JPH06232765A - 可変長符号化方法 - Google Patents
可変長符号化方法Info
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- JPH06232765A JPH06232765A JP1869093A JP1869093A JPH06232765A JP H06232765 A JPH06232765 A JP H06232765A JP 1869093 A JP1869093 A JP 1869093A JP 1869093 A JP1869093 A JP 1869093A JP H06232765 A JPH06232765 A JP H06232765A
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
行う。 【構成】 run−levelパタン変換部9で連続し
て発生する量子化レベルが0の個数run、とそれに続
く0以外の値levelとを1セットとした(run,
level)と、最後に、残りの量子化レベルが全て0
であることを示す情報(EOB)とに変換し、各ブロッ
クごとにカウンタ12で発生パタンの総数が、カウンタ
13で(EOB)の数が計数され、それぞれメモリ1
4,15に記憶される。符号テーブル決定部16で符号
化対象ブロックの近傍の既に符号化された複数のブロッ
クの総パタン発生回数nに対する、(EOB)発生回数
mの比率e=m/nを算出し、その値に応じ、予め決め
られた選択規則に従ってパタン発生確率分布から作成し
た符号テーブル1〜8の何れかを選択する。可変長符号
化部10は選択された符号テーブルを用いて、パタン変
換部9よりのパタンを可変長符号化する。
Description
符号化し伝送、蓄積するために用いられ、画像情報の冗
長性を削減することによって得られるデータに対して、
連続して発生する0の個数と、それに続く0以外の値と
をセットして符号を割当てる可変長符号化方法に関する
ものである。
て得られるデータの値は、一般に0となる確率が高い。
例えば画像のフレーム間差分値や、画像を離散コサイン
変換(Discrete Cosine Transf
orm:DCT)した後の係数値では、0が連続して発
生し易い。そこで、そのように冗長性が削減された画像
情報のデータを、連続する0の個数と、その直後のデー
タ値(≠0)とを組み合わせたパタン(セット)に対し
て、可変長符号を割当てることにより、伝送・蓄積に必
要な符号量を削減できる。この場合、頻繁に発生するパ
タンには短い符号、ほとんど発生しないパタンには長い
符号を割当て、そのパタンと符号との関係を符号テーブ
ルとして用意してある。
のパタンの生起確率は、画像の種類や符号化レート、量
子化ステップサイズなどが変わることによって、大きく
変化する。例えば、ある条件ではパタン1がパタン2よ
り発生確率が高く、他の条件ではその逆となる場合があ
る。この場合、従来の技術では1種類の符号テーブルの
みを用いているため、少なくともどちらか一方の条件に
対しては効率が悪化する。
な条件の下で常に効率的な可変長符号化が行える可変長
符号化方法を提供することを目的としている。
め、この発明では予め複数種類の符号テーブルを用意し
ておき、既に符号化が行われた画像領域での特定符号の
発生確率を算出し、その発生確率に基づいて、最も符号
長が短くなると推定される符号テーブルを選択する。前
記発生確率は受信側においても算出可能であるため、選
択した符号テーブルを示す情報を付加する必要はない。
方法に適用した一実施例を説明する。図1はこの発明を
適用したフレーム間予測変換符号化装置を示し、映像信
号入力端子1から入力された映像信号は、予測値生成部
8から出力される予測値が、減算部2において減算さ
れ、その減算出力信号が離散コサイン変換部3で8画素
×8画素毎に離散コサイン変換され、その変換係数は量
子化部4で量子化される。量子化部4から出力される量
子化レベル値は、逆量子化部5、逆離散コサイン変換部
6をとおり、加算部7で予測値に加算されて、新たな予
測値を算出するために予測値生成部8に入力される。ま
た、量子化部4から出力される量子化レベル値はrun
−levelパタン変換部9にも入力される。
に入力される量子化レベル値の一例を示す。run−l
evelパタン変換部9には、1ブロック当り8×8個
の量子化レベル値を図2の矢印の沿った順に入力する。
即ち正方形の画像小ブロックの各画素の量子化レベル値
を、ブロックをその1つの角の画素から斜めに、各画素
位置を往復しながら走査してその順に各画素位置の量子
化レベル値を入力する。これらの値を、連続する0の個
数(run)とそれに続く0以外の量子化レベル値(l
evel)を1セットとして(run,level)と
いう情報で出力する。そして最後に、残りの量子化レベ
ル値全てが0であることを意味する情報(EOB)が出
力する。最終点の画素位置の量子化レベル値が0となる
ことが多いが、そうでない場合は(run,leve
l)が出力される。図2の例では、順次出力される(r
un,level)は(0,3),(3,2),(2,
1),(1,1),(5,1),(23,1),(EO
B)という7パタンとなり、これがrun−level
変換部9から出力され、可変長符号化部10に入力され
る。
る1ブロック当りの総パタン発生回数(図2の例では
7)がカウンタ12で計数されると共に(EOB)の発
生回数(図2の例では1)がカウンタ13で計数され、
これらの各計数値はそれぞれメモリ14、メモリ15に
記憶される。カウンタ13の計数値は1ブロック当り1
か0でありカウンタ13ではなく(EOB)の有無が一
時記憶されるレジスタでよい。符号テーブル決定部16
では、メモリ14及びメモリ15に各々記憶されている
ブロック毎の総パタン発生回数および(EOB)の発生
回数の中から、現在符号化対象となっているブロックの
近傍に位置し既に符号化が終了した1つ以上のブロック
についての総パタン発生回数と(EOB)発生回数とを
算出する。
中の8×8のブロック配列においてブロックB0は現在
符号化対象となっているブロックであり、このブロック
よりも左側及び上側のブロックは既に符号化が終了して
おり、そのうち、ブロックB0の右側の3個と、上側の
3個と、その上側3個の各ブロックの左側、及び左側の
各3個のブロック、つまり網点で表わされている24個
のブロックは符号テーブル決定のための近傍ブロックと
して符号テーブル決定部16では、これら24個のブロ
ックでの総パタン発生回数nと(EOB)発生回数mと
を、メモリ14および15に記憶されている値から求め
る。そして、総パタン発生回数nに対する(EOB)発
生回数mの比率e=m/n×100(%)を算出し、そ
の値によって図4に示す規則によりブロックB0の符号
化に用いる符号テーブルを決定し、その情報を可変長符
号化部10に送出する。
符号テーブル0〜符号テーブル7が用意されている。可
変長符号化部10では符号テーブル決定部16からの情
報によって、符号テーブルセット11の中から1つの符
号テーブルを選択し、その選択した符号テーブルにした
がって、run−level変換部9から入力する各r
un−levelパタンに対して符号をそれぞれ割当
て、符号出力端子17より送出する。
ile & Calendar”のMC予測誤差信号に
対して離散コサイン変換及び量子化を行い、その(ru
n−level)パタンに基づいた可変長符号を行うた
めに、量子化ステップサイズQSを変更することにより
8通りのパタン発生の確率分布を算出し、それぞれに対
してHuffman符号化して符号テーブル0〜符号テ
ーブル7とした。符号テーブル0は0レベルの頻度が比
較的高い場合に効果的であり、符号テーブル7に近ずく
ほど0レベルの頻度が低い場合に効果的な符号である。
図4のしきい値Th0 〜Th6 は、それぞれ符号テーブ
ル0〜符号テーブル6を作る際に用いたそれぞれの(E
OB)の生起確率を平均した値である。このように、こ
の発明では画像の小領域単位に、その時の信号の性質に
適していると推測される符号テーブルを用いて符号を割
り当てるため、発生する符号量が少なく、効率的な符号
化が出来る。
説明したが、この発明は上記実施例に限定されることな
く、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能で
あることは言うまでもない。たとえば、前記実施例はフ
レーム間予測離散コサイン変換符号化に適用した場合で
あるが、フレーム間予測を用いなくても良いし、予測に
動き補償が含まれていても構わない。また、離散コサイ
ン変換の代わりに他の変換でもよい。符号テーブル決定
部16では総パタン発生回数nに対する(EOB)発生
回数mの比率eを用いて図4により符号テーブルを決定
したが、(EOB)発生回数でなく他の特定パタンの発
生回数の比を用いても良いし、選択規則におけるしきい
値は図4に限定されたものではない。また、その選択単
位を8×8としたが、ブロックの大きさ自体これに限ら
れるものではなく、またいくつかのブロックをまとめて
符号テーブル選択の単位としても構わない。また、符号
テーブルセットとして8種類の符号テーブルではなく、
更に多くても少なくても、もちろん構わない。
ば、画像の小領域単位に、その時の信号の性質に適して
いると推測される符号テーブルを用いて符号を割り当て
るため、発生する符号量が少なく、効率的な符号化が出
来る。4:2:2フォーマット画像“Mobile &
Calendar”及び“Diva”について図4に
ついて述べた手法での符号化の特性をシミュレーション
した。その結果は図5に示すようになった。比較のため
符号テーブル1のみ、符号テーブル5のみ、符号テーブ
ル7のみで符号化した場合の結果及び現在MPEG2で
用いられている2次元可変長符号による結果も示す。横
軸は量子化ステップサイズQSであり、縦軸は画素当り
のビット数である。この図から、この発明によれば単一
の符号テーブルを用いる場合よりも低ビットレートから
高ビットレートまで広い範囲で効率が向上していること
がわかる。MPEGの2次元可変長符号を用いた場合と
比較すると、高ビットレート(QS=4)で17〜27
%、低ビットレート(QS=64)で5〜7%、それぞ
れ符号化ビット数が削減されている。
ルを選択するための情報を算出できるから、符号テーブ
ル選択情報を付加する必要はない。
ロック図。
変換するための例を示す図。
ックの位置を示す図。
図。
算機シミュレーションを示す図。
Claims (1)
- 【請求項1】 画像情報の冗長性を削減することによっ
て得られるデータに対して、連続して発生する0の個数
と、それに続く0以外の値とをセットにしてそのセット
のパタンに応じて符号を割当てる可変長符号化方法であ
って、 パタンと符号との関係を示す符号テーブルを予め複数種
類用意しておき、 既に符号化が行われた画像領域での特定符号の発生確率
を求め、 その求めた発生確率の値からその時点で用いる符号テー
ブルを上記複数の符号テーブルから選択することを特徴
とする可変長符号化方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1869093A JP3278948B2 (ja) | 1993-02-05 | 1993-02-05 | 可変長符号化方法 |
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ID=11978620
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