JPH02262765A - カラー画像の符号化方法及びその装置 - Google Patents
カラー画像の符号化方法及びその装置Info
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- JPH02262765A JPH02262765A JP1081505A JP8150589A JPH02262765A JP H02262765 A JPH02262765 A JP H02262765A JP 1081505 A JP1081505 A JP 1081505A JP 8150589 A JP8150589 A JP 8150589A JP H02262765 A JPH02262765 A JP H02262765A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 34
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 71
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 101100524644 Toxoplasma gondii ROM4 gene Proteins 0.000 description 1
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- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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- Color Television Systems (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Image Processing (AREA)
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］
本発明はカラー画像の符号化方法及びその装置に関し、
特にカラー画像情報を明度情報及び色度情報に変換して
ブロック毎に符号化するカラー画像の符号化方法及びそ
の装置に関する。
特にカラー画像情報を明度情報及び色度情報に変換して
ブロック毎に符号化するカラー画像の符号化方法及びそ
の装置に関する。
［従来の技術］
従来、この種の装置では明度や色度に対する人間の視覚
特性を利用してかなりの符号化効率を得ている。
特性を利用してかなりの符号化効率を得ている。
第９図は従来の符号化方式を説明する図である。図にお
いて、色変換部１は入力の画像情報Ｒ，Ｇ、Ｂを夫々ブ
ロック（例えば４×４画素）に分割し、これらを均等色
空間における明度情報Ｌ″及び色度情報ａ”、ｂ″に変
換する。そして明度情報Ｌ“は、視覚に敏感であるので
、忠実に符号化する。即ち、明度情報Ｌ″は直交変換器
２で直交変換し、得られた１６次元の構造ベクトルをベ
クトル量子化器３で符号化する。
いて、色変換部１は入力の画像情報Ｒ，Ｇ、Ｂを夫々ブ
ロック（例えば４×４画素）に分割し、これらを均等色
空間における明度情報Ｌ″及び色度情報ａ”、ｂ″に変
換する。そして明度情報Ｌ“は、視覚に敏感であるので
、忠実に符号化する。即ち、明度情報Ｌ″は直交変換器
２で直交変換し、得られた１６次元の構造ベクトルをベ
クトル量子化器３で符号化する。
一方、色度情報ａ“、ｂｌは、視覚に敏感でないので、
更に圧縮できる。即ち、色度情報ａ”ｂｌを更にサブブ
ロック（例えば２×２画素）に分割して各サブブロック
内の平均値を求め、得られた８次元の色度ベクトルをベ
クトル量子化器６で符号化する。
更に圧縮できる。即ち、色度情報ａ”ｂｌを更にサブブ
ロック（例えば２×２画素）に分割して各サブブロック
内の平均値を求め、得られた８次元の色度ベクトルをベ
クトル量子化器６で符号化する。
上記のベクトル量子化に際しては、−Ｍ的な画像（トレ
ーニング画像）につきサンプリングを行い、ＬＢＧ法等
により作成したコードブックを使用する。
ーニング画像）につきサンプリングを行い、ＬＢＧ法等
により作成したコードブックを使用する。
［発明が解決しようとする課題］
しかし、上記の如く色度情報の符号化をベクトル量子化
のみで行うと、特に色エツジ等が少ない一般的トレーニ
ング画像で作成したコードブックを使用する場合には再
生色度構造が平坦になる傾向にあり、特に色文字等のエ
ツジ部で色の濁りを生じた。
のみで行うと、特に色エツジ等が少ない一般的トレーニ
ング画像で作成したコードブックを使用する場合には再
生色度構造が平坦になる傾向にあり、特に色文字等のエ
ツジ部で色の濁りを生じた。
また、この解決のために色度構造情報を付加すると符号
長が長くなる欠点がある。
長が長くなる欠点がある。
本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり
、その目的とする所は、符号長を増すことなく、色エツ
ジの忠実再生を可能とするカラー画像の符号化方法及び
その装置を提供することにある。
、その目的とする所は、符号長を増すことなく、色エツ
ジの忠実再生を可能とするカラー画像の符号化方法及び
その装置を提供することにある。
［課題を解決するための手段］
本発明のカラー画像の符号化方法は上記の目的を達成す
るために、カラー画像情報を明度情報及び色度情報に変
換してブロック毎に符号化するカラー画像の符号化方法
において、前記ブロック内の明度情報についての構造情
報を抽出し、前記抽出した構造情報に応じて前記色度情
報の符号化方式を切換えることをその概要とする。
るために、カラー画像情報を明度情報及び色度情報に変
換してブロック毎に符号化するカラー画像の符号化方法
において、前記ブロック内の明度情報についての構造情
報を抽出し、前記抽出した構造情報に応じて前記色度情
報の符号化方式を切換えることをその概要とする。
また好ましくは、前記色度情報はベクトル量子化するこ
とをその概要とする。
とをその概要とする。
また本発明のカラー画像符号化装置は上記の目的を達成
するために、カラー画像情報を明度情報及び色度情報に
変換してブロック毎に符号化するカラー画像の符号化装
置において、前記色度情報を符号化するための複数のコ
ードブックを有するベクトル量子化手段と、前記ブロッ
ク内の明度情報についての構造情報を抽出する抽出手段
と、前記抽出した構造情報に応じて前記ベクトル量子化
手段のコードブックを切換える切換手段を備えることを
その概要とする。
するために、カラー画像情報を明度情報及び色度情報に
変換してブロック毎に符号化するカラー画像の符号化装
置において、前記色度情報を符号化するための複数のコ
ードブックを有するベクトル量子化手段と、前記ブロッ
ク内の明度情報についての構造情報を抽出する抽出手段
と、前記抽出した構造情報に応じて前記ベクトル量子化
手段のコードブックを切換える切換手段を備えることを
その概要とする。
また好ましくは、前記コードブック内の再生ベクトルの
構造は前記明度情報の構造の低周波成分で表わされる構
造に近い再生ベクトルからなることをその概要とする。
構造は前記明度情報の構造の低周波成分で表わされる構
造に近い再生ベクトルからなることをその概要とする。
［作用］
かかる構成において、ベクトル量子化手段は色度情報を
符号化するための複数のコードブックを有し、抽出手段
は画素ブロック内の明度情報についての構造情報を抽出
する。そして、切換手段は前記抽出した構造情報に応じ
て前記ベクトル量子化手段のコードブックを切換える。
符号化するための複数のコードブックを有し、抽出手段
は画素ブロック内の明度情報についての構造情報を抽出
する。そして、切換手段は前記抽出した構造情報に応じ
て前記ベクトル量子化手段のコードブックを切換える。
［実施例の説明］
以下、添付図面に従って本発明による実施例を詳細に説
明する。
明する。
第１図は実施例の画像処理部のブロック構成図である。
尚、本実施例では説明の便宜上、入力信号はカラー画像
信号’Ｒ，Ｇ、Ｂとし、画素ブロックの大きさは（４Ｘ
４）画素とする。
信号’Ｒ，Ｇ、Ｂとし、画素ブロックの大きさは（４Ｘ
４）画素とする。
図において、１１は色変換部であり、入力の画像信号Ｒ
，Ｇ、Ｂを夫々画素ブロックに分割し、これらをＣＩＥ
均等色空間における明度信号Ｌ１の画素ブロック及び色
度信号ａ“、ｂ″の夫々の画素ブロックに変換する。１
２は直交変換器であり、例えば（４Ｘ４）のアダマール
変換器を用い、明度ブロックし１についてのシーケンシ
（構造情報）を求める。１３．１４は平均値演算器であ
り、色度ブロックａ“、ｂ″の夫々を更に（２Ｘ２）画
素のサブブロックに分割し、各サブブロック内の平均値
を算出する。１５はクラス分類器であり、直交変換器１
２出力のシーケンシに基づきブロック内明度の構造が「
平坦」 「縦エツジ」 「横エツジ」 「斜めエツジ」
の何れのクラスに属するかを判断する。１６はベクトル
量子化器であり、クラス分類器１５出力のクラス分類信
号に基づき、明度ブロックし１についてのシーケンシベ
クトル（１６次元）を符号化する。
，Ｇ、Ｂを夫々画素ブロックに分割し、これらをＣＩＥ
均等色空間における明度信号Ｌ１の画素ブロック及び色
度信号ａ“、ｂ″の夫々の画素ブロックに変換する。１
２は直交変換器であり、例えば（４Ｘ４）のアダマール
変換器を用い、明度ブロックし１についてのシーケンシ
（構造情報）を求める。１３．１４は平均値演算器であ
り、色度ブロックａ“、ｂ″の夫々を更に（２Ｘ２）画
素のサブブロックに分割し、各サブブロック内の平均値
を算出する。１５はクラス分類器であり、直交変換器１
２出力のシーケンシに基づきブロック内明度の構造が「
平坦」 「縦エツジ」 「横エツジ」 「斜めエツジ」
の何れのクラスに属するかを判断する。１６はベクトル
量子化器であり、クラス分類器１５出力のクラス分類信
号に基づき、明度ブロックし１についてのシーケンシベ
クトル（１６次元）を符号化する。
１７はベクトル量子化器であり、同じくクラス分類器１
５出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロックａ″に
ついてのサブブロック平均値ベクトル（４次元）を符号
化する。同じく１８もベクトル量子化器であり、クラス
分類器１５出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロッ
クｂ１についてのサブブロック平均値ベクトル（４次元
）を符号化する。
５出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロックａ″に
ついてのサブブロック平均値ベクトル（４次元）を符号
化する。同じく１８もベクトル量子化器であり、クラス
分類器１５出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロッ
クｂ１についてのサブブロック平均値ベクトル（４次元
）を符号化する。
第２図は実施例のサブブロックを説明する図である０図
において、１０１ａは色度信号ａ“（ｂ”も同様）の画
素ブロックであり（４Ｘ４）に配列する画素信号１００
ａ〜１ ｏｏｐより成る。更に該画素ブロック１０１ａ
は図示の如く（２Ｘ２）のサブブロックに分割され、夫
々の平均値Ａ−Ｄが求められる。
において、１０１ａは色度信号ａ“（ｂ”も同様）の画
素ブロックであり（４Ｘ４）に配列する画素信号１００
ａ〜１ ｏｏｐより成る。更に該画素ブロック１０１ａ
は図示の如く（２Ｘ２）のサブブロックに分割され、夫
々の平均値Ａ−Ｄが求められる。
第３図（Ａ）、（Ｂ）は実施例の直交変換を説明する図
である。第３図（Ａ）は明度ブロックの画素配列Ｘ□を
示し、第３図（Ｂ）は直交変換出力のシーケンシ配列ｙ
□を示す。ここで、Ｘ。
である。第３図（Ａ）は明度ブロックの画素配列Ｘ□を
示し、第３図（Ｂ）は直交変換出力のシーケンシ配列ｙ
□を示す。ここで、Ｘ。
Ｙは共に１６次元ベクトルである。
Ｘ” （Ｘ（１０”ＸＯＩ ）Ｃ＋ｏＮＸ＋ｓ＋ Ｘ２
ｏ”Ｘｚｓ＋Ｘ５ａ−Ｘ３ｓ） （
１）Ｙ” （ｙａｏＮｙｏｓ＋ ’：Ｊ ５ｏＮＹ ｓ
ｓ＋ ＶｚｏＮｙｚｓ＊３’ ｓｏ″′ｙａｓ）
（２）Ｙにおいて、ｙｏｏは直流成分で
あり、それ以外（３’ｏ＋−Ｘ３ｓ）は交流成分である
。また交流成分ｙ０はｍが大なら横方向周波数が高いこ
とを示し、ｎが大なら縦方向周波数が高いことを示す。
ｏ”Ｘｚｓ＋Ｘ５ａ−Ｘ３ｓ） （
１）Ｙ” （ｙａｏＮｙｏｓ＋ ’：Ｊ ５ｏＮＹ ｓ
ｓ＋ ＶｚｏＮｙｚｓ＊３’ ｓｏ″′ｙａｓ）
（２）Ｙにおいて、ｙｏｏは直流成分で
あり、それ以外（３’ｏ＋−Ｘ３ｓ）は交流成分である
。また交流成分ｙ０はｍが大なら横方向周波数が高いこ
とを示し、ｎが大なら縦方向周波数が高いことを示す。
従って、シーケンシの大小により明度ブロックＸの大ま
かな構造を把握できる。例えばｙａｔが大で、それ以外
の交流成分が小の場合は明度ブロックＸは縦エツジの傾
向が強い。クラス分類器１５はこのシーケンシＹの特徴
を分析して明度ブロックＸの構造を「平坦」 「縦エツ
ジ」 「横エツジ」「斜めエツジ」の何れかのクラスに
分類する。
かな構造を把握できる。例えばｙａｔが大で、それ以外
の交流成分が小の場合は明度ブロックＸは縦エツジの傾
向が強い。クラス分類器１５はこのシーケンシＹの特徴
を分析して明度ブロックＸの構造を「平坦」 「縦エツ
ジ」 「横エツジ」「斜めエツジ」の何れかのクラスに
分類する。
その判断パラメータとして、例えば低周波成分の。
絶対値ＬＳＵＭ、縦エツジの強さＶＥ、横エツジの強さ
ＨＥを以下の様に定義する。
ＨＥを以下の様に定義する。
ＳＵＭ
＝ｌ ｙｏｏｌ ＋ ｌ ｙａｔ ｌ ＋ １５’ｏ２
１＋１ｙ、。ｌ ＋ Ｉ ｙｚｌ ＋ Ｉ ｙｚ。１
（３）ＨＥ ＝ ｌ ｙａｗｌ ＋ ｌ 、Ｙｏｚｌ ＋ ｌ
ｙｏｓｌ （４）ＨＥ ＝ ｌ ｙ＋ｏｌ ＋Ｉ ｙｚｏｌ ＋ ｌ ｙ、ｏｌ
（５）第４図は実施例のクラス分は処理のフローチ
ャートである。ここで、Ｔ＋、Ｔｚは所定閾値とする。
１＋１ｙ、。ｌ ＋ Ｉ ｙｚｌ ＋ Ｉ ｙｚ。１
（３）ＨＥ ＝ ｌ ｙａｗｌ ＋ ｌ 、Ｙｏｚｌ ＋ ｌ
ｙｏｓｌ （４）ＨＥ ＝ ｌ ｙ＋ｏｌ ＋Ｉ ｙｚｏｌ ＋ ｌ ｙ、ｏｌ
（５）第４図は実施例のクラス分は処理のフローチ
ャートである。ここで、Ｔ＋、Ｔｚは所定閾値とする。
ステップＳ２１では（ＬＳＵＭ≦Ｔ１）か否かを判別し
、（ＬＳＵＭ≦ＴＩ）ならステップＳ２４に進み「平坦
クラス」と判定する。また（ＬＳＵＭ≦Ｔ、）でなけれ
ばステップＳ２２テ（ｌ ＶＥ ＨＥ ｌ ≦Ｔｚ
） カ否かを判別し、（ｌ ＶＥ−ＨＥ ｌ ≦Ｔ’ｚ
）なラステップＳ２７に進み「斜めエツジクラス」と
判定する。また（ＩＶＥ−ＨＥＩ≦Ｔ２）でないならス
テップＳ２３で（ＶＥ＜ＨＥ）か否かを判別し、（ＶＥ
＜ＨＥ）ならステップＳ２６に進み「横エツジクラス」
と判定する。また（ＶＥ＜ＨＥ）でないならステップＳ
２５に進み「縦エツジクラス」と判定する。
、（ＬＳＵＭ≦ＴＩ）ならステップＳ２４に進み「平坦
クラス」と判定する。また（ＬＳＵＭ≦Ｔ、）でなけれ
ばステップＳ２２テ（ｌ ＶＥ ＨＥ ｌ ≦Ｔｚ
） カ否かを判別し、（ｌ ＶＥ−ＨＥ ｌ ≦Ｔ’ｚ
）なラステップＳ２７に進み「斜めエツジクラス」と
判定する。また（ＩＶＥ−ＨＥＩ≦Ｔ２）でないならス
テップＳ２３で（ＶＥ＜ＨＥ）か否かを判別し、（ＶＥ
＜ＨＥ）ならステップＳ２６に進み「横エツジクラス」
と判定する。また（ＶＥ＜ＨＥ）でないならステップＳ
２５に進み「縦エツジクラス」と判定する。
第５図はベクトル量子化器１７（又は１８）のブロック
構成図である。図において、端子４０〜４３には夫々平
均値Ａ−Ｄが入力する。端子４４にはクラス分類信号が
入力する。４５〜５２はＲＯＭであり、２次元ベクトル
（Ａ、Ｂ）又は（Ｃ，Ｄ）に対して予め決められた再生
ベクトルコードをルックアップテーブル（ＬＵＴ）方式
で格納している。更に具体的に言うと、ＲＯＭ４５．４
９は「平坦クラス」のブロックに最適なベクトル量子化
結果の再生ベクトルコードを格納している。同様にして
、ＲＯＭ４６．５０は「縦エツジクラスＪ 、ＲＯＭ４
７．５１は「横エツジクラスＪ 、ＲＯＭ４８．５２は
「斜めエツジクラス」のブロックに夫々最適なベクトル
量子化結果の再生ベクトルコードを格納している。これ
らＲＯＭの読み出し結果はクラス分類信号によりセレク
タ５３．５４で選択され、端子５５．５６から出力され
る。
構成図である。図において、端子４０〜４３には夫々平
均値Ａ−Ｄが入力する。端子４４にはクラス分類信号が
入力する。４５〜５２はＲＯＭであり、２次元ベクトル
（Ａ、Ｂ）又は（Ｃ，Ｄ）に対して予め決められた再生
ベクトルコードをルックアップテーブル（ＬＵＴ）方式
で格納している。更に具体的に言うと、ＲＯＭ４５．４
９は「平坦クラス」のブロックに最適なベクトル量子化
結果の再生ベクトルコードを格納している。同様にして
、ＲＯＭ４６．５０は「縦エツジクラスＪ 、ＲＯＭ４
７．５１は「横エツジクラスＪ 、ＲＯＭ４８．５２は
「斜めエツジクラス」のブロックに夫々最適なベクトル
量子化結果の再生ベクトルコードを格納している。これ
らＲＯＭの読み出し結果はクラス分類信号によりセレク
タ５３．５４で選択され、端子５５．５６から出力され
る。
尚、ベクトル量子化器１６についても同様に考えられる
。
。
くコードブック作成方法（１）〉
第６図は実施例のコードブック作成方法（１）のフロー
チャートである。該方法（１）では、色が均等に含まれ
る複数枚のトレーニング画像を用いてテーブルを作成し
、コードブックを得る。
チャートである。該方法（１）では、色が均等に含まれ
る複数枚のトレーニング画像を用いてテーブルを作成し
、コードブックを得る。
即ち、ステップＳ１ではテーブル（Ｔａｂｌｅ（ｎ、ｃ
ｌｓ））及びカウンタ（Ｃｏｕｎｔ（ｃｌｓ））をクリ
アする６ステツプＳ２では不図示のワークエリアに画像
データ（ｉｍａｇｅ）Ｌ”、ａ”、ｂ’を取り込む。ス
テップＳ３ではワークエリア上のアドレス（ｉ、ｊ）を
クリアする。ステップＳ４では画像上のアドレス（ｉ。
ｌｓ））及びカウンタ（Ｃｏｕｎｔ（ｃｌｓ））をクリ
アする６ステツプＳ２では不図示のワークエリアに画像
データ（ｉｍａｇｅ）Ｌ”、ａ”、ｂ’を取り込む。ス
テップＳ３ではワークエリア上のアドレス（ｉ、ｊ）を
クリアする。ステップＳ４では画像上のアドレス（ｉ。
ｊ）を左上画素とする（４．Ｘ４）画素分のブロック画
像（ｂ １ ｏａｋ （ｋ） ｋ＝ｉ、ｊ ） ）を
切り出す、ステップＳ５では明度信号Ｌ１のブロック（
ｂ ｌ ｏｃｋ （１） ）に対してアダマール変換（
ＨＴ）を施し、結果のシーケンシ（ｓｅｑ）を得る。ス
テップＳ６では第４図のフローチャートに従ってシーケ
ンシ（ｓｅｑ）をクラス分け（ＣＬＡＳＳ （ｓｅｑ）
） し、結果のクラス分類信号（ｃｌｓ）を得る。ステ
ップＳ７では得られたクラス分類信号（ｃｌｓ）に対応
するクラスのカウンタ（Ｃｏｕｎｔ （ｃ １ ｓ））
を＋１する。
像（ｂ １ ｏａｋ （ｋ） ｋ＝ｉ、ｊ ） ）を
切り出す、ステップＳ５では明度信号Ｌ１のブロック（
ｂ ｌ ｏｃｋ （１） ）に対してアダマール変換（
ＨＴ）を施し、結果のシーケンシ（ｓｅｑ）を得る。ス
テップＳ６では第４図のフローチャートに従ってシーケ
ンシ（ｓｅｑ）をクラス分け（ＣＬＡＳＳ （ｓｅｑ）
） し、結果のクラス分類信号（ｃｌｓ）を得る。ステ
ップＳ７では得られたクラス分類信号（ｃｌｓ）に対応
するクラスのカウンタ（Ｃｏｕｎｔ （ｃ １ ｓ））
を＋１する。
ステップＳ８では色度信号ａ′″、ｂ１の夫々のブロッ
ク（ｂｌｏｃｋ （２）、（３））に対して第２図に示
すサブブロック分割を行い、かつサブブロック毎の平均
値（ＭＥＡＮ （ｂ １ ｏ ｃ ｋ） ）を求め、結
果の平均値ベクトル（ｍ）を得る。
ク（ｂｌｏｃｋ （２）、（３））に対して第２図に示
すサブブロック分割を行い、かつサブブロック毎の平均
値（ＭＥＡＮ （ｂ １ ｏ ｃ ｋ） ）を求め、結
果の平均値ベクトル（ｍ）を得る。
ステップＳ９では得られた平均値ベクトル（ｍ）をテー
ブル（Ｔａｂ １ ｅ （ｃｏｕｎｔ （ｃ １５））
）に新規登録する。ステップＳＩＯではラスクブロック
データの最終ブロック（Ｅｎｄ ｏｆＲａｓｔｅｒ）
か否かを判別する。最終ブロックでないならステップＳ
ｌｌに進み、アドレス（ｉ）に＋４してステップＳ４に
戻る。即ち、次ブロックへ進む、また最終ブロックなら
ステップＳ１２に進み、画像データ（ｉｍａｇｅ）の最
終ブロック（Ｅｎｄ ｏｆ ｉｍａｇｅ）か否かを
判別する。画像データの最終ブロックでないならステッ
プＳ１３に進み、アドレス（ｊ）に＋４し、かつアドレ
ス（ｉ）を０にしてステップＳ４に進む、即ち、次うス
クの最初のブロックへ進む、また画像データの最終ブロ
ックならステップＳ１４に進み、次の画像データ（’ｎ
ｅ ｘ ｔｉｍａｇｅ）を読み込むか否かを判別する
。次の画像データを読み込むならステップＳ２に進み、
そうでないならステップＳ１５へ進む。ステップＳ１５
では得られた各クラスのテーブル（ｔａｂｌｅ）から公
知のＬＢＧ法によって再生ベクトル（ｖｅｃｔｏｒ）を
得て、処理終了する。
ブル（Ｔａｂ １ ｅ （ｃｏｕｎｔ （ｃ １５））
）に新規登録する。ステップＳＩＯではラスクブロック
データの最終ブロック（Ｅｎｄ ｏｆＲａｓｔｅｒ）
か否かを判別する。最終ブロックでないならステップＳ
ｌｌに進み、アドレス（ｉ）に＋４してステップＳ４に
戻る。即ち、次ブロックへ進む、また最終ブロックなら
ステップＳ１２に進み、画像データ（ｉｍａｇｅ）の最
終ブロック（Ｅｎｄ ｏｆ ｉｍａｇｅ）か否かを
判別する。画像データの最終ブロックでないならステッ
プＳ１３に進み、アドレス（ｊ）に＋４し、かつアドレ
ス（ｉ）を０にしてステップＳ４に進む、即ち、次うス
クの最初のブロックへ進む、また画像データの最終ブロ
ックならステップＳ１４に進み、次の画像データ（’ｎ
ｅ ｘ ｔｉｍａｇｅ）を読み込むか否かを判別する
。次の画像データを読み込むならステップＳ２に進み、
そうでないならステップＳ１５へ進む。ステップＳ１５
では得られた各クラスのテーブル（ｔａｂｌｅ）から公
知のＬＢＧ法によって再生ベクトル（ｖｅｃｔｏｒ）を
得て、処理終了する。
このように、コードブック作成に際してクラス分類信号
（ｃｌｓ）を考慮するので、画像の統計的性質にかなっ
た再生ベクトルを得ることができ、色エツジ再生を改善
できる。
（ｃｌｓ）を考慮するので、画像の統計的性質にかなっ
た再生ベクトルを得ることができ、色エツジ再生を改善
できる。
くコードブック作成方法（２）〉
該方法（２）では、モデルを設定して人工的にテーブル
を作成し、これからフードブックを得る。一般に、明度
ブロックＬ″に比較的大きなエツジが存在する時、即ち
、「平坦クラス」を除いたクラスでは色度ブロックａ６
及び又はｂｌの平均値にも比較的大きな差があると考え
られる０例えば「縦エツジクラス」では色度ａ″又はｂ
ｌに比較的差の大きいベクトルが多いと考えられ、平坦
クラスでは差が小さいと考えられる。
を作成し、これからフードブックを得る。一般に、明度
ブロックＬ″に比較的大きなエツジが存在する時、即ち
、「平坦クラス」を除いたクラスでは色度ブロックａ６
及び又はｂｌの平均値にも比較的大きな差があると考え
られる０例えば「縦エツジクラス」では色度ａ″又はｂ
ｌに比較的差の大きいベクトルが多いと考えられ、平坦
クラスでは差が小さいと考えられる。
第７図は（ａｍ 、 ｂ＊ ）平面を示す図である。
図において、（ａ”、ｂ“）平面の格子上に適当なサン
プリング点を設け、これを代表色とする。
プリング点を設け、これを代表色とする。
次に該代表色に基づきテーブルを作成する。
今、ブロック内には色度平面上で異る２点で代表される
とする。即ち、ブロック内には異なる２色が存在してい
るとする。（４Ｘ４）画素ブロックという局所的な部分
では２色程度でも大きな劣化は生じない、そこで、（ａ
“、ｂ″）平面上の格子点を２点（Ｗ、Ｚ）をサンプリ
ング点として代表色とする。この格子点Ｗ、Ｚは夫々（
ａ” 、ｂ’ ）平面上の点であるから、夫々が２次元
ベクトルであると考えられる。この格子点（Ｗ、Ｚ）の
組み合わせでブロック内の２色を表現する。この組み合
せを表わす４次元ベクトルをΦ＝ （Ｗ、Ｚ）とする。
とする。即ち、ブロック内には異なる２色が存在してい
るとする。（４Ｘ４）画素ブロックという局所的な部分
では２色程度でも大きな劣化は生じない、そこで、（ａ
“、ｂ″）平面上の格子点を２点（Ｗ、Ｚ）をサンプリ
ング点として代表色とする。この格子点Ｗ、Ｚは夫々（
ａ” 、ｂ’ ）平面上の点であるから、夫々が２次元
ベクトルであると考えられる。この格子点（Ｗ、Ｚ）の
組み合わせでブロック内の２色を表現する。この組み合
せを表わす４次元ベクトルをΦ＝ （Ｗ、Ｚ）とする。
まず「平坦クラス」であってエツジ等が存在しない場合
、即ち、ベクトルΦで代表色（Ｗ、Ｚ）の値が非常に近
い値の場合のテーブル（Ｆ）の作成方法について述べる
。格子点の任意の一点を代表色Ｗとする。すると代表色
Ｚは代表色Ｗに非常に近い値を持っていると考えられる
。そこで、格子の一辺の長さをβとすると、代表色Ｗに
対して例えば半径３ρの円内の格子点が代表色Ｚとなり
得る。この格子の一辺の長さβは実際表現できる（ａ’
、ｂ″）空間中のサンプリング密度を決定する。これを
変えることによってテーブルの規模を操作することが可
能である。また半径３ｊ２は、（ａ“、ｂ”）平面は均
等色空間であるから、中心と半径３β内の各点とは視覚
上、色の違いが顕著でない程度である。第８図にその様
子を示す。代表色Ｗの中心点及び半径３Ａの円に含まれ
る２８個の白丸の格子点が代表色Ｚの値であり、これに
よって２９個の４次元ベクトルΦを得る。従って、全て
の格子点についてこれを行い、重複して生ずるベクトル
を削除してテーブル（Ｆ）を作成する。
、即ち、ベクトルΦで代表色（Ｗ、Ｚ）の値が非常に近
い値の場合のテーブル（Ｆ）の作成方法について述べる
。格子点の任意の一点を代表色Ｗとする。すると代表色
Ｚは代表色Ｗに非常に近い値を持っていると考えられる
。そこで、格子の一辺の長さをβとすると、代表色Ｗに
対して例えば半径３ρの円内の格子点が代表色Ｚとなり
得る。この格子の一辺の長さβは実際表現できる（ａ’
、ｂ″）空間中のサンプリング密度を決定する。これを
変えることによってテーブルの規模を操作することが可
能である。また半径３ｊ２は、（ａ“、ｂ”）平面は均
等色空間であるから、中心と半径３β内の各点とは視覚
上、色の違いが顕著でない程度である。第８図にその様
子を示す。代表色Ｗの中心点及び半径３Ａの円に含まれ
る２８個の白丸の格子点が代表色Ｚの値であり、これに
よって２９個の４次元ベクトルΦを得る。従って、全て
の格子点についてこれを行い、重複して生ずるベクトル
を削除してテーブル（Ｆ）を作成する。
また逆にエツジ等がある場合、即ち、色度に比較的大き
な差があると考えられる場合のテーブル（Ｅ）の作成方
法について述べる。前とは逆に第８図の代表色Ｗを中心
とする半径３βの円の外側にある全ての格子点（無印の
格子点）が代表色２の値であり、これによって４次元ベ
クトルΦを得る。同様にして、全ての格子点を代表色Ｗ
としてベクトルを求め、重複して生ずるベクトルを削除
してテーブル（Ｅ）を作成する。
な差があると考えられる場合のテーブル（Ｅ）の作成方
法について述べる。前とは逆に第８図の代表色Ｗを中心
とする半径３βの円の外側にある全ての格子点（無印の
格子点）が代表色２の値であり、これによって４次元ベ
クトルΦを得る。同様にして、全ての格子点を代表色Ｗ
としてベクトルを求め、重複して生ずるベクトルを削除
してテーブル（Ｅ）を作成する。
ここで、実際の画像に当てはめる場合、代表色Ｗ、ｚは
第２図のサブブロック内の平均値Ａ−Ｄとなり、これら
の組み合せは全部で１６通りである。さらにベクトル量
、子化はａｍ、ｂ＊に関して独立に行うので、テーブル
（Ｆ）の各ベクトルΦを平均値Ａ−Ｄに当てはめ、８次
元のベクトルＱを作成し、これをａ″、ｂ“情報につい
て分離し、ａ″情報みから成る４次元ベクトルＲと、ｂ
“情報のみから成る４次元ベクトルＳとを求め、各ベク
トルに分離を行なって、夫々をテーブル（Ｇ）、（Ｈ）
とする。同様に、テーブル（Ｅ）についても同様にして
ａ″情報みからなる４次元ベクトルＴから成るテーブル
（Ｉ）、及びｂ”情報のみから成る４次元ベクトルＵか
ら成るテーブル（Ｊ）を求める。これらのテーブルから
コードブックを作成する。まずａ″情報ついて考える。
第２図のサブブロック内の平均値Ａ−Ｄとなり、これら
の組み合せは全部で１６通りである。さらにベクトル量
、子化はａｍ、ｂ＊に関して独立に行うので、テーブル
（Ｆ）の各ベクトルΦを平均値Ａ−Ｄに当てはめ、８次
元のベクトルＱを作成し、これをａ″、ｂ“情報につい
て分離し、ａ″情報みから成る４次元ベクトルＲと、ｂ
“情報のみから成る４次元ベクトルＳとを求め、各ベク
トルに分離を行なって、夫々をテーブル（Ｇ）、（Ｈ）
とする。同様に、テーブル（Ｅ）についても同様にして
ａ″情報みからなる４次元ベクトルＴから成るテーブル
（Ｉ）、及びｂ”情報のみから成る４次元ベクトルＵか
ら成るテーブル（Ｊ）を求める。これらのテーブルから
コードブックを作成する。まずａ″情報ついて考える。
ＬＢＧ法をテーブル（Ｇ）、（Ｉ）に施して再生ベクト
ルコードな得るのであるが、各コードブックの出力する
ビット数をＮとすると、そのうちの一部２″個はテーブ
ル（Ｇ）から再生ベクトルを求め、残りの２Ｎ−１個は
テーブル（Ｉ）から再生ベクトルを求めて、合わせてＮ
ピット分の再生ベクトルからなるコードブックを得る。
ルコードな得るのであるが、各コードブックの出力する
ビット数をＮとすると、そのうちの一部２″個はテーブ
ル（Ｇ）から再生ベクトルを求め、残りの２Ｎ−１個は
テーブル（Ｉ）から再生ベクトルを求めて、合わせてＮ
ピット分の再生ベクトルからなるコードブックを得る。
ｂ′情報についても同様である。即ち、「平坦クラス」
ではｎがＮに対して大きな割合をもち、逆に「エツジク
ラス」ではｎがＮに対して小さな割合である。このよう
にビット配分を変えて加えることにより、クラス分類の
不正確さを補い、よりよい再生を行う。
ではｎがＮに対して大きな割合をもち、逆に「エツジク
ラス」ではｎがＮに対して小さな割合である。このよう
にビット配分を変えて加えることにより、クラス分類の
不正確さを補い、よりよい再生を行う。
またこのようにモデルによって考えることによってトレ
ーニング画像には入らなかったベクトルまで再現が可能
となる上、コンピュータ等で作成された人工画像につい
ても効率のよい符号化が可能となる。
ーニング画像には入らなかったベクトルまで再現が可能
となる上、コンピュータ等で作成された人工画像につい
ても効率のよい符号化が可能となる。
尚、色変換は上述実施例の信号し“、ａ″ｂ１に限らな
い。Ｙ、Ｉ、Ｑ信号、Ｙ、Ｃ，。
い。Ｙ、Ｉ、Ｑ信号、Ｙ、Ｃ，。
Ｃ５信号の如く明るさと色味を表す信号であれば何でも
良い。
良い。
また構造信号の抽出はアダマール変換に限定されない。
離散コサイン方法、代表色と分散、最大値・最小値を検
出する方法等どのような方法でも良い。
出する方法等どのような方法でも良い。
また構造信号の抽出は明度の代表色を構造信号としても
良い。
良い。
また実施例中のブロックサイズ、クラスの数、ベクトル
量子化器の数、ベクトルの次元等はこれに限定されない
。
量子化器の数、ベクトルの次元等はこれに限定されない
。
［発明の効果コ
以上述べた如く本発明によれば、色度信号の符号長を増
すことなく、とりつる再生ベクトル数を増すことによっ
て再生画像での画質を向上させる効果がある。
すことなく、とりつる再生ベクトル数を増すことによっ
て再生画像での画質を向上させる効果がある。
第１図は第１実施例の画像処理部のブロック構成図、
第２図は実施例のサブブロックを説明する図、
第３図（Ａ）、（Ｂ）は実施例の直交変換を説明する図
、 第４図は実施例のクラス分は処理のフローチャート、 第５図はベクトル量子化器１７（又は１８）のブロック
構成図、 第６図は実施例のコードブック作成方法（１）のフロー
チャート、 第７図は（ａ”、ｂ“）平面を示す図、第８図は実施例
のモデル代表色のベクトルの一例を示す図、 第９図は従来の符号化方式を説明する図である。 図中、１１・・・色変換部、１２・・・直交変換部、１
６〜１８・・・ベクトル量子化器、１３．１４・・・代
表色演算器、１５・・・クラス分類器である。
、 第４図は実施例のクラス分は処理のフローチャート、 第５図はベクトル量子化器１７（又は１８）のブロック
構成図、 第６図は実施例のコードブック作成方法（１）のフロー
チャート、 第７図は（ａ”、ｂ“）平面を示す図、第８図は実施例
のモデル代表色のベクトルの一例を示す図、 第９図は従来の符号化方式を説明する図である。 図中、１１・・・色変換部、１２・・・直交変換部、１
６〜１８・・・ベクトル量子化器、１３．１４・・・代
表色演算器、１５・・・クラス分類器である。
Claims (4)
- （１）カラー画像情報を明度情報及び色度情報に変換し
てブロック毎に符号化するカラー画像の符号化方法にお
いて、 前記ブロック内の明度情報についての構造情報を抽出し
、 前記抽出した構造情報に応じて前記色度情報の符号化方
式を切換えることを特徴とするカラー画像の符号化方法
。 - （２）前記色度情報はベクトル量子化することを特徴と
する請求項第１項記載のカラー画像の符号化方法。 - （３）カラー画像情報を明度情報及び色度情報に変換し
てブロック毎に符号化するカラー画像の符号化装置にお
いて、 前記色度情報を符号化するための複数のコードブックを
有するベクトル量子化手段と、 前記ブロック内の明度情報についての構造情報を抽出す
る抽出手段と、 前記抽出した構造情報に応じて前記ベクトル量子化手段
のコードブックを切換える切換手段を備えることを特徴
とするカラー画像の符号化装置。 - （４）前記コードブック内の再生ベクトルの構造は前記
明度情報の構造の低周波成分で表わされる構造に近い再
生ベクトルからなることを特徴とする請求項第３項記載
のカラー画像の符号化装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8150589A JP2918562B2 (ja) | 1989-04-03 | 1989-04-03 | カラー画像の符号化方法及びその装置 |
| EP90302465A EP0387051B1 (en) | 1989-03-10 | 1990-03-08 | Method and apparatus for coding image information |
| DE69031186T DE69031186D1 (de) | 1989-03-10 | 1990-03-08 | Verfahren und Vorrichtung zum Codieren von Bildinformation |
| US08/003,874 US5341441A (en) | 1989-03-10 | 1993-01-11 | Method and apparatus for coding image information, and method of creating code books |
| US08/236,103 US6072910A (en) | 1989-03-10 | 1994-05-02 | Method and apparatus for coding image information, and method of creating code book |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8150589A JP2918562B2 (ja) | 1989-04-03 | 1989-04-03 | カラー画像の符号化方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02262765A true JPH02262765A (ja) | 1990-10-25 |
| JP2918562B2 JP2918562B2 (ja) | 1999-07-12 |
Family
ID=13748217
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8150589A Expired - Fee Related JP2918562B2 (ja) | 1989-03-10 | 1989-04-03 | カラー画像の符号化方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2918562B2 (ja) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6374268A (ja) * | 1986-09-17 | 1988-04-04 | Fujitsu Ltd | カラー画像データ圧縮装置 |
| JPS63269683A (ja) * | 1987-04-28 | 1988-11-07 | Canon Inc | カラ−画像デ−タ符号化方式 |
-
1989
- 1989-04-03 JP JP8150589A patent/JP2918562B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6374268A (ja) * | 1986-09-17 | 1988-04-04 | Fujitsu Ltd | カラー画像データ圧縮装置 |
| JPS63269683A (ja) * | 1987-04-28 | 1988-11-07 | Canon Inc | カラ−画像デ−タ符号化方式 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2918562B2 (ja) | 1999-07-12 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |