JPH11262019A - 無損失及び損失圧縮のための符号化システム及び方法 - Google Patents
無損失及び損失圧縮のための符号化システム及び方法Info
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- JPH11262019A JPH11262019A JP10305688A JP30568898A JPH11262019A JP H11262019 A JPH11262019 A JP H11262019A JP 10305688 A JP10305688 A JP 10305688A JP 30568898 A JP30568898 A JP 30568898A JP H11262019 A JPH11262019 A JP H11262019A
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 向上した伝送能力と改良された圧縮比を持
つ、静止及び動画像の無損失及び損失圧縮のための符号
化システム及び方法を提供。 【解決手段】 コンディショニングテンプレート調整板
の形状及び／又は異方向性のサブバンドへ適応させる段
階、調整板の形成時に前もってスキャンされたビット平
面を用いるステップ、ウエーブレット係数の大きさの最
小二乗推定値を用いて調整板におけるイベントのすべて
の発生し得る組み合わせに対応する予想される調整状態
の数を低減するステップ、ウエーブレット係数の大きさ
の最小二乗推定値を最初に用い、続いて前記推定値に対
する最小エントロピー量子化により調整板での全事象に
発生し得る組み合わせに対応予想の調整状態の数を低減
するステップ、ウエーブレット係数の空間構造パターン
を特徴付けるべく現在符号化されている係数Ｃの既符号
化ビットとＣの母係数、隣接する係数の既符号化ビット
を比較し、前記推定値の量子化からの調整状態の増加用
にそれらを用いる段階等を記録する。
つ、静止及び動画像の無損失及び損失圧縮のための符号
化システム及び方法を提供。 【解決手段】 コンディショニングテンプレート調整板
の形状及び／又は異方向性のサブバンドへ適応させる段
階、調整板の形成時に前もってスキャンされたビット平
面を用いるステップ、ウエーブレット係数の大きさの最
小二乗推定値を用いて調整板におけるイベントのすべて
の発生し得る組み合わせに対応する予想される調整状態
の数を低減するステップ、ウエーブレット係数の大きさ
の最小二乗推定値を最初に用い、続いて前記推定値に対
する最小エントロピー量子化により調整板での全事象に
発生し得る組み合わせに対応予想の調整状態の数を低減
するステップ、ウエーブレット係数の空間構造パターン
を特徴付けるべく現在符号化されている係数Ｃの既符号
化ビットとＣの母係数、隣接する係数の既符号化ビット
を比較し、前記推定値の量子化からの調整状態の増加用
にそれらを用いる段階等を記録する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、異なるコンディシ
ョニングテンプレートでウエーブレット係数を適応的に
エントロピー符号化するために、統計的コンテクスト
（ｃｏｎｔｅｘｔ）モデリングの手段により静止画像及
び動画像を無損失及び損失圧縮するための符号化システ
ムに関する。更に、本発明は、ウエーブレット係数を発
生する可逆のウエーブレットにより、画像データをサブ
バンドに階層的に分解し、かつ統計的コンテクストモデ
リングのためのコンディショニングテンプレート及びウ
エーブレット係数の適応的エントロピー符号化を用い
て、静止画像及び動画像を無損失及び損失圧縮するため
の方法を企図している。
ョニングテンプレートでウエーブレット係数を適応的に
エントロピー符号化するために、統計的コンテクスト
（ｃｏｎｔｅｘｔ）モデリングの手段により静止画像及
び動画像を無損失及び損失圧縮するための符号化システ
ムに関する。更に、本発明は、ウエーブレット係数を発
生する可逆のウエーブレットにより、画像データをサブ
バンドに階層的に分解し、かつ統計的コンテクストモデ
リングのためのコンディショニングテンプレート及びウ
エーブレット係数の適応的エントロピー符号化を用い
て、静止画像及び動画像を無損失及び損失圧縮するため
の方法を企図している。
【０００２】
【従来の技術】このような画像圧縮方法は、映画、医用
画像、衛星画像、ＳＡＲ画像、貴重な視覚的アートや、
書類その他において使用され得る。科学、医療、映画、
及び視覚的アートの各業界においては無損失画像圧縮に
高い要求がある。無損失画像圧縮は、圧縮された画像が
１ビットのデータの変更も無く、元の形に復号され得る
ことを意味する。更に、それはまた、符号器のビットス
トリームを、ビットストリームのどのような最初の部分
でも入力画像に近似して復号化され得るような方法で編
成することにより向上した伝送能力を持つことが望まし
い。より多くのビットが復号化されるほど、近似はより
良好になる。すべてのビッストリームが復号化される
と、原画像は正確に再構成される。このアプローチは、
文献においてはウエーブレット係数の埋め込み（ｅｍｂ
ｅｄｄｅｄ）符号化スキームとして知られている。
画像、衛星画像、ＳＡＲ画像、貴重な視覚的アートや、
書類その他において使用され得る。科学、医療、映画、
及び視覚的アートの各業界においては無損失画像圧縮に
高い要求がある。無損失画像圧縮は、圧縮された画像が
１ビットのデータの変更も無く、元の形に復号され得る
ことを意味する。更に、それはまた、符号器のビットス
トリームを、ビットストリームのどのような最初の部分
でも入力画像に近似して復号化され得るような方法で編
成することにより向上した伝送能力を持つことが望まし
い。より多くのビットが復号化されるほど、近似はより
良好になる。すべてのビッストリームが復号化される
と、原画像は正確に再構成される。このアプローチは、
文献においてはウエーブレット係数の埋め込み（ｅｍｂ
ｅｄｄｅｄ）符号化スキームとして知られている。
【０００３】最もポピュラーな埋め込み符号化スキーム
は以下の２つである。第１は、シャピロのゼロ−ツリー
（ｚｅｒｏ−ｔｒｅｅ）技術で、Ｊ．Ｍ．Ｓｈａｐｉｒ
ｏにより、”ウエーブレット係数のゼロツリーを用いる
埋め込み符号化スキーム”と題して、ＩＥＥＥ Ｔｒａ
ｎｓ．Ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃ．，４１（１
２）：３４４５−３４６２，１９９３，に示され、ＥＲ
Ｚと呼ばれている。
は以下の２つである。第１は、シャピロのゼロ−ツリー
（ｚｅｒｏ−ｔｒｅｅ）技術で、Ｊ．Ｍ．Ｓｈａｐｉｒ
ｏにより、”ウエーブレット係数のゼロツリーを用いる
埋め込み符号化スキーム”と題して、ＩＥＥＥ Ｔｒａ
ｎｓ．Ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃ．，４１（１
２）：３４４５−３４６２，１９９３，に示され、ＥＲ
Ｚと呼ばれている。
【０００４】第２は、Ｓａｉｄ−ＰｅａｒｌｍａｎのＳ
ＰＩＨＴ−技術で、Ａ．Ｓａｉｄ及びＷ．Ａ．Ｐｅａｒ
ｌｍａｎにより、”階層的ツリーでのセット分割に基づ
く新しい高速及び効率的な画像符号器”と題して、ＩＥ
ＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ
Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈ．，６
（３）：２４３−２５０，Ｊｕｎｅ １９９６に示され
ている。
ＰＩＨＴ−技術で、Ａ．Ｓａｉｄ及びＷ．Ａ．Ｐｅａｒ
ｌｍａｎにより、”階層的ツリーでのセット分割に基づ
く新しい高速及び効率的な画像符号器”と題して、ＩＥ
ＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ
Ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ Ｖｉｄｅｏ Ｔｅｃｈ．，６
（３）：２４３−２５０，Ｊｕｎｅ １９９６に示され
ている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】Ｘ．Ｗｕは、”コンテ
クスト選択及び量子化を介した連続トーン画像の効率的
かつ効果的な無損失圧縮”と題して、ＩＥＥＥ Ｔｒａ
ｎｓ．Ｏｎ Ｉｍａｇｅ．Ｐｒｏｃ．，６（５）：６５
６−６６４，１９９６に、これまで知られているすべて
のウエーブレット画像圧縮方法よりも無損失圧縮におい
て優れているＤＰＣＭ技術を用いる画像圧縮方法を開示
した。しかしながら、この圧縮方法は、向上した伝送能
力を有していない。
クスト選択及び量子化を介した連続トーン画像の効率的
かつ効果的な無損失圧縮”と題して、ＩＥＥＥ Ｔｒａ
ｎｓ．Ｏｎ Ｉｍａｇｅ．Ｐｒｏｃ．，６（５）：６５
６−６６４，１９９６に、これまで知られているすべて
のウエーブレット画像圧縮方法よりも無損失圧縮におい
て優れているＤＰＣＭ技術を用いる画像圧縮方法を開示
した。しかしながら、この圧縮方法は、向上した伝送能
力を有していない。
【０００６】本発明の目的は、向上した伝送能力と改良
された圧縮比を持つ、静止及び動画像の無損失及び損失
圧縮のための符号化システム及び方法を提供することに
ある。
された圧縮比を持つ、静止及び動画像の無損失及び損失
圧縮のための符号化システム及び方法を提供することに
ある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の目的は、請求項
１、９〜１６の形態により達成される。
１、９〜１６の形態により達成される。
【０００８】本発明の更なる実施例は、サブクレームの
主要要素である。
主要要素である。
【０００９】本発明は、ウエーブレット係数におけるゼ
ロツリーその他の大きな人工的な構造を課すことは無
い。空間領域における正方形状のテンプレートのみが用
いられ得るので、データ構造のクォドツリー（Ｑｕａｄ
−ｔｒｅｅ）タイプはリジッドであり、それが故に、統
計に依存するウエーブレット係数は、任意形状の領域を
形成すると思われる。それゆえ、本発明は、コンディシ
ョニングテンプレートの形状及び／又は方向を異なった
サブバンドへ適応化する手段を示唆する。
ロツリーその他の大きな人工的な構造を課すことは無
い。空間領域における正方形状のテンプレートのみが用
いられ得るので、データ構造のクォドツリー（Ｑｕａｄ
−ｔｒｅｅ）タイプはリジッドであり、それが故に、統
計に依存するウエーブレット係数は、任意形状の領域を
形成すると思われる。それゆえ、本発明は、コンディシ
ョニングテンプレートの形状及び／又は方向を異なった
サブバンドへ適応化する手段を示唆する。
【００１０】本発明の第２の形態によれば、符号付きの
ウエーブット係数の２次元アレイは、適応的なバイナリ
エントロピー符号化のための２つの入力シンボルのみの
等価数列に変換される。
ウエーブット係数の２次元アレイは、適応的なバイナリ
エントロピー符号化のための２つの入力シンボルのみの
等価数列に変換される。
【００１１】本発明の第３の形態は、コンディショニン
グテンプレート形成において前もって符号化されたビッ
ト平面の使用に関する。
グテンプレート形成において前もって符号化されたビッ
ト平面の使用に関する。
【００１２】本発明の第４の形態は、サブバンド毎にサ
イド情報として最も大きな大きさのウエーブレット係数
の最上位ビットのビット位置を符号ストリームの中に含
むことにある。
イド情報として最も大きな大きさのウエーブレット係数
の最上位ビットのビット位置を符号ストリームの中に含
むことにある。
【００１３】本発明の第５の形態は、ウエーブレット係
数の大きさの最小二乗推定を用いているコンディショニ
ングテンプレートにおけるイベントのすべての発生し得
る組み合わせ（ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉ
ｏｎｓ）に対応する予想されるコンディショニング状態
（ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｔ
ａｔｅｓ）の数を減ずることにより特徴付けられる。
数の大きさの最小二乗推定を用いているコンディショニ
ングテンプレートにおけるイベントのすべての発生し得
る組み合わせ（ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉ
ｏｎｓ）に対応する予想されるコンディショニング状態
（ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｔ
ａｔｅｓ）の数を減ずることにより特徴付けられる。
【００１４】本発明の他の形態によれば、予想されるコ
ンディショニング状態は、上記推定の最小エントロピー
量子化により更に低減される。
ンディショニング状態は、上記推定の最小エントロピー
量子化により更に低減される。
【００１５】最後に、本発明は、隣接係数Ｃの符号にお
けるウエーブレット係数Ｃの符号の条件付けにより特徴
付けられる。
けるウエーブレット係数Ｃの符号の条件付けにより特徴
付けられる。
【００１６】好ましくは、符号化システム及び方法はそ
れぞれ、上に述べられたすべての形態の組み合わせによ
り特徴付けられる。
れぞれ、上に述べられたすべての形態の組み合わせによ
り特徴付けられる。
【００１７】
【発明の実施の形態】本発明は、図面を参照して、その
一例により、詳細に説明される。
一例により、詳細に説明される。
【００１８】本発明は、静止及び動画像の無損失及び損
失圧縮のための可逆のウエーブレットに基づくサブバン
ド符号化における多重解像に関する。このシステムは符
号器及びこれと対称な復号器を含む。
失圧縮のための可逆のウエーブレットに基づくサブバン
ド符号化における多重解像に関する。このシステムは符
号器及びこれと対称な復号器を含む。
【００１９】最終ステージにおける無損失再構成を達成
するために、可逆の、整数対整数（ｉｎｔｅｇｅｒ−ｔ
ｏ−ｉｎｔｅｇｅｒ）ウエーブレットが用いられねばな
らない。このようなウエーブレットは、Ａ．Ｒ．Ｃａｌ
ｄｅｒｂａｎｋ，Ｉ．Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ，Ｗ．Ｓｗ
ｅｌｄｅｎｓ及びＢ．Ｌ．Ｙｅｏ，らにより、”整数対
整数を計画するウエーブレット変換”と題して、Ｔｅｃ
ｈ．Ｒｅｐ．，Ｄｅｐｔ．ｏｆ Ｍａｔｈ，Ｐｒｉｎｃ
ｅｔｏｎ Ｕｎｉｖ．，Ｓｅｐ．９６，ｉｎＪｏｕｎａ
ｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ ａｎｄ Ｃｏｍｕｎｉｃａ
ｔｉｏｎ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓに公開
されている。
するために、可逆の、整数対整数（ｉｎｔｅｇｅｒ−ｔ
ｏ−ｉｎｔｅｇｅｒ）ウエーブレットが用いられねばな
らない。このようなウエーブレットは、Ａ．Ｒ．Ｃａｌ
ｄｅｒｂａｎｋ，Ｉ．Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ，Ｗ．Ｓｗ
ｅｌｄｅｎｓ及びＢ．Ｌ．Ｙｅｏ，らにより、”整数対
整数を計画するウエーブレット変換”と題して、Ｔｅｃ
ｈ．Ｒｅｐ．，Ｄｅｐｔ．ｏｆ Ｍａｔｈ，Ｐｒｉｎｃ
ｅｔｏｎ Ｕｎｉｖ．，Ｓｅｐ．９６，ｉｎＪｏｕｎａ
ｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ ａｎｄ Ｃｏｍｕｎｉｃａ
ｔｉｏｎ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓに公開
されている。
【００２０】画像を圧縮するために、符号器は、画像上
で前方整数ウエーブレット変換Ｗ1を行い、それをＬ
Ｌ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨサブバンドに分解する。それか
ら、図１に示されるように、ＬＬバンドは、Ｗ1 と同じ
かあるいは異なるかもしれない前方整数ウエーブレット
変換Ｗ2 により更に分解され、その結果、大きなスケー
ルあるいは低解像度等の（ＬＬＬ）、（ＬＬ，ＬＨ）、
（ＬＬ，ＨＬ）及び（ＬＬ，ＨＨ）サブバンドが得られ
る。復号器による伸長は、逆整数ウエーブレット変換Ｗ
k -1 ，…，Ｗ2 -1 ，Ｗ1 -1の系列を通しての逆処理
である。ウエーブレット変換は、いかなるデータ低減を
ももたらさない。ウエーブレット画像符号器の圧縮性能
は、いかにして良くウエーブレット係数が圧縮されるか
に大きくかかっている。これは、本発明により提起され
る中心課題である。
で前方整数ウエーブレット変換Ｗ1を行い、それをＬ
Ｌ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨサブバンドに分解する。それか
ら、図１に示されるように、ＬＬバンドは、Ｗ1 と同じ
かあるいは異なるかもしれない前方整数ウエーブレット
変換Ｗ2 により更に分解され、その結果、大きなスケー
ルあるいは低解像度等の（ＬＬＬ）、（ＬＬ，ＬＨ）、
（ＬＬ，ＨＬ）及び（ＬＬ，ＨＨ）サブバンドが得られ
る。復号器による伸長は、逆整数ウエーブレット変換Ｗ
k -1 ，…，Ｗ2 -1 ，Ｗ1 -1の系列を通しての逆処理
である。ウエーブレット変換は、いかなるデータ低減を
ももたらさない。ウエーブレット画像符号器の圧縮性能
は、いかにして良くウエーブレット係数が圧縮されるか
に大きくかかっている。これは、本発明により提起され
る中心課題である。
【００２１】本発明による方法は、すべてのウエーブレ
ット係数が整数であり、実数化されたウエーブレット変
換として量子化されないので、無損失デコンプレッショ
ンを許容する。かくして、量子化歪みによるデータのロ
スは無い。しかし、符号器のビットストリームは、ビッ
トストリームのどこか最初の部分が入力画像の近似とし
て復号化され得るような方法で編成される。復号化され
るビットが多いほど、近似は良好になる。すべてのビッ
トストリームは復号化されると、原画像は正確に再構成
される。
ット係数が整数であり、実数化されたウエーブレット変
換として量子化されないので、無損失デコンプレッショ
ンを許容する。かくして、量子化歪みによるデータのロ
スは無い。しかし、符号器のビットストリームは、ビッ
トストリームのどこか最初の部分が入力画像の近似とし
て復号化され得るような方法で編成される。復号化され
るビットが多いほど、近似は良好になる。すべてのビッ
トストリームは復号化されると、原画像は正確に再構成
される。
【００２２】ウエーブレット係数はビット平面に配列さ
れ、本発明によるシステムは、最下位ビットのほとんど
からスキャンしてウエーブレット係数をビット平面毎に
符号化する。各ビット平面内で、ウエーブレット係数は
最も低いサブバンドから最も高いサブバンドへ、あるい
は最も大きなスケールから最も小さなスケールへオクタ
ーブオーダーでスキャンされる。同じスケールにおいて
は、本方法は、ＬＨ、ＨＬ、及びＨＨサブバンドをシー
ケンシャルに符号化する。スキャン順序は、図２に示さ
れている。
れ、本発明によるシステムは、最下位ビットのほとんど
からスキャンしてウエーブレット係数をビット平面毎に
符号化する。各ビット平面内で、ウエーブレット係数は
最も低いサブバンドから最も高いサブバンドへ、あるい
は最も大きなスケールから最も小さなスケールへオクタ
ーブオーダーでスキャンされる。同じスケールにおいて
は、本方法は、ＬＨ、ＨＬ、及びＨＨサブバンドをシー
ケンシャルに符号化する。スキャン順序は、図２に示さ
れている。
【００２３】ビット平面符号化は、２つのソースシンボ
ル０あるいは１のみを扱う。ウエーブレット係数の最上
位ビットがスキャンされると、係数の符号は符号化され
ねばならない。符号もまたバイナリ形態であるので、符
号器はやや複雑な状態において２つのソースシンボルの
みを再度符号化する必要がある。かくして、すべての整
数ウエーブレット係数は、以下の式（１）で表されるバ
イナリシンボルの数列に変換され得る。
ル０あるいは１のみを扱う。ウエーブレット係数の最上
位ビットがスキャンされると、係数の符号は符号化され
ねばならない。符号もまたバイナリ形態であるので、符
号器はやや複雑な状態において２つのソースシンボルの
みを再度符号化する必要がある。かくして、すべての整
数ウエーブレット係数は、以下の式（１）で表されるバ
イナリシンボルの数列に変換され得る。
【００２４】
【数１】
【００２５】ビット列におけるバイナリ数列の最小符号
長は以下の式（２）で表される。
長は以下の式（２）で表される。
【００２６】
【数２】 ここで、ｘi-1 は、数列ｘi-1 ，ｘi-2 ，…，ｘ1 を表
す。
す。
【００２７】これは、整数ウエーブレット変換に与えら
れた最小無損失比を決定する。実際、算術（ａｒｉｔｈ
ｍｅｔｉｃ）符号化は、この最小比へのアプローチとす
ることができる。ランダムプロセス結果ｘn がマルコフ
性（Ｍａｒｋｏｖｉａｎ）であるという想定のもとで、
キー及びｘn 圧縮における困難な結末はＰ（ｘi ｜X
i-1 ）の推定であり、X i-1 はｘi-1 のサブ数列を示
す。注目すべきは、最も関連した過去のサブ数列X i-1
はｘi-1 の接頭辞（ｐｒｅｆｉｘ）を必要としない。画
像符号化においては、X i-1 あるいはｘi のための通常
のテンプレートは、時間と周波数の両方における隣接し
たシンボルから成る。条件付き確率塊関数Ｐ＾（ｘi ｜
X i-1 ）の推定値は、ソースの統計的モデルとして作用
する。現在のシンボルの確率が条件付けられている過去
の観察結果X i-1 のセットは、モデリングコンテクスト
と呼ばれる。それは、どのような圧縮アルゴリズムのビ
ットレートあるいは圧縮比をも決定するモデルである。
ウエーブレットに基づく画像圧縮のケースでは、ウエー
ブレット係数の固有の特性への洞察及びアルゴリズムの
独創性は、少数のコンディショニング状態あるいはモデ
ルパラメータにおけるソースシンボル間で統計学的に重
要な構造を表すコンディショニングテンプレートを形成
することが要求される。
れた最小無損失比を決定する。実際、算術（ａｒｉｔｈ
ｍｅｔｉｃ）符号化は、この最小比へのアプローチとす
ることができる。ランダムプロセス結果ｘn がマルコフ
性（Ｍａｒｋｏｖｉａｎ）であるという想定のもとで、
キー及びｘn 圧縮における困難な結末はＰ（ｘi ｜X
i-1 ）の推定であり、X i-1 はｘi-1 のサブ数列を示
す。注目すべきは、最も関連した過去のサブ数列X i-1
はｘi-1 の接頭辞（ｐｒｅｆｉｘ）を必要としない。画
像符号化においては、X i-1 あるいはｘi のための通常
のテンプレートは、時間と周波数の両方における隣接し
たシンボルから成る。条件付き確率塊関数Ｐ＾（ｘi ｜
X i-1 ）の推定値は、ソースの統計的モデルとして作用
する。現在のシンボルの確率が条件付けられている過去
の観察結果X i-1 のセットは、モデリングコンテクスト
と呼ばれる。それは、どのような圧縮アルゴリズムのビ
ットレートあるいは圧縮比をも決定するモデルである。
ウエーブレットに基づく画像圧縮のケースでは、ウエー
ブレット係数の固有の特性への洞察及びアルゴリズムの
独創性は、少数のコンディショニング状態あるいはモデ
ルパラメータにおけるソースシンボル間で統計学的に重
要な構造を表すコンディショニングテンプレートを形成
することが要求される。
【００２８】我々は、Ｐ（ｘi ｜X i-1 ）に関して予備
知識の無いことを仮定して、バイナリ数列ｘn を圧縮す
るために一般的なソース符号化のアプローチを採用す
る。中心的な作業は、過去に符号化されたビットに基づ
いて動作中に条件付き確率Ｐ（ｘi ｜X i-1 ）を推定す
ることにあり、適応的バイナリ算術符号器を動作させる
ために推定値Ｐ＾（ｘi ｜X i-1 ）を用いることにあ
る。特定のウエーブレット係数の符号ビット及び大きさ
のビットとしてのバイナリ数列ｘn において個々にｘi
を容易に参照するために、我々は係数Ｃのｂ番目のビッ
トをＣｂで表し、係数Ｃのｉ番目からｊ番目のビット
（ただし、ｊ＞ｉ）をＣｊ…ｉで表し、Ｃの符号を以下
の式（３）で表す。
知識の無いことを仮定して、バイナリ数列ｘn を圧縮す
るために一般的なソース符号化のアプローチを採用す
る。中心的な作業は、過去に符号化されたビットに基づ
いて動作中に条件付き確率Ｐ（ｘi ｜X i-1 ）を推定す
ることにあり、適応的バイナリ算術符号器を動作させる
ために推定値Ｐ＾（ｘi ｜X i-1 ）を用いることにあ
る。特定のウエーブレット係数の符号ビット及び大きさ
のビットとしてのバイナリ数列ｘn において個々にｘi
を容易に参照するために、我々は係数Ｃのｂ番目のビッ
トをＣｂで表し、係数Ｃのｉ番目からｊ番目のビット
（ただし、ｊ＞ｉ）をＣｊ…ｉで表し、Ｃの符号を以下
の式（３）で表す。
【００２９】
【数３】
【００３０】結局、表記Ｃｊ…ｉは常に、符号ビットを
除く、｜Ｃ｜のバイナリ符号化におけるビットをさす。
Ｃの最上位ビットがｂよりも低ければ、Ｃｍ…ｂは０と
解釈される。我々は、現在の係数Ｃの北、西、南、東、
北東、北西、北北、西西を示すために、それぞれ方向性
の表記Ｎ，Ｗ，Ｓ，Ｅ，ＮＷ，ＮＥ，ＮＮ，ＷＷ，その
他を用いる。同様に、ペアレント係数をＰで示し、Ｐの
北、西、南、東に対するペアレントサブバンドにおける
係数をそれぞれ、ＰＮ，ＰＷ，ＰＳ，ＰＥで示す。これ
らの位置的な表記の意味は、図３に示されている。
除く、｜Ｃ｜のバイナリ符号化におけるビットをさす。
Ｃの最上位ビットがｂよりも低ければ、Ｃｍ…ｂは０と
解釈される。我々は、現在の係数Ｃの北、西、南、東、
北東、北西、北北、西西を示すために、それぞれ方向性
の表記Ｎ，Ｗ，Ｓ，Ｅ，ＮＷ，ＮＥ，ＮＮ，ＷＷ，その
他を用いる。同様に、ペアレント係数をＰで示し、Ｐの
北、西、南、東に対するペアレントサブバンドにおける
係数をそれぞれ、ＰＮ，ＰＷ，ＰＳ，ＰＥで示す。これ
らの位置的な表記の意味は、図３に示されている。
【００３１】サブバンドＬＨ，ＨＬ，ＨＨは異なった方
向性を持つ。例えば、ＬＨサブバンドは、垂直構造を顕
著に示しており、ＨＬサブバンドは、水平構造を顕著に
示している。ＨＨサブバンドにおいては、方向的な構造
を欠いている。現在のシンボルの確率を増加させ、それ
によってビットレートあるいは圧縮比を改善するため
に、異なったサブバンドの方向はコンディショニングテ
ンプレートの形状及び／又は方向を異なったサブバンド
に対して適応化させることにより都合良く使用され得
る。図４は、異なったサブバンドＬＨ，ＨＬ，ＨＨにお
ける異なったコンディショニングテンプレートの例を示
している。
向性を持つ。例えば、ＬＨサブバンドは、垂直構造を顕
著に示しており、ＨＬサブバンドは、水平構造を顕著に
示している。ＨＨサブバンドにおいては、方向的な構造
を欠いている。現在のシンボルの確率を増加させ、それ
によってビットレートあるいは圧縮比を改善するため
に、異なったサブバンドの方向はコンディショニングテ
ンプレートの形状及び／又は方向を異なったサブバンド
に対して適応化させることにより都合良く使用され得
る。図４は、異なったサブバンドＬＨ，ＨＬ，ＨＨにお
ける異なったコンディショニングテンプレートの例を示
している。
【００３２】したがって、ＬＨサブバンドにおけるイベ
ントのセットは、垂直に延長したコンディショニングテ
ンプレートを形成する。ＨＬサブバンドにおいては、水
平に延長したコンディショニングテンプレートが使用さ
れる。
ントのセットは、垂直に延長したコンディショニングテ
ンプレートを形成する。ＨＬサブバンドにおいては、水
平に延長したコンディショニングテンプレートが使用さ
れる。
【００３３】コンディショニングテンプレートの形成に
おいて前もってスキャンしたビット平面を使用すること
により現在のシンボルの条件付き確率の推定値を改善す
る可能性がある。
おいて前もってスキャンしたビット平面を使用すること
により現在のシンボルの条件付き確率の推定値を改善す
る可能性がある。
【００３４】ウエーブレット変換は、周波数領域及び空
間領域の両方において信号エネルギーを局在化（ｌｏｃ
ａｌｉｚｅ）する。すなわち、同じような大きさのウエ
ーブレット係数は、周波数サブバンド及び空間位置にお
いて統計的に密集する。異なったサブバンドにおける大
きなウエーブレット係数は、同じ空間位置において重な
る（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）傾向にある。このような観察に
導かれて、係数は、同じサブバンドにおいて隣り合う係
数及びペアレントサブバンドにおける空間的に対応する
係数によりモデル化される。大きさにおいて最も大きな
ウエーブレット係数の最上位ビットがｍ番目のビット平
面にあり、システムは現在ｂ番目のビット平面を符号化
していると仮定する。その時、システムは、現在の係数
Ｃのｂ番目のビットＣｂを、 Ｃｍ…ｂ＋１，Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，Ｓｍ…ｂ＋１，Ｅｍ…ｂ＋１ ＮＷｍ…ｂ，ＮＥｍ…ｂ，ＮＮｍ…ｂ，ＷＷｍ…ｂ， Ｐｍ…ｂ，ＰＮｍ…ｂ，ＰＳｍ…ｂ，ＰＷｍ…ｂ，ＰＥｍ…ｂ （４） と条件付ける。
間領域の両方において信号エネルギーを局在化（ｌｏｃ
ａｌｉｚｅ）する。すなわち、同じような大きさのウエ
ーブレット係数は、周波数サブバンド及び空間位置にお
いて統計的に密集する。異なったサブバンドにおける大
きなウエーブレット係数は、同じ空間位置において重な
る（ｒｅｇｉｓｔｅｒ）傾向にある。このような観察に
導かれて、係数は、同じサブバンドにおいて隣り合う係
数及びペアレントサブバンドにおける空間的に対応する
係数によりモデル化される。大きさにおいて最も大きな
ウエーブレット係数の最上位ビットがｍ番目のビット平
面にあり、システムは現在ｂ番目のビット平面を符号化
していると仮定する。その時、システムは、現在の係数
Ｃのｂ番目のビットＣｂを、 Ｃｍ…ｂ＋１，Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，Ｓｍ…ｂ＋１，Ｅｍ…ｂ＋１ ＮＷｍ…ｂ，ＮＥｍ…ｂ，ＮＮｍ…ｂ，ＷＷｍ…ｂ， Ｐｍ…ｂ，ＰＮｍ…ｂ，ＰＳｍ…ｂ，ＰＷｍ…ｂ，ＰＥｍ…ｂ （４） と条件付ける。
【００３５】最大圧縮のために、符号化Ｃｂの時点まで
の、現在及びペアレントサブバンドにおける隣接係数の
すべての既知のビットは、ポテンシャルモデリングイベ
ントとして処理される。本発明によるＣｂのコンディシ
ョニングテンプレートは、係数のオクターブラスタース
キャニングが時系列を生成すると考えるのであれば、幾
つかの将来の情報を含む。特に、これは、Ｃｂのコンテ
クストモデリングにおけるＳｍ…ｂ＋１，
Ｅｍ…ｂ＋１，ＰＳｍ…ｂ，ＰＥｍ…ｂその他の使用を
示す。時系列における将来への予期（ｌｏｏｋｉｎｇ）
の能力は、通常、Ｃｂの不確定性を低減する。
の、現在及びペアレントサブバンドにおける隣接係数の
すべての既知のビットは、ポテンシャルモデリングイベ
ントとして処理される。本発明によるＣｂのコンディシ
ョニングテンプレートは、係数のオクターブラスタース
キャニングが時系列を生成すると考えるのであれば、幾
つかの将来の情報を含む。特に、これは、Ｃｂのコンテ
クストモデリングにおけるＳｍ…ｂ＋１，
Ｅｍ…ｂ＋１，ＰＳｍ…ｂ，ＰＥｍ…ｂその他の使用を
示す。時系列における将来への予期（ｌｏｏｋｉｎｇ）
の能力は、通常、Ｃｂの不確定性を低減する。
【００３６】上記（４）式のコンディショニングテンプ
レートを用いることにより、我々は統計的な以下の非常
に高いオーダーのモデルを提案できる。
レートを用いることにより、我々は統計的な以下の非常
に高いオーダーのモデルを提案できる。
【００３７】 Ｐ（Ｃｂ｜Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，Ｓｍ…ｂ＋１，Ｅｍ…ｂ＋１，ＮＷｍ…ｂ， ＮＥｍ…ｂ，Ｐｍ…ｂ …） （５） したがって、我々は、高いモデルコストあるいはコンテ
クスト希釈化（ｄｉｌｕｔｉｏｎ）、すなわち以下の
（６）式に示す健全な確率推定値に到達するために十分
なサンプルを欠く、という問題に直面する。
クスト希釈化（ｄｉｌｕｔｉｏｎ）、すなわち以下の
（６）式に示す健全な確率推定値に到達するために十分
なサンプルを欠く、という問題に直面する。
【００３８】 Ｐ＾（Ｃｂ｜Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，Ｓｍ…ｂ＋１，Ｅｍ…ｂ＋１，ＮＷｍ…ｂ ，ＮＥｍ…ｂ，Ｐｍ…ｂ …） （６） ウエーブレット係数をバイナリ数列に戻すことの利点を
正しく評価する。これは、条件付きバイナリ確率は２つ
のパラメータのみを持つからである。しかし、Ｃｂがバ
イナリである時でさえ、我々は、上記（４）式の高いオ
ーダーのモデリングコンテクストを適度な数のコンディ
ショニング状態まで低減しなければならない。前もって
スキャンされたビット平面を用いるアイデアと、コンデ
ィショニングテンプレートの形状及び／又は方向を異な
ったサブバンドに適応化させるアイデアとを組み合わせ
ることにより、我々は、改良されたコンディショニング
テンプレートを形成するために異なったサブバンドＬ
Ｈ，ＨＬ，ＨＨにおける以下のイベントのセットを使用
する。
正しく評価する。これは、条件付きバイナリ確率は２つ
のパラメータのみを持つからである。しかし、Ｃｂがバ
イナリである時でさえ、我々は、上記（４）式の高いオ
ーダーのモデリングコンテクストを適度な数のコンディ
ショニング状態まで低減しなければならない。前もって
スキャンされたビット平面を用いるアイデアと、コンデ
ィショニングテンプレートの形状及び／又は方向を異な
ったサブバンドに適応化させるアイデアとを組み合わせ
ることにより、我々は、改良されたコンディショニング
テンプレートを形成するために異なったサブバンドＬ
Ｈ，ＨＬ，ＨＨにおける以下のイベントのセットを使用
する。
【００３９】 ＳＬＨ＝｛Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，ＮＷｍ…ｂ，ＮＥｍ…ｂ，ＮＮｍ…ｂ，Ｓｍ …ｂ＋１ ，Ｐｍ…ｂ，ＰＮｍ…ｂ，ＰＳｍ…ｂ｝ （７） ＳＨＬ＝｛Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，ＮＷｍ…ｂ，ＮＥｍ…ｂ，ＷＷｍ…ｂ，Ｅｍ …ｂ＋１ ，Ｐｍ…ｂ，ＰＷｍ…ｂ，ＰＥｍ…ｂ｝ （８） ＳＨＨ＝｛Ｎｍ…ｂ，Ｗｍ…ｂ，ＮＷｍ…ｂ，ＮＥｍ…ｂ，Ｓｍ…ｂ＋１，Ｅｍ…ｂ＋１ ，Ｐｍ…ｂ，ＣＨＬ，ＣＬＨ｝ （９） 式（９）において、ＣＨＬ，ＣＬＨは、Ｃの２つのシス
ター係数で、それらは同じスケールのＨＬ，ＬＨサブバ
ンドにおける同じ空間位置にある。
ター係数で、それらは同じスケールのＨＬ，ＬＨサブバ
ンドにおける同じ空間位置にある。
【００４０】サブバンドの方向性及び前もってスキャン
されたビット平面の情報の使用に基づいて適応的コンデ
ィショニングテンプレートの選択を行った後、我々は、
ウエーブレット係数の大きさの最小２乗推定値を用いる
ことにより、コンディショニングテンプレートにおける
イベントのすべての発生し得る組み合わせに対応する予
想されるコンディショニング状態の数を低減しなければ
ならない。Ｃと空間−周波数領域におけるその隣接係数
との間の関係を得るために、Ｃの大きさの線形推定器Δ
を用い、サブバンドの３つの方向（ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ）
の１つは以下の式（１０）で表される。
されたビット平面の情報の使用に基づいて適応的コンデ
ィショニングテンプレートの選択を行った後、我々は、
ウエーブレット係数の大きさの最小２乗推定値を用いる
ことにより、コンディショニングテンプレートにおける
イベントのすべての発生し得る組み合わせに対応する予
想されるコンディショニング状態の数を低減しなければ
ならない。Ｃと空間−周波数領域におけるその隣接係数
との間の関係を得るために、Ｃの大きさの線形推定器Δ
を用い、サブバンドの３つの方向（ＬＨ，ＨＬ，ＨＨ）
の１つは以下の式（１０）で表される。
【００４１】
【数４】
【００４２】ここで、ｚi は、上記のように与えられた
サブバンドＣのために選択されたコンディショニングテ
ンプレートにおけるコンディショニングイベントであ
る。パラメータαθ，ｉは、Δθが与えられたサブバン
ドの方向におけるＣの最小２乗推定値であるように、線
形回帰により決定される。線形回帰は、トレーニング画
像、与えられたクラスの画像、及び与えられた画像の一
般的なセットに対してオフラインでなされる。勿論、最
後のケースでは、最適化されたパラメータがサイド情報
として送られねばならない。
サブバンドＣのために選択されたコンディショニングテ
ンプレートにおけるコンディショニングイベントであ
る。パラメータαθ，ｉは、Δθが与えられたサブバン
ドの方向におけるＣの最小２乗推定値であるように、線
形回帰により決定される。線形回帰は、トレーニング画
像、与えられたクラスの画像、及び与えられた画像の一
般的なセットに対してオフラインでなされる。勿論、最
後のケースでは、最適化されたパラメータがサイド情報
として送られねばならない。
【００４３】最小２乗推定の後、予想されるコンディシ
ョニング状態の数は、上記の推定値の最小エントロピー
量子化により更に低減される。
ョニング状態の数は、上記の推定値の最小エントロピー
量子化により更に低減される。
【００４４】Δθの各々に対して、我々は、条件付きエ
ントロピーＨ（Ｃ｜Ｑθ（Δθ））を最小化するために
最適量子化器Ｑを設計することができる。Δθはスケー
ラランダム変数であるので、最小エントロピー量子化器
Ｑθは、スタンダードダイナミックプログラミングプロ
セスを経て設計できる。最小エントロピー量子化器は、
トレーニングセットを用いてオフラインで計算され、量
子化器パラメータは記憶され、符号器及び復号器の両方
で利用できる。
ントロピーＨ（Ｃ｜Ｑθ（Δθ））を最小化するために
最適量子化器Ｑを設計することができる。Δθはスケー
ラランダム変数であるので、最小エントロピー量子化器
Ｑθは、スタンダードダイナミックプログラミングプロ
セスを経て設計できる。最小エントロピー量子化器は、
トレーニングセットを用いてオフラインで計算され、量
子化器パラメータは記憶され、符号器及び復号器の両方
で利用できる。
【００４５】更なる改良が、現在符号化されている係数
Ｃのこれまで符号化されたビットを、空間構造パターン
を特徴付けるためにＣのペアレント係数及びその隣接係
数のこれまで符号化されたビットと比較し、これらの推
定値の量子化によりつくられたコンディショニング状態
を増すためにそれらを使用することにより達成される。
我々は、ウエーブレット係数Ｃが、エネルギーレベルだ
けでなく、空間−周波数領域におけるその隣接係数の空
間構造にも高い相関を持つことを観察した。ウエーブレ
ット係数の空間構造パターンは、コンテクストモデリン
グにおいて形成され、かつ使用される。特に、ビットパ
ターンＴ＝ｔ4 ｔ3 ｔ2 ｔ1 ｔ0 は、以下の式（１１）
で設定される。
Ｃのこれまで符号化されたビットを、空間構造パターン
を特徴付けるためにＣのペアレント係数及びその隣接係
数のこれまで符号化されたビットと比較し、これらの推
定値の量子化によりつくられたコンディショニング状態
を増すためにそれらを使用することにより達成される。
我々は、ウエーブレット係数Ｃが、エネルギーレベルだ
けでなく、空間−周波数領域におけるその隣接係数の空
間構造にも高い相関を持つことを観察した。ウエーブレ
ット係数の空間構造パターンは、コンテクストモデリン
グにおいて形成され、かつ使用される。特に、ビットパ
ターンＴ＝ｔ4 ｔ3 ｔ2 ｔ1 ｔ0 は、以下の式（１１）
で設定される。
【００４６】
【数５】
【００４７】最後に、量子化エネルギーレベルＱθ（Δ
θ）及びＣの隣接係数の空間構造パターンＴは、Ｃのエ
ントロピー符号化においてコンディショニング状態を形
成するために組み合わされる。すなわち、それは、適応
的バイナリ算術符号器を以下の確率推定値で駆動するこ
とによりＣを符号化する。
θ）及びＣの隣接係数の空間構造パターンＴは、Ｃのエ
ントロピー符号化においてコンディショニング状態を形
成するために組み合わされる。すなわち、それは、適応
的バイナリ算術符号器を以下の確率推定値で駆動するこ
とによりＣを符号化する。
【００４８】 Ｐ＾［Ｃｂ｜Ｑθ（Δθ），Ｔ］ （１２） 各々のサブバンドのために、サブバンドにおける最大の
大きさの係数の最上位ビットの位置が記録され、符号ス
トリームにおいてサイド情報として含まれる。このサイ
ド情報は、サブバンドが現在のビット平面以上の上位ビ
ットの係数を持たない時、ビット平面符号化における完
全なサブバンドの漏れを許容する。
大きさの係数の最上位ビットの位置が記録され、符号ス
トリームにおいてサイド情報として含まれる。このサイ
ド情報は、サブバンドが現在のビット平面以上の上位ビ
ットの係数を持たない時、ビット平面符号化における完
全なサブバンドの漏れを許容する。
【００４９】ウエーブレット変換の後、入力画像の波形
構造は、しばしばウエーブレット係数の符号パターンで
反映される。これは、高周波数サブバンドにおけるウエ
ーブレット係数がゼロ平均プロセスを形成するために現
れるとしても、ウエーブレット係数の符号が圧縮可能で
あることを意味する。埋め込みビット平面符号化の間、
本発明による方法は、ウエーブレット係数の符号が、３
つの状態：＋，−，０を持つことが考えられる。ｂ番目
のビット平面について言えば、Ｃの符号は、Ｃの最上位
ビットがｂ以下であれば、復号器に対してまだ未知であ
る。この場合、状態０は、以下の式（１３）に割り当て
られ、さもなければ従来の符号の意味により＋あるいは
−が以下の式（１３）に割り当てられる。
構造は、しばしばウエーブレット係数の符号パターンで
反映される。これは、高周波数サブバンドにおけるウエ
ーブレット係数がゼロ平均プロセスを形成するために現
れるとしても、ウエーブレット係数の符号が圧縮可能で
あることを意味する。埋め込みビット平面符号化の間、
本発明による方法は、ウエーブレット係数の符号が、３
つの状態：＋，−，０を持つことが考えられる。ｂ番目
のビット平面について言えば、Ｃの符号は、Ｃの最上位
ビットがｂ以下であれば、復号器に対してまだ未知であ
る。この場合、状態０は、以下の式（１３）に割り当て
られ、さもなければ従来の符号の意味により＋あるいは
−が以下の式（１３）に割り当てられる。
【００５０】
【数６】
【００５１】ここで、状態０はダイナミックコンセプト
であり、それはより深いビット平面に対して進んでいる
符号化処理として＋あるいは−に変えても良い。われわ
れは、０を＋あるいは−から識別する。これは、このよ
うな区別が、符号に対してより明らかにしたモデリング
構造をもたらすからである。
であり、それはより深いビット平面に対して進んでいる
符号化処理として＋あるいは−に変えても良い。われわ
れは、０を＋あるいは−から識別する。これは、このよ
うな区別が、符号に対してより明らかにしたモデリング
構造をもたらすからである。
【００５２】Ｃの最上位ビットがスキャンされると、Ｃ
の符号は、以下の式（１４）によるオンライン推定確率
に基づくバイナリ算術符号化により符号化される。
の符号は、以下の式（１４）によるオンライン推定確率
に基づくバイナリ算術符号化により符号化される。
【００５３】
【数７】
【００５４】
【発明の効果】本発明による画像圧縮システムは、上述
したすべての技術が組み合わされる時には、テスト画像
のＩＳＯセット上において３．９１ビット／ピクセルの
無損失ビットレートを達成できる。
したすべての技術が組み合わされる時には、テスト画像
のＩＳＯセット上において３．９１ビット／ピクセルの
無損失ビットレートを達成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像をサブバンドに変換するウエーブレット変
換を示すである。
換を示すである。
【図２】ビット平面のスキャン順序を示す図である。
【図３】条件付き確率を推定することを用いたビットの
位置的な表記を示した図である。
位置的な表記を示した図である。
【図４】異なったサブバンドにおける異なったコンディ
ショニングテンプレートを示した図である。
ショニングテンプレートを示した図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 カイ ウーヴェ バーテル ドイツ連邦共和国，ディーエー−10785 ベルリン，ポールシュトラッセ 73
Claims (17)
- 【請求項１】 異なったコンディショニングテンプレー
トにおけるウエーブレット係数を適応的にエントロピー
符号化するために統計的コンテクストモデリングにより
静止及び動画像を無損失及び損失圧縮するための可逆の
ウエーブレットに基づいたサブバンド符号化システムに
おける多重解像において、 前記コンディショニングテンプレートの形状及び方向を
異なったサブバンドへ適応させる手段により特徴付けら
れる符号化システム。 - 【請求項２】 請求項１による符号化システムにおい
て、符号付きのウエーブレット係数の２次元アレイを、
適応的バイナリエントロピー符号化のための２つの入力
シンボルのみの等価数列に変換する手段により特徴付け
られる符号化システム。 - 【請求項３】 請求項１による符号化システムにおい
て、ウエーブレット係数をビット平面に配置する手段
と、前記ウエーブレット係数を最上位ビット平面から最
下位ビット平面にスキャンすることにより前記ウエーブ
レット係数を圧縮する手段と、ウエーブレット係数の適
応的エントロピー符号化のためのコンディショニングテ
ンプレートを形成する際に前もってスキャンされたビッ
ト平面を用いる手段とにより特徴付けられる符号化シス
テム。 - 【請求項４】 請求項１による符号化システムにおい
て、ウエーブレット係数の大きさの最小二乗推定値を用
いることによりコンディショニングテンプレートにおけ
るイベントのすべての発生し得る組み合わせに対応する
予想されるコンディショニング状態の数を低減する手段
により特徴付けられる符号化システム。 - 【請求項５】 請求項４による符号化システムにおい
て、前記推定値に対する最小エントロピー量子化により
予想されるコンディショニング状態の数を更に低減させ
る手段により特徴付けられる符号化システム。 - 【請求項６】 請求項１による符号化システムにおい
て、ウエーブレット係数の空間構造パターンを形成する
ために、現在符号化されている係数Ｃのこれまでの符号
化ビットとＣのペアレント係数及び隣接する係数のこれ
までの符号化ビットを比較する手段により特徴付けられ
る符号化システム。 - 【請求項７】 請求項１による符号化システムにおい
て、Ｃの隣接係数の符号上においてウエーブレット係数
Ｃの符号を条件付ける手段により特徴付けられる符号化
システム。 - 【請求項８】 請求項１による符号化システムにおい
て、符号器及びそれと対称な復号器とにより特徴付けら
れる符号化システム。 - 【請求項９】 ウエーブレット係数を生成する可逆のウ
エーブレット変換により画像データをサブバンドに階層
的に分解して静止及び動画像を無損失及び損失圧縮する
方法において、 ウエーブレット係数の適応的エントロピー符号化と統計
的コンテクストモデリングのためのコンディショニング
テンプレートを用い、前記コンディショニングテンプレ
ートの形状及び／又は方向を異なったサブバンドへ適応
させることにより特徴付けられる方法。 - 【請求項１０】 符号付きのウエーブレット係数を生成
する可逆のウエーブレット変換により画像データをサブ
バンドに階層的に分解し、ウエーブレット係数の適応的
エントロピー符号化と統計的コンテクストモデリングの
ためのコンディショニングテンプレートを用いることよ
り静止及び動画像を無損失及び損失圧縮する方法におい
て、符号付きのウエーブレット係数の２次元アレイを、
適応的バイナリエントロピー符号化のための２つのみの
入力シンボルの等価数列に変換することにより特徴付け
られる方法。 - 【請求項１１】 ウエーブレット係数を生成する可逆の
ウエーブレット変換により画像データをサブバンドに階
層的に分解し、ウエーブレット係数をビット平面に配置
し、ウエーブレット係数の適応的エントロピー符号化と
統計的コンテクストモデリングのためのコンディショニ
ングテンプレートを用い、前記ウエーブレット係数を最
上位ビット平面から最下位ビット平面にスキャンするこ
とで前記ウエーブレット係数を圧縮することより静止及
び動画像を無損失及び損失圧縮する方法において、 コンディショニングテンプレートを形成する際に前もっ
てスキャンされたビット平面を用いることにより特徴付
けられる方法。 - 【請求項１２】 ウエーブレット係数を生成する可逆の
ウエーブレット変換により画像データをサブバンドに階
層的に分解し、前記ウエーブレット係数の適応的エント
ロピー符号化と統計的コンテクストモデリングのための
コンディショニングテンプレートを用いることにより静
止及び動画像を無損失及び損失圧縮する方法において、 ウエーブレット係数の大きさの最小二乗推定値を用いる
ことによりコンディショニングテンプレートにおけるイ
ベントのすべての発生し得る組み合わせに対応する予想
されるコンディショニング状態の数を低減することによ
り特徴付けられる方法。 - 【請求項１３】 ウエーブレット係数を生成する可逆の
ウエーブレット変換により画像データをサブバンドに階
層的に分解し、前記ウエーブレット係数の適応的エント
ロピー符号化と統計的コンテクストモデリングのための
コンディショニングテンプレートを用いることにより静
止及び動画像を無損失及び損失圧縮する方法において、 ウエーブレット係数の大きさの最小二乗推定値を最初に
用い、続いて前記推定値に対する最小エントロピー量子
化によりコンディショニングテンプレートにおけるイベ
ントのすべての予想組み合わせに対応する予想コンディ
ショニング状態の数を低減することにより特徴付けられ
る方法。 - 【請求項１４】 請求項１３記載の方法において、ウエ
ーブレット係数の空間構造パターンを特徴付けるため
に、現在符号化されている係数Ｃのこれまでの符号化ビ
ットとＣのペアレント係数及び隣接する係数のこれまで
の符号化ビットを比較し、そして前記推定値の量子化に
よりつくられたコンディショニング状態を増加させるた
めにそれらを用いることにより特徴付けられる方法。 - 【請求項１５】 ウエーブレット係数を生成する可逆の
ウエーブレット変換により画像データをサブバンドに階
層的に分解し、前記ウエーブレット係数の適応的エント
ロピー符号化と統計的コンテクストモデリングのための
コンディショニングテンプレートを用いることにより静
止及び動画像を無損失及び損失圧縮する方法において、 Ｃの隣接係数の符号上においてウエーブレット係数Ｃの
符号を条件付けることにより特徴付けられる方法。 - 【請求項１６】 ウエーブレット係数を生成する可逆の
ウエーブレット変換により画像データをサブバンドに階
層的に分解し、ウエーブレット係数をビット平面に配置
し、前記ウエーブレット係数を最上位ビット平面から最
下位ビット平面にスキャンすることで前記ウエーブレッ
ト係数を圧縮することにより静止及び動画像を無損失及
び損失圧縮する方法において、 サブバンド毎にサイド情報として最大の大きさのウエー
ブレット係数の最上位ビットのビット位置を符号化スト
リームに含めることにより特徴付けられる方法。 - 【請求項１７】 請求項９〜１６の１つまたは複数の組
み合わせにより特徴付けられる、静止及び動画像を無損
失及び損失圧縮する方法。
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|---|---|---|---|
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| EP97118846A EP0914004A1 (en) | 1997-10-29 | 1997-10-29 | Coding system and method for lossless and lossy compression of still and motion images |
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|---|---|
| JPH11262019A true JPH11262019A (ja) | 1999-09-24 |
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|---|---|
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| JP (1) | JPH11262019A (ja) |
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- 1997-10-29 EP EP97118846A patent/EP0914004A1/en not_active Withdrawn
-
1998
- 1998-10-27 JP JP10305688A patent/JPH11262019A/ja not_active Withdrawn
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|---|---|
| CA2252081A1 (en) | 1999-04-29 |
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|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
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