JPH11259455A - 離散コサイン変換の直流成分予測方法 - Google Patents
離散コサイン変換の直流成分予測方法Info
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- JPH11259455A JPH11259455A JP8032598A JP8032598A JPH11259455A JP H11259455 A JPH11259455 A JP H11259455A JP 8032598 A JP8032598 A JP 8032598A JP 8032598 A JP8032598 A JP 8032598A JP H11259455 A JPH11259455 A JP H11259455A
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- discrete cosine
- predicted
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 離散コサイン変換の直流成分予測方法におい
て、あまり精度の高い予測結果は得られなかった。 【解決手段】 ＤＣ値ＱＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤＣＣ，
ＱＤＣＤをそれぞれニューラルネット４の入力層１に入
力して、出力層３から処理中のブロックＸのＤＣ予測値
ＱＤＣＹを得る。
て、あまり精度の高い予測結果は得られなかった。 【解決手段】 ＤＣ値ＱＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤＣＣ，
ＱＤＣＤをそれぞれニューラルネット４の入力層１に入
力して、出力層３から処理中のブロックＸのＤＣ予測値
ＱＤＣＹを得る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】フレーム内予測符号化（イン
トラ）画像の画像圧縮を離散コサイン変換（ＤＣＴ）に
より行うＭＰＥＧ方式等の画像符号化において、ＤＣＴ
の直流（ＤＣ）成分予測の制度を向上させた離散コサイ
ン変換の直流成分予測方法に関するものである。
トラ）画像の画像圧縮を離散コサイン変換（ＤＣＴ）に
より行うＭＰＥＧ方式等の画像符号化において、ＤＣＴ
の直流（ＤＣ）成分予測の制度を向上させた離散コサイ
ン変換の直流成分予測方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ＭＰＥＧ方式等の画像符号化方式では、
フレーム内予測符号化（イントラ）画像の画像圧縮を行
う際には、まず、例えば８×８ピクセルのマクロブロッ
クを離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Tr
ansform）し、次いで量子化を行っている。
フレーム内予測符号化（イントラ）画像の画像圧縮を行
う際には、まず、例えば８×８ピクセルのマクロブロッ
クを離散コサイン変換（ＤＣＴ：Discrete Cosine Tr
ansform）し、次いで量子化を行っている。
【０００３】この時、イントラ・マクロブロックが連続
する場合には、差分を連続させることで圧縮効率が向上
するので、直流（ＤＣ）成分予測を行っている。
する場合には、差分を連続させることで圧縮効率が向上
するので、直流（ＤＣ）成分予測を行っている。
【０００４】ＭＰＥＧ１，２方式で使用されている単純
ＤＣ予測は、図２に示すように、輝度成分についてはマ
クロブロック（ＭＢ）内の４つのブロックを順次たど
り、色差成分については、Ｃｂ，Ｃｒそれぞれ個別にイ
ントラ・マクロブロックの連続に合わせて差分を連続さ
せている。そして、輝度成分及び色差成分共に、スライ
ス層の先頭ＭＢや非イントラ・マクロブロックにおいて
は、レベルを１２８にリセットしている。
ＤＣ予測は、図２に示すように、輝度成分についてはマ
クロブロック（ＭＢ）内の４つのブロックを順次たど
り、色差成分については、Ｃｂ，Ｃｒそれぞれ個別にイ
ントラ・マクロブロックの連続に合わせて差分を連続さ
せている。そして、輝度成分及び色差成分共に、スライ
ス層の先頭ＭＢや非イントラ・マクロブロックにおいて
は、レベルを１２８にリセットしている。
【０００５】また、最近では、単純ＤＣ予測ではなく、
Adaptive ＤＣ predictionと呼ばれる方式が検討され
ている。
Adaptive ＤＣ predictionと呼ばれる方式が検討され
ている。
【０００６】この方式は、図３に示すように、処理中の
ブロック（current block）をＸとし、その周囲のブロ
ックＡ，Ｂ，ＣのＤＣ値をＱＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤＣ
ＣとしたときのＤＣ予測値をＱＤＣＹとすると、（ＱＤ
ＣＡ−ＱＤＣＢ）の絶対値よりも（ＱＤＣＢ−ＱＤＣ
Ｃ）の絶対値の方が大きい場合には、ＱＤＣＹ＝ＱＤＣ
Ｃとし、それ以外はＱＤＣＹ＝ＱＤＣＡとするものであ
る。
ブロック（current block）をＸとし、その周囲のブロ
ックＡ，Ｂ，ＣのＤＣ値をＱＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤＣ
ＣとしたときのＤＣ予測値をＱＤＣＹとすると、（ＱＤ
ＣＡ−ＱＤＣＢ）の絶対値よりも（ＱＤＣＢ−ＱＤＣ
Ｃ）の絶対値の方が大きい場合には、ＱＤＣＹ＝ＱＤＣ
Ｃとし、それ以外はＱＤＣＹ＝ＱＤＣＡとするものであ
る。
【０００７】そして、シーケンスや量子化係数等により
結果は異なるが、実験では、予測を行わない場合に比べ
て、単純ＤＣ予測では数％〜２０％、Adaptive ＤＣ
predictionでは数％〜２７％の符号化効率の改善が可能
とされている。
結果は異なるが、実験では、予測を行わない場合に比べ
て、単純ＤＣ予測では数％〜２０％、Adaptive ＤＣ
predictionでは数％〜２７％の符号化効率の改善が可能
とされている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述したAdaptive Ｄ
Ｃ predictionは、単純に処理中のブロック近傍で垂直
方向と水平方向のどちらの相関性が強いかを判断し、相
関性が強い方向のＤＣＴのＤＣ成分を予測値として使用
しているだけであるので、ＱＤＣＹはＱＤＣＡまたはＱ
ＤＣＣのいずれかになり、あまり精度の高い予測結果は
得られなかった。
Ｃ predictionは、単純に処理中のブロック近傍で垂直
方向と水平方向のどちらの相関性が強いかを判断し、相
関性が強い方向のＤＣＴのＤＣ成分を予測値として使用
しているだけであるので、ＱＤＣＹはＱＤＣＡまたはＱ
ＤＣＣのいずれかになり、あまり精度の高い予測結果は
得られなかった。
【０００９】そこで、本発明は、ニューラルネットワー
クを使用して処理ブロックの近傍のブロックのＤＣＴの
ＤＣ成分の予測を行うことにより、単純な構成で、多く
の情報を処理して精度の高い予測を行うことを目的とす
る。
クを使用して処理ブロックの近傍のブロックのＤＣＴの
ＤＣ成分の予測を行うことにより、単純な構成で、多く
の情報を処理して精度の高い予測を行うことを目的とす
る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の手段として、離散コサイン変換を使用したフレーム内
予測符号化で画像圧縮を行う際に直流成分とその予測値
との差分を符号化する符号化方法において予測対象とな
るブロックの離散コサイン変換の直流成分を予測する予
測方法であって、離散コサイン変換を行ったブロックの
直流成分を入力して前記予測対象となるブロックの離散
コサイン変換の直流成分の予測値を出力するニューラル
ネットワークを用いることにより、前記予測対象となる
ブロックの近傍に位置するブロックの直流成分の振る舞
いを学習し、その結果から直流成分を予測するようにし
たことを特徴とする離散コサイン変換の直流成分予測方
法を提供しようとするものである。
の手段として、離散コサイン変換を使用したフレーム内
予測符号化で画像圧縮を行う際に直流成分とその予測値
との差分を符号化する符号化方法において予測対象とな
るブロックの離散コサイン変換の直流成分を予測する予
測方法であって、離散コサイン変換を行ったブロックの
直流成分を入力して前記予測対象となるブロックの離散
コサイン変換の直流成分の予測値を出力するニューラル
ネットワークを用いることにより、前記予測対象となる
ブロックの近傍に位置するブロックの直流成分の振る舞
いを学習し、その結果から直流成分を予測するようにし
たことを特徴とする離散コサイン変換の直流成分予測方
法を提供しようとするものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】本発明の離散コサイン変換の直流
成分予測方法の一実施の形態の構成を図１に示し、以下
詳細に説明する。
成分予測方法の一実施の形態の構成を図１に示し、以下
詳細に説明する。
【００１２】同図において、処理中のブロック（curren
t block）をＸとしてそのＤＣ値をＱＤＣＸとし、その
処理中のブロックＸに隣接し、すでに離散コサイン変換
を行ったブロックＡ，Ｂ，Ｃ，ＤのＤＣ値をそれぞれＱ
ＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤＣＣ，ＱＤＣＤとしたときの処
理中のブロックＸのＤＣ予測値をＱＤＣＹとする。
t block）をＸとしてそのＤＣ値をＱＤＣＸとし、その
処理中のブロックＸに隣接し、すでに離散コサイン変換
を行ったブロックＡ，Ｂ，Ｃ，ＤのＤＣ値をそれぞれＱ
ＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤＣＣ，ＱＤＣＤとしたときの処
理中のブロックＸのＤＣ予測値をＱＤＣＹとする。
【００１３】そして、ＤＣ値ＱＤＣＡ，ＱＤＣＢ，ＱＤ
ＣＣ，ＱＤＣＤをそれぞれニューラルネットワーク４の
入力層１に入力して、出力層３から処理中のブロックＸ
のＤＣ予測値ＱＤＣＹを得る。
ＣＣ，ＱＤＣＤをそれぞれニューラルネットワーク４の
入力層１に入力して、出力層３から処理中のブロックＸ
のＤＣ予測値ＱＤＣＹを得る。
【００１４】ここで、ニューラルネットワーク４は、例
えば、入力層１と中間層２と出力層３とからなる周知の
ニューラルネットワークで、バックプロパゲーションを
学習アルゴリズムとするものを使用することができる。
この各層１,２,３は可変の重みで結ばれた多数のユニッ
ト（ニューロン）で構成されており、これらが結合して
ニューラルネットワーク４が構成されている。また、ユ
ニットは非線形の入出力特性を有する変換系であり、ユ
ニットにはＤＣ値または前層からの総和が入力され、非
線形変換されて後層またはＤＣ予測値ＱＤＣＹとして出
力される。
えば、入力層１と中間層２と出力層３とからなる周知の
ニューラルネットワークで、バックプロパゲーションを
学習アルゴリズムとするものを使用することができる。
この各層１,２,３は可変の重みで結ばれた多数のユニッ
ト（ニューロン）で構成されており、これらが結合して
ニューラルネットワーク４が構成されている。また、ユ
ニットは非線形の入出力特性を有する変換系であり、ユ
ニットにはＤＣ値または前層からの総和が入力され、非
線形変換されて後層またはＤＣ予測値ＱＤＣＹとして出
力される。
【００１５】なお、このニューラルネットワーク４にＤ
Ｃ値を入力する近傍の画素と中間層２の階層数は性能や
状況に応じて適宜決定される。
Ｃ値を入力する近傍の画素と中間層２の階層数は性能や
状況に応じて適宜決定される。
【００１６】そして、予め処理中のブロックＸのＤＣ値
ＱＤＣＸを教師信号にして、ＤＣ予測値ＱＤＣＹとの差
が小さくなるように各ユニット間の重みを可変すること
により、ニューラルネットワーク４の学習を行い、各ユ
ニット間の重みを決定してニューラルネットワーク４を
構築しておくことにより、実際の処理では、簡単な構成
により高速処理が可能で、高精度な結果を得ることがで
きる。
ＱＤＣＸを教師信号にして、ＤＣ予測値ＱＤＣＹとの差
が小さくなるように各ユニット間の重みを可変すること
により、ニューラルネットワーク４の学習を行い、各ユ
ニット間の重みを決定してニューラルネットワーク４を
構築しておくことにより、実際の処理では、簡単な構成
により高速処理が可能で、高精度な結果を得ることがで
きる。
【００１７】本発明は、上述したように、ニューラルネ
ットワークを使用して、予測対象となるブロックの近傍
に位置するブロックの直流成分の振る舞いを学習し、そ
の結果から直流成分を予測するようにしたので、より高
精度な結果を得ることができる。
ットワークを使用して、予測対象となるブロックの近傍
に位置するブロックの直流成分の振る舞いを学習し、そ
の結果から直流成分を予測するようにしたので、より高
精度な結果を得ることができる。
【００１８】なお、一般に、ニューラルネットワークに
よる画像処理は、画像の輪郭線の抽出や画像の動き処理
等に適しているので、多くの画像について学習させてお
くことにより、輪郭線の連続性や空間周波数との関連な
どが学習され、ＤＣ予測値の精度が向上することにな
る。
よる画像処理は、画像の輪郭線の抽出や画像の動き処理
等に適しているので、多くの画像について学習させてお
くことにより、輪郭線の連続性や空間周波数との関連な
どが学習され、ＤＣ予測値の精度が向上することにな
る。
【００１９】
【発明の効果】本発明の離散コサイン変換の直流成分予
測方法は、離散コサイン変換を行ったブロックの直流成
分を入力して予測対象となるブロックの離散コサイン変
換の直流成分の予測値を出力するニューラルネットワー
クを用いることにより、離散コサイン変換を行ったブロ
ックの直流成分の振る舞いから直流成分を予測するよう
にしたので、単純な構成で、高精度な予測が可能にな
る。
測方法は、離散コサイン変換を行ったブロックの直流成
分を入力して予測対象となるブロックの離散コサイン変
換の直流成分の予測値を出力するニューラルネットワー
クを用いることにより、離散コサイン変換を行ったブロ
ックの直流成分の振る舞いから直流成分を予測するよう
にしたので、単純な構成で、高精度な予測が可能にな
る。
【００２０】また、予測対象となるブロックの左と左上
と上と右上の４つの隣接するブロックの離散コサイン変
換の直流成分をニューラルネットワークに入力される直
流成分とした場合には、すでに離散コサイン変換が行わ
れたブロックの直流成分のうち処理対象のブロックに接
するブロックの直流成分全てを入力とすることになるの
で、より高精度な予測が可能になるという効果がある。
と上と右上の４つの隣接するブロックの離散コサイン変
換の直流成分をニューラルネットワークに入力される直
流成分とした場合には、すでに離散コサイン変換が行わ
れたブロックの直流成分のうち処理対象のブロックに接
するブロックの直流成分全てを入力とすることになるの
で、より高精度な予測が可能になるという効果がある。
【図１】本発明の離散コサイン変換の直流成分予測方法
の一実施の形態の構成を示す図である。
の一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】単純ＤＣ予測を説明するための図である。
【図３】Adaptive ＤＣ predictionを説明するための
図である。
図である。
１ 入力層 ２ 中間層 ３ 出力層 ４ ニューラルネットワーク
Claims (2)
- 【請求項１】離散コサイン変換を使用したフレーム内予
測符号化で画像圧縮を行う際に直流成分とその予測値と
の差分を符号化する符号化方法において予測対象となる
ブロックの離散コサイン変換の直流成分を予測する予測
方法であって、 離散コサイン変換を行ったブロックの直流成分を入力し
て前記予測対象となるブロックの離散コサイン変換の直
流成分の予測値を出力するニューラルネットワークを用
いることにより、前記離散コサイン変換を行ったブロッ
クの直流成分の振る舞いから直流成分を予測するように
したことを特徴とする離散コサイン変換の直流成分予測
方法。 - 【請求項２】請求項１記載の離散コサイン変換の直流成
分予測方法において、前記ニューラルネットワークに入
力される直流成分は、前記予測対象となるブロックの左
と左上と上と右上の４つの隣接するブロックの離散コサ
イン変換の直流成分であることを特徴とする離散コサイ
ン変換の直流成分予測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8032598A JPH11259455A (ja) | 1998-03-12 | 1998-03-12 | 離散コサイン変換の直流成分予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8032598A JPH11259455A (ja) | 1998-03-12 | 1998-03-12 | 離散コサイン変換の直流成分予測方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11259455A true JPH11259455A (ja) | 1999-09-24 |
Family
ID=13715118
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8032598A Pending JPH11259455A (ja) | 1998-03-12 | 1998-03-12 | 離散コサイン変換の直流成分予測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11259455A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100529311B1 (ko) * | 2003-01-21 | 2005-11-17 | 삼성전자주식회사 | 신경 회로망을 이용하여 가변 길이 부호화 비트 스트림의길이를 선택하는 장치 및 방법 |
| WO2009025347A1 (ja) * | 2007-08-22 | 2009-02-26 | Shinichiro Yumura | データ圧縮方法及び画像表示方法及び表示画像拡大方法 |
-
1998
- 1998-03-12 JP JP8032598A patent/JPH11259455A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100529311B1 (ko) * | 2003-01-21 | 2005-11-17 | 삼성전자주식회사 | 신경 회로망을 이용하여 가변 길이 부호화 비트 스트림의길이를 선택하는 장치 및 방법 |
| WO2009025347A1 (ja) * | 2007-08-22 | 2009-02-26 | Shinichiro Yumura | データ圧縮方法及び画像表示方法及び表示画像拡大方法 |
| JP2009049895A (ja) * | 2007-08-22 | 2009-03-05 | Shinichiro Yumura | データ圧縮方法及び画像表示方法及び表示画像拡大方法 |
| JP4717860B2 (ja) * | 2007-08-22 | 2011-07-06 | 眞一郎 湯村 | データ圧縮方法及び画像表示方法及び表示画像拡大方法 |
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