JPH09508505A - フラクタルデータコンプレッション - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ピクセルのアレイで成るイメージフレーム（１）を圧縮するイメージコンプレッションシステムである。このシステムは、イメージフレーム（１）を、多数の隣接する小タイル（２）と、多数のオーバーラップ状態の大パッチ（３）とにサブ分割する。各タイル（２）と各パッチ（３）とに対してアトリビュート特性が発生される。アトリビュート特性は、そのタイルあるいはパッチ内のピクセルデータを表す。アトリビュート特性を比較することで、各タイルに対して最良マッチする大パッチが特定される。各マッチするペアに対して、そのタイルをそのパッチにマップするアファイン変換が決定される。圧縮されたイメージは、タイルロケーションを、マッチするパッチと、対応するアファイン変換のアレイとにマップするアイデンティファイヤのアレイとして保存される。

Description

【発明の詳細な説明】 フラクタルデータコンプレッション 本発明はデータコンプレッション（data compression）に関し、特に（限定さ れないが）、デジタル化された２元イメージフレーム（２Ｄ画像フレーム：two dimensional image frame）のコンプレッション（圧縮）システムに関する。 大量のデータを保存、伝達、あるいは処理（プロセス：process）する必要が あるとき、必要とされる保存スペースを減少させ、及び／又は処理時間を短縮さ せるためにデータを圧縮（compress）することは、多くの場合に有益であり、必 要でさえある。オリジナル（original）の非圧縮データ（uncompressed data） を圧縮データ（compressed data）から可能なかぎり忠実に再構築（reconstruct ）可能とすることは一般的に重要なことである。 データのコンプレッションには多数の技術が知られている。 ＪＰＥＧとはシングルイメージ（単画像：single image）のコンプレッション と保存とのためのＡＮＳＩスタンダード（ANSI基準：ANSI standard）であり、 ジョイントフォトグラフィックエクスパートグループ（Joint Photographic Exp ert Group：「連続トーン静止画像のデジタルコンプレッションとコード化（Dig ital Compression and Coding of Continuous-tone Still Images）」パート１ 、必須要項とガイドライン、番号：ＩＳＯ／ＩＥＣ ＣＤ １０９１８−１、代 用番号：ｓｃ２ Ｎ２２１５ 参照）によって作成されている。それは、満足で きる程度に高品質であって、中程度のコンプレッションに最適なシングル固定パ ッチサイズ（single fixed patch size）を採用している。その結果、再構築さ れたＪＰＥＧイメージは、平均コンプレッション比（average compression rati o）が約２５：１を越えるとき、効果（一般的に”コブルストーン（cobblestone s）”と呼称されるサンプルパッチ境界（sample patch boundaries）のアーティ ファクト（artifact））を示し始める。これは採用された複数の固定サイズパー ティショ ン（fixed-size partition）の結果であり、各々のパーティションは６４のディ スクリートコサイントランスフォーム（ＤＣＴ：Discrete Cosine Transform） 係数（coefficient）に変換される。 さらに高いコンプレッション比において、さらに多くのこれらパーティション はシングルターム（単項：single term）に減少（reduce）され、インターポレ ーション技術（補入技術：interpolation technique）にも拘らず、スロープデ ィスコンティニュィティ（勾配非連続：slope discontinuity）によってデリニ エート（図解：delineated）されたスクエア（正方形：square）のエッジ（端： edge）を残す。これはコンプレッションとデコンプレッション（decompression ）のための等量の計算を必要とするシンメトリック技術（対称技術：symmetric technique）であり、ソフトウェア手法とハードウェア手法とで容易に実行され る。 ＭＰＥＧはＪＰＥＧに類似したビデオコンプレッション基準（video compress ion standard）であるが、フレーム（frame）を結合させ、先行フレームから後 続フレームのための近似値（approximation）を導くことでさらなるコンプレッ ションを入手する（Ｇ．Ｋ．ウォレスの「ＪＰＥＧ静止画像コンプレッション基 準」ＡＣＭ委員会、３４巻、４号、１９９１年参照）。ブロック（block）は後 続フレーム内の最良マッチポジション（best-matched position）に個々にマッ チ処理され、そのディファレンス（差異：difference）は圧縮形態（compressed form）にコード化（coded）される。これは本来的にはビデオデータ用であり、 よって、その設計にはハードウェアの利用に関する考慮が重要であった。 デジタルイメージフレーム（digitised image frame）のコンプレッションの ためのフラクタルコンプレッションシステム（fractal compression system）は 米国特許第５，０６５，４４７号に紹介されている。このシステムは、変換され たイメージフレームの選択されたさらに大きな領域（selected larger region） として、番号が付与されたピクセル（numbered pixel）の２元データアレイ（tw odimensional data array）を含むイメージフレームの各小領域のモデル化（mod elling）を利用している。アファイン変換（affine transforms）と呼称される こ れら変換の、任意イメージフレームの対応する大領域への適用は、オリジナルイ メージフレームのサイズで対応していようがあるいは対応していまいが、得られ るイメージフレームへの連続した反復適用が続行され、最終的にオリジナルデー タに近似した再構築が得られる。 従って、イメージフレーム全体に含まれるデータは、アファイン変換と変換ア ドレス（transform address）のみを保存することで保存が可能である。米国特 許第５，０６５，４４７号のシステムは、コンプレッション対象イメージフレー ムを小パッチ（タイル：tile）のアレイにサブ分割（sub-divide）する。これら タイルの各々に対し、さらに大きなフレームのパッチが選択され、そのパッチは 、そのタイルのサイズに対応するようにサイズが減少されると、そのタイルに近 接にマッチする。そのマッチする大パッチと、マッチ処理を改善するためにその 大パッチに必要ないかなる変換も、イメージフレーム内に創出できる可能な大ス クエアの各々と連続的にピクセル単位で各小パッチを比較することで選出される 。 ５１２ｘ５１２のピクセルの典型的なイメージフレーム、８ｘ８のピクセルの タイル、１６ｘ１６のピクセルの大パッチに対して、適切な変換を決定するため に各大パッチが８回転方位（rotational orientation）でテストされなければな らない場合には、シングルイメージフレームを圧縮するためには、米国特許第５ ，０６５，４４７号のシステムでは１ｘ１０¹¹回の個々のオペレーション（oper ation）が実行されなければならない。この複雑さのため、個々のイメージフレ ームのコンプレッションには通常装置では３０分以上を要する。 本発明の第１のアスペクトにより、オリジナルデータアレイが実質的に再構築 可能な形態にデータアレイを圧縮するシステムが提供される。このシステムは、 そのデータアレイの第１サブ分割処理によって第１複数データブロックを発生さ せるステップと、そのデータアレイまたは別なデータアレイの第２サブ分割処理 によって、各々が第１複数データブロックと同一サイズまたはそれ以上の第２複 数データブロックを発生させるステップと、第１複数データブロックと第２複数 データブロックの各々に対して、そのブロックに含まれるデータの関数（functi on）である少なくとも１つのアトリビュート特性（attribute characteristic） を評価するステップと、それぞれのアトリビュート特性を比較して、どの第２複 数データブロックが第１複数データブロックの各々と最良マッチするかを決定す るステップと、各第１複数データブロックに対して、第２複数データブロックの マッチするものに含まれるデータを、第１複数データブロックのそのブロックに マップ処理（map）するアファイン変換を入手するステップとを含んでいる。前 記の少なくとも１つのアトリビュート特性はアファイン変換において実質的に不 変であるように選択される。 好適には、圧縮対象のアレイ内の各データエントリ（data entry）は、第１複 数データブロックの１つに含まれている。 本発明の前述の第１アスペクトは、１元（１Ｄ）、２元（２Ｄ）、３元（３Ｄ ）、及びさらに高次元のデータアレイに適用が可能である。特に、２元に適用さ れた場合には、米国特許第５，０６５，４４７号と比較して、１体の個別イメー ジフレームを圧縮するのに必要な個々の比較数は、例えば、少なくとも３個また は４個のファクター（因子：factor）によって大きく減少される。この減少は、 対応するアトリビュート特性を入手するのに各大パッチが１度だけ考慮されれば よいという事実による。 本発明の第１アスペクトの１実施例では、アファイン変換において各々が実質 的に不変である複数のアトリビュート特性は、第１複数データブロックと第２複 数データブロックの各々に対して評価される。適したアトリビュート特性とは、 例えば、データブロックのデジタルフーリエ変換（digital Fourier transform ）を実行することで入手できるフーリエ係数（Fourier coefficient）でもよい 。最も重要な（significant）フーリエ係数のみが一般的に使用される。 本発明の第１アスペクトの第２実施例では、第２複数データブロックの最良マ ッチブロックは、これらブロックの評価されたアットリビュート特性を、好適に は、バイナリツリー（binary tree）として、さらに好適には、Ｋ−Ｄツリー（K -D tree）であるアソシエイティブテーブル（associative table）の形態にまず アレンジすることで入手される。このＫ−Ｄツリーの場合には、コンプレッショ ン時間は５０程度の追加ファクターで減少が可能である。従って、サーチに関与 する計算の複雑性の減少が達成可能である。Ｋ−Ｄツリーアソシエイティブテー ブルから最良マッチを選択する際のエラーの可能性を減少させるため、Ｋ−Ｄツ リーから当初に複数の最良マッチを選択することができる。最終的な最良マッチ は、考察されているタイルをピクセル単位で複数の最良マッチの各々に対して、 例えば、ハウスドルフ距離（Hausdorf distance）または平均平方差（mean squa red difference）等の非相似メジャー（measure of dissimilarity）を使用して 比較することでその複数の最良マッチから選出が可能となる。 本発明の第１アスペクトの別実施例では、第１複数データブロックの各々に対 応するアファイン変換は、オフセットパラメータ（offset parameter）あるいは アドレスパラメータ（address parameter）と、レベルパラメータ（level param eter）、コントラストパラメータ（contrast parameter）、ローティションパラ メータ（rotation parameter）のうちの少なくとも１つを含んでいる。好適には 、この変換はこれら４つ全てのパラメータを含んでいる。ローティションパラメ ータの導出（derivation）は、マッチするデータブロックのセントロイドポジシ ョン（position of centroid）の比較に関与するであろう。もし、Ｋ−Ｄツリー がサーチの複雑性を減少させるのに使用されるなら、セントロイドの比較は、そ のツリーから最良マッチを選出した後に実行が可能であり、あるいは、そのＫ− Ｄツリーのサーチに組み入れ（integuration）が可能である。これによって４程 度のファクターでコンプレッション時間がさらに短縮されるであろう。 本発明の第１アスペクトの１実施例で、前記の各ブロックに対するアトリビュ ート特性は、そのブロック内のピクセル強度（pixel intensity）の加重総計（w eighted sum）から計算される。さらに好適には、ブロックの４象限の各々、ま たは、例えば、８あるいは１６のごとき他のサブ分割ブロック部分のピクセル強 度の別な総計（サム）から計算される。 好適には、ブロックに対するアトリビュート特性を評価するために、そのブロ ックを標準オリエンテーション（standard orientation）で配向（orient）させ るのに要する回転度（degree of rotation）及び／又は反射度（degree of refl ection）は、例えば、そのブロックの上左側でアレンジされている最大ピクセル 強度サム（sum）を提供する象限を有して決定される。また好適には、レベル及 び／又はコントラストに関してブロック内でピクセル強度を正規化（normalise ）させるのに要するパラメータ、あるいは、象限サム（quadrant sum）を正規化 させるのに要するパラメータも決定される。第１複数データブロックの１ブロッ クが第２複数データブロックの１ブロックとマッチされていれば、その対応する アファイン変換は、前記の標準オリエンテーションでそれらをアレンジするため にそれら２つのマッチしたブロックに適用された変換を組み合わせ、各ブロック のレベル及び／又はコントラストを正規化させるのに必要な正規化変換（normal ising transform）を組み合わせて決定が可能となる。 前述の手法は以下の２要因に基づいている。 １）オリジナルイメージの再構築（近似）を実現させる、ドメインブロック（ domain block）の内容を近似するレンジブロック（range block）の同一イメー ジ内のロケーション（location）と、変換ファイル（transform file）内のこれ らの特定。 ２）（近似された）イメージ内容の再構築手段としての反復の利用。 本発明の第２のアスペクトにより、オリジナルデータアレイを実質的に再構築 可能とする形態にアレイデータを圧縮する方法が提供される。この方法は以下の ステップを含んでいる。すなわち、 そのデータアレイの第１分割部（division）によって第１複数データブロック を発生させるステップと、 その第１複数データブロックの各ブロックに対して、そのブロックに含まれる データの関数（function）である少なくとも１つのアトリビュート特性を評価す るステップと、 アソシエイト（連関：associated）したアトリビュート特性と共に、その第１ 複数データブロックとは異なる複数基準ブロック（reference block）を保存し 、または、そのような複数基準ブロックを発生させる手段を保存するステップと 、 それぞれのアトリビュート特性の比較から、どの複数基準ブロックが第１複数 データブロックの各々と最良マッチするかを決定するステップと、 を含んでおり、その圧縮されたデータアレイは、第１複数データブロックの各デ ータブロックに対して、第２複数データブロックのマッチするブロックを特定す る少なくとも１つのアイデンティファイヤ（identifier）を含んでいる。 好適には、圧縮対象のアレイの各データエントリは、第１複数データブロック の１つに含まれている。 本発明の第２アスペクトの好適実施例では、このシステムは、独立的、または フィルムセクエンス（film sequence）の一部として、２Ｄイメージを圧縮する ために使用される。第１複数データブロックと第２複数データブロックのデータ エントリは個々のイメージピクセルと対応し、少なくとも前記の第１複数データ ブロックは相互に連続（contiguous）している。基準ブロックは、例えば、写真 、またはフラクタル合成技術（fractal synthesis technique）で発生された適 当な基準イメージから発生される。 この好適実施例を使用すれば、無認可受信者が圧縮イメージをデコンプレスす ることを、基準イメージ、または、基準イメージの発生手段へのアクセスを妨害 して阻止することが可能となる。あるいは、無認可デコンプレッションは、認可 者だけに提供される暗号キーを使用することで圧縮イメージを暗号化して阻止が 可能となる。 本発明の第３のアスペクトにより、前述の第２アスペクトを使用して圧縮され たデータアレイをデコンプレスする方法が提供される。この方法は、第１複数デ ータブロックにマッチする基準ブロックを選択するために前記のアイデンティフ ァイヤを使用して圧縮データアレイを受信するステップと、その選択基準ブロッ クを使用してオリジナルのデータアレイを再構築するステップとを含んでいる。 データアレイが２Ｄイメージである第３アスペクトの好適実施例では、そのイ メージは２レベルのディスプレーインディレクション（indirection）を使用し てディスプレーされ、第１レベルは各ワード（word）の明度シフト（brightness shift）とコントラストシフト（contrast shift）の情報の結合体を保存するこ とができる。このディスプレーは、修正された通常のテクスチャル情報（textua l information）、あるいはグラフィック情報のディスプレーを使用することが できる。 本発明の第２アスペクトと第３アスペクトの実施例は、データコンプレッショ ン分野に少なくとも２つの重要な進歩を提供する。すなわち、１）オリジナルの 非圧縮イメージ（uncompressed image）の近似を再現するのに使用されるイメー ジパッチは非圧縮イメージからは導出されないこと、及び、２）イメージ再構築 スキームにおいては回帰（recursion）の使用を要しないこと、である。 好適実施例において、圧縮対象イメージのサブエリア（sub-area）を近似する イメージパッチは、ある範囲のイメージタイプを近似するときに使用する際にそ れを適化させる、ある範囲の構造とテクスチャ（texture）とを有した供給基準 イメージ（supplied reference image）から適当な方法で選出される。好適な基 準イメージはフラクタル合成プロセス（fractal synthesis process）で創出が 可能である。例えば、その基準イメージは、マンデルブロットセット（Handelbr ot set）の一部の適当に選択された視覚体（visualisation）であっても、ある いは、フラクタルランドスケープ（fractal landscape）であってもよい（マン デルブロット、Ｂ．「自然のフラクタルジオメトリ（The Fractal Geometry of Nature'）」Ｗ．Ｈ．フリーマン株式会社、サンフランシスコ市 １９８２年） 、（ミラーＧ．「地形地図のコンピュータグラフィックスの定義及び考察」２０ （４）、１９８６年８月）。このシステムはさらに、合成フラクタルイメージを 使用することに追加的な利点が存在しようとも、基準イメージが通常のデジタル 写真であれば機能する。 したがって、この圧縮データセットは、達成される近似を改善させるため、明 度及び／又はコントラスト調整と共に、基準イメージの特定サブエリアに圧縮イ メージの特定サブエリアを連関させる手段で成る。よって本質的には、再構築は 、デコンプレッションのサイト（site）で保持された基準イメージから、デコン プレス（圧縮率の下げられた）イメージを保持する適当な媒体にコピーし、その 過程で、圧縮データセットで特定されたように、明度及び／又はコントラストに 関して調整を実行するステップで成る。 その基準イメージがコンプレッションサイトとデコンプレッションサイト（異 なっている必要はない）のみで保持されているなら、コンプレッションスキーム はデータ暗号形態をも表現する。なぜなら、基準イメージへのアクセスのないデ コンプレッションは不可能だからである。もし選択された基準イメージがフラク タル式に合成されたら、コンプレッサ（compressor）及びデコンプレッサ（deco mpressor）は、圧縮イメージと共に伝達可能な少数の数字パラメータ（numeric parameter）を使用してそれを構築することができる。例えばマンデルブロット セットの場合には、必要なパラメータは複素平面（complex plain）でのイメー ジの原点（origin）の実座標（real co-ordinate）及び虚座標（imaginary co-o rdinate）と、複素平面でのその対角線（diagonal）の絶対長（absolute length ）であろう。フラクタルランドスケープの場合には、イメージ構築プロセスをド ライブ（drive）するのに使用されるシュードランダム数発生器（pseudo random number generator）にそのシード（seed）を送ることで、そのイメージは特定 が可能であろう。 面倒なサーチなしで最良ブロックマッチを素早く効率的に決定するための手段 は以下に記述されており、本発明の実施にその利用が可能であろう。この手段は 、サーチ中にＫ−Ｄツリーのごときデータ構造体（data structure）を利用し、 パッチアトリビュート、すなわち、その発生のために単純な操作のみを要するパ ッチのサマリーデスクリプション（summary description）の迅速計算と、非等 価（non-equivalent）あるいは劣悪（poor）なマッチを詳細に考察する必要なく 、等価（equivalent）であり得るサブエリア／パッチペアにインデックス（inde x）するためのこれらアトリビュートの使用によって利用される。 本発明の第２アスペクトと第３アスペクトのイメージコンプレッションスキー ムは、イメージセクエンス（image sequence）の場合にも拡張が可能である。イ メージセクエンスにおいては、一般的にある程度（しばしば相当程度）の等価性 がそのセクエンスのイメージ間に存在するため、コンプレッションのさらなる増 加は可能である。このような場合には、周知のごとくに、イメージが大きく変化 したエリアのみを記録し、その変化したエリアを再構築するのに必要なデータを エンコード（encode）することが必要である。本発明は本質的にローカルベース （local basis）でイメージを分析して圧縮するので、このようなチェックと条 件付きコンプレッション／デコンプレッション手法を含ませることは容易であろ う。 米国特許第５，０６５，４４７号に開示された標準フラクタルデコンプレッシ ョンプロセスは、ソース源（source）からデスティネーションバッファ（destin ation buffer）へとイメージデータのパッチをコピーすることでデコンプレスし （プロセス中に明度とコントラストを調整）、そのソース源をデスティネーショ ンバッファと交換し、画質（picture quality）が充分に良好となるまで反復す るものである。本発明の第２アスペクトと第３アスペクトの実施例は以下の点で これとは相違する。 １）１つのバッファ、すなわちソースバッファのみが必要であり、そこからデ スティネーションバッファへとコピーされるデータの代わりに、この１つのバッ ファの内容が適当な変換後にビデオディスプレーハードウェアに直接的に伝達可 能である。反復プロセスは一切実行されないので、デスティネーションバッファ に非圧縮イメージのデータ内容（representation）を維持する必要はないこと。 ２）このプロセスは反復されないので、シングルフレームに対するイメージデ ータストリーム（image data stream）はシングルパス（single pass）でデコン プレスされ、デコンプレッション時間を大幅に短縮すること。 ３）このソースバッファは、伝達されているイメージから一切導出される必要 がない基準イメージを含んでいること。 本発明の第４のアスペクトにより、オリジナルデータアレイを実質的に再構築 可能にする形態でデータアレイを圧縮するための装置が提供される。この装置は 以下のものを含んでいる。すなわち、 データストリームとしてデータアレイのエントリを受信する入力手段と、 ブロック内のエントリから、データアレイの第１複数ブロックの各ブロックに 対して、少なくとも１つのアトリビュート特性を計算する計算手段と、 アソシエイトしたアトリビュート特性と共に、その第１複数ブロックとは異な る第２複数基準ブロックを保存するメモリ手段、または、複数のそのような基準 ブロックを発生させる保存手段のためのメモリ手段と、 第１複数ブロックのアトリビュート特性を第２複数ブロックのアトリビュート 特性と比較し、その比較から、どの第２複数ブロックが第１複数ブロックの各々 と最良マッチするかを特定するためのコンパレータ手段と、 複数のアイデンティファイヤを含み、各アイデンティファイヤが対応する第１ 複数データブロックを第２複数データブロックの最良マッチするブロックにマッ プするデータストリームのアウトプット用アウトプット手段と、 を含んでいる。 本発明の第４アスペクトでは、このデータストリームは、アレイの各エントリ がイメージフレームのシングルピクセルの強度（intensity）に対応する２Ｄイ メージフレームのラスタスキャン（raster scan）である。好適には、各ブロッ クに対する前記の少なくとも１つのアトリビュート特性は、マスク（mask）を利 用した場合のそのブロック内のピクセル強度を加算／減算（summing/subtractin g）することで入手される。これを達成するため、この計算手段は、インプット とアウトプットのために、”循環（ciucular）”バッファにカップリングされた 加算／減算ユニット（adder/subtracter unit）を含むことができる。この加算 ／減算ユニットは、スキャンが移動中のブロックのピクセル強度のランニングサ ム（running sum）をその使用中に保持するアキュムレータ（accumulator）を含 んでいる。データストリームがスキャン方向でブロック境界（block boundary） を横切るとき、アキュムレータは、その現行サムを循環バッファに書き込み、次 のブロック のためにランニングサムを回収するようにアレンジされている。このデータスト リームがスキャン方向と直角にパッチ境界を横断するとき、アキュムレータはそ の内容をアトリビュート特性ストア（store）に伝達し、次セットのブロックの ために計算を開始するようにアレンジされている。もし、複数のアトリビュート 特性が各ブロックに対して計算されるなら、その計算手段は、スキャンデータを 同時に受信するようにアレンジされたそれぞれの循環バッファと共に、対応する 複数の加算／減算ユニットを含むことができる。 本発明の第５のアスペクトでは、前述の第４アスペクトの装置を使用して圧縮 されたデータアレイをデコンプレスするための装置が提供される。この装置は、 圧縮データアレイを受信するためのインプットと、第１複数データブロックとマ ッチする基準ブロックのブロックを選択するための比較手段と、基準ブロックの 選択されたブロックからオリジナルデータアレイを構築するためのアレイ発生手 段とを含んでいる。本発明の第６アスペクトによれば、オリジナルデータアレイ が実質的に再構築可能な形態にデータアレイを圧縮する方法が提供される。この システムは、第１複数データブロックを、そのデータアレイの第１分割部で発生 させるステップと、第２複数データブロックをそのデータアレイまたは別なデー タアレイの第２分割部で発生させるステップと、例えばニューラルネットワーク （neural network）である自動編成メモリ（self-organising memory）を使用し て第２複数データブロックを保存し、そのエントリがその自動編成メモリに対応 するアウトプットにその第２複数ブロックをマッチさせるコードブックを創出す るステップと、その自動編成メモリを使用して、どの第２複数データブロックが 第１複数データブロックの各々と最良マッチするかを決定するステップと、圧縮 イメージとして複数の前記のコードブックエントリを保存するステップと、を含 んでいる。 本発明のさらなる理解を助け、本発明をいかに利用するかを説明するため、図 面を参照に添付して、以下に具体例を挙げて本発明を解説する。 図１は、圧縮対象の２元（２Ｄ）イメージフレームからの複数のタイルと大パ ッチとの創出を示す。 図２は、Ｋ−Ｄツリータイプのアソシエイティブテーブルを図解している。 図３は、アファイン変換のローテイションパラメータを決定するためのテーブ ルである。 図４は、各大パッチに対するアトリビュート特性を含むためのストアを有した 本発明の実施例を略図で示す。 図５は、パッチへの適用のための第１加重関数（weighting function）を示す 。 図６は、パッチへの適用のための第２加重関数を示す。 図７は、ブロックに対するアトリビュート特性を計算するためにデータブロッ クに適用が可能な複数のマスクを示す。 図８は、データブロックに対する象限サム（quadrant sum）が、ハーフコラム サム（half column sum）のみを計算することで、同一横列（row）の先行データ ブロックの象限サムから如何にして評価されるかを示している。 図９は、ビデオ信号のフレームのコンプレッションのためのシステムを示す。 図１０は、ジオメトリック（geometric）及びグローバル（global）アトリビ ュートの計算のための図９で提供されたシステムのユニットを示す。 図１１は、図９のシステムのアトリビュートエクストラクションユニット（at tribute extraction unit）を詳細に示している。 図１２は、図９のシステムを使用して圧縮されたビデオ信号のフレームをデコ ンプレスするためのシステムを示す。 本発明は一般的にデジタルデータコンプレッションのためのシステムであるが 、本発明の説明を目的として、以下ではデジタル化された２Ｄイメージフレーム のコンプレッションのためのシステムに限定して説明する。 簡単に前述したように、所定のアファイン変換を任意のデジタルイメージフレ ームの大領域あるいはデータブロックに反復的に適用することで、２Ｄイメージ フレームの各小領域またはデータブロックを再構築させることは可能である。 （一般的なアファイン変換に関しては、ルイーザ Ｆ． アンソンのバイト（Ｂ ＹＴＥ １９９３年１０月）のページ１９５から２０２を参照。）適切な変換を 決定するため、圧縮対象のイメージフレームは第１サブ分割部によって複数の小 領域（タイル）にサブ分割される。各小領域に対しては別な変換が入手されなけ ればならない。 図１は、デジタル化された２元のイメージフレーム１を示している。以下の例 を説明する目的で、このイメージフレーム１は５１２ｘ５１２のピクセルのアレ イを含んでおり、各ピクセルは、例えば０から２５５のグレイスケール値（gray scale value）が与えられている。０はブラックピクセルであり、２５５はホワ イトピクセルである。このイメージフレームは８ｘ８の非オーバーラッピング（ mom-overlapping）状態で隣接するタイル２のアレイにサブ分割されており、各 々のタイルは６４ｘ６４のピクセルを含んでいる。本例では、タイル（及び、以 下に解説する大パッチ）は正方形であるが、タイル可能などのような多角形でも 採用は可能である。 タイルよりもサイズが大きく、１２８ｘ１２８の隣接ピクセルのアレイを含む 等サイズの大データパッチ３のセットは、イメージフレーム１の第２サブ分割部 によって選択される。このセットは可能なアレイ３全部のサブセットを含むこと ができるが、好適には全部のアレイ３を含んでいる。この場合、５１２ｘ５１２ のピクセルイメージで、（５１２−１２８＋１）ｘ（５１２−１２８＋１）、す なわち約１５０，０００の大パッチがそのイメージフレームから抽出される。 この選択プロセスは、イメージ１の上左角に位置した１２８ｘ１２８のピクセ ルアレイ上に配置された１２８ｘ１２８のピクセルウインド（window）を考察す ることで視覚化（visualize）が可能である。この第１ピクセルアレイは第１大 データパッチを提供する。このウインドは１ピクセルだけ右に移動され、内在す る１２８ｘ１２８のピクセルアレイは第２大パッチを提供する。このウインドは ピクセル単位でイメージフレームの最上列を移動し、ウインドの右境界がイメー ジの右境界に遭遇するまで大データパッチをさらに抽出する。その後、このウイ ンドは最上列の左角に戻され、１ピクセルだけ下側に移動されて次の横列に移る 。 内在する１２８ｘ１２８のピクセルアレイは次の大データパッチを提供する。各 横列及び列間のウインドの移動は、ウインドがイメージフレームの最下列の右角 に位置する１２８ｘ１２８のピクセルアレイに進行するまで反復される。全可能 な大パッチのサブセットのみを選択したい場合には、その選択は、所定のアルゴ リズムを使用して、あるいはランダムに実行することで、そのアレイの各ｍ番目 のパッチのみを選択することで可能である。 このプロセスの次のステップは各タイル２を順番に考察し、約１５０，０００ の大パッチ３のどれが、考察されているタイル２に視覚的に最も類似したもので ある当初最良マッチ（initial best match）を提供するかを決定することである 。視覚的類似性は幾分かは主観的な特徴にも見えるが、この類似性の測定（meas ure）を提供するために選択と評価が可能なパラメータ（またはグロス特性（gro ss characteristics））は実際に多数が存在する。 しかし、適当なパラメータの選択においては、大パッチを、対応するタイルの ものにマップするのに使用されるアファイン変換においてそれらパラメータが不 変であることが重要である。例えば、パッチに適用されたアファイン変換がその パッチのセントロイドのロケーションを変化させるなら、そのセントロイドのロ ケーションは’マッチ’パラメータの１つとしては使用不能である。 本例では、これらパラメータ（以下においてアトリビュート特性と呼称）は、 各大パッチの強度データを、２元デジタルフーリエ変換を使用して空間周波数ド メイン（spatial frequency domain）に変換することで入手されるフーリエ係数 （Fourier coefficient）である。しかし、フーリエ係数に代わる適当なものは 、ディスクリートコサイン変換係数（Discrete Cosine Transformation coeffic ient）であろう。あるいは、１個または複数個の異なるマスクのもとで大パッチ 内のピクセルを集計（summing）した結果、または、アトリビュート特性として 大パッチ内のイメージのプリンシプルモーメント（principle moment）を決定し た結果を使用することができるであろう。使用が可能な他の特性は、強度マキシ マ（intensity maxima）あるいは強度ミニマ（intensity minima）（ターニング ポ イント（turning point））の数で、あるいは各パッチのｘ軸及びｙ軸方向の平 均レベルクロスポイント（average level crossing point）の数でその大パッチ を特定することから得られる。 フーリエ変換が入手されるプロセスは周知である（ブエルガー Ｍ．Ｊ．の「 結晶構造分析」章１３から１８、ジョン・ウィリー＆サン社、１９６０年 議会 図書館 カード番号６０−１０３１０参照）。デジタルフーリエ変換は一連のデ ィスクリートフーリエコンポーネント（component）を創出し、一般的には、そ の少数だけがパッチの空間周波数ドメインのデータに特徴を付与するのに必要と される。典型的には、３個または４個の係数で充分である。これらの係数は各タ イルに対する当初最良マッチを決定するのに使用される適当なアトリビュート特 性を提供する。 フーリエ係数は、各大パッチと各タイルとに対して決定される。各タイルに対 する当初最良マッチを見つけ出すため、各タイルのフーリエ係数は大パッチに対 して決定された係数と順次に比較される。このマッチングプロセスは、各タイル に対する係数を各々の大パッチに対する係数と、ユークリッド距離（Euclidean distance）のごときメジャー（measure）を使用して比較することで実行が可能 である。しかし、この比較に先行して、大パッチの係数をバイナリツリータイプ （binary tree type）、特にＫ−Ｄツリータイプのアソシエイティブテーブルの 様式でアレンジすることは、計算をする上でずっと効率がよい。 Ｋ−Ｄツリーの説明は、フリードマン Ｊ．Ｈ．、ベントレイ Ｊ．Ｌ．及び フィンケル Ａ．Ｆ．の「対数的予期時間 （logarithmic expected time）で 最良マッチを発見するためのアルゴリズム」数学式ソフトウェアーでのＡＣＭト ランザクション（ACM transactions on mathematical software）巻３、３号 １９７７年、に記載されている。簡単に説明すれば、Ｋ−Ｄツリーとは、多数の データ記録を保存する手段である。各記録は同一数のアトリビュート特性で特徴 づけられている。このツリーは、ツリーの各ノード（node）でのアトリビュート 特性の特定特性のスレスホールド値（threshold value）である。このスレスホ ールド はそのノードでのサーチのパーティション（partition）を決定する。すなわち 、そのノードから出ている２枝のどちらを、最良マッチの決定に追求すべきかを 決定する。各ノードにおいて、そのノードによって考察されるシングルアトリビ ュート特性でのツリーの最近接した後続ノードを決定する上境界（upperbound） 及び下境界（lowerbound）のリミットが存在する。そのツリーの連続的ノードは 異なるアトリビュート特性を回転式に検討する。 Ｋ−Ｄツリーの構築プロセスは、以下のように各々が２つのアトリビュート特 性であるＡとＢとを有しているＩからＰの複数の記録を考察することで説明する ことができる。 ツリー構築の最初のステップは、記録がＡの値を基に上昇式（acending order ）にリストされることを要求する。このリストの２つの中間エントリ（middle e ntry）の平均値が計算される（この場合は３．５）。この値は、図２に示すよう にツリーの第１ノード（node）あるいはルートノード（root node）に対するス レスホールドを提供する。その２つの中間値に対するスレスホールドからのＡ値 の距離は、第１ノードに対する上境界値及び下境界値を提供する。これらの記録 は２ セットに分割される。一方はスレスホールド以下のＡ値を有した記録を含み、他 方はスレスホールド以上のＡ値を有した記録を含む。同様に、サブツリーが図２ に示すように各サブセットに対して創出される。 Ｋ−Ｄツリーが創出されると、そのＫ−Ｄツリーからサーチ記録の最良マッチ を見つけ出すため、ルートノードでのスレスホールド値がそのサーチ記録の対応 するアトリビュート特性と比較される。その比較は、最終リーフノード（leaf n ode）に到達するまで、適当なアトリビュート特性に対する後続サブノードでの 比較を反復しながらツリーの枝（branch）の１つを下って進行する。このリーフ ノードは最近接ネイバーマッチ（nearest neigbour match）に対する当初候補（ intitial candidate）である。この当初候補に対して、多元距離（multiple dim ensional distance）が、この当初候補とサーチ記録との間の相似性のメジャー として全部のアトリビュート特性を使用し、このサーチ記録から計算が可能とな る。多元距離Ｄは、例えば、以下のごときそれぞれのアトリビュート特性セット 間の平方されたユークリッド距離として計算が可能である。 Ｄ＝［（ｘ₁−ｙ₁）²＋（ｘ₂−ｙ₂）²・・・・・＋（ｘ_j−ｙ_j）²］ このｘとｙとはアトリビュート係数であり、ｊはアトリビュート係数の数であ る。 実際には、使用される距離関数は、比較されているパッチに対応する選択され た不変のアトリビュート特性に対する加重ユークリッド距離（weighted Euclide an distance）である。特定のアトリビュート値に適用される荷重（weight）は 、アトリビュート自体の精度に最良に対応すべきである（平均で精度が低いもの より、平均でさらに精度が高いと発見されたパラメータに対して高い関心が寄せ られる）。しかしその荷重はそのアトリビュートの特徴的なパワー（discrimina ting power）をも反映しなければならない（例えば、全パッチに対して一定であ るアトリビュートは、一定で正確であろうとも使用できないであろう）。 この荷重値（value of wiight）はセットアップ中に以下のごとき標準的手法 で決定されるであろう。 １．まず、米国特許第５，０６５，４４７号の方法でイメージセットを処理し 、徹底してサーチされた正確な最良マッチ変換を入手する。 ２．全小パッチと、それらに対応する大パッチとに対する全不変アトリビュー ト特性を計算する。 ３．情報を提供するためにこれらの値を使用し、前述のように統計的手法（st atistical procedure）で、あるいは経験的最良化手法（empirical optimisatio n process）で荷重を最良に調整する。この手法の効果は、米国特許第５，０６ ５，４４７号の方法でマッチされた各ペア間の測定距離を減少させることである （非マッチペア間の距離は増加する）。 このサーチプロセスは、当初最近接ネイバーマッチ（initial nearest neighb our match）を提供したリーフノードに先行するノードへと移動し、そのリーフ ノードからのスレスホールドの逆サイドの境界（上部または下部）から、その逆 サイドのノードのいずれも真の最近接ネイバーであり得るかを決定する（その逆 サイドのいかなるリーフノードに対する最低の平方されたユークリッド距離も、 その範囲のスクエア（square of the bound））である。そうであれば、逆サイ ドの枝のリーフノードに到達するまで、サーチはその逆枝を下って実行される。 リーフノードを上下するこのプロセスは、所定数Ｋの最近接ネイバーが入手され るまで続行される。最終的最良マッチは、最低のルート平均平方距離（root mea n square distance）を提供するそれらＫ個の最近接ネイバーの１つである。 Ｋ−Ｄツリー法を使用してタイルに対して最良マッチする大パッチが決定され たら、次には、選択された大パッチに適用されたとき、その大パッチを小パッチ にマップする変換を決定することが必要となる。この変換のパラメータは以下の ものを含む。 ・オフセット：オフセットパラメータとは、最良マッチを提供する大パッチのロ ケーションを特定するものである（例えば、ｘ軸及びｙ軸変換により）。 ・レベル：レベルパラメータとは、小パッチの平均ピクセル強度を入手するため 、選択された大パッチの各ピクセルの強度に加えられなければならない定数（co ns tant）のことである。 ・コントラスト：コントラストパラメータとは、タイルのコントラストすなわち 最大強度変化を達成するため、選択された大パッチの各ピクセルの強度が乗算さ れなければならない定数のことである。 ・リダクション（reduction）：リダクションパラメータとは、大パッチ内のピ クセル数が、タイルにその数のピクセルを与えるためにその分だけ減少されなけ ればならないファクター（factor）のことである。もしその大パッチが１６ｘ１ ６のピクセルを含み、タイルが８ｘ８のピクセルを含めば、リダクションファク ターは４である。 ・ローテイション（rotation）：ローテイションパラメータとは、最良マッチを 創出するためにその分だけ大パッチが回転されなければならない角度を表すもの である（一般的に、どの角度でも考察が可能であるが、正方形パッチに対しては 、通常に使用される角度は０度、９０度、１８０度、２７０度である）。ローテ イションパラメータは、’ミラー（mirror）’内の各回転されたパッチの反射（ reflection）がさらに良好なマッチを創出するか否かをも考察することができる 。各回転されたパッチに関して、各小パッチに対する（さらに、もしまだ決定さ れていないなら、非回転の大パッチに対しても）ハウスドルフ距離を計算し、最 低のハウスドルフ距離を有したパッチを選択することでローテイションパラメー タを決定することが可能ではあるが、タイルと大パッチとに対するセントロイド または主要成分（Principal Component）を含んだ象限特定のごとき適当なロー テイション関係のパラメータ（rotation dependent parameter）を計算し、最良 マッチの決定のために比較を実行することは計算的にはさらに効率がよい。この 好適実施例においては、セントロイドの象限ロケーションは回転を決定するため のパラメータとして選択され、以下の通常式を使用して決定される。 ｘ座標 ＝ Σ（ｘｉ・Ｉｉ）／ΣＩｉ ｙ座標 ＝ Σ（ｙｉ・Ｉｉ）／ΣＩｉ このｘｉとｙｉは、パッチの中心に対するｍ個のピクセルの各々のｘ座標とｙ 座標であり、Ｉｉはピクセルでの強度を表す。 ローテイションパラメータを入手する速度を加速させるため、好適には別のデ ータ構造（data structure）を構築する。これは、ｘ軸に沿ってはタイルのセン トロイドロケーションで、ｙ軸に沿っては大パッチのセントロイドロケーション でインデックスされた小テーブルまたはアレイである。これにより、その大パッ チとタイルの両方には比較的に小さな対称グループ（symmetry group）がそれぞ れに与えられ、得られたテーブルは２つの対称グループの集合数（cardinality ）の平方である多数の要素（element）を有する。これは、メモリに経済的に保 持され、迅速にインデックスされる程度に充分小さい。すなわち、そのタイルに 大パッチをマップするのに適用される適当なミラー反射（mirror reflection） または回転変換（rotational transformation）を直接的にインデックスするの が可能になることを意味している。 一例として、図３は回転及びミラー平面対称（rotational and mirror plane symmetries）の場合に対して導出されたテーブルを示している。これは、４ｘ４ テーブルを提供するパッチの２ｘ２パーティション化（partitioning）を使用し て適用されたセントロイド関数（centroid function）の場合に対して導出され ている。相似（analogous）で、さらに大きな４ｘ４パーティション化によって 、対応する１６ｘ１６テーブルが提供される。説明の単純さと明確さを目的とし てここに採用されたサンプル４ｘ４の場合のように、大テーブルにおいては、ミ ラー対称要素（mirror symmetry element）と回転要素（rotational element） とは等価ではない。さらに高いオーダーのモーメント（higher order moment） も、セントロイド計算の代用として、あるいは追加的に使用が可能である。前述 のように、Ｋ−Ｄツリーから最良マッチを選択した後に回転変換を決定する代わ りに、そのイメージからオリジナルに抽出された各大パッチを、そのＫ−Ｄツリ ーと、その時に決定されたセントロイドをアセンブリする以前に回転することが 可能である。 その後、得られた、回転あるいは非回転の全大パッチをＫ−Ｄツリーにアセンブ リすることが可能となる。 しかし、オリジナルイメージフレームが多量のノイズを含んでいることは常に 有り得ることであり、その場合は、平方ユークリッド距離の入手では、そのＫ− Ｄツリーから入手されたＫ個の最近接ネイバーから実際の最良マッチが選択でき ないかも知れない。劣悪マッチの選択の可能性は、アトリビュート特性の数（こ の場合にはフーリエ係数の数）を増加させることで減少させることが可能ではあ るが、好適には、少なくともＫ個の最近接ネイバーのいくつかを保持することで 処理し、例えば、米国特許第５，０６５，４４７号に開示された方法に基づくハ ウスドルフ距離のごとき補完的テスト（supplementary test）を使用して最終的 最良マッチをさらに正確に決定する。このテストは、サーチ記録と、各選択され た最近接ネイバーとの間のハウスドルフ距離として知られる決定方法に関するも のである。最小ハウスドルフ距離を提供する最近接ネイバーは最良マッチとして 選択される。あるいは、ピクセル単位で小パッチと比較する場合に、変換を受け ている最低平均平方誤差（lowest mean squared error）を提供するＫ個の最近 接ネイバーの大パッチを選択することもできる。ピクセル単位の補完的テストに よって最終的最良マッチを決定する前に、Ｋ個のパッチの各々に対する変換を入 手し、大パッチに適用する必要があることは重要である。 補完的テストは、比較的に少ない記録、例えば、１から２０、好適には３また は４に対してのみ実行されるので、複雑性の増大、すなわち処理時間の増加はさ ほどではない。 オリジナルイメージフレームを等サイズの正方形タイルに均等にサブ分割する だけの代わりに、そのフレームが”クワドツリー（quadtree）”パーティション 化を利用してサブ分割されたら、そのマッチングプロセスを改善し、イメージ再 構築の精度を向上させることは可能である。クワドツリーパーティション化は、 イメージフレームを等サイズの正方形にサブ分割することに加えて、それら各正 方形を４つの等サイズの正方形にさらにサブ分割することに関与する。最初のサ ブ分割によって創出されたイメージフレームの正方形に対して充分に良好なマッ チが発見不能であれば、第２のサブ分割、第３のサブ分割・・・で創出された正 方形が考察される。クアドツリーパーティション化法は、米国サンディエゴ大学 のサンディエゴスーパーコンピュータセンターのユーバル・フィッシャの論文「 フラクタルイメージコンプレッション」シググラフ１９９２年コースノートにて 解説されている。各タイルに対して変換が入手されたなら、それら全部の変換は 、最終圧縮イメージフレームを提供するテーブルにアセンブリされる。その後に 元の２Ｄイメージフレームは廃棄が可能となる。 圧縮データからオリジナルイメージフレームを復元させるこのプロセスは米国 特許第５，０６５，４４７号で紹介されているものと同一である。簡単に説明す れば、この再構築プロセスに対する開始ポイント（starting point）は任意のデ ジタルイメージフレームであり、例えば、再構築対象のオリジナル非圧縮イメー ジフレームと同一ディメンション（dimension）の最大値と最小値との間の値に セットされた全ピクセルの強度を有したデジタルイメージフレームである。オリ ジナルイメージフレームがサブ分割された第１レベル再構築（first level reco nstruction）のタイルと同一サイズの各タイルは、そのタイルとアソシエートし た変換を、その変換によって特定されたその任意なイメージフレームの大パッチ に適用することで構築される。すなわち、対応する大パッチが選択され、そのロ ケーション、コントラスト、レベル及びオリエンテーションが変換され、適当な 減少（reduction）が実行される（減少はピクセル平均化で達成が可能である） 。 フレームの各タイルに対する第１レベル再構築は、オリジナルイメージへの非 常に粗い近似化（crude approximation）である。この再構築は、向上した第２ レベル全フレーム再構築を入手するためにその変換セットを第１レベル全フレー ム再構築に再度適用することで精製（refine）される。この変換セットは、それ 以上反復してもイメージフレームの質にほとんど、あるいは全く改善がなされな い再構築レベルに到達するまで反復して適用される。すなわち、各再構築レベル バー（reconstruction level bar）において、先行する再構築レベルで創出され た 複数のタイルから構築された大パッチを縮減（shrink）させることで第１新タイ ルは創出されるのである。再構築精度において対応する改善を提供するのは、タ イル複雑性におけるこの段階的な増加である。 当初の任意イメージにおけるピクセル数をオリジナルイメージフレームのピク セル数よりも大きく、または小さく選択することで、オリジナルフレームの拡大 または縮減が達成可能である。図４は前述のデータコンプレッションプロセスを 実行するための１つの可能なシステムを図示している。これは、ソフトウェア、 ハードウェア、あるいはこれらの組み合わせにも適用が可能である。メモリブロ ック（memory block）９は圧縮対象の２Ｄイメージフレームと、そのサブ分割先 である複数のタイルと大パッチとを保存するために提供されている。そのインプ ットメモリブロック９は、インプットメモリブロック９から大パッチに含まれる データを受領するステージＡプロセッサ４にカップリングされている。データは １パッチのユニットで順次に伝達される。ステージＡプロセッサ４は各大パッチ に対し、必要なアトリビュート特性を決定し、それに合わせてＫ−Ｄツリーを構 築する。このＫ−Ｄツリー情報はメモリブロック５に書き込まれる。 全大パッチが処理され、Ｋ−Ｄツリーが構築されると、各タイルに含まれるデ ータは、インプットメモリブロック９から、各タイルに対するアトリビュート特 性を対応して決定するステージＢプロセッサ６に伝達される。各セットのアトリ ビュート特性が決定されると、このステージＢプロセッサ６は、メモリブロック ５に保存されたＫ−Ｄツリーから最良にマッチする大パッチを決定する。ステー ジＣプロセッサ７はメモリブロック５から順次に各々の最良マッチする大パッチ に含まれるデータを受け取る。ステージＣプロセッサ７はさらにステージＢプロ セッサ６から、対応するタイルに含まれるデータを受け取り、適当な変換を決定 することができる。得られた変換はアウトプットメモリブロック８に書き込まれ る。 前述のシステムを使用し、良質のイメージがデコンプレッションで創出される 。しかし、視覚的アーティファクト境界（visible artifact boundary）は、時 にタ イルエッジにおいて見られる。これは、そのデータ値をコンストレイン（constr ain）しないように最良マッチする大パッチを選択し、パッチのエッジでのそれ ら勾配（gradient）を隣接パッチのものと連続的であるように選択した結果であ る。 この問題は、例えば、以下の方法のいずれかによって解消されるであろう。 １．マッチするパッチを選択するときに境界（及び近境界）データ値を追加的 に加重（weight）する。 ２．スペース（space）を２度タイル（tile）するためオーバーラップするパ ッチを使用する。 方法１において、比較内（または、間接的に不変アトリビュート特性内）のピ クセル値の荷重はスムーズに変化し、境界にて最大となる。この様子は図５に図 示されている。 方法２では、イメージフレームは、サイズが対応するシングル層システム（si ngle-layer system）内のタイルのサイズの２倍であるタイルを使用して２度サ ブ分割される。従って、コンプレッション比は等しい。各パッチの中心に最も近 いピクセルデータ値は最高の荷重（１．０）が与えられ、境界（隣接パッチの中 心）のピクセル値には（０．０）が与えられ、パッチ間のピクセル値には等しい コントリビューション（contribution）（０．５）が与えられる。この加重関数 （weighting function）は図６に図示されている。非線形関数（non-linear fun ction）ＣｏｓＳｑ（ｉｊ）はｉ，ｊ番目のピクセルに適用される。これによっ て、中心付近のピクセルには線形以上加重（higher-than-linear weighting）が 与えられ、隣接パッチへの半距離以上のピクセルには線形以下加重（lower-than -lincar weighting）が与えられる。コントリビューション荷重の総計は１．０ である。この技術は周知であり、ＪＰＥＧ及びＭＰＥＧ標準定義（Standard Def inition）で使用されるディスクリートコサイン変換（Discrete Cosine Transfo rm）の一部として採用されてきた。 前述の実施例はグレイスケールイメージのものに限定されているが、本発明は 、各ピクセルに１または０の値が付与されたブラック及びホワイト、並びに、各 ピ クセルが赤、緑及び青の可変強度成分が与えられているカラーのイメージフレー ムのコンプレッションにも利用が可能である。カラーイメージフレームのプロセ スのための可能なシステムは、それら３色の各々を別々のイメージフレームとし て処理するものである。各別々のイメージフレームは前述のように処理され、そ れら３体の別々のフレームを組み合わせて最終的複合イメージフレームが得られ る。３原色の各々を３Ｄスペースの別々のディメンションとして処理する別シス テムは、米国特許第５，０６５，４４７号に開示された原理を利用している。 従来より知られた方法とは異なり、前述のシステムが提供するデータコンプレ ッション計算における複雑性の大幅な縮減は、例えば、ＭＲＩ（磁気共鳴イメー ジング）３Ｄスキャンデータからであろうと、または、時間が第３のディメンシ ョンであるビデオソース（video source）から導出されたものであっても、それ を３Ｄデータに実用的に適用することを可能とする。その結果、非常に大幅なコ ンプレッションが可能となる。 本発明の実施例（アファイン変換を使用したデータコンプレッション）は、時 間の変動と、追加ディメンションにおける追加的アトリビュートとに関与する大 気または海洋から導出されたもののごとき、さらに高いディメンションのデータ セットにも適用が可能である。 本発明はさらに、連続的ストリーム（serial stream）のごときオーディオま たは他のデータを含む１Ｄデータにも適用が可能である。 本発明は、別々にサンプルされたデータパッチや、相似ベース（similarity-b ased）のアソシエイティブマッチングユニット（associative matching unit） や、形状決定ユニット（configuration determining unit）の特性の予備計算（ precomputation）のアスペクトを保持しながら、一般的な多元データの認知（re cognition）とマッチングにも適用が可能である。特に以下のものに有用である 。 （ａ）ＭＰＥＧ法を使用したイメージの迅速コンプレッション（Fast Compres sion of Images）。 （ｂ）ＤＮＡのフラグメント（fragment）を、一連のさらに大きなＤＮＡのコ ンポーネント（component）にマップ処理すること、並びに同様な適用。 （ｃ）一連の分子混合物（molecular compound）内の類似原子環境（similara tomic environment）のマップ処理または発見。 以下において、パッチのアトリビュート特性を計算する別方法を説明する。図 １は、複数の小タイルにサブ分割された５１２ｘ５１２のピクセルイメージを示 している。 各小タイルに対して、それらタイルと大パッチとに対するアトリビュート特性 を計算して比較することで、そのイメージ内に含まれた全ての可能な大パッチか ら１つの大パッチを特定することが望まれる。以下に説明する技術は、適切なア トリビュート特性を最少労力で算出する新手法に関するものである。 図７は１１個のマスクを示している。各マスクはそのマスクに含まれるピクセ ルのブロックのアトリビュート特性を計算するのに使用が可能である。各マスク のアトリビュート特性はブラックエリアに含まれるピクセル強度を加算し、ホワ イトエリアに含まれるピクセル強度を減算することで計算される。所定の１マス クに対応した各アトリビュート特性の値は、それらマスクに含まれるブロックの ４象限（ｓ１，ｓ２，ｓ３，ｓ４）の強度総計（intensity sum）から計算が可 能である。例えば、マスク１のアトルビュート特性は、（ｓ１＋ｓ３）−（ｓ２ ＋ｓ４）に対応し、マスク３のアトリビュート特性は、（ｓ３＋ｓ２）−（ｓ１ ＋ｓ４）に対応する。必要な複数のアトリビュート特性の計算に必要とされる労 力は、前述のフーリエ係数の使用との比較において、図７のマスクの使用で大幅 に減少が可能である。 前述のように、１ピクセル単位でウィンドをフレームの縦横にスライドさせる ことで大パッチはイメージフレームから抽出される。図８に示すフレームの左エ ッジから、幾個かのピクセル分だけ移動されたデータブロックを考察すること。 そのブロックに対する複数のアトリビュート特性の計算に必要な４象限サム、ｓ １，ｓ２，ｓ３，ｓ４を評価するために（同一横列（row）の先行ブロックに対 する象限サムが維持されるいれば）必要な唯一の追加データとは、（１）その先 行 するブロックの対応する象限でカバーされなかった現行ブロックの各象限によっ てカバーされているその列のピクセル強度の総計、ｂ，ｃ，ｅ，ｆと、同様に、 （２）その現行のブロックの対応する象限でカバーされていないその先行ブロッ クの各象限によってカバーされているその列のピクセル強度の総計、ａ，ｂ，ｄ ，ｅと、である。その総計、ａからｅを以後はハーフコラムサム（half column sum）と呼称する。 現行ブロックの象限サムｓ１’〜ｓ４’は、先行ブロックの象限サムｓ１〜ｓ ４から以下のごとくに計算が可能である。 ｓ１’＝ｓ１−ａ＋ｂ ｓ２’＝ｓ２−ａ＋ｂ ｓ３’＝ｓ３−ｄ＋ｅ ｓ４’＝ｓ４−ｅ＋ｆ 大パッチが実際には比較的小さく、例えば、１６ｘ１６ピクセルであったとき 、それら大パッチの抽出に使用されたウインドの所定ロケーションに存在するハ ーフコラムサム全て、すなわち３２個の個々のサムを保存することは可能であり 、各新ブロックに対しては、ｃとｆのみが新規に計算されればよい。従って、サ イドｎ個（side ｎ）の各象限に対して、サムの計算はｎｘｎ回の操作からｎ＋ １回の操作に減少が可能である（ｎはその象限でオーバラップされた新ピクセル 数に対応し、１は減算される先行して計算されて保存されたハーフコラムサムに 対応する）。 図７のマスクに対応するアトリビュート特性を計算する以前に、考察されてい るパッチを標準オリエンテーション（standard orientation）に配向（orient） させ、タイルとパッチに対するアトリビュート特性間の比較がオリエンテーショ ンとは実質的に無関係に実行可能であるようにするための変換をまず決定するこ とが必要である。 ４個の象限サム、ａ，ｂ，ｃ，ｄが計算されている大データパッチは以下のよ うにアレンジされる。 効率的なオリエンテーション手法は以下の通りである。 全部の可能オリエンテーションに対して最大である値、ｖｘ＝３^*ａ−２ｄ− ｃを計算する。この最大値を有した形状は標準形状である。それは以下のように 導出される。 ａ＞＝ｖｂ，ａ＞＝ｃ，ａ＞＝ｄ，ｂ＞＝ｄ これらは以下に等しい。 ａ−ｂ＞＝０，ａ−ｃ＞＝０，ａ−ｄ＞＝０，ｂ−ｄ＞＝０ これらをアレンジすると、 ａ−ｂ＋ａ−ｃ＋ａ−ｄ＋ｂ−ｄ＞＝０ あるいは、 ３^*ａ−２ｄ−ｃ＞＝０ となる。 実際に、最大値３*ａ − ３*ｄ −ｃが得られる。 このアレンジは、必要に応じてそのパッチをその中央軸周囲に回転させ、最大 総計を提供する象限が上左位置となるようにすることで達成される。その後、必 要ならば、上右と下左の象限サムは互換される。これら許容された変換がそのパ ッチ内のピクセルの隣接性（adjacency）を妨害しないことは重要なことである （この限定は引き出されるパッチを考察することで紙上で視覚化が可能であり、 許容された変換は反射と回転とに関与しており、その紙の破棄を要求しない）。 これら４象限の座標が｛（０，０），（１，０），（１，１），（０，１）｝ であれば、これら変換は、回転、反射、スケール化（scaling）を表すマトリッ クスＭで表され、ベクトルＶは翻訳（translation）を表し、変換座標は、Ｘ’ ＝ＭＸ＋Ｖで与えられる。 これら８個の変換は以下のテーブル１に与えられている。 例えば、これら変換のつぎのパッチに対する影響を考えると、 となる。 データパッチに対するオリエンテーション変換が決定されたとき、象限サムは 正規化される。これは、乗算ファクター（multiplication factor）（コントラ スト）と加算ファクター（additional factor）（レベル）とを決定することで 達成され、各象限サムに適用されると、最小サムを、例えば０の定数（constant ）に し、最大サムを、例えば１００の定数にする。 データパッチのオリエンテーションが決定され、そのレベルとコントラストと が正規化されると、図７のマスクは順番に変換されたパッチに適用され、対応す るアトリビュート特性はそれら４個の象限サムの適切な加算処理（summation） から決定される。前述のように、各大データパッチに対するアトリビュート特性 は、（ハッシュ（hash）テーブルが適当な場合もあるが）好適には、Ｋ−Ｄツリ ー様式でテーブルにアセンブリされ、迅速サーチングを可能にする。それらアト リビュート特性の保存に加えて、そのオリエンテーション、レベル及びコントラ スト変換が各大パッチに対して保存される。イメージがサブ分割先である各タイ ルに対する最良マッチを発見するため、各タイルのアトリビュート特性を順番に 決定することが必要である。これは、大データパッチに対する前述と同一の手法 で行われ、必要な変換が決定されて保存される。 コントラスト及びレベル正規化ステップは、大データパッチがさらに多くのピ クセルを含んでいるにも拘らず、大データパッチとタイルとのアトリビュート特 性間の比較を可能にする。 各大データパッチに対するアトリビュート特性を含んだＫ−Ｄツリーは、考察 中のタイルに対する最良マッチを発見するためにサーチされる。最良マッチが発 見されたら、その変換が共通原点（common origin）に対して相対的（relative ）である選択大データパッチにタイルをマップするアファイン変換を決定するこ とが必要となる。これは、そのタイルと大パッチとに対して得られた正規化変換 を組み合わせることで比較的簡単にできる。これらの変換は共通原点に対して相 対的である。以下のテーブルは組み合わされたオリエンテーション変換を決定す るのに使用が可能である。そのタイルはその横列（row）のサブスクリプト（sub script）を提供し、マッチする大パッチの変換数は縦列（columm）のサブスクリ プトを提供する。 図７のマスクは複数のアトリビュート特性を提供する。よって、マッチングブ ロックを高精度で特定させるが、場合によっては、アトリビュート特性として４ 個の象限サムを直接的に使用してもよい。適切なアルゴリズムは以下の通りであ る。 ａ，ｂ，ｃ，ｄの値である４個の象限から得られた正方形を考察する。 正規化の最初のステップは最小象限を選択し、これを強度オフセット（Intens ity Offset）として維持し、これら正方形（square）を相対強度（relative int ensity）にコンバートすることである。例えば以下のようになる。 コントラストスケール化： 正規化オリエンテーション： 以下において、短縮されたコンプレッション時間を提供するイメージコンプレ ッションシステムを解説する。このシステムは、マッチ対象イメージのタイルが 比較される大データパッチを提供するために基準イメージ（reference image） を利用する。図９はビデオ信号を圧縮するためのシステムを図示している。ビデ オソースからのアナログ信号はシステムに入力され、アナログ／デジタル変換器 １で、適当なタイミングユニット３からのタイミング信号２によって制御された タイミングで所定のビット数の精度にデジタル変換される。このアナログ信号の 変換の効果は、その信号の各フレームに対して、そのイメージ明度（brightness ）の局部予想値（local estimate）を表す一連のバイナリデジタル値を創出する ことである。そのような予想値はイメージフレームに配分されたポイントのレギ ュラー方形グリッド（regular rectangular grid）上に提供される。 このデジタルサンプルセクエンスは図１０に詳図されているアトリビュート抽 出ユニット（attribute extraction unit）４にパスされる。このユニット４は 、圧縮中のフレームを表す全サンプルセクエンスの隣接サブセットのセットのジ オメトリックアトリビュート（geometric attribute）を計算する。典型的には 、このようなサブセットは方形フレームの方形サブアレイに対応するであろう。 各サブフレームのジオメトリックアトリビュートの計算と同時に、グローバル（ global）（サブイメージに対して）明度とコントラストアトリビュートとは計算 され、引き続いてその圧縮データの一部を形成する。 各フレームに対して、そのアトリビュートセットは比較ユニット５にパスされ る。この比較ユニット５は、各サブフレームの現行アトリビュートを、先行フレ ームの等価サブイメージに対して決定されたものと比較し、その比較から、その アトリビュートが大幅に変化した完成フレームのそれらサブフレームを特定する 機能を有している。先行フレームに対するアトリビュート特性は比較ユニット５ に接続されたリンク保存ユニット６に保存される。この比較操作に続き、この保 存ユニット６は先行フレームのアトリビュート特性を現行フレームのアトリビュ ート特性と置換することでアップデート（updated）される。 アソシエイトストア（associate store）８は、フラクタル基準イメージから 抽出された対応する大パッチセットに対して導出された一連のアトリビュート特 性を含んでいる。この基準イメージは、例えば、フラクタル発生イメージ（frac tal generated image）の写真であってもよい。大幅に変更されていると警告（f lag）されたサブフレームに対応するアトリビュート（あるいは、将来の特定の ために、適切にラベル化（labelled）されている、大幅に変更されたものを有し た全サブイメージのアトリビュート）はユニット７にパスされる。ユニット７は 、警告されたサブフレームに最も近似にマッチするアソシエティブストア８内の エントリを特定する。このマッチングを達成するため、それらアトリビュートは 、明度とコントラストとに関して正規化され、そのアソシエイティブストア８に アクセスするのに使用される。最良マッチパッチのパッチインデックスはデータ スト リーム形成ユニット（data stream formation unit）９にパスされる。このユニ ット９は、そのパッチインデックスを対応する明度とコントラスト値とに組み合 わせ、そのデータストリームを含むイメージ明度変換（image brightness trans formation）を提供するデータを形成する。 アトルビュート抽出ユニット４は図１１において詳細に図示されている。この ユニット４の機能は、ソースフレーム（source frame）の各パッチのアトリビュ ートを比較し、それをフラクタル基準イメージの最近接の等価パッチに対してマ ッチさせることである。 パッチに対するアトリビュートは、前述のようにマスクに包含されるパッチの ピクセル強度を加算することで論理的（logically）に計算される。しかし、こ のアプローチに関する問題点は、テレビカメラがパッチ単位ではなく、ラスター スキャンオーダー（raster scan order）でイメージを提供することである。具 体例を挙げれば、そのイメージが３２０ｘ２４０の解析可能なポイントのディメ ンションであり、８ｘ８の解析可能なポイントのパッチが使用されると仮定する なら、そのスクリーンには４０パッチが存在することになる。カメラがスクリー ンの８ラインをスキャンした後に充分な情報が伝達されて、４０パッチに対する アトリビュートが計算される。しかし、パッチを提供するそれら８ラインがスキ ャンされている最中に、そのシステムが各アトリビュートと各パッチの計算段階 に関する情報を維持することが必要である。 したがって、このアトリビュート抽出ユニットは、計算されるアトリビュート 数と同数の加算／減算ユニットで成る。スキャニングされている全部のパッチに 対してアトリビュート計算の状況を保存するのに使用が可能な循環バッファ（ci rcular buffer）がこれら各々と連通して存在する。これら加算／減算ユニット はアキュムレータ（accumulator）Ａを含み、１個の特定パッチに関する循環バ ッファからのデジタル変換生ビデオ情報（raw video information）と、１つの 値を入力される。操作のセクエンスは以下の通りである。 カメラがパッチの横列の第１ラインのスキャンを開始したばかりだと想定する 。 １）各パッチの第１ピクセルが到着する直前にアキュムレータＡはクリア（cl ear）される。 ２）スキャンライン上の８ピクセルの各々がカメラから到着するとき、それら はマスク発生器（mask generator）からの信号の制御下でアキュムレータトータ ル（accumulator total）に加算あるいはそこから減算される。 ３）８ピクセルの処理が終了すると、そのアキュムレータトータルは循環バッ ファのテール（tail）に出力され、ステップ１が反復される。 ４）第１スキャンラインの処理が終了すると、次の６ラインが以下のように処 理される。 ４．１）各パッチの第１ピクセルが到着する直前にアキュムレータＡは循環 バッファのヘッド（head）からロード（load）される。 ４．２）スキャンライン上の８ピクセルの各々がカメラから到着するとき、 それらはマスク発生器からの信号の制御下でアキュムレータトータルに加算また はそこから減算される。 ４．３）８ピクセルの処理が終了すると、アキュムレータトータルは循環バ ッファのテールに出力され、ステップ４．１が反復される。 ５）パッチの列の最終スキャンラインは以下のように処理される。 ５．１）各パッチの第１ピクセルが到着する直前にアキュムレータＡは循環 バッファのヘッドからロードされる。 ５．２）スキャンライン上の８ピクセルの各々がカメラから到着するとき、 それらはマスク発生器からの信号の制御下でアキュムレータトータルに加算また はそこから減算される。 ５．３）８ピクセルの処理が終了すると、アキュムレータトータルはアウト プットストリームＳに出力され、ステップ５．１が反復される。 圧縮イメージをデコンプレスするため、パソコンのバス（bus）に組み込まれ るように設計されたビデオデコンプレッサーが提供されれ、以下の操作が可能に なる。 １．ビデオイメージのデコンプレッション操作。 ２．標準キャラクタディスプレー（standard character display）としての操 作。 ３．グラフィックディスプレーとしての操作。 デスクトップコンピュータに幅広く使用されているキャラクタマップディスプ レー（character map display）が、ビットマップディスプレー（bitmap displa y）よりも迅速にアップデートすることは周知である。これは、キャラクタイメ ージがスクリーンに配置されるとき、そのキャラクタイメージの完全なビットマ ップではなく、そのアシイ値（ascii value）のみがディスプレーバッファ（dis play buffer）に配置されるからである。実際のビットマップは、アシイキャラ クタによりインデックスされた適当なメモリ、すなわちキャラクタセットメモリ を使用して、ディスプレーハードウェアによってルックアップ（look up）され る。すなわち、スクリーンをアップデートするのに必要なデータレート（data-r ate）は、２５６色ビットマップディスプレーに対して必要なものの（恐らく） １／６４であることを意味している。 図１２に示すビデオデコンプレッサはこの技術の延長上に存在する。このデザ インはノーマルキャラクタバッファ（normal character buffer）の代わりにパ ッチインデックスバッファ（patch index buffer）を使用する。これは実質的に キャラクタバッファと同一であるが、ディスプレーされるキャラクタ（アシイで 表示）の代わりに、バッファに保存されたワード（words）はモノクロディスプ レーに対して３フィールド（field）｛Ｉ，ｂ，ｃ｝を含んでいる。 Ｉ：フラクタル基準イメージ内へのインデックス。 ｂ：基準イメージに適用される明度シフト。 ｃ：基準イメージに適用されるコントラストシフト。 パッチインデックスバッファはランダムアクセスメモリ（random accessed me mory）であり、ホストプロセッサ（host processor）や、ディスプレータイミン グロジック（display timing logic）によってアドレス（address）が可能なも の である。このホストプロセッサはフィールドをパッチインデックスバッファのど のワードにでも書き込むことができる。画像が示されるとするなら、ホストプロ セッサは適当なセットのこれらのワードをパッチインデックスバッファにロード する。 フラクタル基準イメージは第２メモリに保存される。これはピクセルのアレイ で成る。各ピクセルに対しては充分なビットが保存され、そのポイントでフラク タルイメージの明度をエンコードする。 スクリーン上のパッチが、例えば、８ｘ８のピクセルの正方形であるとするな らば、そのデコンプレッションプロセスは以下のように進行する。 ａ）ＣＲＴディスプレーガン（display gum）がスクリーンの特定パッチにパ スするとき、パッチインデックスバッファの対応するワードをアクセスする。 ｂ）イメージインデックスフィールドＩは、ライン数ｎと共に使用され、ライ ンＬを、Ｌ＝Ｒ［Ｉ，ｎ］、となるようにフラクタル基準イメージＲのパッチ内 にフェッチ（fetch）する。 ｃ）ラインＬをピクセル単位でデジタル／アナログ変換器にシフトする（この 出力をａと呼称）。 ｄ）アナログデータストリームをシフト乗算ユニット（shift multiply unit ）に送る。この中の各ピクセル強度は、コントラストシフトｃを乗算し、明度シ フトｂを加算して発生したビデオストリームｖに変換し、ｖ＝ｂ＋（ａｘｃ）と する。 得られたピクセル強度値は、ＣＲＴまたは他のディスプレーハードウェアに送 られる。この基本デザインの変形も可能である。 このパッチインデックスバッファをレベル１と命名し、基準イメージバッファ をレベル２と命名すれば、前述の実施例の重要な特徴は以下の通りとなる。 ｉ） イメージのデコンプレッションのための技術としての２レベルディス プレーインディレクション（two level display indirection）の使用。 ｉｉ） 第２レベルの内容としてのフラクタル基準イメージの使用。 ｉｉｉ）デイスプレーの第１レベルの各ワード内の明度及びコントラストシフ ト情報の組み合わせ体の保存。 ｉｖ） 従来のテクスチャル（textual）情報あるいはグラフィック情報のデ ィスプレーに使用するイメージデコンプレッションのものと同一のメカニズムの 使用。 当業界技術者であれば、本発明のスコープ内で前述の実施例に多様な改良を施 すことは可能であろう。例えば、フラクタル基準バッファからのデジタル出力ス トリームと、デジタル／アナログ変換器との間にセットされたデジタル加算／乗 算ユニットの手段で、基準イメージからのパッチの明度シフト及びコントラスト 調整を実行することは可能である。例えば、その操作は、適当な変換メモリのル ックアップテーブル（look up table）を使用して可能であろう。 赤、緑及び青、あるいはイメージの色差（chrominance）、輝度（luminance） 及び色調（hue）コンポーネントを発生させるため、３のデータパスを同時にラ ン（run）させる標準技術の使用でカラーディスプレーは提供が可能である。こ の技術は、パッチインデックスバッファのワードのワイド化（widening）を実行 し、含まれるべき各コンポーネントに対するインデックスの提供を要する。３の 基準イメージバッファが必要となるであろう（あるいは、１の基準イメージバッ ファが、３色コンポーネント間で時間多重通信（time multiplexed）されるであ ろう）。 もしこの基準イメージバッファが充分に大きく、ホストプロセッサで読み取り 及び書き込みができるなら、そのバッファの一部は、通常方法でテキストディス プレー（text display）に対してセットされたキャラクタを保存するのに使用が 可能であろう。一方、他の部分は、通常ビットマップディスプレー内の場合と同 様に非圧縮ビットマップイメージ（umcompressed bitmap image）を保存するの に使用が可能であろう。パッチインデックスバッファをキャラクタを含む基準イ メージのエリアに向けてセットすることで、キャラクタはスクリーンにディスプ レーされる。パッチインデックスバッファを非圧縮イメージの部分に向けてセッ ト することで、その非圧縮イメージはスクリーンにディスプレーされる。 前述のベクトル量子化（vector quantization）法で、イメージは、そのエリ アをオーバラップ方式に、あるいは通常は、非オーバーラップ方式に”タイル” （tile）するパッチセットに分割される。解説を目的として、これをタイルのア レンジによって表されている、各々が１文字（letter）を含むテキストの１ペー ジであると見なすことができる。このベクトル量子化システムは、ピクセルパタ ーン（イメージで発生するピクセルパターンのごときもの）を標準コード番号（ standard code number）と連関（associate）させるエントリのコードブックを 採用している。”文字”図解でのこの連関は特定のキャラクタと、その標準コー ドとの間で行われるであろう。そのパターン自体は多数のピクセル値を必要とす るが、そのコード番号はコンパクトで、１個の数字で表現が可能であり、バイナ リ表示の場合にはほんの数ビットだけで済む。 このベクトル量子化法は、圧縮対象のイメージの各タイルをそのコードブック の最近接エントリにマッチさせて保存する。あるいは、遠隔サイト（remote sit e）に対応する短コード（short code）のみを伝達する。圧縮フォーマット（com pressed format）をデコンプレスしたいときには、そのデコンプレッサ（decomp ressor）（同一コードブックにアクセスを有する必要あり）はこのプロセスをリ バースすることができ、各短コードをルックアップし、そのパターンを表す個々 のピクセル値の対応する大セットを抽出する。 コンプレッションフェーズ（compression phase）中に、そのコードブック内 の最近接コードを迅速に示す（locate）技術は前述した。 問題の１つは、標準パターンのコードブックセットに関するものである。通常 には、８ｘ８、１６ｘ１６等のピクセルブロックがタイルとして採用される。こ の各ピクセルは２４ビットのデータによって表される。コードブックは比較的に 小数の標準エントリのみを有する。これらは通常はレベルとコントラスト、また は他のパラメータで調整されるが、比較的に小数の標準コードが、大きな数の異 なる可能なパターンを最良に表すように使用されなければならないという事実は 残る。 過去においてこの問題は、典型的な画像からのパッチセットを採用するか、ま たは、特殊利用のためのコードブック辞書（dictionary）が創出されて、コンパ クトイメージあるいはイメージシリーズと共に保存、または共に送られる適応性 のある方策（strategy）を採用することで処理されてきた。どちらのアプローチ も最良とは言えない。 以下において、その基本（basis）がＰＣＴ／ＧＢ９４００７７７にて解説さ れているような自動編成メモリシステム（self-organising memory system）形 態の適用であるイメージコンプレッションプロセスを説明する。このシステムは 、大きな代表セットの”トレーニングイメージ”内の所定セットのパターンに最 良マッチできる所定数のパターンを決定するようにセットアップが可能である。 従来アプローチに対して解説したように、各インプットタイルパターンはまず正 規化され、タイルパターン候補（candidate tile pattern）としてコードブック に適用される前にそのレベルとコントラストとを標準化する。この自動編成メモ リの効果は、個々のパターンの”最良平均”セットを創出することである。この システムはまず、各パターンを個々に保存するように試みるが、これはすぐに不 可能となり、入力してくるパターンは、すでにメモリに存在する最近接マッチの 荷重複合体（weighted com＠posite）として保存される。このメモリはまた、各 パターン候補がほぼ同数のコンポーネントインプットパターンを受け入れ、その 複合体を提供することを確実なものとする。 この効果は、このコードブックがトレーニングセットのものと類似したコンポ ジションのイメージを圧縮するのに使用されるとき、このシステムがほぼ等しい 周波数となるコードを提供することである。 したがって、このタイルパターンのコードブックは、後続イメージをコード化 （従って、圧縮）するために使用されることになる。この新アプローチには多数 の重要な利点が存在する。 １．本文で記載した最良コード（Optimal Code）を使用したこの新システムは 、 イメージの知覚品質を維持しながらも、通常のコードブックの創出法、あるいは フラクタルイメージコンプレッション（これにはコードブックが不可欠であり、 イメージそのものである）よりも、大幅に良好なコンプレッションを達成するこ とができる。 ２．最良コードは非常に広い範囲にわたってイメージを表す能力を維持する。 事実、それら最良コードは、完全範囲のイメージにわたって、良好な平均性能（ average performance）を有した汎用コードブック（general-purpose code book ）を構築して維持させる。 ３．トレーニングプロセスでの創出が終了すれば、最良コードは、迅速で単純 なハードウェア及びソフトウェア手法で直接的に適用が可能である。動的（dyna mic）（適応性）ベクトル量子化法とは異なり、デコンプレッションのために新 バージョンのコードブックを動的に提供する必要はなく、さらに、フラクタル法 とは異なり、そのデコンプレッションプロセスは単純な線形及び非線形のプロセ スである。 ４．コードの良好な汎用性を無視すれば、この方法は必要であれば動的にも適 用できる。 ５．最良コードの特性は、他の適用、例えば、画像エレメント（picture elem ent）の認知（recognition）に関する適用において、それらを適切なエレメント とする。 全操作に関する以下の３つのシステムが存在する。 （１）最良コード構築システム。 （２）コンプレッションシステム。 （３）デコンプレッションシステム。 このコード形成プロセスは、圧縮対象のイメージのサンプルを表すトレーニン グセット（Ａ）を、周波数と内容（content）とに関して使用する。スキャナ（ Ｂ）は各イメージを、一時に１パターンづつコードメーカー（Ｃ）に提供される 一連の実際のタイルパターン（Actual Tile Pattern）に分割（split）する。こ のコ ードメーカー（Code Maker）は、各実際のタイルパターンをコード候補（Candid ate Code）の自動編成ストア（self-organising store）に提供し、このストア の連関特性（associative properties）により、実際のタイルパターンは”最近 接マッチ”パターン候補に提供（alocate）される。その後に２プロセスは相互 作用する。最初のプロセスは、このコード候補と他のコード候補とにすでに貢献 している実際のタイルパターン数を考慮する。例外的に少数のコントリビュータ （contributor）を有したコード候補は組み合わされ、例外的に多くのコントリ ビュータを有したコード候補は分割される。第２のプロセスは、新規の実際のタ イルパターンをその選択コード候補と加重平均表示（weighted average represe ntation）として結合させる。この自動編成ストアの操作はＰＣＴ／ＧＢ９４０ ０７７７で既に説明されている。 圧縮対象イメージは、実際のタイルパターンに分割し、標準レベルとコントラ ストとに正規化させるスキャナに提供され、適当なパラメータを圧縮表示として 維持する。その後に実際のタイルパターンはコードブックと連関的にマッチされ る。これは、多大な時間を要する単純マッチング手法によっても、前記特許に開 示された迅速サーチによっても、あるいは、最良コードを構築するのに使用され る手法と同じアソシエイティブサーチ手法によっても実施が可能である。 最終結果は、最近接にマッチする最良コードのコード数の特定を提供する。こ れは実際のタイルの圧縮表示の残余部分として保存される。このように、イメー ジの各実際のタイルは処理され、最終的に全イメージは圧縮される。 このシステムの適応性バージョンは、最良コードトレーニングプロセスを継続 し、新コードブック、ｖ（ｎ＋１）を創出する。さらに、コードブック、Ｖ（ｎ ）を使用してコード化を継続する。コードブック、Ｖ（ｎ＋１）が古いコードブ ック、Ｖ（ｎ）よりもさらに’最良’であると判断されると、その新コードブッ クはコンプレッションとデコンプレッションとの双方に対して利用が可能となる 。 このデコンプレッションシステムは前述のような従来型ベクトル量子化デコン プレッションサブシステムである。各タイルの圧縮表示は順番に処理され、各々 はオリジナルに近似した実際のタイル表示に変換される。このために、このシス テムはそのコード番号をコードブックアソシエイティブメモリに適用し、対応す る最良コードパターンをアドレスする。これは、そのタイルに対する圧縮表示の 残余パラメータ、例えば、レベルパラメータとコントラストパラメータとで調整 される。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号 ９４１２７９１．７ (32)優先日 1994年６月24日 (33)優先権主張国 イギリス（ＧＢ） (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，Ｍ Ｃ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＪＰ，ＵＳ (72)発明者 フライヤー， リチャード， ジョン イギリス国 トランス ジー64 ４ディー エックス キングス パーク ２ (72)発明者 ランバート， ロバート， バーソレミュ ー イギリス国 レンフリューシャー ピーエ イ10 ２ジェイエイ キルバーチャン エ ウィング ストリート 16

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．オリジナルデータアレイを実質的に再構築可能とする形態にデータアレイを 圧縮するデータアレイ圧縮方法であって、 該データアレイの第１分割によって第１複数データブロックを発生させるステ ップと、 前記データアレイまたは別データアレイの第２分割によって第２複数データブ ロックを発生させるステップと、 を含んでおり、 前記第２複数データブロックの各々は前記第１複数データブロックのデータブ ロックと同サイズまたはそれらよりも大きく、さらに、 前記第１複数データブロックと前記第２複数データブロックの各々に対して、 当該データブロックに含まれるデータの関数である少なくとも１つのアトリビュ ート特性を評価するステップと、 それぞれのアトリビュート特性を比較して前記第２複数データブロックのいず れが前記第１複数データブロックの各々と最良マッチするかを決定するステップ と、 前記第１複数データブロックの各々に対して、前記第２複数データブロックの マッチするブロックに含まれるデータを前記第１複数データブロックの対応ブロ ックにマップするアファイン変換を取得するステップと、 を含んでおり、 前記少なくとも１つのアトリビュート特性は前記アファイン変換において実質 的に不変であるように選択されるものである、 ことを特徴とするデータアレイ圧縮方法。 ２．オリジナルデータアレイを実質的に再構築可能とする形態にデータアレイ を圧縮するデータアレイ圧縮方法であって、 該データアレイの第１分割によって第１複数データブロックを発生させるステ ップと、 該第１複数データブロックの各々に対して、当該ブロックに含まれるデータの 関数である少なくとも１つのアトリビュート特性を評価するステップと、 アソシエートしたアトリビュート特性と共に、前記第１複数データブロックと は異なる第２複数基準ブロックを保存、あるいは、その発生手段を保存するステ ップと、 それぞれのアトリビュート特性を比較して前記第２複数基準ブロックのいずれ が前記第１複数データブロックの各々と最良マッチするかを決定するステップと 、を含んでおり、 前記第１データブロックの各々に対して、圧縮されたデータアレイは、前記第 ２複数基準ブロックのマッチするブロックを特定する少なくとも１つのアイデン ティファイヤを含んでいる、 ことを特徴とするデータアレイ圧縮方法。 ３．請求項２に記載の方法を利用して圧縮されたデータアレイをデコンプレス するデータアレイデコンプレス方法であって、 圧縮されたデータアレイを受領するステップと、 前記第１複数データブロックにマッチする前記第２複数基準ブロックのブロッ クを選択するために前記アイデンティファイヤを使用するステップと、 該選択された基準ブロックを使用してオリジナルデータアレイを再構築するス テップと、 を含んでいることを特徴とするデータアレイデコンプレス方法。 ４．オリジナルデータアレイを実質的に再構築可能とする形態にデータアレイ を圧縮するデータアレイ圧縮装置であって、 データストリームとしてデータアレイのエントリを受領するための入力手段と 、 第１複数データアレイブロックの各々に対して、前記ブロック内のエントリか ら少なくとも１つのアトリビュート特性を計算するための計算手段と、 アソシエートしたアトリビュート特性と共に、前記第１複数データアレイブロ ックとは異なる第２複数基準ブロックを保存、あるいは、その発生手段を保存す るためのメモリ手段と、 前記第２複数基準ブロックのブロックに対して前記第１複数ブロックの当該ア トリビュート特性を比較し、その比較から前記第２複数基準ブロックのいずれが 前記第１複数ブロックの各々と最良マッチするかを特定するためのコンパレータ 手段と、 各々が、前記第２複数基準データブロックの最良マッチするブロックに前記第 １複数データブロックの対応データブロックをマップする複数のアイデンティフ ァイヤを含んだデータストリームを出力するための出力手段と、 を含んでいることを特徴とするデータアレイ圧縮装置。 ５．請求項４記載の装置を利用して圧縮されたデータアレイをデコンプレスす るためのデータアレイデコンプレス装置であって、 圧縮されたデータアレイを受領するための入力手段と、 前記第１複数データブロックにマッチする前記第２基準ブロックのブロックを 選択するための比較手段と、 該基準ブロックの選択されたブロックからオリジナルデータアレイを構築する ためのアレイ発生手段と、 を含んでいることを特徴とするデータアレイデコンプレス装置。 ６．前記アトリビュート特性は各データブロックのフーリエ変換であることを 特徴とする先の請求項のいずれかに記載の方法または装置。 ７．前記アトリビュート特性は各データブロック内のデータ値の加重総計から 取得されることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の方法または装置。 ８．前記アトリビュート特性は各データブロック内のデータ値の加重総計から 取得されることを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の方法または装置。 ９．圧縮されるデータアレイは画像を表すものであることを特徴とする先の請 求項のいずれかに記載の方法または装置。 １０．オリジナルデータアレイを実質的に再構築可能とする形態にデータアレイ を圧縮するデータアレイ圧縮方法であって、 該データアレイの第１分割によって第１複数データブロックを発生させるステ ップと、 前記データアレイまたは別データアレイの第２分割によって第２複数データブ ロックを発生させるステップと、 コードブックを創出するために、例えばニューラルネットワークである自動編 成メモリを使用して前記第２複数データブロックを保存するステップと、 を含んでおり、 前記コードブックのエントリは該自動編成メモリへの対応する出力に前記第２ 複数ブロックをマッチさせるものであり、さらに、 前記自動編成メモリを使用して、該第２複数データブロックのいずれが前記第 １複数データブロックの各々に最良マッチするかを決定し、圧縮イメージとして 複数の前記コードブックエントリを保存するステップ、 を含んでいることを特徴とするデータアレイ圧縮方法。