JPH0556070B2 - - Google Patents
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- JPH0556070B2 JPH0556070B2 JP59165835A JP16583584A JPH0556070B2 JP H0556070 B2 JPH0556070 B2 JP H0556070B2 JP 59165835 A JP59165835 A JP 59165835A JP 16583584 A JP16583584 A JP 16583584A JP H0556070 B2 JPH0556070 B2 JP H0556070B2
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 129
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 7
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
- H04N19/94—Vector quantisation
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3082—Vector coding
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
この発明は、例えば画像伝送装置における入力
信号系列を複数個まとめてブロツク化し、これを
多次元信号空間で電子化するベクトル量子化に関
するものである。 〔従来技術〕 まず、ベクトル量子化の原理について簡単に説
明する。今、情報源入力信号系列をＫ個（Ｋは複
数）まとめて入力ベクトルｘ＝｛x1、x2、…、
xK｝とする。この時、Ｋ次元ユーグリツド信号
空間RK（ｘ∈RK）のＮ個の代表点である出力ベク
トルyi＝｛yi,1、yi,2、…、yi,K｝のセツトをＹ＝｛ｙ
１、ｙ 2、…、ｙ N｝とする。出力ベクトルｙ iを代
表点（例えば重心）とするRKの各分割をR1、R2、
…、RNとすると、ベクトル量子化Ｑは、次式に
て定義される。 Ｑ：RK→Ｙ ここで、 Ri＝Q-1（yi）＝｛ｘ∈RK：Ｑ（ｘ）＝yi｝N ∪i=1 Ri＝RK、Ri∩Rj＝φ（ｉ≠ｊ） 上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと複号化Ｄの
縦続接続として表われる。符号化ＣはRKの出力
ベクトルのセツトＹ＝｛yi、y2、…yN｝のインデツ
クスセツト（符号化出力）Ｉ＝｛１、２、…、Ｎ｝
へのマツピングであり、復号化ＤはＩからＹへの
マツピングである。すなわち、 Ｃ：RK→、Ｄ：Ｉ→Ｙ Ｑ＝Ｄ・Ｃ である。ベクトル量子化においては、上記インデ
ツクスセツトＩが伝送あるいは記録されることに
なるため極めて符号化効率が良い。ベクトル量子
化は、入力ベクトルｘを最短距離にある（最小歪
となる）出力ベクトルyiへマツピングすることで
ある。具体的には、入出力ベクトル間の距離
（歪）をｄ（ｘ、yi）とすると、以下の様になる。 ifd（ｘ、ｙ i）＜ｄ（ｘ、ｙ j）for all ｊｘ ∈Ri、すなわちｘ→ｙ i 第１図に示す様な出力ベクトルyiのセツトＹ
は、トレーニングモデルとなる情報源入力信号系
列を用いたクラスタリング（代表点の選出と信号
空間の割合を、歪の総和が最小となるまで繰り返
す）によつて求めることができる。 第２図は従来のベクトル量子化符号化器の構成
を示すブロツク図である。図において、１は入力
ベクトルレジスタ、２はコードテーブルアドレス
カウンタ、３は出力ベクトルコードテーブルメモ
リ、４はコードテーブル出力ベクトルレジスタ、
５は並列減算器、６は並列絶対値演算器、７は絶
対値歪検出器、８は最小歪出力ベクトル検出器、
９はインデツクスクラツチである。 次に、上記第２図に示す従来のベクトル量子化
符号化器の動作について説明する。入力信号系列
はＫ個まとめてブロツク化され、入力ベクトルｘ
＝｛x1、x2、…、xK｝として入力ベクトルレジス
タ１へ取り込まれる。この時点で、コードテーブ
ルアドレスカウンタ２をｉ＝１、２、…、Ｎまで
順次にカウントアツプして、順番に出力ベクトル
ｙi＝｛yi,1、yi,2、…、yi,K｝を出力ベクトルコード
テーブルメモリ３から読み出し、コードテーブル
出力ベクトルレジスタ４にラツチする。各出力ベ
クトルｙ iに対して、並列減算器５と並列絶対値
演算器６と絶対値歪検出器７は、以下の演算にて
入出力ベクトルの絶対値歪diを求める。 di＝ｄ（ｘ、ｙ i）＝K 〓j ｜xj−yi,j｜ 次に最小歪出力ベクトル検出器８と上記絶対値
歪diが最小となる出力ベクトルとして検出する。 最小歪ｄは、 ｄ＝ｍ i ｉnd（ｘ、ｙ i）＝ｍ ｉ ｉ ｎ〔 〓j｜xj−yi,j｜〕 である。最小歪出力ベクトル検出器８は、出力ベ
クトルコードテーブルメモリ３から順次に読み出
される出力ベクトルｙ iと入力ベクトルｘの歪ｄ
（ｘ、ｙ i）を計算して過去の最小値と比較し、よ
り小さい値が検出された時、これを新しい最小歪
として、保持し、その都度ストローブ信号をイン
デツクスクラツチ９に送り、出力ベクトルｙ iの
コードテーブルアドレスであるインデツクス信号
ｉをインデツクスラツチ９に取り込む。上記した
手順は、出力ベクトルコードテーブルメモリ３か
ら出力ベクトルｙ iが全部（ｉ＝１〜Ｎ）読み出
されるまで続けられ、フルサーチが完了する。こ
の時点で、インデツクスラツチ９に最小歪ｄとな
る出力ベクトルｙ iのインデツクス信号ｉが残り、
これが符号化出力となる。 従来のベクトル量子化符号化器は以上の様に構
成されているので、次元数Ｋ（ブロツクサイズ）
を一度設定するとその値に固定されてしまい、入
号信号系列の特性に適したブロツクサイズを同一
構成で選択することができず、また、その装置も
複雑になるなどの欠点があつた。 〔発明の概要〕 この発明は、上記の様な従来のものの欠点を改
善する目的でなされたもので、ブロツクサイズＫ
の入力ベクトルｘと出力ベクトルｙ iとを任意の
サブブロツクサイズｂで分割してＫ／ｂに分けて
処理し、この手順をｎ個の出力ベクトルｙ iに対
して順次に行うベーシツクセルを用いることによ
り、任意のブロツクサイズで容易に処理ができ、
しかも、簡単なモジユール構成で実現できるベー
シツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器を提
供するものである。 〔発明の実施例〕 以下、この発明の実施例を図について説明す
る。第３図はこの発明の一実施例であるベーシツ
クセル式全探索ベクトル量子化符号化器における
ベーシツクセルの構成を示すブロツク図で、第２
図と同一部分は同一符号を用いて表示してあり、
その詳細な説明は省略する。図において、１０は
ベーシツクセル入力レジスタ、１１は分割出力ベ
クトルコードテーブルメモリ、１２は分割出力ベ
クトル上位アドレスカウンタ、１３は分割出力ベ
クトル下位アドレスカウンタ、１４は歪累算器
（ACC）、１５はベーシツクセル最小歪出力ベク
トル検出器である。その他の符号に示す構成は、
上記第２図に示すものと同じである。第４図は、
第３図のベーシツクセル式全探索ベクトル量子化
符号化器の構成を示すブロツク図である。図にお
いて、１６はベーシツクセル、１７はベーシツク
セルレイ最小歪出力ベクトル検出器である。ま
た、第５図は、第４図のベーシツクセルアレイ最
小歪出力ベクトル検出器を構成する歪比較ユニツ
トを示すブロツク図である。図において、１８は
セレクタ、１９は歪比較器である。 次に、上記したこの発明の一実施例の動作につ
いて説明する。まず、第３図に示す様なベーシツ
クセル動作について述べる。次元数Ｋの入力ベク
トルｘ＝｛x1、x2、…、xK｝は、その第１成分か
ら順次にサブブロツクサイズｂ＝４個単位で分割
されベーシツクセル入力レジスタ１０に取り込ま
れる。なお、サブブロツクサイズｂは予想される
種々の次元数の１以外の約数でなければならな
い。ここで、出力ベクトルｙ iは、全出力ベクト
ルＮを分割したｎ個の出力ベクトルを持つ分割出
力ベクトルコードテーブルメモリ１１から、入力
ベクトルと同様の形式でコードテーブル出力ベク
トルレジスタ４に取り込まれるのであるが、１出
力クコトルｙ iの全成分を読み出すために、分割
出力ベクトル下位アドレスカウンタ１３が１〜
Ｋ／４までカウントアツプする。このカウントが
Ｋ／４まで終了した時点で、分割出力ベクトル上
位アドレスカウンタ１２はｉ←ｉ＋１となる。分
割出力ベクトル上位アドレスカウンタ１２がｉ＝
ｌ、ｌ＋１、…、ｌ＋ｎまでカウントを繰り返す
と、出力ベクトルｙ iがｎ個すべて読み出された
ことになり、これでカウントを終了する。なお、
ベーシツクセル入力レジスタ１０は、出力ベクト
ルが変わつた場合、再度同一入力ベクトルを分割
された形式で出力する。この様に、ベーシツクセ
ル入力レジスタ１０とコードテーブル出力ベクト
ルレジスタ４に取り込まれた入力ベクトルｘと各
出力ベクトルｙ iは、並列減算器５と並列絶対値
演算器６とで｜xj−yi,j｜が計算され、歪累算器
１４で累算される。これをＫ／４回行うと、４個
の歪累算器１４にｄ（ｘ、ｙ i）が蓄えられるの
で、これらの和を取り絶対値歪diとして、ベーシ
ツクセル最小歪出力ベクトル検出器１５に入力す
る。絶対値歪diを式で表わすと、 di＝ｄ（ｘ、ｙ i）＝K 〓j ｜xj−yi,j｜ となる。ベーシツクセル最小歪出力ベクトル検出
器１５は、入力ベクトルｘと出力ベクトルｙ iと
の絶対値歪diが入力されると、過去の最小歪と比
較してより小さい歪が検出された時、これを新し
い最小歪として保存し、その都度ストローブ信号
をインデツクスラツチ９に送り、出力ベクトルｙ
ｉのインデツクス信号ｉをインデツクスラツチ９
に取り込み、さらに最小歪を出力する。この手順
をｉ＝ｌ〜ｌ＋ｎまで繰り返し終了すると、イン
デツクスラツチ９に最小歪となる出力ベクトルｙ
ｉのインデツクス信号ｉが残り、また、ベーシツ
クセル最小歪出力ベクトル検出器１５からはその
出力ベクトルｙ iとの最小歪ｍ ｉ ｉnd（ｘ、ｙ i）が
出力され、各々ベーシツクセルの出力となる。以
上の様に、ベーシツクセルは入力ベクトルｘのブ
ロツクサイズＫ個の成分をサブブロツクサイズｂ
個単位に分割して処理するため、入力ベクトルｘ
の次元数が変化してもサブブロツクサイズｂの整
数倍であれば、同じ構成のベーシツクセルで対応
できる。ここで、上記Ｋ、ｂ、ｎの間には、次の
関係式が成り立つことが分かる。 tc×Ｋ×ｎ／ｂ≦tp×Ｋ ｎ≦ｂ×tp／tc tp：ベクトル量子化符号化器のプロセス時間 tc：分割ベクトルコードテーブルメモリ１１の
サイクル時間 上記の式により、この発明による第４図に示す
様なベーシツクセル１６の処理速度は、入力ベク
トルｘの次元数Ｋに依存しないことが分かる。上
述した様なベーシツクセル１６を用いたベーシツ
クセル式全探索ベクトル量子化符号化器の一実施
例が、第４図のブロツク図に示されている。この
様に、ベーシツクセル１６をＰ個並列に配列し、
各々のベーシツクセル１６からの出力に対し、ベ
ーシツクセルアレイ最小歪出力ベクトル検出器１
７では、第５図に示す様な歪比較ユニツトの（Ｐ
−１）個についてのトーナメント方式で、小さい
歪を与える一方の歪diとインデツクス信号ｉが残
り続け、最終段の歪比較ユニツトのインデツクス
信号ｉがベクトル量子化符号化器の出力信号とな
る。 なお、上記実施例では、ベーシツクセル１６を
並列に配列しているが、直列に配列しても同様の
動作が期待できる。第６図はこの発明の他の実施
例であるベーシツクセル式全探索ベクトル量子化
符号化器の構成を示すブロツク図である。図に示
す様に、ベーシツクセル(1)１６では、入力ベクト
ルｘを取り込み演算してｍ ｉ ｉnd1、i1をベーシツ
クセル(2)１６へ出力する。ベーシツクセル(2)１６
ではｍ ｉ ｉndi1を、ベーシツクセル最小歪出力ベク
トル検出器１５に、i1をインデツクスラツチ９に
各々出力し、初期値として演算を行いベーシツク
セル(3)１６へ出力する。入力ベクトルｘは、ベー
シツクセル１６内の遅延分を遅延回路２０で与え
られ、次段のベーシツクセル１６へ入力される。
この手段を最終段まで繰り返えすと、ベーシツク
セル(Q)１６の出力に符号化出力が現われる。な
お、この様な構成では、パイプライン処理が可能
である。 〔発明の効果〕 この発明は以上説明した様に、ベーシツクセル
式全探索ベクトル量子化符号化器において、ブロ
ツクサイズＫの入力ベクトルｘと出力ベクトルｙ
ｉとを任意のサブブロツクサイズｂで分割して
Ｋ／ｂに分けて処理し、この手順をｎ個の出力ベ
クトルｙ iに対して順次に行うベーシツクセルを
用いる構成としたので、任意のブロツクサイズで
容易に処理ができ、しかも、簡単なモジユール構
成で実現でき、さらに、入力ベクトルの次元数、
出力ベクトル数に対しても極めて融通性のあるベ
ーシツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器が
得られるという優れた効果を奏するものである。
信号系列を複数個まとめてブロツク化し、これを
多次元信号空間で電子化するベクトル量子化に関
するものである。 〔従来技術〕 まず、ベクトル量子化の原理について簡単に説
明する。今、情報源入力信号系列をＫ個（Ｋは複
数）まとめて入力ベクトルｘ＝｛x1、x2、…、
xK｝とする。この時、Ｋ次元ユーグリツド信号
空間RK（ｘ∈RK）のＮ個の代表点である出力ベク
トルyi＝｛yi,1、yi,2、…、yi,K｝のセツトをＹ＝｛ｙ
１、ｙ 2、…、ｙ N｝とする。出力ベクトルｙ iを代
表点（例えば重心）とするRKの各分割をR1、R2、
…、RNとすると、ベクトル量子化Ｑは、次式に
て定義される。 Ｑ：RK→Ｙ ここで、 Ri＝Q-1（yi）＝｛ｘ∈RK：Ｑ（ｘ）＝yi｝N ∪i=1 Ri＝RK、Ri∩Rj＝φ（ｉ≠ｊ） 上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと複号化Ｄの
縦続接続として表われる。符号化ＣはRKの出力
ベクトルのセツトＹ＝｛yi、y2、…yN｝のインデツ
クスセツト（符号化出力）Ｉ＝｛１、２、…、Ｎ｝
へのマツピングであり、復号化ＤはＩからＹへの
マツピングである。すなわち、 Ｃ：RK→、Ｄ：Ｉ→Ｙ Ｑ＝Ｄ・Ｃ である。ベクトル量子化においては、上記インデ
ツクスセツトＩが伝送あるいは記録されることに
なるため極めて符号化効率が良い。ベクトル量子
化は、入力ベクトルｘを最短距離にある（最小歪
となる）出力ベクトルyiへマツピングすることで
ある。具体的には、入出力ベクトル間の距離
（歪）をｄ（ｘ、yi）とすると、以下の様になる。 ifd（ｘ、ｙ i）＜ｄ（ｘ、ｙ j）for all ｊｘ ∈Ri、すなわちｘ→ｙ i 第１図に示す様な出力ベクトルyiのセツトＹ
は、トレーニングモデルとなる情報源入力信号系
列を用いたクラスタリング（代表点の選出と信号
空間の割合を、歪の総和が最小となるまで繰り返
す）によつて求めることができる。 第２図は従来のベクトル量子化符号化器の構成
を示すブロツク図である。図において、１は入力
ベクトルレジスタ、２はコードテーブルアドレス
カウンタ、３は出力ベクトルコードテーブルメモ
リ、４はコードテーブル出力ベクトルレジスタ、
５は並列減算器、６は並列絶対値演算器、７は絶
対値歪検出器、８は最小歪出力ベクトル検出器、
９はインデツクスクラツチである。 次に、上記第２図に示す従来のベクトル量子化
符号化器の動作について説明する。入力信号系列
はＫ個まとめてブロツク化され、入力ベクトルｘ
＝｛x1、x2、…、xK｝として入力ベクトルレジス
タ１へ取り込まれる。この時点で、コードテーブ
ルアドレスカウンタ２をｉ＝１、２、…、Ｎまで
順次にカウントアツプして、順番に出力ベクトル
ｙi＝｛yi,1、yi,2、…、yi,K｝を出力ベクトルコード
テーブルメモリ３から読み出し、コードテーブル
出力ベクトルレジスタ４にラツチする。各出力ベ
クトルｙ iに対して、並列減算器５と並列絶対値
演算器６と絶対値歪検出器７は、以下の演算にて
入出力ベクトルの絶対値歪diを求める。 di＝ｄ（ｘ、ｙ i）＝K 〓j ｜xj−yi,j｜ 次に最小歪出力ベクトル検出器８と上記絶対値
歪diが最小となる出力ベクトルとして検出する。 最小歪ｄは、 ｄ＝ｍ i ｉnd（ｘ、ｙ i）＝ｍ ｉ ｉ ｎ〔 〓j｜xj−yi,j｜〕 である。最小歪出力ベクトル検出器８は、出力ベ
クトルコードテーブルメモリ３から順次に読み出
される出力ベクトルｙ iと入力ベクトルｘの歪ｄ
（ｘ、ｙ i）を計算して過去の最小値と比較し、よ
り小さい値が検出された時、これを新しい最小歪
として、保持し、その都度ストローブ信号をイン
デツクスクラツチ９に送り、出力ベクトルｙ iの
コードテーブルアドレスであるインデツクス信号
ｉをインデツクスラツチ９に取り込む。上記した
手順は、出力ベクトルコードテーブルメモリ３か
ら出力ベクトルｙ iが全部（ｉ＝１〜Ｎ）読み出
されるまで続けられ、フルサーチが完了する。こ
の時点で、インデツクスラツチ９に最小歪ｄとな
る出力ベクトルｙ iのインデツクス信号ｉが残り、
これが符号化出力となる。 従来のベクトル量子化符号化器は以上の様に構
成されているので、次元数Ｋ（ブロツクサイズ）
を一度設定するとその値に固定されてしまい、入
号信号系列の特性に適したブロツクサイズを同一
構成で選択することができず、また、その装置も
複雑になるなどの欠点があつた。 〔発明の概要〕 この発明は、上記の様な従来のものの欠点を改
善する目的でなされたもので、ブロツクサイズＫ
の入力ベクトルｘと出力ベクトルｙ iとを任意の
サブブロツクサイズｂで分割してＫ／ｂに分けて
処理し、この手順をｎ個の出力ベクトルｙ iに対
して順次に行うベーシツクセルを用いることによ
り、任意のブロツクサイズで容易に処理ができ、
しかも、簡単なモジユール構成で実現できるベー
シツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器を提
供するものである。 〔発明の実施例〕 以下、この発明の実施例を図について説明す
る。第３図はこの発明の一実施例であるベーシツ
クセル式全探索ベクトル量子化符号化器における
ベーシツクセルの構成を示すブロツク図で、第２
図と同一部分は同一符号を用いて表示してあり、
その詳細な説明は省略する。図において、１０は
ベーシツクセル入力レジスタ、１１は分割出力ベ
クトルコードテーブルメモリ、１２は分割出力ベ
クトル上位アドレスカウンタ、１３は分割出力ベ
クトル下位アドレスカウンタ、１４は歪累算器
（ACC）、１５はベーシツクセル最小歪出力ベク
トル検出器である。その他の符号に示す構成は、
上記第２図に示すものと同じである。第４図は、
第３図のベーシツクセル式全探索ベクトル量子化
符号化器の構成を示すブロツク図である。図にお
いて、１６はベーシツクセル、１７はベーシツク
セルレイ最小歪出力ベクトル検出器である。ま
た、第５図は、第４図のベーシツクセルアレイ最
小歪出力ベクトル検出器を構成する歪比較ユニツ
トを示すブロツク図である。図において、１８は
セレクタ、１９は歪比較器である。 次に、上記したこの発明の一実施例の動作につ
いて説明する。まず、第３図に示す様なベーシツ
クセル動作について述べる。次元数Ｋの入力ベク
トルｘ＝｛x1、x2、…、xK｝は、その第１成分か
ら順次にサブブロツクサイズｂ＝４個単位で分割
されベーシツクセル入力レジスタ１０に取り込ま
れる。なお、サブブロツクサイズｂは予想される
種々の次元数の１以外の約数でなければならな
い。ここで、出力ベクトルｙ iは、全出力ベクト
ルＮを分割したｎ個の出力ベクトルを持つ分割出
力ベクトルコードテーブルメモリ１１から、入力
ベクトルと同様の形式でコードテーブル出力ベク
トルレジスタ４に取り込まれるのであるが、１出
力クコトルｙ iの全成分を読み出すために、分割
出力ベクトル下位アドレスカウンタ１３が１〜
Ｋ／４までカウントアツプする。このカウントが
Ｋ／４まで終了した時点で、分割出力ベクトル上
位アドレスカウンタ１２はｉ←ｉ＋１となる。分
割出力ベクトル上位アドレスカウンタ１２がｉ＝
ｌ、ｌ＋１、…、ｌ＋ｎまでカウントを繰り返す
と、出力ベクトルｙ iがｎ個すべて読み出された
ことになり、これでカウントを終了する。なお、
ベーシツクセル入力レジスタ１０は、出力ベクト
ルが変わつた場合、再度同一入力ベクトルを分割
された形式で出力する。この様に、ベーシツクセ
ル入力レジスタ１０とコードテーブル出力ベクト
ルレジスタ４に取り込まれた入力ベクトルｘと各
出力ベクトルｙ iは、並列減算器５と並列絶対値
演算器６とで｜xj−yi,j｜が計算され、歪累算器
１４で累算される。これをＫ／４回行うと、４個
の歪累算器１４にｄ（ｘ、ｙ i）が蓄えられるの
で、これらの和を取り絶対値歪diとして、ベーシ
ツクセル最小歪出力ベクトル検出器１５に入力す
る。絶対値歪diを式で表わすと、 di＝ｄ（ｘ、ｙ i）＝K 〓j ｜xj−yi,j｜ となる。ベーシツクセル最小歪出力ベクトル検出
器１５は、入力ベクトルｘと出力ベクトルｙ iと
の絶対値歪diが入力されると、過去の最小歪と比
較してより小さい歪が検出された時、これを新し
い最小歪として保存し、その都度ストローブ信号
をインデツクスラツチ９に送り、出力ベクトルｙ
ｉのインデツクス信号ｉをインデツクスラツチ９
に取り込み、さらに最小歪を出力する。この手順
をｉ＝ｌ〜ｌ＋ｎまで繰り返し終了すると、イン
デツクスラツチ９に最小歪となる出力ベクトルｙ
ｉのインデツクス信号ｉが残り、また、ベーシツ
クセル最小歪出力ベクトル検出器１５からはその
出力ベクトルｙ iとの最小歪ｍ ｉ ｉnd（ｘ、ｙ i）が
出力され、各々ベーシツクセルの出力となる。以
上の様に、ベーシツクセルは入力ベクトルｘのブ
ロツクサイズＫ個の成分をサブブロツクサイズｂ
個単位に分割して処理するため、入力ベクトルｘ
の次元数が変化してもサブブロツクサイズｂの整
数倍であれば、同じ構成のベーシツクセルで対応
できる。ここで、上記Ｋ、ｂ、ｎの間には、次の
関係式が成り立つことが分かる。 tc×Ｋ×ｎ／ｂ≦tp×Ｋ ｎ≦ｂ×tp／tc tp：ベクトル量子化符号化器のプロセス時間 tc：分割ベクトルコードテーブルメモリ１１の
サイクル時間 上記の式により、この発明による第４図に示す
様なベーシツクセル１６の処理速度は、入力ベク
トルｘの次元数Ｋに依存しないことが分かる。上
述した様なベーシツクセル１６を用いたベーシツ
クセル式全探索ベクトル量子化符号化器の一実施
例が、第４図のブロツク図に示されている。この
様に、ベーシツクセル１６をＰ個並列に配列し、
各々のベーシツクセル１６からの出力に対し、ベ
ーシツクセルアレイ最小歪出力ベクトル検出器１
７では、第５図に示す様な歪比較ユニツトの（Ｐ
−１）個についてのトーナメント方式で、小さい
歪を与える一方の歪diとインデツクス信号ｉが残
り続け、最終段の歪比較ユニツトのインデツクス
信号ｉがベクトル量子化符号化器の出力信号とな
る。 なお、上記実施例では、ベーシツクセル１６を
並列に配列しているが、直列に配列しても同様の
動作が期待できる。第６図はこの発明の他の実施
例であるベーシツクセル式全探索ベクトル量子化
符号化器の構成を示すブロツク図である。図に示
す様に、ベーシツクセル(1)１６では、入力ベクト
ルｘを取り込み演算してｍ ｉ ｉnd1、i1をベーシツ
クセル(2)１６へ出力する。ベーシツクセル(2)１６
ではｍ ｉ ｉndi1を、ベーシツクセル最小歪出力ベク
トル検出器１５に、i1をインデツクスラツチ９に
各々出力し、初期値として演算を行いベーシツク
セル(3)１６へ出力する。入力ベクトルｘは、ベー
シツクセル１６内の遅延分を遅延回路２０で与え
られ、次段のベーシツクセル１６へ入力される。
この手段を最終段まで繰り返えすと、ベーシツク
セル(Q)１６の出力に符号化出力が現われる。な
お、この様な構成では、パイプライン処理が可能
である。 〔発明の効果〕 この発明は以上説明した様に、ベーシツクセル
式全探索ベクトル量子化符号化器において、ブロ
ツクサイズＫの入力ベクトルｘと出力ベクトルｙ
ｉとを任意のサブブロツクサイズｂで分割して
Ｋ／ｂに分けて処理し、この手順をｎ個の出力ベ
クトルｙ iに対して順次に行うベーシツクセルを
用いる構成としたので、任意のブロツクサイズで
容易に処理ができ、しかも、簡単なモジユール構
成で実現でき、さらに、入力ベクトルの次元数、
出力ベクトル数に対しても極めて融通性のあるベ
ーシツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器が
得られるという優れた効果を奏するものである。
第１図は従来のベクトル量子化における出力ベ
クトルの配列を示す図、第２図は従来のベクトル
量子化符号化器の構成を示すブロツク図、第３図
はこの発明の一実施例であるベーシツクセル式全
探索ベクトル量子化符号化器におけるベーシツク
セルの構成を示すブロツク図、第４図は、第３図
のベーシツクセル式全探索ベクトル量子化符号化
器の構成を示すブロツク図、第５図は、第４図の
ベーシツクセルアレイ最小歪出力ベクトル検出器
を構成する歪比較ユニツトを示すブロツク図、第
６図はこの発明の他の実施例であるベーシツクセ
ル式全探索ベクトル量子化符号化器の構成を示す
ブロツク図である。 図において、１……入力ベクトルレジスタ、２
……コードテーブルアドレスカウンタ、３……出
力ベクトルコードテーブルアドレスカウンタ、４
……コードテーブル出力ベクトルレジスタ、５…
…並列減算器、６……並列絶対値演算器、７は絶
対値歪検出器、８……最小歪出力ベクトル検出
器、９……インデツクスラツチ、１０……ベーシ
ツクセル入力レジスタ、１１……分割出力ベクト
ルコードテーブルメモリ、１２……分割出力ベク
トル上位アドレスカウンタ、１３……分割出力ベ
クトル下位アドレスカウンタ、１４……歪累算
器、１５……ベーシツクセル最小歪出力ベクトル
検出器、１６……ベーシツクセル、１７……ベー
シツクセルアレイ最小歪出力ベクトル検出器、１
８……セレクタ、１９……歪比較器、２０……遅
延回路である。なお、各図中、同一符号は同一、
又は相当部分を示す。
クトルの配列を示す図、第２図は従来のベクトル
量子化符号化器の構成を示すブロツク図、第３図
はこの発明の一実施例であるベーシツクセル式全
探索ベクトル量子化符号化器におけるベーシツク
セルの構成を示すブロツク図、第４図は、第３図
のベーシツクセル式全探索ベクトル量子化符号化
器の構成を示すブロツク図、第５図は、第４図の
ベーシツクセルアレイ最小歪出力ベクトル検出器
を構成する歪比較ユニツトを示すブロツク図、第
６図はこの発明の他の実施例であるベーシツクセ
ル式全探索ベクトル量子化符号化器の構成を示す
ブロツク図である。 図において、１……入力ベクトルレジスタ、２
……コードテーブルアドレスカウンタ、３……出
力ベクトルコードテーブルアドレスカウンタ、４
……コードテーブル出力ベクトルレジスタ、５…
…並列減算器、６……並列絶対値演算器、７は絶
対値歪検出器、８……最小歪出力ベクトル検出
器、９……インデツクスラツチ、１０……ベーシ
ツクセル入力レジスタ、１１……分割出力ベクト
ルコードテーブルメモリ、１２……分割出力ベク
トル上位アドレスカウンタ、１３……分割出力ベ
クトル下位アドレスカウンタ、１４……歪累算
器、１５……ベーシツクセル最小歪出力ベクトル
検出器、１６……ベーシツクセル、１７……ベー
シツクセルアレイ最小歪出力ベクトル検出器、１
８……セレクタ、１９……歪比較器、２０……遅
延回路である。なお、各図中、同一符号は同一、
又は相当部分を示す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 入力信号系列をＫ個（Ｋは複数）ごとにブロ
ツク化した信号の入力ベクトルを全探索によりベ
クトル量子化符号化する全探索ベクトル量子化符
号化器において、前記入力ベクトルをｂ個単位の
サブブロツクに分割した形式で取り込み、前記入
力ベクトルを含むＫ次元信号空間RKをＮ個に分
割した各代表点の出力ベクトルのセツトを、さら
にｎ個単位に分割した出力ベクトルのセツトから
サブブロツク形式で読み込み、前記入力ベクトル
を最短距離にある前記出力ベクトルの探索をする
回路をベーシツクセルとし、このベーシツクセル
を必要個数モジユールに構成し、この各モジユー
ルの最短距離にある出力ベクトルを比較して、全
体で最短距離となる出力ベクトルを探索すること
を特徴とするベーシツクセル式全探索ベクトル量
子化符号化器。 ２ 前記ベーシツクセルを並列に必要段数配列
し、その各々の出力を比較してベクトル量子化符
号化することを特徴とする特許請求の範囲第１項
記載のベーシツクセル式全探索ベクトル量子化符
号化器。 ３ 前記ベーシツクセルを直列に必要段数配列
し、その各段の出力を次段の初期歪及びそのイン
デツクスとし、最終段で符号化した出力を得るこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のベー
シツクセル式全探索ベクトル量子符号化器。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59165835A JPS6143875A (ja) | 1984-08-08 | 1984-08-08 | ベ−シツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器 |
| US06/825,330 US4811265A (en) | 1984-08-08 | 1986-02-03 | Basic cell type full search vector quantization coder |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59165835A JPS6143875A (ja) | 1984-08-08 | 1984-08-08 | ベ−シツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6143875A JPS6143875A (ja) | 1986-03-03 |
| JPH0556070B2 true JPH0556070B2 (ja) | 1993-08-18 |
Family
ID=15819902
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59165835A Granted JPS6143875A (ja) | 1984-08-08 | 1984-08-08 | ベ−シツクセル式全探索ベクトル量子化符号化器 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4811265A (ja) |
| JP (1) | JPS6143875A (ja) |
Families Citing this family (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5067152A (en) * | 1989-01-30 | 1991-11-19 | Information Technologies Research, Inc. | Method and apparatus for vector quantization |
| US4979039A (en) * | 1989-01-30 | 1990-12-18 | Information Technologies Research Inc. | Method and apparatus for vector quantization by hashing |
| JPH07109976B2 (ja) * | 1989-02-23 | 1995-11-22 | エルエスアイ・ロジック株式会社 | ディジタルフィルタを用いた演算装置 |
| US5031037A (en) * | 1989-04-06 | 1991-07-09 | Utah State University Foundation | Method and apparatus for vector quantizer parallel processing |
| US5124791A (en) * | 1989-05-31 | 1992-06-23 | Utah State University Foundation | Frame-to-frame compression of vector quantized signals and other post-processing |
| US4958225A (en) * | 1989-06-09 | 1990-09-18 | Utah State University Foundation | Full-search-equivalent method for matching data and a vector quantizer utilizing such method |
| US5010574A (en) * | 1989-06-13 | 1991-04-23 | At&T Bell Laboratories | Vector quantizer search arrangement |
| US5061924B1 (en) | 1991-01-25 | 1996-04-30 | American Telephone & Telegraph | Efficient vector codebook |
| US5621403A (en) * | 1995-06-20 | 1997-04-15 | Programmed Logic Corporation | Data compression system with expanding window |
| US6826524B1 (en) | 1998-01-08 | 2004-11-30 | Purdue Research Foundation | Sample-adaptive product quantization |
| US6907080B1 (en) * | 2000-06-07 | 2005-06-14 | Intel Corporation | Adaptive early exit techniques in image correlation |
| US6975773B1 (en) * | 2002-07-30 | 2005-12-13 | Qualcomm, Incorporated | Parameter selection in data compression and decompression |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4017849A (en) * | 1975-08-28 | 1977-04-12 | Bell Telephone Laboratories, Incorporated | Apparatus for analog to digital conversion |
| US4280191A (en) * | 1979-04-16 | 1981-07-21 | Rca Corporation | Quantizing circuits |
| US4560977A (en) * | 1982-06-11 | 1985-12-24 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Vector quantizer |
-
1984
- 1984-08-08 JP JP59165835A patent/JPS6143875A/ja active Granted
-
1986
- 1986-02-03 US US06/825,330 patent/US4811265A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4811265A (en) | 1989-03-07 |
| JPS6143875A (ja) | 1986-03-03 |
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