JPH07147681A - ディジタル画像信号の階層符号化および復号装置 - Google Patents
ディジタル画像信号の階層符号化および復号装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 第１階層の画像信号に関する差分信号の値を
小さくし、差分信号の伝送データ量の圧縮効率を向上す
る。 【構成】 第１階層の画像信号から間引きフィルタによ
って、画素数が１／４とされた第２階層の画像信号が形
成される。間引きフィルタ３は、画素数が１／１６とさ
れた第３階層の画像信号を形成し、間引きフィルタ４
は、画素数が１／６４とされた第４階層の画像信号を形
成する。第４階層の画像信号と、減算器５、６、７から
の差分信号とが伝送される。差分信号は、原信号と予測
信号との差分である。予測信号は、予測器４１、４２、
４３で形成される。これらの予測器は、予め学習によっ
て獲得されたマッピングテーブルを含む。このテーブル
は、複数の参照画素のレベル分布のパターンと対応する
クラス毎に、予測係数、予測値、または正規化予測値が
規定されたものであり、精度の良い予測を行うことがで
きる。
小さくし、差分信号の伝送データ量の圧縮効率を向上す
る。 【構成】 第１階層の画像信号から間引きフィルタによ
って、画素数が１／４とされた第２階層の画像信号が形
成される。間引きフィルタ３は、画素数が１／１６とさ
れた第３階層の画像信号を形成し、間引きフィルタ４
は、画素数が１／６４とされた第４階層の画像信号を形
成する。第４階層の画像信号と、減算器５、６、７から
の差分信号とが伝送される。差分信号は、原信号と予測
信号との差分である。予測信号は、予測器４１、４２、
４３で形成される。これらの予測器は、予め学習によっ
て獲得されたマッピングテーブルを含む。このテーブル
は、複数の参照画素のレベル分布のパターンと対応する
クラス毎に、予測係数、予測値、または正規化予測値が
規定されたものであり、精度の良い予測を行うことがで
きる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、例えばディジタル画
像信号を異なる解像度を表現する複数の信号へ分割し、
各信号を符号化して伝送するようにしたディジタル画像
信号の階層符号化装置および階層復号化装置に関する。
像信号を異なる解像度を表現する複数の信号へ分割し、
各信号を符号化して伝送するようにしたディジタル画像
信号の階層符号化装置および階層復号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】高解像度画像信号を第１の階層（あるい
はレベル）として、これより解像度が低い第２の階層の
画像信号、第２の階層の画像信号より解像度が低い第３
の階層の画像信号、・・・・を形成する符号化（階層符
号化と称される）が提案されている。この符号化によれ
ば、複数の階層の画像信号を一つの伝送路（通信路、記
録／再生プロセス）を介して伝送し、受信側では、複数
の階層とそれぞれ対応するテレビジョンモニタの何れか
一つにより伝送画像データを再生することができる。
はレベル）として、これより解像度が低い第２の階層の
画像信号、第２の階層の画像信号より解像度が低い第３
の階層の画像信号、・・・・を形成する符号化（階層符
号化と称される）が提案されている。この符号化によれ
ば、複数の階層の画像信号を一つの伝送路（通信路、記
録／再生プロセス）を介して伝送し、受信側では、複数
の階層とそれぞれ対応するテレビジョンモニタの何れか
一つにより伝送画像データを再生することができる。
【０００３】より具体的には、標準解像度ビデオ信号、
ハイビジョン信号等の高解像度ビデオ信号、コンピュー
タディスプレーの画像データ、画像データベースを高速
検索するための低解像度ビデオ信号等が異なる解像度の
ビデオ信号として存在している。また、解像度の高低以
外に、画像の縮小に対しても、かかる階層符号化を応用
することが可能である。
ハイビジョン信号等の高解像度ビデオ信号、コンピュー
タディスプレーの画像データ、画像データベースを高速
検索するための低解像度ビデオ信号等が異なる解像度の
ビデオ信号として存在している。また、解像度の高低以
外に、画像の縮小に対しても、かかる階層符号化を応用
することが可能である。
【０００４】先に提案されている階層符号化装置例えば
ピラミッド符号化と称される符号化装置の一例を図１５
に示す（例えば特開昭６３−３０６７８９号公報参
照）。この例は、４階層の符号化であり、第１階層の画
像信号に対して、画素数が１／４の第２階層の画像信
号、画素数が１／１６の第３階層、画素数が１／６４の
第４階層（最上位階層）の画像信号を伝送するものであ
る。図１５に示すように、１で示す入力端子に対して、
ディジタル画像信号が供給される。この入力画像信号が
第１階層の信号である。
ピラミッド符号化と称される符号化装置の一例を図１５
に示す（例えば特開昭６３−３０６７８９号公報参
照）。この例は、４階層の符号化であり、第１階層の画
像信号に対して、画素数が１／４の第２階層の画像信
号、画素数が１／１６の第３階層、画素数が１／６４の
第４階層（最上位階層）の画像信号を伝送するものであ
る。図１５に示すように、１で示す入力端子に対して、
ディジタル画像信号が供給される。この入力画像信号が
第１階層の信号である。
【０００５】入力画像信号が間引きフィルタ２および減
算器５に供給される。間引きフィルタ２に対して、間引
きフィルタ３、減算器６および補間フィルタ８が接続さ
れる。補間フィルタ８の出力信号が減算器５に供給さ
れ、減算器５からは、入力信号と補間出力信号との同一
位置の画素毎の差分信号が発生する。この差分信号が符
号化器１１を介して第１階層用の出力端子１５に取り出
される。
算器５に供給される。間引きフィルタ２に対して、間引
きフィルタ３、減算器６および補間フィルタ８が接続さ
れる。補間フィルタ８の出力信号が減算器５に供給さ
れ、減算器５からは、入力信号と補間出力信号との同一
位置の画素毎の差分信号が発生する。この差分信号が符
号化器１１を介して第１階層用の出力端子１５に取り出
される。
【０００６】間引きフィルタ３に対して、間引きフィル
タ４、減算器７および補間フィルタ９が接続される。減
算器６では、間引きフィルタ２の出力信号（第２階層の
画像信号）から補間フィルタ９の出力信号が減算され
る。減算器６からの差分信号が符号化器１２を介して第
２階層用の出力端子１６に取り出される。減算器７で
は、間引きフィルタ３の出力信号（第３階層の画像信
号）から補間フィルタ１０の出力信号が減算され、差分
信号が符号化器１３を介して第３階層用の出力端子１７
に取り出される。間引きフィルタ４の出力信号（第４階
層の画像信号）が符号化器１４を介して第４階層用の出
力端子１８に取り出される。
タ４、減算器７および補間フィルタ９が接続される。減
算器６では、間引きフィルタ２の出力信号（第２階層の
画像信号）から補間フィルタ９の出力信号が減算され
る。減算器６からの差分信号が符号化器１２を介して第
２階層用の出力端子１６に取り出される。減算器７で
は、間引きフィルタ３の出力信号（第３階層の画像信
号）から補間フィルタ１０の出力信号が減算され、差分
信号が符号化器１３を介して第３階層用の出力端子１７
に取り出される。間引きフィルタ４の出力信号（第４階
層の画像信号）が符号化器１４を介して第４階層用の出
力端子１８に取り出される。
【０００７】間引きフィルタ２、３および４のそれぞれ
は、水平方向および垂直方向において画素数を１／２に
間引き、全体として画素数を１／４に減少させるもので
ある。従って、入力画像信号である第１階層の画像信号
の画素数を基準として、１／４の画素数の第２階層の画
像信号、１／１６の画素数の第３階層の画像信号、１／
６４の画素数の第４階層の画像信号が各間引きフィルタ
２、３および４によって形成される。一方、補間フィル
タ８、９、１０は、水平方向および垂直方向において、
画素の内挿を行ない、全体として入力信号の４倍の画素
数の補間出力信号を形成する。符号化器１１、１２、１
３は、差分信号のデータ量を圧縮する符号化を行い、符
号化器１４は、第４階層の画像信号のデータ量を圧縮す
る符号化を行う。具体的には、ＤＰＣＭ、ＡＤＲＣ等が
使用される。
は、水平方向および垂直方向において画素数を１／２に
間引き、全体として画素数を１／４に減少させるもので
ある。従って、入力画像信号である第１階層の画像信号
の画素数を基準として、１／４の画素数の第２階層の画
像信号、１／１６の画素数の第３階層の画像信号、１／
６４の画素数の第４階層の画像信号が各間引きフィルタ
２、３および４によって形成される。一方、補間フィル
タ８、９、１０は、水平方向および垂直方向において、
画素の内挿を行ない、全体として入力信号の４倍の画素
数の補間出力信号を形成する。符号化器１１、１２、１
３は、差分信号のデータ量を圧縮する符号化を行い、符
号化器１４は、第４階層の画像信号のデータ量を圧縮す
る符号化を行う。具体的には、ＤＰＣＭ、ＡＤＲＣ等が
使用される。
【０００８】上述の階層符号化装置と対応する階層復号
装置を図１６に示す。入力端子２１、２２、２３および
２４に、第１、第２、第３および第４階層の入力信号が
それぞれ供給される。これらの入力信号は、復号器２
５、２６、２７および２８にそれぞれ供給される。復号
器２５〜２８は、符号化器１１〜１４と対応するもので
ある。復号器２５、２６および２７にに対して、加算器
２９、３０、３１がそれぞれ接続される。
装置を図１６に示す。入力端子２１、２２、２３および
２４に、第１、第２、第３および第４階層の入力信号が
それぞれ供給される。これらの入力信号は、復号器２
５、２６、２７および２８にそれぞれ供給される。復号
器２５〜２８は、符号化器１１〜１４と対応するもので
ある。復号器２５、２６および２７にに対して、加算器
２９、３０、３１がそれぞれ接続される。
【０００９】符号化が最下位階層（第１階層）から最上
位階層（第４階層）へ向かう順になされるのに対して、
復号は、最上位階層（第４階層）から最下位階層（第１
階層）へ向かう順になされる。まず、第４階層の画像信
号が復号器２８から得られ、これが出力端子３８に取り
出される。第４階層の画像信号が補間フィルタ３４に供
給され、補間出力信号が形成される。加算器３１では、
復号器２７からの第３階層の差分信号と補間フィルタ３
４の出力信号とが加算される。従って、加算器３１から
は、第３階層の画像信号が得られ、これが出力端子３７
に取り出される。
位階層（第４階層）へ向かう順になされるのに対して、
復号は、最上位階層（第４階層）から最下位階層（第１
階層）へ向かう順になされる。まず、第４階層の画像信
号が復号器２８から得られ、これが出力端子３８に取り
出される。第４階層の画像信号が補間フィルタ３４に供
給され、補間出力信号が形成される。加算器３１では、
復号器２７からの第３階層の差分信号と補間フィルタ３
４の出力信号とが加算される。従って、加算器３１から
は、第３階層の画像信号が得られ、これが出力端子３７
に取り出される。
【００１０】同様に、補間フィルタ３３の補間出力信号
と復号器２６からの差分信号とが加算器３０で加算さ
れ、第２階層の画像信号が復号され、また、補間フィル
タ３２の補間出力信号と復号器２５からの差分信号とが
加算器２９で加算され、第１階層の画像信号が復号され
る。これらの画像信号が出力端子３５および３６にそれ
ぞれ取り出される。このように、階層符号化装置は、間
引きによって上位階層を形成し、最上位階層を除く各階
層では、上位階層のデータから形成した補間データとの
差分信号を生成し、最上位階層のデータとそれ以外の階
層の差分データとをそれぞれ符号化している。
と復号器２６からの差分信号とが加算器３０で加算さ
れ、第２階層の画像信号が復号され、また、補間フィル
タ３２の補間出力信号と復号器２５からの差分信号とが
加算器２９で加算され、第１階層の画像信号が復号され
る。これらの画像信号が出力端子３５および３６にそれ
ぞれ取り出される。このように、階層符号化装置は、間
引きによって上位階層を形成し、最上位階層を除く各階
層では、上位階層のデータから形成した補間データとの
差分信号を生成し、最上位階層のデータとそれ以外の階
層の差分データとをそれぞれ符号化している。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】上述の従来の階層符号
化においては、補間フィルタ８、９および１０によっ
て、より上位の階層の信号から下位の階層の信号を補間
し、原画像信号と補間信号との差分信号を形成するが、
補間フィルタの補間精度が充分ではない。その結果、こ
の差分信号の値が比較的大きく、差分信号を符号化した
後でも、伝送データ量が充分に少なくならない。従っ
て、階層表現を得る代わりに、符号化効率の劣化という
問題が発生していた。
化においては、補間フィルタ８、９および１０によっ
て、より上位の階層の信号から下位の階層の信号を補間
し、原画像信号と補間信号との差分信号を形成するが、
補間フィルタの補間精度が充分ではない。その結果、こ
の差分信号の値が比較的大きく、差分信号を符号化した
後でも、伝送データ量が充分に少なくならない。従っ
て、階層表現を得る代わりに、符号化効率の劣化という
問題が発生していた。
【００１２】従って、この発明の目的は、符号化効率の
低下が防止されたディジタル画像信号の階層符号化およ
び復号装置を提供することにある。
低下が防止されたディジタル画像信号の階層符号化およ
び復号装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２
階層の画像信号を形成するための回路と、第２階層の画
像信号から第１階層の画像信号を予測するための予測回
路と、第１階層の画像信号と予測回路からの予測値との
差分値を生成するための回路と、第２階層の画像信号お
よび差分値を伝送するための回路とからなり、予測回路
は、第１階層の注目画素に対して空間的および／または
時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素に基づいてク
ラスを決定するためのクラス分類回路と、決定されたク
ラス毎に第１階層の注目画素に関する予測値を作成する
ための予測係数を発生するための予測係数発生回路と、
第２階層の画像信号と予測係数発生回路からの予測係数
に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するための
演算回路とを有することを特徴とするディジタル画像信
号の階層符号化装置である。
は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２
階層の画像信号を形成するための回路と、第２階層の画
像信号から第１階層の画像信号を予測するための予測回
路と、第１階層の画像信号と予測回路からの予測値との
差分値を生成するための回路と、第２階層の画像信号お
よび差分値を伝送するための回路とからなり、予測回路
は、第１階層の注目画素に対して空間的および／または
時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素に基づいてク
ラスを決定するためのクラス分類回路と、決定されたク
ラス毎に第１階層の注目画素に関する予測値を作成する
ための予測係数を発生するための予測係数発生回路と、
第２階層の画像信号と予測係数発生回路からの予測係数
に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するための
演算回路とを有することを特徴とするディジタル画像信
号の階層符号化装置である。
【００１４】請求項２に記載の発明は、第１階層の画像
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための予測回路と、予測値と受信された差分値を加算
することによって、第１階層の画像信号を形成するため
の回路とからなり、予測回路は、第１階層の注目画素に
対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類回路と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画
素に関する予測値を作成するための予測係数を発生する
ための回路と、第２階層の画像信号と予測係数発生回路
からの予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値を
生成するための演算回路とを有することを特徴とするデ
ィジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための予測回路と、予測値と受信された差分値を加算
することによって、第１階層の画像信号を形成するため
の回路とからなり、予測回路は、第１階層の注目画素に
対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類回路と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画
素に関する予測値を作成するための予測係数を発生する
ための回路と、第２階層の画像信号と予測係数発生回路
からの予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値を
生成するための演算回路とを有することを特徴とするデ
ィジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１５】請求項３に記載の発明は、第１階層の画像
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための第１の予測回路と、予測値と受信された差分値
を加算することによって、第１階層の画像信号を形成す
るための回路と、第１階層と第２階層との間の画素数を
有する第３階層の画像信号を受信第２階層の画像信号か
ら予測し、出力するための第２の予測回路とからなり、
第１の予測回路は、第１階層の注目画素に対して空間的
および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画
素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類回路
と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画素に関する
予測値を作成するための予測係数を発生するための回路
と、第２階層の画像信号と予測係数発生回路からの予測
係数に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するた
めの演算回路とからなり、第２の予測回路は、第３階層
の注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍
の複数の第２階層の参照画素に基づいてクラスを決定す
るためのクラス分類回路と、決定されたクラス毎に第３
階層の注目画素の値を作成するための予測係数を発生す
るための回路と、第２階層の画像信号と予測係数発生回
路からの予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値
を生成するための演算回路とを有することを特徴とする
ディジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための第１の予測回路と、予測値と受信された差分値
を加算することによって、第１階層の画像信号を形成す
るための回路と、第１階層と第２階層との間の画素数を
有する第３階層の画像信号を受信第２階層の画像信号か
ら予測し、出力するための第２の予測回路とからなり、
第１の予測回路は、第１階層の注目画素に対して空間的
および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画
素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類回路
と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画素に関する
予測値を作成するための予測係数を発生するための回路
と、第２階層の画像信号と予測係数発生回路からの予測
係数に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するた
めの演算回路とからなり、第２の予測回路は、第３階層
の注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍
の複数の第２階層の参照画素に基づいてクラスを決定す
るためのクラス分類回路と、決定されたクラス毎に第３
階層の注目画素の値を作成するための予測係数を発生す
るための回路と、第２階層の画像信号と予測係数発生回
路からの予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値
を生成するための演算回路とを有することを特徴とする
ディジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１６】請求項５に記載の発明は、第１階層の画像
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成するための回路と、第２階層の画像信号から第１階層
の画像信号を予測するための予測回路と、第１階層の画
像信号と予測回路からの予測値との差分値を生成するた
めの回路と、第２階層の画像信号および差分値を伝送す
るための回路とからなり、予測回路は、第１階層の注目
画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数
の第２階層の参照画素に基づいてクラスを決定するため
のクラス分類回路と、決定されたクラス毎に第１階層の
注目画素に関する予測値を発生するための予測値発生回
路とを有することを特徴とするディジタル画像信号の階
層符号化装置である。
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成するための回路と、第２階層の画像信号から第１階層
の画像信号を予測するための予測回路と、第１階層の画
像信号と予測回路からの予測値との差分値を生成するた
めの回路と、第２階層の画像信号および差分値を伝送す
るための回路とからなり、予測回路は、第１階層の注目
画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数
の第２階層の参照画素に基づいてクラスを決定するため
のクラス分類回路と、決定されたクラス毎に第１階層の
注目画素に関する予測値を発生するための予測値発生回
路とを有することを特徴とするディジタル画像信号の階
層符号化装置である。
【００１７】請求項６に記載の発明は、第１階層の画像
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための予測回路と、予測値と受信された差分値を加算
することによって、第１階層の画像信号を形成するため
の回路とからなり、予測回路は、第１階層の注目画素に
対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類回路と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画
素に関する予測値を発生するための予測値発生回路とを
有することを特徴とするディジタル画像信号の階層符号
化の復号装置である。
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための予測回路と、予測値と受信された差分値を加算
することによって、第１階層の画像信号を形成するため
の回路とからなり、予測回路は、第１階層の注目画素に
対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類回路と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画
素に関する予測値を発生するための予測値発生回路とを
有することを特徴とするディジタル画像信号の階層符号
化の復号装置である。
【００１８】請求項７に記載の発明は、第１階層の画像
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための第１の予測回路と、予測値と受信された差分値
を加算することによって、第１階層の画像信号を形成す
るための回路と、第１階層と第２階層との間の画素数を
有する第３階層の画像信号を受信第２階層の画像信号か
ら予測し、出力するための第２の予測回路とからなり、
第１の予測回路は、第１階層の注目画素に対して空間的
および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画
素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類回路
と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画素に関する
予測値を発生するための回路とからなり、第２の予測回
路は、第３階層の注目画素に対して空間的および／また
は時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素に基づいて
クラスを決定するためのクラス分類回路と、決定された
クラス毎に第３階層の注目画素に関する予測値を発生す
るための予測値発生回路とを有することを特徴とするデ
ィジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形
成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予
測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成
し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジ
タル画像信号の階層符号化の復号装置において、第２階
層の画像信号を受信し、出力するための回路と、第２階
層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成す
るための第１の予測回路と、予測値と受信された差分値
を加算することによって、第１階層の画像信号を形成す
るための回路と、第１階層と第２階層との間の画素数を
有する第３階層の画像信号を受信第２階層の画像信号か
ら予測し、出力するための第２の予測回路とからなり、
第１の予測回路は、第１階層の注目画素に対して空間的
および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画
素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類回路
と、決定されたクラス毎に第１階層の注目画素に関する
予測値を発生するための回路とからなり、第２の予測回
路は、第３階層の注目画素に対して空間的および／また
は時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素に基づいて
クラスを決定するためのクラス分類回路と、決定された
クラス毎に第３階層の注目画素に関する予測値を発生す
るための予測値発生回路とを有することを特徴とするデ
ィジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１９】
【作用】上位階層から下位階層の画像信号を形成する時
に、予め学習により獲得された予測係数、予測値あるい
は正規化予測値を使用するので、補間フィルタと比べて
予測の精度を高くすることができる。従って、原画像信
号と予測画像信号との差分信号の値が小さくなり、差分
信号のデータ量を減少することができ、符号化効率を上
昇できる。
に、予め学習により獲得された予測係数、予測値あるい
は正規化予測値を使用するので、補間フィルタと比べて
予測の精度を高くすることができる。従って、原画像信
号と予測画像信号との差分信号の値が小さくなり、差分
信号のデータ量を減少することができ、符号化効率を上
昇できる。
【００２０】
【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照して説明する。図１には、符号化装置の構成例を示
す。この実施例は、４階層の符号化であり、第１階層
（最下位層）の画像信号に対して、画素数が１／４の第
２階層の画像信号、画素数が１／１６の第３階層、画素
数が１／６４の第４階層（最上位階層）の画像信号を伝
送するものである。１で示す入力端子に対して、ディジ
タル画像信号が供給される。この入力画像信号が第１階
層の信号である。具体的には、放送などによる伝送、Ｖ
ＴＲ等からの再生信号が入力端子１に供給される。
照して説明する。図１には、符号化装置の構成例を示
す。この実施例は、４階層の符号化であり、第１階層
（最下位層）の画像信号に対して、画素数が１／４の第
２階層の画像信号、画素数が１／１６の第３階層、画素
数が１／６４の第４階層（最上位階層）の画像信号を伝
送するものである。１で示す入力端子に対して、ディジ
タル画像信号が供給される。この入力画像信号が第１階
層の信号である。具体的には、放送などによる伝送、Ｖ
ＴＲ等からの再生信号が入力端子１に供給される。
【００２１】入力画像信号が間引きフィルタ２および減
算器５に供給される。間引きフィルタ２に対して、間引
きフィルタ３、減算器６および予測器４１が接続され
る。この予測器４１は、後述するように、間引きフィル
タ２からの第２階層の画像信号の局所的特徴（クラス）
に応じて第１階層の画像信号を出力するマッピングテー
ブルを含むクラス分類適応予測器である。予測器４１の
出力信号が減算器５に供給され、減算器５からは、入力
信号と予測信号との同一位置の画素毎の差分信号が発生
する。この差分信号が符号化器１１を介して第１階層用
の出力端子１５に取り出される。
算器５に供給される。間引きフィルタ２に対して、間引
きフィルタ３、減算器６および予測器４１が接続され
る。この予測器４１は、後述するように、間引きフィル
タ２からの第２階層の画像信号の局所的特徴（クラス）
に応じて第１階層の画像信号を出力するマッピングテー
ブルを含むクラス分類適応予測器である。予測器４１の
出力信号が減算器５に供給され、減算器５からは、入力
信号と予測信号との同一位置の画素毎の差分信号が発生
する。この差分信号が符号化器１１を介して第１階層用
の出力端子１５に取り出される。
【００２２】間引きフィルタ３に対して、間引きフィル
タ４、減算器７および予測器４２が接続される。予測器
４２は、予測器４１と同様のもので、第３階層の画像信
号から第２階層の画像信号を予測する。減算器６では、
間引きフィルタ２の出力信号（第２階層の画像信号）か
ら予測器４２の出力信号が減算される。減算器６からの
差分信号が符号化器１２を介して第２階層用の出力端子
１６に取り出される。減算器７では、間引きフィルタ３
の出力信号（第３階層の画像信号）から予測器４３の出
力信号が減算され、差分信号が符号化器１３を介して第
３階層用の出力端子１７に取り出される。間引きフィル
タ４の出力信号（第４階層の画像信号）が符号化器１４
を介して第４階層用の出力端子１８に取り出される。
タ４、減算器７および予測器４２が接続される。予測器
４２は、予測器４１と同様のもので、第３階層の画像信
号から第２階層の画像信号を予測する。減算器６では、
間引きフィルタ２の出力信号（第２階層の画像信号）か
ら予測器４２の出力信号が減算される。減算器６からの
差分信号が符号化器１２を介して第２階層用の出力端子
１６に取り出される。減算器７では、間引きフィルタ３
の出力信号（第３階層の画像信号）から予測器４３の出
力信号が減算され、差分信号が符号化器１３を介して第
３階層用の出力端子１７に取り出される。間引きフィル
タ４の出力信号（第４階層の画像信号）が符号化器１４
を介して第４階層用の出力端子１８に取り出される。
【００２３】間引きフィルタ２、３および４のそれぞれ
は、水平方向および垂直方向において画素数を１／２に
間引き、全体として画素数を１／４に減少させるもので
ある。従って、入力画像信号（第１階層）の画素数を基
準として、１／４の画素数の第２階層の画像信号、１／
１６の画素数の第３階層の画像信号、１／６４の画素数
の第４階層の画像信号が各間引きフィルタ２、３および
４によって形成される。図３は、画素配列を示すもの
で、ここでは、簡単のために、第１階層から第３階層ま
でを示している。第２階層の画素は、水平および垂直方
向で第１階層の２個の画素に対して１個の割合で存在す
る。第３階層の画素は、水平および垂直方向で第１階層
の４個の画素に対して１個の割合で存在する。図示しな
いが、第４階層の画素は、水平および垂直方向で第１階
層の８個の画素に対して１個の割合で存在する。
は、水平方向および垂直方向において画素数を１／２に
間引き、全体として画素数を１／４に減少させるもので
ある。従って、入力画像信号（第１階層）の画素数を基
準として、１／４の画素数の第２階層の画像信号、１／
１６の画素数の第３階層の画像信号、１／６４の画素数
の第４階層の画像信号が各間引きフィルタ２、３および
４によって形成される。図３は、画素配列を示すもの
で、ここでは、簡単のために、第１階層から第３階層ま
でを示している。第２階層の画素は、水平および垂直方
向で第１階層の２個の画素に対して１個の割合で存在す
る。第３階層の画素は、水平および垂直方向で第１階層
の４個の画素に対して１個の割合で存在する。図示しな
いが、第４階層の画素は、水平および垂直方向で第１階
層の８個の画素に対して１個の割合で存在する。
【００２４】図４は、間引きフィルタ２、３および４の
構成例を示している。図４Ａの例は、帯域制限用のプリ
フィルタ４７およびサブサンプリング回路４８が入力端
子および出力端子間に直列接続されている。図４Ｂは、
水平方向の間引きフィルタ４９および垂直方向の間引き
フィルタ５０が直列接続された他の例を示す。
構成例を示している。図４Ａの例は、帯域制限用のプリ
フィルタ４７およびサブサンプリング回路４８が入力端
子および出力端子間に直列接続されている。図４Ｂは、
水平方向の間引きフィルタ４９および垂直方向の間引き
フィルタ５０が直列接続された他の例を示す。
【００２５】さらに、符号化器１１、１２、１３および
１４は、差分信号のデータ量を圧縮する符号化を行う。
具体的には、線形量子化、非線形量子化、またはＡＤＲ
Ｃ（ダイナミックレンジ適応符号化）に代表される適応
量子化、ＤＰＣＭを採用することができる。
１４は、差分信号のデータ量を圧縮する符号化を行う。
具体的には、線形量子化、非線形量子化、またはＡＤＲ
Ｃ（ダイナミックレンジ適応符号化）に代表される適応
量子化、ＤＰＣＭを採用することができる。
【００２６】上述の階層符号化装置と対応する階層復号
装置を図２に示す。入力端子２１、２２、２３および２
４に、第１、第２、第３および第４階層の入力信号がそ
れぞれ供給される。これらの入力信号は、復号器２５、
２６、２７および２８にそれぞれ供給される。復号器２
５〜２８は、符号化器１１〜１４と対応するものであ
る。復号器２５、２６および２７にに対して、加算器２
９、３０、３１がそれぞれ接続される。
装置を図２に示す。入力端子２１、２２、２３および２
４に、第１、第２、第３および第４階層の入力信号がそ
れぞれ供給される。これらの入力信号は、復号器２５、
２６、２７および２８にそれぞれ供給される。復号器２
５〜２８は、符号化器１１〜１４と対応するものであ
る。復号器２５、２６および２７にに対して、加算器２
９、３０、３１がそれぞれ接続される。
【００２７】復号器２８から出力端子３８へ第４階層の
画像信号が出力される。復号器２８に対して予測器４６
が接続され、予測器４６によって、第３階層の画像信号
が予測される。この予測信号と復号器２７の出力信号と
が加算器３１へ供給される。加算器３１から第３階層の
画像信号が出力端子３７に取り出される。この第３階層
の画像信号が予測器４５に供給され、第２階層の画像信
号が予測される。
画像信号が出力される。復号器２８に対して予測器４６
が接続され、予測器４６によって、第３階層の画像信号
が予測される。この予測信号と復号器２７の出力信号と
が加算器３１へ供給される。加算器３１から第３階層の
画像信号が出力端子３７に取り出される。この第３階層
の画像信号が予測器４５に供給され、第２階層の画像信
号が予測される。
【００２８】復号器２６の出力信号と予測器４５により
形成された第２階層の出力信号とが加算器３０に供給さ
れ、加算器３０から第２階層の画像信号が得られる。第
２階層の画像信号が出力端子３６へ取り出され、また、
予測器４４に供給される。予測器４４によって形成され
た第１階層の画像信号が加算器２９において、復号器２
５の出力信号と加算され、加算器２９から第１階層の画
像信号が得られる。これが出力端子３５に取り出され
る。このように、符号化が最下位階層（第１階層）から
最上位階層（第４階層）へ向かう順になされるのに対し
て、復号は、最上位階層（第４階層）から最下位階層
（第１階層）へ向かう順になされる。
形成された第２階層の出力信号とが加算器３０に供給さ
れ、加算器３０から第２階層の画像信号が得られる。第
２階層の画像信号が出力端子３６へ取り出され、また、
予測器４４に供給される。予測器４４によって形成され
た第１階層の画像信号が加算器２９において、復号器２
５の出力信号と加算され、加算器２９から第１階層の画
像信号が得られる。これが出力端子３５に取り出され
る。このように、符号化が最下位階層（第１階層）から
最上位階層（第４階層）へ向かう順になされるのに対し
て、復号は、最上位階層（第４階層）から最下位階層
（第１階層）へ向かう順になされる。
【００２９】前述した図１５の符号化装置と図１のこの
発明による符号化装置とを比較すると、補間フィルタ
８、９、１０の代わりにクラス分類適応予測器４１、４
２および４３が設けられていることが相違する。復号装
置に関しても同様に、補間フィルタ３２、３３および３
４に代えて、クラス分類適応予測器４４、４５および４
６が設けられていることが相違する。この発明で使用さ
れる予測器は、以下に説明するように、補間フィルタと
比較すると、その出力信号が原信号とより近いものとで
きる。従って、原信号と予測信号との差分信号の値をよ
り小さくすることができ、伝送データ量を少なくできる
利点がある。
発明による符号化装置とを比較すると、補間フィルタ
８、９、１０の代わりにクラス分類適応予測器４１、４
２および４３が設けられていることが相違する。復号装
置に関しても同様に、補間フィルタ３２、３３および３
４に代えて、クラス分類適応予測器４４、４５および４
６が設けられていることが相違する。この発明で使用さ
れる予測器は、以下に説明するように、補間フィルタと
比較すると、その出力信号が原信号とより近いものとで
きる。従って、原信号と予測信号との差分信号の値をよ
り小さくすることができ、伝送データ量を少なくできる
利点がある。
【００３０】予測器は、図５に示す構成を有している。
５１で示す入力端子に対して供給された入力信号がクラ
ス分類回路５２および予測演算回路５４に供給される。
クラス分類回路５２は、予測の対象である、他の階層の
注目画素の近傍のその階層の複数の画素の２次元的なレ
ベル分布のパターン、すなわち、クラスを決定し、その
クラスを指示するクラスコードｃが形成される。
５１で示す入力端子に対して供給された入力信号がクラ
ス分類回路５２および予測演算回路５４に供給される。
クラス分類回路５２は、予測の対象である、他の階層の
注目画素の近傍のその階層の複数の画素の２次元的なレ
ベル分布のパターン、すなわち、クラスを決定し、その
クラスを指示するクラスコードｃが形成される。
【００３１】このクラスコードｃがメモリ５３ａに対し
てアドレスとして供給される。メモリ５３ａには、予め
学習により獲得されたマッピングテーブルが格納されて
いる。このマッピングテーブルは、クラス毎の複数の予
測係数からなるものである。メモリ５３ａからのクラス
コードｃと対応する予測係数が予測演算回路５４に供給
される。予測演算回路５４は、その階層の複数の画素値
と予測係数との線形１次結合によって、他の階層の予測
値を生成する。この予測値が出力端子５５に取り出され
る。
てアドレスとして供給される。メモリ５３ａには、予め
学習により獲得されたマッピングテーブルが格納されて
いる。このマッピングテーブルは、クラス毎の複数の予
測係数からなるものである。メモリ５３ａからのクラス
コードｃと対応する予測係数が予測演算回路５４に供給
される。予測演算回路５４は、その階層の複数の画素値
と予測係数との線形１次結合によって、他の階層の予測
値を生成する。この予測値が出力端子５５に取り出され
る。
【００３２】予測係数ではなく、クラス毎の予測値を予
め学習により求め、図６に示すように、この予測値をメ
モリ５３ｂに格納し、その階層のデータとメモリ５３ｂ
からの予測値を合成回路５６で合成し、他の階層のデー
タを生成するようにしても良い。
め学習により求め、図６に示すように、この予測値をメ
モリ５３ｂに格納し、その階層のデータとメモリ５３ｂ
からの予測値を合成回路５６で合成し、他の階層のデー
タを生成するようにしても良い。
【００３３】さらに、図７に示すように、メモリ５３ｃ
に正規化された予測値を格納し、メモリ５３ｃからの正
規化予測値を変換回路５８に供給し、変換回路５８によ
り予測値を生成し、この予測値を合成回路５６に供給す
る。正規化は、画素の値からブロック内の基準レベル
（最小値、平均値等）を減算し、減算出力をブロックの
ダイナミックレンジで割る処理である。正規化は、学習
時に、画素の値を処理するのと比較して、データ用メモ
リの容量を低減することができる。
に正規化された予測値を格納し、メモリ５３ｃからの正
規化予測値を変換回路５８に供給し、変換回路５８によ
り予測値を生成し、この予測値を合成回路５６に供給す
る。正規化は、画素の値からブロック内の基準レベル
（最小値、平均値等）を減算し、減算出力をブロックの
ダイナミックレンジで割る処理である。正規化は、学習
時に、画素の値を処理するのと比較して、データ用メモ
リの容量を低減することができる。
【００３４】図１３は、上述の係数、予測値、あるいは
正規化予測値を予め求める学習時の構成を示すものであ
る。入力端子６１にディジタル画像信号（第１階層信
号）が供給され、間引きフィルタ６２、６３、６４によ
って、第２、第３、第４階層信号が形成されるのは、図
１の構成と同様である。学習部６５に第１および第２階
層信号が供給され、学習部６６に第２および第３階層信
号が供給され、学習部６７に第３および第４階層信号が
供給される。
正規化予測値を予め求める学習時の構成を示すものであ
る。入力端子６１にディジタル画像信号（第１階層信
号）が供給され、間引きフィルタ６２、６３、６４によ
って、第２、第３、第４階層信号が形成されるのは、図
１の構成と同様である。学習部６５に第１および第２階
層信号が供給され、学習部６６に第２および第３階層信
号が供給され、学習部６７に第３および第４階層信号が
供給される。
【００３５】学習部６５は、第２階層信号から第１階層
信号を予測するための係数、予測値、あるいは正規化予
測値を決定する。学習部６６は、第３階層信号から第２
階層信号を予測するための係数等を決定し、学習部６７
は、第４階層信号から第３階層信号を予測するための係
数等を決定する。これらの学習部６５、６６、６７は、
予測器のクラス分類回路５２と同一のクラス分けを行な
うクラス分類回路を含み、クラス毎に決定された係数等
がメモリ６８、６９、７０に格納される。クラスコード
ｃは、メモリ６８、６９、７０に対するアドレスであ
る。このメモリ６８、６９、７０に格納された係数等が
メモリ５３ａ、５３ｂ、５３ｃにそれぞれ格納される。
信号を予測するための係数、予測値、あるいは正規化予
測値を決定する。学習部６６は、第３階層信号から第２
階層信号を予測するための係数等を決定し、学習部６７
は、第４階層信号から第３階層信号を予測するための係
数等を決定する。これらの学習部６５、６６、６７は、
予測器のクラス分類回路５２と同一のクラス分けを行な
うクラス分類回路を含み、クラス毎に決定された係数等
がメモリ６８、６９、７０に格納される。クラスコード
ｃは、メモリ６８、６９、７０に対するアドレスであ
る。このメモリ６８、６９、７０に格納された係数等が
メモリ５３ａ、５３ｂ、５３ｃにそれぞれ格納される。
【００３６】クラス分類回路５２および学習部６５、６
６、６７内のクラス分類回路が行うクラス分けについて
説明する。第２階層の画像信号から第１階層の画像信号
を予測する場合を例にとると、図３に示すように、注目
画素（その真値をｙとする）の近傍の第２階層の８個の
参照画素（その値をｘ0 ，ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，ｘ
5 ，ｘ6 ，ｘ7 で表す）のレベル分布に基づいてクラス
分けが行われる。これらの参照画素の８ビットの値を直
接的に使用しても良い。その場合には、クラス数が多く
なるので、メモリの容量が増大する。
６、６７内のクラス分類回路が行うクラス分けについて
説明する。第２階層の画像信号から第１階層の画像信号
を予測する場合を例にとると、図３に示すように、注目
画素（その真値をｙとする）の近傍の第２階層の８個の
参照画素（その値をｘ0 ，ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，ｘ4 ，ｘ
5 ，ｘ6 ，ｘ7 で表す）のレベル分布に基づいてクラス
分けが行われる。これらの参照画素の８ビットの値を直
接的に使用しても良い。その場合には、クラス数が多く
なるので、メモリの容量が増大する。
【００３７】そこで、これらの参照画素のビット数を例
えばＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding)によっ
て圧縮する。ＡＤＲＣは、画像の局所的な相関を利用し
てレベル方向の冗長度を適応的に除去するものである。
すなわち、８ビットの原データの持つ０〜２５５のダイ
ナミックレンジの中で、各ブロック毎に再量子化するの
に必要なブロック内ダイナミックレンジは、大幅に小さ
くなり、このために、再量子化に必要なビット数は、元
の８ビットより大幅に低減することが可能となる。
えばＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding)によっ
て圧縮する。ＡＤＲＣは、画像の局所的な相関を利用し
てレベル方向の冗長度を適応的に除去するものである。
すなわち、８ビットの原データの持つ０〜２５５のダイ
ナミックレンジの中で、各ブロック毎に再量子化するの
に必要なブロック内ダイナミックレンジは、大幅に小さ
くなり、このために、再量子化に必要なビット数は、元
の８ビットより大幅に低減することが可能となる。
【００３８】より具体的には、１ビットＡＤＲＣを使用
できる。すなわち、上述の８個の参照画素を含むブロッ
クの最大値および最小値が検出され、最大値および最小
値の差であるダイナミックレンジが検出され、参照画素
の値がダイナミックレンジで割算され、その商が０．５
と比較され、０．５以上のものが`1' 、それより小さい
ものが`0' に符号化される。従って、８ビットのクラス
コードが発生する。前フレームおよび後フレームに含ま
れる画素のような、時間方向の参照画素を使用しても良
い。１ビット以外のビット数の出力を発生するＡＤＲＣ
を採用しても良い。
できる。すなわち、上述の８個の参照画素を含むブロッ
クの最大値および最小値が検出され、最大値および最小
値の差であるダイナミックレンジが検出され、参照画素
の値がダイナミックレンジで割算され、その商が０．５
と比較され、０．５以上のものが`1' 、それより小さい
ものが`0' に符号化される。従って、８ビットのクラス
コードが発生する。前フレームおよび後フレームに含ま
れる画素のような、時間方向の参照画素を使用しても良
い。１ビット以外のビット数の出力を発生するＡＤＲＣ
を採用しても良い。
【００３９】ＡＤＲＣに限らず、ＤＰＣＭ(Differentia
l pulse code modulation)、ＢＴＣ(Block Trancation
Coding) 等の圧縮符号化によって、参照画素のビット数
を低減して良い。さらに、ベクトル量子化によりビット
数を圧縮するクラス分けを採用しても良い。ベクトル量
子化によるクラス分けについては、後述する。
l pulse code modulation)、ＢＴＣ(Block Trancation
Coding) 等の圧縮符号化によって、参照画素のビット数
を低減して良い。さらに、ベクトル量子化によりビット
数を圧縮するクラス分けを採用しても良い。ベクトル量
子化によるクラス分けについては、後述する。
【００４０】図５に示されるメモリ５３ａに予測係数が
格納されている場合、予測演算回路５４では、例えば第
１階層の予測値を第２階層のデータから生成するため
に、注目画素の周辺の４個の画素値ｘ0 ，ｘ1 , ｘ2 ，
ｘ3 が使用される。すなわち、予測係数をｗ0 〜ｗ3 で
表すと、 ｙ´＝ｗ0 ×ｘ0 ＋ｗ1 ×ｘ1 ＋ｗ2 ×ｘ2 ＋ｗ3 ×ｘ3 （１） の線形１次結合によって、予測演算回路５４が予測値ｙ
´を生成する。
格納されている場合、予測演算回路５４では、例えば第
１階層の予測値を第２階層のデータから生成するため
に、注目画素の周辺の４個の画素値ｘ0 ，ｘ1 , ｘ2 ，
ｘ3 が使用される。すなわち、予測係数をｗ0 〜ｗ3 で
表すと、 ｙ´＝ｗ0 ×ｘ0 ＋ｗ1 ×ｘ1 ＋ｗ2 ×ｘ2 ＋ｗ3 ×ｘ3 （１） の線形１次結合によって、予測演算回路５４が予測値ｙ
´を生成する。
【００４１】メモリ５３ａに格納されるマッピングテー
ブルを学習によって獲得するための処理について以下に
説明する。図９は、学習をソフトウェア処理で行う時の
その動作を示すフローチャートである。
ブルを学習によって獲得するための処理について以下に
説明する。図９は、学習をソフトウェア処理で行う時の
その動作を示すフローチャートである。
【００４２】ステップ７１から学習処理の制御が開始さ
れ、ステップ７２の学習データ形成では、既知の画像に
対応した学習データが形成される。ここで、クラス分類
および係数決定のために使用される複数画素の値の最大
値および最小値の差である、ダイナミックレンジＤＲが
しきい値より小さいものは、学習データとして扱わない
制御がなされる。これは、ダイナミックレンジＤＲが小
さいデータは、ノイズによる影響が大きいので、学習対
象からそのようなブロックのデータを除外するための処
理である。ステップ７３のデータ終了では、入力された
全データ例えば１フレームのデータの処理が終了してい
れば、ステップ７６の予測係数決定へ、終了していなけ
れば、ステップ７４のクラス決定へ制御が移る。
れ、ステップ７２の学習データ形成では、既知の画像に
対応した学習データが形成される。ここで、クラス分類
および係数決定のために使用される複数画素の値の最大
値および最小値の差である、ダイナミックレンジＤＲが
しきい値より小さいものは、学習データとして扱わない
制御がなされる。これは、ダイナミックレンジＤＲが小
さいデータは、ノイズによる影響が大きいので、学習対
象からそのようなブロックのデータを除外するための処
理である。ステップ７３のデータ終了では、入力された
全データ例えば１フレームのデータの処理が終了してい
れば、ステップ７６の予測係数決定へ、終了していなけ
れば、ステップ７４のクラス決定へ制御が移る。
【００４３】ステップ７４のクラス決定は、上述したよ
うに、８個の参照画素値を圧縮したコードに基づいて、
レベル分布のパターンを調べる処理である。ステップ７
５の正規方程式加算では、後述する正規方程式が作成さ
れる。
うに、８個の参照画素値を圧縮したコードに基づいて、
レベル分布のパターンを調べる処理である。ステップ７
５の正規方程式加算では、後述する正規方程式が作成さ
れる。
【００４４】ステップ７３のデータ終了から全データの
処理が終了後、制御がステップ７６に移り、ステップ７
６の予測係数決定では、後述するように、正規方程式を
行列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ
７７の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストア
し、ステップ７８で学習処理の制御が終了する。
処理が終了後、制御がステップ７６に移り、ステップ７
６の予測係数決定では、後述するように、正規方程式を
行列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ
７７の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストア
し、ステップ７８で学習処理の制御が終了する。
【００４５】図９中のステップ７５（正規方程式生成）
およびステップ７６（予測係数決定）の処理をより詳細
に説明する。予め線形１次結合式に基づく予測係数を用
意するために最小二乗法を用いる。一般的に説明する
と、Ｘを入力データ、Ｗを予測係数、Ｙを推定値とする
と、次の式が成立する。 観測方程式：ＸＷ＝Ｙ （２） ここで、
およびステップ７６（予測係数決定）の処理をより詳細
に説明する。予め線形１次結合式に基づく予測係数を用
意するために最小二乗法を用いる。一般的に説明する
と、Ｘを入力データ、Ｗを予測係数、Ｙを推定値とする
と、次の式が成立する。 観測方程式：ＸＷ＝Ｙ （２） ここで、
【００４６】
【数１】
【００４７】上述の観測方程式（２）により収集された
データに最小二乗法を適用する。式（１）において、ｎ
＝４、ｍ＝学習データ数となる。ｍ＞ｎの場合、ｗ1 〜
ｗnは一意に決まらないので、誤差ベクトルＥを定義し
て、式（４）の残差方程式を作成する。
データに最小二乗法を適用する。式（１）において、ｎ
＝４、ｍ＝学習データ数となる。ｍ＞ｎの場合、ｗ1 〜
ｗnは一意に決まらないので、誤差ベクトルＥを定義し
て、式（４）の残差方程式を作成する。
【００４８】
【数２】
【００４９】式（４）の残差方程式から各ｗi の最適値
は、次の式を最小にする条件が成り立つ場合が考えられ
る。
は、次の式を最小にする条件が成り立つ場合が考えられ
る。
【００５０】
【数３】
【００５１】
【数４】
【００５２】すなわち、式（５）のｉに基づくｎ個の条
件を満たすｗ1 、ｗ2 、・・・、ｗn を算出すれば良
い。そこで、残差方程式（４）から式（６）が得られ
る。
件を満たすｗ1 、ｗ2 、・・・、ｗn を算出すれば良
い。そこで、残差方程式（４）から式（６）が得られ
る。
【００５３】
【数５】
【００５４】式（５）と式（６）から式（７）が得られ
る。
る。
【００５５】
【数６】
【００５６】そして、式（４）と式（７）から、正規方
程式として次の式（８）が得られる。
程式として次の式（８）が得られる。
【００５７】
【数７】
【００５８】正規方程式（８）は、未知数の個数ｎと同
じ方程式を立てることが可能であるので、各ｗi の最適
値を求めることができる。そして掃き出し法(Gauss-Jor
danの消去法）を用いて連立方程式を解けば、予測係数
ｗi が求まる。この予測係数ｗi をクラスコードｃで指
示されるメモリのアドレスに格納しておく。
じ方程式を立てることが可能であるので、各ｗi の最適
値を求めることができる。そして掃き出し法(Gauss-Jor
danの消去法）を用いて連立方程式を解けば、予測係数
ｗi が求まる。この予測係数ｗi をクラスコードｃで指
示されるメモリのアドレスに格納しておく。
【００５９】学習処理は、ソフトウェアのみならず、ハ
ードウエアのみで、あるいは部分的にハードウエアを使
用して行うことも可能である。
ードウエアのみで、あるいは部分的にハードウエアを使
用して行うことも可能である。
【００６０】マッピングテーブルとしては、予測係数で
構成されるものに限らず、予め学習により決定されたク
ラス毎の、最適な予測値（代表値と称する）が格納され
たものを使用しても良い。
構成されるものに限らず、予め学習により決定されたク
ラス毎の、最適な予測値（代表値と称する）が格納され
たものを使用しても良い。
【００６１】代表値を決定するためには、重心法を使用
できる。図１０は、この処理を説明するフローチャート
である。図１０のステップ８１は、このフローチャート
の開始を表し、ステップ８２は、この学習を行うための
準備として、クラスの度数カウンタＮ（＊）およびクラ
スのデータテーブルＥ（＊）の初期化を行うために全て
の度数カウンタＮ（＊）および全てのデータテーブルＥ
（＊）へ `０' データが書き込まれる。ここで、 `＊'
は、全てのクラスを示し、クラスｃ０に対応する度数カ
ウンタは、Ｎ（ｃ０）となり、データテーブルは、Ｅ
（ｃ０）となる。ステップ８２（初期化）の制御が終了
するとステップ８３へ制御が移る。
できる。図１０は、この処理を説明するフローチャート
である。図１０のステップ８１は、このフローチャート
の開始を表し、ステップ８２は、この学習を行うための
準備として、クラスの度数カウンタＮ（＊）およびクラ
スのデータテーブルＥ（＊）の初期化を行うために全て
の度数カウンタＮ（＊）および全てのデータテーブルＥ
（＊）へ `０' データが書き込まれる。ここで、 `＊'
は、全てのクラスを示し、クラスｃ０に対応する度数カ
ウンタは、Ｎ（ｃ０）となり、データテーブルは、Ｅ
（ｃ０）となる。ステップ８２（初期化）の制御が終了
するとステップ８３へ制御が移る。
【００６２】ステップ８３は、注目画素を中心とした学
習対象画素近傍データから、その注目画素のクラスが決
定される。そして、ステップ８４では、学習対象となる
例えば第１階層の画素値ｅが検出される。また、このス
テップ８４では、その画素値ｅが含まれるブロックのダ
イナミックレンジＤＲが所定のしきい値よりも小さいも
のは、学習データとして扱わない処理もなされる。
習対象画素近傍データから、その注目画素のクラスが決
定される。そして、ステップ８４では、学習対象となる
例えば第１階層の画素値ｅが検出される。また、このス
テップ８４では、その画素値ｅが含まれるブロックのダ
イナミックレンジＤＲが所定のしきい値よりも小さいも
のは、学習データとして扱わない処理もなされる。
【００６３】こうしてステップ８３（クラス決定）およ
びステップ８４（データ検出）から制御がステップ８５
へ移り、ステップ８５のデータ加算では、クラスｃのデ
ータテーブルＥ（ｃ）の内容に画素値ｅが加算される。
次に、ステップ８６の度数加算において、そのクラスｃ
の度数カウンタＮ（ｃ）が `＋１' インクリメントされ
る。
びステップ８４（データ検出）から制御がステップ８５
へ移り、ステップ８５のデータ加算では、クラスｃのデ
ータテーブルＥ（ｃ）の内容に画素値ｅが加算される。
次に、ステップ８６の度数加算において、そのクラスｃ
の度数カウンタＮ（ｃ）が `＋１' インクリメントされ
る。
【００６４】全学習対象画素について、ステップ８３
（クラス決定）からステップ８６（度数加算）の制御が
終了したか否かを判定するステップ８７では、全データ
の学習が終了していれば、 `ＹＥＳ' 、すなわちステッ
プ８８へ制御が移り、全データの学習が終了していなけ
れば、 `ＮＯ' 、すなわちステップ８３（クラス決定）
へ制御が移り、全データの学習が終了になるまで、繰り
返し実行され、全てのクラスの度数カウンタＮ（＊）と
対応する全てのクラスのデータテーブルＥ（＊）が生成
される。
（クラス決定）からステップ８６（度数加算）の制御が
終了したか否かを判定するステップ８７では、全データ
の学習が終了していれば、 `ＹＥＳ' 、すなわちステッ
プ８８へ制御が移り、全データの学習が終了していなけ
れば、 `ＮＯ' 、すなわちステップ８３（クラス決定）
へ制御が移り、全データの学習が終了になるまで、繰り
返し実行され、全てのクラスの度数カウンタＮ（＊）と
対応する全てのクラスのデータテーブルＥ（＊）が生成
される。
【００６５】ステップ８８では、画素値ｅの積算値が保
持されている各クラスのデータテーブルＥ（＊）が対応
する画素値ｅの出現度数が保持されている各クラスの度
数カウンタＮ（＊）で除算され、各クラスの平均値が算
出される。この平均値が各クラスの推定値となる。ステ
ップ８９では、ステップ８８において、算出された推定
値（平均値）が各クラス毎に登録される。全クラスの推
定値の登録が終了すると、制御がステップ９０へ移り、
この学習フローチャートの終了となる。上述の手法は、
学習対象画素値の分布の平均から推定値が生成されるこ
とから、重心法と呼ばれる。
持されている各クラスのデータテーブルＥ（＊）が対応
する画素値ｅの出現度数が保持されている各クラスの度
数カウンタＮ（＊）で除算され、各クラスの平均値が算
出される。この平均値が各クラスの推定値となる。ステ
ップ８９では、ステップ８８において、算出された推定
値（平均値）が各クラス毎に登録される。全クラスの推
定値の登録が終了すると、制御がステップ９０へ移り、
この学習フローチャートの終了となる。上述の手法は、
学習対象画素値の分布の平均から推定値が生成されるこ
とから、重心法と呼ばれる。
【００６６】上述の代表値としては、平均値に限らず、
正規化予測値を使用することができる。この場合、デー
タ検出のステップ８４において、画素値の代わりに正規
化予測値が使用される。すなわち、ブロック内の基準値
baseの除去とダイナミックレンジＤＲによる正規化の処
理がなされる。入力画素値をｙとすると、（ｙ−base）
／ＤＲの演算により入力データが正規化される。正規化
予測値の平均化処理がなされ、メモリには、正規化予測
値ｇ（ｃ）が格納される。
正規化予測値を使用することができる。この場合、デー
タ検出のステップ８４において、画素値の代わりに正規
化予測値が使用される。すなわち、ブロック内の基準値
baseの除去とダイナミックレンジＤＲによる正規化の処
理がなされる。入力画素値をｙとすると、（ｙ−base）
／ＤＲの演算により入力データが正規化される。正規化
予測値の平均化処理がなされ、メモリには、正規化予測
値ｇ（ｃ）が格納される。
【００６７】基準値baseは、例えばブロックの最小値Ｍ
ＩＮである。基準値としては、注目画素に近い位置のサ
ンプリング点の画素レベル、ブロック内の画素レベルの
平均値等を採用できる。この基準値をbaseと称する。基
準値baseは、ブロック内の画素のレベル分布にとって
は、共通成分、すなわち、冗長成分であり、基準値base
を除去することにより、レベル方向の冗長度を除去でき
る。図７中の変換回路５８では、下記の演算によって、
補間値ｙ´が生成される。 ｙ´＝ＤＲ×ｇ（ｃ）＋base
ＩＮである。基準値としては、注目画素に近い位置のサ
ンプリング点の画素レベル、ブロック内の画素レベルの
平均値等を採用できる。この基準値をbaseと称する。基
準値baseは、ブロック内の画素のレベル分布にとって
は、共通成分、すなわち、冗長成分であり、基準値base
を除去することにより、レベル方向の冗長度を除去でき
る。図７中の変換回路５８では、下記の演算によって、
補間値ｙ´が生成される。 ｙ´＝ＤＲ×ｇ（ｃ）＋base
【００６８】代表値として、正規化予測値を使用してい
るので、レベルそのものを代表値とするのと比して、メ
モリの容量の削減、ハードウエアの小規模化を達成する
ことができる。
るので、レベルそのものを代表値とするのと比して、メ
モリの容量の削減、ハードウエアの小規模化を達成する
ことができる。
【００６９】クラス分類としては、上述した例の他にベ
クトル量子化を使用することができる。一般的にベクト
ル量子化は、Ｋ次元ユークリッド空間を有限な集合で表
現するものである。ここで、図３における注目画素ｙを
周辺画素ｘ0 〜ｘ7 を使用し、ベクトル量子化によりク
ラス分けを行なう列について図１１を参照して説明す
る。８個の画素データは、８個の独立成分により構成さ
れる８次元ベクトル空間内に存在する。このベクトル空
間は、ｘ0 〜ｘ7 までの座標軸で構成されている。図１
１では、ｘ0 、ｘ4 、ｘ7 、ｘi という省略した表示を
行っている。
クトル量子化を使用することができる。一般的にベクト
ル量子化は、Ｋ次元ユークリッド空間を有限な集合で表
現するものである。ここで、図３における注目画素ｙを
周辺画素ｘ0 〜ｘ7 を使用し、ベクトル量子化によりク
ラス分けを行なう列について図１１を参照して説明す
る。８個の画素データは、８個の独立成分により構成さ
れる８次元ベクトル空間内に存在する。このベクトル空
間は、ｘ0 〜ｘ7 までの座標軸で構成されている。図１
１では、ｘ0 、ｘ4 、ｘ7 、ｘi という省略した表示を
行っている。
【００７０】画像データより生成される８次元ベクトル
のベクトル空間内の存在領域を調べると、ベクトル空間
内に一様に分布するのではなく、存在領域が偏ってい
る。それは、画像の局所的相関によっている。そこで、
近接する複数のベクトルを集めてひとつのクラスを生成
する。図１１では、クラス０、クラス１、クラス２、・
・・クラスＮが示されている。これらのクラスがクラス
コードｃによって指示される。
のベクトル空間内の存在領域を調べると、ベクトル空間
内に一様に分布するのではなく、存在領域が偏ってい
る。それは、画像の局所的相関によっている。そこで、
近接する複数のベクトルを集めてひとつのクラスを生成
する。図１１では、クラス０、クラス１、クラス２、・
・・クラスＮが示されている。これらのクラスがクラス
コードｃによって指示される。
【００７１】クラスＮに注目すると、その中にはベクト
ルｖ0 、ｖ1 、ｖk などが含まれる。図１１の例では、
クラスＮに対して代表ベクトルＶが選択されている。こ
のように生成されたクラス毎に代表ベクトルを決定す
る。この代表ベクトルは、予めブロックデータを対象と
した学習により決定され、コードブックに登録してお
く。任意の入力ベクトルに対してコードブックに登録さ
れている代表ベクトルとの一致度を調査し、最も近似度
が高い代表ベクトルを持つクラスが選択される。このよ
うに、８次元ベクトル空間を少ないクラス数で表すこと
で、データ圧縮を実現することが可能となる。
ルｖ0 、ｖ1 、ｖk などが含まれる。図１１の例では、
クラスＮに対して代表ベクトルＶが選択されている。こ
のように生成されたクラス毎に代表ベクトルを決定す
る。この代表ベクトルは、予めブロックデータを対象と
した学習により決定され、コードブックに登録してお
く。任意の入力ベクトルに対してコードブックに登録さ
れている代表ベクトルとの一致度を調査し、最も近似度
が高い代表ベクトルを持つクラスが選択される。このよ
うに、８次元ベクトル空間を少ないクラス数で表すこと
で、データ圧縮を実現することが可能となる。
【００７２】若し、圧縮しないで８ビットの画素データ
を使用してクラス分けを行った時には、８ビット量子化
の９画素のブロックデータは、２72という膨大なクラス
数となる。上述のように、ベクトル量子化を施すことに
よって、１０２４クラス（１０ビット）で表現すること
ができ、大幅なクラス数の削減が実現される。
を使用してクラス分けを行った時には、８ビット量子化
の９画素のブロックデータは、２72という膨大なクラス
数となる。上述のように、ベクトル量子化を施すことに
よって、１０２４クラス（１０ビット）で表現すること
ができ、大幅なクラス数の削減が実現される。
【００７３】好ましくは、クラス分類にベクトル量子化
を使用する場合、平均値分離の処理および正規化の処理
がなされる。すなわち、例のように、８次元ベクトル空
間のブロックデータの分布を調べると、一般的に波形変
動パターンに注目する場合、直流成分変動は冗長とな
る。本来、同じベクトルである信号分布が直流オフセッ
トのために異なるベクトルとして扱われ、その結果、ベ
クトル量子化の効率が低下する。そこで、直流オフセッ
トを除去するために、８次元ベクトルから平均値を減算
する。この処理が平均値分離の処理である。
を使用する場合、平均値分離の処理および正規化の処理
がなされる。すなわち、例のように、８次元ベクトル空
間のブロックデータの分布を調べると、一般的に波形変
動パターンに注目する場合、直流成分変動は冗長とな
る。本来、同じベクトルである信号分布が直流オフセッ
トのために異なるベクトルとして扱われ、その結果、ベ
クトル量子化の効率が低下する。そこで、直流オフセッ
トを除去するために、８次元ベクトルから平均値を減算
する。この処理が平均値分離の処理である。
【００７４】また、波形変動パターンに注目すると、変
動の大小はあっても、正規化すると、同じベクトルで扱
うことが可能となる。一般的には、８次元ベクトルの標
準偏差などで、各データに対して割算を施す。
動の大小はあっても、正規化すると、同じベクトルで扱
うことが可能となる。一般的には、８次元ベクトルの標
準偏差などで、各データに対して割算を施す。
【００７５】図１２は、クラス分類回路の他の例であ
る。入力ディジタル画像信号が供給される入力端子９１
に対して、クラス分類回路９２およびアクティビィティ
ークラス分類回路９３が接続される。クラス分類回路９
２は、上述の平均値分離および正規化の処理を含むベク
トル量子化を使用したもので、アクティビィティークラ
ス分類回路９３は、ブロック毎のアクティビィティーに
基づくクラス分類を行なう。アクティビィティーの具体
的なものは、ブロックのダイナミックレンジ、ブロック
データの標準偏差の絶対値、ブロックデータの平均値に
対する各画素の値の差分の絶対値等である。アクティビ
ィティーにより画像の性質が異なる場合があるので、こ
のようなアクティビィティーをクラス分類のパラメータ
として使用することによって、クラス分類をより高精度
とすることができ、また、クラス分類の自由度を増すこ
とできる。
る。入力ディジタル画像信号が供給される入力端子９１
に対して、クラス分類回路９２およびアクティビィティ
ークラス分類回路９３が接続される。クラス分類回路９
２は、上述の平均値分離および正規化の処理を含むベク
トル量子化を使用したもので、アクティビィティークラ
ス分類回路９３は、ブロック毎のアクティビィティーに
基づくクラス分類を行なう。アクティビィティーの具体
的なものは、ブロックのダイナミックレンジ、ブロック
データの標準偏差の絶対値、ブロックデータの平均値に
対する各画素の値の差分の絶対値等である。アクティビ
ィティーにより画像の性質が異なる場合があるので、こ
のようなアクティビィティーをクラス分類のパラメータ
として使用することによって、クラス分類をより高精度
とすることができ、また、クラス分類の自由度を増すこ
とできる。
【００７６】クラス分類回路９２および９３によるクラ
ス分類の動作は、まず、クラス分類回路９３によって、
ブロックのアクティビィティーにより複数のクラスに分
け、そのクラス毎にクラス分類回路９２によるクラス分
けを行う。クラス分類回路９２および９３からのクラス
コードｃ１およびｃ２がメモリ９４に対してアドレスと
して供給される。このメモリ９４には、予測器の場合で
は、学習で得られた予測係数、予測値、あるいは正規化
予測値が格納されている。
ス分類の動作は、まず、クラス分類回路９３によって、
ブロックのアクティビィティーにより複数のクラスに分
け、そのクラス毎にクラス分類回路９２によるクラス分
けを行う。クラス分類回路９２および９３からのクラス
コードｃ１およびｃ２がメモリ９４に対してアドレスと
して供給される。このメモリ９４には、予測器の場合で
は、学習で得られた予測係数、予測値、あるいは正規化
予測値が格納されている。
【００７７】次に、この発明の他の実施例について説明
する。他の実施例は、伝送する階層数を減少することが
でき、圧縮効率をより向上することができる。上述の一
実施例と同様に、第１〜第４の階層構造が規定される。
他の実施例の符号化装置の構成を示す図１３から分かる
ように、第１階層の情報と第４階層の情報とが伝送さ
れ、第２および第３階層の情報が伝送されない。
する。他の実施例は、伝送する階層数を減少することが
でき、圧縮効率をより向上することができる。上述の一
実施例と同様に、第１〜第４の階層構造が規定される。
他の実施例の符号化装置の構成を示す図１３から分かる
ように、第１階層の情報と第４階層の情報とが伝送さ
れ、第２および第３階層の情報が伝送されない。
【００７８】入力端子１に対して、間引きフィルタ２、
３および４が接続され、間引きフィルタ４から第４階層
の画像信号が取り出される。予測器４１´は、第４階層
の画像信号から第１階層の画像信号を予測する。予測器
４１´は、前述の一実施例と同様に、クラス分類回路
と、学習により決定された最適な予測係数または代表値
を含むマッピングテーブルとを有する。
３および４が接続され、間引きフィルタ４から第４階層
の画像信号が取り出される。予測器４１´は、第４階層
の画像信号から第１階層の画像信号を予測する。予測器
４１´は、前述の一実施例と同様に、クラス分類回路
と、学習により決定された最適な予測係数または代表値
を含むマッピングテーブルとを有する。
【００７９】第１階層の画像信号と予測器４１´からの
予測値との差分信号が減算器５において形成され、この
差分信号が符号化器１１を介して出力端子１５に取り出
される。また、間引きフィルタ４からの第４階層の画像
信号が符号化器１４で符号化され、出力端子１８に取り
出される。上述のように、第１階層の符号化差分信号と
第４階層の符号化画像信号とが伝送される。
予測値との差分信号が減算器５において形成され、この
差分信号が符号化器１１を介して出力端子１５に取り出
される。また、間引きフィルタ４からの第４階層の画像
信号が符号化器１４で符号化され、出力端子１８に取り
出される。上述のように、第１階層の符号化差分信号と
第４階層の符号化画像信号とが伝送される。
【００８０】図１４は、図１３の符号化装置に対応する
復号装置のブロック図である。第４階層の画像信号が復
号器２８で復号され、出力端子３８に取り出される。予
測器４４´、４５´および４６´は、第４階層の画像信
号を受け取って、第１階層、第２階層および第３階層の
画像信号を出力する。これらの予測器４４´、４５´お
よび４６´は、クラス分類回路と、学習により決定され
た最適な予測係数、予測値、または正規化予測値を含む
マッピングテーブルとを有する。
復号装置のブロック図である。第４階層の画像信号が復
号器２８で復号され、出力端子３８に取り出される。予
測器４４´、４５´および４６´は、第４階層の画像信
号を受け取って、第１階層、第２階層および第３階層の
画像信号を出力する。これらの予測器４４´、４５´お
よび４６´は、クラス分類回路と、学習により決定され
た最適な予測係数、予測値、または正規化予測値を含む
マッピングテーブルとを有する。
【００８１】予測器４４´の出力信号が加算器２９に供
給され、加算器２９からの第１階層の画像信号が出力端
子３５に得られる。第２階層および第３階層の画像信号
は、出力端子３６および３７にそれぞれ得られる。破線
で示すように、予測器４６´からの第３階層の画像信号
から予測器４５´が第２階層の画像信号を予測し、ま
た、予測器４５´からの第２階層の画像信号から予測器
４４´が第１階層の画像信号を予測する構成も可能であ
る。
給され、加算器２９からの第１階層の画像信号が出力端
子３５に得られる。第２階層および第３階層の画像信号
は、出力端子３６および３７にそれぞれ得られる。破線
で示すように、予測器４６´からの第３階層の画像信号
から予測器４５´が第２階層の画像信号を予測し、ま
た、予測器４５´からの第２階層の画像信号から予測器
４４´が第１階層の画像信号を予測する構成も可能であ
る。
【００８２】上述の他の実施例は、最下位階層の情報と
最上位階層の情報とを伝送することによって、その間の
階層の情報を受信側で得ることができ、圧縮効率が高い
という利点を有する。
最上位階層の情報とを伝送することによって、その間の
階層の情報を受信側で得ることができ、圧縮効率が高い
という利点を有する。
【００８３】
【発明の効果】この発明は、階層符号化において、原画
像信号と予測信号との差分信号を形成する時に、マッピ
ングテーブルを使用して予測信号を形成している。この
方法は、補間フィルタと比較すると、原信号とより近い
予測信号を形成することができ、従って、差分信号の値
を小さくすることができる。その結果、差分信号の符号
化出力のデータ量を低減することができ、効率を向上で
きる。
像信号と予測信号との差分信号を形成する時に、マッピ
ングテーブルを使用して予測信号を形成している。この
方法は、補間フィルタと比較すると、原信号とより近い
予測信号を形成することができ、従って、差分信号の値
を小さくすることができる。その結果、差分信号の符号
化出力のデータ量を低減することができ、効率を向上で
きる。
【００８４】また、この発明は、最上位階層と最下位階
層の差分信号とを伝送することで、その間の階層の情報
の伝送を省略し、復号側では、その間の階層の画像信号
を復元することができる。この場合には、効率を一層向
上することができる。
層の差分信号とを伝送することで、その間の階層の情報
の伝送を省略し、復号側では、その間の階層の画像信号
を復元することができる。この場合には、効率を一層向
上することができる。
【図１】この発明の一実施例の符号化装置のブロック図
である。
である。
【図２】この発明の一実施例の復号装置のブロック図で
ある。
ある。
【図３】階層間の画素数の関係とクラス分類およびデー
タ予測のための画素の位置を表す略線図である。
タ予測のための画素の位置を表す略線図である。
【図４】間引きフィルタの構成の一例および他の例のブ
ロック図である。
ロック図である。
【図５】予測器の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】予測器の構成の他の例を示すブロック図であ
る。
る。
【図７】予測器の構成のさらに他の例を示すブロック図
である。
である。
【図８】学習時の構成の概略的ブロック図である。
【図９】データ予測用の係数を決定するための学習をソ
フトウェア処理で行う時のフローチャートである。
フトウェア処理で行う時のフローチャートである。
【図１０】代表値を求めるための学習をソフトウェア処
理で行う時のフローチャートである。
理で行う時のフローチャートである。
【図１１】ベクトル量子化の説明のための略線図であ
る。
る。
【図１２】クラス分類回路の他の例のブロック図であ
る。
る。
【図１３】この発明の他の実施例の符号化装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図１４】この発明の他の実施例の復号装置のブロック
図である。
図である。
【図１５】先に提案されている階層符号化装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図１６】先に提案されている階層符号化の復号装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
２，３，４ 間引きフィルタ ４１，４２，４３，４４，４５，４６ 予測器 ５２ クラス分類回路 ５３ａ、５３ｂ、５３ｃ 予測係数、予測値、正規化予
測値が格納されたメモリ ６５、６６、６７ 学習部
測値が格納されたメモリ ６５、６６、６７ 学習部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/41 Ｂ
Claims (15)
- 【請求項１】 第１階層の画像信号よりも画素数が減少
された第２階層の画像信号を形成するための手段と、 上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を
予測するための予測手段と、 上記第１階層の画像信号と上記予測手段からの予測値と
の差分値を生成するための手段と、 上記第２階層の画像信号および上記差分値を伝送するた
めの手段とからなり、 上記予測手段は、上記第１階層の注目画素に対して空間
的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の
参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類
手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第１階層の注目画素に関
する上記予測値を作成するための予測係数を発生するた
めの予測係数発生手段と、 上記第２階層の画像信号と上記予測係数発生手段からの
予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値
を生成するための演算手段とを有することを特徴とする
ディジタル画像信号の階層符号化装置。 - 【請求項２】 第１階層の画像信号よりも画素数が減少
された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画
像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１
階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分
値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル
画像信号の階層符号化の復号装置において、 上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段
と、 上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の
予測値を形成するための予測手段と、 上記予測値と受信された上記差分値を加算することによ
って、上記第１階層の画像信号を形成するための手段と
からなり、 上記予測手段は、上記第１階層の注目画素に対して空間
的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の
参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類
手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第１階層の注目画素に関
する予測値を作成するための予測係数を発生するための
手段と、 上記第２階層の画像信号と上記予測係数発生手段からの
予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値
を生成するための演算手段とを有することを特徴とする
ディジタル画像信号の階層符号化の復号装置。 - 【請求項３】 第１階層の画像信号よりも画素数が減少
された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画
像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１
階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分
値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル
画像信号の階層符号化の復号装置において、 上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段
と、 上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の
予測値を形成するための第１の予測手段と、 上記予測値と受信された上記差分値を加算することによ
って、上記第１階層の画像信号を形成するための手段
と、 上記第１階層と上記第２階層との間の画素数を有する第
３階層の画像信号を上記受信第２階層の画像信号から予
測し、出力するための第２の予測手段とからなり、 上記第１の予測手段は、上記第１階層の注目画素に対し
て空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第１階層の注目画素に関
する予測値を作成するための予測係数を発生するための
手段と、 上記第２階層の画像信号と上記予測係数発生手段からの
予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値
を生成するための演算手段とからなり、 上記第２の予測手段は、上記第３階層の注目画素に対し
て空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第３階層の注目画素の値
を作成するための予測係数を発生するための手段と、 上記第２階層の画像信号と上記予測係数発生手段からの
予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値
を生成するための演算手段とを有することを特徴とする
ディジタル画像信号の階層符号化の復号装置。 - 【請求項４】 請求項１、請求項２、または請求項３に
記載の装置において、 上記予測係数発生手段は、クラス毎の予測係数を格納す
るメモリ手段を有し、 注目画素の空間的および／または時間的に近傍の複数の
画素の値と予測係数の線形１次結合によって、上記注目
画素の値を作成した時に、作成された値と上記注目画素
の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の予測係数
を予め学習によってもとめておくことを特徴とする装
置。 - 【請求項５】 第１階層の画像信号よりも画素数が減少
された第２階層の画像信号を形成するための手段と、 上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を
予測するための予測手段と、 上記第１階層の画像信号と上記予測手段からの予測値と
の差分値を生成するための手段と、 上記第２階層の画像信号および上記差分値を伝送するた
めの手段とからなり、 上記予測手段は、上記第１階層の注目画素に対して空間
的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の
参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類
手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第１階層の注目画素に関
する上記予測値を発生するための予測値発生手段とを有
することを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化
装置。 - 【請求項６】 第１階層の画像信号よりも画素数が減少
された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画
像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１
階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分
値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル
画像信号の階層符号化の復号装置において、 上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段
と、 上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の
予測値を形成するための予測手段と、 上記予測値と受信された上記差分値を加算することによ
って、上記第１階層の画像信号を形成するための手段と
からなり、 上記予測手段は、上記第１階層の注目画素に対して空間
的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の
参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラス分類
手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第１階層の注目画素に関
する上記予測値を発生するための予測値発生手段とを有
することを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化
の復号装置。 - 【請求項７】 第１階層の画像信号よりも画素数が減少
された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画
像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１
階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分
値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル
画像信号の階層符号化の復号装置において、 上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段
と、 上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の
予測値を形成するための第１の予測手段と、 上記予測値と受信された上記差分値を加算することによ
って、上記第１階層の画像信号を形成するための手段
と、 上記第１階層と上記第２階層との間の画素数を有する第
３階層の画像信号を上記受信第２階層の画像信号から予
測し、出力するための第２の予測手段とからなり、 上記第１の予測手段は、上記第１階層の注目画素に対し
て空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第１階層の注目画素に関
する予測値を発生するための手段とからなり、 上記第２の予測手段は、上記第３階層の注目画素に対し
て空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２
階層の参照画素に基づいてクラスを決定するためのクラ
ス分類手段と、 上記決定されたクラス毎に上記第３階層の注目画素に関
する予測値を発生するための予測値発生手段とを有する
ことを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復
号装置。 - 【請求項８】 請求項５、請求項６、または請求項７に
記載の装置において、 上記予測発生手段は、クラス毎に予測値を格納するメモ
リ手段を有し、 学習時にクラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除
した値がクラス毎の予測値として上記メモリ手段に格納
されていることを特徴とする装置。 - 【請求項９】 請求項５、請求項６、または請求項７に
記載の装置において、 上記予測値発生手段は、クラス毎の予測値を格納するメ
モリ手段を有し、 学習時に、注目画素を含む複数の画素からなるブロック
を形成し、 上記ブロック内のダイナミックレンジによって、上記注
目画素の値から上記ブロックの基準値を合成した値を正
規化し、 上記正規化された値の累積値を累積度数で除した値がク
ラス毎の予測値として、上記メモリ手段に格納され、 上記基準値および上記ダイナミックレンジを使用して、
上記メモリ手段の出力が予測値に変換されるようにした
ことを特徴とする装置。 - 【請求項１０】 請求項４、請求項８、または請求項９
に記載の学習装置において、 アクティビィティーが低い領域のデータを学習対称から
除外するようにした装置。 - 【請求項１１】 請求項１、請求項２、請求項３、請求
項５、請求項６または請求項７に記載の装置において、 上記クラス分類手段は、第２階層の画像信号中の参照画
素値を直接的に使用するようにした装置。 - 【請求項１２】 請求項１、請求項２、請求項３、請求
項５、請求項６または請求項７に記載の装置において、 上記クラス分類手段は、参照画素をＡＤＲＣ符号化する
ことによってそのビット数が圧縮さたものを使用するよ
うにした装置。 - 【請求項１３】 請求項１、請求項２、請求項３、請求
項５、請求項６または請求項７に記載の装置において、 上記クラス分類手段は、第２階層の画像信号中の参照画
素をＤＰＣＭ符号化することによってそのビット数が圧
縮されたものを使用するようにした装置。 - 【請求項１４】 請求項１、請求項２、請求項３、請求
項５、請求項６または請求項７に記載の装置において、 上記クラス分類手段は、参照画素をＢＴＣ符号化するこ
とによってそのビット数が圧縮されたものを使用するよ
うにした装置。 - 【請求項１５】 請求項１、請求項２、請求項３、請求
項５、請求項６または請求項７に記載の装置において、 上記クラス分類手段は、参照画素をベクトル量子化する
ことによってそのビット数が圧縮されたものを使用する
ようにした装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17597194A JP3590996B2 (ja) | 1993-09-30 | 1994-07-05 | ディジタル画像信号の階層符号化および復号装置 |
| US08/313,811 US5598214A (en) | 1993-09-30 | 1994-09-28 | Hierarchical encoding and decoding apparatus for a digital image signal |
| KR1019940024853A KR100289592B1 (ko) | 1993-09-30 | 1994-09-30 | 디지털 영상 신호에 대한 계층 엔코딩 및 디코딩장치 |
| US08/504,040 US5663764A (en) | 1993-09-30 | 1995-07-19 | Hierarchical encoding and decoding apparatus for a digital image signal |
| US08/704,310 US5859667A (en) | 1993-09-30 | 1996-10-15 | Hierarchical encoding and decoding apparatus for a digital image signal |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5-268050 | 1993-09-30 | ||
| JP26805093 | 1993-09-30 | ||
| JP17597194A JP3590996B2 (ja) | 1993-09-30 | 1994-07-05 | ディジタル画像信号の階層符号化および復号装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07147681A true JPH07147681A (ja) | 1995-06-06 |
| JP3590996B2 JP3590996B2 (ja) | 2004-11-17 |
Family
ID=26497055
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17597194A Expired - Lifetime JP3590996B2 (ja) | 1993-09-30 | 1994-07-05 | ディジタル画像信号の階層符号化および復号装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US5598214A (ja) |
| JP (1) | JP3590996B2 (ja) |
| KR (1) | KR100289592B1 (ja) |
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