JPH11191153A - ウェーブレット変換係数の符号化方法 - Google Patents

ウェーブレット変換係数の符号化方法

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JPH11191153A JP35951897A JP35951897A JPH11191153A JP H11191153 A JPH11191153 A JP H11191153A JP 35951897 A JP35951897 A JP 35951897A JP 35951897 A JP35951897 A JP 35951897A JP H11191153 A JPH11191153 A JP H11191153A
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tree
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データ量の高圧縮化を図り、低ビットレ
ートでの復号画像の画質改善を達成するためのウェーブ
レット変換係数の符号化方法の改良。 【解決手段】 画像の２次元ウェーブレット変換係数を
量子化し、量子化後の係数のブロックに対し、その階層
的な４分木構造を利用し、ゼロツリーを探索し、その位
置情報を符号化し（Ｓ１０，Ｓ１１，Ｓ１２）、また、
ゼロツリーの子孫以外の係数を走査して１次元化し、こ
の係数系列を［有意係数の直前の０ランのランレング
ス，有意係数］で２次元符号化する（Ｓ１３，Ｓ１
４）。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、静止画または動画
の自然画像の通信、蓄積、放送などにおける画像データ
量の圧縮方法に係り、特に、ウェーブレット変換を利用
する画像の符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の静止画又は動画の自然画像データ
圧縮にはＤＣＴ（離散コサイン変換）が広く用いられて
きた。しかしながら、ＤＣＴによる画像符号化は、ある
程度以上の圧縮率では、変換処理の単位であるブロック
の境界が不連続になるブロック歪みや、急峻なエッジ部
周辺に発生するモスキートノイズなどの特有の画質劣化
が主観画質上問題となっていた。これらの問題点を回避
する符号化方法としてウェーブレット変換を利用した画
像符号化が種々検討されている。
【０００３】ここでウェーブレット変換について簡単に
説明する。図１に示すように水平、垂直方向に各々帯域
分割するサブバンド分割は、図２に示すようなフィルタ
バンクの分析側において、画像に対し低域フィルタＨ０
及び高域フィルタＨ１によるフィルタリングと、２：１
サブサンプリング（↓２）を水平、垂直の順に各方向に
施すことによって得られる。得られた周波数帯信号に対
し、フィルタバンクの合成側で１：２アップサンプリン
グ（↑２）と、低帯域フィルタＦ０及び高帯域フィルタ
Ｆ１によるフィルタリングを、垂直、水平の順に各方向
に施すことによって、画像が再構成される。この例のよ
うな水平、垂直方向に周波数帯域を２分割する場合に限
らず、信号を周波数帯域に分割して符号化する方式は一
般にサブバンド符号化と呼ばれるが、ウェーブレット変
換による符号化も以下に述べるようにサブバンド符号化
の一つとして見ることができる。
【０００４】ウェーブレット変換では、上記サブバンド
分割を低域信号（図１のＬＬ信号）についてのみ繰り返
し行うことで多階層の帯域分割を行う。このような帯域
分割はオクターブ分割と呼ばれる。３階層まで分割した
場合は図３に示すような１０個の分割バンドが得られ
る。図３において、８〜１０は最下位層の分割バンド、
５〜７はその上の層の分割バンド、１〜３は最上位層の
分割バンドである。
【０００５】分割された周波数帯信号には図１又は図３
に示すようにＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨの各信号（ウェー
ブレット変換係数）がある。ＬＬ信号１は水平、垂直と
も低域側の信号で、画像に２次元の低域フィルタ（ＬＰ
Ｆ）をかけた信号である（以下、「低域成分」と呼ぶこ
とがある。ＨＬ信号３，６，９は水平方向に高域フィル
タ（ＨＰＦ）、垂直方向に低域フィルタをかけた信号
で、垂直方向のエッジ成分が現れる（以下、「垂直成
分」と呼ぶことがある）。ＬＨ信号２，５，８は、水平
方向に低域フィルタ、垂直方向に高域フィルタをかけた
信号で、水平方向のエッジ成分が現れる（以下、「水平
成分」と呼ぶことがある）。ＨＨ信号４，７，１０は、
水平、垂直方向ともに高域フィルタをかけた信号で、斜
め方向のエッジ成分が現れる（以下、「斜め成分」と呼
ぶことがある）。
【０００６】なお、ウェーブレット変換では、上記フィ
ルタは信号の完全再構成を満たす条件、すなわち直交条
件と正規条件を満たすように設計される。また、各バン
ド分割で分割数２より長いタップ数のフィルタを使う
と、基底波形のオーバラップが生じるので、ブロック歪
みが回避されることが期待される。また、バンド分割の
低域側のみの繰り返しにより、結果的に高域に行くにつ
れて短い基底波形を使用することになるので、高周波成
分の量子化歪みによるモスキートノイズが空間的に広が
らないことが期待される。
【０００７】次にウェーブレット変換係数の符号化方法
について従来例を説明する。先ず、各ウェーブレット係
数はスカラー量に量子化される。量子化ステップはバン
ドによらず一定で、線形量子化とする。バンドごと、あ
るいは画像の局所的性質ごとにこれを切り替える適応量
子化については、ここでは考えない。係数は、この量子
化後に符号化されるが、この符号化方法としては、１９
９３年電子情報通信学会春季大会論文、Ｄ−２６２、７
−２３、「ウェーブレット変換を用いた９．６ｋｂ／ｓ
画像符号化」のような方法がある。量子化後の係数は、
空間的な位置の対応するものが最上位層（３回分割され
たもの）のＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨの各バンドから１個
ずつ、次の階層のＬＨ，ＨＬ，ＨＨの各バンドから２×
２個ずつ、最下位層のＬＨ，ＨＬ，ＨＨの各バンドから
４×４個ずつ取り出され、それら係数はそのままの位置
関係で並べられ、図４に示すような８×８のブロックと
される。このようなブロック化された８×８係数は図５
に示す順にスキャンされて１次元の系列とされ、これが
［０ランのランレングス，有意係数］で２次元ハフマン
符号化される。ただし、ＤＣ係数（最上位層のＬＬ係
数）はＤＰＣＭ符号化される。図５から明らかなよう
に、このスキャンは、最上位層から最下位層へ向かって
行われ、同階層内では垂直成分（ＨＬ）、水平成分（Ｈ
Ｌ）、斜め成分（ＨＨ）の順に行われる。また、垂直成
分については垂直方向にスキャンされ、水平成分につい
ては水平方向にスキャンされ、斜め成分についてはジグ
ザグスキャンされる。
【０００８】また、他の従来例として、１９９３年電子
情報通信学会春季大会論文、Ｄ−３３６，７−４６、
「ウェーブレット変換による画像符号化の検討（２）」
がある。これは、図６に示すように、ブロック化された
８×８係数を、周波数帯域の各階層で同じ空間位置に対
応する３係数（ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ）を１ノードとして４
分木構造とし、ＥＯＳ（Ｅｎｄ Ｏｆ Ｓｕｂｔｒｅ
ｅ）符号により部分木内係数の走査打ち切りをする符号
化方法である。４分木のノードを深さ優先で走査し、Ｅ
ＯＳ又は係数の１次元系列として符号化する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】図５に関連して説明し
た従来方法は、ＪＰＥＧなどＤＣＴによる符号化で８×
８画素ブロックのＤＣＴ係数を、図７に示すようにジグ
ザグスキャンして１次元化した後、［０ランのランレン
グス＋有意係数］で２次元ハフマン符号化する方法との
親和性はよいが、必ずしもウェーブレット変換係数の性
質に適した符号化とはいえない。ＤＣＴ係数のジグザグ
スキャンの場合は、同じ領域（８×８）の周波数成分に
相当する係数が低周波から高周波へとスキャンされるの
で、低周波成分へのエネルギー集中から大きな有意係数
は低周波数成分の方に集中して現れ、高周波の方ではゼ
ロの頻度か多くなり小さい有意係数が多くなることから
ゼロランが短いものが多数出現し、ゼロランの長いもの
が少数出現しやすい。こうしたゼロラン長の出現の偏り
により、ゼロランによる符号化対象数の削減に加えて、
さらに、データ量削減が可能となっている。
【００１０】ウェーブレット変換の８×８ブロック化係
数でも、概ね、同様の傾向は期待できる。しかし、２，
３番目の階層の係数は、２×２，４×４個の空間的に隣
接する係数であるから、これらの各階層内では、スキャ
ンに従って係数の期待値が小さくなるわけではない。Ｄ
ＣＴ係数の場合に比べると、必ずしもスキャンの最初の
方に有意係数が固まって出現するとは言えず、むしろ空
間的に局在して、方向成分のエネルギーのない部分で
は、２，３番目の階層とも０係数が現れ、逆に、方向成
分のエネルギーのある部分では、２，３番目の階層と
も、有意係数が現れやすい。したがって、この従来方法
のごとく上位から下位へと探索していくと、２，３番目
の階層では、有意係数のある部分を横断してスキャンさ
れるので、比較的長いゼロランが多数現れやすくなり、
ゼロラン長の出現偏りによるデータ圧縮の効果は少なく
なるものと思われる。
【００１１】また、ウェーブレット変換では、画像中の
垂直、水平方向のエッジ部で、それぞれの方向成分のみ
大きな有意係数を持ち、エッジと方向が異なる方向成分
はほとんど有意係数が現れない。このような場合、従来
方法のごとく、各方向成分別にせずに上位から下位へと
走査すると、即ち、同じ階層の係数を例えば水平、垂
直、斜めの各成分の順に走査すると、有意係数の少ない
方向成分と多い方向成分を横断して係数が走査されるの
で、空間的な局在の場合と同様、少数の非常に長いゼロ
ランと多数の非常に短いゼロランが出現するのではなく
て、分断された比較的長いゼロランが多数出現して符号
化効率が落ちると思われる。
【００１２】図６に関連して述べた従来方法は、８×８
係数を４分木構造とし深さ優先で走査しているので、空
間的に局在する有意係数を横断することはないが、異な
る方向成分に局在する有意係数を横断する走査となって
いる。
【００１３】また、両方の従来方法に言えることである
が、２，３番目の階層の係数は、２×２，４×４個の空
間的に隣接する係数であるから、各方向成分ごとに、そ
れぞれの方向に相関の強いパターンが現れやすいが、１
次元走査してしまうと、この性質を十分利用できないこ
とが考えられる。
【００１４】本発明は、上に述べたような従来方法の問
題を解決し、より高い圧縮率を達成可能なウェーブレッ
ト変換係数の符号化方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明で
は、２次元ウェーブレット変換を用いて画像を変換し、
量子化した係数を空間位置の対応するものを集めブロッ
ク化して符号化する画像符号化方法において、ブロック
化された係数を、垂直成分（ＨＬ）、水平成分（Ｌ
Ｈ）、斜め成分（ＨＨ）の各成分ごとに最も低周波のバ
ンドの係数を根にもつ階層的な４分木構造として扱い、
自分の根以外に有意係数のない部分木つまり全ての子孫
のノードが有意係数を持たない部分木（ゼロツリー）を
探索し、ゼロツリーの位置情報を符号化するとともに、
ゼロツリーの子孫以外の係数を走査して１次元の系列と
し、これに対し［有意係数の直前の０ランのランレング
ス，有意係数］の２次元符号化を行って可変長符号化す
ることにした。このようにブロック化された係数が階層
的な４分木構造を持つことを利用し、ゼロツリーの子孫
を除いた係数だけを走査し１次元化することにより、非
有意係数を全てを走査する場合よりも０ランのランレン
グスを短くすることが可能となり、圧縮効率が向上す
る。さらに、有意係数を含まない部分木のオーバーヘッ
ドが生じても、階層数が増すにつれて一定個数以上の０
ランを表す符号＋残りの０の個数、と表すことにより非
有意係数をより効率的にあらわすことが可能となる。
【００１６】請求項２記載の発明では、ゼロツリーの位
置情報に関し、各ノードにつき１ビットでゼロツリーか
否かを表現する階層的な４分木構造（ゼロツリーマッ
プ）を作成し、これを深さ優先で走査して１次元化して
から符号化することにした。このようにすれば、ゼロツ
リーの位置情報を効率的に符号化できる。
【００１７】請求項３記載の発明では、１次元化された
ゼロツリーマップをランレングス符号化により可変長符
号化することにした。ゼロツリーマップを１次元化する
と１が多数出現するので、ランレングス符号化により効
率的に符号化できる。
【００１８】請求項４記載の発明では、ゼロツリーの子
孫以外の係数の走査において、垂直成分（ＨＬ）、水平
成分（ＬＨ）、斜め成分（ＨＨ）の各成分ごとに４分木
を深さ優先で走査することにした。このようにすれば、
各階層内で空間的な有意係数の局在による比較的長い０
ランの出現頻度を抑制できるため符号化効率を向上でき
る。
【００１９】請求項５記載の発明では、ゼロツリーの子
孫以外の係数の走査において、垂直成分（ＨＬ）、水平
成分（ＬＨ）、斜め成分（ＨＨ）ごとに各４分木を深さ
優先で走査し、かつ、４つの子の走査順を、垂直成分で
は左上、左下、右上、右下の順、水平成分では左上、右
上、左下、右下の順、斜め成分では左上、右下、右上、
左下の順とすることにした。このように各階層内で相関
の高い方向に係数を走査すれば、空間的に局在する有意
係数をかためて走査することができるため、符号化効率
が向上する。
【００２０】請求項６又は７記載の発明では、２次元ウ
ェーブレット変換を用いて画像を変換し、量子化した係
数を空間位置の対応するものを集めブロック化して符号
化する画像符号化方法において、ブロック化された係数
を、垂直成分、水平成分、斜め成分の各成分ごとに、最
も低周波のバンドの係数を根に持つ階層的な４分木構造
として扱い、ゼロツリーを探索し、ゼロツリーの子孫以
外の係数に関し、垂直成分、水平成分、斜め成分の各成
分ごとに４分木を深さ優先で走査しながら、４分木の各
ノードでその子の４係数をベクトル化するとともにゼロ
ツリーの根でＥＯＳ符号を生成し、得られた係数のベク
トル又はＥＯＳ符号の系列に対し可変長符号化を行うこ
とにし、さらに請求項７記載の発明では、ゼロツリーの
子孫以外の係数の走査において、４つの子の走査順を、
垂直成分では左上、左下、右上、右下の順、水平成分で
は左上、右上、左下、右下の順、斜め成分では左上、右
下、右上、左下の順とすることにした。このようにすれ
ば、４係数の空間的な相関を利用し効率的な符号化が可
能である。また、請求項７の発明によれば、空間的に局
在する有意係数をかためて走査し効率的に符号化でき
る。
【００２１】請求項８記載の発明では、係数ベクトル又
はＥＯＳ符号の系列に対する可変長符号化において、係
数ベクトル又はＥＯＳ符号をその親の係数値の大きさの
クラスごとに適応的に可変長符号化することにした。こ
のようにすれば、親と子４係数との間の相関を利用した
効率的な符号化が可能である。
【００２２】請求項９記載の発明では、係数ベクトル又
はＥＯＳの系列に対する可変長符号化において、係数ベ
クトル又はＥＯＳ符号を対応する係数の属した周波数バ
ンドの階層レベルごとに適応的に可変長符号化を行うこ
とにした。このようにすれば係数と階層レベルとの間の
相関を利用した効率的な符号化が可能である。
【００２３】請求項１０記載の発明では、係数ベクトル
又はＥＯＳの系列に対する可変長符号化において、［有
意係数を含む係数ベクトル又はＥＯＳ符号と、その直前
に連続する有意係数を含まない係数ベクトルの個数との
組合せ］で可変長符号化を行うことにした。ゼロツリー
の子孫以外の全て非有意係数のベクトルはその連続数と
して符号化されるので、符号化対象の数を削減し符号化
効率を向上できる。
【００２４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を説明す
る。図８に、本発明に関わる画像符号化処理の全体的な
流れを示す。画像データは２次元ウェーブレット変換処
理を施され（ステップＳ１）、得られたウェーブレット
変換係数は量子化される（ステップＳ２）。量子化後の
係数はブロック化され（ステップＳ３）、ブロック単位
で符号化される（ステップＳ４）。
【００２５】本発明は、係数符号化処理ステップＳ４に
関わるものであり、ウェーブレット変換ステップＳ１、
係数量子化ステップＳ２及びブロック切り出しステップ
Ｓ３は従来と同様でよい。したがって、係数符号化処理
ステップＳ４についてのみ以下に説明する。なお、ウェ
ーブレット変換による画像の帯域分割を３階層まで行
い、係数のブロックのサイズを８×８（＝２の３乗×２
の３乗）とした場合を想定して説明するが、一般的に帯
域分割の階層数をＮ、係数のブロックのサイズを（２の
Ｎ乗）×（２のＮ乗）とした場合にも同様に本発明を適
用できることは明白である。
【００２６】＜第１実施例＞請求項１乃至５記載の発明
の一実施例について述べる。図９は、本実施例による係
数符号化処理の概略フローを示す。
【００２７】１ブロックの８×８係数は、図１０（Ａ）
に示すように、ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ各成分について３階層
の４分木構造を持つ。さらに最上位層について、ＬＬ成
分を親、ＬＨ，ＨＬ，ＨＨの３係数をその子とみなし
て、もう１つの階層（レベル３）を設ければ、１つの４
階層の４分木構造となる（ただし、最上位のみ３分木で
ある）。
【００２８】図９のステップＳ１０では、８×８係数の
４分木構造について、ゼロツリー（自分の子孫が全てゼ
ロ係数の部分木）を探索し、ゼロツリーマップを作成す
る。具体的には、８×８係数の４分木構造を、最上位層
つまりレベル３のＬＬ係数より深さ優先で探索し、自分
の子孫が全てゼロ係数（非有意係数）ならば０を、１つ
でも有意係数を子孫に持つならば１を、自分のノードの
位置に置いていく。レベル０つまり最下位層は子孫を持
たないのは自明なので、その１つ上の階層まで探索すれ
ばよい。このようにして、図１０（Ａ）に示す８×８係
数の４分木構造に対し、図１０（Ｂ）に示す１６ビット
のゼロツリーマップが作成される。
【００２９】次のステップＳ１１においては、このゼロ
ツリーマップ（４分木）を、ルート（レベル３のＬＬ係
数に対応するノード）から、深さ優先で探索し、ゼロツ
リーマップを１次元の系列にする。具体的には、ルート
から出発して、まずレベル２の垂直成分に対応するノー
ドから探索を初め、そのノードが１ならば、その４つの
子（レベル１の垂直成分の２×２係数に対応）を垂直走
査し（左上、左下、右上、右下の順）、次にレベル２の
水平成分に対応するノードに進み、それが１ならば、そ
の４つの子（レベル１の水平成分の２×２係数に対応）
を水平走査し（左上、右上、左下、右下の順）、次にレ
ベル２の斜め成分に対応するノードに進み、それが１な
らば、その４つの子（レベル１の斜め成分の２×２係数
に対応）を斜め走査する（左上、右下、右上、左下の
順）。ただし、探索中に０のノード、即ちゼロツリーの
根に出会ったときは、その子孫のノードも全て０であ
り、子の部分の情報は不要であるので、当該０のノード
の子へは探索を進めない（これが請求項２の発明に対
応）。図１０（Ｂ）に示すゼロツリーマップの場合、図
１１に示すような経路で探索され、１次元の系列［１１
１１１０１１１１１０］が得られる。
【００３０】ステップＳ１２では、このようにして１次
元化されたゼロツリーマップをランレングス符号化し、
ゼロツリーの位置情報の符号化データを生成する（請求
項３記載の発明に対応）。上記の例に見られるように、
ゼロツリーマップでは、１（非ゼロツリー）のノードの
方が多数出現するので、０に先行する１の連続数のみを
可変長符号化すればよい。
【００３１】また、ステップＳ１３で、８×８係数の中
で、ゼロツリーの子孫を除いた係数を走査して１次元の
系列とする。具体的には、ゼロツリーマップをその１次
元化の場合と同様に辿りながら（例えばゼロツリーマッ
プの１次元化と同期して、あるいは非同期で）、対応す
る係数の４分木を辿り、レベル０の係数まで深さ優先で
走査する。０のノードに対応する所では、その子孫の係
数の走査を行わない。４つの子の走査順は、ゼロツリー
マップの１次元化の場合と同じであり、垂直成分では左
上、左下、右上、右下の順（垂直走査）、水平成分は左
上、右上、左下、右下の順（水平走査）、斜め成分は左
上、右下、右上、左下の順（斜め走査）である（請求項
４及び５記載の発明に対応）。
【００３２】例えば図１０（Ａ）に示す８×８係数の場
合、図１２中に１〜４１の数字で表した順番で係数が走
査されることになる。すなわち、レベル３のＬＬ係数→
レベル２のＨＬ係数→レベル１の左上ＨＬ係数→レベル
０の左上２×２ＨＬ係数の垂直走査→レベル１の左下Ｈ
Ｌ係数→レベル０の左下２×２ＬＨ係数の垂直走査→・
・・→レベル２のＬＨ係数→レベル１の左上ＬＨ係数→
レベル０の左上２×２ＬＨ係数の水平走査→レベル１の
右上ＬＨ係数→レベル０の右上２×２ＬＨ係数の水平走
査→・・・→レベル０の右下２×２ＬＨ係数の水平走査
→レベル２のＨＨ係数と走査される。レベル２のＨＨ係
数はゼロツリーの根（＊）であるので、その子孫へは進
まず、ここで走査は終了する。また、レベル１の右下の
ＨＬ係数もゼロツリーの根（＊）であるので走査はその
子孫へは進まず、レベル２のＬＨ係数へ進む。かくし
て、図１０（Ａ）に示す８×８係数は、 ５６０，−４８，−４８，−４８，０，８０，１６，−
４８，０，−１６，０，０，０，−１６，０，０，０，
０，−９６，１４４，３２，６４，−１６，３２，−１
６，１６，０，０，−１６，−３２，０，１６，０，
０，０，０，１６，１６，０，８０ と１次元化される。
【００３３】ステップＳ１４では、前ステップによって
得られた１次元の係数系列に対し、［有意係数の直前の
０ランのランレングス，有意係数］で２次元ハフマン符
号化が行われ、係数の符号化データが生成される。な
お、この符号化そのものは従来法と同じである。
【００３４】なお、図２０（Ａ）に示す８×８係数の場
合、そのゼロツリーマップは図２０（Ｂ）に示すような
順に探索され、［１１１１１０１１１１１１１０００］
と１次元化される。図２０（Ａ）の８×８係数は、レベ
ル０の左上２×２ＨＨ係数中の左上の係数が有意な係数
であることが、図１０（Ａ）に示した８×８係数と相違
しており、レベル２のＨＨ係数はゼロツリーの根ではな
くなり、その下へも探索され、レベル１の＊印を付した
３個のＨＨ係数と１個のＨＬ係数がゼロツリーの根とな
る。よって、図２０（Ａ）の８×８係数は、 ５６０，−４８，−４８，−４８，０，８０，１６，−
４８，０，−１６，０，０，０．１６，０，０，０，
０，−９６，１４４，３２，６４，−１６，−３２，−
１６，１６，０，０，−１６，−３２，０，１６，０，
０，０，０，１６，１６，０，８０，０，１６，０，
０，０，０，０，０ と１次元化される。
【００３５】＜第２実施例＞請求項６及び７記載の発明
の一実施例について述べる。図１３に、本実施例による
係数符号化処理の概略フローを示す。
【００３６】ステップＳ２０で、８×８係数のゼロツリ
ーマップを作成する。この処理は、前記第１実施例のス
テップＳ１０と同じであるので説明を省略する。本実施
例では、ゼロツリーマップの符号化は行われない。ゼロ
ツリーの位置情報はＥＯＳ符号という形で係数情報とと
もに符号化されるためである。
【００３７】ステップＳ２１において、ゼロツリーマッ
プを参照して、８×８係数の４分木を水平成分、垂直成
分、斜め成分ごとに、その順序で（例外的にレベル２は
全成分を一括して扱う）深さ優先で探索し、ゼロツリー
の根以外のノードでは、その子の４係数の走査（垂直成
分では垂直走査、水平成分では水平走査、斜め成分では
斜め走査）を行い、４係数を走査順に並べ４次元のベク
トルとし、ゼロツリーの根にあたるノードでは、その子
の係数の走査を行わずにＥＯＳ符号を生成し、係数ベク
トルとＥＯＳ符号を探索順に並べた１次元系列を作成す
る。ただし、ルートの子であるレベル２の係数は３個で
あるので、例外的に３次元のベクトルにまとめられる。
また、ゼロツリー以外の係数は、４係数すべてが０でも
１つのベクトルとされる。
【００３８】例えば図１０（Ａ）に示す８×８係数の場
合には、まずレベル２の３係数がベクトル化される（こ
こでは例外的に全成分が一括して扱われる）。次に垂直
成分について探索され、レベル１の２×２ＨＬ係数が垂
直走査されてベクトル化され、それらの子にあたるレベ
ル０の左上２×２ＨＬ係数、左下２×２ＨＬ係数、右上
２×２ＨＬ係数がこの順番でそれぞれ垂直走査されてベ
クトル化される。ただし、レベル１の２×２ＨＬ係数中
の右下のＨＬ係数はゼロツリーの根であるのでＥＯＳ符
号が生成され、その子であるレベル０の右下２×２ＨＬ
係数は走査されない。次に水平成分についての探索が始
まり、まずレベル１の２×２ＬＨ係数が水平走査されて
ベクトル化され、それらの子にあたるレベル０の左上、
右上、左下、右下の２×２ＬＨ係数がこの順番でそれぞ
れ水平走査されてベクトル化される。次に斜め成分の探
索に移るが、レベル２のＨＨ係数はゼロツリーの根にあ
たるので、その子孫であるレベル１とレベル２のＨＨ係
数は走査されず、ＥＯＳ符号が生成され、探索は終了す
る。かくして、図１７に示す係数ベクトルとＥＯＳ符号
の１次元系列が得られる。
【００３９】ステップＳ２２では、前ステップで生成さ
れた係数ベクトル又はＥＯＳ符号からなる系列に対し可
変長符号化を行い、係数及びゼロツリー位置情報の符号
化データを生成する。ただし、レベル２の３係数からな
るベクトルは、他の４係数からなるベクトルとは異なっ
た符号体系を用いて符号化される。
【００４０】＜第３実施例＞請求項８記載の発明の一実
施例について述べる。図１４に、本実施例による係数符
号化処理の概略フローを示す。
【００４１】ステップＳ３０で、８×８係数のゼロツリ
ーマップを作成するが、この処理は前記第１実施例のス
テップＳ１０と同じであるので説明を省略する。本実施
例では、前記第２実施例と同様にゼロツリーの位置情報
は係数情報と一緒に符号化されるため、ゼロツリーマッ
プの符号化は行われない。
【００４２】次のステップＳ３１で、前記第２実施例の
ステップＳ２１と同様にして８×８係数に対する係数ベ
クトルとＥＯＳ符号の１次元系列を生成する。ただし、
係数ベクトル又はＥＯＳ符号に、その親にあたる係数の
値のクラスの情報を付加する点だけが前記第２実施例の
ステップＳ２１と異なる。係数値のクラスは、例えば表
１に示すように割り当てられる。
【００４３】
【表１】
【００４４】例えば図１０（Ａ）に示す８×８係数の場
合、図１８に示すクラス情報付きの係数ベクトルとＥＯ
Ｆ符号の１次元系列が生成されることになる。
【００４５】ステップＳ３２では、前ステップにより生
成された１次元系列中の係数ベクトル又はＥＯＳ符号を
クラスごとに適応的に可変長符号化する。すなわち、ク
ラス別に可変長符号を設計し、それを用いて符号化を行
う。この符号化は例えばハフマン符号化でよいが、必要
に応じて他の可変長符号化でも構わない。
【００４６】＜第４実施例＞請求項９記載の発明の一実
施例について述べる。図１５に、本実施例による係数符
号化処理の概略フローを示す。
【００４７】ステップＳ４０で、８×８係数のゼロツリ
ーマップを作成するが、この処理は前記第１実施例のス
テップＳ１０と同じであるので説明を省略する。本実施
例では、前記第２実施例と同様にゼロツリーの位置情報
は係数情報と一緒に符号化されるため、ゼロツリーマッ
プの符号化は行われない。
【００４８】次のステップＳ４１で、前記第２実施例の
ステップＳ２１と同様にして８×８係数に対する係数ベ
クトルとＥＯＳ符号の１次元系列を生成する。ただし、
係数ベクトル又はＥＯＳ符号に、その係数又はＥＯＳ符
号の位置する周波数バンドの階層レベルを付加する点だ
けが前記第２実施例のステップＳ２１と異なる。例えば
図１０（Ａ）に示す８×８係数の場合、図１９に示す階
層レベル情報付きの係数ベクトルとＥＯＦ符号の１次元
系列が生成されることになる。
【００４９】ステップＳ４２では、前ステップにより生
成された１次元系列中の係数ベクトル又はＥＯＳ符号を
階層レベルごとに適応的に可変長符号化する。すなわ
ち、階層レベル別に可変長符号を設計し、それを用いて
符号化を行う。この符号化は例えばハフマン符号化でよ
いが、必要に応じて他の可変長符号化でも構わない。
【００５０】＜第５実施例＞請求項１０記載の発明の一
実施例について述べる。図１６に、本実施例による係数
符号化処理の概略フローを示す。
【００５１】ステップＳ５０で、８×８係数のゼロツリ
ーマップを作成するが、この処理は前記第１実施例のス
テップＳ１０と同じである。本実施例では、前記第２実
施例と同様にゼロツリーの位置情報は係数情報と一緒に
符号化されるため、ゼロツリーマップの符号化は行われ
ない。
【００５２】次のステップＳ５１で、前記第２実施例の
ステップＳ２１と同様に、ゼロツリーマップを辿りなが
ら８×８係数に対する係数ベクトルとＥＯＳ符号の１次
元系列を生成する。例えば、図２０（Ａ）に示す８×８
係数の場合、レベル１の２×２ＨＨ係数は全て０である
ので、（０，０，０，０）のベクトルとされる。その次
にレベル０の左上２×２ＨＨ係数がベクトル化される。
レベル１の２×２ＨＨ係数中の＊印を付した係数はゼロ
ツリーの根であるのでＥＯＳ符号が生成され、それぞれ
の子である４係数はベクトル化されない。レベル１の＊
印を付したＨＬ係数も同様である。
【００５３】次のステップＳ５２では、前ステップによ
り生成された１次元系列に対し、［有意係を１つ以上含
む係数ベクトル又はＥＯＳ符号と、その直前の、有意係
数を含まない係数ベクトルの連続数との組合せ］で可変
長符号化を行う。例えば図２０（Ａ）に示した８×８係
数は、図２１に示すような形で可変長符号化される。図
２１の下から４番目の係数ベクトルの場合、その直前に
有意係数を含まない係数ベクトルが１つあるため、
（１，１６，０，０，０）として符号化される。その先
頭の１は、直前に有意係数を含まない係数ベクトルが１
つあったことを示している。この可変長符号化は例えば
ハフマン符号化でよいが、必要に応じて他の可変長符号
化でも構わない。
【００５４】本発明は、以上に述べた例に限らず、本発
明の趣旨を満たすウェーブレット変換係数の符号化方法
であれば、静止画・動画像処理装置、静止画・動画像機
器、情報処理装置、オフィスオートメーション機器など
に対して広く適用することができる。
【００５５】
【発明の効果】（１）請求項１乃至１０記載の発明によ
れば、ウェーブレット変換係数の圧縮効率を向上させる
ことができるため、画像の高圧縮化を達成でき、したが
って低ビットレートでの復号画質を大幅に改善すること
ができる。
【００５６】（２）請求項１記載の発明によれば、ブロ
ック化された係数が階層的な４分木構造を持つことを利
用し、ゼロツリーの子孫を除いた係数だけを走査し１次
元化することにより、非有意係数を全てを走査する場合
よりも０ランのランレングスを短くすることが可能とな
り、圧縮効率が向上する。さらに、有意係数を含まない
部分木のオーバーヘッドが生じても、階層数が増すにつ
れて一定個数以上の０ランを表す符号＋残りの０の個
数、と表すことにより非有意係数をより効率的にあらわ
すことが可能になる。
【００５７】（３）請求項２記載の発明によれば、ゼロ
ツリーの位置情報を効率的に符号化できる。
【００５８】（４）請求項３記載の発明によれば、ゼロ
ツリーマップを１次元化すると１が多数出現するので、
ランレングス符号化によりゼロツリーの位置情報を効率
的に符号化できる。
【００５９】（５）請求項４記載の発明によれば、各階
層内で空間的な有意係数の局在による比較的長いゼロラ
ンの出現頻度を抑制し、符号化効率をさらに向上でき
る。
【００６０】（６）請求項５記載の発明によれば、各階
層内で係数は相関の高い方向に走査され、空間的に局在
する有意係数がかためて走査されるため、符号化効率が
向上する。
【００６１】（７）請求項６又は７記載の発明によれ
ば、４係数の空間的な相関を利用し効率的な符号化が可
能であり、請求項７記載の発明によれば空間的に局在す
る有意係数をかためて走査し符号化効率をさらに向上で
きる。
【００６２】（８）請求項８記載の発明によれば、親と
子４係数の間の相関を利用し、さらに符号化効率を向上
できる。
【００６３】（９）請求項９記載の発明によれば、係数
と階層レベルとの間の相関を利用し、さらに符号化効率
を向上できる。
【００６４】（１０）請求項１０記載の発明によれば、
ゼロツリーの子孫以外の全て非有意係数のベクトルをそ
の連続数として符号化するので、符号化対象の数が削減
し符号化効率がさらに向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】２次元のサブバンド分割を示す図。
【図２】２次元ウェーブレット変換のためのフィルタバ
ンクを示す図。
【図３】３階層のオクターブ分割を示す図。
【図４】８×８係数のブロックを示す図。
【図５】従来方法によるブロック内係数の走査順を示す
図。
【図６】４分木構造とＥＯＳ符号を利用する従来方法を
説明する図。
【図７】従来方法によるブロック内係数のジグザグスキ
ャンを示す図。
【図８】本発明に関わる画像符号化処理の全体的な処理
フローを示す図。
【図９】本発明の第１の実施例による係数符号化処理の
概略フロー図。
【図１０】８×８係数の４分木構造（空白部は非有意係
数を意味する）とゼロツリーマップを示す図。
【図１１】図１０に示すゼロツリーマップの１次元走査
を示す図。
【図１２】第１の実施例における図１０に示す８×８係
数の走査順番を示す図。
【図１３】本発明の第２の実施例による係数符号化処理
の概略フロー図。
【図１４】本発明の第３の実施例による係数符号化処理
の概略フロー図。
【図１５】本発明の第４の実施例による係数符号化処理
の概略フロー図。
【図１６】本発明の第５の実施例による係数符号化処理
の概略フロー図。
【図１７】第２実施例により図１０の８×８係数より生
成される係数ベクトルとＥＯＳ符号の系列を示す図。
【図１８】第３実施例により図１０の８×８係数より生
成される親計数値クラス付きの係数ベクトル又はＥＯＳ
符号の系列を示す図。
【図１９】第４の実施例により図１０の８×８係数より
生成される階層レベル付きの係数ベクトル又はＥＯＳ符
号の系列を示す図。
【図２０】８×８係数の４分木構造とゼロツリーマップ
の１次元走査を示す図。
【図２１】第５実施例により図２０の８×８係数を符号
化する場合にける非有意係数ベクトルの連続数と有意係
数ベクトル又はＥＯＳ符号との組合せの系列を示す図。
【符号の説明】 １ 最上位階層のＬＬ係数 ２ 最上位階層ＬＨ係数 ３ 最上位階層のＨＬ係数 ４ 最上位階層のＨＨ係数 ５ 中間階層のＬＨ係数 ６ 中間階層のＨＬ係数 ７ 中間階層のＨＨ係数 ８ 最下位階層のＬＨ係数 ９ 最下位階層のＨＬ係数 １０ 最下位階層のＨＨ係数 Ｈ０ 低域フィルタ Ｈ１ 高域フィルタ Ｆ０ 低域フィルタ Ｆ１ 高域フィルタ

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ２次元ウェーブレット変換を用いて画像
    を変換し、量子化した係数を空間位置の対応するものを
    集めブロック化して符号化する画像符号化方法におい
    て、ブロック化された係数を、垂直成分、水平成分、斜
    め成分の各成分ごとに、最も低周波のバンドの係数を根
    に持つ階層的な４分木構造として扱い、全ての子孫のノ
    ードが有意係数を持たない部分木（以下、ゼロツリーと
    呼ぶ）を探索し、ゼロツリーの位置情報を符号化すると
    ともに、ゼロツリーの子孫以外の係数を走査して１次元
    の系列とし、これに対し［有意係数の直前の０ランのラ
    ンレングス、有意係数］の２次元符号化を行うことを特
    徴とするウェーブレット変換係数の符号化方法。
  2. 【請求項２】 各ノードにつき１ビットでゼロツリーか
    否かを表現する階層的な４分木構造（以下、ゼロツリー
    マップと呼ぶ）を作成し、このゼロツリーマップを深さ
    優先で走査して１次元化してから符号化することにより
    ゼロツリーの位置情報の符号化データを生成することを
    特徴とする請求項１記載のウェーブレット変換係数の符
    号化方法。
  3. 【請求項３】 １次元化されたゼロツリーマップをラン
    レングス符号化することを特徴とする請求項２記載のウ
    ェーブレット変換係数の符号化方法。
  4. 【請求項４】 ゼロツリーの子孫以外の係数の走査にお
    いて、垂直成分、水平成分、斜め成分の各成分ごとに４
    分木を深さ優先で走査することを特徴とする請求項１記
    載のウェーブレット変換係数の符号化方法。
  5. 【請求項５】 ゼロツリーの子孫以外の係数の走査にお
    いて、垂直成分、水平成分、斜め成分の各成分ごとに４
    分木を深さ優先で走査し、かつ、４つの子の走査順は、
    垂直成分では左上、左下、右上、右下の順、水平成分で
    は左上、右上、左下、右下の順、斜め成分では左上、右
    下、右上、左下の順とすることを特徴とする請求項１記
    載のウェーブレット変換係数の符号化方法。
  6. 【請求項６】 ２次元ウェーブレット変換を用いて画像
    を変換し、量子化した係数を空間位置の対応するものを
    集めブロック化して符号化する画像符号化方法におい
    て、ブロック化された係数を、垂直成分、水平成分、斜
    め成分の各成分ごとに、最も低周波のバンドの係数を根
    に持つ階層的な４分木構造として扱い、ゼロツリーを探
    索し、ゼロツリーの子孫以外の係数に関し、垂直成分、
    水平成分、斜め成分の各成分ごとに４分木を深さ優先で
    走査しながら、４分木の各ノードでその子の４係数をベ
    クトル化するとともにゼロツリーの根でＥＯＳ符号を生
    成し、得られた係数のベクトル又はＥＯＳ符号の系列に
    対し可変長符号化を行うことを特徴とするウェーブレッ
    ト変換係数の符号化方法。
  7. 【請求項７】 ゼロツリーの子孫以外の係数の走査にお
    いて、４つの子の走査順を、垂直成分では左上、左下、
    右上、右下の順、水平成分では左上、右上、左下、右下
    の順、斜め成分では左上、右下、右上、左下の順とする
    ことを特徴とする請求項６記載のウェーブレット変換係
    数の符号化方法。
  8. 【請求項８】 係数ベクトル又はＥＯＳ符号の系列に対
    する可変長符号化において、係数ベクトル又はＥＯＳ符
    号をその親の係数値の大きさのクラスごとに適応的に可
    変長符号化することを特徴とする請求項６又は７記載の
    ウェーブレット変換係数の符号化方法。
  9. 【請求項９】 係数ベクトル又はＥＯＳ符号の系列に対
    する可変長符号化において、係数ベクトル又はＥＯＳ符
    号を対応する係数の属した周波数バンドの階層レベルご
    とに適応的に可変長符号化することを特徴とする請求項
    ６又は７記載のウェーブレット変換係数の符号化方法。
  10. 【請求項１０】 係数ベクトル又はＥＯＳ符号の系列に
    対する可変長符号化において、［有意係数を含む係数ベ
    クトル又はＥＯＳ符号と、その直前に連続する有意係数
    を含まない係数ベクトルの個数との組合せ］で可変長符
    号化することを特徴とする請求項６又は７記載のウェー
    ブレット変換係数の符号化方法。
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