JPH07123276A - 画像信号のデジタル圧縮符号化方法 - Google Patents
画像信号のデジタル圧縮符号化方法Info
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- JPH07123276A JPH07123276A JP28561193A JP28561193A JPH07123276A JP H07123276 A JPH07123276 A JP H07123276A JP 28561193 A JP28561193 A JP 28561193A JP 28561193 A JP28561193 A JP 28561193A JP H07123276 A JPH07123276 A JP H07123276A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像信号を非線形縮小写像関数システムによ
って近似表現し、そのときの非線形縮小写像関数を記述
するパラメ―タを符号化するようにした画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法において、非線形縮小写像関数を記
述するパラメ―タを、短い処理時間で推定することがで
きるようにする。 【構成】 非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タ
を、最適化手法を用いて最適化して推定する。
って近似表現し、そのときの非線形縮小写像関数を記述
するパラメ―タを符号化するようにした画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法において、非線形縮小写像関数を記
述するパラメ―タを、短い処理時間で推定することがで
きるようにする。 【構成】 非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タ
を、最適化手法を用いて最適化して推定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像通信、画像記録、
コンピュ―タグラフィックスなどの分野に適用し得る画
像信号のデジタル圧縮符号化方法に関する。
コンピュ―タグラフィックスなどの分野に適用し得る画
像信号のデジタル圧縮符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像信号を離散コサイン変換（
Discrete Cosine Transfrom ）することを伴って、画像
信号をデジタル圧縮符号化する、という画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法が提案されている。
Discrete Cosine Transfrom ）することを伴って、画像
信号をデジタル圧縮符号化する、という画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法が提案されている。
【０００３】この画像信号のデジタル圧縮符号化方法に
よれば、画像信号の離散コサイン変換によって、画像信
号成分の多くが低次係数に集中するため、画像信号の確
率分布が最低次離散コサイン係数ほど高くなり、よって
画像信号の圧縮を、確率分布が平坦な原画像信号に比し
容易に行うことができる。
よれば、画像信号の離散コサイン変換によって、画像信
号成分の多くが低次係数に集中するため、画像信号の確
率分布が最低次離散コサイン係数ほど高くなり、よって
画像信号の圧縮を、確率分布が平坦な原画像信号に比し
容易に行うことができる。
【０００４】また、従来、画像信号を離散コサイン変換
することと、画像信号の人間の視覚感度の低い広域成分
を粗量子化（あるいは切捨て）する処理を行うこととを
組合せて、画像信号をデジタル圧縮符号化する、という
画像信号のデジタル圧縮符号化方法も提案されている。
することと、画像信号の人間の視覚感度の低い広域成分
を粗量子化（あるいは切捨て）する処理を行うこととを
組合せて、画像信号をデジタル圧縮符号化する、という
画像信号のデジタル圧縮符号化方法も提案されている。
【０００５】このような画像信号のデジタル圧縮符号化
方法によれば、画像信号を、画像信号を離散コサイン変
換することだけによって画像信号をデジタル圧縮符号化
する場合に比し、より一層圧縮することができる。
方法によれば、画像信号を、画像信号を離散コサイン変
換することだけによって画像信号をデジタル圧縮符号化
する場合に比し、より一層圧縮することができる。
【０００６】しかしながら、画像信号の離散コサイン変
換による画像信号の圧縮限界が、レ―ト歪み理論によっ
て規定されるため、画像信号を高い圧縮率でデジタル符
号化するのに一定の限度がある、という欠点を有してい
た。
換による画像信号の圧縮限界が、レ―ト歪み理論によっ
て規定されるため、画像信号を高い圧縮率でデジタル符
号化するのに一定の限度がある、という欠点を有してい
た。
【０００７】また、このため、従来、画像信号の自己相
似性に着目して、画像信号を、縮小写像を反復的に繰返
す縮小写像関数システムによって近似表現し、そして、
そのときの縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号化
するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法が提
案されている。
似性に着目して、画像信号を、縮小写像を反復的に繰返
す縮小写像関数システムによって近似表現し、そして、
そのときの縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号化
するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法が提
案されている。
【０００８】このような画像信号のデジタル圧縮符号化
方法によれば、画像信号を、上述した離散コサイン変換
を伴ってデジタル圧縮符号化する場合に比し、高い圧縮
率でデジタル符号化することができる。
方法によれば、画像信号を、上述した離散コサイン変換
を伴ってデジタル圧縮符号化する場合に比し、高い圧縮
率でデジタル符号化することができる。
【０００９】ここで、このような画像信号のデジタル圧
縮符号化方法における写像関数系を述べるに、その写像
関数系としては、線形写像と、非線形写像とがあり、そ
の線形写像における１次元の線形写像（線形変換）は、 ｘk+1 ＝ａｘk ＋ｂ （ｋ＝１、２、………、Ｋ） ………（１） で表現している。ここで、ａ＜１、すなわち縮小写像で
あれば、初期集合（初期画像）によらない不変集合（ア
トラクタ）が存在するため、任意の初期画像に対して反
復的に縮小写像関数を実行すれば、画像信号を再現する
ことができる。
縮符号化方法における写像関数系を述べるに、その写像
関数系としては、線形写像と、非線形写像とがあり、そ
の線形写像における１次元の線形写像（線形変換）は、 ｘk+1 ＝ａｘk ＋ｂ （ｋ＝１、２、………、Ｋ） ………（１） で表現している。ここで、ａ＜１、すなわち縮小写像で
あれば、初期集合（初期画像）によらない不変集合（ア
トラクタ）が存在するため、任意の初期画像に対して反
復的に縮小写像関数を実行すれば、画像信号を再現する
ことができる。
【００１０】また、上述した写像関数系としての線形写
像における２次元の線形変換は、アフィン変換と称さ
れ、
像における２次元の線形変換は、アフィン変換と称さ
れ、
【数１】 ………………（２） で表現しており、画像の回転、縮小または拡大、平行移
動の組合せを表現することができる。
動の組合せを表現することができる。
【００１１】さらに、写像関数系としての非線形写像
（非線形変換）は、１次元の非線形写像（非線形変換）
の簡単な例でみて、
（非線形変換）は、１次元の非線形写像（非線形変換）
の簡単な例でみて、
【数２】 ………………（３） で表現しており、上述した線形写像（線形変換）で表現
不可能な任意の写像を記述することができる。
不可能な任意の写像を記述することができる。
【００１２】従って、画像信号を、縮小写像関数システ
ムによって近似表現し、そのときの縮小写像関数を記述
するパラメ―タを符号化するようにした画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法において、縮小写像が線形写像（線
形変換）（アフィン変換）である場合、画像を回転、縮
小または拡大、平行移動しか表現できないが、縮小写像
が、非線形写像（非線形変換）である場合、とくに、２
次元の非線形写像（非線形変換）である場合、画像を、
回転、縮小または拡大、平行移動の表現の外、ゆがみな
どを加えた様々な非線形の変形を表現し得る。
ムによって近似表現し、そのときの縮小写像関数を記述
するパラメ―タを符号化するようにした画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法において、縮小写像が線形写像（線
形変換）（アフィン変換）である場合、画像を回転、縮
小または拡大、平行移動しか表現できないが、縮小写像
が、非線形写像（非線形変換）である場合、とくに、２
次元の非線形写像（非線形変換）である場合、画像を、
回転、縮小または拡大、平行移動の表現の外、ゆがみな
どを加えた様々な非線形の変形を表現し得る。
【００１３】以上のことから、画像信号を線形縮小写像
システムではなく非線形縮小写像システムによって近似
表現し、そのときの非線形写像を記述するパラメ―タを
符号化するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方
法は、上述した他の画像信号のデジタル圧縮符号化方法
よりも有用である。
システムではなく非線形縮小写像システムによって近似
表現し、そのときの非線形写像を記述するパラメ―タを
符号化するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方
法は、上述した他の画像信号のデジタル圧縮符号化方法
よりも有用である。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の、画像信号を非線形縮小写像関数システムによ
って近似表現し、そのときの非線形縮小写像関数を記述
するパラメ―タを符号化するようにした画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法の場合、図４に示すように、入力画
像信号１を関数パラメ―タ推定部２に入力し、その関数
パラメ―タ推定部２において、入力画像信号１を精度良
く近似する非線形縮小写像関数パラメ―タ４を、予め指
定された任意の非線形変換を適用し得る写像関数３を用
いて、非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タとし
て、推定し、そして、その関数パラメ―タ推定部２で指
定された非線形縮小写像関数パラメ―タ４を、符号化部
５において、符号デ―タ６に符号化し、その符号デ―タ
６を、伝送または蓄積するようにしているが、その非線
形縮小写像関数パラメ―タ４、従って、非線形縮小写像
関数を記述するパラメ―タを推定するにつき、予め関数
パラメ―タの取り得る値を限定した上で、その全ての組
合せに対して縮小写像を実行し（総当り探索）、縮小写
像による近似画像と入力画像との距離が最小となるパラ
メ―タの組合せを求めるようにしていた。
た従来の、画像信号を非線形縮小写像関数システムによ
って近似表現し、そのときの非線形縮小写像関数を記述
するパラメ―タを符号化するようにした画像信号のデジ
タル圧縮符号化方法の場合、図４に示すように、入力画
像信号１を関数パラメ―タ推定部２に入力し、その関数
パラメ―タ推定部２において、入力画像信号１を精度良
く近似する非線形縮小写像関数パラメ―タ４を、予め指
定された任意の非線形変換を適用し得る写像関数３を用
いて、非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タとし
て、推定し、そして、その関数パラメ―タ推定部２で指
定された非線形縮小写像関数パラメ―タ４を、符号化部
５において、符号デ―タ６に符号化し、その符号デ―タ
６を、伝送または蓄積するようにしているが、その非線
形縮小写像関数パラメ―タ４、従って、非線形縮小写像
関数を記述するパラメ―タを推定するにつき、予め関数
パラメ―タの取り得る値を限定した上で、その全ての組
合せに対して縮小写像を実行し（総当り探索）、縮小写
像による近似画像と入力画像との距離が最小となるパラ
メ―タの組合せを求めるようにしていた。
【００１５】このため、上述した従来の、画像信号を非
線形縮小写像関数システムによって近似表現し、そのと
きの非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号化
するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場
合、関数パラメ―タのとり得る値やパラメ―タ個数が増
加する、という欠点を有していた。
線形縮小写像関数システムによって近似表現し、そのと
きの非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号化
するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場
合、関数パラメ―タのとり得る値やパラメ―タ個数が増
加する、という欠点を有していた。
【００１６】また、上述した非線形写像関数パラメ―タ
の推定に、多くの演算量を必要とする、という欠点を有
していた。
の推定に、多くの演算量を必要とする、という欠点を有
していた。
【００１７】また、このため、取り得る関数パラメ―タ
の値を現実的な演算量の範囲に制限することが考えられ
るが、この場合、この限られた解候補集合のみを探索す
るだけでは、真の最適解を得ることが困難である、とい
う欠点を有していた。
の値を現実的な演算量の範囲に制限することが考えられ
るが、この場合、この限られた解候補集合のみを探索す
るだけでは、真の最適解を得ることが困難である、とい
う欠点を有していた。
【００１８】
【本発明の目的】よって、本発明の目的は、画像信号を
非線形縮小写像関数システムによって近似表現し、その
ときの非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号
化するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法に
おいて、非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タの推
定を最適化して行うことにより、近似画像の品質向上な
らびに処理時間の低減を図ることにある。
非線形縮小写像関数システムによって近似表現し、その
ときの非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号
化するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法に
おいて、非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タの推
定を最適化して行うことにより、近似画像の品質向上な
らびに処理時間の低減を図ることにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】本願第１番目の発明によ
る画像信号のデジタル圧縮符号化方法は、画像信号を非
線形縮小写像関数システムによって近似表現し、そのと
きの非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号化
するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法にお
いて、上記非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タ
を、最適化手法を用いて最適化して推定する。
る画像信号のデジタル圧縮符号化方法は、画像信号を非
線形縮小写像関数システムによって近似表現し、そのと
きの非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを符号化
するようにした画像信号のデジタル圧縮符号化方法にお
いて、上記非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タ
を、最適化手法を用いて最適化して推定する。
【０００１】また、本願第２番目の発明による画像信号
のデジタル圧縮符号化方法によれば、本願第１番目の発
明による画像信号のデジタル圧縮符号化方法において、
非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タの推定の最適
化手法に遺伝的アルゴリズムを適用する。この遺伝子的
アルゴリズムでは、上記非線形縮小写像関数を記述する
パラメ―タを遺伝子と称される記号列にマッピングする
初期遺伝子生成段階と、その初期遺伝子生成段階で生成
される初期遺伝子の集団に対し、交叉、逆転、突然変異
などの遺伝子操作を繰返し施し、適応度の低い遺伝子を
新たに生成された優秀な子遺伝子に入れ換えて淘汰する
遺伝子進化段階とを有する。
のデジタル圧縮符号化方法によれば、本願第１番目の発
明による画像信号のデジタル圧縮符号化方法において、
非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タの推定の最適
化手法に遺伝的アルゴリズムを適用する。この遺伝子的
アルゴリズムでは、上記非線形縮小写像関数を記述する
パラメ―タを遺伝子と称される記号列にマッピングする
初期遺伝子生成段階と、その初期遺伝子生成段階で生成
される初期遺伝子の集団に対し、交叉、逆転、突然変異
などの遺伝子操作を繰返し施し、適応度の低い遺伝子を
新たに生成された優秀な子遺伝子に入れ換えて淘汰する
遺伝子進化段階とを有する。
【００２０】ここで、遺伝的アルゴリズムについて述べ
るに、それは、生物界の自然淘汰と遺伝現象とを応用し
たモデルであり、集団の構成を、個体（探索問題では解
候補）の集合が外部環境（探索問題では評価関数）に適
応するように、 （１）適応度の高い個体ほど、生存確率が高い（自然淘
汰） （２）古い個体をもとに新しい個体を生成する（遺伝現
象） という規則に基ずき、世代ごとに更新する、ということ
を実行する、というもので、そのような遺伝的アルゴリ
ズムによれば、上述した規則に基ずいているため、例え
ば全個体数が一定であるというような制約（淘汰圧）が
加わると、集団内に競合関係が生じ、より環境に適応し
た個体群が繁殖に成功する。
るに、それは、生物界の自然淘汰と遺伝現象とを応用し
たモデルであり、集団の構成を、個体（探索問題では解
候補）の集合が外部環境（探索問題では評価関数）に適
応するように、 （１）適応度の高い個体ほど、生存確率が高い（自然淘
汰） （２）古い個体をもとに新しい個体を生成する（遺伝現
象） という規則に基ずき、世代ごとに更新する、ということ
を実行する、というもので、そのような遺伝的アルゴリ
ズムによれば、上述した規則に基ずいているため、例え
ば全個体数が一定であるというような制約（淘汰圧）が
加わると、集団内に競合関係が生じ、より環境に適応し
た個体群が繁殖に成功する。
【００２１】また、ここで、上述した遺伝的アルゴリズ
ムを例示しよう。
ムを例示しよう。
【００２２】いま、各々が長さｎの遺伝子（記号）で表
されるＭ個体からなる個体群Ｘ＝｛ｘ1 、………、
ｘM ｝を考える。
されるＭ個体からなる個体群Ｘ＝｛ｘ1 、………、
ｘM ｝を考える。
【００２３】手順１：第０世代（世代数ｔ＝０）の個体
群Ｘ（０）＝｛ｘ1 （０）、………、ｘM （０）｝を、
ランダムに作成し、Ｘ（０）の中の各ｘi （０）に対し
て、適応度ｖ（ｘi （０））を計算する。
群Ｘ（０）＝｛ｘ1 （０）、………、ｘM （０）｝を、
ランダムに作成し、Ｘ（０）の中の各ｘi （０）に対し
て、適応度ｖ（ｘi （０））を計算する。
【００２４】手順２：Ｘ（ｔ）の中の各ｘi （０）に対
して、次の（４）式に示されている選択確率
して、次の（４）式に示されている選択確率
【数３】 を計算する。
【数４】 ………………（４）
【００２５】手順３：Ｘ（ｔ）の中から２個体ｘ
i （ｔ）及びｘj （ｔ）を、選択確率
i （ｔ）及びｘj （ｔ）を、選択確率
【数５】 及び
【数６】 にそれぞれ従いそれぞれ選択する。 （１）２個体に対し、交叉をある確率Ｐe で適用し、そ
れによって生じる２子孫の中から１つをランダムに選
び、それをｘk （ｔ）とする。 （２）ｘk （ｔ）に、逆転をある確率Ｐi で施し、その
逆転の施されたｘk （ｔ）を新たなｘk （ｔ）とする。 （３）ｘK （ｔ）の各要素に、突然変異をある確率Ｐm
で適用し、その適用されたｘk （ｔ）を再びｘk （ｔ）
とする。
れによって生じる２子孫の中から１つをランダムに選
び、それをｘk （ｔ）とする。 （２）ｘk （ｔ）に、逆転をある確率Ｐi で施し、その
逆転の施されたｘk （ｔ）を新たなｘk （ｔ）とする。 （３）ｘK （ｔ）の各要素に、突然変異をある確率Ｐm
で適用し、その適用されたｘk （ｔ）を再びｘk （ｔ）
とする。
【００２６】手順４：Ｘ（ｔ）の中から、１個体を、あ
る規則に従って選択し、それをｘk （ｔ）と入れ換え
る。
る規則に従って選択し、それをｘk （ｔ）と入れ換え
る。
【００２７】手順５：適応度ｖ（ｘk （ｔ））を計算す
る。
る。
【００２８】手順６：終了条件（例えば世代数ｔ＝１０
００）が満されるまで、世代ｔを、ｔ←ｔ＋１として、
手順２から手順５までを繰返す。
００）が満されるまで、世代ｔを、ｔ←ｔ＋１として、
手順２から手順５までを繰返す。
【００２９】ここで、上述したアルゴリズム中の遺伝的
オペレ―タである、交叉、逆転、突然変異について簡単
に説明する。
オペレ―タである、交叉、逆転、突然変異について簡単
に説明する。
【００３０】交叉：最も簡単な一点交叉（ワンポイント
クロスオ―バ―）で説明すれば、いま、親となる ｘi ＝００１０１１１０１１ ｘj ＝０１１１１００１１１ で表されている２個体（ｎ＝１０）が選択されたとすれ
ば、１／（ｎ−１）の確率Ｐe で、ビット列の切れ目交
叉点（クロスオ―バ― ポイント）を、１つ選ぶ。い
ま、切れ目交叉点が４番目に選ばれたとすれば、親の４
ビット目までと５ビット目以降を入れ換え、 ｘp ＝００１０｜１００１１１ ｘq ＝０１１１｜１１１０１１ で表されている２つの子孫を作る。
クロスオ―バ―）で説明すれば、いま、親となる ｘi ＝００１０１１１０１１ ｘj ＝０１１１１００１１１ で表されている２個体（ｎ＝１０）が選択されたとすれ
ば、１／（ｎ−１）の確率Ｐe で、ビット列の切れ目交
叉点（クロスオ―バ― ポイント）を、１つ選ぶ。い
ま、切れ目交叉点が４番目に選ばれたとすれば、親の４
ビット目までと５ビット目以降を入れ換え、 ｘp ＝００１０｜１００１１１ ｘq ＝０１１１｜１１１０１１ で表されている２つの子孫を作る。
【００３１】そして、それら子孫ｘp 及びｘq 中のいず
れかが選ばれて、それをｘk （ｔ）とする。
れかが選ばれて、それをｘk （ｔ）とする。
【００３２】逆転：最も単純な逆転の場合で説明すれ
ば、ｘk （ｔ）の遺伝子ビット列から切れ目を２か所ラ
ンダムに選び、切れ目の間のビット列の順序を入れ換え
る。いま、 ｘk （ｔ）＝０１１１１１１０１１ に対し、 ０１１｜１１１１０｜１１ で表されているように、３番目と８番目とに切れ目が選
ばれたとすれば、 ０１１｜０１１１１｜１１ とする。
ば、ｘk （ｔ）の遺伝子ビット列から切れ目を２か所ラ
ンダムに選び、切れ目の間のビット列の順序を入れ換え
る。いま、 ｘk （ｔ）＝０１１１１１１０１１ に対し、 ０１１｜１１１１０｜１１ で表されているように、３番目と８番目とに切れ目が選
ばれたとすれば、 ０１１｜０１１１１｜１１ とする。
【００３３】突然変異：交叉により２個体の親から子孫
を作るだけでは、探索する空間の大きさに比べ、限られ
た範囲の子孫しか、生じない。このため、子孫ｘ
k （ｔ）の各ビットの｛０、１｝を反転させることによ
って、探索範囲を広げる役割をする。
を作るだけでは、探索する空間の大きさに比べ、限られ
た範囲の子孫しか、生じない。このため、子孫ｘ
k （ｔ）の各ビットの｛０、１｝を反転させることによ
って、探索範囲を広げる役割をする。
【００３４】
【作 用】本発明による画像信号のデジタル圧縮符号化
方法によれば、非線形縮小写像関数を記述するパラメ―
タの推定を、最適化手法により、最適化して行うので、
パラメ―タの推定に要する演算量を、パラメ―タを最適
化手法により最適化して推定するようにしていない従来
の画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場合に比し大幅
に削減できる。
方法によれば、非線形縮小写像関数を記述するパラメ―
タの推定を、最適化手法により、最適化して行うので、
パラメ―タの推定に要する演算量を、パラメ―タを最適
化手法により最適化して推定するようにしていない従来
の画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場合に比し大幅
に削減できる。
【００３５】また、パラメ―タ最適化手段に遺伝的アル
ゴリズムを用いているので、個体数一定という淘汰圧を
遺伝子（写像関数パラメ―タの組合せ）の集団にかける
ことによって集団内に競合関係が生じ、生物の進化の法
則に従ったパラメ―タ最適化が行われる。具体的には、
環境への適応度の高い個体、すなわち非線形縮小写像関
数システムによって得られる近似画像と元の画像との間
の距離が小さいパラメ―タの組合せが生き残りに成功
し、世代とともに進化を繰返し、最終的に最も適応度の
高い関数パラメ―タの組合せを求めることができる。
ゴリズムを用いているので、個体数一定という淘汰圧を
遺伝子（写像関数パラメ―タの組合せ）の集団にかける
ことによって集団内に競合関係が生じ、生物の進化の法
則に従ったパラメ―タ最適化が行われる。具体的には、
環境への適応度の高い個体、すなわち非線形縮小写像関
数システムによって得られる近似画像と元の画像との間
の距離が小さいパラメ―タの組合せが生き残りに成功
し、世代とともに進化を繰返し、最終的に最も適応度の
高い関数パラメ―タの組合せを求めることができる。
【００３６】さらに、遺伝子に逆転や突然変異を作用さ
せることによって、従来法のように予め定められた候補
のみを探索するだけでなく、より広い任意の解候補空間
を探索することも可能となり、局所解への早期収束を避
けることができ、従って、非線形縮小写像関数パラメ―
タを大域的最適解として求めることができ、よって、近
似画像の品質向上を図ることができる。
せることによって、従来法のように予め定められた候補
のみを探索するだけでなく、より広い任意の解候補空間
を探索することも可能となり、局所解への早期収束を避
けることができ、従って、非線形縮小写像関数パラメ―
タを大域的最適解として求めることができ、よって、近
似画像の品質向上を図ることができる。
【００３７】
【実施例１】次に、図１を伴って、本発明による画像信
号のデジタル圧縮符号化方法の原理的な実施例を述べよ
う。
号のデジタル圧縮符号化方法の原理的な実施例を述べよ
う。
【００３８】図１において、図４との対応部分には同一
符号を付して示す。
符号を付して示す。
【００３９】図１に示す本発明による画像信号のデジタ
ル圧縮符号化方法の原理的な実施例においては、図４で
前述した従来の画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場
合と同様に、入力画像信号１を関数パラメ―タ推定部２
に入力し、その関数パラメ―タ推定部２において、入力
画像信号１を精度良く近似表現する関数パラメ―タ４
を、予め指定された写像関数３を用いて、非線形縮小写
像関数を記述するパラメ―タとして、推定する。
ル圧縮符号化方法の原理的な実施例においては、図４で
前述した従来の画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場
合と同様に、入力画像信号１を関数パラメ―タ推定部２
に入力し、その関数パラメ―タ推定部２において、入力
画像信号１を精度良く近似表現する関数パラメ―タ４
を、予め指定された写像関数３を用いて、非線形縮小写
像関数を記述するパラメ―タとして、推定する。
【００４０】しかしながら、本発明による画像信号のデ
ジタル圧縮符号化方法の原理的な実施例においては、関
数パラメ―タ推定部２での関数パラメ―タ４の推定を、
パラメ―タ最適化部７を用いて、最適化して行う。
ジタル圧縮符号化方法の原理的な実施例においては、関
数パラメ―タ推定部２での関数パラメ―タ４の推定を、
パラメ―タ最適化部７を用いて、最適化して行う。
【００４１】また、関数パラメ―タ推定部２から出力さ
れる、パラメ―タ最適化部７で最適化されて推定された
関数パラメ―タ４を、符号化部５において、符号デ―タ
６に符号化し、その符号デ―タ６を、伝送または蓄積す
る。
れる、パラメ―タ最適化部７で最適化されて推定された
関数パラメ―タ４を、符号化部５において、符号デ―タ
６に符号化し、その符号デ―タ６を、伝送または蓄積す
る。
【００４２】
【実施例３】次に、図２を伴って、本発明による画像信
号のデジタル圧縮符号化方法の具体的な実施例を述べよ
う。
号のデジタル圧縮符号化方法の具体的な実施例を述べよ
う。
【００４３】図２において、図１との対応部分には同一
符号を付して示す。
符号を付して示す。
【００４４】図２に示す本発明による画像信号のデジタ
ル圧縮符号化方法の具体的実施例においては、図１に示
す本発明による画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場
合と同様に、入力画像信号１を関数パラメ―タ推定部２
に入力し、その関数パラメ―タ推定部２において、入力
画像信号１を精度良く近似表現する関数パラメ―タ４
を、予め指定された写像関数３を用い、且つパラメ―タ
最適化部７を用いて最適化して推定する。
ル圧縮符号化方法の具体的実施例においては、図１に示
す本発明による画像信号のデジタル圧縮符号化方法の場
合と同様に、入力画像信号１を関数パラメ―タ推定部２
に入力し、その関数パラメ―タ推定部２において、入力
画像信号１を精度良く近似表現する関数パラメ―タ４
を、予め指定された写像関数３を用い、且つパラメ―タ
最適化部７を用いて最適化して推定する。
【００４５】この場合、パラメ―タ最適化部７におい
て、前述した遺伝子アルゴリズムを適用すべく、初期遺
伝子生成部９を用いて、任意の初期パラメ―タの集団
（群）８を遺伝子と称される記号列にマッピングする操
作を行い、初期遺伝子の集団（群）１０を生成・出力
し、次で、初期遺伝子生成部９から出力される初期遺伝
子の集団（群）１０を、遺伝子進化部１１に入力し、そ
の遺伝子進化部１１において、交叉、逆転、突然変異な
どの遺伝子操作を繰返し施し、適応度の低い遺伝子を新
たに生成された優秀な子遺伝子に入れ換えて淘汰するこ
とによって、関数パラメ―タ４を最適化して推定する。
て、前述した遺伝子アルゴリズムを適用すべく、初期遺
伝子生成部９を用いて、任意の初期パラメ―タの集団
（群）８を遺伝子と称される記号列にマッピングする操
作を行い、初期遺伝子の集団（群）１０を生成・出力
し、次で、初期遺伝子生成部９から出力される初期遺伝
子の集団（群）１０を、遺伝子進化部１１に入力し、そ
の遺伝子進化部１１において、交叉、逆転、突然変異な
どの遺伝子操作を繰返し施し、適応度の低い遺伝子を新
たに生成された優秀な子遺伝子に入れ換えて淘汰するこ
とによって、関数パラメ―タ４を最適化して推定する。
【００４６】また、関数パラメ―タ推定部２から出力さ
れる、最適化された非線形写像関数パラメ―タ４を、符
号化部５において、符号デ―タ６に符号化し、その符号
デ―タ６を、伝送または蓄積する。
れる、最適化された非線形写像関数パラメ―タ４を、符
号化部５において、符号デ―タ６に符号化し、その符号
デ―タ６を、伝送または蓄積する。
【００４７】なお、上述した本発明による画像信号のデ
ジタル圧縮符号化方法の実施例によって伝送または蓄積
された符号デ―タ６は、これを図３に示すように、復号
化部１２において、非線形写像関数パラメ―タ１３に復
号し、その非線形写像関数パラメ―タ１３を、画像再生
部１４に入力することによって、この画像再生部１１に
おいて、非線形写像関数パラメ―タを用いて再生画像信
号１５を得ることができるものである。
ジタル圧縮符号化方法の実施例によって伝送または蓄積
された符号デ―タ６は、これを図３に示すように、復号
化部１２において、非線形写像関数パラメ―タ１３に復
号し、その非線形写像関数パラメ―タ１３を、画像再生
部１４に入力することによって、この画像再生部１１に
おいて、非線形写像関数パラメ―タを用いて再生画像信
号１５を得ることができるものである。
【００４８】
【発明の効果】本発明による画像信号のデジタル圧縮符
号化方法によれば、 （１）非線形写像関数パラメ―タの推定をパラメ―タ最
適化手法を用いて行っているので、パラメ―タ推定の効
率化を図ることができ、従って、従来の総当り探索に比
べ処理時間を削減できる、 （２）写像関数パラメ―タの最適化に遺伝的アルゴリズ
ムを適用することにより、従来法のように予め定められ
た候補のみを探索するだけでなく、より広い範囲の解候
補空間を探索することが可能となり、局所解への早期収
束を避け、大域的最適解を求めることができる、 （３）写像関数パラメ―タが大域的最適解として求まる
ので、画像の近似精度が向上し、再生画像の品質向上を
図ることができる、などの効果が得られる。
号化方法によれば、 （１）非線形写像関数パラメ―タの推定をパラメ―タ最
適化手法を用いて行っているので、パラメ―タ推定の効
率化を図ることができ、従って、従来の総当り探索に比
べ処理時間を削減できる、 （２）写像関数パラメ―タの最適化に遺伝的アルゴリズ
ムを適用することにより、従来法のように予め定められ
た候補のみを探索するだけでなく、より広い範囲の解候
補空間を探索することが可能となり、局所解への早期収
束を避け、大域的最適解を求めることができる、 （３）写像関数パラメ―タが大域的最適解として求まる
ので、画像の近似精度が向上し、再生画像の品質向上を
図ることができる、などの効果が得られる。
【図１】本発明による画像信号のデジタル圧縮符号化方
法の原理的な実施例を示す系統図である。
法の原理的な実施例を示す系統図である。
【図２】本発明による画像信号のデジタル圧縮符号化方
法の具体的実施例を示す系統図である。
法の具体的実施例を示す系統図である。
【図３】本発明による画像信号のデジタル圧縮符号化方
法によって符号化されたデータを復号する系を示す図で
ある。
法によって符号化されたデータを復号する系を示す図で
ある。
【図４】従来の画像信号のデジタル圧縮符号化方法を示
す図である。
す図である。
１ 入力画像 ２ 関数パラメ―タ推定部 ３ 写像関数 ４ 写像関数パラメ―タ ５ 符号化部 ６ 符号デ―タ ７ 写像関数パラメ―タ最適化部 ８ 初期パラメ―タ群 ９ 初期遺伝子生成部 １０ 初期遺伝子群 １１ 遺伝子進化部 １２ 復号化部 １３ 写像関数パラメ―タ １４ 画像再生部 １５ 再生画像
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小寺 博 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 岸本 登美夫 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (2)
- 【請求項１】 画像信号を非線形縮小写像関数システム
によって近似表現し、そのときの非線形縮小写像関数を
記述するパラメ―タを符号化するようにした画像信号の
デジタル圧縮符号化方法において、 上記非線形縮小写像関数を記述するパラメ―タを、最適
化手法を用いて最適化して推定することを特徴とする画
像信号のデジタル圧縮符号化方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の画像信号のデジタル圧縮
符号化方法において、 上記最適化手法が、上記非線形縮小写像関数を記述する
パラメ―タを遺伝子と称される記号列にマッピングする
初期遺伝子生成段階と、その初期遺伝子生成段階で生成
される初期遺伝子の集団に対し、交叉、逆転、突然変異
などの遺伝子操作を繰返し施し、適応度の低い遺伝子を
新たに生成された優秀な子遺伝子に入れ換えて淘汰する
遺伝子進化段階とを有することを特徴とする画像信号の
デジタル圧縮符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28561193A JPH07123276A (ja) | 1993-10-21 | 1993-10-21 | 画像信号のデジタル圧縮符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28561193A JPH07123276A (ja) | 1993-10-21 | 1993-10-21 | 画像信号のデジタル圧縮符号化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07123276A true JPH07123276A (ja) | 1995-05-12 |
Family
ID=17693774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28561193A Pending JPH07123276A (ja) | 1993-10-21 | 1993-10-21 | 画像信号のデジタル圧縮符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07123276A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100292348B1 (ko) * | 1997-12-29 | 2001-06-01 | 윤종용 | 유전자알고리즘을적용한블록정합방법에서물체추출의특징블록에따른초기화방법 |
| CN1321523C (zh) * | 2002-11-26 | 2007-06-13 | 松下电器产业株式会社 | 图像数据压缩装置和图像数据压缩方法 |
| KR101401562B1 (ko) * | 2012-10-25 | 2014-06-03 | 경북대학교 산학협력단 | 의료 영상 암호화 장치, 의료 영상 암호화 방법 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 |
| JP2016086262A (ja) * | 2014-10-24 | 2016-05-19 | 日本電信電話株式会社 | 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化プログラム及び画像復号プログラム |
| US11173710B2 (en) | 2019-03-18 | 2021-11-16 | Ricoh Company, Ltd. | Image forming apparatus and signal control method in image forming apparatus |
-
1993
- 1993-10-21 JP JP28561193A patent/JPH07123276A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100292348B1 (ko) * | 1997-12-29 | 2001-06-01 | 윤종용 | 유전자알고리즘을적용한블록정합방법에서물체추출의특징블록에따른초기화방법 |
| CN1321523C (zh) * | 2002-11-26 | 2007-06-13 | 松下电器产业株式会社 | 图像数据压缩装置和图像数据压缩方法 |
| KR101401562B1 (ko) * | 2012-10-25 | 2014-06-03 | 경북대학교 산학협력단 | 의료 영상 암호화 장치, 의료 영상 암호화 방법 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 |
| JP2016086262A (ja) * | 2014-10-24 | 2016-05-19 | 日本電信電話株式会社 | 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化プログラム及び画像復号プログラム |
| US11173710B2 (en) | 2019-03-18 | 2021-11-16 | Ricoh Company, Ltd. | Image forming apparatus and signal control method in image forming apparatus |
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