JPH0748858B2

JPH0748858B2 - 画像データ直交変換符号化方法

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Publication number: JPH0748858B2
Application number: JP63105981A
Authority: JP
Inventors: 友子青野; 正夫泉
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1988-04-28
Filing date: 1988-04-28
Publication date: 1995-05-24
Anticipated expiration: 2010-05-24
Also published as: JPH01276981A

Description

【発明の詳細な説明】＜産業上の利用分野＞この発明は、データ圧縮を目的とした画像データ符号化
方式、特に直交変換を利用した画像データ直交変換符号
化方法に関する。

＜従来の技術＞２次元のフルカラー静止画像は膨大な情報量を有してい
るが、この画像データには大きな冗長性があり、これを
抑圧することによって画像データの圧縮が可能である。

従来、このような画像圧縮方式の１つに、画像データの
冗長性を除去するために、フーリエ変換，マダマール変
換，ハール変換，コサイン変換およびカルーネン・レー
ベ変換（KL変換）等の直交変換を利用して、各画素値を
空間周波数成分に変換する方式がある。このよな画像圧
縮方式は、上述のような変換により特定の空間周波数成
分にエネルギーが集中するので、エネルギーの大きな空
間周波数成分に多くのビット数を割り当て、エネルギー
の小さい空間周波数成分に少ないビット数を割り当てる
ことにより、データ量を圧縮することができる。第８図
は上述の方式を実施する画像データ直交変換符号化装置
のブロック図を示す。

この画像データ直交変換符号化装置は次のように動作す
る。すなわち、フルカラー静止画像データ（例えば，レ
ッド（Ｒ），グリーン（Ｇ），ブルー（Ｂ）の３原色，
画像サイズはＮ×Ｎとする）を前処理回路１で輝度信号
（Ｙ）と色差信号（I,Q）に変換する。このように、YIQ
系に変換するのは次のような理由による。すなわち、RG
B系では色成分間の相関が高いため大きな冗長度を含ん
でいるが、YIQ系では輝度と色差の相関の低い直交系を
用いるため冗長度が大幅に削減されること、および、YI
Q系では人間の視覚特性からＹ成分に較べてI,Q成分は精
度がかなり低くても目立たないため、I,Q成分を粗く符
号化し全体の符号量を少なくすることが可能であるから
である。RGB系からYIQ系への変換は次式で行われる。

次に、YIQ系に変換されたデータを直交変換回路２でお
互いに独立な変換軸をもった空間周波数成分に変換す
る。そして、得られた直交変換画像データを符号化回路
３に入力して符号化回路３で各周波数成分のエネルギー
に応じたビット配分を行い、割り当てられた各ビット数
に応じて量子化および符号化を行って、記録再生装置４
に記録する。

このデータを再生して画像再生装置７に表示するには、
上記記録再生装置４に記録されたデータを読み出して復
号化回路５に入力し、この復号化回路５によって復号化
処理された直交変換画像データを、逆変換回路６によっ
て上記直交変換回路２によって行った変換の逆変換を行
った後に、上記YIQ系からRGB系への変換を行ってRGB信
号を得る。そして、このRGB信号に基づいて画像再生装
置７に再生画像を表示する。上述のYIQ系からRGB系への
変換は次式によって行われる。

しかしながら、上記方式では、空間周波数成分のエネル
ギーの大小に基づいてのみビット配分を行っているた
め、高周波数成分でも大きなエネルギーを持っていれば
多くのビット数を割り当てられる場合がある。

そこで、人間の視覚特性は空間周波数において低周波数
成分（空間座標系では画素値の変化の少ない平坦な部
分）には敏感であるが、高周波成分（画素値の変化の急
激なエッジの部分）には、多少の誤差があってもあまり
目に付かないことに着目して、先に本発明者は、空間周
波数領域を低周波数領域と高周波数領域に分割して、エ
ネルギーの大きさは同じであっても、高周波数成分には
少ないビット数を割り当てるようにすることによって、
圧縮率を高めることが可能な画像データ直交変換符号方
式を提案した。この画像データ直交変換符号化方式は、
上記低周波数領域の情報を符号化する場合は、この低周
波数領域を複数のブロックに分割し、ブロック毎の直交
変換画像データの平均値を算出し、この平均値に基づい
てブロック毎のビット数を計算して符号化している。一
方、高周波数領域の情報を符号化する場合は、上記直交
変換データの高周波数領域を空間周波数成分１つ当たり
３〜５ビットでビットプレーンに分解し、各ビットプレ
ーン毎にランレングス符号化を行うようにしている。

＜発明が解決しようとする課題＞しかしながら、上記直交変換画像データの空間周波数領
域を低周波数領域と高周波数領域とに分割して、夫々の
領域について符号化する画像データ直交変換符号化方式
は、高周波数領域の情報を符号化する場合は、高周波数
領域をビットプレーンに分解してランレングス符号化す
るようにしているので、高周波数領域を符号化した場合
のデータ量は符号化しようとしている画像の内容に依存
する、すなわち、比較的エネルギーの分散している画像
を符号化した場合はデータ量が多くなり、圧縮率はかな
り低下するという問題がある。

そこで、この発明の目的は、空間周波数領域をを低周波
数領域と高周波数領域に分割し、上記高周波数領域複数
をブロックに分割し、各ブロック毎にベクトル量子化を
行うことによって、データ量を画像に依存することなく
一定にして、高周波数領域における画像データを一定の
圧縮率で圧縮可能な画像データ直交変換符号方法を提供
することにある。

＜課題を解決するための手段＞上記目的を達成するため、この発明は、２次元のフルカ
ラー静止画像データに直交変換を行って、空間座標から
空間周波数に変換して符号化する画像データ直交変換符
号化方法において、空間周波数領域を、夫々所定の閾値
によって低周波数領域と高周波数領域とに分割する複数
の領域パターンを設け、上記各領域パターンの低周波数
領域に対応する直交変換データの絶対値和を算出し、上
記絶対値和が最大となる領域パターンの低周波数領域を
上記直交変換データの低周波数領域と特定すると共に、
上記領域パターンの高周波数領域を上記直交変換データ
の高周波数領域と特定し、上記直交変換データの低周波
数領域を複数のブロックに分割し、上記直交変換データ
の上記ブロック毎の平均値を算出し、この平均値の大き
なブロックには多くのビット数を配分する一方、平均値
の小さなブロックには少ないビット数を配分して、上記
直交変換データにおける低周波数領域の符号化を行い、
上記直交変換データの高周波数領域を複数のブロックに
分割し、このブロック内の上記直交変換データのパター
ンと予めメモリに格納した複数の代表画像データの代表
パターンとを比較して、上記ブロック内の直交変換画像
データのパターンに最も近い代表パターンを求め、この
代表パターンを表す番号によって、上記直交変換データ
における高周波数領域の符号化を行うことを特徴として
いる。

＜実施例＞以下、この発明を図示の実施例により詳細に説明する。

第１図はこの発明に係る画像データ直交変換符号化装置
の一実施例を示すブロック図である。この画像データ直
交変換符号化装置は、前処理回路11,直交変換回路12,周
波数領域選択回路13,高周波数成分用の量子化回路14,高
周波数成分用の符号化回路15,ビット配分計算回路16,低
周波数成分用の量子化回路17,低周波数成分用の符号化
回路18,記録再生装置19,復号化回路20,逆変換回路21お
よび画像再生装置22によって概略構成されている。

上記構成の画像データ直交変換符号化装置は次のように
動作する。

まず、符号化処理について説明する。

上記前処理回路11は、フルカラー静止画像データ（各画
素をレッド（Ｒ），グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）
の３信号で表現した画像サイズＮ×Ｎのデータ）を、Ｙ
（輝度信号）IQ（色差信号）に変換するものである。上
記前処理回路11によってYIQ変換された画像データは、
上記直交変換回路12で直交変換される。この直交変換に
はフーリエ変換，アダマール変換，ハール変換およびカ
ルーネン・レーベ変換（KL変換）等多くの変換がある。
本実施例では、離散コサイン変換（以下、DCTと言う）
を例に以下の説明を行う。したがって、上記直交変換回
路12においては、上記DCTが行われてお互いに独立な変
換軸をもつ空間周波数に変換される。

第２図に上記DCTによる変換の概略を示す。第２図にお
いて（x,y）は画面上の画素の位置であり、Wxyは画面上
（x,y）の位置にある画素値である。また、（u,v）は空
間周波数に変換した後の周波数成分であり、Wuvは空間
周波数領域の（u,v）成分のDCT係数の値である。上記Wx
yからWuvへの変換式は次式で表される。

上述の式によって、空間座標系をDCTによって空間周波
数系に変換した後、上記周波数領域選択回路13によって
以下に述べるようにして低周波数領域と高周波数領域に
分離される。

すなわち、空間周波数領域における空間周波数成分のエ
ネルギー分布は画像データによって異なる。そこで、こ
のように空間周波数成分のエネルギー分布に異なる画像
データに対しても適応的な処理を行うために、第３図
（ａ）〜第３図（ｄ）に２次元配列で例示するような、
空間周波数系に変換した画像データ（直交変換画像デー
タ）の低周波数領域を決定するための４種類の領域パタ
ーンを設定する、この領域パターンは、空間周波数成分
の所定の閾値によって低周波数領域（斜線部）と高周波
数領域とに分割されている。本実施例における上記領域
パターンは上記低周波数領域が全領域の1/4の領域にな
るように設定してある。

入力された直交変換画像データのエネルギー分布に基づ
いて、上記４種類の領域パターンの中から最適な領域パ
ターンを次のようにして選ぶ。まず、第３図（ａ）〜第
３図（ｄ）の各領域パターンの斜線部（低周波数領域）
に対応する直交変換画像データのDCT係数の絶対値の総
和を、各画像データ毎に算出する、次に、上記４種類の
領域パターンのうち上記総和の値が最大値を取る領域パ
ターンを選ぶ。そして、この選ばれた領域パターンにお
ける低周波数領域をもって、直交変換画像データの低周
波数領域と定めるのである、上記低周波数領域として第
３図（ｅ）〜第３図（ｌ）に示すような領域を設定して
もよい。

さらに、実例を上げて上述の低周波数領域の選択につい
て詳細に説明する。第４図は、画像データをサイズ16×
16の空間周波数系に直交変換した場合のDCT係数を、２
次元配列で表現した図である。この場合、第３図（ａ）
〜第３図（ｄ）の各領域パターンにおける斜線部（低周
波数領域）に対応する第４図のDCT係数の絶対値の総和
は、第３図（ａ）の低周波数領域では102821、第３図
（ｂ）の低周波数領域では102892、第３図（ｃ）の低周
波数領域では103467、第３図（ｄ）の低周波数領域では
103401となる。したがって、総和の値の一番大きい第３
図（ｃ）の領域パターンの斜線部分を第４図の直交画像
データの低周波数領域として選定するのである。

一方、高周波数領域としては、第３図（ｃ）の領域パタ
ーンのうち上記低周波領域として選択しなかった（斜線
部分以外の）部分を選定する。

次に、上記ビット配分計算回路16,量子化回路17および
符号化回路18によって行われる低周波数領域の情報の量
子化および符号化方法について説明する。

第５図に示すように、上述のようにして分離した第４図
の直交変換画像データの低周波数領域を、例えば４×４
個のDCT係数を１つの単位とするブロックに分割する。
ここで、画像データをDCTによって直交変換した後のデ
ータはガウス分布またはラプラス分布に従うことが知ら
れている。このように、DCT後の直交変換画像データが
ガウス分布またはラプラス分布に従うので、この直交変
換画像データの各DCT係数の絶対値の対数値をとって対
数圧縮する方法が適当である。そして、この対数圧縮し
たDCT係数の平均を、上記ブロック毎に算出して量子化
を行う。各ブロックにおけるDCT係数の対数圧縮後の平
均値は次式で計算される。

ここで、は空間周波数領域の（p,q）に位置するブロックのDCT係
数の平均値、Wijは上記ブロックにおけるDCT係数値であ
る。上記量子化は一様量子化とする。

このようにして各ブロック毎に求められたDCT係数の平
均値に基づいて、ビット配分計算回路16は各ブロックに
割り当てるビット数の計算を次のようにして行う。すな
わち、上記DCT係数がガウス分布に従うとすると、平均
二乗誤差を最小にするビット配分は以下の式で表され
る。

ここで、Rpqは空間周波数領域の（p,q）に位置するブロ
ックに割り当てるビット数、は低周波数領域で各ブロ
ックに割り当てる平均ビット数、Rlはlog₂|Wij|の低周
波数領域全体の平均値である。

このようにして、各ブロックに割り当てるビット数が総
て求まると、DCT係数Wijは量子化回路17によってWijの
符号との一様量子化に量子化が行われる。したがって、人間の
視覚に敏感な低周波数成分の情報としては、上記量子化
値を符号化回路18で符号化したWijの符号，の３種類の情報が出力される。

このように、空間周波数領域における低周波数領域の情
報の場合は、ブロック単位でDCT係数の平均値の大きさ
に従ってビット数を配分して符号化するので、人間の視
覚が敏感な低周波数領域においては、エネルギーの大き
なブロックには多くのビット数を配分して符号化するこ
とができる。したがって、画像の劣化を押さえて高圧縮
率の符号化を行うことができる。

次に、高周波数成分用の量子化回路14および符号化回路
15によって行われる高周波数領域の情報の量子化方法お
よび符号化方法について説明する。

ここで、まずベクトル量子化の原理について簡単に説明
する。量子化を行うべき２次元配置の信号空間を複数の
ブロックに分割する。上記ブロックのブロックサイズは
ｎ×ｎであるとする。その場合、上記ブロックのn²次元
信号空間における入力ベクトルｘ＝〔x₁…x_n ²〕に対するn²次元
信号空間のＭ個の分割をR₁…R_Mとし、その部分空間R_Mの代表点で
ある出力ベクトルy_i＝〔y_i1…y_in ²〕のセットをとし、_ｉのインデックスセットをＩ＝｛1,2,…Ｍ｝と
すると、ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと復号化Ｄの縦続
接続として表される。

Ｑ（）＝_ｉ“if"∈R_i Ｑ＝Ｄ・Ｃ C:→ｉ “if"d（，_ｉ）≦ｄ（，_ｉ）“for"
∀ｊ D:i→_ｉここで、歪側度ｄ（，_ｉ）は入出力ベクトル間の距
離を表し、２乗歪側度ノルムで定義すると、となる。

また、上記出力ベクトルy_iのセットは次のようにして予め決定しておく、すなわち、トレー
ニングシーケンスとして選んだ数枚の画像における直交
変換画像データの、高周波数領域における上記各ブロッ
クのパターンをモデルとし、クラスタリングによって、
入力ベクトルが形成するn²次元信号空間の分割と、この分割によって得られたクラスタの重心
（出力ベクトル）の算出を行って、最適な出力ベクトル
ｙのセットを決定するのである。そして、この決定された出力ベク
トルのセットＹは図示しないメモリのコードブックに記
憶される。

高周波数成分の量子化回路14は入力ベクトルｘのパター
ンと、上記コードブックに記憶された出力ベクトルのセ
ットＹに含まれる出力ベクトルy_iのパターンとを比較
（パターンマッチング）して、最小歪を与える出力ベク
トルy_iを選出し、量子化値として上記最小歪を与える出
力ベクトルy_iのインデックスｉを出力する。そして、高
周波数成分用の符号化回路15は上記量子化回路14から出
力されたインデックスｉを符号化して出力する。

このようにして符号化された高周波数領域の情報を再生
する場合は、上記復号化回路20は、上記量子化回路14か
ら出力される量子化値ｉを受け取って、符号化側と同じ
コードブックから量子化値（上記インデックス）ｉに対
応する出力ベクトルy_iを抽出し、この出力ベクトルy_i＝
｛y_i1…y_in ²｝の元から、上記ブロックを再構成するの
である。

したがって、ベクトル量子化における画質と圧縮率は、
上記コードブックに記憶される出力ベクトル数と出力ベ
クトルの選出の仕方に依存する。さらに、上記出力ベク
トルはトレーニングシーケンスとして選ばれた画像に非
常に依存している。そのため、全空間周波数領域をトレ
ーニングシーケンスとして選ぶことによってベクトル量
子化する場合は、原画像への依存を少しでも少なくする
ために、原画像を正規化または直交変換等の前処理を行
っている。しかしながら、それでも原画像の直交変換画
像データのパターンの種類が種々異なるような画質に対
してはうまく適合できなかった。

ところが、本実施例においては、原画像を直交変換した
直交変換画像データの高周波数領域のみを対象としてベ
クトル量子化している。上述のように、人間の視覚特性
は高周波数領域に対しては余り敏感ではない、また、高
周波数領域にはエネルギーが集中していないため、直交
変換画像データ自体も類似したパターンが多くなってい
る。そのため、全周波数領域をトレニーングシーケンス
として選ぶ場合よりもベクトルの種類が限定されるので
ある。そのため、直交変換画像データの高周波数領域を
画像の劣化を押さえて一定の圧縮率で符号化することが
でき、高い画質の復元画像を得ることができるのであ
る。

さらに、実例を上げて上述の高周波数領域の情報の量子
化および符号化を詳細に説明する。この量子化は高周波
数成分を2^mレベルで量子化し、１ビットをDCT係数の符
号に割り当て、（ｍ−１）ビットをDCT係数に割り当て
ることによって行う。

一例として、ｍ＝３であり、直交変換画像データとして
第４図に示すように２次元配列されたDCT係数を用いる
場合について説明する。すなわち、第４図の高周波数領
域におけるDCT係数の絶対値|Wij|の値の範囲に応じて、
量子化回路11は例えば次のようにして量子化する。

すなわち、０≦|Wij|＜23のとき０ 23≦|Wij|＜45のとき１ 45≦|Wij|＜91のとき２ 91≦|Wij| のとき３として、２ビットで量子化する。この結果を第６図
（ａ）に示す（量子化値０は省略してある）。次に、上
記量子化回路14は、第６図（ａ）の高周波数領域を第６
図（ｃ）に示すようにブロックサイズ４×４の12個のブ
ロックに分割する。上記各ブロックにおける入力ベクト
ルx₁₁,x₁₂…x₄₃,x₄₄の元を第６図（ｂ）に示す。ここ
で、上記コードブックに記憶されている出力ベクトルy_i
のセットＹは、第６図（ｄ）に例示するように４種の出
力ベクトルy₁,y₂,y₃,y₄からなるとする。そうすると、
上記量子化回路14は、上記入力ベクトルｘの一つ（例え
ば₁₁）と上記４つの出力ベクトルy₁,y₂,y₃,y₄とのパ
ターンマッチングを行って、上記歪側度ｄ（x,_ｉ）を
最小にするような出力ベクトル（例えば_４）を得る。
このようにして求められた入力ベクトルｘと出力ベクト
ルy_iの組み合わせを第６図（ｅ）に示す。そして、量子
化回路14は第６図（ｆ）に示すような量子化値列（すな
わち、上述のようにして得られた出力ベクトルy_iのイン
デックス列ｉ）を出力する。そうすると、上記符号化回
路15は上記量子化回路14から出力される量子化値ｉを符
号化する。

このように、空間周波数領域における高周波数領域の情
報の場合は、ブロック単位でベクトル量子化するので、
人間の視覚が鈍感であり直交変換画像データのベクトル
の種類が限定される高周波数領域においては、画質と圧
縮率が画像の内容に依存することがなく、画質を劣化さ
せることなく一定の圧縮率で符号化を行うことができ
る。

以上のようにして求めた低周波数領域および高周波数領
域の情報を記録再生装置19（磁気テープおよびフロッピ
ーディスク等）に蓄える。

次に、復号化処理について説明する。

上記記憶再生装置19から読み出されたデータは、復号化
回路20に入力されてこの復号化回路20によって以下に述
べるような復号化処理が行われる。

低周波数領域の情報の場合は、記録再生装置19から読み
出した上記各ブロック毎のDCT係数の平均値より、各ブロックに割ら当てられたビット数を上記符号
化の場合と同様の方法で算出する、そして、割ら当てら
れたビット数から量子化幅を決定しての値を計算し、の値を引くことによってlog₂|Wij|を求める。さらに、l
og₂|Wij|の２のべき乗を計算して|Wij|の値すなわちDCT
係数値を求めることによって復号化するのである。

また、高周波数領域の情報の場合は、上記記録再生装置
19から読み出した上記インデックスｉに従って、上記復
号化回路20の図示しないメモリに格納された符号化側と
同じコードブックを参照してインデックスｉに対応する
出力ベクトルy_iを抽出する。そして、このようにして抽
出された出力ベクトルy_iを、空間周波数領域における高
周波数領域の対応する上記ブロック内に２次元配列で組
み込む。このようにして得られた空間周波数領域におけ
る量子化値を第７図（ａ）に示す。また、この第７図
（ａ）の量子化値を復号した結果を第７図（ｂ）に示
す。ここで、第７図（ａ）における符号1,2,3はそれぞ
れ32,64,128と復号されている。

上述のようにして、低周波数領域の情報および高周波数
領域の情報が共に復号されてDCT係数が算出された後、
この２種のDCT係数を合わせて空間周波数系を再構成
し、このデータを逆変換回路21に入力する。逆変換回路
21では上記空間周波数系を空間座標系に逆変換する。こ
こで、DCT係数をWuv、画素値をWxyおよび画像サイズを
Ｎ×Ｎとすると、逆離散コサイン変換は次式で定義され
る。

ここで、上式で算出された画素値は、輝度信号（Ｙ）と色差信号
（I,Q）であるので、これをレッド（Ｒ），グリーン
（Ｇ）およびブルー（Ｂ）のRGB信号にデータ変換して
画像再生装置22に入力し、この画像再生装置22で上記RG
B信号に基づいて復元画像を得る。

なお、この発明の画像データ直交変換符号化方式で用い
た量子化幅，閾値およびブロックサイズ等のパラメータ
は実験的または経験的に求めることができる。

＜発明の効果＞以上より明らかなように、この発明の画像データ直交変
換符号化方法は、空間周波数領域を低周波数領域と高周
波数領域とに分割する複数の領域パターンを設け、上記
各領域パターンの低周波数領域に対応する直交変換デー
タの絶対値和を計算し、この絶対値和が最大となる領域
パターンの低周波数領域を上記直交変換データの低周波
数領域と特定すると共に、上記領域パターンの高周波数
領域を上記直交変換データの高周波数領域と特定し、人
間の視覚の敏感な上記低周波数領域と鈍感な高周波数領
域とを、異なる符号化方法で符号化するようにしたの
で、人間の視覚の鈍感な高周波数領域に対するビット数
を少なくし、敏感な低周波数領域に対するビット数を多
くして符号化することができ、画質の劣化を押さえなが
ら従来よりも更に高い圧縮率で画像データを圧縮するこ
とができる。

また、この発明の画像データ直交変換符号化方法は、上
記直交変換データの高周波数領域のブロック内の上記直
交変換データのパターンと予めメモリに格納した複数の
代表画像データの代表パターンとを比較して、上記ブロ
ック内の直交変換画像データのパターンに最も近い代表
パターンを求め、この代表パターンを表す番号によって
高周波数領域の符号化を行うようにしたので、入力画像
の内容に関係無く一定の圧縮率で高周波数領域の直交変
換データを圧縮することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明に係る画像データ直交変換符号化装置
の一実施例のブロック図、第２図は画像データのDCTに
よる直交変換の説明図、第３図は各領域パターンの説明
図、第４図はDCTによる直交変換を行った後のDCT係数の
一例を示す図、第５図は低周波数領域におけるブロック
の一例を示す図、第６図は高周波数領域におけるベクト
ル量子化の一例を示す図、第７図は第６図に示す高周波
数領域のベクトル量子化による符号を復号化した結果を
示す図、第８図は従来の画像データ直交変換符号化装置
のブロック図である。 11……前処理回路、12……直交変換回路、 13……周波数領域選択回路、 14,17……量子化回路、 15,18……符号化回路、 16……ビット配分計算回路、 19……記録再生装置、20……復号化回路、 21……逆変換回路、22……画像再生装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭62−216484（ＪＰ，Ａ) テレビジョン学会誌、39〔10〕（昭60) Ｐ．898−904 ＳＰＩＥＶｏｌ．804 ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（1987）Ｐ．371−377 ＩＥＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＵＳＯＮＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ，25 〔11〕（1977）Ｐ．1285−1292

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】２次元のフルカラー静止画像データに直交
変換を行って、空間座標から空間周波数に変換して符号
化する画像データ直交変換符号化方法において、空間周波数領域を、夫々所定の閾値によって低周波数領
域と高周波数領域とに分割する複数の領域パターンを設
け、上記各領域パターンの低周波数領域に対応する直交変換
データを絶対値和を算出し、上記絶対値和が最大となる領域パターンの低周波数領域
を上記直交変換データの低周波数領域と特定すると共
に、上記領域パターンの高周波数領域を上記直交変換デ
ータの高周波数領域と特定し、上記直交変換データの低周波数領域を複数のブロックに
分割し、上記直交変換データの上記ブロック毎の平均値
を算出し、この平均値の大きなブロックには多くのビッ
ト数を配分する一方、平均値の小さなブロックには少な
いビット数を配分して、上記直交変換データにおける低
周波数領域の符号化を行い、上記直交変換データの高周波数領域を複数のブロックに
分割し、このブロック内の上記直交変換データのパター
ンと予めメモリに格納した複数の代表画像データの代表
パターンとを比較して、上記ブロック内の直交変換画像
データのパターンに最も近い代表パターンを求め、この
代表パターンを表す番号によって、上記直交変換データ
における高周波数領域の符号化を行うことを特徴とする
画像データ直交変換符号化方法。