JPH07288474A

JPH07288474A - ベクトル量子化符号化装置と復号化装置

Info

Publication number: JPH07288474A
Application number: JP8153494A
Authority: JP
Inventors: Minoru Eito; 稔栄藤
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1994-04-20
Filing date: 1994-04-20
Publication date: 1995-10-31
Anticipated expiration: 2015-02-28
Also published as: EP0679033A2; JP3013698B2; US5859932A; EP0679033A3

Abstract

(57)【要約】【目的】入力パターンをベクトル量子化インデックス
とその差分信号に分けて効率良く伝送・記録し、ベクト
ル量子化コードブックを逐次最適化する。【構成】最小歪ベクトル決定部101は入力された６４
次元ベクトルｘに対し、コードブック内のｙ_iの中で最
小２乗誤差となる代表ベクトルｙ_mを出力すると同時に
そのインデックスｍを出力し、減算器103でｄ＝ｘ−ｙ_m
として求めた差ベクトルｄを量子化部104において量子
化し、インデックスデータとともに出力する。その後、
差ベクトルｄ’を逆量子化部106により求め、コードブ
ック変更部107がこの差ベクトルを用いて代表ベクトル
ｙ_mを入力ベクトルｘに近付くように変更する。復号化
側においてもこれと同期して代表ベクトルｙ_mの変更を
行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は入力パターンを類似する
パターンのインデックス情報に置き換えて、伝送記録す
るベクトル量子化符号化を用いたパターン記録伝送装置
であって、特に、画像を少ない符号化量で伝送蓄積する
ベクトル量子化符号化装置と復号化装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】ベクトル量子化はパターン情報をコード
ブック内に納められた代表ベクトルに置き換え、そのイ
ンデックスを符号化して送ることから、伝送すべきパタ
ーンを高能率に符号化する技術である。既に画像通信の
分野では、村上：”ベクトル量子化による画像高能率符
号化”、電子情報通信学会技術報告、ＩＴ８５−６１，
（１９８５年１２月）に記載されているように、この技
術に基づいたテレビ会議用ベクトル量子化符号化装置と
復号化装置が試作されている。ところが、ベクトル量子
化に基づく符号化装置と復号化装置の欠点として、従来
より、コードブック内に納められた代表ベクトルの設計
が大きくその性能に影響することが指摘されている。Ｌ
ｉｎｄｅらはこの問題に対して、彼らの頭文字を取った
ＬＢＧアルゴリズムを開発している（文献１「アイイー
イーイートランザクションオンコミュニケーション
第２８巻１番第８４頁〜第９５頁」（Ｙ．Ｌｉｎ
ｄｅ，Ａ．ＢｕｚｏａｎｄＲ．Ｂ．Ｇｒａｙ：”Ａ
ｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＶｅｃｔｏｒＱｕａ
ｎｔｉｚｅｒＤｅｓｉｇｎ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓ
ａｃｔｉｏｎｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，Ｖ
ｏｌ．ＣＯＭ−２８，Ｎｏ．１，ｐｐ．８４ー９５，
（１９８０年１月））。ＬＢＧアルゴリズムは、事前に
得られた学習系列を入力として、適当な初期コードブッ
クから出発して、学習系列に分割条件と代表点条件を繰
り返し適用する。学習系列に対して例えば最小２乗誤差
の意味で準最適な代表ベクトルを得ることができる。

【０００３】しかし、このアルゴリズムによって得られ
たコードブックを用いたベクトル量子化器には、入力パ
ターンが設計に用いた学習系列と同じ統計的性質を持つ
場合良好な性能が得られるが、統計的性質が異なる場
合、良好な符号化特性を得ることができないという課題
が指摘されている。そこで、異なる統計的性質を持つ入
力系列に対応するために、コードブックを更新する対策
が講じられている。

【０００４】このような対策が講じられた従来のベクト
ル量子化符号化装置と復号化装置としては、特開平２−
１４５０７８号公報に開示されたベクトル量子化符号化
伝送装置がある。これを第１の従来例とする。入力系列
の変化に適応するコードブックの動的な学習のために、
第１の従来例では大きな誤差を生む入力ベクトルがあっ
た場合、コードブック内の代表ベクトルを選択的に書き
替える考えに基づいている。これを図７を用いて説明す
る。

【０００５】いま、コードブック７０２において、Ｎ個
の代表ベクトルで構成されたコードブックが記憶されて
いるとする。またｙ₁，ｙ₂，．．．ｙ_NはＫ次元ベクト
ルとする。ベクトル量子化符号化部７０１はｋ次元入力
ベクトルｘを入力として、以下の式１で表されるｉｎｄ
ｅｘ（ｘ）を図７のｉｎｄｅｘとして出力する。

【０００６】

【数１】

【０００７】即ち２乗誤差で最小となる代表ベクトルの
インデックスを出力する。また同時に、その時の最小２
乗誤差を式２に示すｄｉｓｔ（ｘ）として出力する。な
お、図中ではｄｉｓｔと示している。

【０００８】

【数２】

【０００９】符号化制御部７０３は各代表ベクトルの現
在までの選択頻度を保持している。そして、ｄｉｓｔ
（ｘ）の値により異なる動作を行なう。ｄｉｓｔ（ｘ）
が所定のしきい値Ｔｄよりも小さい場合は、ｉｎｄｅｘ
（ｘ）の選択頻度を１増やし、代表ベクトル更新しない
との処理識別符号と代表ベクトルの伝送インデックスを
復号化制御部７０４に送る。ｄｉｓｔ（ｘ）が所定のし
きい値Ｔｄよりも大きな場合は、現在まで選択頻度が最
小だったインデックス（図中、ＩＤＬ）、代表ベクトル
更新するとの処理識別符号、入力ベクトルｘを伝送す
る。そして、コードブック７０２の選択頻度が最小だっ
たインデックスの代表ベクトルを消去し、代わりに入力
ベクトルｘを選択頻度１とした代表ベクトル（図中、ｙ
_n）とする。

【００１０】復号化制御部７０４では、処理識別符号が
代表ベクトルを更新しないことを示していた場合、ｉｎ
ｄｅｘ（ｘ）をベクトル量子化復号化部７０５に送り、
ベクトル量子化復号化部７０５はそのｉｎｄｅｘ（ｘ）
をインデックスとする代表ベクトルｙ_m（ｍ＝ｉｎｄｅ
ｘ（ｘ））をコードブック７０６から読み出し、復号化
制御部７０４に返す。復号化制御部７０４では、これを
図７中ｘ’として出力する。

【００１１】復号化制御部７０４への処理識別符号が代
表ベクトルを更新することを示していた場合、符号化側
と同じくコードブックを書き替える。この時の復号化制
御部７０４の出力ｘ’はベクトルｘと同じである。この
ように逐次、大きな誤差を生むベクトルが入力された場
合、符号化側と復号化側のコードブックが整合性を保っ
て、選択頻度の小さな代表ベクトルが書き替えられるた
め、入力ベクトル系列の統計的性質が変化しても、符号
化性能が大きく劣化しないことが期待される。

【００１２】一方、ベクトル量子化符号化のみを用いて
画像を伝送するのではなく、ベクトル量子化を予測画像
の生成に利用し、この予測画像と入力画像との誤差画像
を変換符号化を用いて伝送あるいは記録する技術があ
る。これに相当する技術を用いた装置が、文献２「ヌノ
ミゲルボルヘスデピンホクルスデバスコンセ
ロス（マサチューセッツ工科大学修士論文１９９３年
９月）」（ＮｕｎｏＭｉｇｕｅｌＢｏｒｇｅｓｄ
ｅＰｉｎｈｏＣｒｕｚｄｅＶａｓｃｏｎｃｅｌ
ｏｓ：”Ｌｉｂｒａｒｙ−ｂａｓｅｄＩｍａｇｅＣ
ｏｄｉｎｇＵｓｉｎｇＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉ
ｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
Ｓｐａｃｅ”，ＭＩＴＭａｓｔｅｒＴｈｅｓｉｓ，
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，１９９３）に開示されている。こ
れを第２の従来例とする。

【００１３】第２の従来例の構成を図８に示す。図中、
原文では、コードブックをライブラリ（ｌｉｂｒａｒ
ｙ）と表現しているが、意味はコードブックと同じであ
るために、コードブックと表現を置き換えている。第２
の従来例では、従来の動き補償デジタルコサイン変換符
号化のフレーム間予測部分にベクトル量子化を加えてい
ることが特徴である。以下、デジタルコサイン変換とそ
の逆変換をＤＣＴ、ＩＤＣＴと略す。図中、減算器８０
５、動き補償部８０６、動き推定部８０７、ＤＣＴ演算
部８０８、量子化部８０９、逆量子化部８１０、ＩＤＣ
Ｔ演算部８１１、マルチプレクサ８１２の動作は、国際
標準化機構（ＩＳＯ）公開文書「ＩＳＯ−ＩＥＣ／ＪＴ
Ｃ１／ＳＣ２９／ＷＧ１１，ＭＰＥＧＴｅｓｔＭｏ
ｄｅｌ，ＭＰＥＧ９３／４５７（１９９３）」記載の画
像符号化方式（ＭＰＥＧ２）と全く同一の動作を行なう
ため、詳細な説明は省略する。

【００１４】切替えスイッチ８０４が動き補償部８０６
の出力を選ぶよう動作する場合、図８記載の符号化装置
はＭＰＥＧ２符号化装置と同じ処理を行なうことにな
る。ＭＰＥＧ２では符号化効率を高めるため動き予測を
行なって前フレームの復号化結果との対応をとり（動き
補償）、動き補償された画像間の差分を８×８画素のブ
ロックについてＤＣＴを行ない画像を符号化する。

【００１５】第２の従来例では、このＭＰＥＧ２の処理
に加えて、ＤＣＴブロックを構成する画素値の並びを６
４次元ベクトルとして、ベクトル量子化を行なう。ベク
トル量子化部８０３には６４次元の代表ベクトルが記憶
されており、入力ベクトルに対して、最小歪となる代表
ベクトルのインデックスを出力する。このときの最小歪
が、動き補償部８０６により得られる予測誤差より小さ
い時、スイッチ８０４はベクトル量子化部８０３に接続
され、代表ベクトルが減算器８０５に入力されて、その
差分がベクトル量子化される。

【００１６】また、同時に代表ベクトルのインデックス
がマルチプレクサ８１２へ出力される。マルチプレクサ
８１２は入力を多重化して符号化装置の出力とする。代
表ベクトルは、フレーム毎に過去数フレームの入力ベク
トルに対して前述のＬＢＧアルゴリズムを用いてコード
ブック設計部８０１において行なわれる。この従来例で
は、毎フレーム毎にベクトル量子化部８０３内のコード
ブックを更新する必要があるために、コードブック更新
部８０２は、以下の、いずれかの方法で、コードブック
の更新を行なう。

【００１７】方法１、選択的なコードブックの更新：前
フレームで用いたコードブックを変更なく現フレームに
適用した場合の量子化誤差が所定のしきい値内であれ
ば、コードブックの更新は行なわず、逆にしきい値を越
えていればコードブック内の代表ベクトルを復号化側に
伝送して更新する。これにより、入力ベクトル系列の変
動が小さければ、コードブックの更新情報は伝送しなく
ても済む。

【００１８】方法２、差分情報によるコードブックの更
新：前フレームのコードブックと現フレームで新たに求
めたコードブックの間で、差ベクトルが最小ノルムとな
る代表ベクトル対を求め、その対応関係とともに差分ベ
クトルを伝送する。これにより更新情報が圧縮される。

【００１９】以上の方法により、コードブック更新に伴
う冗長な符号化量の増加を抑制しながら、動き補償によ
るフレーム間予測に加えて過去に入力されたブロックパ
ターンをコードブック更新により記憶し、ベクトル量子
化により再生することによって、例えば、隠蔽された領
域が再出現するような場合でも良好な画質を得ることが
できる。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記し
た従来技術を用いても以下の課題が存在していた。

【００２１】課題（１）コードブックの更新：第１の従
来例では、入力ベクトル系列に、群をなさない（はずれ
値をもつ）孤立ベクトルを多く含む場合、孤立ベクトル
の入力の度に代表ベクトルが更新されるため、符号量に
占める更新情報が多くなり、符号化効率が低下する問題
がある。また、孤立ベクトルをそのまま代表ベクトルに
用いた場合、コードブックの最適性が失われる恐れがあ
る。また、第２の従来例では、コードブック更新のため
にフレーム毎にＬＢＧアルゴリズムを適用するため第１
の従来例で問題となったコードブックの最適性は問題と
はならないが、処理量が膨大となる。さらに、第２の従
来例に示したコードブック更新手法を用いてもコードブ
ック全体の更新処理が必要であるために、符号化効率の
低下が避けられない。

【００２２】課題（２）コードブックの構成：第２の従
来例は予測画像生成にベクトル量子化を用い、予測誤差
符号化にＤＣＴを用いる混成システムである。この時、
コードブックの構成は、画像全体から得られた入力ベク
トルを学習系列に用いて作られている。すなわち、コー
ドブックが画面全体のブロックパターンに対して設計さ
れる。したがって、ベクトル量子化による予測画像生成
には、例えば背景予測などの効果をもたせるためには、
多くの代表ベクトルをもつコードブックを作成し、ベク
トル量子化時には最小歪となる代表ベクトルを探索する
必要が生じてくる。これは、非常に計算負荷の重い処理
を必要とする。

【００２３】課題（３）ブロック歪み：第２の従来例に
示したベクトル量子化とＤＣＴはいずれも画像を矩形に
分割したブロックを処理単位とするために、限られた符
号化量では、ブロック毎の直流成分の量子化誤差が、ブ
ロック境界として知覚され視覚妨害となる。ブロック境
界が知覚されない変換符号化として、例えば、文献３
「アイイーイーイートランザクションオンアコー
スチックススピーチアンドシグナルプロセッシン
グ第３４巻５番第１２７８頁〜第１２８８頁」
（Ｊ．Ｗ．ＷｏｏｄｓａｎｄＳ．Ｄ．Ｏ’Ｎｅｉ
ｌ：”ＳｕｂｂａｎｄＣｏｄｉｎｇｏｆＩｍａｇ
ｅｓ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｏｎＡｃ
ｏｕｓｔｉｃｓＳｐｅｅｃｈａｎｄＳｉｇｎａｌ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３４，Ｎ
ｏ．５，ｐｐ．１２７８−１２８８（１９８８年１０
月））記載のサブバンド符号化がある。

【００２４】サブバンド符号化では、画像をフィルタ走
査により異なる周波数帯域に分割する。このサブバンド
符号化では、画像の周波数成分が離散コサイン変換とは
違いブロックに閉じないことから、低域周波数成分の量
子化誤差が、ブロック境界として知覚されるような視覚
妨害を生じない。図８において、ＤＣＴ演算部８０８を
サブバンド分割演算を行なう処理部にＩＤＣＴ演算部８
１１をサブバンド合成を行なう処理部に置き換えると、
サブバンド符号化が実現できる。ところが、ＤＣＴ演算
部８０８をサブバンド分割演算を行なう処理部とした場
合、切り替えスイッチ８０４から入力される予測画像は
ブロック単位であるから、隣接するブロックで異なる絵
柄が予測された場合、予測画像のブロック境界部分に不
連続が生じ、これをサブバンド符号化しなければならな
いという問題が生じる。ＤＣＴ符号化では、変換処理が
ブロック内で閉じているため、予測画像のブロック境界
に生じる不連続は問題とならないが、サブバンド符号化
では処理がブロックに閉じないために、符号化効率は低
下する。

【００２５】本発明は、上記した３つの課題を解決した
ベクトル量子化符号化装置と復号化装置を提供すること
を目的とする。

【００２６】

【課題を解決するための手段】前記課題（１）を解決す
る第１の発明のベクトル量子化符号化装置は、代表ベク
トルを記録するコードブックと、入力ベクトルと前記コ
ードブック中から最小歪みとなる代表ベクトルを決定
し、対応するインデックスデータを出力する手段と、前
記選ばれた代表ベクトルと入力ベクトルとの差ベクトル
を求める手段と、前記差ベクトルを符号化する手段と、
最小歪みとなる代表ベクトル決定後、前記差ベクトル符
号化が可逆処理の場合は、差ベクトルをそのまま用い
て、また前記差ベクトル符号化が不可逆処理の場合は、
復号側でなされる復号化処理を行なった差ベクトルを用
いて、前記代表ベクトルを入力ベクトルとの差ベクトル
のノルムが小さくなるように変更する手段とを有し、前
記インデックスデータと符号化された差ベクトルを出力
する構成である。

【００２７】また復号化装置は、代表ベクトルのインデ
ックスデータと符号化された差ベクトルを入力として、
代表ベクトルを記録するコードブックと、前記符号化さ
れた差ベクトルを復号する手段と、最小歪みとなる代表
ベクトル決定後、前記差ベクトル符号化が可逆処理の場
合は、差ベクトルをそのまま用いて、また前記差ベクト
ル符号化が不可逆処理の場合は、復号化処理を行なった
差ベクトルを用いて、前記代表ベクトルを入力ベクトル
との差ベクトルのノルムが小さくなるように変更する手
段とを有し、復号化された差ベクトルと得られた代表ベ
クトルのインデックスデータに対応する代表ベクトルと
の和を出力ベクトルとして復号する構成である。

【００２８】また、前記課題（２）を解決する第２の発
明のベクトル量子化符号化装置は、画像中の近接した位
置にある輝度情報を入力ベクトルとし、前記入力ベクト
ルの画像中の位置に対応した代表ベクトルを記録する複
数のコードブックと、前記複数のコードブックの中から
入力ベクトルの画像中の位置に対応したコードブックを
１以上選択する手段と、入力ベクトルと前記選択された
コードブックの中から最小歪みとなる代表ベクトルを決
定し、対応するインデックスデータを出力する手段と、
前記選ばれた代表ベクトルと入力ベクトルとの差ベクト
ルを求める手段と、前記差ベクトルを符号化する手段と
を有し、前記インデックスデータと符号化された差ベク
トルを出力する構成である。

【００２９】また復号化装置は、代表ベクトルのインデ
ックスデータと符号化された差ベクトルを入力として、
前記入力ベクトルの画像中の位置に対応した代表ベクト
ルを記録する複数のコードブックと、前記複数のコード
ブックの中から入力ベクトルの画像中の位置に対応した
コードブックを１以上選択する手段と、前記符号化され
た差ベクトルを復号する手段とを有し、復号化された差
ベクトルと得られた代表ベクトルのインデックスデータ
に対応する代表ベクトルとの和を出力ベクトルとして復
号する構成である。

【００３０】また、前記課題（３）を解決する第３の発
明のベクトル量子化符号化装置は、画像中の近接した位
置にある画素をブロックとし、隣接するブロック間で画
素を重複した入力ベクトルを構成する手段と、前記重複
した入力ベクトルの代表ベクトルを記録するコードブッ
クと、入力ベクトルと前記コードブック中から最小歪み
となる代表ベクトルを決定し、対応するインデックスデ
ータを出力する手段とを有し、選ばれた代表ベクトルの
インデックスデータを符号化して出力する構成である。

【００３１】また復号化装置は、画像中の近接位置にあ
る画素をブロックとし、隣接するブロック間で画素を重
複した入力ベクトルの代表ベクトルを記録するコードブ
ックと、得られた代表ベクトルのインデックスデータに
対応する代表ベクトルを前記コードブックから読み出し
て、重複したブロックを重畳することにより入力画像を
予測する手段とを有する構成である。

【００３２】

【作用】上記した構成により第１の発明のベクトル量子
化符号化装置では、入力ベクトルに対して、最小歪とな
る代表ベクトルをコードブックの中から選び出す。また
差ベクトルを求める手段が最小歪となる代表ベクトルと
入力ベクトルとの差ベクトルを求め、差ベクトルを符号
化する手段によりこの差ベクトルを符号化し、代表ベク
トルのインデックスデータを出力する。

【００３３】復号化装置では、以上の出力を受けて、差
ベクトルを復号化する手段により差ベクトルを求める。
一方、符号化装置と同じコードブックから、送られた代
表ベクトルのインデックスデータをもとに代表ベクトル
を求め、差ベクトルと代表ベクトルの和として入力ベク
トルを求める。

【００３４】ベクトル量子化符号化装置では、前記差ベ
クトル符号化が可逆処理の場合は差ベクトルをそのまま
用いて、また前記差ベクトル符号化が不可逆処理の場合
は復号側でなされる復号化処理を行なった差ベクトルを
用いて、前記代表ベクトルを入力ベクトルとの前記差ベ
クトルが小さくなるように、選ばれた代表ベクトルを変
更する。これにより、代表ベクトルは入力ベクトルに近
づく。

【００３５】一方、コードブックの整合を保つため、復
号化装置でも、復号された差ベクトルが差ベクトルを復
号化する手段により求められ、代表ベクトルが、より入
力ベクトルに近づくように変更される。

【００３６】量子化ベクトルのインデックスデータに加
えて入力ベクトルとの差ベクトルを符号化して送り、差
ベクトルにより常にコードブックを変更することから、
入力ベクトルの伝送とコードブックの最適化が同時に行
なわれることになる。

【００３７】次に、第２の発明では、画像中の近接した
位置にある画素をブロックとし、このブロック中の輝度
値の並びを入力ベクトルとして、ベクトル量子化符号化
とその復号化を行なう。コードブックは、画像中の位置
に応じて複数用意される。そして、符号化の対象となっ
ているブロックの位置によって、代表ベクトルの探索さ
れる、または読み込まれるコードブックが、切り換えら
れる。

【００３８】ベクトル量子化符号化装置においては、切
り替えられたコードブックから最小歪となる代表ベクト
ルが選ばれ、その代表ベクトルと入力ベクトルとの差ベ
クトルが差ベクトルを求める手段により求められる。差
ベクトルは差ベクトルを符号化する手段により符号化さ
れ、代表ベクトルのインデックスデータとともに出力さ
れる。

【００３９】復号化装置では、符号化装置と同期してコ
ードブックを復号化位置に応じて切り替える。そして、
符号化された差ベクトルを復号し、インデックスデータ
より得られた代表ベクトルとの和を出力する。コードブ
ック内の代表ベクトルは予測画像を生成するために用い
られ、入力画像との差分画像を別途差ベクトルとして符
号化することになる。コードブックは画像中の位置に応
じて切り替えられるため、コードブックは局所的なパタ
ーンだけを表現することになり、符号化に必要な代表ベ
クトルの数は少なくなる。

【００４０】次に、第３の発明のベクトル量子化符号化
装置においては、画像中の近接した位置にある画素をブ
ロックとし、隣接するブロック間で画素を重複した入力
ベクトルを構成する。コードブックはこの重複したブロ
ックの画素パターンに対して構成される。ベクトル量子
化符号化装置は、オーバーラップした入力ベクトルにつ
いて最小歪みとなる代表ベクトルを決定し、そのインデ
ックスデータを出力する。

【００４１】これを受けて、復号化装置では、コードブ
ックから代表ベクトルを読み出す。代表ベクトルは、ベ
クトル量子化符号化装置と同じく、隣接するブロック間
で画素を共有するオーバーラップしたブロックの輝度パ
ターンを表わしている。これを入力画像を予測する手段
によって画像上で重畳することによりブロック境界の不
連続が顕緒とならない画像が生成される。

【００４２】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。なお、以下に示す第１〜第３の実施例では、各実施
例に示す装置の動作を容易に理解するために、処理画像
は動画像データで、１フレームは縦横１４４×１７６画
素で構成され、入力ベクトルは縦８画素、横８画素のブ
ロックで構成されているとする（ただし、第３の実施例
では、オーバーラップしたブロックを用いるために、縦
１０画素、横１０画素のブロックで構成されている）。
ブロックの数すなわち入力ベクトルの数は、縦横１８×
２２個となり、その次元は６４である（第３の実施例で
は１００）。

【００４３】図１は本発明の第１の実施例におけるベク
トル量子化符号化装置及び復号化装置のブロック図で、
図中、ベクトル量子化符号化装置は１０１から１１０の
ブロックで構成され、復号化装置は１１１から１１８の
ブロックで構成されている。この中で、コードブック１
０２，１１７、コードブック変更部１０７，１１４、頻
度テーブル１０８，１１５、共分散テーブル１０９，１
１６、逆量子化部１０６，１１３は同じ構成で、同じ動
作を行なう。これは符号化側と復号化側でコードブック
の整合をとるためである。

【００４４】コードブック内の代表ベクトルｙの数Ｎは
１００とする（Ｎ＝１００）。最小歪ベクトル決定部１
０１は入力された６４次元ベクトルｘに対して、コード
ブック内のｙ_i（ｉ＝１，２，．．．Ｎ）の中で最小２
乗誤差となるｙ_mを出力する。同時にそのインデックス
データｍをｉｎｄｅｘとして出力する。減算器１０３は
差ベクトルｄをｄ＝ｘ−ｙ_mとして求める。差ベクトル
ｄは量子化部１０４において、式３における演算を行い
量子化された差ベクトルｅとして求める。式３におい
て、Ｋ＝１００であり、ｄ_iとｅ_iは６４次元ベクトルｄ
とｅのｉ番目の要素である。また式３において、ｑは量
子化ステップであり、値は符号化速度に応じて定める。

【００４５】

【数３】

【００４６】量子化された差ベクトルｅはハフマン符号
化され、マルチプレクサ１１０から復号化装置側へ出力
される。尚、ハフマン符号化は、文献４「プロックア
イアールイー第４０巻１０番第１０９８頁〜第１
１０１頁（１９５２年９月）」（Ｄ．Ａ．Ｈｕｆｆｍａ
ｎ：”ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＣｏｎｓｔ
ｒｕｃｔｉｏｎｏｆＭｉｎｉｍｕｍＲｅｄｕｎｄ
ａｎｃｙＣｏｄｅｓ”，Ｐｒｏｃ．ＩＲＥ，Ｖｏｌ．
４０，Ｎｏ．１０，ｐｐ．１０９８−１１０１）に開示
されている技術である。

【００４７】シンボルの出現確率に応じて符号長を割り
当てることから、効率のよい符号化を行なうことができ
る。特に本実施例では、量子化部１０４において差ベク
トルｄを粗く量子化することにより、量子化された差ベ
クトルｅは零ベクトル付近に集中することになり、符号
化量を低く抑えることができる。伝送され量子化された
差ベクトルｅのハフマン符号は復号化部１１２で復号さ
れ、逆量子化部１１３で式４に示す演算により差ベクト
ルｄ’に変換される。式４において、ｄ’_iはベクトル
ｄ’の第ｉ番目の要素である。なお、量子化、逆量子化
の処理を経ているために、一般的にｄ≠ｄ’である。

【００４８】

【数４】

【００４９】一方、最小歪ベクトルｙ_mのインデックス
データｉｎｄｅｘもマルチプレクサ１１０を経て復号側
へ出力される。復号側では、デマルチプレクサ１１１に
よりインデックスデータと差ベクトルのハフマン符号と
が分離され、インデックスデータｉｎｄｅｘはコードブ
ック１１７へ送られる。これによって、ｙ_mがコードブ
ック１１７から出力される。復号された入力ベクトルｘ
は加算器１１８において、ｘ’＝ｙ_m ＋ｄ’として再
生され、これが復号化装置の出力となる。

【００５０】次に、第１の実施例のコードブック更新処
理について説明する。コードブックｙ_i（ｉ＝１，
２，．．Ｎ）に対応して、頻度ｈ_i（ｉ＝１，２，．．
Ｎ），共分散Σ_i（ｉ＝１，２，．．Ｎ）が各々、頻度
テーブル１０８，１１５，共分散テーブル１０９，１１
６に格納されている。符号化側では、最小歪ベクトルｙ
_mとそのインデックスとを最小歪ベクトル決定部１０１
が出力した後、復号化側では、コードブックから最小歪
ベクトルｙ_mが読み出された後、コードブック変更手段
１０７、１１４は以下の動作を行なう。入力は、最小歪
ベクトルのインデックスデータと逆量子化された差分ベ
クトルｄ’である。

【００５１】学習ステップ１：コードブック、共分散テ
ーブルと頻度テーブルから代表ベクトルｙ_i，その共分
散Σ_i、頻度ｈ_i（ｉ＝１，２，．．，Ｎ）を読み出す。

【００５２】学習ステップ２：インデックスデータｉｎ
ｄｅｘより最小歪代表ベクトルｙ_mを式５で、共分散Σ_m
を式６で変更する。それ以外のｙ_i，Σ_i（ｉ＝１，
２，．．Ｎただし、ｉ≠ｍ）については不変である。式
５，式６において、ｋは入力ベクトル毎に１増やされる
入力ステップを、ｄ^tはベクトルｄの転置を表す。γは
学習係数であり、実験的に定める。

【００５３】

【数５】

【００５４】

【数６】

【００５５】学習ステップ３：頻度ｈ_mを１増やし、そ
れ以外の頻度ｈ_i（ｉ＝１，２，．．Ｎただし、ｉ≠
ｍ）は不変とする。

【００５６】以上の処理を４フレーム間、すなわち２２
×１８×４（フレーム）の計１５８４入力ベクトルにつ
いて行なう。そして４フレーム毎に代表ベクトル分割処
理を行なう。これを以下に示す。

【００５７】分割ステップ１：頻度ｈ_i（ｉ＝１，
２，．．．Ｎ）を、値が最小のものから並べ、しきい値
Ｔｈ以下の代表ベクトルとその頻度、共分散を消去す
る。消去した代表ベクトルの数をＮｅとする。４フレー
ムで入力ベクトルの個数は１５８４、代表ベクトルの個
数はＮ＝１００であるからｈ_iの平均は１５８程度にな
る。Ｔｈの値は、それよりも小さく、例えば、５程度に
設定される。

【００５８】分割ステップ２：消去されなかった代表ベ
クトルについて、共分散Σ_i（ｉ＝１，２，．．Ｎ）の
行列式が最大のものから並べる。この中で、しきい値Ｔ
Σ以上の代表ベクトルについて、最大、上位Ｎｅ個まで
の代表ベクトルを分割する。いま分割対象のベクトルの
インデックスをｋ，消去されたベクトルのインデックス
をｌとすると、分割規則は、式７、式８で表わされる。
ｐ_kはΣ_kの主成分ベクトルであり、εは実験的に定める
定数である。

【００５９】

【数７】

【００６０】

【数８】

【００６１】分割ステップ３：頻度ｈ_i（ｉ＝１，
２，．．Ｎ）をすべて零に再設定する。本実施例では、
以上の分割処理により、４フレーム毎に選択頻度の少な
かった代表ベクトルが消去され、共分散の大きな、すな
わち入力ベクトルに対して誤差の大きな代表ベクトルが
分割される。この分割は、差ベクトル情報を伝送するだ
けで、コードブックの整合を保ちながら符号側と復号側
で同期して行なわれる。したがって、ベクトル量子化の
結果と差分情報を送ることを前提にすれば、特別なコー
ドブック更新情報を送らずとも、コードブックの更新が
可能になる。またコードブックの更新は、従来のＬＢＧ
アルゴリズムによるものではなく、最小歪となった代表
ベクトルを入力ベクトルに近づけるという逐次最適化に
より行なわれるため、処理は簡単である。また、共分散
行列を常に推定することにより、ベクトル量子化誤差の
大きなベクトルを分割することが可能になっていること
が特長である。

【００６２】なお、本実施例では差ベクトルの各成分を
スカラー量子化したが、符号化効率を高めるために、差
ベクトルそのものを再度ベクトル量子化する構成も考え
られる。加えて、ベクトル量子化インデックスは、その
まま等長符号として符号化したが、頻度テーブルを用い
てハフマン符号化することができる。特にコードブック
の大きさが１００であることから、その符号化効率改善
の効果は大きいと考えられる。

【００６３】次に本発明の第２の実施例について図２、
図４を用いて説明する。第２の実施例では、第１の実施
例とコードブックの構成および差ベクトルの符号化方法
が異なる。

【００６４】図４に示すように、コードブックは画像上
のブロック位置縦横１８×２２個に対して各々一つのコ
ードブックが用意される。これをＣ_i,j（ｉ＝１，
２，．．１８，ｊ＝１，２，．．２２）とする。従って
コードブックの数は３９６である。各Ｃ_i,jの要素を４
代表ベクトルとする。

【００６５】図２において、コードブック切替部２０
３，２２３は入力ベクトルｘ_i,jのブロック位置（ｉ，
ｊ）に応じて、処理対象とするＣ_i,jを選択する。これ
により、最小歪ベクトル決定部２０１では入力ベクトル
ｘ_i,jについて最小歪みとなる代表ベクトルをコードブ
ック２０２のＣ_i,jから選び、ベクトルｙ_m（ｉ，ｊ）と
インデックスデータを出力する。減算器２０４では第１
の実施例と同様に差ベクトルをｄ_i,j＝ｘ_i,j− ｙ
_m（ｉ，ｊ）として計算する。

【００６６】得られた差ベクトルは、ＤＣＴ演算部２０
８，量子化部２０９、可変長符号化部２１０、マルチプ
レクサ２１１を経て出力される。差ベクトルは８×８の
ブロックのベクトル量子化誤差信号を表しており、ＤＣ
Ｔ演算は２次元である。本実施例では、以上の処理にＣ
ＣＩＴＴ勧告Ｈ．２６１に開示されているフレーム間モ
ードのＤＣＴ演算部、量子化部、可変長符号化部を用い
る。また逆処理となる可変長符号化部２１５、逆量子化
部２１２，２１６、ＩＤＣＴ演算部２１３，２１７もＣ
ＣＩＴＴ勧告Ｈ．２６１に開示されているフレーム間モ
ードの当該処理を行なう。

【００６７】復号化側ではＩＤＣＴ演算部２１７を経て
復号された差ベクトルｄ’_i,jが得られ、加算器２２２
へ送られる。一方、最小歪ベクトル決定部２０１で得ら
れたインデックスデータｉｎｄｅｘは、マルチプレクサ
２１１、デマルチプレクサ２１４を経て、コードブック
２２１へ送られ、代表ベクトルｙ_m（ｉ，ｊ）が、コー
ドブック２２１より出力される。加算器２２２では、ｘ_i,j ＝ｙ_m（ｉ，ｊ）＋ｄ’_i,j として復号化装置の出力を計算する。

【００６８】次に第２の実施例のコードブック更新処理
を説明する。これは第１の実施例に示した学習ステップ
と同様の処理を行なう。ただし、コードブック、共分散
テーブル、頻度テーブルは、ブロック位置（ｉ，ｊ）に
より切替えられる。またコードブックの構成の違いによ
り、代表ベクトルの分割処理が異なる。以下の学習ステ
ップでは、代表ベクトルｙ_mとはコードブックＣ_i,jの代
表ベクトルを表すものとする。頻度、共分散も同様であ
る。

【００６９】学習ステップ１：コードブック切替部（２
０１または２２３）により切替えられたコードブック、
共分散テーブルと頻度テーブルから代表ベクトルｙ_i，
その共分散Σ_i、頻度ｈ_i（ｉ＝１，２，３，４）を読み
出す。

【００７０】学習ステップ２：差ベクトルｄ’_i,jの２
乗ノルムが閾値Ｔｄ未満の時は、ステップ３に進む。閾
値Ｔｄ以上の時は、頻度が最小の代表ベクトルｙ_nを最
小歪ベクトルｙ_mとｄ’よりｙ_n＝ｙ_m＋ｄ’として書き
換える。Σ_nは単位行列とし、頻度ｈ_n＝１０００とす
る。ｈ_n以外の頻度ｈ_i（ｉ＝１，２，３，４ただし、ｉ
≠ｎ）を１減ずる。学習ステップを終了する。

【００７１】学習ステップ３：最小歪みベクトルｙ_mを
式５で、共分散Σ_mを式６で変更する（Ｎ＝４）。それ
以外のｙ_i，Σ_i（ｉ＝１，２，３，４ただし、ｉ≠ｍ）
については不変である。式５，式６においてｋは入力ス
テップを表わす。γは学習係数であり、実験的に定め
る。頻度ｈ_mを１０００とする。それ以外の頻度ｈ_i（ｉ
＝１，２，３，４ただし、ｉ≠ｍ）を１減ずる。

【００７２】学習ステップ４：頻度が１以上、共分散行
列式がしきい値ＴΣ以上の代表ベクトルｙ_kがあり、か
つ頻度が零以下の代表ベクトルｙ_nがある時、式７、式
８で表される分割規則を適用する。

【００７３】以上の処理を２２×１８の各ブロック位置
について独立のコードブック、共分散テーブル、頻度テ
ーブルについて行なう。第１の実施例で行なった４フレ
ーム毎に行なった分割規則は、本実施例では、毎フレー
ム、代表ベクトルの変更後に行なわれる。頻度が零以下
となることは、過去１０００フレームにおいて、一度も
選択されなかったことを意味し、そのような代表ベクト
ルの項目は、他に大きな誤差を生む代表ベクトルを分割
したものと置き換えられる。

【００７４】ステップ２において、差ベクトルｄの２乗
ノルムが閾値Ｔｄ以上の時は、従来例１と同じく、即座
に代表ベクトルを入力ベクトルに置き換えられる。これ
によりシーンが大きく変化した時、フレーム間予測と同
じ効果を得ることができる。第１の実施例では、差ベク
トルを単純な量子化とハフマン符号化により、差ベクト
ルの符号化を行なった。ＤＣＴを用いた本実施例では、
視覚的に重要な低域の係数に多くの符号量を割り当てる
ことができることから、さらに効率良く符号化が行なわ
れる。またコードブックの更新に用いる差ベクトルが視
覚的に重要な低域の係数をよりよく保存した形で復号さ
れるために、コードブックの変更もより視覚的に重要な
成分から行なわれることが期待できる。本実施例では、
コードブックは各ブロック位置毎に切替えられ、コード
ブックの大きさは、高々４ベクトルである。従って、入
力ベクトルは６４次元と比較的大きな次数であるが、最
小歪ベクトルを探索する処理の負荷は高くなく、実時間
処理に適している。この実施例によれば、カメラの動き
がないテレビ会議システムなどの背景予測に用いること
ができる。また背景が切り替わることがあっても、背景
の種類が、コードブック内の代表ベクトル数未満であれ
ば、少ない符号化量で背景を伝送することができる。

【００７５】なお、本実施例では、予測画像生成にベク
トル量子化のみを用いたが、第２の従来例のように、予
測画像生成に動き補償画像を利用するベクトル量子化符
号化／復号化装置に拡張することも可能である。また、
本実施例ではブロック位置について利用可能なコードブ
ックを１つに制限したが、例えば、（ｉ，ｊ）位置につ
いて、コードブックＣ_i,jの他にＣ_i,j-1，Ｃ_i,j+1，
Ｃ_i-1,j，Ｃ_i+1,jなどのコードブックを利用可能と
することも可能である。この場合、動きのある画像に対
して画質改善が期待できる。

【００７６】本発明の第２の実施例のベクトル量子化符
号化装置と復号化装置は入力ベクトルを画像を分割した
ブロックに限定するものではない。例えばサブバンド分
割またはウェーブレット展開した画像の輝度値を入力ベ
クトルとして用いることができる。

【００７７】次に本発明の第３の実施例について図３、
図５、図６を用いて説明する。本実施例では、ベクトル
量子化により予測画像を生成し、インデックスデータを
送るともに、予測画像と入力画像の差分画像をサブバン
ド符号化し伝送・記録する。再生は、ベクトルインデッ
クスデータより得られた予測画像に差分画像を加えるこ
とにより行なわれる。このとき、ベクトル量子化をオー
バーラップしたベクトルで構成する。

【００７８】図３において、学習ベクトル量子化部３１
５の構成は、図２における破線内の最小歪ベクトル決定
部２０１、コードブック２０２、コードブック切替部２
０３、コードブック変更部２０５、頻度テーブル２０
６、共分散テーブル２０７より構成されるＬＶＱ２２４
とほぼ同一である。また、図３において、学習ベクトル
逆量子化部３２８の構成は、図２における破線内のコー
ドブック変更部２１８、頻度テーブル２２０、共分散テ
ーブル２２０、コードブック２２１、コードブック切替
え部２２３より構成されるＬＩＶＱ２２５とほぼ同一で
ある。唯一異なるところは、扱う入力ベクトルが８×８
の６４次元でなく、オーバーラップした１０×１０の１
００次元である点である。これに対応して、コードブッ
ク内の代表ベクトルの次元数は１００（ｋ＝１００）、
共分散テーブル内の共分散行列は１００×１００の正方
行列となっている。従って、学習ベクトル量子化部３１
５と学習ベクトル逆量子化部３２８の詳しい説明は省略
する。

【００７９】前述の第２の実施例では、入力ベクトルを
図５（ａ）に示すように、互いに重ならない８×８のブ
ロックで構成したが、本実施例では、図５（ｂ）に示す
ように、縦横８画素間隔で配置した１０×１０のブロッ
クで構成している。１０×１０の１００次元入力ベクト
ルは入力画像メモリ３０１よりオーバーラップベクトル
生成部３０２が生成する。そして、学習ベクトル量子化
部３１５に入力され、最小歪みとなる代表ベクトル（図
中ｙ_m）がそのインデックスデータ（図中ｉｎｄｅｘ）
とともに出力される。インデックスデータはインデック
ス格納メモリ３０５に格納される。

【００８０】予測画像生成部３０３は最小歪代表ベクト
ルに図６に示す係数を乗して、予測画像メモリ３０４の
ブロック位置に書き込む。ブロック境界では係数の比に
従った割合で、異なる画素値が混合されることになる。
この処理を全画面のオーバーラップしたブロックに行な
うことにより、各ブロック位置における代表ベクトルの
インデックス値と予測画像が得られる。

【００８１】次に減算器３０６は予測画像と入力画像の
差分を求める。この差分画像はサブバンド分割部３０７
に入力される。このサブバンド分割とサブバンド合成部
３１２，３２１の処理には、前述の文献３（Ｊ．Ｗ．Ｗ
ｏｏｄｓａｎｄＳ．Ｄ．Ｏ’Ｎｅｉｌの論文）に開
示された処理を用いる。帯域の分割数はＤＣＴと同じく
６４とする。したがって画像中の同一位置について、６
４個のサブバンド係数が得られる。これを第２の実施例
のＤＣＴ係数と同じく扱う。

【００８２】本実施例における、量子化部３０８、可変
長符号化部３１０、逆量子化部３１１，３１９、可変長
符号復号化部３１８の処理は、第２の実施例の量子化部
２０９、可変長符号化部２１０、逆量子化部２１２，２
１６、可変長符号化部２１６と各々同じである。

【００８３】画像符号化装置では、画像復号化装置に送
られた差ベクトルを再現するために、係数メモリ３０９
に記憶されたサブバンド係数から逆量子化部３１１とサ
ブバンド合成部３１２を経て差分画像を再構成する。も
ちろん、量子化、逆量子化を経ているため、減算器３０
６の出力とは同一ではない。オーバーラップベクトル生
成部３１３は差分画像メモリ３１４から図５（ｂ）に示
すように１０×１０ブロックの差ベクトルｄ’を切り出
して、学習ベクトル量子化部３１５に入力する。これと
同期して、インデックス格納メモリ３０５より代表ベク
トルのインデックス（図中ｉｎｄｅｘ）が学習ベクトル
量子化部３１５に読み込まれ、コードブックの更新が行
なわれる。

【００８４】画像の伝送及び記録はマルチプレクサ３１
６、デマルチプレクサ３１７を通して行なわれる。差分
画像の生成は、可変長符号復号化部３１８、逆量子化部
３１９、係数メモリ３２０、サブバンド合成部３２１を
経て実現され、差分画像メモリ３２２に記憶される。一
方、学習ベクトル逆量子化部３２８はインデックス格納
メモリ３２４に格納されていた代表ベクトルのインデッ
クスデータをもとに、学習ベクトル逆量子化部３２８内
のコードブックから対応する代表ベクトル（図中、
ｙ_m）を予測画像生成部３２５へ出力する。これの処理
内容は符号化側の予測画像生成部３０３と同一である。
予測画像メモリ３２６には、符号化側の予測画像メモリ
３０４と同一の画像が再生される。加算器３２７は予測
画像と差分画像の和を演算することにより、入力画像を
再生する。

【００８５】復号化側のコードブックの更新は、符号化
側と同じである。オーバーラップベクトル生成部３２３
は、差ベクトルｄ’を差分画像メモリ３２２から切り出
す。学習ベクトル逆量子化部３２８は、差ベクトルｄ’
とインデックス格納メモリ３２４からのインデックスデ
ータとを用いてコードブックの更新を行なう。

【００８６】以上のように更新されたベクトル量子化符
号化装置と復号化装置では、第２の実施例で得られた効
果に加えて、ブロック境界が視覚的に目立たないという
効果が得られる。なお、本実施例では、縦横８画素間隔
のブロック位置に１０×１０のオーバーラップしたブロ
ックを設定して入力ベクトルとしたが、より大きな画質
改善を求めて、１６×１６の大きなブロックとしてもよ
い。またその時、最小歪ベクトルを求める演算は、単純
な最小２乗歪みの演算ではなく、ブロックの中央部で大
きく、境界部で小さくなる係数を乗した重みつき最小２
乗距離とする構成が考えられる。

【００８７】以上の３つの実施例によれば、従来の動画
像符号化で画質低下の原因になっていた背景画像が再出
現する状況や複数の画像系列がスイッチャにより切替わ
る状況に対しても、コードブックの更新により過去に入
力されたパターンを記録し、ベクトル量子化によりパタ
ーンを再出現させることにより、高い符号化効率を得る
ことができる。

【００８８】

【発明の効果】以上のように第１の発明によれば、入力
パターンをベクトル量子化インデックスと差分ベクトル
で伝送あるいは記録しながら、ベクトル量子化コードブ
ックを逐次最適化することができる。

【００８９】また、第２の発明によれば、画像をベクト
ル量子化インデックスと差分ベクトルの組で伝送するこ
と、利用するコードブックを画像中の位置に限定して使
用することによって、探索するコードブック内の代表ベ
クトル数を少なくすることができ、得られる画質に比し
て処理負荷の軽い処理系を作ることができる。

【００９０】また、第３の発明によれば、オーバーラッ
プした領域をベクトル量子化することにより、ブロック
境界が知覚され難い画像符号化を行なうことができる。

【００９１】このように本発明によれば、過去に入力さ
れたパターンを記録することによって、当該パターンが
消失後も再出現時する状況下でも高い符号化効率を得る
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例におけるベクトル量子化
符号化装置と復号化装置のブロック図

【図２】本発明の第２の実施例におけるベクトル量子化
符号化装置と復号化装置のブロック図

【図３】本発明の第３の実施例におけるベクトル量子化
符号化装置と復号化装置のブロック図

【図４】第２の実施例における入力ベクトルとコードブ
ックの構成を示す図

【図５】（ａ）は第２の実施例の入力ベクトル構成の一
例を示す図（ｂ）は第３の実施例のオーバーラップした入力ベクト
ル構成の一例を示す図

【図６】第３の実施例における代表ベクトル重畳のため
の係数を示す図

【図７】第１の従来例におけるベクトル量子化符号化装
置と復号化装置の構成図

【図８】第２の従来例におけるベクトル量子化符号化装
置と復号化装置の構成図

【符号の説明】

１０１最小歪ベクトル決定部１０２、１１７コードブック１０３減算器１０４量子化部１０５符号化部１０６、１１３逆量子化部１０７、１１４コードブック変更部１０８、１１５頻度テーブル１０９、１１６共分散テーブル１１０マルチプレクサ（混合器）１１１デマルチプレクサ（分配器）１１２復号化部１１８加算器２０１最小歪ベクトル決定部２０２、２２１コードブック２０３、２２３コードブック切替部２０４減算器２０５、２１８コードブック変更部２０６、２１９頻度テーブル２０７、２２０共分散テーブル２０８ＤＣＴ演算部２０９量子化部２１０可変長符号化部２１１マルチプレクサ（混合器）２１２、２１６逆量子化部２１３、２１７ＩＤＣＴ演算部２１４デマルチプレクサ（分配器）２１５可変長符号復号化器２２２加算器２２４学習ベクトル量子化部（ＬＶＱ）２２５学習ベクトル逆量子化部（ＬＩＶＱ）３０１入力画像メモリ３０２、３１３、３２３オーバーラップベクトル生成
部３０３、３２５予測画像生成部３０４、３２６予測画像メモリ３０５、３２４インデックス格納メモリ３０６減算器３０７サブバンド分割部３０８量子化部３０９、３２０係数メモリ３１０可変長符号化部３１１、３１９逆量子化部３１２、３２２サブバンド合成部３１４、３２２差分画像メモリ３１５学習ベクトル量子化部（ＬＶＱ）３１６マルチプレクサ（混合器）３１７デマルチプレクサ（分配器）３１８可変長符号復号化器３２７加算器

───────────────────────────────────────────────────── 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 7/30 7/32 Ｈ０４Ｎ 7/137 Ｚ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】代表ベクトルを記録するコードブックと、
入力ベクトルと前記コードブック中から最小歪みとなる
代表ベクトルを決定し、対応するインデックスデータを
出力する手段と、前記選ばれた代表ベクトルと入力ベク
トルとの差ベクトルを求める手段と、前記差ベクトルを
符号化する手段と、最小歪みとなる代表ベクトル決定
後、前記差ベクトル符号化が可逆処理の場合は、差ベク
トルをそのまま用いて、また前記差ベクトル符号化が不
可逆処理の場合は、復号側でなされる復号化処理を行な
った差ベクトルを用いて、前記代表ベクトルを入力ベク
トルとの差ベクトルのノルムが小さくなるように変更す
る手段とを有し、前記インデックスデータと符号化され
た差ベクトルを出力することを特徴とするベクトル量子
化符号化装置。
【請求項２】代表ベクトルのインデックスデータと符号
化された差ベクトルを入力とし、前記代表ベクトルを記
録するコードブックと、前記符号化された差ベクトルを
復号する手段と、最小歪みとなる代表ベクトル決定後、
前記差ベクトル符号化が可逆処理の場合は、差ベクトル
をそのまま用いて、また前記差ベクトル符号化が不可逆
処理の場合は、復号化処理を行なった差ベクトルを用い
て、前記代表ベクトルを入力ベクトルとの差ベクトルの
ノルムが小さくなるように変更する手段とを有し、復号
化された差ベクトルと得られた代表ベクトルのインデッ
クスデータに対応する代表ベクトルとの和を出力ベクト
ルとして復号する復号化装置。
【請求項３】画像中の近接した位置にある輝度情報を入
力ベクトルとし、入力ベクトルの画像中の位置に対応し
た代表ベクトルを記録する複数のコードブックと、前記
複数のコードブックの中から入力ベクトルの画像中の位
置に対応したコードブックを１以上選択する手段と、入
力ベクトルと前記選択されたコードブックの中から最小
歪みとなる代表ベクトルを決定し、対応するインデック
スデータを出力する手段と、前記選ばれた代表ベクトル
と入力ベクトルとの差ベクトルを求める手段と、前記差
ベクトルを符号化する手段とを有し、前記インデックス
データと符号化された差ベクトルを出力することを特徴
とするベクトル量子化符号化装置。
【請求項４】代表ベクトルのインデックスデータと符号
化された差ベクトルを入力とし、入力ベクトルの画像中
の位置に対応した代表ベクトルを記録する複数のコード
ブックと、前記複数のコードブックの中から入力ベクト
ルの画像中の位置に対応したコードブックを１以上選択
する手段と、前記符号化された差ベクトルを復号する手
段とを有し、復号化された差ベクトルと得られた代表ベ
クトルのインデックスデータに対応する代表ベクトルと
の和を出力ベクトルとして復号する復号化装置。
【請求項５】画像中の近接した位置にある画素をブロッ
クとし、隣接するブロック間で画素を重複した入力ベク
トルを構成する手段と、前記重複した入力ベクトルの代
表ベクトルを記録するコードブックと、入力ベクトルと
前記コードブック中から最小歪みとなる代表ベクトルを
決定し、対応するインデックスデータを出力する手段と
を有し、選ばれた代表ベクトルのインデックスデータを
符号化して出力するベクトル量子化符号化装置。
【請求項６】画像中の近接位置にある画素をブロックと
し、隣接するブロック間で画素を重複した入力ベクトル
の代表ベクトルを記録するコードブックと、得られた代
表ベクトルのインデックスデータに対応する代表ベクト
ルを前記コードブックから読み出して、重複したブロッ
クを重畳することにより入力画像を予測する手段とを有
することを特徴とする復号化装置。