JP5534247B2 - 画素のラスターイメージのブロックごとの符号化方法、そのコンピュータプログラムおよびその画像キャプチャ装置 - Google Patents

Description

本発明は、画素のラスターイメージのブロックごとの符号化方法に関する。また、本発明はこのような符号化方法のステップを実行するようになっているプログラムコードのインストラクションおよび画像キャプチャ装置を有するコンピュータプログラムに関する。

さらに正確には、本発明は、複数の独立したブロックで構成される画素の画像ブロックごとの符号化方法であって、ｎ画素を垂直方向に分割する１次元カーネルとｐ画素を水平方向に分割する１次元カーネルとを組み合わせて適用することによって、所定の離散関数基底でこの画像のブロックを連続的に２次元分割するステップを含み、ブロックの水平方向は、１行ずつ順に読み取るモードおよび／または伝送するモードでのラスターイメージの行の方向であると定義する方法において、
− 各ブロックの横の画素数を表す水平寸法Ｐは、ｐの倍数であるためＰ＝ｋ．ｐと定義し、解像度ｌｏｇ_ｐ（Ｐ）での分割を水平方向に分割する１次元カーネルを用いて実行し、
− 各ブロックの縦の画素数を表す垂直寸法Ｎは、ｎの倍数であるためＮ＝ｌ．ｎと定義し、解像度ｌｏｇ_ｎ（Ｎ）での分割を水平方向に分割する１次元カーネルを用いて実行する符号化方法に関する。

「カーネル」とは、従来の方法での基本的な離散関数であり、この関数を基に、特にカーネルの拡張（周波数偏差）および／または並進（空間偏差）による所定の離散関数基底を構築する。

また、画像の符号化では、基底のベクトルを形成する離散関数基底での画素ブロックの２次元分割は、水平方向および垂直方向に分離することができる。その結果、基底を構築する基となるカーネルは、水平方向の「ベクトルの一部」と垂直方向の「ベクトルの一部」を形成するための水平方向の１次元カーネルと垂直方向の１次元カーネルの組み合わせと考えることができる。

このほか、以下の説明文では、「射影」という語を特に「水平射影の１次元カーネル」、「垂直射影の１次元カーネル」または「射影次数〜」などの表現で使用する。

実際に、画像の符号化では、ＮＰ画素ブロックの２次元分割が基底のベクトルを形成するＮＰ個の離散関数基底で実行されると、この分割で得られたＮＰ個の係数は、実際にはＮＰ個の離散関数基底で各ベクトルに対してＮＰ画素ブロックを射影（数学用語での意味）した結果となる。

その結果、上記の観点から、ここでいう水平射影または垂直射影とは、水平方向または垂直方向の１次元分割（特許公報第ＵＳ２００４／１３６６０２号などの例）、あるいは水平方向または垂直方向のフィルタ演算（特許公報第ＥＰ０８１７４９４号などの例）のことである。実際に、信号処理、符号化、適用される数学の分野で用いられるさまざまな用語は、同じ演算を指す語として広く使用されている。

さらに正確には、射影次数ｌｏｇ_ｐ（Ｐ）またはｌｏｇ_ｎ（Ｎ）の概念を基に以下の説明文で用いる演算というのは、明らかに解像度ｌｏｇ_ｐ（Ｐ）またはｌｏｇ_ｎ（Ｎ）での分割演算（ＵＳ２００４／１３６６０２からの用語）のことであり、ｌｏｇ_ｐ（Ｐ）またはｌｏｇ_ｎ（Ｎ）での連続フィルタ演算（ＥＰ０８１７４９４からの用語）のことでもある。上記の原理に従って作動するブロック単位に行ういくつかの符号化方法は、特にＤＣＴ（英語の「Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ （離散コサイン変換）」）やウェーブレット基底での分割による符号化によって広く用いられている。

ＪＰＥＧ規格およびＭＰＥＧ規格で用いられるＤＣＴによる符号化は、一般に８×８画素のブロックに適用され、６４個の離散的な無限長の正弦波関数基底でこれらの各ブロックを２次元分割することであると考えられている。この符号化技術を用いて実行した次数１の垂直射影および水平射影の１次元カーネルは、８画素に対する離散コサイン変換関数であり、ｋ＝ｌ＝１となる。したがって、画像信号はこのＤＣＴ符号化によって周波数空間で分割される。

ＪＰＥＧ２０００規格で用いられる有限長ウェーブレット基底で分割する符号化も、一般に８×８画素のブロックに適用される。広く用いられている垂直射影および水平射影の１次元カーネルとは、２画素のハールカーネル（従来のハールマザー関数）のことである。このカールを水平方向および垂直方向に適用することにより、８×８のブロックを４つの４×４のサブブロックにする第１の分割を行う。次の第２の次数では、４×４の低周波サブブロックを４つの２×２のサブブロックに分割する。最後の第３の次数では、２×２の低周波サブブロックを４画素に分割し、そのうちの１つがブロックを構成する要素となる。

たとえば周波数サブバンドに分割するなど、別の分割原理を検討することも可能である。これは、初期画像を無相関化し、次の段階で損失の有無に関わらず符号化を、特にエントロピー符号を使用することにより容易にすることが目的である。

ブロックによるこのような符号化方法は、ＣＭＯＳキャプチャなどの画像キャプチャのデジタル装置で使用することがあり、そのうちの光モジュールタイプの一例を図１に示す。

この図では、たとえばＣＭＯＳキャプチャなどの撮像装置の光モジュール１０は、光ブロック１２と感光性素子であるマトリクス１４とを有し、この感光性ダイオードは電動の読み取り手段（図示せず）と協働して撮像する画像の画素を形成する。

画素マトリクス１４は、シーケンス装置１６およびアナログデジタル変換装置１８と協働し、画素マトリクスでのデジタル画像を取得することができる。画素マトリクス１４、シーケンス装置１６およびアナログデジタル変換装置１８は、取得したデジタル画像を伝送するインターフェース２０とともに、一般に「イメージャ回路」またはＣＭＯＳキャプチャの「焦平面」と呼ぶ電子回路２２を形成する。

イメージャ回路２２のインターフェース２０はこのほか、一般に物理的な電子的リンク２４によってグラフィックスコプロセッサ回路２８からデジタル画像を受信するインターフェース２６に連結しており、この回路によって取得したデジタル画像の質を向上させるアルゴリズムをインプリメンテーションすることができ、前述したようなブロックごとの符号化方法を実践することができる場合もある。

ＣＭＯＳキャプチャを備えるデジタルカメラやデジタルビデオカメラ、または携帯電話の光モジュールなどの一般大衆向けの画像取得装置には、多くの制約が課せられている。

特に、イメージャ回路２２とグラフィックスコプロセッサ回路２８との間にある物理的な電子的リンク２４の伝送レートには限界がある。例を挙げると、多くのイメージャ回路で遵守されているＳＭＩＡ規格のプロトコルは、伝送レートを４００Ｍｂｉｔｓ／秒に制限している。しかし、毎秒３０画像で２メガピクセルの各画素を１０ビットに符号化したイメージャ回路を圧縮していないビデオでは、６００Ｍｂｉｔｓ／秒の伝送レートが必要となる。この伝送レートの制限が、ビデオモードでの解像度が一般に制限されている理由の一つである。

さらに、電気消費量の削減が、画像キャプチャ装置などのモバイル機器に対する最大の制約となっている。このような画像キャプチャ装置の最大の電力消費源となっているのは、物理的な電子的リンク２４によってイメージャ回路２２とグラフィックスコプロセッサ回路２８との間で行うデジタルデータの伝送であり、この消費量を削減する最良の方法が伝送するデータの量を減少させることであることは自明である。

最後に、グラフィックスコプロセッサ回路２８に搭載することができる最新世代の画質向上フィルタは、連続する複数の画像を蓄積する必要がある。メモリのコストにかかる経済的理由および画像の総情報量が増加するという理由により、このようなアルゴリズムは安価な装置に組み入れることは不可能である。

上記の３つの制約から、取得したデジタルデータを確実に圧縮し、複雑なフィルタリングのアルゴリズムを使用できるようにグラフィックスコプロセッサ回路２８に導入するか、好ましくは物理的な電子的リンク２４によって伝送量を制限できるようにイメージャ回路に導入する可能性が見込めるような画像の符号化方法が必要であることがわかる。

このほか、イメージャ回路のメガピクセル数で量子化した画像キャプチャ装置の空間解像度を向上させることが、現在一般大衆に対する最大の革新基準となっている点を考慮する必要がある。集積回路のコストおよび光モジュールを小型化する試行の理由から、イメージング回路の寸法を縮小する必要があることは明らかである。その結果、イメージャ回路またはグラフィックスコプロセッサ回路に符号化アルゴリズムを導入することは、常に複雑性の点で非常に厳しい制約がある。

２００５年５月、ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ（回路およびシステムに関するＩＥＥＥ国際シンポジウム）の第５巻、第５３２２〜５３２５ページに公表されたＺｈｉｑｉａｎｇ Ｌｉｎらによる文献「Ａ ＣＭＯＳ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ ｆｏｒ ｆｏｃａｌ ｐｌａｎｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（焦平面分割のためのＣＭＯＳイメージセンサー」には、従来のウェーブレットへの変換による符号化プロセスを記憶する必要がないＣＭＯＳキャプチャのイメージャ回路周辺で取得する画素値の並列処理を想定したブロックごとの符号化方法が記載されている。

その代わりに、この並列処理を実行するには、画素が大きく複雑なものとなってしまい、これでは一般大衆用に製品を小型化するという要求と両立させることが困難になる。

２００７年１月、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉ（回路およびシステムに関するＩＥＥＥトランザクションＩ）の第５４巻、第１号、第２６〜３４ページに公表されたＡｓｈｋａｎ Ｏｌｙａｅｉらによる文献「Ｆｏｃａｌ−ｐｌａｎｅ ｓｐａｔｉａｌｌｙ ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ ＣＭＯＳ ｉｍａｇｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ（焦平面への空間的オーバーサンプリングによるＣＭＯＳ画像圧縮センサ」にも、イメージャ回路で実行するブロックごとの符号化方法が記載されている。ここで検討されている２次元カーネルは、２×２画素から８×８画素の範囲であり、この方法では分割前に１ブロックの全画素値を記憶する必要がある。

特許公報第ＵＳ２００４／１３６６０２号 特許公報第ＥＰ０８１７４９４号

「Ａ ＣＭＯＳ ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ ｆｏｒ ｆｏｃａｌ ｐｌａｎｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ」， ｄｅ Ｚｈｉｑｉａｎｇ Ｌｉｎ ｅｔ ａｌ， ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ｖｏｌ． ５， ｐａｇｅｓ ５３２２−５３２５， ｍａｉ ２００５ 「Ｆｏｃａｌ−ｐｌａｎｅ ｓｐａｔｉａｌｌｙ ｏｖｅｒｓａｍｐｌｉｎｇ ＣＭＯＳ ｉｍａｇｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ」， ｄｅ Ａｓｈｋａｎ Ｏｌｙａｅｉ ｅｔ ａｌ．， ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉ， ｖｏｌ． ５４， ｎ ° １， ｐａｇｅｓ ２６−３４， ｊａｎｖｉｅｒ ２００７

さらに、上記の２つの文献に記載されているいずれの方法にも一般のＣＭＯＳキャプチャの特殊性が考慮されていない。一般のＣＭＯＳキャプチャでは、シーケンス装置１６で画像の画素値を順に読み取るモードを使用するが、これは画像の最初の行から最後の行まで１行ずつ処理する電子シャッターモードである。連続的な電子シャッターによって行を読み取るこのモードは、特に低価格のＣＭＯＳキャプチャの感光性の欠点を補うことを目的としている。

しかし、サイズ、電気消費量、ビデオモードを確保する必要性という電子的な制約により、イメージング回路もこの読み取りモードで作動させなければならなくなる。このモードより、デジタル画像をやむなく１行ずつ読み取り、別々の２行の画素が一時的にコヒーレントでなくなるということが起こるが、これはこの画素が正確に１シーンの同じ瞬間を表してはいないためである。

この作動モードによって起こることは、前述した符号化の原理では、このモードを適用するデジタル画像の水平方向および垂直方向には共通のコヒーレンスがあることが前提となるが、異なる行同士では完全には相関関化されないということである。さらに、たとえば８×８画素サイズの画像ブロックごとの符号化を実行するには、処理を実施する前に必要な行全体を順に取得して蓄積する必要がある。一般にイメージャ回路でのメモリは限られていることから、この制約には問題が生じる。

したがって、前述の問題および制約を解消できる符号化方法を想定することが望ましい。

よって本発明は、複数の独立したブロックで構成される画素のラスターイメージのブロックごとの符号化方法であって、ｎ画素を垂直方向に分割する１次元カーネルとｐ画素を水平方向に分割する１次元カーネルとを組み合わせて適用することによって所定の離散関数基底でこの画像のブロックを連続的に２次元分割するステップを含み、ブロックの水平方向は、１行ずつ順に読み取るモードおよび／または伝送するモードでのラスターイメージの行の方向であると定義する符号化方法において、
− 各ブロックの水平方向の画素数を表す水平寸法Ｐは、ｐの倍数であるためＰ＝ｋ．ｐと定義し、解像度ｌｏｇ_ｐ（Ｐ）での分割を水平方向に分割する１次元カーネルを用いて実行し、
− 各ブロックの垂直方向の画素数を表す垂直寸法Ｎは、ｎの倍数であるためＮ＝ｌ．ｎと定義し、解像度ｌｏｇ_ｎ（Ｎ）での分割を垂直方向に分割する１次元カーネルを用いて実行し、
所与のｎおよびｐの値に対し、垂直寸法Ｎが水平寸法Ｐよりも小さくなるようにｋおよびｌの値を選択する符号化方法を目的とする。

ブロックの行数を列数よりも少なくすると、画素値を１行ずつ順に取得する段階では、同一列の画素のコヒーレンスよりも大きい同一行の画素のコヒーレンスが正確に考慮される。よってこの方法は、有利なように広く一般大衆に使用できる安価な画像キャプチャ装置で使用される。さらに、ブロックの行数を列数よりもさらに少なくすると、この方法を用いる装置のメモリはさらに少なくて済むため、この方法をイメージャ回路に導入する案はさらに容易になる。

選択的に、水平方向および垂直方向に分割する１次元カーネルｎ＝ｐ＝２が、ウェーブレットに分解するハール離散関数であってもよい。この場合、加算器および減算器を用いることによって、本発明による符号化方法のきわめて簡易なインプリメンテーションが可能となる。

同じく選択的に、ラスターイメージブロックの２次元分割が、解像度１での垂直方向の分割と、解像度ｌｏｇ_２（ｋ）＋１での水平方向の分割との組み合わせを含み、垂直寸法がＮ＝２画素で水平寸法がＰ＝２．ｋ画素のブロックに実行するようにしてもよい。この場合、この方法を用いる装置のメモリは少なくて済む。

同じく選択的に、各ブロックは、一辺が４画素の正方形となる互いに連続するｋ個のサブブロックで構成され、ラスターイメージブロックのいずれか１つの２次元分割が、垂直方法と水平方向に分割する１次元カーネルを組み合わせるハールの２次元カーネルを用いてｋ個のサブブロックをそれぞれ変換したのち、水平方向に分割する１次元カーネルを用いて解像度ｌｏｇ_２（ｋ）で水平方向に分割し、この分割をｋ個のサブブロックを変換して得られた強力なエントロピーを有するｋ個の要素に適用するようにしてもよい。

同じく選択的に、本発明による符号化方法がさらに
− 画像ブロックを連続的に２次元分割するステップに続いて、符号変換する語で構成される第１の２進データ列を供給するステップと、
− 所定の可変長符号のエントロピー符号を用いて、第１の２進データ列を圧縮した第２の２進データ列にエントロピー的に符号変換し、第１の２進データ列の各符号語を変換後の符号語に変換するステップ
とを含み、
第１の２進データ列の符号語のノイズレベルを表すものと考える重みの小さいビット数をＢと表記する所定数をベースとして、第１の２進データ列の各符号語に、
− 符号語を第１および第２のサブ符号語に細分化して、第１のサブ符号語が符号語の重みの小さいＢビットを有し、第２のサブ符号語が符号語の重みの大きい別のビットを有するようにするステップと、
− 所定のエントロピー符号を第２のサブ符号語に適用して変換後の第２のサブ符号語を得るステップと、
− 変換した第１のサブ符号語と第２のサブ符号語を連結させることによって前記変換後の符号語を得るステップとを適用する段階を含むことができるようにしてもよい。

同じく選択的に、本発明による符号化方法がさらに、最初の行から最終行まで１行ずつ画像の画素値を順に読み取り、Ｎ行とＰ列からなる少なくとも１つのブロックを有する連続するＮ行を読み取る間に、この少なくとも１つのブロックの２次元分割を実行するステップを含むようにしてもよい。

同じく選択的に、本発明による符号化方法がさらに、連続するＮ行を読み取る間に、
− 連続する最初のＮ−１行を読み取り、記憶するステップと、
− Ｎ番目の行のデータを取得する間に、この行の少なくとも１つのブロックの２次元分割を実行するステップ
とを含むようにしてもよい。

また、本発明は、最初の行から最後の行まで１行ずつ画像の画素値を順に読み取る手段と、上に定義したような符号化方法のステップを実行するように想定した符号化手段とを有する画像キャプチャ装置も目的とする。

選択的に、本発明による画像キャプチャ装置が、画像を取り込み、取り込んだこの画像をアナログデジタル変換するためのイメージャ回路と、このイメージャ回路とは別に、取り込んだ画像をデジタル処理するためにこのイメージ回路に電子的に連結しているコプロセッサ回路とを有することができ、符号化手段がイメージャ回路に搭載されるようにしてもよい。

この画像キャプチャ装置は、たとえばデジタルカメラやデジタルビデオカメラ、あるいは遠距離通信またはこのようなカメラや内蔵ビデオを備えるあらゆるデータ処理を行う携帯可能な装置である。

最後に、本発明は、通信ネットワークからダウンロード可能なコンピュータプログラムおよび／またはコンピュータでの読み取りが可能な媒体に保存されたコンピュータプログラムおよび／またはプログラムコードのインストラクションを含むプロセッサでの実行が可能なコンピュータプログラムで、このプログラムをコンピュータ上で実行する際に、前述した符号化方法のステップを実行するコンピュータプログラムも目的とする。

本発明は、添付の図を参照しながら例としてのみ挙げた以下の説明文を読めばさらによく理解できるであろう。以下、図面を説明する。

すでに説明したとおり、先行技術による画像キャプチャの光モジュールの一般的構造を示す概略図である。 本発明の一実施形態によるブロックごとの符号化方法の一連のステップ示す図である。 加算器および減算器を用いた図２の方法の一実施例を示す図である。 本発明の一実施形態による画像キャプチャの光モジュールの一般的構造を示す概略図である。 本発明のコード化装置による実践が可能なコード変換方法の一例を示す図である。 シフトレジスタ用いた図５の方法の一実施例を示す図である。

まず、本発明の第１の局面では、画素のラスターイメージの新たな情報源符号化方法を提案する。次に、本発明の第２の局面では、エントロピー符号化を提案する。エントロピー符号化は、情報源符号化によって得られるパラメータ値を有する符号語で構成される２進データ列に適用するのが有利である。

第１の局面 ： 所定の離散関数基底で分割する情報源符号化

次に詳細に説明する符号化方法は、この画像の画素値を１行ずつ順に読み取るモード（たとえば、画像の最初の行から最後の行まで１行ずつ読み取る電子シャッターモード）を適用するキャプチャ装置で得られた画像に関する。画素マトリクスを完全に封鎖するメカニカルシャッターモードであっても、画素値の読み取りを１行ずつ順に行う瞬間からこの方法は別に適応される。

１行ずつ順に読み取るモードに符号を適応させるため、垂直寸法が水平寸法よりも小さい独立した矩形ブロックに画像を細分化する。ここでは、画像およびこの画像を構成するブロックの水平方向は、１行ずつ順に読み取るモードを選択した際の画像の行の方向であると定義する。よって、画像およびこの画像を構成するブロックの垂直方向は、画像の列の方向であると定義する。

さらに正確には、図２に非限定的に示した例では、各ブロックの横の画素数を表す水平寸法Ｐは１６に設定され、各ブロックの縦の画素数を表す垂直寸法Ｎは２に設定されている。よって各ブロックは、連続する２行にわたる３２画素を有する。

このようなブロックの２次元分割は、ハールの離散ウェーブレット基底で実行する。この基底では、垂直射影および水平射影の１次元カーネルはそれぞれｎ＝ｐ＝２画素となることはよく知られている。このような分割の導入は単純に加算器および減算器を用いて行うことができるため、ハールのウェーブレット基底が選択される。これについてはこのあと図３を参照して明らかにする。

したがって、この例によれば、ブロックの２画素の各列に次数ｌｏｇ_２（２）＝１の射影を垂直方向に実行する。この射影次数１は、２画素を加算して低周波または強エントロピーの第１のパラメータを得て、そこから２画素を減算して高周波または弱エントロピーの第２のパラメータを得るというものである。

引き続きこの例によれば、ブロックの１６画素の各行に次数ｌｏｇ_２（１６）＝４の射影を水平方向に実行する。この射影次数４は、
− 対象となる行の１６画素を２つずつ加算して次数１の低周波または強エントロピーの第１のパラメータを８個得て、それを２つずつ減算して次数１の高周波または弱エントロピーの第２のパラメータを８個得ることと、
− 次数１の低周波（または強エントロピー）のパラメータ８個を２つずつ加算して次数２の低周波または強エントロピーの第１のパラメータを４個得て、それを２つずつ減算して次数２の高周波または弱エントロピーの第２のパラメータを４個得ることと、
−次数２の低周波（または強エントロピー）のパラメータ４個を２つずつ加算して次数３の低周波または強エントロピーの第１のパラメータを２個得て、それを２つずつ減算して次数３の高周波または弱エントロピーの第２のパラメータを２個得ることと、
−次数３の低周波（または強エントロピー）のパラメータ２個を加算して次数４の低周波または強エントロピーの第１のパラメータを１個得て、それを減算して次数４の高周波または弱エントロピーの第２のパラメータを１個得ることからなる。

同様に、この例によれば、垂直射影、および水平射影の第１の次数は、ハールの２次元カーネルを用いて２次元射影の形態で同時に実行することができ、２×１６画素の各ブロックが、２×２画素の正方形となる互いに連続する８個のサブブロックで構成されると考える。このような射影では低周波または強エントロピーのパラメータが１つ、およびサブブロックによって高周波または弱エントロピーのパラメータが３つ生成される。

次に、得られた低周波（または強エントロピー）のパラメータ８個に次数３の水平射影を適用する。

さらに正確には、第１の読み取りステップ１００の段階では、イメージャ回路２２は、たとえば１行ずつ取り込む電子シャッターモードで第１の行Ａから順に読み取る。すると、この行の画素値が記憶される。第１の行Ａの画素数は、有利なように１６または１６の倍数、つまりブロックの水平寸法の倍数とする。

次にイメージャ回路２２は、たとえば１行ずつ取り込む電子シャッターモードで第２の行Ｂを順に読み取る。

この第２の行Ｂを読み取る間、読み取ったＡおよびＢの２行を１組とする各ブロックに２次元の射影を実行するステップ１０２に移る。図２に示す例では、簡略化することのみを目的として、各行が１６画素を有すると考える。つまりこれは、この例では特に簡略化しているが、ＡおよびＢの２行の組が単一のブロックを有するということである。行Ａの画素はａ_０、．．．、ａ_１５、行Ｂの画素はｂ_０、．．．、ｂ_１５と表記する。

このａ_０、．．．、ａ_１５およびｂ_０、．．．、ｂ_１５３２画素は、Ｂ_ｉ（０≦ｉ≦７）と表記する正方形のサブブロック８個で構成されると考える。この正方形のサブブロックＢ_ｉはそれぞれ４個の画素ａ_２ｉ、ａ_２ｉ＋１、ｂ_２ｉおよびｂ_２ｉ＋１を有する。

ステップ１０２では、４つのハールブロック（それぞれＬＬ１、ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１と表記）で構成される基底で正方形のサブブロックＢ_ｉをそれぞれ射影する。この４ブロックは、図２では斜線（減算した値）または白（加算した値）の４画素の正方形のブロックで示しており、わかりやすいようにステップ１０２の図の左部に配置し、その反対側には生成される係数を示している。

第１のハールブロックＬＬ１は、低周波要素であることを示す。画像は基本的に局地の外縁によって１つ１つ分離されている同質の領域で構成されているため、画像の一般特性を考慮すると、この低周波要素も強エントロピーのパラメータである。その射影係数は、次の計算によって得られる。
ＬＬ１（Ｂ_ｉ）＝ａ_２ｉ＋ａ_２ｉ＋１＋ｂ_２ｉ＋ｂ_２ｉ＋１

第２のハールブロックＨＬ１は高周波要素であることを示し、さらに正確には、垂直方向に高周波かつ水平方向に低周波の要素である。画像は基本的に局地の外縁によって１つ１つ分離されている同質の領域で構成されているため、画像の一般特性を考慮すると、この高周波要素も弱エントロピーのパラメータである。その射影係数は、次の計算によって得られる。
ＨＬ１（Ｂ_ｉ）＝ａ_２ｉ＋ａ_２ｉ＋１−ｂ_２ｉ−ｂ_２ｉ＋１

第３のハールブロックＬＨ１は高周波で弱エントロピーの要素であることを示し、さらに正確には、水平方向に高周波かつ垂直方向に低周波の要素である。その射影係数は、次の計算によって得られる。
ＬＨ１（Ｂ_ｉ）＝ａ_２ｉ−ａ_２ｉ＋１＋ｂ_２ｉ−ｂ_２ｉ＋１

第４のハールブロックＨＨ１高周波で弱エントロピーの要素であることを示し、さらに正確には、水平方向に高周波かつ垂直方向に高周波の要素である。その射影係数は、次の計算によって得られる。
ＨＨ１（Ｂ_ｉ）＝ａ_２ｉ−ａ_２ｉ＋１−ｂ_２ｉ＋ｂ_２ｉ＋１

前述のハールブロックの基底で正方形のサブブロックＢ_ｉすべてを射影すると、係数は４×８＝３２となる。高周波で弱エントロピーである２４個の係数は保存され（８係数ＨＬ１（Ｂ_ｉ）、８係数ＬＨ１（Ｂ_ｉ）、８係数ＨＨ１（Ｂ_ｉ））、低周波で強エントロピーである８係数ＬＬ１（Ｂ_ｉ）は保存されずに次数３の水平射影を実行するステップ１０４で処理される。図２のステップ１０２の図では、保存される係数はグレーで示し、保存されない係数は白で示している。

ステップ１０４では、第１の次数で、Ｌ２およびＨ２で示す２つの１次元ハールブロックで構成される基底で係数｛ＬＬ１（Ｂ_２ｉ）；ＬＬ１（Ｂ_２ｉ＋１）｝の各ペアを射影する。図２にはブロックＨ２のみを、水平方向に配置される２つの「画素」の矩形ブロックで示し、一方を白（加算した値）、もう一方を斜線（減算した値）で示している。このブロックＨ２は、わかりやすいようにステップ１０４の左部に配置し、その反対側には生成されて保存される係数を示している。ブロックＬ２によって生成される係数は、保存されずに水平射影の第２の次数で処理される。これはステップ１０４を簡略化するために図示しておらず、ブロックＬ２も同様である。

第１の１次元ハールブロックＬ２は、低周波で強エントロピーの要素であることを示す。その射影係数は、次の計算によって得られる。
Ｌ２（ｉ）＝ＬＬ１（Ｂ_２ｉ）＋ＬＬ１（Ｂ_２ｉ＋１）

第２の１次元ハールブロックＨ２は、高周波で弱エントロピーの要素であることを示す。その射影係数は、次の計算によって得られる。
Ｈ２（ｉ）＝ＬＬ１（Ｂ_２ｉ）−ＬＬ１（Ｂ_２ｉ＋１）

前述した１次元ハールブロックの基底で係数｛ＬＬ１（Ｂ_２ｉ）；ＬＬ１（Ｂ_２ｉ＋１）｝の４ペアを射影すると８つの係数が得られる。高周波で弱エントロピーの４係数は保存され（４係数Ｈ２（ｉ））、低周波で強エントロピーの４係数Ｌ２（ｉ）は水平射影の第２の次数で処理される。図２にある図では、保存される係数をグレーで示し、保存されない係数は示していない。

水平射影の第２の次数では、Ｌ３およびＨ３で表記されてＬ２およびＨ２と同じであるが２倍の規模で作動する２つの１次元ハールブロックで構成される基底で係数｛Ｌ２（２ｉ）；Ｌ２（２ｉ＋１）｝の各ペアを射影する。図２ではブロックＨ３のみを、水平方向に配置される２つの「画素」の矩形ブロックで示し、一方を白（加算した値）、もう一方を斜線（減算した値）で示している。このブロックＨ３は、わかりやすいようにステップ１０４の左部に配置し、その反対側には生成されて保存される係数を示している。ブロックＬ３によって生成される係数は、保存されずに水平射影の第３の次数で処理される。これはステップ１０４を簡略化するために図示しておらず、ブロックＬ３も同様である。

第１の１次元ハールブロックＬ３は、低周波で強エントロピーの要素であることを示す。その射影係数は、次の計算によって得られる。
Ｌ３（ｉ）＝Ｌ２（２ｉ）＋Ｌ２（２ｉ＋１）

第２の１次元ハールブロックＨ３は、高周波で弱エントロピーの要素であることを示す。その射影係数は、次の計算によって得られる。
Ｈ３（ｉ）＝Ｌ２（２ｉ）−Ｌ２（２ｉ＋１）

前述した１次元ハールブロックの基底で係数｛Ｌ２（２ｉ）；Ｌ２（２ｉ＋１）｝の２ペアを射影すると、４つの係数が得られる。高周波で弱エントロピーの２係数は保存され（係数Ｈ３（ｉ）２個）、低周波で強エントロピーの２係数Ｌ３（ｉ）は水平射影の第３の次数で処理される。図２にある図では、保存される係数をグレーで示し、保存されない係数は示していない。

水平射影の第３の次数では、Ｌ４およびＨ４で表記されてＬ３およびＨ３と同じであるが２倍の規模で作動する２つの１次元ハールブロックで構成される基底で２つの係数Ｌ３（０）およびＬ３（１）を射影する。図２ではブロックＨ４を、水平方向に配置される２つの「画素」からなる矩形ブロックで示し、一方を白（加算した値）、もう一方を斜線（減算した値）で示している。このブロックＨ４は、わかりやすいようにステップ１０４の図の左部に配置し、その反対側には生成されて保存される係数を示している。図２ではブロックＬ４を、水平方向に配置される２つの白い「画素」からなる矩形ブロックで示している（加算した値）。このブロックＬ４は、わかりやすいようにステップ１０４の図の左部に配置し、その反対側には生成されて保存される係数を示している。

第１の１次元ハールブロックＬ４は、低周波で強エントロピーの要素であることを示す。その射影係数は、次の計算によって得られる。
Ｌ４（０）＝Ｌ３（０）＋Ｌ３（１）

第２の１次元ハールブロックＨ４は、高周波で弱エントロピーの要素であることを示す。その射影係数は、次の計算によって得られる。
Ｈ４（０）＝Ｌ３（０）−Ｌ３（１）

前述した１次元ハールブロックの基底で２つの係数Ｌ３（０）およびＬ３（１）を射影すると、２つの係数Ｈ４（０）およびＬ４（０）となる。この２つの係数は保存され、図２ではグレーで示している。

結論として、８係数ＨＨ１（Ｂ_ｉ）、８係数ＬＨ１（Ｂ_ｉ）、８係数ＨＬ１（Ｂ_ｉ）、４係数Ｈ２（ｉ）、２係数Ｈ３（ｉ）、１係数Ｈ４（０）および１係数Ｌ４（０）、すなわち３２係数を保存する。このように、損失のない符号を形成する可逆変換を実行し、強エントロピーで単一の係数を供給し、係数Ｌ４（０）は該当するブロックの画素の平均を表す。

図３は、前述した方法を実践するのに考えられるアーキテクチャの一例を示す。

提案したアーキテクチャの第１のステップ４０は、「＋」のシンボルで示す加算器、「−」のシンボルで示す減算器、および記憶素子を有し、この各記憶素子は１つの係数のサイズを記憶し、「ｚ^−１」のシンボルで示している。この第１のステップ４０は、前述したようなステップ１０２、１０４を実行し、行Ｂの画素を読み終わるたびに係数ＨＨ１（Ｂ_ｉ）、ＬＨ１（Ｂ_ｉ）、ＨＬ１（Ｂ_ｉ）、Ｈ２（ｉ）、Ｈ３（ｉ）、Ｈ４（０）およびＬ４（０）（図３およびこれ以降の説明では簡略化のためＨＨ１、ＬＨ１、ＨＬ１、Ｈ２、Ｈ３、Ｈ４およびＬ４と表記）を提供する。

従来のように、記憶素子「ｚ^−１」を使用する加算器および減算器、すなわち次数３の水平射影を実行し、いわば８つのパラメータに対してハールの水平変換を行う加算器および減算器で供給されるデータも、２次元分割した結果の係数が最終的にもとの画素と同じ係数となるように変換の各次数でサブサンプリングされることがわかる。

次に、各ブロックのこの２次元分割で得られた係数ＨＨ１、ＬＨ１、ＨＬ１、Ｈ２、Ｈ３、Ｈ４およびＬ４は、損失を伴う符号化を実行する量子化ブロック４２で量子化される場合もある。

この量子化ブロック４２を出たとき、つまり情報源符号化のステップ４０の直後に、係数は、最初の画像を表す２進データ列のサイズの最適化を実行するエントロピー符号化ブロック４４を用いて符号変換される。

さらに一般的には、前述の方法は、通信ネットワークからダウンロード可能なコンピュータプログラムおよび／またはコンピュータでの読み取りが可能な媒体に保存されたコンピュータプログラムおよび／またはプログラムコードのインストラクションを含むプロセッサでの実行が可能で、図２を参照しながら説明したステップを実行するコンピュータプログラムによって実践することができる。

この方法は、画像キャプチャ装置のさまざまな箇所に導入することができるが、特に、画像の蓄積を可能にする圧縮素子としてグラフィックスコプロセッサ回路２８に導入したり、イメージャ回路２２に導入したりすることができる。これは図４に示すように、情報源符号化器３０の形態でイメージャ回路２２に導入するのが有利である。実際に、この場合は、物理的な電子的リンク２４で許容できる伝送レートは大幅に減少する。

図４では、情報源符号化器３０は、アナログデジタル変換装置１８を出たあとで、伝送用インターフェース２０の直前にある。インプリメンテーションのさまざまな変形例によれば、アナログ分野でのインプリメンテーションも可能で、アナログデジタル変換装置１８の上流に設置したり、変換装置１８の前または後で、画素マトリクス１４の列の下にある１つまたは複数の並列素子の状態で考案したりすることもできる。

図４に部分的に示している画像キャプチャ装置は、たとえばデジタルカメラやデジタルビデオカメラ、あるいは遠距離通信またはこのようなカメラや内蔵ビデオを備えるあらゆるデータ処理を行う携帯可能な装置であることがわかる。

前述したような符号化方法によって、１行ずつ順に読み取るモードを備える画像キャプチャ装置から利便性を引き出せることは明らかである。この方法は、このような装置のイメージャ回路２２に容易に導入することができる。各ブロックが２行と多数の列を有し、このようなブロックごとに処理を行うには１行のみしか記憶する必要がないため、このイメージャ回路２２の蓄積スペースが限られているとしても導入することができる。

ただし、本発明は上記の実施形態に限定されるわけではないことを述べておく。

実際に、さらに一般的には、イメージャ回路２２の蓄積スペースが許せば、画素のＮ−１行を記憶してブロックごとの符号化を実行することが可能である限り、ブロックの行数Ｎを増加することは可能である。ブロックごとの列数Ｐを常にＮよりも厳密に大きくなるように選択すると、１行ずつ順に読み取るモードに接続している画素の水平方向のコヒーレンスが最良となる利便性を引き出せるという利点が得られると同時に、メモリリソースの使用を最適化することもできる。

逆に、ブロックの垂直寸法を１画素のみに縮小することも可能である。この限られた事例では、垂直射影には恒等関数を適用する（射影次数０、１画素での１次元カーネル）。そのため、画像を圧縮するのに画素の垂直方向のコヒーレンスは使用しないが、さらに少ない蓄積スペースを使用する。

最後に、前述の例では、ハールのウェーブレットによってインプリメンテーションが簡易になるため、このウェーブレットを使用する符号化を提案したが、ほかのウェーブレットまたはＤＣＴによる符号化や矩形ブロックに対してサブバンドでフィルタリングすることによる符号化を検討することも可能である。実際に、本発明はブロックごとに、特に離散関数基底での２次元分割による符号化に限定されるものではなく、各ブロックの所定の離散関数基底での（水平方向および垂直方向に分離可能な）２次元分割を使用する一般的な方法で、ブロックごとに行うあらゆる符号化に適用される。

第２の局面：情報源符号化で生じたパラメータのエントロピー符号化

前述したブロックごとの符号化は、各ブロックのＮ×Ｐ画素をＮ×Ｐ係数に変換する。その最大の目的は、あらゆる情報源符号化と同じく、画素の空間的冗長度を利用して統計的に偶発性の高いＮ×Ｐ画素を統計的に非常に予測しやすいＮ×Ｐ係数に変換することである。実際に、前述の例でみたとおり、情報源符号化のステップ４０で供給された３２の係数ＨＨ１、ＬＨ１、ＨＬ１、Ｈ２、Ｈ３、Ｈ４およびＬ４のうち、係数Ｌ４のみが高いエントロピーであった。エントロピー符号化器を用いることによって、損失があってもなくても画像の圧縮が可能となる。

エントロピー符号化の目的は、出現確率が変化する固定サイズの係数を可変サイズのデジタル語に変換することである。所定の方法では、最も出現確率の高い係数値は小さいビット数で符号化されるが、逆に最も出現確率の低い係数値は大きいビット数で符号化される。

次に、もとの信号を無相関化した情報源符号化に適応させたエントロピー符号化方法の例のなかでもとりわけ本発明によるブロックごとの符号化方法に適応させた例を詳細にみていく。

統計的に、現実世界の相関化したサンプルの差、たとえば画像、映像または音声の信号の連続するサンプル間の差から生じる信号は、ゼロに近い係数を供給することが多く、絶対値でゼロから離れることはさらに稀である。ＤＣＴタイプのブロックごとの符号化またはデジタル画像のウェーブレットによる符号化から生じる係数は、一般にこの特性を検証するものである。したがって、符号変換する係数の値がゼロに近いほど小さいビット数を割り当てるあらゆるタイプのエントロピー符号は、特にこのような信号に適応される。

再度図３を見ると、情報源符号化４０のステップ、または場合によっては量子化ブロック４２で供給される２進データ列は、一連の符号語で構成され、各語は符号ビットおよびあらかじめ定められた一定のビット数を有して対応する係数の値を決定する。

この２進データ列を変換するのに適応させたエントロピー符号の例を以下に示す。
− 符号語の値がゼロであれば、エントロピー符号は２つのビットを変換した符号語を割り当て、第１のビットに「１」、第２のビットに語の符号値に変換した語を割り当てる。
− 符号語の値がゼロでなければ、最も重みの大きい「１」のビットの位置を決定し、その結果エントロピー符号は、決定したこの位置に対応する「０」のビット数、「１」のビット、符号語の符号ビット、および最も重みの大きい「１」のビットよりも重みの小さい符号語のビットを連結することによって得られる変換後の符号語を割り当てる。

換言すると、このエントロピー符号化は、固定サイズの符号語に対して最も重みの大きい「１」のビットの位置およびその符号を可変サイズの符号を用いて符号化したのち、重みの大きいこの「１」のビットよりも重みの小さい符号語のビットを可変サイズの符号に連結させることである。

さらに具体的には、このエントロピー符号の原理は下表のようになり、表中Ｓは変換する２進符号語の符号ビットを表す。

変換した各符号語に対し、最初の「１」の前にある「０」の数によって変換後の完全な符号語のサイズが決定されることが確認される。変換した符号語は、変換した２進データ列を続けて読み取ったものであれば分離することができる。

このエントロピー符号化は、２進符号語に対して実行される２進論理演算によるものである。したがって、当業者は、２進符号語のうちの２つの補数に対して補足的な２進論理演算を実行することからなるこの符号の変形例でも同じように作動することがわかるだろう。同じく、前述の例では、ビット数がこの位置に対応する「０」のビットを用いて最も重みの大きい「１」のビットの位置を符号化する規定によって選択した。当業者は、別の規定を選択することによって成り立つこの符号の変形例も同じように作動することがわかるだろう。

よって、このエントロピー符号は、
− 符号語が、すべて同一のビットで構成されていなければ、最も重みの小さいそのビット（基準ビット）を決定し、このビットを基点として符号語よりも重みの大きいビットはすべて同一であるため、エントロピー符号が、所定の同じ値を持つビット数（この数は決定した位置に対応）、所定の同じ値に追加した値を持つビット、符号語の符号に応じて定義されるビット、および基準ビットよりも重みの小さい符号語のビットを連結させることによって得られた変換後の符号語を割り当て、
− 符号語が、すべて同一のビットで構成されていれば、エントロピー符号が、２つのビットを変換した符号語を割り当て、第１のビットに追加の値、第２のビットには符号語の符号に応じて定義される値を割り当てる一般のステップを含む同等のエントロピー符号系の一部であると定義することができる。

本発明の第１の局面で紹介した符号化方法に特別に適用させたが、このエントロピー符号化は、特に、処理されていない実際の画像から得られた係数の重みの小さいビットに存在するノイズが原因で、実際の画像からとった統計の実際の可変性には対応しにくい。

エントロピー符号化の性能を向上させるため、ノイズに埋もれると考える重みの小さいビット数であるノイズＢの閾値を定義し、無相関化した画像信号の最適な統計の検証は行わないパラメータＢを使用する。

このパラメータＢを基に、変換する符号語で構成される第１の２進データ列を、前述のエントロピー符号を使用して圧縮した第２の２進データ列に変換して第１の２進データ列の各語を変換後の符号語に変換するという新たなエントロピー的符号変換方法を定義する。第１の２進データ列の符号語のノイズレベルを表す重みの小さいビット数Ｂをベースに、第１の２進データ列の各符号語に、
− 符号語を第１のサブ符号語と第２のサブ符号語に細分化し、第１のサブ符号語がノイズに埋もれたと考えられる符号語の重みの小さいＢビットを有し、第２のサブ符号語が符号語の重みの大きい別のビットを有するステップと、
− 変換後の第２のサブ符号語を得るために第２のサブ符号語に前述のエントロピー符号を適用するステップと、
−変換後の第１のサブ符号語と第２のサブ符号語の連結によって最終的に変換される符号語を得るステップとを適用する段階を含む。

したがって、各符号語の重みの小さい第１のビットＢは、エントロピー符号の適用に適応させた統計を検証しないものとして考えられ、符号語の重みの大きい部分にしか適用されないこの符号化からは除外されてエントロピー符号の使用が最適化されるようになる。

Ｂ＝３に対しては、例として上に挙げたエントロピー符号に対するこの改良を適用させると、具体的には下の符号変換表のようになり、表中のシンボルｂは、ノイズに埋もれたと考えられるビットを示す。

この改良は当然、画像、映像または音声からの実際の信号を無相関化して生じた１連の２進データの符号変換に適応させた別のエントロピー符号にも同じように適用させることができる。

Ｂの数は該当する２進データ列のそれぞれに対して、このデータ列の統計パラメータに応じて決定することが有利であるが、必ずしもそうする必要はない。こうすることによって符号変換を有利に適応させることになる。２進データ列を符号変換したのち、Ｂの数は変換したデータ列とともに供給されて信号の逆変換が可能になる。

たとえば、２進データ列の符号語のノイズレベルを表す重みの小さいビット数Ｂは、この２進データ列の符号語のうち最も重みの大きい「１」のビットの位置の平均の整数部分として選択される。

補足的または規定による２進論理では、Ｂは２進データ列の符号語のうち最も重みの大きい「０」のビットの位置の平均の整数部分として選択することができる。

したがって、さらに一般的に表現すると、Ｂはこの２進データ列の符号語のうち基準ビットの位置の平均の整数部分として選択される。

実際には、符号変換ブロック４４は、図５に示したような方法を実践するようにすることができる。

第１のステップ２００では、符号変換ブロック４４は第１の２進データ列の形態で、ブロック４２によって量子化した係数で構成される場合もある情報源符号化ステップ４０で符号化したデジタル画像を受信する。

次のステップ２０２では、この第１の２進データ列の符号語に対して統計的計算を実行し、この符号語のうち最も重みの大きい「１」のビットの位置の平均の整数部分としてＢの値を決定する。純粋に例として、Ｂはたとえば２と推算される。

次のステップ２０４では、第１の２進データ列の符号語全体に対して反復ループを開始し、各符号語を変換する。符号語はそれぞれ、たとえば１つの符号ビットｓおよび１つの係数の値を定義する２つのビットなどで構成される。純粋に符号語「ｓ０００００１０１１０」は例として考える。

次のステップ２０６では、この符号語は２つのサブ符号語に分割される。第１のサブ符号語は、ノイズに埋もれたと考えられる符号語の最も重みの小さいＢ＝２ビットを有し、この場合は「１０」となる。第２のサブ符号語は、符号語の重みの大きい別のビットおよび符号ビットｓを有し、「ｓ０００００１０１」となる。

次のステップ２０８では、前述したエントロピー符号化を第２のサブ符号語に適用する。最も重みの大きい「１」のビットの位置は３であり、エントロピー符号化によって、「０」の３ビット、「１」のビット、符号ビットｓ、および最も重みの大きい「１」のビットよりも重みの小さい第２のサブ符号語の連結により得られた変換後の第２のサブ符号語が割り当てられる。これよって変換後の第２のサブ符号語は「０００１ｓ０１」となる。

最後に、ステップ２１０では、符号語「ｓ０００００１０１１０」に相当する変換後の符号語は、変換後の第２のサブ符号語と第１のサブ符号語の連結によって得られる。これは最終的に「０００１ｓ０１１０」となる。

第１の２進データ列の符号語がすべて変換されていない限り、ステップ２０４を再度繰り返す。

すべて変換されていれば、最終ステップ２１２に移り、変換後の符号語で構成される変換後の第２の２進データ列と、所定のビット数に対して符号化したＢの値とを供給して符号変換を終了する。Ｂと変換後の第２の２進データ列を伝送すれば、無相関化した信号の係数を得ることができる。

図６は、前述のエントロピー符号を適用する場合に、符号変換ブロック４４を使用するのに考えられるアーキテクチャの一例を示している。

提案しているアーキテクチャは、連なって配置される２つのシフトレジスタ５０および５２を有する。各シフトレジスタは、最初のセルを除いて、前のセルの出力部「ｏｕｔ」に連結する入力部「ｉｎ」を有するセルからなる。さらに、第２のシフトレジスタ５２の最初のセルの入力部「ｉｎ」は、第１のシフトレジスタ５０の最後のセルの出力部に連結している。

各シフトレジスタの各セルはさらに、クロック信号供給回路５４に連結し、この回路によって、ｏｕｔ（ｋ）＝ｉｎ（ｋ−１）の関係に応じてクロックｋごとに各セルの入力部に出力部に対する桁上げが生じてレジスタ５０および５２の内容を順に読み取る。最後に、元の方法により、各シフトレジスタの各セルは、このセルがたとえば「１」のときに短絡することが可能となる追加の制御入力部を有する。換言すると、この短絡が１つのセルに対して作動すると、ｏｕｔ（ｋ）＝ｉｎ（ｋ）およびこのセルによってもたらされた値は読み取られない。

図６に示した特殊なアーキテクチャは、１０ビットの符号語および１符号ビットの符号語の変換に適応される。このアーキテクチャは符号語「ｓ０００００１０１１０」を処理する特殊な場合であり、その符号変換は前述のとおりである。

第１のシフトレジスタ５０は、処理する符号語の値のビット数と同数のセル、つまり１０個のセルを有する。このセルは符号語の値でロードされ、最初のセルは最も重みの小さいビットを有し、最後のセルは最も重みの大きいビットを有する。

第２のシフトレジスタ５２は、第１のシフトレジスタのほかに２つのセルを有する。その最初の２つのセルはそれぞれ符号語の符号ビットおよび「１」でロードされる。あとの１０個のセルは「０」でロードされる。

当然ながら、補足の論理または選択した規定では、使用したエントロピー符号化の変形例に応じてレジスタのセルの値を適応させる。

第１のシフトレジスタ５０の１０個のセルの制御入力部は、それぞれ第１の短絡の符号語Ｍ１から１０ビットを取り込む。第２のシフトレジスタ５２の「０」でロードされた１０個のセルの制御入力部は、それぞれ第２の短絡の符号語Ｍ２から１０ビットを取り込む。

第１および第２の符号語Ｍ１およびＭ２は、Ｂの値および変換する符号語の最も重みの大きい「１」のビットのｎの位置を基に定義される。

そのため、第１の中間語Ｍｉ１を２進形式および１０ビットで値２^Ｂ−１と定義する。たとえば、Ｂの値が２であれば、Ｍｉ１の値は「００００００００１１」となる。また、第２の中間語Ｍｉ２も２進形式および１０ビットで値２^ｎ−１と定義する。たとえば、符号語「ｓ０００００１０１１０」に対しては、ｎの値は５である。よってＭｉ２の値は「０００００１１１１１」となる。また、Ｍｉ２／２の値は「００００００１１１１」であることもわかり、これはＭｉ２の重みの小さいビットの方へ１つシフトさせたものに相当する。

実際には、第２の中間語Ｍｉ２は変換する符号語から容易に得られる。最も重みの大きいビットを、変換する符号語の最も重みの大きいビット値にし、変換する符号語のｎ番目のビットとｎ−１番目のビットとの間を論理和（ＯＲ）の関係を用いて重みの小さいビットに向かって繰り返し下がり、ｎ−１番目のビット値を決定する。

第１の符号語Ｍ１は、次の論理的関係によって定義される。
Ｍ１＝ＮＯＴ（Ｍｉ２／２ ＯＲ Ｍｉ１）。

図６に示す例では、以下のようになる。
Ｍ１＝ＮＯＴ（「００００００１１１１」ＯＲ「００００００００１１」）、
Ｍ１＝ＮＯＴ（「００００００１１１１」）、Ｍ１＝「１１１１１１００００」。

第２の符号語Ｍ２は、次の論理的関係によって定義される。
Ｍ２＝（ＮＯＴ Ｍｉ２）ＯＲ Ｍｉ１。

図６に示す例では、以下のようになる。
Ｍ２＝（ＮＯＴ「０００００１１１１１」）ＯＲ「００００００００１１」、
Ｍ２＝「１１１１１０００００」ＯＲ「００００００００１１」、
Ｍ２＝「１１１１１０００１１」。

図６では、符号語Ｍ１およびＭ２は、左から右に向かってビットの重みが増加するように示している。「１」のビットがあるごとに、グレーで示した該当セルを短絡する。２つの連続するシフトレジスタによって伝送されていないグレーのセルの値は、第２のレジスタ５２の最後のセルを第１のレジスタ５０の最初のセルまで上げると、第２のシフトレジスタ５２の出力部から順に供給された変換後の符号語は、この例では値「０００１ｓ０１１０」となることがわかる。

前述したようなエントロピー符号化を使用することによる符号語変換を改良した方法は、無相関化した値を持つがノイズの入っている２進データ列が存在するとしても、高性能を維持できることは明らかである。

さらに、Ｂの値が２進データ列を抽出した統計データを基に自動計算されると、この符号変換方法はそれに適応するようになり、これは特に有利な点である。パラメータＢが十分小さい値を取るようにすると（つまり、ノイズレベルを先験的にノイズに埋もれたビット数に量子化する）、このパラメータをさらに小さいビット数（たとえば３）に対して符号化することができる。よって、この符号変換方法に適応特性を追加した分は問題にならない。また、Ｂの値は特別な統計計算をしなくても先験的に決定することができることもわかる。

つまり、重要な点は、図５および図６を参照して説明した本発明の第２の局面は、本発明によるブロックごとの符号化方法に適用され、特に図１〜図４（本発明の第１の局面）を参照して説明した実施形態に適用されることが有利であるという点である。

ただし、当業者は、本発明による第１の局面の方法によって必然的に符号化したデータを入力部に供給することなく実践することができる限り、本発明の第２の局面が第１の局面とは別のものであることは理解できるであろう。本方法は、ブロックごとに符号化するほかの方法にも有利なように適用することができ、たとえば先行技術に記載の方法など、最初に強く相関化していた画像、映像または音声の信号を最終的に無相関化する方法に適用することができる。

逆に、本発明の第１の局面に沿って説明した符号化方法は、必ずしもこの符号変換方法を含む必要はなく、周知の符号変換方法を使用してもよい。

Claims (10)

1. 複数の独立したブロックで構成される画素のラスターイメージのブロックごとの符号化方法（１４）であって、ｎ画素を垂直方向に分割する１次元カーネルとｐ画素を水平方向に分割する１次元カーネルとを組み合わせて適用することによって所定の離散関数基底（ＬＬ１、ＨＬ１、ＬＨ１、ＨＨ１、Ｌ２、Ｈ２、Ｌ３、Ｈ３、Ｌ４、Ｈ４）でこの画像のブロックを連続的に２次元分割するステップ（１００、１０２、１０４）を含み、前記ブロックの水平方向は、１行ずつ順に読み取るモードおよび／または伝送するモードでのラスターイメージの行の方向であると定義し、
   − 各ブロックの横の画素数を表す水平寸法Ｐは、ｐの倍数であるためＰ＝ｋ．ｐと定義し、解像度ｌｏｇ_ｐ（Ｐ）での分割を水平方向に分割する１次元カーネルを用いて実行し、
   − 各ブロックの縦の画素数をＮ表す垂直寸法Ｎは、ｎの倍数であるためＮ＝ｌ．ｎと定義し、解像度ｌｏｇ_ｎ（Ｎ）での分割を垂直方向に分割する１次元カーネルを用いて実行する符号化方法において、
   所与のｎおよびｐの値に対し、前記垂直寸法Ｎが前記水平寸法Ｐよりも小さくなるように前記ｋおよびｌの値を選択することを特徴とする符号化方法。
   
2. 水平方向および垂直方向に分割する１次元カーネルｎ＝ｐ＝２が、ウェーブレットに分解するハール離散関数である、請求項１に記載の符号化方法。
3. 前記ラスターイメージブロックの前記２次元分割が、解像度１での垂直方向の分割と、解像度ｌｏｇ_２（ｋ）＋１での水平方向の分割との組み合わせを含み、前記垂直寸法がＮ＝２画素で前記水平寸法がＰ＝２．ｋ画素のブロックに実行する、請求項２に記載の符号化方法。
4. 前記各ブロックが、一辺が４画素の正方形となる互いに連続するｋ個のサブブロック（Ｂ_ｉ）で構成され、前記ラスターイメージブロックのいずれか１つの２次元分割が、垂直方法と水平方向に分割する１次元カーネルを組み合わせるハールの２次元カーネルを用いてｋ個のサブブロックをそれぞれ変換したのち（１０２）、水平方向に分割する（１０４）１次元カーネルを用いて解像度ｌｏｇ_２（ｋ）で水平方向に分割し、該分割をｋ個のサブブロックを変換して得られた強力なエントロピーを有するｋ個の要素に適用する、請求項３に記載の符号化方法。
5. 前記符号化方法がさらに
   − 画像ブロックを連続的に２次元分割する前記ステップ（１００、１０２、１０４）に続いて、符号変換する語で構成される第１の２進データ列を供給するステップ（２００）と、
   − 所定の可変長符号のエントロピー符号を用いて（２０８）、第１の２進データ列を圧縮した第２の２進データ列にエントロピー的に符号変換し（２０２、２０４、２０６、２０８、２１０、２１２）、前記第１の２進データ列の各符号語を変換後の符号語に変換するステップ
   とを含み、
   前記第１の２進データ列の符号語のノイズレベルを表すものと考える重みの小さいビット数をＢと表記する所定数をベースとして、前記第１の２進データ列の各符号語に、
   − 符号語を第１および第２のサブ符号語に細分化して（２０６）、前記第１のサブ符号語が符号語の重みの小さいＢビットを有し、前記第２のサブ符号語が符号語の重みの大きい別のビットを有するようにするステップと、
   − 所定のエントロピー符号を前記第２のサブ符号語に適用して変換後の第２のサブ符号語を得るステップ（２０８）と、
   − 前記変換した第１のサブ符号語と第２のサブ符号語を連結させることによって前記変換後の符号語を得るステップ（２１０）とを適用する段階を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の符号化方法。
6. 前記符号化方法がさらに、最初の行から最終行まで１行ずつ画像の画素値を順に読み取り、Ｎ行とＰ列からなる少なくとも１つのブロックを有する連続するＮ行を読み取る間に、この少なくとも１つのブロックの２次元分割（１０２、１０４）を実行するステップ（１００）を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の符号化方法。
7. 前記符号化方法がさらに、連続するＮ行を読み取る間に、
   − 連続する最初のＮ−１行を読み取り、記憶するステップ（１００）と、
   − Ｎ番目の行のデータを取得する間に、該行の少なくとも１つのブロックの２次元分割を実行するステップ（１０２、１０４）
   とを含む、請求項６に記載の符号化方法。
8. 最初の行から最後の行まで１行ずつ画像の画素値を順に読み取る手段（２２）を有する画像キャプチャ装置であって、請求項６または７に記載の符号化方法のステップを実行するように想定した符号化手段（３０）を有することを特徴とする画像キャプチャ装置。
9. 画像を取り込み、取り込んだこの画像をアナログデジタル変換するためのイメージャ回路（２２）と、該イメージャ回路（２２）とは別に、取り込んだ画像をデジタル処理するために前記イメージ回路に電子的に連結しているコプロセッサ回路（２８）とを有することができ、符号化手段（３０）が前記イメージャ回路（２２）に搭載される、請求項８に記載の画像キャプチャ装置。
10. 通信ネットワークからダウンロード可能なコンピュータプログラムおよび／またはコンピュータでの読み取りが可能な媒体に保存されたコンピュータプログラムおよび／またはプロセッサでの実行が可能なコンピュータプログラムであって、該プログラムをコンピュータ上で実行する際に、請求項１〜７のいずれか一項に記載の符号化方法のステップを実行するコンピュータプログラム。

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