CN1870440A - 数据编码装置、解码装置、以及数据编码方法、解码方法 - Google Patents

数据编码装置、解码装置、以及数据编码方法、解码方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供处理时间短、必要存储量小、能发挥高压缩性能的数据编码装置等。数据编码装置(1)具有：预测部(11)，其根据已读出的数据算出注目数据的预测值；减法器(12)，其运算作为注目数据和预测值的误差的预测误差值；绝对值化部(13)，其对预测误差值进行绝对值化；平坦度检测部(14)，其针对多个阈值的各方检测绝对值化后的预测误差值连续小于等于规定阈值的数，并根据所检测的数是否大于等于规定的游程长度来设定各阈值的码长候选；k参数决定部(15)，其根据各阈值的码长候选决定固定长度码部分的码长；以及Golomb－Rice编码部(16)，其根据所决定的码长把绝对值化后的预测误差值划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行编码。

Description

数据编码装置、解码装置、以及数据编码方法、解码方法
技术领域
本发明涉及把数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码或解码的数据编码装置、数据解码装置、数据编码方法以及数据解码方法。
背景技术
在数字照相机等的摄像装置中，例如在单镜头反光式机型等中进行把被称为RAW数据的摄像数据记录在记录介质内。该RAW数据仅是在对从摄像元件所得到的图像信号实施了简单的模拟处理之后转换成数字数据的数据。然而，近年来，由于数字照相机的摄像元件正在进行高像素化，因而这种RAW数据的数据量增大起来。因此，也存在对RAW数据进行压缩处理来实现数据量缩小的数字照相机。不过，RAW数据是假定由用户修改的数据，在进行压缩处理的情况下，期望的是无损(Lossless)压缩。
压缩方式一般期望的是压缩率高，然而在应用于数字照相机等摄像装置的压缩方式的情况下，与应用于单体个人计算机等的压缩方式的情况不同，由于规格上的限制等，因而还有若干期望条件，例如以下所述。
(1)处理时间短；
(2)处理所需缓冲量小。
其中的条件(1)例如是与连拍性能、电池消耗等相关联的条件。并且，条件(2)是与数字照相机的成本、尺寸、重量等相关联的条件。
然而，要全都满足条件(1)和条件(2)，会使压缩性能下降的可能性增高。
作为以往提出的压缩技术，列举有例如美国专利5764374号记载的方法，即：根据编码对象像素的周边像素的梯度，对状态进行分类，在各个状态下的Golomb-Rice编码中设定k参数。
【专利文献1】美国专利5764374号
然而，在上述美国专利5764374号记载的技术中，由于必须针对各状态生成出现频度和累积误差的表格，然后进行计算处理，因而缓冲使用量增加，即，没有充分满足上述条件(2)。而且，由于针对编码对象像素进行周边像素的状态分类，因而伴随处理的增加，对于条件(1)也不能说充分满足。
发明内容
本发明就是鉴于上述情况而提出的，本发明的目的是提供处理时间短、必要存储量小、能发挥高压缩性能的数据编码装置和数据编码方法。
并且，本发明的目的是提供能将上述所压缩的数据以较短的处理时间和较小的必要存储量进行解码的数据解码装置和数据解码方法。
为了达到上述目的，第1发明的数据编码装置预测数据以转换成预测误差数据，并把该预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码，其特征在于，具有：数据转换部，其自适应预测数据以转换成预测误差数据；游程(run)计数器，其用于检测上述预测误差数据连续小于等于规定阈值的数；码长设定部，其根据由上述游程计数器所检测的数，设定上述预测误差数据的固定长度码部分的码长；以及编码部，其把上述预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码。
并且，第2发明的数据编码装置的特征在于，在上述第1发明的数据编码装置中，上述码长设定部在由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下，与小于规定的游程长度的情况相比，把上述码长设定得更短。
而且，第3发明的数据编码装置的特征在于，在上述第1发明的数据编码装置中，上述阈值可设定多种；上述游程计数器针对所设定的多种阈值的各方，检测预测误差数据连续小于等于该阈值的数。
第4发明的数据编码装置的特征在于，在上述第3发明的数据编码装置中，上述码长设定部把在针对第1阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第1码长设定得比在针对大于该第1阈值的第2阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第2码长短。
第5发明的数据编码装置的特征在于，在上述第4发明的数据编码装置中，还具有：动态范围算出部，其用于把上述预测误差数据的有效位数作为动态范围来检测；上述码长设定部把如下得到的值设定为上述预测误差数据的固定长度码部分的码长：在上述第1码长和上述第2码长中取不大的一方，在上述不大的一方和上述动态范围中取不小的一方。
第6发明的数据编码方法用于预测数据以转换成预测误差数据，并把该预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码，其特征在于，具有如下的步骤：自适应预测数据以转换成预测误差数据的步骤；检测上述预测误差数据连续小于等于规定阈值的数的步骤；根据上述所检测的数，设定上述预测误差数据的固定长度码部分的码长的步骤；以及把上述预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码的步骤。
第7发明的数据解码装置把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行解码，其特征在于，具有：预测误差数据解码部，其通过把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出预测误差数据；注目数据解码部，其根据由上述预测误差数据解码部所解码的预测误差数据自适应地求出注目数据；游程计数器，其用于针对由上述预测误差数据解码部所解码的与注目数据的前一个数据相关的预测误差数据，检测该预测误差数据连续小于等于规定阈值的数；以及码长设定部，其根据由上述游程计数器所检测的数，设定上述编码数据的固定长度码部分的码长；上述预测误差数据解码部根据由上述码长设定部所设定的码长，把上述编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出上述预测误差数据。
第8发明的数据解码装置的特征在于，在上述第7发明的数据解码装置中，上述码长设定部在由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下，与小于规定的游程长度的情况相比，把上述码长设定得更短。
第9发明的数据解码装置的特征在于，在上述第7发明的数据解码装置中，上述阈值可设定多种；上述游程计数器针对所设定的多种阈值的各方，检测预测误差数据连续小于等于该阈值的数。
第10发明的数据解码装置的特征在于，在上述第9发明的数据解码装置中，上述码长设定部把在针对第1阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第1码长设定得，比在针对大于该第1阈值的第2阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第2码长短。
第11发明的数据解码装置的特征在于，在上述第10发明的数据解码装置中，还具有：动态范围算出部，其用于把上述预测误差数据的有效位数作为动态范围来检测；上述码长设定部把如下得到的值设定为上述预测误差数据的固定长度码部分的码长：在上述第1码长和上述第2码长中取不大的一方，在上述不大的一方和上述动态范围中取不小的一方。
第12发明的数据解码方法把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码，其特征在于，具有如下的步骤：通过把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出预测误差数据的步骤；根据上述所解码的预测误差数据自适应地求出注目数据的步骤；针对上述所解码的与注目数据的前一个数据相关的预测误差数据，检测该预测误差数据连续小于等于规定阈值的数的步骤；以及根据上述所检测的数，设定上述编码数据的固定长度码部分的码长的步骤；求出上述预测误差数据的步骤是根据由设定上述固定长度码部分的码长的步骤所设定的码长，把上述编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出上述预测误差数据的步骤。
根据本发明的数据编码装置和数据编码方法，能以较短的处理时间和较小的必要存储量发挥高的压缩性能。
并且，根据本发明的数据解码装置和数据解码方法，可将上述所压缩的数据以较短的处理时间和较小的必要存储量进行解码。
附图说明
图1是示出本发明的实施方式1中的数据编码装置的结构的方框图。
图2是示出上述实施方式1中的数据解码装置的结构的方框图。
图3是示出上述实施方式1中的平坦度检测部的结构的方框图。
图4是示出上述实施方式1的数据编码装置的压缩处理流程概要的流程图。
图5是示出上述实施方式1的数据解码装置的解压缩处理流程概要的流程图。
图6是示出上述实施方式1的数据编码装置的压缩处理详情的流程图。
图7是示出在上述实施方式1中，以像素单位进行的平坦度检测1的处理的流程图。
图8是示出在上述实施方式1中，以像素单位进行的平坦度检测2的处理的流程图。
图9是示出在上述实施方式1中，以行单位进行的平坦度检测1的处理的流程图。
图10是示出在上述实施方式1中，以行单位进行的平坦度检测2的处理的流程图。
图11是示出在上述实施方式1中，注目像素和在注目像素以前所读出的附近像素的配置的图。
图12是示出上述实施方式1中的绝对值化的另一例的图表。
图13是示出在上述实施方式1的像素单位的平坦度检测中使用的各阈值和设定值的图表。
图14是示出上述实施方式1中的与阈值对应的k参数的设定例的图表。
图15是示出上述实施方式1中的Golomb-Rice编码例的图。
图16是示出在上述实施方式1中，成为数据编码装置的处理对象的1行图像数据的示例、而且是随机性较高的示例的图。
图17是示出由上述实施方式1的数据编码装置根据图16的图像数据所算出的预测误差值的图。
图18是示出由上述实施方式1的数据编码装置根据图17的预测误差值所取得的绝对值化后的预测误差值的图。
图19是示出图16的图像数据的像素值和图17的预测误差值的状态的线图。
图20是示出在上述实施方式1中，根据图18所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表。
图21是将采用实施方式1的技术对图16所示的图像数据进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
图22是示出在上述实施方式1中，成为数据编码装置的处理对象的1行图像数据的示例、而且是随机性较低的示例的图。
图23是示出由上述实施方式1的数据编码装置根据图22的图像数据所算出的预测误差值的图。
图24是示出由上述实施方式1的数据编码装置根据图23的预测误差值所取得的绝对值化后的预测误差值的图。
图25是示出图22的图像数据的像素值和图23的预测误差值的状态的线图。
图26是示出在上述实施方式1中，根据图24所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表。
图27是将针对图22所示的图像数据使用实施方式1的技术所进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
图28是示出本发明的实施方式2中的数据编码装置的结构的方框图。
图29是示出上述实施方式2中的数据解码装置的结构的方框图。
图30是示出上述实施方式2的数据编码装置的压缩处理详情的流程图。
图31是示出在上述实施方式2中，根据图18所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表。
图32是将针对图16所示的图像数据使用实施方式2的技术所进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
图33是示出在上述实施方式2中，根据图24所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表。
图34是将针对图22所示的图像数据使用实施方式2的技术所进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行说明。
[实施方式1]
图1至图27示出本发明的实施方式1，图1是示出数据编码装置的结构的方框图，图2是示出数据解码装置的结构的方框图。
如图1所示，数据编码装置1构成为包含：预测部11、减法器12、绝对值化部13、平坦度检测部14、k参数决定部15、以及Golomb-Rice编码部16。在其中的预测部11和减法器12内输入有图像数据，从绝对值化部13输出正负数据，从Golomb-Rice编码部16输出编码数据。关于该数据编码装置1的详情，在后面参照图4、图6～图10等按照作用进行说明。
并且，由该数据编码装置1所压缩的数据由图2所示的数据解码装置2解码。即，数据解码装置2构成为包含：Golomb-Rice解码部21、平坦度检测部22、k参数决定部23、正负转换部24、加法器25、以及预测部26。在其中的Golomb-Rice解码部21内输入有编码数据，在正负转换部24内输入有正负数据，从加法器25输出图像数据。关于该数据解码装置2的详情，在后面参照图5等按照作用进行说明。
另外，在图1和图2中，各方框间的相互动作定时的调整由未作图示的定时调整电路来进行。
然后，数据编码装置1的平坦度检测部14或数据解码装置2的平坦度检测部22按图3所示构成。图3是示出平坦度检测部的结构的方框图。
平坦度检测部14、22构成为包含：比较部31、游程计数器32、比较部33、以及k参数下限值决定部34。在其中的比较部31内输入有绝对值化后的预测误差数据和阈值th，在游程计数器32内输入有外部计数复位信号，在比较部33内输入有阈值th_run，在k参数下限值决定部34内输入有k_low和k_high。关于该平坦度检测部14、22的详情，在后面按照作用进行说明。
然后，图4是示出数据编码装置1的压缩处理流程概要的流程图。
数据编码装置1的压缩处理基本上通过进行该图4所示的一系列处理来进行。
即，首先，根据已读出的像素数据，预测处理对象的像素数据(步骤S1)。
然后，通过取得处理对象的像素数据的实际值与在步骤S1中所预测的预测值的差，生成预测误差值(步骤S2)。
接下来，对预测误差值进行绝对值化(步骤S3)，使绝对值化后的预测误差值延迟1个像素之后，进行后述的平坦度检测处理(步骤S4)。
然后，根据平坦度检测结果，决定表示在进行Golomb-Rice编码时的固定长度码部分的码长的k参数(步骤S5)，根据所决定的k参数，对绝对值化后的预测误差值进行Golomb-Rice编码(步骤S6)，结束。
参照图6～图15对按照这种流程的压缩处理的详情进行说明。图6是示出数据编码装置1的压缩处理详情的流程图，图7是示出以像素单位进行的平坦度检测1的处理的流程图，图8是示出以像素单位进行的平坦度检测2的处理的流程图，图9是示出以行单位进行的平坦度检测1的处理的流程图，图10是示出以行单位进行的平坦度检测2的处理的流程图，图11是示出注目像素和在注目像素以前所读出的附近像素的配置的图，图12是示出绝对值化的另一例的图表，图13是示出在像素单位的平坦度检测中使用的各阈值和设定值的图表，图14是示出与阈值对应的k参数的设定例的图表，图15是示出Golomb-Rice编码例的图。
开始图6所示的处理，首先，算出预测值(步骤S21)(与图4的步骤S1对应的处理)。该预测值的算出是根据已扫描的像素数据来预测注目像素的像素值，这里，使用图11所示的注目像素附近的像素值。这里，在图11中，注目像素由x表示，注目像素的左邻像素由a表示，注目像素的上邻像素由b表示，注目像素的左上邻像素由c表示。然后，把各像素a、b、c的像素值设为Ra、Rb、Rc，把注目像素x的预测值设为Px，则预测值Px根据这种像素数据的空间相关性，由作为数据转换单元一部分的预测部11使用例如以下数式1所示的预测式来算出。
[数式1]
Px＝max(Ra，Rb)     (Rc＜min(Ra，Rb)时)
Px＝min(Ra，Rb)     (Rc＞max(Ra，Rb)时)
Px＝Ra+Rb-Rc        (其他时)
这里，右边符号max(x，y)意味着取x和y的不小的一方的值，符号min(x，y)意味着取x和y的不大的一方的值，以下也一样使用。
另外，这里，使用数式1所示的适于边缘检测的预测式，然而可应用的预测式不限于此，也能使用其他各种预测式。例如，列举以下数式2～数式8作为预测式的若干示例。首先，数式2把注目像素的左邻像素a的像素值Ra作为注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在水平方向的像素之间的相关性高的情况下，可取得精度良好的预测值。
[数式2]
                         Px＝Ra
然后，数式3把注目像素的上邻像素b的像素值Rb作为注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在垂直方向的像素之间的相关性高的情况下，可取得精度良好的预测值。
[数式3]
                         Px＝Rb
而且，数式4把注目像素的左上邻像素c的像素值Rc作为注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在从左上到右下的倾斜方向的像素之间的相关性高的情况下，可取得精度良好的预测值。
[数式4]
                         Px＝Rc
然后，数式5把注目像素x的左邻像素a的像素值Ra和注目像素x的上邻像素b的像素值Rb相加，并从其中减去注目像素x的左上邻像素c的像素值Rc，得到注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在从左上到右下的倾斜方向的像素的像素值的变化率有规则性的情况下，可取得精度良好的预测值。
[数式5]
                     Px＝Ra+Rb-Rc
而且，数式6把从注目像素x的上邻像素b的像素值Rb中减去注目像素x的左上邻像素c的像素值Rc并除以2后的结果与注目像素x的左邻像素a的像素值Ra相加，得到注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在水平方向的像素的像素值的变化率有规则性的情况下，可取得精度良好的预测值。
[数式6]
                 Px＝Ra+{(Rb-Rc)/2}
并且，数式7把从注目像素x的左邻像素a的像素值Ra中减去注目像素x的左上邻像素c的像素值Rc并除以2后的结果与注目像素x的上邻像素b的像素值Rb相加，得到注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在垂直方向的像素的像素值的变化率有规则性的情况下，可取得精度良好的预测值。
[数式7]
                 Px＝Rb+{(Ra-Rc)/2}
而且，数式8把注目像素x的左邻像素a的像素值Ra和注目像素x的上邻像素b的像素值Rb的平均值作为注目像素x的预测值Px。这是考虑到，在与周边像素的相关性高的情况(例如，比较平坦的情况)下，可取得精度良好的预测值。
[数式8]
                    Px＝(Ra+Rb)/2
另外，上述各预测式不限于针对1个图像数据仅使用1个，也能进行组合来使用。即，例如，假定基本上使用数式2所示的预测式，当行上的左端像素是注目像素时，由于在其更左侧不存在像素，因而可考虑使用数式3所示的预测式等的组合。并且，不限于上述各预测式，只要是在注目像素前读出的像素，而且是空间距离接近注目像素的像素，就能使用任意1个或1个以上的像素的像素数据来算出预测值。
然后，作为数据转换单元的一部分的减法器12，如数式9所示，通过从注目像素的实际像素值Rx中减去预测值Px，算出预测误差值pred_diff(步骤S22)(与图4的步骤S2对应的处理)。
[数式9]
                    Pred_diff＝Rx-Px
接下来，绝对值化部13对预测误差值pred_diff进行绝对值化，算出绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff(步骤S23)(与图4的步骤S3对应的处理)。该绝对值化有各种方法，例如，列举按以下数式10所示进行算出的方法。
[数式10]
    abs_pred_diff＝pred_diff            (pred_diff≥0时)
    abs_pred_diff＝abs(pred_diff)-1     (pred_diff＜0时)
这里，第2式右边的abs()表示取绝对值。
然后，绝对值化部13在通过该数式10所示的运算进行绝对值化的情况下，如图1等所示，另行输出表示码的数据(正负数据)。
并且，作为绝对值化的另一方法，如图12所示，列举有依次进行以下等动作的方法，即：把绝对值化数据“0”赋予给预测误差值“0”，把绝对值化数据“1”赋予给预测误差值“1”，把绝对值化数据“2”赋予给预测误差值“-1”，把绝对值化数据“3”赋予给预测误差值“2”，把绝对值化数据“4”赋予给预测误差值“-2”。
另外，不限于此，可以使用其他方法进行绝对值化。
这样进行了绝对值化的预测误差值abs_pred_diff是成为Golomb-Rice编码对象的数据，在后面说明的步骤S28的处理中使用，并且为了决定上述k参数，按以下说明来使用。
这样算出的绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff为了进行决定k参数的处理，首先延迟1个像素(步骤S24)。
然后，根据按照扫描顺序的1个像素前的绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff，进行基于与第1阈值的比较的像素单位的平坦度检测1的处理(步骤S25)、以及基于与第2阈值的比较的像素单位的平坦度检测2的处理(步骤S26)。
这里，步骤S25中的像素单位的平坦度检测1的处理按图7所示进行。
即，开始该处理，首先，比较部31判定绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff是否小于等于规定阈值th1(步骤S41a)。
这里，在小于等于阈值th1的情况下，对配备在游程计数器32内的游程计数器run_count1进行递增计数(在图7中，递增计数由符号“run_count1+1”表示)(步骤S42a)。该游程计数器run_count1是用于对小于等于阈值th1的绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff连续几个像素进行计数的计数器。
然后，比较部33判定游程计数器run_count1是否大于等于表示规定的游程长度的阈值th_run1(步骤S43a)。
这里，在大于等于阈值th_run1的情况下，k参数下限值决定部34把规定的k参数设定值k_low1存储在k参数候选k_param1内(步骤S44a)。
并且，当在步骤S41a中判定为绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff大于规定阈值th1的情况下，游程计数器32将游程计数器run_count1初始化(即，存储“0”)(步骤S45a)。
在该步骤S45a结束或者在步骤S43a中判定为游程计数器run_count1小于阈值th_run1的情况下，k参数下限值决定部34把规定的k参数设定值k_high1(这里，k_high1＞k_low1)存储在k参数候选k_param1内(步骤S46a)。
这样，在步骤S44a或步骤S46a结束之后，从该处理返回到图6所示的处理。
而且，步骤S26中的像素单位的平坦度检测2的处理如图8所示。该图8所示的处理与图7所示的处理相比，除了以下点，即：阈值th1为阈值th2(fth2＞th1)，游程计数器run_count1为游程计数器run_count2，表示规定的游程长度的阈值th_run1为阈值th_run2，规定的k参数设定值k_low1为规定的k参数设定值k_low2(k_low2＞k_low1)，规定的k参数设定值k_high1为规定的k参数设定值k_high2(k_high2＞k_low2)，以及k参数候选k_param1为k参数候选k_param2以外，步骤S41a～S46a的各处理与步骤S41b～S46b的各处理各自对应。
另外，在图7所示的像素单位的平坦度检测1的处理和图8所示的像素单位的平坦度检测1的处理中使用的各阈值和设定值，具体地说，例如按图13所示设定。
即，阈值th1是“15”，阈值th2是“31”，阈值th_run1是“2”，阈值th_run2是“2”，k参数设定值k_low1是“2”，k参数设定值k_low2是“4”，k参数设定值k_high1是“5”，以及k参数设定值k_gigh2是“5”。
并且，上述步骤S24～S26的处理与图4的步骤S4的处理的一部分对应。
之后，根据上述步骤S25、S26的各处理的结果，即，由步骤S25所算出的k参数候选k_param1、以及由步骤S26所算出的k参数候选k_param2，作为码长设定单元的k参数决定部15如以下数式11所示决定k参数k_param(步骤S27)(与图4的步骤S5对应的处理)。
[数式11]
            k_param＝min(k_param1，k_param2)
通过进行该处理，具体地说，如图14所示决定k参数k_param。即，在如图13所示，表示规定的游程长度的阈值th_run1和th_run2全都是“2”，并如该图13所示提供了k参数设定值k_low1、k_low2、k_high1以及k_high2的情况下，k参数k_param在前像素以前(包含前像素)的2个像素小于等于阈值th1时是“2”，在前像素以前(包含前像素)的2个像素大于阈值th1且小于等于阈值2时是“4”，除此以外是“5”。
然后，根据所算出的k参数k_param，作为编码单元的Golomb-Rice编码部16对在上述步骤S23中进行了绝对值化的预测误差值abs_pred_diff进行Golomb-Rice编码(步骤S28)(与图4的步骤S6对应的处理)。作为具体例，如图15所示，绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff用2进制数表示，为“000001110110”，在k参数k_param是“5”的情况下，低5位“10110”是固定长度码部分，剩余的高位“0000011”用十进制数表示，为“3”，因而可变长度码部分是“000”，在该可变长度码部分的后面附加分隔码“1”而为“0001”。然后，通过将其合成，由Golomb-Rice编码所取得的码是“000110110”。这样，可知，12位的信息被压缩为9位。
这样，在1个像素的Golomb-Rice编码结束之后，判定该像素是否是1行中的最后像素，即1行的编码是否结束(步骤S29)，
这里，在判定为1行的编码还未结束的情况下，回到步骤S21，对同一行内的下一个像素重复进行上述处理。
另一方面，当在步骤S29中判定为1行的编码结束的情况下，进行行单位的平坦度检测1的处理(步骤S30)(与图4的步骤S4的一部分对应的处理)、以及行单位的平坦度检测2的处理(步骤S31)(与图4的步骤S4的一部分对应的处理)。
即，步骤S30中的行单位的平坦度检测1的处理，如图9所示，是通过由游程计数器32根据外部计数复位信号使游程计数器run_count1初始化(即，存储“0”)来进行的(步骤S51a)。
同样，步骤S31中的行单位的平坦度检测2的处理，如图10所示，是通过由游程计数器32根据外部计数复位信号使游程计数器run_count2初始化(即，存储“0”)来进行的(步骤S51b)。
在这些步骤S30和步骤S31的处理结束之后，判定是否进行了针对图像数据的所有行的处理，即图像数据整体的处理是否已结束(步骤S32)，在未结束的情况下，回到上述步骤S21，对下一行的像素重复进行上述处理。
并且，当在步骤S32中判定为图像数据整体的处理结束的情况下，结束该处理。
接下来，参照图16至图21，说明对随机性较高的1行的图像数据进行编码的具体的一例。
这里，图16是示出成为数据编码装置1的处理对象的1行图像数据的示例、而且是随机性较高的示例的图，图17是示出由数据编码装置1根据图16的图像数据所算出的预测误差值的图，图18是示出由数据编码装置1根据图17的预测误差值所取得的绝对值化后的预测误差值的图，图19是示出图16的图像数据的像素值和图17的预测误差值的状态的线图，图20是示出根据图18所示的绝对值化后的预测误差数据来设定游程计数器和k参数的状态的图表，图21是将使用本实施方式的技术对图16所示的图像数据进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
首先，假定图16所示的由32个像素构成的1行的图像数据被输入到数据编码装置1中。
这样，预测部11使用过去读出的像素值，例如如数式2所示预测注目像素的像素值。然而，由于只有行开头的像素不能进行使用数式2的预测，因而把预测值设定为“0”。
然后，减法器12根据数式9，算出图17所示的预测误差值。
这里，图16所示的像素数据的像素值和图17所示的预测误差值呈图19所示的分布，这里列举随机性较高的数据为例。
而且，绝对值化部13根据数式10，算出图18所示的绝对值化后的预测误差值。
在使该绝对值化后的预测误差值延迟1个像素之后，如图20所示，利用平坦度检测部14进行把阈值th1设定为“15”的平坦度检测1的处理、以及把阈值th2设定为“31”的平坦度检测2的处理。
例如，由于绝对值化后的预测误差值从第2像素到第6像素连续小于等于15，在第7像素超过15，因而在与该第7像素相关的平坦度检测1(由于延迟了1个像素，因而使用第6像素的绝对值化后的预测误差值)中，游程计数器run_count1是“5”，在与第8像素相关的平坦度检测1中，游程计数器run_count1被复位为“0”。
因此，由于从第1像素到第3像素，游程计数器run_count1小于2，因而k参数候选k_param1是5(＝k_high1)，然而由于从第4像素到第7像素，游程计数器run_count1大于等于2，因而k参数候选k_param1是2(＝k_low1)。
同样，由于绝对值化后的预测误差值从第2像素到第8像素连续小于等于31，在第9像素超过31，因而在与该第9像素相关的平坦度检测2(由于延迟了1个像素，因而使用第8像素的绝对值化后的预测误差值)中，游程计数器run_count2是“7”，在与第10像素相关的平坦度检测2中，游程计数器run_count2被复位为“0”。
因此，由于从第1像素到第3像素，游程计数器run_count2小于2，因而k参数候选k_param2是5(＝k_high2)，然而由于从第4像素到第9像素，游程计数器run_count2大于等于2，因而k参数候选k_param2是4(＝k_low2)。
然后，由于k参数决定部15如数式11所示，把k参数候选k_param1和k参数候选k_param2的任意不大的一方的值设定为k参数k_param，因而k参数k_param从第1像素到第3像素是5，从第4像素到第7像素是2，从第8像素到第9像素是4等。
通过从第1像素到第32像素进行这种处理，可取得图20所示的各个值。
这样，当把通过Golomb-Rice编码部16，使用自适应算出的k参数k_param进行编码的结果与使k参数k_param固定而由Golomb-Rice编码部16进行编码的情况相比较时，如图21所示。
这里，采用像素值的动态范围是0～255的情况，即是以8位表现的像素值的情况为例。此时，32个像素的数据量是256位。
然后，将k参数固定为例如2时的码量是277位，与进行编码前相比码量增加，压缩率是108。并且，将k参数固定为例如5时的码量是203位，压缩率是79。这考虑到是因为，由于图像数据的随机性高，因而作为预测值和像素值的偏差的预测误差值的大小大，把k参数设定得较大可取得高的压缩率。
相比之下，当使用本实施方式的上述自适应k参数时可知，码量是204，压缩率是80，可取得与将k参数固定为5时大致相同的较高的压缩率。
下面，参照图22至图27对把随机性较低的1行的图像数据进行编码的具体的另一例进行说明。
这里，图22是示出成为数据编码装置1的处理对象的1行图像数据的示例、而且是随机性较低的示例的图，图23是示出由数据编码装置1根据图22的图像数据所算出的预测误差值的图，图24是示出由数据编码装置1根据图23的预测误差值所取得的绝对值化后的预测误差值的图，图25是示出图22的图像数据的像素值和图23的预测误差值的状态的线图，图26是示出根据图24所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表，图27是把使用本实施方式的技术对图22所示的图像数据进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
另外，在该图22至图27所示的示例中，假定与上述图16至图21所示的示例一样，使用图13所示的各阈值和设定值。
这里，假定图22所示的由32个像素构成的1行的图像数据被输入到数据编码装置1中。
这样，预测部11使用过去读出的像素值，如数式2所示预测注目像素的像素值，减法器12根据数式9，算出图23所示的预测误差值。
这里，图22所示的像素数据的像素值和图23所示的预测误差值呈图25所示的分布，与图19所示的分布进行比较，成为随机性低的数据例。
而且，绝对值化部13根据数式10，算出图24所示的绝对值化后的预测误差值。
在使该绝对值化后的预测误差值延迟了1个像素之后，利用平坦度检测部14进行把阈值th1设定为“15”的平坦度检测1的处理、以及把阈值th2设定为“31”的平坦度检测2的处理。
在该情况下，由于绝对值化后的预测误差值仅第1像素超过15，从第2像素到第32像素连续小于等于15，因而在平坦度检测1中，如图26所示，k参数候选k_param1从第1像素到第3像素是5(＝k_high1)，从第4像素到第32像素连续是2(＝k_low1)。
同样，由于绝对值化后的预测误差值仅第1像素超过31，从第2像素到第32像素连续小于等于31，因而在平坦度检测2中，如图26所示，k参数候选k_param2从第1像素到第3像素是5(＝k_high2)，从第4像素到第32像素连续是4(＝k_low2)。
因此，k参数决定部15根据数式11，把k参数k_param从第1像素到第3像素设定为5，从第4像素到第32像素设定为2。
这样，当把通过Golomb-Rice编码部16，使用自适应算出的k参数k_param进行编码的结果与使k参数k_param固定而由Golomb-Rice编码部16进行编码的情况相比较时，如图27所示。
首先，32个像素的数据量是256位，这与上述一样。
然后，将k参数固定为2时的码量是117位，压缩率是46。并且，将k参数固定为5时的码量是193位，压缩率是75。这考虑到是因为，由于图像数据的随机性较低，作为预测值和像素值的偏差的预测误差值的大小小，因而把k参数设定得较小可取得高的压缩率。
相比之下，当使用本实施方式的上述自适应k参数时可知，码量是112，压缩率是44，可取得比将k参数固定为2时还稍高的压缩率。
然后，把图21所示的结果和图27所示的结果进行比较，在将k参数固定的情况下，对于随机性高的数据，k＝5可取得高压缩率，对于随机性低的数据，k＝2可取得高压缩率，反过来说，对于随机性高的数据，k＝2的压缩率超过100，对于随机性低的数据，k＝5还不太能说是高压缩率。相比之下，根据本实施方式，无论是随机性高的数据还是随机性低的数据，都能稳定地达到高压缩率。
然后，图5是示出数据解码装置2的解压缩处理流程概要的流程图。
开始该处理，作为预测误差数据解码单元的Golomb-Rice解码部21根据与在图6的步骤S28中所说明的相反的过程，进行Golomb-Rice解码，算出绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff(步骤S11)。另外，该绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff，如后所述，也在下一个像素的k参数的决定中使用。
然后，正负转换部24使用正负数据，根据绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff算出预测误差值pred_diff(步骤S12)。
接下来，作为注目数据解码单元的一部分的预测部26使用已算出的像素值，根据上述数式1～数式8的任意一方生成预测值Px(步骤S13)。
然后，作为注目数据解码单元的一部分的加法器25使用以下数式12，根据预测值Px和预测误差值pred_diff算出像素值Rx(步骤S14)。
[数式12]
                    Rx＝Px+pred_diff
这样算出的像素值Rx成为来自数据解码装置2的输出数据。
并且，从Golomb-Rice解码部21输出的绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff在延迟了1个像素之后，由平坦度检测部22根据2种阈值th1和th2，如上所述地算出k参数候选k_param1、k_param2(步骤S15)。
然后，根据这些算出结果，作为码长设定单元的k参数决定部23如数式11所示决定k参数(步骤S16)。
根据该实施方式1，由于调查注目像素附近的平坦性，根据平坦度自适应地设定k参数，因而可发挥高的压缩性能。
而且，把邻接像素的像素值与规定阈值进行比较，当连续小于等于该阈值时，进行游程计数器的计数，当计数数大于等于规定的游程长度时，判断为是平坦的，因而可减小必要的存储量。
然后，由于作为判断平坦性时的规定阈值设定了多种(在上述例中，是th1和th2的2种，然而不限于2种)，因而可高精度地判断平坦性。
除此之外，可将所压缩的数据以短的处理时间和小的必要存储量进行解码。
[实施方式2]
图28至图34示出本发明的实施方式2，图28是示出数据编码装置的结构的方框图，图29是示出数据解码装置的结构的方框图。在该实施方式2中，对与上述实施方式1相同的部分附上同一符号并省略说明，主要仅对不同点进行说明。
图28所示的本实施方式的数据编码装置1A与图1所示的数据编码装置1的结构大致相同，然而不同点是，与平坦度检测部14并列设置有动态范围算出部17，k参数决定部15A使用平坦度检测部14的检测结果和动态范围算出部17的算出结果的双方来决定k参数。然后，动态范围算出部17算出从绝对值化部13输出的绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff的动态范围，并把算出结果输出给k参数决定部15A。关于该数据编码装置1A的详情，在后面参照图30等按照作用进行说明。
然后，由该数据编码装置1A所压缩的数据由图29所示的数据解码装置2A解码。即，本实施方式的数据解码装置2A与图2所示的数据解码装置2的结构大致相同，然而不同点是，与平坦度检测部22并列设置有动态范围算出部27，k参数决定部23A使用平坦度检测部22的检测结果和动态范围算出部27的算出结果的双方来决定k参数。然后，动态范围算出部27算出从Golomb-Rice解码部21输出的绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff的动态范围，并把算出结果输出给k参数决定部23A。
另外，在图28和图29中，各方框间的相互的动作定时的调整由未作图示的定时调整电路来进行。
接下来，图30是示出数据编码装置1A的压缩处理详情的流程图。在该图30所示的处理中，对与上述实施方式1的图6所示的处理相同的部分附上同一符号并省略说明，主要仅对不同点进行说明。
在该处理中，在通过步骤S24的处理使绝对值化后的预测误差值abs_pred_diff延迟了1个像素之后，进行步骤S25中的像素单位的平坦度检测1的处理、以及步骤S26中的像素单位的平坦度检测2的处理，并与这些处理同时进行前像素动态范围算出的处理(步骤S33)。
在该步骤S33的处理中，算出前像素的有效像素值部分的位数。即，作为动态范围算出单元的动态范围算出部17进行以下处理，即：当对前像素的像素值从高位向低位侧一位一位地进行检测时，求出得到最初不是“0”的比特值(即，比特值“1”)的位的位数。把此时求出的动态范围设定为pre_range。
接下来，根据步骤S25、S26以及S33的各处理的结果，即，通过步骤S25所算出的k参数候选k_param1、通过步骤S26所算出的k参数候选k_param2、以及通过步骤S33所算出的动态范围pre_range，作为码长设定单元的k参数决定部15A如以下数式13所示决定k参数k_param(步骤S27A)。
[数式13]
k_param＝max(pre_range，min(k_param1，k_param2))
即，这里，把k参数候选k_param1和k参数候选k_param2中的任意不大的一方与动态范围pre_range中的任意不小的一方设定为k参数k_param。
其他处理与上述实施方式1的图6所示的处理相同。
接下来，参照图31和图32，说明对随机性较高的1行的图像数据进行编码的具体一例。
这里，图31是示出根据图18所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表，图32是把使用本实施方式的技术对图16所示的图像数据进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
这里，对以下示例进行说明，即：根据图16所示的图像数据，算出图17所示的预测误差值，算出图18所示的绝对值化后的预测误差值，根据由本实施方式的方法所算出的k参数对该绝对值化后的预测误差值进行压缩。并且，在由平坦度检测部14检测平坦度时使用的各阈值和设定值与图13所示相同。
在该图31所示的各值中，绝对值化后的预测误差数据、游程计数器run_count1、游程计数器run_count2、k参数候选k_param1以及k参数候选k_param2与图20所示相同。
然后，在本实施方式中，除了上述值之外，还算出动态范围pre_range。首先，在注目像素是行开头的像素(第1像素)的情况下，由于不存在前像素，因而把动态范围pre_range例如设定为预定的规定值“5”。
然后，在第2像素中，由于作为延迟了1个像素的前像素的第1像素的绝对值化后的预测误差数据是“49”，即利用8位可表示为“00110001”，因而有效位部分是“110001”的6位，作为动态范围pre_range设定为6。之后也同样依次设定动态范围pre_range，然而当绝对值化后的预测误差数据是“0”时，作为动态范围pre_range设定为“1”。
这样，当k参数候选k_param1、k参数候选k_param2以及动态范围pre_range齐全时，根据数式13，决定k参数k_param。例如，在第6像素中，由于k参数候选k_param1是“2”，k参数候选k_param2是“4”，因而在上述实施方式1中，作为k参数k_param被设定为“2”，然而在本实施方式中，由于动态范围pre_range是“3”，因而作为k参数k_param被设定为“3”。
这样，当把通过Golomb-Rice编码部16，使用自适应算出的k参数k_param进行编码的结果与使k参数k_param固定而由Golomb-Rice编码部16进行编码的情况相比较时，如图32所示。
首先，32个像素的数据量是256位，这与上述一样，将k参数固定为2时的码量和压缩率、以及将k参数固定为5时的码量和压缩率也与图21所示相同。
相比之下，当使用本实施方式的上述自适应k参数时可知，码量是207，压缩率是81，可取得与将k参数固定为5时、以及使用实施方式1的自适应求出的k参数时大致相同的较高的压缩率。
然后，参照图33和图34，说明对随机性较低的1行的图像数据进行编码的具体另一例。
这里，图33是示出根据图24所示的绝对值化后的预测误差数据设定游程计数器和k参数的状态的图表，图34是把使用本实施方式的技术对图22所示的图像数据进行的压缩率与使k参数固定时的压缩率进行对比示出的图表。
这里，对以下示例进行说明，即：根据图22所示的图像数据，算出图23所示的预测误差值，算出图24所示的绝对值化后的预测误差值，根据由本实施方式的方法所算出的k参数对该绝对值化后的预测误差值进行压缩。并且，在由平坦度检测部14检测平坦度时使用的各阈值和设定值与图13所示相同。
在该图33所示的各值中，绝对值化后的预测误差数据、游程计数器run_count1、游程计数器run_count2、k参数候选k_param1以及k参数候选k_param2与图26所示相同。
然后，与上述一样，算出动态范围pre_range。
这样，当k参数候选k_param1、k参数候选k_param2以及动态范围pre_range齐全时，根据数式13，决定k参数k_param。
这样，当把通过Golomb-Rice编码部16，使用自适应算出的k参数k_param进行编码的结果与使k参数k_param固定而由Golomb-Rice编码部16进行编码的情况相比较时，如图34所示。
首先，32个像素的数据量是256位，这与上述一样，将k参数固定为2时的码量和压缩率、以及将k参数固定为5时的码量和压缩率也与图27所示相同。
相比之下，当使用本实施方式的上述自适应k参数时可知，码量是118，压缩率是46，可取得与将k参数固定为2时、以及使用实施方式1的自适应求出的k参数时大致相同的较高压缩率。
然后，把图32所示的结果和图34所示的结果进行比较可知，与将k参数固定的情况相比，根据本实施方式，无论是随机性高的数据还是随机性低的数据，都能稳定地达到高压缩率。
并且，当由数据解码装置2A进行解码时，作为动态范围算出单元的动态范围算出部27在使由Golomb-Rice解码部21所解码的绝对值化后的预测误差值延迟了1个像素之后，与上述动态范围算出部17一样进行动态范围的算出。
然后，作为码长设定单元的k参数决定部23A与上述的k参数决定部15A一样，根据数式13决定k参数。
数据解码装置2A的其他作用与上述实施方式1的数据解码装置2相同。
根据该实施方式2，取得与上述实施方式1大致相同的效果，并且除了平坦度检测以外，还算出前像素的动态范围，并根据所检测的平坦度和所算出的动态范围来决定k参数，因而可应对能取得图像的更多方式，发挥高的压缩性能。
此时，由于动态范围的算出仅检测前像素的有效位数，因而可减小必要的存储量，并可进行高速处理。
然后，可将所压缩的数据以短的处理时间和小的必要存储量进行解码。
另外，如上所述，作为成为处理对象的数据列举了图像数据为例，然而可由数据编码装置和数据解码装置处理的数据当然不限于此。
并且，如上所述，使用数据编码装置和数据解码装置进行了处理，然而可以通过把数据编码方法和数据解码方法应用于现有的运算器等来进行处理。或者，可以使用用于进行与数据编码装置和数据解码装置同等的处理的程序，在计算机上进行处理。
而且，如上所述，作为编码例列举了Golomb-Rice编码为例，作为解码例列举了Golomb-Rice解码为例，然而不限于此，更一般地说，只要是将数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码的方法就行。因此，成为编码对象的不限于进行了绝对值化后的预测误差值。
另外，本发明不限于上述实施方式，当然可在不背离发明主旨的范围内进行各种变形和应用。
本发明可适合利用于将数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码或解码的数据编码装置、数据解码装置、数据编码方法以及数据解码方法。

Claims (12)

1.一种数据编码装置，预测数据以转换成预测误差数据，并把该预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码，其特征在于，具有：
数据转换部，其自适应预测数据以转换成预测误差数据；
游程计数器，其用于检测上述预测误差数据连续小于等于规定阈值的数；
码长设定部，其根据由上述游程计数器所检测的数，设定上述预测误差数据的固定长度码部分的码长；以及
编码部，其把上述预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码。
2.根据权利要求1所述的数据编码装置，其特征在于，上述码长设定部在由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下，与小于规定的游程长度的情况相比，把上述码长设定得更短。
3.根据权利要求1所述的数据编码装置，其特征在于，
上述阈值可设定多种；
上述游程计数器针对所设定的多种阈值的各方，检测预测误差数据连续小于等于该阈值的数。
4.根据权利要求3所述的数据编码装置，其特征在于，上述码长设定部把在针对第1阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第1码长、设定得比在针对大于该第1阈值的第2阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第2码长短。
5.根据权利要求4所述的数据编码装置，其特征在于，
还具有：动态范围算出部，其用于把上述预测误差数据的有效位数作为动态范围来检测；
上述码长设定部把如下得到的值设定为上述预测误差数据的固定长度码部分的码长：在上述第1码长和上述第2码长中取不大的一方，在上述不大的一方和上述动态范围中取不小的一方。
6.一种数据编码方法，预测数据以转换成预测误差数据，并把该预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码，其特征在于，具有如下的步骤：
自适应预测数据以转换成预测误差数据的步骤；
检测上述预测误差数据连续小于等于规定阈值的数的步骤；
根据上述所检测的数，设定上述预测误差数据的固定长度码部分的码长的步骤；以及
把上述预测误差数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行编码的步骤。
7.一种数据解码装置，把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行解码，其特征在于，具有：
预测误差数据解码部，其通过把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出预测误差数据；
注目数据解码部，其根据由上述预测误差数据解码部所解码的预测误差数据自适应地求出注目数据；
游程计数器，其用于针对由上述预测误差数据解码部所解码的与注目数据的前一个数据相关的预测误差数据，检测该预测误差数据连续小于等于规定阈值的数；以及
码长设定部，其根据由上述游程计数器所检测的数，设定上述编码数据的固定长度码部分的码长；
上述预测误差数据解码部根据由上述码长设定部所设定的码长，把上述编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出上述预测误差数据。
8.根据权利要求7所述的数据解码装置，其特征在于，上述码长设定部在由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下，与小于规定的游程长度的情况相比，把上述码长设定得更短。
9.根据权利要求7所述的数据解码装置，其特征在于，
上述阈值可设定多种；
上述游程计数器针对所设定的多种阈值的各方，检测预测误差数据连续小于等于该阈值的数。
10.根据权利要求9所述的数据解码装置，其特征在于，上述码长设定部把在针对第1阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第1码长、设定得比在针对大于该第1阈值的第2阈值而由上述游程计数器所检测的数大于等于规定的游程长度的情况下的第2码长短。
11.根据权利要求10所述的数据解码装置，其特征在于，
还具有：动态范围算出部，其用于把上述预测误差数据的有效位数作为动态范围来检测；
上述码长设定部把如下得到的值设定为上述预测误差数据的固定长度码部分的码长：在上述第1码长和上述第2码长中取不大的一方，在上述不大的一方和上述动态范围中取不小的一方。
12.一种数据解码方法，把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分来进行解码，其特征在于，具有如下的步骤：
通过把编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出预测误差数据的步骤；
根据上述所解码的预测误差数据自适应地求出注目数据的步骤；
针对上述所解码的与注目数据的前一个数据相关的预测误差数据，检测该预测误差数据连续小于等于规定阈值的数的步骤；以及
根据上述所检测的数，设定上述编码数据的固定长度码部分的码长的步骤；
求出上述预测误差数据的步骤是根据由设定上述固定长度码部分的码长的步骤所设定的码长，把上述编码数据划分成可变长度码部分和固定长度码部分进行解码来求出上述预测误差数据的步骤。
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