JPH0448310B2 - - Google Patents
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- JPH0448310B2 JPH0448310B2 JP17018587A JP17018587A JPH0448310B2 JP H0448310 B2 JPH0448310 B2 JP H0448310B2 JP 17018587 A JP17018587 A JP 17018587A JP 17018587 A JP17018587 A JP 17018587A JP H0448310 B2 JPH0448310 B2 JP H0448310B2
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
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- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Description
（産業上の利用分野）
本発明は、多数の画像を高能率に符号化および
復号化する方法およびその装置に関するものであ
る。 （従来の技術） 従来画像信号符号化方式として代表的なもの
に、予測符号化（Predictive Coding）と変換符
号化（Transform Coding）がある。予測符号化
に関しては、ウイリアムケープラツト（William
K.Pratt）著、「デイジタルイメージプロセツシ
ング（Digital Image Processing）」（ジヨンウ
イリーアンドサンズ社1987年刊）（以下文献１と
呼ぶ）pp637〜65722.5節Predictive Codingに詳
しく解説されている。一方、変換符号化に関して
は、文献1pp667〜699，23.2節Transform
Codingに詳しく解説されている。以下に文献１
にもとづき、予測符号化と変換符号化について説
明する。 第１１図に予測符号化の基本ブロツク図を示
す。なお以下においては、画像信号を構成する各
画素の位置座標を（ｊ，ｋ）で示す。ｊは垂直方
向の位置を示す座標、ｋは水平方向の位置を示す
座標とする。ｉ番目に送信する原画像信号をFi
（ｊ，ｋ）とする。Fi（ｊ，ｋ）（ｊ＝１〜Ｍ，ｋ
＝１〜Ｌ）は１枚の画像に対応する。ここでＭは
垂直方向の画素数、Ｌは水平方向の画素数であ
る。以後ｉを画像番号と呼ぶことにする。送信側
では原画像信号Fi（ｊ，ｋ）と予測信号F^Ti（ｊ，
ｋ）の差分を減算器３６によつて算出し、予測誤
差信号Di（ｊ，ｋ）を得る。Di（ｊ，ｋ）を量子化
器３７によつて量子化し量子化レベル番号DNi
（ｊ，ｋ）を得、伝送路８に送出する。DNi（ｊ，
ｋ）を逆量子化器３８によつて逆量子化し、逆量
子化予測誤差信号DQi（ｊ，ｋ）を得る。加算器４
０はDQi（ｊ，ｋ）とF^Ti（ｊ，ｋ）を加算して局部
復号信号FLi（ｊ，ｋ）を得る。予測器３９はすで
に符号化ずみの原画像信号に対する局部復号信号
にもとづき次に符号化する原画像信号Fi（ｊ，ｋ）
に対する予測信号F^Ti（ｊ，ｋ）を発生する。受信
側では、送信路からDNi（ｊ，ｋ）を受け取り、逆
量子化器４１は、DNi（ｊ，ｋ）からDQi（ｊ，ｋ）
を得る。予測器４３と加算器４２は、送信側と全
く同じ動作をし、最終的に復号化画像信号F^i（ｊ，
ｋ）を得る。DNi（ｊ，ｋ）の伝送誤りがなければ
送信側のFLi（ｊ，ｋ）と受信側のF^Ri（ｊ，ｋ）は
全く同じ信号である。 予測符号化では、予測により原画像信号Fi（ｊ，
ｋ）をより振幅の小さな予測誤差信号Di（ｊ，ｋ）
に変換すること、さらに予測誤差信号を量子化に
より、よりレベル数の少ない信号DNi（ｊ，ｋ）に
変換することにより情報量の削減を行つている。 第１３図に変換符号化の基本ブロツク図を示
す。原画像信号Fi（ｊ，ｋ）をＮ×Ｎ画素ごとの
ブロツクに分割し、変換器において fi（ｕ，ｖ）＝N 〓j=1 N 〓k=1 Fi（ｊ，ｋ）Ac（ｊ，ｕ）AR（ｋ，ｖ） (1) なる線形変換により、Ｎ×Ｎ個の変換係数Fi（ｕ，
ｖ）を各ブロツクごとに得る。(1)においてAc
（ｊ，ｕ）は原画像信号の垂直方向に沿つて変換
を行う列方向の変換行列、AR（ｋ，ｖ）は原画像
信号の水平方向に沿つて変換を行う行方向の変換
行列である。係数選択器３０において変換係数fi
（ｕ，ｖ）の一部のみを選択し、選択変換係数fTi
（ｕ，ｖ）を得、選択されなかつた係数の値はゼ
ロとする。 量子化器３１はfTi（ｕ，ｖ）を量子化し、変換
係数量子化レベル番号fTNi（ｕ，ｖ）を得、伝送路
８に送出する。 受信側では、逆量子化器３８によつて、伝送路
から得たfTNi（ｕ，ｖ）を逆量子化し、逆量子化変
換係数f^i（ｕ，ｖ）を得る。逆変換器３５におい
て、fi（ｕ，ｖ）に対し、１ブロツクごとに Fi（ｊ，ｋ）＝N 〓u=1 N 〓v=1 Fi（ｕ，ｖ）Bc（ｊ，ｕ）BR（ｋ，ｖ） (2) なる線形変換を行い、Ｎ×Ｎ画素からなる１ブロ
ツクに対する復号化画像信号を得る。(2)において
Bc（ｊ，ｕ）は行列［Ac（ｊ，ｕ）］の逆行列、BR
（ｋ，ｖ）は行列［AR（ｋ，ｖ）］の逆行列であ
る。 変換符号化では、全ての係数fi（ｕ，ｖ）から
一部の係数fTi（ｕ，ｖ）を選び出すこと、さらに
選び出された係数を量子化により原画像信号より
少ないレベル数の信号fTNi（ｕ，ｖ）に変換するこ
とにより伝送情報量の削減を行つている。 （発明が解決しようとする問題点） 予測符号化において情報圧縮率を上げるには、
適当な予測器を設計して予測誤差信号Di（ｊ，ｋ）
の振幅を小さくすればよい。このため 従来、Fi（ｊ，ｋ）を予測するのに F^Li（ｊ，ｋ−１），F^Li（ｊ，−１，ｋ），F^Li（ｊ
−
１，ｋ−１），F^Li（ｊ−１，ｋ＋１）など、複数
の局部復号信号を用いる方法が提案されている
（文献１，pp650〜657）。第１２図のごとく、S0
＝Fi（ｊ，ｋ）を中心に画素の中心に画素の配置
をS1からS12まで番号付けして 記すことにすれば、たとえば、 S1＝F^Li（ｊ，ｋ−１），S2＝F^Li（ｊ−１，ｋ），S4
＝F^Li（ｊ−１，ｋ−１）S3＝F^Li（ｊ−１，ｋ＋１）
である。Fi（ｊ，ｋ）を予測するのに用いる局部
復号信号の数を増加し、適当な予測式を用いれば
予測誤差信号Di（ｊ，ｋ）の振幅を小さくできる。
たとえば、S0＝Fi（ｊ，ｋ）の予測信号S^0＝F^Ti
（ｊ，ｋ）をS1からS12までの線形結合で作成する
ことが考えられる。 S^0＝A0i＋A1i＋S1＋A2i＋S2＋……＋A12iS12(3) A0i，A1i，……，A12iは定数で画像信号に統計的
性質かららDi（ｊ，ｋ）の平均的振幅が小さくな
るよう定めることができる。以下Ani（ｍ＝１〜
12）のことを予測係数と称する。たとえばA1iの
大きさは、統計的にみて称する。たとえばA1iの
大きさは、統計的にみてS0とS1の相関が高いと大
きい。S0とS1水平方向に隣接した画素なので統計
的にみて、水平方向に画像の相関が高いと、S0と
S1の相関は高くなり、A1iの値は大きくなる。同
様にA2iの大きさは統計的にみてS0とS2の相関は
高いと大きい。S0とS2は、垂直方向に隣接した画
素なので統計的にみて垂直方向に画像の相関が高
いと、S0とS2の相関は高くなりA2iの値は大きく
なる。 (3)式ではAni（ｍ＝１〜12）を多数の画像の統計的
に性質により定めることが多い。しかしあるS0を
中心に画像を局所的に観察すれば、水平方向に相
関が強くS0とS1との相関を示す係数A1iを大きく
した方がよい場合、または垂直方向に相関が強く
S0とS2の相関を示す係数A2iを大きくした方がよ
い場合、または左斜め上の方向に相関が強くS0と
S4の相関を示す係数A4iを大きくした方がよい場
合、または右斜め上の方向に相関が強くS0とS3の
相関を示す係数A3iを大きくした方がよい場合、
などいろいろな場合が考えられ、画像全体の統計
的性質から定めた予測係数Aniと画像の局所的性
質から定めた予測係数Aniとでは異なるのが普通
である。従来の予測符号化方式においては(3)式に
おいて予測係数Aniを全ての画像に対して一定に
定める。すなわち画像番号ｉによらず一定に定め
る。それゆえ１枚ごとの画像の性質に適合した予
測のできない欠点があつた。この点を改善するた
め、各画素の位置（ｊ，ｋ）毎にその周囲の画像
の局所的性質に基づき予測係数Aniを決定しても
よい。しかしそうすると予測係数の値を各画像の
位置（ｊ，ｋ）ごとに送信側から符号化して受信
側に送る必要があり送信符号量の増大する欠点が
あつた。 一方、変換符号化において情報圧縮率を上げる
には、適切な係数選択器を設計して、統計的にみ
て振幅の小さな変換係数fi（ｕ，ｖ）を切り捨て
ればよい。このため従来、fi（ｕ，ｖ）の振幅の
分散を多数の画像に渡つて統計的に求め、分散の
小さな変換係数fi（ｕ，ｖ）は切り捨てる方法が
提案されている（文献１，P673）。更に符号化効
率を上げるため各ブロツクを交流エネルギーの大
きさによつて４通りにクラス分けした後、各クラ
スごとに変換係数Fi（ｕ，ｖ）の振幅の分散を求
め各クラス内で分散の小さな変換係数fi（ｕ，ｖ）
を切り捨てる方法も提案されている（ウエンシン
チエン（Wein−Hsiung Chen）他「アダプテイ
ブコーデイングオブモノクロームアンドカラーイ
メージズ、Adaptive Coding of Monochrome
and Color Images，IEEE Transactions on
Communications 誌 」1977 年11 月 号
、pp1285〜1292、以下では文献２と呼ぶ）。文
献１の係数切り捨ての方法は、全ブロツクに対し
て全く同様に行う。しかし、あるブロツクに注目
すれば変換係数fi（ｕ，ｖ）の振幅は、画像全体
に渡つて求めた分散が小さいから小さいとは限ら
す、逆に大きな場合もある。分散は画像全体に渡
つて求めた統計量にすぎず、あるブロツクの変換
係数fi（ｕ，ｖ）の大きさはその分散よりずつと
大きい場合がままある。このように文献１による
従来の変換符号化方式においては、係数に切り捨
てを全ブロツクに対して全く同様に行うため、画
像に局所的な性質に適合した係数の切り捨てので
きない欠点があつた。この点を改善するために、
各ブロツクごとにどの係数を切り捨てるかか決定
してもよい。しかしそうすると、どの係数を切り
捨てたかを各ブロツクごとに符号化して、送信側
から受信側に送る必要があり、送信符号量の増大
する欠点があつた。文献２では交流エネルギーに
よつて各ブロツクを４クラスに分け、各クラスの
中では切り捨てる係数を同一としている。従つて
どの係数を切り捨てたかを各ブロツクごどに符号
化することは必要ではなく、各クラスごとに符号
化すればよいので、送信符号量はそう多くはなら
ない。しかしながら、文献２における交流エネル
ギーによるブロツクのクラス分けおよび係数の切
り捨ての基本的な考えは、レイトデイストーシヨ
ン理論（rate distortion theory）に基づいてい
る。レイトデイストーシヨン理論を画像の符号化
に適用するには、符号化歪を定量的に定義しなけ
ればならない。理論的な取り扱いをしやすくする
ため多くの場合平均２乗誤差を符号化歪と定義す
るが、文献２でもレイトデイストーシヨン関数
（rate distortion function）を求める時、平均２
乗誤差を符号化歪とすることを前提としている。
しかし、平均２乗誤差が符号化歪として適切かと
いうと必ずしもそうではない。画像の符号化にお
いて最も重要なことは、できるだけ少ない情報量
で画像を符号化しかつ、人間が符号化画像をみた
時できるだけ歪みが見えないようにする、すなわ
ち主観的な画質を向上させることである。このよ
うに人間を中心に考え、人間の視覚特性を考慮に
入れ主観的な画質を向上させることを考えると、
平均２乗誤差は符号化歪を定義する尺度として適
切でない場合が多い。従つて文献２の方法に対す
る基本的な疑問はなぜ交流エネルギーによつてク
ラス分けし、係数の切り捨てを平均２乗誤差が小
さくなるよう行うことが画像に適合した符号化方
法であるのかということである。このように文献
２の方法は、複雑にもかかわらず、平均２乗誤差
を小さくするという前提を用いており、人間の視
覚特性を十分考慮しているとは言い難く、主観的
画質が不十分であるという欠点があつた。 （問題を解決するための手段） 本発明によれば、符号化側では、入力画像を複
数のブロツクに分割し、各ブロツク内に属する画
素の輝度頻度分布を用いて入力画像のコントラス
トをブロツクごとに分析し、各ブロツク内に属す
る画素の輝度を２値化して得られた信号の各ブロ
ツク内における変化点の数を用いて入力画像の複
雑度をブロツクごとに分析し、ブロツクごとのコ
ントラストおよび複雑度によつて入力画像をブロ
ツクごとに複数のタイプに分類し、この分類結果
を符号化し、各タイプごとにそれぞれ予め定めた
量子化ステツプサイズ、係数選択に関するパラメ
ータ、予測係数を選び、画像符号化を行い、復号
化側では、符号化された分類結果を復号化し、各
タイプに属する符号化画像信号に対し予め定めた
量子化ステツプサイズ、予測係数を用い復号化を
行う画像信号符号化方法および、符号化側では、
入力画像を複数のブロツクに分割し、各ブロツク
内に属する輝度頻度分布を用いて入力画像のコン
トラストをブロツクごとに分析する手段と、各ブ
ロツク内に属する画素の輝度を２値化して得られ
た信号の各ブロツク内における変化点の数を用い
て入力画像の複雑度をブロツクごとに分析する手
段と、ブロツクごとのコントラストおよび複雑度
によつて入力画像をブロツクごとに複数のタイプ
に分類する手段と、この分類結果を符号化する手
段と、各タイプごとにそれぞれ予め定めた量子化
ステツプサイズ、係数選択に関するパラメータ、
予測係数を選び画像符号化を行う手段と、復号化
側では、符号化された分類結果を復号化する手段
と、各タイプに属する復号化画像信号に対し予め
定めた量子化ステツプサイズ、予測係数を用い復
号化を行う手段を有することを特徴とする、画像
信号符号化復号化装置が得られる。 （作用） 本発明においては、符号化側では、符号化をす
る前に予め入力画像を複数のブロツクに分割した
後、各ブロツクに属する画素の輝度頻度分布を解
析して各ブロツクのコントラストを求め、ブロツ
クごとのコントラストによつて画像をブロツクご
とに複数のタイプに分類した後、各タイプにあつ
た高能率な符号化を行い、復号化側では、各タイ
プにあつたパラメータを用いて、復号化を行う。 （実施例） 第１図に、本発明による画像信号符号化復号化
装置のブロツク図の一例を示す。送信側では、端
子100よりｉ番目の原画像信号Fi（ｊ，ｋ）を入力
しコントラスト検出器１、複雑度検出器２および
画像符号器１６に加える。コントラスト検出器１
では、ｉ番目に入力した画像信号Fi（ｊ，ｋ）に
対しコントラストCi（ｊ，ｋ）を定め、画像特徴
パラメータ符号器５および画像信号パラメータ設
定器１７に加える。Ci（ｊ，ｋ）の値は、たとえ
ば画像が高コントラストのとき０、中コントラス
トのとき１、低コントラストのとき２である。複
雑度検出器２では、ｉ番目に入力した画像信号Fi
（ｊ，ｋ）に対し複雑度Gi（ｊ，ｋ）を定め、画像
特徴パラメータ符号器５に加える。Gi（ｊ，ｋ）
の値は、たとえば、画像信号Fi（ｊ，ｋ）の複雑
度が高いブロツク０、画像信号Fi（ｊ，ｋ）の複
雑度の低いブロツク１である。画像特徴パラメー
タ符号器５はCi（ｊ，ｋ），Gi（ｊ，ｋ）および領
域信号Bi（ｊ，ｋ）をハフマン符号化あるいはラ
ンレングス符号化などで不等長符号化しマルチプ
レクサ１８に加える。領域信号Bi（ｊ，ｋ）につ
いては後に詳しく説明する。Ci（ｊ，ｋ），Gi（ｊ，
ｋ），Bi（ｊ，ｋ）は各ブロツク内で一定の値をと
る。画像符号化パラメータ設定器１７は、Ci（ｊ，
ｋ），Gi（ｊ，ｋ）およびBi（ｊ，ｋ）の値に応じ
て量子化ステツプサイズ、係数切り捨ての基準を
示すパラメータ、予測係数などの符号化パラメー
タを定め画像符号器１６に加える。画像符号器１
６は、定められた符号化パラメータに従つてｉ番
目の画像信号Fi（ｊ，ｋ）を符号化しマルチプレ
クサ１８に加える。マルチプレクサ１８は、まず
画像特徴パラメータ符号器５の出力を選択し、次
に画像符号器１６の出力を選択し、伝送路８へ出
力する。 受信側では、伝送路８により、符号化された画
像コントラスト信号、画像複雑度信号および領域
信号と、符号化された画像信号を受け取り、デイ
マルチプレクサ１９によつて、符号化された画像
コントラスト信号、画像複雑度信号および領域信
号と、符号化された画像信号は分離され、符号化
された画像コントラスト信号、符号化された画像
複雑度信号および符号化された領域信号は画像特
徴パラメータ復号器１４、符号化された画像信号
は画像復号器２０に加える。画像特徴パラメータ
復号器１４は、画像特徴パラメータ符号器５に対
応したものであり、復号化によりｉ番目の画像の
各プロツクに対する画像コントラスト信号Ci（ｊ，
ｋ）、画像複雑度信号Gi（ｊ，ｋ）および領域信号
Bi（ｊ，ｋ）を得、画像復号化パラメータ設定器
２１に加える。画像復号化パラメータ設定器２１
は、画像復号器２０に対し、Ci（ｊ，ｋ），Gi（ｊ，
ｋ）およびBi（ｊ，ｋ）の値に応じて量子化ステ
ツプサイズ、係数切捨ての基準を示すパラメー
タ、予測係数などの符号化パラメータを定め、画
像復号器２０に加える。画像復号器２０は、定め
られた符号化パラメータに従つて画像符号器１６
に対応した動作を行い、符号化された画像信号を
復号化し、ｉ番目の復号化画像F^i（ｊ，ｋ）を得、
出力端子１０１に出力する。 次に複雑度検出器３の一例を、第２図に示す。
ｉ番目の原画像信号Fi（ｊ，ｋ）を端子100より入
力し、平均値検出器３でＮ×Ｎ画素を１ブロツク
とし、ブロツク内でのFi（ｊ，ｋ）の平均値AVE
を検出する。２値化回路４で、AVEを閾値とし
てFi（ｊ，ｋ）を２値化し２値信号Li（ｊ，ｋ）を
得、変化点計数器６へ加える。変化点計数器６は
２値信号Li（ｊ，ｋ）の各ブロツクにおける水平
方向変化点数NHi（ｊ，ｋ）および垂直方向変化点
数NVi（ｊ，ｋ）を計数する。NHi（ｊ，ｋ）および
NVi（ｊ，ｋ）は各ブロツクで一定の値をとる。複
雑度測定器７は、たとえば、NHi（ｊ，ｋ）とNVi
（ｊ，ｋ）のいずれか大きい方の値が、ある閾値
より大のとき複雑度が高いとしGi（ｊ，ｋ）＝０を
端子１０７へ出力し、逆にある閾値より小のとき
複雑度が低いとしGi（ｊ，ｋ）＝１を端子１０７へ
出力する。複雑度の検出は、Ｎ×Ｎ画素のブロツ
クごとに行うので、Gi（ｊ，ｋ）は各ブロツクご
とに一定の値をとる。 次にコントラスト検出器１の一例を、第３図に
示す。ｉ番目の原画像信号Fi（ｊ，ｋ）を端子１
００より入力し、最高レベル検出器２２でＮ×Ｎ
画素を１ブロツクとし、ブロツク内での最高レベ
ルMAXを検出する。一方最低レベル検出器２３
でブロツク内での最高レベルMINを検出する。
減算器２８で、MAX−MINを各ブロツクで計算
しヒストグラム測定器２４へ加える。ヒストグラ
ム測定器２４では、MAX−MINの頻度分布を１
枚の画像当たりに求め、例えば第４図のような結
果を得る。印鑑あるいは、指紋の押捺像のような
画像を考えればわかるように、画像の背景部分で
はレベル変動は少なく、従つてMAX−MINは小
さいと考えられる。非背景部分ではその逆で、レ
ベル変動は大きく、従つてMAX−MINは大きい
と考えられる。それゆえ第４図のようなMAN−
MINの頻度分布が得られたときは、頻度分布の
谷を与える点dBを境界として、それよりMAX−
MINが小さい領域は非背景領域、それよりMAX
−MINが小さい領域は背景領域とする。第３図
では、谷検出器２６が、差分ヒストグラム測定器
２４より差分頻度分布を受け取り、差分頻度分布
の谷を与えるMAX−MINの値dBを求め、背景検
出器２８へ加える。背景検出器２８は、各ブロツ
クのレベル差MAX−MINがdBより小さいか否か
を判定し、小さいときBi（ｊ，ｋ）＝１すなわち背
景とし、大きいときBi（ｊ，ｋ）＝０すなわち非背
景とする。以後Bi（ｊ，ｋ）を領域信号と呼ぶこ
とにする。第３図の背景分離ではＮ×Ｎ画素のブ
ロツクごとに背景と非背景の分離を行うので、Bi
（ｊ，ｋ）は各ブロツクごとに一定の値をとる。
制御回路２７は各部に同期信号、クロツク信号を
提供し制御する。 コントラスト測定器２５は、例えばヒストグラ
ム測定器４４よりＮ×Ｎ画素ごとの原画像信号の
輝度頻度分布を受け取り、輝度頻度分布の頻度値
が予め定められた値n1より大なる最低輝度がdB1、
頻度値が予め定められた値n1より小になる最高輝
度がdB2のとき、Ｗ＝（dB2−dB1）／（dB2＋dB1）
が予め定められた値W1より大なるときCi（ｊ，
ｋ）＝０コントラスト大、Ｗが予め定められた値
W2より小なるときCi（ｊ，ｋ）＝２コントラスト
小、その他のときCi（ｊ，ｋ）＝１コントラスト中
とする。但しW1＞W2とする。第５図に輝度頻度
分布とn1，Ｗ，dB1，dB2の一例を図示する。Ci
（ｊ，ｋ）は１フロツク（Ｎ×Ｎ画素）で一定の
値をとる。 第６図に、第１図の画像符号器１６、画像符号
化パラメータ設定器１７、画像復号器２０、画像
復号化パラメータ設定器２１の一例を示す。第６
図において送信側では、変換器２９は、端子１０
０よりｉ番目の画像信号Fi（ｊ，ｋ）を入力し、
Ｎ×Ｎ画素のブロツクごとに分割して、(1)式に従
つて線形変換を行い、変換係数fi（ｕ，ｖ）を得、
係数選択器３０へ加える。係数選択器３０は、画
像符号化パラメータ設定器１７より係数選択の基
準を示すパラメータθi（ｊ，ｋ）を受け取り、θi
（ｊ，ｋ）に基づき係数を選択し選択した係数fTi
（ｕ，ｖ）を量子化器３１に加える。また、θi
（ｊ，ｋ）に基づき係数選択範囲を示すパラメー
タKc，Icを求め、不等長符号化器３２へ加える。
量子化器３１は、画像符号化パラメータ設定器１
７より量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）を受け
取り、量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）で係数
選択器３０から受け取つた係数fTi（ｕ，ｖ）を量
子化し、量子化レベル番号fTNi（ｕ，ｖ）を得、不
等長符号化器３２へ加える。不等長符号化器３２
は、ハフマン符号化などを用いて量子化された係
数fTNi（ｕ，ｖ）およびKc，Icを圧縮符号化し、圧
縮符号を得、端子１０４へ加える。端子１０４は
第２図のマルチプレクサ１８に接続されている。
第６図において受信側では、不等長復号化器３３
は、不等長符号化器３２に対応した動作を行い、
圧縮符号を復号化し量子化された係数fTNi（ｕ，
ｖ）およびKc，Icを得、逆量子化器３４に加え
る。逆量子化器３４は、画像復号化パラメータ設
定器２１より量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）
を受け取り、量子化された係数を逆量子化、Lfi
（ｕ，ｖ）を得、逆変換器３５に加える。逆変換
器３５は、逆量子化された係数を受け取り、(2)式
に従つて線形変換を行つてｉ番目の復号化画像信
号Fi（ｊ，ｋ）を得、端子１０１に出力する。 第７図は１枚の画像サイズが256画素×320画素
のとき、Ｎ×Ｎ＝16×16素のブロツクに分割した
ときの分割の様子を示す図である。第８図は16×
16画素のブロツク内の画像を(1)式に従つて線形変
換したとき得られた係数を、係数選択器３０で選
択する方法の一例を示す図であり、第８図では、
斜線で示した垂直方向Kc次以下、水平方向lc次以
下の係数が選択されることを示している。Kc，Ic
の定め方はいろいろ考えられるが、例えば、Kc
については、符号化パラメータθi（ｊ，ｋ）に基
づき、 16 〓u=Kc+1 16 〓v=1 fi（ｕ，ｖ）2≦θi（ｊ，ｋ）＜16 〓u=kc 16 〓v=1 fi（ｕ，ｖ）2 (4) なるように定めることができる。すなわち第９図
に示す斜線部の係数がまず選択される。次にlcに
ついては、 16 〓u=1 16 〓v=lc+1 fi（ｕ，ｖ）2≦θi（ｊ，ｋ）＜16 〓u=1 16 〓v=lc fi（ｕ，ｖ）2 (5) になるように定めることができる。そして第９図
の斜線部の係数のうち水平方向lc次以下の係数が
選択される。 第１０図に、第２図の画像符号器１６、画像符
号化パラメータ設定器１７、画像復号器２０、画
像復号化パラメータ設定器２１の他の一例を示
す。 第１０図と、第１１図に示した予測を用いた、
従来の画像信号符号化復号化装置と異なる点は、
量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）、予測係数Ani
（ｊ，ｋ）が固定でなく、画像ごとに、そのコン
トラスト信号Ci（ｊ，ｋ）、複雑度信号Gi（ｊ，ｋ）
および領域信号Bi（ｊ，ｋ）によつて制御可能な
点である。画像符号化パラメータ設定器１７およ
び画像復号化パラメータ設定器２１によつてこの
制御を行う。 Δi（ｊ，ｋ），θi（ｊ，ｋ），Ani（ｊ，ｋ），Ci
（ｊ，
ｋ），Gi（ｊ，ｋ）およびBi（ｊ，ｋ）によつて定
める方法について説明する。まず第６図において
Δi（ｊ，ｋ），θi（ｊ，ｋ）を定める方法について
説明し、次に第１０図においてΔi（ｊ，ｋ），Ani
（ｊ，ｋ）を定める方法について説明する。 第６図においてΔi（ｊ，ｋ）は、Bi（ｊ，ｋ）＝
０すなわち非背景領域では、例えば表１のごとく
定めることができる。
復号化する方法およびその装置に関するものであ
る。 （従来の技術） 従来画像信号符号化方式として代表的なもの
に、予測符号化（Predictive Coding）と変換符
号化（Transform Coding）がある。予測符号化
に関しては、ウイリアムケープラツト（William
K.Pratt）著、「デイジタルイメージプロセツシ
ング（Digital Image Processing）」（ジヨンウ
イリーアンドサンズ社1987年刊）（以下文献１と
呼ぶ）pp637〜65722.5節Predictive Codingに詳
しく解説されている。一方、変換符号化に関して
は、文献1pp667〜699，23.2節Transform
Codingに詳しく解説されている。以下に文献１
にもとづき、予測符号化と変換符号化について説
明する。 第１１図に予測符号化の基本ブロツク図を示
す。なお以下においては、画像信号を構成する各
画素の位置座標を（ｊ，ｋ）で示す。ｊは垂直方
向の位置を示す座標、ｋは水平方向の位置を示す
座標とする。ｉ番目に送信する原画像信号をFi
（ｊ，ｋ）とする。Fi（ｊ，ｋ）（ｊ＝１〜Ｍ，ｋ
＝１〜Ｌ）は１枚の画像に対応する。ここでＭは
垂直方向の画素数、Ｌは水平方向の画素数であ
る。以後ｉを画像番号と呼ぶことにする。送信側
では原画像信号Fi（ｊ，ｋ）と予測信号F^Ti（ｊ，
ｋ）の差分を減算器３６によつて算出し、予測誤
差信号Di（ｊ，ｋ）を得る。Di（ｊ，ｋ）を量子化
器３７によつて量子化し量子化レベル番号DNi
（ｊ，ｋ）を得、伝送路８に送出する。DNi（ｊ，
ｋ）を逆量子化器３８によつて逆量子化し、逆量
子化予測誤差信号DQi（ｊ，ｋ）を得る。加算器４
０はDQi（ｊ，ｋ）とF^Ti（ｊ，ｋ）を加算して局部
復号信号FLi（ｊ，ｋ）を得る。予測器３９はすで
に符号化ずみの原画像信号に対する局部復号信号
にもとづき次に符号化する原画像信号Fi（ｊ，ｋ）
に対する予測信号F^Ti（ｊ，ｋ）を発生する。受信
側では、送信路からDNi（ｊ，ｋ）を受け取り、逆
量子化器４１は、DNi（ｊ，ｋ）からDQi（ｊ，ｋ）
を得る。予測器４３と加算器４２は、送信側と全
く同じ動作をし、最終的に復号化画像信号F^i（ｊ，
ｋ）を得る。DNi（ｊ，ｋ）の伝送誤りがなければ
送信側のFLi（ｊ，ｋ）と受信側のF^Ri（ｊ，ｋ）は
全く同じ信号である。 予測符号化では、予測により原画像信号Fi（ｊ，
ｋ）をより振幅の小さな予測誤差信号Di（ｊ，ｋ）
に変換すること、さらに予測誤差信号を量子化に
より、よりレベル数の少ない信号DNi（ｊ，ｋ）に
変換することにより情報量の削減を行つている。 第１３図に変換符号化の基本ブロツク図を示
す。原画像信号Fi（ｊ，ｋ）をＮ×Ｎ画素ごとの
ブロツクに分割し、変換器において fi（ｕ，ｖ）＝N 〓j=1 N 〓k=1 Fi（ｊ，ｋ）Ac（ｊ，ｕ）AR（ｋ，ｖ） (1) なる線形変換により、Ｎ×Ｎ個の変換係数Fi（ｕ，
ｖ）を各ブロツクごとに得る。(1)においてAc
（ｊ，ｕ）は原画像信号の垂直方向に沿つて変換
を行う列方向の変換行列、AR（ｋ，ｖ）は原画像
信号の水平方向に沿つて変換を行う行方向の変換
行列である。係数選択器３０において変換係数fi
（ｕ，ｖ）の一部のみを選択し、選択変換係数fTi
（ｕ，ｖ）を得、選択されなかつた係数の値はゼ
ロとする。 量子化器３１はfTi（ｕ，ｖ）を量子化し、変換
係数量子化レベル番号fTNi（ｕ，ｖ）を得、伝送路
８に送出する。 受信側では、逆量子化器３８によつて、伝送路
から得たfTNi（ｕ，ｖ）を逆量子化し、逆量子化変
換係数f^i（ｕ，ｖ）を得る。逆変換器３５におい
て、fi（ｕ，ｖ）に対し、１ブロツクごとに Fi（ｊ，ｋ）＝N 〓u=1 N 〓v=1 Fi（ｕ，ｖ）Bc（ｊ，ｕ）BR（ｋ，ｖ） (2) なる線形変換を行い、Ｎ×Ｎ画素からなる１ブロ
ツクに対する復号化画像信号を得る。(2)において
Bc（ｊ，ｕ）は行列［Ac（ｊ，ｕ）］の逆行列、BR
（ｋ，ｖ）は行列［AR（ｋ，ｖ）］の逆行列であ
る。 変換符号化では、全ての係数fi（ｕ，ｖ）から
一部の係数fTi（ｕ，ｖ）を選び出すこと、さらに
選び出された係数を量子化により原画像信号より
少ないレベル数の信号fTNi（ｕ，ｖ）に変換するこ
とにより伝送情報量の削減を行つている。 （発明が解決しようとする問題点） 予測符号化において情報圧縮率を上げるには、
適当な予測器を設計して予測誤差信号Di（ｊ，ｋ）
の振幅を小さくすればよい。このため 従来、Fi（ｊ，ｋ）を予測するのに F^Li（ｊ，ｋ−１），F^Li（ｊ，−１，ｋ），F^Li（ｊ
−
１，ｋ−１），F^Li（ｊ−１，ｋ＋１）など、複数
の局部復号信号を用いる方法が提案されている
（文献１，pp650〜657）。第１２図のごとく、S0
＝Fi（ｊ，ｋ）を中心に画素の中心に画素の配置
をS1からS12まで番号付けして 記すことにすれば、たとえば、 S1＝F^Li（ｊ，ｋ−１），S2＝F^Li（ｊ−１，ｋ），S4
＝F^Li（ｊ−１，ｋ−１）S3＝F^Li（ｊ−１，ｋ＋１）
である。Fi（ｊ，ｋ）を予測するのに用いる局部
復号信号の数を増加し、適当な予測式を用いれば
予測誤差信号Di（ｊ，ｋ）の振幅を小さくできる。
たとえば、S0＝Fi（ｊ，ｋ）の予測信号S^0＝F^Ti
（ｊ，ｋ）をS1からS12までの線形結合で作成する
ことが考えられる。 S^0＝A0i＋A1i＋S1＋A2i＋S2＋……＋A12iS12(3) A0i，A1i，……，A12iは定数で画像信号に統計的
性質かららDi（ｊ，ｋ）の平均的振幅が小さくな
るよう定めることができる。以下Ani（ｍ＝１〜
12）のことを予測係数と称する。たとえばA1iの
大きさは、統計的にみて称する。たとえばA1iの
大きさは、統計的にみてS0とS1の相関が高いと大
きい。S0とS1水平方向に隣接した画素なので統計
的にみて、水平方向に画像の相関が高いと、S0と
S1の相関は高くなり、A1iの値は大きくなる。同
様にA2iの大きさは統計的にみてS0とS2の相関は
高いと大きい。S0とS2は、垂直方向に隣接した画
素なので統計的にみて垂直方向に画像の相関が高
いと、S0とS2の相関は高くなりA2iの値は大きく
なる。 (3)式ではAni（ｍ＝１〜12）を多数の画像の統計的
に性質により定めることが多い。しかしあるS0を
中心に画像を局所的に観察すれば、水平方向に相
関が強くS0とS1との相関を示す係数A1iを大きく
した方がよい場合、または垂直方向に相関が強く
S0とS2の相関を示す係数A2iを大きくした方がよ
い場合、または左斜め上の方向に相関が強くS0と
S4の相関を示す係数A4iを大きくした方がよい場
合、または右斜め上の方向に相関が強くS0とS3の
相関を示す係数A3iを大きくした方がよい場合、
などいろいろな場合が考えられ、画像全体の統計
的性質から定めた予測係数Aniと画像の局所的性
質から定めた予測係数Aniとでは異なるのが普通
である。従来の予測符号化方式においては(3)式に
おいて予測係数Aniを全ての画像に対して一定に
定める。すなわち画像番号ｉによらず一定に定め
る。それゆえ１枚ごとの画像の性質に適合した予
測のできない欠点があつた。この点を改善するた
め、各画素の位置（ｊ，ｋ）毎にその周囲の画像
の局所的性質に基づき予測係数Aniを決定しても
よい。しかしそうすると予測係数の値を各画像の
位置（ｊ，ｋ）ごとに送信側から符号化して受信
側に送る必要があり送信符号量の増大する欠点が
あつた。 一方、変換符号化において情報圧縮率を上げる
には、適切な係数選択器を設計して、統計的にみ
て振幅の小さな変換係数fi（ｕ，ｖ）を切り捨て
ればよい。このため従来、fi（ｕ，ｖ）の振幅の
分散を多数の画像に渡つて統計的に求め、分散の
小さな変換係数fi（ｕ，ｖ）は切り捨てる方法が
提案されている（文献１，P673）。更に符号化効
率を上げるため各ブロツクを交流エネルギーの大
きさによつて４通りにクラス分けした後、各クラ
スごとに変換係数Fi（ｕ，ｖ）の振幅の分散を求
め各クラス内で分散の小さな変換係数fi（ｕ，ｖ）
を切り捨てる方法も提案されている（ウエンシン
チエン（Wein−Hsiung Chen）他「アダプテイ
ブコーデイングオブモノクロームアンドカラーイ
メージズ、Adaptive Coding of Monochrome
and Color Images，IEEE Transactions on
Communications 誌 」1977 年11 月 号
、pp1285〜1292、以下では文献２と呼ぶ）。文
献１の係数切り捨ての方法は、全ブロツクに対し
て全く同様に行う。しかし、あるブロツクに注目
すれば変換係数fi（ｕ，ｖ）の振幅は、画像全体
に渡つて求めた分散が小さいから小さいとは限ら
す、逆に大きな場合もある。分散は画像全体に渡
つて求めた統計量にすぎず、あるブロツクの変換
係数fi（ｕ，ｖ）の大きさはその分散よりずつと
大きい場合がままある。このように文献１による
従来の変換符号化方式においては、係数に切り捨
てを全ブロツクに対して全く同様に行うため、画
像に局所的な性質に適合した係数の切り捨てので
きない欠点があつた。この点を改善するために、
各ブロツクごとにどの係数を切り捨てるかか決定
してもよい。しかしそうすると、どの係数を切り
捨てたかを各ブロツクごとに符号化して、送信側
から受信側に送る必要があり、送信符号量の増大
する欠点があつた。文献２では交流エネルギーに
よつて各ブロツクを４クラスに分け、各クラスの
中では切り捨てる係数を同一としている。従つて
どの係数を切り捨てたかを各ブロツクごどに符号
化することは必要ではなく、各クラスごとに符号
化すればよいので、送信符号量はそう多くはなら
ない。しかしながら、文献２における交流エネル
ギーによるブロツクのクラス分けおよび係数の切
り捨ての基本的な考えは、レイトデイストーシヨ
ン理論（rate distortion theory）に基づいてい
る。レイトデイストーシヨン理論を画像の符号化
に適用するには、符号化歪を定量的に定義しなけ
ればならない。理論的な取り扱いをしやすくする
ため多くの場合平均２乗誤差を符号化歪と定義す
るが、文献２でもレイトデイストーシヨン関数
（rate distortion function）を求める時、平均２
乗誤差を符号化歪とすることを前提としている。
しかし、平均２乗誤差が符号化歪として適切かと
いうと必ずしもそうではない。画像の符号化にお
いて最も重要なことは、できるだけ少ない情報量
で画像を符号化しかつ、人間が符号化画像をみた
時できるだけ歪みが見えないようにする、すなわ
ち主観的な画質を向上させることである。このよ
うに人間を中心に考え、人間の視覚特性を考慮に
入れ主観的な画質を向上させることを考えると、
平均２乗誤差は符号化歪を定義する尺度として適
切でない場合が多い。従つて文献２の方法に対す
る基本的な疑問はなぜ交流エネルギーによつてク
ラス分けし、係数の切り捨てを平均２乗誤差が小
さくなるよう行うことが画像に適合した符号化方
法であるのかということである。このように文献
２の方法は、複雑にもかかわらず、平均２乗誤差
を小さくするという前提を用いており、人間の視
覚特性を十分考慮しているとは言い難く、主観的
画質が不十分であるという欠点があつた。 （問題を解決するための手段） 本発明によれば、符号化側では、入力画像を複
数のブロツクに分割し、各ブロツク内に属する画
素の輝度頻度分布を用いて入力画像のコントラス
トをブロツクごとに分析し、各ブロツク内に属す
る画素の輝度を２値化して得られた信号の各ブロ
ツク内における変化点の数を用いて入力画像の複
雑度をブロツクごとに分析し、ブロツクごとのコ
ントラストおよび複雑度によつて入力画像をブロ
ツクごとに複数のタイプに分類し、この分類結果
を符号化し、各タイプごとにそれぞれ予め定めた
量子化ステツプサイズ、係数選択に関するパラメ
ータ、予測係数を選び、画像符号化を行い、復号
化側では、符号化された分類結果を復号化し、各
タイプに属する符号化画像信号に対し予め定めた
量子化ステツプサイズ、予測係数を用い復号化を
行う画像信号符号化方法および、符号化側では、
入力画像を複数のブロツクに分割し、各ブロツク
内に属する輝度頻度分布を用いて入力画像のコン
トラストをブロツクごとに分析する手段と、各ブ
ロツク内に属する画素の輝度を２値化して得られ
た信号の各ブロツク内における変化点の数を用い
て入力画像の複雑度をブロツクごとに分析する手
段と、ブロツクごとのコントラストおよび複雑度
によつて入力画像をブロツクごとに複数のタイプ
に分類する手段と、この分類結果を符号化する手
段と、各タイプごとにそれぞれ予め定めた量子化
ステツプサイズ、係数選択に関するパラメータ、
予測係数を選び画像符号化を行う手段と、復号化
側では、符号化された分類結果を復号化する手段
と、各タイプに属する復号化画像信号に対し予め
定めた量子化ステツプサイズ、予測係数を用い復
号化を行う手段を有することを特徴とする、画像
信号符号化復号化装置が得られる。 （作用） 本発明においては、符号化側では、符号化をす
る前に予め入力画像を複数のブロツクに分割した
後、各ブロツクに属する画素の輝度頻度分布を解
析して各ブロツクのコントラストを求め、ブロツ
クごとのコントラストによつて画像をブロツクご
とに複数のタイプに分類した後、各タイプにあつ
た高能率な符号化を行い、復号化側では、各タイ
プにあつたパラメータを用いて、復号化を行う。 （実施例） 第１図に、本発明による画像信号符号化復号化
装置のブロツク図の一例を示す。送信側では、端
子100よりｉ番目の原画像信号Fi（ｊ，ｋ）を入力
しコントラスト検出器１、複雑度検出器２および
画像符号器１６に加える。コントラスト検出器１
では、ｉ番目に入力した画像信号Fi（ｊ，ｋ）に
対しコントラストCi（ｊ，ｋ）を定め、画像特徴
パラメータ符号器５および画像信号パラメータ設
定器１７に加える。Ci（ｊ，ｋ）の値は、たとえ
ば画像が高コントラストのとき０、中コントラス
トのとき１、低コントラストのとき２である。複
雑度検出器２では、ｉ番目に入力した画像信号Fi
（ｊ，ｋ）に対し複雑度Gi（ｊ，ｋ）を定め、画像
特徴パラメータ符号器５に加える。Gi（ｊ，ｋ）
の値は、たとえば、画像信号Fi（ｊ，ｋ）の複雑
度が高いブロツク０、画像信号Fi（ｊ，ｋ）の複
雑度の低いブロツク１である。画像特徴パラメー
タ符号器５はCi（ｊ，ｋ），Gi（ｊ，ｋ）および領
域信号Bi（ｊ，ｋ）をハフマン符号化あるいはラ
ンレングス符号化などで不等長符号化しマルチプ
レクサ１８に加える。領域信号Bi（ｊ，ｋ）につ
いては後に詳しく説明する。Ci（ｊ，ｋ），Gi（ｊ，
ｋ），Bi（ｊ，ｋ）は各ブロツク内で一定の値をと
る。画像符号化パラメータ設定器１７は、Ci（ｊ，
ｋ），Gi（ｊ，ｋ）およびBi（ｊ，ｋ）の値に応じ
て量子化ステツプサイズ、係数切り捨ての基準を
示すパラメータ、予測係数などの符号化パラメー
タを定め画像符号器１６に加える。画像符号器１
６は、定められた符号化パラメータに従つてｉ番
目の画像信号Fi（ｊ，ｋ）を符号化しマルチプレ
クサ１８に加える。マルチプレクサ１８は、まず
画像特徴パラメータ符号器５の出力を選択し、次
に画像符号器１６の出力を選択し、伝送路８へ出
力する。 受信側では、伝送路８により、符号化された画
像コントラスト信号、画像複雑度信号および領域
信号と、符号化された画像信号を受け取り、デイ
マルチプレクサ１９によつて、符号化された画像
コントラスト信号、画像複雑度信号および領域信
号と、符号化された画像信号は分離され、符号化
された画像コントラスト信号、符号化された画像
複雑度信号および符号化された領域信号は画像特
徴パラメータ復号器１４、符号化された画像信号
は画像復号器２０に加える。画像特徴パラメータ
復号器１４は、画像特徴パラメータ符号器５に対
応したものであり、復号化によりｉ番目の画像の
各プロツクに対する画像コントラスト信号Ci（ｊ，
ｋ）、画像複雑度信号Gi（ｊ，ｋ）および領域信号
Bi（ｊ，ｋ）を得、画像復号化パラメータ設定器
２１に加える。画像復号化パラメータ設定器２１
は、画像復号器２０に対し、Ci（ｊ，ｋ），Gi（ｊ，
ｋ）およびBi（ｊ，ｋ）の値に応じて量子化ステ
ツプサイズ、係数切捨ての基準を示すパラメー
タ、予測係数などの符号化パラメータを定め、画
像復号器２０に加える。画像復号器２０は、定め
られた符号化パラメータに従つて画像符号器１６
に対応した動作を行い、符号化された画像信号を
復号化し、ｉ番目の復号化画像F^i（ｊ，ｋ）を得、
出力端子１０１に出力する。 次に複雑度検出器３の一例を、第２図に示す。
ｉ番目の原画像信号Fi（ｊ，ｋ）を端子100より入
力し、平均値検出器３でＮ×Ｎ画素を１ブロツク
とし、ブロツク内でのFi（ｊ，ｋ）の平均値AVE
を検出する。２値化回路４で、AVEを閾値とし
てFi（ｊ，ｋ）を２値化し２値信号Li（ｊ，ｋ）を
得、変化点計数器６へ加える。変化点計数器６は
２値信号Li（ｊ，ｋ）の各ブロツクにおける水平
方向変化点数NHi（ｊ，ｋ）および垂直方向変化点
数NVi（ｊ，ｋ）を計数する。NHi（ｊ，ｋ）および
NVi（ｊ，ｋ）は各ブロツクで一定の値をとる。複
雑度測定器７は、たとえば、NHi（ｊ，ｋ）とNVi
（ｊ，ｋ）のいずれか大きい方の値が、ある閾値
より大のとき複雑度が高いとしGi（ｊ，ｋ）＝０を
端子１０７へ出力し、逆にある閾値より小のとき
複雑度が低いとしGi（ｊ，ｋ）＝１を端子１０７へ
出力する。複雑度の検出は、Ｎ×Ｎ画素のブロツ
クごとに行うので、Gi（ｊ，ｋ）は各ブロツクご
とに一定の値をとる。 次にコントラスト検出器１の一例を、第３図に
示す。ｉ番目の原画像信号Fi（ｊ，ｋ）を端子１
００より入力し、最高レベル検出器２２でＮ×Ｎ
画素を１ブロツクとし、ブロツク内での最高レベ
ルMAXを検出する。一方最低レベル検出器２３
でブロツク内での最高レベルMINを検出する。
減算器２８で、MAX−MINを各ブロツクで計算
しヒストグラム測定器２４へ加える。ヒストグラ
ム測定器２４では、MAX−MINの頻度分布を１
枚の画像当たりに求め、例えば第４図のような結
果を得る。印鑑あるいは、指紋の押捺像のような
画像を考えればわかるように、画像の背景部分で
はレベル変動は少なく、従つてMAX−MINは小
さいと考えられる。非背景部分ではその逆で、レ
ベル変動は大きく、従つてMAX−MINは大きい
と考えられる。それゆえ第４図のようなMAN−
MINの頻度分布が得られたときは、頻度分布の
谷を与える点dBを境界として、それよりMAX−
MINが小さい領域は非背景領域、それよりMAX
−MINが小さい領域は背景領域とする。第３図
では、谷検出器２６が、差分ヒストグラム測定器
２４より差分頻度分布を受け取り、差分頻度分布
の谷を与えるMAX−MINの値dBを求め、背景検
出器２８へ加える。背景検出器２８は、各ブロツ
クのレベル差MAX−MINがdBより小さいか否か
を判定し、小さいときBi（ｊ，ｋ）＝１すなわち背
景とし、大きいときBi（ｊ，ｋ）＝０すなわち非背
景とする。以後Bi（ｊ，ｋ）を領域信号と呼ぶこ
とにする。第３図の背景分離ではＮ×Ｎ画素のブ
ロツクごとに背景と非背景の分離を行うので、Bi
（ｊ，ｋ）は各ブロツクごとに一定の値をとる。
制御回路２７は各部に同期信号、クロツク信号を
提供し制御する。 コントラスト測定器２５は、例えばヒストグラ
ム測定器４４よりＮ×Ｎ画素ごとの原画像信号の
輝度頻度分布を受け取り、輝度頻度分布の頻度値
が予め定められた値n1より大なる最低輝度がdB1、
頻度値が予め定められた値n1より小になる最高輝
度がdB2のとき、Ｗ＝（dB2−dB1）／（dB2＋dB1）
が予め定められた値W1より大なるときCi（ｊ，
ｋ）＝０コントラスト大、Ｗが予め定められた値
W2より小なるときCi（ｊ，ｋ）＝２コントラスト
小、その他のときCi（ｊ，ｋ）＝１コントラスト中
とする。但しW1＞W2とする。第５図に輝度頻度
分布とn1，Ｗ，dB1，dB2の一例を図示する。Ci
（ｊ，ｋ）は１フロツク（Ｎ×Ｎ画素）で一定の
値をとる。 第６図に、第１図の画像符号器１６、画像符号
化パラメータ設定器１７、画像復号器２０、画像
復号化パラメータ設定器２１の一例を示す。第６
図において送信側では、変換器２９は、端子１０
０よりｉ番目の画像信号Fi（ｊ，ｋ）を入力し、
Ｎ×Ｎ画素のブロツクごとに分割して、(1)式に従
つて線形変換を行い、変換係数fi（ｕ，ｖ）を得、
係数選択器３０へ加える。係数選択器３０は、画
像符号化パラメータ設定器１７より係数選択の基
準を示すパラメータθi（ｊ，ｋ）を受け取り、θi
（ｊ，ｋ）に基づき係数を選択し選択した係数fTi
（ｕ，ｖ）を量子化器３１に加える。また、θi
（ｊ，ｋ）に基づき係数選択範囲を示すパラメー
タKc，Icを求め、不等長符号化器３２へ加える。
量子化器３１は、画像符号化パラメータ設定器１
７より量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）を受け
取り、量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）で係数
選択器３０から受け取つた係数fTi（ｕ，ｖ）を量
子化し、量子化レベル番号fTNi（ｕ，ｖ）を得、不
等長符号化器３２へ加える。不等長符号化器３２
は、ハフマン符号化などを用いて量子化された係
数fTNi（ｕ，ｖ）およびKc，Icを圧縮符号化し、圧
縮符号を得、端子１０４へ加える。端子１０４は
第２図のマルチプレクサ１８に接続されている。
第６図において受信側では、不等長復号化器３３
は、不等長符号化器３２に対応した動作を行い、
圧縮符号を復号化し量子化された係数fTNi（ｕ，
ｖ）およびKc，Icを得、逆量子化器３４に加え
る。逆量子化器３４は、画像復号化パラメータ設
定器２１より量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）
を受け取り、量子化された係数を逆量子化、Lfi
（ｕ，ｖ）を得、逆変換器３５に加える。逆変換
器３５は、逆量子化された係数を受け取り、(2)式
に従つて線形変換を行つてｉ番目の復号化画像信
号Fi（ｊ，ｋ）を得、端子１０１に出力する。 第７図は１枚の画像サイズが256画素×320画素
のとき、Ｎ×Ｎ＝16×16素のブロツクに分割した
ときの分割の様子を示す図である。第８図は16×
16画素のブロツク内の画像を(1)式に従つて線形変
換したとき得られた係数を、係数選択器３０で選
択する方法の一例を示す図であり、第８図では、
斜線で示した垂直方向Kc次以下、水平方向lc次以
下の係数が選択されることを示している。Kc，Ic
の定め方はいろいろ考えられるが、例えば、Kc
については、符号化パラメータθi（ｊ，ｋ）に基
づき、 16 〓u=Kc+1 16 〓v=1 fi（ｕ，ｖ）2≦θi（ｊ，ｋ）＜16 〓u=kc 16 〓v=1 fi（ｕ，ｖ）2 (4) なるように定めることができる。すなわち第９図
に示す斜線部の係数がまず選択される。次にlcに
ついては、 16 〓u=1 16 〓v=lc+1 fi（ｕ，ｖ）2≦θi（ｊ，ｋ）＜16 〓u=1 16 〓v=lc fi（ｕ，ｖ）2 (5) になるように定めることができる。そして第９図
の斜線部の係数のうち水平方向lc次以下の係数が
選択される。 第１０図に、第２図の画像符号器１６、画像符
号化パラメータ設定器１７、画像復号器２０、画
像復号化パラメータ設定器２１の他の一例を示
す。 第１０図と、第１１図に示した予測を用いた、
従来の画像信号符号化復号化装置と異なる点は、
量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）、予測係数Ani
（ｊ，ｋ）が固定でなく、画像ごとに、そのコン
トラスト信号Ci（ｊ，ｋ）、複雑度信号Gi（ｊ，ｋ）
および領域信号Bi（ｊ，ｋ）によつて制御可能な
点である。画像符号化パラメータ設定器１７およ
び画像復号化パラメータ設定器２１によつてこの
制御を行う。 Δi（ｊ，ｋ），θi（ｊ，ｋ），Ani（ｊ，ｋ），Ci
（ｊ，
ｋ），Gi（ｊ，ｋ）およびBi（ｊ，ｋ）によつて定
める方法について説明する。まず第６図において
Δi（ｊ，ｋ），θi（ｊ，ｋ）を定める方法について
説明し、次に第１０図においてΔi（ｊ，ｋ），Ani
（ｊ，ｋ）を定める方法について説明する。 第６図においてΔi（ｊ，ｋ）は、Bi（ｊ，ｋ）＝
０すなわち非背景領域では、例えば表１のごとく
定めることができる。
【表】
表１において、例えば、
Δ3＜Δ2＜Δ1 (6)
Δ3′＜Δ2′＜Δ1′ (7)
Δ1＜Δ1′ (8)
Δ2＜Δ2′ (9)
Δ3＜Δ3′ (10)
である。この考え方は、コントラストおよび複雑
度の低いときほど量子化ステツプサイズΔi（ｊ，
ｋ）を小さくし、複雑度の低いときほどようとい
うものである。この考え方は、コントラストの低
いほどあるいは複雑度の高いほどブロツク歪みな
どの符号化歪みが人間の目につきやすいことに着
目している。但し、Ci（ｊ，ｋ），Bi（ｊ，ｋ）の
値いかんにかかわらず背景領域すなわちBi（ｊ，
ｋ）＝１なるときはコントラストが極端に低いの
でΔi（ｊ，ｋ）を表１の全てのΔi（ｊ，ｋ）よりも
小なるΔ0に設定する。このようにすれば、ブロ
ツク歪みなどの符号化歪みが目につきにくくな
り、良好な画質で画像を符号化できる。 第６図においてθi（ｊ，ｋ）は、Bi（ｊ，ｋ）＝
０すなわち非背景領域では例えば表２のごとく定
めることができる。表２において θ3＜θ2＜θ1 （11） θ3′＜θ2′＜θ1′ （12） θ1＜θ1′ （13） θ2＜θ2′ （14） θ3＜θ3′ （15） である。この考え方は、コントラストの低いとき
ほど、あるいは複雑度の高いほど、θi（ｊ，ｋ）
を小さくとり、切捨てる係数の数を少なくしよう
とするも
度の低いときほど量子化ステツプサイズΔi（ｊ，
ｋ）を小さくし、複雑度の低いときほどようとい
うものである。この考え方は、コントラストの低
いほどあるいは複雑度の高いほどブロツク歪みな
どの符号化歪みが人間の目につきやすいことに着
目している。但し、Ci（ｊ，ｋ），Bi（ｊ，ｋ）の
値いかんにかかわらず背景領域すなわちBi（ｊ，
ｋ）＝１なるときはコントラストが極端に低いの
でΔi（ｊ，ｋ）を表１の全てのΔi（ｊ，ｋ）よりも
小なるΔ0に設定する。このようにすれば、ブロ
ツク歪みなどの符号化歪みが目につきにくくな
り、良好な画質で画像を符号化できる。 第６図においてθi（ｊ，ｋ）は、Bi（ｊ，ｋ）＝
０すなわち非背景領域では例えば表２のごとく定
めることができる。表２において θ3＜θ2＜θ1 （11） θ3′＜θ2′＜θ1′ （12） θ1＜θ1′ （13） θ2＜θ2′ （14） θ3＜θ3′ （15） である。この考え方は、コントラストの低いとき
ほど、あるいは複雑度の高いほど、θi（ｊ，ｋ）
を小さくとり、切捨てる係数の数を少なくしよう
とするも
【表】
のである。この考え方は、コントラストの低いほ
ど、あるいは複雑度の高いほどブロツク歪みなど
の符号化歪みが人間の目につきやすいことに着目
している。ただし背景領域すなわちBi（ｊ，ｋ）＝
１のときは極端にコントラストが低くほぼ一定の
輝度を有するので、θi（ｊ，ｋ）を最も大きな値
θ0に設定し、ほぼ直流成分すなわちブロツクの平
均輝度によつて背景領域を表現することができる
と考えた。このようにすれば、ブロツク歪みなど
の符号化歪みが目につきにくくなり、良好な画質
で画像を符号化できる。 第１０図において、Δi（ｊ，ｋ）は、例えば表
１のごとく定めることができる。この考え方は、
コントラストの低いときほど、あるいは複雑度の
高いときほと量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）
を小さくしようというものである。この考え方
は、コントラストの低いときほど、あるいは複雑
度の高いときほどグラニユラーノイズなどの符号
化歪みが人間の目につきやすいことに着目してい
る。Ci（ｊ，ｋ）値いかんにかかわらず背景領域
すなわちBi（ｊ，ｋ）＝１なるときはコントラスト
が極端に低いのでΔi（ｊ，ｋ）を最も小なるΔ0に
設定する。このようにすればグラニユーラノイズ
などの符号化歪みが目につきにくくなり良好な画
質で画像を符号化できる。
ど、あるいは複雑度の高いほどブロツク歪みなど
の符号化歪みが人間の目につきやすいことに着目
している。ただし背景領域すなわちBi（ｊ，ｋ）＝
１のときは極端にコントラストが低くほぼ一定の
輝度を有するので、θi（ｊ，ｋ）を最も大きな値
θ0に設定し、ほぼ直流成分すなわちブロツクの平
均輝度によつて背景領域を表現することができる
と考えた。このようにすれば、ブロツク歪みなど
の符号化歪みが目につきにくくなり、良好な画質
で画像を符号化できる。 第１０図において、Δi（ｊ，ｋ）は、例えば表
１のごとく定めることができる。この考え方は、
コントラストの低いときほど、あるいは複雑度の
高いときほと量子化ステツプサイズΔi（ｊ，ｋ）
を小さくしようというものである。この考え方
は、コントラストの低いときほど、あるいは複雑
度の高いときほどグラニユラーノイズなどの符号
化歪みが人間の目につきやすいことに着目してい
る。Ci（ｊ，ｋ）値いかんにかかわらず背景領域
すなわちBi（ｊ，ｋ）＝１なるときはコントラスト
が極端に低いのでΔi（ｊ，ｋ）を最も小なるΔ0に
設定する。このようにすればグラニユーラノイズ
などの符号化歪みが目につきにくくなり良好な画
質で画像を符号化できる。
【表】
【表】
【表】
第１０図において、Ani（ｊ，ｋ）（ｍ＝１〜12）
は、例えば、表３、表４、表５のごとく定めるこ
とができる。この考え方は、コントラストの低い
とはきほど、あるいは複雑度の低くいときほど注
目画素S0から離れた画素からの予測係数の値も比
較的大きく設定し、予測的中率を高めようとする
ものである。コントラストの高いとき、あるいは
複雑度の高いときは注目画素S0から離れた画素か
らの予測係数の値を大きく設定すると、予測適的
中率は低下する恐れがある。 以上コントラストに関しては３分類、複雑度に
関して２分類する場合を取上げ説明してきたが、
分類数についてはいろいろ考えられる。たとえば
分類数を増やしてコントラストに関しては４分
類、複雑度に関して４分類するなどである。 （発明の効果） 本発明によれば画像のコントラスト、複雑度に
合つた符号化を行うことができ、画像信号を良好
な画質で高能率に圧縮符号化できる。
は、例えば、表３、表４、表５のごとく定めるこ
とができる。この考え方は、コントラストの低い
とはきほど、あるいは複雑度の低くいときほど注
目画素S0から離れた画素からの予測係数の値も比
較的大きく設定し、予測的中率を高めようとする
ものである。コントラストの高いとき、あるいは
複雑度の高いときは注目画素S0から離れた画素か
らの予測係数の値を大きく設定すると、予測適的
中率は低下する恐れがある。 以上コントラストに関しては３分類、複雑度に
関して２分類する場合を取上げ説明してきたが、
分類数についてはいろいろ考えられる。たとえば
分類数を増やしてコントラストに関しては４分
類、複雑度に関して４分類するなどである。 （発明の効果） 本発明によれば画像のコントラスト、複雑度に
合つた符号化を行うことができ、画像信号を良好
な画質で高能率に圧縮符号化できる。
第１図は、本発明の符号化復号化装置のブロツ
ク図の一例を示す図、第２図は複雑度検出器の一
例を示す図、第３図はコントラスト検出器の一例
を示す図、第４図はブロツクごとのレベル差の頻
度分布を用いての背景を分離する方法を説明する
図、第５図はブロツクごとのレベル差の頻度分布
を用いてコントラストを測定する方法を説明する
図、第６図は画像符号器、画像符号化パラメータ
設定器、画像復号器、画像復号化パラメータ設定
器の一例を示す図、第７図は１枚の画像をブロツ
クに分割した一例を示す図、第８図はブロツクご
との係数選択の方法の一例を説明する図、第９図
はブロツクごとの係数選択のプロセスの一例を説
明する図、第１０図は画像符号器、画像符号化パ
ラメータ設定器、画像復号器、画像復号化パラメ
ータ設定器の他の一例を示す図、第１１図は予測
を用いた従来の符号化復号化装置のブロツク図一
例を示す図、第１２図は予測の方法を説明する
図、第１３図は変換を用いた従来の符号化復号化
装置のブロツク図を示す図である。 図において、１……コントラスト検出器、２…
…複雑度検出器、３……平均値検出器、４……２
値化回路、５……画像特徴パラメータ符号器、６
……変化点計数器、７……複雑度測定器、８，１
５，１８……マルチプレクサ、１９……デイマル
チプレクサ、１４……画像特徴パラメータ復号
器、１６……画像符号器、１７……画像符号化パ
ラメータ設定器、２０……画像復号器、２１……
画像復号化パラメータ設定器、２２……最高レベ
ル検出器、２３……最低レベル検出器、２４……
差分ヒストグラム測定器、２５……コントラスト
測定器、２６……谷検出器、２７……制御回路、
２８……背景検出器、２９……変換器、３０……
係数選択器、３１，３７……量子化器、３２……
不等長符号化器、３３……不等長復号化器、３
４，３８……逆量子化器、３５……逆変換器、３
６……減算器、３９……予測器、４０，４２……
加算器、４１……逆量子化器、４３……予測器、
４４……ヒストグラム測定器。
ク図の一例を示す図、第２図は複雑度検出器の一
例を示す図、第３図はコントラスト検出器の一例
を示す図、第４図はブロツクごとのレベル差の頻
度分布を用いての背景を分離する方法を説明する
図、第５図はブロツクごとのレベル差の頻度分布
を用いてコントラストを測定する方法を説明する
図、第６図は画像符号器、画像符号化パラメータ
設定器、画像復号器、画像復号化パラメータ設定
器の一例を示す図、第７図は１枚の画像をブロツ
クに分割した一例を示す図、第８図はブロツクご
との係数選択の方法の一例を説明する図、第９図
はブロツクごとの係数選択のプロセスの一例を説
明する図、第１０図は画像符号器、画像符号化パ
ラメータ設定器、画像復号器、画像復号化パラメ
ータ設定器の他の一例を示す図、第１１図は予測
を用いた従来の符号化復号化装置のブロツク図一
例を示す図、第１２図は予測の方法を説明する
図、第１３図は変換を用いた従来の符号化復号化
装置のブロツク図を示す図である。 図において、１……コントラスト検出器、２…
…複雑度検出器、３……平均値検出器、４……２
値化回路、５……画像特徴パラメータ符号器、６
……変化点計数器、７……複雑度測定器、８，１
５，１８……マルチプレクサ、１９……デイマル
チプレクサ、１４……画像特徴パラメータ復号
器、１６……画像符号器、１７……画像符号化パ
ラメータ設定器、２０……画像復号器、２１……
画像復号化パラメータ設定器、２２……最高レベ
ル検出器、２３……最低レベル検出器、２４……
差分ヒストグラム測定器、２５……コントラスト
測定器、２６……谷検出器、２７……制御回路、
２８……背景検出器、２９……変換器、３０……
係数選択器、３１，３７……量子化器、３２……
不等長符号化器、３３……不等長復号化器、３
４，３８……逆量子化器、３５……逆変換器、３
６……減算器、３９……予測器、４０，４２……
加算器、４１……逆量子化器、４３……予測器、
４４……ヒストグラム測定器。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 符号化側では、入力画像を複数のブロツクに
分割し、各ブロツク内に属する画素の輝度頻度分
布を用いて入力画像のコントラストをブロツクご
とに分析し、各ブロツク内に属する画素の輝度を
２値化して得られた信号の各ブロツク内における
変化点の数を用いて入力画像の複雑度をブロツク
ごとに分析し、ブロツクごとのコントラストおよ
び複雑度によつて入力画像をブロツクごとに複数
のタイプに分類し、この分類結果を符号化し、各
タイプごとにそれぞれ予め定めた量子化ステツプ
サイズ、係数選択に関するパラメータ、予測係数
を選び画像符号化を行い、復号化側では、符号化
された分類結果を復号化し、各タイプに属する復
号化画像信号に対し予め定めた量子化ステツプサ
イズ、予測係数を用い復号化を行う画像信号符号
化復号化方法。 ２ 符号化側では、入力画像を複数のブロツクに
分割し、各ブロツク内に属する輝度頻度分布を用
いて入力画像のコントラストをブロツクごとに分
析する手段と、各ブロツク内に属する画素の輝度
を２値して得られた信号の各ブロツク内における
変化点の数を用いて入力画像の複雑度をブロツク
ごとに分析する手段と、ブロツクごとのコントラ
ストおよび複雑度によつて入力画像をブロツクご
とに複数のタイプに分類する手段と、この分類結
果を符号化する手段と、各タイプごとにそれぞれ
予め定めた量子化ステツプサイズ、係数選択に関
するパラメータ、予測係数を選び画像符号化を行
う手段と、復号化側では、符号化された分類結果
を復号化する手段と、各タイプに属する復号化画
像信号に対し予め定めた量子化ステツプサイズ、
予測係数を用い復号化を行う手段を有することを
特徴とする画像信号符号化復号化装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17018587A JPS6412764A (en) | 1987-07-07 | 1987-07-07 | Encoding/decoding method and device for picture signal |
| CA000570387A CA1318969C (en) | 1987-06-25 | 1988-06-24 | Encoding of a picture signal in consideration of contrast in each picture and decoding corresponding to the encoding |
| EP88110105A EP0296608B1 (en) | 1987-06-25 | 1988-06-24 | Encoding of a picture signal in consideration of contrast in each picture and decoding corresponding to the encoding |
| DE3854846T DE3854846T2 (de) | 1987-06-25 | 1988-06-24 | Kodierung eines Bildsignals mit Berücksichtigung des Kontrasts in jedem Bild und Dekodierung analog zur Kodierung |
| US07/210,836 US5038389A (en) | 1987-06-25 | 1988-06-24 | Encoding of a picture signal in consideration of contrast in each picture and decoding corresponding to the encoding |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17018587A JPS6412764A (en) | 1987-07-07 | 1987-07-07 | Encoding/decoding method and device for picture signal |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6412764A JPS6412764A (en) | 1989-01-17 |
| JPH0448310B2 true JPH0448310B2 (ja) | 1992-08-06 |
Family
ID=15900261
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17018587A Granted JPS6412764A (en) | 1987-06-25 | 1987-07-07 | Encoding/decoding method and device for picture signal |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6412764A (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2668155B1 (fr) * | 1990-10-19 | 1992-12-31 | Atochem | Polymeres et resines a base de chlorure de vinyle a grains lisses et a homogeneite de structure interne amelioree, leur procede de preparation. |
| JP3968799B2 (ja) * | 1995-07-21 | 2007-08-29 | ソニー株式会社 | 情報信号符号化装置、符号化方法、並びに情報信号復号方法 |
| JP4573110B2 (ja) * | 2005-02-07 | 2010-11-04 | ソニー株式会社 | 符号化装置および方法、記録媒体、プログラム、並びに画像処理システム |
| JP5384330B2 (ja) * | 2006-05-25 | 2014-01-08 | トムソン ライセンシング | 重み付け符号化する方法及びシステム |
-
1987
- 1987-07-07 JP JP17018587A patent/JPS6412764A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6412764A (en) | 1989-01-17 |
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