JPH1093963A - 画像符号化装置および画像符号化方法、画像復号化装置および画像復号化方法、伝送方法、並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 元の画像とほぼ同一の復号画像が得られるよ
うにする。 【解決手段】 演算回路２６において、ブロックを構成
する画素の画素値と、そのブロックのクラスに対応する
マッピング係数とを用いて所定の演算が行われることに
より、画像の画素数を少なくした補正データが算出さ
れ、ローカルデコード部２７において、その補正データ
に基づいて、元の画像の予測値が予測される。そして、
誤差算出部２８において、その予測値の、元の画像に対
する予測誤差が検出され、マッピング設定回路３０にお
いて、その予測誤差に基づいて、ブロックのクラスに対
応するマッピング係数が変更される。以上の処理が繰り
返されることにより、予測誤差が所定の閾値以下となっ
たときにおけるマッピング係数が求められ、このマッピ
ング係数を用いて、画像の画素数を少なくさせる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像符号化装置お
よび画像符号化方法、画像復号化装置および画像復号化
方法、伝送方法、並びに記録媒体に関する。特に、原画
像とほぼ同一の復号画像が得られるように、画像を間引
いて圧縮符号化する画像符号化装置および画像符号化方
法、画像復号化装置および画像復号化方法、伝送方法、
並びに記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、画像の圧縮方法については、
種々の方法が提案されているが、そのうちの１つに、画
像を、例えばその画素を間引くこと（Subsampling）に
より圧縮する方法がある。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに間引いて圧縮した画像を、単純に補間により伸張し
た場合、その結果得られる復号画像の解像度が劣化す
る。

【０００４】ここで、このように復号画像の解像度が劣
化する原因として、第１に、間引い画像には、元の画像
に含まれる高周波数成分が含まれていないことと、第２
に、間引き後の画像を構成する画素の画素値が、元の画
像を復元するのに、必ずしも適当でないこととが考えら
れる。

【０００５】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、原画像と同一（ほぼ同一）の復号画像が
得られるように、画像を間引いて圧縮符号化することが
できるようにするものである。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の画像符
号化装置は、画像を構成する画素を、その性質に応じて
所定のクラスに分類する分類手段と、クラスごとに、所
定のマッピング係数を記憶しているマッピング係数記憶
手段と、画像の中の、注目している注目画素と、その注
目画素のクラスに対応するマッピング係数とを用いて所
定の演算を行うことにより、画像を符号化した符号化デ
ータを算出する演算手段とを備えることを特徴とする。

【０００７】請求項９に記載の画像符号化方法は、画像
を構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに分
類し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶して
いるマッピング係数記憶手段から、画像の中の、注目し
ている注目画素のクラスに対応するマッピング係数を読
み出し、そのマッピング係数と、注目画素とを用いて所
定の演算を行うことにより、画像を符号化した符号化デ
ータを算出することを特徴とする。

【０００８】請求項１０に記載の画像復号化装置は、復
号化手段が復号化する符号化データが、画像を構成する
画素を、その性質に応じて第１のクラスのうちのいずれ
かに分類し、第１のクラスごとに、所定のマッピング係
数を記憶しているマッピング係数記憶手段から、画像の
中の、注目している注目画素の第１のクラスに対応する
マッピング係数を読み出し、そのマッピング係数と、注
目画素とを用いて所定の演算を行うことにより得られた
ものであることを特徴とする。

【０００９】請求項１７に記載の画像復号化方法は、符
号化データが、画像を構成する画素を、その性質に応じ
て所定のクラスのうちのいずれかに分類し、クラスごと
に、所定のマッピング係数を記憶しているマッピング係
数記憶手段から、画像の中の、注目している注目画素の
クラスに対応するマッピング係数を読み出し、そのマッ
ピング係数と、注目画素とを用いて所定の演算を行うこ
とにより得られたものであることを特徴とする。

【００１０】請求項１８に記載の伝送方法は、符号化デ
ータが、画像を構成する画素を、その性質に応じて所定
のクラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピング係
数を記憶しているマッピング係数記憶手段から、画像の
中の、注目している注目画素のクラスに対応するマッピ
ング係数を読み出し、そのマッピング係数と、注目画素
とを用いて所定の演算を行うことにより得られたもので
あることを特徴とする。

【００１１】請求項１９に記載の記録媒体は、符号化デ
ータが、画像を構成する画素を、その性質に応じて所定
のクラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピング係
数を記憶しているマッピング係数記憶手段から、画像の
中の、注目している注目画素のクラスに対応するマッピ
ング係数を読み出し、そのマッピング係数と、注目画素
とを用いて所定の演算を行うことにより得られたもので
あることを特徴とする。

【００１２】請求項１に記載の画像符号化装置において
は、分類手段は、画像を構成する画素を、その性質に応
じて所定のクラスに分類し、マッピング係数記憶手段
は、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
る。演算手段は、画像の中の、注目している注目画素
と、その注目画素のクラスに対応するマッピング係数と
を用いて所定の演算を行うことにより、画像を符号化し
た符号化データを算出するようになされている。

【００１３】請求項９に記載の画像符号化方法において
は、画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
ラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピング係数を
記憶しているマッピング係数記憶手段から、画像の中
の、注目している注目画素のクラスに対応するマッピン
グ係数を読み出し、そのマッピング係数と、注目画素と
を用いて所定の演算を行うことにより、画像を符号化し
た符号化データを算出するようになされている。

【００１４】請求項１０に記載の画像復号化装置におい
ては、復号化手段が復号化する符号化データが、画像を
構成する画素を、その性質に応じて第１のクラスのうち
のいずれかに分類し、第１のクラスごとに、所定のマッ
ピング係数を記憶しているマッピング係数記憶手段か
ら、画像の中の、注目している注目画素のクラスに対応
するマッピング係数を読み出し、そのマッピング係数
と、注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより得
られたものになっている。

【００１５】請求項１７に記載の画像復号化方法におい
ては、符号化データが、画像を構成する画素を、その性
質に応じて所定のクラスに分類し、クラスごとに、所定
のマッピング係数を記憶しているマッピング係数記憶手
段から、画像の中の、注目している注目画素のクラスに
対応するマッピング係数を読み出し、そのマッピング係
数と、注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより
得られたものになっている。

【００１６】請求項１８に記載の伝送方法では、画像を
構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに分類
し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
るマッピング係数記憶手段から、画像の中の、注目して
いる注目画素のクラスに対応するマッピング係数を読み
出し、そのマッピング係数と、注目画素とを用いて所定
の演算を行うことにより得られた符号化データが伝送さ
れる。

【００１７】請求項１９に記載の記録媒体には、画像を
構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに分類
し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
るマッピング係数記憶手段から、画像の中の、注目して
いる注目画素のクラスに対応するマッピング係数を読み
出し、そのマッピング係数と、注目画素とを用いて所定
の演算を行うことにより得られた符号化データが記録さ
れている。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態を説
明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各
手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするた
めに、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但
し、一例）を付加して、本発明の特徴を記述すると、次
のようになる。

【００１９】即ち、請求項１に記載の画像符号化装置
は、画像を符号化する画像符号化装置であって、画像を
構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに分類
する分類手段（例えば、図２に示すクラス分類回路１３
など）と、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
しているマッピング係数記憶手段（例えば、図２に示す
マッピング係数メモリ１４など）と、画像の中の、注目
している注目画素と、その注目画素のクラスに対応する
マッピング係数とを用いて所定の演算を行うことによ
り、画像を符号化した符号化データを算出する演算手段
（例えば、図２に示す演算回路１６など）とを備えるこ
とを特徴とする。

【００２０】請求項９に記載の画像符号化方法は、画像
を符号化する画像符号化方法であって、画像を構成する
画素を、その性質に応じて所定のクラスに分類し、クラ
スごとに、所定のマッピング係数を記憶しているマッピ
ング係数記憶手段（例えば、図２に示すマッピング係数
メモリ１４など）から、画像の中の、注目している注目
画素のクラスに対応するマッピング係数を読み出し、そ
のマッピング係数と、注目画素とを用いて所定の演算を
行うことにより、画像を符号化した符号化データを算出
することを特徴とする。

【００２１】請求項１０に記載の画像復号化装置は、画
像を符号化した符号化データを復号化する画像復号化装
置であって、符号化データを受信する受信手段（例え
ば、図１８に示す受信機／再生装置９１など）と、符号
化データを復号化する復号化手段（例えば、図１８に示
すデコード部９２など）とを備え、符号化データが、画
像を構成する画素を、その性質に応じて第１のクラスの
うちのいずれかに分類し、第１のクラスごとに、所定の
マッピング係数を記憶しているマッピング係数記憶手段
（例えば、図２に示すマッピング係数メモリ１４など）
から、画像の中の、注目している注目画素のクラスに対
応するマッピング係数を読み出し、そのマッピング係数
と、注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより得
られたものであることを特徴とする。

【００２２】請求項１２に記載の画像復号化装置は、復
号化手段が、符号化データとの線形結合により予測値を
算出するための予測係数を、第２のクラスごとに記憶し
ている予測係数記憶手段（例えば、図１８に示す予測係
数ＲＯＭ９７など）と、符号化データを、その性質に応
じて第２のクラスのうちのいずれかに分類する分類手段
（例えば、図１８に示すクラス分類回路９６など）と、
符号化データの第２のクラスについての予測係数を、予
測係数記憶手段から読み出し、その予測係数と符号化デ
ータとから、予測値を求める予測値演算手段（例えば、
図１８に示す予測回路９８など）とを有することを特徴
とする。

【００２３】請求項１７に記載の画像復号化方法は、画
像を符号化した符号化データを復号化する画像復号化方
法であって、符号化データが、画像を構成する画素を、
その性質に応じて所定のクラスに分類し、クラスごと
に、所定のマッピング係数を記憶しているマッピング係
数記憶手段（例えば、図２に示すマッピング係数メモリ
１４など）から、画像の中の、注目している注目画素の
クラスに対応するマッピング係数を読み出し、そのマッ
ピング係数と、注目画素とを用いて所定の演算を行うこ
とにより得られたものであることを特徴とする。

【００２４】請求項１８に記載の伝送方法は、画像を符
号化した符号化データを伝送する伝送方法であって、符
号化データが、画像を構成する画素を、その性質に応じ
て所定のクラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピ
ング係数を記憶しているマッピング係数記憶手段（例え
ば、図２に示すマッピング係数メモリ１４など）から、
画像の中の、注目している注目画素のクラスに対応する
マッピング係数を読み出し、そのマッピング係数と、注
目画素とを用いて所定の演算を行うことにより得られた
ものであることを特徴とする。

【００２５】請求項１９に記載の記録媒体は、画像を符
号化した符号化データが記録されている記録媒体であっ
て、符号化データが、画像を構成する画素を、その性質
に応じて所定のクラスに分類し、クラスごとに、所定の
マッピング係数を記憶しているマッピング係数記憶手段
から、画像の中の、注目している注目画素のクラスに対
応するマッピング係数を読み出し、そのマッピング係数
と、注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより得
られたものであることを特徴とする。

【００２６】なお、勿論この記載は、各手段を上記した
ものに限定することを意味するものではない。

【００２７】図１は、本発明を適用した画像処理システ
ム（システムとは、複数の装置が論理的に集合したもの
をいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは問わ
ない）の一実施の形態の構成を示している。送信装置１
には、ディジタル化された画像データが供給されるよう
になされている。

【００２８】送信装置１は、入力された画像データに対
して、所定の演算処理を施すことで、その画素数を間引
く（少なくする）ことにより圧縮、符号化し、その結果
得られる符号化データを、例えば、光ディスクや、光磁
気ディスク、磁気テープ、相変化ディスクその他でなる
記録媒体２に記録し、または、例えば、地上波や、衛星
回線、電話回線、ＣＡＴＶ網、インターネットその他の
伝送路３を介して伝送する。

【００２９】受信装置４では、記録媒体２に記録された
符号化データが再生され、または、伝送路３を介して伝
送されてくる符号化データが受信され、その符号化デー
タが伸張、復号化される。そして、その結果得られる復
号画像は、図示せぬディスプレイに供給されて表示され
る。

【００３０】なお、以上のような画像処理システムは、
例えば、光ディスク装置や、光磁気ディスク装置、磁気
テープ装置その他の、画像の記録／再生を行う装置や、
あるいはまた、例えば、テレビ電話装置や、テレビジョ
ン放送システム、ＣＡＴＶシステムその他の、画像の伝
送を行う装置などに適用される。また、図１の画像処理
システムは、伝送レートの低い、例えば、携帯電話機そ
の他の、移動に便利な携帯端末などにも適用可能であ
る。

【００３１】図２は、図１の送信装置１の構成例を示し
ている。

【００３２】ブロック化回路１１には、符号化すべき画
像データが入力されるようになされており、ブロック化
回路１１は、画像データを、その性質に応じて所定のク
ラス（第１のクラス）に分類するための単位である、例
えば、注目される画素を中心とする複数の画素で構成さ
れるクラス分類用ブロックにブロック化し、ＡＤＲＣ
（Adaptive Dynamic Range Coding）処理回路１２およ
び遅延回路１５に供給するようになされている。

【００３３】ＡＤＲＣ処理回路１２は、ブロック化回路
１１からのブロック（クラス分類用ブロック）に対して
ＡＤＲＣ処理を施し、その結果得られるＡＤＲＣコード
で構成されるブロックを、クラス分類回路１３に供給す
るようになされている。

【００３４】ここで、ＡＤＲＣ処理よれば、クラス分類
用ブロックを構成する画素のビット数が低減されるよう
になされている。

【００３５】即ち、例えば、いま、説明を簡単にするた
め、図３（Ａ）に示すように、直線上に並んだ４画素で
構成されるブロックを考えると、ＡＤＲＣ処理において
は、その画素値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出さ
れる。そして、ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、ブロックの局
所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレン
ジＤＲに基づいて、ブロックを構成する画素の画素値が
Ｋビットに再量子化される。

【００３６】即ち、ブロック内の各画素値から、最小値
ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２^Kで除算する。
そして、その結果得られる除算値に対応するコード（Ａ
ＤＲＣコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ
＝２とした場合、図３（Ｂ）に示すように、除算値が、
ダイナミックレンジＤＲを４（＝２²）等分して得られ
るいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、最も
下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、下か
ら３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの範囲
に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０１
Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化さ
れる（Ｂは２進数であることを表す）。そして、復号側
においては、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、
または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分して
得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₀、下から２
番目のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₁、下から３番目のレベ
ルの範囲の中心値Ｌ₁₀、または最も上のレベルの範囲の
中心値Ｌ₁₁にそれぞれ変換され、その値に、最小値ＭＩ
Ｎが加算されることで復号が行われる。

【００３７】以上のようなＡＤＲＣ処理によれば、ブロ
ックを構成する画素に割り当てられているビット数より
少ないビット数で再量子化を行うことで、そのビット数
を低減することができる。

【００３８】ここで、このようなＡＤＲＣ処理はノンエ
ッジマッチングと呼ばれる。

【００３９】なお、ＡＤＲＣ処理については、本件出願
人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公
報などに、その詳細が開示されている。

【００４０】図２に戻り、クラス分類回路１３は、ＡＤ
ＲＣ処理回路１２からのブロックを、その性質に応じて
所定のクラスに分類するクラス分類処理を行い、そのブ
ロックがいずれのクラスに属するかを、クラス情報とし
て、マッピング係数メモリ１４に供給するようになされ
ている。

【００４１】ここで、クラス分類処理について説明す
る。いま、例えば、図４（Ａ）に示すように、ある注目
画素と、それに隣接する３つの画素により、２×２画素
でなるブロック（クラス分類用ブロック）を構成し、ま
た、各画素は、１ビットで表現される（０または１のう
ちのいずれかのレベルをとる）ものとする。この場合、
２×２の４画素のブロックは、各画素のレベル分布によ
り、図４（Ｂ）に示すように、１６（＝（２¹）⁴）パタ
ーンに分類することができる。即ち、注目画素の分類を
行うことができ、このようなパターン分けが、クラス分
類処理であり、クラス分類回路１３において行われる。

【００４２】なお、クラス分類処理は、画像（ブロック
内の画像）のアクティビティ（画像の複雑さ）（変化の
激しさ）（動き量）などをも考慮して行うようにするこ
とが可能である。

【００４３】ここで、符号化すべき画像データに、例え
ば８ビットが割り当てられている場合において、クラス
分類用ブロックが、例えば３×３の９画素で構成される
ときに、そのようなクラス分類用ブロックを対象にクラ
ス分類処理を行ったのでは、（２⁸）⁹という膨大な数の
クラスに分類されることになる。

【００４４】そこで、上述したように、ＡＤＲＣ処理回
路１２において、クラス分類用ブロックに対して、ＡＤ
ＲＣ処理が施されるようになされており、これにより、
クラス分類用ブロックを構成する画素のビット数を低減
し、さらに、クラス数も削減するようになされている。
即ち、ＡＤＲＣ処理回路１２において、例えば１ビット
のＡＤＲＣ処理が行われるとした場合には、クラス数
は、（２⁸）⁹から（２¹）⁹、即ち、５１２に低減され
る。

【００４５】なお、本実施の形態では、クラス分類回路
１３において、ＡＤＲＣ処理回路１２から出力されるＡ
ＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処理が行われる
が、クラス分類処理は、その他、例えば、ＤＰＣＭ（予
測符号化）や、ＢＴＣ（BlockTruncation Coding）、Ｖ
Ｑ（ベクトル量子化）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、
アダマール変換などを施したデータを対象に行うように
することも可能である。

【００４６】再び、図２に戻り、マッピング係数メモリ
１４は、後述するような学習（マッピング係数学習）に
より得られるマッピング係数を、クラス情報ごとに記憶
しており、クラス分類回路１３から供給されるクラス情
報をアドレスとして、そのアドレスに記憶されているマ
ッピング係数を読み出し、演算回路１６に供給するよう
になされている。

【００４７】遅延回路１５は、ブロック化回路１１から
供給されるブロックを、そのブロックのクラス情報に対
応するマッピング係数が、マッピング係数メモリ１４か
ら読み出されるまで遅延し、演算回路１６に供給するよ
うになされている。

【００４８】演算回路１６は、遅延回路１５から供給さ
れるブロックを構成する画素の画素値と、マッピング係
数メモリ１４から供給される、そのブロックのクラスに
対応するマッピング係数とを用いて所定の演算を行うこ
とにより、画像を、その画素数を間引いて（少なくし
て）符号化した符号化データを算出するようになされて
いる。即ち、演算回路１６は、ブロック化回路１１が出
力するブロックを構成する各画素の画素値をｙ₁，ｙ₂，
・・・とするとともに、マッピング係数メモリ１４が出
力する、そのブロックのクラスに対応するマッピング係
数をｋ₁，ｋ₂，・・・とするとき、それらを引数とする
所定の関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・
・）を演算し、その関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・・・，
ｋ₁，ｋ₂，・・・）を、ブロック化回路１１が出力する
ブロック（クラス分類用ブロック）を構成する画素のう
ちの、例えば中心の画素の画素値として出力するように
なされている。

【００４９】従って、ブロック化回路１１が出力するク
ラス分類用ブロックを構成する画素数をＮとすると、演
算回路１６は、画像データを１／Ｎに間引き、これを、
符号化データとして出力するようになされている。

【００５０】なお、演算回路１６が出力する符号化デー
タは、Ｎ画素で構成されるブロックの中心の画素を抽出
して出力するような、いわば単純な間引き処理により得
られるものではなく、上述したように、そのブロックを
構成するＮ画素により規定される関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，
・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）であるが、この関数値ｆ
（ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）は、見方を変
えれば、単純な間引き処理により得られる、ブロックの
中心の画素の画素値を、その周辺の画素値に基づいて補
正したものと考えることができる。そこで、マッピング
係数と、ブロックを構成する画素との演算の結果得られ
るデータである符号化データを、以下、適宜、補正デー
タともいう。

【００５１】また、演算回路１６における演算処理は、
ブロック化回路１１が出力するクラス分類用ブロックを
構成する各画素の画素値を、関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・・
・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）にマッピング（写像）する処理
とも考えることができる。そこで、そのような処理に用
いられる係数ｋ₁，ｋ₂，・・・をマッピング係数と呼ん
でいる。

【００５２】送信機／記録装置１７は、演算回路１６か
ら符号化データとして供給される補正データを、記録媒
体２に記録し、または伝送路３を介して伝送するように
なされている。

【００５３】次に、図５のフローチャートを参照して、
その動作について説明する。

【００５４】ブロック化回路１１には、例えば、１フレ
ーム単位で画像データが供給されるようになされてお
り、ブロック化回路１１では、ステップＳ１において、
１フレームの画像が、クラス分類用ブロックにブロック
化される。即ち、ブロック化回路１１は、例えば、図６
に四角形で囲んで示すように、画像データを、注目画素
（図６の実施の形態では、同図に●印で示す横および縦
に２個おきの画素が注目画素になり得る）を中心とした
３×３（横×縦）の９画素でなるクラス分類用ブロック
に分割し、ＡＤＲＣ処理回路１２および遅延回路１５
に、順次供給する。

【００５５】なお、この場合、クラス分類用ブロック
は、３×３画素でなる正方形状のブロックで構成される
こととなるが、クラス分類用ブロックの形状は、正方形
である必要はなく、その他、例えば、長方形や、十文字
形、その他の任意な形とすることが可能である。また、
クラス分類用ブロックを構成する画素数も、３×３の９
画素に限定されるものではない。さらに、クラス分類用
ブロックは、隣接する画素どうしで構成するのではな
く、離れた画素どうしで構成するようにすることも可能
である。但し、その形状および画素数は、後述する学習
（マッピング係数学習）時における場合のものと一致し
ている必要がある。

【００５６】ＡＤＲＣ処理回路１２は、ブロック化回路
１１からクラス分類用ブロックを受信すると、ステップ
Ｓ２において、そのブロックに対して、例えば、１ビッ
トのＡＤＲＣ処理を施し、これにより、１ビットで表現
される画素で構成されるブロックとする。ＡＤＲＣ処理
の施されたクラス分類用ブロックは、クラス分類回路１
３に供給される。

【００５７】クラス分類回路１３では、ステップＳ３に
おいて、ＡＤＲＣ処理回路１２からのクラス分類用ブロ
ックがクラス分類され、その結果得られるクラス情報
が、マッピング係数メモリ１４に、アドレスとして供給
される。これにより、マッピング係数メモリ１４から
は、クラス分類回路１３より供給されたクラス情報に対
応するマッピング係数が読み出され、演算回路１６に供
給される。

【００５８】一方、遅延回路１５では、ブロック化回路
１１からのクラス分類用ブロックが遅延され、そのブロ
ックのクラス情報に対応するマッピング係数が、マッピ
ング係数メモリ１４から読み出されるのを待って、演算
器１６に供給される。演算器１６では、ステップＳ４に
おいて、遅延回路１５からのクラス分類用ブロックを構
成する各画素の画素値と、マッピング係数メモリ１４か
らのマッピング係数を用いて、上述した関数値ｆ（・）
（この関数ｆのかっこ内の・は、画素値ｙ₁，ｙ₂，・・
・と、マッピング係数ｋ₁，ｋ₂，・・・の集合を表すも
のとする）が演算されることにより、クラス分類用ブロ
ックを構成する中心の画素（中心画素）の画素値を補正
した補正データが算出される。この補正データは、画像
を符号化した符号化データとして、送信機／記録装置１
７に供給される。

【００５９】送信機／記録装置１７では、ステップＳ５
において、演算回路１６からの符号化データが、記録媒
体２に記録され、または伝送路３を介して伝送される。

【００６０】そして、ステップＳ６に進み、１フレーム
分の画像データについての処理が終了したかどうかが判
定される。ステップＳ６において、１フレーム分の画像
データについての処理が、まだ終了していないと判定さ
れた場合、ステップＳ２に戻り、次のクラス分類用ブロ
ックを対象に、ステップＳ２以下の処理が繰り返され
る。また、ステップＳ６において、１フレーム分の画像
データについての処理が終了したと判定された場合、ス
テップＳ１に戻り、次のフレームを対象に、ステップＳ
１以下の処理が繰り返される。

【００６１】次に、図７は、図２のマッピング係数メモ
リ１４に記憶されているマッピング係数を算出するため
の学習（マッピング係数学習）処理を行う画像処理装置
の第１の構成例を示している。

【００６２】メモリ２１には、学習に適したディジタル
画像データ（以下、適宜、学習用画像という）が１フレ
ーム以上記憶されている。ブロック化回路２２は、メモ
リ２１に記憶されている画像データを読み出し、図２の
ブロック化回路１１から出力されるクラス分類用ブロッ
クと同一のブロックを構成して、ＡＤＲＣ処理回路２３
および演算回路２６に供給するようになされている。

【００６３】ＡＤＲＣ処理回路２３またはクラス分類回
路２４は、図２のＡＤＲＣ処理回路１２またはクラス分
類回路１３における場合とそれぞれ同様の処理を行うよ
うになされている。従って、クラス分類回路２４から
は、ブロック化回路２２が出力するブロックのクラス情
報が出力されるようになされている。そして、このクラ
ス情報は、マッピング係数メモリ３１に、アドレスとし
て供給されるようになされている。

【００６４】演算器２６は、ブロック化回路２２から供
給されるブロックを構成する画素と、マッピング係数メ
モリ３１から供給されるマッピング係数とを用いて、図
２の演算回路１６における場合と同一の演算を行い、そ
の結果得られる補正データ（関数値ｆ（・））を、ロー
カルデコード部２７に供給するようになされている。

【００６５】ローカルデコード部２７は、演算回路２６
から供給される補正データに基づいて、元の学習用画像
の予測値（ブロック化回路２２が出力するブロックを構
成する画素の画素値の予測値）を予測し（算出し）、誤
差算出部２８に供給するようになされている。誤差算出
部２８は、ローカルデコード部２７から供給される予測
値に対応する学習用画像の画素値（真値）をメモリ２１
から読み出し、その学習用画像の画素値に対する、予測
値の予測誤差を算出（検出）し、その予測誤差を、誤差
情報として、判定部２９に供給するようになされてい
る。

【００６６】判定部２９は、誤差算出部２８からの誤差
情報と、所定の閾値ε１とを比較し、その比較結果に対
応して、マッピング係数設定回路３０を制御するように
なされている。マッピング係数設定回路３０は、判定部
２９の制御にしたがって、クラス分類回路２４における
クラス分類の結果得られるクラス数と同一の数のマッピ
ング係数のセットを設定（変更）し、マッピング係数メ
モリ３１に供給するようになされている。

【００６７】マッピング係数メモリ３１は、マッピング
係数設定回路３０から供給されるマッピング係数を一時
記憶するようになされている。なお、マッピング係数メ
モリ３１は、クラス分類回路２４においてクラス分類さ
れるクラスの数だけのマッピング係数（マッピング係数
のセット）を記憶することのできる記憶領域を有してお
り、各記憶領域においては、マッピング係数設定回路３
０から、新たなマッピング係数が供給されると、既に記
憶しているマッピング係数に代えて、その新たなマッピ
ング係数が記憶されるようになされている。

【００６８】また、マッピング係数メモリ３１は、クラ
ス分類回路２４から供給されるクラス情報に対応するア
ドレスに記憶されたマッピング係数を読み出し、演算回
路２６に供給するようにもなされている。

【００６９】次に、図８のフローチャートを参照して、
その動作について説明する。

【００７０】まず最初に、マッピング係数設定回路３０
は、ステップＳ５１においてマッピング係数の初期値の
セットを、クラス分類回路２４においてクラス分類され
るクラスの数だけ設定し、マッピング係数メモリ３１に
供給する。マッピング係数メモリ３１では、マッピング
係数設定回路３０からのマッピング係数（初期値）が、
対応するクラスのアドレスに記憶される。

【００７１】そして、ブロック化回路２２は、ステップ
Ｓ５２において、メモリ２１に記憶されている学習用画
像すべてを、図２のブロック化回路１１における場合と
同様に、注目画素を中心に３×３画素のブロックにブロ
ック化する。さらに、ブロック化回路２１は、そのブロ
ックを、メモリ２１から読み出し、ＡＤＲＣ処理回路２
３および演算回路２６に順次供給する。

【００７２】ＡＤＲＣ処理回路２３では、ステップＳ５
３において、ブロック化回路２２からのブロックに対し
て、図２のＡＤＲＣ処理回路１２における場合と同様
に、１ビットのＡＤＲＣ処理が施され、クラス分類回路
２４に供給される。クラス分類回路２４では、ステップ
Ｓ５４において、ＡＤＲＣ処理回路２３から供給された
ブロックのクラスが決定され、そのクラス情報が、アド
レスとして、マッピング係数メモリ３１に供給される。
これにより、ステップＳ５５において、マッピング係数
メモリ３１の、クラス分類回路２４から供給されるクラ
ス情報に対応するアドレスから、マッピング係数が読み
出され、演算回路２６に供給される。

【００７３】演算回路２６は、ブロック化回路２２から
ブロックを受信するとともに、マッピング係数メモリ３
１から、そのブロックのクラスに対応するマッピング係
数を受信すると、ステップＳ５６において、そのマッピ
ング係数と、ブロック化回路２２から供給されるブロッ
クを構成する画素の画素値とを用いて、上述の関数値ｆ
（・）を演算する。この演算結果は、ブロック化回路２
２から供給されるブロックの中心画素の画素値を補正し
た補正データとして、ローカルデコード部２７に供給さ
れる。

【００７４】即ち、例えば、上述の図６において、四角
形で囲んで示すような３×３画素のブロックが、ブロッ
ク化回路２２から出力されたものとすると、演算回路２
６では、同図において●印で示す画素の画素値を補正し
た補正データが求められ、ローカルデコード部２７に出
力される。

【００７５】従って、演算回路２６では、学習用画像を
構成する画素数が、１／９に間引かれ、ローカルデコー
ド部２７に供給される。

【００７６】ここで、図６において、上からｉ番目で、
左からｊ番目の●印で示す画素に対応する補正データを
Ｘ_ijと表すととともに、その補正データＸ_ijを中心とす
る、元の学習用画像（原画像）における３×３の９画素
の画素値を、その最も左から右方向、かつ上から下方向
に、Ｙ_ij（１），Ｙ_ij（２），Ｙ_ij（３），Ｙ
_ij（４），Ｙ_ij（５），Ｙ_ij（６），Ｙ_ij（７），Ｙ_ij
（８），Ｙ_ij（９）と表すこととする。

【００７７】図８に戻り、ステップＳ５６で補正データ
が算出された後は、ステップＳ５７に進み、メモリ２１
に記憶されたすべての学習用画像についての補正データ
が求められたかどうかが判定される。ステップＳ５７に
おいて、すべての学習用画像についての補正データが、
まだ求められていないと判定された場合、ステップＳ５
３に戻り、すべての学習用画像についての補正データが
求められるまで、ステップＳ５３乃至Ｓ５７の処理を繰
り返す。

【００７８】また、ステップＳ５７において、すべての
学習用画像についての補正データが求められたと判定さ
れた場合、即ち、メモリ２１に記憶されたすべての学習
用画像を、１／９に間引いた間引き画像が得られた場合
（但し、この間引き画像は、学習用画像を、単純に１／
９に間引いたものではなく、マッピング係数との演算に
より画素値が求められたものである）、ステップＳ５８
に進み、ローカルデコード部２７において、その間引き
画像がローカルデコードされることにより、元の学習用
画像の予測値が算出される。この予測値は、誤差算出部
２８に供給される。

【００７９】ここで、このローカルデコード部２７にお
いて得られる予測値で構成される画像（但し、後述する
ように、誤差情報算出部２８から出力される誤差情報が
閾値ε１より小さくなったときにおけるもの）は、受信
装置４（図１）側において得られる復号画像と同一のも
のである。

【００８０】誤差算出部２８では、ステップＳ５９にお
いて、メモリ２１から学習用画像が読み出され、その学
習用画像に対する、ローカルデコード部２７から供給さ
れる予測値の予測誤差が算出される。即ち、学習用画像
の画素値をＹ_ijと表すとともに、ローカルデコード部２
７から出力される、その予測値をＥ［Ｙ_ij］と表すと
き、誤差算出部２８では、次式で示される誤差分散（誤
差の自乗和）Ｑが算出され、これが、誤差情報として、
判定部２９に供給される。

【００８１】Ｑ＝Σ（Ｙ_ij−Ｅ［Ｙ_ij］）² 但し、上式において、Σは、学習用画像の画素すべてに
ついてのサメーションを表す。

【００８２】判定部２９は、誤差算出部２８から誤差情
報を受信すると、その誤差情報と所定の閾値ε１とを比
較し、ステップＳ６０において、その大小関係を判定す
る。ステップＳ６０において、誤差情報が閾値ε１以上
であると判定された場合、即ち、ローカルデコード部２
７において得られる予測値で構成される画像が、元の学
習用画像と同一であるとは認められない場合、判定部２
９は、マッピング係数設定回路３０に制御信号を出力す
る。マッピング係数設定回路３０は、ステップＳ６１に
おいて、判定部２９からの制御信号にしたがい、マッピ
ング係数を変更し、その変更後のマッピング係数を、マ
ッピング係数メモリ３１に新たに記憶させる。

【００８３】そして、ステップＳ５３に戻り、マッピン
グ係数メモリ３１に記憶された、変更後のマッピング係
数を用いて、再び、ステップＳ５３以下の処理が繰り返
される。

【００８４】ここで、マッピング係数設定回路３０にお
ける、マッピング係数の変更は、ランダムに行っても良
いし、また、今回の誤差情報が、前回の誤差情報より小
さくなった場合には、前回と同様の傾向で変化させ、今
回の誤差情報が、前回の誤差情報より大きくなった場合
には、前回と逆の傾向で変化させるようにすることもで
きる。

【００８５】さらに、マッピング係数の変更は、すべて
のクラスについて行うようにすることもできるし、その
一部のクラスについてだけ行うようにすることもでき
る。一部のクラスについてのマッピング係数だけの変更
を行う場合においては、例えば、誤差情報に対する影響
の強いクラスを検出させ、そのようなクラスについての
マッピング係数だけを変更するようにすることができ
る。誤差情報に対する影響の強いクラスは、例えば、次
のようにして検出することができる。即ち、まず最初
に、マッピング係数の初期値を用いて処理を行うことに
より、その誤差情報を得る。そして、マッピング係数
を、１クラスごとに同一の量だけ変化させ、その結果得
られる誤差情報を、初期値を用いた場合に得られた誤差
情報と比較し、その差が、所定値以上となるクラスを、
誤差情報に対する影響の強いクラスとして検出すれば良
い。

【００８６】また、マッピング係数が、上述したｋ１，
ｋ２，・・・のように複数で１セットとされている場合
には、その中の誤差情報に対する影響の強いものだけを
変更させるようにすることもできる。

【００８７】さらに、上述の場合においては、マッピン
グ係数を、クラスごとに設定するようにしたが、マッピ
ング係数は、その他、例えば、ブロックごとに独立して
設定したり、また、近接するブロック単位などで設定し
たりするようにすることが可能である。

【００８８】但し、マッピング係数を、例えば、ブロッ
クごとに独立して設定するようにした場合などにおいて
は、ある１つのクラスに対して、複数セットのマッピン
グ係数が得られることがある（この逆に、マッピング係
数が、１セットも得られないクラスが生じることもあ
る）。マッピング係数は、最終的には、クラスごとに決
める必要があるため、上述のように、あるクラスに対し
て、複数セットのマッピング係数が得られた場合には、
複数セットのマッピング係数を対象に、何らかの処理を
行うことで、１セットのマッピング係数を決める必要が
ある。

【００８９】一方、ステップＳ６０において、誤差情報
が閾値ε１より小さいと判定された場合、即ち、ローカ
ルデコード部２７において得られる予測値で構成される
画像が、元の学習用画像と同一であると認められる場
合、処理を終了する。

【００９０】この時点で、マッピング係数メモリ３１に
記憶されている、クラスごとのマッピング係数が、もと
の画像と同一と認められる復号画像（予測値）を復元す
ることができる補正データを得るために最適なものとし
て、図２のマッピング係数メモリ１４にセットされてい
る。

【００９１】従って、このようなマッピング係数を用い
て補正データを生成することで、受信装置４（図１）側
においては、元の画像とほぼ同一の画像を得ることが可
能となる。

【００９２】なお、図７の実施の形態においては、上述
したように、ブロック化回路２２において、画像が、注
目画素を中心として３×３の９画素にブロック化され、
また、ＡＤＲＣ処理回路２３において、１ビットのＡＤ
ＲＣ処理が行われるので、クラス分類回路２４によるク
ラス分類により得られるクラス数は５１２（＝
（２¹）⁹）であり、従って、５１２セットのマッピング
係数が得られる。

【００９３】次に、図９は、図７のローカルデコード部
２７の構成例を示している。

【００９４】演算回路２６からの補正データは、クラス
分類用ブロック化回路４１および予測値計算用ブロック
化回路４２に供給されるようになされている。クラス分
類用ブロック化回路４１は、補正データを、その性質に
応じて所定のクラスに分類するための単位である、注目
補正データを中心としたクラス分類用ブロックにブロッ
ク化するようになされている。

【００９５】即ち、上述したように、図６において、上
からｉ番目で、左からｊ番目の補正データ（圧縮デー
タ）（画素）（図中、●印で示す部分）をＸ_ijと表すと
すると、クラス分類用ブロック化回路４１は、例えば、
注目補正データＸ_ijの左上、上、右上、左、右、左下、
下、右下に隣接する８つの補正データＸ_(i-1)(j-1)，Ｘ
_{(i -1)j}，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ_i(j+1)，Ｘ
_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_{(i+1 )( j+1)}に、自身を含め、
合計９画素で構成されるクラス分類用ブロックを生成す
るようになされている。このクラス分類用ブロックは、
ＡＤＲＣ処理回路４３に供給されるようになされてい
る。

【００９６】なお、図９のクラス分類用ブロック化回路
４１において得られるクラス分類用ブロックは、予測値
を求めるブロックのクラス（第２のクラス）を決定する
ために構成されるものであり、この点で、補正データを
算出するブロックのクラス（第１のクラス）を決定する
ために、図２のブロック化回路１１で生成されるものと
は異なる。

【００９７】予測値計算用ブロック化回路４２は、補正
データを、元の画像（ここでは、学習用画像）の予測値
を計算するための単位である、注目補正データを中心と
した予測値計算用ブロックにブロック化するようになさ
れている。即ち、本実施の形態においては、例えば、補
正データＸ_ijを中心とする、元の画像（原画像）におけ
る３×３の９画素の画素値Ｙ_ij（１），Ｙ_ij（２），Ｙ
_ij（３），Ｙ_ij（４），Ｙ_ij（５），Ｙ_ij（６），Ｙ_ij
（７），Ｙ_ij（８），Ｙ_ij（９）の予測値が、画素Ｘ_ij
を中心とする５×５の２５画素Ｘ_(i-2)(j-2)，Ｘ
_(i-2)(j-1)，Ｘ_(i-2)j，Ｘ_(i-2)(j+1)，Ｘ_(i-2)(j+2)，
Ｘ_(i-1)(j-2)，Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，
Ｘ_{(i -1 )(j+1)}，Ｘ_(i-1)(j+2)，Ｘ_i(j-2)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ
_ij，Ｘ_i(j+1)，Ｘ_i(j+2)，Ｘ_{(i +1)(j-2)}，
Ｘ_(i+1)(j-1)，Ｘ_(i+1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)，
Ｘ_(i+1)(j+2)，Ｘ_{(i+2)( j- 2)}，Ｘ_(i+2)(j-1)，
Ｘ_(i+2)j，Ｘ_(i+2)(j+1)，Ｘ_(i+2)(j+2)から求められる
ようになされており、予測値計算用ブロック化回路４２
は、このような２５画素で構成される正方形状の予測値
計算用ブロックを生成するようになされている。

【００９８】具体的には、例えば、図６において四角形
で囲む、元の画像における画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ
₃₃（９）の予測値の計算のためには、２５の画素（補正
データ）Ｘ ₁₁，Ｘ₁₂，Ｘ₁₃，Ｘ₁₄，Ｘ₁₅，Ｘ₂₁，Ｘ₂₂，
Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₂₅，Ｘ₃₁，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₃₅，Ｘ
₄₁，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄，Ｘ₄₅，Ｘ₅₁，Ｘ₅₂，Ｘ₅₃，
Ｘ₅₄，Ｘ₅₅により、予測値計算用ブロックが構成され
る。

【００９９】予測値計算用ブロック化回路４２において
得られた予測値計算用ブロックは、予測回路４６に供給
されるようになされている。

【０１００】なお、予測値計算用ブロックについても、
クラス分類用ブロックにおける場合と同様に、その画素
数および形状は、上述したものに限定されるものではな
い。但し、ローカルデコード部２７において、予測値計
算用ブロックを構成する画素数は、クラス分類用ブロッ
クを構成する画素数よりも多くするのが望ましい。

【０１０１】また、上述のようなブロック化を行う場合
において（ブロック化以外の処理についても同様）、画
像の画枠付近では、対応する画素が存在しないことがあ
るが、この場合には、例えば、画枠を構成する画素と同
一の画素が、その外側に存在するものとして処理を行
う。

【０１０２】ＡＤＲＣ処理回路４３は、クラス分類用ブ
ロック化回路４１が出力するブロック（クラス分類用ブ
ロック）に対して、例えば、１ビットのＡＤＲＣ処理を
施し、クラス分類回路４４に供給するようになされてい
る。クラス分類回路４４は、ＡＤＲＣ処理回路４３から
のブロックをクラス分類し、その分類結果としてのクラ
ス情報を、予測係数ＲＯＭ４５に供給するようになされ
ている。予測係数ＲＯＭ４５は、クラスごとの予測係数
を記憶しており、クラス分類回路４４からクラス情報を
受信すると、そのクラス情報に対応するアドレスに記憶
されている予測係数を読み出し、予測回路４６に供給す
るようになされている。なお、予測係数ＲＯＭ４５に記
憶されているクラスごとの予測係数は、後述する学習
（予測係数学習）により得られたものである。

【０１０３】予測回路４６は、予測値計算用ブロック化
回路４２からの予測値計算用ブロックと、予測係数ＲＯ
Ｍ４５からの予測係数とを用いて、元の画像（学習用画
像）の予測値を算出（予測）するようになされている。

【０１０４】次に、図１０のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０１０５】ローカルデコード部２７においては、まず
最初に、ステップＳ２１において、演算回路２６からの
補正データが順次受信されてブロック化される。即ち、
クラス分類用ブロック化回路４１において、補正データ
が、注目補正データを中心とする３×３画素のクラス分
類用ブロックにブロック化され、ＡＤＲＣ処理回路４３
に供給されるとともに、予測値計算用ブロック化回路４
２において、補正データが、注目補正データを中心とす
る５×５画素の予測値計算用ブロックにブロック化さ
れ、予測回路４６に供給される。

【０１０６】なお、クラス分類用ブロック化回路４１と
予測値計算用ブロック化回路４２では、対応するクラス
分類用ブロックと予測値計算用ブロックが生成される。
即ち、クラス分類用ブロック化回路４１において、例え
ば図６の補正データＸ₃₃を中心とする３×３画素のクラ
ス分類用ブロックが生成されるとき、予測値計算用ブロ
ックにおいては、同じく補正データＸ₃₃を中心とする５
×５画素の予測値計算用ブロックが生成される（補正デ
ータＸ₃₃を注目補正データとしてクラス分類用ブロック
が構成されるとき、予測値計算用ブロックも、補正デー
タＸ₃₃を注目補正データとして構成される）。

【０１０７】ＡＤＲＣ処理回路４３は、クラス分類用ブ
ロックを受信すると、ステップＳ２２において、そのク
ラス分類用ブロックに対して、例えば、１ビットのＡＤ
ＲＣ（１ビットで再量子化を行うＡＤＲＣ）処理を施
し、これにより、クラス分類用ブロックを構成する補正
データを、１ビットに変換（符号化）して、クラス分類
回路４４に出力する。クラス分類回路４４は、ステップ
Ｓ２３において、ＡＤＲＣ処理が施されたクラス分類用
ブロックに対して、クラス分類処理を施す。即ち、クラ
ス分類用ブロックを構成する各画素のレベル分布の状態
を検出し、そのクラス分類用ブロックが属するクラス
（そのクラス分類用ブロックを構成する注目画素（注目
補正データ）のクラス）を判定する。このクラスの判定
結果は、クラス情報として、予測係数ＲＯＭ４５に供給
される。

【０１０８】なお、図１０の実施の形態においては、１
ビットのＡＤＲＣ処理が施された３×３の９画素で構成
されるクラス分類用ブロックに対して、クラス分類処理
が施されるので、各クラス分類用ブロックは、５１２
（＝（２¹）⁹）のクラスのうちのいずれかに分類される
ことになる。

【０１０９】そして、ステップＳ２４に進み、予測係数
ＲＯＭ４５の、クラス分類回路４４からのクラス情報に
対応するアドレスから予測係数が読み出され、ステップ
Ｓ２５において、予測回路４６は、その予測係数と、予
測値計算用ブロック化回路４２からの予測値計算用ブロ
ックを構成する２５の画素値とを用い、例えば、次のよ
うな線形１次式にしたがって、元の画像の画素値ｙの予
測値Ｅ［ｙ］を算出する。

【０１１０】Ｅ［ｙ］＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋・・・ 但し、ｗ₁，ｗ₂，・・・は予測係数を表し、ｘ₁，ｘ₂，
・・・は予測値計算用ブロックを構成する画素の画素値
（補正データ）を表す。

【０１１１】ここで、図９の実施の形態においては、上
述したように、予測値計算用ブロックを構成する２５画
素から、９画素の予測値が算出されるようになされてい
る。

【０１１２】即ち、例えば、いま、図６に示した補正デ
ータＸ₃₃を中心とする３×３の補正データＸ₂₂乃至
Ｘ₂₄，Ｘ₃₂乃至Ｘ₃₄，Ｘ₄₂乃至Ｘ₄₄でなるクラス分類用
ブロックについてのクラス情報Ｃが、クラス分類回路４
４から出力され、また、予測値計算用ブロックとして、
補正データＸ₃₃を中心とする５×５画素の補正データＸ
₁₁乃至Ｘ₁₅，Ｘ₂₁乃至Ｘ₂₅，Ｘ₃₁乃至，Ｘ₃₅，Ｘ₄₁乃至
Ｘ₄₅，Ｘ₅₁乃至Ｘ₅₅でなる予測値計算用ブロックが、予
測値計算用ブロック化回路４２から出力されたものとす
る。

【０１１３】さらに、予測係数ＲＯＭ４５には、クラス
情報Ｃに対応するアドレスに、予測係数のセットとし
て、ｗ₁（ｋ）乃至ｗ₂₅（ｋ）が記憶されているものと
する。

【０１１４】この場合、補正データＸ₃₃を中心とする、
元の画像における３×３画素（図６において四角形で囲
んである部分）の画素値Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（９）の予
測値Ｅ［Ｙ₃₃（１）］乃至Ｅ［Ｙ₃₃（９）］は、次式に
したがって算出される。

【０１１５】Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］＝ｗ₁（ｋ）Ｘ₁₁＋ｗ
₂（ｋ）Ｘ₁₂＋ｗ₃（ｋ）Ｘ₁₃＋ｗ₄（ｋ）Ｘ₁₄＋ｗ
₅（ｋ）Ｘ₁₅＋ｗ₆（ｋ）Ｘ₂₁＋ｗ₇（ｋ）Ｘ₂₂＋ｗ
₈（ｋ）Ｘ₂₃＋ｗ₉（ｋ）Ｘ₂₄＋ｗ₁₀（ｋ）Ｘ₂₅＋ｗ
₁₁（ｋ）Ｘ₃₁＋ｗ₁₂（ｋ）Ｘ₃₂＋ｗ₁₃（ｋ）Ｘ₃₃＋ｗ₁₄
（ｋ）Ｘ₃₄＋ｗ₁₅（ｋ）Ｘ₃₅＋ｗ₁₆（ｋ）Ｘ₄₁＋ｗ
₁₇（ｋ）Ｘ₄₂＋ｗ₁₈（ｋ）Ｘ₄₃＋ｗ₁₉（ｋ）Ｘ₄₄＋ｗ₂₀
（ｋ）Ｘ₄₅＋ｗ₂₁（ｋ）Ｘ₅₁＋ｗ₂₂（ｋ）Ｘ₅₂＋ｗ
₂₃（ｋ）Ｘ₅₃＋ｗ₂₄（ｋ）Ｘ₅₄＋ｗ₂₅（ｋ）Ｘ₅₅

【０１１６】ステップＳ２５において、以上のようにし
て予測値が、９個単位で、例えば１フレーム分だけ求め
られると、ステップＳ２６に進み、その１フレーム分の
予測値が、誤差算出部２８に供給される。そして、次の
補正データが供給されるのを待って、ステップＳ２１に
戻り、以下、ステップＳ２１乃至Ｓ２６の処理が繰り返
される。

【０１１７】次に、図１１は、図９の予測係数ＲＯＭ４
５に記憶されている予測係数を得るための学習（予測係
数学習）を行う画像処理装置の構成例を示している。

【０１１８】学習用ブロック化回路５１および教師用ブ
ロック化回路５２には、あらゆる画像に適用可能な予測
係数を得るための学習用の画像データ（学習用画像）が
供給されるようになされている。

【０１１９】学習用ブロック化回路５１は、入力される
画像データから、注目画素を中心とした、図６に●印で
示した位置関係の２５画素（５×５画素）を抽出し、こ
の２５画素で構成されるブロックを、学習用ブロックと
して、ＡＤＲＣ処理５３および学習データメモリ５６に
供給する。

【０１２０】また、教師用ブロック化回路５２では、入
力される画像データから、例えば、注目画素を中心とし
て３×３の９画素で構成されるブロックが生成され、教
師用ブロックとして、教師データメモリ５８に供給され
る。

【０１２１】なお、学習用ブロック化回路５１におい
て、例えば、図６に●印で示した位置関係の２５画素で
構成される学習用ブロックが生成されるとき、教師用ブ
ロック化回路５２では、周囲を四角形で囲んで示す３×
３画素の教師用ブロックが生成されるようになされてい
る。

【０１２２】ＡＤＲＣ処理回路５３は、学習用ブロック
を構成する２５画素から、その中心の９画素（３×３画
素）を抽出し、これにより、図９のクラス分類用ブロッ
ク化回路４１が出力するクラス分類用ブロックと同一の
ブロックを構成する。さらに、ＡＤＲＣ処理回路５３
は、その９画素でなるブロックに対して、図９のＡＤＲ
Ｃ処理回路４３における場合と同様に、１ビットのＡＤ
ＲＣ処理を施す。ＡＤＲＣ処理の施された、３×３画素
のブロックは、クラス分類回路５４に供給される。クラ
ス分類回路５４では、図９のクラス分類回路４４におけ
る場合と同様にして、ＡＤＲＣ処理回路５３からのブロ
ックがクラス分類処理され、それにより得られるクラス
情報が、スイッチ５５の端子ａを介して、学習データメ
モリ５６および教師データメモリ５８に供給される。

【０１２３】学習データメモリ５６または教師データメ
モリ５８では、そこに供給されるクラス情報に対応する
アドレスに、学習用ブロック化回路５１からの学習用ブ
ロックまたは教師用ブロック化回路５２からの教師用ブ
ロックが、それぞれ記憶される。

【０１２４】従って、学習データメモリ５６において、
例えば、図６に●印で示した５×５画素でなるブロック
が学習用ブロックとして、あるアドレスに記憶されたと
すると、教師データメモリ５８においては、そのアドレ
スと同一のアドレスに、同図において、四角形で囲んで
示す３×３画素のブロックが、教師用ブロックとして記
憶される。

【０１２５】以下、同様の処理が、あらかじめ用意され
たすべての学習用の画像について繰り返され、これによ
り、学習用ブロックと、図９のローカルデコード部２７
において、その学習用ブロックを構成する２５画素と同
一の位置関係を有する補正データで構成される予測値計
算用ブロックを用いて予測値が求められる９画素で構成
される教師用ブロックとが、学習用データメモリ５６
と、教師用データメモリ５８とにおいて、同一のアドレ
スに記憶される。

【０１２６】なお、学習用データメモリ５６と教師用デ
ータメモリ５８においては、同一アドレスに複数の情報
を記憶することができるようになされており、これによ
り、同一アドレスには、複数の学習用ブロックと教師用
ブロックのセットを記憶することができるようになされ
ている。

【０１２７】その後、端子ａを選択していたスイッチ５
５が、端子ｂに切り替わり、これにより、カウンタ５７
の出力が、アドレスとして、学習データメモリ５６およ
び教師データメモリ５８に供給される。カウンタ５７
は、所定のクロックをカウントし、そのカウント値を出
力しており、学習データメモリ５６または教師データメ
モリ５８では、そのカウント値に対応するアドレスに記
憶された学習用ブロックまたは教師用ブロックがそれぞ
れ読み出され、演算回路５９に供給される。

【０１２８】従って、演算回路５９には、カウンタ５７
のカウント値に対応するクラスの学習用ブロックのセッ
トと、教師用ブロックのセットとが供給される。

【０１２９】演算回路５９は、あるクラスについての学
習用ブロックのセットと、教師用ブロックのセットとを
受信すると、それらを用いて、最小自乗法により、誤差
を最小とする予測係数を算出する。

【０１３０】即ち、例えば、いま、学習用ブロックを構
成する画素の画素値を、ｘ₁，ｘ₂，ｘ₃，・・・とし、
求めるべき予測係数をｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，・・・とすると
き、これらの線形１次結合により、教師用ブロックを構
成する、ある画素の画素値ｙを求めるには、予測係数ｗ
₁，ｗ₂，ｗ₃，・・・は、次式を満たす必要がある。

【０１３１】ｙ＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋ｗ₃ｘ₃＋・・・

【０１３２】そこで、演算回路５９では、同一クラスの
学習用ブロックと、対応する教師用ブロックとから、真
値ｙに対する、予測値ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋ｗ₃ｘ₃＋・・・
の自乗誤差を最小とする予測係数ｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，・・
・が求められる。

【０１３３】以上の処理がクラスごとに行われ、各クラ
スごとに、２５×９の予測係数が求められる。

【０１３４】ここで、演算回路５９の処理について、さ
らに説明する。

【０１３５】例えば、いま、元の画像の画素値ｙの予測
値Ｅ［ｙ］を、その周辺の幾つかの画素の画素値（以
下、適宜、学習データという）ｘ₁，ｘ₂，・・・と、所
定の予測係数ｗ₁，ｗ₂，・・・の線形結合により規定さ
れる線形１次結合モデルにより求めることを考えると、
予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。

【０１３６】 Ｅ［ｙ］＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋・・・ ・・・（１）

【０１３７】そこで、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、
学習データｘの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ
［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、

【数１】 で定義すると、次のような観測方程式が成立する。

【０１３８】 ＸＷ＝Ｙ’ ・・・（２）

【０１３９】そして、この観測方程式に最小自乗法を適
用して、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求
めることを考える。この場合、元の画像の画素値（以
下、適宜、教師データという）ｙの集合でなる行列Ｙ、
および元の画像の画素値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残
差ｅの集合でなる行列Ｅを、

【数２】 で定義すると、式（２）から、次のような残差方程式が
成立する。

【０１４０】 ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ ・・・（３）

【０１４１】この場合、元の画像の画素値ｙに近い予測
値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗ_iは、自乗誤差

【数３】 を最小にすることで求めることができる。

【０１４２】従って、上述の自乗誤差を予測係数ｗ_iで
微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たす予測
係数ｗ_iが、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］
を求めるため最適値ということになる。

【０１４３】

【数４】 ・・・（４）

【０１４４】そこで、まず、式（３）を、予測係数ｗ_i
で微分することにより、次式が成立する。

【０１４５】

【数５】 ・・・（５）

【０１４６】式（４）および（５）より、式（６）が得
られる。

【０１４７】

【数６】 ・・・（６）

【０１４８】さらに、式（３）の残差方程式における学
習データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅ
の関係を考慮すると、式（６）から、次のような正規方
程式を得ることができる。

【０１４９】

【数７】 ・・・（７）

【０１５０】式（７）の正規方程式は、求めるべき予測
係数ｗの数と同じ数だけたてることができ、従って、式
（７）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めることが
できる。なお、式（７）を解くにあたっては、例えば、
掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用するこ
とが可能である。

【０１５１】なお、以上のようにして、最適な予測係数
ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式（１）に
より、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求め
る処理は、適応処理と呼ばれる。

【０１５２】演算回路５９では、学習用ブロックと教師
用ブロックとを用いて、式（７）の正規方程式がクラス
ごとにたてられ、これを解くことで、クラスごとに予測
係数が求められる。そして、そのクラスごとの予測係数
は、メモリ６０に供給される。メモリ６０には、演算回
路５９からの予測係数の他、カウンタ５７からカウント
値が供給されており、これにより、メモリ６０において
は、演算回路５９からの予測係数が、カウンタ５７から
のカウント値に対応するアドレスに記憶される。

【０１５３】以上のようにして、メモリ６０には、各ク
ラスに対応するアドレスに、そのクラスのブロックの３
×３画素を予測するのに最適な２５×９の予測係数（誤
差を最小にする予測係数）が記憶される。

【０１５４】図９の予測係数ＲＯＭ４５には、以上のよ
うにしてメモリ６０に書き込まれたクラスごとの予測係
数が記憶されている。

【０１５５】なお、予測係数ＲＯＭ４５には、各クラス
に対応するアドレスに、予測係数を記憶させるのではな
く、教師用ブロックを構成する画素値の平均値などを記
憶させるようにすることが可能である。この場合、クラ
ス情報が与えられると、そのクラスに対応する画素値が
出力されることになり、ローカルデコード部２７におい
て、予測値計算用ブロック化回路４２および予測回路４
６を設けずに済むようになる。

【０１５６】次に、図１２は、マッピング係数を算出す
るためのマッピング係数学習処理を行う画像処理装置の
第２の構成例を示している。なお、図中、図７における
場合と対応する部分については、同一の符号を付してあ
る。即ち、この画像処理装置は、ローカルデコード部２
７に代えてローカルデコード部１０２７が設けられてい
る他は、図７における場合と基本的に同様に構成されて
いる。

【０１５７】図７の実施の形態では、ローカルデコード
部２７において、あらかじめ上述したような学習（予測
係数学習）により得られた予測係数を、予測係数ＲＯＭ
４５に記憶させておき、その予測係数を用いて予測値を
求めるようにしたが、ローカルデコード部１０２７で
は、そこに、演算回路２６からの補正データの他、メモ
リ２１から学習用画像の画素値（真値）も供給されるよ
うになされており、その補正データおよび学習用画像
（原画像）を用いて、予測係数を求める処理を行い、さ
らに、その予測係数に基づいて、予測値を求める適応処
理が行われるようになされている。

【０１５８】即ち、図１３は、図１２のローカルデコー
ド部１０２７の構成例を示している。なお、図中、図９
における場合と対応する部分については、同一の符号を
付してある。即ち、ローカルデコード部１０２７は、予
測係数ＲＯＭ４５および予測回路４６に代えて、適応処
理回路４７が設けられている他は、図９のローカルデコ
ード部２７と基本的に同様に構成されている。

【０１５９】適応処理回路４７は、クラス分類回路４４
からのクラス情報に対応して、補正データおよび原画像
（学習用画像）を用い、クラスごとに最適な予測係数ｗ
を求め、さらに、その予測係数ｗを用いて、式（１）に
したがい、原画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求
める適応処理を行うようになされている。

【０１６０】ここで、適応処理（予測係数ＲＯＭ４５を
用いる場合も、適応処理に含まれる）は、間引かれた画
像には含まれていない、元の画像に含まれる成分が再現
される点で、補間処理とは異なる。即ち、適応処理で
は、式（１）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタ
を用いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタ
のタップ係数に相当する予測係数ｗが、教師データｙを
用いての、いわば学習（予測係数学習）により求められ
るため、元の画像に含まれる成分を再現することができ
る。このことから、適応処理は、いわば画像の創造作用
がある処理ということができる。

【０１６１】次に、図１４のフローチャートを参照し
て、ローカルデコード部１０２７の動作について説明す
る。

【０１６２】ローカルデコード部１０２７においては、
まず最初に、ステップＳ１２１乃至Ｓ１２３において、
図１０のステップＳ２１乃至Ｓ２３における場合とそれ
ぞれ同様の処理が行われ、これにより、上述したよう
に、予測値計算用ブロック化回路４２から、５×５画素
の予測値計算用ブロックが出力されるとともに、クラス
分類回路４４から、クラス情報が出力される。予測値計
算用ブロックおよびクラス情報は、いずれも、適応処理
回路４７に供給される。

【０１６３】そして、適応処理回路４７には、その他、
原画像（学習用画像）も供給されるようになされてお
り、そこでは、ステップＳ１２４において、クラス分類
回路４４からのクラス情報に基づいて、各クラスごとに
適応処理が施され、これにより、クラスごとの予測係数
および１フレームの原画像の予測値が算出される。

【０１６４】即ち、本実施の形態においては、例えば、
クラスごとの２５×９個の予測係数が、１フレームごと
に、原画像と予測値計算用ブロックを構成する補正デー
タとから算出される。さらに、ある１つの補正データに
注目した場合に、その注目補正データに対応する原画像
の画素と、その画素の周りに隣接する８個の原画像の画
素の、合計９個の画素についての予測値が、注目補正デ
ータのクラス情報に対応する２５×９個の予測係数と、
その注目補正データを中心とする５×５画素でなる予測
値計算用ブロックとを用いて、適応処理が行われること
により算出される。

【０１６５】具体的には、例えば、いま、図６に示した
注目補正データＸ₃₃を中心とする３×３の補正データＸ
₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄
でなるクラス分類用ブロックについてのクラス情報Ｃ
が、クラス分類回路４４から出力され、また、そのクラ
ス分類用ブロックに対応する予測値計算用ブロックとし
て、注目補正データＸ₃₃を中心とする５×５画素の補正
データＸ₁₁，Ｘ₁₂，Ｘ₁₃，Ｘ₁₄，Ｘ₁₅，Ｘ₂₁，Ｘ₂₂，Ｘ
₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₂₅，Ｘ₃₁，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₃₅，
Ｘ₄₁，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄，Ｘ₄₅，Ｘ₅₁，Ｘ₅₂，Ｘ₅₃，Ｘ
₅₄，Ｘ₅₅でなる予測値計算用ブロックが、予測値計算用
ブロック化回路４２から出力されたものとすると、ま
ず、その予測値計算用ブロックを構成する補正データ
を、学習データとするとともに、元の画像における、補
正データＸ₃₃を中心とする３×３画素（図６において四
角形で囲んである部分）の画素値Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ
₃₃（９）を、教師データとして、式（７）に示した正規
方程式がたてられる。

【０１６６】さらに、所定期間としての、例えば、１フ
レームの中で、同一のクラス情報Ｃにクラス分類される
クラス分類用ブロックに対応する、他の予測値計算用ブ
ロックについても同様にして、正規方程式がたてられ、
画素値Ｙ₃₃（ｋ）（ここでは、ｋ＝１，２，・・・，
９）の予測値Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］を求めるための予測係数
ｗ₁（ｋ）乃至ｗ₂₅（ｋ）（本実施の形態では、１つの
予測値を求めるのに学習データ（原画像の画素）が２５
個用いられるので、それに対応して、予測係数ｗも２５
個必要となる）を算出することができるだけの数の正規
方程式が得られると（従って、そのような数の正規方程
式が得られるまでは、ステップＳ１２４では、正規方程
式をたてる処理までが行われる）、その正規方程式を解
くことで、クラス情報Ｃについて、画素値Ｙ₃₃（ｋ）の
予測値Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］を求めるのに最適な予測係数ｗ
₁（ｋ）乃至ｗ₂₅（ｋ）が算出される。この処理は、各
クラスごとに行われ、これにより、各クラスごとに、２
５×９の予測係数が算出される。

【０１６７】そして、クラス情報Ｃについての予測係数
と予測値計算用ブロックとを用い、式（１）に対応する
次式にしたがって、予測値Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］が求められ
る。

【０１６８】 Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］＝ｗ₁（ｋ）Ｘ₁₁＋ｗ₂（ｋ）Ｘ₁₂＋ｗ₃（ｋ）Ｘ₁₃ ＋ｗ₄（ｋ）Ｘ₁₄＋ｗ₅（ｋ）Ｘ₁₅＋ｗ₆（ｋ）Ｘ₂₁ ＋ｗ₇（ｋ）Ｘ₂₂＋ｗ₈（ｋ）Ｘ₂₃＋ｗ₉（ｋ）Ｘ₂₄ ＋ｗ₁₀（ｋ）Ｘ₂₅＋ｗ₁₁（ｋ）Ｘ₃₁ ＋ｗ₁₂（ｋ）Ｘ₃₂＋ｗ₁₃（ｋ）Ｘ₃₃ ＋ｗ₁₄（ｋ）Ｘ₃₄＋ｗ₁₅（ｋ）Ｘ₃₅ ＋ｗ₁₆（ｋ）Ｘ₄₁＋ｗ₁₇（ｋ）Ｘ₄₂ ＋ｗ₁₈（ｋ）Ｘ₄₃＋ｗ₁₉（ｋ）Ｘ₄₄ ＋ｗ₂₀（ｋ）Ｘ₄₅＋ｗ₂₁（ｋ）Ｘ₅₁ ＋ｗ₂₂（ｋ）Ｘ₅₂＋ｗ₂₃（ｋ）Ｘ₅₃ ＋ｗ₂₄（ｋ）Ｘ₅₄＋ｗ₂₅（ｋ）Ｘ₅₅ ・・・（８）

【０１６９】ステップＳ１２４では、以上のようにし
て、２５×９の予測係数が、クラスごとに求められ、そ
のクラスごとの予測係数を用いて、注目補正データを中
心とする３×３の原画像の画素の予測値が求められる。

【０１７０】以上のようにして、１フレーム分の予測値
が求められると、ステップＳ１２５に進み、その１フレ
ーム分の予測値が、誤差算出部２８に供給される。そし
て、ステップＳ１２１に戻り、以下同様の処理が、例え
ば、上述のように、１フレーム単位で繰り返される。

【０１７１】次に、図１５は、マッピング係数を算出す
るためのマッピング係数学習処理を行う画像処理装置の
第３の構成例を示している。

【０１７２】なお、図７や図１２の画像処理装置によれ
ば、関数ｆが、例えば、線形１次式で表される場合の
他、非線形な式や、２次以上の式で表される場合も、最
適な予測係数を求めることができるが、図１５の画像処
理装置では、関数ｆが、線形１次式で表される場合にの
み、最適な予測係数を求めることができるようになされ
ている。

【０１７３】即ち、図１５の画像処理装置は、図２にお
いて、ブロック化回路１１が出力する注目画素を中心と
する３×３の９画素のブロックを構成する各画素の画素
値をｙ₁，ｙ₂，・・・，ｙ₉とするとともに、マッピン
グ係数メモリ１４が出力するマッピング係数をｋ₁，
ｋ₂，・・・，ｋ₉とする場合において、演算回路１６
が、次式にしたがって関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｋ
₁，ｋ₂，・・・）を演算して補正データを求めるように
なされているときに用いることができる。

【０１７４】 ｆ（・）＝ｋ₁ｙ₁＋ｋ₂ｙ₂＋・・・＋ｋ₉ｙ₉

【０１７５】最適補正データ算出部７０には、学習に適
した学習用画像が、例えば、１フレーム単位などで供給
されるようになされている。最適補正データ算出部７０
は、圧縮部７１、補正部７２、ローカルデコード部７
３、誤差算出部７４、および判定部７５で構成され、そ
こに入力される学習用画像から、その画素数を少なくし
て圧縮した画像であって、元の画像を予測するのに最適
な画像を構成する画素値（以下、適宜、最適補正データ
という）を算出し、ラッチ回路７６に供給するようにな
されている。

【０１７６】即ち、最適補正データ算出部７０に供給さ
れた学習用画像は、圧縮部７１および誤差算出部７４に
供給されるようになされている。圧縮部７１は、図２の
演算回路１６が画素を間引く割合と同一の割合で、学習
用画像を単純に間引き、即ち、本実施の形態において
は、学習用画像を１／９に単純に間引き（３×３の９画
素を１ブロックとするとき、そのブロックの中心の画素
だけを抽出し）、これにより学習用画像を圧縮して補正
部７２に供給するようになされている。

【０１７７】補正部７２は、圧縮部７１から供給され
る、単純な間引きが行われて圧縮されたデータ（以下、
適宜、圧縮データという）を、判定部７５からの制御に
したがって補正するようになされている。補正部７２に
おける補正の結果得られるデータ（このデータも、図２
の演算回路１６の出力と同様に、３×３画素のブロック
の中心画素の画素値を補正したものであるので、以下、
適宜、補正データという）は、ローカルデコード部７３
に供給するようになされている。

【０１７８】ローカルデコード部７３は、図７のローカ
ルデコード部２７または図１２のローカルデコード部１
０２７における場合と同様にして、補正部７２からの補
正データに基づいて、元の画像（学習用画像）を予測
し、その予測値を、誤差算出部７４に供給するようにな
されている。

【０１７９】誤差算出部７４は、図７の誤差算出部２８
における場合と同様にして、そこに入力される、元の画
像データに対する、ローカルデコード部７３からの予測
値の予測誤差を算出するようになされている。この予測
誤差は、誤差情報として、判定部７５に供給されるよう
になされている。

【０１８０】判定部７５は、誤差算出部７４からの誤差
情報に基づいて、補正部７２が出力した補正データを、
元の画像の圧縮結果とすることの適正さを判定するよう
になされている。そして、判定部７５は、補正部７２が
出力した補正データを、元の画像の圧縮結果とすること
が適正でないと判定した場合には、補正部７２を制御
し、さらに、圧縮データを補正させ、その結果得られる
新たな補正データを出力させるようになされている。ま
た、判定部７５は、補正部７２が出力した補正データ
を、元の画像の圧縮結果とすることが適正であると判定
した場合には、その補正データを、最適補正データとし
て、ラッチ回路７６に供給させるようになされている。

【０１８１】ラッチ回路７６は、メモリ７６Ａを内蔵し
ており、そのメモリ７６Ａに、補正部７２から供給され
る最適補正データを記憶させるようになされている。さ
らに、ラッチ回路７６は、メモリ７６Ａに記憶された最
適補正データのうち、ブロック化回路７７のメモリ７７
Ａから読み出されるブロックの中心画素に対応するもの
を読み出し、メモリ８０に供給するようになされてい
る。なお、ラッチ回路７６は、メモリ７６Ａに、１フレ
ーム分の補正データが記憶されると、その旨を示す制御
信号を、ブロック化回路７７に出力するようになされて
いる。

【０１８２】ブロック化回路７７には、最適補正データ
算出部７０と同様に、学習用画像が１フレーム単位で供
給されるようになされている。ブロック化回路７７は、
メモリ７７Ａを内蔵しており、そのメモリ７７Ａに、そ
こに供給される学習用画像を記憶させるようになされて
いる。また、ブロック化回路７７は、ラッチ回路７６か
ら制御信号を受信すると、メモリ７７Ａに記憶された学
習用画像を、図２のブロック化回路１１における場合と
同様に、注目画素を中心とする３×３画素で構成される
ブロックに分割し、そのブロックを順次読み出して、Ａ
ＤＲＣ処理回路７８およびメモリ８０に供給するように
なされている。

【０１８３】なお、ブロック化回路７７は、その内蔵す
るメモリ７７Ａからブロックを読み出すときに、そのブ
ロックの位置を示す制御信号を、ラッチ回路７６に供給
するようになされている。ラッチ回路７６では、この制
御信号に基づいて、メモリ７７Ａから読み出される３×
３画素のブロックが認識され、上述したように、そのブ
ロックの中心画素に対応する最適補正データが、メモリ
７６Ａから読み出されるようになされている。即ち、こ
れにより、メモリ８０に対しては、ある３×３画素のブ
ロックと、そのブロックに対応する最適補正データとが
同時に供給されるようになされている。

【０１８４】ＡＤＲＣ処理回路７８またはクラス分類回
路７９は、図２のＡＤＲＣ処理回路１２またはクラス分
類回路１３とそれぞれ同様に構成されている。そして、
クラス分類回路７９が出力する、ブロック化回路７７か
らのブロックについてのクラス情報は、メモリ８０に対
して、アドレスとして供給されるようになされている。

【０１８５】メモリ８０は、クラス分類回路７９から供
給されるクラス情報に対応するアドレスに、ラッチ回路
７６から供給される最適補正データと、ブロック化回路
７７から供給されるブロックとを対応付けて記憶するよ
うになされている。なお、メモリ８０は、１つのアドレ
スに複数の情報を記憶することができるようになされて
おり、これにより、あるクラス情報に対応する最適補正
データおよびブロックを、複数セット記憶することがで
きるようになされている。

【０１８６】演算回路８１は、メモリ８０に記憶され
た、学習用画像の３×３のブロックを構成する９画素ｙ
₁，ｙ₂，・・・，ｙ₉と、そのブロックに対応付けられ
ている最適補正データｙ’とを読み出し、これらに最小
自乗法を適用することで、クラスごとに、マッピング係
数ｋ₁乃至ｋ₉を求め、メモリ８２に供給するようになさ
れている。メモリ８２は、演算回路８１から供給される
クラスごとのマッピング係数ｋ₁乃至ｋ₉を、そのクラス
に対応したアドレスに記憶するようになされている。

【０１８７】次に、図１６のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０１８８】学習用画像が入力されると、その学習用画
像は、ブロック化回路７７のメモリ７７Ａに記憶される
とともに、最適補正データ算出部７０に供給される。最
適補正データ算出部７０は、学習用画像を受信すると、
ステップＳ３１において、その学習用画像についての最
適補正データを算出する。

【０１８９】即ち、ステップＳ３１では、図１７のフロ
ーチャートに示すように、まず、圧縮部７１が、ステッ
プＳ４１において、学習用画像を、１／９に間引くこと
により圧縮データを生成し、補正部７２を介して、即
ち、最初は、補正を行わずに、ローカルデコード部７３
に出力する。ローカルデコード部７３では、ステップＳ
４２において、補正部７２からの補正データ（最初は、
上述したように、画像データを、単純に間引いた圧縮デ
ータそのもの）に基づいて、元の画像の予測値が算出さ
れる（ローカルデコードが行われる）。この予測値は、
誤差算出部７４に供給される。

【０１９０】誤差算出部７４は、ローカルデコード部７
３から、元の画像の予測値を受信すると、ステップＳ４
３において、元の画像データに対する、ローカルデコー
ド部７３からの予測値の予測誤差を算出し、誤差情報と
して、判定部７５に供給する。判定部７５は、誤差算出
部７４から誤差情報を受信すると、ステップＳ４４にお
いて、その誤差情報に基づいて、補正部７２が出力した
補正データを、元の画像の圧縮結果とすることの適正さ
を判定する。

【０１９１】即ち、ステップＳ４４においては、例え
ば、１フレーム分の誤差情報が所定の閾値ε以下である
かどうかが判定される。ステップＳ４４において、誤差
情報が所定の閾値ε以下でないと判定された場合、補正
部７２が出力した補正データを、元の画像の圧縮結果と
するのは適正でないと認識され、ステップＳ４５に進
み、判定部７５は、補正部７２を制御し、これにより、
圧縮部７１から出力された圧縮データを補正させる。補
正部７２は、判定部７５の制御にしたがって、補正量
（補正値△）を変えて、圧縮データを補正し、その結果
得られる補正データを、ローカルデコード部７３に出力
する。そして、ステップＳ４２に戻り、以下、同様の処
理が繰り返される。

【０１９２】なお、圧縮データの補正は、例えば、上述
の図７で説明した、マッピング係数の変更と同様にして
行うことが可能である。

【０１９３】一方、ステップＳ４４において、誤差情報
が所定の閾値ε以下であると判定された場合、補正部７
２が出力した補正データを、元の画像の圧縮結果とする
のは適正であると認識され、ステップＳ４６に進み、判
定部７５は、所定の閾値ε以下の誤差情報が得られたと
きの補正データを、最適補正データとして、補正部７２
からラッチ回路７６に出力させ、その内蔵するメモリ７
６Ａに記憶させて、リターンする。

【０１９４】以上のようにして、誤差情報が所定の閾値
ε以下となったときにおける、圧縮データを補正した補
正データが、最適補正データとして、メモリ７６Ａに記
憶される。なお、この最適補正データは、誤差情報を所
定の閾値ε以下とするものであるから、これを用いて、
予測値を算出することにより、元の画像（原画像）とほ
ぼ同一の画像を得ることができる。

【０１９５】図１６に戻り、ラッチ回路７６は、そのメ
モリ７６Ａに、１フレーム分の最適補正データを記憶す
ると、制御信号を、ブロック化回路７７に出力する。ブ
ロック化回路７７は、ラッチ回路７６から制御信号を受
信すると、ステップＳ３２において、メモリ７７Ａに記
憶された学習用画像を、３×３画素で構成されるブロッ
クに分割する。そして、ブロック化回路７７は、メモリ
７７Ａに記憶された学習用画像のブロックを読み出し
て、ＡＤＲＣ処理回路７８およびメモリ８０に供給す
る。

【０１９６】また、同時に、ブロック化回路７７は、メ
モリ７７Ａからブロックを読み出すときに、そのブロッ
クの位置を示す制御信号を、ラッチ回路７６に供給し、
ラッチ回路７６は、その制御信号に対応して、メモリ７
７Ａから読み出された３×３画素のブロックを認識し、
そのブロックの中心画素に対応する最適補正データを読
み出して、メモリ８０に供給する。

【０１９７】そして、ステップＳ３３に進み、ＡＤＲＣ
処理回路７８において、ブロック化回路７７からのブロ
ックがＡＤＲＣ処理され、さらに、クラス分類回路７９
において、そのブロックがクラス分類される。このクラ
ス分類結果は、アドレスとして、メモリ８０に供給され
る。

【０１９８】メモリ８０では、ステップＳ３４におい
て、クラス分類回路７９から供給されるクラス情報に対
応するアドレスに、ラッチ回路７６から供給される最適
補正データと、ブロック化回路７７から供給されるブロ
ック（学習データ）とが対応付けられて記憶される。

【０１９９】そして、ステップＳ３５に進み、メモリ８
０に、１フレーム分のブロックおよび最適補正データが
記憶されたかどうかが判定される。ステップＳ３５にお
いて、メモリ８０に、１フレーム分のブロックおよび最
適補正データが、まだ記憶されていないと判定された場
合、ブロック化回路７７から次のブロックが読み出され
るとともに、ラッチ回路７６からそのブロックに対応す
る最適補正データが読み出され、ステップＳ３３に戻
り、以下、ステップＳ３３以降の処理を繰り返す。

【０２００】また、ステップＳ３５において、メモリ８
０に、１フレーム分のブロックおよび最適補正データが
記憶されたと判定された場合、ステップＳ３６に進み、
学習用画像すべてについて処理が終了したかどうかが判
定される。ステップＳ３６において、学習用画像すべて
についての処理が、まだ終了していないと判定された場
合、ステップＳ３１に戻り、次の学習用画像について、
ステップＳ３１からの処理が繰り返される。

【０２０１】一方、ステップＳ３６において、学習用画
像すべてについての処理が終了したと判定された場合、
ステップＳ３７に進み、演算回路８１は、メモリ８０に
記憶された最適補正データとブロックとを、クラスごと
に読み出し、これらにより、式（７）に示したような正
規方程式をたてる。さらに、演算回路８１は、ステップ
Ｓ３８において、その正規方程式を解くことで、誤差を
最小にする、クラスごとのマッピング係数を算出する。
このマッピング係数は、ステップＳ３９において、メモ
リ８２に供給されて、クラスごとに分けて記憶され、処
理を終了する。

【０２０２】関数ｆが、線形１次式で表される場合にお
いては、以上のようにしてメモリ８２に記憶されたマッ
ピング係数を、図２のマッピング係数メモリ１４に記憶
させ、これを用いて画像の符号化を行うことができる。

【０２０３】なお、クラスによっては、マッピング係数
を求めることができるだけの数の正規方程式が得られな
い場合がある。このような場合は、図２の演算回路１６
において、ブロック化回路１１から出力される３×３画
素のブロックを構成する９画素の、例えば平均値などが
出力されるようなマッピング係数、即ち、ｋ₁乃至ｋ₉＝
１／９などが、デフォルトの値として設定される。

【０２０４】次に、図１８は、図１の受信装置４の構成
例を示している。

【０２０５】受信機／再生装置９１においては、記録媒
体２に記録された符号化データが再生され、または伝送
路３を介して伝送されてくる符号化データが受信され、
デコード部９２に供給される。

【０２０６】デコード部９２は、図９に示したローカル
デコード部２７におけるクラス分類用ブロック化回路４
１乃至予測回路４６とそれぞれ同様に構成されるクラス
分類用ブロック化回路９３乃至予測回路９８で構成され
ており、従って、デコード部９２では、図９のローカル
デコード部２７における場合と同様にして、補正データ
から予測値が求められ、この予測値で構成される画像が
復号画像として出力される。

【０２０７】即ち、受信機／再生装置９１から出力され
る符号化データとしての補正データは、クラス分類用ブ
ロック化回路９３または予測値計算用ブロック化回路９
４に順次供給され、図９のクラス分類用ブロック化回路
４１または予測値計算用ブロック化回路４２における場
合と同様にして、クラス分類用ブロックまたは予測値計
算用ブロックに、それぞれブロック化される。そして、
クラス分類用ブロックはＡＤＲＣ処理回路９５に、予測
値計算用ブロックは予測回路９８に、それぞれ供給され
る。

【０２０８】ＡＤＲＣ処理回路９５は、クラス分類用ブ
ロックを受信すると、そのクラス分類用ブロックに対し
て、図９のＡＤＲＣ処理回路４３における場合と同様
に、１ビットのＡＤＲＣ処理を施し、これにより、クラ
ス分類用ブロックを構成する補正データを、１ビットに
変換（符号化）して、クラス分類回路９６に出力する。
クラス分類回路９６は、ＡＤＲＣ処理が施されたクラス
分類用ブロックに対して、クラス分類処理を施し、クラ
ス情報を、予測係数ＲＯＭ９７に出力する。

【０２０９】予測係数ＲＯＭ９７は、図９の予測係数Ｒ
ＯＭ４５と同様に、例えば、図１１の画像処理装置にお
いて求められた、クラスごとの予測係数を記憶してお
り、クラス分類回路９６からクラス情報を受信すると、
そのクラス情報に対応する予測係数を読み出し、予測回
路９８に供給する。予測回路９８では、予測係数ＲＯＭ
９７からの予測係数と、予測値計算用ブロック化回路９
４からの予測値計算用ブロックを構成する補正データと
を用い、式（１）に対応する線形１次式にしたがって、
元の画像の予測値が算出され、これにより、元の画像が
復号される。

【０２１０】補正データは、上述したように、誤差情報
を所定の閾値以下とするものであり、従って、受信装置
４においては、元の画像とほぼ同一の復号画像を得るこ
とができる。

【０２１１】なお、受信側においては、図１８に示すよ
うな受信装置４でなくても、間引きされた画像を補間に
より復号する装置により、通常の補間を行うことで復号
画像を得ることができる。但し、この場合に得られる復
号画像は、画質（解像度）の劣化したものとなる。

【０２１２】以上、本発明を適用した画像処理装置につ
いて説明したが、このような画像処理装置は、例えば、
ＮＴＳＣ方式などの標準方式のテレビジョン信号を符号
化する場合の他、データ量の多い、いわゆるハイビジョ
ン方式のテレビジョン信号などを符号化する場合に、特
に有効である。

【０２１３】なお、本実施の形態においては、１フレー
ムの画像を対象にブロック化を行うようにしたが、ブロ
ックは、その他、例えば、時系列に連続する複数フレー
ムにおける、同一位置の画素などを集めて構成するよう
にすることも可能である。

【０２１４】また、本実施の形態においては、誤差情報
として、誤差の自乗和を用いるようにしたが、誤差情報
としては、その他、例えば、誤差の絶対値和や、その３
乗以上したものの和などを用いるようにすることが可能
である。いずれを誤差情報として用いるかは、例えば、
その収束性などに基づいて決定するようにすることが可
能である。

【０２１５】さらに、例えば、図１３の実施の形態で
は、１フレーム単位で、正規方程式をたてて、クラスご
との予測係数を求めるようにしたが、予測係数の算出処
理は、その他、例えば、１フィールド単位や複数フレー
ム単位で正規方程式をたてて行うようにすることも可能
である。他の処理についても同様である。

【０２１６】また、本発明は、ハードウェアによって
も、あるいは、上述した処理を行うためのアプリケーシ
ョンプログラムが記録されたハードディスク等の記録媒
体から、そのアプリケーションプログラムを読み出し
て、コンピュータに実行させることによっても、実現可
能である。

【０２１７】さらに、図２においては、ＡＤＲＣ処理回
路１２に供給するブロックと、遅延回路１５を介して、
演算回路１６に供給するブロックとは同一のものとした
が、これらのブロックは同一である必要は必ずしもな
い。

【０２１８】

【発明の効果】請求項１に記載の画像符号化装置および
請求項９に記載の画像符号化方法によれば、画像を構成
する画素が、その性質に応じて所定のクラスに分類さ
れ、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
るマッピング係数記憶手段から、画像の中の、注目して
いる注目画素のクラスに対応するマッピング係数が読み
出される。そして、そのマッピング係数と、注目画素と
を用いて所定の演算を行うことにより、画像を符号化し
た符号化データが算出される。従って、元の画像を復号
するのに最適な符号化データを得ることが可能となる。

【０２１９】請求項１０に記載の画像復号化装置および
請求項１７に記載の画像復号化方法によれば、符号化デ
ータが、画像を構成する画素を、その性質に応じて所定
のクラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピング係
数を記憶しているマッピング係数記憶手段から、画像の
中の、注目している注目画素のクラスに対応するマッピ
ング係数を読み出し、そのマッピング係数と、注目画素
とを用いて所定の演算を行うことにより得られたものに
なっている。従って、その符号化データから、元の画像
とほぼ同一の復号画像を得ることが可能となる。

【０２２０】請求項１８に記載の伝送方法によれば、画
像を構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに
分類し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶し
ているマッピング係数記憶手段から、画像の中の、注目
している注目画素のクラスに対応するマッピング係数を
読み出し、そのマッピング係数と、注目画素とを用いて
所定の演算を行うことにより得られた符号化データが伝
送される。従って、その符号化データから、元の画像と
ほぼ同一の復号画像を得ることが可能となる。

【０２２１】請求項１９に記載の記録媒体には、画像を
構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに分類
し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
るマッピング係数記憶手段から、画像の中の、注目して
いる注目画素のクラスに対応するマッピング係数を読み
出し、そのマッピング係数と、注目画素とを用いて所定
の演算を行うことにより得られた符号化データが記録さ
れている。従って、その符号化データから、元の画像と
ほぼ同一の復号画像を得ることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用した画像処理システムの一実施の
形態の構成を示すブロック図である。

【図２】図１の送信装置１の構成例を示すブロック図で
ある。

【図３】ＡＤＲＣ処理を説明するための図である。

【図４】クラス分類処理を説明するための図である。

【図５】図２の送信装置の動作を説明するためのフロー
チャートである。

【図６】図２のブロック化回路１１の処理を説明するた
めの図である。

【図７】マッピング係数を得るための学習を行う画像処
理装置の第１実施の形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図８】図７の画像処理装置の動作を説明するためのフ
ローチャートである。

【図９】図７のローカルデコード部２７の構成例を示す
ブロック図である。

【図１０】図９のローカルデコード部２７の処理を説明
するためのフローチャートである。

【図１１】予測係数を得るための学習を行う画像処理装
置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。

【図１２】マッピング係数を得るための学習を行う画像
処理装置の第２実施の形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図１３】図１２のローカルデコード部１０２７の構成
例を示すブロック図である。

【図１４】図１３のローカルデコード部１０２７の処理
を説明するためのフローチャートである。

【図１５】マッピング係数を得るための学習を行う画像
処理装置の第３実施の形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図１６】図１５の画像処理装置の動作を説明するため
のフローチャートである。

【図１７】図１６におけるステップＳ３１の処理のより
詳細を説明するためのフローチャートである。

【図１８】図１の受信装置４の構成例を示すブロック図
である。

【符号の説明】

１ 送信装置， ２ 記録媒体， ３ 伝送路， ４
受信装置， １１ ブロック化回路， １２ ＡＤＲＣ
処理回路， １３ クラス分類回路， １４マッピング
係数メモリ， １５ 遅延回路， １６ 演算回路，
１７ 送信機／記録装置， ２１ メモリ， ２２ ブ
ロック化回路， ２３ ＡＤＲＣ処理回路， ２４ ク
ラス分類回路， ２６ 演算回路， ２７ ローカルデ
コード部， ２８ 誤差算出部， ２９ 判定部， ３
０ マッピング係数設定回路，３１ マッピング係数メ
モリ， ４１ クラス分類用ブロック化回路， ４２予
測値計算用ブロック化回路， ４３ ＡＤＲＣ処理回
路， ４４ クラス分類回路， ４５ 予測係数ＲＯ
Ｍ， ４６ 予測回路， ４７ 適応処理回路，５１
学習用ブロック化回路， ５２ 教師用ブロック化回
路， ５３ ＡＤＲＣ処理回路， ５４ クラス分類回
路， ５５ スイッチ， ５６ 学習データメモリ，
５７ カウンタ， ５８ 教師データメモリ， ５９
演算回路，６０ メモリ， ７０ 最適補正データ算出
部， ７１ 圧縮部， ７２ 補正部， ７３ ローカ
ルデコード部， ７４ 誤差算出部， ７５ 判定部，
７６ ラッチ回路， ７６Ａ メモリ， ７７ ブロッ
ク化回路， ７７Ａ メモリ， ７８ ＡＤＲＣ処理回
路， ７９ クラス分類回路， ８０ メモリ，８１
演算回路， ８２ メモリ， ９１ 受信機／再生装
置， ９２ デコード部， ９３ クラス分類用ブロッ
ク化回路， ９４ 予測値計算用ブロック化回路， ９
５ ＡＤＲＣ処理回路， ９６ クラス分類回路， ９
７ 予測係数ＲＯＭ， ９８ 予測回路， １０２７
ローカルデコード部

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成９年１０月６日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】発明の名称

【補正方法】変更

【補正内容】

【発明の名称】 画像符号化装置および画像符号化方
法、画像復号化装置および画像復号化方法、伝送方法、
並びに記録媒体

Claims (19)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像を符号化する画像符号化装置であっ
   て、 前記画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
   ラスに分類する分類手段と、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
   るマッピング係数記憶手段と、 前記画像の中の、注目している注目画素と、その注目画
   素のクラスに対応する前記マッピング係数とを用いて所
   定の演算を行うことにより、前記画像を符号化した符号
   化データを算出する演算手段とを備えることを特徴とす
   る画像符号化装置。
2. 【請求項２】 前記演算手段は、前記符号化データとし
   て、前記画像の画素数を少なくしたものを算出すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
3. 【請求項３】 前記演算手段は、前記注目画素を含む複
   数の画素と、その注目画素のクラスに対応する前記マッ
   ピング係数とを用いて所定の演算を行うことを特徴とす
   る請求項２に記載の画像符号化装置。
4. 【請求項４】 前記マッピング係数は、学習用の画像デ
   ータを用いて学習を行うことにより生成されたものであ
   ることを特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
5. 【請求項５】 前記マッピング係数は、前記符号化デー
   タから元の画像を予測した予測結果の、その元の画像に
   対する予測誤差が最小になるように学習を行うことによ
   り得られたものであることを特徴とする請求項２に記載
   の画像符号化装置。
6. 【請求項６】 前記マッピング係数は、前記符号化デー
   タから元の画像を予測した予測結果の、その元の画像に
   対する予測誤差が所定値以下になるように学習を行うこ
   とにより得られたものであることを特徴とする請求項２
   に記載の画像符号化装置。
7. 【請求項７】 前記マッピング係数は、 学習用の画像を構成する画素を、その性質に応じて前記
   クラスのうちのいずれかに分類し、 前記学習用の画像の中の、注目している注目学習画素
   と、その注目学習画素のクラスに対応する所定の係数と
   を用いて所定の演算を行うことにより、前記注目学習画
   素を補正した学習用補正データを生成し、 その学習用補正データに基づいて、前記学習用の画像の
   予測値を予測し、 前記学習用の画像に対する、前記学習用の画像の予測値
   の予測誤差を算出し、 その予測誤差に基づいて、前記所定の係数を変更するこ
   とを、前記所定の係数が最適な値になるまで繰り返すこ
   とにより得られた、その最適な値の前記所定の係数であ
   ることを特徴とする請求項２に記載の画像符号化装置。
8. 【請求項８】 前記マッピング係数は、 学習用の画像を、その画素数を少なくすることにより圧
   縮し、 その圧縮の結果得られる学習用の圧縮データを補正し
   て、学習用補正データを出力し、 前記学習用補正データに基づいて、前記学習用の画像を
   予測して、その予測値を出力し、 前記学習用の画像に対する、前記学習用の画像の予測値
   の予測誤差を算出し、 その予測誤差に基づいて、前記学習用補正データの適正
   さを判定することを、前記学習用補正データが適正にな
   るまで繰り返すことにより得られた、その適正になった
   前記学習用補正データと、前記学習用の画像とを用いて
   求められたものであることを特徴とする請求項２に記載
   の画像符号化装置。
9. 【請求項９】 画像を符号化する画像符号化方法であっ
   て、 前記画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
   ラスに分類し、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
   るマッピング係数記憶手段から、前記画像の中の、注目
   している注目画素のクラスに対応する前記マッピング係
   数を読み出し、 そのマッピング係数と、前記注目画素とを用いて所定の
   演算を行うことにより、前記画像を符号化した符号化デ
   ータを算出することを特徴とする画像符号化方法。
10. 【請求項１０】 画像を符号化した符号化データを復号
    化する画像復号化装置であって、 前記符号化データを受信する受信手段と、 前記符号化データを復号化する復号化手段とを備え、 前記符号化データは、 前記画像を構成する画素を、その性質に応じて第１のク
    ラスのうちのいずれかに分類し、 前記第１のクラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
    しているマッピング係数記憶手段から、前記画像の中
    の、注目している注目画素の第１のクラスに対応する前
    記マッピング係数を読み出し、 そのマッピング係数と、前記注目画素とを用いて所定の
    演算を行うことにより得られたものであることを特徴と
    する画像復号化装置。
11. 【請求項１１】 前記符号化データは、前記画像の画素
    数を少なくしたものであることを特徴とする請求項１０
    に記載の画像復号化装置。
12. 【請求項１２】 前記復号化手段は、 前記符号化データとの線形結合により前記予測値を算出
    するための予測係数を、第２のクラスごとに記憶してい
    る予測係数記憶手段と、 前記符号化データを、その性質に応じて前記第２のクラ
    スのうちのいずれかに分類する分類手段と、 前記符号化データの第２のクラスについての前記予測係
    数を、前記予測係数記憶手段から読み出し、その予測係
    数と前記符号化データとから、前記予測値を求める予測
    値演算手段とを有することを特徴とする請求項１１に記
    載の画像復号化装置。
13. 【請求項１３】 前記予測係数は、学習用の画像データ
    を用いて学習を行うことにより生成されたものであるこ
    とを特徴とする請求項１２に記載の画像復号化装置。
14. 【請求項１４】 前記マッピング係数は、学習用の画像
    データを用いて学習を行うことにより生成されたもので
    あることを特徴とする請求項１１に記載の画像復号化装
    置。
15. 【請求項１５】 前記マッピング係数は、前記符号化デ
    ータから元の画像を予測した予測結果の、その元の画像
    に対する予測誤差が最小になるように学習を行うことに
    より得られたものであることを特徴とする請求項１１に
    記載の画像復号化装置。
16. 【請求項１６】 前記マッピング係数は、前記符号化デ
    ータから元の画像を予測した予測結果の、その元の画像
    に対する予測誤差が所定値以下になるように学習を行う
    ことにより得られたものであることを特徴とする請求項
    １１に記載の画像復号化装置。
17. 【請求項１７】 画像を符号化した符号化データを復号
    化する画像復号化方法であって、 前記符号化データは、 前記画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
    ラスのうちのいずれかに分類し、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
    るマッピング係数記憶手段から、前記画像の中の、注目
    している注目画素のクラスに対応する前記マッピング係
    数を読み出し、 そのマッピング係数と、前記注目画素とを用いて所定の
    演算を行うことにより得られたものであることを特徴と
    する画像復号化方法。
18. 【請求項１８】 画像を符号化した符号化データを伝送
    する伝送方法であって、 前記符号化データは、 前記画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
    ラスに分類し、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
    るマッピング係数記憶手段から、前記画像の中の、注目
    している注目画素のクラスに対応する前記マッピング係
    数を読み出し、 そのマッピング係数と、前記注目画素とを用いて所定の
    演算を行うことにより得られたものであることを特徴と
    する伝送方法。
19. 【請求項１９】 画像を符号化した符号化データが記録
    されている記録媒体であって、 前記符号化データは、 前記画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
    ラスに分類し、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
    るマッピング係数記憶手段から、前記画像の中の、注目
    している注目画素のクラスに対応する前記マッピング係
    数を読み出し、 そのマッピング係数と、前記注目画素とを用いて所定の
    演算を行うことにより得られたものであることを特徴と
    する記録媒体。