JPH099254A - 画像信号復号装置及び画像信号復号方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は画像信号復号装置に関し、エツジやデ
イテール部分をなまらせることなく、ブロツク歪みを除
去し得るようにする。 【構成】ブロツク境界付近の画素にかける低域通過フイ
ルタの通過帯域特性を検出したダイナミツクレンジ（Ｄ
Ｒ）に応じて変化させ、復号時に発生するブロツク歪み
を除去するようにしたことにより、エツジやデイテール
部分をなまらせることなく、ブロツク歪みを適応的に除
去することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 作用 実施例 （１）第１実施例（図１〜図３） （２）第２実施例（図４〜図６） （３）他の実施例（図７及び図８） 発明の効果

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は画像信号復号装置及び画
像信号復号方法に関し、特にブロツク符号化方式を用い
て高能率圧縮符号化した画像信号を復号する際に適用し
て好適なものである。

【０００３】

【従来の技術】従来、例えばテレビ会議システムなどの
ように画像信号を遠隔地に伝送するいわゆる画像信号伝
送システムや、画像信号をデイジタル化してビデオテー
プレコーダやビデオデイスクレコーダに記録し再生する
装置においては、伝送路や記録媒体を効率的に利用する
ため、デイジタル化した画像信号の相関を利用して有意
情報を効率的に符号化することにより伝送情報量や記録
情報量を削減し、伝送効率や記録効率を高めるようにな
されている。

【０００４】このような場合、一般的には、画像信号を
高能率圧縮符号化することによりデータ量を大幅に削減
するようになされている。この高能率圧縮符号化の手法
として、入力された画像信号を複数のブロツクに分割
し、例えばＡＤＲＣ符号化（Adaptive Dynamic Range C
oding ：適応ダイナミツクレンジ符号化）やＤＣＴ符号
化（Discrete Cosine Transform ：離散コサイン変換符
号化）等を施すブロツク符号化が提案されている。

【０００５】因みに、ＡＤＲＣ符号化は視覚のダイナミ
ツクレンジ依存性を利用したものであり、画素分布のダ
イナミツクレンジの大きい領域では画素レベルの微小な
変動は視認されにくく、反対にダイナミツクレンジの小
さい領域では画素レベルの微小な変動も視認されやすい
という視覚特性を利用して画像圧縮する符号化方式であ
る。またＤＣＴ符号化は基底波形として複数のコサイン
関数を用いたもので、画像信号をこれら複数の基底波形
に分解して表現する符号化方式である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで上述のような
手法によつて非常に低いレートに圧縮した場合、復元
時、ブロツク境界付近にブロツク歪みが発生して画像劣
化が生じることがある。特に、割当ビツト数が少なくな
るような平坦なブロツクではその傾向が著しく現れる。
このためブロツク境界に対して局所的に低域通過フイル
タ（いわゆるローパスフイルタ）をかけることにより、
一般的にはこのようなブロツク歪みを除去して画像劣化
を低減するようになされている。ところが低域通過フイ
ルタをかけると、高周波成分を含むエツジやデイテール
部分をなまらせてしまう不具合が発生し、ブロツク歪み
の除去方法としては未だ不十分な点がある。

【０００７】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、エツジやデイテール部分をなまらせることなく、ブ
ロツク歪みを除去し得る画像信号復号装置及び画像信号
復号方法を提案しようとするものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、復号画像データの各ブロツクのダ
イナミツクレンジを検出すると共に、復号画像データの
各ブロツク内の画素について相対的な位置情報を検出す
る。そして検出した位置情報を基にブロツク境界付近の
画素を認識し、当該ブロツク境界付近の画素にかける低
域通過フイルタの通過帯域特性を検出したダイナミツク
レンジに応じて変化させ、復号時に発生するブロツク歪
みを除去するようにした。

【０００９】また本発明においては、復号画像データの
各ブロツクのダイナミツクレンジを検出すると共に、復
号画像データの各ブロツク内の画素について相対的な位
置情報を検出する。また復号画像データをパターン分類
して当該復号画像データが属するクラスを検出する。そ
して検出した第１のクラス情報とダイナミツクレンジ及
び位置情報とに基づいて新たな第２のクラス情報を生成
し、当該第２のクラス情報に応じて係数テーブルから所
定の係数を読み出し、復号画像データに対して積和演算
を施して当該復号画像データを修整するようにした。

【００１０】

【作用】ブロツク境界付近の画素にかける低域通過フイ
ルタの通過帯域特性を検出したダイナミツクレンジに応
じて変化させ、復号時に発生するブロツク歪みを除去す
るようにしたことにより、高周波成分を含むエツジやデ
イテール部分をなまらせることなく、ブロツク歪みを適
応的に除去することができる。なぜならエツジやデイテ
ール部分を含むブロツクとブロツク歪みが出やすいブロ
ツクとでは、ブロツクのダイナミツクレンジが異なるた
め、ブロツクのダイナミツクレンジに応じて低域通過フ
イルタの通過帯域特性を変化させれば、エツジやデイテ
ール部分をなまらせることを未然に回避し得る。

【００１１】検出した第１のクラス情報とダイナミツク
レンジ及び位置情報とに基づいて新たな第２のクラス情
報を生成し、当該第２のクラス情報に応じて係数を読み
出し、復号画像データに積和演算を施して当該復号画像
データを修整するようにしたことにより、エツジやデイ
テール部分をなまらせることなく、ブロツク境界付近に
発生するブロツク歪みを適応的に除去することができ
る。なぜならエツジやデイテール部分を含むブロツクと
ブロツク歪みが出やすいブロツクとでは、ブロツクのダ
イナミツクレンジが異なるため、ブロツクのダイナミツ
クレンジを考慮して適応的な修整をすれば、エツジやデ
イテール部分をなまらせることを未然に回避し得る。

【００１２】

【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。

【００１３】（１）第１実施例 図１において、１は全体として第１実施例による画像信
号復号装置を示し、ＤＣＴ符号化によつて高能率圧縮符
号化された伝送画像データＳ１をエラー訂正回路（図示
せず）を経由してフレーム分解回路２に入力するように
なされている。フレーム分解回路２は伝送画像データＳ
１から水平同期信号Ｓ２及び垂直同期信号Ｓ３を抽出し
て制御回路３に出力すると共に、伝送画像データＳ１を
後段のブロツク復号回路４に供給する。

【００１４】ブロツク復号回路４は圧縮符号化された伝
送画像データＳ１をブロツク単位で復元するものであ
り、可変長符号化に対する復号を施した後、逆量子化し
て係数を算出し、逆ＤＣＴ変換して元のレベルデータを
復元する。このようにして復元されたブロツク単位の画
像データＳ４はブロツク遅延回路５、ダイナミツクレン
ジ検出回路６に供給される。

【００１５】ダイナミツクレンジ検出回路６において
は、画像データＳ４は最大値検出回路６Ａ及び最小値検
出回路６Ｂに供給される。最大値検出回路６Ａは画像デ
ータＳ４から各ブロツク内の最大値を検出し、その検出
した最大値を減算器６Ｃに供給する。また最小値検出回
路６Ｂは各ブロツク内の最小値を検出し、その検出した
最小値を減算器６Ｃに供給する。減算器６Ｃは供給され
た最大値から最小値を差し引くことにより各ブロツクの
ダイナミツクレンジを求め、その求めたダイナミツクレ
ンジをダイナミツクレンジメモリ（以下、これをＤＲメ
モリと呼ぶ）７に供給する。これによりＤＲメモリ７に
は各ブロツクのダイナミツクレンジが順次蓄えられて行
く。一方、ブロツク遅延回路５は時間的な調整を行うた
めの回路であり、上述のようにしてダイナミツクレンジ
を検出するまでにかかる時間分だけ画像データＳ４を遅
延し、その遅延した画像データＳ５をブロツク分解メモ
リ８に供給する。

【００１６】ブロツク分解メモリ８は例えばフレームメ
モリでなり、供給された画像データＳ５をブロツク分解
して蓄積すると共に、蓄積された画像データを読み出し
て後段の積和演算回路９に供給する。その際、ブロツク
分解メモリ８は読み出した画像データを積和演算回路９
の演算形態に合つた信号フオーマツトに変換して当該積
和演算回路９に供給する。例えば積和演算回路９が１次
元で演算処理する場合には、読み出した画像データを１
次元の時系列データに変換して供給し、積和演算回路９
が２次元で演算処理する場合には、読み出した画像デー
タを所望ライン数の並列時系列データに変換して供給す
る。

【００１７】このようなブロツク分解メモリ８の読み出
し動作に同期して、ＤＲメモリ７からは注目画素に対応
するブロツクのダイナミツクレンジ（ＤＲ）が読み出さ
れる。すなわちＤＲメモリ７はブロツク分解メモリ８が
読み出している注目画素のブロツクダイナミツクレンジ
を読み出し、その読み出したダイナミツクレンジをアド
レス情報として係数テーブル回路１０に供給する。

【００１８】係数テーブル回路１０はメモリでなり、積
和演算回路９の積和演算に使用される係数組みが予め記
憶されており、供給されたダイナミツクレンジ（ＤＲ）
をアドレス情報としてその係数組みを読み出し、積和演
算回路９に供給する。この係数組みは積和演算回路９の
演算処理によつて低域通過フイルタが実現されるような
数値の組み合わせであり、ダイナミツクレンジが大きい
場合にはカツトオフ周波数が高く、ダイナミツクレンジ
が小さい場合にはカツトオフ周波数が低くなるように設
定されている。

【００１９】これはダイナミツクレンジの小さいブロツ
クは平坦な画像と見なされ、低ビツト割当てが施されて
いるためにブロツク歪みが出やすいということと、平坦
な画像の場合には多少強く低域通過フイルタをかけても
画像のぼけには影響しないということから、ダイナミツ
クレンジの小さいブロツクに対しては強めに低域通過フ
イルタをかければブロツク歪みを効果的に除去できると
いう原理に基づくものである。またダイナミツクレンジ
が大きいブロツクに対しては、エツジやデイテール部分
が含まれているため、ごく弱い低域通過フイルタをかけ
るか、又はそのまま通過させることにより、画像のぼけ
を効果的に防げるというものである。

【００２０】また係数テーブル回路１０は制御回路３の
制御によつて同じブロツクであつてもブロツク境界付近
とブロツク中央付近では異なる係数組みを出力するよう
になされている。すなわち係数テーブル回路１０はブロ
ツク境界付近では低域通過フイルタを実現するような係
数組みを出力し、ブロツク中央付近では画像データをそ
のまま通過させるような係数組みを出力する。これによ
り画像データのうちブロツク境界付近の画素に対しての
み低域通過フイルタをかけることができる。

【００２１】積和演算回路９は上述のようにしてブロツ
ク分解メモリ８から供給された画像データと係数テーブ
ル回路１０から供給された係数組みを用いて、注目画素
毎に所定タツプ数の積和演算（Σａ_i ｘ_i ：但し、ａ_i
は係数、ｘ_i は画像データとする）を施すことにより、
画像データのうちブロツク境界付近の画素に対して低域
通過フイルタをかけ、画像データからブロツク歪みを除
去し、そのブロツク歪みを除去した画像データＳ６を出
力する。その際、係数テーブル回路１０から供給される
係数組みがブロツクダイナミツクレンジの大きさによつ
て切り換わるため低域通過フイルタの通過帯域特性を適
宜に切り換えることができ、ブロツク歪みを適応的に除
去することができる。

【００２２】因みに、制御回路３からブロツク分解メモ
リ８やＤＲメモリ７に供給されている信号（Ｓ７、Ｓ
８）は、書き込み動作及び読み出し動作時に使用するア
ドレス信号やイネーブル信号等の制御信号である。また
制御回路３から係数テーブル回路１０に供給されている
信号（Ｓ９）は、水平同期信号Ｓ２及び垂直同期信号Ｓ
３を基に求めたブロツク内の画素の相対的な位置情報、
すなわちブロツク境界を認識するための識別情報であ
る。従つて係数テーブル回路１０はこの制御回路３から
供給される位置情報を基に、ブロツク境界を認識し、上
述のようにブロツク境界付近とブロツク中央付近で出力
する係数組みを切り換える。

【００２３】ここで係数テーブル回路１０が出力する係
数組みについて説明する。例えば積和演算回路９が注目
画素に対して３タツプの１次元の積和演算を行う場合に
は、図２に示すように、ダイナミツクレンジが大きく、
かつ注目画素がブロツク境界付近のときには〔１／４、
２／４、１／４〕でなる係数組みを出力し、ダイナミツ
クレンジが小さく、かつ注目画素がブロツク境界付近の
ときには〔１／８、６／８、１／８〕でなる係数組みを
出力し、注目画素がブロツク中央付近のときにはダイナ
ミツクレンジの大きさに関係なく〔０、１、０〕でなる
係数組みを出力する。

【００２４】また例えば積和演算回路９が注目画素に対
して（３×３）タツプの２次元の積和演算を行う場合に
は、図３に示すように、ダイナミツクレンジが大きく、
かつ注目画素がブロツク境界付近のときには〔０、１／
６、０、１／６、１／３、１／６、０、１／６、０〕で
なる係数組みを出力し、ダイナミツクレンジが小さく、
かつ注目画素がブロツク境界付近のときには〔０、１／
８、０、１／８、１／２、１／８、０、１／８、０〕で
なる係数組みを出力し、注目画素がブロツク中央付近の
ときにはダイナミツクレンジの大きさに関係なく〔０、
０、０、０、１、０、０、０、０〕でなる係数組みを出
力する。

【００２５】以上の構成において、画像信号復号装置１
では、ＤＣＴ符号化によつて高能率圧縮符号化された伝
送画像データＳ１をまずブロツク復号回路４によつて復
号する。そして最大値検出回路６Ａ、最小値検出回路６
Ｂ及び減算器６Ｃを用いて、復元した画像データＳ４か
ら各ブロツク内の最大値及び最小値を検出し、検出した
最大値と最小値の差分を求めて各ブロツクのダイナミツ
クレンジを求める。この求めたダイナミツクレンジはＤ
Ｒメモリ７を介して係数テーブル回路１０にアドレス情
報として供給される。また制御回路３は水平同期信号Ｓ
２及び垂直同期信号Ｓ３を基にブロツク内の画素の相対
的な位置情報を求め、係数テーブル回路１０に供給す
る。

【００２６】係数テーブル回路１０は、予め記憶されて
いる低域通過フイルタの通過帯域特性を決める係数組み
を、供給されたダイナミツクレンジをアドレス情報とし
て読み出し、積和演算回路９に供給する。その際、係数
テーブル回路１０は供給された位置情報を基に注目画素
がブロツク境界付近であるか、それともブロツク中央付
近であるかを認識し、出力する係数組みを切り換える。
具体的には、注目画素がブロツク境界付近であれば、低
域通過フイルタを実現するような係数組みを出力し、ブ
ロツク中央付近であればそのまま通過させるような係数
組みを出力する。

【００２７】積和演算回路９はこの供給された係数組み
を用いて積和演算を行うことにより、画像データのうち
ブロツク境界付近の画素に対してのみ低域通過フイルタ
をかけ、ブロツク歪みを除去する。その際、係数テーブ
ル回路１０から出力される係数組みがダイナミツクレン
ジの大きさに応じて変化するため、ブロツク歪みが出や
すいダイナミツクレンジの小さいブロツクとエツジやデ
イテール部分を含みやすいダイナミツクレンジの大きい
ブロツクとで低域通過フイルタの通過帯域特性を変化さ
せることができる。

【００２８】このようにして画像信号復号装置１では、
ブロツク内の最大値と最小値を基にその差分であるダイ
ナミツクレンジを検出し、検出したダイナミツクレンジ
の大きさに応じてブロツク境界付近の画素にかける低域
通過フイルタの通過帯域特性を変化させる。これにより
エツジやデイテール部分をなまらせることなく、ブロツ
ク歪みを適応的に除去することができる。

【００２９】因みに、この実施例の場合には、画像信号
復号装置１における処理だけで良いため、送信側の装置
に負担をかけることもなく、また伝送フオーマツトを変
更する必要もないという利点がある。

【００３０】以上の構成によれば、ブロツク内のダイナ
ミツクレンジを検出し、検出したダイナミツクレンジの
大きさに応じてブロツク境界付近の画素にかける低域通
過フイルタの通過帯域特性を変化させるようにしたこと
により、エツジやデイテール部分をなまらせることな
く、ブロツク歪みを適応的に除去することができる。

【００３１】（２）第２実施例 図１との対応部分に同一符号を付して示す図４におい
て、２０は全体として第２実施例による画像信号復号装
置を示し、この実施例の場合には、クラス毎の適応予測
処理を行うことによりブロツク歪みを適応的に除去す
る。

【００３２】まず画像信号復号装置２０では、第１実施
例と同様に、ＤＣＴ符号化によつて高能率圧縮符号化さ
れた伝送画像データＳ１をフレーム分解回路２を介して
ブロツク復号回路４に入力し、ここでブロツク単位で元
のレベルデータに復元する。このブロツク単位で復元さ
れた画像データＳ４はダイナミツクレンジ検出回路６の
最大値検出回路６Ａ及び最小値検出回路６Ｂに供給さ
れ、ここで各ブロツク毎に最大値及び最小値が検出され
る。検出された最大値及び最小値は減算器６Ｃに供給さ
れ、ここでその差分を求めることにより各ブロツクのダ
イナミツクレンジが求められる。この求められたダイナ
ミツクレンジはブロツク毎に順次ＤＲメモリ７に蓄えら
れて行く。

【００３３】また復元された画像データＳ４はブロツク
遅延回路５に供給され、ここでダイナミツクレンジを検
出するまでにかかる時間分だけ遅延させられた後、遅延
・予測タツプメモリ２１及びクラス生成回路２２に供給
される。

【００３４】遅延・予測タツプメモリ２１は供給された
画像データＳ５をブロツク分解して蓄積する。また遅延
・予測タツプメモリ２１は、蓄積された画像データを読
み出す際に、後述するクラス生成回路２２、ＤＲメモリ
７及び制御回路２３の処理時間分だけ遅延処理して時間
調整し、かつ注目画素を中心としてその周辺画素を集め
ることによつて積和演算に要する予測タツプを形成した
上で、蓄積された画像データを読み出す。そして遅延・
予測タツプメモリ２１はその読み出した画像データを後
段の積和演算回路２４の演算形態に合つた信号フオーマ
ツトに変換して当該積和演算回路２４に供給する。例え
ば積和演算回路２４が１次元で演算処理する場合には、
読み出した画像データを１次元の時系列データに変換し
て供給し、積和演算回路２４が２次元で演算処理する場
合には、読み出した画像データを所望ライン数の並列時
系列データに変換して供給する。

【００３５】このような遅延・予測タツプメモリ２１の
読み出し動作に同期して、ＤＲメモリ７からは注目画素
に対応するブロツクのダイナミツクレンジ（ＤＲ：例え
ば８ビツト）が読み出される。ＤＲメモリ７は読み出し
たダイナミツクレンジをそのまま、又はｎビツトシフト
ダウンしてビツト数を減らしたものを、係数テーブル回
路２５をアクセスするためのアドレス情報の一部として
当該係数テーブル回路２５に供給する。

【００３６】また制御回路２３は水平同期信号Ｓ２及び
垂直同期信号Ｓ３を基にして注目画素のブロツク内での
相対的な位置を示す位置情報を求める。例えば図５に示
すように、ブロツクが（８×８）画素でなる場合、縦横
それぞれ３ビツトずつの合計６ビツトでブロツク内画素
の相対的な位置を表す。このようにして表された位置情
報Ｓ２１は、同様に係数テーブル回路２５をアクセスす
るためのアドレス情報の一部として当該係数テーブル回
路２５に供給される。

【００３７】またクラス生成回路２２は注目画素を中心
タツプとする空間クラスタツプを設定し、この空間クラ
スタツプ内の復号値を例えばＡＤＲＣ符号化することに
より、空間パターン分類によるクラス検出を行い（すな
わち注目画素が属するクラスを検出し）、その結果得ら
れるクラス分類コードＳ２２を同様に係数テーブル回路
２５をアクセスするためのアドレス情報の一部として当
該係数テーブル回路２５に供給する。因みに、ＡＤＲＣ
符号化する際には、ダイナミツクレンジ検出回路６から
出力されるブロツク毎のダイナミツクレンジが用いられ
る。

【００３８】係数テーブル回路２５はメモリでなり、積
和演算回路２４の積和演算に使用されるクラス毎の係数
組みが予め学習によつて記憶されており、供給されたダ
イナミツクレンジＤＲ、位置情報Ｓ２１及びクラス分類
コードＳ２２を合わせたものをアドレス情報としてその
クラス毎の係数組みを読み出し、積和演算回路２４に供
給する。すなわち係数テーブル回路２５はクラス分類コ
ードＳ２２にダイナミツクレンジＤＲ及び位置情報Ｓ２
１を付加したものを新たなクラス分類コードとしてクラ
ス毎の係数組みを読み出す。

【００３９】積和演算回路２４は遅延・予測タツプメモ
リ２１から供給された画像データと係数テーブル回路２
５から供給された係数組みとを積和演算処理することに
より画像データに対してクラス毎の修整を行い（いわゆ
るクラス毎の適応予測処理を行い）、その結果得られる
画像データＳ２３を出力する。その際、係数テーブル回
路２５から供給される係数組みは、ブロツク歪みが出や
すい、或いはエツジやデイテール部分を含みやすい等と
いつた特徴を表すブロツクのダイナミツクレンジ（Ｄ
Ｒ）や、注目画素がブロツク内のどの位置に当たるかと
いつたことを表す位置情報（Ｓ２１）が考慮された係数
組みであるため、エツジやデイテール部分をなまらせる
こともなく、ブロツク歪みを適応的に除去することがで
きる。

【００４０】ここで係数テーブル回路２５に記憶されて
いる係数組みは、以下に説明するような学習により求め
らる。まず既に知られている第１の画像データと、その
第１の画像データに対してＤＣＴ符号化及び復号化を施
した第２の画像データを用意する。また上述のクラス分
類と同様に、ＡＤＲＣ符号化によつて得たクラス分類コ
ードにダイナミツクレンジ及び位置情報を付加した新た
なクラス分類コードを生成する。そしてその求めたクラ
ス分類コード毎に、第１及び第２の画像データに対して
最小二乗法を適用した学習を施し、最適な係数組みを求
める。この求めた係数組みをクラス分類コード毎にメモ
リに記憶することにより係数テーブル回路２５が形成さ
れる。

【００４１】すなわち係数テーブル回路２５を形成する
際には、図６に示すような係数作成回路３０が用いられ
る。まず係数作成回路３０に対しては既に知られている
画像データＳ３０が入力される。この画像データＳ３０
は学習処理のため係数選定回路３１に入力されると共
に、符号化復号化処理のためにＤＣＴ符号化回路３２に
入力される。また画像データＳ３０のうち垂直同期信号
や水平同期信号等の位置情報Ｓ３１も、位置情報による
クラス分類を行うため係数選定回路３１に入力される。

【００４２】ＤＣＴ符号化回路３２は画像データＳ３０
にブロツク単位のＤＣＴ符号化を施し、その結果得られ
る圧縮符号化された画像データＳ３２をデコーダ３３に
供給する。デコーダ３３は圧縮符号化された画像データ
Ｓ３２をブロツク単位で復号し、復号された画像データ
Ｓ３３を係数選定回路３１に供給すると共に、ダイナミ
ツクレンジ検出回路３４及びクラス生成回路３５に供給
する。

【００４３】ダイナミツクレンジ検出回路３４は画像デ
ータＳ３３を基に各ブロツクのダイナミツクレンジＤＲ
を検出する。このダイナミツクレンジＤＲは、クラス分
類の一要素として係数選定回路３１に供給される。また
クラス生成回路３５は画像データＳ３３にＡＤＲＣ符号
化を施すことによつてクラス分類コードＳ３４を生成す
る。このクラス分類コードＳ３４は新たなクラス分類の
一要素として係数選定回路３１に供給される。

【００４４】係数選定回路３１は供給されたクラス分類
コードＳ３４にダイナミツクレンジＤＲ及び位置情報Ｓ
３１の要素を付加した新たなクラス分類コードを作成
し、そのクラス毎に画像データＳ３０、Ｓ３１の相関関
係を線形１次結合で表し、このとき用いた係数組みを最
小二乗法を適用した学習により求める。そしてその求め
た係数組みをクラス分類コードと共に係数テーブル回路
２５を形成するメモリに供給する。これにより最適に適
応予測処理し得る係数テーブルが作成される。因みに、
ブロツク歪みが出やすい、或いはエツジやデイテール部
分を含みやすい等といつた特徴を表すブロツクのダイナ
ミツクレンジや、注目画素がブロツク内のどの位置に当
たるかといつたことを表す位置情報を考慮した上で、係
数組みを求めると、ブロツク歪みを適応的に低減するよ
うな係数組みが得られることになる。

【００４５】以上の構成において、画像信号復号装置２
０では、ＤＣＴ符号化によつて高能率圧縮符号化された
伝送画像データＳ１をまずブロツク復号回路４によつて
復号する。そしてダイナミツクレンジ検出回路６によつ
て各ブロツクのダイナミツクレンジを求め、そのダイナ
ミツクレンジをＤＲメモリ７を介して係数テーブル回路
２５に供給する。また復元されたブロツク単位の画像デ
ータＳ５をクラス生成回路２２に供給し、ここでＡＤＲ
Ｃ符号化によるクラス分類コードＳ２２を生成し、その
クラス分類コードＳ２２を係数テーブル回路２５に供給
する。また制御回路２３では、水平同期信号Ｓ２及び垂
直同期信号Ｓ３を基にして注目画素のブロツク内での相
対的な位置を示す位置情報Ｓ２１を求め、この位置情報
Ｓ２１を係数テーブル回路２５に供給する。

【００４６】係数テーブル回路２５は供給されたクラス
分類コードＳ２２、ダイナミツクレンジＤＲ及び位置情
報Ｓ２１を合わせたものをアドレス情報として予めクラ
ス毎に記憶されている係数組みを読み出す。すなわちク
ラス分類コードＳ２２にダイナミツクレンジＤＲ及び位
置情報Ｓ２１を付加したものをクラス分類コードとして
係数組みを読み出す。

【００４７】積和演算回路２４は遅延・予測タツプメモ
リ２１から供給された画像データと係数テーブル回路２
５から供給された係数組みとを積和演算処理することに
より画像データに対してクラス毎の修整を行う。その
際、係数テーブル回路２５から供給される係数組みは、
ブロツク歪みが出やすい、或いはエツジやデイテール部
分を含みやすい等といつた特徴を表すブロツクのダイナ
ミツクレンジ（ＤＲ）や、注目画素がブロツク内のどの
位置に当たるかといつたことを表す位置情報（Ｓ２１）
が考慮された係数組みであるため、エツジやデイテール
部分をなまらせることもなく、ブロツク境界付近に発生
するブロツク歪みを適応的に除去することができる。

【００４８】このようにして画像信号復号装置２０で
は、ブロツク内のダイナミツクレンジ（ＤＲ）を検出す
ると共に、ブロツク内の画素の相対的な位置情報（Ｓ２
１）を検出する。そして復元した画像データ（Ｓ５）を
パターン分類して得られるクラス分類コード（Ｓ２２）
に検出したダイナミツクレンジや位置情報を付加して新
たなクラス分類を行い、そのクラス毎に画像データの修
整を行う。これによりエツジやデイテール部分をなまら
せることもなく、ブロツク歪みを適応的に除去すること
ができる。

【００４９】因みに、この実施例の場合にも、画像信号
復号装置２０における処理だけで良いため、送信側の装
置に負担をかけることもなく、また伝送フオーマツトを
変更する必要もないという利点がある。またこの実施例
の場合には、クラス毎に画像データを修整する、いわゆ
る適応予測処理を行うことにより、ブロツク歪みを適応
的に除去し得るだけでなく、解像度も向上し得る。

【００５０】以上の構成によれば、復元した画像データ
をパターン分類して得られるクラス分類コードに検出し
たダイナミツクレンジや位置情報を付加して新たなクラ
ス分類を行い、そのクラス毎に係数を読み出して画像デ
ータの修整を行うようにしたことにより、エツジやデイ
テール部分をなまらせることもなく、ブロツク歪みを適
応的に除去することができる。

【００５１】（３）他の実施例 （３−１）なお上述の第１実施例においては、画像デー
タＳ１がＤＣＴ符号化によつて圧縮符号化された場合に
ついて述べたが、本発明はこれに限らず、画像データが
ＡＤＲＣ符号化、ＤＰＣＭ（Differential Pulse Code
Modulation）符号化、ＢＴＣ（Block Truncation Codin
g ）符号化等、その他の圧縮符号化によつて符号化され
た場合にも上述の場合と同様の効果を得ることができ
る。例えば入力された画像データがＡＤＲＣ符号化によ
つて圧縮符号化されている場合には、ダイナミツクレン
ジによつて適応的に決められた量子化ステツプ幅で逆量
子化した後、最小値を加算して復号処理するようなブロ
ツク符号回路を設ければ良い。またこの場合には、符号
化された画像データの中にダイナミツクレンジがそもそ
も存在するため単にそのダイナミツクレンジを抽出すれ
ば良く、最大値検出回路６Ａ、最小値検出回路６Ｂ及び
減算器６Ｃでなるダイナミツクレンジ検出回路６を設け
る必要はなくなる。

【００５２】（３−２）また上述の第１実施例において
は、注目画素に対して対応するダイナミツクレンジを１
つだけＤＲメモリ７から読み出した場合について述べた
が、本発明はこれに限らず、隣接する周辺ブロツクのダ
イナミツクレンジもＤＲメモリ７から読み出し、適当な
情報量にスケールダウンして用いるようにすれば、周辺
ブロツクの様子も考慮した細かなブロツク歪み除去を行
うことができる。

【００５３】（３−３）さらに上述の第１実施例におい
ては、係数テーブル回路１０と積和演算回路９とを分け
て説明したが、本発明はこれに限らず、係数テーブル回
路１０と積和演算回路９とをまとめてブロツク歪み除去
回路とするようにしても良い。

【００５４】（３−４）また上述の第２実施例において
は、画像データＳ１がＤＣＴ符号化によつて圧縮符号化
された場合について述べたが、本発明はこれに限らず、
画像データがＡＤＲＣ符号化、ＤＰＣＭ符号化、ＢＴＣ
符号化等、その他の圧縮符号化によつて符号化された場
合にも上述の場合と同様の効果を得ることができる。

【００５５】例えば入力された画像データがＡＤＲＣ符
号化によつて圧縮符号化されている場合には、図７に示
すように構成すれば良い。すなわちＡＤＲＣ符号化され
た画像データＳ４０をフレーム分解回路２を介してＡＤ
ＲＣデコーダ４１、クラス生成回路４２及びＤＲメモリ
７に供給する。その際、フレーム分解回路２によつて抽
出した水平同期信号Ｓ２及び垂直同期信号Ｓ３を制御回
路２３に供給する。

【００５６】ＡＤＲＣデコーダ４１は、ダイナミツクレ
ンジによつて適応的に決められた量子化ステツプ幅で逆
量子化した後、最小値を加算して復号処理することによ
りＡＤＲＣ符号化された画像データＳ４０をブロツク単
位で復元し、その結果得られる画像データＳ４１を遅延
・予測タツプメモリ２１に供給する。

【００５７】クラス生成回路４２はＡＤＲＣ符号化され
た画像データＳ４０に含まれる再量子化コードＱを抽出
し、その抽出した再量子化コードＱをそのまま用いる
か、又は所定タツプ数分集めることによりクラス分類コ
ードＳ４２を生成し、そのクラス分類コードＳ４２を係
数テーブル回路４３に供給する。

【００５８】ＤＲメモリ７はＡＤＲＣ符号化された画像
データＳ４０に含まれるダイナミツクレンジＤＲを抽出
し、その抽出したダイナミツクレンジを順次蓄積すると
共に、読み出して係数テーブル回路４３に供給する。す
なわちこの場合には、画像データＳ４０の中にそもそも
ダイナミツクレンジが含まれているため、そのダイナミ
ツクレンジを抽出するだけで良い。

【００５９】制御回路２３は第２実施例と同様に供給さ
れた水平同期信号Ｓ２及び垂直同期信号Ｓ３を基にして
注目画素のブロツク内での相対的な位置を示す位置情報
を求め、その求めた位置情報Ｓ２１を係数テーブル回路
４３に供給する。遅延・予測タツプメモリ２１は第２実
施例と同様に遅延とブロツク分解及び予測タツプ形成を
兼ねたメモリであり、蓄積された画像データを順次読み
出して積和演算回路２４に供給する。

【００６０】係数テーブル回路４３は積和演算回路２４
の積和演算に使用されるクラス毎の係数組みが予め学習
によつて記憶されたメモリであり、供給されたダイナミ
ツクレンジＤＲ、位置情報Ｓ２１及びクラス分類コード
Ｓ４２を合わせたものをアドレス情報としてその記憶さ
れている係数組みを読み出して積和演算回路２４に供給
する。

【００６１】かくして積和演算回路２４において、遅延
・予測タツプメモリ２１から供給された画像データと係
数テーブル回路４３から供給された係数組みとを積和演
算処理してクラス毎に適応予測処理を行うことにより、
ブロツク歪みを除去した画像データＳ４３が得られる。
このようにして入力された画像データＳ４０がＡＤＲＣ
符号化によつて圧縮符号化されている場合には、ダイナ
ミツクレンジ検出回路が不要になり、構成を一段と簡易
にすることができる。

【００６２】因みに、この場合には、図８に示すような
係数作成回路５０を用いて係数テーブル回路４３を形成
する。この係数作成回路５０においては、まず学習処理
のために、既に知られている画像データＳ５０と、その
画像データＳ５０をＡＤＲＣ符号化回路５２及びＡＤＲ
Ｃデコーダ５３によつて符号化復号化処理した画像デー
タＳ５１とを係数選定回路５１に供給する。また係数作
成回路５０においては、クラス分類のために、画像デー
タＳ５０のうち垂直同期信号や水平同期信号等の位置情
報Ｓ５２と、ＡＤＲＣ符号化した画像データＳ５３に含
まれるダイナミツクレンジＤＲと、画像データＳ５３に
含まれる再量子化コードＱを基にしてクラス生成回路５
４で発生したクラス分類コードＳ５４とを係数選定回路
５１に供給する。

【００６３】係数選定回路５１は供給されたクラス分類
コードＳ５４にダイナミツクレンジＤＲ及び位置情報Ｓ
５２の要素を付加した新たなクラス分類コードを作成
し、そのクラス毎に画像データＳ５０、Ｓ５１の相関関
係を最小二乗法を適用した学習により求める。そしてそ
の求めた相関関係を表す係数組みをクラス分類コードと
共に係数テーブル回路４３を形成するメモリに供給す
る。これにより最適に適応予測処理し得る係数テーブル
が作成される。

【００６４】（３−５）さらに上述の第２実施例におい
ては、クラス生成回路２２でクラス分類する際、ＡＤＲ
Ｃ符号化を用いた場合について述べたが、本発明はこれ
に限らず、クラス分類の手法としてはＤＣＴ符号化、Ｄ
ＰＣＭ符号化、ＢＴＣ符号化等、その他の圧縮符号化を
用いるようにしても上述の場合と同様の効果を得ること
ができる。

【００６５】（３−６）また上述の実施例においては、
圧縮符号化されて伝送されてきた伝送画像データＳ１を
復号する画像信号復号装置に本発明を適用した場合につ
いて述べたが、本発明はこれに限らず、例えば圧縮符号
化されて記録された画像データを復号して再生する画像
信号復号装置に適用した場合にも上述の場合と同様の効
果を得ることができる。要は、圧縮符号化された画像デ
ータを復号する画像信号復号装置であれば広く適用し得
る。

【００６６】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、ブロツク
境界付近の画素にかける低域通過フイルタの通過帯域特
性を検出したダイナミツクレンジに応じて変化させ、復
号時に発生するブロツク歪みを除去するようにしたこと
により、エツジやデイテール部分をなまらせることな
く、ブロツク歪みを適応的に除去することができる。

【００６７】また検出した第１のクラス情報とダイナミ
ツクレンジ及び位置情報とに基づいて新たな第２のクラ
ス情報を生成し、当該第２のクラス情報に応じて係数を
読み出し、復号画像データに積和演算を施して当該復号
画像データを修整するようにしたことにより、エツジや
デイテール部分をなまらせることなく、ブロツク境界付
近に発生するブロツク歪みを適応的に除去することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例による画像信号復号装置の構
成を示すブロツク図である。

【図２】係数テーブル回路から出力される係数組みの一
例を示す略線図である。

【図３】係数テーブル回路から出力される係数組みの一
例を示す略線図である。

【図４】第２実施例による画像信号復号装置の構成を示
すブロツク図である。

【図５】ブロツク内画素の相対位置についての説明に供
する略線図である。

【図６】係数作成回路の構成を示すブロツク図である。

【図７】他の実施例による画像信号復号装置の構成を示
すブロツク図である。

【図８】他の実施例による係数作成回路の構成を示すブ
ロツク図である。

【符号の説明】

１、２０、４０……画像信号復号装置、３、２３……制
御回路、４……ブロツク復号回路、６……ダイナミツク
レンジ検出回路、７……ＤＲメモリ、８……ブロツク分
解メモリ、９、２４……積和演算回路、１０、２５、４
３……係数テーブル回路、２１……遅延・予測タツプメ
モリ、２２、４２、５４……クラス生成回路、３０、５
０……係数作成回路、３１、５１……係数選定回路、４
１……ＡＤＲＣデコーダ。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】所定の圧縮符号化手段によりブロツク単位
   で圧縮符号化された圧縮画像データを復号する画像信号
   復号装置において、 上記圧縮画像データをブロツク単位で復号した復号画像
   データの各ブロツクのダイナミツクレンジを検出するダ
   イナミツクレンジ検出手段と、 上記復号画像データの各ブロツク内の画素について相対
   的な位置情報を検出する位置情報検出手段と、 上記位置情報検出手段によつて得られる位置情報を基に
   ブロツク境界付近の画素を認識し、当該ブロツク境界付
   近の画素にかける低域通過フイルタの通過帯域特性を上
   記ダイナミツクレンジ検出手段によつて検出したダイナ
   ミツクレンジに応じて変化させ、復号時に発生するブロ
   ツク歪みを除去するブロツク歪み除去手段とを具えるこ
   とを特徴とする画像信号復号装置。
2. 【請求項２】上記ブロツク歪み除去手段は、 上記低域通過フイルタの通過帯域特性を決める係数が上
   記ダイナミツクレンジをアドレス情報として記憶されて
   おり、上記位置情報によつてブロツク境界付近の画素を
   認識した場合、当該係数を上記ダイナミツクレンジに応
   じて読み出して出力する係数テーブル回路と、 上記係数テーブル回路から出力された係数と上記復号画
   像データとを積和演算する積和演算回路とを具え、上記
   復号画像データに対して上記係数を用いた積和演算を施
   すことによりブロツク歪みを除去することを特徴とする
   請求項１に記載の画像信号復号装置。
3. 【請求項３】所定の圧縮符号化手段によりブロツク単位
   で圧縮符号化された圧縮画像データを復号する画像信号
   復号装置において、 上記圧縮画像データをブロツク単位で復号した復号画像
   データの各ブロツクのダイナミツクレンジを検出するダ
   イナミツクレンジ検出手段と、 上記復号画像データの各ブロツク内の画素について相対
   的な位置情報を検出する位置情報検出手段と、 上記復号画像データをパターン分類して当該復号画像デ
   ータが属するクラスを検出するクラス検出手段と、 上記クラス検出手段によつて得た第１のクラス情報と上
   記ダイナミツクレンジ検出手段によつて得たダイナミツ
   クレンジ及び上記位置情報検出手段によつて得た位置情
   報とに基づいて生成された新たな第２のクラス情報に応
   じて、予め記憶されている所定の係数を読み出して出力
   する係数テーブルと、 上記係数テーブルから出力された係数と上記復号画像デ
   ータとを積和演算することにより当該復号画像データを
   修整する積和演算手段とを具えることを特徴とする画像
   信号復号装置。
4. 【請求項４】上記係数テーブルは、 上記第２のクラス情報毎に予め学習によつて求めた係数
   を、当該第２のクラス情報をアドレス情報として記憶し
   たメモリでなることを特徴とする請求項３に記載の画像
   信号復号装置。
5. 【請求項５】所定の圧縮符号化手段によりブロツク単位
   で圧縮符号化された圧縮画像データを復号する画像信号
   復号方法において、 上記圧縮画像データをブロツク単位で復号した復号画像
   データの各ブロツクのダイナミツクレンジを検出するダ
   イナミツクレンジ検出ステツプと、 上記復号画像データの各ブロツク内の画素について相対
   的な位置情報を検出する位置情報検出ステツプと、 上記位置情報検出ステツプによつて得られる位置情報を
   基にブロツク境界付近の画素を認識し、当該ブロツク境
   界付近の画素にかける低域通過フイルタの通過帯域特性
   を上記ダイナミツクレンジ検出ステツプによつて検出し
   たダイナミツクレンジに応じて変化させ、復号時に発生
   するブロツク歪みを除去するブロツク歪み除去ステツプ
   とを具えることを特徴とする画像信号復号方法。
6. 【請求項６】所定の圧縮符号化手段によりブロツク単位
   で圧縮符号化された圧縮画像データを復号する画像信号
   復号方法において、 上記圧縮画像データをブロツク単位で復号した復号画像
   データの各ブロツクのダイナミツクレンジを検出するダ
   イナミツクレンジ検出ステツプと、 上記復号画像データの各ブロツク内の画素について相対
   的な位置情報を検出する位置情報検出ステツプと、 上記復号画像データをパターン分類して当該復号画像デ
   ータが属するクラスを検出するクラス検出ステツプと、 上記クラス検出ステツプによつて得た第１のクラス情報
   と上記ダイナミツクレンジ検出ステツプによつて得たダ
   イナミツクレンジ及び上記位置情報検出ステツプによつ
   て得た位置情報とに基づいて新たな第２のクラス情報を
   生成するクラス生成ステツプと、 上記クラス生成ステツプによつて得た第２のクラス情報
   に応じて、係数テーブルから予め記憶されている所定の
   係数を読み出し、読み出した係数と上記復号画像データ
   とを積和演算することにより当該復号画像データを修整
   する積和演算処理ステツプとを具えることを特徴とする
   画像信号復号方法。