JP2001204024A - Data compression method, data compressor and storage medium - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To enhance a compression ratio while keeping the image quality of a reproduced image. SOLUTION: The data compression method is a method where a data sequence having at least one or more data is divided into blocks as vectors and a code vector similar to the vector extracted from a compression object is searched for in a prepared code book and a code corresponding to the code vector is outputted. A 1st block 11 applies block processing to a data sequence, the data sequence is discriminated in the 1st block 11 on the basis of the compression object feature quantity and when the feature quantity is a prescribed threshold or below, the code corresponding to the vector block-processed by the 1st block 11, and when the feature quantity is a prescribed threshold or over, the data sequence is divided into blocks by using a 2nd block 12 smaller than the 1st block 11, and the code corresponding to the vector block-processed by the 2nd block 12 is outputted.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、データ圧縮装置及
び圧縮方法及びこれらの処理を実行させるためのプログ
ラムを記憶した記憶媒体に関し、特に、データ圧縮手法
の１つとしてベクトル量子化を用いる圧縮装置、圧縮方
法及び記憶媒体に用いて好適なものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a data compression device, a compression method, and a storage medium storing a program for executing these processes, and more particularly, to a compression device using vector quantization as one of data compression techniques. It is suitable for use as a compression method and a storage medium.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来、データ圧縮の手法が種々提案され
ている。その中で、圧縮データの伸長処理を非常に簡単
に行うことが可能なデータ圧縮アルゴリズムの１つとし
て、「ベクトル量子化」という手法が良く用いられてい
る。このアルゴリズムは、古くから信号処理の分野で知
られており、特に、画像信号や音声信号のデータ圧縮、
あるいはパターン認識に応用されてきた。2. Description of the Related Art Conventionally, various data compression techniques have been proposed. Among them, a method called “vector quantization” is often used as one of data compression algorithms that can very easily perform decompression processing of compressed data. This algorithm has been known for a long time in the field of signal processing, especially for data compression of image signals and audio signals,
Or it has been applied to pattern recognition.

【０００３】このベクトル量子化では、ある大きさ（例
えば４×４画素のブロック）の画素パターンを幾つか用
意しておき、それぞれにユニークな番号などを与える
（この集合体を「コードブック」という）。そして、例
えば２次元配列の画像データ中から同じ大きさ（例えば
４×４画素）のブロックを順次取り出し、それと最も似
通ったパターンをコードブック中から見つけ出して、そ
のパターンの番号を当該ブロックに当てはめるというデ
ータ圧縮を行う。ベクトル量子化では、１つのブロック
内のデータ列が１つのコードベクトルに対応する。In this vector quantization, several pixel patterns of a certain size (for example, a block of 4 × 4 pixels) are prepared, and a unique number or the like is given to each of them (this set is called a “codebook”). ). Then, for example, blocks of the same size (for example, 4 × 4 pixels) are sequentially extracted from the image data of the two-dimensional array, a pattern most similar to the block is found in the codebook, and the pattern number is assigned to the block. Perform data compression. In vector quantization, a data sequence in one block corresponds to one code vector.

【０００４】このようにコード化された圧縮データの受
信側あるいは伸長側では、各ブロック毎に番号に対応す
るパターンをコードブックの中から取り出すだけで、元
の画像を再現することができる。従って、伸長側では、
コードブックさえ受け取っているか、あるいは予め保持
していれば、特に特殊な演算は必要としないため、非常
に簡単なハードウェアで元の画像を再生することが可能
となる。On the receiving side or decompressing side of the coded compressed data, the original image can be reproduced simply by extracting the pattern corresponding to the number for each block from the code book. Therefore, on the extension side,
If a codebook is received or stored in advance, no special calculation is required, and the original image can be reproduced with very simple hardware.

【０００５】ベクトル量子化によるデータ圧縮は、静止
画のみならず、動画にも応用されている。動画は時間の
経過に従って変化する複数の静止画（フレーム）の集合
であり、動画を構成する各静止画のデータをベクトル量
子化によって圧縮することにより、動画のデータ圧縮を
行うことができる。[0005] Data compression by vector quantization is applied not only to still images but also to moving images. A moving image is a set of a plurality of still images (frames) that change with the passage of time, and data of each moving image can be compressed by compressing the data of each still image forming the moving image by vector quantization.

【０００６】[0006]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画像デ
ータ中の特徴量を示す各パラメータは、通常、領域毎に
バラツキの度合いが異なるものである。例えば輝度を例
にとると、１画像データ中には輝度変化が大きい領域
と、背景画像のように比較的輝度変化が少ない領域が存
在する。このような場合に、輝度変化が少ない領域を輝
度変化の大きい領域と同等の精度でベクトル量子化を行
っても、画質の劣化は少ない。換言すれば、輝度変化が
少ない領域においては更なる画像圧縮の可能性が存在し
ていた。However, each parameter indicating the feature amount in the image data usually has a different degree of variation for each region. For example, taking luminance as an example, one image data includes an area having a large change in luminance and an area such as a background image having a relatively small change in luminance. In such a case, even if an area having a small change in luminance is subjected to vector quantization with the same accuracy as an area having a large change in luminance, deterioration in image quality is small. In other words, there is a possibility of further image compression in an area where the luminance change is small.

【０００７】本発明は、このような問題を解決するため
に成されたものであり、再生画像の画質を維持したま
ま、更なる圧縮率の向上を達成することを目的とする。The present invention has been made to solve such a problem, and has as its object to achieve a further improvement in the compression ratio while maintaining the quality of a reproduced image.

【０００８】[0008]

【課題を解決するための手段】本発明のデータ圧縮方法
は、少なくとも１つ以上のデータを有するデータ列をブ
ロック化してベクトルとし、あらかじめ用意されたコー
ドブックの中から圧縮対象より抽出されるベクトルに類
似したコードベクトルを探し出して、それに対応するコ
ードを出力するデータ圧縮方法であって、前記データ列
を第１のブロックによりブロック化し、当該第１のブロ
ック内で前記圧縮対象の特徴量に基づく判定を行い、前
記特徴量が所定のしきい値以下の場合には、前記第１の
ブロックによりブロック化したベクトルに対応する前記
コードを出力し、前記特徴量が所定のしきい値以上の場
合には、前記第１のブロックを前記第１のブロックより
も小さい第２のブロックにより分割してブロック化し、
当該第２のブロックによりブロック化されたベクトルに
対応する前記コードを出力する。According to a data compression method of the present invention, a data string having at least one or more data is divided into blocks, and a vector extracted from a code book prepared in advance from a compression target is prepared. A data compression method for searching for a code vector similar to the above and outputting a code corresponding to the code vector, wherein the data sequence is divided into blocks by a first block, and based on the feature amount of the compression target in the first block If the feature value is equal to or less than a predetermined threshold value, the code corresponding to the vector divided by the first block is output. If the feature value is equal to or more than a predetermined threshold value, Divides the first block into second blocks smaller than the first block,
The code corresponding to the vector blocked by the second block is output.

【０００９】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記特徴量を前記圧縮対象である画像データ中の
所定の信号値に基づく値としている。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, the characteristic amount is a value based on a predetermined signal value in the image data to be compressed.

【００１０】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記信号値を輝度信号値又は色信号値とする。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the signal value is a luminance signal value or a chrominance signal value.

【００１１】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記信号値の最大値と最小値の差を前記特徴量と
する。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, a difference between a maximum value and a minimum value of the signal value is set as the feature amount.

【００１２】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記信号値のシェイプ形状を前記特徴量とする。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, the shape of the signal value is defined as the characteristic amount.

【００１３】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記信号値を形成分と最小値成分に分割して前記
特徴量とする。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, the signal value is divided into a formation component and a minimum value component to obtain the feature value.

【００１４】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記信号値と前記信号値にフィルタリング処理を
施した信号値との差を前記特徴量とする。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, a difference between the signal value and a signal value obtained by performing a filtering process on the signal value is defined as the feature value.

【００１５】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記圧縮対象を原画像データをベクトル量子化し
た後のデータ列とする。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, the compression target is a data sequence after the original image data is vector-quantized.

【００１６】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記圧縮対象を前記ベクトル量子化後のデータ列
をデコードしたコードベクトルデータとしている。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the compression target is code vector data obtained by decoding the data sequence after the vector quantization.

【００１７】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記圧縮対象を前記ベクトル量子化後のデータ列
のコード番号データとしている。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, the compression target is the code number data of the data string after the vector quantization.

【００１８】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記圧縮対象を、動画を構成する複数フレーム間
の差分画像データとしている。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the compression target is differential image data between a plurality of frames constituting a moving image.

【００１９】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記圧縮対象を、ベクトル量子化した画像又は動
きベクトル画像と原画像データとの差分画像データとし
ている。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the compression target is difference image data between a vector-quantized image or a motion vector image and original image data.

【００２０】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記圧縮対象を空間的フィルタリング処理を施し
た画像データと原画像データとの差分画像データとして
いる。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the compression target is difference image data between the image data subjected to the spatial filtering process and the original image data.

【００２１】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記第１のブロックによりブロック化した１つの
ベクトルのベクトルデータのうち所定のベクトルデータ
を抽出することにより、前記第１のブロックによりブロ
ック化したベクトルのデータ量を削減する。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, predetermined vector data is extracted from the vector data of one vector divided into blocks by the first block, so that the first block is used to block the data. Reduce the amount of data of the transformed vector.

【００２２】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記所定のベクトルデータの抽出により、前記第
１のブロックによりブロック化したベクトルの次元を前
記第２のブロックによりブロック化したベクトルの次元
と同一とし、前記第１のブロックによりブロック化した
ベクトルに対応する前記コードのコードブックと、前記
第２のブロックによりブロック化したベクトルに対応す
る前記コードのコードブックとを共通のコードブックと
している。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, by extracting the predetermined vector data, the dimension of the vector blocked by the first block is reduced by the dimension of the vector blocked by the second block. And a codebook of the code corresponding to the vector blocked by the first block and a codebook of the code corresponding to the vector blocked by the second block are a common codebook. .

【００２３】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記第２のブロック内において、更に前記圧縮対
象の特徴量の変化の大小を判定し、前記第２のブロック
内における前記特徴量の変化が小さい場合には、前記第
２のブロックによりブロック化したベクトルに対応する
前記コードを出力し、前記第２のブロック内における特
徴量の変化が大きい場合には、前記第２のブロックを前
記第２のブロックよりも小さい第３のブロックにより分
割してブロック化し、当該第３のブロックによりブロッ
ク化されたベクトルに対応する前記コードを出力する。In one embodiment of the data compression method according to the present invention, the magnitude of a change in the characteristic amount of the compression target is further determined in the second block, and the characteristic amount of the characteristic amount in the second block is determined. If the change is small, the code corresponding to the vector divided by the second block is output. If the change in the feature amount in the second block is large, the second block is The block is divided by a third block smaller than the second block, and the code corresponding to the vector blocked by the third block is output.

【００２４】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記第１のブロックによりブロック化されたベク
トルに対応する前記コードと、前記第２のブロックによ
りブロック化されたベクトルに対応する前記コードとを
判別するために、出力したコードの先頭にフラグバイト
ヘッダを付加している。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the code corresponding to a vector blocked by the first block and the code corresponding to a vector blocked by the second block are provided. A flag byte header is added to the head of the output code in order to judge the above.

【００２５】本発明のデータ圧縮方法の一態様例におい
ては、前記第１のブロックによりブロック化されたベク
トルに対応する前記コードと、前記第２のブロックによ
りブロック化されたベクトルに対応する前記コードとが
重複しないコードとし、いずれのブロックによりブロッ
ク化されたベクトルに対応するコードかを判別可能とす
る。In one embodiment of the data compression method of the present invention, the code corresponding to the vector blocked by the first block and the code corresponding to the vector blocked by the second block are provided. Are non-overlapping codes, and it is possible to determine which block corresponds to the vector that has been blocked.

【００２６】本発明のデータ圧縮装置は、入力データを
ブロック化して、第１のブロックを抽出する第１のブロ
ック抽出手段と、前記第１のブロックの特徴量を判定す
る特徴量判定手段と、前記第１のブロックをベクトル量
子化する第１のベクトル量子化手段と、前記特徴量判定
部における判定結果に基づいて前記第１のブロックから
前記第１のブロックよりも小さい第２のブロックを抽出
する第２のブロック抽出手段と、前記第２のブロックを
ベクトル量子化する第２のベクトル量子化手段とを備え
る。[0026] The data compression apparatus of the present invention comprises: first block extracting means for dividing input data into blocks to extract a first block; feature value determining means for determining a feature value of the first block; First vector quantization means for vector-quantizing the first block; and extracting a second block smaller than the first block from the first block based on a result of the determination by the feature amount determination unit. And a second vector quantization means for vector-quantizing the second block.

【００２７】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記特徴量が前記入力データである画像データ中
の所定の信号値に基づく値である。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the characteristic amount is a value based on a predetermined signal value in the image data as the input data.

【００２８】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記信号値が輝度信号値又は色信号値である。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the signal value is a luminance signal value or a chrominance signal value.

【００２９】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記信号値の最大値と最小値の差を所定のしきい
値と比較することにより前記特徴量判定手段における前
記判定を行う。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the determination by the feature amount determination means is performed by comparing a difference between a maximum value and a minimum value of the signal value with a predetermined threshold value.

【００３０】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記信号値のシェイプ形状に基づいて前記特徴量
判定手段における前記判定を行う。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the determination by the characteristic amount determination means is performed based on the shape of the signal value.

【００３１】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記信号値を形成分と最小値成分に分割して前記
特徴量判定手段における前記判定を行う。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the signal value is divided into a formed component and a minimum value component, and the determination is performed by the feature value determination means.

【００３２】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記信号値と前記信号値にフィルタリング処理を
施した信号値との差を前記特長量として前記特徴量判定
手段における前記判定を行う。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the difference is determined by the characteristic amount determining means using a difference between the signal value and a signal value obtained by performing a filtering process on the signal value as the characteristic amount.

【００３３】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記入力データが原画像データをベクトル量子化
した後のデータ列である。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the input data is a data string after vector quantization of the original image data.

【００３４】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記入力データが前記ベクトル量子化後のデータ
列をデコードしたコードベクトルデータである。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the input data is code vector data obtained by decoding the data sequence after the vector quantization.

【００３５】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記入力データが前記ベクトル量子化後のデータ
列のコード番号データである。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the input data is code number data of a data string after the vector quantization.

【００３６】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記入力データが、動画を構成する複数フレーム
間の差分画像データである。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the input data is difference image data between a plurality of frames constituting a moving image.

【００３７】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記入力データが、ベクトル量子化した画像又は
動きベクトル画像と原画像データとの差分画像データで
ある。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, the input data is difference image data between a vector-quantized image or a motion vector image and original image data.

【００３８】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記入力データが、空間的フィルタリング処理を
施した画像データと原画像データとの差分画像データと
している。In one embodiment of the data compression device of the present invention, the input data is difference image data between image data subjected to spatial filtering and original image data.

【００３９】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記第１のブロック抽出手段によりブロック化し
た１つのベクトルのベクトルデータのうち所定のベクト
ルデータを抽出することにより、当該１つのベクトルの
データ量を削減する。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, predetermined vector data is extracted from the vector data of one vector blocked by the first block extracting means, whereby the one vector is extracted. Reduce data volume.

【００４０】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記所定のベクトルデータの抽出により、前記第
１のブロック抽出手段によりブロック化したベクトルの
次元を前記第２のブロック抽出手段によりブロック化し
たベクトルの次元と同一とし、前記第１のベクトル量子
化手段と前記第２のベクトル量子化手段のコードブック
とを共通のコードブックとしている。In one embodiment of the data compression apparatus according to the present invention, by extracting the predetermined vector data, the dimensions of the vector divided by the first block extracting means are divided into blocks by the second block extracting means. And the codebook of the first vector quantization means and the codebook of the second vector quantization means are a common codebook.

【００４１】本発明のデータ圧縮装置の一態様例におい
ては、前記第１のベクトル量子化手段から出力されるコ
ードと前記第２のベクトル量子化手段から出力されるコ
ードとを判別するためのフラグバイトヘッダを生成する
フラグバイトヘッダ生成手段を更に備える。In one embodiment of the data compression device according to the present invention, a flag for discriminating between a code output from the first vector quantization means and a code output from the second vector quantization means is provided. A flag byte header generating means for generating a byte header is further provided.

【００４２】本発明の記憶媒体は、上記のデータ圧縮装
置の各手段としてコンピュータに機能させるためのプロ
グラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
である。The storage medium of the present invention is a computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to function as each unit of the data compression device.

【００４３】本発明の記憶媒体は、上記のデータ圧縮方
法の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム
を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であ
る。The storage medium of the present invention is a computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute the procedure of the above data compression method.

【００４４】[0044]

【発明の実施の形態】以下、本発明のいくつかの実施形
態について図面を参照しながら詳細に説明する。以下に
示す各実施形態は、圧縮対象のデータとして動画を例に
とり、画像データの圧縮率及び再生画質の更なる向上を
達成するものである。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Some embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. In each of the embodiments described below, a moving image is taken as an example of data to be compressed, and the compression ratio of image data and the reproduction quality are further improved.

【００４５】（第１の実施形態）先ず、図１〜図１１を
参照しながら、本発明の第１の実施形態について説明す
る。最初に、ベクトル量子化による画像圧縮及び伸長の
原理について、静止画像を例にとり図１０を参照しなが
ら説明する。図１０に示すように、圧縮対象のデータと
して入力される原画像１は、画素と呼ばれる要素が多数
集まって構成されている。個々の画素は、ＲＧＢ信号か
ら変換された輝度信号（Ｙ信号）、及び色信号（Ｕ，Ｖ
信号）等の情報を持っている。(First Embodiment) First, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, the principle of image compression and decompression by vector quantization will be described with reference to FIG. 10 taking a still image as an example. As shown in FIG. 10, an original image 1 input as data to be compressed is configured by a large number of elements called pixels. Each pixel has a luminance signal (Y signal) converted from an RGB signal and a color signal (U, V).
Signal).

【００４６】入力画像１中から複数画素で構成されるブ
ロックを取り出したのが、入力画像ブロック（マクロブ
ロック）２である。図１０の例では、入力画像ブロック
２の大きさとして４×４画素を選んでいるが、この大き
さは何であってもよい。この入力画像ブロック２は、上
述の通り複数の画素を持っているから、各々の画素が持
つ輝度信号値や色信号値を集めてそれぞれベクトルデー
タとすることができる。これが入力ベクトルデータであ
る。An input image block (macroblock) 2 is obtained by extracting a block composed of a plurality of pixels from the input image 1. In the example of FIG. 10, 4 × 4 pixels are selected as the size of the input image block 2, but this size may be any size. Since the input image block 2 has a plurality of pixels as described above, the luminance signal values and the chrominance signal values of each pixel can be collected and used as vector data. This is the input vector data.

【００４７】人間の視覚特性上、入力画像１中の幾つか
の入力画像ブロックは、見た目では殆ど同じに見える場
合がある。こういった同じに見える複数の入力画像ブロ
ックを、より少ない数の画像ブロックで代表させること
が可能である。画像ブロックコードブック３は、入力画
像１上の多数の入力画像ブロックを代表する画像ブロッ
ク（コードベクトルデータ）を複数持ったものである。
コードベクトルデータは、画像ブロックコードブック３
内の画像ブロック各々の画素が持つ輝度や色度をベクト
ルデータとしたものである。Due to human visual characteristics, some input image blocks in the input image 1 may look almost the same in appearance. Such a plurality of input image blocks that look the same can be represented by a smaller number of image blocks. The image block codebook 3 has a plurality of image blocks (code vector data) representing a large number of input image blocks on the input image 1.
Code vector data is stored in the image block code book 3
The luminance and chromaticity of each pixel of the image blocks in the image data are vector data.

【００４８】ベクトル量子化では、入力画像１の全体を
画像ブロックとして分割し、各々の画像ブロック２を入
力ブロックデータとして、その入力ベクトルデータに類
似するコードベクトルデータをコードブック３内から検
索する。そして、該当するコードベクトルデータの番号
のみを転送することで、画像を圧縮することが可能であ
る。圧縮された画像を再生して再現画像４を得るには、
上記転送された番号に対応するコードベクトルデータを
コードブック３から読み出し、画像に当てはめればよ
い。In the vector quantization, the entire input image 1 is divided into image blocks, and each image block 2 is used as input block data, and code vector data similar to the input vector data is searched from the code book 3. Then, the image can be compressed by transferring only the corresponding code vector data number. In order to reproduce the compressed image and obtain the reproduced image 4,
The code vector data corresponding to the transferred number may be read from the code book 3 and applied to the image.

【００４９】図１１は、このベクトル量子化により動画
像のデータを圧縮する手法を示している。動画像は、１
秒間に複数（６０フレーム程度）の画像を連続的に切り
替えることにより構成されている。図１１に示すよう
に、まず原画像のそれぞれのフレーム５〜７に対して、
図１０に示すような４×４画素単位のマクロブロック毎
にベクトル量子化（ＶＱ）の処理を行い、各マクロブロ
ックをコードベクトルに対応するコード番号で置き換え
る。図１１の例では、あるフレーム（現フレーム５）の
右隅のマクロブロックがコード番号“３０”に置き換え
られ、その周りの３つのマクロブロックがコード番号
“１５”、“１０”、“２０”に置き換えられているこ
とが示されている。FIG. 11 shows a method of compressing moving picture data by this vector quantization. The moving image is 1
It is configured by continuously switching a plurality of (about 60 frames) images per second. As shown in FIG. 11, first, for each frame 5 to 7 of the original image,
Vector quantization (VQ) processing is performed for each macroblock in units of 4 × 4 pixels as shown in FIG. 10, and each macroblock is replaced with a code number corresponding to a code vector. In the example of FIG. 11, the macroblock at the right corner of a certain frame (current frame 5) is replaced with a code number “30”, and three surrounding macroblocks are replaced with code numbers “15”, “10”, and “20”. Has been replaced by

【００５０】このようなベクトル量子化の処理が各フレ
ーム（前フレーム６、前々フレーム７、…）について行
われ、各フレームの画像データが記憶される。Such a vector quantization process is performed for each frame (previous frame 6, second previous frame 7,...), And image data of each frame is stored.

【００５１】第１の実施形態は、上述の入力画像ブロッ
ク２を拡大マクロブロック（拡大ＭＢ）１１と基本マク
ロブロック（基本ＭＢ）１２に分割し、それぞれについ
てベクトル量子化を行うものである。以下、この処理方
法を拡大マクロブロック処理と称する。図１は、第１の
実施形態のデータ圧縮方法の概略を示す模式図である。
また、図３は第１の実施形態のデータ圧縮方法の手順を
示すフローチャートである。In the first embodiment, the above-mentioned input image block 2 is divided into an enlarged macro block (enlarged MB) 11 and a basic macro block (basic MB) 12, and vector quantization is performed on each of them. Hereinafter, this processing method is referred to as enlarged macroblock processing. FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an outline of a data compression method according to the first embodiment.
FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the data compression method according to the first embodiment.

【００５２】図１は、はＲＧＢ信号から変換された信号
のうち、輝度信号（Ｙ信号）の入力画像１について拡大
ＭＢ処理を行う方法を示している。入力画像１からは、
先ず、比較的多くの画素で構成される拡大ＭＢ１１を取
り出す。ここでは、拡大ＭＢ１１として８×８画素のマ
クロブロックを使用しているが、この大きさは任意に設
定可能である。FIG. 1 shows a method of performing an enlarged MB process on an input image 1 of a luminance signal (Y signal) among the signals converted from the RGB signals. From input image 1,
First, an enlarged MB 11 composed of a relatively large number of pixels is extracted. Here, a macro block of 8 × 8 pixels is used as the enlarged MB 11, but the size can be arbitrarily set.

【００５３】入力画像１を拡大ＭＢ１１によって分割し
て取り出した後、個々の拡大ＭＢ１１について特徴量に
基づく判定を行う。ここで、特徴量とは、入力画像１を
表す所定の信号値に基づく値であって、ここでは、入力
画像１は輝度信号の情報であるため、特徴量は輝度値に
基づく値である。具体的には、輝度値の最大値と最小値
の差、輝度値のシェイプ形状等が特徴量に該当する。こ
こで、シェイプ形状は、輝度値の場合であれば輝度値の
うねりの形状をいい、輝度値の最大値と最小値の差が小
さい場合でも輝度変化の頻度が高い場合には、シェイプ
形状を特徴量とする判断を行うことで入力画像ブロック
２が高周波成分の画像であることを判定することがで
き、拡大マクロブロック１１による処理では画質が劣化
することを判定することができる。また、輝度値を最小
値成分と形成分に分割しこれらの成分を特徴量として判
定することもできる。ここで、最小値成分とは、１つの
マクロブロック内に含まれる各画素値の中で値が最小の
ものをいう。また、形成分とは、１つのマクロブロック
内に含まれる各画素値から最小値成分の値をそれぞれ減
じたものをいう。このように、最小値成分と形成分に分
割することによって、上述した最大値と最小値の差を演
算することなく、形成分における最大値をマクロブロッ
ク内の最大値と最小値の差と認識できる。また、最小値
成分を差し引いた形成分を用いることにより、シェイプ
形状の演算も容易に行うことができる。After the input image 1 is divided and taken out by the enlarged MB 11, a judgment is made for each enlarged MB 11 based on the characteristic amount. Here, the feature amount is a value based on a predetermined signal value representing the input image 1. Here, since the input image 1 is information on a luminance signal, the feature amount is a value based on the luminance value. Specifically, the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance value, the shape of the luminance value, and the like correspond to the feature amount. Here, the shape shape refers to the shape of the undulation of the luminance value in the case of a luminance value.If the frequency of luminance change is high even when the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance value is small, the shape shape is By performing the determination as the feature amount, it is possible to determine that the input image block 2 is an image of a high-frequency component, and it is possible to determine that the image quality is deteriorated in the processing by the enlarged macro block 11. Further, the luminance value can be divided into a minimum value component and a formed component, and these components can be determined as a feature value. Here, the minimum value component refers to the one having the smallest value among the pixel values included in one macroblock. Further, the formed part is obtained by subtracting the value of the minimum value component from each pixel value included in one macroblock. As described above, by dividing the minimum value component and the formation component, the maximum value in the formation component is recognized as the difference between the maximum value and the minimum value in the macroblock without calculating the difference between the maximum value and the minimum value. it can. In addition, the calculation of the shape can be easily performed by using the formation obtained by subtracting the minimum value component.

【００５４】更に、輝度値等の画質を示す信号が一定方
向に変化している場合は、最大値と最小値の差が大きく
ても特徴量としては小さい変化とみなすことができるた
め、特徴量として変化の方向を含めた値を用いて判定を
行うことも好適である。なお、入力画像１を色信号の情
報とした場合や、その他の信号の情報とした場合にも同
様の処理を行うことが可能である。Further, when a signal indicating image quality such as a luminance value changes in a certain direction, even if the difference between the maximum value and the minimum value is large, it can be regarded as a small change in the feature amount. It is also preferable that the determination is made using a value including the direction of change. Note that the same processing can be performed when the input image 1 is used as color signal information or when other signal information is used.

【００５５】また、拡大ＭＢ１１の特徴量の判定におい
ては、拡大ＭＢ１１がエッジ形状を含む画像であるか否
かを判定するためにフィルタリング処理（ラプラシアン
フィルタ処理等）を行うことが可能である。例えば、拡
大ＭＢ１１に対してガウシアンフィルタをかけて低周波
成分を抽出し、この低周波成分と拡大ＭＢ１１の原デー
タとの差をとることで拡大ＭＢ１１のラプラシアン画像
を生成することができる。ガウシアンフィルタは、所定
の大きさを持ったフィルタで、例えば中央部とその周辺
部とに重みを設定して画像データの重み付けをとるフィ
ルタであり、フィルタ処理後の生成データは拡大ＭＢ１
１中の輝度情報を全て含んでいる。そして、差分により
生成されたラプラシアン画像は拡大ＭＢ１１中のエッジ
（いわゆる高周波成分）を線画として表現できるので、
エッジの周波数に基づいて非常に簡単に拡大ＭＢ１１を
分割する必要があるかを判断することができる。すなわ
ち、拡大ＭＢ１１が高周波画像である場合には画像が繊
細であり、そのままベクトル量子化を行うと画質が劣化
することが想定されるため、拡大ＭＢ１１を分割すると
判定して画質の劣化を抑止することができる。このよう
なフィルタリング処理は特にハードウェア上のメリット
が大きい。In determining the feature amount of the enlarged MB 11, a filtering process (such as a Laplacian filter process) can be performed to determine whether the enlarged MB 11 is an image including an edge shape. For example, a Laplacian image of the enlarged MB11 can be generated by extracting a low-frequency component by applying a Gaussian filter to the enlarged MB11 and taking the difference between the low-frequency component and the original data of the enlarged MB11. The Gaussian filter is a filter having a predetermined size, for example, a filter for setting weights at a central portion and a peripheral portion thereof and weighting image data.
1 includes all the luminance information. Since the Laplacian image generated by the difference can express the edge (so-called high-frequency component) in the enlarged MB11 as a line drawing,
It is very easy to determine whether the enlarged MB11 needs to be divided based on the edge frequency. That is, when the enlarged MB11 is a high-frequency image, the image is delicate, and it is assumed that the image quality is degraded if vector quantization is performed as it is. Therefore, it is determined that the enlarged MB11 is divided, and the degradation of the image quality is suppressed. be able to. Such a filtering process has a particularly great advantage in hardware.

【００５６】例えば、輝度値の最大値と最小値の差が少
なければ拡大ＭＢ１１が背景等の輝度の変化量が少ない
画像に対応することが判定でき、輝度値の最大値と最小
値の差が大きければ拡大ＭＢ１１がコントラストの大き
な画像に対応していることが判定できる。For example, if the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance value is small, it can be determined that the enlarged MB 11 corresponds to an image having a small amount of change in luminance, such as a background, and the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance value is determined. If it is larger, it can be determined that the enlarged MB 11 corresponds to an image with a large contrast.

【００５７】そして、輝度の変化量が少ない拡大ＭＢ１
１については、８×８の拡大ＭＢ１１のままベクトル量
子化処理を行う。一方、輝度の変化量が大きい拡大ＭＢ
１１については、このまま拡大ＭＢ１１によるベクトル
量子化を行うと画質の劣化が生じることから、拡大ＭＢ
１１を更に基本ＭＢ１２に分割する。そして、この基本
ＭＢ１２によってベクトル量子化を行う。Then, the enlarged MB1 with a small amount of change in luminance
For 1, the vector quantization process is performed with the 8 × 8 enlarged MB11. On the other hand, an enlarged MB having a large change in luminance
As for vector 11, if the vector quantization by the enlarged MB 11 is performed as it is, the image quality is deteriorated.
11 is further divided into basic MBs 12. Then, vector quantization is performed using the basic MB12.

【００５８】このように、輝度の変化量が少ない拡大Ｍ
Ｂ１１についてはそのままベクトル量子化を行うことに
より、基本ＭＢ１２よりも広い範囲を１つのコード番号
に対応させてデータ圧縮を行うことができ、圧縮率を向
上させることが可能となる。しかも、拡大ＭＢ１１につ
いては、輝度の変化量が少ないため、この領域を１つの
コード番号に対応させて圧縮を行っても画質の劣化は最
小限に抑えられる。一方、輝度の変化量が大きい拡大Ｍ
Ｂ１１については、基本ＭＢ１２に分割してベクトル量
子化を行うため、画質の劣化を抑えた精度の高い画像圧
縮を行うことが可能となる。As described above, the enlarged M with a small amount of change in luminance
By performing vector quantization on B11 as it is, data compression can be performed in a wider range than the basic MB12 in association with one code number, and the compression ratio can be improved. In addition, since the amount of change in luminance of the enlarged MB 11 is small, even if this area is compressed in correspondence with one code number, deterioration in image quality can be minimized. On the other hand, an enlarged M having a large variation in luminance
Since B11 is divided into the basic MB12 and subjected to vector quantization, it is possible to perform highly accurate image compression while suppressing deterioration in image quality.

【００５９】なお、拡大ＭＢ１１のベクトル量子化につ
いては、８×８の拡大ＭＢ１１に対応したコードブック
を用意しておいて、これに拡大ＭＢ１１を対応させても
良いし、拡大ＭＢ１１のコードベクトルデータから所定
のデータを抽出して、基本ＭＢ１２と同じ次元のベクト
ルデータとした後、ベクトル量子化を行ってもよい。図
２は、拡大ＭＢ１１のコードベクトルデータから所定の
データを抽出する方法の一例を示したものである。図２
（ａ）は拡大ＭＢ１１の各画素の輝度値を１つおきに抽
出した例を示しており、図２（ｂ）は、４つの画素の平
均値を算出してこれを４×４マクロブロックの１画素に
置き換えた例を示している。これにより、拡大ＭＢ１１
を基本ＭＢ１２と同次元のコードベクトルデータに置き
換えることができ、基本ＭＢ１２と同じコードブックを
使用してベクトル量子化を行うことも可能となる。For the vector quantization of the enlarged MB11, a code book corresponding to the 8 × 8 enlarged MB11 may be prepared, and the enlarged MB11 may be associated with the codebook. After extracting predetermined data from, and making vector data of the same dimension as the basic MB 12, vector quantization may be performed. FIG. 2 shows an example of a method for extracting predetermined data from the code vector data of the enlarged MB11. FIG.
FIG. 2A shows an example in which every other luminance value of each pixel of the enlarged MB 11 is extracted. FIG. 2B shows an example in which an average value of four pixels is calculated and the average value is calculated for a 4 × 4 macro block. An example in which one pixel is replaced is shown. Thereby, the expanded MB11
Can be replaced with code vector data of the same dimension as the basic MB12, and vector quantization can be performed using the same codebook as the basic MB12.

【００６０】図２（ａ）に示す方法で拡大ＭＢ１１を置
き換えた場合に、伸長処理により拡大ＭＢ１１に戻す際
には、基本ＭＢ１２の各画素の輝度値を補間することに
より伸長を行うことができる。図２（ｂ）に示す方法で
拡大ＭＢ１１を置き換えた場合に、伸長処理により拡大
ＭＢ１１に戻す際には、基本ＭＢ１２の１画素のデータ
を拡大ＭＢ１１の４つの画素のデータとしてそのまま用
いることができる。When the enlarged MB11 is replaced by the method shown in FIG. 2A, when returning to the enlarged MB11 by the extension processing, the extension can be performed by interpolating the luminance value of each pixel of the basic MB12. . When the enlarged MB11 is replaced by the method shown in FIG. 2B, when returning to the enlarged MB11 by the decompression process, the data of one pixel of the basic MB12 can be used as it is as the data of the four pixels of the enlarged MB11. .

【００６１】次に、図３のフローチャートを参照しなが
ら、上述の拡大マクロブロック処理の手順について説明
する。先ず、ステップＳ１では、入力画像１の入力を行
う。次に、ステップＳ２では、入力画像から拡大ＭＢ１
１の抽出を行う。次に、ステップＳ３では、拡大ＭＢ１
１内のコードベクトルデータから特徴量の変化量を判定
する。そして、変化量が少なく拡大ＭＢ１１のまま処理
が可能であれば、ステップＳ４で拡大ＭＢ１１によるベ
クトル量子化圧縮（ＶＱ圧縮）を行い、ステップＳ５で
ＶＱ圧縮データとしてコード番号を出力する。ステップ
Ｓ３において特徴量の変化量が大きいと判定され、拡大
ＭＢ１１のまま処理を行うと画質が劣化することが想定
される場合には、ステップＳ６に進み、基本ＭＢ１２に
よるベクトル量子化圧縮を行い、ステップＳ７でＶＱ圧
縮データとしてコード番号を出力する。Next, the procedure of the above-described enlarged macroblock processing will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S1, an input image 1 is input. Next, in step S2, the enlarged MB1
1 is extracted. Next, in step S3, the enlarged MB1
The amount of change in the feature amount is determined from the code vector data in 1. If the change is small and the process can be performed with the enlarged MB11, vector quantization compression (VQ compression) by the enlarged MB11 is performed in step S4, and a code number is output as VQ compressed data in step S5. If it is determined in step S3 that the amount of change in the feature amount is large, and if it is assumed that the image quality will be degraded if the process is performed with the enlarged MB11, the process proceeds to step S6, where the vector quantization compression by the basic MB12 is performed. In step S7, a code number is output as VQ compressed data.

【００６２】図４は、拡大ＭＢ１１として１６×１６の
マクロブロック１３を使用した場合を示している。８×
８マクロブロックの場合と同様、１つの１６×１６のマ
クロブロック１３毎に特徴量の判定を行い、判定結果に
基づいて必要に応じて基本ＭＢ１２への分割を行う。こ
れにより、例えば特徴量としての輝度値の変化が大きい
マクロブロック１３については基本ＭＢ１２による画質
の劣化を抑えた画像圧縮が可能となる。また、例えば特
徴量としての輝度値の変化が小さいマクロブロック１３
については、そのままベクトル量子化を行うことによ
り、対応する領域が１つのコード番号で表されるため、
大幅な圧縮率の向上を達成することができる。FIG. 4 shows a case where a 16 × 16 macro block 13 is used as the enlarged MB 11. 8x
As in the case of eight macroblocks, the feature amount is determined for each one 16 × 16 macroblock 13, and division into the basic MB 12 is performed as necessary based on the determination result. As a result, for example, with respect to the macroblock 13 having a large change in luminance value as a feature amount, image compression can be performed while suppressing deterioration in image quality due to the basic MB 12. Further, for example, the macroblock 13 having a small change in luminance value as a feature amount
For, since the corresponding area is represented by one code number by performing vector quantization as it is,
A significant improvement in compression ratio can be achieved.

【００６３】拡大ＭＢ１１の大きさは、上述のように様
々な大きさのものを用いることができるが、複数の大き
さの拡大ＭＢ１１を組み合わせることも可能である。図
５は、拡大ＭＢ１１として図４で説明した１６×１６の
マクロブロック１３と、図１で説明した４×４のマクロ
ブロック１４を使用し、拡大マクロブロック処理を階層
化して行った例を示している。The size of the enlarged MB 11 can be of various sizes as described above, but it is also possible to combine a plurality of enlarged MBs. FIG. 5 shows an example in which the 16 × 16 macro block 13 described in FIG. 4 and the 4 × 4 macro block 14 described in FIG. ing.

【００６４】ここでは、先ず、入力画像１から１６×１
６のマクロブロック１３のマクロブロック野抽出を行
い、個々のマクロブロック１３について特徴量の判定を
行う。特徴量の変化量が小さく、そのままベクトル量子
化が可能な場合には、マクロブロック１３のままベクト
ル量子化を行う。特徴量の変化量が大きく、そのままベ
クトル量子化すると画質の劣化が生じると判定された場
合には、マクロブロック１３をマクロブロック１４に分
割する。マクロブロック１３のベクトル量子化において
は、図２で説明したように、コードベクトルデータのう
ちの所定のデータを抽出することにより、あるいは複数
画素の平均を算出することにより、疑似的に４×４マク
ロブロック１５としてベクトル量子化を行うことが可能
である。Here, first, 16 × 1
Then, the macroblock field extraction of the six macroblocks 13 is performed, and the feature amount of each macroblock 13 is determined. When the amount of change in the feature amount is small and the vector quantization can be performed as it is, the vector quantization is performed with the macroblock 13 unchanged. When it is determined that the amount of change in the feature amount is large and that the vector quantization as it is causes deterioration in image quality, the macroblock 13 is divided into macroblocks 14. In the vector quantization of the macro block 13, as described with reference to FIG. 2, by extracting predetermined data from the code vector data or calculating an average of a plurality of pixels, the pseudo 4 × 4 is performed. Vector quantization can be performed as the macro block 15.

【００６５】分割されたマクロブロック１４について
は、更に特徴量の判定を行い、マクロブロック１４のま
まベクトル量子化ができるか否かを判定する。特徴量の
変化量が小さく、そのままベクトル量子化が可能な場合
には、マクロブロック１４のままベクトル量子化を行
う。特徴量の変化量が大きく、そのままベクトル量子化
すると画質の劣化が生じると判定された場合には、マク
ロブロック１４を更に基本ＭＢ１２に分割してベクトル
量子化を行う。マクロブロック１４のベクトル量子化に
おいても、図２で説明したように、マクロブロック１４
のコードベクトルデータのうちの所定のデータを抽出す
ることにより、あるいは複数画素の平均を算出すること
により、疑似的に４×４マクロブロック１５としてベク
トル量子化を行うことが可能である。With respect to the divided macro block 14, the feature amount is further determined, and it is determined whether or not vector quantization can be performed with the macro block 14 as it is. If the amount of change in the feature amount is small and vector quantization can be performed as it is, vector quantization is performed with the macroblock 14 unchanged. If the amount of change in the feature amount is large and it is determined that the image quality will deteriorate if vector quantization is performed as it is, the macroblock 14 is further divided into basic MBs 12 and vector quantization is performed. In the vector quantization of the macro block 14, as described with reference to FIG.
By extracting predetermined data from among the code vector data, or calculating the average of a plurality of pixels, the vector quantization can be performed as a pseudo 4 × 4 macroblock 15.

【００６６】このように、複数の拡大ＭＢ１１を用意し
ておくことにより、入力画像１の画像データの特徴に応
じて、画質の劣化を抑止するために必要な領域のみを基
本ＭＢ１２によってベクトル量子化し、他の領域はより
拡大されたマクロブロック１３，１４によってベクトル
量子化することができる。これにより、画質の劣化を抑
えつつ大幅な圧縮率の向上を達成することが可能とな
る。As described above, by preparing a plurality of enlarged MBs 11, only the area necessary for suppressing the deterioration of the image quality is vector-quantized by the basic MB 12 in accordance with the characteristics of the image data of the input image 1. , Other areas can be vector quantized by the macroblocks 13 and 14 that have been enlarged. This makes it possible to achieve a significant improvement in the compression ratio while suppressing the deterioration of the image quality.

【００６７】また、階層化の段数は適宜設定することが
可能であり、上述の１６×１６のマクロブロック１３の
前段階として例えば３２×３２のマクロブロックにより
抽出を行うことも可能である。これは、特に入力画像１
が動画データのように伝送量が限られている場合に有効
であり、伝送量に応じて階層化の段数を設定することに
より、伝送量に応じて画質劣化を抑止したベクトル量子
化を行うことが可能である。勿論、この方法はデータ量
が限定されている静止画にも適用可能である。The number of hierarchies can be set as appropriate, and it is also possible to perform extraction using, for example, a 32 × 32 macro block before the above-mentioned 16 × 16 macro block 13. This is especially true for input image 1
Is effective when the amount of transmission is limited like video data, and by setting the number of levels of hierarchy according to the amount of transmission, performing vector quantization that suppresses image quality degradation according to the amount of transmission Is possible. Of course, this method is also applicable to a still image with a limited data amount.

【００６８】次に、図６を参照しながら、拡大マクロブ
ロック処理によりベクトル量子化して得られたコード番
号列の伝送方法について説明する。Next, with reference to FIG. 6, a description will be given of a method of transmitting a code number sequence obtained by performing vector quantization by an enlarged macroblock process.

【００６９】拡大ＭＢ１１と基本ＭＢ１２のコード番号
によりコードブック中のコードベクトルデータが特定さ
れるが、拡大ＭＢ１１のコード番号であるか基本ＭＢ１
２のコード番号であるかを区別する必要が生じる。図６
及び図７は、拡大ＭＢ１１と基本ＭＢ１２のコード番号
を伝送データとして形成するに際し、フラグバイトヘッ
ダを用いることにより拡大ＭＢ１１と基本ＭＢ１２のコ
ード番号を区別するようにしたものである。The code vector data in the code book is specified by the code numbers of the enlarged MB11 and the basic MB12.
It is necessary to distinguish whether the code number is 2. FIG.
7 and FIG. 7, when forming the code numbers of the enlarged MB11 and the basic MB12 as transmission data, the code numbers of the enlarged MB11 and the basic MB12 are distinguished by using a flag byte header.

【００７０】図６（ａ）は、ベクトル量子化後のコード
番号を伝送用に並べたものであり、ベクトル量子化後の
各マクロブロックのコード番号がＭＢ１〜ＭＢ８で示さ
れている。各コード番号は、例えば２バイトのデータ列
から構成されている。ここで、ＭＢ４で示されるデータ
列が基本ＭＢ１２によるコード番号であり、それ以外の
ＭＢ１〜ＭＢ３，ＭＢ５〜ＭＢ８の各データ列は拡大Ｍ
Ｂ１１によるコード番号である。FIG. 6A shows the code numbers after vector quantization arranged for transmission, and the code numbers of each macroblock after vector quantization are indicated by MB1 to MB8. Each code number is composed of, for example, a 2-byte data string. Here, the data string indicated by MB4 is a code number based on the basic MB12, and the other data strings of MB1 to MB3, MB5 to MB8 are enlarged M
This is a code number according to B11.

【００７１】図６（ｂ）は、拡大ＭＢ１１によるコード
番号と基本ＭＢ１２によるコード番号を区別するため
に、データ列の先頭にフラグバイトヘッダ１６を付加し
た状態を示している。ここで、フラグバイトヘッダ１６
におけるビット値“０”は対応するコード番号が拡大Ｍ
Ｂ１１のコード番号であることを示し、ビット値“１”
は対応するコード番号が基本ＭＢ１２のコード番号であ
ることを示している。従って、ビット値が“１”の場合
は、対応する４つのコード番号ＭＢ４−１〜ＭＢ４−２
が基本ＭＢ１２のコード番号であることが示される。FIG. 6B shows a state in which a flag byte header 16 is added to the head of the data string in order to distinguish the code number of the enlarged MB11 from the code number of the basic MB12. Here, the flag byte header 16
The bit value "0" in the corresponding code number is expanded M
Indicates that the code number is B11, and the bit value is “1”.
Indicates that the corresponding code number is the code number of the basic MB12. Therefore, when the bit value is “1”, the corresponding four code numbers MB4-1 to MB4-2
Is the code number of the basic MB12.

【００７２】このように、コード番号列の先頭にフラグ
バイトヘッダ１６を付加することにより、後続するコー
ド番号列のコード番号が基本ＭＢ１２のコード番号であ
るか或いは拡大ＭＢ１１のコード番号であるかを容易に
判別することが可能となる。このフラグバイトヘッダ１
６による判別は、特に拡大ＭＢ１１のコード番号と基本
ＭＢ１２のコード番号を共通に使用した場合に有効であ
る。例えば１０番というコード番号を拡大ＭＢ１１と基
本ＭＢ１２の双方に付して置いた場合でも、フラグバイ
トヘッダ１６により、異なるコードベクトルであること
を認識することができ、共通使用によりコード番号を削
減することが可能となる。また、フラグバイトヘッダ１
６の情報から、データの圧縮率を瞬時に算出できるとい
うメリットもある。As described above, by adding the flag byte header 16 to the head of the code number sequence, whether the code number of the subsequent code number sequence is the code number of the basic MB12 or the code number of the enlarged MB11 is determined. It is possible to easily determine. This flag byte header 1
6 is effective especially when the code number of the enlarged MB11 and the code number of the basic MB12 are commonly used. For example, even when a code number of 10 is assigned to both the enlarged MB11 and the basic MB12, it is possible to recognize the different code vector by the flag byte header 16, and reduce the code number by common use. It becomes possible. Also, flag byte header 1
There is also an advantage that the data compression ratio can be calculated instantaneously from the information of No. 6.

【００７３】図７は、コード番号自体から基本ＭＢ１２
のコード番号か拡大ＭＢ１１のコード番号かを判別する
方法を示している。例えばコードブックのコード番号を
２０４８固用意し、図７に示すように、０〜６３番まで
の６４個のコード番号は拡大ＭＢ１１のコード番号と
し、６４番から２０４７番までの１９８４個のコード番
号は基本ＭＢ用のコード番号として予め設定しておくこ
とにより、コード番号自体から基本ＭＢ１２か拡大ＭＢ
１１かを判別することが可能となる。FIG. 7 shows the basic MB 12 based on the code number itself.
A method for determining whether the code number is the code number of the expanded MB11 is shown. For example, 2048 code numbers of a code book are prepared, and as shown in FIG. 7, 64 code numbers from 0 to 63 are code numbers of the expanded MB11, and 1984 code numbers from 64 to 2047 are set. Is set in advance as a code number for the basic MB, so that the basic MB 12 or the expanded MB
11 can be determined.

【００７４】図６で説明したように、複数の拡大ＭＢ１
１を用いた場合には、図６のフラグバイトヘッダ１６を
用いて、各コード番号に対応するフラグバイトヘッダ１
６のビットを増加することにより、対応するコード番号
がどの拡大ＭＢ１１のコード番号かを判別することがで
きる。例えば、フラグバイトヘッダ１６のビットが“０
０”のときは１６×１６のマクロブロック１３のコード
番号とし、“０１”のときはの８×８のマクロブロック
１４コード番号とし、“１０”のときは基本ＭＢ１２の
コード番号としておくことにより、コード番号がどの拡
大ＭＢ１１のものかを判別することが可能である。As described with reference to FIG.
1 is used, the flag byte header 1 corresponding to each code number is used using the flag byte header 16 of FIG.
By increasing the number of 6 bits, it is possible to determine which enlarged MB11 the corresponding code number is. For example, if the bit of the flag byte header 16 is “0”
When it is "0", it is the code number of the macroblock 13 of 16x16, when it is "01", it is the code number of the macroblock 14 of 8x8, and when it is "10", it is the code number of the basic MB12. , It is possible to determine which enlarged MB11 the code number belongs to.

【００７５】また、複数の拡大ＭＢ１１を用いた場合
に、図６に示す方法と図７に示す方法を組み合わせるこ
とによっても、コード番号がどの拡大ＭＢ１１のものか
を判別することができる。例えば、図６においてフラグ
バイトヘッダ１６のビットが“０”のときは、マクロブ
ロック１３又はマクロブロック１４のいずれかの拡大Ｍ
Ｂ１１のコード番号であることを示し、更に、図７に示
すようにコード番号によってマクロブロック１３とマク
ロブロック１４のいずれかを区別可能としておけば、ビ
ット“０”で認識された拡大ＭＢ１１がマクロブロック
１３であるかマクロブロック１４であるかを判別可能で
ある。基本ＭＢ１２については、ビットが“１”により
判別可能である。When a plurality of enlarged MBs 11 are used, it is possible to determine which enlarged MB 11 has a code number by combining the method shown in FIG. 6 and the method shown in FIG. For example, when the bit of the flag byte header 16 is “0” in FIG.
B11, and if the macroblock 13 or macroblock 14 can be distinguished by the code number as shown in FIG. 7, the enlarged MB11 recognized by bit "0" It is possible to determine whether it is a block 13 or a macro block 14. For the basic MB12, the bit can be determined by "1".

【００７６】次に、図８を参照しながら、上述の拡大マ
クロブロック処理によるデータ圧縮方法を実現するデー
タ圧縮装置の構成について説明する。図８は、第１の実
施形態のデータ圧縮装置の構成を示すブロック図であ
る。Next, a configuration of a data compression apparatus for realizing the above-described data compression method by the enlarged macroblock processing will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of the data compression device according to the first embodiment.

【００７７】画像入力部２１には入力画像１が入力され
る。拡大ＭＢ抽出部２２は、入力画像から拡大ＭＢ１１
の抽出を行う。特徴量判定部２３は、個々の拡大ＭＢ１
１の特徴量を判定して、更なる分割が必要か否かを判定
するブロックである。拡大ＭＢベクトル量子化部２４
は、拡大マクロブロック１１のままベクトル量子化を行
うブロックであり、拡大ＭＢ用コードブック２５を参照
してベクトル量子化を行う。基本ＭＢ抽出部２６は特徴
量判定部２３による判定に基づき、拡大ＭＢ１１による
ベクトル量子化では画質の劣化が生じると判定された場
合に拡大ＭＢ１１から基本ＭＢ１２を抽出する処理を行
う。基本ＭＢベクトル量子化部２７は、基本ＭＢ１２の
ベクトル量子化を行うブロックであり、基本ＭＢ用コー
ドブック２８を参照してベクトル量子化を行う。なお、
前述したように、拡大ＭＢ用コードブック２５と基本Ｍ
Ｂ用コードブックは共通化することができる。The input image 1 is input to the image input section 21. The enlarged MB extracting unit 22 extracts the enlarged MB 11 from the input image.
Is extracted. The feature amount determination unit 23 determines the individual enlarged MB1
This is a block that determines the feature amount of No. 1 and determines whether further division is necessary. Extended MB vector quantization unit 24
Is a block for performing vector quantization without changing the enlarged macro block 11, and performs vector quantization with reference to the codebook 25 for enlarged MB. The basic MB extracting unit 26 performs a process of extracting the basic MB 12 from the enlarged MB 11 when it is determined based on the determination by the feature amount determining unit 23 that image quality is deteriorated in the vector quantization using the enlarged MB 11. The basic MB vector quantization unit 27 is a block that performs vector quantization of the basic MB 12, and performs vector quantization with reference to the basic MB codebook. In addition,
As described above, the codebook 25 for the enlarged MB and the basic M
The codebook for B can be shared.

【００７８】拡大ＭＢベクトル量子化部２４及び基本Ｍ
Ｂベクトル量子化部２７でベクトル量子化されたコード
番号列は、一旦生成データ記憶部２９に記憶される。フ
ラグバイトヘッダ生成部３０は、生成データ記憶部２９
に記憶されたコード番号列の先頭にフラグバイトヘッダ
１６を形成する。コード番号列記憶部３１は、フラグバ
イトヘッダ１６が付加されたコード番号列を記憶する。The extended MB vector quantization unit 24 and the basic M
The code number sequence vector-quantized by the B vector quantization unit 27 is temporarily stored in the generated data storage unit 29. The flag byte header generation unit 30 includes a generated data storage unit 29
The flag byte header 16 is formed at the head of the code number sequence stored in the. The code number string storage unit 31 stores a code number string to which the flag byte header 16 has been added.

【００７９】次に、図９を参照しながら、第１の実施形
態の方法でデータ圧縮を行った場合のデータの伸長方法
について説明する。図９はデータ伸長方法の手順を示す
フローチャートである。Next, a data decompression method when data compression is performed by the method of the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart showing the procedure of the data decompression method.

【００８０】先ず、ステップＳ１１ではベクトル量子化
により圧縮したデータ（ＶＱ圧縮データ）を入力する。
なお、ＶＱ圧縮データは、入力前に所定のエントロピー
符号化デコードが成されている。ステップＳ１２では、
入力されたデータが拡大ＭＢ１１のコード番号か基本Ｍ
Ｂ１２のコード番号かの判定を行う。判定に際しては、
図６のフラグバイトヘッダ１６が付加されている場合に
は、フラグバイトヘッダ１６のビットにより判定する。
また、図９で説明したように、拡大ＭＢ１１と基本ＭＢ
１２でコード番号が異なる場合には、コード番号によっ
て判定する。First, in step S11, data (VQ compressed data) compressed by vector quantization is input.
The VQ compressed data has been subjected to a predetermined entropy coding and decoding before being input. In step S12,
The input data is the code number of the expanded MB11 or the basic M
It is determined whether the code number is B12. In making the judgment,
When the flag byte header 16 of FIG. 6 is added, the determination is made based on the bits of the flag byte header 16.
Further, as described with reference to FIG.
If the code numbers are different in 12, the determination is made based on the code numbers.

【００８１】拡大ＭＢ１１と判定された場合には、ステ
ップＳ１３で拡大ＭＢ１１のコード番号に基づいてデコ
ードを行う。これにより、拡大ＭＢ１１のコード番号に
対応するコードベクトルが抽出される。一方、基本ＭＢ
１２と判定された場合には、ステップＳ１４で基本ＭＢ
１２のコード番号に基づいてデコードを行う。これによ
り、基本ＭＢ１２のコード番号に対応するコードベクト
ルが抽出される。その後、ステップＳ１５，Ｓ１６では
コードベクトルに基づいて画像の出力を行う。出力され
た画像は合成されて、画像の再生が行われる。If it is determined that the enlarged MB11 is present, decoding is performed in step S13 based on the code number of the enlarged MB11. As a result, a code vector corresponding to the code number of the enlarged MB11 is extracted. On the other hand, basic MB
If it is determined to be 12, the basic MB is determined in step S14.
Decoding is performed based on the 12 code numbers. As a result, a code vector corresponding to the code number of the basic MB 12 is extracted. Thereafter, in steps S15 and S16, an image is output based on the code vector. The outputted images are combined, and the images are reproduced.

【００８２】以上説明したように、本発明の第１の実施
形態によれば、入力画像１から先ず拡大ＭＢ１１を抽出
し、各々の拡大ＭＢ１１について特徴量に基づいて判定
を行い、必要な拡大ＭＢ１１のみ更なる基本ＭＢ１２へ
の分割を行うことで、画質の劣化を最小限に抑えて圧縮
率の大幅な向上を達成することが可能となる。As described above, according to the first embodiment of the present invention, the enlarged MB11 is first extracted from the input image 1, and each enlarged MB11 is determined on the basis of the characteristic amount, and the necessary enlarged MB11 is determined. By further dividing the image data into the basic MBs 12, it is possible to minimize the deterioration of the image quality and achieve a significant improvement in the compression ratio.

【００８３】なお、第１の実施形態では拡大マクロブロ
ック１１として主として８×８のマクロブロックを例示
し、基本マクロブロック１２として４×４のマクロブロ
ックを例示したが、これに限定されるものではない。ま
たマクロブロックとして例えば４×５の長方形マクロブ
ロックを使用することも可能である。更に、拡大マクロ
ブロック１１は基本マクロブロック１２の整数倍である
必要はなく、基本マクロブロック１２よりも少しでも大
きい範囲のマクロブロックであれば拡大マクロブロック
１１として使用することが可能である。In the first embodiment, an 8 × 8 macro block is mainly exemplified as the enlarged macro block 11 and a 4 × 4 macro block is exemplified as the basic macro block 12. However, the present invention is not limited to this. Absent. For example, a 4 × 5 rectangular macroblock can be used as the macroblock. Further, the enlarged macroblock 11 does not need to be an integral multiple of the basic macroblock 12, and any macroblock in a range slightly larger than the basic macroblock 12 can be used as the enlarged macroblock 11.

【００８４】（第２の実施形態）次に、図１２を参照し
ながら、本発明の第２の実施形態について説明する。第
１の実施形態では、入力画像１について拡大マクロブロ
ック処理を行う例について説明したが、第２の実施形態
は、入力画像１に対して先ず図１０で説明したベクトル
量子化を行い、その後拡大マクロブロック処理を行う方
法である。ここで、図１２（ａ）は入力画像１に対して
ベクトル量子化を行った後、デコードすることによりマ
クロブロック３２を形成し、その後、拡大マクロブロッ
ク処理を行うものである。また、図１２（ｂ）は入力画
像１に対してベクトル量子化を行った後、デコードは行
わずにコード番号そのものをブロック化してコード番号
のブロック３３を形成し、その後、拡大マクロブロック
処理を行うものである。(Second Embodiment) Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In the first embodiment, the example in which the enlarged macroblock processing is performed on the input image 1 has been described. However, in the second embodiment, the vector quantization described in FIG. This is a method for performing macro block processing. Here, FIG. 12A shows that the macroblock 32 is formed by performing vector quantization on the input image 1 and then decoding, and then performing an enlarged macroblock process. In FIG. 12B, after performing vector quantization on the input image 1, the code number itself is blocked without decoding to form a block 33 of the code number. Is what you do.

【００８５】先ず、図１２（ａ）を参照しながら、ベク
トル量子化後の拡大マクロブロック処理について説明す
る。入力画像１のベクトル量子化を行うことにより、入
力画像１は対応するコードベクトルのコード番号３４に
置き換えられる。この状態でも所定のデータ圧縮は達成
されているが、第２の実施形態では、ベクトル量子化さ
れたコードに対して更なる圧縮を行う。First, the expanded macroblock processing after vector quantization will be described with reference to FIG. By performing vector quantization of the input image 1, the input image 1 is replaced with the code number 34 of the corresponding code vector. In this state, predetermined data compression has been achieved, but in the second embodiment, further compression is performed on the vector-quantized code.

【００８６】すなわち、複数のコード番号３４で示され
る領域（図１２の例では４つのコード番号によっり表さ
れる領域）をデコードすることにより、マクロブロック
３２を形成する。ここで、コード番号３４を生成するた
めの最初のベクトル量子化は４×４のマクロブロックに
よって行っているため、４つのコード番号３４によって
表される領域は実質的に８×８のマクロブロックに相当
するコードベクトルとしてデコードされる。That is, the macro block 32 is formed by decoding the area indicated by a plurality of code numbers 34 (the area indicated by four code numbers in the example of FIG. 12). Here, since the first vector quantization for generating the code number 34 is performed by a 4 × 4 macro block, the area represented by the four code numbers 34 is substantially an 8 × 8 macro block. Decoded as the corresponding code vector.

【００８７】そして、このデコードしたマクロブロック
３２に対して、第１の実施形態において説明した特徴量
の判定を行う。判定の結果、基本ＭＢ１２の抽出が必要
なければ、コードブック３５を参照しながらマクロブロ
ック３２をベクトル量子化して新たなコード番号（図１
２（ａ）の例では３２番）を付加する。判定の結果、基
本ＭＢ１２の抽出が必要であれば、最初のベクトル量子
化により与えられたコード番号３４に戻す。これによ
り、マクロブロック３２の特徴量に基づいてマクロブロ
ック３２を新たにベクトル量子化してコード番号を付加
することができるため、図１２（ａ）に示すように最初
のベクトル量子化により与えられたコード番号“１０，
１０，１０，１０”が拡大ＭＢマクロブロックのコード
番号“３２”で置き換わることとなり、データの圧縮率
を向上させることが可能となる。Then, the decoded macro block 32 is subjected to the feature value determination described in the first embodiment. As a result of the determination, if the extraction of the basic MB 12 is not necessary, the macroblock 32 is vector-quantized while referring to the codebook 35, and a new code number (FIG.
No. 32 in the example of 2 (a)). As a result of the determination, if the extraction of the basic MB 12 is necessary, the process returns to the code number 34 given by the first vector quantization. As a result, the macroblock 32 can be newly vector-quantized based on the feature amount of the macroblock 32 and a code number can be added. Therefore, as shown in FIG. Code number "10,
10, 10, 10 "is replaced by the code number" 32 "of the enlarged MB macroblock, and the data compression ratio can be improved.

【００８８】図１２（ｂ）は入力画像１に対してベクト
ル量子化を行った後、デコードは行わずにコード番号そ
のものをブロック化してコード番号のブロック３３を形
成し、その後、拡大マクロブロック処理を行うものであ
る。FIG. 12B shows that, after performing vector quantization on the input image 1, the code number itself is blocked without decoding to form a code number block 33. Is what you do.

【００８９】すなわち、複数のコード番号３３で示され
る領域（図１２の例では４つのコード番号によっり表さ
れる領域）を抽出してブロック化し、４つのコード番号
から成るブロック３３を形成する。そして、このコード
番号から成るブロック３３を特徴量の基づいて判定す
る。例えば、近接するコード番号については、特徴量も
近接するように予めコード番号を設定しておけば、デコ
ードを行わずにコード番号のみで特徴量の判定が可能で
ある。That is, an area represented by a plurality of code numbers 33 (an area represented by four code numbers in the example of FIG. 12) is extracted and blocked to form a block 33 consisting of four code numbers. . Then, the block 33 including the code number is determined based on the feature amount. For example, if a code number is set in advance so that a feature amount is close to an adjacent code number, the feature amount can be determined only by the code number without performing decoding.

【００９０】特徴量の判定結果に基づいて、ブロック３
３のベクトル量子化をする必要がある場合には、ベクト
ル量子化を行う。例えば、ブロック３３のコード番号か
ら得られる特徴量の変化が大きい場合には、ベクトル量
子化する必要があるものとして、コードブック３６を参
照してベクトル量子化を行う。ここで、コードブック３
６はコード番号がブロック化された複数のコードベクト
ルを記憶しており、ブロック３３の４つのコード番号と
類似するコードベクトルのコード番号を新たにブロック
３３に付加する。図１２（ｂ）の例では、ブロック３３
に新たなコード番号“３０”が付加される。判定の結
果、ブロック３３から基本ＭＢ１２の抽出が必要であれ
ば、最初のベクトル量子化により与えられたコード番号
３４に戻す。これにより、ブロック３３の特徴量に基づ
いてブロック３３を新たにベクトル量子化してコード番
号を付加することができるため、最初のベクトル量子化
により与えられたコード番号“１０，１０，１０，１
０”がコード番号“３０”で置き換わることとなり、デ
ータの圧縮率を向上させることが可能となる。Based on the characteristic amount determination result, block 3
When it is necessary to perform vector quantization of No. 3, vector quantization is performed. For example, when the change in the feature amount obtained from the code number of the block 33 is large, it is determined that the vector quantization is required, and the vector quantization is performed with reference to the codebook 36. Here, codebook 3
Reference numeral 6 stores a plurality of code vectors in which code numbers are blocked. Code numbers of code vectors similar to the four code numbers of the block 33 are newly added to the block 33. In the example of FIG.
Is added with a new code number "30". If it is determined that the basic MB 12 needs to be extracted from the block 33, the code number is returned to the code number 34 given by the first vector quantization. Accordingly, since the block 33 can be newly vector-quantized based on the feature amount of the block 33 and a code number can be added, the code number “10, 10, 10, 1, 1” given by the first vector quantization is obtained.
"0" is replaced by the code number "30", and the data compression ratio can be improved.

【００９１】次に、図１３を参照しながら、図１２
（ａ）で説明した方法でデータ圧縮を行った場合のデー
タの伸長方法について説明する。図 はデータ伸長方法
の手順を示すフローチャートである。Next, referring to FIG.
A data decompression method when data compression is performed by the method described in (a) will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of the data decompression method.

【００９２】先ず、ステップＳ２１ではベクトル量子化
により圧縮したデータ（ＶＱ圧縮データ）を入力する。
なお、ＶＱ圧縮データは、入力前に所定のエントロピー
符号化デコードが成されている。ステップＳ２２では、
入力されたデータが拡大ＭＢ１１のコード番号か基本Ｍ
Ｂ１２のコード番号かの判定を行う。判定に際しては、
フラグバイトヘッダ１６が付加されている場合には、フ
ラグバイトヘッダ１６のビットにより判定する。また、
図７で説明したように、拡大ＭＢ１１と基本ＭＢ１２で
コード番号が異なる場合には、コード番号によって判定
する。First, in step S21, data (VQ compressed data) compressed by vector quantization is input.
The VQ compressed data has been subjected to a predetermined entropy coding and decoding before being input. In step S22,
The input data is the code number of the expanded MB11 or the basic M
It is determined whether the code number is B12. In making the judgment,
When the flag byte header 16 is added, the determination is made based on the bits of the flag byte header 16. Also,
As described in FIG. 7, when the code numbers are different between the enlarged MB11 and the basic MB12, the determination is made based on the code numbers.

【００９３】拡大ＭＢ１１と判定された場合には、ステ
ップＳ２３で拡大ＭＢ１１のコード番号に基づいてデコ
ードを行う。これにより、拡大ＭＢ１１のコード番号に
対応するコードベクトルが抽出される。一方、基本ＭＢ
１２と判定された場合には、ステップＳ２４で基本ＭＢ
１２のコード番号に基づいてデコードを行う。これによ
り、基本ＭＢ１２のコード番号に対応するコードベクト
ルが抽出される。その後、ステップＳ２５，Ｓ２６では
コードベクトルに基づいて画像の出力を行う。出力され
た画像は合成されて、画像の再生が行われる。If it is determined that the enlarged MB11 is present, decoding is performed in step S23 based on the code number of the enlarged MB11. As a result, a code vector corresponding to the code number of the enlarged MB11 is extracted. On the other hand, basic MB
If it is determined to be 12, the basic MB is determined in step S24.
Decoding is performed based on the 12 code numbers. As a result, a code vector corresponding to the code number of the basic MB 12 is extracted. Thereafter, in steps S25 and S26, an image is output based on the code vector. The outputted images are combined, and the images are reproduced.

【００９４】第２の実施形態によれば、入力画像１の代
わりに、ベクトル量子化した画像以外にも各種のデータ
を用いることが可能である。例えば、入力画像１の代わ
りに動画を構成する複数フレーム間の差分画像を用いる
ことが可能である。また、動画を構成する複数フレーム
を、原画像とベクトル量子化した画像、あるいは原画像
と動きベクトル画像とし、これらの差分画像を入力画像
１の代わりに用いることが可能である。また、動画を構
成する複数フレームを、原画像と空間的フィルタリング
処理を施した画像データとし、これらの差分画像を入力
画像１の代わりに用いることが可能である。これによ
り、差分画像の更なるデータ圧縮を行うことが可能とな
る。According to the second embodiment, it is possible to use various data other than the vector-quantized image instead of the input image 1. For example, instead of the input image 1, a difference image between a plurality of frames constituting a moving image can be used. Further, it is possible to use a plurality of frames constituting a moving image as an original image and a vector-quantized image, or an original image and a motion vector image, and use a difference image between them as the input image 1. Further, it is possible to use a plurality of frames constituting a moving image as image data that has been subjected to a spatial filtering process with an original image, and to use these difference images instead of the input image 1. Thereby, it is possible to further compress the data of the difference image.

【００９５】以上説明したように、本発明の第２の実施
形態によれば、入力画像１を予め４×４のマクロブロッ
クを用いてベクトル量子化してコード番号を与え、その
後、複数のコード番号から成るブロック（マクロブロッ
ク３１、ブロック３２）の特徴量に基づいて、この複数
のコード番号から成るブロックをベクトル量子化するた
め、複数のコード番号から成るブロックを１つのコード
番号で置き換えることが可能となり、画質を維持してさ
らなる圧縮率の向上を達成することが可能となる。As described above, according to the second embodiment of the present invention, the input image 1 is vector-quantized in advance using 4 × 4 macroblocks, and code numbers are given. Vector quantization is performed on the block composed of a plurality of code numbers based on the feature amount of the block composed of (macro block 31 and block 32), so that a block composed of a plurality of code numbers can be replaced with one code number. Thus, it is possible to further improve the compression ratio while maintaining the image quality.

【００９６】なお、第１の実施形態では拡大マクロブロ
ック１１として主として８×８のマクロブロックを例示
し、基本マクロブロック１２として４×４のマクロブロ
ックを例示したが、これに限定されるものではない。ま
たマクロブロックとして例えば４×５の長方形マクロブ
ロックを使用することも可能である。更に、拡大マクロ
ブロック１１は基本マクロブロック１２の整数倍である
必要はなく、基本マクロブロック１２よりも少しでも大
きい範囲のマクロブロックであれば拡大マクロブロック
１１として使用することが可能である。In the first embodiment, an 8 × 8 macro block is mainly illustrated as the enlarged macro block 11 and a 4 × 4 macro block is illustrated as the basic macro block 12. However, the present invention is not limited to this. Absent. For example, a 4 × 5 rectangular macroblock can be used as the macroblock. Further, the enlarged macroblock 11 does not need to be an integral multiple of the basic macroblock 12, and any macroblock in a range slightly larger than the basic macroblock 12 can be used as the enlarged macroblock 11.

【００９７】（その他の実施形態）上記様々な実施形態
に示した各機能ブロックおよび処理手順は、ハードウェ
アにより構成しても良いし、ＣＰＵあるいはＭＰＵ、Ｒ
ＯＭおよびＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータシス
テムによって構成し、その動作をＲＯＭやＲＡＭに格納
された作業プログラムに従って実現するようにしても良
い。また、上記各機能ブロックの機能を実現するように
当該機能を実現するためのソフトウェアのプログラムを
ＲＡＭに供給し、そのプログラムに従って上記各機能ブ
ロックを動作させることによって実施したものも、本発
明の範疇に含まれる。(Other Embodiments) Each functional block and processing procedure shown in the above various embodiments may be constituted by hardware, or may be constituted by CPU, MPU, R
It may be configured by a microcomputer system including an OM and a RAM, and its operation may be realized according to a work program stored in a ROM or a RAM. The present invention also includes a software program for realizing the functions described above, which is provided to a RAM so as to realize the functions of the respective functional blocks, and which is executed by operating the functional blocks according to the programs. include.

【００９８】この場合、上記ソフトウェアのプログラム
自体が上述した各実施形態の機能を実現することにな
り、そのプログラム自体、及びそのプログラムをコンピ
ュータに供給するための手段、例えばかかるプログラム
を格納した記録媒体は本発明を構成する。かかるプログ
ラムを記憶する記憶媒体としては、上記ＲＯＭやＲＡＭ
の他に、例えばフロッピーディスク、ハードディスク、
光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−
Ｉ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ｚｉｐ、磁気テー
プ、あるいは不揮発性のメモリカード等を用いることが
できる。In this case, the software program itself implements the functions of the above-described embodiments, and the program itself and means for supplying the program to a computer, for example, a recording medium storing the program Constitute the present invention. As a storage medium for storing such a program, the above-described ROM or RAM
Besides, for example, floppy disk, hard disk,
Optical disk, magneto-optical disk, CD-ROM, CD-
I, CD-R, CD-RW, DVD, zip, magnetic tape, nonvolatile memory card, or the like can be used.

【００９９】また、コンピュータが供給されたプログラ
ムを実行することにより、上述の実施形態の機能が実現
されるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにお
いて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）あ
るいは他のアプリケーションソフト等の共同して上述の
実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラム
は本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。When the computer executes the supplied program, not only the functions of the above-described embodiments are realized, but also the OS (operating system) or other application software running on the computer. Needless to say, such a program is also included in the embodiment of the present invention when the functions of the above-described embodiment are realized in cooperation with the above.

【０１００】さらに、供給されたプログラムがコンピュ
ータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能
拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプロ
グラムの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張
ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が
実現される場合にも本発明に含まれることは言うまでも
ない。Further, after the supplied program is stored in the memory provided in the function expansion board of the computer or the function expansion unit connected to the computer, the program is provided in the function expansion board or the function expansion unit based on the instruction of the program. It is needless to say that the present invention also includes a case where the CPU or the like performs part or all of the actual processing, and the processing realizes the functions of the above-described embodiments.

【０１０１】[0101]

【発明の効果】本発明の請求項１に係るデータ圧縮方法
によれば、第１のブロックを第２のブロックよりも大き
くすることにより、第１のブロックのベクトル量子化に
より高圧縮を達成するとともに、第２のブロックのベク
トル量子化によって高い精度のデータ圧縮を行うことが
可能となる。According to the data compression method according to the first aspect of the present invention, by making the first block larger than the second block, high compression is achieved by vector quantization of the first block. In addition, high-precision data compression can be performed by vector quantization of the second block.

【０１０２】本発明の請求項１９に係るデータ圧縮装置
によれば、第１のマクロブロックを第２のマクロブロッ
クよりも大きくすることにより、第１のマクロブロック
のベクトル量子化により高圧縮を達成するとともに、第
２のマクロブロックのベクトル量子化によって高い精度
のデータ圧縮を行うことが可能となる。According to the data compression apparatus of the nineteenth aspect of the present invention, by making the first macroblock larger than the second macroblock, high compression is achieved by vector quantization of the first macroblock. In addition, high-precision data compression can be performed by vector quantization of the second macroblock.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の第１の実施形態におけるデータ圧縮方
法の概略を示す模式図である。FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an outline of a data compression method according to a first embodiment of the present invention.

【図２】ブロック化したベクトルから所定のベクトルデ
ータを抽出する方法を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram illustrating a method of extracting predetermined vector data from a block vector.

【図３】本発明の第１の実施形態におけるデータ圧縮方
法の手順を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart illustrating a procedure of a data compression method according to the first embodiment of the present invention.

【図４】本発明の第１の実施形態において、１６×１６
の拡大マクロブロックを用いたデータ圧縮方法を示す模
式図である。FIG. 4 shows a first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a schematic diagram showing a data compression method using an enlarged macroblock of FIG.

【図５】本発明の第１の実施形態において、複数の拡大
マクロブロックを用いたデータ圧縮方法を示す模式図で
ある。FIG. 5 is a schematic diagram showing a data compression method using a plurality of enlarged macroblocks in the first embodiment of the present invention.

【図６】本発明の第１の実施形態において、コード化し
たデータにフラグバイトヘッダを付加する方法を示す模
式図である。FIG. 6 is a schematic diagram showing a method of adding a flag byte header to coded data in the first embodiment of the present invention.

【図７】本発明の第１の実施形態において、拡大マクロ
ブロックと基本マクロブロックのコード番号を判別する
方法を示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram showing a method of determining code numbers of an enlarged macroblock and a basic macroblock in the first embodiment of the present invention.

【図８】本発明の第１の実施形態におけるデータ圧縮装
置の構成を示す模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram illustrating a configuration of a data compression device according to the first embodiment of the present invention.

【図９】本発明の第１の実施形態におけるデータ伸長方
法を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating a data decompression method according to the first embodiment of the present invention.

【図１０】一般的なベクトル量子化による画像圧縮を説
明するための模式図である。FIG. 10 is a schematic diagram for explaining image compression by general vector quantization.

【図１１】ベクトル量子化を用いた動画像のデータ圧縮
を説明するための模式図である。FIG. 11 is a schematic diagram for explaining data compression of a moving image using vector quantization.

【図１２】本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮方
法を説明するための模式図である。FIG. 12 is a schematic diagram illustrating a data compression method according to a second embodiment of the present invention.

【図１３】本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮方
法の手順を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flowchart illustrating a procedure of a data compression method according to the second embodiment of the present invention.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ 原画像（入力画像） ２ 入力画像ブロック ３，３５，３６ コードブック ４ 再現画像 ５ 現フレーム ６ 前フレーム ７ 前々フレーム １１ 拡大マクロブロック １２ 基本マクロブロック １３ １６×１６マクロブロック １４ ４×４マクロブロック １５ 疑似的４×４のマクロブロック １６ フラグバイトヘッダ ２１ 画像入力部 ２２ 拡大マクロブロック抽出部 ２３ 特徴量判定部 ２４ 拡大マクロブロックベクトル量子化部 ２５ 拡大マクロブロック用コードブック ２６ 基本マクロブロック抽出部 ２７ 基本マクロブロックベクトル量子化部 ２８ 基本マクロブロック用コードブック ２９ 生成データ記憶部 ３０ フラグバイトヘッダ生成部 ３１ コード番号列記憶部 ３２ マクロブロック ３３ コード番号のブロック ３４ コード番号 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Original image (input image) 2 Input image block 3, 35, 36 Codebook 4 Reproduction image 5 Current frame 6 Previous frame 7 Frame before last 11 Enlarged macroblock 12 Basic macroblock 13 16 × 16 macroblock 14 4 × 4 macro Block 15 Pseudo 4 × 4 macroblock 16 Flag byte header 21 Image input unit 22 Enlarged macroblock extraction unit 23 Feature amount judgment unit 24 Enlarged macroblock vector quantization unit 25 Enlarged macroblock codebook 26 Basic macroblock extraction unit 27 Basic macroblock vector quantization unit 28 Basic macroblock codebook 29 Generated data storage unit 30 Flag byte header generation unit 31 Code number sequence storage unit 32 Macroblock 33 Code number block 34 Code number

フロントページの続き (72)発明者 中山 貴裕 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉（無番地) 東北大学内 (72)発明者 譽田 正宏 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉（無番地) 東北大学内 (72)発明者 家村 広継 東京都文京区本郷４丁目１番４号 コスモ ス本郷ビル アイ・アンド・エフ株式会社 内 Ｆターム(参考） 5C059 KK18 MC18 MD07 PP01 PP16 SS20 TA12 TB07 TC06 TD01 TD02 TD05 TD09 TD12 UA02 UA39 5J064 AA02 BA13 BB13 BD03 Continuing on the front page (72) Inventor Takahiro Nakayama Aoba-maki Aoba, Aoba-ku, Sendai-shi, Miyagi (No address) Inside Tohoku University (72) Inventor Masahiro Akina Aramaki-Aoba, Aoba-ku, Aoba-ku, Sendai city, Miyagi prefecture (No number) Tohoku university (72) Inventor Hirotsugu Iemura 4-1-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo Cosmos Hongo Building I & F Corporation F-term (reference) 5C059 KK18 MC18 MD07 PP01 PP16 SS20 TA12 TB07 TC06 TD01 TD02 TD05 TD09 TD12 UA02 UA39 5J064 AA02 BA13 BB13 BD03

Claims (36)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 少なくとも１つ以上のデータを有するデ
ータ列をブロック化してベクトルとし、あらかじめ用意
されたコードブックの中から圧縮対象より抽出されるベ
クトルに類似したコードベクトルを探し出して、それに
対応するコードを出力するデータ圧縮方法であって、 前記データ列を第１のブロックによりブロック化し、当
該第１のブロック内で前記圧縮対象の特徴量に基づく判
定を行い、 前記特徴量が所定のしきい値以下の場合には、前記第１
のブロックによりブロック化したベクトルに対応する前
記コードを出力し、 前記特徴量が所定のしきい値以上の場合には、前記第１
のブロックを前記第１のブロックよりも小さい第２のブ
ロックにより分割してブロック化し、当該第２のブロッ
クによりブロック化されたベクトルに対応する前記コー
ドを出力することを特徴とするデータ圧縮方法。1. A data sequence having at least one piece of data is divided into blocks to obtain a vector, and a code vector similar to a vector extracted from a compression target is searched for from a code book prepared in advance, and a corresponding code vector is searched for. A data compression method for outputting a code, wherein the data sequence is divided into blocks by a first block, and a determination is made in the first block based on the feature amount to be compressed, and the feature amount has a predetermined threshold. If not more than the value, the first
Outputting the code corresponding to the vector divided into blocks by the block, and when the feature amount is equal to or more than a predetermined threshold, the first
A data compression method comprising: dividing a block of a second block by a second block smaller than the first block into blocks; and outputting the code corresponding to the vector blocked by the second block. 【請求項２】 前記特徴量を前記圧縮対象である画像デ
ータ中の所定の信号値に基づく値としたことを特徴とす
る請求項１に記載のデータ圧縮方法。2. The data compression method according to claim 1, wherein the feature amount is a value based on a predetermined signal value in the image data to be compressed. 【請求項３】 前記信号値を輝度信号値又は色信号値と
することを特徴とする請求項２に記載のデータ圧縮方
法。3. The data compression method according to claim 2, wherein said signal value is a luminance signal value or a chrominance signal value. 【請求項４】 前記信号値の最大値と最小値の差を前記
特徴量とすることを特徴とする請求項２に記載のデータ
圧縮方法。4. The data compression method according to claim 2, wherein a difference between a maximum value and a minimum value of the signal value is used as the feature amount. 【請求項５】 前記信号値のシェイプ形状を前記特徴量
とすることを特徴とする請求項２に記載のデータ圧縮方
法。5. The data compression method according to claim 2, wherein a shape of the signal value is set as the feature amount. 【請求項６】 前記信号値を形成分と最小値成分に分割
して前記特徴量とすることを特徴とする請求項２に記載
のデータ圧縮方法。6. The data compression method according to claim 2, wherein the signal value is divided into a formed component and a minimum value component to obtain the feature value. 【請求項７】 前記信号値と前記信号値にフィルタリン
グ処理を施した信号値との差を前記特徴量とすることを
特徴とする請求項２に記載のデータ圧縮方法。7. The data compression method according to claim 2, wherein a difference between the signal value and a signal value obtained by performing a filtering process on the signal value is used as the feature amount. 【請求項８】 前記圧縮対象を原画像データをベクトル
量子化した後のデータ列とすることを特徴とする請求項
１に記載のデータ圧縮方法。8. The data compression method according to claim 1, wherein the compression target is a data sequence obtained by vector-quantizing original image data. 【請求項９】 前記圧縮対象を前記ベクトル量子化後の
データ列をデコードしたコードベクトルデータとしたこ
とを特徴とする請求項８に記載のデータ圧縮方法。9. The data compression method according to claim 8, wherein the compression target is code vector data obtained by decoding the data sequence after the vector quantization. 【請求項１０】 前記圧縮対象を前記ベクトル量子化後
のデータ列のコード番号データとしたことを特徴とする
請求項８に記載のデータ圧縮方法。10. The data compression method according to claim 8, wherein the compression target is code number data of the data string after the vector quantization. 【請求項１１】 前記圧縮対象を、動画を構成する複数
フレーム間の差分画像データとしたことを特徴とする請
求項１に記載のデータ圧縮方法。11. The data compression method according to claim 1, wherein the compression target is difference image data between a plurality of frames forming a moving image. 【請求項１２】 前記圧縮対象を、ベクトル量子化した
画像又は動きベクトル画像と原画像データとの差分画像
データとしたことを特徴とする請求項１１に記載のデー
タ圧縮方法。12. The data compression method according to claim 11, wherein the compression target is difference image data between a vector-quantized image or a motion vector image and original image data. 【請求項１３】 前記圧縮対象を空間的フィルタリング
処理を施した画像データと原画像データとの差分画像デ
ータとしたことを特徴とする請求項１１に記載のデータ
圧縮方法。13. The data compression method according to claim 11, wherein said compression target is difference image data between image data subjected to spatial filtering processing and original image data. 【請求項１４】 前記第１のブロックによりブロック化
した１つのベクトルのベクトルデータのうち所定のベク
トルデータを抽出することにより、前記第１のブロック
によりブロック化したベクトルのデータ量を削減するこ
とを特徴とする請求項１に記載のデータ圧縮方法。14. A method for reducing the amount of data of a vector blocked by the first block by extracting predetermined vector data from vector data of one vector blocked by the first block. The data compression method according to claim 1, wherein 【請求項１５】 前記所定のベクトルデータの抽出によ
り、前記第１のブロックによりブロック化したベクトル
の次元を前記第２のブロックによりブロック化したベク
トルの次元と同一とし、 前記第１のブロックによりブロック化したベクトルに対
応する前記コードのコードブックと、前記第２のブロッ
クによりブロック化したベクトルに対応する前記コード
のコードブックとを共通のコードブックとしたことを特
徴とする請求項１に記載のデータ圧縮方法。15. The extraction of the predetermined vector data sets the dimension of the vector blocked by the first block to be the same as the dimension of the vector blocked by the second block. The codebook of the code corresponding to the vectorized vector and the codebook of the code corresponding to the vector blocked by the second block are a common codebook. Data compression method. 【請求項１６】 前記第２のブロック内において、更に
前記圧縮対象の特徴量の変化の大小を判定し、 前記第２のブロック内における前記特徴量の変化が小さ
い場合には、前記第２のブロックによりブロック化した
ベクトルに対応する前記コードを出力し、 前記第２のブロック内における特徴量の変化が大きい場
合には、前記第２のブロックを前記第２のブロックより
も小さい第３のブロックにより分割してブロック化し、
当該第３のブロックによりブロック化されたベクトルに
対応する前記コードを出力することを特徴とする請求項
１に記載のデータ圧縮方法。16. In the second block, the magnitude of a change in the feature amount of the compression target is further determined. If the change in the feature amount in the second block is small, the second Outputting the code corresponding to the vector divided by the block; and when the change in the feature amount in the second block is large, the third block is smaller than the second block. Into blocks by
2. The data compression method according to claim 1, wherein the code corresponding to the vector blocked by the third block is output. 【請求項１７】 前記第１のブロックによりブロック化
されたベクトルに対応する前記コードと、前記第２のブ
ロックによりブロック化されたベクトルに対応する前記
コードとを判別するために、出力したコードの先頭にフ
ラグバイトヘッダを付加したことを特徴とする請求項１
〜１６のいずれか１項に記載のデータ圧縮方法。17. A method for determining a code corresponding to a vector blocked by the first block and the code corresponding to a vector blocked by the second block, 2. A flag byte header is added at the beginning.
17. The data compression method according to any one of items 16 to 16. 【請求項１８】 前記第１のブロックによりブロック化
されたベクトルに対応する前記コードと、前記第２のブ
ロックによりブロック化されたベクトルに対応する前記
コードとが重複しないコードとし、いずれのブロックに
よりブロック化されたベクトルに対応するコードかを判
別可能とすることを特徴とする請求項１〜１６のいずれ
か１項に記載のデータ圧縮方法。18. The code corresponding to a vector blocked by the first block and the code corresponding to a vector blocked by the second block are codes that do not overlap with each other. The data compression method according to any one of claims 1 to 16, wherein it is possible to determine whether the code corresponds to a blocked vector. 【請求項１９】 入力データをブロック化して、第１の
ブロックを抽出する第１のブロック抽出手段と、 前記第１のブロックの特徴量を判定する特徴量判定手段
と、 前記第１のブロックをベクトル量子化する第１のベクト
ル量子化手段と、 前記特徴量判定部における判定結果に基づいて前記第１
のブロックから前記第１のブロックよりも小さい第２の
ブロックを抽出する第２のブロック抽出手段と、 前記第２のブロックをベクトル量子化する第２のベクト
ル量子化手段とを備えたことを特徴とするデータ圧縮装
置。19. A first block extracting unit for extracting input data into blocks to extract a first block; a feature amount determining unit for determining a feature amount of the first block; First vector quantization means for performing vector quantization; and the first vector quantization means based on a determination result in the feature amount determination unit.
A second block extraction unit for extracting a second block smaller than the first block from the block of the second block, and a second vector quantization unit for vector-quantizing the second block. Data compression device. 【請求項２０】 前記特徴量が前記入力データである画
像データ中の所定の信号値に基づく値であることを特徴
とする請求項１９に記載のデータ圧縮装置。20. The data compression apparatus according to claim 19, wherein the feature quantity is a value based on a predetermined signal value in the image data as the input data. 【請求項２１】 前記信号値が輝度信号値又は色信号値
であることを特徴とする請求項２０に記載のデータ圧縮
装置。21. The data compression apparatus according to claim 20, wherein the signal value is a luminance signal value or a chrominance signal value. 【請求項２２】 前記信号値の最大値と最小値の差を所
定のしきい値と比較することにより前記特徴量判定手段
における前記判定を行うことを特徴とする請求項２０に
記載のデータ圧縮装置。22. The data compression according to claim 20, wherein the determination by the feature amount determination unit is performed by comparing a difference between a maximum value and a minimum value of the signal value with a predetermined threshold value. apparatus. 【請求項２３】 前記信号値のシェイプ形状に基づいて
前記特徴量判定手段における前記判定を行うことを特徴
とする請求項２０に記載のデータ圧縮装置。23. The data compression apparatus according to claim 20, wherein the determination by the feature amount determination unit is performed based on a shape of the signal value. 【請求項２４】 前記信号値を形成分と最小値成分に分
割して前記特徴量判定手段における前記判定を行うこと
を特徴とする請求項２０に記載のデータ圧縮装置。24. The data compression apparatus according to claim 20, wherein the signal value is divided into a formed component and a minimum value component, and the determination is performed by the feature amount determination unit. 【請求項２５】 前記信号値と前記信号値にフィルタリ
ング処理を施した信号値との差を前記特長量として前記
特徴量判定手段における前記判定を行うことを特徴とす
る請求項２０に記載のデータ圧縮装置。25. The data according to claim 20, wherein the determination is performed by the feature amount determination unit using a difference between the signal value and a signal value obtained by performing a filtering process on the signal value as the feature amount. Compression device. 【請求項２６】 前記入力データが原画像データをベク
トル量子化した後のデータ列であることを特徴とする請
求項１９に記載のデータ圧縮装置。26. The data compression apparatus according to claim 19, wherein the input data is a data string obtained by vector-quantizing original image data. 【請求項２７】 前記入力データが前記ベクトル量子化
後のデータ列をデコードしたコードベクトルデータであ
ることを特徴とする請求項２６に記載のデータ圧縮装
置。27. The data compression apparatus according to claim 26, wherein the input data is code vector data obtained by decoding the data sequence after the vector quantization. 【請求項２８】 前記入力データが前記ベクトル量子化
後のデータ列のコード番号データであることを特徴とす
る請求項２６に記載のデータ圧縮装置。28. The data compression apparatus according to claim 26, wherein said input data is code number data of a data string after said vector quantization. 【請求項２９】 前記入力データが、動画を構成する複
数フレーム間の差分画像データであることを特徴とする
請求項１９に記載のデータ圧縮装置。29. The data compression apparatus according to claim 19, wherein the input data is difference image data between a plurality of frames forming a moving image. 【請求項３０】 前記入力データが、ベクトル量子化し
た画像又は動きベクトル画像と原画像データとの差分画
像データであることを特徴とする請求項２９に記載のデ
ータ圧縮装置。30. The data compression apparatus according to claim 29, wherein the input data is difference image data between a vector-quantized image or a motion vector image and original image data. 【請求項３１】 前記入力データが、空間的フィルタリ
ング処理を施した画像データと原画像データとの差分画
像データとしたことを特徴とする請求項２９に記載のデ
ータ圧縮装置。31. The data compression apparatus according to claim 29, wherein said input data is difference image data between image data subjected to spatial filtering processing and original image data. 【請求項３２】 前記第１のブロック抽出手段によりブ
ロック化した１つのベクトルのベクトルデータのうち所
定のベクトルデータを抽出することにより、当該１つの
ベクトルのデータ量を削減することを特徴とする請求項
１９に記載のデータ圧縮装置。32. The method according to claim 31, wherein predetermined vector data is extracted from the vector data of one vector divided into blocks by the first block extracting means, thereby reducing the data amount of the one vector. Item 20. The data compression device according to item 19. 【請求項３３】 前記所定のベクトルデータの抽出によ
り、前記第１のブロック抽出手段によりブロック化した
ベクトルの次元を前記第２のブロック抽出手段によりブ
ロック化したベクトルの次元と同一とし、 前記第１のベクトル量子化手段と前記第２のベクトル量
子化手段のコードブックとを共通のコードブックとした
ことを特徴とする請求項１９に記載のデータ圧縮装置。33. By extracting said predetermined vector data, a dimension of a vector blocked by said first block extracting means is made the same as a dimension of a vector blocked by said second block extracting means, 20. The data compression apparatus according to claim 19, wherein the vector quantization means and the codebook of the second vector quantization means are a common codebook. 【請求項３４】 前記第１のベクトル量子化手段から出
力されるコードと前記第２のベクトル量子化手段から出
力されるコードとを判別するためのフラグバイトヘッダ
を生成するフラグバイトヘッダ生成手段を更に備えたこ
とを特徴とする請求項１９〜３３のいずれか１項に記載
のデータ圧縮装置。34. A flag byte header generating means for generating a flag byte header for determining a code output from the first vector quantization means and a code output from the second vector quantization means. The data compression device according to any one of claims 19 to 33, further comprising: 【請求項３５】 請求項１〜１８のいずれか１項に記載
のデータ圧縮方法の手順をコンピュータに実行させるた
めのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な
記憶媒体。35. A computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute the procedure of the data compression method according to claim 1. Description: 【請求項３６】 請求項１９〜３４のいずれか１項に記
載のデータ圧縮装置の各手段としてコンピュータに機能
させるためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取
り可能な記憶媒体。36. A computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to function as each unit of the data compression device according to claim 19.