JPH11112355A - 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 - Google Patents
符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置Info
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- JPH11112355A JPH11112355A JP27607897A JP27607897A JPH11112355A JP H11112355 A JPH11112355 A JP H11112355A JP 27607897 A JP27607897 A JP 27607897A JP 27607897 A JP27607897 A JP 27607897A JP H11112355 A JPH11112355 A JP H11112355A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 動的な符号化であっても、発生確率の大きい
シンボルから復号値探索を行うことにより、高速復号可
能な符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画
像処理装置を提供する 【解決手段】 符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号方法で、参照状態毎に発生頻度をカウント
し（Ｓ１０１）、前記累積頻度確率を更新する場合に、
前記参照状態の発生頻度順にシンボルを並べ替える（Ｓ
１０７）。
シンボルから復号値探索を行うことにより、高速復号可
能な符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画
像処理装置を提供する 【解決手段】 符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号方法で、参照状態毎に発生頻度をカウント
し（Ｓ１０１）、前記累積頻度確率を更新する場合に、
前記参照状態の発生頻度順にシンボルを並べ替える（Ｓ
１０７）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、符号化及び復号方
法とその装置、それを適用した画像処理装置に関するも
のである。
法とその装置、それを適用した画像処理装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】デジタル画像機器における画像の符号化
方式では、ブリスキャンにより各状態毎の発生シンボル
の頻度分布を計算して算術符号化に必要な累積確率値を
求めてから、実際の算術符号化を行う方式が知られてい
た。この多値算術符号方式の例としては、電子情報通信
学会の信学技報ＩＥ９６−９（１９９６−０５）に記載
されている方法がある。
方式では、ブリスキャンにより各状態毎の発生シンボル
の頻度分布を計算して算術符号化に必要な累積確率値を
求めてから、実際の算術符号化を行う方式が知られてい
た。この多値算術符号方式の例としては、電子情報通信
学会の信学技報ＩＥ９６−９（１９９６−０５）に記載
されている方法がある。
【０００３】上記論文では、確率近似として２nのべき
乗分率近似を用いた算術符号化方式を採用している。以
下にその内容を説明する。（確率近似アルゴリズム）符
号化するシンボルの種類をＮとし、シンボルｉの生起確
率をｐi（０≦ｉ≦Ｎ−１）とする。確率近似を２のｎ
乗分率で行うとするとシンボルｉに対する確率近似パラ
メータＱ'iは次式により決定される。
乗分率近似を用いた算術符号化方式を採用している。以
下にその内容を説明する。（確率近似アルゴリズム）符
号化するシンボルの種類をＮとし、シンボルｉの生起確
率をｐi（０≦ｉ≦Ｎ−１）とする。確率近似を２のｎ
乗分率で行うとするとシンボルｉに対する確率近似パラ
メータＱ'iは次式により決定される。
【０００４】
【数１】 但し、〔Ｘ〕はＸの整数部を表す。以下同様とする。こ
こで、近似確率の決定はｉ＝Ｎ−１から０までインデッ
クス逆順に行うものとし、またｐi≧０かつＱ'i＜１と
なる場合はＱ'i＝１にするものとする。
こで、近似確率の決定はｉ＝Ｎ−１から０までインデッ
クス逆順に行うものとし、またｐi≧０かつＱ'i＜１と
なる場合はＱ'i＝１にするものとする。
【０００５】実際の符号化および復号処理においては累
積近似確率を用いるので、Ｑ'iより累積近似確率パラメ
ータＱiを次式より求めておく。
積近似確率を用いるので、Ｑ'iより累積近似確率パラメ
ータＱiを次式より求めておく。
【０００６】
【数２】 以上のように、確率近似誤差は次のシンボルの近似確率
へ繰り越すため、優勢シンボルの確率誤差は大きくなら
ない。また、生起確率の小さいシンボルから近似確率を
決定することを行う処理を併用することにより、生起確
率の小さいシンボルの近似確率が０以下になることを防
ぐことができる。
へ繰り越すため、優勢シンボルの確率誤差は大きくなら
ない。また、生起確率の小さいシンボルから近似確率を
決定することを行う処理を併用することにより、生起確
率の小さいシンボルの近似確率が０以下になることを防
ぐことができる。
【０００７】（符号化アルゴリズム）以下に実際の符号
化手順を示す、符号化シンボルの種類をＮ、確率近似を
２n分率とする。累積近似確率パラメータＱ'iは式
（１）（２）で計算されている。なお、演算に用いるレ
ジスタ長はＶ＝２ｎビットとする。これはオージェント
Ａを求める演算の際にｎビットの乗算を行うので、有効
桁数は２ｎビットが必要となるためである。
化手順を示す、符号化シンボルの種類をＮ、確率近似を
２n分率とする。累積近似確率パラメータＱ'iは式
（１）（２）で計算されている。なお、演算に用いるレ
ジスタ長はＶ＝２ｎビットとする。これはオージェント
Ａを求める演算の際にｎビットの乗算を行うので、有効
桁数は２ｎビットが必要となるためである。
【０００８】符号化プロセスのアルゴリズムを以下に示
す。 ［Ｓ１１］初期化 Ｃ←０，Ａ←２n−１ ［Ｓ１２］シンボルｋを符号化する Ａ0←Ａ×Ｑk-1 Ａ ←（Ｑk−Ｑk-1） Ｃ ←Ｃ＋Ａ0 ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ１３］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃをｎ−ｒビット左シフトし、レジスタから溢れたビッ
トを符号出力とする 以上の［Ｓ２］［Ｓ３］の操作を全てのシンボルに対し
て繰り返す。最後のレジスタＣの内容を出力して符号化
を終了する。
す。 ［Ｓ１１］初期化 Ｃ←０，Ａ←２n−１ ［Ｓ１２］シンボルｋを符号化する Ａ0←Ａ×Ｑk-1 Ａ ←（Ｑk−Ｑk-1） Ｃ ←Ｃ＋Ａ0 ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ１３］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃをｎ−ｒビット左シフトし、レジスタから溢れたビッ
トを符号出力とする 以上の［Ｓ２］［Ｓ３］の操作を全てのシンボルに対し
て繰り返す。最後のレジスタＣの内容を出力して符号化
を終了する。
【０００９】（復号アルゴリズム）復号プロセスのアル
ゴリズムは符号化とほぼ同じで以下に示す。 ［Ｓ２１］初期化 Ｃ←符号系列の先頭Ｖビット Ａ←２n−１ ［Ｓ２２］復号シンボルを求める Ｃ’←〔Ｃ／Ａ〕 Ｃ’＜Ｑkを満たす最小のｋが復号シンボル ［Ｓ２３］符号系列からの減算 Ｃ←Ｃ−Ａ×Ｑk-1 Ａ←Ａ×（Ｑk−Ｑk-1） ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ２４］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃのｎ−ｒビット左シフトし、これと同期してＣレジス
タに符号系列をＬＳＢから入力し、これを符号入力とす
る 上記論文では、以上のようにして符号化、複合がなされ
るが、この方法では、少なくとも１画面の画像に対して
同じ累積確率値を用いて算術演算がなされることにな
る。
ゴリズムは符号化とほぼ同じで以下に示す。 ［Ｓ２１］初期化 Ｃ←符号系列の先頭Ｖビット Ａ←２n−１ ［Ｓ２２］復号シンボルを求める Ｃ’←〔Ｃ／Ａ〕 Ｃ’＜Ｑkを満たす最小のｋが復号シンボル ［Ｓ２３］符号系列からの減算 Ｃ←Ｃ−Ａ×Ｑk-1 Ａ←Ａ×（Ｑk−Ｑk-1） ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ２４］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃのｎ−ｒビット左シフトし、これと同期してＣレジス
タに符号系列をＬＳＢから入力し、これを符号入力とす
る 上記論文では、以上のようにして符号化、複合がなされ
るが、この方法では、少なくとも１画面の画像に対して
同じ累積確率値を用いて算術演算がなされることにな
る。
【００１０】従って、上記方式では全体を通して平均的
な符号化しかできないので、入力シンボルがシーケンス
の途中から変化するような情報源に対しては、最適な符
号化が行えないという問題があった。
な符号化しかできないので、入力シンボルがシーケンス
の途中から変化するような情報源に対しては、最適な符
号化が行えないという問題があった。
【００１１】この問題を解決する一手法として、動的な
確率推定手法を取り入れることにより符号化効率を向上
させることが、考えられる。このような動的な符号化方
式として、例えば２値情報源の場合は、各入力シンボル
の累積頻度のＭＡＸ値とＭＩＮ値とを求めて、各値が設
定値を越えた場合には各シンボルの累積頻度をほぼ半分
にして、適応化速度を調整する方式などが知られている
（ＵＳＰ５，０２５，２５８参照）。
確率推定手法を取り入れることにより符号化効率を向上
させることが、考えられる。このような動的な符号化方
式として、例えば２値情報源の場合は、各入力シンボル
の累積頻度のＭＡＸ値とＭＩＮ値とを求めて、各値が設
定値を越えた場合には各シンボルの累積頻度をほぼ半分
にして、適応化速度を調整する方式などが知られている
（ＵＳＰ５，０２５，２５８参照）。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、静的な
符号化の復号処理では、シンボルを発生頻度の大きい順
に並べ、復号シンボルの探索が発生確率の高い順に行わ
れるようにすると、復号時間が短くて済むが、動的な符
号化では発生確率が変動してしまうので、復号シンボル
の探索時間がかかるという問題が生じる。
符号化の復号処理では、シンボルを発生頻度の大きい順
に並べ、復号シンボルの探索が発生確率の高い順に行わ
れるようにすると、復号時間が短くて済むが、動的な符
号化では発生確率が変動してしまうので、復号シンボル
の探索時間がかかるという問題が生じる。
【００１３】一方、２進木探索方式で復号値を探す方法
も知られているが、順番に探していく方法より平均的に
速く探索できるけれども、最速で探せるわけではない。
このように符号化及び復号前に分布に片寄りがある場合
や、特にない場合などの情報源の性質を前もって知って
おかないと、最適な復号方式が決定できないなどの問題
があった。
も知られているが、順番に探していく方法より平均的に
速く探索できるけれども、最速で探せるわけではない。
このように符号化及び復号前に分布に片寄りがある場合
や、特にない場合などの情報源の性質を前もって知って
おかないと、最適な復号方式が決定できないなどの問題
があった。
【００１４】本発明は、動的な符号化であっても、発生
確率の大きいシンボルから復号値探索を行うことによ
り、高速復号可能な符号化及び復号方法とその装置、そ
れを適用した画像処理装置を提供することを目的として
いる。
確率の大きいシンボルから復号値探索を行うことによ
り、高速復号可能な符号化及び復号方法とその装置、そ
れを適用した画像処理装置を提供することを目的として
いる。
【００１５】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明の符号化及び復号方法は、符号化及び復号シ
ンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度
確率を更新する算術符号化及び復号方法において、参照
状態毎に発生頻度をカウントし、前記累積頻度確率を更
新する場合に、前記参照状態の発生頻度順にシンボルを
並べ替えることを特徴とする。
に、本発明の符号化及び復号方法は、符号化及び復号シ
ンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度
確率を更新する算術符号化及び復号方法において、参照
状態毎に発生頻度をカウントし、前記累積頻度確率を更
新する場合に、前記参照状態の発生頻度順にシンボルを
並べ替えることを特徴とする。
【００１６】叉、符号化及び復号シンボルの発生頻度が
許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術
符号化及び復号方法において、前回の復号インデックス
値を記憶し、該前回の復号インデックス値を２進木探索
の初期値とする。ここで、前記累積頻度確率の更新で
は、符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエン
トロピーを計算し、今回計算されたエントロピーと前回
計算されたエントロピーとに有意差があるか否かを判定
し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確
率を更新する。
許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術
符号化及び復号方法において、前回の復号インデックス
値を記憶し、該前回の復号インデックス値を２進木探索
の初期値とする。ここで、前記累積頻度確率の更新で
は、符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエン
トロピーを計算し、今回計算されたエントロピーと前回
計算されたエントロピーとに有意差があるか否かを判定
し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確
率を更新する。
【００１７】叉、本発明の符号化及び復号装置は、符号
化及び復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場
合に累積頻度確率を更新する算術符号化及び復号装置に
おいて、参照状態毎に発生頻度をカウントするカウント
手段と、前記累積頻度確率を更新する場合に、前記参照
状態の発生頻度順にシンボルを並べ替える並べ替え手段
とを備えることを特徴とする。
化及び復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場
合に累積頻度確率を更新する算術符号化及び復号装置に
おいて、参照状態毎に発生頻度をカウントするカウント
手段と、前記累積頻度確率を更新する場合に、前記参照
状態の発生頻度順にシンボルを並べ替える並べ替え手段
とを備えることを特徴とする。
【００１８】叉、符号化及び復号シンボルの発生頻度が
許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術
符号化及び復号装置において、前回の復号インデックス
値を記憶する記憶手段と、該前回の復号インデックス値
を２進木探索の初期値とする２進木探索手段とを備える
ことを特徴とする。ここで、前記累積頻度確率の更新で
は、符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエン
トロピーを計算し、今回計算されたエントロピーと前回
計算されたエントロピーとに有意差があるか否かを判定
し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確
率を更新する。
許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術
符号化及び復号装置において、前回の復号インデックス
値を記憶する記憶手段と、該前回の復号インデックス値
を２進木探索の初期値とする２進木探索手段とを備える
ことを特徴とする。ここで、前記累積頻度確率の更新で
は、符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエン
トロピーを計算し、今回計算されたエントロピーと前回
計算されたエントロピーとに有意差があるか否かを判定
し、有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確
率を更新する。
【００１９】叉，本発明の画像処理装置は、画像を符号
化装置により符号化して記憶した後に、復号装置により
復号して出力する画像処理装置において、前記符号化及
び復号装置が、符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号部を含み、前記算術符号化及び復号部で
は、参照状態毎に発生頻度をカウントし、前記累積頻度
確率を更新する場合に、前記参照状態の発生頻度順にシ
ンボルを並べ替えることを特徴とする。
化装置により符号化して記憶した後に、復号装置により
復号して出力する画像処理装置において、前記符号化及
び復号装置が、符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号部を含み、前記算術符号化及び復号部で
は、参照状態毎に発生頻度をカウントし、前記累積頻度
確率を更新する場合に、前記参照状態の発生頻度順にシ
ンボルを並べ替えることを特徴とする。
【００２０】叉、画像を符号化装置により符号化して記
憶した後に、復号装置により復号して出力する画像処理
装置において、前記符号化及び復号装置が、符号化及び
復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累
積頻度確率を更新する算術符号化及び復号部を含み、前
記算術符号化及び復号部では、前回の復号インデックス
値を記憶し、該前回の復号インデックス値を２進木探索
の初期値とすることを特徴とする。
憶した後に、復号装置により復号して出力する画像処理
装置において、前記符号化及び復号装置が、符号化及び
復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累
積頻度確率を更新する算術符号化及び復号部を含み、前
記算術符号化及び復号部では、前回の復号インデックス
値を記憶し、該前回の復号インデックス値を２進木探索
の初期値とすることを特徴とする。
【００２１】ここで、前記累積頻度確率の更新では、符
号化及び復号シンボルの発生状態についてのエントロピ
ーを計算し、今回計算されたエントロピーと前回計算さ
れたエントロピーとに有意差があるか否かを判定し、有
意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を更
新する。かかる構成により、シンボルを発生頻度順に並
べ替えることにより、復号処理を高速に行える。
号化及び復号シンボルの発生状態についてのエントロピ
ーを計算し、今回計算されたエントロピーと前回計算さ
れたエントロピーとに有意差があるか否かを判定し、有
意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を更
新する。かかる構成により、シンボルを発生頻度順に並
べ替えることにより、復号処理を高速に行える。
【００２２】
＜第１の実施の形態＞図８に本実施の形態の符号化およ
び復号方法を使用する画像処理装置の一例として画像形
成装置の例を示す。図８において、コンピュータから受
け取ったデータは、コンピュータからデータを受け取る
インターフェース部１００１、コンピュータから受け取
ったデータを一時的に記憶するテンポラリバッファ１０
０２、コンピュータから受け取ったデータ描画展開する
描画部１００３、該描画部が描画展開したビットマップ
データを書き込むバンドバッファ１００４、該バンドバ
ッファのビットマップデータを圧縮符号化する符号化部
１００５、該符号化部で圧縮符号化した符号化データを
格納するページバッファ１００６、該ページバッファ中
の符号化データを復号する復号部１００７を番号順に経
由して、最後に、復号して得られたビットマップデータ
をプリント出力するプリンタエンジン部１００８へ出力
される。尚、バンドバッファ１００４は複数設けて、描
画部１００３の展開処理と符号化部１００５の符号化処
理とを並列に処理することで、処理の高速化を図る。
び復号方法を使用する画像処理装置の一例として画像形
成装置の例を示す。図８において、コンピュータから受
け取ったデータは、コンピュータからデータを受け取る
インターフェース部１００１、コンピュータから受け取
ったデータを一時的に記憶するテンポラリバッファ１０
０２、コンピュータから受け取ったデータ描画展開する
描画部１００３、該描画部が描画展開したビットマップ
データを書き込むバンドバッファ１００４、該バンドバ
ッファのビットマップデータを圧縮符号化する符号化部
１００５、該符号化部で圧縮符号化した符号化データを
格納するページバッファ１００６、該ページバッファ中
の符号化データを復号する復号部１００７を番号順に経
由して、最後に、復号して得られたビットマップデータ
をプリント出力するプリンタエンジン部１００８へ出力
される。尚、バンドバッファ１００４は複数設けて、描
画部１００３の展開処理と符号化部１００５の符号化処
理とを並列に処理することで、処理の高速化を図る。
【００２３】この構成により、プリント出力する用紙が
Ａ３で解像度が６００ｄｐｉの場合、１画素あたりのビ
ット数が１ビットの２値で、圧縮前には８ＭＢ必要であ
ったページメモリの容量が１／２〜１／４程度に減少す
る。そのかわり新たに、バンドバッファ１００４が必要
になり、その分のメモリが増えるが、展開描画する単位
（これをバンドという）を１ページの１／１６〜１／２
０にすれば、トータルではメモリの削減効果がでてく
る。
Ａ３で解像度が６００ｄｐｉの場合、１画素あたりのビ
ット数が１ビットの２値で、圧縮前には８ＭＢ必要であ
ったページメモリの容量が１／２〜１／４程度に減少す
る。そのかわり新たに、バンドバッファ１００４が必要
になり、その分のメモリが増えるが、展開描画する単位
（これをバンドという）を１ページの１／１６〜１／２
０にすれば、トータルではメモリの削減効果がでてく
る。
【００２４】上記符号化部１００５の符号化方式とし
て、コスト削減の要求が強く、ページメモリの容量をな
るべく減らすために、任意のビットマップデータ（テキ
スト、グラフィック、画像等）に対して、圧縮率の最悪
値がある一定の値を保証する圧縮方式が望まれる。その
ような圧縮方式として、圧縮対象となるビットマップデ
ータの２次元的な特徴を学習する機能を有する本実施の
形態の符号化／復号方法が使用される。
て、コスト削減の要求が強く、ページメモリの容量をな
るべく減らすために、任意のビットマップデータ（テキ
スト、グラフィック、画像等）に対して、圧縮率の最悪
値がある一定の値を保証する圧縮方式が望まれる。その
ような圧縮方式として、圧縮対象となるビットマップデ
ータの２次元的な特徴を学習する機能を有する本実施の
形態の符号化／復号方法が使用される。
【００２５】図２は、本実施の形態の画像符号化装置及
び復号装置の概略構成例を示すブロック図である。画像
入力部２１からの符号化対象シンボルｋ（ｋ＝０，・
・，Ｎ−１；Ｎは符号化シンボルの種類の数）は、符号
化器２２と適応化調整器２６に入る。符号化器２２で
は、後述の図３のフローチャートに示すような処理によ
り、符号化対象シンボルｋはインデックス値ｉに変換さ
れて以降の符号化が進行する。符号化器２２は、Ａレジ
スタ（一般には、インタバルサイズのレジスタとして使
用される）とＣレジスタ（一般には、コードレジスタと
して使用される）とを使用して、符号化を行う。適応化
調整器２６では、後述の図１の更新処理（図３のステッ
プＳ３０５）に対応する処理が行われる。適応化調整器
２６は、符号化対象シンボルｋの各々の発生回数Hist
［ｋ］を累積し、演算処理（図３のステップＳ３０３）
でのＱ［ｉ］の値を提供する。
び復号装置の概略構成例を示すブロック図である。画像
入力部２１からの符号化対象シンボルｋ（ｋ＝０，・
・，Ｎ−１；Ｎは符号化シンボルの種類の数）は、符号
化器２２と適応化調整器２６に入る。符号化器２２で
は、後述の図３のフローチャートに示すような処理によ
り、符号化対象シンボルｋはインデックス値ｉに変換さ
れて以降の符号化が進行する。符号化器２２は、Ａレジ
スタ（一般には、インタバルサイズのレジスタとして使
用される）とＣレジスタ（一般には、コードレジスタと
して使用される）とを使用して、符号化を行う。適応化
調整器２６では、後述の図１の更新処理（図３のステッ
プＳ３０５）に対応する処理が行われる。適応化調整器
２６は、符号化対象シンボルｋの各々の発生回数Hist
［ｋ］を累積し、演算処理（図３のステップＳ３０３）
でのＱ［ｉ］の値を提供する。
【００２６】メモリ２３には、符号化器２２で符号化さ
れた符号化データが記憶され、またメモリ２３からは復
号処理のため記憶された符号化データが呼び出される。
復号器２４では、後述の図４に示す復号処理がなされ
る。またこの復号データを確率適応化器２７に入れて、
適応化処理器２６と同じ復号パラメータＱ［ｉ］を算出
する。
れた符号化データが記憶され、またメモリ２３からは復
号処理のため記憶された符号化データが呼び出される。
復号器２４では、後述の図４に示す復号処理がなされ
る。またこの復号データを確率適応化器２７に入れて、
適応化処理器２６と同じ復号パラメータＱ［ｉ］を算出
する。
【００２７】図３は、符号化器２２及び適応化調整器２
６による符号化処理のフローチャートである。尚、本実
施の形態では、レジスタＣ，Ａのレジスタ長はＶ＝２ｎ
で、ｎ＝１２とする。ステップＳ３０１では、符号化に
使う２つのレジスタＣ，Ａを初期化する。すなわち、Ｃ
には０を、Ａには（２n−１）を２進数で入れる。ステ
ップＳ３０２では、入力部２１より符号化対象シンボル
ｋを入力する。ステップＳ３０７では、符号化対象シン
ボルを出現頻度順のシンボルに並べ換えを行うために、
符号化対象シンボルｋを後述するインデックステーブル
を用いてインデックス値ｉ＝Ｌ［ｋ］に変換する。
６による符号化処理のフローチャートである。尚、本実
施の形態では、レジスタＣ，Ａのレジスタ長はＶ＝２ｎ
で、ｎ＝１２とする。ステップＳ３０１では、符号化に
使う２つのレジスタＣ，Ａを初期化する。すなわち、Ｃ
には０を、Ａには（２n−１）を２進数で入れる。ステ
ップＳ３０２では、入力部２１より符号化対象シンボル
ｋを入力する。ステップＳ３０７では、符号化対象シン
ボルを出現頻度順のシンボルに並べ換えを行うために、
符号化対象シンボルｋを後述するインデックステーブル
を用いてインデックス値ｉ＝Ｌ［ｋ］に変換する。
【００２８】ステップＳ３０３では、Ａ0の計算：Ａ0←
Ａ×Ｑ［ｉ−１］，Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｉ］−
Ｑ［ｉ−１］），Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を行う。Ｑ
［ｉ］は、インデックスｉに対する累積近似確率パラメ
ータである。ここで、（Ｑ［ｉ］−Ｑ［ｉ−１］）はｉ
番目の累積確率Ｑ［ｉ］とｉ−１番目の累積確率Ｑ［ｉ
−１］との差で、ｉの出現確率を表す。
Ａ×Ｑ［ｉ−１］，Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｉ］−
Ｑ［ｉ−１］），Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を行う。Ｑ
［ｉ］は、インデックスｉに対する累積近似確率パラメ
ータである。ここで、（Ｑ［ｉ］−Ｑ［ｉ−１］）はｉ
番目の累積確率Ｑ［ｉ］とｉ−１番目の累積確率Ｑ［ｉ
−１］との差で、ｉの出現確率を表す。
【００２９】ステップＳ３０４でのリノーマライズ処理
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数ｒとする。次に、Ｃレジスタ
を（ｎ−ｒ）ビット左シフトし、レジスタから溢れたビ
ットが出力する符号になる。この後、Ｃ＋Ａ0の計算の
キャリー伝搬により符号が変わらないようにする符号の
固定化処理がはいるが、本願発明の主題ではないので簡
略化のためこの説明は省略する。
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数ｒとする。次に、Ｃレジスタ
を（ｎ−ｒ）ビット左シフトし、レジスタから溢れたビ
ットが出力する符号になる。この後、Ｃ＋Ａ0の計算の
キャリー伝搬により符号が変わらないようにする符号の
固定化処理がはいるが、本願発明の主題ではないので簡
略化のためこの説明は省略する。
【００３０】ステップＳ３０５では、後述する本実施の
形態の更新処理を行う。ステップＳ３０６では、符号化
対象シンボルが全て終わるまでステップＳ３０２に戻っ
て処理を繰り返す。図４は、復号器２４及び確率適応化
器２７による復号処理のフローチャートである。
形態の更新処理を行う。ステップＳ３０６では、符号化
対象シンボルが全て終わるまでステップＳ３０２に戻っ
て処理を繰り返す。図４は、復号器２４及び確率適応化
器２７による復号処理のフローチャートである。
【００３１】ステップＳ４０１では、符号化に使う２つ
のレジスタＣ，Ａを初期化する。本実施の形態では、符
号化と同じようにレジスタ長はＶ＝２ｎで、ｎ＝１２を
仮定している。すなわち、最初にＣには符号の先頭ビッ
トを、Ａには（２n−１）を２進数でセットする。ステ
ップＳ４０２では、Ｃ’←Ｃ／Ａの整数部（以下、
〔（Ｃ／Ａ）〕）を求め、Ｃ’＜Ｑ［ｉ］を満たす最小
のｉを復号インデックス値とする。ステップＳ４０７で
は、インデックスｉを復号シンボル値ｋ＝ＬＨ［ｉ］に
変換する。ステップＳ４０３では、Ａ0の計算：Ａ0←Ａ
×Ｑ［ｉ−１］、Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｉ］−Ｑ
［ｉ−１］）、Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を計算する。
のレジスタＣ，Ａを初期化する。本実施の形態では、符
号化と同じようにレジスタ長はＶ＝２ｎで、ｎ＝１２を
仮定している。すなわち、最初にＣには符号の先頭ビッ
トを、Ａには（２n−１）を２進数でセットする。ステ
ップＳ４０２では、Ｃ’←Ｃ／Ａの整数部（以下、
〔（Ｃ／Ａ）〕）を求め、Ｃ’＜Ｑ［ｉ］を満たす最小
のｉを復号インデックス値とする。ステップＳ４０７で
は、インデックスｉを復号シンボル値ｋ＝ＬＨ［ｉ］に
変換する。ステップＳ４０３では、Ａ0の計算：Ａ0←Ａ
×Ｑ［ｉ−１］、Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｉ］−Ｑ
［ｉ−１］）、Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を計算する。
【００３２】ステップＳ４０４でのリノーマライズ処理
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数をｒとする。Ｃレジスタを
（ｎ−ｒ）ビット左シフトしながら、ＬＳＢから符号化
データを入力する。ステップＳ４０５では、後述する本
実施の形態の更新処理を行う。ステップＳ４０６では、
復号が全て終わるまでステップＳ４０２に戻って処理を
繰り返す。
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数をｒとする。Ｃレジスタを
（ｎ−ｒ）ビット左シフトしながら、ＬＳＢから符号化
データを入力する。ステップＳ４０５では、後述する本
実施の形態の更新処理を行う。ステップＳ４０６では、
復号が全て終わるまでステップＳ４０２に戻って処理を
繰り返す。
【００３３】図１は、本実施の形態で用いる更新処理手
順（Ｓ３０５，Ｓ４０５）の詳細なフローチャートであ
る。ステップＳ１０１では発生回数Hist［ｋ]をカウン
トアップ（＋１）する。このカウント値をトータル発生
回数で割ると、シンボルｋの発生頻度となる。ステップ
Ｓ１０２ではこのカウント値が設定値ＭＡＸを越えるか
を判定し、越える場合はステップＳ１０３でヒストグラ
ムからエントロピーを計算する。本例でのエントロピー
の計算式は、 Ｅｎｔｒｏｐｙ＝Σ（−ｐ［ｉ］*ｌｏｇ2（ｐ
［ｉ］）） であるが、この式に限られるものではない。ここで、ｐ
［ｉ］は各シンボルの発生確率で、全体のシンボル数Su
m＝Σ（Hist［ｉ］）で、ｐ［ｉ］＝Hist［ｉ］／Sumで
ある。
順（Ｓ３０５，Ｓ４０５）の詳細なフローチャートであ
る。ステップＳ１０１では発生回数Hist［ｋ]をカウン
トアップ（＋１）する。このカウント値をトータル発生
回数で割ると、シンボルｋの発生頻度となる。ステップ
Ｓ１０２ではこのカウント値が設定値ＭＡＸを越えるか
を判定し、越える場合はステップＳ１０３でヒストグラ
ムからエントロピーを計算する。本例でのエントロピー
の計算式は、 Ｅｎｔｒｏｐｙ＝Σ（−ｐ［ｉ］*ｌｏｇ2（ｐ
［ｉ］）） であるが、この式に限られるものではない。ここで、ｐ
［ｉ］は各シンボルの発生確率で、全体のシンボル数Su
m＝Σ（Hist［ｉ］）で、ｐ［ｉ］＝Hist［ｉ］／Sumで
ある。
【００３４】ステップＳ１０４では前回計算したエント
ロピーと新エントロピーとの差があるか判定し、差があ
る場合のみステップＳ１０７で、Hist［ｉ］を大きい順
に０からならべ替え、入力シンボルｋの値とインデック
ス値ｉの照合をとるインデックステーブルＬと逆引きテ
ーブルＬＨを作成する。
ロピーと新エントロピーとの差があるか判定し、差があ
る場合のみステップＳ１０７で、Hist［ｉ］を大きい順
に０からならべ替え、入力シンボルｋの値とインデック
ス値ｉの照合をとるインデックステーブルＬと逆引きテ
ーブルＬＨを作成する。
【００３５】ここで、Ｎ＝５，Hist［０］＝１００，Hi
st［１］＝２０，Hist［２］＝４０，Hist［３］＝５，
Hist［４］＝２５と仮定すると、インデックステーブル
Ｌは、入力ｋの０，１，２，３，４に対して、出力ｉは
発生頻度の順番である０，３，１，４，２となり、逆引
きテーブルＬＨは、入力ｉの０，１，２，３，４に対し
て、順番ｉからシンボルｋを求めるため、出力ｋは０，
２，４，１，３となる。
st［１］＝２０，Hist［２］＝４０，Hist［３］＝５，
Hist［４］＝２５と仮定すると、インデックステーブル
Ｌは、入力ｋの０，１，２，３，４に対して、出力ｉは
発生頻度の順番である０，３，１，４，２となり、逆引
きテーブルＬＨは、入力ｉの０，１，２，３，４に対し
て、順番ｉからシンボルｋを求めるため、出力ｋは０，
２，４，１，３となる。
【００３６】ステップＳ１０５では、累積確率パラメー
タＱ［ｉ］を再計算し、ステップＳ１０６でエントロピ
ー値を保存する。Ｑ［ｉ］の計算フローを図５のフロー
チャートに示す。図５は確率近似アルゴリズムである。
以下の様に計算する。
タＱ［ｉ］を再計算し、ステップＳ１０６でエントロピ
ー値を保存する。Ｑ［ｉ］の計算フローを図５のフロー
チャートに示す。図５は確率近似アルゴリズムである。
以下の様に計算する。
【００３７】シンボルｋに対する確率近似パラメータで
は、ステップＳ５０１で、 Ｑ’［Ｎ−１］＝〔（２nｘｐ［Ｎ−１］）〕 の計算を行う。ステップＳ５０６、Ｓ５０２、Ｓ５０
３、Ｓ５０７、Ｓ５０４では、Ｑ’［ｉ］の計算をｉ＝
０からｉ＝Ｎ−２まで行う。
は、ステップＳ５０１で、 Ｑ’［Ｎ−１］＝〔（２nｘｐ［Ｎ−１］）〕 の計算を行う。ステップＳ５０６、Ｓ５０２、Ｓ５０
３、Ｓ５０７、Ｓ５０４では、Ｑ’［ｉ］の計算をｉ＝
０からｉ＝Ｎ−２まで行う。
【００３８】
【数３】 の計算を行う．尚、ステップＳ５０３では、近似確率が
ｐ［ｉ］＞０かつＱ’［ｉ］＜１の時はＱ’［ｉ］＝１
とする。
ｐ［ｉ］＞０かつＱ’［ｉ］＜１の時はＱ’［ｉ］＝１
とする。
【００３９】ステップＳ５０５では、以下の式から累積
近似確率パラメータＱ［ｉ］を計算する。
近似確率パラメータＱ［ｉ］を計算する。
【００４０】
【数４】 Ｑ［ｉ］の計算はループ計算が多いので、処理時間がか
かるものであるが、このように状態の変化があった時の
み再計算するようにすると、必要最低限の更新で済ませ
ることができ、高速化に非常に効果がある。
かるものであるが、このように状態の変化があった時の
み再計算するようにすると、必要最低限の更新で済ませ
ることができ、高速化に非常に効果がある。
【００４１】図６は、図４の復号処理でＱ［０］から復
号インデックスｉを探索する手順のフローチャートであ
る。ステップＳ６０１では、Ｃ’＝〔（Ｃ／Ａ）〕で復
号インデックスＣ’を求め、またｉ＝０に初期化する。
ステップＳ６０２ではＣ’＜Ｑ［ｉ］かを判定し、Ｑ
［ｉ］がＣ’を越えた時に（Ｙｅｓ）、求める復号イン
デックスｉを確定する。ステップＳ６０３ではｉを１づ
つインクリメントして、Ｎになるまで続ける。Ｎ以上に
なると復号エラーである。
号インデックスｉを探索する手順のフローチャートであ
る。ステップＳ６０１では、Ｃ’＝〔（Ｃ／Ａ）〕で復
号インデックスＣ’を求め、またｉ＝０に初期化する。
ステップＳ６０２ではＣ’＜Ｑ［ｉ］かを判定し、Ｑ
［ｉ］がＣ’を越えた時に（Ｙｅｓ）、求める復号イン
デックスｉを確定する。ステップＳ６０３ではｉを１づ
つインクリメントして、Ｎになるまで続ける。Ｎ以上に
なると復号エラーである。
【００４２】＜第２の実施の形態＞並べかえ処理のオー
バーヘッドが問題になる場合は、２進木で探索する方法
を改良（スタート点を学習）することにより、復号の探
索時間を短くすることができる。図７は本実施の形態の
フローチャートである。
バーヘッドが問題になる場合は、２進木で探索する方法
を改良（スタート点を学習）することにより、復号の探
索時間を短くすることができる。図７は本実施の形態の
フローチャートである。
【００４３】ステップＳ７０１で、ｍ＝０，ｎ＝Ｎで初
期化する。ステップＳ７０２では、１回目はｉ＝｛（前
回の値）＋補正値｝を使い、２回目以降はｉ＝（ｍ＋
ｎ）／２を使う。一般的な方法はｉ＝（ｍ＋ｎ）／２を
使うものである。補正値は、実験的に決めるものであ
る。もしＣ’＜Ｑ〔ｉ］ならステップＳ７０４でｎ＝
ｉ、そうでない場合はステップＳ７０５でｍ＝ｉ＋１と
し、ステップＳ７０６の判定でｍ＞＝ｎになるまで続け
る。このループから抜けた最後のｉの値が復号インデッ
クスになる。この方式をとる場合には、図１の並べ替え
処理は行わない。
期化する。ステップＳ７０２では、１回目はｉ＝｛（前
回の値）＋補正値｝を使い、２回目以降はｉ＝（ｍ＋
ｎ）／２を使う。一般的な方法はｉ＝（ｍ＋ｎ）／２を
使うものである。補正値は、実験的に決めるものであ
る。もしＣ’＜Ｑ〔ｉ］ならステップＳ７０４でｎ＝
ｉ、そうでない場合はステップＳ７０５でｍ＝ｉ＋１と
し、ステップＳ７０６の判定でｍ＞＝ｎになるまで続け
る。このループから抜けた最後のｉの値が復号インデッ
クスになる。この方式をとる場合には、図１の並べ替え
処理は行わない。
【００４４】尚、上記実施の形態では、各構成要素の動
作をフローチャートで示したが、各要素はソフトウエア
でもハードウエアでも実現可能なことは、明らかであ
る。なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピ
ュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリンタなど）
から構成されるシステムに適用しても、一つの機器から
なる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置など）に
適用してもよい。
作をフローチャートで示したが、各要素はソフトウエア
でもハードウエアでも実現可能なことは、明らかであ
る。なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピ
ュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリンタなど）
から構成されるシステムに適用しても、一つの機器から
なる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置など）に
適用してもよい。
【００４５】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
【００４６】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。プログラムコードを供給
するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディス
ク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，Ｃ
Ｄ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリ
カード，ＲＯＭなどを用いることができる。
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。プログラムコードを供給
するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディス
ク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，Ｃ
Ｄ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリ
カード，ＲＯＭなどを用いることができる。
【００４７】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００４８】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
【００４９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
シンボルを発生頻度順に並べ替えることにより、動的な
符号化及び復号方法であっても高速復号することが可能
になった。
シンボルを発生頻度順に並べ替えることにより、動的な
符号化及び復号方法であっても高速復号することが可能
になった。
【図１】本実施に形態の更新処理の処理手順を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図２】符号化及び復号の処理の流れを示す図である。
【図３】符号化処理の処理手順を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図４】復号処理の処理手順を示すフローチャートであ
る。
る。
【図５】累積頻度近似パラメータの計算の処理手順を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図６】復号インデックスの検索の処理手順を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図７】第２実施の形態の復号方法での復号インデック
スの検索の処理手順を示すフローチャートである。
スの検索の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態の画像処理装置の構成例を示す図
である。
である。
Claims (9)
- 【請求項１】 符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号方法において、 参照状態毎に発生頻度をカウントし、 前記累積頻度確率を更新する場合に、前記参照状態の発
生頻度順にシンボルを並べ替えることを特徴とする算術
符号化及び復号方法。 - 【請求項２】 符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号方法において、 前回の復号インデックス値を記憶し、 該前回の復号インデックス値を２進木探索の初期値とす
ることを特徴とする算術符号化及び復号方法。 - 【請求項３】 前記累積頻度確率の更新では、 符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエントロ
ピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を
更新することを特徴とする請求項１又は２記載の算術符
号化及び復号方法。 - 【請求項４】 符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号装置において、 参照状態毎に発生頻度をカウントするカウント手段と、 前記累積頻度確率を更新する場合に、前記参照状態の発
生頻度順にシンボルを並べ替える並べ替え手段とを備え
ることを特徴とする算術符号化及び復号装置。 - 【請求項５】 符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更新する算術符
号化及び復号装置において、 前回の復号インデックス値を記憶する記憶手段と、 該前回の復号インデックス値を２進木探索の初期値とす
る２進木探索手段とを備えることを特徴とする算術符号
化及び復号装置。 - 【請求項６】 前記累積頻度確率の更新では、 符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエントロ
ピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を
更新することを特徴とする請求項４又は５記載の算術符
号化及び復号装置。 - 【請求項７】 画像を符号化装置により符号化して記憶
した後に、復号装置により復号して出力する画像処理装
置において、 前記符号化及び復号装置が、符号化及び復号シンボルの
発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更
新する算術符号化及び復号部を含み、 前記算術符号化及び復号部では、 参照状態毎に発生頻度をカウントし、 前記累積頻度確率を更新する場合に、前記参照状態の発
生頻度順にシンボルを並べ替えることを特徴とする画像
処理装置。 - 【請求項８】 画像を符号化装置により符号化して記憶
した後に、復号装置により復号して出力する画像処理装
置において、 前記符号化及び復号装置が、符号化及び復号シンボルの
発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積頻度確率を更
新する算術符号化及び復号部を含み、 前記算術符号化及び復号部では、 前回の復号インデックス値を記憶し、 該前回の復号インデックス値を２進木探索の初期値とす
ることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項９】 前記累積頻度確率の更新では、 符号化及び復号シンボルの発生状態についてのエントロ
ピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積頻度確率を
更新することを特徴とする請求項７又は８記載の画像処
理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27607897A JPH11112355A (ja) | 1997-10-08 | 1997-10-08 | 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27607897A JPH11112355A (ja) | 1997-10-08 | 1997-10-08 | 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11112355A true JPH11112355A (ja) | 1999-04-23 |
Family
ID=17564506
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27607897A Withdrawn JPH11112355A (ja) | 1997-10-08 | 1997-10-08 | 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11112355A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100921669B1 (ko) | 2001-11-07 | 2009-10-15 | 커먼웰쓰 사이언티픽 앤드 인더스트리얼 리서치 오가니제이션 | 콘택트 팁 |
| WO2019011292A1 (en) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | Mediatek Inc. | METHOD AND APPARATUS FOR RANGE CALCULATION IN CONTEXT-ADAPTIVE BITARY ARITHMETIC ENCODING SYSTEM |
| US11265561B2 (en) | 2017-01-06 | 2022-03-01 | Mediatek Inc. | Method and apparatus for range derivation in context adaptive binary arithmetic coding |
-
1997
- 1997-10-08 JP JP27607897A patent/JPH11112355A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100921669B1 (ko) | 2001-11-07 | 2009-10-15 | 커먼웰쓰 사이언티픽 앤드 인더스트리얼 리서치 오가니제이션 | 콘택트 팁 |
| US11265561B2 (en) | 2017-01-06 | 2022-03-01 | Mediatek Inc. | Method and apparatus for range derivation in context adaptive binary arithmetic coding |
| WO2019011292A1 (en) * | 2017-07-14 | 2019-01-17 | Mediatek Inc. | METHOD AND APPARATUS FOR RANGE CALCULATION IN CONTEXT-ADAPTIVE BITARY ARITHMETIC ENCODING SYSTEM |
| TWI694712B (zh) * | 2017-07-14 | 2020-05-21 | 聯發科技股份有限公司 | 編解碼符號之熵編解碼方法與裝置 |
| US11006117B2 (en) | 2017-07-14 | 2021-05-11 | Mediatek Inc. | Method and apparatus for range derivation in context adaptive binary arithmetic coding |
| US11425386B2 (en) | 2017-07-14 | 2022-08-23 | Hfi Innovation Inc. | Method and apparatus for range derivation in context adaptive binary arithmetic coding |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20050104 |