JPH01879A - ベクトル量子化による画像データの圧縮装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は画像データの圧縮方法、特に詳細にはベクトル
量子化と直交変換符号化とを併用して高いデータ圧縮率
が得られるようにした画像データの圧縮方法に関するも
のである。

（従来の技術） 例えばＴＶ信号等、中間調画像を担持する画像信号は膨
大な情報量を有しているので、その伝送には広帯域の伝
送路が必要である。そこで従来より、このような画像信
号は冗長性が大きいことに着目し、この冗長性を抑圧す
ることによって画像データを圧縮する試みが種々なされ
ている。また最近では、例えば光ディスクや磁気ディス
ク等に中間調画像を記録することが広く行なわれており
、この場合には記録媒体に効率良く画像信号を記録する
ことを目的として画像データ圧縮が広く適用されている
。

このような画像データ圧縮方法の一つとして、ベクトル
量子化を利用する方法が知られている。

このベクトル量子化による方法は、２次元画像データを
相近接するに個の画素に関するデータ毎のブロックに分
割し、予めに個のベクトル要素を規定して作成したｔ目
異なる複数のベクトルから成るコードブックの中で、上
記ブロックの各々内の画像データの組と最小歪にて対応
するベクトルをそれぞれ選択し、この選択されたベクト
ルを示す情報を、各ブロックと対応させて符号化するよ
うにしたものである。

上述のようなブロック内の画像データは互いに高い相関
性を有しているので、各ブロック内の画像データを、比
較的少数だけ用意したベクトルのうちの１つを用いてか
なり正確に示すことが可能となる。したがって、画像デ
ータの伝送あるいは記録は、実際のデータの代わりにこ
のベクトルを示す符号を伝送あるいは記録することによ
ってなし得るから、データ圧縮が実現されるのである。

例えば２５６レベル（＝８ｂｉｔ）の、濃度スケールの
中間調画像における６４画素についての画像データ量は
、８Ｘ６４＝５１２ｂ　ｉ　ｔとなるが、この６４画素
を１ブロツクとして該ブロック内の各画像データを６４
要素からなるベクトルで表わし、このようなベクトルを
２５６通り用意したコードブックを作成すれば、１ブロ
ック当りのデータ量はベクトル識別のためのデータ量す
なわち８ｂｉｔとなり、結局データ量を１／６４に圧縮
可能となる。

以上のようにして画像データを圧縮して記録あるいは伝
送した後、ベクトル識別情報が示すベクトルのベクトル
要素を各ブロック毎の再構成データとし、この再構成デ
ータを用いれば原画像が再現される。

（発明が解決しようとする課８） 以上述べたベクトル量子化による画像データ圧縮方法は
、例えばＴＶ信号の伝送等において効果を上げているが
、最近では例えば医用放射線画像等、極めて高階調の画
像を前述の光ディスク等に記録するいわゆる電子画像フ
ァイルが注目されており、このような分野ではさらに効
率的な画像データ圧縮が望まれている。

そこで本発明は、以上述べたベクトル量子化の技術を利
用して、従来よりもさらに圧縮率を高めることができる
画像データの圧縮方法を提供することを目的とするもの
である。

（課題を解決するための手段及び作用）本発明による画
像データの圧縮方法は、以上述べたベクトル量子化に直
交変換符号化を組み合わせてデータ圧縮率向上を図った
もので、ベクトルを示す番号を、所定ベクトルに対する
コードブック内の各ベクトルの歪が大きいほど大あるい
は小となるように規定しておき、前述のブロック（以下
、Ｂ！と示す）毎に選択された上記番号の集合データを
、隣接するブロックＢ１どうしでまとめて、標本数Ｊ毎
のブロックＢ２に分割し、 このブロックＢｚ毎の上記集合データに対して直交変換
をかけ、 この変換によって得られた変換データをそれぞれ固有の
符号長で符号化することを特徴とするものである。

上ｇｃ！直交変換符号化は、通常はデータ圧縮のために
原画像データに対して適用されているものである。その
場合の直交変換符号化は、２次元画像データを適当な障
本数ずつのブロックに分け、このブロック毎に標本値か
らなる数値列を直交変換すると、この変換により特定の
成分にエネルギーが集中するので、エネルギーの大きな
成分は長い符号長を割当てて符号化（量子化）し、他方
低エネルギーの成分は短い符号長で粗く符号化すること
により、各ブロック当りの符号数を低減させるものであ
る。上記直交変換としては、フーリエ（Ｆｏｕｒｉｅｒ
）変換、コサイン（Ｃｏｓｉｎｅ）変換、アダマール（
）（ａｄ、ａｍａｒｄ）変換、カルーネンーレーベ（Ｋ
ａ　ｒｈｕｎｅｎ−Ｌｏ？ｖｅ）変換、バール（Ｈａａ
ｒ）変換等がよく用いられるが、ここでアダマール変換
を例にとって上記方法をさらに詳しく説明する。まず第
２図に示すように、ディジタルの２次元画像データを所
定の１次元方向に２個ずつ区切って上記ブロックを形成
するものとする。このブロックにおける２つの標本値ｘ
　（０）とＸ（１）とを直交座標系で示すと、前述のよ
うにそれらは相関性が高いので、第３図に示すようにｘ
　（１）　−ｘ　（０）なる直線の近傍に多く分布する
ことになる。そこで二の直交座標系を第３図図示のよう
に４５°変換して、新しいｙ　（０）　−ｙ　（１）座
（頭糸を定める。この座標系においてｙ　（０）は変換
前の原画像データの低周波成分を示すものとなり、該ｙ
（０）は、ｘ　（０）　、ｘ　（１）よりもやや大きい
値（約７１倍）をとるが、その一方原画像データの高周
波成分を示すｙ（１）はｙ（０）軸に近い非常に狭い範
囲にしか分布しないことになる。そこで例えば上記ｘ　
（０）　、ｘ　（１）の符号化にそれぞれ７ビツトの符
号長を必要としていたとすると、ｙ　（０）については
７ビツトあるいは８ビット程度必要となるが、その一方
ｙ（１）は例えば４ビット程度の符号長で符号化できる
ことになり、結局１ブロック当りの符号長が低減され、
画像データ圧縮が実現される。

以上、２つの画像データ毎に１ブロツクを構成する２次
の直交変換について説明したが、この次数を上げるにし
たがって特定の成分にエネルギーが集中する傾向が強く
なり、ビット数低減の効果を高めることができる。一般
的には、直交関数行列を用いることによって上記の変換
を行なうことができ、極限的には上記直交関数行列とし
て対象画像の固有関数を選べば、変換画像はその固有値
行列となり、行列の対角成分のみで元の画像を表現でき
ることになる。また上記の例は画像データを１次元方向
のみにまとめてブロック化しているが、このブロックは
２次元方向に亘るいくつかの画１象データで構成しても
よく、その場合には１次元直交変換の場合よりもより顕
著なビット数低減効果が得られる。

上述の２次元直交変換で得られた変換データは、各ブロ
ック内で変換に利用された直交関数のシーケンシ−（０
を横切る数）順に並べられる。このシーケンシ−は空間
周波数と対応が有るので、各変換データは第４図に示す
ように縦横方向に周波数順に並ぶことになる。そこで低
周波成分を担う変換データ（第４図の左上方側のデータ
）には比較的長い符号長を割当て（前述の１次元２次直
交変換においてｙ（０）に長い符号長を割当てたことと
対応する）、高周波成分を担う変換データ（第４図の右
下方側のデータ）には比較的短い符号長を割当てるか、
あるいは切り捨てることにより、ブロック当りの符号長
が低減される。

本発明方法では、上述のような直交変換符号化を原画像
データに対して適用するのではなく、ベクトル量子化で
選択されたベクトルを示す番号のデータに対して適用し
ているが、このベクトル番号を前述したように規定して
おくことにより、データ圧縮を実現できるものとなって
いる。すなわち、前述のようにベクトル番号を規定して
おけば、各ベクトルどうしは、規定しているベクトルの
歪が互いに小さいほど番号が近いものとなる。一方、原
画像データはブロックＢｌ内において近い画素どうしで
高い相関性を有するが、ブロック８１単位で考えると、
この場合も互いに近いブロックはど画像データ全体の相
関性が高くなる。したがって各ブロックＢ１について選
択されるベクトルも、互いに近いブロックＢｌどうしに
おいては相関性が高くなり、結局はベクトルの番号の相
関性が高くなるので、どのベクトル番号を直交変換符号
化すれば、該番号を示すために必要な符号長が低減され
るようになる。

（実　施　例） 以下、図面に示す実施例に基づいて本発明の詳細な説明
する。

第１図は本発明の方法を実施する装置を概略的に示すも
のである。１枚の連続調画像を示す原画像データＳはま
ずブロック変換回路ＩＯに通され、ＭＸＮの隣接画素か
らなる矩形ブロック毎のデータＸに変換される。このブ
ロック分けの様子を分かりやすく第５図に示す。この第
５図においてＦが原画像であり、Ｂ１が上記ブロックを
示す。なお説明を容易にするため、以下、上記のブロッ
クＢ工が６×６画素についてのデータからなるものとし
て話を進める。

このブロックＢ１毎の原画像データＸは、次にベクトル
量子化器１１に入力される。このベクトル量子化器１１
は、予めメモリ１２にコードブックとして記憶されてい
る複数のベクトルの中から、入力された各ブロック毎の
原画像データＸの組（３６個のデータからなる）と最小
歪にて対応するベクトルを選択する。すなわちメモリ１
２には、以下に示すようにそれぞれ３６のベクトル要素
（Ｘｌ、Ｘ２゜・・・・・・Ｘ３６）［ｎ−１，２，・
・・・・・、　２５６　］を規定した一例として２５６
のベクトルマ（１）、　　ｘ（２）、　　？（３）・・
・・・・・・・マ（２５Ｂ　＞を示すコードブックが記
憶されている。

Ｔ（１）＝　　（５２＋＋）　、　　９Ｔ　、　　２Ｌ
：　　＋＋＋＋　Ｍ（ＩＡ）マ（２）−（肩゛、芯゛、
・・・・・・・・・・・・９゛３′いマ（３）−（父゛
ｒ°、Ωｆ％３．・・・・・・・・・・・・船３わマ（
２５Ｂ　）　−（’１２’：’ゝ、９゛７ζ・・・・・
・・・・・・ｇ（：′：）。

そしてベクトル量子化器１１は原画像データＸの組（Ｘ
ｌ　＋　　Ｘ２　＋　　ｘ３・・・・・・・・・Ｘ３６
）とベクトル要素（＝、＋；２＋９３・・・・・・・・
・９３６）が歪最小にて対応するベクトルマ（ｍ）を求
め、このベクトルマ（ｍ）を規定したベクトルの識別番
号ｍを示す符号化データＤＩＩｌを出力する。上記の歪
としては、例えば平均２乗誤差 が用いられる（本例ではに−３８である）。このような
歪が最小となるベクトル？（ｍ）を見つけるには、例え
ばすべてのベクトルに関してこの歪を演算してから歪最
小となるベクトルマ（ｍ）を求めてもよいしくいわゆる
全探索形ベクトル量子化）、あるいは処理時間短縮化の
ために（歪が完全に最小とはならない場合があるが）２
進木探索形ベクトル量子化を実行してもよい。

本例においてベクトルマ（１）以下のベクトルｆ（２）
、マ（３）・・・・・・マ（２５Ｂ　）は、ベクトルマ
（１）と歪が少ない順に並べられている。つまり例えば
識別番号ｍのベクトル？（ｍ）と識別番号（ｍ＋１）の
ベクトルマ（ｍ＋１）の歪は、ベクトルｘ（ｍ）と識別
番号（ｍ＋２）のベクトルｘ　（ｍ＋２）の歪より小さ
いものとなっている。この歪は、例えば上記の平均２乗
誤差等で規定すればよい。

なお各ベクトル要素（Ｘｉ　、Ｘ２　、Ｘ３・・・・・
・・・・父３６）を規定したベクトルから成る最適のコ
ードブックは、データ圧縮を行なう画像と同種のトレー
ニング画像を予め用意して、このトレーニング画像に基
づいて公知の手法によって求めることができる。

前述のベクトル識別データＤｍは、本例では２５６のベ
クトルが区別できるものであればよいから、８ｂｉｔで
表わせる。したがってこの場合、各画素の濃度スケール
が２５６レベルー８ｂｉｔ）であれば、８ｂｉｔｘ３６
（画素）の画像データが８ｂｉｔで表わせることになる
から、データ圧縮率は１／３６となる。

以上述べたベクトルの選択、ベクトル識別データＤｎ＋
の出力は、原画像データＳが示す１枚の画像中のすべて
のブロックＢ１について行なわれる。

このベクトル識別データＤｅｗが示すベクトル識別番号
の分布状態は、画像１枚に関して例えば第６図図示のよ
うなものとなる。つまり本例では６×６−３６画素毎に
１つのベクトル識別番号が定められる。そして前述した
通り、これらのベクトル識別番号は、互いに近いブロッ
クＢＩはど高い相関性を持つものとなる。このようなベ
クトル識別番号を示すデータＤｆｆｌは、第１図図示の
ように直交変換回路１３に入力される。このデータＤｌ
ｕは直交変換回路１３において、−例として２次元直交
変換を受ける。この２次元直交変換は第６図に示すよう
に、隣接するｐＸＱのブロックＢ１を１つのブロックＢ
２として、各ブロックＢ２毎に行なわれる。なおこの第
６図には、３Ｘ３−９のブロックＢ１を１つのブロック
Ｂ２とした例を示しである。

この直交変換としては、例えば前述のアダマール変換が
用いられる。このアダマール変換は、その変換マトリク
スが＋１と−１のみからなるので、他の直交変換に比べ
ればより簡単な変換回路によって実行されうる。また周
知の通り２次元直交変換は１次元直交変換に縮退するこ
とができる。つまり上記２次元ブロックＢ２内のＰＸＱ
個のコードブック識別データＤｍに対して縦方向に１次
元直交変換をかけ、さらに、得られたＰＸＱ個の変換デ
ータに対して横方向に１次′元直交変換をかけることに
よって２次元直交変換が行なわれる。なお、縦方向、横
方向の変換の順序は逆であってもよい。

上記の２次元直交変換によって得られた変換データＹｍ
は、各ブロックＢ２内で、上記直交変換の基になった関
数（例えばアダマール変換にあってはＷａｌｓｈ関数、
フーリエ変換にあ）ては三角関数等）のシーケンシ−順
に縦横方向に並べられる。

このように並べられた変換データＹＩＩｌは、第１図図
示の通り公知の符号化回路１４に送られて符号化（量子
化）されるが、前述の通りこの変換データＹｍは特定成
分にエネルギーが集中しているから、このエネルギーが
高い成分には比較的長い符号長を与え、一方エネルギー
が低い成分には比較的短い符号長を与えるか、あるいは
切り捨てることにより、ブロックＢ２内りの必要なビッ
ト数が低減され、データ圧縮が達成される。

このようにして符号化されたベクトル識別番号を示すデ
ータｆ　（ｍ）は、記録再生装置１５において例えば光
ディスクや磁気ディスク等の記録媒体（画像ファイル）
に記録される。上記の通りこのデータｆ　（ｍ）は、ベ
クトル量子化と直交変換符号化により原画像データＳに
対して大幅な圧縮がなされているから、光ディスク等の
記録媒体には、大量の画像が記録されうるようになる。

画像再生に際して上記データｆ　（ｍ）は記録媒体から
読み出され、復号器１Ｂにおいて前記変換データＹＩＩ
ｌに復号される。この変換データＹｍは逆変換回路１７
に送られて、前記２次元直交変換に対する逆変換を受け
る。それによりベクトル識別番号を示すデータＤｒａが
復元される。画像データを間接的に示すこのベクトル識
別データＤｍは、復号器１８において再構成データＸ゛
に変換される。

すなわち復号器１８は、入力されたベクトル識別データ
Ｄａ＋が示すベクトルをメモリ１２に記憶されているコ
ードブックから読み出し、そのベクトルに規定されてい
るベクトル要素（ｘｌ、Ｘ２　＋　Ｘ３・・・・・・マ
３６）のそれぞれを、１つのブロックＢ１に関する再構
成データＸ°　として出力する。

この再構成データＸ°は、合成回路１９に送られ、そこ
でブロック８１単位のデータから画像１枚挙位のデータ
に変換される。この変換を受けた後の画像データＳ′は
、原画像データＳに対しては僅かな歪を有するだけで、
はぼ等しいものとなっており、最終的に画像再生装置２
０に送られる。この画像再生装置２０においては、上記
画像データＳ。

に基づいて、原画像データＳが担持していた原画像とほ
ぼ同等の画像が再生される。

なお、以上説明した実施例においては、ベクトル量（１
）との歪が小さい順に並べたベクトルに対して順次２．
３．４・・・・・・２５６なるベクトル識別番号を設定
しているが、ある所定のベクトル量に２５６なる識別番
号を与えてＴ　（２５６）とし、該ベクトル量（２５Ｂ
　）との歪が小さい順に並べた各ベクトルに対して順次
２５５．２５４．２５３・・・・・・３．２．１なるベ
クトル識別番号を設定するようにしてもよい。また各ベ
クトル量に識別番号を与えて並べる上で規準となる所定
のベクトルは、コードブックに規定されていないベクト
ルとしても構わない。

さらに、上記の実施例ではベクトル量子化に際して２次
元画像データを、隣接するＭＸＮ画素からなる矩形範囲
についてのデータ毎にブロック分けしているが、このブ
ロック分けのために抽出する画素範囲の形状は矩形に限
らず、例えば第７および８図に示すような形状としても
よい。これらの図において、マス目１つが１画素を示し
、実線で囲まれた部分がブロック分けのために抽出され
る画素範囲を示している。これら第７および８図に示し
たように、ブロック分けの範囲が互いに入り組むように
すると、矩形範囲の画素を抽出してブロック分けする場
合に比べて、再構成画像においてブロック歪（ブロック
境界部において濃度段差が生じること）が目立ち難くな
るという効果がｉ）られる。

（発明の効果） 以上詳細に説明した通り本発明の画像データの圧縮方法
によれば、従来のベクトル量子化による画像データ圧縮
方法に比べてより一層のデータ圧縮が達成されるので、
特に高階調の医用画像等を記録する場合には記録媒体に
記録できる画像量が大幅に高められ、また画像の伝送に
適用された場合には、データ伝送路の大幅な縮小や伝送
時間短縮の効果か得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法を実施する装置の概略構成を示すブ
ロック図、 第２．３図および４図は本発明に係る直交変換を説明す
る説明図、 第５図は本発明に係る画像データのブロック分けを説明
する説明図、 第６図は本発明に係るベクトル識別データのブロック分
けを説明する説明図、 第７および８図はそれぞれ、本発明における画像データ
のブロック分けの別の例を示す説明図である。 １０・・・ブロック変換回路　　１１・・・ベクトル量
子化器１２・・・メモリ（コードブック）１３・・・直
交変換回路１４・・・符号化回路　　　　　１５・・・
記録再生装置１６．１８・・・復号器　　　　　１７・
・・逆変換回路１９・・・合成回路　　　　　　２０・
・・画像再生装置Ｄｍ・・・ベクトル識別データ ｆ　（ｍ）・・・直交変換符号化されたベクトル識別デ
ータ Ｘ・・・原画像データ　　　　Ｘ゛・・・再構成データ
第２図 第３図 ｘ（１） 第４図 ｙンＭ、Ｎｌ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ２次元画像データを相近接するＫ個の画素に関するデー
   タ毎のブロックＢ＿１に分割し、 予めＫ個のベクトル要素を規定して作成した相異なる複
   数のベクトルからなるコードブックの中で、前記ブロッ
   クＢ＿１の各々内の画像データの組に対し最小歪にて対
   応するベクトルを選択し、この選択されたベクトルを示
   す番号を各ブロックと対応させて符号化するベクトル量
   子化による画像データの圧縮方法において、 前記番号を、所定ベクトルに対するコードブック内の各
   ベクトルの歪が大きいほど大あるいは小となるように規
   定しておき、 各ブロックＢ＿１毎に選択された前記番号の集合データ
   を、隣接するブロックＢ＿１どうしでまとめて標本数Ｊ
   毎のブロックＢ＿２に分割し、 このブロックＢ＿２毎の前記集合データに対して直交変
   換をかけ、 この変換によって得られた変換データをそれぞれ固有の
   符号長で符号化することを特徴とするベクトル量子化に
   よる画像データの圧縮方法。