JPH05260310A - 逆量子化方法、画像データ符号化装置、および画像データ復号化装置 - Google Patents
逆量子化方法、画像データ符号化装置、および画像データ復号化装置Info
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- JPH05260310A JPH05260310A JP5321892A JP5321892A JPH05260310A JP H05260310 A JPH05260310 A JP H05260310A JP 5321892 A JP5321892 A JP 5321892A JP 5321892 A JP5321892 A JP 5321892A JP H05260310 A JPH05260310 A JP H05260310A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、データの逆量子化方法において、
近似的量子化方法によって得られた量子化値を高精度に
逆量子化できるようにする。 【構成】 まず量子化閾値修正部１で量子化閾値を修正
し、その後、乗算部２で上記修正後の量子化閾値と量子
化値とを乗算し、その積を逆量子化値として出力する。
上記修正過程における修正方法としては、近似的量子化
方法に特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可能で
ある。なお、図では、上記修正の際に量子化値を参照す
る構成とはしていないが、量子化値を参照して修正する
構成としてもよい。
近似的量子化方法によって得られた量子化値を高精度に
逆量子化できるようにする。 【構成】 まず量子化閾値修正部１で量子化閾値を修正
し、その後、乗算部２で上記修正後の量子化閾値と量子
化値とを乗算し、その積を逆量子化値として出力する。
上記修正過程における修正方法としては、近似的量子化
方法に特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可能で
ある。なお、図では、上記修正の際に量子化値を参照す
る構成とはしていないが、量子化値を参照して修正する
構成としてもよい。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、データの逆量子化方
法、並びに画像データの符号化装置および復号化装置に
関する。
法、並びに画像データの符号化装置および復号化装置に
関する。
【０００２】近年、画像データや音声データ等の効率的
な符号化のため等、様々な用途で量子化処理・逆量子化
処理が使用されている。量子化処理としては、被量子化
値（または、被量子化値に対して何らかの非線形変換を
施した値）を或る値（＝量子化閾値）で除算し、その商
を基準に量子化値を決定する方法が広く用いられてい
る。また、この量子化処理に対応した逆量子化方法とし
て、量子化閾値と量子化値との積を基準に逆量子化値を
決定する方法が広く用いられている。
な符号化のため等、様々な用途で量子化処理・逆量子化
処理が使用されている。量子化処理としては、被量子化
値（または、被量子化値に対して何らかの非線形変換を
施した値）を或る値（＝量子化閾値）で除算し、その商
を基準に量子化値を決定する方法が広く用いられてい
る。また、この量子化処理に対応した逆量子化方法とし
て、量子化閾値と量子化値との積を基準に逆量子化値を
決定する方法が広く用いられている。
【０００３】ところで、こうした商を基準とした量子化
処理の高速化、あるいは装置の小型化等のため、変数に
よる除算を避け、予め量子化閾値の逆数の近似値や、あ
るいは量子化閾値の逆数の倍数の近似値を求めておき、
この値と被量子化値との積を基準とした量子化方法や、
除算における端数処理において丸め処理（例えば、小数
点以下を四捨五入する処理）を行わず、切り捨てを行う
方法等、様々な近似的手法が用いられている。
処理の高速化、あるいは装置の小型化等のため、変数に
よる除算を避け、予め量子化閾値の逆数の近似値や、あ
るいは量子化閾値の逆数の倍数の近似値を求めておき、
この値と被量子化値との積を基準とした量子化方法や、
除算における端数処理において丸め処理（例えば、小数
点以下を四捨五入する処理）を行わず、切り捨てを行う
方法等、様々な近似的手法が用いられている。
【０００４】しかしながら、こうした近似的量子化方法
で得られた量子化値には、正確な商を基準に決定した量
子化値には含まれない誤差（以下、近似的量子化方法特
有の誤差と呼ぶ）が含まれている。そのため、このよう
な近似的量子化方法特有の誤差の逆量子化値への影響を
抑える逆量子化方法の開発が望まれている。
で得られた量子化値には、正確な商を基準に決定した量
子化値には含まれない誤差（以下、近似的量子化方法特
有の誤差と呼ぶ）が含まれている。そのため、このよう
な近似的量子化方法特有の誤差の逆量子化値への影響を
抑える逆量子化方法の開発が望まれている。
【０００５】
【従来の技術】図３０（ａ）に、従来の近似的量子化方
法の一例を示す。この方法では、まず量子化閾値の逆数
の近似値（または量子化閾値の逆数の倍数の近似値）を
算出し（Ｓ1 ）、その算出値と被量子化値とを乗算して
積を求め（Ｓ2 ）、最後に、この積に対し、上記近似値
算出過程（Ｓ1 ）で倍にした分だけ除算相当の処理を行
う（Ｓ3 ）。この方法の具体例として、被量子化値Ａ
（＝２０９０）を量子化閾値Ｑ（＝３５）で量子化する
ことによって量子化値ａを求める場合を、図３０（ｂ）
に示す。まず、量子化閾値Ｑ（＝３５）の逆数の２５６
倍の近似値ｑ（＝７）を算出する（Ｓ1 ）。ここで、逆
数の２５６倍としているのは、８ビットの整数で表現す
る場合を想定しているためである。なお、round( )は、
少数点以下四捨五入することを表している。続いて、上
記近似値ｑ（＝７）と被量子化値Ａ（＝２０９０）とを
乗算し、その積ａ′（＝１４６３０）を求める
（Ｓ2 ）。最後に、上記の積ａ′を２５６で除算し、そ
の近似値を量子化値ａ（＝５７）として求める
（Ｓ3 ）。なお、ここで述べた量子化方法においても、
Ｓ3 の処理に除算が含まれるが、この除算は、変数では
なく定数による除算であるため、処理の高速化および簡
素化が可能となる。
法の一例を示す。この方法では、まず量子化閾値の逆数
の近似値（または量子化閾値の逆数の倍数の近似値）を
算出し（Ｓ1 ）、その算出値と被量子化値とを乗算して
積を求め（Ｓ2 ）、最後に、この積に対し、上記近似値
算出過程（Ｓ1 ）で倍にした分だけ除算相当の処理を行
う（Ｓ3 ）。この方法の具体例として、被量子化値Ａ
（＝２０９０）を量子化閾値Ｑ（＝３５）で量子化する
ことによって量子化値ａを求める場合を、図３０（ｂ）
に示す。まず、量子化閾値Ｑ（＝３５）の逆数の２５６
倍の近似値ｑ（＝７）を算出する（Ｓ1 ）。ここで、逆
数の２５６倍としているのは、８ビットの整数で表現す
る場合を想定しているためである。なお、round( )は、
少数点以下四捨五入することを表している。続いて、上
記近似値ｑ（＝７）と被量子化値Ａ（＝２０９０）とを
乗算し、その積ａ′（＝１４６３０）を求める
（Ｓ2 ）。最後に、上記の積ａ′を２５６で除算し、そ
の近似値を量子化値ａ（＝５７）として求める
（Ｓ3 ）。なお、ここで述べた量子化方法においても、
Ｓ3 の処理に除算が含まれるが、この除算は、変数では
なく定数による除算であるため、処理の高速化および簡
素化が可能となる。
【０００６】図３１（ａ）に、従来の近似的量子化方法
の他の例を示す。この方法では、被量子化値を量子化閾
値で除算する処理を行うが、その際、除算を簡素化する
ために、端数処理を丸め処理とはせずに、切り捨て処理
とする（Ｓ1 ）。この方法の具体例として、被量子化値
Ａ（＝２０９０）を量子化閾値Ｑ（＝３５）で量子化す
ることによって量子化値ａを求める場合を、図３１
（ｂ）に示す。すなわち、被量子化値Ａ（＝２０９０）
を量子化閾値Ｑ（＝３５）で除算し、その商の小数点以
下を切り捨てる処理（Ｓ1 ）を行うことにより、量子化
値ａ（＝５９）を得る。なお、trunc( )は、小数点以下
切り捨てすることを表している。
の他の例を示す。この方法では、被量子化値を量子化閾
値で除算する処理を行うが、その際、除算を簡素化する
ために、端数処理を丸め処理とはせずに、切り捨て処理
とする（Ｓ1 ）。この方法の具体例として、被量子化値
Ａ（＝２０９０）を量子化閾値Ｑ（＝３５）で量子化す
ることによって量子化値ａを求める場合を、図３１
（ｂ）に示す。すなわち、被量子化値Ａ（＝２０９０）
を量子化閾値Ｑ（＝３５）で除算し、その商の小数点以
下を切り捨てる処理（Ｓ1 ）を行うことにより、量子化
値ａ（＝５９）を得る。なお、trunc( )は、小数点以下
切り捨てすることを表している。
【０００７】次に、図３２（ａ）および（ｂ）に、従来
の逆量子化方法の一例を示す。この方法では、上記図３
０や図３１のような近似的量子化方法で得られた量子化
値ａに、該量子化方法で使用された量子化閾値Ｑを乗算
することで、逆量子化値Ｂを算出している（Ｓ1 ）。こ
の方法の具体例として、図３２（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）
に、それぞれ、図３０の近似的量子化方法によって得ら
れた量子化値ａ（＝５７）を量子化閾値Ｑ（＝３５）で
逆量子化する場合、図３１の近似的量子化方法によって
得られた量子化値ａ（＝５９）を量子化閾値Ｑ（＝３
５）で逆量子化する場合、通常の量子化方法によって得
られた量子化値ａ（＝round(Ａ／Ｑ) ＝６０）を量子化
閾値Ｑ（＝３５）で逆量子化する場合を示し、それぞ
れ、逆量子化値Ｂとして１９９５、２０６５、２１００
が得られている。
の逆量子化方法の一例を示す。この方法では、上記図３
０や図３１のような近似的量子化方法で得られた量子化
値ａに、該量子化方法で使用された量子化閾値Ｑを乗算
することで、逆量子化値Ｂを算出している（Ｓ1 ）。こ
の方法の具体例として、図３２（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）
に、それぞれ、図３０の近似的量子化方法によって得ら
れた量子化値ａ（＝５７）を量子化閾値Ｑ（＝３５）で
逆量子化する場合、図３１の近似的量子化方法によって
得られた量子化値ａ（＝５９）を量子化閾値Ｑ（＝３
５）で逆量子化する場合、通常の量子化方法によって得
られた量子化値ａ（＝round(Ａ／Ｑ) ＝６０）を量子化
閾値Ｑ（＝３５）で逆量子化する場合を示し、それぞ
れ、逆量子化値Ｂとして１９９５、２０６５、２１００
が得られている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の逆量子
化方法では、以下の問題があった。従来の逆量子化方法
は、近似的量子化方法特有の誤差を吸収しない。そのた
め、図３２（ｃ）〜（ｅ）で示した例を用いて説明する
と、図３０や図３１に示すような近似的量子化方法によ
って得られた量子化値を逆量子化する場合（図３２
（ｃ）：被量子化値Ａ＝２０９０、逆量子化値Ｂ＝１９
９５、図３２（ｄ）：被量子化値Ａ＝２０９０、逆量子
化値Ｂ＝２０６５）には、通常の量子化方法によって得
られた量子化値を逆量子化する場合（図３２（ｅ）：被
量子化値Ａ＝２０９０、逆量子化値Ｂ＝２１００）より
も、逆量子化値の誤差（逆量子化値Ｂ−被量子化値Ａ）
が大きくなる傾向があるという問題があった。
化方法では、以下の問題があった。従来の逆量子化方法
は、近似的量子化方法特有の誤差を吸収しない。そのた
め、図３２（ｃ）〜（ｅ）で示した例を用いて説明する
と、図３０や図３１に示すような近似的量子化方法によ
って得られた量子化値を逆量子化する場合（図３２
（ｃ）：被量子化値Ａ＝２０９０、逆量子化値Ｂ＝１９
９５、図３２（ｄ）：被量子化値Ａ＝２０９０、逆量子
化値Ｂ＝２０６５）には、通常の量子化方法によって得
られた量子化値を逆量子化する場合（図３２（ｅ）：被
量子化値Ａ＝２０９０、逆量子化値Ｂ＝２１００）より
も、逆量子化値の誤差（逆量子化値Ｂ−被量子化値Ａ）
が大きくなる傾向があるという問題があった。
【０００９】本発明は、近似的量子化方法によって得ら
れた量子化値を高精度に逆量子化できるようにすること
を目的とする。
れた量子化値を高精度に逆量子化できるようにすること
を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の原理を、図１〜
図８に基づき説明する。図１は、量子化閾値修正部１と
乗算部２とを有する構成を示している。この構成による
逆量子化方法は、図５に示すように、まず量子化閾値修
正部１で量子化閾値を修正し（Ｓ1 ）、その後、乗算部
２で上記修正後の量子化閾値と量子化値とを乗算し（Ｓ
2 ）、その積を逆量子化値として出力する。上記修正過
程（Ｓ1）における修正方法としては、前述した近似的
量子化方法特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可
能である。なお、図では、上記修正の際に量子化値を参
照する構成とはしていないが、量子化値を参照して修正
する構成としてもよい。
図８に基づき説明する。図１は、量子化閾値修正部１と
乗算部２とを有する構成を示している。この構成による
逆量子化方法は、図５に示すように、まず量子化閾値修
正部１で量子化閾値を修正し（Ｓ1 ）、その後、乗算部
２で上記修正後の量子化閾値と量子化値とを乗算し（Ｓ
2 ）、その積を逆量子化値として出力する。上記修正過
程（Ｓ1）における修正方法としては、前述した近似的
量子化方法特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可
能である。なお、図では、上記修正の際に量子化値を参
照する構成とはしていないが、量子化値を参照して修正
する構成としてもよい。
【００１１】図２は、量子化値修正部３と乗算部４とを
有する構成を示している。この構成による逆量子化方法
は、図６に示すように、まず量子化値修正部３で量子化
値を修正し（Ｓ1 ）、その後、乗算部４で量子化閾値と
上記修正後の量子化値とを乗算し（Ｓ2 ）、その積を逆
量子化値として出力する。上記修正過程（Ｓ1 ）におけ
る修正方法としては、近似的量子化方法特有の誤差を吸
収しうる各種の方法を採用可能である。なお、図では、
上記修正の際に量子化閾値を参照する構成とはしていな
いが、量子化閾値を参照して修正する構成としてもよ
い。
有する構成を示している。この構成による逆量子化方法
は、図６に示すように、まず量子化値修正部３で量子化
値を修正し（Ｓ1 ）、その後、乗算部４で量子化閾値と
上記修正後の量子化値とを乗算し（Ｓ2 ）、その積を逆
量子化値として出力する。上記修正過程（Ｓ1 ）におけ
る修正方法としては、近似的量子化方法特有の誤差を吸
収しうる各種の方法を採用可能である。なお、図では、
上記修正の際に量子化閾値を参照する構成とはしていな
いが、量子化閾値を参照して修正する構成としてもよ
い。
【００１２】図３は、乗算部５と補正値決定部６と補正
部７とを有する構成を示している。この構成による逆量
子化方法は、図７に示すように、まず乗算部８で従来の
逆量子化方法と同様に量子化値と量子化閾値とを乗算し
て逆量子化値（補正前）を求め（Ｓ1 ）、続いて補正値
決定部６で量子化値と量子化閾値とを用いて補正値を決
定し（Ｓ2 ）、補正部７により、上記逆量子化値（補正
前）を上記補正値で補正する（Ｓ3 ）。上記補正過程
（Ｓ2 、Ｓ3 ）における補正方法としては、近似的量子
化方法特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可能で
ある。なお、補正値決定部６では、量子化値と量子化閾
値の両者を用いて補正値を決定する構成としているが、
必ずしも両者を用いる構成とする必要はない。
部７とを有する構成を示している。この構成による逆量
子化方法は、図７に示すように、まず乗算部８で従来の
逆量子化方法と同様に量子化値と量子化閾値とを乗算し
て逆量子化値（補正前）を求め（Ｓ1 ）、続いて補正値
決定部６で量子化値と量子化閾値とを用いて補正値を決
定し（Ｓ2 ）、補正部７により、上記逆量子化値（補正
前）を上記補正値で補正する（Ｓ3 ）。上記補正過程
（Ｓ2 、Ｓ3 ）における補正方法としては、近似的量子
化方法特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可能で
ある。なお、補正値決定部６では、量子化値と量子化閾
値の両者を用いて補正値を決定する構成としているが、
必ずしも両者を用いる構成とする必要はない。
【００１３】図４は、乗算部８と近似値決定部９と除算
部１０とを有する構成を示している。この構成による逆
量子化方法は、図８に示すように、まず近似値決定部９
で量子化閾値の逆数の倍数の近似値を決定し（Ｓ1 ）、
続いて乗算部８で量子化値の倍数を算出し（Ｓ2 ）、こ
の倍数を除算部１０により上記近似値で除算し
（Ｓ3）、その商を逆量子化値として出力する。上記近
似値決定部９による近似値決定方法としては、近似的量
子化方法特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可能
である。なお、量子化値の倍数を算出することをせず
に、量子化値そのものを量子化閾値の逆数の近似値によ
って除算するようにすることも可能である。
部１０とを有する構成を示している。この構成による逆
量子化方法は、図８に示すように、まず近似値決定部９
で量子化閾値の逆数の倍数の近似値を決定し（Ｓ1 ）、
続いて乗算部８で量子化値の倍数を算出し（Ｓ2 ）、こ
の倍数を除算部１０により上記近似値で除算し
（Ｓ3）、その商を逆量子化値として出力する。上記近
似値決定部９による近似値決定方法としては、近似的量
子化方法特有の誤差を吸収しうる各種の方法を採用可能
である。なお、量子化値の倍数を算出することをせず
に、量子化値そのものを量子化閾値の逆数の近似値によ
って除算するようにすることも可能である。
【００１４】
【作用】図５に示した方法によれば、近似的量子化方法
特有の誤差を吸収できるように修正された量子化閾値を
用いて逆量子化を実行することになるので、これによっ
て得られる逆量子化値は元の被量子化値に大きく近づ
き、量子化・逆量子化による誤差が大幅に縮小される。
特有の誤差を吸収できるように修正された量子化閾値を
用いて逆量子化を実行することになるので、これによっ
て得られる逆量子化値は元の被量子化値に大きく近づ
き、量子化・逆量子化による誤差が大幅に縮小される。
【００１５】このことは、図６〜図８に示した方法に従
って逆量子化した場合にも、ほぼ同様に言える。
って逆量子化した場合にも、ほぼ同様に言える。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
しながら説明する。 （１）第１実施例 図９は、本発明の第１実施例の逆量子化方法を用いたデ
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。この
装置は、量子化閾値修正部１１と乗算部１２とから構成
されており、量子化閾値Ｑと量子化値ａを入力して逆量
子化値Ｂを出力する構成である。このような構成からな
る装置で行われる逆量子化処理を、図１０（ａ）に示
す。まず量子化閾値修正部１１で量子化閾値Ｑを修正し
（Ｓ1 ）、その後、乗算部１２で上記修正された量子化
閾値（修正量子化閾値）Ｑ′と量子化値ａとを乗算し
（Ｓ2 ）、その積を逆量子化値Ｂとして出力する。
しながら説明する。 （１）第１実施例 図９は、本発明の第１実施例の逆量子化方法を用いたデ
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。この
装置は、量子化閾値修正部１１と乗算部１２とから構成
されており、量子化閾値Ｑと量子化値ａを入力して逆量
子化値Ｂを出力する構成である。このような構成からな
る装置で行われる逆量子化処理を、図１０（ａ）に示
す。まず量子化閾値修正部１１で量子化閾値Ｑを修正し
（Ｓ1 ）、その後、乗算部１２で上記修正された量子化
閾値（修正量子化閾値）Ｑ′と量子化値ａとを乗算し
（Ｓ2 ）、その積を逆量子化値Ｂとして出力する。
【００１７】上記量子化閾値修正部１１の一例を、図１
１〜図１３に示す。図１１は、量子化閾値修正部１１と
して修正量子化閾値算出部１１ａを用いたものであり、
これは、図３０の近似的量子化方法で得られた量子化値
を逆量子化する場合を対象としている。この修正量子化
閾値算出部１１ａでは、図３０の乗算処理で用いた値
（ｑ＝round(256/Q)) の逆数の２５６倍を修正量子化閾
値Ｑ′として出力することによって、近似的量子化方法
特有の誤差を抑える。なお、修正量子化閾値Ｑ′は、例
えば小数点以下第２位まで求める。この場合の実行例を
図１０（ｂ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０８
４が得られ、修正を行わない場合（Q ×a=1995) に比べ
て、被量子化値（A=2090) に大きく近づいている。
１〜図１３に示す。図１１は、量子化閾値修正部１１と
して修正量子化閾値算出部１１ａを用いたものであり、
これは、図３０の近似的量子化方法で得られた量子化値
を逆量子化する場合を対象としている。この修正量子化
閾値算出部１１ａでは、図３０の乗算処理で用いた値
（ｑ＝round(256/Q)) の逆数の２５６倍を修正量子化閾
値Ｑ′として出力することによって、近似的量子化方法
特有の誤差を抑える。なお、修正量子化閾値Ｑ′は、例
えば小数点以下第２位まで求める。この場合の実行例を
図１０（ｂ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０８
４が得られ、修正を行わない場合（Q ×a=1995) に比べ
て、被量子化値（A=2090) に大きく近づいている。
【００１８】図１２は、量子化閾値修正部１１として修
正量子化閾値算出部１１ｂを用いたものであり、これ
は、図３１の近似的量子化方法で得られた量子化値を逆
量子化する場合を対象としている。図３１では切り捨て
処理を行っているが、この切り捨て処理では、常に、絶
対値の小さくなる誤差が生じる。そこで、この近似的量
子化方法特有の誤差を補正するため、修正量子化閾値算
出部１１ｂでは、量子化閾値Ｑに０．５を加えた値を修
正量子化閾値Ｑ′として出力する。この場合の実行例を
図１０（ｃ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０９
５が得られ、修正を行わない場合（Q ×a=2065) に比べ
て、被量子化値（A=2090) に大きく近づいている。
正量子化閾値算出部１１ｂを用いたものであり、これ
は、図３１の近似的量子化方法で得られた量子化値を逆
量子化する場合を対象としている。図３１では切り捨て
処理を行っているが、この切り捨て処理では、常に、絶
対値の小さくなる誤差が生じる。そこで、この近似的量
子化方法特有の誤差を補正するため、修正量子化閾値算
出部１１ｂでは、量子化閾値Ｑに０．５を加えた値を修
正量子化閾値Ｑ′として出力する。この場合の実行例を
図１０（ｃ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０９
５が得られ、修正を行わない場合（Q ×a=2065) に比べ
て、被量子化値（A=2090) に大きく近づいている。
【００１９】図１３は、量子化閾値修正部１１として修
正テーブル１１ｃを用いたものであり、これは、図３０
の近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する
場合を対象としている。修正テーブル１１は、図１１の
修正量子化閾値算出部１１ａの算出方法で予め作成され
ている。この場合の実行例を図１０（ｄ）に示す。この
場合、修正量子化閾値Ｑ′の算出処理を行うことなく、
修正テーブル１１を参照するだけで、図１０（ｂ）と同
様な効果を得ることができる。 （２）第２実施例 図１４は、本発明の第２実施例の逆量子化方法を用いた
データ逆量子化装置の構成を示すブロック図であり、本
実施例は図３１の近似的量子化方法で得られた量子化値
を逆量子化する場合を対象としている。この装置は、量
子化値修正部２１と乗算部２２とから構成されており、
量子化閾値Ｑと量子化値ａを入力して逆量子化値Ｂを出
力する構成である。
正テーブル１１ｃを用いたものであり、これは、図３０
の近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する
場合を対象としている。修正テーブル１１は、図１１の
修正量子化閾値算出部１１ａの算出方法で予め作成され
ている。この場合の実行例を図１０（ｄ）に示す。この
場合、修正量子化閾値Ｑ′の算出処理を行うことなく、
修正テーブル１１を参照するだけで、図１０（ｂ）と同
様な効果を得ることができる。 （２）第２実施例 図１４は、本発明の第２実施例の逆量子化方法を用いた
データ逆量子化装置の構成を示すブロック図であり、本
実施例は図３１の近似的量子化方法で得られた量子化値
を逆量子化する場合を対象としている。この装置は、量
子化値修正部２１と乗算部２２とから構成されており、
量子化閾値Ｑと量子化値ａを入力して逆量子化値Ｂを出
力する構成である。
【００２０】このような構成からなる装置で行われる逆
量子化処理を、図１５（ａ）に示す。図３１では切り捨
て処理を行っているが、この切り捨て処理では、常に、
絶対値の小さくなる誤差が生じる。そこで、この近似的
量子化方法特有の誤差を補正するため、量子化値修正部
２１では、量子化値ａに〔（量子化閾値Ｑ＋0.5)／量子
化閾値Ｑ〕を掛けた値の近似値を、修正量子化値ａ′と
して出力し（Ｓ1 ）、その後、乗算部２２で、上記修正
量子化値ａ′と量子化閾値Ｑとを乗算し（Ｓ2）、その
積を逆量子化値Ｂとして出力する。その実行例として、
量子化閾値Ｑ＝３５、量子化値ａ＝５９の場合の逆量子
化例を、図１５（ｂ）に示す。Ｓ1 の処理で修正量子化
値ａ′＝６０が得られ、Ｓ2 の処理で逆量子化値Ｂ＝２
１００が得られる。本実施例は、図１２と同様の補正目
的であるが、本実施例では乗算部２２の処理を整数処理
とすることができる。 （３）第３実施例 図１６は、本発明の第３実施例の逆量子化方法を用いた
データ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。こ
の装置は、乗算部３１と補正値決定部３２と補正部３３
とから構成されており、量子化閾値Ｑと量子化値ａを入
力して逆量子化値Ｂを出力する構成である。このような
構成からなる装置で行われる逆量子化処理を、図１７
（ａ）に示す。まず乗算部３１で従来の逆量子化方法と
同様に量子化値ａと量子化閾値Ｑとを乗算して逆量子化
値（補正前）Ｂ′を求め（Ｓ1 ）、続いて補正値決定部
３２で量子化値ａと量子化閾値Ｑとを用いて補正値Ｃを
決定し（Ｓ2 ）、補正部３３により、上記逆量子化値
（補正前）Ｂ′を上記補正値Ｃで補正して（Ｓ3 ）、補
正後の逆量子化値Ｂを出力する。
量子化処理を、図１５（ａ）に示す。図３１では切り捨
て処理を行っているが、この切り捨て処理では、常に、
絶対値の小さくなる誤差が生じる。そこで、この近似的
量子化方法特有の誤差を補正するため、量子化値修正部
２１では、量子化値ａに〔（量子化閾値Ｑ＋0.5)／量子
化閾値Ｑ〕を掛けた値の近似値を、修正量子化値ａ′と
して出力し（Ｓ1 ）、その後、乗算部２２で、上記修正
量子化値ａ′と量子化閾値Ｑとを乗算し（Ｓ2）、その
積を逆量子化値Ｂとして出力する。その実行例として、
量子化閾値Ｑ＝３５、量子化値ａ＝５９の場合の逆量子
化例を、図１５（ｂ）に示す。Ｓ1 の処理で修正量子化
値ａ′＝６０が得られ、Ｓ2 の処理で逆量子化値Ｂ＝２
１００が得られる。本実施例は、図１２と同様の補正目
的であるが、本実施例では乗算部２２の処理を整数処理
とすることができる。 （３）第３実施例 図１６は、本発明の第３実施例の逆量子化方法を用いた
データ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。こ
の装置は、乗算部３１と補正値決定部３２と補正部３３
とから構成されており、量子化閾値Ｑと量子化値ａを入
力して逆量子化値Ｂを出力する構成である。このような
構成からなる装置で行われる逆量子化処理を、図１７
（ａ）に示す。まず乗算部３１で従来の逆量子化方法と
同様に量子化値ａと量子化閾値Ｑとを乗算して逆量子化
値（補正前）Ｂ′を求め（Ｓ1 ）、続いて補正値決定部
３２で量子化値ａと量子化閾値Ｑとを用いて補正値Ｃを
決定し（Ｓ2 ）、補正部３３により、上記逆量子化値
（補正前）Ｂ′を上記補正値Ｃで補正して（Ｓ3 ）、補
正後の逆量子化値Ｂを出力する。
【００２１】上記補正値決定部３２の一例を、図１８〜
図２１に示す。図１８は、補正値決定部３２として補正
値算出部３２ａを用いたものであり、これは、図３０の
近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場
合を対象としている。この補正値算出部３２ａでは、図
３０の乗算処理で用いた値（ｑ＝round(256/Q)) の逆数
の２５６倍と量子化閾値Ｑとの比を補正値Ｃとして出力
し、補正部３３では、上記補正値Ｃと逆量子化値（補正
前）Ｂ′との乗算を行って補正し、その補正された逆量
子化値Ｂを出力することによって、近似的量子化方法特
有の誤差を抑える。なお、補正値算出部３２ａで算出す
る補正値Ｃは、例えば小数点以下第２位まで求める。こ
の場合の実行例を図１７（ｂ）に示す。この場合、逆量
子化値Ｂ＝２０７５が得られ、補正を行わない場合(B′
=Q×a=1995) に比べて、被量子化値（A=2090) に大きく
近づいている。
図２１に示す。図１８は、補正値決定部３２として補正
値算出部３２ａを用いたものであり、これは、図３０の
近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場
合を対象としている。この補正値算出部３２ａでは、図
３０の乗算処理で用いた値（ｑ＝round(256/Q)) の逆数
の２５６倍と量子化閾値Ｑとの比を補正値Ｃとして出力
し、補正部３３では、上記補正値Ｃと逆量子化値（補正
前）Ｂ′との乗算を行って補正し、その補正された逆量
子化値Ｂを出力することによって、近似的量子化方法特
有の誤差を抑える。なお、補正値算出部３２ａで算出す
る補正値Ｃは、例えば小数点以下第２位まで求める。こ
の場合の実行例を図１７（ｂ）に示す。この場合、逆量
子化値Ｂ＝２０７５が得られ、補正を行わない場合(B′
=Q×a=1995) に比べて、被量子化値（A=2090) に大きく
近づいている。
【００２２】図１９は、補正値決定部３２として補正テ
ーブル３２ｂを用いたものであり、これも、図３０の近
似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場合
を対象としている。この補正テーブル３２ｂは、予め、
図１８の補正値算出部３２ａの算出方法で、量子化閾値
Ｑに対応する補正値を求めておくことによって作成され
る。この場合の実行例は、上記補正値算出部３２ａを用
いた場合と同じく、図１７（ｂ）のようになる。
ーブル３２ｂを用いたものであり、これも、図３０の近
似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場合
を対象としている。この補正テーブル３２ｂは、予め、
図１８の補正値算出部３２ａの算出方法で、量子化閾値
Ｑに対応する補正値を求めておくことによって作成され
る。この場合の実行例は、上記補正値算出部３２ａを用
いた場合と同じく、図１７（ｂ）のようになる。
【００２３】図２０は、補正値決定部３２として補正値
算出部３２ｃを用いたものであり、これは、図３１の近
似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場合
を対象としている。図３１では切り捨て処理を行ってい
るが、この切り捨て処理では、常に、絶対値の小さくな
る誤差が生じる。そこで、この近似的量子化方法特有の
誤差を補正するため、補正値算出部３２ｃでは、量子化
値ａの１／２の近似値を補正値Ｃとして求め、この補正
値Ｃを補正部３３において逆量子化値（補正前）Ｂ′に
加算するようにする。この場合の実行例を図１７（ｃ）
に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０９５が得られ、
補正を行わない場合(B′=Q×a=2065) に比べて、被量子
化値（A=2090) に大きく近づいている。
算出部３２ｃを用いたものであり、これは、図３１の近
似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場合
を対象としている。図３１では切り捨て処理を行ってい
るが、この切り捨て処理では、常に、絶対値の小さくな
る誤差が生じる。そこで、この近似的量子化方法特有の
誤差を補正するため、補正値算出部３２ｃでは、量子化
値ａの１／２の近似値を補正値Ｃとして求め、この補正
値Ｃを補正部３３において逆量子化値（補正前）Ｂ′に
加算するようにする。この場合の実行例を図１７（ｃ）
に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０９５が得られ、
補正を行わない場合(B′=Q×a=2065) に比べて、被量子
化値（A=2090) に大きく近づいている。
【００２４】図２１は、補正値決定部３２として補正値
算出部３２ｄを用いたものであり、これも、図３１の近
似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場合
を対象としている。補正値算出部３２ｄでは、量子化値
ａを右へ１ビットシフトした値を補正値Ｃとして求め、
この補正値Ｃを補正部３３において逆量子化値（補正
前）Ｂ′に加算することによって、上記図２０の場合と
ほぼ同様な補正が可能となる。この場合の実行例を図１
７（ｄ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０９４が
得られ、図１７（ｃ）の場合と同様に被量子化値（A=20
90) に大きく近づいている。 （４）第４実施例 図２２は、本発明の第４実施例の逆量子化方法を用いた
データ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。こ
の装置は、乗算部４１と近似値決定部４２と除算部４３
とから構成されており、量子化閾値Ｑと量子化値ａを入
力して逆量子化値Ｂを出力する構成である。このような
構成からなる装置で行われる逆量子化処理を、図２３
（ａ）に示す。まず近似値決定部４２で量子化閾値Ｑの
逆数の倍数の近似値ｑを決定し（Ｓ1 ）、続いて乗算部
４１で量子化値ａの倍数（２５６倍）を算出し
（Ｓ2 ）、この倍数を除算部４３により上記近似値ｑで
除算し（Ｓ3）、その商の近似値を逆量子化値Ｂとして
出力する。
算出部３２ｄを用いたものであり、これも、図３１の近
似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場合
を対象としている。補正値算出部３２ｄでは、量子化値
ａを右へ１ビットシフトした値を補正値Ｃとして求め、
この補正値Ｃを補正部３３において逆量子化値（補正
前）Ｂ′に加算することによって、上記図２０の場合と
ほぼ同様な補正が可能となる。この場合の実行例を図１
７（ｄ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０９４が
得られ、図１７（ｃ）の場合と同様に被量子化値（A=20
90) に大きく近づいている。 （４）第４実施例 図２２は、本発明の第４実施例の逆量子化方法を用いた
データ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。こ
の装置は、乗算部４１と近似値決定部４２と除算部４３
とから構成されており、量子化閾値Ｑと量子化値ａを入
力して逆量子化値Ｂを出力する構成である。このような
構成からなる装置で行われる逆量子化処理を、図２３
（ａ）に示す。まず近似値決定部４２で量子化閾値Ｑの
逆数の倍数の近似値ｑを決定し（Ｓ1 ）、続いて乗算部
４１で量子化値ａの倍数（２５６倍）を算出し
（Ｓ2 ）、この倍数を除算部４３により上記近似値ｑで
除算し（Ｓ3）、その商の近似値を逆量子化値Ｂとして
出力する。
【００２５】上記近似値決定部４２の一例を、図２４と
図２５に示す。図２４は、近似値決定部４２として近似
値算出部４２ａを用いたものであり、これは、図３０の
近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場
合を対象としている。この近似値算出部４２ａでは、図
３０の乗算処理で用いた値（量子化閾値の逆数の倍数の
近似値：ｑ＝round(256/Q)) を近似値ｑとして求め、除
算部４３では、乗算部４１で得られた倍数（量子化値ａ
の２５６倍）を上記近似値ｑで割ることによって、近似
的量子化方法特有の誤差を抑える。この場合の実行例を
図２３（ｂ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０８
５が得られ、被量子化値（A=2090) に大きく近づく。
図２５に示す。図２４は、近似値決定部４２として近似
値算出部４２ａを用いたものであり、これは、図３０の
近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場
合を対象としている。この近似値算出部４２ａでは、図
３０の乗算処理で用いた値（量子化閾値の逆数の倍数の
近似値：ｑ＝round(256/Q)) を近似値ｑとして求め、除
算部４３では、乗算部４１で得られた倍数（量子化値ａ
の２５６倍）を上記近似値ｑで割ることによって、近似
的量子化方法特有の誤差を抑える。この場合の実行例を
図２３（ｂ）に示す。この場合、逆量子化値Ｂ＝２０８
５が得られ、被量子化値（A=2090) に大きく近づく。
【００２６】図２５は、近似値決定部４２として近似値
テーブル４２ｂを用いたものであり、これも、図３０の
近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場
合を対象としている。この近似値テーブル４２ｂは、予
め、図２４の近似値算出部４２ａの算出方法で、量子化
閾値Ｑに対応する補正値を求めておくことによって作成
しておく。この場合、近似値算出部４２ａのような算出
処理を行うことなく、近似値テーブル４２ｂを参照する
だけで、図２４の場合と同様な効果を得ることができ
る。
テーブル４２ｂを用いたものであり、これも、図３０の
近似的量子化方法で得られた量子化値を逆量子化する場
合を対象としている。この近似値テーブル４２ｂは、予
め、図２４の近似値算出部４２ａの算出方法で、量子化
閾値Ｑに対応する補正値を求めておくことによって作成
しておく。この場合、近似値算出部４２ａのような算出
処理を行うことなく、近似値テーブル４２ｂを参照する
だけで、図２４の場合と同様な効果を得ることができ
る。
【００２７】以上の各実施例では、例えば図９のように
量子化閾値修正部１１と乗算部１２とを別々の構成要素
とし、図１０のように量子化閾値修正過程（Ｓ1 ）と量
子化閾値と量子化値との乗算過程（Ｓ2 ）とを別々の過
程としていた。しかし、例えば、マイクロプロセッサに
より、量子化閾値修正部１１と乗算部１２とを単一の部
分で実現することは可能であり、この場合、２つの過程
は、単一の式で実現することも可能なことから、事実上
一過程となりうる。このことは、第１実施例だけでなく
他の実施例にも言えることだが、本発明の範囲内である
ことは明らかである。また、以上の実施例では、ある決
まった形式の近似的量子化方法によって生成された量子
化値について逆量子化するものとした。しかし、近似的
ではない量子化方法によって生成された量子化値につい
ても逆量子化する必要がある場合や、複数の種類の近似
的量子化方法によって生成された量子化値についても逆
量子化する必要がある場合は、それぞれに対応した方法
を選択的に用いることにより対応することができる。こ
のような場合の実施例を以下に示す。 （５）第５実施例 図２６は、本発明の第５実施例に係る画像データ符号化
装置の基本構成を示すブロック図である。この画像デー
タ符号化装置は、ブロック分割部５１、コサイン変換部
５２、量子化部５３およびハフマン符号化部５４から構
成され、画像データを入力することにより、符号データ
と、符号データ生成の条件としての量子化閾値および量
子化方法識別フラグとを出力するものである。この装置
では、まず、入力された画像データをブロック分割部５
１で８×８画素のブロックに分割し、各ブロック画像デ
ータ毎にコサイン変換部５２でコサイン変換を施して変
換係数（被量子化値）を算出する。そして、この各ブロ
ック毎の変換係数に量子化部５３で量子化を施して量子
化変換係数（量子化値）および量子化方法識別フラグを
出力し、最後に、上記量子化変換係数をハフマン符号化
部５４でハフマン符号化して符号データを生成する。
量子化閾値修正部１１と乗算部１２とを別々の構成要素
とし、図１０のように量子化閾値修正過程（Ｓ1 ）と量
子化閾値と量子化値との乗算過程（Ｓ2 ）とを別々の過
程としていた。しかし、例えば、マイクロプロセッサに
より、量子化閾値修正部１１と乗算部１２とを単一の部
分で実現することは可能であり、この場合、２つの過程
は、単一の式で実現することも可能なことから、事実上
一過程となりうる。このことは、第１実施例だけでなく
他の実施例にも言えることだが、本発明の範囲内である
ことは明らかである。また、以上の実施例では、ある決
まった形式の近似的量子化方法によって生成された量子
化値について逆量子化するものとした。しかし、近似的
ではない量子化方法によって生成された量子化値につい
ても逆量子化する必要がある場合や、複数の種類の近似
的量子化方法によって生成された量子化値についても逆
量子化する必要がある場合は、それぞれに対応した方法
を選択的に用いることにより対応することができる。こ
のような場合の実施例を以下に示す。 （５）第５実施例 図２６は、本発明の第５実施例に係る画像データ符号化
装置の基本構成を示すブロック図である。この画像デー
タ符号化装置は、ブロック分割部５１、コサイン変換部
５２、量子化部５３およびハフマン符号化部５４から構
成され、画像データを入力することにより、符号データ
と、符号データ生成の条件としての量子化閾値および量
子化方法識別フラグとを出力するものである。この装置
では、まず、入力された画像データをブロック分割部５
１で８×８画素のブロックに分割し、各ブロック画像デ
ータ毎にコサイン変換部５２でコサイン変換を施して変
換係数（被量子化値）を算出する。そして、この各ブロ
ック毎の変換係数に量子化部５３で量子化を施して量子
化変換係数（量子化値）および量子化方法識別フラグを
出力し、最後に、上記量子化変換係数をハフマン符号化
部５４でハフマン符号化して符号データを生成する。
【００２８】上記量子化方法識別フラグは、近似的量子
化方法でない通常の量子化方法で量子化したのか、ある
いは量子化閾値の逆数の２５６倍の近似値による積を基
準とした量子化方法（図３０の方法）で量子化したのか
を識別するフラグである。例えば、量子化部５３が量子
化閾値の逆数の２５６倍の近似値による積を基準とした
量子化方法を行うものであれば、量子化方法識別フラグ
として「１」が出力され、一方、量子化部５３が通常の
量子化方法を行うものであれば、量子化方法識別フラグ
として「０」が出力される。
化方法でない通常の量子化方法で量子化したのか、ある
いは量子化閾値の逆数の２５６倍の近似値による積を基
準とした量子化方法（図３０の方法）で量子化したのか
を識別するフラグである。例えば、量子化部５３が量子
化閾値の逆数の２５６倍の近似値による積を基準とした
量子化方法を行うものであれば、量子化方法識別フラグ
として「１」が出力され、一方、量子化部５３が通常の
量子化方法を行うものであれば、量子化方法識別フラグ
として「０」が出力される。
【００２９】このように量子化方法識別フラグを出力す
ることにより、画像データ復号化装置側で、誤った修
正、補正、近似等を行ってしまうことを防止して、正し
い逆量子化方法を選択できるようになる。 （６）第６実施例 図２７は、本発明の第６実施例に係る画像データ復号化
装置の基本構成を示すブロック図である。この画像デー
タ復号化装置は、ハフマン復号化部６１、逆量子化部６
２、逆コサイン変換部６３およびブロック結合部６４か
ら構成され、画像データ符号化装置側から送られてきた
符号データと量子化閾値と量子化方法識別フラグとを入
力することにより、復元画像を出力するものである。こ
の装置では、まず、入力された符号データをハフマン復
号化部６１でハフマン復号化して量子化変換係数（量子
化値）を出力し、この量子化変換係数に逆量子化部６２
で逆量子化を施すことにより変換係数（逆量子化値）を
出力する。そして、この変換係数に逆コサイン変換部６
３で逆コサイン変換を施し、得られたブロック画像デー
タをブロック結合部６４で結合することにより復元画像
を生成する。
ることにより、画像データ復号化装置側で、誤った修
正、補正、近似等を行ってしまうことを防止して、正し
い逆量子化方法を選択できるようになる。 （６）第６実施例 図２７は、本発明の第６実施例に係る画像データ復号化
装置の基本構成を示すブロック図である。この画像デー
タ復号化装置は、ハフマン復号化部６１、逆量子化部６
２、逆コサイン変換部６３およびブロック結合部６４か
ら構成され、画像データ符号化装置側から送られてきた
符号データと量子化閾値と量子化方法識別フラグとを入
力することにより、復元画像を出力するものである。こ
の装置では、まず、入力された符号データをハフマン復
号化部６１でハフマン復号化して量子化変換係数（量子
化値）を出力し、この量子化変換係数に逆量子化部６２
で逆量子化を施すことにより変換係数（逆量子化値）を
出力する。そして、この変換係数に逆コサイン変換部６
３で逆コサイン変換を施し、得られたブロック画像デー
タをブロック結合部６４で結合することにより復元画像
を生成する。
【００３０】逆量子化部６２に入力される量子化方法識
別フラグは、図２６の量子化部５３から出力されたもの
と同様なフラグであり、通常の量子化方法で量子化した
のであれば「０」を示し、量子化閾値の逆数の２５６倍
の近似値による積を基準とした量子化方法で量子化した
のであれば「１」を示す。この量子化方法識別フラグに
応じて、逆量子化部６２では逆量子化の方法を切り換え
る。逆量子化部６２の構成例を図２８と図２９に示す。
別フラグは、図２６の量子化部５３から出力されたもの
と同様なフラグであり、通常の量子化方法で量子化した
のであれば「０」を示し、量子化閾値の逆数の２５６倍
の近似値による積を基準とした量子化方法で量子化した
のであれば「１」を示す。この量子化方法識別フラグに
応じて、逆量子化部６２では逆量子化の方法を切り換え
る。逆量子化部６２の構成例を図２８と図２９に示す。
【００３１】図２８は、逆量子化部６２を、処理選択部
７１、量子化閾値修正部７２および乗算部７３で構成し
たものであり、これは、図９の量子化閾値修正部１１と
して修正量子化閾値算出部１１ａ（図１１）を用いた逆
量子化方法における量子化閾値修正過程を、量子化方法
識別フラグＦに応じて選択的に実行する場合を示してい
る。すなわち、処理選択部７１で量子化方法識別フラグ
Ｆが「１」か「０」かを判断し、Ｆ＝０の場合には、入
力された量子化閾値Ｑをそのまま使用し、この量子化閾
値Ｑと量子化値ａとを乗算部７３で乗算して逆量子化値
Ｂを出力する。一方、Ｆ＝１の場合には、量子化閾値修
正部７２で量子化閾値Ｑを修正（図１１参照）した後
に、その修正後の量子化閾値Ｑと量子化値ａとを乗算部
７３で乗算して逆量子化値Ｂを出力する。この場合、乗
算部７３による乗算過程は、Ｆ＝０の場合とＦ＝１の場
合に共通であり、選択的に実行する必要はない。
７１、量子化閾値修正部７２および乗算部７３で構成し
たものであり、これは、図９の量子化閾値修正部１１と
して修正量子化閾値算出部１１ａ（図１１）を用いた逆
量子化方法における量子化閾値修正過程を、量子化方法
識別フラグＦに応じて選択的に実行する場合を示してい
る。すなわち、処理選択部７１で量子化方法識別フラグ
Ｆが「１」か「０」かを判断し、Ｆ＝０の場合には、入
力された量子化閾値Ｑをそのまま使用し、この量子化閾
値Ｑと量子化値ａとを乗算部７３で乗算して逆量子化値
Ｂを出力する。一方、Ｆ＝１の場合には、量子化閾値修
正部７２で量子化閾値Ｑを修正（図１１参照）した後
に、その修正後の量子化閾値Ｑと量子化値ａとを乗算部
７３で乗算して逆量子化値Ｂを出力する。この場合、乗
算部７３による乗算過程は、Ｆ＝０の場合とＦ＝１の場
合に共通であり、選択的に実行する必要はない。
【００３２】図２９は、逆量子化部６２を、処理選択部
８１、近似値決定部８２、乗算部８３、除算部８４、乗
算部８５およびマルチプレクサ（ＭＰＸ）８６で構成し
たものであり、これは、図２２に示した逆量子化方法と
通常の逆量子化方法とを、量子化方法識別フラグＦに応
じて選択的に実行する場合を示している。すなわち、処
理選択部８１で量子化方法識別フラグＦが「１」か
「０」かを判断し、Ｆ＝０の場合には、入力された量子
化閾値Ｑと量子化値ａとをそのまま乗算部８５で乗算し
て逆量子化値Ｂを生成し、これをマルチプレクサ８６を
介して出力する。一方、Ｆ＝１の場合には、乗算部８３
で量子化値ａを２５６倍して出力すると共に、近似値決
定部８２で量子化閾値Ｑの逆数の２５６倍の近似値ｑを
算出し、除算部８４で上記量子化値ａの２５６倍を上記
近似値ｑで除算して逆量子化値Ｂを生成し、これをマル
チプレクサ８６を介して出力する。この場合は、逆量子
化処理の全体が、量子化方法識別フラグＦに応じて選択
的に切り換えられる。
８１、近似値決定部８２、乗算部８３、除算部８４、乗
算部８５およびマルチプレクサ（ＭＰＸ）８６で構成し
たものであり、これは、図２２に示した逆量子化方法と
通常の逆量子化方法とを、量子化方法識別フラグＦに応
じて選択的に実行する場合を示している。すなわち、処
理選択部８１で量子化方法識別フラグＦが「１」か
「０」かを判断し、Ｆ＝０の場合には、入力された量子
化閾値Ｑと量子化値ａとをそのまま乗算部８５で乗算し
て逆量子化値Ｂを生成し、これをマルチプレクサ８６を
介して出力する。一方、Ｆ＝１の場合には、乗算部８３
で量子化値ａを２５６倍して出力すると共に、近似値決
定部８２で量子化閾値Ｑの逆数の２５６倍の近似値ｑを
算出し、除算部８４で上記量子化値ａの２５６倍を上記
近似値ｑで除算して逆量子化値Ｂを生成し、これをマル
チプレクサ８６を介して出力する。この場合は、逆量子
化処理の全体が、量子化方法識別フラグＦに応じて選択
的に切り換えられる。
【００３３】このように、画像データ符号化装置側から
画像データ復号化装置側へ量子化方法識別フラグＦが送
られてくることにより、画像データ復号化装置側では、
画像データ符号化装置での量子化方法に対応する適切な
逆量子化方法を選択的に実行することができるようにな
る。
画像データ復号化装置側へ量子化方法識別フラグＦが送
られてくることにより、画像データ復号化装置側では、
画像データ符号化装置での量子化方法に対応する適切な
逆量子化方法を選択的に実行することができるようにな
る。
【００３４】
【発明の効果】本発明によれば、近似的量子化方法特有
の誤差を抑えて逆量子化することができ、すなわち近似
的量子化方法によって得られた量子化値を高精度に逆量
子化することができる。
の誤差を抑えて逆量子化することができ、すなわち近似
的量子化方法によって得られた量子化値を高精度に逆量
子化することができる。
【図１】本発明の原理を説明するブロック図である。
【図２】本発明の原理を説明するブロック図である。
【図３】本発明の原理を説明するブロック図である。
【図４】本発明の原理を説明するブロック図である。
【図５】本発明の原理を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図６】本発明の原理を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図７】本発明の原理を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図８】本発明の原理を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図９】本発明の第１実施例の逆量子化方法を用いたデ
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
【図10】同実施例における逆量子化処理および実行例を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図11】同実施例における量子化閾値修正部１１として
用いた修正量子化閾値算出部１１ａの構成を示すブロッ
ク図である。
用いた修正量子化閾値算出部１１ａの構成を示すブロッ
ク図である。
【図12】同実施例における量子化閾値修正部１１として
用いた修正量子化閾値算出部１１ｂの構成を示すブロッ
ク図である。
用いた修正量子化閾値算出部１１ｂの構成を示すブロッ
ク図である。
【図13】同実施例における量子化閾値修正部１１として
用いた修正テーブル１１ｃの構成を示すブロック図であ
る。
用いた修正テーブル１１ｃの構成を示すブロック図であ
る。
【図14】本発明の第２実施例の逆量子化方法を用いたデ
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
【図15】同実施例における逆量子化処理および実行例を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図16】本発明の第３実施例の逆量子化方法を用いたデ
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
【図17】同実施例における逆量子化処理および実行例を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図18】同実施例における補正値決定部３２として用い
た補正値算出部３２ａの構成を示すブロック図である。
た補正値算出部３２ａの構成を示すブロック図である。
【図19】同実施例における補正値決定部３２として用い
た補正テーブル３２ｂの構成を示すブロック図である。
た補正テーブル３２ｂの構成を示すブロック図である。
【図20】同実施例における補正値決定部３２として用い
た補正値算出部３２ｃの構成を示すブロック図である。
た補正値算出部３２ｃの構成を示すブロック図である。
【図21】同実施例における補正値決定部３２として用い
た補正値算出部３２ｄの構成を示すブロック図である。
た補正値算出部３２ｄの構成を示すブロック図である。
【図22】本発明の第４実施例の逆量子化方法を用いたデ
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
ータ逆量子化装置の構成を示すブロック図である。
【図23】同実施例における逆量子化処理および実行例を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図24】同実施例における近似値決定部４２として用い
た近似値算出部４２ａの構成を示すブロック図である。
た近似値算出部４２ａの構成を示すブロック図である。
【図25】同実施例における近似値決定部４２として用い
た近似値テーブル４２ｂの構成を示すブロック図であ
る。
た近似値テーブル４２ｂの構成を示すブロック図であ
る。
【図26】本発明の第５実施例に係る画像データ符号化装
置の基本構成を示すブロック図である。
置の基本構成を示すブロック図である。
【図27】本発明の第６実施例に係る画像データ復号化装
置の基本構成を示すブロック図である。
置の基本構成を示すブロック図である。
【図28】同実施例における逆量子化部６２の構成例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図29】同実施例における逆量子化部６２の他の構成例
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図30】従来の近似的量子化方法の一例を示すフローチ
ャートである。
ャートである。
【図31】従来の近似的量子化方法の他の例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図32】従来の逆量子化方法の一例を示すフローチャー
トである。
トである。
１ 量子化閾値修正部 ２ 乗算部 ３ 量子化値修正部 ４ 乗算部 ５ 乗算部 ６ 補正値決定部 ７ 補正部 ８ 乗算部 ９ 近似値決定部 １０ 除算部 １１ 量子化閾値修正部 １１ａ 修正量子化閾値算出部 １１ｂ 修正量子化閾値算出部 １１ｃ 修正テーブル １２ 乗算部 ２１ 量子化値修正部 ２２ 乗算部 ３１ 乗算部 ３２ 補正値決定部 ３２ａ 補正値算出部 ３２ｂ 補正テーブル ３２ｃ 補正値算出部 ３２ｄ 補正値算出部 ３３ 補正部 ４１ 乗算部 ４２ 近似値決定部 ４２ａ 近似値算出部 ４２ｂ 近似値テーブル ４３ 除算部 ５１ ブロック分割部 ５２ コサイン変換部 ５３ 量子化部 ５４ ハフマン符号化部 ６１ ハフマン復号化部 ６２ 逆量子化部 ６３ 逆コサイン変換部 ６４ ブロック結合部 ７１ 処理選択部 ７２ 量子化閾値修正部 ７３ 乗算部 ８１ 処理選択部 ８２ 近似値決定部 ８３ 乗算部 ８４ 除算部 ８５ 乗算部 ８６ マルチプレクサ
Claims (17)
- 【請求項１】量子化閾値を用いて量子化値を逆量子化す
る逆量子化方法において、前記量子化閾値を修正する修
正過程を有し、該修正された量子化閾値を用いて前記逆
量子化を行うことを特徴とする逆量子化方法。 - 【請求項２】量子化閾値を用いて量子化値を逆量子化す
る逆量子化方法において、前記量子化値を修正する修正
過程を有し、該修正された量子化値を用いて前記逆量子
化を行うことを特徴とする逆量子化方法。 - 【請求項３】前記修正過程は、修正前の値と修正後の値
との対応関係を示す修正テーブルを参照する参照過程を
有することを特徴とする請求項１または２記載の逆量子
化方法。 - 【請求項４】前記修正過程は、量子化閾値に定数を加算
することによって該量子化閾値を修正する過程であるこ
とを特徴とする請求項１記載の逆量子化方法。 - 【請求項５】量子化値の算出方法に応じて、前記修正過
程を選択的に実行することを特徴とする請求項１乃至４
のいずれか１つに記載の逆量子化方法。 - 【請求項６】量子化閾値を用いて量子化値を逆量子化す
る逆量子化方法において、前記量子化値と前記量子化閾
値の乗算値を補正する補正過程を有し、その補正値を逆
量子化値として出力することを特徴とする逆量子化方
法。 - 【請求項７】前記補正過程は、前記補正値を示す補正テ
ーブルを参照する参照過程を有することを特徴とする請
求項６記載の逆量子化方法。 - 【請求項８】前記補正過程は、量子化値の定数倍を前記
乗算値に加算し、その加算値を前記補正値とすることを
特徴とする請求項６記載の逆量子化方法。 - 【請求項９】前記補正過程は、量子化値をビットシフト
した値を前記乗算値に加算し、その加算値を前記補正値
とすることを特徴とする請求項６記載の逆量子化方法。 - 【請求項10】量子化値の算出方法に応じて、前記補正過
程を選択的に実行することを特徴とする請求項６乃至９
のいずれか１つに記載の逆量子化方法。 - 【請求項11】量子化閾値を用いて量子化値を逆量子化す
る逆量子化方法において、前記量子化値を前記量子化閾
値の逆数の近似値で除算する除算過程を有し、その除算
値を逆量子化値として出力することを特徴とする逆量子
化方法。 - 【請求項12】前記除算過程は、前記量子化閾値の逆数の
近似値を表す近似値テーブルを参照する参照過程を有す
ることを特徴とする請求項１１記載の逆量子化方法。 - 【請求項13】量子化閾値を用いて量子化値を逆量子化す
る逆量子化方法において、前記量子化値の倍数を前記量
子化閾値の逆数の倍数の近似値で除算する除算過程を有
し、その除算値を逆量子化値として出力することを特徴
とする逆量子化方法。 - 【請求項14】前記除算過程は、前記量子化閾値の逆数の
倍数の近似値を表す近似値テーブルを参照する参照過程
を有することを特徴とする請求項１３記載の逆量子化方
法。 - 【請求項15】請求項１１乃至１４のいずれか１つに記載
の逆量子化方法と他の逆量子化方法とを、量子化値の算
出方法に応じて、選択的に実行することを特徴とする逆
量子化方法。 - 【請求項16】量子化方法を実行する量子化部を有し、画
像データを符号データに変換する画像データ符号化装置
において、前記量子化部は前記量子化方法の種類を表す
量子化方法識別フラグを出力することを特徴とする画像
データ符号化装置。 - 【請求項17】逆量子化方法を実行する逆量子化部を有
し、符号データを画像データに変換する画像データ復号
化装置において、前記逆量子化部は、前記符号データを
作成するために用いられた量子化方法の種類に応じて、
異なる逆量子化方法を選択的に実行することを特徴とす
る画像データ復号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5321892A JPH05260310A (ja) | 1992-03-12 | 1992-03-12 | 逆量子化方法、画像データ符号化装置、および画像データ復号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5321892A JPH05260310A (ja) | 1992-03-12 | 1992-03-12 | 逆量子化方法、画像データ符号化装置、および画像データ復号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05260310A true JPH05260310A (ja) | 1993-10-08 |
Family
ID=12936692
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5321892A Withdrawn JPH05260310A (ja) | 1992-03-12 | 1992-03-12 | 逆量子化方法、画像データ符号化装置、および画像データ復号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05260310A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006262278A (ja) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 復号化装置、復号化方法及びこれらのプログラム |
-
1992
- 1992-03-12 JP JP5321892A patent/JPH05260310A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006262278A (ja) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 復号化装置、復号化方法及びこれらのプログラム |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
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