JPH08102943A - 画像符号化装置 - Google Patents
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 精度よく量子化幅に対する相対的な比を推定
する画像符号化装置を提供すること。 【構成】 入力された画像データに対して圧縮処理を施
す画像変換部１０と、変換されたデータを所定の量子化
幅で量子化する量子化部２０と、量子化されたデータに
可変長符号化を施す可変長符号化部３０と、部分的な符
号量を蓄積して全体の符号量を算出する符号量算出部４
０と、符号量に応じて制御を行う制御部５０と、量子化
幅の推定方式を適応的に切り換える推定方式選択部６０
と、量子化幅に対応した符号量のデータを蓄積する符号
結果記憶部７０と、それぞれ異なった推定方式を持つ第
１および第２量子化幅推定部８０，９０とを有してい
る。
する画像符号化装置を提供すること。 【構成】 入力された画像データに対して圧縮処理を施
す画像変換部１０と、変換されたデータを所定の量子化
幅で量子化する量子化部２０と、量子化されたデータに
可変長符号化を施す可変長符号化部３０と、部分的な符
号量を蓄積して全体の符号量を算出する符号量算出部４
０と、符号量に応じて制御を行う制御部５０と、量子化
幅の推定方式を適応的に切り換える推定方式選択部６０
と、量子化幅に対応した符号量のデータを蓄積する符号
結果記憶部７０と、それぞれ異なった推定方式を持つ第
１および第２量子化幅推定部８０，９０とを有してい
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、非可逆の符号化処理を
行う画像符号化装置に関し、特に、符号量の制御を行う
画像符号化装置に関する。
行う画像符号化装置に関し、特に、符号量の制御を行う
画像符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像データは一般にデータ量が非常に多
いので、画像データを伝送或いは蓄積する場合には符号
化処理が行なわれている。画像データの符号化手法とし
ては、種々の手法が知られているが、元の画像データの
データ量と符号化後の符号量との関係に着目すると、画
像データの符号化手法は、可変長符号化方式と固定長符
号化方式の２種類に大別される。可変長符号化方式は画
像データの内容に応じて符号量が変化するものであり、
固定長符号化方式は画像データの内容にかかわらず符号
量が一定となるものである。可変長符号化方式の場合、
一般には符号化してみないと発生する符号量がわからな
い。従って許容できる符号量に上限がある場合、何らか
の手段で符号量の制御を行う必要が生じる。
いので、画像データを伝送或いは蓄積する場合には符号
化処理が行なわれている。画像データの符号化手法とし
ては、種々の手法が知られているが、元の画像データの
データ量と符号化後の符号量との関係に着目すると、画
像データの符号化手法は、可変長符号化方式と固定長符
号化方式の２種類に大別される。可変長符号化方式は画
像データの内容に応じて符号量が変化するものであり、
固定長符号化方式は画像データの内容にかかわらず符号
量が一定となるものである。可変長符号化方式の場合、
一般には符号化してみないと発生する符号量がわからな
い。従って許容できる符号量に上限がある場合、何らか
の手段で符号量の制御を行う必要が生じる。
【０００３】特開平４−２２９１号公報には、画像デー
タを記憶装置の許容量まで圧縮するための画像圧縮装置
／方式が記載されている。同公報に記載されているよう
な画像圧縮装置／方式の代表例として、符号化処理を反
復し、符号量を調整する符号化装置の構成例を図１２に
示す。なお、本明細書の用語にあわせて若干の変更を加
えているが、発明の本質に関わるものではない。
タを記憶装置の許容量まで圧縮するための画像圧縮装置
／方式が記載されている。同公報に記載されているよう
な画像圧縮装置／方式の代表例として、符号化処理を反
復し、符号量を調整する符号化装置の構成例を図１２に
示す。なお、本明細書の用語にあわせて若干の変更を加
えているが、発明の本質に関わるものではない。
【０００４】図中、１０は画像変換部、２０は量子化
部、３０は可変長符号化部、４０は符号量算出部、５０
は制御部、４２０は量子化幅推定部、１１０は画像デー
タ、１２０は変換データ、１３０は量子化データ、１４
０は符号データ、１５０は部分符号量データ、１６０、
４１０は総符号量データ、１７０は制御データ、２１０
は量子化幅データである。
部、３０は可変長符号化部、４０は符号量算出部、５０
は制御部、４２０は量子化幅推定部、１１０は画像デー
タ、１２０は変換データ、１３０は量子化データ、１４
０は符号データ、１５０は部分符号量データ、１６０、
４１０は総符号量データ、１７０は制御データ、２１０
は量子化幅データである。
【０００５】次に図１２に基づき、各部の動作について
説明する。画像変換部１０は、入力された画像データ１
１０に変換処理を行う。ここでいう変換処理とは、直交
変換や予測符号化等、画像情報を圧縮するための処理を
指す。変換されたデータは、変換データ１２０として量
子化部２０へ送出される。量子化部２０は、量子化幅推
定部４２０から指示された量子化幅データ２１０に基づ
き、入力された変換データ１２０に量子化を行う。そし
てこの量子化の結果を量子化データ１３０として可変長
符号化部３０へ送出する。可変長符号化部３０は、量子
化データ１３０に可変長符号化処理を施す。その可変長
符号化処理の結果は、制御部５０による指示が統計処理
か符号化処理かに応じて、統計処理の場合は部分符号量
データ１５０として符号量算出部４０へ、符号化処理の
場合は符号データ１４０として外部へ出力する。符号量
算出部４０は、部分符号量データ１５０を積算し、画像
全体や色成分等を単位とした総符号量を算出する。この
総符号量データ１６０、４１０は、それぞれ制御部５
０、量子化幅推定部４２０へ送出される。制御部５０
は、総符号量データ１６０と予め指定された目標符号量
との差が適当な許容範囲に含まれる場合は符号化処理を
指示し、そうでない場合は統計処理を指示する。その指
示は、目標符号量に関する情報とともに制御データ１７
０として量子化幅推定部４２０へ送出される。量子化幅
推定部４２０は、制御データ１７０と総符号量データ４
１０に基づき、目標とする符号量を得るための量子化幅
を推定し、その結果を量子化幅データ２１０として量子
化部２０へ指示する。
説明する。画像変換部１０は、入力された画像データ１
１０に変換処理を行う。ここでいう変換処理とは、直交
変換や予測符号化等、画像情報を圧縮するための処理を
指す。変換されたデータは、変換データ１２０として量
子化部２０へ送出される。量子化部２０は、量子化幅推
定部４２０から指示された量子化幅データ２１０に基づ
き、入力された変換データ１２０に量子化を行う。そし
てこの量子化の結果を量子化データ１３０として可変長
符号化部３０へ送出する。可変長符号化部３０は、量子
化データ１３０に可変長符号化処理を施す。その可変長
符号化処理の結果は、制御部５０による指示が統計処理
か符号化処理かに応じて、統計処理の場合は部分符号量
データ１５０として符号量算出部４０へ、符号化処理の
場合は符号データ１４０として外部へ出力する。符号量
算出部４０は、部分符号量データ１５０を積算し、画像
全体や色成分等を単位とした総符号量を算出する。この
総符号量データ１６０、４１０は、それぞれ制御部５
０、量子化幅推定部４２０へ送出される。制御部５０
は、総符号量データ１６０と予め指定された目標符号量
との差が適当な許容範囲に含まれる場合は符号化処理を
指示し、そうでない場合は統計処理を指示する。その指
示は、目標符号量に関する情報とともに制御データ１７
０として量子化幅推定部４２０へ送出される。量子化幅
推定部４２０は、制御データ１７０と総符号量データ４
１０に基づき、目標とする符号量を得るための量子化幅
を推定し、その結果を量子化幅データ２１０として量子
化部２０へ指示する。
【０００６】以上の構成に基づいた動作について説明す
る。図１３および図３は、図１２の符号化装置の動作を
説明するフローチャートである。図１２の符号化装置の
動作を図１３、図３を用いて以下に説明する。
る。図１３および図３は、図１２の符号化装置の動作を
説明するフローチャートである。図１２の符号化装置の
動作を図１３、図３を用いて以下に説明する。
【０００７】図１３において、Ｓ１０では制御部５０に
対して許容可能な符号量の設定を行う。Ｓ２０では画像
変換部１０へ画像データ１１０の入力を行う。Ｓ３０で
は画像データ１１０に対して一連の符号化処理を行う。
このＳ３０の詳細を図３を用いて説明する。
対して許容可能な符号量の設定を行う。Ｓ２０では画像
変換部１０へ画像データ１１０の入力を行う。Ｓ３０で
は画像データ１１０に対して一連の符号化処理を行う。
このＳ３０の詳細を図３を用いて説明する。
【０００８】Ｓ３１では画像変換部１０において入力さ
れた画像データ１１０に対して、直交変換や予測処理等
の画像情報の圧縮に関わる画像変換処理を行う。Ｓ３２
では量子化部２０においてＳ３１において処理された変
換データ１２０に対して量子化処理を行う。Ｓ３３では
可変長符号化部３０において量子化幅データ２１０に可
変長符号化処理を行う。以上がＳ３０における符号化処
理の全体である。
れた画像データ１１０に対して、直交変換や予測処理等
の画像情報の圧縮に関わる画像変換処理を行う。Ｓ３２
では量子化部２０においてＳ３１において処理された変
換データ１２０に対して量子化処理を行う。Ｓ３３では
可変長符号化部３０において量子化幅データ２１０に可
変長符号化処理を行う。以上がＳ３０における符号化処
理の全体である。
【０００９】Ｓ３０以下については再び図１３を用いて
説明する。Ｓ４０では制御部５０による指示によって、
統計処理中か符号化処理中かの判断を行う。統計処理中
であればＳ５０へ、符号化処理中であればＳ１２０へ進
む。Ｓ１２０に進んだ場合、符号データ１４０を外部へ
出力して処理を終了する。
説明する。Ｓ４０では制御部５０による指示によって、
統計処理中か符号化処理中かの判断を行う。統計処理中
であればＳ５０へ、符号化処理中であればＳ１２０へ進
む。Ｓ１２０に進んだ場合、符号データ１４０を外部へ
出力して処理を終了する。
【００１０】一方、Ｓ５０では符号量算出部４０におい
て、積算した部分符号量データ１５０から画面全体ある
いは色成分等を単位とした総符号量を計算する。Ｓ６０
では制御部５０において、総符号量データ１６０とＳ１
０で設定された目標符号量との差が、設定された許容範
囲に含まれるかどうかを判断する。許容範囲に含まれて
いない場合Ｓ７０へ、含まれている場合Ｓ１００へ進
む。
て、積算した部分符号量データ１５０から画面全体ある
いは色成分等を単位とした総符号量を計算する。Ｓ６０
では制御部５０において、総符号量データ１６０とＳ１
０で設定された目標符号量との差が、設定された許容範
囲に含まれるかどうかを判断する。許容範囲に含まれて
いない場合Ｓ７０へ、含まれている場合Ｓ１００へ進
む。
【００１１】Ｓ１００へ進んだ場合は、制御部５０にお
いて符号化処理を指示し、Ｓ２０へ戻る。Ｓ７０へ進ん
だ場合は、制御部５０において統計処理を指示する。そ
してＳ９０で量子化幅推定部において、制御データ１７
０と総符号量データ４１０に基づき、あらかじめ定めら
れた手法で量子化幅の推定を行う。そして推定処理が終
了した後、Ｓ２０へ戻る。
いて符号化処理を指示し、Ｓ２０へ戻る。Ｓ７０へ進ん
だ場合は、制御部５０において統計処理を指示する。そ
してＳ９０で量子化幅推定部において、制御データ１７
０と総符号量データ４１０に基づき、あらかじめ定めら
れた手法で量子化幅の推定を行う。そして推定処理が終
了した後、Ｓ２０へ戻る。
【００１２】以上の処理において、Ｓ３２の量子化処理
は、量子化幅推定部４２０からの量子化幅データ２１０
に基づいて行われる。Ｓ３１で得られる変換データは、
各画像について一定であり、またＳ３３で得られる符号
データの量は、量子化データ１３０の量に依存する。つ
まり、この量子化幅データ２１０を制御することによ
り、最終的に得られる符号データ１４０の総符号量を制
御することができる。
は、量子化幅推定部４２０からの量子化幅データ２１０
に基づいて行われる。Ｓ３１で得られる変換データは、
各画像について一定であり、またＳ３３で得られる符号
データの量は、量子化データ１３０の量に依存する。つ
まり、この量子化幅データ２１０を制御することによ
り、最終的に得られる符号データ１４０の総符号量を制
御することができる。
【００１３】そこで以下に量子化幅の推定処理について
説明する。前述の特開平４−２２９１号公報には例とし
て次のような趣旨のことが述べられている。
説明する。前述の特開平４−２２９１号公報には例とし
て次のような趣旨のことが述べられている。
【００１４】ある１つの画像データに対して、量子化幅
に対する相対的な比ＳＦと符号量ＣＬとの関係を見る
と、次の式が成立する。
に対する相対的な比ＳＦと符号量ＣＬとの関係を見る
と、次の式が成立する。
【００１５】 ｌｏｇＣＬ＝ａ・ｌｏｇＳＦ＋ｂ （１） （１）式において、ａは画像によらないほぼ一定の定数
であり、ｂは画像に依存する定数である。従って（１）
式においてａとｂを適当な値に決定できれば、所望する
符号量を得るための比ＳＦを近似的に求めることができ
る。ここで求めた値を量子化幅の初期値に用い、あとは
ニュートン・ラプソン法等の手法を使用することによ
り、所望の符号量ＣＬに対応する比ＳＦを求めることが
できる。
であり、ｂは画像に依存する定数である。従って（１）
式においてａとｂを適当な値に決定できれば、所望する
符号量を得るための比ＳＦを近似的に求めることができ
る。ここで求めた値を量子化幅の初期値に用い、あとは
ニュートン・ラプソン法等の手法を使用することによ
り、所望の符号量ＣＬに対応する比ＳＦを求めることが
できる。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】上記した特開平４−２
２９１号公報に記載の符号化方法によれば、例としてニ
ュートン・ラプソン法を推定処理に用いている。しか
し、同公報に記載の符号化方法に基づいて実際に実験を
行なったところ、上述の（１）式と実際の実験結果との
間には差分が存在することが判明した。
２９１号公報に記載の符号化方法によれば、例としてニ
ュートン・ラプソン法を推定処理に用いている。しか
し、同公報に記載の符号化方法に基づいて実際に実験を
行なったところ、上述の（１）式と実際の実験結果との
間には差分が存在することが判明した。
【００１７】図１４は、量子化幅に対する相対的な比Ｓ
Ｆと符号量ＣＬの関係について実験した一例を模式的に
示すグラフである。
Ｆと符号量ＣＬの関係について実験した一例を模式的に
示すグラフである。
【００１８】上述の（１）式と実際の実験結果との間の
差分は、以下の通りである。
差分は、以下の通りである。
【００１９】差分１） 比ＳＦは連続的な値をとるが、
符号量ＣＬは量子化という処理の特性上、離散的な値し
かとりえない。従って、図１４のグラフを拡大すると図
１５に示すようなステップ状になっていると考えられ
る。
符号量ＣＬは量子化という処理の特性上、離散的な値し
かとりえない。従って、図１４のグラフを拡大すると図
１５に示すようなステップ状になっていると考えられ
る。
【００２０】差分２） 実験結果のグラフを詳細に見る
と、小さな凸凹がいくつも見られ、平坦とはいえない。
と、小さな凸凹がいくつも見られ、平坦とはいえない。
【００２１】差分３） 逆に広い範囲の比ＳＦについて
見ると、グラフ全体が厳密な直線ではなく、大きな弧を
描くことがある。
見ると、グラフ全体が厳密な直線ではなく、大きな弧を
描くことがある。
【００２２】差分４） 実験の結果、（１）式における
ａはｂに比べると画像依存性は低いが、画像によらず一
定ではなく若干の違いが見られる。
ａはｂに比べると画像依存性は低いが、画像によらず一
定ではなく若干の違いが見られる。
【００２３】従って従来技術の符号化方法では実際には
いくつかの問題を生じる。それらの問題の説明に先立っ
て、ニュートン・ラプソン法の原理を図１６を用いて説
明する。いま、ｆ（ｘ）なる関数が存在して、あるＹに
対してＹ＝ｆ（Ｘ）となるようなＸを求めたいとする。
いくつかの問題を生じる。それらの問題の説明に先立っ
て、ニュートン・ラプソン法の原理を図１６を用いて説
明する。いま、ｆ（ｘ）なる関数が存在して、あるＹに
対してＹ＝ｆ（Ｘ）となるようなＸを求めたいとする。
【００２４】ニュートン・ラプソン法は次のような手順
で行われる。まず、適当な初期値ｘ0 を選び、ｆ
（ｘ0 ）を計算する。次にｘ0 におけるｆ（ｘ）の微係
数、ｆ ’（ｘ0 ）を求める。そして、次式によりｘ1
を計算する。
で行われる。まず、適当な初期値ｘ0 を選び、ｆ
（ｘ0 ）を計算する。次にｘ0 におけるｆ（ｘ）の微係
数、ｆ ’（ｘ0 ）を求める。そして、次式によりｘ1
を計算する。
【００２５】 ｘ1 ＝ｆ ’（ｘ0 ）-1・（ｙ−ｆ（ｘ0 ））＋ｘ0 （２） ｘ1 が求まったらｘ0 の代わりにｘ1 を用いて、同様の
処理を繰り返し、ｘ2を得る。これを繰り返すうちに次
第にｘn （ｎ＝０，１，２，…）がＸに漸近するので、
Ｙとｆ（ｘn ）の差が許容できる誤差になったときに処
理を終了する。
処理を繰り返し、ｘ2を得る。これを繰り返すうちに次
第にｘn （ｎ＝０，１，２，…）がＸに漸近するので、
Ｙとｆ（ｘn ）の差が許容できる誤差になったときに処
理を終了する。
【００２６】以上のアルゴリズムで、例えばｌｏｇＳＦ
をＸ、ｌｏｇＣＬをＹとして考え、任意の符号量ＣＬを
得るための量子化幅に対する相対的な比ＳＦを決定する
のが上記特開平４−２２９１号公報に記載された手法で
ある。
をＸ、ｌｏｇＣＬをＹとして考え、任意の符号量ＣＬを
得るための量子化幅に対する相対的な比ＳＦを決定する
のが上記特開平４−２２９１号公報に記載された手法で
ある。
【００２７】ところが、実際には比ＳＦを求めるために
ニュートン・ラプソン法を直接使うことはできない。な
ぜなら、ニュートン・ラプソン法では、ｆ（ｘ）の微係
数ｆ’（ｘ）を用いるために、ｆ（ｘ）が微分可能な関
数にしか適用することができないからである。差分１）
で述べたように比ＳＦと符号量ＣＬのグラフ（図１５参
照）はステップ状になると考えられる。このようなステ
ップ状の関数は、段のつぎめで微分不能、いいかえれば
微係数が無限大になってしまう。
ニュートン・ラプソン法を直接使うことはできない。な
ぜなら、ニュートン・ラプソン法では、ｆ（ｘ）の微係
数ｆ’（ｘ）を用いるために、ｆ（ｘ）が微分可能な関
数にしか適用することができないからである。差分１）
で述べたように比ＳＦと符号量ＣＬのグラフ（図１５参
照）はステップ状になると考えられる。このようなステ
ップ状の関数は、段のつぎめで微分不能、いいかえれば
微係数が無限大になってしまう。
【００２８】特開平４−２２９１号公報には詳細な記載
がないため、この問題に対する回避方法が不明瞭であ
る。しかし、考えられる回避法としては次の２つがあげ
られる。
がないため、この問題に対する回避方法が不明瞭であ
る。しかし、考えられる回避法としては次の２つがあげ
られる。
【００２９】第１の回避法は、始めに近似式である
（１）式の各係数を固定し、数学的に微分してしまうも
のである。（１）式を微分すると次式を得る。
（１）式の各係数を固定し、数学的に微分してしまうも
のである。（１）式を微分すると次式を得る。
【００３０】
【数１】 従って予めａ、ｂが定まっていれば、（３）式から微係
数を計算することができる。
数を計算することができる。
【００３１】第２の回避法は、微分が不要となるように
（２）式を離散的に拡張して（４）式による推定を行う
ものである。
（２）式を離散的に拡張して（４）式による推定を行う
ものである。
【００３２】
【数２】 ここで、Δｘは微小な数とする。（４）式でΔｘ→０の
極限が（２）式と等しくなることから、（４）式が
（２）式の近似であることが容易に理解できる。この
（４）式による離散的なニュートン・ラプソン法を用い
れば、原理的には所望の符号量ＣＬに対応する比ＳＦを
求めることが可能になる。
極限が（２）式と等しくなることから、（４）式が
（２）式の近似であることが容易に理解できる。この
（４）式による離散的なニュートン・ラプソン法を用い
れば、原理的には所望の符号量ＣＬに対応する比ＳＦを
求めることが可能になる。
【００３３】従来技術でどちらの回避法を使うかは任意
であるが、それぞれに問題点を生じる。それについて以
下に述べる。
であるが、それぞれに問題点を生じる。それについて以
下に述べる。
【００３４】まず、第１の回避法についての問題点を述
べる。第１の問題点は、第１の回避法では予め係数を決
定しておく必要があることに起因する。差分４）に述べ
たようにａの値は一定ではない。従って始めに決めたａ
と実際の符号化対象となる画像との間にミスマッチを生
じた場合、収束性が悪くなる。これが第１の問題点であ
る。
べる。第１の問題点は、第１の回避法では予め係数を決
定しておく必要があることに起因する。差分４）に述べ
たようにａの値は一定ではない。従って始めに決めたａ
と実際の符号化対象となる画像との間にミスマッチを生
じた場合、収束性が悪くなる。これが第１の問題点であ
る。
【００３５】また、第２の問題点として差分２）、３）
に述べたように（１）式が単なる近似式に過ぎないこと
があげられる。従って、（１）式から得られた（３）式
も近似に過ぎず、差分２）、３）の影響が出れば収束性
が悪化する。
に述べたように（１）式が単なる近似式に過ぎないこと
があげられる。従って、（１）式から得られた（３）式
も近似に過ぎず、差分２）、３）の影響が出れば収束性
が悪化する。
【００３６】次に第２の回避法についての問題点を述べ
る。問題点の第１は、ニュートン・ラプソン法の収束性
についてである。差分２）で述べたように実際の比ＳＦ
と符号量ＣＬのグラフは小さな凸凹を含んでいる。この
ような凸凹なグラフに対してニュートン・ラプソン法を
行うとうまく収束しないことがある。これについて説明
する。
る。問題点の第１は、ニュートン・ラプソン法の収束性
についてである。差分２）で述べたように実際の比ＳＦ
と符号量ＣＬのグラフは小さな凸凹を含んでいる。この
ような凸凹なグラフに対してニュートン・ラプソン法を
行うとうまく収束しないことがある。これについて説明
する。
【００３７】ここでは簡単のために連続的な場合を考え
るが、離散的に考えた場合と本質的には変わらないこと
に注意されたい。図１７はその模式図である。図１７か
らわかるようにｘ0 を初期値としてとると、ニュートン
・ラプソン法によって求められるｘ1 は解Ｘに確かに近
づいているが、ｆ（ｘ1 ）とｆ（Ｘ）のそれぞれとＹと
の差をみると、その差が拡がっていることがわかる。ま
た、ｘ2 を初期値とした場合には、ニュートン・ラプソ
ン法によって求められるｘ3 自体が解Ｘから遠ざかって
しまうことがわかる。
るが、離散的に考えた場合と本質的には変わらないこと
に注意されたい。図１７はその模式図である。図１７か
らわかるようにｘ0 を初期値としてとると、ニュートン
・ラプソン法によって求められるｘ1 は解Ｘに確かに近
づいているが、ｆ（ｘ1 ）とｆ（Ｘ）のそれぞれとＹと
の差をみると、その差が拡がっていることがわかる。ま
た、ｘ2 を初期値とした場合には、ニュートン・ラプソ
ン法によって求められるｘ3 自体が解Ｘから遠ざかって
しまうことがわかる。
【００３８】問題点の第２は、ニュートン・ラプソン法
の処理負荷に関してである。ニュートン・ラプソン法を
離散的に考える場合、（３）式の計算のためにはｘ0 と
（ｘ0 ＋Δｘ）の２点でｆ（ｘ）を計算しなければなら
ない。従って（３）式を計算するために２回の符号化を
行わねばならず、処理負荷の量が大きい。
の処理負荷に関してである。ニュートン・ラプソン法を
離散的に考える場合、（３）式の計算のためにはｘ0 と
（ｘ0 ＋Δｘ）の２点でｆ（ｘ）を計算しなければなら
ない。従って（３）式を計算するために２回の符号化を
行わねばならず、処理負荷の量が大きい。
【００３９】以上をまとめると、従来技術には次のよう
な問題点が考えられる。
な問題点が考えられる。
【００４０】第１の回避法を選択した場合 問題点１） 予め決定したａがミスマッチを起こした場
合、収束性が悪化する。
合、収束性が悪化する。
【００４１】問題点２） （３）式の近似があてはまら
ない場合、収束性が悪化する。
ない場合、収束性が悪化する。
【００４２】第２の回避法を選択した場合 問題点３） 比ＳＦと符号量ＣＬの関係のように凸凹な
グラフでは収束性が保証できない。
グラフでは収束性が保証できない。
【００４３】問題点４） 推定処理の処理負荷が大き
い。
い。
【００４４】本発明は、かかる問題点を解決し、精度よ
く量子化幅に対する相対的な比ＳＦを推定する画像符号
化装置を提供することを目的とする。
く量子化幅に対する相対的な比ＳＦを推定する画像符号
化装置を提供することを目的とする。
【００４５】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の発明およ
び第２の発明は、入力された画像データに対して圧縮処
理を施す画像変換部と、変換されたデータを所定の量子
化幅で量子化する量子化部と、量子化されたデータに可
変長符号化を施す可変長符号化部と、部分的な符号量を
蓄積して全体の符号量を算出する符号量算出部と、符号
量に応じて制御を行う制御部と、量子化幅の推定方式を
適応的に切り換える推定方式選択部と、量子化幅に対応
した符号量のデータを蓄積する符号結果記憶部と、それ
ぞれ異なった推定方式を持つ第１および第２量子化幅推
定部とを有することを特徴とする。
び第２の発明は、入力された画像データに対して圧縮処
理を施す画像変換部と、変換されたデータを所定の量子
化幅で量子化する量子化部と、量子化されたデータに可
変長符号化を施す可変長符号化部と、部分的な符号量を
蓄積して全体の符号量を算出する符号量算出部と、符号
量に応じて制御を行う制御部と、量子化幅の推定方式を
適応的に切り換える推定方式選択部と、量子化幅に対応
した符号量のデータを蓄積する符号結果記憶部と、それ
ぞれ異なった推定方式を持つ第１および第２量子化幅推
定部とを有することを特徴とする。
【００４６】図１は、本発明の第１の発明および第２の
発明の概念を示すブロック図である。図中、１０は画像
変換部、２０は量子化部、３０は可変長符号化部、４０
は符号量算出部、５０は制御部、６０は推定方式選択
部、７０は符号結果記憶部、８０は第１量子化幅推定
部、９０は第２量子化幅推定部、１１０は画像データ、
１２０は変換データ、１３０は量子化データ、１４０は
符号データ、１５０は部分符号量データ、１６０は総符
号量データ、１７０、２００、２２０は制御データ、１
８０、１９０は符号化結果データ、２１０は量子化幅デ
ータ、２３０は量子化データである。
発明の概念を示すブロック図である。図中、１０は画像
変換部、２０は量子化部、３０は可変長符号化部、４０
は符号量算出部、５０は制御部、６０は推定方式選択
部、７０は符号結果記憶部、８０は第１量子化幅推定
部、９０は第２量子化幅推定部、１１０は画像データ、
１２０は変換データ、１３０は量子化データ、１４０は
符号データ、１５０は部分符号量データ、１６０は総符
号量データ、１７０、２００、２２０は制御データ、１
８０、１９０は符号化結果データ、２１０は量子化幅デ
ータ、２３０は量子化データである。
【００４７】第３の発明では第１または第２の発明の構
成において、画像変換部が変換データを記憶する手段を
備えることを特徴とする。
成において、画像変換部が変換データを記憶する手段を
備えることを特徴とする。
【００４８】第４の発明では第１、第２または第３の発
明の構成において、可変長符号化部が符号データを記憶
する手段を備えることを特徴とする。
明の構成において、可変長符号化部が符号データを記憶
する手段を備えることを特徴とする。
【００４９】なお、以上の本発明の構成において、量子
化幅推定部の数は２つに制限する必要は全くなく、３つ
以上でも何ら本質的な変化はない。
化幅推定部の数は２つに制限する必要は全くなく、３つ
以上でも何ら本質的な変化はない。
【００５０】
【作用】まず第１の発明に基づき、図１の各部の動作に
ついて説明する。このうち従来例と同様の部分の説明は
省略する。
ついて説明する。このうち従来例と同様の部分の説明は
省略する。
【００５１】推定方式選択部６０は、制御部５０からの
指示を受けて、そのときの状況に応じて適応的に推定方
式を選択し、該当する量子化幅推定部へ推定処理の開始
を指示する。符号結果記憶部７０は、推定方式選択部６
０における選択処理に用いる符号化結果のデータを記憶
し、必要に応じて推定方式選択部６０へ提供する。第１
量子化幅推定部８０および第２量子化幅推定部９０は、
異なる推定方式を用いて所望する符号量を得るための量
子化幅を推定する。
指示を受けて、そのときの状況に応じて適応的に推定方
式を選択し、該当する量子化幅推定部へ推定処理の開始
を指示する。符号結果記憶部７０は、推定方式選択部６
０における選択処理に用いる符号化結果のデータを記憶
し、必要に応じて推定方式選択部６０へ提供する。第１
量子化幅推定部８０および第２量子化幅推定部９０は、
異なる推定方式を用いて所望する符号量を得るための量
子化幅を推定する。
【００５２】図２は、第１の発明の画像符号化装置の動
作を説明するフローチャートである。また、図３、図４
は図中のＳ３０、Ｓ８０をそれぞれ説明するフローチャ
ートである。これに基づいて以下に動作の説明を行う。
作を説明するフローチャートである。また、図３、図４
は図中のＳ３０、Ｓ８０をそれぞれ説明するフローチャ
ートである。これに基づいて以下に動作の説明を行う。
【００５３】従来例と同様の部分は同じ符号を付し、説
明を省略する。Ｓ８０では推定方式選択部６０におい
て、符号結果記憶部７０の状況に応じて適応的に推定方
式を変更する。図４を用いて以下にＳ８０について説明
する。
明を省略する。Ｓ８０では推定方式選択部６０におい
て、符号結果記憶部７０の状況に応じて適応的に推定方
式を変更する。図４を用いて以下にＳ８０について説明
する。
【００５４】Ｓ８１では推定方式選択部６０から符号結
果記憶部７０へ符号化データ１８０を送出する。この符
号化データ１８０の内容は、使用した量子化幅と、その
結果の総符号量との組からなる。これらのデータは制御
データ１７０に含まれ、予め制御部５０から推定方式選
択部６０へ送出される構成とする。Ｓ８２では推定方式
選択部６０において、必要に応じて符号結果記憶部７０
に蓄積したデータを読み出しながら最良の推定方式を選
択する。またこれと同時に、その推定に必要なデータを
準備する。Ｓ８３ではＳ８２で選択した推定方式を実行
する第１量子化幅推定部８０または第２量子化幅推定部
９０に対して、実行命令および必要なデータを制御デー
タ２００または制御データ２２０として送出する。
果記憶部７０へ符号化データ１８０を送出する。この符
号化データ１８０の内容は、使用した量子化幅と、その
結果の総符号量との組からなる。これらのデータは制御
データ１７０に含まれ、予め制御部５０から推定方式選
択部６０へ送出される構成とする。Ｓ８２では推定方式
選択部６０において、必要に応じて符号結果記憶部７０
に蓄積したデータを読み出しながら最良の推定方式を選
択する。またこれと同時に、その推定に必要なデータを
準備する。Ｓ８３ではＳ８２で選択した推定方式を実行
する第１量子化幅推定部８０または第２量子化幅推定部
９０に対して、実行命令および必要なデータを制御デー
タ２００または制御データ２２０として送出する。
【００５５】他に従来例と異なる点としては、Ｓ９０で
は実行命令を受けた方の量子化幅推定部が推定処理を開
始する。また、Ｓ３２における量子化処理に用いる量子
化データは、第１量子化幅推定部８０または第２量子化
幅推定部９０から、量子化幅データ２１０または量子化
データ２３０として量子化部２０へ送出される。
は実行命令を受けた方の量子化幅推定部が推定処理を開
始する。また、Ｓ３２における量子化処理に用いる量子
化データは、第１量子化幅推定部８０または第２量子化
幅推定部９０から、量子化幅データ２１０または量子化
データ２３０として量子化部２０へ送出される。
【００５６】第２の発明では、制御部５０は、符号量と
目標符号量との差が許容範囲に入っていなくても、推定
処理の反復が規定の回数を越えた場合には統計処理を打
ち切るような制御を行う点が、第１の発明と異なるとこ
ろである。
目標符号量との差が許容範囲に入っていなくても、推定
処理の反復が規定の回数を越えた場合には統計処理を打
ち切るような制御を行う点が、第１の発明と異なるとこ
ろである。
【００５７】第３の発明では、第１または第２の発明に
おいて、画像変換部１０は１回目の推定処理で変換デー
タ１２０を記憶し、それ以降の推定処理では記憶した変
換データ１２０を出力する点を特徴とする。
おいて、画像変換部１０は１回目の推定処理で変換デー
タ１２０を記憶し、それ以降の推定処理では記憶した変
換データ１２０を出力する点を特徴とする。
【００５８】第４の発明では、第１、第２または第３の
発明において、可変長符号化部３０は、作成した符号デ
ータの中で最新の符号データ、もしくは目標符号量に最
も近い符号データを記憶し、制御部５０が符号化処理を
指示したときには記憶していた符号データを符号データ
１４０として外部へ出力することを特徴とする。
発明において、可変長符号化部３０は、作成した符号デ
ータの中で最新の符号データ、もしくは目標符号量に最
も近い符号データを記憶し、制御部５０が符号化処理を
指示したときには記憶していた符号データを符号データ
１４０として外部へ出力することを特徴とする。
【００５９】
【実施例】実施例について具体的に述べる前に、従来技
術であげた問題を回避する具体的な方法について述べ
る。そこでまず、以下に２つの推定方式を述べる。
術であげた問題を回避する具体的な方法について述べ
る。そこでまず、以下に２つの推定方式を述べる。
【００６０】推定方式１） （１）式のａを定数として
考える。（４）式の書き方でいえば、（５）式のように
なる。
考える。（４）式の書き方でいえば、（５）式のように
なる。
【００６１】 ｘ1 ＝Ｃ・（ｙ−ｆ（ｘ0 ））＋ｘ0 （Ｃは定数） （５） この方式は従来技術で述べた第１の回避法と同じであ
る。図５は、この方法を説明する模式図である。この方
式では従来技術で指摘した問題点３）、４）は考えなく
てよいが、問題点１）、２）が解決されない。
る。図５は、この方法を説明する模式図である。この方
式では従来技術で指摘した問題点３）、４）は考えなく
てよいが、問題点１）、２）が解決されない。
【００６２】推定方式２） 比ＳＦを求める過程で得た
比ＳＦと符号量ＣＬのデータをａの計算に流用する。図
６はこの方式を説明する模式図である。ここではａを次
式より計算する。
比ＳＦと符号量ＣＬのデータをａの計算に流用する。図
６はこの方式を説明する模式図である。ここではａを次
式より計算する。
【００６３】
【数３】 ここでｘｉは以前求めたデータの中の一つだとする。こ
の方式によれば従来技術で指摘した問題点１）、２）お
よび４）を解決できるが、問題点３）は残る。
の方式によれば従来技術で指摘した問題点１）、２）お
よび４）を解決できるが、問題点３）は残る。
【００６４】このように量子化幅に対する相対的な比Ｓ
Ｆの推定方式にはいくつかの変形例が考えられるが、ど
れにも長所と短所が共存する。本発明の基本的概念は、
状況に合わせてこのような複数の推定方式を切り換えな
がら使うということにある。
Ｆの推定方式にはいくつかの変形例が考えられるが、ど
れにも長所と短所が共存する。本発明の基本的概念は、
状況に合わせてこのような複数の推定方式を切り換えな
がら使うということにある。
【００６５】そこで本実施例では次のような切換え処理
を行う。まず、推定処理の反復中に得た量子化幅に対す
る相対的な比ＳＦと符号量ＣＬの関係に関するデータの
うち、目標符号量に近いもの２つを選択する。この両者
のデータの比ＳＦについて差分をとり、この差分がしき
い値以下であれば推定方式１）を使用する。そうでなけ
れば、推定方式２）を使用する。
を行う。まず、推定処理の反復中に得た量子化幅に対す
る相対的な比ＳＦと符号量ＣＬの関係に関するデータの
うち、目標符号量に近いもの２つを選択する。この両者
のデータの比ＳＦについて差分をとり、この差分がしき
い値以下であれば推定方式１）を使用する。そうでなけ
れば、推定方式２）を使用する。
【００６６】つまり、２点のデータが近いときは問題点
３）がおきる可能性が高いため、問題点３）に強い推定
方式１を使用する。また、２点のデータが離れていると
きは問題点１）、２）がより重要と考えられるので、推
定方式２を使用するのである。
３）がおきる可能性が高いため、問題点３）に強い推定
方式１を使用する。また、２点のデータが離れていると
きは問題点１）、２）がより重要と考えられるので、推
定方式２を使用するのである。
【００６７】次に本実施例の具体的な説明に移る。図７
は、本発明をＪＰＥＧ方式の画像符号化装置に適用した
実施例の構成図である。本発明の概略構成図と同様の部
分は同じ符号を付して説明を省略する。なお、点線で示
した部分は、本発明の概略構成図との対応を示すもので
ある。図中、１１はＤＣＴ（離散コサイン変換）部、１
２はＤＣＴ係数記憶部、３１はハフマン符号化部、３２
は符号記憶部、１１１、１２１はＤＣＴ係数データ、１
３１は部分符号データ、１７１、１７２は制御データで
ある。
は、本発明をＪＰＥＧ方式の画像符号化装置に適用した
実施例の構成図である。本発明の概略構成図と同様の部
分は同じ符号を付して説明を省略する。なお、点線で示
した部分は、本発明の概略構成図との対応を示すもので
ある。図中、１１はＤＣＴ（離散コサイン変換）部、１
２はＤＣＴ係数記憶部、３１はハフマン符号化部、３２
は符号記憶部、１１１、１２１はＤＣＴ係数データ、１
３１は部分符号データ、１７１、１７２は制御データで
ある。
【００６８】次に図７の各部について説明する。ＤＣＴ
部１１１は、画像データ１１０に離散コサイン変換を施
し、結果をＤＣＴ係数データ１１１としてＤＣＴ係数記
憶部１２へ送出する。ＤＣＴ係数記憶部１２はＤＣＴ係
数データ１１１を記憶し、制御データ１７２に応じて量
子化部２０へＤＣＴ係数データ１２１として送出する。
ハフマン符号化部３１は量子化データ１３０にハフマン
符号化を行い、部分符号データ１３１として符号記憶部
３２へ送出する。符号記憶部３２は部分符号データ１３
１を記憶する。そして制御データ１７１に応じて、部分
的な符号量を部分符号量データ１５０として符号量算出
部４０へ送出するか、または蓄えた符号データを符号デ
ータ１４０として外部へ送出する。制御部５０はその制
御対象だけが本発明の概略構成図と異なる。すなわち、
制御データ１７０、１７１、１７２を通じて推定方式選
択部６０、符号記憶部３２、ＤＣＴ係数記憶部１２を制
御する。
部１１１は、画像データ１１０に離散コサイン変換を施
し、結果をＤＣＴ係数データ１１１としてＤＣＴ係数記
憶部１２へ送出する。ＤＣＴ係数記憶部１２はＤＣＴ係
数データ１１１を記憶し、制御データ１７２に応じて量
子化部２０へＤＣＴ係数データ１２１として送出する。
ハフマン符号化部３１は量子化データ１３０にハフマン
符号化を行い、部分符号データ１３１として符号記憶部
３２へ送出する。符号記憶部３２は部分符号データ１３
１を記憶する。そして制御データ１７１に応じて、部分
的な符号量を部分符号量データ１５０として符号量算出
部４０へ送出するか、または蓄えた符号データを符号デ
ータ１４０として外部へ送出する。制御部５０はその制
御対象だけが本発明の概略構成図と異なる。すなわち、
制御データ１７０、１７１、１７２を通じて推定方式選
択部６０、符号記憶部３２、ＤＣＴ係数記憶部１２を制
御する。
【００６９】図８、図９は、本実施例の動作を説明する
フローチャートである。これらの図をもとに本実施例の
動作について以下に説明する。なお、点線で囲った部分
は図２のＳ３０に相当する。
フローチャートである。これらの図をもとに本実施例の
動作について以下に説明する。なお、点線で囲った部分
は図２のＳ３０に相当する。
【００７０】本発明の作用の項で説明したのと同様の部
分の説明は省略し、変更点のみ説明する。Ｓ３６ではＤ
ＣＴ部１１で画像データ１１０に対してＤＣＴ処理を行
う。Ｓ３７ではＤＣＴ係数記憶部１２において、Ｓ３６
で作成されたＤＣＴ係数データ１１１を記憶する。Ｓ３
２では作用の項と同様の量子化が行われる。Ｓ３８では
ハフマン符号化部３１において量子化データ１３０をハ
フマン符号化する。Ｓ３９では符号記憶部３２において
部分符号データ１３１を記憶する。Ｓ５０は作用の項と
同様なので、省略する。Ｓ６０も基本的には作用の項と
同様であるが、総符号量が許容範囲に入っている場合、
符号記憶部３２から記憶しておいた部分符号データ１３
１を統合し、符号データ１４０として外部へ送出する
（Ｓ１００）。また、総符号量が許容範囲を越えた場合
は、Ｓ８０へ進む。
分の説明は省略し、変更点のみ説明する。Ｓ３６ではＤ
ＣＴ部１１で画像データ１１０に対してＤＣＴ処理を行
う。Ｓ３７ではＤＣＴ係数記憶部１２において、Ｓ３６
で作成されたＤＣＴ係数データ１１１を記憶する。Ｓ３
２では作用の項と同様の量子化が行われる。Ｓ３８では
ハフマン符号化部３１において量子化データ１３０をハ
フマン符号化する。Ｓ３９では符号記憶部３２において
部分符号データ１３１を記憶する。Ｓ５０は作用の項と
同様なので、省略する。Ｓ６０も基本的には作用の項と
同様であるが、総符号量が許容範囲に入っている場合、
符号記憶部３２から記憶しておいた部分符号データ１３
１を統合し、符号データ１４０として外部へ送出する
（Ｓ１００）。また、総符号量が許容範囲を越えた場合
は、Ｓ８０へ進む。
【００７１】Ｓ８０については図９を用いて説明する。
Ｓ８４では符号結果記憶部７０に蓄えられたデータ数を
検査し、２つ以上のデータがある場合Ｓ８５へ、なけれ
ばＳ８９へ進む。Ｓ８５では推定方式選択部６０におい
て符号結果記憶部７０に蓄えられたデータのうち、所望
の符号量ＣＬに最も近い値を出した比ＳＦ１と２番目に
近い値の比ＳＦ２を選択する。Ｓ８６では推定方式選択
部６０において比ＳＦ１と比ＳＦ２の差の絶対値を計算
する。Ｓ８７では推定方式選択部６０においてＳ８５で
求めた値とあらかじめ設定されたしきい値Ｔｈとの大小
を比較する。しきい値Ｔｈの方が大きければ、Ｓ８８で
推定方式２が設定されている第２量子化幅推定部９０の
使用を決定し、実行命令を必要なデータとともに制御デ
ータ２２０として作成する。しきい値Ｔｈの方が小さい
場合には、推定方式１を実行する第１量子化幅推定部８
０の使用を決定し、実行命令を必要なデータとともに制
御データ２００として作成する。Ｓ８３ではＳ８８もし
くはＳ８９で作成された制御データの送出を行う。
Ｓ８４では符号結果記憶部７０に蓄えられたデータ数を
検査し、２つ以上のデータがある場合Ｓ８５へ、なけれ
ばＳ８９へ進む。Ｓ８５では推定方式選択部６０におい
て符号結果記憶部７０に蓄えられたデータのうち、所望
の符号量ＣＬに最も近い値を出した比ＳＦ１と２番目に
近い値の比ＳＦ２を選択する。Ｓ８６では推定方式選択
部６０において比ＳＦ１と比ＳＦ２の差の絶対値を計算
する。Ｓ８７では推定方式選択部６０においてＳ８５で
求めた値とあらかじめ設定されたしきい値Ｔｈとの大小
を比較する。しきい値Ｔｈの方が大きければ、Ｓ８８で
推定方式２が設定されている第２量子化幅推定部９０の
使用を決定し、実行命令を必要なデータとともに制御デ
ータ２２０として作成する。しきい値Ｔｈの方が小さい
場合には、推定方式１を実行する第１量子化幅推定部８
０の使用を決定し、実行命令を必要なデータとともに制
御データ２００として作成する。Ｓ８３ではＳ８８もし
くはＳ８９で作成された制御データの送出を行う。
【００７２】Ｓ９０では作用の項と同様に実行命令を受
けとった量子化幅推定部において推定処理が行われる
が、処理終了後にＳ３２へ戻る点が異なる。
けとった量子化幅推定部において推定処理が行われる
が、処理終了後にＳ３２へ戻る点が異なる。
【００７３】以上の動作において推定方式１および２は
前述の通り定める。
前述の通り定める。
【００７４】処理が最初にＳ３２を通るときには量子化
幅推定処理が未実施である。この場合、初期値として適
当な量子化幅を与えておく。もしくは各種画像について
平均的な比ＳＦと符号量ＣＬの関係を統計的に調べ、そ
の代表的データから所望する比ＣＬに対応する符号量Ｓ
Ｆを設定してもよい。この場合、代表的データからの推
定を行うという推定方式を持つ量子化幅推定部をもう１
つつけ加えた構成としても構わない。
幅推定処理が未実施である。この場合、初期値として適
当な量子化幅を与えておく。もしくは各種画像について
平均的な比ＳＦと符号量ＣＬの関係を統計的に調べ、そ
の代表的データから所望する比ＣＬに対応する符号量Ｓ
Ｆを設定してもよい。この場合、代表的データからの推
定を行うという推定方式を持つ量子化幅推定部をもう１
つつけ加えた構成としても構わない。
【００７５】また、以上の構成および動作でＤＣＴ係数
記憶部１２と符号記憶部３２を設けたのは推定処理の反
復中のオーバーヘッドを削減する目的であり、構成の簡
単化がより重要な場合には省略してもよい。
記憶部１２と符号記憶部３２を設けたのは推定処理の反
復中のオーバーヘッドを削減する目的であり、構成の簡
単化がより重要な場合には省略してもよい。
【００７６】図１０は、符号化結果記憶部７０のフォー
マット例である。図では試行順に示しているが、符号量
ＣＬの値でソートしても構わない。
マット例である。図では試行順に示しているが、符号量
ＣＬの値でソートしても構わない。
【００７７】以上の実施例の効果を図１１の模式図を用
いて説明する。図１１（ａ）は、推定方式１で定数がミ
スマッチを起こした例である。この場合、推定方式１を
続けると、ｘ2bとなりＸに近づけない。これに対し、本
実施例では、ｘ0 とｘ1 が離れているため推定方式２を
選択するので、ｘ2aとなってＸに近づくことができる。
いて説明する。図１１（ａ）は、推定方式１で定数がミ
スマッチを起こした例である。この場合、推定方式１を
続けると、ｘ2bとなりＸに近づけない。これに対し、本
実施例では、ｘ0 とｘ1 が離れているため推定方式２を
選択するので、ｘ2aとなってＸに近づくことができる。
【００７８】図１１（ｂ）は、推定方式２が失敗してい
る例である。ｘ0 とｘ1 が近すぎるために小さな凸凹が
影響してｘ2bがＸから遠ざかってしまっている。これに
対し、本実施例の場合、推定方式１を使うので、ｘ2aへ
進む。この場合、方式１で用いた定数がミスマッチをお
こしているのでｘ1 に比べてＸへ近づいてはいないが、
方式２だけ使用する場合よりも改良されていることがわ
かる。
る例である。ｘ0 とｘ1 が近すぎるために小さな凸凹が
影響してｘ2bがＸから遠ざかってしまっている。これに
対し、本実施例の場合、推定方式１を使うので、ｘ2aへ
進む。この場合、方式１で用いた定数がミスマッチをお
こしているのでｘ1 に比べてＸへ近づいてはいないが、
方式２だけ使用する場合よりも改良されていることがわ
かる。
【００７９】本実施例の推定方式の選択処理には様々な
改良が考えられる。例えば、本実施例では従来技術で述
べた差分３）に基づく推定失敗についてはあまり考慮し
なかった。しかし、特に推定に用いるデータが求める値
からかけ離れているような場合、離れた２点のデータを
用いて推定方式２を行っても、差分３）のために推定が
大きくはずれてしまうことがある。そこで、例えば離れ
た２点のデータがあっても所望の符号量ＣＬとかけ離れ
ているときは、推定方式１を使用するというような改良
が考えられる。
改良が考えられる。例えば、本実施例では従来技術で述
べた差分３）に基づく推定失敗についてはあまり考慮し
なかった。しかし、特に推定に用いるデータが求める値
からかけ離れているような場合、離れた２点のデータを
用いて推定方式２を行っても、差分３）のために推定が
大きくはずれてしまうことがある。そこで、例えば離れ
た２点のデータがあっても所望の符号量ＣＬとかけ離れ
ているときは、推定方式１を使用するというような改良
が考えられる。
【００８０】また、特定の推定方式が常に選択される状
況になった場合、ｘの遷移が周期的に繰り返される可能
性があるが、これを回避するように別の選択基準を設け
るという改良も考えられる。
況になった場合、ｘの遷移が周期的に繰り返される可能
性があるが、これを回避するように別の選択基準を設け
るという改良も考えられる。
【００８１】さらに、推定方式自体の変形例も考えられ
る。例えば、方式１のミスマッチを減らすために、符号
化結果記憶部７０のデータに回帰分析等を行ってグラフ
の傾きを計算し、それを定数の代わりに用いる量子化幅
推定部を設けてもよい。また、はさみうち法や２分法等
の非線形方程式の解法を応用した量子化幅推定部を設け
てもよい。実施例の説明の中で、各種の画像についてと
った統計の代表的データを推定値として用いる方式につ
いて述べたが、これも推定方式の変形例の一例である。
る。例えば、方式１のミスマッチを減らすために、符号
化結果記憶部７０のデータに回帰分析等を行ってグラフ
の傾きを計算し、それを定数の代わりに用いる量子化幅
推定部を設けてもよい。また、はさみうち法や２分法等
の非線形方程式の解法を応用した量子化幅推定部を設け
てもよい。実施例の説明の中で、各種の画像についてと
った統計の代表的データを推定値として用いる方式につ
いて述べたが、これも推定方式の変形例の一例である。
【００８２】なおこれらの改良を行う際、課題を解決す
る手段の項で述べたように、量子化幅推定部の個数は２
個に制限する必要はない。
る手段の項で述べたように、量子化幅推定部の個数は２
個に制限する必要はない。
【００８３】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば所望の符号量の、もしくはそれに近い符号量の
符号を得るための量子化幅を、効率的に求めることが可
能となる。
によれば所望の符号量の、もしくはそれに近い符号量の
符号を得るための量子化幅を、効率的に求めることが可
能となる。
【００８４】第１の発明によれば、適応的に量子化幅の
推定方式を選択することができるので、より信頼性の高
い推定を実現することが可能となる。これにより、所望
する符号量を得る量子化幅を、より高速かつより正確に
求めることが可能となる。
推定方式を選択することができるので、より信頼性の高
い推定を実現することが可能となる。これにより、所望
する符号量を得る量子化幅を、より高速かつより正確に
求めることが可能となる。
【００８５】第２の発明によれば、所望の推定処理回数
内でより正確な量子化幅を求めることが可能となる。
内でより正確な量子化幅を求めることが可能となる。
【００８６】第３の発明によれば、推定処理の反復毎に
行われていた変換処理を省略することが可能となり、処
理の効率化が図れる。
行われていた変換処理を省略することが可能となり、処
理の効率化が図れる。
【００８７】第４の発明によれば、最新の符号データを
記憶する場合、符号化処理が指示されてから再度同じ量
子化幅で行われていた符号化処理を省略することが可能
となり、処理の効率化が図れる。また目標符号量に最も
近い符号データを記憶する場合、そこまでの処理で得た
中で最も望ましい符号量の符号データを出力することが
可能となる。
記憶する場合、符号化処理が指示されてから再度同じ量
子化幅で行われていた符号化処理を省略することが可能
となり、処理の効率化が図れる。また目標符号量に最も
近い符号データを記憶する場合、そこまでの処理で得た
中で最も望ましい符号量の符号データを出力することが
可能となる。
【図１】 本発明の概略構成図である。
【図２】 本発明の動作を説明する概略フローチャート
である。
である。
【図３】 符号化処理の動作を説明するフローチャート
である。
である。
【図４】 図３に示される推定方式の選択の動作を説明
するフローチャートである。
するフローチャートである。
【図５】 量子化幅の推定方式を説明する一つの例の模
式図である。
式図である。
【図６】 量子化幅の推定方式を説明する他の例の模式
図である。
図である。
【図７】 実施例の構成図である。
【図８】 実施例の動作を説明するフローチャートであ
る。
る。
【図９】 図８に示される推定方式の選択の動作を説明
するフローチャートである。
するフローチャートである。
【図１０】 実施例で使用するデータフォーマットの例
である。
である。
【図１１】 実施例の効果を説明する模式図である。
【図１２】 従来例の構成図である。
【図１３】 従来例の動作を説明するフローチャートで
ある。
ある。
【図１４】 量子化に関するパラメータと符号量の関係
を示した模式図である。
を示した模式図である。
【図１５】 量子化に関するパラメータと符号量の関係
を示した拡大模式図である。
を示した拡大模式図である。
【図１６】 ニュートン・ラプソン法を説明する模式図
である。
である。
【図１７】 ニュートン・ラプソン法における問題点を
説明する模式図である。
説明する模式図である。
１０…画像変換部、１１…ＤＣＴ部、１２…ＤＣＴ係数
記憶部、２０…量子化部、３０…可変長符号化部、３１
…ハフマン符号化部、３２…符号記憶部、４０…符号量
算出部、５０…制御部、６０…推定方式選択部、７０…
符号結果記憶部、８０…第１量子化幅推定部、９０…第
２量子化幅推定部、１１０…画像データ、１１１、１２
１…ＤＣＴ係数データ、１２０…変換データ、１３０、
２３０…量子化データ、１３１…部分符号データ、１４
０…符号データ、１５０…部分符号量データ、１６０、
４１０…総符号量データ、１８０、１９０…符号化結果
データ、１７０、１７１、１７２、２００、２２０…制
御データ、２１０、２３０…量子化幅データ、４２０…
量子化幅推定部
記憶部、２０…量子化部、３０…可変長符号化部、３１
…ハフマン符号化部、３２…符号記憶部、４０…符号量
算出部、５０…制御部、６０…推定方式選択部、７０…
符号結果記憶部、８０…第１量子化幅推定部、９０…第
２量子化幅推定部、１１０…画像データ、１１１、１２
１…ＤＣＴ係数データ、１２０…変換データ、１３０、
２３０…量子化データ、１３１…部分符号データ、１４
０…符号データ、１５０…部分符号量データ、１６０、
４１０…総符号量データ、１８０、１９０…符号化結果
データ、１７０、１７１、１７２、２００、２２０…制
御データ、２１０、２３０…量子化幅データ、４２０…
量子化幅推定部
───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｈ０３Ｍ 7/36 9382−5Ｋ 7/40 9382−5Ｋ Ｈ０４Ｎ 1/41 Ｂ (72)発明者 國武 節 神奈川県海老名市本郷2274番地 富士ゼロ ックス株式会社内 (72)発明者 越 裕 神奈川県海老名市本郷2274番地 富士ゼロ ックス株式会社内 (72)発明者 上澤 功 神奈川県海老名市本郷2274番地 富士ゼロ ックス株式会社内
Claims (8)
- 【請求項１】 画像データに対して圧縮処理を施す画像
変換部と、前記画像変換部で作成されたデータを所定の
量子化幅で量子化する量子化部と、前記量子化部で量子
化されたデータに可変長符号化を施す可変長符号化部
と、前記可変長符号化部で作成される符号の量を積算し
て単位画像の符号量を求める符号量算出部と、前記符号
量算出部において作成される単位画像の符号量と予め設
定された目標符号量を比較してその比較結果のデータを
出力する制御部と、前記制御部から出力されたデータを
基に量子化幅推定方式を適応的に選択する推定方式選択
部と、量子化幅と符号量の関係を記憶し前記推定方式選
択部における選択処理の際に必要なデータを提供する符
号結果記憶部と、それぞれ異なった方式で量子化幅の推
定処理を行い前記量子化部へ推定された量子化幅を提供
する複数の量子化幅推定部とから構成される画像符号化
装置であって、 前記制御部は、単位画像の符号量と前記目標符号量との
差がある許容値に入るまで該単位画像に関して推定処理
および符号化処理を反復するように制御し、 前記量子化幅推定部は、前記目標符号量と前記可変長符
号化部において作成される符号の符号量が近くなるよう
に推定処理を行い、 前記推定方式選択部は、前記目標符号量と前記可変長符
号化部で得られた符号量との差や前記符号結果記憶部に
蓄積されたデータ等に基づき適応的に前記量子化幅推定
部を選択することを特徴とする画像符号化装置。 - 【請求項２】 前記制御部は、前記推定処理の反復回数
が予め設定された値を越えるときにはその回に得られた
符号を出力するよう制御すること、を特徴とする請求項
１に記載の画像符号化装置。 - 【請求項３】 前記画像変換部は、変換したデータを記
憶する手段を備え、必要に応じて繰り返し読み出せる構
成としたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載
の画像符号化装置。 - 【請求項４】 前記可変長符号化部は、作成した符号を
記憶する手段を備え、最新の符号もしくは前記目標符号
量に最も近い符号量を持つ符号もしくは前記目標符号量
以下で最も近い符号量を持つ符号を記憶し、必要に応じ
て読み出せる構成としたことを特徴とする、請求項１か
ら請求項３のいずれか１項に記載の画像符号化装置。 - 【請求項５】 前記画像変換部は、離散コサイン変換を
行うことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか
１項に記載の画像符号化装置。 - 【請求項６】 前記可変長符号化部は、ハフマン符号化
を行うことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれ
か１項に記載の画像符号化装置。 - 【請求項７】 前記量子化幅推定部は、離散的なニュー
トン・ラプソン法を行うことを特徴とする請求項１から
請求項６のいずれか１項に記載の画像符号化装置。 - 【請求項８】 前記量子化幅推定部は、ニュートン・ラ
プソン法を前もって近似式に適用した結果を、推定処理
に用いることを特徴とする請求項１から請求項７のいず
れか１項に記載の画像符号化装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23770894A JPH08102943A (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 画像符号化装置 |
| DE69525805T DE69525805T2 (de) | 1994-09-30 | 1995-04-19 | Vorrichtung zur Bildkodierung |
| EP19950105857 EP0705039B1 (en) | 1994-09-30 | 1995-04-19 | Image coding apparatus |
| US08/917,168 US5822463A (en) | 1994-09-30 | 1997-08-25 | Image coding apparatus utilizing a plurality of different quantization-width estimation methods |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23770894A JPH08102943A (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 画像符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08102943A true JPH08102943A (ja) | 1996-04-16 |
Family
ID=17019331
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23770894A Pending JPH08102943A (ja) | 1994-09-30 | 1994-09-30 | 画像符号化装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5822463A (ja) |
| EP (1) | EP0705039B1 (ja) |
| JP (1) | JPH08102943A (ja) |
| DE (1) | DE69525805T2 (ja) |
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| US5748763A (en) | 1993-11-18 | 1998-05-05 | Digimarc Corporation | Image steganography system featuring perceptually adaptive and globally scalable signal embedding |
| JPH08181987A (ja) * | 1994-12-22 | 1996-07-12 | Canon Inc | 符号化装置 |
| DE69809713T2 (de) | 1997-02-25 | 2003-05-15 | British Broadcasting Corp., London | Kompression von digitalen signalen mit verbesserter quantisierung |
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| AU765657B2 (en) * | 1999-01-14 | 2003-09-25 | Motorola Australia Pty Ltd | A method and apparatus for quantising and dequantising data |
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| JP3406557B2 (ja) * | 2000-02-18 | 2003-05-12 | パナソニック コミュニケーションズ株式会社 | 複合機 |
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| US7454073B2 (en) | 2004-06-15 | 2008-11-18 | Cisco Technology, Inc. | Video compression using multiple variable length coding processes for multiple classes of transform coefficient blocks |
| US7680349B2 (en) | 2004-08-18 | 2010-03-16 | Cisco Technology, Inc. | Variable length coding for clustered transform coefficients in video compression |
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| JP4737711B2 (ja) * | 2005-03-23 | 2011-08-03 | 富士ゼロックス株式会社 | 復号化装置、逆量子化方法、分布決定方法及びこのプログラム |
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| US7242328B1 (en) * | 2006-02-03 | 2007-07-10 | Cisco Technology, Inc. | Variable length coding for sparse coefficients |
| JP6056124B2 (ja) * | 2011-09-05 | 2017-01-11 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| US12176918B2 (en) * | 2021-02-23 | 2024-12-24 | Intel Corporation | Hybrid LDPC decoder with mixed precision components |
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| JP3085465B2 (ja) * | 1989-10-31 | 2000-09-11 | オリンパス光学工業株式会社 | 画像データの符号化装置および符号化方法 |
| JP3071205B2 (ja) * | 1990-01-23 | 2000-07-31 | オリンパス光学工業株式会社 | 画像データの符号化装置および符号化方法 |
| JP3093233B2 (ja) * | 1990-03-16 | 2000-10-03 | キヤノン株式会社 | 画像符号化装置及びその方法 |
| JP2952000B2 (ja) * | 1990-04-19 | 1999-09-20 | オリンパス光学工業株式会社 | 画像データの符号化装置および符号化方法 |
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- 1994-09-30 JP JP23770894A patent/JPH08102943A/ja active Pending
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- 1997-08-25 US US08/917,168 patent/US5822463A/en not_active Expired - Fee Related
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