JPH0397320A

JPH0397320A - データ圧縮装置

Info

Publication number: JPH0397320A
Application number: JP23502789A
Authority: JP
Inventors: Yuji Toyomura; 祐士豊村
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1989-09-11
Filing date: 1989-09-11
Publication date: 1991-04-23

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、音声・画像等のデータを圧縮するデータ圧縮
装置に関するものである。

従来の技術従来の画像データ圧縮装置の構成を第３図に示す。簡単
のため取り扱うデータを画像データに限定し、例えば輝
度信号に対して、データ圧縮を施すものとする。

以降、従来例について説明する。例えばデジタル化され
た輝度信号は、データ圧縮装置のインターフェース２よ
り入力され、ラインバッファ３に格納される。輝度デー
タがラインバッファ３に最初に入力されたときに限って
、ラインバッファ４には適当なダミーデータが格納され
る。

２回目以降の輝度信号の入力の際には、まずラインバッ
ファ３のデータをラインバッファ４に転送しておき、そ
れからラインバッファ３に輝度信号を格納する。ライン
バッファ３とラインバッファ４に一旦格納された輝度信
号は、後述する予測符号化法により符号器５で量子化さ
れ、量子化データがメモリ７に格納される。

次に予測符号化法における予測手法について第４図を用
いて説明する。予測符号化法における予測手法は、１次
元予測と２次元予測に大別される。

１次元予測では画素Ｘの値を予測するのに、画素Ｘと同
一ライン上で画素Ｘの直前の画素八を用いる。一般には
画素Ａの値に予測係数を乗し、これを画素Ｘに対する予
測値とする。そして画素Ｘと画素Ａの差分を取り、この
差分を量子化する。この形態から、この予測手法は前値
予測とも呼ばれ、広く用いられている。また、画素Ａだ
けではなく画素Ｂを用い、画素Ｂと画素Ａの差分が、画
素Ａと画素Ｘの差分に等しいとする傾斜予測と呼ばれる
予測方法もあるが、あまり一般的ではない。

２次元予測は１次元予測が画素Ｘと同一ライン上で予測
を立てていたのに対し、画素Ｘの存在するラインの前ラ
インも参照する。一般的に画像の性質として、隣接画素
間では横方向〈以降、主走査方向〉と同程度に縦方向（
以降、副走査方向〉の相関も高いため１次元予測より精
度のよい予測が可能であると言われている。

具体的な手法としては、画素Ｘの値を予測するのに、画
素Ｘと同一ライン上で画素Ｘの直前の画素Ａと、画素Ｘ
の存在するラインの１ライン前で画素Ｘの直上の画素Ｄ
を参照し、（Ａ＋Ｄ）／２を予測値とする行列予測、画
素Ｃと画素Ｄの差分が画素Ａと画素Ｘの差分に等しいと
して画素Ｘの予測値を求める平面予測等がある。

また、例えば行列予測で、主走査方向の相関がより高い
とみて（２Ａ＋Ｄ）／３のように予測したり、参照する
画素数が多い方がより予測精度が上がるという考え方か
ら、画素Ａ１画素Ｂ１画素Ｃ１画素Ｄ１等を全て利用し
、各画素に適当な重み付けをすることで画素Ｘを予測す
るものもある。

以上のような前値予測を始めとして、予測符号化は基本
的に主走査方向もしくは副走査方向の一方へ予測をして
行くため、例えば主走査方向が予測方向であれば、第５
図に示すような主走査方向で変化の幅が大きい、すなわ
ち副走査方向に長いパターン等に対しては予測の追随性
が悪くなる。

特に前述の代表値特性で示される復号可能なステップの
最大値より、データの変化が大きい場合、追随性の劣化
は顕著である。この状態を一般に勾配過負荷といい、予
測符号化の問題点の一つとされる。

前値予測の場合は予測方向（主走査方向）に対する勾配
過負荷の影響が顕著であり、画像の種類としては、特に
コンピュータグラフィックス等に代表される直線成分が
多く、かつ輝度変化が急峻な部分を有する画像は、勾配
過負荷の影響を受けやすく、輪郭部のぼやけ、実質的な
解像度の劣化等となって現れる。

この勾配過負荷の影響を小さく抑える方法として、前述
の行列予測、平面予測等の２次元予測が用いられる。例
えば行列予測では、被予測画素の１ライン前直上値を参
照するため、第５図に示すようなパターンに対して非常
に良好なパターン追随性を示す。しかし、逆の場合、す
なわち第６図に示すようなパターンに、行列予測を適用
すると予測方向と垂直方向で、勾配過負荷の影響による
画像の劣化が発生する。ところが、第６図に示すような
パターンに前値予測を適用した場合、劣化はほとんどな
く、良好な画像を再生することが出来る。

これは前値予測においては、予測値の決定において主走
査方向１ラインのみを参照しているため、予測方向と垂
直な方向の輝度変化に対しては、全く関与しないのであ
る。

発明が解決しようとする課題前値予測の場合、予測符号化における予測方向で急峻な
輝度戒分の変化がある場合、パターンに対する追随性が
劣化し、勾配過負荷が問題となった。一方行列予測等の
２次元予測は、前値予測で問題となった予測方向の輝度
成分の変化が急峻であっても、勾配過負荷の影響を強く
受けず、比較的良好に変化に追随できる。

しかし、画像のパターンが変わり予測方向と垂直な方向
で輝度の変化が急峻な画像に対しては、むしろ前値予測
の方が画像の劣化が少ない。

すなわち予測手法は種々提案されているが、圧縮の対象
となる画像の性質により、予測手法に適、不適があり、
全ての画像に対して良好な特性を示す予測手法は存在し
ない。

課題を解決するための手段この課題を解決するために本発明は、読み取った画像の
各画素データを複数の予測手法によって他の画素データ
から予測し、予測手段によって予測された複数の画素デ
ータと実際の画素データとの誤差を予測手法毎に算出す
る誤差算出手段と、算出手段によって求められた誤差の
最も小さい予測手法を示すデータ及び該予測手法によっ
て得られた各画素データと実際の各画素データとの差を
送出する制御手段とを備えてなる。

作用この構成によって、複数の予測手法のうち原画の特徴に
合わせた量子化に最も適した予測手法を用いて圧縮を行
なう。

実施例以下、本発明の一実施例における画像データ圧縮装置を
図面を参照しながら説明する。第１図は本実施例におけ
る画像データ圧縮装置の構威を示すブロック図である。

ここで既にデジタル化された、入力信号（輝度データ主
走査方向１ライン分）がインターフェース２１に入力さ
れると、入力信号はラインバッファ２２に一旦保持され
る。ラインバッファ２２は１ライン分の輝度データを全
て保持できる容量を有している。一方ラインバッファ２
３は、初めてラインバッファ２２にデータが入力された
とき適当なデータで初期化される。実際の初期化は入力
信号が１画素あたり８ビットならば、その中心を示すｒ
ｌ２７Ｊがデータとして、書き込まれる。その後、ライ
ンバッファ２２に新たな人力がある直前にラインバッフ
ァ２３にはラインバッファ２２のデータがコピーされる
。

ラインバッファ２２内のデータは先頭から１画素分ずつ
符号器２４と符号器２５に転送され、ラインバッファ２
３内のデータは先頭から１画素分ずつ符号器２４のみに
転送される。ラインバッファ２２が出力するデータは、
予測対象画素が存在するのと同一ラインのデータである
。ラインバッファ２３が出力するデータは、予測対象画
素が存在するラインより１ライン前のデータである。従
って符号器２４では行列予測、平面予測等の２次元予測
が、符号器２５では前値予測を行うことが出来る。

その結果、符号器２４は、例えば行列予測による予測値
を発生し、これと予測対象画素との差分を非線形量子化
する。一方符号器２５は、前値予測による予測値を発生
し、これと予測対象画素との差分を非線形量子化する。

演算量の観点からみると、行列予測等では前値予測に対
して、加算やビットシフト等が含まれるため演算量が多
くなり、結果として演算時間が長く必要である。このた
め前値予測を行う符号器２５は、符号器２４゛で２次元
予測による量子化が終了するまで次のステップに移らな
い。

２つの符号器で量子化が終了すると、符号器２４で得ら
れた２次元予測の符号器２４からの量子化データは量子
化データ格納バッファ２８へ、符号器２５で得られた前
値予測の符号器２５からのによる量子化データは、量子
化データ格納バッファ２９に各々格納される。

尚、２つの量子化データ格納バッファの先頭には予測手
法を示すフラグが書き込まれる。例えば、２次元予測の
符号器２４がらの量子化データが格納される量子化デー
タ格納バッファ２８の先頭１ビット目には「１」が、前
値予測の符号器２５からの量子化データが格納される量
子化データ格納バッファ２９の先頭１ビット目には「ｏ
」が書き込まれる。

全体のメモリ量を節約するため、圧縮されたデータを最
終的に格納しておくメインメモリ３ｏを、これらのバッ
ファの替わりに使用することはもちろん可能であり、こ
の時の総使用メモリ量は、量子化データ格納バッファを
２つ持つのに比べて量子化データ格納バッファ１つ分少
なくすることが可能である。

更に、２次元予測の符号器２４で量子化された量子化デ
ータは、復号器３１へ転送される。復号器３１では送ら
れて来た量子化データおよびラインバッファ２２とライ
ンバッファ２３のデータを参照して、２次元予測の符号
器２４がらの量子化データを復号する。同時に符号器２
５で量子化された量子化データは、復号器３２に転送さ
れ、送られてきた量子化データおよびラインバッファ２
２のデータを参照して、量子化データを復号する。

量子化の場合と同様に、復号器においても２次元予測に
よる量子化データを復号する方が、計算量が多く、時間
を要するため、前値予測による量子化データ２７を復号
する復号器３２は、２次元予測による量子化データ２６
が復号されるまで次のステップには進まない。

復号器３１および復号器３２の両方で１画素の復号が終
了すると、復号器３１からの復号データは差分誤差積分
器３５に、復号器３２からの復号データは、差分誤差積
分器３６に転送される。差分誤差積分器３５ではライン
バッファ２２の該当する輝度データ３７を読みだし、現
在差分誤差積分器３５に転送されてきたデータとの差分
を求め、２乗する。この差分を２乗した値は１ライン分
の量子化゛が終了するまで累積され、保持される。同様
に、差分誤差積分器３６でもラインバッファ２２より読
みだした輝度データとの差分を取りこれを２乗し、累積
する。以上により、前値予測による誤差の累積と、２次
元予測による誤差の累積を得ることが出来る。

次に比較器３８では差分誤差積分器３５からの累積誤差
信号と差分誤差積分器３６からの累積誤差信号を比較し
、誤差が小さい方の量子化データ格納バッファの内容を
メインメモリに書き込む。

このように、原データと比較して誤差が最も小さくなる
予測手法による１ライン分の量子化データが、メインメ
モリに書き込まれるとラインバッファ２２のデータはラ
インバッファ２３にコピーされ、インターフェース２１
には次の１ライン分のデータが入力され、ラインバッフ
ァ２２に格納される。以上の動作を、予め設定されたラ
イン数分繰り返す。

次に第２図を用いて予測符号化の原理を説明する。第２
図は符号器２５の構戒を詳細に示したものである。入力
信号としてはラインバッファ２２に格納された１ライン
分の、例えばデジタル化された輝度データがシリアルに
転送される。入力信号は、その１つ前に入力されたデー
タとの差分を取られ、差分入力信号となる。差分入力信
号は量子化器１０によってあらかじめ定められた量子化
ビット数で非線形に圧縮され、量子化データとなる。こ
こで言う非線形とは、一般的に画像の隣接画素間の差分
の分布が、ラプラス分布に近似できることから、差分が
小さいものほど細かく、差分が大きいものほど粗く量子
化するため、量子化特性がｌｏｇ特性になることによる
。

次に量子化データは代表値設定器１２によって一旦復号
され、復号データとなる。一般に量子化器１０と代表値
設定器１２の特性を合わせて表す場合、これを代表値特
性という。これは差分入力信号に対する復号データの関
係を直接示すものである。

復号データは、前回迄の予測で生じた誤差を含む戒分を
加えられ、次に入力される画素を予測するため遅延器１
４で１画素分の遅延がかけられる。

バッファ等に一旦格納されたデータを対象にする場合に
は、遅延器１４はバッファアクセス用のコントローラと
なる。

更に予測値発生器１５は、例えばラインバッファ２３の
中から予測に必要なデータを参照し、適当な演算を行う
ことで平面予測、行列予測等の２次元予測に対応する。

この演算の際に係数の和を１より小さくすれば、実際に
は次の予測係数乗算器１６は必要なくなる。以上のよう
にして入力信号に対する予測信号が生戒される。

また、予測信号は積分ルーブ１８によって局部復号器１
９の頭にフィードバックされる。この積分ルーブｌ８は
、量子化により発生する量子化誤差を含み、誤差を含ん
だところから次の画素値を予測するため、符号器のメイ
ンルーブ内で量子化誤差が累積することはない。

以上のように本発明によるデータ圧縮装置は動作するが
、他のバリエーションとして例えば、ラインバッファを
１ライン分持たないで、本来１ラインを一括して処理を
している所をブロックに分割するという構威もある。こ
の構戒では１ラインの内部を複数にブロック化し、ブロ
ック毎に予測手法を選択できることになり、より手法の
最適化が図られる。但し、予測手法を示すフラグの個数
も増えるため、圧縮率は低下する。

更に、本実施例では符号器を２つ有しているが、符号器
の構成数を増して他の予測手法を試行させることも可能
である。また、符号器間で予測手法を同一にしておき、
量子化、復号特性（代表値特性）を示すルックアップテ
ーブルを変える構成にすれば、代表値特性を最適化する
ことが可能となる。また、任意の予測手法と、量子化、
復号特性を組み合わせることも可能である。

本実施例において、原データと量子化・復号後のデータ
の差は、１デー夕毎の劣化の平方和を取ることで算出し
ているが、例えばこれをパターンマッチングの問題とし
てとらえ、ファジィ理論を適用することで、より高速に
処理を行える。

以上、入力信号が既にデジタル化された画像データ（輝
度データ）の場合を中心に説明したが、本発明によるデ
ータ圧縮装置のインターフェース外で、適当なサンプリ
ング周期でアナログデータをＡ／Ｄ変換する構戒とすれ
ば、通常の画像信号のみならず音声データに対しても全
く同等の構成で、データの圧縮が行えることは言うまで
もない。

また、ハードウェア化に際しては、本発明のほとんど全
ての部分がゲートアレイ等ＬＳＩ化することが可能であ
るから、本発明による回路規模の増加は容易に吸収でき
る。

発明の効果以上述べてきたように、本発明によればこれまでパター
ン依存性が大きかった予測手法を複数種類試行し、その
中で最良の結果が得られる手法を自己選択するため、量
子化、復号を経てもきわめて良質な画像を容易に再現す
ることが可能である。

また、量子化、復号特性（いわゆる代表値特性〉を複数
種類準備しておくことで勾配過負荷の問題も回避するこ
とが可能である。

処理時間は符号器を複数個持つことで、単一の場合と殆
ど同程度であり、問題ない。

【図面の簡単な説明】

第ｌ図は本発明の一実施例における画像データ圧縮装置
の構戒を示すブロック図、第２図は本実施例における符
号器の構戒を示すブロック図、第３図は従来のデータ圧
縮装置の構戒を示すブロック図、第４図は予測手法の詳
細を示す図、第５図は前値予測で勾配過負荷が問題とな
るパターンを示す図、第６図は２次元予測で勾配過負荷
が問題となるパターンを示す図である。第１図２・・・インターフェース、３・・・ラインバッファ、
４・・・ラインバッファ、５・・・符号器、７・・・メ
モリ、１０・・・量子化器、１２・・・代表値設定器、
１４・・・遅延器、１５・・・予測値発生器、１６・・
・予測係数乗算器、１８・・・積分ループ、１９・・・
局部復号器、２１・・・インターフェース、２２・・・
ラインバッファ、２３・・・ラインバッファ、２４・・
・符号器、２５・・・符号器、２８・・・量子化データ
格納バッファ、２９・・・量子化データ格納バッファ、
３０・・・メインメモリ、３１・・・復号器、３２・・
・復号器、３５・・・差分誤差積分器、３６・・・差分
誤差積分器、３８・・・比較器。第２図１０第３図第４図第５図第６図

Claims

【特許請求の範囲】読み取った画像の各画素のデータを記憶する記憶手段と
、前記記憶手段に記憶されたある画素データを複数の予測
手法によって他の画素データから予測する予測手段と、前記予測手段によって予測された複数の画素データと前
記記憶手段に記憶された画素データとの誤差を予測手法
毎に算出する誤差算出手段と、前記算出手段によって求
められた誤差の最も小い予測手法を示すデータ及び該予
測手法によって得られた各画素データと前記記憶手段に
記憶された各画素データとの差を送出する制御手段と、
を有することを特徴とするデータ圧縮装置。