JPH0438181B2 - - Google Patents
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- JPH0438181B2 JPH0438181B2 JP38085A JP38085A JPH0438181B2 JP H0438181 B2 JPH0438181 B2 JP H0438181B2 JP 38085 A JP38085 A JP 38085A JP 38085 A JP38085 A JP 38085A JP H0438181 B2 JPH0438181 B2 JP H0438181B2
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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個まとめてブ
ロツク化し、これを多次元信号空間で量子化する
画像信号のベクトル量子化器に関するものであ
る。 〔従来の技術〕 まず、最初にベクトル量子化の原理についてご
く簡単に説明する。今、入力信号系列をＫ個まと
めて入力ベクトルＸ＝｛x1，x2，…xK｝とする。
このとき、Ｋ次元ユークリツド信号空間RK（Ｘ∈
RK）のＮ個の代表点（すなわち出力ベクトル）
ｙi＝｛yi1，yi2，…，yiK｝のセツトをＹ＝〔ｙ 1，ｙ
２，…，ｙ N〕とする。ベクトル量子化器は、出力
ベクトルのセツトから、入力ベクトルに対して最
短距離にある（最小歪となる）出力ベクトルyi を
以下のように定め、これを探索する。 if ｄ（Ｘ，yi ）＜ｄ（Ｘ，yj ） forallj Ｘ→ｙ i ただし、ｄ（Ｘ，ｙ i）は入出力ベクトル間の距
離（歪）である。このとき、入力ベクトルＸは出
力ベクトルのインデツクスｉによつて伝送あるい
は記録され、再生時には、出力ベクトルyi で置換
される。出力ベクトルyi のセツトＹは、トレーニ
ングモデルとなる画像信号系列を用いたクラスタ
リング（代表点の選出と、トレーニングモデルの
各代表点への量子化とを、歪の総和が最小となる
までくり返す）によつて求めることができる。さ
らに、ベクトル量子化の効率と出力ベクトルのセ
ツトの汎用性とを高めるためにベクトルの平均値
を分離し、振幅で正規化した状態でベクトル量子
化することも行なわれる。 以下、従来のベクトル量子化器を具体的な構成
例を参照して以下に説明する。第５図は従来の画
像信号のベクトル量子化器の符号化部の構成例を
示すブロツク図である。この構成例ではｄ（Ｘ，
yi）の定義例として、絶対値歪を(1)式で示してい
る。 ｄ（Ｘ，yi ）＝K 〓j=1 ｜xj−yij｜ ……(1) すなわち、第５図において、２は入力ベクト
ル、３は平均値分離正規化回路、４は正規化入力
ベクトル、５は入力ベクトル２の平均値成分及び
振幅成分、１６は正規化入力ベクトルレジスタ、
１７はコードテーブルアドレスカウンタ、１８は
コードテーブルアドレス、４５は正規化出力ベク
トルコードテーブルメモリ、２０は正規化出力ベ
クトルレジスタ、２１は並列減算器、２２は並列
絶対値演算器、２３は絶対値歪計算回路（アキユ
ムレーター）、２４は最小歪検出回路、１３はベ
クトル量子化インデツクス、２５はインデツクス
ラツチ、４６はインデツクス及び前記平均値成分
及び振幅成分をまとめて符号化する符号化器、４
７は符号化部出力信号である。また、第６図は従
来の画像信号のベクトル量子化器の復号化部のブ
ロツク構成例である。図中、４８はベクトル量子
化インデツクス及び平均値成分及び振幅成分を復
号する復号化器、４９は正規化出力ベクトル、４
３は平均値分離正規化復号回路、５０は出力ベク
トルである。 次に第５図及び第６図の動作について説明す
る。先ず、入力信号系列を複数個まとめてブロツ
ク化した入力ベクトル２、Ｓ｛S1，S2，…SK｝
は、平均値分離正規化回路３によつて平均値成分
及び振幅成分５を分離し、正規化入力ベクトル、
Ｘ＝｛x1，x2，…xK｝を形成する。ここで、平均
値成分をｍ、振幅成分をσとすると、例えば ｍ＝K-1 K 〓j=1 Sj σ＝K-1 K 〓j=1 ｜Sj−ｍ｜ xj＝（Sj−ｍ）／σ …(2) （ｊ＝１，２，…，Ｋ） (2)式のような演算が行なわれる。そして平均値
分離正規化処理によつて、入力ベクトル２が信号
空間内における一定の分布に近づくため、ベクト
ル量子化の効率が高められる。次に正規化入力ベ
クトル４は正規化ベクトルレジスタ１６にラツチ
される。次にコードテーブルアドレスカウンタ１
７は正規化出力ベクトルコードテーブルメモリ４
５から順次正規化出力ベクトルyi を読み出し、正
規化出力ベクトルレジスタ２０にラツチする。そ
して絶対値歪計算回路２３は並列減算器２１、並
列絶対値演算器２２から正規入力ベクトルＸと正
規化出力ベクトルyi の歪diを(3)式によつて求める。 di＝ｄ（Ｘ，yi ）＝K 〓j=1 ｜xj−yij｜ ……(3) 次に、最小歪検出器２４では、順次読みだされ
る正規化出力ベクトルyi と正規化入力ベクトルＸ
との歪diの最小値を検出する。すなわち最小歪は
(4)式で求められる。 ｄ＝min ｉdi ……(4) 最小歪となる正規化出力ベクトルyi を検知する
とストローブ信号がインデツクスラツチ２５に送
られ、ベクトルのアドレスであるコードテーブル
アドレス１８を取り込む。符号化器４６は前記最
小歪ｄとなる正規化出力ベクトルyi のベクトル量
子化インデツクス１３、入力ベクトルの平均値成
分及び振幅成分５をまとめて符号化し、符号化部
出力信号４７として出力する。 次に第６図の復号化部では、復号化器４８が、
ベクトル量子化インデツクス１３、平均値成分、
及び振幅成分５を復号し、正規化出力ベクトルコ
ードテーブルメモリ４５から正規化出力ベクトル
yiを読み出して正規化出力ベクトルレジスタ２０
にラツチする。さらに平均値分離正規化復号回路
４３によつて、平均値成分及び振幅成分５を用い
て出力ベクトル５０、Ｓ′＝｛S′1，S′2，…，S′K｝
を復号する。すなわち、 S′j＝σ・yij＋ｍ ……(4) 但し（ｊ＝１，２，…，Ｋ） 〔発明が解決しようとする問題点〕 従来の画像信号のベクトル量子化器は以上の如
く構成されているので、符号化性能が正規化出力
ベクトルコードテーブルメモリに記憶された正規
化出力ベクトルのセツト如何によるため、出力ベ
クトルに高い効率と汎用性が要求される。よつ
て、文書、図表を中心とした画像や、微妙な階調
表現を要求される画像、或いは異なるセンサー系
を用いた画像等、統計的性質の大きく違う画像に
対応するためには、出力ベクトル生成がより高度
な問題になり、正規化出力ベクトルコードテーブ
ルメモリの容量も大きなものになる割に万能の出
力ベクトルを得ることが困難であるという問題点
があつた。 この発明は、このような問題点を解消するため
になされたもので、入力画像の性質が大きく変わ
つた際に、新たな出力ベクトルのセツトを効率良
く、高速で生成し、出力ベクトルのセツト生成、
汎用性、正規化出力コードテーブルメモリの容
量、等の問題点を除去した画像信号のベクトル量
子化器を得ることを目的とするものである。 〔問題点を解決するための手段〕 この発明に係る画像信号のベクトル量子化器
は、内容を動的に書きかえることのできるコード
テーブルメモリと、入力ベクトルにcos変換を施
すcos変換部と、逆cos変換を施す逆cos変換部と、
前記コードテーブルメモリに記憶されているcos
変換された出力ベクトルのセツトからやはりcos
変換された入力ベクトルに対して最小歪となるも
のを選択して当該出力ベクトルのインデツクスを
決定するベクトル量子化部と、前記ベクトル量子
化部において同一インデツクスに量子化された
cos変換済入力ベクトル群を加算平均して新しい
cos変換済出力ベクトルのセツトとして前記コー
ドテーブルメモリに書き込むコードテーブル更新
部とを設けたものである。 〔作用〕 この発明においては、入力ベクトルを量子化す
べき画像に適合した出力ベクトルとしてセツトす
るために入力ベクトルを平均値分離正規化した後
cos変換した状態でクラスタリングを行ない、逆
cos変換によつて平均値分離正規化ベクトル量子
化のための出力ベクトルのセツトを生成し、この
出力ベクトルのセツトとベクトル量子化符号化し
た結果とをまとめて符号化出力とする。 〔実施例〕 以下、この発明の一実施例を図について説明す
る。図中、第５図ないし第６図と同一の部分は同
一の符号をもつて図示した第１図ないし第４図に
おいて、第１図はこの発明による画像信号のベク
トル量子化器における符号化部の構成例である。
図において、１は量子化すべき画像が蓄わえられ
ている画像メモリ、６はベクトル量子化部、７は
cos変換部、８はcos変換された正規化入力ベクト
ル、９はコードテーブル更新部、１０はcos変換
されている最新の正規化出力ベクトルセツト、１
１は逆cos変換部、１２は最新の正規化出力ベク
トル、１３はベクトル量子化インデツクス、１４
は符号化器、１５は符号化部出力信号である。ま
た、第２図は前記ベクトル量子化部６の構成例で
ある。図において、１９はダイナミツク正規化出
力ベクトルコードテーブル（第１、第３のコード
テーブルメモリ）である。また、第３図は前記コ
ードテーブル更新部９の構成例である。図中、２
６はレジスタ、２７はコードテーブルアドレスカ
ウンタ、２８はコードテーブルアドレス、２９は
ダイナミツクコードテーブル（第２のコードテー
ブルメモリ）、３０はレジスタ、３１は並列減算
器、３２は並列絶対値演算器、３３は絶対値歪計
算回路（アキユムレータ）、３４は最小歪検出回
路、３５はインデツクスラツチ、３６はベクトル
量子化インデツクス、３７は正規化されcos変換
された入力ベクトルを、ベクトル量子化されたイ
ンデツクス毎に累算していくベクトルアキユムレ
ーター、３８は各々のインデツクス量子化された
ベクトルの数をカウントするインデツクスカウン
タ、３９は前記ベクトルアキユムレーター３７の
内容を前記インデツクスカウンタ３８の内容で割
ることにより、各インデツクスに量子化されたベ
クトルの相加平均を算出する除算演算器、４０は
前記除算演算器３９において計算された平均ベク
トル、すなわち正規化されcos変換された領域に
おいて更新された出力ベクトルのセツトを蓄える
出力ベクトルレジスタである。また、第４図はこ
の発明による画像信号のベクトル量子化器におけ
る復号化部の構成例である。図中、４１は前記符
号化部出力信号１５からベクトル量子化インデツ
クス１３、平均値成分及び振幅成分５、及び更新
された正規化出力ベクトルセツト１２を復号する
復号化器、４２は正規化出力ベクトル、４３は前
記平均値分離正規化回路３の逆処理を行なう平均
値分離正規化復元回路、４４は再生された出力ベ
クトルである。 次に動作について説明する。基本的には、性質
の異なる画像が入力されて出力ベクトルのセツト
を更新する必要が生じた際に、入力ベクトル群を
モデルとしてクラスタリングを行ない新たな出力
ベクトルのセツトを得、そのセツトを用いて入力
画像をベクトル量子化し、ベクトル量子化情報及
び更新された出力ベクトルのセツトを符号化出力
とすることによつて入力画像の大きな変化に対応
しようとするものである。クラスタリングに大き
なモデルを用い、くり返して収束させることによ
つて、モデルに含まれる雑音成分、歪み等が除か
れるが、比較的小さなモデルで高速に収束させる
ためcos変換を施した状態でクラスタリングを行
なう。ここでcos変換について簡単に説明する。
信号系列ｆ（ｊ），（ｊ＝０，１，…Ｍ−１）を考
えたときｆ（ｊ）の１次元cos変換Ｆ（ｕ）は次の
(5)式で得られる。 Ｆ（ｕ）＝2c（ｕ）／ＭM-1 〓j=0 ｆ（ｊ）cos〔（2j＋１）ｕ／2Mπ〕 ……(5) （ｕ＝０，１，…，Ｍ−１） ただし、ｃ（ｕ）＝１／√２（ｕ＝０） １（ｕ＝１，２，…，Ｍ−１） また、Ｆ（ｕ）の逆cos変換ｆ（ｊ）は次の(6)式
で得られる。 ｆ（ｊ）＝M-1 〓 〓u=0 ｃ（ｕ）Ｆ（ｕ）cos〔（2j＋１）ｕ／2Mπ〕……(6
) （ｊ＝０，１，…，Ｍ−１） 〔cos変換については例えばPRATT
“DIGITAL IMAGE PROCESSING”（WILEY
INTER SCIENCE）等に詳しい〕cos変換され
た信号系列は空間軸のベクトルから時間軸のベク
トルに変換されるため、パワーこそ小さいが視覚
的に重要な要素である高域成分に重畳した雑音成
分がクラスタリングの過程で速やかに除かれる。
また、cos変換された段階で高域成分の係数をビ
ツトスライスでまるめることも有効である。クラ
スタリングによつて得られた出力ベクトルのセツ
トは、逆cos変換によつて正規化出力ベクトルの
セツトに戻して用いられる。 以上の動作を図について説明する。第１図にお
いて画像メモリ１に蓄わえられた画像信号をＫ次
元の入力ベクトル２、Ｓの形で読みだす。平均値
分離正規化回路３では、(7)式にて正規化入力ベク
トル４Ｘ、平均値成分（ｍ）及び振幅成分（σ）
５を形成する。 正規化入力ベクトル４Ｘはベクトル量子化部６
において正規化入力ベクトルレジスタ１６にラツ
チされる。コードテーブルアドレスカウンタ１７
は順次コードテーブルアドレス１８によつてダイ
ナミツク正規化出力ベクトルコードテーブル１９
から最新の正規化出力ベクトルyi を読みだし正規
化出力ベクトルレジスタ２０にラツチする。絶対
値歪計算回路２３は並列減算器２１、並列絶対値
演算器２２を用いて(8)式によつて絶対値歪diを算
出する。 di＝K 〓j=1 ｜xj−yij｜ ……(8) 最小歪検出回路２４は絶対値歪diが最小である
ときストローブ信号を発し、コードテーブルアド
レス１８をインデツクスラツチ２５に取り込む。
コードテーブルアドレスカウンタ１７が１回りし
た時点のインデツクスラツチ２５内容がベクトル
量子化インデツクス１３になる。一方、正規化入
力ベクトル４Ｘはcos変換部７においてcos変換さ
れ、Ｘ c＝｛xc 1，xc 2，…xc K｝、すなわち、cos変換さ
れた正規化入力ベクトル８となる。そして前記の
ベクトルＸ cはコードテーブル更新部９において、
第２図と第３図の相似で示されるように、cos変
換された状態でベクトル量子化され、ベクトル量
子化インデツクス３６が決定される。ベクトルＸ
ｃはベクトル量子化インデツクス３６毎にベクト
ルアキユムレーター３７において累加算される。
同時にインデツクスカウンタ３８では各々のイン
デツクスに写像されたベクトルＸ cの個数をカウ
ントし、除算演算器３９によつて、インデツクス
毎に写像されたベクトルＸ cの相加平均を算出す
る。この平均ベクトルが出力ベクトルレジスタ４
０に保持され、cos変換されている最新の正規化
出力ベクトルセツト１０、ｙ c iとしてダイナミツ
クコードテーブル２９に書き込まれる。ダイナミ
ツクコードテーブル２９の初期内容は、cos変換
された正規化入力ベクトル８Ｘ cからピツクアツ
プする。以上の過程がクラスタリングで、(9)式で
示される。 ｙ c i＝Σ（Ｘ c）i／‖Ｘ c‖i ……(9) 〔ｙ c i〕＝〔ｙ c 1，ｙ c 2，…，ｙ c N〕（更新されたセ
ツト） ただし、（Ｘ c）iはインデツクスｉに量子化され
たベクトルＸ cを表わし、‖Ｘ c‖iはインデツクス
ｉに量子化されたベクトルＸ cの個数を表わす。
Ｎは出力ベクトルの個数である。クラスタリング
は多くの入力ベクトル群に対して上記過程をくり
返して行なう必要があるが、cos変換されている
ことによつて比較的少ない数の入力ベクトルを用
い、何回もくり返しを行なうことなく、歪みや雑
音の少ない出力ベクトルのセツトを得ることがで
きる。〔ｙ c i〕は逆cos変換部１１において逆cos変
換され、最新の正規化出力ベクトルセツト１２と
してダイナミツク正規化出力ベクトルコードテー
ブル１９に書きこまれる。このとき、振幅の再正
規が行なわれる。符号化器１４では、ベクトル量
子化インデツクス１３、平均値成分及び振幅成分
５及びコードテーブルが更新された場合には最新
の正規化出力ベクトルセツト１２もまとめて符号
化し、符号化部出力信号１５として出力する。 復号化部４１では、まず、復号化器４１におい
て、ベクトル量子化インデツクス１３、平均値成
分及び振幅成分５、さらにコードテーブルの更新
があつた場合は最新の正規化出力ベクトルセツト
１２を復号する。そして、前記最新の正規化出力
ベクトルセツト、１２はダイナミツク正規化出力
ベクトルコードテーブル１９に書きこまれ、ベク
トル量子化インデツクス１３に従つて最小歪を与
える正規化出力ベクトルｙ i４２が正規化ベクト
ル出力レジスタ２０にラツチされる。平均値分離
正規化復元回路４３では、(10)式のように平均値成
分ｍ、振幅成分σを用いて出力ベクトル４４S′＝
｛S′1，S′2，…，S′K｝を再生する。 S′j＝σ・yij＋ｍ ……(10) （ｊ＝１，２，…，Ｋ） 〔発明の効果〕 以上のようにこの発明によれば、統計的性質の
非常に異なる画像が入力として与えられた際に
も、cos変換を行なつて新たな出力ベクトルのセ
ツトをクラスタリングで抽出し、符号化部、復号
化部のコードテーブルを更新するように回路を構
成したので、コードテーブルのメモリ内容を大き
くすることもなく、比較的小さなクラスタリング
モデルを用いた高速のクラスタリングによつて雑
音の少ない出力ベクトルのセツトを得ることが可
能となり、様々な画像に対応できる等の効果があ
る。
ロツク化し、これを多次元信号空間で量子化する
画像信号のベクトル量子化器に関するものであ
る。 〔従来の技術〕 まず、最初にベクトル量子化の原理についてご
く簡単に説明する。今、入力信号系列をＫ個まと
めて入力ベクトルＸ＝｛x1，x2，…xK｝とする。
このとき、Ｋ次元ユークリツド信号空間RK（Ｘ∈
RK）のＮ個の代表点（すなわち出力ベクトル）
ｙi＝｛yi1，yi2，…，yiK｝のセツトをＹ＝〔ｙ 1，ｙ
２，…，ｙ N〕とする。ベクトル量子化器は、出力
ベクトルのセツトから、入力ベクトルに対して最
短距離にある（最小歪となる）出力ベクトルyi を
以下のように定め、これを探索する。 if ｄ（Ｘ，yi ）＜ｄ（Ｘ，yj ） forallj Ｘ→ｙ i ただし、ｄ（Ｘ，ｙ i）は入出力ベクトル間の距
離（歪）である。このとき、入力ベクトルＸは出
力ベクトルのインデツクスｉによつて伝送あるい
は記録され、再生時には、出力ベクトルyi で置換
される。出力ベクトルyi のセツトＹは、トレーニ
ングモデルとなる画像信号系列を用いたクラスタ
リング（代表点の選出と、トレーニングモデルの
各代表点への量子化とを、歪の総和が最小となる
までくり返す）によつて求めることができる。さ
らに、ベクトル量子化の効率と出力ベクトルのセ
ツトの汎用性とを高めるためにベクトルの平均値
を分離し、振幅で正規化した状態でベクトル量子
化することも行なわれる。 以下、従来のベクトル量子化器を具体的な構成
例を参照して以下に説明する。第５図は従来の画
像信号のベクトル量子化器の符号化部の構成例を
示すブロツク図である。この構成例ではｄ（Ｘ，
yi）の定義例として、絶対値歪を(1)式で示してい
る。 ｄ（Ｘ，yi ）＝K 〓j=1 ｜xj−yij｜ ……(1) すなわち、第５図において、２は入力ベクト
ル、３は平均値分離正規化回路、４は正規化入力
ベクトル、５は入力ベクトル２の平均値成分及び
振幅成分、１６は正規化入力ベクトルレジスタ、
１７はコードテーブルアドレスカウンタ、１８は
コードテーブルアドレス、４５は正規化出力ベク
トルコードテーブルメモリ、２０は正規化出力ベ
クトルレジスタ、２１は並列減算器、２２は並列
絶対値演算器、２３は絶対値歪計算回路（アキユ
ムレーター）、２４は最小歪検出回路、１３はベ
クトル量子化インデツクス、２５はインデツクス
ラツチ、４６はインデツクス及び前記平均値成分
及び振幅成分をまとめて符号化する符号化器、４
７は符号化部出力信号である。また、第６図は従
来の画像信号のベクトル量子化器の復号化部のブ
ロツク構成例である。図中、４８はベクトル量子
化インデツクス及び平均値成分及び振幅成分を復
号する復号化器、４９は正規化出力ベクトル、４
３は平均値分離正規化復号回路、５０は出力ベク
トルである。 次に第５図及び第６図の動作について説明す
る。先ず、入力信号系列を複数個まとめてブロツ
ク化した入力ベクトル２、Ｓ｛S1，S2，…SK｝
は、平均値分離正規化回路３によつて平均値成分
及び振幅成分５を分離し、正規化入力ベクトル、
Ｘ＝｛x1，x2，…xK｝を形成する。ここで、平均
値成分をｍ、振幅成分をσとすると、例えば ｍ＝K-1 K 〓j=1 Sj σ＝K-1 K 〓j=1 ｜Sj−ｍ｜ xj＝（Sj−ｍ）／σ …(2) （ｊ＝１，２，…，Ｋ） (2)式のような演算が行なわれる。そして平均値
分離正規化処理によつて、入力ベクトル２が信号
空間内における一定の分布に近づくため、ベクト
ル量子化の効率が高められる。次に正規化入力ベ
クトル４は正規化ベクトルレジスタ１６にラツチ
される。次にコードテーブルアドレスカウンタ１
７は正規化出力ベクトルコードテーブルメモリ４
５から順次正規化出力ベクトルyi を読み出し、正
規化出力ベクトルレジスタ２０にラツチする。そ
して絶対値歪計算回路２３は並列減算器２１、並
列絶対値演算器２２から正規入力ベクトルＸと正
規化出力ベクトルyi の歪diを(3)式によつて求める。 di＝ｄ（Ｘ，yi ）＝K 〓j=1 ｜xj−yij｜ ……(3) 次に、最小歪検出器２４では、順次読みだされ
る正規化出力ベクトルyi と正規化入力ベクトルＸ
との歪diの最小値を検出する。すなわち最小歪は
(4)式で求められる。 ｄ＝min ｉdi ……(4) 最小歪となる正規化出力ベクトルyi を検知する
とストローブ信号がインデツクスラツチ２５に送
られ、ベクトルのアドレスであるコードテーブル
アドレス１８を取り込む。符号化器４６は前記最
小歪ｄとなる正規化出力ベクトルyi のベクトル量
子化インデツクス１３、入力ベクトルの平均値成
分及び振幅成分５をまとめて符号化し、符号化部
出力信号４７として出力する。 次に第６図の復号化部では、復号化器４８が、
ベクトル量子化インデツクス１３、平均値成分、
及び振幅成分５を復号し、正規化出力ベクトルコ
ードテーブルメモリ４５から正規化出力ベクトル
yiを読み出して正規化出力ベクトルレジスタ２０
にラツチする。さらに平均値分離正規化復号回路
４３によつて、平均値成分及び振幅成分５を用い
て出力ベクトル５０、Ｓ′＝｛S′1，S′2，…，S′K｝
を復号する。すなわち、 S′j＝σ・yij＋ｍ ……(4) 但し（ｊ＝１，２，…，Ｋ） 〔発明が解決しようとする問題点〕 従来の画像信号のベクトル量子化器は以上の如
く構成されているので、符号化性能が正規化出力
ベクトルコードテーブルメモリに記憶された正規
化出力ベクトルのセツト如何によるため、出力ベ
クトルに高い効率と汎用性が要求される。よつ
て、文書、図表を中心とした画像や、微妙な階調
表現を要求される画像、或いは異なるセンサー系
を用いた画像等、統計的性質の大きく違う画像に
対応するためには、出力ベクトル生成がより高度
な問題になり、正規化出力ベクトルコードテーブ
ルメモリの容量も大きなものになる割に万能の出
力ベクトルを得ることが困難であるという問題点
があつた。 この発明は、このような問題点を解消するため
になされたもので、入力画像の性質が大きく変わ
つた際に、新たな出力ベクトルのセツトを効率良
く、高速で生成し、出力ベクトルのセツト生成、
汎用性、正規化出力コードテーブルメモリの容
量、等の問題点を除去した画像信号のベクトル量
子化器を得ることを目的とするものである。 〔問題点を解決するための手段〕 この発明に係る画像信号のベクトル量子化器
は、内容を動的に書きかえることのできるコード
テーブルメモリと、入力ベクトルにcos変換を施
すcos変換部と、逆cos変換を施す逆cos変換部と、
前記コードテーブルメモリに記憶されているcos
変換された出力ベクトルのセツトからやはりcos
変換された入力ベクトルに対して最小歪となるも
のを選択して当該出力ベクトルのインデツクスを
決定するベクトル量子化部と、前記ベクトル量子
化部において同一インデツクスに量子化された
cos変換済入力ベクトル群を加算平均して新しい
cos変換済出力ベクトルのセツトとして前記コー
ドテーブルメモリに書き込むコードテーブル更新
部とを設けたものである。 〔作用〕 この発明においては、入力ベクトルを量子化す
べき画像に適合した出力ベクトルとしてセツトす
るために入力ベクトルを平均値分離正規化した後
cos変換した状態でクラスタリングを行ない、逆
cos変換によつて平均値分離正規化ベクトル量子
化のための出力ベクトルのセツトを生成し、この
出力ベクトルのセツトとベクトル量子化符号化し
た結果とをまとめて符号化出力とする。 〔実施例〕 以下、この発明の一実施例を図について説明す
る。図中、第５図ないし第６図と同一の部分は同
一の符号をもつて図示した第１図ないし第４図に
おいて、第１図はこの発明による画像信号のベク
トル量子化器における符号化部の構成例である。
図において、１は量子化すべき画像が蓄わえられ
ている画像メモリ、６はベクトル量子化部、７は
cos変換部、８はcos変換された正規化入力ベクト
ル、９はコードテーブル更新部、１０はcos変換
されている最新の正規化出力ベクトルセツト、１
１は逆cos変換部、１２は最新の正規化出力ベク
トル、１３はベクトル量子化インデツクス、１４
は符号化器、１５は符号化部出力信号である。ま
た、第２図は前記ベクトル量子化部６の構成例で
ある。図において、１９はダイナミツク正規化出
力ベクトルコードテーブル（第１、第３のコード
テーブルメモリ）である。また、第３図は前記コ
ードテーブル更新部９の構成例である。図中、２
６はレジスタ、２７はコードテーブルアドレスカ
ウンタ、２８はコードテーブルアドレス、２９は
ダイナミツクコードテーブル（第２のコードテー
ブルメモリ）、３０はレジスタ、３１は並列減算
器、３２は並列絶対値演算器、３３は絶対値歪計
算回路（アキユムレータ）、３４は最小歪検出回
路、３５はインデツクスラツチ、３６はベクトル
量子化インデツクス、３７は正規化されcos変換
された入力ベクトルを、ベクトル量子化されたイ
ンデツクス毎に累算していくベクトルアキユムレ
ーター、３８は各々のインデツクス量子化された
ベクトルの数をカウントするインデツクスカウン
タ、３９は前記ベクトルアキユムレーター３７の
内容を前記インデツクスカウンタ３８の内容で割
ることにより、各インデツクスに量子化されたベ
クトルの相加平均を算出する除算演算器、４０は
前記除算演算器３９において計算された平均ベク
トル、すなわち正規化されcos変換された領域に
おいて更新された出力ベクトルのセツトを蓄える
出力ベクトルレジスタである。また、第４図はこ
の発明による画像信号のベクトル量子化器におけ
る復号化部の構成例である。図中、４１は前記符
号化部出力信号１５からベクトル量子化インデツ
クス１３、平均値成分及び振幅成分５、及び更新
された正規化出力ベクトルセツト１２を復号する
復号化器、４２は正規化出力ベクトル、４３は前
記平均値分離正規化回路３の逆処理を行なう平均
値分離正規化復元回路、４４は再生された出力ベ
クトルである。 次に動作について説明する。基本的には、性質
の異なる画像が入力されて出力ベクトルのセツト
を更新する必要が生じた際に、入力ベクトル群を
モデルとしてクラスタリングを行ない新たな出力
ベクトルのセツトを得、そのセツトを用いて入力
画像をベクトル量子化し、ベクトル量子化情報及
び更新された出力ベクトルのセツトを符号化出力
とすることによつて入力画像の大きな変化に対応
しようとするものである。クラスタリングに大き
なモデルを用い、くり返して収束させることによ
つて、モデルに含まれる雑音成分、歪み等が除か
れるが、比較的小さなモデルで高速に収束させる
ためcos変換を施した状態でクラスタリングを行
なう。ここでcos変換について簡単に説明する。
信号系列ｆ（ｊ），（ｊ＝０，１，…Ｍ−１）を考
えたときｆ（ｊ）の１次元cos変換Ｆ（ｕ）は次の
(5)式で得られる。 Ｆ（ｕ）＝2c（ｕ）／ＭM-1 〓j=0 ｆ（ｊ）cos〔（2j＋１）ｕ／2Mπ〕 ……(5) （ｕ＝０，１，…，Ｍ−１） ただし、ｃ（ｕ）＝１／√２（ｕ＝０） １（ｕ＝１，２，…，Ｍ−１） また、Ｆ（ｕ）の逆cos変換ｆ（ｊ）は次の(6)式
で得られる。 ｆ（ｊ）＝M-1 〓 〓u=0 ｃ（ｕ）Ｆ（ｕ）cos〔（2j＋１）ｕ／2Mπ〕……(6
) （ｊ＝０，１，…，Ｍ−１） 〔cos変換については例えばPRATT
“DIGITAL IMAGE PROCESSING”（WILEY
INTER SCIENCE）等に詳しい〕cos変換され
た信号系列は空間軸のベクトルから時間軸のベク
トルに変換されるため、パワーこそ小さいが視覚
的に重要な要素である高域成分に重畳した雑音成
分がクラスタリングの過程で速やかに除かれる。
また、cos変換された段階で高域成分の係数をビ
ツトスライスでまるめることも有効である。クラ
スタリングによつて得られた出力ベクトルのセツ
トは、逆cos変換によつて正規化出力ベクトルの
セツトに戻して用いられる。 以上の動作を図について説明する。第１図にお
いて画像メモリ１に蓄わえられた画像信号をＫ次
元の入力ベクトル２、Ｓの形で読みだす。平均値
分離正規化回路３では、(7)式にて正規化入力ベク
トル４Ｘ、平均値成分（ｍ）及び振幅成分（σ）
５を形成する。 正規化入力ベクトル４Ｘはベクトル量子化部６
において正規化入力ベクトルレジスタ１６にラツ
チされる。コードテーブルアドレスカウンタ１７
は順次コードテーブルアドレス１８によつてダイ
ナミツク正規化出力ベクトルコードテーブル１９
から最新の正規化出力ベクトルyi を読みだし正規
化出力ベクトルレジスタ２０にラツチする。絶対
値歪計算回路２３は並列減算器２１、並列絶対値
演算器２２を用いて(8)式によつて絶対値歪diを算
出する。 di＝K 〓j=1 ｜xj−yij｜ ……(8) 最小歪検出回路２４は絶対値歪diが最小である
ときストローブ信号を発し、コードテーブルアド
レス１８をインデツクスラツチ２５に取り込む。
コードテーブルアドレスカウンタ１７が１回りし
た時点のインデツクスラツチ２５内容がベクトル
量子化インデツクス１３になる。一方、正規化入
力ベクトル４Ｘはcos変換部７においてcos変換さ
れ、Ｘ c＝｛xc 1，xc 2，…xc K｝、すなわち、cos変換さ
れた正規化入力ベクトル８となる。そして前記の
ベクトルＸ cはコードテーブル更新部９において、
第２図と第３図の相似で示されるように、cos変
換された状態でベクトル量子化され、ベクトル量
子化インデツクス３６が決定される。ベクトルＸ
ｃはベクトル量子化インデツクス３６毎にベクト
ルアキユムレーター３７において累加算される。
同時にインデツクスカウンタ３８では各々のイン
デツクスに写像されたベクトルＸ cの個数をカウ
ントし、除算演算器３９によつて、インデツクス
毎に写像されたベクトルＸ cの相加平均を算出す
る。この平均ベクトルが出力ベクトルレジスタ４
０に保持され、cos変換されている最新の正規化
出力ベクトルセツト１０、ｙ c iとしてダイナミツ
クコードテーブル２９に書き込まれる。ダイナミ
ツクコードテーブル２９の初期内容は、cos変換
された正規化入力ベクトル８Ｘ cからピツクアツ
プする。以上の過程がクラスタリングで、(9)式で
示される。 ｙ c i＝Σ（Ｘ c）i／‖Ｘ c‖i ……(9) 〔ｙ c i〕＝〔ｙ c 1，ｙ c 2，…，ｙ c N〕（更新されたセ
ツト） ただし、（Ｘ c）iはインデツクスｉに量子化され
たベクトルＸ cを表わし、‖Ｘ c‖iはインデツクス
ｉに量子化されたベクトルＸ cの個数を表わす。
Ｎは出力ベクトルの個数である。クラスタリング
は多くの入力ベクトル群に対して上記過程をくり
返して行なう必要があるが、cos変換されている
ことによつて比較的少ない数の入力ベクトルを用
い、何回もくり返しを行なうことなく、歪みや雑
音の少ない出力ベクトルのセツトを得ることがで
きる。〔ｙ c i〕は逆cos変換部１１において逆cos変
換され、最新の正規化出力ベクトルセツト１２と
してダイナミツク正規化出力ベクトルコードテー
ブル１９に書きこまれる。このとき、振幅の再正
規が行なわれる。符号化器１４では、ベクトル量
子化インデツクス１３、平均値成分及び振幅成分
５及びコードテーブルが更新された場合には最新
の正規化出力ベクトルセツト１２もまとめて符号
化し、符号化部出力信号１５として出力する。 復号化部４１では、まず、復号化器４１におい
て、ベクトル量子化インデツクス１３、平均値成
分及び振幅成分５、さらにコードテーブルの更新
があつた場合は最新の正規化出力ベクトルセツト
１２を復号する。そして、前記最新の正規化出力
ベクトルセツト、１２はダイナミツク正規化出力
ベクトルコードテーブル１９に書きこまれ、ベク
トル量子化インデツクス１３に従つて最小歪を与
える正規化出力ベクトルｙ i４２が正規化ベクト
ル出力レジスタ２０にラツチされる。平均値分離
正規化復元回路４３では、(10)式のように平均値成
分ｍ、振幅成分σを用いて出力ベクトル４４S′＝
｛S′1，S′2，…，S′K｝を再生する。 S′j＝σ・yij＋ｍ ……(10) （ｊ＝１，２，…，Ｋ） 〔発明の効果〕 以上のようにこの発明によれば、統計的性質の
非常に異なる画像が入力として与えられた際に
も、cos変換を行なつて新たな出力ベクトルのセ
ツトをクラスタリングで抽出し、符号化部、復号
化部のコードテーブルを更新するように回路を構
成したので、コードテーブルのメモリ内容を大き
くすることもなく、比較的小さなクラスタリング
モデルを用いた高速のクラスタリングによつて雑
音の少ない出力ベクトルのセツトを得ることが可
能となり、様々な画像に対応できる等の効果があ
る。
第１図はこの発明による画像信号のベクトル量
子化器の符号化部の構成例を示すブロツク図、第
２図はそのベクトル量子化部の構成例を示すブロ
ツク図、第３図はそのコードテーブル更新部の構
成例を示すブロツク図、第４図はこの発明による
画像信号のベクトル量子化器の復号化部の構成例
を示すブロツク図、第５図は従来の画像信号のベ
クトル量子化器の符号化部の構成例を示すブロツ
ク図、第６図は従来の画像信号のベクトル量子化
器の復号化部の構成例を示すブロツク図である。 図において、１は画像メモリ、２は入力ベクト
ル、３は平均値分離正規化回路、４は正規化入力
ベクトル、５は平均値成分及び振幅成分、６はベ
クトル量子化部、７はcos変換部、８はcos変換さ
れた正規化入力ベクトル、９はコードテーブル更
新部、１０はcos変換されている最新の正規化出
力ベクトルセツト、１１は逆cos変換部、１２は
最新の正規化出力ベクトルセツト、１３はベクト
ル量子化インデツクス、１４は符号化器、１５は
符号化部出力信号、１６は正規化入力ベクトルレ
ジスタ、１７はコードテーブルアドレスカウン
タ、１８はコードテーブルアドレス、１９はダイ
ナミツク正規化出力ベクトルコードテーブル（第
１，３のコードテーブルメモリ）、２０は正規化
出力ベクトルレジスタ、２１は並列減算器、２２
は並列絶対値演算器、２３は絶対値歪計算回路、
２４は最小歪検出回路、２５はインデツクスラツ
チ、２６はレジスタ、２７はコードテーブルアド
レスカウンタ、２８はコードテーブルアドレス、
２９はダイナミツクコードテーブル（第２のコー
ドテーブルメモリ）、３０はレジスタ、３１は並
列減算器、３２は並列絶対値演算器、３３は絶対
値歪計算回路、３４は最小歪検出回路、３５はイ
ンデツクスラツチ、３６はベクトル量子化インデ
ツクス、３７はベクトルアキユムレーター、３８
はインデツクスカウンター、３９は除算演算器、
４０は出力ベクトルレジスタ、４１は復号化器、
４２は正規化出力ベクトル、４３は平均値分離正
規化復元回路、４４は出力ベクトル、４５は正規
化出力ベクトルコードテーブル、４６は符号化
器、４７は符号化部出力信号、４８は復号化器、
４９は正規化出力ベクトル、５０は出力ベクトル
である。
子化器の符号化部の構成例を示すブロツク図、第
２図はそのベクトル量子化部の構成例を示すブロ
ツク図、第３図はそのコードテーブル更新部の構
成例を示すブロツク図、第４図はこの発明による
画像信号のベクトル量子化器の復号化部の構成例
を示すブロツク図、第５図は従来の画像信号のベ
クトル量子化器の符号化部の構成例を示すブロツ
ク図、第６図は従来の画像信号のベクトル量子化
器の復号化部の構成例を示すブロツク図である。 図において、１は画像メモリ、２は入力ベクト
ル、３は平均値分離正規化回路、４は正規化入力
ベクトル、５は平均値成分及び振幅成分、６はベ
クトル量子化部、７はcos変換部、８はcos変換さ
れた正規化入力ベクトル、９はコードテーブル更
新部、１０はcos変換されている最新の正規化出
力ベクトルセツト、１１は逆cos変換部、１２は
最新の正規化出力ベクトルセツト、１３はベクト
ル量子化インデツクス、１４は符号化器、１５は
符号化部出力信号、１６は正規化入力ベクトルレ
ジスタ、１７はコードテーブルアドレスカウン
タ、１８はコードテーブルアドレス、１９はダイ
ナミツク正規化出力ベクトルコードテーブル（第
１，３のコードテーブルメモリ）、２０は正規化
出力ベクトルレジスタ、２１は並列減算器、２２
は並列絶対値演算器、２３は絶対値歪計算回路、
２４は最小歪検出回路、２５はインデツクスラツ
チ、２６はレジスタ、２７はコードテーブルアド
レスカウンタ、２８はコードテーブルアドレス、
２９はダイナミツクコードテーブル（第２のコー
ドテーブルメモリ）、３０はレジスタ、３１は並
列減算器、３２は並列絶対値演算器、３３は絶対
値歪計算回路、３４は最小歪検出回路、３５はイ
ンデツクスラツチ、３６はベクトル量子化インデ
ツクス、３７はベクトルアキユムレーター、３８
はインデツクスカウンター、３９は除算演算器、
４０は出力ベクトルレジスタ、４１は復号化器、
４２は正規化出力ベクトル、４３は平均値分離正
規化復元回路、４４は出力ベクトル、４５は正規
化出力ベクトルコードテーブル、４６は符号化
器、４７は符号化部出力信号、４８は復号化器、
４９は正規化出力ベクトル、５０は出力ベクトル
である。
Claims (1)
- １ 符号化すべき画像信号系列を記憶し、複数個
毎にブロツク化して入力ベクトルとして読みだす
ことのできる画像メモリと、前記入力ベクトルか
ら平均値を分離するとともに振幅で正規化し、か
つ正規化入力ベクトルを形成する平均値分離正規
化回路と、平均値分離後の正規化出力ベクトルの
内容を動的に書きかえることのできる第１のコー
ドテーブルメモリを含み、該第１のコードテーブ
ルメモリに記憶した平均値分離後の正規化出力ベ
クトルのセツトの内から前記平均値分離正規化回
路で処理された該正規化入力ベクトルに対して最
小歪となる平均値分離後の正規化出力ベクトルを
選択し、該平均値分離後の正規化出力ベクトルの
ベクトル量子化インデツクスを出力するベクトル
量子化部と、前記平均値分離後の正規化入力ベク
トルをcos変換するcos変換部と、cos変換された
前記正規化入力ベクトルの内容を動的に書きかえ
ることのできる第２のコードテーブルメモリを含
み、該第２のコードテーブルメモリに記憶された
cos変換された正規化出力ベクトルのセツトの内
から前記cos変換部で処理されたcos変換された正
規化入力ベクトルに対して最小歪となるcos変換
後の平均値分離正規化出力ベクトルのインデツク
スを決定し、同一インデツクスに写像された該
cos変換された正規化入力ベクトルをベクトル加
算平均し、cos変換されている最新の正規化出力
ベクトルのセツトとして前記第２のコードテーブ
ルメモリに書きこむコードテーブル更新部と、前
記コードテーブル更新部によつて得られるcos変
換されている最新の正規化出力ベクトルセツトを
逆cos変換するとともに、得られた最新の正規化
出力ベクトルのセツトを前記ベクトル量子化部の
第１のコードテーブルメモリに供給する逆cos変
換部と、前記ベクトル量子化部から得られるベク
トル量子化インデツクス、及び前記最新の正規化
出力ベクトルのセツト及び前記平均値成分及び振
幅成分とを入力とし符号化送出する符号化器と、
前記符号化器から送出された符号化部出力信号を
復号する復号化器と、前記復号された最新の正規
化出力ベクトルセツトをベクトル量子化インデツ
クスによつて書き込むことのできる第３のコード
テーブルメモリと、前記復号されたベクトル量子
化インデツクスに従つて前記第３のコードテーブ
ルから読み出された正規化出力ベクトルと前記復
号された平均値成分及び振幅成分とを用いて出力
ベクトルを再生する平均値分離正規化復元回路と
を備えた画像信号のベクトル量子化器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60000380A JPS61159867A (ja) | 1985-01-08 | 1985-01-08 | 画像信号のベクトル量子化器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60000380A JPS61159867A (ja) | 1985-01-08 | 1985-01-08 | 画像信号のベクトル量子化器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61159867A JPS61159867A (ja) | 1986-07-19 |
| JPH0438181B2 true JPH0438181B2 (ja) | 1992-06-23 |
Family
ID=11472188
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60000380A Granted JPS61159867A (ja) | 1985-01-08 | 1985-01-08 | 画像信号のベクトル量子化器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61159867A (ja) |
-
1985
- 1985-01-08 JP JP60000380A patent/JPS61159867A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61159867A (ja) | 1986-07-19 |
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