JPS60500315A - 画像特にテレビジヨン画像のデジタルコ−ド化方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 画像特にテレビジョン画像のデジタルコード化方法及び装置 本発明は１画像特にテレビジョン画像のデジタルコード化方法及び装置に係る０ 画像は、像面内に規則正しく分布した素点（ビクセル即ち画素）から成り、各画 素に対して、成分ＣＩと相称される１つ以上の輻射量特性が割当てられている。

これらの成分Ｃ１は例えば、無電周波スペクトル、可視スペクトル、赤外スペク トル、Ｘ線スペクトル内に配置された適当なセンサによって供給されるＮ個のス ペクトルチャネル内の各画素の輻射量の測定値であってもよく、又は、所定空間 配置の画素について唯１つのスペクトル領域で測定された輻射量から演法された 量でもよ℃・。この演鐸は、Ｎ個の独立チャネルを決定する一次変換ｆよって行 なわれる。

画像の処理及び伝送のために画像をデジタル化すると情報量が極めて多くなり、 このため、許容できる忠実度を維持するにはこれら情報の処理が常に重要な問題 になる。

例えばカラーテレビジョンの場合、実質的に歪の無いカラー画像を再生するには １画素当り１６ビツトの割合で約６００万ビツトのサンプリング密度及び精度が 必要であると考えられる。

これに基いたテレビジョン伝送のデジタルレートは１７０Ｍビット／秒のチャネ ルを含み、これは、２５００通話と等価である。このため現状ではコストが余り にも高く、このような伝送システムの経済性が極めて悪くなる。

従って、デジタルレートを低減し且つこのためにメツセージの冗長度を可能な限 り除去するように構成されたデジタル処理が重要視されるようになった。この処 理は実際には、互いに近接したサンプル間で確認された空間的又は時間的変化が 所望の品質レベル（信号対雑音比、好ましくない構造及び変動、エラー検出感度 １等）に関して決定された所定値を下回る限り伝送済の情報の反復を避けるよう に構成されている。

差分コード化、直交変換、統計的コード化及びそれらの組合せを用いた技術が多 数提案され、これらの技術は実験によって夫々成る程度の成果を示したが完全に 満足な結果を示した技術はない。また、英語で１クラスタリングとしばしば相称 される技術の使用も提案された。（Ｇ、　ＬＯＷＩＴＺ　、形状認識及び画像処 理”Ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ　ｄｅｓ　ｆｏｒｍｅｓ　ｅｔ　ｔｒａｉｔ ｅｍｅｎｔ　ｄｅｓＩｍａｇｅｓ″、　Ｃｏｎｇｒａｓ　ＡＦＣＥＴ−ＩＲＩＡ 、　２１−２３．１９７８年２月、６９９−７１４頁）。画像特にテレビジョン 画像をデジタルコード化するこの方法によれば、所定の幾何学形状を有し所定数 の素点を含む窓を画像内に決定する。各窓毎に１画像の画素又は組合せ画素の特 性ベクトルの末端の（スペクトル又は空間）輻射量（ｒａｄｉｏｍ５ｔｒ　ｉｅ 　）をＮ次元空間内で近似基準に従ってクラス編成する。各クラス毎に、クラス を構成する画素の個々の値からＮ個の特性輻射量を決定し、これを記憶又は云送 して画像の再生に使用する。また、各画素を決定するために１画素の所属クラス の特性コードも記憶又は云送される。この特性コードにより画像再生のときに各 画素に対応する特性輻射量が割当てられる。

本発明の目的は特に、上記欠点が除去又は緩和されており特に高い圧縮率が得ら れるような画像のデジタルコード化方法及び装置を提供することである。

このために本発明方法は、高い空間周波数を処理するためにユニタリ変換を用い ること、及び、二二タリ変換の係数の１つ即ちより低い空間周波数に対応する平 均値から成る係数が種々のスペクトルチャネルの成分に対応しておりこれらの成 分が相補的分類によって処理されることを特徴とする。

画素のクラス編成の基準として１つの測定値を使用する近似の概念は極めて広義 に解釈されるべきであり、このことは後述の方法の実施態様に於いて詳細に説明 する。該基準に関する測量法については、画像の十分な再生に不可欠な１つ以上 の品質基準を考慮すべきであり、これら品質基準は、所望用途での所望の目的（ 例えば、色の忠実度、ハーフトーンの再現９１組織又は色の違いの十分な再現） 次第でかなり変わり得る。

例えば近似基準が、従来の測量法による１つの画素の特性ベクトルの末端と１つ のクラスの特性ベクトルの末端との間のＮ次元空間内での距離でもよい。この場 合、各窓毎に、１つのベクトルによって認識される複数のクラスを設定すること ができ。

このベクトルのＮ個の成分は、画像の各チャネルに対する所定の輻射量に対応す る。各画素毎に該画素の特性ベクトルの末端と各クラスの特性ベクトルと末端と の間のＮ次元空間内での距離を計算する。このように各画素毎に得られた距離を 比較し。

この画素を最短距離に対応するクラスに編入する。一方では、各画素毎に、該画 素の所属クラスを認識し得るコードを記憶又は云送し、他方では、各クラス毎に 各クラスの特性ベクトルの成分を与える辞書を記憶又は云送する。これら成分は 、該クラスに所属する種々の画素から計算される。

この方法の基盤となるのは、任意に限定されたサブ画像（即ち窓）の画素（素点 ）が適宜選択された少数クラスに編成できるという自然画像の特性である。これ により、各画素を少数ビットコードによって特性付けることができ、このコード の意味は、被処理サブ画像の特定逸算表（辞書）によって与えられる。

従って、窓（即ちサブ画像）の輻射量のヒストグラムから所定クラスに編入され る点グループを見つげる。これらの種々の初期輻射量はクラスの輻射量に対応す る１グループの輻射量によって有効に置換され得る。

各画素又は各組合せ画素毎に、測定された輻射量を伝送又は記憶する代りに、１ つのコード（各画素又は各組合せ画素の所属クラスの番号）を対応させる。この コードの数は実際の輻射量の総数よりもはるかに少ない。メツセージを明瞭にす るには、各クラスコードが対応する輻射量によって表現されているような辞書を 各窓（クラスの集合）に付加すればよい。

高度な圧縮を達成するためには、換算表の辞書の伝送量がメツセージ総量の余白 に過ぎないと考えることができる程多量の−Ｖグ画像（窓）を処理するのが有利 である。

好ｉｔ、＜は、所定の窓について、先ず素点を所定クラスに分類し該クラスに編 入された素点からこれら素点の特性輻射量を計算した後に、各素点を計算輻射量 に基づ（新しいクラスに再度分類する。この繰返し演算を所定精度を得るために 必要な回数だげ反復する。

前記の如く、変換のエネルギーノ（ランスに導入されるエラーが無視できる大き さであるような適応方法？用いて、１つのクラスに編入された各画素グループの 最適の特性輻射量を決定し得る。

このような分類の効果がエネルギーのスペクトル分布と空間分布との双方での画 像の統計的特性と先ず結びつくことは明らかである。これらの統計的特性乞最も よく利用するには均質データ処理、即ちスペクトル分布又は空間分布に関するデ ータ？別々に処理する方法χ用いるのが有利である。例えば、種々のスペクトル チャネル内での同一画素の種々の成分Ｃ１を検出しスペクトル近似基準によって クラスχ形成してもよい。また。

モノクロ画像の場合にを工５画素又は組合せ画素の空間分布に基いてＮ個のチャ ネルを適当な形のグループとして編成してもよい。１−１．かＩ２乍らこの方法 は７、異なる２種の統計的特性Ｐｇ利川用て２種のデータ即ちスペクトルデータ と空間デー・りとを同時にクラス編成に用いた場合よりも結果が良くない、。

このような間頂を解決するには、一般にパンクロマナック７’Ｊ高い空間周波数 ？ユニタリ変換によって処理し、この変換の係数の１つ、即ちより低い空間周波 数に対応する平均値を、前記の如き相補的分類処理のために種々のスペクトルチ ャネル成分に対応させるとよい。

実際、カラーテレビジョンの場合には画像を最も良く再生するために以下の如（ 処理する。複数個の素点の集合を形成し。

各集合毎に集合の各素点の各成分から輝度成分及びクロミナンス成分（（Ｙ）Ｍ 、（Ｒ−Ｙ）Ｍ、（Ｂ−Ｙ）Ｍ］の平均値を決定し前記の分類のための演算を行 なう。受信側で素点全部を再生するために、集合の各素点の輝度信号（Ｙ）Ｋ伝 送情報量を減少し得る一次変換を行なって、この変換後に得られた相補的係数値 を云送する。受信側では、云送された平均値［ＹＭ、（Ｒ−Ｙ）Ｍ。

（Ｂ−Ｙ）Ｍ）と同じく云送された変換値とから１つのグループの各素点の輝度 とクロミナンスとの値を演鐸して情報の伸長を実行する。

点集合は、直交サンプリング、ジグザグサンプリング又はフレームサンプリング のいずれかのタイプから選択されたサンプリングに従ってグループ編成された４ 個又は１６個の互いに隣接する画素を含む。

前記の如く接続した相補的な２つの領域を決定し各領域の性質に最も良く適応す るコード化モードを選択する。

第１領域は多色サブアセンブリを構成しており、該サブアセンブリの各点は、１ つの集合の平均点に対応し、より低密度のサンプリングで得られた成分を含む。

完全分解能での再生に必要な＄２領域は輝度何月Ｙの高周波数のみから成り色展 情報を全く含まない。

二二タリ変換としては、　Ｗａ　ｌ　５ｈ　−Ｈａｃｌａｍａｒｄ変換を使用す るのが有利である。

窓は少くとも１つの水平線から成るのが有利である。テレビジョン画像の場合に は、隣り合う２つの線によって窓を形成するのが有利である。クラスの数は３２ に等しいのが好ましい。

本発明はまた。前記方法の実施装置に係る。本発明装置の特徴は。

一カラー画像に窓を決定しこの窓によって像全体を走査する手段と。

一窓の各素点に対する値をアクセスする手段と。

−１つの素点又は複数素点の集合の平均点に対応するベクトルの末端から各クラ スを認識するべ！トルの末端までの距離を計算する手段と。

＝各素点又は各平均点を最短計算距離に対応するクラスに編入し得る比較手段と 、 −１つのクラスに所属する種々の点からクラスを認識するベクトルの成分を計算 する手段とを含んでおり。

装置の出力が、出力データの伝送手段に接続されていることである。

前記構成以外の本発明の別のい（つかの構成は、添付図面に示す特定具体例に関 する以下の詳細な記載より明らかにされるであろう。

図面の簡単な説明 第１図は本発明方法の概略説明図である。

第２図は本発明方法の実施装置の概略説明図である。

第３図は直交サンプリングによる複数個の素点の集合を示す概略図である。

第４図乃至第６図は連結画像処理の概略図である。

第７図は前記方法実施装置のフローチャートである。

第８図乃至第１２図は、第７図の概略図に示すブロック毎のより詳細な概略説明 図である。

第１３図は１分類後に供給されたデータの復号に使用される手段の概略説明図で ある。

最後に第１４図は９−次変換用演算子の概略説明図である。

具体例の詳細な説明 以下の記載は主として１判り易いように３色画像が別々の３つのチャネルに与え られ３原色１赤′６緑”１青”Ｋ解析されるタイプのカラーテレビ画像に係る。

これら３Ｍ色Ｒ，Ｖ。

Ｂの組合せによって輝度信号Ｙが供給される。

従ってこの具体例で、チャネル数Ｎは３に等しい。

しかし乍ら本発明の方法及び装置は３以外のチャネル数を用℃・る画像処理にも 適している。

カラーテレビ画像は、第１図の左部に概略的に示された３つのチャネルに対応す る３つの原色画像ＩＩ、１２．１３の組合せと考えることができる。各画像は線 に沿って分布した画素ｐから成る。画像１１の画素には第１チヤネル用輻射量が 割当てられており１画像１２の画素には第２チヤネル用、画像１３の画素には第 ３チヤネル用の輻射量が夫々割当てられている。

分類てよる圧縮 所定の幾何学形状を有しており、所定数ｎ個の画素ｐを含む窓ｆを画像内に決定 する。各窓ｆ毎に複数個のクラスＲ１゜Ｒ２・・・・・・を設定する。これらク ラスは第１図の右部に横列で概略的に示されている。各クラスは、３次元（Ｎ＝ ３）空間内のベクトルによって認識されており、該ベクトルの成分は、画像の各 チャネル用の所定の輻射量Ｃｔ、Ｃ２，Ｃ３に対応する。

窓ｆの各画素毎に、該画素の特性ベクトルの末端と１つのクラスを認識する各ベ クトルの末端との間の３次元空間内の距離りを計算する。画素の特性ベクトルの 成分は、該当する３つのチャネル内で該画素に割当てられた輻射量から成る。

この計算の際には用途の種類を考慮する必要がある。この場合、用途はカラーテ レビであり、再生画像の画質は視聴者によって判断され、視聴者の眼は再生の” 主観的忠実度”に関して極めて特殊な特徴を有する。より詳細には、３次元空間 Ｙ。

Ｒ−Ｙ　、Ｂイ内で、これらの軸の各々に沿ったヒトの眼の識別感度に適応した 穐々の非線形目盛を採用し得る。例えば。

Ｗｅｉ）ｅｒ　Ｆｅｃｈｎｅｒの法則によれば、輝度軸に沿った識別感度には線 形目盛よりも対数目盛のほうが適応しており、より十分な１主観的距離“を計算 し得るであろう。従って、変換空間内でのユークリッド距離を計算する前に各チ ャネルの輻射量を前記の如く換算する。換算の際、簡単な数学的変換法則が無い ときは表を用いる。

例えばクラスＲ１について、このクラスを認識するベクトルの成分をＣ１ｌ　、 Ｃ２１、Ｃ３１で示し１番目の画素の輻射量をγ１１．γ２１．γ３１で示すと き、このｉ番目の画素を示すベクトルからクラスＲ１を認識するベクトルまでの 距離は。

（Ｄｌｉ）２＝　（Ｃｔｔ−ｒｔ＋）”　＋　（Ｃｚｘ−ｒｚｌ）”　＋　（Ｃ ３１−ｒ３１）”で定義される。

このｉ番目の画素について好ましくは３２個の全クラスに対する距離を計算する 。従って３２個の計算距離Ｄｌｌ・・−−−−Ｄ３　ｚ　１が得られる。

次にこれらの３２個の距離を比較して最短距離を決定し、この１番目の画素を最 短距離に対応するクラス例えばクラスＲ４に編入する。

次に、こσ）ｉ番目の画」、（つぃて、該画素が編入されたクラスＲ４を認識し 得るコードだけを伝送する。

このコードの所要ビット数は、ｉ番目の画素に対応する３つの輻射量を伝送する に必要なビット数より少ない。

更に、各クラスＲ１・−・・−・Ｒ３２について該クラスの認識ベクトルの成分 Ｃｉ　、　Ｃ’２　、　Ｃ’３を与える辞書を伝送する。伝送されるこれらの成 分Ｃ’ｌ　、　Ｃ’２　、　Ｃ’３は、各クラスに属する種々の点から計算特に 重心の計算によって得られる。

ることかでき、これらコードは１つの辞書に対応している。辞書中で各コードは 、ニードに対応するクラスを認識するベクトルの３つの成分（より一般的【はＮ 個の成分）によって説明される６好ましくはこれらの成分は、該当クラスに編入 された素点の重心の成分に対応する。これらの成分はまた。クラス内に編入され た素点から（重心計算以外の）別の計算モードで決定されてもよい。

第１図はこれらの演算を要約する。

分類、即ち所定クラスに画素を編入するために使用される手順としては、赤、緑 、青の各成分の集合が互いに類似しておりまとめて考えることができる画素を少 数の１クラス”罠編成する０ これらのクラスは任意に決定されるのでなく、原画像内に限定された窓ｆ（又は サブ画像）の輻射量の三次元ヒストグラムに適応する。窓ｆの画素の数が多過ぎ たりクラスの数が少な過ぎたりしないときは、各画素が編入されたクラスの輻射 量の平均値を各画素に割当てることによって原画に極めて似たサブ画像を再生し 得る・ 前記の如（窓ｆを規則正しく移動させて徐々−処理して画像全体を走査すること によって、情報の品質低下の極めて少ないメツセージ伝送を確保し得る。

この方法によれは、赤、緑、青の３成分のデジタル化で得られろ場合に比較して メツセージのビット量を顕著に減少させ得る。

各８ビツトコードの３つの輻射量で特性決定される画素を１０２４個ずつ含む窓 ｆを設定し７たと想定すると、初期量を゛工３Ｘ８Ｘ１０２４−２４にビット である。

本発明方法では、これら画素を異なる輻射量Ｒ１・−・・−・Ｐｔ３２をもつ３ ２のクラスに分類し、各画素に編入クラスのコード（番号）を符す。これら３２ のクラスをコードするために５ビツトあればよい。従って、５Ｘ１０２４ビツト の第１メツセージが送出される。

この第１メツセージは、各コードを輻射量に換算するための辞書によって補完さ れる。各コードについて、各々が８ビツトで測定された３つの輻射量を伝送する 必要がある。即ち。

３２Ｘ３Ｘ８−７６８ の付加ビットが必要である。

結局、前記方法では （５Ｘ１０２４）＋７６８−５８８８ビツトが伝送される。

初期メツセージの伝送に対する方法の圧縮率は。

（２４Ｘ１０２４）１５８８８關約４．１７である。

このように高い圧縮率で発信側のコード化及び受信側の復号を正しく行なうこと ができる。

クラスの数は１分類精度の重要な要因であり従って原画像の輻射量の最近似値を 得るための重要な要因である。しかし乍ら。

クラス数が多くなり過ぎると、各クラスの番号付けに必要なコードのビット数が 増えるので圧縮率が低下する。窓の輻射量のヒストグラムに応じてクラス数を変 更できるように構成するのが有利であるが、この場合逆に、窓ｆ次第でニードの ビット数が変化し好ましくないレート調整伝送モードてなるという欠点が生じる 。

一般には、この累乗に相当する一定のクラス数を用いる。好ましい具体例では、 ５ビツトコードの長さを固定するために３２−２″５−を選択した。この値は、 極めて多様な種類の多数の画像に適合し得ることが判明した。しかし乍らこの値 は、第２のパラメータ即ち処理窓ｆを構成する画素の数の関数である。

この数は臨界的ではないが、クラスの数が少ないと再生画質に影響を与える。一 般に１つのクラスに所属する画素の数の増加に＃なってクラスの分散が増加し、 このため分類エラーが次第に増加する。しかし乍も１画像の統計的処理に十分に 適応できる数の画素が必要である。）実験によれば数１００個の画素を含む窓ｆ を用いると好ましい調整が得られる。

画像内て限定される窓の形状は、空間冗長度が最大である隣り合うゾーンに関す る限り変更可能である。空間分布が直列の時間的分布に変換されるテレビジョン 画像の場合には１画像走査線から窓を構成するのが有利である。前記実施例で示 した窓ｆが隣り合う２本の線から形成されるのはこのような理由からである。従 って、方法を容易に実施し得る巡回形の連続フォーマットに於いて１つ以上の線 の画素の集合を順次処理することが可能である。

従って窓の画素の数は、輻射量の良好な統計的処理に適した範囲内で所要のサン プリング精度に従って３００乃至１５００の間で変更し得る。

所定の窓ｆに関しては、ｎ個の画素を３２個のクラスＲ１゜・・・・・・Ｒ３２ に先ず分類し１次に各クラスＲ１，・・・・・・毎に、該クラスに編入された画 素からこれら画素の重心を算出する。このように算出された重心に基いた３２個 の新しいクラスに窓の各画素を再度分類し得る。この繰返し演算を所定精度を得 るために必要な回数だげ繰返す。

例えば、第１回目の処理のときに成分Ｃ１４、Ｃ２４、Ｃ３４から成るベクトル で認識されるクラスＲ４に編入された画素の数をｑとすれば、第１回目の処理後 の重心の計算によってクラスＲ４は、以下の成分から成る新しいベクトルによっ て計算さｑ 値γ目、１２１．１３　ｉ　＆工、クラスＲ４に含まれたｑ個の各画素の３つの 成分に対応する。

前記の如（、各クラスの重心を再度計算し５これら新しい重心に対する窓の画素 の分類を改良するためにこれら新しい重心￥次の繰返し処理に使用する適応モー ドが採用される。速やかに収束する継続的繰返しによって結果の精度を同上させ 得る。

窓の画素の分類が終了すると、走査によって所定順序で１画素ずつコードを伝送 し１次にこれらのコードに対する辞書を伝送する。変形例として、コードに対す る辞書を先ず伝送し１次に画素毎のコードを伝送してもよい。

次の窓に対する演算を繰返し、以後１画像の餞りまで同様に継胱する。使用され る分類アルゴリズムにはクラスＲ１，・・・・・・Ｒ３２の初期設定が必要であ り、これは、例えば空間内の規則分布によって得ることができる。

１つの線と次の線との強力な空間的相関又に′ｆ−１つの画像と次の画像との時 間的相関を利用するために、以前の計算結果を次の初期設定のベースとして利用 するのが有利である。特に、時間的に先行する画像の第１線の分類び）際に得ら れた重心を使用して画像の第１線をより有効に処理し得ろ。

アナログテレビジョンシステムは、走査規格（タイミング。

走査線数）、カラーコード（ＮＴＳＣ、ＳＥＣＡＭ、ＰＡＬ）によって十分に限 定されており少くとも所定レベルに維持されるのが望まれる放送のジャンルであ り、所定レベルを維持−ｆるにはコンパチブルインメツエースとして複雑な装置 を導入する必要力；生じる。デジタルテレビジョンは、連続走査線の直列限定を 維持しており色に関しては各画薬毎に３つの特性成分Ｙ　、　Ｒ−Ｙ　。

Ｂ−Ｙを並列処理するのでユーザーの要求に最も良（適応する。

３つの成分は、赤（Ｒ）、緑いり、青（ｉ３）の−次成分から次式によって限定 される。

Ｙ璽０．ｓ９Ｖ＋０．３ＯＲ＋Ｏ，！　１ＢＲ−Ｙ−０，７ＯＲ−０，５９Ｖ− ０，１１ＢＢ−Ｙ−０，８９Ｂ−０，５９Ｖ−０，３ＯＲ信号Ｙ、即ち輝度信号 は画像のパンクロマチック成分と考えることができる。残りの２つの信号Ｒ−Ｙ 及びＢ−Ｙは色度を示す。

情報のこのような分布では、これら３つの信号を規則正しいタイミング（ＹＫは １３．５ＭＨｚ、Ｒ−Ｙ及びＢ−Ｙには６．７５ＭＨｚ）で周期的にサンプリン グし、これらの値を２５６レベル（８ビツト〕にデジタル化することによって顕 著な画質低下を伴なうこと無（メツセージを不連続化し得る。これは、走査線の 有効部分に対して輝度Ｙの７２０個の画素に対応する。

色度のサンプリングは輝度Ｙの％のサンプリング密度で行なう。即ち３６０個の Ｒ−Ｙサンプルと３６０個のＢ−Ｙサンプルとを取る。所望の画質レベルを得る にはこの密度で十分である。

このフォーマットでは線内の１つの画素１から次の画素＋＋１に色度な拡張する か、又は、所望ならば色度画素を隣り合う２つの輝度画素をカバーする矩形と同 一であると考えることができる・ 鉛直方向でも同様の融合を行なうことができ、これにより色度のサンプリング密 度を輝度Ｙのサンプリング密度の％にし得る。天然画像にはこれで十分である。

更に、再生のためにクロミナンスが輝度と同じ高度な精細度を必要としないこと も知ら画像の冗長度を最も良（利用するために、接続した相補的な２つの領域を 決定し、各領域に最適のコード化モードを選択する。

１、第１領域は３色サブアセンブリを構成する。サブアセンブリの各画素は３つ の成分、即ち、成分Ｙとこの成分Ｙの％のサンプリング密度で得られた成分Ｒ− Ｔ、Ｂ−Ｙとを含む。

この第１領域は、３つの３色分解画像Ｒ，，ｌ／１．．Ｂの低い空間周波数の正 確な画像を描く。

伝送量ＹＭ、（Ｒ−Ｙ）Ｍ及び（Ｂ−Ｙ）Ｍはベクトルの成分であり、第１領域 に関してこれら成分を前記方法で分類する。

容態について２塊のメツセージを伝送するニ一連続画素の一連のコード。これら のコードは各画素が編入されたクラスを認識し得る。

一低周波画像を再生し得べ（各クラスのコードとモデルのＹＭ、（Ｒ−Ｙ）Ｍ及 び（Ｂ−Ｙ）Ｍの値との間の対応を与与える辞書。

２　完全分解能での画像再生に必要な第２領域は色度情報を全く含まない輝度信 号Ｙの高周波のみから成る。

信号ＹＭの十分な近似値を得るにはＹの初期サンプリングによって複数個の隣接 画素の集合の輝度の平均を得る。好ましくは第３図に示すような直交サンプリン グのタイプに従って４つの画素を集合する。画素０と１とは夫々、同じ鉛直線上 のｎ＋２とｎ＋１との上に位置しており、画素２と３とは画素０及び１の右隣り の線ｎ＋２とｎ＋１との上に位置している。

画素の集合が、別のタイプのサンプリング、鮮工塘￥浸す樫へ例えばジグザグ線 又はジグザグフレームに沿ったサンプリングによって形成されてもよい。

画素０，１，２．３の輝度をＹＯ，Ｙｌ、Ｙ２．Ｙ３で示すと、平均値ＹＭは ＹＯ＋Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３ 別の量（Ｒ−Ｙ）Ｍ及び（Ｂ−Ｙ）Ｍは、次式で得られる集合の画素のクロミナ ンスの平均値である。

（Ｒ−Ｙ）Ｍ＝％［（Ｒ−Ｙ）　、＋　（Ｒ−Ｙ）。〕（Ｂ−Ｙ）Ｍ−Ｍ〔（Ｂ −Ｙ）　□＋（Ｂ−Ｙ）−ｏ］実際、特性成分Ｒ−ＹとＢ−Ｙとのサンプリング は、Ｙ成分のサンプリングタイミング（１３，５ＭＨ２）の釉のタイミング（６ ，７ｓ　ＭＨｚ　）で行なわれ、第３図の４つの画素から成る集合のうちの画素 ２．３はサンプリングによれば隣接の画素１，２と同じクロミナンス特性を［’ ｆ６゜ 輝度信号に対する予備的ユニタリ変換 受信のときに全部の画素を再生するためには、第３図の如き集合の各画素の輝度 信号Ｙに二二タリ変換を行なって云送すべき情報量を減縮し、次に受信側で情報 を伸長して各素点な再生する。

一次変換としてはＷ３１　ｓｈ　−Ｈａｄａｍａｒｄ変換を使用するのが有利で ある。この変換は第３図の４つの画素０，１．２及び３の集合に対して行なわれ ると想定されているが１例えは正方行列に分布した１６個の画素の集合に対して 行なわれてもよい。

式 ％式％） が成立するので平均輝度ＹＭは変換の一次成分ｗＨｏの局に等し〜１゜ 前記変換を使用して４つの値ＹＯ，Ｙｌ、Ｙ２．Ｙ３をコード化する。即ち、高 周波を示す３つの相補成分によってＹが完成する。

ＷＨよ−に、、（Ｙ２＋Ｙ３−Ｙｌ−Ｙｏ）ＷＨ２−シバＹ２−Ｙ３−ＹＯ＋Ｙ １）ＷＨ３−ｙ；（Ｙ２−Ｙ３＋ＹＯ−Ｙｌ）クロミナンスの平均値がＷａ　Ｉ 　ｓｈ　−Ｈａｄａｍａｒｄで変換された一次成分に対応すること、即ち低周波 頂に対応すること、従って。

低周波のみが使用されることが理解されよう。

この種のコード化により得られる利点は、コード化後に得られる係数に相関関係 が無いため、４つの画素０　＋　１　＊　２　＊　３のグループに対する空間冗 長度の減少が確保されることである。

従って係数ＷＨ，，ＷＨ２，ＷＨ３の各々に最適ビットを割当てることによって 各係数に適したコード方式を採用し、云送すべき情報量を減少することが可能で ある。

即ち、実験によれは、１つの画像に於ける前記係数の値のヒストグラムは振幅の 関数として指数関数的動向の急激な減少を示すので、最も確実な値にコードを割 当てることができる非線形目盛系の定量化法則を設定するのが有利である。以後 の再生でエラーが生じるかも知れないが、考察すべき窓の値のサンプルにへ分に 適応した法則を選択すると標準偏差が許容限度内に維持されるであろう。

高い圧縮率が得られた後に、各窓内の値の分布の統計処理に十分に適応すべき種 々の措置を考えることができる。前記措置の１つの可能性としては、任意にレベ ル数及びビット数が可変の適切に選択された特性的非線形量子比表を決定し、こ れらの表のうちから最良結果即ち窓の最も忠実な再生が得られる表を選択する。

この場合、再生表全体を準備し、容態に割当てられた特殊コードによってコード 化の際に選択された法則をもつ表を示し、窓の画素グループの係数を量子化する 。

ビット１：の点でＪＰや高価になるが窓の係数ＷＨｉ　、　ＷＨ２，Ｗｌ−１３ の実際の分布【より精密に適応し得る別の方法でに、各係数に対して３色低周波 分類と同様の分類を行なう。この場合には。

複数次元のベクトルでな（−次元の量をクラス編成するだけであるから計算は簡 単であるが、同様に以下の手順が必要である。

−クラスの初期設定、 一窓の値のクラス編成、 一各クラスの平均値の計算。

ｍ−繰返し。

従って、窓の各画素グループ毎にＷＨ，、ＷＨ２，ＷＨ３に対応する３つのコー ドと容態の固有辞書とを云送しなければならない。辞書は、コードに従って使用 するだめの各クラスの再生平均値を供給する。

好結果？与えたビット分布としては、８つのクラス即ち１つの３ビツトコード（ ８＝２３）を係数ＷＨ１及びＷＨ２の各々に割当てろ。係数Ｗｌ−１３はダイナ ミックレンジが実質的にかなり小さいので係数ＷＨ３に対しては１ビツトコード を要する２つのクラスで十分である。

４つの画素の集合当り合計（２Ｘ３）＋１＝７ビツトが必要であり、これらの７ ビツトはＷＨ□及びＷＨ２の（２Ｘ８）−１６クラス（約６４ビツト〕とＷＨ３ の絶対値の平均値との辞書によって補完されるつ即ち、　Ｗｌ−１３のために云 送される唯１つのビットは符号ビットである。

例示的な記載のこの段階で、３色領域のコード化と輝度の高周波領域のコード化 との組合せが１本発明の範囲内で、用途のタイプ、許容できるデジタルレート又 は使用方法次第で種々にパラメータ化され得ることが理解されよう。

例えは、以後の処理での画質維持のためには、コード化及び復号後に画像の完全 な色分解能を得ること、即ち全ての成分の１３．５ＭＨ２でのサンプリングに対 応する色分解能を得るのが望ましいことが判明した。このときには、輝度空間の 相補的変換無しに全画素が３色空間に属する部分どして処理される筈である。

各画素（即ちＲ，Ｖ、Ｂ）の値Ｙ、Ｒ−Ｙ、Ｂ−ＹＫつぃて分類し、走査線当り ７２０コードと窓当りの各クラスの特性値の辞書とを供給してもよい。この場合 には、走査フレームの記憶が不要になるように前記の如き２つの走査線の対を使 用しないで当該窓を唯１つの走査線として決定するのが有利であろう。

実際にテレビジョン画像はインターレース走査で解析されるので隣り合う２つの 線から形成された１つの窓を２つの処理モード即ち分類及び変換で処理するため に、第３図の線ｎ＋１及びｎ＋２の各々に属する２つの連続フレームに対する値 が得られる。従って、リアルタイムでロードされ読取られた１つのフレームの成 分Ｙ　、Ｒ−Ｙ及びＢ−Ｙの各々に対する画像メモリのロードと読取りとは、次 のフレームに対応するデータ束をチャネルが送出するのと同時に行なわれる。従 って、コード化システム内への画像の入出力間の遅れは１フレ一ム全体で例えば ２０ミリ秒である。伝送チャネルのレート、コード化手段及び復号手段のアーキ テクチャ−１及びその複雑さの程度次第で種々の方策を考えることができる。

例えば、テレビジョン信号のフレームタイミング即ち毎秒５０個の割合で画像が 更新されるシステムを考えてもよい。この場合には１種々の低周波３色分類成分 と高周波ＷＨ（Ｗａｌｓｈ　−Ｈａｄａｍａｒｄ　）変換とが画素の入力タイミ ングで連続的に伝送される。

この場合にはまた。受信側で再生に必要な全ての信号が不断に受信されるので大 型記憶手段が不要である。その代りに１時間的領域での冗長性が生じるのでデジ タルレートは比較的高（なる。

変形　輝度の精度に比較して色分解能の精度が顕著に低いときは、輝度の高周波 領域に２より大きい次数のユニタリ変換を用いてもよい。即ち、例えば１６個の 輝度画素を４×４の集合に編成しこの集合の平均値を分類によって対応する色成 分でコード化する。別の方法では、同様に次数２の変換と４個の画素の集合毎の 分類とを行なうが、これら画素を同じインターレース走査フレーム上で選択する ので記憶動作が不要である。

好ましい別の考え方では、逆に、メツセージを前記の２つのモードに分割し１例 えば１つのフレームで分類成分Ｚ供給し。

次ノフレームをＨＦ成分の別のサブアセンブリの伝送に割当ててもよい。等しい 量の２つのサブメツセージを有するように構成するときは云送レートを２で除算 するが、再生のときに２つのフレームで各サブアセンブリが使用されるのでサブ アセンブリの一時的記憶が必要になる。この際、画像は２フレームのタイミング 即ち２５回／秒のタイミングで更新される。

記載の具体例に於いて画像上の隣り合う２本の線（１本は偶数フレームに属して おり残りの１本は奇数フレームに属している）から成る限定窓ｆは、テレビジョ ン規格の解析走査で規定された時間的及び空間的な分割を出来る限り維持してお り、云送システムの好まし℃・形式である。即ち、低周波３色領域と高周波輝度 領域との２つの領域に独立に作用する２つの演算子によってデータは供給に伴な って並列処理される。これにより。

伝送フォーマットの構成が極めて自由自在になり、特に、前記の如く１つ又は他 のサブメツセージな云送チャネルに交互に割当てることが容易である。

更に、伝送チャネルのレートが十分であれは、受信側でのメモリを不要にするた めに２つのメツセージを多重化することも可能である・ 同じ考え方に基いて、所与のサンプリング周波数及びサブメツセージの各々につ いて、十分に限定された構造と一定の長さとをもつデータバケットを形成し得る 。該パケットは１分類コ−ド又は１つの完全フレームに関するデータに続いてパ ケットの番号に対応する走査線のＷＨ酸成分画素と正しい順序でつながるように 供給する。このようなデータパケットを形成し得ることは、作動の高度な安全性 を保証し、且つ、画像の内容に従うレート調整を要しないという利点？与える。

伝送容量が十分であるならば、各パケットについてテレビジョン信号の線周波数 での走査タイミングを維持するのが好ましいことも判明した。従って、中間記憶 のためのメモリ装置が最小化され、アナログ信号中に既に存在しているメツセー ジの如き別のメツセージ用のフレーム停止区間が維持される。

次に１本発明方法の実施装置について説明する。

画像のコード化及び復号に必要な演算は、種々のパラメータが与える制約に従っ て種々の手段によって実行される。最も重要なパラメータとしては、上流デバイ スによる画素の供給タイミング、電子成分の許容容量、処理条件によるパラメー タ変動に対する装置の適応レベル等がある。

例えば、コード化時間が長くてもよいならば、マイクロプログラムできる１つの 演算子によって全処理を実行させてもよい。

逆に、最大の高速処理を望むならば、各単位処理間でデータ束の待ち時間が全く 生じないように直並列接続された組合せ演算子を使用する。これらは２つの極端 に相当し、その中間で種々の組合せを考えることが可能である。

第２図に示す如く、方法の範囲内に含まれる種々の変形は２つの電子ザブアセン ブリ１０．１１によって得られる。サブアセンブリ１０は分類、ザブアセンブリ １１に変換に夫々割当てられており、２つの並列チャネルで作動する。

上流側に位置するアクセス及び多重化分離デバイスには、所定のコード化法則に よる時間の関数として種々のデータを分離し処理に適した１つ以上のチャネルに スイッチする。これらのデータは、窓の決定と画像の走査とを行なう手段１３に よって供給される。これらの手段１３は、例えば、アナログ／デジタ　′ルコン バータと組合せたビデオカメラと特性値Ｙ　、　Ｒ−Ｙ　。

Ｂ−Ｙに対応する８ビツトワードを供給するメモリ手段とを含む。データは、各 画素のタイミングで特性値Ｙ、Ｒ−Ｙ−Ｂ−Ｙを供給スる２４ビツトバスからア クセス手段１２に到着すると想定する。サブアセンブＩＪＩＯで３色空間の分類 処理を行なうには３つの特性値全部が必要であるが、サブアセンブリ１１で高周 波処理を行なうには第１データＹだ汁でよい。

（変換が不要で）分類だげ７行なう場合は、サブアセンブリ１０だけが使用され る。

サブアセンブリ１０．１１の出力側でコード化種の多重化手段１４が伝送メツセ ージの組立を行なう。

３色分類処理に関して窓のコード化に関与する種々の演算は２種の手順Ａ、Ｂか ら成る。

タイプＡの演算（二二タリ変換）は画素のレベル又は（第３図に示すような）画 素集合のレベルで行なわれる。

また、タイプＢの演算（クラスタリング）は窓全体に行なわれる。

更に、第２タイプＢが始まる前に第１タイプＡで得られた結果の処理が完了しな げればならないので２種の手順が必ず連続的に実行される必要がある。最後に、 窓のレベルで繰返しを行なう装置が好ましく・ので、窓の各クラスを認識するベ クトルの成分の新しい初期設定によって第２処理の開始可能が示される前に第１ 処理が完全に終っている必要がある。

前記演算の実行手段のレベルでは、連続作動ラインを形成するカスケード形演算 子を配置し、各演算子間の不感時間を少なくして処理時間の短縮を図る。相関的 に、い（つかの演算子がレートの遅れを導入し得る場合には、一定の処理レート を維持するためにこのレベルで並列ラインを形成するのが有利である。

物質的手段の最適利用を確保するためには、全部の演算子の非作動モードを生じ させずに常時作動させるのが好ましい。これを可能にするには、タイプへの演算 子と、タイプＢの演算子との間で１つの窓に関するデータ束を相対処理速度を考 慮した適当な数ずつ攪拌する。このように構成すると、作動ラインが所定の物質 的ラインと必ずしも一致しないように手段を管理することが可能である。特に繰 返しの際に、第１処理に使用しなかった演算子のうちで新しい窓の処理に割当て られなかった演算子を使用し得る。

第４図及び第５図は、タイプＡとタイプＢとの２種の演算子の最適使用例を示す 。

いずれの場合にも、これら演算子は、各々がビデオタイミングに対応する時間τ で窓を処理し得るように配備されている。

第４図では、画像ｉの窓すの初期設定に使用される係数は。

同じ画像ｌの１つ前の窓（ｂ−１）の処理によって得られた結果である。従って 第１時間間隔〔０，τ〕で演算子Ａが（ｉ。

ｂ）に関して作動し１次の時間間隔〔τ、２τ〕で演算子Ｂが作動する。その次 の時間間隔〔２τ、３丁〕では演算子Ａが（１、ｂ＋ｘ　）に関して作動する。

以後同様の関係で演算子が作動する。従って画像■に関して各演算子がｓｏ４の 時間７５げ作動１１５１画像の完全処理はリアルタイムタイミングの％で実行さ れる、残りの５０４の時間は例えば別の画像Ｈ＋ｘの処理に使用される。唯１つ の配慮としては、各画像の第一窓の係数の初期設定に１つ前の画像の第一窓の結 果を使用できるように画像ｉと画像１＋１との処理にズレ暑設けることである。

従って２つの画像なリアルタイムタイミングの％のタイミングで同時に処理する ことができ、これは１つの画像のリアルタイム処理と等価である。このモードで はバッファメモリが必要である。

窓（ｉ、ｂ）はＡ、Ｂによって順次処理され、その結果は窓Ｃｉ　＋１　＊　ｂ 　）が到着するまで記憶されている。

注目すべきは、この第２モードがマづクロプログラム可能なプロセッサＹ使用し 得る並列処理に適することである。実際。

時間に関する唯１つの制約は、（ｉ−□−ｂ）に関するステップＡ及びＢの結果 を（１＋ｔ、ｂ）の到着以前に入手しなければならないことである。従って最低 限でも、１つの画像内の窓の数と同数の独立処理ラインＡ＋Ｂ’ｇ備える必要が あり、各ラインは、１つの画像時間中に１つの窓を処理する。より一般的には。

は必ずしも等しくなくてもよい（第６図参ａ）。

第７図は、第２図に符号１０で示された分類サブアセンブリの作動を示すフロー チャートである。入力バス１５と出力バス１６との間で第７図の上から下に向っ て動作が進行する。（例えは第３図に示す）画素集合に関するデータのアクセス 後、輝度とクロミナンスとの平均を計算する。次に、これら平均値を成分として 有するベクトルの末端から初期設定されたクラスを認識するベクトルの末端まで の距離を計算する。各点を最短距離に対応するクラスに編入する（クラス編成） 。各クラスの点を計数する（ヒストグラム）。次に、全部の窓に関して演算Ｂを 行なう。

各クラスの重心を計算しく重心）１次に各クラスの分取を計算する（分散）。

次に、空きクラステストを行なう。即ち、編入された点を含まない１つ以上のク ラスを検出する。

空きクラスが１つでも存在すると”分割”を実行する。即ち。

最大分散を示すクラステストして新しいクラスを設ける。

このクラス分割は、最大分散をもつクラスの重心から、全方向で少くとも１つの 量子化間隔だけ互いに離間した対称な異なる２つの初期値を決定することによっ て自動的に行なわれる。

この２つの新しい値は以後の繰返し中に別々の２つのクラス馨必然的に決定する 。

第１回のクラス分割後にまだ空きクラスが残っていると、同じ演算を（り返す。

このようにして容態に対し、使えるクラス全部が確実に利用される。このことが システムの顕著な性能同上を誘引する。

クラス？認識するベクトルの新しい成分は、繰返しのための新しい初期設定に使 用される。

空きクラスが存在しないときは、繰返しの必要如何を決定するためにしきい値テ ストＳ０が行なわれる。このしきい値テストでに、各クラスの分散の相を計算し 、この和Ｚ所定値Ｓ０に比較する。

分散の和がＳ。より大きいと繰返し演算が指令される。

分散の和が５０以下のとき１分類が適格であると判断され。

出力バス１６を介して利用システム例えは伝送システム又は記憶システムに画素 の順序でコードが転送されまたクラスの辞書が転送される。

前記アルゴリズムを構成するサーボ機構の性能に影響を与える種々のパラメータ （ループ利得、集積定数、残留エラー）の関数たる分類の収束を種々の材料につ いて検討した。任意の均一な初期設定？用い谷窓毎の繰返しを用いない場合、再 生の標準偏差が比較的安定な“固定モードを得るためには、連続する１２個の窓 を処理し容態が次の窓の初期設定サブアセンブリを供給しなげればならないと考 えられる。

多数の連続窓ビもち前の方の窓が重大なエラーを含み得るような連続メツセージ を処理するために前記処理方法の使用が検討されるとき、この方法は、画像全体 で等しい画質が要求されるテレビジョン画像の如き反復画像の場合には適してい ないと考えられる。

従って、既に説明したように、一方で先行の線又は画像から初期設定７行なうの みでな（、各窓毎に適応モードを使用する。

即ち、第１処理後に窓の各クラスの点の重心を計算してプロセスを繰返し分類精 度を更に高（する。画像の不定性次第で、再生標準偏差が第１回目の繰返し後に 減少し２回又は３回目の繰返し後に安定することが確認された。

これらの繰返し演算の代償として、処理時間が、２，３又は４倍に延長される。

新しい繰返し暑開始する前に完全窓を毎回処理しなげればならないからである。

精度と該精度を得るための所要時間とを考え合せて適当な調整を図るとよい。

バス１６以後に使用される伝送システムは、１つの窓の特定画素集合の各々のコ ードと対応辞書とをデータ東門に再認し得るフォーマットを維持していなげれば ならない。最も簡単な方法としては、一方では一連のコードを窓内の画素の連続 順序即ちＴＶ走査線に沿って供給し、他方では例えは各クラスの成分の値乞コー ド番号の若い順に供給する。

このようにして固定長パケットが得られる。このようなパケットは、復号演算子 に於いて容易に認識されて処理される。

メツセージのこのような構成の別の利点は、特にコード及び辞書のレベルで窓が 互いに完全に独立していることである。従って如何なるエラーが存在しても、こ のエラーがコードに関するエラーであるときは唯１つの画素にのみ関係し、辞書 に関するエラーであるときは唯」つの窓にのみ関係する。従って、エラーの伝搬 が十分に防止されると考えてよい。更に、エラー検出の場合に、初期設定方法と 窓間の空間的相関関係とによって極めて類似している先行窓の辞書を使用できる ように構成すると、エラー修正を行なわない辞書の簡単な保護手順で十分である 。

第８図乃至第１２図は、第７図に示す演算素子を構成し得る回路の具体例を示す 。

第８図は、データのアクセスと平均値の計算とを実行する演算子を示す。入力デ ータは８ビツトサンプリングで供給されると想定したので、入力バス１５即ちデ ータバスは、チャネル当り９本の導線（データビット用に８本尺かバリデーショ ンビット用に１本）ビ含む。従って５３チヤネルの場合、パス１５（工２７本の 導線を含む。

バスの導線はアキュムレータ１７に接続されており、現行画素に対する値が現わ れるとアキュムレータが命令によってロードされる。これらの値は、アナログデ ジタルコンバータ又は先にロードされた）１／−ムメモリから出される。チャネ ルと同数のアキュムレータ１７が存在する。図示の具体例は３チヤネルカラーテ レビジヨンであるから、成分Ｙ、Ｂ−Ｙ　、Ｒ−Ｙに対応する３つのアキュムレ ータ１７が存在する。各アキコムレータ１７は、第３図に示すような４つの画素 ０．１．Ｚ、３について各々に関係がある輻射量の総和を算出する。

第８図の具体例で、最も左側に位置する成分Ｙ用のアキュムレータ１７は出力に １０ビツトＪ有しており、別の２つの成分Ｂ−Ｙ及びＲ−Ｙに割当てられたアキ ュムレータは出力に９ビツトを有している。

ビット偏移（シフト）に、現行画素ｉの平均値をレジスタ１８に送出し得る。従 ってレジスタ１８に値ＹＭ、、（Ｂ−Ｙ）Ｍ、。

（Ｒ−Ｙ）Ｍ、が書込まれる。

第９図は１距離”演算子を示す。該演算子は、各画素ｉにつＤ　”−［（Ｂ−Ｙ ）、−（Ｂ、Ｙ）、）１ での距離の平方の和に等しい総和をめる。

コレラのアキュムレータはまた。値Ｙ　、　（Ｒ−ｙ）Ｍ、及ヒｉ ＣＢ−Ｙ）Ｍ、を受信する。次に１％にＰＲＯ〜１メモリから成る”平方”換算 表が、各アキュムレータ２０の出力に与えられた差によって供給されたアドレス で読取られる。換算表２１の出力では対応する平方値、即ち値ｏＹ２１　ＤＲ” 　ｔ　ＤＢ”が夫々読取られる。次に、最終アキュムレータ２２で３チヤネルに 対する平方の和をめる。この相ｔレジスタ２３にロードする。

データの供給タイミングと使用回路の高速性とに従って。

３２個のクラスの各々に対して前記計算を実行する。３２クラスは直列又は並列 又は所望の直並列の組合せである。前記計算の目的は１次の演算子によって使わ れろように、レジスタ２３の如き３２個のレジスタに３２個の初期設定クラスに 対する距離をロードしておくことである。

第１０図は１点のクラス編成を実行する演算子の概略図である。この演算子は、 第９図の演算子によって計算された３２個の距離のうちの最短距離を決定する。

この演算子はまた。この距離？対応するクラスのコードによって指示する機能を 果す。

好ましくは、（第９図のレジスタ２３の如き）各距離レジスタの値に、該当クラ スの距離の特性値を示す下位５ビツトを付加する。第１０図の略図に於いて、大 きい長方形は距離の値ＤＩ、Ｄ２．・−・・−・を示しており、大きい長方形の 有声−りに位置する小さい隣接長方形はクラスのコード１，２．・−°・−・を 示して℃・る。第一段の比較器２４では全部の距離を２つずつ比較し、２つの比 較器のうちの小さい方の値に対応する１６個の結果を比較器２４の出力に与える 。第２段の比較器２５は比較の結果を８つの距離に減らし、第３段の比較器２６ 、第４段の比較器２７でも同様に結果を順次減少させていき、第５段の比較器に 達する。第５段の比較器は唯１つの比較器２８から成り、比較器２８は出力に３ ２個の距離のうちの最短距離と対応クラスのコードＪとを送出する。

処理時間を短縮１〜得るか又にノ・−ドウエアの所要量を減少し得るような別の 構成７用いて同じ結果に到達することも可能である。

第１１図は、ヒストグラム作成回路の概略図である。新しい画素毎に作動が開始 されるのでＡタイプ演算の一部を成すこのステップはＢタイプ演算の準備段階で ある。このステップでは。

（実際には３個の並列演算子内で）各チャネル毎に各クラスの画素の輻射量の総 相馨求め、第４の並列演算子内で対応する最小距離の平方の総和をめる。更に、 クラス当りの画素のカクンタの増分が行なわれる。

各演算子はセｌ／クタ２９を含む。セレクタ２９ば１つの入力と３２個の出力と を有しており、現行画素の輻射量データ又は距離データがロードされたレジスタ ３０の内容を３２個の７キユムレータから成るプレイのうちの１つのアキラムレ ータ３１にスイッチする。該アキュムレータは画素に割当てられたコードワード によって選択される。同時に３２個の画素カウンタＣの１つで１が増分される。

窓の終りで、４つのクラスアキュムレータ（特性値、Ｙ、Ｒ−Ｙ及びＢ−Ｙのた めの３つのアキュムレータと１つの距離アキュムレータ〕の各々と対応各カウン タとに対して、輻射量Ｙ　、Ｒ−Ｙ　、Ｂ−Ｙと距離とクラスの画るだめに質問 が与えられる。

第１２図は１重心と分散とを計Ｘする演算子の概略図である。

ここでに窓の終りに、各クラスの構成画素の輻射量から各クラスの新しい重心の 座標を系統的に計算する。自由に使える時間クラス〔但しｎ−２，４，８，１６ 又は３２〕をｎ個の演算子で並列処理する方法まで種々の方法ヶ考えることがで きる。

重心の座標ケ計算するには、輻射量の総和ケクラスの画素数で除算すればよい。

このために、逆数の換算表３２な配備する。この表３２は。

クラスの画素数によってアドレスされ１表３２の出力疋該数の逆数が供給される 。この逆数は乗算器３３に入力される。乗算器３３の別の入力に輻射量レジスタ の１つの内容を受信する。

乗算器３３の出力に供給される結果が対応する重心９座標である。

前記演算子と等しい構造の演算子を用いて、各クラスの分散の計算を、同様にし て、“距離の平方の和”レジスタから行なうことも可能である。このレジスタの 内容がクラスの画素数によって除算される。入力の１つに距離の平方の和を受信 し別の入力に画素数の逆数を受信する乗算器３４によって前記結果が得られる。

例えば、数字ゼロのビットを認識して空きクラス？検出すると、更に、全クラス の分散？比較して最大分散を示すクラスを探し、このクラスを２つに分割する。

この探索は、クラス編成の際に最短距離のクラスを捜出したときと同様にして行 なわれる。演算子は第１θ図と同様に比較段を含む構造を有するであろつ、シか し乍ら最大分散の探索の場合には、第１０図に基いて説明したクラス編成の場合 の最小結果の選択７行なう代りに。

最大結果の選択が行なわれる。最大値に対応するクラスのコードを利用して重心 の座標の値を選択し、１つ以上の間隔を加減することによってこの値を変更し２ つの別々の新しい重心を生成する。

初期設定の演算に９重心の輻射量Ｙ、、（Ｒ−Ｙ）ｖ、（ｓ−Ｙ）Ｈを、３２個 の８ビツトセルアレイ３個から成る（第７図の）初期設定メモリ１９に転送する ことから成る。これらプレイは。

新しい分類（又（・工繰返し）の必要が生じると直ちに”距離計算”演算子とし て機能する。

しかし乍ら留意すべきは、新しい画像の（上部）第−窓の初期設定が前記に等し い別の初期設定メモリから得られることである。このメモリには、先行画像の分 類の際に該画像の第−窓の結果がロードされるだけでよい。画像間に時間的相関 かあるため概して好結果が得られるであろう。

先行画像の分類の際に得られた辞書全体乞記憶すべ（十分な容量の初期設定メモ リを使用するならば、前記手順を画像の全ブロックにも適用し得ることは言う迄 もない。

第１３図は１分類の演算Ａ、Ｂで得られた情報の復号を受信側で確保する手段の 概略説明図である。これらの復号手段（工極めて簡単に３つのメモリ３５，３６ ．３７から構成されることができ、これらのメモリの各々には、番号の若〜・ア ト°レスカ１ら頴番に各クラスの成分ｙＭ、ｌ−Ｙ）Ｍ及び（Ｂ−Ｙ）Ｍがロー ドされる。これら各クラスは辞書によって供給され、辞書＆工、小さいクラスか ら大きいクラスへの順序で伝送されると想定される。受信された各画素コードは アドレスバス３８に与えられ、メモＩＪ　３５　、３６　、３７の各々の対応す る成分の値の読取りを生起する。このようにして各画素グループの輻射量を得る 。これら輻射量とＹの高周波成分の復号結果とを組合せ、グループの各画素を再 生する。

Ｗａｌｓｈ　−Ｈａｄａｗａｒｄ変換による４つの輝度サンフ゛ルの符号化は、 ７　キュＡ　ｖ　−ｆｉ　ト補数器（ｃａｍｐ　１６ｍｅｎｔｅｕｒ　）とｆＪ ｌら成る第１４図の如き簡単な演算子によって行なうことができる。

量ＷＨ１、ＷＨ２、ＷＨ３を前記の如く算出する。

ＷＨ１−％　（Ｙ　２　＋　Ｙ　３−Ｙ　ｏ−Ｙ　、　）ＷＨ２−％　（Ｙ２− Ｙ３−Ｙ０＋Ｙ１）ＷＨ３＝％　（Ｙ２−Ｙ３＋Ｙｏ−Ｙ、）ｚ　ｙ　、　ＷＨ Ｏ＝　ｇ　（Ｙ　、　＋　Ｙ　□＋　Ｙ　２＋　Ｙ　３）を代入して量ＷＨＩ。

ＷＨＯ，ＷＨ３を次式で示す。

ＷＨｉ−Ｙ　＋Ｙ　−ＷＨ８ ３ ＷＨ２−Ｙ　＋Ｙ　−ＷＨ８ １ Ｗｌ−１３−、、Ｙ　＋Ｙ　−Ｗｌ−ｔ。

０ 人力バス３９が輻射量Ｙを一定のタイミングで順次供給しており、第１４図に概 略的に示した演算子によって前記計算が行なわれる。

グループの４つの画素の輝ｉＹ。、Ｙ、、Ｙ２．Ｙ３の８ビツト値がデータバス ３９からラッチレジスタ４０に順次ロードされるＯ これらの値にアキュムレータ４１，４２，４３．４４に並列転送されるが、この 転送は動作命令ＡＩ、Ａ２．Ａ３．Ａ４の作用下で選択的である。命令Ａ　ｌ　 ｋｍ　４つの輻射量をアキュムレータ４１に蓄積せしめるが、アキュムレータ４ ２，４３．４４は夫々、Ｙ２とＹ３．Ｙ２とＹ□、Ｙ２とＹ。に対してのみ動作 する。最終モードでは、アキュムレ゛−夕４１の結果が補数器Ｃｐを介して残り の３つのアキュムレータに転送され、ＷＨｏの減算が行なわれる。これによりア キュムレータの出力に所望の係数が得られる。これを、低周波３包成分に関して 既述したデバイスと同様の分類デバイス【供給する。最終的に、３つのクラスコ ードＷＨＹ、ＷＨ２，ＷＨ３と処理窓の各コードの平均値に対する辞書とが得ら れる。

受信側では、輻射量を捜出するために２つの演算か必要である。先ず、クラス分 離演算、即ち、各画素グループ毎に３つの受信コードによって割当てられたＷＨ 係数の値を捜出することか必要である。これを行なうに（・工第１３図と同様の 演算子を用いるが、但し唯１つの違いとしてこの場合には３つのメモリが辞書か らロードされたＷＨＩ　、ＷＨ２，ＷＨ３に割当てられているので各コードカー 特殊であり対応係数を読取ｙ）゛ために３つのうちの１つのメモリだけをアドレ スする。

次にこれらの係数乞３色空間の復号によって得られたＹＭと組合せる。ＹＭは、 以下の如きＷａ　［ｓ　ｈ　−ＨａＪａｎａ　ｒ　ｄの変換のよ（知られた組合 せに従ってＷ町の機能を果す。

Ｙｏ−％（ＷＨｏ−ＷＨｉ−ＷＨ２＋ＷＨ３）Ｙｌ−％ｆ”ＷＨｏ−ＷＨ１＋Ｗ Ｈ２＋Ｗｌ−１３）Ｙ　ｚ　−３’ｉ　（Ｗ　ＨＯ＋　ＷＨｌ　＋　ＷＨ２＋　 ＷＨ３）Ｙ３−％（ＷＨＯ＋ＷＨ１−ＷＨＯ−ＷＨ３）前記の如くこれらの量が Ｙ２から次式によって得られることに注目されたい。

Ｙ　鴫ＷＨＯ＋ＷＨ３−Ｙ２ Ｏ Ｙ　−ＷＨＯ＋ＷＨ２−Ｙ２ Ｙ　むＷＨＯ＋ＷＨ１−Ｙ２ Ｏ 前記よりこの計算に第１４図と同様の演算子を使用し得る。

該演算子は第１４図の演算子と同様に動作するが、唯１つの違いとしては、第４ の画素の輻射量を決定するためにＹ２もまた出力バスに転送される。

このようにして１画素集合の成分Ｙ。、Ｙ□、Ｙ２．Ｙユ（Ｒ−Ｙ）Ｍ及び（Ｂ −Ｙ）　によって容態の初期メツセージが再生される。

記載の具体例ではカラーテレビジョンに関して説明した。しかし乍ら前記の如（ 本発明はまた。スペクトル選択でなく画素の空間配置から独立チャネルを決定す ることによってモノクロテレビジョンにも使用し得る。

本発明は多数の別の分野１例えば、宇宙航空分野でのカラー画像（チャネル数１ １にも達するマルチスペクトル画像）の処理、写真、印刷、コピー電送等に於い て使用され得る。本光明は画像の伝送のみでな（、デジタル゛コード化された画 像の記憶特にビデオディスク、カセット等べの画像の収録にも係る。

第３図のタイプの集合の画素のコード化に使用されるユニタリ変換は該集合の画 素の数に適した次数を有するであろう。このような変換は、最重要と考えられる 基準（計算の容易さ、速さ、圧縮し易さ等）に従って文献に記載の如何なる変換 （Ｗａｌｓｈ　−１−１ａ１−１ａｄａ　、　５ｌａｎｔ　、余弦、　Ｆｏｕｈ ｉｅｒ　、　Ｈａａｒ、　Ｋａｒｈｕｎｅｎ　−Ｌｏｅｖｅ・・・・・・）から 選択されてもよい。一般にはＷａ　ｌ　ｓｔｌ　−Ｈａｄａｍａｒｄ変換が余弦 変換と共に最も好ましいが、余弦変換では、実行がより複雑になるという欠点が 見られる。

国際調査台役盾、 ３９

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、画像が画像面内に規則正しく分布した画素から構成されており、成分Ｃｉと 指称される１つ以上の幅射量特性が各画素に割当てられており、これらの成分が 特に適当なセンサによって供給されるＮ個のスペクトルチャネル内の各画素の輻 射量の測定値によって形成されることができ、−所定の幾何学形を有し所定数の 画素（ｐ）を含む窓（ｆ）を画像内に決定し、 一各窓について、近似基準に従ってＮ次元空間内の画像の画素又は画素の組合せ を示すベクトルの末端の（スペクトル又は空間）輻射量をクラス（Ｒ１，Ｒ２， ・・・・・・）編成し、−各クラス（Ｒ１、Ｒ２、・−・・・−）について、ク ラスを構成する画素の個々の値からＮ個の特性輻射量を決定し、これら輻射量を 画像の再生に使用すべく記憶又は伝送し、且つ、 一各画素を決定するために、各画素の所属クラス（Ｒ１，Ｒ２゜・・・・・・） の特性コードであって画像の再生に対応する特性輻射量を画素に割当てるコード を同時に記憶又は伝送するステップを含む画像のデジタルコード化方法に於いて 、高い空間周波数の処理を二二タリ変換によって実行し、該変換の係数の１つ即 ちよシ低い空間周波数に対応する平均値の係数を、相補的分類によって処理する ために種々のスペクトルチアネルの成分に対応させることを特徴とする画像のデ ジタルコード化方法。 ２、二二タリ変換がＷａｌｓｈ　Ｈａｄａｍａｒｄ変換又は余弦変換であること を特徴とする請求の範囲１に記載の方法。 ３、マルチスペクトル画像特にカラーテレビ画像をデジタルコード化するために 、 一複数個の画素（例えば４つの画素０．１．２．３）を集合し、各集合について 、集合の各画素の各成分から輝度成分（ＹＭ）とクロミナンス成分（Ｒ−Ｙ）Ｍ （Ｂ−Ｙ）Ｍとの平均値を決定し、 一記憶又は伝送されるこれらの平均値について分類演算を実行し、次に、 一画素全部を再生するために、各画素の輝度信号（Ｙ）に−次変換を実行し、こ の−次変換によって情報量を減少させるステップを含んでおシ。 画像再生の際に、平均値と変換値とから集合の各画素の値を演縄することによっ て情報を伸長することを特徴とする請求の範囲１に記載の方法。 ４．窓（ｆ）が、画像の画素（ｐ）から成る少くとも１つの線から構成されるこ とを特徴とする請求の範囲１乃至３のいずれかに記載の方法。 ５、窓に対する繰返しによる適応モードを含んでおシ、該モードによれば、画素 を所定クラスに先ず分類し該クラスを構成する画素の個々の値から特性輻射量を 算出した後に、各画素を前記の如く決定された新しいクラスに再度分類するステ ップを含んでおシ、この繰返し演算が所定精度を得るために必要な回数だけ反復 されることを特徴とする請求の範囲ｌ乃至３のいずれかに記載の方法。 ６、直前の窓に対して行なった計算の結果を用いたクラスの初期設定モードを含 むことを特徴とする請求の範囲１乃至３のいずれかに記載の方法。 ７、時間的に先行する画像の同じ窓に関して先に行なった計算の結果を用いた窓 のクラスの初期設定モール＋含むことを特徴とする請求の範囲１乃至３のいずれ かに記載の方法。 ８．１つの窓に対するクラス数が一定であり竹に３２クラス以上であることを特 徴とする請求の範囲１乃至３のいずれかに記載の方法。 ９、画素が全く編入されていない空きクラスの有無を検出し、このような空きク ラスが１つ以上存在するときは、１つのり・ラス特に最大分散を有するクラスを ２つに分割して新しいクラスを生じさせる分離を実行することを特徴とする請求 の範囲１乃至３のいずれかに記載の方法。 １０、分類空間内で非線形測量法を使用することを特徴とする請求の範囲ｌ乃至 ３のいずれかに記載の方法。 １１、画素の集合の輝度にユニタリ変換を行なうことを特徴とする請求の範囲１ ，２又は３に記載の方法。 １２、変換の係数が各窓に適応した非線形法則に従って定量化され、唯１つの次 元での各係数の分類によって適応が得られることを特徴とする請求の範囲］１に 記載の方法っ１３゜ 一画像内に窓を決定しこの窓によって画像全体を走査する手段Ｂｉ３と、 一窓の各素点に対する値のアクセス及びスイッチング手段（Ｊ２１と、 −１つの素点又は複数素点の集合の平均点に対応するベクトルの末端から各クラ スを認識するベクトルの末端までの距離の計算手段（２０，２１，２２）’ｉ＝ 含む分類用電子的サブアセンブリ（１，Ｇと、 一各素点又は各平均点を最短計算距離例対応するクラスに編入し得る比較手段（ ２４，・・・、２８）と、−当該クラスに所属する種々の点から１つのクラスを 認識するベクトルの成分を計算する手段（２９，３１，３２，３３）とを含む装 量であ）、装置の出力が出力データの伝送記憶手段に接続されてお９、装置が更 に、 一変換に割当てられた第２の電子的サブアセンブリ０υを含んでおり、２つのサ ブアセンブリ（１０，１１）が並列な２つのチャネル内で作動することを特徴と する請求の範囲１に記載の方法実施装置。 １４、ベクトルの末端から各クラスを認識するベクトルの末端までの計算手段が 、各チャネル毎に、２つの成分間の差（ＹＭ、　−ｙａ　；・・・・・・）を出 力に供給するアキュムレータ（２０）と、この差の平方を供給するに適した“平 方”換算！　（２１）と、平方の総和を計算するに適した別のアキュムレータ（ ２２）とを含むことを特徴とする請求の範囲１３　に記載の装置。 １５、当該クラスに所属する種々の点からクラスに所属するベクトルの成分を計 算する手段が、データによってロードされたレジスタの内容全アキュムレータの アキュムレータの１つにスイッチするセレクタ（２９）とクラス当りの画素数の カウンタ（Ｃ）とを含むことを特徴とする請求の範囲１３又は１４に記載の装置 。 ］６．復号演算子がメモり　（３５，３６，３７）　’ｅ含んでおυ、各メモリ には、辞書によって供給される値［Ｙ、　、　（Ｒ−Ｙ）Ｍ、　（Ｂ−Ｙ）Ｍ〕 が番号の若いアドレスから順次ロードされ、これらのメモリのアドレスバス（３ ８）は、読俄の際に各クラスのコードと各画素のコーＰとを受信することを特徴 とする請求の範囲　１３又は１４に記載の装置。 １７、輝度のサンプルの集合をユニタリ変換によってコード化するために、アキ ュムレータ（４１，４２，４３，４４）と補数器（Ｃｐ）とから成る演算子を含 むことを特徴とする請求の範囲１３又は１４に記載の装置。