JPH0322691A - 予測符号化方法および予測符号化装置 - 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、画像信号の高能率符号化を行う予測符号化方
法及び予測符号化装置に関するものである． 従来の技術 ディジタル化された画像信号の伝送速度は１００Ｍｂｐ
ｓに達し、この信号を既存の通信回線を用いて、そのま
ま伝送することは、伝送容量，伝送コストの点から困難
である。高能率符号化は画像信号の冗長度を除去し、伝
送速度を低減する技術で、様々な方式の画像符号化装置
が、従来から提案されている．予測符号化装置は、前記
画像符号化装置の一例であり、広く用いられている。

以下図面を参照しながら、上述した従来の予測符号化装
置の一例について説明する。

一般に自然画は、画素間の相関が高く、隣接画素間の振
幅の差分、すなわち前サンプルを予測値とした場合の予
測誤差信号、の分散値は入力画像信号に比べ小さくなる
．予測符号化はこの性質を利用して画像信号の圧縮を行
うもので、予測誤差信号を、入力画像信号の量子化ビッ
ト数の１７２〜１／３のビット数で量子化すれば、入力
画像と同程度のＳ／Ｎが得られることが知られている。

第５図は、従来の予測符号化装置のブロック図を示すも
のである．第５図において、３ｌは加算器、３２は量子
化器、３３は逆量子化器、３４は加算器、３５は予測器
である． 以上のように構威された予測符号化装置について、以下
その動作を説明する． 加算器３１に入力された画像入力データは、現サンプル
値から予測器３５の出力である予測値が引かれて、予測
誤差信号値となる。予測誤差信号値は量子化器３２で、
入力画像信号の量子化ビット数の１７２〜１／３のビッ
ト数で量子化され、画像符号化信号として出力されると
同時に、逆量子化器３３に送られ逆量子化される．逆量
子化器出力は加算器３４で予測器３５の予測出力と加算
され局部復号信号となる．局部復号信号は予測器３５に
入力され次のサンプルの予測値生戒に用いられる．この
ような構戒にすることによって予測誤差信号は量子化さ
れ、画像入力データは１７２〜１／３に圧縮されること
となる．（例えば、日刊工業新聞刊、吹抜敬彦著”画像
のディジタル信号処理”第９章） 発明が解決しようとする課題 しかしながら上記のような構戒では、予測誤差が大きく
、過負荷誤差を生じてしまう場合がある。

以下、第６図を用いて、この課題を説明する．第６図（
ａ）は画像入力データを示す．図中、白丸黒丸ともに画
像データを示し、図（ａ）のように、画像データｓ（ｎ
＋ａ）．ｓ（ｎ＋Ｌ＋ｗ）＋ｓ（ｎ＋２＋ｗ），　ｍ　
（ｎ　：水平方向の画素のインデクス、Ｉｌ：垂直方向
の画素のインデクス）が入力されたとする．従来の前値
予測符号化は、従来例で示したようにｓ（ｎ，一）の予
測値としてｓ（ｎ−１，ｓ）の局部復号値を用いる．従
って、画像入力データは水平方向に順次予測符号化され
る。一方、冗長度削減のため、画像入力の斜め方向或分
を除去し、それとともに千鳥格子にサンプリングする、
いわゆるサブナイキストサンプリングの手法がもちいら
れることがある．画像入力データ第６図（ａ）を、前記
サブナイキストサンプリングした例が第６図（ｂ）であ
る。図中×印が除去された画素データを表している．第
６図（ａ）では、一般に隣接画素の相関は高く、前値予
測を用いても、予測誤差が極端に大きくなることはない
。しかしながら第６図（ハ）のようにサプナイキストサ
ンプリングされた画像データは、第６図（ａ）に比べ、
水平方向の画素間距離が倍になるため、予測誤差が大き
くなってしまう。従って、第６図（ａ）と同様に前値を
予測値として予測符号化を行うと、大きな過負荷誤差が
発生しやすくなる。

本発明は、上記課題に鑑み、大きな過負荷誤差の発生を
抑え、過負荷誤差によるＳ／Ｎの劣化を最小にとどめる
予測符号化方法及び予測符号化装置を提供するものであ
る． 課題を解決するための手段 上記課題を解決するために本発明の予測符号化方法は、
入力された画像データを、予測誤差が小さくなるように
並べかえ、前記並べかえた画像データを、予測符号化す
ることを特徴とする方法である。

作用 本発明は上記した構戒によって、画素間の距離を最小に
するように画像データを並べ変え、そののち前記画像デ
ータにたいして予測符号化を行うため、予測誤差が小さ
くなり、過負荷誤差も発生しにくくなる．従って、Ｓ／
Ｎも従来例に比べ、改善されることとなる． 実施例 以下本発明の一実施例の予測符号化方法について、図面
を参照しながら説明する． 第１図は本発明の第１の実施例における予測符号化方法
の説明図である。以下第１図を用いてその動作を説明す
る． まず第１図（ａ）は、画像入力データを示すものであっ
て、図中、白丸黒丸ともに画像データを示す．今、画像
入力データｓ（ｎ＋ｍ）、ｓ（ｎ＋Ｌａ＋）、ｓ（ｎ＋
ＬｍＬ…（ｎ：水平方向の画素のインデクス、一二垂直
方向の画素のインデクス）が第１図（ａ）のように、水
平．垂直方向に配置されているものとする。画像入力デ
ータ第１図（ａ）を、サブナイキストフィルタをかけず
、サブナイキストサンプリングのみ行った例が第１図（
ｂ）である。図中×印が、除去された画素データを表し
ている．サブナイキストフィルタは、折返し歪防止のた
めに必要であるが、折返し歪が、視覚的に目立たない場
合は省略できる．また、サプナイキストフィルタの有無
は、以下の実施例において本質的な問題ではないため、
ここでは省略する．第１図（Ｃ）では、サブナイキスト
サンプリングされた画像データを、第１図（ロ）中の矢
印で示すように、ｓ（ｎ．ｍ）　．ｓ（ｎ＋１．ｍ＋１
）　＋ｓ（ｎ．ｓ＋＋２）　１ｓ（ｎ＋ｌ，ｍ÷３）…
と、水平１画素ごとに、垂直方向の画素のインデクスｍ
がｍ＋１と交互となるように並べかえる．このように並
べかえた画像データを第１図（Ｃ）に示すように、従来
例と同様に水平方向に予測符号化する。

以上のように本実施例によれば、サブナイキストサンプ
リングされた画像データのように画素間の距離が離れ、
従来例のような前値予測符号化を行うと過負荷誤差を生
ずるものでも、並べかえにより実質的に画素間の距離が
小さくなるので、大きな過負荷誤差を生じにくくするこ
とができる。

第２図は、本発明の第２の実施例における予測符号化方
法の説明図である。以下第２図を用いてその動作を説明
する． 第２図（ａ）は入力された画像データで、第２図（６）
はサブナイキストサンプリングされた画像データである
．第１の実施例と異なるのは、サブナイキストサンプリ
ングされた画像データを、第２図（ロ）中の矢印で示す
ように、ｓ（ｎ．ａ＋）、ｓ（ｎ＋Ｌ＋ｓ＋Ｉ）、ｓ（
ｎ＋２．ｍ＋２）．ｓ（ｎ＋３．ｎ＋＋３）　…と、水
平１画素ごとに、垂直方向の画素のインデクスが１づつ
増加するように並べ変える点である。このように並べ変
えた後、予測符号化を行っても、画素間の距離は第１の
実施例と等しいので、同様の効果を得ることができる。

第３図は、本発明の第３の実施例における予測符号化装
置のブロック図である．第３図において、１はフィルタ
装置で、サブナイキストフィルタ、２はメモリ装置で、
２１のメモリと２２のアドレス制御回路、３は予測符号
化器で、３１の加算器、３２の量子化器、３３の逆量子
化器、３４の加算器、３５の予測器よりそれぞれ構成さ
れている．なお第３図の３１〜３５は、第６図の３１〜
３５と同様のものである．以上のように構威された予測
符号化装置について、以下第３図を用いてその動作を説
明する。

画像データｓ（ｎ．ｍ）．ｓ（ｎ＋１．ｍ）＋ｓ（ｎ＋
２．ｍＬ　＋・（ｎ：水平方向の画素のインデクス、Ｉ
１＝垂直方向の画素のインデクス）はサブナイキストフ
ィルタ１に入力され、斜め戒分が除去された後、メモリ
２１に入力される。アドレス制御回路２２は、メモリ２
ｌのアドレスを制御し、メモリ２１に入力された画像デ
ータにサプナイキストサンプリングを施し、必要なデー
タのみ記憶する．読みだしの際には、記憶した画像デー
タを、ｓ’　（ｎ＋ｍ）、ｓ’　（ｎ＋Ｌｍ＋Ｉ）、ｓ
゜（ｎ．ｍ＋２ｊ、ｍ）、ｓ’（ｎ＋Ｌｍ＋３）＝と、
水平ｌ画素ごとに、垂直方向の画素のインデクスｍがｍ
＋１と交互となるように並べかえて出力する。予測符号
器３では、並べかえられた画像データＳ（ｎ＋ｌｍ）＋
ｓ（ｎ＋）、ｓ＋Ｉ）、ｓ（ｎ＋ｍ＋２ｊ、ｍ）、ｓ（
ｎ＋Ｌｍ＋３）…を、従来と同様の方法で予測符号化す
る。

以上のように本実施例によれば、従来の予測符号器にメ
モリ装置を付加するだけで、サブナイキストサンプリン
グされた画像データのように画素間の距離が離れたもの
でも、大きな過負荷誤差を生じることなく予測符号化で
きる．また、本実施例において、アドレス制御回路２２
の構戒を変えることにより、記憶した画像データを、ｓ
’（ｎ＋ｍ）、ｓ’（ｎ＋１．ｍ＋１）．ｓ’（ｎ＋２
．ｍ＋２）．ｓ’（ｎ＋３，ｗ＋３）　ｍと、水平１画
素ごとに、垂直方向の画素のインデクスが１づつ増加す
るように並べ変えて出力することもできる．従って、本
実施例によれば、アドレス制御回路２２の構或を変える
だけで、予測符号化の対象となる画像データの並ぺかた
を変えることができるので、画像の統計的性質が変動し
ても、簡単に対応できることとなる。

第４図は、第３図の予測符号化装置で符号化された画像
データを復号化する、復号化装置のブロック図である．
第４図において、４は復号化器で、４１の逆量子化器、
４２の加算器、４３の予測器、５のメモリ装置として、
５１のメモリと５２のアドレス制御回路、６のフィルタ
装置としてサブナイキストフィルタから構成されている
。

以上のように構威された復号化装置について、以下第４
図を用いてその動作を説明する。

第３図の予測符号化装置で符号化された画像符号化デー
タは、逆量子化器４１に入力され、予測誤差信号僅にも
どされる．次に、前記予測誤差信号値は加算器４２に入
力され、予測器４３により発生された予測値と加算され
る．但し予測器４３は実施例４と同様の構或で、同様の
動作をするものとする．加算器４２の出力は、メモリ５
１に入力され、記憶される。前記メモリ５１の入カデー
タは、ｓ”（ｎ＋ｎ＋）＋ｓ”　（ｎ＋１．ｍ＋１）　
．ｓｌ　’　（ｎ，ｍ＋２）　＋ｓ”　（ｎ＋１．ｍ＋
３）　＋・と、水平１画素ごとに、垂直方向の画素のイ
ンデクスｍがｍ＋１と交互となるように、符号化装置で
並べかえられている。アドレス制御回路５２は、メモリ
のアドレスを制御し、前記データを、Ｓ”　（ｎ，ｒＲ
）　＋ｓ”（ｎ＋２＋ａ＋）、ｓ”（ｎ＋４＋ｍ）ｓ”
のように、画像データ入力時の順序に並べ変えて、メモ
リから出力する。

サブナイキストフィルタ６１は、前記メモリの出力より
、サブサンプリングによって失われたデータ、ｓ”（ｒ
＋＋ｍ＋１）、ｓ”　（ｎ，ａ＋＋３）、を補閲して出
力する．このようにして、第３の実施例で示した、画倣
符号化データは復号できることとなる。

なお、以上の実施例において、予測器の予測方法を前値
予測としたが、これにとらわれるものではなく、前ライ
ン予測．平面予測，行列予測など過去の量子化値を用い
る予測方法ならなんでも用いることができる。

また、以上の実施例において、水平，垂直ｌ画素ずつの
サプナイキストサンプリングに限って説明したが、水平
ｊ画素、垂直ｋ画素のように拡張しても、同様の実施例
が適用できる。

発明の効果 以上のように本発明は、サプナイキストサンプリングを
施した画像データなど、従来の予測符号化では、過負荷
誤差が問題となるようなデータであっても、従来の予測
器に小量のハードウェアを付加するだけで、大きな過負
荷誤差を生じないようにすることができる。従って、Ｓ
／Ｎ，画質ともに従来の予測符号化方法に比べ、改善す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例における予測符号化方法
の説明図、第２図は本発明の第２の実施例における予測
符号化方法の説明図、第３図は本発明の第３の実施例に
おける予測符号化装置のブロック図、第４図は本発明の
第４の実施例における復号化装置のブロック図、第５図
は従来の予測符号化装置のブロック図、第６図は従来の
予測符号化方法の説明図である。 ｌ……フィルタ装置、２……メモリ装置、３……予測符
号化器、４……復号化器、５……メモリ装置、６……フ
ィルタ装置、２１……メモリ、２２……アドレス制御回
路、３１……加算器、３２……量子化器、３３……逆量
子化器、３４……加算器、３５……予測器、４ｌ……逆
量子化器、４２……加算器、４３……予測器、５ｌ……
メモリ、５２……アドレス制御回路．予測器、４ｌ・・
・・・・逆量子化器、４２・・・・・・加算器、４３・
・・・・・予測器、５ｌ・・・・・・メモリ、５２・・
・・・・アドレス制御回路． 第 ｌ 図 （６ｌ） 第 ２ 図 （ａ） （ｂ） （Ｃ） （ｂ） （Ｃ） 予創符号イしの方向 第 ５ 図 第 ６ 図 （ｔ２，ノ （ｂ） ｏ０００００ ＯＸＯＸＯＸ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力された画像データｓ（ｎ、ｍ）（ｎ：水平方
   向の画素のインデクス、ｍ：垂直方向の画素のインデク
   ス）を、予測誤差が小さくなるように並べかえ、前記並
   べかえた画像データを、予測符号化することを特徴とす
   る予測符号化方法。
2. （２）入力された画像データを、ｓ（ｎ、ｍ）、ｓ（ｎ
   ＋ｊ、ｍ＋ｋ）、ｓ（ｎ＋２ｊ、ｍ）、ｓ（ｎ＋３ｊ、
   ｍ＋ｋ）…（ｊ、ｋは０以外の整数）のように、水平ｊ
   画素ごとに、垂直方向の画素のインデクスｍがｍ＋ｋと
   交互となるように並べ変え、前記並べ変えた画像データ
   を、予測符号化することを特徴とする請求項（１）記載
   の予測符号化方法。
3. （３）入力された画像データを、ｓ（ｎ、ｍ）、ｓ（ｎ
   ＋ｊ、ｍ＋ｋ）、ｓ（ｎ＋２ｊ、ｍ＋２ｋ）、ｓ（ｎ＋
   ３ｊ、ｍ＋３ｋ）…のように、水平ｊ画素ごとに、垂直
   方向の画素のインデクスがｋづつ増加するように並べ変
   え、前記並べ変えた画像データを、予測符号化すること
   を特徴とする請求項（１）記載の予測符号化方法。
4. （４）入力された画像信号ｓ（ｎ、ｍ）を、サブナイキ
   ストフィルタリングするフィルタ装置と、前記フィルタ
   装置の出力を記憶し、ｓ（ｎ、ｍ）、ｓ（ｎ＋ｊ、ｍ＋
   ｋ）、ｓ（ｎ＋２ｊ、ｍ）、ｓ（ｎ＋３ｊ、ｍ＋ｋ）…
   のように、水平ｊ画素ごとに、垂直方向の画素のインデ
   クスｍがｍ＋ｋと交互となるようにデータを読みだすメ
   モリ装置と、前記メモリ装置の出力を予測符号化する予
   測符号化器とを備えたことを特徴とする予測符号化装置
   。
5. （５）入力された画像信号ｓ（ｎ、ｍ）を、サブナイキ
   ストフィルタリングするフィルタ装置と、前記フィルタ
   装置の出力を記憶し、ｓ（ｎ、ｍ）、ｓ（ｎ＋ｊ、ｍ＋
   ｋ）、ｓ（ｎ＋２ｊ、ｍ＋２ｋ）、ｓ（ｎ＋３ｊ、ｍ＋
   ３ｋ）…のように、水平ｊ画素ごとに、垂直方向の画素
   のインデクスがｋづつ増加するように画素にデータを読
   みだすメモリ装置と、前記メモリ装置の出力を予測符号
   化する予測符号化器とを備えたことを特徴とする請求項
   （４）記載の予測符号化装置。