JPH11313325A - 動画像の可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装置 - Google Patents
動画像の可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装置Info
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- JPH11313325A JPH11313325A JP11889998A JP11889998A JPH11313325A JP H11313325 A JPH11313325 A JP H11313325A JP 11889998 A JP11889998 A JP 11889998A JP 11889998 A JP11889998 A JP 11889998A JP H11313325 A JPH11313325 A JP H11313325A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来の画像符号化方式であるＭＰＥＧ１、Ｍ
ＰＥＧ２は可逆符号化ができず、また、ＪＰＥＧはイン
タレースされた動画像の符号化に適さない。そして、Ｊ
ＢＩＧも連続階調の画像の符号化に適用すると、大きな
メモリを必要とし、さらに、マルコフモデルを用いた従
来の動画像の可逆圧縮符号化は、エントロピー符号化に
使用する条件付確率分布テーブルに解決すべき課題があ
り、符号化に際しての圧縮率が低く抑えられていた。 【解決手段】 本発明は、マルコフモデルを用いた画像
の可逆圧縮符号化を改善するもので、マルコフモデルに
対応して使用される条件付確率分布テーブルの一部をマ
スク器 【外１】 でマスクし、使用しない画素値に対する確率を０とし、
その確率を０とした部分以外の確率分布を再構成して新
たな確率分布テーブルを構成し、その構成した新たな条
件付確率分布テーブルを基に動画像をエントロピー符号
化するように構成した。
ＰＥＧ２は可逆符号化ができず、また、ＪＰＥＧはイン
タレースされた動画像の符号化に適さない。そして、Ｊ
ＢＩＧも連続階調の画像の符号化に適用すると、大きな
メモリを必要とし、さらに、マルコフモデルを用いた従
来の動画像の可逆圧縮符号化は、エントロピー符号化に
使用する条件付確率分布テーブルに解決すべき課題があ
り、符号化に際しての圧縮率が低く抑えられていた。 【解決手段】 本発明は、マルコフモデルを用いた画像
の可逆圧縮符号化を改善するもので、マルコフモデルに
対応して使用される条件付確率分布テーブルの一部をマ
スク器 【外１】 でマスクし、使用しない画素値に対する確率を０とし、
その確率を０とした部分以外の確率分布を再構成して新
たな確率分布テーブルを構成し、その構成した新たな条
件付確率分布テーブルを基に動画像をエントロピー符号
化するように構成した。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、動画像（勿論、動
画像中に静止画部分が含まれていてもよい）の圧縮符号
化装置およびそれにより符号化された符号化データを復
号化する伸長復号化装置に係わり、特に、予測符号化技
術を用いた可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装
置に関する。
画像中に静止画部分が含まれていてもよい）の圧縮符号
化装置およびそれにより符号化された符号化データを復
号化する伸長復号化装置に係わり、特に、予測符号化技
術を用いた可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装
置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像圧縮符号化としては、標準化
された、動画像のためのＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２、静止
画像のためのＪＰＥＧ、および静止２値画像のためのＪ
ＢＩＧ、さらに本願人の出願に係る特許出願、特願平９
−３３００８２号「動画像の可逆圧縮符号化装置および
可逆伸長復号化装置」（平成９年１２月１日出願）の出
願明細書に記載のマルコフモデルを用いた動画像の可逆
圧縮符号化がある。
された、動画像のためのＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２、静止
画像のためのＪＰＥＧ、および静止２値画像のためのＪ
ＢＩＧ、さらに本願人の出願に係る特許出願、特願平９
−３３００８２号「動画像の可逆圧縮符号化装置および
可逆伸長復号化装置」（平成９年１２月１日出願）の出
願明細書に記載のマルコフモデルを用いた動画像の可逆
圧縮符号化がある。
【０００３】動画像の圧縮符号化のためのＭＰＥＧ１、
ＭＰＥＧ２は、いくつかの要素技術で構成されている
が、それらの要素中に２次元離散コサイン変換（ＤＣ
Ｔ）のＤＣＴ変換係数の量子化がある。この量子化を行
うにあたって、ＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２では８画素（水
平）×８画素（垂直）を符号化の最小単位（ブロック）
としている。この８画素（水平）×８画素（垂直）に対
してＤＣＴを行い、ＤＣＴ変換係数を算出する。この算
出されたＤＣＴ変換係数に対して量子化を行う。ここ
で、量子化とは、ＤＣＴ変換係数全体をある値で割り算
し、小さな値に変換することであり、これによりデータ
の圧縮率を高めることができる。
ＭＰＥＧ２は、いくつかの要素技術で構成されている
が、それらの要素中に２次元離散コサイン変換（ＤＣ
Ｔ）のＤＣＴ変換係数の量子化がある。この量子化を行
うにあたって、ＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２では８画素（水
平）×８画素（垂直）を符号化の最小単位（ブロック）
としている。この８画素（水平）×８画素（垂直）に対
してＤＣＴを行い、ＤＣＴ変換係数を算出する。この算
出されたＤＣＴ変換係数に対して量子化を行う。ここ
で、量子化とは、ＤＣＴ変換係数全体をある値で割り算
し、小さな値に変換することであり、これによりデータ
の圧縮率を高めることができる。
【０００４】また、静止画像の圧縮符号化のためのＪＰ
ＥＧでは２種類の符号化が規定されていて、それらのう
ちの１つはＤＣＴと量子化技術を用いた非可逆符号化、
もう１つは予測符号化技術を用いた可逆符号化である。
まず、ＪＰＥＧに基づく非可逆符号化では、８画素（水
平）×８画素（垂直）を符号化の最小単位（ブロック）
としている。この８画素（水平）×８画素（垂直）に対
してＤＣＴが行われ、ＤＣＴ変換係数を算出する。この
算出されたＤＣＴ変換係数に対して量子化を行う。
ＥＧでは２種類の符号化が規定されていて、それらのう
ちの１つはＤＣＴと量子化技術を用いた非可逆符号化、
もう１つは予測符号化技術を用いた可逆符号化である。
まず、ＪＰＥＧに基づく非可逆符号化では、８画素（水
平）×８画素（垂直）を符号化の最小単位（ブロック）
としている。この８画素（水平）×８画素（垂直）に対
してＤＣＴが行われ、ＤＣＴ変換係数を算出する。この
算出されたＤＣＴ変換係数に対して量子化を行う。
【０００５】次に、ＪＰＥＧに基づく可逆圧縮符号化
は、画素値とその予測値との差分値をエントロピー符号
化している。この可逆圧縮符号化における画素値の予測
方法を、図１および表１を参照して説明する。図１にお
いて、ｘは符号化対象画素、ａ，ｂ，ｃは予測に使用す
る近傍画素をそれぞれ示している。表１のＰｘは符号化
対象画素ｘの予測値、また、Ｒａ，Ｒｂ，Ｒｃはサンプ
ル位置ａ，ｂ，ｃそれぞれのサンプル値を示している。
表１に示された７つの予測値Ｐx を求める予測器を予め
定められたある一定数の画素を単位として選択し使用
し、画素値を予測する。エントロピー符号化の手法は、
まず予測値Ｐｘとｘの画素値Ｒｘとの差分値を求め、そ
の発生確率に対応して算術符号化を行う方式、および差
分値に対しハフマン符号化を行う方式があり、これらに
より符号化されたデータの圧縮を行っている。これらＪ
ＰＥＧの符号化については、例えば、安田浩編著「マル
チメディア符号化の国際標準」１９９１年（丸善）の第
１章「静止画像符号化標準」に詳しく記載されているの
で参照されたい。
は、画素値とその予測値との差分値をエントロピー符号
化している。この可逆圧縮符号化における画素値の予測
方法を、図１および表１を参照して説明する。図１にお
いて、ｘは符号化対象画素、ａ，ｂ，ｃは予測に使用す
る近傍画素をそれぞれ示している。表１のＰｘは符号化
対象画素ｘの予測値、また、Ｒａ，Ｒｂ，Ｒｃはサンプ
ル位置ａ，ｂ，ｃそれぞれのサンプル値を示している。
表１に示された７つの予測値Ｐx を求める予測器を予め
定められたある一定数の画素を単位として選択し使用
し、画素値を予測する。エントロピー符号化の手法は、
まず予測値Ｐｘとｘの画素値Ｒｘとの差分値を求め、そ
の発生確率に対応して算術符号化を行う方式、および差
分値に対しハフマン符号化を行う方式があり、これらに
より符号化されたデータの圧縮を行っている。これらＪ
ＰＥＧの符号化については、例えば、安田浩編著「マル
チメディア符号化の国際標準」１９９１年（丸善）の第
１章「静止画像符号化標準」に詳しく記載されているの
で参照されたい。
【０００６】
【表１】
【０００７】さらに、静止２値画像の符号化のためのＪ
ＢＩＧは、画像縮小方式（ＰＲＥＳ）とマルコフモデル
と動的算術符号化とを組み合せた符号化を用いている。
図２を参照してＰＲＥＳの基本演算を説明する。まず、
ＰＲＥＳとは高解像度の画像から低解像度の画像を作る
一方式のことであり、これにつき説明する。図２におい
て、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉは高解像度画
像の画素、Ｗ，Ｘ，Ｙ，Ｚは低解像度画像の画素を示し
ている。ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，Ｗ，
Ｘ，Ｙに対応する画素値がそれぞれＰａ，Ｐｂ，Ｐｃ，
Ｐｄ，Ｐｅ，Ｐｆ，Ｐｇ，Ｐｈ，Ｐｉ，Ｐｗ，Ｐｘ，Ｐ
ｙであるとし、そのときの画素Ｚの画素値Ｐｚは、次の
（１），（２）および（３）式によって定められる。
ＢＩＧは、画像縮小方式（ＰＲＥＳ）とマルコフモデル
と動的算術符号化とを組み合せた符号化を用いている。
図２を参照してＰＲＥＳの基本演算を説明する。まず、
ＰＲＥＳとは高解像度の画像から低解像度の画像を作る
一方式のことであり、これにつき説明する。図２におい
て、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉは高解像度画
像の画素、Ｗ，Ｘ，Ｙ，Ｚは低解像度画像の画素を示し
ている。ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈ，ｉ，Ｗ，
Ｘ，Ｙに対応する画素値がそれぞれＰａ，Ｐｂ，Ｐｃ，
Ｐｄ，Ｐｅ，Ｐｆ，Ｐｇ，Ｐｈ，Ｐｉ，Ｐｗ，Ｐｘ，Ｐ
ｙであるとし、そのときの画素Ｚの画素値Ｐｚは、次の
（１），（２）および（３）式によって定められる。
【数１】 の計算を行い、その結果 ＳＵＭ≧５の場合 Ｐｚ＝１ (2) ＳＵＭ＜５の場合 Ｐｚ＝０ (3) として決定する。以下、同様にして順次低解像度の画像
を作っていく。
を作っていく。
【０００８】次に、ＪＢＩＧによる符号化に使用するマ
ルコフモデルの画素配置を図３（ａ）〜（ｄ）に示す。
図３（ａ）〜（ｄ）において、ｘは符号化対象画素、ま
たａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆはｘと同じ解像度の画像上の
近傍画素を示していて、Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊは低解像度画像
の画素を示している。このｘとＧ，Ｈ，Ｉ，Ｊの位置関
係は、それぞれ図３（ａ）〜（ｄ）に示すように４通り
の場合があり、それぞれ、位相０、位相１、位相２およ
び位相３と呼ばれている。
ルコフモデルの画素配置を図３（ａ）〜（ｄ）に示す。
図３（ａ）〜（ｄ）において、ｘは符号化対象画素、ま
たａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆはｘと同じ解像度の画像上の
近傍画素を示していて、Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊは低解像度画像
の画素を示している。このｘとＧ，Ｈ，Ｉ，Ｊの位置関
係は、それぞれ図３（ａ）〜（ｄ）に示すように４通り
の場合があり、それぞれ、位相０、位相１、位相２およ
び位相３と呼ばれている。
【０００９】このように、ＪＢＩＧでは、マルコフモデ
ルを近傍のｘと同じ高解像度画像上のａ，ｂ，ｃ，ｄ，
ｅ，ｆの６画素と低解像度画像上のＧ，Ｈ，Ｉ，Ｊの４
画素の画素値、および、符号化対象画素ｘの位置に基づ
く位相を含めた、２12通りの状態とし、その条件付確率
分布テーブルをもとに算術符号化を行い、データの圧縮
を行うようにしている。また、ＪＢＩＧの符号化につい
ても、例えば、安田浩編著「マルチメディア符号化の国
際標準」１９９１年（丸善）の第２章「２値符号化」に
詳しく記載されているので参照されたい。
ルを近傍のｘと同じ高解像度画像上のａ，ｂ，ｃ，ｄ，
ｅ，ｆの６画素と低解像度画像上のＧ，Ｈ，Ｉ，Ｊの４
画素の画素値、および、符号化対象画素ｘの位置に基づ
く位相を含めた、２12通りの状態とし、その条件付確率
分布テーブルをもとに算術符号化を行い、データの圧縮
を行うようにしている。また、ＪＢＩＧの符号化につい
ても、例えば、安田浩編著「マルチメディア符号化の国
際標準」１９９１年（丸善）の第２章「２値符号化」に
詳しく記載されているので参照されたい。
【００１０】次に、前述した本願人の出願に係る特願平
９−３３００８２号明細書記載のマルコフモデルを用い
た動画像の可逆圧縮符号化においては、フレームごとに
画素値のエントロピー符号化に使用するマルコフモデル
を切り替えるマルコフモデル切り替え方式と、画素値の
エントロピー符号化に使用する条件付確率分布テーブル
をシーンチェンジごとに切り替え、また条件付確率分布
テーブルをフレームごとに更新する、条件付確率分布テ
ーブル切り替え、更新方式とを組み合わせた符号化を用
いている。図４、図５を参照してマルコフモデル切り替
え方式、条件付確率分布テーブル切り替え、更新方式に
ついて説明する。
９−３３００８２号明細書記載のマルコフモデルを用い
た動画像の可逆圧縮符号化においては、フレームごとに
画素値のエントロピー符号化に使用するマルコフモデル
を切り替えるマルコフモデル切り替え方式と、画素値の
エントロピー符号化に使用する条件付確率分布テーブル
をシーンチェンジごとに切り替え、また条件付確率分布
テーブルをフレームごとに更新する、条件付確率分布テ
ーブル切り替え、更新方式とを組み合わせた符号化を用
いている。図４、図５を参照してマルコフモデル切り替
え方式、条件付確率分布テーブル切り替え、更新方式に
ついて説明する。
【００１１】図４は、マルコフモデル切り替え方式の一
構成例をブロック図にて示している。図４において１，
２および３で示される各ブロックは３種類のマルコフモ
デルによる符号化装置を示していて、Σはフレームごと
に送出されたビット数の総計を求める装置、４はビット
数を比較する比較装置を示している。符号化装置１，２
および３により符号化されたデータのビット数の総計が
それぞれＴａ，Ｔｂ，Ｔｃであったとすると、比較器４
はＴａ，Ｔｂ，Ｔｃの中から最小のものを選択し、その
モデルを選択するように切り替えスイッチＳＷ１−１お
よびＳＷ１−２に切り替え情報を送る。切り替えスイッ
チＳＷ１−１およびＳＷ１−２はこの切り替え情報に応
じてフレーム単位で、常に、最小のビット数となるマル
コフモデルを選択する。また、この例では、マルコフモ
デルを３種類としたが、適当と考えられる任意の個数の
マルコフモデルを準備することも可能である。
構成例をブロック図にて示している。図４において１，
２および３で示される各ブロックは３種類のマルコフモ
デルによる符号化装置を示していて、Σはフレームごと
に送出されたビット数の総計を求める装置、４はビット
数を比較する比較装置を示している。符号化装置１，２
および３により符号化されたデータのビット数の総計が
それぞれＴａ，Ｔｂ，Ｔｃであったとすると、比較器４
はＴａ，Ｔｂ，Ｔｃの中から最小のものを選択し、その
モデルを選択するように切り替えスイッチＳＷ１−１お
よびＳＷ１−２に切り替え情報を送る。切り替えスイッ
チＳＷ１−１およびＳＷ１−２はこの切り替え情報に応
じてフレーム単位で、常に、最小のビット数となるマル
コフモデルを選択する。また、この例では、マルコフモ
デルを３種類としたが、適当と考えられる任意の個数の
マルコフモデルを準備することも可能である。
【００１２】図５は、条件付確率分布テーブル切り替
え、更新方式の一構成例をブロック図にて示している。
図５において、５は常に符号化装置が所有している条件
付確率分布テーブル（Default Table)、６は符号化対象
フレームの一つ前のフレーム画像に基づいて作成された
条件付確率分布テーブル（Unique Table) 、７は符号化
対象フレームの一つ前のフレーム符号化に使用した条件
付確率分布テーブル（Old Table)、８は１フレーム遅延
回路、９は符号化に使用する条件付確率分布テーブル(N
ew Table) 、
え、更新方式の一構成例をブロック図にて示している。
図５において、５は常に符号化装置が所有している条件
付確率分布テーブル（Default Table)、６は符号化対象
フレームの一つ前のフレーム画像に基づいて作成された
条件付確率分布テーブル（Unique Table) 、７は符号化
対象フレームの一つ前のフレーム符号化に使用した条件
付確率分布テーブル（Old Table)、８は１フレーム遅延
回路、９は符号化に使用する条件付確率分布テーブル(N
ew Table) 、
【外１】 は条件付確率分布テーブルの合成演算を行う加算器を示
している。まず、切り替えスイッチＳＷ２はシーンチェ
ンジ情報に応じて、シーンチェンジが生じた場合にはDe
fault Table ５側になるように切り替えている。
している。まず、切り替えスイッチＳＷ２はシーンチェ
ンジ情報に応じて、シーンチェンジが生じた場合にはDe
fault Table ５側になるように切り替えている。
【００１３】次に、
【外２】 で示された、加算器による条件付確率分布テーブル合成
演算は、Default Table５の各要素がＰｄ（ｘ）、Uniqu
e Table６の各要素がＰｕ（ｘ）、Old Table ７の各要
素がＰｏ（ｘ）、New Table ９の各要素がＰｎ（ｘ）、
合成のため係数がｋであったとすると、 Ｐｕ（ｘ）＝０の場合 Ｐｎ（ｘ）＝Ｐｏ（ｘ） (4) Ｐｕ（ｘ）≠０の場合 Ｐｎ（ｘ）＝ｋ・Ｐｏ（ｘ） ＋（１−ｋ）・Ｐｕ（ｘ） (5) となっている。このように、このマルコフモデルを用い
た符号化においては、条件付確率分布テーブル合成のた
めの１つの係数ｋを用いて、条件付確率分布テーブルを
更新し、この条件付確率分布テーブルをもとにエントロ
ピー符号化を行っている。これら、マルコフモデルを用
いた符号化については特願平９−３３００８２号明細書
に詳しく記載されているので参照されたい。
演算は、Default Table５の各要素がＰｄ（ｘ）、Uniqu
e Table６の各要素がＰｕ（ｘ）、Old Table ７の各要
素がＰｏ（ｘ）、New Table ９の各要素がＰｎ（ｘ）、
合成のため係数がｋであったとすると、 Ｐｕ（ｘ）＝０の場合 Ｐｎ（ｘ）＝Ｐｏ（ｘ） (4) Ｐｕ（ｘ）≠０の場合 Ｐｎ（ｘ）＝ｋ・Ｐｏ（ｘ） ＋（１−ｋ）・Ｐｕ（ｘ） (5) となっている。このように、このマルコフモデルを用い
た符号化においては、条件付確率分布テーブル合成のた
めの１つの係数ｋを用いて、条件付確率分布テーブルを
更新し、この条件付確率分布テーブルをもとにエントロ
ピー符号化を行っている。これら、マルコフモデルを用
いた符号化については特願平９−３３００８２号明細書
に詳しく記載されているので参照されたい。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の動画像圧縮符号化のためのＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２、
および、静止画像圧縮符号化のためのＪＰＥＧの非可逆
符号化は、圧縮率を高めるために、ＤＣＴ係数の量子化
という技術を用いている。しかし、このＤＣＴ係数の量
子化技術を用いて符号化をした場合、その符号化データ
についてデータ復号化を行ったとしても、もとのデータ
に近似した値に復号化されるだけであり、もとのデータ
そのものに戻すことは不可能である。従って、これらの
技術を画像の符号化に使用した場合は、符号化前の画像
と、符号化され、その符号化データが復号化された後の
画像とでは異なったものになる。
の動画像圧縮符号化のためのＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ２、
および、静止画像圧縮符号化のためのＪＰＥＧの非可逆
符号化は、圧縮率を高めるために、ＤＣＴ係数の量子化
という技術を用いている。しかし、このＤＣＴ係数の量
子化技術を用いて符号化をした場合、その符号化データ
についてデータ復号化を行ったとしても、もとのデータ
に近似した値に復号化されるだけであり、もとのデータ
そのものに戻すことは不可能である。従って、これらの
技術を画像の符号化に使用した場合は、符号化前の画像
と、符号化され、その符号化データが復号化された後の
画像とでは異なったものになる。
【００１５】また、従来の静止画像圧縮符号化のための
ＪＰＥＧは、静止画像の可逆圧縮を対象とした符号化で
あるが、フレーム単位に処理するため、例えば、インタ
ーレースされた画像で動きがある場合などに適した符号
化ではない。また、エントロピー符号化に使用する確率
分布テーブルとして、各フレームの符号化に最適なテー
ブルを使う場合には、そのテーブル自体を符号化データ
とともに記録、もしくは、伝送する必要があり、これは
データ量を増加させる結果となっている。また、各フレ
ームに最適なテーブルを使用しない場合は、圧縮率が低
く抑えられる。
ＪＰＥＧは、静止画像の可逆圧縮を対象とした符号化で
あるが、フレーム単位に処理するため、例えば、インタ
ーレースされた画像で動きがある場合などに適した符号
化ではない。また、エントロピー符号化に使用する確率
分布テーブルとして、各フレームの符号化に最適なテー
ブルを使う場合には、そのテーブル自体を符号化データ
とともに記録、もしくは、伝送する必要があり、これは
データ量を増加させる結果となっている。また、各フレ
ームに最適なテーブルを使用しない場合は、圧縮率が低
く抑えられる。
【００１６】また、静止２値画像圧縮符号化のためのＪ
ＢＩＧは、２値画像の可逆圧縮を対象とした符号化であ
るが、連続階調の画像にこの符号化方式を適用するに
は、大きなメモリが必要となり、装置の実装が困難とな
る。
ＢＩＧは、２値画像の可逆圧縮を対象とした符号化であ
るが、連続階調の画像にこの符号化方式を適用するに
は、大きなメモリが必要となり、装置の実装が困難とな
る。
【００１７】また、マルコフモデルを用いた動画像の可
逆圧縮符号化は、エントロピー符号化に使用する条件付
確率分布テーブルのいかなる部分の確率も０にならない
ように設定されており、このため、実際の符号化に使用
しない画素値の確率も０ではない値になっており、それ
に応じて、実際の符号化に使用する画素値の確率が低く
なっている。従って、この確率をもとに符号の長さを定
めるエントロピー符号化においては、実際の符号化に使
用する画素値の確率が低くなることにより、割り当てら
れる符号の長さが長くなり、従って、画像全体の圧縮率
が低く抑えられてしまう。
逆圧縮符号化は、エントロピー符号化に使用する条件付
確率分布テーブルのいかなる部分の確率も０にならない
ように設定されており、このため、実際の符号化に使用
しない画素値の確率も０ではない値になっており、それ
に応じて、実際の符号化に使用する画素値の確率が低く
なっている。従って、この確率をもとに符号の長さを定
めるエントロピー符号化においては、実際の符号化に使
用する画素値の確率が低くなることにより、割り当てら
れる符号の長さが長くなり、従って、画像全体の圧縮率
が低く抑えられてしまう。
【００１８】また、条件付確率分布テーブルの更新方法
は、テーブル内のすべての条件付き確率において、一つ
の係数を定め、前フレーム画像の符号化に用いた条件付
確率分布テーブルと前フレームの画像データに基づいて
作成された条件付確率分布テーブルとを重み付け加算す
る方法であり、生起確率の小さい部分でも同じ重み付け
係数による加算が行なわれている。これにより、例え
ば、ランダムノイズのような偶発的に生じた画素値に対
しても同じ処理が行われていた。この処理により生起確
率分布にランダム性をもたせる結果となってしまい、結
果として、エントロピー符号化における圧縮率の低下を
招いている。
は、テーブル内のすべての条件付き確率において、一つ
の係数を定め、前フレーム画像の符号化に用いた条件付
確率分布テーブルと前フレームの画像データに基づいて
作成された条件付確率分布テーブルとを重み付け加算す
る方法であり、生起確率の小さい部分でも同じ重み付け
係数による加算が行なわれている。これにより、例え
ば、ランダムノイズのような偶発的に生じた画素値に対
しても同じ処理が行われていた。この処理により生起確
率分布にランダム性をもたせる結果となってしまい、結
果として、エントロピー符号化における圧縮率の低下を
招いている。
【００１９】本発明の目的は、上述した各問題点を除去
した動画像の可逆圧縮符号化装置および復号化装置を提
供することにある。
した動画像の可逆圧縮符号化装置および復号化装置を提
供することにある。
【００２０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明による動画像の可逆圧縮符号化装置は、マル
コフモデルとそれに対応して使用される条件付確率分布
テーブルを用いてエントロピー符号化するように構成し
た動画像の可逆圧縮符号化装置において、前記マルコフ
モデルに対応して使用される条件付確率分布テーブルの
一部をマスクし、使用しない画素値に対する確率を０と
し、該確率を０とした部分以外の条件付確率分布を再構
成して新たな条件付確率分布テーブルを構成し、該構成
した新たな条件付確率分布テーブルをもとに動画像をエ
ントロピー符号化するように構成したことを特徴とする
ものである。
に、本発明による動画像の可逆圧縮符号化装置は、マル
コフモデルとそれに対応して使用される条件付確率分布
テーブルを用いてエントロピー符号化するように構成し
た動画像の可逆圧縮符号化装置において、前記マルコフ
モデルに対応して使用される条件付確率分布テーブルの
一部をマスクし、使用しない画素値に対する確率を０と
し、該確率を０とした部分以外の条件付確率分布を再構
成して新たな条件付確率分布テーブルを構成し、該構成
した新たな条件付確率分布テーブルをもとに動画像をエ
ントロピー符号化するように構成したことを特徴とする
ものである。
【００２１】また、本発明による動画像の可逆圧縮符号
化装置は、前記マルコフモデルに対応して使用される条
件付確率分布テーブルの一部をマスクするマスク用デー
タが、実際に符号化対象となるフレームから作り出され
たマスク用データであり、対象フレームで生起している
前記確率を０とした部分以外の画素値に対応する前記再
構成した新たな条件付確率分布テーブルには０でない確
率が割り当てられていることを特徴とするものである。
化装置は、前記マルコフモデルに対応して使用される条
件付確率分布テーブルの一部をマスクするマスク用デー
タが、実際に符号化対象となるフレームから作り出され
たマスク用データであり、対象フレームで生起している
前記確率を０とした部分以外の画素値に対応する前記再
構成した新たな条件付確率分布テーブルには０でない確
率が割り当てられていることを特徴とするものである。
【００２２】また、本発明による動画像の可逆圧縮符号
化装置は、前記マルコフモデルに対応して使用される条
件付確率分布テーブルには、前フレームの画像の符号化
に用いた条件付確率分布テーブルと前フレームの画像デ
ータに基づいて作成された条件付確率分布テーブルとを
重み付け加算して求めた条件付確率分布テーブルが含ま
れるとともに、前記重み付け加算のための重み付け係数
をテーブルの部分ごとに適応的に変化させるようにした
ことを特徴とするものである。
化装置は、前記マルコフモデルに対応して使用される条
件付確率分布テーブルには、前フレームの画像の符号化
に用いた条件付確率分布テーブルと前フレームの画像デ
ータに基づいて作成された条件付確率分布テーブルとを
重み付け加算して求めた条件付確率分布テーブルが含ま
れるとともに、前記重み付け加算のための重み付け係数
をテーブルの部分ごとに適応的に変化させるようにした
ことを特徴とするものである。
【００２３】また、本発明による動画像の可逆圧縮符号
化装置は、前記重み付け係数を符号化対象フレームの生
起度数に基づいてグループ化し、そのグループ化に応じ
て係数を選択するようにしたことを特徴とするものであ
る。
化装置は、前記重み付け係数を符号化対象フレームの生
起度数に基づいてグループ化し、そのグループ化に応じ
て係数を選択するようにしたことを特徴とするものであ
る。
【００２４】また、本発明による動画像の可逆圧縮符号
化装置は、前記グループ化のためのデータが前記マルコ
フモデルに対応して使用される条件付確率分布テーブル
の一部をマスクするマスク用データを兼ねていて、前記
重み付け係数が０となるグループはマスクされる部分
を、そして重み付け係数が０とならないグループはマス
クされない部分をそれぞれ示していることを特徴とする
ものである。
化装置は、前記グループ化のためのデータが前記マルコ
フモデルに対応して使用される条件付確率分布テーブル
の一部をマスクするマスク用データを兼ねていて、前記
重み付け係数が０となるグループはマスクされる部分
を、そして重み付け係数が０とならないグループはマス
クされない部分をそれぞれ示していることを特徴とする
ものである。
【００２５】また、本発明による動画像の可逆伸長復号
化装置は、記録側もしくは送信側でマルコフモデルとそ
れに対応して使用される条件付確率分布テーブルを用い
て行われたエントロピー符号化の復号化を行う動画像の
可逆伸長復号化装置において、記録側もしくは送信側で
条件付確率分布テーブルをどのようにグループ化して符
号化が行われたかを示すグループ化データを再生もしく
は受信して、該再生もしくは受信したグループ化データ
に対応して重み付け係数を定め、該係数に基づいて、前
フレーム画像の復号化に使用した条件付き確率分布テー
ブルと前フレームの画像データに基づいて作成された条
件付確率分布テーブルとを重み付け加算して求めた条件
付確率分布テーブルに対応してエントロピー符号化の復
号化を行うようにしたことを特徴とするものである。
化装置は、記録側もしくは送信側でマルコフモデルとそ
れに対応して使用される条件付確率分布テーブルを用い
て行われたエントロピー符号化の復号化を行う動画像の
可逆伸長復号化装置において、記録側もしくは送信側で
条件付確率分布テーブルをどのようにグループ化して符
号化が行われたかを示すグループ化データを再生もしく
は受信して、該再生もしくは受信したグループ化データ
に対応して重み付け係数を定め、該係数に基づいて、前
フレーム画像の復号化に使用した条件付き確率分布テー
ブルと前フレームの画像データに基づいて作成された条
件付確率分布テーブルとを重み付け加算して求めた条件
付確率分布テーブルに対応してエントロピー符号化の復
号化を行うようにしたことを特徴とするものである。
【００２６】また、本発明による動画像の可逆伸長復号
化装置は、記録側もしくは送信側で条件付確率分布テー
ブルをどのようにグループ化して符号化が行われたかを
示すグループ化データを再生もしくは受信して、該再生
もしくは受信したグループ化データに対応してマスク用
データを構成し、該マスク用データを使用して復号化に
使用する条件付確率分布テーブルをマスクし、条件付確
率分布テーブルを再構成することにより求めた条件付確
率分布テーブルに対応してエントロピー符号化の復号化
を行うようにしたことを特徴とするものである。
化装置は、記録側もしくは送信側で条件付確率分布テー
ブルをどのようにグループ化して符号化が行われたかを
示すグループ化データを再生もしくは受信して、該再生
もしくは受信したグループ化データに対応してマスク用
データを構成し、該マスク用データを使用して復号化に
使用する条件付確率分布テーブルをマスクし、条件付確
率分布テーブルを再構成することにより求めた条件付確
率分布テーブルに対応してエントロピー符号化の復号化
を行うようにしたことを特徴とするものである。
【００２７】
【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照し、発明の
実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。本発明
は、上述した条件付確率分布テーブル切り替え、更新方
式を改善したものであり、本発明を上述したマルコフモ
デル切り替え方式と組み合わせて用いることもできる
し、マルコフモデルを固定して本発明を単独に実施する
こともできる。本発明においては、上述したように、マ
ルコフモデルを規定し、そのマルコフモデルに対応した
条件付確率分布テーブルを使用してエントロピー符号化
しているが、以下の実施の形態では、構成を容易にする
ため、マルコフモデルとして符号化対象画素直前の２画
素を含めた３画素から形成されるマルコフモデルを規定
するものとする。
実施の形態に基づいて本発明を詳細に説明する。本発明
は、上述した条件付確率分布テーブル切り替え、更新方
式を改善したものであり、本発明を上述したマルコフモ
デル切り替え方式と組み合わせて用いることもできる
し、マルコフモデルを固定して本発明を単独に実施する
こともできる。本発明においては、上述したように、マ
ルコフモデルを規定し、そのマルコフモデルに対応した
条件付確率分布テーブルを使用してエントロピー符号化
しているが、以下の実施の形態では、構成を容易にする
ため、マルコフモデルとして符号化対象画素直前の２画
素を含めた３画素から形成されるマルコフモデルを規定
するものとする。
【００２８】３画素から形成されるマルコフモデルによ
る符号化とは、まず、符号化する画素のレベルがＸa 、
その直前の２つの画素のレベルがＸb ，Ｘc である場合
に、Ｘa の生起確率がＸb ，Ｘc に依存する２重マルコ
フ情報源であるとし、条件付確率Ｐ（Ｘa ｜Ｘ
b , Ｘc ）を定める。ここで、Ｘa ，Ｘb ，Ｘc がそれ
ぞれ、０から２５５までの値をとるものとすると、（Ｘ
b ，Ｘc ）の組み合わせの数は６５，５３６通り存在す
る。この個々の（Ｘb ，Ｘc ）に対してＸa を０から２
５５まで変化させた場合の確率の総計は１となる。この
条件付確率分布をもとに、算術符号化、ハフマン符号化
等のエントロピー符号化を行う。このエントロピー符号
化はデータの欠落がない可逆圧縮符号化である。
る符号化とは、まず、符号化する画素のレベルがＸa 、
その直前の２つの画素のレベルがＸb ，Ｘc である場合
に、Ｘa の生起確率がＸb ，Ｘc に依存する２重マルコ
フ情報源であるとし、条件付確率Ｐ（Ｘa ｜Ｘ
b , Ｘc ）を定める。ここで、Ｘa ，Ｘb ，Ｘc がそれ
ぞれ、０から２５５までの値をとるものとすると、（Ｘ
b ，Ｘc ）の組み合わせの数は６５，５３６通り存在す
る。この個々の（Ｘb ，Ｘc ）に対してＸa を０から２
５５まで変化させた場合の確率の総計は１となる。この
条件付確率分布をもとに、算術符号化、ハフマン符号化
等のエントロピー符号化を行う。このエントロピー符号
化はデータの欠落がない可逆圧縮符号化である。
【００２９】以下に、本発明の実施の形態で使用するマ
ルコフモデルによる符号化について説明する。図６は、
本発明の実施の形態で使用するマルコフモデルにおける
３画素の配置を示している。図６において、Ｘｐi,Ｘｐ
i-1,Ｘｐi-2 は同一走査線上の互いに隣接する３つの画
素を表している。本実施の形態では、符号化は、これら
３つの画素、Ｘｐi，Ｘｐi-1,Ｘｐi-2 を用いて行う。
符号化しようとする画素Ｘｐi のレベルＸiの生起確率
が、画素Ｘｐi-1 のレベルＸi-1 とＸｐi-2 のレベルＸ
i-2 とに依存している２重マルコフ情報源であるとし、
条件付確率分布Ｐ（Ｘi ｜Ｘi-2 ，Ｘ i-1 ）を生成し、
この条件付確率分布をもとにエントロピー符号化を行
う。この符号化では、フレーム内の各走査線上の第１番
目、第２番目の画素の符号化は行わない。これらの画素
は、近傍の２つの画素が完全に揃わないからである。
ルコフモデルによる符号化について説明する。図６は、
本発明の実施の形態で使用するマルコフモデルにおける
３画素の配置を示している。図６において、Ｘｐi,Ｘｐ
i-1,Ｘｐi-2 は同一走査線上の互いに隣接する３つの画
素を表している。本実施の形態では、符号化は、これら
３つの画素、Ｘｐi，Ｘｐi-1,Ｘｐi-2 を用いて行う。
符号化しようとする画素Ｘｐi のレベルＸiの生起確率
が、画素Ｘｐi-1 のレベルＸi-1 とＸｐi-2 のレベルＸ
i-2 とに依存している２重マルコフ情報源であるとし、
条件付確率分布Ｐ（Ｘi ｜Ｘi-2 ，Ｘ i-1 ）を生成し、
この条件付確率分布をもとにエントロピー符号化を行
う。この符号化では、フレーム内の各走査線上の第１番
目、第２番目の画素の符号化は行わない。これらの画素
は、近傍の２つの画素が完全に揃わないからである。
【００３０】ここで、このようにして動画像が可逆圧縮
符号化された符号化データが記録媒体に記録され、もし
くは伝送路を介して伝送されて、それら記録されもしく
は伝送された符号化データを、再生側もしくは受信側で
可逆伸長復号化する手順について説明する。
符号化された符号化データが記録媒体に記録され、もし
くは伝送路を介して伝送されて、それら記録されもしく
は伝送された符号化データを、再生側もしくは受信側で
可逆伸長復号化する手順について説明する。
【００３１】復号化に際しては、まず、符号化されずに
記録もしくは伝送されてきた各走査線上の第１番目、第
２番目の画素を基準とし、それと同一走査線上の第３番
目の画素の復号化を行う。次に、第２番目の画素と先に
復号化した第３番目の画素とを基準とし、第４番目の画
素の復号化を同様に行う。この復号化を繰り返すことに
より、すべての画素の復号化が可能となる。
記録もしくは伝送されてきた各走査線上の第１番目、第
２番目の画素を基準とし、それと同一走査線上の第３番
目の画素の復号化を行う。次に、第２番目の画素と先に
復号化した第３番目の画素とを基準とし、第４番目の画
素の復号化を同様に行う。この復号化を繰り返すことに
より、すべての画素の復号化が可能となる。
【００３２】次に、本発明においては、符号化側におい
てマルコフモデル、および対応する条件付確率分布テー
ブルを用いてエントロピー符号化を行うことを前提とし
ているが、符号化、および、復号化の手順は本発明にと
って本質的なことではないので、その詳細は、例えば、
原島博著「画像情報圧縮」（オーム社、平成３年８月２
５日発行）に譲ることとする。
てマルコフモデル、および対応する条件付確率分布テー
ブルを用いてエントロピー符号化を行うことを前提とし
ているが、符号化、および、復号化の手順は本発明にと
って本質的なことではないので、その詳細は、例えば、
原島博著「画像情報圧縮」（オーム社、平成３年８月２
５日発行）に譲ることとする。
【００３３】このエントロピー符号化に使用する条件付
確率分布テーブルとして、フレームごとに合成され、さ
らに、フレームに応じたマスクが行われた条件付確率分
布テーブルを用いるのが効果的である。
確率分布テーブルとして、フレームごとに合成され、さ
らに、フレームに応じたマスクが行われた条件付確率分
布テーブルを用いるのが効果的である。
【００３４】図７は、本発明の実施の形態における条件
付確率分布テーブルの合成の仕方をブロック図にて示し
ている。図７において、１０はユニークテーブル（Uniq
ue Table) 、１１はオールドテーブル（Old Table)、１
２はニューテーブル(New Table) 、１３はパワーテーブ
ル（Power Table)、１４はグループテーブル（Group Ta
ble)、１５はマスクテーブル（Mask Table) 、および１
６はリアルテーブル（Real Table) をそれぞれ示してい
るが、これらについては、以下に順を追って説明する。
付確率分布テーブルの合成の仕方をブロック図にて示し
ている。図７において、１０はユニークテーブル（Uniq
ue Table) 、１１はオールドテーブル（Old Table)、１
２はニューテーブル(New Table) 、１３はパワーテーブ
ル（Power Table)、１４はグループテーブル（Group Ta
ble)、１５はマスクテーブル（Mask Table) 、および１
６はリアルテーブル（Real Table) をそれぞれ示してい
るが、これらについては、以下に順を追って説明する。
【００３５】ユニークテーブル（Unique Table) １０と
は、現在符号化しようとしているフレーム画像のフレー
ム番号がｉであるとすると、その一つ前のｉ−１番目の
フレーム画像から生起度数分布を求め、その生起分布を
もとに作り出された条件付確率分布テーブルのことであ
り、これもすべてのＸa , Ｘb ，Ｘc について条件付確
率Ｐｕ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）が規定されている。しか
し、ｉ−１番目のフレーム画像では、すべてのＸa ，Ｘ
b ，Ｘc が生起しているとは限らない。従って、このテ
ーブルは次の条件１を満足しているものであり、確率が
０となる部分が存在していても差し支えない。
は、現在符号化しようとしているフレーム画像のフレー
ム番号がｉであるとすると、その一つ前のｉ−１番目の
フレーム画像から生起度数分布を求め、その生起分布を
もとに作り出された条件付確率分布テーブルのことであ
り、これもすべてのＸa , Ｘb ，Ｘc について条件付確
率Ｐｕ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）が規定されている。しか
し、ｉ−１番目のフレーム画像では、すべてのＸa ，Ｘ
b ，Ｘc が生起しているとは限らない。従って、このテ
ーブルは次の条件１を満足しているものであり、確率が
０となる部分が存在していても差し支えない。
【数２】
【００３６】オールドテーブル（Old Table)１１とは、
ｉ−１番目のフレーム画像の符号化に使用した条件付確
率分布テーブルを作成するために使用され、後述するマ
スク演算を行う前の条件付確率分布テーブルのことであ
り、すべてのＸa ，Ｘb ，Ｘ c について条件付確率Ｐｏ
（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）が規定されており、次の条件２を
満足している。
ｉ−１番目のフレーム画像の符号化に使用した条件付確
率分布テーブルを作成するために使用され、後述するマ
スク演算を行う前の条件付確率分布テーブルのことであ
り、すべてのＸa ，Ｘb ，Ｘ c について条件付確率Ｐｏ
（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）が規定されており、次の条件２を
満足している。
【数３】
【００３７】ニューテーブル（New Table ）１２とは、
Unique Table１０とOld Table １１から合成された条件
付確率分布テーブルのことであり、すべてのＸa ，
Ｘb ，Ｘ c について条件付確率Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb ，
Ｘc ）が規定されており、次の条件３を満足している。
Unique Table１０とOld Table １１から合成された条件
付確率分布テーブルのことであり、すべてのＸa ，
Ｘb ，Ｘ c について条件付確率Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb ，
Ｘc ）が規定されており、次の条件３を満足している。
【数４】
【００３８】図７中
【外３】 で示される加算器は、New Table １２を作る際のUnique
Table１０とOld Table１１の合成演算を行う。このNew
Table １２の条件付確率Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘ c ）の
作成方法は、 Unique Table１０のＰｕ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）にお
いて、Ｘb ，Ｘc を固定し、すべてのＸa についてＰｕ
（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）＝０である場合、すべてのＸa に
対し Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）＝Ｐｏ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ） (12) Unique Table１０のＰｕ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）にお
いて、Ｘb ，Ｘc を固定し、あるＸa についてＰｕ（Ｘ
a ｜Ｘb ，Ｘc ）≠０である場合、すべてのＸa に対し Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb,Ｘc ) ＝（１−ｋ（Ｘb,Ｘc ))・Ｐｏ（Ｘa ｜Ｘb,Ｘc ） ＋ｋ（Ｘb,Ｘc ）・Ｐｕ（Ｘa ｜Ｘb,Ｘc ） (13) とする。なお、この更新を行った場合でも、New Table
１２は上述の条件３を満足する。
Table１０とOld Table１１の合成演算を行う。このNew
Table １２の条件付確率Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘ c ）の
作成方法は、 Unique Table１０のＰｕ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）にお
いて、Ｘb ，Ｘc を固定し、すべてのＸa についてＰｕ
（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）＝０である場合、すべてのＸa に
対し Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）＝Ｐｏ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ） (12) Unique Table１０のＰｕ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）にお
いて、Ｘb ，Ｘc を固定し、あるＸa についてＰｕ（Ｘ
a ｜Ｘb ，Ｘc ）≠０である場合、すべてのＸa に対し Ｐｎ（Ｘa ｜Ｘb,Ｘc ) ＝（１−ｋ（Ｘb,Ｘc ))・Ｐｏ（Ｘa ｜Ｘb,Ｘc ） ＋ｋ（Ｘb,Ｘc ）・Ｐｕ（Ｘa ｜Ｘb,Ｘc ） (13) とする。なお、この更新を行った場合でも、New Table
１２は上述の条件３を満足する。
【００３９】ここに、ｋ（Ｘb,Ｘc ）はNew Table １２
を作成する際に用いる乗算係数であり、図７のパワーテ
ーブル（Power Table)１３に格納されており、次の条件
４を満足している。なお、本実施の形態の前提である連
続する３画素からなるマルコフモデルではｋ（Ｘ
b,Ｘc ）＝ｋ（Ｘa ，Ｘb ）である。 条件４ 任意のＸa ，Ｘb に対し ０≦ｋ（Ｘa ，Ｘb ）＜１ (14) ここで、ｋ（Ｘa ，Ｘb ）は条件４を満たしていれば任
意の値で構わないが、ｉ番目のフレーム画像の符号化を
行う際に符号量が最小になるような設定が望ましい。こ
のｋ（Ｘa ，Ｘb ）を決定する手法の２通りの例を以下
に示す。
を作成する際に用いる乗算係数であり、図７のパワーテ
ーブル（Power Table)１３に格納されており、次の条件
４を満足している。なお、本実施の形態の前提である連
続する３画素からなるマルコフモデルではｋ（Ｘ
b,Ｘc ）＝ｋ（Ｘa ，Ｘb ）である。 条件４ 任意のＸa ，Ｘb に対し ０≦ｋ（Ｘa ，Ｘb ）＜１ (14) ここで、ｋ（Ｘa ，Ｘb ）は条件４を満たしていれば任
意の値で構わないが、ｉ番目のフレーム画像の符号化を
行う際に符号量が最小になるような設定が望ましい。こ
のｋ（Ｘa ，Ｘb ）を決定する手法の２通りの例を以下
に示す。
【００４０】第１の例として、まず、計算量を少なく
し、構成を簡単にした決定手法について説明する。ここ
では、ｉ番目のフレーム画像より（Ｘa ，Ｘb ）の生起
度数分布Ｈ1 （Ｘ a ，Ｘb ）を算出し、このＨ
1 （Ｘa ，Ｘb ）に基いて以下のようにグループ化を行
う。このグループ化はいくつのグループに分類しても構
わないが、本例では４つのグループに分類することとす
る。各（Ｘa ，Ｘb ）に対するグループをＧ 1 （Ｘa ，Ｘb ）とすると Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）＞ＴＨ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝３ (15) Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）≦ＴＨ かつＨ1 （Ｘa ，Ｘb ）＞ＴＬ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝２ (16) Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）≦ＴＬ かつＨ1 （Ｘa ，Ｘb ）＞０ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝１ (17) Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝０ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝０ (18) このＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）は図７のグループテーブル（Gr
oup Table)１４に格納されている。
し、構成を簡単にした決定手法について説明する。ここ
では、ｉ番目のフレーム画像より（Ｘa ，Ｘb ）の生起
度数分布Ｈ1 （Ｘ a ，Ｘb ）を算出し、このＨ
1 （Ｘa ，Ｘb ）に基いて以下のようにグループ化を行
う。このグループ化はいくつのグループに分類しても構
わないが、本例では４つのグループに分類することとす
る。各（Ｘa ，Ｘb ）に対するグループをＧ 1 （Ｘa ，Ｘb ）とすると Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）＞ＴＨ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝３ (15) Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）≦ＴＨ かつＨ1 （Ｘa ，Ｘb ）＞ＴＬ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝２ (16) Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）≦ＴＬ かつＨ1 （Ｘa ，Ｘb ）＞０ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝１ (17) Ｈ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝０ のときＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）＝０ (18) このＧ1 （Ｘa ，Ｘb ）は図７のグループテーブル（Gr
oup Table)１４に格納されている。
【００４１】ここに、ＴＨ，ＴＬはグループ化を行うに
あたり使用するスレッショルド値であり、これは、次の
ようにして決定する。いま、
あたり使用するスレッショルド値であり、これは、次の
ようにして決定する。いま、
【数５】 として
【数６】 ここに、Ｎbit は符号化前の１画素あたりのビット数で
ある。
ある。
【００４２】このグループ化の後に各グループごとの条
件付確率分布テーブルの重み付け係数ｋ（Ｘa,Ｘb ）を
以下のようにして決定する。いま、
件付確率分布テーブルの重み付け係数ｋ（Ｘa,Ｘb ）を
以下のようにして決定する。いま、
【数７】 として、重み付け係数は、
【数８】 となり、さらに、
【数９】 となる。ここに、Ｎtotal は、第ｉ−１番目のフレーム
画像を符号化した際の総符号量、Ｎpixel は１フレーム
分の画素数、Ｎbit は符号化前の１画素あたりのビット
数である。
画像を符号化した際の総符号量、Ｎpixel は１フレーム
分の画素数、Ｎbit は符号化前の１画素あたりのビット
数である。
【００４３】次に、上述した第１の例と比較した場合、
演算量が多く、構成が大きくなるが、最終的なフレーム
の圧縮率を低く抑えることが可能な決定手法について説
明する。ここでは、まずｉ番目のフレーム画像より（Ｘ
a ，Ｘb ，Ｘc ）の生起度数分布Ｈ2 （Ｘa ，Ｘb ，Ｘ
c ）を算出する。次に、このＨ2 （Ｘa ，Ｘb ，Ｘc ）
により、生起度数分布Ｈ3 （Ｘb ，Ｘc ）とＸb ，Ｘc
を固定し、Ｘa を変数とした場合の標準偏差σ（Ｘb ，
Ｘc ）を以下のようにして求める。いま、
演算量が多く、構成が大きくなるが、最終的なフレーム
の圧縮率を低く抑えることが可能な決定手法について説
明する。ここでは、まずｉ番目のフレーム画像より（Ｘ
a ，Ｘb ，Ｘc ）の生起度数分布Ｈ2 （Ｘa ，Ｘb ，Ｘ
c ）を算出する。次に、このＨ2 （Ｘa ，Ｘb ，Ｘc ）
により、生起度数分布Ｈ3 （Ｘb ，Ｘc ）とＸb ，Ｘc
を固定し、Ｘa を変数とした場合の標準偏差σ（Ｘb ，
Ｘc ）を以下のようにして求める。いま、
【数１０】
【数１１】 として
【数１２】 となる。
【００４４】以上により求められたＨ3 （Ｘb ，Ｘc ）
およびσ（Ｘb ，Ｘc ）に基づいて以下のようにグルー
プ化を行う。このグループ化はいくつのグループに分類
しても構わないが、本例では４つのグループに分類する
こととする。各（Ｘb ，Ｘc ）に対するグループをＧ2
（Ｘ b ，Ｘc ）とすると
およびσ（Ｘb ，Ｘc ）に基づいて以下のようにグルー
プ化を行う。このグループ化はいくつのグループに分類
しても構わないが、本例では４つのグループに分類する
こととする。各（Ｘb ，Ｘc ）に対するグループをＧ2
（Ｘ b ，Ｘc ）とすると
【数１３】
【００４５】このグループ化の後で、各グループごとの
確率分布テーブルの重み付け係数ｋ（Ｘb ，Ｘc ）を以
下のようにして決定する。
確率分布テーブルの重み付け係数ｋ（Ｘb ，Ｘc ）を以
下のようにして決定する。
【数１４】
【００４６】図７のリアルテーブル（Real Table) １６
とは、New Table １２に後述するマスク演算を行って作
成された条件付確率分布テーブルであり、すべての
Ｘa ，Ｘ b ，Ｘc について条件付確率Ｐｒ（Ｘa ｜
Ｘb ，Ｘc ）が規定されており、次の条件５を満足して
いる。
とは、New Table １２に後述するマスク演算を行って作
成された条件付確率分布テーブルであり、すべての
Ｘa ，Ｘ b ，Ｘc について条件付確率Ｐｒ（Ｘa ｜
Ｘb ，Ｘc ）が規定されており、次の条件５を満足して
いる。
【数１５】
【００４７】図７のマスクテーブル（Mask Table) １５
とは、New Table １２にマスク演算を行うためのマスク
データが格納されたテーブルであり、（Ｘa ，Ｘb ）に
おけるグループ化データをＧ（Ｘa ，Ｘb ）、マスクデ
ータをＭ（Ｘa ，Ｘb ）とすると Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）＝０ のときＭ（Ｘa ，Ｘb ）＝０ (44) Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）≠０ のときＭ（Ｘa ，Ｘb ）＝１ (45) となっている。図７中の
とは、New Table １２にマスク演算を行うためのマスク
データが格納されたテーブルであり、（Ｘa ，Ｘb ）に
おけるグループ化データをＧ（Ｘa ，Ｘb ）、マスクデ
ータをＭ（Ｘa ，Ｘb ）とすると Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）＝０ のときＭ（Ｘa ，Ｘb ）＝０ (44) Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）≠０ のときＭ（Ｘa ，Ｘb ）＝１ (45) となっている。図７中の
【外４】 で示されるマスク器はNew Table １２とMask Table１５
からReal Table１６を作る際のマスク演算、およびテー
ブルの再構成を行う。
からReal Table１６を作る際のマスク演算、およびテー
ブルの再構成を行う。
【００４８】このマスク演算の方法は、いま、
【数１６】 として
【数１７】 とする。なお、この更新を行った場合でもReal Table１
６は上述の条件５を満足している。
６は上述の条件５を満足している。
【００４９】これらの条件付確率分布テーブルにより得
られた符号化データを記録もしくは伝送する場合、再生
もしくは受信側のために、どのようなグループ化を行っ
たかを示すグループ化データＧ（Ｘa ，Ｘb ）を、符号
化データとともに記録もしくは送信する必要がある。
られた符号化データを記録もしくは伝送する場合、再生
もしくは受信側のために、どのようなグループ化を行っ
たかを示すグループ化データＧ（Ｘa ，Ｘb ）を、符号
化データとともに記録もしくは送信する必要がある。
【００５０】動画像の場合、隣接するフレームどうしの
相関が非常に強いため、ｉ番目のフレーム画像の符号化
に使用するグループ化データ（Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i とｉ
−１番目のフレーム画像の符号化に使用したグループ化
データ（Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i- 1 とは非常に類似したもの
になっている。従って、グループ化データを記録もしく
は伝送する場合には、（Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i と（Ｇ（Ｘ
a ，Ｘb ))i-1 が異なる場合のみを記録もしくは伝送す
ることにより、Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）のデータ量を削減する
ことが可能である。
相関が非常に強いため、ｉ番目のフレーム画像の符号化
に使用するグループ化データ（Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i とｉ
−１番目のフレーム画像の符号化に使用したグループ化
データ（Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i- 1 とは非常に類似したもの
になっている。従って、グループ化データを記録もしく
は伝送する場合には、（Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i と（Ｇ（Ｘ
a ，Ｘb ))i-1 が異なる場合のみを記録もしくは伝送す
ることにより、Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）のデータ量を削減する
ことが可能である。
【００５１】すなわち、 ＤＧ（Ｘa ，Ｘb ）＝( Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i −( Ｇ（Ｘa ，Ｘb ))i-1 (48) と定義したとき、ＤＧ（Ｘa ，Ｘb ）＝０である場合に
は、何のデータも記録もしくは伝送を行わない。また、
ＤＧ（Ｘa ，Ｘb ）≠０である場合には、Ｘa ，Ｘb ，
Ｇ（Ｘa，Ｘb ）の３つのデータを記録もしくは送信す
る。このようなデータを記録もしくは送信する場合に動
画像のシーンチエンジが生じた場合には、グループ化デ
ータとして、多くの付加情報が必要となるが、一連の動
画像の場合、実際に記録もしくは送信されるグループ化
データは非常に少ないものになる。
は、何のデータも記録もしくは伝送を行わない。また、
ＤＧ（Ｘa ，Ｘb ）≠０である場合には、Ｘa ，Ｘb ，
Ｇ（Ｘa，Ｘb ）の３つのデータを記録もしくは送信す
る。このようなデータを記録もしくは送信する場合に動
画像のシーンチエンジが生じた場合には、グループ化デ
ータとして、多くの付加情報が必要となるが、一連の動
画像の場合、実際に記録もしくは送信されるグループ化
データは非常に少ないものになる。
【００５２】このように、Ｇ（Ｘa ，Ｘb ）のデータ量
を削減したとしても、ＤＧ（Ｘa ，Ｘb ）≠０の場合に
は、３つのデータを記録・送信しなければならない。し
かし、通常の画像データの量は非常に多いため、データ
量がこれらのグループ化データの分だけ増加しても、画
像用のデータ量に比較して非常に少なく、このグループ
化により圧縮率を大きく劣化させるさせることはない。
を削減したとしても、ＤＧ（Ｘa ，Ｘb ）≠０の場合に
は、３つのデータを記録・送信しなければならない。し
かし、通常の画像データの量は非常に多いため、データ
量がこれらのグループ化データの分だけ増加しても、画
像用のデータ量に比較して非常に少なく、このグループ
化により圧縮率を大きく劣化させるさせることはない。
【００５３】以上説明した符号化装置で符号化された符
号化データを、再生もしくは受信側で再生もしくは受信
して復号化するには、まず、符号化時に使用しているグ
ループデータＧ（Ｘa , Ｘb ）を読み取り、このＧ（Ｘ
a , Ｘb ）からｋ（Ｘa , Ｘ b ）を作り、そしてUnique
Table１０とOld Table １１からNew Table １２を作成
する。さらに、Ｇ（Ｘa , Ｘb ）からＭ（Ｘa , Ｘb ）
を作り、符号化に使用したＰｒ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）を
作成し、このＰｒ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）を用いて復号化
を行う。このときNew Table １２の作成方法および Rea
l Table １６の作成方法は、記録もしくは送信側での符
号化の際の作成方法と同じである。
号化データを、再生もしくは受信側で再生もしくは受信
して復号化するには、まず、符号化時に使用しているグ
ループデータＧ（Ｘa , Ｘb ）を読み取り、このＧ（Ｘ
a , Ｘb ）からｋ（Ｘa , Ｘ b ）を作り、そしてUnique
Table１０とOld Table １１からNew Table １２を作成
する。さらに、Ｇ（Ｘa , Ｘb ）からＭ（Ｘa , Ｘb ）
を作り、符号化に使用したＰｒ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）を
作成し、このＰｒ（Ｘa ｜Ｘb ，Ｘc ）を用いて復号化
を行う。このときNew Table １２の作成方法および Rea
l Table １６の作成方法は、記録もしくは送信側での符
号化の際の作成方法と同じである。
【００５４】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明による動
画像の可逆圧縮符号化装置によれば、動画像データを欠
落することなく圧縮符号化し、しかも、エントロピー符
号化に使用する条件付確率分布テーブルの一部をマスク
することにより、圧縮率を高めることが可能となる。ま
た、条件付確率分布テーブルの部分ごとに更新係数を定
め更新することにより、エントロピー符号化による圧縮
率を高めることが可能となる。これにより、本発明を記
録もしくは送信に用いた場合、それぞれ記録もしくは送
信するデータ量の削減が可能となり、従って、画像記録
装置の記録時間を増加させ、画像伝送におけるデータ転
送速度を低減させることが可能となる。
画像の可逆圧縮符号化装置によれば、動画像データを欠
落することなく圧縮符号化し、しかも、エントロピー符
号化に使用する条件付確率分布テーブルの一部をマスク
することにより、圧縮率を高めることが可能となる。ま
た、条件付確率分布テーブルの部分ごとに更新係数を定
め更新することにより、エントロピー符号化による圧縮
率を高めることが可能となる。これにより、本発明を記
録もしくは送信に用いた場合、それぞれ記録もしくは送
信するデータ量の削減が可能となり、従って、画像記録
装置の記録時間を増加させ、画像伝送におけるデータ転
送速度を低減させることが可能となる。
【図１】ＪＰＥＧに基づく可逆圧縮符号化における画素
値の予測方法を示している。
値の予測方法を示している。
【図２】ＪＢＩＧに基づく符号化における画像縮小方式
（ＰＲＥＳ）を示している。
（ＰＲＥＳ）を示している。
【図３】ＪＢＩＧによる符号化に使用するマルコフモデ
ルの画素配置を示している。
ルの画素配置を示している。
【図４】マルコフモデル切り替え方式の一構成例をブロ
ック図にて示している。
ック図にて示している。
【図５】条件付確率分布テーブル切り替え、更新方式の
一構成例をブロック図にて示している。
一構成例をブロック図にて示している。
【図６】本発明の実施の形態で使用するマルコフモデル
における画素の配置を示している。
における画素の配置を示している。
【図７】本発明の実施の形態における条件付確率分布テ
ーブルの合成の仕方をブロック図にて示している。
ーブルの合成の仕方をブロック図にて示している。
10 ユニークテーブル (Unique Table) 11 オールドテーブル (Old Table) 12 ニューテーブル (New Table) 13 パワーテーブル (Power Table) 14 グループテーブル (Group Table) 15 マスクテーブル (Mask Table) 16 リアルテーブル (Real Table) Ｘｐi 符号化しようとする画素 Ｘｐi-1 Ｘｐi の直前の画素 Ｘｐi-2 Ｘｐi-1 の直前の画素 Ｄ 遅延回路 〔外１〕 加算器 〔外４〕 マスク器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上原 年博 東京都世田谷区砧１丁目10番11号 日本放 送協会 放送技術研究所内 (72)発明者 苗村 昌秀 東京都世田谷区砧１丁目10番11号 日本放 送協会 放送技術研究所内 (72)発明者 伊藤 泰雅 東京都世田谷区砧１丁目10番11号 日本放 送協会 放送技術研究所内
Claims (7)
- 【請求項１】 マルコフモデルとそれに対応して使用さ
れる条件付確率分布テーブルを用いてエントロピー符号
化するように構成した動画像の可逆圧縮符号化装置にお
いて、 前記マルコフモデルに対応して使用される条件付確率分
布テーブルの一部をマスクし、使用しない画素値に対す
る確率を０とし、該確率を０とした部分以外の条件付確
率分布を再構成して新たな条件付確率分布テーブルを構
成し、該構成した新たな条件付確率分布テーブルをもと
に動画像をエントロピー符号化するように構成したこと
を特徴とする動画像の可逆圧縮符号化装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の動画像の可逆圧縮符号化
装置において、前記マルコフモデルに対応して使用され
る条件付確率分布テーブルの一部をマスクするマスク用
データは、実際に符号化対象となるフレームから作り出
されたマスク用データであり、対象フレームで生起して
いる前記確率を０とした部分以外の画素値に対応する前
記再構成した新たな条件付確率分布テーブルには０でな
い確率が割り当てられていることを特徴とする動画像の
可逆圧縮符号化装置。 - 【請求項３】 請求項１また２記載の動画像の可逆圧縮
符号化装置において、前記マルコフモデルに対応して使
用される条件付確率分布テーブルには、前フレームの画
像の符号化に用いた条件付確率分布テーブルと前フレー
ムの画像データに基づいて作成された条件付確率分布テ
ーブルとを重み付け加算して求めた条件付確率分布テー
ブルが含まれるとともに、前記重み付け加算のための重
み付け係数をテーブルの部分ごとに適応的に変化させる
ようにしたことを特徴とする動画像の可逆圧縮符号化装
置。 - 【請求項４】 請求項３記載の可逆圧縮符号化装置にお
いて、前記重み付け係数を符号化対象フレームの生起度
数に基づいてグループ化し、そのグループ化に応じて係
数を選択するようにしたことを特徴とする動画像の可逆
圧縮符号化装置。 - 【請求項５】 請求項４記載の可逆圧縮符号化装置にお
いて、前記グループ化のためのデータは前記マルコフモ
デルに対応して使用される条件付確率分布テーブルの一
部をマスクするマスク用データを兼ねていて、前記重み
付け係数が０となるグループはマスクされる部分を、そ
して重み付け係数が０とならないグループはマスクされ
ない部分をそれぞれ示していることを特徴とする動画像
の可逆圧縮符号化装置。 - 【請求項６】 記録側もしくは送信側でマルコフモデル
とそれに対応して使用される条件付確率分布テーブルを
用いて行われたエントロピー符号化の復号化を行う動画
像の可逆伸長復号化装置において、 記録側もしくは送信側で条件付確率分布テーブルをどの
ようにグループ化して符号化が行われたかを示すグルー
プ化データを再生もしくは受信して、該再生もしくは受
信したグループ化データに対応して重み付け係数を定
め、該係数に基づいて、前フレーム画像の復号化に使用
した条件付き確率分布テーブルと前フレームの画像デー
タに基づいて作成された条件付確率分布テーブルとを重
み付け加算して求めた条件付確率分布テーブルに対応し
てエントロピー符号化の復号化を行うようにしたことを
特徴とする動画像の可逆伸長復号化装置。 - 【請求項７】 請求項６記載の可逆伸長復号化装置にお
いて、記録側もしくは送信側で条件付確率分布テーブル
をどのようにグループ化して符号化が行われたかを示す
グループ化データを再生もしくは受信して、該再生もし
くは受信したグループ化データに対応してマスク用デー
タを構成し、該マスク用データを使用して復号化に使用
する条件付確率分布テーブルをマスクし、条件付確率分
布テーブルを再構成することにより求めた条件付確率分
布テーブルに対応してエントロピー符号化の復号化を行
うようにしたことを特徴とする動画像の可逆伸長復号化
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11889998A JPH11313325A (ja) | 1998-04-28 | 1998-04-28 | 動画像の可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11889998A JPH11313325A (ja) | 1998-04-28 | 1998-04-28 | 動画像の可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11313325A true JPH11313325A (ja) | 1999-11-09 |
Family
ID=14747934
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11889998A Withdrawn JPH11313325A (ja) | 1998-04-28 | 1998-04-28 | 動画像の可逆圧縮符号化装置および可逆伸長復号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11313325A (ja) |
-
1998
- 1998-04-28 JP JP11889998A patent/JPH11313325A/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: 20050705 |