KR19980080047A - 적응 부호화 방법 - Google Patents

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도모히로 기무라
후미타카 오노
이쿠로 우에노
다이치 야나기야
마사유키 요시다
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기타오카 다카시
미쓰비시 덴키 주식회사
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Abstract

종래 형태로 표시된 무기억 정보원 데이타의 확률 추정 방법에서는, 카운터 값이 최대값으로 되는 카운터의 오버플로우를 회피하기 위해서 무조건 카운터 값을 반감시키므로 추정 확률 오차가 커져서 부호화 효율이 열화되는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해서, 입력 데이타에 대한 우세 심벌 또는 열세 심벌의 출현 빈도를 산출하는 제4단계(508,510)와, 제4단계에서 산출된 출현 빈도의 출현 회수 누적값과 소정의 값을 비교해서 출현 회수 누적값이 소정의 값에 도달한 경우, 우세 심벌 또는 열세 심벌의 출현 빈도를 반감시키는 제5단계(511)와, 데이타 신호에 대해서 우세 심벌과 열세 심벌을 수선상의 소정의 영역에 대응시키고 그 수선상의 좌표를 부호어로서 출력하는 제6단계(513)를 포함하고 있다.

Description

적응 부호화 방법
본 발명은 신호 코딩에 관한 것으로, 특히 엔트로피 엔코딩의 확률 추정을 하기 위한 적응 부호화 방법에 관한 것이다.
엔트로피, 산술 부호화, 복호화 등에서의 엔트로피의 산출에는 엔코드되고 그후의 디코드되어야 할 신호의 확률 추정이 필요한 것으로 알려져 있다. 산술 부호화(엔코딩)와 복호화(디코딩)에서는 정밀도가 높은 확률 추정에 의해서 많은 데이타의 압축이 가능해진다. 이 때문에, 확률 추정은 우선적인 기호 확률의 변화에 적응되는 것이 바람직하다.
종래의 공지된 미국 특허(USP 5,025,258)에는 엔코드나 디코드된 기호의 추정 확률로서 적응 정도를 최적화하는 것이 개시되어 있다. 상기 종래의 기술에 대해서는 도 1과 도 2를 기초로 상세히 설명된다.
도 1은 종래의 엔트로피 엔코더(101)의 간단화된 블록도가 도시되어 있으며, 이 엔코더는 데이타 기호(s(k))를 입력받고, 이들 데이타 기호(s(k))를 데이타 스트림(a(i))으로 엔코드하며, 따라서 이들 데이타 기호(s(k))는 전송 매체(102)를 통해 원격의 엔트로피 디코더(103)측으로 전송된다. 엔트로피 디코더(103)는 수신기 데이타 스트림을 얻기 위해서 전송 매체를 통해 상기 기호를 전송된 기호(s(k))의 복제 기호로서 디코드한다. 기호(s(k))는 원소(0,..., S-1), 즉,
을 포함하고 있다. 이와 같이, 기호는 원하는 다중 값 또는 2 값으로 주어진다.
따라서, 엔코더(101)는 이 예에서 산술 엔코더 유닛(104), 문맥 추출기(105), 적응 확률 추정기(106), 및 라인 인터페이스(107)를 포함하고 있다. 기호(s(k))와 확률 추정(p(k))은 산술 엔코더 유닛(104)으로 공급되며, 엔코드된 데이타 스트림(a(i))을 만들기 위한 공지의 방법이 여기에 이용된다. 이와 같은 산술 엔코더 유닛은 당해 기술 분야에서는 공지된 것이다. 「산술 코딩을 이용한 흑백 이미지의 압축」(Compression of Black-White Image with Arithmetic Coding)이라는 제목으로 1981년 6월자로 발행된 통신에 관한 IEEE 트랜잭션(IEEE Transaction on Communications)(VOL. cos-29. P858-867)의 문헌, 또는 2 값 요소를 가지고 있는 기호를 엔코드/디코드하기 위한 산술 엔코더/디코더에 관하여 1986년 12월 30일자로 발행된 미국 특허(USP 4,633,490호), 또는 다중 값의 요소를 가지고 있는 기호를 엔코드/디코드하기 위한 산술 엔코더/디코더에 관하여 1987년 6월자로 발행된 ACM 통신(Communications of the ACM) 제30권, 제6호, P.520-540의 「데이타 압축을 위한 산술 코딩」(Arithmetic Coding for Data Compression)이라는 제목의 문헌 등에서 명백하다. 라인 인터페이스(107)는 엔코드된 데이타 스트림(a(i))을 인터페이스해서 전송 매체(102)로 전송하며, 이 전송 매체(102)는 차례로 원격의 디코더(103)측에 공급한다. 이 때문에, 라인 인터페이스(107)는 전송 매체(102)에서 사용되어 있는 신호 포맷에 데이타 스트림을 포매팅하기 위한 적절한 장치를 포함하고 있는 가능한 전송 매체(102)의 잘 알려진 예로는 T 반송 트렁크 ISDN 기초 가입자 회선 근거리 통신망 등이 있다. 이와 같은 라인 인터페이스는 이 기술 분야에서는 공지된 것이다.
문맥 추출기(105)는 수신 기호(s(k))의 문맥, 여기서는,
을 얻는다. 즉, 문맥 추출기(105)는 앞에 공급된 기호를 기초로 한 기호(s(k))를 위한 독특한 문맥(즉, 상태)을 생성한다. 예컨대, 화상 압축 시스템을 예로 하면 기호(s(k))는 엔코드되어야 할 현재 화소의 색을 나타내고, 문맥(c(k))은 위와 같이 앞의 화소의 색에 따라 결정된다. 예컨대, 같은 라인의 현재 화소에 인접하고, 또한 직전의 화소(P)의 색과 현재의 화소의 직전의 라인상의 앞의 화소(A)의 색은 2 값 적용의 기호(s(k))를 위한 문맥(c(k))을 만들기 위해서 사용된다. 이와 같이 해서 화소(P)와 화소(A)가 백색이면 c(k)는 0이고, 화소(P)가 백색이고 화소(A)가 흑색이면 c(k)는 1이며, 화소(P)가 흑색이고 화소(A)가 백색이면 c(k)는 2이고, 화소(P)와 화소(A)의 쌍방이 흑색이면 c(k)는 3이다. 미국 특허(USP 4,633,490호)에는 2 진법을 사용한 별도의 문맥 추출기(상태 작성기)가 도시되어 있다. 이러한 기술의 당업자는 이와 같이 해서 그와 같은 2 진법 문맥 추출기가 다중값을 적용한 문맥을 얻기 위해서 확장되었는지를 알 수 있다. 추출되어 표현된 문맥(c(k))은 적응 확률 추정기(106)측으로 공급된다.
적응 확률 추정기(106)는 입력 신호,
와 관련 문맥,
을 위한 확률 추정값,
을 구하기 위해 사용된다. 이 때문에 적응 확률 추정기(106)는 차원(S,C)을 가지고 있는 어레이(ns,c)를 최후까지 유지한다. 여기서 어레이의 각 요소(ns,c)는 문맥(c)중에서의 기호 s의 발생 누적, 즉, 카운트이고, s와 c는 어레이중의 ns,c의 장소를 식별하는 더미 인덱스(dummy index)이다. 적응 확률 추정기(106)는 컴퓨터 또는 디지탈 신호 프로세서를 적절히 프로그래밍함으로써 용이하게 실현된다. 하지만, 실장보다 뛰어난 모드에서는 반도체 칩의 고집적(VLSI) 회로의 형태라고 생각된다.
도 2의 흐름도에는 엔코드되어야 할 기호의 추정 확률에의 적응 속도를 최적화함으로써 정밀도가 높은 확률 추정값을 만드는 적응 확률 추정기(106)의 요소의 동작이 도시되어 있다. 적응 확률 추정기(106)의 동작은 시작 단계(201)에서부터 시작된다. 다음에 동작 블록(202)은 k=0과,
이 되어야 하는 모든,
와,
에 대한 nS,C의 카운트를 초기화한다. 여기서 NS,C는 어떤 소정값이다. 조작 블록(203)은 새로운 문맥(c(k))을 구한다. 새로운 문맥은 앞에 얻은 문맥과 동일한 것임이 주목된다. 다음에 동작 블록(204)은 모든,
에 대해서 얻어진 문맥(c(k))을 위한 카운트의 합계(2)를 얻는다. 즉,
동작 블록(205)은 적응 확률 추정기(106)(도 1)에 산술 엔코더 유닛(104)(도 1)측으로 차례로 공급되는 확률 추정 값을 출력한다. 이 확률 추정값은 최초의 실행이므로 초기 조건과 얻어진 문맥(c(k))만을 기초로 하고 있다. 다음의 실행에서 확률 추정은 문맥(c(k))을 위한 기호(s(k))의 발생 카운트의 합계, 즉 누적을 기초로 한다. 이와 같이 해서 단계(205)에서는 확률 추정값을 출력한다. 즉,
동작 블록(206)은 엔코드된 기호(s(k))를 얻는다. 동작 블록(207)은 얻어진 기호(s(k))와 문맥(c(k))을 위한 카운트를 1 만큼 증가시킨다. 즉,
는 1 만큼 증가된다.
동작 블록(208)은 파라미터의 규정된 세트의 적어도 제1특성과 적어도 제2특성을 얻는다. 이 예에서는 파라미터의 규정된 세트의 각 요소는 엔코드되는 수신 기호의 문맥에 대응하는 누적, 즉 카운트의 함수이다. 즉, 파라미터의 소정의 세트는 문맥(c(k))에 대한 기호(s(k))의 발생을 누적된 출현 회수, 즉, n0,c(k),...,nS-1,c(k)이다. 이 예에서 적어도 제1특성은 문맥(c(k))에 대한 누적된 출현 회수의 최소값이다. 즉,
이 예에서 적어도 제2특성은 문맥(c(k))에 대한 누적된 출현 회수의 최대값이다. 즉,
조건 분기점(209)은 적어도 제1특성이 적어도 제1임계값과 동일한지 아니면 큰지, 즉,
또는 적어도 제2특성이 적어도 제2임계값과 동일한지 아니면 큰지, 즉,
을 결정하기 위해서 시험한다.
적어도 제1특성(MIN)의 사용은 적응 확률 추정기(106)(도 1)의 적응 정도의 최적화를 가능하게 하는 것이 중요하다. 이 예에서는 상술한 MIN인 적어도 제1특성과, 8인 작은 임계값(T1)을 사용함으로써 해결한다. 이와 같이 해서 종래에는 문맥(c(k))에 대한 각각의 가능한 신호 발생, 즉 (0,...,S-1)은,
의 조건을 만족시키기 위해서는 적어도 8회 발생되지 않으면 안된다. 그 결과, 적어도 제1특성 MIN과 적어도 제1임계값(T1= 8)의 사용은 평가되어 있는 실제의 확률값에 이상적으로 적합한 적합 속도를 만든다. 이 예에서는 범위를 제한하는 것으로 해석되지 않기 때문에, 2 진법의 적용과 1/2로 평가되어 있는 확률을 예로 하면 누적된 발생은 문맥(c(k))을, 대략,
회 참조한 후에 조정된다. 1/4로 평가되어 있는 확률에 대해서는, 문맥(c(k))을, 대략,
회 참조한 후에, 누적된 발생이 조정되고, 1/8로 평가되어 있는 확률에 대해서는, 문맥(c(k))을, 대략,
회 참조한 후에 누적된 발생이 조정된다. 이와 같이 해서 적응 속도는 평가되어 있는 것보다 큰(작지 않은) 확률값에 대해서는 빨라지고, 평가되어 있는 것보다 작은 확률값에 대해서는 반드시 느려진다. 적응 속도의 조정은 단계(209,210)로부터 명백하다.
이 예의 MAX인 적어도 제2특성은 적어도 제2임계값(T2)과 관련해서 문맥(c(k))의 기호(s(k))의 발생 누적의 오버플로우를 막기 위해서 사용된다. 평가되어 있는 확률이 보통 때와는 달리 작은 값이 아니면, MAX는 파라미터 조정을 필요로 하는 특성이 되지 않는다. 예를 들면, T2의 값은 2048이다. 이는 파라미터의 세트의 다른 특성이 사용됨을 의미한다. 예컨대, 단계(204)에서 얻어진 합계(Z)가 MAX 대신에 사용된다.
이와 같이 해서, 조건식,
또는,
중 어느 쪽이 만족되면 단계(209)로 복귀하고 동작 블록(210)에서 문맥(c(k))중에서 누적된 기호 요소의 조정을 한다. 적응 속도의 조정은 조정의 원인이 되는 단계(209)와 관련해서 단계(210)에 의해 실현되며, 예컨대 모든,
에 대한 문맥(c(k))을 위한 누적된 발생의 다음 식에서 세트된, 즉 반감화에 의해, 표시된 누적, 즉 카운트를 결정한다.
종래에는 식 MINT1또는 식 MAXT2중 어느 쪽의 조건을 만족할 때에, 카운트는 동일한 방법으로 조정되지만, 어떤 종류의 적용에 대해서는 카운트를 상기 조건의 각각에 대해서 별도로 조정하는 것이 편리할 것이다. 카운트가 일단 조정되면, 이는 누적된 발생의 표시로 됨에 주의할 필요가 있다. 이 누적된 발생의 조정은 확률 추정을 문맥(c(k))의 보다 새로운 발생에 더욱 종속된다. 상술한 바와 같이, MINT1에 따라 발생되는 누적된 발생의 조정을 행함으로써 적응 정도는 평가된 실제의 확률에 이상적으로 합치된다. 즉, MAXT2에 응답해서 발생되는 문맥(c(k))의 기호(s(k))의 누적된 발생의 조정은 매우 작은 확률값이 추정되는 보기 드문 상황에서, 가능한 한 산술 오버플로우 조건을 보호하는 것이다.
이후, 조건 분기점(211)은 기호(s(k))가 엔코드/디코드된 최후의 기호인지의 여부를 결정하기 위해서 시험된다. 엔코드되어야 할 기호의 수는 통상적으로 알려진 값이다. 알려진 값이 아니면 기호의 수의 표시가 적응 확률 추정기(106)측으로 공급된다. 단계(211)의 시험 결과가 YES이면 적응 확률 추정기(106)의 요소의 동작은 종료 단계(212)를 통해 종료된다. 단계(211)의 시험 결과가 NO이면 제어는 단계(203)로 복귀하고 단계(211)가 YES로 될 때까지 단계(203)에서 단계(211)로의 적절한 동작이 반복된다.
단계(209)로 복귀하여, 시험 결과가 NO이면, 제어는 기호(s(k))가 엔코드(또는, 디코드)되어야 하는 최후의 기호 여부를 결정하기 위해서 단계(211)로 이동한다. 단계(211)의 시험 결과가 YES이면 적응 확률 추정기(106)의 요소의 동작은 종료 단계(212)를 통해 종료된다. 단계(211)의 시험 결과가 NO이면, 단계(213)에서 1을 가산하여 증분 인덱스(k)를 작성하고, 제어는 단계(203)로 복귀하고 단계(211)가 YES로 될 때까지 단계(203)에서 단계(211)까지의 적절한 동작이 반복된다.
디코더(103)는 종래에서 라인 인터페이스(108), 산술 디코더 유닛(109), 문맥 추출기(110), 및 적응 확률 추정기(111)를 포함하고 있다. 라인 인터페이스(108)는 라인 인터페이스(107)의 역기능을 행하고, 데이타 스트림(s(i))을 얻기 위해서 알려진 방법으로 입력 신호를 디포매팅한다. 산술 디코더 유닛(109)은 산술 엔코더 유닛(104)의 역 기능을 행한다. 이 때문에 수신된 데이타 스트림(a(i))과 적응 확률 추정기(111)로부터의 확률 추정은 산술 디코더 유닛(109)측으로 공급되고 기호(s(k))를 얻기 위해서 알려진 방법으로 거기에서 사용된다. 이와 같은 산술 디코더 유닛은 이 기술 분야에서는 주지된 것이다. 이것은 앞에서 인용한 산술 코딩을 이용한 흑백 이미지의 압축(Compression of Black-White Image with Arithmetic Coding)이라는 제목의 문헌, 및 2 값 적용의 미국 특허(USP 4,633,490), 및 다중값 적용의 데이타 압축을 위한 산술 코딩(Arithmetic Coding for Data Compression)이라는 제목의 문헌에 설명되어 있다. 문맥 추출기(110)는 구조와 동작이 105와 동일하므로 설명을 생략한다. 마찬가지로, 111도 106과 동일하므로 설명을 생략한다.
종래의 무기억 정보원 데이타의 확률 추정 방법에서는 카운터 값이 최대값으로 되는 카운터의 오버플로우를 회피하기 위해서 무조건으로 카운터 값을 반감시키므로 추정 확률 오차가 커지고 부호화 효율이 열화되는 문제가 있었다.
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 행해진 것이고, 부호화 방법의 추정 확률 오차를 줄이고 부호화 효율을 향상시키는 것을 목적으로 한다.
도 1은 종래의 부호화ㆍ복호화 장치의 구성을 보인 도면.
도 2는 종래의 적응 확률 추정기의 처리를 보인 도면.
도 3은 실시 형태 1의 부호화 효율을 보인 도면.
도 4는 실시 형태 1의 부호화 처리를 보인 도면.
도 5는 실시 형태 1의 RENORMALIZE의처리를 보인 도면.
도 6은 실시 형태 1의 UPDATEMPS의 처리를 보인 도면.
도 7은 실시 형태 1의 UPDATELPS의 처리를 보인 도면.
도 8은 실시 형태 1의 COUNTCHECK의 처리를 보인 도면.
도 9는 실시 형태 2의 부호화 처리를 보인 도면.
도 10은 실시 형태 2의 UPDATEMPS의 처리를 보인 도면.
도 11은 실시 형태 2의 UPDATELPS의 처리를 보인 도면.
도 12는 실시 형태 2의 COUNTCHECK의 처리를 보인 도면.
도 13은 실시 형태 2의 부호화 효율을 보인 도면.
도 14는 실시 형태 3의 부호화 처리를 보인 도면.
도 15는 실시 형태 3의 부호화 효율을 보인 도면.
도 16은 실시 형태 4의 UPDATEMPS의 처리를 보인 도면.
도 17은 실시 형태 4의 COUNTCHECK의 처리를 보인 도면.
도 18은 실시 형태 4의 추정 확률을 설명한 도면.
도 19는 실시 형태 4의 추정 확률을 설명한 도면.
도 20은 실시 형태 4의 부호화 효율을 보인 도면.
도 21은 실시 형태 5의 부호화 효율을 보인 도면.
도 22는 부호화의 상태 천이를 보인 도면.
도 23은 부호화의 상태 천이를 보인 도면.
도 24는 부호화의 상태 천이를 보인 도면.
도 25는 실시 형태 6의 상태 천이를 보인 도면.
도 26은 실시 형태 6의 UPDATEMPS의 처리를 보인 도면.
도 27은 실시 형태 6의 COUNTCHECK의 처리를 보인 도면.
도 28은 실시 형태 6의 부호화 효율을 보인 도면.
도 29는 실시 형태 7의 부호화 처리를 보인 도면.
도 30은 실시 형태 7의 부호화 효율을 보인 도면.
도 31은 실시 형태 8의 UPDATEMPS의 처리를 보인 도면.
도 32는 실시 형태 8의 COUNTCHECK의 처리를 보인 도면.
도 33은 실시 형태 8의 부호화 효율을 보인 도면.
도 34는 실시 형태 9의 부호화 효율을 보인 도면.
도 35는 실시 형태 10의 UPDATEMPS의 처리를 보인 도면.
도 36은 실시 형태 10의 COUNTCHECK의 처리를 보인 도면.
도 37은 실시 형태 10의 부호화 효율을 보인 도면.
도 38은 실시예의 화상 처리 장치를 보인 도면.
도 39는 실시예의 화상 처리 장치의 적응예를 보인 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
104 : 산술 엔코더 유닛 105 : 문맥 추출기
106 : 적응 확률 추정기
제1발명의 적응 부호화 방법에 있어서는 부호화 대상의 데이타를 입력하고, 그 입력 데이타에 대한 열세 심벌의 출현 확률을 구하는 제1단계(502)와, 입력 데이타에 대한 심벌이 우세 심벌인지 열세 심벌인지를 판정하는 제2단계(504)와, 제2단계(504)의 판정 결과에 의거해서 입력 데이타에 대응되는 수선(數線)상의 영역을 구하는 제3단계(505,509)와, 입력 데이타에 대한 우세 심벌 또는 열세 심벌의 출현 빈도를 산출하는 제4단계(508,510)와, 제4단계에서 출현 빈도로서 산출된 출현 빈도의 출현 회수 누적값과 소정의 값을 비교해서 출현 회수 누적 값이 소정의 값에 도달한 경우에 출현 빈도를 반감시키는 제5단계(511)와, 데이타 신호에 대해서 우세 심벌과 열세 심벌을 수선상의 소정의 영역에 대응시키고 그 수선상의 좌표를 부호어로서 출력하는 제6단계(513)를 포함하고 있다.
제2발명의 적응 부호화 방법에 있어서는 제4단계에 있어서 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)와 열세 심벌 및 우세 심벌의 출현 빈도의 합계값(N TOTAL)으로서 출현 회수 누적값을 산출하고, 상기 제1단계에 있어서 출현 회수 누적값(N LPS, N TOTAL)으로부터 연산해서 심벌의 출현 확률을 구한다.
제3발명의 적응 부호화 방법에 있어서는 제4단계에 있어서 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)와 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)로서 출현 회수 누적값을 산출하고, 제1단계에 있어서 출현 회수 누적값(N LPS, N MPS)으로부터 연산해서 심벌의 출현 확률을 구한다.
발명의 실시 형태
실시 형태 1
본 실시 형태의 부호화의 예로서 2 값 데이타에 대한 엔트로피 부호기로서 산술 부호화를 적용할 때의 부호화 처리 순서가 도시되어 있다.
또한, 우세 심벌의 영역을 하방 배치하고 부호를 유효 영역의 하계값 좌표로 해서 부호화한다. 이때 연산 정밀도는 2 진소수 16 비트로 끊고 정수부를 부호 출력으로 하는 것으로 한다.
또한, 본 실시 형태 1에 있어서는 종래 기술의 도 1의 적응 확률 추정기(106)와 산술 엔코더 유닛(104)의 처리에 대해서 설명한다. 도 1의 엔코더의 다른 구성은 본 실시 형태에서도 사용하는 것은 주지된 것이므로 설명을 생략한다. 여기서 굳이 설명해 두자면 다른 실시 형태에 있어서도 도 1의 엔코더의 다른 구성을 사용하는 것은 주지된 것이다.
또한, 본 설명에서 사용하는 변수는 다음과 같다.
C는 부호값, A는 영역폭값, AL은 LPS 영역폭값, MPS는 우세 심벌값, LPS는 열세 심벌값(1-MPS), S는 데이타값, NO는 데이타 0의 출현 빈도(카운터), N1은 데이타 1의 출현 빈도(카운터), N LPS는 min(N0,N1)(MIN에 해당), N MPS max(N0, N1)(MAX 에 해당), P는 열세 심벌의 출현 확률, LEN는 부호 길이(2진 비트수)이다.
또한, 부호화 처리 순서의 설명중에서 변수(N MPS)에 있어서, 종래예의 변수(MAX,NLPS)는 종래예 변수(MIN)와 대응된다. 변수(N MPS)는 우세 심벌값(MPS)이 0이면 N0과 대응되고, 우세 심벌 값이 1이면 N1과 대응된다. 변수(N LPS)는 우세 심벌값(MPS)이 0이면 N1과 대응되고, 우세 심벌값이 1이면 N0과 대응된다.
또한, 처리 순서에 있어서 정수는 다음과 같다.
T1은 N LPS의 계수 최대값, (제1임계값)
T2는 N MPS의 계수 최대값, (제2임계값)
본 실시 형태에 있어서 부호화 처리 순서는 다음의 도 4, 도 5, 도 6, 도 7, 도 8에 따른다.
도 4는 도 1의 적응 확률 추정기(106)와 산출 엔코더 유닛(104)의 처리에 의거한 2 값 데이타의 산출 부호화의 처리 순서를 보인 흐름도이다. 이 흐름도에 있어서, S500은 우세 심벌값(MPS), 열세 심벌값(LPS), 데이타(0,1)의 출현 빈도(N0, N1)의 산출을 행한다. S501은 부호값(C), 영역폭(A), 부호 길이(LEN)의 초기화를 행하고 있다. S502는 데이타값(S)을 얻어서 열세 심벌의 출현 확률(P)을 N LPS/(N0+N1)로서 산출한다. S503은 전체의 영역폭값(A)에 열세 심벌의 출현 확률(P)을 승산해서 열세 심벌에 대응하는 영역폭값(AL)을 산출한다. S504는 데이타 값(S)이 우세 심벌인지의 여부를 판정한다. S504의 판정이 YES면, S505는 영역폭값(A)을 우세 심벌에 대응되는 영역폭값(A-AL)으로 갱신하지만, 부호값(C)은 우세 심벌이 하방 배치이므로 갱신은 하지 않는다. S506은 갱신된 영역폭값(A)이 0.5 보다 작으면 S507의 RENORMALIZE의 호출에 의해 0.5 이상으로 될 때까지 영역폭값(A)과 부호값(C)을 2의 역승배하는 정규화 처리를 행한다.
S508은 UPDATEMPS의 호출에 의해 우세 심벌값의 출현 빈도를 계수한다. 또한, S504의 판정이 N0이면 S508은 하방의 우세 심벌에 대응하는 영역폭값(A-AL)을 영역 하계값인 부호값(C)에 더해서, 영역폭값(A)을 열세 심벌에 대응하는 영역폭값(AL)으로 또한 갱신하며, 이때, 영역폭값(A)이 0.5보다 반드시 작아지기 때문에 RENORMALIZE의 호출에 의해 0.5이상으로 될 때까지 영역폭값(A)과 부호값(C)을 2의 역승배하는 정규화 처리를 행한다. S510는 UPDATELPS의 호출에 의해 열세 심벌값의 출현 빈도를 계수한다. S511는 COUNTCHECK의 호출에 의해 S508과 S510으로 갱신된 출연 빈도의 카운터값이 정수 이상으로 되면 데이타 0의 출현 빈도(카운터값)(N0)와 데이타 1의 출현 빈도(카운터값)(N1)가 동시에 반감된다.
또한, 여기서, 일예로서 UPDATEL 처리(또는, UPDATEM 처리)에 있어서 카운터에서 계수 최대값인 정수 T1(또는 T2)의 값이 2의 m승인 경우, m행의 2진 카운터로 실현하려면 일반적으로 m행의 카운터에서는 2의 m승을 나타내면 행이 넘쳐서 0으로 되지만 출현 빈도 0은 있을 수 없기 때문에 확률 추정 계산(S502)일 때에 2의 m 승으로서 취급하면 불합리함은 생기지 않는다. 또는, 실제의 빈도보다 항상 1만큼 적게 계산하고(초기값은 0), 확률 추정 계산(S502)을 행할 때에 각각의 카운터 값에 1을 더해서 처리할 수도 있다. 여하튼, 반감 처리에서는 오버플로우 카운터에 대하여 카운터 값은 T1/2(또는 T2/2)로서 갱신되지 않으면 안된다. 단, 카운터의 계수에서 오버플로우를 신경쓰지 않아도 되는 경우는 이에 한정하지 않고 종래와 같이 반감 처리를 행하면 된다.
S512는 처리한 데이타(S)가 최후인지 아닌지를 판정해서, 최후가 아니면 S502에서 S511의 처리를 반복한다. S513은 부호화의 후처리에서 부호값(C)의 소수부(정밀도 FLUSHBIT=16)의 16비트를 2의 16승배하여 정수부로 출력하고 부호 길이(LEN)에 그 16을 더해서 총 부호 길이로 한다. 요컨대, 디지탈 신호(데이타 신호)의 부호화에 있어서, 출현 확률이 높은 심벌인 우세 심벌과 출현 확률이 낮은 심벌인 열세 심벌을 이전 심벌의 수직선상의 범위(A1-t) 및 열세 심벌의 수직선상의 소정 범위(AL)에 의거해서 수직선상의 소정의 범위에 대응시켜서 그 수직선상의 좌표를 부호어로서 출력한다. 또한, 이 부호화의 일반적인 내용에 대해서는 일본 특공평 8-34434에 상세히 기재되어 있다.
도 5에서는 산술 부호화 변수의 정규화 처리(RENORMALIZE)의 처리 순서로 동시에 그 조작 회수로부터 산술 부호 길이(LEN)를 계수한다. S520은 영역폭값(A), 부호값(C)을 2배로 하여 부호 길이(LEN)에 1을 더한다. S521은 영역폭값(A)이 0.5 보다 작으면 0.5이상으로 될 때까지 S520의 처리를 반복한다. 여기서, 영역폭값(A), 부호값(C)을 동시에 2배로 할 때마다 소수부로부터 정수부로 부호가 1비트 출력된다.
도 6은 우세 심벌의 출현 빈도를 계수하는 UPDATEMPS의 처리 순서이다. S540에서는 우세 심벌값(MPS)의 출현 빈도 카운터(N MPS)에 1을 더한다.
도 7은 우세 심벌의 출현 빈도를 계수하는 UPDATELPS의 처리 순서이다. S560에서는 열세 심벌값(LPS)의 출현 빈도 카운터(N LPS)에 1을 더한다. S561에서는 갱신된 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)보다 크면 S562에 의해 우세 심벌값(MPS), 열세 심벌값(LPS)을 반전하고, 바로 교환한다.
도 8은 갱신된 출현 빈도의 카운터가 소정의 값 이상으로 되었을 때에 반감시키는 COUNTCHECK의 처리 순서이다. S580은 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 설정값(T1) 이상인지를 판정하고, S581은 우세 심벌의 출현 빈도가 설정값(T2) 이상인지 아닌지를 판정하며, S582에 의해서 예컨대 열세 심벌, 우세 심벌의 출현 빈도(N LPS, N MPS)에 각각 1을 더해서 1/2 배하는 반감 처리를 행한다. 여기서 1을 더해서 1/2배 하는 것은 출현 빈도가 0으로 되지 않도록 하기 위해서이다.
또한, 위에서 설명된 처리 순서는 단일 문맥을 가정해서 설명하고 있지만, 멀티문맥으로 취급할 때에는, 다음 변수를, S502에서 데이타 값(S)과 동시에 문맥(CX)을 얻어서 이것을 인덱스로 하는 배열(테이블)로서 대응시키면 된다.
예컨대, MPS(CX)는 우세 심벌값, LPS(CX)는 열세 심벌값(1-MPS(CX), NO(CX))은 데이타 0의 출현 빈도(카운터), N1(CX)은 데이타 1의 출현 빈도(카운터), N LPS(CX)는 min(NO(CX), N1(CX))(제1특성 MIN에 해당), N MPS(CX)는 max(NO(CX), N1(CX))(제2특성 MAX에 해당)로 된다.
그러므로, 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 T1=2, T2=8을 설정하고 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로서 단일 문맥으로 부호화를 행하였다. 그 결과가 도 3에 도시되어 있다.
위의 설명에서는 우세 심벌의 값(MPS)으로 변수(멀티 문맥에서는 배열)를 설정해서 부호화 효율을 산출(도 3)하고 있지만, 출현 빈도가 동일한 수이더라도 승산형 산술 부호화를 행하고 있기 때문에 우세 심벌로서 고정 데이타 값을 할당함으로써 언더플로우 오차에 의한 부호 길이 손실밖에 생기지 않는다. 단, 도 7의 S562에서 우세 심벌값을 반전시키지만 출현 빈도가 동일한 수인 시점에서는 우세 심벌값을 고정 데이타 값으로 하지 않고 구별하고 있는 것으로 볼 수 있다. 또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고 부호를 N 비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성을 하더라도, 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다. 또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만, 상위 배치로 해도 상관없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2 값 산술 부호화를 적용하고 있지만 다중값 데이타가 주어진 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용할 수 있다. 각각의 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1 쌍을 사용하고 있지만, 멀티문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각각의 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응시킬 수 있다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에는 아무런 영향을 주지 않는다. 또한, 실시 형태 1에 있어서, 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 2
도 9에서 도 4에 대한 처리 순서의 변경을 설명한다. S590은 S500에 대해서 출현 빈도 카운터를 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)와 열세 심벌 및 우세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)로 하고 N LPS과 N TOTAL의 초기값은 1, 2이다. S591은 S502에서 출현 빈도에서 열세 심벌의 확률(p)을 구하는 계산의 분모를 N MPS와 N LPS의 합으로부터 N TOTAL로 한다.
도 10에서 도 6에 대한 처리 순서의 변경을 설명한다. S600은 S540에 있어서 우세 심벌의 출현 빈도의 카운터 N MPS의 계수를 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)의 계수로 한다.
도 11에서 도 7에 대한 처리 순서의 변경을 설명한다. S610은 S560에 있어서 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)의 계수 처리를 추가한다.
또한, S611은 열세 심벌의 출연 빈도(N LPS)의 2 배가 열세 심벌과 우세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)보다 많은지, 즉, N LPS가 N TOTAL의 반수를 초과하고 있는지를 판정하고, 초과되었으면 S562에서 우세 심벌값(MPS), 열세 심벌값(LPS)을 반전시킨다.
도 12에서 도 8에 대한 처리 순서의 변경을 설명한다. S620, S621은 S581, S582에서 우세 심벌의 출현 빈도의 카운터(N MPS)에서 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)의 판정하고(S620), 계수로 된다(S621).
본 실시 형태 2는 실시 형태 1과 같이 데이타의 출현 빈도(p0)를 일정한 것으로 가정하고 설정한 출현 확률에서 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)에서 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출한다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 T1=2, T2=8을 설정하여 데이타의 출현 빈도(p0)을 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥으로 부호화를 하였다. 그 결과가 도 13에 도시되어 있다.
실시예
지금까지 상술한 실시 형태 1 및 실시 형태 2에서는 엔트로피 부호기에 산술 부호화를 적용하고 그 부호 길이를 산출하기 위해서 필요한 최소한의 처리를 가한 경우에 대해서 설명하였다. 도면에서 산술 부호화부의 처리는 S501, S503, S505∼S507 및 S509이다. 확률 추정부와 산술 부호화부를 분리할 수 있다는 것은 일예로서 설명한 산술 부호화부를 다른 엔트로피 부호화로 바꾸어 놓을 수 있음을 의미한다. 또한, 아래의 모든 실시 형태에서도 마찬가지로 해석된다. 또한, 전체 처리의 흐름으로서 산술 부호화를 적용하여 성능 평가를 위해서 부호 길이를 산출하는 경우에 대해서 설명을 하지만 복호에 대해서도 공통으로 참조되는 정보만이 이용하므로 부호화 때에 확률 추정한 값을 완전하게 재현할 수 있다.
실시 형태 3
본 실시 형태 3에서는 실시 형태 1, 2와 같이 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화를 적용할 때의 부호화 처리 순서를 나타낸다. 부호화 처리 순서에서의 변수와 정수는 실시 형태 1, 2에 있어서의 변수와 정수와 같다.
본 실시 형태 3에 있어서 부호화 처리 순서가 도 14에 도시되어 있다.
또한, 본 실시 형태 3의 도 14의 부호화 처리에 있어서 실시 형태 1, 2와의 특징적인 차이는 S511이 S503과 S504사이로 이동한다는 점에 있으며, 다른 처리 내용 그 자체는 변경되지 않는다.
COUNTCHECK(511)는 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)의 값과 소정의 값(T1)을 비교해서 N LPS가 T1보다 큰 경우에는 데이타 1의 출현 빈도 N1의 값을 반감시킨다. 또한 COUNTCHECK(511)는 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)의 값을 소정의 값(T2)과 비교해서 N MPS가 T2 보다 큰 경우에는 데이타의 출현 빈도(N2)의 값을 반감시킨다.
이 경우에, 열세 심벌의 출현 빈도가 T1, 우세 심벌의 출현 빈도가 T2로 된 직후에, 즉 확률 추정 전에 반감 처리를 행하는 실시 형태 1, 2와 비교해서, 확률 추정 후에 반감 처리를 행하는 본 실시 형태 3에서는 카운터 값의 조합(상태)의 총수가 보다 많아지므로 부호화 효율의 향상이 도모해진다.
예컨대, 종래의 형태에서 카운터 값을 절반으로 갱신하기 위해서는, 예컨대 우세 심벌과 열세 심벌의 합계와 열세 심벌의 각 카운터 값이 (8,1), (8,2)중 어느 하나인 경우에도 (4,1)로 갱신된 후에 추정된 확률은 1/4로 된다.
본 실시 형태는 확률 추정 후에 각 카운터 값을 절반으로 갱신하면 상기 예에서는 1/8, 2/8로 해서 구별되기 때문에 확률값을 보다 세분된 상태로 분류할 수 있으므로 부호화 효율이 향상된다.
여기서 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 15에 도시되어 있다. 도 15에 있어서 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 값으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))로 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시의 형태 1 과 마찬가지로 T1=2, T2=8을 설정하고 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥으로 부호화를 행하였다.
출현 빈도의 계수를 정지시킴으로써, 열세 심벌의 확률이 우세 심벌과 열세 심벌의 합계인 최대치의 역수(1/T2) 부근에서 부호화 확률이 향상되고, 확률이 그 미만에서 추정 오차가 큰 부호화 확률은 저하되지만, 출현 빈도의 계수를 정지시키지 않는 경우와 비교해서 부호화 효율은 향상된다.
또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고, 부호를 N비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성하더라도, 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만 상위 배치라도 상관없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2값 산술 부호화를 적용하고 있지만, 다중값 데이타가 주어진 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용한다. 각각의 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1쌍을 사용하고 있지만 멀티 문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 수의 각각의 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응될 수 있다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 3에 있어서 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 4
본 실시 형태 4에서는 실시 형태 1, 2와 마찬가지로 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화를 적용하는 때의 부호화 처리 순서를 나타낸다. 처리 순서에서의 변수와 정수는 실시 형태 1, 2에 있어서의 변수와 정수와 같다.
본 실시 형태 4에서의 처리 순서가 도 16에 도시되어 있다.
본 실시 형태 4의 도 16에 있어서 실시 형태 1의 UPDATEMPS의 상세한 흐름도(도 6)와의 차이는 S541에서 우세 심벌의 N MPS가 계수 최대값인 정수값(T2) 미만일 때에만이 계수를 행한다는 것이다.
본 실시 형태 4의 도 17에 있어서, 실시 형태 1의 COUNTCHECK의 상세한 흐름도(도 8)와의 차이는 S581을 S583으로 바꾸어서 우세 심벌의 빈도(N MPS)가 정수값(T2)이상이고, 또한 추가 조건으로서 N LPS가 1보다 큰 때에 S582의 반감 처리를 행하는 것이다.
여기서, S582에서 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)가 계수 최대값인 정수값(T2), 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 1일 때에만 반감 처리의 실행이 되기 때문에 S541에서 우세 심벌의 출현 빈도가 T2로 되는 경우가 있으며, 이와 같은 사실은 계수를 행하지 않는다.
이 경우에, 실시 형태 1과 같이 열세 심벌 또는 우세 심벌의 출현 빈도가 최대값으로 된 직후, 무조건적으로 반감 처리를 할 때(도18)와 비교해서 (N MPS = T2, N LPS=1)에서 우세 심벌의 출현에 대해서 계수 처리를 하지 않으며, 또한 반감 처리를 대기하는 쪽(도 19)이 카운터의 최대값을 고려하지 않고 무한하게 계수할 수 있는 이상적인 경우와의 추정 확률의 오차를 보다 줄일 수 있다.
예컨대, 종래에는 카운터 값을 갱신한 후, 특히 열세 심벌의 카운터 값이 1 일 때 확률 추정 오차가 커져서 부호화 효율이 저하된다.
이때, 본 실시 형태에서는 열세 심벌의 카운터 값이 1일 때 절반으로 갱신하지 않고 카운트도 그대로 함으로써 확률 추정 오차를 보다 줄이고 부호화 효율을 향상시킨다.
여기서, 실시 형태 4에 의한 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 20에 도시되어 있다. 도 20에 있어서, 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 1과 같이 T1=2, T2=8을 설정하고, 또는 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥으로 부호화를 하였다.
출현 빈도의 계수를 정지시킴으로써 열세 심벌의 확률이 우세 심벌과 열세 심벌의 합계인 최대값의 역수(1/T2)의 부근에서 부호화 효율이 향상되고 확률이 그 미만인 경우에 추정 오차가 커지기 때문에 부호화 효율이 저하되지만, 출현 빈도의 계수를 정지시키지 않은 경우와 비교해서 부호화 효율은 향상된다.
또한, 산술 부호화 부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고 부호를 N 비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성하더라도 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에는 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만 상위 배치라도 상관없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2 값 산술 부호화를 적용하고 있지만 다중값 데이타가 주어진 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용한다. 각각의 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1 쌍을 사용하고 있지만 멀티문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각각의 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응된다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 4에 있어서 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 5
본 실시 형태 5에서는 실시 형태 1, 2와 마찬가지로 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화를 적용할 때의 부호화 처리 순서를 나타낸다. 부호화 처리 순서에서의 변수 및 정수는 실시 형태 1, 2에 있어서의 변수 및 정수와 같다.
본 실시 형태 5에서의 부호화 처리 순서는 실시 형태 4에 있어서 도 16, 도 17을 실시 형태 1의 도 4에 적용한 구성으로 된다.
이 구성에서는 우세 심벌의 출현 빈도가 계수 최대값인 정수값(T2)이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도가 1일 때에만 반감 처리가 되기 때문에 이때의 확률값( 1/T2)이 실시 형태 1에 대해서 증가하게 된다.
여기서 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 21에 도시되어 있다. 도 21에 있어서 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 1과 같이 T1=2, T2=8을 설정하고 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥으로 부호화를 하였다.
또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고 부호를 N비트, 예컨대 8비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성하더라도, 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에는 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만 상위 배치라도 관계없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화 부에 2 값 산술 부호화를 적용하고 있지만 다중값 데이타가 부여되는 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용할 수 있다. 각각의 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1쌍을 사용하고 있지만 멀티 문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각각의 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응된다.
또한, 최종 부호값에서 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에는 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 5에 있어서 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시예
이상에서 설명한 실시 형태 1∼5의 작용 효과에 대해 이하에서 설명한다.
실시 형태 3(도 15), 실시 형태 4(도 20), 실시 형태 5(도 21)에는, T1=2, T2=8에 있어서의 부호화 효율이 나타내어져 있다. 이때의 상태 천이를 도 22에서 설명한다. 도면에서 파선으로 둘러싼 상태는 실시 형태 3에 있어서 출현 심벌의 계수 직후에 반감 처리할 때 확률 추정에 사용되는 상태이다. 실선으로 둘러싼 상태는 실시 형태 3 및 실시 형태 4에 있어서 계수 직전에 반감 처리할 때 확률 추정에 사용되는 상태이다. 실시 형태 5에서는 실시 형태 1의 상태에 (N0=8, N1=1)과 (N0=1, N1=8)이 가해진다. 어느 것이나 초기의 천이 과정에만 체재하는 상태를 제외한 천이 가능 상태를 나타내고 있으며, 예컨대 (N0=8, N1=2)와 (N0=2, N1=8)는 실시 형태 4 및 실시 형태 5에 있어서 (N0=8, N1=1)과 (N0=1, N1=8)로 우세 심벌의 출현으로 계수를 하지 않을 때에만 사용된다. 상태 수는 계수 직후의 반감 처리(파선 포위부)의 경우 13(실시 형태 1) 또는 15(실시 형태 5), 계수 직전의 반감처리(실선 포위부)의 경우 25(실시 형태 3) 또는 27(실시 형태 4)로 되고, 계수 직전에 반감 처리하는 편이 보다 많은 상태 수를 유지하게 된다.
또한, 예컨대, 정수(T1)가 다를 때, 실시 형태 1, 실시 형태 3, 실시 형태 4, 실시 형태 5의 순서로 T1=8, T2=8(도 23)인 경우에는 40, 47, 47, 42이고, 또한 T1=4, T2=8(도 24)인 경우에는 28, 38, 38, 30이 된다.
또한, 우세 심벌을 구별할 때 둘러 싸인 테중의 N0, N1이 동일한 개수로 되는 상태 수만이 증가하게 된다. 이는 도면에 있어서 데이타 값 0의 출현에 의한 천이(세로방향)와 데이타값 1의 출현에 의한 천이(가로방향)가 어느 쪽에서 출현 빈도가 동일한 개수의 상태로 이동해 왔는지를 구별할 수 있음을 나타내고 있다. 이와같이 나타낸 예에서는 엔트로피 부호기로서 승산을 사용하는 산술 부호화를 적용하고 있기 때문에 유효 영역의 크기를 등분할 수 있다. 하지만, 연산 부하를 경감하는 감산형 산술 부호화일 때 유효 영역의 크기는 고정값과 그 나머지를 할당하기 위해서, 이때 출현 확률이 높은 우세 심벌에 큰 쪽의 영역을 할당함으로써 부호화 효율이 향상된다.
3행의 2 진 카운터에서 출현 빈도를 계수하면 계수 최대값(T2)으로서 설정한 8이 되는 오버플로우가 생기지만, 출현 빈도 0은 있을 수 없기 때문에 8의 대용으로서 해석을 하면 카운터의 행수를 확대하지 않고 3 행대로 실현하는 것이 용이하다. 또한, 각각의 문맥에 대한 출현 빈도는 메모리에 설정되고, 독출된 값에 대해서 계수 처리, 반감 처리의 연산을 행한 후에 재차 기입함으로써 연산기는 실장이 작아진다.
실시 형태 6
실시 형태 4 및 실시 형태 5는 우세 심벌의 출현 빈도가 T2로 되어도 열세 심벌의 출현 빈도가 1이면 반감 처리를 하지 않음으로써 부호화 효율이 향상됨을 나타낸다. 본 실시 형태 6에서는 일예로서 실시 형태 4를 기본으로 하고, 또한 2 개의 정수를 도입하고 우세 심벌이 T3이상이고 열세 심벌의 출현 빈도가 T4이하인 상태를 증가시키는 경우를 고려한다. 도 25에는 T1=4, T2=10, T3=8, T4=2의 경우의 상태 천이도가 도시되어 있다. 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)가 T3 이하인 상태는 이미 설명한 실시 형태 4와 같고, (N TOTAL=T2, N LPS=1)일 때 반감 처리를 대기하는 경우의 성능을 다음에 산출한다.
또한, T3은 N TOTAL(또는, N MPS)의 중간값이다. T4는 N LPS의 중간값이다. 또한, T3은 제3임계값이고, T4는 제4임계값이다.
본 실시 형태 6에서의 부호화 처리 순서가 도 26과 도 27에 도시되어 있다.
본 실시 형태 6의 도 26에 있어서, 실시 형태 4의 도 16과의 차이는 S542에서 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)가 정수값(T3) 미만일 때, 또는 S543에서 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)가 계수 최대값인 정수 값(T2) 미만이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 정수값(T4) 미만일 때, S540에서 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)를 계수한다.
본 실시 형태 6의 도 27에 있어서, 실시 형태 4의 도 17과의 차이는 S583을 S584와 S585로 바꾸고 S584에서 우세 심벌의 빈도(N MPS)가 정수값(T3) 이상, 정수값(T2) 미만이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 정수값(T4) 이상이거나 S585에서 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)가 계수 최대값인 정수값(T2) 이상이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 1 보다 클 때 S582의 반감 처리를 한다.
이 실시 형태의 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 28에 도시되어 있다. 도 28에 있어서, 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 1을 확장한 T1=8(T1은 실질적인 의미를 가지고 있지 않음), T2=10, T3=8, T4=2를 설정하고, 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥으로 부호화를 행하였다.
또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고, 부호를 N 비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성하더라도, 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만, 상위 배치라도 관계없다. 부여되는 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2 값 산술 부호화를 적용하고 있지만, 다중값 데이타가 부여되는 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용한다. 각 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1쌍을 사용하고 있지만, 멀티문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각각의 카운트와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응할 수 있다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율의 향상 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 6에 있어서 정수(T1,T2,T3,T4)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 7
지금까지 설명한 실시 형태에 있어서는, 정수(T2) 또는 정수(T3)에 관한 변수는 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)로서 설명하였다. 여기부터 이하의 실시 형태에서는 우세 심벌 및 열세 심벌의 출현 빈도의 합을 그 변수로 한다.
본 실시 형태 7에서는 실시 형태 3에 있어서, 우세 심벌의 출현 빈도 카운터를 우세 심벌과 열세 심벌의 합계 출현 빈도의 카운터로 한 부호화 처리 순서의 변경에 대해서 설명한다.
본 실시 형태 7에 있어서 부호화 처리 순서가 도 29에 도시되어 있다.
도 29의 부호화 처리 순서는 실시 형태 3과의 관계에서와 같이 COUNTCHECK의 호출(S511)을 503과 S504사이로 이동시킨다. 다른 처리 순서는 변경되지 않는다.
이 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 30에 도시되어 있다. 도 30에 있어서, 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 4와 같이 T1=4, T2=8을 설정하고, 데이타의 출현 확률(p0)을 변경시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥으로 부호화를 하였다.
또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고, 부호를 N 비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성을 하더라도, 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만 상위 배치라도 상관없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화 부에 2값 산술 부호화를 적용하고 있지만 다중 데이타가 부여된 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용한다. 각각의 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1 쌍을 사용하고 있지만 멀티문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응된다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이, 본 발명(실시 형태)에 있어서 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에는 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 7에 있어서, 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 8
본 실시 형태 8에는 실시 형태 4에 있어서 우세 심벌의 출현 빈도 카운터를 우세 심벌과 열세 심벌의 합계 출현 빈도의 카운터로 한 경우의 부호화 처리 순서의 변경에 대해서 설명한다.
본 실시 형태 8에서의 처리 순서가 도 31, 도 32에 도시되어 있다.
도 31의 부호화 처리 순서는 실시 형태 1과 실시 형태 3의 관계와 마찬가지로 S630의 판정을 추가하고, 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)가 T2로 되어 있으면 출현 빈도의 계수를 행하지 않는다.
도 32의 부호화 처리 순서는 실시 형태 1과 실시 형태 3의 관계와 마찬가지로 S640의 판정을 변경하고, 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)가 T2 이상이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 1이상으로 되어 있으면 출현 빈도의 반감 처리를 행하도록 한다.
이 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 33에 도시되어 있다. 도 33에 있어서, 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출한다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 2와 마찬가지로 T1=4, T2=8을 설정하고, 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시키고, 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥에서 부호화를 하였다.
또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고, 부호를 N 비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성하더라도, 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치로 하고 있지만 상위 배치라도 관계없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2 값 산술 부호화를 적용하고 있지만, 다중값 데이타가 주어진 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용한다. 각 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1 쌍을 사용하고 있지만 멀티 문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응된다.
또한, 최종 부호값에서 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 본 발명(실시 형태)에 있어서 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 8에 있어서 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 9
본 실시 형태 9에서는 실시 형태 5에서의 우세 심벌의 출현 빈도 카운터를 우세 심벌과 열세 심벌의 합계 출현 빈도의 카운터로 한 경우의 부호화 처리 순서의 변경에 대해서 설명한다.
본 실시 형태 9에서의 부호화 처리 순서는, 실시 형태 1의 도 5, 실시 형태 2의 도 9 및 도 11, 실시 형태 8의 도 31 및 도 32에 의해서 실시 형태 8에서의 도 29를 실시 형태 2의 도 9로 복귀시킨 구성으로 된다.
이 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 34에 도시되어 있다. 도 34에 있어서 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률에서 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 4와 마찬가지로 T1=4, T2=8을 설정하고 데이타의 출현 확률(p0)을 변화시키고, 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥에서 부호화를 하였다.
또한, 산술 부호화부에 대해서, 정수부도 유한 정밀도로 하고 부호를 N 비트, 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성을 하더라도 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치하고 있지만 상위 배치라도 상관없다. 주어진 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2 값 산술 부호화를 적용하고 있지만 다중값 데이타가 주어진 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어서 적용한다. 각 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1쌍을 사용하고 있지만 멀티문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일 개수의 쌍의 각 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응된다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정 처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 본 발명(실시 형태)에 있어서 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 9에 있어서, 정수(T1,T2)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시 형태 10
본 실시 형태 10에서는 실시 형태 6에서의 우세 심벌의 출현 빈도 카운터를 우세 심벌의 합계 출현 빈도의 카운터로 한 경우의 부호화 처리 순서의 변경에 대해서 설명을 한다.
본 실시 형태 10에서의 처리 순서가 도 35와 도 36에 도시되어 있다.
본 실시 형태 10의 도 35에 있어서 실시 형태 6과의 차이는 S650에서 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)가 정수값(T3) 미만일 때, 또한 S651에서 우세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)가 계수 최대값인 정수값(T2) 미만이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 정수값(T4) 미만일 때, S652에서 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)를 계산한다.
본 실시 형태 10의 도 36에 있어서 실시 형태 6과의 차이는 S600에서 우세 심벌과 열세 심벌의 빈도의 합계(N TOTAL)가 정수값(T3) 이상, 정수값(T2) 미만이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 정수값(T4) 이상이거나 S661에서 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)가 계수 최대값인 정수값(T2) 이상이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)가 1 보다 클 때에 S662의 반감 처리를 행한다.
이 부호화 효율의 향상을 나타낸 결과가 도 37에 도시되어 있다. 도 37에 있어서 데이타의 출현 확률(p0)을 일정한 것으로 가정하고, 설정된 출현 확률로부터 얻어진 엔트로피(H(p0))와 시뮬레이션에서 얻어진 부호 길이(LEN)로부터 부호화 효율(E=H(p0)/LEN)을 산출하였다. 또한, 시뮬레이션의 정수 조건은 실시 형태 8 과 같이 T1=4(T1은 실질적인 의미를 가지고 있지 않음), T2=10, T3=8, T4=2를 설정하고 데이타의 출현 빈도(p0)를 변화시켜서 각각 데이타 길이를 100000으로 해서 단일 문맥에서 부호화를 하였다.
또한, 산술 부호화부에 대해서 정수부도 유한 정밀도로 하고 부호를 N 비트 예컨대 8 비트(1 바이트)를 단위로 외부로 출력해서 차례로 오버플로우 비트를 무시할 수 있도록 구성을 하더라도 이를 위해 필요한 행 올림 전반 처리의 제어 방법에 관계없이 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 이 산술 부호화부는 우세 심벌을 열세 심벌에 대해서 하위 배치를 하고 있지만 상위 배치라도 상관없다. 부여되는 2 값 데이타에 대해서 산술 부호화부에 2값 산술 부호화를 적용하고 있지만 다중값 데이타가 부여되는 경우에는 다중값 산술 부호화로 바꾸어 놓아서 적용한다. 각각의 카운터와 예측값은 단일 문맥에 대해서 1쌍을 사용하고 있지만 멀티문맥에 대해서는 문맥 총수와 동일한 개수의 쌍의 각 카운터와 예측값을 적용함으로써 용이하게 대응된다.
또한, 최종 부호값으로부터 최소 유효 행수로의 수정처리 및 종단에 계속되는 부호 비트 0의 생략 처리의 실행에 관계없이 본 발명(실시 형태)에서의 확률 추정 정밀도와 부호화 효율을 본질적으로 향상시키는 효과에 아무런 영향을 주지 않는다.
또한, 실시 형태 8에 있어서, 정수(T1,T2,T3,T4)는 소정의 값을 사용할 수 있다.
실시예
이상의 실시 형태 7에서부터 실시 형태 10에 있어서, 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계(N TOTAL)를 계수하는 경우, (N TOTAL=T2, N LPS=1)에서 우세 심벌에 의한 계수 처리를 하지 않고 열세 심벌의 출현에 의해 계수가 행해져서 반감 처리를 실행할 때(N TOTAL=T2+1, N LPS=2)로 되는 경우가 있지만, 일예로서 카운터 또는 메모리에 충분한 정밀도 용량이 확보되지 않는 경우에는 열세 심벌만을 계수해서 (N TOTAL=T2, N LPS=2)로 취급해도 된다.
또한, 우세 심벌의 출현 빈도 또는 우세 심벌과 열세 심벌의 출현 빈도의 합계가 T2이고, 또한 열세 심벌의 출현 빈도가 1이면 반감 처리를 대기하고, 또한 우세 심벌의 계수는 하지 않을 때 반감 처리는 열세 심벌의 출현 빈도가 2 이상으로 되지 않으면 행해지지 않기 때문에 예컨대 각 계수값을 직접 절반으로 해도 갱신되는 계수값은 0로 되지 않는 것이 보증된다. 또한, 반감값의 산출식은 모두에 대해서 동일하지 않아도 되고 특정한 값, 예컨대 1, 짝수, 홀수 등일 때 또는 최소값 조건에 의한 반감, 최대값 조건에 의한 반감에 의해 개별 산식을 적용해도 좋다.
요컨대, 공급되는 신호의 문맥을 추출하는 단계와, 신호원과 문맥으로부터의 신호가 공급되고 이 공급된 신호의 확률 추정을 만드는 적응 확률 추정 단계와, 신호원으로부터의 신호가 공급되고 확률 추정에 응답해서 공급된 신호의 엔코드된 개정판을 만들기 위해 엔트로피 엔코딩하는 단계와, 전송 매체로의 출력으로서 엔코드된 개정판을 인터페이스하는 단계를 포함하고 있고, 적응 확률 추정 단계는 무기억 정보원 데이타의 출현 빈도에 의해 확률을 추정할 때에 어떤 문맥에 대한 카운터 값이 최대값으로 된 때 보다 작은 빈도의 카운터 값이 짝수인지, 홀수인지에 의해 미리 설정된 값을 각각 더해서 반감한다.
또한, 공급되는 신호의 문맥을 추출하는 단계와, 신호원과 문맥으로부터의 신호가 공급되고 이 공급된 신호의 확률 추정을 만들기 위한 적응 확률 추정 단계와, 신호원으로부터의 신호가 공급되고 확률 추정에 응답해서 공급된 신호의 엔코드된 개정판을 만들기 위한 엔트로피 엔코딩하는 단계와, 전송 매체로의 출력으로서 엔코드된 개정판을 인터페이스하는 단계를 포함하고 있는 보호 방법에 있어서, 적응 상기 확률 추정 단계는 무기억 정보원 데이타의 출현 빈도에 의해 확률을 추정할 때에 어떤 문맥에 대한 카운터 값이 최대값으로 된 때로부터 작은 빈도의 카운터 값이 1일 때는 카운터 값의 반감 처리를 하지 않고 보다 작은 빈도의 카운터 값이 2로 되기까지 그 문맥에 대한 전체 빈도의 카운트 처리를 정지시킨 채로 그 값으로부터 각각 구해지는 확률을 각각의 추정 확률값으로 한다.
공급된 신호의 문맥을 추출하는 단계와, 신호원과 문맥으로부터의 신호가 공급되고 이 공급된 신호의 확률 추정을 만들기 위한 적응 확률 추정 단계와, 신호원으로부터의 신호가 공급되고 확률 추정에 응답해서 공급된 신호의 엔코드된 개정판을 만들기 위해 엔트로피 엔코딩하는 단계와, 전송 매체로의 출력으로서 엔코드된 개정판을 인터페이스하는 단계를 포함하고 있는 부호화 방법에 있어서, 상기 적응 확률 추정 단계는 무기억 정보원 데이타의 출현 빈도에 의해 확률을 추정할 때에 어떤 문맥에 대한 카운터값이 최대값으로 될 때 그 문맥에 대한 카운터 값을 일률적으로 그대로 반감하지 않고 보다 작은 빈도의 카운터 값에 의해 미리 설정된 값을 각각 더해서 반감한다.
실시예
도 38은 상술한 실시 형태 1에서부터 10까지의 적응 부호화 방법을 포함하고 있는 화상 처리 장치의 구성예를 보인 사시도이다.
도 38에 있어서, 화상 처리 장치(60)는 디스플레이 유닛(61), 키보드(62), 마우스(63), 마우스 패드(64), 시스템 유닛(65), 컴팩트 디스크 장치(100)를 구비하고 있다.
이 실시예의 화상 처리 장치는, 예컨대 도 38에 도시된 바와 같이, 디스크 장치(100)(예컨대, CD-ROM, FD, MOㆍPD 또는 ZIP 등을 매체로 하는 디스크 장치)에서 부호화 종료 화상 정보를 입력해서 복호화하고 복호화된 화상 정보를 시스템 유닛(65)측으로 전송하여 디스플레이 유닛(61)에 표시하는 것이다. 이 실시예의 화상 처리 장치는 디스플레이 유닛(61)에 표시된 화상 정보를 부호화해서 컴팩트 디스크 장치(100)에 출력하는 것이다. 또한, 화상 정보를 부호화해서 도시되지 않은 회선을 경유해서 화상 정보를 전송하는 것이다. 하지만, 이 실시예에 관한 화상 처리 장치의 구성은 도 38에 도시된 퍼스널 컴퓨터나 워크스테이션 구성에 한정시킬 필요는 없고 다른 구성 요소를 사용한 어떤 구성 형식이라도 좋다. 예컨대, 컴팩트 디스크 장치(100) 대신에 비디오 플레이어를 입력 장치로 해도 상관없고 화상 정보 대신 네트워크로부터의 화상 데이타를 입력하도록 해도 상관없다. 또한, 입력되는 데이타는 아날로그 형식이어도 상관없고 디지탈 형식이어도 상관없다.
또한, 본 실시예의 화상 처리 장치는 도 38에 도시된 바와 같이 독립된 장치로서 존재해도 상관없지만, 도 39에 도시된 바와 같이 프린터(66)나 스캐너(68)나 팩시밀리 장치(69)나 표시 장치(예컨대, 디스플레이 유닛(61))나 기억 장치(예컨대, 컴팩트 디스크 장치(100)) 등의 주변 장치라도 된다.
즉, 본 실시예의 화상 처리 장치는 상술한 실시 형태 1∼10에서 상술된 적응 부호화 방법을 포함하고 있는 전자 기기를 의미하는 것이다.
또한, 본 실시예의 부호화 장치는 독립된 케이스로 존재해도 상관없고 그밖의 비디오 카메라나 측정기나 계산기 등의 시스템 보드나 회로 보드의 일부분으로서 또는 반도체 칩으로서 존재해도 경우에 따라서는 상관없다. 또한, 도 39에는 도시되지 않았지만 도 39에 도시된 각각의 장치를 근거리 통신망으로 접속하고 서로 부호화한 정보를 전송하는 것과 같은 형식의 것이라도 상관없다. 또한, ISDN(종합 정보 통신망) 등의 광역 네트워크를 사용해서 부호화한 정보를 송수신하는 형식의 것이라도 상관없다.
또한, 유선ㆍ무선통신, 공중ㆍ전용회선, 전기ㆍ광 신호등의 통신망을 사용해서 부호화한 정보를 송수신하는 형식의 것이라도 상관없다.
이상과 같이 본 실시 형태 1∼7에 있어서는 심벌의 출현 빈도와 예측값을 변수 또는 배열로서 기억하고 있는 것은, 각 데이타 값의 카운터만으로 그것의 최다 출현 빈도에서 예측값을 판정하는 경우에는 출현 빈도가 동일한 수일 때에 어느 값을 예측값으로 할 것인지 미리 정해 두지 않으면 안된다. 또한, 출현 확립의 연산에서 유효 행수가 적은 경우 등 값을 대략적으로 근사화할 때에는 출현 확립이 큰 편으로 바로 앞의 예측값을 대응시킴으로써 현재의 데이타의 출현 경향에 가까워지기 때문에 예측 값을 고정시킬 때와 비교해서 부호화 효율이 향상된다.
본 발명의 적응 부호화 방법은 이상과 같은 처리 단계로 구성되어 있으므로 추정 확률 오차를 줄여서 부호화 효율을 향상시킬 수가 있다.

Claims (3)

  1. 부호화 대상인 데이타를 입력하고, 이 입력 데이타에 대한 심벌의 출현 확률을 구하는 제1단계와,
    상기 입력 데이타에 대한 심벌이 우세 심벌인지 열세 심벌인지를 판정하는 제2단계와,
    상기 제2단계의 판정 결과에 의거해서, 입력 데이타와 대응되는 수선상의 영역을 구하는 제3단계와,
    상기 입력 데이타에 대한 우세 심벌 또는 열세 심벌의 출현 빈도를 산출하는 제4단계와,
    상기 제4단계에서 출현 빈도로서 산출된 출현 회수 누적값과 소정의 값(임계값)을 비교해서, 상기 출현 회수 누적값이 상기 소정의 값(임계값)에 도달한 경우, 상기 출현 회수 누적값을 반감시키는 제5단계와,
    상기 데이타 신호에 대하여 상기 우세 심벌과 상기 열세 심벌을 수선상의 소정의 영역에 대응시키고 이 수선상의 좌표를 부호어로서 출력하는 제6단계를 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 적응 부호화 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제4단계에서, 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)와 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)로서 출현 회수 누적값을 산출하고, 열세 심벌 및 우세 심벌의 출현 빈도의 합계값(N TOTAL)으로서 출현 회수 누적값을 산출하며,
    상기 제1단계에서, 상기 출현 회수 누적값(N LPS, N TOTAL)으로부터 연산하여 심벌의 출현 확률을 구하는 것을 특징으로 하는 적응 부호화 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제4단계에서, 열세 심벌의 출현 빈도(N LPS)와 우세 심벌의 출현 빈도(N MPS)로서 출현 회수 누적값을 산출하고,
    상기 제1단계에서, 상기 출현 회수 누적값(N LPS, N MPS)으로부터 연산하여 심벌의 출현 확률을 구하는 것을 특징으로 하는 적응 부호화 방법.
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