KR100574732B1 - 영상코딩장치,영상코딩방법,영상디코딩방법,영상디코딩장치,영상데이터전송방법및기록매체 - Google Patents

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Abstract

적은 양의 데이터를 사용하여 원래의 영상과 거의 동일한 디코딩된 영상을 얻기 위하여, 원래의 영상 데이터(original image data)를 솎아냄(thinning out)으로써 얻어진 압축된 데이터(compressed data)가 보정되고, 보정된 데이터(corrected data)가 출력된다. 로컬 디코더(local decoder)에서, 원래의 영상 데이터는 이 보정된 데이터에 근거하여 예측되고, 이 예측된 값이 출력된다. 그런 다음에, 에러 계산기(error calculator)에서, 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러가 계산된다. 상기 과정은 예측 에러(prediction error)가 미리 정해진 값보다 작은 것으로 판정될 때까지 판정 유닛에서 반복되며, 추정 에러(estimation error)가 미리 정해진 값보다 작을 때에 보정된 데이터가 원래의 영상 데이터에 대한 코딩된 결과로서 출력되게 된다.

Description

영상 코딩 장치, 영상 코딩 방법, 영상 디코딩 방법, 영상 디코딩 장치, 영상 데이터 전송 방법 및 기록 매체{IMAGE CODING APPARATUS, IMAGE CODING METHOD, IMAGE DECODING METHOD, IMAGE DECODING APPARATUS, IMAGE DATA TRANSMITTING METHOD AND RECORDING MEDIUM}
본 발명은 영상 코딩 장치와 영상 코딩 방법, 영상 디코딩 장치 및 기록 매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 원래의 영상과 거의 동일한 디코딩된 영상을 얻도록 영상을 솎아내어(서브-샘플링하여) 압축할 수 있는 영상 코딩 장치와 영상 코딩 방법, 영상 디코딩 장치, 영상 전송 방법 및 기록 매체에 관한 것이다.
종래에, 영상을 압축하기 위한 방법으로서 여러 가지 방법들이 제안되어 있으며, 이 방법들 중 하나가 픽셀의 수를 솎아냄으로써 영상을 압축하는 방법이다.
그러나, 이러한 종류의 솎아냄에 의해 압축된 영상이 단순히 보간(interpolation)에 의해 신장될 때, 그 결과의 디코딩된 영상의 해상도가 좋지 않다.
이와 같이 디코딩된 영상의 해상도가 열화되는 데에는 두가지 이유가 있다. 한가지 이유로는 원래의 영상에 포함되어 있는 고주파 성분들이 솎아낸 영상에는 포함되어 있지 않기 때문이다. 두번째 이유로는 솎아냄 이후의 영상을 구성하고 있는 픽셀에 대한 픽셀 값이 특히 원래의 영상을 디코딩하는 데에는 적합하지 않기 때문이다. 따라서, 이러한 문제들을 해결하는 방법 및 장치를 제공하는 것이 요망된다.
이러한 문제들을 해결하기 위해 본 발명이 기술하는 바와 같이, 본 발명은 원래의 영상과 동일한(거의 동일한) 디코딩된 영상을 얻을 수 있도록 영상을 솎아내어(서브샘플링하여) 압축할 수 있다.
본 발명의 한 측면에 따르면, 영상 코딩 장치는 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하는 보정 수단(correction means)을 포함하고 있다. 예측 수단(prediction means)은 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상을 예측하여 예측된 값을 출력한다. 산술 수단(arithmetic means)은 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러를 계산한다. 판정 수단(determining means)은 예측 에러에 근거하여 보정 수단에 의해 출력된 보정된 데이터의 적합성을 판정한다. 출력 수단은 판정 수단의 판정 결과에 따라 원래의 영상 데이터 코딩 결과로서 보정된 데이터를 출력한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 영상 코딩 방법은 원래의 영상 데이터를 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하고, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 예측하여 예측된 값을 출력함으로써 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축하며, 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러를 계산하는 것이 반복적으로 수행되며, 보정된 데이터가 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 출력된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 영상 디코딩 장치에서, 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게될 때, 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축하고, 원래의 영상 데이터를 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하고, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 예측하여 예측된 값을 출력하고, 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러를 계산하는 것을 반복적으로 수행함으로써 디코딩 수단에 의해 디코딩되는 코딩된 데이터가 보정된 데이터로서 얻어진다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 기록 매체는 예측 에러가 기전성된 임계값보다 작게 될 때, 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하고, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 예측하여 예측된 값을 출력하고, 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러를 계산하는 것을 반복적으로 수행함으로써 보정된 데이터로 기록된다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 영상 코딩 장치는 보정된 데이터와의 선형 결합을 사용하여 상기 예측된 값을 계산하고 이 예측 계수에 근거하여 예측된 값을 얻도록 하기 위해 각 클래스에 대한 예측 계수를 얻기 위한 적응 처리(adaptive processing)를 수행하기 위한 적응 처리 수단을 갖는 예측 수단을 포함한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 영상 코딩 장치는 보정된 데이터를 보정된 데이터의 특성에 따라 미리 정해진 클래스로 분류하기 위한 분류 수단(sorting means)을 갖는 예측 수단을 포함하며, 적응 처리 수단은 각각의 미리 정해진 클래스에 대해 적응 처리를 수행한다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 영상 코딩 장치는 출력 수단에 의해 출력된 보정된 데이터를 전송하기 위한 전송 수단을 포함한다.
본 발명의 한 측면에 따르면, 영상 디코딩 장치는 코딩된 데이터를 디코딩하기 위한 디코딩 수단을 포함하는 영상에 대해 코딩된 데이터를 디코딩하기 위한 영상 코딩 장치이며, 코딩된 데이터는 예측 에러가 기전성된 임계값보다 작게 될 때, 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축하고, 원래의 영상 데이터를 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하고, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 예측하여 예측된 값을 출력하고, 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러를 계산하는 것을 반복적으로 행함으로써 얻어지는 보정된 데이터이다.
본 발명의 이들 및 다른 측면들은 이하의 설명 및 첨부된 도면을 참조하면 명백하게 될 것이다.
여기 기술된 여러 가지 실시예들의 각각의 수단들간의 대응 관계를 명확히 하기 위하여, 도면을 참조하면서 먼저 본 발명의 몇가지 특성들에 대해서 간략하게 설명한다. 용어 "유닛"은 하드 와이어드 회로(hard wired circuit), 적절한 소프트웨어가 로드된 메인 프레임, 프로그램된 마이크로프로세서 또는 마이크로콘트롤러 또는 이들의 조합을 포함하는 최광의로 해석되어야 함을 알아야 한다.
본 발명의 영상 코딩 장치는 원래의 영상을 더 적은 수의 픽셀로 압축시키기 위한 압축 수단(예를 들면 도 3에 도시된 압축 유닛(21) 등), 원래의 영상 데이터를 압축하여 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하기 위한 보정 수단(예를 들면, 도 3에 도시된 압축 유닛(21) 등), 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 예측하여 예측된 값을 출력하기 위한 예측 수단(예를 들면 도 3에 도시된 로컬 디코더(22) 등), 원래의 영상에 대한 예측된 값의 예측 에러를 계산하기 위한 산술 수단(예를 들면, 도 3에 도시된 에러 계산기(23) 등), 예측 에러에 근거하여 보정 수단에 의해 출력된 보정된 데이터의 적합성을 판정하기 위한 판정 수단(예를 들면, 도 3에 도시된 판정 유닛(24) 등) 및 판정 수단의 판정 결과에 따라 보정된 데이터를 원래의 영상 데이터 코딩 결과로서 출력하기 위한 출력 수단(예를 들면, 도 3에 도시된 판정 유닛(24) 등)을 포함한다.
이상의 내용은 상기 열거한 수단 각각에 한정하려고 하는 것은 아니다.
이제, 도 1을 참조하면, 영상 처리 시스템이 도시되어 있다. 동작에 있어서, 디지털화된 영상 데이터가 전송 장치(1)로 공급된다. 전송 장치(1)는 이 데이터를 솎아냄(서브샘플링함)(픽셀의 수를 감소시킴)으로써 입력된 영상 데이터를 압축하여 코딩하고 그 결과의 데이터를 예를 들면 광 디스크, 광-자기 디스크 또는 자기 테이프 등으로 이루어진 기록 매체(2)상에 기록하거나 그 결과의 데이터를 예를 들면 지표파(ground wave), 방송 회로, 전화선 또는 CATV 네트워크 등의 전송 경로(3)를 거쳐 전송하거나 한다.
기록 매체(2)상에 기록되어 있는 코딩된 데이터는 그 다음에 수신 장치(4)에서 재생되거나 또는 전송 경로(3)를 거쳐 전송되는 코딩된 데이터가 수신된다. 이 코딩된 데이터는 그 다음에 신장되어 디코드되며, 그 결과의 디코딩된 영상이 도면에는 도시되지 않은 디스플레이에 공급된다.
이상 기술한 영상 처리 시스템은 예를 들면 광 디스크 장치, 광-자기 디스크 장치, 자기 테이프 장치 등의 영상을 기록/재생하기 위한 장치 및 예를 들면 비디오 폰 장치, 텔레비젼 방송 시스템 및 CATV 시스템 등의 영상의 전송을 수행하기 위한 장치에 적용될 수 있다. 게다가, 도 1의 영상 처리 시스템은 또한 예를 들면 휴대 전화 등의 이동중에 이용할 수 있고 저 전송율을 갖는 휴대용 단말기에도 적용할 수 있다.
이제, 도 2를 참조하면, 제1 실시예의 전송 장치가 도시되어 있다. 동작에 있어서, I/F(인터페이스)(11)는 외부로부터 수신된 영상 데이터의 수신 처리를 수행하고, 전송/기록 디바이스(16)에 대한 코딩된 데이터의 전송 처리를 수행한다. ROM(판독 전용 메모리)(12)는 다른 항목들뿐만 아니라 IPL(Initial Program Loading)(초기 프로그램 로딩)을 위한 프로그램을 저장한다. RAM(랜덤 억세스 메모리)(13)은 외부 기록 장치(15)에 기록된 시스템 프로그램(OS(운영 체제)) 및 응용 프로그램들을 CPU(중앙 처리 장치)(14)의 동작에 있어서 필요한 데이터와 함께 저장한다. CPU(4)는 ROM(12)에 저장된 IPL 프로그램에 따라 외부 기억 장치(15)로부터 시스템 프로그램 및 응용 프로그램을 RAM(13)에 로드하여 이하의 코딩 처리가 I/F(11)로부터 공급된 영상 데이터에 대해 수행하도록 시스템 프로그램의 제어하에서 응용 프로그램을 실행한다. 외부 기억 장치(15)로는 CPU(14)에 의해 실행되는 시스템 프로그램과 응용 프로그램에 부가하여 CPU(14)의 동작에 필요한 데이터를 저장하는 예를 들면 자기 디스크 장치 등이 있다. 전송/기록 디바이스(16)는 기록 매체(2)상에 I/F(11)로부터 공급된 코딩된 데이터를 기록하거나 또는 전송 경로(3)를 거쳐 이 데이터를 전송하거나 한다.
I/F(11), ROM(12), RAM(13), CPU(14) 및 외부 기억 장치(15)는 버스(17)를 통해 서로 접속되어 있다.
이와 같이 구성된 전송 장치(1)에서, 영상 데이터가 I/F(11)로 공급될 때, 이 영상 데이터는 CPU(14)로 공급된다. CPU(14)는 그 다음에 이 영상 데이터를 코딩하여 그 결과의 코딩된 데이터를 I/F(11)에 공급한다. I/F(11)는 그 다음에 코딩된 데이터를 수신하여 이 데이터를 전송/기록 디바이스(16)에 공급한다. 전송/기록 디바이스(16)에서, I/F(11)로부터의 코딩된 데이터는 기록 매체(2)상에 기록되거나 또는 전송 경로(3)를 거쳐 전송되거나 한다.
이제, 도 3, 도 4, 도 5, 도 6, 도 8, 도 11, 도 12, 도 13, 도 14, 도 15 및 도 16을 참조하여, 전송 장치(1)(전송/기록 디바이스(16)는 제외) 및 수신 장치(4)의 제1 실시예에 대해서 설명한다. 코딩될 영상 데이터(원래의 영상 데이터)는 압축 유닛(21), 로컬 디코더(22) 및 에러 계산기(23)에 공급된다. 압축 유닛(21)은 단지 픽셀을 솎아냄으로써 영상 데이터를 압축하며, 그 결과의 압축된 데이터(솎아냄 이후의 영상 데이터)는 판정 유닛(24)으로부터의 제어하에서 보정된다. 압축 유닛(21)에 의해 생성된 그 결과의 보정된 데이터는 그 다음에 로컬 디코더(22)와 판정 유닛(24)에 공급된다.
로컬 디코더(22)는 압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상에 대한 예측을 행하며 이 예측된 값을 에러 계산기(23)에 공급한다. 이하에 기술하는 바와 같이, 로컬 디코더(22)는 보정된 데이터와 원래의 영상 데이터를 사용하여 보정된 데이터와의 선형 결합에 의해 예측된 값을 계산하기 위하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 얻기 위한 처리를 수행한다. 그 다음에, 로컬 디코더(22)는 이들 대응하는 예측 계수들에 근거하여 예측된 값을 얻기 위한 적응 처리를 수행하며, 이 예측된 값은 에러 계산기(23)에 공급되고 로컬 디코더(22)에 의해 생성된 각 클래스에 대한 예측 계수들은 판정 유닛(24)에 공급된다.
에러 계산기(23)는 원래의 영상 데이터(소오스 영상 데이터)용으로 입력된 영상 데이터에 대한 로컬 디코더(22)로부터의 예측된 값의 예측 에러를 계산한다. 이 예측 에러는 그 다음에 에러 정보로서 판정 유닛(24)에 공급된다.
판정 유닛(24)은 에러 계산기(23)로부터의 에러 정보에 근거하여 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터를 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 취하는 것의 적합성을 판정한다. 판정 유닛(24)이 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터가 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 취하기가 부적절하다고 판정할 때에는, 판정 유닛(24)은 압축 유닛(21)을 제어하여 압축된 데이터를 보정하고, 그 결과의 새로운 보정된 데이터가 출력된다. 판정 유닛(24)이 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터가 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 취하기에 적합한 것으로 판정할 때에는, 압축 유닛(21)으로부터 공급된 보정된 데이터는 최적의 보정된 데이터(optimum corrected data)(이후부터는 간략함을 위해 "최적의 보정된 데이터"라고 함)로서 멀티플렉서(25)에 공급된다. 로컬 디코더(22)로부터 공급된 예측 계수도 멀티플렉서(25)에 공급된다.
멀티플렉서(25)는 판정 유닛(24)으로부터의 최적 데이터(보정된 데이터)와 각 클래스에 대한 예측 데이터를 멀티플렉싱하여 이 멀티플렉싱의 결과를 전송/기록 디바이스(도 2)에 코딩된 데이터로서 출력한다.
이제, 도 4의 플로우챠트를 참조하여 이 동작에 대해서 기술한다. 영상 데이터가 압축 유닛(21)에 공급될 때, 단계(S1)에서, 압축 유닛(21)은 이 영상 데이터를 솎아냄으로써 압축을 수행하고, 이 영상 데이터를 보정을 행하지 않고 로컬 디코더(22) 및 판정부(24)로 먼저 출력한다. 보정된 데이터(초기에 이것은 영상 데이터가 단순히 솎아내어진 압축된 데이터임)가 단계(S2)에서 로컬 디코더(22)에서 국부적으로 디코딩된다.
즉, 단계(S2)에서, 보정된 데이터와 원래의 영상 데이터를 사용하여 압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터와의 선형 결합에 의해 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값을 계산하기 위하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 얻기 위한 처리가 수행되고, 이들 예측 계수들에 근거하여 예측된 값을 얻기 위해 적응 처리가 수행된다. 로컬 디코더(22)에 의해 생성된 예측 값은 그 다음에 에러 계산기(23)에 공급되고, 로컬 디코더(22)에 의해 생성된 예측 계수들은 판정부(24)에 공급된다.
로컬 디코더(22)로부터 출력된 예측된 값들로 이루어진 영상은 수신 장치(4)(도 1) 측에서 얻어진 디코딩된 영상과 동일하다.
원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값이 로컬 디코더(22)로부터 수신될 때, 에러 계산기(23)는 단계(S3)에서 원래의 영상 데이터에 대한 로컬 디코더(22)로부터의 예측된 값의 추정 에러(estimation error)를 계산하여 이 예측 에러를 판정 유닛(24)에 에러 정보로서 공급한다. 에러 정보가 에러 계산기(23)로부터 수신될 때, 단계(S4)에서, 판정 유닛(24)는 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터가 이 에러 정보에 근거하여 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 취하기에 적합한지 여부를 판정한다.
즉, 단계(S4)에서, 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 더 작은지 여부에 대한 판정을 행한다. 단계(S4)에서 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 더 작지 않은 것으로 판정될 때에는, 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터는 원래의 영상 데이터에 대한 코딩된 데이터로서 부적절한 것으로 판명되며, 단계(S5)로 진행하여 판정 유닛(24)는 압축된 데이터를 보정하도록 압축 유닛(21)을 제어한다. 압축 유닛(21)은 그 다음에 판정 유닛(24)의 제어하에서 보정량(correction amount)(이후부터는 보정된 값 Δ라고 함)을 변경하고, 압축된 데이터는 보정되며 그 결과의 보정된 데이터는 로컬 디코더(22) 및 판정 유닛(24)으로 출력된다. 단계(S2)로 그 다음에 복귀하여 동일한 프로세스가 그 후에 반복된다.
반면에, 단계(S4)에서 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작은 것으로 판정될 때에는, 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터는 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 적합한 것으로 판명된다. 판정 유닛(24)은 그 다음에 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작을 때에 얻어진 보정된 데이터를 각 클래스에 대한 예측 계수들과 함께 최적의 압축된 데이터로서 멀티플렉서(25)에 출력한다. 멀티플렉서(25)에서는, 단계(S6)에서, 판정 유닛(24)으로부터의 최적의 압축된 데이터와 각 클래스에 대한 예측 계수들이 멀티플렉싱되고, 그 결과의 코딩된 데이터가 출력되며 프로세스가 완료된다.
상술한 바와 같이, 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 더 작을 때 압축 데이터로부터의 보정된 데이터는 원래의 영상 데이터에 대한 코딩된 결과로서 취해진다. 원래의 영상 데이터(소오스 영상 데이터)와 거의 동일한 영상이 이 보정된 데이터에 근거하여 수신 장치(4) 측에서 얻어질 수 있다.
다음에는, 압축 유닛(21)의 구성의 일례가 도 5에 도시되어 있다.
여기에서, 인코딩될 영상 데이터가 솎아냄 유닛(thinning-out unit)(31)에 입력된다. 솎아냄 유닛(31)은 그 다음에 1/N로 압축된 압축 데이터가 솎아냄 유닛(31)으로부터 출력되도록 영상 데이터를 1/N로 솎아낸다. 이 압축된 데이터는 그 다음에 솎아냄 유닛(31)으로부터 보정 유닛(32)로 공급된다.
보정 유닛(32)는 그 다음에 보정된 값 Δ가 판독되도록 판정 유닛(24)(도 3)으로부터의 제어 신호에 따라서 보정된 값 ROM(33)에 어드레스를 제공한다. 보정 유닛(32)는 그 다음에 예를 들면 보정된 값 ROM(33)으로부터의 보정된 값 Δ를 솎아냄 유닛(31)으로부터의 압축된 데이터에 가산함으로써 보정된 데이터를 생성한다. 이 보정된 데이터는 그 다음에 로컬 디코더(22) 및 판정 유닛(24)에 공급된다. 여러 가지 보정된 값 Δ 각각의 결합(예를 들면 압축된 데이터의 한 프레임 부분을 보정하기 위한 보정된 값들의 결합)이 그 다음에 솎아냄 유닛(31)에 의해 출력된 압축된 데이터를 보정하기 위하여 보정된 값 ROM(33)에 의해 저장된다. 보정 유닛(32)로부터 공급된 어드레스에 대응하는 보정된 값 Δ의 결합은 그 다음에 판독되어 보정 유닛(32)에 공급된다.
다음에는, 도 5의 압축 유닛(21)에 대한 프로세스에 대해서 도 6을 참조하여 설명한다.
예를 들면, 영상 데이터의 한 프레임 부분 등이 솎아냄 유닛(31)에 공급될 때, 솎아냄 유닛(31)은 단계(S11)에서 이 영상 데이터를 1/N로 솎아내고 그 결과의 압축된 데이터가 보정 유닛(32)로 출력된다.
도 7에 도시한 바와 같이, 솎아냄 유닛(31)은 예를 들면 1/9로 영상 데이터를 솎아낸다. 즉, 솎아냄 유닛(31)은 각 유닛의 중심에 있는 픽셀들(도 7에서 ●로서 표시됨)에 대한 픽셀값들만을 추출하여 3 x 3(수평 x 수직)으로 배열된 9개의 픽셀을 한 단위로 취하고 다른 부분들(도 7에서 ○로 표시됨)을 제거된다. 솎아냄 유닛(31)은 그 다음에 예를 들면 한 프레임(필드) 단위의 단위로서 상기의 프로세스를 수행한다. 한 프레임에 대한 영상 데이터가 1/9로 솎아내어진 압축된 데이터는 따라서 솎아냄 유닛(31)으로부터 보정 유닛(32)로 공급된다. 또한, 한 프레임의 영상이 몇 개의 블록으로 분할되어 솎아냄 유닛에서 일어나는 솎아냄 처리가 이들 블록의 단위로 수행될 수 있다.
압축된 데이터가 솎아냄 유닛(31)으로부터 수신될 때, 단계(S12)에서는 보정 유닛(32)은 제어 신호가 판정 유닛(24)(도 3)으로부터 수신되었는지 여부에 관한 판정을 행하고, 제어 신호가 수신된 경우에는 제어 신호는 "동작의 끝"을 나타내는 상태를 가진다. 제어 신호가 단계(S12)에서 수신되지 않은 것으로 판정될 때에는, 단계(S15)로 진행된다. 보정 유닛(32)은 그 다음에 솎아냄 유닛으로부터 로컬 디코더(22) 및 판정 유닛(24)으로 압축된 데이터를 수정없이 보정된 데이터로서 출력하며, 단계(S12)로 복귀한다.
즉, 상기한 바와 같이, 판정 유닛(24)은 에러 정보에 근거하여 압축 유닛(21)(보정 유닛(32))을 제어한다. 그 다음에, 압축된 데이터가 솎아냄 유닛(31)으로부터 출력된 직후에, 제어 신호는 판정 유닛(24)으로부터 출력되지 않는데, 그 이유는 에러 정보를 얻을 수 없기 때문이다(에러 정보가 에러 계산기(23)로부터 출력되지 않기 때문이다). 따라서, 압축된 데이터가 솎아냄 유닛(31)으로부터 출력된 직후에, 보정 유닛(32)은 이 압축된 데이터(제로 부가(adding zero)의 보정이 수행됨)를 보정하지 않고 이 데이터는 수정없이 로컬 디코더(22) 및 판정 유닛(24)에 보정된 데이터로서 출력된다.
반면에, 단계(S12)에서 제어 신호가 판정 유닛(24)으로부터 수신된 것으로 판정될 때에는, 단계(S13)에서 보정 유닛(32)은 이 제어 신호에 따른 어드레스를 보정된 값 ROM(33)으로 출력한다. 이 결과, 단계(S13)에서, 이 어드레스에 저장된 압축된 데이터의 한 프레임 부분을 보정하기 위한 보정된 값 Δ의 결합(집합)이 ROM(33)으로부터 판독되어 보정 유닛(32)에 공급된다. 보정된 값들 Δ의 결합이 보정된 값 ROM(33)으로부터 수신될 때에는, 단계(S14)에서 보정 유닛(32)은 압축된 데이터에 대해 보정된 보정 데이터를 계산하기 위하여 압축된 데이터의 한 프레임 각각에 대응하는 보정된 값 Δ을 가산한다. 이 후에, 단계(S15)로 진행하고, 보정된 데이터가 보정 유닛(32)으로부터 로컬 디코더(22) 및 판정 유닛(24)으로 출력되며 단계(S12)로 복귀한다.
단계(S12)에서 동작의 끝 상태를 갖는 제어 신호가 판정 유닛(24)으로부터 수신된 것으로 판정될 때에는, 프로세스는 단계(S11)로 복귀하여 솎아냄 유닛(31)은 단계(S11)에서 영상 데이터를 1/N으로 솎아내고, 그 다음에 오는 프레임에 대한 그 결과의 압축된 데이터가 이 플로우챠트에 따라 처리된다.
상술한 바와 같이, 압축 유닛(21)은 판정 유닛(24)의 제어하에서 여러 가지 값으로 보정된 압축 데이터에 대한 보정된 데이터를 반복하여 출력한다.
한 프레임의 영상에 대해 코딩이 완료될 때, 판정 유닛(24)은 이 지점을 나타내는 제어 신호를 압축 유닛(21)에 공급한다. 압축 유닛(21)이 단계(S12)에서 이 제어 신호를 수신할 때에는, 현재의 프레임에 대한 프로세스가 끝나게 되고, 도 6의 플로우챠트에 따른 프로세스가 그 다음에 오는 프레임에 대한 영상에 대해 실행된다.
상기한 경우에, 3 x 3으로 배열된 픽셀의 중심에 있는 픽셀에 대한 픽셀 데이터(픽셀 값)만이 솎아냄 유닛(31)에서 추출되어 압축된 데이터를 생성하게 된다. 그러나, 예를 들면, 3 x 3 픽셀에 대한 평균값도 계산할 수 있으며, 3 x 3 픽셀이 중심에 있는 픽셀에 대한 픽셀 값으로서 이 평균값을 취하여 압축된 데이터가 생성될 수 있다.
도 8은 도 3의 로컬 디코더(22)의 구성의 일례를 나타낸 것이다.
압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터는 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(41) 및 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)에 공급된다. 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(41)은 그 다음에 보정된 데이터의 특성에 따라 보정된 데이터를 미리 정해진 클래스로 분류하기 위한 단위가 되는 주지의 보정된 데이터를 중심으로 클래스 분류를 위한 블록의 형태로 만든다.
즉, 도 7에서, 위로부터 i 번째와 좌로부터 j 번째의 보정된 데이터(압축된 데이터)(또는 픽셀)(도 7에 표시 ●로 도시된 부분)을 Xij로 표현할 때, 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(41)은 표시된 픽셀 Xij와 표시된 픽셀의 좌상측, 상측, 우상측, 좌측, 우측, 좌하측, 하측 및 우하측의 8개의 픽셀 X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i-1)(j+1), Xi(j-1), Xi(j+1), X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i+1)(j+1)의 총 9개의 픽셀로 이루어진 클래스 분류 블록을 구성한다. 이 클래스 분류 블록은 그 다음에 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다.
이 경우에, 클래스 분류 블록은 3 x 3 픽셀이 정사각형 블록을 구성하지만, 클래스 분류 블록의 형상은 정사각형일 필요는 없으며 예를 들면 직사각형, 십자가 모양 또는 다른 임의의 형상일 수 있다. 클래스 분류 블록을 구성하는 픽셀의 수도 또한 결코 3 x 3 픽셀 블록의 9개의 픽셀로 제한되지도 않는다.
예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)은 보정된 데이터를 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값을 계산하기 위한 단위가 되는 주지의 보정된 데이터를 중심으로 예측된 값에 대한 블록의 형태로 만든다. 즉, 도 7에서, 픽셀 Yij(1) 내지 Yij(1)에 대한 예측된 값을 계산하기 위하여 보정된 데이터 Xij(도 7에 ●로 도시된 부분)를 중심으로 취하고 원래의 영상 데이터(소오스 화상 데이터)에서 일어나는 3 x 3의 9개의 픽셀 데이터를 Yij(1), Yij(2), Yij(3), Yij(4), Yij(5), Yij(6), Yij(7), Yij(8), Yij(9)로 표현하게 되면, 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(42)는 예를 들면 5 x 5 행렬로서 픽셀 Xij을 중심으로 25개의 픽셀 X(i-2)(j-2), X(i-2)(j-1), X(i-2)j, X(i-2)(j+1), X(i-2)(j+2), X(i-1)(j-2), X(i-1)(j-1), X(i-1)j, X(i-1)(j+1), X(i-1)(j+2), Xi(j-2), Xi(j-1), Xij, Xi(j+1), Xi(j+2), X(i+1)(j-2), X(i+1)(j-1), X(i+1)j, X(i+1)(j+1), X(i+1)(j+2), X(i+2)(j-2), X(i+2)(j-1), X(i+2)j, X(i+2)(j+1), 및 X(i+2)(j+2)로 이루어진 예측된 값 계산용 정사각형 블럭을 구성한다.
특히, 예를 들면 추정 에러 계산용 블록은 도 7에 4변형 모양에 의해 둘러싸인 원래의 영상에 대한 영상에서 일어나는 9개의 픽셀 Y33(1)' 내지 Y33(9)'에 대한 예측된 값을 계산하기 위하여 픽셀 X11', X12', X13', X14', X15', X21', X22', X23', X24', X25', X31', X32', X33', X34', X35', X41', X42', X43', X44', X45', X51', X52', X53', X54', 및 X55' 로 구성된다.
예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(42)에서 얻은 예측된 값 계산에 사용하기 위한 블록은 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다.
클래스 분류용 블록들의 경우에서와 같이 예측된 값 계산용 블록의 형상 및 픽셀의 수도 상기에 의해 한정되지 않는다. 그러나, 예측된 값 계산을 위한 블록을 구성하는 픽셀의 수를 클래스 분류용 블록을 구성하는 픽셀의 수보다 크게 하는 것이 보다 양호하다.
상기한 블록화가 수행되어(이것은 블록화 프로세스 이외의 프로세스에 대해서는 동일함) 영상에 대한 화상 프레임의 근처에 대응하는 픽셀이 없을 때에는, 프로세스는 예를 들면 화상 프레임을 구성하는 픽셀과 동일 픽셀이 외부에 존재할지라도 수행된다.
클래스 분류 적응 처리 유닛(43)은 ADRC(적응형 다이나믹 레인지 코딩)(Adaptive Dynamic Range Coding) 처리 유닛(44), 클래스 분류 유닛(45) 및 적응 처리 유닛(46)을 포함하며 클래스 분류 적응 처리를 수행한다.
클래스 분류 적응 처리는 입력 신호를 입력 신호의 특성에 근거하여 다수의 클래스로 분류한 다음에 각 클래스에 대해 적절한 적응 처리를 실행한다. 클래스 분류 적응 처리는 따라서 크게 클래스 분류 처리와 적응 처리로 나눌 수 있다.
여기에서, 클래스 분류 처리와 적응 처리에 대해 간단하게 기술한다.
먼저, 클래스 분류 처리에 대해서 기술한다.
도시된 바와 같이, 예를 들면 설명을 간단하게 하기 위해, 도 9a에서, 블록은 어떤 주지 픽셀과 이 주지 픽셀에 이웃하는 3개의 픽셀을 사용하여 2 x 2 픽셀(클래스 분류용 블록)로 구성되며, 각 픽셀은 1 비트(0 또는 1의 레벨)로 표현되도록 한다. 이 경우, 2 x 2의 4 픽셀 블록은 픽셀 레벨의 각각의 분포를 사용하여 도 9b에 도시된 바와 같이 16(=(21)4)개의 패턴으로 분류된다. 이러한 종류의 패턴 분할이 클래스 분류 프로세스이며 클래스 분류 유닛(45)에 의해 수행된다.
클래스 분류 프로세스는 영상(블록내의 영상)의 활동(영상 복잡성)을 고려하도록 수행될 수 있다(변경의 엄격성).
보통, 예를 들면, 약 8 비트가 각 픽셀에 할당된다. 게다가, 이 실시예에서는, 상기한 바와 같이, 클래스 분류 블록은 3 x 3의 9 픽셀로 이루어져 있다. 따라서, 클래스 분류 처리가 이러한 종류의 클래스 분류용 블록을 목표로 수행되기 때문에, 엄청난 수(28)9의 클래스를 분류할 수 있다.
이 실시예에서, ADRC 처리가 ADRC 처리 유닛(44)에서 클래스 분류용 블록에 대해 수행된다. 그런 다음에 클래스의 수는 클래스 분류용 블록으로 이루어진 픽셀에 대한 비트 수를 작게 함으로써 감소될 수 있다.
예를 들어, 설명의 간략함을 위해, 도 10a에 도시된 바와 같이, 직선상에 늘어선 4개의 픽셀로 이루어진 블록을 생각해보면, 이들 픽셀에 대한 최대값 MAX와 최소값 MIN이 ADRC 처리에서 검출된다. 그런 다음에 DR = MAX - MIN이 블록의 국부화된 다이나믹 레인지로서 취해지고, 이 블록을 구성하는 픽셀들의 픽셀 값이 이 다이나믹 레인지 DR에 근거하여 K 비트로 재양자화된다.
즉, 최소값 MIN이 블록내의 각 픽셀에 대한 값으로부터 감산되고, 이 감산된 값은 DR/2K로 나누어져 그 결과의 나누어진 값에 대응하는 코드로 변환된다. 특히, 예를 들면 K=2일 때에는 도 10b에 도시된 바와 같이 나누어진 값은 다이나믹 레인지 DR을 4(=22)개의 같은 부분으로 나누며, 그 픽셀값이 어느 레인지에 속하는지에 대한 판정이 있게 된다. 나누어진 값이 최하위 레벨의 레인지, 두번째 최하위 레벨의 레인지, 세번째 최하위 레벨의 레인지 또는 최상위 레벨의 레인지에 속할 때에는, 예를 들면 제각기 00B, 01B, 10B, 또는 11B(B는 이진수를 나타냄)의 2 비트로의 코딩이 수행된다. 도 10b에 도시된 바와 같이, 그 다음에 ADRC 코드 00B, 01B, 10B 및 11B를 최하위 레벨에 대한 레인지에 대해서는 중심값 L00으로, 두번째 최하위 레벨에 대한 레인지에 대해서는 중심값 L01로, 세번째 최하위 레벨에 대한 레인지에 대해서는 중심값 L10으로, 최상위 레벨에 대한 레인지에 대해서는 중심값 L11로 변환함으로써 디코딩측에서 디코딩이 수행된다. 그런 다음에 최소값 MIN이 이 값에 가산된다. 이러한 종류의 ADRC 처리를 논-에지 매칭(non-edge matching)이라고 한다.
개선된 논-에지 매칭 방법이 도 10c에 의해 도해되어 있다. 이 개선된 타입의 논-에지 매칭에서는, 다이나믹 레인지 DR이 4개의 같은 부분으로 나누어지며, 최하위 레벨의 레인지에 속하는 픽셀 값에 대한 평균값 MIN'과 최상위 레벨의 레인지에 속하는 픽셀값에 대한 평균값 MAX'은 ADRC 코드 00B와 11B로 변환된다. MAX'-MIN'에 의해 정의된 다이나믹 레인지 DR'을 (3개의 동일한 부분으로) 나누는 레벨들은 ADRC 코드 01B와 10B로 변환되어 ADRC 디코딩이 수행되게 된다. 이것이 ADRC 처리를 개선한 것이다.
이 ADRC 처리는 예를 들면 일본 특허 공보 3-53778호에 자세히 개시되어 있다.
클래스 수는 블록을 구성하는 픽셀에 할당된 비트 수보다 작은 비트 수로 재양자화함으로써 ADRC 처리를 수행하여 상기의 방식으로 감소될 수 있으며, 이러한 종류의 ADRC 처리는 ADRC 처리 유닛(44)에서 수행된다.
이 실시예에서, 클래스 분류는 ADRC 처리 유닛(44)으로부터 출력된 ADRC 코드에 근거하여 클래스 분류 유닛(45)에서 수행된다. 그러나, 클래스 분류 처리는 또한 예를 들면 DPCM(추정 코딩)(estimation coding), BTC(블럭 트렁케이션 코딩)(Block Truncation Coding), 벡터 양자화(VQ)(Vector Quantization), DCT(이산 코사인 변환)(Discrete Cosine Transform) 및 아다마르 변환 코딩(Adamar Transform coding)이 수행되는 목적 데이터(object data)로서 취하여 수행될 수 있다.
다음에는, 적응 처리에 대해서 설명한다.
예를 들면, 원래의 영상 데이터에 대한 픽셀 값 y의 예측된 값 E[y]는 이 근처에 있는 몇개의 픽셀에 대한 픽셀 값(이 실시예에서는, 보정된 데이터, 이후부터는 학습 데이터(learning data)라고 함) x1, x2, ...와 미리 정해진 예측 계수 w1, w2, ...에 의해 정의된 선형 1차 결합 모델을 사용하여 얻을 수 있는 것으로 생각된다. 이 경우에, 예측된 값 E[y]는 이하의 식으로 나타난다.
E[y] = w1x1 + w2x2 + ...
일반화시키기 위해, 예측 계수 w에 대한 집합인 행렬 W, 학습 데이터에 대한 집합인 어레이 X 및 예측된 값 E[y]에 대한 집합인 어레이 Y'은 다음과 같이 정의된다:
Figure pat00001
Figure pat00002
,
Figure pat00003
이하 시행되는 수학식은 다음과 같이 될 수 있다.
XW = Y'
원래의 영상 데이터의 픽셀 값 y 근처에서의 예측된 값 E[y]는 이 시행 방정식에 최소 제곱법을 적용함으로써 얻을 수 있다. 이 경우에, 원래의 영상 데이터에 대한 영상에 대한 픽셀 값에 대한 집합인 행렬 Y와 원래의 영상 데이터에 대한 영상 값 y에 대한 예측된 값 E[y]에 대한 나머지 e에 대한 집합인 행렬 E가 다음과 같이 정의될 때:
Figure pat00004
,
Figure pat00005
이하의 나머지 수학식은 수학식 2로부터 다음과 같이 될 수 있다.
XW = Y + E
원래의 영상 데이터에 대한 픽셀 값 y에 가까운 예측된 값 E[y]를 얻기 위하여 원래의 영상 데이터에 대한 예측 계수 wi가 최소 에러를 만들도록 얻어질 수 있다.
Figure pat00006
따라서, 예측 계수 wi에 의해 차분화된 제곱 에러(square error differentiated by the predictive coefficient)가 영으로 된다, 즉 이하의 수학식을 만족시키는 예측 계수 wi가 원래의 영상 데이터에 대한 픽셀 값 y에 가까운 예측된 값 E[y]를 얻는데 가장 적합한 값이다.
Figure pat00007
 (i=1,2,...,n)
여기에서, 이하의 수학식은 예측 계수 wi에 의한 차분화 수학식 3에 의해 먼저 다음과 같이 된다.
Figure pat00008
 (i=1,2,...,m)
수학식 6은 다음에 수학식 4와 수학식 5로부터 얻어진다.
Figure pat00009
이하의 정규 방정식(regular equation)은 나머지 수학식 3의 학습 데이터 x, 예측 계수 w, 교수 데이터(teacher data) y 및 나머지 e 사이의 관계를 고려하여 수학식 6으로부터 얻어질 수 있다.
Figure pat00010
수학식 7의 정규 방정식은 얻어질 예측 계수 w의 수와 동일한 수만을 갖는다. 가장 적합한 예측 계수 w는 수학식 7의 해를 구함으로써 얻어질 수 있다. 수학식 7은 예를 들면 릴리스법(release method)등(가우스 조단 소거법(Gauss Jordan elimination method) 등)을 적용함으로써 해를 구할 수 있다.
이상의 적응 처리로 각 클래스에 가장 적합한 예측 계수 w가 얻어지며, 원래의 영상 데이터에 대한 픽셀 값 y에 가까운 예측된 값 E[y]는 이 예측 계수 w를 사용하여 수학식 1로부터 얻어진다. 이 적응 처리는 적응 처리 유닛(46)에서 수행된다.
적응 처리는 원래의 영상에는 포함되어 있으나 솎아낸 영상에 포함되어 있지 않은 성분들이 재생된다는 점에서 보간 처리와 다르다. 즉, 단지 수학식 1이 적응 처리에서 이용되는 경우, 이것은 소위 보간 필터를 사용하는 보간 처리와 동일하다. 그러나, 이 보간 필터의 탭 수에 대응하는 예측 계수 w는 교수 데이터 y를 사용하는 소위 학습을 사용하여 얻어지기 때문에, 원래의 영상 데이터에 포함된 성분들을 재생할 수 있다. 적응 처리는 소위 영상을 재생하는 동작인 프로세스라고 말할 수 있다.
다음에는, 도 11의 플로우챠트를 참조하여 도 8의 로컬 디코더(22)의 동작에 대해서 설명한다.
먼저, 단계(S21)에서, 로컬 디코더(22)는 압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터를 블록의 형태로 만든다. 즉, 클래스 분류를 위한 블록화 회로(41)에서, 보정된 데이터는 클래스 분류용의 주지의 보정된 데이터를 중심으로 3 x 3 픽셀 블럭의 형태로 만들어져 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다. 게다가, 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(42)에서는, 보정된 데이터가 예측된 값 계산을 위한 주지의 보정된 데이터를 중심으로 5 x 5 픽셀 블록의 형태로 만들어져 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다.
원래의 영상 데이터에 대한 영상 데이터도 또한 클래스 분류용 블록과 예측된 값 계산을 위한 블록에 부가하여 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다. 클래스 분류용 블록은 ADRC 처리 유닛(44)에 공급되고, 예측된 값 계산용 블록과 원래의 영상 데이터에 대한 영상 데이터는 적응 처리 유닛(46)에 공급된다.
단계(S22)에서, 클래스 분류를 위한 블록이 수신될 때, ADRC 처리 유닛(44)은 클래스 분류용 블록을 예를 들면 1 비트 ADRC(ADRC는 1 비트 양자화를 사용하여 수행됨) 처리하여 보정된 데이터를 1 비트로 변환(코딩)하여 클래스 분류 유닛(45)으로 출력한다. 단계(S23)에서, 클래스 분류 유닛(45)은 ADRC 처리된 클래스 분류용 블록을 클래스 분류 처리하게 된다. 즉, 클래스 분류 유닛(45)은 블록내의 각 레벨의 분포 상태를 검출하여 이들 클래스 분류 블록이 속하는 클래스를 판정한다. 이 클래스 판정의 결과는 적응 처리 유닛(46)에 클래스 정보로서 공급된다.
이 실시예에서, 클래스 분류용 블록 각각은 512(=(21)9) 클래스 중 하나에 속하는데 그 이유는 클래스 분류 분할이 1-비트 ADRC 처리를 받은 3 x 3으로 배열된 9개의 픽셀을 구성하는 클래스 분류를 위한 블록에 대해 수행되었기 때문이다.
그 다음에 단계(S24)로 진행하며 각 클래스에 대한 예측 계수들과 1 프레임의 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값을 계산할 수 있도록 클래스 분류 유닛(45)으로부터의 클래스 정보에 근거하여 각 클래스에 대해 적응 처리 유닛(46)에서 적응 처리가 수행된다.
즉, 이 실시예에서, 각 클래스에 대한 25 x 9 예측 계수들은 어떤 보정된 데이터를 주지의 데이터로서 취할 때 보정된 데이터와 1 프레임에 대한 원래의 영상 데이터를 사용하여 계산된다. 이 주지의 보정된 데이터에 대응하는 픽셀과 이 픽셀을 둘러싸는 8개의 픽셀의 총 9 픽셀이 25 x 9 예측 계수들과 클래스 정보에 따라 주지의 보정된 데이터를 중심으로 5 x 5 픽셀로 이루어진 예측된 값 계산용 블록을 사용하여 적응 처리를 수행함으로써 계산된다.
특히, 예를 들면, 도 7에 도시된 보정된 데이터 X33을 중심으로 3 x 3 보정된 데이터 X23, X23, X24, X32, X33, X34, X42', X43' 및 X44로 이루어진 클래스 분류용 블록에 대한 클래스 정보 C가 클래스 분류 유닛(45)으로부터 출력되고 보정된 데이터 X33을 중심으로 5 x 5 픽셀에 대한 보정된 데이터 X11', X12', X13', X14', X15', X21', X22', X23', X24', X25', X31', X32', X33', X34', X35', X41', X42', X43', X44', X45', X51', X52', X53', X54' 및 X55'로 이루어진 클래스 분류용 블록에 대응하는 예측된 값 계산용 블록이 예측된 값 계산용 블록으로서 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로로부터 출력될 때, 이 예측된 값 계산용 블록으로 이루어진 보정된 데이터가 먼저 학습 데이터로서 취해지고, 보정된 데이터 X33을 중심으로 3 x 3 픽셀 값들 Y33(1) 내지 Y33(9)이 수학식 7에 나타낸 정규 방정식을 만족하도록 교수 데이터로서 취해진다.
예를 들면, 1 프레임에 대해 정규 방정식이 클래스 정보 C에 의해 분류된 다른 클래스 분류용 블록들에 대해서 동일한 방식으로 정규 방정식이 만족되고, 예측된 값 Y33(k)에 대한 예측된 값 E[Y33(k)](여기서, k=1, 2, ... 9)을 얻기 위해 예측 계수들 w1(k) 내지 w25(k)(이 실시예에서, 하나의 예측된 값을 얻기 위해 25개 항목의 학습 데이터가 사용되며 따라서 25개의 예측 계수가 필요하게 됨)가 계산되는 때 클래스 정보 C에 대해 정규 방정식을 얻기 위한 숫자가 가능한 경우(정규 방정식을 만족시키기 위한 프로세스는 이 숫자의 정규 방정식이 얻어질 때까지 단계(S24)에서 수행됨), 픽셀 값 Y33(k)에 대한 예측된 값 E[Y33(k)]을 얻는데 가장 적합한 예측 계수 w1(k) 내지 w25(k)는 이 정규 방정식의 해를 구함으로써 수행된다. 상기 처리는 각 클래스에 대해 수행되며, 25 x 9 예측 계수들이 계산된다. 예측된 값 E[Y33(k)]은 그 다음에 클래스 정보 C'에 대응하는 25 x 9 예측 계수들과 예측된 값으로 사용하기 위한 블록내의 25 픽셀을 사용하여 수학식 1에 대응하는 이하의 수학식에 따라 얻어질 수 있다.
E[Y33(k)] = w1(k)X11 + w2(k)X12 + w3(k)X13 + w4(k)X14 + w5(k)X15 +
w6(k)X21 + w7(k)X22 + w8(k)X23 + w9(k)X24 + w10(k)X25 +
w11(k)X31 + w12(k)X32 + w13(k)X33 + w14(k)X34 + w15(k)X35 +
w16(k)X41 + w17(k)X42 + w18(k)X43 + w19(k)X44 + w20(k)X45 +
w21(k)X51 + w22(k)X52 + w23(k)X53 + w24(k)X54 + w25(k)X55
단계(S24)에서, 각 클래스에 대한 25 x 9 예측 계수들이 계산된 이후에, 3 x 3 예측된 값이 주지의 보정된 데이터를 중심으로 3 x 3 픽셀의 단위로 계산된다. 따라서, 단계(S25)에서, 각 클래스에 대한 25 x 9 예측 계수들이 판정 유닛(24)에 제공되고, 예측된 값들은 각각의 3 x 3 픽셀에 대해 에러 계산기(23)에 제공된다. 그 다음에 단계(S21)로 복귀하여 이후에는 예를 들면 한 프레임 각각에 대해 동일한 처리가 반복된다.
다음에, 도 12는 도 3의 에러 계산기(23)의 구성의 일례를 나타낸 것이다.
원래의 영상 데이터가 블록화 유닛(51)에 공급된다. 그 다음에 블록화 유닛(51)은 이 영상 데이터를 로컬 디코더(22)로부터 출력된 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값에 대응하는 9 픽셀의 블록의 형태로 만든다. 결과로서 얻어진 그 결과의 3 x 3 픽셀 블록들은 그 다음에 제곱 에러 계산 유닛(52)으로 출력된다. 로컬 디코더(22)로부터의 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값들도 또한 블록 코딩 유닛(51)으로부터 공급된 블록들에 부가하여 9 픽셀의 각 블록 단위(3 x 3 픽셀의 블록 단위)로 제곱 에러 계산 유닛(52)에 공급된다. 제곱 에러 계산 유닛(52)은 그 다음에 제곱 에러를 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 예측 에러로서 계산하여 이것을 적분기(55)로 공급한다.
제곱 에러 계산 유닛(52)은 산술 유닛(53, 54)을 포함한다. 산술 유닛(53)은 블록 형태로 된 블록 코딩 유닛(51)으로부터의 영상 데이터로부터 대응하는 예측된 값들을 감산하여 이 감산된 값들은 산술 유닛(54)에 공급된다. 산술 유닛(54)은 그 다음에 산술 유닛(53)의 출력(원래의 영상에 대한 영상 데이터와 함께 예측된 값과 차이)을 제곱하여 이것을 적분기(55)에 공급한다.
제곱 에러가 제곱 에러 계산 유닛(52)으로부터 수신될 때, 적분기(55)는 메모리(56)에 저장된 값들을 판독한다. 이들 저장된 값들과 제곱 에러들은 그 다음에 가산되어 다시 메모리(56)에 공급되어 저장되며, 이 프로세스는 반복된다. 따라서, 제곱 에러의 적분된 값(에러 분산)(error dispersion)이 얻어진다. 적분기(55)가 미리 정해진 양(예를 들면, 한 프레임 부분 등)에 대해 제곱 에러를 적분하는 것을 끝마쳤을 때, 이 적분된 값은 메모리(56)로부터 판독되어 판정 유닛(24)에 에러 정보로서 공급된다. 한 프레임에 대한 처리가 완료되었을 때, 메모리(56)는 이 저장된 값들을 클리어하고 적분기(56)에 의해 출력된 값들을 저장한다.
다음에, 도 13의 플로우챠트를 참조하여 이 동작에 대해서 설명한다. 에러 계산기(23)에서, 메모리(56)에 저장된 값은 먼저 단계(S31)에서 예를 들면 0으로 클리어되며 단계(S32)로 진행한다. 그 다음에, 블록 코딩 유닛(51)에서, 영상 데이터는 블록의 형태로 되고 그 결과의 블록들은 제곱 에러 계산 유닛(52)에 공급된다. 단계(S33)에서 블록 코딩 유닛(51)으로부터 공급된 블록들로 이루어진 원래의 영상 데이터에 대한 영상 데이터와 로컬 디코더(22)로부터 공급된 예측된 값들에 대한 제곱 에러가 제곱 에러 계산 유닛(52)에서 계산된다.
즉, 단계(S33)에서 산술 유닛(53)에서 대응하는 예측된 값들이 블록 코딩 유닛(51)에 의해 블록 형태로 공급된 각각의 영상 데이터로부터 감산되고, 그 결과의 데이터가 산술 유닛(54)에 공급된다. 게다가, 단계(S33)에서, 산술 유닛(53)의 출력은 산술 유닛(54)에서 제곱되어 적분기(55)에 공급된다.
제곱 에러 계산 유닛(52)으로부터의 제곱 에러가 수신될 때, 단계(S34)에서 적분기(55)는 메모리(56)에 저장된 값들을 판독하여 이들 저장된 값과 제곱 에러를 가산함으로써 제곱 에러에 대한 적분된 값들을 얻는다. 적분기(55)에서 계산된 제곱 에러에 대한 적분된 값들은 그 다음에 메모리(56)에 공급되어 이전 시간동안에 저장되어 있던 값들을 오버라이트(overwrite)함으로써 저장된다.
다음에, 단계(S35)에서, 적분기(55)는 예를 들면 한 프레임 부분의 미리 정해진 양에 대한 제곱 에러의 적분이 완료되었는지 여부에 대한 판정을 하게 된다. 단계(S35)에서 한 프레임 부분에 대한 제곱 에러의 적분이 완료되지 않았다고 판정될 때에는, 단계(S32)로 복귀하고 단계(S32)로부터 전방으로의 프로세스가 반복된다. 게다가, 단계(S35)에서 한 프레임 부분에 대한 제곱 에러의 적분이 완료된 것으로 판정될 때에는, 단계(S35)로 진행한다. 적분기(55)는 그 다음에 메모리(56)에 저장된 한 프레임 부분에 대한 제곱 에러에 대한 적분값을 판독하여 이들을 판정 유닛(24)에 에러 정보로서 출력한다. 그 다음에 단계(S31)로 복귀하고 단계(S31)로부터 전방으로의 프로세스가 반복된다.
에러 정보 Q는 원래의 영상 데이터를 Yij(k)라 하고 예측된 값을 E[Yij(k)]라 할 때 이하의 식에 따라 산술 연산을 수행함으로써 에러 계산기(23)에서 계산될 수 있다.
Figure pat00011
여기서, Σ는 한 프레임 부분에 대한 합산을 의미한다.
도 14는 도 3의 판정 유닛(24)의 구성의 일례를 나타낸 것이다.
예측 계수 메모리(61)는 로컬 디코더(22)로부터 공급된 예측 계수들을 저장한다. 보정된 데이터 메모리(62)는 압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터를 저장한다.
새로이 보정된 데이터가 압축 유닛(21)에 의해 공급될 때, 보정된 데이터 메모리(62)는 새로이 보정된 데이터를 이미 저장되어 있는 보정된 데이터(이전에 보정된 데이터) 대신에 저장한다. 이와 같이, 이 새로이 보정된 데이터에 대응하는 새로운 예측 계수들의 집합은 보정된 데이터가 이와 같이 새로운 데이터로 갱신될 때 로컬 디코더(22)로부터 출력된다. 그러나, 각 클래스에 대한 이들 새로운 예측 계수들이 예측 계수 메모리(61)에 공급될 때, 각 클래스에 대한 이들 새로운 예측 계수들은 이미 저장되어 있는 각 클래스에 대한 예측 계수들(이전 시간 동안의 각 클래스에 대한 예측 계수들) 대신에 저장된다.
에러 정보 메모리(63)는 에러 계산기(23)로부터 공급된 에러 정보를 저장한다. 에러 정보 메모리(63)는 에러 계산기(23)로부터 현재 제공되는 에러 정보를 저장할 뿐만 아니라 이전 시간에 공급된 에러 정보(새로운 에러 정보가 공급될지라도 새로운 에러 정보가 공급될 때까지는 이미 저장된 에러 정보는 보유됨)를 저장한다. 에러 정보 메모리(63)는 그 다음에 새로운 프레임의 처리가 시작할 때마다 클리어된다.
비교기(64)는 필요한 경우 현재 시간에 대한 에러 정보와 이전 시간 동안의 에러 정보를 비교할 뿐만 아니라 현재 시간 에러 정보 메모리(63)에 저장되어 있는 에러 정보와 미리 정해진 임계값 ε을 비교한다. 비교기(64)의 비교 결과는 제어기(65)에 공급된다.
제어기(65)는 보정된 데이터 메모리(62)에 저장된 보정된 데이터가 비교기(64)의 비교 결과에 근거하여 원래의 영상 코딩 결과로서 취하기에 적합(가장 적합)한지 여부를 판정한다. 보정된 데이터가 가장 적합한 것이 아니라고 판명(판정)된 때에는, 새로운 보정된 데이터의 출력을 요청하는 제어 신호가 압축 유닛(21)(보정 유닛(32))(도 5)에 공급된다. 게다가, 예측 계수 메모리(61)에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수들이 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 취하기에 가장 적합한 것으로 판명된 때에는, 제어기(65)는 보정된 데이터 메모리(62)에 저장된 보정된 데이터를 판독하여 이 데이터를 멀티플렉서(25)에 출력함으로써 멀티플렉서(25)에 가장 적합한 보정된 데이터를 출력한다. 게다가, 이 경우에는, 제어기(65)는 제어 신호를 압축 유닛(21)에 출력하여 한 프레임의 영상에 대한 코딩이 완료하였음을 나타내주며, 따라서 이상 설명한 바와 같이 그 다음 프레임에 대한 처리는 압축 유닛(21)에서 시작한다.
다음에, 도 15를 참조하여 판정 유닛(24)의 동작에 대해서 설명한다. 판정 유닛(24)에서는, 단계(S41)에서 에러 정보가 에러 계산기(23)로부터 수신되었는지 여부가 비교기(64)에 의해 판정된다. 에러 정보가 수신되지 않은 것으로 판정될 때에는, 단계(S41)로 복귀한다. 단계(S41)에서 에러 정보가 수신된 것으로, 즉 에러 정보가 에러 정보 메모리(63)에 저장되어 있는 것으로 판정된 때에는, 단계(S42)로 진행한다. 비교기(64)는 그 다음에 현재 에러 정보 메모리(63)에 저장된 에러 정보(현재의 에러 정보)와 미리 정해진 임계값 ε을 비교하여 어느 것이 더 큰지를 판정한다.
단계(S42)에서 현재 시간에 대한 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 크거나 같다고 판정될 때에는, 비교기(64)는 에러 정보 메모리(63)에 저장된 이전 시간에 대한 에러 정보를 판독한다. 그 다음에 비교기(64)는 이전 시간에 대한 에러 정보와 현재 시간에 대한 에러 정보를 단계(S43)에서 비교하여 어느 것이 더 큰지를 판정한다.
한 프레임에 대한 처리가 시작되고 에러 정보가 처음으로 제공될 때, 이전 시간에 대한 에러 정보는 에러 정보 메모리(63)에 저장되지 않는다. 따라서, 이 경우에, 단계(S43)부터 전방으로의 처리는 판정 유닛(24)에서 수행되지 않는다. 보정 유닛(32)(도 5)을 제어하기 위한 제어 신호는 출력되고 미리 정해진 초기 어드레스가 출력된다.
단계(S43)에서 현재의 에러 정보가 이전 시간에 대한 에러 정보보다 적은 것으로 판정될 때에는, 즉 에러 정보가 압축된 데이터의 보정을 수행함으로써 감소될 때에는, 단계(S44)로 진행한다. 제어기(65)는 그 다음에 보정값 Δ가 이전 시간과 동일한 방식으로 변경되는 것을 나타내는 제어 신호를 보정 유닛(32)에 출력하고 단계(S41)로 복귀한다. 게다가, 단계(S43)에서 현재 시간에 대한 에러 정보가 이전 시간에 대한 에러 정보보다 더 큰 것으로 판정될 때에는, 즉 에러 정보가 압축된 데이터의 보정을 수행함으로써 증가될 때에는, 단계(S45)로 진행하고, 제어기(65)는 보정값 Δ가 이전 시간에 대한 것과는 정반대로 변경된 것을 나타내는 제어 신호를 보정 유닛(32)에 출력하고 단계(S41)로 복귀한다.
계속하여 감소되는 에러 정보가 어떤 타이밍에서 증가할 때에, 제어기(65)는 보정된 값 Δ이 이전 시간에 대한 것과는 정반대로 예를 들면 그 시점까지의 경우의 1/2로 변경될 것이라는 것을 나타내는 제어 신호를 출력한다.
에러 정보는 단계(S41-S45)의 프로세스를 반복함으로써 감소된다. 이러한 방식으로, 현재 시간의 에러 정보가 단계(S42)에서 미리 정해진 임계값 ε보다 작은 것으로 판정될 때에는, 단계(S46)로 진행한다. 제어기(65)는 보정된 데이터 메모리(62)에 저장된 보정된 데이터를 판독하고, 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값들이 멀티플렉서(25)에 최적의 데이터로 존재하는 가장 적합한 보정된 데이터로서 공급한다. 단계(S46)에서, 제어기(65)는 예측 계수 메모리(61)에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수와 보정된 데이터 메모리(62)에 저장된 1 프레임의 보정된 데이터를 판독하여 이 데이터를 멀티플렉서(25)에 공급하고 처리를 종료한다.
이 후에, 그 다음 프레임에 대한 에러 정보를 기다리고 프로세스는 도 15에 도시한 플로우챠트에 따라서 반복된다.
보정 유닛(32)에서, 원래의 영상 데이터에 대한 영상 데이터의 보정도 또한 한 프레임의 원래의 영상 데이터에 대한 모든 영상 데이터에 대해 수행될 수 있으며, 이 한 부분에 대한 데이터에 대해서만 수행될 수도 있다. 보정이 이 한 부분에 대해서만 수행될 때에는, 예를 들면 에러 정보에 크게 영향을 미치는 픽셀들이 제어기(65)에 의해 검출되고, 이들 픽셀에 대해서만 보정이 수행된다. 에러 정보에 크게 영향을 주는 픽셀들은 예를 들면 다음과 같은 방식으로 검출될 수 있다. 즉, 먼저 에러 정보는 솎아냄이 있은 후에 남아 있는 픽셀들의 압축된 데이터를 사용하여 처리를 수행함으로써 얻어질 수 있다. (1) 한번에 한 픽셀씩 동일한 보정값 Δ에 대한 보정을 수행하는 처리가 솎아냄 이후에 남아 있는 픽셀들에 대한 압축된 데이터에 대해 수행되도록 하는 제어 신호의 출력으로부터 나오는 에러 정보와, (2) 압축된 데이터가 수정없이 사용될 때 얻어지는 에러 정보를 비교한다. 이 차이가 미리 정해진 값보다 크거나 같은 픽셀을 에러 정보에 크게 영향을 미치는 픽셀로서 검출할 수 있다.
원래의 영상 데이터에 대한 영상 데이터의 보정은 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작게(작거나 같게) 될 때까지 반복된다. 보정된 데이터는 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작게 될 때 최적의 보정된 데이터로서 출력된다. 따라서, 이 최적의 보정된 데이터, 즉 원래의 영상 데이터에 대한 영상을 디코딩하기에 가장 적합한 값에 대한 보정된 데이터를 사용하여 소오스 영상 데이터와 동일한(거의 동일한) 디코딩된 영상을 수신 장치(4)(도 1)에서 얻는 것이 가능하다.
솎아냄으로써 압축하는 것 이외에, ADRC 처리 및 클래스 분류 적응 처리 등에 의해 영상이 압축되며, 따라서 극도로 높은 압축비의 코딩된 데이터를 얻을 수 있다. 전송 장치(1)에서 일어나는 상술한 코딩 처리는 솎아냄을 사용하는 압축 코딩과 클래스 분류 적응 처리의 유기적 결합을 사용함으로써 효율이 높은 압축을 달성하며, 이는 결합 코딩 처리(combined coding processing)라고 한다.
이제, 도 16을 참조하여 디코더의 제1 실시예에 대해 상세히 설명한다.
수신/재생 디바이스(71)에서, 기록 매체(2)상이 기록된 코딩된 데이터는 재생되거나 또는 전송 경로(3)를 거쳐 전송된 코딩된 데이터는 수신되어 분리기(divider) (72)에 공급된다. 분리기(72)는 코딩된 데이터를 보정된 데이터와 각 클래스에 대한 예측 데이터로 분리한다. 보정된 데이터는 그 다음에 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(73)과 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(77)에 공급되고, 각 클래스에 대한 예측 계수들은 예측 유닛(76)에 공급되어 예를 들면 메모리(도시하지 않음)에 저장된다.
클래스 분류를 위한 블록화 유닛(73), ADRC 처리 유닛(74), 클래스 분류 유닛(75) 및 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(77)은 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(41), ADRC 처리 유닛(44), 클래스 분류 유닛(45) 및 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)과 동일한 구성을 갖는다. 도 8의 경우와 동일한 프로세스 이들 블록들에 대해 수행되며 따라서 예측된 값 계산을 위한 블록들은 예측값 계산을 위한 블록화 유닛(77)으로부터 출력되고, 클래스 정보는 클래스 분류 유닛(45)에 출력된다. 예측된 값 계산을 위한 블록들과 클래스 정보는 예측 유닛(76)에 공급된다.
3 x 3 예측된 값은 클래스 분류 유닛들과 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(77)으로부터 공급된 예측된 값 계산을 위한 5 x 5 픽셀 블록들로 이루어진 보정된 데이터를 사용하여 수학식 1에 따라 예측 유닛(76)에서 계산된다. 이러한 종류의 예측된 값들을 사용하여 이루어진 한 프레임에 대한 영상이 디코딩된 영상으로서 출력된다.
수신측에서는, 디코딩된 영상이 도 16에 도시된 수신 장치(4)가 없어도 솎아낸 영상의 단순한 보간을 수행함으로써 디코딩하는 장치를 사용하여 예측 계수들을 사용하지 않고도 보통의 보간을 수행함으로써 얻어질 수 있다. 그러나, 이 경우에 얻어진 디코딩된 영상의 화상 품질(해상도)은 떨어진다.
상기의 경우에, 예측 계수들은 도 3의 로컬 디코더(22)에서 얻어지며 예측된 값들을 얻는데 사용된다. 그러나, 예측 계수들을 얻지 않고도 로컬 디코더(22)에서 예측된 값들을 계산하는 것도 가능하다.
이제, 도 4, 도 5, 도 6, 도 12, 도 13, 도 14, 도 15, 도 16, 도 17, 도 18, 도 19 및 도 20을 참조하여, 전송 장치(1)(전송/기록 디바이스(16)는 제외함) 및 수신 장치(4)의 제2 실시예에 대해서 설명한다. 이제 도 17을 참조하면, 도 17은 전송 장치의 제2 실시예를 도해한 것이다. 도 3의 전송 장치와는 달리, 도 17의 전송 장치는 다른 로컬 디코더를 사용한다. 보다 상세히 말하면, 도 3의 로컬 디코더(22)는 도 18에 도시된 로컬 디코더(22')으로 대체된다. 더욱 상세하게는, 도 18은 도 17의 로컬 디코더(22')의 블록선도이다. 도 18에서, 도 8의 로컬 디코더(22)내의 부분에 대응하는 부분들은 동일한 번호가 부여되어 있다. 이것은 말하자면 예측 계수 ROM(81)과 적응 처리 유닛(46) 대신에 제공된 예측 유닛(82)을 제외하고는 도 18의 로컬 디코더(22')의 구성은 도 8의 로컬 디코더(22)의 구성과 동일하다.
예측 계수 ROM(81)은 학습(이후에 설명함)에 의해 이미 얻은 각 클래스에 대한 예측 계수들을 저장하고, ADRC 처리 유닛(44)으로부터 출력된 클래스 정보를 수신하며, 이 클래스 정보에 대응하는 어드레스에 저장된 예측 계수들을 판독하고, 이 데이터를 예측 유닛(82)에 공급한다. 예측 계수 ROM(81)은 또한 각 클래스에 대한 예측 계수들을 판정 유닛(24)(도 17)에 출력한다.
예측 유닛(82)에서는, 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)으로부터의 예측된 값 계산을 위한 5 x 5 픽셀 블록들과 예측 계수 ROM(81)으로부터의 예측 계수들을 사용하여 수학식 1(상세하게는 예를 들면 수학식 8)에 나타낸 선형 1차 방정식으로, 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값들을 계산할 수 있다.
따라서, 도 18의 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 따라, 이들 예측값들은 원래의 영상 데이터를 사용하지 않고 계산될 수 있다. 실제의 예측 계수들을 저장하기보다는 오히려 예측 계수 ROM(81)에 각 클래스에 대응하는 어드레스에서의 교수 블록들로 이루어진 픽셀 값들의 평균값을 저장할 수 있다. 이 경우, 클래스 정보를 고려하면, 이 클래스에 대응하는 픽셀값들이 출력된다. 이 실시예에서 도 18의 로컬 디코더(22)는 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)도 예측 유닛(82)도 포함하지 않고 있다.
이제, 도 19를 참조하면, 도 18의 로컬 디코더(22')의 동작에 대해서 보다 상세히 설명한다. 도 8의 로컬 디코더에서와 같이, 단계(S21)에서 로컬 디코더(22')는 압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터를 블록의 형태로 만든다. 즉, 클래스 분류를 위한 블록화 회로(41)에서, 보정된 데이터는 클래스 분류용 주지의 보정된 데이터를 중심으로 3 x 3 픽셀 블록들의 형태로 되어 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다. 게다가, 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)에서, 보정된 데이터는 예측값 계산용 주지의 보정된 데이터를 중심으로 5 x 5 픽셀 블록의 형태로 되어 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다.
클래스 분류용 블록들은 ADRC 처리 유닛(44)에 공급되고, 예측된 값 계산을 위한 블록들은 예측 유닛(82)에 공급된다.
단계(S22)에서, 클래스 분류를 위한 블록들이 수신될 때, ADRC 처리 유닛(44)은 클래스 분류용 블록들을 예를 들면 1 비트 ADRC(1 비트 양자화를 사용하여 수행되는 ADRC) 처리를 하여 보정된 데이터가 1 비트로 변환(코딩)되어 클래스 분류 유닛(45)으로 출력되도록 한다. 단계(S23)에서, 클래스 분류 유닛(45)은 ADRC 처리된 클래스 분류를 위한 블록들을 클래스 분류 처리한다. 즉, 클래스 분류 유닛(45)은 블록내의 각 레벨의 분포 상태를 검출하고, 이들 클래스 분류 블록들이 속하는 클래스를 판정한다. 이 판정의 결과는 적응 처리 유닛(46)에 클래스 정보로서 공급된다.
이 실시예에서, 클래스 분류를 위한 블록들 각각은 512(=(21)9) 클래스들 중 하나에 속하는데 그 이유는 클래스 분류 분리(class classifying dividing)가 1비트 ADRC 처리를 받은 3 x 3으로 배열된 9 픽셀로 이루어진 클래스 분류를 위한 블록들에 대해 행해졌기 때문이다.
그 다음에 단계(S24')로 진행하고 이 단계에서 예측 계수들이 각 클래스에 대해 판독된다. 단계(S25')에서, 각 클래스에 대한 예측된 값들을 계산하기 위해 적응 처리가 수행된다. 그 다음에 단계(S26)에서 각 클래스에 대한 예측 계수들과 예측된 값들이 출력된다. 그 다음에 단계(S21)로 복귀하고 동일한 프로세스가 그 후에 예를 들면 한 프레임 각각에 대해 반복된다.
다음에, 도 20은 도 18의 예측 계수 ROM(81)에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수들을 얻기 위하여 학습을 수행하기 위한 영상 처리 장치의 구성의 일례를 나타낸 것이다.
모든 영상들에 적합한 예측 계수들을 얻기 위한 학습용 영상 데이터(학습 영상)가 학습을 위한 블록화 유닛(a blocking unit for learning)(91)과 교수를 위한 블록화 유닛(a blocking unit for teaching)(92)에 공급된다. 이러한 영상 데이터는 미리 생성될 데이터를 대표하도록 선택된다, 즉 장면, 동작, 시각적 충격 등의 타입(the types of scenes, motion, visual impact)을 대표하도록 선택된다.
학습용 블록화 유닛(91)은 입력된 영상 데이터로부터 예를 들면 도 7에 ●로 표시된 위치 관계의 25 픽셀(5 x 5 픽셀)을 추출한다. 이들 25 픽셀로 이루어진 블록들은 ADRC 처리 유닛(93) 및 학습 데이터 메모리(96)에 공급된다.
교수를 위한 블록화 유닛(92)에서, 예를 들면 3 x 3으로 배열된 9 픽셀들로 이루어진 블록이 입력된 영상 데이터로부터 생성된다. 이들 9 픽셀로 이루어진 블록은 그 다음에 교수를 위한 블록으로서 교수 데이터 메모리(98)에 공급된다.
예를 들면 도 7에서 ●로 표시된 위치 관계의 25 픽셀로 이루어진 학습을 위한 블록이 학습을 위한 블록화 유닛(91)에서 생성될 때, 도 7에서 4변형으로 둘러싸인 것으로 도시된 학습을 위한 3 x 3 픽셀 블록은 교수를 위한 블록화 유닛(92)에서 생성된다.
ADRC 처리 유닛(93)은 학습용 블록을 구성하는 25 픽셀로부터 중심의 9 픽셀(3 x 3 픽셀)을 추출하고, 이 9 픽셀 블록에 대해 1 비트 ADRC 처리가 도 18의 ADRC 처리 유닛(44)에 대한 경우와 동일한 방식으로 수행된다. ADRC 처리된 3 x 3 픽셀 블록은 클래스 분류 유닛(94)에 공급된다. ADRC 처리 유닛(93)으로부터의 블록들은 클래스 분류 유닛(94)에서 클래스 분류 유닛(45)에 대한 경우와 동일한 방식으로 클래스 분류되고, 얻어진 클래스 정보는 스위치(95)의 단자 a를 거쳐 학습 데이터 메모리(96) 및 교수 데이터 메모리(98)로 보내진다.
학습을 위한 블록화 유닛(91)으로부터의 학습용 블록들과 교수를 위한 블록화 유닛(92)으로부터의 교수용 블록들은 학습 데이터 메모리(96)와 교수 데이터 메모리(98) 각각에서 제공된 클래스 정보에 대응하는 어드레스에 저장된다.
학습 데이터 메모리(96)에서, 예를 들면 도 7에서 ●로 표시된 5 x 5 픽셀로 이루어진 블록이 학습용 블록으로서 취해지고 어떤 어드레스에 저장될 때, 도 7에서 사변형으로 둘러싸인 것으로 도시된 3 x 3 픽셀 블록은 교수 데이터 메모리(98)에서의 이 어드레스와 동일한 어드레스에 교수용 블록으로서 저장된다.
동일한 프로세스가 미리 준비된 학습용의 모든 영상들에 대해 반복된다. 이러한 방식으로, 이 학습을 위한 블록으로 이루어진 25 픽셀과 동일한 위치 관계를 갖는 25 항목의 보정된 데이터로 이루어진 예측된 값 계산을 위한 블록을 사용하여 도 17의 로컬 디코더(22)에서 예측된 값들이 얻어진 9 픽셀들로 이루어진 학습용 블록과 교수용 블록은 학습 데이터 메모리(96)와 교수 데이터 메모리(98)의 동일한 어드레스에 저장된다.
복수의 정보가 학습 데이터 메모리(96) 및 교수 데이터 메모리(98)에서 동일한 어드레스에 저장될 수 있다. 이와 같이, 복수의 학습용 블록과 교수용 블록을 동일한 어드레스에 저장하는 것이 가능하다.
학습을 위한 모든 영상들에 대한 학습용 블록과 교수용 블록이 학습 데이터 메모리(96) 및 교수 데이터 메모리(98)에 저장되어 있을 때, 단자 a를 선택하는 스위치(95)는 단자 b로 스위칭된다. 카운터(97)의 출력은 어드레스로서 학습 데이터 메모리(96)와 교수 데이터 메모리(98)에 공급된다. 카운터(97)는 미리 정해진 클럭을 카운트하여 이 카운트 값을 출력한다. 이 카운트값에 대응하는 어드레스에 저장된 학습을 위한 블록과 교수를 위한 블록은 그 다음에 학습 데이터 메모리(96) 및 교수 데이터 메모리(98)로부터 판독되어 계산 유닛(99)으로 공급된다.
카운터(97)의 카운트값에 따라 어떤 클래스에 대응하는 학습을 위한 블록에 대한 집합과 교수를 위한 블록에 대한 집합이 계산 유닛(99)에 공급된다.
계산 유닛(99)은 어떤 클래스에 대한 학습을 위한 블록에 대한 집합과 교수를 위한 블록에 대한 집합을 수신하여 최소 제곱법을 사용하여 에러를 최소로 되게 하는 어떤 클래스에 대한 예측 계수들을 계산한다.
예를 들면, 학습을 위한 블록들로 이루어진 픽셀들의 픽셀 값들을 x1, x2, x3, ...라고 하고 얻어질 예측 계수들을 w1, w2, w3, ...라고 할 때, 학습을 위한 블록은 선형 1차 결합을 사용하여 구성되며 어떤 픽셀에 대한 픽셀 값 y를 얻기 위하여 예측 계수들 w1, w2, w3, ...이 이하의 수학식을 만족할 필요가 있다.
y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + ...
계산 유닛(99)에서, 동일한 클래스의 학습용 블록과 그에 대응하는 교수용 블록으로부터의 예측된 값 w1x1 + w2x2 + w3x3 + ...에 대한 제곱 에러를 수학식 7에 나타낸 정규 방정식의 해를 구함으로써 실제 값 y에 대해 최소가 되게 하는 예측 계수들 w1, w2, w3, ...이 계산된다.
각 클래스에 대해 계산 유닛(99)에서 얻은 예측 계수들은 메모리(100)에 공급된다. 계산 유닛(99)으로부터의 예측 계수 이외에, 카운트값도 메모리(100)에 공급되어 계산 유닛(99)으로부터의 예측 계수들이 카운터(97)로부터의 카운트 값에 대응하는 어드레스에 저장될 수 있게 된다. 따라서, 각 클래스에 대한 25 x 9 예측 계수들은 각 클래스에 대해 상기와 같은 프로세스를 수행함으로써 계산된다.
이 클래스의 3 x 3 픽셀 블록들을 예측하는데 가장 적합한 예측 계수들(여기서, 이것은 25 x 9 예측 계수들임)은 메모리(100)에서 각 클래스에 대응하는 어드레스에 저장된다.
제1 실시예에서, 각 클래스에 대한 예측 계수들은 실시간으로 로컬 디코더에서 계산되며, 메모리(100)에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수들은 도 18의 예측 계수 ROM(81)에 저장된다. 제2 실시예에서는, 로컬 디코더에서 각 클래스에 대한 예측 계수들이 계산되지 않기 때문에, 처리 속도를 높일 수 있다. 제3 실시예에서는, 각 클래스에 대한 예측 계수들이 전송되지 않기 때문에, 압축 효율을 높일 수 있다.
이제 도 5, 도 6, 도 12, 도 13, 도 21, 도 22, 도 23, 도 24, 도 25, 도 26 및 도 27을 참조하여 전송 장치(1)(전송/기록 디바이스(16)는 제외함)와 수신 장치(4)의 제3 실시예에 대해서 설명한다. 보다 상세하게는, 도 21을 참조하면, 도 21의 전송 장치는 도 17의 전송 장치와 로컬 디코더(22˝)와 판정 유닛(24´)에 관해서 서로 다르다. 보다 상세히 말하면, 로컬 디코더(22˝)는 도 19의 로컬 디코더(22´)와는 달리 각 클래스에 대한 예측 계수들을 제공하지 않는다. 게다가, 예상되는 바와 같이, 로컬 디코더(22˝)의 출력이 주어지면 도 21의 판정 유닛(24´)은 최적의 압축된 데이터를 출력하지만, 예측 계수들을 출력하지는 않는다. 따라서, 판정 유닛(24)의 출력 데이터는 이러한 출력 데이터의 전송 또는 기록 이전에 (계수 데이터와) 멀티플렉싱될 필요가 없다.
이제 도 22를 참조하여, 도 21의 전송 장치의 동작에 대해 보다 상세하게 설명한다. 영상 데이터가 압축 유닛(21)에 공급될 때, 단계(S1)에서 압축 유닛(21)은 이 영상 데이터를 솎아냄으로써 압축을 수행하고 이 영상 데이터를 보정을 하지 않고 먼저 로컬 디코더(22˝)와 판정부(24´)로 출력한다. 보정된 데이터(초기에 이것은 영상 데이터가 단순히 솎아내어진 압축된 데이터임)는 단계(S2)에서 로컬 디코더(22')에서 국부적으로 디코딩된다.
즉, 단계(S2)에서, 로컬 디코더(22˝)에 의해 생성된 예측된 값은 에러 계산기(23)에 공급된다.
로컬 디코더(22˝)로부터 출력된 예측된 값들로 이루어진 영상은 수신 장치(4')(도 27)측에서 얻은 디코딩된 영상과 동일하다.
원래의 영상에 대한 예측 값이 로컬 디코더(22˝)로부터 수신될 때, 에러 계산기(23)는 단계(S3)에서 원래의 영상 데이터에 대한 로컬 디코더(22˝)로부터의 예측된 값들의 예측 에러를 계산하여 이 예측 에러를 판정 유닛(24´)에 에러 정보로서 공급한다. 에러 정보가 에러 계산기(23)로부터 수신될 때, 단계(S4)에서 판정 유닛(24´)은 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터가 이 에러 정보에 근거하여 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 취하기에 적합한지 여부를 판정한다.
즉, 단계(S4)에서, 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작은지 여부에 대한 판정을 하게 된다. 단계(S4)에서, 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작지 않다고 판정된 때에는, 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터는 원래의 영상 데이터에 대한 코딩된 데이터로서 적합하지 않은 것으로 판명되고 단계(S5)로 진행하여 판정 유닛(24´)은 압축된 데이터를 보정하도록 압축 유닛(21)을 제어한다. 압축 유닛(21)은 그 다음에 판정 유닛(24´)의 제어하에서 보정량(correction amount)(이후부터는 보정된 값 Δ라고 함)을 변경하고, 압축된 데이터가 보정되며 그 결과의 보정된 데이터가 로컬 디코더(22˝) 및 판정 유닛(24)으로 출력된다. 그 다음에 단계(S2)로 복귀하고 동일한 프로세스가 이후에 반복된다.
반면에, 단계(S4)에서 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작다고 판정된 때에는, 압축 유닛(21)에 의해 출력된 보정된 데이터는 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 적합한 것으로 판명된다. 판정 유닛(24´)은 그 다음에 단계 (S6')에서 전송 또는 기록을 위해 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작은 경우에 대해보정된 데이터를 출력하고 프로세스가 완료된다.
상기한 바와 같이, 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작을 때 압축 데이터로부터의 보정된 데이터가 원래의 영상 데이터에 대한 코딩된 결과로서 취해진다. 원래의 영상 데이터(소오스 영상 데이터)와 거의 동일한 영상이 이 보정된 데이터에 근거하여 수신 장치(4')측에서 얻어질 수 있다.
이제 도 23을 참조하여, 제3 실시예의 로컬 디코더(22˝)에 대해서 설명한다. 로컬 디코더(22˝)에서, 예측 계수 ROM(81)은 제2 실시예의 예측 계수 ROM(81)을 대체한다. 로컬 디코더(22˝)가 각 클래스에 대한 예측 계수들을 생성하지 않기 때문에(제2 실시예의 로컬 디코더(22˝)는 생성함), 이러한 예측 계수들은 예측 계수 ROM(81)으로부터 출력되지 않으며, 그 대신에 예측 유닛(82)에만 제공된다. 보다 상세하게는, 도 8의 로컬 디코더(22)내의 부분들에 대응하는 부분들에는 동일한 번호가 부여되어 있다. 이것은 말하자면 예측 계수 ROM(81)과 적응 처리 유닛(46) 대신에 제공된 예측 유닛(82)을 제외하고는 도 19의 로컬 디코더(22')의 구성은 도 8의 로컬 디코더(22)의 구성과 동일하다.
예측 계수 ROM(81')은 학습(이후에 기술함)에 의해 이미 얻은 각 클래스에 대한 예측 계수들을 저장하며, ADRC 처리 유닛(44)에 의해 출력된 클래스 정보를 수신하고, 이 클래스 정보에 대응하는 어드레스에 저장된 예측 계수들을 판독하여 이 데이터를 예측 유닛(82)에 공급한다.
예측 유닛(82)에서, 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(42)로부터의 예측된 값 계산을 위한 5 x 5 픽셀 블록과 예측 계수 ROM(81)으로부터의 예측 계수를 사용하여 수학식 1(보다 상세하게는, 예를 들면 수학식 8에 나타낸 선형 1차 방정식의 해를 구함으로써 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값을 계산할 수 있다. 따라서, 도 23의 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 따르면, 이들 예측된 값들은 원래의 영상을 사용하지 않고도 계산할 수 있다.
이제 도 24를 참조하여 도 23의 로컬 디코더(22˝)의 동작에 대해서 설명한다. 도 8의 로컬 디코더에서와 같이, 단계(S21)에서, 로컬 디코더(22˝)는 압축 유닛(21)으로부터의 보정된 데이터를 블록 형태로 만든다. 즉, 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(41)에서, 보정된 데이터는 클래스 분류를 위한 주지의 보정된 데이터를 중심으로 3 x 3 픽셀 블록의 형태로 되어 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다. 게다가, 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(42)에서, 보정된 데이터는 예측 값 계산을 위한 주지의 보정된 데이터를 중심으로 5 x 5 픽셀 블록의 형태로 되어 클래스 분류 적응 처리 회로(43)에 공급된다.
클래스 분류를 위한 블록은 ADRC 처리 회로(44)에 공급되고, 예측된 값 계산용 블록들은 적응 처리 회로(46)에 공급된다.
단계(S22)에서, 클래스 분류를 위한 블록들이 수신될 때, ADRC 처리 유닛(44)은 클래스 분류를 위한 블록들을 예를 들면 1 비트 ADRC(ADRC는 1 비트 양자화를 사용하여 수행됨) 처리를 하여 보정된 데이터가 1 비트로 변환(코딩)되어 클래스 분류 유닛(45)으로 출력되도록 한다. 단계(S23)에서, 클래스 분류 유닛(45)은 ADRC 처리된 클래스 분류를 위한 블록들에 대해 클래스 분류 처리를 한다. 즉, 클래스 분류 유닛(45)은 블록내의 각 레벨의 분포 상태를 검출하여 이들 클래스 분류 블록들이 속하는 클래스를 판정한다. 이 클래스 판정의 결과가 적응 처리 유닛(46)에 클래스 정보로서 공급된다.
이 실시예에서, 클래스 분류를 위한 블록들 각각은 512(=(21)9) 클래스 중 하나에 속하게 되는데, 그 이유는 클래스 분류 분리가 1 비트 ADRC 처리를 받은 3 x 3으로 배열된 9 픽셀로 이루어진 클래스 분류를 위한 블록들에 대해 수행되었기 때문이다.
그 다음에 단계(S24´)로 진행하여 이 단계에서 예측 계수들이 제공된 클래스 정보에 따라 판독된다. 단계(S25')에서는, 예측된 값들을 계산하기 위해 적응 처리가 수행된다. 그 다음에, 단계(S26')에서는 예측된 값들이 출력된다. 도 17의 로컬 디코더와는 달리, 예측 계수들을 출력되지 않는다. 그 다음에 단계(S21)로 복귀하여 동일한 프로세스가 그 후에 예를 들면 한 프레임 각각에 대해 반복된다.
이제, 도 25를 참조하여 제3 실시예의 판정 유닛(24´)에 대해서 설명한다. 도 14에 도시된 제2 실시예의 판정 유닛(24)과는 달리, 판정 유닛(24)은 예측 계수 메모리(61)를 이용하지 않는다. 동작에 있어서, 새로이 보정된 데이터가 압축 유닛(21)에 의해 공급될 때, 보정된 데이터 메모리(62)는 이미 저장되어 있는 보정된 데이터(이전 시간에 보정된 데이터) 대신에 새로이 보정된 데이터를 저장한다. 이와 같이, 이 새로운 보정된 데이터에 대응하는 새로운 예측 계수들의 집합은 보정된 데이터가 이러한 방식으로 새로운 데이터로 갱신될 때 로컬 디코더(22)로부터 출력되지 않는다.
에러 정보 메모리(63)는 에러 계산기(23)로부터 공급된 에러 정보를 저장한다. 에러 정보 메모리(63)는 에러 계산기(23)로부터 현재 제공되는 에러 정보를 저장할 뿐만 아니라 이전 시간에 공급된 에러 정보를 저장한다(이미 저장되어 있는 에러 정보는 새로운 에러 정보가 공급되더라도 새로운 에러 정보가 공급될 때까지 보유됨). 에러 정보 메모리(63)는 새로운 프레임의 처리가 시작될 때마다 클리어된다.
비교기(64)는 필요한 경우에 현재 시간의 에러 정보와 이전 시간의 에러 정보를 비교할 뿐만 아니라 에러 정보 메모리(63)에 저장되어 있는 현재 시간의 에러 정보와 미리 정해진 임계값 ε을 비교한다. 비교기(64)의 비교 결과는 제어기(65)에 공급된다.
제어기(65)는 보정된 데이터 메모리(62)에 저장된 보정된 데이터가 비교기(64)의 비교 결과에 근거하여 원래의 영상 코딩 결과로서 적합한지(최적인지) 여부를 판정한다. 보정된 데이터가 가장 최적인 것은 아니라고 판명(판정)될 때에는, 새로운 보정된 데이터의 출력을 요청하는 제어 신호가 압축 유닛(21)(보정 유닛(32)) (도 5)에 공급된다. 게다가, 제어기(65)는 보정된 데이터 메모리(62)에 저장된 보정된 데이터를 판독하여 이 데이터를 멀티플렉서(25)에 출력함으로써 전송 디바이스 및/또는 기록 디바이스에 최적의 압축된 데이터를 공급하게 된다. 게다가, 이 경우에 제어기(65)는 한 프레임의 영상에 대한 코딩의 완료를 나타내는 제어 신호를 압축 유닛(21)에 출력하며, 따라서 이상 기술한 바와 같이 그 다음의 프레임에 대한 처리가 압축 유닛(21)에서 시작하게 된다.
이제, 도 26을 참조하여 도 25의 판정 유닛의 동작에 대해서 더 설명한다. 판정 유닛(24´)에서, 에러 정보가 에러 계산기(23)로부터 수신되었는지 여부가 단계(S41)에서 비교기(64)에 의해 판정된다. 에러 정보가 수신되지 않았다고 판정된 때에는, 단계(S41)로 복귀한다. 단계(S41)에서 에러 정보가 수신된 것으로, 즉 에러 정보가 에러 정보 메모리(63)에 저장되어 있는 것으로 판정된 때에는, 단계(S42)로 진행한다. 비교기(64)는 그 다음에 에러 정보 메모리(63)에 현재 저장되어 있는 에러 정보(현재의 에러 정보)와 미리 정해진 임계값 ε을 비교하여 어느 것이 더 큰지를 판정한다.
단계(S42)에서 현재 시간의 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 크거나 같다고 판정된 때에는, 비교기(64)는 에러 정보 메모리(3)에 저장되어 있는 이전 시간의 에러 정보를 판독해낸다. 비교기(64)는 그 다음에 이전 시간의 에러 정보와 현재 시간의 에러 정보를 단계(S43)에서 비교하여 어느 것이 더 큰지를 판정한다.
한 프레임에 대한 처리가 시작되고 에러 정보가 처음으로 제공될 때, 이전 시간의 에러 정보는 에러 정보 메모리(63)에 저장되지 않는다. 따라서, 이 경우에, 단계(S43)로부터 전방으로의 처리가 판정 유닛(24)에서 수행되지 않는다. 보정 유닛(32)(도 5)을 제어하기 위한 제어 신호가 출력되고 미리 정해진 초기 어드레스가 출력된다.
단계(S43)에서 현재의 에러 정보가 이전 시간의 에러 정보보다 작거나 같은 것으로 판정된 때에는, 즉 에러 정보가 압축된 데이터의 보정을 수행함으로써 감소되는 때에는, 단계(S44)로 진행한다. 제어기(65)는 그 다음에 보정값 Δ이 이전 시간과 동일하게 변경되는 것을 나타내는 제어 신호를 보정 유닛(32)으로 출력하고 단계(S41)로 복귀한다. 게다가, 단계(S43)에서, 현재 시간에 대한 에러 정보가 이전 시간에 대한 에러 정보보다 더 큰 것으로 판정되는 때에는, 즉 에러 정보가 압축된 데이터의 보정을 수행함으로써 증가되는 때에는, 단계(S45)로 진행하여 제어기(65)는 이전 시간에 대한 것과 정반대로 보정값 Δ이 변경되는 것을 나타내는 제어 신호를 보정 유닛(32)에 출력하고 단계(S41)로 복귀한다.
계속하여 감소되는 에러 정보가 어떤 타이밍에서 상승하게 될 때에는, 제어기(65)는 보정된 값 Δ이 이전 시간에 대한 것과는 정반대로 예를 들면 그 시점까지의 경우의 1/2로 변경될 것이라는 것을 나타내는 제어 신호를 출력한다.
에러 정보는 그 다음에 단계(S41-S45)의 프로세스를 반복함으로써 감소된다. 이와 같이 현재 시간의 에러 정보가 단계(S42)에서 미리 정해진 임계값보다 더 작은 것으로 판정될 때에는 단계(S46')으로 진행한다. 제어기(65)는 그 다음에 보정된 데이터 메모리(62)에 저장되어 있는 보정된 데이터를 판독하고 추정된 값이 전송/기록 디바이스에 최적의 보정된 데이터로서 공급된다.
이후에, 그 다음의 프레임에 대한 에러 정보를 기다리고, 프로세스는 도 26의 플로우챠트에 따라 반복된다.
이제 도 27을 참조하여 제3 실시예의 수신 장치(4')에 대해서 상세히 설명한다. 제2 실시예의 수신 장치(4)(도 16)와는 반대로, 수신 장치(4')는 각 클래스에 대한 예측 계수들을 수신하지 않는다. 그 대신에, 수신 장치(4')는 예측 계수 ROM(78)을 포함한다. 예측 계수 ROM(78)은 도 23의 예측 계수 ROM(81')와 동일한 데이터로 로드된다. 보다 상세하게 말하면, 수신/재생 디바이스(71)에서, 기록 매체(2)상에 기록된 코딩된 데이터는 재생되거나 또는 전송 경로(3)를 거쳐 전송된 코딩된 데이터가 수신되어 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(73) 및 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(77)에 공급된다.
클래스 분류를 위한 블록화 유닛(73), ADRC 처리 유닛(74), 클래스 분류 유닛(75) 및 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(77)은 클래스 분류를 위한 블록화 유닛(41), ADRC 처리 유닛(44), 클래스 분류 유닛(45) 및 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛(42)과 동일한 구성을 갖는다. 따라서 도 23의 경우와 동일한 프로세스가 이들 블럭들에 대해 수행됨으로써 예측된 값 계산을 위한 블록들이 예측 값 계산을 위한 블록화 회로(77)로부터 출력되고 클래스 정보가 클래스 분류 유닛(75)으로부터 출력된다. 예측값 계산용 블록들과 클래스 정보는 예측 유닛(76)에 공급된다.
3 x 3 예측된 값들은 클래스 정보에 대응하는 판독된 예측 계수들과 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(77)로부터 공급된 예측된 값 계산을 위한 5 x 5 픽셀 블록들로 이루어진 보정된 데이터를 사용하여 수학식 1에 따라 예측 유닛(76)에서 계산된다. 이러한 종류의 예측된 값들을 사용하여 구성된 한 프레임에 대한 영상은 예측 유닛(76)에 의해 디코딩된 영상으로서 출력된다.
실제의 예측 계수들을 저장하기보다는 오히려 ROM(81)에서 각 클래스에 대응하는 어드레스에 있는 교수 블록들로 이루어진 픽셀값들의 평균값을 저장하는 것이 가능하다. 이 경우에, 클래스 정보를 고려하면, 이 클래스에 대응하는 픽셀값들이 출력된다. 이 실시예에서의 도 19의 로컬 디코더(22)는 예측된 값 계산을 위한 블록화 회로(42)도 예측 유닛(82)도 포함하고 있지 않다.
상기에서, 본 발명의 설명이 영상 처리 장치에 적용되고 있지만, NTST 포맷 등의 표준 포맷의 텔레비젼 신호를 코딩하는 것 이외에도 이러한 종류의 영상 처리 장치는 특히 더 많은 데이터 량이 있는 소위 고선명 포맷 텔레비젼 신호(high definition format television signal)를 인코딩하는 경우에 효율적이다.
이 실시예에서, 에러의 제곱 합은 에러 정보로서 사용되지만, 예를 들면 에러의 절대값 또는 에러의 세제곱 또는 그 이상의 합산도 또한 에러 정보로서 사용될 수 있다. 어느 값이 에러 정보로서 사용되더라도 이 예의 예를 들면 수렴(convergence) 등에 근거하여 결정될 수 있다. 이 실시예에서는, 각 프로세스가 한 프레임에 대해 수행되고 있지만, 각 프로세스는 한 필드 또는 2개 이상의 프레임에 대해서 수행될 수도 있다. 게다가, 블록 코딩은 한 프레임에 대한 영상을 대상(object)으로 하여 수행되지만, 블록들은 또한 예를 들면 시계열에 의해 링크된 복수의 프레임들에서 동일 위치의 픽셀들을 모아서 구성될 수도 있다.
이 실시예에서, 압축된 데이터의 보정은 에러 정보가 미리 정해진 임계값 ε보다 작을 때까지 반복되지만, 압축된 데이터를 보정하는 횟수에 상한(upper limit)을 두는 것도 가능하다. 즉, 예를 들어, 영상이 실시간으로 전송될 때, 한 프레임의 처리가 미리 정해진 기간내에 종료될 필요가 있지만, 에러 정보가 미리 정해진 기간내에서 수렴할 필요는 없다. 보정 횟수에 상한을 제공함으로써, 에러 정보가 미리 정해진 기간내에 임계값 ε보다 작게 수렴하지 않을 때에는, 이 프레임에 대한 처리를 완료할 수 있으며(이 때의 보정된 데이터가 코딩된 결과로서 취해짐) 그 다음 프레임에 대한 처리가 시작될 수 있다.
이 실시예에서, 블록들은 한 프레임에 대한 영상들로부터 구성되지만 예를 들면 시계열에 의해 링크된 복수의 프레임들에 걸쳐 동일한 위치에 있는 픽셀로부터 구성될 수도 있다.
이 실시예에서, 압축 유닛(21)에서는, 영상이 단순히 솎아내어진다, 즉 3 x 3 픽셀 블록에 존재하는 중심 픽셀을 추출하여 압축된 데이터로서 취할 수 있다. 그러나, 압축 유닛(21)에서는 예를 들면 블록을 구성하는 9 픽셀에 대한 평균값을 얻어서 이 블록의 중심에 있는 픽셀에 대한 픽셀값으로 취할 수 있다. 픽셀의 수는 그 다음에 감소되어(솎아내어져) 압축된 데이터로 될 수 있다.
본 발명의 코딩 장치에 따르면, 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터가 보정되고, 이 보정된 데이터가 출력된다. 원래의 영상 데이터가 그 다음에 보정된 데이터에 근거하여 추정되고, 예측된 값이 출력된다. 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 추정 에러가 그 다음에 계산된다. 보정 수단에 의해 출력된 보정된 데이터의 적합성은 추정 에러에 근거하여 판정된다. 보정된 데이터가 판정 결과에 따라 원래의 영상 데이터 코딩 결과로서 출력된다. 원래의 영상 데이터와 거의 동일한 디코딩된 영상이 따라서 이 보정된 데이터를 사용함으로써 얻어질 수 있다.
본 발명의 코딩 방법에 따르면, 원래의 영상 데이터를 더 적은 수의 픽셀로 압축하여 압축된 데이터를 보정하고 보정된 데이터를 출력하며, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 추정하여 예측된 값을 출력하고 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 추정 에러를 계산하는 것은 추정 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 반복된다. 추정 에러가 미리 정해진 임계값보다 작거나 같게 될 때의 보정된 데이터는 원래의 영상 데이터에 대한 코딩 결과로서 출력된다. 원래의 영상 데이터와 거의 동일한 디코딩된 영상이 따라서 이 보정된 데이터를 사용하여 얻어질 수 있다.
본 발명의 영상 디코딩 장치에 따르면, 디코딩 수단에서, 보정된 데이터가 원래의 영상을 더 적은 수의 픽셀로 압축하고, 원래의 영상 데이터를 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하고, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 추정하여 예측된 값을 출력하고, 추정 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 추정 에러를 계산하는 것을 반복적으로 행함으로써 디코딩된다. 원래의 영상 데이터와 거의 동일한 디코딩된 영상은 따라서 이 보정된 데이터를 사용함으로써 얻어질 수 있다.
본 발명의 기록 매체에 있어서, 원래의 영상을 더 적은 수의 픽셀로 압축하고, 원래의 영상 데이터를 압축함으로써 얻어진 압축된 데이터를 보정하여 보정된 데이터를 출력하고, 보정된 데이터에 근거하여 원래의 영상 데이터를 추정하여 예측된 값을 출력하고 추정 에러가 미리 정해진 임계값보다 작게 될 때까지 원래의 영상 데이터에 대한 예측된 값의 추정 에러를 계산하는 것을 반복적으로 행함으로써 얻어진 보정된 데이터는 추정 에러가 미리 정해진 임계값보다 작을 때 기록된다. 원래의 영상 데이터와 거의 동일한 디코딩된 영상이 따라서 이 보정된 데이터를 사용함으로써 얻어질 수 있다.
요약하면, 본 발명의 제1 실시예의 구성은 도 3의 전송 장치, 도 5의 압축 유닛, 도 8의 로컬 디코더, 도 12의 에러 계산기, 도 14의 판정 유닛 및 도 16의 수신 장치를 포함하고 있다. 본 발명의 제2 실시예의 구성은 도 17의 전송 장치, 도 5의 압축 유닛, 도 18의 로컬 디코더, 도 12의 에러 계산기, 도 14의 판정 유닛 및 도 16의 수신 장치를 포함하고 있다. 본 발명의 제3 실시예의 구성은 도 21의 전송 장치, 도 5의 압축 유닛, 도 23의 로컬 디코더, 도 12의 에러 계산기, 도 25의 판정 유닛 및 도 27의 수신 장치를 포함하고 있다.
도 1은 영상 처리 장치에 적용된 본 발명의 일실시예의 구성을 나타낸 블록선도.
도 2는 도 1의 전송 장치(1)의 구성의 일례를 나타낸 블록선도.
도 3은 도 2의 전송 장치(1)의 제1 실시예의 기능 블록선도(전송/기록 장치(16)는 제외).
도 4는 도 3의 전송 장치(1)의 동작을 해설하는 플로우챠트도.
도 5는 도 3, 도 17 및 도 21 각각의 압축 유닛(21)의 블록선도.
도 6은 도 5의 압축 유닛(21)의 동작을 해설하는 플로우챠트도.
도 7은 도 5의 솎아냄 유닛(thinning-out unit)(31)의 프로세스를 해설한 도면.
도 8은 도 3의 로컬 디코더(22)의 구성의 일례를 나타낸 블록선도.
도 9a 및 도 9b는 클래스 분류 프로세스(class classifying process)를 해설한 도면.
도 10a, 도 10b 및 도 10c는 ADRC 프로세스를 해설한 도면.
도 11은 도 8의 로컬 디코더(22)의 동작을 해설한 플로우챠트도.
도 12는 도 3, 도 17 및 도 21의 에러 계산기(23)의 구성의 일례를 나타낸 블록선도.
도 13은 도 12의 에러 계산기(23)의 동작을 해설한 플로우챠트도.
도 14는 도 3 및 도 17의 판정 유닛(24)의 블록선도.
도 15는 도 14의 판정 유닛(24)의 동작을 해설한 플로우챠트도.
도 16은 도 3의 전송 장치 및 도 17의 전송 장치와 관련하여 사용하기 위한 도 1의 수신 장치(4)의 블록선도.
도 17은 본 발명의 제2 실시예의 전송 장치의 블록선도.
도 18은 도 17의 로컬 디코더(22')의 블록선도.
도 19는 도 18의 로컬 디코더의 동작을 도시하는 플로우챠트도.
도 20은 도 18의 예측 계수 ROM(predictive coefficient ROM)에 저장하기 위한 예측 계수를 계산하기 위한 영상 처리 장치의 일실시예의 구성을 나타낸 블록선도.
도 21은 본 발명의 제3 실시예의 전송 장치의 블록선도.
도 22는 도 21의 전송 장치의 동작을 해설한 플로우챠트도.
도 23은 도 21의 로컬 디코더(22')의 블록선도.
도 24는 도 23의 로컬 디코더의 동작을 해설한 플로우챠트도.
도 25는 도 21의 판정 유닛(24')의 블록선도.
도 26은 도 25의 판정 유닛의 동작을 해설한 플로우챠트도.
도 27은 도 21의 전송 장치와 함께 사용하기 위한 수신 장치의 블록선도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1 : 전송 장치
2 : 기록 매체
3 : 전송 경로
4 : 수신 장치
21 : 압축 유닛
22 : 로컬 디코더
23 : 에러 계산기
24 : 판정 유닛
25 : 멀티플렉서
41 : 클래스 분류를 위한 블록화 유닛
42 : 예측된 값 계산을 위한 블록화 유닛
43 : 클래스 분류 적응 처리 회로
44 : ADRC 처리 유닛
45 : 클래스 분류 유닛
46 : 적응 처리 유닛

Claims (100)

  1. 복수의 픽셀을 갖는 원래의(original) 영상 데이터를 코딩하는 장치에 있어서,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 감소 수단,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 보정 수단,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터(predicted data)를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 예측 수단,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러(predictive error)를 계산하는 예측 에러 계산 수단,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 적합성 판정 수단, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 수단을 포함하고,
    상기 보정 수단, 상기 예측 수단, 상기 예측 에러 계산 수단, 및 상기 적합성 판정 수단은 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복적으로 동작하는 영상 데이터 코딩 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 예측 수단은,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보(class information)를 생성하는 수단, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 픽셀을 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 예측 수단은,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수(predictive coefficient)를 생성하는 수단, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 예측 수단은,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 수단,
    상기 원래의 영상 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 수단, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 복수의 예측된 픽셀을 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 출력 수단은 각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 영상 데이터 코딩 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 예측 수단은,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 메모리,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 수단, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 상기 메모리로부터 판독하여 이 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습(learning)용의 원래의 영상 데이터에 근거하여 생성되는 영상 데이터 코딩 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 출력 수단은 각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 영상 데이터 코딩 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 보정 수단은 보정값(correction value)을 저장하는 메모리를 포함하며, 상기 보정값을 사용하여 상기 압축된 데이터를 보정하는 영상 데이터 코딩 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 판정 수단은 상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출함으로써 상기 보정된 데이터의 적합성을 판정하고,
    상기 출력 수단은 상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 영상 데이터 코딩 장치.
  11. 원래의 영상 데이터를 코딩함으로써 생성된 코딩된 데이터를 디코딩하는 장치에 있어서,
    상기 코딩된 데이터를 수신하는 수단, 및
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하여 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 수단을 포함하고,
    상기 코딩된 데이터는,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계에 의해 생성되며,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 영상 데이터 디코딩 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 디코딩 수단은,
    상기 코딩된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 수단, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하기 위해 예측 계수를 포함하며,
    상기 디코딩 수단은 상기 예측 계수 및 상기 코딩된 데이터에 근거하여 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하기 위해 각 클래스에 대한 예측 계수를 포함하며,
    상기 디코딩 수단은,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 픽셀을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 수단, 및
    상기 코딩된 데이터에 대응하는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  15. 제11항에 있어서, 상기 디코딩 수단은,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 메모리,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 픽셀을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 수단, 및
    상기 클래스 정보에 대응하는 상기 예측 계수를 상기 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 코딩된 데이터를 사용하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 수단을 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습용의 원래의 영상 데이터를 사용하여 생성되는 영상 데이터 디코딩 장치.
  17. 복수의 픽셀을 갖는 원래의 영상 데이터를 코딩하는 방법에 있어서,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 영상 데이터 코딩 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 코딩 방법.
  19. 제17항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 코딩 방법.
  20. 제17항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 복수의 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 코딩 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 영상 데이터 코딩 방법.
  22. 제17항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 단계,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 코딩 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    각 클래스에 대한 저장된 예측 계수는 학습용의 원래의 영상에 근거하여 생성되는 영상 데이터 코딩 방법.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 각 클래스에 대한 예측 계수와 함께 출력되는 영상 데이터 코딩 방법.
  25. 제17항에 있어서,
    상기 보정 단계는 보정값을 저장하는 단계를 포함하며, 상기 압축된 데이터는 상기 보정값을 사용하여 보정되는 영상 데이터 코딩 방법.
  26. 제17항에 있어서, 상기 적합성 판정 단계는,
    상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출하는 단계, 및
    상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 단계를 포함하는 영상 데이터 코딩 방법.
  27. 원래의 영상 데이터를 코딩함으로써 생성된 코딩된 데이터를 디코딩하는 방법에 있어서,
    상기 코딩된 데이터를 수신하는 단계, 및
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하여 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 코딩된 데이터는,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계에 의해 생성되며,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 영상 데이터 디코딩 방법.
  28. 제27항에 있어서, 상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 코딩된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 코딩된 영상 데이터 디코딩 방법.
  29. 제27항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하기 위해 예측 계수를 포함하며,
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는 상기 예측 계수 및 상기 코딩된 데이터에 근거하여 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 디코딩 방법.
  30. 제27항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하기 위해 각 클래스에 대한 예측 계수를 포함하며,
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 픽셀을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 코딩된 데이터에 대응하는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 디코딩 방법.
  31. 제27항에 있어서, 상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 단계,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 픽셀을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 대응하는 상기 예측 계수를 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 코딩된 데이터를 사용하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 디코딩 방법.
  32. 제31항에 있어서,
    각 클래스에 대한 저장된 예측 계수는 학습용의 원래의 영상 데이터를 사용하여 생성되는 영상 데이터 디코딩 방법.
  33. 복수의 픽셀을 갖는 원래의 영상 데이터를 코딩하는 장치에 있어서,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 서브샘플링 회로(subsampling circuit),
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 보정 회로,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 예측 회로,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 계산기,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 판정 회로, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 출력 회로를 포함하고,
    상기 보정 회로, 상기 예측 회로, 상기 계산기, 및 상기 판정 회로는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복적으로 동작하는 영상 데이터 코딩 장치.
  34. 제33항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 픽셀을 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  35. 제33항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수를 생성하는 회로, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  36. 제33항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 회로,
    상기 원래의 영상 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 회로, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 복수의 예측된 픽셀을 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  37. 제36항에 있어서,
    상기 출력 회로는 각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 영상 데이터 코딩 장치.
  38. 제33항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 메모리,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 상기 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 코딩 장치.
  39. 제38항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습용의 원래의 영상에 근거하여 생성되는 영상 데이터 코딩 장치.
  40. 제39항에 있어서,
    상기 출력 회로는 각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 영상 데이터 코딩 장치.
  41. 제33항에 있어서,
    상기 보정 회로는 보정값을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 보정값을 사용하여 상기 압축된 데이터를 보정하는 영상 데이터 코딩 장치.
  42. 제33항에 있어서,
    상기 판정 회로는 상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출함으로써 상기 보정된 데이터의 적합성을 판정하고,
    상기 출력 회로는 상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 영상 데이터 코딩 장치.
  43. 원래의 영상 데이터를 코딩함으로써 생성된 코딩된 데이터를 디코딩하는 장치에 있어서,
    상기 코딩된 데이터를 수신하는 회로, 및
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하여 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 디코더를 포함하되,
    상기 코딩된 데이터는,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계에 의해 생성되고,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 영상 데이터 디코딩 장치.
  44. 제43항에 있어서, 상기 디코더는,
    상기 코딩된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  45. 제43항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하기 위해 예측 계수를 포함하며,
    상기 디코더는 상기 예측 계수 및 상기 코딩된 데이터에 근거하여 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  46. 제43항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하기 위해 각 클래스에 대한 예측 계수를 포함하며,
    상기 디코더는,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 픽셀을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 코딩된 데이터에 대응하는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 디코딩된 영상 데이터를 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  47. 제43항에 있어서, 상기 디코더는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 메모리,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 픽셀을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 클래스 정보에 대응하는 상기 예측 계수를 상기 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 코딩된 데이터를 사용하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 회로를 포함하는 영상 데이터 디코딩 장치.
  48. 제47항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습용의 원래의 영상 데이터를 사용하여 생성되는 영상 데이터 디코딩 장치.
  49. 복수의 픽셀을 갖는 원래의 영상 데이터를 전송하는 방법에 있어서,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계,
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계, 및
    상기 보정되어 출력된 데이터를 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 영상 데이터 전송 방법.
  50. 제49항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 전송 방법.
  51. 제49항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 전송 방법.
  52. 제49항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 복수의 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 전송 방법.
  53. 제52항에 있어서,
    각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 영상 데이터 전송 방법.
  54. 제49항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 단계,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 영상 데이터 전송 방법.
  55. 제54항에 있어서,
    각 클래스에 대한 저장된 예측 계수는 학습용의 원래의 영상 데이터에 근거하여 생성되는 영상 데이터 전송 방법.
  56. 제55항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 각 클래스에 대한 예측 계수와 함께 출력되는 영상 데이터 전송 방법.
  57. 제49항에 있어서,
    상기 보정 단계는 보정값을 저장하는 단계를 포함하며, 상기 압축된 데이터는 상기 보정값을 사용하여 보정되는 영상 데이터 전송 방법.
  58. 제49항에 있어서, 상기 적합성 판정 단계는,
    상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출하는 단계, 및
    상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 단계를 포함하는 영상 데이터 전송 방법.
  59. 인코딩된 디지털 신호가 기록되어 있는 기록 매체에 있어서,
    상기 기록 매체는,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 원래의 영상 데이터의 픽셀의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 픽셀을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계,
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 영상 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계, 및
    상기 코딩된 데이터를 상기 기록 매체상에 기록하는 단계에 의해 제작되고,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 영상 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 기록 매체.
  60. 제59항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 기록 매체.
  61. 제59항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 기록 매체.
  62. 제59항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계,
    상기 원래의 영상 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 복수의 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 기록 매체.
  63. 제59항에 있어서,
    각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 기록 매체.
  64. 제59항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 단계,
    상기 보정된 데이터의 복수의 픽셀에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 픽셀을 생성하는 단계를 포함하는 기록 매체.
  65. 제64항에 있어서,
    각 클래스에 대한 저장된 예측 계수는 학습용의 원래의 영상에 근거하여 생성되는 기록 매체.
  66. 제65항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 각 클래스에 대한 예측 계수와 함께 출력하는 기록 매체.
  67. 제59항에 있어서,
    상기 보정 단계는 보정값을 저장하는 단계를 포함하며, 상기 압축된 데이터는 상기 보정값을 사용하여 보정되는 기록 매체.
  68. 제59항에 있어서, 상기 적합성 판정 단계는,
    상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출하는 단계, 및
    상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 단계를 포함하는 기록 매체.
  69. 복수의 샘플을 갖는 원래의 데이터를 코딩하는 방법에 있어서,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 데이터의 샘플의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 샘플을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 원래의 데이터의 코딩된 데이터로서 상기 보정된 데이터의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 데이터 코딩 방법.
  70. 제69항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 코딩 방법.
  71. 제69항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 코딩 방법.
  72. 제69항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    상기 보정된 데이터의 복수의 샘플에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계,
    상기 원래의 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 복수의 예측된 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 코딩 방법.
  73. 제72항에 있어서,
    각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 데이터 코딩 방법.
  74. 제69항에 있어서, 상기 예측 단계는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 단계,
    상기 보정된 데이터의 복수의 샘플에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 코딩 방법.
  75. 제74항에 있어서,
    각 클래스에 대한 저장된 예측 계수는 학습용의 원래의 데이터에 근거하여 생성되는 데이터 코딩 방법.
  76. 제75항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 각 클래스에 대한 예측 계수와 함께 출력되는 데이터 코딩 방법.
  77. 제69항에 있어서,
    상기 보정 단계는 보정값을 저장하는 단계를 포함하며, 상기 압축된 데이터는 상기 보정값을 사용하여 보정되는 데이터 코딩 방법.
  78. 제69항에 있어서, 상기 적합성 판정 단계는,
    상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출하는 단계, 및
    상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 단계를 포함하는 데이터 코딩 방법.
  79. 원래의 데이터를 코딩함으로써 생성된 코딩된 데이터를 디코딩하는 방법에 있어서,
    상기 코딩된 데이터를 수신하는 단계, 및
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하여 디코딩된 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 코딩된 데이터는,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 데이터의 샘플의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 샘플을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계에 의해 생성되며,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 데이터 디코딩 방법.
  80. 제79항에 있어서, 상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 코딩된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 디코딩된 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 디코딩 방법.
  81. 제79항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 데이터를 생성하기 위해 예측 계수를 포함하며,
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는 상기 예측 계수 및 상기 코딩된 데이터에 근거하여 상기 디코딩된 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 디코딩 방법.
  82. 제79항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 데이터를 생성하기 위해 각 클래스에 대한 예측 계수를 포함하며,
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 샘플을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 코딩된 데이터에 대응하는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 디코딩된 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 디코딩 방법.
  83. 제79항에 있어서, 상기 코딩된 데이터를 디코딩하는 단계는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 단계,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 샘플을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 단계, 및
    상기 클래스 정보에 대응하는 상기 예측 계수를 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 코딩된 데이터를 사용하여 상기 예측된 샘플을 생성하는 단계를 포함하는 데이터 디코딩 방법.
  84. 제83항에 있어서,
    상기 각 클래스에 대한 저장된 예측 계수는 학습용의 원래의 데이터를 사용하여 생성되는 데이터 디코딩 방법.
  85. 복수의 샘플을 갖는 원래의 데이터를 코딩하는 장치에 있어서,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 데이터의 샘플의 수를 감소시키는 서브샘플링 회로,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 보정 회로,
    복수의 예측된 샘플을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 데이터를 예측하는 예측 회로,
    상기 원래의 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 계산기(calculator),
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 판정 회로, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 출력 회로를 포함하고,
    상기 보정 회로, 상기 예측 회로, 상기 계산기, 및 상기 판정 회로는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복적으로 동작하는 데이터 코딩 장치.
  86. 제85항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    상기 보정된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 예측된 샘플을 생성하는 회로를 포함하는 데이터 코딩 장치.
  87. 제85항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    상기 보정된 데이터에 근거하여 예측 계수를 생성하는 회로, 및
    상기 보정된 데이터 및 상기 예측 계수에 근거하여 상기 예측된 샘플을 생성하는 회로를 포함하는 데이터 코딩 장치.
  88. 제85항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    상기 보정된 데이터의 복수의 샘플에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 회로,
    상기 원래의 데이터 및 상기 보정된 데이터에 근거하여 각 클래스에 대한 예측 계수를 생성하는 회로, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 상기 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 복수의 예측된 샘플을 생성하는 회로를 포함하는 데이터 코딩 장치.
  89. 제88항에 있어서,
    상기 출력 회로는 각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 데이터 코딩 장치.
  90. 제85항에 있어서, 상기 예측 회로는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 메모리,
    상기 보정된 데이터의 복수의 샘플에 근거하여 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    각 클래스의 정보에 대응하는 예측 계수를 상기 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 예측된 샘플을 생성하는 회로를 포함하는 데이터 코딩 장치.
  91. 제90항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습용의 원래의 영상에 근거하여 생성되는 데이터 코딩 장치.
  92. 제91항에 있어서,
    상기 출력 회로는 각 클래스에 대한 예측 계수에 따라 상기 코딩된 데이터를 출력하는 데이터 코딩 장치.
  93. 제85항에 있어서,
    상기 보정 회로는 보정값을 저장하는 메모리를 포함하며, 상기 보정값을 사용하여 상기 압축된 데이터를 보정하는 데이터 코딩 장치.
  94. 제85항에 있어서,
    상기 판정 회로는 상기 예측 에러가 미리 정해진 임계값보다 작은지 여부를 검출함으로써 상기 보정된 데이터의 적합성을 판정하고,
    상기 출력 회로는 상기 예측 에러가 상기 미리 정해진 임계값보다 작은 경우에 상기 보정된 데이터를 상기 코딩된 데이터로서 출력하는 데이터 코딩 장치.
  95. 원래의 데이터를 코딩함으로써 생성된 코딩된 데이터를 디코딩하는 장치에 있어서,
    상기 코딩된 데이터를 수신하는 회로, 및
    상기 코딩된 데이터를 디코딩하여 디코딩된 데이터를 생성하는 디코더를 포함하고,
    상기 코딩된 데이터는,
    압축된 데이터를 생성하기 위해 상기 원래의 데이터의 샘플의 수를 감소시키는 단계,
    보정된 데이터를 생성하기 위해 상기 압축된 데이터를 보정하는 단계,
    복수의 예측된 샘플을 갖는 예측 데이터를 생성하기 위해 상기 보정된 데이터에 근거하여 상기 원래의 데이터를 예측하는 단계,
    상기 원래의 데이터에 대해서 상기 예측 데이터의 예측 에러를 계산하는 단계,
    상기 예측 에러에 근거하여 상기 보정된 데이터의 코딩된 데이터로서의 적합성을 판정하는 단계, 및
    상기 보정된 데이터를 상기 원래의 데이터의 코딩된 데이터로서 출력하는 단계에 의해 생성되며,
    상기 압축된 데이터를 보정하는 단계, 상기 원래의 데이터를 예측하는 단계, 상기 예측 에러를 계산하는 단계, 및 상기 적합성을 판정하는 단계는 상기 적합성 판정의 결과에 근거하여 반복되는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
  96. 제95항에 있어서, 상기 디코더는,
    상기 코딩된 데이터의 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 클래스 정보에 따라 상기 디코딩된 데이터를 생성하는 회로를 포함하는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
  97. 제95항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 데이터를 생성하기 위해 예측 계수를 포함하며,
    상기 디코더는 상기 예측 계수 및 상기 코딩된 데이터에 근거하여 상기 디코딩된 데이터를 생성하는 회로를 포함하는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
  98. 제95항에 있어서,
    상기 코딩된 데이터는 상기 디코딩된 데이터를 생성하기 위해 각 클래스에 대한 예측 계수를 포함하며,
    상기 디코더는,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 샘플을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 코딩된 데이터에 대응하는 상기 예측 계수를 사용하여 상기 디코딩된 데이터를 생성하는 회로를 포함하는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
  99. 제95항에 있어서, 상기 디코더는,
    각 클래스에 대한 예측 계수를 저장하는 메모리,
    상기 코딩된 데이터의 복수의 샘플을 사용하여 클래스 정보를 생성하는 회로, 및
    상기 클래스 정보에 대응하는 상기 예측 계수를 상기 메모리로부터 판독하고, 상기 판독된 예측 계수와 상기 코딩된 데이터를 사용하여 상기 예측된 샘플을 생성하는 회로를 포함하는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
  100. 제99항에 있어서,
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습용의 원래의 데이터를 사용하여 생성되는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
    상기 메모리에 저장된 각 클래스에 대한 예측 계수는 학습용의 원래의 데이터를 사용하여 생성되는 코딩된 데이터 디코딩 장치.
KR1019970033458A 1996-07-17 1997-07-18 영상코딩장치,영상코딩방법,영상디코딩방법,영상디코딩장치,영상데이터전송방법및기록매체 KR100574732B1 (ko)

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