JPH03212084A - 帯域分割型ベクトル量子化方式 - Google Patents
帯域分割型ベクトル量子化方式Info
- Publication number
- JPH03212084A JPH03212084A JP2007347A JP734790A JPH03212084A JP H03212084 A JPH03212084 A JP H03212084A JP 2007347 A JP2007347 A JP 2007347A JP 734790 A JP734790 A JP 734790A JP H03212084 A JPH03212084 A JP H03212084A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- band
- series
- sequence
- quantization
- vector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
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。
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〕
この発明は、画像信号系列を複数の帯域ごとの系列に分
割して、各系列における空間的同一位置にある画素をベ
クトル量子化する帯域分割型ベクトル量子化方式に関す
るものである。
割して、各系列における空間的同一位置にある画素をベ
クトル量子化する帯域分割型ベクトル量子化方式に関す
るものである。
第６図は例えば、サブバンドコーディングモノクローム
アンド力ラーイメージズ（Ｓｕｂ−ＢａｎｄＣｏｄｉｎ
ｇ ｏｆ Ｍｏｎｏｃｈｒｏｍｅ ａｎｄ Ｃ
ｏ１ｏｒ Ｉｍａｇｅｓ）＋ アイイーイーイー
トランザクシシ、′ズ オンサーキッツアラドシステム
ズ（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎＣｉｒ
ｃｕｉｔｓ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ）第３５巻第２号
（１９８８年）に示された符号化方式をブロック化して
示した構成図である。図において、■はディジタル化さ
れた画像信号系列、２は直交ミラーフィルタ（ＱＭＦ
； Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｍｉｒｒｏｒ Ｆｉｌｔｅ
ｒ）による第１の帯域分割フィルタ、３は第１の帯域分
割フィルタ２によって分割された第１の低域系列、４は
同じく第１の高域系列、５は第１の低域系列３をさらに
ＱＭＦによって分割する第２の帯域分割フィルタ、７は
第２の帯域分割フィルタ５によって分割された第２の低
域系列、８は同じく第２の高域系列、６は第１の高域系
列４をさらにＱＭＦによって分割する第３の帯域分割フ
ィルタ、９は第３の帯域分割フィルタ６によって分割さ
れた第３の低域系列、１０は同じく第３の高域系列、１
１は第２の低域系列７を予測する予測信号系列、Ｉ２は
予測誤差を算出する減算器、１３は予測誤差信号系列、
３０は予測誤差信号系列１３を量子化する第１の量子化
器、１８は予測信号系列ＩＩと第１の量子化出力３４と
を加算して復号を行う加算器、１９は復号された第２の
低域系列である復号系列、２０は復号系列１９から予測
信号系列１１を形成する予測器、３１は第２の高域系列
８を量子化する第２の量子化器、３２は第３の低域系列
９を量子化する第３の量子化器、３３は第３の高域系列
ＩＯを量子化する第４の量子化器、３４は第１の量子化
出力、３５は第２の量子化出力、３６は第３の量子化出
力、３７は第４の量子化出力、３８は第１の量子化出力
３４、第２の量子化出力３５、第３の量子化出力３６お
よび第４の量子化出力３７を多重化、するマルチプレク
サ、３９は多重化系列、４０は多重化系列３９から第１
の量子化出力３４、第２の量子化３５、第３の量子化出
力３６および第４の量子化出力３７を分離するデマルチ
プレクサ、２４は復号された第２の低域系列である復号
系列１９と第２の量子化出力すなわち量子化された第２
の高域系列３５とを合成する第２の帯域合成フィルタ、
２５は第３の量子化出力すなわち量子化された第３の低
域系列３６と第４の量子化出力すなわち量子化された第
３の高域系列３７とを合成する第３の帯域合成フィルタ
、２６は第２の帯域合成フィルタ２４より得られる第１
の復号低域系列、２７は第３の帯域合成フィルタ２５よ
り得られる第１の復号高域系列、２８は第１の復号低域
系列２６と第１の復号高域系列２７とを合成する第１の
帯域合成フィルタ、２９は復号画像信号系列である。
アンド力ラーイメージズ（Ｓｕｂ−ＢａｎｄＣｏｄｉｎ
ｇ ｏｆ Ｍｏｎｏｃｈｒｏｍｅ ａｎｄ Ｃ
ｏ１ｏｒ Ｉｍａｇｅｓ）＋ アイイーイーイー
トランザクシシ、′ズ オンサーキッツアラドシステム
ズ（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎＣｉｒ
ｃｕｉｔｓ Ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ）第３５巻第２号
（１９８８年）に示された符号化方式をブロック化して
示した構成図である。図において、■はディジタル化さ
れた画像信号系列、２は直交ミラーフィルタ（ＱＭＦ
； Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｍｉｒｒｏｒ Ｆｉｌｔｅ
ｒ）による第１の帯域分割フィルタ、３は第１の帯域分
割フィルタ２によって分割された第１の低域系列、４は
同じく第１の高域系列、５は第１の低域系列３をさらに
ＱＭＦによって分割する第２の帯域分割フィルタ、７は
第２の帯域分割フィルタ５によって分割された第２の低
域系列、８は同じく第２の高域系列、６は第１の高域系
列４をさらにＱＭＦによって分割する第３の帯域分割フ
ィルタ、９は第３の帯域分割フィルタ６によって分割さ
れた第３の低域系列、１０は同じく第３の高域系列、１
１は第２の低域系列７を予測する予測信号系列、Ｉ２は
予測誤差を算出する減算器、１３は予測誤差信号系列、
３０は予測誤差信号系列１３を量子化する第１の量子化
器、１８は予測信号系列ＩＩと第１の量子化出力３４と
を加算して復号を行う加算器、１９は復号された第２の
低域系列である復号系列、２０は復号系列１９から予測
信号系列１１を形成する予測器、３１は第２の高域系列
８を量子化する第２の量子化器、３２は第３の低域系列
９を量子化する第３の量子化器、３３は第３の高域系列
ＩＯを量子化する第４の量子化器、３４は第１の量子化
出力、３５は第２の量子化出力、３６は第３の量子化出
力、３７は第４の量子化出力、３８は第１の量子化出力
３４、第２の量子化出力３５、第３の量子化出力３６お
よび第４の量子化出力３７を多重化、するマルチプレク
サ、３９は多重化系列、４０は多重化系列３９から第１
の量子化出力３４、第２の量子化３５、第３の量子化出
力３６および第４の量子化出力３７を分離するデマルチ
プレクサ、２４は復号された第２の低域系列である復号
系列１９と第２の量子化出力すなわち量子化された第２
の高域系列３５とを合成する第２の帯域合成フィルタ、
２５は第３の量子化出力すなわち量子化された第３の低
域系列３６と第４の量子化出力すなわち量子化された第
３の高域系列３７とを合成する第３の帯域合成フィルタ
、２６は第２の帯域合成フィルタ２４より得られる第１
の復号低域系列、２７は第３の帯域合成フィルタ２５よ
り得られる第１の復号高域系列、２８は第１の復号低域
系列２６と第１の復号高域系列２７とを合成する第１の
帯域合成フィルタ、２９は復号画像信号系列である。
次に動作について説明する。画像信号系列ｌは第１の帯
域分割フィルタ２、第２の帯域分割フィルタ５および第
３の帯域分割フィルタ６によってそれぞれ２つの帯域に
含まれる系列に分割され、計４つの帯域に分割される。
域分割フィルタ２、第２の帯域分割フィルタ５および第
３の帯域分割フィルタ６によってそれぞれ２つの帯域に
含まれる系列に分割され、計４つの帯域に分割される。
ＱＭＦによって２分割された各帯域は帯域幅が１／２に
なるため、２：１のサブサンプルが施される。今、第１
の帯域分割フィルタ２を画像の垂直方向、第２の帯域分
割フィルタ５および第３の帯域分割フィルタ６を画像の
水平方向に適用するものとすると、これら２つの帯域分
割フィルタは２次元のＱＭＦを構成する。このとき、原
画像がＭＸＮ画素であったとすると、 第２の低域・・・水平方向＝低域／垂直方向＝低域。
なるため、２：１のサブサンプルが施される。今、第１
の帯域分割フィルタ２を画像の垂直方向、第２の帯域分
割フィルタ５および第３の帯域分割フィルタ６を画像の
水平方向に適用するものとすると、これら２つの帯域分
割フィルタは２次元のＱＭＦを構成する。このとき、原
画像がＭＸＮ画素であったとすると、 第２の低域・・・水平方向＝低域／垂直方向＝低域。
Ｍ／２ ｘＮ／２画素
第２の高域・・・水平方向＝高域／垂直方向＝低域。
Ｍ／２ ｘＮ／２画素
第３の低域・・・水平方向−低域／垂直方向＝高域。
Ｍ／２ ＸＮ／２画素
第３の高域・・・水平方向＝高域／垂直方向−高域。
Ｍ／２ ＸＮ／２画素
の４つの帯域に含まれる各小画像に分割される。
そして、分割された各画像を個別に符号化する。
第２の低域は４つの帯域の内で最も低い帯域であるため
相関が強く、この帯域内の画像に対して予測符号化を適
用することが有効である。第２の低域系列７をｓ、
（ｔ＝１＋２＋・・・）で表すものとする。ここで、ｉ
は信号系列の順序を表す番号である。さらに、予測信号
系列１１をＰ ＝ （ｉ ＝１．２＋・・・）と表す
と、予測誤差信号系列１３はｓ、−ｐ。
相関が強く、この帯域内の画像に対して予測符号化を適
用することが有効である。第２の低域系列７をｓ、
（ｔ＝１＋２＋・・・）で表すものとする。ここで、ｉ
は信号系列の順序を表す番号である。さらに、予測信号
系列１１をＰ ＝ （ｉ ＝１．２＋・・・）と表す
と、予測誤差信号系列１３はｓ、−ｐ。
と表される。これをε＝ （１””Ｌ２＋・・・）と
表すことにする。第１の量子化器３０は予測誤差信号系
列ε、１３を所定のレベル数の差分ＰＣＭ （ＤＰＣＭ
）符号を用いて量子化する。量子化特性の一例を第７図
に示す。量子化されたＤＰＣＭ信号系列である第１の量
子化出力３４は量子化誤差を含んでいる。ＤＰＣＭ信号
系列である第１の量子化出力３４を？ｘ ＜ ｉ ＝１
１２１・・・）、量子化誤差をｑＮと表すと、 ε、＝ｓ、−ｐ。
表すことにする。第１の量子化器３０は予測誤差信号系
列ε、１３を所定のレベル数の差分ＰＣＭ （ＤＰＣＭ
）符号を用いて量子化する。量子化特性の一例を第７図
に示す。量子化されたＤＰＣＭ信号系列である第１の量
子化出力３４は量子化誤差を含んでいる。ＤＰＣＭ信号
系列である第１の量子化出力３４を？ｘ ＜ ｉ ＝１
１２１・・・）、量子化誤差をｑＮと表すと、 ε、＝ｓ、−ｐ。
？、＝ε＝＋（ｌｘ
である。
加算器１８によて予測信号系列Ｐ、１１と第１の量子化
出力ｔ、３４とを加算して復号系列１９が得られる。復
号系列１９をＳｄｉ （ｉ ＝１１２１・・・）とする
と、復号動作は次のように表される。
出力ｔ、３４とを加算して復号系列１９が得られる。復
号系列１９をＳｄｉ （ｉ ＝１１２１・・・）とする
と、復号動作は次のように表される。
５ａｔ＝Ｐ＝＋ｆｔ ＝３４＋ｑＮ
予測符号化の復号動作は送信側、受信側とも全く同一で
ある。
ある。
第２の高域系列８、第３の低域系列９、第３の高域系列
１０の各信号系列は画像の変化分（高周波成分）を含ん
でいるので、直接ＰＣＭ量子化する、このため、第２の
量子化器３１第３の量子化器３２および第４の量子化器
３３が用いられる。
１０の各信号系列は画像の変化分（高周波成分）を含ん
でいるので、直接ＰＣＭ量子化する、このため、第２の
量子化器３１第３の量子化器３２および第４の量子化器
３３が用いられる。
マルチプレクサ３８は第１の量子化出力３４、第２の量
子化出力３５、第３の量子化出力３６および第４の量子
化出力３７を多重化した多重化系列３９を送出する。
子化出力３５、第３の量子化出力３６および第４の量子
化出力３７を多重化した多重化系列３９を送出する。
受信側では、デマルチプレクサ４０は、多重化系列３９
から第１の量子化出力３４、第２の量子化出力３５、第
３の量子化出力３６および第４の量子化出力３７を分離
する。送信側と同一の復号動作によって最も低い帯域の
復号系列１９が得られる。
から第１の量子化出力３４、第２の量子化出力３５、第
３の量子化出力３６および第４の量子化出力３７を分離
する。送信側と同一の復号動作によって最も低い帯域の
復号系列１９が得られる。
第２の帯域合成フィルタ２４は復号系列１９と第２の量
子化出力３５とを合成し、第３の帯域合成フィルタ２５
は第３の量子化出力３６と第４の量子化出力３７とを合
成する。各々の合成された系列は第１の帯域合成フィル
タ２８において合成され、復号画像信号系列２９が得ら
れる。また、帯域が合成される度に１：２の補間が行わ
れる。
子化出力３５とを合成し、第３の帯域合成フィルタ２５
は第３の量子化出力３６と第４の量子化出力３７とを合
成する。各々の合成された系列は第１の帯域合成フィル
タ２８において合成され、復号画像信号系列２９が得ら
れる。また、帯域が合成される度に１：２の補間が行わ
れる。
第１の量子化器３０、第２の量子化器３１、第３の量子
化器３２および第４の量子化器３３において第７図に示
した量子化特性を使用した場合、ＭＸＮ画素の画像を符
号化するために必要な情報量は、 １０ｇｚ １６ Ｘ ４ Ｘ （Ｍ／２ｘ Ｎ／２）
＝ ４ Ｍ−Ｎ（ｂｉｔｓ）となる。
化器３２および第４の量子化器３３において第７図に示
した量子化特性を使用した場合、ＭＸＮ画素の画像を符
号化するために必要な情報量は、 １０ｇｚ １６ Ｘ ４ Ｘ （Ｍ／２ｘ Ｎ／２）
＝ ４ Ｍ−Ｎ（ｂｉｔｓ）となる。
従来の帯域分割符号化方式は以上のように構成されてい
るので、複数の帯域における画素を個別に符号化してい
るために、符号化後の情報量を減らすには量子化レベル
数を減らす必要があり、その結果、画質劣化を生ずると
いう課題があった。
るので、複数の帯域における画素を個別に符号化してい
るために、符号化後の情報量を減らすには量子化レベル
数を減らす必要があり、その結果、画質劣化を生ずると
いう課題があった。
この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、量子化レベル数を極端に下げることなく、符号
化後の情報量を減らすことができる帯域分割型ベクトル
量子化方式を得ることを目的とする。
もので、量子化レベル数を極端に下げることなく、符号
化後の情報量を減らすことができる帯域分割型ベクトル
量子化方式を得ることを目的とする。
この発明に係る帯域分割型ベクトル量子化方式は、入力
した画像信号系列を帯域分割手段でｎ個（ｎは２以上の
整数）の周波数帯域成分に分割した後に、分割後の異な
る系列に含まれている各画素のうち空間的に同一位置に
あるｎ個の画素をまとめてベクトル量子化器でベクトル
量子化するように構成したものである。
した画像信号系列を帯域分割手段でｎ個（ｎは２以上の
整数）の周波数帯域成分に分割した後に、分割後の異な
る系列に含まれている各画素のうち空間的に同一位置に
あるｎ個の画素をまとめてベクトル量子化器でベクトル
量子化するように構成したものである。
（作 用）
この発明におけるベクトル量子化器は、異なる帯域にお
ける信号系列の中の空間的には同し位置にある画素をま
とめて量子化することにより、量子化損失を低減させる
。
ける信号系列の中の空間的には同し位置にある画素をま
とめて量子化することにより、量子化損失を低減させる
。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において、１４は第２の低域系列７、第２の高域系列
８、第３の低域系列９および第３の高域系列１０を入力
して、それぞれの系列中の空間的に同一位置にある画素
をまとめてベクトル量子化を行い、ベクトルインデック
ス１５を出力するベクトル量子化符号化器（ベクトル量
子化器）、１６はベクトル量子化結果を示すベクトルイ
ンデックス１５を入力して、ベクトルインデックス１５
に対応した量子化レベルを出力するベクトル量子化復号
化器、５０は量子化された第２の低域系列、５２は量子
化された第２の高域系列、５３は量子化された第３の低
域系列、５４は量子化された第３の高域系列であり、そ
の他のものは同一符号を付して第６図に示したものと同
一のものである。なお、本実施例では、帯域分割手段は
３つの帯域分割フィルタ２，５．６で実現されていて、
画像信号系列ｌは４つの系列に分割される。
図において、１４は第２の低域系列７、第２の高域系列
８、第３の低域系列９および第３の高域系列１０を入力
して、それぞれの系列中の空間的に同一位置にある画素
をまとめてベクトル量子化を行い、ベクトルインデック
ス１５を出力するベクトル量子化符号化器（ベクトル量
子化器）、１６はベクトル量子化結果を示すベクトルイ
ンデックス１５を入力して、ベクトルインデックス１５
に対応した量子化レベルを出力するベクトル量子化復号
化器、５０は量子化された第２の低域系列、５２は量子
化された第２の高域系列、５３は量子化された第３の低
域系列、５４は量子化された第３の高域系列であり、そ
の他のものは同一符号を付して第６図に示したものと同
一のものである。なお、本実施例では、帯域分割手段は
３つの帯域分割フィルタ２，５．６で実現されていて、
画像信号系列ｌは４つの系列に分割される。
次に動作について説明する。画像信号系列１は第１の帯
域分割フィルタ２および第２の帯域分割フィルタ５およ
び第３の帯域分割フィルタ６によって各々２つの帯域に
含まれる系列に分割され、計４つの系列に分割される。
域分割フィルタ２および第２の帯域分割フィルタ５およ
び第３の帯域分割フィルタ６によって各々２つの帯域に
含まれる系列に分割され、計４つの系列に分割される。
ＱＭＦによって２分割された各帯域は帯域幅が１／２に
なるため、２：１のサブサンプルが施される。第１の帯
域分割フィルタ２を画像の垂直方向、第２の帯域分割フ
ィルタ５および第３の帯域分割フィルタ６を画像の水平
方向に適用するものとする。このとき、原画像（ＭＸＮ
画素）に対して、 第２の低域・・・水平方向＝低域／垂直方向＝低域Ｍ／
２ ＸＮ／２画素 第２の高域・・・水平方向＝高域／垂直方向−低域Ｍ／
２ ｘＮ／２画素 第３の低域・・・水平方向−低域／垂直方向＝高域Ｍ／
２ ｘＮ／２画素 第３の高域・・・水平方向＝高域／垂直方向＝高域。
なるため、２：１のサブサンプルが施される。第１の帯
域分割フィルタ２を画像の垂直方向、第２の帯域分割フ
ィルタ５および第３の帯域分割フィルタ６を画像の水平
方向に適用するものとする。このとき、原画像（ＭＸＮ
画素）に対して、 第２の低域・・・水平方向＝低域／垂直方向＝低域Ｍ／
２ ＸＮ／２画素 第２の高域・・・水平方向＝高域／垂直方向−低域Ｍ／
２ ｘＮ／２画素 第３の低域・・・水平方向−低域／垂直方向＝高域Ｍ／
２ ｘＮ／２画素 第３の高域・・・水平方向＝高域／垂直方向＝高域。
Ｍ／２ ＸＮ／２画素
の４つの帯域に含まれる各小画像への分割が行われる。
そして、ベクトル量子化符号化器１４は、各系列７．８
，９．１０の中の空間的に同じ位置にある画素をま、と
めてベクトル量子化を行い、ベクトルインデックス１５
を出力する。
，９．１０の中の空間的に同じ位置にある画素をま、と
めてベクトル量子化を行い、ベクトルインデックス１５
を出力する。
また、第２の低域は４つの帯域の内で最も低い帯域であ
るため相関が強く、予測符号化を適用することが有効で
ある。今、第２図に示すように、第２の低域におけるあ
る画素を符号化するものとする。このとき、第２の高域
、第３の低域および第３の高域において空間的に同じ位
置にある画素を考える。以下、説明のため、第２の低域
をＬＬ、第２の高域をＨＬ、第３の低域をＬＦ（、第３
の高域をＨＨと表すことにする。符号化しようとするＬ
Ｌ上の画素が画像の平坦部であった場合、ＬＬにおける
予測誤差は小さい。同時に、ＨＬ、ＬＨＨＨに属する画
素は高域なので、平坦部では小さい値をとる。一方、符
号化しようとする画素が画像の変化部分であった場合、
ＬＬにおける予測誤差は大きくなる。同時に、ＨＬ、Ｌ
Ｈ，ＨＨに属する画素は何らかの小さくはない値をとる
。このように、低域骨における画素の変化と高域分の画
素には相関がある。従って、第２の低域系列７について
予測符号化を行った上でベクトル量子化を適用するとさ
らに符号化の効率は向上する。
るため相関が強く、予測符号化を適用することが有効で
ある。今、第２図に示すように、第２の低域におけるあ
る画素を符号化するものとする。このとき、第２の高域
、第３の低域および第３の高域において空間的に同じ位
置にある画素を考える。以下、説明のため、第２の低域
をＬＬ、第２の高域をＨＬ、第３の低域をＬＦ（、第３
の高域をＨＨと表すことにする。符号化しようとするＬ
Ｌ上の画素が画像の平坦部であった場合、ＬＬにおける
予測誤差は小さい。同時に、ＨＬ、ＬＨＨＨに属する画
素は高域なので、平坦部では小さい値をとる。一方、符
号化しようとする画素が画像の変化部分であった場合、
ＬＬにおける予測誤差は大きくなる。同時に、ＨＬ、Ｌ
Ｈ，ＨＨに属する画素は何らかの小さくはない値をとる
。このように、低域骨における画素の変化と高域分の画
素には相関がある。従って、第２の低域系列７について
予測符号化を行った上でベクトル量子化を適用するとさ
らに符号化の効率は向上する。
第３図はこのような考え方に基づいて構成された帯域分
割型ベクトル量子化方式を示すブロック図である。ここ
で、ＬＬに対応している第２の低域系列７をＬＬ＝ （
１＝１ ＋ ２＋・・・）で表すものとする。ｉは信号
系列の順序を表す番号である。さらに、予測信号系列１
１を Ｐｉ（ｉ ＝１．２．・・・）と表すと、予測誤
差信号系列１３はＬＬ、−、Ｐ、と表される。これをε
＝ （ｉ＝ｔ＋ ２１・・・）と表すことにする。ま
た、ＨＬに対応している第２の高域系列８をＨＬ８、Ｌ
Ｈに対応している第３の低域系列９をＬＨ，、ＨＨに対
応している第３の高域系列ｌＯをＨＨ，で表す。同じｉ
を持つ画素は空間上の同じ位置に対応するものとする。
割型ベクトル量子化方式を示すブロック図である。ここ
で、ＬＬに対応している第２の低域系列７をＬＬ＝ （
１＝１ ＋ ２＋・・・）で表すものとする。ｉは信号
系列の順序を表す番号である。さらに、予測信号系列１
１を Ｐｉ（ｉ ＝１．２．・・・）と表すと、予測誤
差信号系列１３はＬＬ、−、Ｐ、と表される。これをε
＝ （ｉ＝ｔ＋ ２１・・・）と表すことにする。ま
た、ＨＬに対応している第２の高域系列８をＨＬ８、Ｌ
Ｈに対応している第３の低域系列９をＬＨ，、ＨＨに対
応している第３の高域系列ｌＯをＨＨ，で表す。同じｉ
を持つ画素は空間上の同じ位置に対応するものとする。
ベクトル量子化符号化器１４はε、、ＨＬ□。
ＬＨ，、ＨＨ，をまとめてベクトルとして扱い、出力ベ
クトルの中から最も近いものを決定し、出力ベクトルの
ベクトルインデックス１５を出力する。出力ベクトル群
の一例を第４図に示す。
クトルの中から最も近いものを決定し、出力ベクトルの
ベクトルインデックス１５を出力する。出力ベクトル群
の一例を第４図に示す。
ベクトル量子化復号化器１６は、ベクトルインデックス
１５に対応する出力ベクトルを出力する。
１５に対応する出力ベクトルを出力する。
出力ベクトルは量子化された予測誤差系列５１、量子化
された第２の高域系列５２、量子化された第３の低域系
列５３、量子化された第３の高域系列５４より成る。加
算器１８によって予測信号系列Ｐ、１１と量子化された
予測誤差系列５１とを加算して復号系列Ｉ９が得られる
。上記の復号動作は送信側、受信側とも全く同一である
。
された第２の高域系列５２、量子化された第３の低域系
列５３、量子化された第３の高域系列５４より成る。加
算器１８によって予測信号系列Ｐ、１１と量子化された
予測誤差系列５１とを加算して復号系列Ｉ９が得られる
。上記の復号動作は送信側、受信側とも全く同一である
。
受信側において、第２の帯域合成フィルタ２４は、復号
系列１９と量子化された第２の高域系列５２とを合成し
、第３の帯域合成フィルタ２５は量子化された第３の低
域系列５３と量子化された第３の高域系列５４とを合成
する。各々合成された系列は第１の帯域合成フィルタ２
８において合成され、復号画像信号系列２９が得られる
。帯域が合成される度、１：２の補間が行われる。
系列１９と量子化された第２の高域系列５２とを合成し
、第３の帯域合成フィルタ２５は量子化された第３の低
域系列５３と量子化された第３の高域系列５４とを合成
する。各々合成された系列は第１の帯域合成フィルタ２
８において合成され、復号画像信号系列２９が得られる
。帯域が合成される度、１：２の補間が行われる。
そして、第４図に示した量子化特性を使用した場合、Ｍ
ＸＮ画素の画像を符号化するために必要な情報量は、 １ｏｇｚ １６ Ｘ （Ｍ／２ｘ Ｎ／２） ＝ Ｍ−
Ｎ （ｂｉ ｔｓ）となる。
ＸＮ画素の画像を符号化するために必要な情報量は、 １ｏｇｚ １６ Ｘ （Ｍ／２ｘ Ｎ／２） ＝ Ｍ−
Ｎ （ｂｉ ｔｓ）となる。
なお、上記実施例では帯域を４分割したものを示したが
、複数の帯域に分割すれば４個でなくともよい。
、複数の帯域に分割すれば４個でなくともよい。
また、上記実施例では低域の予測誤差系列５１とそれ以
外の系列５２．５３．５４とをまとめてベクトル量子化
する場合について説明したが、例えば予測誤差系列５１
以外の系列５２，５３．５４だけをまとめてベクトル量
子化してもよい。この場合の構成図を第５図に示す、こ
の場合には、ベクトル量子化符号化器１４は、第２の高
域系列８、第３の低域系列９および第３の高域系列１０
を入力してベクトルインデックス１５を出力する。そし
て、マルチプレクサ５５は、ベクトルインデックス１５
と第１の量子化出力３４とを多重化して多重化系列５６
を出力する。
外の系列５２．５３．５４とをまとめてベクトル量子化
する場合について説明したが、例えば予測誤差系列５１
以外の系列５２，５３．５４だけをまとめてベクトル量
子化してもよい。この場合の構成図を第５図に示す、こ
の場合には、ベクトル量子化符号化器１４は、第２の高
域系列８、第３の低域系列９および第３の高域系列１０
を入力してベクトルインデックス１５を出力する。そし
て、マルチプレクサ５５は、ベクトルインデックス１５
と第１の量子化出力３４とを多重化して多重化系列５６
を出力する。
受信側では、′憧ルチプレクサ５７が多重化系列５６を
ベクトルインデックス１５と第１の量子化出力３４とに
分離する。そして、ベクトル量子化復号化器１６は、第
２の高域系列５２、第３の低域系列５３および第３の高
域系列５４を出力し、加算器１８は復号系列１９を出力
する。
ベクトルインデックス１５と第１の量子化出力３４とに
分離する。そして、ベクトル量子化復号化器１６は、第
２の高域系列５２、第３の低域系列５３および第３の高
域系列５４を出力し、加算器１８は復号系列１９を出力
する。
また、第３図または第５図に示した方式では、第２の低
域系列７のみに予測符号化を施したが、それ以外の系列
８，９．１０にも予測符号化を施してもよい。
域系列７のみに予測符号化を施したが、それ以外の系列
８，９．１０にも予測符号化を施してもよい。
以上のように、この発明によれば、帯域分割型ベクトル
量子化方弐を、帯域分割手段で画像信号系列を複数の帯
域ごとの系列に分割し、これらの系列に含まれている画
素のうち空間的に同一位置にある画素をまとめてベクト
ル量子化器でベクトル量子化するように構成したので、
量子化レベル数を下げずに情報量を低減させることがで
きるものが得られる効果がある。
量子化方弐を、帯域分割手段で画像信号系列を複数の帯
域ごとの系列に分割し、これらの系列に含まれている画
素のうち空間的に同一位置にある画素をまとめてベクト
ル量子化器でベクトル量子化するように構成したので、
量子化レベル数を下げずに情報量を低減させることがで
きるものが得られる効果がある。
第１図はこの発明の一実施例による帯域分割型ベクトル
量子化方式を示す構成図、第２図は符号化動作を説明す
るための説明図、第３図はこの発明の他の実施例による
帯域分割型ベクトル量子化方式を示す構成図、第４図は
ベクトル量子化特性の一例を示す特性図、第５図はこの
発明のさらに他の実施例による帯域分割型ベクトル量子
化方式を示す構成図、第６図は従来の帯域分割型符号化
方式を示す構成図、第７図は第６図に示した量子化器の
特性の一例を示す特性図である。 ２は第１の帯域分割フィルタ、５は第２の帯域分割フィ
ルタ、６は第３の帯域分割フィルタ、１４はベクトル量
子化符号化器、１６はベクトル量子化復号化器、２０は
予測器、２４は第２の帯域合成フィルタ、２５は第３の
帯域合成フィルタ、２８は第１の帯域合成フィルタ、３
０は第１の量子化器、５５はマルチプレクサ、５７はデ
マルチプレクサ。 なお、図中、同一符号は同一、又は相当部分を示す。
量子化方式を示す構成図、第２図は符号化動作を説明す
るための説明図、第３図はこの発明の他の実施例による
帯域分割型ベクトル量子化方式を示す構成図、第４図は
ベクトル量子化特性の一例を示す特性図、第５図はこの
発明のさらに他の実施例による帯域分割型ベクトル量子
化方式を示す構成図、第６図は従来の帯域分割型符号化
方式を示す構成図、第７図は第６図に示した量子化器の
特性の一例を示す特性図である。 ２は第１の帯域分割フィルタ、５は第２の帯域分割フィ
ルタ、６は第３の帯域分割フィルタ、１４はベクトル量
子化符号化器、１６はベクトル量子化復号化器、２０は
予測器、２４は第２の帯域合成フィルタ、２５は第３の
帯域合成フィルタ、２８は第１の帯域合成フィルタ、３
０は第１の量子化器、５５はマルチプレクサ、５７はデ
マルチプレクサ。 なお、図中、同一符号は同一、又は相当部分を示す。
Claims (1)
- 画像信号系列を複数の帯域ごとに分割する帯域分割手段
と、前記複数の帯域ごとの系列に含まれている画素のう
ち空間的に同一位置にある画素をブロック化してベクト
ル量子化するベクトル量子化器とを備えた帯域分割型ベ
クトル量子化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007347A JPH03212084A (ja) | 1990-01-17 | 1990-01-17 | 帯域分割型ベクトル量子化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2007347A JPH03212084A (ja) | 1990-01-17 | 1990-01-17 | 帯域分割型ベクトル量子化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03212084A true JPH03212084A (ja) | 1991-09-17 |
Family
ID=11663419
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2007347A Pending JPH03212084A (ja) | 1990-01-17 | 1990-01-17 | 帯域分割型ベクトル量子化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03212084A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0630401A (ja) * | 1992-07-09 | 1994-02-04 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像データ圧縮装置 |
-
1990
- 1990-01-17 JP JP2007347A patent/JPH03212084A/ja active Pending
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS=1988 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0630401A (ja) * | 1992-07-09 | 1994-02-04 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像データ圧縮装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5485210A (en) | Digital advanced television systems | |
| US5777678A (en) | Predictive sub-band video coding and decoding using motion compensation | |
| US7454071B2 (en) | System and method for using pattern vectors for video and image coding and decoding | |
| US8090025B2 (en) | Moving-picture coding apparatus, method and program, and moving-picture decoding apparatus, method and program | |
| US20070189626A1 (en) | Video encoding/decoding method and apparatus | |
| US20150043630A1 (en) | Image encoding device, image decoding device, image encoding method, and image decoding method | |
| WO1993021734A1 (en) | A coding technique for high definition television signals | |
| JP2006174454A (ja) | 画像データの空間予測装置及び方法、それを利用した符号化装置及び方法、画像データの空間予測補償装置及び方法、それを利用した復号化装置及び方法 | |
| JPH10191391A (ja) | データ処理装置および方法、動画像符号化装置および方法、並びに、動画像復号化装置および方法 | |
| JPH09182085A (ja) | 画像符号化装置、画像復号装置、画像符号化方法、画像復号方法、画像伝送方法及び記録媒体 | |
| KR20110086521A (ko) | 영역 기반의 부호화/복호화 장치 및 방법 | |
| JP4624347B2 (ja) | スケーラブル符号化方法および装置，スケーラブル復号方法および装置，それらのプログラムおよびそれらプログラムを記録した記録媒体 | |
| WO1991014340A1 (en) | Digital image processing including block edges filtering | |
| US5742346A (en) | Spatially adaptive blur filter | |
| US5907360A (en) | Coder/decoder for television image sub-band compatible coding, and its application to hierarchical motion coding by tree structures | |
| US20050220352A1 (en) | Video encoding with constrained fluctuations of quantizer scale | |
| US5404167A (en) | Subband color video coding using a reduced motion information subband | |
| KR100220582B1 (ko) | 적응적 부호화기능을 갖는 영상 부호화기 | |
| US20060159181A1 (en) | Method for encoding and decoding video signal | |
| JPH03212084A (ja) | 帯域分割型ベクトル量子化方式 | |
| US20060120459A1 (en) | Method for coding vector refinement information required to use motion vectors in base layer pictures when encoding video signal and method for decoding video data using such coded vector refinement information | |
| JP2705228B2 (ja) | 画像信号用サブバンド符号化方式 | |
| KR100207378B1 (ko) | 적응 벡터 양자화를 이용한 영상 부호화 시스템 | |
| KR100311573B1 (ko) | 웨이브릿 기반의 소프트웨어 부호화기 및 복호화기 | |
| KR100220677B1 (ko) | 대역 분할 부호화 시스템의 버퍼 제어 장치 |