JPH0654199A

JPH0654199A - ディジタル画像データの高能率符号化装置

Info

Publication number: JPH0654199A
Application number: JP4204809A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Shibata; 英明芝田; Tatsuji Sakauchi; 達司坂内
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-07-31
Filing date: 1992-07-31
Publication date: 1994-02-25

Abstract

(57)【要約】【目的】ブロック毎のダイナミックレンジのすべてに
対して符号化歪量が人間の視覚特性に適合し、かつ圧縮
された符号化情報量を一定に制御する。【構成】３つのコンポーネントデータのブロック毎の
最大値・最小値ベクトルを検出後、そのダイナミックレ
ンジベクトル、平均値ベクトルを抽出し、平均値ベクト
ルにより分類されるＬ種類のカテゴリー毎に各コンポー
ネントデータについて１フレーム期間の度数分布を検出
する。符号化条件はこれら３×Ｌ種類の度数分布と人間
の視覚特性に適合するようにあらかじめ定めた３×Ｌ×
Ｎ種類の特性テーブルの内のＮ種類の組合せとから行わ
れ、最適な特性テーブルを決定し、ブロック毎のダイナ
ミックレンジベクトルに従って画素ベクトルから各ブロ
ックの最小値ベクトルをベクトル減算した画素ベクトル
が可変長符号化される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル画像データ
を効率良く圧縮する高能率符号化装置に関し、特に圧縮
されたディジタルデータの符号化情報量を一定に制御す
るのに適し、かつ復号画質の劣化を少なくするのに適し
たディジタル画像データの高能率符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ディジタル画像データを高能率符号化す
る装置として、特開昭６１−１４４９８９号公報に記載
されているような、２次元ブロック内に含まれる複数画
素の最大値、および最小値により規定されるダイナミッ
クレンジを求め、このダイナミックレンジに適応した可
変のビット長でもって、符号化を行う装置が提案されて
いる。

【０００３】また、この可変長符号化に対して固定レー
トとするために特開昭６３−１１１７８１号公報に記載
されているような、ダイナミックレンジの所定期間内の
発生度数をそれぞれ集計し、ダイナミックレンジの最大
値、または最小値からスタートして隣接するダイナミッ
クレンジの度数を順次積算して発生度数の積算表を形成
し、ダイナミックレンジの増加に対して量子化ビット数
が単調に増加するような複数のしきい値を設定し、設定
されたしきい値とそれぞれ対応する積算値に基づいて処
理を行うことによって符号化情報量を制御する高能率符
号化装置が提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記の
ような発生度数の積算表を用いて符号化情報量を制御す
る従来の構成では、ダイナミックレンジの増加に対して
割り当てられる量子化ビット数は必ず単調増加するもの
となってしまう。

【０００５】従来のしきい値の設定の一例として、８ビ
ットで量子化されたディジタル画像データをブロック化
し、各ブロック毎にブロックのダイナミックレンジが０
〜３は０ビット、４〜９は１ビット、１０〜２３は２ビ
ット、２４〜８３は３ビット、８４〜２５５は４ビット
の量子化ビット数が割り当てられるとすると、各ブロッ
クに含まれる全画素において符号化したディジタルデー
タを復号したデータと原データとの間に生じる歪の絶対
値（以下、符号化歪量と呼ぶ）は、各ブロックのダイナ
ミックレンジに対して図８の斜線を施した領域となり、
この単純にダイナミックレンジが大きくなれば、量子化
ビット数が大きくなるといった量子化ビット数の割り当
て方では、符号化歪量は、一部のダイナミックレンジで
非常に大きくなってしまう。

【０００６】一方、人間のもつ視覚特性として画像の微
小ブロック平面内のレベル変動量、すなわちダイナミッ
クレンジをパラメータとした検知限歪の特性が報告され
ているが（１９９０年画像符号化シンポジウム、ＨＤＴ
Ｖ信号の高能率符号化方式の一検討、芝田ら、ｐｐ１４
７−１４８）、前記単純にダイナミックレンジが大きく
なれば、量子化ビット数が大きくなるといった量子化ビ
ット数の割り当て方ではこの人間のもつ視覚特性と適合
せず、画質劣化の原因となってしまう欠点を有してい
る。

【０００７】更に人間のもつ視覚特性として目の感度は
光の波長によって異なっており、標準比視感度曲線が１
９２４年にシーアイイー（ＣＩＥ：Commission Intern
ationale del'Eclairage）で決められているが、従来
のディジタル画像データの高能率符号化装置において
は、この点に関して考慮されておらず、人間のもつ視覚
特性と適合したものではなかった。

【０００８】本発明はかかる点に鑑み、符号化歪量の特
性が人間のもつ視覚特性に適合した特性となり、かつ圧
縮されたディジタルデータの符号化情報量を一定に制御
できるディジタル画像データの高能率符号化装置を提供
することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達す
るため、３つのコンポーネントデータをブロック化し、
各コンポーネントデータそれぞれについてブロック毎の
平均値及びダイナミックレンジを抽出し、ブロック毎の
３つのコンポーネントデータの平均値ベクトルにより各
ブロックをカテゴリー分類し、各カテゴリー毎に３つの
コンポーネントデータそれぞれについてブロック毎のダ
イナミックレンジに対して符号化、復号後に生じる歪が
同一と検知できる歪量をプロットして得られるＮ種類の
量子化特性を設け、異なるカテゴリー及び異なるコンポ
ーネントデータの間で歪が同一と検知できるＮ通りの量
子化特性の中から符号化情報量が所定値以下となる最適
な量子化条件を決定し、その条件で量子化を施す構成で
ある。

【００１０】

【作用】本発明は上記した構成により、３つのコンポー
ネントデータに対する人間の目の比視感度曲線と周波数
特性を導入し、更に各データのブロック毎の平均値ベク
トルをブロックに含まれる平均的な波長と強度等に対応
付け、これらを用いて画質劣化が人間の視覚特性に適合
するように定められた複数種類の符号化歪量の特性テー
ブルの内、最適なものが選択されるため、ブロック毎の
ダイナミックレンジの増加に対して割り当てられる量子
化ビット数は、従来のような単調増加する特性とはなら
ず、すべてのダイナミックレンジにおいて符号化歪量
は、局所的領域に含まれる平均的な波長及び強度に対す
る人間の視感度に適合するように符号化され、画質劣化
の少ない復号画像を得ることができる。

【００１１】

【実施例】以下、本発明の実施例のディジタル画像デー
タの高能率符号化装置について、図面を参照しながら説
明する。図１は本実施例のディジタル画像データの高能
率符号化装置のブロック図である。

【００１２】本実施例では、３つのコンポーネントデー
タは８ビットで量子化された緑信号（Ｇ）、青信号
（Ｂ）、赤信号（Ｒ）とし、それぞれ２次元ディジタル
画像データを画面上において同じ位置となる４×４画素
で構成されるブロックに分割し、符号化情報量を１フレ
ーム期間で制御する場合を例にとって説明する。

【００１３】図１において、１０１は１フレームのＧＢ
Ｒ各ディジタル画像データをそれぞれ４×４画素のブロ
ックに分割し、ブロック単位で３つのコンポーネントデ
ータを時分割多重（ベクトル化）するブロック化回路で
あり、ランダムアクセスメモリ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃ
ｅｓｓＭｅｍｏｒｙ、以下ＲＡＭと略す。）で構成さ
れている。１０２はＧＢＲそれぞれについて各ブロック
毎の最大値を抽出し、最大値ベクトル（最大値ベクトル
は（Ｇ，Ｂ，Ｒ）各要素の最大値を３次元ベクトルで表
現したものである）を検出する最大値ベクトル検出回
路、１０３はＧＢＲそれぞれについて各ブロック毎の最
小値を抽出し、最小値ベクトル（最小値ベクトルは
（Ｇ，Ｂ，Ｒ）各要素の最小値を３次元ベクトルで表現
したものである）を検出する最小値ベクトル検出回路で
ある。

【００１４】１０４はブロック化された画素ベクトル
を、最小値ベクトル検出回路１０３の信号処理に要する
時間だけ遅延する遅延回路、１０５はブロック毎の最大
値ベクトルと最小値ベクトルからダイナミックレンジベ
クトル（ダイナミックレンジベクトルは（Ｇ，Ｂ，Ｒ）
各要素のダイナミックレンジを３次元ベクトルで表現し
たものである）を算出するベクトル減算器、１０６はブ
ロック毎の全画素ベクトルからそのブロックの最小値ベ
クトルを減算するベクトル減算器である。１０７はブロ
ック毎の最大値ベクトルと最小値ベクトルからその平均
値ベクトルを抽出する平均値ベクトル抽出回路である。
１０８はブロック毎の平均値ベクトルからＬ種類のカテ
ゴリーの内の一つを検出するカテゴリー検出回路であ
る。

【００１５】１０９は検出されたＬ種類のカテゴリー毎
に各ダイナミックレンジを有するブロックの度数分布を
ＧＢＲそれぞれについて１フレーム期間にわたって検出
する度数分布検出回路であり、ＲＡＭ、および加算器で
構成されている。１１０はブロック毎のダイナミックレ
ンジベクトルを記憶するダイナミックレンジベクトルメ
モリー、１１１はブロック毎の最小値ベクトルを記憶す
る最小値ベクトルメモリー、１１２はブロック毎にその
最小値ベクトルを減算した画素ベクトルを記憶する画素
ベクトルメモリーである。

【００１６】１１３はＬ種類のＧＢＲそれぞれについて
の１フレーム期間のダイナミックレンジの度数分布情報
から、ブロック毎のダイナミックレンジと量子化ビット
数の関係を示す特性テーブルのテーブル番号を出力する
符号化条件決定回路、１１４は量子化器であり、ブロッ
ク毎の画素ベクトル、そのブロックのダイナミックレン
ジベクトル、最小値ベクトルおよび符号化条件決定回路
１１３で決定されたテーブル番号をアドレスとするリー
ドオンリーメモリ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒ
ｙ）で構成される。１１５はフレーム化回路であり、１
フレーム分のディジタルデータを多重化して出力する。

【００１７】以上のように構成された本実施例の動作に
ついて図１に従って詳しく説明すると、まず、入力端子
１００に１フレーム分の３つのコンポーネントデータＧ
ＢＲが入力される。この入力された３つのコンポーネン
トデータはブロック化回路１０１でそれぞれ画面上で同
じ位置となる４×４画素で構成されるブロックに分割さ
れ、ブロック単位で３つのコンポーネントデータが時分
割出力（ベクトル化）される。以後の処理は時分割多重
（ベクトル化）された信号に対して種々の処理が行われ
るものとする。ブロック化回路１０１はブロック分割さ
れたコンポーネントデータを最大値ベクトル検出回路１
０２、最小値ベクトル検出回路１０３、および遅延回路
１０４に出力する。

【００１８】最大値ベクトル検出回路１０２はＧＢＲそ
れぞれについて１ブロック内の全画素のレベルを比較
し、各信号のブロック毎の最大値を抽出し、最大値ベク
トルを検出する。同様に最小値ベクトル検出回路１０３
は各信号のブロック毎の最小値を抽出し、最小値ベクト
ルを検出する。検出された最大値ベクトルと最小値ベク
トルからベクトル減算器１０５でブロック毎のダイナミ
ックレンジベクトルが算出され、平均値ベクトル抽出回
路１０７でブロック毎のそれらの平均値ベクトルが算出
される。この算出されたダイナミックレンジベクトルは
度数分布検出回路１０９、およびダイナミックレンジベ
クトルメモリー１１０に出力され、平均値ベクトルはカ
テゴリー検出回路１０８に出力される。

【００１９】カテゴリー検出回路１０８では抽出された
ブロック毎の平均値ベクトルに従ってあらかじめ定めた
Ｌ種類のカテゴリーの内の一つを検出する。一方、抽出
された最小値ベクトルは最小値ベクトルメモリー１１１
で記憶される他、ベクトル減算器１０６に出力される。
ベクトル減算器１０６では、ブロック化された画素ベク
トルから対応するブロックの最小値ベクトルが減算され
る。この結果は画素ベクトルメモリー１１２で記憶され
る。

【００２０】度数分布検出回路１０９ではカテゴリー検
出回路１０８で検出されたＬ種類のカテゴリー毎に、Ｇ
ＢＲそれぞれについて１フレーム期間のブロック毎のダ
イナミックレンジの度数分布を検出する。このＬ種類の
ＧＢＲそれぞれについてのダイナミックレンジの度数分
布は符号化条件決定回路１１３に出力される。

【００２１】符号化条件決定回路１１３は、ダイナミッ
クレンジと量子化ビット数の関係を示す複数種類の特性
テーブルを有している。この特性テーブルは、ブロック
のもつダイナミックレンジに対して固定量子化ビット数
（0〜8）で符号化、復号した場合のダイナミックレンジ
に対する符号化歪量の最大値の特性（図３）と、ブロッ
ク毎のダイナミックレンジ(DR)に対して符号化歪量の最
大値を E＝k0×log₁₀(DR)＋k1（但し、E＜0の時E＝0、DR＝0の
時E＝0） k0＝f(n,p,l),k1＝g(n,m,l) （k0はn,p,lの関数、k1はn,m,lの関数、nは1≦n≦Nの整
数）なる数式で定義し、ｎ，ｐ，ｍ，ｌをパラメータと
した３×Ｌ×Ｎ種類の特性とから作られる。

【００２２】上式における各パラメータについて説明す
る。ｐ，ｍは３つのコンポーネントデータ毎に決まる数
であり、それぞれの人間の目の比視感度及び、周波数特
性に関するパラメータを意味している。ｐ，ｍの決定方
法については後で述べる。ｌは３つのコンポーネントデ
ータのブロック毎の平均値ベクトルにより決まる数であ
り、平均輝度、飽和度、色相に関するパラメータを意味
している。

【００２３】例えば、ブロックの平均値が所定値よりも
大きい場合を１、小さい場合を０で表すと図７に示すよ
うな８種類のカテゴリーを用意する。カテゴリー検出回
路１０８では、ＧＢＲ各信号のブロック毎の平均値ベク
トルから図７のカテゴリーの内の一つを検出し、ｌを決
定する。ｎは特性テーブルの番号を表している。

【００２４】次にk0,k1に関して説明する。例えばＧ信
号だけについて考えると、ｐ，ｍ，ｌが定まる。そこで
ｆ、ｇの各関数はｐ，ｍ，ｌが定数となるため、一次近
似してk0＝a×n＋b、k1＝c×n＋dと表わす。そこでＧ信
号のようなある一定の平均輝度、飽和度、色相の信号に
ついて４×４画素のブロックにおいて０から２５５の各
ダイナミックレンジ毎に歪を発生させ、ある視距離をお
いて主観評価を行って検知される歪の最小値をプロット
した結果と、異なる視距離をおいて主観評価を行って検
知される歪の最小値をプロットした結果を得る。

【００２５】例えば、図２は各ダイナミックレンジに対
する２種類の視距離に対する歪の検知限特性の一例であ
り、（ａ）はｎ＝７、（ｂ）はｎ＝１０とする。この２
種類の特性より、k0,k1の一次近似式のa,b,c,dが求ま
る。図４にこの時のｎをパラメータとしたブロック毎の
ダイナミックレンジに対する符号化歪量の最大値の特性
を示す。

【００２６】いま説明を簡単にするために、k0,k1を一
次近似したため、２種類の視距離に対する歪の検知限特
性よりk0,k1の式を求めたが、k0,k1をｓ次近似した場合
には、（ｓ＋１）種類の視距離に対する歪の検知限特性
よりk0,k1をｎの関数として決定することができる。

【００２７】次にｐ，ｍの決定について説明する。ＧＢ
Ｒ各信号に対する視覚の錘体の分光感度特性の各色に対
する最大値の波長は、Ｇ＝530nm、Ｂ＝440nm、Ｒ＝570n
m程度である。ＣＩＥによる標準比視感度曲線を図５に
示す。図５には明所視と暗所視の比視感度曲線が示され
ているが、本実施例では両者の平均値を用いて上記各波
長の相対感度比を求めると、Ｇ：Ｂ：Ｒ≒1.0：0.33：
0.67となる。図６にＧＢＲの各信号毎のダイナミックレ
ンジに対する符号化歪量の特性（テーブル番号７）の一
例を示すが、この特性はすべてのダイナミックレンジに
おいてこの相対感度比を適用したものである。

【００２８】すなわち、ｐ＝ｍとなり、各信号における
それらの比は1.0：3.0：1.5となる。このようにすれ
ば、同一のテーブル番号の特性においては、各信号に対
して歪の見え方が同じ、すなわち同じ画質となる。ま
た、ダイナミックレンジの小さい領域が低周波領域を、
ダイナミックレンジの大きい領域が高周波領域を示して
いるとすると、ｐ，ｍを異なる値に設定することにより
各ダイナミックレンジにおける相対感度比をかえること
ができ、視覚特性、特に周波数特性に適合した特性テー
ブルを構成することができる。このように各データにつ
いてｐ，ｍはそれぞれ決まり、あるｌにおける各データ
に対する符号化歪量の最大値Ｅはｎをパラメータとした
ダイナミックレンジ(DR)の関数として表わされる。この
時、各コンポーネントディジタル画像データに対するテ
ーブル番号ｎの符号化歪量の最大値は、視覚的に同一の
量として検知される。

【００２９】符号化条件決定回路１１３では、Ｌ種類の
カテゴリー毎のＧＢＲそれぞれについての、すなわち３
×Ｌ種類のダイナミックレンジの度数分布を用いて、例
えばテーブル番号の昇順に処理が行われる。この時、テ
ーブル番号は小さいほど復号画質が良くなる特性テーブ
ルとなるように付けられており、テーブル番号が一つ決
まるとＬ種類のカテゴリー毎にＧＢＲそれぞれについて
の符号化歪量の最大値の特性が決まる。従ってまず、テ
ーブル番号１で表わされるＧＢＲそれぞれに対して同一
に検知できる符号化歪量の最大値の特性がＬ種類のカテ
ゴリー毎に選ばれ、これら３×Ｌ種類の特性に対応する
量子化ビット数とそれぞれに対応する３×Ｌ種類の度数
分布が積和演算され、１フレーム期間の符号化情報量が
求められる。

【００３０】この符号化情報量が目標値よりも大きい場
合には、テーブル番号を１つ大きくして、すなわちＬ種
類のカテゴリーすべてのＧＢＲそれぞれについてのテー
ブル番号を１つ大きくして、同様の処理がなされる。積
和演算により求められる符号化情報量が、はじめて目標
値よりも小さくなった時のテーブル番号が決定され、量
子化器１１４、およびフレーム化回路１１５に出力され
る。以上のように、３×Ｌ×Ｎ種類考えられる特性テー
ブルの組合せの内、それぞれが同等画質になるＮ種類の
組合せについて処理が行なわれ、その中の最適な特性テ
ーブルの組合せが決定される。

【００３１】量子化器１１４は、符号化条件決定回路１
１３が有している特性テーブルを有している。符号化条
件決定回路１１３で決定されたテーブル番号とダイナミ
ックレンジベクトルメモリー１１０からのブロック毎の
ダイナミックレンジベクトルと最小値ベクトルメモリー
１１１からのブロック毎の最小値ベクトルとから各ブロ
ックに割り当てる量子化ビット数が決定され、画素ベク
トルメモリー１１２からのブロック毎の画素ベクトルを
それらの量子化ビット数で量子化する。量子化されたデ
ィジタルデータはフレーム化回路１１５に出力される。

【００３２】フレーム化回路１１５では１フレーム分の
ディジタルデータ列が構成される。例えば、フレームの
最初には符号化条件決定回路１１３からの出力、その後
にダイナミックレンジベクトルメモリー１１０、最小値
ベクトルメモリー１１１、および量子化器１１４からの
出力を各ブロック毎にまとめてディジタルデータ列を構
成し、出力端子１１６に出力する。

【００３３】以上説明したように本実施例では、３つの
コンポーネントディジタル画像データを高能率符号化す
る際に、各データに対する人間の目の比視感度と周波数
特性を特性テーブルに導入し、更に各データのブロック
毎の平均値ベクトル、すなわち局所的領域に含まれる平
均的な輝度、色相、飽和度を示すスペクトル分布により
特性テーブルの補正を行い、符号化情報量に対する符号
化条件の決定を、あらかじめ定めたテーブル番号、すな
わち人間のもつ視覚特性を数式化し、その中のｎをパラ
メータとしたブロックのダイナミックレンジに対する符
号化歪量によって行うため、ダイナミックレンジの増加
に対して割り当てられる量子化ビット数は単調増加する
わけではなく、符号化歪量はあらかじめ定められた特性
よりも大きくなることはなく、復号画質が局所的領域に
含まれる平均的な波長及び強度に対する人間の視感度に
適合した符号化情報量の制御をすることができる。

【００３４】なお、本実施例では、１フレーム分の３つ
のコンポーネントディジタル画像データは８ビットで量
子化されたＧＢＲ信号とし、これを４×４画素のブロッ
クに分割し、１フレーム毎に符号化情報量の制御を行う
場合を例にとって説明したが、量子化ビット数、ブロッ
ク分割数は任意に設定してもかまわないし、符号化情報
量の制御単位はあるブロック単位、フィールド単位、複
数フレーム単位でもかまわないし、３つのコンポーネン
トディジタル画像データとしてマトリクス変換された輝
度信号データと２つの色差信号データを用いてもかまわ
ない。

【００３５】輝度、２つの色差信号を扱う場合、例えば
それぞれを４：２：２のサンプリングレートでサンプリ
ングされた信号を扱う場合、２サンプルの輝度信号と１
サンプルの２つの色差信号とを１つの画素ベクトルとし
て扱うと都合がよい。その場合でも、最小値ベクトル、
最大値ベクトル、ダイナミックレンジベクトル、平均値
ベクトルは３次元ベクトルで表現される。

【００３６】また、ブロック毎の最小値ベクトルをベク
トル減算して画素ベクトルとしたが、最大値ベクトルを
減算しても同様の効果が得られる。また、平均値ベクト
ルをベクトル減算して画素ベクトルとし、画素ベクトル
の絶対値の最大値をダイナミックレンジベクトルとして
も同様の効果が得られる。

【００３７】また、本実施例では、最適なｎ、すなわち
テーブル番号を求める処理において、テーブル番号の昇
順に探索を行い、符号化情報量がはじめて目標値よりも
小さくなった時のテーブル番号を決定するとしたが、テ
ーブル番号の降順に探索を行い、符号化情報量がはじめ
て目標値よりも大きくなった時のテーブル番号よりも一
つ小さいテーブル番号を決定、あるいは順探索法でな
く、２分探索法で決定することもできる。

【００３８】更に、本実施例では３つのコンポーネント
データを２次元平面内でブロック化して説明したが、１
次元あるいは複数フレームを用いた３次元でブロック化
しても同様の効果が得られる。

【００３９】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、３
つのコンポーネントデータのそれぞれについての人間の
目の比視感度曲線と周波数特性を符号化歪量の特性テー
ブルに導入し、各コンポーネントデータのブロック毎の
平均値ベクトル、すなわちブロックに含まれる平均的な
輝度、色相、飽和度を示すスペクトル分布に従って補正
を行い、視覚特性の異なるコンポーネントデータ各々に
対して復号画質が同じになるように一つのテーブル番号
で各コンポーネントデータの符号化歪量と全符号化情報
量を制御することができ、符号化歪量は局所的領域に含
まれる平均的な波長及び強度に対する人間の視感度に適
合した画質劣化の少ない復号画像を得ることができ、そ
の実用的効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のディジタル画像データの高
能率符号化装置のブロック図

【図２】２種類の視距離における各ダイナミックレンジ
に対する歪の検知限特性図

【図３】量子化ビット数ｂ（２〜７）をパラメータとし
たブロック毎のダイナミックレンジＤＲに対する符号化
歪量の最大値Ｅの関係を示す図

【図４】１０種類のテーブル番号ｎをパラメータとした
ブロック毎のダイナミックレンジＤＲに対する符号化歪
量の最大値Ｅの関係を示す図

【図５】ＣＩＥによる標準比視感度曲線を示す図

【図６】ＧＢＲ各信号データに関してテーブル番号７の
場合のブロック毎のダイナミックレンジＤＲに対する符
号化歪量の最大値Ｅの関係を示す図

【図７】ＧＢＲ各信号データのブロック毎の平均値ベク
トルのカテゴリー分類の一例を示す図

【図８】従来のディジタル画像データの高能率符号化装
置によって生じるブロックのダイナミックレンジに対す
る符号化歪量の特性の一例を示す図

【符号の説明】

１００入力端子１０１ブロック化回路１０２最大値ベクトル検出回路１０３最小値ベクトル検出回路１０４遅延回路１０５ベクトル減算器１０６ベクトル減算器１０７平均値ベクトル抽出回路１０８カテゴリー検出回路１０９度数分布検出回路１１０ダイナミックレンジベクトルメモリー１１１最小値ベクトルメモリー１１２画素ベクトルメモリー１１３符号化条件決定回路１１４量子化器１１５フレーム化回路１１６出力端子

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０４Ｎ 7/13 Ｚ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】３つのコンポーネントデータ（Ｓ₁、Ｓ₂、
Ｓ₃）からなるディジタル画像データをブロック化し、
Ｓ₁、Ｓ₂、Ｓ₃各々についてブロック毎の最小値および
最大値を抽出し、ブロック毎の最小値ベクトル、及び最
大値ベクトルを検出する手段と、前記抽出された最小値
ベクトル、及び最大値ベクトルからブロック毎のダイナ
ミックレンジベクトル、及びそれらの平均値ベクトルを
抽出する手段と、前記抽出されたブロック毎の平均値ベ
クトルにより各ブロックをＬ種類のカテゴリーに分類す
る手段と、前記ブロック化されたコンポーネントデータ
ベクトルから前記そのブロックの平均値ベクトル、ある
いは最小値ベクトル、あるいは最大値ベクトルを減算し
た精細データを得る手段と、前記Ｌ種類に分類したカテ
ゴリーの各コンポーネントデータ毎にブロック毎のダイ
ナミックレンジの所定期間における度数分布をそれぞれ
検出する手段と、前記Ｌ種類のカテゴリー毎に３つのコ
ンポーネントデータそれぞれについてブロック毎のダイ
ナミックレンジに対して符号化、復号後に生じる歪が同
一と検知できる歪量をプロットして得られるＮ種類の量
子化特性を有し、異なるカテゴリー（Ｌ種）およびコン
ポーネントデータ（３種）の間で歪が同一と検知できる
Ｎ通りの量子化特性の中から符号化情報量が所定値以下
となる１種類（３×Ｌ個の量子化特性からなる）の量子
化条件を決定する手段と、前記決定された量子化条件で
前記精細データを量子化する手段とを具備したディジタ
ル画像データの高能率符号化装置。
【請求項２】各カテゴリー毎に３つのコンポーネントデ
ータそれぞれについてブロック毎のダイナミックレンジ
（DR）に対して符号化、復号後に生じる歪が同一と検知
できる歪量をプロットして得られるＮ種類の量子化特性
は E＝k0×log₁₀(DR)＋k1（但し、E＜0の時E＝0、DR＝0の
時E＝0） k0＝f(n,p,l),k1＝g(n,m,l) （k0はn,p,lの関数、k1はn,m,lの関数、nは1≦n≦Nの整
数）なる数式によって定義され、前記ｐ，ｍは前記
Ｓ₁、Ｓ₂、Ｓ₃毎の比視感度、周波数特性によって決ま
る数であり、前記ｌは前記Ｌ種類のカテゴリー毎に決ま
る数であることを特徴とする請求項１記載のディジタル
画像データの高能率符号化装置。