JPH11205155A - 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 - Google Patents
符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置Info
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- JPH11205155A JPH11205155A JP28703498A JP28703498A JPH11205155A JP H11205155 A JPH11205155 A JP H11205155A JP 28703498 A JP28703498 A JP 28703498A JP 28703498 A JP28703498 A JP 28703498A JP H11205155 A JPH11205155 A JP H11205155A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 動的な確率推定手法を入れることにより符号
化効率を向上させると共に、符号化の予測状態の変化を
検出する手段をもうけることにより最小回数で適応化速
度の調整を行い、符号化／復号時間を短縮する。 【解決手段】 符号化又は復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化
又は復号方法で、前記発生頻度が許容最大値を越えた場
合に、符号化又は復号シンボルの発生状態についてのエ
ントロピーを計算し（Ｓ１０３）、今回計算されたエン
トロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差があ
るか否かを判定し（Ｓ１０４）、有意差があると判定さ
れた場合に、前記累積確率を更新する（Ｓ１０５）。
化効率を向上させると共に、符号化の予測状態の変化を
検出する手段をもうけることにより最小回数で適応化速
度の調整を行い、符号化／復号時間を短縮する。 【解決手段】 符号化又は復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化
又は復号方法で、前記発生頻度が許容最大値を越えた場
合に、符号化又は復号シンボルの発生状態についてのエ
ントロピーを計算し（Ｓ１０３）、今回計算されたエン
トロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差があ
るか否かを判定し（Ｓ１０４）、有意差があると判定さ
れた場合に、前記累積確率を更新する（Ｓ１０５）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、符号化及び復号方
法とその装置、それを適用した画像処理装置に関するも
のである。
法とその装置、それを適用した画像処理装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】従来のデジタル画像機器における画像の
符号化方式では、ブリスキャンにより各状態毎の発生シ
ンボルの頻度分布を計算して算術符号化に必要な累積確
率値を求めてから、実際の算術符号化を行う方式が知ら
れていた。この多値算術符号方式の例としては、電子情
報通信学会の信学技報ＩＥ９６−９（１９９６−０５）
に記載されている方法がある。
符号化方式では、ブリスキャンにより各状態毎の発生シ
ンボルの頻度分布を計算して算術符号化に必要な累積確
率値を求めてから、実際の算術符号化を行う方式が知ら
れていた。この多値算術符号方式の例としては、電子情
報通信学会の信学技報ＩＥ９６−９（１９９６−０５）
に記載されている方法がある。
【０００３】上記論文では、確率近似として２nのべき
乗分率近似を用いた算術符号化方式を採用している。以
下にその内容を説明する。
乗分率近似を用いた算術符号化方式を採用している。以
下にその内容を説明する。
【０００４】（確率近似アルゴリズム）符号化するシン
ボルの種類をＮとし、シンボルｊの生起確率をｐj（０
≦ｊ≦Ｎ−１）とする。確率近似を２のｎ乗分率で行う
とするとシンボルｉに対する確率近似パラメータＱ'iは
次式により決定される。
ボルの種類をＮとし、シンボルｊの生起確率をｐj（０
≦ｊ≦Ｎ−１）とする。確率近似を２のｎ乗分率で行う
とするとシンボルｉに対する確率近似パラメータＱ'iは
次式により決定される。
【０００５】
【数１】
【０００６】但し、〔Ｘ〕はＸの整数部を表す。以下同
様とする。
様とする。
【０００７】ここで、近似確率の決定はｊ＝Ｎ−１から
０までインデックス逆順に行うものとし、またｐj≧０
かつＱ'j＜１となる場合はＱ'j＝１にするものとする。
０までインデックス逆順に行うものとし、またｐj≧０
かつＱ'j＜１となる場合はＱ'j＝１にするものとする。
【０００８】実際の符号化および復号処理においては累
積近似確率を用いるので、Ｑ'jより累積近似確率パラメ
ータＱiを次式より求めておく。
積近似確率を用いるので、Ｑ'jより累積近似確率パラメ
ータＱiを次式より求めておく。
【０００９】
【数２】
【００１０】以上のように、確率近似誤差は次のシンボ
ルの近似確率へ繰り越すため、確率誤差の積算はない。
また、生起確率の小さいシンボルから近似確率を決定す
ることを行う処理を併用することにより、生起確率の小
さいシンボルの近似確率が０以下になることを防ぐこと
ができる。
ルの近似確率へ繰り越すため、確率誤差の積算はない。
また、生起確率の小さいシンボルから近似確率を決定す
ることを行う処理を併用することにより、生起確率の小
さいシンボルの近似確率が０以下になることを防ぐこと
ができる。
【００１１】（符号化アルゴリズム）以下に実際の符号
化手順を示す、符号化シンボルの種類をＮ、確率近似を
２n分率とする。累積近似確率パラメータＱiは式（１）
（２）で計算されている。なお、演算に用いるレジスタ
長はＶ＝２ｎビットとする。これはオージェントＡを求
める演算の際にｎビットの乗算を行うので、有効桁数は
２ｎビットが必要となるためである。
化手順を示す、符号化シンボルの種類をＮ、確率近似を
２n分率とする。累積近似確率パラメータＱiは式（１）
（２）で計算されている。なお、演算に用いるレジスタ
長はＶ＝２ｎビットとする。これはオージェントＡを求
める演算の際にｎビットの乗算を行うので、有効桁数は
２ｎビットが必要となるためである。
【００１２】符号化プロセスのアルゴリズムを以下に示
す。 ［Ｓ１１］初期化 Ｃ←０，Ａ←２n−１ ［Ｓ１２］シンボルｋを符号化する Ａ0←Ａ×Ｑk-1 Ａ ←（Ｑk−Ｑk-1） Ｃ ←Ｃ＋Ａ0 ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ１３］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃをｎ−ｒビット左シフトし、レジスタから溢れたビッ
トを符号出力とする 以上の［Ｓ１２］［Ｓ１３］の操作を全てのシンボルに
対して繰り返す。最後のレジスタＣの内容を出力して符
号化を終了する。
す。 ［Ｓ１１］初期化 Ｃ←０，Ａ←２n−１ ［Ｓ１２］シンボルｋを符号化する Ａ0←Ａ×Ｑk-1 Ａ ←（Ｑk−Ｑk-1） Ｃ ←Ｃ＋Ａ0 ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ１３］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃをｎ−ｒビット左シフトし、レジスタから溢れたビッ
トを符号出力とする 以上の［Ｓ１２］［Ｓ１３］の操作を全てのシンボルに
対して繰り返す。最後のレジスタＣの内容を出力して符
号化を終了する。
【００１３】（復号アルゴリズム） 復号プロセスのアルゴリズムは符号化とほぼ同じで以下
に示す。 ［Ｓ２１］初期化 Ｃ←符号系列の先頭Ｖビット Ａ←２n-1 ［Ｓ２２］復号シンボルを求める Ｃ’←〔Ｃ／Ａ〕 Ｃ’＜Ｑkを満たす最小のｋが復号シンボル ［Ｓ２３］符号系列からの減算 Ｃ←Ｃ−Ａ×Ｑk-1 Ａ←Ａ×（Ｑk−Ｑk-1） ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ２４］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃのｎ−ｒビット左シフトし、これと同期してＣレジス
タに符号系列をＬＳＢから入力し、これを符号入力とす
る 上記論文では、以上のようにして符号化、復号がなされ
るが、この方法では、少なくとも１画面の画像に対して
同じ累積確率値を用いて算術演算がなされることにな
る。
に示す。 ［Ｓ２１］初期化 Ｃ←符号系列の先頭Ｖビット Ａ←２n-1 ［Ｓ２２］復号シンボルを求める Ｃ’←〔Ｃ／Ａ〕 Ｃ’＜Ｑkを満たす最小のｋが復号シンボル ［Ｓ２３］符号系列からの減算 Ｃ←Ｃ−Ａ×Ｑk-1 Ａ←Ａ×（Ｑk−Ｑk-1） ただし、ｋ＝０のときＱk-1＝０であるとする ［Ｓ２４］リノーマライズ Ａの上位ｎビットが０になるまで右シフト→シフト回数
をｒとする Ｃのｎ−ｒビット左シフトし、これと同期してＣレジス
タに符号系列をＬＳＢから入力し、これを符号入力とす
る 上記論文では、以上のようにして符号化、復号がなされ
るが、この方法では、少なくとも１画面の画像に対して
同じ累積確率値を用いて算術演算がなされることにな
る。
【００１４】ところが、この方式では全体を通して平均
的な符号化しかできないので、入力シンボルがシーケン
スの途中から変化するような情報源に対しては、最適な
符号化が行えないという問題があった。
的な符号化しかできないので、入力シンボルがシーケン
スの途中から変化するような情報源に対しては、最適な
符号化が行えないという問題があった。
【００１５】この問題を解決する一手法として、動的な
確率推定手法を取り入れることにより符号化効率を向上
させることが、考えられる。このような動的な符号化方
式として、例えば２値情報源の場合は、各入力シンボル
の累積頻度のＭＡＸ値とＭＩＮ値とを求めて、各値が設
定値を越えた場合には各シンボルの累積頻度をほぼ半分
にして、適応化速度を調整する方式などが知られている
（ＵＳＰ５，０２５，２５８参照）。
確率推定手法を取り入れることにより符号化効率を向上
させることが、考えられる。このような動的な符号化方
式として、例えば２値情報源の場合は、各入力シンボル
の累積頻度のＭＡＸ値とＭＩＮ値とを求めて、各値が設
定値を越えた場合には各シンボルの累積頻度をほぼ半分
にして、適応化速度を調整する方式などが知られている
（ＵＳＰ５，０２５，２５８参照）。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、２値情
報源の適応化を多値情報にそのまま適用すると、その適
応化を多値情報の各ビット毎に行わなければならず、適
応化速度の調整処理が頻繁に発生してしまい、符号化／
復号時間がかかりすぎるなどのあらたな問題が生じるこ
とが分かっている。
報源の適応化を多値情報にそのまま適用すると、その適
応化を多値情報の各ビット毎に行わなければならず、適
応化速度の調整処理が頻繁に発生してしまい、符号化／
復号時間がかかりすぎるなどのあらたな問題が生じるこ
とが分かっている。
【００１７】本発明の目的は、動的な確率推定手法を入
れることにより符号化効率を向上させると共に、符号化
の予測状態の変化を検出する手段をもうけることにより
最小回数で適応化速度の調整を行い、符号化／復号時間
を短縮することを目的としている。
れることにより符号化効率を向上させると共に、符号化
の予測状態の変化を検出する手段をもうけることにより
最小回数で適応化速度の調整を行い、符号化／復号時間
を短縮することを目的としている。
【００１８】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明の符号化及び復号方法は、符号化及び復号シ
ンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積確率
を更新する算術符号化及び復号方法において、前記発生
頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化及び復号シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算し、今回
計算されたエントロピーと前回計算されたエントロピー
とに有意差があるか否かを判定し、有意差があると判定
された場合に、前記累積確率を更新することを特徴とす
る。
に、本発明の符号化及び復号方法は、符号化及び復号シ
ンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場合に累積確率
を更新する算術符号化及び復号方法において、前記発生
頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化及び復号シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算し、今回
計算されたエントロピーと前回計算されたエントロピー
とに有意差があるか否かを判定し、有意差があると判定
された場合に、前記累積確率を更新することを特徴とす
る。
【００１９】叉、符号化及び復号シンボルの発生頻度が
許容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号
化及び復号方法を含む予測符号化及び復号方法におい
て、前記算術符号化及び復号方法では、前記発生頻度が
許容最大値を越えた場合に、符号化及び復号シンボルの
発生状態についてのエントロピーを計算し、今回計算さ
れたエントロピーと前回計算されたエントロピーとに有
意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された
場合に、前記累積確率を更新することを特徴とする。更
に、符号化及び復号対象画素の周囲の予測状態に基づい
て、符号化及び復号シンボルの状態分けを行い、各状態
毎に発生頻度をカウントする。
許容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号
化及び復号方法を含む予測符号化及び復号方法におい
て、前記算術符号化及び復号方法では、前記発生頻度が
許容最大値を越えた場合に、符号化及び復号シンボルの
発生状態についてのエントロピーを計算し、今回計算さ
れたエントロピーと前回計算されたエントロピーとに有
意差があるか否かを判定し、有意差があると判定された
場合に、前記累積確率を更新することを特徴とする。更
に、符号化及び復号対象画素の周囲の予測状態に基づい
て、符号化及び復号シンボルの状態分けを行い、各状態
毎に発生頻度をカウントする。
【００２０】叉、本発明の符号化及び復号装置は、符号
化及び復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場
合に累積確率を更新する算術符号化及び復号装置におい
て、前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化
及び復号シンボルの発生状態についてのエントロピーを
計算するエントロピー計算手段と、今回計算されたエン
トロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差があ
るか否かを判定して、有意差があると判定された場合
に、前記累積頻度確率を更新する更新手段とを備えるこ
とを特徴とする。
化及び復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた場
合に累積確率を更新する算術符号化及び復号装置におい
て、前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化
及び復号シンボルの発生状態についてのエントロピーを
計算するエントロピー計算手段と、今回計算されたエン
トロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差があ
るか否かを判定して、有意差があると判定された場合
に、前記累積頻度確率を更新する更新手段とを備えるこ
とを特徴とする。
【００２１】叉、符号化及び復号シンボルの発生頻度が
許容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号
化及び復号部を含む予測符号化及び復号装置において、
前記算術符号化及び復号部では、前記発生頻度が許容最
大値を越えた場合に、符号化及び復号シンボルの発生状
態についてのエントロピーを計算し、今回計算されたエ
ントロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差が
あるか否かを判定し、有意差があると判定された場合
に、前記累積確率を更新することを特徴とする。符号化
及び復号対象画素の周囲の予測状態に基づいて、符号化
及び復号シンボルの状態分けを行う状態分け手段と、各
状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備える。
許容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号
化及び復号部を含む予測符号化及び復号装置において、
前記算術符号化及び復号部では、前記発生頻度が許容最
大値を越えた場合に、符号化及び復号シンボルの発生状
態についてのエントロピーを計算し、今回計算されたエ
ントロピーと前回計算されたエントロピーとに有意差が
あるか否かを判定し、有意差があると判定された場合
に、前記累積確率を更新することを特徴とする。符号化
及び復号対象画素の周囲の予測状態に基づいて、符号化
及び復号シンボルの状態分けを行う状態分け手段と、各
状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備える。
【００２２】叉、本発明の画像処理装置は、画像を符号
化装置により符号化して記憶した後に、復号装置により
復号して出力する画像処理装置において、前記符号化及
び復号装置が、符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化
及び復号部を含み、前記算術符号化及び復号部では、前
記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化及び復
号シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算
し、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエン
トロピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があ
ると判定された場合に、前記累積確率を更新することを
特徴とする。ここで、前記符号化及び復号装置が、符号
化及び復号対象画素の周囲の予測状態に基づいて、符号
化及び復号シンボルの状態分けを行う状態分け手段と、
各状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備える。
化装置により符号化して記憶した後に、復号装置により
復号して出力する画像処理装置において、前記符号化及
び復号装置が、符号化及び復号シンボルの発生頻度が許
容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化
及び復号部を含み、前記算術符号化及び復号部では、前
記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化及び復
号シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算
し、今回計算されたエントロピーと前回計算されたエン
トロピーとに有意差があるか否かを判定し、有意差があ
ると判定された場合に、前記累積確率を更新することを
特徴とする。ここで、前記符号化及び復号装置が、符号
化及び復号対象画素の周囲の予測状態に基づいて、符号
化及び復号シンボルの状態分けを行う状態分け手段と、
各状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備える。
【００２３】かかる構成により、発生頻度が最大値を越
えて、さらにエントロビ計算値で差が生じたことにより
符号化シンボルの統計的な状態が変化したときのみ符号
化に必要な累積確率計算を行うことにより、必要最低限
の更新処理で効率の良い符号化が可能になる。
えて、さらにエントロビ計算値で差が生じたことにより
符号化シンボルの統計的な状態が変化したときのみ符号
化に必要な累積確率計算を行うことにより、必要最低限
の更新処理で効率の良い符号化が可能になる。
【００２４】
【発明の実施の形態】＜第１の実施の形態＞図７に本実
施の形態の符号化および復号方法を使用する画像処理装
置の一例として画像形成装置の例を示す。
施の形態の符号化および復号方法を使用する画像処理装
置の一例として画像形成装置の例を示す。
【００２５】図７において、コンピュータから受け取っ
たデータは、コンピュータからデータを受け取るインタ
ーフェース部１００１、コンピュータから受け取ったデ
ータを一時的に記憶するテンポラリバッファ１００２、
コンピュータから受け取ったデータを多値情報、例え
ば、３２階調を表わす１画素当り４ビットの多値データ
に描画展開する描画部１００３、該描画部が描画展開し
た多値データを書き込むバンドバッファ１００４、該バ
ンドバッファの多値データを圧縮符号化する符号化部１
００５、該符号化部で圧縮符号化した符号化データを格
納するページバッファ１００６、該ページバッファ中の
符号化データを復号する復号部１００７を番号順に経由
して、最後に、復号して得られた多値データをプリント
出力するプリンタエンジン部１００８へ出力される。
尚、バンドバッファ１００４は複数設けて、描画部１０
０３の展開処理と符号化部１００５の符号化処理とを並
列に処理することで、処理の高速化を図る。
たデータは、コンピュータからデータを受け取るインタ
ーフェース部１００１、コンピュータから受け取ったデ
ータを一時的に記憶するテンポラリバッファ１００２、
コンピュータから受け取ったデータを多値情報、例え
ば、３２階調を表わす１画素当り４ビットの多値データ
に描画展開する描画部１００３、該描画部が描画展開し
た多値データを書き込むバンドバッファ１００４、該バ
ンドバッファの多値データを圧縮符号化する符号化部１
００５、該符号化部で圧縮符号化した符号化データを格
納するページバッファ１００６、該ページバッファ中の
符号化データを復号する復号部１００７を番号順に経由
して、最後に、復号して得られた多値データをプリント
出力するプリンタエンジン部１００８へ出力される。
尚、バンドバッファ１００４は複数設けて、描画部１０
０３の展開処理と符号化部１００５の符号化処理とを並
列に処理することで、処理の高速化を図る。
【００２６】上記符号化部１００５の符号化方式とし
て、コスト削減の要求が強く、ページメモリの容量をな
るべく減らすために、任意のデータ（テキスト、グラフ
ィック、画像等）に対して、圧縮率の最悪値がある一定
の値を保証する圧縮方式が望まれる。そのような圧縮方
式として、圧縮対象となる多値データの２次元的な特徴
を学習する機能を有する本実施の形態の符号化／復号方
法が使用される。
て、コスト削減の要求が強く、ページメモリの容量をな
るべく減らすために、任意のデータ（テキスト、グラフ
ィック、画像等）に対して、圧縮率の最悪値がある一定
の値を保証する圧縮方式が望まれる。そのような圧縮方
式として、圧縮対象となる多値データの２次元的な特徴
を学習する機能を有する本実施の形態の符号化／復号方
法が使用される。
【００２７】図２は、本実施の形態の画像符号化装置及
び復号装置の概略構成例を示すブロック図である。尚、
図２において、画像入力部２１は図７のバンドバッファ
１００４以前の構成に対応し、また、符号化器２２と適
応化調整器２６とが符号化部１００５、メモリ２３がペ
ージメモリ１００６、復号器２４と確率適応化器２７と
が復号部１００７、出力部２５がプリンタエンジン部１
００８に夫々対応する。
び復号装置の概略構成例を示すブロック図である。尚、
図２において、画像入力部２１は図７のバンドバッファ
１００４以前の構成に対応し、また、符号化器２２と適
応化調整器２６とが符号化部１００５、メモリ２３がペ
ージメモリ１００６、復号器２４と確率適応化器２７と
が復号部１００７、出力部２５がプリンタエンジン部１
００８に夫々対応する。
【００２８】画像入力部２１からの多値情報である符号
化対象シンボルｋ（ｋ＝０，・・，Ｎ−１；Ｎは符号化
シンボルの種類の数）は、符号化器２２と適応化調整器
２６に入る。符号化器２２では、後述の図３のフローチ
ャートに示すような処理により符号化が進行する。符号
化器２２は、Ａレジスタ（一般には、インタバルサイズ
のレジスタとして使用される）とＣレジスタ（一般に
は、コードレジスタとして使用される）とを使用して、
符号化を行う。適応化調整器２６では、後述の図１の更
新処理（図３のステップＳ３０５）に対応する処理が行
われる。適応化調整器２６は、符号化対象シンボルｋの
各々の発生回数Hist（ｋ）を累積し、演算処理（図３の
ステップＳ３０３）での符号化パラメータとしての累積
近似確率Ｑ［ｋ］の値を提供する。
化対象シンボルｋ（ｋ＝０，・・，Ｎ−１；Ｎは符号化
シンボルの種類の数）は、符号化器２２と適応化調整器
２６に入る。符号化器２２では、後述の図３のフローチ
ャートに示すような処理により符号化が進行する。符号
化器２２は、Ａレジスタ（一般には、インタバルサイズ
のレジスタとして使用される）とＣレジスタ（一般に
は、コードレジスタとして使用される）とを使用して、
符号化を行う。適応化調整器２６では、後述の図１の更
新処理（図３のステップＳ３０５）に対応する処理が行
われる。適応化調整器２６は、符号化対象シンボルｋの
各々の発生回数Hist（ｋ）を累積し、演算処理（図３の
ステップＳ３０３）での符号化パラメータとしての累積
近似確率Ｑ［ｋ］の値を提供する。
【００２９】メモリ２３には、符号化器２２で符号化さ
れた符号化データが記憶され、またメモリ２３からは復
号処理のため記憶された符号化データが呼び出される。
れた符号化データが記憶され、またメモリ２３からは復
号処理のため記憶された符号化データが呼び出される。
【００３０】復号器２４では、後述の図４に示す復号処
理がなされる。またこの復号データを確率適応化器２７
に入れて、適応化処理器２６と同じ復号パラメータとし
ての累積近似確率Ｑ［ｋ］を算出する。
理がなされる。またこの復号データを確率適応化器２７
に入れて、適応化処理器２６と同じ復号パラメータとし
ての累積近似確率Ｑ［ｋ］を算出する。
【００３１】図３は、符号化器２２及び適応化調整器２
６による符号化処理のフローチャートである。尚、本実
施の形態では、レジスタＣ，Ａのレジスタ長はＶ＝２ｎ
で、ｎ＝１２とする。
６による符号化処理のフローチャートである。尚、本実
施の形態では、レジスタＣ，Ａのレジスタ長はＶ＝２ｎ
で、ｎ＝１２とする。
【００３２】ステップＳ３０１では、符号化に使う２つ
のレジスタＣ，Ａを初期化する。すなわち、Ｃには０
を、Ａには（２n−１）を２進数で入れる。ステップＳ
３０２では、入力部２１より符号化対象シンボルｋを入
力する。ステップＳ３０３では、Ａ0の計算：Ａ0←Ａ×
Ｑ［ｋ−１］，Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｋ］−Ｑ
［ｋ−１］），Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を行う。Ｑ
［ｋ］は、符号化対象シンボルｋに対する累積近似確率
である符号化パラメータである。ここで、（Ｑ［ｉ］−
Ｑ［ｉ−１］）はｉ番目の累積確率Ｑ［ｉ］とｉ−１番
目の累積確率Ｑ［ｉ−１］との差で、ｉの出現確率を表
す。
のレジスタＣ，Ａを初期化する。すなわち、Ｃには０
を、Ａには（２n−１）を２進数で入れる。ステップＳ
３０２では、入力部２１より符号化対象シンボルｋを入
力する。ステップＳ３０３では、Ａ0の計算：Ａ0←Ａ×
Ｑ［ｋ−１］，Ａの再計算：Ａ←Ａ×（Ｑ［ｋ］−Ｑ
［ｋ−１］），Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋Ａ0を行う。Ｑ
［ｋ］は、符号化対象シンボルｋに対する累積近似確率
である符号化パラメータである。ここで、（Ｑ［ｉ］−
Ｑ［ｉ−１］）はｉ番目の累積確率Ｑ［ｉ］とｉ−１番
目の累積確率Ｑ［ｉ−１］との差で、ｉの出現確率を表
す。
【００３３】ステップＳ３０４でのリノーマライズ処理
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数ｒとする。次に、Ｃレジスタ
を（ｎ−ｒ）ビット左シフトし、レジスタから溢れたビ
ットが出力する符号になる。この後、Ｃ＋Ａ0の計算の
キャリー伝搬により符号が変わらないようにする符号の
固定化処理がはいるが、本願発明の主題ではないので簡
略化のためこの説明は省略する。
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数ｒとする。次に、Ｃレジスタ
を（ｎ−ｒ）ビット左シフトし、レジスタから溢れたビ
ットが出力する符号になる。この後、Ｃ＋Ａ0の計算の
キャリー伝搬により符号が変わらないようにする符号の
固定化処理がはいるが、本願発明の主題ではないので簡
略化のためこの説明は省略する。
【００３４】ステップＳ３０５では、後述する本実施の
形態の更新処理を行う。ステップＳ３０６では、符号化
対象シンボルに対する符号化が全て終わるまでステップ
Ｓ３０２に戻って処理を繰り返す。
形態の更新処理を行う。ステップＳ３０６では、符号化
対象シンボルに対する符号化が全て終わるまでステップ
Ｓ３０２に戻って処理を繰り返す。
【００３５】図４は、復号器２４及び確率適応化器２７
による復号処理のフローチャートである。
による復号処理のフローチャートである。
【００３６】ステップＳ４０１では、復号化に使う２つ
のレジスタＣ，Ａを初期化する。本実施の形態では、符
号化と同じようにレジスタ長はＶ＝２ｎで、ｎ＝１２を
仮定している。すなわち、最初にＣには符号の先頭ビッ
トを、Ａには（２n−１）を２進数でセットする。ステ
ップＳ４０２では、Ｃ’←Ｃ／Ａの整数部（以下、
〔（Ｃ／Ａ）〕）を求め、Ｃ’＜Ｑ［ｋ］を満たす最小
のｋを復号シンボル値とする。ステップＳ４０３では、
Ａ0の計算：Ａ0←Ａ×Ｑ［ｋ−１］、Ａの再計算：Ａ←
Ａ×（Ｑ［ｋ］−Ｑ［ｋ−１］）、Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋
Ａ0を計算する。
のレジスタＣ，Ａを初期化する。本実施の形態では、符
号化と同じようにレジスタ長はＶ＝２ｎで、ｎ＝１２を
仮定している。すなわち、最初にＣには符号の先頭ビッ
トを、Ａには（２n−１）を２進数でセットする。ステ
ップＳ４０２では、Ｃ’←Ｃ／Ａの整数部（以下、
〔（Ｃ／Ａ）〕）を求め、Ｃ’＜Ｑ［ｋ］を満たす最小
のｋを復号シンボル値とする。ステップＳ４０３では、
Ａ0の計算：Ａ0←Ａ×Ｑ［ｋ−１］、Ａの再計算：Ａ←
Ａ×（Ｑ［ｋ］−Ｑ［ｋ−１］）、Ｃの更新：Ｃ←Ｃ＋
Ａ0を計算する。
【００３７】ステップＳ４０４でのリノーマライズ処理
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数をｒとする。Ｃレジスタを
（ｎ−ｒ）ビット左シフトしながら、ＬＳＢから符号化
データを入力する。
では、Ａレジスタの上位ｎビットが０になるようにシフ
ト演算し、このシフト回数をｒとする。Ｃレジスタを
（ｎ−ｒ）ビット左シフトしながら、ＬＳＢから符号化
データを入力する。
【００３８】ステップＳ４０５では、後述する本実施の
形態の更新処理を行う。ステップＳ４０６では、全画素
の復号が全て終わるまでステップＳ４０２に戻って処理
を繰り返す。
形態の更新処理を行う。ステップＳ４０６では、全画素
の復号が全て終わるまでステップＳ４０２に戻って処理
を繰り返す。
【００３９】図１は、本実施の形態で用いる更新処理
（Ｓ３０５，Ｓ４０５）を詳細に示すのフローチャート
である。
（Ｓ３０５，Ｓ４０５）を詳細に示すのフローチャート
である。
【００４０】ステップＳ１０１ではシンボルＫの夫々の
発生回数Hist（ｋ）をカウントする。ステップＳ１０２
ではこのカウント値が設定値ＭＡＸを越えるかを判定
し、越える場合はステップＳ１０３でヒストグラムから
対応するシンボルの生起確率Ｐを求め、その値を用いて
エントロビーを計算する。
発生回数Hist（ｋ）をカウントする。ステップＳ１０２
ではこのカウント値が設定値ＭＡＸを越えるかを判定
し、越える場合はステップＳ１０３でヒストグラムから
対応するシンボルの生起確率Ｐを求め、その値を用いて
エントロビーを計算する。
【００４１】本例ではエントロビの計算式は、 Ｅｎｔｒｏｐｙ＝Σ（−ｐ*ｌｏｇ2（ｐ）） であるが、この式に限られるものではない。
【００４２】ステップＳ１０４では、同一のシンボルに
関して前回計算したエントロピーと新エントロビーとの
間に差があるか否かを判定し、差がある場合のみステッ
プＳ１０５で累積近似確率パラメータＱ［ｋ］を再計算
する。
関して前回計算したエントロピーと新エントロビーとの
間に差があるか否かを判定し、差がある場合のみステッ
プＳ１０５で累積近似確率パラメータＱ［ｋ］を再計算
する。
【００４３】Ｑ［ｋ］の計算フローを図５のフローチャ
ートに示す。図５は確率近似アルゴリズムである。以下
の様に計算する。
ートに示す。図５は確率近似アルゴリズムである。以下
の様に計算する。
【００４４】シンボルｋに対する確率近似パラメータで
は、ステップＳ５０１で、ｋ＝Ｎ−１について、 Ｑ’［Ｎ−１］＝〔（２nｘｐ［Ｎ−１］）〕 の計算を行う。そして、ステップＳ５０６、Ｓ５０２、
Ｓ５０３、Ｓ５０７、Ｓ５０４では、次式によるＱ’
［ｋ］の計算をｋ＝Ｎ−２からｋ＝０まで行う。
は、ステップＳ５０１で、ｋ＝Ｎ−１について、 Ｑ’［Ｎ−１］＝〔（２nｘｐ［Ｎ−１］）〕 の計算を行う。そして、ステップＳ５０６、Ｓ５０２、
Ｓ５０３、Ｓ５０７、Ｓ５０４では、次式によるＱ’
［ｋ］の計算をｋ＝Ｎ−２からｋ＝０まで行う。
【００４５】
【数３】
【００４６】尚、ステップＳ５０３では、ｐ［ｋ］＞０
かつＱ’［ｋ］＜１の時はＱ’［ｋ］＝１とする。
かつＱ’［ｋ］＜１の時はＱ’［ｋ］＝１とする。
【００４７】ステップＳ５０５では、以下の式から累積
近似確率パラメータＱ［ｋ］を計算する。
近似確率パラメータＱ［ｋ］を計算する。
【００４８】
【数４】
【００４９】上記のように、Ｑ［ｋ］の計算はループ計
算が多いので 処理時間がかかるものである。しかし、
本実施の形態の如く、状態（本例ではエントロピー値）
の変化があった時のみ再計算するようにしたので、必要
最低限の更新で済ませることが、高速化に非常に効果が
ある。
算が多いので 処理時間がかかるものである。しかし、
本実施の形態の如く、状態（本例ではエントロピー値）
の変化があった時のみ再計算するようにしたので、必要
最低限の更新で済ませることが、高速化に非常に効果が
ある。
【００５０】尚、上記符号化や復号の動作手順はフロー
チャートで示したが、各構成要素はソフトウエアによっ
てもハードウエアによっても実現できることは、明白で
ある。
チャートで示したが、各構成要素はソフトウエアによっ
てもハードウエアによっても実現できることは、明白で
ある。
【００５１】＜第２の実施の形態＞上記算術符号化方法
を予測符号化に適応した例を図６に示す。本例では参照
画素の状態により複数の予測状態に分け、その状態毎
に、発生回数のカウント値と累積確率Ｑとエントロピー
値とを、学習メモリ６７に保存し、それらの値を用いて
算術符号化器６８により、前述した符号化を実行する。
を予測符号化に適応した例を図６に示す。本例では参照
画素の状態により複数の予測状態に分け、その状態毎
に、発生回数のカウント値と累積確率Ｑとエントロピー
値とを、学習メモリ６７に保存し、それらの値を用いて
算術符号化器６８により、前述した符号化を実行する。
【００５２】本実施の形態の予測符号化では、周囲画素
（例えば、符号化対象画素の上と左の画素）の平均値と
符号化対象画素との差分をとり、この差分値を符号化し
ていく。減算器６２では、平均値処理部６１の出力と対
象画素との差分をとり、その差分はレベル判定器６５と
ｋ変換器６４と加算器６３に供給される。尚、バッファ
メモリ６０及び加算器６３は周囲画素の平均を求めるた
めに用意されている。
（例えば、符号化対象画素の上と左の画素）の平均値と
符号化対象画素との差分をとり、この差分値を符号化し
ていく。減算器６２では、平均値処理部６１の出力と対
象画素との差分をとり、その差分はレベル判定器６５と
ｋ変換器６４と加算器６３に供給される。尚、バッファ
メモリ６０及び加算器６３は周囲画素の平均を求めるた
めに用意されている。
【００５３】ｋ変換器６４では、差分値を０〜Ｎ−１ま
での整数値（前述したシンボルｋ）に変換して算術符号
化器６８でこれを符号化する。レベル判定器６５では差
分値の大きさを（−大，−小，０，＋小，＋大）の５つ
のレベルに分けて、状態分け器６６に記憶しておく。ま
た、状態分け器６６では、既に記憶済の符号化対象画素
の上と左の画素に関するレベル判定結果を参照して、符
号化対象画素の予測状態を決定する。例えば、上左とも
０の時は状態ａ、上左とも−大または＋大のいずれかで
ある時は状態ｃ、それ以外の時は状態ｂ、の３状態に分
ける。
での整数値（前述したシンボルｋ）に変換して算術符号
化器６８でこれを符号化する。レベル判定器６５では差
分値の大きさを（−大，−小，０，＋小，＋大）の５つ
のレベルに分けて、状態分け器６６に記憶しておく。ま
た、状態分け器６６では、既に記憶済の符号化対象画素
の上と左の画素に関するレベル判定結果を参照して、符
号化対象画素の予測状態を決定する。例えば、上左とも
０の時は状態ａ、上左とも−大または＋大のいずれかで
ある時は状態ｃ、それ以外の時は状態ｂ、の３状態に分
ける。
【００５４】この３つの状態毎に、ｋ変換器６４からの
シンボルｋ発生回数をカウントし、累積近似確率Ｑ
［ｋ］を計算する。算術符号化器６８はこのＱ［ｋ］を
用い、シンボルｋを符号化する。
シンボルｋ発生回数をカウントし、累積近似確率Ｑ
［ｋ］を計算する。算術符号化器６８はこのＱ［ｋ］を
用い、シンボルｋを符号化する。
【００５５】なお、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。
トコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。
【００５６】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。
【００５７】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。
【００５８】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
【００５９】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００６０】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。
【００６１】
【発明の効果】本発明により、動的な確率推定手法を入
れることにより符号化効率を向上させると共に、符号化
の予測状態の変化を検出する手段をもうけることにより
最小回数で適応化速度の調整を行い、符号化／復号時間
を短縮した符号化及び復号方法とその装置、それを適用
した画像処理装置を提供できる。
れることにより符号化効率を向上させると共に、符号化
の予測状態の変化を検出する手段をもうけることにより
最小回数で適応化速度の調整を行い、符号化／復号時間
を短縮した符号化及び復号方法とその装置、それを適用
した画像処理装置を提供できる。
【００６２】
【図１】本実施の形態の更新処理のフローチャートであ
る。
る。
【図２】符号化及び復号の処理の流れを示す図である。
【図３】符号化処理の処理手順を示すフローチャートで
ある。
ある。
【図４】復号処理の処理手順を示すフローチャートであ
る。
る。
【図５】累積頻度近似パラメータの計算の処理手順を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図６】第２実施の形態の予測状態分けを使った例を示
す図である。
す図である。
【図７】本実施の形態の画像処理装置の構成例を示す図
である。
である。
Claims (16)
- 【請求項１】 符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化方法にお
いて、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする算術符号化方法。 - 【請求項２】 符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化方法を含
む予測符号化方法において、 前記算術符号化方法では、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする予測符号化方法。 - 【請求項３】 符号化対象画素の周囲の予測状態に基づ
いて、符号化シンボルの状態分けを行い、 各状態毎に発生頻度をカウントすることを特徴とする請
求項２記載の予測符号化方法。 - 【請求項４】 符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化装置にお
いて、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算するエン
トロピー計算手段と、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定して、有意差がある
と判定された場合に、前記累積確率を更新する更新手段
とを備えることを特徴とする算術符号化装置。 - 【請求項５】 符号化シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化部を含む
予測符号化装置において、 前記算術符号化部では、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする予測符号化装置。 - 【請求項６】 符号化対象画素の周囲の予測状態に基づ
いて、符号化シンボルの状態分けを行う状態分け手段
と、 各状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備えるこ
とを特徴とする請求項５記載の予測符号化装置。 - 【請求項７】 復号シンボルの発生頻度が許容最大値を
越えた場合に累積確率を更新する算術復号方法におい
て、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、復号シンボ
ルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする算術復号方法。 - 【請求項８】 復号シンボルの発生頻度が許容最大値を
越えた場合に累積確率を更新する算術復号方法を含む予
測復号方法において、 前記算術復号方法では、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、復号シンボ
ルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする予測復号方法。 - 【請求項９】 復号対象画素の周囲の予測状態に基づい
て、復号シンボルの状態分けを行い、 各状態毎に発生頻度をカウントすることを特徴とする請
求項８記載の予測復号方法。 - 【請求項１０】 復号シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術復号装置におい
て、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、復号シンボ
ルの発生状態についてのエントロピーを計算するエント
ロピー計算手段と、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定して、有意差がある
と判定された場合に、前記累積確率を更新する更新手段
とを備えることを特徴とする算術復号装置。 - 【請求項１１】 復号シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術復号部を含む予
測復号装置において、 前記算術復号部では、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、復号シンボ
ルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする予測復号装置。 - 【請求項１２】 復号対象画素の周囲の予測状態に基づ
いて、復号シンボルの状態分けを行う状態分け手段と、 各状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備えるこ
とを特徴とする請求項１１記載の予測復号装置。 - 【請求項１３】 画像を符号化装置により符号化して記
憶した後に、復号装置により復号して出力する画像処理
装置において、 前記符号化装置が、符号化シンボルの発生頻度が許容最
大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号化部を
含み、 前記算術符号化部では、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化シン
ボルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
し、 前記復号装置が、復号シンボルの発生頻度が許容最大値
を越えた場合に累積確率を更新する算術復号部を含み、 前記算術復号部では、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、復号シンボ
ルの発生状態についてのエントロピーを計算し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１４】 前記符号化装置が、符号化対象画素の
周囲の予測状態に基づいて、符号化シンボルの状態分け
を行う状態分け手段と、各状態毎に発生頻度をカウント
する手段を更に備え、 前記復号装置が、復号対象画素の周囲の予測状態に基づ
いて、復号シンボルの状態分けを行う状態分け手段と、
各状態毎に発生頻度をカウントする手段を更に備えるこ
とを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。 - 【請求項１５】 算術符号化又は復号方法において、符
号化又は復号シンボルの発生頻度が許容最大値を越えた
場合に累積確率を更新する方法であって、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化又は
復号シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算
し、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定し、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
することを特徴とする方法。 - 【請求項１６】 符号化又は復号シンボルの発生頻度が
許容最大値を越えた場合に累積確率を更新する算術符号
化及び復号を実行するプログラムを、コンピュータ読取
り可能に記憶する記憶媒体であって、 前記プログラムは、 前記発生頻度が許容最大値を越えた場合に、符号化又は
復号シンボルの発生状態についてのエントロピーを計算
するステップと、 今回計算されたエントロピーと前回計算されたエントロ
ピーとに有意差があるか否かを判定するステップと、 有意差があると判定された場合に、前記累積確率を更新
するステップとを含むことを特徴とする記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28703498A JPH11205155A (ja) | 1997-10-08 | 1998-10-08 | 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9-276079 | 1997-10-08 | ||
| JP27607997 | 1997-10-08 | ||
| JP28703498A JPH11205155A (ja) | 1997-10-08 | 1998-10-08 | 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11205155A true JPH11205155A (ja) | 1999-07-30 |
Family
ID=26551728
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28703498A Withdrawn JPH11205155A (ja) | 1997-10-08 | 1998-10-08 | 符号化及び復号方法とその装置、それを適用した画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11205155A (ja) |
-
1998
- 1998-10-08 JP JP28703498A patent/JPH11205155A/ja not_active Withdrawn
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20060110 |