JPH02238776A

JPH02238776A - 符号化装置

Info

Publication number: JPH02238776A
Application number: JP1057906A
Authority: JP
Inventors: Tadashi Yoshida; 正吉田
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1989-03-13
Filing date: 1989-03-13
Publication date: 1990-09-21
Anticipated expiration: 2012-12-24
Also published as: JP2693557B2

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］本発明は多値画像データをブロック毎に符号化し、生成
したベクトルデータをベクトル量子化して符号化する画
像情報処理装置に関するものである。

Ｃ従来の技術コ近年、効率の高い画像符号化方式としてベクトル量子化
が注目されている。ベクトル量子化は、ある画素ブロッ
ク単位に、その画素ブロック内の画像情報をベクトルと
みなし、その画素ブロック毎に最適な再生ベクトルを求
める方式である。

しかしながら、ベクトル量子化には次のような問題点が
含まれている．ベクトル量子化は、予め決定された再生ベクトル群（コ
ードブック）の中から、量子化歪が最小となるベクトル
を探索するという操作を必要とするため、ベクトルの次
元が高くなる程、また再生ベクトル数が多くなる程、計
算量が指数関数的に増大するため高速化が難しい．特に
、ハードウエアによりベクトル量子化回路を構成する場
合、全探索型ベクトル量子化を、例えばＬＵＴ　（ルッ
クアップテーブル）により実現しようとすると、そのル
ックアップテーブルのメモリ容量は膨大なものになり、
現実的ではない。例えば、４×４画素を１ブロックとし
、各画素が８ビットで構成されたブロックをベクトル量
子化するＬＵＴを考えると、ルックアップテーブルのア
ドレス空間は、８（ビット）Ｘ４Ｘ４＝１２８　（ビッ
ト）のアドレス空間となり、実現は不可能である。

また、ベクトル量子化はトレーニングにより予め定めら
れた再生ベクトル群の中からベクトルを選択するため、
符号化される語長が固定されている。そのため、圧縮率
を変えようとする場合は、新たにトレーニングをやり直
し、ハードウエアなどの変更も行なわなければならなか
った。

［発明が解決しようとしている課題］前者の問題に対しては、従来より、本探索ベクトル量子
化が行なわれている。本探索型ベクトル量子化は再生ベ
クトルをコードブックの中から選択するのに、段階的に
探索する方式である。例えば次のように行なう．先ず、
コードブック全体をｋ個のグループに分割する．これら
のグループは通常、距離の近いベクトル同士が一つのグ
ループを構成する。そして、それぞれのグループの代表
的なベクトル、例えば重心ベクトルをｋ個用意し、入力
ベクトルと比較して距離の近いグループを決定する。こ
うして決定されたグループを、更にｋ個のグループに分
割して同様な処理を行うことにより、最終的に再生ベク
トルを探索する．このように、木探索型ベクトル量子化
法は、最適ベクトルを決定するのに、全コードブックと
比較する必要がないため計算量を少なくすることができ
る．このように、従来の本探索型ベクトル量子化における計
算量は、全探索型に比べて少なくなるが段階的に歪の少
ないベクトルを求めるため、かならずしも最適な再生ベ
クトルが得られないという欠点がある．また入力ベクト
ルの次元と各要素のビット数は変らないため、メモリ容
量は依然膨大であり、ＬＵＴの構成には適さないという
問題がある．後者の問題については、従来方式の本探索ベクトル量子
化では、本探索の途中結果を利用して符号長を短くする
ことも考えられるが、最適なベクトルが得られない上に
、符号長を長くして画質を上げることができないという
問題がある。

本発明は上記従来例に鑑みてなされたもので、画像デー
タの相関性を利用し、比較的小さいルックアップテーブ
ルで高品質、高画質のベクトル量子化を行なうことので
きる画像情報処理装置を提供することを目的とする．［課題を解決するための手段コ上記目的を達成するために本発明の画像情報処理装置は
以下の様な構成からなる。即ち、デジタル画像情報をｍ
×ｎ画素サイズのブロックに分割し、各ブロック単位で
画像情報をベクトル量子化する画像情報処理装置におい
て、ベクトル量子化すべきブロックを構成する複数個の
成分を、それよりも少ない数のサブベクトルに分割する
分割手段と、前記サブベクトルのそれぞれを独立してベ
クトル量子化する量子化手段と、前記量子化手段により
ベクトル量子化された前記サブベクトル同士を組合せ、
前記サブベクトルの数よりも少ないサブベクトルを作成
するベクトル合成手段と、前記合成手段により作成され
たサブベクトルのそれぞれを独立してベクトル量子化す
るベクトル量子化手段と、前記ベクトル量子化手段によ
り量子化されたベクトル量子化ビット数が所定値以下に
なるまで前記ベクトル合成手段とベクトル量子化手段に
よりベクトル量子化を行い、最終ベクトル量子化値を前
記ブロックのベクトル量子化値とする手段とを有する．［作用］以上の構成において、画素ブロック内を複数のサブブロ
ックに分割し、それぞれのサブブロック毎に独立にベク
トル量子化することによりベクトルの次元数を減らし、
例えばＬＵＴ構成にできるようにメモリ容量を少なくす
ることができる．更に、本発明では相関性を考慮し、サ
ブブロック毎に独立に符号化されたものを１つの符号に
ベクトル量子化する．即ち、多段ベクトル量子化するこ
とにより従来得られなかった符号化効率を、例えば少な
いメモリ容量のＬＵＴ構成で実現できる。また、多段ベ
クトル量子化の各段において最適な再生ベクトルが得ら
れるため、各段の量子化結果を符号化することにより符
号長を変化させて、画質を向上させることも可能である
。

［実施例］以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施例を詳細
に説明する。

本発明の実施例について説明する前に、本実施例の理論
構成について説明する。

本実施例は画像データの相関性を最大限に利用して効率
よく、かつハードウエア化が容易な符号化を提案するた
めに成されたものである。画像データの相関を利用し、
ベクトル量子化により符号化効率を上げるためには、画
素ブロックサイズがある程度大きくなければならない。

しかし、大きなブロックをそのままベクトルに量子化し
ようとすると、前述の問題であるルックアップテーブル
（ＬＵＴ）構成を取れなくなってしまう。そこで、ブロ
ック内を複数のサブブロックに分割し、それぞれのサブ
ブロック毎に独立にベクトル量子化することにより、ベ
クトルの次元数を減らし、メモリ容量を少なくしてＬＵ
Ｔ構成を実現できる。

また、サブブロックに分割した後のベクトル（以下、サ
ブベクトルと呼ぶ）を量子化する際であっても、そのベ
クトルの次元が大きい程ベクトル量子化の効率が良くな
る。しかしながら　サブベクトルの次元が大きくなるよ
うに分割すると、再び前述したＬＵＴ構成にするための
問題、すなわち、メモリ容量が大きくなるという問題が
発生する。

そこで、本実施例は効率的にサブベクトルをベクトル量
子化するために、ベクトル量子化に先立って適応可能に
スカラー量子化を行うことにより、前述した問題を解決
しようとするものである。即ち、この実施例では、スカ
ラー量子化後のサブベクトルの成分の総ビット数が同じ
になるようにスカラー量子化を行うことにより、後続の
ベクトル量子化を効率よく行っている。

さらに本実施例は、画像データの相関性を考慮し、サブ
ブロックごとに独立に符号化されたものを１つの符号に
ベクトル量子化する、すなわち、多段ベクトル量子化を
行うことにより、従来得られなかった符号化効率を少な
いメモリ容量で実現できるため、容易にＬＵＴ構成にで
きる．また、多段ベクトル量子化の各段において、最適
な再生ベクトルが得られるため、各段の量子化結果を選
択して符号化することにより、符号長を変化させて画質
を向上させることができる．［画像処理装置の説明　（第１図）コ第１図は実施例の画像処理装置の概略構成を示すブロッ
ク図である。

図において、１１は画像入力部で１６画素／ｍｍで、１
画素が８ビットからなる多値画像データがラスク・スキ
ャンにより読み込まれる．１２はラインバツファで、ラ
スク入力された各画素（８ビット）からなる画素データ
列を、直交変換部１３により４Ｘ４の画素ブロック単位
に直交変換できるように４ライン分をパラレルで出力し
ている。

ｌ３は直交変換部で、この実施例では４×４のアダマー
ル変換を行い、４×４の画素データを直交変換領域に変
換している。

［直交変換の概念及び基底関数の説明（第２図〜第４図）］第２図は直交変換（本実施例ではアダマール変換）の概
念を示す図であり、第３図は各シーケンシー成分を構成
する基底関数を図式化したものである．直交変換することにより、画像などのような相関性の高
い情報源は、低シーケンシーに電力が集中する性質があ
る。この実施例では直交変換後のシーケンシー成分（以
後．直交変換係数と呼ぶ）をベクトル量子化することに
より、量子化効率を上げている．第１図においてｌ４は
クラス分類部で、ブロック（４×４画素）毎に直交変換
係数の分布を調べ、画像データの性質別にクラスを分類
している。

第４図はクラス分類部１４におけるクラス分類方法を示
す図である。

画像データを直交変換した場合、ｌブロック内で大きな
値を持つシーケンシー成分（ＹＩＪ）　　（第２図）位
置は、画像の特性によって変化する。縦方向に急峻なエ
ッジを持つ画像データの場合は、第４図（Ｂ）に示す斜
線部分に大きなシーケンシー成分（パワー）が集中する
。

同様に、画像データの横方向に急峻なエッジ成分を有す
る画像データの場合には第４図（．Ｃ）、斜め方向に急
峻な画像データの場合は第４図（Ｄ）に示す斜線部分に
大きなシーケンシー成分が集中する。また、エッジ成分
を含まない画像に対しては、第４図（Ａ）のように低周
波成分のみにパワーが集中する。この実施例では第４図
に示すように４クラスに分類し、それぞれ独立にベクト
ル量子化を行うことにより、ベクトル量子化の効率を上
げる．［量子化の説明　（第５図、第６図）コ第５図は直交変
換されたクラス２（第４図（Ｂ））のブロックをサブブ
ロックに分割して量子化する例を示す図である。

直交変換されたブロックが縦エッジ（クラス２）の場合
、第５図に示すように各バンドに分割する。このうち、
ＤＣ直流成分は独立にスカラー量子化し、他の４つのバ
ンドは独立にベクトル量子化することにより、ＬＵＴ（
ルックアップテーブル）構成を可能にしている。他のク
ラスについても同様に、直流成分（ＤＣ）と４つのバン
ドからなるサブブロックに分割する（不図示）．第１図
のスカラー量子化部１５は、クラス分類部１５によりバ
ンド分割されたそれぞれのサブブロックを入力してスカ
ラー量子化する．縦エッジ（クラス２）のブロックの場
合のスカラー量子化ビット数の例を第６図に示す．第６
図における各数値は、配分されるビット数を示している
。

このように、第６図に示すようなビット配分を行うこと
により、ＤＣを除く各バンドのビット数（ここでは、１
７ビット）をＲＯＭ　（ＬＵＴ）のアドレス線の数程度
に制限することにより、ＬＵＴ−ＲＯＭ構成によるベク
トル量子化が可能となる．なお、スカラー量子化は、線
形量子化でも非線形量子化でも良い。

第７図はスカラー量子化部１５と多段ベクトル量子化部
ｌ６との接続および多段ベクトル量子化部ｌ６の概略構
成を示すブロック図である。

スカラー量子化部１５には、直交変換部１３で直交変換
されたシーケンシ成分Ｙ　ＩＪ　（　ｉ＝１，　２，　
３，　４ｊ・１，２，３．４）３　１が入力されている
．直交変換されたＹ目のすべてのシーケンシ成分は１０
ビットで構成されているが、スカラー量子化部１５で、
第６図に示したようなビット数にスカラー量子化される
．即ち、ＤＣ成分（直流成分）は６ビットにスカラー量
子化され、信号線５ｌを通して符号データ記憶部１７へ
転送されて記憶される．他のシーケンシ成分ＹＩＪ（Ｙ
ｌ１を除く）は、第５図のバンド分けに従い、各バンド
１７ビットになるようにスカラ一旦子化される。これら
量子化された各信号は、各バンド信号線５２，５３，５
４．５５を介し、ベクトル量子化のためのＬＵＴが記憶
されている各ＲＯＭ６　１〜６４のアドレスに入力され
ている。また６１〜６４の各アドレス上位２ビットには
、クラス分類部１４で分類されたクラスコードが入力さ
れる。従って、ＲＯＭ６１〜６４のアドレスに入力され
る信号はそれぞれ１９ビットとなる。

このように、スカラー量子化部１５で量子化される各バ
ンド毎のビット数（ここでは、１７ビット）を同じにす
ることによりＲＯＭ６１〜６４のメモリ空間（４Ｍバイ
ト）を有効に使用することができる。また、ベクトル量
子化のための再生コードは、予め多くの画像データにつ
いてトレーニングを行い、各ＲＯＭごとに独立に求めて
ＬＵＴ化しておけば良く、例えば、ＬＢＧ法等により最
適な再生ベクトルを設計することができる。また、トレ
ーニング時はクラス分類は行うが、スカラー量子化は行
わないようにすることにより、スカラー量子化誤差を最
小限にすることができる。

このようにして、各バンド情報はＲＯＭ６１〜６４でベ
クトル量子化され、その結果が８ビット（２５６ベクト
ル）で信号線６０１〜６０４上にコードで出力される。

以上説明した操作が、１段目のベクトル量子化である。

ＲＯＭ６５．６６には２段目のべクトノレ量子化のため
のＬＵＴが記憶されている。ＲＯＭ６５にはバンド１と
バンド２を合せたシーケンシ成分について、前述のＲＯ
Ｍ６　１〜６４の場合と同様にトレーニングにより再生
ベクトルを求め、そのベクトル情報を記憶しておく。

このトレーニング時、スカラー量子化およびｌ段目のベ
クトル量子化を行わず、再生ベクトルを独立に求めるこ
とにより、１段目と同様にスカラー量子化誤差を少なく
するとともに、１段目のベクトル量子化の誤差も最小限
とすることができる。同様に、ＲＯＭ６６には、バンド
２およびバンド３の合せた再生ベクトルを、トレーニン
グにより２５６ベクトル（８ビット）求めて記憶してお
く。ＲＯＭ６５．６６には前段（１段目）において実施
されたベクトル量子化の結果のコード６０１，６０２お
よび６０３．６０５を入力して再生ベクトルを求めるＬ
ＵＴ値が記憶されている。

２段目のベクトル量子化の結果は、信号線６０５及び６
０６を介して、３段目のベクトル量子化Ｒ○Ｍ６７のア
ドレスに入力されている。

更に３段目のベクトル量子化においては、全てのバンド
を含むシーケンシ成分、即ち、ＤＣ成分を除く１５次元
ベクトルを独立にトレーニングして、再生ベクトル４０
９６　（１２ビット）を求めておく。同様に、２段目の
ベクトル量子化結果のバンド１とバンド２成分およびバ
ンド３とバンド４成分のそれぞれを、信号線６０５，６
０６とを介して３段目のベクトル量子化ＲＯＭ６７のア
ドレスに入力するようになっている，ＲＯＭ６７の内容
は２段目のベクトル量子化から、３段目のベクトル量子
化を出力するＬＵＴとなっており、その出力は１２ビッ
トである。

以上のように、ベクトル量子化をＬＵＴ−ＲＯＭによる
多段構成とすることにより、従来はＲＯＭ構成できなか
ったベクトル量子化の問題を解決している。また、各段
階におけるベクトル量子化の再生ベクトルを独立に設計
することにより、ベクトル量子化の符号長を可変にする
ことができる．第７図において、８０はセレクタで、各段階における符
号長を選択している。即ち、１段目のベクトル量子化コ
ード８ビット×（４バンド）＝３２ビットと、２段目の
ベクトル量子化コード８ビット×（２バンド）と、３段
目のベクトル量子化コード１２ビット×（１バンド）の
うち１つを選択できるようになっている。

従って、この実施例では、ブロック当りのベクトル量子
化コード量を、３２ビット．１６ビットあるいは１２ビ
ットというように可変できる。こうして、全コードとし
てクラスコード２ビットとＤＣ成分６ビット（合計８ビ
ット）を合せて、それぞれ４０ビット　２４ビット　２
０ビットというように出力コードを選択することができ
、このようなコード選択により画質をコントロールする
ことができる．セレクタ８０により選択されたコード８
１とＤＣ成分コード５１とクラスコード４１は、符号デ
ータ記憶部１７に圧縮コードとして記憶される。

［第２実施例　（第８図）］前述した実施例では、画像データをアダマール変換し、
シーケンシ成分を多段ベクトル量子化したが、他の直交
変換である離散コサイン変換、Ｋ−Ｌ変換等を用いても
全く同様に構成できる。

また、直交変換を行なわずに画素データを直接多段ベク
トル量子化することができる。その例を第８図に示す。

画像入力部１１とラインバツファｌ２とは第１図に示し
た部分と同一である。ラインバツファ１２により４ライ
ン毎の画像データに分けられた画像データは、直交変換
されることなく直接スカラー量子化部ｌ５に入力される
。スカラー量子化部ｌ５では画像データを４×４画素ブ
ロック毎に非線形にスカラー量子化し、各画素が４ビッ
トで構成された画像データに変換する．そして、（４ビ
ット／画素）Ｘ４画素を１つのサブブロックとして、４
つのサブブロックのそれぞれを１段目ベクトル量子化用
ＲＯＭ６１，６２，６３．６４の各アドレスに入力する
。そして、これらＲＯＭに記憶されたテーブル情報によ
り、各サブブロックがそれぞれ８ビットのコードに変換
されて出力される。

第２段目および第３段目のベクトル量子化について、第
７図の場合と全く同様にして、ＲＯＭ６５，６６．６７
で構成し、最終的にＲＯＭ６７より１２ビットの量子化
データを得ることができる。また、各段階における符号
、即ち第１段目３２ビット、第２段目１６ビット、第３
段目１２ビットをセレクタ８０により選択することによ
り、直交変換を行った場合と全く同様に画質をコントロ
ールすることができる。

以上説明したように本実施例によれば、従来、画像デー
タをベクトル量子化する際、困難であったＲＯＭによる
ＬＵＴ構成を、段階的なベクトル量子化により可能にし
た．また、各段階におけるベクトル量子化結果をコード
化し、これらのコードを選択することにより、画像符号
化のビット数を選択すると同時に符号化画像の画質を向
上させることができる効果がある。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、画素ブロック内を
複数のサブブロックに分割し、それぞれのサブブロック
毎に独立にベクトル量子化することによりベクトルの次
元数を減らし、例えばＬＵＴ構成にできるようにメモリ
容量を少なくすることができる。

また、本発明では相関性を考慮し、サブブロック毎に独
立に符号化されたものを１つの符号にベクトル量子化す
る。即ち、多段ベクトル量子化することにより従来得ら
れなかった符号化効率を、例えば少ないメモリ容量のＬ
ＵＴ構成で実現できる．またさらに、多段ベクトル量子化の各段において最適な
再生ベクトルが得られるため、各段の量子化結果を符号
化することにより、符号長を長くして画質を変更するこ
とも可能となる．

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例の画像処理装置の概略構成を示すブロッ
ク図、第２図は直交変換部に入力する画像データと、変換後の
ベクトルデータ（シーケンシー成分）とを示す図、第３図は本実施例のアダマール変換に採用した２次元ウ
才ルシュ型変換パターンを示す図、第４図（Ａ）〜（Ｄ
）はクラス分類方法の一例を示す図、第５図は実施例におけるクラス２のバンド分割（サブブ
ロック分割）例を示す図、第６図はクラス２のスカラー量子化によるビット配列の
一例を示す図、第７図は多段ベクトル量子化回路の詳細を示す図、そし
て第８図は他の実施例の多段ベクトル量子化回路構成を示
す図である。図中、１１・・・画像入力部、１２・・・ラインバッフ
ァ、１３・・・直交変換部、ｌ４・・・クラス分類部、
ｌ５・・・スカラー量子化部、１６・・・多段量子化部
、１７・・・符号データ記憶部、６１〜６７・・・ルッ
クアップテーブル（ＬＵＴ）ＲＯＭ、８ｏ・・・セレク
タである。４％．４＆ｌ濃廖Ｘｉｊンケ〉シ−Ａ→Ｙｉｊ ■ロ一冊一嗣蔓田弟３図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）デジタル画像情報をｍ×ｎ画素サイズのブロック
に分割し、各ブロック単位で画像情報をベクトル量子化
する画像情報処理装置において、ベクトル量子化すべき
ブロックを構成する複数個のベクトル成分を、それぞれ
所定のビット数にスカラー量子化する量子化手段と、前記ベクトル成分の量子化値を前記ベクトル成分の数よ
りも少ない数のサブベクトルに分割する分割手段と、前記サブベクトルのそれぞれを独立してベクトル量子化
する量子化手段と、を有することを特徴とする画像情報処理装置。
（２）デジタル画像情報をｍ×ｎ画素サイズのブロック
に分割し、各ブロック単位で画像情報をベクトル量子化
する画像情報処理装置において、ベクトル量子化すべき
ブロックを構成する複数個の成分を、それよりも少ない
数のサブベクトルに分割する分割手段と、前記サブベクトルのそれぞれを独立してベクトル量子化
する量子化手段と、前記量子化手段によりベクトル量子化された前記サブベ
クトル同士を組合せ、前記サブベクトルの数よりも少な
いサブベクトルを作成するベクトル合成手段と、前記合成手段により作成されたサブベクトルのそれぞれ
を独立してベクトル量子化するベクトル量子化手段と、前記ベクトル量子化手段により量子化されたベクトル量
子化ビット数が所定値以下になるまで前記ベクトル合成
手段とベクトル量子化手段によりベクトル量子化を行い
、最終ベクトル量子化値を前記ブロックのベクトル量子
化値とする手段とを有することを特徴とする画像情報処
理装置。
（３）前記分割手段はブロックデータに対して直交変換
を施し、各周波数成分に対応してサブブロックに分割す
るようにしたことを特徴とする請求項第１項に記載の画
像情報処理装置。
（４）前記量子化手段及び前記ベクトル量子化手段によ
り量子化された前記サブベクトルの量子化値を選択して
出力する選択手段を更に含み、ベクトル量子化のビット
数を選択できるようにしたことを特徴とする請求項第１
項に記載の画像情報処理装置。