JPH11289459A - 画像符号化方法 - Google Patents
画像符号化方法Info
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- JPH11289459A JPH11289459A JP8992898A JP8992898A JPH11289459A JP H11289459 A JPH11289459 A JP H11289459A JP 8992898 A JP8992898 A JP 8992898A JP 8992898 A JP8992898 A JP 8992898A JP H11289459 A JPH11289459 A JP H11289459A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- picture
- feature
- block
- codebook
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 カラー静止画像の性質に応じてコードブック
を生成することにより、効率的に代表ベクトルを生成
し、高画質に画像を符号化する画像符号化方法を提供す
ることを目的としている。 【解決手段】 画像データをブロック単位に分割し、各
ブロックごとに特徴量を求め、その特徴量によりコード
ブックの割り当て数を変えることにより、画像の特徴に
あったベクトル量子化による画像符号化が行えるため、
人間の視覚特性に合った高画質な画像符号化方法を得る
ことができる。
を生成することにより、効率的に代表ベクトルを生成
し、高画質に画像を符号化する画像符号化方法を提供す
ることを目的としている。 【解決手段】 画像データをブロック単位に分割し、各
ブロックごとに特徴量を求め、その特徴量によりコード
ブックの割り当て数を変えることにより、画像の特徴に
あったベクトル量子化による画像符号化が行えるため、
人間の視覚特性に合った高画質な画像符号化方法を得る
ことができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像データを符号化
する方法、特にベクトル量子化による画像符号化方法に
関するものである。
する方法、特にベクトル量子化による画像符号化方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来から、画像符号化方法は情報量の多
い画像を圧縮するための手法として用いられ、特に最近
では圧縮率の高い、高速高細精な圧縮方法への要求が高
まっている。このような画像圧縮の手法のひとつとして
ベクトル量子化を用いた符号化方法が提案されている。
い画像を圧縮するための手法として用いられ、特に最近
では圧縮率の高い、高速高細精な圧縮方法への要求が高
まっている。このような画像圧縮の手法のひとつとして
ベクトル量子化を用いた符号化方法が提案されている。
【０００３】以下に従来のベクトル量子化による画像符
号化方法について説明する。図４は一般的なベクトル量
子化による画像符号化器である。４０１はコードブック
と呼ばれる代表ベクトルを並べたテーブルであり、４０
２は探索処理を行うベクトル量子化器であり、入力され
る画像ベクトルに対して最も近似した代表ベクトルをコ
ードブックの中から探索し、そのインデックスを出力す
る。図５はベクトル量子化における代表ベクトルの配置
例を表している。代表ベクトルは入力ベクトルとなる画
像ベクトルの分布範囲に均等に割り当てられる。画像ベ
クトルの分布領域のみに代表ベクトルを配置することに
より少ないコードで効率よく量子化できるためベクトル
量子化は高い圧縮率を実現している。歪みＤの計算式の
例としては、 Ｄ ＝ Σ （Ｘj − Ｃj）２ ここでＸjは学習ベクトルのｉ番目の要素を表し、Ｃjは
コードブック代表ベクトルのｉ番目の要素を表してい
る。
号化方法について説明する。図４は一般的なベクトル量
子化による画像符号化器である。４０１はコードブック
と呼ばれる代表ベクトルを並べたテーブルであり、４０
２は探索処理を行うベクトル量子化器であり、入力され
る画像ベクトルに対して最も近似した代表ベクトルをコ
ードブックの中から探索し、そのインデックスを出力す
る。図５はベクトル量子化における代表ベクトルの配置
例を表している。代表ベクトルは入力ベクトルとなる画
像ベクトルの分布範囲に均等に割り当てられる。画像ベ
クトルの分布領域のみに代表ベクトルを配置することに
より少ないコードで効率よく量子化できるためベクトル
量子化は高い圧縮率を実現している。歪みＤの計算式の
例としては、 Ｄ ＝ Σ （Ｘj − Ｃj）２ ここでＸjは学習ベクトルのｉ番目の要素を表し、Ｃjは
コードブック代表ベクトルのｉ番目の要素を表してい
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の方法では、画素値の変化の激しい部分や非常に変化
のなだらかな部分もすべて等しく数学的な歪み値の範囲
内にあれば良いようなコードブックを生成することによ
り、人の視覚特性から見れば大まかに符号化してもいい
部分でも多くの代表ベクトルを割り当てており、効率的
な画像符号化が行われていなかった。例えば、画素値の
変化の激しい部分が多い画像では、なだらかな部分への
代表ベクトルの割り当て数が少なくなり、のっぺりとし
た画像になる等という問題点を有していた。
来の方法では、画素値の変化の激しい部分や非常に変化
のなだらかな部分もすべて等しく数学的な歪み値の範囲
内にあれば良いようなコードブックを生成することによ
り、人の視覚特性から見れば大まかに符号化してもいい
部分でも多くの代表ベクトルを割り当てており、効率的
な画像符号化が行われていなかった。例えば、画素値の
変化の激しい部分が多い画像では、なだらかな部分への
代表ベクトルの割り当て数が少なくなり、のっぺりとし
た画像になる等という問題点を有していた。
【０００５】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、画像の性質に応じてコードブックを生成することに
より、効率的に代表ベクトルを生成し、高画質に画像を
符号化する画像符号化方法を提供することを目的として
いる。
で、画像の性質に応じてコードブックを生成することに
より、効率的に代表ベクトルを生成し、高画質に画像を
符号化する画像符号化方法を提供することを目的として
いる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明は、近接画素の変化の激しい部分や、無彩色の
部分を選別し、そのような部分に対しては、割り当てる
代表ベクトルの数を少なくすることで、画像に応じたコ
ードブックを作成し高画質に符号化することのできる画
像符号化方法が得られる。
に本発明は、近接画素の変化の激しい部分や、無彩色の
部分を選別し、そのような部分に対しては、割り当てる
代表ベクトルの数を少なくすることで、画像に応じたコ
ードブックを作成し高画質に符号化することのできる画
像符号化方法が得られる。
【０００７】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、画像データを複数の画素ごとにまとめてブロックに
分割するブロック化手段と、前記ブロック化手段により
分割されたブロックデータの特徴量を決定する特徴抽出
手段と、前記特徴抽出手段により抽出された特徴量毎に
前記ブロックデータを分類する分類手段と、前記分類手
段により分類されたブロックデータに割り当てる代表ベ
クトル数を決定するベクトル数割り当て手段と、前記割
り当てられたベクトル数のコードブックを生成するコー
ドブック生成手段と、前記ブロックデータを当該コード
ブック内の代表ベクトルの一つを選択してそのインデッ
クスを選択して符号化する符号化手段を持つことを特徴
とし、画像の特質により適合した画像符号化を行うこと
ができるという作用を有する。
は、画像データを複数の画素ごとにまとめてブロックに
分割するブロック化手段と、前記ブロック化手段により
分割されたブロックデータの特徴量を決定する特徴抽出
手段と、前記特徴抽出手段により抽出された特徴量毎に
前記ブロックデータを分類する分類手段と、前記分類手
段により分類されたブロックデータに割り当てる代表ベ
クトル数を決定するベクトル数割り当て手段と、前記割
り当てられたベクトル数のコードブックを生成するコー
ドブック生成手段と、前記ブロックデータを当該コード
ブック内の代表ベクトルの一つを選択してそのインデッ
クスを選択して符号化する符号化手段を持つことを特徴
とし、画像の特質により適合した画像符号化を行うこと
ができるという作用を有する。
【０００８】請求項２に記載の発明は、画像データを複
数の画素ごとにまとめてブロックに分割するブロック化
手段と、前記ブロック化手段により分割されたブロック
データの特徴量を決定する特徴抽出手段と、前記特徴抽
出手段により抽出された特徴量毎に前記ブロックデータ
を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された
ブロックデータに割り当てる代表ベクトル数を決定する
ベクトル数割り当て手段と、前記割り当てられたベクト
ル数のコードブックを生成するコードブック生成手段
と、前記ブロックデータを当該コードブック内の代表ベ
クトルの一つを選択してそのインデックスを選択して符
号化する符号化手段を持ち、上記特徴量の判定手段とし
て、画像データの輝度と色差系（ＹＩＱ，ＹＵＶ，Ｌ*
ａ*ｂ*など）の色空間を用いることを特徴とする画像符
号化方法であり、画像の特質により適合した画像符号化
を行うことができるという作用を有する。
数の画素ごとにまとめてブロックに分割するブロック化
手段と、前記ブロック化手段により分割されたブロック
データの特徴量を決定する特徴抽出手段と、前記特徴抽
出手段により抽出された特徴量毎に前記ブロックデータ
を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された
ブロックデータに割り当てる代表ベクトル数を決定する
ベクトル数割り当て手段と、前記割り当てられたベクト
ル数のコードブックを生成するコードブック生成手段
と、前記ブロックデータを当該コードブック内の代表ベ
クトルの一つを選択してそのインデックスを選択して符
号化する符号化手段を持ち、上記特徴量の判定手段とし
て、画像データの輝度と色差系（ＹＩＱ，ＹＵＶ，Ｌ*
ａ*ｂ*など）の色空間を用いることを特徴とする画像符
号化方法であり、画像の特質により適合した画像符号化
を行うことができるという作用を有する。
【０００９】請求項３に記載の発明は、画像データを複
数の画素ごとにまとめてブロックに分割するブロック化
手段と、前記ブロック化手段により分割されたブロック
データの特徴量を決定する特徴抽出手段と、前記特徴抽
出手段により抽出された特徴量毎に前記ブロックデータ
を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された
ブロックデータに割り当てる代表ベクトル数を決定する
ベクトル数割り当て手段と、前記割り当てられたベクト
ル数のコードブックを生成するコードブック生成手段
と、前記ブロックデータを当該コードブック内の代表ベ
クトルの一つを選択してそのインデックスを選択して符
号化する符号化手段を持ち、色空間はＹＩＱ空間であ
り、特徴量の判定に際し、ブロック内のある画素Ａ（Ｙ
ａ，ｌａ，Ｑａ）と他のある画素Ｂ（Ｙｂ，Ｉｂ，Ｑ
ｂ）に対し、｜Ｙａ − Ｙｂ｜ ＞ α（αはある決めら
れた定数）で、ブロック内の全ての｜Ｉ｜，｜Ｑ｜ ＞
βかつ、 ｜Ｉａ − Ｉｂ｜ ＞ γ ｏｒ ｜Ｑａ − Ｑｂ｜ ＞ γ の場合（エッジ部と呼ぶ）と、ブロック内の全ての｜Ｉ
｜，｜Ｑ｜ ＜ βの場合（無彩色部と呼ぶ）と、それ以
外の部分に分類することを特徴とする画像符号化方法で
あり、画像の特質により適合した画像符号化を行うこと
ができるという作用を有する。
数の画素ごとにまとめてブロックに分割するブロック化
手段と、前記ブロック化手段により分割されたブロック
データの特徴量を決定する特徴抽出手段と、前記特徴抽
出手段により抽出された特徴量毎に前記ブロックデータ
を分類する分類手段と、前記分類手段により分類された
ブロックデータに割り当てる代表ベクトル数を決定する
ベクトル数割り当て手段と、前記割り当てられたベクト
ル数のコードブックを生成するコードブック生成手段
と、前記ブロックデータを当該コードブック内の代表ベ
クトルの一つを選択してそのインデックスを選択して符
号化する符号化手段を持ち、色空間はＹＩＱ空間であ
り、特徴量の判定に際し、ブロック内のある画素Ａ（Ｙ
ａ，ｌａ，Ｑａ）と他のある画素Ｂ（Ｙｂ，Ｉｂ，Ｑ
ｂ）に対し、｜Ｙａ − Ｙｂ｜ ＞ α（αはある決めら
れた定数）で、ブロック内の全ての｜Ｉ｜，｜Ｑ｜ ＞
βかつ、 ｜Ｉａ − Ｉｂ｜ ＞ γ ｏｒ ｜Ｑａ − Ｑｂ｜ ＞ γ の場合（エッジ部と呼ぶ）と、ブロック内の全ての｜Ｉ
｜，｜Ｑ｜ ＜ βの場合（無彩色部と呼ぶ）と、それ以
外の部分に分類することを特徴とする画像符号化方法で
あり、画像の特質により適合した画像符号化を行うこと
ができるという作用を有する。
【００１０】以下、本発明の実施の形態について説明す
る。図１は本発明の一実施の形態による符号化方法を実
現するための画像符号化装置の構成図を、図２は本発明
の一実施の形態による符号化方法のフローチャートを、
図３は本発明の一実施の形態による特徴量計算方法のフ
ローチャートを示している。
る。図１は本発明の一実施の形態による符号化方法を実
現するための画像符号化装置の構成図を、図２は本発明
の一実施の形態による符号化方法のフローチャートを、
図３は本発明の一実施の形態による特徴量計算方法のフ
ローチャートを示している。
【００１１】図１において、１０１はブロック化された
画像の特徴を抽出する画像特徴抽出部、１０２は符号化
の対象となる画像データをブロックに分割する画像ブロ
ック化部、１０３は符号化の原画像やブロック化画像デ
ータ等の画像データの格納メモリ、１０４はブロック化
画像データを特徴により分類する分類部、１０５は特徴
量により分類した画像ブロックごとに代表ベクトルの数
を割り当てるベクトル数割り当て部、１０６は画像の特
徴量に応じてLBGアルゴリズムによりコードブックを生
成するコードブック生成部、１０７は生成した各特徴量
に応じたコードブックをまとめて記憶するコードブック
格納部、１０８は画像データを生成したコードブックを
用いてベクトル量子化による符号化を行う符号化部を表
している。
画像の特徴を抽出する画像特徴抽出部、１０２は符号化
の対象となる画像データをブロックに分割する画像ブロ
ック化部、１０３は符号化の原画像やブロック化画像デ
ータ等の画像データの格納メモリ、１０４はブロック化
画像データを特徴により分類する分類部、１０５は特徴
量により分類した画像ブロックごとに代表ベクトルの数
を割り当てるベクトル数割り当て部、１０６は画像の特
徴量に応じてLBGアルゴリズムによりコードブックを生
成するコードブック生成部、１０７は生成した各特徴量
に応じたコードブックをまとめて記憶するコードブック
格納部、１０８は画像データを生成したコードブックを
用いてベクトル量子化による符号化を行う符号化部を表
している。
【００１２】以上のように構成された画像符号化装置に
ついて、以下その動作を図２のフローチャートを用いて
説明する。まず、ブロック化部１０２により画像格納部
１０３の画像データのブロック化を行い画像格納部１０
２に格納される（Ｓ２０１）。ブロック化されたブロッ
クデータは特徴抽出部１０１によりそのブロックデータ
の特徴量を計算する（Ｓ２０３）。この特徴量をもとに
ブロックデータ分類部１０４において分類を行いかく種
別に応じたブロックデータのヒストグラムを作成して
（Ｓ２０４）、各特徴量をもったブロックデータの出現
頻度を求める。これら一連の処理を全てのブロックにつ
いて行う（Ｓ２０２）。この特徴量抽出部１０１で行う
特徴量計算方法および分類部１０４で行う分類方法につ
いては、図３を用いて後述する。この特徴量のヒストグ
ラムを用いて、代表ベクトル数割り当て部１０５により
ベクトル数の割り当てが行われる（Ｓ２０５）。以下、
全てのブロックに対しコードブック生成部１０６により
コードブックが作成され、コードブック格納部１０７に
格納される（Ｓ２０６）。まず、ブロックの種別毎に処
理を振り分ける（Ｓ２０７）。ここでは、３つの種類に
分類した場合の一実施の形態を示す。一つはエッジ部分
であり、輝度値の変化の激しいブロックや有彩色で色差
値の変化の激しいブロックを示す。この場合、コードブ
ック計算における収束ノルムの値を通常より大きく設定
し（Ｓ２０８）、コードブック数を少なく割り当てるよ
うにしてエッジ部分用のコードブックを作成する（Ｓ２
０９）。人間の視覚特性として、輝度変化の激しい部分
では感度が落ちるため画質に与える影響を少なくできる
ためである。なお、このコードブック作成方法について
は従来方法として前述しているためここでは詳述しな
い。二つ目は、無彩色部分であり、これもエッジ部分と
同様に、コードブック計算における収束ノルムの値を通
常より大きく設定し（Ｓ２１２）、コードブック数を少
なく割り当てるようにして無彩色部分用のコードブック
を作成する（Ｓ２１３）。この部分でも人間の視覚特性
として、色差変化に対する人間の感度が落ちることによ
り画質への影響を無くしている。残りは一般的なノルム
値を設定し（Ｓ２１０）、一般用のコードブックを作成
する（Ｓ２１１）。以上、各ブロックの種別ごとに作成
したコードブックを一つのコードブックとしてまとめ
（Ｓ２１４）、このコードブックを用いて符号化部１０
８により符号化処理を行う（Ｓ２１５）。
ついて、以下その動作を図２のフローチャートを用いて
説明する。まず、ブロック化部１０２により画像格納部
１０３の画像データのブロック化を行い画像格納部１０
２に格納される（Ｓ２０１）。ブロック化されたブロッ
クデータは特徴抽出部１０１によりそのブロックデータ
の特徴量を計算する（Ｓ２０３）。この特徴量をもとに
ブロックデータ分類部１０４において分類を行いかく種
別に応じたブロックデータのヒストグラムを作成して
（Ｓ２０４）、各特徴量をもったブロックデータの出現
頻度を求める。これら一連の処理を全てのブロックにつ
いて行う（Ｓ２０２）。この特徴量抽出部１０１で行う
特徴量計算方法および分類部１０４で行う分類方法につ
いては、図３を用いて後述する。この特徴量のヒストグ
ラムを用いて、代表ベクトル数割り当て部１０５により
ベクトル数の割り当てが行われる（Ｓ２０５）。以下、
全てのブロックに対しコードブック生成部１０６により
コードブックが作成され、コードブック格納部１０７に
格納される（Ｓ２０６）。まず、ブロックの種別毎に処
理を振り分ける（Ｓ２０７）。ここでは、３つの種類に
分類した場合の一実施の形態を示す。一つはエッジ部分
であり、輝度値の変化の激しいブロックや有彩色で色差
値の変化の激しいブロックを示す。この場合、コードブ
ック計算における収束ノルムの値を通常より大きく設定
し（Ｓ２０８）、コードブック数を少なく割り当てるよ
うにしてエッジ部分用のコードブックを作成する（Ｓ２
０９）。人間の視覚特性として、輝度変化の激しい部分
では感度が落ちるため画質に与える影響を少なくできる
ためである。なお、このコードブック作成方法について
は従来方法として前述しているためここでは詳述しな
い。二つ目は、無彩色部分であり、これもエッジ部分と
同様に、コードブック計算における収束ノルムの値を通
常より大きく設定し（Ｓ２１２）、コードブック数を少
なく割り当てるようにして無彩色部分用のコードブック
を作成する（Ｓ２１３）。この部分でも人間の視覚特性
として、色差変化に対する人間の感度が落ちることによ
り画質への影響を無くしている。残りは一般的なノルム
値を設定し（Ｓ２１０）、一般用のコードブックを作成
する（Ｓ２１１）。以上、各ブロックの種別ごとに作成
したコードブックを一つのコードブックとしてまとめ
（Ｓ２１４）、このコードブックを用いて符号化部１０
８により符号化処理を行う（Ｓ２１５）。
【００１３】次に、本発明における、画像のブロック化
データの特徴量を抽出し分類する一実施の形態について
図３を用いて以下詳述する。まず、ブロック化された画
像データは輝度／色差空間に変換する。本実施の形態に
おける特徴量はブロック内画素間の輝度変化や色差変化
を用いるためである。ここではＹＩＱへの変換を行う
（Ｓ３０１）。次に、輝度値の変化量の閾値α、有彩色
と無彩色の閾値β、有彩色における色差値の変化量の閾
値γ、エッジ部判定の閾値Ｎを設定し、輝度値の変化量
が閾値を超えた数のカウンタＡを０に初期化する（Ｓ３
０２）。全てのブロック内画素の輝度成分（Ｙ成分）に
ついての変化量を測定する（Ｓ３０３）。変化量の測定
方法は、他の画素の輝度成分との差が閾値αを超えるか
どうかをチェックし（Ｓ３０４）、超える場合カウンタ
Ａを１インクリメントする（Ｓ３０５）。このカウンタ
値Ａの値が閾値Ｎを超えるかどうかをチェックし（Ｓ３
０６）、超える場合エッジ部と判定する（Ｓ３０７）。
超えない場合、ブロック内にある全ての色差成分（Ｉお
よびＱ成分）の絶対値が閾値βを超えているかどうかを
チェックする（Ｓ３０８）。これは無彩色か有彩色かの
チェックである。超えていれば、無彩色部分は存在しな
いこととなる。もし無彩色部分が存在すれば、ブロック
内にある全ての色差成分の絶対値が閾値βの範囲内にあ
るかどうかをチェックし（Ｓ３１３）すべてが無彩色か
どうかをチェックする。すべてが範囲内にあれば無彩色
部と判定する（Ｓ３１４）。そうでなければ一般部分と
判定する（Ｓ３１５）。ステップＳ３０８の判定ですべ
てが有彩色であれば、ブロック内の全てのＩ成分とＱ成
分についてエッジ部の判定を行う（Ｓ３０９）。全ての
Ｉ成分についてブロック内の他のＩ成分との差が閾値γ
を超えるかどうかをチェックし（Ｓ３１１）、さらに全
てのＱ成分についてブロック内の他のＱ成分との差が閾
値γを超えるかどうかをチェックする（Ｓ３１２）。す
べてのＩ成分とＱ成分についてステップＳ３１１とステ
ップＳ３１２の条件を満たせば、エッジ部と判定する
（Ｓ３１０）。
データの特徴量を抽出し分類する一実施の形態について
図３を用いて以下詳述する。まず、ブロック化された画
像データは輝度／色差空間に変換する。本実施の形態に
おける特徴量はブロック内画素間の輝度変化や色差変化
を用いるためである。ここではＹＩＱへの変換を行う
（Ｓ３０１）。次に、輝度値の変化量の閾値α、有彩色
と無彩色の閾値β、有彩色における色差値の変化量の閾
値γ、エッジ部判定の閾値Ｎを設定し、輝度値の変化量
が閾値を超えた数のカウンタＡを０に初期化する（Ｓ３
０２）。全てのブロック内画素の輝度成分（Ｙ成分）に
ついての変化量を測定する（Ｓ３０３）。変化量の測定
方法は、他の画素の輝度成分との差が閾値αを超えるか
どうかをチェックし（Ｓ３０４）、超える場合カウンタ
Ａを１インクリメントする（Ｓ３０５）。このカウンタ
値Ａの値が閾値Ｎを超えるかどうかをチェックし（Ｓ３
０６）、超える場合エッジ部と判定する（Ｓ３０７）。
超えない場合、ブロック内にある全ての色差成分（Ｉお
よびＱ成分）の絶対値が閾値βを超えているかどうかを
チェックする（Ｓ３０８）。これは無彩色か有彩色かの
チェックである。超えていれば、無彩色部分は存在しな
いこととなる。もし無彩色部分が存在すれば、ブロック
内にある全ての色差成分の絶対値が閾値βの範囲内にあ
るかどうかをチェックし（Ｓ３１３）すべてが無彩色か
どうかをチェックする。すべてが範囲内にあれば無彩色
部と判定する（Ｓ３１４）。そうでなければ一般部分と
判定する（Ｓ３１５）。ステップＳ３０８の判定ですべ
てが有彩色であれば、ブロック内の全てのＩ成分とＱ成
分についてエッジ部の判定を行う（Ｓ３０９）。全ての
Ｉ成分についてブロック内の他のＩ成分との差が閾値γ
を超えるかどうかをチェックし（Ｓ３１１）、さらに全
てのＱ成分についてブロック内の他のＱ成分との差が閾
値γを超えるかどうかをチェックする（Ｓ３１２）。す
べてのＩ成分とＱ成分についてステップＳ３１１とステ
ップＳ３１２の条件を満たせば、エッジ部と判定する
（Ｓ３１０）。
【００１４】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、画像デー
タをブロック単位に分割し各ブロックごとに特徴量を求
め、その特徴量によりコードブックの割り当て数を変え
ることにより、画像の特徴にあったベクトル量子化によ
る画像符号化が行えるため、人間の視覚特性に合った高
画質な画像符号化方法を得ることができる。
タをブロック単位に分割し各ブロックごとに特徴量を求
め、その特徴量によりコードブックの割り当て数を変え
ることにより、画像の特徴にあったベクトル量子化によ
る画像符号化が行えるため、人間の視覚特性に合った高
画質な画像符号化方法を得ることができる。
【図１】本発明の一実施の形態による符号化方法を実現
するための画像符号化装置の構成図
するための画像符号化装置の構成図
【図２】本発明の一実施の形態による画像符号化方法の
フローチャート
フローチャート
【図３】本発明の一実施の形態による特徴量計算方法の
フローチャート
フローチャート
【図４】一般的なベクトル量子化による画像符号化器を
示す図
示す図
【図５】ベクトル量子化における代表ベクトルの配置を
示す図
示す図
１０１ 画像特徴抽出部 １０２ 画像ブロック化部 １０３ 格納メモリ １０４ 分類部 １０５ ベクトル数割り当て部 １０６ コードブック生成部 １０７ コードブック格納部 １０８ 符号化部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 河野 昭宏 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】画像データを複数の画素ごとにまとめてブ
ロックに分割するブロック化手段と、前記ブロック化手
段により分割されたブロックデータの特徴量を決定する
特徴抽出手段と、前記特徴抽出手段により抽出された特
徴量毎に前記ブロックデータを分類する分類手段と、前
記分類手段により分類されたブロックデータに割り当て
る代表ベクトル数を決定するベクトル数割り当て手段
と、前記割り当てられたベクトル数のコードブックを生
成するコードブック生成手段と、前記ブロックデータを
当該コードブック内の代表ベクトルの一つを選択してそ
のインデックスを選択して符号化する符号化手段を持つ
ことを特徴とする画像符号化方法式。 - 【請求項２】上記特徴量の判定手段として、画像データ
の輝度と色差系（ＹＩＱ，ＹＵＶ，Ｌ*ａ*ｂ*など）の
色空間を用いることを特徴とする請求項１記載の画像符
号化方法。 - 【請求項３】上記色空間はＹＩＱ空間（０＜＝Ｙ＜２５
６，−１２８＜＝Ｉ，Ｑ＜１２８）であり、特徴量の判
定に際し、ブロック内のある画素Ａ（Ｙａ，ｌａ，Ｑ
ａ）と他のある画素Ｂ（Ｙｂ，Ｉｂ，Ｑｂ）に対し、 ｜Ｙａ − Ｙｂ｜ ＞ α（αはある決められた定数）
で、 ブロック内の全ての｜Ｉ｜，｜Ｑ｜ ＞ βかつ、 ｜Ｉａ − Ｉｂ｜ ＞ γ ｏｒ ｜Ｑａ − Ｑｂ｜ ＞ γ の場合（エッジ部と呼ぶ）と、 ブロック内の全ての｜Ｉ｜，｜Ｑ｜ ＜ βの場合（無彩
色部と呼ぶ）と、それ以外の部分に分類することを特徴
とする請求項１記載の画像符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8992898A JPH11289459A (ja) | 1998-04-02 | 1998-04-02 | 画像符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8992898A JPH11289459A (ja) | 1998-04-02 | 1998-04-02 | 画像符号化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11289459A true JPH11289459A (ja) | 1999-10-19 |
Family
ID=13984372
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8992898A Pending JPH11289459A (ja) | 1998-04-02 | 1998-04-02 | 画像符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11289459A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003071687A1 (en) * | 2002-02-20 | 2003-08-28 | Tadahiro Ohmi | Data processing device |
| JP2011193305A (ja) * | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Yahoo Japan Corp | データ処理装置、データ処理方法及びプログラム |
-
1998
- 1998-04-02 JP JP8992898A patent/JPH11289459A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2003071687A1 (en) * | 2002-02-20 | 2003-08-28 | Tadahiro Ohmi | Data processing device |
| JP2011193305A (ja) * | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Yahoo Japan Corp | データ処理装置、データ処理方法及びプログラム |
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