JPH0551227B2 - - Google Patents

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JPH0551227B2
JPH0551227B2 JP7380986A JP7380986A JPH0551227B2 JP H0551227 B2 JPH0551227 B2 JP H0551227B2 JP 7380986 A JP7380986 A JP 7380986A JP 7380986 A JP7380986 A JP 7380986A JP H0551227 B2 JPH0551227 B2 JP H0551227B2
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Fuji Photo Film Co Ltd
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    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
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  • Signal Processing (AREA)
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Description

【発明の詳細な説明】 （発明の分野） 本発明は、予測誤差を量子化する方法、さらに
詳しくは、例えば階調を有する画像データを予測
符号化により圧縮する際に求められる予測誤差を
量子化する方法に関する。
（発明の技術的背景および先行技術） 近年、デジタル画像データ（デジタル画像信
号）を光デイスク等の記録媒体に格納し、必要に
応じて該格納された画像データを読み出して
CRT等に可視像として再生したり、あるいは画
像データをフアクシミリ等で伝送し、受信先で該
伝送された画像データに基づいて可視像を再生し
たりすることが行なわれている。
この様にデジタル画像データを格納したり伝送
したりする場合には、その画像データの量を減少
せしめた上で格納し、あるいは伝送したりするの
が望ましい。なぜならば、階調を有するデジタル
画像データの場合一般にそのデータ量は極めて多
く、従つてその様な画像データをそのまま格納
し、あるいは伝送しようとすると、格納コストあ
るいは伝送コストが著るしく高くなる等の問題が
あるからである。
上記の如き画像データの量（デジタル画像信号
の量）を減少せしめる方法として、従来から予測
符号化というものが知られている。この予測符号
化とは、ある画像データについて考えた場合、そ
の注目画像データはその近傍の画像データと似か
よつたデータ値を有すると考えることができ、従
つて注目画像データを近傍の画像データから適当
な方法で予測し、その予測値と実際のデータ値と
の差即ち予測誤差を求めればその予測誤差分布は
零の近傍に集中することとなり、この様な予測誤
差が零近傍に集中するという特性を利用し、頻度
の高いものには短い符号を、頻度の低いものには
長い符号を割り当てるハフマン符号等の可変長符
号（値によつて符号長が変わるような信号）によ
りその予測誤差を符号化し、そうすることによつ
て結局画像データの冗長度を抑圧し、トータルと
してのデータ量を圧縮しようとするものである。
ところで、上記予測符号化処理においては、予
測誤差をそのまま符号化するのではなく、予測誤
差をより粗く量子化した上で符号化するようにす
ると、そのより粗く量子化した分だけ画像データ
の量を減少させ、圧縮率を向上させることができ
るので、もし画像的に余裕があればその様にする
ことが望ましい。なお、ここで量子化とはxｉ、≦
ｘ≦xi+1なる値をもつｘ（原データ）をXi（量子化
代表値）で代表させる、換言すればある量子化範
囲（xi〜Xi+1）内の原データｘをある１つの量子
化代表値Xiに置き換えることをいう。
しかしながら、従来の量子化は、第３図ａに示
す様に、量子代表値Xiとして、量子化範囲内の
原データxi〜xi+1の中央値 Xi＝Xi＋xi+1／２ を採用したり、もしくは第３図ｂに示す如く、そ
の中央値に近い適当な値（この場合は中央値に近
い整数値）を採用するのが一般的であるが、この
様な従来の量子化をそのまま上記予測誤差の量子
化に適用するのは好ましくない場合がある。
なぜならば、予測誤差の場合は、前述の如く頻
度分布が均一ではなく零近傍に集中した非常に片
寄つた形をしているので、頻度分布が均一である
場合に比べて、中央値と量子化範囲内の各原デー
タ（予測誤差データ）との差の合計（以下、量子
化誤差という）がより大きくなり、従つてこの場
合中央値はもはや量子化範囲内の各原データを代
表する値として最適なものではあり得ず、その結
果量子化代表値が最適なものである場合に比べて
量子化による画質の劣化が大きくなるからであ
る。
（発明の目的） 本発明の目的は、上記事情に鑑み、量子化誤差
が最小になるように量子化代表値を設定すること
ができ、その結果例えば量子化による画質の劣化
を最小限に抑えることのできる予測誤差の量子化
方法を提供することにある。
（発明の構成） 本発明に係る予測誤差の量子化方法は、上記目
的を達成するため、予測誤差（原データ即ち量子
化しようとしているデータ）を複数の量子化範囲
に区分し、各量子化範囲内の予測誤差を各量子化
範囲にそれぞれ付与された量子化代表値（量子化
後のデータ）で代表させるにあたり、各量子化範
囲内の予測誤差データをその頻度分布に基づいて
重み付け平均した値もしくはその値に近い値をそ
の量子化範囲の量子化代表値とすることを特徴と
する。
即ち、本発明に係る予測誤差の量子化方法は、
予測誤差は零近傍に高い集中度を有する非常に片
寄つた頻度分布を有することに注目し、量子化代
表値を従来の如く中間値ではなく頻度分布に基づ
く重み付け平均値もしくはそれに近い値とするこ
とにより、量子化誤差を最小とし、例えば画質の
劣化を最小限にしようとするものである。
本発明に係る方法は、上述の如く予測誤差は頻
度分布が片寄つているという事実に着目して構成
されたものであり、従つて本発明方法の対象とな
るものはその様な頻度布分が片寄つている予測誤
差であれば良く、必ずしも前述の画像データにお
ける予測誤差に限られるものではない。
（実施態様） 以下、図面を参照しながら本発明の実施態様に
ついて詳細に説明する。
以下に説明する実施態様は、放射線画像データ
を予測符号化により圧縮する場合に求められる予
測誤差を量子化対象とするものである。
ここにいう放射線画像データとは、被写体を透
過した放射線によつて形成される画像のデータを
いい、例えば本出願人が既に多くの特許出願を行
なつている（例えば特開昭55−11429号、同56−
11395号、同55−163472号等）いわゆる蓄積性蛍
光体シートを利用した放射線画像情報記録再生シ
ステムや従来の銀塩写真を利用したＸ線写真シス
テム等における放射線画像のデータをいう。
まず、量子化対象となる予測誤差について説明
する。予測符号化を行なう場合には、前述した様
にまず予測誤差を求める必要がある。予測誤差を
求める方法は種々のものが考えられるが、ここで
はその一例として前値予測による予測誤差につい
て説明する。
前値予測とは、ある注目画像データをその前に
位置している画像データ値と同じであると予測す
るものであり、その予測値（前に位置する画像デ
ータ値）と実際の注目画像データ値との差を前値
予測による予測誤差という。例えば、第２図ａに
示す画像データa11、a12、……、a21、a22、……、
a31、a32、……に対して前値予測を行ない、第２
図ｂに示す様な予測誤差Δa12、Δ13、……、
Δa22、Δa23、……、Δa32、Δa33、……を求めた
場合、その予測誤差は下式の通りである。
Δa12＝a12−a11、Δa13＝a13−a12、…… Δa22＝a22−a21、Δa23＝a23−a22、…… Δa32＝a32−a31、Δa33＝a33−a32、…… なお、各ラインL1、L2、L3……の先頭の画像
データはそのままとする。また、第２図ａ，ｂの
中の１つのます目は１つの画素に対応する。
この様に求められた予測誤差は、既に前述の如
く零近傍に集中する非常に片寄つた頻度分布を有
する。
次に、その様に頻度分布が片寄つている予測誤
差を量子化対象とする本発明の実施態様について
説明する。
第１図は、かかる実施態様を説明する図であ
り、図中最上段は予測誤差を、第２段は各予測誤
差の頻度を、第３段は本実施態様によつて量子化
した場合の量子化代表値の一例を、第４段は同じ
く本実施態様によつて量子化した場合の量子化代
表値の他の例を示す。
即ち、本発明に係る量子化は、予測誤差をその
大きさに基づいて複数の量子化範囲に区分し、各
量子化範囲内の予測誤差をその頻度分布に基づい
て重み付け平均した値もしくはその値に近い値を
その各量子化範囲の量子化代表値とし、各量子化
範囲内の予測誤差をその各量子化範囲の量子化代
表値によつて代表させる、即ち置き換えるもので
ある。
上記量子化代表値を式で表わすと下記の通りで
ある。
Xi＝∫xi+1／xiｆ(x)・xdx／xi／∫xi+1f(x)
dx／xi……（） ただし、 ｘ……予測誤差 ｆ(x)……予測誤差ｘの頻度 xi〜xi+1……量子化範囲 Xi……量子化代表値 これを上記第２図に示す実施態様に関して説明
すると、図示の如く、まず予測誤差を（−４、−
３、−２）、（−１、０、１）、（２、３、４）とい
う様に３レベルづつ１つの量子化範囲とし、各量
子化範囲の量子化代表値を上記（）式により求
める。例えば、（２、３、４）の量子化範囲の場
合、 Xi＝（20×２）＋（５×３）＋（２×４）／20＋５＋２
≒2.3 という計算により求め、他の各範囲についても同
様にして求める。そして、その様にして求めた各
量子化代表値（第２図中の量子化代表値１）によ
つて各量子化範囲内の予測誤差を代表させる。
また、量子化代表値は、必ずしも上述の頻度分
布に基づく重み付け平均値そのものである必要は
なく、該平均値に近い値、例えば後の符号化を考
慮して符号化しやすいようにその平均値に近い整
数値としても良い。その様にして設定した量子化
代表値の例を第１図中の量子化代表値２として示
す。
なお、上記頻度分布に基づく重み付け平均値に
近い値とは、少なくとも量子化範囲の中央値より
も該平均値に近い値を意味する。
また、上記頻度分布は、もちろん全予測誤差の
実際の頻度分布を算出してそれを使用したことも
できるが、その様に実際に計算したものではな
く、取り扱う画像に関する情報に基づいて予め与
えられていた幾くつかの頻度分布パターンの中か
ら適当なパターンの頻度分布を選出して、それを
使用するようにしても良い。頻度分布のパターン
は画像の種類によつてある程度決まつてくるの
で、例えばその画像が放射線画像であるというこ
とがわかつていれば、その情報から予め放射線画
像の場合の頻度分布として与えられていたものを
取り出して使用することができる。もちろん、そ
の様な画像の種類のみでなく、例えば胸部とか頭
部とか被写体の撮影部位に関する情報が加味され
れば、さらに実際の頻度分布に近いパターンのも
のを使用することが可能となる。
本発明に係る量子化方法を画像データの予測誤
差に適用する場合は、その量子化特性はある画像
群、各画像あるいは各部分画像毎に最適なものを
設定するようにしても良い。
また、本発明に係る量子化方法は、アナログ→
デジタルの場合でも、デジタル→アナログの場合
でも適用可能である。前者の場合はアナログ信号
を前述の如き量子化特性を有するＡ／Ｄコンバー
タにより量子化すれば良いし、後者の場合は前述
の如き量子化特性を有する量子化テーブルを用い
て量子化すれば良い。
（発明の効果） 本発明に係る予測誤差の量子化方法は、前述の
如く、単純に量子化範囲内の予測誤差の中央値を
量子化の代表値とするのではなく、頻度分布によ
る重み付け平均をした値を量子化代表値とするも
のであるので、非常に片良つた頻度分布を有する
予測誤差の量子化の場合においても、量子化誤差
を最小にすることができる。
また、対象となる予測誤差が画像データを予測
符号化により圧縮する際に求められる予測誤差で
ある場合は、量子化誤差を最小にすることによ
り、たとえば量子化後のデータを符号化して圧縮
し、その後伸長して画像を再生する場合における
再生画像の画質劣化を最小限に抑えることができ
る。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明に係る量子化方法の一実施態様
の説明図、第２図ａ，ｂは前値予測による予測誤
差の説明図、第３図は従来の量子化方法の説明図
である。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １ 各量子化範囲に体してそれぞれ量子化代表値
    を付与し、各量子化範囲内の予測値と実際のデー
    タの差をその量子化範囲に対して付与された量子
    化代表値で代表させる予測誤差の量子化方法にお
    いて、 上記各代表値が、上記各量子化範囲内の予測誤
    差をその頻度分布に基づいて重み付け平均した値
    もしくはその値に近い値であることを特徴とする
    予測誤差の量子化方法。
JP61073809A 1986-03-31 1986-03-31 予測誤差の量子化方法 Granted JPS62231569A (ja)

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