JPH11168633A - 再構成実行方法、再構成実行装置、記録媒体、逆変換実行方法、逆変換実行装置、好適再構成生成方法、好適再構成生成装置、符号化データ処理方法、符号化データ処理装置、データ処理方法、データ処理装置、符号化データのタイル処理方法、符号化データのタイル処理装置、データ復号化方法、データ復号化装置、再構成方法、及び、２値データモデル化方法 - Google Patents

再構成実行方法、再構成実行装置、記録媒体、逆変換実行方法、逆変換実行装置、好適再構成生成方法、好適再構成生成装置、符号化データ処理方法、符号化データ処理装置、データ処理方法、データ処理装置、符号化データのタイル処理方法、符号化データのタイル処理装置、データ復号化方法、データ復号化装置、再構成方法、及び、２値データモデル化方法

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 自然画像、２値画像、グラフィック画像など
を良好に処理可能な圧縮／伸長システムを実現する。 【解決手段】 方式選択機構２１０は、画像又は領域の
性質によって、圧縮方式を選択する。滑らかなエッジと
平滑領域を持つ自然画像などの画像（領域）のデータは
可逆ウェーブレット変換、埋め込み順序量子化、文脈モ
デルの各ブロック２０２，２０３，２０５で処理された
のちエントロピー・コーダー２０６で符号化される。２
値画像やグラフィック画像などは、ブロック２０４でグ
レイ符号化、文脈モデル化された後、エントロピー・コ
ーダー２０６で符号化される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、データ圧縮及び伸
長システムの分野に係り、特に、圧縮／伸長システムに
おけるロスレス及びロッシーのデータ符号化及び復号化
の方法と装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】データ圧縮は、大量のデータの蓄積及び
伝送のために非常に有用なツールである。例えば、文書
のファクシミリ伝送のような画像伝送に要する時間は、
圧縮を利用して画像の再生に必要とされるビット数を減
らすと飛躍的に短縮される。
【０００３】従来より、多くの様々なデータ圧縮手法が
存在している。圧縮手法は、おおまかに分類すると２つ
のカテゴリー、つまりロッシー符号化とロスレス符号化
とに分けることができる。ロッシー符号化とは、情報の
損失が生じ、したがって元のデータの完全な再現が保証
されない符号化のことである。ロッシー符号化の目標と
するところは、元のデータから変わったとしても、その
変化が不快であったり目だったりしないようにすること
である。ロスレス圧縮では、情報がすべて保存され、デ
ータは完全に復元可能な方法で圧縮される。
【０００４】ロスレス圧縮では、入力シンボルもしくは
輝度データが出力符号語に変換される。入力としては、
画像データ、音声データ、１次元データ（例えば空間的
または時間的に変化するデータ）、２次元データ（例え
ば２つの空間軸方向に変化する（または１つの空間次元
と１つの時間次元で変化する）データ）、あるいは多次
元／多スペクトルのデータがあろう。圧縮がうまくいけ
ば、その符号語は、符号化前の入力シンボル（または輝
度データ）のために必要とされたビット数より少ないビ
ット数で表現される。ロスレス符号化法には、辞書符号
化方式（例えば、Lempel-Ziv 方式）、ランレングス符
号化方式、計数符号化方式、エントロピー符号化方式が
ある。ロスレス画像圧縮の場合、圧縮の基礎となってい
るのは予測または文脈と符号化である。ファクシミリ圧
縮用のＪＢＩＧ標準（ISO/IEC 11544)と、ＤＰＣＭ（差
分パルス符号変調−連続階調画像用のＪＰＥＧ標準のオ
プション）は画像用のロスレス圧縮の例である。ロッシ
ー圧縮では、入力シンボルまたは輝度データは、量子化
された後に出力符号語へ変換される。量子化の目的とす
るところは、データの重要な特徴量を保存する一方で、
重要でない特徴量を除去することである。ロッシー圧縮
システムは、量子化に先立ち、エネルギー集中をするた
め変換を利用することが多い。ＪＰＥＧは画像データ用
のロッシー符号化法の一例である。
【０００５】画像信号処理における近年の開発は、効率
的かつ高精度のデータ圧縮符号化方式を追求することに
関心を集中してきた。様々な変換またはピラミッド信号
処理の方式が提案されており、その中に多重解像度ピラ
ミッド処理方式とウェーブレット・ピラミッド処理方式
とがある。これら２方式はサブバンド処理方式及び階層
処理方式とも呼ばれる。画像データのウェーブレット・
ピラミッド処理方式は、例えばクァドレチャーミラーフ
ィルタ（Quadrature Mirror filter；ＱＭＦ）を用いて
オリジナル画像のサブバンド分割をする特殊な多重解像
度ピラミッド処理方式である。なお、非ＱＭＦの他のウ
ェーブレット方式もあることに注意されたい。ウェーブ
レット処理方式に関し、これ以上の情報を得るには、An
tonini,M., et al.," Image Coding Using Wavelet Tra
nsform ",IEEE Transactionson Image Processing, Vo
l.1, No.2,April 1992、及び、Shapiro,J., " AnEmbedd
ed Hierarchical Image Coder Using Zerotrees of Wav
eletCoefficients", Proc. IEEE Data Compression Con
ference, pgs.214-223,1993を参照されたい。可逆変換
に関する情報を得るには、Said,A.and Pearlman,W.,"Re
versible Image Compression via Multiresolution Rep
resentation andPredictive Coding", Dept.of Electri
cal,Computer and Systems Engineering,Renssealaer P
olytechnic Institute,Troy,NY 1993 を参照されたい。
【０００６】ウェーブレット係数を量子化すると良好な
画像が得られる。これはウェーブレット・フィルタが重
複フィルタであるからである。これに対し、ブロック・
ベースの非重複変換の係数を量子化すると、境界部に不
快な歪みが生じる欠点がある。
【０００７】ＤＣＴのような従来のブロック・ベースの
変換からブロック歪みを除去することは多くの理由で困
難である。境界が全ての係数に影響を及ぼす。各変換係
数が多くの空間領域位置に影響を及ぼす。変換領域での
滑らかさのためには、多数の係数間に重複関係がなけれ
ばならない。例えば、空間領域における全ての斜め線の
類は、良好なＤＣＴ表現がない。変換領域での滑らかさ
の条件と量子化の条件とを両立させることは難しい。一
般的に、画質向上処理（平滑化／リンギング抑制／エッ
ジ強調）を空間領域で行ってから変換領域で、その画質
向上を量子化誤差内に納めるように制限する、というこ
とを繰り返して解を求める方法が用いられる。
【０００８】画像においては、エッジが歪みの原因であ
ることが多い。エッジ抽出は、当該技術分野において、
エッジを識別して画像から除去する方法として周知であ
る。エッジ検出にはガウシアン・エッジ抽出方法が長い
あいだ利用されてきた。例えば、 E. Marr and E. Hild
reth, "Theory of Edged Section," Proc.R.SOC.Londo
n, Vol.207,pp.187-217,1980、 V.T. and Thomaso A.Po
ggio, "On EdgeDetection," IEEE Trans. on Pattern A
nalysis and Machine Intelligence,Vol.8,pp.147-63,1
986、 L.Basano,D.caprile, et.al.,"Edge-DetectionS
chemes Highly Suitable for Hardware Implementatio
n," J.Opt.Soc.Am.,Vol.5,pp.1170-1175,1998、及び、
S.Mallate and S.Zhong,"Characterizationof Signals
from Multiscale Edges,"IEEE Trans.on Pattern Analy
sis andMachine Intelligence,Vol.14,pp.710-732,1992
を参照されたい。しかし、これらのエッジ検出方法が
従来から存在していたにも拘わらず、近傍に歪みのない
シャープなエッジを復元できるように、エッジ検出を改
良したいという要望が常に存在している。
【０００９】圧縮は、非常に時間がかかり、また膨大な
メモリを必要とすることが多い。より高速に、かつ／又
は可能ならばより少ないメモリで、圧縮を行うことがで
きれば望ましいことである。品質を保証できない、圧縮
率が十分に高くない、あるいはデータレートが制御可能
でないという理由で、圧縮が全く利用されなかった応用
分野もある。しかし、伝送及び／又は記憶すべき情報量
を減らすために、圧縮を利用することが望ましい。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】本発明の一般的な目的
は、より優れたデータ圧縮／伸長システムを実現するこ
とにある。本発明のより具体的な目的は、画像中のエッ
ジやテクスチャの再現性の向上、画像のタイリングを行
う場合のタイル境界歪みの減少、シャープなエッジの近
傍のリンギングの抑制、復号化処理の簡略化、符号化処
理の効率化などを達成することである。本発明の上記目
的及びその他の目的は、以下の説明により明らかになろ
う。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するため、以下の方法、装置又は記録媒体を提供す
る。
【００１２】（１）ａ）境界によって影響を受けたＤＳ
係数及びＤＤ係数をセーブするステップ、ｂ）ＳＤ係数
を前記境界をまたいで平滑になるように再構成するステ
ップ、ｃ）逆垂直変換を各タイルに独立に適用するステ
ップ、ｄ）Ｄ係数を前記境界をまたいで平滑になるよう
に再構成するステップ、及び、ｅ）逆水平変換を各タイ
ルに独立に適用するステップからなることを特徴とする
再構成実行方法。
【００１３】（２）前記（１）において、各レベルに対
し、ａ）からｅ）までのステップを繰り返すステップを
さらに有する再構成実行方法。
【００１４】（３）前記（１）において、前記各レベル
が重要度レベルからなる再構成実行方法。
【００１５】（４）前記（１）において、前記ＳＤ係数
及びＤ係数を実際の量子化係数と矛盾しないようにさせ
るステップをさらに有する再構成実行方法。
【００１６】（５）境界によって影響を受けたＤＳ係数
及びＤＤ係数をセーブする手段、ＳＤ係数を前記境界を
またいで平滑になるように再構成する手段、逆垂直変換
を各タイルに独立に適用する手段、Ｄ係数を前記境界を
またいで平滑になるように再構成する手段、及び、逆水
平変換を各タイルに独立に適用する手段からなることを
特徴とする再構成実行装置。
【００１７】（６）前記（５）において、前記のセーブ
する手段、ＳＤ係数を再構成する手段、逆垂直変換を適
用する手段、Ｄ係数を再構成する手段、及び、逆水平変
換を適用する手段が、各レベルに対し独立に作用する再
構成実行装置。
【００１８】（７）前記（６）において、前記各レベル
が重要度レベルからなる再構成実行装置。
【００１９】（８）前記（５）において、前記ＳＤ係数
及びＤ係数を実際の量子化係数と矛盾しないようにさせ
る手段をさらに有する再構成実行装置。
【００２０】（９）境界によって影響を受けたＤＳ係数
及びＤＤ係数をセーブする処理、ＳＤ係数を前記境界を
またいで平滑になるように再構成する処理、逆垂直変換
を各タイルに独立に適用する処理、Ｄ係数を前記境界を
またいで平滑になるように再構成する処理、及び、逆水
平変換を各タイルに独立に適用する処理をコンピュータ
に実行させるプログラムが記録されたことを特徴とする
コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００２１】（１０）ａ）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対
し逆垂直変換を実行するステップ、 ｂ）２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数及びＤＤ係
数に対し、前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直
変換を実行するステップ、ｃ）前記２カレント係数ライ
ンにおける垂直方向に隣接するＳ係数とＤ係数の２つの
ペアに対し逆水平変換を実行するステップ、及び、ｄ）
前記２カレント係数ラインの後のラインの各ペアに対し
前記ｂ）及びｃ）のステップを繰り返すステップからな
ることを特徴とする逆変換実行方法。
【００２２】（１１）前記（１０）において、各ＳＤ係
数の量子化によって２サンプルの再構成限界が制御され
る逆変換実行方法。
【００２３】（１２）前記（１０）において、ＤＳ係数
及びＤＤ係数の量子化によって４サンプルの再構成限界
が制御される逆変換実行方法。
【００２４】（１３）前記（１０）において、ＳＳ係数
とＳＤ係数のみに対する逆垂直変換の実行により破壊さ
れるＳＳ係数とＳＤ係数がセーブされない逆変換実行方
法。
【００２５】（１４）前記（１０）において、Ｓ成分が
空間領域で画像データとして処理される逆変換実行方
法。
【００２６】（１５）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆
垂直変換を実行する手段、２つのカレント係数ライン上
のＤＳ係数及びＤＤ係数に対し、前２ラインのＤＳ係数
を利用して前記逆垂直変換を実行する手段、前記２カレ
ント係数ラインにおける垂直方向に隣接するＳ係数とＤ
係数の２つのペアに対し逆水平変換を実行する手段から
なり、前記のＳＳ係数とＳＤ係数に対し逆垂直変換を実
行する手段、ＤＳ係数とＤＤ係数に対し逆垂直変換を実
行する手段、及び、逆水平変換を実行する手段が、それ
らの操作を、前記２カレント係数ラインの後のラインの
各ペアに対し繰り返し実行することを特徴とする逆変換
実行装置。
【００２７】（１６）前記（１５）において、各ＳＤ係
数量子化によって２サンプルの再構成限界が制御される
逆変換実行装置。
【００２８】（１７）前記（１５）において、ＤＳ係数
及びＤＤ係数の量子化によって４サンプルの再構成限界
が制御される逆変換実行装置。
【００２９】（１８）前記（１５）において、ＳＳ係数
とＳＤ係数のみに対する逆垂直変換の実行により破壊さ
れるＳＳ係数とＳＤ係数がセーブされない逆変換実行装
置。
【００３０】（１９）前記（１５）において、Ｓ成分が
空間領域で画像データとして処理される逆変換実行装
置。
【００３１】（２０）ａ）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対
し逆垂直変換を実行する処理、ｂ）２つのカレント係数
ライン上のＤＳ係数及びＤＤ係数に対し、前２ラインの
ＤＳ係数を利用して前記逆垂直変換を実行する処理、
ｃ）前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接
するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実
行する処理、及び、ｄ）前記２カレント係数ラインの後
のラインの各ペアに対し前記ｂ）及びｃ）の処理を繰り
返す処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録
されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記
録媒体。
【００３２】（２１）ａ）各ＳＤ係数について、好適な
再構成を計算して、該好適な再構成を量子化と矛盾しな
いようにクリッピングするステップ、ｂ）ＳＳ係数とＳ
Ｄ係数のみに対し逆垂直変換を実行するステップ、ｃ）
各ＤＳ係数と各ＤＤ係数について、好適な再構成を計算
して、該好適な再構成を量子化に矛盾しないようにクリ
ッピングするステップ、ｄ）２つのカレント係数ライン
上のＤＳ係数とＤＤ係数に対し前２ラインのＤＳ係数を
利用して前記逆垂直変換を実行するステップ、ｅ）前記
２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接するＳ係
数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実行するス
テップ、及び、ｆ）前記２カレント係数ラインの後のラ
インの各ペアに対し、前記ｄ）及びｅ）のステップを繰
り返すステップからなることを特徴とする好適再構成生
成方法。
【００３３】（２２）前記（２１）において、前記ａ）
乃至ｆ）のステップを各サブバンドに対し繰り返すステ
ップをさらに有する好適再構成生成方法。
【００３４】（２３）前記（２１）において、未知のビ
ットの最小値と最大値を利用して前記好適な再構成をク
リッピングするステップをさらに有する好適再構成生成
方法。
【００３５】（２４）各ＳＤ係数について、好適な再構
成を計算して、該好適な再構成を量子化と矛盾しないよ
うにクリッピングする手段、ＳＳ係数とＳＤ係数のみに
対し逆垂直変換を実行する手段、各ＤＳ係数と各ＤＤ係
数について、好適な再構成を計算して、該好適な再構成
を量子化に矛盾しないようにクリッピングする手段、２
つのカレント係数ライン上のＤＳ係数とＤＤ係数に対し
前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直変換を実行
する手段、前記２カレント係数ラインにおける垂直方向
に隣接するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変
換を実行する手段からなり、前記のＤＳ係数とＤＤ係数
に対し逆垂直変換を実行する手段、及び、垂直方向に隣
接するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を
実行する手段が、前記２カレント係数ラインの後のライ
ンの各ペアに対し繰り返し動作することを特徴とする好
適再構成生成装置。
【００３６】（２５）前記（２４）において、前記操作
が各サブバンドに対し繰り返される好適再構成生成装
置。
【００３７】（２６）前記（２４）において、未知のビ
ットの最小値と最大値を利用して前記好適な再構成をク
リッピングする手段をさらに有する好適再構成生成装
置。
【００３８】（２７）ａ）各ＳＤ係数について、好適な
再構成を計算して、該好適な再構成を量子化と矛盾しな
いようにクリッピングする処理、ｂ）ＳＳ係数とＳＤ係
数のみに対し逆垂直変換を実行する処理、ｃ）各ＤＳ係
数と各ＤＤ係数について、好適な再構成を計算して、該
好適な再構成を量子化に矛盾しないようにクリッピング
する処理、ｄ）２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数
とＤＤ係数に対し前２ラインのＤＳ係数を利用して前記
逆垂直変換を実行する処理、ｅ）前記２カレント係数ラ
インにおける垂直方向に隣接するＳ係数とＤ係数の２つ
のペアに対し逆水平変換を実行する処理、ｆ）前記２カ
レント係数ラインの後のラインの各ペアに対し前記ｄ）
とｅ）の処理を繰り返す処理をコンピュータに実行させ
るコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００３９】（２８）符号化データ中のｎタイルにわた
って重要度レベルを符号化するために用いられるデータ
量の指示を受け取るステップ、所定量の前記符号化デー
タの復号化を決定するステップ、及び、各タイル全体が
同一忠実度の復号化データが得られるように前記符号化
データの前記所定量だけを復号化するステップからなる
ことを特徴とする符号化データ処理方法。
【００４０】（２９）前記（２８）において、前記の符
号化データの一部のみ復号化するステップが、前記符号
化データの復号化を、最高重要度レベルから初めて、所
定量の符号化データが復号化されるまで、順に低い重要
度レベルまで続けるステップからなる符号化データ処理
方法。
【００４１】（３０）符号化データ中ｎタイルにわたっ
て重要度レベルを符号化するために用いられるデータ量
の指示を受け取る手段、所定量の前記符号化データの復
号化を決定する手段、及び、各タイル全体が同一忠実度
の復号化データが得られるように前記符号化データの前
記所定量だけを復号化する手段からなることを特徴とす
る符号化データ処理装置。
【００４２】（３１）前記（３０）において、前記復号
化の手段が、前記符号化データの復号化を、最高重要度
レベルから初めて、所定量の符号化データが復号化され
るまで、順に低い重要度レベルまで続ける手段からなる
符号化データ処理装置。
【００４３】（３２）符号化データのｎタイルにわたり
重要度レベルを符号化するために用いられるデータの量
の指示を受け取る処理、所定量の前記符号化データの復
号化を決定する処理、及び、各タイル全体が同一忠実度
の復号化データが得られるように前記符号化データの前
記所定量だけを復号化する処理をコンピュータに実行さ
せるプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体。
【００４４】（３３）０に量子化された複数の係数を受
け取るステップ、前記０に量子化された係数のために適
当な再構成値を選択することによって画像にノイズを注
入するステップからなることを特徴とするデータ処理方
法。
【００４５】（３４）前記（３３）において、前記注入
されるノイズが、前記０に量子化された複数の係数の生
成源たる原画像中のノイズの関数であるデータ処理方
法。
【００４６】（３５）前記（３４）において、前記原画
像中のノイズに関する情報を、前記０に量子化された複
数の係数を得る源たる圧縮係数に付随したタグで受け取
るステップをさらに有するデータ処理方法。
【００４７】（３６）前記（３５）において、前記ノイ
ズに関する情報が前記原画像中のノイズの分布からなる
データ処理方法。
【００４８】（３７）前記（３５）において、前記ノイ
ズに関する情報が前記原画像中のノイズの大きさからな
るデータ処理方法。
【００４９】（３８）前記（３５）において、前記ノイ
ズに関する情報が前記原画像中のノイズの分散からなる
データ処理方法。
【００５０】（３９）０に量子化された複数の係数を受
け取る手段、及び、前記０に量子化された係数のために
適当な再構成値を選択することによって画像にノイズを
注入する手段からなることを特徴とするデータ処理装
置。
【００５１】（４０）前記（３９）において、前記注入
されるノイズが、前記０に量子化された複数の係数の生
成源たる原画像中のノイズの関数であるデータ処理装
置。
【００５２】（４１）前記（４０）において、前記原画
像中のノイズに関する情報を、前記０に量子化された複
数の係数を得る源たる圧縮係数に付随したタグで受け取
る手段をさらに有するデータ処理装置。
【００５３】（４２）前記（４１）において、前記ノイ
ズに関する情報が前記原画像中のノイズの分布からなる
データ処理装置。
【００５４】（４３）前記（４１）において、前記ノイ
ズに関する情報が前記原画像中のノイズの大きさからな
るデータ処理装置。
【００５５】（４４）前記（４１）において、前記ノイ
ズに関する情報が前記原画像中のノイズの分散からなる
データ処理装置。
【００５６】（４５）０に量子化された複数の係数を受
け取る処理、及び、前記０に量子化された係数のために
適当な再構成値を選択することによって画像にノイズを
注入する処理をコンピュータに実行させるプログラムが
記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能
な記録媒体。
【００５７】（４６）あるタイルサイズを有するタイル
を、該タイルサイズより大きなメモリの一部分に格納す
るステップ、及び、前記メモリの一部分に格納されたタ
イル内の係数に対し復号化処理を実行し、各係数の復号
化中に、該タイル内のある位置を指すポインタと該位置
からの一連のオフセットを、アクセスすべき係数の組の
位置を突き止めるために利用するステップからなること
を特徴とする符号化データのタイル処理方法。
【００５８】（４７）前記（４６）において、前記メモ
リの一部分の、前記タイルの外側の部分が、所定値を格
納する符号化データのタイル処理方法。
【００５９】（４８）前記（４７）において、前記所定
値が０である符号化データのタイル処理方法。
【００６０】（４９）前記（４６）において、前記オフ
セットが固定されている符号化データのタイル処理方
法。
【００６１】（５０）あるタイルサイズを有するタイル
を、該タイルサイズより大きなメモリの一部分に格納す
る手段、及び、前記メモリの一部分に格納されたタイル
内の係数に対し復号化処理を実行し、各係数の復号化中
に、該タイル内のある位置を指すポインタと該位置から
の一連のオフセットを、アクセスすべき係数の組の位置
を突き止めるために利用する手段からなることを特徴と
する符号化データのタイル処理装置。
【００６２】（５１）前記（５０）において、前記メモ
リの一部分の、前記タイルの外側の部分が、所定値を格
納する符号化データのタイル処理装置。
【００６３】（５２）前記（５１）において、前記所定
値が０である符号化データのタイル処理装置。
【００６４】（５３）前記（５０）において、前記オフ
セットが固定されている符号化データのタイル処理装
置。
【００６５】（５４）あるタイルサイズを有するタイル
を、該タイルサイズより大きなメモリの一部分に格納す
る処理、及び、前記メモリの一部分に格納されたタイル
内の係数に対し復号化処理を実行し、各係数の復号化中
に、該タイル内のある位置を指すポインタと該位置から
の一連のオフセットを、アクセスすべき係数の組の位置
を突き止めるために利用する処理をコンピュータに実行
させるプログラムが記録されたことを特徴とするコンピ
ュータが読み取り可能な記録媒体。
【００６６】（５５）複数の同一文脈がエントロピー・
コーダーに与えられる場合を識別するステップ、及び、
前記複数の同一文脈が連続して発生するときに、該複数
の同一文脈の全部に対し単一の復号化処理を実行するス
テップからなることを特徴とするデータ復号化方法。
【００６７】（５６）前記（５５）において、前記の複
数の同一文脈がエントロピー・コーダーに与えられる場
合を識別するステップが、符号化入力データストリーム
の一部分を、前記複数の同一文脈が連続して発生するな
らば該符号化入力データストリームが何であるか予測し
たものと比較するステップからなるデータ復号化方法。
（５７）前記（５５）において、前記の複数の同一文脈
がエントロピー・コーダーに与えられる場合を識別する
ステップが、符号化入力データストリームの一部分を、
前記複数の同一文脈が連続して発生するならば該符号化
入力データストリームが何であるか予測した２つのもの
と比較するステップからなり、前記符号化入力データス
トリームが前記予測した２つのもののいずれかと等しい
か、その間である場合に、前記符号化処理が実行される
データ復号化方法。
【００６８】（５８）複数の同一文脈がエントロピー・
コーダーに与えられる場合を識別する手段、及び、前記
複数の同一文脈が連続して発生するときに、該複数の同
一文脈の全部に対し単一の復号化処理を実行する手段か
らなることを特徴とするデータ復号化装置。
【００６９】（５９）前記（５８）において、前記識別
する手段が、符号化入力データストリームの一部分を、
前記複数の同一文脈が連続して発生するならば該符号化
入力データストリームが何であるか予測したものと比較
する手段からなるデータ復号化装置。
【００７０】（６０）前記（５８）において、前記識別
する手段が、符号化入力データストリームの一部分を、
前記複数の同一文脈が連続して発生するならば該符号化
入力データストリームが何であるか予測した２つのもの
と比較する手段からなり、前記符号化入力データストリ
ームが前記予測した２つのもののいずれかと等しいか、
その間である場合に、前記符号化処理が実行されるデー
タ復号化装置。
【００７１】（６１）複数の同一文脈がエントロピー・
コーダーに与えられる場合を識別する処理、及び、前記
複数の同一文脈が連続して発生するときに、該複数の同
一文脈の全部に対し単一の復号化処理を実行する処理を
コンピュータに実行させるプログラムが記録されたこと
を特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００７２】（６２）所定数の係数の中で、最小の値を
持つ第１の係数と最大の値を持つ第２の係数との間の差
を測定するステップ、前記所定数の係数間の差が所定の
しきい値未満である場所でステップ・エッジ以外を再構
成するステップ、及び、前記所定数の係数間の差が所定
のしきい値を越える場所でステップ・エッジを再構成す
るステップからなり、該ステップ・エッジの再構成ステ
ップは、潜在的ステップ・エッジの位置の右側及び左側
にある所定数の係数値に基づいて第１と第２の部分再構
成値を計算するステップと、前記第１と第２の部分再構
成値のうちの一つが０であるか否か、及び、前記第１と
第２の部分再構成値の符号が同じであるか否かに基づ
き、前記第１と第２の部分再構成値のうちの一つを用い
て再構成値を計算するステップとからなることを特徴と
する再構成方法。
【００７３】（６３）前記（６２）において、結果とし
て得られる再構成が前記所定数の係数間の差が前記所定
しきい値未満である場所では線形である再構成方法。
【００７４】（６４）前記（６２）において、前記所定
数の係数がＳ係数のみからなる再構成方法。
【００７５】（６５）前記（６２）において、前記係数
の所定数が５である再構成方法。
【００７６】（６６）前記（６２）において、前記第１
と第２の部分再構成値のいずれかが０のときには、前記
再構成値の計算に部分再構成値０が用いられる再構成方
法。
【００７７】（６７）前記（６２）において、一つの部
分再構成値は、前記第１と第２の部分再構成値が同じな
らば前記第１と第２の部分再構成値のうちで最小値を持
つ部分再構成値と等しい再構成方法。
【００７８】（６８）前記（６２）において、前記第１
と第２の部分再構成値のうちの少なくとも一つを計算す
るステップが、内側の係数値ペア間の差及び外側の係数
値ペア間の差を測定するステップと、前記外側の係数値
ペア間の差の大きさが前記内側の係数値ペア間の差より
大きいか否か調べるステップと、前記外側の係数値ペア
間の差の大きさが前記内側の係数値ペア間の差より大き
いときに、当該両差を同じ値に設定するステップと、前
記外側の係数値ペア間の差と前記内側の係数値ペア間の
差の比を計算するステップと、前記第１と第２の部分再
構成値のうちの前記少なくとも一つを、前記内側の係数
値ペア間の差と前記比を用いて得られた結果との積に設
定するステップとからなる再構成方法。
【００７９】（６９）前記（６８）において、前記内側
と外側の係数値ペアがＳ係数からなる再構成方法。
【００８０】（７０）再構成値を生成するステップ、及
び、前記再構成値が近傍係数の範囲を越えるときに、該
再構成値を該近傍係数の範囲内の係数値にクリッピング
するステップからなる再構成実行方法。
【００８１】（７１）前記（７０）において、前記再構
成値の後続再構成値が前記近傍画素の範囲を越えないな
らば、前記再構成値として中央サンプルを用いる再構成
実行方法。
【００８２】（７２）前記（７０）において、前記再構
成値の後続再構成値が前記近傍係数の範囲を越えないな
らば、中央サンプルの複数の隣接サンプルのうちの一つ
のサンプル値を前記再構成値として用いる再構成実行方
法。
【００８３】（７３）前記（７２）において、前記複数
の隣接サンプルのうちの前記一つのサンプル値が、該複
数の隣接サンプルのうちの中央サンプル以外のものよ
り、該中央サンプルに近い値を持つ再構成実行方法。
【００８４】（７４）前記（７０）において、前記近傍
係数が近傍のＳ係数からなる再構成実行方法。
【００８５】（７５）前記（７０）において、前記再構
成値が、それに最も近い値を持つ近傍係数の係数値にク
リッピングされる再構成実行方法。
【００８６】（７６）一つの周波数帯域内の第１の所定
数ビットが同一であるか否か判定するステップ、前記周
波数帯域内の前記第１の所定数ビットが同一のときに、
第１の状態である第１のビットと、前記第１の所定数ビ
ットが全ビット１又は全ビット０であるかどうか指示す
る第２のビットをコーダーへ送出するステップ、前記周
波数帯域内の前記第１の所定数ビットが同一でないとき
に、前記第１の状態と異なる第２の状態である前記第１
のビットを前記コーダーへ送出するステップ、前記周波
数帯域内の前記第１の所定数ビットが同一でないとき
に、第２の所定数ビットが同一であるか否か判定するス
テップ、前記第２の所定数ビットが同一であることを指
示する第３のビットを送出するステップ、及び、前記第
２の所定数ビットが同一でないときに、近傍係数に基づ
いてターゲット・ビットの文脈を送出するステップから
なることを特徴とする２値データモデル化方法。
【００８７】（７７）前記（７６）において、前記所定
数ビットがターゲット・ビットだけからなる２値データ
モデル化方法。
【００８８】（７８）前記（７６）において、前記第２
の所定数ビットが同一か否か判定するステップが、前記
第２の所定数ビットが０のヘッドビットであるか否か判
定するステップからなる２値データモデル化方法。
【００８９】（７９）所定数の係数をひとまとまりとし
て符号化することを試みるか否か判定するステップ、前
記所定数の係数をひとまとまりとして符号化することを
試みないときには、第１の文脈モデルを利用して前記所
定数の係数を個別的に符号化するステップ、データが所
定状態であり、かつ前記所定数の係数をひとまとまりと
して符号化する試みが成功する時に、前記所定数の係数
の第１の符号化を行うステップ、及び、前記データが前
記所定状態ではなく、かつ前記所定数の係数をひとまと
まりとして符号化する試みが失敗する時に、前記第１の
文脈モデルと異なる第２の文脈モデルを利用して、前記
所定数の係数中の各係数の第２の符号化を行うステップ
からなることを特徴とするデータ処理方法。
【００９０】（８０）前記（７９）において、前記第１
の符号化のステップが、第１の状態であるビットをルッ
クアヘッド文脈によって符号化するステップからなるデ
ータ処理方法。
【００９１】（８１）前記（８０）において、前記所定
数の係数をスキップするステップをさらに有するデータ
処理方法。
【００９２】（８２）前記（７９）において、前記デー
タが前記所定状態である時には、前記所定数の係数、そ
れら係数の親又は北近傍係数における、ある一定のビッ
トが０のヘッドビットのみからなるデータ処理方法。
【００９３】（８３）前記（７９）において、前記の各
係数を個別的に符号化するステップが、各係数のヘッド
ビットを、最初の１のビットが出現するまで符号化する
ステップ、前記最初の１のビットが出現した時に前記各
係数の符号ビットを符号化するステップ、及び、その後
に、前記各係数のテールビットを符号化するステップか
らなるデータ処理方法。
【００９４】（８４）前記（７９）において、個々の周
波数帯域のビットプレーンを子ベース順に符号化するス
テップをさらに有するデータ処理方法。
【００９５】（８５）前記（７９）において、各重要度
レベルのビットが周波数帯域順に符号化されるデータ処
理方法。
【００９６】（８６）前記（７９）において、前記第２
の文脈モデルが、同じ周波数帯域の近傍係数及び親係数
に基づくものであるデータ処理方法。
【００９７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、添付図面を参照して説明する。以下の説明において
ビット数、ビットレート、フィルタの種類等々、様々な
具体例が示される。しかし、当業者には、そのような具
体例によらずに本発明を実施し得ることは明白になろ
う。他方、本発明をいたずらに難解にしないため、周知
の構造やびデバイスはブロック図として表し、詳しくは
示さない。
【００９８】以下の詳細説明には、コンピュータメモリ
内のデータビットに対する演算のアルゴリズム及び記号
表現によって表現された部分がある。このようなアルゴ
リズム記述及び表現は、データ処理技術分野の当業者に
よって、その研究の内容を他の当業者に対し最も効率的
に伝えるために用いられる手段である。あるアルゴリズ
ムがあり、それが概して期待した結果に至る自己矛盾の
ないステップ系列だと考えられるとする。これらのステ
ップは、物理量を物理的に処理する必要があるものであ
る。必ずという訳ではないが、これらの物理量は記憶、
転送、結合、比較、その他の処理が可能な電気的または
磁気的信号の形をとるのが普通である。これらの信号を
ビット、値、要素、記号、文字、用語、数値等で表わす
と、主に慣用上の理由から、便利な場合があることが分
かっている。
【００９９】しかしながら、このような用語や同様の用
語は、適切な物理量と関係付けられるべきであり、ま
た、これら物理量につけた便宜上のラベルに過ぎないと
いうことに留意すべきである。以下の説明から明らかな
ように、特に断わらない限り、「処理」「演算」「計
算」「判定」「表示」等々の用語を用いて論じること
は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリの内部
の物理的（電子的）な量として表現されたデータを処理
して、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタ、
同様の情報記憶装置、情報伝送装置あるいは表示装置の
内部の同様に物理量として表現された他のデータへ変換
する、コンピュータシステムあるいは同様の電子演算装
置の作用及びプロセスを指すものである。
【０１００】本発明は、本明細書に述べる操作を実行す
るための装置にも関係するものである。この装置は、希
望する目的に専用に作ってもよいし、あるいは、汎用コ
ンピュータを内蔵プログラムにより選択的に駆動または
再構成したものでもよい。そのようなプログラムは、コ
ンピュータが読み取り可能などのような種類の記憶媒体
に格納してもよい。例えば、これに限定されるものでは
ないが、フロッピーディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯ
Ｍ、光磁気ディスクなどの任意の種類のディスク、リー
ドオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ
（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード又
は光カードなど、電子的命令の格納に適した、コンピュ
ータのシステムバスに接続された任意種類の媒体でよ
い。本明細書に提示したアルゴリズム及び表示は、本質
的に、いかなる特定のコンピュータ、その他の装置とも
関わりがない。様々な汎用マシンを、本明細書に述べた
ところに従ったプログラムに利用してもよいが、必要な
方法ステップの実行用に、より特化した装置を作るほう
が好都合であるかもしれない。これら多様なマシンに要
求される構造は以下の説明から明らかになろう。さら
に、いかなる特定のプログラミング言語とも関連付ける
ことなく本発明を説明する。本明細書における説明から
理解されるように、本発明の内容を実装するのに様々な
プログラミング言語を使用できる。
【０１０１】下記の用語が以下の説明に用いられる。こ
れら各用語はすでに語義がある。しかし、ここに挙げた
語義は、それら用語が当該分野において知られている語
義の範囲に限定して考えられるべきでない。これら語義
は、本発明の理解を容易にするために提示したものであ
る。
【０１０２】桁揃え(alignment)： ある周波数帯域内
の変換係数の、他の周波数帯域に対するシフト度合。
【０１０３】算術符号化： 有限精度演算によるShanno
n/Elias符号化、バイナリ・エントロピー・コーダーに
限らない。
【０１０４】Ｂ符号化： 圧縮に有限状態マシンを用い
るバイナリ・エントロピー・コーダー。ハフマンn符号
化と違い、有限状態マシンを用いることによりバイナリ
・シンボルをうまく処理し、ある範囲の入力確率に対し
有効である。
【０１０５】バイナリ・エントロピー・コーダー： 最
高確率シンボル（ｍｐｓ）及び最低確率シンボル（ｌｐ
ｓ）として表現されることの多いバイナリ(yes/no)デシ
ジョンに基づいて動作するノイズレス・コーダー。
【０１０６】バイナリ方式： 画素のエッジ−フィル(e
dge-fill)グレイ符号化と特殊な文脈モデルを用いる符
号化方式。
【０１０７】バイナリ方式文脈モデル： ２値及び階調
数の少ない画像データのための文脈モデル。
【０１０８】ビット・シグニフィカンス（bit-signific
ance)： 符号（sign）絶対値表現に似た数表現で、ヘ
ッド(head)ビットの後に符号(sign)ビットが続き、さら
に、テール(tail)ビットがあれば、その後に続く。この
数表現に対しビットプレーン順に埋め込み符号化が行わ
れる。
【０１０９】子ベース(child-based)順： ２次元画像
のスキャン順。ラスタ順に似ているが、２×２ブロック
単位でスキャンが進行する。「親」周波数帯域をラスタ
順にスキャンすることを考える。各係数は４個の子を持
っているであろう。これらの子は、左上のものから始め
て右上、左下、右下と順序付けられ、その後に次の親と
次の４つの子の組が続き、以下同様にラインの終わりま
で続く。そして処理は次の２ラインに戻り、最終的に右
下コーナーで終わる。どのラインもスキップされない。
子ベース順は２×２ブロック順とも呼ばれる。
【０１１０】コードストリーム： 画像データのコード
部分で、ヘッダ信号を含む。他の実施例では、ヘッダ信
号は含めない。
【０１１１】係数： 変換後の成分。
【０１１２】成分： 画像の構成要素。成分によって画
素を構成する。例えば、赤、緑、青の帯域は成分帯域で
ある。個々の画素は赤、緑、青の成分から構成される。
成分と成分帯域に、画像への空間写像を持つ任意の種類
の情報を含めることができる。
【０１１３】文脈モデル： 符号化しようとするカレン
ト・ビットに関し因果的に利用できる情報で、カレント
・ビットに関する過去に学習した情報を提供してエント
ロピー符号化のための条件付確率予測を可能にする。
【０１１４】効率変換： 係数への最高のエネルギー集
中を達成すると同時に最小のビット数を用いてそれら係
数を表現する変換。
【０１１５】埋め込み文脈モデル： 重要度の高い値が
保存されれば効率的なロッシー圧縮が得られるように、
文脈ビンと結果を重要度レベルに分割する文脈モデル。
【０１１６】順序付け埋め込み： 埋め込み文脈モデル
の特殊ケースであり、明示的な重要度のラベリングはな
く、最も重要なデータが初めの部分にくるように圧縮デ
ータが順序付けされる。
【０１１７】埋め込み量子化： コードストリームに包
含された量子化。例えば、重要度レベルが最高レベルか
ら最低レベルへと順に並べられているときには、コード
ストリームの単なる打ち切りによって量子化が行われ
る。タグ、マーカー、ポインタ、その他信号を使って同
じ働きを得ることができる。復号化時には画像に対し様
々な多重量子化を行うことができるが、符号化時にはた
だ一つの埋め込み量子化しか行うことができない。
【０１１８】エントロピー・コーダー： 確率予測値に
基づいてカレント・ビットを符号化又は復号化する装
置。本明細書では、エントロピー・コーダーは多重文脈
バイナリ・コーダーとも呼ばれることがある。カレント
・ビットの文脈は、何らかの選ばれた配置の「近傍」ビ
ットであり、カレント・ビット１ビットまたは複数ビッ
ト）の最適表現のための確率予測を可能にする。一実施
例では、エントロピー・コーダーはバイナリ・コーダ
ー、並列ランレングス・コーダー、又はハフマン・コー
ダーである。
【０１１９】エントリー・ポイント： ある既知の符号
化状態から始まる符号化データ中のポイント。復号化器
は、このポイントから、その前データを復号化すること
なく復号化を開始できる。これには、大抵の場合、文脈
とバイナリ・エントロピー・コーダーを所期状態にリセ
ットする必要がある。各符号化単位の符号化データはエ
ントリー・ポイントから始まる。
【０１２０】固定長： データの特定ブロックを、圧縮
データの特定ブロックへ変換する方式。例えば、ＢＴＣ
（ブロック・トランケーション符号化）と、ＶＱ（ベク
トル量子化）のいくつかの方式。固定長コードは、固定
レート・固定サイズのアプリケーションに適するが、レ
ート・歪み性能は可変レート方式に比べ劣ることが多
い。
【０１２１】固定レート： ある一定の画素レートを維
持し、帯域幅の限定された通信路を持つアプリケーショ
ン又は方式。一実施例においては、この目標を達成する
ため、全体的に平均した圧縮ではなく、局所的に平均し
た圧縮がなされる。例えば、ＭＰＥＧは固定レートを必
要とする。
【０１２２】固定サイズ： 限定サイズのバッファを持
つアプリケーション又は方式。一実施例では、この目標
を達成するため全体的に平均した圧縮がなされる。例え
ば、プリント・バッファ。（アプリケーションは、固定
レートのことも、固定サイズのことも、その両方のこと
もある。） 周波数帯域： 各周波数帯域は、同じフィルタ処理系列
により得られる一群の係数のことである。
【０１２３】ヘッド・ビット： ビット・シグニフィカ
ンス表現において、ヘッド・ビットとは、最上位ビット
から最初の非０ビットまでの、該非０ビットを含めた絶
対値ビットのことである。
【０１２４】ハフマン・コーダー： 一般に、各シンボ
ルに対して整数個のビットを発生する固定長コーダー。
【０１２５】ベキ等： 画像をロッシー形式で伸長して
から同じロッシー・コードストリームへ再圧縮すること
を可能にする符号化。
【０１２６】画像タイル： それぞれが同一のパラメー
タを持つ、オーバーラップのない連続した部分画像の格
子を定義可能にするため選ばれた矩形領域。一実施例で
は、符号化操作で１つの画像タイル中の画素及び係数デ
ータだけを処理する。このように制限することで、ラン
ダム・アクセスと注目領域の伸長が可能になる。一実施
例では、画像タイルは、恐らく最上部と最下部のもの以
外は、全て同一サイズである。一実施例では、画像タイ
ルは、画像全体の大きさままでの任意のサイズにするこ
とができる。
【０１２７】重要度レベル： 符号化単位で、圧縮され
る前は、埋め込みデータの１つのビットプレーン全体に
対応する。重要度レベルは、様々な係数周波数帯域の適
切なビットプレーンを全て含む。
【０１２８】ＬＰＳ（最低確率シンボル）： バイナリ
・デシジョンにおいて確率が５０％未満の事象（outcom
e）。２つの事象が等確率の時にどちらがｍｐｓ又はｌ
ｐｓに選ばれるかは、符号化器と復号化器が同じ選定を
するならば重要なことではない。
【０１２９】ロスレス／ノイズレス／可逆符号化： 原
データの完全な再構成を可能にする方法によるデータ圧
縮。
【０１３０】ロッシー符号化： 原データの完全な再構
成を保証しないデータの符号化。視覚的に不快であった
り目立ったりしないように、原データから変化してもよ
い。多くの場合、固定レートが可能である。
【０１３１】ＭＰＳ（最高確率シンボル）：２値判定に
おいて確率が５０％を超える事象。 重複変換： 単一の源標本点が同じ周波数の複数の係数
に寄与する変換。その例として、多くのウェーブレット
及び重複直交変換がある。
【０１３２】親係数： カレント係数又はカレント画素
と同じ画像空間をカバーする、すぐ上の階層レベルの係
数又は画素。例えば図１において、１ＳＤ係数の親は２
ＳＤ係数であり、この２ＳＤ係数は３ＳＤ係数の親であ
る。
【０１３３】確率予測マシン／モジュール： 文脈内で
の確率を追跡する、符号化システムの要素。
【０１３４】プログレッシブ画素深さ： データのビッ
トプレーンを浅いほうからフル画像解像度まで順序付け
たコードストリーム。
【０１３５】プログレッシブ・ピラミッド： 解像度が
下がる毎に各次元が２分の１（面積では４分の１）にな
る解像度成分の系列。
【０１３６】階層レベル： ウェーブレット分解ピラミ
ッドにおける位置。階層レベルは解像度と直接関係す
る。
【０１３７】Ｑコーダー： 乗算が加算によって置き換
えられ、確率が離散値に限定され、確率予測値がビット
出力時に更新されるバイナリ算術コーダー。
【０１３８】量子化： データ又は情報を選択的に削除
する、つまり利用しない。量子化すれば必然的に不完全
（ロッシー）再構成となる。しかし、巧妙な量子化によ
れば、決まったデータ量で良好な品質を得ることができ
る。
【０１３９】ラスター順： ２次元画像のスキャン順の
一つ。左上コーナーからスタートして左から右へ移動
し、それから次ラインの左端に戻り、最終的に右下コー
ナーで終了する。どのラインもスキップされない。
【０１４０】可逆変換： 一実施例では、圧縮結果を原
データに復元可能な、整数演算により実現される効率変
換。
【０１４１】タグ： コードストリームの非符号化部分
で、符号化特性及びコードストリームの区間に関する情
報を知らせる。一実施例では、タグは、その役割を知ら
せるための識別番号を持っている。
【０１４２】テール・ビット（又はテール）： ビット
・シグニフィカンス表現で、テール・ビットとは、最も
上位の非０ビットより下位の絶対値ビットである。 タイル・データ・セグメント： １つの符号化単位を完
全に記述する、コードストリームの部分。
【０１４３】変換方式： ウェーブレット変換をエネル
ギー集中に利用する符号化方式。
【０１４４】ＴＳ変換： ２・６（Two-Six）変換。２
タップのローパス分析フィルタと６タップのハイパス分
析フィルタを用いる特殊な可逆ウェーブレットフィルタ
対。その合成フィルタは、分析フィルタのクァドレチャ
ー・ミラー・フィルタである。
【０１４５】ＴＴ変換： ２・１０（Two-Ten）変換。
２タップのローパス分析フィルタと１０タップのハイパ
ス分析フィルタを用いる特殊な可逆ウェーブレットフィ
ルタ対。その合成フィルタは、分析フィルタのクァドレ
チャー・ミラー・フィルタである。
【０１４６】統合型ロスレス／ロッシー： 同じ圧縮シ
ステムで、ロスレス再構成又はロッシー再構成が可能な
コードストリームを提供する。本発明の一実施例では、
このコードストリームは符号化器に対する設定情報も指
令もなくてよい。
【０１４７】ウェーブレット・フィルタ： ウェーブレ
ット変換に用いられるハイパスとローパスの合成フィル
タ及び分析フィルタ。
【０１４８】ウェーブレット変換： 「周波数」領域と
「時間（又は空間）」領域の両方の拘束条件を用いる変
換。一実施例では、ハイパスフィルタとローパスフィル
タからなる変換である。得られた係数は１／２に間引か
れ（臨界フィルタ処理）、そして、そのローパス係数に
それらフィルタが適用される。
【０１４９】ウェーブレット木： 最高レベルのウェー
ブレット分解のＳＳ部内の単一の係数に関係がある係数
及び画素。係数の個数はレベル数の関数である。図１
は、ウェーブレット木に含まれる係数を説明している。
ウェーブレット木のスパンは、分解レベル数に依存す
る。例えば、ウェーブレット木のスパンは、１レベル分
解では４画素、２レベル分解では１６画素、等々であ
る。下記の表１は、１つのウェーブレット木が影響を及
ぼす画素の個数を、様々なレベル数の場合について示し
ている。２次元の場合、各ウェーブレット木はＳＤ，Ｄ
Ｄ，ＤＳと呼ばれる３つの部分木からなる。
【０１５０】
【表１】
【０１５１】〈本発明の概要〉本発明は、符号化部及び
復号化部を持つ圧縮／伸長システムを提供する。符号化
部は入力データを符号化して圧縮データを生成する働き
をし、他方、復号化部は符号化データを復号化して元の
入力データの再構成データを生成する働きをする。入力
データは様々な種類のデータで、例えば、画像（静止画
像あるいは動画像）、音声等々である。一実施例では、
データはデジタル信号データであるが、デジタル化した
アナログデータ、テキストデータ形式、その他の形式も
可能である。そのデータのソースは、例えば符号化部及
び／又は復号化部のためのメモリ又は通信路である。
【０１５２】本発明において、符号化部及び／または復
号化部の構成要素は、ハードウエアによって実現されて
もよいし、あるいはコンピュータシステム上で利用され
るようなソフトウエアによって実現されてもよい。本発
明は、ロスレス圧縮／伸長システムを提供する。本発明
は、ロッシー圧縮／伸長を実行するようにも構成でき
る。本発明は、伸長を行うことなく圧縮データの構文解
析を実行するように構成できる。
【０１５３】〈本発明のシステムの概要〉本発明は、自
然画像に見られる滑らかなエッジと平坦な領域を非常に
良好に表現する。本発明は、可逆埋め込みウェーブレッ
トを利用して、深い画素の画像を圧縮する。しかしなが
ら、可逆埋め込みウェーブレット、他のウェーブレット
変換方式及びシヌソイド変換方式は、テキストやグラフ
ィック画像に見られるシャープなエッジを表現すること
は得意ではない。この種の画像は、ＪＢＩＧのように、
グレイ符号化に続いて文脈ベースのビットプレーン符号
化を行う方法で良好に圧縮できる。さらに、ノイズのな
いコンピュータ生成画像は、バイナリ方式により良好に
モデル化される。
【０１５４】本発明は、２値画像及びグラフィック画像
の圧縮のためのバイナリ方式を提供する。このバイナリ
方式は、ダイナミックレンジ全体を利用しない、ある種
の画像に対する圧縮も改善する。このバイナリ方式にお
いては、本発明はウェーブレット変換を利用しないで画
像のビットプレーンを符号化する。
【０１５５】図２は、バイナリ方式を利用する本発明の
圧縮システムの一実施例のブロック図である。なお、シ
ステムの復号化部は逆の順序で動作し、データフローも
同様であることに注意されたい。図２において、画像デ
ータ２０１が多成分処理機構２１１に入力する。この多
成分処理機構２１１は、オプションの色空間変換、及
び、サブサンプリング後の画像成分に関するオプション
処理が可能である。方式選択機構２１０は、画像が連続
階調画像か２値画像か、あるいは、画像のどの部分がそ
のような特性を持っているか判定する。画像データは方
式選択機構２１０へ送られ、方式選択機構１１０は、そ
の画像データ又はその部分をウェーブレット方式処理部
（ブロック２０２，２０３，２０５）又はバイナリ方式
符号化ブロック２０４へ送る。本発明においては、どち
らのモードを利用すべきかは、データに依存して決定さ
れる。一実施例では、方式選択機構２１０はマルチプレ
クサからなる。方式選択機構２１０は、復号化動作中は
利用されない。
【０１５６】ウェーブレット方式の場合、可逆ウェーブ
レット変換ブロック２０２が可逆ウェーブレット変換を
実行する。同ブロック２０２の出力は係数の系列であ
る。埋め込み順序量子化ブロック２０３は、（可逆ウェ
ーブレット変換ブロック２０２により生成された）入力
画像データ２０１中の係数全部の桁揃えを生成するた
め、係数をビット・シグニフィカンス表現にしてからラ
ベル付けする。
【０１５７】画像データ２０１が受け取られ、そして
（適切な多成分処理の後）ウェーブレット変換ブロック
２０２において、後に説明されるように、可逆ウェーブ
レットを利用して変換されることにより、画像の多重解
像度分解を表す係数系列が生成される。本発明の可逆ウ
ェーブレット変換は、計算が複雑でない。この変換は、
ソフトウエア又はハードウエアにより、全く系統誤差を
生じさせないで実行できる。さらに、本発明のウェーブ
レットはエネルギー集中及び圧縮性能が優れている。こ
れらの係数は埋め込み順序量子化ブロック２０３に受け
取られる。
【０１５８】埋め込み順序量子化ブロック１０３は、後
述のように、埋め込み順序量子化を行う。その結果は埋
め込みデータストリームである。この埋め込みデータス
トリームは、符号化時、伝送時又は復号化時に量子化可
能である。一実施例においては、埋め込み順序量子化ブ
ロック２０３は、係数を順序付けして符号・絶対値形式
に変換する。
【０１５９】埋め込みデータストリームは文脈モデル２
０５に受け取られる。この文脈モデル２０５は、埋め込
みデータストリーム中のデータを、その重要度に基づい
てモデル化する（後述）。変換モードの場合、”ビット
プレーン”が変換係数の重要度レベル・プレーンであ
り、文脈モデル２０５はウェーブレット係数をビット・
シグニフィカンス表現に変換する。
【０１６０】順序付けとモデル化の結果が、エントロピ
ー・コーダー２０６で符号化すべきデシジョン（又はシ
ンボル）を構成する。一実施例では、全てのデシジョン
が１つのコーダーへ送られる。他の実施例では、デシジ
ョンは重要度によってラベル付けされ、各重要度レベル
毎に複数の別々の（物理または仮想）コーダーによって
処理される。ビットストリームは、エントロピー・コー
ダー２０６により、重要度の順に符号化される。一実施
例では、エントロピー・コーダー２０６は、１つ又はそ
れ以上のバイナリ・エントロピー・コーダーからなる。
別の実施例では、ハフマン符号化が利用される。
【０１６１】バイナリ方式では、バイナリ方式符号化ブ
ロック２０４が入力画像２０１の画素に対するグレイ符
号化を実行する。グレイ符号化は画素のビットプレーン
間の相関の一部を利用するビット操作である。その理由
は、任意の値ｘとｘ＋１に関し、gray(x)とgray(x+1)
が、その基数２の表現において１ビットしか相異しない
からである。一実施例では、バイナリ方式符号化ブロッ
ク２０４は８ビット画素に対し点単位変換、すなわち gray(x)＝x XOR x/2 を実行する。本発明は、この形式のグレイ符号化を利用
することに限定されるわけでも、８ビット・サイズの画
素を利用しなければならないわけでもない。しかし、上
記式を利用すると、ビットプレーン単位のプログレッシ
ブ伝送の場合のように、利用可能な最上位ビットの一部
だけで画素を再構成できるという利点がある。言い換え
ると、この形式のグレイ符号化はビット・シグニフィカ
ンスの順序付けを保存する。
【０１６２】バイナリ方式では、バイナリ方式符号化ブ
ロック２０４及びエントロピー・コーダー２０６を利用
し、データがビットプレーン単位で符号化される。一実
施例では、バイナリ方式符号化ブロック２０４内の文脈
モデルは、カレント・ビットを、位置と重要度レベルの
情報を利用して条件付けする。
【０１６３】バイナリ方式の場合、グレイ符号化画素に
対しＪＢＩＧのような文脈モデルが利用される。一実施
例においては、画像タイルの各ビットプレーンは別々に
符号化され、その際、個々のビットはそれぞれ周辺の１
０画素の値を利用してラスター順に条件付けされ、符号
化される。図３は、バイナリ方式における各ビットプレ
ーンの各ビットのための文脈モデルの幾何学的関係を示
す。これらの条件付けビットは、個別パターン毎の適応
的確率予測に役立つ。なお、バイナリ・エントロピー・
コーダーがグレイ符号化値のビットプレーン・エントロ
ピー符号化に利用されるときには、少し異なったテンプ
レートをバイナリ・エントロピー・コーダーの文脈モデ
ルとして用いてもよい。図４は、２の９乗個の文脈ビン
のための７画素と２ビットのビットプレーン情報を示
す。
【０１６４】この文脈とカレント・ビットの値を利用し
て、（バイナリ）エントロピー・コーダー２０６はビッ
トストリームを生成する。この同じ（バイナリ）エント
ロピー・コーダー２０６が、変換モードとバイナリ方式
の両方からのデータの符号化に利用される。一実施例で
は、（バイナリ）エントロピー・コーダー２０６は、ル
ックアップ・テーブルを用いて実現される有限状態マシ
ンからなる。なお、本発明は、Ｑコーダー、ＱＭコーダ
ー、高速並列コーダーなど、どのようなバイナリ・エン
トロピー・コーダーにも利用できる。
【０１６５】（バイナリ）エントロピー・コーダー２０
６はいずれの方式の場合も同じものであり、かつ、グレ
イ符号化とバイナリ方式文脈モデルは単純であるため、
同一システムでバイナリ方式と変換方式を実現するの
に、ごく僅かな追加資源しか必要とされない。また、文
脈モデルの構成は異なるといっても、両モードに必要な
資源は同じである。すなわち、両方のモードで、文脈の
格納に同じメモリを利用し、また、同じ（バイナリ）エ
ントロピー・コーダーを利用する。
【０１６６】本発明は、画像全体に対し実行されてもよ
いし、より普通には、画像のタイル化セグメントに対し
実行されてもよい。変換方式による方が圧縮の良好なタ
イルも、バイナリ方式による方が良好なタイルもある。
どちらのモードを使用すべきか選択するために利用でき
るアルゴリズムはいくらでもある。タイルが利用される
ときには、タイル単位のランダムアクセスが可能であ
る。また、重要な領域を別個に、より高精度に復号化し
てもよい。最後に、変換方式とバイナリ方式のどちらを
利用するかの選択は、個々のタイル毎に決定してよい。
【０１６７】また、本発明のデュアルモード・システム
を利用しても、画像はビットプレーン単位でプログレッ
シブであり、ＪＢＩＧの教える階層形式に符号化でき
る。
【０１６８】復号化に関しては、タイルのヘッダ中の１
ビットを、データの符号化に利用された方式を指定する
ために利用してよい。方式選択機構２１０は利用されな
い。例えばヒストグラム圧縮（後述）により、元のダイ
ナミックレンジから低いダイナミックレンジへのロスレ
ス変換が可能であれば、さらに役に立つことがある。Ｊ
ＢＩＧにおけるようなルックアヘッド（look ahead）を
利用してもよい。このルックアヘッドには、ＪＢＩＧに
おけるような一般的な予測又は決定論的予測を使用して
よい。
【０１６９】〈バイナリ方式と変換方式の選択〉方式選
択機構２１０は、バイナリ方式と変換方式の選択を行
う。一実施例では、入力画像は両方の方式で符号化さ
れ、方式選択機構２１０は得られたビットレートが低い
方の方式を選択する（ロスレス圧縮を想定した場合）。
つまり、よく圧縮する方のモードが選ばれる。このよう
な方法は、コストが高いと思われるかもしれないが、そ
れほどではない。というのは、バイナリ方式と変換方式
は共に、ソフトウエアが比較的高速であり、かつ、ハー
ドウエアも小規模であるからである。この方法から派生
する方法の一つは、コーダーをバイパスし、エントロピ
ー値を用いてビットレートの低い方を判定する方法であ
る。
【０１７０】別の実施例においては、本発明は画像の画
素値の完全な（又は部分的な）ヒストグラム、又は、隣
接画素値のペア間の差分のヒストグラムを生成する。画
素値のヒストグラムの場合、当該データの統計的解析を
行い、例えば、そのヒストグラムのピークが、画素深さ
のダイナミックレンジより遥かに小さな、いくつかの値
で生じたならば、バイナリ方式を選ぶ。
【０１７１】一実施例では、本発明は隣接画素のペア間
の第１次差分の完全な（又は部分的な）ヒストグラムを
生成する。標準的な画像では、そのようなヒストグラム
は正にラプラシアン分布であり、ウェーブレット方式が
利用されることになろう。しかし、このヒストグラムが
ラプラシアン分布のピークを持たないときには、バイナ
リ方式が利用される。
【０１７２】両方の種類のヒストグラムを生成し、一緒
に方式選択に利用してもよい。
【０１７３】ＴＳ変換又はＴＴ変換のｄnフィルタ出力
は、それぞれ後述するが、第１次統計量に近い。これ
は、変換が実行されヒストグラムが生成される方法を暗
示している。ヒストグラムに基づいて方式が選択され
る。選択された方式が変換方式ならば、システムは既に
生成されている変換係数を処理する。バイナリ方式が選
択されたときには、変換係数は捨てられ（あるいは、画
素がセーブされたか否かによっては逆変換される）、シ
ステムはバイナリ方式を開始する。
【０１７４】別の実施例では、どちらの方式を選択すべ
きかの決定を補助するため、領域分割及び／又は文書の
種類に関する以前の知識が利用されるかもしれない。
【０１７５】実施例によっては、タイルのサイズは２方
式の利点を最大限に発揮させるように選ばれる。
【０１７６】なお、一実施例においては、本発明のシス
テムはバイナリ方式符号化を含まず、したがって、可逆
埋め込みウェーブレット圧縮（ＣＲＥＷ）及び伸長だけ
を利用する。
【０１７７】また、本発明は伸長システムを提供する。
本発明の伸長システムは、ロスレス、ロッシーのいずれ
にしても、圧縮システムで実行される処理と逆の処理を
する構成要素からなる。本発明を難解にしないため、伸
長システムについては、圧縮システムと相異する点につ
いてのみ説明する（データの流れは単に逆向きになるだ
けである）。
【０１７８】〈本発明のコードストリーム〉本発明の画
像圧縮システムにおいては、デジタル画像はタイルと呼
ぶ矩形領域に分割され、タイルは独立に符号化される。
さらに、デジタル画像は複数の成分から構成され、各成
分は１つ又は複数の画素の異なった特質を表す。（最も
一般的な例は色成分であり、各色成分は赤、緑、青など
の特定の色の量を表す。）これらの画像成分も独立に符
号化される。
【０１７９】画像タイルは、全体画像の完全な独立に符
号化された部分画像であり、画像上に配置された規則的
な矩形格子により定義され、図５に示すようにラスター
順に番号が付けられる。右端と下端にあるタイルは、原
画像及びタイルのサイズによって様々なサイズになる。
（これらの半端なサイズのタイルについて、余分な符号
化が必要となることはない。） タイルのサイズは、符
号化の段階でユーザが決めることができ、画像サイズ以
下の任意の高さ及び幅にすることができる。
【０１８０】タイル・サイズの選び方は、性能を大きく
左右する。タイルが小さいと、特にラスター順画像の垂
直方向の寸法が小さいと、より小さな作業域用メモりを
利用できる。しかし、タイルが小さすぎると、３つの要
因、すなわち、信号のためのオーバーヘッド、タイル境
界での符号化効率の悪化、エントロピー・コーダーの立
ち上がり適応により、圧縮効率が下がる。タイルの寸法
を、最も低い周波数成分の大きさの倍数（ＣＲＥＷツリ
ー）、つまりレベル数の関数（２のレベル数乗）にする
のが有利である。原画像のサイズによるが、１２８×１
２８又は２５６×２５６のタイルが多くのアプリケーシ
ョンに適当と思われる。
【０１８１】タイルの定義やシンタックスには、画像シ
ーケンスの圧縮を妨げるものは何もない。したがって、
タイル化された画像は、（映画のような）時間的に変化
する画像や（ＭＲＩの如き３Ｄ断面図のような）空間的
に変化する画像であってもよいだろう。
【０１８２】各タイルは１つ又はそれ以上の成分からな
る。各成分はタイル全体に及ぶが、各成分の解像度が異
なってもよい。一実施例では、どのタイルも各成分から
の少なくとも１つのサンプルを有する。これらの成分
は、画素深さが異なってもよく、また、異なった方式で
符号化されてもよい。各成分は独立に符号化されるが、
符号化データは重要度レベルを基準としてインターリー
ブされてもよい。
【０１８３】〈ヘッダ及びタグ〉本発明は、コードスト
リームの区切りと特性の通知のためタグを利用する。コ
ードストリームは全て、少なくとも２つのヘッダを持
つ。すなわち、画像の初めにあるメイン・ヘッダと、各
タイルの初めにあるタイル・ヘッダの２つである（すべ
てのコードストリームは少なくとも１つのタイルを含
む）。
【０１８４】一実施例にあっては、５種類のタグ、すな
わち、区切りタグ、固定情報タグ、機能タグ、ポインタ
・タグ、情報タグが用いられる。区切りタグは、ヘッダ
及びデータの区切りのために用いられる。固定情報タグ
は、画像に関する必要情報を記述する。機能タグはタイ
ル又は画像の全体の符号化に使われた符号化機能を記述
する。ポインタ・タグは、タイルにおける重要度レベル
（又は、その次のタイル）を指示する。情報タグは、デ
ータに関するオプションの情報を与える。
【０１８５】〈ポインタ・タグ〉ポインタ・タグは、長
さ又はコードストリームへのポインタを提供する。ポイ
ンタ・タグは、メイン・ヘッダ中に出現し、又は、タイ
ル・ヘッダの全てに出現する。後述するＩＥＭタグ又は
ＩＥＴタグは、コードストリーム中にエントリー・ポイ
ントがあるか、複数の成分があるときに使用される。
（エントリー・ポイントは、符号化される成分が変わる
時に必ず必要とされる。複数成分タイルの最初の成分が
成分０であるときには、エントリーポイントが必要にな
る。） ＩＬＭタグとＩＴＬタグは、オプションであ
り、一つの重要度レベルにおける符号化データの始まり
を指示する。
【０１８６】これらタグのどれかがメイン・ヘッダ中に
あれば、このメイン・ヘッダ中に、これらタグが全てあ
るということを意味する。これらのタグのどれもメイン
・ヘッダにない時には、それらタグは全てタイル・ヘッ
ダにあるであろう。ポインタ・タグを全てメイン・ヘッ
ダに出現させる利点は、復号化器又はパーサーが、後戻
りすることなく、コードストリームを選択し、かつ／又
は量子化することができることである。このようなこと
が可能であると、復号化器及び／又はパーサーが高速で
なければならない、あるいは、その個数を限定しなけれ
ばならないアプリケーションにとっては有利であろう。
符号化器がメイン・ヘッダまで後戻りできない場合、ポ
インタ・タグをタイル・ヘッダに配置することができ
る。このような配置は、非常に大きな画像を符号化する
場合や、コードストリームの後戻りや蓄積が困難なハー
ドウェアの符号化器を使用する有利である。
【０１８７】〈重要度レベル・エントリーポイント、メ
イン・ヘッダ（ＩＥＭ）〉ＩＥＭタグは、所定の成分の
ための、全タイル中の全エントリー・ポイントを指し示
すポインタのリストからなる。１つの成分に対し１つの
ＩＥＭタグがある。エントリー・ポイントは、重要度レ
ベルの先頭の８ビット境界にある。エントリー・ポイン
トを有する重要度レベルは符号化時に選ばれる。しか
し、データストリーム中の成分が変わる度に、エントリ
ー・ポイントが必要になる。また、最初の成分が０番成
分でなければ、ポインタ値が０のＩＥＭポインタのエン
トリーが必要とされる。各エントリー・ポイントで、エ
ントロピー・コーダーはリセットされる。よって、これ
らのエントリー・ポイントは、復号化器によって取り扱
われる。
【０１８８】全てのＩＥＭポインタのエントリーは正し
くなければならないが、重複したエントリー（コピー）
があってもよい。それらエントリーは、ポインタ長の小
さい方から順に格納されなければならない。なお、成分
は重要度レベル単位でインターリーブできるから、異な
った成分に対するＩＥＭタグをインターリーブしてよい
であろう。
【０１８９】一実施例においては、タイル中にエントリ
ー・ポイントがある場合、ＩＥＴタグ（後述）がどのタ
イル・ヘッダにも使用されなければ、ＩＥＭタグがメイ
ン・ヘッダに使用される。ＩＥＭタグは１成分あたり１
回だけ出現する。ただし、恐らく成分０については例外
である。成分０に対するエントリー・ポイントだけがＰ
iem＝０ならば、成分０についてはタグは不要である。
【０１９０】ＩＥＭタグの長さは、画像中のタイル数と
各タイル中のエントリー・ポイントの個数に応じて変化
する。
【０１９１】図６はＩＥＭタグに関する重要度レベル・
エントリー・ポイント、メイン・ヘッダのシンタックス
を示し、以下に説明するフィールドからなる。
【０１９２】ＩＥＭ： マーカー。
【０１９３】Ｌiem： マーカーを含めない、タグの長
さ（バイト数）。
【０１９４】Ｃiem： 当該タグが適用される成分。成
分は０，１，２，．．．と番号が付けられる。
【０１９５】Ｎiemi： 第ｉ番目のタイル中のエントリ
ー・ポイントの個数。画像中の各タイル毎に１つのＮie
mがある。エントリー・ポイントが存在しないタイルに
対しても、１つのＮiemがある。
【０１９６】Ｉiemij： Ｃiem成分についての、第ｉ番
目のタイル中の第ｊ番目のエントリー・ポイントから始
まる重要度レベルの番号。このＩiemタグと、対応した
Ｐiemタグとで１種のレコードを構成し、このレコード
は各エントリー・ポイント毎に繰り返し現れる。これら
のレコードは、エントリー・ポイントを有する重要度レ
ベルで最も高いレベルから最も低いレベルへと向かう順
序でなければならない。
【０１９７】Ｐiemij： タイル・ヘッダの終わり、又
はタイル中の全符号化データの先頭から、第ｊ番目のエ
ントリー・ポイントのバイトまでのバイト数。これらの
レコードは、最小のポインタから最大のポインタへと向
かう順序でなければならない。
【０１９８】res： 必要に応じて最後に置かれる、０
からなるフィラー・バイト。
【０１９９】〈重要度レベル・エントリー・ポイント、
タイル・ヘッダー（ＩＥＴ）〉ＩＥＴタグは、所定の成
分についての、タイル中の全エントリー・ポイントを指
し示すポインタのリストである。個々の成分に対し１つ
のＩＥＴタグがある。これらのエントリー・ポイント
は、重要度レベルの先頭の８ビット境界にある。エント
リー・ポイントを有する重要度レベルは符号化器によっ
て選ばれる。しかし、データストリーム中の成分が変わ
る度に、エントリー・ポイントが必要になる。また、最
初の成分が０番成分でなければ、ポインタ値が０のエン
トリー・ポイントが必要とされる。各エントリー・ポイ
ントで、エントロピー・コーダーは既知の状態にリセッ
トされる。よって、これらのエントリー・ポイントは復
号化器で処理されなければならない。
【０２００】全てのＩＥＴポインタのエントリーは正し
いが、重複したエントリー（コピー）があってもよい。
それらエントリーは、ポインタ長の小さい方から大きい
へと順に格納されなければならない。なお、成分は重要
度レベル単位でインターリーブできるから、異なった成
分に対するＩＥＴタグをインターリーブしてもよいであ
ろう。
【０２０１】ＩＥＭタグがメイン・ヘッダ中に使用され
ないときには、エントリー・ポイントを有するタイルの
全てのタイル・ヘッダにＩＥＴタグが使用される。ま
た、恐らく成分０を除き、１成分につきＩＥＴタグが１
回だけ出現する。成分０に対するエントリー・ポイント
だけがＰiem＝０ならば、成分０についてはタグが不要
である。
【０２０２】ＩＥＴタグの長さは、各タイル中のエント
リー・ポイントの個数に応じて変化する。
【０２０３】図７はＩＥＴタグに関する重要度レベル・
エントリー・ポイント、メイン・ヘッダのシンタックス
を示し、以下のフィールドからなる。
【０２０４】ＩＥＴ： マーカー。
【０２０５】Ｌiet： マーカーを含めない、タグの長
さ（バイト数）。
【０２０６】Ｃiet： 当該タグが適用される成分。成
分は０，１，２，．．．と番号が付けられる。
【０２０７】Ｉieti： Ｃiet成分についての、第ｉ番
目のエントリー・ポイントから始まる重要度レベルの番
号。このＩietタグと、対応したＰietタグとで、１種の
レコードを構成し、このレコードは各エントリー・ポイ
ント毎に繰り返し現れる。これらのレコードは、エント
リー・ポイントを有する重要度レベルで最も高いレベル
から最も低いレベルへと向かう順序である。
【０２０８】Ｐieti： タイル・ヘッダの終わり、又は
タイル中の全符号化データの先頭から、第ｉ番目のエン
トリー・ポイントのバイトまでのバイト数。これらのレ
コードは、最小のポインタから最大のポインタへと向か
う順序でなければならない。
【０２０９】res： 最後に置かれる、０からなるフィ
ラー・バイト。
【０２１０】〈重要度レベル・ロケーター、メイン・ヘ
ッダー（ＩＬＭ）〉ＩＬＭタグは、所定の成分について
の、全てのタイルにおいて符号化器が選択した重要度レ
ベルを指示するポインタのリストである。これらの重要
度レベルは、８ビット境界に必ずしも見つからない。こ
れらのポインタが、探索対象の重要度レベルのデータを
含む（かつ、前の重要度レベルからのデータを含まな
い）最初のバイトを指し示すのが、最も望ましいことで
ある。しかし、これらのポインタが、当該重要度レベル
のデータを含む、どのようなデータ・バイトを指し示し
てもよい。
【０２１１】全てのＩＬＭポインタのエントリーは正し
いが、重複したエントリー（コピー）があってもよい。
それらエントリーは、ポインタ長の小さい方から大きい
へと順に格納される。なお、成分は重要度レベル単位で
インターリーブできるから、異なった成分に対するＩＬ
Ｍタグをインターリーブしてもよいであろう。
【０２１２】ＩＬＭタグはメイン・ヘッダーにおけるオ
プションのタグであるが、タイル・ヘッダー中にポイン
タ・タグがあるときにはＩＬＭタグを使用してはいけな
い。メイン・ヘッダーには、１成分につき１個以下のＩ
ＬＭタグがある。
【０２１３】ＩＬＭタグの長さは、画像中のタイルの個
数及び各タイル中のロケーター・ポイントの個数に応じ
て変化する。
【０２１４】図８はＩＬＭタグに関する重要度レベル・
ロケーター、メイン・ヘッダーのシンタックスを示し、
以下のフィールドからなる。
【０２１５】ＩＬＭ： マーカー。
【０２１６】Ｌilm： マーカーを含めない、タグの長
さ（バイト数）。
【０２１７】Ｃilm： 当該タグが適用される成分。
【０２１８】Ｎilmi： 第ｉ番目のタイル中のロケータ
ーの個数。画像中の各タイルに対し、タイル中にロケー
ターが存在しない場合でも、Ｎilmは存在する。
【０２１９】Ｉilmij： Ｃilm成分についての、第ｉ番
目のタイルから始まる第ｊ番目の重要度レベルの番号。
このＩilmタグと、対応したＰilmタグとで、１種のレコ
ードを構成し、このレコードは各ロケーター毎に繰り返
し現れる。これらのレコードは、最も高い重要度レベル
から最も低い重要度レベルへと向かう順序でなければな
らない。
【０２２０】Ｐilmij： タイル・ヘッダの終わり、又
はタイル中の全符号化データの先頭から、第ｊ番目の重
要度レベルのデータを含むデータ・バイトまでのバイト
数。これらのレコードは、最小のポインタから最大のポ
インタへと向かう順序である。
【０２２１】res： 必要に応じて最後に置かれる、０
からなるフィラー・バイト。
【０２２２】〈重要度レベル・ロケーター、タイル・ヘ
ッダ（ＩＬＴ）〉ＩＬＴタグは、所定の成分について
の、全てのタイルにおいて符号化器が選択した重要度レ
ベルを指示するポインタのリストである。これらの重要
度レベルは、８ビット境界に必ずしも見つからない。こ
れらのポインタが、探索対象の重要度レベルのデータを
含む（かつ、前の重要度レベルからのデータを含まな
い）最初のバイトを指し示すのが、最も望ましいことで
ある。しかし、これらのポインタが、当該重要度レベル
のデータを含む、どのようなデータ・バイトを指し示し
てもよい。
【０２２３】全てのＩＬＴポインタのエントリーは正し
いが、重複したエントリー（コピー）があってもよい。
それらエントリーは、ポインタ長の小さい方から大きい
へと順に格納される。なお、成分は重要度レベル単位で
インターリーブできるから、異なった成分に対するＩＬ
Ｔタグをインターリーブしてもよいであろう。
【０２２４】ＩＬＴタグは、１成分につき１個までタイ
ル・ヘッダにあるが、メイン・ヘッダにポインタ・タグ
があるときには使用してはいけない。ＩＬＴタグの長さ
は、各タイル中のロケーター・ポイントの個数に応じて
変化する。
【０２２５】図９はＩＬＴタグに関する重要度レベル・
ロケーター、タイル・ヘッダのシンタックスを示し、以
下のフィールドからなる。
【０２２６】ＩＬＴ： マーカー。
【０２２７】Ｌilt： マーカーを含めない、タグの長
さ（バイト数）。
【０２２８】Ｃilt： 当該タグが適用される成分。成
分は０，１，２，．．．と番号が付けられる。
【０２２９】Ｉilti： Ｃilt成分についての、第ｉ番
目のエントリー・ポイントから始まる重要度レベルの番
号。このＩiltタグと、対応したＰiltタグとで、１種の
レコードを構成し、このレコードは各ロケーター毎に繰
り返し現れる。これらのレコードは、ロケーターを持つ
最も高い重要度レベルから最も低い重要度レベルへと向
かう順序でなければならない。
【０２３０】Ｐiltj： タイル・ヘッダの終わり、又は
タイル中の全符号化データの先頭から、第ｊ番目の重要
度レベルからのデータを含むデータ・バイトまでのバイ
ト数。これらのレコードは、最小のポインタから最大の
ポインタへと向かう順序である。
【０２３１】res： 最後に置かれる、０からなるフィ
ラー・バイト。
【０２３２】〈情報タグ〉情報タグは、正に情報であ
り、復号化器にとっては必ずしも必要でない。しかし、
これらのタグは、パーサー又は復号化器に役に立つであ
ろう。ビット対重要度レベル（ＢＶＩ）タグは、情報ダ
グの一例であり、図４１に示されているが、その詳細は
後述する。
【０２３３】〈可逆ウェーブレット〉本発明は、可逆ウ
ェーブレットによる圧縮を利用する。
【０２３４】〈ウェーブレット分解〉本発明は、初め
に、可逆ウェーブレットによって、（画像データとして
の）画像または他のデータ信号の分解を行う。本発明に
おいて、可逆ウェーブレット変換は、整数係数を持つ信
号のロスレス復元が可能な完全再構成システムを整数演
算で実現する。効率逆変換は、行列式が１（又はほぼ
１）の変換行列を使用する可逆変換である。
【０２３５】本発明は、可逆ウェーブレットを用いるこ
とにより、有限精度の演算でロスレス圧縮をすることで
きる。画像データに可逆ウェーブレット変換を適用する
ことにより生成される結果は、係数の系列である。
【０２３６】本発明の可逆ウェーブレット変換は、１組
のフィルタを用いて実現できる。一実施例では、それら
のフィルタは、２タップのローパス・フィルタと６タッ
プのハイパス・フィルタで、本明細書においてＴＳ変換
もしくは２・６変換と呼ぶ変換を行うためのものであ
る。他の一実施例では、それらのフィルタは、２タップ
のローパス・フィルタと１０タップのハイパス・フィル
タで、本明細書においてＴＴ変換もしくは２・１０変換
と呼ぶ変換を行うためのものである。
【０２３７】〈２次元ウェーブレット分解〉本発明のロ
ーパス・フィルタとハイパス・フィルタを用いて、多重
解像度分解が行なわれる。分解レベル数は可変であり任
意数でよいが、現在のところ分解レベル数は２レベルか
ら８レベルまでである。最大レベル数は、［入力の長さ
又は幅の最大値］の２を底とする対数に等しい。
【０２３８】画像のような２次元データに対する変換を
実行する最も普通のやり方は、１次元フィルタを別々に
適用する方法、つまり、行方向に適用し、次に列方向に
適用するという方法である。第１レベルの分解により４
つの異なった帯域の係数が得られ、これらは本明細書で
はＳＳ，ＤＳ，ＳＤ，ＤＤと呼ばれる。これら文字は前
述のスムーズ(Ｓ)フィルタとディテール(Ｄ)フィルタを
指し、それぞれロー（Ｌ）パス・フィルタとハイ（Ｈ）
パス・フィルタに対応する。したがって、ＳＳ帯域は行
方向及び列方向の両方向のスムーズ・フィルタより得ら
れた係数からなっている。
【０２３９】ウェーブレット分解の各周波数サブバンド
はさらに分解することができる。最も普通のやりかたは
ＳＳ周波数サブバンドだけをさらに分解する方法であ
り、各分解レベルのＳＳ周波数周サブバンドが生成され
た時に、それをさらに分解することになろう。このよう
な多重分解はピラミッド分解と呼ばれる。記号ＳＳ，Ｓ
Ｄ，ＤＳ，ＤＤと分解レベル番号とによって各分解を表
す。
【０２４０】なお、本発明のＴＳ変換、ＴＴ変換のどち
らを用いても、ピラミッド分解は係数のサイズを増加さ
せない。
【０２４１】可逆ウェーブレット変換が再帰的に画像に
適用される場合、第１分解レベルは最も細かいディテー
ルつまり解像度に作用する。第１分解レベルで、画像は
４つの部分画像（すなわちサブバンド）に分解される。
各サブバンドは、１つの空間周波数帯域を表わしてい
る。第１レベルのサブバンドは１ＳＳ，１ＳＤ，１Ｄ
Ｓ，１ＤＤと表される。原画像の分解プロセスは水平、
垂直両次元の１／２サブサンプリングを含むため、第１
レベルのサブバンド１ＳＳ，１ＳＤ，１ＤＳ，１ＤＤが
それぞれ有する係数の個数は、入力が有する画像の画素
（または係数）の個数の１／４である。
【０２４２】サブバンド１ＳＳは、水平方向に低い周波
数で垂直方向に低い周波数の情報を含んでいる。一般
に、画像エネルギーの大部分は、このサブバンドに集中
する。サブバンド１ＳＤは、水平方向に低い周波数で垂
直方向に高い周波数の情報（例えば水平方向エッジの情
報）を含んでいる。サブバンド１ＤＳは、水平方向の高
い周波数の情報と垂直方向の低い周波数の情報（例えば
垂直方向エッジの情報）を含んでいる。サブバンド１Ｄ
Ｄは、水平方向の高い周波数の情報と垂直方向の高い周
波数の情報（例えばテクスチャや斜めエッジの情報）を
含んでいる。
【０２４３】この後に続く下位の第２、第３、第４分解
レベルはそれぞれ、前レベルの低周波ＳＳサブバンドを
分解することにより作られる。第１レベルのサブバンド
１ＳＳが分解されて、やや精細な第２レベルのサブバン
ド２ＳＳ，２ＳＤ，２ＤＳ，２ＤＤが作られる。同様
に、サブバンド２ＳＳの分解によって、精細度の粗い第
３レベルのサブバンド３ＳＳ，３ＳＤ，３ＤＳ，３ＤＤ
が生成される。また、サブバンド３ＳＳが分割されるこ
とにより、精細度がより粗い第４レベルのサブバンド４
ＳＳ，４ＳＤ，４ＤＳ，４ＤＤが作られる。１／２サブ
サンプリングが行われるので、第２レベルの各サブバン
ドは原画像の１／１６の大きさである。このレベルの各
サンプル（例えば画素）は、原画像中の同一位置のやや
細いディテールを表す。同様に、第３レベルの各サブバ
ンドは、原画像の１／６４の大きさである。このレベル
での各画素は、原画像中の同一位置のかなり粗いディテ
ールを表す。また、第４レベルの各サブバンドは原画像
の１／２５６の大きさである。
【０２４４】分解画像はサブサンプリングのために原画
像より大きさが小さいので、原画像の格納に使用された
メモリを利用して、分解されたサブバンド全部を格納す
ることができる。言い換えれば、３レベル分解の場合、
原画像と分解サブバンド１ＳＳ，２ＳＳは捨てられ、保
存されない。
【０２４５】４つのサブバンド分解レベルについてだけ
説明したが、個々のシステムの要求に応じて、それ以上
のレベルを生成することも可能である。また、ＤＣＴの
ような他の変換や一次元配置のサブバンドを用い、様々
な親子関係を定義してもよい。
【０２４６】なお、本発明のウェーブレットフィルタを
利用すれば、ピラミッド分解で係数のサイズは増加しな
い。
【０２４７】他の実施例では、ＳＳサブバンドに加えて
他のサブバンドも分解されるかもしれない。
【０２４８】〈ウェーブレットの木構造〉ピラミッド分
解のウェーブレット係数には自然で有用な木構造があ
る。サブバンド分解の結果は、最終の分解レベルに対応
した１つのＳＳ周波数サブバンドだけである。一方、レ
ベル数と同数のＳＤ，ＤＳ，ＤＤ帯域がある。この木構
造は、ある周波数帯域内のある係数の親は、それより低
解像度の同じ周波数帯域内のある係数であり、かつ同じ
空間位置関係にあることを明らかにする。
【０２４９】本発明においては、各木は、ＳＳ係数と、
３つの部分木すなわちＤＳ，ＳＤ，ＤＤの部分木からな
る。本発明の処理は、通常、これら３つの部分木に対し
て行われる。各木のルートは、真に平滑な係数である。
画像のような２次元信号の場合、３つの部分木があり、
それぞれの部分木は４つの子を持つ。この木階層構造は
２次元信号に限定されない。例えば、１次元信号の場
合、各部分木は１つの子を持つ。これ以上の高い次元は
１次元の場合と２次元の場合から理解できる。
【０２５０】多重解像度分割のプロセスは、フィルタ系
によって行うことができる。１次元の典型的フィルタを
使って実現される２次元２レベル変換の例については、
米国特許出願第08/498,695号（出願日：1995年６月30
日，発明の名称：Method andApparatus For Compressio
n Using Reversible Wavelet Transforms and anEmbedd
ed Codestream）及び米国特許出願第08/498,036号（出
願日：1995年６月30日，発明の名称：Reversible Wavel
et Transform and Embedded CodestreamManipulation）
を参照されたい。
【０２５１】〈順ウェーブレット変換の実行〉本発明で
は、２回の1-D演算によって、すなわち、まず水平方向
の1-D演算を行い、次に垂直方向の1-D演算を行うことに
よって、ウェーブレット変換が実施される。一実施例に
おいては、あるハードウェアで水平方向の演算を実行
し、別のハードウェアで垂直方向の演算を実行する。
【０２５２】レベル数で反復回数が決まる。一実施例で
は、水平、垂直両方向にＴＴ変換を用いて４レベル分解
が行われる。別の実施例では、ＴＴ変換に代えＴＳ変換
を用いて４レベル分解が行われる。
【０２５３】本発明の変換は、演算効率がよい。一実施
例において、本発明は、オンチップ及びオフチップのメ
モリの必要容量と必要帯域幅を減らすように、変換で実
行される演算を順序付けする。
【０２５４】〈１つのウェーブレット木の計算〉以下の
式はＴＳ変換とＴＴ変換の両方を定義するものである。
入力x(n)に対し、ローパス・フィルタの出力であるスム
ーズ信号s(n)と、ハイパス・フィルタの出力であるディ
テール信号d(n)は次式に示すように計算される。
【０２５５】
【数１】
【０２５６】その逆変換は次式で示される。
【０２５７】
【数２】
【０２５８】ただし、p(n)は次式により計算される。
【０２５９】
【数３】
【０２６０】ＴＳ変換とＴＴ変換はt(n)の定義が異な
る。
【０２６１】ＴＳ変換の場合は次のとおりである。
【０２６２】
【数４】
【０２６３】ＴＴ変換の場合は次のとおりである。
【０２６４】
【数５】
【０２６５】なお、以下の説明において、記号 |_・ _|
は切り捨てて丸めること、つまり打ち切りを意味し、
床関数と呼ばれることがある。
【０２６６】これらのフィルタは、加減算（と配線によ
るビットシフト）だけで実現できる。例えば、３の乗算
と２２の乗算はシフトと加算で実行できる。
【０２６７】なお、逆ＴＳ変換と逆ＴＴ変換において
は、Ｓ変換と同様、入力信号ｘ(n)のレンジが出力信号
ｓ(n)と同じになるようにローパス・フィルタが作られ
る。すなわち、スムーズ出力のビット数は増加しない。
入力信号がｂビットの深さの画像であるときには、ロー
パス・フィルタの出力もｂビットである。例えば、入力
信号が８ビット画像のときには、ローパス・フィルタの
出力も８ビットである。このことはピラミッド・システ
ムにとって重要な特性である。ピラミッド・システムで
は、スムーズ出力が、例えばローパス・フィルタを連続
的に適用することにより分解されるからである。従来技
術のシステムでは、出力信号のレンジが入力信号のレン
ジより大きく、このことがフィルタを連続的に適用する
ことを困難にしている。また、変換を整数演算で行う際
の丸めによる系統誤差がないため、ロッシー・システム
における全ての誤差を量子化によって制御可能である。
【０２６８】さらに、ローパス・フィルタのタップは２
タップだけであるため、非重複フィルタとなる。この特
性は、ローパス・フィルタをハードウェアで実現する場
合に重要である。
【０２６９】〈埋め込み順序づけ〉本発明では、ウェー
ブレット分解の結果として生成された係数がエントロピ
ー符号化される。本発明では、係数は最初に埋め込み順
序付けを施され、視覚的に重要な順に係数が順序付けら
れる。より一般的には、何等かの誤差距離（例えば、歪
み距離）に関連して係数が順序付けされる。誤差距離ま
たは歪み距離としては、例えば、ピーク誤差と平均二乗
誤差（ＭＳＥ）がある。また、順序付けは、ビット・シ
グニフィカンスの空間配置、データベース照会の検索能
力、及び、方向性（垂直、水平、斜め等）を重視するよ
うに、順序付けを行うこともできる。
【０２７０】データの順序付けが行われることにより、
コードストリームの埋め込み量子化がなされる。本発明
においては、２つの順序付け方法が用いられる。その一
つは係数を順序付けするためのものであり、もう一つは
係数中の２進値を順序付けするためのものである。本発
明の順序付けはビットストリームを生成し、このビット
ストリームはその後にバイナリ・エントロピー・コーダ
ーによって符号化される。
【０２７１】〈ビット・シグニフィカンス表現〉原成分
が符号無しの時でも、大抵の変換係数は符号付き数値で
ある（少なくとも１つのディテール・フィルタから出力
される係数はどれも符号付きである）。一実施例では、
係数内の２進値に用いられる埋め込み順序は、ビットプ
レーン順である。係数は、符号化される前に、ビット・
シグニフィカンス表現で表される。ビット・シグニフィ
カンス表現は、一種の符号・絶対値表現であり、最上位
ビット（ＭＳＢ）ではなく符号(sign)ビットが、最初の
非０の絶対値ビットと一緒にエンコードされる。すなわ
ち、符号ビットは、絶対値ビット全体の前に来るのでは
なく、最初の非０絶対値ビットの次に来る。また、符号
ビットは、最上位の非０絶対値ビットと同じビットプレ
ーン内にあるとみなされる。
【０２７２】ビット・シグニフィカンス形式は３組のビ
ット、すなわちヘッド・ビット、テール・ビット及び符
号ビットによって数値を表現する。ヘッド・ビットと
は、ＭＳＢから最初の非０絶対値ビットまでの全ての０
ビットと、その最初の非０絶対値ビットである。最初の
非０絶対値ビットが現れるビットプレーンで、係数の重
要度が定まる。テール・ビットは、最初の非０絶対値ビ
ットの次からＬＳＢまでの絶対値ビットからなる。符号
ビットは符号(sign)を表わすにすぎず、例えば０は正
を、１は負を表す。±（２のｎ乗）のような、ＭＳＢが
非０ビットの数値は、ヘッド・ビットが１ビットしかな
い。０の係数は、テール・ビットも符号ビットも持たな
い。図１２は、ビット・シグニフィカンス表現の例を示
す。表２は、−７から８までの４ビット係数の取り得る
全ての値を示す。
【０２７３】
【表２】
【０２７４】表２に示されたビット・シグニフィカンス
表現は、各列に１ビット又は２ビットを含んでいる。２
ビットの場合、その最初のビットは最初の１のビットで
あり、その後に符号ビットが来る。
【０２７５】画素の輝度に関して起こるような、値が非
負整数の場合、採用し得る順序はビットプレーン順（例
えば、最上位ビットプレーンから最下位ビットプレーン
への順）である。２の補数による負整数も許容される実
施例では、符号ビットの埋め込み順序は、その整数の絶
対値の最初の非０ロビットと同じである。したがって、
１つの非０ビットが符号化されるまで、符号ビットは考
慮されない。例えば、符号・絶対値表記法によれば、１
６ビット数の−７は １００００００００００００１１１ である。ビットプレーン・ベースでは、初めの１２デシ
ジョン(decision)は「非有意」すなわち０となる。最初
の１のビットは１３番目のデシジョンに現れる。次に符
号ビット（「負」）が符号化される。符号ビットの符号
化後、テール・ビットが処理される。１５番目と１６番
目のデシジョンは共に１である。
【０２７６】係数は最上位のビットプレーンから最下位
のビットプレーンへと符号化されるので、データのビッ
トプレーン数が決まらなければならない。本発明におい
ては、データから計算される、又は画像の深さ及びフィ
ルタ係数から導き出される係数値の絶対値の上界を見つ
けることによって、ビットプレーン数が判断される。例
えば、その上界が１４９のときには、有意な８ビットつ
まり８つのビットプレーンがある。ソフトウェアの速度
では、ビットプレーン符号化を利用できない場合があ
る。別の実施例では、ビットプレーンが符号化されるの
は、係数が２進数として意味をなす時だけである。
【０２７７】〈係数の桁揃え〉本発明は、ビットプレー
ン符号化の前に、係数を相互に桁揃えする。このように
する理由は、ＦＦＴやＤＣＴと同様、異なった周波数サ
ブバンド内の係数は異なった周波数を表すからである。
本発明は、係数を桁揃えすることにより量子化を制御す
る。軽く量子化される係数ほど、早いビットプレーン側
へ桁揃えされる（例えば左へシフトされる）。よって、
ストリームが打ち切られると、これら軽く量子化された
係数ほど、それを定義するためのビットが、重く量子化
された係数のそれにより多くなる。
【０２７８】図３９と図４０は、正規化桁揃えとピラミ
ッド桁揃えをそれぞれ示す。一実施例では、ＳＮＲ又は
ＭＳＥの観点から最高のレート・歪み性能が得られるよ
うに係数が桁揃えされる。多くの桁揃えが可能であり、
例えばＭＳＥのような統計的誤差距離の点でほぼ最適な
桁揃えがある。あるいは、桁揃えは、係数データの物理
視覚的（physchovisual)量子化が可能かもしれない。桁
揃えは、画像品質に（換言すればレート・歪み曲線に）
相当な影響を及ぼすが、ロスレス・システムの最終的な
圧縮率には殆ど影響を与えない。特殊な量子化には、他
の桁揃え、注目領域忠実度符号化や解像度プログレッシ
ブ桁揃えが適するかもしれない。
【０２７９】桁揃えは、圧縮データのヘッダー中で指示
してもよいし、特定のアプリケーション用に固定しても
よい（すなわちシステムが１つの桁揃えしか持たな
い）。様々なサイズの係数に関する桁揃えは、符号化器
及び復号化器の両方で分かっているので、エントロピー
・コーダーの効率には影響しない。
【０２８０】ｂビット／画素の入力画像を２レベルのＴ
Ｓ変換とＴＴ変換により分解した場合における各種係数
のビット深さが図１０に示されている。図１１は、本発
明において係数桁揃えに用いられる周波数帯域用の乗数
の一例である。係数の桁揃えのために、1-ＤＤ係数のサ
イズが基準として用いられ、シフトはこのサイズに関し
て与えられる。シフトｎは、２のｎ乗倍することであ
る。
【０２８１】一実施例では、最大の係数の絶対値に関し
て係数がシフトされることにより、画像中の全係数の桁
揃えが行われる。そして、桁揃え後の係数は、重要度レ
ベルと呼ばれるビットプレーン単位で、最上位の重要度
レベルより最下位の重要度レベルへと処理される。符号
は、各係数の最後のヘッド・ビットと一緒に符号化され
る。符号ビットは最後のヘッド・ビットと同じ重要度レ
ベルにある。重要なことは、桁揃えはエントロピー・コ
ーダーへビットが送られる順序を制御するに過ぎないこ
とである。余分な０ビットのパッディング、シフト、格
納、符号化が実際に行われるわけではない。
【０２８２】表３は、図３９に示したような正規化桁揃
えに係数を揃えるためのシフト数の一例を示す。
【０２８３】
【表３】
【０２８４】様々なサイズの係数に関する桁揃えは、符
号化器と復号化器の両方に分かっているのでエントロピ
ー・コーダーの効率にはまったく影響を与えない。
【０２８５】なお、同じデータセットの符号化単位でも
桁揃えが異なる場合があることに注意されたい。
【０２８６】〈コードストリームの順序付けと文脈モデ
ル〉一実施例において、本発明のコードストリームはメ
イン・ヘッダー、タイル・ヘッダー及びタイル・データ
からなる。各タイルは、画像におれる各成分の、少なく
とも１つのデータ・ポイントを有する。成分データは、
（変換方式又はバイナリ方式の符号化によって）変換さ
れてから重要度レベルに桁揃えされる。そして、これら
の重要度レベルは適当な文脈モデルとコーダー（例えば
ＦＳＭコーダー）を利用しエントロピー符号化される。
【０２８７】なお、一実施例においては、モデル化と符
号化は１つの連続したプロセスである。データの並べ替
えは行われない。したがって、エントロピー符号化され
た重要度レベルは、データストリーム中の最小符号化単
位である。エントリー・ポイントが重要度レベルの前に
置かれているときには（すなわち、データが固定長であ
る場合）、そのエントリー・ポイントより、コードスト
リームの符号化を開始できる。
【０２８８】ＳＳ係数は、最上位の重要度レベルとされ
る。（なお、バイナリ方式符号化が用いられ、成分が０
レベルに分解されるときには、係数はＤＤ周波数帯域に
あるとみなされる。） これらの係数は（変換方式であ
ってもバイナリ方式であっても）エントロピー符号化さ
れない。ＳＳ係数はラスタ順にコードストリームに詰め
込まれ、その最上位ビット（ＭＳＢ）が先頭、最下位ビ
ット（ＬＳＢ）が最後であり、その順序は係数の深さと
は関係ない。有符号成分は、２＾（深さ−１）だけオフ
セットさせた無符号値として格納される。例えば、８ビ
ット深さの有符号成分は、−１２８から１２７までの値
をとるが、１２８を加算されて０から２５５までの無符
号値として格納される。
【０２８９】一実施例では、各成分毎に、重要度レベル
がコードストリーム中に最上位レベル（最高の番号）か
ら最下位レベルへと順序付けられる。
【０２９０】エントリー・ポイントを利用すれば、特定
の重要ポイントから入って復号化することができる。エ
ントリー・ポイントは、ＩＥＭタグ又はＩＥＴタグによ
って指示される。エントロピー・コーダーはコードスト
リームのある一定の点でリセットできるが、その点は、
符号化時に決定され、重要レベルの先頭にのみ置くこと
ができる。このリセットでエントリー・ポイントが生
じ、符号化状態情報（文脈及び確率値）は既知の初期状
態となる。コードストリームは、次の８の倍数ビットに
なるまでビットを詰められる。
【０２９１】文脈モデルは、データが符号化される順序
と、そのデータの特定ビット用の条件付けの両方を決定
する。順序がまず考慮される。
【０２９２】各ビットプレーン内で係数が処理される順
序は、低い解像度から高い解像度へ向かう順（低い周波
数から高い周波数へ向かう順）である。各ビットプレー
ン内における係数サブバンドの順序は、高いレベル（低
解像度、低周波数）から低いレベル（高解像度、高周波
数）への順である。各周波数サブバンド内では、符号化
はある決まった順序で行われる。一実施例では、その順
序はラスター順、２×２ブロック順、Ｓ字状(serpentin
e)順、Ｐｅａｎｏスキャン順、等々である。
【０２９３】本発明の一実施例のコードストリームを利
用する４レベル分解の場合、その順序は次のとおりであ
る。4-SS,4-DS,4-SD,4-DD,3-DS,3-SD,3-DD,2-DS,2-SD,2
-DD,1-DS,1-SD,1-DD 。
【０２９４】本発明で利用される文脈モデルの一実施例
を以下に説明する。このモデルは、符号化単位内のビッ
トを、係数の空間・スペクトル従属関係に基づいて利用
する。近傍係数及び親係数の利用可能な２進値を、文脈
生成のために利用できる。しかし、文脈はデコーダビリ
ティを左右し、また、多少は適応効率に影響する。
【０２９５】本発明は、バイナリ・エントロピー・コー
ダーのために、埋め込みビット・シグニフィカンス順に
係数で作られたビットストリームをモデル化するための
文脈モデルを提供する。
【０２９６】図１３は、符号化単位の各係数の近傍係数
を表す。図１３において、近傍係数は分かりやすい地理
的表記で表されている（例えば、Ｎ＝北、ＮＥ＝北東、
等々）。ある係数、例えば図１３のＰと、カレント・ビ
ットプレーンが与えられたとすると、文脈モデルは、そ
のビットプレーンより前の符号化単位全ての、どんな情
報を利用してもよい。当該文脈モデルの場合、注目係数
の親係数も利用する。
【０２９７】ヘッド・ビットは、最も圧縮性がよいデー
タである。したがって、圧縮率を上げるため、大量の文
脈もしくは条件付けが利用される。
【０２９８】〈文脈モデル−変換方式〉本発明の文脈モ
デルの一実施例を以下に説明する。このモデルは、符号
化単位内のビットを、係数の空間・スペクトル従属関係
に基づいて利用する。近傍係数及び親係数の利用可能な
２進値を、文脈生成のために利用できる。しかし、文脈
はデコーダビリティを左右し、また、多少は適応効率に
影響する。
【０２９９】本発明において、符号ビットの文脈モデル
は、最後のヘッド・ビットの後で符号の符号化を行う構
成である。Ｎ係数が正か負か又は符号の符号化前か否か
により、符号に対する文脈が複数ある。
【０３００】〈子ベース順〉一実施例では、個々の周波
数帯域のビットプレーンは、ＳＳ ＤＳn ＤＤn...ＤＳi
ＳＤi ＤＤi...ＤＳ1 ＳＤ1 ＤＤ1 の順に符号化され
る。一実施例では、周波数帯域内における個々の符号化
並びにルックアヘッドの順序は、子ベース順である。子
ベース順は２次元画像のスキャン順の一つであり、ラス
タ順に似ているが、２ライン、２×２ブロックの順であ
る点が異なる。「親」周波数帯域をラスタ順にスキャン
することを考える。各係数は４個の子を持っているであ
ろう。これらの子は、左上、右上、左下、右下というよ
うに順序付けられる。次に、左端に戻って次の２ライン
に戻り、最終的に右下コーナーで終わる。どのラインも
スキップされない。図１４は、この子ベース順を示して
いる。
【０３０１】〈周波数帯域ビットプレーンのルックアヘ
ッド〉一実施例では、重要度レベル内のビットは周波数
帯域順に符号化される。ある周波数帯域のあるビットプ
レーンを符号化する時に、最初の出力ビットはそのビッ
トプレーン全体が０であるか否かを指示する。最初の出
力 ビットが０ならば、０のビットがエントロピー・コ
ーダーへ送られる。周波数帯域ビットプレーンのルック
アヘッドのための文脈はただ１つである。エントロピー
・コーダーは次の周波数帯域のビットプレーンに進む。
【０３０２】ビットプレーン中に１のビットが少なくと
も１つあれば、１のビットがエントロピー・コーダーへ
送られ、そのビットプレーンは後述のように符号化され
る。（なお、ビットプレーンの全ビットが０のときに
も、エントロピー・コーダーへ１のビットを送ってもよ
い。この場合、そのビットプレーンは後述のように符号
化される。） 当該パスは、データを含んでいる可能性
のあるビットプレーン全部に必要とされる。桁揃え及び
係数の深さからカレント重要度レベルに０のビットがあ
るはずのない周波数帯域、又は、係数を含まない周波数
帯域については、符号化されるビットは全くない。
【０３０３】一実施例では、タイルのエッジであるため
存在しない近傍及び親の係数ＤＳ，ＳＤ，ＤＤ係数は、
０として処理される。この処理は、ルックアヘッド、ポ
スト・ルックアヘッド・ヘッドビット文脈モデル、ヘッ
ドビット文脈モデルを試みるかどうか判断するプロセス
にも適用される。
【０３０４】本明細書で述べる文脈モデルの多くは、他
の係数（同じ周波数帯域の近傍係数と親係数など）のビ
ットを利用する。一実施例では、調べるビットは、近傍
係数の種類によって決まる。最上位ビットを符号化する
ときには、親係数の参照ビットはその次位のビットであ
り、西、北西、北及び北東の近傍係数の参照ビットも最
上位ビットであり、また、東及び南の近傍係数の参照ビ
ットは、最上位ビットより上位のビットであるので０と
仮定される。利用すべき参照ビットは図１５に示されて
いる。最下位ビットを符号化する時には、親係数は現実
の最下位ビットの下位にもう１つの０のビットがあると
仮定される。親係数の参照ビットがカレント・ビットよ
り下位の重要度レベルにあるときには、その親係数は０
のヘッドビットと仮定される（その親係数は利用されな
い）。
【０３０５】〈１６ビット・ルックアヘッド〉本発明で
はルックアヘッドが利用される。このルックアヘッド
は、コーダーにより符号化されるデシジョンの冗長性を
減らすように設計される。ルックアヘッドを利用するか
否かは、因果関係及び予測可能性のあるデータのみに基
づいて決定される。ルックアヘッドを利用しないときに
は、データは何も符号化されず、各係数は以下のセクシ
ョンで述べるように独立に符号化される。ルックアヘッ
ドを試み成功したときには、１つの０のビットがルック
アヘッド文脈によって符号化され、１６係数がスキップ
される。ルックアヘッドを試み成功しなかったときに
は、１つの１のビットがルックアヘッド文脈によって符
号化され、各係数は以下の説明中で述べるように符号化
される。（なお、ルックアヘッドが不成功でも１つの１
のビットを符号化できることに注意されたい。こうする
ことで、符号化器はルックアヘッド・プロセスを回避で
きる。） 一実施例では、ルックアヘッドを試みるか否かは、１６
個のターゲット係数（子ベース順）、それらターゲット
係数の４個の親係数、又は、ターゲット係数の北側の８
個の近傍係数に、これまでに１のビットが見つかったか
否かによって決まる。ルックアヘッドが試みられるの
は、親係数の参照ビット、北側の近傍係数の参照ビッ
ト、及び１６個のターゲット係数の前ビットプレーンの
ビットが全て０のヘッドビットのときである。つまり、
全ての参照ビットが０であるだけでなく、参照ビットよ
り上位のビットも全て０である。タイル又は画像のエッ
ジにおいては、２行中に利用できる１６個のターゲット
係数がないことがあるが、この場合にはルックアヘッド
は試みられない。（図２０のフローチャートの問に対す
る答えはｎｏである。） なお、親係数が（桁揃えにより、又は不存在であること
により）利用できないか、利用されないときには、１の
ビットが今までに見つかっていないと仮定される。一実
施例では、最高レベルのＤＳ，ＳＤ，ＤＤ係数について
も、同じ考え方をするが、これはＳＳ係数が親係数とし
て利用されないからである。これらの周波数帯域につい
ては、その親係数は利用できないとみなされる。さら
に、北側の近傍係数が存在しないときには（例えば、タ
イルの最初のライン）、これらの利用不可能なビットは
０と仮定される。
【０３０６】ルックアヘッドを行うと判断されたときに
は、ターゲット係数のカレント・ビットプレーンの１６
ビットが、全て０のヘッドビットでないか調べられる。
全て０のヘッドビットのときは、カレント周波数帯域に
おいてカレント重要度レベルで最後に試みられたルック
アヘッドからなる文脈によって、１つの０のビットが符
号化される。このルックアヘッドが、カレント周波数帯
域りカレント重要度レベルで最初に試みられたルックア
ヘッドであるときは、前ルックアヘッドは失敗したもの
と仮定される（前に０が符号化されたと仮定する）。そ
の１６ビットが全て０のヘッドビットでないときには、
同じ文脈によって１つの１のビットが符号化される。な
お、１６個以外の係数、例えば８個又は３２個の係数を
利用してもよい。利用可能なメモリ量によって、又は、
０のヘッドビットではない参照ビットの位置によって、
それ以外の個数を選んでもよい。
【０３０７】〈ポスト(post)ルックアヘッド〉ルックア
ヘッドを試みて失敗したとき、又は、ルックアヘッドを
試みなかったときは、その１６ビット（又は、それより
少数のビット）は個別に符号化される。各係数は、その
ヘッドビットが最初の１のビットが現れるまで復号化さ
れ、その直後に符号が復号化される。以下、その係数は
テール部分である。
【０３０８】２つのケース、すなわち、１）ルックアヘ
ッドを失敗したケースと、２）ルックアヘッドを試みな
かったケース、のいずれに対する符号化も同様である。
ただし、一実施例において、それぞれのケースで異なっ
た文脈が用いられ、また、第１のケースでは、復号化す
べき係数が全てヘッドビットであることは既知である。
【０３０９】〈ポストルックアヘッド・ヘッドビット文
脈モデル〉ルックアヘッドを試み失敗したときは、いく
つかの事実が既知である。第１に、親係数と、日田側近
傍係数すなわち上の８個の係数は、全て０ヘッド状態で
ある。第２に、ターゲット係数も全て０ヘッド状態であ
る。最後に、少なくとも１つの１のビットがターゲット
ビット中に存在する。この情報は、ルックアヘッドを試
みないとい場合とは全く違うから、これらヘッドビット
の符号化には異なった文脈が用いられる。したがって、
非常に異なった統計を一緒にしないように、これらビッ
トに対しては異なった文脈モデルが用いられる。
【０３１０】この文脈モデルを作るため、ある値が近傍
画素から導き出される。明白なことは、親係数と最近傍
係数のある情報しか利用できないことである。そうでな
いと、文脈モデルが極端に大きくなってしまうからであ
る。表４は、各係数の利用する情報のタイプを示す。図
１７は、近傍係数の寄与を表す。
【０３１１】
【表４】
【０３１２】本発明は、タイル境界では特殊な処理をす
る。一実施例では、１６個（８列）未満の係数しかない
ときには、ルックアヘッドを試みない。また、タイルの
最下部で１ラインしかないときにも、ルックアヘッドを
試みない。
【０３１３】〈ルックアヘッドを試みない場合のヘッド
ビット文脈モデル〉重要度レベルのビットは、定義され
た周波数帯域順に符号化される。各周波数帯域内では、
ビットは子ベース順に符号化される。変換方式文脈モデ
ルのヘッドビット文脈モデル部分は、次の２つの情報源
に依存する。 ・ 親係数、２ビット（指示されるとき） ・ 最近傍係数、７ビット これら９ビットは、ある特定の状態すなわち文脈を知ら
せるユニークな数値を構成する。この文脈はＦＳＭコー
ダーへ送られ、符号化のための確率予測の適応化に利用
される。言うまでもなく、この文脈として利用される情
報は、因果的なもの、すなわち復号化時に利用可能なも
のである。また、親係数と最近傍係数の何らかの情報し
か利用できないことも明かである。表４は、各係数の利
用される情報のタイプを示す。
【０３１４】親係数が利用される時には、親係数は２ビ
ット、文脈に寄与する（表４のタイプＡの情報）。親係
数は、同じ空間領域をおおう（同じ周波数帯域の）変換
レベルが１つだけ高い係数と定義される。各周波数帯域
の最高レベルの係数は、親係数を持たないので（ＳＳ係
数は親係数としては利用されない）、文脈への寄与は０
と定義される。図１８は、親係数の一例を示す。
【０３１５】低い変換レベルの係数を、親係数の参照ビ
ットがカレント・ビットより下位になるように桁揃えし
た場合には、親係数は文脈のために利用されない（その
文脈への２ビットの寄与は常に０である）。また、親係
数を利用しないように指示することができ、これは、あ
る係数の周波数帯域を全くランダムにアクセスする場合
に役に立つ。また、親係数のない係数は親係数を利用し
ない。
【０３１６】近傍係数による文脈への寄与を図１９に示
す。図中の各タイプは表４の通りである。
【０３１７】〈符号ビット文脈モデル〉すべての係数の
符号ビットは、係数の最後のヘッドビット（最初の１の
ビット）の直後に符号化される。符号ビットは、その最
後のヘッドビットが含まれる重要レベルの一部である。
符号ビットのための文脈は、ヘッドビット文脈モデルと
もテールビット文脈モデルとも異なり、北近傍係数のカ
レント符号ビットに基づく３つの状態からなる。北近傍
係数が存在しないときには、符号は未知である。最後の
ヘッドビットと符号ビットは、ごく小さな１つの単位と
考えるべきである。表５は、符号化ビット用の文脈を示
す。符号ビットがヘッドビット後に符号化されようと、
ポスト・ルックアヘッド・ヘッドビットの後で符号化さ
れようと、同じ符号ビット文脈が用いられる。
【０３１８】
【表５】
【０３１９】〈テールビット文脈モデル〉テールビット
文脈モデルはヘッドビット文脈モデルとも符号ビット文
脈モデルとも異なる。テールビット文脈モデルは、これ
までにカレント係数にテールビットがいくつあったかに
よって決まる３つの状態からなる。これらの値を表６に
示す。
【０３２０】
【表６】
【０３２１】〈各周波数帯域ビットプレーンのモデル化
方法〉各重要度レベルの各周波数帯域の各ビットプレー
ンのモデル化プロセスの一実施例は、図２０のように図
示することができる。ここで行われるデシジョンを表７
に、コーダーへ送られるビットと文脈を表８に示す。一
実施例においては、全部で５つの独立した文脈がある。
【０３２２】
【表７】
【０３２３】
【表８】
【０３２４】入力係数を符号／絶対値形式に変換する符
号／絶対値ユニットの一例を含む、文脈モデルの他の実
施例が、米国特許出願第08/498,695号（出願日：1995年
６月30日，発明の名称：Method and Apparatus For Com
pression Using ReversibleWavelet Transforms and an
Embedded Codestream）、米国特許出願第08/498,036号
（出願日：1995年６月30日，発明の名称：Reversible W
avelet Transformand Embedded Codestream Manipulati
on）、米国特許出願第08/642,518号（出願日：1996年５
月３日，発明の名称：Compression and Decompression
withWavelet Style and Binary Style Including Quant
ization by Device-Dependent Parser）、及び、米国特
許出願第08/643,268号（出願日：1996年５月３日，発明
の名称： Compression/Decompression Using Reversibl
e EmbeddedWavelets）に述べられている。
【０３２５】この文脈モデルは、データのエントロピー
符号化のための文脈を提供する。一実施例では、本発明
によって実行される全てのエントロピー符号化は、バイ
ナリ・エントロピー・コーダーによって実行される。単
一のコーダーを用いて単一の出力コードストリームを生
成してもよい。そうではなく、複数の（物理又は仮想
の）コーダーを用いて複数の（物理又は仮想の）データ
ストリームを生成してもよい。
【０３２６】〈バイナリ方式の文脈モデル〉バイナリ方
式のためのモデル化は、変換方式の文脈モデルと似てい
る。しかし、その相違点の一つは、バイナリ方式の係数
は無符号数値であり、したがって、ヘッドとテールの間
には符号ビットがないことである。図３６は、このバイ
ナリ方式文脈モデルのフローを示す。
【０３２７】〈周波数帯域ビットプレーンのルックアヘ
ッド〉重要度レベルのビットは、前述した周波数帯域順
に符号化される。ある周波数帯域のあるビットプレーン
（恐らく、ある重要度レベルの一部）を符号化する時
に、文脈モデルの最初の出力ビットが、そのビットプレ
ーン全体が同一であるか否かを決定する。全ビットが同
一ならば、１のビットがエントロピー・コーダーへ送ら
れ、そうでなければ０のビットが符号化される。そし
て、１つのビットがエントロピー・コーダーへ送られ、
その際に、そのビットが何であるか、すなわち０か１で
あるかを指示する。周波数帯域ビットプレーンのルック
アヘッドのための文脈と、そのビットの値のための文脈
とがある。
【０３２８】異なった２つのビットがある場合、１つの
１のビットがエントロピー・コーダーへ送られ、そのビ
ットプレーンは後述のように符号化される。なお、ビッ
トプレーンが不変であっても、１のビットがエントロピ
ー・コーダーへ送られることに注意されたい。この場
合、ビットプレーンは後述のように符号化される。この
ルックアヘッドを指示するビットは、全ての周波数帯域
ビットプレーンについて必要とされる。
【０３２９】〈１６ビット・ルックアヘッド〉この１６
ビット・ルックアヘッドは、（同一ライン上の）次の１
６ビットが全て同じであるか否か調べる。同じならぱ、
０のビットがエントロピー・コーダーへ送られる。その
際、それら１６ビットがどのビットと同じであるか指示
するため、０又は１が通知される。Ｎビット・ルックア
ヘッド用の独自の文脈がある。ある周波数帯域の最後
で、残っているビットが１６ビットに満たない場合、そ
の残っているビットは、これと同じ方法で取り扱われ
る。これらの条件の全てが真でなければ、１のビットが
エントロピー・コーダーへ送られる。
【０３３０】〈空間的文脈モデル〉重要度レベルのビッ
トは、前述の周波数帯域順に符号化される。各周波数帯
域内では、ビットはラスタ順に符号化される。この文脈
モデルは、同じ周波数帯域内の７個の近傍画素に依存す
る。
【０３３１】これら画素それぞれの１ビットが、ある特
定の状態すなわち文脈を知らせるユニークな数値を構成
する。この文脈はＦＳＭコーダーへ送られ、符号化のた
めの確率予測の適応化に利用される。この文脈として利
用される情報は、因果的なもの、すなわち復号化時に利
用可能なものである。
【０３３２】図３６中の判定ステップについて表９に説
明する。
【０３３３】
【表９】
【０３３４】図３６中の符号化のボックスについて表１
０に説明する。
【０３３５】
【表１０】
【０３３６】〈近傍係数〉文脈に寄与する近傍係数を図
３７に示す。それぞれの寄与するものは、当該係数のカ
レント・ビットプレーンにおけるビット値である。な
お、各周波数帯域は原画像をサブサンプリングしたもの
であるから、テンプレートに利用される画素は原画像上
では隣接しないであろう。
【０３３７】〈本発明の符号化及び復号化プロセス〉図
２１は、本発明の符号化プロセスの一実施例を示す。図
２１において、符号化処理は、処理ロジックが１つのタ
イルの入力データを取得することから始まる（処理ブロ
ック２１０１）。
【０３３８】処理ロジックは、次に、バイナリ符号化を
実行する必要があるか否か判断する（処理ブロック２１
０２）。バイナリ符号化を実行すべきときには、処理は
処理ブロック２１１１へ進み、処理ロジックは入力デー
タのグレイ符号化を行い、バイナリ方式文脈モデルによ
って各係数の各ビットをモデル化する（処理ブロック２
１１２）。処理は処理ブロック２１０８へ進む。
【０３３９】バイナリ符号化を行うことができない場合
は、処理は処理ブロック２１０３に進み、処理ロジック
は可逆フィルタをデータに適用する。可逆フィルタの適
用後、処理ロジックは別のピラミッド・レベルが必要で
あるか調べる（処理ブロック２１０４）。別のピラミッ
ド・レベルが必要ならば、処理ロジックは可逆フィルタ
をＬＬ係数に適用し（処理ブロック２１０５）、処理ブ
ロック２１０４へ戻って再び調べる。別の分解レベルが
必要でなければ、処理は処理ブロック２１０６へ進み、
処理ロジックは係数を符号・絶対値形式へ変換する。次
に、処理ロジックは各係数の各係数を水平文脈モデルに
よってモデル化し（処理ブロック２１０７）、処理は処
理ブロック２１０８へ進む。
【０３４０】処理ブロック２１０８で、処理ロジックは
各係数の各ビットを符号化する。次に処理ロジックは、
各符号化データを送信又は格納する（処理ブロック２１
０９）。
【０３４１】次に、処理ロジックは画像中に、まだほか
にタイルが用いられているか調べる（処理ブロック２１
１０）。ほかのタイルが画像中にあるならば、処理ロジ
ックは処理ブロック２１０１に戻り、処理が繰り返され
る。ほかにタイルがなければ処理は終了する。
【０３４２】図２２は、本発明の復号化プロセスの一実
施例を示す。図２２において、処理の初めに１タイル分
の符号化データを取得する（処理ブロック２２０１）。
次に、処理ロジックは、その符号化データをエントロピ
ー復号化する（処理ブロック２２０２）。次に処理ロジ
ックは、データにバイナリ復号化を施すべきか判定する
（処理ブロック２２０３）。データにビット毎のバイナ
リ復号化を施すべきならば、処理は処理ブロック２２１
１に進み、処理ロジックは各係数の各ビットをバイナリ
方式文脈モデルによってモデル化し、そしてデータの逆
グレイ符号化を行う（処理ブロック２２１２）。逆グレ
イ符号化の次に処理は処理ブロック２２０９へ進む。
【０３４３】バイナリ復号化を行うべきでない場合に
は、処理は処理ブロック２２０４へ進み、処理ロジック
は各係数の各ビットを水平文脈モデルによってモデル化
する。次に処理ロジックは、各係数をフィルタ処理に適
した形式に変換し（処理ブロック２２０５）、係数に可
逆フィルタを適用する（処理ブロック２２０６）。
【０３４４】可逆フィルタの適用後、処理ロジックは別
のピラミッド・レベルがあるか判定する（処理ブロック
２２０７）。別の分解レベルがある場合、処理は処理ブ
ロック２２０８へ進み、処理ロジックは可逆フィルタを
係数に適用し、そして処理は処理ブロック２２０７へ戻
る。別の分解レベルが不要ならば、処理は処理ブロック
２２０９へ進み、再構成されたデータは送信されるか格
納される。
【０３４５】次に、処理ロジックは画像にほかにまだタ
イルがあるか調べる（処理ブロック２２１０）。まだタ
イルがあるならば、処理ブロック２２０１に戻って処理
が繰り返されるが、もうほかにタイルがなければ処理は
終了する。
【０３４６】〈エントロピー符号化〉一実施例では、本
発明で行われるエントロピー符号化は全てバイナリ・エ
ントロピー・コーダーによって実行される。一実施例で
は、エントロピー・コーダーはＱコーダー、ＱＭコーダ
ー、有限状態マシン・コーダー、高速並列コーダー等か
らなる。単一のコーダーを用いて単一の出力コードスト
リームを生成してもよいし、あるいは、複数の（物理又
は仮想）コーダーを用いて複数の（物理又は仮想）デー
タストリームを生成してもよい。
【０３４７】一実施例では、本発明のバイナリ・エント
ロピー・コーダーはＱコーダーからなる。Ｑコーダーの
詳細については、Pennebaker,W.B.,et al.,"An Overvie
w ofthe Basic Principles of the Q-coder Adaptive B
inary Arithmetic,"IBMJournal of Research and Devel
opment, Vol.32, pg.717-26,1988 を参照されたい。別
の実施例では、バイナリ・エントロピー・コーダーは、
ＱＭコーダーを用いる。このＱＭコーダーは周知の効率
バイナリ・エントロピー・コーダーの一つである。ＱＭ
コーダーは、確率スキューが非常に高いビットに対し特
に効率的である。ＱＭコーダーはＪＰＥＧ標準とＪＢＩ
Ｇ標準の両方で利用される。
【０３４８】バイナリ・エントロピー・コーダーは、有
限状態マシン（ＦＳＭ）コーダーによって構成してもよ
い。このようなコーダーは、確率及び事象(outcome)か
ら圧縮ビットストリームへの単純な変換が可能である。
一実施例では、有限状態マシン・コーダーは、テーブル
・ルックアップを使い、符号化器・復号化器兼用に構成
される。多様な確率予測法を、かかる有限状態マシン・
コーダーに利用できる。０．５に近い確率の場合に圧縮
率が非常によい。高スキュー確率の場合の圧縮率は、使
用するルックアップ・テーブルのサイズに左右される。
それはＱＭコーダーと同様に、埋め込みビットストリー
ムの場合に有効である。デシジョンが発生順に符号化さ
れるからである。出力はルックアップ・テーブルによっ
て決定されるので、「キャリーオーバー」(carry over)
問題が起こる心配がない。実際には、ＱコーダーやＱＭ
コーダーと違って、最大の遅延は符号化と圧縮出力ビッ
トの生成との間に生じる。一実施例では、本発明の有限
状態マシン・コーダーは、米国特許第5,272,478号（発
行日：1993年12月21日，発明の名称：Method andAppara
tus for Entropy Coding ”に述べられているＢコーダ
ーからなる。別の実施例では、この有限状態マシン・コ
ーダーは、米国特許出願第08/719,819号(出願日：1996
年９月26日，発明の名称：Apparatus and Method for P
erformingM-ARY Finite State Machine Entropy Encodi
ng）に述べられているコーダーからなる。
【０３４９】一実施例では、本発明のバイナリ・エント
ロピー・コーダーは高速並列コーダーからなる。ＱＭコ
ーダーもＦＳＭコーダーも、１ビットずつ符号化又は復
号化する必要がある。高速並列コーダーは、数ビットを
並列に処理する。一実施例では、高速並列コーダーは、
圧縮性能を犠牲にすることなく、ＶＬＳＩハードウェア
又はマルチプロセッサ・コンピュータで実現される。本
発明において利用可能な高速並列コーダーの一例が、米
国特許第5,381,145号（発行日：19995年２月10日，発明
の名称：Method and Apparatus for Parallel Decoding
and Encodingof Data）に述べられている。
【０３５０】殆どの効率バイナリ・エントロピー・コー
ダーは、基本フィードバックループによって速度が制限
される。可能な解決法の一つは、入力データストリーム
を複数のストリームに分割して並列の複数の符号化器に
与えることである。これらの符号化器の出力は、可変長
符号化データの複数のストリームである。この種の方法
の問題点の一つは、データを単一のチャンネルでどのよ
うにして伝送するかである。米国特許第5,381,145号に
述べられている高速並列コーダーは、この課題を解決す
るため、それら符号化データストリームをインターリー
ブするという方法を採用する。
【０３５１】本発明に利用される文脈の多くは定確率で
あるため、Ｂコーダーのような有限状態マシン・コーダ
ーが特に有効である。なお、システムが０．５に近い確
率を利用する場合、上記特許に開示された高速並列コー
ダー及び有限状態マシン・コーダーは共にＱコーダーよ
り効率よく動作する。よって、それら両コーダーは、本
発明の文脈モデルと一緒に用いれば、高い圧縮性能を発
揮する可能性を持っている。
【０３５２】別の実施例では、バイナリ・エントロピー
・コーダーと高速ｍ元コーダーの両方が利用される。こ
の高速ｍ元コーダーはハフマン・コーダーでよい。
【０３５３】〈ロッシー圧縮再構成〉 〈ロッシー係数再構成〉係数は量子化されているのであ
るから、ある範囲の数が、その妥当な再構成値内に含ま
れている。このような場合、係数の下位の（つまり下
の）ビットは通常は未知であるから、これら下位ビット
に対しビット値を割り当てる必要がある。本発明は、一
実施例において、値を所定の整数値の集合に切り下げる
ことによって、量子化値のロッシー再構成を行う。例え
ば、一実施例では、０と３１の間の全ての係数は０に量
子化され、３２〜６３の間の全ての係数は３２に量子化
される、等々である。つまり、この場合には、係数の未
知ビットが全て０で置き換えられる。図２３は、量子化
しない場合の係数の一般的な分布を示す。
【０３５４】別の実施例においては、各値域の中央の値
が、その係数群を代表する、より正確な値として用いら
れる。例えば、６４と１２７の間の全ての係数が９６
（あるいは９５）に量子化される。ある点に値が量子化
されるとき、その点は再構成点と呼ばれる。
【０３５５】さにら別の実施例においては、各値域の下
限値から、その０．３７５（３／８）分だけ大きい値が
用いられる。例えば、６４と１２７の間の全ての係数の
再構成点は８８となる。個々の画像、データ分布、期待
する結果、その他の基準に基づいて、どのような値を選
んでも構わない。
【０３５６】画像間の差異により、得られる分布の形が
ゆがむ。例えば、図２３中のカーブ２７０１とカーブ２
７０２を比較されたい。
【０３５７】本発明において、再構成点は分布に基づい
て選ばれる。一実施例では、分布が推定され、その推定
分布に基づき再構成点が選ばれる。推定分布は、既知の
データに基づいて生成される。一実施例においては、量
子化係数のヒストグラムが推定に利用される。
【０３５８】分布の分散を符号化期間に測定してもよ
い。この分散を復号化期間に復号化器に与えることによ
って、再構成値を選択する、より良好な推定をしてもよ
い。ただ１つの分散を、ある周波数帯域の全ての量子化
係数のために利用してもよい。一実施例では、その分散
は復号化器へ通知される。この通知は、独立した信号に
よってもよいし、コメント・タグのようなタグを用いて
分散を提供する方法で行ってもよい。
【０３５９】なお、再構成点の選び方によっては、非０
係数にノイズが入り込むことがある。どのような再構成
点を選ぶかにより、画像に注入されるエネルギー量が異
なるであろう。一実施例においては、異なるピラミッド
・レベル又は異なるサブバンドには、異なる再構成点が
用いられる。
【０３６０】データが集まるまで、デフォルトの再構成
点を用いることができる。このように、本発明は、ロッ
シー再構成を行う適応的な方法を提供する。さらに、本
発明は、係数再構成を改善する非反復的方法である。
【０３６１】分布の差異によって値域の使われ方が不均
一になることに対する補償のために、本発明は次のよう
に規定する。
【０３６２】
【数６】
【０３６３】ここで、ｓ2は利用可能なデータを基に復
号化器で測定された標本分散であり、Ｑは復号化器に通
知された量子化である。そして、非０係数を修正するた
め、その係数を０から遠ざける。すなわち
【０３６４】
【数７】
【０３６５】ここで、ｉは任意の整数である。
【０３６６】一実施例では、全ての復号化が終わってか
ら、全ての非０係数が、ある再構成レベルに調整され
る。この際、各係数を読み込み、恐らく修正しから書き
込む必要がある。
【０３６７】別の実施例では、各係数の各ビットプレー
ンが処理される時に、その係数が非０ならば、その係数
の適切な再構成値が格納される。復号化が終わった時に
は、全係数がその適切な再構成値に設定済みである。し
たがって、再構成レベルの設定のために別途メモリを読
み書きする必要がない。
【０３６８】〈ノイズ注入〉本発明は、復号化されるデ
ータにノイズを注入する方法を提供する。一実施例で
は、復号化されるデータは、量子化された画像データで
ある。一実施例では、この量子化画像データは量子化さ
れた係数からなる。ウェーブレット係数の量子化は本質
的にローパス処理である。例えば、データの一部分しか
復号化されない場合には、データを量子化してよい。テ
クスチャが破壊されない限り、画像データにローパスフ
ィルタ処理を施して構わない。このテクスチャの雰囲気
は、ノイズを注入することによって回復するだろう。し
たがって、本発明は、量子化の一機能として、ノイズを
画像に注入する。
【０３６９】一実施例においては、０の量子化係数だけ
を利用してノイズが画像に注入される。ランダム値が０
量子化係数に加算されるであろう。０量子化係数は、一
連の０ビットの後にある個数の未知ビットが続いた形で
表現されるであろう。これらの未知ビットが、ランダム
値を加算することによって再構成される。これらの未知
ビットが４ビットの未知データの場合には、それら未知
ビットは０〜１５までの数で置き換えられるであろう。
その数が大きな値であるほど、ノイズは大きい。未知ビ
ットは絶対値ビットである。符号ビットもランダムに選
択してもよく、その結果、−１５と１５の間の係数が得
られる。
【０３７０】なお、レベル１変換のＤＤ係数に加算され
たノイズの影響は４画素値にしか及ばないが、これは本
発明の可逆ウェーブレット変換であるからである。した
がって、ノイズを注入しても、近傍画素に目につくよう
な歪みは生じない。
【０３７１】一実施例では、０量子化係数の全部にノイ
ズが注入されるわけではない。例えば、ピラミッド・レ
ベル１のＤＤ係数にだけノイズが注入される。もう一つ
の実施例においては、ピラミッド・レベル１のＤＳ係数
及びＳＤ係数にだけノイズが注入される。
【０３７２】他の実施例では、そのノイズは、原画像中
のノイズの関数である。原画像中のノイズの関数として
のノイズを注入するために、原画像中のノイズが測定さ
れて復号化器に与えられる。一実施例では、エネルギー
分布を表す空間マップが作成される。一実施例では、原
画像中のノイズの分布の大きさと偏差が復号化器に通知
される。この情報の復号化器への通知には、コードスト
リーム中のタグ、又は、独立した信号もしくは独立した
情報パスを利用してよい。
【０３７３】他の実施例では、ノイズを注入すべき場所
を表すアルファ平面（alpha plane)が作られるであろ
う。このアルファ平面を混合平面（blending plane）と
同様の方法で利用すれば、様々な量のノイズを注入すべ
き画像上の様々な場所が分かるであろう。すなわち、ア
ルファ平面は、ある場所では、ある種のノイズの注入を
指示し、別のある場所では異なった量のノイズの注入を
指示するであろう。
【０３７４】加えられるノイズは、０の囲む範囲内の値
の分布によって決まる。その分布にオフセットがあり、
０値近傍に中心がない場合には、ノイズを加えるだけで
なく、あるバイアス値も加える必要があろう。
【０３７５】デタイリング(detiling)とリンギング抑制 ２・１０変換は、ロッシー圧縮後に再構成する場合に有
利な点がいくつかある。繰り返しになるが、２・１０変
換の定義は次の通りである。
【０３７６】
【数８】
【０３７７】一実施例では、ロッシー圧縮のために、Ｄ
が量子化される。好適な再構成データを生成するため、
ある場合には、Ｄ値が直接算定される。好適なＢ値が決
定され、そのＢ値が、必要ならＰを用いて、Ｄ値に変換
される場合もある。
【０３７８】〈２パス逆変換用の新しい順序〉図２４は
逆ＴＴ変換の計算方法を示す。この方法は、適応的なウ
ェーブレット係数再構成法を利用する場合に有益であ
る。２つのパスそれぞれの出力はＳ係数である。一実施
例では、このＳ係数は画像のサンプル値（画素成分）で
ある。他の実施例では、Ｓ係数は画像の複数のサンプル
値の平均値（「超画素成分」）である。Ｓ成分を空間領
域の画像データとして取り扱うことにより、良好な再構
成データを生成することができる。
【０３７９】好適な再構成の基礎となるものは画像モデ
ルである。画像モデルは、シャープなエッジと、エッジ
が存在しない滑らかな領域を規定するであろう。画像モ
デルは、画像に依存しないかもしれないし、あるいは、
特定画像用の圧縮画像で記述されるかもしれない。いく
つかの画像モデルを後述する。本発明の２パス逆変換を
利用すれば、変換の計算及び量子化限界の決定のために
中間結果をセーブする必要性が減少する。つまり、最初
のパスで破壊されるＳＳ係数とＳＤ係数をセーブする必
要がない。
【０３８０】図２４において、本発明の２パス逆変換処
理は第１のパスであるパス１から始まる。このパス１
は、ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆垂直変換を実行す
る。各ＳＳ係数の量子化によって２サンプルの再構成限
界が制御される。第２のパスであるパス２は一度に２ラ
インの係数を処理し、ＤＳ係数とＤＤ係数の逆垂直変換
を行い、また、垂直方向に隣接するＳ係数とＤ係数の２
つのペアに対する逆水平変換を行う。第２パスは、その
２つの逆変換操作が、それらラインのデータ全部に施さ
れるまで続く。なお、ＤＳ係数とＤＤ係数の量子化によ
って４サンプルの再構成限界が制御される。また、第２
パスで、上のラインからのＤＳ係数は、ＤＳ係数及びＤ
Ｄ係数に対する逆垂直変換の計算のためのものである。
【０３８１】〈再構成及びクリッピング〉好適な再構成
の生成手順の一実施例は次のとおりである。
【０３８２】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 係数及び／又は正規再構成を解析（オプション） ＦＯＲ 変換レベル＝max_level ＤＯＷＮＴＯ １ ＦＯＲ 各サブバンド ＤＯ ＦＯＲ 各ＳＤ係数 ＤＯ 好適再構成を計算 量子化に整合するようにクリッピング 逆変換のパス１を実行 ＦＯＲ ＤＳ，ＤＤ係数の各ペア ＤＯ 好適再構成を計算 量子化に整合するようにクリッピング 逆変換のパス２を実行 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０３８３】最初の係数解析ステップが用いられるの
は、係数から好適再構成が判断される時である。その一
例は、エッジ抽出に関連して後述する。
【０３８４】クリッピングとは、ある値がある値域から
外れている場合に、その値を、その値域内のある値（又
は値域の一端の値）に設定する操作である。再構成画像
が符号化データで指定されたものと同じ量子化係数とな
ることを保証するために、クリッピングが不可欠であ
る。量子化するまで分からないが元はＱビットであっ
た、ある量子化計数値Ｄに関して、本発明は、必要なら
ば、好適再構成をクリッピングするために使用可能なＤ
の最小値と最大値を決定する。最小値と最大値を計算す
るために、一実施例である以下のコードを利用できる。
【０３８５】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− inline void twoten: :q_to_minmax(int d, int q) { int n=(1<<q)-1; if(d==0){ min=-n; max=n; } else if(d>0){ min=d&(-n); max=d|n; } else{ max=-((-d)&(-n)); min=-((-d)|n); } } −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０３８６】上に例示したコードにおいて、”＆”は論
理積演算を意味し、”｜”は論理和演算を意味する。Ｄ
値のクリッピングのために、後述のクリッピング・ルー
チン”clip”が使用される。”clip”ルーチンはＳＤと
ＤＳに対し有効である。一実施例では”clip”ルーチン
がＤＤ係数に対しても使用される、しかし、他の実施例
では、”clip_loose”のようなルーチンのほうが、関連
したＤＳ値及びＤＤ値の独立したクリッピングを±１誤
差で補償できるので好ましいかもしれない。なお、”cl
ip_loose”ルーチンは、”clip”ルーチンを呼び出すこ
とに注意されたい。”flat”パラメータは、両サンプル
が同一値として再構成されるという結果をもたらすＤ
値、つまり、ＴＴ変換の”Ｐ”部分である。整数丸めの
バラツキがあるため、両サンプルが同一値に再構成され
る結果となるような±１誤差は許容される。
【０３８７】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− inline int twoten:: clip(int n,int min,int max) { if(n<min) return min; if(n>max) return n; } inline int twoten:: clip_loose(int n,int min,int max,int flat) { if(min-1==flat) return clip(n,flat,max); else if(max+1==flat); return clip(n,min,flat); else return clip(n,min,max); } −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０３８８】ＤＳ値及びＤＤ値については、好適な再構
成値は、通常、”ｄ”値のペアとして決定される。下記
の”do_clip_pair”ルーチンは、２つのＤ値すなわち”
ａ”と”ｂ”をクリッピングし、結果として”a_clip”
と”b_clip”を得る。なお、このルーチンは”clip_loo
se”ルーチンを呼び出すことに注意されたい。
【０３８９】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− inline void twoten::do_clip_pair Itwoten *tt_0ds,twoten *tt_1dd,int vert_p) { int a; int b; int s; int d; int s_clip; int d_clip; int a_clip; int b_clip; a=tt_0ds->d(); b=tt_1dd->d(); s=s_calc(a,b); d=a-b+vert_p; s_clip=clip_loose(s.tt_0ds->get_min(),tt_0ds->get_max(),vert_p); d_clip=clip_loose(d,tt_1dd->get_min(),tt_1ss->get_max(),vert_p); a_clip=inverse_calc0(s_clip,d_clip,vert_p); b_clip=inverse_calc1(s_clip,d_clip,vert_p); } −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０３９０】”inverse_calc0”ルーチンと”inverse_c
alc1”ルーチンの一実施例は次の通りである。
【０３９１】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− inline int s_calc(int s0,int s1)(return(s0+s1)>>1:}; inline int twoten::inverse_calc0(int s,int d,int p) { return s+((d-p+1)>>1); } inline int twoten::inverse_calc1(int s,int d,int p) { return s-((d-p)>>1); } −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０３９２】なお、これらのルーチンの一方は偶数サン
プル用であり、もう一方は奇数サンプル用である。
【０３９３】〈タイル境界の再構成〉本発明は、タイル
境界を除去するために好適な再構成データを生成する。
本発明は好適な再構成データを生成するため、近傍タイ
ルの情報を利用して、タイル境界のない状態で変換を実
行しても矛盾しないような再構成データを生成する。
【０３９４】一実施例では、好適再構成であるので、順
変換はタイル毎に独立に行われる。復号化時に、復号
化、再構成及び逆変換を独立に行うか否かは、ユーザ又
はアプリケーションが決めることである。ＴＴ変換ウェ
ーブレットによれば、再構成が重複変換の長所を維持可
能であり、たとえ画像のタイルが独立に変換される場合
でもそうである。ＴＴ変換が画像のタイルに対し独立に
実行される時に、タイル境界の歪みを容易に除去でき
る。
【０３９５】タイル境界歪みをＴＴ変換係数から容易に
除去できるのは、以下の理由による。偶数個のサンプル
がある時には、ＴＴローパス・フィルタはタイル境界に
よって影響を受けず、正確なＳ係数をもたらす。Ｄ係数
は境界に影響を受けるが、空間的に狭い範囲の影響しか
ない。なお、平滑とは、ハイパス・フィルタを境界をま
たいで適用した時にレスポンスがないということであ
る。したがって、平滑化は、変換領域で容易に行うこと
ができ、また量子化で許容される程度に容易に制限でき
るであろう。
【０３９６】一実施例では、本発明は、タイル歪みを除
去するため、変換を適用する都度、それに先立ち再構成
を行う。タイル歪みを除去するコードの一例は次のとお
りである。
【０３９７】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− for(levle=levels;level>0;level--) 境界によって影響を受けたＤＳ，ＤＤ係数をセーブ ＳＤ係数を境界をまたいで平滑になるように再構成 for 各タイル タイルの垂直逆変換 Ｄ係数を境界をまたいで平滑となるように再構成 for 各タイル タイルの水平逆変換 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０３９８】逆ＴＳフィルタのＰ部分はＳ係数の関数で
あり、次式で得られる。
【０３９９】
【数９】
【０４００】図２５は、タイル境界にまたがってＰfを
計算するのに用いられる重み係数を示す（フルフレー
ム）。図２６は、ミラー処理によって単一のタイル境界
でのＰtの計算に用いられる重み係数を示す。タイル境
界歪みは、ＰtとＰfの間に差異があるために生じる。Ｄ
＝−（Ｐf−Ｐt）を利用することで平滑な結果が得られ
るが、これは現実の量子化係数と矛盾しないはずであ
る。
【０４０１】量子化値は既知であるので、ＳＤ係数を量
子化値と矛盾しないようにできる。Ｑビットに量子化さ
れたビットプレーン数が未知ならば、本発明はまず、量
子化されたＳＤ値から許容される最小値と最大値を決定
する。前述のように、この最小値と最大値は次のコード
によって決定できる。
【０４０２】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− N=(1<<Q)-1 if(DS==0){ MIN=-N; MAX=N; }else if(DS>0){ MIN=DS&(-N); MAX=DS|N; }else{ MAX=-((-DS)&(-N)); MIN=-((-DS)|N); } −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０４０３】このＭＩＮ値とＭＡＸ値は、-(Pf-Pt)の計
算により得られた結果のクリッピングに利用される。
【０４０４】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− PfとPtを計算 SMOOTH=-(Pf-Pt) if(SMOOTH<MIN) SD=MIN; else(SMOOTH>MAX) SD=MAX else SD=SMOOTH −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０４０５】ＤＳ，ＤＤ係数の量子化は垂直変換によっ
て広がる。したがって、水平変換の処理は少し複雑にな
る。水平変換を行うために、ＤＳ係数とＤＤ係数を共有
する一対のライン”ａ”，”ｂ”が同時に検討される。
これらのＤＳ値とＤＤ値は、逆垂直変換に先だってセー
ブされているため、いままでどおり利用可能である。変
換後の値がＤＡとＤＢである。ＤＳとＤＤの最小値と最
大値（MIN_DS,MIN_DD,MAX_DS,MAX_DD）が、ＤＳの最小
値及び最大値と同じ方法で計算される。
【０４０６】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 第１ラインのPfa,Ptaを計算 第２ラインのPfb,Ptbを計算 SMOOTHa=-(Pfa-Pta) SMOOTHb=-(Pfb-Ptb) S=(SMOOTHa=SMOOTHb)>>1; P=DD-DA+DB D=(SMOOTHa-SMOOTHb)+P MIN_DSとMAX_DSによってＳをクリップ MIN_DDとMAX_DDによってＤをクリップ DA=S+((D-P+1)>>1); DB=S-((D-P)>>1); −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０４０７】高周波情報を含まない画像（ＳＳ係数以外
の係数が全て０である）については、どのようなタイリ
ングでの再構成も（各ピラミッド・レベルでサンプル数
が偶数ならば）フルフレームでの再構成と同一である。
【０４０８】再構成により適当なタイルに対しわずかな
係数が生じるに過ぎないので、その計算コストもメモリ
コストもあまり多くない。しかし、これらのコストを削
減するために可能と思われる簡略化例がいくつもある。
図２７は、Pf-Pt を近似的に計算するための重み係数を
例示する。整数丸めのバラツキによる±１誤差があるた
め、高周波を含まない画像ではフルフレームときっかり
同じ結果は得られないが、実際的なアプリケーションで
は差は生じないであろう。考えられるもう一つの簡略化
方法は、ＳＳ係数によって他のタイルのＳＳ係数の全部
を近似しメモリ使用量を減らす方法である。
【０４０９】ＴＴフィルタはロスレスであるから、タイ
ル歪みの除去を後処理で行うこともできる。タイル歪み
除去を行わずに、画像を伸長してもよい。タイル境界の
位置と量子化は、後で利用できるようセーブされる。歪
みのない画像が必要な時には、画像を変換してから、タ
イル位置と量子化に関する情報を利用し、タイル歪みの
ない画像を再構成することができる。
【０４１０】復号化を単純化することは、多くのシステ
ムで重要である。好適再構成のために必要とされる近傍
タイルの情報量は少ない。その情報を、各タイルの符号
化データと一緒にコメント・タグに格納すれば、各タイ
ルを独立して復号化することができる。また、すべての
係数に好適再構成を施す必要はない。一実施例では、特
定の変換レベルの係数だけ、あるいは、０に量子化され
た係数のみに対し、好適再構成が施される。
【０４１１】〈ステップ・エッジの再構成〉本発明は、
所定数の係数を利用してステップ・エッジを再構成す
る。一実施例では、Ｓ係数だけが利用され、その所定数
は５である。図２８の（Ａ）と（Ｂ）５個のＳ係数の組
の例を示すが、それぞれ線形（平滑）エッジ又はステッ
プ・エッジに再構成するのが適当である。太線は、好適
再構成の刻み幅を示す。
【０４１２】線形再構成をすべきかステップ・エッジ再
構成をすべきか判定する方法の一実施例は以下の通りで
ある。なお、この方法においては、”Ｂ”値すなわち２
つのサンプル間の差が計算され、係数ＤはＢ＋Ｐの加算
結果と等しいことに注意されたい。
【０４１３】本発明は、画像が平坦な場所ではステップ
・エッジの再構成を試みる。一実施例では、最小のＳ値
と最大のＳ値の差が１０未満ならば、本発明はステップ
・エッジを再構成しない。なお、別の実施例では、しき
い値１０を使用する必要はなく、異なるしきい値を使用
してもよい。
【０４１４】ステップ・エッジを再構成する際、本発明
は左側の３つのＳ値を使って再構成値Ｂを計算し（この
Ｂを”LEFT”と呼ぶ）、また、右側の３つのＳ値を使っ
て再構成値Ｂを計算する（このＢを”RIGHT”と呼
ぶ）。LEFTかRIGHTのいずれかが０ならば、本発明はＢ
＝０を使って再構成し、処理を抜ける。
【０４１５】LEFTとRIGHTが同じ符号を持つならば、本
発明は大きさが小さい方の再構成値を利用し、処理を抜
ける。また、LEFTとRIGHTの符号が異なるならば、本発
明は処理を抜け、一般的な再構成値が利用される。
【０４１６】本発明の一実施例においては、再構成値Ｂ
の計算をするために、まず差を測定する。Δａ値とΔｂ
値で、外側のＳ値ペア間の差と内側のＳ値ペア間の差を
表す。例えば、図２８の（Ａ）と（Ｂ）を参照された
い。
【０４１７】本発明は、次に｜Δａ｜＞｜Δｂ｜である
か調べる。そうであるならば、本発明はΔａを、Δａ＝
Δｂに変更する。
【０４１８】ΔａとΔｂの符号が異なるケースの処理に
は２つの選択肢がある。第１の選択肢は、Δａ＝０に設
定する方法である。第１の選択肢によれば、このケース
は急峻なエッジということになる。第２の選択肢は、Δ
ａ＝Δｂに設定する方法である。第２の選択肢によれ
ば、このケースは滑らかな（標準的な）２・１０変換再
構成ということになる。
【０４１９】次に、本発明はｘ＝Δａ／Δｂに設定す
る。ΔａとΔｂの符号が異なる場合、本発明はB=2Δb(1
+x)に設定し、そうでない場合にはB=2Δｂ(1-3/4x)に設
定する。最後に、本発明はLEFTとしてＢを返し、RIGHT
として−Ｂを返す。
【０４２０】全てのエッジないし少なくとも大半のエッ
ジがステップ・エッジである線画やグラフィック画像の
場合、このような本発明の再構成方法を全ての変換レベ
ルに対して利用できる。自然画像の場合、このような再
構成方法は高周波変換レベルに対してのみ使用できる。
【０４２１】〈整合フィルタによる再構成〉整合フィル
タを利用する再構成の狙いは、エッジの反対側の情報を
利用しないようにすることである。あるエッジが見つか
った時に、本発明は、そのエッジの反対側に対し対称拡
張を使う。例えば、エッジが見つかるか否かにより、次
に示す本発明によるフィルタ係数セットの１つを使用で
きる。
【０４２２】 3 -22 0 22 -3 エッジ無し 0 -13 -9 25 -3 左側にエッジ 0 0 -48 64 -16 左側にエッジ 3 -25 9 13 0 右側にエッジ 16 -64 48 0 0 右側にエッジ
。
【０４２３】本発明は、５個のＳ係数でエッジを検出す
るため、以下に示す整合フィルタを利用する。これらの
フィルタの次数は上記フィルタと同じである。
【０４２４】 1 -4 4 -4 1 0 -1 3 -3 -1 0 0 2 -3 1 1 -3 3 -1 0 1 -3 2 0 0
。
【０４２５】一実施例では、以下の場合に拡張フィルタ
係数セットが利用される。 １）その対応した整合フィルタのレスポンスの大きさが
最小である。 ２）その対応した整合フィルタのレスポンスの大きさが
しきい値（例えば４８）より小さい。 ３）４タップの整合フィルタに関し、対応した３タップ
整合フィルタのレスポンスの大きさも上記しきい値未満
でなければならない。
【０４２６】本発明の整合フィルタによる再構成は、全
ての周波数レベルに対し実行しても、高周波レベルに対
してだけ実行してもよい。
【０４２７】〈エッジ抽出〉好適再構成の目標は、急峻
なエッジを獲得し、かつ、エッジ近傍のリンギングを除
去することである。一実施例では、本発明は再構成画像
中のエッジがある場所を識別し、様々な強さのガウス平
滑化によって得られるマルチスケール情報を利用する。
【０４２８】エッジ抽出には、図２９に示すようにガウ
スの差分法を利用する。１画素単位の精度でエッジの位
置を検出するため、サンプリングは行われない。どのよ
うな種類のローパス・フィルタを用いても構わないが、
分離型の水平及び垂直フィルタが計算効率の面で都合が
よい。奇数長のフィルタを使用すれば、位相シフトは生
じない。最適な選択は、次のフィルタ・タップである
（後で１６により除算される）：１ ４ ６ ４ １
。
【０４２９】本発明において、エッジ抽出処理は最初に
（水平方向又は垂直方向に隣接した）隣接画素ペアの減
算を行う。本発明は、差の大きさが、差方向の少なくと
も１つの近傍画素より大きいときには、その差を潜在的
エッジ位置としてセーブする。そうではなく、小さいと
きには、その差は無視される。あるしきい値（例えば
８）より小さい差も無視される。
【０４３０】図２９において、ローパス・フィルタ２９
００は、ローパス水平逆変換フィルタ２９０１と、ロー
パス垂直逆変換フィルタ２９０２からなる。ローパス・
フィルタ２９０２の出力は、次の解像度のローパス・フ
ィルタの入力として用いられる。フィルタ出力は、水平
差分ブロック２９０３によって処理されて極大ユニット
２９０５のために利用され、また、垂直差分ブロック２
９０４によって処理されて極小ユニット２９０６のため
に利用される。異なる解像度でのエッジ位置が比較され
る。エッジ位置（極大ユニット２９０５の出力）がセー
ブされるのは、１つ高い解像度又は低い解像度におい
て、対応位置又はその４近傍の１つが、セーブされてい
る同じ符号を持つ潜在的エッジ位置である場合である。
真のエッジは様々なスケールにおいて同じ位置に出現す
るが、歪みはそうではない（すなわち、歪みは整列して
いない）。
【０４３１】エッジ位置の利用目的の一つは、リンギン
グ歪みを減少させつつエッジを保存する適応的フィルタ
処理に利用することである。このような適応的フィルタ
処理を実現する方法の一つは、前節で説明した５タップ
のローパスフィルタを、エッジのない５サンプル窓に利
用することである。５サンプル窓の中心にエッジが存在
する場合には、サンプルはそのまま用いられる（フィル
タ処理しない）。窓内の他の位置に１つ又はそれ以上の
エッジが存在する場合には、窓の中心にあるサンプルと
タップで、エッジ以外つまりエッジの外側にあるものだ
けが利用され、フィルタの除数は利用したタップの和で
ある。フィルタを複数回（例えば２回）反復して利用し
てもよい。このフィルタは、エッジの先鋭化に役立つ。
エッジに接する画素はエッジから離れた画素の影響を受
け、このことがエッジの反対側の情報のボケの改善に役
立つ。
【０４３２】〈好適な空間領域画像の利用〉本発明は、
好適な再構成を以下のようにして生成する。まず、本発
明は好適な空間領域画像を生成する。例えば、前記のエ
ッジ保存型適応フィルタが用いられる。次に、本発明
は、その好適画像の部分的なウェーブレット変換を行
う。水平変換は普通に実行される。水平変換のＳ出力だ
けが垂直変換により処理される。水平変換のＤ出力は処
理されない。図３０を参照されたい。次に、本発明は、
部分変換により得られた係数を量子化係数の妥当な範囲
にクリッピングして、好適な再構成を生成する。
【０４３３】空間領域の好適画像を、係数がクリッピン
グされる範囲内で更新してもよく、また、処理を必要な
らば繰り返してもよい。
【０４３４】〈エッジを包含するローパス係数〉本発明
のエッジ検出方法は１画素単位の精度でエッジの位置を
検出する。逆ウェーブレット変換のＳ係数又はＳＳ係数
は、複数の画素に対応する。その画素の個数は、Ｓ係数
の場合には２の（２×（level-1））乗であり、ＳＳ係
数の場合には２の（２×level）乗である。あるＳ係数
又はＳＳ係数の対応画素位置のどれかにエッジが含まれ
ているときには、その係数はエッジだとみなされる。
【０４３５】５サンプル窓の中心にある、分解レベルが
１より大きいＳ係数又はＳＳ係数には、(２のlevel乗）
×（２のlevel乗）や（２のlevel乗）×（２の(level-
1)乗）のエッジ探索領域は望ましくないかもしれない。
窓の中心にあるエッジを検出し、それが実際に境界上に
あると、良好な再構成を見つける機会が減ることがあ
る。むしろ、変換方向の大きさがもっと小さな探索領
域、例えば（２の(level-1)乗）×（２のlevel乗）、
（２の(level-1)乗）×（２の(level-1)乗）あるいは
（２の(level-2)乗）×（２の(level-2)乗）の探索領域
を利用してもよい。レベル２には−１、レベル２より大
きいレベルには−２を利用してもよい。
【０４３６】エッジを含むＳ係数又はＳＳ係数が判明し
たならば、エッジ又はその反対側にある係数に対してミ
ラー処理を利用できる。
【０４３７】〈再構成結果のクリッピング〉特にエッジ
を先鋭化しようとする再構成の場合、再構成結果を近傍
Ｓ係数の範囲を超えないようにクリッピングすると有益
であり、リンギングを減少させる。図３１は、再構成結
果のクリッピングを例示する。一実施例では、中央のサ
ンプルの隣接サンプルか、両側の２つの近傍サンプルの
うちで中央サンプルに最も値が近いサンプルが利用され
る。
【０４３８】図３１は、中央のＳ係数の再構成値のサン
プル値（例えば画素）の範囲が、４番目のＳ係数の値を
超える場合を示している。このような場合、その再構成
値が近傍サンプル、例えば４番目のＳ係数を超えるとき
には、その値は近傍画素、例えば４番目のＳ係数の値に
クリッピングされる。同様に、中央サンプルの可能な再
構成値は、２番目のＳ係数、つまり図３１で中央画素の
隣りにあるＳ係数の値を含まない。このような場合、中
央サンプルの許容値は、そのサンプルの値まで拡張され
るであろうから、クリッピングは指示されない。しか
し、いずれの場合も、再構成値の許容範囲の一端を変更
すると、その範囲の他端も対応して変更させることに注
意されたい。例えば、サンプルの再構成値の上限が４番
目のサンプルの値を超えないようにクリッピングしなけ
ればならない場合には、同様に中央サンプルより小さい
範囲も狭められる。このように、本発明は、再構成値を
近傍係数の範囲を超えないようにクリッピングしてリン
ギングを減らす。
【０４３９】〈テクスチャ抽出〉ウェーブレットは、エ
ッジと平滑領域の表現に優れている。テクスチャが表現
しにくいのは、テクスチャは多数の小さなエッジとして
表現しなければならないからである。テクスチャを表現
する方法は数多くあるが、例えば、WP.K.Pratt,Digital
Image Processing, John Wiley and Sons,1978 を参照
されたい。本発明は、ＪＰＥＧのようなＤＣＴベースの
圧縮法に固有のテクスチャ・モデルよりも良好なものに
できるテクスチャ表現方法を提供する。シヌソイド格子
が用いられる。
【０４４０】テクスチャ抽出を可能にするため、以下に
述べる操作が符号化中に行われる。本発明は、ウェーブ
レットでは良好に表現されないテクスチャを含む残余画
像を生成する。その生成のために、本発明はまず、量子
化後に再構成画像を生成する。例えば、本発明は目標と
するおおよその圧縮率より大きな１つのＭＳＥ重要度レ
ベルを量子化する。次に、本発明は、その量子化再構成
画像を原画像から差し引く。これが残余画像である。
【０４４１】次に、本発明は残余画像中のテクスチャを
モデル化する。その方法は一つは、２次元の任意の回転
と、任意の位相及び周波数を持ち、残余画像の１６×１
６の各ブロックと最大の相関を持つ１次元シヌソイドを
見つけることである。次に、本発明は、テクスチャ・モ
デルのパラメータを圧縮データストリーム中にコメント
として出力する。
【０４４２】以上のプロセスにおいて、最も重要なステ
ップはテクスチャのモデル化である。シヌソイドとの相
関計算は計算量が多い。シヌソイドの探索空間を制限す
るため、自己相関が用いられる。２次元自己相関が残余
画像のブロックについて計算される。シヌソイドの半周
期は負自己相関に対応する（図３２参照）。０の近傍の
負相関の最初の領域が重要である。
【０４４３】負自己相関の領域を以下のように探索し、
領域内の各整数ｘi，ｙi 位置を見つけることができ
る。ステップ・サイズ(step)は１／４か１／８にしてよ
い。しきい値は４．７５でよい。これ以外のステップ・
サイズとしきい値を用いてもよい。
【０４４４】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− ＦＯＲ ｘ＝ｘi−１＋ step ＴＯ ｘi ＳＴＥＰ step FOR ｙ＝ｙi−１＋step ＴＯ ｙi ＳＴＥＰ step ｒ＝ｓｑｒｔ（ｘ2＋ｙ2） ＩＦ ｒ＜しきい値 ＴＨＥＮ ｘ＝ｘ／ｒ ｙ＝ｙ／ｒ シヌソイドｒ，ｘ，ｙとの相関計算 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０４４５】ｒの値はシヌソイドの半周期である。パラ
メータｘ，ｙは１次元シヌソイドを回転させる角度を指
定する単位ベクトルである。これらパラメータは、符号
化時の最良一致の判定と復号化時のテクスチャ生成の両
方に利用される。
【０４４６】 −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− ＦＯＲ シヌソイドとの相関を計算する水平領域内のｉ θ＝π＊（ｉ＊ｘ＋ｊ＊ｙ）／ｒ coef_c＝cosθ＊residue［ｉ，ｊ］ coef_s＝sinθ＊residue［ｉ，ｊ］ correlation＝sqrt（coef_c2＋coef_s2） −−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−− 。
【０４４７】このモデルを用いる場合、ｘ，ｙ，coeff_
c，coeff_sのような４つのパラメータがコメントとして
符号化データストリームに格納される。パラメータcoef
f_c，coeff_sは、０．５のステップで量子化してよい。
【０４４８】復号化時に、残余画像の生成に利用される
量子化画像が生成される。テクスチャ・コメント中の情
報を利用してシヌソイドが生成される。このシヌソイド
が量子化画像に加算されることにより、好適な再構成画
像が得られる。この好適再構成画像は好適な空間領域サ
イズで利用される。復号化器が利用できるウェーブレッ
ト係数が、残余画像生成に利用された量子化画像で用い
られているウェーブレット係数より精度が高い場合に
は、テクスチャ・モデルに起因する歪みのいくぶんかは
除かれる。
【０４４９】ブロック・ベースのテクスチャ・モデルに
代えて、連続的な、すなわち重複型モデルを利用しても
よい。
【０４５０】上記モデルは、ストライプや同様の１次元
テクスチャのモデル化に適している。上記モデルは、２
次元シヌソイド格子を処理するように拡張できる。自己
相関空間において、ｘ，ｙに垂直な（かつ、０，０を通
る）直線に沿った領域を探索して第１の負領域を見つけ
ることができる。その垂直方向の長さを、シヌソイドの
当該方向の半周期を特定するために使用できる。
【０４５１】負自己相関領域が他のテクスチャ・モデル
化法の最初のステップとして利用されるかもしれない。
例えば、負自己相関領域が、構造化ノイズを生成するた
めに利用されるかもしれない。
【０４５２】〈特殊なタイル用バッファ〉一実施例にお
いて、本発明の符号化法はコンピュータシステムの１つ
以上のプロセッサ上で動作するソフトウェアによって実
行される。この種のシステムでは、本発明の文脈モデル
は多数の係数を調べ、多数のポインタを利用して、これ
ら係数を管理する。これら係数は、その後に符号化され
る、ある係数のための文脈を得るために利用される。こ
れらポインタは、文脈として利用される係数が格納され
ているメモリ・ロケーションを指示する。また、ポイン
タを次の文脈のメモリ・ロケーションを指すよう更新す
る方法を決定するため、垂直、水平両方向のオフセット
も保持される。水平方向のオフセットはカレント係数か
ら東隣りの係数までの距離であり、垂直方向のオフセッ
トはカレント係数から南隣りの係数までの距離である。
これらのオフセットは、メモリと、そのメモリにおける
係数の格納方法とに依存してる。文脈モデルは、エッジ
の存在すなわち境界条件により、文脈を得るのに必要な
係数が存在しない特殊な場合を利用してエッジを処理す
る。
【０４５３】図３８の（Ａ）及び（Ｂ）は、次の４係数
Ｘ，Ｙ，Ｕ，Ｖのメモリ・ロケーションを指示するため
に保持される９個のポインタの２つの例を示す。図３８
（Ａ）において、９個のポインタ中には係数Ｎ，Ｘ，
Ｕ，Ｓを指示するポインタがある。Ｎ，Ｘ，Ｕ係数の左
に、別の３つの係数ＮＷ，ＸＷ，ＵＷがある。右側には
別の２係数ＸＥ，ＵＥがある。Ｎ，Ｘ，Ｕ，Ｓのポイン
タは破線の枠で示したロケーションのアクセスのために
利用される。図３８（Ｂ）は画素値Ｘの別のバージョン
を示しており、その９個の値は、左側のＮＷ，ＸＷ，Ｕ
Ｗと、中央の１列をなすＮＸ，Ｘ，Ｕと、右側の１列を
なすＮＹ，Ｙ，Ｖである。なお、この場合、ＳとＥの情
報は指示用ビットに格納される。Ｕのメモリ・ロケーシ
ョンを更新する時に、Ｓに関し何が生じているか判定が
行われる。Ｘの符号化中にＮＸは更新され、結局はＵの
位置となる。
【０４５４】コンピュータシステムでソフトウェアによ
り実現される文脈モデル化の性能を上げるため、本発明
は、文脈提供時に各タイル用に特殊なバッファを使用す
る。このバッファは１つのメモリ・ブロック、すなわち
連続したメモリの固定サイズ又は可変サイズの１ブロッ
クであり、メモリ・ブロックのサイズは、それに格納さ
れている又は格納されることになるタイル（又は周波数
帯域）のサイズより大きい。例えば、タイルが縦方向、
横方向とも２５６係数の大きさである場合、メモリ・ブ
ロックは縦方向、横方向とも３８４係数の大きさにして
よい。一例を図３３に示す。このように、タイルがどの
ようなサイズであっても、それより大きなメモリ領域が
タイルに割り当てられる。メモリ・ブロックは、そこに
格納されるタイルと同じ形状である必要はない。例え
ば、四角形のタイルに割り当てられるメモリ・ブロック
それ自体は、四角形である必要はない。
【０４５５】大きめなメモリ・ブロックを使用する利点
は、そのポインタを、タイルの所定の点（例えば左上
角）を指す１つのポインタと１組のオフセットで置き換
え可能であることである。これらのオフセットは各サブ
バンド毎に設定される。このように、上記文脈モデルの
場合、９個のポインタと２つ以上のオフセットに代え
て、１つのポインタと１組のオフセットしか必要でな
い。一実施例では、北東（ＮＷ）係数を指示する１つの
ポインタが、水平方向と垂直方向の２つの固定オフセッ
トとともに、係数アクセスのために利用される。ＮＷポ
インタから他の９ロケーションまで、それらオフセット
は正確な回数だけ繰り返し適用される。
【０４５６】このような方法の利点の一つは、必要なレ
ジスタ数が少なくなることである。オフセットは、集積
したコードの一部としてレジスタや記憶空間に格納する
必要がない。オフセットは定数であるからである。
【０４５７】なお、本発明は複数のポインタを、１つの
ポインタ（以前より少ない）と複数のオフセットで置き
換えるが、構成によっては、２個以上のポインタを、よ
り少ないオフセットと一緒に使用してもよいことは明白
である。
【０４５８】本発明のもう一つの利点は、メモリ・ブロ
ックのサイズが正しく選ばれれば、タイルを横切って処
理を続ける時に、そのタイルが異なったキャッシュ・ラ
インにヒットしやすいことである。サイズの決定には、
コンパイラ又はターゲット・マシンつまりソフトウェア
が走るマシンも関係する。一実施例では、バッファのサ
イズは、どの帯域でもキャッシュ連想サイズの倍数にな
らないように選ばれる。バッファのサイズが、その倍数
からずれていれば、キャッシュにある可能性が高くな
る。サイズの選択が適切ならば、局所的に利用されたタ
イルの部分が、同じキャッシュ・ラインを再度使用しな
くともキャッシュ内に保存されている可能性が増加し、
望ましい。このように、バッファのサイズを適切に選べ
ば、キャッシュの利用率を向上させることができる。
【０４５９】本発明はまた、エッジの問題を効率よく処
理する。エッジ処理のため、エッジの処理が発生するか
チェツクする必要はない。エッジでは、バッファ内のタ
イルの外側の値は所定値であると決められるからであ
る。つまり、ポインタ値に基づき、ある文脈のために必
要な係数値でタイルの外側にあるものは、所定値となる
ように選ばれる。一実施例では、その所定値は０であ
る。ミラー処理が利用される場合には、これらの値は全
タイルで同一ではないかもしれない。したがって、エッ
ジ以外の条件の修正を可能にするため、タイルに０係数
を付加してバッファの余ったスペースを埋め、エッジ外
条件を修正可能にする。
【０４６０】なお、別の実施例では、タイルの外側にあ
る値の一部が０以外の値に設定されるかもしれない。
【０４６１】〈頻繁に出現する文脈のモデル化〉本発明
においては、文脈モデルはある係数の近傍係数を利用し
て文脈と１つのビットを生成し、この文脈とビットはエ
ントロピー・コーダーへ送られる。頻繁に（時間的に１
５乃至２５％を超える頻度で）利用される文脈は、同じ
文脈が連続して現れる”ラン”を作る傾向がある。
【０４６２】ＦＳＭコーダーは、同じ文脈を入力として
受け取り、各文脈に応じてフィードバックループを作動
させる。このフィードバックループは、ビットのシフ
ト、レジスタの更新などの操作を含んでいる。フィード
バックループとそれに関係した操作は時間がかかるもの
である。このオーバーヘッドを減らすため、連続的に繰
り返す文脈全部に対し、可能ならフィードバックループ
を１度だけ作動させるのが望ましい。
【０４６３】一実施例では、通常、同じ文脈が次の３つ
の状況で発生するであろう。 １）図１６、表７のＤ２及び表８のＣ２に説明したよう
なルックアヘッドを行う際、Ｄ２を画像のエッジに対す
るカレント位置として決定できる。これは多数のルック
アヘッド区間かもしれない。前のＣ２ビットが０なら
ば、Ｃ２は、そのルックアヘッド区間全部に対し、符号
化ビットが０であるあいだは同じ文脈を使用する。 ２）ＴＴ変換のためのルックアヘッドが失敗した後で
（図１７及び表８の１６ビットまでのＣ３を参照）、近
傍係数が０のときに、符号化ビットが０であるあいだは
同じ文脈が使用される。 ３）図１９及び表８のＣ５に関しては、近傍係数が０の
ときに、復号化ビットが０であるあいだは同じ文脈が使
用される。
【０４６４】０係数のラン数を使って復号化済みビット
を格納すれば、非０の近傍ビットのすばやい判断が可能
になり、したがって同じ文脈である可能性のあるランを
判断できる。
【０４６５】本発明においては、複数の文脈中のある文
脈がより頻繁に発生しているかどうかは、これら文脈中
の１つ前の番号のものが発生するまで不確定であるとい
う点で、復号化器は推論的に動作する。本発明は、ビッ
トストリームを調べて所定個数の同一文脈が連続して発
生したか否か判定し、そうである場合には、その所定個
数の文脈全部についてＦＳＭコーダーと文脈モデルを別
々に更新する複数ステップの処理は無効とされ、単一の
更新に置き換えられる。このようして、ＦＳＭコーダー
は、ビットストリームの所定数位置だけ前方へスキップ
する。同じように、文脈モデルも前方へスキップする。
【０４６６】図３４は、本発明の一実施例を示す。図３
４において、ＦＳＭコーダー３４００はルックアップ・
テーブル（ＬＵＴ）３４０１を含み、このルックアップ
・テーブル３４０１はカレントＦＳＭ状態３４１０、文
脈のカレント確率状態３４２０、及び、符号化ビットス
トリーム中の復号化しようとしているビット３４３０を
受け取るように接続されている。同じ文脈が連続して複
数回出現したときには、同文脈が出現するたびにビット
が復号化される。実際のビットストリームがカレントＦ
ＳＭ状態及び初期確率に対応したビット・パターンと一
致し、所定個数（例えば５個）の同一確率クラスのデシ
ジョンが連続して発生することを表すときには、復号化
器は、ＦＳＭ状態、文脈モデルを、それらのポインタを
含め更新する操作などの所定数の操作を、１操作で実行
する。
【０４６７】図３４に戻って説明する。ＬＵＴ３４０１
はｎビット用であり、カレントＦＳＭ状態３４１０と初
期確率３４２０を受け取るように接続される。これらの
入力に基づいて、ビットストリーム最大３４１２とビッ
トストリーム最小３４１１が出力される。これらの２つ
のビットストリーム出力は、コンパレータ３４０２によ
って実際のビットストリーム３４３０と比較される。実
際のビットストリーム３４３０がビットストリーム最大
３４１２以下、かつ、ビットストリーム最小３４１１以
上であると、コンパレータ３４０２の出力は推論的復号
化の実行許可を指示する（同出力はｙｅｓ（Ｙ）に設定
される）。そうでないときには、コンパレータ３４０２
の出力は、推論的復号化の実行禁止を指示する。
【０４６８】ＬＵＴ３４０１のシフト出力は、実際のビ
ットストリーム３４３０をシフト入力するビット・シフ
タに接続される。このビット・シフタは、イネーブル信
号としてコンパレータ３４０２のｙｅｓ／ｎｏ出力も受
け取る。次ＦＳＭ状態はＦＳＭステージ・レジスタへ送
られ、このＦＳＭステージ・レジスタはフィードバック
してカレントＦＳＭ状態３４１０を与える。ＦＳＭステ
ージ・レジスタは、イネーブル信号としてコンパレータ
３４０２のｙｅｓ／ｎｏ出力も受け取る。ＬＵＴ３４０
１から出力される次確率は、文脈を格納している文脈メ
モリへ、書き込みイネーブルとして働くコンパレータ３
４０２のｙｅｓ／ｎｏ出力とともとに送られる。コンパ
レータ３４０２のｙｅｓ／ｎｏ出力はまた、文脈モデル
へ送られることに注意されたい。
【０４６９】なお、推論的復号化が行われない場合に
は、実際のビットストリーム３４３０のビットは前述し
たように普通に１ビットずつ復号化される。
【０４７０】符号化器が各ＦＳＭ状態に対し１ビットを
出力しない端数ビットの場合の補償のために、ビットス
トリーム最大３４１２とビットストリーム最小３４１１
が（一方のビットストリームではない）利用される。こ
の場合、実際のビットストリーム中の別のビットを調べ
なければならないことがある。すなわち、ｎビットのラ
ンに応答して、符号化器は１つのビットストリームを発
生し、また、そのｎビット・ランの後のビットに応じて
ＦＳＭ状態を変化させる。結局、符号化器が符号化ビッ
トストリームにビットを出力するのは、同一文脈のラン
の後であり、当該文脈は部分的にその元の文脈ランが基
礎となっていたものである。ビットストリーム最大及び
ビットストリーム最小は、これらビットが確実に考慮さ
れるようにする。
【０４７１】一実施例では、ルックアップテーブルは、
次ＦＳＭ状態、次確率予測値、及び、入力中の実際のビ
ットストリームをシフト入力させるビット量を指定する
シフト指示も出力する。なお、それら出力の一部又は全
部を別々のテーブルによって与えてもよい。
【０４７２】別の実施例では、単一のルックアップ・テ
ーブル、例えば図３５のＬＵＴ３５０１がカレントＦＳ
Ｍ状態、初期確率及びビットストリームを受け取るであ
ろう。これら入力に応じて、そのテーブルは、ｙ／ｎ指
示、又は文脈が出現した回数の指示を出力するであろ
う。なお、この実施例においては、固定したランレング
ス（例えば４）ではなく、ランレングスは可変であり、
０，１，２，３，４，５，６，７である。しかし、この
実施例の一つの問題点は、テーブルが大きくなることで
ある。
【０４７３】〈全タイルにわたる歪み〉本発明の一実施
例においては、符号化データストリームにタグが含まれ
ている。例えば、あるタグは、全タイルにわたって合計
した、各重要度レベルで符号化されるビット数を指示す
る。これがＢＶＩタグである。このタグを用いることに
より、均等な忠実度又はタイル別の忠実度を有する復号
化データを得るための固定サイズ量子化を行うことがで
きる。
【０４７４】ＢＶＩタグは、画像全体について、特定数
のビットを重要レベルに関連付ける。このオプションの
タグはメイン・ヘッダ中で用いられる。この可変長タグ
のサイズは、符号化器で計数された重要度レベル数によ
って決まる。
【０４７５】ＢＶＩ： 表１１はタイル長メインヘッダ
・パラメータのサイズと値を示す。
【０４７６】
【表１１】
【０４７７】Ｌbvi： マーカーを含めない、タグの長
さ（バイト数）。この長さは偶数である。
【０４７８】Ｃbvii： どの成分のデータが記述されて
いるかを通知する。このＣbviiパラメータは、Ｉbvi及
びＰbviとともに１つのレコードを構成し、このレコー
ドは記述すべき各成分及び重要度レベル毎に繰り返し現
れる。これらのタグの順序は、第１の成分の全ての重要
度レベルの記述の後に、次の成分の全重要度レベルの記
述が続く、という順である。
【０４７９】Ｉbvii： Ｐbvii内のバイト数で符号化さ
れる、カレント成分の重要度レベル数。このバイト数
（又は複数のバイト数）は、レート・歪みカーブ中の重
要点を伝達するため符号化時に選ばれる。このＩbviパ
ラメータは、Ｃbvi及びＰbviとともに１つのレコードを
構成し、このレコードは記述された各成分及び重要度レ
ベル毎に繰り返し現れる。
【０４８０】Ｐbvii： メイン・ヘッダとタイル・ヘッ
ダ、並びにＩbviiの重要度レベル数に関係のある全デー
タを含む、符号化データのバイト数。このＰbviパラメ
ータは、Ｃbvi及びＩbviとともに１つのレコードを構成
し、このレコードは記述された各成分及び重要度レベル
毎に繰り返し現れる。
【０４８１】res： 必要に応じて最後に置かれる、０
からなるフィラー・バイト。
【０４８２】データがタイルを用いて符号化されたとし
て、そのデータを一定の忠実度で固定サイズ表現に復号
化するために、本発明は重要度レベルのエントリー・ポ
イントを利用する。少なくとも、各タイルは１つのエン
トリー・ポイントを持っている。これらのエントリー・
ポイントは、本明細書で説明したタグ中に指定される。
なお、全タイルにわたって歪みが一定である必要がない
場合、各タイルのある解像度のあるバイト数を復号化す
ることによって、固定レート量子化を達成できる。しか
し、これでは、各タイルの忠実度が同じになる保証はな
く、ましてや各タイルのデータ量が同一になる保証はな
い。
【０４８３】本発明の一実施例においては、各タイルの
同じ重要度レベルで量子化することによって、復号化は
一定の歪みを維持する。なお、このようにすると、タイ
ル毎にデータ量が違ってくる場合があるが、各タイルの
忠実度は同一になる。このように、本発明は、復号化ビ
ットがタイル間で非比例的に（不均等に）配分されるこ
とにより、各タイルにおいて同じ歪み特性になるように
復号化する方法を提供する。かくして、画像全体にわた
って一定の歪みを得ることができる。
【０４８４】同じ忠実度を得るためのデータ量がタイル
によって異なることがある。その理由の一つは、大量の
符号化データを必要とする複雑な自然画を含んだタイル
もあれば、データをほとんど必要としない空白領域のタ
イルもあるからである。
【０４８５】以上に述べた如く、画像全体にわたって、
ある特定の重要度レベルのために特定数バイトを得る目
的に、ＢＶＩタグを利用できる。換言すれば、ＢＶＩタ
グは、重要度レベルに何バイトあるか指示する。
【０４８６】各タイルを越えて同一の歪み特性を得るた
め、本発明は、ｎ個のタイルに関して各重要度レベルの
符号化に使用されたバイト数を測定する。この情報は、
ＢＶＩタグから判断してもよい。復号化画像に所定数ｘ
ビットが必要とされる場合、各重要度レベルのバイト数
が合計され、各タイルの重要度レベルのどこで終了すべ
きか判定が行われる。換言すれば、あるバイト数だけ復
号化して同じ忠実度を獲得し、復号化を全てのタイルの
同じ重要度レベルで終了する。
【０４８７】例えば、次のような各重要度レベルでの画
像全体の合計ビット数をＢＶＩが指示しているものとす
る（重要度レベル１２の隣りに記載されている１６，０
１１は、重要度レベル１２と重要度レベル１３の合計ビ
ット数を表す）。
【０４８８】
【０４８９】例えば、復号化画像に750,000ビットだけ
許容されるときには、復号化可能であるのは全部で（重
要度レベル７の1,000,000ビットには、重要度レベル８
〜１３の500,000ビットが含まれているから）重要度レ
ベル８と重要度レベル７の半分までである。
【０４９０】本発明は、いろいろな方法で、復号化をデ
ータのどこで終了させるか決定できる。データが尽きる
まで重要度レベルを復号化してもよいかもしれない。例
えば、上例において、重要度レベル１３から重要度レベ
ル７の中途まで復号化することに決めてもよいかもしれ
ない。別の実施例では、各レベルについて、ある割合を
決め、その割合が各重要レベルに適用されるかもしれな
い。例えば、レベル７の半分だけ復号化するものと決定
した場合、重要度レベル８が復号化された後のデータの
半分だけではなく、データが尽きるまで全レベルにこの
５０％が適用されるかもしれない。この場合、予定した
復号化データ量と復号化すべきデータ量の全体的な割合
から、各重要度レベルに対する復号化をどこで終了させ
るかの決め方が決まる。このように、本発明は、各タイ
ルの忠実度が同一の固定サイズ表現を提供できる。換言
すれば、画像の目標サイズは、画像中のデータ・レート
の異なる様々なセグメントによって決定される。
【０４９１】本発明を適用する場合、桁揃えの影響を受
ける。一実施例では、データは図３９に示すような正規
化桁揃えである。他の実施例では、データは図４０に示
すようなピラミッド桁揃えである。上記例は正規桁揃え
で実行されるが、本発明は、ピラミッド桁揃えで符号化
されたデータを復号化しつつ実行し、全タイルが同一忠
実度で正規化桁揃えの固定サイズ画像を得ることができ
る。正規化桁揃えを利用すれば、二乗誤差の観点から最
良の品質が得られる。繰り返すが、ＢＶＩタグ中のデー
タは合計バイト数を指示するが、本発明は、その合計バ
イト数から復号化画像に割り当てられるバイト数を差し
引く。データがピラミッド桁揃えでエントリー・ポイン
トを持つ場合、そのエントリー・ポイントは、前方へス
キップし、適切な量のデータを各セグメントで切り捨て
ることを可能にする。一実施例では、切り捨ては正規化
された形で行われ、最良のＭＳＥが得られる。
【０４９２】例えば、ＢＶＩタグを利用して許容される
データ量が決定され、これに基づいて、データがピラミ
ッド桁揃えされている各ピラミッド・レベルの重要度レ
ベルにわたって、データの切り捨てが決定されるであろ
う。例えば、図４０を参照すると、データは重要度レベ
ル３０から重要度レベル２５まで復号化され、そして、
重要度レベル２４から重要度レベル２０まで切り捨てら
れるであろう。データの復号化はまた、重要度レベル１
９から重要度レベル１５まで行われ、そして重要度レベ
ル１４から重要度レベル１０まで切り捨てられるであろ
う。また、データの復号化は重要度レベル９から重要度
レベル５まで行われ、重要度レベル４から重要度レベル
０まで切り捨てられるであろう。このように、異なった
レベルの各周波数帯域について同じデータが切り捨てら
れていくが、この方式では、かかる切り捨てがどのよう
な影響を及ぼすか分かっている。これは、正規化桁揃え
のデータをレベル５で切り捨てすることと等価である。
【０４９３】もう一つのシナリオでは、正規化桁揃えの
場合でも、同様の方法でピラミッド量子化が可能であ
る。各重要度レベルの初めにエントリー・ポイントがあ
るならば、各重要度レベルを重要なピラミッドレベルま
で復号化することができる。例えば、図４０において、
画像の解像度を各方向とも１／２に減らしたい（ピラミ
ッド・レベル１を量子化しない）場合には、重要度レベ
ル３及び２に対応した化データが復号化される。それが
完了すると、復号化器は次の重要度レベルの先頭へ移
る。
【０４９４】なお、全ての周波数帯域を、各周波数帯域
が他の周波数帯域に続くピラミッド配列で表してもよ
い。こうすると重要度レベル数が大幅に増加する。しか
し、各周波数帯域は共通の幅を持つから、データの切り
捨てが容易になり、切り捨てが画像の他の部分に及ぼす
影響が分かりやすくなる。なお、この方法は、適当な位
置で切り捨てできるよう各周波数帯域の先頭へ戻すため
に、何度もリセットする必要がある。
【０４９５】このように、一般的に、符号化時の桁揃え
が正規化桁揃え、ピラミッド桁揃え、その他のどのよう
な桁揃えであっても、タグの情報に基づいて、全タイル
にわたって一定の歪みを得るようにデータを復号化でき
る。タグのデータは、全タイルにわたって同じ解像度の
安定したターゲット画像にするために、どのデータを復
号化すべきか判断するのに役立つ。
【０４９６】各色成分毎にＢＶＩを置くことができ、そ
してユーザは各色成分毎にビットの割り当て方を決める
ことができる。この場合、ユーザはＢＶＩを利用して各
成分毎に終了すべき重要度レベルを決定することができ
る。したがって、成分の情報量を比較対照し、成分間に
どのようにビットを割り当てるべきか決定することがで
きる。
【０４９７】それゆえに、ＢＶＩタグは、各成分の切り
捨てるビット割合を選択できるように複数の成分を詳細
に記述可能である。これによって、各タイルのレートに
拘わらず、各タイルのレートやサイズが等しくなくと
も、全タイルにわたって配分が保証される。
【０４９８】ＢＶＩタグのデータを、ＩＥＴ又はＩＥＭ
と、ＩＬＴ又はＩＬＭのタグ情報によって合成もしくは
補足することができる。これらタグはそれぞれ、タイル
における重要レベルを指示する。これらタグが全タイル
に対し存在するときには、このデータを加えてＢＶＩと
同様の情報を作ることができる。
【０４９９】以上の説明を読めば、当業者には本発明の
多くの変形及び修正が明らかになるであろう。ゆえに、
図示及び記述した個々の実施例はいずれも説明のための
ものであって、決して限定的に考えるべきでない。
【０５００】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、画像中のエッジやテクスチャの再現性を向上
できる。画像のタイリングを行う場合のタイル境界歪み
を除去ないし抑制することができる。シャープなエッジ
の近傍のリンギングを抑制することができる。復号化時
の変換係数データのメモリ管理を単純化できる。符号化
処理及び復号化処理を効率化できる等々、より優れたデ
ータ圧縮／伸長システムを実現することができるという
効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】子がその親によって条件付けされる文脈依存関
係を示す図である。
【図２】本発明の圧縮システムの一実施例のブロック図
である。
【図３】バイナリ方式において各ビットプレーンの各ビ
ットに対し文脈モデルがとり得る幾何学的関係の一例を
示す図である。
【図４】バイナリ方式において各ビットプレーンの各ビ
ットに対し文脈モデルがとり得る幾何学的関係の一例を
示す図である。
【図５】タイリング画像を示す図である。
【図６】重要度レベル・エントリーポイント、メインヘ
ッダのシンタックスを示す図である。
【図７】重要度レベル・エントリーポイント、タイルヘ
ッダのシンタックスを示す図である。
【図８】重要度レベル・ロケータ、メインヘッダのシン
タックスを示す図である。
【図９】重要度レベル・ロケータ、タイルヘッドのシン
タックスを示す図である。
【図１０】ｂビット／画素の入力画像を２レベルのＴＳ
変換及びＴＴ変換で分解した場合の各種係数のビット深
さを示す図である。
【図１１】本発明における係数桁揃えに用いられる周波
数帯域用の乗数すなわち調整値の一例を示す図である。
【図１２】ビット・シグニフィカンス表現の例を示す図
である。
【図１３】１符号化単位の各係数の近傍係数の説明図で
ある。
【図１４】子ベースのスキャン順の説明図である。
【図１５】参照ビットの位置を示す図である。
【図１６】ルックアヘッドを試みるべきか決定するため
に利用される係数を示す図である。
【図１７】ポスト・ルックアヘッド・ヘッドビット文脈
モデルの近傍係数の寄与を説明する図である。
【図１８】親の係数及びビットプレーンの一例を示す図
である。
【図１９】ヘッドビット文脈モデルに対する近傍係数及
び親係数の寄与を説明する図である。
【図２０】変換方式文脈モデルのためのフローチャート
である。
【図２１】本発明のプロセスの一例を示すフローチャー
トである。
【図２２】本発明の復号化プロセスの一例を示すフロー
チャートである。
【図２３】ロッシー再構成の典型的な分布を示す図であ
る。
【図２４】逆ＴＴ変換の計算方法を説明する図である。
【図２５】タイル境界でＰfを計算するために用いられ
る重みを示す図であめ（フルフレーム）。
【図２６】ミラー処理を利用し単一タイル境界でＰtを
計算するために用いられる重みを示す図である。
【図２７】Ｐf-Ｐtの近似計算用の重みを示す図であ
る。
【図２８】（Ａ）５つのＳ係数を利用して線形再構成を
判断する方法の説明図である。 （Ｂ）５つのＳ係数を利用してステップ・エッジ再構成
を判断する方法の説明図である。
【図２９】ガウシアン・エッジ抽出法の差分を発生す
る、１解決策としてのエッジ抽出法の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図３０】再構成のための部分変換を示す図である。
【図３１】クリッピング再構成の説明図である。
【図３２】シヌソイドの周期と負相関の間の対応を示す
図である。
【図３３】単一タイル・バッファの一実施例の説明図で
ある。
【図３４】頻繁に発生する文脈のモデル化に使用される
ＦＳＭコーダーの一実施例の説明図である。
【図３５】頻繁に発生する文脈のモデル化に使用される
ＦＳＭコーダーに導入可能な単一ルックアップテーブル
の説明図である。
【図３６】バイナリー方式文脈モデルの一実施例のフロ
ーチャートである。
【図３７】バイナリー方式文脈モデルの文脈に寄与する
近傍係数の説明図である。
【図３８】次の文脈のメモリロケーションを指示するた
め保持される９個のポインタの２つの例を示す図であ
る。
【図３９】正規化桁揃えを示す図である。
【図４０】ピラミッド桁揃えを示す図である。
【図４１】ＢＶＩタグの一例を示す図である。
【符号の説明】
２０１ 画像データ ２０２ 可逆ウェーブレット変換ブロック ２０３ 埋め込み順序量子化ブロック ２０４ グレイ符号化ブロック（バイナリ方式符号化
部） ２０５ 文脈モデル ２０６ エントロピー・コーダー ２１０ 方式選択機構 ２１１ 多成分処理機構 ２９００ ローパス・フィルタ ２９０１ ローパス水平逆変換フィルタ ２９０２ ローパス垂直逆変換フィルタ ２９０３ 水平差分ブロック ２９０４ 垂直差分ブロック ２９０５ 極大ユニット ２９０６ 極小ユニット ３４００ ＦＳＭコーダー ３４０１ ルックアップ・テーブル（ＬＵＴ） ３４０２ コンパレータ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アレクサンダー エフ キース アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク スィート 115 サンド ヒル ロード 2882 リコーコー ポレーション内 (72)発明者 マイケル ジェイ ゴーミッシュ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク スィート 115 サンド ヒル ロード 2882 リコーコー ポレーション内 (72)発明者 マーティン ボーリック アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク スィート 115 サンド ヒル ロード 2882 リコーコー ポレーション内 (54)【発明の名称】 再構成実行方法、再構成実行装置、記録媒体、逆変換実行方法、逆変換実行装置、好適再構成生 成方法、好適再構成生成装置、符号化データ処理方法、符号化データ処理装置、データ処理方 法、データ処理装置、符号化データのタイル処理方法、符号化データのタイル処理装置、データ 復号化方法、データ復号化装置、再構成方法、及び、２値データモデル化方法

Claims (86)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ａ）境界によって影響を受けたＤＳ係数
    及びＤＤ係数をセーブするステップ、 ｂ）ＳＤ係数を前記境界をまたいで平滑になるように再
    構成するステップ、 ｃ）逆垂直変換を各タイルに独立に適用するステップ、 ｄ）Ｄ係数を前記境界をまたいで平滑になるように再構
    成するステップ、及び ｅ）逆水平変換を各タイルに独立に適用するステップか
    らなることを特徴とする再構成実行方法。
  2. 【請求項２】 各レベルに対し、ａ）からｅ）までのス
    テップを繰り返すステップをさらに有することを特徴と
    する請求項１記載の再構成実行方法。
  3. 【請求項３】 前記各レベルが重要度レベルからなるこ
    とを特徴とする請求項２記載の再構成実行方法。
  4. 【請求項４】 前記ＳＤ係数及びＤ係数を実際の量子化
    係数と矛盾しないようにさせるステップをさらに有する
    ことを特徴とする請求項１記載の再構成実行方法。
  5. 【請求項５】 境界によって影響を受けたＤＳ係数及び
    ＤＤ係数をセーブする手段、 ＳＤ係数を前記境界をまたいで平滑になるように再構成
    する手段、 逆垂直変換を各タイルに独立に適用する手段、 Ｄ係数を前記境界をまたいで平滑になるように再構成す
    る手段、 及び逆水平変換を各タイルに独立に適用する手段からな
    ることを特徴とする再構成実行装置。
  6. 【請求項６】 前記のセーブする手段、ＳＤ係数を再構
    成する手段、逆垂直変換を適用する手段、Ｄ係数を再構
    成する手段、及び、逆水平変換を適用する手段が、各レ
    ベルに対し独立に作用することを特徴とする請求項５記
    載の再構成実行装置。
  7. 【請求項７】 前記各レベルが重要度レベルからなるこ
    とを特徴とする請求項６記載の再構成実行装置。
  8. 【請求項８】 前記ＳＤ係数及びＤ係数を実際の量子化
    係数と矛盾しないようにさせる手段をさらに有すること
    を特徴とする請求項５記載の再構成実行装置。
  9. 【請求項９】 境界によって影響を受けたＤＳ係数及び
    ＤＤ係数をセーブする処理、 ＳＤ係数を前記境界をまたいで平滑になるように再構成
    する処理、 逆垂直変換を各タイルに独立に適用する処理、 Ｄ係数を前記境界をまたいで平滑になるように再構成す
    る処理、及び逆水平変換を各タイルに独立に適用する処
    理をコンピュータに実行させるプログラムが記録された
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。
  10. 【請求項１０】 ａ）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆
    垂直変換を実行するステップ、 ｂ）２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数及びＤＤ係
    数に対し、前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直
    変換を実行するステップ、 ｃ）前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接
    するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実
    行するステップ、及び ｄ）前記２カレント係数ラインの後のラインの各ペアに
    対し前記ｂ）及びｃ）のステップを繰り返すステップか
    らなることを特徴とする逆変換実行方法。
  11. 【請求項１１】 各ＳＤ係数の量子化によって２サンプ
    ルの再構成限界が制御されることを特徴とする請求項１
    ０記載の逆変換実行方法。
  12. 【請求項１２】 ＤＳ係数及びＤＤ係数の量子化によっ
    て４サンプルの再構成限界が制御されることを特徴とす
    る請求項１０記載の逆変換実行方法。
  13. 【請求項１３】 ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対する逆垂
    直変換の実行により破壊されるＳＳ係数とＳＤ係数がセ
    ーブされないことを特徴とする請求項１０記載の逆変換
    実行方法。
  14. 【請求項１４】 Ｓ成分が空間領域で画像データとして
    処理されることを特徴とする請求項１０記載の逆変換実
    行方法。
  15. 【請求項１５】 ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆垂直
    変換を実行する手段、 ２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数及びＤＤ係数に
    対し、前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直変換
    を実行する手段、 前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接する
    Ｓ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実行す
    る手段からなり、 前記のＳＳ係数とＳＤ係数に対し逆垂直変換を実行する
    手段、ＤＳ係数とＤＤ係数に対し逆垂直変換を実行する
    手段、及び、逆水平変換を実行する手段が、それらの操
    作を、前記２カレント係数ラインの後のラインの各ペア
    に対し繰り返し実行することを特徴とする逆変換実行装
    置。
  16. 【請求項１６】 各ＳＤ係数量子化によって２サンプル
    の再構成限界が制御されることを特徴とする請求項１５
    記載の逆変換実行装置。
  17. 【請求項１７】 ＤＳ係数及びＤＤ係数の量子化によっ
    て４サンプルの再構成限界が制御されることを特徴とす
    る請求項１５記載の逆変換実行装置。
  18. 【請求項１８】 ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対する逆垂
    直変換の実行により破壊されるＳＳ係数とＳＤ係数がセ
    ーブされないことを特徴とする請求項１５記載の逆変換
    実行装置。
  19. 【請求項１９】 Ｓ成分が空間領域で画像データとして
    処理されることを特徴とする請求項１５記載の逆変換実
    行装置。
  20. 【請求項２０】 ａ）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆
    垂直変換を実行する処理、 ｂ）２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数及びＤＤ係
    数に対し、前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直
    変換を実行する処理、 ｃ）前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接
    するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実
    行する処理、及び ｄ）前記２カレント係数ラインの後のラインの各ペアに
    対し前記ｂ）及びｃ）の処理を繰り返す処理をコンピュ
    ータに実行させるプログラムが記録されたことを特徴と
    するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  21. 【請求項２１】 ａ）各ＳＤ係数について、好適な再構
    成を計算して、該好適な再構成を量子化と矛盾しないよ
    うにクリッピングするステップ、 ｂ）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆垂直変換を実行す
    るステップ、 ｃ）各ＤＳ係数と各ＤＤ係数について、好適な再構成を
    計算して、該好適な再構成を量子化に矛盾しないように
    クリッピングするステップ、 ｄ）２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数とＤＤ係数
    に対し前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直変換
    を実行するステップ、 ｅ）前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接
    するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実
    行するステップ、及び ｆ）前記２カレント係数ラインの後のラインの各ペアに
    対し、前記ｄ）及びｅ）のステップを繰り返すステップ
    からなることを特徴とする好適再構成生成方法。
  22. 【請求項２２】 前記ａ）乃至ｆ）のステップを各サブ
    バンドに対し繰り返すステップをさらに有することを特
    徴とする請求項２１記載の好適再構成生成方法。
  23. 【請求項２３】 未知のビットの最小値と最大値を利用
    して前記好適な再構成をクリッピングするステップをさ
    らに有することを特徴とする請求項２１記載の好適再構
    成生成方法。
  24. 【請求項２４】 各ＳＤ係数について、好適な再構成を
    計算して、該好適な再構成を量子化と矛盾しないように
    クリッピングする手段、 ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆垂直変換を実行する手
    段、 各ＤＳ係数と各ＤＤ係数について、好適な再構成を計算
    して、該好適な再構成を量子化に矛盾しないようにクリ
    ッピングする手段、 ２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数とＤＤ係数に対
    し前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直変換を実
    行する手段、 前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接する
    Ｓ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実行す
    る手段からなり、 前記のＤＳ係数とＤＤ係数に対し逆垂直変換を実行する
    手段、及び、垂直方向に隣接するＳ係数とＤ係数の２つ
    のペアに対し逆水平変換を実行する手段が、前記２カレ
    ント係数ラインの後のラインの各ペアに対し繰り返し動
    作することを特徴とする好適再構成生成装置。
  25. 【請求項２５】 前記操作が各サブバンドに対し繰り返
    されることを特徴とする請求項２４記載の好適再構成生
    成装置。
  26. 【請求項２６】 未知のビットの最小値と最大値を利用
    して前記好適な再構成をクリッピングする手段をさらに
    有することを特徴とする請求項２４記載の好適再構成生
    成装置。
  27. 【請求項２７】 ａ）各ＳＤ係数について、好適な再構
    成を計算して、該好適な再構成を量子化と矛盾しないよ
    うにクリッピングする処理、 ｂ）ＳＳ係数とＳＤ係数のみに対し逆垂直変換を実行す
    る処理、 ｃ）各ＤＳ係数と各ＤＤ係数について、好適な再構成を
    計算して、該好適な再構成を量子化に矛盾しないように
    クリッピングする処理、 ｄ）２つのカレント係数ライン上のＤＳ係数とＤＤ係数
    に対し前２ラインのＤＳ係数を利用して前記逆垂直変換
    を実行する処理、 ｅ）前記２カレント係数ラインにおける垂直方向に隣接
    するＳ係数とＤ係数の２つのペアに対し逆水平変換を実
    行する処理、 ｆ）前記２カレント係数ラインの後のラインの各ペアに
    対し前記ｄ）とｅ）の処理を繰り返す処理をコンピュー
    タに実行させるコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  28. 【請求項２８】 符号化データ中のｎタイルにわたって
    重要度レベルを符号化するために用いられるデータ量の
    指示を受け取るステップ、 所定量の前記符号化データの復号化を決定するステッ
    プ、及び各タイル全体が同一忠実度の復号化データが得
    られるように前記符号化データの前記所定量だけを復号
    化するステップからなることを特徴とする符号化データ
    処理方法。
  29. 【請求項２９】 前記の符号化データの一部のみ復号化
    するステップが、前記符号化データの復号化を、最高重
    要度レベルから初めて、所定量の符号化データが復号化
    されるまで、順に低い重要度レベルまで続けるステップ
    からなることを特徴とする請求項２８記載の符号化デー
    タ処理方法。
  30. 【請求項３０】 符号化データ中ｎタイルにわたって重
    要度レベルを符号化するために用いられるデータ量の指
    示を受け取る手段、 所定量の前記符号化データの復号化を決定する手段、及
    び各タイル全体が同一忠実度の復号化データが得られる
    ように前記符号化データの前記所定量だけを復号化する
    手段からなることを特徴とする符号化データ処理装置。
  31. 【請求項３１】 前記復号化の手段が、前記符号化デー
    タの復号化を、最高重要度レベルから初めて、所定量の
    符号化データが復号化されるまで、順に低い重要度レベ
    ルまで続ける手段からなることを特徴とする請求項３０
    記載の符号化データ処理装置。
  32. 【請求項３２】 符号化データのｎタイルにわたり重要
    度レベルを符号化するために用いられるデータの量の指
    示を受け取る処理、 所定量の前記符号化データの復号化を決定する処理、及
    び各タイル全体が同一忠実度の復号化データが得られる
    ように前記符号化データの前記所定量だけを復号化する
    処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録され
    たことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。
  33. 【請求項３３】 ０に量子化された複数の係数を受け取
    るステップ、 前記０に量子化された係数のために適当な再構成値を選
    択することによって画像にノイズを注入するステップか
    らなることを特徴とするデータ処理方法。
  34. 【請求項３４】 前記注入されるノイズが、前記０に量
    子化された複数の係数の生成源たる原画像中のノイズの
    関数であることを特徴とする請求項３３記載のデータ処
    理方法。
  35. 【請求項３５】 前記原画像中のノイズに関する情報
    を、前記０に量子化された複数の係数を得る源たる圧縮
    係数に付随したタグで受け取るステップをさらに有する
    ことを特徴とする請求項３４記載のデータ処理方法。
  36. 【請求項３６】 前記ノイズに関する情報が前記原画像
    中のノイズの分布からなることを特徴とする請求項３５
    記載のデータ処理方法。
  37. 【請求項３７】 前記ノイズに関する情報が前記原画像
    中のノイズの大きさからなることを特徴とする請求項３
    ５記載のデータ処理方法。
  38. 【請求項３８】 前記ノイズに関する情報が前記原画像
    中のノイズの分散からなることを特徴とする請求項３５
    記載のデータ処理方法。
  39. 【請求項３９】 ０に量子化された複数の係数を受け取
    る手段、及び前記０に量子化された係数のために適当な
    再構成値を選択することによって画像にノイズを注入す
    る手段からなることを特徴とするデータ処理装置。
  40. 【請求項４０】 前記注入されるノイズが、前記０に量
    子化された複数の係数の生成源たる原画像中のノイズの
    関数であることを特徴とする請求項３９記載のデータ処
    理装置。
  41. 【請求項４１】 前記原画像中のノイズに関する情報
    を、前記０に量子化された複数の係数を得る源たる圧縮
    係数に付随したタグで受け取る手段をさらに有すること
    を特徴とする請求項４０記載のデータ処理装置。
  42. 【請求項４２】 前記ノイズに関する情報が前記原画像
    中のノイズの分布からなることを特徴とする請求項４１
    記載のデータ処理装置。
  43. 【請求項４３】 前記ノイズに関する情報が前記原画像
    中のノイズの大きさからなることを特徴とする請求項４
    １記載のデータ処理装置。
  44. 【請求項４４】 前記ノイズに関する情報が前記原画像
    中のノイズの分散からなることを特徴とする請求項４１
    記載のデータ処理装置。
  45. 【請求項４５】 ０に量子化された複数の係数を受け取
    る処理、及び前記０に量子化された係数のために適当な
    再構成値を選択することによって画像にノイズを注入す
    る処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録さ
    れたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記
    録媒体。
  46. 【請求項４６】 あるタイルサイズを有するタイルを、
    該タイルサイズより大きなメモリの一部分に格納するス
    テップ、及び前記メモリの一部分に格納されたタイル内
    の係数に対し復号化処理を実行し、各係数の復号化中
    に、該タイル内のある位置を指すポインタと該位置から
    の一連のオフセットを、アクセスすべき係数の組の位置
    を突き止めるために利用するステップからなることを特
    徴とする符号化データのタイル処理方法。
  47. 【請求項４７】 前記メモリの一部分の、前記タイルの
    外側の部分が、所定値を格納することを特徴とする請求
    項４６記載の符号化データのタイル処理方法。
  48. 【請求項４８】 前記所定値が０であることを特徴とす
    る請求項４７記載の符号化データのタイル処理方法。
  49. 【請求項４９】 前記オフセットが固定されていること
    を特徴とする請求項４６記載の符号化データのタイル処
    理方法。
  50. 【請求項５０】 あるタイルサイズを有するタイルを、
    該タイルサイズより大きなメモリの一部分に格納する手
    段、及び前記メモリの一部分に格納されたタイル内の係
    数に対し復号化処理を実行し、各係数の復号化中に、該
    タイル内のある位置を指すポインタと該位置からの一連
    のオフセットを、アクセスすべき係数の組の位置を突き
    止めるために利用する手段からなることを特徴とする符
    号化データのタイル処理装置。
  51. 【請求項５１】 前記メモリの一部分の、前記タイルの
    外側の部分が、所定値を格納することを特徴とする請求
    項５０記載の符号化データのタイル処理装置。
  52. 【請求項５２】 前記所定値が０であることを特徴とす
    る請求項５１記載の符号化データのタイル処理装置。
  53. 【請求項５３】 前記オフセットが固定されていること
    を特徴とする請求項５０記載の符号化データのタイル処
    理装置。
  54. 【請求項５４】 あるタイルサイズを有するタイルを、
    該タイルサイズより大きなメモリの一部分に格納する処
    理、及び前記メモリの一部分に格納されたタイル内の係
    数に対し復号化処理を実行し、各係数の復号化中に、該
    タイル内のある位置を指すポインタと該位置からの一連
    のオフセットを、アクセスすべき係数の組の位置を突き
    止めるために利用する処理をコンピュータに実行させる
    プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ
    が読み取り可能な記録媒体。
  55. 【請求項５５】 複数の同一文脈がエントロピー・コー
    ダーに与えられる場合を識別するステップ、及び前記複
    数の同一文脈が連続して発生するときに、該複数の同一
    文脈の全部に対し単一の復号化処理を実行するステップ
    からなることを特徴とするデータ復号化方法。
  56. 【請求項５６】 前記の複数の同一文脈がエントロピー
    ・コーダーに与えられる場合を識別するステップが、符
    号化入力データストリームの一部分を、前記複数の同一
    文脈が連続して発生するならば該符号化入力データスト
    リームが何であるか予測したものと比較するステップか
    らなることを特徴とする請求項５５記載のデータ復号化
    方法。
  57. 【請求項５７】 前記の複数の同一文脈がエントロピー
    ・コーダーに与えられる場合を識別するステップが、符
    号化入力データストリームの一部分を、前記複数の同一
    文脈が連続して発生するならば該符号化入力データスト
    リームが何であるか予測した２つのものと比較するステ
    ップからなり、前記符号化入力データストリームが前記
    予測した２つのもののいずれかと等しいか、その間であ
    る場合に、前記符号化処理が実行されることを特徴とす
    る請求項５５記載のデータ復号化方法。
  58. 【請求項５８】 複数の同一文脈がエントロピー・コー
    ダーに与えられる場合を識別する手段、及び前記複数の
    同一文脈が連続して発生するときに、該複数の同一文脈
    の全部に対し単一の復号化処理を実行する手段からなる
    ことを特徴とするデータ復号化装置。
  59. 【請求項５９】 前記識別する手段が、符号化入力デー
    タストリームの一部分を、前記複数の同一文脈が連続し
    て発生するならば該符号化入力データストリームが何で
    あるか予測したものと比較する手段からなることを特徴
    とする請求項５８記載のデータ復号化装置。
  60. 【請求項６０】 前記識別する手段が、符号化入力デー
    タストリームの一部分を、前記複数の同一文脈が連続し
    て発生するならば該符号化入力データストリームが何で
    あるか予測した２つのものと比較する手段からなり、前
    記符号化入力データストリームが前記予測した２つのも
    ののいずれかと等しいか、その間である場合に、前記符
    号化処理が実行されることを特徴とする請求項５８記載
    のデータ復号化装置。
  61. 【請求項６１】 複数の同一文脈がエントロピー・コー
    ダーに与えられる場合を識別する処理、及び前記複数の
    同一文脈が連続して発生するときに、該複数の同一文脈
    の全部に対し単一の復号化処理を実行する処理をコンピ
    ュータに実行させるプログラムが記録されたことを特徴
    とするコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
  62. 【請求項６２】 所定数の係数の中で、最小の値を持つ
    第１の係数と最大の値を持つ第２の係数との間の差を測
    定するステップ、 前記所定数の係数間の差が所定のしきい値未満である場
    所でステップ・エッジ以外を再構成するステップ、及び
    前記所定数の係数間の差が所定のしきい値を越える場所
    でステップ・エッジを再構成するステップからなり、該
    ステップ・エッジの再構成ステップは、 潜在的ステップ・エッジの位置の右側及び左側にある所
    定数の係数値に基づいて第１と第２の部分再構成値を計
    算するステップと、 前記第１と第２の部分再構成値のうちの一つが０である
    か否か、及び、前記第１と第２の部分再構成値の符号が
    同じであるか否かに基づき、前記第１と第２の部分再構
    成値のうちの一つを用いて再構成値を計算するステップ
    とからなることを特徴とする再構成方法。
  63. 【請求項６３】 結果として得られる再構成が、前記所
    定数の係数間の差が前記所定しきい値未満である場所で
    は線形であることを特徴とする請求項６２記載の再構成
    方法。
  64. 【請求項６４】 前記所定数の係数がＳ係数のみからな
    ることを特徴とする請求項６２記載の再構成方法。
  65. 【請求項６５】 前記係数の所定数が５であることを特
    徴とする請求項６２記載の再構成方法。
  66. 【請求項６６】 前記第１と第２の部分再構成値のいず
    れかが０のときには、前記再構成値の計算に部分再構成
    値０が用いられることを特徴とする請求項６２記載の再
    構成方法。
  67. 【請求項６７】 一つの部分再構成値は、前記第１と第
    ２の部分再構成値が同じならば前記第１と第２の部分再
    構成値のうちで最小値を持つ部分再構成値と等しいこと
    を特徴とする請求項６２記載の再構成方法。
  68. 【請求項６８】 前記第１と第２の部分再構成値のうち
    の少なくとも一つを計算するステップが、 内側の係数値ペア間の差及び外側の係数値ペア間の差を
    測定するステップ、 前記外側の係数値ペア間の差の大きさが前記内側の係数
    値ペア間の差より大きいか否か調べるステップ、 前記外側の係数値ペア間の差の大きさが前記内側の係数
    値ペア間の差より大きいときに、当該両差を同じ値に設
    定するステップ、 前記外側の係数値ペア間の差と前記内側の係数値ペア間
    の差の比を計算するステップ、及び前記第１と第２の部
    分再構成値のうちの前記少なくとも一つを、前記内側の
    係数値ペア間の差と前記比を用いて得られた結果との積
    に設定するステップからなることを特徴とする請求項６
    ２記載の再構成方法。
  69. 【請求項６９】 前記内側と外側の係数値ペアがＳ係数
    からなることを特徴とする請求項６８記載の再構成方
    法。
  70. 【請求項７０】 再構成値を生成するステップ、及び前
    記再構成値が近傍係数の範囲を越えるときに、該再構成
    値を該近傍係数の範囲内の係数値にクリッピングするス
    テップからなることを特徴とする再構成実行方法。
  71. 【請求項７１】 前記再構成値の後続再構成値が前記近
    傍画素の範囲を越えないならば、前記再構成値として中
    央サンプルを用いることを特徴とする請求項７０記載の
    再構成実行方法。
  72. 【請求項７２】 前記再構成値の後続再構成値が前記近
    傍係数の範囲を越えないならば、中央サンプルの複数の
    隣接サンプルのうちの一つのサンプル値を前記再構成値
    として用いることを特徴とする請求項７０記載の再構成
    実行方法。
  73. 【請求項７３】 前記複数の隣接サンプルのうちの前記
    一つのサンプル値が、該複数の隣接サンプルのうちの中
    央サンプル以外のものより、該中央サンプルに近い値を
    持つことを特徴とする請求項７２記載の再構成実行方
    法。
  74. 【請求項７４】 前記近傍係数が近傍のＳ係数からなる
    ことを特徴とする請求項７０記載の再構成実行方法。
  75. 【請求項７５】 前記再構成値が、それに最も近い値を
    持つ近傍係数の係数値にクリッピングされることを特徴
    とする請求項７０記載の再構成実行方法。
  76. 【請求項７６】 一つの周波数帯域内の第１の所定数ビ
    ットが同一であるか否か判定するステップ、 前記周波数帯域内の前記第１の所定数ビットが同一のと
    きに、第１の状態である第１のビットと、前記第１の所
    定数ビットが全ビット１又は全ビット０であるかどうか
    指示する第２のビットをコーダーへ送出するステップ、 前記周波数帯域内の前記第１の所定数ビットが同一でな
    いときに、前記第１の状態と異なる第２の状態である前
    記第１のビットを前記コーダーへ送出するステップ、 前記周波数帯域内の前記第１の所定数ビットが同一でな
    いときに、第２の所定数ビットが同一であるか否か判定
    するステップ、 前記第２の所定数ビットが同一であることを指示する第
    ３のビットを送出するステップ、及び前記第２の所定数
    ビットが同一でないときに、近傍係数に基づいてターゲ
    ット・ビットの文脈を送出するステップからなることを
    特徴とする２値データモデル化方法。
  77. 【請求項７７】 前記所定数ビットがターゲット・ビッ
    トだけからなることを特徴とする請求項７６記載の２値
    データモデル化方法。
  78. 【請求項７８】 前記第２の所定数ビットが同一か否か
    判定するステップが、前記第２の所定数ビットが０のヘ
    ッドビットであるか否か判定するステップからなること
    を特徴とする請求項７６記載の２値データモデル化方
    法。
  79. 【請求項７９】 所定数の係数をひとまとまりとして符
    号化することを試みるか否か判定するステップ、 前記所定数の係数をひとまとまりとして符号化すること
    を試みないときには、第１の文脈モデルを利用して前記
    所定数の係数を個別的に符号化するステップ、 データが所定状態であり、かつ前記所定数の係数をひと
    まとまりとして符号化する試みが成功する時に、前記所
    定数の係数の第１の符号化を行うステップ、及び前記デ
    ータが前記所定状態ではなく、かつ前記所定数の係数を
    ひとまとまりとして符号化する試みが失敗する時に、前
    記第１の文脈モデルと異なる第２の文脈モデルを利用し
    て、前記所定数の係数中の各係数の第２の符号化を行う
    ステップからなることを特徴とするデータ処理方法。
  80. 【請求項８０】 前記第１の符号化のステップが、第１
    の状態であるビットをルックアヘッド文脈によって符号
    化するステップからなることを特徴とする請求項７９記
    載のデータ処理方法。
  81. 【請求項８１】 前記所定数の係数をスキップするステ
    ップをさらに有することを特徴とする請求項８０記載の
    データ処理方法。
  82. 【請求項８２】 前記データが前記所定状態である時に
    は、前記所定数の係数、それら係数の親又は北近傍係数
    における、ある一定のビットが０のヘッドビットのみか
    らなることを特徴とする請求項７９記載のデータ処理方
    法。
  83. 【請求項８３】 前記の各係数を個別的に符号化するス
    テップが、 各係数のヘッドビットを、最初の１のビットが出現する
    まで符号化するステップ、 前記最初の１のビットが出現した時に前記各係数の符号
    ビットを符号化するステップ、及びその後に、前記各係
    数のテールビットを符号化するステップからなることを
    特徴とする請求項７９記載のデータ処理方法。
  84. 【請求項８４】 個々の周波数帯域のビットプレーンを
    子ベース順に符号化するステップをさらに有することを
    特徴とする請求項７９記載のデータ処理方法。
  85. 【請求項８５】 各重要度レベルのビットが周波数帯域
    順に符号化されることを特徴とする請求項７９記載のデ
    ータ処理方法。
  86. 【請求項８６】 前記第２の文脈モデルが、同じ周波数
    帯域の近傍係数及び親係数に基づくものであることを特
    徴とする請求項７９記載のデータ処理方法。
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