６図に示すような形状としても
よい。これらの図において、マス目１つが１画素を示し
、実線で囲まれた部分がブロック分けのために抽出され
る画素範囲を示している。これら第５および６図に示し
たように、ブロック分けの範囲が互いに入り組むように
すると、矩形範囲の画素を抽出してブロック分けする場
合に比べて、再構成画像においてブロック歪（ブロック
境界部において濃度段差が生じること）が目立ち難くな
るという効果が得られる。

（発明の効果） 以上詳細に説明した通り本発明の画像データの圧縮方法
によれば、従来のベクトル量子化による画像データ圧縮
方法に比べてより一層のデータ圧縮が達成されるので、
特に高階調の医用画像等を記録する場合には記録媒体に
記録できる画像量が大幅に高められ、また画像の伝送に
適用された場合には、データ伝送路の大幅な縮小や伝送
時間短縮の効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法を実施する装置の概略構成を示すブ
ロック図、 第２図は本発明に係る画像データのブロック分けを説明
する説明図、 第３図は本発明に係るベクトル識別データの例を示す概
略図、 第４図は本発明に係るベクトル識別データの予測符号化
を説明する説明図、 第５および６図はそれぞれ、本発明における画像データ
のブロック分けの別の例を示す説明図である。 １０・・・ブロック変換回路　　１１・・・ベクトル量
子化器１２・・・メモリ　（コードブック） １３・・・予測符号化回路　　　１５・・・記録再生装
置１７．１８・・・復号器　　　　　１９・・・合成回
路２０・・・画像再生装置　　　　Ｂ・・・ブロックＤ
Ｉ１１・・・ベクトル識別データ ｆ　（ｍ）・・・予測符号化されたベクトル識別データ
Ｘ・・・原画像データ　　　　Ｘ′・・・再構成データ
第４図 （Ｇ） （ｂ） （Ｃ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ２次元画像データを相近接するＫ個の画素に関するデー
   タ毎のブロックに分割し、 予めＫ個のベクトル要素を規定して作成した相異なる複
   数のベクトルからなるコードブックの中で、前記ブロッ
   クの各々内の画像データの組に対し最小歪にて対応する
   ベクトルを選択し、 この選択されたベクトルを示す番号を各ブロックと対応
   させて符号化するベクトル量子化による画像データの圧
   縮方法において、 前記番号を、所定ベクトルに対するコードブック内の各
   ベクトルの歪が大きいほど大あるいは小となるように規
   定しておき、 各ブロック毎に選択された前記番号の集合データを予測
   符号化することを特徴とするベクトル量子化による画像
   データの圧縮方法。