JPH03162179A - 量子化装置 - 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 本発明は画像を直交変換しその変換係数を量子化する装
置に関する。

従来の技術 画像の冗長度圧縮方法として直交変換符号化が知られて
いも　これらは画像を矩形ブロックに分割して各ブロッ
クに対して直交変換を行うことにより画像を周波数成分
に変換し　周波数空間上でエネルギーが低周波領域に集
中することを利用してデータを圧縮するものであも　デ
ータの圧縮にはハフマン符号等の可変長符号化を用いる
こともできるし　周波数成分の量子化を行う際にビット
配分を制御することによってもできも　また両者を併用
することもできも　直交変換にはアダマール変換　フー
リエ変換　離散的コサイン変換等がある力丈　近年はよ
り低次の領域にエネルギーが集中する離散的コサイン変
換が多く利用されていも発明が解決しようとする課題 画像を直交変換して得た変換係数｛よ　さらに量子化が
行われる戟　このため変換係数を量子化ステップで乗除
算するための乗算ａ　除算器が必要となん　量子化ステ
ップが２の指数乗であれば乗除算はビットシフトで対応
できるた△　ハードウエア規模は少なくて済仏　一方量
子化ステップが２の指数乗以外の場合は乗除算器が必要
となん現在　画像の圧縮方式に関してはＣＣＩＴＴの画
像通信グループ（Ｎ　Ｉ　Ｃ）とＩＳＯの符号化検討委
員会（ＩＳＯ／ＴＣ９７／ＳＣ２／ＷＧ８）とが共同で
国際標準化を進めており、量子化時の量子化ステップに
ついても検討されていも　第６図は輝度成分の８×８サ
イズの変換係数に対する量子化ステップであり、国際標
準化案となっているものであも　同図のような量子化ス
テップによる変換係数の乗除算はビットシフトでは対応
でき哄乗除算器が必要となん　このためハードウェア規
模は大きくなり、処理速度も劣化するという問題があム 本発明はかかる課題に鑑みてなされたもので、簡素な構
或で量子化処理を行うとともに高速な量子化処理を実現
することを目的としていも課題を解決するための手段 本発明は上記課題を解決するたべ　以下の手段を用いも １×Ｎ行列とＮ×Ｎ行列との行列演算を行う行列演算手
段を備，ｕｌ×Ｎサイズのｌ次元離散的コサイン変換を
１×ＮのブロックにＮ×Ｎの変換行列を乗じる演算で表
現する第１の演算手法と、１×Ｎのブロックの各要素を
該要素の位置に応じて定められた量子化ステップで除す
る処理を１×ＮのブロックにＮ×Ｎ行列を乗じる演算で
表現する第２の演算手法とを用いも また　手法１の第１の演算手法におけるＮ×Ｎの変換行
列と、手法１の第２の演算手法におけるＮ×Ｎ行列とを
乗じてＮ×Ｎの結合行列を生或する手段を用いも 作　　　用 本発明は上記の手段により、以下の作用を有すん 画像の１×Ｎのブロックにｌ次元離散的コサイン変換を
行う処理を第１の演算手法により行列演算手段を用いて
行１．ｋｌ×Ｎの変換係数を各要素の周波数成分に応じ
た量子化ステップで除して量子化インデックスを求める
処理を第２の演算手法により行列演算手段を用いて行う
ことで、画像を１次元離散的コサイン変換して得る変換
係数をさらに量子化すも また　画像の１×ＮのブロックにＮ×Ｎの結合行列を乗
じる１回の行列演算により、画像を１次元離散的コサイ
ン変換して得る変換係数をさらに量子化すも 実施例 第１図は本発明による量子化装置の第１の実施例を示す
ブロック図であん　本実施例は画像データを１×Ｎサイ
ズの１次元離散的コサイン変換（以下ＤＣＴと称ｔ．）
Ｌて変換係数を臥　変換係数をさらに量子化ステップで
除して量子化インデックスとするものであも　まず１×
Ｎサイズの１次元ＤＣＴ処理および１×Ｎブロックの量
子化処理力文　それぞれ行列演算で表現できることを説
明すも　なお以下の説明ではＮ＝４とすも１×４サイズ
の１次元ＤＣＴは式 れも （１） で表さ Ｃ（ｕ）　−　　１／／！ Ｃ（ｕ）　　＝　　１ ：ｕ−０ ：　　ｕ　＝　　１．２．３ ・・・　（１） 式（１）において、ｆ（ｊ　）は１ｘ４の画像データの
各要ｔ，　　Ｆ（ｕ）はＩＸ４の変換係数の各要素であ
る。

式（１）は式（２）のごとく行列演算で表現することが
できも ［ＦＯ，Ｆｌ，Ｆ２，Ｆ３コ ・・・　（２） 式（２）において、ｆＯ，　ｆｌ，　ｆ２，　ｆ３は１
×４の画像データの各要魚　Ｃｉｊ（０≦ｉ，ｊ≦３）
はｌ次元ＤＣＴ．におけるコサイン係敗　ＦＯ，Ｆｌ，
Ｆ２．Ｆ３は１×４の変換係数の各要素であも 次に量子化である力丈　例えばＩＸ４の変換係数［ＦＯ
，Ｆ１．Ｆ２，Ｆ３］の各要素を［ａ，　ｂ，　ｃ，　
ｄ］なる量子化ステップで除する処理（友　式（３）の
ごとく行列演算で表現することができも ［ＦＯ／ａ，Ｆｌ／ｂ，Ｆ２／ｃ，Ｆ３／ｄコこのよう
に１次元ＤＣＴ処理と量子化処理はそれぞれ行列演算で
表わすことができ、一般にｌ×Ｎサイズの１次元ＤＣＴ
処速　および１×Ｎブロックの量子化処理（友　共に１
×Ｎ行列とＮ×Ｎ行列の乗算で表現することができも さて第１図の装置でＧよ　　まず画像データに対する１
次元ＤＣＴ処理が行われも　１次元ＤＣＴ処理では２の
セレクタおよび７のセレクタはそれぞれＡ側が選択され
も　画像データは１の１×Ｎブロック切出部で１×Ｎの
ブロックに切り出されセレクタ２を介して３の［１×Ｎ
］　　　［Ｎ×Ｎ１行列演算部に送られ＆−Ｘ６のＮ×
Ｎ変換行列メモリには１次元ＤＣＴ処理における変換行
列が記憶されており、例えばＮ＝４の時は式（２）の右
辺第２項の行列が記憶されてい，＆　　Ｎ×Ｎ変換行列
メモリ６の内容はセレクタ７を介して［１×Ｎ］　・　
［Ｎ×Ｎ］行列演算部３に送られも［１×Ｎ］　　　［
Ｎ×Ｎ］行列演算部３でζヨ１×Ｎブロック切出部ｌか
らの画像データ行列とＮ×Ｎ変換行列メモリ６からの変
換行列との行列乗算を行って、　４の１×Ｎプロツクノ
くツファに結果を出力すも　すなわち１×Ｎブロツクバ
ツファ４には１次元ＤＣＴ処理の結果である変換係数が
格納されも 次に１×Ｎブロックバッフ７４の変換係数に対する量子
化処理が行われも　量子化処理ではセレクタ２およびセ
レクタ７はそれぞれＢ側が選択され＆１×Ｎブロックバ
ッファ４の変換係数はセレクタ２を介して［１×Ｎ］　
　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部３に送られ＆−Ｘ５のＮ×Ｎ
量子化行列メモリには量子化処理における量子化行列が
記憶されており、例えばＮ＝４の時は式（３）の右辺第
２項のような行列が記憶されてい４Ｎ×Ｎ量子化行列メ
モリ５の内容はセレクタ７を介して［１×Ｎ］　　　［
Ｎ×Ｎ］行列演算部３に送られも［１×Ｎ］　　　［Ｎ
×Ｎ］行列演算部３テ（上１×Ｎブロックバッファ４か
らの変換係数行列とＮ×Ｎ量子化行列メモリ５からの量
子化行列との行列乗算を行って、　４の１×Ｎブロック
バッファに結果を出力すん　この時１×Ｎブロックバッ
ファ４に（上　１次元ＤＣＴ処理の結果である変換係数
をさらに量子化ステップで除した量子化インデックスが
格納されも 以上のように　本発明の第１の実施例で【上１次元ＤＣ
Ｔ処理および量子化処理をそれぞれ［１×Ｎ］行列と［
Ｎ×Ｎ’１行列との行列乗算で表現すルコとにより、第
１図の［ｔ×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部３を共用
化し　行列の値だけを制御して、　１次元ＤＣＴ処理お
よび量子化処理を行うことができも 次に　第２図は本発明による量子化装置の第２の実施例
を示すブロック図であん　本実施例は画像データにＮ×
Ｎサイズの２次元ＤＣＴを行って変換係数を鳳　変換係
数をさらに量子化ステップで除して量子化インデックス
とするものであも２次元Ｄ　Ｃ　Ｔ　Ｇ＆　　Ｎ　ｘ　
Ｎ画像ブロックの各行を１次元ＤＣＴＬ，　　その結果
であるＮ×Ｎの１次元変換係数に対してさらに列方向に
１次元ＤＣＴを行うことにより実現すも　すなわち第２
図において、画像データはＩＩ０）Ｎ×Ｎブロック切出
部により切り出されてｌ２のＮ×Ｎ画像データバッファ
に格納され　さらにｌ３の行方向１×Ｎブロック切出部
で各行単位に読み出されて１４のセレクタを介して１５
の［１　×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部に送られ，
４−Ｘ１９のＮ×Ｎ変換行列メモリには１次元ＤＣＴ処
理における変換行列が記憶されており、例えばＮ＝４の
時は式（２）の右辺第２項の行列が記憶されてい，ＬＮ
×Ｎ変換行列メモリｌ９の内容は２０のセレクタを介し
て［１×Ｎ］　・　［Ｎ×Ｎ］行列演算部ｌ５に送られ
も［１×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部１５でζヨ行
方向１×Ｎブロック切出部１３からの画像データ行列と
Ｎ×Ｎ変換行列メモリｌ９からの変換行列との行列乗算
を行って、　１６のＮ×Ｎブロックバッファに結果を出
力すも　すなわちＮ×Ｎブロックバッファ１６にはｌ次
元ＤＣＴ処理の結果である変換係数が格納されも 次にＮ×Ｎブロックバッフ７１６の変換係数に対して、
列方向の１次元ＤＣＴ処理が行われもまずｌ７の列方向
１×Ｎブロック切出部でＮ×Ｎブロックバッファ１６の
変換係数を列方向に読み出し　読み出した列方向の変換
係数がセレクタ１４を介して［ｌ×Ｎ］　・　［Ｎ×Ｎ
］行列演算部１５に送られも　またＮ×Ｎ変換行列メモ
リｌ９の内容が２０のセレクタを介して［１×Ｎ］　　
　［Ｎ×Ｎ］行列演算部１５に送られも ［１×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部ｌ５で１よ列方
向１×Ｎブロック切出部１７からの変換係数行列とＮ×
Ｎ変換行列メモリｌ９からの変換行列との行列乗算を行
って、　１６のＮ×Ｎブロックバッファに結果を出力す
も　すなわちこの時点でＮ×Ｎブロックバッフ７１６に
は２次元ＤＣＴ処理の結果である変換係数が格納されも 以上の２次元ＤＣＴ処理において、セレクタ１４は行方
向ＤＣＴ時にはＡｉ　　列方向ＤＣＴ時にはＢ側が選択
され　またセレクタ２０は常にＡ側が選択されも 次Ｇ．，Ｎ×Ｎブロックバッファ１６にある２次元ＤＣ
Ｔ結果の変換係数に対して量子化処理が行われも　量子
化処理ではセレクタ１４およびセレクタ２０はそれぞれ
Ｂ側が選択され，＆　　Ｎ×Ｎプロツクバッファｌ６の
変換係数は列方向１×Ｎブロック切出部ｌ７で列方向に
読み出され　読み出された列方向の変換係数がセレクタ
１４を介して［１×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部１
５に送られも　一方１８のＮ×Ｎ量子化行列メモリには
量子化処理における量子化行列が記憶されており、その
内容はセレクタ２０を介して［ｌ×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ
Ｉ行列演算部１５に送られも　ここでＮ×Ｎ量子化行列
メモリ１８の内容である量子化行列｛よ１×Ｎ行列の各
要素をそれぞれ該当する量子化ステップで除するための
行列であり、Ｎ＝４の場合は式（３）の右辺第２項のよ
うになん ［１×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部１５４１　　列
方向１×Ｎブロック切出部ｌ７からの変換係数行列とＮ
×Ｎ量子化行列メモリ１８からの量子化行列との行列乗
算を行って、Ｎ×Ｎブロックバッファｌ６に結果を出力
すも　以上の量子化処理をＮ×Ｎブロックバッファｌ６
の総ての列に対して行うことで、先の２次元ＤＣＴで得
たＮ×Ｎの変換係数をそれぞれ該当する量子化ステップ
で除して量子化インデックスとすることができも　また
この啄　量子化インデックスはＮ×Ｎブロックバッファ
１６に格納されていも　なおＮ×Ｎ量子化行列メモリ１
８の量子化行列（上　各列単位に書き換えられも　例え
ばＮ＝４として第３図（ａ）のごとく与えられる４×４
の量子化ステップに対してζよ　第１列の量子化行列は
同図（ｂ）、第２列の量子化行列は同図（ｃ）、第３列
の量子化行列は同図（ｄ）、第４列の量子化行列は同図
（ｅ）のようになん 次に第３の実施例として、第１の実施例の逆処理につい
て説明すも　第１の実施例の逆処理と（上量子化インデ
ックスに対して量子化ステップを乗じる逆量子化により
ｌ次元ＤＣＴによる変換係数を再現し　これを１次元逆
ＤＣＴすることにより、元の画像を復元する処理であも
　これらの逆量子化処理および１次元逆ＤＣＴＬ　　そ
れぞれ行列演算で表現できることを以下に示す。

まず逆量子化である力ｔ　例えばＩＸ４の量子化インデ
ックス［ＲＯ，　Ｒｌ，　Ｒ２，　Ｒ３］の各要素に［
ａ，ｂ，ｃ，ｄ］なる量子化ステップを乗じて変換係数
［ＦＯ，Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３］を得る処理１上　式（４）
のごとく行列演算で表現することができも ［ＦＯ，Ｆｌ，Ｆ２，Ｆ３］ ［ａ−ＲＯ，ｂ−Ｒｌ，ｃ−Ｒ２，ｄ−Ｒ３］また１次
元逆ＤＣＴｉ上 例えばＮ＝４の場合、 式（５） で表されも Ｃ（ｕ） １／Ｊ ：　Ｕ　厘　Ｏ Ｃ（ｕ） １ ：　　ｕ　　＝　　１．２．３ ・・・　（５） 式（５）において、ｆ（ｊ）はＩＸ４の画像データの各
要魚Ｆ（ｕ）は１×４の変換係数の各要素であも 式（５）は式（６〉のごとく行列演算で表現することが
できも ［ｆＯ，ｆｌ，ｆ２，ｆ３コ 式（６）において、ｆＯ，　ｆｌ，　ｆ２，　ｆ３はＩ
Ｘ４の画像テータノ各要ｔ　　Ｄｉｊ（０≦ｉ，　ｊ≦
３）は１次元逆ＤＣＴにおけるコサイン係敗　ＦＯ，Ｆ
ｌ，Ｆ２，Ｆ３は１×４の変換係数であも このように　逆量子化処理と１次元逆ＤＣＴ処理はそれ
ぞれ行列演算で表わすことができ、一般に１×Ｎブロッ
クの逆量子化処班　および１×Ｎサイズの１次元逆ＤＣ
Ｔ処理｛友　共に１×Ｎ行列とＮ×Ｎ行列の乗算で表現
することができも従って、Ｍ１の実施例の逆処理もまた
行列演算だけで行うことができ、第１の実施例における
各行列式を逆量子化および１次元逆ＤＣＴに対応させて
入れ替えるだけで対応できることになん次に第４の実施
例として、第２の実施例の逆処理について説明すも　第
２の実施例の逆処理と｛友量子化インデックスに対して
量子化ステップを乗じる逆量子化により２次元ＤＣＴに
よる変換係数を再現し　これを２次元逆ＤＣＴすること
により、元の画像を復元する処理であも　２次元逆ＤＣ
Ｔは１次元逆ＤＣＴを列方匝　行方向に行うことで実現
できも　従って第３の実施例と同様に第４の実施例も行
列演算のみで行うことができ、このたへ　第２の実施例
における各行列式を逆量子化および１次元逆ＤＣＴに対
応させて入れ替えるだけで対応できることになん 次に第５の実施例として、第１の実施例と等価な処理を
別の手法で行う場合について説明すも処理としては第１
の実施例と同じく、画像データを１×Ｎサイズの１次元
ＤＣＴＬ，て変換係数を焦変換係数をさらに量子化ステ
ップで除して量子化インデックスとするものであも　ま
ず第５の実施例における演算手法について説明すも 第１の実施例で述べたようＧ．：Ｎ＝４とすると１次元
ＤＣＴは式（２）のように表され　量子化は式（３）の
ように表される力ｔ　式（２）を式（３）に代入して式
（７）とすることができも［ＦＯ／ａ，Ｆｌ／ｂ，Ｆ２
／ｃ，Ｆ３／ｄコさらに式（７）を整理して式（８）を
得も［ＦＯ／ａ．　Ｆｌ／ｂ，　Ｆ２／ｃ，　Ｆ３／ｄ
ｌ［ｆＯ．　ｆｌ．　ｆ２，　ｆ３］ 式（８）を用いれば　画像データから直接量子化インデ
ックスを得ることが可能であも　一般に１×Ｎサイズの
１次元ＤＣＴと１×Ｎブロックの量子化を同時に行う結
合演算が存在し　このＮ×Ｎの結合行列（友　１次元Ｄ
ＣＴを表現するＮ×Ｎの変換行列と、量子化を表現する
Ｎ×Ｎの量子化行列の積で求められ，Ｌ　　１×Ｎの量
子化インデックス（＆１×Ｎの画像データにＮ×Ｎの結
合行列を乗じることで得られも 第４図は本発明による量子化装置の第５の実施例を示す
ブロック図であん　画像データは２１の１×Ｎブロック
切出部で１×Ｎサイズに読み出さｈ　　２　２＜７）［
１　×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ］行列演算部に送られも　ま
た２３のＮ×Ｎ結合行列メモリには１次元ＤＣＴおよび
量子化を表現するＮ×Ｎの結合行列が格納されており、
その内容が［１×Ｎ］［Ｎ　Ｘ　Ｎ］行列演算部２２に
送られも　Ｎ＝４の場合、Ｎ×Ｎの結合行列は式（８）
の右辺第２項の行列であも　［Ｎ×Ｎ］　　　［Ｎ×Ｎ
］行列演算部２２は行列乗算を行って量子化インデック
スを出力すも 次に第６の実施例として、第２の実施例と等価な処理を
別の手法で行う場合について説明すも処理としては第２
の実施例と同じく、画像データをＮ×Ｎサイズの２次元
ＤＣＴＬ，て変換係数を抹変換係数をさらに量子化ステ
ップで除して量子化インデックスとするものであも 第６の実施例でも第２の実施例と同じく２次元ＤＣＴは
１次元ＤＣＴを行方向および列方向に行うことで実現す
る力ｔ　この服　第６の実施例では第５の実施例におけ
る手法を用いて量子化処理と１次元ＤＣＴとを同時に行
う。このた△　第６の実施例では　量子化ステップを第
１量子化ステップと第２量子化ステップとの積で表ｔ。

第５図（上Ｎ＝４すなわち４×４のブロックサイズにお
ける第６の実施例の量子化ステップについて説明する図
であも　同図（ａ）の量子化ステップＣヨ　　各要素に
ついて、同図（ｂ）の第１量子化ステップと同図（Ｃ）
の第２量子化ステップとの積で表されも　ここで同図（
ｂ）の第１量子化ステップは聡で等しい値αを用いも　
以下第５図の量子化ステップを用いた場合について、第
６の実施例を説明すも　まず４×４の画像データの各行
に対して、第５の実施例に第５図（ｂ）に示す第１量子
化ステップを用いること玄　行方向の１次元ＤＣＴと量
子化処理を行う。この時各変換係数ζよ　総てαで除算
されていも　次にαで除算された変換係数の各列に対し
て、さらに第５の実施例に第５図（Ｃ）に示す第２量子
化ステップを用いることで、列方向の１次元ＤＣＴと量
子化処理を行う。この結果（よ　２次元ＤＣＴで得る変
換係数を第５図（ａ）の量子化ステップで除したものと
等価であもすなわ板　行方向および列方向の１次元ＤＣ
Ｔ処理に量子化処理を組み込んだことになり、量子化の
ための別処理が不要となん 以上の説明において、第１量子化ステップのαを１とす
れ（Ｌ　量子化は列方向の処理だけでなされることにな
ん　量子化ステップを第１量子化ステップと第２量子化
ステップに分離して処理するの（友　１次元ＤＣＴの変
換行列と量子化行列との結合行列（例えば式（８）の右
辺第２項の行列）の２進表現に必要なビット数を少なく
できるからであも 次に第７の実施例として、第３の実施例と等価な処理を
別の手法で行う場合について説明すも第３の実施例にお
ける式（４）を式（６）に代入して式（９）を得も ［ｆＯ，　ｆｌ．　ｆ２，　ｆ３］ ・・・　（９） さらに式（９） を整理して式 （Ｉ　Ｏ） を得も （以下、 余白） ［ｆＯ．ｆｌ，ｆ２，ｆ３コ ［ＲＯ，Ｒｌ，Ｒ２，Ｒ３］ 式（１　０）を用いれば　量子化インデックスから直接
画像データを得ることができも　一般にｌ×Ｎブロック
の逆量子化と１×Ｎサイズのｌ次元逆ＤＣＴを同時に行
う結合演算が存在し　このＮ×Ｎの結合行列ζよ　逆量
子化を表現するＮ×Ｎの逆量子化行列と１次元逆ＤＣＴ
を表現するＮ×Ｎの逆変換行列との積で求められ４１×
Ｎの画像データｇｉｌ×Ｎの量子化インデックスにＮ×
Ｎの結合行列を乗じることで得ら−れも　第７の実施例
の処理装置（友　第５の実施例における第４図のブロッ
ク図に示す装置と同様の構或で実現できる。

最後に第８の実施例として、第６の実施例の逆処理につ
いて説明すも　すなわち量子化インデックスに量子化ス
テップを乗じて逆量子化した後に２次元逆ＤＣＴを行い
元の画像を復元する処理であん　この処理Ｃヨ　　まず
列方向に第７の実施例の処理を第６の実施例の第２量子
化ステップを用いて行い、　次に行方向に第７の実施例
の処理を第６の実施例の第１量子化ステップを用いて行
うことにより実現できも 発明の効果 以上述べてきたように　本発明では量子化処理が行列演
算で表現できることを利用して、　１次元ＤＣＴ演算を
行うための行列演算ハードウエアをそのまま量子化処理
にも適用するたべ　乗算器など量子化のための専用ハー
ドウエアが不要となんさらに本発明では１次元ＤＣＴ処
理と量子化処理とを一度に行う結合演算を用い、　１回
の行列演算で１次元ＤＣＴ処理と量子化処理とを行うこ
ともできる。この手法によると、量子化のための専用ハ
ードウェアが不要となるのはもちろん　量子化のための
処理時間もゼロとなん また本発明の量子化処理は１次元ＤＣＴと２次元ＤＣＴ
の両者に適用可能であも さらに本発明（よ　上記の逆処班　すなわち逆量子化と
１次元逆ＤＣＴおよび逆量子化と２次元逆ＤＣＴにも適
用可能であも

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例における量子化装置を示
すブロックは　第２図は本発明の第２の実施例における
量子化装置を示すブロックは　第３図は量子化行列を説
明するは　第４図は本発明の第５の実施例における量子
化装置を示すブロック炉　第５図は量子化ステップの第
１量子化ステップと第２量子化ステップへの分離を説明
する阻第６図は量子化ステップ値の一例を示す図であも
ｌ・・・Ｌ×Ｎブロック切出畝　２・・・セレク久　３
・・・［ｌ×Ｎ］・［Ｎ×Ｎコ行列演算餓　４・・・１
×Ｎブロックバッファ、　５・・・Ｎ×Ｎ量子化行列メ
モリ、６・・・Ｎ×Ｎ変換行列メモリ、 ７・・・セレクタ。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像を１×Ｎのブロックに分割し、各該ブロック
   に対して１次元離散的コサイン変換することにより１×
   Ｎの変換係数を得、前記１×Ｎの変換係数の各要素をそ
   の周波数成分に応じた量子化ステップでそれぞれ除して
   前記変換係数の量子化インデックスを求める処理におい
   て、１×Ｎ行列とＮ×Ｎ行列との行列演算を行う行列演
   算手段を具備し、１×Ｎサイズの１次元離散的コサイン
   変換を１×ＮのブロックにＮ×Ｎの変換行列を乗じる行
   列演算で表現する第１の演算手法と、１×Ｎのブロック
   の各要素を該要素の位置に応じて定められた量子化ステ
   ップで除する処理を１×ＮのブロックにＮ×Ｎ行列を乗
   じる行列演算で表現する第２の演算手法とを用い、前記
   画像の１×Ｎのブロックに１次元離散的コサイン変換を
   行う処理を前記第１の演算手法により前記行列演算手段
   を用いて行い、前記１×Ｎの変換係数を各要素の周波数
   成分に応じた量子化ステップで除して量子化インデック
   スを求める処理を前記第２の演算手法により前記行列演
   算手段を用いて行うことを特徴とする量子化装置。
2. （２）画像をＮ×Ｎのブロックに分割して各該ブロック
   に対して２次元離散的コサイン変換することによりＮ×
   Ｎの変換係数を得、前記変換係数の各成分をその周波数
   成分に応じた量子化ステップでそれぞれ除して前記変換
   係数の量子化インデックスを求める処理において、前記
   画像のＮ×Ｎのブロックに２次元離散的コサイン変換す
   る処理を、請求項１記載の第１の演算手法と請求項１記
   載の行列演算手段による１次元離散的コサイン変換を行
   方向および列方向に行うことにより実現し、前記Ｎ×Ｎ
   の変換係数を各要素の周波数成分に応じた量子化ステッ
   プで除して量子化インデックスを求める処理を請求項１
   記載の第２の演算手法と請求項１記載の行列演算手段を
   前記Ｎ×Ｎの変換係数の各行もしくは各列に用いて行う
   ことにより実現することを特徴とする量子化装置。
3. （３）請求項１記載の逆処理である量子化インデックス
   に前記量子化ステップを乗じて逆量子化した後に１次元
   逆離散的コサイン変換を行い元の画像を復元する処理に
   おいて、請求項１記載の行列演算手段を具備し、１×Ｎ
   サイズの１次元逆離散的コサイン変換を１×Ｎのブロッ
   クにＮ×Ｎの逆変換行列を乗じる行列演算で表現する第
   ３の演算手法と、１×Ｎのブロックの各要素に該要素の
   位置に応じて定められた量子化ステップを乗じる処理を
   １×ＮのブロックにＮ×Ｎ行列を乗じる行列演算で表現
   する第４の演算手法とを用い、前記量子化インデックス
   の１×Ｎのブロックに前記量子化ステップを乗じる処理
   を前記第４の演算手法により前記行列演算手段を用いて
   行い、前記１次元逆離散的コサイン変換を前記第３の演
   算手法により前記行列演算手段を用いて行うことを特徴
   とする量子化装置。
4. （４）請求項２記載の逆処理である量子化インデックス
   に量子化ステップを乗じて逆量子化した後に２次元逆離
   散的コサイン変換を行い元の画像を復元する処理におい
   て、１×Ｎ行列とＮ×Ｎ行列との行列演算を行う行列演
   算手段を具備し、１×Ｎのブロックの各要素に該要素の
   位置に応じて定められた量子化ステップを乗じる逆量子
   化処理を１×ＮのブロックにＮ×Ｎ行列を乗じる行列演
   算で表現する第４の演算手法と、１×Ｎサイズの１次元
   逆離散的コサイン変換を１×ＮのブロックにＮ×Ｎの逆
   変換行列を乗じる行列演算で表現する第３の演算手法と
   を用い、前記逆量子化は前記第４の演算手法と前記行列
   演算手段を各行もしくは各列に用いて行い、前記２次元
   逆離散的コサイン変換は前記第３の演算手法と前記行列
   演算手段を各列および各行に用いて行うことにより、前
   記画像の復元を行うことを特徴とする量子化装置。
5. （５）請求項１記載の第１の演算手法におけるＮ×Ｎの
   変換行列と、請求項１記載の第２の演算手法におけるＮ
   ×Ｎ行列とを乗じてＮ×Ｎの結合行列を生成することに
   より、請求項１記載と等価な処理を、前記画像の１×Ｎ
   のブロックに前記Ｎ×Ｎの結合行列を乗じる１回の行列
   演算で行うことを特徴とする請求項１記載の量子化装置
   。
6. （６）画像をＮ×Ｎのブロックに分割して各該ブロック
   に対して２次元離散的コサイン変換することによりＮ×
   Ｎの変換係数を得、前記変換係数の各成分をその周波数
   成分に応じた量子化ステップでそれぞれ除して前記変換
   係数の量子化インデックスを求める処理において、各前
   記量子化ステップをそれぞれ第１量子化ステップと第２
   量子化ステップとの積で表現し、行方向には請求項５記
   載の処理を前記第１量子化ステップを用いて行い、列方
   向には請求項５記載の処理を前記第２量子化ステップを
   用いて行うことにより、前記画像を２次元離散的コサイ
   ン変換して量子化することを特徴とする量子化装置。
7. （７）請求項３記載の第４の演算手法におけるＮ×Ｎ行
   列と、請求項３記載の第３の演算手法におけるＮ×Ｎの
   逆変換行列とを乗じてＮ×Ｎの結合行列を生成すること
   により、請求項３記載と等価な処理を、前記量子化イン
   デックスの１×Ｎのブロックに前記Ｎ×Ｎの結合行列を
   乗じる１回の行列演算で行うことを特徴とする請求項３
   記載の量子化装置。
8. （８）請求項６記載の逆処理である量子化インデックス
   に量子化ステップを乗じて逆量子化した後に２次元逆離
   散的コサイン変換を行い元の画像を復元する処理を、列
   方向および行方向にそれぞれ１次元逆量子化と１次元逆
   離散的コサイン変換を行うことで実現し、前記１次元逆
   量子化と前記１次元逆離散的コサイン変換には前記１次
   元逆量子化を表現するＮ×Ｎ行列と前記１次元逆離散的
   コサイン変換を表現するＮ×Ｎ行列とを乗じたＮ×Ｎ結
   合行列を用いて前記１次元逆量子化と前記１次元逆離散
   的コサイン変換を一度に行う結合処理を用い、列方向に
   は前記結合処理を請求項６記載の第２量子化ステップを
   用いて行い、行方向には前記結合処理を請求項６記載の
   第１量子化ステップを用いて行うことにより、前記画像
   の復元処理を行うことを特徴とする量子化装置。