JPH09224246A - Image compression coding and image compression decoding device - Google Patents
Image compression coding and image compression decoding deviceInfo
- Publication number
- JPH09224246A JPH09224246A JP2819696A JP2819696A JPH09224246A JP H09224246 A JPH09224246 A JP H09224246A JP 2819696 A JP2819696 A JP 2819696A JP 2819696 A JP2819696 A JP 2819696A JP H09224246 A JPH09224246 A JP H09224246A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- quantization
- image
- quantization matrix
- compression
- image compression
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Signal Processing For Digital Recording And Reproducing (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、ビデオデ
ィスク装置やハイビジョンテレビ受像機等に用いて好適
な画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image compression encoding / decoding device suitable for use in, for example, a video disc device, a high-definition television receiver, or the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、ビデオテープレコーダーにおい
て、画像データを記録再生するときに、画像データの容
量が大きいため、生のデータをそのまま記録して再生す
るために、大量のビデオテープを必要としていた。2. Description of the Related Art Conventionally, when recording and reproducing image data in a video tape recorder, a large amount of image data is necessary, and therefore a large amount of video tape is required to record and reproduce raw data as it is. .
【０００３】また、画像データを蓄積または転送した後
に再生するビデオディスクやハイビジョンテレビ受像機
等においては、生のデータをそのまま蓄積または転送す
ることが考えられるが、画像データの容量が大きいた
め、生のデータをそのまま蓄積または転送すると大容量
のメモリーを必要とすることになる。しかし、例えば、
最も大きいハードディスクでさえも１０分程度しか記録
できないので、生のデータをそのまま蓄積または転送す
ることは現実的でなかった。In a video disc, a high-definition television receiver or the like which reproduces after storing or transferring image data, it is possible to store or transfer the raw data as it is. If you store or transfer the data as it is, you will need a large amount of memory. But, for example,
Even the largest hard disk can record for only about 10 minutes, so it was not realistic to store or transfer raw data as it is.
【０００４】そこで、これらの装置においては、画像デ
ータを圧縮処理するようにしていた。つまり、画像デー
タを圧縮して蓄積または転送した後に伸張して再生する
ようにしていた。図４に、従来の画像圧縮符号化および
画像圧縮復号化装置のブロック図を示す。まず、この従
来の画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装置の構成を
説明する。この装置は、圧縮処理部１と伸張処理部５と
を有する。一方の、圧縮処理部１は、ＤＣＴ変換回路２
と、量子化回路３と、可変長符号化回路４とを有する。
また他方の、伸張処理部５は、可変長復号化回路６と、
逆量子化回路７と、ＤＣＴ逆変換回路８とを有する。Therefore, in these apparatuses, image data is compressed. That is, the image data is compressed and stored or transferred, and then expanded and reproduced. FIG. 4 shows a block diagram of a conventional image compression encoding and image compression decoding apparatus. First, the configuration of this conventional image compression encoding and image compression decoding apparatus will be described. This apparatus has a compression processing unit 1 and a decompression processing unit 5. On the other hand, the compression processing unit 1 includes a DCT conversion circuit 2
A quantization circuit 3 and a variable length coding circuit 4.
On the other hand, the expansion processing unit 5 includes a variable length decoding circuit 6 and
It has an inverse quantization circuit 7 and a DCT inverse transformation circuit 8.
【０００５】まず、圧縮処理部１について説明する。Ｄ
ＣＴ変換回路２は、入力画像Ｓｉの電気信号をフーリエ
変換により信号の周波数成分に分解して、信号をいろい
ろな周波数成分の足し合わせによって構成するように変
換する回路である。このようなＤＣＴ変換を行う理由
は、以下の通りである。変換前にランダムに分布してい
た画素値が変換後には、低周波の方に大きな値が集中す
る。人間の視覚特性は、画像の細かい部分には比較的鈍
感であり、また速く動いているものの場合、多少ボケて
いても気づきにくいことが知られている。従って、細か
い絵柄のところは、多少情報量を少なくしても人間の目
には感じにくいことになる。そこで、これを利用して、
絵柄の細かい、高周波の部分を無くしてしなえば、情報
量の圧縮を行うことができる。これがＤＣＴ変換を行う
理由である。First, the compression processing section 1 will be described. D
The CT conversion circuit 2 is a circuit that decomposes an electric signal of the input image Si into frequency components of the signal by Fourier transform and converts the signal to be configured by adding various frequency components. The reason for performing such DCT conversion is as follows. After the pixel values randomly distributed before the conversion are converted, large values concentrate on the lower frequency. It is known that human visual characteristics are relatively insensitive to small parts of an image, and that when moving fast, it is difficult to notice even if the image is slightly blurred. Therefore, even in the case of a fine picture, even if the information amount is slightly reduced, it is difficult for the human eyes to perceive. So, using this,
If the fine and high frequency portions of the picture are eliminated, the amount of information can be compressed. This is the reason for performing DCT.
【０００６】量子化回路３は、ＤＣＴ変換後の、絵柄の
細かい、高周波の部分を落とすための回路である。ここ
で、量子化とは、ＤＣＴ変換されたそれぞれの値をある
値（除数）で割り算をし、余りを丸めてしまう操作をす
る回路である。除数の値が大きいとほとんどの値が０に
なり、圧縮率が高いことになる。言い換えると、丸める
部分が多くなるので、再生映像がボケた感じの強い映像
になる。量子化マトリクスＭは、ＤＣＴ変換後のブロッ
クの内の各画素に対して割り算を行う除数を配置したテ
ーブルである。ここでは、４×４のＤＣＴブロックに対
して定義した量子化マトリクスＭを示す。横方向は水平
周波数成分を示し、縦方向は垂直周波数成分を示し、Ｌ
は低域を示し、Ｈは高域を示す。水平周波数方向及び垂
直周波数方向共に高域（Ｈ）になるに従って除数の値が
増えるように構成されている。つまり、低域（Ｌ）を細
かく、高域（Ｈ）を粗く量子化するように構成されてい
る。The quantizing circuit 3 is a circuit for removing a high frequency portion having a fine pattern after the DCT conversion. Here, quantization is a circuit that divides each value subjected to DCT conversion by a certain value (divisor) and rounds the remainder. If the value of the divisor is large, most of the values become 0, and the compression ratio is high. In other words, the rounded portion increases, so that the reproduced image becomes a blurred image. The quantization matrix M is a table in which divisors for dividing each pixel in the block after the DCT are arranged. Here, a quantization matrix M defined for a 4 × 4 DCT block is shown. The horizontal direction indicates horizontal frequency components, the vertical direction indicates vertical frequency components, and L
Indicates a low range, and H indicates a high range. The divisor value is configured to increase as the frequency becomes higher (H) in both the horizontal frequency direction and the vertical frequency direction. That is, the low frequency (L) is quantized finely and the high frequency (H) is roughly quantized.
【０００７】可変長符号化回路４は、ランレングス符号
化とハフマン符号化を用いて画像圧縮を行う回路であ
る。ランレングス符号化は、各画素の情報を１つ１つの
ものではなく、連続する同じ状態をひとまとめにする方
法である。例えば、０と１の２値の状態を取り扱う場合
には、最初に送るデータが０か１かを記しておけば、次
のデータはこれとは別の状態になるので、この状態（ラ
ン）がいくつ続くかを記すことで符号化を行う。従っ
て、ランレングス符号化では、ランが長いほど圧縮率が
高くなる。The variable length coding circuit 4 is a circuit for performing image compression using run length coding and Huffman coding. Run-length coding is a method in which the information of each pixel is not one by one, but the same continuous state is put together. For example, when dealing with the binary state of 0 and 1, if the first data to be sent is written as 0 or 1, the next data will be in a different state, so this state (run) The encoding is performed by noting how many times. Therefore, in run-length encoding, the longer the run, the higher the compression ratio.
【０００８】また、ハフマン符号化は、例えば、０、
１、２、３の４種類の状態を取り扱う場合には、出現回
数の多いデータ０を１ビット０で、次に多いデータ１を
２ビット１０で、出現回数の少ないデータ２と３をそれ
ぞれ３ビットの１１０、１１１で表現すると圧縮率を上
げることができる。このように、出現確率の高い状態に
少ないビット数を割り当てて、出現確率の低い状態に多
くのビット数を与えて符号化する方法を可変長符号化と
いう。The Huffman coding is, for example, 0,
In the case of dealing with four types of states, 1, 2, and 3, data 0 having the largest number of appearances is represented by 1 bit 0, data 1 having the largest number of occurrences is represented by 2 bits 10, and data 2 and 3 having the smallest number of appearances are represented by 3 The compression ratio can be increased by expressing the bits 110 and 111. A method of assigning a small number of bits to a state with a high appearance probability and giving a large number of bits to a state with a low appearance probability in this manner is called variable length coding.
【０００９】つぎに、伸張処理部５について説明する。
可変長復号化回路６は、可変長符号化回路４において行
われた符号化に対して復号化を行う回路である。逆量子
化回路７は、量子化回路３において行われた量子化と逆
の動作を行う回路である。ＤＣＴ逆変換回路８は、ＤＣ
Ｔ変換回路２において行われたＤＣＴ変換と逆の動作を
行う回路である。ここで、逆量子化回路７においては、
量子化誤差及び逆量子化誤差の累積を防ぐため、量子化
回路３において用いた量子化マトリクスＭと同じものを
用いて、逆量子化を行う。Next, the expansion processing section 5 will be described.
The variable length decoding circuit 6 is a circuit for decoding the coding performed in the variable length coding circuit 4. The inverse quantization circuit 7 is a circuit that performs an operation reverse to the quantization performed in the quantization circuit 3. The DCT inverse conversion circuit 8 uses DC
This is a circuit that performs the reverse operation of the DCT conversion performed in the T conversion circuit 2. Here, in the inverse quantization circuit 7,
In order to prevent the accumulation of the quantization error and the inverse quantization error, the same quantization matrix M used in the quantization circuit 3 is used to perform the inverse quantization.
【００１０】このように構成された従来の画像圧縮符号
化および画像圧縮復号化装置の動作を以下に説明する。
まず、圧縮処理部１の動作を説明する。入力画像Ｓｉの
データは、ＤＣＴ変換回路２に供給される。ＤＣＴ変換
回路２は、入力画像Ｓｉの空間面の信号を周波数面の信
号へ変換する。この変換は、演算精度などにも依存する
が、基本的に可逆な変換である。このように変換された
周波数面の信号は、量子化回路３に供給される。The operation of the conventional image compression coding and image compression decoding apparatus thus configured will be described below.
First, the operation of the compression processing unit 1 will be described. The data of the input image Si is supplied to the DCT conversion circuit 2. The DCT conversion circuit 2 converts a signal in the spatial plane of the input image Si into a signal in the frequency plane. This conversion is basically a reversible conversion, although it depends on the calculation accuracy and the like. The frequency plane signal thus converted is supplied to the quantization circuit 3.
【００１１】量子化回路３は、この周波数面の信号の振
幅を圧縮する。この量子化は、画像の情報量を減らすた
めに行われる不可逆な変換である。この量子化は、上述
したように、通常、低域を細かく、高域を粗く行われ
る。この量子化は、量子化マトリクスＭで定義される。
量子化された周波数面の信号は、可変長符号化回路４に
供給される。可変長符号化回路４は、量子化された周波
数面の信号を可逆な可変長符号に変換して情報の圧縮を
行い、圧縮データＳｃとして各種媒体に転送する。The quantizing circuit 3 compresses the amplitude of the signal on the frequency plane. This quantization is an irreversible transformation performed to reduce the amount of information of the image. As described above, this quantization is usually performed finely in the low frequency range and coarsely in the high frequency range. This quantization is defined by a quantization matrix M.
The quantized frequency plane signal is supplied to the variable length coding circuit 4. The variable-length coding circuit 4 converts the quantized frequency-plane signal into a reversible variable-length code, compresses the information, and transfers the compressed data Sc to various media.
【００１２】次に、伸張処理部５の動作を説明する。圧
縮データＳｃは、可変長復号化回路６に供給される。可
変長復号化回路６は、圧縮データＳｃを可変長復号化
し、伸張処理部１における量子化後の周波数面の信号と
同じ信号に変換する。この信号は逆量子化回路７に供給
される。逆量子化回路７は、圧縮処理部１における量子
化のときと同じ量子化マトリクスＭを使って、逆の演
算、つまり乗算を行う。この逆量子化によって、圧縮処
理部１におけるＤＣＴ変換後の周波数面の信号と同じ信
号に量子化の誤差を加えた信号が得られる。Next, the operation of the expansion processing section 5 will be described. The compressed data Sc is supplied to the variable length decoding circuit 6. The variable length decoding circuit 6 performs variable length decoding on the compressed data Sc and converts it into the same signal as the quantized frequency plane signal in the decompression processing unit 1. This signal is supplied to the inverse quantization circuit 7. The inverse quantization circuit 7 uses the same quantization matrix M as that used in the quantization in the compression processing unit 1 to perform the inverse operation, that is, the multiplication. By this inverse quantization, a signal obtained by adding a quantization error to the same signal on the frequency plane after the DCT conversion in the compression processing unit 1 is obtained.
【００１３】この量子化誤差の量は、量子化マトリクス
Ｍ中の除数を示す値が大きいほど大きい。例えば、水
平、垂直共に最低周波数の値１を使ったときは、この値
１に対応するＤＣＴ変換後の係数が１．５のとき、１．
５を除数の値１で割って四捨五入した整数は、２であ
る。このとき、量子化結果は２である。量子化結果１に
除数の値１をかけた２が逆量子化結果である。従って、
このとき量子化誤差は、係数１．５に対して逆量子化結
果２を引いた値−０．５である。ところが、水平、垂直
共に最高周波数の値１０を使ったときは、この値１０に
対応するＤＣＴ変換後の係数が２５のとき、２５を除数
の値１０で割って最も近い整数は、３である。このと
き、量子化結果は３である。量子化結果３に除数の値１
０をかけた３０が逆量子化結果である。従って、このと
き量子化誤差は、係数２５に対して逆量子化結果３０を
引いた値−５である。このように、量子化誤差は、高域
になるほど大きな値となる。The amount of the quantization error increases as the value indicating the divisor in the quantization matrix M increases. For example, when the lowest frequency value 1 is used for both horizontal and vertical, and the coefficient after DCT conversion corresponding to this value 1 is 1.5, 1.
The integer obtained by dividing 5 by the value 1 of the divisor and rounding off is 2. At this time, the quantization result is 2. The inverse quantization result is 2 which is obtained by multiplying the quantization result 1 by the divisor value 1. Therefore,
At this time, the quantization error is −0.5 which is obtained by subtracting the inverse quantization result 2 from the coefficient 1.5. However, when the value 10 of the highest frequency is used both horizontally and vertically, when the coefficient after DCT conversion corresponding to this value 10 is 25, 25 is divided by the divisor value 10 and the nearest integer is 3. . At this time, the quantization result is 3. Quantization result 3 with divisor value 1
30 multiplied by 0 is the inverse quantization result. Therefore, the quantization error at this time is -5, which is obtained by subtracting the inverse quantization result 30 from the coefficient 25. In this way, the quantization error has a larger value in a higher frequency range.
【００１４】このような高域になるほど大きな誤差を有
する周波数面の信号は、ＤＣＴ逆変換回路８に供給され
る。ＤＣＴ逆変換回路８は、周波数面の信号を空間面の
信号に変換して、出力画像Ｓｏとして出力する。この出
力画像Ｓｏは、上述したように、量子化誤差を有してい
て、この誤差が高域の画像の歪みとして現れる。A signal on the frequency plane having a larger error as the frequency becomes higher is supplied to the DCT inverse transform circuit 8. The DCT inverse transformation circuit 8 transforms the signal in the frequency plane into a signal in the space plane and outputs it as an output image So. As described above, the output image So has a quantization error, and this error appears as distortion of a high frequency image.
【００１５】[0015]
【発明が解決しようとする課題】このような従来の画像
圧縮、伸張処理の画像の歪みと周波数との関係について
説明する。図５は、圧縮、伸張処理による出力画像の周
波数に対する利得の特性を示す図である。縦軸に利得Ａ
［ｄＢ］、横軸に周波数ｆ［Ｈｚ］を示す。図５におい
て示すように、周波数ｆが変化してもその出力画像の利
得Ａは１［ｄＢ］のまま変化しない。これは、圧縮処理
における量子化、伸張処理における逆量子化のそれぞれ
において、同じ量子化マトリクスＭを用いているためで
ある。The relationship between the image distortion and the frequency of such conventional image compression and expansion processing will be described. FIG. 5 is a diagram showing the characteristics of the gain with respect to the frequency of the output image by the compression and expansion processing. Gain A on the vertical axis
[DB], and the horizontal axis represents frequency f [Hz]. As shown in FIG. 5, even if the frequency f changes, the gain A of the output image remains 1 [dB] and does not change. This is because the same quantization matrix M is used in each of the quantization in the compression processing and the inverse quantization in the expansion processing.
【００１６】また、図６は、圧縮、伸張処理による出力
画像の周波数に対するモスキート歪みの特性を示す図で
ある。縦軸にモスキート歪みの大きさＤ、横軸に周波数
ｆ［Ｈｚ］を示す。ここで、モスキート歪みについて説
明する。ＤＣＴ変換後の周波数面の信号は、量子化、逆
量子化処理による誤差がなければ、ＤＣＴ係数の基底パ
ターンが相互に補間しあい入力画と同じ信号を再現でき
るが、量子化、逆量子化によって係数が量子化誤差を持
つためＤＣＴ係数の基底パターンが相互に補間できず
に、ＩＤＣＴ変換後の空間面の信号にＤＣＴの基底パタ
ーンの重ね合わせたパターンが発生し、これが動画像の
場合、画の移動などにより上記基底パターンの重ね合わ
せパターンが時間的に変化するため、まるでハエが飛ん
でいるかのような歪みを発生するが、この歪みをモスキ
ート歪みと言い、前記量子化誤差が大きいほど目につ
く。モスキート歪みは特に画像のエッジ近傍のフラット
な部分で発生しやすく、また目立ち易い。図６において
示すように、このモスキート歪みＤは周波数が高くなる
ほど大きくなると言う不都合があった。これは、上述の
ように、高域になるほど粗く量子化しているためであ
る。FIG. 6 is a diagram showing the characteristic of mosquito distortion with respect to the frequency of the output image by the compression / expansion processing. The vertical axis shows the magnitude D of mosquito distortion, and the horizontal axis shows the frequency f [Hz]. Here, the mosquito distortion will be described. The signal in the frequency plane after DCT conversion can reproduce the same signal as the input image by interpolating the base patterns of the DCT coefficients with each other if there is no error due to quantization and dequantization processing. Since the coefficients have a quantization error, the base patterns of the DCT coefficients cannot be interpolated with each other, and a pattern in which the DCT base patterns are superimposed on the signal in the space plane after IDCT conversion is generated. Since the superposition pattern of the above-mentioned base pattern changes with time due to the movement of, etc., a distortion as if a fly were flying occurs, but this distortion is called mosquito distortion, and the larger the quantization error, Stick to Mosquito distortion is particularly likely to occur in a flat portion near the edge of an image and is easily noticeable. As shown in FIG. 6, this mosquito distortion D has a disadvantage that it increases as the frequency increases. This is because, as described above, the higher the frequency band, the coarser the quantization.
【００１７】ここで、上述した圧縮処理部１の量子化に
おいて、低域を細かく高域を粗く量子化する理由をＤＣ
Ｔブロックとの関係において説明する。まず、ＤＣＴブ
ロック内においては、次のようなことが言える。人間の
視覚特性の中に空間的に周波数の高い成分ほど感度が低
くなるという特性があり、低域から高域まで同じレベル
の歪みを持つよりも高域により多くの歪みを持ったほう
が主観的な画質が向上するからである。Here, in the quantization of the compression processing unit 1 described above, the reason why the low frequency band is finely quantized and the high frequency band is roughly quantized is DC.
It will be described in relation to the T block. First, the following can be said in the DCT block. There is a characteristic of human visual characteristics that the sensitivity decreases as the frequency of spatial components increases, and it is more subjective to have more distortion in the high range than to have the same level of distortion from low to high frequencies. This is because the image quality is improved.
【００１８】次に、ＤＣＴブロック間においては、次の
ようなことが言える。ＤＣＴ変換はブロック変換である
ためブロック歪みが発生して画質を損なうことがある。
ここで、ブロック歪みとは、ＤＣＴ変換等の直行変換特
有のものであり、ブロック間の境目が見える現象を言
う。このＤＣＴブロック間を滑らかにつなぐために、低
域の信号の誤差を少なくする必要があるからである。な
お、このブロック歪みは、低ビットレートになるほど顕
著に現れ、大きな画質劣化につながる。Next, the following can be said between DCT blocks. Since the DCT transform is a block transform, block distortion may occur and the image quality may be impaired.
Here, the block distortion is unique to orthogonal transform such as DCT transform, and refers to a phenomenon in which a boundary between blocks is visible. This is because it is necessary to reduce the error in the low-frequency signal in order to smoothly connect the DCT blocks. It should be noted that this block distortion becomes more prominent as the bit rate becomes lower, leading to a large deterioration in image quality.
【００１９】このような理由により、現在用いられてい
る圧縮技術においては、低域を細かく高域を粗く量子化
することで、視覚的な画質劣化をより少なくするように
している。なお、量子化マトリクスＭは、高ビットレー
ト時は低域から高域への値の増加をより平坦に低ビット
レート時は値の増加の傾きをより大きく設定される。つ
まり、量子化マトリクスＭは、高ビットレート時は水
平、垂直周波数共に低域から高域までの値の増加をより
少なくし、低ビットレート時はこの低域から高域までの
値字の増加をより大きく設定するようにしていた。For the above reason, in the compression technique used at present, the low frequency band is finely quantized and the high frequency band is roughly quantized so as to further reduce visual image quality deterioration. It should be noted that the quantization matrix M is set so that the increase of the value from the low frequency band to the high frequency band becomes flatter at the high bit rate and the slope of the increase of the value becomes larger at the low bit rate. In other words, the quantization matrix M causes the horizontal and vertical frequencies to increase less in the low frequency band to the high frequency band at the high bit rate, and increases the value from the low frequency band to the high frequency band at the low bit rate. Was set to be larger.
【００２０】特に、低ビットレート時に低域から高域ま
での値の増加を大きく設定した場合、上述した高域のモ
スキート歪みＤがかなり大きくなり、いかに人間の視覚
特性を考慮しても大きな画質劣化として評価される。ま
た、このような現象を考慮して低ビットレート時に量子
化マトリクスＭの値の増加をより平坦に設定すると、低
域から高域までの歪みが大きくなると共に、ブロック歪
みも発生し易くなるため、画質劣化が大きくなるという
不都合があった。In particular, when a large increase in the value from the low range to the high range is set at a low bit rate, the above-mentioned mosquito distortion D in the high range becomes considerably large, and a large image quality is obtained no matter how human visual characteristics are considered. It is evaluated as deterioration. Further, if the increase of the value of the quantization matrix M is set to be flatter at a low bit rate in consideration of such a phenomenon, the distortion from the low frequency band to the high frequency band becomes large and the block distortion easily occurs. However, there is an inconvenience that the image quality is greatly deteriorated.
【００２１】このような画質劣化を抑えるため、別の方
法としては、圧縮処理部の前段に前処理としてプリフィ
ルターを設け、入力画像を圧縮処理する前に入力画像に
対して空間的なフィルターをかけて高域信号を減衰させ
て最終的な画質をより良くするという方法が採用される
場合がある。しかし、フィルターを増設するためハード
ウエアが増大する点や、フィルターの特性とＤＣＴ変換
の特性がうまくマッチしないために、高域を減衰させて
も直接的に符号量を削減することができず、全体として
圧縮効果が少ないというという不都合があった。In order to suppress such image quality deterioration, as another method, a pre-filter is provided as a pre-process in the preceding stage of the compression processing section and a spatial filter is applied to the input image before the input image is compressed. In some cases, a method of attenuating a high frequency signal to improve the final image quality may be adopted. However, since the hardware increases due to the addition of filters, and the characteristics of the filter and the characteristics of DCT conversion do not match well, it is not possible to directly reduce the code amount even if the high frequency band is attenuated. There is a disadvantage that the compression effect is small as a whole.
【００２２】本発明は、かかる点を考慮してなされたも
のであり、圧縮、伸張処理出力画像の周波数特性、歪み
特性を制御することができる画像圧縮符号化および画像
圧縮復号化装置の提供を目的とする。The present invention has been made in consideration of the above points, and provides an image compression encoding and image compression decoding apparatus capable of controlling the frequency characteristic and the distortion characteristic of a compression / decompression output image. To aim.
【００２３】[0023]
【課題を解決するための手段】この発明の画像圧縮符号
化および画像圧縮復号化装置は、入力画像データをＤＣ
Ｔ変換し、ＤＣＴ変換された画像データを量子化し、量
子化された画像データを可変長符号化することにより、
圧縮処理して圧縮データとして転送する圧縮処理手段
と、転送された圧縮データを可変長復号化し、可変長復
号化された圧縮データを逆量子化し、逆量子化された圧
縮データをＤＣＴ逆変換することにより、伸張処理する
伸張処理手段とを備え、圧縮処理手段における画像デー
タの量子化に用いる第１の量子化マトリクスと、伸張処
理手段における圧縮データの逆量子化に用いる第２の量
子化マトリクスとが少なくとも相対的に異なるようにし
たものである。The image compression encoding and image compression decoding apparatus according to the present invention converts input image data into a DC image.
By performing T conversion, quantizing the DCT-converted image data, and performing variable length coding on the quantized image data,
A compression processing unit that performs compression processing and transfers the compressed data as variable data, performs variable length decoding of the transferred compressed data, inversely quantizes the variable length decoded compressed data, and performs DCT inverse transform of the inversely quantized compressed data. Accordingly, a first quantization matrix that is provided with decompression processing means that performs decompression processing and that is used to quantize image data in the compression processing means, and a second quantization matrix that is used to dequantize compressed data in the decompression processing means. Are at least relatively different.
【００２４】この発明の画像圧縮符号化および画像圧縮
復号化装置によれば、以下の作用をする。まず、圧縮処
理手段の作用を説明する。入力画像データは、ＤＣＴ変
換により、入力画像の空間面の信号を周波数面の信号へ
変換される。このように変換された周波数面の信号は、
量子化により、この周波数面の信号の振幅が圧縮され
る。この量子化は、画像の情報量を減らすために行われ
る不可逆な変換である。この量子化は、上述したよう
に、通常、低域を細かく、高域を粗く行われる。この量
子化は、第１の量子化マトリクスで定義される。可変長
符号化により、量子化された周波数面の信号は可逆な可
変長符号に変換されて情報の圧縮が行われ、圧縮データ
として各種媒体に転送される。ここで、圧縮データと共
に、ヘッダー部に伸張処理手段の逆量子化に用いる第２
の量子化マトリクスが付加されて転送される。According to the image compression encoding and image compression decoding apparatus of the present invention, the following operations are performed. First, the operation of the compression processing means will be described. The input image data is converted from a signal in the spatial plane of the input image into a signal in the frequency plane by DCT conversion. The frequency plane signal converted in this way is
The quantization compresses the amplitude of the signal in this frequency plane. This quantization is an irreversible transformation performed to reduce the amount of information of the image. As described above, this quantization is usually performed finely in the low frequency range and coarsely in the high frequency range. This quantization is defined by the first quantization matrix. By the variable length coding, the quantized frequency plane signal is converted into a reversible variable length code, information is compressed, and transferred as compressed data to various media. Here, together with the compressed data, the second header used in the dequantization of the decompression processing means in the header part.
, And the quantization matrix is added and transferred.
【００２５】次に、伸張処理手段の作用を説明する。圧
縮データは、可変長復号化により、可変長復号化され、
圧縮処理手段における量子化後の周波数面の信号と同じ
信号に変換される。この信号は逆量子化により、圧縮処
理手段における量子化のときと異なる第２の量子化マト
リクスを使って、逆の演算、つまり乗算が行われる。こ
の逆量子化によって、圧縮処理手段におけるＤＣＴ変換
後の係数に対して量子化の誤差を加え、この結果に対し
高域部の係数を減衰させた信号が得られる。これによっ
て、モスキート歪みを発生していた量子化誤差そのもの
も減衰される。Next, the operation of the expansion processing means will be described. The compressed data is variable length decoded by variable length decoding,
It is converted into the same signal as the frequency-plane signal after quantization in the compression processing means. This signal is inversely quantized, and an inverse operation, that is, multiplication is performed by using a second quantization matrix different from that in the quantization in the compression processing means. By this inverse quantization, a quantization error is added to the coefficient after the DCT conversion in the compression processing means, and a signal in which the coefficient in the high frequency region is attenuated with respect to this result is obtained. As a result, the quantization error itself that has generated mosquito distortion is also attenuated.
【００２６】一般的には量子化誤差とは、量子化以前の
値に対して逆量子化後の値が持つ誤差のことであり量子
化と逆量子化値が同じ値Ｑを用いた場合、量子化誤差の
最大値はＱ／２となることが知られている。ところが本
発明のように、量子化値と逆量子化値が異なる場合に関
して、量子化以前の値に対して逆量子化後の値が持つ誤
差を次の２つの誤差の重ね合わせと定義しこれ以降の説
明にて使用する。一方向に減衰、増幅する誤差成分を利
得Ａ、入力信号（ＤＣＴ変換後の係数データ）の値によ
って正負両方向に確率的に誤差を持つ成分を量子化誤差
Ｂと定義する。前述したモスキートノイズは主に後者の
量子化誤差Ｂが大きいほど大きく見える。上述の利得Ａ
は量子化値と逆量子化値の比で決まり、量子化誤差Ｂの
大きさは逆量子化値の大きさによって決まる。このよう
に、量子化の数はその値が小さいと、量子化の前のＤＣ
Ｔ係数値と量子化後のＤＣＴ係数値との誤差が少なくな
り、モスキート歪みは少なく高画質を実現できるが、圧
縮率を高くすることが出来ない。逆に、量子化の数が大
きいと、圧縮率を高くすることは出来るが、量子化の前
のＤＣＴ係数値と量子化後のＤＣＴ係数値との誤差が大
きくなり、特に高域のモスキート歪みが増大し画質劣化
を招く。この発明においては、ＤＣＴ係数の高域部分の
利得Ａを下げることで、ＤＣＴ係数の高域部分の量子化
誤差Ｂを少なくし、ＤＣＴ逆変換後の高域のモスキート
歪みそのものを減衰させ、高い圧縮率でも画質を損なわ
ない様にするものである。Generally, a quantization error is an error that a value after dequantization has with respect to a value before quantization, and when a value Q having the same quantization and dequantization value is used, It is known that the maximum value of the quantization error is Q / 2. However, in the case where the quantized value and the dequantized value are different as in the present invention, the error of the value after the dequantization with respect to the value before the quantization is defined as the superposition of the following two errors. It will be used in the following description. An error component that attenuates and amplifies in one direction is defined as a gain A, and a component having a stochastic error in both positive and negative directions depending on the value of an input signal (coefficient data after DCT conversion) is defined as a quantization error B. The above-mentioned mosquito noise mainly looks larger as the latter quantization error B is larger. The above gain A
Is determined by the ratio between the quantized value and the dequantized value, and the size of the quantization error B is determined by the size of the dequantized value. In this way, if the number of quantization is small, the DC before quantization is
The error between the T coefficient value and the quantized DCT coefficient value is small, and mosquito distortion is small and high image quality can be realized, but the compression rate cannot be increased. On the other hand, if the number of quantization is large, the compression rate can be increased, but the error between the DCT coefficient value before quantization and the DCT coefficient value after quantization becomes large, and mosquito distortion especially in the high frequency range. Increase, which leads to deterioration of image quality. In the present invention, by lowering the gain A in the high frequency part of the DCT coefficient, the quantization error B in the high frequency part of the DCT coefficient is reduced, and the mosquito distortion itself in the high frequency band after the DCT inverse transform is attenuated to be high. The compression rate does not impair the image quality.
【００２７】このようなＤＣＴ変換後の高域の係数に対
して利得Ａ、量子化誤差Ｂを減衰された信号は、ＤＣＴ
逆変換により、空間面の信号に変換されて、出力画像と
して出力される。この出力画像は、高域成分が少なくな
り画像から解像度感はある程度失われるが、モスキート
歪みそのものも減衰することにより最終的な画質として
は改善される。A signal obtained by attenuating the gain A and the quantization error B with respect to the high frequency coefficient after the DCT conversion is DCT.
It is converted into a signal in the space plane by the inverse conversion and is output as an output image. In this output image, high frequency components are reduced and the sense of resolution is lost from the image to some extent, but the final image quality is improved by attenuating the mosquito distortion itself.
【００２８】[0028]
【発明の実施の形態】以下、本実施例について説明す
る。図１に、本実施例の画像圧縮符号化および画像圧縮
復号化装置のブロック図を示す。図１に示す本実施例が
図４に示した従来例と対応する部分には同一の符号を付
す。本実施例が従来のものと異なる点は、圧縮処理部１
の量子化に用いる第１の量子化マトリクスＭ1 と伸張処
理部５の逆量子化に用いる第２の量子化マトリクスＭ2
とを異なるものにした点である。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION This embodiment will be described below. FIG. 1 shows a block diagram of an image compression encoding and image compression decoding apparatus according to this embodiment. The parts of the present embodiment shown in FIG. 1 corresponding to those of the conventional example shown in FIG. This embodiment is different from the conventional one in that the compression processing unit 1
Of the first quantization matrix M 1 used for the quantization of M and the second quantization matrix M 2 used for the inverse quantization of the expansion processing unit 5.
This is the difference between and.
【００２９】まず、この画像圧縮符号化および画像圧縮
復号化装置の構成を説明する。この装置は、圧縮処理部
１と伸張処理部５とを有する。一方の、圧縮処理部１
は、ＤＣＴ（ディスクリート・コサイン・トランスフォ
ーム）変換回路２と、量子化回路３と、可変長符号化回
路４とを有する。また他方の、伸張処理部５は、可変長
復号化回路６と、逆量子化回路７と、ＤＣＴ逆変換回路
８とを有する。First, the configuration of the image compression coding and image compression decoding apparatus will be described. This apparatus has a compression processing unit 1 and a decompression processing unit 5. On the other hand, the compression processing unit 1
Has a DCT (discrete cosine transform) conversion circuit 2, a quantization circuit 3, and a variable length coding circuit 4. On the other hand, the expansion processing section 5 has a variable length decoding circuit 6, an inverse quantization circuit 7, and a DCT inverse transformation circuit 8.
【００３０】まず、圧縮処理部１について説明する。Ｄ
ＣＴ変換回路２は、入力画像Ｓｉの電気信号をフーリエ
変換により信号の周波数成分に分解して、信号をいろい
ろな周波数成分の足し合わせによって構成するように変
換する回路である。このようなＤＣＴ変換を行う理由
は、以下の通りである。変換前にランダムに分布してい
た画素値が変換後には、低周波の方に大きな値が集中す
る。人間の視覚特性は、画像の細かい部分には比較的鈍
感であり、また速く動いているものの場合、多少ボケて
いても気づきにくいことが知られている。従って、細か
い絵柄のところは、多少情報量を少なくしても人間の目
には感じにくいことになる。そこで、これを利用して、
絵柄の細かい、高周波の部分を無くしてしまえば、情報
量の圧縮を行うことができる。これがＤＣＴ変換を行う
理由である。First, the compression processing section 1 will be described. D
The CT conversion circuit 2 is a circuit that decomposes an electric signal of the input image Si into frequency components of the signal by Fourier transform and converts the signal to be configured by adding various frequency components. The reason for performing such DCT conversion is as follows. After the pixel values randomly distributed before the conversion are converted, large values concentrate on the lower frequency. It is known that human visual characteristics are relatively insensitive to small parts of an image, and that when moving fast, it is difficult to notice even if the image is slightly blurred. Therefore, even in the case of a fine picture, even if the information amount is slightly reduced, it is difficult for the human eyes to perceive. So, using this,
The information amount can be compressed by eliminating the high-frequency part with a fine pattern. This is the reason for performing DCT.
【００３１】入力画像Ｓｉの動画像は、テレビジョン放
送での転送レートで１秒間に３０枚、映画で２４枚の映
像を取り扱わなければならない。動画像の特徴は、時間
的な情報を持ち合わせていることである。言い換える
と、１枚１枚の映像がまったく異なるものではなく、似
かよっている部分を多く持っていることが特徴である。
つまり、動画像は、時間的な相関が高いので、画面間の
時間的相関関係を利用した圧縮が可能となる。この動き
の情報を動きベクトルといい、画面間で引き算を行うこ
とにより得られる。この差信号成分をＤＣＴ変換するこ
とにより、扱うデータ量を少なくすることができる。こ
の動画像の性質をうまく利用した動画像圧縮方法がＭＰ
ＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ
Ｇｒｏｕｐ）である。As the moving image of the input image Si, 30 images per second at a transfer rate in television broadcasting and 24 images at a movie must be handled. A feature of moving images is that they have temporal information. In other words, each image is not completely different, and it has many similar parts.
That is, since a moving image has a high temporal correlation, compression using a temporal correlation between screens can be performed. This motion information is called a motion vector, and is obtained by performing subtraction between screens. By subjecting this difference signal component to DCT conversion, the amount of data to be handled can be reduced. MP is a moving image compression method that makes good use of this characteristic of moving images.
EG (Moving Picture Experts)
Group).
【００３２】以下、ＭＰＥＧの仕組みを説明する。ＭＰ
ＥＧでは、符号化の最小単位をピクチャと呼び、３つの
タイプを規定している。Ｉピクチャは自分自身の情報だ
けで、１枚の映像を構成できるデータである。Ｐピクチ
ャとＢピクチャは前後のＩピクチャやＰピクチャの情報
を利用することで、元の映像を再現できるデータで、Ｐ
ピクチャとＢピクチャだけでは、完成した映像を構成で
きない。そこで、適当な間隔でＩピクチャを入れること
で、ランダムなアクセスが可能となる。このような、ラ
ンダムアクセス可能な単位をＧＯＰ（Ｇｒｏｕｐ ｏｆ
Ｐｉｃｔｕｒｅｓ）と呼び、およそ１５ピクチャで１
ＧＯＰを構成する。このＧＯＰを繰り返して複数連続す
ることによりＤＣＴの１シーケンスを構成する。The mechanism of MPEG will be described below. MP
In the EG, the minimum unit of coding is called a picture, and defines three types. An I picture is data that can form a single image only with its own information. P picture and B picture are data that can reproduce the original video by using information of the preceding and following I pictures and P pictures.
A completed video cannot be composed only of a picture and a B picture. Therefore, random access is possible by inserting I pictures at appropriate intervals. Such a randomly accessible unit is referred to as a GOP (Group of
Pictures), one for about 15 pictures
Construct a GOP. This GOP is repeated to form a continuous sequence of a plurality of DCTs.
【００３３】ここで、Ｂピクチャの情報を用いて、符号
化時には、双方向予測といわれる動き補償が行われる。
具体的には、Ｉピクチャを過去の画面、Ｐピクチャを未
来の画面とすると、ＩピクチャからＰピクチャへの過去
の画面から未来の画面を予測する順方向予測だけでな
く、ＰピクチャからＩピクチャへの未来の画面から過去
の画面を予測する逆方向予測の両面から、その中間の映
像Ｂピクチャを予測する方法を用いている。つまり、Ｐ
ピクチャからＢピクチャへの未来再生画像から中間の映
像の逆方向予測と、ＩピクチャからＢピクチャへの過去
再生画像から中間の映像の順方向予測とを行う。そのた
め、符号化、復号化は、ＩピクチャからＰピクチャ、Ｐ
ピクチャからＢピクチャの順に行われる。この順序は、
原画像の順序と、途中の処理での順序が異なっているこ
とになる。ＭＰＥＧは、ＣＤ（コンパクト ディスク）
などの蓄積メディアに記録するための符号化規格として
検討されたものであるが、ＭＰＥＧ２では、現行のＮＴ
ＳＣ方式のテレビジョン放送からＨＤＴＶ（ハイビジョ
ン）などの次世代テレビジョン放送までを対象として検
討されている。Here, the motion compensation called bidirectional prediction is performed at the time of encoding using the information of the B picture.
Specifically, when an I picture is a past screen and a P picture is a future screen, not only forward prediction for predicting a future screen from a past screen from an I picture to a P picture, but also a P picture to an I picture A method of predicting an intermediate video B picture from both sides of backward prediction for predicting a past screen from a future screen is used. That is, P
Reverse prediction of an intermediate video from a future reproduced image from a picture to a B picture and forward prediction of an intermediate video from a past reproduced image from an I picture to a B picture are performed. Therefore, encoding and decoding are performed from I picture to P picture, P picture
The processing is performed in the order from a picture to a B picture. This order is
This means that the order of the original images and the order of the intermediate processing are different. MPEG stands for CD (Compact Disc)
It has been considered as an encoding standard for recording on storage media such as MPEG-2.
It is being studied from SC television broadcasting to next-generation television broadcasting such as HDTV (high definition).
【００３４】上述したＧＯＰは、さらに階層（レイヤ）
に分割される。ＧＯＰは、上述したＩピクチャ、Ｐピク
チャ、Ｂピクチャから構成される。１枚のピクチャは輝
度信号Ｙと２つの色差信号Ｃｂ，Ｃｒに分離して符号化
するコンポーネント符号化が行われる。ただし、色差信
号Ｃｂ，Ｃｒは輝度信号Ｙに比べて、水平、垂直とも１
／２にサブサンプリングされている。ピクチャはスライ
スから構成される。スライスは複数のマクロブロックか
ら構成される。マクロブロックは、隣接する４つの輝度
信号Ｙのブロックとそれに位置的に対応する１つの色差
信号Ｃｂブロック，１つの色差信号Ｃｒブロックの計６
個のブロックである。この例では、符号化する最小単位
は４×４画素からなるブロックである。このブロックが
ＤＣＴ変換を行う単位である。The above-mentioned GOP is further layered.
Is divided into The GOP is composed of the above-described I picture, P picture, and B picture. Component coding is performed on one picture by separating it into a luminance signal Y and two color difference signals Cb and Cr for coding. However, the color difference signals Cb and Cr are one horizontal and one vertical compared to the luminance signal Y.
/ 2 sub-sampled. A picture is composed of slices. A slice is composed of a plurality of macro blocks. The macroblock is composed of four adjacent blocks of the luminance signal Y, one color difference signal Cb block and one color difference signal Cr block, which correspond to the position thereof, in total of 6 blocks.
Blocks. In this example, the minimum unit to be encoded is a block composed of 4 × 4 pixels. This block is a unit for performing DCT transform.
【００３５】量子化回路３は、ＤＣＴ変換後の、絵柄の
細かい、高周波の部分を落とすための回路である。ここ
で、量子化とは、ＤＣＴ変換されたそれぞれの値をある
値（除数）で割り算をし、余りを丸めてしまう操作をす
る回路である。除数が大きいとほとんどの値が０にな
り、圧縮率が高いことになる。言い換えると、丸める部
分が多くなるので、再生映像がボケた感じの強い映像に
なる。量子化マトリクスＭ1 は、ＤＣＴ変換後のブロッ
クの内の各画素に対して割り算を行う除数を配置したテ
ーブルである。ここでは、４×４のＤＣＴブロックに対
して定義した量子化マトリクスＭ1 を示す。横方向は水
平周波数成分を示し、縦方向は垂直周波数成分を示し、
Ｌは低域を示し、Ｈは高域を示す。水平周波数方向及び
垂直周波数方向共に高域（Ｈ）になるに従って除数が増
えるように構成されている。つまり、低域（Ｌ）を細か
く、高域（Ｈ）を粗く量子化するように構成されてい
る。The quantizing circuit 3 is a circuit for removing high-frequency parts having a fine pattern after DCT conversion. Here, quantization is a circuit that divides each value subjected to DCT conversion by a certain value (divisor) and rounds the remainder. When the divisor is large, most of the values are 0, which means that the compression rate is high. In other words, the rounded portion increases, so that the reproduced image becomes a blurred image. The quantization matrix M 1 is a table in which divisors for dividing each pixel in the block after DCT conversion are arranged. Here, a quantization matrix M 1 defined for a 4 × 4 DCT block is shown. The horizontal direction shows the horizontal frequency component, the vertical direction shows the vertical frequency component,
L indicates a low range and H indicates a high range. The divisor increases as the frequency becomes higher (H) in both the horizontal frequency direction and the vertical frequency direction. That is, the low frequency (L) is quantized finely and the high frequency (H) is roughly quantized.
【００３６】可変長符号化回路４は、ランレングス符号
化とハフマン符号化を用いて画像圧縮を行う回路であ
る。ランレングス符号化は、量子化された各画素の情報
を１つ１つのものではなく、連続する同じ状態をひとま
とめにする方法である。例えば、０と１の２値の状態を
取り扱う場合には、最初に送るデータが０か１かを記し
ておけば、次のデータはこれとは別の状態になるので、
この状態（ラン）がいくつ続くかを記すことで符号化を
行う。従って、ランレングス符号化では、ランが長いほ
ど圧縮率が高くなる。The variable length coding circuit 4 is a circuit for performing image compression using run length coding and Huffman coding. Run-length coding is a method in which information of each quantized pixel is not collected one by one but is grouped into the same continuous state. For example, when handling a binary state of 0 and 1, if the first data to be sent is 0 or 1, the next data will be in a different state,
Encoding is performed by noting how many states (runs) continue. Therefore, in run-length encoding, the longer the run, the higher the compression ratio.
【００３７】また、ハフマン符号化は、例えば、０、
１、２、３の４種類の状態を取り扱う場合には、出現回
数の多いデータ０を１ビット０で、次に多いデータ１を
２ビット１０で、出現回数の少ないデータ２と３をそれ
ぞれ３ビットの１１０、１１１で表現すると圧縮率を上
げることができる。このように、出現確率の高い状態に
少ないビット数を割り当てて、出現確率の低い状態に多
くのビット数を与えて符号化する方法を可変長符号化と
いう。The Huffman coding is, for example, 0,
In the case of dealing with four types of states, 1, 2, and 3, data 0 having the largest number of appearances is represented by 1 bit 0, data 1 having the largest number of occurrences is represented by 2 bits 10, and data 2 and 3 having the smallest number of appearances are represented by 3 The compression ratio can be increased by expressing the bits 110 and 111. A method of assigning a small number of bits to a state with a high appearance probability and giving a large number of bits to a state with a low appearance probability in this manner is called variable length coding.
【００３８】つぎに、伸張処理部５について説明する。
可変長復号化回路６は、可変長符号化回路４において行
われた符号化に対して復号化を行う回路である。逆量子
化回路７は、量子化回路３において行われた量子化と逆
の動作を行う回路である。ＤＣＴ逆変換回路８は、ＤＣ
Ｔ変換回路２において行われたＤＣＴ変換と逆の動作を
行う回路である。Next, the expansion processing section 5 will be described.
The variable length decoding circuit 6 is a circuit for decoding the coding performed in the variable length coding circuit 4. The inverse quantization circuit 7 is a circuit that performs an operation reverse to the quantization performed in the quantization circuit 3. The DCT inverse conversion circuit 8 uses DC
This is a circuit that performs the reverse operation of the DCT conversion performed in the T conversion circuit 2.
【００３９】ここで、逆量子化回路７においては、高域
のモスキート歪みを少なくするため、量子化回路３にお
いて用いた第１の量子化マトリクスＭ1 と異なる第２の
量子化マトリクスＭ2 を用いて、逆量子化を行う。この
例では、水平、垂直共に最低域（Ｌ）では第１の量子化
マトリクスＭ1 と第２の量子化マトリクスＭ2 とで共通
の値１を使用しているが、水平、垂直共に低域（Ｌ）か
ら高域（Ｈ）になるに従って、第１の量子化マトリクス
Ｍ1 で使用している値３、４、６、８、１０に比べて第
２の量子化マトリクスＭ2 で使用している値１、２、３
は小さい値を使用している。つまり、圧縮処理部１では
低域から高域への値の増加の傾きのより大きい第１の量
子化マトリクスＭ1 を、伸張処理部５では値の増加のよ
り平坦な第２の量子化マトリクスＭ2 を使用している。Here, in the inverse quantization circuit 7, a second quantization matrix M 2 different from the first quantization matrix M 1 used in the quantization circuit 3 is used in order to reduce high-frequency mosquito distortion. Inverse quantization. In this example, the common value 1 is used for the first quantization matrix M 1 and the second quantization matrix M 2 in the lowest region (L) in both horizontal and vertical directions. From (L) to high frequency (H), the value is used in the second quantization matrix M 2 compared to the values 3, 4, 6, 8, and 10 used in the first quantization matrix M 1. Values 1, 2, 3
Uses a small value. That is, in the compression processing unit 1, the first quantization matrix M 1 having a larger slope of the increase in the value from the low frequency band to the high frequency band, and in the expansion processing unit 5, the second quantization matrix M having the more flat value increase. I am using M 2 .
【００４０】このように構成された本実施例の画像圧縮
符号化および画像圧縮復号化装置の動作を以下に説明す
る。まず、圧縮処理部１の動作を説明する。入力画像の
Ｓｉデータは、ＤＣＴ変換回路２に供給される。ＤＣＴ
変換回路２は、入力画像Ｓｉの空間面の信号を周波数面
の信号へ変換する。つまり、入力画像Ｓｉを水平、垂直
とも４画素からなる４×４の小ブロックに分割し、各々
のブロックに２次元のＤＣＴを施すことにより４×４の
ＤＣＴ係数Ｆ（ｕ，ｖ）とする。このＤＣＴ係数Ｆ
（ｕ，ｖ）に対応する基底画像は４×４の画像ブロック
であり、１６個の基底ベクトルの線形結合で表現され
る。この基底ベクトルは、フーリエ変換されたいろいろ
な周波数の信号に対応する。これらのいろいろな周波数
の信号を足し合わせた信号が基底画像に対応する。The operation of the image compression encoding and image compression decoding apparatus according to this embodiment having the above-described configuration will be described below. First, the operation of the compression processing unit 1 will be described. The Si data of the input image is supplied to the DCT conversion circuit 2. DCT
The conversion circuit 2 converts a signal in the spatial plane of the input image Si into a signal in the frequency plane. That is, the input image Si is divided into 4 × 4 small blocks each having 4 pixels both horizontally and vertically, and each block is subjected to two-dimensional DCT to obtain a 4 × 4 DCT coefficient F (u, v). . This DCT coefficient F
The base image corresponding to (u, v) is a 4 × 4 image block and is represented by a linear combination of 16 base vectors. The basis vectors correspond to signals of various frequencies subjected to Fourier transform. A signal obtained by adding these signals of various frequencies corresponds to the base image.
【００４１】基底画像は左から右へより高周波の水平周
波数成分、上から下へより高周波の垂直周波数成分を含
む。Ｆ（０，０）は、直流成分の係数を表し、Ｆ（ｕ，
ｖ）はｕ，ｖが大きくなるほど高周波成分に相当する基
底画像の変換係数に対応する。このような基底画像は、
いずれの４×４の画素ブロックにおいても、直流成分を
中心とする低周波数領域に集中的に分布する。こうし
て、高周波の部分を無くしてしまうことにより、情報量
の圧縮を行うことができる。このブロックの画素の大き
さは、この例では４画素としたが、変換効率から８〜１
６に設定しても良い。画素が大きくなるほど一度に変換
する効率は向上するが、飽和傾向を示すことと、演算規
模の増大に伴って装置規模が大きくなるという条件があ
る。この変換は、演算精度などにも依存するが、基本的
に可逆な変換である。このように変換された周波数面の
信号は、量子化回路３に供給される。The base image contains higher frequency horizontal frequency components from left to right and higher frequency vertical frequency components from top to bottom. F (0,0) represents a DC component coefficient, and F (u, 0,
v) corresponds to the transform coefficient of the base image corresponding to a high frequency component as u and v increase. Such a base image is
In any 4 × 4 pixel block, it is concentratedly distributed in the low frequency region centered on the DC component. Thus, by eliminating the high-frequency portion, it is possible to compress the amount of information. The pixel size of this block is 4 pixels in this example, but it is 8 to 1 from the conversion efficiency.
6 may be set. As the size of the pixel increases, the efficiency of conversion at a time increases, but there is a condition that it tends to be saturated and that the scale of the device increases with an increase in the calculation scale. This conversion is basically a reversible conversion, although it depends on the calculation accuracy and the like. The frequency plane signal thus converted is supplied to the quantization circuit 3.
【００４２】量子化回路３は、この周波数面の信号の振
幅を圧縮する。この量子化は、画像の情報量を減らすた
めに行われる不可逆な変換である。この量子化は、上述
したように、通常、低域（Ｌ）を細かく、高域（Ｈ）を
粗く行われる。この量子化は、第１の量子化マトリクス
Ｍ1 で定義される。以下、量子化の動作を具体的に説明
する。The quantizing circuit 3 compresses the amplitude of the signal on the frequency plane. This quantization is an irreversible transformation performed to reduce the amount of information of the image. As described above, this quantization is usually performed finely in the low range (L) and coarsely in the high range (H). This quantization is defined by the first quantization matrix M 1 . Hereinafter, the operation of quantization will be specifically described.
【００４３】上述したように、ＤＣＴ変換された結果は
ＤＣＴ係数となる。４×４＝１６個のＤＣＴ係数をその
まま転送・蓄積するのでは高い圧縮率を上げることはで
きない。そこで、ＤＣＴ係数の量子化を行うのである。
このＤＣＴ係数の量子化について説明する。ＤＣＴ係数
は、その位置に応じた除数を用いて量子化が行われる。
例えば、第１の量子化マトリクスＭ1 の左上は直流（Ｄ
Ｃ）係数成分、右下は最も高い周波数（ＡＣ）係数成分
である。As described above, the result of the DCT conversion becomes the DCT coefficient. A high compression rate cannot be increased by directly transferring and accumulating 4 × 4 = 16 DCT coefficients. Therefore, the quantization of the DCT coefficient is performed.
The quantization of the DCT coefficient will be described. The DCT coefficient is quantized using a divisor corresponding to the position.
For example, the upper left of the first quantization matrix M 1 is DC (D
C) coefficient component, lower right is the highest frequency (AC) coefficient component.
【００４４】ここで、ｃ（ｕ，ｖ）を位置（ｕ，ｖ）の
ＤＣＴ係数、ｍ（ｕ，ｖ）を位置（ｕ，ｖ）の量子化マ
トリクスの値、ｑを量子化スケールファクタ、ｉ（ｕ，
ｖ）を量子化されたＤＣＴ係数値、／／を四捨五入によ
る整数化除算とすると、Here, c (u, v) is the DCT coefficient at the position (u, v), m (u, v) is the value of the quantization matrix at the position (u, v), q is the quantization scale factor, i (u,
If v) is a quantized DCT coefficient value and // is an integer division by rounding,
【００４５】[0045]
【数１】ｉ（ｕ，ｖ）＝４＊ｃ（ｕ，ｖ）／／（ｑ＊ｍ
（ｕ，ｖ）） となる。## EQU1 ## i (u, v) = 4 * c (u, v) // (q * m
(U, v)).
【００４６】このような、ＤＣＴ係数の位置（ｕ，ｖ）
に応じた除数を与える量子化マトリクスは、画像特性、
出力特性などに応じて最適化させて選ぶことができる。
量子化された周波数面の信号は、可変長符号化回路４に
供給される。可変長符号化回路４は、量子化された周波
数面の信号を可逆な可変長符号に変換して情報の圧縮を
行う。The position (u, v) of the DCT coefficient as described above
The quantization matrix that gives the divisor according to the image characteristics,
It can be optimized and selected according to the output characteristics.
The quantized frequency plane signal is supplied to the variable length coding circuit 4. The variable length coding circuit 4 converts the quantized signal in the frequency plane into a reversible variable length code to compress information.
【００４７】量子化されたＤＣＴ係数を可変長符号化す
るときに、ＤＣ係数とＡＣ係数では統計的性質が異なる
ため、それぞれに適した符号化を行う。まず、ＤＣ係数
の符号化を説明する。ＤＣ係数は単独ではさまざまな値
をとるが、自然画像の場合、隣接するブロックのＤＣ成
分は互いに近い値をとるという性質がある。この性質を
利用して、ＤＣ係数については直前のブロックのＤＣ係
数との差分をハフマン符号化することにより、値０や小
さな値の発生する確率を大きくすることができる。従っ
て、差分０に最も近い符号を割り当てることにより、効
率よく符号化を行うことができる。When the quantized DCT coefficient is variable-length coded, the DC coefficient and the AC coefficient have different statistical properties, and therefore, the coding suitable for each is performed. First, encoding of DC coefficients will be described. The DC coefficient alone takes various values, but in the case of a natural image, there is a property that the DC components of adjacent blocks take values close to each other. By utilizing this property, the difference between the DC coefficient and the DC coefficient of the immediately preceding block is subjected to Huffman coding, so that the probability of occurrence of the value 0 or a small value can be increased. Therefore, by assigning the code closest to the difference 0, encoding can be performed efficiently.
【００４８】次に、ＡＣ成分の符号化を説明する。ＡＣ
係数は量子化を行うことにより値０の発生確率が高くな
る。従って、０の連続する個数（ラン長）と非０の係数
の組み合わせをハフマン符号化することにより、効率的
な符号化を行うことができる。ＡＣ係数は周波数の低い
方から高い方へとジグザグにスキャンを行い符号化す
る。Next, the encoding of the AC component will be described. AC
The probability of occurrence of the value 0 increases by quantizing the coefficient. Therefore, efficient coding can be performed by Huffman coding a combination of a continuous number of 0s (run length) and non-zero coefficients. The AC coefficients are scanned and coded in a zigzag manner from a lower frequency to a higher frequency.
【００４９】このようにして可変長符号化された情報は
圧縮データＳｃとして各種媒体に転送される。ここで、
転送されるデータは、ヘッダー情報Ｓｈ、制御情報Ｓｓ
および符号化された圧縮データＳｃである。この例で
は、特に、ヘッダー情報Ｓｈに伸張処理部５の逆量子化
に用いる第２の量子化マトリクスＭ2 を付加して転送す
る。第２の量子化マトリクスＭ2 は、低域から高域への
値の増加の傾きのより大きい第１の量子化マトリクスＭ
1 に比べて、値の増加がより平坦に構成されている。こ
の第２の量子化マトリクスＭ2 は、各ＧＯＰの転送毎に
転送される。The variable length coded information is transferred to various media as compressed data Sc. here,
The transferred data includes header information Sh and control information Ss.
And encoded compressed data Sc. In this example, particularly, the second quantization matrix M 2 used for dequantization of the decompression processing unit 5 is added to the header information Sh and transferred. The second quantization matrix M 2 is the first quantization matrix M having a larger slope of increasing value from the low band to the high band.
Compared to 1 , the increase in value is constructed more flatly. This second quantization matrix M 2 is transferred for each transfer of each GOP.
【００５０】次に、伸張処理部５の動作を説明する。圧
縮データＳｃは、可変長復号化回路６に供給される。可
変長復号化回路６は、圧縮データＳｃを可変長復号化
し、圧縮処理部１における量子化後の周波数面の信号と
同じ信号に変換する。この信号は逆量子化回路７に供給
される。逆量子化回路７は、圧縮処理部１における量子
化のときと異なる第２の量子化マトリクスＭ2 を使っ
て、逆の演算、つまり乗算を行う。この逆量子化によっ
て、圧縮処理手段におけるＤＣＴ変換後の係数に対して
量子化の誤差を加え、この結果に対し高域部の係数を減
衰させた信号が得られる。結果として前記、利得Ａ、量
子化誤差ＢをＣＤＴ変換後の係数に対して付加した信号
が得られる。Next, the operation of the expansion processing section 5 will be described. The compressed data Sc is supplied to the variable length decoding circuit 6. The variable length decoding circuit 6 performs variable length decoding on the compressed data Sc and converts it into the same signal as the quantized frequency plane signal in the compression processing unit 1. This signal is supplied to the inverse quantization circuit 7. The inverse quantization circuit 7 uses the second quantization matrix M 2 that is different from that used in the quantization in the compression processing unit 1 to perform the inverse operation, that is, the multiplication. By this inverse quantization, a quantization error is added to the coefficient after the DCT conversion in the compression processing means, and a signal in which the coefficient in the high frequency region is attenuated with respect to this result is obtained. As a result, a signal obtained by adding the gain A and the quantization error B to the coefficient after CDT conversion is obtained.
【００５１】前述の様に、利得Ａは量子化値と逆量子化
値の比によって決まり、量子化誤差Ｂは逆量子化値によ
って決まる。例えば、水平、垂直共に最高周波数の係数
部分の量子化マトリクスで説明すると、従来の例では量
子化値、逆量子化値共に１０であるので、利得Ａは１で
あり、量子化誤差Ｂは最大±５である。これに対して本
実施例においては、量子化値は１０であるが、逆量子化
値は３であるので利得Ａは３／１０であり、量子化誤差
Ｂは最大±１．５である。実際の係数例を使って説明す
ると、従来例ではＤＣＴの変換後の係数値が２５の場
合、量子化値１０で割ると３、３に逆量子化値１０をか
けると３０、２５から３０を引くと−５となり、量子化
誤差Ｂは−５となる。本実施例では、ＤＣＴの変換後の
係数値が２５の場合、量子化値１０で割ると３、３に逆
量子化値３をかけると９、２５に利得Ａをかけたもの
７．５（２５＊３／１０）から９を引くと−１．５とな
り、量子化誤差Ｂは−１．５となる。よって、高域部分
の係数は利得Ａだけ減衰するものの、モスキート歪みの
原因となる量子化誤差Ｂは高域部分になっても大きくな
らない。As described above, the gain A is determined by the ratio between the quantized value and the dequantized value, and the quantization error B is determined by the dequantized value. For example, in the case of the quantization matrix of the coefficient part of the highest frequency both horizontally and vertically, in the conventional example, both the quantized value and the dequantized value are 10, so the gain A is 1 and the quantization error B is the maximum. ± 5. On the other hand, in this embodiment, the quantized value is 10, but the inverse quantized value is 3, so the gain A is 3/10 and the quantization error B is ± 1.5 at maximum. Describing using an actual coefficient example, in the conventional example, when the coefficient value after the DCT conversion is 25, it is divided by a quantized value of 10, and 3 and 3 are multiplied by an inverse quantized value of 30, and from 30 to 25, When subtracted, it becomes -5, and the quantization error B becomes -5. In the present embodiment, when the coefficient value after the DCT conversion is 25, it is divided by a quantized value of 3 to 3, 3 is multiplied by an inverse quantized value of 3, and 25 is multiplied by a gain A of 7.5 ( Subtracting 9 from (25 * 3/10) gives -1.5, and the quantization error B will be -1.5. Therefore, although the coefficient in the high frequency range is attenuated by the gain A, the quantization error B causing the mosquito distortion does not increase even in the high frequency range.
【００５２】このように、量子化の数はその値が小さい
と、量子化の前のＤＣＴ係数値と量子化後のＤＣＴ係数
値との誤差が少なくなり、モスキート歪みは少なく高画
質を実現できるが、圧縮率を高くすることが出来ない。
逆に、量子化の数が大きいと、圧縮率を高くすることは
出来るが、量子化の前のＤＣＴ係数値と量子化後のＤＣ
Ｔ係数値との誤差が大きくなり、特に高域のモスキート
歪みが増大し画質劣化を招く。この実施例においては、
ＤＣＴ係数の高域部分の利得Ａを下げることで、ＤＣＴ
係数の高域部分の量子化誤差Ｂを少なくし、ＤＣＴ逆変
換後の高域のモスキート歪みそのものを減衰させ、高い
圧縮率でも画質を損なわない様にするものである。As described above, when the number of quantization is small, the error between the DCT coefficient value before quantization and the DCT coefficient value after quantization is small, and mosquito distortion is small and high image quality can be realized. However, the compression rate cannot be increased.
On the contrary, if the number of quantization is large, the compression rate can be increased, but the DCT coefficient value before quantization and the DCT after quantization are increased.
The error from the T coefficient value becomes large, and mosquito distortion particularly in the high frequency band increases, resulting in deterioration of image quality. In this example,
By lowering the gain A of the high frequency part of the DCT coefficient, the DCT
The quantization error B in the high-frequency part of the coefficient is reduced, the high-frequency mosquito distortion itself after the DCT inverse transformation is attenuated, and the image quality is not deteriorated even at a high compression rate.
【００５３】このような高域になっても大きな誤差にな
らない周波数面の信号は、ＤＣＴ逆変換回路８に供給さ
れる。ＤＣＴ逆変換回路８は、周波数面の信号を空間面
の信号に変換して、出力画像Ｓｏとして出力する。この
出力画像Ｓｏは、上述したように、量子化誤差を有して
いるが、この誤差は高域での画像の歪みとして現れない
ような小さな値である。A signal on the frequency plane that does not cause a large error even in such a high frequency band is supplied to the DCT inverse transform circuit 8. The DCT inverse transformation circuit 8 transforms the signal in the frequency plane into a signal in the space plane and outputs it as an output image So. The output image So has a quantization error as described above, but this error is a small value that does not appear as image distortion in a high frequency range.
【００５４】このような本実施例の画像圧縮、伸張処理
の画像の歪みと周波数との関係について説明する。図２
は、圧縮、伸張処理による出力画像の周波数に対する利
得の特性を示す図である。縦軸に利得Ａ［ｄＢ］、横軸
に周波数ｆ［Ｈｚ］を示す。図２において示すように、
周波数ｆが低い部分では出力画像の利得Ａは１［ｄＢ］
であるが、周波数ｆが高くなるに従って出力画像の利得
Ａは１［ｄＢ］より小さくなる。これは、水平、垂直共
に最低域（Ｌ）では第１の量子化マトリクスＭ 1 と第２
の量子化マトリクスＭ2 とで共通の値１を使用し、水
平、垂直共に低域（Ｌ）から高域（Ｈ）になるに従っ
て、第１の量子化マトリクスＭ1 で使用している値３、
４、６、８、１０に比べて第２の量子化マトリクスＭ2
で使用している値１、２は小さい値を用いているためで
ある。Image compression and decompression processing of this embodiment
The relationship between the image distortion and the frequency will be described. FIG.
Is the ratio of output image frequency
It is a figure which shows the obtained characteristic. Gain A [dB] on the vertical axis, horizontal axis
Shows the frequency f [Hz]. As shown in FIG.
The gain A of the output image is 1 [dB] in the portion where the frequency f is low.
However, the gain of the output image increases as the frequency f increases.
A becomes smaller than 1 [dB]. This is both horizontal and vertical
In the lowest range (L), the first quantization matrix M 1And the second
Quantization matrix M ofTwoUse a value of 1 common to and
As the horizontal and vertical shift from low (L) to high (H)
Then, the first quantization matrix M1Value 3 used in
Second quantization matrix M as compared to 4, 6, 8 and 10Two
Because the values 1 and 2 used in are small values,
is there.
【００５５】また、図３は、圧縮、伸張処理による出力
画像の周波数に対するモスキート歪みの特性を示す図で
ある。縦軸にモスキート歪みの大きさＤ、横軸に周波数
ｆ［Ｈｚ］を示す。ここで、モスキート歪みについて説
明する。ＤＣＴ変換後の周波数面の信号は、量子化、逆
量子化処理による誤差がなければ、ＤＣＴ係数の基底パ
ターンが相互に補間しあい入力画と同じ信号を再現でき
るが、量子化、逆量子化によって係数が量子化誤差を持
つためＤＣＴ係数の基底パターンが相互に補間できず
に、ＩＤＣＴ変換後の空間面の信号にＤＣＴの基底パタ
ーンの重ね合わせたパターンが発生し、これが動画像の
場合、画の移動などにより上記基底パターンの重ね合わ
せパターンが時間的に変化するため、まるでハエが飛ん
でいるかのような歪みを発生するが、この歪みをモスキ
ート歪みと言い、前記量子化誤差Ｂが大きいほど目につ
く。モスキート歪みは特に画像のエッジ近傍のフラット
な部分で発生しやすく、また目立ち易い。図３において
示すように、このモスキート歪みＤは、周波数ｆが高く
なっても従来例ほど大きくならない。これは、モスキー
ト歪みＤに見えるノイズ成分は、主に伸張処理部５の逆
量子化の第２の量子化マトリクスＭ2 に依存するためで
ある。つまり、水平、垂直共に最低域（Ｌ）では第１の
量子化マトリクスＭ1 と第２の量子化マトリクスＭ2 と
で共通の値１を使用し、水平、垂直共に低域（Ｌ）から
高域（Ｈ）になるに従って、第１の量子化マトリクスＭ
1 で使用している値３、４、６、８、１０に比べて第２
の量子化マトリクスＭ2 で使用している値１、２、３は
小さい値を用いているためである。FIG. 3 is a diagram showing the characteristic of mosquito distortion with respect to the frequency of the output image by the compression / expansion processing. The vertical axis shows the magnitude D of mosquito distortion, and the horizontal axis shows the frequency f [Hz]. Here, the mosquito distortion will be described. The signal in the frequency plane after DCT conversion can reproduce the same signal as the input image by interpolating the base patterns of the DCT coefficients with each other if there is no error due to quantization and dequantization processing. Since the coefficients have a quantization error, the base patterns of the DCT coefficients cannot be interpolated with each other, and a pattern in which the DCT base patterns are superimposed on the signal in the space plane after IDCT conversion is generated. Since the superposition pattern of the base patterns changes with time due to the movement of, etc., a distortion as if a fly were flying occurs. This distortion is called mosquito distortion, and the larger the quantization error B, the greater the distortion. Be noticeable Mosquito distortion is particularly likely to occur in a flat portion near the edge of an image and is easily noticeable. As shown in FIG. 3, the mosquito distortion D does not become as large as the conventional example even if the frequency f becomes high. This is because the noise component that looks like the mosquito distortion D mainly depends on the second quantization matrix M 2 of the inverse quantization of the expansion processing unit 5. That is, the common value 1 is used by the first quantization matrix M 1 and the second quantization matrix M 2 in both the horizontal and vertical lowest regions (L), and the horizontal and vertical regions from the low region (L) to the high regions are high. As the range (H) increases, the first quantization matrix M
Second compared to values 3, 4, 6, 8 , 10 used in 1
This is because the values 1, 2, and 3 used in the quantization matrix M 2 of are small values.
【００５６】このように、上例によれば、図２に示すよ
うに、この画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装置
は、入力画像ＳｉのデータをＤＣＴ変換し、ＤＣＴ変換
された画像データを量子化し、量子化された画像データ
を可変長符号化することにより、圧縮処理して圧縮デー
タＳｃとして転送する圧縮処理手段としての圧縮処理部
１と、転送された圧縮データＳｃを可変長復号化し、可
変長復号化された圧縮データＳｃを逆量子化し、逆量子
化された圧縮データＳｃをＤＣＴ逆変換することによ
り、伸張処理する伸張処理手段としての伸張処理部５と
を備え、圧縮処理手段における画像データの量子化に用
いる第１の量子化マトリクスＭ1 と、伸張処理手段にお
ける圧縮データの逆量子化に用いる第２の量子化マトリ
クスＭ2 とが少なくとも相対的に異なるようにしたの
で、従来例と比較して、高域（Ｈ）の利得Ａが下がるた
め、出力画像Ｓｏ全体から解像度感が失われるが、ブロ
ック歪みを抑えつつ、高域のモスキート歪みＤを少なく
することができる。これにより、圧縮処理の量子化に用
いる第１の量子化マトリクスＭ1 と伸張処理の逆量子化
に用いる第２の量子化マトリクスＭ2 のそれぞれを適当
に調整することにより、解像度感とブロック歪みと高域
のモスキート歪みＤのバランスをとり、出力画像Ｓｏの
主観的な画質を向上させることができる。As described above, according to the above example, as shown in FIG. 2, this image compression encoding / decoding apparatus performs DCT conversion on the data of the input image Si and outputs the DCT-converted image data. Quantization and variable-length coding of the quantized image data are performed to perform compression processing and transfer as compressed data Sc. The compression processing unit 1 is a compression processing unit, and the transferred compressed data Sc is variable-length decoded. , Decompression of the variable-length-decoded compressed data Sc, and DCT inverse transformation of the dequantized compressed data Sc to perform decompression processing, thereby providing a decompression processing unit 5 as decompression processing means. At least a first quantization matrix M 1 used for quantizing image data and a second quantization matrix M 2 used for dequantizing compressed data in the expansion processing means. Since the difference is relatively different, the gain A in the high frequency range (H) is lower than that in the conventional example, and the sense of resolution is lost from the entire output image So, but while suppressing block distortion, the mosquito in the high frequency range is suppressed. The distortion D can be reduced. Accordingly, by appropriately adjusting each of the first quantization matrix M 1 used for the quantization of the compression processing and the second quantization matrix M 2 used for the dequantization of the expansion processing, the sense of resolution and the block distortion can be obtained. It is possible to balance the mosquito distortion D in the high range and the subjective image quality of the output image So.
【００５７】また、上例によれば、第１の量子化マトリ
クスＭ1 の高域（Ｈ）の値よりも、第２の量子化マトリ
クスＭ2 の高域（Ｈ）の値が少なくとも小さいので、高
域（Ｈ）の利得Ａが下がるため、出力画像Ｓｏ全体から
解像度感が失われるが、ブロック歪みを抑えつつ、高域
のモスキート歪みＤを少なくすることができる。Further, according to the above example, the value of the high frequency band (H) of the second quantization matrix M 2 is at least smaller than the value of the high frequency band (H) of the first quantization matrix M 1 . Since the gain A in the high frequency range (H) is reduced, the sense of resolution is lost from the entire output image So, but the mosquito distortion D in the high frequency range can be reduced while suppressing the block distortion.
【００５８】また、上例において、伸張処理手段におけ
る圧縮データＳｃの逆量子化に用いる第２の量子化マト
リクスＭ2 を、値がすべて同じであって、少なくとも第
１の量子化マトリクスＭ1 の高域（Ｈ）の値よりも小さ
くしても良い。例えば、第２の量子化マトリクスＭ2 の
値を、すべて１にしても良い。Further, in the above example, the second quantization matrix M 2 used for dequantization of the compressed data Sc in the decompression processing means has the same value and is at least the first quantization matrix M 1 . You may make it smaller than the value of a high region (H). For example, all the values of the second quantization matrix M 2 may be set to 1.
【００５９】上例によれば、第１の量子化マトリクスＭ
1 は低域（Ｌ）から高域（Ｈ）まで値が増加し、第２の
量子化マトリクスＭ2 は値がすべて同じであって、少な
くとも第１の量子化マトリクスＭ1 の高域の値よりも小
さいので、高域（Ｈ）の利得Ａがさらに下がるため、出
力画像Ｓｏ全体から解像度感が失われるが、ブロック歪
みを大きく抑えつつ、高域（Ｈ）のモスキート歪みＤを
少なくすることができる。According to the above example, the first quantization matrix M
The value of 1 increases from the low range (L) to the high range (H), the values of the second quantization matrix M 2 are all the same, and at least the value of the high range of the first quantization matrix M 1 Since the gain A in the high frequency range (H) is further reduced, the sense of resolution is lost from the entire output image So, but the mosquito distortion D in the high frequency range (H) is reduced while suppressing the block distortion greatly. You can
【００６０】また、上例によれば、第２の量子化マトリ
クスＭ2 は、圧縮処理手段から伸張処理手段に圧縮デー
タＳｃと共に伝送されるので、ハードウエアを増大させ
ること無く出力画像Ｓｏの解像度感とブロック歪みおよ
びモスキート歪みＤのバランスをとることができる。Further, according to the above example, since the second quantization matrix M 2 is transmitted from the compression processing means to the expansion processing means together with the compressed data Sc, the resolution of the output image So without increasing the hardware. The feeling, the block distortion, and the mosquito distortion D can be balanced.
【００６１】また、同様な効果を得るために、圧縮処理
部１の前段に前処理としてプリフィルターを設ける場合
と比較すると、単に圧縮処理の量子化に用いる第１の量
子化マトリクスＭ1 と伸張処理の逆量子化に用いる第２
の量子化マトリクスＭ2 とを異なるように変更するだけ
なので、ハードウエアの増大はなく、ＤＣＴの係数に直
接働きかけるため、画像データの符号量を直接減らすこ
とができる。Further, in order to obtain the same effect, as compared with the case where a pre-filter is provided as a pre-process in the preceding stage of the compression processing section 1, the first quantization matrix M 1 used for the quantization of the compression process and the expansion are simply used. Second used for inverse quantization of processing
Since the quantization matrix M 2 is changed only so as to be different, the hardware is not increased and the DCT coefficient is directly acted on, so that the code amount of the image data can be directly reduced.
【００６２】また、上例では、ＤＣＴ変換によって空間
面の信号から周波数面の信号に変換する際の画像圧縮、
伸張処理出力の周波数特性及び歪み特性を制御する例を
示したが、他のウエーブレット変換、サブバンド符号化
によって空間面の信号から周波数面の信号に変換する際
にも同様に適用しても良い。Further, in the above example, image compression at the time of converting the signal in the space plane into the signal in the frequency plane by the DCT conversion,
Although the example of controlling the frequency characteristic and the distortion characteristic of the decompression processing output has been shown, the same applies to the case of converting a signal in the space plane to a signal in the frequency plane by other wavelet transform or subband coding. good.
【００６３】ここで、ウエーブレット変換について簡単
に説明する。まず、入力画像Ｓｉに対して水平方向にハ
イパスフィルターとローパスフィルターによってそれぞ
れフィルタリングした後に、１／２に間引かれた中間画
像を得る。その後、垂直方向にも同様の処理を行う。以
上の処理を水平垂直のローパスフィルターの出力に対し
て再帰的に行い、異なる周波数領域の出力画像の集合を
得て、これを走査して符号化する。また、逆ウエーブレ
ット変換は、出力画像から出発して補間とフィルター出
力の合成によって上述と逆の処理を行う。Here, the wavelet transform will be briefly described. First, the input image Si is horizontally filtered by a high-pass filter and a low-pass filter, respectively, and then an intermediate image decimated to ½ is obtained. After that, similar processing is performed in the vertical direction. The above processing is recursively performed on the outputs of the horizontal and vertical low-pass filters to obtain a set of output images in different frequency regions, which is scanned and encoded. In the inverse wavelet transform, processing reverse to the above is performed by starting from the output image and synthesizing interpolation and filter output.
【００６４】このように、ウエーブレット変換は、低周
波数成分のみを再帰的に分割するので、上例のように圧
縮処理の量子化に用いる第１の量子化マトリクスＭ1 と
伸張処理の逆量子化に用いる第２の量子化マトリクスＭ
2 のそれぞれを適当に調整して適用することにより、エ
ッジ周囲のウエーブレット変換特有の歪みを抑制するこ
とができ、低ビットレートでの主観的な画質を向上させ
ることができる。As described above, since the wavelet transform recursively divides only low-frequency components, the first quantization matrix M 1 used for the quantization of the compression process and the inverse quantum of the decompression process as in the above example. Second quantization matrix M used for quantization
By appropriately adjusting and applying each of the two , distortion peculiar to the wavelet transform around the edge can be suppressed, and the subjective image quality at a low bit rate can be improved.
【００６５】次に、サブバンド符号化について説明す
る。まず、入力画像Ｓｉの信号を帯域分離フィルターに
よって低域信号と高域信号の２つの帯域信号に分けて、
２：１にサブサンプリングする。圧縮処理部では、各帯
域信号に適当に符号化ビット数を分配し、各帯域信号を
その性質に適合した符号化方によって符号化する。伸張
処理部では、各帯域信号を復号した後に、帯域合成フィ
ルターによって補間しながら元の信号に再生する。Next, subband coding will be described. First, the signal of the input image Si is divided into two band signals, a low band signal and a high band signal, by a band separation filter,
Subsampling 2: 1. In the compression processing section, the number of coding bits is appropriately distributed to each band signal, and each band signal is coded by a coding method suitable for its property. In the decompression processing unit, after decoding each band signal, the original signal is reproduced while being interpolated by the band synthesis filter.
【００６６】このように、サブバンド符号化は、２つの
帯域信号に対してその性質に適合した符号化方によって
符号化するので、上例のように圧縮処理の量子化に用い
る第１の量子化マトリクスＭ1 と伸張処理の逆量子化に
用いる第２の量子化マトリクスＭ2 のそれぞれを適当に
調整して適用することにより、エッジ周囲のサブバンド
変換特有の歪みを抑制することができ、低ビットレート
での主観的な画質を向上させることができる。As described above, since the subband coding is performed on the two band signals by the coding method suitable for the property, the first quantum used for the quantization of the compression process as in the above example. By appropriately adjusting and applying each of the quantization matrix M 1 and the second quantization matrix M 2 used for dequantization of the expansion processing, distortion peculiar to the subband transform around the edge can be suppressed, It is possible to improve the subjective image quality at a low bit rate.
【００６７】[0067]
【発明の効果】この発明の画像圧縮符号化および画像圧
縮復号化装置は、入力画像データをＤＣＴ変換し、ＤＣ
Ｔ変換された画像データを量子化し、量子化された画像
データを可変長符号化することにより、圧縮処理して圧
縮データとして転送する圧縮処理手段と、転送された圧
縮データを可変長復号化し、可変長復号化された圧縮デ
ータを逆量子化し、逆量子化された圧縮データをＤＣＴ
逆変換することにより、伸張処理する伸張処理手段とを
備え、圧縮処理手段における画像データの量子化に用い
る第１の量子化マトリクスと、伸張処理手段における圧
縮データの逆量子化に用いる第２の量子化マトリクスと
が少なくとも相対的に異なるようにしたので、ハードウ
エアを増大すること無く、出力画像の解像度感とブロッ
ク歪みおよびモスキート歪みのバランスをとることがで
き、また、解像度感を減衰させることも増幅させること
もでき、さらに、圧縮処理の前段に前処理としてプリフ
ィルターを設ける場合と比較してハードウエアを少なく
することができ、しかも、ＤＣＴの係数に直接働きかけ
るため、画像データの符号量を直接減らすことができる
という効果を奏する。The image compression coding and image decoding apparatus according to the present invention performs DCT conversion on input image data to obtain DC data.
The T-converted image data is quantized, and the quantized image data is variable-length encoded to perform compression processing and transfer as compressed data; and the transferred compressed data is variable-length decoded. The variable-length decoded compressed data is dequantized, and the dequantized compressed data is DCT
A first quantization matrix used for quantization of image data in the compression processing means and a second quantization matrix used for inverse quantization of compressed data in the expansion processing means. Since the quantization matrix is made to be at least relatively different, it is possible to balance the sense of resolution of the output image with block distortion and mosquito distortion without increasing the hardware, and also to reduce the sense of resolution. Also, the hardware can be reduced as compared with the case where a pre-filter is provided as a pre-processing before the compression processing, and moreover, since it directly affects the coefficient of DCT, the code amount of the image data can be increased. There is an effect that can be directly reduced.
【００６８】また、この発明の画像圧縮符号化および画
像圧縮復号化装置は、上述において、第１の量子化マト
リクスの高域の値よりも、第２の量子化マトリクスの高
域の値が少なくとも小さいので、高域の利得が下がるた
め、出力画像全体から解像度感が失われるが、ブロック
歪みを抑えつつ、高域のモスキート歪みを少なくするこ
とができるという効果を奏する。Further, in the image compression encoding and image compression decoding apparatus of the present invention, in the above description, the high frequency value of the second quantization matrix is at least higher than the high frequency value of the first quantization matrix. Since the gain is low in the high frequency range, the sense of resolution is lost from the entire output image, but it is possible to reduce block distortion and reduce mosquito distortion in the high frequency range.
【００６９】また、この発明の画像圧縮符号化および画
像圧縮復号化装置は、上述において、第１の量子化マト
リクスは低域から高域まで値が増加し、第２の量子化マ
トリクスは値がすべて同じであって、少なくとも第１の
量子化マトリクスの高域の値よりも小さいので、高域の
利得がさらに下がるため、出力画像全体から解像度感が
失われるが、ブロック歪みを大きく抑えつつ、高域のモ
スキート歪みを少なくすることができるという効果を奏
する。Further, in the image compression encoding and image compression decoding apparatus of the present invention, in the above description, the value of the first quantization matrix increases from the low range to the high range, and the value of the second quantization matrix increases. Since they are all the same and are at least smaller than the high-frequency value of the first quantization matrix, the high-frequency gain is further reduced, and the sense of resolution is lost from the entire output image, but while suppressing block distortion greatly, This has the effect of reducing mosquito distortion in the high frequency range.
【００７０】また、この発明の画像圧縮符号化および画
像圧縮復号化装置は、上述において、第２の量子化マト
リクスは、圧縮処理手段から伸張処理手段に圧縮データ
と共に転送されるので、ハードウエアを増大させること
無く出力画像の解像度感とブロック歪みおよびモスキー
ト歪みのバランスをとることができるという効果を奏す
る。Further, in the image compression encoding and image compression decoding apparatus of the present invention, in the above description, since the second quantization matrix is transferred from the compression processing means to the decompression processing means together with the compressed data, hardware is used. The effect that the sense of resolution of the output image and the block distortion and the mosquito distortion can be balanced without increasing the effect.
【図１】本実施例の画像圧縮符号化および画像圧縮復号
化装置の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an image compression encoding and image compression decoding apparatus according to this embodiment.
【図２】本実施例の画像圧縮符号化および画像圧縮復号
化装置の圧縮、伸張処理による出力画像の周波数に対す
る利得の特性を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a characteristic of a gain with respect to a frequency of an output image by compression and expansion processing of the image compression encoding and image compression decoding apparatus according to the present embodiment.
【図３】本実施例の画像圧縮符号化および画像圧縮復号
化装置の圧縮、伸張処理による出力画像の周波数に対す
るモスキート歪みの特性を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing characteristics of mosquito distortion with respect to a frequency of an output image by compression and expansion processing of the image compression encoding and image compression decoding apparatus according to the present exemplary embodiment.
【図４】従来の画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装
置の構成を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a conventional image compression encoding and image compression decoding apparatus.
【図５】従来の画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装
置の圧縮、伸張処理による出力画像の周波数に対する利
得の特性を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing characteristics of gain with respect to frequency of an output image by compression and expansion processing of a conventional image compression encoding and image compression decoding apparatus.
【図６】従来の画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装
置の圧縮、伸張処理による出力画像の周波数に対するモ
スキート歪みの特性を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a characteristic of mosquito distortion with respect to a frequency of an output image by compression and expansion processing of a conventional image compression encoding and image compression decoding apparatus.
１ 圧縮処理部、２ ＤＣＴ変換回路、３ 量子化回
路、４ 可変長符号化回路、５ 伸張処理部、６ ＤＣ
Ｔ逆変換回路、７ 逆量子化回路、８ 可変長復号化回
路、Ｓｉ 入力画像、Ｓｈ ヘッダー情報、Ｓｓ 制御
情報、Ｓｃ 圧縮データ、Ｓｏ 出力画像、Ｍ1 第１
の量子化マトリクス、Ｍ2 第２の量子化マトリクス1 compression processing unit, 2 DCT conversion circuit, 3 quantization circuit, 4 variable length coding circuit, 5 decompression processing unit, 6 DC
T inverse transform circuit, 7 inverse quantization circuit, 8 variable length decoding circuit, Si input image, Sh header information, Ss control information, Sc compressed data, So output image, M 1 first
Quantization matrix, M 2 second quantization matrix
Claims (4)
ＣＴ変換された画像データを量子化し、上記量子化され
た画像データを可変長符号化することにより、圧縮処理
して圧縮データとして転送する圧縮処理手段と、 転送された上記圧縮データを可変長復号化し、上記可変
長復号化された圧縮データを逆量子化し、上記逆量子化
された圧縮データをＤＣＴ逆変換することにより、伸張
処理する伸張処理手段とを備え、 上記圧縮処理手段における画像データの量子化に用いる
第１の量子化マトリクスと、上記伸張処理手段における
圧縮データの逆量子化に用いる第２の量子化マトリクス
とが少なくとも相対的に異なるようにしたことを特徴と
する画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装置。1. The input image data is DCT-converted to obtain the D
A compression processing unit that quantizes the CT-converted image data and performs variable-length coding on the quantized image data to compress and transfer the compressed image data as compressed data; and variable-length decoding the transferred compressed data. Decompressing the variable-length-decoded compressed data, and decompressing the dequantized compressed data by DCT inverse transformation to provide decompression processing means for decompressing the image data in the compression processing means. An image compression coding, wherein a first quantization matrix used for quantization and a second quantization matrix used for inverse quantization of compressed data in the expansion processing means are at least relatively different from each other. And image compression / decoding device.
像圧縮復号化装置において、 上記第１の量子化マトリクスの高域の値よりも、上記第
２の量子化マトリクスの高域の値が少なくとも小さいこ
とを特徴とする画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装
置。2. The image compression encoding and image decoding apparatus according to claim 1, wherein a high-frequency value of the second quantization matrix is higher than a high-frequency value of the first quantization matrix. An image compression encoding and image compression decoding apparatus characterized by being at least small.
像圧縮復号化装置において、 上記第１の量子化マトリクスは低域から高域まで値が増
加し、上記第２の量子化マトリクスは値がすべて同じで
あって、少なくとも上記第１の量子化マトリクスの高域
の値よりも小さいことを特徴とする画像圧縮符号化およ
び画像圧縮復号化装置。3. The image compression encoding and image compression decoding apparatus according to claim 1, wherein the value of the first quantization matrix increases from a low band to a high band, and the value of the second quantization matrix increases. Are all the same and are at least smaller than the high band value of the first quantization matrix, an image compression encoding and image compression decoding apparatus.
像圧縮復号化装置において、 上記第２の量子化マトリクスは、上記圧縮処理手段から
上記伸張処理手段に上記圧縮データと共に転送されるこ
とを特徴とする画像圧縮符号化および画像圧縮復号化装
置。4. The image compression encoding and image compression decoding apparatus according to claim 1, wherein the second quantization matrix is transferred from the compression processing means to the decompression processing means together with the compressed data. A characteristic image compression encoding and image compression decoding apparatus.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2819696A JPH09224246A (en) | 1996-02-15 | 1996-02-15 | Image compression coding and image compression decoding device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2819696A JPH09224246A (en) | 1996-02-15 | 1996-02-15 | Image compression coding and image compression decoding device |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09224246A true JPH09224246A (en) | 1997-08-26 |
Family
ID=12241929
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2819696A Pending JPH09224246A (en) | 1996-02-15 | 1996-02-15 | Image compression coding and image compression decoding device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09224246A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000308058A (en) * | 1999-04-26 | 2000-11-02 | Minolta Co Ltd | Image processor, image reader and image forming device loaded with it, and image processing method |
| JPWO2006098226A1 (en) * | 2005-03-14 | 2008-08-21 | 松下電器産業株式会社 | Encoding device and moving image recording system provided with encoding device |
-
1996
- 1996-02-15 JP JP2819696A patent/JPH09224246A/en active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000308058A (en) * | 1999-04-26 | 2000-11-02 | Minolta Co Ltd | Image processor, image reader and image forming device loaded with it, and image processing method |
| US7024047B2 (en) | 1999-04-26 | 2006-04-04 | Minolta Co., Ltd. | Apparatus, method, and computer program product for image processing |
| JPWO2006098226A1 (en) * | 2005-03-14 | 2008-08-21 | 松下電器産業株式会社 | Encoding device and moving image recording system provided with encoding device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0663778B1 (en) | Image coding method and apparatus therefor | |
| US5796434A (en) | System and method for performing motion estimation in the DCT domain with improved efficiency | |
| EP0987899B1 (en) | Adaptive variable-length coding method for video data | |
| US6658157B1 (en) | Method and apparatus for converting image information | |
| US6301304B1 (en) | Architecture and method for inverse quantization of discrete cosine transform coefficients in MPEG decoders | |
| US5864637A (en) | Method and apparatus for improved video decompression by selective reduction of spatial resolution | |
| JPH09130801A (en) | Image encoding device, image encoding method, image decoding device and image decoding device | |
| WO2001084850A1 (en) | Video compression | |
| JP3964139B2 (en) | Motion compensated adaptive image processing method and apparatus | |
| US5754699A (en) | Method of reducing mosquito noise generated during decoding process of image data and device for decoding image data using the same | |
| KR20010102155A (en) | Reducing 'Blocky picture' effects | |
| JPH05219385A (en) | Picture compression expansion method and device | |
| JPH06311496A (en) | Method and device for transmitting picture signal | |
| JP4144357B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing program, and recording medium | |
| JPH06125543A (en) | Encoding device | |
| JPH09182085A (en) | Image encoding device, image decoding device, image encoding method, image decoding method, image transmitting method and recording medium | |
| JPH09322165A (en) | Image decoding device and method, and image reproducing device | |
| JP2891773B2 (en) | Method and apparatus for processing digital image sequences | |
| JP2004528791A (en) | Inter-frame encoding method and apparatus | |
| JPH066829A (en) | Method and apparatus for compressing image data | |
| JP2963958B2 (en) | High efficiency coding device | |
| JPH09224246A (en) | Image compression coding and image compression decoding device | |
| JPH09294263A (en) | Image information compressor | |
| JP3087864B2 (en) | HDTV signal subband encoding method | |
| JP2900815B2 (en) | Method and device for adaptive coring |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20051108 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20051115 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20051226 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20060725 |