WO2005086357A1 - 符号化データの復号プログラム及び方法並びに装置 - Google Patents

符号化データの復号プログラム及び方法並びに装置 Download PDF

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decoding
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Mitsuyoshi Suzuki
Minoru Wada
Ryousuke Fujii
Koichi Magai
Tomohiro Kimura
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Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha
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    • G10L19/00Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis

Definitions

  • the present invention relates to a coded data decoding program, method and apparatus.
  • the present invention relates to a coded data decoding program, a method and an apparatus for receiving a signal encoded by lossy compression and outputting the decoded signal.
  • the reproduced signal is distorted using the fact that the human visual / auditory characteristics are insensitive to small distortion.
  • Allowing only compression allows for greater compression.
  • Such an encoding method is called lossy encoding because it does not accurately reproduce the original signal.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a decoding device for JPEG (Joint Photographic Experts Group) coded data widely used, for example, as image coding. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 21 February, 1992 It was disclosed on the page.
  • the decoding device shown in FIG. 8 includes a variable-length decoder 80 that inputs an encoded stream, an inverse quantizer 81, an inverse DCT (Discrete Cosine Transform) transformer 82, a limiter 83, And an integerizer 84.
  • the limiter 83 and the integerizer 84 are not disclosed in the above-mentioned documents, they are widely used in general and added to the following description because they are important.
  • the decoder may perform the reverse process.
  • a variable-length decoder 80 decodes a JPEG stream into a DCT coefficient quantization index.
  • the inverse quantizer 81 decodes this quantization index into a DCT coefficient.
  • the inverse 13 ⁇ converter 82 performs an inverse transform on the DCT coefficient to reproduce the original signal.
  • the output of the inverse DCT converter 82 is a real number, and when a reproduced signal is represented digitally, it must be converted into a discrete signal within a certain range. This conversion is performed by the limiter 83 and the integerizer 84.
  • the limiter 83 clips the output of the inverse DCT converter 82 to a predetermined range, and the integerizer 23 converts the result to an integer.
  • the process of clipping and integerization is The order may be reversed.
  • an output in a format that can be expressed as digital data is obtained as the output of the integerizer 84.
  • the above processing is performed for each block, and finally, all blocks are integrated to obtain decoded data.
  • the processing in the limiter 83 and the integerizer 84 is a many-to-one mapping, the original DCT coefficients cannot be restored from its output. This means that some information of the quantization index of the DCT coefficient represented as a stream is lost by decoding.
  • Another problem is that information embedded in the quantized DCT coefficients is lost due to errors caused by clipping and integerization.
  • the present invention has been made in order to solve such a problem, and a coded data decoding program, method and apparatus capable of completely restoring an original stream when decoded data is coded again.
  • the purpose is to provide.
  • a coded data decoding program and method capable of maintaining the structure of a signal represented as a stream within a certain range of quantization accuracy and completely retaining information embedded in quantized DCT coefficients. And to provide the device. Disclosure of the invention
  • An encoded data decoding apparatus and method are configured to input an irreversibly-compressed encoded signal, and to convert an arbitrary real number vector into one in a first vector space in which the decoded signal exists. Determining whether the convex projection has converged via the first projecting means (or step) for orthogonally projecting the convex set X, and determining whether the convex projection has converged through the first projecting means (or step) The real number belonging to the set X Convergence determining means (or step) for obtaining a vector X and outputting it as a decoded signal; and, when it is determined that the convex projection is not converged, the arbitrary vector in the first vector space is converted to the first vector.
  • a second projection means for repeating orthogonal projection to the set X and the set Y is provided.
  • an encoded data decoding program causes a computer to function as each stage of an encoded data decoding device.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the approach of the present invention, and is a diagram schematically showing an example in which the value of a quantization index changes by clipping a decoded transform coefficient,
  • FIG. 2 illustrates Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 illustrates Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a case where a coded data decoding device as hardware for explaining a coded data decoding program and method according to the present invention is configured by a computer;
  • FIG. 5 is a flowchart showing the contents of a program for decoding encoded data, which is stored in R ⁇ M 4B of FIG. 4 and operates based on the control of CPU 4A,
  • FIG. 6 corresponds to the flowchart shown in FIG. 5, and is a block diagram showing a functional configuration of the encoded data decoding device according to the present invention.
  • FIG. 7 illustrates the second embodiment of the present invention, in which a vector y e obtained by inversely quantizing the quantized index of transmitted DCT coefficients by Q e is used as an initial value, and a set X and a set Y are set.
  • a diagram showing how the convex projection is repeated between and the vector xn that is a common element is obtained.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a conventional encoded data decoding device. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • FIG. 1 schematically shows an example in which the value of the quantization index changes as the decoded transform coefficient is clipped.
  • y c is a vector of quantized DCT coefficients, which is a vector known at the time of decoding. This vector is a vector obtained at the output of the inverse quantizer 81 in FIG.
  • Y represents a set of DCT coefficient vectors quantized to y c .
  • y c is converted to a signal in the time domain by the inverse DCT converter 82, and then tapped by the limiter 83 to a range of constant values.
  • X represents a set of vectors in such a range of values.
  • the processing of the limiter 83 is inverse DCT y. Can be regarded as the process of orthogonally projecting the set X.
  • the output vector of the limiter 8 3 and Table with x Q is the output vector of the limiter 8 3 and Table with x Q.
  • this vector is a real vector, it is converted to an integer to obtain the final decoded vector xd .
  • the vector x d is decoded out of the set Y by clipping. This means that if the vector x d is re-encoded, its quantized vector will not match y c and the information of the quantized DCT coefficients will be lost by decoding.
  • the present invention utilizes a convex projection method for decoding an encoded stream.
  • the convex projection method is an arbitrary set when the two sets X and Y are both convex sets, that is, a point on a line segment whose ends are two elements belonging to the set also belongs to that set.
  • the common solution is obtained by repeating orthogonal projections on sets X and Y starting from the initial value of.
  • Figure 2 shows that by orthogonally projecting the set X and the set Y to two sets of vectors and Y, each component of which can take a finite range, with y e as the initial value, The vector x 0 , X l , ... , Are obtained in this order.
  • X i becomes as close as possible to the beta x n that belongs to the sets X and Y in common.
  • the sets X and Y are clearly convex sets, since their components are defined as sets with a certain range. Therefore, the common solution ⁇ ⁇ can always be determined.
  • the set W is defined as a set of vectors in which the range of possible values of each component is finite.For example, a set obtained by reducing the range of each component of the set Y by k (k ⁇ 1) times do it. Repeating the orthogonal projection between the set X and the set w with y c as the initial value reveals that another vector X ⁇ that is deeper than ⁇ is searched for.
  • FIG. 4 is a block diagram in the case where an encoded data decoding apparatus as hardware for explaining an encoded data decoding program and method according to the present invention is configured by a computer.
  • the hardware configuration of the coded data decoding device 4 shown in FIG. 4 includes a CPU 4A, a ROM 4B for storing a coded data decoding program as a processing program, fixed data, and the like, and processing data and input data. And an input / output unit 4D.
  • the CPU 4A receives a signal irreversibly compressed and coded and decodes the coded data stored in the ROM 4B. The result processed based on the control is output as a decoded signal.
  • FIG. 5 shows a flowchart of a coded data decoding program stored in the ROM 4B and operated under the control of the CPU 4A.
  • the quantization index y q of the received DCT coefficient is inversely quantized to obtain an initial vector y for convex projection. Also, set the value of k to 1. That is, the processing represented by the following equation is performed.
  • Q- 1 ( ⁇ ) indicates the operation of inverse quantization.
  • the vector y is subjected to an inverse transformation and then orthogonally projected to the set X.
  • the orthogonal projection to the set X can be performed by clipping each component of the vector obtained by inversely transforming y to a range from a to b (a ⁇ b). , Components smaller than a are changed to a, components larger than b are changed to b The other components may be left as they are.
  • T 1 ( ⁇ ) represents the inverse transformation
  • P x ( ⁇ ) represents the orthogonal projection to the set X.
  • the convergence determination step S53 it is checked whether or not the vector has changed due to the orthogonal projection to the set X. If the change is small, it is determined that the convex projection has converged, and the process proceeds to the integerization step S55. If the change is large, proceed to the projection step S54.
  • the magnitude of the change is, for example,
  • I.I is the Euclidean norm of the vector and ⁇ is a positive number determined by the precision of the arithmetic circuit.
  • a projection step S54 XT is DCT-transformed to obtain ⁇ (X) ( ⁇ (-) represents DCT transformation), and this is orthogonally projected to a set kY.
  • the orthogonal projection it is to be equal to y c, each component of T (X) may be modified to a certain extent when quantizing the T (X). This modification can be performed in the same manner as in the projection step S52.
  • the processing of the projection step S54 is
  • an end determination step S56 it is confirmed whether or not this integer vector belongs to the set Y, and if so, this vector is set as an output vector and decoding is ended.
  • This end decision can be made by checking whether or not the result of quantizing the integer vector after the DCT transform of the integer vector matches y c . That is,
  • x is an element of the set Y.
  • int ( ⁇ ) is an integer and Q (-) is a quantization operator.
  • the processing of the projection step S 58 is the same as that of the projection step S 54.
  • the processing is exactly the same.
  • FIG. 6 is a block diagram corresponding to the flowchart for explaining the above-described encoded data decoding program and method shown in FIG. 5, and showing a functional configuration of the encoded data decoding apparatus according to the present invention.
  • First projection means 6 1 for orthogonally projecting a real number vector onto one convex set X, and whether or not the convex projection has converged via the first projection means 6 1 is determined, and it is determined that the convex projection has converged.
  • Convergence judging means 62 that obtains the real vector X belonging to the set X and outputs it as a decoded signal, and if it is judged that the convex projection has not converged, Is orthogonally projected onto one convex set Y in a second vector space different from the first vector space, and then transferred to the first projecting means 61, where the encoded signal is initialized to the initial value.
  • a second projection that repeats orthogonal projections on sets X and Y And means 6 3.
  • the decoding device for the encoded data converts the real vector belonging to the set X into an integer vector.
  • the end determination means 65 that determines whether the integer vector belongs to the set Y and outputs the integer vector as the decryption vector when it is determined that the integer vector belongs to the set Y. If it is determined, the reducing means 66 reduces the set Y to generate a new convex set W which is a subset of the set Y, and orthogonally projects the transformed integer vector onto the convex set W.
  • the first projecting means 6 is shifted to the first projecting means 6 1, and the orthogonal projection is performed between the set W and the set X using the coded signal as an initial value to repeatedly correct the real number vector X.
  • each functional configuration shown in FIG. 6 corresponds to each step in the flowchart shown in FIG. That is, the first projection means 61 corresponds to the projection step S52, the convergence determination means 62 corresponds to the convergence determination step S53, and the second projection means 63 corresponds to the projection step S54.
  • the integer conversion means 64 corresponds to the integer conversion step S 55, the end determination means 65 corresponds to the end determination step S 56, the reduction means 66 corresponds to the reduction step S 57,
  • the third projection means 67 corresponds to the projection step S58.
  • the convergence of the method of the present invention has not been proven. That is, even if k is made sufficiently small, the termination is not determined in the termination determination step S56, and an integer vector that exists in common in the sets X and Y may not be found. This is particularly likely to occur when the quantization is fine. Because the quantization becomes finer Therefore, the size of the set Y decreases, and consequently, the integer vectors included in the intersection ⁇ decrease.
  • the present invention also determines a quantization vector having a different precision from the quantization vector of the encoding, particularly when the quantization is fine, and sets the DC vector encoded within the range of the quantization precision.
  • Give a decoding method that holds the information held by the coefficients.
  • the program, method, and apparatus for decoding encoded data according to the second embodiment of the present invention have the same configuration as the first embodiment shown in FIGS. You need to do different things in some steps.
  • a quantization vector for determining that the structure of encoded data is maintained separately from the quantization vector for encoding is used.
  • This quantization vector is Q w
  • the quantization vector for encoding is Q e .
  • the set X is defined as in the first embodiment.
  • the set Y is defined as a set of DCT coefficient vectors whose result when quantized by Q w is y w .
  • Q w is set so that there is a sufficient number of integer vectors in the set Y.
  • Figure 7 shows that the vector y c obtained by inversely quantizing the transmitted DCT coefficient quantization index with Q c is used as the initial value, and the convex projection is repeated between set X and set Y. This shows how a certain vector xn is obtained.
  • y c is an element of the set Y.
  • the initial value of the vector y is obtained using Q c and the set Y is defined using Q w Good.
  • initialization step 5 as an initial value of y, obtaining the initial value of the vector y with Q c. That is,
  • the projection step S52, the convergence determination step S53, the projection step S54, and the integerization step S55 are the same as those in the first embodiment.
  • the end determination step S56 is a quantum Using Q w as the optimization parameter, the end is determined by checking whether the following equation holds.
  • x is the output vector of the projection step S52.
  • the reduction step S57 and the projection step S58 are the same as in the first embodiment.
  • the embodiment above again DCT transform decoding Betatoru, the result of which was quantized by Q w, so consistent with the results obtained by quantizing the original encoded data Q w, encoded data
  • the structure of is preserved in the decoded signal within the precision of Q w . Therefore, for example, information such as a digital watermark can be left in the decoded data with an accuracy of Q w .
  • Q w quantization width vector
  • n indicates the number of times k has been modified, and the value of k corresponding to n is shown in the second column.
  • the experiment was performed by setting Q c in three ways and changing the encoding accuracy. table 1
  • the accuracy of this encoding is represented by the parameter q.
  • q l.0
  • Q W Q C holds.
  • Image 1 is a natural image
  • image 2 is a wedge test image.
  • the total number of DCT blocks in these images is 81920 and 2304, respectively.
  • the present invention is not limited to the image encoding but can be applied to encoded data such as audio.
  • the set Y By giving the set Y appropriately, it can be applied not only to the DCT transform but also to other encoding methods such as the wavelet transform.
  • the present invention can be applied not only to encoding of still images but also to encoding of moving images such as MPEG.

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Abstract

コンピュータに、非可逆圧縮して符号化された信号を入力し、その復号信号が存在する第1のベクトル空間において任意の実数ベクトルを一つの凸集合Xに直交射影する手段と、凸射影が収束したかどうかを判定し、凸射影が収束したと判定された場合に、集合Xに属する実数ベクトルxを求めて復号信号として出力する手段と、凸射影が収束していないと判定された場合に、第1のベクトル空間の任意のベクトルを第1のベクトル空間とは異なる第2のベクトル空間において一つの凸集合Yに直交射影した後、符号化された信号を初期値として、集合Xと集合Yへの直交射影を繰り返させる手段として機能させることで、復号されたデータをもう一度符号化した場合に元のストリームが完全に復元できる符号化データの復号プログラム及び方法並びに装置を提供する。

Description

符号化データの復号プログラム及び方法並びに装置 技術分野
この発明は、 非可逆圧縮して符号化された信号を入力し、 その復号信号を出力 する符号化データの復号プログラム及び方法並びに装置に関するものである。 背景技術
画像や音声などの情報をデジタル信号として伝送■蓄積する場合には、 その冗 長性を利用してデータ量を小さくす明る符号化技術が広く用いられる。 この場合、 人間の視覚■聴覚の特性が小さな歪みに鈍感であることを利用して再生信号に歪 田
みを許容すれば、 より大きな圧縮が可能となる。 このような符号化方式は、 原信 号を正確には再現しないので、 非可逆符号化と呼ばれる。
非可逆符号化によって符号化されたデータを復号する方法は、 一般に符号化方 法が与えられればその逆の処理を行うことによって実現することができる。 図 8 は、 例えば画像の符号化と して広く用いられている J P E G ( Joint Photographic Experts Group) 符号化データの復号装置を示すブロック図であり 、 IEEE Transactions on Consumer Electronics, 1992年 2月号の 21ページに 開示されたものである。 図 8に示す復号装置は、 符号化されたストリームを入力 する可変長復号器 8 0と、 逆量子化器 8 1と、 逆 D C T (Discrete Cosine Transform) 変換器 8 2と、 リミッタ 8 3と、 整数化器 8 4とを備えている。 リ ミッタ 8 3と整数化器 8 4は上記文献に開示されていないが、 一般に広く用いら れているものであり、 以下の説明に重要なので付加した。
次に動作について説明する。 J P E G符号化は、 原信号をブロック単位に D C T変換し、 その量子化インデックスを符号化するものであるから、 復号化器はこ の逆の処理を行えばよい。 図 8において、 可変長複号化器 8 0は、 J P E Gのス トリームを D C T係数の量子化インデックスに復号する。 逆量子化器 8 1は、 こ の量子化インデックスを D C T係数に復号する。 逆13〇丁変換器8 2は、 この D C T係数に逆変換を施し、 元の信号を再生する。 逆 D C T変換器 8 2の出力は実 数であり、 再生信号をデジタルで表現する場合には、 これを一定範囲の離散信号 に変換しなければならない。 この変換は、 リミッタ 8 3と整数化器 8 4によって 実行される。 リミッタ 8 3は、 逆 D C T変換器 8 2の出力を既定の範囲にクリツ プし、 整数化器 2 3は、 その結^:'を整数に変換する。 クリップと整数化の処理は 順序が逆であってもよい。 この結果、 整数化器 8 4の出力には、 デジタルデータ として表現可能な形式の出力が得られる。 以上の処理はブロック単位に行われ、 最後に全てのプロックを統合して復号データを得る。
リミッタ 8 3と整数化器 8 4における処理は、 多対一の写像であるから、 その 出力から元の D C T係数を復元することはできない。 このことは、 ス トリームと して表現されていた D C T係数の量子化インデックスの一部の情報は復号によつ て失われることを意味する。
この情報の消失は、 再生される画像が人間によって消費されるためだけに存在 する場合には大きな問題ではなかった。 すなわち、 復号で導入されるこのような 誤差は、 人間に知覚されない微小なものであるため、 問題とならなかった。 しか し、 通信の多様化に伴って、 符号化された画像の構造を保持することの重要性が 認識されつつある。 例えば、 二次利用のために、 復号画像をロスレスで再符号化 したり、 電子透かしなどの情報が画像に含まれたりして、 その情報を復号後も保 持しなければならない場合がある。 従来の復号方法は、 ロスレスな再符号化ゃ電 子透かしの残存を保証することができなかった。
従来の符号化データの復号方法では、 逆変換された信号のクリッビングや整数 化によつて誤差が導入され、 復号された信号をもう一度符号化した場合に同じ符 号化ストリームが得られないという問題がある。
また、 クリッピングや整数化による誤差のために、 量子化された D C T係数の 中に埋め込まれていた情報が消失するという問題がある。
この発明は、 このような問題を解決するためになされたもので、 復号されたデ ータをもう一度符号化した場合に元のストリームが完全に復元できる符号化デー タの復号プログラム及び方法並びに装置を提供することを目的とする。
また、 ストリームとして表現されていた信号の構造を一定の量子化精度の範囲 で保ち、 量子化された D C T係数の中に埋め込まれていた情報を完全に保持でき る符号化データの復号プログラム及び方法並びに装置を提供することを目的とす る。 発明の開示
この発明に係る符号化データの復号装置及び方法は、 非可逆圧縮して符号化さ れた信号を入力し、 その復号信号が存在する第 1のべクトル空間において任意の 実数べクトルを一つの凸集合 Xに直交射影する第 1の射影手段 (またはステップ ) と、 前記第 1の射影手段 (またはステップ) を介して凸射影が収束したかどう かを判定し、 凸射影が収束したと判定された場合に、 集合 Xに属する実数べタト ル Xを求めて復号信号として出力する収束判定手段 (またはステップ) と、 凸射 影が収束していないと判定された場合に、 前記第 1のべクトル空間の任意のベタ トルを前記第 1のべクトル空間とは異なる前記第 2のべクトル空間において一つ の凸集合 Yに直交射影した後、 前記第 1の射影手段 (またはステップ) に移行さ せて、 前記符号化された信号を初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影を繰 り返させる第 2の射影手段 (またはステップ) とを備えたものである。
また、 この発明に係る符号化データの復号プログラムは、 コンピュータに、 符 号化データの復号装置の各丰段として機能させるためのものである。 図面の簡単な説明
図 1は、 この発明のアプローチを説明するためのもので、 復号された変換係数 がクリップされることによって量子化ィンデッタスの値が変化する例を模式的に 示した図、
図 2は、 この発明の実施の形態 1を説明するもので、 図 1の二つの集合 Xと Y に対して、 y cを初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影を繰り返すことに より、 ベクトル x。、 X l、 · · ·、 x nが順に求められる様子を示す図、 図 3は、 図 2の集合 Yの部分集合をなす別の凸集合 W (= k Y) を示す図、 図 4は、 この発明に係る符号化データの復号プログラム及び方法を説明するた めのハードウエアとしての符号化データの復号装置をコンピュータにより構成し た場合を示すブロック図、
図 5は、 図 4の R〇M 4 Bに格納されて C P U 4 Aの制御に基づいて動作する 符号化データの復号プログラムの内容を示すフローチヤ一ト、
図 6は、 図 5に示すフローチャートに対応するもので、 この発明に係る符号化 データの復号装置の機能構成を示すプロック図、
図 7は、 この発明の実施の形態 2を説明するもので、 伝送された D C T係数の 量子化ィンデッタスを Q eで逆量子化して得られるベクトル y eを初期値として 、 集合 Xと集合 Yの間で凸射影を繰り返し、 その共通の要素であるべクトル x n が求められる様子を示す図、
図 8は、 従来の符号化データの復号装置を示すプロック図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 この発明を実施するための最良の形態を示す図面に基づいて具体的に説 明する。
まず、 この発明が解決しようとする問題とそれに対するアプローチについて具 体的に説明する。 なお、 以下では、 便宜上、 画像データを圧縮する J P E G符号 化を対象として説明するが、 この発明の適用はこれに限られるものではない。 図 1は、 復号された変換係数がクリップされることによって量子化ィンデック スの値が変化する例を模式的に示したものである。 図 1において、 y cは量子化 された D C T係数のベクトルであり、 復号時に既知のベクトルである。 このべク トルは、 図 8における逆量子化器 8 1の出力に得られるベタトルである。
また、 Yは y cに量子化される D C T係数のベクトルの集合を表す。 y cは逆 D C T変換器 8 2によって、 時間領域の信号に変換され、 次に、 リミッタ 8 3に よって一定の値の範囲にタリップされる。 Xはそのような値の範囲にあるべクト ルの集合を表す。 リミッタ 8 3の処理は、 逆 D C Tされた y。を集合 Xに直交射 影する処理とみなせる。 図 1において、 リミッタ 8 3の出力ベクトルを x Qで表 した。
このべクトルは実数べクトルのため、 これを整数化して最終的な復号ベタトル x dを得る。 ここで、 クリップにより、 ベクトル x dは集合 Yの外に復号されて レ、る。 このことは、 ベクトル x dを再び符号化した場合に、 その量子化ベクトル は y cに一致せず、 復号によつて量子化された D C T係数の情報が失われること を意味する。
この発明は、 この問題を解決するため、 凸射影法を符号化ストリームの復号に 利用するものである。 凸射影法は、 二つの集合 X、 Yが共に凸集合、 つまり集合 に属する二つの要素を両端の点とする線分上の点はまたその集合に属するという 性質を持つ集合であるとき、 任意の初期値から始めて集合 Xと集合 Yへの直交射 影を繰り返すことによりその共通解を求める手法である。
図 2は、 図 1の各成分がとり得る範囲が有限であるべクトルの二つの集合 と Yに対して、 y eを初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影を繰り返すこと により、 ベクトル x 0X l , · · ·、 順に求められる様子を示している。 この操作を繰り返せば、 X iは集合 Xと Yに共通に属するベタトル x nに限りな く近くなる。 ここで、 集合 Xと Yは、 その成分が一定の範囲にある集合として定 義されたから、 明らかに凸集合である。 したがって、 共通解 χ ηは必ず求めるこ とができる。
そこで、 χ ηに最も近い整数ベクトルを X dとするとき、 x dが集合 Yの要素で あれば (x dは必ず集合 Xの要素である) 、 符号化された量子化ベクトルが持つ ていた情報は保存される。 なぜならば、 このベクトルを再び符号化すれば、 その 量子化べクトルは y Jこ一致するからである。
べクトル X dが集合 Yの要素でない場合には別の整数べクトルを探索しなけれ ばならない。 図 3には、 集合 Yそのものでなく、 その部分集合をなす別の凸集合 W (=k Y) が示されている。 ここで、 集合 Wは、 各成分がとり得る値の範囲が 有限であるべクトルの集合として定義され、 例えば、 集合 Yの各成分の範囲を k (k< 1) 倍に縮小した集合などとすればよい。 ycを初期値とし、 集合 Xと集 合 wの間で直交射影を繰り返せば、 χηγのより深くに存在する別のベク トル X ηが探索されることがわかる。
したがって、 このベクトルを整数ベクトルに変換して xdとすれば、 これが集 合 Yに属する確率は高くなる。 以上の考察から、 kの値を小さくしながら、 凸射 影によるべクトルの探索を行えば、 集合 Xと集合 Yに共通に存在する整数べクト ルが高い確率で得られることが理解される。 実施の形態 1.
図 4は、 この発明に係る符号化データの復号プログラム及び方法を説明するた めのハードウエアとしての符号化データの復号装置をコンピュータにより構成し た場合のプロック図である。 図 4に示す符号化データの復号装置 4のハードゥエ ァ構成としては、 CPU 4 Aと、 処理プログラムとしての符号化データの復号プ ログラム及び固定データ等を記憶する ROM4Bと、 処理データ及び入力データ 等を一時記憶する RAM4Cと、 入出力部 4 Dとを備えており、 非可逆圧縮して 符号化された信号を入力して、 前記 ROM4Bに格納された符号化データの復号 プログラムに従い CPU 4 Aの制御に基づいて処理された結果が復号信号として 出力される。
図 5は、 前記 ROM 4 Bに格納されて C PU 4 Aの制御に基づいて動作する符 号化データの復号プログラムのフローチャートを示すものである。 図 5において 、 初期化ステップ S 51では、 受信した DC T係数の量子化インデックス y qを 逆量子化して凸射影のための初期ベクトル yを得る。 また、 kの値を 1にセット する。 すなわち、 次式で表される処理を行う。
y— Q— 1 (y q)
k— 1
ただし、 Q— 1 ( · ) は逆量子化の演算を表す。
このときの yの値は、 後のステップで必要なので、 ycとして保持しておく。 次に、 射影ステップ S 52において、 ベタトル yは、 逆変換が施された後、 集 合 Xへ直交射影される。 ここで、 集合 Xへの直交射影は、 具体的には、 yを逆変 換したベクトルの各成分を aから b (a < b) の範囲にクリップすればよく、 さ らに詳細に述べれば、 aより小さな成分は aに、 bより大きな成分は bに変更し 、 それ以外の成分はそのままとすればよい。 ここで、 画像信号が 8ビットで表現 される典型的な場合には、 a = 0、 b = 2 5 5などとすればよい。 この処理は、 次式で表される。
X— Px (T- 1 (y) )
ただし、 T 1 ( · ) は逆変換、 Px ( · ) は集合 Xへの直交射影を表す。 次に、 収束判定ステップ S 5 3は、 この集合 Xへの直交射影によってべクトル が変化したかどうかを確認し、 変化が小さければ、 凸射影が収束したとして整数 化ステップ S 5 5へ進み、 変化が大きければ、 射影ステップ S 5 4へ進む。 ここ で、 変化の大きさは例えば、
I X— T- 1 (y) I < ε
などで判定すればよい。 ただし、 I . Iはベク トルのユークリッドノルム、 εは 演算回路の精度で決まる正数である。
次に、 射影ステップ S 5 4は、 Xを DCT変換して Τ (X) (Τ ( - ) は D C T変換を表す) を求め、 これを集合 k Yへ直交射影する。 ここで、 この直交射影 は、 T (X ) を量子化したときにそれが y cに等しくなるように、 T ( X) の各 成分を一定の範囲に修正すればよい。 この修正は、 射影ステップ S 5 2と同様に 実行することができる。 射影ステップ S 5 4の処理は、
y— PkY (T (χ) )
で表される。 ただし、 PkY ( · ) は集合 kYへの直交射影である。
前記収束判定ステップ S 5 3で凸射影の収束が得られた場合には、 整数化ステ ップ S 5 5で Xを整数べクトルに変換する。
次に、 終了判定ステップ S 5 6では、 この整数べクトルが集合 Yに属するかど うかを確認し、 属する場合にはこのベタトルを出力べクトルとして、 復号を終了 する。 この終了判定は、 整数ベク トルを D C T変換した後、 それを量子化した結 果が y cと一致するかどうかを見ればよい。 すなわち、
Q (T ( i n t (x) ) ) =y c
が成り立てば、 xは集合 Yの要素である。 ここで、 i n t ( ■ ) は整数化、 Q ( - ) は量子化の演算子である。
上式が成り立たない場合は、 縮小ステップ S 5 7によって kの値を小さくし、 射影ステップ S 5 8によって Xを集合 kYへ直交射影した後、 直交射影ステップ S 5 2に戻って凸射影を操り返す。 ここで、 縮小ステップ S 5 7の処理は 1より 小さい実数 rを用いて、
k r k
などとすればよい。 また、 射影ステップ S 5 8の処理は、 射影ステップ S 5 4の 処理と全く同じである。
図 6は、 上述した図 5に示す符号化データの復号プログラム及び方法を説明す るフローチャートに対応するもので、 この発明に係る符号化データの復号装置の 機能構成を示すプロック図である。
図 6に示すように、 符号化データの復号装置の機能構成としては、 非可逆圧縮 して符号化された信号を入力し、 その復号信号が存在する第 1のべクトル空間に おいて任意の実数べクトルを一つの凸集合 Xに直交射影する第 1の射影手段 6 1 と、 第 1の射影手段 6 1を介して凸射影が収束したかどうかを判定し、 凸射影が 収束したと判定された場合に、 集合 Xに属する実数べクトル Xを求めて復号信号 として出力する収束判定手段 6 2と、 凸射影が収束していないと判定された場合 に、 第 1のべクトル空間の任意のベタトルを第 1のべクトル空間とは異なる第 2 のべクトル空間において一つの凸集合 Yに直交射影した後、 第 1の射影手段 6 1 に移行させて、 符号化された信号を初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影 を繰り返させる第 2の射影手段 6 3とを備えている。
さらに、 この符号化データの復号装置は、 収束判定手段 6 2により凸射影が収 束したと判定された場合に、 集合 Xに属する実数べクトルを整数べクトルに変換 する整数化手段 6 4と、 整数べクトルが集合 Yに属するか否かを判定し、 集合 Y に属すると判定された場合に整数べクトルを復号べクトルとして出力する終了判 定手段 6 5と、 集合 Yに属しないと判定された場合に、 集合 Yを縮小してその部 分集合である新たな凸集合 Wを生成する縮小手段 6 6と、 変換された整数べクト ルを凸集合 Wに直交射影した後、 第 1の射影手段 6 1に移行させて、 前記符号化 された信号を初期値として、 集合 Wと集合 Xの間で直交射影を行って実数べクト ル Xを繰り返し修正させる第 3の射影手段 6 7とを備えている。
ここで、 図 6に示す各機能構成は、 図 5に示すフローチャートにおける各ステ ップに対応する。 すなわち、 第 1の射影手段 6 1は射影ステップ S 5 2に対応し 、 収束判定手段 6 2は収束判定ステツプ S 5 3に対応し、 第 2の射影手段 6 3は 射影ステップ S 5 4に対応し、 整数化手段 6 4は整数化ステップ S 5 5に対応し 、 終了判定手段 6 5は終了判定ステップ S 5 6に対応し、 縮小手段 6 6は縮小ス テツプ S 5 7に対応し、 第 3の射影手段 6 7は射影ステップ S 5 8に対応してい る。
この発明の方法は、 その収束性が証明されていない。 すなわち、 kを十分小さ くしても終了判定ステップ S 5 6において終了の判定がなされず、 集合 Xと集合 Yに共通に存在する整数べクトルを見つけることができない場合がある。 これは 、 特に量子化が細かい場合に生じやすい。 なぜならば、 量子化が細かくなるにし たがって、 集合 Yの大きさは減少し、 その結果、 共通集合 ΧΠΥに含まれる整数 ベタトルが少なくなるためである。
そこで、 この発明は、 また、 特に量子化が細かい場合には、 符号化の量子化べ クトルとは別の精度の量子化べクトルを定め、 その量子化精度の範囲で符号化さ れた DC Τ係数が持つ情報を保持する復号方法を与える。 実施の形態 2.
この発明の実施の形態 2に係る符号化データの復号プログラムと方法及び装置 は、 図 4ないし図 6に示す実施の形態 1と同一構成を備える。 し力 し、 いくつか のステップで異なる処理を行う必要がある。
実施の形態 2では、 符号化のための量子化べクトルとは別に符号化データの構 造が保たれていることを判定するための量子化べクトルが用いられる。 この量子 化ベクトルを Qw、 符号化のための量子化ベクトルを Q eとする。 実施の形態 1 では、 QW= Q C (= Q) であった。 ここで、 集合 Xは実施の形態 1と同様に定 義される。 集合 Yは、 Qwで量子化したときにその結果が ywとなるような DC T係数べクトルの集合として定義される。 Qwは集合 Yの中に十分な数の整数べ クトルが存在するように設定される。
図 7は、 伝送された D C T係数の量子化ィンデックスを Q cで逆量子化して得 られるべクトル ycを初期値として、 集合 Xと集合 Yの間で凸射影を繰り返し、 その共通の要素であるベクトル xnが求められる様子を示す。 ここで、 ycは集 合 Yの要素である。 この図 7で示されるように、 Qwと Qcが異なる実施の形態 2では、 Qcを用いてベクトル yの初期値を求め、 Qwを用いて集合 Yを定義す るようにすればよい。
以下、 図 5において、 実施の形態 1と異なるステップを具体的に説明する。 初 期化ステップ 5 1では、 yの初期値として、 Qcを用いてベクトル yの初期値を 求める。 すなわち、
y Qc1 (y q)
k— 1
を計算する。 ただし、 yqは受信した DCT係数の量子化インデックスである。 また、 後の判定のために、 この yを Qwで量子化 '逆量子化したベクトル
Figure imgf000010_0001
を求めておく。
射影ステップ S 52、 収束判定ステップ S 53、 射影ステップ S 54、 整数化 ステップ S 55は実施の形態 1と同一である。 終了判定ステップ S 56は、 量子 化パラメータとして Qwを用いて、 次式が成り立つかどうかを見ることにより終 了の判定を行う。
Qw ( T ( i n t ( x ) ) ) ) = y w
ただし、 xは射影ステップ S 5 2の出力べクトルである。
縮小ステップ S 5 7、 射影ステップ S 5 8は実施の形態 1と同様である。 以上により、 実施の形態 2では、 復号ベタトルを再び D C T変換し、 これを Q wで量子化した結果は、 もとの符号化データを Qwで量子化した結果と一致する ので、 符号化データの構造が、 Qwの精度の範囲で復号された信号に保持される 。 したがって、 例えば、 電子透かしなどの情報を、 復号データの中に Qwの精度 で残すことが可能になる。
量子化パラメ一タ Qwを適切にとることによ.つて、 ほとんどの場合に X η γに 存在する整数ベクトルが得られることは、 実験により示すことができる。 表 1は
、 J P E G符号化された二つの画像データを復号した場合に、 全てのブロックで そのような解が得られたことを示す実験結果である。
ここで、 Qw (量子化幅のベクトル) は全ての D C T係数に対して 8とした。 表 1において、 nは kを修正した回数を示し、 nに対応する kの値が 2列目に示 されている。 実験は Q cを 3通りに設定し、 符号化の精度を変えて行った。 表 1
Figure imgf000011_0001
この符号化の精度はパラメータ qで表されている。 qの値が小さいほど Qcの 値は小さく、 符号化の精度は高い。 q = l . 0においては、 QW=QCが成り立 つている。 画像 1は自然画像、 画像 2はくさび模様のテスト画像である。 これら の画像の DC Tブロックの総数はそれぞれ、 8 1 920、 2304である。 以上のパラメータを用いて、 図 1の流れ図に沿って復号を行い、 終了判定ステ ップ S 56において n回目に終了の判定がなされるブロックの数を数えた。 この 数が、 第 3列以降に記入されている。 例えば、 q = 0で符号化した画像 1を 復号した場合には、 81 920ブロックのうち、 81 787のブロックでは、 k = 1で復号が終了し、 以下、 k = 0. 950、 k = 0. 903、 k = 0. 857 、 k = 0. 8 1 5で終了したブロックの数がそれぞれ 77、 48、 6、 2であつ たことを示している。 この場合には、 k = 0. 8 15までに全てのブロックにお いて、 復号が終了したことがわかる。 同様に、 他のパラメータについても、 全て ブロックに対して、 k = 0. 663までに解が得られていることがわかる。 以上では J PEG符号化を取り上げ、 DCT変換を用いた画像符号化について 説明を行ったが、 この発明は、 画像符号化に限られるものではなく、 音声などの 符号化データにも適用できる。 また、 集合 Yを適切に与えることによって、 DC T変換だけでなく、 ウエーブレット変換など他の符号化方式にも適用できる。 さ らに、 静止画像の符号化だけでなく、 MP EGなどの動画像の符号化にも適用で さる。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . コンピュータに、 非可逆圧縮して符号化された信号を; V力し、 その復 号信号が存在する第 1のべクトル空間において任意の実数べクトルを一つの凸集 合 Xに直交射影する第 1の射影手段と、 前記第 1の射影手段を介して凸射影が収 束したかどうかを判定し、 凸射影が収束したと判定された場合に、 集合 Xに属す る実数べクトル Xを求めて復号信号として出力する収束判定手段と、 凸射影が収 束していないと判定された場合に、 前記第 1のべクトル空間の任意のベタトルを 前記第 1のべクトル空間とは異なる前記第 2のべクトル空間において一つの凸集 合 Yに直交射影した後、 前記第 1の射影手段に移行させて、 前記符号化された信 号を初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影を繰り返させる第 2の射影手段 として機能させるための符号化データの復号プログラム。
2 . 請求項 1に記載の符号化データの復号プログラムにおいて、 前記集合 Xと前記集合 Yは、 各成分がとり得る値の範囲が有限であるべクトル の集合として定義される
ことを特徴とする符号化データの復号プログラム。
3 . 請求項 1に記載の符号化データの復号プログラムにおいて、 コンピュータに、 前記収束判定手段により凸射影が収束したと判定された場合 に、 集合 Xに属する実数べクトルを整数べクトルに変換する整数化手段と、 整数 ベタトルが集合 Yに属するか否かを判定し、 集合 Yに属すると判定された場合に 整数べクトルを復号べクトルとして出力する終了判定手段と、 集合 Yに属しない と判定された場合に、 前記集合 Yを縮小してその部分集合である新たな凸集合 W を生成する縮小手段と、 変換された整数べクトルを前記凸集合 Wに直交射影した 後、 前記第 1の射影手段に移行させて、 前記符号化された信号を初期値として、 集合 Wと集合 Xの間で直交射影を行って実数べクトル Xを繰り返し修正させる第 3の射影手段としてさらに機能させるための符号化データの復号プログラム。
4 . 請求項 3に記載の符号化データの復号プログラムにおいて、 前記集合 Wは、 各成分がとり得る値の範囲が有限であるべクトルの集合として 定義され、 その範囲が前記集合 Yを定義する各成分の範囲をそれぞれ k ( k < 1
) 倍に縮小したもので与えられる
ことを特徴とする符号化データの復号プログラム。
5 . 請求項 1に記載の符号化データの復号プログラムにおいて、 前記符号化された信号は、 前記第 2のべクトル空間のベタトルを第 1の量子化 べクトルで量子化したものであり、 前記集合 Yは、 このべクトルを第 2の量子化 べクトルで量子化したときに、 一つのベタトル yに一致するようなべクトノレの集 合として定義される
ことを特徴とする符号化データの復号プログラム。
6 . 請求項 5に記載の符号化データの復号プログラムにおいて、 前記第 1の量子化べクトルと前記第 2の量子化べク トルが同一である ことを特徴とする符号化データの復号プログラム。
7 . 非可逆圧縮して符号化された信号を入力し、 その復号信号が存在する 第 1のべクトル空間において任意の実数べクトルを一つの凸集合 Xに直交射影す る第 1の射影ステップと、
前記第 1の射影ステップを介して凸射影が収束したかどうかを判定し、 凸射影 が収束したと判定された場合に、 集合 Xに属する実数べクトル Xを求めて復号信 号として出力する収束判定ステップと、
凸射影が収束していないと判定された場合に、 前記第 1のべクトル空間の任意 のべクトルを前記第 1のべクトル空間とは異なる前記第 2のべクトル空間におい て一つの凸集合 Yに直交射影した後、 前記第 1の射影ステップに移行させて、 前 記符号化された信号を初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影を繰り返させ る第 2の射影ステップと
を備えた符号化データの復号方法。 8 . 請求項 7に記載の符号化データの復号方法において、
前記集合 Xと前記集合 Yは、 各成分がとり得る値の範囲が有限であるべクトル の集合として定義される
ことを特徴とする符号化データの復号方法。 9 . 請求項 7に記載の符号化データの復号方法において、
前記収束判定ステップにより凸射影が収束したと判定された場合に、 集合 Xに 属する実数べクトルを整数べクトルに変換する整数化ステップと、
整数べクトルが集合 Yに属するか否かを判定し、 集合 Yに属すると判定された 場合に整数べクトルを復号べクトルとして出力する終了判定ステップと、 集合 Yに属しないと判定された場合に、 前記集合 Υを縮小してその部分集合で ある新たな凸集合 Wを生成する縮小ステツプと、
変換された整数べクトルを前記凸集合 Wに直交射影した後、 前記第 1の射影ス テツプに移行させて、 前記符号化された信号を初期値として、 集合 Wと集合 の 間で直交射影を行って実数べクトル Xを繰り返し修正させる第 3の射影ステップ と
をさらに備えたことを特徴とする符号化データの復号方法。
1 0 . 請求項 9に記載の符号化データの復号方法において、
前記集合 wは、 各成分がとり得る値の範囲が有限であるべクトルの集合として 定義され、 その範囲が前記集合 Υを定義する各成分の範囲をそれぞれ k ( kく 1 ) 倍に縮小したもので与えられる
ことを特徴とする符号化データの復号方法。 1 1 . 請求項 7に記載の符号化データの復号方法において、
前記符号化された信号は、 前記第 2のべクトル空間のベタトルを第 1の量子化 ベクトルで量子化したものであり、 前記集合 Yは、 このベクトルを第 2の量子化 ベタトルで量子化したときに、 一つのべクトル yに一致するようなべクトルの集 合として定義される
ことを特徴とする符号化データの復号方法。
1 2 . 請求項 1 1に記載の符号化データの復号方法において、
前記第 1の量子化べクトルと前記第 2の量子化べクトルが同一である ことを特徴とする符号化データの復号方法。
1 3 . 非可逆圧縮して符号化された信号を入力し、 その復号信号が存在す る第 1のべクトル空間において任意の実数べクトルを一つの凸集合 Xに直交射影 する第 1の射影手段と、
前記第 1の射影手段を介して凸射影が収束したかどうかを判定し、 凸射影が収 束したと判定された場合に、 集合 Xに属する実数べクトル Xを求めて復号信号と して出力する収束判定手段と、
凸射影が収束していないと判定された場合に、 前記第 1のべクトル空間の任意 のべクトルを前記第 1のべクトル空間とは異なる前記第 2のべクトル空間におい て一つの凸集合 Yに直交射影した後、 前記第 1の射影手段に移行させて、 前記符 号化された信号を初期値として、 集合 Xと集合 Yへの直交射影を繰り返させる第 2の射影手段と
を備えた符号化データの復号装置。 1 4 . 請求項 1 3に記載の符号化データの復号装置において、
前記集合 Xと前記集合 Yは、 各成分がとり得る値の範囲が有限であるべクトル の集合として定義される
ことを特徴とする符号化データの復号装置。 1 5 . 請求項 1 3に記載の符号化データの復号装置において、
前記収束判定手段により凸射影が収束したと判定された場合に、 集合 Xに属す る実数べクトルを整数べクトルに変換する整数化手段と、
整数べクトルが集合 Yに属するか否かを判定し、 集合 Yに属すると判定された 場合に整数べクトルを復号べクトルとして出力する終了判定手段と、
集合 Yに属しないと判定された場合に、 前記集合 Yを縮小してその部分集合で ある新たな凸集合 Wを生成する縮小手段と、
変換された整数べクトルを前記凸集合 Wに直交射影した後、 前記第 1の射影手 段に移行させて、 前記符号化された信号を初期値として、 集合 Wと集合 Xの間で 直交射影を行つて実数べクトル Xを繰り返し修正させる第 3の射影手段と をさらに備えたことを特徴とする符号化データの復号装置。
1 6 . 請求項 1 5に記載の符号化データの復号装置において、
前記集合 Wは、 各成分がとり得る値の範囲が有限であるべクトルの集合として 定義され、 その範囲が前記集合 Yを定義する各成分の範囲をそれぞれ k ( kく 1 ) 倍に縮小したもので与えられる
ことを特徴とする符号化データの復号装置。
1 7 . 請求項 1 3に記載の符号化データの復号装置において、
前記符号化された信号は、 前記第 2のべクトル空間のベタトルを第 1の量子化 ベク トルで量子化したものであり、 前記集合 Yは、 このベク トルを第 2の量子化 ベタトルで量子化したときに、 一つのべクトル yに一致するようなべクトルの集 合として定義される
ことを特徴とする符号化データの復号装置。
1 8 . 請求項 1 7に記載の符号化データの復号装置において、 前記第 1の量子化べクトルと前記第 2の量子化べクトルが同一である ことを特徴とする符号化データの復号装置。
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