JPS63274283A - データ圧縮装置 - 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】 Ａ、産業上の利用分野 本発明はイメージ・データの圧縮に関し、さらに詳しく
は、予測符号化法を用いてデータ圧縮および再構成が行
われるイメージにおけるひずみの削減に関する。

Ｂ、従来技術およびその問題点 通常、イメージは「ピクセル」またはｒペル」と呼ばれ
る画素の行として表わされる。イメージをデジタル・デ
ータとして特徴づけるために、各画素の特徴（例えば、
輝度、赤の強度、青の強度、等）は、普通、「グレイレ
ベル」値と呼ばれる値に謳って表わされる。輝度の場合
、グレイベル値は、白から黒へ、複数の段階を経て変化
する。例えば、８ビツトで表現する場合、各画素は、０
と２２５（２８−１）の間のグレイレベル値によって表
現することができる。５１２個の画素を持つ行が４８０
行あるイメージの場合、１つのイメージの中のすべての
画素を表現するのに１合計５１２ｘ４８０ｘ８＝１９６
６０８０ビツトが必要になる。これは、一種のパルス符
号変調（ＰＣＭ）である。

イメージ・データを高速に転送しなければならない、ま
たは限られた記憶域に収容しなければならないアプリケ
ーションでは、イメージ中の画素についてのグレイレベ
ル情報を、上記約２００万ビツトよりも少ないビットで
表わすことがしばしば求められる。必要とされるビット
数を減らすプロセスは、イメージ・データ圧縮と呼ばれ
る。データ圧縮に関連して、圧縮されたデータから元の
（オリジナル）画素値を近似することのできる相補的な
プロセス（つまり、伸張）がある。

従来のイメージ・データ圧縮方法の１つに予測符号化が
ある。予測符号化の基本的教示によれば、１以上の近隣
画素値に基づいて、「現在」画素（つまり、現在処理対
象である画素）に関して予測値が決定される。現在画素
に関する本来のグレイレベル値と予測値の差りは、予め
規定された量子化テーブルの対応する量子化レベルにマ
ツピングされる。量子化テーブルにおいては、差分値の
様々なレンジの各々が、対応するＱＮレベルによって指
定される（ここで、Ｎがレベルである）。例えば、ＱＮ
＝ＱＯは、第ルンジの中にある差分値に対応し、ＱＮ＝
Ｑ１は、第２レンジの中にある差分値に対応する、とい
った具合である。典型的には、量子化テーブル中のＱＮ
レベルは、ＱＯレベルに関して対称である。簡単のため
に、Ｎ２２である、量子化テーブル中の「正の」部分（
例えば、ＱＯ，Ｑｌ、Ｑ２等）のみを参照することにす
る。各レベルには、予め定まった数値が伴う。

例えば、ＱＯは０として、Ｑｌは４として、Ｑ２は１２
として、といった具合に、それぞれ指定可能である。（
上記対称性のために、ＱＯの下の最初の量子化レベルは
−Ｑｌ値、つまり−４を持ち、その次の下の量子化レベ
ルは−１２という値を持つ、以下同様、）従って、ある
所与の画素についての差分値の大きさが第ルンジにある
ならば。

予測符号器はＱＮ＝ＱＯを選択し、これに関して指定さ
れている値（つまりＯ）を供給する。同様に、所与の画
素に関する差分値の大きさが（正の）第２レンジにある
ならば、ＱＮ＝Ｑ１であり、それについての指定値（つ
まり４）が供給される。予測符号化により得られるＱＮ
レベルに関する指定値は、８ビットＰＣＭ表現よりも、
画素のグレイレベルを表現するのに役立つ、予測符号化
の既知の具体例として、差分パルス符合変調（Ｄ　Ｐ　
ＣＭ）がある。

予測符号化によれば１本来の（８ビツトの）グレイレベ
ル値ではなく、ＱＮに関する値を見ることによって、画
素データは大幅に圧縮される。　。

しばしば予測符号化と組み合わせて用いられる別の圧縮
技術が従来知られているが、これは「エントロピー・コ
ーディング」または「可変長符号化」と呼ばれている。

エントロピー・コーディングでは、事象を表現するのに
用いるビット数と事象確率の間に負の相関関係が持たさ
れる。予測符号化に関して言えば、エントロピー・コー
ディングは量子化レベル（またはその指定値）に適用さ
れる。すなわち、確率の高い量子化レベルはど、相対的
に短い長さくのビット）で特徴づけられる符号語のによ
って表現される一方、確率の低い量子化レベルはど、相
対的に長い表現になる。符号語の長さの正しい割振は、
情報理論に基づいて定まる。

しかしながら、短い符号語の使われる頻度が高ければ高
いほど、圧縮が良好になることは、直観的に明らかであ
ろう、この点に関して言えば、グレイレベルが一様のエ
リアが普通であるイメージにおいては、最も確からしい
量子化レベルはＱＮ＝ＱＯ（ここで、ＱＯ＝Ｏ）であり
、最も短い符号語が該レベルに割り当てられる。

予測符号化の先の段階では、本来の値の予測符号化がす
んだ後で、画素のグレイレベル値の再構成が行われる。

「現在」画素についての再構成値を生成する際、該画素
の予測値Ｐと量子化レベルについて指定された値（例え
ばＱ１＝４）とが加算される。再構成値Ｘ′は本来の入
力値Ｘに近い値でなければならないが、異なる値となる
可能性もある。Ｄとその割り当てられたＱＮ値が異なる
可能性があるので１本来の値Ｘ＝（Ｄ＋Ｐ）と再構成値
Ｘ’＝（Ｐ＋ＱＮ値）が異なる可能性がある。差分の最
大値は、所与のＱＮ値へ量子化されるＤ値のレンジに依
存する。

重要なことだが、本来のグレイレベル値Ｘを持つ様々な
画素が、それぞれ異なる再構成Ｘ′を持つ様々な画素が
、それぞれ異なる再構成値Ｘ′を持つ可能性がある。さ
らに、予測符号化では１本来のプレイレベルが一様であ
るエリアに位置する行の中の一連の画素は、同じ値Ｘ′
を持つ傾向にある。すなわち、再構成値Ｘ′が該行を伝
播する、さらに３番目の行が独自の再構成値Ｘｓを伝播
させるならば、各行の中の画素素は、大きさが微妙に異
なるグレイレベルを表示することになる。

大きさの違いが知覚できるほどならば、再構成された″
画素値から構成されるイメージにおいて、該変化はひず
み、つまり、しま（ストリーキング）として見えるだろ
う。

別の見方をすれば、ＱＯレベルに対応する差分値のレン
ジが広いならば、本来は一様なグレイレベルであるエリ
アの中の行の各々の再構成値の間で起こり得る変動は、
対応して大きくなる。このような場合、しまは問題とな
る。

一見したところ、ＱＯレベルに割り当てられる差分値の
レンジを削減すれば、しまの問題が解決されるように思
われる。差分値のＱＯレベル・レンジが十分小さければ
、ライン間での再構成画素値の変動は知覚されなくなる
であろう。

しかしながら、ＱＯレベルのレンジを縮めると、データ
圧縮の点で大きな損失になる。

この結果、ジレンマが起こる。すなわち、データをより
大幅に圧縮しようとすればするほど、ＱＯレベルに割り
当てられる差分値のレンジは広くなければならない、し
かしながら、ＱＯに対応する差分値のレンジが広ければ
、しまが生じる。イメージ活動度（ａｃｔｉｖｉｔｙ）
の低いエリア（すなわち。

本来のグレイレベル値が実質的に一様であるエリア）に
おいて、知覚可能なしまを作ることもなくデータ圧縮を
行うことが問題であった。

しまの形をとるひずみに関連する問題には、さらに、「
マツハ・バンディング（Ｍａｃｈ−ｂａｎｄｉｎｇ）　
Ｊと呼ばれる現象が関係する。特に１通常、イメージ中
のグレイレベル「ステップ」遷移は、人間が見るとき誇
張される。このように、ステップ遷移において、２つの
グレイレベル間の差分は、現実の差分よりも大きく見え
、望ましくないひずみをもたらす。

従来においては、しまが誇張されて知覚されるという問
題の対策として、３パス（ｔｈｒｅｅ−ｐａｓｓ）・ポ
ストプロセッサ・フィルタが提案されている。

しかしながら、３パス法は冗長な実行時間を必要とする
。第１のパスは、１隣接のフィルタである。

第２のパスは、２隣接フイルタであり、第３のパスは４
隣接フイルタである。たとえ第３のパスを使わなくても
、第２パス・２ＩＩｇ！接フィルタは、高度に最適化さ
れたレジスタ・インテンシブ・アセンブリ言語によって
インプリメントした場合でさえもＩＢＭ（登録商標）Ｐ
Ｃ−ＡＴ上で１７秒を必要とする。このように、本来の
ポストプロセッシング・フィルタを完全にソフトウェア
でインプリメントすることは実際的なことではない。

Ｃ１問題点を解決するための手段 本発明によれば、再構成された画素値から得られるイメ
ージ中のしまステップ・サイズを削減するための装置お
よび方法が提供される。また、好ましくは、符号圧縮化
を犠牲にすることなく「マツハ・バンディングＪ効果を
削減するための装置および方法も提供される。

特に、本発明には、組み合わせることが好ましい２つの
方法論が関係する。選ばれた量子化器レベルがＱＯ＝Ｏ
となる、イメージ活動度が低いエリアに影響を及ぼすべ
く適用される第１の方法論は、「エラー・キャリー」と
呼ばれる。対称的な量Ｊ化器を想定すると、エラー・キ
ャリーには、次の次の要素が関係する。

（ａ）量子化器誤差（エラー）ＱＥＲＲ＝ＤｔｔＭＥＲ
Ｒ値に再マツプする。ただし、ＩＱＥＲＲＩ≦（＋Ｑｌ
値）／２となるようなＱＥＲＲ値は、何れもＭＥＲＲ＝
０に再マツプされる。

（ｂ）ＱＯレベルが再び選択されるような一連の画素に
ついてＭＥＲＲ値を蓄積する。

（ｃ）ＭＥＲＲ値の蓄積された和の値の大きさが予め定
められたしきり値ＴＨＲＥＲＲＡを越すと、画素のＱＮ
値を調整するとともに、和をリセットする。ＱＮテーブ
ルが対称的である場合、しきい値ＴＨＲＥＲＲＡに到達
すると、選ばれる量子化器値が、Ｑルベルに相当する値
だけ、正または負に強制的に修正される。ここで、Ｑｌ
は、最小の非ゼロ量子化レベルである。このような修正
は、実際、「エラー・キャリー」修正の一形態である。

修正のサインは、ＭＥＲＲのサインに対応することに注
意されたい。

実際、第１の方法論は、ＩＱＥＲＲＩがＱｌとの間の予
め定まっている関係にあるときにＱＥＲＲをＭＥＲＲ＝
Ｏに再マツプするという制約に従って、ＱＥＲＲ値をＭ
ＥＲＲ値に再マツプすることによる、極めて効率的なや
り方で、量子化プロセスによってもたらされた誤差を蓄
積したものを追跡する。

しきい値ＴＨＲＯは、ゼロの量子化値にマツプされるこ
とになるＤＰＣＭ差分値のレンジを決める判断レベルと
して規定される。エントロピー・コーディングと組み合
わせるときには、ＴＨＲＯの値を大きくすれば、イメー
ジ・データをより大幅に圧縮することができる。

第１の方法論によれば、　Ｉ　ＲＥ　　Ｔｒａｎｓａｃ
ｔｉｏｎｓｏｎ　Ｉｎｆｏｒ＋５ａｔｉｏｎ　Ｔｈｅｏ
ｒｙ、Ｉ　Ｔ　−６，７，１９６０において、Ｊ、Ｍａ
ｘ著の論文“Ｑｕａｎｔｉｚｉｎｇｆｏｒ　ｍｉｎｉｍ
ｕｍ　ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ”の中で示唆されたレベル
以上にＴＨＲＯを増加させることができる。

積分に先立って量子化器誤差を再マツプすることは、第
１の方法論の根本をなす重要なことである。ルックアッ
プ・テーブルによってインプリメント可能な再マツピン
グによれば、その大きさが（＋Ｑｌ値）／２以下である
量子化器誤差に対して、ゼロの値が割り当てられる。量
子化プロセスの非線形性によりもたらされ、ＴＨＲＯを
大きくした場合に得られる圧縮ゲインを減らしてしまう
ことになるリミット・サイクル振動（ｏｓｃｉｌｌａｔ
ｉｏｎ）は、この要件によって回避される。さらに、し
きい値ＴＨＲＥＲＲＡに到達する度に、修正によって。

量子化器誤差の大きさは、（＋Ｑｌ値）／２以下の値ま
で削減される。このように、Ｍ　ａ　ｘの量子化器によ
って達成されるのと同様のレベルまで、最大しま（スト
リーク）の減衰を達成することができ、しかも圧縮率は
本発明の方が大きい。

比較的大きな、孤立した量子化器誤差は、自動的に修正
プロセスのトリガになることはない。これらの誤差が統
合（積分）されたものだけが、修正のトリガになり得る
。このスキームを疑似スポットに対するフィルタと考え
てもよい、同様に、ゼロの値に再マツプされる低振幅量
子化器誤差は、その空間周波数に関係なく、完全に無視
される。

第１の方法論は、圧縮と妥協することなしに、水平方向
のしまを削減すべく、グレイレベル値に影響を及ぼす役
目を果す。

実施例として説明する第２の方法論は、マツハ・バンデ
ィング問題を志向している。特に、第２の方法論には、
選ばれた近隣画素についての値に基づいて、活動度の低
い（つまり、グレイレベルが比較的一様な）エリア内の
画素の再構成値を再評価するポストプロセッサ・フィル
タが関係する。

特に、現在画素が初期（ｉｎｉｔｉａｌ）グレイレベル
値ニ０を、上隣りの画素がグレイレベル値Ｉ＋１を下隣
りの画素がグレイレベル値ニー、を、それぞれ持つイメ
ージにおいて、現在画素についての３波後の値工。′は
、 ＩＯ＋１１１　［（Ｉ−１−Ｉ。）。−＋ＣＩ、１−Ｉ
。）。＋］に等しくなるように決定される。ここで、２
つの差分値の大きさは、それぞれ、予め定められている
値Ｃ−またはＣ＋によって、制限される。そして、Ｗは
実質的に１に等しい。

さらに、画素■−０が先行して次の式に従って補間され
ている場合を考えてみよう。

（添字は現在画素からの距離を示す。）画素Ｔ＋、は、
先行して次の式に従って補間されるとする。

限界（リミット）をクランプすることにすると、３波さ
れた値は、 となる。ここで、Ｗは実質的に１に等しい。

ポストプロセッサに関して１重み付は係数Ｗを１に等し
くなるようにセットすることが好ましい。

先行技術（例えば米国特許第４５０４８６４号明細書）
では、差分の和の形の式を用いるマルチパス（ｍｕｌｔ
ｉｐａｓｓ）フィルタリングにおいて、重み付は係数を
約３７４とすることが提案されている。

すなわち、先行技術の１次パスには、次に示す１次値の
計算が含まれる。

！ ｌ０＝Ｉｏ＋１／４［Ｉ、−ＩＯ）Ｃ÷（Ｉ＋１−Ｉｏ
）Ｃ１２隣接画素（ｔｗｏ　ｎｅａｒｅｓｔ　ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒｓ）に基づく２次フィルタは１次に示す同様の
式に基づく。

１　　＝Ｉ　　＋１／８［：（Ｉ−２−Ｉｏ）。２＋２
（Ｉ−１−ＩＯ）。２÷２（Ｉ＋ｔ−Ｉ□）。２”（Ｉ
＋ｚ−Ｉｏ）。ｚ］補開開式第２パス式に適用すること
によって。

Ｉｏは次のように近似される。

１Ｏ＝ＩＯ＋１／２［（Ｉ−１−ＩＯ）÷（Ｉ＋１−Ｉ
ｏ）、１これは、重み付は係数が１／４である代りに１
／２であることを除いて、第１パスと同じ形をして・い
る。（差分が小さい場合、クリッピング係数は無視され
る。）２つのパスは一緒になって、差分の和について約
３７４の重み付は係数を与える。

人間が観察を行った実験によれば、重み付は係数Ｗが１
に等しい（または、実質的に等しい）と、結果が改善さ
れる。つまり、知覚される遷移を滑らかにし、しまを減
らす。

従って、重みを１とする単一パスは、マルチパス・フィ
ルタリングにおける２つのパスと置き換わる。従来のマ
ルチパス法と比較して、このポストプロセッサによれば
、フィルタリング（３波）が簡単な単一パスで行われる
ので、計算時間が節約される。第１フイールドを形成す
る１つおきのラインが圧縮済であって、かつ再構成画素
値も生成されており、そして（第２フイールドの）残り
のラインの中の画素についての値が第１フィールド画素
の再構成値から補間されるような場合のデータ圧縮に、
このポストプロセッサが容易に統合されることは特に重
要である。

このポストプロセッサがイメージの１行おきの行につい
て単純な隣接フィルタ・ストラフチャだけを使うこと、
およびこのフィルタが第２フイールド圧縮アルゴリズム
で必要な計算に統合され、かつこれを利用することによ
り、ＩＢＭ　　ＰＣ−ＡＴ（６ＭＨ７）処理時間で、イ
メージを伸張するのに通常必要な時間よりも約１．２秒
長い時間がかかるだけであった。本発明の第２の方法論
を使うことによって、データ伸張に要する時間は、約３
０秒だったものが、１２秒未満に減少する。

Ｄ、実施例 一般的に言って、本発明によるイメージ・データ圧縮／
伸張システムは、まず、「現在」画素についてのグレイ
レベル・データに予測符号化を適用して対応するＱＮ値
を導き、次に導いたＱＮ値にエントロピー符号化を適用
して圧縮されたイメージ・データを生成する。圧縮され
たイメージ・データは、圧縮された姿で、望む通りに記
憶しておくこともできるし、転送することもできる。伸
張の際には、圧縮済データに対して、エントロピー・予
測符号化と逆の操作が行われ、本来のグレイレベル入力
値に実質的に対応するプレイレベル値が生成される。

第１図には、本発明の好適な実施例であるイメージ圧縮
／伸張システム１００が示されている。

先行して生成された値りが量子化器１０２とスイッチ１
０６に入る。値りは、好ましくは、まず現在画素につい
て予測値Ｐを生成し、次いで現在画素の本来のグレイレ
ベル値ＸからＰを引くことによって決定される。予測値
の決め方は様々であるが、そのうちのどれであってもよ
い。例えば、Ｐは、現在画素の左隣りの画素に関連する
グレイレベル値に一致してもよいし、あるいは、異なる
方法で、現在画素の近傍にある画素に関連する値から計
算してもよい。具体例が何であれ、Ｐの定義は一貫して
いる。Ｐの定義に関係なく、Ｄ＝Ｘ−Ｐであることが好
ましい。

量子化器１０２は、大きさに応じてＤ値をグループに分
け、各グループにＱＮ値を割り当てる。

量子化器１０２は各り値を対応するＱＮ値とマツチさせ
るＲＯＭのルックアップ・テーブルであることが好まし
い。

ここで、本システムには「損失のある（ｌｏｓｓｙ）　
Ｊことがわかる。すなわち、圧縮時に差分値りを量子化
する際、失われる情報がある。

ＱＮ値はＱＮセレクタ１０４に入る。ＱＮ＝０であると
き、スイッチ１０６は閉じ、対応するＤ値はＱＥＲＲ値
を生じさせるＱＥＲＲ値は再マツプ・エレメント１０８
に入る。再マツプ・エレメント１０８は、ＱＥＲＲ値を
グループに分け、所与のグループの中の値に対応するＭ
ＥＲＲ値を割り当てる。すなわち、第ルンジの中のＱＥ
ＲＲ値は第１のＭＥＲＲ値に割り当てられる。（より大
きな数値からなるグループである）第２レンジの中のＱ
ＥＲＲ値は、（より大きな）ＭＥＲＲ値に割り当てられ
る。以下同様である。

極めて重要なことだが、ｌ　ＱＥＲＲｌ≦（＋Ｑｌ値）
／２であるすべてのＱＥＲＲ値に対して、値ＭＥＲＲ＝
Ｏが割り当てられることが好ましい。

グレイレベルが比較的一様である（ＱＮ＝Ｏ）行の中の
画素に関するＭＥＲＲ値は、積分器１１０において蓄積
（例えば加算）される。Ｉ　ＱＥＲＲｌの値が（＋Ｑｌ
値）／２以下である場合には、積分器１１０によって生
成さ−れる和が増えないことに注意されたい。ＱＥＲＲ
の値がこれとは異なる場合、対応するＭＥＲＲ値が和に
加えられる。積分器１１０は、以下で述べるような適当
な時機にリセットされる。

積分器１１０によって生成された和は、比較器１１２．
１１４にて、それぞれ正のしきい値十ＴＨＲＥＲＲＡ、
負のしきい値−ＴＨＲＥＲＲＡと比較される。比較器１
１２．１１４の出力線は、ＱＮセレクタ１０４と接続さ
れる。

ＱＮセレクタ１０４は、量子化器１０２によって生成さ
れたＱＮ値を入力として受け取る。このため、ＱＮセレ
クタ１０４への入力は、ＱＯについての値（好適なモー
ドでは０である）に対応するかもしれないし、Ｑｌ、Ｑ
２等についての値に対応するかもしれない。

比較器１１２によって、＋ＴＨＲＥＲＲＡに到達したこ
とが示されると、ＱＮセレクタ１０４への信号によって
、ＱＮセレクタ１０４が＋Ｑ１値を出力すべきことが示
される。同様に、−ＴＨＲＥＲＲＡに到達したことが示
されると、比較器１１４からの信号がトリガとなって、
ＱＮセレクタが出力として−Ｑ１値を生成し始める。ど
ちらのしきい値も越えない場合には、量子化器１０２か
らのＱＮ出力が選択される。上記３つの場合の何れであ
っても、ＱＮ値が０と等しくないことを示す信号がＱＮ
セレクタ１０４から出力され、積分器１１０へのリセッ
ト入力となる。該リセット入力は、積分器１１０が記憶
している和をＯに初期化する。

このように、ＱＮセレクタ１０４がＱＯ値（つまり０）
を出力する限り、積分器１１０はＭＥＲＲ値の加算を行
うとともに、どちらかのＴＨＲＥＲＲＡに到達する度に
、あるいは量子化器１０２からＱＮ≠ＱＯが出力される
度に、積分器１１０がリセットされることがわかる。Ｍ
ＥＲＲ値の加算および量子化器セレクタ出力の調整は、
本発明による「エラー・キャリー」修正を表わす。

以下では１本発明の［エラー・キャリー」の実施例を説
明する。

テーブル１は、サンプルである具体的な量子化器（第１
図の量子化器１０２参照）についての値を含んでいる。

（別個に処理することのできる）ＤＰＣＭ差分りのサイ
ン（算術的なサイン、つまり＋や−のこと）を無視する
と、量子化器１０２は、レンジ（０，２）の中にあるＤ
ＰＣ：Ｍ差分を量子化レベルＱＯ＝Ｏと、レンジ（３，
８）の中にある差分をレベルＱ１＝４と、レンジ（９，
１６）の中にある差分をレベルＱ２＝１２と、それぞれ
同一視する。同様に、他の差分は、テーブル１の中のさ
らに高いレンジを使って識別される。（ここで用いる表
記法は通常のものである。つまり、（３゜８）は、この
レンジが、３と８を含み、かつこれらの値の間にある数
値にわたることを意味する。）テーブル　１ 判断 １６０　　　　　　１４８　　　　　’無限大　　　　
　　２５５ テーブル２は同様の量子化器を示すが、これに関しては
最初の判断レベルが増加している。前に紹介した表記法
を使うと、テーブル１ではＴ　ＨＲＯ＝２であ’）、　
テーブル２ではＴ　ＨＲＯ＝　４　テある。

テーブル　２ 判断 レベル　　　　　　　　ＱＮ １６　　　　　　　　ｉ−２ 無限大　　　　　　２５５ テーブル３は、テスト・イメージのセットをこれら２個
の量子化器を使って、圧縮した結果をそれぞれ示す、二
乗平均方根（ＲＭＳ）標準で測定したひずみも示されて
いる。予想された通り、ＴＨＲＯ＝４（ｂ欄）にセット
すれば、ＴＨＲＯ＝２（ａｍ）にセットした場合に比べ
て、圧縮性能はかなり向上する。しかし、ひずみは後者
の方が少ない。

テーブル３のｃｍは、ＴＨＲＯ＝＝４にセットＬ、かつ
本発明の方法を適用した場合に得られる結果を示す。圧
縮はｂＩＩに十分匹敵する。同時に、ＲＭＳひすみ度も
ｂｌｌｌと同じ程度であるように思われるけれども、人
間の目にはｂＩＩＩの場合よりも好ましいイメージとし
て知覚される。テーブル１を使えばイメージの品質は最
良であるが、圧縮が犠牲になる。Ｃ欄の結果は１品質と
圧縮に関して合理的な妥協を表わしている。

テーブル　３ ２５６Ｘ２４０のテスト・イメージ５個について得られ
た、圧縮済バイト数とＲＭＳひずみａ　　　　　　　ｂ
　　　　　　　ｃ バイト数　ＲＭＳ　　バイト数　ＲＮＳ　　バイト数　
ＲＮＳｍａｒｃｏｓ　　１２３０２　　３．３５　　９
３０６　　３．８４　　９６５７　　３．７９ｔ２　１
３２１０　　３．５４　１０２７４　　３．８９　１０
７７２　　３．８４ｆｒｕｉｔ　　１４９９２　　４．
４０　１１６８９　　４．７４　１２１７８　　４．７
２ｉｅｅｅ　　１５８４０　　５．０２　１２８５０　
　５，２４　１３３７３　　５．１８ｄｅｎｓｅｔ　　
１８１７９　　５．９７　１６２９６　　６．１４　１
６５３７　　６．１０平均　　１４９０５　　　　　１
２０８３　　　　　１２５０３ａ００．テーブル１の量
子化器を使った場合す１１．テーブル２の量子化器を使
った場合Ｃ１０，テーブル２の量子化器と本発明法を使
った場合「エラー・キャリー」の方法論は、予測符号化
時に選ばれる量子化レベルとしてＱＮを規定することか
ら始まる。Ｃｓの結果は、一連の対象画素の各々に以下
のステップを適用することによって得られた。（方法は
第２図のフローチャートで説明する。） ａ）ＱＮ＝ＱＯ＝Ｏの場合： ｉ）テーブル４を使って、量子化器誤差ＱＥＲＲを再マ
ツプする。

ｉｉ）再マツプされた誤差ＭＥＲＲを、積分器レジスタ
ＥＲＲＡの中に蓄積する。

ｎｌ）ＥＲＲＡの大きさがしきい値ＴＨＲＥＲＲＡに達
したか否かをチェックする。

ｉｖ　）　Ｔ　ＨＲＥ　ＲＲＡに達したならば、強制的
にＱＮ＝０１とし、ステップ（ｂ）へ行く。

ｖ）ＴＨＲＥＲＲＡに達していなければ、ＱＮ＝ＱＯを
符号化し、次の画素を処理する。

ｂ）ＱＮ≠ＱＯの場合： １）ＱＮおよび関連するサインを符号化する。

１ｉ）ＥＲＲＡ＝Ｏにセットし、次の画素を処理する。

第２図、そしてこれまでの説明で記されるように、ＱＮ
≠０のときはいつでもＤＰＣＭ差分のサインも符号化す
る必要がある。ＱＮおよびそのサインの実際の符号化は
、エントロピー・コーディングについての適当なモデル
によって達成することができる。

テーブル　４ （ＱＥＲＲＴＢＬ） ＱＥＲＲＭＥＲＲ Ｑｌ値との好ましい関係に基づいたＱＥＲＲのマツプが
行われないときに生ずる問題を考えるために、第３図を
参照してみよう。第３図は、一連の画素に適用された場
合の、上記事象を図示したものである。パート（ａ）で
は、本来の画素値が示されている。第３図のパート（ｂ
）では、テーブル２の形の量子化器を使い、かつ全く修
正を加えなかった場合の、再構成された値が図示されて
いる。

パート（０）では、テーブル４による量子化器誤差の再
マツプを使ったエラー・キャリー修正を付加した後で得
られる同様の値が示されている。パート（ｄ）の場合は
、再マツプ・ステップが一致（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）オペ
レータ、つまりＭＥＲＲ＝ＱＥＲＲであることを除き、
パート（Ｃ）と同様である。

第３図について、次の２点を仮定する。

ｉ）テーブル２の量子化器を使う。

ｉｔ）ＤＰＣＭ前画素子測器を使う。

（ｂ）における量子化器誤差は、ＱＥＲＲ＝−３である
。この図のパート（ｄ）の１つの重要な特徴は、（Ｑｌ
によって規定されるような）量子化器の細分性（ｇｒａ
ｎｕｌａｒｉｔｙ）のために、ＱＥＲＲは、値−３およ
び値＋１の間で絶えず循環することである。

この効果は、さらに、ＱＮ値が＋Ｑ１または−Ｑ１の値
をとるような、量子化器の周期的修正を伴う。最終的な
結果は、非線形フィードバック・システムの場合に典型
的なリミット・サイクル振動となり、圧縮の劣化をもた
らす、かかる効果は、′初期のＱＥＥＲ（例のうちの、
ＱＥＲＲ＝４とＱＥＲＲ＝−４は除く）と無関係に同じ
である。

第３図のパート（Ｃ）は、ＱＥＲＲの再マツプがテーブ
ル４を使って行われる場合の、一連の事象を示す、初期
遅延の後で、修正が行われる場合には、ＱＥＲＲが一層
小さな大きさの値にロックされる（この例では、この値
は＋１である）、このような振舞は、圧縮性能の観点か
ら好ましいだけでなく、ひずみの観点からも好ましい。

他のＤＰＣＭ予測器についても同様の結果が得られるこ
とに注意されたい。

テーブル４においては、ＩＱＥＲＲＩ≦Ｑｌ／２の場合
、ＭＥＲＲ＝Ｏであるという要請が実現されているが、
次にこれについて説明する。他の点についてテーブル４
を変更することは可能であるが、リミット・サイクルを
回避するならば、上記公式を使うべきである。さらに、
この公式によれば、しまが制限され、その結果グレイレ
ベルの相違（ｄｉｓｐａｒｉｔｙ）が（＋Ｑｌ値）／２
の振幅分だけで制限される。この場合の振幅は、しまの
最大振幅がＴＨＲＯとなるような、エラー・キャリー訂
正なしの符号器の場合よりも優れている。

第１図において、ＱＮセレクタ１０４から出力されたＱ
Ｎ値は、エントロピー・エンコーダ１２０へ入る。エン
トロピー・エンコーダ１２０は算術符号化エンコーダで
あることが好ましい。エントロピー・コーディングに従
えば、モデル１２２はエントロピー・エンコーダ１２０
に対して状態入力を供給する。状態入力は、通常、履歴
に基づき、エントロピー・エンコーダ１２０に入るＱＮ
値についての文脈を提供する。エントロピー・エンコー
ダ１２０によって、入力されたＱＮ値は、確率の高いＱ
Ｎ値入力が短い符号で表現され、かつ確率の低いＱＮ値
入力が長い符号で表現されるように符号化される。状態
入力は、ＱＮ値の条件付き確率を識別するのに役立つ。

エントロコピー・エンコーダ１２０の出力は、圧縮され
た形のイメージ・データである。「現在」画素として次
々に画素が処理されていく際、ＱＮセレクタ１０４から
ＱＮ値が連続して出力され、エントロピー・エンコーダ
１２０へ入る。エントロピー・エンコーダ１２０は、連
続して処理された画素についての圧縮済データのストリ
ームを出力する。圧縮データ・ストリームは、記憶また
は伝送のために、転送媒体１２４へ導かれる。圧縮済デ
ータ・ストリームは、エントロピー・デコーダ１２６へ
の１つの入力として供給される。エントロピー・デコー
ダ１２６へのもう１つの入力は、モデル１２２に対応す
るモデル１２８からの状態入力である。エントロピー・
デコーダ１２５は、ＱＮ値を出力する。グレイレベル生
成器１３０は、エントロピー・デコーダ１２６によって
生成されたＱＮ値の各々について、プレイレベル値を決
定する。

普通、グレイレベル生成器１３０は、逆量子化器と予測
器エレメント（どちらも図示せず）を含む。

逆量子化器は、所与のエントロピー復号されたＱＮ値に
関する差分値Ｄ′を出力する。また、予測器エレメント
は、Ｐが計算されたのと同じやり方で、予測値Ｐ′を計
算する。例えば、左隣りの画素についての値が（量子化
器１０２への入力値りの計算に使われる）予測値Ｐなら
ば、左隣りの画素について計算・伸張された値は、現在
画素についての予測値Ｐ′として機能する。Ｄ′とＰ′
を加えることにより、現在画素についての伸張されたグ
レイレベル値工　が定まる。

画素の伸張は、圧縮のときと同じ順番で行おれる。普通
、各行の左から右へ順次行われる。この点、イメージ全
体を通じて、下向きに、後続の隣接行を順次処理しても
行くようにしても差し支えない、あるいは、行の処理を
フィールド単位で行ってもよい（例えば、奇数番目の行
を先に処理し、後から偶数番目の行を処理する）。

何れの場合も、グレイレベル生成器１３０は、イメージ
中の各画素について伸張グレイレベル値を計算する０本
来グレイレベルが一様であったエリアでは、伸張された
値が行毎に違う可能性もあることに注意されたい、すな
わち、垂直方向に関して、伸張グレイレベル値には階段
（ステップ）状の遷移がある。

第４図には、単一の列の中に並んだ、連続する行の中の
画素の、伸張されたグレイレベルが示されている０画素
は、ＱＮ値が０であるエリアの中にある。つまり、比較
的一様なグレイレベル領域であることを示唆している。

第５図は１人間の視覚が第４図に示されたグレイレベル
をどのように知覚するかを示すグラフである。第５図で
は、マツハ・バンディングという周知の現象に従って。

ステップ遷移が（グラフ中で強度のスパイクとして示さ
れる）強調されたコントラストとして知覚される。

知覚されるコントラストを柔げるために、第１図では、
グレイレベル生成器１３０に続く垂直（方向）フィルタ
１３２が含まれている。垂直フィルタ１３２は、実際、
第４図のステップを滑らかにし、知覚される遷移を柔げ
る。

垂直フィルタ１３２は、水平方向のしまと遷移ひずみを
減らすのに役立つ、特に、垂直フィルタ１３２は、非線
形の、単純最隣接フィルタ構造を含む、これは、好まし
くは１つおきのラインの中の画素を後処理（ポストプロ
セス）する。垂直フィルタ１３２およびその使われる文
脈（状況）について、次に述べる。

垂直フィルター３２は、垂直方向に関して現在画素の上
および下にある画素の値に基づいて、現在画素の値■。

を単に調整するだけである。

特に、現在画素が初期の（再構成された）グレイレベル
値を工０を持ち、上に隣接する画素がグレイレベル値Ｉ
＋、を持ち、そして下に隣接する画素がグレイレベル値
Ｉ、を持つようなイメージにおいて、現在画素に関して
フィルタリングされた値は、■÷ｗ［（ｒ−、−Ｉ。）
、−÷（Ｉ＋１−Ｉｏ）、］と等しくなるように決めら
れる。ここで、２つの差分は。

それぞれ予め定められた値Ｃ−またはＣ＋によって制限
される。そして、Ｗは実質的に１に等しい。

１つの具体例では、イメージ全体のために生成された（
つまり、イメージをインターレースされる独立したフィ
ールドに分けることのなかった）画素データに対して垂
直フィルター３２が適用される。かかる例では、画素毎
に独立して再構成値が生成される。

別の例では、イメージがインタレースされる２つのフィ
ールド（１つは奇数行の画素を含み、もう１つは偶数行
の画素を含む）に分けられる場合に、都合よく用いられ
る。

インターレースされる２つのフィールドを用いるイメー
ジ圧縮の詳細は、本出願人の先願に係る特許出願（発明
の名称は「状態入力生成装置」）に述べられている。こ
こでは、２フイールド・イメージ・データ圧縮を説明す
るのに必要な範囲で、該特許出願の内容を引用する。

上記特許出願中の関連事項を要約するために、第６図を
参照することにしよう。画素１２を含む行の上にある行
、および下にある行の中の画素は既に処理済であり、そ
れぞれに値が割り当てられていると仮定する。この説明
において、画素１２の上の行、下の行、および同様の１
行おきの行は、イメージの第１フイールド中にあると考
えられる。

そして、これから処理される画素を含む残りの行は、イ
メージの第２フイールド中にあると考える。

続くエントロピー・コーディングのための画素１２の処
理においては、画素１２の予測値が次のように決められ
る。

、２・＝鳥ユ土影Ｕ （上記のように、予測値は値りを決めるのに用いられる
。）画素１２に関してエントロピー・エンコーダに供給
される状態入力を決定する際、勾配置がＩ２’−Ａ２と
して計算される。状態入力は、（ｉ）勾配置から導かれ
る。勾配部と、（ｉｉ）画素１２の左側にある画素につ
いての量子化された出力のサインから導かれるサイン部
とを持つ。

本発明では、Ｉ２’がＩ＋１に、Ａ２が工＋２に、Ｂ２
がニー〇に、それぞれ対応することに注意すると、圧縮
プロセスで用いられる計算がボストプロセッサにおいて
用いられる計算と関連を持つことがわかる。すなわち、 である。

同様に、勾配の計算、すなわち（Ｉ　２　’　−Ａ２）
は、サインを除いて、（Ｉ＋、−ＩＯ）である。ポスト
プロセッサのために、これらの値は予め計算されており
（つまり、圧縮の際に計算されており。

）再度計算する必要はない。

さらに注意すると、第２フィールド画素について行われ
る補間は、第１フイールドの２つの画素間の差分を正確
に分ける。イメージの活動度が高い領域では、補間は変
化し得る。そしてかかる領域では、しま（ストリーキン
グ）が活動度によってマスクされる。このため、活動度
の低い領域中の画素についてのみ、垂直フィルタ１３２
は適用されるべきである。活動度の低い領域では、１隣
接フイルタは補間された画素を変化させない、さらに、
第２パス・２隣接フイルタは、２つの最隣接差分が相殺
されるので、これら第２フイールド・ラインの中での２
次の変化しかもたらさない。従って、第２フィールド行
の第１パス・フィルタリングは何の効果もなく、かつ第
２パス・フィルタリングはせいぜい極めて小さな変化を
もたらし得るだけである。従って、第２フィールド行を
後処理したとしても感知できるほどの利益は得られない
ので、後処理は行われない、この結果、計算効率が向上
する。

イメージ活動度の高低に基づいてイメージを分割するた
めの装置は、特願昭６２−２９２２６９号にて開示され
ている。ここでも、十分な開示に必要なだけの引用を行
う。

データ圧縮処理で用いた計算と同じ計算が垂直フィルタ
ー３２で使われることがわかる。この結果、必要な計算
が全体的に減る。さらに、垂直フィルタ１３２は、第２
フイールド値の補間で用いられるソフトウェア・コード
と統合することかできる。

また、２つのフィールドを持つ実施例に関連して、垂直
フィルター３２は第１フィールド行でのみ実行され、第
２フィールド行はそれらから決定されることもわかる。

１にセットすることは、差分が小さいときに第１フィー
ルド行を補間することと等価である。上記式は差分の和
の式Ｉ　　＋Ｗ［（Ｉ　　、−Ｉ。）。−＋　（Ｉ　＋
　Ｉ　　Ｉ　Ｏ）。＋］から導かれるので、そこにはク
ランプ・リミットが内在する。満足のいく結果は、（Ｉ
　＋　２　　ｒ。）。やおよび（Ｉ−２−Ｉ。）。−に
ついてのクランプ・リミット（つまり、Ｃ十およびＣ−
）が４であるときに達成される。これは、差分（Ｉ＋□
−■ｏ）。やおよび（Ｉ−１−ｒＯ）。−についてのク
ランプ・リミットが８であることと等価である。

第７図ないし第１０図は、４つの異なる条件の下で処理
され、再構成されたイメージ・データの列に関するプロ
ットを示す。各プロットにおいて、左から右へ進むこと
は、イメージ中の画素のある列に沿って次から次に行を
横切っていくことに対応する。第７図は、グレイレベル
が一様である領域において、データが本発明によって処
理されなかったときの、再構成データを示す。第８図で
は、本発明の垂直フィルタの面だけが使用されている。

第９図では、ｒエラー・キャリー」の面だけが使用され
ている。第１０図は、本発明による「エラー・キャリー
」と垂直フィルタリングが適用されたデータを表わして
いる。第１０図のプロットを吟味すると、列の中の行と
行の間で、他の図のプロットよりも一致の程度が大であ
ることがわかる。

すなわち、特に第７図や第８図のプロットと比べると、
振幅の変動が大幅に少ない。第９図と比べると、第１０
図のプロットは、列ｉこ沿ったステップ遷移が減少した
ことを示している０例えば、第１０図では、大きなステ
ップがあるにしても、そのサイズは小さくなっているか
、またはより小さないくつかのステップに分かれるかし
ている。また、隣り合う第１フィールド行間の差分を強
調して重みづけることにより１行についての値のディザ
リングを行うとしまをマスクするのに役立つ。

プロットは、しまおよび他の知覚されるひずみを減らす
のに、上述の「エラー・キャリー」およびポスト・フィ
ルタリングを組み合わせることが効果を持つことを示し
ている。

本発明によれば、上記のような量子化器１０２は、ＲＯ
Ｍテーブルとしてインプリメントすることができる。同
様に、再マツプ１０８も、ＲＯＭテーブルによってイン
プリメント可能である。スインチ１０６、積分器１１０
．およびしきい値比較器１１２，１１４は、通常のエレ
メントである。

エントロピー符号化エレメントは普通のエントロピー符
号化エレメントによってインプリメント可能である。エ
ントロピー符号化は、特願昭６２−２０２００７号に開
示されているようにして実行するのが好ましい。復号さ
れたデータからグレイレベル出力を導くエントロピーグ
レイレベル生成器１３０の一般的なことは、特願昭６２
−２９２２６９号に述べられている。

以上、本発明をその好適な実施例に関して説明してきた
が、この他に様々な変形例が考えられる。

例えば、ＱＥＲＲからＭＥＲＲ値への再マツピングは、
より小さな数値セットへの再マツピングであることが好
ましい。しかしながら、再マツピングは、ＱＥＲＲ値が
自分自身へ、または異なる値へ、１対１で行われる再マ
ツピングであっても構わない。

また、上記実施例では、ＱＯに関して対称的なＱＮテー
ブルを開示した。しかしながら、別の例として、量子化
器レベルは非対称的であつ、でもよい。例えば、ＱＮレ
ベルをＱ（−３）、Ｑ（−２）、Ｑ（−１）、ＱＯ，Ｑ
ｌ、等のように規定し、各レベルには、それぞれ、負、
ゼロ、または正の特自の値を持たせることもできる。か
かる場合では、再マツピングも非対称であることが望ま
しいであろう、すなわち、Ｏへの再マツピングは、９■
：ゝ１１１・≦０≦９２１１・であるときに生じる。さ
らに、２つのリミットは異なっても差し支えないけれど
も、クランプ・リミットＣ＋とＣ−は同じであることが
好ましい、同様に、都合に応じて５しきい値−ＴＨＲＥ
ＲＲＡと＋ＴＨＲＥＲＲＡは、同じであってもよいし、
違っていてもよい。

本発明は、ＩＢＭ　　３７０コンピユータ上で、フォワ
ード・ボーランド式表記法を用いるＰＤＳ（プログラミ
ング開発システム）を使ってインプリメントされた。し
かしながら、本方法論は、任意のコンピュータ・システ
ム上で、任意の言語（例えば、ＰＡＳＣＡＬまたはアセ
ンブラ言語）によるソフトウェアの形でインプリメント
可能である。

Ｅ、効果 本発明によれば、予測誤差を量子化する過程で生じる誤
差に基づく整置を防止することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明による予測符号化エラー・キャリーお
よび垂直フィルタ・ポストプロセッサを含む、イメージ
・データ圧縮／伸張システムを示すブロック図である。 第２図は、ラスタ走査されたイメージの１ラインの処理
を説明しつつ、発明の方法論を示すフロー・チャートで
ある。 第３図は、４つの異なる条件の下における、イメージ・
データのある仮想ラインを示す図である。 （ａ）は、オリジナル・データ、（ｂ）は、エラー・キ
ャリー修正なしの場合の再構成されたデータ。 （ｃ）はエラー・キャリー修正および量子化器誤差の再
マツプを行った場合の再構成されたデータ、（ｄ）はエ
ラー・キャリー修正および量子化器誤差の１対１の再マ
ツプを行った場合の再構成されたデータを、それぞれ示
している。 第４図は、ある画素列中に並ぶ画素のグレイレベル値を
示すグラフである。 第５図は、人間の視覚系が第４図に示された階段（ステ
ップ）遷移をいかに強調するかを示すグラフである。 第６図は、あるイメージ中の画素を示す図である。 第７図ないし第１０図は、オリジナル・ソース・データ
がグレイレベル値の一定な領域に対応する場合に、４つ
の異なる条件の下で処理された再構成イメージ・データ
列についてのデータを示す図である。 出顕人　　インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
・コーポレーション 代理人　　弁理士　　頓　　宮　　孝　　−（外１名） ＦＩＧ、　３ ＦＩＧ、４ ＦＩＧ、　５ ＦＩＧ、　（○

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （ｉ）本来のグレイレベル値と予測値の差分を表わす値
   Ｄを計算する手段と、 （ｉｉ）値Ｄとして許容される数値を複数のレンジに区
   分し、各レンジに対して該レンジを代表する量子化値Ｑ
   Ｎを設定し、その際、０を含むレンジ（以下、Ｑ０レン
   ジと呼ぶ）にはＱＮ値として０を割り当てるようにした
   、値ＤとＱＮ値の予め定められた対応関係に従って、入
   力された値Ｄに応答してＱＮ値を出力する量子化手段と
   、 （ｉｉｉ）ＱＮ値を入力として受け取りコード出力を生
   成するエントロピー符号化手段 を備えたデータ圧縮装置において、 （ａ）値ＤがＱ０レンジに含まれるとき、量子化誤差を
   表わすＱＥＲＲ値を値Ｄにセットする手段と、（ｂ）予
   め定められたＱＥＲＲ値とＭＥＲＲ値の対応関係に従っ
   て、ＱＥＲＲ値をＭＥＲＲ値に変換するマップ手段と、 （ｃ）符号化対象画素について計算した値ＤがＱ０レン
   ジに含まれることが続く間、上記マップ手段の出力する
   ＭＥＲＲ値を積算する手段と、 （ｄ）上記ＭＥＲＲ値の積算結果が所定のしきい値を越
   えた時点において、上記エントロピー符号化手段に供給
   するＱＮ値を、０以外のＱＮ値に変更する手段 とを具備することを特徴とするデータ圧縮装置。