JPH1084484A - データ圧縮システム - Google Patents
データ圧縮システムInfo
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- JPH1084484A JPH1084484A JP10979097A JP10979097A JPH1084484A JP H1084484 A JPH1084484 A JP H1084484A JP 10979097 A JP10979097 A JP 10979097A JP 10979097 A JP10979097 A JP 10979097A JP H1084484 A JPH1084484 A JP H1084484A
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- Japan
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- data compression
- compression system
- image
- data
- bit
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- Image Processing (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】自然連続階調の画像、２値／ノイズフリー／浅
画素深度の画像、それら２種類の画像を含む画像を同じ
システムで的確に圧縮する。 【解決手段】方式選択機構１１０は、入力画像データ１
０１が連続階調画像か２値画像か、あるいは、画像のど
の部分がそのような特性を持っているかを判定してモー
ドを選択し、入力画像データ又はその部分を、ウェーブ
レット方式のコーダ（可逆ウェーブレット変換ブロック
１０２，埋め込み順序付け量子化ブロック１０３，水平
コンテキストモデル・ブロック１０５）又はバイナリ方
式のコーダ（グレイ符号化ブロック１０４）へ送る。各
コーダは同じエントロピー・コーダ１０６を共有する。
画素深度の画像、それら２種類の画像を含む画像を同じ
システムで的確に圧縮する。 【解決手段】方式選択機構１１０は、入力画像データ１
０１が連続階調画像か２値画像か、あるいは、画像のど
の部分がそのような特性を持っているかを判定してモー
ドを選択し、入力画像データ又はその部分を、ウェーブ
レット方式のコーダ（可逆ウェーブレット変換ブロック
１０２，埋め込み順序付け量子化ブロック１０３，水平
コンテキストモデル・ブロック１０５）又はバイナリ方
式のコーダ（グレイ符号化ブロック１０４）へ送る。各
コーダは同じエントロピー・コーダ１０６を共有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明はデータ圧縮及び伸長
システムの分野に係り、特に、圧縮／伸長システムにお
けるデータの非損失性（lossless）及び損失性（loss
y）の符号化及び復号化の方法と装置に関する。
システムの分野に係り、特に、圧縮／伸長システムにお
けるデータの非損失性（lossless）及び損失性（loss
y）の符号化及び復号化の方法と装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】データ圧縮は、大量のデータの蓄積及び
伝送のために非常に有用なツールである。例えば、文書
のファクシミリ伝送のような画像伝送に要する時間は、
圧縮を利用して画像再生に必要とされるビット数を減ら
すと飛躍的に短縮される。
伝送のために非常に有用なツールである。例えば、文書
のファクシミリ伝送のような画像伝送に要する時間は、
圧縮を利用して画像再生に必要とされるビット数を減ら
すと飛躍的に短縮される。
【０００３】従来より、多くの様々なデータ圧縮手法が
存在している。圧縮手法は、おおまかに分類すると２つ
のカテゴリー、つまり損失性符号化と非損失性符号化と
に分けることができる。損失性符号化とは、情報の損失
を生じ、したがって元のデータの完全な再現が保証され
ない符号化のことである。損失性符号化の目標とすると
ころは、元のデータから変わったとしても、その変化が
不快であったり目だったりしないようにすることであ
る。非損失性圧縮では、情報がすべて保存され、データ
は完全な復元が可能な方法で圧縮される。
存在している。圧縮手法は、おおまかに分類すると２つ
のカテゴリー、つまり損失性符号化と非損失性符号化と
に分けることができる。損失性符号化とは、情報の損失
を生じ、したがって元のデータの完全な再現が保証され
ない符号化のことである。損失性符号化の目標とすると
ころは、元のデータから変わったとしても、その変化が
不快であったり目だったりしないようにすることであ
る。非損失性圧縮では、情報がすべて保存され、データ
は完全な復元が可能な方法で圧縮される。
【０００４】非損失性圧縮では、入力シンボルもしくは
輝度データが出力符号語に変換される。入力としては、
画像データ、音声データ、１次元データ（例えば空間的
または時間的に変化するデータ）、２次元データ（例え
ば２つの空間軸方向に変化する（または１つの空間次元
と１つの時間次元で変化する）データ）、あるいは多次
元／マルチスペクトルのデータがあろう。圧縮がうまく
いけば、その符号語は、符号化前の入力シンボル（また
は輝度データ）のために必要とされたビット数より少な
いビット数で表現される。非損失性符号化法には、辞書
符号化方式（例えば、Lempel-Ziv 方式）、ランレング
ス符号化方式、計数符号化方式、エントロピー符号化方
式がある。非損失性の画像圧縮では、圧縮は予測または
コンテキストと符号化に基づいている。ファクシミリ圧
縮用ＪＢＩＧ規格と、連続階調画像用のＤＰＣＭ（差分
パルス符号変調−ＪＰＥＧ規格のオプション）は画像用
の非損失性圧縮の例である。損失性圧縮では、入力シン
ボルまたは輝度データは、量子化されてから出力符号語
へ変換される。量子化は、データの重要な特徴量を保存
する一方、重要でない特徴量を除去することを目的とし
ている。損失性圧縮システムは、量子化に先立ち、エネ
ルギー集中をするための変換を利用することが多い。Ｊ
ＰＥＧは画像データ用の損失性符号化法の一例である。
輝度データが出力符号語に変換される。入力としては、
画像データ、音声データ、１次元データ（例えば空間的
または時間的に変化するデータ）、２次元データ（例え
ば２つの空間軸方向に変化する（または１つの空間次元
と１つの時間次元で変化する）データ）、あるいは多次
元／マルチスペクトルのデータがあろう。圧縮がうまく
いけば、その符号語は、符号化前の入力シンボル（また
は輝度データ）のために必要とされたビット数より少な
いビット数で表現される。非損失性符号化法には、辞書
符号化方式（例えば、Lempel-Ziv 方式）、ランレング
ス符号化方式、計数符号化方式、エントロピー符号化方
式がある。非損失性の画像圧縮では、圧縮は予測または
コンテキストと符号化に基づいている。ファクシミリ圧
縮用ＪＢＩＧ規格と、連続階調画像用のＤＰＣＭ（差分
パルス符号変調−ＪＰＥＧ規格のオプション）は画像用
の非損失性圧縮の例である。損失性圧縮では、入力シン
ボルまたは輝度データは、量子化されてから出力符号語
へ変換される。量子化は、データの重要な特徴量を保存
する一方、重要でない特徴量を除去することを目的とし
ている。損失性圧縮システムは、量子化に先立ち、エネ
ルギー集中をするための変換を利用することが多い。Ｊ
ＰＥＧは画像データ用の損失性符号化法の一例である。
【０００５】画像信号処理における近年の開発は、効率
的かつ高精度のデータ圧縮符号化方式を追求することに
関心を集中してきた。変換またはピラミッド信号処理の
様々な方式が提案されており、その中に多重解像度ピラ
ミッド処理方式とウエーブレット（wavelet）ピラミッ
ド処理方式とがある。これら２方式はサブバンド処理方
式及び階層処理方式とも呼ばれる。画像データのウエー
ブレット・ピラミッド処理方式は、直交ミラーフィルタ
（ＱＭＦ）を用いてオリジナル画像のサブバンド分解を
する特殊な多重解像度ピラミッド処理方式である。他の
非ＱＭＦウエーブレット方式もある。ウエーブレット処
理方式に関し、これ以上の情報を得るにはＡntonini，
Ｍ.，et al.，”Ｉmage Ｃoding Ｕsing Ｗavelet Ｔra
nsform”， IEEE Ｔransactions on Ｉmage Ｐrocessin
g，Ｖol．１，Ｎo．２，Ａpril1992、及びＳhapiro，
Ｊ.，”Ａn Ｅmbedded Ｈierarchical Ｉmage ＣoderＵ
sing Ｚerotrees of Ｗavelet Ｃoefficients”，Ｐro
c．IEEE ＤataＣompression Ｃonference，pgs．214-22
3，1993を参照されたい。また、可逆変換に関する情報
を得るには、Ｓaid，Ａ．and Ｐearlman,Ｗ．”Ｒevers
ibleＩmage Ｃompression via Ｍultiresolution Ｒepr
esentation and ＰredictiveＣoding”，Ｄept．of Ｅl
ectrical，Ｃomputer and Ｓystem Ｅngineering，Ｒen
ssealaer Ｐolytechnic Ｉnstitute，Ｔroy，ＮＹ 1993
を参照されたい。
的かつ高精度のデータ圧縮符号化方式を追求することに
関心を集中してきた。変換またはピラミッド信号処理の
様々な方式が提案されており、その中に多重解像度ピラ
ミッド処理方式とウエーブレット（wavelet）ピラミッ
ド処理方式とがある。これら２方式はサブバンド処理方
式及び階層処理方式とも呼ばれる。画像データのウエー
ブレット・ピラミッド処理方式は、直交ミラーフィルタ
（ＱＭＦ）を用いてオリジナル画像のサブバンド分解を
する特殊な多重解像度ピラミッド処理方式である。他の
非ＱＭＦウエーブレット方式もある。ウエーブレット処
理方式に関し、これ以上の情報を得るにはＡntonini，
Ｍ.，et al.，”Ｉmage Ｃoding Ｕsing Ｗavelet Ｔra
nsform”， IEEE Ｔransactions on Ｉmage Ｐrocessin
g，Ｖol．１，Ｎo．２，Ａpril1992、及びＳhapiro，
Ｊ.，”Ａn Ｅmbedded Ｈierarchical Ｉmage ＣoderＵ
sing Ｚerotrees of Ｗavelet Ｃoefficients”，Ｐro
c．IEEE ＤataＣompression Ｃonference，pgs．214-22
3，1993を参照されたい。また、可逆変換に関する情報
を得るには、Ｓaid，Ａ．and Ｐearlman,Ｗ．”Ｒevers
ibleＩmage Ｃompression via Ｍultiresolution Ｒepr
esentation and ＰredictiveＣoding”，Ｄept．of Ｅl
ectrical，Ｃomputer and Ｓystem Ｅngineering，Ｒen
ssealaer Ｐolytechnic Ｉnstitute，Ｔroy，ＮＹ 1993
を参照されたい。
【０００６】圧縮は、しばしば非常に時間がかかり、ま
た膨大なメモリを必要とする。より高速に、かつ／又
は、可能なかぎり少ないメモリで、圧縮を行うのが望ま
しい。品質を保証できない、圧縮率が不十分である、あ
るいはデータレートが制御可能でないという理由で、圧
縮を利用しなかった応用分野もある。しかし、伝送及び
／又は記憶すべき情報量を減らすため圧縮を利用するの
が望ましい。
た膨大なメモリを必要とする。より高速に、かつ／又
は、可能なかぎり少ないメモリで、圧縮を行うのが望ま
しい。品質を保証できない、圧縮率が不十分である、あ
るいはデータレートが制御可能でないという理由で、圧
縮を利用しなかった応用分野もある。しかし、伝送及び
／又は記憶すべき情報量を減らすため圧縮を利用するの
が望ましい。
【０００７】従来技術に、自然連続階調画像を扱うため
の圧縮システムがある。その一例が、国際標準Ｄis．10
918-1，”Ｄigital Ｃompression and Ｃoding ofＣont
inuous-Ｔone Ｓtill Ｉmages”，CCITT勧告Ｔ.８１で
あり、これは通常、ＪＰＥＧと呼ばれる。従来技術に、
２値／ノイズフリー／浅画素深度画像を扱うための圧縮
システムもある。そのようなシステムの一例が、国際標
準ＩＳＯ／ＩＥＣ 11544，”Ｉnformation Ｔechnology
-Ｃoded Ｒepersentation of Ｐicture and Ａudio Ｉn
formation-Ｐrogressive Ｂi-level Ｉmage Ｃompressi
on”，CCITT勧告Ｔ.８２であり、これは通常、ＪＢＩＧ
と呼ばれる。しかしながら、従来技術には両方を適切に
処理するシステムがない。そのようなシステムがあると
望ましい。
の圧縮システムがある。その一例が、国際標準Ｄis．10
918-1，”Ｄigital Ｃompression and Ｃoding ofＣont
inuous-Ｔone Ｓtill Ｉmages”，CCITT勧告Ｔ.８１で
あり、これは通常、ＪＰＥＧと呼ばれる。従来技術に、
２値／ノイズフリー／浅画素深度画像を扱うための圧縮
システムもある。そのようなシステムの一例が、国際標
準ＩＳＯ／ＩＥＣ 11544，”Ｉnformation Ｔechnology
-Ｃoded Ｒepersentation of Ｐicture and Ａudio Ｉn
formation-Ｐrogressive Ｂi-level Ｉmage Ｃompressi
on”，CCITT勧告Ｔ.８２であり、これは通常、ＪＢＩＧ
と呼ばれる。しかしながら、従来技術には両方を適切に
処理するシステムがない。そのようなシステムがあると
望ましい。
【０００８】パーサ（parser）はコンピュータ科学にお
いて周知である。パーサは、構造が初めは分かっていな
いオブジェクトの種々の部分に意義付けする役割があ
る。例えば、コンパイラの一部として動作するあるパー
サは、プログラム・ファイル中のある文字列が”識別
子”であり、別の文字列が予約語を構成し、また別の文
字列がコメントの部分であると決定するだろう。このパ
ーサは、文字列がどういう”意味”であるかを判定する
のではなく、対象のどういう種類の部分であるかを判断
するだけである。
いて周知である。パーサは、構造が初めは分かっていな
いオブジェクトの種々の部分に意義付けする役割があ
る。例えば、コンパイラの一部として動作するあるパー
サは、プログラム・ファイル中のある文字列が”識別
子”であり、別の文字列が予約語を構成し、また別の文
字列がコメントの部分であると決定するだろう。このパ
ーサは、文字列がどういう”意味”であるかを判定する
のではなく、対象のどういう種類の部分であるかを判断
するだけである。
【０００９】ほとんどの画像記憶フォーマットは単一用
途のものである。すなわち、単一の解像度または単一の
品質レベルしか利用できない。他の画像フォーマットは
多用途が可能である。従来技術の多用途画像フォーマッ
トの中には、２つ又は３つの解像度／品質の選択肢をサ
ポートするものもあるが、解像度又は品質の一方しか指
定できず、両方は指定できないものもある。利用できる
解像度及び品質の選択肢を増加させることが望ましい。
途のものである。すなわち、単一の解像度または単一の
品質レベルしか利用できない。他の画像フォーマットは
多用途が可能である。従来技術の多用途画像フォーマッ
トの中には、２つ又は３つの解像度／品質の選択肢をサ
ポートするものもあるが、解像度又は品質の一方しか指
定できず、両方は指定できないものもある。利用できる
解像度及び品質の選択肢を増加させることが望ましい。
【００１０】例えば、インターネットのワールド・ワイ
ド・ウェブサーバーは、現在、大量のデータの中から必
要とされる情報を提供する。普通、ユーザは画面上で多
数の画像を閲覧し、いくつかを印刷することに決めるこ
とができる。しかし残念ながら、閲覧ツールの現状で
は、画像が主にモニタ用のものであると印刷出力の品質
がかなり悪くなってしまい、画像が主に印刷用のもので
あると閲覧時間が極端に長くなってしまう。”非損失
の”画像の取得は、不可能であるか、あるいは、全く独
自のダウンロードとしてなされねばならない。
ド・ウェブサーバーは、現在、大量のデータの中から必
要とされる情報を提供する。普通、ユーザは画面上で多
数の画像を閲覧し、いくつかを印刷することに決めるこ
とができる。しかし残念ながら、閲覧ツールの現状で
は、画像が主にモニタ用のものであると印刷出力の品質
がかなり悪くなってしまい、画像が主に印刷用のもので
あると閲覧時間が極端に長くなってしまう。”非損失
の”画像の取得は、不可能であるか、あるいは、全く独
自のダウンロードとしてなされねばならない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】本発明の一般的な目的
は、良好なエネルギー集中をもたらす変換を利用する損
失性及び非損失性のデータ圧縮システムを提供すること
にある。より具体的に述べれば、本発明の目的は、自然
連続階調の画像、２値／ノイズフリー／浅画素深度の画
像、及び、その両方の種類のデータを含む画像を適切に
処理できるデータ処理システムを提供すること、様々な
解像度／品質の画像フォーマットをサポートできるデー
タ圧縮システムを提供すること、並びに、画像出力装置
より与えられる装置特性に応じて装置依存の量子化を遂
行するパーサを含むデータ圧縮装置を提供することにあ
る。
は、良好なエネルギー集中をもたらす変換を利用する損
失性及び非損失性のデータ圧縮システムを提供すること
にある。より具体的に述べれば、本発明の目的は、自然
連続階調の画像、２値／ノイズフリー／浅画素深度の画
像、及び、その両方の種類のデータを含む画像を適切に
処理できるデータ処理システムを提供すること、様々な
解像度／品質の画像フォーマットをサポートできるデー
タ圧縮システムを提供すること、並びに、画像出力装置
より与えられる装置特性に応じて装置依存の量子化を遂
行するパーサを含むデータ圧縮装置を提供することにあ
る。
【００１２】
【課題を解決するための手段】請求項１乃至１１の各項
記載の発明によるデータ圧縮システムは、可逆埋め込み
ウェーブレットにより画像データを圧縮するウェーブレ
ット方式のコーダ、バイナリ符号化スキームにより画像
データを圧縮するバイナリ方式のコーダ、及び、ウェー
ブレット方式又はバイナリ方式を選択するために接続さ
れた選択制御部からなる。請求項２記載の発明によれ
ば、ウェーブレット方式のコーダは可逆ウェーブレット
変換部、該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め
込み順序付け量子化器、及び、該埋め込み順序付け量子
化器に接続されたコンテキストモデルからなる。請求項
３記載の発明によれば、ウェーブレット方式のコーダは
エントロピー・コーダをさらに含む。請求項４記載の発
明によれば、ウェーブレット方式はグレイ符号化を実行
する。また、請求項５記載の発明によれば、ウェーブレ
ット方式とバイナリ方式は一つの符号化器を共有する。
請求項６記載の発明によれば、データ圧縮システムはエ
ントロピー・コーダをさらに含む。請求項７記載の発明
によればエントロピー・コーダは有限状態マシン・コー
ダからなり、請求項８記載の発明によれば、有限状態マ
シン・コーダはルックアップテーブルからなる。請求項
９記載の発明によればエントロピー・コーダはＱコーダ
からなり、請求項１０記載の発明によればエントロピー
・コーダはＱＭコーダからなり、請求項１１記載の発明
によれば並列コーダからなる。
記載の発明によるデータ圧縮システムは、可逆埋め込み
ウェーブレットにより画像データを圧縮するウェーブレ
ット方式のコーダ、バイナリ符号化スキームにより画像
データを圧縮するバイナリ方式のコーダ、及び、ウェー
ブレット方式又はバイナリ方式を選択するために接続さ
れた選択制御部からなる。請求項２記載の発明によれ
ば、ウェーブレット方式のコーダは可逆ウェーブレット
変換部、該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め
込み順序付け量子化器、及び、該埋め込み順序付け量子
化器に接続されたコンテキストモデルからなる。請求項
３記載の発明によれば、ウェーブレット方式のコーダは
エントロピー・コーダをさらに含む。請求項４記載の発
明によれば、ウェーブレット方式はグレイ符号化を実行
する。また、請求項５記載の発明によれば、ウェーブレ
ット方式とバイナリ方式は一つの符号化器を共有する。
請求項６記載の発明によれば、データ圧縮システムはエ
ントロピー・コーダをさらに含む。請求項７記載の発明
によればエントロピー・コーダは有限状態マシン・コー
ダからなり、請求項８記載の発明によれば、有限状態マ
シン・コーダはルックアップテーブルからなる。請求項
９記載の発明によればエントロピー・コーダはＱコーダ
からなり、請求項１０記載の発明によればエントロピー
・コーダはＱＭコーダからなり、請求項１１記載の発明
によれば並列コーダからなる。
【００１３】請求項１２乃至１９の各項記載の発明によ
るデータ圧縮システムは、可逆ウェーブレット変換部、
該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め込み順序
付け量子化器、該埋め込み順序付け量子化器に接続され
たコンテキストモデル、埋め込みバイナリ方式符号化機
構、及び該コンテキストモデル及び該埋め込みバイナリ
方式符号化機構に接続されたエントロピー・コーダを含
み、該可逆ウェーブレット変換、該埋め込み順序付け量
子化器及び該コンテキストモデルは可逆埋め込みウェー
ブレットにより画像データを圧縮するように動作可能で
あり、該バイナリ方式符号化機構はバイナリ符号化スキ
ームにより画像データを圧縮するように動作可能であ
り、さらに、当該システムはウェーブレット方式又はバ
イナリ方式を選択するために接続された選択制御部を含
む。請求項１３記載の発明によればバイナリ方式はグレ
イ符号化を実行する。請求項１４記載の発明によればエ
ントロピー・コーダは有限状態マシン・コーダからな
り、請求項１５記載の発明によれば有限状態マシン・コ
ーダはルックアップテーブルからなる。請求項１６記載
の発明によればエントロピー・コーダはＱコーダからな
り、請求項１７記載の発明によればエントロピー・コー
ダはＱＭコーダからなり、請求項１８記載の発明によれ
ばエントロピー・コーダは並列コーダからなる。請求項
１９記載の発明によれば、フォワード変換は可逆ウェー
ブレットからなる。
るデータ圧縮システムは、可逆ウェーブレット変換部、
該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め込み順序
付け量子化器、該埋め込み順序付け量子化器に接続され
たコンテキストモデル、埋め込みバイナリ方式符号化機
構、及び該コンテキストモデル及び該埋め込みバイナリ
方式符号化機構に接続されたエントロピー・コーダを含
み、該可逆ウェーブレット変換、該埋め込み順序付け量
子化器及び該コンテキストモデルは可逆埋め込みウェー
ブレットにより画像データを圧縮するように動作可能で
あり、該バイナリ方式符号化機構はバイナリ符号化スキ
ームにより画像データを圧縮するように動作可能であ
り、さらに、当該システムはウェーブレット方式又はバ
イナリ方式を選択するために接続された選択制御部を含
む。請求項１３記載の発明によればバイナリ方式はグレ
イ符号化を実行する。請求項１４記載の発明によればエ
ントロピー・コーダは有限状態マシン・コーダからな
り、請求項１５記載の発明によれば有限状態マシン・コ
ーダはルックアップテーブルからなる。請求項１６記載
の発明によればエントロピー・コーダはＱコーダからな
り、請求項１７記載の発明によればエントロピー・コー
ダはＱＭコーダからなり、請求項１８記載の発明によれ
ばエントロピー・コーダは並列コーダからなる。請求項
１９記載の発明によれば、フォワード変換は可逆ウェー
ブレットからなる。
【００１４】請求項２０乃至２６の各項記載の発明によ
るデータ圧縮システムは、ヒストグラム圧縮機構、該ヒ
ストグラム圧縮機構に接続された可逆ウェーブレット変
換部、該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め込
み順序付け量子化器、該埋め込み順序付け量子化器に接
続されたコンテキスト・モデリング機構、及び該コンテ
キスト・モデリング機構に接続されたコーダからなる。
請求項２１記載の発明によればヒストグラム圧縮機構は
ブーリアンヒストグラムを作り、請求項２２記載の発明
によればヒストグラム圧縮機構は整数値を画像データ中
の全ての可能な画素値に写像する。請求項２３記載の発
明によれば、ヒストグラム圧縮機構で利用されたマッピ
ングを復号化器に通知するために接続された通知機構を
さらに含む。請求項２４記載の発明によれば、マッピン
グは復号化器に受け取られた圧縮データに含まれるヘッ
ダで通知される。請求項２５記載の発明によれば、ヘッ
ダ中の１つのビットが、それがセットされたときに、カ
レント・タイルのために別のヒストグラムが利用される
ことを復号化器に指示する。請求項２６記載の発明によ
れば、復号化器は、値のダイナミックレンジと等しい、
ある数のビットを送ることによって通知され、該ある数
のビット中の各ビットはダイナミックレンジ内の対応し
た値が使われるときにセットされる。
るデータ圧縮システムは、ヒストグラム圧縮機構、該ヒ
ストグラム圧縮機構に接続された可逆ウェーブレット変
換部、該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め込
み順序付け量子化器、該埋め込み順序付け量子化器に接
続されたコンテキスト・モデリング機構、及び該コンテ
キスト・モデリング機構に接続されたコーダからなる。
請求項２１記載の発明によればヒストグラム圧縮機構は
ブーリアンヒストグラムを作り、請求項２２記載の発明
によればヒストグラム圧縮機構は整数値を画像データ中
の全ての可能な画素値に写像する。請求項２３記載の発
明によれば、ヒストグラム圧縮機構で利用されたマッピ
ングを復号化器に通知するために接続された通知機構を
さらに含む。請求項２４記載の発明によれば、マッピン
グは復号化器に受け取られた圧縮データに含まれるヘッ
ダで通知される。請求項２５記載の発明によれば、ヘッ
ダ中の１つのビットが、それがセットされたときに、カ
レント・タイルのために別のヒストグラムが利用される
ことを復号化器に指示する。請求項２６記載の発明によ
れば、復号化器は、値のダイナミックレンジと等しい、
ある数のビットを送ることによって通知され、該ある数
のビット中の各ビットはダイナミックレンジ内の対応し
た値が使われるときにセットされる。
【００１５】請求項２７乃至４３の各項記載の発明によ
るデータ圧縮システムは、少なくとも１つのマーカーを
持つヘッダを有する符号ストリームを格納するメモリ、
少なくとも１つの出力装置、該メモリに接続され、か
つ、該少なくとも１つの出力装置より装置特性を受け取
るように接続されたパーサからなり、該パーサは装置依
存の量子化を実行するように動作可能である。請求項２
８記載の発明によれば、符号ストリームは非損失性圧縮
データからなり、請求項２９記載の発明によれば、少な
くとも１つのマーカーは符号ストリーム中の各タイルの
ために用いられた成分の数、サブサンプリング及びアラ
インメントを示し、請求項３０記載の発明によれば、符
号ストリームは主ヘッダを含み、符号ストリーム中の各
タイルの前にローカルヘッダが置かれる。請求項３１記
載の発明によれば、主ヘッダは符号ストリーム中の全て
のタイルに適用され、各ローカルヘッダは関連したタイ
ルにのみ適用される、請求項３２記載の発明によれば、
ローカルヘッダ中の少なくとも１つは主ヘッダに優先す
る。請求項３３記載の発明によれば、パーサは符号スト
リーム中のマーカーを符号ストリームを量子化するため
に利用し、請求項３４記載の発明によれば、マーカー中
の少なくとも１つは周波数情報を示す。請求項３５記載
の発明によれば、データ圧縮システムは符号ストリーム
を生成するための圧縮装置をさらに含む。請求項３６記
載の発明によれば、パーサは量子化選択装置からなり、
請求項３７記載の発明によれば、量子化選択装置は画像
の集合の変換及び量子化を、様々な係数のビットプレー
ンを捨てることによって行う。請求項３８記載の発明に
よれば、タグの１つは各タイル中のデータ内の重要性レ
ベルを示し、請求項３９記載の発明によれば、タグは重
要性レベルロケータ信号を示し、該信号に従って該パー
サは打ち切りをする。請求項４０記載の発明によれば、
タグは保存すべき重要性レベルの数を示し、請求項４１
記載の発明によれば、タグは保存すべきバイトの数を示
す。請求項４２記載の発明によれば、タグは重要性レベ
ルとバイト数を関連付ける指示を各タイルに含み、請求
項４３記載の発明によれば、少なくとも１つのマーカー
は各タイル中の重要性レベルのバイト数を示す。
るデータ圧縮システムは、少なくとも１つのマーカーを
持つヘッダを有する符号ストリームを格納するメモリ、
少なくとも１つの出力装置、該メモリに接続され、か
つ、該少なくとも１つの出力装置より装置特性を受け取
るように接続されたパーサからなり、該パーサは装置依
存の量子化を実行するように動作可能である。請求項２
８記載の発明によれば、符号ストリームは非損失性圧縮
データからなり、請求項２９記載の発明によれば、少な
くとも１つのマーカーは符号ストリーム中の各タイルの
ために用いられた成分の数、サブサンプリング及びアラ
インメントを示し、請求項３０記載の発明によれば、符
号ストリームは主ヘッダを含み、符号ストリーム中の各
タイルの前にローカルヘッダが置かれる。請求項３１記
載の発明によれば、主ヘッダは符号ストリーム中の全て
のタイルに適用され、各ローカルヘッダは関連したタイ
ルにのみ適用される、請求項３２記載の発明によれば、
ローカルヘッダ中の少なくとも１つは主ヘッダに優先す
る。請求項３３記載の発明によれば、パーサは符号スト
リーム中のマーカーを符号ストリームを量子化するため
に利用し、請求項３４記載の発明によれば、マーカー中
の少なくとも１つは周波数情報を示す。請求項３５記載
の発明によれば、データ圧縮システムは符号ストリーム
を生成するための圧縮装置をさらに含む。請求項３６記
載の発明によれば、パーサは量子化選択装置からなり、
請求項３７記載の発明によれば、量子化選択装置は画像
の集合の変換及び量子化を、様々な係数のビットプレー
ンを捨てることによって行う。請求項３８記載の発明に
よれば、タグの１つは各タイル中のデータ内の重要性レ
ベルを示し、請求項３９記載の発明によれば、タグは重
要性レベルロケータ信号を示し、該信号に従って該パー
サは打ち切りをする。請求項４０記載の発明によれば、
タグは保存すべき重要性レベルの数を示し、請求項４１
記載の発明によれば、タグは保存すべきバイトの数を示
す。請求項４２記載の発明によれば、タグは重要性レベ
ルとバイト数を関連付ける指示を各タイルに含み、請求
項４３記載の発明によれば、少なくとも１つのマーカー
は各タイル中の重要性レベルのバイト数を示す。
【００１６】
【発明の実施の形態】圧縮及び伸長のための方法及び装
置について述べる。以下の本発明に関する詳細な説明に
おいて、本発明を完全に理解してもらうために、コーダ
の種類、ビット数、信号名等々、様々な具体例が示され
る。しかし、当業者には、そのような具体例によらずに
本発明を実施し得ることは明白になろう。他方、本発明
をいたずらに難解にしないため、周知の構造及びデバイ
スはブロック図の形式で表し、詳しくは示さない。
置について述べる。以下の本発明に関する詳細な説明に
おいて、本発明を完全に理解してもらうために、コーダ
の種類、ビット数、信号名等々、様々な具体例が示され
る。しかし、当業者には、そのような具体例によらずに
本発明を実施し得ることは明白になろう。他方、本発明
をいたずらに難解にしないため、周知の構造及びデバイ
スはブロック図の形式で表し、詳しくは示さない。
【００１７】以下の詳細説明のかなりの部分は、コンピ
ュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリ
ズム及び記号表現によって与えられる。このようなアル
ゴリズム記述及び表現は、データ処理技術分野の当業者
によって、その研究の内容を他の当業者に対し最も効率
的に伝えるために用いられる手段である。あるアルゴリ
ズムがあり、それが概して、希望する結果に至る自己矛
盾のないステップ系列だと考えられるとしよう。これら
のステップは、物理量の物理的処理を必要とするもので
ある。必ずという訳ではないが、これらの物理量は記
憶、転送、結合、比較、その他処理が可能な電気的また
は磁気的信号の形をとるのが普通である。これらの信号
をビット、値、要素、記号、文字、用語、数字等で表わ
すのが、主に慣用上の理由から、時に都合がよいことが
分かっている。
ュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリ
ズム及び記号表現によって与えられる。このようなアル
ゴリズム記述及び表現は、データ処理技術分野の当業者
によって、その研究の内容を他の当業者に対し最も効率
的に伝えるために用いられる手段である。あるアルゴリ
ズムがあり、それが概して、希望する結果に至る自己矛
盾のないステップ系列だと考えられるとしよう。これら
のステップは、物理量の物理的処理を必要とするもので
ある。必ずという訳ではないが、これらの物理量は記
憶、転送、結合、比較、その他処理が可能な電気的また
は磁気的信号の形をとるのが普通である。これらの信号
をビット、値、要素、記号、文字、用語、数字等で表わ
すのが、主に慣用上の理由から、時に都合がよいことが
分かっている。
【００１８】しかしながら、このような用語は、適切な
物理量と関係付けられるべきであり、また、これら物理
量につけた便宜上のラベルに過ぎないということに留意
すべきである。以下の説明から明らかなように、特に断
わらない限り、”処理””演算””計算””判定””表
示”等々の用語を用いて論じることは、コンピュータシ
ステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子的）な量
として表現されたデータを処理して、コンピュータシス
テムのメモリまたはレジスタ、同様の情報記憶装置、情
報伝送装置あるいは表示装置の内部の同様に物理量とし
て表現された他のデータへ変換する、コンピュータシス
テムあるいは同様の電子演算装置の作用及びプロセスを
指すものである。
物理量と関係付けられるべきであり、また、これら物理
量につけた便宜上のラベルに過ぎないということに留意
すべきである。以下の説明から明らかなように、特に断
わらない限り、”処理””演算””計算””判定””表
示”等々の用語を用いて論じることは、コンピュータシ
ステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子的）な量
として表現されたデータを処理して、コンピュータシス
テムのメモリまたはレジスタ、同様の情報記憶装置、情
報伝送装置あるいは表示装置の内部の同様に物理量とし
て表現された他のデータへ変換する、コンピュータシス
テムあるいは同様の電子演算装置の作用及びプロセスを
指すものである。
【００１９】本発明はまた、本明細書に述べる操作を実
行するための装置にも関係する。この装置は、要求目的
のために専用に作られてもよいし、あるいは、汎用コン
ピュータを内蔵プログラムにより選択的に駆動または再
構成したものでもよい。本明細書に提示されるアルゴリ
ズム及び表示は、本質的に、いかなる特定のコンピュー
タやその他装置とも関係がない。様々な汎用マシンを本
明細書に述べたところに従うプログラムで利用してもよ
いし、あるいは、必要な方法ステップの実行のためによ
り特化した装置を作るほうが好都合であるかもしれな
い。これら多様なマシンに要求される構造は以下の説明
より明らかになろう。さらに、本発明を説明するにあた
り、いかなる特定のプログラミング言語とも関連付けな
い。本明細書において述べるように、本発明の教えると
ころを実現するために多様なプログラミング言語を使用
してよいことが分かるであろう。
行するための装置にも関係する。この装置は、要求目的
のために専用に作られてもよいし、あるいは、汎用コン
ピュータを内蔵プログラムにより選択的に駆動または再
構成したものでもよい。本明細書に提示されるアルゴリ
ズム及び表示は、本質的に、いかなる特定のコンピュー
タやその他装置とも関係がない。様々な汎用マシンを本
明細書に述べたところに従うプログラムで利用してもよ
いし、あるいは、必要な方法ステップの実行のためによ
り特化した装置を作るほうが好都合であるかもしれな
い。これら多様なマシンに要求される構造は以下の説明
より明らかになろう。さらに、本発明を説明するにあた
り、いかなる特定のプログラミング言語とも関連付けな
い。本明細書において述べるように、本発明の教えると
ころを実現するために多様なプログラミング言語を使用
してよいことが分かるであろう。
【００２０】下記用語が以下の説明に用いられる。それ
ら各種用語にはすでに語義がある。しかし、規定された
語義は、それら用語が当該分野において知られている範
囲に限定して考えられるべきでない。これら語義は、本
発明の理解を手助けするために規定されたものである。
ら各種用語にはすでに語義がある。しかし、規定された
語義は、それら用語が当該分野において知られている範
囲に限定して考えられるべきでない。これら語義は、本
発明の理解を手助けするために規定されたものである。
【００２１】アラインメント（alignment）：ある周波
数帯域内の変換係数の、他の周波数帯域に対するシフト
度合。
数帯域内の変換係数の、他の周波数帯域に対するシフト
度合。
【００２２】バイナリ符号化方式：２値、有限画素深度
の、又はノイズフリーのデータのための符号化の一方
式。一実施例にあっては、バイナリ符号化方式は画素の
グレイ(Gray)符号化と特有のコンテキスト・モデルから
なる。
の、又はノイズフリーのデータのための符号化の一方
式。一実施例にあっては、バイナリ符号化方式は画素の
グレイ(Gray)符号化と特有のコンテキスト・モデルから
なる。
【００２３】ビット・シグニフィカンス（bit-signific
ance)：符号（sign）絶対値表現に似た数表現で、ヘッ
ド(head)ビットの後に符号(sign)ビットが続き、さら
に、テール(tail)ビットがあれば、その後に続く。埋め
込み(embedding)は、この数表現に対しビットプレーン
順に符号化する。
ance)：符号（sign）絶対値表現に似た数表現で、ヘッ
ド(head)ビットの後に符号(sign)ビットが続き、さら
に、テール(tail)ビットがあれば、その後に続く。埋め
込み(embedding)は、この数表現に対しビットプレーン
順に符号化する。
【００２４】コンテキスト・モデル：符号化しようとす
るカレント・ビットに関する原因として利用可能な情報
で、カレント・ビットに関する過去に学習した情報を提
供し、エントロピー符号化のための条件付確率予測を可
能にする。
るカレント・ビットに関する原因として利用可能な情報
で、カレント・ビットに関する過去に学習した情報を提
供し、エントロピー符号化のための条件付確率予測を可
能にする。
【００２５】埋め込み量子化：符号ストリームに包含さ
れる量子化。例えば、重要性レベルが、最高のレベルか
ら最低のレベルへと順に並べられているときには、符号
ストリームの単なる打ち切りによって量子化が行われ
る。タグ、マーカー、ポインタ、その他の信号によって
同じ作用を得ることができる。
れる量子化。例えば、重要性レベルが、最高のレベルか
ら最低のレベルへと順に並べられているときには、符号
ストリームの単なる打ち切りによって量子化が行われ
る。タグ、マーカー、ポインタ、その他の信号によって
同じ作用を得ることができる。
【００２６】エントロピー・コーダ：カレント・ビット
を、確率予測に基づいて符号化又は復号化する装置。
を、確率予測に基づいて符号化又は復号化する装置。
【００２７】エントロピー・コーダは、本明細書では多
重コンテキスト・バイナリ・コーダとも呼ばれるであろ
う。カレント・ビットのコンテキストは”近傍”ビット
に関するいくつかの選ばれた配置であり、カレント・ビ
ット（１ビットまたは複数ビット）の最適表現のための
確率予測を可能にする。一実施例では、エントロピー・
コーダはバイナリ・コーダ又はハフマン・コーダを含
む。
重コンテキスト・バイナリ・コーダとも呼ばれるであろ
う。カレント・ビットのコンテキストは”近傍”ビット
に関するいくつかの選ばれた配置であり、カレント・ビ
ット（１ビットまたは複数ビット）の最適表現のための
確率予測を可能にする。一実施例では、エントロピー・
コーダはバイナリ・コーダ又はハフマン・コーダを含
む。
【００２８】固定長：データの特定ブロックを圧縮デー
タの特定ブロックへ変換する方式。例えばＢＴＣ（ブロ
ック打ち切り符号化）、ＶＱ（ベクトル量子化）のいく
つかの方式。固定長符号は固定レート・固定サイズのア
プリケーションに適するが、レート・歪み性能は可変レ
ート方式に比べ劣ることが多い。
タの特定ブロックへ変換する方式。例えばＢＴＣ（ブロ
ック打ち切り符号化）、ＶＱ（ベクトル量子化）のいく
つかの方式。固定長符号は固定レート・固定サイズのア
プリケーションに適するが、レート・歪み性能は可変レ
ート方式に比べ劣ることが多い。
【００２９】固定レート：ある一定の画素レートを維持
しなければならず、帯域幅の限定された通信路を持つア
プリケーション又は方式。この目的を成し遂げるには、
全体的に平均して圧縮するというよりも、局所的に平均
して圧縮することが必要である。例えば、ＭＰＥＧは固
定レートを要求する。
しなければならず、帯域幅の限定された通信路を持つア
プリケーション又は方式。この目的を成し遂げるには、
全体的に平均して圧縮するというよりも、局所的に平均
して圧縮することが必要である。例えば、ＭＰＥＧは固
定レートを要求する。
【００３０】固定サイズ：限られたサイズのバッファを
持つアプリケーション又は方式。この目的を成し遂げる
ため、全体的に平均した圧縮が達成される、例えば、印
刷バッファ。（アプリケーションは、固定レートでかつ
固定サイズのことも、そのどちらかのこともある。） 周波数帯域：各周波数帯域は、同じフィルタ処理系列に
よりもたらされる一群の係数を表す。
持つアプリケーション又は方式。この目的を成し遂げる
ため、全体的に平均した圧縮が達成される、例えば、印
刷バッファ。（アプリケーションは、固定レートでかつ
固定サイズのことも、そのどちらかのこともある。） 周波数帯域：各周波数帯域は、同じフィルタ処理系列に
よりもたらされる一群の係数を表す。
【００３１】ヘッド・ビット：ビット・シグニフィカン
ス表現において、ヘッドビットとは、最上位ビッから最
初の非ゼロのビットまでの、該最初の非ゼロビットを含
めた絶対値ビットである。
ス表現において、ヘッドビットとは、最上位ビッから最
初の非ゼロのビットまでの、該最初の非ゼロビットを含
めた絶対値ビットである。
【００３２】水平コンテキストモデル：（一実施例で
は）埋め込みウエーブレット係数及びバイナリ・エント
ロピー・コーダのためのコンテキスト・モデル。
は）埋め込みウエーブレット係数及びバイナリ・エント
ロピー・コーダのためのコンテキスト・モデル。
【００３３】ベキ等：画像を損失性形式で伸長してから
同じ損失性符号語へ再圧縮することを可能にする符号
化。
同じ損失性符号語へ再圧縮することを可能にする符号
化。
【００３４】画像タイル：それぞれが同一のパラメータ
を持つ、オーバーラップのない連続した部分画像の格子
の定義を可能にするため選ばれた矩形領域。画像タイル
は、ウエーブレット方式符号化において変換の計算のた
め必要になるバッファ・サイズに影響を及ぼす。画像タ
イルはランダムにアドレスできる。符号化操作は１画像
タイル中の画素及び係数データを処理用する。このた
め、画像タイルを乱順に構文解析又は復号化することが
できる。すなわち、画像タイルを、ランダムにアドレス
し、又は注目領域の伸長の様々な歪みレベルに応じて復
号化することができる。一実施例では、画像タイルは最
上部及び最下部のもの以外は全て同一サイズである。画
像タイルは、画像全体のサイズ以下の任意サイズにして
よい。
を持つ、オーバーラップのない連続した部分画像の格子
の定義を可能にするため選ばれた矩形領域。画像タイル
は、ウエーブレット方式符号化において変換の計算のた
め必要になるバッファ・サイズに影響を及ぼす。画像タ
イルはランダムにアドレスできる。符号化操作は１画像
タイル中の画素及び係数データを処理用する。このた
め、画像タイルを乱順に構文解析又は復号化することが
できる。すなわち、画像タイルを、ランダムにアドレス
し、又は注目領域の伸長の様々な歪みレベルに応じて復
号化することができる。一実施例では、画像タイルは最
上部及び最下部のもの以外は全て同一サイズである。画
像タイルは、画像全体のサイズ以下の任意サイズにして
よい。
【００３５】重要性レベル：特定の体系を定義すること
により、入力データ（画素データ、係数、誤差信号等）
は視覚的効果が同じ複数のグループに論理的に分類され
る。例えば、最上位の一つまたは複数のビットプレーン
は、多分、それより下位のビットプレーンより視覚的に
重要であろう。また、低い周波数の情報は一般に高い周
波数の情報より重要である。”視覚的重要性”の実用定
義の殆どは、後述のように本発明も含め、何らかの誤差
基準に関係している。しかし、それよりも良好な視覚的
尺度が、視覚的重要性の体系定義に組み入れられるかも
しれない。データの種類が異なれば視覚的重要性レベル
も異なる。例えば、音声データは音声の重要性レベルを
持つ。
により、入力データ（画素データ、係数、誤差信号等）
は視覚的効果が同じ複数のグループに論理的に分類され
る。例えば、最上位の一つまたは複数のビットプレーン
は、多分、それより下位のビットプレーンより視覚的に
重要であろう。また、低い周波数の情報は一般に高い周
波数の情報より重要である。”視覚的重要性”の実用定
義の殆どは、後述のように本発明も含め、何らかの誤差
基準に関係している。しかし、それよりも良好な視覚的
尺度が、視覚的重要性の体系定義に組み入れられるかも
しれない。データの種類が異なれば視覚的重要性レベル
も異なる。例えば、音声データは音声の重要性レベルを
持つ。
【００３６】オーバーラップ変換：単一のソース標本点
が同一周波数の複数の係数に寄与する変換。その例に、
多くのウエーブレットとオーバーラップ直交変換（Lapp
edOrthogonal Tansform）がある。
が同一周波数の複数の係数に寄与する変換。その例に、
多くのウエーブレットとオーバーラップ直交変換（Lapp
edOrthogonal Tansform）がある。
【００３７】プログレッシブ：符号化データの一部から
矛盾のない伸長結果を得られ、かつデータを増やすこと
で精度を上げることができるように順序付けられた符号
ストリーム。データのビットプレーンが浅いほうから深
いほうへ順序付けられた符号ストリーム；この場合は、
普通、ウエーブレット係数データをさす。
矛盾のない伸長結果を得られ、かつデータを増やすこと
で精度を上げることができるように順序付けられた符号
ストリーム。データのビットプレーンが浅いほうから深
いほうへ順序付けられた符号ストリーム；この場合は、
普通、ウエーブレット係数データをさす。
【００３８】プログレッシブ画素深度：データのビット
プレーンが浅いほうから深いほうへ順序付けられた符号
ストリーム。
プレーンが浅いほうから深いほうへ順序付けられた符号
ストリーム。
【００３９】プログレッシブ・ピラミッド：解像度が下
がる毎に大きさが２分の１（面積では４分の１）になる
解像度成分の連続。
がる毎に大きさが２分の１（面積では４分の１）になる
解像度成分の連続。
【００４０】可逆変換：一実施例では、圧縮結果を元に
復元できる、整数演算により実施される効率的変換。
復元できる、整数演算により実施される効率的変換。
【００４１】Ｓ変換：１つの２タップ・ローパスフィル
タと１つの２タップ・ハイパスフィルタからなる特殊な
可逆ウエーブレットフィルタ対。
タと１つの２タップ・ハイパスフィルタからなる特殊な
可逆ウエーブレットフィルタ対。
【００４２】テール：ビット・シグニフィカンス表現
で、テール(tail)ビットとは最上位の非ゼロのビットよ
り下位の低い絶対値ビットである。
で、テール(tail)ビットとは最上位の非ゼロのビットよ
り下位の低い絶対値ビットである。
【００４３】テール情報：一実施例では、ビット・シグ
ニフィカンス表現で表された係数のためにとり得る４つ
の状態。係数及びカレント・ビットプレーンの関数であ
り、水平コンテキスト・モデルのために利用される。
ニフィカンス表現で表された係数のためにとり得る４つ
の状態。係数及びカレント・ビットプレーンの関数であ
り、水平コンテキスト・モデルのために利用される。
【００４４】テール・オン(tail-on)：一実施例では、
テール情報の状態がゼロか非ゼロであるかに依存した２
つの状態。水平コンテキスト・モデルのために利用され
る。
テール情報の状態がゼロか非ゼロであるかに依存した２
つの状態。水平コンテキスト・モデルのために利用され
る。
【００４５】タイルデータ（tile data）セグメント：
一つの画像タイルを完全に記述する符号ストリームの部
分。一実施例においては、画像タイルの始まり（ＳＯ
Ｔ）を定義するタグから、次のＳＯＴまで、又は画像の
終わり（ＥＯＩ）のタグまでの全データ。
一つの画像タイルを完全に記述する符号ストリームの部
分。一実施例においては、画像タイルの始まり（ＳＯ
Ｔ）を定義するタグから、次のＳＯＴまで、又は画像の
終わり（ＥＯＩ）のタグまでの全データ。
【００４６】変換係数：ウエーブレット変換を適用した
結果。ウエーブレット変換においては、係数は対数分割
された周波数スケールを表す。
結果。ウエーブレット変換においては、係数は対数分割
された周波数スケールを表す。
【００４７】ＴＳ変換：２・６（Two-Six）変換。１つ
の２タップ・ローパス分析フィルタと１つの６タップ・
ハイパス分析フィルタからなる特殊な可逆ウエーブレッ
トフィルタ対。合成フィルタは、分析フィルタの直交ミ
ラー・フィルタである。
の２タップ・ローパス分析フィルタと１つの６タップ・
ハイパス分析フィルタからなる特殊な可逆ウエーブレッ
トフィルタ対。合成フィルタは、分析フィルタの直交ミ
ラー・フィルタである。
【００４８】ＴＴ変換：２・１０（Two-Ten）変換。１
つの２タップ・ローパス分析フィルタと１つの１０タッ
プ・ハイパス分析フィルタからなる特殊な可逆ウエーブ
レットフィルタ対。合成フィルタは分析フィルタの直交
ミラー・フィルタである。
つの２タップ・ローパス分析フィルタと１つの１０タッ
プ・ハイパス分析フィルタからなる特殊な可逆ウエーブ
レットフィルタ対。合成フィルタは分析フィルタの直交
ミラー・フィルタである。
【００４９】統合型（unified）非損失性／損失性：同
じ圧縮システムが、非損失性又は損失性の復元が可能な
符号データストリームを提供する。
じ圧縮システムが、非損失性又は損失性の復元が可能な
符号データストリームを提供する。
【００５０】ウエーブレット・フィルタ：ウエーブレッ
ト変換に使われるハイパスとローパスの合成フィルタ及
び分析フィルタ。
ト変換に使われるハイパスとローパスの合成フィルタ及
び分析フィルタ。
【００５１】ウエーブレット変換：”周波数”及び”時
間（空間）”領域の両方の拘束条件を用いる変換。説明
する一実施例では、１つのハイパスフィルタと１つのロ
ーパスフィルタからなる変換である。結果として得られ
る係数は２：１の間引きを施され（臨界フィルタ処
理）、次にそれらフィルタがローパス係数にかけられ
る。
間（空間）”領域の両方の拘束条件を用いる変換。説明
する一実施例では、１つのハイパスフィルタと１つのロ
ーパスフィルタからなる変換である。結果として得られ
る係数は２：１の間引きを施され（臨界フィルタ処
理）、次にそれらフィルタがローパス係数にかけられ
る。
【００５２】ウエーブレット・ツリー：最高レベルのウ
エーブレット分解のＬＬ部内の単一の係数と関係付けら
れた係数群。係数の個数はレベル数の関数である。ウエ
ーブレット・ツリーのスパンは、分解レベル数に依存す
る。例えば、１レベル分解の場合には、ウエーブレット
・ツリーのスパンは４画素、２レベル分解では１６画
素、等々である。
エーブレット分解のＬＬ部内の単一の係数と関係付けら
れた係数群。係数の個数はレベル数の関数である。ウエ
ーブレット・ツリーのスパンは、分解レベル数に依存す
る。例えば、１レベル分解の場合には、ウエーブレット
・ツリーのスパンは４画素、２レベル分解では１６画
素、等々である。
【００５３】本発明の概要 本発明は、符号化部及び復号化部を持つ圧縮／伸長シス
テムを提供する。符号化部は入力データを符号化して圧
縮データを生成する働きをし、他方、復号化部は既に符
号化されたデータを復号化して元の入力データの再構成
データを生成する働きをする。入力データには、画像
（静止画像あるいは動画像）、音声等々の様々な種類の
データが含まれる。一実施例では、データはデジタル信
号データであるが、デジタル化したアナログデータ、テ
キストデータ形式、その他の形式も可能である。そのデ
ータのソースは、例えば符号化部及び／または復号化部
のためのメモリまたは通信路である。
テムを提供する。符号化部は入力データを符号化して圧
縮データを生成する働きをし、他方、復号化部は既に符
号化されたデータを復号化して元の入力データの再構成
データを生成する働きをする。入力データには、画像
（静止画像あるいは動画像）、音声等々の様々な種類の
データが含まれる。一実施例では、データはデジタル信
号データであるが、デジタル化したアナログデータ、テ
キストデータ形式、その他の形式も可能である。そのデ
ータのソースは、例えば符号化部及び／または復号化部
のためのメモリまたは通信路である。
【００５４】本発明において、符号化部及び／または復
号化部の構成要素は、ハードウエア又はコンピュータシ
ステム上で利用されるソフトウエアによって実現し得
る。本発明は、非損失性の圧縮／伸長システムを提供す
る。本発明はまた、損失性の圧縮／伸長を実行するよう
にも構成し得る。本発明は、圧縮データの構文解析を、
伸長をすることなく実行するように構成し得る。
号化部の構成要素は、ハードウエア又はコンピュータシ
ステム上で利用されるソフトウエアによって実現し得
る。本発明は、非損失性の圧縮／伸長システムを提供す
る。本発明はまた、損失性の圧縮／伸長を実行するよう
にも構成し得る。本発明は、圧縮データの構文解析を、
伸長をすることなく実行するように構成し得る。
【００５５】本発明のシステムの概要 本発明は、自然画像に見られる滑らかなエッジと平坦な
領域を非常に良好に表現する。本発明は、可逆埋め込み
ウエーブレットを利用して、画素深度の深い画像を圧縮
する。しかしながら、可逆埋め込みウエーブレット、他
のウエーブレット変換方式及びシヌソイド変換方式は、
テキストや図形画像に見られるシャープなエッジを表現
するのは得意ではない。この種の画像は、グレイ（Gra
y）符号化を行ってからＪＢＩＧのようなコンテキスト
・ベースのビットプレーン符号化を行うことにより良好
に圧縮できる。さらに、ノイズフリーのコンピュータ生
成画像は、バイナリ方式により良好にモデル化される。
領域を非常に良好に表現する。本発明は、可逆埋め込み
ウエーブレットを利用して、画素深度の深い画像を圧縮
する。しかしながら、可逆埋め込みウエーブレット、他
のウエーブレット変換方式及びシヌソイド変換方式は、
テキストや図形画像に見られるシャープなエッジを表現
するのは得意ではない。この種の画像は、グレイ（Gra
y）符号化を行ってからＪＢＩＧのようなコンテキスト
・ベースのビットプレーン符号化を行うことにより良好
に圧縮できる。さらに、ノイズフリーのコンピュータ生
成画像は、バイナリ方式により良好にモデル化される。
【００５６】本発明は、２値画像及び図形画像の圧縮の
ためのバイナリ方式を提供する。このバイナリ方式は、
ダイナミックレンジ全体を使わないある種の画像に対す
る圧縮も改善する。このバイナリ方式においては、本発
明は変換を使わないで画像のビットプレーンを符号化す
る。
ためのバイナリ方式を提供する。このバイナリ方式は、
ダイナミックレンジ全体を使わないある種の画像に対す
る圧縮も改善する。このバイナリ方式においては、本発
明は変換を使わないで画像のビットプレーンを符号化す
る。
【００５７】図１は、バイナリ方式を採用した本発明の
圧縮システムの一実施例のブロック図である。なお、シ
ステムの復号化部は逆の順序で動作し、データフローも
同様である。図１において、入力画像１０１は多成分処
理機構１１１に入力される。この多成分処理機構１１１
は、オプションの色空間変換、及び、サブサンプリング
を施された画像成分に関するオプションの処理を提供す
る。方式選択機構１１０は、画像が連続階調画像か２値
画像か、あるいは、画像のどの部分がそのような特性を
持っているかを判定する。画像データは方式選択機構１
１０へ送られ、方式選択機構１１０は、その画像データ
又はその部分をウエーブレット方式処理（ブロック１０
２，１０３，１０５）又はバイナリ方式処理（ブロック
１０４）へ送る。本発明においては、どのモードを利用
するかの決定は、データに依存して決まる。一実施例で
は、方式選択機構１１０はマルチプレクサからなる。方
式選択機構１１０は、復号化動作中は利用されない。
圧縮システムの一実施例のブロック図である。なお、シ
ステムの復号化部は逆の順序で動作し、データフローも
同様である。図１において、入力画像１０１は多成分処
理機構１１１に入力される。この多成分処理機構１１１
は、オプションの色空間変換、及び、サブサンプリング
を施された画像成分に関するオプションの処理を提供す
る。方式選択機構１１０は、画像が連続階調画像か２値
画像か、あるいは、画像のどの部分がそのような特性を
持っているかを判定する。画像データは方式選択機構１
１０へ送られ、方式選択機構１１０は、その画像データ
又はその部分をウエーブレット方式処理（ブロック１０
２，１０３，１０５）又はバイナリ方式処理（ブロック
１０４）へ送る。本発明においては、どのモードを利用
するかの決定は、データに依存して決まる。一実施例で
は、方式選択機構１１０はマルチプレクサからなる。方
式選択機構１１０は、復号化動作中は利用されない。
【００５８】ウエーブレット方式では、可逆ウエーブレ
ット変換ブロック１０２が可逆ウエーブレット変換を実
行する。同ブロック１０２の出力は係数の系列である。
埋め込み順序付け量子化ブロック１０３は、（可逆ウエ
ーブレット変換ブロック１０２により生成された）入力
画像１０１中の係数全部のアラインメントを生成するた
め、係数をビット・シグニフィカンス表現にしてからラ
ベル付けする。
ット変換ブロック１０２が可逆ウエーブレット変換を実
行する。同ブロック１０２の出力は係数の系列である。
埋め込み順序付け量子化ブロック１０３は、（可逆ウエ
ーブレット変換ブロック１０２により生成された）入力
画像１０１中の係数全部のアラインメントを生成するた
め、係数をビット・シグニフィカンス表現にしてからラ
ベル付けする。
【００５９】画像データ１０１が受け取られ、そして
（適切な多成分処理の後）可逆ウエーブレット変換ブロ
ック１０２において後に説明されるように可逆ウエーブ
レットを利用して変換されることにより、画像の多重解
像度分解を表す係数の系列が生成される。本発明の可逆
ウエーブレット変換は、計算が複雑でない。この変換
は、ソフトウエア又はハードウエアにより、全く系統誤
差を生じさせないで実行できる。さらに、本発明のウエ
ーブレットはエネルギー集中及び圧縮性能に優れてい
る。これらの係数は埋め込み順序付け量子化ブロック１
０３に受け取られる。
（適切な多成分処理の後）可逆ウエーブレット変換ブロ
ック１０２において後に説明されるように可逆ウエーブ
レットを利用して変換されることにより、画像の多重解
像度分解を表す係数の系列が生成される。本発明の可逆
ウエーブレット変換は、計算が複雑でない。この変換
は、ソフトウエア又はハードウエアにより、全く系統誤
差を生じさせないで実行できる。さらに、本発明のウエ
ーブレットはエネルギー集中及び圧縮性能に優れてい
る。これらの係数は埋め込み順序付け量子化ブロック１
０３に受け取られる。
【００６０】埋め込み順序付け量子化ブロック１０３
は、後述のように埋め込み順序付け量子化をする。その
結果は埋め込み（embedded）データストリームである。
この埋め込みデータストリームは、符号化時、伝送時又
は復号化時に、結果の符号ストリームの量子化を許す。
一実施例においては、埋め込み順序付け量子化ブロック
１０３は、係数を順序付けして符号・絶対値形式に変換
する。
は、後述のように埋め込み順序付け量子化をする。その
結果は埋め込み（embedded）データストリームである。
この埋め込みデータストリームは、符号化時、伝送時又
は復号化時に、結果の符号ストリームの量子化を許す。
一実施例においては、埋め込み順序付け量子化ブロック
１０３は、係数を順序付けして符号・絶対値形式に変換
する。
【００６１】埋め込みデータストリームは水平コンテキ
ストモデル・ブロック１０５に受け取られる。水平コン
テキストモデル・ブロック１０５は、埋め込みデータス
トリーム中のデータをその重要性に基づきモデル化する
（後述）。変換モードでは、”ビットプレーン”は変換
係数の重要性レベル・プレーンであり、水平コンテキス
トモデル・ブロック１０５はウエーブレット係数をビッ
ト・シグニフィカンス表現に整える。
ストモデル・ブロック１０５に受け取られる。水平コン
テキストモデル・ブロック１０５は、埋め込みデータス
トリーム中のデータをその重要性に基づきモデル化する
（後述）。変換モードでは、”ビットプレーン”は変換
係数の重要性レベル・プレーンであり、水平コンテキス
トモデル・ブロック１０５はウエーブレット係数をビッ
ト・シグニフィカンス表現に整える。
【００６２】順序付け及びモデリングの結果は、エント
ロピー・コーダ１０６により符号化すべきデシジョン(d
ecisions)（又はシンボル）である。一実施例では、全
てのデシジョンが一つのコーダへ送られる。他の実施例
では、デシジョンは重要性によってラベル付けされ、各
重要性レベルのデシジョンは別々の複数の（物理または
仮想）コーダによって処理される。ビットストリーム
は、エントロピー・コーダ１０６により重要性の順に符
号化される。一実施例では、エントロピー・コーダ１０
６は１つ又は複数のバイナリ・エントロピー・コーダか
らなる。別の実施例では、ハフマン符号化が利用され
る。
ロピー・コーダ１０６により符号化すべきデシジョン(d
ecisions)（又はシンボル）である。一実施例では、全
てのデシジョンが一つのコーダへ送られる。他の実施例
では、デシジョンは重要性によってラベル付けされ、各
重要性レベルのデシジョンは別々の複数の（物理または
仮想）コーダによって処理される。ビットストリーム
は、エントロピー・コーダ１０６により重要性の順に符
号化される。一実施例では、エントロピー・コーダ１０
６は１つ又は複数のバイナリ・エントロピー・コーダか
らなる。別の実施例では、ハフマン符号化が利用され
る。
【００６３】バイナリ方式では、グレイ(Gray)符号化ブ
ロック１０４が入力画像１０１の画素に対しグレイ符号
化を行う。グレイ符号化は画素のビットプレーン間の相
関の一部を利用するビット操作である。それは、任意の
値ｘとｘ＋１に対し、gray(x)とgray(x+1)は＜その基数
２の表現で異なるのは１ビットだけであるからである。
一実施例では、グレー符号化ブロック１０４は８ビット
画素に対し点毎の変換、すなわち gray(x)＝x XOR x/2 を実行する。本発明は、この形式のグレー符号化を利用
することに限定されるわけでも、８ビットのサイズの画
素を利用しなければならないわけでもない。しかし、上
記式を利用すると、ビットプレーン単位のプログレッシ
ブ伝送の場合のように、利用可能な最上位ビットの一部
だけで画素を再構成できるという利点がある。言い換え
ると、この形式のグレー符号化はビット・シグニフィカ
ンスの順序付けを保存する。
ロック１０４が入力画像１０１の画素に対しグレイ符号
化を行う。グレイ符号化は画素のビットプレーン間の相
関の一部を利用するビット操作である。それは、任意の
値ｘとｘ＋１に対し、gray(x)とgray(x+1)は＜その基数
２の表現で異なるのは１ビットだけであるからである。
一実施例では、グレー符号化ブロック１０４は８ビット
画素に対し点毎の変換、すなわち gray(x)＝x XOR x/2 を実行する。本発明は、この形式のグレー符号化を利用
することに限定されるわけでも、８ビットのサイズの画
素を利用しなければならないわけでもない。しかし、上
記式を利用すると、ビットプレーン単位のプログレッシ
ブ伝送の場合のように、利用可能な最上位ビットの一部
だけで画素を再構成できるという利点がある。言い換え
ると、この形式のグレー符号化はビット・シグニフィカ
ンスの順序付けを保存する。
【００６４】バイナリ方式では、グレイ符号化ブロック
１０４及びエントロピー・コーダ１０６を利用し、デー
タはビットプレーン毎に符号化される。一実施例では、
グレイ符号化ブロック１０４内のコンテキストモデル
は、カレント・ビットを、空間及び重要性レベル情報を
利用して条件付けする。
１０４及びエントロピー・コーダ１０６を利用し、デー
タはビットプレーン毎に符号化される。一実施例では、
グレイ符号化ブロック１０４内のコンテキストモデル
は、カレント・ビットを、空間及び重要性レベル情報を
利用して条件付けする。
【００６５】バイナリ方式の場合、グレイ符号化画素に
対しＪＢＩＧのようなコンテキストモデルが利用され
る。一実施例においては、画像タイルの各ビットプレー
ンは別々に符号化され、それぞれのビットは、周辺の１
０画素の値を利用し、ラスター順に条件付けされて符号
化される。図２はバイナリ方式における各ビットプレー
ンの各ビットのためのコンテキストモデルの幾何学的関
係を示す。このビットの条件付けは、固有パターン毎の
適応的確率予測をもたらす。なお、バイナリ・エントロ
ピー・コーダがグレイ符号化値のビットプレーン・エン
トロピー符号化に利用されるときには、いくつかのテン
プレートがバイナリ・エントロピー・コーダのコンテキ
ストモデルのために用いられてもよい。図３は２9 個の
コンテキスト・ビン(bin）のための７画素と２ビットの
ビットプレーン情報を示す。
対しＪＢＩＧのようなコンテキストモデルが利用され
る。一実施例においては、画像タイルの各ビットプレー
ンは別々に符号化され、それぞれのビットは、周辺の１
０画素の値を利用し、ラスター順に条件付けされて符号
化される。図２はバイナリ方式における各ビットプレー
ンの各ビットのためのコンテキストモデルの幾何学的関
係を示す。このビットの条件付けは、固有パターン毎の
適応的確率予測をもたらす。なお、バイナリ・エントロ
ピー・コーダがグレイ符号化値のビットプレーン・エン
トロピー符号化に利用されるときには、いくつかのテン
プレートがバイナリ・エントロピー・コーダのコンテキ
ストモデルのために用いられてもよい。図３は２9 個の
コンテキスト・ビン(bin）のための７画素と２ビットの
ビットプレーン情報を示す。
【００６６】このコンテキストとカレント・ビットの値
を利用して、エントロピー・コーダ１０６はビットスト
リームを生成する。この同じバイナリ・エントロピー・
コーダ１０６が、変換モードとバイナリ方式の両方のデ
ータの符号化に利用される。一実施例では、エントロピ
ー・コーダ１０６はルックアップ・テーブルで実現され
る有限状態マシンからなる。なお、本発明は、Ｑコー
ダ、ＱＭコーダ、高速並列コーダのような任意のバイナ
リ・エントロピー・コーダと一緒に利用し得る。
を利用して、エントロピー・コーダ１０６はビットスト
リームを生成する。この同じバイナリ・エントロピー・
コーダ１０６が、変換モードとバイナリ方式の両方のデ
ータの符号化に利用される。一実施例では、エントロピ
ー・コーダ１０６はルックアップ・テーブルで実現され
る有限状態マシンからなる。なお、本発明は、Ｑコー
ダ、ＱＭコーダ、高速並列コーダのような任意のバイナ
リ・エントロピー・コーダと一緒に利用し得る。
【００６７】エントロピー・コーダ１０６はいずれの方
式についても同じものであり、かつ、バイナリ・コンテ
キストモデルは単純であるため、同一システムでバイナ
リ方式と変換方式を実現するのに、ごく僅かな追加資源
しか必要とされない。さらに、コンテキストモデルの構
成は異なるが、両モードのための必要資源は同じであ
る。すなわち、両方のモードで、コンテキスト格納のた
めに同じメモリを利用し、また、同じバイナリ・エント
ロピー・コーダを利用する。
式についても同じものであり、かつ、バイナリ・コンテ
キストモデルは単純であるため、同一システムでバイナ
リ方式と変換方式を実現するのに、ごく僅かな追加資源
しか必要とされない。さらに、コンテキストモデルの構
成は異なるが、両モードのための必要資源は同じであ
る。すなわち、両方のモードで、コンテキスト格納のた
めに同じメモリを利用し、また、同じバイナリ・エント
ロピー・コーダを利用する。
【００６８】本発明は、画像全体に対して実行されても
よいし、あるいは、より一般的であるが、画像のタイリ
ングされたセグメントに対して実行されてもよい。タイ
ルの中には、変換方式による方が圧縮が良好なものと、
バイナリ方式による方が良好なものとがある。使用すべ
きモードの選択アルゴリズムは様々なものが可能であ
る。タイルが利用されるときには、タイル単位のランダ
ムアクセスが可能である。また、注目領域は各別に高精
度に復号化することができる。最後に、変換方式とバイ
ナリ方式のいずれを選択するかは、１つ１つのタイル毎
に決定することができる。
よいし、あるいは、より一般的であるが、画像のタイリ
ングされたセグメントに対して実行されてもよい。タイ
ルの中には、変換方式による方が圧縮が良好なものと、
バイナリ方式による方が良好なものとがある。使用すべ
きモードの選択アルゴリズムは様々なものが可能であ
る。タイルが利用されるときには、タイル単位のランダ
ムアクセスが可能である。また、注目領域は各別に高精
度に復号化することができる。最後に、変換方式とバイ
ナリ方式のいずれを選択するかは、１つ１つのタイル毎
に決定することができる。
【００６９】また、画像は、本発明のデュアルモード・
システムを利用してもビットプレーンに関しプログレッ
シブであり、ＪＢＩＧに教えられるように階層形式に符
号化し得ることに注意されたい。
システムを利用してもビットプレーンに関しプログレッ
シブであり、ＪＢＩＧに教えられるように階層形式に符
号化し得ることに注意されたい。
【００７０】復号化に関しては、タイルのヘッダ中の１
ビットを、データの符号化に利用された方式を指定する
ために利用してよい。方式選択機構１１０は用いられな
い。元のダイナミックレンジから低いダイナミックレン
ジへの非損失性マッピング、例えばヒストグラム圧縮
（後述）によるようなものが可能であれば、さらに役に
立つことがある。ＪＢＩＧにおけるようなルック・アヘ
ッド（look ahead）を利用してもよい。このルック・ア
ヘッドは、ＪＢＩＧにおけるような普通の予測又は決定
論的予測を使用してよい。
ビットを、データの符号化に利用された方式を指定する
ために利用してよい。方式選択機構１１０は用いられな
い。元のダイナミックレンジから低いダイナミックレン
ジへの非損失性マッピング、例えばヒストグラム圧縮
（後述）によるようなものが可能であれば、さらに役に
立つことがある。ＪＢＩＧにおけるようなルック・アヘ
ッド（look ahead）を利用してもよい。このルック・ア
ヘッドは、ＪＢＩＧにおけるような普通の予測又は決定
論的予測を使用してよい。
【００７１】バイナリ方式又は変換方式の選択 方式選択機構１１０は、バイナリ方式と変換方式の選択
をする。一実施例では、入力画像は両方の方式で符号化
され、方式選択機構１１０は得られたビットレートが低
い方の方式を選択する（非損失性圧縮を仮定）。つま
り、よく圧縮する方のモードが選ばれる。この方法は、
コストが高いと思われるかもしれないが、それほどでは
ない。というのは、バイナリ方式と変換方式は共に、ソ
フトウエアが比較的高速であり、かつ、ハードウエアも
小規模であるからである。この方法から派生する方法
は、コーダをバイパスし、エントロピー値を利用して低
い方のビットレートを判定する方法である。
をする。一実施例では、入力画像は両方の方式で符号化
され、方式選択機構１１０は得られたビットレートが低
い方の方式を選択する（非損失性圧縮を仮定）。つま
り、よく圧縮する方のモードが選ばれる。この方法は、
コストが高いと思われるかもしれないが、それほどでは
ない。というのは、バイナリ方式と変換方式は共に、ソ
フトウエアが比較的高速であり、かつ、ハードウエアも
小規模であるからである。この方法から派生する方法
は、コーダをバイパスし、エントロピー値を利用して低
い方のビットレートを判定する方法である。
【００７２】別の実施例においては、本発明は画像の画
素値の完全な（又は部分的な）ヒストグラム、又は、隣
接画素値のペア間の差分のヒストグラムを生成する。画
素値のヒストグラムの場合、そのヒストグラムのピーク
が、画素深度のダイナミックレンジより遥かに小さな値
で生じたならば、バイナリ方式を選ぶ、というようなデ
ータの統計的解析を使う。
素値の完全な（又は部分的な）ヒストグラム、又は、隣
接画素値のペア間の差分のヒストグラムを生成する。画
素値のヒストグラムの場合、そのヒストグラムのピーク
が、画素深度のダイナミックレンジより遥かに小さな値
で生じたならば、バイナリ方式を選ぶ、というようなデ
ータの統計的解析を使う。
【００７３】一実施例では、本発明は隣接画素のペア間
の第１次差分の完全な（又は部分的な）ヒストグラムが
生成される。標準的な画像では、そのようなヒストグラ
ムは正にラプラシアン分布であり、ウエーブレット方式
が利用されよう。しかし、ヒストグラムがラプラシアン
分布のピークを持たないときには、バイナリ方式が利用
される。
の第１次差分の完全な（又は部分的な）ヒストグラムが
生成される。標準的な画像では、そのようなヒストグラ
ムは正にラプラシアン分布であり、ウエーブレット方式
が利用されよう。しかし、ヒストグラムがラプラシアン
分布のピークを持たないときには、バイナリ方式が利用
される。
【００７４】両方の種類のヒストグラムを生成し、方式
の選択のために一緒に利用してもよい。
の選択のために一緒に利用してもよい。
【００７５】いずれも後述するが、ＴＳ変換又はＴＴ変
換のｄn フィルタ出力は第１次統計量に近い。これは、
変換が実行されヒストグラムが生成される方法を示唆す
る。そのヒストグラムに基づいて、方式が選択される。
その方式が変換方式のときには、システムは既に生成さ
れた変換係数を続けて処理する。バイナリ方式が選択さ
れると、変換係数は捨てられ（又は、画素がセーブされ
たか否かによっては逆変換され）、システムはバイナリ
方式を開始する。
換のｄn フィルタ出力は第１次統計量に近い。これは、
変換が実行されヒストグラムが生成される方法を示唆す
る。そのヒストグラムに基づいて、方式が選択される。
その方式が変換方式のときには、システムは既に生成さ
れた変換係数を続けて処理する。バイナリ方式が選択さ
れると、変換係数は捨てられ（又は、画素がセーブされ
たか否かによっては逆変換され）、システムはバイナリ
方式を開始する。
【００７６】別の実施例では、領域分割及び／又は文書
種類に関する以前の知識が、どちらの方式を選択すべき
の決定を支援するかもしれない。
種類に関する以前の知識が、どちらの方式を選択すべき
の決定を支援するかもしれない。
【００７７】もっとより長い符号化時間を利用できるな
らば、２方式の利点を最大にするようにタイリングのサ
イズを選ぶことができる。
らば、２方式の利点を最大にするようにタイリングのサ
イズを選ぶことができる。
【００７８】なお、一実施例においては、本発明のシス
テムはバイナリ方式符号化を含まず、したがって、可逆
埋め込みウエーブレット圧縮（ＣＲＥＷ）及び伸長だけ
を利用することに注意されたい。
テムはバイナリ方式符号化を含まず、したがって、可逆
埋め込みウエーブレット圧縮（ＣＲＥＷ）及び伸長だけ
を利用することに注意されたい。
【００７９】ウエーブレット分解 本発明は、最初に、可逆ウエーブレットを利用して、
（画像データとしての）画像または他のデータ信号の分
解を実行する。本発明において、可逆ウエーブレット変
換は、整数係数を持つ信号の非損失性復元が可能な完全
再構成システムを整数演算で実現する。効率的な可逆変
換は、行列式が１（又はほぼ１）の変換行列によるもの
である。
（画像データとしての）画像または他のデータ信号の分
解を実行する。本発明において、可逆ウエーブレット変
換は、整数係数を持つ信号の非損失性復元が可能な完全
再構成システムを整数演算で実現する。効率的な可逆変
換は、行列式が１（又はほぼ１）の変換行列によるもの
である。
【００８０】本発明は、可逆ウエーブレットを利用する
ことにより、有限精度の演算で非損失性圧縮を提供する
ことができる。画像データに可逆ウエーブレット変換を
適用することにより生成される結果は、係数の系列であ
る。
ことにより、有限精度の演算で非損失性圧縮を提供する
ことができる。画像データに可逆ウエーブレット変換を
適用することにより生成される結果は、係数の系列であ
る。
【００８１】本発明の可逆ウエーブレット変換は、フィ
ルタの集合を用いて実現し得る。一実施例では、そのフ
ィルタは１つの２タップ・ローパスフィルタと１つの６
タップ・ハイパスフィルタである。一実施例では、これ
らフィルタは加減算（とハードワイヤのビットシフト）
だけで実現される。
ルタの集合を用いて実現し得る。一実施例では、そのフ
ィルタは１つの２タップ・ローパスフィルタと１つの６
タップ・ハイパスフィルタである。一実施例では、これ
らフィルタは加減算（とハードワイヤのビットシフト）
だけで実現される。
【００８２】Ｈadamard変換を利用する本発明の一実施
例は、完全再構成システムである。
例は、完全再構成システムである。
【００８３】Ｈadamard変換に関する情報を得るには、
Ａnil Ｋ．Ｊain，”Ｆundamentals ofＩmage Ｐrocess
ing”，Ｐ.155を読まれたい。Ｈadamard変換の逆変換
は、本明細書においてＳ変換と呼ばれる。
Ａnil Ｋ．Ｊain，”Ｆundamentals ofＩmage Ｐrocess
ing”，Ｐ.155を読まれたい。Ｈadamard変換の逆変換
は、本明細書においてＳ変換と呼ばれる。
【００８４】Ｓ変換は、一般添数ｎを用いて出力を次の
ように定義することができる。
ように定義することができる。
【００８５】
【数１】
【００８６】なお、変換係数アドレッシングにおける因
数２は、暗黙の１／２サブサンプリングの結果である。
この変換は可逆であり、その逆変換は次の通りである。
数２は、暗黙の１／２サブサンプリングの結果である。
この変換は可逆であり、その逆変換は次の通りである。
【００８７】
【数２】
【００８８】記号
【００８９】
【外１】
【００９０】は、切り捨てて丸めること、つまり打ち切
りを意味し、床関数と呼ばれることがある。同様に、天
井関数
りを意味し、床関数と呼ばれることがある。同様に、天
井関数
【００９１】
【外２】
【００９２】は最も近い整数へ切り上げて丸めることを
意味する。
意味する。
【００９３】完全再構成システムのもう一つの例は２・
６（ＴＳ）変換である。可逆ＴＳ変換は、ローパスとハ
イパスのフィルタの２つの出力に関する次の式により定
義される。
６（ＴＳ）変換である。可逆ＴＳ変換は、ローパスとハ
イパスのフィルタの２つの出力に関する次の式により定
義される。
【００９４】
【数３】
【００９５】ＴＳ変換は可逆であり、その逆変換は次の
通りである。
通りである。
【００９６】
【数４】
【００９７】ここで、次式によりｐ（ｎ）がまず計算さ
れなければならない。
れなければならない。
【００９８】
【数５】
【００９９】ローパスフィルタからの結果を、ハイパス
フィルタにおいて２度（第１項と第２項で）利用でき
る。したがって、ほかに２つの加算を行うだけで、ハイ
パスフィルタの結果を得られる。
フィルタにおいて２度（第１項と第２項で）利用でき
る。したがって、ほかに２つの加算を行うだけで、ハイ
パスフィルタの結果を得られる。
【０１００】完全再構成システムのもう一つの例は２・
１０（ＴＴ）変換である。可逆ＴＴ変換は、ローパスと
ハイパスのフィルタの２つの出力に関する次式により定
義される。
１０（ＴＴ）変換である。可逆ＴＴ変換は、ローパスと
ハイパスのフィルタの２つの出力に関する次式により定
義される。
【０１０１】
【数６】
【０１０２】このｄ（ｎ）の式はｓ（ｎ）を使って単純
化することができる（さらに、６４による整数除算は、
分子に３２を足すことにより丸めることができる）。こ
れにより次式が得られる。
化することができる（さらに、６４による整数除算は、
分子に３２を足すことにより丸めることができる）。こ
れにより次式が得られる。
【０１０３】
【数７】
【０１０４】このＴＴ変換は可逆であり、その逆変換は
次式である。
次式である。
【０１０５】
【数８】
【０１０６】ここで、ｐ（ｎ）は次式によりまず計算さ
れなければならない。
れなければならない。
【０１０７】
【数９】
【０１０８】ＴＳ変換とＴＴ変換のいずれにおいても、
Ｓ変換と同様、ローパスフィルタは、入力信号ｘ(n)の
レンジが出力信号ｓ(n)のレンジと同じになるように作
られる。すなわち、平滑出力の増大はまったくない。入
力信号がｂビットの深さのときには、出力信号もｂビッ
トの深さである。例えば、信号が８ビット画像の場合、
ローパスフィルタの出力も８ビットである。このこと
は、例えばローパスフィルタを連続して適用することに
より平滑出力がさらに分解されるピラミッド・システム
のために重要な特性である。従来技術のシステムにおい
ては、出力信号のレンジが入力信号のレンジより大き
く、このことがフィルタの連続的適用を困難にしてい
る。また、変換を整数演算で行う際の丸めによる系統誤
差がないので、損失性システムの全ての誤差を量子化に
より制御可能である。さらに、ローパスフィルタは、２
つのタップしか持たないため、非オーバーラップ・フィ
ルタになる。この特性は、ハードウエア化のために重要
である。
Ｓ変換と同様、ローパスフィルタは、入力信号ｘ(n)の
レンジが出力信号ｓ(n)のレンジと同じになるように作
られる。すなわち、平滑出力の増大はまったくない。入
力信号がｂビットの深さのときには、出力信号もｂビッ
トの深さである。例えば、信号が８ビット画像の場合、
ローパスフィルタの出力も８ビットである。このこと
は、例えばローパスフィルタを連続して適用することに
より平滑出力がさらに分解されるピラミッド・システム
のために重要な特性である。従来技術のシステムにおい
ては、出力信号のレンジが入力信号のレンジより大き
く、このことがフィルタの連続的適用を困難にしてい
る。また、変換を整数演算で行う際の丸めによる系統誤
差がないので、損失性システムの全ての誤差を量子化に
より制御可能である。さらに、ローパスフィルタは、２
つのタップしか持たないため、非オーバーラップ・フィ
ルタになる。この特性は、ハードウエア化のために重要
である。
【０１０９】一実施例では、３と２２による乗算は、図
２２に示すようなシフトと加算により実現される。図２
２において、ｓ(n)入力は乗算器１５０１に接続され、
乗算器１５０１はｓ(n)入力に２を乗じる。一実施例で
は、この乗算は、ｓ(n)信号のビットの１桁左シフトと
して実現される。乗算器１５０１の出力は加算器１５０
２によりｓ(n)信号と加算される。加算器１５０２の出
力は、３ｓ(n)信号である。加算器１５０２の出力はま
た、乗算器１５０３により２を乗じられる。乗算器１５
０３は、１桁左シフトとして実現される。乗算器１５０
３の出力は加算器１５０５により乗算器１５０４の出力
と加算され、乗算器１５０４はｓ(n)信号を４桁左シフ
トにより１６倍する。加算器１５０５の出力は２２ｓ
(n)信号である。
２２に示すようなシフトと加算により実現される。図２
２において、ｓ(n)入力は乗算器１５０１に接続され、
乗算器１５０１はｓ(n)入力に２を乗じる。一実施例で
は、この乗算は、ｓ(n)信号のビットの１桁左シフトと
して実現される。乗算器１５０１の出力は加算器１５０
２によりｓ(n)信号と加算される。加算器１５０２の出
力は、３ｓ(n)信号である。加算器１５０２の出力はま
た、乗算器１５０３により２を乗じられる。乗算器１５
０３は、１桁左シフトとして実現される。乗算器１５０
３の出力は加算器１５０５により乗算器１５０４の出力
と加算され、乗算器１５０４はｓ(n)信号を４桁左シフ
トにより１６倍する。加算器１５０５の出力は２２ｓ
(n)信号である。
【０１１０】フィルタに対する厳格な可逆性要件は、次
のことに着目することによって緩和することができる。
ハイパス係数は、ある順序で符号化されて復号化され
る。前に復号化されたハイパス係数に対応する画素値
は、正確に分かっているので、カレント・ハイパスフィ
ルタ処理に用いることができる。
のことに着目することによって緩和することができる。
ハイパス係数は、ある順序で符号化されて復号化され
る。前に復号化されたハイパス係数に対応する画素値
は、正確に分かっているので、カレント・ハイパスフィ
ルタ処理に用いることができる。
【０１１１】ＴＳ変換及びＴＴ変換は非オーバーラップ
のローパス合成フィルタとハイパス分析フィルタを有す
る。ハイパス合成フィルタとローパス分析フィルタだけ
がオーバーラップ・フィルタである。
のローパス合成フィルタとハイパス分析フィルタを有す
る。ハイパス合成フィルタとローパス分析フィルタだけ
がオーバーラップ・フィルタである。
【０１１２】ＴＳフィルタは、タイル境界に関し良好な
特性を有する。タイルのサイズがツリーのサイズの倍数
である場合を考える。そして、画像がタイルに分割され
る場合に生じるような、ある信号の一部に対する変換の
適用を考察する。ローパス分析フィルタはオーバーラッ
プ・フィルタではないので、ローパス係数はタイリング
による影響を受けない。すなわち、信号のその部分が均
一個数の信号を持つ場合、そのローパス係数は信号全体
を変換したときのそれと同じである。
特性を有する。タイルのサイズがツリーのサイズの倍数
である場合を考える。そして、画像がタイルに分割され
る場合に生じるような、ある信号の一部に対する変換の
適用を考察する。ローパス分析フィルタはオーバーラッ
プ・フィルタではないので、ローパス係数はタイリング
による影響を受けない。すなわち、信号のその部分が均
一個数の信号を持つ場合、そのローパス係数は信号全体
を変換したときのそれと同じである。
【０１１３】復号化中に、量子化のためハイパス係数が
存在せず、画像がＳＳ係数だけを使って最高圧縮率で再
構成される場合には、タイル境界にまたがってローパス
合成フィルタが使われてよく、逆変換はローパス係数を
用いて信号全体について実行される。ＳＳ係数のタイリ
ングによって変化しないので、解はタイリングが利用さ
れないときと全く同じである。これにより、信号の一部
分に対しフォワード変換を実行することにより生じるア
ーティファクト（artifacts）が除去される。
存在せず、画像がＳＳ係数だけを使って最高圧縮率で再
構成される場合には、タイル境界にまたがってローパス
合成フィルタが使われてよく、逆変換はローパス係数を
用いて信号全体について実行される。ＳＳ係数のタイリ
ングによって変化しないので、解はタイリングが利用さ
れないときと全く同じである。これにより、信号の一部
分に対しフォワード変換を実行することにより生じるア
ーティファクト（artifacts）が除去される。
【０１１４】復号化中に、ハイパス係数が存在する（し
かし、ハイパス係数はそれらの値が幾分の不確定性を持
つように量子化されている）場合には、オーバーラップ
１Ｄローパス分析フィルタ演算がある境界を横切って別
の部分へ入る場所の標本に対し次のことを行うことがで
きる。タイル境界を横切らない標本について、実際に利
用されたフィルタに基づき、可能な最小及び最大の再構
成値が決定される。その標本に関し、ローパス係数（と
ローパスフィルタ）だけを用い、そしてタイル境界を横
切ることによって、そうであったであろう再構成値（す
なわちオーバーラップ予測値）が決定される。そのオー
バーラップ予測値が可能な最小と最大の再構成値の間
（それらの値も含む）であれば、そのオーバーラップ予
測値が用いられる。そうでなければ、その可能な最大と
最小の再構成値のうちの、オーバーラップ予測値に近い
方の値が用いられる。こうすることによって、信号の断
片に対しフォワード変換を実行することにより生じるア
ーティファクトを減らす。
かし、ハイパス係数はそれらの値が幾分の不確定性を持
つように量子化されている）場合には、オーバーラップ
１Ｄローパス分析フィルタ演算がある境界を横切って別
の部分へ入る場所の標本に対し次のことを行うことがで
きる。タイル境界を横切らない標本について、実際に利
用されたフィルタに基づき、可能な最小及び最大の再構
成値が決定される。その標本に関し、ローパス係数（と
ローパスフィルタ）だけを用い、そしてタイル境界を横
切ることによって、そうであったであろう再構成値（す
なわちオーバーラップ予測値）が決定される。そのオー
バーラップ予測値が可能な最小と最大の再構成値の間
（それらの値も含む）であれば、そのオーバーラップ予
測値が用いられる。そうでなければ、その可能な最大と
最小の再構成値のうちの、オーバーラップ予測値に近い
方の値が用いられる。こうすることによって、信号の断
片に対しフォワード変換を実行することにより生じるア
ーティファクトを減らす。
【０１１５】１Ｄフィルタ演算が実行される度に再構成
値が選ばれる。これが正しく行われると、各ハイパス係
数はちょうど一つの有効な再構成値が与えられ、選択に
より誤差を変換の複数レベルに伝搬し得なくなる。
値が選ばれる。これが正しく行われると、各ハイパス係
数はちょうど一つの有効な再構成値が与えられ、選択に
より誤差を変換の複数レベルに伝搬し得なくなる。
【０１１６】非線形画像モデル 本発明の一実施例は、ＴＳ変換又はＴＴ変換のような線
形フィルタの可逆近似であるウエーブレット・フィルタ
を利用する。一実施例では、可逆非線形フィルタが用い
られるかもしれない。ＴＳ変換及びＴＴ変換に類似した
非線形フィルタの一種は次のとおりである。
形フィルタの可逆近似であるウエーブレット・フィルタ
を利用する。一実施例では、可逆非線形フィルタが用い
られるかもしれない。ＴＳ変換及びＴＴ変換に類似した
非線形フィルタの一種は次のとおりである。
【０１１７】
【数１０】
【０１１８】その逆変換はＴＳ変換及びＴＴ変換の場合
と同じであるが、ただしｐ(n)は次の通りである。
と同じであるが、ただしｐ(n)は次の通りである。
【０１１９】
【数１１】
【０１２０】この実施例において、ｑ(n)は平滑(smoot
h)係数（及び必要なら前の詳細(detail)係数）からのｘ
(2n)-ｘ(2n+1)に関する予測である。この予測は非線形
画像モデルを利用する。一実施例では、非線形画像モデ
ルはＨuber-Ｍarkov確率場である。この非線形画像モデ
ルは、フォーワード変換と逆変換ｓにおいて全く同一で
ある。反復画像モデルの場合、反復の回数と次数は同一
である。
h)係数（及び必要なら前の詳細(detail)係数）からのｘ
(2n)-ｘ(2n+1)に関する予測である。この予測は非線形
画像モデルを利用する。一実施例では、非線形画像モデ
ルはＨuber-Ｍarkov確率場である。この非線形画像モデ
ルは、フォーワード変換と逆変換ｓにおいて全く同一で
ある。反復画像モデルの場合、反復の回数と次数は同一
である。
【０１２１】非線形画像モデルの一例は次の通りであ
る。ある一定の反復回数の場合に、それぞれの値（画素
又はローパス係数）ｘ(k)は新たな値ｘ'(k)に調整され
る（ただし、ｋは２ｎ又は２ｎ＋１である）。任意の反
復回数を用いてよいが、一実施例では３回の繰り返しが
用いられる。最終の反復からｑ(n)の値が求まる。
る。ある一定の反復回数の場合に、それぞれの値（画素
又はローパス係数）ｘ(k)は新たな値ｘ'(k)に調整され
る（ただし、ｋは２ｎ又は２ｎ＋１である）。任意の反
復回数を用いてよいが、一実施例では３回の繰り返しが
用いられる。最終の反復からｑ(n)の値が求まる。
【０１２２】
【数１２】
【０１２３】反復の度に、各ｘ(k)に対する変化ｙ(k)が
計算される。
計算される。
【０１２４】
【数１３】
【０１２５】ここでＡは変化率であり、これは任意の正
値でよい。一実施例ではＡ＝１である。Ｂiは差分検出
子である。例えば、１次元の場合、Ｂiは次の通りであ
る。
値でよい。一実施例ではＡ＝１である。Ｂiは差分検出
子である。例えば、１次元の場合、Ｂiは次の通りであ
る。
【０１２６】
【数１４】
【０１２７】２次元の場合、水平、垂直、及び２つの対
角線方向の差分を検出するための４つのＢi値があろ
う。Ｂiとして他の差分演算子を用いてもよい。
角線方向の差分を検出するための４つのＢi値があろ
う。Ｂiとして他の差分演算子を用いてもよい。
【０１２８】
【数１５】
【０１２９】ここで、Ｔは閾値であり、これは任意の正
値でよい。Ｔは画像のエッジを構成する差分を表す。一
実施例では、Ｔ＝８である。
値でよい。Ｔは画像のエッジを構成する差分を表す。一
実施例では、Ｔ＝８である。
【０１３０】ｘ'(2n）＋ｘ'(2n+1）＝ｘ(2n）＋ｘ(2n+
1）の拘束条件のもとに、値ｘ'(2n），ｘ'(2n+1）のペ
アは変化ｙ(2n），ｙ(2n+1）のペアによって調整され
る。これは、変化ｙ(2n），ｙ(2n+1）を結合して単一の
変化ｙ'(2n）、つまり、両変化にサポートされる最大の
変化にすることによって達成される。
1）の拘束条件のもとに、値ｘ'(2n），ｘ'(2n+1）のペ
アは変化ｙ(2n），ｙ(2n+1）のペアによって調整され
る。これは、変化ｙ(2n），ｙ(2n+1）を結合して単一の
変化ｙ'(2n）、つまり、両変化にサポートされる最大の
変化にすることによって達成される。
【０１３１】ｙ(n)とｙ(2n+1)が両方とも正か負のとき
には、 ｙ'(sn)＝０ である。そうでない場合、｜ｙ(2n)｜＜｜ｙ(2n+1)｜な
らば、 ｙ'(2n)＝ｙ(2n) であり、そうでなければ ｙ'(sn)＝−ｙ(2n+1) である。そして ｘ'(2n)＝ｘ(2n)＋ｙ'(2n) ｘ'(2n+1)＝ｘ(2n+1)−ｙ'(2n) である。Ｈuber−Ｍarkov確率場に関するこれ以上の情
報を得るには、Ｒ．Ｒ．Ｓchultz and Ｒ．Ｌ．Ｓteven
son，”Ｉmproved definition imageexpansion”，Ｐro
ceedings of IEEE Ｉnternational Ｃonference on Ａc
oust.，Ｓpeech and Ｓignal Ｐrocessing，vol．III，
pp.173-176，Ｓan Ｆransisco，Ｍarch 1992 を見られ
たい。
には、 ｙ'(sn)＝０ である。そうでない場合、｜ｙ(2n)｜＜｜ｙ(2n+1)｜な
らば、 ｙ'(2n)＝ｙ(2n) であり、そうでなければ ｙ'(sn)＝−ｙ(2n+1) である。そして ｘ'(2n)＝ｘ(2n)＋ｙ'(2n) ｘ'(2n+1)＝ｘ(2n+1)−ｙ'(2n) である。Ｈuber−Ｍarkov確率場に関するこれ以上の情
報を得るには、Ｒ．Ｒ．Ｓchultz and Ｒ．Ｌ．Ｓteven
son，”Ｉmproved definition imageexpansion”，Ｐro
ceedings of IEEE Ｉnternational Ｃonference on Ａc
oust.，Ｓpeech and Ｓignal Ｐrocessing，vol．III，
pp.173-176，Ｓan Ｆransisco，Ｍarch 1992 を見られ
たい。
【０１３２】いくつかの実施例では、変換は１次元から
２次元へ拡張されるが、その拡張のためにまずｑ(n)＝
０として各次元に対し別々に変換を行う。次に、画像モ
デルの同様の適用によってＬＨ，ＨＬ，ＨＨ値のための
３つのｑ(n)値を計算する。
２次元へ拡張されるが、その拡張のためにまずｑ(n)＝
０として各次元に対し別々に変換を行う。次に、画像モ
デルの同様の適用によってＬＨ，ＨＬ，ＨＨ値のための
３つのｑ(n)値を計算する。
【０１３３】２次元ウエーブレット分解 本発明のローパスフィルタ及びハイパスフィルタを用い
て、多重解像度分解が行なわれる。分解レベル数は可変
であり任意数でよいが、現在のところ分解レベル数は２
レベル乃至５レベルである。最大レベル数は、ｌｏｇ2
（長さ又は幅の最大値）である。
て、多重解像度分解が行なわれる。分解レベル数は可変
であり任意数でよいが、現在のところ分解レベル数は２
レベル乃至５レベルである。最大レベル数は、ｌｏｇ2
（長さ又は幅の最大値）である。
【０１３４】画像のような２次元データに対し変換を実
行する最も普通のやり方は、１次元フィルタを別々に適
用する方法、つまり、行に沿って適用したのち列に沿っ
て適用するという方法である。第１レベルの分解により
４つの異なった係数バンドが得られ、これら係数バンド
は本明細書ではＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨと呼ぶ。これら
文字は、前に定義した平滑(smooth)フィルタと詳細(det
ail)フィルタの適用を意味するロー（Ｌ）とハイ（Ｈ）
を表す。したがって、ＬＬバンドは行方向及び列方向の
平滑フィルタより得られた係数からなっている。ウエー
ブレット係数を図４乃至図７のような形に配置するのが
一般的なやりかたである。
行する最も普通のやり方は、１次元フィルタを別々に適
用する方法、つまり、行に沿って適用したのち列に沿っ
て適用するという方法である。第１レベルの分解により
４つの異なった係数バンドが得られ、これら係数バンド
は本明細書ではＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨと呼ぶ。これら
文字は、前に定義した平滑(smooth)フィルタと詳細(det
ail)フィルタの適用を意味するロー（Ｌ）とハイ（Ｈ）
を表す。したがって、ＬＬバンドは行方向及び列方向の
平滑フィルタより得られた係数からなっている。ウエー
ブレット係数を図４乃至図７のような形に配置するのが
一般的なやりかたである。
【０１３５】ウエーブレット分解の各周波数サブバンド
はさらに分解することができる。最も普通のやりかたは
ＬＬサブブロックだけをさらに分解する方法であり、こ
れは各分解レベルのＬＬ周波数サブバンドが生成された
時にそれをさらに分解することを含むであろう。このよ
うな多重分解はピラミッド分解と呼ばれる（図４乃至図
７）。記号ＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨと分解レベル番号に
よって各分解を示す。なお、本発明のＴＳフィルタ、Ｔ
Ｔフィルタのいずれによっても、ピラミッド分解は係数
サイズを増加させない。
はさらに分解することができる。最も普通のやりかたは
ＬＬサブブロックだけをさらに分解する方法であり、こ
れは各分解レベルのＬＬ周波数サブバンドが生成された
時にそれをさらに分解することを含むであろう。このよ
うな多重分解はピラミッド分解と呼ばれる（図４乃至図
７）。記号ＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨと分解レベル番号に
よって各分解を示す。なお、本発明のＴＳフィルタ、Ｔ
Ｔフィルタのいずれによっても、ピラミッド分解は係数
サイズを増加させない。
【０１３６】例えば、可逆ウエーブレット変換が再帰的
に１つの画像に適用されると、第１レベルの分解は最も
細かいディテールもしくは解像度に対し作用する。第１
分解レベルで、画像は４つのサブ画像（すなわちサブバ
ンド）に分解される。各サブバンドは、１つの空間周波
数帯域を表わしている。第１レベルのサブバンドはＬＬ
0，ＬＨ0，ＨＬ0，ＨＨ0と表される。元の画像を分解す
るプロセスは、水平，垂直の両次元における１／２サブ
サンプリングを含むので、図４に示されるように、第１
レベルのサブバンドＬＬ0，ＬＨ0，ＨＬ0，ＨＨ0はそれ
ぞれ、入力が持っていた画像の画素（または係数）の個
数の４分の１の個数の係数を持つ。
に１つの画像に適用されると、第１レベルの分解は最も
細かいディテールもしくは解像度に対し作用する。第１
分解レベルで、画像は４つのサブ画像（すなわちサブバ
ンド）に分解される。各サブバンドは、１つの空間周波
数帯域を表わしている。第１レベルのサブバンドはＬＬ
0，ＬＨ0，ＨＬ0，ＨＨ0と表される。元の画像を分解す
るプロセスは、水平，垂直の両次元における１／２サブ
サンプリングを含むので、図４に示されるように、第１
レベルのサブバンドＬＬ0，ＬＨ0，ＨＬ0，ＨＨ0はそれ
ぞれ、入力が持っていた画像の画素（または係数）の個
数の４分の１の個数の係数を持つ。
【０１３７】サブバンドＬＬ0は、水平方向の低い周波
数情報と垂直方向の低い周波数情報を同時に含んでい
る。一般に、画像エネルギーの大部分は当該サブバンド
に集中している。サブバンドＬＨ0は、水平方向の低い
周波数情報と垂直方向の高い周波数情報（例えば水平方
向エッジの情報）を含んでいる。サブバンドＨＬ0は、
水平方向の高い周波数情報と垂直方向の低い周波数情報
（例えば垂直方向エッジの情報）を含んでいる。サブバ
ンドＨＨ0は、水平方向の高い周波数情報と垂直方向の
高い周波数情報（例えばテクスチャ又は斜めエッジの情
報）を含んでいる。
数情報と垂直方向の低い周波数情報を同時に含んでい
る。一般に、画像エネルギーの大部分は当該サブバンド
に集中している。サブバンドＬＨ0は、水平方向の低い
周波数情報と垂直方向の高い周波数情報（例えば水平方
向エッジの情報）を含んでいる。サブバンドＨＬ0は、
水平方向の高い周波数情報と垂直方向の低い周波数情報
（例えば垂直方向エッジの情報）を含んでいる。サブバ
ンドＨＨ0は、水平方向の高い周波数情報と垂直方向の
高い周波数情報（例えばテクスチャ又は斜めエッジの情
報）を含んでいる。
【０１３８】この後に続く第２、第３、第４の下位分解
レベルはそれぞれ、前レベルの低周波数ＬＬサブバンド
を分解することによって作られる。第１レベルの当該サ
ブバンドＬＬ0が分解されることによって、図５に示す
ように、やや精細な第２レベルのサブバンドＬＬ1，Ｌ
Ｈ1，ＨＬ1，ＨＨ1が作られる。同様に、サブバンドＬ
Ｌ1が分割されることによって、図６に示すように、精
細度の粗い第３レベルのサブバンドＬＬ2，ＬＨ2，ＨＬ
2，ＨＨ2が生成される。また、図７に示すように、サブ
バンドＬＬ2が分割されることにより、精細度がより粗
い第４レベルのサブバンドＬＬ3，ＬＨ3，ＨＬ3，ＨＨ3
が作られる。２：１のサブサンプリングにより、第２レ
ベルの各サブバンドは、原画像の１６分の１の大きさで
ある。このレベルの各標本（つまり画素）は、原画像中
の同一位置のやや細いディテールを表す。同様に、第３
レベルの各サブバンドは、原画像の６４分の１の大きさ
である。第３レベルでの各画素は、原画像中の同一位置
のかなり粗いディテールを表す。また、第４レベルの各
サブバンドは原画像の２５６分の１の大きさである。
レベルはそれぞれ、前レベルの低周波数ＬＬサブバンド
を分解することによって作られる。第１レベルの当該サ
ブバンドＬＬ0が分解されることによって、図５に示す
ように、やや精細な第２レベルのサブバンドＬＬ1，Ｌ
Ｈ1，ＨＬ1，ＨＨ1が作られる。同様に、サブバンドＬ
Ｌ1が分割されることによって、図６に示すように、精
細度の粗い第３レベルのサブバンドＬＬ2，ＬＨ2，ＨＬ
2，ＨＨ2が生成される。また、図７に示すように、サブ
バンドＬＬ2が分割されることにより、精細度がより粗
い第４レベルのサブバンドＬＬ3，ＬＨ3，ＨＬ3，ＨＨ3
が作られる。２：１のサブサンプリングにより、第２レ
ベルの各サブバンドは、原画像の１６分の１の大きさで
ある。このレベルの各標本（つまり画素）は、原画像中
の同一位置のやや細いディテールを表す。同様に、第３
レベルの各サブバンドは、原画像の６４分の１の大きさ
である。第３レベルでの各画素は、原画像中の同一位置
のかなり粗いディテールを表す。また、第４レベルの各
サブバンドは原画像の２５６分の１の大きさである。
【０１３９】分解画像はサブサンプリングのため原画像
より物理的に小さいので、原画像の格納のために使用さ
れたメモリを利用して、分解サブバンド全部を格納でき
る。つまり、３レベル分割の場合、原画像と分解サブバ
ンドＬＬ0，ＬＬ1は捨てられ、保存されない。
より物理的に小さいので、原画像の格納のために使用さ
れたメモリを利用して、分解サブバンド全部を格納でき
る。つまり、３レベル分割の場合、原画像と分解サブバ
ンドＬＬ0，ＬＬ1は捨てられ、保存されない。
【０１４０】４つのサブバンド分解レベルだけを示した
が、個々のシステムの要件に応じて、それ以上のレベル
を生成することも可能である。また、ＤＣＴのような他
の変換又は一次元配置のサブバンドによって、様々な親
子関係を定義してもよい。
が、個々のシステムの要件に応じて、それ以上のレベル
を生成することも可能である。また、ＤＣＴのような他
の変換又は一次元配置のサブバンドによって、様々な親
子関係を定義してもよい。
【０１４１】ピラミッド分解 ウエーブレット分解の各周波数サブバンドはさらに分解
することができる。一実施例においては、ＬＬ周波数サ
ブバンドだけが分解される。本明細書では、このような
分解はピラミッド分解と呼ばれる。記号ＬＬ，ＬＨ，Ｈ
Ｌ，ＨＨと分解レベル番号で各分解を表示する。なお、
本発明のウエーブレット・フィルタによれば、ピラミッ
ド分解は係数サイズを増大させない。
することができる。一実施例においては、ＬＬ周波数サ
ブバンドだけが分解される。本明細書では、このような
分解はピラミッド分解と呼ばれる。記号ＬＬ，ＬＨ，Ｈ
Ｌ，ＨＨと分解レベル番号で各分解を表示する。なお、
本発明のウエーブレット・フィルタによれば、ピラミッ
ド分解は係数サイズを増大させない。
【０１４２】別の実施例では、ＬＬに加えて他のサブバ
ンドも分解されるかもしれない。以下の説明におい
て、”ＬＬ”なる用語は”ＳＳ”（”Ｌ”＝”Ｓ”）と
入れ替えて用いてよい。同様に、”Ｈ”なる用語も”
Ｄ”と入れ替えて用いてもよい。
ンドも分解されるかもしれない。以下の説明におい
て、”ＬＬ”なる用語は”ＳＳ”（”Ｌ”＝”Ｓ”）と
入れ替えて用いてよい。同様に、”Ｈ”なる用語も”
Ｄ”と入れ替えて用いてもよい。
【０１４３】ウエーブレットのツリー構造 ピラミッド分解のウエーブレット係数には自然で有用な
ツリー構造がある。なお、ＬＬ周波数サブブロックは最
終の分解レベルに対応したただ一つしかない。これに対
し、ＬＨ，ＨＬ，ＨＨのバンドはレベル数と同数存在す
る。このツリー構造により、ある周波数帯域内の係数の
親は、それより低い解像度の同じ周波数帯域内の係数で
あり、かつ同じ空間位置関係にあることが明らかにな
る。
ツリー構造がある。なお、ＬＬ周波数サブブロックは最
終の分解レベルに対応したただ一つしかない。これに対
し、ＬＨ，ＨＬ，ＨＨのバンドはレベル数と同数存在す
る。このツリー構造により、ある周波数帯域内の係数の
親は、それより低い解像度の同じ周波数帯域内の係数で
あり、かつ同じ空間位置関係にあることが明らかにな
る。
【０１４４】各ツリーのルートは、純粋に平滑な係数で
ある。画像のような２次元の信号の場合、ツリーのルー
トは３つの”子”を持ち、ほかのノードはそれぞれ４つ
の子を持つ。この階層的ツリーは２次元信号に限定され
ない。例えば、１次元信号の場合、ルートは１つの子を
持ち、ルート以外のノードはそれぞれ２つの子を持つ。
これ以上高い次元は、１次元の場合及び２次元の場合よ
り導かれる。
ある。画像のような２次元の信号の場合、ツリーのルー
トは３つの”子”を持ち、ほかのノードはそれぞれ４つ
の子を持つ。この階層的ツリーは２次元信号に限定され
ない。例えば、１次元信号の場合、ルートは１つの子を
持ち、ルート以外のノードはそれぞれ２つの子を持つ。
これ以上高い次元は、１次元の場合及び２次元の場合よ
り導かれる。
【０１４５】図８は連続した２レベル間の親子関係を表
している。図８において、Ａの係数は、Ｂ，Ｃ，Ｄに対
する直接の親であるが、Ｂ，Ｃ，Ｄを親とする係数（Ｅ
とＨ，ＦとＩ，ＧとＪ）に対する親でもある。例えば、
Ｂは、Ｅ付近の４係数、Ｈ付近の１６係数、等々に対す
る親である。
している。図８において、Ａの係数は、Ｂ，Ｃ，Ｄに対
する直接の親であるが、Ｂ，Ｃ，Ｄを親とする係数（Ｅ
とＨ，ＦとＩ，ＧとＪ）に対する親でもある。例えば、
Ｂは、Ｅ付近の４係数、Ｈ付近の１６係数、等々に対す
る親である。
【０１４６】多重解像度分解のプロセスは、フィルタ系
列を使って遂行し得る。
列を使って遂行し得る。
【０１４７】１次元の模範的フィルタを使って実現され
る１次元２レベル変換の例については、米国特許出願第
０８／４９８，６９５号（１９９５年６月３０日受
理、”Ｍethod and Ａpparatus Ｆor Ｃompression Ｕs
ing Ｒeversible ＷaveletＴransforms and an Ｅmbedd
ed Ｃodestream”）及び米国特許出願第０８／４９８，
０３６号（１９９５年６月３０日受理”Ｒeversible Ｗ
avelet Ｔransformand Ｅmbedded Ｃode-stream Ｍanip
ulation”）を見られたい。
る１次元２レベル変換の例については、米国特許出願第
０８／４９８，６９５号（１９９５年６月３０日受
理、”Ｍethod and Ａpparatus Ｆor Ｃompression Ｕs
ing Ｒeversible ＷaveletＴransforms and an Ｅmbedd
ed Ｃodestream”）及び米国特許出願第０８／４９８，
０３６号（１９９５年６月３０日受理”Ｒeversible Ｗ
avelet Ｔransformand Ｅmbedded Ｃode-stream Ｍanip
ulation”）を見られたい。
【０１４８】フォワード・ウエーブレット変換の実行 本発明では、水平方向の１−Ｄ（次元）パス、次で垂直
方向の１−Ｄパスによってウエーブレット変換が実行さ
れる。レベル数で反復回数が決まる。図９は前に定義し
たようなフォワードＴＴ変換フィルタを使う４レベル分
解を表す。
方向の１−Ｄパスによってウエーブレット変換が実行さ
れる。レベル数で反復回数が決まる。図９は前に定義し
たようなフォワードＴＴ変換フィルタを使う４レベル分
解を表す。
【０１４９】別の実施例では、任意のレベルの水平又は
垂直のウエーブレット変換の任意の時点のＴＴ変換の代
わりに、Ｓ変換のような別の可逆ウエーブレット変換フ
ィルタを用いることができる。一実施例では、水平方向
と垂直方向の両方にＴＴ変換を利用して４レベル分解が
実行される。一実施例では、４レベル分解において、４
つのＴＴ変換の中の２つがＳ変換で置き換えられる。こ
れは圧縮の損失は少ないが、メモリ使用量に対する効果
は大きい。水平方向の変換と垂直方向の変換は交互に適
用されるであろう。
垂直のウエーブレット変換の任意の時点のＴＴ変換の代
わりに、Ｓ変換のような別の可逆ウエーブレット変換フ
ィルタを用いることができる。一実施例では、水平方向
と垂直方向の両方にＴＴ変換を利用して４レベル分解が
実行される。一実施例では、４レベル分解において、４
つのＴＴ変換の中の２つがＳ変換で置き換えられる。こ
れは圧縮の損失は少ないが、メモリ使用量に対する効果
は大きい。水平方向の変換と垂直方向の変換は交互に適
用されるであろう。
【０１５０】なお、Ｓ変換とＴＴ変換の組合せが水平方
向及び垂直方向の変換を実施するために用いられてもよ
い。変換の順序は雑多でよいが、完全に可逆的であるた
めには、復号化器はその順序を知って逆の順序で逆操作
を実行しなければならない。後述のように、復号化器は
変換順序をヘッダで知らされるかもしれない。
向及び垂直方向の変換を実施するために用いられてもよ
い。変換の順序は雑多でよいが、完全に可逆的であるた
めには、復号化器はその順序を知って逆の順序で逆操作
を実行しなければならない。後述のように、復号化器は
変換順序をヘッダで知らされるかもしれない。
【０１５１】埋め込み順序付け 本発明では、ウエーブレット分解の結果として生成され
た係数はエントロピー符号化される。本発明において
は、係数は最初に埋め込み符号化（embeddedcoding）を
施されるが、この符号化では、視覚的に重要な順に係数
が順序付けられ、または、より一般的に、何等かの誤差
規準（例えば、歪み規準）を考慮して係数が順序付けら
れる。誤差または歪みの規準には、ピーク誤差と平均２
乗誤差（ＭＳＥ）が含まれる。また、ビット・シグニフ
ィカンス空間配置（bit-significance spatial locatio
n）より、データベース照会のための妥当性を優先させ
るように、また方向別に（垂直、水平、斜め等）順序付
けてもよい。
た係数はエントロピー符号化される。本発明において
は、係数は最初に埋め込み符号化（embeddedcoding）を
施されるが、この符号化では、視覚的に重要な順に係数
が順序付けられ、または、より一般的に、何等かの誤差
規準（例えば、歪み規準）を考慮して係数が順序付けら
れる。誤差または歪みの規準には、ピーク誤差と平均２
乗誤差（ＭＳＥ）が含まれる。また、ビット・シグニフ
ィカンス空間配置（bit-significance spatial locatio
n）より、データベース照会のための妥当性を優先させ
るように、また方向別に（垂直、水平、斜め等）順序付
けてもよい。
【０１５２】データの順序付けは、符号ストリームの埋
め込み量子化したものを生成するために行われる。本発
明においては、２つの順序付け方法が用いられる。その
一つは係数を順序付けするためのものであり、もう一つ
は係数中の２進値を順序付けするためのものである。本
発明の順序付けは、ビットストリームを生成し、このビ
ットストリームはその後にバイナリ・エントロピー・コ
ーダにより符号化される。
め込み量子化したものを生成するために行われる。本発
明においては、２つの順序付け方法が用いられる。その
一つは係数を順序付けするためのものであり、もう一つ
は係数中の２進値を順序付けするためのものである。本
発明の順序付けは、ビットストリームを生成し、このビ
ットストリームはその後にバイナリ・エントロピー・コ
ーダにより符号化される。
【０１５３】タイル 本発明においては、変換と符号化の前に、画像はタイル
に分割される。タイルは、完全独立に符号化される全体
画像の部分画像であり、図１１のように番号がつけられ
た画像上に配置された規則的な矩形格子により定義され
る。右端と下端のタイルは、原画像及びタイル・サイズ
に応じて色々なサイズになる。
に分割される。タイルは、完全独立に符号化される全体
画像の部分画像であり、図１１のように番号がつけられ
た画像上に配置された規則的な矩形格子により定義され
る。右端と下端のタイルは、原画像及びタイル・サイズ
に応じて色々なサイズになる。
【０１５４】タイルは画像サイズ以下の任意の高さ、幅
にしてよいが、タイル・サイズの選び方は性能に影響す
る。小さなタイル、特にラスタ順画像の垂直方向の寸法
が小さいタイルは、作業域用メモりを減らすことができ
る。しかし、タイルが小さすぎると、合図のための（si
gnaling）オーバーヘッド、タイル境界での変換効率の
損失、エントロピー・コーダの立ち上がり適応という３
つの要因により圧縮効率が下がる。タイルの寸法を、最
も低い周波数成分の大きさの倍数（ＣＲＥＷツリー）、
つまりレベル数の関数（２のレベル数乗）にするのが有
利である。原画像のサイズによるが、１２８×１２８又
は２５６×２５６のタイルが多くのアプリケーションに
適当と思われる。
にしてよいが、タイル・サイズの選び方は性能に影響す
る。小さなタイル、特にラスタ順画像の垂直方向の寸法
が小さいタイルは、作業域用メモりを減らすことができ
る。しかし、タイルが小さすぎると、合図のための（si
gnaling）オーバーヘッド、タイル境界での変換効率の
損失、エントロピー・コーダの立ち上がり適応という３
つの要因により圧縮効率が下がる。タイルの寸法を、最
も低い周波数成分の大きさの倍数（ＣＲＥＷツリー）、
つまりレベル数の関数（２のレベル数乗）にするのが有
利である。原画像のサイズによるが、１２８×１２８又
は２５６×２５６のタイルが多くのアプリケーションに
適当と思われる。
【０１５５】タイルは一連の画像の圧縮のために利用さ
れるかもしれない。したがって、タイルされた画像は、
時間的に異なる画像（映画のような）又は空間的に異な
る画像（ＭＲＩの如き３Ｄ断面のような）かもしれな
い。これを知らせる格別の方法はないが、ＣＭＴが利用
されるかもしれない。
れるかもしれない。したがって、タイルされた画像は、
時間的に異なる画像（映画のような）又は空間的に異な
る画像（ＭＲＩの如き３Ｄ断面のような）かもしれな
い。これを知らせる格別の方法はないが、ＣＭＴが利用
されるかもしれない。
【０１５６】変換、コンテキスト・モデル、エントロピ
ー符号化は１つの画像タイルの画素及び係数だけに作用
する。それゆえに、画像タイルは順序によらずに解析又
は復号化することができ、すなわちランダムにアドレス
することができ、あるいは、注目領域の伸長のため様々
な歪みレベルに復号化することができる。
ー符号化は１つの画像タイルの画素及び係数だけに作用
する。それゆえに、画像タイルは順序によらずに解析又
は復号化することができ、すなわちランダムにアドレス
することができ、あるいは、注目領域の伸長のため様々
な歪みレベルに復号化することができる。
【０１５７】１つの画像タイルの画素データは全部、符
号化器で一度に利用できる、例えばメモリにバッファさ
れる。ひとたび画素データが変換されれば、全ての係数
データを水平コンテキスト・モデルに利用できる。全て
の係数をランダムにアクセスできるので、画像タイル内
部の埋め込みの順序は、符号化器及び復号化器が知って
いる限り任意でよい。エントロピー・コーダは、この順
序付けに関し無頓着であるから、その順序は圧縮率に大
きな影響を及ぼすので注意して選ばねばならない。
号化器で一度に利用できる、例えばメモリにバッファさ
れる。ひとたび画素データが変換されれば、全ての係数
データを水平コンテキスト・モデルに利用できる。全て
の係数をランダムにアクセスできるので、画像タイル内
部の埋め込みの順序は、符号化器及び復号化器が知って
いる限り任意でよい。エントロピー・コーダは、この順
序付けに関し無頓着であるから、その順序は圧縮率に大
きな影響を及ぼすので注意して選ばねばならない。
【０１５８】画像タイルは矩形配置されたツリー（ＬＬ
係数及びその全ての子孫）の番号により定義される。各
ツリー内の画素の数はウエーブレット分解のレベル数の
関数である。
係数及びその全ての子孫）の番号により定義される。各
ツリー内の画素の数はウエーブレット分解のレベル数の
関数である。
【０１５９】画像基準格子は、各成分の大きさが格子点
の整数倍である最小の格子面である。このことは、殆ど
の画像で、画像基準格子が最頻成分と同一であることを
暗に意味する。
の整数倍である最小の格子面である。このことは、殆ど
の画像で、画像基準格子が最頻成分と同一であることを
暗に意味する。
【０１６０】１成分の画像又は全成分が同一サイズの画
像の場合、画像基準格子は画像と同一サイズである（例
えば格子点は画像の画素である）。複数の成分の全部が
同一サイズというわけではない画像の場合、そのサイズ
は画像基準格子点の整数倍と定義される。例えば、ＣＣ
ＩＲ601 ＹＣrＣb色成分系は、各Ｃr及びＣb成分に対し
２つのＹ成分を持つように定義される。したがって、Ｙ
成分は画像基準格子を定義し、Ｃr成分とＣb成分はそれ
ぞれ水平方向に２単位を、垂直方向に１単位をカバーす
る。
像の場合、画像基準格子は画像と同一サイズである（例
えば格子点は画像の画素である）。複数の成分の全部が
同一サイズというわけではない画像の場合、そのサイズ
は画像基準格子点の整数倍と定義される。例えば、ＣＣ
ＩＲ601 ＹＣrＣb色成分系は、各Ｃr及びＣb成分に対し
２つのＹ成分を持つように定義される。したがって、Ｙ
成分は画像基準格子を定義し、Ｃr成分とＣb成分はそれ
ぞれ水平方向に２単位を、垂直方向に１単位をカバーす
る。
【０１６１】ビット・シグニフィカンス表現 一実施例では、係数内の２進値に対し用いられる埋め込
み順序はビットプレーン順である。係数はビット・シグ
ニフィカンス表現で表される。ビット・シグニフィカン
ス表現は、最上位ビット（ＭＳＢ）ではなくて符号（si
gn）ビットが、最初の非ゼロの絶対値ビットと共に符号
化される符号・絶対値表現である。
み順序はビットプレーン順である。係数はビット・シグ
ニフィカンス表現で表される。ビット・シグニフィカン
ス表現は、最上位ビット（ＭＳＢ）ではなくて符号（si
gn）ビットが、最初の非ゼロの絶対値ビットと共に符号
化される符号・絶対値表現である。
【０１６２】ビット・シグニフィカンス形式で表現され
る数には３種類のビット、すなわちヘッド(head)ビッ
ト、テール(tail)ビット及び符号(sign)ビットがある。
ヘッドビットとは、ＭＳＢから最初の非ゼロ絶対値ビッ
トまでの全てのゼロビットと、その最初の非ゼロ絶対値
ビットである。その最初の非ゼロ絶対値ビットが存在す
るビットプレーンで、係数の重要性が定まる。最初の非
ゼロ絶対値ビットの後からＬＳＢまでのビットがテール
ビットである。符号ビットは符号(sign)を表わすにすぎ
ない。ＭＳＢが非ゼロビットの数、例えば±２n は、ヘ
ッドビットを１ビットしか持たない。ゼロの係数は、テ
ールビットも符号ビットも持たない。図１２にビット・
シグニフィカンス表現の例を示す。
る数には３種類のビット、すなわちヘッド(head)ビッ
ト、テール(tail)ビット及び符号(sign)ビットがある。
ヘッドビットとは、ＭＳＢから最初の非ゼロ絶対値ビッ
トまでの全てのゼロビットと、その最初の非ゼロ絶対値
ビットである。その最初の非ゼロ絶対値ビットが存在す
るビットプレーンで、係数の重要性が定まる。最初の非
ゼロ絶対値ビットの後からＬＳＢまでのビットがテール
ビットである。符号ビットは符号(sign)を表わすにすぎ
ない。ＭＳＢが非ゼロビットの数、例えば±２n は、ヘ
ッドビットを１ビットしか持たない。ゼロの係数は、テ
ールビットも符号ビットも持たない。図１２にビット・
シグニフィカンス表現の例を示す。
【０１６３】画素の輝度に関連して起こるような、値が
非負整数の場合、採用し得る順序はビットプレーン順
（例えば、最上位ビットプレーンから最下位ビットプレ
ーンへの順）である。２の補数による負整数も許容され
る実施例では、符号ビットの埋め込み順序は、整数の絶
対値の最初の非ゼロビットと同じである。したがって、
１つの非ゼロビットが符号化されるまで、符号ビットは
考慮されない。例えば、符号・絶対値表記法によれば、
−７の１６ビット数は １００００００００００００１１１ である。ビットプレーン・ベースで、初めの１２デシジ
ョン（decision）は”無意味”すなわちゼロとなる。最
初の１のビットは１３番目のデシジョンに見つかる。次
に符号ビット（”負”）が符号化される。符号ビットが
符号化された後、テールビットが処理される。１４番目
と１５番目のデシジョンは共に”１”である。
非負整数の場合、採用し得る順序はビットプレーン順
（例えば、最上位ビットプレーンから最下位ビットプレ
ーンへの順）である。２の補数による負整数も許容され
る実施例では、符号ビットの埋め込み順序は、整数の絶
対値の最初の非ゼロビットと同じである。したがって、
１つの非ゼロビットが符号化されるまで、符号ビットは
考慮されない。例えば、符号・絶対値表記法によれば、
−７の１６ビット数は １００００００００００００１１１ である。ビットプレーン・ベースで、初めの１２デシジ
ョン（decision）は”無意味”すなわちゼロとなる。最
初の１のビットは１３番目のデシジョンに見つかる。次
に符号ビット（”負”）が符号化される。符号ビットが
符号化された後、テールビットが処理される。１４番目
と１５番目のデシジョンは共に”１”である。
【０１６４】係数は最上位のビットプレーンから最下位
のビットプレーンへと符号化されるので、データのビッ
トプレーン数が正確にわからなければならない。本発明
においては、データから計算される、又は画像の深度及
びフィルタ係数から導き出される係数値の絶対値の上限
を見つけることによって、ビットプレーン数が決定され
る。例えば、その上限が１４９のときには、有意な８ビ
ットつまり８つのビットプレーンがある。ソフトウエア
の速度のため、ビットプレーン符号化は用いられないか
もしれない。別の実施例では、ビットプレーンが符号化
されるのは、係数が２進数として意味をなす時だけであ
る。
のビットプレーンへと符号化されるので、データのビッ
トプレーン数が正確にわからなければならない。本発明
においては、データから計算される、又は画像の深度及
びフィルタ係数から導き出される係数値の絶対値の上限
を見つけることによって、ビットプレーン数が決定され
る。例えば、その上限が１４９のときには、有意な８ビ
ットつまり８つのビットプレーンがある。ソフトウエア
の速度のため、ビットプレーン符号化は用いられないか
もしれない。別の実施例では、ビットプレーンが符号化
されるのは、係数が２進数として意味をなす時だけであ
る。
【０１６５】係数アラインメント（alignment） 本発明は、ビットプレーン符号化の前に係数相互のアラ
インメントを行う。これは、ＦＦＴやＤＣＴと同様、異
なった周波数サブバンド内の係数は異なった周波数を表
すからである。本発明は、係数のアラインメントを行う
ことにより量子化を可能にする。量子化の重さが小さい
係数ほど早いビットプレーン側へアラインメントされる
（例えば左へシフトされる）。よって、ストリームが打
ち切りされる場合、これらの係数は、それを定義するビ
ットが、より重く量子化された係数に比べ多くなる。
インメントを行う。これは、ＦＦＴやＤＣＴと同様、異
なった周波数サブバンド内の係数は異なった周波数を表
すからである。本発明は、係数のアラインメントを行う
ことにより量子化を可能にする。量子化の重さが小さい
係数ほど早いビットプレーン側へアラインメントされる
（例えば左へシフトされる）。よって、ストリームが打
ち切りされる場合、これらの係数は、それを定義するビ
ットが、より重く量子化された係数に比べ多くなる。
【０１６６】一実施例では、係数はＳＮＲ又はＭＳＥの
見地から最高のレート・歪み性能が得られるようにアラ
インメントがなされる。ＭＳＥのような統計的誤差基準
から見てほぼ最適のアラインメントを含め、多くのアラ
インメントが可能である。あるいは、アラインメントは
係数データの物理視覚的（physchovisual)量子化を許す
かもしれない。アラインメントは画像品質に（換言すれ
ばレート・歪み曲線に）相当な影響を及ぼすが、非損失
性システムの最終的な圧縮率には殆ど影響しない。他の
アラインメントは、特殊な量子化である注目領域忠実度
符号化や解像度プログレッシブアラインメントに対応す
るかもしれない。
見地から最高のレート・歪み性能が得られるようにアラ
インメントがなされる。ＭＳＥのような統計的誤差基準
から見てほぼ最適のアラインメントを含め、多くのアラ
インメントが可能である。あるいは、アラインメントは
係数データの物理視覚的（physchovisual)量子化を許す
かもしれない。アラインメントは画像品質に（換言すれ
ばレート・歪み曲線に）相当な影響を及ぼすが、非損失
性システムの最終的な圧縮率には殆ど影響しない。他の
アラインメントは、特殊な量子化である注目領域忠実度
符号化や解像度プログレッシブアラインメントに対応す
るかもしれない。
【０１６７】アラインメントは、圧縮データのヘッダで
通知されるかもしれない。係数はビット・シグニフィカ
ンス順に符号化されるが、最上位の重要性レベルは符号
化単位中の係数から導き出される。各係数の符号ビット
は、その係数が非ゼロの絶対値ビットを持つ最も上位の
重要性レベルまで符号化されない。これは、絶対値がゼ
ロの係数の符号ビットを符号化しないという利点があ
る。また、符号ビットは、埋め込み符号ストリーム中の
それが関連する点まで符号化されない。様々なサイズの
係数に関するアラインメントは、符号化器及び復号化器
のいずれも分かっているので、エントロピー・コーダの
効率に全く影響を与えない。
通知されるかもしれない。係数はビット・シグニフィカ
ンス順に符号化されるが、最上位の重要性レベルは符号
化単位中の係数から導き出される。各係数の符号ビット
は、その係数が非ゼロの絶対値ビットを持つ最も上位の
重要性レベルまで符号化されない。これは、絶対値がゼ
ロの係数の符号ビットを符号化しないという利点があ
る。また、符号ビットは、埋め込み符号ストリーム中の
それが関連する点まで符号化されない。様々なサイズの
係数に関するアラインメントは、符号化器及び復号化器
のいずれも分かっているので、エントロピー・コーダの
効率に全く影響を与えない。
【０１６８】ｂビット／画素の画像の２レベルのＴＳ変
換及びＴＴ変換分解における係数のビット深度を図１３
に示す。図１４は、本発明における係数アラインメント
に用いられる周波数帯域用乗数の例である。係数のアラ
インメントのために、1-HH係数のサイズが基準として用
いられ、このサイズに対し相対的にシフトが与えられ
る。
換及びＴＴ変換分解における係数のビット深度を図１３
に示す。図１４は、本発明における係数アラインメント
に用いられる周波数帯域用乗数の例である。係数のアラ
インメントのために、1-HH係数のサイズが基準として用
いられ、このサイズに対し相対的にシフトが与えられ
る。
【０１６９】一実施例では、画像中の全ての係数のアラ
インメントを生成するため、係数は最大の係数の絶対値
を考えてシフトされる。アラインメント後の係数は、次
に、重要性レベルと呼ばれるビットプレーン単位で、最
上位の重要性レベル（ＭＳＩＬ）より最下位の重要性レ
ベル（ＬＳＩＬ）へと処理される。符号(sign)ビット
は、ＭＳＩＬの一部ではないので、各係数の最後のヘッ
ドビットまで符号化されない。重要なことは、アライン
メントはエントロピー・コーダへビットが送られる順序
を制御するに過ぎないことである。割増の０のビットの
パッディング、シフト、格納、符号化が実際に行われる
わけではない。
インメントを生成するため、係数は最大の係数の絶対値
を考えてシフトされる。アラインメント後の係数は、次
に、重要性レベルと呼ばれるビットプレーン単位で、最
上位の重要性レベル（ＭＳＩＬ）より最下位の重要性レ
ベル（ＬＳＩＬ）へと処理される。符号(sign)ビット
は、ＭＳＩＬの一部ではないので、各係数の最後のヘッ
ドビットまで符号化されない。重要なことは、アライン
メントはエントロピー・コーダへビットが送られる順序
を制御するに過ぎないことである。割増の０のビットの
パッディング、シフト、格納、符号化が実際に行われる
わけではない。
【０１７０】表１はアラインメントの例を示す。
【０１７１】
【表１】
【０１７２】様々なサイズの係数に関するアラインメン
トは、符号化器と復号化器の両方に分かっているので、
エントロピー・コーダの効率にはまったく影響を与えな
い。
トは、符号化器と復号化器の両方に分かっているので、
エントロピー・コーダの効率にはまったく影響を与えな
い。
【０１７３】同じデータセットの符号化単位が異なった
アラインメントを持っても構わないことに注意された
い。
アラインメントを持っても構わないことに注意された
い。
【０１７４】符号ストリームの順序付け 図１５は、符号化ストリームの順序付けと符号化単位内
における順序付けを示している。図１５において、ヘッ
ダ１００１の後に、符号化単位１００２が最も上の帯域
より最も下の帯域へと順に続く。符号化単位の内部で
は、ＬＬ係数１００３は符号化されずにラスター（ライ
ン）順に格納される。ＬＬ係数の後に、重要性レベル
が、１ビットプレーンずつ、最上位のビットプレーンか
ら最下位のビットプレーンへと順にエントロピー符号化
される。この時、すべての係数の第１ビットプレーンが
符号化され、次に第２ビットプレーンが符号化され、以
下同様に符号化される。一実施例では、アラインメント
はヘッダ１００１中に指定される。
における順序付けを示している。図１５において、ヘッ
ダ１００１の後に、符号化単位１００２が最も上の帯域
より最も下の帯域へと順に続く。符号化単位の内部で
は、ＬＬ係数１００３は符号化されずにラスター（ライ
ン）順に格納される。ＬＬ係数の後に、重要性レベル
が、１ビットプレーンずつ、最上位のビットプレーンか
ら最下位のビットプレーンへと順にエントロピー符号化
される。この時、すべての係数の第１ビットプレーンが
符号化され、次に第２ビットプレーンが符号化され、以
下同様に符号化される。一実施例では、アラインメント
はヘッダ１００１中に指定される。
【０１７５】一実施例では、ＬＬ係数は、それが８ビッ
ト値のときは、符号化されずにラスター順に格納される
にすぎない。ＬＬ係数のサイズが８ビット未満のときに
は、ＬＬ係数はパッディングにより８ビットにされる。
ＬＬ係数が８ビットより長いときには、ＬＬ係数は次の
ように格納される。まず、各係数の最上位の８ビットが
符号化されずラスター順に格納される。次に、係数の残
りの下位ビットはパックされてラスター順に格納され
る。例えば、１０ビットのＬＬ係数の場合、４個のＬＬ
係数の最下位ビットは１バイトにパックされる。このよ
うにして、実際の画像の深度にかかわらず、係数毎に８
ビットのＬＬデータを得られるので、簡略画像もしくは
プレビュー画像の素早い生成が可能になる。
ト値のときは、符号化されずにラスター順に格納される
にすぎない。ＬＬ係数のサイズが８ビット未満のときに
は、ＬＬ係数はパッディングにより８ビットにされる。
ＬＬ係数が８ビットより長いときには、ＬＬ係数は次の
ように格納される。まず、各係数の最上位の８ビットが
符号化されずラスター順に格納される。次に、係数の残
りの下位ビットはパックされてラスター順に格納され
る。例えば、１０ビットのＬＬ係数の場合、４個のＬＬ
係数の最下位ビットは１バイトにパックされる。このよ
うにして、実際の画像の深度にかかわらず、係数毎に８
ビットのＬＬデータを得られるので、簡略画像もしくは
プレビュー画像の素早い生成が可能になる。
【０１７６】各ビットプレーン期間内に係数が処理され
る順序は、低い解像度より高い解像度へ、かつ低い周波
数より高い周波数への順である。各ビットプレーン内の
係数サブバンドの順序は、高いレベル（低解像度、低周
波数）より低いレベル（高分解能、高周波数）への順で
ある。各周波数サブバンドの内部において、符号化はあ
る決まった順序でなされる。一実施例では、その順序は
ラスター順、２×２ブロック順、ジグザグ順、Ｐeanoス
キャン順、等々である。
る順序は、低い解像度より高い解像度へ、かつ低い周波
数より高い周波数への順である。各ビットプレーン内の
係数サブバンドの順序は、高いレベル（低解像度、低周
波数）より低いレベル（高分解能、高周波数）への順で
ある。各周波数サブバンドの内部において、符号化はあ
る決まった順序でなされる。一実施例では、その順序は
ラスター順、２×２ブロック順、ジグザグ順、Ｐeanoス
キャン順、等々である。
【０１７７】図１５の符号ストリームを用いる４レベル
分解の場合、その順序は次のとおりである。 4-LL,4-HL,4-LH,4-HH,3-HL,3-LH,3-HH,2-HL,2-LH,2-HH,
1-HL,1-LH,1-HH 。
分解の場合、その順序は次のとおりである。 4-LL,4-HL,4-LH,4-HH,3-HL,3-LH,3-HH,2-HL,2-LH,2-HH,
1-HL,1-LH,1-HH 。
【０１７８】符号ストリーム・データを重要性によって
分けると、データを媒体に格納したり、ノイズのある通
信路により伝送するのに有利である。データの異なった
部分に、異なった冗長度を持つ誤り訂正／検出符号を用
いることができる。最も高い冗長度の符号をＬＬ係数の
ヘッダに用いることができる。（重要度を基準にして）
重要性の低いエントロピー符号化データは、冗長度の低
い誤り訂正／検出符号を用いることができる。訂正不可
能な誤りが生じたときには、データのパケットを廃棄
（量子化）すべきか、または、通信路より再送信すべき
か、もしくは記憶装置から再読みだしすべきかを決定す
るために、そのデータの重要性レベルも利用できる。例
えば、高冗長度の誤り訂正ＢＣＨ符号（Ｒeed-Ｓolomon
符号など）が、ヘッダデータ、ＬＬデータ、エントロピ
ー符号化データの最も重要な４分の１のために用いられ
るかもしれない。エントロピー符号化データの残りの４
分の３は、低冗長度の誤り検出チェックサム又はＣＲＣ
（巡回冗長検査）によって保護されるであろう。一実施
例では、ＢＣＨ符号を用いるパケットは常に再送信され
て廃棄されず、一方、チェックサム又はＣＲＣ符号を持
つパケットは再送信されず、データの送信を試みて失敗
した後に廃棄されるであろう。
分けると、データを媒体に格納したり、ノイズのある通
信路により伝送するのに有利である。データの異なった
部分に、異なった冗長度を持つ誤り訂正／検出符号を用
いることができる。最も高い冗長度の符号をＬＬ係数の
ヘッダに用いることができる。（重要度を基準にして）
重要性の低いエントロピー符号化データは、冗長度の低
い誤り訂正／検出符号を用いることができる。訂正不可
能な誤りが生じたときには、データのパケットを廃棄
（量子化）すべきか、または、通信路より再送信すべき
か、もしくは記憶装置から再読みだしすべきかを決定す
るために、そのデータの重要性レベルも利用できる。例
えば、高冗長度の誤り訂正ＢＣＨ符号（Ｒeed-Ｓolomon
符号など）が、ヘッダデータ、ＬＬデータ、エントロピ
ー符号化データの最も重要な４分の１のために用いられ
るかもしれない。エントロピー符号化データの残りの４
分の３は、低冗長度の誤り検出チェックサム又はＣＲＣ
（巡回冗長検査）によって保護されるであろう。一実施
例では、ＢＣＨ符号を用いるパケットは常に再送信され
て廃棄されず、一方、チェックサム又はＣＲＣ符号を持
つパケットは再送信されず、データの送信を試みて失敗
した後に廃棄されるであろう。
【０１７９】一実施例においては、ヘッダデータがデー
タの各部分に使用される誤り訂正／検出符号を指定す
る。言い換えれば、ヘッダ中の情報が、誤り訂正符号を
切り替えるべき時点を指示する。一実施例では、誤り訂
正／検出符号は、通信路に利用されるパケット間で、又
は記憶媒体に利用されるブロック間で変更されるだけで
ある。
タの各部分に使用される誤り訂正／検出符号を指定す
る。言い換えれば、ヘッダ中の情報が、誤り訂正符号を
切り替えるべき時点を指示する。一実施例では、誤り訂
正／検出符号は、通信路に利用されるパケット間で、又
は記憶媒体に利用されるブロック間で変更されるだけで
ある。
【０１８０】図２６は、ヘッダ１９０１の後に符号化さ
れないＬＬ係数（１９０２）とエントロピー符号化デー
タ１９０３が埋め込み順に続く符号ストリームを示す。
図示のように、ヘッダ１９０１とＬＬ係数１９０２は最
高冗長度の符号を使用するが、エントロピー符号化デー
タ１９０３は最低冗長度の符号を使用する。本発明は、
最高の冗長度から最低の冗長度までの多くの異なった符
号が使用されるスライディングスケールを採用すること
もできる。
れないＬＬ係数（１９０２）とエントロピー符号化デー
タ１９０３が埋め込み順に続く符号ストリームを示す。
図示のように、ヘッダ１９０１とＬＬ係数１９０２は最
高冗長度の符号を使用するが、エントロピー符号化デー
タ１９０３は最低冗長度の符号を使用する。本発明は、
最高の冗長度から最低の冗長度までの多くの異なった符
号が使用されるスライディングスケールを採用すること
もできる。
【０１８１】水平コンテキストモデル 本発明に利用される水平コンテキストモデルの一実施例
を以下に説明する。このモデルは、係数の空間及びスペ
クトル従属性に基づいて符号化単位内のビットを利用す
る。隣接した係数及び親係数の利用可能な２進値を、コ
ンテキストを生成するために使用してもよい。しかし、
コンテキストはデコーダビリティを左右し、また、多少
は効率的適応に影響を及ぼす。
を以下に説明する。このモデルは、係数の空間及びスペ
クトル従属性に基づいて符号化単位内のビットを利用す
る。隣接した係数及び親係数の利用可能な２進値を、コ
ンテキストを生成するために使用してもよい。しかし、
コンテキストはデコーダビリティを左右し、また、多少
は効率的適応に影響を及ぼす。
【０１８２】水平コンテキストモデルによる係数のモデ
リング 本発明は、バイナリ・エントロピー・コーダのための埋
め込みビット・シグニフィカンス順の係数により生成さ
れた符号ストリームをモデル化するためのコンテキスト
・モデルを提供する。一実施例では、コンテキスト・モ
デルはランレングス・カウント（count）、空間モデ
ル、符号（sign）ビット・モデル、テールビット・モデ
ルからなる。ランレングス・カウントは、同じ状態のビ
ットのランを測定する。空間モデルは、ヘッドビットに
関する近傍係数及び親係数の情報を含んでいる。
リング 本発明は、バイナリ・エントロピー・コーダのための埋
め込みビット・シグニフィカンス順の係数により生成さ
れた符号ストリームをモデル化するためのコンテキスト
・モデルを提供する。一実施例では、コンテキスト・モ
デルはランレングス・カウント（count）、空間モデ
ル、符号（sign）ビット・モデル、テールビット・モデ
ルからなる。ランレングス・カウントは、同じ状態のビ
ットのランを測定する。空間モデルは、ヘッドビットに
関する近傍係数及び親係数の情報を含んでいる。
【０１８３】図１６は、符号化単位の全ての係数の隣接
係数を表す。図１６において、隣接係数は分かりやすい
地理的表記法で表されている（例えば、Ｎ＝北、ＮＥ＝
北東、等々）。ある係数、例えば図１６のＰと、カレン
ト・ビットプレーンが与えられたとすると、コンテキス
トモデルは、そのビットプレーンより前の符号化単位全
てから得られるどの情報も利用することができる。本コ
ンテキストモデルの場合、注目係数の親係数も利用され
る。
係数を表す。図１６において、隣接係数は分かりやすい
地理的表記法で表されている（例えば、Ｎ＝北、ＮＥ＝
北東、等々）。ある係数、例えば図１６のＰと、カレン
ト・ビットプレーンが与えられたとすると、コンテキス
トモデルは、そのビットプレーンより前の符号化単位全
てから得られるどの情報も利用することができる。本コ
ンテキストモデルの場合、注目係数の親係数も利用され
る。
【０１８４】水平ヘッドビット・コンテキストモデル ヘッドビットは、最も圧縮できるデータである。したが
って、圧縮率を上げるため、大量のコンテキストもしく
は条件付けが使われる。隣接係数又は親係数の値を注目
係数の注目ビットに対するコンテキストを決定するため
に利用するというよりもむしろ、その情報は本明細書に
おいてテール情報と呼ぶ２ビットにまとめられる。この
情報は、メモリに格納されてもよいし、隣接係数又は親
係数から動的に計算されてもよい。テール情報は、最初
の非ゼロの絶対値ビットがすでに見つかったか否か（例
えば最初の”オン”ビットがすでに見つかったか否か）
を示し、そして、すでに見つかっているならば、幾つ前
のビットプレーンであったかを示す。表２はテール情報
ビットの説明である。
って、圧縮率を上げるため、大量のコンテキストもしく
は条件付けが使われる。隣接係数又は親係数の値を注目
係数の注目ビットに対するコンテキストを決定するため
に利用するというよりもむしろ、その情報は本明細書に
おいてテール情報と呼ぶ２ビットにまとめられる。この
情報は、メモリに格納されてもよいし、隣接係数又は親
係数から動的に計算されてもよい。テール情報は、最初
の非ゼロの絶対値ビットがすでに見つかったか否か（例
えば最初の”オン”ビットがすでに見つかったか否か）
を示し、そして、すでに見つかっているならば、幾つ前
のビットプレーンであったかを示す。表２はテール情報
ビットの説明である。
【０１８５】
【表２】
【０１８６】この２ビットのテール情報から、そのテー
ル情報がゼロか否かを示す１ビットの”テール・オン”
ビットが合成される。一実施例では、テール情報とテー
ル・オンビットは係数が符号化された直後に更新され
る。別の実施例では、その更新は、並列的コンテキスト
生成を可能にするため、もっと後に行われる。
ル情報がゼロか否かを示す１ビットの”テール・オン”
ビットが合成される。一実施例では、テール情報とテー
ル・オンビットは係数が符号化された直後に更新され
る。別の実施例では、その更新は、並列的コンテキスト
生成を可能にするため、もっと後に行われる。
【０１８７】さらに、この２ビットは、符号化される重
要性レベルを示すために利用される。最初の２ビットプ
レーンは値０、第２の２ビットプレーンは値１、第３の
２ビットプレーンは値２、残りのビットプレーンは値３
を使用する。さらに、すべてゼロのヘッドビットのラン
レングス符号化がある。
要性レベルを示すために利用される。最初の２ビットプ
レーンは値０、第２の２ビットプレーンは値１、第３の
２ビットプレーンは値２、残りのビットプレーンは値３
を使用する。さらに、すべてゼロのヘッドビットのラン
レングス符号化がある。
【０１８８】ヘッドビットのための１０ビットのコンテ
キストは、親係数及びＷ係数それぞれの２ビット情報、
Ｎ，Ｅ，ＳＷ，Ｓ各係数の１ビット情報、２ビットの重
要性レベル情報からなる。
キストは、親係数及びＷ係数それぞれの２ビット情報、
Ｎ，Ｅ，ＳＷ，Ｓ各係数の１ビット情報、２ビットの重
要性レベル情報からなる。
【０１８９】一実施例では、一部又は全ての周波数帯域
についてテール情報は用いられない。こうすることによ
り、周波数帯域を、その親を前もって復号化すねことな
く復号化できるようになる。
についてテール情報は用いられない。こうすることによ
り、周波数帯域を、その親を前もって復号化すねことな
く復号化できるようになる。
【０１９０】別の実施例では、各周波数帯域のビットプ
レーンの重要性レベルへの割り当てに、一つのアライン
メントを用いる。親のテール・オン情報の決定に、もう
一つのアラインメントを利用するが、これが利用する親
のビットプレーンは実際に符号化されているビットプレ
ーンより少ない。これにより、ある周波数帯域のいくつ
かのビットプレーンが、同じ重要性レベルの対応した親
ビットプレーンを復号化せずに復号化できるようになる
（図５１参照）。例えば、ＭＳＥアラインメントに基づ
いた親のテール・オン情報によらず、ピラミッド・アラ
インメントにより画像を符号化できる（図５０参照）。
これにより、復号化器は、ＭＳＥ アラインメントを模
擬し、又はピラミッド・アラインメントとＭＳＥアライ
ンメントの間の任意のアラインメントを模擬し、ピラミ
ッド・アラインメントで復号化することができる。
レーンの重要性レベルへの割り当てに、一つのアライン
メントを用いる。親のテール・オン情報の決定に、もう
一つのアラインメントを利用するが、これが利用する親
のビットプレーンは実際に符号化されているビットプレ
ーンより少ない。これにより、ある周波数帯域のいくつ
かのビットプレーンが、同じ重要性レベルの対応した親
ビットプレーンを復号化せずに復号化できるようになる
（図５１参照）。例えば、ＭＳＥアラインメントに基づ
いた親のテール・オン情報によらず、ピラミッド・アラ
インメントにより画像を符号化できる（図５０参照）。
これにより、復号化器は、ＭＳＥ アラインメントを模
擬し、又はピラミッド・アラインメントとＭＳＥアライ
ンメントの間の任意のアラインメントを模擬し、ピラミ
ッド・アラインメントで復号化することができる。
【０１９１】図２９はコンテキスト従属関係を示す。子
はその親に条件付けられる。したがって、親は、その子
を復号化する前に復号化されなければならない、特に符
号化時に用いたアラインメントと異なるアラインメント
を用いて復号化する時にはそうである。
はその親に条件付けられる。したがって、親は、その子
を復号化する前に復号化されなければならない、特に符
号化時に用いたアラインメントと異なるアラインメント
を用いて復号化する時にはそうである。
【０１９２】水平符号(sign)ビット・コンテキストモデ
ル 最後のヘッドビットの後で、符号ビットが符号化され
る。符号のコンテキストは、Ｎ係数が正であるか負であ
るか、符号がまだ符号化されていないかによって、３つ
存在する。
ル 最後のヘッドビットの後で、符号ビットが符号化され
る。符号のコンテキストは、Ｎ係数が正であるか負であ
るか、符号がまだ符号化されていないかによって、３つ
存在する。
【０１９３】水平テールビット・コンテキストモデル テールビットのためのコンテキストは、注目係数のテー
ル情報の値によって３つ存在する。（テールビットを符
号化しようとしているときには、テール情報値は１，２
又は３に限られることに注意されたい） 水平コンテキストモデルのためのステップ システムのコンテキストモデルは、コンテキストを記述
するために最高１１ビットを使う。この数がまるまる指
定されなくともよい。各ビット位置の意味は、前の２進
値に依存する。まず第１に、ヘッドビットのある”ラン
符号化”を提供するために、ただ１つのコンテキストが
用いられる。ヘッドビットのランがないとにきは、各ビ
ットは、あるコンテキストに寄与する隣接係数及び親係
数により符号化される。ステップの具体例は以下のとお
りである。
ル情報の値によって３つ存在する。（テールビットを符
号化しようとしているときには、テール情報値は１，２
又は３に限られることに注意されたい） 水平コンテキストモデルのためのステップ システムのコンテキストモデルは、コンテキストを記述
するために最高１１ビットを使う。この数がまるまる指
定されなくともよい。各ビット位置の意味は、前の２進
値に依存する。まず第１に、ヘッドビットのある”ラン
符号化”を提供するために、ただ１つのコンテキストが
用いられる。ヘッドビットのランがないとにきは、各ビ
ットは、あるコンテキストに寄与する隣接係数及び親係
数により符号化される。ステップの具体例は以下のとお
りである。
【０１９４】１）ルックアヘッド（look-ahead）をすべ
きか判定する。 次のＮ個の係数とそれらの北側に隣接する係数のテール
情報がすべてゼロならば、システムはステップ２に進
む。そうでなければ、次のＮ個の係数のためステップ３
に進む。一実施例では、Ｎ＝１６である。
きか判定する。 次のＮ個の係数とそれらの北側に隣接する係数のテール
情報がすべてゼロならば、システムはステップ２に進
む。そうでなければ、次のＮ個の係数のためステップ３
に進む。一実施例では、Ｎ＝１６である。
【０１９５】２）ルックアヘッド手順を行う。 次のＮ個の係数の符号化すべきカレント・ビットプレー
ンのビットがゼロならば、１つの０が符号化され、シス
テムはステップ１から次のＮ係数に移行する。そうでな
ければ、１つの１が符号化され、システムは次のＮ係数
のためステップ３に進む。
ンのビットがゼロならば、１つの０が符号化され、シス
テムはステップ１から次のＮ係数に移行する。そうでな
ければ、１つの１が符号化され、システムは次のＮ係数
のためステップ３に進む。
【０１９６】３）注目係数の状態を判定し符号化する。 注目係数のテール情報が０ならば、注目係数のカレント
・ビットプレーンのビットは、西の係数と親係数（オプ
ション）のテール情報の２ビット、北西、東、南西、南
の係数のテールオンビット、及び重要性レベル情報の２
ビットにより作られる１０２４個の可能なコンテキスト
により符号化され、システムはステップ４に進む。な
お、一実施例では、親係数は利用されないため、コンテ
キストは隣接係数と重要性レベル情報だけから作られ
る。注目係数のテール情報が０でなければ、注目係数の
カレント・ビットプレーンのビットはテールビットであ
り、注目係数のテール情報の２ビットから作られる３つ
のコンテキストにより符号化される。
・ビットプレーンのビットは、西の係数と親係数（オプ
ション）のテール情報の２ビット、北西、東、南西、南
の係数のテールオンビット、及び重要性レベル情報の２
ビットにより作られる１０２４個の可能なコンテキスト
により符号化され、システムはステップ４に進む。な
お、一実施例では、親係数は利用されないため、コンテ
キストは隣接係数と重要性レベル情報だけから作られ
る。注目係数のテール情報が０でなければ、注目係数の
カレント・ビットプレーンのビットはテールビットであ
り、注目係数のテール情報の２ビットから作られる３つ
のコンテキストにより符号化される。
【０１９７】４）カレント・ヘッドビットの状態を判定
し、必要なら符号（sign）ビットを符号化する。 注目係数のカレント・ビットプレーンのビットが１なら
ば、注目係数の符号（sign）は、北係数のテールオンビ
ット及び符号ビットにより作られる３つの可能なコンテ
キストにより符号化される。
し、必要なら符号（sign）ビットを符号化する。 注目係数のカレント・ビットプレーンのビットが１なら
ば、注目係数の符号（sign）は、北係数のテールオンビ
ット及び符号ビットにより作られる３つの可能なコンテ
キストにより符号化される。
【０１９８】図１７は前述のプロセスのフローチャート
である。図１７において、白いブロックは符号化と関係
がなく、黒いブロックは符号化に関係がある。図に示さ
ないが、各エントロピー符号化デシジョン(decision）
に対し１つのコンテキストが定義される。前述の作用及
びフローは、当業者には理解できるであろう。
である。図１７において、白いブロックは符号化と関係
がなく、黒いブロックは符号化に関係がある。図に示さ
ないが、各エントロピー符号化デシジョン(decision）
に対し１つのコンテキストが定義される。前述の作用及
びフローは、当業者には理解できるであろう。
【０１９９】水平コンテキストモデルの一例が、入力係
数を符号／絶対値形式に変換する符号／絶対値ユニット
の一例とともに、米国特許出願第０８／４９８，６９５
号（１９９５年６月３０日受理、”Ｍethod and Ａppar
atus Ｆor ＣompressionＵsing Ｒeversible Ｗavelet
Ｔransforms and an Ｅmbedded Ｃodestream”）、及
び、米国特許出願第０８／４９８，０３６号（１９９５
年６月３０日受理、”Ｒeversible Ｗavelet Ｔransfor
m and Ｅmbedded ＣodestreamＭanipulation"）に記述
されている。
数を符号／絶対値形式に変換する符号／絶対値ユニット
の一例とともに、米国特許出願第０８／４９８，６９５
号（１９９５年６月３０日受理、”Ｍethod and Ａppar
atus Ｆor ＣompressionＵsing Ｒeversible Ｗavelet
Ｔransforms and an Ｅmbedded Ｃodestream”）、及
び、米国特許出願第０８／４９８，０３６号（１９９５
年６月３０日受理、”Ｒeversible Ｗavelet Ｔransfor
m and Ｅmbedded ＣodestreamＭanipulation"）に記述
されている。
【０２００】エントロピー符号化 一実施例では、本発明により実施されるエントロピー符
号化は、バイナリ・エントロピー・コーダによって実行
される。一実施例では、エントロピー・コーダ１０６は
Ｑコーダ、ＱＭコーダ、有限状態マシン、又は高速並列
コーダ等からなる。単一のコーダを用いて単一の出力符
号ストリームを生成してもよい。あるいは、複数の（物
理又は仮想）コーダを用い、複数の（物理又は仮想）デ
ータストリームを生成してもよい。
号化は、バイナリ・エントロピー・コーダによって実行
される。一実施例では、エントロピー・コーダ１０６は
Ｑコーダ、ＱＭコーダ、有限状態マシン、又は高速並列
コーダ等からなる。単一のコーダを用いて単一の出力符
号ストリームを生成してもよい。あるいは、複数の（物
理又は仮想）コーダを用い、複数の（物理又は仮想）デ
ータストリームを生成してもよい。
【０２０１】一実施例では、本発明のバイナリ・エント
ロピー・コーダはＱコーダからなる。Ｑコーダに関する
情報を得るには、Ｐennebaker，Ｗ．Ｂ.，et al.，”Ａ
nＯverview of the Ｂasic Ｐrinciples of the Ｑ-cod
er Ａdaptive ＢinaryＡrithmetic，”IBM Ｊournal of
Ｒesearch and Ｄevelopment，Vol.32，pg．717-26,19
88 を読まれたい。別の実施例では、バイナリ・エント
ロピー・コーダは、周知の効率的なバイナリ・エントロ
ピー・コーダであるＱＭコーダを用いる。ＱＭコーダ
は、確率スキューが非常に高いビットに対し特に効率的
である。ＱＭコーダはＪＰＥＧ規格とＪＢＩＧ規格の両
方で利用される。
ロピー・コーダはＱコーダからなる。Ｑコーダに関する
情報を得るには、Ｐennebaker，Ｗ．Ｂ.，et al.，”Ａ
nＯverview of the Ｂasic Ｐrinciples of the Ｑ-cod
er Ａdaptive ＢinaryＡrithmetic，”IBM Ｊournal of
Ｒesearch and Ｄevelopment，Vol.32，pg．717-26,19
88 を読まれたい。別の実施例では、バイナリ・エント
ロピー・コーダは、周知の効率的なバイナリ・エントロ
ピー・コーダであるＱＭコーダを用いる。ＱＭコーダ
は、確率スキューが非常に高いビットに対し特に効率的
である。ＱＭコーダはＪＰＥＧ規格とＪＢＩＧ規格の両
方で利用される。
【０２０２】バイナリ・エントロピー・コーダは、有限
状態マシン（ＦＳＭ）コーダでもよい。このようなコー
ダは、確率及び事象(outcome)から圧縮ビットストリー
ムへの単純な変換を提供する。一実施例では、有限状態
マシン・コーダは、符号化器、復号化器の両方として、
テーブルルックアップにより実現される。多様な確率予
測法を、このような有限状態マシンコーダに利用でき
る。０．５に近い確率に対する圧縮率が非常によい。大
きくスキューした確率に対する圧縮率は、用いられるル
ックアップテーブルのサイズに依存する。ＱＭコーダと
同様、有限状態マシン・コーダは、デシジョンが発生順
に符号化されるので、埋め込みビットストリームに有効
である。出力はルックアップテーブルにより決められる
ので、”キャリーオーバー”(carry over)問題が起こる
心配は全くない。実際には、ＱコーダやＱＭコーダと違
って、符号化と圧縮出力ビットの生成との間に最大の遅
延がある。一実施例では、本発明の有限状態マシン・コ
ーダは、１９９３年１２月２１日発行の米国特許第５，
２７２，４７８号”Ｍethod and Ａpparatus forＥntro
py Ｃoding”に述べられているＢコーダからなる。
状態マシン（ＦＳＭ）コーダでもよい。このようなコー
ダは、確率及び事象(outcome)から圧縮ビットストリー
ムへの単純な変換を提供する。一実施例では、有限状態
マシン・コーダは、符号化器、復号化器の両方として、
テーブルルックアップにより実現される。多様な確率予
測法を、このような有限状態マシンコーダに利用でき
る。０．５に近い確率に対する圧縮率が非常によい。大
きくスキューした確率に対する圧縮率は、用いられるル
ックアップテーブルのサイズに依存する。ＱＭコーダと
同様、有限状態マシン・コーダは、デシジョンが発生順
に符号化されるので、埋め込みビットストリームに有効
である。出力はルックアップテーブルにより決められる
ので、”キャリーオーバー”(carry over)問題が起こる
心配は全くない。実際には、ＱコーダやＱＭコーダと違
って、符号化と圧縮出力ビットの生成との間に最大の遅
延がある。一実施例では、本発明の有限状態マシン・コ
ーダは、１９９３年１２月２１日発行の米国特許第５，
２７２，４７８号”Ｍethod and Ａpparatus forＥntro
py Ｃoding”に述べられているＢコーダからなる。
【０２０３】一実施例では、本発明のバイナリ・エント
ロピー・コーダは高速並列コーダからなる。ＱＭコーダ
もＦＳＭコーダも、１ビットずつ符号化又は復号化され
る必要がある。高速並列コーダは、数ビットを並列に処
理する。一実施例では、高速並列コーダは、圧縮性能を
犠牲にすることなく、ＶＬＳＩハードウエア又はマルチ
プロセッサ・コンピュータで実現される。本発明におい
て利用し得る高速並列コーダの一例が、１９９５年１月
１０日発行の米国特許第５，３８１，１４５号”Ｍetho
d and Ａpparatus for Ｐarallel Ｄecoding and Ｅnco
ding of Ｄata”に述べられている。
ロピー・コーダは高速並列コーダからなる。ＱＭコーダ
もＦＳＭコーダも、１ビットずつ符号化又は復号化され
る必要がある。高速並列コーダは、数ビットを並列に処
理する。一実施例では、高速並列コーダは、圧縮性能を
犠牲にすることなく、ＶＬＳＩハードウエア又はマルチ
プロセッサ・コンピュータで実現される。本発明におい
て利用し得る高速並列コーダの一例が、１９９５年１月
１０日発行の米国特許第５，３８１，１４５号”Ｍetho
d and Ａpparatus for Ｐarallel Ｄecoding and Ｅnco
ding of Ｄata”に述べられている。
【０２０４】殆どの効率的なバイナリ・エントロピー・
コーダは、基本フィードバックループによって速度が制
限される。考えられる一解決法は、入力データストリー
ムを複数のストリームに分割して並列の複数の符号化器
に与えることである。それら符号化器の出力は、複数の
可変長符号化データ・ストリームである。この種の方法
の一つの課題は、データを単一のチャンネルでどのよう
にして伝送するかである。米国特許第５，３８１，１４
５号に述べられている高速並列コーダは、この課題を、
それら符号化データストリームをインターリーブする方
法によって解決する。
コーダは、基本フィードバックループによって速度が制
限される。考えられる一解決法は、入力データストリー
ムを複数のストリームに分割して並列の複数の符号化器
に与えることである。それら符号化器の出力は、複数の
可変長符号化データ・ストリームである。この種の方法
の一つの課題は、データを単一のチャンネルでどのよう
にして伝送するかである。米国特許第５，３８１，１４
５号に述べられている高速並列コーダは、この課題を、
それら符号化データストリームをインターリーブする方
法によって解決する。
【０２０５】本発明において利用されるコンテキストの
多くは定確率であり、このことがＢコーダのような有限
状態マシン・コーダを特に有効なものにする。なお、シ
ステムが０．５に近い確率を利用する場合、上記特許に
開示された高速並列コーダ及び有限状態マシン・コーダ
は共にＱコーダより効率よく動作する。よって、それら
両方のコーダは、本発明のコンテキストモデルに対し本
質的な圧縮上の強みを持っている。
多くは定確率であり、このことがＢコーダのような有限
状態マシン・コーダを特に有効なものにする。なお、シ
ステムが０．５に近い確率を利用する場合、上記特許に
開示された高速並列コーダ及び有限状態マシン・コーダ
は共にＱコーダより効率よく動作する。よって、それら
両方のコーダは、本発明のコンテキストモデルに対し本
質的な圧縮上の強みを持っている。
【０２０６】別の実施例では、バイナリ・エントロピー
・コーダ及び高速ｍ元コーダの両方が利用される。高速
ｍ元コーダはハフマン・コーダでよい。
・コーダ及び高速ｍ元コーダの両方が利用される。高速
ｍ元コーダはハフマン・コーダでよい。
【０２０７】本発明の符号化及び復号化のプロセス 図１８乃至図２０のフローチャートは、本発明の符号化
プロセス及び復号化プロセスの例を表している。処理ロ
ジックは、ソフトウエア及び／又はハードウエアによっ
て実現してよい。
プロセス及び復号化プロセスの例を表している。処理ロ
ジックは、ソフトウエア及び／又はハードウエアによっ
て実現してよい。
【０２０８】図１８は本発明の符号化プロセスの一例を
示す。図１８において、符号化プロセスの最初で、処理
ロジックが１タイル分の入力データを取得する（処理ブ
ロック１２０１）。
示す。図１８において、符号化プロセスの最初で、処理
ロジックが１タイル分の入力データを取得する（処理ブ
ロック１２０１）。
【０２０９】処理ロジックは次に、バイナリ符号化を実
行しなければならないか判定する（処理ブロック１２０
２）。バイナリ符号化を実行すべきときには、プロセス
は処理ブロック１２１１に進み、処理ロジックは入力デ
ータに対しＧｒａｙ符号化を実行し、そして各係数の各
ビットをバイナリ方式コンテキストモデルによりモデル
化する（処理ブロック１２１２）。処理は処理ブロック
１２０８へ進む。
行しなければならないか判定する（処理ブロック１２０
２）。バイナリ符号化を実行すべきときには、プロセス
は処理ブロック１２１１に進み、処理ロジックは入力デ
ータに対しＧｒａｙ符号化を実行し、そして各係数の各
ビットをバイナリ方式コンテキストモデルによりモデル
化する（処理ブロック１２１２）。処理は処理ブロック
１２０８へ進む。
【０２１０】バイナリ符号化を実行する必要がなけれ
ば、プロセスは処理ブロック１２０３へ進み、処理ロジ
ックはデータに可逆フィルタをかける。可逆フィルタを
かけた後、処理ロジックは別の分解レベルが必要か判定
する（処理ブロック１２０４）。別の分解レベルが必要
ならば、処理ロジックはＬＬ係数に可逆フィルタをかけ
（処理ブロック１２０５）、そして処理は処理ブロック
１２０４へ戻り再び判定を行う。別の分解レベルが必要
でないならば、プロセスは処理ブロック１２０６へ進
み、処理ロジックは係数を符号・絶対値形式へ変換す
る。それから、処理ロジックは各係数の各ビットを水平
コンテキストモデルによりモデル化し（処理ブロック１
２０７）、プロセスは処理ブロック１２０８へ進む。
ば、プロセスは処理ブロック１２０３へ進み、処理ロジ
ックはデータに可逆フィルタをかける。可逆フィルタを
かけた後、処理ロジックは別の分解レベルが必要か判定
する（処理ブロック１２０４）。別の分解レベルが必要
ならば、処理ロジックはＬＬ係数に可逆フィルタをかけ
（処理ブロック１２０５）、そして処理は処理ブロック
１２０４へ戻り再び判定を行う。別の分解レベルが必要
でないならば、プロセスは処理ブロック１２０６へ進
み、処理ロジックは係数を符号・絶対値形式へ変換す
る。それから、処理ロジックは各係数の各ビットを水平
コンテキストモデルによりモデル化し（処理ブロック１
２０７）、プロセスは処理ブロック１２０８へ進む。
【０２１１】処理ブロック１２０８で、処理ロジックは
各係数の各ビットを符号化する。そして、処理ブロック
は各符号化データを送信又は格納する（処理ブロック１
２０９）。
各係数の各ビットを符号化する。そして、処理ブロック
は各符号化データを送信又は格納する（処理ブロック１
２０９）。
【０２１２】処理ブロックは、次に、画像中に他にもタ
イルが使われているか判定する（処理ブロック１２１
０）。画像中に他のタイルがあるならば、処理ロジック
は処理ブロック１２０１へループバックし処理が繰り返
されるが、他のタイルがなければプロセスは終了する。
イルが使われているか判定する（処理ブロック１２１
０）。画像中に他のタイルがあるならば、処理ロジック
は処理ブロック１２０１へループバックし処理が繰り返
されるが、他のタイルがなければプロセスは終了する。
【０２１３】図１９は、本発明の復号化プロセスの一例
を示す。図１９において、プロセスはまず１タイル分の
符号化データを取得する（処理ブロック１３０１）。次
に、処理ロジックはその符号化データをエントロピー復
号化する（処理ブロック１３０２）。そして、処理ロジ
ックは、そのデータがバイナリ復号化されなければなら
ないか判定する（処理ブロック１２０３）。そのデータ
がビット毎にバイナリ復号化されなければならないとき
には、プロセスは処理ブロック１３１１へ進み、処理ロ
ジックは各係数の各ビットをバイナリ方式コンテキスト
モデルによりモデル化し、そして、そのデータに対し逆
Ｇｒａｙ符号化を施す（処理ブロック１３１２）。この
逆グレイ符号化の後、プロセスは処理ブロック１３０９
へ進む。
を示す。図１９において、プロセスはまず１タイル分の
符号化データを取得する（処理ブロック１３０１）。次
に、処理ロジックはその符号化データをエントロピー復
号化する（処理ブロック１３０２）。そして、処理ロジ
ックは、そのデータがバイナリ復号化されなければなら
ないか判定する（処理ブロック１２０３）。そのデータ
がビット毎にバイナリ復号化されなければならないとき
には、プロセスは処理ブロック１３１１へ進み、処理ロ
ジックは各係数の各ビットをバイナリ方式コンテキスト
モデルによりモデル化し、そして、そのデータに対し逆
Ｇｒａｙ符号化を施す（処理ブロック１３１２）。この
逆グレイ符号化の後、プロセスは処理ブロック１３０９
へ進む。
【０２１４】バイナリ復号化が実行される必要がないと
きには、プロセスは処理ブロック１３０４へ進み、処理
ロジックは各係数の各ビットを水平コンテキストモデル
によりモデル化する。そして、処理ロジックは各係数を
フィルタ処理に適した形式へ変換し（処理ブロック１３
０５）、係数に可逆フィルタをかける（処理ブロック１
３０６）。
きには、プロセスは処理ブロック１３０４へ進み、処理
ロジックは各係数の各ビットを水平コンテキストモデル
によりモデル化する。そして、処理ロジックは各係数を
フィルタ処理に適した形式へ変換し（処理ブロック１３
０５）、係数に可逆フィルタをかける（処理ブロック１
３０６）。
【０２１５】可逆フィルタをかけた後、処理ロジックは
別のレベルの分解があるか判定する（処理ブロック１３
０７）。別レベルの分解があるならば、プロセスは処理
ブロック１３０８へ進み、処理ロジックは係数に可逆フ
ィルタをかけ、そしてプロセスは処理ブロック１３０７
へループバックする。別の分解レベルが必要でなけれ
ば、プロセスは処理ブロック１３０９へ進み、再構成さ
れたデータは送信されるか格納される。
別のレベルの分解があるか判定する（処理ブロック１３
０７）。別レベルの分解があるならば、プロセスは処理
ブロック１３０８へ進み、処理ロジックは係数に可逆フ
ィルタをかけ、そしてプロセスは処理ブロック１３０７
へループバックする。別の分解レベルが必要でなけれ
ば、プロセスは処理ブロック１３０９へ進み、再構成さ
れたデータは送信されるか格納される。
【０２１６】次に、処理ロジックは画像中に他にタイル
があるか判定する（処理ブロック１３１０）。画像中に
ほかにタイルがあるときには、処理は処理ブロック１３
０１へループバックして処理が繰り返されが、他にタイ
ルがなければ、プロセスは終了する。
があるか判定する（処理ブロック１３１０）。画像中に
ほかにタイルがあるときには、処理は処理ブロック１３
０１へループバックして処理が繰り返されが、他にタイ
ルがなければ、プロセスは終了する。
【０２１７】図２０は本発明によるビット・モデル化の
ためのプロセスの一例を示す。図２０において、ビット
・モデル化プロセスは初めに係数変数Ｃを最初の係数に
設定する（処理ブロック１４０１）。つぎに、｜ｃ｜＞
２S の判定を行う（処理ブロック１４０２）。判定結果
がｙｅｓのときには、処理は処理ブロック１４０３に進
み、処理ロジックはテールビット用モデルを用いて係数
ＣのビットＳを符号化し、そして処理ブロック１４０８
に処理が進む。このテールビット用モデルは静的（非適
応型）モデルでかまわない。｜ｃ｜が２S より大きくな
いときには、処理は処理ブロック１４０４に進み、処理
ロジックはテンプレートをヘッドビット（頭の０と最初
の”１”ビット）に適用する。テンプレートを適用した
後、処理ロジックは係数ＣのビットＳを符号化する（処
理ブロック１４０５）。可能なテンプレートを図２１に
示す。
ためのプロセスの一例を示す。図２０において、ビット
・モデル化プロセスは初めに係数変数Ｃを最初の係数に
設定する（処理ブロック１４０１）。つぎに、｜ｃ｜＞
２S の判定を行う（処理ブロック１４０２）。判定結果
がｙｅｓのときには、処理は処理ブロック１４０３に進
み、処理ロジックはテールビット用モデルを用いて係数
ＣのビットＳを符号化し、そして処理ブロック１４０８
に処理が進む。このテールビット用モデルは静的（非適
応型）モデルでかまわない。｜ｃ｜が２S より大きくな
いときには、処理は処理ブロック１４０４に進み、処理
ロジックはテンプレートをヘッドビット（頭の０と最初
の”１”ビット）に適用する。テンプレートを適用した
後、処理ロジックは係数ＣのビットＳを符号化する（処
理ブロック１４０５）。可能なテンプレートを図２１に
示す。
【０２１８】次に、係数ＣのビットＳがオンであるか判
定する（処理ブロック１４０６）。係数ＣのビットＳが
オンでなければ、処理ブロック１４０８へ進む。一方、
係数ＣのビットＳがオンならば、処理は処理ブロック１
４０７に進み、処理ロジックは符号(sign)ビットを符号
化する。そして処理は処理ブロック１４０８へ進む。
定する（処理ブロック１４０６）。係数ＣのビットＳが
オンでなければ、処理ブロック１４０８へ進む。一方、
係数ＣのビットＳがオンならば、処理は処理ブロック１
４０７に進み、処理ロジックは符号(sign)ビットを符号
化する。そして処理は処理ブロック１４０８へ進む。
【０２１９】処理ブロック１４０８で、係数Ｃが最後の
係数であるか判定する。係数Ｃが最後の係数でなけれ
ば、処理は処理ブロック１４０９に進み、係数変数Ｃは
次の係数に設定され、そして処理ブロック１４０２から
処理を続ける。一方、係数Ｃが最後の係数ならば、処理
ブロック１４１０に進み、Ｓが最後のビットプレーンで
あるか判定する。Ｓが最後のビットプレーンでなけれ
ば、ビットプレーン変数Ｓが１だけデクリメントされ
（処理ブロック１４１１）、処理ブロック１４０１から
処理を続ける。Ｓが最後のビットプレーンならば、処理
は終了する。
係数であるか判定する。係数Ｃが最後の係数でなけれ
ば、処理は処理ブロック１４０９に進み、係数変数Ｃは
次の係数に設定され、そして処理ブロック１４０２から
処理を続ける。一方、係数Ｃが最後の係数ならば、処理
ブロック１４１０に進み、Ｓが最後のビットプレーンで
あるか判定する。Ｓが最後のビットプレーンでなけれ
ば、ビットプレーン変数Ｓが１だけデクリメントされ
（処理ブロック１４１１）、処理ブロック１４０１から
処理を続ける。Ｓが最後のビットプレーンならば、処理
は終了する。
【０２２０】ＴＳ変換設計 本発明は、一実施例において、バッファメモリ内の適所
においてＴＳ変換を計算する。これを行う際、計算値を
再配置するためのメモリの余分なライン及び余分な時間
は必要とされない。ＴＳ変換については既に述べたが、
本発明は、臨界サンプリングしたものに対しオーバーラ
ップ変換を適用する。別の実施例では、ＴＴ変換が用い
られる。
においてＴＳ変換を計算する。これを行う際、計算値を
再配置するためのメモリの余分なライン及び余分な時間
は必要とされない。ＴＳ変換については既に述べたが、
本発明は、臨界サンプリングしたものに対しオーバーラ
ップ変換を適用する。別の実施例では、ＴＴ変換が用い
られる。
【０２２１】図２４（Ａ）乃至図２４（Ｃ）は、本発明
の変換の計算中に本発明により採用されるメモリ操作方
法を示す。図２４（Ａ）はメモリの初期状態を示す。図
２４（Ａ）において、メモリの最初の行には、前の値(n
-1)の平滑（"S")係数及び詳細（"D")係数（計算済
み）、カレント値（ｎ）の平滑（"S")係数及び部分的に
完成した詳細係数（"B"）が、４つの入力標本（"X"）の
値（Ｘ2n+2，Ｘ2n+2，Ｘ2n+4，Ｘ2n+5）とともに入って
いる。変換計算の中間結果は、図２４（Ｂ）の同じメモ
リ行に示されている。この行の変更点は、第５記憶エレ
メント及び第６記憶エレメントにおいて、Ｘ2n+2とＸ2n
+3の値がＳn+1とＢn+1の値に置き換わったことだけであ
ることに注意されたい。このように、もはや必要でない
格納値を変換計算中に生成された結果によって置き換え
ることにより、本発明はメモリスペースを節約する。図
２４（Ｃ）は変換が完了し詳細出力Ｄn を生成後におけ
る同じメモリ行を示す。図２４（Ｂ）から唯一変わった
点は部分的に完成した詳細係数Ｂn が詳細出力Ｄn で置
き換わったことである。
の変換の計算中に本発明により採用されるメモリ操作方
法を示す。図２４（Ａ）はメモリの初期状態を示す。図
２４（Ａ）において、メモリの最初の行には、前の値(n
-1)の平滑（"S")係数及び詳細（"D")係数（計算済
み）、カレント値（ｎ）の平滑（"S")係数及び部分的に
完成した詳細係数（"B"）が、４つの入力標本（"X"）の
値（Ｘ2n+2，Ｘ2n+2，Ｘ2n+4，Ｘ2n+5）とともに入って
いる。変換計算の中間結果は、図２４（Ｂ）の同じメモ
リ行に示されている。この行の変更点は、第５記憶エレ
メント及び第６記憶エレメントにおいて、Ｘ2n+2とＸ2n
+3の値がＳn+1とＢn+1の値に置き換わったことだけであ
ることに注意されたい。このように、もはや必要でない
格納値を変換計算中に生成された結果によって置き換え
ることにより、本発明はメモリスペースを節約する。図
２４（Ｃ）は変換が完了し詳細出力Ｄn を生成後におけ
る同じメモリ行を示す。図２４（Ｂ）から唯一変わった
点は部分的に完成した詳細係数Ｂn が詳細出力Ｄn で置
き換わったことである。
【０２２２】ｎに関し詳細出力が計算された後、変換計
算プロセスは、詳細出力Ｄn+1を計算するために行を下
げて計算を続ける。
算プロセスは、詳細出力Ｄn+1を計算するために行を下
げて計算を続ける。
【０２２３】次に示すコード例を、変換を行うため用い
てよい。フォワード変換とリバース変換のための水平コ
ードが含まれていることに注意されたい。
てよい。フォワード変換とリバース変換のための水平コ
ードが含まれていることに注意されたい。
【０２２４】以下において、変数ｓｏｏはＳn-1値を指
し、変数ｏｓｏはＳn値を指し、変数ｏｏｓはＳn+1を指
す。
し、変数ｏｓｏはＳn値を指し、変数ｏｏｓはＳn+1を指
す。
【０２２５】フォワードＴＳ変換の一例のためのコード
（Ｃ言語）の具体例は以下の通りである。 /* TSFoword_1() */ void TSForward_1(long *x,int width) { long *start=x; long *ox=x+2; long soo; long oso; long oos; oso=(*x+*(x+1))>>1; oos=(*ox+*(ox+1))>>1; soo=oos; *(x+1)=*x-*(x+1); *x=oso; while((ox+2)-start<width){ x=ox; os+=2; soo=oso; oso=oos; oos=(*ox+*(ox+1))>>1; *(x+1)=*x-*(x+1)+((oos-soo+2)>>2); *x=oso; } x=ox; soo=oso; oso=oos; oos-soo; *(x+1)=*x-*(x+1); *x=oso; } 。
（Ｃ言語）の具体例は以下の通りである。 /* TSFoword_1() */ void TSForward_1(long *x,int width) { long *start=x; long *ox=x+2; long soo; long oso; long oos; oso=(*x+*(x+1))>>1; oos=(*ox+*(ox+1))>>1; soo=oos; *(x+1)=*x-*(x+1); *x=oso; while((ox+2)-start<width){ x=ox; os+=2; soo=oso; oso=oos; oos=(*ox+*(ox+1))>>1; *(x+1)=*x-*(x+1)+((oos-soo+2)>>2); *x=oso; } x=ox; soo=oso; oso=oos; oos-soo; *(x+1)=*x-*(x+1); *x=oso; } 。
【０２２６】インバースＴＳ変換の一例のためのコード
（Ｃ言語）の具体例は以下のとおりである。 /* TSReverse_1() */ void TSReverse_1(long *x,int width) { long *start=x; long *d=x+1; long ns=*(x+1); long P; while(x+2-start<width){ p=*d-((*(x+2)-ns+2)>>2); ns=*x; *d=*x-(P>>1); *x+=((p+1)>>1); x+=2; d=x+1; } p=*d; *d=*x-(p>>1); *x=((p+1)>>1); 。
（Ｃ言語）の具体例は以下のとおりである。 /* TSReverse_1() */ void TSReverse_1(long *x,int width) { long *start=x; long *d=x+1; long ns=*(x+1); long P; while(x+2-start<width){ p=*d-((*(x+2)-ns+2)>>2); ns=*x; *d=*x-(P>>1); *x+=((p+1)>>1); x+=2; d=x+1; } p=*d; *d=*x-(p>>1); *x=((p+1)>>1); 。
【０２２７】１次元の例のみ示したが、本発明は多次元
及び多レベルにも利用し得る。なお、この手法は、他の
計算のためにもはや必要でなくなった値を部分的又は最
終的結果により１対１に置き換える任意のオーバーラッ
プ変換に利用できる。
及び多レベルにも利用し得る。なお、この手法は、他の
計算のためにもはや必要でなくなった値を部分的又は最
終的結果により１対１に置き換える任意のオーバーラッ
プ変換に利用できる。
【０２２８】図２５は、３レベル用のメモリバッフアの
２次元表現を示す。図２５において、各ブロック１８０
１〜１８０４のメモリロケーションには係数値が入って
いる。すなわち、ブロック１８０１〜１８０４のそれぞ
れは、係数値の８×８ブロックである。
２次元表現を示す。図２５において、各ブロック１８０
１〜１８０４のメモリロケーションには係数値が入って
いる。すなわち、ブロック１８０１〜１８０４のそれぞ
れは、係数値の８×８ブロックである。
【０２２９】係数は、２の自然数乗の間隔で配置され
る。レベルと、Ｓ又はＤのオフセットが与えられれば、
どの係数もアクセスできる。それゆえに、特定のレベル
と水平及び垂直周波数を選択することによって、アクセ
スをすることができる。バッファはラスター順にアクセ
スされてもよい。
る。レベルと、Ｓ又はＤのオフセットが与えられれば、
どの係数もアクセスできる。それゆえに、特定のレベル
と水平及び垂直周波数を選択することによって、アクセ
スをすることができる。バッファはラスター順にアクセ
スされてもよい。
【０２３０】ユニット・バッファ構成 本発明の一実施例においては、単一のバッファで圧縮シ
ステムの変換ブロック、コンテキストモデル・ブロッ
ク、符号化ブロックをサポートする。このバッファは、
係数を効率的にアクセスでき他にメモりを必要としない
２次元のスクローリング・メモリバッファである。バッ
ファの各ラインはライン・アクセス・バッファに格納さ
れたポインタを介してアクセスされる。図２３（Ａ）及
び図２３（Ｂ）は、このスクローリング・バッファの構
成を示し、ライン・アクセス・バッファ１６０１にバッ
ファ１６０２の各ラインを指すポインタが入っている。
ステムの変換ブロック、コンテキストモデル・ブロッ
ク、符号化ブロックをサポートする。このバッファは、
係数を効率的にアクセスでき他にメモりを必要としない
２次元のスクローリング・メモリバッファである。バッ
ファの各ラインはライン・アクセス・バッファに格納さ
れたポインタを介してアクセスされる。図２３（Ａ）及
び図２３（Ｂ）は、このスクローリング・バッファの構
成を示し、ライン・アクセス・バッファ１６０１にバッ
ファ１６０２の各ラインを指すポインタが入っている。
【０２３１】スクロールは、ライン・アクセス・バッフ
ァに格納されるポインタを並べ直すことによりなされ
る。その例が図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）に示されて
いる。図２３（Ａ）はバッファの初期状態を示す。図２
３（Ｂ）を見るに、ラインＡ，Ｂ，Ｃがバッフアから取
り除かれ、ラインＧ，Ｈ，Ｉによってそれぞれで置き換
えられた後に、バッファにスクローリング・バッファの
作用を付与するため、ライン・アクセス・バッファのポ
インタは、第１のポインタがバッファ内のラインＤを指
し、第２のポインタがラインＥを指し、第３のポインタ
がラインＦを指すように変更される。次に、ラインＧ，
Ｈ，Ｉを指すポインタがライン・アクセス・バッファの
最後の３つの位置を占める。なお、６ラインのバッファ
を持つことに本発明が限定されるわけではなく、これは
あくまで一例として用いられるにすぎない。もっとライ
ン数の多いバッファが一般的に使用されるが、これは当
業者には周知であろう。しかして、ライン・アクセス・
バッファ経由のアクセスは、記憶を物理的に移動させる
ことなく、ユニット・バッファがスクロールするような
外観を呈する。これにより、スピードを犠牲にせずに、
最小限のメモリを使用できるようになる。
ァに格納されるポインタを並べ直すことによりなされ
る。その例が図２３（Ａ）及び図２３（Ｂ）に示されて
いる。図２３（Ａ）はバッファの初期状態を示す。図２
３（Ｂ）を見るに、ラインＡ，Ｂ，Ｃがバッフアから取
り除かれ、ラインＧ，Ｈ，Ｉによってそれぞれで置き換
えられた後に、バッファにスクローリング・バッファの
作用を付与するため、ライン・アクセス・バッファのポ
インタは、第１のポインタがバッファ内のラインＤを指
し、第２のポインタがラインＥを指し、第３のポインタ
がラインＦを指すように変更される。次に、ラインＧ，
Ｈ，Ｉを指すポインタがライン・アクセス・バッファの
最後の３つの位置を占める。なお、６ラインのバッファ
を持つことに本発明が限定されるわけではなく、これは
あくまで一例として用いられるにすぎない。もっとライ
ン数の多いバッファが一般的に使用されるが、これは当
業者には周知であろう。しかして、ライン・アクセス・
バッファ経由のアクセスは、記憶を物理的に移動させる
ことなく、ユニット・バッファがスクロールするような
外観を呈する。これにより、スピードを犠牲にせずに、
最小限のメモリを使用できるようになる。
【０２３２】本発明においては、そのようなユニット・
バッファを用いることにより、常に画像の１つの帯域の
みメモリに記憶しつつ、画像全体に対するオーバーラッ
プ変換の適用をサポートする。これを達成するため、少
なくとも１バンドのウェーブレット・ユニットを構成す
るウエーブレット係数のセットを完全に計算するために
必要な数分の画像のラインに対してだけウエーブレット
変換を適用する。このような場合には、計算の完了した
ウェーブレット係数のセットを、モデル化し、エントロ
ピー符号化し、そしてウエーブレット・ユニット・バッ
ファの該当部分より取り除くことができる。計算が未完
のウエーブレット係数は、次の反復で計算を完了させる
ために、そのまま残る。そして、ライン・ポインタを並
べ替えることによりウェーブレット・ユニット・バッフ
ァをスクロールし、ウェーブレット・ユニット・バッフ
ァの空き部分にほかのデータを入れることができる。こ
れで、計算途中のウェーブレット係数を完全に計算する
ことができる。
バッファを用いることにより、常に画像の１つの帯域の
みメモリに記憶しつつ、画像全体に対するオーバーラッ
プ変換の適用をサポートする。これを達成するため、少
なくとも１バンドのウェーブレット・ユニットを構成す
るウエーブレット係数のセットを完全に計算するために
必要な数分の画像のラインに対してだけウエーブレット
変換を適用する。このような場合には、計算の完了した
ウェーブレット係数のセットを、モデル化し、エントロ
ピー符号化し、そしてウエーブレット・ユニット・バッ
ファの該当部分より取り除くことができる。計算が未完
のウエーブレット係数は、次の反復で計算を完了させる
ために、そのまま残る。そして、ライン・ポインタを並
べ替えることによりウェーブレット・ユニット・バッフ
ァをスクロールし、ウェーブレット・ユニット・バッフ
ァの空き部分にほかのデータを入れることができる。こ
れで、計算途中のウェーブレット係数を完全に計算する
ことができる。
【０２３３】一例として、ハイパスフィルタがカレント
係数及び次のローパスフィルタ係数に依存するオーバー
ラップ変換を適用することを考える。この例の場合、た
った２レベルの分解が画像データに適用されるであろう
が、これは１つのウエーブレット・ユニットが４エレメ
ント長であることを暗に示す。
係数及び次のローパスフィルタ係数に依存するオーバー
ラップ変換を適用することを考える。この例の場合、た
った２レベルの分解が画像データに適用されるであろう
が、これは１つのウエーブレット・ユニットが４エレメ
ント長であることを暗に示す。
【０２３４】少なくとも１つの帯域のウエーブレット・
ユニットを構成するウエーブレット係数のセットを完全
に計算するために、ウエーブレット・ユニット・バッフ
ァの高さは少なくとも８ラインつまり２ウェーブレット
・ユニットである。
ユニットを構成するウエーブレット係数のセットを完全
に計算するために、ウエーブレット・ユニット・バッフ
ァの高さは少なくとも８ラインつまり２ウェーブレット
・ユニットである。
【０２３５】２次元のウェーブレット・ユニット・バッ
ファに対しウェーブレット変換を適用する際には、まず
１次元のウェーブレット変換がバッファの各行（ライ
ン）に対し適用される。それから、１次元のウェーブレ
ット変換がバッファの各列に対し適用される。
ファに対しウェーブレット変換を適用する際には、まず
１次元のウェーブレット変換がバッファの各行（ライ
ン）に対し適用される。それから、１次元のウェーブレ
ット変換がバッファの各列に対し適用される。
【０２３６】ウェーブレット・ユニット・バッファの各
列に対し１次元ウェーブレット変換を適用する時に、ユ
ニット・バッファに格納されていない画像のエレメント
に依存する各列の最後のエレメントについては、ハイパ
スフィルタの計算を部分的にしか終わらせることができ
ない。これが図５５に示されている。
列に対し１次元ウェーブレット変換を適用する時に、ユ
ニット・バッファに格納されていない画像のエレメント
に依存する各列の最後のエレメントについては、ハイパ
スフィルタの計算を部分的にしか終わらせることができ
ない。これが図５５に示されている。
【０２３７】第２レベルのウェーブレット分解を実行す
る時に、再び、各列の最後のエレメントについては、ハ
イパスフィルタの計算を部分的にしか終わらせることが
できない。これが図５６に示されている。
る時に、再び、各列の最後のエレメントについては、ハ
イパスフィルタの計算を部分的にしか終わらせることが
できない。これが図５６に示されている。
【０２３８】なお、一実施例においては、多くの分解レ
ベルを利用する時に、ＳＳ係数（第２分解レベルの場合
は図５５の１ＳＳ、第３レベルの場合は図５６の２Ｓ
Ｓ）にのみウェーブレット変換が適用されるだろう。こ
のような場合、ユニット・バッファの行及び列のロケー
ションは、バッファの適切なエントリーの読み書きを保
証するようスキップされるだろう。
ベルを利用する時に、ＳＳ係数（第２分解レベルの場合
は図５５の１ＳＳ、第３レベルの場合は図５６の２Ｓ
Ｓ）にのみウェーブレット変換が適用されるだろう。こ
のような場合、ユニット・バッファの行及び列のロケー
ションは、バッファの適切なエントリーの読み書きを保
証するようスキップされるだろう。
【０２３９】この例では、バッファの上半分には計算が
完了したウェーブレット係数のセットが入っており、こ
のウェーブレット係数セットは１帯域のウェーブレット
・ユニットを構成しており、モデル化し、エントロピー
符号化し、そしてバッファから取り除くことができる。
完了したウェーブレット係数のセットが入っており、こ
のウェーブレット係数セットは１帯域のウェーブレット
・ユニットを構成しており、モデル化し、エントロピー
符号化し、そしてバッファから取り除くことができる。
【０２４０】バッファの上半分が空くと、バッファを高
さの半分だけスクロースすることができる。ここで、画
像の次の４ラインをバッファに読み込むことができる。
バッファに格納された新たなラインそれぞれに対し、１
次元ウェーブレット変換を適用することができる。バッ
ファの列方向に、部分的に計算された係数を完全に計算
することができるが、再び、各列の最後のエレメントは
部分的にしか計算することができない。
さの半分だけスクロースすることができる。ここで、画
像の次の４ラインをバッファに読み込むことができる。
バッファに格納された新たなラインそれぞれに対し、１
次元ウェーブレット変換を適用することができる。バッ
ファの列方向に、部分的に計算された係数を完全に計算
することができるが、再び、各列の最後のエレメントは
部分的にしか計算することができない。
【０２４１】第２レベルのウェーブレット分解のために
も同様のことが行われる。再び、バッファの上半分は計
算の完了したウェーブレット係数が入り、その段階でプ
ロセスはほかに処理すべき画像のラインがなくなるまで
反復する。
も同様のことが行われる。再び、バッファの上半分は計
算の完了したウェーブレット係数が入り、その段階でプ
ロセスはほかに処理すべき画像のラインがなくなるまで
反復する。
【０２４２】ライン・アクセス・バッファ内のライン・
ポインタの並べ替えは、様々なやり方で行うことができ
る。一つのやり方は、新しいライン・アクセス・バッフ
ァを作り、それに旧ライン・アクセス・バッファからポ
インタをコピーする方法である。ウェーブレット・ユニ
ット・バッファの高さを法としてスクロールするために
は、旧ライン・アクセス・バッファのエレメントｉに格
納されているポインタが、インデックス（ｉ＋ライン
数）にコピーされることになろう。
ポインタの並べ替えは、様々なやり方で行うことができ
る。一つのやり方は、新しいライン・アクセス・バッフ
ァを作り、それに旧ライン・アクセス・バッファからポ
インタをコピーする方法である。ウェーブレット・ユニ
ット・バッファの高さを法としてスクロールするために
は、旧ライン・アクセス・バッファのエレメントｉに格
納されているポインタが、インデックス（ｉ＋ライン
数）にコピーされることになろう。
【０２４３】なお、圧縮システムの３つのステージは、
バッファ内のデータに対し、そのデータがバッファより
出される前に遂行されるので、係数は一般的に様々に順
序つけられること留意すべきである。ラスター順データ
操作が行われる場合には、本発明のスクロール・バッフ
ァは最小限のメモリで間に合う。
バッファ内のデータに対し、そのデータがバッファより
出される前に遂行されるので、係数は一般的に様々に順
序つけられること留意すべきである。ラスター順データ
操作が行われる場合には、本発明のスクロール・バッフ
ァは最小限のメモリで間に合う。
【０２４４】ソフトウエア（及び／又はハードウエア）
によりライン・アクセス・バッファを管理してポインタ
を操作する。このソフトウエアも、バッファ内のどのデ
ータが処理を完了しバッファから出してよいか知ってい
る。
によりライン・アクセス・バッファを管理してポインタ
を操作する。このソフトウエアも、バッファ内のどのデ
ータが処理を完了しバッファから出してよいか知ってい
る。
【０２４５】アラインメント法 本発明は、係数値を左へ任意量だけシフトする。一実施
例では、このアラインメントは、仮想的アラインメント
法によって行われる。この仮想的アラインメント法は、
係数を実際にシフトしない。その代わりとして、係数を
１ビットプレーンずつ処理する間に、特定の係数につい
てアラインメントが必要とされる実際のビットプレーン
が計算される。重要性レベルと特定の係数に対し適用さ
れるべきシフト量とが与えられれば、本発明は、その係
数の所望の絶対ビットプレーンを、それが可能なビット
プレーンの範囲内にあればアクセスする。すなわち、特
定の係数の所望の絶対ビットプレーンは、カレント重要
性レベルから該係数に適用されるべきシフト量を差し引
いたものにより与えられる。この所望ビットプレーン
は、それが最小の有効な絶対ビットプレーンより大きい
か又は等しく、かつ最大の有効な絶対ビットプレーンよ
り小さいか又は等しいときに有効とみなされる。
例では、このアラインメントは、仮想的アラインメント
法によって行われる。この仮想的アラインメント法は、
係数を実際にシフトしない。その代わりとして、係数を
１ビットプレーンずつ処理する間に、特定の係数につい
てアラインメントが必要とされる実際のビットプレーン
が計算される。重要性レベルと特定の係数に対し適用さ
れるべきシフト量とが与えられれば、本発明は、その係
数の所望の絶対ビットプレーンを、それが可能なビット
プレーンの範囲内にあればアクセスする。すなわち、特
定の係数の所望の絶対ビットプレーンは、カレント重要
性レベルから該係数に適用されるべきシフト量を差し引
いたものにより与えられる。この所望ビットプレーン
は、それが最小の有効な絶対ビットプレーンより大きい
か又は等しく、かつ最大の有効な絶対ビットプレーンよ
り小さいか又は等しいときに有効とみなされる。
【０２４６】２つのアラインメント法が普通である。そ
の中の第１の方法は、平均２乗誤差（ＭＳＥ）法と呼ば
れるもので、フルフレーム（full-frame）の再構成画像
を原画像と比較した時にＭＳＥが縮小もしくは最小化さ
れるように、係数をアラインメントする方法である。図
５０は、このアラインメントの一例である。図５１も参
照のこと。
の中の第１の方法は、平均２乗誤差（ＭＳＥ）法と呼ば
れるもので、フルフレーム（full-frame）の再構成画像
を原画像と比較した時にＭＳＥが縮小もしくは最小化さ
れるように、係数をアラインメントする方法である。図
５０は、このアラインメントの一例である。図５１も参
照のこと。
【０２４７】第２の方法は、ピラミッド型のアラインメ
ント法であり、画像がピラミッド・レベルのサイズに再
構成される場合に良好なレート・歪み性能を提供する。
ここでは、隣接レベルの係数は共通の重要レベルを持た
ない、つまりオーバーラップがない。図５１の左側にあ
るアラインメントは、３レベルＴＳ変換のための厳密に
ピラミッド型のアラインメントを表す。図５１の右側
は、レベル２のピラミッド型アラインメントを表す。
（図５１の厳密にピラミッド型の部分は、レベル３と２
のピラミッド型アラインメントと呼んでよかろう。）
各場合において、レベル内部の係数はＭＳＥに関連して
アラインメントされる。
ント法であり、画像がピラミッド・レベルのサイズに再
構成される場合に良好なレート・歪み性能を提供する。
ここでは、隣接レベルの係数は共通の重要レベルを持た
ない、つまりオーバーラップがない。図５１の左側にあ
るアラインメントは、３レベルＴＳ変換のための厳密に
ピラミッド型のアラインメントを表す。図５１の右側
は、レベル２のピラミッド型アラインメントを表す。
（図５１の厳密にピラミッド型の部分は、レベル３と２
のピラミッド型アラインメントと呼んでよかろう。）
各場合において、レベル内部の係数はＭＳＥに関連して
アラインメントされる。
【０２４８】図５２は、メモリ記憶係数と一つのアライ
ンメントとの間の典型的な関係を示す。
ンメントとの間の典型的な関係を示す。
【０２４９】本発明によれば、実際のシフト操作を行う
必要がないため、メモリサイズの制約がなくなる。さら
に、本発明は、余分なメモリを必要とせず、任意のアラ
インメント法を簡単に実施できる。
必要がないため、メモリサイズの制約がなくなる。さら
に、本発明は、余分なメモリを必要とせず、任意のアラ
インメント法を簡単に実施できる。
【０２５０】ヒストグラム圧縮 本発明はヒストグラム圧縮を利用してもよい。一実施例
では、変換又はバイナリ方式の処理を施される前にヒス
トグラム圧縮が利用される。ヒストグラム圧縮は、一部
の画像に対する圧縮率を向上させる。そのような画像は
通常、ダイナミックレンジの一部の値がどの画素にも使
われない画像である。言い換えれば、画像のダイナミッ
クレンジにギャップが存在する。例えば、ある画像が合
計２５６の値の中の０と２５５の値しかとらないときに
は、その原画像と一対一対応を持つが、ダイナミックレ
ンジのずっと小さな新たな画像を生成できる。この画像
生成は、整数を画像のとる値に写像する増加関数を定義
することにより達成される。例えば、画像が０と２５５
の値しか使わないときには、マッピングで０を０に、１
を２５５に写像する。別の実施例では、画像が偶数（又
は奇数）画素しか持たないときには、画素値を０〜１２
８の値に再写像する。
では、変換又はバイナリ方式の処理を施される前にヒス
トグラム圧縮が利用される。ヒストグラム圧縮は、一部
の画像に対する圧縮率を向上させる。そのような画像は
通常、ダイナミックレンジの一部の値がどの画素にも使
われない画像である。言い換えれば、画像のダイナミッ
クレンジにギャップが存在する。例えば、ある画像が合
計２５６の値の中の０と２５５の値しかとらないときに
は、その原画像と一対一対応を持つが、ダイナミックレ
ンジのずっと小さな新たな画像を生成できる。この画像
生成は、整数を画像のとる値に写像する増加関数を定義
することにより達成される。例えば、画像が０と２５５
の値しか使わないときには、マッピングで０を０に、１
を２５５に写像する。別の実施例では、画像が偶数（又
は奇数）画素しか持たないときには、画素値を０〜１２
８の値に再写像する。
【０２５１】ヒストグラム圧縮を行った後に、画像デー
タに本発明の可逆埋め込みウェーブレットによる圧縮を
施してよい。このように、ヒストグラム圧縮は前処理モ
ードで用いられる。一実施例では、ヒストグラムは、ブ
ーリアン（Boolean）ヒストグラムを基礎としており、
値が生じるか否かのリストを保持するようなものであ
る。まず、全ての生起数が昇順に記録される。次に、そ
れぞれの値は０から順に写像される。
タに本発明の可逆埋め込みウェーブレットによる圧縮を
施してよい。このように、ヒストグラム圧縮は前処理モ
ードで用いられる。一実施例では、ヒストグラムは、ブ
ーリアン（Boolean）ヒストグラムを基礎としており、
値が生じるか否かのリストを保持するようなものであ
る。まず、全ての生起数が昇順に記録される。次に、そ
れぞれの値は０から順に写像される。
【０２５２】一実施例では、誤差の影響を減らすためガ
ード（guard）画素値が用いられる。隣接した再写像画
素値が大きなギャップで隔てられた実画素値に対応する
かもしれないので、再写像値の小さな誤差が実値の大き
な誤差をもたらすことがある。再写像値の近くに割増値
を追加することにより、そのような誤差の影響は減少す
るであろう。
ード（guard）画素値が用いられる。隣接した再写像画
素値が大きなギャップで隔てられた実画素値に対応する
かもしれないので、再写像値の小さな誤差が実値の大き
な誤差をもたらすことがある。再写像値の近くに割増値
を追加することにより、そのような誤差の影響は減少す
るであろう。
【０２５３】原画像を再構成するために、マッピングが
利用されたことが復号化器へ通知される。このマッピン
グをヘッダ中に指示してもよい。これにより、復号化器
において後処理のために同様のテーブルを作成できるよ
うになる。一実施例では、復号化器はレンジをタイル毎
に通知される。一実施例では、本発明は、まず当該マッ
ピングが行われることを知らせ、次に欠落した値（例え
ば上例の２５４）の数を知らせる。ヒストグラム圧縮の
利用の有無を知らせるためのコストは、たったの１ビッ
トである。このビットの後に、全ての再写像値のテーブ
ルが続くことになろう。
利用されたことが復号化器へ通知される。このマッピン
グをヘッダ中に指示してもよい。これにより、復号化器
において後処理のために同様のテーブルを作成できるよ
うになる。一実施例では、復号化器はレンジをタイル毎
に通知される。一実施例では、本発明は、まず当該マッ
ピングが行われることを知らせ、次に欠落した値（例え
ば上例の２５４）の数を知らせる。ヒストグラム圧縮の
利用の有無を知らせるためのコストは、たったの１ビッ
トである。このビットの後に、全ての再写像値のテーブ
ルが続くことになろう。
【０２５４】一実施例では、１タイルずつヒストグラム
圧縮を実行する時の通知量を減らすため、１つのビット
で、新しいブーリアン・ヒストグラムが直前に使用した
ブーリアン・ヒストグラムと同じか違うかを知らせる。
このような場合、新たなブーリアン・ヒストグラムが復
号化器に通知されるのは、それが直前のヒストグラムと
異なるとき（のみ）である。新しいブーリアン・ヒスト
グラムが前のものと違う場合でも、その間に類似点があ
るのが普通である。より詳しくいえば、２つのヒストグ
ラムの排他的論理和はエントロピー・コーダによる圧縮
性がより高いので、それを生成して復号化器へ通知して
もよい。
圧縮を実行する時の通知量を減らすため、１つのビット
で、新しいブーリアン・ヒストグラムが直前に使用した
ブーリアン・ヒストグラムと同じか違うかを知らせる。
このような場合、新たなブーリアン・ヒストグラムが復
号化器に通知されるのは、それが直前のヒストグラムと
異なるとき（のみ）である。新しいブーリアン・ヒスト
グラムが前のものと違う場合でも、その間に類似点があ
るのが普通である。より詳しくいえば、２つのヒストグ
ラムの排他的論理和はエントロピー・コーダによる圧縮
性がより高いので、それを生成して復号化器へ通知して
もよい。
【０２５５】ヒストグラムは、サイズのダイナミックレ
ンジと同じくらいのビット数（例えば８ビット深度の場
合は２５６ビット）を送信することにより通知できる。
そのビットの並び順は画素値に対応する。この場合、あ
るビットが１であるのは、それに対応した値が画像中に
用いられるときである。ヘッダのコストを削減もくしは
最小化するため、このビット列を、第１次マルコフ（Ma
rkov）コンテキストモデルのもとでエントロピー符号化
してもよい。
ンジと同じくらいのビット数（例えば８ビット深度の場
合は２５６ビット）を送信することにより通知できる。
そのビットの並び順は画素値に対応する。この場合、あ
るビットが１であるのは、それに対応した値が画像中に
用いられるときである。ヘッダのコストを削減もくしは
最小化するため、このビット列を、第１次マルコフ（Ma
rkov）コンテキストモデルのもとでエントロピー符号化
してもよい。
【０２５６】別の実施例では、欠落した値が過半数のと
きには発生した値が順に記録されるであろうが、そうで
ないときには欠落した値が順に記録される。
きには発生した値が順に記録されるであろうが、そうで
ないときには欠落した値が順に記録される。
【０２５７】一実施例では、本発明のバイナリ方式が、
パレット化された画像の圧縮のために利用されるであろ
う。パレットはヘッダに格納されるであろう。しかし、
パレット化画像は埋め込まれないであろうから、損失性
伸長のための量子化は妥当な結果をもたらさない。別の
実施例では、パレット化画像は連続階調（カラー又はグ
レースケール）画像に変換され、各成分が変換方式又は
バイナリ方式により圧縮されるかもしれない。これは妥
当な損失性圧縮が可能である。
パレット化された画像の圧縮のために利用されるであろ
う。パレットはヘッダに格納されるであろう。しかし、
パレット化画像は埋め込まれないであろうから、損失性
伸長のための量子化は妥当な結果をもたらさない。別の
実施例では、パレット化画像は連続階調（カラー又はグ
レースケール）画像に変換され、各成分が変換方式又は
バイナリ方式により圧縮されるかもしれない。これは妥
当な損失性圧縮が可能である。
【０２５８】ある種の画像は、１つの指定色（又は指定
色の小サブセット）が特定の目的のために使用された連
続階調画像である。その特定目的色は注記用かもしれな
い。例えば、グレースケールの医用画像には、その画像
を識別するためのコンピュータ生成のカラー文字がある
かもしれない。もう一つの特定目的色は、オーバーレイ
画像において画素が透過であって、下側の画像の画素が
代わりに表示されることを示すかもしれない。禁止され
た色は別の成分画像に分解されるであろう。そして、連
続階調成分及び特殊色成分は、変換方式又はバイナリ方
式で圧縮／伸長されるであろう。
色の小サブセット）が特定の目的のために使用された連
続階調画像である。その特定目的色は注記用かもしれな
い。例えば、グレースケールの医用画像には、その画像
を識別するためのコンピュータ生成のカラー文字がある
かもしれない。もう一つの特定目的色は、オーバーレイ
画像において画素が透過であって、下側の画像の画素が
代わりに表示されることを示すかもしれない。禁止され
た色は別の成分画像に分解されるであろう。そして、連
続階調成分及び特殊色成分は、変換方式又はバイナリ方
式で圧縮／伸長されるであろう。
【０２５９】なお、変換方式及びバイナリ方式は輝度デ
ータのために利用されることが多いが、アルファ混合用
のアルファ・チャネルのような他の形式の２次元データ
が用いられてもよい。
ータのために利用されることが多いが、アルファ混合用
のアルファ・チャネルのような他の形式の２次元データ
が用いられてもよい。
【０２６０】パーサ（parser） 本発明によれば、符号ストリームを、伸長することな
く、送信又は復号化の前に構文解析できるようになる。
この構文解析は、ビットストリームを打ち切り、特定の
量子化のために必要な量の情報だけを伝達することがで
きるパーサによって実行される。このパーサを支援する
ため、マーカー（marker）及びポインタがビットストリ
ーム内の符号化単位の各ビットプレーンの位置を決定す
る。
く、送信又は復号化の前に構文解析できるようになる。
この構文解析は、ビットストリームを打ち切り、特定の
量子化のために必要な量の情報だけを伝達することがで
きるパーサによって実行される。このパーサを支援する
ため、マーカー（marker）及びポインタがビットストリ
ーム内の符号化単位の各ビットプレーンの位置を決定す
る。
【０２６１】本発明は、画像圧縮システムにおいて構文
解析によって実施される装置依存の量子化を提供する。
圧縮システムにおいてマーカーを用いることにより、符
号化後に装置に応じ選択される量子化が可能になる。出
力装置はその特性をパーサに報告し、パーサはその特定
装置向けに符号化済みファイルを量子化する。この量子
化は、ファイルの一部を省くことによる。可逆ウェーブ
レット変換の利用は、画像の非損失復元、あるいは、装
置に応じた視覚的に非損失の色々な歪みでの画像の復元
を可能にする。
解析によって実施される装置依存の量子化を提供する。
圧縮システムにおいてマーカーを用いることにより、符
号化後に装置に応じ選択される量子化が可能になる。出
力装置はその特性をパーサに報告し、パーサはその特定
装置向けに符号化済みファイルを量子化する。この量子
化は、ファイルの一部を省くことによる。可逆ウェーブ
レット変換の利用は、画像の非損失復元、あるいは、装
置に応じた視覚的に非損失の色々な歪みでの画像の復元
を可能にする。
【０２６２】本発明によれば、量子化を符号化後に実行
することが可能になる。図２７及び図２８は、パーサを
備えた圧縮システムのブロック図である。図２７及び図
２８において、元の圧縮されていない画像２１０１が本
発明の圧縮装置２１０２に入力される。圧縮装置２１０
２は、画像２１０１を圧縮ビットストリーム２１０３へ
非損失圧縮するとともとに、圧縮ビットストリーム２１
０３にマーカーを付加する。
することが可能になる。図２７及び図２８は、パーサを
備えた圧縮システムのブロック図である。図２７及び図
２８において、元の圧縮されていない画像２１０１が本
発明の圧縮装置２１０２に入力される。圧縮装置２１０
２は、画像２１０１を圧縮ビットストリーム２１０３へ
非損失圧縮するとともとに、圧縮ビットストリーム２１
０３にマーカーを付加する。
【０２６３】圧縮ビットストリーム２１０３はパーサ２
１０４に入力し、パーサ２１０４は圧縮ビットストリー
ム２１０３のある部分を出力として提供する。そのある
部分は、圧縮ビットストリーム２１０３の全部であるか
もしれないし、その一部分だけかもしれない。要求側の
エージェントもしくは装置は、伸長画像が必要とされる
時に、その装置特性をパーサ２１０４に与える。それに
応じて、パーサ２１０４は圧縮ビットストリーム２１０
４の適切な部分を選択して送出する。パーサ２１０４は
画素もしくは係数レベルの演算もエントロピー符号化／
復号化も行わない。別の実施例では、パーサ２１０４は
そのような働きを多少は果たすかもしれない。
１０４に入力し、パーサ２１０４は圧縮ビットストリー
ム２１０３のある部分を出力として提供する。そのある
部分は、圧縮ビットストリーム２１０３の全部であるか
もしれないし、その一部分だけかもしれない。要求側の
エージェントもしくは装置は、伸長画像が必要とされる
時に、その装置特性をパーサ２１０４に与える。それに
応じて、パーサ２１０４は圧縮ビットストリーム２１０
４の適切な部分を選択して送出する。パーサ２１０４は
画素もしくは係数レベルの演算もエントロピー符号化／
復号化も行わない。別の実施例では、パーサ２１０４は
そのような働きを多少は果たすかもしれない。
【０２６４】パーサ２１０４は、低解像度用の圧縮係数
を選択することにより、モニタに画像を表示するための
符号化データを提供することができる。それと異なる要
求に対しては、パーサ２１０４は注目領域（ＲＯＩ）の
非損失性伸長を可能にするように圧縮データを選択す
る。一実施例では、パーサ２１０４は、要求に従って、
プレビュー画像からプリンタ解像度画像又はフルサイズ
の医用モニタ画像（恐らく１６ビットの画素深度を持
つ）までの変化に必要なビットを送出する。
を選択することにより、モニタに画像を表示するための
符号化データを提供することができる。それと異なる要
求に対しては、パーサ２１０４は注目領域（ＲＯＩ）の
非損失性伸長を可能にするように圧縮データを選択す
る。一実施例では、パーサ２１０４は、要求に従って、
プレビュー画像からプリンタ解像度画像又はフルサイズ
の医用モニタ画像（恐らく１６ビットの画素深度を持
つ）までの変化に必要なビットを送出する。
【０２６５】パーサ２１０４により提供されたデータは
通信路及び／又は記憶装置２１０６へ出力される。伸長
装置２１０７は、そのデータにアクセスし、圧縮データ
を伸長する。伸長された、すなわち再構成されたデータ
は、伸長画像２１０８として出力される。
通信路及び／又は記憶装置２１０６へ出力される。伸長
装置２１０７は、そのデータにアクセスし、圧縮データ
を伸長する。伸長された、すなわち再構成されたデータ
は、伸長画像２１０８として出力される。
【０２６６】図２９において、２ＨＨ周波数帯域内のビ
ットプレーンは３ＨＨ周波数帯域からの情報を利用して
符号化される。ビットプレーンをより明瞭に示すため、
図５０及び図５１に図２９が書き直されている。図５０
のように係数が格納される場合（ＭＳＥ）には、圧縮ビ
ットストリームの打ち切りはＭＳＥレート・歪み最適量
子化とほとんど同一である。この打ち切りが、図５０に
陰をつけたマーカーで示されている。図３０を調べる
と、この配列はプリンタには適切かもしれないが、モニ
タには十分でないであろう。図５１に示すように、係数
が”ピラミッド状に”格納される場合、つまり、ある周
波数帯域の全ビットが最初に格納される場合には、ビッ
トストリームの打ち切りは様々な解像度の画像を提供す
る。
ットプレーンは３ＨＨ周波数帯域からの情報を利用して
符号化される。ビットプレーンをより明瞭に示すため、
図５０及び図５１に図２９が書き直されている。図５０
のように係数が格納される場合（ＭＳＥ）には、圧縮ビ
ットストリームの打ち切りはＭＳＥレート・歪み最適量
子化とほとんど同一である。この打ち切りが、図５０に
陰をつけたマーカーで示されている。図３０を調べる
と、この配列はプリンタには適切かもしれないが、モニ
タには十分でないであろう。図５１に示すように、係数
が”ピラミッド状に”格納される場合、つまり、ある周
波数帯域の全ビットが最初に格納される場合には、ビッ
トストリームの打ち切りは様々な解像度の画像を提供す
る。
【０２６７】マーカーを巧みに使えば、両タイプの打ち
切りが可能になり、解像度の低い、忠実度の低い画像を
発生するであろう。図５０及び図５１中の濃淡の変化
は、最高解像度で低忠実度のビットストリームを発生す
るであろうビットストリームの打ち切りを表す。ＬＨ，
ＨＬ，ＨＨ係数の全部をさらに打ち切れば、画像の解像
度を下げることになろう。
切りが可能になり、解像度の低い、忠実度の低い画像を
発生するであろう。図５０及び図５１中の濃淡の変化
は、最高解像度で低忠実度のビットストリームを発生す
るであろうビットストリームの打ち切りを表す。ＬＨ，
ＨＬ，ＨＨ係数の全部をさらに打ち切れば、画像の解像
度を下げることになろう。
【０２６８】多くの画像圧縮の応用では、画像は、一度
だけ圧縮されるが、何度も伸長されるかもしれない。あ
いにく、たいていの圧縮システムは、許容される損失量
と適当な量子化とが符号化の時点で決定されなければな
らない。プログレッシブ・システムは段々に精細になる
一揃いの画像を与えるが、非損失性再構成は一般にでき
ない、すなわちプログレッシブ・ビルドアップと関係の
ない非損失な方法で符号化された”差分画像”を送り出
すことにより、非損失性再構成が提供される。
だけ圧縮されるが、何度も伸長されるかもしれない。あ
いにく、たいていの圧縮システムは、許容される損失量
と適当な量子化とが符号化の時点で決定されなければな
らない。プログレッシブ・システムは段々に精細になる
一揃いの画像を与えるが、非損失性再構成は一般にでき
ない、すなわちプログレッシブ・ビルドアップと関係の
ない非損失な方法で符号化された”差分画像”を送り出
すことにより、非損失性再構成が提供される。
【０２６９】本発明においては、符号化器は、種々の係
数を周波数及びビットプレーン要素に分解するに足るだ
けの情報を保存する。一実施例では、次のエントロピー
符号化データ単位に何が入っているか知らせるためのマ
ーカーがビットストリームに挿入される。例えば、マー
カーは、次のエントロピー符号化データ単位に、最上位
より３番目のビットプレーンのためのＨＨ周波数情報が
入っていることを示すかもしれない。
数を周波数及びビットプレーン要素に分解するに足るだ
けの情報を保存する。一実施例では、次のエントロピー
符号化データ単位に何が入っているか知らせるためのマ
ーカーがビットストリームに挿入される。例えば、マー
カーは、次のエントロピー符号化データ単位に、最上位
より３番目のビットプレーンのためのＨＨ周波数情報が
入っていることを示すかもしれない。
【０２７０】誰かがモニタ上で画像を調べたいとする
と、低解像度のグレースケール画像を生成するために必
要な情報を要求するであろう。そのユーザがその画像を
印刷したいときには、高解像度の２値画像を生成するた
めに必要な情報が要求されるであろう。最後に、そのユ
ーザが圧縮試験を実施したいとき、あるいはセンサ雑音
の統計分析や医療診断を行いたいときには、その画像の
非損失版が要求されるであろう。
と、低解像度のグレースケール画像を生成するために必
要な情報を要求するであろう。そのユーザがその画像を
印刷したいときには、高解像度の２値画像を生成するた
めに必要な情報が要求されるであろう。最後に、そのユ
ーザが圧縮試験を実施したいとき、あるいはセンサ雑音
の統計分析や医療診断を行いたいときには、その画像の
非損失版が要求されるであろう。
【０２７１】図３１は、パーサ、復号化器、出力装置と
のやりとりに関するブロック図である。図３１におい
て、パーサ２４０２は、マーカー付の非損失性圧縮デー
タ、並びに１つ以上の出力装置、例えば図示のディスプ
レイ・モジュール２４０５の装置特性を受け取るように
接続される。この装置特性に基づき、パーサ２４０２は
圧縮データの適当な部分を選択し、それを通信路２４０
３へ送り、通信路２４０３はそのデータを伸長装置２４
０４へ転送する。伸長装置２４０４はそのデータを復号
化し、復号化データをディスプレイ・モジュール２４０
５に与える。
のやりとりに関するブロック図である。図３１におい
て、パーサ２４０２は、マーカー付の非損失性圧縮デー
タ、並びに１つ以上の出力装置、例えば図示のディスプ
レイ・モジュール２４０５の装置特性を受け取るように
接続される。この装置特性に基づき、パーサ２４０２は
圧縮データの適当な部分を選択し、それを通信路２４０
３へ送り、通信路２４０３はそのデータを伸長装置２４
０４へ転送する。伸長装置２４０４はそのデータを復号
化し、復号化データをディスプレイ・モジュール２４０
５に与える。
【０２７２】本発明は、ワールド・ワイド・ウェブ、そ
の他の画像サーバーに対する改良したサポートをデータ
ストリームに与える。データストリームのある部分はモ
ニタ用の低空間解像度・高画素深度の画像をサポートす
ることができる。別の部分は、高空間解像度・低画素深
度のプリンタをサポートすることができる。データスト
リーム全体は非損失性伝送を提供する。これら３つの使
い方が同じ圧縮データによりサポートされるので、ブラ
ウザがモニタ画像、印刷画像及び非損失性画像を順番に
要求するならば、余分なデータを全く送る必要がない。
伝送されたモニタ画像用情報で印刷画像のために必要と
されるものは、印刷画像のために再利用できる。伝送さ
れたモニタ画像と印刷画像のための情報は、非損失画像
のために再利用できる。本発明は、閲覧のための伝送時
間（伝送費用）を減らし、また、サーバーに格納しなけ
ればならないデータ量を最小にする。
の他の画像サーバーに対する改良したサポートをデータ
ストリームに与える。データストリームのある部分はモ
ニタ用の低空間解像度・高画素深度の画像をサポートす
ることができる。別の部分は、高空間解像度・低画素深
度のプリンタをサポートすることができる。データスト
リーム全体は非損失性伝送を提供する。これら３つの使
い方が同じ圧縮データによりサポートされるので、ブラ
ウザがモニタ画像、印刷画像及び非損失性画像を順番に
要求するならば、余分なデータを全く送る必要がない。
伝送されたモニタ画像用情報で印刷画像のために必要と
されるものは、印刷画像のために再利用できる。伝送さ
れたモニタ画像と印刷画像のための情報は、非損失画像
のために再利用できる。本発明は、閲覧のための伝送時
間（伝送費用）を減らし、また、サーバーに格納しなけ
ればならないデータ量を最小にする。
【０２７３】本発明のシステムにおいては、画像は１度
だけ圧縮されるが、データが何であるかを示すために様
々なマーカーが格納される。その後、ワールド・ワイド
・ウェブ（ＷＥＢ）サーバーは、表示の要求を受信し、
必要な係数を提供するであろう。ＷＥＢサーバーは、圧
縮とか伸長とか何もする必要がなく、送るべきビットス
トリームの適当な部分を選択するだけである。
だけ圧縮されるが、データが何であるかを示すために様
々なマーカーが格納される。その後、ワールド・ワイド
・ウェブ（ＷＥＢ）サーバーは、表示の要求を受信し、
必要な係数を提供するであろう。ＷＥＢサーバーは、圧
縮とか伸長とか何もする必要がなく、送るべきビットス
トリームの適当な部分を選択するだけである。
【０２７４】このような構文解析システムによる量子化
は、可逆ウェーブレット及びコンテキストモデルによる
高度の非損失性圧縮がないとしても、帯域幅の実質的な
増加をもたらす。この構文解析システムは高品質の注目
領域の選択にも利用できる。
は、可逆ウェーブレット及びコンテキストモデルによる
高度の非損失性圧縮がないとしても、帯域幅の実質的な
増加をもたらす。この構文解析システムは高品質の注目
領域の選択にも利用できる。
【０２７５】図３２は量子化選択装置を示す。一実施例
では、この選択装置はソフトウエアによって、各種装置
のための適切な量子化プロファイルを決定するよう構成
される。画像は変換され、様々な周波数帯域のビットプ
レーンを捨てることによって量子化される。次に逆ウェ
ーブレット変換が実行される。再構成画像は表示に矛盾
しない何らかの方法で処理される。モニタに表示される
高解像度画像については、その処理はある種のスケーリ
ングであろう。プリンタの場合には、ある種の閾値処理
又はディザ処理かもしれない。同じ処理が原画像に適用
され、圧縮画像と比較される。平均２乗誤差が例として
用いられたが、どのような視覚的差異基準を用いてもよ
い。様々なビットプレーンの量子化による誤差を利用
し、ビットレートの節減による歪みが最低となるように
ビットプレーンを選択し量子化する。このプロセスは所
望のビットレート又は歪みに達するまで続けられるであ
ろう。各種画像処理操作のための代表的な量子化がいっ
たん決まったならば、量子化をシミュレートする必要は
なく、代表値が用いられるであろう。
では、この選択装置はソフトウエアによって、各種装置
のための適切な量子化プロファイルを決定するよう構成
される。画像は変換され、様々な周波数帯域のビットプ
レーンを捨てることによって量子化される。次に逆ウェ
ーブレット変換が実行される。再構成画像は表示に矛盾
しない何らかの方法で処理される。モニタに表示される
高解像度画像については、その処理はある種のスケーリ
ングであろう。プリンタの場合には、ある種の閾値処理
又はディザ処理かもしれない。同じ処理が原画像に適用
され、圧縮画像と比較される。平均２乗誤差が例として
用いられたが、どのような視覚的差異基準を用いてもよ
い。様々なビットプレーンの量子化による誤差を利用
し、ビットレートの節減による歪みが最低となるように
ビットプレーンを選択し量子化する。このプロセスは所
望のビットレート又は歪みに達するまで続けられるであ
ろう。各種画像処理操作のための代表的な量子化がいっ
たん決まったならば、量子化をシミュレートする必要は
なく、代表値が用いられるであろう。
【０２７６】勿論、スケーリングのような単純な画像処
理操作に関しては、様々な周波数帯域の量子化の効果を
解析的に決定できる。その他のディザ処理やコントラス
ト・マスキングのような操作に関しては、シミュレーシ
ョンによりほぼ最適な量子化を見つけるのはずっと簡単
である。
理操作に関しては、様々な周波数帯域の量子化の効果を
解析的に決定できる。その他のディザ処理やコントラス
ト・マスキングのような操作に関しては、シミュレーシ
ョンによりほぼ最適な量子化を見つけるのはずっと簡単
である。
【０２７７】図３２において、符号ストリーム２５００
は、量子化を含む伸長２５０１及び非損失性伸長２５０
３を施される。その伸長結果に対し、画像処理又は歪み
モデル２５０２，２５０４が適用される。その出力は画
像であり、ＭＳＥ又はＨＶ５差モデル２５０５のような
差モデルを適用される。その差判定の結果に基づき、ア
ラインメントが調節され（２５０４）、したがって量子
化も調節される。
は、量子化を含む伸長２５０１及び非損失性伸長２５０
３を施される。その伸長結果に対し、画像処理又は歪み
モデル２５０２，２５０４が適用される。その出力は画
像であり、ＭＳＥ又はＨＶ５差モデル２５０５のような
差モデルを適用される。その差判定の結果に基づき、ア
ラインメントが調節され（２５０４）、したがって量子
化も調節される。
【０２７８】構文解析を容易にするため、本発明は一連
のヘッダによる合図を利用する。一実施例では、本発明
の符号ストリーム構造は、１つ以上のタグ値を持つ主ヘ
ッダを含む。主ヘッダ中のタグは、符号ストリーム中の
すべてのタイルのために用いられた成分の数、サブサン
プリング及びアラインメント等の情報を知らせる。一実
施例では、符号ストリーム中の各タイルの前に、そのヘ
ッダがある。タイル・ヘッダの情報は、当該タイルに対
してのみ適用され、また主ヘッダの情報をくつがえすか
もしれない。
のヘッダによる合図を利用する。一実施例では、本発明
の符号ストリーム構造は、１つ以上のタグ値を持つ主ヘ
ッダを含む。主ヘッダ中のタグは、符号ストリーム中の
すべてのタイルのために用いられた成分の数、サブサン
プリング及びアラインメント等の情報を知らせる。一実
施例では、符号ストリーム中の各タイルの前に、そのヘ
ッダがある。タイル・ヘッダの情報は、当該タイルに対
してのみ適用され、また主ヘッダの情報をくつがえすか
もしれない。
【０２７９】ヘッダはそれぞれ１つ以上のタグを含む。
一実施例では、インライン・マーカーはない。ヘッダ・
タグは、ある既知の点からユーザがコーダをリセットす
る所までの圧縮データの量を示す。一実施例では、どの
タグもみな１６の倍数のビット数である。したがって、
主ヘッダ及びタイル・ヘッダはどれもみな１６の倍数の
ビット数である。なお、どのタグも、１６以外の数の倍
数のビット数でも構わないことに注意されたい。どのタ
イルデータ・セグメントも、１６の倍数のビット数にな
るよう適当数の０が挿入される。
一実施例では、インライン・マーカーはない。ヘッダ・
タグは、ある既知の点からユーザがコーダをリセットす
る所までの圧縮データの量を示す。一実施例では、どの
タグもみな１６の倍数のビット数である。したがって、
主ヘッダ及びタイル・ヘッダはどれもみな１６の倍数の
ビット数である。なお、どのタグも、１６以外の数の倍
数のビット数でも構わないことに注意されたい。どのタ
イルデータ・セグメントも、１６の倍数のビット数にな
るよう適当数の０が挿入される。
【０２８０】一実施例では、各タイル・ヘッダはそのタ
イル・サイズを指示するかもしれない。別の実施例で
は、各タイルは、どこで次のタイルが始まるか指示する
かもしれない。なお、符号ストリームのバックトラック
が可能なときには、そのような情報をすべて主ヘッダに
挿入することにより、符号化が簡単になるかもしれな
い。パーサは、符号ストリームに関する情報をその量子
化を実行するために利用することができる。
イル・サイズを指示するかもしれない。別の実施例で
は、各タイルは、どこで次のタイルが始まるか指示する
かもしれない。なお、符号ストリームのバックトラック
が可能なときには、そのような情報をすべて主ヘッダに
挿入することにより、符号化が簡単になるかもしれな
い。パーサは、符号ストリームに関する情報をその量子
化を実行するために利用することができる。
【０２８１】一実施例では、タイル・ヘッダはタイルが
ウェーブレット方式とバイナリ方式のいずれで符号化さ
れたか指示するかもしれない。重要性レベル・インディ
ケータは、タイルのデータと重要性レベルとを関係付け
る。重要性レベル・ロケータ（locator）は、可能な打
ち切り位置を知らせる。例えば、各タイルに対し同じ歪
みが望まれるときには、どの重要性レベルがその所望の
歪みレベルと等しいか分かれば、パーサは符号ストリー
ムを適切な位置で打ち切ることができる。一実施例で
は、各タイルは、同じビット数を持つのではなく、ほぼ
同じ歪みを持つ。
ウェーブレット方式とバイナリ方式のいずれで符号化さ
れたか指示するかもしれない。重要性レベル・インディ
ケータは、タイルのデータと重要性レベルとを関係付け
る。重要性レベル・ロケータ（locator）は、可能な打
ち切り位置を知らせる。例えば、各タイルに対し同じ歪
みが望まれるときには、どの重要性レベルがその所望の
歪みレベルと等しいか分かれば、パーサは符号ストリー
ムを適切な位置で打ち切ることができる。一実施例で
は、各タイルは、同じビット数を持つのではなく、ほぼ
同じ歪みを持つ。
【０２８２】本発明は、重要性レベル・ロケータ・タグ
を持つことにより、複数のタイルと、各タイルのどこで
終わるべきかの指示を持ち得るようにしている。
を持つことにより、複数のタイルと、各タイルのどこで
終わるべきかの指示を持ち得るようにしている。
【０２８３】タグとポインタ 復号化又は構文解析に用いられる構文解析用マーカー及
びその他の情報が、タグに入れられてもよい。一実施例
では、ヘッダは以下のルールに従うタグによって制御情
報を与える。
びその他の情報が、タグに入れられてもよい。一実施例
では、ヘッダは以下のルールに従うタグによって制御情
報を与える。
【０２８４】タグは固定サイズでも可変サイズでもよ
い。成分数、タイル数、レベル数、又はリセットもしく
は所望情報の数により、タグは長さが変わってもよい。
い。成分数、タイル数、レベル数、又はリセットもしく
は所望情報の数により、タグは長さが変わってもよい。
【０２８５】画像が構文解析され量子化されるならば、
それらのタグは新しい画像特性を表すように変更され
る。
それらのタグは新しい画像特性を表すように変更され
る。
【０２８６】データストリーム中のリセット点は、８の
倍数のビット数になるように０を挿入される。エントロ
ピー・コーダを符号ストリームのある点でリセットでき
るが、その点は符号化時に決定される（しかし、それを
行うことができるのは、一つの重要性レベルの符号化の
終わりでだけである）。このリセットは、エントロピー
・コーダにおける全ての状態情報（コンテキスト及び確
率）が既知の初期状態に戻されることを意味する。次
に、符号ストリームは次の８の倍数のビット数まで０を
挿入される。
倍数のビット数になるように０を挿入される。エントロ
ピー・コーダを符号ストリームのある点でリセットでき
るが、その点は符号化時に決定される（しかし、それを
行うことができるのは、一つの重要性レベルの符号化の
終わりでだけである）。このリセットは、エントロピー
・コーダにおける全ての状態情報（コンテキスト及び確
率）が既知の初期状態に戻されることを意味する。次
に、符号ストリームは次の８の倍数のビット数まで０を
挿入される。
【０２８７】パーサは、画像を量子化する際に符号スト
リーム・タグだけを手がかりとして用いる。一実施例で
は、この量子化処理のために、タイル長、成分長、リセ
ット、ビット対重要性レベル、及び、重要性レベル・ロ
ケータの各タグが用いられる。
リーム・タグだけを手がかりとして用いる。一実施例で
は、この量子化処理のために、タイル長、成分長、リセ
ット、ビット対重要性レベル、及び、重要性レベル・ロ
ケータの各タグが用いられる。
【０２８８】パーサによって画像が量子化された後、そ
のタグはすべて新しい符号ストリームを反映するよう変
更される。これは画像と、タイルサイズ、成分数、成分
のスパン、全ての長さとポインタ等々に影響を及ぼすの
が普通である。さらに、画像がどのように量子化された
かを記述する情報タグも含まれる。
のタグはすべて新しい符号ストリームを反映するよう変
更される。これは画像と、タイルサイズ、成分数、成分
のスパン、全ての長さとポインタ等々に影響を及ぼすの
が普通である。さらに、画像がどのように量子化された
かを記述する情報タグも含まれる。
【０２８９】表３は、本発明の一実施例における全ての
タグの一覧表である。説明と用語はしばしばＪＰＥＧと
は異なるが、可能な場合には同じマーカーと識別子が用
いられる。どの画像も少なくとも２つのヘッダ、すなわ
ち、画像の始まりにある主ヘッダと、各タイルの始まり
にあるタイルヘッダとを有する。（どの符号ストリーム
もみな少なくとも１つのタイルを含む）３種類のタグ、
すなわち区切りタグ、機能タグ及び情報タグも用いられ
る。区切りタグは、ヘッダ及びデータのフレーミングの
ために用いられる。機能タグは、利用される符号化機能
を記述するために使われる。情報タグはデータに関する
オプションの情報を提供する。
タグの一覧表である。説明と用語はしばしばＪＰＥＧと
は異なるが、可能な場合には同じマーカーと識別子が用
いられる。どの画像も少なくとも２つのヘッダ、すなわ
ち、画像の始まりにある主ヘッダと、各タイルの始まり
にあるタイルヘッダとを有する。（どの符号ストリーム
もみな少なくとも１つのタイルを含む）３種類のタグ、
すなわち区切りタグ、機能タグ及び情報タグも用いられ
る。区切りタグは、ヘッダ及びデータのフレーミングの
ために用いられる。機能タグは、利用される符号化機能
を記述するために使われる。情報タグはデータに関する
オプションの情報を提供する。
【０２９０】
【表３】
【０２９１】なお、”ｘ”は当該タグが当該ヘッダ中で
用いられないことを意味する。ヘッダ中のＴＬＭタグ又
は各タイル中のＴＬＴタグのどちかが必要とされるが、
その両方は必要でない。成分ポインタが必要であるの
は、２つ以上の成分があるときだけである。
用いられないことを意味する。ヘッダ中のＴＬＭタグ又
は各タイル中のＴＬＴタグのどちかが必要とされるが、
その両方は必要でない。成分ポインタが必要であるの
は、２つ以上の成分があるときだけである。
【０２９２】図３３は本発明の符号ストリームにおける
区切りタグの配置を表す。各符号ストリームは、１つの
ＳＯＩタグ、１つのＳＯＣタグ、１つのＥＯＩタグだけ
（及び少なくとも１つのタイル）を持つ。各タイルは１
つのＳＯＴタグと１つのＳＯＳタグを持つ。各区切りタ
グは１６ビットで、長さ情報を含まない。
区切りタグの配置を表す。各符号ストリームは、１つの
ＳＯＩタグ、１つのＳＯＣタグ、１つのＥＯＩタグだけ
（及び少なくとも１つのタイル）を持つ。各タイルは１
つのＳＯＴタグと１つのＳＯＳタグを持つ。各区切りタ
グは１６ビットで、長さ情報を含まない。
【０２９３】ＳＯＩタグは、ＪＰＥＧファイルの始まり
を示し、１６ビットのＪＰＥＧマジックナンバー（magi
c number）である。
を示し、１６ビットのＪＰＥＧマジックナンバー（magi
c number）である。
【０２９４】ＳＯＣタグはファイルの始まりを示し、Ｓ
ＯＩタグの直後にくる。ＳＯＩタグとＳＯＣタグは全体
として、ユニーク数を形成する１６ビットとなる。
ＯＩタグの直後にくる。ＳＯＩタグとＳＯＣタグは全体
として、ユニーク数を形成する１６ビットとなる。
【０２９５】ＳＯＴタグはタイルの始まりを示す。符号
ストリームには少なくとも１つのタイルがある。ＳＯＴ
はストリームがまだ同期していることを保証するための
チェックとして働く。
ストリームには少なくとも１つのタイルがある。ＳＯＴ
はストリームがまだ同期していることを保証するための
チェックとして働く。
【０２９６】ＳＯＳタグは”スキャン”の始まりを示
し、その後にタイルの実画像データが続く。ＳＯＳはタ
イル・ヘッダの終わりを示し、また、ＣＲＥＷ符号スト
リームには少なくとも１つのＳＯＳがなければならな
い。ＳＯＳとその次のＳＯＴ又はＥＯＩ（画像の終わ
り）との間のデータは１６の倍数のビット数であり、こ
の符号ストリームは必要であれば０が挿入される。
し、その後にタイルの実画像データが続く。ＳＯＳはタ
イル・ヘッダの終わりを示し、また、ＣＲＥＷ符号スト
リームには少なくとも１つのＳＯＳがなければならな
い。ＳＯＳとその次のＳＯＴ又はＥＯＩ（画像の終わ
り）との間のデータは１６の倍数のビット数であり、こ
の符号ストリームは必要であれば０が挿入される。
【０２９７】ＥＯＩタグは画像の終わりを示す。ＥＯＩ
はストリームがまだ同期していることを保証するための
チェックとして働く。符号ストリーム中に少なくとも１
つのＥＯＩがある。
はストリームがまだ同期していることを保証するための
チェックとして働く。符号ストリーム中に少なくとも１
つのＥＯＩがある。
【０２９８】機能タグは、タイル又は画像の全体を符号
化するために利用される機能を記述する。これらタグの
中には、主ヘッダに用いられるが、個々のタイルの符号
化中に別の値を持つ同じタグを使って覆すことができる
ものもある。ＳＩＺタグは画像格子の幅と高さ、タイル
の幅と高さ、成分数、色空間変換（必要なとき）、各成
分のサイズ（画素深度）、及び成分が基準格子をどのよ
うに埋めるかを定義する。このタグは主ヘッダにのみ出
現し、タイル・ヘッダ中には出現しない。各タイルは、
その成分のすべてに同じ特性を提供させる。ここで定義
されたパラメータの多くは他のタグのためにも用いられ
るため、ＳＩＺタグはＳＯＣタグのすぐ後に続かねばな
らない。このタグの長さは、ＳＩＺの後の最初のフィー
ルドであるＬsizに保存されるが、成分数に依存する。
図３４はＳＩＺタグに関する画像とタイルのサイズのシ
ンタックスを示す。
化するために利用される機能を記述する。これらタグの
中には、主ヘッダに用いられるが、個々のタイルの符号
化中に別の値を持つ同じタグを使って覆すことができる
ものもある。ＳＩＺタグは画像格子の幅と高さ、タイル
の幅と高さ、成分数、色空間変換（必要なとき）、各成
分のサイズ（画素深度）、及び成分が基準格子をどのよ
うに埋めるかを定義する。このタグは主ヘッダにのみ出
現し、タイル・ヘッダ中には出現しない。各タイルは、
その成分のすべてに同じ特性を提供させる。ここで定義
されたパラメータの多くは他のタグのためにも用いられ
るため、ＳＩＺタグはＳＯＣタグのすぐ後に続かねばな
らない。このタグの長さは、ＳＩＺの後の最初のフィー
ルドであるＬsizに保存されるが、成分数に依存する。
図３４はＳＩＺタグに関する画像とタイルのサイズのシ
ンタックスを示す。
【０２９９】以下は各要素のサイズと値の説明リストで
ある。
ある。
【０３００】ＳＩＺ：マーカー。
【０３０１】Ｌｓｉｚ：マーカを含めない、バイト数で
表したタグの長さ（偶数でなければならない）。
表したタグの長さ（偶数でなければならない）。
【０３０２】Ｘｓｉｚ：画像基準格子の幅（１成分の画
像又は共通のサブサンプリングによる色成分を持つ画像
では画像幅と同じ）。
像又は共通のサブサンプリングによる色成分を持つ画像
では画像幅と同じ）。
【０３０３】Ｙｓｉｚ：画像基準格子の高さ（１成分の
画像又は共通のサブサンプリングによる色成分を持つ画
像では画像の高さと同じ）。
画像又は共通のサブサンプリングによる色成分を持つ画
像では画像の高さと同じ）。
【０３０４】ＸＴｓｉｚ：１タイル画像基準格子の幅。
タイルは、あらゆる成分の１標本を持てるだけの幅でな
ければならない。画像幅内のタイルの数は
タイルは、あらゆる成分の１標本を持てるだけの幅でな
ければならない。画像幅内のタイルの数は
【０３０５】
【外３】
【０３０６】に等しい。
【０３０７】ＹＴｓｉｚ：１タイル画像基準格子の高
さ。タイルは、あらゆる成分の１標本を持てるだけの高
さでなければならない。画像高さ内のタイルの数は
さ。タイルは、あらゆる成分の１標本を持てるだけの高
さでなければならない。画像高さ内のタイルの数は
【０３０８】
【外４】
【０３０９】に等しい。
【０３１０】Ｃｓｉｚ：画像中の成分の数。
【０３１１】ＣＳｓｉｚ：色空間変換の種類（必要なと
き）。このタグは包括的ではない。（多くの多成分空間
変換はここでは指定できない。それらは本発明のファイ
ルフォーマット内でない、ほかの場所で指示される必要
がある）。表４に色空間変換のための値を示す。
き）。このタグは包括的ではない。（多くの多成分空間
変換はここでは指定できない。それらは本発明のファイ
ルフォーマット内でない、ほかの場所で指示される必要
がある）。表４に色空間変換のための値を示す。
【０３１２】
【表４】
【０３１３】このタグにおいて記述されるサブサンプリ
ングは、各成分に最高解像度を利用できない画像に適用
される。本発明のシステムは、最高解像度を利用できる
時に重要性の低い成分のサイズを縮小する別の方法があ
る。
ングは、各成分に最高解像度を利用できない画像に適用
される。本発明のシステムは、最高解像度を利用できる
時に重要性の低い成分のサイズを縮小する別の方法があ
る。
【０３１４】Ｓｓｉｚｉ： 第ｉ成分の精度（画素深
度）。このパラメータ、ＸＲｓｉｚ及びＹＲｓｉｚは全
ての成分ために繰り返される。
度）。このパラメータ、ＸＲｓｉｚ及びＹＲｓｉｚは全
ての成分ために繰り返される。
【０３１５】ＸＲｓｉｚｉ：第ｉ成分のＸ次元の大き
さ。例えば、数字２は当該成分が２つの水平基準格子点
に寄与することを意味する。このパラメータと、Ｓｓｉ
ｚ、ＹＲｓｉｚは全ての成分のために繰り返される。
さ。例えば、数字２は当該成分が２つの水平基準格子点
に寄与することを意味する。このパラメータと、Ｓｓｉ
ｚ、ＹＲｓｉｚは全ての成分のために繰り返される。
【０３１６】ＹＲｓｉｚｉ：第ｉ成分のＹ次元の大き
さ。例えば、数字２は当該成分が２つの垂直基準格子点
に寄与することを意味する。このパラメータと、Ｘｓｉ
ｚ、ＸＲｓｉｚは全ての成分のために繰り返される。
さ。例えば、数字２は当該成分が２つの垂直基準格子点
に寄与することを意味する。このパラメータと、Ｘｓｉ
ｚ、ＸＲｓｉｚは全ての成分のために繰り返される。
【０３１７】ｒｅｓ：必要なときに最後に置かれる０の
埋め草バイト。
埋め草バイト。
【０３１８】
【表５】
【０３１９】ＣＯＤタグは、画像又はタイルに用いられ
たバイナリ方式やウェーブレット方式といった符号化方
式、変換フィルタ及びエントロピー・コーダを記述す
る。このタグは主ヘッダに含まれ、またタイルヘッダに
も使用できる。このタグの長さは成分数に依存する。図
３５は、符号化方式シンタックスを示す。表６は符号化
方式のためのサイズと値を示す。
たバイナリ方式やウェーブレット方式といった符号化方
式、変換フィルタ及びエントロピー・コーダを記述す
る。このタグは主ヘッダに含まれ、またタイルヘッダに
も使用できる。このタグの長さは成分数に依存する。図
３５は、符号化方式シンタックスを示す。表６は符号化
方式のためのサイズと値を示す。
【０３２０】
【表６】
【０３２１】ＣＯＤ：マーカー。
【０３２２】Ｌｃｏｄ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数でなければならない）。
で表したタグの長さ（偶数でなければならない）。
【０３２３】Ｃｃｏｄｉ：各成分の符号化方式。
【０３２４】ｒｅｓ：必要なときに最後に置かれる０の
埋め草バイト。
埋め草バイト。
【０３２５】
【表７】
【０３２６】各成分毎に、ＡＬＧタグはピラミッドレベ
ル数と係数のアラインメントを記述する。ＡＬＧは主ヘ
ッダに用いられ、またタイルヘッダにも用いることがで
きる。このタグの長さは、成分数に依存し、場合によっ
てはレベル数にも依存する。図３６は、本発明の成分ア
ラインメント・シンタックスの一例を示す。図３６にお
いて、以下の成分が含まれる。
ル数と係数のアラインメントを記述する。ＡＬＧは主ヘ
ッダに用いられ、またタイルヘッダにも用いることがで
きる。このタグの長さは、成分数に依存し、場合によっ
てはレベル数にも依存する。図３６は、本発明の成分ア
ラインメント・シンタックスの一例を示す。図３６にお
いて、以下の成分が含まれる。
【０３２７】ＡＬＧ：このマーカーは、成分アラインメ
ント・パラメータのサイズと値を示す。
ント・パラメータのサイズと値を示す。
【０３２８】
【表８】
【０３２９】Ｌａｌｇ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３３０】Ｐａｌｇi：第ｉ成分のピラミッド分解レ
ベル数。このパラメータとＡａｌｇ、場合によってはＳ
ａｌｇも、各成分毎に１レコードとして繰り返される。
ベル数。このパラメータとＡａｌｇ、場合によってはＳ
ａｌｇも、各成分毎に１レコードとして繰り返される。
【０３３１】Ａｓｌｇi：第ｉ成分のアラインメント。
このテーブル・エントリーは、係数のアラインメントを
記述し、あらゆる成分のために繰り返される。表９にＡ
ａｌｇパラメータの値を表す。
このテーブル・エントリーは、係数のアラインメントを
記述し、あらゆる成分のために繰り返される。表９にＡ
ａｌｇパラメータの値を表す。
【０３３２】
【表９】
【０３３３】Ｐａｌｇ、場合によってはＳａｌｇも、各
成分毎に１レコードとして繰り返される。
成分毎に１レコードとして繰り返される。
【０３３４】Ｔａｌｇi：表１０にテール情報選択方法
を示す。
を示す。
【０３３５】
【表１０】
【０３３６】Ｓａｌｇij：第ｉ成分の第ｊサブブロック
のアラインメント値であり、当該成分のためのＡａｌｇ
iの値が”カスタム・アラインメント"であるときにのみ
用いられる。この数は、どの カスタム・アラインメン
トが選ばれるかにより８ビット又は１６ビットであり、
また、当該成分に関し、画像のあらゆる周波数帯域のた
めに順番に繰り返される。（バイナリ方式に関しては、
Ｓａｌｇijは第ｉピラミッドレベルのアラインメント値
である） Ｓａｌｇijが用いられる時には、Ｓａｌｇij
と、Ａａｌｇ及びＰａｌｇは各成分毎に１レコードとし
て繰り返される。
のアラインメント値であり、当該成分のためのＡａｌｇ
iの値が”カスタム・アラインメント"であるときにのみ
用いられる。この数は、どの カスタム・アラインメン
トが選ばれるかにより８ビット又は１６ビットであり、
また、当該成分に関し、画像のあらゆる周波数帯域のた
めに順番に繰り返される。（バイナリ方式に関しては、
Ｓａｌｇijは第ｉピラミッドレベルのアラインメント値
である） Ｓａｌｇijが用いられる時には、Ｓａｌｇij
と、Ａａｌｇ及びＰａｌｇは各成分毎に１レコードとし
て繰り返される。
【０３３７】ｒｅｓ：必要なときに最後に置かれる０の
埋め草バイト。
埋め草バイト。
【０３３８】ＴＬＭタグは、画像中のあらゆるタイルの
長さを記述する。各タイルの長さは、ＳＯＴタグの第１
バイトから（次のタイルの）次のＳＯＴタグの第１バイ
ト、又はＥＯＩ（画像の終わり）までを測った長さであ
る。言い換えれば、この長さはタイルへのポインタのリ
スト又はデイジーチェーンである。
長さを記述する。各タイルの長さは、ＳＯＴタグの第１
バイトから（次のタイルの）次のＳＯＴタグの第１バイ
ト、又はＥＯＩ（画像の終わり）までを測った長さであ
る。言い換えれば、この長さはタイルへのポインタのリ
スト又はデイジーチェーンである。
【０３３９】符号ストリームは、単一のＴＬＭタグ又は
各タイル毎のＴＴＬタグのいずれかを含むが、その両方
は含まない。主ヘッダ中にＴＬＭタグが使用される時に
は、ＴＬＴタグは用いられない。逆に、各タイルがＴＬ
Ｔタグで終わるときには、ＴＬＭタグは用いられない。
ＴＬＭヘッダ中の個々のタイル長の値は、ＴＬＭが使わ
れないとしたならば対応ＴＬＴタグのために用いられる
であろう値と同じである。ＴＬＭタグの長さは、画像中
のタイル数に依存する。図３７はタイル長・主ヘッダの
シンタックスの一例を示す。
各タイル毎のＴＴＬタグのいずれかを含むが、その両方
は含まない。主ヘッダ中にＴＬＭタグが使用される時に
は、ＴＬＴタグは用いられない。逆に、各タイルがＴＬ
Ｔタグで終わるときには、ＴＬＭタグは用いられない。
ＴＬＭヘッダ中の個々のタイル長の値は、ＴＬＭが使わ
れないとしたならば対応ＴＬＴタグのために用いられる
であろう値と同じである。ＴＬＭタグの長さは、画像中
のタイル数に依存する。図３７はタイル長・主ヘッダの
シンタックスの一例を示す。
【０３４０】ＴＬＭ：表１１に、タイル長・主ヘッダパ
ラメータのサイズと値を示す。
ラメータのサイズと値を示す。
【０３４１】
【表１１】
【０３４２】Ｌｔｌｍ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３４３】Ｐｔｌｍｉ：第ｉタイルのＳＯＴマーカー
から次のＳＯＴ（又はＥＯＩ）マーカーまでのバイト数
で表した長さ。これは、画像中のあらゆるタイルのため
に繰り返される。
から次のＳＯＴ（又はＥＯＩ）マーカーまでのバイト数
で表した長さ。これは、画像中のあらゆるタイルのため
に繰り返される。
【０３４４】ＴＬＴタグはカレント・タイルの長さを記
述するが、この長さは、ＳＯＴタグの第１バイトから次
のタイルのＳＯＴタグの第１バイトまで（又はＥＯＩま
で）を測った長さである。言い換えれば、ＴＬＴは次の
タイルへのポインタである。ＴＬＴシンタックスの一例
を図３８に示す。
述するが、この長さは、ＳＯＴタグの第１バイトから次
のタイルのＳＯＴタグの第１バイトまで（又はＥＯＩま
で）を測った長さである。言い換えれば、ＴＬＴは次の
タイルへのポインタである。ＴＬＴシンタックスの一例
を図３８に示す。
【０３４５】ＴＬＭタグかＴＬＴタグのいずれかが必要
とされ、両方は必要とされない。ＴＬＴタグは、使用さ
れる時には、全てのタイルヘッダに必要とされ、そして
ＴＬＭタグは使われない。これらのタイル長の値は両マ
ーカーとも同一である。
とされ、両方は必要とされない。ＴＬＴタグは、使用さ
れる時には、全てのタイルヘッダに必要とされ、そして
ＴＬＭタグは使われない。これらのタイル長の値は両マ
ーカーとも同一である。
【０３４６】ＴＬＴ：表１２に、タイル長・タイルヘッ
ダパラメータのサイズと値を示す。
ダパラメータのサイズと値を示す。
【０３４７】
【表１２】
【０３４８】Ｌｔｌｔ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３４９】Ｐｔｌｔ：タイルのＳＯＴマーカーから次
のＳＯＴマーカー（又はＥＯＩマーカー）までの長さ
（バイト数）。
のＳＯＴマーカー（又はＥＯＩマーカー）までの長さ
（バイト数）。
【０３５０】ＣＰＴタグは、ＳＯＴの第１バイトより、
タイル中の第１成分以外のすべての成分の第１バイトを
指し示す。成分符号化データは各タイル内にノンインタ
ーリーブ形式で配置され、８ビット境界から始まる。こ
の点でエントロピー・コーダはリセットされる。
タイル中の第１成分以外のすべての成分の第１バイトを
指し示す。成分符号化データは各タイル内にノンインタ
ーリーブ形式で配置され、８ビット境界から始まる。こ
の点でエントロピー・コーダはリセットされる。
【０３５１】画像が２つ以上の成分を含むときに、この
タグはあらゆるタイルのタイルヘッダに使用される。こ
の可変長タグのサイズは、画像中の成分数に依存する。
成分ポインタのシンタックスの一例を図３９に示す。
タグはあらゆるタイルのタイルヘッダに使用される。こ
の可変長タグのサイズは、画像中の成分数に依存する。
成分ポインタのシンタックスの一例を図３９に示す。
【０３５２】ＣＰＴ：表１３に、成分ポインタのパラメ
ータのサイズと値を示す。
ータのサイズと値を示す。
【０３５３】
【表１３】
【０３５４】Ｌｃｐｔ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３５５】Ｐｃｐｔi：カレント・タイルのＳＯＴタ
グから次の成分の始まりまでのバイト数。第１成分のデ
ータはＳＯＳタグの直後に始まるため、Ｐｃｐｔ値の数
は成分数より小さい。新たな成分データは８ビット境界
上で始まる。
グから次の成分の始まりまでのバイト数。第１成分のデ
ータはＳＯＳタグの直後に始まるため、Ｐｃｐｔ値の数
は成分数より小さい。新たな成分データは８ビット境界
上で始まる。
【０３５６】ＩＲＳタグは、カレント・タイルのＳＯＴ
タグの第１バイトよりデータ中のリセットを指し示す。
これらのリセットは、符号化が完了した重要レベルの終
わりの後の８ビット境界に見出される。リセットが生じ
る点の成分は、ＣＰＴタグ値とリセット・ポインタとの
間の関係によって決定できる。このタグの長さは、復号
化器に利用されたリセットの数に依存する。重要性レベ
ル・リセット・シンタックスの一例を図４０に示す。
タグの第１バイトよりデータ中のリセットを指し示す。
これらのリセットは、符号化が完了した重要レベルの終
わりの後の８ビット境界に見出される。リセットが生じ
る点の成分は、ＣＰＴタグ値とリセット・ポインタとの
間の関係によって決定できる。このタグの長さは、復号
化器に利用されたリセットの数に依存する。重要性レベ
ル・リセット・シンタックスの一例を図４０に示す。
【０３５７】ＩＲＳ：表１４に重要性レベル・リセット
のパラメータのサイズと値を表す。
のパラメータのサイズと値を表す。
【０３５８】
【表１４】
【０３５９】Ｌｉｒｓ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３６０】Ｉｉｒｓi：第ｉリセットでのカレント重
要性レベルの番号。このＩｉｒｓタグと、対応したＰｉ
ｒｓタグとが一種のレコードを形成し、これは各リセッ
ト毎に繰り返される。これらのレコードは、リセットを
持つ最も高い重要性レベルからリセットを持つ最低の重
要性レベルへと続き、その次の成分の重要性レベルのも
のが続き、同様にして最後の成分まで続く順序である。
要性レベルの番号。このＩｉｒｓタグと、対応したＰｉ
ｒｓタグとが一種のレコードを形成し、これは各リセッ
ト毎に繰り返される。これらのレコードは、リセットを
持つ最も高い重要性レベルからリセットを持つ最低の重
要性レベルへと続き、その次の成分の重要性レベルのも
のが続き、同様にして最後の成分まで続く順序である。
【０３６１】Ｐｉｒｓi：カレント・タイルのＳＯＴタ
グから第ｉリセットのバイトまでのバイト数。このＰｉ
ｒｓタグとＩｉｒｓタグとが一種のレコードを形成し、
これは各リセットに対し繰り返される。これらのレコー
ドは、最小のポインタから最大のポインタへの順序でな
ければならない。すなわち、これらのレコードは、各リ
セットバイトを符号ストリーム中で出現した順に指し示
す（数が小さくなるほど、物理的には先に出現するバイ
トを指す）。
グから第ｉリセットのバイトまでのバイト数。このＰｉ
ｒｓタグとＩｉｒｓタグとが一種のレコードを形成し、
これは各リセットに対し繰り返される。これらのレコー
ドは、最小のポインタから最大のポインタへの順序でな
ければならない。すなわち、これらのレコードは、各リ
セットバイトを符号ストリーム中で出現した順に指し示
す（数が小さくなるほど、物理的には先に出現するバイ
トを指す）。
【０３６２】特定の情報タグがもっぱら情報目的のため
に含まれる。これらの情報タグは、復号化器のためには
必要ではないが、パーサの助けとなろう。
に含まれる。これらの情報タグは、復号化器のためには
必要ではないが、パーサの助けとなろう。
【０３６３】例えば、ＶＥＲタグはメジャー・バージョ
ン番号及びマイナー・バージョン番号を記述する。この
タグは、主ヘッダに使われる。このタグは、規定されて
はいるが、画像の復号化に必要とされる機能レベルを意
味しない。実は、その目的は、あらゆる復号化器及びパ
ーサを、本発明のどのバージョンの符号ストリームも復
号化及び構文解析できるようにすることである。本発明
のバージョン番号のシンタックスの一例を図４１に示
す。
ン番号及びマイナー・バージョン番号を記述する。この
タグは、主ヘッダに使われる。このタグは、規定されて
はいるが、画像の復号化に必要とされる機能レベルを意
味しない。実は、その目的は、あらゆる復号化器及びパ
ーサを、本発明のどのバージョンの符号ストリームも復
号化及び構文解析できるようにすることである。本発明
のバージョン番号のシンタックスの一例を図４１に示
す。
【０３６４】ＶＥＲ：表１５にバージョン番号パラメー
タのサイズと値を示す。
タのサイズと値を示す。
【０３６５】
【表１５】
【０３６６】Ｌｖｅｒ：マーカーを含めない、バイト数
で表した卓の長さ（偶数である）。
で表した卓の長さ（偶数である）。
【０３６７】Ｖｖｅｒ：メジャー・バージョン番号。
【０３６８】Ｒｖｅｒ：マイナー・バージョン番号。
【０３６９】ＢＶＩタグは、画像幅を基準にして、ビッ
トの数を重要性レベルに関連付ける。このオプションの
タグは、主ヘッダに用いられる。この可変長タグのサイ
ズは、符号化器によって数え上げられた重要性レベルの
数に依存する。ビット対重要性レベル・シンタックスの
一例を図４２に示す。
トの数を重要性レベルに関連付ける。このオプションの
タグは、主ヘッダに用いられる。この可変長タグのサイ
ズは、符号化器によって数え上げられた重要性レベルの
数に依存する。ビット対重要性レベル・シンタックスの
一例を図４２に示す。
【０３７０】ＢＶＩ：表１６に、タイル長主ヘッダ・パ
ラメータのサイズと値を示す。
ラメータのサイズと値を示す。
【０３７１】
【表１６】
【０３７２】Ｌｂｖｉ：マーカーを含めない、ビット数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３７３】Ｃｂｖｉi：これは、どの成分データが記
述されるのか知らせる。このＣｂｖｉパラメータはＩｂ
ｖｉ及びＰｂｖｉと共に、１レコードを形成し、これは
記述されたすべての成分及び重要性レベルについて繰り
返される。最初の成分の全ての重要性レベル記述、次の
成分の全ての重要性レベル記述、等々と続くような順序
でなければならない。
述されるのか知らせる。このＣｂｖｉパラメータはＩｂ
ｖｉ及びＰｂｖｉと共に、１レコードを形成し、これは
記述されたすべての成分及び重要性レベルについて繰り
返される。最初の成分の全ての重要性レベル記述、次の
成分の全ての重要性レベル記述、等々と続くような順序
でなければならない。
【０３７４】Ｉｂｖｉi：カレント成分において、Ｐｂ
ｖｉi内のバイト数につき符号化された重要性レベルの
番号。この番号（１つ又は複数）は、レート・歪み曲線
の関心点を伝えるために符号化時に選択される。このＩ
ｂｖｉパラメータはＣｂｖｉ及びＰｂｖｉとともに１レ
コードを形成し、これは記述されたすべての成分及び重
要性レベルについて繰り返される。
ｖｉi内のバイト数につき符号化された重要性レベルの
番号。この番号（１つ又は複数）は、レート・歪み曲線
の関心点を伝えるために符号化時に選択される。このＩ
ｂｖｉパラメータはＣｂｖｉ及びＰｂｖｉとともに１レ
コードを形成し、これは記述されたすべての成分及び重
要性レベルについて繰り返される。
【０３７５】Ｐｂｖｉi：主ヘッダとタイルヘッダ、及
び、Ｉｂｖｉi内の重要性レベルの数に関連した全ての
データを含む符号化ファイル中のバイト数。このＰｂｖ
ｉパラメータはＣｂｖｉ及びＩｂｖｉとともに１レコー
ドを形成し、これは記述されたすべての成分及び重要性
レベルについて繰り返される。
び、Ｉｂｖｉi内の重要性レベルの数に関連した全ての
データを含む符号化ファイル中のバイト数。このＰｂｖ
ｉパラメータはＣｂｖｉ及びＩｂｖｉとともに１レコー
ドを形成し、これは記述されたすべての成分及び重要性
レベルについて繰り返される。
【０３７６】ｒｅｓ：必要なときに最後に置かれる０の
埋め草バイト。
埋め草バイト。
【０３７７】ＩＬＬタグは、符号化データの重要性レベ
ルの終わりに対応した符号ストリームへのポインタを記
述する。ＩＬＬタグは、ＩＲＳタグと似ているけれど
も、リセットも８ビット境界へのビット挿入もないデー
タを指し示す。このタグにより、パーサは、画像幅基準
でほぼ同じひずみのタイルを見つけて打ち切ることが可
能になる。このタグは、オプションであり、タイルヘッ
ダ中でだけ使われる。このタグの長さは、数え上げられ
た重要性レベルの数に依存する。重要性レベル・ロケー
タのシンタックスの一例を図４３に示す。
ルの終わりに対応した符号ストリームへのポインタを記
述する。ＩＬＬタグは、ＩＲＳタグと似ているけれど
も、リセットも８ビット境界へのビット挿入もないデー
タを指し示す。このタグにより、パーサは、画像幅基準
でほぼ同じひずみのタイルを見つけて打ち切ることが可
能になる。このタグは、オプションであり、タイルヘッ
ダ中でだけ使われる。このタグの長さは、数え上げられ
た重要性レベルの数に依存する。重要性レベル・ロケー
タのシンタックスの一例を図４３に示す。
【０３７８】ＩＬＬ：マーカー。表１７に、重要性レベ
ル・ロケータのパラメータのサイズと値を示す。
ル・ロケータのパラメータのサイズと値を示す。
【０３７９】
【表１７】
【０３８０】Ｌｉｌｌ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３８１】Ｉｉｌｌi：Ｐｉｌｌi内のバイト数に関し
符号化される重要性レベルの番号。それら番号はそれぞ
れ、レート・歪み曲線の関心点を伝達するため符号化時
に選択される。このＩｉｌｌ番号はＰｉｌｌパラメータ
と共に１レコードを形成するが、これは最も速い成分に
おいて最高重要度レベルから最低重要性レベルへの順に
繰り返され、以下、後の成分における重要な最高重要性
レベルから最低重要性レベルまでを特定する同様レコー
ドが続く。
符号化される重要性レベルの番号。それら番号はそれぞ
れ、レート・歪み曲線の関心点を伝達するため符号化時
に選択される。このＩｉｌｌ番号はＰｉｌｌパラメータ
と共に１レコードを形成するが、これは最も速い成分に
おいて最高重要度レベルから最低重要性レベルへの順に
繰り返され、以下、後の成分における重要な最高重要性
レベルから最低重要性レベルまでを特定する同様レコー
ドが続く。
【０３８２】Ｐｉｌｌi：カレント・タイルのＳＯＴの
第１バイトより、当該タイルの符号化データ中のＩｉｌ
ｌiの重要性レベルが完了するバイトを指し示す。この
Ｐｉｌｌ数はＩｉｌｌパラメータと共に１レコードを形
成し、これは最も速い成分において最高の重要性レベル
から最低の重要性レベルへの順に繰り返され、以下、後
の成分における重要な最高重要性レベルから最低重要レ
ベルまでを特定する同様レコードが続く。
第１バイトより、当該タイルの符号化データ中のＩｉｌ
ｌiの重要性レベルが完了するバイトを指し示す。この
Ｐｉｌｌ数はＩｉｌｌパラメータと共に１レコードを形
成し、これは最も速い成分において最高の重要性レベル
から最低の重要性レベルへの順に繰り返され、以下、後
の成分における重要な最高重要性レベルから最低重要レ
ベルまでを特定する同様レコードが続く。
【０３８３】ＲＸＹタグは、実寸法に関する画像基準格
子のＸ解像度及びＹ解像度を定義する。このタグは主ヘ
ッダにのみ用いられる。解像度（画素／単位）のシンタ
ックスの一例を図４４に示す。
子のＸ解像度及びＹ解像度を定義する。このタグは主ヘ
ッダにのみ用いられる。解像度（画素／単位）のシンタ
ックスの一例を図４４に示す。
【０３８４】ＲＸＹ：表１８に、解像度（画素／単位）
を指定するためのパラメータのサイズと値を示す。
を指定するためのパラメータのサイズと値を示す。
【０３８５】
【表１８】
【０３８６】Ｌｒｘｙ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３８７】Ｘｒｘｙ：単位あたりの基準格子画素数。
【０３８８】Ｙｒｘｙ：単位あたりの基準格子ライン
数。
数。
【０３８９】ＲＸｒｘｙ：Ｘ次元の単位。したがって、
水平方向の解像度は、Ｘｒｘｙ格子画素／１０（ＲＸｒ
ｘｙ−１２８）メートルである。
水平方向の解像度は、Ｘｒｘｙ格子画素／１０（ＲＸｒ
ｘｙ−１２８）メートルである。
【０３９０】ＲＹｒｘｙ：Ｙ次元の単位。したがって、
垂直方向の解像度はＹｒｘｙ格子ライン／１０（ＲＹｒ
ｘｙ−１２８）メートルである。
垂直方向の解像度はＹｒｘｙ格子ライン／１０（ＲＹｒ
ｘｙ−１２８）メートルである。
【０３９１】ＣＭＴタグはヘッダ内の非構造化データを
許す。このタグは、主ヘッダとタイルヘッダのいずれに
も使用できる。このタグの長さは、コメントの長さに依
存する。コメントのシンタックスの一例を図４５に示
す。
許す。このタグは、主ヘッダとタイルヘッダのいずれに
も使用できる。このタグの長さは、コメントの長さに依
存する。コメントのシンタックスの一例を図４５に示
す。
【０３９２】ＣＭＴ：表１９にコメント・パラメータの
大きさと値を示す。
大きさと値を示す。
【０３９３】
【表１９】
【０３９４】Ｌｃｍｔ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０３９５】Ｒｃｍｔ：タグのレジストレーション（re
gistration）値。表２０に、レジストレーション・パラ
メータの値を示す。
gistration）値。表２０に、レジストレーション・パラ
メータの値を示す。
【０３９６】
【表２０】
【０３９７】Ｃｃｍｔｉ：非構造化データのバイト。任
意に繰り返される。
意に繰り返される。
【０３９８】ｒｅｓ：必要なときに、最後に置かれる０
の埋め草バイト。
の埋め草バイト。
【０３９９】ＱＣＳタグは、量子化符号データがどこま
で量子化済みかを記述する。パーサ又は符号化器により
量子化が実行される時に、このタグは、符号化器が、重
要性レベルに関しどこまで符号化すべきかを大まかに判
断するのを助ける。このタグは、オプションであり、タ
イルヘッダにのみ使用される。量子化符号ストリームの
シンタックスの一例を図４６に示す。
で量子化済みかを記述する。パーサ又は符号化器により
量子化が実行される時に、このタグは、符号化器が、重
要性レベルに関しどこまで符号化すべきかを大まかに判
断するのを助ける。このタグは、オプションであり、タ
イルヘッダにのみ使用される。量子化符号ストリームの
シンタックスの一例を図４６に示す。
【０４００】ＱＣＳ：表２１に、量子化符号ストリーム
のパラメータのサイズと値を示す。
のパラメータのサイズと値を示す。
【０４０１】
【表２１】
【０４０２】Ｌｑｃｓ：マーカーを含めない、バイト数
で表したタグの長さ（偶数である）。
で表したタグの長さ（偶数である）。
【０４０３】Ｃｉｌｌi：カレント成分の番号。このＣ
ｉｌｌ番号はＩｑｃｓとともに１レコードを形成し、こ
れは最も速い成分における最高重要性レベルから最低重
要性レベルへの順に繰り返され、以下、後の成分におけ
る重要な最高重要性レベルから最低重要レベルまでを特
定する同様レコードが続く。
ｉｌｌ番号はＩｑｃｓとともに１レコードを形成し、こ
れは最も速い成分における最高重要性レベルから最低重
要性レベルへの順に繰り返され、以下、後の成分におけ
る重要な最高重要性レベルから最低重要レベルまでを特
定する同様レコードが続く。
【０４０４】Ｉｑｃｓi：これは、符号化データの少な
くとも一部分が残っている重要性レベルである。当該点
から次のリセットまでに残っているデータは全て、打ち
切り済み（量子化済み）である。
くとも一部分が残っている重要性レベルである。当該点
から次のリセットまでに残っているデータは全て、打ち
切り済み（量子化済み）である。
【０４０５】ｒｅｓ：必要に応じて最後に置かれる０の
埋め草バイト。
埋め草バイト。
【０４０６】損失性係数再構成 本発明は、一実施例において、値を所定の整数値の集合
に丸めることで損失性再構成を行う。例えば、０と３１
の間の全ての係数は０に量子化され、３２〜６３の間の
全ての係数は３２に量子化される等々である。図４７
は、量子化しないときの係数の代表的分布を示す。各係
数の最も下のビットが分かっていない場合に、そのよう
な量子化が行われるかもしれない。別の実施例では、各
値域の中央の値が、その係数群を表すより正確な値を提
供するかもしれない。例えば、６４と１２７の間の全て
の係数が９５に量子化される。値がある点へ量子化され
るとき、その点は再構成点と呼ばれる。
に丸めることで損失性再構成を行う。例えば、０と３１
の間の全ての係数は０に量子化され、３２〜６３の間の
全ての係数は３２に量子化される等々である。図４７
は、量子化しないときの係数の代表的分布を示す。各係
数の最も下のビットが分かっていない場合に、そのよう
な量子化が行われるかもしれない。別の実施例では、各
値域の中央の値が、その係数群を表すより正確な値を提
供するかもしれない。例えば、６４と１２７の間の全て
の係数が９５に量子化される。値がある点へ量子化され
るとき、その点は再構成点と呼ばれる。
【０４０７】画像間の差異により、得られる分布は形が
ゆがむ。例えば、図４７中の曲線２７０１と曲線２７０
２を比較されたい。
ゆがむ。例えば、図４７中の曲線２７０１と曲線２７０
２を比較されたい。
【０４０８】本発明においては、再構成点は、その分布
に基づいて選ばれる。一実施例では、分布が推定され、
その推定分布に基づき再構成点が選ばれる。推定分布
は、既に分かったデータに基づき生成される。データを
収集する以前は、デフォルトの再構成点が用いられるで
あろう。このように、本発明は、適応的な損失性再構成
方法を提供する。さらに、本発明は、係数再構成を改善
する非反復の方法である。分布の差異によって値域の使
用が不均一になることを補償するため、本発明は次のよ
うに規定する。
に基づいて選ばれる。一実施例では、分布が推定され、
その推定分布に基づき再構成点が選ばれる。推定分布
は、既に分かったデータに基づき生成される。データを
収集する以前は、デフォルトの再構成点が用いられるで
あろう。このように、本発明は、適応的な損失性再構成
方法を提供する。さらに、本発明は、係数再構成を改善
する非反復の方法である。分布の差異によって値域の使
用が不均一になることを補償するため、本発明は次のよ
うに規定する。
【０４０９】
【数１６】
【０４１０】ただし、２S は利用できるデータを基に復
号化器により測定された標本分散であり、Ｑは復号化器
に知らされた量子化である。次に、非ゼロ係数を０から
遠ざけることによって、それを修正する。
号化器により測定された標本分散であり、Ｑは復号化器
に知らされた量子化である。次に、非ゼロ係数を０から
遠ざけることによって、それを修正する。
【０４１１】
【数１７】
【０４１２】ただし、ｉは任意の整数である。
【０４１３】一実施例では、全部の復号化が完了した後
に、非ゼロ係数はすべて、ある再構成レベルに調整され
る。この調整をするためには、各係数を読み込み、恐ら
く修正し、そして書き込むことが必要である。
に、非ゼロ係数はすべて、ある再構成レベルに調整され
る。この調整をするためには、各係数を読み込み、恐ら
く修正し、そして書き込むことが必要である。
【０４１４】別の実施例では、各係数の各ビットプレー
ンが処理される時に、その係数が非ゼロならば、その係
数の適当な再構成値が記憶される。復号化が止まった時
に、全係数がそれらの適当な再構成値に設定される。こ
うすることにより、再構成レベルの設定のため別にメモ
リを経由する必要がなくなる。
ンが処理される時に、その係数が非ゼロならば、その係
数の適当な再構成値が記憶される。復号化が止まった時
に、全係数がそれらの適当な再構成値に設定される。こ
うすることにより、再構成レベルの設定のため別にメモ
リを経由する必要がなくなる。
【０４１５】カラー 本発明は、カラー画像（及びデータ）に適用できる。図
１の多成分処理機構１０１は、カラーデータのために必
要とされる処理を実行する。例えば、ＹＵＶ色空間に
は、３つの成分、つまりＹ成分、Ｕ成分、Ｖ成分があ
り、各成分は別々に符号化される。
１の多成分処理機構１０１は、カラーデータのために必
要とされる処理を実行する。例えば、ＹＵＶ色空間に
は、３つの成分、つまりＹ成分、Ｕ成分、Ｖ成分があ
り、各成分は別々に符号化される。
【０４１６】一実施例では、各成分のエントロピー符号
化データは、他の成分のエントロピー符号化データから
分離される。この実施例においては、成分のインターリ
ービングはない。成分別にデータを分けることは、ピラ
ミッド・アラインメントと組み合わされると、復号化器
又はパーサが異なった成分を容易に別々に量子化できる
ようにするのに役立つ。
化データは、他の成分のエントロピー符号化データから
分離される。この実施例においては、成分のインターリ
ービングはない。成分別にデータを分けることは、ピラ
ミッド・アラインメントと組み合わされると、復号化器
又はパーサが異なった成分を容易に別々に量子化できる
ようにするのに役立つ。
【０４１７】他の実施例では、異なった成分のエントロ
ピー符号化データが周波数帯域単位又は重要性レベル単
位でインターリーブされる。これは、ＭＳＥアラインメ
ントと組み合わされると、共通の打ち切りを全成分のデ
ータの量子化に利用できるので有益である。このインタ
ーリービング方式のためには、符号化器が異なった成分
の周波数帯域間又は重要性レベル間の関係を提供する必
要がある。周波数帯域又は重要性レベルはかなり大量の
符号化データであろうから、パーサ又は復号化器はマー
カーを利用し成分を独立に量子化できるであろう。
ピー符号化データが周波数帯域単位又は重要性レベル単
位でインターリーブされる。これは、ＭＳＥアラインメ
ントと組み合わされると、共通の打ち切りを全成分のデ
ータの量子化に利用できるので有益である。このインタ
ーリービング方式のためには、符号化器が異なった成分
の周波数帯域間又は重要性レベル間の関係を提供する必
要がある。周波数帯域又は重要性レベルはかなり大量の
符号化データであろうから、パーサ又は復号化器はマー
カーを利用し成分を独立に量子化できるであろう。
【０４１８】さらに別の実施例では、異なった成分のエ
ントロピー符号化データは、画素毎又は係数毎にインタ
ーリーブされる。これは、ＭＳＥアラインメントと組み
合わされると、全成分に共通の打ち切りが作用するので
有益である。画素単位のインターリービングの場合、復
号化器及びパーサは符号化器で定義されのと同じ成分間
関係を利用しなければならない。
ントロピー符号化データは、画素毎又は係数毎にインタ
ーリーブされる。これは、ＭＳＥアラインメントと組み
合わされると、全成分に共通の打ち切りが作用するので
有益である。画素単位のインターリービングの場合、復
号化器及びパーサは符号化器で定義されのと同じ成分間
関係を利用しなければならない。
【０４１９】本発明によれば、同じシステムでサブサン
プリングを実行できる。
プリングを実行できる。
【０４２０】一実施例では、各成分は別々に記憶され
る。伸長装置及びパーサを使うことにより、損失性出力
画像を生成する時には、別々の成分メモリのそれぞれか
ら分解レベル及び成分の選択されたものだけが取得され
るであろう。例えば、ＹＵＶ色空間において、Ｙ色成分
については分解レベルの全部が取得されるであろうが、
Ｕ成分とＹ成分については第１分解レベル以外の分解レ
ベルがすべて取得されるであろう。結果として得られる
画像の組合せは、４：１：１画像である。なお、メモリ
に格納されているデータの異なった部分を用いることに
より、別の型式の画像を得ることもできる。
る。伸長装置及びパーサを使うことにより、損失性出力
画像を生成する時には、別々の成分メモリのそれぞれか
ら分解レベル及び成分の選択されたものだけが取得され
るであろう。例えば、ＹＵＶ色空間において、Ｙ色成分
については分解レベルの全部が取得されるであろうが、
Ｕ成分とＹ成分については第１分解レベル以外の分解レ
ベルがすべて取得されるであろう。結果として得られる
画像の組合せは、４：１：１画像である。なお、メモリ
に格納されているデータの異なった部分を用いることに
より、別の型式の画像を得ることもできる。
【０４２１】多くの型式の多成分画像を処理可能であ
る。画像データは、ＹＵＶのほかに、ＲＧＢ（赤、緑、
青）、ＣＭＹ（シアン、マゼンタ、黄）、ＣＭＹＫ（シ
アン、マゼンタ、黄、黒）又はＣＣＩＲ601 ＹＣｒＣｂ
でもよい。多重スペクトル画像データ（例えば、リモー
トセンシング・データ）も用い得る。ＲＧＢやＣＭＹの
ような視覚的データに対しては、米国特許出願第０８／
４３６，６６２号（１９９５年５月８日受理、" Ｍetho
d and Ａpparatus for Ｒeversible ＣolorＣompressio
n "に述べられているような非損失性色空間変換を利用
できる。
る。画像データは、ＹＵＶのほかに、ＲＧＢ（赤、緑、
青）、ＣＭＹ（シアン、マゼンタ、黄）、ＣＭＹＫ（シ
アン、マゼンタ、黄、黒）又はＣＣＩＲ601 ＹＣｒＣｂ
でもよい。多重スペクトル画像データ（例えば、リモー
トセンシング・データ）も用い得る。ＲＧＢやＣＭＹの
ような視覚的データに対しては、米国特許出願第０８／
４３６，６６２号（１９９５年５月８日受理、" Ｍetho
d and Ａpparatus for Ｒeversible ＣolorＣompressio
n "に述べられているような非損失性色空間変換を利用
できる。
【０４２２】ビット抽出 本発明は、ビット抽出を高めるようにコンテキストモデ
ルを計算しビットを符号化することができる。具体的に
は、ヘッドビットのためのコンテキストモデルは、隣接
画素より与えられる情報を基礎にしている。しばしば、
特に損失性圧縮を行う時に、このコンテキストは０であ
る。ヘッドビット・コンテキストの近似統計量のため、
本発明はヘッドビットのためのコンテキストを保持する
機構を提供する。
ルを計算しビットを符号化することができる。具体的に
は、ヘッドビットのためのコンテキストモデルは、隣接
画素より与えられる情報を基礎にしている。しばしば、
特に損失性圧縮を行う時に、このコンテキストは０であ
る。ヘッドビット・コンテキストの近似統計量のため、
本発明はヘッドビットのためのコンテキストを保持する
機構を提供する。
【０４２３】一実施例では、符号化に先だってメモリが
クリアされる。コンテキストは、その親、隣接画素の一
つ、又は注目画素が変わるまで、そのままである。変化
した時に、影響を受ける全てのコンテキストに関しコン
テクスト・メモリが更新される。テール情報を利用する
ときには、隣接画素と子だけが更新される。ヘッドビッ
トがオンの時に１係数につき１度だけメモリが更新され
る。
クリアされる。コンテキストは、その親、隣接画素の一
つ、又は注目画素が変わるまで、そのままである。変化
した時に、影響を受ける全てのコンテキストに関しコン
テクスト・メモリが更新される。テール情報を利用する
ときには、隣接画素と子だけが更新される。ヘッドビッ
トがオンの時に１係数につき１度だけメモリが更新され
る。
【０４２４】一実施例では、各係数は、符号(sign)の１
ビット、テールオン情報の４ビット、コンテキストの８
ビット、その後に続く係数の１９ビットからなる３２ビ
ット整数として記憶される。係数の一例を図４８に示
す。
ビット、テールオン情報の４ビット、コンテキストの８
ビット、その後に続く係数の１９ビットからなる３２ビ
ット整数として記憶される。係数の一例を図４８に示
す。
【０４２５】一実施例では、テールオン情報の４ビット
を利用して５つの異なったケースを生成する。
を利用して５つの異なったケースを生成する。
【０４２６】テールオン情報の４ビットの値が０のケー
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは、コンテキストビットを利
用して符号化される。該ビットが０ならば、プロセスは
終了する。該ビットが１ならば、係数の符号が符号化さ
れる。それから、テールオン情報の第１ビットが反転さ
れ、北、北東、西、南、東及び４つの子のコンテキスト
が更新され、プロセスは終了する。
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは、コンテキストビットを利
用して符号化される。該ビットが０ならば、プロセスは
終了する。該ビットが１ならば、係数の符号が符号化さ
れる。それから、テールオン情報の第１ビットが反転さ
れ、北、北東、西、南、東及び４つの子のコンテキスト
が更新され、プロセスは終了する。
【０４２７】テールオン情報の４ビットの値が１のケー
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは当該ケースのための一定の
コンテキストを使って符号化される。テールオン情報の
第２ビットが反転される。カレント係数の東と子のコン
テキストが更新される。プロセスは終了する。
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは当該ケースのための一定の
コンテキストを使って符号化される。テールオン情報の
第２ビットが反転される。カレント係数の東と子のコン
テキストが更新される。プロセスは終了する。
【０４２８】テールオン情報の４ビットの値が７のケー
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは当該ケースのための一定の
コンテキストを使って符号化される。テールオン情報の
第３ビットが反転される。どのコンテキストも更新不要
である。プロセスは終了する。
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは当該ケースのための一定の
コンテキストを使って符号化される。テールオン情報の
第３ビットが反転される。どのコンテキストも更新不要
である。プロセスは終了する。
【０４２９】テールオン情報の４ビットの値が３のケー
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは、当該ケース用の一定のコ
ンテキストを用いて符号化される。テールオン情報の第
４ビットが反転される。カレント係数の東と子のコンテ
キストが更新される。プロセスは終了する。
スにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレント
・ビットプレーンのビットは、当該ケース用の一定のコ
ンテキストを用いて符号化される。テールオン情報の第
４ビットが反転される。カレント係数の東と子のコンテ
キストが更新される。プロセスは終了する。
【０４３０】テールオン情報の４ビットの値が１５のケ
ースにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレン
ト・ビットプレーンのビットは、当該ケースのための一
定のコンテキストを使って符号化される。テールオン情
報のどのビットも反転不要である。プロセスは終了す
る。
ースにおいては、カレント係数の絶対値ビットのカレン
ト・ビットプレーンのビットは、当該ケースのための一
定のコンテキストを使って符号化される。テールオン情
報のどのビットも反転不要である。プロセスは終了す
る。
【０４３１】図４８は本発明の係数の例を示す。図４８
において、係数２８０１は、符号ビット２８０２と、そ
れに続くテールネオン情報ビット２８０３、それに続く
コンテキストビット２８０４、それに続く係数絶対値ビ
ット２８０５とからなる。前述のプロセスが図４９のフ
ローチャートに示されている。
において、係数２８０１は、符号ビット２８０２と、そ
れに続くテールネオン情報ビット２８０３、それに続く
コンテキストビット２８０４、それに続く係数絶対値ビ
ット２８０５とからなる。前述のプロセスが図４９のフ
ローチャートに示されている。
【０４３２】変化が生じた時に全コンテキストを更新す
る当該手法を使うことにより、ヘッドビットが圧倒的に
０である限り、コンテキスト・モデリングが高速に働
く。特に損失性符号化の場合にそうである。
る当該手法を使うことにより、ヘッドビットが圧倒的に
０である限り、コンテキスト・モデリングが高速に働
く。特に損失性符号化の場合にそうである。
【０４３３】可逆ウェーブレット係数のハフマン符号化 本発明は、一実施例において、ハフマン符号化を使って
ウェーブレット係数を符号化する。ハフマン符号化のた
めのアルファベットは２つの部分からなる。第１の部分
は０係数のランの長さに等しく、第２の部分は０でない
ターミネータ（terminator）係数のハッシュ値である。
図５３にアルファベット・フォーマットを示すが、これ
は０係数の数、換言すれば、そのランの長さを示す４ビ
ットと、それに続く０から１５までのハッシュ値を表す
４ビットとからなる。
ウェーブレット係数を符号化する。ハフマン符号化のた
めのアルファベットは２つの部分からなる。第１の部分
は０係数のランの長さに等しく、第２の部分は０でない
ターミネータ（terminator）係数のハッシュ値である。
図５３にアルファベット・フォーマットを示すが、これ
は０係数の数、換言すれば、そのランの長さを示す４ビ
ットと、それに続く０から１５までのハッシュ値を表す
４ビットとからなる。
【０４３４】このハッシュ値は値Ｎであり、このＮは０
でないターミネータ係数の絶対値の、２を底とする対数
の整数部分である。一実施例では、このハッシュ値は値
Ｎを表すのに必要なビット数である。例えば、Ｎ＝−
１，１の場合、ハッシュ値は１である。他方、Ｎ＝−
３，−２，２，３の場合、値Ｎを表すのに必要なビット
数は２である。同様の対応はＪＰＥＧに用いられてい
る。
でないターミネータ係数の絶対値の、２を底とする対数
の整数部分である。一実施例では、このハッシュ値は値
Ｎを表すのに必要なビット数である。例えば、Ｎ＝−
１，１の場合、ハッシュ値は１である。他方、Ｎ＝−
３，−２，２，３の場合、値Ｎを表すのに必要なビット
数は２である。同様の対応はＪＰＥＧに用いられてい
る。
【０４３５】このようなシチュエーションでは、許容さ
れる０係数のランの最大長は１５である。ランが１５を
超えるときには、０が１６個のランの後に新たなランが
続くことを表すため特殊なトークンが使われるであろ
う。このような例外トークンの一つは、最初の４ビット
と最後の４ビットの両方とも全部０である。一実施例で
は、２番目の４ビットが０の１６個のトークンが全部、
例外ケースのために用いられる。したがって、２５６個
の８ビットのハフマン・トークンがある。
れる０係数のランの最大長は１５である。ランが１５を
超えるときには、０が１６個のランの後に新たなランが
続くことを表すため特殊なトークンが使われるであろ
う。このような例外トークンの一つは、最初の４ビット
と最後の４ビットの両方とも全部０である。一実施例で
は、２番目の４ビットが０の１６個のトークンが全部、
例外ケースのために用いられる。したがって、２５６個
の８ビットのハフマン・トークンがある。
【０４３６】一実施例では、ハフマン・トークンに関す
るテーブルが作られる。一実施例では、そのテーブルが
全ての画像に対して用いられる。別の実施例では、多く
のテーブルが作成され、量子化に応じて１つの特定のテ
ーブルが選ばれる。各テーブルは、量子化しようとする
ビット数に基づいて選択される。すなわち、量子化する
ビット数が１ビット、２ビット、３ビット等々であるか
によって、テーブルがそれぞれ選択されるわけである。
別の実施例では、ハフマン符号は特定画像向けのもので
あり、画像と一緒に記憶／伝送される。
るテーブルが作られる。一実施例では、そのテーブルが
全ての画像に対して用いられる。別の実施例では、多く
のテーブルが作成され、量子化に応じて１つの特定のテ
ーブルが選ばれる。各テーブルは、量子化しようとする
ビット数に基づいて選択される。すなわち、量子化する
ビット数が１ビット、２ビット、３ビット等々であるか
によって、テーブルがそれぞれ選択されるわけである。
別の実施例では、ハフマン符号は特定画像向けのもので
あり、画像と一緒に記憶／伝送される。
【０４３７】テーブルを利用するために、一つのハフマ
ン・トークンが生成される。そして、このトークンが、
それが符号化されるテーブルに送られる。
ン・トークンが生成される。そして、このトークンが、
それが符号化されるテーブルに送られる。
【０４３８】ハフマン・トークンは０のランの長さ及び
非０のターミネータ・シンボルのハッシュ値を特定する
が、ターミネータ・シンボルを一意的に特定するために
割増のビットが必要になる。本発明の一実施例は、これ
ら割増ビットを用意する。ハフマン・トークンが（例え
ばテーブル等から得られる）ハフマン符号語で置き換え
られた後、ターミネータ・シンボルのハッシュ値に等し
い割増ビットが書かれる。例えば、−１，１のケースで
は割増の１ビットが書かれるが、−３，−２，２，３の
ケースにおいては割増の２ビットが書かれる。このよう
に、本発明は、ターミネータ・シンボルを一意的に特定
する、割増ビットによってサイズが可変のハフマン符号
化を提供する。
非０のターミネータ・シンボルのハッシュ値を特定する
が、ターミネータ・シンボルを一意的に特定するために
割増のビットが必要になる。本発明の一実施例は、これ
ら割増ビットを用意する。ハフマン・トークンが（例え
ばテーブル等から得られる）ハフマン符号語で置き換え
られた後、ターミネータ・シンボルのハッシュ値に等し
い割増ビットが書かれる。例えば、−１，１のケースで
は割増の１ビットが書かれるが、−３，−２，２，３の
ケースにおいては割増の２ビットが書かれる。このよう
に、本発明は、ターミネータ・シンボルを一意的に特定
する、割増ビットによってサイズが可変のハフマン符号
化を提供する。
【０４３９】なお、他のｍ元コーダを用いてもよい。例
えば、あるアルファベットとｍ元符号を０係数のために
用い、別のアルファベットとｍ元符号をハッシュ値のた
めに用いてもよい。
えば、あるアルファベットとｍ元符号を０係数のために
用い、別のアルファベットとｍ元符号をハッシュ値のた
めに用いてもよい。
【０４４０】一実施例では、量子化レベル毎のハフマン
・テーブルのセットが予め計算され、殆どの画像に対し
て利用される。様々なテーブル間で選択するために、あ
るテーブルを使用中に圧縮がモニタされるであろう。そ
のテーブルを使用した結果に基づいて、スキューがもっ
と大きい又は小さいテーブルへの切り替えが行われるで
あろう。
・テーブルのセットが予め計算され、殆どの画像に対し
て利用される。様々なテーブル間で選択するために、あ
るテーブルを使用中に圧縮がモニタされるであろう。そ
のテーブルを使用した結果に基づいて、スキューがもっ
と大きい又は小さいテーブルへの切り替えが行われるで
あろう。
【０４４１】本発明の係数はすべて、あるバッファに入
れられる。各バッファ毎に、どのテーブルを使用すべき
かの決定がなされるであろう。８つのハフマン・テーブ
ルのどれを利用すべきか指示するため、３ビットと１つ
のヘッダが用いられるかもしれない。しかして、そのヘ
ッダを知らせることによって、テーブル選択がなされる
であろう。
れられる。各バッファ毎に、どのテーブルを使用すべき
かの決定がなされるであろう。８つのハフマン・テーブ
ルのどれを利用すべきか指示するため、３ビットと１つ
のヘッダが用いられるかもしれない。しかして、そのヘ
ッダを知らせることによって、テーブル選択がなされる
であろう。
【０４４２】係数が符号化される順序は重要である。従
来技術の係数符号化では、例えばＪＰＥＧでは、係数は
ジグザグ順に圧縮されることに注意されたい。本発明に
おいては、係数全部があるバッファ内にあるので、ジグ
ザグ順にすることはできない。ジグザグ順は、低い周波
数から高い周波数への順序と理解されるなら、埋め込み
ウェーブレットによる圧縮（ツリー順）に拡張すること
ができる。
来技術の係数符号化では、例えばＪＰＥＧでは、係数は
ジグザグ順に圧縮されることに注意されたい。本発明に
おいては、係数全部があるバッファ内にあるので、ジグ
ザグ順にすることはできない。ジグザグ順は、低い周波
数から高い周波数への順序と理解されるなら、埋め込み
ウェーブレットによる圧縮（ツリー順）に拡張すること
ができる。
【０４４３】一実施例では、バッファ全体について直線
的な順序で係数が符号化される。そのような例を図５４
に示す。なお、この実施例において、平滑係数の最初の
ブロックは除外されることに注意されたい。
的な順序で係数が符号化される。そのような例を図５４
に示す。なお、この実施例において、平滑係数の最初の
ブロックは除外されることに注意されたい。
【０４４４】別の実施例では、すべてのブロックは、低
い周波数のブロックより高い周波数のブロックへと、ラ
スター順に符号化される。そのような例を図５４（Ｂ）
に示す。メモリの制約のため、１つの周波数パスの全部
は、別の周波数パスが始まる前に完了しないかもしれな
い。メモリによって制限される場合、もう一つの方法は
１つのツリーを一度に符号化する方法である。ルートか
ら初めて、すべてのツリーが横方向に符号化される。た
だし、平滑係数であるところのルートは含めない。この
方法が図５４（Ｃ）に示されている。図５４（Ｃ）には
最初のツリーが示されており、最初のサブブロックのセ
ットより１ラインが取られ、その次のサブブロックのセ
ットより２ラインが取られ、その次のサブブロックのセ
ットより４ラインが取られる。これらラインは他のライ
ンが利用可能になる以前に利用可能であるため、このよ
うな実施例が可能である。
い周波数のブロックより高い周波数のブロックへと、ラ
スター順に符号化される。そのような例を図５４（Ｂ）
に示す。メモリの制約のため、１つの周波数パスの全部
は、別の周波数パスが始まる前に完了しないかもしれな
い。メモリによって制限される場合、もう一つの方法は
１つのツリーを一度に符号化する方法である。ルートか
ら初めて、すべてのツリーが横方向に符号化される。た
だし、平滑係数であるところのルートは含めない。この
方法が図５４（Ｃ）に示されている。図５４（Ｃ）には
最初のツリーが示されており、最初のサブブロックのセ
ットより１ラインが取られ、その次のサブブロックのセ
ットより２ラインが取られ、その次のサブブロックのセ
ットより４ラインが取られる。これらラインは他のライ
ンが利用可能になる以前に利用可能であるため、このよ
うな実施例が可能である。
【０４４５】残りのツリーが０係数からなることを示す
ため、例外トークンを保存してもよい。これは、１６個
の０を示す同じトークンが何度も何度も使用されないよ
うにする。
ため、例外トークンを保存してもよい。これは、１６個
の０を示す同じトークンが何度も何度も使用されないよ
うにする。
【０４４６】一実施例では、全ての重要性レベルがハフ
マン符号化によって符号化される。別の実施例では、複
数の重要性レベルからなる１又は複数のグループがハフ
マン符号化によって符号化される。別々のグループ毎に
全ての重要性レベルをハフマン符号化により符号化して
もよいし、あるいは、一部の重要性レベルをハフマン符
号化で符号化し、残りの重要性レベルを水平コンテキス
トモデルとバイナリ・エントロピー・コーダにより符号
化してもよい。
マン符号化によって符号化される。別の実施例では、複
数の重要性レベルからなる１又は複数のグループがハフ
マン符号化によって符号化される。別々のグループ毎に
全ての重要性レベルをハフマン符号化により符号化して
もよいし、あるいは、一部の重要性レベルをハフマン符
号化で符号化し、残りの重要性レベルを水平コンテキス
トモデルとバイナリ・エントロピー・コーダにより符号
化してもよい。
【０４４７】重要性レベルの１グループのハフマン符号
化による符号化は、以下のように行われる。そのグルー
プ内の重要性レベルの係数のビットが全てヘッドビット
のときには、その係数は０係数として（多分、ラン・カ
ウントの一部として）ハフマン符号化される。その係数
のビットが全てテールビットならば、それらビットは
（多分、ランを終結させる）割増ビットとして符号化さ
れる。ハフマン符号語は使われない。その係数のビット
が（ヘッドビット又はテールビットのほかに）に符号(s
ign)ビットを含んでいるときには、（多分、ランを終結
させる）ハフマン符号語と割増ビットの両方が符号化さ
れる。
化による符号化は、以下のように行われる。そのグルー
プ内の重要性レベルの係数のビットが全てヘッドビット
のときには、その係数は０係数として（多分、ラン・カ
ウントの一部として）ハフマン符号化される。その係数
のビットが全てテールビットならば、それらビットは
（多分、ランを終結させる）割増ビットとして符号化さ
れる。ハフマン符号語は使われない。その係数のビット
が（ヘッドビット又はテールビットのほかに）に符号(s
ign)ビットを含んでいるときには、（多分、ランを終結
させる）ハフマン符号語と割増ビットの両方が符号化さ
れる。
【０４４８】複数の重要性レベルをハフマン符号化すれ
ば、実行コストは減少する。しかし、ハフマン符号化デ
ータの中途での打ち切りは、レート・歪みの悪化を招
く。重要性レベルのグループをハフマン符号化すれば、
レート・歪みが良好になるようグループの始まり／終わ
りでの打ち切りが可能になる。用途によっては、限定数
の必要とされる量子化点が符号化時に分かっている。量
子化点のない重要性レベルは、それに続くレベルと一緒
にしてハフマン符号化することができる。
ば、実行コストは減少する。しかし、ハフマン符号化デ
ータの中途での打ち切りは、レート・歪みの悪化を招
く。重要性レベルのグループをハフマン符号化すれば、
レート・歪みが良好になるようグループの始まり／終わ
りでの打ち切りが可能になる。用途によっては、限定数
の必要とされる量子化点が符号化時に分かっている。量
子化点のない重要性レベルは、それに続くレベルと一緒
にしてハフマン符号化することができる。
【０４４９】用途 本発明は多くの用途に利用できる。そのような用途のい
くつかを例として以下に述べる。具体的には、解像度が
高く画素深度が大きいハンエンドの用途及びアーティフ
ァクト(artifact)を許容しない用途に、本発明を利用で
きる。本発明によれば、ハイエンドの用途は高品質環境
で最高品質を維持でき、同時に、帯域幅、データ記憶又
は表示機能がさらに制限される用途でも同じ圧縮データ
を利用可能である。これはまさに、ウエブ・ブラウザの
ような近頃の画像応用分野に一般に要求される装置独立
な表現である。
くつかを例として以下に述べる。具体的には、解像度が
高く画素深度が大きいハンエンドの用途及びアーティフ
ァクト(artifact)を許容しない用途に、本発明を利用で
きる。本発明によれば、ハイエンドの用途は高品質環境
で最高品質を維持でき、同時に、帯域幅、データ記憶又
は表示機能がさらに制限される用途でも同じ圧縮データ
を利用可能である。これはまさに、ウエブ・ブラウザの
ような近頃の画像応用分野に一般に要求される装置独立
な表現である。
【０４５０】画素深度の深い画像（１０ビット〜１６ビ
ット／画素）に対する本発明の優れた非損失圧縮性能
は、医用画像のために理想的である。非損失性圧縮のみ
ならず、本発明は、ブロックベース圧縮装置に知られて
いる多くのアーティファクトのない真の損失性圧縮装置
である。本発明を利用することに由来する損失性アーテ
ィファクトは、急峻なエッジに沿う傾向があるので、人
間の視覚系の視覚マスキング現象によって見えないこと
が多い。
ット／画素）に対する本発明の優れた非損失圧縮性能
は、医用画像のために理想的である。非損失性圧縮のみ
ならず、本発明は、ブロックベース圧縮装置に知られて
いる多くのアーティファクトのない真の損失性圧縮装置
である。本発明を利用することに由来する損失性アーテ
ィファクトは、急峻なエッジに沿う傾向があるので、人
間の視覚系の視覚マスキング現象によって見えないこと
が多い。
【０４５１】本発明は、画像が非常に高解像度で高い画
素深度を持つことの多いプリプレス(pre-press)業に関
連した用途に利用できる。本発明のピラミッド分解によ
れば、プリプレス・オペレータが（モニタ上の）画像の
低解像度損失性バージョンに対し画像処理操作を行うの
が容易である。操作が終わったならば、同じ操作を非損
失性バージョンに対して実行できる。
素深度を持つことの多いプリプレス(pre-press)業に関
連した用途に利用できる。本発明のピラミッド分解によ
れば、プリプレス・オペレータが（モニタ上の）画像の
低解像度損失性バージョンに対し画像処理操作を行うの
が容易である。操作が終わったならば、同じ操作を非損
失性バージョンに対して実行できる。
【０４５２】本発明は、圧縮しないと送信に要する時間
があまりに長くなりやすいファクシミリ文書の用途にも
適用可能である。本発明によれば、様々な空間解像度及
び画素解像度のファクス装置より、非常に高品位の画像
出力が可能になる。
があまりに長くなりやすいファクシミリ文書の用途にも
適用可能である。本発明によれば、様々な空間解像度及
び画素解像度のファクス装置より、非常に高品位の画像
出力が可能になる。
【０４５３】本発明は、圧縮を必要とする画像アーカイ
ブシステムに、特に記憶容量を増加させるために、利用
することもできる。本発明の装置独立な出力は、帯域幅
が異なる資源、メモリ及びディスプレイを持つシステム
により画像アーカイブシステムをアクセスでき、有益で
ある。本発明のプログレッシブ伝送機能は、ブラウジン
グのためにも有益である。最後に、画像アーカイブシス
テムの出力装置用に望ましい非損失性圧縮が本発明によ
り提供される。
ブシステムに、特に記憶容量を増加させるために、利用
することもできる。本発明の装置独立な出力は、帯域幅
が異なる資源、メモリ及びディスプレイを持つシステム
により画像アーカイブシステムをアクセスでき、有益で
ある。本発明のプログレッシブ伝送機能は、ブラウジン
グのためにも有益である。最後に、画像アーカイブシス
テムの出力装置用に望ましい非損失性圧縮が本発明によ
り提供される。
【０４５４】本発明の非損失性又は高品質損失性データ
ストリームの階層プログレッシブ性により、本発明はワ
ールド・ワイド・ウェブ用に、特に装置独立性、プログ
レッシブ伝送及び高品質が必須な場合に理想的である。
ストリームの階層プログレッシブ性により、本発明はワ
ールド・ワイド・ウェブ用に、特に装置独立性、プログ
レッシブ伝送及び高品質が必須な場合に理想的である。
【０４５５】本発明は、衛星画像、特に高画素深度及び
高解像度になる傾向のある衛星画像にも適用できる。さ
らに、衛星画像の用途は通信路の帯域幅が制限される。
本発明はフレキシビリティがあり、またプログレッシブ
伝送特性があるので、本発明を利用すれば人間による画
像のブラウジング又はプレビューが可能になろう。
高解像度になる傾向のある衛星画像にも適用できる。さ
らに、衛星画像の用途は通信路の帯域幅が制限される。
本発明はフレキシビリティがあり、またプログレッシブ
伝送特性があるので、本発明を利用すれば人間による画
像のブラウジング又はプレビューが可能になろう。
【０４５６】ＡＴＭネットワークのような”固定レー
ト”で帯域幅が制限される用途は、データが利用可能な
帯域幅をオーバーフローしたときにデータを減少させる
手段を必要とする。しかしながら、十分な帯域幅がある
ときには（あるいはデータが高度に圧縮可能なときに
は）、品質上の不利益があってはならない。同様に、コ
ンピュータや他の画像装置におけるメモリが制限された
フレーム記憶装置のような”固定サイズ”の用途も、メ
モリが満杯になったときにデータを減少させる手段を必
要とする。繰り返すが、適当なメモリ量に非損失圧縮す
ることが可能な画像に対して不利益があってはならな
い。
ト”で帯域幅が制限される用途は、データが利用可能な
帯域幅をオーバーフローしたときにデータを減少させる
手段を必要とする。しかしながら、十分な帯域幅がある
ときには（あるいはデータが高度に圧縮可能なときに
は）、品質上の不利益があってはならない。同様に、コ
ンピュータや他の画像装置におけるメモリが制限された
フレーム記憶装置のような”固定サイズ”の用途も、メ
モリが満杯になったときにデータを減少させる手段を必
要とする。繰り返すが、適当なメモリ量に非損失圧縮す
ることが可能な画像に対して不利益があってはならな
い。
【０４５７】本発明の埋め込み符号ストリームは、これ
ら両方の用途にかなう。埋め込み操作は、損失性画像の
伝送又は記憶のために符号ストリームが切り捨てもしく
は打ち切りされることを無条件に許す。切りつめもしく
は打ち切りが必要でなければ、画像は非損失で届く。
ら両方の用途にかなう。埋め込み操作は、損失性画像の
伝送又は記憶のために符号ストリームが切り捨てもしく
は打ち切りされることを無条件に許す。切りつめもしく
は打ち切りが必要でなければ、画像は非損失で届く。
【０４５８】要するに、本発明は、単一連続階調画像圧
縮システムを提供する。本発明のシステムは、同じ符号
ストリームに対して非損失性かつ損失性であり、埋め込
みの量子化（符号ストリームに含まれる）を利用する。
本発明のシステムはまた、ピラミッド型であり、プログ
レッシブであり、補間手段を提供し、かつ、実施が容易
である。したがって、本発明はフレキシブルな”装置独
立の”圧縮システムを提供する。
縮システムを提供する。本発明のシステムは、同じ符号
ストリームに対して非損失性かつ損失性であり、埋め込
みの量子化（符号ストリームに含まれる）を利用する。
本発明のシステムはまた、ピラミッド型であり、プログ
レッシブであり、補間手段を提供し、かつ、実施が容易
である。したがって、本発明はフレキシブルな”装置独
立の”圧縮システムを提供する。
【０４５９】統合型の損失性及び非損失性圧縮システム
は非常に有用である。同じシステムで最新の損失性及び
非損失性圧縮を実行でき、その上、同じ符号ストリーム
である。このシステムは、画像の非損失性符号を保存す
るか打ち切って損失性バージョンにするかを、符号化
中、符号ストリームの格納又は伝送中あるいは復号化中
に決定することができる。
は非常に有用である。同じシステムで最新の損失性及び
非損失性圧縮を実行でき、その上、同じ符号ストリーム
である。このシステムは、画像の非損失性符号を保存す
るか打ち切って損失性バージョンにするかを、符号化
中、符号ストリームの格納又は伝送中あるいは復号化中
に決定することができる。
【０４６０】本発明により提供される損失性圧縮は、埋
め込み量子化によって達成される。すなわち、符号スト
リームは量子化を含んでいる。実際の量子化（又は視覚
的重要性）レベルは、復号化器又は通信路との相関点要
素であることもあり、必ずしも符号化器との相関的要素
ではない。バンド幅、記憶及びディスプレイ資源が許す
なら、画像は非損失で復元される。そうでないならば、
画像は最も制約された資源に要求されるだけ量子化され
る。
め込み量子化によって達成される。すなわち、符号スト
リームは量子化を含んでいる。実際の量子化（又は視覚
的重要性）レベルは、復号化器又は通信路との相関点要
素であることもあり、必ずしも符号化器との相関的要素
ではない。バンド幅、記憶及びディスプレイ資源が許す
なら、画像は非損失で復元される。そうでないならば、
画像は最も制約された資源に要求されるだけ量子化され
る。
【０４６１】本発明に用いられるウエーブレットはピラ
ミッド型であり、差分画像のない、画像の１／２分解が
実行される。これは非常に特殊な階層分解である。画像
のブラウジングのため又は低解像度装置による表示のた
めに縮小画像(thumbnails)を必要とする用途に、本発明
のピラミッド性は理想的である。
ミッド型であり、差分画像のない、画像の１／２分解が
実行される。これは非常に特殊な階層分解である。画像
のブラウジングのため又は低解像度装置による表示のた
めに縮小画像(thumbnails)を必要とする用途に、本発明
のピラミッド性は理想的である。
【０４６２】本発明における埋め込みの使い方はプログ
レッシブであり、より具体的にはビットプレーン順であ
る、すなわちＭＳＢの後に下位ビットが続く順である。
具体的には本発明はウエーブレット領域においてプログ
レッシブであるが、空間領域及びウエーブレット領域の
両方ともプログレッシブに分解してもよい。プリンタの
ような、空間解像度はあるが画素解像度は低い用途にと
って、本発明におけるビットのプログレッシブな順序づ
けは理想的である。これらの特徴を同一符号ストリーム
で得られる。
レッシブであり、より具体的にはビットプレーン順であ
る、すなわちＭＳＢの後に下位ビットが続く順である。
具体的には本発明はウエーブレット領域においてプログ
レッシブであるが、空間領域及びウエーブレット領域の
両方ともプログレッシブに分解してもよい。プリンタの
ような、空間解像度はあるが画素解像度は低い用途にと
って、本発明におけるビットのプログレッシブな順序づ
けは理想的である。これらの特徴を同一符号ストリーム
で得られる。
【０４６３】本発明は、ソフトウエアでもハードウエア
でも比較的容易に実施できる。ウエーブレット変換は、
ハイパス、ローパスの各係数ペアにつき４つの加算／減
算操作と、いくつかのシフトだけで計算することができ
る。埋め込み及び符号化は、単純な”コンテキストモデ
ル”とバイナリ又はｍ元”エントロピー・コーダ”によ
って実行される。このエントロピー・コーダは、有限状
態マシン、並列コーダ又はハフマン・コーダによって実
現できる。
でも比較的容易に実施できる。ウエーブレット変換は、
ハイパス、ローパスの各係数ペアにつき４つの加算／減
算操作と、いくつかのシフトだけで計算することができ
る。埋め込み及び符号化は、単純な”コンテキストモデ
ル”とバイナリ又はｍ元”エントロピー・コーダ”によ
って実行される。このエントロピー・コーダは、有限状
態マシン、並列コーダ又はハフマン・コーダによって実
現できる。
【０４６４】
【発明の効果】以上の説明から明らかな如く、本発明の
データ圧縮システムによれば、良好なエネルギー集中を
もたらす変換を利用し画像データ等の効率的な損失性又
は非損失性の圧縮が可能であり、また、自然連続階調の
画像、２値／ノイズフリー／浅画素深度の画像、及び、
その両方の種類のデータを含む画像を同じシステムで適
切に処理することができ、さらに、様々な解像度／品質
の画像フォーマットを柔軟にサポートすることができ、
またさらに、パーサは符号データを伸長することなく、
画像出力装置の特性に応じて符号データストリームの適
切な量子化を行うことができる等々の効果を有するもの
である。
データ圧縮システムによれば、良好なエネルギー集中を
もたらす変換を利用し画像データ等の効率的な損失性又
は非損失性の圧縮が可能であり、また、自然連続階調の
画像、２値／ノイズフリー／浅画素深度の画像、及び、
その両方の種類のデータを含む画像を同じシステムで適
切に処理することができ、さらに、様々な解像度／品質
の画像フォーマットを柔軟にサポートすることができ、
またさらに、パーサは符号データを伸長することなく、
画像出力装置の特性に応じて符号データストリームの適
切な量子化を行うことができる等々の効果を有するもの
である。
【図１】本発明の圧縮システムの一実施例のブロック図
である。
である。
【図２】バイナリ方式における各ビットプレーンの各ビ
ットに対するコンテキストモデルの可能な幾何学的関係
の一例を示す図である。
ットに対するコンテキストモデルの可能な幾何学的関係
の一例を示す図である。
【図３】バイナリ方式における各ビットプレーンの各ビ
ットに対するコンテキストモデルの可能な幾何学的関係
の一例を示す図である。
ットに対するコンテキストモデルの可能な幾何学的関係
の一例を示す図である。
【図４】第１レベルの分解を示す図である。
【図５】第２レベルの分解を示す図である。
【図６】第３レベルの分解を示す図である。
【図７】第４レベルの分解を示す図である。
【図８】前後２レベル間の親子関係を示す。
【図９】ＴＴ変換だけを利用するウエーブレット分解過
程の一例を示す図である。
程の一例を示す図である。
【図１０】ＴＴ変換とＳ変換を利用するウエーブレット
分解過程の一例を示す図である。
分解過程の一例を示す図である。
【図１１】画像のタイリングの説明図である。
【図１２】ビット・シグニフィカンス表現の例を示す図
である。
である。
【図１３】本発明における係数サイズを示す図である。
【図１４】本発明における係数アラインメントのために
使われる周波数帯域用乗数の例を示す図である。
使われる周波数帯域用乗数の例を示す図である。
【図１５】符号ストリームの構成の一例を示す図であ
る。
る。
【図１６】係数（又は画素）間の隣接関係を示す図であ
る。
る。
【図１７】テール・ビット処理プロセスのフローチャー
トである。
トである。
【図１８】本発明の符号化プロセスの一例のフローチャ
ートである。
ートである。
【図１９】本発明の復号化プロセスの一例のフローチャ
ートである。
ートである。
【図２０】本発明のモデリング・プロセスのフローチャ
ートである。
ートである。
【図２１】モデリング・プロセスに利用可能なテンプレ
ートを示す図である。
ートを示す図である。
【図２２】ＴＴ変換フィルタの一部分の一例を示すブロ
ック図である。
ック図である。
【図２３】本発明のスクロール・バッファの説明図であ
る。
る。
【図２４】本発明に採用されるメモリ操作の説明図であ
る。
る。
【図２５】３レベル用メモリ・バッファの２次元表現を
示す図である。
示す図である。
【図２６】本発明の符号ストリームの一例を示す図であ
る。
る。
【図２７】パーサを備えた圧縮システムのブロック図で
ある
ある
【図２８】図２７の圧縮システムに対応する伸長システ
ムのブロック図である。
ムのブロック図である。
【図２９】コンテキスト従属関係を示す図である。
【図３０】画素深度及び空間解像度の面から定義された
用途を示す図である。
用途を示す図である。
【図３１】パーサ、復号化器及びそれらの出力装置との
相互作用の一例を示すブロック図である。
相互作用の一例を示すブロック図である。
【図３２】量子化選択装置の一例を示すブロック図であ
る。
る。
【図３３】符号ストリーム中の区切りタグの配置を示す
図である。
図である。
【図３４】ＳＩＺタグの説明図である。
【図３５】ＣＯＤタグの説明図である。
【図３６】ＡＬＧタグの説明図である。
【図３７】ＴＬＭタグの説明図である。
【図３８】ＴＬＴタグの説明図である。
【図３９】ＣＰＴタグの説明図である。
【図４０】ＩＲＳタグの説明図である。
【図４１】ＶＥＲタグの説明図である。
【図４２】ＢＶＩタグの説明図である。
【図４３】ＩＬＬタグの説明図である。
【図４４】ＲＸＹタグの説明図である。
【図４５】ＣＭＴタグの説明図である。
【図４６】ＱＣＳタグの説明図である。
【図４７】損失性再構成のための典型的分布を示すグラ
フである。
フである。
【図４８】典型的な係数を示す図である。
【図４９】テール情報解析プロセスのフローチャートで
ある。
ある。
【図５０】ＭＳＥアラインメント法を説明するための図
である。
である。
【図５１】ピラミッド・アラインメント法を説明するた
めの図である。
めの図である。
【図５２】メモリ記憶係数とアラインメントの間の典型
的な関係を示す図である。
的な関係を示す図である。
【図５３】符号語の一例を示す図である。
【図５４】ハフマン符号化法による係数の構文解析の方
法を説明するための図である。
法を説明するための図である。
【図５５】ユニットバッファを用い第２レベルのウェー
ブレット分解を実行する場合の２Ｄメモリの中間形式を
示す図である。
ブレット分解を実行する場合の２Ｄメモリの中間形式を
示す図である。
【図５６】ユニットバッファを用い第３レベルのウェー
ブレット分解を実行する場合の２Ｄメモリの中間型式を
示す図である。
ブレット分解を実行する場合の２Ｄメモリの中間型式を
示す図である。
１０１ 入力画像データ １０２ 可逆ウェーブレット変換ブロック １０３ 埋め込み順序付け量子化ブロック １０４ グレイ（Ｇｒａｙ）符号化ブロック １０５ 水平コンテキストモデル・ブロック １０６ エントロピー・コーダ １１０ 方式選択機構 １１１ 多成分処理機構 １００１ ヘッダ １００２ 符号化単位 １００３ ＬＬ係数 １００４ 第１ビットプレーン １００５ 第２ビットプレーン １００６ 最終ビットプレーン １５０１ 乗算器 １５０２ 加算器 １５０３ 乗算器 １５０４ 乗算器 １５０５ 加算器 １６０１ ラインアクセスバッファ １６０２ バッファ １９０１ ヘッダ １９０２ ＬＬ係数 １９０３ エントロピー符号化データ ２１０１ 圧縮されていない原画像 ２１０２ 圧縮装置 ２１０３ マーカ付き非損失性圧縮ビットストリーム ２１０４ パーサ ２１０６ 通信路又は記憶装置 ２１０７ 伸長装置 ２１０８ 伸長画像 ２４０１ マーカ付きの非損失性圧縮データ ２４０２ パーサ ２４０３ 通信路 ２４０４ 伸長装置 ２４０５ ディスプレイ・モジュール ２５００ 符号ストリーム ２５０１ 量子化を含む伸長 ２５０２ 画像処理又は歪みモデル ２５０３ 非損失性伸長 ２５０４ 画像処理又は歪みモデル ２５０５ ＭＳＥ又はＨＶＳ差モデル ２５０６ アラインメント調整 ２８０１ 係数 ２８０２ 符号ビット ２８０３ テールオン情報 ２８０４ コンテキストビット ２８０５ 係数ビット
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成９年７月２日
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正内容】
【図１】
【図２】
【図３】
【図１１】
【図１２】
【図１６】
【図４１】
【図４】
【図５】
【図６】
【図１３】
【図２１】
【図２２】
【図３５】
【図３８】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１４】
【図２８】
【図２９】
【図１０】
【図１５】
【図２４】
【図２６】
【図３０】
【図３６】
【図３７】
【図３９】
【図４０】
【図４２】
【図４３】
【図４４】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２３】
【図４５】
【図４６】
【図２０】
【図２７】
【図５３】
【図２５】
【図３１】
【図３３】
【図３２】
【図３４】
【図４７】
【図４８】
【図４９】
【図５０】
【図５１】
【図５４】
【図５２】
【図５５】
【図５６】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 アーマド ザンディ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク サンド ヒル ロード 2882 リコーコーポレーション内 (72)発明者 マーティン ボーリック アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク サンド ヒル ロード 2882 リコーコーポレーション内 (72)発明者 マイケル ジェー ゴーミッシュ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 94025 メンローパーク サンド ヒル ロード 2882 リコーコーポレーション内
Claims (43)
- 【請求項１】 可逆埋め込みウェーブレットにより画像
データを圧縮するウェーブレット方式のコーダ、 バイナリ符号化スキームにより画像データを圧縮するバ
イナリ方式のコーダ、及びウェーブレット方式又はバイ
ナリ方式を選択するために接続された選択制御部からな
るデータ圧縮システム。 - 【請求項２】 請求項１記載のデータ圧縮システムにお
いて、ウェーブレット方式のコーダは、可逆ウェーブレ
ット変換部、該可逆ウェーブレット変換部に接続された
埋め込み順序付け量子化器、及び、該埋め込み順序付け
量子化器に接続されたコンテキストモデルからなること
を特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３】 請求項１記載のデータ圧縮システムにお
いて、ウェーブレット方式のコーダはエントロピー・コ
ーダをさらに含むことを特徴とするデータ圧縮システ
ム。 - 【請求項４】 請求項１記載のデータ圧縮システムにお
いて、ウェーブレット方式はグレイ符号化を実行するこ
とを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項５】 請求項１記載のデータ圧縮システムにお
いて、ウェーブレット方式とバイナリ方式は一つの符号
化器を共有することを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項６】 エントロピー・コーダをさらに含むこと
を特徴する請求項１記載のデータ圧縮システム。 - 【請求項７】 請求項６記載のデータ圧縮システムにお
いて、エントロピー・コーダは有限状態マシン・コーダ
からなることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項８】 請求項７記載のデータ圧縮システムにお
いて、有限状態マシン・コーダはルックアップテーブル
からなることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項９】 請求項６記載のデータ圧縮システムにお
いて、エントロピー・コーダはＱコーダからなることを
特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１０】 請求項６記載のデータ圧縮システムに
おいて、エントロピー・コーダはＱＭコーダからなるこ
とを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１１】 請求項６記載のデータ圧縮システムに
おいて、エントロピー・コーダは並列コーダからなるこ
とを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１２】 可逆ウェーブレット変換部、 該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め込み順序
付け量子化器、 該埋め込み順序付け量子化器に接続されたコンテキスト
モデル、 埋め込みバイナリ方式符号化機構、及び該コンテキスト
モデル及び該埋め込みバイナリ方式符号化機構に接続さ
れたエントロピー・コーダを含み、該可逆ウェーブレッ
ト変換、該埋め込み順序付け量子化器及び該コンテキス
トモデルは可逆埋め込みウェーブレットにより画像デー
タを圧縮するように動作可能であり、該バイナリ方式符
号化機構はバイナリ符号化スキームにより画像データを
圧縮するように動作可能であり、さらに、 ウェーブレット方式又はバイナリ方式を選択するために
接続された選択制御部を含んでなるデータ圧縮システ
ム。 - 【請求項１３】 請求項１２記載のデータ圧縮システム
において、バイナリ方式はグレイ符号化を実行すること
を特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１４】 請求項１２記載のデータ圧縮システム
において、エントロピー・コーダは有限状態マシン・コ
ーダからなることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１５】 請求項１４記載のデータ圧縮システム
において、有限状態マシン・コーダはルックアップテー
ブルからなることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１６】 請求項１２記載のデータ圧縮システム
において、エントロピー・コーダはＱコーダからなるこ
とを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１７】 請求項１２記載のデータ圧縮システム
において、エントロピー・コーダはＱＭコーダからなる
ことを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１８】 請求項１２記載のデータ圧縮システム
において、エントロピー・コーダは並列コーダからなる
ことを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項１９】 請求項１７記載のデータ圧縮システム
において、フォワード変換は可逆ウェーブレットからな
ることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項２０】 ヒストグラム圧縮機構、 該ヒストグラム圧縮機構に接続された可逆ウェーブレッ
ト変換部、 該可逆ウェーブレット変換部に接続された埋め込み順序
付け量子化器、 該埋め込み順序付け量子化器に接続されたコンテキスト
・モデリング機構、及び該コンテキスト・モデリング機
構に接続されたコーダからなるシステム。 - 【請求項２１】 請求項２０記載のシステムにおいて、
ヒストグラム圧縮機構はブーリアンヒストグラムを作る
ことを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項２２】 請求項２０記載のデータ圧縮システム
において、ヒストグラム圧縮機構は整数値を画像データ
中の全ての可能な画素値に写像することを特徴とするデ
ータ圧縮システム。 - 【請求項２３】 ヒストグラム圧縮機構で利用されたマ
ッピングを復号化器に通知するために接続された通知機
構をさらに含むことを特徴する請求項２０記載のデータ
圧縮システム。 - 【請求項２４】 請求項２３記載のデータ圧縮システム
において、マッピングは復号化器に受け取られた圧縮デ
ータに含まれるヘッダで通知されることを特徴とするデ
ータ圧縮システム。 - 【請求項２５】 請求項２３記載のデータ圧縮システム
において、ヘッダ中の１つのビットが、それがセットさ
れたときに、カレント・タイルのために別のヒストグラ
ムが利用されることを復号化器に指示することを特徴と
するデータ圧縮システム。 - 【請求項２６】 請求項２３記載のデータ圧縮システム
において、復号化器は、値のダイナミックレンジと等し
い、ある数のビットを送ることによって通知され、該あ
る数のビット中の各ビットはダイナミックレンジ内の対
応した値が使われるときにセットされることを特徴とす
るデータ圧縮システム。 - 【請求項２７】 少なくとも１つのマーカーを持つヘッ
ダを有する符号ストリームを格納するメモリ、 少なくとも１つの出力装置、 該メモリに接続され、かつ、該少なくとも１つの出力装
置より装置特性を受け取るように接続されたパーサから
なり、該パーサは装置依存の量子化を実行するように動
作可能であるデータ圧縮システム。 - 【請求項２８】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、符号ストリームは非損失性圧縮データからな
ることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項２９】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、少なくとも１つのマーカーは符号ストリーム
中の各タイルのために用いられた成分の数、サブサンプ
リング及びアラインメントを示すことを特徴とするデー
タ圧縮システム。 - 【請求項３０】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、符号ストリームは主ヘッダを含み、符号スト
リーム中の各タイルの前にローカルヘッダが置かれるこ
とを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３１】 請求項３０記載のデータ圧縮システム
において、主ヘッダは符号ストリーム中の全てのタイル
に適用され、各ローカルヘッダは関連したタイルにのみ
適用されることを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３２】 請求項３１記載のデータ圧縮システム
において、ローカルヘッダ中の少なくとも１つは主ヘッ
ダに優先することを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３３】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、パーサは符号ストリーム中のマーカーを符号
ストリームを量子化するために利用することを特徴とす
るデータ圧縮システム。 - 【請求項３４】 請求項３３記載のデータ圧縮システム
において、マーカー中の少なくとも１つは周波数情報を
示すことを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３５】 符号ストリームを生成するための圧縮
装置をさらに含むことを特徴とする請求項２７記載のデ
ータ圧縮システム。 - 【請求項３６】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、パーサは量子化選択装置からなることを特徴
とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３７】 請求項３６記載のデータ圧縮システム
において、量子化選択装置は画像の集合の変換及び量子
化を、様々な係数のビットプレーンを捨てることによっ
て行うことを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３８】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、タグの１つは各タイル中のデータ内の重要性
レベルを示すことを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項３９】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、タグは重要性レベルロケータ信号を示し、該
信号に従って該パーサは打ち切りをすることを特徴とす
るデータ圧縮システム。 - 【請求項４０】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、タグは保存すべき重要性レベルの数を示すこ
とを特徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項４１】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、タグは保存すべきバイトの数を示すことを特
徴とするデータ圧縮システム。 - 【請求項４２】 請求項２７記載のデータ圧縮システム
において、タグは重要性レベルとバイト数を関連付ける
指示を各タイルに含むことを特徴とするデータ圧縮シス
テム。 - 【請求項４３】 請求項３３記載のデータ圧縮システム
において、少なくとも１つのマーカーは各タイル中の重
要性レベルのバイト数を示すことを特徴とするデータ圧
縮システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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