JPH0541859A - 画像圧縮符号化装置 - Google Patents
画像圧縮符号化装置Info
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- JPH0541859A JPH0541859A JP19543491A JP19543491A JPH0541859A JP H0541859 A JPH0541859 A JP H0541859A JP 19543491 A JP19543491 A JP 19543491A JP 19543491 A JP19543491 A JP 19543491A JP H0541859 A JPH0541859 A JP H0541859A
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 所望の画質或いは安定した画質を得る。
【構成】 入力画像Ｓｉが統計量演算手段２１及び情報
量圧縮手段１１へ入力されると、該手段２１ではＳｉの
統計量Ｓ２１を検出してＳＮ比予測手段２３へ与える。
手段１１では、Ｓｉの冗長を取り除いて画像データＳ１
１を量子化手段１２及び量子化誤差計測手段２２へ与え
る。手段１２は、Ｓ１１を量子化し、その量子化出力デ
ータＳ１２を符号化手段１３及び手段２２へ与える。手
段１３は、Ｓ１２を符号化する。手段２２は、量子化手
段１２の入出力画像データより量子化誤差電力Ｓ２２を
計測し、それを手段２３へ与える。手段２３では、Ｓ２
１及びＳ２２から圧縮画像のＳＮ比と量子化ステップ幅
との関係を予測し、該圧縮ＳＮ比（画質）が外部からの
要求ＳＩを満たすように手段１２内の量子化ステップ幅
を制御する。
量圧縮手段１１へ入力されると、該手段２１ではＳｉの
統計量Ｓ２１を検出してＳＮ比予測手段２３へ与える。
手段１１では、Ｓｉの冗長を取り除いて画像データＳ１
１を量子化手段１２及び量子化誤差計測手段２２へ与え
る。手段１２は、Ｓ１１を量子化し、その量子化出力デ
ータＳ１２を符号化手段１３及び手段２２へ与える。手
段１３は、Ｓ１２を符号化する。手段２２は、量子化手
段１２の入出力画像データより量子化誤差電力Ｓ２２を
計測し、それを手段２３へ与える。手段２３では、Ｓ２
１及びＳ２２から圧縮画像のＳＮ比と量子化ステップ幅
との関係を予測し、該圧縮ＳＮ比（画質）が外部からの
要求ＳＩを満たすように手段１２内の量子化ステップ幅
を制御する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、静止画像或いは動画像
に対する画像圧縮符号化装置、特に画像の信号対雑音比
（以下、ＳＮ比という）、つまり品質を制御する画像圧
縮符号化装置に関するものである。
に対する画像圧縮符号化装置、特に画像の信号対雑音比
（以下、ＳＮ比という）、つまり品質を制御する画像圧
縮符号化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。
【０００３】アイイーイーイー トランスアクションズ
オン コミュニケーシヨンズ（IEEE TRANSACTIONS ON
COMMUNICATIONS ）ＣＯＭ−２５［II］（１９７７−１
１）（米）ＡＬＩ ＨＡＢＩＢＩ、“サーベイ オフ
アダプティブ イメージ コーディング テクニクス
（Survey of Adaptive Image Coding Techniques）”
Ｐ．１２７５−１２８３ 従来、画像圧縮符号化装置としては、前記文献に記載さ
れているように、画像の空間的または時間的な冗長（相
関）を取り除くことにより、画像の効率的圧縮を行うよ
うになっている。以下、その構成を図を用いて説明す
る。
オン コミュニケーシヨンズ（IEEE TRANSACTIONS ON
COMMUNICATIONS ）ＣＯＭ−２５［II］（１９７７−１
１）（米）ＡＬＩ ＨＡＢＩＢＩ、“サーベイ オフ
アダプティブ イメージ コーディング テクニクス
（Survey of Adaptive Image Coding Techniques）”
Ｐ．１２７５−１２８３ 従来、画像圧縮符号化装置としては、前記文献に記載さ
れているように、画像の空間的または時間的な冗長（相
関）を取り除くことにより、画像の効率的圧縮を行うよ
うになっている。以下、その構成を図を用いて説明す
る。
【０００４】図２は、前記文献に記載された従来の画像
圧縮符号化装置の一構成例を示すブロック図である。
圧縮符号化装置の一構成例を示すブロック図である。
【０００５】この画像圧縮符号化装置は、入力画像Ｓｉ
を入力する情報量圧縮手段１１を有している。この情報
量圧縮手段１１は、入力画像Ｓｉの時間的又は空間的冗
長を取り除き、画像データＳ１１を出力するもので、例
えば離散的余弦変換（ＤＣＴ）手段や、予測（ＤＰＣ
Ｍ）手段等で構成されている。この情報量圧縮手段１１
の出力側には、量子化手段１２を介して符号化手段１３
が接続されている。
を入力する情報量圧縮手段１１を有している。この情報
量圧縮手段１１は、入力画像Ｓｉの時間的又は空間的冗
長を取り除き、画像データＳ１１を出力するもので、例
えば離散的余弦変換（ＤＣＴ）手段や、予測（ＤＰＣ
Ｍ）手段等で構成されている。この情報量圧縮手段１１
の出力側には、量子化手段１２を介して符号化手段１３
が接続されている。
【０００６】量子化手段１２は、冗長の取り除かれた画
像データＳ１１を量子化して量子化出力データＳ１２を
出力するものであり、Ｍｉｄｔｒｅａｄ型の線形量子化
器等で構成されている。符号化手段１３は、量子化出力
データＳ１２を符号化して圧縮された出力データＳｏを
出力するものであり、各量子化出力データＳ１２の性質
（例えば、分散）に応じてビットを割当て固定長符号化
する手段や、或いは量子化出力データＳ１２の出現確率
に応じて符号を割当てて符号化する可変長符号化手段等
で構成されている。
像データＳ１１を量子化して量子化出力データＳ１２を
出力するものであり、Ｍｉｄｔｒｅａｄ型の線形量子化
器等で構成されている。符号化手段１３は、量子化出力
データＳ１２を符号化して圧縮された出力データＳｏを
出力するものであり、各量子化出力データＳ１２の性質
（例えば、分散）に応じてビットを割当て固定長符号化
する手段や、或いは量子化出力データＳ１２の出現確率
に応じて符号を割当てて符号化する可変長符号化手段等
で構成されている。
【０００７】次に、図３を参照しつつ、図２の動作を説
明する。図３は、従来のＭｉｄｔｒｅａｄ型の線形量子
化器を示す図である。横軸のｘは量子化入力、縦軸のｙ
は量子化出力である。ｈは量子化ステップ幅である。
明する。図３は、従来のＭｉｄｔｒｅａｄ型の線形量子
化器を示す図である。横軸のｘは量子化入力、縦軸のｙ
は量子化出力である。ｈは量子化ステップ幅である。
【０００８】入力画像Ｓｉは、情報量圧縮手段１１によ
って空間的又は時間的冗長が取り除かれる。この冗長の
取り除かれた画像データＳ１１は、量子化手段１２及び
符号化手段１３によってそのデータ量（ビット数）が圧
縮され、出力データＳｏが出力される。
って空間的又は時間的冗長が取り除かれる。この冗長の
取り除かれた画像データＳ１１は、量子化手段１２及び
符号化手段１３によってそのデータ量（ビット数）が圧
縮され、出力データＳｏが出力される。
【０００９】ここで、量子化手段１２を例えば図３に示
すＭｉｄｔｒｅａｄ型の線形量子化器で構成した場合、
該線形量子化器では画像データＳ１１を量子化して量子
化出力データＳ１２を符号化手段１３へ出力する。この
量子化出力データＳ１２、つまり図３に示す量子化出力
ｙは、次式（１）で表すことができる。
すＭｉｄｔｒｅａｄ型の線形量子化器で構成した場合、
該線形量子化器では画像データＳ１１を量子化して量子
化出力データＳ１２を符号化手段１３へ出力する。この
量子化出力データＳ１２、つまり図３に示す量子化出力
ｙは、次式（１）で表すことができる。
【００１０】
【数１】
【００１１】この（１）式において、ＩＮＴ［ｘ］はｘ
の整数部を取ることを意味する。そして、この量子化出
力ｙは、符号化手段１３によって符号化され、圧縮され
た出力データＳｏが出力される。
の整数部を取ることを意味する。そして、この量子化出
力ｙは、符号化手段１３によって符号化され、圧縮され
た出力データＳｏが出力される。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記構
成の装置では、量子化手段１２内の量子化ステップ幅ｈ
等を変えることにより、画像の圧縮率を制御することが
できるが、画像のＳＮ比、つまり品質を制御することが
困難であった。そのため、ある一定品質（ＳＮ比）の画
像圧縮が要求される場合に、従来の装置では、対応でき
ず、画像の品質が不安定であるという問題を生じ、それ
を解決することが困難であった。
成の装置では、量子化手段１２内の量子化ステップ幅ｈ
等を変えることにより、画像の圧縮率を制御することが
できるが、画像のＳＮ比、つまり品質を制御することが
困難であった。そのため、ある一定品質（ＳＮ比）の画
像圧縮が要求される場合に、従来の装置では、対応でき
ず、画像の品質が不安定であるという問題を生じ、それ
を解決することが困難であった。
【００１３】本発明は、前記従来技術が持っていた課題
として、圧縮画像の品質の不安定性について解決した画
像圧縮符号化装置を提供するものである。
として、圧縮画像の品質の不安定性について解決した画
像圧縮符号化装置を提供するものである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】第１の発明は前記課題を
解決するため、入力画像の時間的または空間的冗長を取
り除く情報量圧縮手段と、前記情報量圧縮手段により冗
長の取り除かれた画像データを量子化する量子化手段
と、前記量子化手段の量子化出力データを符号化する符
号化手段とを、備えた画像圧縮符号化装置において、次
のような手段を設けている。
解決するため、入力画像の時間的または空間的冗長を取
り除く情報量圧縮手段と、前記情報量圧縮手段により冗
長の取り除かれた画像データを量子化する量子化手段
と、前記量子化手段の量子化出力データを符号化する符
号化手段とを、備えた画像圧縮符号化装置において、次
のような手段を設けている。
【００１５】即ち、この第１の発明では、前記入力画像
の統計的性質を演算してその統計量を出力する統計量演
算手段と、前記量子化手段の入出力画像データより量子
化誤差電力を計測する量子化誤差計測手段と、ＳＮ比予
測手段とを設けている。ここで、ＳＮ比予測手段は、前
記統計量及び量子化誤差電力から圧縮画像のＳＮ比と前
記量子化手段の特性との関係を予測し、該ＳＮ比が所定
レベルになるように前記量子化手段を制御する機能を有
している。
の統計的性質を演算してその統計量を出力する統計量演
算手段と、前記量子化手段の入出力画像データより量子
化誤差電力を計測する量子化誤差計測手段と、ＳＮ比予
測手段とを設けている。ここで、ＳＮ比予測手段は、前
記統計量及び量子化誤差電力から圧縮画像のＳＮ比と前
記量子化手段の特性との関係を予測し、該ＳＮ比が所定
レベルになるように前記量子化手段を制御する機能を有
している。
【００１６】第２の発明では、第１の発明のＳＮ比予測
手段は、前記予測の結果を予め演算により求めてテーブ
ル化しておき、入力信号に応じた制御データを読出して
前記量子化手段を制御する構成にしている。
手段は、前記予測の結果を予め演算により求めてテーブ
ル化しておき、入力信号に応じた制御データを読出して
前記量子化手段を制御する構成にしている。
【００１７】第３の発明では、第１又は第２の発明のＳ
Ｎ比予測手段は、予測量子化誤差電力と実量子化誤差電
力とを比較し、画像の分布関数を調節する構成にしてい
る。
Ｎ比予測手段は、予測量子化誤差電力と実量子化誤差電
力とを比較し、画像の分布関数を調節する構成にしてい
る。
【００１８】
【作用】第１の発明によれば、以上のように画像圧縮符
号化装置を構成したので、入力画像が統計量演算手段及
び情報量圧縮手段へ入力されると、該統計量演算手段で
は、入力画像の統計的性質を検出してその検出結果をＳ
Ｎ比予測手段へ与える。情報量圧縮手段では、入力画像
の冗長を取り除いてその冗長の取り除かれた画像データ
を量子化手段及び量子化誤差計測手段へ与える。量子化
手段では、画像データを量子化して量子化出力データを
符号化手段及び量子化誤差計測手段へ与える。符号化手
段は、量子化出力データを符号化する。
号化装置を構成したので、入力画像が統計量演算手段及
び情報量圧縮手段へ入力されると、該統計量演算手段で
は、入力画像の統計的性質を検出してその検出結果をＳ
Ｎ比予測手段へ与える。情報量圧縮手段では、入力画像
の冗長を取り除いてその冗長の取り除かれた画像データ
を量子化手段及び量子化誤差計測手段へ与える。量子化
手段では、画像データを量子化して量子化出力データを
符号化手段及び量子化誤差計測手段へ与える。符号化手
段は、量子化出力データを符号化する。
【００１９】量子化誤差計測手段は、量子化手段の入出
力画像データから量子化誤差を画像ごとに検出し、その
量子化誤差電力をＳＮ比予測手段へ与える。ＳＮ比予測
手段は、入力画像の統計的性質から、その画像の圧縮Ｓ
Ｎ比と量子化手段の特性（例えば、量子化ステップ幅）
との関係を予測し、圧縮ＳＮ比（画質）が要求を満たす
ように量子化手段を制御する。これにより、要求された
画質或いは安定した画質を容易に達成できる。
力画像データから量子化誤差を画像ごとに検出し、その
量子化誤差電力をＳＮ比予測手段へ与える。ＳＮ比予測
手段は、入力画像の統計的性質から、その画像の圧縮Ｓ
Ｎ比と量子化手段の特性（例えば、量子化ステップ幅）
との関係を予測し、圧縮ＳＮ比（画質）が要求を満たす
ように量子化手段を制御する。これにより、要求された
画質或いは安定した画質を容易に達成できる。
【００２０】第２の発明によれば、ＳＮ比予測手段は、
例えば予め相関係数等を想定して演算をしておき、その
演算結果をテーブル化しているので、統計量演算手段及
び量子化誤差計測手段等の出力を入力すると、その入力
信号に応じた制御データを読出して量子化手段を制御す
る。これにより、量子化手段に対する制御の高速処理が
行える。
例えば予め相関係数等を想定して演算をしておき、その
演算結果をテーブル化しているので、統計量演算手段及
び量子化誤差計測手段等の出力を入力すると、その入力
信号に応じた制御データを読出して量子化手段を制御す
る。これにより、量子化手段に対する制御の高速処理が
行える。
【００２１】第３の発明によれば、ＳＮ比予測手段は、
例えば量子化誤差予測手段より得られた実画像の量子化
誤差と、予測量子化誤差との比を用いてＳＮ比予測精度
を向上させる働きがある。従って、前記課題を解決でき
るのである。
例えば量子化誤差予測手段より得られた実画像の量子化
誤差と、予測量子化誤差との比を用いてＳＮ比予測精度
を向上させる働きがある。従って、前記課題を解決でき
るのである。
【００２２】
【実施例】図１は、本発明の実施例を示す画像圧縮符号
化装置の構成ブロック図であり、従来の図２中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。
化装置の構成ブロック図であり、従来の図２中の要素と
共通の要素には共通の符号が付されている。
【００２３】この画像圧縮符号化装置では、従来と同様
に、入力画像Ｓｉの冗長を取り除いて画像データＳ１１
を出力する情報量圧縮手段１１と、制御データＳ２３
（例えば、量子化ステップ幅等）に基づき画像データＳ
１１を量子化して量子化出力データＳ１２を出力する量
子化手段１２と、量子化出力データＳ１２を符号化して
出力データＳｏを出力する符号化手段１３とを備えてい
る。この装置が従来のものと異なる点は、入力画像Ｓｉ
を入力する統計量演算手段２１と、量子化手段１２の入
出力側に接続される量子化誤差計測手段２２と、該量子
化誤差計測手段２２及び統計量演算手段２１の出力側に
接続されるＳＮ比予測手段２３とを、付加したことであ
る。
に、入力画像Ｓｉの冗長を取り除いて画像データＳ１１
を出力する情報量圧縮手段１１と、制御データＳ２３
（例えば、量子化ステップ幅等）に基づき画像データＳ
１１を量子化して量子化出力データＳ１２を出力する量
子化手段１２と、量子化出力データＳ１２を符号化して
出力データＳｏを出力する符号化手段１３とを備えてい
る。この装置が従来のものと異なる点は、入力画像Ｓｉ
を入力する統計量演算手段２１と、量子化手段１２の入
出力側に接続される量子化誤差計測手段２２と、該量子
化誤差計測手段２２及び統計量演算手段２１の出力側に
接続されるＳＮ比予測手段２３とを、付加したことであ
る。
【００２４】統計量演算手段２１は、入力された１枚の
入力画像Ｓｉの統計的性質（例えば、画像の平均、分散
及び相関等）を求め、それらの統計量Ｓ２１をＳＮ比予
測手段２３へ与える機能を有している。量子化誤差計測
手段２２は、入力された１画像の量子化前後の画像デー
タＳ１１及び量子化出力データＳ１２から、量子化誤差
電力Ｓ２２を計測し、それをＳＮ比予測手段２３へ与え
る機能を有している。ＳＮ比予測手段２３は、画像の統
計量Ｓ２１に基づき、所定の量子化方法（例えば、量子
化ステップ幅）を用いた場合の該量子化ステップ幅と圧
縮ＳＮ比との関係を算出し、その予測圧縮ＳＮ比が外部
からの要求ＳＩ、或いは内部所定のＳＮ比と一致するよ
うに、制御データＳ２３（例えば、量子化ステップ幅）
を算出し、その量子化ステップ幅を量子化手段１２へ与
える機能を有している。さらに、このＳＮ比予測手段２
３は、量子化誤差計測手段２２で計測された実圧縮画像
の量子化誤差電力Ｓ２２と予測誤差電力との比から、圧
縮ＳＮ比の予測精度を向上する機能を有している。
入力画像Ｓｉの統計的性質（例えば、画像の平均、分散
及び相関等）を求め、それらの統計量Ｓ２１をＳＮ比予
測手段２３へ与える機能を有している。量子化誤差計測
手段２２は、入力された１画像の量子化前後の画像デー
タＳ１１及び量子化出力データＳ１２から、量子化誤差
電力Ｓ２２を計測し、それをＳＮ比予測手段２３へ与え
る機能を有している。ＳＮ比予測手段２３は、画像の統
計量Ｓ２１に基づき、所定の量子化方法（例えば、量子
化ステップ幅）を用いた場合の該量子化ステップ幅と圧
縮ＳＮ比との関係を算出し、その予測圧縮ＳＮ比が外部
からの要求ＳＩ、或いは内部所定のＳＮ比と一致するよ
うに、制御データＳ２３（例えば、量子化ステップ幅）
を算出し、その量子化ステップ幅を量子化手段１２へ与
える機能を有している。さらに、このＳＮ比予測手段２
３は、量子化誤差計測手段２２で計測された実圧縮画像
の量子化誤差電力Ｓ２２と予測誤差電力との比から、圧
縮ＳＮ比の予測精度を向上する機能を有している。
【００２５】次に、動作を説明する。入力画像Ｓｉが統
計量演算手段２１及び情報量圧縮手段１１に入力される
と、該統計量演算手段２１では、入力された一枚のＭ×
Ｎの入力画像Ｓｉ＝ｇ（ｘ，ｙ）に対し、次式（２）〜
（５）より、そのｇ（ｘ，ｙ）の平均値μ、分散σ2 、
横方向の相関係数ρH 、及び縦方向の相関係数ρV を求
める。
計量演算手段２１及び情報量圧縮手段１１に入力される
と、該統計量演算手段２１では、入力された一枚のＭ×
Ｎの入力画像Ｓｉ＝ｇ（ｘ，ｙ）に対し、次式（２）〜
（５）より、そのｇ（ｘ，ｙ）の平均値μ、分散σ2 、
横方向の相関係数ρH 、及び縦方向の相関係数ρV を求
める。
【００２６】
【数２】
【００２７】そして、それらの統計量Ｓ２１＝（μ，σ
2 ，ρH ，ρV ）をＳＮ比予測手段２３へ出力する。
2 ，ρH ，ρV ）をＳＮ比予測手段２３へ出力する。
【００２８】情報量圧縮手段１１では、例えば、入力画
像Ｓｉを小ブロック（ｎ×ｎ）に分割した後、離散的余
弦変換（ＤＣＴ）し、相関を取り除く。このＤＣＴで
は、入力画像Ｓｉ＝ｇb （ｘ，ｙ）に対し、画像データ
Ｓ１１＝ｙb （ｕ，ｖ）が次式（６）〜（８）のように
なる。
像Ｓｉを小ブロック（ｎ×ｎ）に分割した後、離散的余
弦変換（ＤＣＴ）し、相関を取り除く。このＤＣＴで
は、入力画像Ｓｉ＝ｇb （ｘ，ｙ）に対し、画像データ
Ｓ１１＝ｙb （ｕ，ｖ）が次式（６）〜（８）のように
なる。
【００２９】
【数３】
【００３０】量子化手段１２は、ＳＮ比予測手段２３か
ら与えられた制御データＳ２３、例えば量子化ステップ
幅ｈを用い、入力された画像データＳ１１＝ｙb （ｕ，
ｖ）に対して図３及び（１）式の量子化を行い、量子化
出力データＳ１２＝Ｚb （ｕ，ｖ）を次式（10）に従い
出力する。
ら与えられた制御データＳ２３、例えば量子化ステップ
幅ｈを用い、入力された画像データＳ１１＝ｙb （ｕ，
ｖ）に対して図３及び（１）式の量子化を行い、量子化
出力データＳ１２＝Ｚb （ｕ，ｖ）を次式（10）に従い
出力する。
【００３１】
【数４】
【００３２】符号化手段１３は、量子化出力データＳ１
２に対して、予め設定した符号を割り当て、その出力デ
ータＳｏを出力する。
２に対して、予め設定した符号を割り当て、その出力デ
ータＳｏを出力する。
【００３３】量子化誤差計測手段２２では、１画像の量
子化前の画像データＳ１１と、量子化後の量子化出力デ
ータＳ１２との平均自乗誤差（量子化誤差電力）Ｓ２２
（＝ＭＳＥ）を計測し、その量子化誤差電力Ｓ２２（＝
ＭＳＥ）をＳＮ比予測手段２３へ出力する。
子化前の画像データＳ１１と、量子化後の量子化出力デ
ータＳ１２との平均自乗誤差（量子化誤差電力）Ｓ２２
（＝ＭＳＥ）を計測し、その量子化誤差電力Ｓ２２（＝
ＭＳＥ）をＳＮ比予測手段２３へ出力する。
【００３４】量子化前の画像データＳ１１をｙ（ｘ，
ｙ）、量子化後の量子化出力データＳ１２をｚ（ｘ，
ｙ）とすると、量子化誤差電力Ｓ２２（＝ＭＳＥ）は、
次式（11）のようになる。
ｙ）、量子化後の量子化出力データＳ１２をｚ（ｘ，
ｙ）とすると、量子化誤差電力Ｓ２２（＝ＭＳＥ）は、
次式（11）のようになる。
【００３５】
【数５】
【００３６】ＳＮ比予測手段２３では、先ず、統計量演
算手段２１から与えられた画像の相関係数に基づき、情
報量圧縮手段１１で冗長が取り除かれた画像データＳ１
１の、分散を予測する。例えば、情報量圧縮手段１１が
ブロック余弦変換を用いるとすると、正規化された画像
データＳ１１（σ2 ＝１）のブロック余弦変換後の各成
分ｙb （ｕ，ｖ）の分散σN 2 （ｎ，ｖ）は、次式（1
2）で表わせる。 そして、ＤＣＴ後の各成分の分布が確率密度関数ｆ
（ｘ，σ，ｒ）で表わせるとし、それを用いて量子化に
よる画像の量子化誤差電力を予測する。ここで、確率密
度関数ｆ（ｘ，σ，ｒ）は、一般に、次式（13）で表わ
すことができる。
算手段２１から与えられた画像の相関係数に基づき、情
報量圧縮手段１１で冗長が取り除かれた画像データＳ１
１の、分散を予測する。例えば、情報量圧縮手段１１が
ブロック余弦変換を用いるとすると、正規化された画像
データＳ１１（σ2 ＝１）のブロック余弦変換後の各成
分ｙb （ｕ，ｖ）の分散σN 2 （ｎ，ｖ）は、次式（1
2）で表わせる。 そして、ＤＣＴ後の各成分の分布が確率密度関数ｆ
（ｘ，σ，ｒ）で表わせるとし、それを用いて量子化に
よる画像の量子化誤差電力を予測する。ここで、確率密
度関数ｆ（ｘ，σ，ｒ）は、一般に、次式（13）で表わ
すことができる。
【００３７】
【数６】
【００３８】ｒは、分布特性を示すパラメータである。
画像の分布として良く用いられるガウス分布はｒ＝２
で、ラプラス分布はｒ＝１である。
画像の分布として良く用いられるガウス分布はｒ＝２
で、ラプラス分布はｒ＝１である。
【００３９】量子化手段１２として、例えば図３及び
（１）式の量子化器を用いる場合、量子化ステップ幅が
ｈで、量子化ステップ数が十分多い（Ｎが十分大きい）
とすると、正規化画像データのＤＣＴ後の各成分の量子
化誤差電力σEN 2 （ｕ，ｖ）は、次式（16）で表わすこ
とができる。 正規化画像の平均量子化誤差電力σEN 2 は、次式（1
7）のようになる。
（１）式の量子化器を用いる場合、量子化ステップ幅が
ｈで、量子化ステップ数が十分多い（Ｎが十分大きい）
とすると、正規化画像データのＤＣＴ後の各成分の量子
化誤差電力σEN 2 （ｕ，ｖ）は、次式（16）で表わすこ
とができる。 正規化画像の平均量子化誤差電力σEN 2 は、次式（1
7）のようになる。
【００４０】
【数７】
【００４１】そして、分散がσ2 の画像の予測量子化誤
差電力（σE 2 ）とＳＮ比（ＳＮＲ）は、次式（18），
(19)のようになる。
差電力（σE 2 ）とＳＮ比（ＳＮＲ）は、次式（18），
(19)のようになる。
【００４２】
【数８】
【００４３】以上の演算より、画像データの分布が既知
のものとし、ある画像の相関係数が分かれば、その画像
の正規化量子化誤差電力、及び圧縮ＳＮ比と量子化ステ
ップ幅との関係が予測できる。即ち、外部から要求され
る圧縮ＳＮ比が与えられたとすると、そこから量子化ス
テップ幅を予測することができる。
のものとし、ある画像の相関係数が分かれば、その画像
の正規化量子化誤差電力、及び圧縮ＳＮ比と量子化ステ
ップ幅との関係が予測できる。即ち、外部から要求され
る圧縮ＳＮ比が与えられたとすると、そこから量子化ス
テップ幅を予測することができる。
【００４４】また、上述の演算は、予め相関係数を想定
して行うことができる。そのため、その演算結果をテー
ブル化しておけば、実画像に対する演算処理は、ルック
アップテーブルの形式で、非常に高速にできる。
して行うことができる。そのため、その演算結果をテー
ブル化しておけば、実画像に対する演算処理は、ルック
アップテーブルの形式で、非常に高速にできる。
【００４５】図４〜図６は、相関係数ρH ＝ρv ＝ρと
して予め算出した正規化量子化ステップ幅ｈと、正規化
量子化誤差電力σ2 ENとの関係を示す図である。図４は
ガンマ（１／２）分布（ｒ＝１／２）の場合、図５はラ
プラス分布（ｒ＝１）の場合、図６はガウス分布（ｒ＝
２）の場合である。
して予め算出した正規化量子化ステップ幅ｈと、正規化
量子化誤差電力σ2 ENとの関係を示す図である。図４は
ガンマ（１／２）分布（ｒ＝１／２）の場合、図５はラ
プラス分布（ｒ＝１）の場合、図６はガウス分布（ｒ＝
２）の場合である。
【００４６】さらにＳＮ比予測手段２３では、予測量子
化誤差電力σ2 E と実際の量子化誤差電力ＭＳＥとの比
Ｓ Ｓ＝ＭＳＥ／σE 2 ・・・（20） と取る。そして、Ｓ＞１であれば分布係数ｒを少し上
げ、Ｓ＜１ならばｒを少し下げるなどして、予測の精度
を高めることができる。次式（21）は、分布係数ｒの変
更法の一例を示すものである。
化誤差電力σ2 E と実際の量子化誤差電力ＭＳＥとの比
Ｓ Ｓ＝ＭＳＥ／σE 2 ・・・（20） と取る。そして、Ｓ＞１であれば分布係数ｒを少し上
げ、Ｓ＜１ならばｒを少し下げるなどして、予測の精度
を高めることができる。次式（21）は、分布係数ｒの変
更法の一例を示すものである。
【００４７】
【数９】
【００４８】このように、本実施例では、外部からの圧
縮ＳＮ比に対する要求ＳＩに答えることができ、それに
よって安定した画質の画像圧縮が可能となる。
縮ＳＮ比に対する要求ＳＩに答えることができ、それに
よって安定した画質の画像圧縮が可能となる。
【００４９】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、ＳＮ比予測手段により、圧縮画像のＳＮ比と
量子化手段の特性との関係を予測し、その予測結果に基
づき量子化手段を制御するようにしたので、ある一定品
質（ＳＮ比）の圧縮画像が要求された場合、その要求に
答えることができ、安定した画質の画像圧縮が可能とな
る。
によれば、ＳＮ比予測手段により、圧縮画像のＳＮ比と
量子化手段の特性との関係を予測し、その予測結果に基
づき量子化手段を制御するようにしたので、ある一定品
質（ＳＮ比）の圧縮画像が要求された場合、その要求に
答えることができ、安定した画質の画像圧縮が可能とな
る。
【００５０】第２の発明によれば、ＳＮ比予測手段を、
予め相関係数等を想定して演算をし、その演算結果をメ
モリ等を用いてテーブル化するようにしたので、入力信
号に応じた制御データが読出され、その読出された制御
データにより量子化手段が制御されるので、高速処理が
実現できる。
予め相関係数等を想定して演算をし、その演算結果をメ
モリ等を用いてテーブル化するようにしたので、入力信
号に応じた制御データが読出され、その読出された制御
データにより量子化手段が制御されるので、高速処理が
実現できる。
【００５１】第３の発明によれば、ＳＮ比予測手段は、
予測量子化誤差電力と実量子化誤差電力とを比較し、画
像の分布関数を調節する構成になっているので、該ＳＮ
比予測手段における予測精度を向上でき、それによって
所望の圧縮ＳＮ比（画質）をより的確に得ることができ
る。
予測量子化誤差電力と実量子化誤差電力とを比較し、画
像の分布関数を調節する構成になっているので、該ＳＮ
比予測手段における予測精度を向上でき、それによって
所望の圧縮ＳＮ比（画質）をより的確に得ることができ
る。
【図１】本発明の実施例を示す画像圧縮符号化装置の構
成ブロック図である。
成ブロック図である。
【図２】従来の画像圧縮符号化装置を示す構成ブロック
図である。
図である。
【図３】Ｍｉｄｔｒｅａｄ型線形量子化器を説明する図
である。
である。
【図４】本実施例における正規化量子化ステップ幅ｈと
正規化量子化誤差電力σEN 2 との関係を示すガンマ分布
の図である。
正規化量子化誤差電力σEN 2 との関係を示すガンマ分布
の図である。
【図５】本実施例における正規化量子化ステップ幅ｈと
正規化量子化誤差電力σEN 2 との関係を示すラプラス分
布の図である。
正規化量子化誤差電力σEN 2 との関係を示すラプラス分
布の図である。
【図６】本実施例における正規化量子化ステップ幅ｈと
正規化量子化誤差電力σEN 2 との関係を示すガウス分布
の図である。
正規化量子化誤差電力σEN 2 との関係を示すガウス分布
の図である。
１１ 情報量圧縮手段 １２ 量子化手段 １３ 符号化手段 ２１ 統計量演算手段 ２２ 量子化誤差計測手段 ２３ ＳＮ比予測手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 原田 洋子 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電気 工業株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 入力画像の時間的または空間的冗長を取
り除く情報量圧縮手段と、前記情報量圧縮手段により冗
長の取り除かれた画像データを量子化する量子化手段
と、前記量子化手段の量子化出力データを符号化する符
号化手段とを、備えた画像圧縮符号化装置において、 前記入力画像の統計的性質を演算してその統計量を出力
する統計量演算手段と、 前記量子化手段の入出力画像データより量子化誤差電力
を計測する量子化誤差計測手段と、 前記統計量及び量子化誤差電力から圧縮画像の信号対雑
音比と前記量子化手段の特性との関係を予測し、該信号
対雑音比が所定レベルになるように前記量子化手段を制
御する信号対雑音比予測手段とを、 設けたことを特徴とする画像圧縮符号化装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の画像圧縮符号化装置にお
いて、 前記信号対雑音比予測手段は、前記予測の結果を予め演
算により求めてテーブル化しておき、入力信号に応じた
制御データを読出して前記量子化手段を制御する構成に
した画像圧縮符号化装置。 - 【請求項３】 請求項１又は２記載の画像圧縮符号化装
置において、 前記信号対雑音比予測手段は、予測量子化誤差電力と実
量子化誤差電力とを比較し、画像の分布関数を調節する
構成にした画像圧縮符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19543491A JP2934342B2 (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 画像圧縮符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19543491A JP2934342B2 (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 画像圧縮符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0541859A true JPH0541859A (ja) | 1993-02-19 |
| JP2934342B2 JP2934342B2 (ja) | 1999-08-16 |
Family
ID=16340998
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19543491A Expired - Fee Related JP2934342B2 (ja) | 1991-08-05 | 1991-08-05 | 画像圧縮符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2934342B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5506623A (en) * | 1991-12-19 | 1996-04-09 | Sony Corporation | Data compression methods and systems with quantization distortion measurement means |
| US6256420B1 (en) | 1991-12-24 | 2001-07-03 | Sony Corporation | Data transmission system |
| JP2012182831A (ja) * | 2012-05-22 | 2012-09-20 | Canon Inc | 画像符号化装置及びその制御方法、コンピュータプログラム |
| WO2016051906A1 (ja) * | 2014-10-03 | 2016-04-07 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63222593A (ja) * | 1987-03-12 | 1988-09-16 | Fujitsu Ltd | 画像情報のフレ−ム間符号化方式 |
-
1991
- 1991-08-05 JP JP19543491A patent/JP2934342B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63222593A (ja) * | 1987-03-12 | 1988-09-16 | Fujitsu Ltd | 画像情報のフレ−ム間符号化方式 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2016076766A (ja) * | 2014-10-03 | 2016-05-12 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
| US10284856B2 (en) | 2014-10-03 | 2019-05-07 | Sony Corporation | Information processing device and information processing method |
| US10547845B2 (en) | 2014-10-03 | 2020-01-28 | Sony Corporation | Information processing device and information processing method |
| US10771788B2 (en) | 2014-10-03 | 2020-09-08 | Sony Corporation | Information processing device and information processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2934342B2 (ja) | 1999-08-16 |
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