JPH10215450A - 画像符号化におけるベクトル量子化方式 - Google Patents
画像符号化におけるベクトル量子化方式Info
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- JPH10215450A JPH10215450A JP1494197A JP1494197A JPH10215450A JP H10215450 A JPH10215450 A JP H10215450A JP 1494197 A JP1494197 A JP 1494197A JP 1494197 A JP1494197 A JP 1494197A JP H10215450 A JPH10215450 A JP H10215450A
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- G06T9/008—Vector quantisation
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像等のデータを圧縮するベクトル量子化方
式において、コードブック作成時間を短縮できる画像符
号化におけるベクトル量子化方式を提供することを目的
とする。 【解決手段】 ベクトル値の並べ替えを行うベクトル値
ソート手段１１、同じベクトル値のデータ数を計数する
データ計数手段１２、データ分布を記憶するデータ記憶
手段１３、極大値かどうか両隣のベクトル値のデータ数
と比較して求めた極大値を記憶する極大値記憶手段１
４、代表ベクトル値を計算する代表ベクトル計算手段１
５、トータルの代表ベクトル数を計数する代表ベクトル
計数手段１６、選択されたベクトルを記憶する代表ベク
トル記憶手段１７を備える。ソートされた画像のデータ
分布に基づき、極大値または最大値を求め、その数の初
期コードブックを作成することにより、コードブック作
成時間を短縮できる。
式において、コードブック作成時間を短縮できる画像符
号化におけるベクトル量子化方式を提供することを目的
とする。 【解決手段】 ベクトル値の並べ替えを行うベクトル値
ソート手段１１、同じベクトル値のデータ数を計数する
データ計数手段１２、データ分布を記憶するデータ記憶
手段１３、極大値かどうか両隣のベクトル値のデータ数
と比較して求めた極大値を記憶する極大値記憶手段１
４、代表ベクトル値を計算する代表ベクトル計算手段１
５、トータルの代表ベクトル数を計数する代表ベクトル
計数手段１６、選択されたベクトルを記憶する代表ベク
トル記憶手段１７を備える。ソートされた画像のデータ
分布に基づき、極大値または最大値を求め、その数の初
期コードブックを作成することにより、コードブック作
成時間を短縮できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データの符号
化を行う画像符号化におけるベクトル量子化方式に関す
るものである。
化を行う画像符号化におけるベクトル量子化方式に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】まず、画像符号化におけるベクトル量子
化の概要について説明する。図３は、従来のベクトル量
子化装置の構成図を示すものである。ベクトル量子化装
置１において、符号化処理は、まず入力されたベクトル
Ｘｉに対して、コードブック作成部２で作られた代表ベ
クトルテーブル３の中から、２つのベクトル間の距離を
求め、その距離が最も近いベクトル量の代表ベクトルＲ
ｊを選択し、その代表ベクトルＲｊのインデックスｊに
よる圧縮されたデータを出力とする。復号化処理は、入
力されたインデックスｊに基づいて、代表ベクトルテー
ブル３からインデックスｊに対応するベクトルＲｊを選
択し、出力Ｙｉとする。次に、以下、従来のコードブッ
クの作成の一例を説明する。
化の概要について説明する。図３は、従来のベクトル量
子化装置の構成図を示すものである。ベクトル量子化装
置１において、符号化処理は、まず入力されたベクトル
Ｘｉに対して、コードブック作成部２で作られた代表ベ
クトルテーブル３の中から、２つのベクトル間の距離を
求め、その距離が最も近いベクトル量の代表ベクトルＲ
ｊを選択し、その代表ベクトルＲｊのインデックスｊに
よる圧縮されたデータを出力とする。復号化処理は、入
力されたインデックスｊに基づいて、代表ベクトルテー
ブル３からインデックスｊに対応するベクトルＲｊを選
択し、出力Ｙｉとする。次に、以下、従来のコードブッ
クの作成の一例を説明する。
【０００３】（１）全入力ベクトルの平均ベクトルを初
期コードブックとしてＬＢＧアルゴリズムを用いる。
（２）（分割条件の適応と平均ひずみの算出）：コード
ブックを固定して、分割を最適化し、その際の平均ひず
みを算出する。（３）（収束性の判定）：平均ひずみの
差が所定範囲内に収まれば、コードブックを出力して、
終了する。（４）（代表点条件の適応）：分割を固定し
てコードブックを最適化する。（５）コードブックの更
新を行い、（１）からの処理を繰り返す。
期コードブックとしてＬＢＧアルゴリズムを用いる。
（２）（分割条件の適応と平均ひずみの算出）：コード
ブックを固定して、分割を最適化し、その際の平均ひず
みを算出する。（３）（収束性の判定）：平均ひずみの
差が所定範囲内に収まれば、コードブックを出力して、
終了する。（４）（代表点条件の適応）：分割を固定し
てコードブックを最適化する。（５）コードブックの更
新を行い、（１）からの処理を繰り返す。
【０００４】以下、コードブックの最適化について説明
する。（１）全入力ベクトルの平均ベクトルを初期コー
ドブックとしてＬＢＧアルゴリズムを用いる。（２）出
来上がったコードブックに、微少ベクトルを加減して２
分割し、それを初期コードブックとしてＬＢＧアルゴリ
ズムを用いる。（３）そして、コードブック数が所定レ
ベル数になるまで、（２）を繰り返す。
する。（１）全入力ベクトルの平均ベクトルを初期コー
ドブックとしてＬＢＧアルゴリズムを用いる。（２）出
来上がったコードブックに、微少ベクトルを加減して２
分割し、それを初期コードブックとしてＬＢＧアルゴリ
ズムを用いる。（３）そして、コードブック数が所定レ
ベル数になるまで、（２）を繰り返す。
【０００５】一般的に、ベクトル量子化方式では、量子
化器設計（コードブックの作成）の計算時間がかかる。
また、エンコード（最適コードブックの全探索）に要す
る計算時間がかかる問題がある。また、初期ベクトルを
的確に設定しないと、代表ベクトルが最適でないものに
なる場合がある。
化器設計（コードブックの作成）の計算時間がかかる。
また、エンコード（最適コードブックの全探索）に要す
る計算時間がかかる問題がある。また、初期ベクトルを
的確に設定しないと、代表ベクトルが最適でないものに
なる場合がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来の方式では、コー
ドブックの作成を行うのに相当な時間を要するという問
題を有していた。
ドブックの作成を行うのに相当な時間を要するという問
題を有していた。
【０００７】そこで本発明は、上記従来の問題点を解決
するもので、コードブック作成の時間を短縮し、また圧
縮画像の高品質を保つことができる画像符号化における
ベクトル量子化方法を提供することを目的とする。
するもので、コードブック作成の時間を短縮し、また圧
縮画像の高品質を保つことができる画像符号化における
ベクトル量子化方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、ベク
トル値の並べ替えを行うベクトル値ソート手段と、ベク
トル値のデータ数を計数するデータ計数手段と、データ
分布を記憶するデータ記憶手段と、極大値かどうか両隣
のベクトル値のデータ数と比較して求めた極大値を記憶
する極大値記憶手段と、代表ベクトル値を計算する代表
ベクトル計算手段と、トータルの代表ベクトル数を計数
する代表ベクトル計数手段と、選択されたベクトルを記
憶する代表ベクトル記憶手段を備え、ベクトル量子化の
コードブックを作成する際に、画像のデータ分布に基づ
いて代表ベクトル値を選択し、コードブックを作成する
ようにした。
トル値の並べ替えを行うベクトル値ソート手段と、ベク
トル値のデータ数を計数するデータ計数手段と、データ
分布を記憶するデータ記憶手段と、極大値かどうか両隣
のベクトル値のデータ数と比較して求めた極大値を記憶
する極大値記憶手段と、代表ベクトル値を計算する代表
ベクトル計算手段と、トータルの代表ベクトル数を計数
する代表ベクトル計数手段と、選択されたベクトルを記
憶する代表ベクトル記憶手段を備え、ベクトル量子化の
コードブックを作成する際に、画像のデータ分布に基づ
いて代表ベクトル値を選択し、コードブックを作成する
ようにした。
【０００９】請求項２の発明は、画像のデータ分布にお
いて、最大値を持つベクトルを初期代表ベクトルとす
る。
いて、最大値を持つベクトルを初期代表ベクトルとす
る。
【００１０】請求項３の発明は、画像のデータ分布にお
いて、最大値を持つベクトルとその近傍の平均値を初期
代表ベクトルとする。
いて、最大値を持つベクトルとその近傍の平均値を初期
代表ベクトルとする。
【００１１】請求項４の発明は、画像のデータ分布にお
いて、最大値、極大値を持つベクトルを初期代表ベクト
ルとする。
いて、最大値、極大値を持つベクトルを初期代表ベクト
ルとする。
【００１２】請求項５の発明は、画像のデータ分布にお
いて、最大値、極大値を持つベクトルとその近傍の平均
値をそれぞれ初期代表ベクトルとする。
いて、最大値、極大値を持つベクトルとその近傍の平均
値をそれぞれ初期代表ベクトルとする。
【００１３】請求項６の発明は、取り扱うベクトルデー
タが均等色空間に属する。請求項７の発明は、取り扱う
ベクトルデータを原点からの距離の近い順にする。
タが均等色空間に属する。請求項７の発明は、取り扱う
ベクトルデータを原点からの距離の近い順にする。
【００１４】請求項８の発明は、取り扱うベクトルデー
タの輝度方向軸への正射影を計算する。
タの輝度方向軸への正射影を計算する。
【００１５】
【発明の実施の形態】請求項１に記載の発明は、入力画
像をベクトルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並
べ替えたベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴を抽
出する。その特徴から最適な初期代表ベクトルを決定す
ることにより、代表ベクトルの決定を行う処理を短縮
し、コードブック作成時間を短縮することができる。
像をベクトルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並
べ替えたベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴を抽
出する。その特徴から最適な初期代表ベクトルを決定す
ることにより、代表ベクトルの決定を行う処理を短縮
し、コードブック作成時間を短縮することができる。
【００１６】請求項２に記載の発明は、入力画像をベク
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な最大値を
求める。それらの値から最適な初期代表ベクトルを決定
することにより、代表ベクトルの決定を行う処理を短縮
し、コードブック作成時間を短縮する。
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な最大値を
求める。それらの値から最適な初期代表ベクトルを決定
することにより、代表ベクトルの決定を行う処理を短縮
し、コードブック作成時間を短縮する。
【００１７】請求項３に記載の発明は、入力画像をベク
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な最大値を
求める。その近傍の平均値を求め、その平均値から最適
な初期代表ベクトルを決定することにより、代表ベクト
ルの決定を行う処理を短縮し、コードブック作成時間を
短縮する。
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な最大値を
求める。その近傍の平均値を求め、その平均値から最適
な初期代表ベクトルを決定することにより、代表ベクト
ルの決定を行う処理を短縮し、コードブック作成時間を
短縮する。
【００１８】請求項４に記載の発明は、入力画像をベク
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な極大値、
最大値等を求める。それらの値から複数の最適な初期代
表ベクトルを決定することにより、代表ベクトルの決定
を行う処理を短縮し、コードブック作成時間を短縮す
る。
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な極大値、
最大値等を求める。それらの値から複数の最適な初期代
表ベクトルを決定することにより、代表ベクトルの決定
を行う処理を短縮し、コードブック作成時間を短縮す
る。
【００１９】請求項５に記載の発明は、入力画像をベク
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な極大値、
最大値等を求める。それらの値の近傍の平均値を求め、
その平均値から複数の最適な初期代表ベクトルを決定す
ることにより、代表ベクトルの決定を行う処理を短縮
し、コードブック作成時間を短縮することができる。
トルの絶対値の小さい順に並べ替える。その並べ替えた
ベクトル値のデータ分布に基づいて、特徴的な極大値、
最大値等を求める。それらの値の近傍の平均値を求め、
その平均値から複数の最適な初期代表ベクトルを決定す
ることにより、代表ベクトルの決定を行う処理を短縮
し、コードブック作成時間を短縮することができる。
【００２０】請求項６に記載の発明は、取り扱う画像デ
ータを均等色空間のデータに変換することにより、入力
されたカラー画像をより特徴的に抽出する。
ータを均等色空間のデータに変換することにより、入力
されたカラー画像をより特徴的に抽出する。
【００２１】請求項７に記載の発明は、取り扱う画像デ
ータを原点からの距離の近い順にすることにより、距離
情報による入力画像の特徴を抽出することができる。
ータを原点からの距離の近い順にすることにより、距離
情報による入力画像の特徴を抽出することができる。
【００２２】請求項８に記載の発明は、取り扱う画像デ
ータを輝度方向の軸への正射影を計算することにより、
入力されたカラー画像の輝度特徴を抽出することができ
る。
ータを輝度方向の軸への正射影を計算することにより、
入力されたカラー画像の輝度特徴を抽出することができ
る。
【００２３】以下、本発明の実施の形態について説明す
る。図１は、本発明の一実施の形態によるベクトル量子
化方式を用いたコードブック作成部の構成図、図２は同
ベクトル量子化方式の代表ベクトル決定処理フローチャ
ートである。
る。図１は、本発明の一実施の形態によるベクトル量子
化方式を用いたコードブック作成部の構成図、図２は同
ベクトル量子化方式の代表ベクトル決定処理フローチャ
ートである。
【００２４】図１において、１１は入力された画像デー
タ値の並べ替えを行うベクトル値ソート手段、１２は全
画像データに全く成分が同じベクトル値がいくつ含まれ
るかデータ数を計数するデータ計数手段、１３はソート
された画像データのデータ分布（ＧＢＲ各成分、ベクト
ルの絶対値、データ数の要素）を記憶するデータ記憶手
段、１４はソートされた画像データの各データ数が極大
値かどうか、実際データの存在する両隣の画像データの
データ数と比較して極大値か判定し、極大値であれば記
憶する極大値記憶手段、１５は代表ベクトル値を計算す
る代表ベクトル計算手段、１６は全代表ベクトルのデー
タ数を計数する代表ベクトル計数手段、１７は選択され
たベクトルを記憶する代表ベクトル記憶手段であり、図
３の代表ベクトルテーブルとなる。
タ値の並べ替えを行うベクトル値ソート手段、１２は全
画像データに全く成分が同じベクトル値がいくつ含まれ
るかデータ数を計数するデータ計数手段、１３はソート
された画像データのデータ分布（ＧＢＲ各成分、ベクト
ルの絶対値、データ数の要素）を記憶するデータ記憶手
段、１４はソートされた画像データの各データ数が極大
値かどうか、実際データの存在する両隣の画像データの
データ数と比較して極大値か判定し、極大値であれば記
憶する極大値記憶手段、１５は代表ベクトル値を計算す
る代表ベクトル計算手段、１６は全代表ベクトルのデー
タ数を計数する代表ベクトル計数手段、１７は選択され
たベクトルを記憶する代表ベクトル記憶手段であり、図
３の代表ベクトルテーブルとなる。
【００２５】まず、画像データの各成分、絶対値、デー
タ度数、極大値フラグから構成されるテーブルを作成し
ておく。成分インデックスの順序は、絶対値が小さい順
で、同じ絶対値の場合は、Ｒ，Ｂ，Ｇの順に成分が大き
いものからとする。例えば、絶対値が１の場合は、
（Ｒ，Ｂ，Ｇ）＝（１，０，０），（０，１，０），
（０，０，１）の順である。入力された画像データの各
成分の値をインデックスにして、対応するデータ度数を
インクリメントする。入力画像データすべてに対して上
記の処理を行う。そして、データ分布がデータ度数で表
される。次に、極大値判定を行う。そのために、両隣の
データ度数と比較を行い、両隣のデータ度数より大な
ら、極大値フラグを立てる。
タ度数、極大値フラグから構成されるテーブルを作成し
ておく。成分インデックスの順序は、絶対値が小さい順
で、同じ絶対値の場合は、Ｒ，Ｂ，Ｇの順に成分が大き
いものからとする。例えば、絶対値が１の場合は、
（Ｒ，Ｂ，Ｇ）＝（１，０，０），（０，１，０），
（０，０，１）の順である。入力された画像データの各
成分の値をインデックスにして、対応するデータ度数を
インクリメントする。入力画像データすべてに対して上
記の処理を行う。そして、データ分布がデータ度数で表
される。次に、極大値判定を行う。そのために、両隣の
データ度数と比較を行い、両隣のデータ度数より大な
ら、極大値フラグを立てる。
【００２６】以上のように構成されたベクトル量子化装
置において、以下、代表ベクトル決定処理について、図
２のフローチャートを用いて説明する。まず、ベクトル
値ソート手段１１は、入力された画像の各ベクトル値
（ＲＧＢ）の各成分からベクトルの絶対値を求め、絶対
値の小さい順にソートする（ステップ１）。ソート処理
後に、データ計数手段１２により、全く同じ成分のベク
トル値のデータ数を計数する（ステップ２）。次に、ス
テップ１でソートされた画像データをデータ記憶手段１
３にデータ分布（各成分、ベクトルの絶対値、データ数
の要素）を記憶する（ステップ３）。さらに、各ベクト
ル値のデータ数が極大値かどうか両隣のベクトル値のデ
ータ数と比較して、極大値であれば、極大値データ記憶
手段１４に極大値データを記憶する（ステップ４）。極
大値があれば、代表ベクトル計算手段１５により、その
点を代表ベクトルとする。なければ、最大値を代表ベク
トルとして、計算する（ステップ５）。計算された代表
ベクトルを代表ベクトル記憶手段１７に記憶する（ステ
ップ６）。代表ベクトル計数手段１６により代表ベクト
ルデータ数を計数し、所定の数になるまで、繰り返す
（ステップ７）。
置において、以下、代表ベクトル決定処理について、図
２のフローチャートを用いて説明する。まず、ベクトル
値ソート手段１１は、入力された画像の各ベクトル値
（ＲＧＢ）の各成分からベクトルの絶対値を求め、絶対
値の小さい順にソートする（ステップ１）。ソート処理
後に、データ計数手段１２により、全く同じ成分のベク
トル値のデータ数を計数する（ステップ２）。次に、ス
テップ１でソートされた画像データをデータ記憶手段１
３にデータ分布（各成分、ベクトルの絶対値、データ数
の要素）を記憶する（ステップ３）。さらに、各ベクト
ル値のデータ数が極大値かどうか両隣のベクトル値のデ
ータ数と比較して、極大値であれば、極大値データ記憶
手段１４に極大値データを記憶する（ステップ４）。極
大値があれば、代表ベクトル計算手段１５により、その
点を代表ベクトルとする。なければ、最大値を代表ベク
トルとして、計算する（ステップ５）。計算された代表
ベクトルを代表ベクトル記憶手段１７に記憶する（ステ
ップ６）。代表ベクトル計数手段１６により代表ベクト
ルデータ数を計数し、所定の数になるまで、繰り返す
（ステップ７）。
【００２７】また、最大値、極大値の近傍の平均値を求
める場合は、ステップ５において、近傍とみなす所定距
離の範囲に入るベクトル値を求める。そのベクトル値を
平均し、代表ベクトルとする。
める場合は、ステップ５において、近傍とみなす所定距
離の範囲に入るベクトル値を求める。そのベクトル値を
平均し、代表ベクトルとする。
【００２８】通常の方式では、まず、ソートされた最初
のベクトルデータ、または全ベクトルデータの平均値を
最初の代表ベクトルとし、そのベクトルに微少ベクトル
を加減して、次の代表ベクトルを計算していくので時間
がかかり、最適な代表ベクトルとならない場合がある。
これに対して本方式では、極大値や最大値が複数存在す
れば、最初に複数の初期代表ベクトルが作成され、次の
代表ベクトルを計算していくので、通常方式より短時間
で、コードブックを作成できる。また画像のデータ分布
に基づいて最初の代表ベクトルを設定しているので、最
適な代表ベクトルとなる。つまり、入力画像特有の画像
特徴を生かした初期コードブックを作ることができれ
ば、最適なコードブックを作ることができて収束性もよ
い。
のベクトルデータ、または全ベクトルデータの平均値を
最初の代表ベクトルとし、そのベクトルに微少ベクトル
を加減して、次の代表ベクトルを計算していくので時間
がかかり、最適な代表ベクトルとならない場合がある。
これに対して本方式では、極大値や最大値が複数存在す
れば、最初に複数の初期代表ベクトルが作成され、次の
代表ベクトルを計算していくので、通常方式より短時間
で、コードブックを作成できる。また画像のデータ分布
に基づいて最初の代表ベクトルを設定しているので、最
適な代表ベクトルとなる。つまり、入力画像特有の画像
特徴を生かした初期コードブックを作ることができれ
ば、最適なコードブックを作ることができて収束性もよ
い。
【００２９】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、極大値、
最大値等の単純な計算により、複数の代表ベクトルを決
定することができるため、代表ベクトルの決定を短縮で
きる。またデータ分布に基づいて最初の代表ベクトルを
設定しているので、最適な代表ベクトルとなる。また均
等色空間のベクトルで本発明のベクトル量子化を行え
ば、より高品質なデータを提供することができる。
最大値等の単純な計算により、複数の代表ベクトルを決
定することができるため、代表ベクトルの決定を短縮で
きる。またデータ分布に基づいて最初の代表ベクトルを
設定しているので、最適な代表ベクトルとなる。また均
等色空間のベクトルで本発明のベクトル量子化を行え
ば、より高品質なデータを提供することができる。
【図１】本発明の一実施の形態によるベクトル量子化方
式を用いたコードブック作成部の構成図
式を用いたコードブック作成部の構成図
【図２】本発明の一実施の形態によるベクトル量子化方
式の代表ベクトル決定処理フローチャート
式の代表ベクトル決定処理フローチャート
【図３】従来のベクトル量子化装置の構成図
１１ ベクトル値ソート手段 １２ データ計数手段 １３ データ記憶手段 １４ 極大値記憶手段 １５ 代表ベクトル計算手段 １６ 代表ベクトル計数手段 １７ 代表ベクトル記憶手段
Claims (8)
- 【請求項１】ベクトル値の並べ替えを行うベクトル値ソ
ート手段と、ベクトル値のデータ数を計数するデータ計
数手段と、データ分布を記憶するデータ記憶手段と、極
大値かどうか両隣のベクトル値のデータ数と比較して求
めた極大値を記憶する極大値記憶手段と、代表ベクトル
値を計算する代表ベクトル計算手段と、トータルの代表
ベクトル数を計数する代表ベクトル計数手段と、選択さ
れたベクトルを記憶する代表ベクトル記憶手段を備え、
ベクトル量子化のコードブックを作成する際に、画像の
データ分布に基づいて代表ベクトル値を選択し、コード
ブックを作成することを特徴とする画像符号化における
ベクトル量子化方式。 - 【請求項２】画像のデータ分布において、最大値を持つ
ベクトルを初期代表ベクトルとすることを特徴とする請
求項１記載の画像符号化におけるベクトル量子化方法。 - 【請求項３】画像のデータ分布において、最大値を持つ
ベクトルとその近傍の平均値を初期代表ベクトルとする
ことを特徴とする請求項１記載の画像符号化におけるベ
クトル量子化方式。 - 【請求項４】画像のデータ分布において、最大値、極大
値を持つベクトルを初期代表ベクトルとすることを特徴
とする請求項１記載の画像符号化におけるベクトル量子
化方法。 - 【請求項５】画像のデータ分布において、最大値、極大
値を持つベクトルとその近傍の平均値をそれぞれ初期代
表ベクトルとすることを特徴とする請求項１記載の画像
符号化におけるベクトル量子化方式。 - 【請求項６】取り扱うベクトルデータが均等色空間に属
することを特徴とする請求項１記載の画像符号化におけ
るベクトル量子化方式。 - 【請求項７】取り扱うベクトルデータを原点からの距離
の近い順にすることを特徴とする請求項１記載の画像符
号化におけるベクトル量子化方式。 - 【請求項８】取り扱うベクトルデータの輝度方向軸への
正射影を計算することを特徴とする請求項１記載の画像
符号化におけるベクトル量子化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1494197A JPH10215450A (ja) | 1997-01-29 | 1997-01-29 | 画像符号化におけるベクトル量子化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1494197A JPH10215450A (ja) | 1997-01-29 | 1997-01-29 | 画像符号化におけるベクトル量子化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10215450A true JPH10215450A (ja) | 1998-08-11 |
Family
ID=11874994
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1494197A Pending JPH10215450A (ja) | 1997-01-29 | 1997-01-29 | 画像符号化におけるベクトル量子化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10215450A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101064845B1 (ko) | 2002-10-31 | 2011-09-14 | 마이크로소프트 코포레이션 | 문서 이미지 인코딩 시스템, 코드북 생성 시스템 및 방법, 코드북 탐색 시스템, 및 정보 인코딩 방법 |
-
1997
- 1997-01-29 JP JP1494197A patent/JPH10215450A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101064845B1 (ko) | 2002-10-31 | 2011-09-14 | 마이크로소프트 코포레이션 | 문서 이미지 인코딩 시스템, 코드북 생성 시스템 및 방법, 코드북 탐색 시스템, 및 정보 인코딩 방법 |
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