JPH02305191A - 2次元情報の符号化方法 - Google Patents
2次元情報の符号化方法Info
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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、画像処理に関し、特に、効率的な伝送を行う
ため、および(または)高品質な画像情報の蓄積を行う
ため、画像の符号化に関する。
ため、および(または)高品質な画像情報の蓄積を行う
ため、画像の符号化に関する。
(従来技術)
画像イメージまたは、他の2次元データに関する電子的
ザービスが急速に要求されてきており、電子的な伝送と
記憶装置の技術の急速な進歩さえもそれについていけな
い。しかし、画像から引き出された電子的デー−夕は、
再構成される画像や他の2次元データを損傷I−ないよ
うに、圧縮される必要がある。
ザービスが急速に要求されてきており、電子的な伝送と
記憶装置の技術の急速な進歩さえもそれについていけな
い。しかし、画像から引き出された電子的デー−夕は、
再構成される画像や他の2次元データを損傷I−ないよ
うに、圧縮される必要がある。
画像データに対する理解が増加し、理論的な進歩がなさ
れるに連れて、差動圧縮方法が発展し−rきた。差動パ
ルス符号化変調(DPCM)とビットプレイン(t〕1
l−plane)符号化方法は、初期に用いられた方法
で、より低いビット速度で画像品質を犠牲にして、4・
−6倍の圧縮を達成した。DPCMで得られるよりもよ
り高品質の画像は、1ビツト/ピクセルで符号化され、
現在では、沢山の方法でえられる。例えば、適応型分離
コサイン変換(ADCT)があり、これは、W、H,C
henとC,H,Sm1thの論文「モノとカラー画像
の適応型符号化J (IEEE論文集C0M−25巻
1987年11月号、1285−1292ページ)に開
示されCいる。このADCT符号化方法では31画像は
ブロックに分解され(一般的には8×8に)、この各ブ
ロックで、DCT(分itコサイン変換)が実行される
。この圧縮は、DCT係数を可変しきい値で量子化する
ことにより得られ、部分的に人間の視覚の鋭さの為に、
最適化され、その後可変ワード長符号化が実行される。
れるに連れて、差動圧縮方法が発展し−rきた。差動パ
ルス符号化変調(DPCM)とビットプレイン(t〕1
l−plane)符号化方法は、初期に用いられた方法
で、より低いビット速度で画像品質を犠牲にして、4・
−6倍の圧縮を達成した。DPCMで得られるよりもよ
り高品質の画像は、1ビツト/ピクセルで符号化され、
現在では、沢山の方法でえられる。例えば、適応型分離
コサイン変換(ADCT)があり、これは、W、H,C
henとC,H,Sm1thの論文「モノとカラー画像
の適応型符号化J (IEEE論文集C0M−25巻
1987年11月号、1285−1292ページ)に開
示されCいる。このADCT符号化方法では31画像は
ブロックに分解され(一般的には8×8に)、この各ブ
ロックで、DCT(分itコサイン変換)が実行される
。この圧縮は、DCT係数を可変しきい値で量子化する
ことにより得られ、部分的に人間の視覚の鋭さの為に、
最適化され、その後可変ワード長符号化が実行される。
画像のサブバンド符号化は、絵の符号化に導入されてい
る。一つの方法が、J、W、WoodとS、D、0″N
e1lの論文「画像のサブバンド符号化J (I E
E E A S S P第34巻第5号1986年
10月1278−1288べ・−ジ)に開示されている
。ここに開示された装置は、フィルタリングを有し、こ
のフィルタリングが画像信号を異なる周波数のバンドに
分割し、各フィルタ出力の信号は、DPCMを介1.て
圧縮する。この圧縮信号は、その後、レシーバに伝送さ
れ、そこで、逆の処理が行われる。特に、各信号は、D
PCMデコードされ、その後、アップナンプルされ、
フィルタリングさ・れ、他のフィルタリングされた信号
と組み合わされ、元の画像を再生する。
る。一つの方法が、J、W、WoodとS、D、0″N
e1lの論文「画像のサブバンド符号化J (I E
E E A S S P第34巻第5号1986年
10月1278−1288べ・−ジ)に開示されている
。ここに開示された装置は、フィルタリングを有し、こ
のフィルタリングが画像信号を異なる周波数のバンドに
分割し、各フィルタ出力の信号は、DPCMを介1.て
圧縮する。この圧縮信号は、その後、レシーバに伝送さ
れ、そこで、逆の処理が行われる。特に、各信号は、D
PCMデコードされ、その後、アップナンプルされ、
フィルタリングさ・れ、他のフィルタリングされた信号
と組み合わされ、元の画像を再生する。
H,GharaviとA、Tabatabaiの論文「
2次元直交ミラーフィルタリングによる画像のサブバン
ド符号化J (SPIE、第707巻1,986年9
月51、−6]ベージ)には、長複合直交ミラーフィル
ターを用い複数の周波数バンド信号を得ることが記載さ
れている。「低−低」バンドは、2次元DPCMコーデ
ックを用いて、DPCM符号化される。デッドゾーン量
子化は、他のバンドに使用され、次ぎに、PCM符号化
される。
2次元直交ミラーフィルタリングによる画像のサブバン
ド符号化J (SPIE、第707巻1,986年9
月51、−6]ベージ)には、長複合直交ミラーフィル
ターを用い複数の周波数バンド信号を得ることが記載さ
れている。「低−低」バンドは、2次元DPCMコーデ
ックを用いて、DPCM符号化される。デッドゾーン量
子化は、他のバンドに使用され、次ぎに、PCM符号化
される。
他のサブバンド符号化は、P、H,Westerink
とJ、W、Woodsとり、E、Boekeeの第7回
ベネルクス情報理論シンポジウムの論文集143−15
0ページに記載されたようなものがあり、フィルタリン
グ出力を符号化するのに、ベクトル量子化技術が使われ
ている。
とJ、W、Woodsとり、E、Boekeeの第7回
ベネルクス情報理論シンポジウムの論文集143−15
0ページに記載されたようなものがあり、フィルタリン
グ出力を符号化するのに、ベクトル量子化技術が使われ
ている。
米国特許出願第222987号(1988年7月22日
出願、発明者;H,BhedaとA、 Ligteng
erg 出願人n AT&T)には、異なるサブバン
ド信号のデータの冗長度は、追加のデータ圧縮を実行す
るために、使用される。実際、この技術は、サブバンド
解析技術を基礎にした画像処理用に、優れたフロントエ
ンドを提供する。
出願、発明者;H,BhedaとA、 Ligteng
erg 出願人n AT&T)には、異なるサブバン
ド信号のデータの冗長度は、追加のデータ圧縮を実行す
るために、使用される。実際、この技術は、サブバンド
解析技術を基礎にした画像処理用に、優れたフロントエ
ンドを提供する。
残る問題は、ビット/ピクセルと再構成画像の感知品質
の観点から、解析情報をより効率的に量子化することで
ある。DCTの現存の方式は、人間の視覚感知特性の面
を十分に活用していない。
の観点から、解析情報をより効率的に量子化することで
ある。DCTの現存の方式は、人間の視覚感知特性の面
を十分に活用していない。
最近のある研究は、この点について述べている。
King N、Ngan等の論文「人間の視覚システ
ムモデルを組み込んだコサイン変換符号化」(SPIE
第707巻 視覚通信と画像処理(1986)165−
171ページ)は、特に、コントラスト感度について述
べている。このコントラスト感度は、非常に限定された
方法で、量子化プロセスに応用でき、他の関連パラメー
タは、適応できない。事実、一種の予強調は、量子化プ
ロセス全体のより精巧な制御程度に優先して、量子化前
に適応される。
ムモデルを組み込んだコサイン変換符号化」(SPIE
第707巻 視覚通信と画像処理(1986)165−
171ページ)は、特に、コントラスト感度について述
べている。このコントラスト感度は、非常に限定された
方法で、量子化プロセスに応用でき、他の関連パラメー
タは、適応できない。事実、一種の予強調は、量子化プ
ロセス全体のより精巧な制御程度に優先して、量子化前
に適応される。
(発明の概要)
本発明によれば、電子画像処理のサブバンド解析方法は
、周波数、コントラストとテキスチャのパラメータに応
答して、丁度感知不能な量子化ノイズの量を決定し、そ
のパラメータに応答して、各ピクセルの量子化を適応し
、量子化ノイズの量を感知限度近傍でそれ以下にする。
、周波数、コントラストとテキスチャのパラメータに応
答して、丁度感知不能な量子化ノイズの量を決定し、そ
のパラメータに応答して、各ピクセルの量子化を適応し
、量子化ノイズの量を感知限度近傍でそれ以下にする。
かくして、感知不能なとき、量子化ノイズの量を上昇さ
せ、再構成の際、感知可能な劣化なしに、伝送画像また
は蓄積画像の前例のないデータ圧縮を達成する。
せ、再構成の際、感知可能な劣化なしに、伝送画像また
は蓄積画像の前例のないデータ圧縮を達成する。
(実施例の説明)
第1図は、本発明の通信システムを示す図である。この
システムは、エンコーダ12を有するトランスミッタ1
1を有し、このトランスミッタ11は、伝送チャネル1
5を介して、デコーダ14を有するレシーバ13に接続
されている。この伝送チャネル15は、広義の意味にお
いて、記憶蓄積手段(例:CD−ROM、デジタルテー
プ)を有している。これは、符号化信号を「リアルタイ
ム」でレシーバに送るのではなく、信号を「チャネル」
に蓄積し、必要に応じて、後で再生するものである。こ
の概念は、通常、通信とは考えられないようなものも含
む。例えば、購入される記録である媒体であるチャネル
、記録するトランスミッタやレシーバ、及び必要な機能
を再生して消費者に送るものであり、さらには家庭内で
の使用のためのものである。他の主要な応用は、写真収
集の記録である。その様な理由で、チャネル15は、記
録保管場所であるといえる。
システムは、エンコーダ12を有するトランスミッタ1
1を有し、このトランスミッタ11は、伝送チャネル1
5を介して、デコーダ14を有するレシーバ13に接続
されている。この伝送チャネル15は、広義の意味にお
いて、記憶蓄積手段(例:CD−ROM、デジタルテー
プ)を有している。これは、符号化信号を「リアルタイ
ム」でレシーバに送るのではなく、信号を「チャネル」
に蓄積し、必要に応じて、後で再生するものである。こ
の概念は、通常、通信とは考えられないようなものも含
む。例えば、購入される記録である媒体であるチャネル
、記録するトランスミッタやレシーバ、及び必要な機能
を再生して消費者に送るものであり、さらには家庭内で
の使用のためのものである。他の主要な応用は、写真収
集の記録である。その様な理由で、チャネル15は、記
録保管場所であるといえる。
第2図は、エンコーダ12のブロック図を示す。
これは、解析フィルタリング22を有し、イメージ信号
がそこに印加される。このイメージ信号は、いかなる数
のフォーマットを有してもよく、2次元イメージの標準
ラスターフォーマットでもよい。
がそこに印加される。このイメージ信号は、いかなる数
のフォーマットを有してもよく、2次元イメージの標準
ラスターフォーマットでもよい。
ディジタルフィルタ用に、信号は、予めサンプルされて
いる(その手段は図示しない)。さらに、信号平均値は
、プロセッサ21により、置換される。この信号平均値
は、8ビツトに量子化され、知覚モデル28、マルチプ
レクサ3oに入力される。!52図において、フィルタ
リング22は、16個の出力((0,O)・・・・・・
(3,3))を有する。この数は、2以上のいかなる数
でもよい。
いる(その手段は図示しない)。さらに、信号平均値は
、プロセッサ21により、置換される。この信号平均値
は、8ビツトに量子化され、知覚モデル28、マルチプ
レクサ3oに入力される。!52図において、フィルタ
リング22は、16個の出力((0,O)・・・・・・
(3,3))を有する。この数は、2以上のいかなる数
でもよい。
これは、水平方向次元と垂直方向次元の高バンド、低バ
ンド、2つの中間バンドにフィルタリングされる画像の
16個の信号に対応している。水平方向次元の画像デー
タの各々4つのバンドは、その後、対応する「垂直フィ
ルタ」を通過する。ここで述べたデータの再構成は、デ
ータがサンプルされたデータフォーマットの時に、なさ
れる。はとんどの背景画像では、単純な線と比較j、て
、、f&低のバンド画像(水平方向、垂直方向の両方で
ローパスフィルタを通過し)は、大量の関連1J視情報
を有し1、一方、他のバンドは、詳細な情報を含んでい
る。
ンド、2つの中間バンドにフィルタリングされる画像の
16個の信号に対応している。水平方向次元の画像デー
タの各々4つのバンドは、その後、対応する「垂直フィ
ルタ」を通過する。ここで述べたデータの再構成は、デ
ータがサンプルされたデータフォーマットの時に、なさ
れる。はとんどの背景画像では、単純な線と比較j、て
、、f&低のバンド画像(水平方向、垂直方向の両方で
ローパスフィルタを通過し)は、大量の関連1J視情報
を有し1、一方、他のバンドは、詳細な情報を含んでい
る。
上記したように、第2図のコーダー24は、両方向の最
低バンド(0゜O)画像に応答する。コーダー24の量
子化エンコーダ装置25は、リード26の人の可視シス
テム適応信号に応答し、て、量子化プロセスと符号化プ
ロセスとを、知覚モデル28内で発生する知覚解析に応
答させる。コーダー24内では、量子化エンコーダー置
25の後にホフマンエンコーダー27があり、マルチプ
レクサ(MUX)30に信号を提供する。知覚モデル2
8への入力の1つは、平均値置換プロセッサ21から得
られ、コントラストと輝度に関係する各ピクセル用に1
データを提供する。
低バンド(0゜O)画像に応答する。コーダー24の量
子化エンコーダ装置25は、リード26の人の可視シス
テム適応信号に応答し、て、量子化プロセスと符号化プ
ロセスとを、知覚モデル28内で発生する知覚解析に応
答させる。コーダー24内では、量子化エンコーダー置
25の後にホフマンエンコーダー27があり、マルチプ
レクサ(MUX)30に信号を提供する。知覚モデル2
8への入力の1つは、平均値置換プロセッサ21から得
られ、コントラストと輝度に関係する各ピクセル用に1
データを提供する。
知覚モデル28への他の入力は、コーダー24と他の1
5個の同種のコーダーの入力でもある。
5個の同種のコーダーの入力でもある。
他の周波数バンドに応答する他の1−グー (例:コー
ダー29.30)も、コーダー24の構成と同様である
。
ダー29.30)も、コーダー24の構成と同様である
。
本発明のシステムでは、を記の特許出願とは対照的に、
例えば、コーダー24内でデータの圧縮は、本発明の偵
接的効果である。
例えば、コーダー24内でデータの圧縮は、本発明の偵
接的効果である。
フィルタリング22の実行は、分離可能な一般化直交位
相ミラーフィルタ(GQMF)を用いた等バンド幅フィ
ルタリングを利用する。このGIQMFは、R,V、C
oxの「均一空間と不均一空間疑似直交位相ミラーフィ
ルタJ (IEEE論文集ASSP第ASSP−34
巻1986年10月ベージ1090−1096)に15
il示されている。
相ミラーフィルタ(GQMF)を用いた等バンド幅フィ
ルタリングを利用する。このGIQMFは、R,V、C
oxの「均一空間と不均一空間疑似直交位相ミラーフィ
ルタJ (IEEE論文集ASSP第ASSP−34
巻1986年10月ベージ1090−1096)に15
il示されている。
分離可能な2次元フィルタは、直交方向に配置される2
つの1次元フィルタからなる。本発明では、GQMFフ
ィルタは、まず画像の行に適応されて、第4図のフィル
タ4.0−43による水平方向のフィルタリングを行い
、つぎに、同一のフィルタが、水平方向にフィルタリン
グされた画像の列に適用され、垂直方向のフィタリング
を提供する。典型的なフィルタ特性は、第3図の35−
38のカー。
つの1次元フィルタからなる。本発明では、GQMFフ
ィルタは、まず画像の行に適応されて、第4図のフィル
タ4.0−43による水平方向のフィルタリングを行い
、つぎに、同一のフィルタが、水平方向にフィルタリン
グされた画像の列に適用され、垂直方向のフィタリング
を提供する。典型的なフィルタ特性は、第3図の35−
38のカー。
ブに示されている。
フィルタ40−43の出力は、ダウンサンプルされ(サ
ブサンプルとも称される)、その為、ダウンサンプルス
イッチ45−48は、それぞれ、フィルタ40−43に
応答する。ダウンサンプルは、例えば、4個の内の3個
を無視することによりなされる(一方、アップサ二ノブ
リングは、与えられた全てのサンプルを繰り返すことに
よりなされる)。ダウンサンプルスイッチ45−48の
出力は、それぞれ、転置(transpose)メモリ
(TM)50−53に人力される。32次元画像のピク
セル信号を転置マトリックス形式で、転置する。この転
置メそり50−53は、従来型のメモリーで、信号は、
1方向(行に従っC)に1、記憶され、別方向(列に従
って)でアクセスされる。このメモリー構成は、従来技
術で公知であが、以下に簡単にその作用を述べる。転置
させるために、アドレスカウンタと、それに応答するメ
モリーと、それらの間に配置される論理回路とを利用す
る。この論理回路は、カウンターの最F位ビットとより
」1位のビットとを交換する。通常のシーケンスは、ビ
ットの交換な17に得られ、転置シーケンスは、ビット
の交換に得られる。
ブサンプルとも称される)、その為、ダウンサンプルス
イッチ45−48は、それぞれ、フィルタ40−43に
応答する。ダウンサンプルは、例えば、4個の内の3個
を無視することによりなされる(一方、アップサ二ノブ
リングは、与えられた全てのサンプルを繰り返すことに
よりなされる)。ダウンサンプルスイッチ45−48の
出力は、それぞれ、転置(transpose)メモリ
(TM)50−53に人力される。32次元画像のピク
セル信号を転置マトリックス形式で、転置する。この転
置メそり50−53は、従来型のメモリーで、信号は、
1方向(行に従っC)に1、記憶され、別方向(列に従
って)でアクセスされる。このメモリー構成は、従来技
術で公知であが、以下に簡単にその作用を述べる。転置
させるために、アドレスカウンタと、それに応答するメ
モリーと、それらの間に配置される論理回路とを利用す
る。この論理回路は、カウンターの最F位ビットとより
」1位のビットとを交換する。通常のシーケンスは、ビ
ットの交換な17に得られ、転置シーケンスは、ビット
の交換に得られる。
転置メモリ50の出力は、フィルタ55−58に人力さ
れ、同様に、転置メモリ51−53の出力は、それぞれ
、フィルタセラ1−6O−63,65−68(図示せず
)、70〜73に入力される。
れ、同様に、転置メモリ51−53の出力は、それぞれ
、フィルタセラ1−6O−63,65−68(図示せず
)、70〜73に入力される。
例えば、フィルタセット55−58は、フィルタ40−
43と同様で、同一順序で、デジタルフィルタの同一の
セットにより、時分割ベースで実行される。フィルタ5
5−73の出力は、ダウンサンプリングスイッチ75−
93(この番号は、対応するフィルタの番号に+−20
)に入力され、解析フィルタリング22の出力を形成す
る。G Q MFフィルタは、水平方向次元と垂直方向
次元を4つの等幅バンドに分割する。バンドのこの数は
、空間局地性と周波数局地性の便利なI・レードオフの
関係を与え、より少ないバンドは、粗すぎる周波数解析
をおこない、、より多いバンドは、ぼんやりした空間局
地性を提供する。
43と同様で、同一順序で、デジタルフィルタの同一の
セットにより、時分割ベースで実行される。フィルタ5
5−73の出力は、ダウンサンプリングスイッチ75−
93(この番号は、対応するフィルタの番号に+−20
)に入力され、解析フィルタリング22の出力を形成す
る。G Q MFフィルタは、水平方向次元と垂直方向
次元を4つの等幅バンドに分割する。バンドのこの数は
、空間局地性と周波数局地性の便利なI・レードオフの
関係を与え、より少ないバンドは、粗すぎる周波数解析
をおこない、、より多いバンドは、ぼんやりした空間局
地性を提供する。
両方向の最低周波数は、サブバンド(0,0)内にあり
、一方、両方向の最高周波数は、サブバンド(3,3)
内にある。本発明で使用されるGQMFフィルタは、4
8dB以上の第1サイドローブ(s!delobe)圧
縮を有し、この圧縮で、8ビツト/ピクセルの画像の完
全な再構成ができる。
、一方、両方向の最高周波数は、サブバンド(3,3)
内にある。本発明で使用されるGQMFフィルタは、4
8dB以上の第1サイドローブ(s!delobe)圧
縮を有し、この圧縮で、8ビツト/ピクセルの画像の完
全な再構成ができる。
知覚モデル28は、各サブバンド信号内の各ピクセルに
付加されつる符号化ひずみの量を見積もり、元画像と符
号化画像との間に1別可能な差はなくなる。このモデル
は、人の可視システム(HVS)の公知の特性をユニー
クな方法で、利用している。この特性は、周波数応答、
コントラスト感度、テクスチャマスキング(textu
re masklng)である。このモデルは、完全な
HVSの記述ではなく、画像の知覚に対して、特定の解
析/合成−手続きを主要なHVS特性が有する効果の近
似を提1共するものである。
付加されつる符号化ひずみの量を見積もり、元画像と符
号化画像との間に1別可能な差はなくなる。このモデル
は、人の可視システム(HVS)の公知の特性をユニー
クな方法で、利用している。この特性は、周波数応答、
コントラスト感度、テクスチャマスキング(textu
re masklng)である。このモデルは、完全な
HVSの記述ではなく、画像の知覚に対して、特定の解
析/合成−手続きを主要なHVS特性が有する効果の近
似を提1共するものである。
第5図において、周波数応答成分例えば、ベース感度1
.02は、入力として中間灰色フラットフィールド画像
が与えられた、サブバンド信号に付加される最大ひずみ
量を提供する。このHVSは、ノイズに対して、最も敏
感である。、このモデルの他の成分は、中間灰色からの
画像の輝度の変位のひずみ見積もり(輝度;U整ブロッ
ク103)と、フラットフィールドからの変位のひずみ
見積もり(テキスチャマスキングブロック1o1)とを
調整する。これらのひずみ瓜は、組み合わされて(結合
ブロック104)、サブバンドエンコーダー24の各入
力となる。
.02は、入力として中間灰色フラットフィールド画像
が与えられた、サブバンド信号に付加される最大ひずみ
量を提供する。このHVSは、ノイズに対して、最も敏
感である。、このモデルの他の成分は、中間灰色からの
画像の輝度の変位のひずみ見積もり(輝度;U整ブロッ
ク103)と、フラットフィールドからの変位のひずみ
見積もり(テキスチャマスキングブロック1o1)とを
調整する。これらのひずみ瓜は、組み合わされて(結合
ブロック104)、サブバンドエンコーダー24の各入
力となる。
このベース感度の見積りは、心理的な経験がら引き出さ
れる。均一の中間灰色画像は、解析フィルタリングに提
供される。この得られたサブバンド信号の1つに、例え
ば、(0,0)に、白色均一ランダムノイズが付加され
たとする。このひずんだ信号は、他の15の無ひずみ信
号とともに、再構成フィルタリング150に提供される
。このひずんだ信号と元の信号は、画像高さの6倍の視
覚距離で暗室で並んで見る。付加された白色ノイズの分
散m (variance)は、観測者が元画像と歪ん
だ画像との間に差異を関知出来ない最大値を発見するた
めに、調整される。この手続きが、各サブバンド信号に
ついて、繰り返される。本発明の実施に使用された典型
的なRMSノイズ感度値が第8図に示されている。これ
らの値は、実験的に引き出され、解析フィルタリングに
使用されている特定のフィルタと視覚距離に依存する。
れる。均一の中間灰色画像は、解析フィルタリングに提
供される。この得られたサブバンド信号の1つに、例え
ば、(0,0)に、白色均一ランダムノイズが付加され
たとする。このひずんだ信号は、他の15の無ひずみ信
号とともに、再構成フィルタリング150に提供される
。このひずんだ信号と元の信号は、画像高さの6倍の視
覚距離で暗室で並んで見る。付加された白色ノイズの分
散m (variance)は、観測者が元画像と歪ん
だ画像との間に差異を関知出来ない最大値を発見するた
めに、調整される。この手続きが、各サブバンド信号に
ついて、繰り返される。本発明の実施に使用された典型
的なRMSノイズ感度値が第8図に示されている。これ
らの値は、実験的に引き出され、解析フィルタリングに
使用されている特定のフィルタと視覚距離に依存する。
それゆえに、これらの値は変化する。
これらの値は、特定の刺激、即ち、中間灰色フラットフ
ィールドに対する符号化ひずみは、許容出来る。輝度調
整項は、輝度を変化させて、このモデルをフラットフィ
ールドに一般化する。以前の実験は、サブバンド(0,
0)について反復させる。しかし、フラットフィールド
入力の灰色レベルは、純黒色から純白色へ変化する。ま
た、刺激の加えられる白色ノイズの最大量が、決定され
る。中間灰色フラットフィールド用の感度値からのずれ
が第9図に示されている。修正係数が、局部画像平均を
計算し、第9図の修正係数の値を調べて、サブバンドの
ベース感度にその値を掛けることにより、適用できる。
ィールドに対する符号化ひずみは、許容出来る。輝度調
整項は、輝度を変化させて、このモデルをフラットフィ
ールドに一般化する。以前の実験は、サブバンド(0,
0)について反復させる。しかし、フラットフィールド
入力の灰色レベルは、純黒色から純白色へ変化する。ま
た、刺激の加えられる白色ノイズの最大量が、決定され
る。中間灰色フラットフィールド用の感度値からのずれ
が第9図に示されている。修正係数が、局部画像平均を
計算し、第9図の修正係数の値を調べて、サブバンドの
ベース感度にその値を掛けることにより、適用できる。
ベース感度の実験(127の灰色レベル)の条件の為に
は、より高い灰色レベルとより低い灰色レベルを除いて
、:A整をしないが、より多くの符号化ひずみがある。
は、より高い灰色レベルとより低い灰色レベルを除いて
、:A整をしないが、より多くの符号化ひずみがある。
この修正項の完全な実行は、各サブバンドにこの一連の
実験を繰り返し、16個の修正カーブになる。
実験を繰り返し、16個の修正カーブになる。
しかし、このカーブの形は、関連サブバンドにわたり一
定で、効率的に実施するには、各サブバンドについて、
1つのカーブを使うことである。
定で、効率的に実施するには、各サブバンドについて、
1つのカーブを使うことである。
知覚基準の最終成分は、減少したノイズ知覚可能性を与
えられた非フラットフィールド入力(即ち、テキスチャ
)用の調整を提供する。フラットフィールド入力は、D
C周波数成分だけを有し、一方、テキスチャ入力は、D
C周波数成分、AC周波数成分の両方を有する。このD
C成分のノイズ知覚可能性は、ベース感度と輝度調整項
に影響され、テキスチャマスキング項101は、AC成
分により扱われる。このテキスチャマスキング項は、各
サブバンドのエネルギのAC成分の加重和からなる。H
VSは、非均−伝達関数を有するので、各サブバンドの
1丁、ネルギは、化4ザ゛プバン自ご含まれる周波数の
相対知覚性11、”より臣み付けされる。
えられた非フラットフィールド入力(即ち、テキスチャ
)用の調整を提供する。フラットフィールド入力は、D
C周波数成分だけを有し、一方、テキスチャ入力は、D
C周波数成分、AC周波数成分の両方を有する。このD
C成分のノイズ知覚可能性は、ベース感度と輝度調整項
に影響され、テキスチャマスキング項101は、AC成
分により扱われる。このテキスチャマスキング項は、各
サブバンドのエネルギのAC成分の加重和からなる。H
VSは、非均−伝達関数を有するので、各サブバンドの
1丁、ネルギは、化4ザ゛プバン自ご含まれる周波数の
相対知覚性11、”より臣み付けされる。
実際、知覚基準の値は、各り°ブバンドの各点で決定さ
れ。1つの可能性のある実行は、輝度調整を実行するた
めに、ベース感度を決定4′る4fブバンドの番号によ
り符号を付された表の検査と、、全体の画像平均とサブ
バンド(0,0>の各点からの局部値との和により4号
を付された表の検査とを利用する。テ牛スチャマスキン
グ項は、バンド(O,0)の平均HVS応答で重み付け
された、サブバンド(0,0)の2×2ピクセルブロツ
クの分散をとること(これは、最低周波数サブバンドの
ACエネルギを計算する)により、計算される。他の各
サブバンドについては、この項に加算されるものは、そ
のバンド(0,0)の平均11VS応答で重み付けされ
た2×21クセルブロツクの平均エネルギである。この
合成項は、0.065乗に引き上げられる。この数は、
高度にテキスチャされた画像は、透明的に符号化される
ことを保証丈る。1丁れらの各項は、結合ブロック10
4に人力され、ここで、掛は合わされて、知覚基準の最
終値を生成する。この手順により、視覚的に透明な符号
化を作る基準が提供される。幾らかの知覚ひφ5みが許
容されるなら、この基準は、1゜0以上の定数によるそ
れへの掛は算で績和される。
れ。1つの可能性のある実行は、輝度調整を実行するた
めに、ベース感度を決定4′る4fブバンドの番号によ
り符号を付された表の検査と、、全体の画像平均とサブ
バンド(0,0>の各点からの局部値との和により4号
を付された表の検査とを利用する。テ牛スチャマスキン
グ項は、バンド(O,0)の平均HVS応答で重み付け
された、サブバンド(0,0)の2×2ピクセルブロツ
クの分散をとること(これは、最低周波数サブバンドの
ACエネルギを計算する)により、計算される。他の各
サブバンドについては、この項に加算されるものは、そ
のバンド(0,0)の平均11VS応答で重み付けされ
た2×21クセルブロツクの平均エネルギである。この
合成項は、0.065乗に引き上げられる。この数は、
高度にテキスチャされた画像は、透明的に符号化される
ことを保証丈る。1丁れらの各項は、結合ブロック10
4に人力され、ここで、掛は合わされて、知覚基準の最
終値を生成する。この手順により、視覚的に透明な符号
化を作る基準が提供される。幾らかの知覚ひφ5みが許
容されるなら、この基準は、1゜0以上の定数によるそ
れへの掛は算で績和される。
その後5、知覚基準は、各サブバンドについて、DPC
1’dエンコーダー25を制御するのに使用される。こ
のDPCM符す化は、4公知である。予測ブロック10
8は、使用された前置、前行、後対角項を利用1−た′
3点予測器を使用する。最適予測係数は、各サブバンド
について計算され、5ビット精度で量子化される。サブ
バンドの一部が符号化さるならば、これらの係数は、側
面情報としてデコーダーに送られる。
1’dエンコーダー25を制御するのに使用される。こ
のDPCM符す化は、4公知である。予測ブロック10
8は、使用された前置、前行、後対角項を利用1−た′
3点予測器を使用する。最適予測係数は、各サブバンド
について計算され、5ビット精度で量子化される。サブ
バンドの一部が符号化さるならば、これらの係数は、側
面情報としてデコーダーに送られる。
均一量子化器106が使用される。このステップサイズ
は、知覚モデル(知覚基準関数)28(第2図)で決定
される。元の信号と符号化された信号との差の絶対値が
、知覚基準の値以下であるならば、符号化画像は、元の
画像から視覚的1ご識別不可能である。この条件を満た
ず1つの方法は、量子化器のステップサイズを、量子化
ステップサイズ:1算器]07のサブバンド全体にわた
って知覚基準の最小値の2倍に設定することである。
は、知覚モデル(知覚基準関数)28(第2図)で決定
される。元の信号と符号化された信号との差の絶対値が
、知覚基準の値以下であるならば、符号化画像は、元の
画像から視覚的1ご識別不可能である。この条件を満た
ず1つの方法は、量子化器のステップサイズを、量子化
ステップサイズ:1算器]07のサブバンド全体にわた
って知覚基準の最小値の2倍に設定することである。
このステップは、16ビツト精度で量子化され、側面情
報とし、てデコ・−グーに送られる。加算関数105は
、サブバンド画1象(イメージ)信号とり側型108の
出力上で動作し、均一・−量子化器106へ入力される
。量子化器の出力(以降、コードワードと称する)は、
c (x、y、i、j)、(ここで、x+Vは、サブ
バンド内の空間位置であり、i、jは、サブバンドの番
号である)で示され、ホフマンエンコーダー27に入力
される。
報とし、てデコ・−グーに送られる。加算関数105は
、サブバンド画1象(イメージ)信号とり側型108の
出力上で動作し、均一・−量子化器106へ入力される
。量子化器の出力(以降、コードワードと称する)は、
c (x、y、i、j)、(ここで、x+Vは、サブ
バンド内の空間位置であり、i、jは、サブバンドの番
号である)で示され、ホフマンエンコーダー27に入力
される。
無ノイズ圧縮
まず、各サブバンド内で、コードワードe (x。
y。1.j)が、4X4区画に区分される。この無ノイ
ズ圧縮の説明の為に、元の画像を512×512ピクセ
ル、それ故、各サブバンドは、128X128と仮定す
る。128X128のサブバンド画像内に、各々4X4
:r−ドヮードを有する32X32の区画がある。この
512x512の数は、説明のために選んだもので、他
のザイズの元の画像と(または)サブバンド画像は、こ
の圧縮アルゴリズムを用いて、圧縮できる。この無ノイ
ズ圧縮は、各サブバンドで同一に作用するので、サブバ
ンドを示す表示且、jは、削除できる。ここで使用され
るに、1は、0≦に、l<32であり、この区画のイン
デックスである。各区画に対して、各区画に含まれる最
大絶対値LAVが計算される。すなわち、LAV (k
、1)mrriax(ahs (e (x、 y、
t、 j)))、 4に≦X<4(Ic→〜1)、
41≦y < 4 (1+ 1 )で、ここで、C()
は、上記のプロセスから得られた特有のサブバンドに対
するDPCMコードヮー ドである。
ズ圧縮の説明の為に、元の画像を512×512ピクセ
ル、それ故、各サブバンドは、128X128と仮定す
る。128X128のサブバンド画像内に、各々4X4
:r−ドヮードを有する32X32の区画がある。この
512x512の数は、説明のために選んだもので、他
のザイズの元の画像と(または)サブバンド画像は、こ
の圧縮アルゴリズムを用いて、圧縮できる。この無ノイ
ズ圧縮は、各サブバンドで同一に作用するので、サブバ
ンドを示す表示且、jは、削除できる。ここで使用され
るに、1は、0≦に、l<32であり、この区画のイン
デックスである。各区画に対して、各区画に含まれる最
大絶対値LAVが計算される。すなわち、LAV (k
、1)mrriax(ahs (e (x、 y、
t、 j)))、 4に≦X<4(Ic→〜1)、
41≦y < 4 (1+ 1 )で、ここで、C()
は、上記のプロセスから得られた特有のサブバンドに対
するDPCMコードヮー ドである。
LAV()が計算された後、。非ゼロLAV(Ic、l
)の数が計算される。非ゼロLAVが存在しないならば
、サブバンドには、送るべき符号化データは存在せず、
「0」ピッ[・が送られる。
)の数が計算される。非ゼロLAVが存在しないならば
、サブバンドには、送るべき符号化データは存在せず、
「0」ピッ[・が送られる。
これは、[このバンドは、符号化されないこと」を意味
する。非ゼロLAVが存在するならば、「1」ビットが
送られる。非ゼロLAVがあるが、その数が約150よ
り少ないならば、各々のk。
する。非ゼロLAVが存在するならば、「1」ビットが
送られる。非ゼロLAVがあるが、その数が約150よ
り少ないならば、各々のk。
1アドレスがkまたは1につき5ビツトで、符号化区画
の数を指示する9ビツトカウントと共に、送られる。こ
のに、1対をもちいて、どのブロックがそのC(*)が
符号化されるべきかを指示する。非ゼロ区画が多数存在
する場合、「次元性マツプ」が計算され、全体のサブバ
ンドに送られる。
の数を指示する9ビツトカウントと共に、送られる。こ
のに、1対をもちいて、どのブロックがそのC(*)が
符号化されるべきかを指示する。非ゼロ区画が多数存在
する場合、「次元性マツプ」が計算され、全体のサブバ
ンドに送られる。
次元性コードの計算
非ゼロ区画の数にかかわらず、短いハフマンコードが、
多くの非ゼロ区画の場合はLAVの4通りの区画、ある
いは、少ない非ゼロ区画の場合はLAVの3通りの区画
に基づき、LAV分布から計算される。このコードは、
トランスミッタで使用され、レシーバに効率的に伝送さ
れるr次元性マツプ」を生成するのに使用される。4通
り場合、ゼoLAVの数−Nz 、0<LAV≦3の数
−N4d、3<LAV≦25の数−N2d125〈LA
Vの数−Nld、が計算される。3通り場合、N2は、
省略される。この2−4要素コードは、8−30ビツト
で、データに依存して、レシーバに伝送される。ゼロ発
生の記号は、このコードブックには含まれない。
多くの非ゼロ区画の場合はLAVの4通りの区画、ある
いは、少ない非ゼロ区画の場合はLAVの3通りの区画
に基づき、LAV分布から計算される。このコードは、
トランスミッタで使用され、レシーバに効率的に伝送さ
れるr次元性マツプ」を生成するのに使用される。4通
り場合、ゼoLAVの数−Nz 、0<LAV≦3の数
−N4d、3<LAV≦25の数−N2d125〈LA
Vの数−Nld、が計算される。3通り場合、N2は、
省略される。この2−4要素コードは、8−30ビツト
で、データに依存して、レシーバに伝送される。ゼロ発
生の記号は、このコードブックには含まれない。
次元性マツプの計算
次元性マツプは、その後、上記で計算されたコードを用
いて、レシーバに伝送される。ここで、4つの記号z、
4d、2d、ldの中の1つが、非ゼロ区分が多い場合
は各区分に、非ゼロ区分が少ない場合は、3つの記号4
d、2d、ldの中の1つが、伝送される。「多くのj
または「少ない」とを区別する為に、150という数字
が、使用されるのは、その数は、k、1アドレスコスト
と全体マツプの伝送と間の平均交差点であるからである
。
いて、レシーバに伝送される。ここで、4つの記号z、
4d、2d、ldの中の1つが、非ゼロ区分が多い場合
は各区分に、非ゼロ区分が少ない場合は、3つの記号4
d、2d、ldの中の1つが、伝送される。「多くのj
または「少ない」とを区別する為に、150という数字
が、使用されるのは、その数は、k、1アドレスコスト
と全体マツプの伝送と間の平均交差点であるからである
。
この「次元性マツプ」は、トランスミッタとレシーバの
両方で、C()が符号化される方法を決定するために使
用される。非ゼロ区分が少ない場合、「次元性マツプ」
は、「減少次元性マツプ」と呼ばれる。非ゼロ区画の記
憶位置が、次元性マツプの位置から間接的に決定される
のではなく、直接的に伝送されるからである。
両方で、C()が符号化される方法を決定するために使
用される。非ゼロ区分が少ない場合、「次元性マツプ」
は、「減少次元性マツプ」と呼ばれる。非ゼロ区画の記
憶位置が、次元性マツプの位置から間接的に決定される
のではなく、直接的に伝送されるからである。
コードワードの伝送
コードワードC(*)は、無ノイズ圧縮シーケンスでも
って、伝送される。3つの符号化方法の1つは、各区画
に使用され、ここでは、LAVは非ゼロで、その区画用
の次元性マツプのエントリーに依存する。その区画用の
LAVが、ゼロであることが分かっている場合、減少次
元性マツプ内の削除か、次元性マツプ内の明白性により
、C(*)は、伝送されない。
って、伝送される。3つの符号化方法の1つは、各区画
に使用され、ここでは、LAVは非ゼロで、その区画用
の次元性マツプのエントリーに依存する。その区画用の
LAVが、ゼロであることが分かっている場合、減少次
元性マツプ内の削除か、次元性マツプ内の明白性により
、C(*)は、伝送されない。
1c符号化
この1c符号化は、その区画の16個のC()の1次元
ハフマン符号化である。各C()は、予め生成されたハ
フマンコードブックを選択使用して、個別に符号化され
る。1c符号化用に各全体のサブバンド用に、このコー
ドブックを選択(6個の巾からの1個)することは、6
個の1dコードブツクの中の1つが最適の圧縮を提(j
lするということをベースになされる。ld、2d、4
d用のコードブック選択に関する情報は、次元性マツプ
の伝送後で、C(*)のいずれかの伝送前に、伝送され
る。
ハフマン符号化である。各C()は、予め生成されたハ
フマンコードブックを選択使用して、個別に符号化され
る。1c符号化用に各全体のサブバンド用に、このコー
ドブックを選択(6個の巾からの1個)することは、6
個の1dコードブツクの中の1つが最適の圧縮を提(j
lするということをベースになされる。ld、2d、4
d用のコードブック選択に関する情報は、次元性マツプ
の伝送後で、C(*)のいずれかの伝送前に、伝送され
る。
2c符号化
この2c符号化は、次元性マツプ内に2c符号を有する
区画上でなされる。これらの区画では、2c (*)の
8対として、6個の2次元ハフマンコードブックのエン
トリーを探す為に、隣接の水平対を用いて、符号化され
る。また、最適の2dコードブツクは、サブバンド毎の
ベースで選択される。このコードブック選択は、レシー
バ−に転送される。
区画上でなされる。これらの区画では、2c (*)の
8対として、6個の2次元ハフマンコードブックのエン
トリーを探す為に、隣接の水平対を用いて、符号化され
る。また、最適の2dコードブツクは、サブバンド毎の
ベースで選択される。このコードブック選択は、レシー
バ−に転送される。
4d符号化
この4(」符号化は、次元性マツプ内に4d符号を有す
る区画上でなされる。これらの区画では、4つの要素の
4グループと1.7てC()は、符し)化される。この
区画の2×2サブ区画の各々は、4次元ハフマンコード
ブック内の1つの、コートワードとして符号化される。
る区画上でなされる。これらの区画では、4つの要素の
4グループと1.7てC()は、符し)化される。この
区画の2×2サブ区画の各々は、4次元ハフマンコード
ブック内の1つの、コートワードとして符号化される。
このコードブック選択は、上d己のよう1こなされる。
圧縮結果
上よ己のh°法で7gられた圧縮結果は、以下の特徴を
白°する。全体的に空の(知覚的意味で)サブバンドは
、1ビットずなわち、1/16384ビツト/ピクセル
(16384=1282)で符号化される。はんの伜か
にのみ知覚的に重要な区画が存在するようなサブバンド
では、各サブバンドは、記憶位置用に10ビット、次元
性マツプ用に約2ビツト、e()用に少数のビットで、
初号化される。これにより、知覚的に重要などんなサブ
バンドの小さな部分も効率よく符号化できる。そのバン
ドの約1/8以」二が符号化されるバンドでは、全ての
区画は、初号化される。しか17、全ゼロ区画カリ!、
通であるならば1、全ゼロ区画は、1/16ビツト/ピ
クセルの割合で符号化される。非常に少ない非ゼryあ
るいは、全てが小さい値を有するサブバンドの部分は、
全ゼロザブ区画に1/4ビット/ピクセルの最小値を提
1兵する4次元コードブックC1符号化される。更に、
2×2区画全体に拡散するいかなる残留相関も、効率的
に符号化される。緩慢な動きのザブバ゛/ドの部分は、
1/2ビツト/ピクセルの最小速度で符号化され、残留
相関も″′ココ−ブックで考慮される。非常に速い動き
のサブバンドの部分は、次の符号化方法で符号化される
。すなわち、1ビツト/ピクセルの最低速度を有するが
、知覚プロセスにより必要とされる最大値も許容I7、
各要素に、 10g2 (a ’11s (2e laX ) *
2 ” f ビットの使用を必要と1、ない方法である
。各次元性マツプに対しCの6一つのコードブックの使
用により、コー・ダーが種々の確率/相関の組み合わせ
から選択できるようになる。この結果は、圧縮率を増加
させるわけではないが、平均的に、最難関の項に圧縮ア
ルゴリズムの効率性を非常に増加させる。次元性マツプ
用ノ短い(4要素の)内部発生ハフマンコードの使用に
より、次元性マツプの有効かつ効率的な伝送が可能にな
る。例どして、多くのより高いサブバンドでは、必要な
符号は、2と4dだけである。
白°する。全体的に空の(知覚的意味で)サブバンドは
、1ビットずなわち、1/16384ビツト/ピクセル
(16384=1282)で符号化される。はんの伜か
にのみ知覚的に重要な区画が存在するようなサブバンド
では、各サブバンドは、記憶位置用に10ビット、次元
性マツプ用に約2ビツト、e()用に少数のビットで、
初号化される。これにより、知覚的に重要などんなサブ
バンドの小さな部分も効率よく符号化できる。そのバン
ドの約1/8以」二が符号化されるバンドでは、全ての
区画は、初号化される。しか17、全ゼロ区画カリ!、
通であるならば1、全ゼロ区画は、1/16ビツト/ピ
クセルの割合で符号化される。非常に少ない非ゼryあ
るいは、全てが小さい値を有するサブバンドの部分は、
全ゼロザブ区画に1/4ビット/ピクセルの最小値を提
1兵する4次元コードブックC1符号化される。更に、
2×2区画全体に拡散するいかなる残留相関も、効率的
に符号化される。緩慢な動きのザブバ゛/ドの部分は、
1/2ビツト/ピクセルの最小速度で符号化され、残留
相関も″′ココ−ブックで考慮される。非常に速い動き
のサブバンドの部分は、次の符号化方法で符号化される
。すなわち、1ビツト/ピクセルの最低速度を有するが
、知覚プロセスにより必要とされる最大値も許容I7、
各要素に、 10g2 (a ’11s (2e laX ) *
2 ” f ビットの使用を必要と1、ない方法である
。各次元性マツプに対しCの6一つのコードブックの使
用により、コー・ダーが種々の確率/相関の組み合わせ
から選択できるようになる。この結果は、圧縮率を増加
させるわけではないが、平均的に、最難関の項に圧縮ア
ルゴリズムの効率性を非常に増加させる。次元性マツプ
用ノ短い(4要素の)内部発生ハフマンコードの使用に
より、次元性マツプの有効かつ効率的な伝送が可能にな
る。例どして、多くのより高いサブバンドでは、必要な
符号は、2と4dだけである。
局部的に計算され、簡単に伝送されるコー ドブツクが
あると、]ビット/マツプ要素だけが使用されているケ
ースでは、「側面情報」を造るには、1/16ビツト/
ピクセルだけが必要である。
あると、]ビット/マツプ要素だけが使用されているケ
ースでは、「側面情報」を造るには、1/16ビツト/
ピクセルだけが必要である。
コードブック生成
ここでは、C(*)のハフマン圧縮用のコードブックセ
ットの作り方につい−C述べる。Tめ決めなければなら
ない6つのコードブックの内3つのセット(4d、2d
、ld)がある。
ットの作り方につい−C述べる。Tめ決めなければなら
ない6つのコードブックの内3つのセット(4d、2d
、ld)がある。
ハフマンコードブックは、それらが符号化するデータの
確率分布により形成される。それは、ハフマンコードが
有効なように、その統計に話づいて、データを6個のセ
ラ!・に区画する。これは、7つのステップに分けC行
われる。第1に、適当なデータ(4d、2d、ld)を
6個のセットに、修正に方法(Mod141ecL K
−Means)アルゴリズムと全体の周波数要素により
、または、画像毎のベースにより、分ける。各セットに
確率分布を用いて、ハフマンコードブックを形成する。
確率分布により形成される。それは、ハフマンコードが
有効なように、その統計に話づいて、データを6個のセ
ラ!・に区画する。これは、7つのステップに分けC行
われる。第1に、適当なデータ(4d、2d、ld)を
6個のセットに、修正に方法(Mod141ecL K
−Means)アルゴリズムと全体の周波数要素により
、または、画像毎のベースにより、分ける。各セットに
確率分布を用いて、ハフマンコードブックを形成する。
コードブックのセットを用いて、各次元性マツプ用に6
個のコードブックから最適のものを選択17、この選択
された=1−ドブツク用に各コードブックスロット内で
の発生の数を節約する各サブバンドで、全体訓練セット
を符号化する。確率分布の新しいセットを用いて、新し
いハフマンコードブックセットを生成する。最後の2つ
のプロセスを、コードブック間のサブバンドの交換がめ
ったに起こらなくなるまで、繰り返す。
個のコードブックから最適のものを選択17、この選択
された=1−ドブツク用に各コードブックスロット内で
の発生の数を節約する各サブバンドで、全体訓練セット
を符号化する。確率分布の新しいセットを用いて、新し
いハフマンコードブックセットを生成する。最後の2つ
のプロセスを、コードブック間のサブバンドの交換がめ
ったに起こらなくなるまで、繰り返す。
これらのステップは、以下に基づいている。異なるコー
ドブックの選択がなされる度に1、新たなより良い符号
化が選択される。コードブックの変更がなされないなら
ば、平均的な速度割合がそのまま残る。新たなコードブ
ックが選択される度に、より良く適応され、同等以上の
圧縮を提供するデータにフィツトする。その理由は、最
後の繰り返されたデータではなく、現在のデータにフィ
トするよう、計算されるからである。
ドブックの選択がなされる度に1、新たなより良い符号
化が選択される。コードブックの変更がなされないなら
ば、平均的な速度割合がそのまま残る。新たなコードブ
ックが選択される度に、より良く適応され、同等以上の
圧縮を提供するデータにフィツトする。その理由は、最
後の繰り返されたデータではなく、現在のデータにフィ
トするよう、計算されるからである。
このコードブック選択手続きは、107個の画像の訓練
セットに基づいて、なされる。
セットに基づいて、なされる。
コードブックの効率性
選択され、この訓練セットで訓練されるコードブックは
、測線画像以外のテスト画像の36要素のセットでテス
トされる。テスト画像上のコードブックを含むこの圧縮
アルゴリズムの実行は、訓練セット上の実行と等価であ
る。
、測線画像以外のテスト画像の36要素のセットでテス
トされる。テスト画像上のコードブックを含むこの圧縮
アルゴリズムの実行は、訓練セット上の実行と等価であ
る。
ゼロオフセット用のコードブックを使用しながら、品質
オフセットの変更(±5または±10dB)のような、
種々のミスマツチを故意に課した。
オフセットの変更(±5または±10dB)のような、
種々のミスマツチを故意に課した。
この圧縮結果は、適切に生成されたコードブックで可能
なほど良くはないが、+10−−5幅内の知覚オフセッ
ト用に適切に生成されたコードブックのそれに匹敵する
。
なほど良くはないが、+10−−5幅内の知覚オフセッ
ト用に適切に生成されたコードブックのそれに匹敵する
。
34626工ントリー全体のコードブックサイズには、
4dコードブツクセツトには6*74個の要素が、1d
コードブツクセツトには6769個の要素が、2dコー
ドブツクセツトには68512個の要素が、ある。この
小さなコードブックセットは、低コントラストの単純な
背景から複雑なテキストすなわちテスト画像上 を満足する。
4dコードブツクセツトには6*74個の要素が、1d
コードブツクセツトには6769個の要素が、2dコー
ドブツクセツトには68512個の要素が、ある。この
小さなコードブックセットは、低コントラストの単純な
背景から複雑なテキストすなわちテスト画像上 を満足する。
本発明の予備的なテストは、符号化される必要のある情
報量を減少させるため、画像のローパススペクトルと知
覚基準作品との相互作用を現し、この相互作用には、サ
ブバンドの少なくとも1つの4×4ブロツクが符号化さ
れねばならない時間の平均パーセントで、かつ、符号化
されるサブバンドのパーセントで、非常に減少されるこ
とを含む。これらのことは、サブバンドを画像の減少解
像度板と、このサブバンドの残りを非常に精密なレベル
で「詳細な」画像と見なすことにより理解される。それ
ゆえ、バンド(0,O)は、画1象について知覚可能な
情報の最大量を有し、一方、より高い周波数バンドは、
ある型の詳細さのパターンがある知覚可能な情報のみを
含む。スムーズで低詳細領域は、1つのサブバンドだけ
が必要で(感知基準の値は、ある点では、極めて低いカ
リ、一方、高詳細領域(例:端部)は、数個のサブバン
ドからの情報を必要とする。
報量を減少させるため、画像のローパススペクトルと知
覚基準作品との相互作用を現し、この相互作用には、サ
ブバンドの少なくとも1つの4×4ブロツクが符号化さ
れねばならない時間の平均パーセントで、かつ、符号化
されるサブバンドのパーセントで、非常に減少されるこ
とを含む。これらのことは、サブバンドを画像の減少解
像度板と、このサブバンドの残りを非常に精密なレベル
で「詳細な」画像と見なすことにより理解される。それ
ゆえ、バンド(0,O)は、画1象について知覚可能な
情報の最大量を有し、一方、より高い周波数バンドは、
ある型の詳細さのパターンがある知覚可能な情報のみを
含む。スムーズで低詳細領域は、1つのサブバンドだけ
が必要で(感知基準の値は、ある点では、極めて低いカ
リ、一方、高詳細領域(例:端部)は、数個のサブバン
ドからの情報を必要とする。
第7図に本発明の第1図のレシーバ13とデコーダ14
が示されている。
が示されている。
第7図の構成は、符号化プロセスの逆構成である。第7
図のレジ−パー−デコーダーは、個々の16bkサブバ
ンド用のデマイチブレクサ(DEMUX)119、ハフ
マンデコーダー(HD)111−126、逆差動PCM
プロセッサ(デコーダー、IDPCM)131−146
、再構成フィルタリング150、結合回路151を有し
、これは、再構成フィルタリング150の一部として示
されている。再構成フィルタリング150の詳細は、第
10図に示されている。この図は、同一の型の装置を示
しているが、ダウンサンプリングの代わりにアップサン
プリングで、第4図のvt置のように、サブバンドを合
成するよう動作する。
図のレジ−パー−デコーダーは、個々の16bkサブバ
ンド用のデマイチブレクサ(DEMUX)119、ハフ
マンデコーダー(HD)111−126、逆差動PCM
プロセッサ(デコーダー、IDPCM)131−146
、再構成フィルタリング150、結合回路151を有し
、これは、再構成フィルタリング150の一部として示
されている。再構成フィルタリング150の詳細は、第
10図に示されている。この図は、同一の型の装置を示
しているが、ダウンサンプリングの代わりにアップサン
プリングで、第4図のvt置のように、サブバンドを合
成するよう動作する。
第2図の平均値置換装置21で置き換えられる平均値は
、伝送され、記録され、第6,7図の結合器151に再
挿入される。
、伝送され、記録され、第6,7図の結合器151に再
挿入される。
特に、各サブバンドは、各々アップサンプリンクスイッ
チ161−176を通過し、ここで、値は、4回から繰
り返され、各々のフィルタ181−196、結合器19
7−200、置換メモリー201−204、アップサン
プリングスイッチ205−208、フィルタ211−2
14を介して、結合器151に送信される。
チ161−176を通過し、ここで、値は、4回から繰
り返され、各々のフィルタ181−196、結合器19
7−200、置換メモリー201−204、アップサン
プリングスイッチ205−208、フィルタ211−2
14を介して、結合器151に送信される。
(発明の効果)
最後に、本発明の装置は、多次元無ノイズ圧縮と知覚基
準に合致するブロックの符号化の削除との組み合わせに
より、効率的なビット速度の減少機構が達成できる。線
形コードブックは、低周波数サブバンドの部分にのみ使
用され、一方、2d。
準に合致するブロックの符号化の削除との組み合わせに
より、効率的なビット速度の減少機構が達成できる。線
形コードブックは、低周波数サブバンドの部分にのみ使
用され、一方、2d。
4dコードブツクは、その低いビット速度で、どれにで
も使用できる。本発明の装置は、必要な場所では、精巧
な量子化が可能であり、そうでないところでは、大きな
ビット速度を犠牲にはしない。
も使用できる。本発明の装置は、必要な場所では、精巧
な量子化が可能であり、そうでないところでは、大きな
ビット速度を犠牲にはしない。
2次元情報の再生は、非常に質がよく、ぞのアルゴリズ
ムは、感知不能な程の劣化j7かおこさない。
ムは、感知不能な程の劣化j7かおこさない。
上記の説明は、本発明の一実施例に関するもので、この
技術分野の当業者であれば、本発明の種々の変形例が考
え得るが、それらはいずれも本発明の技術的範囲の包含
される。その変形例と17で、周波数の調整とコントラ
スト感度は、第5図のプロセスの感度と輝度調整をベー
スに【7たものよりもより完全に分離できる。
技術分野の当業者であれば、本発明の種々の変形例が考
え得るが、それらはいずれも本発明の技術的範囲の包含
される。その変形例と17で、周波数の調整とコントラ
スト感度は、第5図のプロセスの感度と輝度調整をベー
スに【7たものよりもより完全に分離できる。
第1図は、本発明の画像符号化技術の〜・般的構成を示
すブロック図、 第2図は、第1図の本発明のエンコーダコ2のブロック
図、 第3図は、第2図の解析フィルタリングの各フィルタ段
に使用されるフィルタ特性を示すグラフ、第4図は、第
2図の解析フィルタリングの構成を示すブロック図、 第5図は、本発明の知覚モデルプロセスの信号の流れを
示す図、 第6図は、第2図のエンコーダ25のブロック図、 第7図は、第1図のデコーダ14の構成を示すブロック
図、 第8図は、本発明の説明の使用される表、第9図は、本
発明の説明の使用されるグラフ、第10図は、第7図の
再構成フィルタリングのブロック図である。 出 願 人:アメリカン テレフォン アンドFIG、
1 従来技術 FIG、 2 FIG、 3 FNG、 4 FIG、 5 平均 FIG、 6 FIG、 7 FIG、 8 FIG、 9 平均強度レベル FIG、 10
すブロック図、 第2図は、第1図の本発明のエンコーダコ2のブロック
図、 第3図は、第2図の解析フィルタリングの各フィルタ段
に使用されるフィルタ特性を示すグラフ、第4図は、第
2図の解析フィルタリングの構成を示すブロック図、 第5図は、本発明の知覚モデルプロセスの信号の流れを
示す図、 第6図は、第2図のエンコーダ25のブロック図、 第7図は、第1図のデコーダ14の構成を示すブロック
図、 第8図は、本発明の説明の使用される表、第9図は、本
発明の説明の使用されるグラフ、第10図は、第7図の
再構成フィルタリングのブロック図である。 出 願 人:アメリカン テレフォン アンドFIG、
1 従来技術 FIG、 2 FIG、 3 FNG、 4 FIG、 5 平均 FIG、 6 FIG、 7 FIG、 8 FIG、 9 平均強度レベル FIG、 10
Claims (10)
- (1)丁度感知不能のノイズを量子化する量を決定する
ために、複数のサブバンドで、2次元情報を解析するス
テップ、 ピクセルの前記情報を主パラメータに応答して、各ピク
セルの解析を適応するステップ、 前記量にアプローチするノイズを量子化することで、前
記情報を符号化するステップ、 とからなることを特徴とする2次元情報の符号化方法。 - (2)2次元情報の局部テキスチャ内容への影響の観点
から、丁度感知不能のノイズを量子化する量を決定する
ために、複数のサブバンドで、2次元情報を解析するス
テップ、 前記量にアプローチするノイズを量子化することで、前
記情報を符号化するステップ、 とからなることを特徴とする2次元情報の符号化方法。 - (3)解析ステップと符号化ステップとは、その順序を
逆転できることを特徴とする請求項1または2のいずれ
かに記載の方法。 - (4)解析ステップは、前記情報を、少なくとも1次元
の複数のサブバンドにフィルタリングするステップを含
むことを特徴とする請求項1または2のいずれかに記載
の方法。 - (5)解析ステップは、前記情報を、前記次元の両方の
複数のサブバンドにフィルタリングするステップを含み
、 符号化ステップは、量子化ノイズを、行と列の最低周波
数を含むサブバンド以外のサブバンドに主に割り当てる
ステップを含む ことを特徴とする請求項1または2のいずれかに記載の
方法。 - (6)符号化ステップは、更に、量子化ノイズを最大コ
ントラスト感度の輝度レベルから、それ以下のコントラ
スト感度の輝度レベルへ拡散させるステップを含む、 ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - (7)解析ステップは、テキスチャを、選択されたピク
セルからの両方向での近接ピクセル内の各サブバンド内
のフラットフィールドからの変量の程度として、決定す
るステップを含み、符号化ステップは、前記変量の程度
に直接関係する選択されたピクセルのノイズを量子化す
る許容程度を適応するステップを含む、 ことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - (8)解析ステップは、前記情報を、両方の次元の複数
のサブバンドにフィルタリングするステップを含み、 符号化ステップは、量子化ノイズを、(0,0)サブバ
ンドより高い周波数の方向へ、かつ、より低いコントラ
スト感度の輝度レベルへ、拡散させるステップを含む、 ことを特徴とする請求項7に記載の方法。 - (9)符号化ステップは、更に、解析された情報を、圧
縮操作で、ほぼノイズなしで、符号化するステップを含
む、 ことを特徴とする請求項8に記載の方法。 - (10)符号化ステップは、更に、ノイズを、量子化す
る許容レベルに応答する可変均一ミドーライザ量子化器
で、差動PCM符号化の各サブバンドを、符号化するス
テップを含む、 ことを特徴とする請求項8に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US35043589A | 1989-05-04 | 1989-05-04 | |
US350435 | 1989-05-04 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02305191A true JPH02305191A (ja) | 1990-12-18 |
JP2669707B2 JP2669707B2 (ja) | 1997-10-29 |
Family
ID=23376710
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2115920A Expired - Lifetime JP2669707B2 (ja) | 1989-05-04 | 1990-05-07 | 2次元情報の符号化方法 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5517581A (ja) |
EP (1) | EP0396368B1 (ja) |
JP (1) | JP2669707B2 (ja) |
KR (1) | KR940001839B1 (ja) |
CA (1) | CA2014935C (ja) |
DE (1) | DE69022623T2 (ja) |
HK (1) | HK33796A (ja) |
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