JPH07107492A

JPH07107492A - 画像符号化方式

Info

Publication number: JPH07107492A
Application number: JP24797993A
Authority: JP
Inventors: Shunichiro Nonaka; 俊一郎野中; Taichi Nakamura; 太一中村
Original assignee: N T T DATA TSUSHIN KK; NTT Data Communications Systems Corp
Current assignee: N T T DATA TSUSHIN KK; NTT Data Corp
Priority date: 1993-10-04
Filing date: 1993-10-04
Publication date: 1995-04-21

Abstract

(57)【要約】【目的】圧縮効率が高く、かつ可逆的に原画像データ
を復元することが可能な画像符号化方式を提供する。【構成】画像データ入力部１１を通じて複数の画素デ
ータからなる画像データを入力し、予測部１３によって
注目画素の濃度値を予測する。差分算出部１４で原画素
の濃度値と上記予測値との差分値を求めた後、差分値及
び予測値をそれぞれクラス分けし、符号表作成部１２に
おいて各予測値クラスに対してそれぞれ適応的に符号化
を行うための符号表を作成する。符号表選択部１７は、
注目画素の予測値クラスを検出し、この予測値クラスに
対応する符号表を選択する。エントロピー符号化部１８
は、この符号表を用いて最適符号化を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像通信システムなど
に適用される画像符号化方式に関し、特に、画像データ
を可逆的な方法で符号化する方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像データの可逆符号化技術とし
ては、予測符号化を主として用いる方式が一般的であ
る。このような画像データの可逆符号化技術に関して
は、例えば、「カラー静止画符号化国際標準方式(ＪＰ
ＥＧ)の概説」（画像電子学会誌，素２０巻第１号(１９
９１)５０〜５８頁）に開示された技術が知られてい
る。

【０００３】上記予測符号化を主とした画像データの可
逆符号化方式では、まず、原画像データに対して注目画
素データの予測値を求め、この予測値と原画像データの
実際値との差分をとって差分値を求める。次に、その差
分値を符号化して符号化データを得るという方法を用い
ている。

【０００４】この方式は、上記のように定めた差分値
は、その分布が０に近い値に集中するという性質を用い
たものであり、０に近い値の差分値に対しては短い符号
を与え、差分値が大きくなるに従って長い符号を与える
ように符号表を作成し、この符号表を用いて画像符号化
を行うことで符号量を圧縮している。上記方式による画
像符号化装置のブロック図を図３に示す。

【０００５】図３において、３１は画像データ入力部、
３２は予測部、３３は差分算出部、３４は符号表作成
部、３５は差分値クラス分け部、３６はエントロピー符
号化部３７は符号合成部を表す。

【０００６】画像データ入力部３１は、入力された画像
データを蓄積し、これを後段の予測部３２及び差分算出
部３３に導く。予測部３２は、画像データ入力部３１か
ら導かれた画像データのうち既に符号化された画素のデ
ータを用いて注目画素データの予測値を求め、この予測
値を差分算出部３３に送出する。差分算出部３３は、原
画素データと上記予測値との差分値を求める。符号表作
成部３４は、差分算出部３３で得られた差分値の出現頻
度もしくは推定出現頻度に基づいて符号表を作成する。
差分値クラス分け部３５は、差分算出部３３で算出され
た差分値をその値に応じて複数個の差分値クラスに分
け、また差分値が所属する差分クラスにおける差分値の
インデクスを求める。エントロピー符号化部３６は、符
号表作成部３４で作成された符号表を用いて、差分値ク
ラス分け部１５で求められた差分値クラスをエントロピ
ー符号化し、可変長符号を生成する。符号合成部３７
は、エントロピー符号化部３６で求められた可変長符号
と差分値クラス分け部３５で求められたインデクスを合
わせて注目画素の符号化データを得る。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上述のように、従来の
画像符号化方式では、通常の画像データにおける差分値
の分布が０に近い値に集中するという性質を利用し、０
に近い値の差分値に対しては短い符号を与え、差分値が
大きくなるに従って長い符号を与えるように符号表を作
成し、この符号表を用いて画像符号化を行うことで符号
量の圧縮を行っている。

【０００８】しかしながら、入力される画像データの種
類によっては差分値の分布が必ずしも０に近い値になる
とは限らない。また、従来の画像符号化方式では予測値
に対して適応的に処理を行うことができないため、画素
の状態、例えば画素の予測値によって差分値の分布が変
化する画像データに対しては最適な符号化を行うことが
できず、十分な圧縮効率が得られないという問題があっ
た。

【０００９】本発明はかかる問題点に鑑みてなされたも
のであり、その目的は、圧縮効率が高く、かつ可逆的に
原画像を復元することが可能な画像符号化方式を提供す
ることにある。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、符号表を複数用意し、予測値に対して適
応的に最適な符号表を選択するよう改良を加えたもので
ある。

【００１１】即ち、第一の発明では、入力された複数階
調の画像データを符号化して符号化データを得る画像符
号化装置と、当該符号化の逆処理を施すことで前記符号
化データを原画像データに復号する画像復号化装置とを
備えた画像符号化方式において、前記画像符号化装置
を、前記画像データに含まれる個々の画素の濃度値から
それぞれ注目画素の濃度値を予測するとともに各予測値
と原画素の濃度値との差分値を導出する差分値導出手段
と、所定符号長の可変長符号と画素濃度値との対応関係
を規定した複数の符号表を格納する符号表格納手段と、
これら複数の符号表から前記導出された差分値に対応す
る符号表を選択する符号表選択手段と、選択された符号
表に規定された符号長の可変長符号を含む符号化データ
を生成する符号化手段とを含んで構成した。

【００１２】また、第二の発明では、上記第一の発明に
おける画像符号化装置を、前記画像データに含まれる個
々の画素の濃度値からそれぞれ注目画素の濃度値を予測
するとともに各予測値と原画素の濃度値との差分値を導
出する差分値導出手段と、前記予測値をその値に応じて
所定数の予測値クラスに分類する予測値クラス分け手段
と、前記差分値をその値に応じて所定数の差分値クラス
に分類する差分値クラス分け手段と、各予測値クラスに
対し、当該予測値クラスにおける前記差分値クラスの出
現頻度を検出するとともに、これら出現頻度に応じて異
なる符号長の可変長符号をそれぞれ対応させた符号表を
作成する符号表作成手段と、前記予測値が所属する予測
値クラスを検出し、検出された予測値クラスに対応する
符号表を選択する符号表選択手段と、選択された符号表
に規定された符号長の可変長符号を含む符号化データを
生成する符号化手段とを含んで構成した。

【００１３】なお、予測値クラス分け手段においては、
前記予測値と予め定めた標準予測値との差の正負の符号
と、前記予測値と標準予測値との差の絶対値の対数の線
形量子化値と、の積を予測値クラスとするよう予測値ク
ラス分けを行う。単に絶対値ではなく、正負の符号をも
用いるのは、分布状況が正負で対称でないため、これを
用いた方が性能向上が図れることによる。また、正負の
符号と対数の線形量子化値との積を用いるのは、最終的
に予測値クラス別の差分値クラスの出現頻度を偏らせる
ことができ、その結果、圧縮効率が向上することによ
る。

【００１４】例えば、前記予測値をＰ、前記予測値の所
属する予測値クラスをｐとすると、下式によって予測値
クラス分けが行われる（Ｍに対応する値が、上記絶対値
の対数の線形量子化値となる）。

【００１５】

【数１】

【００１６】また、差分値クラス分け手段は、前記予測
値クラス分け手段のように、前記差分値の正負の符号
と、当該差分値の対数の線形量子化値と、の積を差分値
クラスとするよう差分値クラス分けを行う。例えば前記
差分値をＤ、前記差分値クラスをｄとすると、下式によ
って差分値クラス分けが行われる（この場合は、Ｎに対
応する値が、上記絶対値の対数の線形量子化値とな
る）。

【００１７】

【数２】

【００１８】更に本発明では、上記第一又は第二の発明
にて生成された符号化データを復号する画像復号化装置
をも提供する。この画像復号化装置は、前記符号化デー
タから前記可変長符号を抽出する符号分解手段と、抽出
された可変長符号とこの可変長符号に対応する前記符号
表とに基づいて前記差分値を再構成する差分値再構成手
段と、この再構築された差分値と所定の予測値とから原
画像データを再構築する原画像再構築手段とを有するこ
とを特徴としている。

【００１９】

【作用】第一の発明においては、画像符号化装置に画像
データが入力されると、差分値導出手段によって画像デ
ータに含まれる個々の画素の濃度値からそれぞれ注目画
素の予測値と原画素との差分値が導出される。そして符
号表選択手段により各差分値に対応する符号表がそれぞ
れ符号表格納手段から選択され、選択された符号表に規
定された所定符号長の可変長符号を含む符号化データが
符号化手段によって生成される。従って、差分値の分布
が予期しないパターンになる場合であっても、個々の符
号表に規定する可変長符号を予め適当な符号長に規定し
ておくことで柔軟に対応することができる。

【００２０】また、第二の発明においては、画像符号化
装置に画像データが入力され、予測値と差分値が導出さ
れると、各予測値及び差分値がそれぞれ所定数の予測値
クラス及び差分値クラスに分類される。分類手法として
は、数１式に示すように、例えば予測値が０であれば０
クラス、１であれば１クラス、２以上４未満であれば２
クラス・・・のように分類される。また、差分値の分散
が０付近に集中することを考慮して差分値クラスを０付
近により多く設定しておき、導出された差分値をその値
に応じて予測値同様、該当クラスに分類される（数２式
参照）。符号表作成手段は、上記各予測値クラスに対
し、当該予測値クラスにおける差分値クラスの出現頻度
を検出するとともに、これら出現頻度に応じて異なる符
号長の可変長符号をそれぞれ対応させた符号表を作成す
る。例えば、出現頻度の高い差分値クラスに符号長の短
い可変長符号、出現頻度の低い差分値クラスに符号長の
長い可変長符号をそれぞれ対応させた符号表を作成する
ことで、全体的な符号化データが短くなる。その後、符
号表選択手段によってそれぞれの予測値の所属する予測
値クラスが検出され、検出された予測値クラスに対応す
る符号表が選択されて第一の発明同様の符号化がなされ
る。これにより画素単位の予測値に対して符号表が適応
的に決定される。

【００２１】他方、画像復号化装置では、上記画像符号
化装置における符号化と逆の処理がなされ、原画像デー
タが復元される。

【００２２】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１及び図２は、本発明の一実施例に係る
画像符号化方式のブロック構成図であり、画像符号化装
置１と画像復号化装置２とにより構成される。図１は、
この画像符号化装置１の構成図で、画像データ入力部１
１、符号表作成部１２、予測部１３、差分算出部１４、
差分値クラス分け部１５、予測値クラス分け部１６、符
号表選択部１７、エントロピー符号化部１８、符号合成
部１９、を有している。

【００２３】画像データ入力部１１は、複数階調の画素
からなる画像データの入力を行い、入力した画像データ
を蓄積し、これを後段の各処理部へ送出する。符号表作
成部１２は、前段の画像データ入力部１１で入力された
画像データにおける濃度分布のピーク値を検出するとと
もに、後述する予測値クラスと差分値クラスとを用いて
各予測値クラスに対してそれぞれ符号表を作成する（符
号表作成手段）。これらの符号表は図示しない符号表格
納手段に格納される。上記濃度分布のピーク値は、予測
値の標準値として用いる。

【００２４】予測部１３では、画像データ入力部１１で
入力された画像データを構成する画素のうち、既に符号
化された画素の濃度値を用いて注目画素の濃度値の予測
を行い、これを画素単位の予測値として出力する。差分
算出部１４は、注目画素の濃度値と予測部１３で求めら
れた予測値との差分値を求める。差分値クラス分け部１
５は、差分算出部１４で算出された差分値をその値に応
じて複数個の差分値クラスに分け、また当該差分値が所
属する差分クラスにおける差分値のインデクスを求める
（差分値クラス分け手段）。予測値クラス分け部１６
は、予測部１３で算出された予測値をその値に応じて複
数個の予測値クラスに分け、予測値クラスを求める（予
測値クラス分け手段）。

【００２５】符号表選択部１７は、注目画素の予測値ク
ラスを検出し、符号表作成部１２で作成された符号表の
中から、検出された予測値クラスに対応する符号表を選
択して注目画素のエントロピー符号化に用いる符号表と
する（符号表選択手段）。エントロピー符号化部１８
は、符号表選択部１７で選択された符号表を用いて注目
画素の差分値クラスをエントロピー符号化し、当該符号
表に規定された符号長の可変長符号を生成する。符号合
成部１９は、エントロピー符号化部１８より得られた可
変長符号と差分値クラス分け部１５で求められたインデ
クスとを合わせて注目画素の符号化データを生成する
（符号化手段）。更に、画像全体の符号化データが生成
された時点で濃度分布のピーク値と符号表を合わせたヘ
ッダと画像全体の符号化データとをまとめて、外部の伝
送路または蓄積メディアなどに出力する。

【００２６】図２は、この実施例の画像復号化装置２の
構成図で、符号分解部２１、エントロピー復号化部２
２、差分再構成部２３、画素再構築部２４、原画像デー
タ出力部２５、予測部２６、予測値クラス分け部２７、
及び、符号表選択部２８、を有している。

【００２７】符号分解部２１は、前述の画像符号化装置
１で符合化されたデータを伝送路や蓄積メディアから受
けとり、これをヘッダと符号化データに分離し、ヘッダ
から濃度分布のピーク値及び符号表を取り出し、符号化
データを画素ごとの可変長符号とインデクスに分解す
る。エントロピー復号化部２２は、符号分解部２２で得
られた注目画素の可変長符号を符号表選択部２８で選択
された符号表を用いてエントロピー復号化し、差分値ク
ラスを求める。差分再構成部２３は、エントロピー復号
化部２２で求められた差分値クラスと符号分解部２１で
得られたインデクスとを用いて差分値を再構成する。画
素再構築部２４は、差分再構成部２３で再構成された差
分値と予測部２６で求められた予測値より、注目画素を
再構築する。原画像データ出力部２５は、画素再構築部
２４で構築された画素を蓄積し、画像全体のデータにま
とめて復元画像とし、外部へ出力する。

【００２８】なお、予測部２６は、原画像データ出力部
２５に蓄積された（復号化済）画像データを用いて注目
画素の濃度値の予測値を求めるものであり、予測値クラ
ス分け部２７は、予測部２６で求められた予測値をその
値に応じて複数個の予測値クラスに分け、予測値クラス
を求めるものである。また、符号表選択部２８は、予測
値クラス分け部２７で算出された予測値クラスを用い
て、符号分解部２１で得られた符号表の中から注目画素
のエントロピー符号化に用いる符号表を選択するもので
ある。これらは画像符号化装置１と逆の処理のために使
用される。

【００２９】次に、図１に示した画像符号化装置１の各
部の動作をより具体的に説明する。符号化対象となる画
像データは画像入力部１１に入力されて蓄積される。こ
の画像データの種類については特に制限はないが、本実
施例においては、Ａ（自然数）階調の濃度、例えば２５
６階調の濃度の画像データを用いる。

【００３０】符号表作成部１２では、まずこの画像デー
タの濃度分布を検出して濃度分布のピーク値Ｙｐを求め
る。また、差分値クラス分け及び予測値クラス分けを行
う。これら各クラス分けは後述する差分値クラス分け部
１５及び予測値クラス分け部１６におけるクラス分け方
法と同様の手法により行う。全ての画素の差分値クラ
ス、予測値クラスの組を求めた後は、各予測値クラスご
とに、その予測値クラスに配属された各画素の差分値ク
ラスを検出する。そして検出された差分値クラスの出現
頻度を求めて、各予測値クラスに対して差分値クラスに
関するエントロピー符号表を作成する。この際、出現頻
度の高い差分値クラスから順に符号長の短い符号を割り
当てる。

【００３１】次に、各画素ごとの符号化処理を行う。符
号化処理の順序は、例えば、最左上端の画素を最初に符
号化し、その右隣りの画像を順次符号化していき、最右
端の画素の次には、その一段下の行の最左端の画素の符
号化を行うようにする。

【００３２】予測部１３では、既に符号化した画素を用
いてこれから符号化を行う注目画素の濃度値の予測値Ｐ
を求める。この予測方法としては、例えば、注目画素の
直左の画素の濃度を予測値とする方法があげられる。こ
の方法においては左端の画素については直左の画素がな
いので、直上の画素のデータを予測値とする。最左上端
の画素については、既に符号化した画素が存在しないの
で、濃度分布のピーク値Ｙｐを予測値とする。

【００３３】差分算出部１４では、画像入力部１１に蓄
積されている注目画素の画像データＹと予測部１３で求
められた注目画素の予測値Ｐより、差分値Ｄ＝Ｙ−Ｐを
算出する。差分値クラス分け部１５では、Ｎを自然数と
して、差分値クラスｄを下式のように求める。

【００３４】

【数３】

【００３５】またインデクスＩを下式により求める。

【数４】このときインデクスはｄ＝０のとき０ビット、それ以外
のとき(|ｄ|−１)ビットで表現される。

【００３６】予測値クラス分け部１６では、Ｍを自然
数、予測値をＰ、濃度分布のピーク値をＹｐとして、予
測値クラスｐを下式により求める。

【数５】

【００３７】尚、符号表は予測値クラスと同数生成さ
れ、また符号表の数が多いほど差分値クラスに対して短
い符号を与えることができる。しかし、符号表の数があ
まりに多くなると、これらの符号表を生成するために必
要なデータ量が大きくなり、結果として画像符号化を行
う際の圧縮率が小さくなってしまう。

【００３８】本実施例では上記のように、予測値と濃度
分布のピーク値との差を対象として指数関数を用いてク
ラス分けを行っている。通常、濃度分布のピーク値近辺
の値はデータ量が多いが、上記クラス分け方法では、こ
れらのデータ量の多い値に対しては細かくクラス分けが
なされる。また、濃度分布のピーク値から離れた値に対
しては大まかにクラス分けがなされる。特に、天体観測
画像等においては、濃度分布のピーク値から離れるに従
って、データ量が少なくなっていく。従って、本実施例
によれば、特に天体観測画像等に対して予測値を効率的
にクラス分けすることができる。

【００３９】符号表選択部１７では、符号表作成部１２
で作成された符号表から予測値クラス分け部１６で求め
られた予測値クラスｐに対応する符号表を選択する。エ
ントロピー符号化部１８では、符号表選択部１７で選択
された符号表の中から、差分値クラス分け部１５で求め
られた差分値クラスｄに対応する符号を可変長符号とす
る。符号合成部１９では、エントロピー符号化部１８で
求められた注目画素の可変長符号と差分値クラス分け部
１５で求められたインデクスとを合わせて注目画素の符
号化データとする。

【００４０】以上の手順で入力画像の全ての画素のデー
タの符号化データを作成した後、符号合成部１９ではさ
らに、符号表作成部１２で求められた濃度分布のピーク
値Ｙｐと各予測値クラスごとの符号表をヘッダとし、全
ての画素の符号化データを合わせて、外部の伝送路もし
くは蓄積メディアなどに出力する。

【００４１】一方、画像復号化装置２では、前述のよう
な画像符号化装置１の処理と逆の処理によって原画像の
データを可逆的に復元する。

【００４２】このように、画像符号化装置１では、ま
ず、既に符号化を行った画素の画像データから注目画素
の濃度値を予測し、それぞれ予測値との差分値を導出す
る。次いで、この差分値を差分値クラス及びインデクス
にクラス分けし、差分値クラスを各予測値クラスごとに
適応的にエントロピー符号化し、得られた可変長符号と
インデクスを合わせて符号化データとしている。従っ
て、従来のようにすべての予測値に対して同一の符号表
を用いる方式に比較して、圧縮率を格段に向上させるこ
とができる。特に、天体観測画像等の、濃度分布が特定
の濃度付近に集中する画像に対して高い圧縮率を得るこ
とができる。

【００４３】他方、画像復号化装置２では、画像符号化
装置１による符号化処理と逆の処理を行うので、原画像
データを可逆的に復元することができる。

【００４４】以上、本発明の好適な一実施例を説明した
が、本発明はこの実施例にのみ限定されるものではな
く、その要旨を逸脱しない範囲で、他の種々の異なる態
様で実施することができる。例えば、本実施例にては符
号表作成部、差分値クラス分け部、及び予測値クラス分
け部をそれぞれ独立な構成としているが、上記各部は差
分値クラス分け、及び予測値クラス分けの各処理が共通
しているので、これら各部を統合して１つの構成部とし
てもよい。

【００４５】

【発明の効果】以上の説明から明かなように、第一の発
明によれば、所定符号長の可変長符号と画素濃度値との
対応関係を規定した複数の符号表から画素毎の差分値に
対応するものが適宜選択され、この選択された符号表に
基づいて符号化がなされるので、予測値乃至差分値の変
動に柔軟に対応することができ、一つの符号表のみを用
いる従来の画像符号化方式に比べて符号化効率が格段に
高まる効果がある。

【００４６】また、第二の発明によれば、注目画素の濃
度予測値及び原画素との差分値がそれぞれクラス分けさ
れ、各予測値クラスに対応する符号表が選択されて可変
長符号化されるので、符号表を生成するための必要デー
タ量が小さくなり、符号化の効率がより高まる効果があ
る。

【００４７】なお、上記第二の発明において、予測値ク
ラス分け及び差分値クラス分けの基準として、正負の符
号、及びこの符号と対数の線形量子化値との積を用いた
ので、最終的に予測値クラス別の差分値クラスの出現頻
度を偏らせることができ、圧縮効率がより向上する効果
がある。

【００４８】更に、本発明による画像復号化装置は、上
記第一又は第二の発明により符号化されたデータを上記
符号化と逆の処理を行うので、原画像データが可逆的に
復元される効果がある。これにより、圧縮効率が高く、
かつ可逆的に原画像を復元することが可能な画像符号化
方式を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による画像符号化装置のブロ
ック構成図。

【図２】本発明の一実施例による画像復号化装置のブロ
ック構成図。

【図３】従来例に係る画像符号化装置のブロック構成
図。

【符号の説明】

１画像符号化装置２画像復号化装置１１画像データ入力部１２符号表作成部１３，２６予測部１４差分算出部１５差分値クラス分け部１６，２７予測値クラス分け部１７，２８符号表選択部１８エントロピー符号化部１９符号合成部２１符号化分解部２２エントロピー復号化部２３差分再構成部２４画素再構築部２５原画像データ出力部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０４Ｎ 1/41 Ｂ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された複数階調の画像データを符号
化して符号化データを得る画像符号化装置と、当該符号
化の逆処理を施すことで前記符号化データを原画像デー
タに復号する画像復号化装置とを備えた画像符号化方式
において、前記画像符号化装置は、前記画像データに含まれる個々の画素の濃度値からそれ
ぞれ注目画素の濃度値を予測するとともに各予測値と原
画素の濃度値との差分値を導出する差分値導出手段と、所定符号長の可変長符号と画素濃度値との対応関係を規
定した複数の符号表を格納する符号表格納手段と、これら複数の符号表から前記導出された差分値に対応す
る符号表を選択する符号表選択手段と、選択された符号表に規定された長さの可変長符号を含む
符号化データを生成する符号化手段とを有することを特
徴とする画像符号化方式。
【請求項２】入力された複数階調の画像データを符号
化して符号化データを得る画像符号化装置と、当該符号
化の逆処理を施すことで前記符号化データを原画像デー
タに復号する画像復号化装置とを備えた画像符号化方式
において、前記画像符号化装置は、前記画像データに含まれる個々の画素の濃度値からそれ
ぞれ注目画素の濃度値を予測するとともに各予測値と原
画素の濃度値との差分値を導出する差分値導出手段と、前記予測値をその値に応じて所定数の予測値クラスに分
類する予測値クラス分け手段と、前記差分値をその値に応じて所定数の差分値クラスに分
類する差分値クラス分け手段と、各予測値クラスに対し、当該予測値クラスにおける前記
差分値クラスの出現頻度を検出するとともに、これら出
現頻度に応じて異なる符号長の可変長符号をそれぞれ対
応させた符号表を作成する符号表作成手段と、前記予測値が所属する予測値クラスを検出し、検出され
た予測値クラスに対応する符号表を選択する符号表選択
手段と、選択された符号表に規定された符号長の可変長符号を含
む符号化データを生成する符号化手段とを有することを
特徴とする画像符号化方式。
【請求項３】前記予測値クラス分け手段は、前記予測
値と予め定めた標準予測値との差の正負の符号と、前記
予測値と標準予測値との差の絶対値の対数の線形量子化
値と、の積を予測値クラスとするよう予測値クラス分け
を行うことを特徴とする請求項２記載の画像符号化方
式。
【請求項４】前記差分値クラス分け手段は、前記差分
値の正負の符号と、当該差分値の対数の線形量子化値
と、の積を差分値クラスとするよう差分値クラス分けを
行うことを特徴とする請求項２又は３記載の画像符号化
方式。
【請求項５】前記画像復号化装置は、前記符号化データから前記可変長符号を抽出する符号分
解手段と、抽出された可変長符号とこの可変長符号に対応する前記
符号表とに基づいて前記差分値を再構成する差分値再構
成手段と、この再構築された差分値と所定の予測値とから原画像デ
ータを再構築する原画像再構築手段とを有することを特
徴とする請求項１乃至４のいずれかの項記載の画像符号
化方式。