JPS63164575A

JPS63164575A - 画像デ−タの符号化方式

Info

Publication number: JPS63164575A
Application number: JP61308152A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Toriyama; 鳥山　裕史
Original assignee: RADIO RES LAB
Current assignee: RADIO RES LAB
Priority date: 1986-12-26
Filing date: 1986-12-26
Publication date: 1988-07-07

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】（イ）産業上の利用分野本発明は１画像データ通信、及び画像データ蓄積などに
用いられる符号化方式に関するものであり、特に会話的
な画像通信に適する。

（ロ）従来の技術近年１画像処理技術、ディジタル回路技術などの向上に
伴い１画像通信の高度化、多様化が進んできている。な
かでもビデオテックスなどの会話的な静止画像通信は今
後、大きく発展するものと期待されている。このような
会話的な画像通信にもコストなどの面から低ビツトレー
トの伝送回線が用いられるのが普通であるが、この場合
、従来から１の上から下へと順次伝送する方式では画像
の概要を把握するのに時間がかかり、効率の良い画像検
索を行いにくいという欠点があった。この点を改善する
ため、はじめに粗い画像を伝送し、そによると、伝送中
の画像が必要であるかどうかが早い時点で判断できるた
め、検索時間の短縮や通信コストの削減が可能であり、
また、各階層ごとに異なる解像度のデータを取り出せる
ので、解像度の低い端末に対しても容易に対応できると
いう利点もある。

このような１階層的符号化伝送の方式はこれまでにいく
つか提案詐れているが２代表的なものとして次のような
２方式がある。

■画面を大きなブロックに分割し、各ブロックの平均濃
淡レベルを直行変換符号化などを用いて伝送し、一方そ
の濃淡レベルを原画像から差し引く。残された信号につ
いては、ブロックの大きさを順次小さく分割し、さらに
符号化し、差し引く処理を繰り返す。（°°階層的符号
化方による静止画像の段階的伝送及び表示゛°：安田ほ
か：電子通信学会論文誌（Ｂ）５５年４月） ■原画像を一定のドツト、ラインおきにサンブリ、解像
度が倍となるような画像を符号化し、伝送する。この操
作を順次繰り返すことにより。

徐々に解像度を上げながら、最後に原画数を伝送するこ
とができる。なお、この方式は、基本的には２値画像用
の符号化方式であるが、各ビットブレーンに対し繰り返
し適用することにより、多値画像、カラー画像にも利用
可能である。また、符号化の方式としては、４つの参照
画素の黒画素の数によって５種類に分け、同じ種類の画
素をランレングス符号化する方法が用いられる。（゛会
話影画像通信に適したファクシミリ信号の順次再生符号
化方式゛：遠藤、山崎＝を子通信学会論文誌（Ｂ）５９
年１２月；及び、″多値画像の順次再生符号化方式″：
遠藤、山崎：電子通信学会画像工学研究会６０年ＩＥ８
５−５４　）（ハ）発明が解決しようとする問題点しかし、これまでに提案されている方式では。

データ圧縮率が充分でない、構成が複雑であるな＝４− い９階層的符号化方式の開発が望まれている。

（駒問題点を解決するための手段Ｒ１５ｓａｎｅｎらが提案した算術符号を用いた方法（
”Ｃｏｍｐｒａｓｓｉｏｎ　ｏｆ　Ｂｌａｃｋ−Ｗｈｉ
ｔｅ　Ｉｍａｇｅｓ　ｗｉｔｈ　Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ
　Ｃｏｄｉｎｇ”：　Ｇ、　Ｇ、　Ｌａｎｇｄｏｎ、Ｊ
ｒ、　ａｎｄ　Ｊ。

Ｒ１５ｓａｎｅｎ　：　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉ
ｏｎｓ　ｏｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　　Ｖｏ
ｌ、　Ｃ０Ｍ−２９）は、従来の方式と同様、上から下
へ順に伝送する方式であるが、構成が単純で。

かつ、圧縮率が高いという特長がある。また、マルコフ
モデル部と算術符号化部を別々に扱うことができるのも
特長の一つである。

本発明では、このマルコフモデル部として２階層的符号
化が可能なモデルを開発し、これと算術符号化部を組み
合わせることにより、単純な構成で圧縮率の高い階層的
符号化方式を実現している。この方式は、基本的には２
値画像用の符号化方式であるが、各ビットブレーンに対
し繰り返し適用することにより、多値画像、カラー画像
にも第１図に本発明の基本構成を示す。

図において、１は１画像データを画素単位でアクセス可
能に保持する画像データメモリである。

２は、０ないしＮの各階層レベルごとの符号化対象画素
の値、あるいは算術符号の出現確率算出時には更にその
参照画素の値を画像データメモリ２から読み出す階層化
処理部である。３は、０ないしＮの各階層レベルごとの
参照画素パターンを保持し、算術符号の出現確率算出時
における各階層の処理ごとに、該当する参照画素パター
ンを階層化処理部３に供給する参照画素パターンメモリ
である。４は２階層化処理部２から出力される画素値を
、算術符号の出現確率算出時にはａ側に、そして符号化
時にはｂ側に送出する理論的なスイッチである。５は、
各階層レベルθ〜Ｎごとに、参照画素パターンに基づい
て算術符号の１１０の出現確率の近似値Ｑを算出する算
術符号算出部である。６は、出現確率算出部５が算出し
たＱ値を保Ｑテーブル６のＱ値に従って算出符号化し、
符号系列Ｃを出力する算術符号器である。

（ホ）作用Ｊ、　Ｒ１５ｓａｎｅｎらによって提案された算術符号
（以下、単に算術符号）は、　Ｅｌｉａｓ’ｃｏｄｅの
概念を基本とした符号化方式の一つであり、符号化効率
が高い、汎用性が高い、ビットシフトおよび加減算など
の単純な演算のみで符号化が可能、などの特長を有して
いる。

いま、　Ｅｌｉａｓ’　ｃｏｄｅにより０及び１から成
る二値情報源から出力きれるシンボル系列Ｓを符号化す
る場合を考える。ここで、０及び１の生起確率をそれぞ
れＰ　（０）　、　Ｐ　（１）とし、説明の都合上、Ｐ
（０）＞　Ｐ　（１）であるものとする。また、Ｓの第
ｎ個めまでの系列をＳ、＝（ｙｏ、ｙｌ、・・・、ｙａ
）とする。

このとき、Ｓ、に対する符号系列Ｃ（Ｓ　６）は２式（
１）〜式（４）により再帰的に定義される。

Ａ　（ｎｕｌｌ）＝　１　　　　　　　　　　　　　　
　（１）Ａ　　（Ｓ　　ａ−１’ｏ）”　　Ａ　　（Ｓ
　　ａ−１＞×　Ｐ　　（０）−Ａ　（Ｓ　、−＋）−
Ａ　（Ｓ　、、・１）　　　（３ｂ）Ｃ（Ｓ　、−、，
１）＝　Ｃ（Ｓ　、−１）＋Ａ　（Ｓ　ａ−１’ｏ）　
　　（４ａ）ｃ　（ｓ　、−、、Ｑ）ｘ　ｃ　（ｓ　、
−、）　　　　　　　　　　＜４ｂ）例えば、　Ｓ　、
−（０１０）＋：対する符号系列Ｃ（０１０）ｉｔＣ（
０１０）−Ｃ（０１） −Ｃ（０）＋　Ａ　（ｏｏ） −Ｃ（０）＋　Ａ　（０）ｘ　Ｐ　（０）−Ｃ（ｎｕｌ
ｌ）＋　Ａ　（ｎｕｌｌ）Ｘ　Ｐ　（０）”−Ｐ　（０
）”　　　　　　　　　　　　　（５）なる値となる。

この符号化の過程を第２図に示す。いま、　Ｐ　（０）
−０，６であるとすると。

Ｃ（０１０）−Ｐ　（０）” ＝　０．３６−０．０１０１１１００００・・・ｃ＊ｚ
となる。同様にして、　Ｃ（０１１）を求めると。

Ｃ（Ｏｌｌ）−Ｐ　（０）”Ｘ　（１＋　Ｐ　（１））
−０，５０４−０，１００００００１００・・・。。

ただし、Ｃ目のついた数は２進数表示である。

Ｃ（Ｓ　ａ−１−０）≦ｃ　（ｓ　）＜　（ｓ　＋＋−
１・１〉ならｙ、−ＯＣ（Ｓ　ａ−１・１）≦Ｃ（Ｓ）
　　　　　　　ならｙ、＝１なる判断を繰り返し行うこ
とによってシンボル系列Ｃ（Ｓ　、）を正しく復号する
ことができる。

符号系列としてＣ（０１０）≦Ｃ＜　Ｃ（０１１）なる
任意のＣを用いてもＳ　、＝　（０１０）が正しく復号
できるから、この範囲内で最も少ないビット数で表現で
きる値を用いるのが効率的である。この例ではＣ−０，
１（。とすればよい。

ところで２式（３ａ）の分割を正確に行うためには、多
桁の乗算を行う必要があるが、算術符号では次のような
手法を用いてこれを避けている。なお、これらの近似に
よる符号化効率の低下は１．５％程度とノＪ１きい。

■Ｐ（１）をＰ（１）“＝　２−’（Ｑ≧１なる整数）
で近似し１乗算をシフト操作に置き換える。

■Ａ（Ｓ、）を［０，１］上の２進／Ｊ％数で表した場
合、領域の分割が進むにしたがって、上位桁に０り上で
行い、それ以下の桁は切り捨てる。

一般に２画像データは近傍の画素との相関が強く、これ
らによって状態分けされたマルコフ情報源であるとみな
すことができる。いま、参照画素の状態を２としたとき
１式（３ａ）で用いたｐ　（ｙ）を状態２における条件
付き出現確率ｐ（ｙｌｚ）に置き換えることにより、マ
ルコフモデルに基ずく算術符号化が可能である。このよ
うな構成をとった場合、算術符号では情報源のモデルと
符号化ユニットを別々に扱うことができ、複雑なモデル
を用いた場合でも全体として見通しの良い、単純な構成
とすることができるという特長がある。

特に、階層的符号化を行う場合、参照画素のパターンが
複雑になったり、複数種類の参照パターンが必要となっ
たりすることが考えられるが、この場合でも符号化ユニ
ットは共用できるためモデル部分を追加するのみで構成
することが可能である。このようなことから、階層的符
号化方式に用二値画像の階層的符号化では、最初に解像
度の低い画像を伝送した後、解像度が階層的に向上する
ように伝送する。本方式では、画像の階層として第３図
に示すように、ルベルごとに画素数が４倍となるものを
扱う。

これらレベルＯからレベルＮまでの画像を順次符号化し
、伝送することにより、階層的な伝送を行うことができ
る。このとき、レベルｎの画素のウチ、その１／４はレ
ベルｎ−１までに伝送ずみなので伝送する必要はない。

また、レベル０については従来どうりの方法で伝送する
。

これらレベルｎ−１までに伝送済みの画素、及び、レベ
ルｎで既に伝送済みの画素（左上から順に符号化する場
合は、符号化対象画素より左上の部分）のうち、適当な
画素を参照画素として選び、その参照画素の状態に対す
る符号化対象画素の値の出現する条件付確率をもとに、
符号化対象画素を算術符号化することにより、効率の高
い階リスキャンすることにより求める、■あらかじめ多
数の標準的な画像における統計量から求めておく、など
の方法によって求めることができる。

また、階層数Ｎについては、階層的符号化の特長を出す
ため、３程度以上である必要があるものと思われる。た
だし階層数が余り多過ぎると、符号化効率が悪化するお
それがあるので、符号化効率とのかねあいで決める必要
がある。

（へ）本発明の実施例先に述べた参照画素の選び方には種々のパターンがあり
、また、このパターンによって効率が大きく変化するの
で、本方式を実現する上で最も重要な部分の一つである
と考えられる。以下、代表的な２種類のパターン及びそ
れらを用いたときの構成方法について実施例を示す。

実施例Ｉ前節で述べたように符号化は、レベル０、レベル１、・
・・、レベルＮの順に行うが、このうち１）での符号化
は次に示す２ステツプによって行う。

レベルｎＡ　：　第４図の☆印で示す画素を左上から順
に符号化する。

レベルｎＢ　：　第４図のΔ印で示す画素を左上から順
に符号化する。

なお、第４図の○印はそのレベルに至るまでにすでに符
号化済みの画業を示す。

したがって、全体の符号化順序は、レベル０、レベルＩ
Ａ、　　レベルＩＢ、レベル２Ａ、　　・拳・、レベル
ＮＢとなる。以上のような符号化順序をとった場合、復
号側で参照可能な画素は、各レベルに対しそれぞれ第５
図に示す○印のとおりである。（☆印は符号化対象画素
を示す。）ここでは、これらの中から相関の強いそれぞ
れ６画素を参照画素として用いている。各レベルでの参
照画素パターンを第６図に示す。なお、参照画素の状態
２は、６つの参照画素の値を順に並を第６図に示す。第
７図中の各レベル用符号器は、−例として第８図のよう
な構成となっており、実際には参照画素パターンとＱテ
ーブルの値を入れかえて、同一の符号器を共用している
。

実施例■ 実施例！では第ｎレベル（ｎ≧１）の符号化のために２
種類の参照画素パターンが必要であった。この例では参
照画素パターンを１種とし、また、３画素を一括して符
号化することにより、例■より若干圧縮率は低下するも
のの、構成を単純化しかつ高速な符号化が可能となって
いる。

この方式では、第ｎレベル（ｎ≧０）の符号化は次の手
順によって行う。

レベルｎ　：　第９図の同じ数字で示される３画素を一
括して左上から順に符号化する。

なお、第７図のＱ印はそのレベルに至るまでに既に符号
化済みの画素を示す。また、☆印の画素も数字で示され
た画素と同様に符号化される。

以上のような符号化順序をとった場合、復号側で参照可
能な画素は、各レベルに対しそれぞれ第１０図に示す○
印のとおりである。（☆印は符号化対象画素を示す。）ここでは、これらの中から相関の強い画素をレベル０に
ついては４画素、その他のレベルについては６画素、選
び出し、参照画素として用いている。各レベルでの参照
画素パターンを第１１図に示す。

参照画素の状態２は、６つの参照画素の値を順に並べ、
２進数としてみた値０〜６３、または、４つの参照画素
に対する値０〜１６を用いる。また、３画素を一括して
符号化するため、符号化部としては８値算術符号化を用
い、３つの符号化対象画素に対する０〜８の値を符号化
する。

（ト）発明の効果本方式を採用することによって、 ■画像通信、特に会話的に通信を行う場合、従来■二値
画像からカラー画像まで全ての画像データに対し、同一
の方式をとることができる。

■高いデータ圧縮率が得られる。現在、標準的に用いら
れている７、６（ＭＭＲ）符号化方式に比べて符号長を
１５％程度削減できる。

■構成が単純かつ明快であり、実現が容易である。

表１に本方式（実施例■）と従来の高効率符号化方式に
よる符号長の比較を示す。なお、Ｔ、６はＣＣＩＩＩ勧
告のＴ、６符号化方式を用いた場合、算術符号は６画素
参照のマルフフモデルを用い動的適応化を行わない場合
の値である。また、入力画像としては、標準的なテスト
画像ＣＣＩＴＴＩ〜ＣＣＩＩＴ８を用いた。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方式の基本構成を示す図、第２図はＥｌ
ｉａｓ’　ｃｏｄｅによる符号化の例を示す図、第３図
は、本方式で扱う画像の階層を示す図であ式に関する説
明図であり、第４図は各レベルでの符号化対象画素を示
す図、第５図は各レベルにおいて復号側でも参照可能な
画素を示す図、第６図は、参照画素パターンを示す図で
ある。第７図は本発明の大まかな流れを示す図、第８図は第７
図にある各レベル符号器の構成例（レベルｎＡ）を示す
図である。第９図から第１１図までは本発明方式の実施例■に関す
る説明図であり、第９図は各レベルでの符号化対象画素
を示す図、第１０図は各レベルにおいて復号側でも参照
可能な画素を示す図、第１１図は参照画素パターンを示
す図である。特許出願人　　郵政省電波研究所長ｏｏｏｏｏｏ。ｏｏｏｏｏｏ。Ｏｏ○☆☆ ☆ ■レベル０ ☆：０：第１０図、各レベル０Ｏ０Ｏ☆☆ ☆ ■レベル０ ☆：Ｏ：第１１図、各レベｏｏｏｏｏｏ。ｏｏｏｏｏｏ。ＯＯｏ☆☆ ＯＯＯ食Ｏ０ｏｏｏ。 ■レベルｎ符号化対象画素参照可能画素で参照可能な画素（ｎ＝＝　１．２．・・・）○○○ Ｏ☆☆ ０☆０ ■レベルｎ符号化対象画素参照画素ルで用いる参照画素パターン手続補正書（自発）昭和６２年３月１３　日

Claims

【特許請求の範囲】

（１）階層符号化方式の画像データ伝送システムにおい
て、複数の階層の各符号化対照画素を重複しないように
選択するとともに、それぞれ算術符号を用いて符号化し
、上記算術符号を用いた符号化の際に適用する画素値の
出現確率を、あらかじめ、伝送すべき画像データに対し
、各階層ごとに定められている参照画素パターンを用い
て求めることを特徴とする画像データの符号化方式。
（２）特許請求の範囲第１項において、各階層ごとに定
められている参照画素パターンは、直前までの階層、及
び現在の階層においてすでに符号化処理済みの画素の中
の適当な複数個の画素を用いて構成されることを特徴と
する画像データの符号化方式。