JPH066610A - 画像符号化方法 - Google Patents
画像符号化方法Info
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- JPH066610A JPH066610A JP16101392A JP16101392A JPH066610A JP H066610 A JPH066610 A JP H066610A JP 16101392 A JP16101392 A JP 16101392A JP 16101392 A JP16101392 A JP 16101392A JP H066610 A JPH066610 A JP H066610A
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- JP
- Japan
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- image
- encoding
- coding
- objective evaluation
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 符号化性能の高められた画像の符号化方法お
よび装置を提供する。 【構成】 入力画像を符号化するにあたり、所定の符号
化方法で符号化した原画像を復号した画像（１，２，
３，５，６）を用意するとともに、当該復号した画像と
前記原画像との差(8) に依存する劣化要因物理量を複数
種類用意(11)し、これら複数種類の物理量を組合わせて
構成した客観的評価尺度を計算(12)し、その結果に基づ
き前記所定の符号化方法の符号化パラメータを選択制御
する(13)。
よび装置を提供する。 【構成】 入力画像を符号化するにあたり、所定の符号
化方法で符号化した原画像を復号した画像（１，２，
３，５，６）を用意するとともに、当該復号した画像と
前記原画像との差(8) に依存する劣化要因物理量を複数
種類用意(11)し、これら複数種類の物理量を組合わせて
構成した客観的評価尺度を計算(12)し、その結果に基づ
き前記所定の符号化方法の符号化パラメータを選択制御
する(13)。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、放送系、通信系、蓄
積媒体などのパッケージ系などにおける画像の符号化方
法ならびに装置に関するものである。
積媒体などのパッケージ系などにおける画像の符号化方
法ならびに装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像を符号化する際の各種符号化
方法の比較や、量子化ステップなどの符号化パラメータ
の決定や、絵柄に応じた最適な圧縮率の設定などについ
ては、人間系による主観評価がなされてきた。また実際
の符号化装置でフィールド内符号化を行うか、フィール
ド間予測符号化を行うかの選択などは、装置の簡易性を
はかるため、符号化誤差の物理的な二乗誤差から求まる
Ｓ／Ｎ、すなわち原画像と復号化画像の対応する画素値
の誤差の二乗和から求まるＳ／Ｎで評価判定を行うのが
一般的であった。
方法の比較や、量子化ステップなどの符号化パラメータ
の決定や、絵柄に応じた最適な圧縮率の設定などについ
ては、人間系による主観評価がなされてきた。また実際
の符号化装置でフィールド内符号化を行うか、フィール
ド間予測符号化を行うかの選択などは、装置の簡易性を
はかるため、符号化誤差の物理的な二乗誤差から求まる
Ｓ／Ｎ、すなわち原画像と復号化画像の対応する画素値
の誤差の二乗和から求まるＳ／Ｎで評価判定を行うのが
一般的であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】人間の主観評価によ
り、画像の絵柄に応じて最適な圧縮率などの符号化パラ
メータを求めることは優れた方法である反面、多くの労
力や時間が必要となり、また観視条件の統一など煩雑な
問題がある。一方、前述のＳ／Ｎで評価を行う方法は簡
易に評価値を求められる利点はあるものの、人間系の視
知覚特性が考慮されていないため、絵柄により評価に大
きな差が生じ、求められたパラメータは最終的に人間が
観視する画像サービスの分野においては最適な方法では
ない。そこで本発明の目的は、比較的簡易に求められて
主観評価に良く対応する客観評価尺度を確立し、これを
用いて最適な各種符号化パラメータを設定し、符号化性
能を高めることが可能な画像符号化方法を提供せんとす
るものである。
り、画像の絵柄に応じて最適な圧縮率などの符号化パラ
メータを求めることは優れた方法である反面、多くの労
力や時間が必要となり、また観視条件の統一など煩雑な
問題がある。一方、前述のＳ／Ｎで評価を行う方法は簡
易に評価値を求められる利点はあるものの、人間系の視
知覚特性が考慮されていないため、絵柄により評価に大
きな差が生じ、求められたパラメータは最終的に人間が
観視する画像サービスの分野においては最適な方法では
ない。そこで本発明の目的は、比較的簡易に求められて
主観評価に良く対応する客観評価尺度を確立し、これを
用いて最適な各種符号化パラメータを設定し、符号化性
能を高めることが可能な画像符号化方法を提供せんとす
るものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するた
め、本発明に係る画像符号化方法は、入力画像を符号化
するにあたり、所定の符号化方法で符号化した原画像を
復号した画像を用意するとともに、当該復号した画像と
前記原画像との差に依存する劣化要因物理量を複数種類
用意し、これら複数種類の物理量を組合わせて構成した
客観的評価尺度を計算し、その結果に基づき前記所定の
符号化方法の符号化パラメータを選択制御することを特
徴とするものである。また、本発明に係る画像符号化装
置は、画像を所定の符号化方法で符号化する手段と、当
該符号化する手段の出力を復号化する手段とを具えると
ともに、前記符号化する手段の出力と前記復号化する手
段の出力の差を求める減算器と、この減算器の出力に依
存する複数種類の劣化要因物理量を計量する劣化要因計
量器と、劣化要因ごとに計量された複数種類の物理量を
組合わせて客観的評価尺度を計算する客観的評価尺度計
算機と、当該評価尺度計算機の出力を使って前記所定の
符号化方法の符号化パラメータを選択制御する制御信号
を発生する制御信号発生器とを具えたことを特徴とする
ものである。
め、本発明に係る画像符号化方法は、入力画像を符号化
するにあたり、所定の符号化方法で符号化した原画像を
復号した画像を用意するとともに、当該復号した画像と
前記原画像との差に依存する劣化要因物理量を複数種類
用意し、これら複数種類の物理量を組合わせて構成した
客観的評価尺度を計算し、その結果に基づき前記所定の
符号化方法の符号化パラメータを選択制御することを特
徴とするものである。また、本発明に係る画像符号化装
置は、画像を所定の符号化方法で符号化する手段と、当
該符号化する手段の出力を復号化する手段とを具えると
ともに、前記符号化する手段の出力と前記復号化する手
段の出力の差を求める減算器と、この減算器の出力に依
存する複数種類の劣化要因物理量を計量する劣化要因計
量器と、劣化要因ごとに計量された複数種類の物理量を
組合わせて客観的評価尺度を計算する客観的評価尺度計
算機と、当該評価尺度計算機の出力を使って前記所定の
符号化方法の符号化パラメータを選択制御する制御信号
を発生する制御信号発生器とを具えたことを特徴とする
ものである。
【０００５】
【作用】本発明方法によれば、画像の符号化客観評価尺
度に、従来の二乗誤差によるＳ／Ｎの他、人間の視覚特
性を考慮して誤差の重み付けを行った重み付けＳ／Ｎで
表わされる雑音、ブロック歪、モスキートノイズ等複数
の誤差物理量を組合わせたものを使用できるので、画像
の符号化に際し、画像の絵柄に応じその各種符号化パラ
メータを最適に設計することができ、符号化性能を高め
ることができる。
度に、従来の二乗誤差によるＳ／Ｎの他、人間の視覚特
性を考慮して誤差の重み付けを行った重み付けＳ／Ｎで
表わされる雑音、ブロック歪、モスキートノイズ等複数
の誤差物理量を組合わせたものを使用できるので、画像
の符号化に際し、画像の絵柄に応じその各種符号化パラ
メータを最適に設計することができ、符号化性能を高め
ることができる。
【０００６】
【実施例】以下添付図面を参照し実施例により本発明を
詳細に説明する。実施例１ 図１はカラー静止画の標準符号化方法であるＪＰＥＧ方
式に本発明方法を適用する場合の符号化装置のブロック
線図である。図１図示構成でＪＰＥＧとはJoint Photog
raphic Experts Groupの略で、このグループで1986年か
ら進められてきたカラー静止画符号化の国際標準化方式
のことである。この方式は現在までにその詳細がほぼ固
まっており、本標準は大きな分類として２つの圧縮方式
に分けられる。第１の方式はＤＣＴ（Discrete Cosine
Transform)を基本とした方式であり、第２の方式は２次
元空間でＤＰＣＭ（Differential PCM) を行うSpatial
方式である。ＤＣＴ方式は量子化を含むため一般には完
全に元の画像は再現されない非可逆符号化であるが、高
い圧縮率で符号化を行った場合においても充分な復号画
像品質を得ることができ、本標準の基本となる方式であ
る。図１図示構成はこのＤＣＴ方式に本発明方法を適用
した時の構成ブロック線図である。
詳細に説明する。実施例１ 図１はカラー静止画の標準符号化方法であるＪＰＥＧ方
式に本発明方法を適用する場合の符号化装置のブロック
線図である。図１図示構成でＪＰＥＧとはJoint Photog
raphic Experts Groupの略で、このグループで1986年か
ら進められてきたカラー静止画符号化の国際標準化方式
のことである。この方式は現在までにその詳細がほぼ固
まっており、本標準は大きな分類として２つの圧縮方式
に分けられる。第１の方式はＤＣＴ（Discrete Cosine
Transform)を基本とした方式であり、第２の方式は２次
元空間でＤＰＣＭ（Differential PCM) を行うSpatial
方式である。ＤＣＴ方式は量子化を含むため一般には完
全に元の画像は再現されない非可逆符号化であるが、高
い圧縮率で符号化を行った場合においても充分な復号画
像品質を得ることができ、本標準の基本となる方式であ
る。図１図示構成はこのＤＣＴ方式に本発明方法を適用
した時の構成ブロック線図である。
【０００７】ブロック１は８×８画素単位の直交変換器
（２次元ＤＣＴ）、ブロック２はあらかじめ用意され後
に複数個のなかから選択制御される量子化マトリクス３
を用いてＤＣＴ係数を組む線形量子化器、ブロック４は
可変長符号化器（ＶＬＣ）、ブロック５は逆量子化器、
ブロック６は逆直交変換器（ＤＣＴ-1）でありこれによ
り符号化画像をローカルデコードする。破線部７は本発
明方法による符号化パラメータ制御部である。破線部７
内のブロック８は原画像と復号画像の減算器であり、こ
れにより誤差成分が抽出され、ブロック９は誤差成分の
視覚特性による重み付け器、ブロック10は原画像の画像
領域分割器、ブロック11はブロック歪、モスキートノイ
ズなどの各種劣化要因を計量する劣化要因計量器、ブロ
ック12は前記複数種類の劣化要因の重み付けを原画像の
領域に応じ変化させて構成し客観的評価値を求める客観
的評価尺度計算機、ブロック13は前記客観的評価尺度及
び符号化データ量から最適な量子化マトリクスを複数の
量子化マトリクス３のなかから選択決定する量子化マト
リクス制御器である。ＪＰＥＧのＤＣＴ符号化方式にお
いては、ＤＣＴ係数の量子化テーブルは、絵柄に応じ最
適なテーブルが選択可能である。また圧縮率の設定もこ
の量子化テーブルを変化させることにより可能となる。
そこで符号化装置において、いくつかの量子化テーブル
をあらかじめ用意しておき、順次符号化を行い、必要と
される圧縮率を満足し、かつ客観的評価尺度の最も高い
ものを選択すれば最適な量子化テーブルの設定が自動的
に可能となる。
（２次元ＤＣＴ）、ブロック２はあらかじめ用意され後
に複数個のなかから選択制御される量子化マトリクス３
を用いてＤＣＴ係数を組む線形量子化器、ブロック４は
可変長符号化器（ＶＬＣ）、ブロック５は逆量子化器、
ブロック６は逆直交変換器（ＤＣＴ-1）でありこれによ
り符号化画像をローカルデコードする。破線部７は本発
明方法による符号化パラメータ制御部である。破線部７
内のブロック８は原画像と復号画像の減算器であり、こ
れにより誤差成分が抽出され、ブロック９は誤差成分の
視覚特性による重み付け器、ブロック10は原画像の画像
領域分割器、ブロック11はブロック歪、モスキートノイ
ズなどの各種劣化要因を計量する劣化要因計量器、ブロ
ック12は前記複数種類の劣化要因の重み付けを原画像の
領域に応じ変化させて構成し客観的評価値を求める客観
的評価尺度計算機、ブロック13は前記客観的評価尺度及
び符号化データ量から最適な量子化マトリクスを複数の
量子化マトリクス３のなかから選択決定する量子化マト
リクス制御器である。ＪＰＥＧのＤＣＴ符号化方式にお
いては、ＤＣＴ係数の量子化テーブルは、絵柄に応じ最
適なテーブルが選択可能である。また圧縮率の設定もこ
の量子化テーブルを変化させることにより可能となる。
そこで符号化装置において、いくつかの量子化テーブル
をあらかじめ用意しておき、順次符号化を行い、必要と
される圧縮率を満足し、かつ客観的評価尺度の最も高い
ものを選択すれば最適な量子化テーブルの設定が自動的
に可能となる。
【０００８】次に客観的評価尺度を求める詳細手順を図
２図示チャートにより説明する。手順ａは原画像をKirs
h operatorにより注目画素の隣接画素との勾配を求める
手順であり、手順ｂは、画像領域分割器10において求め
られた勾配をあらかじめ定められたしきい値と比較し画
像を平坦部、輪郭部に領域分割する手順である。手順ｃ
は視覚特性により重み付けされた誤差成分から、劣化要
因計量器11において各種劣化要因を計量する手順であ
る。なお画像の劣化要因としては様々なものが考えられ
るが、いずれにおいても本方式は適用可能である。ここ
では文献，宮原ほか：客観的画質評価尺度（ＰＱＳ）−
local feature の考慮と汎用性−，電子情報通信学会論
文誌，J73B-I, 3, pp208-218, March 1990で述べられて
いる劣化要因を用いた例で説明する。
２図示チャートにより説明する。手順ａは原画像をKirs
h operatorにより注目画素の隣接画素との勾配を求める
手順であり、手順ｂは、画像領域分割器10において求め
られた勾配をあらかじめ定められたしきい値と比較し画
像を平坦部、輪郭部に領域分割する手順である。手順ｃ
は視覚特性により重み付けされた誤差成分から、劣化要
因計量器11において各種劣化要因を計量する手順であ
る。なお画像の劣化要因としては様々なものが考えられ
るが、いずれにおいても本方式は適用可能である。ここ
では文献，宮原ほか：客観的画質評価尺度（ＰＱＳ）−
local feature の考慮と汎用性−，電子情報通信学会論
文誌，J73B-I, 3, pp208-218, March 1990で述べられて
いる劣化要因を用いた例で説明する。
【０００９】手順ｃ−１は視覚特性により重み付けされ
たＳ／ＮであるWeightedＳ／Ｎを求める手順である。手
順ｃ−２はブロック歪を計量する手順である。ＤＣＴを
行う８×８のブロック間で生じる歪を計量する手順であ
る。手順ｃ−３はモスキートノイズを計量する手順であ
る。モスキートノイズとは輪郭の持つ高域成分が量子化
により遮断されることで輪郭周辺に生じる歪である。
たＳ／ＮであるWeightedＳ／Ｎを求める手順である。手
順ｃ−２はブロック歪を計量する手順である。ＤＣＴを
行う８×８のブロック間で生じる歪を計量する手順であ
る。手順ｃ−３はモスキートノイズを計量する手順であ
る。モスキートノイズとは輪郭の持つ高域成分が量子化
により遮断されることで輪郭周辺に生じる歪である。
【００１０】手順ｄはそれぞれの計量された劣化要因を
手順ｂにより求められた画像領域分割情報をもとに、領
域ごとに劣化要因の重み付けｌ，ｍ，ｎを変化させる手
順である。ブロック歪は画像平坦部で、モスキートノイ
ズは画像輪郭部で特に目立つ。そこでブロック歪の計量
においては、画像平坦部での重み付けを１とし画像輪郭
部では重み付けを０とする。同様にモスキートノイズの
計量の際には画像平坦部での重み付けを０とし、画像輪
郭部では重み付けを１とする。WeightedＳ／Ｎは画像全
体を考慮すべきであり画像平坦部、輪郭部共に重み付け
は１とする。これにより各劣化要因の計量が人間の視覚
特性に良く適合したものとなる。勿論、各前記重み付け
は１あるいは０だけでなく０から１の間の中間値でも本
発明は成立つ。手順ｅは複数の劣化要因から客観的評価
値を算出する手順である。客観的評価値は複数の劣化要
因にそれぞれあらかじめ定められた重み付けを行ったも
のとあらかじめ定められた定数項の線形和とする。手順
ｆは最適な量子化マトリクスを決定する手順である。あ
らかじめ用意された複数の量子化マトリクスにより順次
符号化を行い、それぞれの符号化データ量及び客観的評
価値を求め、必要とされる圧縮率を満足し、かつ最も客
観的評価値が高いものを最適な量子化マトリクスとす
る。
手順ｂにより求められた画像領域分割情報をもとに、領
域ごとに劣化要因の重み付けｌ，ｍ，ｎを変化させる手
順である。ブロック歪は画像平坦部で、モスキートノイ
ズは画像輪郭部で特に目立つ。そこでブロック歪の計量
においては、画像平坦部での重み付けを１とし画像輪郭
部では重み付けを０とする。同様にモスキートノイズの
計量の際には画像平坦部での重み付けを０とし、画像輪
郭部では重み付けを１とする。WeightedＳ／Ｎは画像全
体を考慮すべきであり画像平坦部、輪郭部共に重み付け
は１とする。これにより各劣化要因の計量が人間の視覚
特性に良く適合したものとなる。勿論、各前記重み付け
は１あるいは０だけでなく０から１の間の中間値でも本
発明は成立つ。手順ｅは複数の劣化要因から客観的評価
値を算出する手順である。客観的評価値は複数の劣化要
因にそれぞれあらかじめ定められた重み付けを行ったも
のとあらかじめ定められた定数項の線形和とする。手順
ｆは最適な量子化マトリクスを決定する手順である。あ
らかじめ用意された複数の量子化マトリクスにより順次
符号化を行い、それぞれの符号化データ量及び客観的評
価値を求め、必要とされる圧縮率を満足し、かつ最も客
観的評価値が高いものを最適な量子化マトリクスとす
る。
【００１１】実施例２ 動画像の符号化において、フレーム内符号化を行うかフ
レーム間予測を行うかなどは、従来、あるブロック毎に
物理的な絶対値和や二乗誤差を用いて判定していた。ま
た動き補償における動きベクトルの探索にも誤差の絶対
値和や二乗誤差が距離測度として用いられていた。この
実施例２では、これらの何らかの処理を施された複数の
画像の画質の良否の判定を客観的評価値を用いることに
より画質の改善を図るものであり、従来距離測度として
二乗誤差を用いていた所は、全て本方法に置き換え可能
である。図３に実施例２の構成ブロック線図を示す。ブ
ロック14は減算器であり、原画像と処理画像が入力され
る。ブロック15は誤差成分の視覚特性による重み付け器
である。ブロック16は原画像の領域分割器、ブロック17
はブロック歪、モスキートノイズなどの各種劣化要因を
計量する劣化要因計量器、ブロック18は前記複数種類の
劣化要因の重み付けを原画像の領域に応じ変化させて構
成し客観的評価値を求める客観的評価尺度計算機、ブロ
ック19は前記客観的評価尺度及び符号化データ量から最
適な処理画像を選択する制御器である。
レーム間予測を行うかなどは、従来、あるブロック毎に
物理的な絶対値和や二乗誤差を用いて判定していた。ま
た動き補償における動きベクトルの探索にも誤差の絶対
値和や二乗誤差が距離測度として用いられていた。この
実施例２では、これらの何らかの処理を施された複数の
画像の画質の良否の判定を客観的評価値を用いることに
より画質の改善を図るものであり、従来距離測度として
二乗誤差を用いていた所は、全て本方法に置き換え可能
である。図３に実施例２の構成ブロック線図を示す。ブ
ロック14は減算器であり、原画像と処理画像が入力され
る。ブロック15は誤差成分の視覚特性による重み付け器
である。ブロック16は原画像の領域分割器、ブロック17
はブロック歪、モスキートノイズなどの各種劣化要因を
計量する劣化要因計量器、ブロック18は前記複数種類の
劣化要因の重み付けを原画像の領域に応じ変化させて構
成し客観的評価値を求める客観的評価尺度計算機、ブロ
ック19は前記客観的評価尺度及び符号化データ量から最
適な処理画像を選択する制御器である。
【００１２】この実施例２は前記実施例１とほとんど同
様な構成である。実施例１と異なるのは実施例１では画
像全体を対象とし劣化要因を計量したのに対し、この実
施例２では当該ブロックに対し行うだけであり、図４に
示すとおり、ブロック歪の計量において当該ブロック21
の右側及び下側のブロックはまだ符号化されていないた
め、対象となるブロック歪22は左側及び上側のブロック
に対するブロック歪のみとなる。以上２つの実施例をあ
げ本発明を説明してきたが、本発明はこれらに限定され
ることなく、発明の要旨内で各種の変形、変更が可能な
ことは自明である。例えば本明細書実施例１ではその所
定の符号化方法をＪＰＥＧのＤＣＴを基本とした圧縮方
式に適用して説明してきたが、これは適応的に符号化パ
ラメータを制御する圧縮方式では全て適用可能である。
また、実施例１では符号化方法を固定してそれに使用す
べき符号化パラメータの選択制御を行っているが、選択
制御を拡大して符号化方法そのものを複数用意してその
中から最適の符号化方法を選択することもできる。
様な構成である。実施例１と異なるのは実施例１では画
像全体を対象とし劣化要因を計量したのに対し、この実
施例２では当該ブロックに対し行うだけであり、図４に
示すとおり、ブロック歪の計量において当該ブロック21
の右側及び下側のブロックはまだ符号化されていないた
め、対象となるブロック歪22は左側及び上側のブロック
に対するブロック歪のみとなる。以上２つの実施例をあ
げ本発明を説明してきたが、本発明はこれらに限定され
ることなく、発明の要旨内で各種の変形、変更が可能な
ことは自明である。例えば本明細書実施例１ではその所
定の符号化方法をＪＰＥＧのＤＣＴを基本とした圧縮方
式に適用して説明してきたが、これは適応的に符号化パ
ラメータを制御する圧縮方式では全て適用可能である。
また、実施例１では符号化方法を固定してそれに使用す
べき符号化パラメータの選択制御を行っているが、選択
制御を拡大して符号化方法そのものを複数用意してその
中から最適の符号化方法を選択することもできる。
【００１３】
【発明の効果】以上説明してきたように、従来の画像符
号化方法では異なった符号化方法の比較や、圧縮率など
符号化パラメータの最適化選択においては、人間による
主観評価か物理的誤差の二乗和により行なわれてきた。
本発明方法および装置では前述の比較や選択が簡易に求
められて、主観評価に良く適合する客観的評価値を求め
て前述の比較や選択を行うので、画像の符号化にあたり
効率的でかつ優れた方法となる。
号化方法では異なった符号化方法の比較や、圧縮率など
符号化パラメータの最適化選択においては、人間による
主観評価か物理的誤差の二乗和により行なわれてきた。
本発明方法および装置では前述の比較や選択が簡易に求
められて、主観評価に良く適合する客観的評価値を求め
て前述の比較や選択を行うので、画像の符号化にあたり
効率的でかつ優れた方法となる。
【図１】本発明を適用したカラー静止画像符号化方法実
施例構成のブロック線図、
施例構成のブロック線図、
【図２】図１の構成において最適な符号化パラメータを
決定する手順を説明する図、
決定する手順を説明する図、
【図３】本発明を適用する動画像符号化方法実施例構成
のブロック線図、
のブロック線図、
【図４】動画像符号化方法において当該ブロックのブロ
ック歪を計量する際、対象となるブロックを説明する
図。
ック歪を計量する際、対象となるブロックを説明する
図。
1 ８×８画素単位の直交変換器（ＤＣＴ８×８） 2 線形量子化器 3 量子化マトリクス 4 可変長符号化器（ＶＬＣ） 5 逆量子化器 6 逆直交変換器（ＤＣＴ-1） 7 符号化パラメータ制御部 8, 14 減算器 9, 15 視覚特性重み付け器 10, 16 画像領域分割器 11, 17 劣化要因計量器 12, 18 客観的評価尺度計算機 13 量子化マトリクス選択制御器 19 最適処理画像選択制御器 21 当該ブロック 22 対象となるブロック歪 23 符号化済みブロック
Claims (3)
- 【請求項１】 入力画像を符号化するにあたり、所定の
符号化方法で符号化した原画像を復号した画像を用意す
るとともに、当該復号した画像と前記原画像との差に依
存する劣化要因物理量を複数種類用意し、これら複数種
類の物理量を組合わせて構成した客観的評価尺度を計算
し、その結果に基づき前記所定の符号化方法の符号化パ
ラメータを選択制御することを特徴とする画像符号化方
法。 - 【請求項２】 請求項１記載の方法において、符号化す
べき原画像を複数の領域に分割し、それぞれの領域の画
像特徴に応じて、前記複数種類の物理量にそれぞれ重み
付け因子を乗じて構成した客観的評価尺度を計算するこ
とを特徴とする画像符号化方法。 - 【請求項３】 入力画像を符号化する装置において、当
該装置が画像を所定の符号化方法で符号化する手段と、
当該符号化する手段の出力を復号化する手段とを具える
とともに、前記符号化する手段の出力と前記復号化する
手段の出力の差を求める減算器と、この減算器の出力に
依存する複数種類の劣化要因物理量を計量する劣化要因
計量器と、劣化要因ごとに計量された複数種類の物理量
を組合わせて客観的評価尺度を計算する客観的評価尺度
計算機と、当該評価尺度計算機の出力を使って前記所定
の符号化方法の符号化パラメータを選択制御する制御信
号を発生する制御信号発生器とを具えたことを特徴とす
る画像符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16101392A JP3193458B2 (ja) | 1992-06-19 | 1992-06-19 | 画像符号化方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16101392A JP3193458B2 (ja) | 1992-06-19 | 1992-06-19 | 画像符号化方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH066610A true JPH066610A (ja) | 1994-01-14 |
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