JPH05252403A - 画像データ圧縮装置 - Google Patents
画像データ圧縮装置Info
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- JPH05252403A JPH05252403A JP8045492A JP8045492A JPH05252403A JP H05252403 A JPH05252403 A JP H05252403A JP 8045492 A JP8045492 A JP 8045492A JP 8045492 A JP8045492 A JP 8045492A JP H05252403 A JPH05252403 A JP H05252403A
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Color Television Systems (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 少ない処理時間で発生符号量制御を行なう。
【構成】 画像データ圧縮装置３０は、Ｙ用、Ｃ用夫々
２種類の量子化テーブルを用いて量子化したブロックの
ＡＣ成分によって発生した符号量の総和を記憶するＡＣ
テーブル別総発生符号量記憶メモリ３８，３９と、量子
化装置３３から出力されたデータに対してハフマン符号
化を施し、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した
符号量の総和をＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶
するとともに、市松状に切換えられた２種類の量子化テ
ーブル５１〜５４毎のＡＣ成分によって発生した符号量
の総和をテーブル別ＡＣ総発生符号量記憶メモリ３８，
３９に記憶するハフマン符号化器３４とを設け、一度目
の圧縮時に２つの量子化テーブル５１と５３，５２と５
４を用いることによって量子化テーブルの変更による発
生符号量の変化の予測を行ない目標とする発生する符号
量に最適な量子化テーブルを作成し、二度目の圧縮によ
って目標とする符号量に圧縮する
２種類の量子化テーブルを用いて量子化したブロックの
ＡＣ成分によって発生した符号量の総和を記憶するＡＣ
テーブル別総発生符号量記憶メモリ３８，３９と、量子
化装置３３から出力されたデータに対してハフマン符号
化を施し、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した
符号量の総和をＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶
するとともに、市松状に切換えられた２種類の量子化テ
ーブル５１〜５４毎のＡＣ成分によって発生した符号量
の総和をテーブル別ＡＣ総発生符号量記憶メモリ３８，
３９に記憶するハフマン符号化器３４とを設け、一度目
の圧縮時に２つの量子化テーブル５１と５３，５２と５
４を用いることによって量子化テーブルの変更による発
生符号量の変化の予測を行ない目標とする発生する符号
量に最適な量子化テーブルを作成し、二度目の圧縮によ
って目標とする符号量に圧縮する
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像データの圧縮処理
等に用いられるデータ圧縮装置に係り、詳細には、発生
符号量を制御する発生符号量制御機能を有する画像デー
タ圧縮装置に関する。
等に用いられるデータ圧縮装置に係り、詳細には、発生
符号量を制御する発生符号量制御機能を有する画像デー
タ圧縮装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像圧縮の国際標準としてＪＰＥＧ（Jo
int Photographic Expert Group）やＭＰＥＧ（Moving
Picture Expert Group）がある。ＪＰＥＧは、静止画像
を圧縮することを目的としており、すでにカラー静止画
像の符号化手法が決定し、国際標準規格として承認され
る予定である。ＪＰＥＧについては、チップも製品化さ
れており、このチップを用いたボードも市場に出始めて
いる。ＪＰＥＧアルゴリズムは、大きく２つの圧縮方式
に分けられる。第１の方式はＤＣＴ（Discrete Cosine
Transform：離散コサイン変換）を基本とした方式であ
り、第２の方式は２次元空間でＤＰＣＭ（Differntial
PCM）を行なうSpatial（空間関数）方式である。ＤＣＴ
方式は量子化を含むため一般には完全に元の画像は再現
されない非可逆符号化であるが、少ないビット数におい
ても十分な復号画像品質を得ることができ、本アルゴリ
ズムの基本となる方式である。一方、Spatial方式は、
圧縮率は小さいが元の画像を完全に再現する可逆符号化
であり、この特性を実現するために標準方式として付加
された方式である。
int Photographic Expert Group）やＭＰＥＧ（Moving
Picture Expert Group）がある。ＪＰＥＧは、静止画像
を圧縮することを目的としており、すでにカラー静止画
像の符号化手法が決定し、国際標準規格として承認され
る予定である。ＪＰＥＧについては、チップも製品化さ
れており、このチップを用いたボードも市場に出始めて
いる。ＪＰＥＧアルゴリズムは、大きく２つの圧縮方式
に分けられる。第１の方式はＤＣＴ（Discrete Cosine
Transform：離散コサイン変換）を基本とした方式であ
り、第２の方式は２次元空間でＤＰＣＭ（Differntial
PCM）を行なうSpatial（空間関数）方式である。ＤＣＴ
方式は量子化を含むため一般には完全に元の画像は再現
されない非可逆符号化であるが、少ないビット数におい
ても十分な復号画像品質を得ることができ、本アルゴリ
ズムの基本となる方式である。一方、Spatial方式は、
圧縮率は小さいが元の画像を完全に再現する可逆符号化
であり、この特性を実現するために標準方式として付加
された方式である。
【０００３】ＤＣＴ方式はさらに必須機能であるベース
ライン・プロセス（Baseline System）とオプション機
能である拡張ＤＣＴプロセス（Extended System）の２
つに分類される。これらの方式と別に、上記の方式を組
み合わせてプログレッシブ・ビルドアップを実現するハ
イアラーキカル・プロセスがある。ベースライン・プロ
セスは、ＤＣＴ方式を実現するすべての符号器／復号器
がもたなければならない最小限の機能で、ＡＤＣＴ方式
（Adaptive Descrete Cosine Transform Coding：適応
型離散コサイン変換）を基礎としたアルゴリズムであ
る。上記ベースライン・プロセスにおける画像圧縮では
画像データを８×８ピクセル単位のブロックで処理をす
る。処理プロセスは、以下の通りである。 （１）２次元ＤＣＴ変換処理 （２）ＤＣＴ係数の量子化処理 （３）エントロピー符号化処理 ２次元ＤＣＴ変換処理では、空間データを周波数データ
に変換し、６４個のＤＣＴ係数を出力する。このとき、
色成分は、（Ｙ，ＣB，ＣR)としている。この係数のう
ち行列の中の左上の係数はＤＣ成分と呼ばれ、ブロック
・データの平均値である。また、残りの６３個の係数
は、ＡＣ成分と呼ばれる。
ライン・プロセス（Baseline System）とオプション機
能である拡張ＤＣＴプロセス（Extended System）の２
つに分類される。これらの方式と別に、上記の方式を組
み合わせてプログレッシブ・ビルドアップを実現するハ
イアラーキカル・プロセスがある。ベースライン・プロ
セスは、ＤＣＴ方式を実現するすべての符号器／復号器
がもたなければならない最小限の機能で、ＡＤＣＴ方式
（Adaptive Descrete Cosine Transform Coding：適応
型離散コサイン変換）を基礎としたアルゴリズムであ
る。上記ベースライン・プロセスにおける画像圧縮では
画像データを８×８ピクセル単位のブロックで処理をす
る。処理プロセスは、以下の通りである。 （１）２次元ＤＣＴ変換処理 （２）ＤＣＴ係数の量子化処理 （３）エントロピー符号化処理 ２次元ＤＣＴ変換処理では、空間データを周波数データ
に変換し、６４個のＤＣＴ係数を出力する。このとき、
色成分は、（Ｙ，ＣB，ＣR)としている。この係数のう
ち行列の中の左上の係数はＤＣ成分と呼ばれ、ブロック
・データの平均値である。また、残りの６３個の係数
は、ＡＣ成分と呼ばれる。
【０００４】ＤＣ成分の量子化処理では、量子化器で各
係数ごとに大きさの異なった量子化ステップ・サイズを
設定した量子化マトリスクを用いて、ＤＣＴ係数を線形
量子化する。但し、符号量あるいは復号画品質を制御可
能とするために、外部から指定する係数（スケーリング
・ファクタ）を量子化マトリクスに乗じた値を実際のマ
トリクス値として使用し、量子化を行なう。このよう
に、テーブルを参照しながら６４個のＤＣＴ係数を整数
値に量子化する。この量子化処理によって非可逆圧縮と
なる。また、使用される参照テーブルの内容については
ＪＰＥＧでは規定していない。量子化のテーブルは、人
間の視覚特性を考慮して作成する。人間は、高周波数成
分の視覚情報には鈍いので、この高周波成分は粗く量子
化する。
係数ごとに大きさの異なった量子化ステップ・サイズを
設定した量子化マトリスクを用いて、ＤＣＴ係数を線形
量子化する。但し、符号量あるいは復号画品質を制御可
能とするために、外部から指定する係数（スケーリング
・ファクタ）を量子化マトリクスに乗じた値を実際のマ
トリクス値として使用し、量子化を行なう。このよう
に、テーブルを参照しながら６４個のＤＣＴ係数を整数
値に量子化する。この量子化処理によって非可逆圧縮と
なる。また、使用される参照テーブルの内容については
ＪＰＥＧでは規定していない。量子化のテーブルは、人
間の視覚特性を考慮して作成する。人間は、高周波数成
分の視覚情報には鈍いので、この高周波成分は粗く量子
化する。
【０００５】エントロピー符号化処理では、まずＤＣ成
分と左隣ブロックにおける量子化されたＤＣ成分との差
分を計算し、符号化する。この方法は、ＤＰＣＭと呼ば
れる。また、ＡＣ成分はジクザグ・スキャンにより１次
元配列に変換される。ベースラインプロセスのエントロ
ピー符号化では、ハフマン符号化方式を用いる。ハフマ
ン符号化処理では各係数がゼロであるかどうかを判定
し、連続するゼロの係数は、その長さがランレングスと
して勘定される。ゼロでない係数が来ると、その量子化
結果とそれまでのゼロ係数のランレングスを組み合わせ
て、２次元ハフマン符号化される。ＤＣ／ＡＣ係数のハ
フマン符号化は、与えられたハフマン符号テーブルに基
づくが、量子化マトリクスおよびハフマン符号テーブル
は、使用する状況において最適なものになるようにする
ためデフォルト値はなく、必要に応じて符号器から復号
器へ転送して使用する。
分と左隣ブロックにおける量子化されたＤＣ成分との差
分を計算し、符号化する。この方法は、ＤＰＣＭと呼ば
れる。また、ＡＣ成分はジクザグ・スキャンにより１次
元配列に変換される。ベースラインプロセスのエントロ
ピー符号化では、ハフマン符号化方式を用いる。ハフマ
ン符号化処理では各係数がゼロであるかどうかを判定
し、連続するゼロの係数は、その長さがランレングスと
して勘定される。ゼロでない係数が来ると、その量子化
結果とそれまでのゼロ係数のランレングスを組み合わせ
て、２次元ハフマン符号化される。ＤＣ／ＡＣ係数のハ
フマン符号化は、与えられたハフマン符号テーブルに基
づくが、量子化マトリクスおよびハフマン符号テーブル
は、使用する状況において最適なものになるようにする
ためデフォルト値はなく、必要に応じて符号器から復号
器へ転送して使用する。
【０００６】図１３は上記ＪＰＥＧアルゴリズムに基づ
く従来の画像データ圧縮装置１０のブロック図である。
図１３において、１１はフレームメモリであり、原画像
のデータを保持してある。フレームメモリ１１に蓄えら
れている画像データは、ＤＣＴ演算部１２に出力され、
データを読み込んでブロック単位のＤＣＴ演算を行ない
量子化部１３に出力する。ＤＣＴ演算の出力データは、
量子化装置１３（図１４）に読込まれ、量子化装置１３
は、量子化テーブルＲＡＭ１４の量子化テーブル（図１
５及び図１６参照）の値に従って量子化演算を行なう。
ハフマン符号化部１４は、量子化装置１３から出力され
たデータに対してＤＣ符号量メモリ１５及びＡＣ符号量
メモリ１６を用いてハフマン符号化を施し、総発生符号
量を総発生符号量記憶メモリ１７に記憶する。ＣＰＵ１
８は、これら装置全体の制御、及び後述する最適な量子
化テーブル作成と各ブロックの発生符号量を予測する制
御を行なう。上記ハフマン符号化器１４は、量子化装置
１３から出力されたデータに対してハフマン符号化を行
なう。このハフマン符号化器１４の動作には、以下のよ
うな２種類のモードｍｏｄｅ１，ｍｏｄｅ２がある。 （ｍｏｄｅ１）入力データに対してハフマン符号化を行
ない、その際に、各ブロックのＤＣ成分によって発生し
たビット数を、ＤＣ符号量メモリ１５に書込む。また、
ＡＣ成分によって発生したビット数をＡＣ符号量メモリ
１６に書込む。 （ｍｏｄｅ２）入力データに対してハフマン符号化を行
ない、その際に事前にＡＣ符号量メモリ１６に書き込ま
れている各ブロックのＤＣ成分とＡＣ成分の両方による
発生符号量の予測値と実際に発生した符号量とを比較
し、もし発生符号量が予測よりも多く発生するのであれ
ば、そこである値以降は全て０とするＥＯＢ（End of
Block）を発生させ、そのブロックの符号化を終了す
る。また、余ったビット数は次ブロックの予測値に加え
られる。
く従来の画像データ圧縮装置１０のブロック図である。
図１３において、１１はフレームメモリであり、原画像
のデータを保持してある。フレームメモリ１１に蓄えら
れている画像データは、ＤＣＴ演算部１２に出力され、
データを読み込んでブロック単位のＤＣＴ演算を行ない
量子化部１３に出力する。ＤＣＴ演算の出力データは、
量子化装置１３（図１４）に読込まれ、量子化装置１３
は、量子化テーブルＲＡＭ１４の量子化テーブル（図１
５及び図１６参照）の値に従って量子化演算を行なう。
ハフマン符号化部１４は、量子化装置１３から出力され
たデータに対してＤＣ符号量メモリ１５及びＡＣ符号量
メモリ１６を用いてハフマン符号化を施し、総発生符号
量を総発生符号量記憶メモリ１７に記憶する。ＣＰＵ１
８は、これら装置全体の制御、及び後述する最適な量子
化テーブル作成と各ブロックの発生符号量を予測する制
御を行なう。上記ハフマン符号化器１４は、量子化装置
１３から出力されたデータに対してハフマン符号化を行
なう。このハフマン符号化器１４の動作には、以下のよ
うな２種類のモードｍｏｄｅ１，ｍｏｄｅ２がある。 （ｍｏｄｅ１）入力データに対してハフマン符号化を行
ない、その際に、各ブロックのＤＣ成分によって発生し
たビット数を、ＤＣ符号量メモリ１５に書込む。また、
ＡＣ成分によって発生したビット数をＡＣ符号量メモリ
１６に書込む。 （ｍｏｄｅ２）入力データに対してハフマン符号化を行
ない、その際に事前にＡＣ符号量メモリ１６に書き込ま
れている各ブロックのＤＣ成分とＡＣ成分の両方による
発生符号量の予測値と実際に発生した符号量とを比較
し、もし発生符号量が予測よりも多く発生するのであれ
ば、そこである値以降は全て０とするＥＯＢ（End of
Block）を発生させ、そのブロックの符号化を終了す
る。また、余ったビット数は次ブロックの予測値に加え
られる。
【０００７】図１４は上記量子化装置１３のブロック図
である。図１４において、量子化装置１３は、Ｙ（輝度
情報）用量子化テーブル（図１５）を記憶する量子化テ
ーブルＲＡＭ２１と、Ｃ（色情報）用量子化テーブル
（図１６）を記憶する量子化テーブルＲＡＭ２２と、Ｄ
ＣＴ演算された各周波数成分に量子化テーブルの値を掛
ける（すなわち、逆数を掛けて除算する）ことによって
重み付けを変える量子化を行なう乗算器２３とにより構
成されている。また、量子化テーブルＲＡＭ２１，２２
は、Ｙ及びＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙの各コンポーネントそれぞれ
に対応している。
である。図１４において、量子化装置１３は、Ｙ（輝度
情報）用量子化テーブル（図１５）を記憶する量子化テ
ーブルＲＡＭ２１と、Ｃ（色情報）用量子化テーブル
（図１６）を記憶する量子化テーブルＲＡＭ２２と、Ｄ
ＣＴ演算された各周波数成分に量子化テーブルの値を掛
ける（すなわち、逆数を掛けて除算する）ことによって
重み付けを変える量子化を行なう乗算器２３とにより構
成されている。また、量子化テーブルＲＡＭ２１，２２
は、Ｙ及びＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙの各コンポーネントそれぞれ
に対応している。
【０００８】図１５はＹ用量子化テーブル、図１６はＣ
用量子化テーブルを示す図であり、上記量子化テーブル
ＲＡＭ２１，２２内には、実際には、量子化テーブルの
逆数が書込まれている。量子化装置１３は、この乗算結
果を出力する。以上の構成において、上記画像データ圧
縮装置１０は以下のような動作により最適な量子化テー
ブルと各ブロックにおける発生符号量の予測を行なう。 ｉ）先ず、適当な量子化テーブルを作成し、量子化テー
ブルＲＡＭ２１，２２に書込む。 ｉｉ）次いで、ＤＣＴ→量子化→ハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ１）を行なう。 ｉｉｉ）ＡＣ符号量メモリ１６に保持されている総発生
符号量を参照し、その値を基に新たに適当な量子化テー
ブルを作成し、作成した量子化テーブルを量子化テーブ
ルＲＡＭ２１，２２に書込む。 ｉｖ）次いで、ＤＣＴ→量子化→ハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ １）を行なう。 ｖ）上記ｉｉ）で得られた総発生符号量と、今回得られ
た総発生符号量から目標とする符号量を発生させる量子
化テーブルを作成し、量子化テーブルＲＡＭ２１，２２
に書込む。また、目標とする符号量からＤＣ成分によっ
て発生した総符号量及び各ブロックのＥＯＢ長を減算
し、減算した値とＡＣ成分によって発生した総符号量と
の比率を求める。そして、上記比率に各ブロックのＡＣ
成分によって発生した符号量からＥＯＢ長を減算した値
を乗じ、その値に各ブロックのＤＣ成分によって発生し
た符号量にＥＯＢ長を加えた値を各ブロックの発生符号
量の予測値としてＡＣ符号量メモリ１５に書込む。 ｖｉ）そして、ＤＣＴ→量子化→ハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ ２）を行なう。
用量子化テーブルを示す図であり、上記量子化テーブル
ＲＡＭ２１，２２内には、実際には、量子化テーブルの
逆数が書込まれている。量子化装置１３は、この乗算結
果を出力する。以上の構成において、上記画像データ圧
縮装置１０は以下のような動作により最適な量子化テー
ブルと各ブロックにおける発生符号量の予測を行なう。 ｉ）先ず、適当な量子化テーブルを作成し、量子化テー
ブルＲＡＭ２１，２２に書込む。 ｉｉ）次いで、ＤＣＴ→量子化→ハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ１）を行なう。 ｉｉｉ）ＡＣ符号量メモリ１６に保持されている総発生
符号量を参照し、その値を基に新たに適当な量子化テー
ブルを作成し、作成した量子化テーブルを量子化テーブ
ルＲＡＭ２１，２２に書込む。 ｉｖ）次いで、ＤＣＴ→量子化→ハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ １）を行なう。 ｖ）上記ｉｉ）で得られた総発生符号量と、今回得られ
た総発生符号量から目標とする符号量を発生させる量子
化テーブルを作成し、量子化テーブルＲＡＭ２１，２２
に書込む。また、目標とする符号量からＤＣ成分によっ
て発生した総符号量及び各ブロックのＥＯＢ長を減算
し、減算した値とＡＣ成分によって発生した総符号量と
の比率を求める。そして、上記比率に各ブロックのＡＣ
成分によって発生した符号量からＥＯＢ長を減算した値
を乗じ、その値に各ブロックのＤＣ成分によって発生し
た符号量にＥＯＢ長を加えた値を各ブロックの発生符号
量の予測値としてＡＣ符号量メモリ１５に書込む。 ｖｉ）そして、ＤＣＴ→量子化→ハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ ２）を行なう。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の画像データ圧縮装置１０にあっては、上述し
た方法によって符号量制御を行っていたため、上記ｉ
ｉ），ｉｖ）及びｖｉ）に示す“ＤＣＴ→量子化→ハフ
マン符号化”というシーケンスを３度も実行する必要が
あり、そのため処理に多くの時間を必要とするという欠
点があった。そこで本発明は、少ない処理時間で発生符
号量制御を行うことが可能な画像データ圧縮装置を提供
することを目的とする。
うな従来の画像データ圧縮装置１０にあっては、上述し
た方法によって符号量制御を行っていたため、上記ｉ
ｉ），ｉｖ）及びｖｉ）に示す“ＤＣＴ→量子化→ハフ
マン符号化”というシーケンスを３度も実行する必要が
あり、そのため処理に多くの時間を必要とするという欠
点があった。そこで本発明は、少ない処理時間で発生符
号量制御を行うことが可能な画像データ圧縮装置を提供
することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
上記目的達成のため、画像データを変換符号化する変換
符号化手段と、量子化演算に用いる複数種の量子化テー
ブルを記憶する量子化テーブル記憶手段と、前記変換符
号化手段から出力された信号を前記量子化テーブルに基
づいて量子化する量子化手段と、前記量子化手段により
量子化された成分を各ブロックの予測発生符号量に従っ
て符号化する符号化手段とを有し、一度目の圧縮時に前
記複数種の量子化テーブルを用いることにより量子化テ
ーブルの変更による発生符号量の変化を予測し、二度目
の圧縮時に目標とする符号量の圧縮を行うようにしてい
る。前記変換符号化手段は、例えば請求項２に記載され
ているように画像データに対して離散コサイン変換を実
行する離散コサイン変換演算であってもよい。請求項３
記載の発明は、画像データに対して離散コサイン変換を
実行する離散コサイン変換演算手段と、量子化演算に用
いる複数種の量子化テーブルを記憶する量子化テーブル
記憶手段と、前記離散コサイン変換演算手段から出力さ
れた信号を、前記量子化テーブルを所定のパターンで切
換えて用いて量子化する量子化手段と、前記量子化手段
により量子化された成分を事前に与えられた各ブロック
の予測発生符号量に従って符号化する符号化手段と、符
号化時に各ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡＣ
成分の符号量を記憶する符号量記憶手段と、前記ＤＣ成
分及びＡＣ成分の符号量の総和を算出する総発生符号量
算出手段と、前記ＤＣ成分の総発生符号量及び所定パタ
ーンで切換えられた量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発
生符号量を算出する総発生符号量算出手段と、前記総発
生符号量算出手段により算出された総発生符号量を記憶
する総発生符号量記憶手段とを有し、一度目の圧縮時に
前記複数種の量子化テーブルを用いることにより量子化
テーブルの変更による発生符号量の変化を予測を行な
い、目標とする発生する符号量に適した量子化テーブル
を作成し、二度目の圧縮時に目標とする符号量の圧縮を
行うようにしている。請求項４記載の発明は、画像デー
タに対して離散コサイン変換を実行する離散コサイン変
換演算手段と、量子化演算に用いる複数種の量子化テー
ブルを記憶する量子化テーブル記憶手段と、前記離散コ
サイン変換演算手段から出力された信号を、前記量子化
テーブルを市松状に切換えて用いて量子化する量子化手
段と、前記量子化手段により量子化された成分を事前に
与えられた各ブロックの予測発生符号量に従って符号化
する符号化手段と、符号化時に各ブロックにおいて発生
したＤＣ成分及びＡＣ成分の符号量を記憶する符号量記
憶手段と、前記ＤＣ成分の総発生符号量及び市松状に切
換えられた量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発生符号量
を算出する総発生量算出算出手段と、前記総発生符号量
算出手段により算出された総発生符号量を記憶する総発
生符号量記憶手段とを有し、一度目の圧縮時に前記複数
種の量子化テーブルを市松状に切換えることにより目標
とする符号量に適した量子化テーブルを作成して各ブロ
ックの発生符号量を予測し、二度目の圧縮時に目標とす
る符号量に圧縮するようにしている。請求項５記載の発
明は、画像データに対して離散コサイン変換を実行する
離散コサイン変換演算手段と、量子化演算に用いる複数
種の量子化テーブルを記憶する量子化テーブル記憶手段
と、前記離散コサイン変換演算手段から出力された信号
を、前記量子化テーブルをフィールド毎に切換えて用い
て量子化する量子化手段と、前記量子化手段により量子
化された成分を事前に与えられた各ブロックの予測発生
符号量に従って符号化する符号化手段と、符号化時に各
ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡＣ成分の符号
量を記憶する符号量記憶手段と、前記ＤＣ成分の総発生
符号量及びフィールド毎のＡＣ成分の総発生符号量を算
出する総発生符号量算出手段と、前記総発生符号量算出
手段により算出された総発生符号量を記憶する総発生符
号量記憶手段とを有し、一度目の圧縮時には１つのフレ
ームを複数のフィールドに分割し、該分割したフィール
ド毎に異なる量子化テーブルを用いて発生符号量を求め
るとともに、該発生符号量に基づいて量子化テーブルの
変更による全体及び各ブロックの発生符号量の予測を行
ない、二度目の圧縮時にはフレームのデータとして目標
とする符号量に圧縮するようにしている。前記フレーム
は、例えば請求項６に記載されているように奇数フィー
ルドと偶数フィールドの２つのフィールドに分割するよ
うにしたものであってもよく、また、前記符号化手段
は、例えば請求項７に記載されているように確率分布が
与えられた情報源に対してコンパクト符号を構成するハ
フマン符号化を行なうものであってもよい。
上記目的達成のため、画像データを変換符号化する変換
符号化手段と、量子化演算に用いる複数種の量子化テー
ブルを記憶する量子化テーブル記憶手段と、前記変換符
号化手段から出力された信号を前記量子化テーブルに基
づいて量子化する量子化手段と、前記量子化手段により
量子化された成分を各ブロックの予測発生符号量に従っ
て符号化する符号化手段とを有し、一度目の圧縮時に前
記複数種の量子化テーブルを用いることにより量子化テ
ーブルの変更による発生符号量の変化を予測し、二度目
の圧縮時に目標とする符号量の圧縮を行うようにしてい
る。前記変換符号化手段は、例えば請求項２に記載され
ているように画像データに対して離散コサイン変換を実
行する離散コサイン変換演算であってもよい。請求項３
記載の発明は、画像データに対して離散コサイン変換を
実行する離散コサイン変換演算手段と、量子化演算に用
いる複数種の量子化テーブルを記憶する量子化テーブル
記憶手段と、前記離散コサイン変換演算手段から出力さ
れた信号を、前記量子化テーブルを所定のパターンで切
換えて用いて量子化する量子化手段と、前記量子化手段
により量子化された成分を事前に与えられた各ブロック
の予測発生符号量に従って符号化する符号化手段と、符
号化時に各ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡＣ
成分の符号量を記憶する符号量記憶手段と、前記ＤＣ成
分及びＡＣ成分の符号量の総和を算出する総発生符号量
算出手段と、前記ＤＣ成分の総発生符号量及び所定パタ
ーンで切換えられた量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発
生符号量を算出する総発生符号量算出手段と、前記総発
生符号量算出手段により算出された総発生符号量を記憶
する総発生符号量記憶手段とを有し、一度目の圧縮時に
前記複数種の量子化テーブルを用いることにより量子化
テーブルの変更による発生符号量の変化を予測を行な
い、目標とする発生する符号量に適した量子化テーブル
を作成し、二度目の圧縮時に目標とする符号量の圧縮を
行うようにしている。請求項４記載の発明は、画像デー
タに対して離散コサイン変換を実行する離散コサイン変
換演算手段と、量子化演算に用いる複数種の量子化テー
ブルを記憶する量子化テーブル記憶手段と、前記離散コ
サイン変換演算手段から出力された信号を、前記量子化
テーブルを市松状に切換えて用いて量子化する量子化手
段と、前記量子化手段により量子化された成分を事前に
与えられた各ブロックの予測発生符号量に従って符号化
する符号化手段と、符号化時に各ブロックにおいて発生
したＤＣ成分及びＡＣ成分の符号量を記憶する符号量記
憶手段と、前記ＤＣ成分の総発生符号量及び市松状に切
換えられた量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発生符号量
を算出する総発生量算出算出手段と、前記総発生符号量
算出手段により算出された総発生符号量を記憶する総発
生符号量記憶手段とを有し、一度目の圧縮時に前記複数
種の量子化テーブルを市松状に切換えることにより目標
とする符号量に適した量子化テーブルを作成して各ブロ
ックの発生符号量を予測し、二度目の圧縮時に目標とす
る符号量に圧縮するようにしている。請求項５記載の発
明は、画像データに対して離散コサイン変換を実行する
離散コサイン変換演算手段と、量子化演算に用いる複数
種の量子化テーブルを記憶する量子化テーブル記憶手段
と、前記離散コサイン変換演算手段から出力された信号
を、前記量子化テーブルをフィールド毎に切換えて用い
て量子化する量子化手段と、前記量子化手段により量子
化された成分を事前に与えられた各ブロックの予測発生
符号量に従って符号化する符号化手段と、符号化時に各
ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡＣ成分の符号
量を記憶する符号量記憶手段と、前記ＤＣ成分の総発生
符号量及びフィールド毎のＡＣ成分の総発生符号量を算
出する総発生符号量算出手段と、前記総発生符号量算出
手段により算出された総発生符号量を記憶する総発生符
号量記憶手段とを有し、一度目の圧縮時には１つのフレ
ームを複数のフィールドに分割し、該分割したフィール
ド毎に異なる量子化テーブルを用いて発生符号量を求め
るとともに、該発生符号量に基づいて量子化テーブルの
変更による全体及び各ブロックの発生符号量の予測を行
ない、二度目の圧縮時にはフレームのデータとして目標
とする符号量に圧縮するようにしている。前記フレーム
は、例えば請求項６に記載されているように奇数フィー
ルドと偶数フィールドの２つのフィールドに分割するよ
うにしたものであってもよく、また、前記符号化手段
は、例えば請求項７に記載されているように確率分布が
与えられた情報源に対してコンパクト符号を構成するハ
フマン符号化を行なうものであってもよい。
【００１１】
【作用】本発明の手段の作用は次の通りである。請求項
１及び請求項２記載の発明では、画像データは離散コサ
イン変換演算手段で離散コサイン変換された後、量子化
手段に送られる。量子化手段では、ＤＣＴ演算出力に対
して量子化テーブルを参照して量子化演算が行われ、そ
の演算結果が符号化手段に出力される。符号化手段では
量子化データが各ブロックの予測発生符号量に従って符
号化され、符号化時は各ブロックにおいて発生したＤＣ
成分及びＡＣ成分の符号量が符号量記憶手段に記憶され
る。また、総発生符号量算出手段によってＤＣ成分及び
ＡＣ成分の符号量の総和が算出され総発生符号量記憶手
段に記憶される。この場合において、一度目の圧縮時に
は複数種の量子化テーブルが複数同時に使用されて量子
化テーブルの変更による発生符号量の変化が予測され、
二度目の圧縮時には目標とする符号量の圧縮が行われ
る。従って、符号化制御のための動作シーケンスを減少
させることができ、少ない処理時間で発生符号量制御を
行なうことができる。請求項３及び請求項４記載の発明
では、総発生符号量算出手段により各ブロック図におい
て発生したＤＣ成分の総発生符号量と所定パターン（例
えば、市松模様状）で切換えられた量子化テーブル毎の
ＡＣ成分の総発生符号量が算出される。この場合、一度
目の圧縮時には複数種の量子化テーブルが市松状に切換
えられて目標とする符号量に適した量子化テーブルが作
成されて各ブロックの発生符号量が予測される。そし
て、二度目の圧縮により目標とする符号量に圧縮され
る。従って、少ない処理時間で発生符号量制御を行なう
ことができ、処理の高速化を図ることができる。請求項
５及び請求項６記載の発明では、総発生符号量算出手段
によりＤＣ成分の総発生符号量及びフィールド毎のＡＣ
成分の総発生符号量が算出される。この場合、一度目の
圧縮時には１つのフレームが２つのフィールド（例え
ば、奇数フィールドと偶数フィールド）に分割されてフ
ィールド毎に異なる量子化テーブルが用いられる。この
ようにして求めた発生符号量に基づいて量子化テーブル
の変更による全体及び各ブロックの発生符号量の予測が
行われる。そして、二度目の圧縮時でフレームのデータ
として目標とする符号量に圧縮される。従って、２度の
圧縮で正確な符号量制御を行なうことができ、フレーム
制御を行なう電子カメラ等に適用することができる。
１及び請求項２記載の発明では、画像データは離散コサ
イン変換演算手段で離散コサイン変換された後、量子化
手段に送られる。量子化手段では、ＤＣＴ演算出力に対
して量子化テーブルを参照して量子化演算が行われ、そ
の演算結果が符号化手段に出力される。符号化手段では
量子化データが各ブロックの予測発生符号量に従って符
号化され、符号化時は各ブロックにおいて発生したＤＣ
成分及びＡＣ成分の符号量が符号量記憶手段に記憶され
る。また、総発生符号量算出手段によってＤＣ成分及び
ＡＣ成分の符号量の総和が算出され総発生符号量記憶手
段に記憶される。この場合において、一度目の圧縮時に
は複数種の量子化テーブルが複数同時に使用されて量子
化テーブルの変更による発生符号量の変化が予測され、
二度目の圧縮時には目標とする符号量の圧縮が行われ
る。従って、符号化制御のための動作シーケンスを減少
させることができ、少ない処理時間で発生符号量制御を
行なうことができる。請求項３及び請求項４記載の発明
では、総発生符号量算出手段により各ブロック図におい
て発生したＤＣ成分の総発生符号量と所定パターン（例
えば、市松模様状）で切換えられた量子化テーブル毎の
ＡＣ成分の総発生符号量が算出される。この場合、一度
目の圧縮時には複数種の量子化テーブルが市松状に切換
えられて目標とする符号量に適した量子化テーブルが作
成されて各ブロックの発生符号量が予測される。そし
て、二度目の圧縮により目標とする符号量に圧縮され
る。従って、少ない処理時間で発生符号量制御を行なう
ことができ、処理の高速化を図ることができる。請求項
５及び請求項６記載の発明では、総発生符号量算出手段
によりＤＣ成分の総発生符号量及びフィールド毎のＡＣ
成分の総発生符号量が算出される。この場合、一度目の
圧縮時には１つのフレームが２つのフィールド（例え
ば、奇数フィールドと偶数フィールド）に分割されてフ
ィールド毎に異なる量子化テーブルが用いられる。この
ようにして求めた発生符号量に基づいて量子化テーブル
の変更による全体及び各ブロックの発生符号量の予測が
行われる。そして、二度目の圧縮時でフレームのデータ
として目標とする符号量に圧縮される。従って、２度の
圧縮で正確な符号量制御を行なうことができ、フレーム
制御を行なう電子カメラ等に適用することができる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明を図面に基づいて説明する。原理説明 先ず、本発明の基本的な考え方を説明する。本画像デー
タ圧縮装置は、ＤＣＴ装置等の変換符号化装置と、複数
種の量子化テーブル記憶装置と、それを適当な切換えて
用いる量子化装置と、事前に与えられた各ブロックの予
測発生符号量に従って符号化（例えば、ハフマン符号
化）を行なう符号化器と、各ブロックにおいて発生した
ＤＣ成分の符号量及びＡＣ成分の符号量を記憶する記憶
装置と、ＤＣ成分の総発生符号量及び適当に切換えられ
た量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発生符号量を算出す
る算出装置と、算出した総発生符号量を記憶する記憶装
置等を有し、一度目の圧縮時に複数の量子化テーブルを
用いることによって量子化テーブルの変更による発生符
号量の変化の予測を行ない、目標とする発生符号量に最
適な量子化テーブルを作成し、二度目の圧縮によって目
標とする符号量に圧縮するようにするものである。すな
わち、本画像データ圧縮装置では発生符号量制御におい
て、一度目のパスのときに２つの量子化テーブルを使っ
てしまうことによって従来３度行っていた“ＤＣＴ→量
子化→符号化”動作を２度に減らすようにするものであ
る。以下、一度目の量子化において複数種の量子化テー
ブルを用いる具体的方法については第１及び第２の実施
例で詳述する。
タ圧縮装置は、ＤＣＴ装置等の変換符号化装置と、複数
種の量子化テーブル記憶装置と、それを適当な切換えて
用いる量子化装置と、事前に与えられた各ブロックの予
測発生符号量に従って符号化（例えば、ハフマン符号
化）を行なう符号化器と、各ブロックにおいて発生した
ＤＣ成分の符号量及びＡＣ成分の符号量を記憶する記憶
装置と、ＤＣ成分の総発生符号量及び適当に切換えられ
た量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発生符号量を算出す
る算出装置と、算出した総発生符号量を記憶する記憶装
置等を有し、一度目の圧縮時に複数の量子化テーブルを
用いることによって量子化テーブルの変更による発生符
号量の変化の予測を行ない、目標とする発生符号量に最
適な量子化テーブルを作成し、二度目の圧縮によって目
標とする符号量に圧縮するようにするものである。すな
わち、本画像データ圧縮装置では発生符号量制御におい
て、一度目のパスのときに２つの量子化テーブルを使っ
てしまうことによって従来３度行っていた“ＤＣＴ→量
子化→符号化”動作を２度に減らすようにするものであ
る。以下、一度目の量子化において複数種の量子化テー
ブルを用いる具体的方法については第１及び第２の実施
例で詳述する。
【００１３】第１実施例 図１〜図９は本発明に係る画像データ圧縮装置の第１実
施例を示す図であり、本実施例は複数種の量子化テーブ
ルを用いる方法として各ブロックに市松状に２種類の量
子化テーブルを使用するようにした例である。先ず、構
成を説明する。図１は画像データ圧縮装置３０のブロッ
ク図であり、この図において、画像データ圧縮装置３０
は、データ圧縮すべき原画像データを記憶するフレーム
メモリ３１と、フレームメモリ３１から読出した画像デ
ータを２次元ＤＣＴを施してＤＣＴ係数を求めるＤＣＴ
演算を行なうＤＣＴ装置３２と、ＤＣＴ演算の出力デー
タを量子化テーブルＲＡＭ（後述）の値に従って量子化
演算する量子化装置３３と、後述する各メモリ３５〜３
９を用いて従来例と同様の２つの動作モードｍｏｄｅ
１，ｍｏｄｅ２に従って量子化装置３３の出力に対して
ハフマン符号化を行なうハフマン符号化器３４と、ＤＣ
成分によって発生したＤＣ符号量を記憶するＤＣ符号量
メモリ３５と、ＡＣ成分によって発生したＡＣ符号量を
記憶するＡＣ符号量メモリ３６と、全てのブロックのＤ
Ｃ成分によって発生した符号量の総和を記憶するＤＣ総
発生符号量記憶メモリ３７と、Ｙ用、Ｃ用夫々２種類の
量子化テーブルを用いて量子化したブロックのＡＣ成分
によって発生した符号量の総和を記憶するＡＣテーブル
別総発生符号量記憶メモリ３８，３９と、これら全体の
制御及び最適と思われる量子化テーブル及び、その時の
各ブロックの発生符号量の予測値の算出を行なうＣＰＵ
４０とにより構成されている。
施例を示す図であり、本実施例は複数種の量子化テーブ
ルを用いる方法として各ブロックに市松状に２種類の量
子化テーブルを使用するようにした例である。先ず、構
成を説明する。図１は画像データ圧縮装置３０のブロッ
ク図であり、この図において、画像データ圧縮装置３０
は、データ圧縮すべき原画像データを記憶するフレーム
メモリ３１と、フレームメモリ３１から読出した画像デ
ータを２次元ＤＣＴを施してＤＣＴ係数を求めるＤＣＴ
演算を行なうＤＣＴ装置３２と、ＤＣＴ演算の出力デー
タを量子化テーブルＲＡＭ（後述）の値に従って量子化
演算する量子化装置３３と、後述する各メモリ３５〜３
９を用いて従来例と同様の２つの動作モードｍｏｄｅ
１，ｍｏｄｅ２に従って量子化装置３３の出力に対して
ハフマン符号化を行なうハフマン符号化器３４と、ＤＣ
成分によって発生したＤＣ符号量を記憶するＤＣ符号量
メモリ３５と、ＡＣ成分によって発生したＡＣ符号量を
記憶するＡＣ符号量メモリ３６と、全てのブロックのＤ
Ｃ成分によって発生した符号量の総和を記憶するＤＣ総
発生符号量記憶メモリ３７と、Ｙ用、Ｃ用夫々２種類の
量子化テーブルを用いて量子化したブロックのＡＣ成分
によって発生した符号量の総和を記憶するＡＣテーブル
別総発生符号量記憶メモリ３８，３９と、これら全体の
制御及び最適と思われる量子化テーブル及び、その時の
各ブロックの発生符号量の予測値の算出を行なうＣＰＵ
４０とにより構成されている。
【００１４】上記ハフマン符号化器３４は、量子化装置
３３から出力されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３
５及びＡＣ符号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を
施し、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した符号
量の総和をＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶する
とともに、市松状（図３及び図４参照）に切換えられた
後述する２種類の量子化テーブル５１〜５４毎のＡＣ成
分によって発生した符号量の総和をテーブル別ＡＣ総発
生符号量記憶メモリ３８，３９に記憶する。
３３から出力されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３
５及びＡＣ符号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を
施し、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した符号
量の総和をＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶する
とともに、市松状（図３及び図４参照）に切換えられた
後述する２種類の量子化テーブル５１〜５４毎のＡＣ成
分によって発生した符号量の総和をテーブル別ＡＣ総発
生符号量記憶メモリ３８，３９に記憶する。
【００１５】また、上記テーブル別ＡＣ総発生符号量記
憶メモリ３８，３９のうち、ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ３８には、量子化テーブル５１，５２を、またＡＣ総
発生符号量記憶メモリ３９には、量子化テーブル５３，
５４を用いて量子化したブロックのＡＣ成分によって発
生した符号量の総和が記憶保持される。また、後述する
（ｍｏｄｅ ｂ）の時には、ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ３８にのみ値が書込まれ、ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ３９は、０である。
憶メモリ３８，３９のうち、ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ３８には、量子化テーブル５１，５２を、またＡＣ総
発生符号量記憶メモリ３９には、量子化テーブル５３，
５４を用いて量子化したブロックのＡＣ成分によって発
生した符号量の総和が記憶保持される。また、後述する
（ｍｏｄｅ ｂ）の時には、ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ３８にのみ値が書込まれ、ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ３９は、０である。
【００１６】図２は上記量子化装置３３のブロック図で
ある。図２において、量子化装置３３は、Ｃ用の各ブロ
ックに対して市松状としたときの市松模様の一方のブロ
ックにおけるＹ用量子化テーブル５１を記憶する量子化
テーブルＲＡＭ４１と、Ｃ用の各ブロックに対して市松
状としたときの市松模様の他方のブロックにおけるＹ用
量子化テーブル５３を記憶する量子化テーブルＲＡＭ４
３と、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用の各ブロックに対して市松状と
したときの市松模様の一方のブロックにおけるＲ−Ｙ，
Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５２を記憶する量子化テーブル
ＲＡＭ４２と、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用の各ブロックに対して
市松状としたときの市松模様の他方のブロックにおける
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５４を記憶する量子化
テーブルＲＡＭ４４と、ＤＣＴ演算の結果と上記量子化
テーブル５１〜５４の値を乗算する（逆数を掛けて除算
する）ことによって重み付けを変える量子化を行なう乗
算器４５とにより構成されている。
ある。図２において、量子化装置３３は、Ｃ用の各ブロ
ックに対して市松状としたときの市松模様の一方のブロ
ックにおけるＹ用量子化テーブル５１を記憶する量子化
テーブルＲＡＭ４１と、Ｃ用の各ブロックに対して市松
状としたときの市松模様の他方のブロックにおけるＹ用
量子化テーブル５３を記憶する量子化テーブルＲＡＭ４
３と、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用の各ブロックに対して市松状と
したときの市松模様の一方のブロックにおけるＲ−Ｙ，
Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５２を記憶する量子化テーブル
ＲＡＭ４２と、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用の各ブロックに対して
市松状としたときの市松模様の他方のブロックにおける
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５４を記憶する量子化
テーブルＲＡＭ４４と、ＤＣＴ演算の結果と上記量子化
テーブル５１〜５４の値を乗算する（逆数を掛けて除算
する）ことによって重み付けを変える量子化を行なう乗
算器４５とにより構成されている。
【００１７】図３は量子化テーブルＲＡＭ４１，４３に
記憶されたＹ用量子化テーブル５１，５３、図５４は量
子化テーブルＲＡＭ４２，５４に記憶された量子化テー
ブル５２，５４を示す図である。図３に示すようにＹ用
量子化テーブル５１，５３は、各ブロックに対して市松
状にＹ用量子化テーブル５１とＹ用量子化テーブル５３
（図３ハッチング部参照）とにより構成される。すなわ
ち、従来例では図１５に示すように各ブロックが全体と
して１つのＹ用量子化テーブルを構成していたが、本Ｙ
用量子化テーブル５１，５３は各ブロックを図３のよう
な市松模様状とし、図３ハッチング部に示すブロックに
は量子化テーブル５３を、非ハッチング部に示すブロッ
クには量子化テーブル５１を割当てるようにする。同様
に、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５２，５４は、各
ブロックに対して市松状にＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テー
ブル５２とＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５４（図４
ハッチング部参照）とにより構成され、各ブロックを図
４のような市松模様状とし、図４ハッチング部に示すブ
ロックには量子化テーブル５４を、非ハッチング部に示
すブロックには量子化テーブル５２を割当てるようにす
る。ここで、実際には市松模様にすると割り当てられる
ブロック数が半分になるので算出される発生符号量も約
半分になる。そこで、本実施例では算出された発生符号
量を２倍して使うようにする。このように、量子化テー
ブル５１と５３、５２と５４を切換えることによって２
つのテーブルに基づく２点の発生符号量の傾向（リニア
の場合にあってはその傾き）が求まるので、算出された
発生符号量に対応するスケーリング値を１回目の量子化
で求めることができるようになる。
記憶されたＹ用量子化テーブル５１，５３、図５４は量
子化テーブルＲＡＭ４２，５４に記憶された量子化テー
ブル５２，５４を示す図である。図３に示すようにＹ用
量子化テーブル５１，５３は、各ブロックに対して市松
状にＹ用量子化テーブル５１とＹ用量子化テーブル５３
（図３ハッチング部参照）とにより構成される。すなわ
ち、従来例では図１５に示すように各ブロックが全体と
して１つのＹ用量子化テーブルを構成していたが、本Ｙ
用量子化テーブル５１，５３は各ブロックを図３のよう
な市松模様状とし、図３ハッチング部に示すブロックに
は量子化テーブル５３を、非ハッチング部に示すブロッ
クには量子化テーブル５１を割当てるようにする。同様
に、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５２，５４は、各
ブロックに対して市松状にＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テー
ブル５２とＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５４（図４
ハッチング部参照）とにより構成され、各ブロックを図
４のような市松模様状とし、図４ハッチング部に示すブ
ロックには量子化テーブル５４を、非ハッチング部に示
すブロックには量子化テーブル５２を割当てるようにす
る。ここで、実際には市松模様にすると割り当てられる
ブロック数が半分になるので算出される発生符号量も約
半分になる。そこで、本実施例では算出された発生符号
量を２倍して使うようにする。このように、量子化テー
ブル５１と５３、５２と５４を切換えることによって２
つのテーブルに基づく２点の発生符号量の傾向（リニア
の場合にあってはその傾き）が求まるので、算出された
発生符号量に対応するスケーリング値を１回目の量子化
で求めることができるようになる。
【００１８】また、テーブル１として用いられるＹ用量
子化テーブル５１及びＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル
５２と、テーブル２として用いられるＹ用量子化テーブ
ル５３及びＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５４は、例
えば図５に示すような値のものが使用される。
子化テーブル５１及びＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル
５２と、テーブル２として用いられるＹ用量子化テーブ
ル５３及びＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テーブル５４は、例
えば図５に示すような値のものが使用される。
【００１９】上記量子化テーブルＲＡＭ４１〜４４に記
憶される量子化テーブル５１〜５４はコンポーネント及
びブロックに対して以下のように切換えて用いられる。 （ｍｏｄｅ ａ） Ｙに対してはＹ用量子化テーブル５
１，５３を用いる。また、このＹ用量子化テーブル５
１，５３を図４に示すような市松状に各ブロック毎に切
換える。Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙについては、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用
量子化テーブル５２，５４を用いる。切換え方法はＹと
同様に市松状に切換える。 （ｍｏｄｅ ｂ） Ｙに対してＹ用量子化テーブル５１
を、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙに対してＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テ
ーブル５２を用いる。この場合、ブロック毎の切換えは
行われない。
憶される量子化テーブル５１〜５４はコンポーネント及
びブロックに対して以下のように切換えて用いられる。 （ｍｏｄｅ ａ） Ｙに対してはＹ用量子化テーブル５
１，５３を用いる。また、このＹ用量子化テーブル５
１，５３を図４に示すような市松状に各ブロック毎に切
換える。Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙについては、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用
量子化テーブル５２，５４を用いる。切換え方法はＹと
同様に市松状に切換える。 （ｍｏｄｅ ｂ） Ｙに対してＹ用量子化テーブル５１
を、Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙに対してＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ用量子化テ
ーブル５２を用いる。この場合、ブロック毎の切換えは
行われない。
【００２０】次に、本実施例の動作を説明する。全体動作 先ず、フレームメモリ３１には、原画像のデータが保持
されているものとする。ＤＣＴ演算部３２はフレームメ
モリ３１から画像データを読込んでＤＣＴ演算を行な
い、そのＤＣＴ演算出力は、量子化装置３３に送られ
る。また、量子化装置３３では、ＤＣＴ演算装置３２か
らの入力に対して量子化テーブルＲＡＭ４１〜４４の値
に従って量子化演算を行ない、演算結果をハフマン符号
化器３４に出力する。ハフマン符号化器３４は、量子化
されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符
号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を施し、全ての
ブロックのＤＣ成分によって発生した符号量の総和をＤ
Ｃ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶するとともに、市
松状に切換えられた２種類の量子化テーブル５１〜５４
毎のＡＣ成分によって発生した符号量の総和をテーブル
別ＡＣ総発生符号量記憶メモリ３８，３９に書込む。こ
の場合、Ｙ用量子化テーブル５１（図３の非ハッチング
部参照）を使ったブロックの発生符号量の総和はＡＣテ
ーブル別総発生符号量記憶メモリ３８に書込まれ、Ｙ用
量子化テーブル５１（図３のハッチング部参照）を使っ
たブロックの発生符号量の総和はＡＣテーブル別総発生
符号量記憶メモリ３９に書込まれる。
されているものとする。ＤＣＴ演算部３２はフレームメ
モリ３１から画像データを読込んでＤＣＴ演算を行な
い、そのＤＣＴ演算出力は、量子化装置３３に送られ
る。また、量子化装置３３では、ＤＣＴ演算装置３２か
らの入力に対して量子化テーブルＲＡＭ４１〜４４の値
に従って量子化演算を行ない、演算結果をハフマン符号
化器３４に出力する。ハフマン符号化器３４は、量子化
されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符
号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を施し、全ての
ブロックのＤＣ成分によって発生した符号量の総和をＤ
Ｃ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶するとともに、市
松状に切換えられた２種類の量子化テーブル５１〜５４
毎のＡＣ成分によって発生した符号量の総和をテーブル
別ＡＣ総発生符号量記憶メモリ３８，３９に書込む。こ
の場合、Ｙ用量子化テーブル５１（図３の非ハッチング
部参照）を使ったブロックの発生符号量の総和はＡＣテ
ーブル別総発生符号量記憶メモリ３８に書込まれ、Ｙ用
量子化テーブル５１（図３のハッチング部参照）を使っ
たブロックの発生符号量の総和はＡＣテーブル別総発生
符号量記憶メモリ３９に書込まれる。
【００２１】ＣＰＵ４０は、上記各装置を以下のように
動作させ、発生符号量の制御を行なう。 ｉ）先ず、目標とする総発生符号量に合わせて量子化テ
ーブルを作成し、量子化テーブル５１，５２，５３，５
４にその逆数を書込む。図５は１bppの場合の量 子化
テーブル５１〜５４の一例である。 ｉｉ）ＤＣＴ→量子化（ｍｏｄｅ ａ）→ハフマン符号
化（ｍｏｄｅ １）を行なう。 ｉｉｉ）後述のアルゴリズムに従って目標とする符号量
を発生させるのに最適と思われる量子化テーブルと、そ
の時の各ブロックのＡＣ成分及びＤＣ成分の発生符号量
を予測し、その値を量子化テーブル５１，５２、ＤＣ符
号量メモリ３５及びＡＣ符号量メモリ３６に書込む。 ｉｖ）次いで、ＤＣＴ→量子化（ｍｏｄｅ ｂ）→ハフ
マン符号化（ｍｏｄｅ２）を行なう。
動作させ、発生符号量の制御を行なう。 ｉ）先ず、目標とする総発生符号量に合わせて量子化テ
ーブルを作成し、量子化テーブル５１，５２，５３，５
４にその逆数を書込む。図５は１bppの場合の量 子化
テーブル５１〜５４の一例である。 ｉｉ）ＤＣＴ→量子化（ｍｏｄｅ ａ）→ハフマン符号
化（ｍｏｄｅ １）を行なう。 ｉｉｉ）後述のアルゴリズムに従って目標とする符号量
を発生させるのに最適と思われる量子化テーブルと、そ
の時の各ブロックのＡＣ成分及びＤＣ成分の発生符号量
を予測し、その値を量子化テーブル５１，５２、ＤＣ符
号量メモリ３５及びＡＣ符号量メモリ３６に書込む。 ｉｖ）次いで、ＤＣＴ→量子化（ｍｏｄｅ ｂ）→ハフ
マン符号化（ｍｏｄｅ２）を行なう。
【００２２】発生符号量予測アルゴリズム 先ず、量子化テーブル作成アルゴリズムについて述べ
る。 事前に発生符号量がリニアとなるような量子化テーブ
ルの作成方法を決めて番号付けをしておく。この番号を
スケーリングと呼ぶことにする。例えば、０〜２５５の
２５６通りとし、０から２５５へ向かってリニアに発生
符号量が増加するものとする。 目標とする発生符号量（ＣＤＮ）に対して適当なスケ
ーリングを２つ選択し、量子化テーブルを作成し、量子
化テーブル５１，５２，５３，５４にその逆数を書込
み、量子化（ｍｏｄｅ ａ）及びハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ １）を行なう。図５は、このようにして作成され
る量子化テーブル例である。 最初に選択したスケーリング値をＳｂ，Ｓｈとする。
また、ＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７のＤＣ総発生符
号量の値をＤＣａｌｌ、上記Ｓｂ，Ｓｈに対応するＡＣ
テーブル別総発生符号量記憶メモリ３８，３９のテーブ
ル別ＡＣ総発生符号量の値をそれぞれＡＣｓｂ，ＡＣｓ
ｈとすると、求めるスケーリングは、例えば数１によっ
て得ることができる。
る。 事前に発生符号量がリニアとなるような量子化テーブ
ルの作成方法を決めて番号付けをしておく。この番号を
スケーリングと呼ぶことにする。例えば、０〜２５５の
２５６通りとし、０から２５５へ向かってリニアに発生
符号量が増加するものとする。 目標とする発生符号量（ＣＤＮ）に対して適当なスケ
ーリングを２つ選択し、量子化テーブルを作成し、量子
化テーブル５１，５２，５３，５４にその逆数を書込
み、量子化（ｍｏｄｅ ａ）及びハフマン符号化（ｍｏ
ｄｅ １）を行なう。図５は、このようにして作成され
る量子化テーブル例である。 最初に選択したスケーリング値をＳｂ，Ｓｈとする。
また、ＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７のＤＣ総発生符
号量の値をＤＣａｌｌ、上記Ｓｂ，Ｓｈに対応するＡＣ
テーブル別総発生符号量記憶メモリ３８，３９のテーブ
ル別ＡＣ総発生符号量の値をそれぞれＡＣｓｂ，ＡＣｓ
ｈとすると、求めるスケーリングは、例えば数１によっ
て得ることができる。
【数１】
【００２３】次に、以下のようなアルゴリズムによって
各ブロックの発生符号量の予測を行なう。図６〜図８は
各ブロックの発生符号量の予測処理を示すフローチャー
トであり、図６〜図８のフローチャートで使用される変
数の対応を以下に示す。 ＣＤＮ：目標とするbit数 ＲＮ：未配分のbit数 ＲＡＴ［０］，ＲＡＴ［１］：目標とするbit数におけ
るＡＣ成分の発生符号量と、量子化テーブル５１，５２
及び５３，５４を用いた時の総発生符号量の２倍との比
率予測値の１６倍 ＥＯＢ［０］，ＥＯＢ［１］：０：ＹのＥＯＢ長 １：ＣのＥＯＢ長 ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］：ｉ→０／１＝Ｙ／Ｃ ｊ＝ｋ，ｊ行ｋ列のブロックのＡＣ発生符号量 ＤＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］：ｉ→０／１＝Ｙ／Ｃ ｊ＝ｋ，ｊ行ｋ列のブロックのＤＣ発生符号量 Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］：ｉ→０／１＝Ｙ／Ｃ ｊ＝ｋ，ｊ行ｋ列のブロックの発生符号量予測値 ＲＡ：全てのブロックに分配するbit数 ＹＡ：Ｙのブロックに分配するbit数 ＲＢ：全ての左端のブロックに分配するbit数 ＹＢ：Ｙの左端のブロックに分配するbit数
各ブロックの発生符号量の予測を行なう。図６〜図８は
各ブロックの発生符号量の予測処理を示すフローチャー
トであり、図６〜図８のフローチャートで使用される変
数の対応を以下に示す。 ＣＤＮ：目標とするbit数 ＲＮ：未配分のbit数 ＲＡＴ［０］，ＲＡＴ［１］：目標とするbit数におけ
るＡＣ成分の発生符号量と、量子化テーブル５１，５２
及び５３，５４を用いた時の総発生符号量の２倍との比
率予測値の１６倍 ＥＯＢ［０］，ＥＯＢ［１］：０：ＹのＥＯＢ長 １：ＣのＥＯＢ長 ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］：ｉ→０／１＝Ｙ／Ｃ ｊ＝ｋ，ｊ行ｋ列のブロックのＡＣ発生符号量 ＤＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］：ｉ→０／１＝Ｙ／Ｃ ｊ＝ｋ，ｊ行ｋ列のブロックのＤＣ発生符号量 Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］：ｉ→０／１＝Ｙ／Ｃ ｊ＝ｋ，ｊ行ｋ列のブロックの発生符号量予測値 ＲＡ：全てのブロックに分配するbit数 ＹＡ：Ｙのブロックに分配するbit数 ＲＢ：全ての左端のブロックに分配するbit数 ＹＢ：Ｙの左端のブロックに分配するbit数
【００２４】図６〜図８のフローチャートを説明するに
あたり、先ずフロー全体のアルゴリズムを簡単に述べ
る。 (I) 目標とする発生符号量から、一度目で発生したＤ
Ｃ成分の符号量を減じた値と、各テーブルによって発生
したＡＣ成分の総和（ＡＣｓｂ，ＡＣｓｈ）との比率を
求める。 (II) 各ブロックで実際に発生したＡＣ発生符号量から
各コンポーネントに対応するＥＯＢ長（ＥＯＢ［０］，
ＥＯＢ［１］）を減じ、それに上記(I)で求めた比率
を、一度に用いた量子化テーブルに従って乗じ、その値
にＥＯＢと一度目で求めたＤＣ発生符号量を加えた値を
仮の予測値とする。 (III) 上記(II)で求めた予測値の総和と目標とする発
生符号量との差を求めて、各ブロックに対して以下のよ
うに割振る。 ａ）余りを全体のブロック数で割り、各ブロックに均等
に分配する。 ｂ）さらに、その余りをＹのブロック数で割り、Ｙのブ
ロックのみに均等に分配する。 ｃ）また、そのさらに余りをＶ方向のブロック数の４倍
で割り、Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側のブロックに
２：１：１の割合で分配する。 ｄ）その余りを、Ｙの一番左側のブロックに均等に分配
する。 ｅ）さらにその余りは、Ｙの左上端のブロックに加え
る。 以上のようなアルゴリズムによって各ブロックの予測発
生符号量を得る。
あたり、先ずフロー全体のアルゴリズムを簡単に述べ
る。 (I) 目標とする発生符号量から、一度目で発生したＤ
Ｃ成分の符号量を減じた値と、各テーブルによって発生
したＡＣ成分の総和（ＡＣｓｂ，ＡＣｓｈ）との比率を
求める。 (II) 各ブロックで実際に発生したＡＣ発生符号量から
各コンポーネントに対応するＥＯＢ長（ＥＯＢ［０］，
ＥＯＢ［１］）を減じ、それに上記(I)で求めた比率
を、一度に用いた量子化テーブルに従って乗じ、その値
にＥＯＢと一度目で求めたＤＣ発生符号量を加えた値を
仮の予測値とする。 (III) 上記(II)で求めた予測値の総和と目標とする発
生符号量との差を求めて、各ブロックに対して以下のよ
うに割振る。 ａ）余りを全体のブロック数で割り、各ブロックに均等
に分配する。 ｂ）さらに、その余りをＹのブロック数で割り、Ｙのブ
ロックのみに均等に分配する。 ｃ）また、そのさらに余りをＶ方向のブロック数の４倍
で割り、Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側のブロックに
２：１：１の割合で分配する。 ｄ）その余りを、Ｙの一番左側のブロックに均等に分配
する。 ｅ）さらにその余りは、Ｙの左上端のブロックに加え
る。 以上のようなアルゴリズムによって各ブロックの予測発
生符号量を得る。
【００２５】より詳しく説明すると、図６〜図８におい
て、先ず、ステップＳ１で未配分のビット数ＲＮを目標
とするビット数ＣＤＮとし（ＲＮ＝ＣＤＮ）、目標とす
るビット数ＣＤＮから一度目で発生したＤＣ成分の総発
生符号量ＤＣ ａｌｌを減じた値と各テーブルによって
発生したＡＣ成分の総和（ＡＣ ｓｂ，ＡＣ ｓｈ）との
比率ＲＡＴ［０］，ＲＡＴ［１］を算出する（ＲＡＴ
［０］＝（ＣＤＮ−ＤＣａｌｌ）×８／ＡＣ ｃｈ，Ｒ
ＡＴ［１］＝（ＣＤＮ−ＤＣ ａｌｌ）×８／ＡＣ ｃ
ｈ）。ここで、値（ＣＤＮ−ＤＣ ａｌｌ）を×８して
いるのはバイナリポイントをシフトさせて演算精度を保
つためものであり必ずしも必須のものではない。例え
ば、Ｃ言語で圧縮／伸長プログラムを作成した場合、Ｃ
言語の除算は少数部分は切捨てとなるのでここで適当な
倍数を掛けておくようにする。
て、先ず、ステップＳ１で未配分のビット数ＲＮを目標
とするビット数ＣＤＮとし（ＲＮ＝ＣＤＮ）、目標とす
るビット数ＣＤＮから一度目で発生したＤＣ成分の総発
生符号量ＤＣ ａｌｌを減じた値と各テーブルによって
発生したＡＣ成分の総和（ＡＣ ｓｂ，ＡＣ ｓｈ）との
比率ＲＡＴ［０］，ＲＡＴ［１］を算出する（ＲＡＴ
［０］＝（ＣＤＮ−ＤＣａｌｌ）×８／ＡＣ ｃｈ，Ｒ
ＡＴ［１］＝（ＣＤＮ−ＤＣ ａｌｌ）×８／ＡＣ ｃ
ｈ）。ここで、値（ＣＤＮ−ＤＣ ａｌｌ）を×８して
いるのはバイナリポイントをシフトさせて演算精度を保
つためものであり必ずしも必須のものではない。例え
ば、Ｃ言語で圧縮／伸長プログラムを作成した場合、Ｃ
言語の除算は少数部分は切捨てとなるのでここで適当な
倍数を掛けておくようにする。
【００２６】次いで、ステップＳ２でＹあるいはＣのブ
ロックを示すバンク（ｂａｎｋ）ｉを０にし（ｉ＝
０）、ステップＳ３でバンクｉが２より小さいか（ｉ＜
２か）否かを判別する。すなわち、色（Ｃ）については
横方向に２倍にサンプリングするので、バンク１とバン
ク２の２つ合わせてＹと同じ大きさになる。そのため、
バンク１とバンク２で配列を使ってバンクｉが２になる
まで以降の処理を繰返す。図９はＹ，Ｂ−Ｙ，Ｒ−Ｙの
ブロックの構造を示す図であり、各ブロックはｊ行ｋ列
で示される。バンクｉが２より小さいときはステップＳ
４で縦方向のブロック数ｊを０にし（ｊ＝０）、ステッ
プＳ５で縦方向のブロック数ｊが縦方向の所定ブロック
数Ｖより小さいか（ｊ＜Ｖか）否かを判別する。縦方向
のブロック数ｊが縦方向の所定ブロック数Ｖ以上のとき
はステップＳ６でバンクｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋
０）してステップＳ３に戻る。縦方向のブロック数ｊが
Ｖより小さいときはステップＳ７で横方向のブロック数
ｋを０にし（ｋ＝０）、ステップＳ８で横方向のブロッ
ク数ｋが横方向の所定ブロック数Ｈより小さいか（ｋ＜
Ｈか）否かを判別する。横方向のブロック数ｋが横方向
の所定ブロック数Ｈ以上のときはステップＳ９で縦方向
のブロック数ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）してス
テップＳ５に戻る。例えば、縦方向のブロック数Ｖが６
０であれば、縦方向のブロック数ｊは０でイニシャライ
ズされているからｊ＝０からカウントしｊ＝６０になる
と、ステップＳ７以降で同様の判断を横方向について行
なう。これによって、次のステップＳ１０に示す処理が
縦方向、横方向規定のブロック数になるまで繰り返し実
行され、バンクｉが２になると図６のフローを抜けて図
７のフローのステップＳ１１に進む。
ロックを示すバンク（ｂａｎｋ）ｉを０にし（ｉ＝
０）、ステップＳ３でバンクｉが２より小さいか（ｉ＜
２か）否かを判別する。すなわち、色（Ｃ）については
横方向に２倍にサンプリングするので、バンク１とバン
ク２の２つ合わせてＹと同じ大きさになる。そのため、
バンク１とバンク２で配列を使ってバンクｉが２になる
まで以降の処理を繰返す。図９はＹ，Ｂ−Ｙ，Ｒ−Ｙの
ブロックの構造を示す図であり、各ブロックはｊ行ｋ列
で示される。バンクｉが２より小さいときはステップＳ
４で縦方向のブロック数ｊを０にし（ｊ＝０）、ステッ
プＳ５で縦方向のブロック数ｊが縦方向の所定ブロック
数Ｖより小さいか（ｊ＜Ｖか）否かを判別する。縦方向
のブロック数ｊが縦方向の所定ブロック数Ｖ以上のとき
はステップＳ６でバンクｉをインクリメント（ｉ＝ｉ＋
０）してステップＳ３に戻る。縦方向のブロック数ｊが
Ｖより小さいときはステップＳ７で横方向のブロック数
ｋを０にし（ｋ＝０）、ステップＳ８で横方向のブロッ
ク数ｋが横方向の所定ブロック数Ｈより小さいか（ｋ＜
Ｈか）否かを判別する。横方向のブロック数ｋが横方向
の所定ブロック数Ｈ以上のときはステップＳ９で縦方向
のブロック数ｊをインクリメント（ｊ＝ｊ＋１）してス
テップＳ５に戻る。例えば、縦方向のブロック数Ｖが６
０であれば、縦方向のブロック数ｊは０でイニシャライ
ズされているからｊ＝０からカウントしｊ＝６０になる
と、ステップＳ７以降で同様の判断を横方向について行
なう。これによって、次のステップＳ１０に示す処理が
縦方向、横方向規定のブロック数になるまで繰り返し実
行され、バンクｉが２になると図６のフローを抜けて図
７のフローのステップＳ１１に進む。
【００２７】ステップＳ１０では以下のような各処理を
行なう。先ず、各ブロックで実際の発生したＡＣ発生符
号量ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］から各コンポーネントに対
応するＥＯＢ長ＥＯＢ［ｉ］を減じてテンポラリtempに
格納する（temp＝ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］−ＥＯＢ
［ｉ］）。ここで、各ブロックで発生したＡＣ発生符号
量ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］からＥＯＢ［ｉ］を減算して
いるのは、後の処理でオーバーフローを防止するために
ＥＯＢを加えるようにすることになるため予めこのＥＯ
Ｂ長分を減算しておくものである。また、上記テンポラ
リtempに所定の起立ＲＡＴを乗じたものを新しいテンポ
ラリtempの値とする（temp＝temp＊ＲＡＴ［（ｊ＋ｋ）
％２］）。ここで、（ｊ＋ｋ）％２とは、各ブロックに
おいて市松状（図３及び図４参照）に０と１とが切換え
るためのものであり、上記％２は２で割った余り（０か
１のどちらかになる）を示している。これによって、市
松状のどちらの比率ＲＡＴを使うのかが決定される。ま
た、このテンポラリtempの値を４bit左にシフトさせる
（temp＝（temp≫４）。ここで、４bit左シフトするの
は上記ステップＳ１で×８倍したものを元に戻すためで
ある。また、このテンポラリtempの値に一度目で求めた
ＤＣ発生符号量ＤＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］とコンポーネン
トに対応するＥＯＢ［ｉ］を足して新しいテンポラリte
mpの値とし（temp＝ＤＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］＋ＥＯＢ
［ｉ］）、このテンポラリtempの値を該当ブロックの発
生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］とする（Ｆ［ｉ］［ｊ］
［ｋ］＝temp）。このＦ［ｉ］［ｊ］［ｋ］が実際の予
測発生符号量となる。また、未配分のビット数（残りの
ビット数）ＲＮは、それまでの未配分のビット数ＲＮか
ら上記求めたテンポラリtempの値を減算したものとなる
（ＲＮ＝ＲＮ−temp）。そして、横方向のブロック数ｋ
をインクリメント（ｋ＝ｋ＋１）してステップＳ１０の
処理を終えステップＳ８に戻る。上記図６のフローによ
り各ブロックの予測発生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］を
得ることができる。
行なう。先ず、各ブロックで実際の発生したＡＣ発生符
号量ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］から各コンポーネントに対
応するＥＯＢ長ＥＯＢ［ｉ］を減じてテンポラリtempに
格納する（temp＝ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］−ＥＯＢ
［ｉ］）。ここで、各ブロックで発生したＡＣ発生符号
量ＡＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］からＥＯＢ［ｉ］を減算して
いるのは、後の処理でオーバーフローを防止するために
ＥＯＢを加えるようにすることになるため予めこのＥＯ
Ｂ長分を減算しておくものである。また、上記テンポラ
リtempに所定の起立ＲＡＴを乗じたものを新しいテンポ
ラリtempの値とする（temp＝temp＊ＲＡＴ［（ｊ＋ｋ）
％２］）。ここで、（ｊ＋ｋ）％２とは、各ブロックに
おいて市松状（図３及び図４参照）に０と１とが切換え
るためのものであり、上記％２は２で割った余り（０か
１のどちらかになる）を示している。これによって、市
松状のどちらの比率ＲＡＴを使うのかが決定される。ま
た、このテンポラリtempの値を４bit左にシフトさせる
（temp＝（temp≫４）。ここで、４bit左シフトするの
は上記ステップＳ１で×８倍したものを元に戻すためで
ある。また、このテンポラリtempの値に一度目で求めた
ＤＣ発生符号量ＤＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］とコンポーネン
トに対応するＥＯＢ［ｉ］を足して新しいテンポラリte
mpの値とし（temp＝ＤＣ［ｉ］［ｊ］［ｋ］＋ＥＯＢ
［ｉ］）、このテンポラリtempの値を該当ブロックの発
生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］とする（Ｆ［ｉ］［ｊ］
［ｋ］＝temp）。このＦ［ｉ］［ｊ］［ｋ］が実際の予
測発生符号量となる。また、未配分のビット数（残りの
ビット数）ＲＮは、それまでの未配分のビット数ＲＮか
ら上記求めたテンポラリtempの値を減算したものとなる
（ＲＮ＝ＲＮ−temp）。そして、横方向のブロック数ｋ
をインクリメント（ｋ＝ｋ＋１）してステップＳ１０の
処理を終えステップＳ８に戻る。上記図６のフローによ
り各ブロックの予測発生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］を
得ることができる。
【００２８】ところで、演算精度が非常に高い装置（例
えば、ＦＰＵを使用した画像データ圧縮装置）であれば
図６のアルゴリズムだけで十分な場合もあるが、本実施
例では以下図７及び図８のフローに示すようなアルゴリ
ズムによって余り部分の割振りを行ってより精度の高い
予測発生符号量を求めるようにしている。余りが生じる
理由は次のような理由からである。すなわち、実際には
上記比率の計算をすると完全には割り切れずどうしても
余りが生じることになる。このビットの余りを四捨五入
して丸めると、四捨五入による誤差で何ビットかオーバ
ーしてしまう場合があり、結果的には全体で何ビット
（あるいは何バイト）分もオーバーすることがある。目
標値からのオーバーは許されないので、実際には四捨五
入はせず、演算は基本的に切捨てで行っている。このよ
うに切捨てで行った場合、ブロック数が１万以上あるか
ら、例えば１ブロックあたり平均５ビットづつ余りが出
たとしても全体では５千ビットもの余りが発生すること
になる。本実施例ではこの余りを図７及び図８のフロー
に示すアルゴリズムで適切に分配して画質情報を大幅に
向上させるようにしている。
えば、ＦＰＵを使用した画像データ圧縮装置）であれば
図６のアルゴリズムだけで十分な場合もあるが、本実施
例では以下図７及び図８のフローに示すようなアルゴリ
ズムによって余り部分の割振りを行ってより精度の高い
予測発生符号量を求めるようにしている。余りが生じる
理由は次のような理由からである。すなわち、実際には
上記比率の計算をすると完全には割り切れずどうしても
余りが生じることになる。このビットの余りを四捨五入
して丸めると、四捨五入による誤差で何ビットかオーバ
ーしてしまう場合があり、結果的には全体で何ビット
（あるいは何バイト）分もオーバーすることがある。目
標値からのオーバーは許されないので、実際には四捨五
入はせず、演算は基本的に切捨てで行っている。このよ
うに切捨てで行った場合、ブロック数が１万以上あるか
ら、例えば１ブロックあたり平均５ビットづつ余りが出
たとしても全体では５千ビットもの余りが発生すること
になる。本実施例ではこの余りを図７及び図８のフロー
に示すアルゴリズムで適切に分配して画質情報を大幅に
向上させるようにしている。
【００２９】図７において、ステップＳ１１では以下の
ような各処理を行なう。先ず、未配分の残りビット数Ｒ
Ｎを全体のブロック数（Ｖ×Ｈ×２）で割り全てのブロ
ックに配分するビット数ＲＡを求める（ＲＡ＝ＲＮ／
（Ｖ×Ｈ×２））。例えば、図９に示すＹのブロックに
１００ビット、Ｂ−Ｙ，Ｒ−Ｙのブロックに夫々５０ビ
ット、余りのビット数が３８０とすると、式２に示すよ
うに余り３８０を全体のブロック数（１００＋５０＋５
０）で割る切り捨ての除算を行って各ブロックに例えば
１ビットずつ分配するビット数ＲＡを求める。 ３８０／（１００＋５０＋５０）＝１＝ＲＡ…（式２） そして、元の未配分のビット数ＲＮから各ブロックに分
配するビット数（ＲＡ×Ｖ×Ｈ×２）を減算して上記均
等分配で分配しきれなかった余りのビット数ＲＮを求め
る（ＲＮ＝ＲＮ−ＲＡ×Ｖ×Ｈ×２）。
ような各処理を行なう。先ず、未配分の残りビット数Ｒ
Ｎを全体のブロック数（Ｖ×Ｈ×２）で割り全てのブロ
ックに配分するビット数ＲＡを求める（ＲＡ＝ＲＮ／
（Ｖ×Ｈ×２））。例えば、図９に示すＹのブロックに
１００ビット、Ｂ−Ｙ，Ｒ−Ｙのブロックに夫々５０ビ
ット、余りのビット数が３８０とすると、式２に示すよ
うに余り３８０を全体のブロック数（１００＋５０＋５
０）で割る切り捨ての除算を行って各ブロックに例えば
１ビットずつ分配するビット数ＲＡを求める。 ３８０／（１００＋５０＋５０）＝１＝ＲＡ…（式２） そして、元の未配分のビット数ＲＮから各ブロックに分
配するビット数（ＲＡ×Ｖ×Ｈ×２）を減算して上記均
等分配で分配しきれなかった余りのビット数ＲＮを求め
る（ＲＮ＝ＲＮ−ＲＡ×Ｖ×Ｈ×２）。
【００３０】さらに、上記均等分配で分配しきれなかっ
た余りのビット数ＲＮをＹのブロック数（Ｖ×Ｈ）で割
り、Ｙのブロックのみに均等に分配するビット数ＹＡを
求める（ＹＡ＝ＲＮ／（Ｖ×Ｈ））。すなわち、Ｙと色
（Ｃ）とは同じ重みがあるのではなくＹの方により多く
の符号を割り振ったほうが画質は綺麗になる。従って、
上記余りのビット数ＲＮをＹのブロックにだけ分配す
る。上述の例では、ＹＡ＝ＲＮ／（Ｖ×Ｈ）＝１８０／
１００となる。そして、各ブロックに均等に分配した余
りのビット数ＲＮからＹのブロックのみに分配するビッ
ト数（ＹＡ×Ｖ×Ｈ）を減算して上記Ｙのブロックのみ
に均等分配しても分配しきれなかった余りのビット数Ｒ
Ｎを求める（ＲＮ＝ＲＮ−ＹＡＶ×Ｈ）。上述の例で
は、ＲＮ＝１８０−１００となる。
た余りのビット数ＲＮをＹのブロック数（Ｖ×Ｈ）で割
り、Ｙのブロックのみに均等に分配するビット数ＹＡを
求める（ＹＡ＝ＲＮ／（Ｖ×Ｈ））。すなわち、Ｙと色
（Ｃ）とは同じ重みがあるのではなくＹの方により多く
の符号を割り振ったほうが画質は綺麗になる。従って、
上記余りのビット数ＲＮをＹのブロックにだけ分配す
る。上述の例では、ＹＡ＝ＲＮ／（Ｖ×Ｈ）＝１８０／
１００となる。そして、各ブロックに均等に分配した余
りのビット数ＲＮからＹのブロックのみに分配するビッ
ト数（ＹＡ×Ｖ×Ｈ）を減算して上記Ｙのブロックのみ
に均等分配しても分配しきれなかった余りのビット数Ｒ
Ｎを求める（ＲＮ＝ＲＮ−ＹＡＶ×Ｈ）。上述の例で
は、ＲＮ＝１８０−１００となる。
【００３１】上述したようにＹのブロックのみに均等に
分配しているが、それでもまだ余りが生ずる場合があ
る。そこで、上記Ｙの分配で分配しきれなかった余りの
ビット数ＲＮをＶ方向のブロック数の４倍で割り、Ｙ，
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側のブロックに２：１：１の割
合で分配するビット数ＲＢを求める（ＲＢ＝ＲＮ／（Ｖ
×４）。すなわち、通常は左上のブロックから横方向の
ブロックについて処理を行なうが、右下のブロックに来
たとき余りが多くあってももはや適当な分配を行うこと
はできない。そこで、本実施例では一番左側のブロック
に分配するようにする。このときも、Ｙの方に多くの符
号を与えるため例えばＹはＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙの２倍を与え
るようにし、Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側のブロック
に夫々２：１：１の割合で分配する。これを実現するた
め上記ＲＮを（Ｖ×４）で割るようにしている。上述の
例で、Ｖ＝１０とすると、ＲＢ＝８０／（１０×２＋１
０＋１０）＝２となる。そして、Ｙのブロックで分配し
た余りのビット数ＲＮから全ての左側のブロックに分配
するビット数（ＲＢ×４×４）を減算して上記一番左側
のブロックに分配しても分配しきれなかった余りのビッ
ト数ＲＮを求める（ＲＮ＝ＲＮ−ＲＢ×Ｖ×４）。
分配しているが、それでもまだ余りが生ずる場合があ
る。そこで、上記Ｙの分配で分配しきれなかった余りの
ビット数ＲＮをＶ方向のブロック数の４倍で割り、Ｙ，
Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側のブロックに２：１：１の割
合で分配するビット数ＲＢを求める（ＲＢ＝ＲＮ／（Ｖ
×４）。すなわち、通常は左上のブロックから横方向の
ブロックについて処理を行なうが、右下のブロックに来
たとき余りが多くあってももはや適当な分配を行うこと
はできない。そこで、本実施例では一番左側のブロック
に分配するようにする。このときも、Ｙの方に多くの符
号を与えるため例えばＹはＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙの２倍を与え
るようにし、Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側のブロック
に夫々２：１：１の割合で分配する。これを実現するた
め上記ＲＮを（Ｖ×４）で割るようにしている。上述の
例で、Ｖ＝１０とすると、ＲＢ＝８０／（１０×２＋１
０＋１０）＝２となる。そして、Ｙのブロックで分配し
た余りのビット数ＲＮから全ての左側のブロックに分配
するビット数（ＲＢ×４×４）を減算して上記一番左側
のブロックに分配しても分配しきれなかった余りのビッ
ト数ＲＮを求める（ＲＮ＝ＲＮ−ＲＢ×Ｖ×４）。
【００３２】上述したＹ，Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙの一番左側の
ブロックに２：１：１の割合で分配する分配によっても
まだ余りが生ずる場合がある。そこで、分配しきれなか
った余りのビット数ＲＮをＶ方向のブロック数で割り、
Ｙの一番左側のブロックに均等に分配するビット数ＹＢ
を求める（ＹＢ＝ＲＮ／Ｖ）。そして、Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ
−Ｙの一番左側のブロックに分配した余りのビット数Ｒ
ＮからＹの一番左側のブロックに分配するビット数（Ｙ
Ｂ×Ｖ）を減算してＹの一番左側のブロックに均等に分
配してもまだ分配しきれなかった余りのビット数ＲＮを
求める（ＲＮ＝ＲＮ−ＹＢ×Ｖ）。上述したＹの一番左
側のブロックに均等に分配してもまだ余りが生ずる場
合、後述するステップＳ１５でその余りはＹの左上端の
ブロックに加えてしまうようにする。
ブロックに２：１：１の割合で分配する分配によっても
まだ余りが生ずる場合がある。そこで、分配しきれなか
った余りのビット数ＲＮをＶ方向のブロック数で割り、
Ｙの一番左側のブロックに均等に分配するビット数ＹＢ
を求める（ＹＢ＝ＲＮ／Ｖ）。そして、Ｙ，Ｒ−Ｙ，Ｂ
−Ｙの一番左側のブロックに分配した余りのビット数Ｒ
ＮからＹの一番左側のブロックに分配するビット数（Ｙ
Ｂ×Ｖ）を減算してＹの一番左側のブロックに均等に分
配してもまだ分配しきれなかった余りのビット数ＲＮを
求める（ＲＮ＝ＲＮ−ＹＢ×Ｖ）。上述したＹの一番左
側のブロックに均等に分配してもまだ余りが生ずる場
合、後述するステップＳ１５でその余りはＹの左上端の
ブロックに加えてしまうようにする。
【００３３】以上によりステップＳ１１の処理を終え、
ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では先ず縦方向
について処理を行うために縦方向のブロック数ｊを０に
し（ｊ＝０）、ステップＳ１３で縦方向のブロック数ｊ
が縦方向の所定ブロック数Ｖより小さいか（ｊ＜Ｖか）
否かを判別する。縦方向のブロック数ｊが縦方向の所定
ブロック数Ｖ以上のときはステップＳ１４で所定ブロッ
ク数Ｖ以上のときはステップＳ１４で発生符号量予測値
Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］を求め、縦方向のブロック数ｊを
インクリメント（ｊ＝ｊ＋１）してステップＳ１３に戻
る。ここで、上記予測発生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］
のうち［ｉ］がバンク（ｂａｎｋ）でありｉ＝０のとき
がＹ、ｉ＝１のときがＢ−Ｙ，Ｒ−Ｙである。また、
［ｉ］がＶ（垂直）、［ｋ］がＨ（水平）方向である。
この場合において、Ｙの予測発生符号量Ｆ［０］［ｊ］
［０］は、一度目で求めた予測発生符号量Ｆ［０］
［ｊ］［０］に、余り分として全ての左端のブロックに
分配するビット数ＲＢを２倍にした値とＹの左端のブロ
ックに分配するビット数を加算した値となる（Ｆ［０］
［ｊ］［０］＝Ｆ［０］［ｊ］［０］＋ＲＢ×２＋Ｙ
Ｂ）。また、Ｂ−Ｙの予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］
［０］は、一度目で求めた予測発生符号量Ｆ［１］
［ｊ］［０］に、余り分として全ての左端のブロックに
分配するビット数ＲＢを加算した値となり（Ｆ［１］
［ｊ］［１］＝Ｆ［１］［ｊ］［０］＋ＲＢ）、また、
Ｒ−Ｙの予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］［Ｈ／２］は、
一度目で求めた予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］［Ｈ／
２］に、余り分として全ての左端のブロックに分配する
ビット数ＲＢを加算した値となる（Ｆ［１］［ｊ］
［０］＝Ｆ［１］［ｊ］［Ｈ／２］）。ここで、図９に
示すようにＢ−Ｙ，Ｂ−Ｙは２つ合わせてＹとなるから
上記Ｒ−Ｙの予測発生符号量の水平［ｋ］は［Ｈ／２］
で表される。このようにして、上記ステップＳ１３及び
Ｓ１４のループで予測発生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］
が縦方向のブロック数Ｖとなるまで繰り返し算出され、
余りが左端のブロックに全部割り振られることになる。
縦方向のブロック数ｊが縦方向の所定ブロック数Ｖ以上
になると縦方向の全てのブロックの処理が終了したと判
断してステップＳ１５で最終段階の余りＲＮを左端のブ
ロックの予測発生符号量Ｆ［０］［０］［０］に加えて
（Ｆ［０］［０］［０］＝Ｆ［０］［０］［０］＋Ｒ
Ｎ）図８のステップＳ１６に進む。
ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では先ず縦方向
について処理を行うために縦方向のブロック数ｊを０に
し（ｊ＝０）、ステップＳ１３で縦方向のブロック数ｊ
が縦方向の所定ブロック数Ｖより小さいか（ｊ＜Ｖか）
否かを判別する。縦方向のブロック数ｊが縦方向の所定
ブロック数Ｖ以上のときはステップＳ１４で所定ブロッ
ク数Ｖ以上のときはステップＳ１４で発生符号量予測値
Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］を求め、縦方向のブロック数ｊを
インクリメント（ｊ＝ｊ＋１）してステップＳ１３に戻
る。ここで、上記予測発生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］
のうち［ｉ］がバンク（ｂａｎｋ）でありｉ＝０のとき
がＹ、ｉ＝１のときがＢ−Ｙ，Ｒ−Ｙである。また、
［ｉ］がＶ（垂直）、［ｋ］がＨ（水平）方向である。
この場合において、Ｙの予測発生符号量Ｆ［０］［ｊ］
［０］は、一度目で求めた予測発生符号量Ｆ［０］
［ｊ］［０］に、余り分として全ての左端のブロックに
分配するビット数ＲＢを２倍にした値とＹの左端のブロ
ックに分配するビット数を加算した値となる（Ｆ［０］
［ｊ］［０］＝Ｆ［０］［ｊ］［０］＋ＲＢ×２＋Ｙ
Ｂ）。また、Ｂ−Ｙの予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］
［０］は、一度目で求めた予測発生符号量Ｆ［１］
［ｊ］［０］に、余り分として全ての左端のブロックに
分配するビット数ＲＢを加算した値となり（Ｆ［１］
［ｊ］［１］＝Ｆ［１］［ｊ］［０］＋ＲＢ）、また、
Ｒ−Ｙの予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］［Ｈ／２］は、
一度目で求めた予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］［Ｈ／
２］に、余り分として全ての左端のブロックに分配する
ビット数ＲＢを加算した値となる（Ｆ［１］［ｊ］
［０］＝Ｆ［１］［ｊ］［Ｈ／２］）。ここで、図９に
示すようにＢ−Ｙ，Ｂ−Ｙは２つ合わせてＹとなるから
上記Ｒ−Ｙの予測発生符号量の水平［ｋ］は［Ｈ／２］
で表される。このようにして、上記ステップＳ１３及び
Ｓ１４のループで予測発生符号量Ｆ［ｉ］［ｊ］［ｋ］
が縦方向のブロック数Ｖとなるまで繰り返し算出され、
余りが左端のブロックに全部割り振られることになる。
縦方向のブロック数ｊが縦方向の所定ブロック数Ｖ以上
になると縦方向の全てのブロックの処理が終了したと判
断してステップＳ１５で最終段階の余りＲＮを左端のブ
ロックの予測発生符号量Ｆ［０］［０］［０］に加えて
（Ｆ［０］［０］［０］＝Ｆ［０］［０］［０］＋Ｒ
Ｎ）図８のステップＳ１６に進む。
【００３４】図８のフローでは、前述した余りを全体の
ブロックに均等に分配する処理と、Ｙのブロックのみに
均等に分配する処理を行なう。すなわち、ステップＳ１
６で縦方向のブロック数ｊを０にし（ｊ＝０）、ステッ
プＳ１７で縦方向のブロック数ｊがＶより小さいか（ｊ
＜Ｖか）否かを判別する。縦方向のブロック数ｊが縦方
向の所定ブロック数Ｖより小さいときはステップＳ１８
で横方向のブロック数ｋを０にし（ｋ＝０）、ステップ
Ｓ２０で横方向のブロック数ｋが横方向の所定ブロック
数Ｈより小さいか（ｋ＜Ｈか）否かを判別する。横方向
のブロック数ｋが横方向の所定ブロック数Ｈ以上のとき
はステップＳ１９で縦方向のブロック数ｊをインクリメ
ント（ｊ＝ｊ＋１）してステップＳ１７に戻り、横方向
のブロック数ＫがＨより小さいときはステップＳ２１に
進む。
ブロックに均等に分配する処理と、Ｙのブロックのみに
均等に分配する処理を行なう。すなわち、ステップＳ１
６で縦方向のブロック数ｊを０にし（ｊ＝０）、ステッ
プＳ１７で縦方向のブロック数ｊがＶより小さいか（ｊ
＜Ｖか）否かを判別する。縦方向のブロック数ｊが縦方
向の所定ブロック数Ｖより小さいときはステップＳ１８
で横方向のブロック数ｋを０にし（ｋ＝０）、ステップ
Ｓ２０で横方向のブロック数ｋが横方向の所定ブロック
数Ｈより小さいか（ｋ＜Ｈか）否かを判別する。横方向
のブロック数ｋが横方向の所定ブロック数Ｈ以上のとき
はステップＳ１９で縦方向のブロック数ｊをインクリメ
ント（ｊ＝ｊ＋１）してステップＳ１７に戻り、横方向
のブロック数ＫがＨより小さいときはステップＳ２１に
進む。
【００３５】ステップＳ２１では、前段の処理で既に算
出されているＹの予測発生符号量Ｆ［０］［ｊ］［ｋ］
に、全てのブロックに分配するビット数ＲＡとＹのブロ
ックに分配するビット数ＹＡを加算しＹの予測発生符号
量Ｆ［０］［ｊ］［ｋ］を求めるとともに（Ｆ［０］
［ｊ］［ｋ］＝Ｆ［０］［ｊ］［ｋ］＋ＲＡ＋ＹＡ）、
前段のステップで既に算出されているＣの予測発生符号
量Ｆ［１］［ｊ］［ｋ］に、全てのブロックに分配する
ビット数ＲＡを加算しＣのブロックに分配するビット数
ＹＡを加算してＹの予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］
［ｋ］を求め（Ｆ［１］［ｊ］［ｋ］＝Ｆ［１］［ｊ］
［ｋ］＋ＲＡ＋ＹＡ）、横方向のブロック数ｋをインク
リメント（ｋ＝ｋ＋１）してステップＳ２０に戻る。
出されているＹの予測発生符号量Ｆ［０］［ｊ］［ｋ］
に、全てのブロックに分配するビット数ＲＡとＹのブロ
ックに分配するビット数ＹＡを加算しＹの予測発生符号
量Ｆ［０］［ｊ］［ｋ］を求めるとともに（Ｆ［０］
［ｊ］［ｋ］＝Ｆ［０］［ｊ］［ｋ］＋ＲＡ＋ＹＡ）、
前段のステップで既に算出されているＣの予測発生符号
量Ｆ［１］［ｊ］［ｋ］に、全てのブロックに分配する
ビット数ＲＡを加算しＣのブロックに分配するビット数
ＹＡを加算してＹの予測発生符号量Ｆ［１］［ｊ］
［ｋ］を求め（Ｆ［１］［ｊ］［ｋ］＝Ｆ［１］［ｊ］
［ｋ］＋ＲＡ＋ＹＡ）、横方向のブロック数ｋをインク
リメント（ｋ＝ｋ＋１）してステップＳ２０に戻る。
【００３６】上記各ステップを繰り返し処理し、ステッ
プＳ１７で縦方向のブロック数ｊがＶ以上になるとＹ，
Ｃの全てのブロックについての予測発生符号量の算出が
済んだと判断して本フローの処理を終了する。
プＳ１７で縦方向のブロック数ｊがＶ以上になるとＹ，
Ｃの全てのブロックについての予測発生符号量の算出が
済んだと判断して本フローの処理を終了する。
【００３７】以上説明したように、第１実施例の画像デ
ータ圧縮装置３０は、ＤＣ成分によって発生したＤＣ符
号量を記憶するＤＣ符号量メモリ３５と、ＡＣ成分によ
って発生したＡＣ符号量を記憶するＡＣ符号量メモリ３
６と、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した符号
量の総和を記憶するＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７
と、Ｙ用、Ｃ用夫々２種類の量子化テーブルを用いて量
子化したブロックのＡＣ成分によって発生した符号量の
総和を記憶するＡＣテーブル別総発生符号量記憶メモリ
３８，３９と、量子化装置３３から出力されたデータに
対してＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符号量メモリ３６
を用いてハフマン符号化を施し、全てのブロックのＤＣ
成分によって発生した符号量の総和をＤＣ総発生符号量
記憶メモリ３７に記憶するとともに、市松状に切換えら
れた２種類の量子化テーブル５１〜５４毎のＡＣ成分に
よって発生した符号量の総和をテーブル別ＡＣ総発生符
号量記憶メモリ３８，３９に記憶するハフマン符号化器
３４とを設け、一度目の圧縮時に２つの量子化テーブル
５１と５３，５２と５４を用いることによって量子化テ
ーブルの変更による発生符号量の変化の予測を行ない目
標とする発生する符号量に最適な量子化テーブルを作成
し、二度目の圧縮によって目標とする符号量に圧縮する
ようにしているので、従来３度の“ＤＣＴ→量子化→符
号化”シーケンスにより符号化制御を行っていたもの
が、二度の動作で済むようになり処理の大幅な高速化を
図ることができる。このように、一度の量子化でＹ，Ｃ
それぞれ複数種の量子化テーブルを用いるようにしてい
るので、動作シーケンスを１回減らすことによって高速
処理が実現でき、画像圧縮の符号量制御に利用して好適
である。
ータ圧縮装置３０は、ＤＣ成分によって発生したＤＣ符
号量を記憶するＤＣ符号量メモリ３５と、ＡＣ成分によ
って発生したＡＣ符号量を記憶するＡＣ符号量メモリ３
６と、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した符号
量の総和を記憶するＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７
と、Ｙ用、Ｃ用夫々２種類の量子化テーブルを用いて量
子化したブロックのＡＣ成分によって発生した符号量の
総和を記憶するＡＣテーブル別総発生符号量記憶メモリ
３８，３９と、量子化装置３３から出力されたデータに
対してＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符号量メモリ３６
を用いてハフマン符号化を施し、全てのブロックのＤＣ
成分によって発生した符号量の総和をＤＣ総発生符号量
記憶メモリ３７に記憶するとともに、市松状に切換えら
れた２種類の量子化テーブル５１〜５４毎のＡＣ成分に
よって発生した符号量の総和をテーブル別ＡＣ総発生符
号量記憶メモリ３８，３９に記憶するハフマン符号化器
３４とを設け、一度目の圧縮時に２つの量子化テーブル
５１と５３，５２と５４を用いることによって量子化テ
ーブルの変更による発生符号量の変化の予測を行ない目
標とする発生する符号量に最適な量子化テーブルを作成
し、二度目の圧縮によって目標とする符号量に圧縮する
ようにしているので、従来３度の“ＤＣＴ→量子化→符
号化”シーケンスにより符号化制御を行っていたもの
が、二度の動作で済むようになり処理の大幅な高速化を
図ることができる。このように、一度の量子化でＹ，Ｃ
それぞれ複数種の量子化テーブルを用いるようにしてい
るので、動作シーケンスを１回減らすことによって高速
処理が実現でき、画像圧縮の符号量制御に利用して好適
である。
【００３８】なお、本実施例では複数種の量子化テーブ
ルとして、各ブロックのうちの市松模様状に分けた２種
の量子化テーブルを用いているが、複数種の量子化テー
ブルを一度の量子化で使用するものであればどのような
数、種類の量子化テーブルであってもよいことは勿論で
ある。
ルとして、各ブロックのうちの市松模様状に分けた２種
の量子化テーブルを用いているが、複数種の量子化テー
ブルを一度の量子化で使用するものであればどのような
数、種類の量子化テーブルであってもよいことは勿論で
ある。
【００３９】また、量子化テーブルの作成方法やその個
数、テーブルの値等は前述した実施例に限られるもので
はなく任意のものが使用可能である。
数、テーブルの値等は前述した実施例に限られるもので
はなく任意のものが使用可能である。
【００４０】第２実施例 図１０〜図１２は本発明に係る画像データ圧縮装置の第
２実施例を示す図であり、本実施例は複数種の量子化テ
ーブルを用いる方法として、１つのフレームを複数のフ
ィールド（ライン）に分割して複数の量子化テーブルを
使用するようにした例である。本実施例の説明にあたり
第１実施例と同一構成部分には同一符号を付して重複部
分の説明を省略する。先ず、構成を説明する。図１０は
画像データ圧縮装置６０のブロック図であり、この図に
おいて、画像データ圧縮装置６０は、原画像データを記
憶するフレームメモリ３１から後述する２つの読出しモ
ード（Frame Mode）（Field Mode）に従って読出した画
像データをＤＣＴ演算するＤＣＴ装置６１と、ＤＣＴ演
算の出力データを２種の量子化テーブルをフィールド毎
に切換えて量子化演算する量子化装置６２と、後述する
各メモリ３５〜３７，６４，６５を用いて第１実施例と
同様の２つの動作モードｍｏｄｅ１，ｍｏｄｅ２に従っ
て量子化装置６２の出力に対してハフマン符号化を行な
うハフマン符号化器６３と、ＤＣ成分によって発生した
ＤＣ符号量を記憶するＤＣ符号量メモリ３５と、ＡＣ成
分によって発生したＡＣ符号量を記憶するＡＣ符号量メ
モリ３６と、全てのブロックのＤＣ成分によって発生し
た符号量の総和を記憶するＤＣ総発生符号量記憶メモリ
３７と、odd Field（奇数フィールド）のＡＣ成分によ
って発生した符号量の総和を記憶するフィールド別総発
生符号量記憶メモリ６４と、even Field（偶数フィール
ド）のＡＣ成分よって発生した符号量の総和を記憶する
フィールド別総発生符号量記憶メモリ６５と、これら全
体の制御及び最適と思われる量子化テーブル及び、その
時の各ブロックの発生符号量の予測値の算出を行なうＣ
ＰＵ６６とにより構成されている。
２実施例を示す図であり、本実施例は複数種の量子化テ
ーブルを用いる方法として、１つのフレームを複数のフ
ィールド（ライン）に分割して複数の量子化テーブルを
使用するようにした例である。本実施例の説明にあたり
第１実施例と同一構成部分には同一符号を付して重複部
分の説明を省略する。先ず、構成を説明する。図１０は
画像データ圧縮装置６０のブロック図であり、この図に
おいて、画像データ圧縮装置６０は、原画像データを記
憶するフレームメモリ３１から後述する２つの読出しモ
ード（Frame Mode）（Field Mode）に従って読出した画
像データをＤＣＴ演算するＤＣＴ装置６１と、ＤＣＴ演
算の出力データを２種の量子化テーブルをフィールド毎
に切換えて量子化演算する量子化装置６２と、後述する
各メモリ３５〜３７，６４，６５を用いて第１実施例と
同様の２つの動作モードｍｏｄｅ１，ｍｏｄｅ２に従っ
て量子化装置６２の出力に対してハフマン符号化を行な
うハフマン符号化器６３と、ＤＣ成分によって発生した
ＤＣ符号量を記憶するＤＣ符号量メモリ３５と、ＡＣ成
分によって発生したＡＣ符号量を記憶するＡＣ符号量メ
モリ３６と、全てのブロックのＤＣ成分によって発生し
た符号量の総和を記憶するＤＣ総発生符号量記憶メモリ
３７と、odd Field（奇数フィールド）のＡＣ成分によ
って発生した符号量の総和を記憶するフィールド別総発
生符号量記憶メモリ６４と、even Field（偶数フィール
ド）のＡＣ成分よって発生した符号量の総和を記憶する
フィールド別総発生符号量記憶メモリ６５と、これら全
体の制御及び最適と思われる量子化テーブル及び、その
時の各ブロックの発生符号量の予測値の算出を行なうＣ
ＰＵ６６とにより構成されている。
【００４１】上記ＤＣＴ装置６１は、フレームメモリ３
１から画像データを読み込んでＤＣＴ演算を行ない、そ
の演算結果量子化装置６２に出力するもので、フレーム
メモリ３１からのデータの読込には、以下の２つのモー
ドを持つ。 （Frame Mode） 順番に一つのフレームとして、上のラ
インから読み込む。 （Field Mode） 先に奇数番目のラインだけを読込み続
いて偶数番目のラインを読み込む。
１から画像データを読み込んでＤＣＴ演算を行ない、そ
の演算結果量子化装置６２に出力するもので、フレーム
メモリ３１からのデータの読込には、以下の２つのモー
ドを持つ。 （Frame Mode） 順番に一つのフレームとして、上のラ
インから読み込む。 （Field Mode） 先に奇数番目のラインだけを読込み続
いて偶数番目のラインを読み込む。
【００４２】上記ハフマン符号化器６３は、量子化装置
６２から出力されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３
５及びＡＣ符号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を
施し、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した符号
量の総和をＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶する
とともに、所定のフィールド毎に切換えられた後述する
２種類の量子化テーブル毎のＡＣ成分によって発生した
符号量の総和をフィールド別ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ６４，６５に記憶する。
６２から出力されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３
５及びＡＣ符号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を
施し、全てのブロックのＤＣ成分によって発生した符号
量の総和をＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶する
とともに、所定のフィールド毎に切換えられた後述する
２種類の量子化テーブル毎のＡＣ成分によって発生した
符号量の総和をフィールド別ＡＣ総発生符号量記憶メモ
リ６４，６５に記憶する。
【００４３】また、上記フィールド別ＡＣ総発生符号量
記憶メモリ６４，６５のうち、フィールド別ＡＣ総発生
符号量記憶メモリ６４には、オッドフィールドのＡＣ成
分によって発生した符号量の総和が、またフィールド別
総発生符号量記憶メモリ６５にはイーブンフィールドの
ＡＣ成分によって発生した符号量の総和が記憶保持され
る。また、（Frame Mode）時には、フィールド別総発生
符号量記憶メモリ６４にのみ値が書き込まれ、フィール
ド別総発生符号量記憶メモリ６５の値は意味を持たな
い。
記憶メモリ６４，６５のうち、フィールド別ＡＣ総発生
符号量記憶メモリ６４には、オッドフィールドのＡＣ成
分によって発生した符号量の総和が、またフィールド別
総発生符号量記憶メモリ６５にはイーブンフィールドの
ＡＣ成分によって発生した符号量の総和が記憶保持され
る。また、（Frame Mode）時には、フィールド別総発生
符号量記憶メモリ６４にのみ値が書き込まれ、フィール
ド別総発生符号量記憶メモリ６５の値は意味を持たな
い。
【００４４】図１１は上記量子化装置６３のブロック図
である。図１１において、量子化装置６２は、オッドフ
ィールドのＹ用量子化テーブルを記憶する量子化テーブ
ルＲＡＭ７１と、オッドフィールドのＹ用量子化テーブ
ルを記憶する量子化テーブルＲＡＭ７３と、イーブンフ
ィールドのＣ用量子化テーブルを記憶する量子化テーブ
ルＲＡＭ７２と、イーブンフィールドのＣ用量子化テー
ブルを記憶する量子化テーブルＲＡＭ７４と、ＤＣＴ演
算の結果と上記各量子化テーブルの値を乗算する（逆数
を掛けて除算する）ことによって重み付けを変える量子
化を行なう乗算器７５とにより構成されている。
である。図１１において、量子化装置６２は、オッドフ
ィールドのＹ用量子化テーブルを記憶する量子化テーブ
ルＲＡＭ７１と、オッドフィールドのＹ用量子化テーブ
ルを記憶する量子化テーブルＲＡＭ７３と、イーブンフ
ィールドのＣ用量子化テーブルを記憶する量子化テーブ
ルＲＡＭ７２と、イーブンフィールドのＣ用量子化テー
ブルを記憶する量子化テーブルＲＡＭ７４と、ＤＣＴ演
算の結果と上記各量子化テーブルの値を乗算する（逆数
を掛けて除算する）ことによって重み付けを変える量子
化を行なう乗算器７５とにより構成されている。
【００４５】上記量子化テーブルＲＡＭ７１〜７４は、
以下のようにコンポーネント及びフィールドに対して切
換えて用いられる。 （Frame Mode） Ｙに対して、量子化テーブルＲＡＭ７
１の量子化テーブルを、Ｃに対して量子化テーブルＲＡ
Ｍ７２の量子化テーブルを用いる。 （Field Mode） Ｙのオッドフィールドに量子化テーブ
ルＲＡＭ７１の量子化テーブルを、イーブンフィールド
に量子化テーブルＲＡＭ７３の量子化テーブルを、Ｃの
オッドフィールドに量子化テーブルＲＡＭ７２を、イー
ブンフィールドに量子化テーブルＲＡＭ７４の量子化テ
ーブルを夫々用いる。
以下のようにコンポーネント及びフィールドに対して切
換えて用いられる。 （Frame Mode） Ｙに対して、量子化テーブルＲＡＭ７
１の量子化テーブルを、Ｃに対して量子化テーブルＲＡ
Ｍ７２の量子化テーブルを用いる。 （Field Mode） Ｙのオッドフィールドに量子化テーブ
ルＲＡＭ７１の量子化テーブルを、イーブンフィールド
に量子化テーブルＲＡＭ７３の量子化テーブルを、Ｃの
オッドフィールドに量子化テーブルＲＡＭ７２を、イー
ブンフィールドに量子化テーブルＲＡＭ７４の量子化テ
ーブルを夫々用いる。
【００４６】なお、テーブル１として用いられるＹ用量
子化テーブル１及びＣ用量子化テーブル１と、テーブル
２として用いられるＹ用量子化テーブル２及びＣ用量子
化テーブル２は、例えば前記図５に示すような量子化テ
ーブル５１〜５４の値のものが使用される。
子化テーブル１及びＣ用量子化テーブル１と、テーブル
２として用いられるＹ用量子化テーブル２及びＣ用量子
化テーブル２は、例えば前記図５に示すような量子化テ
ーブル５１〜５４の値のものが使用される。
【００４７】次に、本実施例の動作を説明する。全体動作 先ず、フレームメモリ３１には、原画像のデータが保持
されているものとする。ＤＣＴ演算部６１２はフレーム
メモリ３１から画像データを読込んでＤＣＴ演算を行な
い、そのＤＣＴ演算出力は、量子化装置６２に送られ
る。また、量子化装置６２では、ＤＣＴ演算装置６１か
らの入力に対して量子化テーブルＲＡＭ７１〜７４の値
に従って量子化演算を行ない、演算結果をハフマン符号
化器６３に出力する。ハフマン符号化器６３は、量子化
されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符
号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を施し、全ての
ブロックのＤＣ成分によって発生した符号量の総和をＤ
Ｃ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶するとともに、１
つのフレームを２つのフィールドに分割した各々の量子
化テーブル毎のＡＣ成分によって発生した符号量の総和
をフィールド別ＡＣ総発生符号量記憶メモリ６４，６５
に書込む。この場合、２つのフィールドに分割したうち
のオッドフィールドのＡＣ成分によって発生した発生符
号量の総和はフィールドテーブル別総発生符号量記憶メ
モリ６４に書込まれ、イーブンフィールドのＡＣ成分に
よって発生した発生符号量の総和はフィールド別総発生
符号量記憶メモリ６５に書込まれる。
されているものとする。ＤＣＴ演算部６１２はフレーム
メモリ３１から画像データを読込んでＤＣＴ演算を行な
い、そのＤＣＴ演算出力は、量子化装置６２に送られ
る。また、量子化装置６２では、ＤＣＴ演算装置６１か
らの入力に対して量子化テーブルＲＡＭ７１〜７４の値
に従って量子化演算を行ない、演算結果をハフマン符号
化器６３に出力する。ハフマン符号化器６３は、量子化
されたデータに対してＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符
号量メモリ３６を用いてハフマン符号化を施し、全ての
ブロックのＤＣ成分によって発生した符号量の総和をＤ
Ｃ総発生符号量記憶メモリ３７に記憶するとともに、１
つのフレームを２つのフィールドに分割した各々の量子
化テーブル毎のＡＣ成分によって発生した符号量の総和
をフィールド別ＡＣ総発生符号量記憶メモリ６４，６５
に書込む。この場合、２つのフィールドに分割したうち
のオッドフィールドのＡＣ成分によって発生した発生符
号量の総和はフィールドテーブル別総発生符号量記憶メ
モリ６４に書込まれ、イーブンフィールドのＡＣ成分に
よって発生した発生符号量の総和はフィールド別総発生
符号量記憶メモリ６５に書込まれる。
【００４８】また、ＣＰＵ６６は上記各装置を以下のよ
うに動作させ、以下に述べる最適と思われる量子化テー
ブル及びその時の各ブロックの発生符号量の予測値の算
出を行なう。 ｉ）先ず、目標とする総発生符号量に合わせて量子化テ
ーブルを作成し、量子化テーブルＲＡＭ７１，７２，７
３，７４にその逆数を書込む。 ｉｉ）次いで、ＤＣＴ（Field mode）→量子化（Field
mode）→ハフマン符号化（ｍｏｄｅ １）を行なう。 ｉｉｉ）後述のアルゴリズムに従って、量子化テーブル
及びその時の各ブロックの発生符号量の予測を行ない、
その値を量子化テーブルＲＡＭ７１，７２の量子化テー
ブル、ＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符号量メモリ３６
に書込む。 ｉｖ）次いで、ＤＣＴ（Frame Mode）→量子化（Frame
Mode）→ハフマン符号化（ｍｏｄｅ ２）を行なう。
うに動作させ、以下に述べる最適と思われる量子化テー
ブル及びその時の各ブロックの発生符号量の予測値の算
出を行なう。 ｉ）先ず、目標とする総発生符号量に合わせて量子化テ
ーブルを作成し、量子化テーブルＲＡＭ７１，７２，７
３，７４にその逆数を書込む。 ｉｉ）次いで、ＤＣＴ（Field mode）→量子化（Field
mode）→ハフマン符号化（ｍｏｄｅ １）を行なう。 ｉｉｉ）後述のアルゴリズムに従って、量子化テーブル
及びその時の各ブロックの発生符号量の予測を行ない、
その値を量子化テーブルＲＡＭ７１，７２の量子化テー
ブル、ＤＣ符号量メモリ３５及びＡＣ符号量メモリ３６
に書込む。 ｉｖ）次いで、ＤＣＴ（Frame Mode）→量子化（Frame
Mode）→ハフマン符号化（ｍｏｄｅ ２）を行なう。
【００４９】発生符号量予測アルゴリズム 先ず、量子化テーブル作成アルゴリズムについて述べ
る。 事前に発生符号量がリニアとなるような数種類の量子
化テーブルの作成方法を決めて番号付けをしておく。例
えば、０〜２５５の２５６通りとし、０から２５５へ増
加するものとする。 一度目のField Modeで用いる量子化テーブルに目標と
する発生符号量（ＣＤＮ）から適当なスケーリングを２
つのスケーリング値を選択して書込み、圧縮を行なう。
この選択した２つのスケーリング値をＳｂ，Ｓｈとす
る。 ＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７のＤＣ総発生符号量
の値をＤＣａｌｌとし、スケーリング値Ｓｂ，Ｓｈに対
応するフィールド別総発生符号量記憶メモリ６４，６５
のフィールド別総発生符号量の値をそれぞれＡＣｓｂ，
ＡＣｓｈとすると、求める量子化テーブルの番号は例え
ば前記（式１）によって得ることができる。
る。 事前に発生符号量がリニアとなるような数種類の量子
化テーブルの作成方法を決めて番号付けをしておく。例
えば、０〜２５５の２５６通りとし、０から２５５へ増
加するものとする。 一度目のField Modeで用いる量子化テーブルに目標と
する発生符号量（ＣＤＮ）から適当なスケーリングを２
つのスケーリング値を選択して書込み、圧縮を行なう。
この選択した２つのスケーリング値をＳｂ，Ｓｈとす
る。 ＤＣ総発生符号量記憶メモリ３７のＤＣ総発生符号量
の値をＤＣａｌｌとし、スケーリング値Ｓｂ，Ｓｈに対
応するフィールド別総発生符号量記憶メモリ６４，６５
のフィールド別総発生符号量の値をそれぞれＡＣｓｂ，
ＡＣｓｈとすると、求める量子化テーブルの番号は例え
ば前記（式１）によって得ることができる。
【００５０】次に、各ブロックの発生符号予測アルゴリ
ズムについて述べる。 目標とする発生符号量から、一度で発生したＤＣ成分
の符号量を減じた値と、各テーブルによって発生したＡ
Ｃ成分の総和（ＡＣｓｂ，ＡＣｓｈ）との比率を求め
る。 図１２（ａ）に示す原画を同図（ｂ）に示すようにオ
ッドフィールド（odd Field）とイーブンフィールド（e
ven Field）の２つのフィールドに分割し、オッドフィ
ールドとイーブンフィールドの同じブロックに対して各
コンポーネントに対応するＥＯＢ長を減じ、ＥＯＢ長を
減算した値に上記で求めた比率をそれぞれに乗じた値
を求めて加える。 次いで、上記で加算した値を２分割し、図１２
（ｃ）に示すような上下２つのブロックのＡＣ成分とし
て割振る。 上記の値に、事前に減じておいたＤＣ長の平均、及
びＥＯＢ長を加えて、該当するブロックの予測発生符号
量とする（図１２（ｄ）参照）。
ズムについて述べる。 目標とする発生符号量から、一度で発生したＤＣ成分
の符号量を減じた値と、各テーブルによって発生したＡ
Ｃ成分の総和（ＡＣｓｂ，ＡＣｓｈ）との比率を求め
る。 図１２（ａ）に示す原画を同図（ｂ）に示すようにオ
ッドフィールド（odd Field）とイーブンフィールド（e
ven Field）の２つのフィールドに分割し、オッドフィ
ールドとイーブンフィールドの同じブロックに対して各
コンポーネントに対応するＥＯＢ長を減じ、ＥＯＢ長を
減算した値に上記で求めた比率をそれぞれに乗じた値
を求めて加える。 次いで、上記で加算した値を２分割し、図１２
（ｃ）に示すような上下２つのブロックのＡＣ成分とし
て割振る。 上記の値に、事前に減じておいたＤＣ長の平均、及
びＥＯＢ長を加えて、該当するブロックの予測発生符号
量とする（図１２（ｄ）参照）。
【００５１】以上説明したように、第２実施例の画像デ
ータ圧縮装置６０は、ＡＣ成分によって発生したＡＣ符
号量の総和を記憶するフィールド別総発生符号量記憶メ
モリ６４と、ＡＣ成分によって発生した符号量の総和を
記憶するフィールド別総発生符号量記憶メモリ６５を備
え、一度目の圧縮時には一度目の圧縮時にはフレームを
オッドとイーブンの２つのフィールドに分割し、各々に
別の量子化テーブルを使用してその発生符号量に基づい
て量子化テーブルの変更による全体及び各ブロックの発
生符号量の予測を行ない、二度目の圧縮時にはフレーム
のデータとして目標とする符号量に圧縮するようにして
いるので、第１実施例の場合と同様に２度の圧縮で正確
な符号量制御を行うことができるようになり、処理の大
幅な高速化を図ることができる。特にフィールドモード
が設けられている電子カメラに本画像データ圧縮装置６
０を適用して好適である。
ータ圧縮装置６０は、ＡＣ成分によって発生したＡＣ符
号量の総和を記憶するフィールド別総発生符号量記憶メ
モリ６４と、ＡＣ成分によって発生した符号量の総和を
記憶するフィールド別総発生符号量記憶メモリ６５を備
え、一度目の圧縮時には一度目の圧縮時にはフレームを
オッドとイーブンの２つのフィールドに分割し、各々に
別の量子化テーブルを使用してその発生符号量に基づい
て量子化テーブルの変更による全体及び各ブロックの発
生符号量の予測を行ない、二度目の圧縮時にはフレーム
のデータとして目標とする符号量に圧縮するようにして
いるので、第１実施例の場合と同様に２度の圧縮で正確
な符号量制御を行うことができるようになり、処理の大
幅な高速化を図ることができる。特にフィールドモード
が設けられている電子カメラに本画像データ圧縮装置６
０を適用して好適である。
【００５２】なお、上記各実施例では画像データ圧縮装
置をＪＰＥＧアルゴリズムに基づく画像データ圧縮装置
に適用した例であるが、勿論これには限定されず、発生
符号量の制御を行なうものであれば全ての装置に適用可
能であることは言うまでもない。また、量子化テーブル
を用いるものであれば何でもよく、その作成の仕方も本
実施例に限定されない。
置をＪＰＥＧアルゴリズムに基づく画像データ圧縮装置
に適用した例であるが、勿論これには限定されず、発生
符号量の制御を行なうものであれば全ての装置に適用可
能であることは言うまでもない。また、量子化テーブル
を用いるものであれば何でもよく、その作成の仕方も本
実施例に限定されない。
【００５３】また、上記各実施例は符号化部にハフマン
符号化方法を用いているが、これに限らず、例えばハフ
マン符号のようなブロック符号に代えてエントロピー符
号化として算術符号を用いるようにしてもよく、算術符
号の一種であるＱ−Coderを用いてもよい。
符号化方法を用いているが、これに限らず、例えばハフ
マン符号のようなブロック符号に代えてエントロピー符
号化として算術符号を用いるようにしてもよく、算術符
号の一種であるＱ−Coderを用いてもよい。
【００５４】また、上記各実施例では、変換符号化方式
にＤＣＴを適用しているが、このＤＣＴ方式には限定さ
れず、例えば、アダマール変換、ハール（Harr）変換、
傾斜変換（スラント変換）、対称性サイン変換などを用
いた画像データ圧縮装置に適用することができる。
にＤＣＴを適用しているが、このＤＣＴ方式には限定さ
れず、例えば、アダマール変換、ハール（Harr）変換、
傾斜変換（スラント変換）、対称性サイン変換などを用
いた画像データ圧縮装置に適用することができる。
【００５５】さらに、上記画像データ圧縮装置３０，６
０や量子化装置３３，６２等を構成する回路や部材の
数、種類などは前述した実施例に限られないことは言う
までもない。
０や量子化装置３３，６２等を構成する回路や部材の
数、種類などは前述した実施例に限られないことは言う
までもない。
【００５６】
【発明の効果】請求項１、２、３及び４記載の発明によ
れば、一度目の圧縮時に前記複数種の量子化テーブルを
用いるようにしているので、従来３度の“ＤＣＴ→量子
化→符号化”という動作によって符号化制御を行ってい
たものを２度の動作で済ますことができ、高速に処理を
行なうことができ、画像データの圧縮に利用して好適で
ある。
れば、一度目の圧縮時に前記複数種の量子化テーブルを
用いるようにしているので、従来３度の“ＤＣＴ→量子
化→符号化”という動作によって符号化制御を行ってい
たものを２度の動作で済ますことができ、高速に処理を
行なうことができ、画像データの圧縮に利用して好適で
ある。
【００５７】請求項５及び請求項６記載の発明によれ
ば、一度目の圧縮時には、１つのフレーム（原画）を２
つのフィールドに分割し、各々異なった量子化テーブル
を用いて圧縮するようにしているので、２度の圧縮で正
確な符号量制御を行なうことができ、フィールドモード
を用いる画像圧縮等に利用することができる。
ば、一度目の圧縮時には、１つのフレーム（原画）を２
つのフィールドに分割し、各々異なった量子化テーブル
を用いて圧縮するようにしているので、２度の圧縮で正
確な符号量制御を行なうことができ、フィールドモード
を用いる画像圧縮等に利用することができる。
【図１】第１実施例に係る画像データ圧縮装置のブロッ
ク構成図である。
ク構成図である。
【図２】第１実施例に係る画像データ圧縮装置の量子化
装置のブロック構成図である。
装置のブロック構成図である。
【図３】第１実施例に係る画像データ圧縮装置のＹ用量
子化テーブルを示す図である。
子化テーブルを示す図である。
【図４】第１実施例に係る画像データ圧縮装置のＲ−
Ｙ，Ｂ−Ｙ用テーブルを示す図である。
Ｙ，Ｂ−Ｙ用テーブルを示す図である。
【図５】第１実施例に係る画像データ圧縮装置の量子化
テーブルの一例である。
テーブルの一例である。
【図６】第１実施例に係る画像データ圧縮装置の発生符
号量の予測処理を示すフローチャートである。
号量の予測処理を示すフローチャートである。
【図７】第１実施例に係る画像データ圧縮装置の発生符
号量の予測処理を示すフローチャートである。
号量の予測処理を示すフローチャートである。
【図８】第１実施例に係る画像データ圧縮装置の発生符
号量の予測処理を示すフローチャートである。
号量の予測処理を示すフローチャートである。
【図９】第１実施例に係る画像データ圧縮装置のＹ，Ｂ
−Ｙ，Ｒ−Ｙのブロックの構造を示す図である。
−Ｙ，Ｒ−Ｙのブロックの構造を示す図である。
【図１０】第２実施例に係る画像データ圧縮装置のブロ
ック構成図である。
ック構成図である。
【図１１】第２実施例に係る画像データ圧縮装置の量子
化装置のブロック構成図である。
化装置のブロック構成図である。
【図１２】第２実施例に係る画像データ圧縮装置の発生
符号量予測アルゴリズムを説明するための図である。
符号量予測アルゴリズムを説明するための図である。
【図１３】従来の画像データ圧縮装置のブロック構成図
である。
である。
【図１４】従来の画像データ圧縮装置の量子化装置のブ
ロック構成図である。
ロック構成図である。
【図１５】従来の画像データ圧縮装置のＹ用量子化テー
ブルを示す図である。
ブルを示す図である。
【図１６】従来の画像データ圧縮装置のＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙ
用量子化テーブルを示す図である。
用量子化テーブルを示す図である。
３０，６０ 画像データ圧縮装置 ３１ フレームメモリ ３２，６１ ＤＣＴ演算装置 ３３，６２ 量子化装置 ３４，６３ ハフマン符号化器 ３５ ＤＣ符号量メモリ ３６ ＡＣ符号量メモリ ３７ ＤＣ総発生符号量記憶メモリ ３８，３９ ＡＣテーブル別総発生符号量記憶メモリ ４０，６６ ＣＰＵ ４１〜４４，７１〜７４ 量子化テーブルＲＡＭ ４５，７５ 乗算器 ５１〜５４ 量子化テーブル ６４，６５ フィールド別総発生符号量記憶メモリ
Claims (7)
- 【請求項１】 画像データを変換符号化する変換符号化
手段と、 量子化演算に用いる複数種の量子化テーブルを記憶する
量子化テーブル記憶手段と、 前記変換符号化手段から出力された信号を前記量子化テ
ーブルに基づいて量子化する量子化手段と、 前記量子化手段により量子化された成分を各ブロックの
予測発生符号量に従って符号化する符号化手段とを有
し、 一度目の圧縮時に前記複数種の量子化テーブルを用いる
ことにより量子化テーブルの変更による発生符号量の変
化を予測し、二度目の圧縮時に目標とする符号量の圧縮
を行うようにしたこと特徴とする画像データ圧縮装置。 - 【請求項２】 前記変換符号化手段は、画像データに対
して離散コサイン変換を実行する離散コサイン変換演算
であることを特徴とする請求項１記載の画像データ圧縮
装置。 - 【請求項３】 画像データに対して離散コサイン変換を
実行する離散コサイン変換演算手段と、 量子化演算に用いる複数種の量子化テーブルを記憶する
量子化テーブル記憶手段と、 前記離散コサイン変換演算手段から出力された信号を、
前記量子化テーブルを所定のパターンで切換えて用いて
量子化する量子化手段と、 前記量子化手段により量子化された成分を事前に与えら
れた各ブロックの予測発生符号量に従って符号化する符
号化手段と、 符号化時に各ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡ
Ｃ成分の符号量を記憶する符号量記憶手段と、 前記ＤＣ成分及びＡＣ成分の符号量の総和を算出する総
発生符号量算出手段と、 前記ＤＣ成分の総発生符号量及び所定パターンで切換え
られた量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発生符号量を算
出する総発生符号量算出手段と、 前記総発生符号量算出手段により算出された総発生符号
量を記憶する総発生符号量記憶手段とを有し、 一度目の圧縮時に前記複数種の量子化テーブルを用いる
ことにより量子化テーブルの変更による発生符号量の変
化を予測を行ない、目標とする発生する符号量に適した
量子化テーブルを作成し、二度目の圧縮時に目標とする
符号量の圧縮を行うようにしたこと特徴とする画像デー
タ圧縮装置。 - 【請求項４】 画像データに対して離散コサイン変換を
実行する離散コサイン変換演算手段と、 量子化演算に用いる複数種の量子化テーブルを記憶する
量子化テーブル記憶手段と、 前記離散コサイン変換演算手段から出力された信号を、
前記量子化テーブルを市松状に切換えて用いて量子化す
る量子化手段と、 前記量子化手段により量子化された成分を事前に与えら
れた各ブロックの予測発生符号量に従って符号化する符
号化手段と、 符号化時に各ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡ
Ｃ成分の符号量を記憶する符号量記憶手段と、 前記ＤＣ成分の総発生符号量及び市松状に切換えられた
量子化テーブル毎のＡＣ成分の総発生符号量を算出する
総発生量算出算出手段と、 前記総発生符号量算出手段により算出された総発生符号
量を記憶する総発生符号量記憶手段とを有し、 一度目の圧縮時に前記複数種の量子化テーブルを市松状
に切換えることにより目標とする符号量に適した量子化
テーブルを作成して各ブロックの発生符号量を予測し、
二度目の圧縮時に目標とする符号量に圧縮するようにし
たこと特徴とする画像データ圧縮装置。 - 【請求項５】 画像データに対して離散コサイン変換を
実行する離散コサイン変換演算手段と、 量子化演算に用いる複数種の量子化テーブルを記憶する
量子化テーブル記憶手段と、 前記離散コサイン変換演算手段から出力された信号を、
前記量子化テーブルをフィールド毎に切換えて用いて量
子化する量子化手段と、 前記量子化手段により量子化された成分を事前に与えら
れた各ブロックの予測発生符号量に従って符号化する符
号化手段と、 符号化時に各ブロックにおいて発生したＤＣ成分及びＡ
Ｃ成分の符号量を記憶する符号量記憶手段と、 前記ＤＣ成分の総発生符号量及びフィールド毎のＡＣ成
分の総発生符号量を算出する総発生符号量算出手段と、 前記総発生符号量算出手段により算出された総発生符号
量を記憶する総発生符号量記憶手段とを有し、 一度目の圧縮時には１つのフレームを複数のフィールド
に分割し、該分割したフィールド毎に異なる量子化テー
ブルを用いて発生符号量を求めるとともに、該発生符号
量に基づいて量子化テーブルの変更による全体及び各ブ
ロックの発生符号量の予測を行ない、二度目の圧縮時に
はフレームのデータとして目標とする符号量に圧縮する
ようにしたこと特徴とする画像データ圧縮装置。 - 【請求項６】 前記フレームは、奇数フィールドと偶数
フィールドの２つのフィールドに分割するようにしたこ
とを特徴とする請求項５に記載の画像データ圧縮装置。 - 【請求項７】 前記符号化手段は、確率分布が与えられ
た情報源に対してコンパクト符号を構成するハフマン符
号化を行うことを特徴とする請求項１、請求項３、請求
項４又は請求項５の何れかに記載の画像データ圧縮装
置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8045492A JP2797159B2 (ja) | 1992-03-02 | 1992-03-02 | 画像データ圧縮装置及び画像データ圧縮方法 |
| US08/023,214 US5410352A (en) | 1992-03-02 | 1993-02-25 | Image data compressing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8045492A JP2797159B2 (ja) | 1992-03-02 | 1992-03-02 | 画像データ圧縮装置及び画像データ圧縮方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05252403A true JPH05252403A (ja) | 1993-09-28 |
| JP2797159B2 JP2797159B2 (ja) | 1998-09-17 |
Family
ID=13718709
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8045492A Expired - Lifetime JP2797159B2 (ja) | 1992-03-02 | 1992-03-02 | 画像データ圧縮装置及び画像データ圧縮方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5410352A (ja) |
| JP (1) | JP2797159B2 (ja) |
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