JPH0654199A - ディジタル画像データの高能率符号化装置 - Google Patents
ディジタル画像データの高能率符号化装置Info
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- JPH0654199A JPH0654199A JP4204809A JP20480992A JPH0654199A JP H0654199 A JPH0654199 A JP H0654199A JP 4204809 A JP4204809 A JP 4204809A JP 20480992 A JP20480992 A JP 20480992A JP H0654199 A JPH0654199 A JP H0654199A
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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。
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
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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(Random Acc
ess Memory、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。
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(Random Acc
ess Memory、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。
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。
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(Read Only Memor
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。
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(Read Only Memor
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
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 (2)
- 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4204809A JPH0654199A (ja) | 1992-07-31 | 1992-07-31 | ディジタル画像データの高能率符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP4204809A JPH0654199A (ja) | 1992-07-31 | 1992-07-31 | ディジタル画像データの高能率符号化装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0654199A true JPH0654199A (ja) | 1994-02-25 |
Family
ID=16496730
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP4204809A Pending JPH0654199A (ja) | 1992-07-31 | 1992-07-31 | ディジタル画像データの高能率符号化装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0654199A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0998419A (ja) * | 1995-07-21 | 1997-04-08 | Sony Corp | 情報信号符号化装置、符号化方法、並びに情報信号復号方法 |
WO1999045713A1 (en) * | 1998-03-05 | 1999-09-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image coding method, image coding / decoding method, image coder, or image recording/reproducing apparatus |
JP2006217480A (ja) * | 2005-02-07 | 2006-08-17 | Sony Corp | 符号化装置および方法、記録媒体、プログラム、画像処理システム、並びに画像処理方法 |
-
1992
- 1992-07-31 JP JP4204809A patent/JPH0654199A/ja active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0998419A (ja) * | 1995-07-21 | 1997-04-08 | Sony Corp | 情報信号符号化装置、符号化方法、並びに情報信号復号方法 |
WO1999045713A1 (en) * | 1998-03-05 | 1999-09-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image coding method, image coding / decoding method, image coder, or image recording/reproducing apparatus |
US6792152B1 (en) | 1998-03-05 | 2004-09-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image coding method, image coding/decoding method, image coder, or image recording/reproducing apparatus |
US6941022B2 (en) | 1998-03-05 | 2005-09-06 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Image coding method, image coding and decoding method, image coding apparatus, and image recording and reproduction apparatus |
JP3943333B2 (ja) * | 1998-03-05 | 2007-07-11 | 松下電器産業株式会社 | 画像符号化方法、画像符号化復号化方法、画像符号化装置、及び画像記録再生装置 |
CN100366089C (zh) * | 1998-03-05 | 2008-01-30 | 松下电器产业株式会社 | 图像编码方法、图像编码译码方法、图像编码装置或图像记录再生装置 |
JP2006217480A (ja) * | 2005-02-07 | 2006-08-17 | Sony Corp | 符号化装置および方法、記録媒体、プログラム、画像処理システム、並びに画像処理方法 |
JP4573110B2 (ja) * | 2005-02-07 | 2010-11-04 | ソニー株式会社 | 符号化装置および方法、記録媒体、プログラム、並びに画像処理システム |
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