JPH0472870A - 画像符号化方式 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は画像符号化方式に関し、特に、適応変換符号
化において適応算術符号化を用い、可変長符号化を行う
画像符号化方式に関する。

（従来の技術） 画像の高能率符号化方式として、画像をいくつかのブロ
ックに分割し、各ブロックごとに適した変換を選択して
行う、適応変換符号化方式が般に用いられている。また
、変換されたブロックを量子化した後、その量子化値に
対応するシンボルに従い、長さの異なる符号語を用いて
符号化する可変長符号化が知られている。

この可変長符号化には、シンボルの出現確率が予め分か
っている場合において、−意に復号可能な符号に符号化
し、さらにその符号量が最小となるハフマン符号化があ
る。シンボルの出現確率が予め分かっている場合のハフ
マン符号の構成法は、例えば今井秀樹“情報理論”昭晃
堂のなかで述べられている。

ハフマン符号化において、符号語を決定する方法として
は２つ考えられる。１つは、一つのシンボルに対して一
つの符号語が対応付けられた符号語表を、符号化手段お
よび復号化手段の双方に備え、この符号語表を用いて符
号化を行う方法である。もう１つは、符号化に先立って
予め量子化値に対応するシンボルの出現頻度を調べ、そ
の出現頻度、あるいはその出現頻度を基にハフマン符号
を用いて構成した符号語を、復号化手段に伝送する方法
である。

（発明か解決しようとする課題） しかしながら、符号語表を用いる方法では、決定された
符号語が符号化を行う画像に対して最適なものでない場
合があり、この場合には符号化効率が悪化するという欠
点があった。さらに、この方法では、画像の局所的な性
質、すなわち画像中の位置によって異なる特質に適する
符号化を行うことがてきないという問題があった。

一方、出現頻度や符号語を伝送する方法では、この伝送
に伴う情報量により、符号化効率が低下してしまうとい
う問題があった。さらに、この方法では、符号語を構成
することに伴い、処理時間の増加やハードウェアの負担
が大きくなるといった不具合があった。

この発明は、このような従来の事情に鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、ハフマン符号化に
替えて適応算術符号化を用いることにより、画像の局所
的な性質に適した符号化を行い、画質を劣化させずに符
号量を減少させることができる画像符号化方式を提供す
ることにある。

［発明の構成コ （課題を解決するための手段） 上記目的を達成させるため、この発明は、画像を複数の
ブロックに分割し、分割したブロックを、各ブロックご
とに適した変換を選択して変換し、変換したブロック内
の画素値に対応する係数を量子化した後、この量子化値
に対応するシンボルを適応算術符号化する画像符号化方
式であって、前記適応算術符号化する際の前記シンボル
に対応する適応法を前記ブロックの局所的性質によって
変えるように構成されている。また、前記局所的性質が
、選択された前記直交変換および前記シンボルの符号化
される順序、前記係数の分散値、確率密度分布およびこ
の係数を量子化する際に用いられた量子化方式によって
定められた前記シンボルの出現確率分布、あるいは前記
係数の分散値であるか前記シンボルの出現確率であるか
を、前記量子化値によって定める、さらに、前記係数に
対応するビット配分量となるように構成されている。

（作用） 以上のような構成によって、この発明は、画像を複数の
ブロックに分割し、ブロックごとに適した直交変換を選
択して行う。変換されたブロックの係数を量子化し、量
子化値に対応するシンボルを、Ｑコーグなどの適応算術
符号化によって符号化する。シンボルの適応算術符号化
においては、選択された直交変換、係数の分散値、確率
密度分布、あるいは各シンボルの出現確率など、変換し
た各係数の統計的性質によって適応法を変えるようにし
ている。

なお、Ｑコーグは、Ｊ　、　Ｌ　、旧ｔｃｈｅｌｌ他：
　“Ｓｏｒｔｗａｒｅ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ｓ　０１’　ｔｈｅ　Ｑ−Ｃｏｄｃｒ”、ｌ１３Ｍ　Ｊ
ｏｕｒｎａｌ　ｏｆＲｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｄｅｖ
ｅｌｏｐｍｅｎｔ、Ｖｏｌ、３２．Ｎｏ、６．ｐｐ、７
５３−７７４で述べられている。このＱコーグは、２値
ンンボルに対する適応算術符号化であるが、多値シンボ
ルを２値シンボルに変換させることにより、多値シンボ
ルの符号化をもてきるものである。

（実施例） 以下、図面を参照してこの発明の詳細な説明する。

第１図は、この発明の画像符号化方式に係わる一実施例
のブロック図である。

同図において、ブロック分割回路１は、入力された画像
をＮ画素×Ｎ画素のブロックに分割し、分割したブロッ
クを出力するところである。また、ブロック分割回路１
は、画像の符号化が終了したことを指示する信号２０１
を出力するものである。

変換選択回路３は、分割された各ブロックごとに適した
変換を選択し、選択した変換を示すインデクスｋ（ｋ−
１，２，・・・、Ｋ）を出力するものである。

符号化回路５は、インデクスｋを一意に復号できる符号
に符号化し、符号化された符号を出力するところである
。

変換行列メモリ７は、インデクスｋに従い、このインデ
クス１（に対応する変換行列Ｔ、を出力するものである
。

直交変換回路９は、ブロック分割回路１より出力された
ブロックを、変換行列Ｔ、に基づいて直交変換し、直交
変換されたブロックを出力するところである。

量子化回路］］は、直交変換されたブロックの各係数Ｃ
（ｉ、ｊ）、（ｉ、ｊ＝１，２．・・・、Ｎ）を量子化
し、量子化値に対応するシンボルＡ（ｉｊ）、（１，Ｊ
＝１，２．・・、Ｎ）を出力するところである。

１次元化回路］３は、シンボルＡ（ｉ、ｊ）を、ある定
められた順序に従い、シンボルａ（１）ａ（２）、・・
・、　　ａ　（Ｌ）として出力するものである。また、
１次元化回路］３は、シンボルのブロック内の位置を示
す（ｉ、ｊ）を出力するものである。

算術符号化回路１５は、この発明の中心となるところで
あり、１次元化回路１３から出力されたシンボルを、後
述するＱコーグを用いた構成にょって適応算術符号化す
るものである。さらに、算術符号化回路１５は、適応算
術符号化された符号を出力するところである。

ＭＵＸ　（マルチプレクサ）１７は、インデクスにの符
号と算術符号化回路１５から出力された符号を多重化し
、復号化手段（図示せず）へ出力するものである。

第２図は、Ｑコーグを用いた算術符号化回路１５の一実
施例の詳細を示すブロック図である。

標準偏差メモリ１０１は、変換選択回路３から出力され
たインデクスＩ（と、１次元化回路１３から出力された
シンボルのブロック内の位置（ｉｊ）に基づき、そのシ
ンボルの分散値に対応する標準偏差σｈ　　（ｉ、ｊ）
を決定して出力するものである。

出現確率メモリ１０３は、１次元化回路１３から出力さ
れたシンボルが、このブロック内の最後のシンボル（ａ
ｐｏＢ／Ｅｎｄ　　Ｏｆ　　Ｂｌｏｃｋ）である確率ｐ
ｋ　（ｉ、ｊ）を決定して出力するものである。

２値化回路１０５は、１次元化回路１３から出力された
シンボルを、１つまたは複数の２値シンボルに変換し、
出力するところである。また、２値化回路１０５は、後
述するｄをＱインデクス選択回路１０７へ伝えるもので
ある。

Ｑインデクス選択回路］０７は、２値化されたシンボル
ｂが、ａがａ　ｐ、。３か否かを示すシンボルてないと
伝えられた場合、標準偏差メモリ１０１より出力された
標準偏差σｈ　　（ｉ＋　　Ｊ）によってクラス分けさ
れたインデクスＳを決定し、出力するものである。また
、Ｑインデクス選択回路１０７は、２値化されたシンボ
ルｂが、ａがａ　Ｅ（１８か否かを示すシンボルである
と伝えられた場合、出現確率メモリ１０３より出力され
た確率ｐ　＊　　（ｔ　＋ｊ）によってクラス分けされ
たインデクスＳを決定し、出力するものである。

Ｑインデクスフモリ１０９は、Ｍ種類のＱインデクスを
格納することろであり、Ｑインデクス選択回路］０７か
ら出力されるインデクスＳに対応するＱインデクスｑ、
を出力するものである。

ＭＰＳ推定値メモリ１］１は、Ｍ種類（７）ＭＰＳ推定
値を格納することろであり、Ｑインデクス選択回路］０
７から出力されるインデクスＳに対応するＭＰＳ推定値
ｍ、を出力するものである。

Ｑコーダ］１３は、Ｑインデクスフモリ１．０９より出
力されたＱインデクスｑ６および、ＭＰＳ推定値メモリ
１１１より出力されたＭＰＳ推定値ｍ６を用い、２値化
回路１．０５から出力された２値シンボルを符号化する
ところである。また、Ｑコーダ］］３は、出現確率の高
いシンボルＭＰＳおよび出現確率の低いシンボルＬＰＳ
の出現確率によって決まるＱ値を用いてシンボルの出現
確率に適応した符号化を行うものである。

このように、この発明の一実施例は構成されており、次
にこの発明の詳細な説明する。

入力された画像は、ブロック分割回路１によってＮ側索
×Ｎ画素のブロックに分割される。分割されたブロック
は、変換選択回路３によってこのブロックに適した変換
が選択される。さらに、変換選択回路３からは選択され
た変換を示すインデクス１（が出力される。

ここで、変換選択回路３における変換の選択方法として
は、赤嶺他：　“適応ビット配分を有する適応Ｋ　Ｌ変
換符号化方式”　１９８９年電子情報通信学会秋季大会
予稿集Ｄ−４２に記載されている。これによれば、予め
代表自己相関行列を作成しておき、この代表自己相関行
列と人力されたブロックの自己相関行列の距離に基づい
て行えばよい。この代表自己相関行列は、」二記予稿集
にも記載されているように、あるブロックの集合に対し
、各ブロックに含まれるベクトルより自己相関行列を作
り、ＬＢＧアルゴリズムによりグループ分けを行い、グ
ループ毎に代表自己相関行列を求めて作成すればよい。

なお、あるブロックの集合としては、いくつかのテスト
画像をブロック分割回路１と同様の手段により分割した
ブロックの集合を用いればよい。

変換選択回路３より出力されたインデクスｌ（は、符号
化回路５によって符号化される。符号化回路５における
符号化は、全ての変換インデクスに対して等しい符号長
をもつ固定長符号化を行ってもよい。また、予め作成さ
れた可変長符号表を用いて可変長符号化を行ってもよい
。あるいは、符号化する画像の全てのブロックについて
、選択される変換をあらかしめ調べ、その変換の出現頻
度に応じてハフマン符号を作成し、インデクスｋを符号
化して復号化手段へ伝送する以前に、変換インデクスと
作成されたハフマン符号との対応関係を伝送してもよい
。

また、変換選択回路３より出力されたインデクスｌ（は
、変換行列メモリ７にも入力され、このインデクス１（
に対応する変換行列Ｔ、が変換行列メモリ７から出力さ
れる。

一方、ブロック分割回路１より出力されたブロックは、
直交変換回路９によって変換行列Ｔｋに基づいた直交変
換が行われる。変換されたブロックの係数Ｃ（ｉ、ｊ）
は、量子化回路１１によって量子化され、この量子化値
に対応するシンボルＡ（ｉ、ｊ）が出力される。量子化
回路１１における量子化は、線形量子化を行ってもよい
し、何らかの非線形量子化を行ってもよい。また、この
量子化はインデクスにおよび（ｉ、ｊ）によって異なる
量子化を行ってもよいし、同一の量子化を行ってもよい
。例えば、Ｃ（１，１，）のみを他の係数より小さな量
子化幅で量子化を行ってもよい。

量子化回路１１より出力されたシンボルＡ（ｉ。

ｊ）は、１次元化回路］３によって後述するある定めら
れた順序に従い、シンボルａ（１，）、ａ（２）　・・
・、　　ａ　（Ｌ）として出力される。第３図は（ｉ、
ｊ）と、１次元化回路１３から出力される順序を対応付
ける表の一例である。この順序は全てのブロックについ
て同一のものを用いてもよい。また、変換選択回路３で
選択されたインデクス１（によって異なる順序を用いて
もよい。この場合の順序の決定法は、分散値の大きな係
数に対応するシンボルを先に出力させるようにしてもよ
い。

第４図（Ａ）、（Ｂ）はこのような分散値の大きな順に
出力させる場合の順序の一例を示したものである。第４
図（Ａ）は各係数の分散値を、第４図（Ｂ）は（ｉ、ｊ
）と出力順序を対応付ける表］　３ である。

なお、シンボルａ　（１，）　、　　ａ　（２）　、・
・・、ａ（Ｌ）には、１次元化回路１３に入力したシン
ボルＡ（ｉ、ｊ）の全てが含まれていてもよいし、ある
いは予め個数を決めて、その個数だけが含まれるように
してもよい。すなわち予め個数をＬとすれば、１次元化
回路］３から、１番目からＬ番目までのシンボルａ　（
１，）　、　　ａ　（２）　、・・・、ａ（Ｌ）を出力
すればよい。ここで、個数りは、全てのブロックで同一
でもよいし、選択された変換によって異なる個数を用い
てもよい。

また、Ｌ８゜８番目以降のシンボルが、全て量子化値０
に対応するシンボルの場合は、Ｌ　ＥＯＢ　番目のシン
ボル８（ＬＥＯｌｌ）をブロックの終りを示すシンボル
ａ　ＥＯＢとし、１番目からＬ　ＥＯＢ番目までのＬ　
ＨＯ２個のシンボルａ　（１）　、　　ａ　（２）　、
　−ａ　（ＬＥＯｌｌ　　１）　、　　ａＥｏＢのみを
出力するようにしてもよい。

１次元化回路１３から出力されたシンボルは、算術符号
化回路１５内の２値化回路１０５およびＱインデクス選
択回路１０７に入力される。また、シンボルのブロック
内の位置を示す（ｉ、ｊ）は、標準偏差メモリ１０１、
出現確率メモリ１０３、およびＱインデクス選択回路１
０７に入力される。

また、変換選択回路３から出力されたインデクスｌ（は
、標準偏差メモリ１０］および出現確率メモリ１０３に
人力されている。

標学偏差メモリ１０１においては、インデクス１（と符
号化するシンボルのブロック内の位置（ｌ。

ｊ）に基づき、そのシンボルの分散値に対応する標準偏
差σｈ　　（ｉ、ｊ）が決定される。そして、決定され
た標準偏差σ＊　　（ｔ、ｊ）がＱインデクス選択回路
１０７へ出力される。

出現確率メモリ１０３においては、符号化するシンボル
ａがブロック内で最初に１次元化回路１３から出力され
るシンボルａ（１）である場合、それがａ　ＥＯＢであ
る確率ｐ（ａ　（１，）　＝ａＥＯＢ　）がＱインデク
ス選択回路１．０７へ出力される。また、符号化するシ
ンボルａが２番目以降の場合には、ｒつ前のシンボルａ
が量子化値０に対応するシンボルでないとき、そのシン
ボルａがａ　ＥＯＢである条件付確率がＱインデクス選
択回路１０７へ出力される。

２値化回路１０５に入力されたシンボルａは２値化され
、２値シンボルｂとしてＱニーダ１１３へ出力される。

ここで、シンボルａの２値化は、シンボルａが表してい
る量子化値を固定小数点表現し、上位ビットから並べた
ものでよい。あるいは、第５図（Ａ）〜（Ｆ）で示すフ
ローチャートを用いて２値化してもよい。ただし、第５
図において、ｒ３　ｌｏｇ　、　　ｄｂｊｔ　、　Ｄハ
あラカシ、メ定メラした定数である。

なお、２値化回路１０５において、多値シンボルａはひ
とつあるいは複数の２値シンボルに変換される。そのと
き、ａがＥＯＢか否かを示す２値シンボルが出力される
ときはｄ−Ｄとし、そうでなければ、出力される２値シ
ンボルが１つの多値シンボルに対応して出力される２値
シンボルのうち何番目のシンボルかを示す位置をｄとす
る。そして、このｄがＱインデクス選択回路１．０７へ
伝えられる。

Ｑインデクス選択回路１０７では、伝えられたｄがＤで
ない場合、標準偏差メモリ１．０１より出力された標準
偏差σｋ　（ｉ、ｊ）によってクラス分けされたインデ
クスＳが決定される。また、ｄがＤである場合、出現確
率メモリ１０３より出力された確率ｐｉ　　（１，Ｊ）
によってクラス分けされたインデクスＳが決定される。

ここで、Ｑインデクス選択回路］０７における、インデ
クスＳの決定法の一例を第６図に示す。同図において、
ｄ−”　ノ’１％　合ハ、ｂがＢＯＢ判定に対応するシ
ンンボルであった場合である。なお、σ、８はσ。

（ｉ、ｊ）の最大値すなわち （Ｉｍｍｘ　＝ｍ　ａ　Ｘ　”　Ｕ＊　　（１、ｊ　）
１、に である。第６図に示した実施例おいては、ｄがＤでない
場合は係数標準偏差σ＊　　（ｉ、ｊ）すなわち分散値
によってクラス分けされ、ｄがＤであった場合はＥＯＢ
の条件付確率ｐ（ｉ、ｊ）によってクラス分けされる。

また、インデクスＳの決定法の他の例を第７．８．９図
に示す。但し、第８゜９図において、σ□は任意に定め
られた正の数であり、これは各シーケンスの全ての変換
に対する平均の標準偏差に定めればよい。

このようにクラス分けされたインデクスＳは、Ｑインデ
クス選択回路］０７より出力され、Ｑインデクスメモリ
］０９およびＭＰＳ推定値メモリ］］１に入力される。

インデクスＳが入力されたＱインデクスフモリ１０９に
おいては、このインデクスＳに対応するＱインデクスｑ
、がＭ種類の中から選ばれ、Ｑコーダ］］３へ出力され
る。このＱインデクスフモリ１０９では、１つの２値シ
ンボルの符号化が終了する毎に、Ｑインデクスが更新さ
れた場合にはその更新されたＱインデクスがｑ、とされ
て格納される。

また、インデクスＳが入力されたＭＰＳ推定値メモリ１
１１においては、このインデクスＳに対応したＭＰＳ推
定値ｍ、がＭ種類の中がら選ばれ、Ｑコーダ］］３へ出
力される。このＭＰＳ推定値メモリ１１］ても、１つの
２値シンボルの符号化が終了する毎に、ＭＰＳ推定値が
更新された場合にはその更新されたＭＰＳ推定値がｍ６
とされて格納される。

Ｑニーダ１１３へ出力された２値シンボルｂは、Ｑニー
ダ１１３によって符号化される。この際、Ｑニーダ１１
３においては、Ｑインデクスｑ８により定められるＱ値
、およびＭＰＳ推定値ｍ、が用いられる。

ここで、Ｑ値は、例えば第１０図に示すようなＱテーブ
ルの中から選び出される。現在のＱ値（Ｑｅ　　Ｖａｌ
ｕｅ）は、Ｑテーブルの中のどの値であるかを示ずＱイ
ンデクス（Ｑｅ　　１ｎｄｅＸ）により定められる。

ＱインデクスおよびＭＰＳ推定値は、符号化時の正規化
処理に伴って適応的に更新されていく。

第１１図（Ａ）〜（Ｄ）に、Ｑインデクス、Ｑ値、およ
びＭＰＳ推定値の初期化法および更新法の一例を示す。

また、第１２図に、ハードウェアエンコーダを用いたと
きの、Ｑコーグ１］３の入力シンボル、出力シンボル、
およびＱ値の一例を示す。

Ｑニーダ１１３によって符号化された符号は、ＭＵＸｌ
、７へ出力され、符号化回路５から出力された符号と多
重化される。

画像の符号化が終了すると、ブロック分割回路］から出
力された信号２０］が、Ｑニーダ１１３に入力され、こ
れにより符号化終了処理が行われる。

このように、シンボルの出現確率は画像の局所的性質に
よって生じる係数の統計的性質によって異なるので、そ
れに応じた異なるＱインデクスおよびＭＰＳ推定値を用
いることによって符号化効率を向上させることができる
。今回の実施例では、符号化するシンボルを、分散値あ
るいは出現確率に応じていくつかのクラスに分割し、各
クラスにより異なるＱインデクスおよびＭＰＳ推定値を
用いて符号化効率の向上を図っている。

なお、今回の実施例では、分散値あるいは出現確率に応
じて適応法を変えているが、この発明は、これに限るこ
とはない。例えば、出現確率メモリ１０３を削除し、標
準偏差メモリ１０１のみにすることにより、分散値のみ
に応じて適応法を変えることが可能である。ことのきの
Ｑインデクス選択回路１０７における、インデクスＳの
決定法は、第１３．１．４図に示す。

また、標準偏差メモリ］０１および出現確率メモリ１０
３を共に削除し、インデクスｋを直接Ｑインデクス選択
回路１−０７に入力させることにより、選択された直交
変換およびシンボルの符号化される順序に応じて適応法
を変えることができる。

このときのインデクスＳの決定法は、第１５図に示すよ
うなものである。

さらに、標準偏差メモリ１０１および出現確率メモリ１
０３を共に削除し、これらの替わりに複数の出現確率分
布ｐ−（ｉ、ｊ、ｄ）を格納する確率分布メモリを設け
ることにより、シンボルの出現確率分布に応じて適応法
を変えることができる。第１６図はこの場合のインデク
スＳの決定法である。

さらにまた、標準偏差メモリ１０１および出現確率メモ
リ１０３に追加し、複数の出現確率分布２　］ ｐ　　　（ｉ、ｊ、ｄ）を格納する確率分布メモリを備
えることにより、適応法を分散値に応じて変えるか出現
確率に応して変えるかを、符号化する係数のブロック内
の位置ｉ、ｊと量子化値によって定めることが可能とな
る。この際のインデクスＳの決定法は、第１７図のよう
になる。

最後に、標準偏差メモリ１０］および出現確率メモリ１
０３を共に削除し、複数のビット配分量ｇｂ　　（ｉ、
ｊ、ｄ）を格納するビット配分量メモリを配置すること
により、シンボルのビット配分量に応じて適応法を変え
ることができるようになる。そして、このときのインデ
クスＳの決定法は、第１８図のフローチャー１・て示す
ものとなる。なお、第１８図において、ｇ　ＩＩＩ　Ｎ
　ｔはｇｂ（ｉ＋　　ｊ。

ｄ）の最大値である。

［発明の効果］ 以上説明してきたように、この発明によれば、適応算術
符号化を用いることにより、画像の局所的性質に適した
符号化を行うことができる。このため、効率よく画像の
符号化を行うことができ、画質を劣化させずに符号量を
減少させることが可能となる。さらに、符号化の処理時
間を減少させ、ハードウェアの負担を軽減させることが
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の画像符号化方式に係わる一実施例を
示すブロック図、第２図は第１図に示す算術符号化回路
の詳細を示すブロック図、第３図乃至第１２図はこの発
明の一実施例を説明するための表、フローチャート、あ
るいはＱテーブル、第１３図乃至第１８図はこの発明の
詳細な説明するためのフローチャー１・である。 １５・・・算術初号化回路 １０］・・・標準偏差メモリ １０３・・・出現確率メモリ ］０５・・・２値化回路 ］０７・Ｑインデクス選択回路 １０９・・・Ｑインデクスメモリ １１１・・・ＭＰＳ推定値メモリ １１３・・・Ｑコーグ

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像を複数のブロックに分割し、分割したブロッ
   クを、各ブロックごとに適した変換を選択して変換し、
   変換したブロック内の画素値に対応する係数を量子化し
   た後、この量子化値に対応するシンボルを適応算術符号
   化する画像符号化方式であって、 前記適応算術符号化する際の前記シンボルに対応する適
   応法を前記ブロックの局所的性質によって変えることを
   特徴とする画像符号化方式。
2. （２）前記局所的性質は、選択された前記直交変換およ
   び前記シンボルの符号化される順序であることを特徴と
   する請求項（１）記載の画像符号化方式。
3. （３）前記局所的性質は、前記係数の分散値であること
   を特徴とする請求項（１）記載の画像符号化方式。
4. （４）前記局所的性質は、前記係数の確率密度分布およ
   びこの係数を量子化する際に用いられた量子化方式によ
   って定められた前記シンボルの出現確率分布であること
   を特徴とする請求項（１）記載の画像符号化方式。
5. （５）前記局所的性質は、前記係数の分散値あるいは前
   記シンボルの出現確率であることを特徴とする請求項（
   １）記載の画像符号化方式。
6. （６）前記局所的性質を、前記係数の分散値とするか前
   記シンボルの出現確率とするかを、前記量子化値によっ
   て定めることを特徴とする請求項（５）記載の画像符号
   化方式。
7. （７）前記局所的性質は、前記係数に対するビット配分
   量であることを特徴とする請求項（１）記載の画像符号
   化方式。