JP2002077920A - 画像圧縮装置及び画像圧縮方法 - Google Patents
画像圧縮装置及び画像圧縮方法Info
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 リバーシブル画像圧縮において画像圧縮率を
向上させる。 【解決手段】 特殊変換型コンテキストモデル符号化手
段100は、コンテキストモデリングに従って画像信号
を入力し、符号化処理を行なう。変換予測差分処理手段
110は、適当な参照可能画素にシフト変換及びレンジ
不変変換を加味した可逆条件を満たす適当な変換係数を
用いて変換を施す特殊可逆S変換を施して初期予測値を
算出する。また、特殊可逆S変換後のコンテキストを量
子化する。予測誤差算出手段120は、量子化されたコ
ンテキストに応じて初期予測値の予測補正を行なった
後、予測値と予測対象画素との差分を算出し、符号化を
行なう。エントロピー符号化圧縮手段130は、符号化
された画像信号をエントロピー符号化して、画像圧縮信
号を生成する。このとき、必要であればコンテキストを
エントロピー符号化へ反映させる。
向上させる。 【解決手段】 特殊変換型コンテキストモデル符号化手
段100は、コンテキストモデリングに従って画像信号
を入力し、符号化処理を行なう。変換予測差分処理手段
110は、適当な参照可能画素にシフト変換及びレンジ
不変変換を加味した可逆条件を満たす適当な変換係数を
用いて変換を施す特殊可逆S変換を施して初期予測値を
算出する。また、特殊可逆S変換後のコンテキストを量
子化する。予測誤差算出手段120は、量子化されたコ
ンテキストに応じて初期予測値の予測補正を行なった
後、予測値と予測対象画素との差分を算出し、符号化を
行なう。エントロピー符号化圧縮手段130は、符号化
された画像信号をエントロピー符号化して、画像圧縮信
号を生成する。このとき、必要であればコンテキストを
エントロピー符号化へ反映させる。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は画像圧縮装置及び画
像圧縮方法に関し、特に圧縮・伸張の過程を経てもとの
情報が保存されるリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧
縮装置及び画像圧縮方法に関する。
像圧縮方法に関し、特に圧縮・伸張の過程を経てもとの
情報が保存されるリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧
縮装置及び画像圧縮方法に関する。
【0002】
【従来の技術】従来、カラー静止画像の圧縮方式には、
圧縮・伸張の過程を経てももとの情報が保存できるリバ
ーシブル画像圧縮(可逆符号化)方式と、圧縮・伸張の
過程でなんらかの歪みが生じ完全にはもとどおりになら
ない非可逆符号化方式とがあり、一般には高い圧縮率を
得ることのできる後者が普及している。しかしながら、
近年では、デジタルスチルカメラの高解像度(1000
*1000以上)化等、画像の高品位が要求されてお
り、画像のアーカイブ(DB)、転送、編集等の過程を
経ても画像が劣化しないリバーシブル画像圧縮が求めら
れている。また、医療用画像等、画質劣化が許されない
アプリケーションもある。これらに対し、いまだ十分な
高圧縮率の画像圧縮手法はない。
圧縮・伸張の過程を経てももとの情報が保存できるリバ
ーシブル画像圧縮(可逆符号化)方式と、圧縮・伸張の
過程でなんらかの歪みが生じ完全にはもとどおりになら
ない非可逆符号化方式とがあり、一般には高い圧縮率を
得ることのできる後者が普及している。しかしながら、
近年では、デジタルスチルカメラの高解像度(1000
*1000以上)化等、画像の高品位が要求されてお
り、画像のアーカイブ(DB)、転送、編集等の過程を
経ても画像が劣化しないリバーシブル画像圧縮が求めら
れている。また、医療用画像等、画質劣化が許されない
アプリケーションもある。これらに対し、いまだ十分な
高圧縮率の画像圧縮手法はない。
【0003】従来のリバーシブル画像圧縮方式による画
像圧縮装置について説明する。図6は、従来のリバーシ
ブル画像圧縮方式における画像圧縮装置の構成図であ
る。従来の画像圧縮装置は、予測誤差を算出する適応切
換え式予測差分処理500と、予測誤差のエントロピー
符号化を行なうエントロピー符号化圧縮器600とから
構成される。適応切換え式予測差分処理500は、画像
信号を入力し、いくつかの周辺画素から予測される予測
値と対象画素との差分から最も差分が小さい計算モード
を選択し、その予測誤差を算出する。また、エントロピ
ー符号化圧縮器600は、適応切換え式予測差分処理5
00で算出された予測誤差について、ハフマン符号化ま
たは算術符号化により、可変長の符号化を行ない、圧縮
されたコードを出力する。
像圧縮装置について説明する。図6は、従来のリバーシ
ブル画像圧縮方式における画像圧縮装置の構成図であ
る。従来の画像圧縮装置は、予測誤差を算出する適応切
換え式予測差分処理500と、予測誤差のエントロピー
符号化を行なうエントロピー符号化圧縮器600とから
構成される。適応切換え式予測差分処理500は、画像
信号を入力し、いくつかの周辺画素から予測される予測
値と対象画素との差分から最も差分が小さい計算モード
を選択し、その予測誤差を算出する。また、エントロピ
ー符号化圧縮器600は、適応切換え式予測差分処理5
00で算出された予測誤差について、ハフマン符号化ま
たは算術符号化により、可変長の符号化を行ない、圧縮
されたコードを出力する。
【0004】適応切換え式予測差分処理500の行なう
予測差分処理について説明する。予測差分処理では、対
象画素I_xと、その周辺画素から予測した予測値P_
xから最も差分が小さい計算モードを選択し、その差分
信号Erを算出する。具体例で説明する。図7は、周辺
画素と対象画素の配置の一例を示した前置予測関係図で
ある。周辺の既知画素をx_u_v(u、vは任意の整
数)とすると、予測値P_xは、
予測差分処理について説明する。予測差分処理では、対
象画素I_xと、その周辺画素から予測した予測値P_
xから最も差分が小さい計算モードを選択し、その差分
信号Erを算出する。具体例で説明する。図7は、周辺
画素と対象画素の配置の一例を示した前置予測関係図で
ある。周辺の既知画素をx_u_v(u、vは任意の整
数)とすると、予測値P_xは、
【0005】
【数1】 P_x=Predict{x_u_v} …(1) と表すことができる。Predict{}は、予測値を
計算する予測関数である。ここで、選択計算モードを表
す特殊コード(適応コード)をSVとし、例えば、
計算する予測関数である。ここで、選択計算モードを表
す特殊コード(適応コード)をSVとし、例えば、
【0006】
【数2】 P1=x_1_0 ならSV=1、 P2=x_0_1 ならSV=2、 P3=Integer{(x_1_0+x_0_1)/2} ならSV=3 …(2) というように決めておく。ここで、Integer{}
は、整数化する関数である。適応切換え式予測差分処理
では、予測値P1、P2、P3から最も誤差が小さいも
のが選ばれ、このとき選択された計算モードを表す特殊
コードSVを付加する。
は、整数化する関数である。適応切換え式予測差分処理
では、予測値P1、P2、P3から最も誤差が小さいも
のが選ばれ、このとき選択された計算モードを表す特殊
コードSVを付加する。
【0007】選択された予測値をSV_x=Selec
tion{P_x}とすると、予測誤差Erは、次の式
で得られる。
tion{P_x}とすると、予測誤差Erは、次の式
で得られる。
【0008】
【数3】 Er=I_x−SV_x …(3) さらに、適当な既知の周辺画素からのコンテキストに応
じて予測補正を行ない、かつ、必要ならコンテキストに
応じてエントロピー符号化へ反映させるコンテキストモ
デリング手法がある。適当な既知の周辺画素から算出さ
れるコンテキスト補正値をC_xとし、式(3)にコン
テキスト補正値を加味すると、予測誤差Erは、
じて予測補正を行ない、かつ、必要ならコンテキストに
応じてエントロピー符号化へ反映させるコンテキストモ
デリング手法がある。適当な既知の周辺画素から算出さ
れるコンテキスト補正値をC_xとし、式(3)にコン
テキスト補正値を加味すると、予測誤差Erは、
【0009】
【数4】Er=I_x−SV_x+C_x …(4) となる。これは、自然画像のように周辺のコンテキスト
が相関性を持つ場合には有効な手法である。
が相関性を持つ場合には有効な手法である。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記説明のよ
うな従来のリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧縮装置
は、圧縮率を高くすることができないという問題があ
る。
うな従来のリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧縮装置
は、圧縮率を高くすることができないという問題があ
る。
【0011】上記説明のリバーシブル画像圧縮では、あ
る適当なスキャンブロック、例えばスキャンライン毎に
計算モードを可変にしている。このように、画素毎に適
応処理をしていないため、適応処理としては不完全であ
る。また、同一スキャンブロックでは固定の計算モード
となるため、画素によっては差分信号が大きくなり予測
精度がよくない場合が発生し、スキャンブロック単位の
適応処理では圧縮率の向上への寄与が少なくなる。
る適当なスキャンブロック、例えばスキャンライン毎に
計算モードを可変にしている。このように、画素毎に適
応処理をしていないため、適応処理としては不完全であ
る。また、同一スキャンブロックでは固定の計算モード
となるため、画素によっては差分信号が大きくなり予測
精度がよくない場合が発生し、スキャンブロック単位の
適応処理では圧縮率の向上への寄与が少なくなる。
【0012】一方、画素毎に適応処理を行ない各画素に
特殊コードを付加する場合、情報ビット数が増加して圧
縮率が必ずしも向上しない。このため、計算モードの選
択にある定型パターンを用いる予測処理を行なうものも
ある。例えば、上記説明の周辺画素x_1_0、x_0
_1、x_1_1の値を比較した結果に応じて、予測値
Pxの計算モードを選択する手法がある。一例を挙げ
る。周辺画素x_1_1と、周辺画素x_1_0、x_
0_1とを比較し、
特殊コードを付加する場合、情報ビット数が増加して圧
縮率が必ずしも向上しない。このため、計算モードの選
択にある定型パターンを用いる予測処理を行なうものも
ある。例えば、上記説明の周辺画素x_1_0、x_0
_1、x_1_1の値を比較した結果に応じて、予測値
Pxの計算モードを選択する手法がある。一例を挙げ
る。周辺画素x_1_1と、周辺画素x_1_0、x_
0_1とを比較し、
【0013】
【数5】 もし、x_1_1が(x_1_0,x_0_1)より大ならば、Px=min (x_1_0,x_0_1) もし、x_1_1が(x_1_0,x_0_1)より小ならば、Px=max (x_1_0,x_0_1) それ以外ならば、Px=(x_1_0+x_0_1)/2 …(5) とし、予測値Pxを算出する。ここで、min(x_1
_0,x_0_1)は、x_1_0、x_0_1のうち
の小さい方を、max(min(x_1_0,x_0_
1))は、x_1_0、x_0_1のうち大きい方を選
択することを表す。このバリエーションは多々あり、何
の評価に基づいて処理を決定するかは様々であるが、実
際の画像の特徴に応じた最適処理ではないため、予測精
度がよくない場合が発生する。
_0,x_0_1)は、x_1_0、x_0_1のうち
の小さい方を、max(min(x_1_0,x_0_
1))は、x_1_0、x_0_1のうち大きい方を選
択することを表す。このバリエーションは多々あり、何
の評価に基づいて処理を決定するかは様々であるが、実
際の画像の特徴に応じた最適処理ではないため、予測精
度がよくない場合が発生する。
【0014】また、コンテキストモデリング処理を施し
ても、予測精度がよくないため、コンテキストモデリン
グ処理の結果もまた悪くなる。このように、従来のリバ
ーシブル画像圧縮では、予測精度を向上させることがで
きず、従って圧縮率を向上させることが難しかった。さ
らに、特殊コードを付加しなければならい等、圧縮率の
向上を図る上での障害があった。
ても、予測精度がよくないため、コンテキストモデリン
グ処理の結果もまた悪くなる。このように、従来のリバ
ーシブル画像圧縮では、予測精度を向上させることがで
きず、従って圧縮率を向上させることが難しかった。さ
らに、特殊コードを付加しなければならい等、圧縮率の
向上を図る上での障害があった。
【0015】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、リバーシブル画像圧縮において圧縮率を高め
ることの可能な画像圧縮装置、及び画像圧縮方法を提供
することを目的とする。
のであり、リバーシブル画像圧縮において圧縮率を高め
ることの可能な画像圧縮装置、及び画像圧縮方法を提供
することを目的とする。
【0016】
【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保
存されるリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧縮装置に
おいて、予測対象画素の周辺に有る参照可能な画素のコ
ンテキストに基づいて適応処理を行なうコンテキストモ
デリングに従って、画像信号を入力して前記参照可能な
周辺画素にシフト変換及びレンジ不変変換を加味した可
逆条件を満たす適当な変換係数を用いて変換する特殊可
逆S(Sequential)変換を施し、前記予測対
象画素に関する初期予測値を算出するとともに前記特殊
可逆S変換後のコンテキストの量子化を行なう変換予測
差分処理手段と、前記コンテキストに基づいて予測補正
した後に予測誤差を算出して符号化を行なう予測誤差算
出手段と、前記符号化された画像信号にエントロピー符
号化を施すエントロピー符号化手段と、を備えて画像圧
縮信号を生成する特殊変換型コンテキストモデル符号化
手段を有することを特徴とする画像圧縮装置、が提供さ
れる。
決するために、圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保
存されるリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧縮装置に
おいて、予測対象画素の周辺に有る参照可能な画素のコ
ンテキストに基づいて適応処理を行なうコンテキストモ
デリングに従って、画像信号を入力して前記参照可能な
周辺画素にシフト変換及びレンジ不変変換を加味した可
逆条件を満たす適当な変換係数を用いて変換する特殊可
逆S(Sequential)変換を施し、前記予測対
象画素に関する初期予測値を算出するとともに前記特殊
可逆S変換後のコンテキストの量子化を行なう変換予測
差分処理手段と、前記コンテキストに基づいて予測補正
した後に予測誤差を算出して符号化を行なう予測誤差算
出手段と、前記符号化された画像信号にエントロピー符
号化を施すエントロピー符号化手段と、を備えて画像圧
縮信号を生成する特殊変換型コンテキストモデル符号化
手段を有することを特徴とする画像圧縮装置、が提供さ
れる。
【0017】このような構成の画像圧縮装置では、特殊
変換型コンテキストモデル符号化手段は、予測対象画素
の周辺に有る参照可能な画素のコンテキストに基づいて
適応処理を行なうコンテキストモデリングに従って画像
信号を入力し、符号化処理を行なう。特殊変換型コンテ
キストモデル符号化手段を構成する変換予測差分処理手
段は、適当な参照可能画素にシフト変換及びレンジ不変
変換を加味した可逆条件を満たす適当な変換係数を用い
て変換を施す特殊可逆S変換を施して初期予測値を算出
する。また、特殊可逆S変換後のコンテキストを量子化
する。予測誤差算出手段は、量子化されたコンテキスト
に応じて初期予測値の予測補正を行なった後、予測値と
予測対象画素との差分を算出し、符号化を行なう。エン
トロピー符号化手段は、符号化された画像信号をエント
ロピー符号化して、画像圧縮信号を生成する。このと
き、必要であればコンテキストをエントロピー符号化へ
反映させる。
変換型コンテキストモデル符号化手段は、予測対象画素
の周辺に有る参照可能な画素のコンテキストに基づいて
適応処理を行なうコンテキストモデリングに従って画像
信号を入力し、符号化処理を行なう。特殊変換型コンテ
キストモデル符号化手段を構成する変換予測差分処理手
段は、適当な参照可能画素にシフト変換及びレンジ不変
変換を加味した可逆条件を満たす適当な変換係数を用い
て変換を施す特殊可逆S変換を施して初期予測値を算出
する。また、特殊可逆S変換後のコンテキストを量子化
する。予測誤差算出手段は、量子化されたコンテキスト
に応じて初期予測値の予測補正を行なった後、予測値と
予測対象画素との差分を算出し、符号化を行なう。エン
トロピー符号化手段は、符号化された画像信号をエント
ロピー符号化して、画像圧縮信号を生成する。このと
き、必要であればコンテキストをエントロピー符号化へ
反映させる。
【0018】また、上記課題を解決するために、圧縮・
伸張の過程を経てもとの情報が保存されるリバーシブル
画像圧縮を行なう画像圧縮方法において、予測対象画素
の周辺に有る参照可能な画素のコンテキストに基づいて
適応処理を行なうコンテキストモデリングに従って、画
像信号を入力し、前記参照可能な周辺画素にシフト変換
及びレンジ不変変換を加味した可逆条件を満たす適当な
変換係数を用いて変換する特殊可逆S変換を施して前記
予測対象画素に関する初期予測値を算出するとともに前
記コンテキストを量子化し、前記コンテキストを用いて
前記予測対象画素に対する初期予測値を適応補正して予
測誤差を算出して前記画像信号を符号化し、前記符号化
された画像信号を必要に応じて前記コンテキストを反映
してエントロピー符号化して画像圧縮信号を生成する手
順を有することを特徴とする画像圧縮方法、が提供され
る。
伸張の過程を経てもとの情報が保存されるリバーシブル
画像圧縮を行なう画像圧縮方法において、予測対象画素
の周辺に有る参照可能な画素のコンテキストに基づいて
適応処理を行なうコンテキストモデリングに従って、画
像信号を入力し、前記参照可能な周辺画素にシフト変換
及びレンジ不変変換を加味した可逆条件を満たす適当な
変換係数を用いて変換する特殊可逆S変換を施して前記
予測対象画素に関する初期予測値を算出するとともに前
記コンテキストを量子化し、前記コンテキストを用いて
前記予測対象画素に対する初期予測値を適応補正して予
測誤差を算出して前記画像信号を符号化し、前記符号化
された画像信号を必要に応じて前記コンテキストを反映
してエントロピー符号化して画像圧縮信号を生成する手
順を有することを特徴とする画像圧縮方法、が提供され
る。
【0019】このような手順の画像圧縮方法では、画像
信号を入力し、予測対象画素の周辺に有る参照可能な画
素のコンテキストに基づいて適応処理を行なうコンテキ
ストモデリングに従って、前記参照可能な周辺画素にシ
フト変換及びレンジ不変変換を加味した可逆条件を満た
す適当な変換係数を用いて変換する特殊可逆S変換を施
して前記予測対象画素の初期予測値を算出する。さら
に、コンテキストを量子化し、量子化されたコンテキス
トに応じて初期予測値の予測補正を行なう。このように
して符号化された画像信号を必要に応じてコンテキスト
を反映してエントロピー符号化し、画像圧縮信号を生成
する。
信号を入力し、予測対象画素の周辺に有る参照可能な画
素のコンテキストに基づいて適応処理を行なうコンテキ
ストモデリングに従って、前記参照可能な周辺画素にシ
フト変換及びレンジ不変変換を加味した可逆条件を満た
す適当な変換係数を用いて変換する特殊可逆S変換を施
して前記予測対象画素の初期予測値を算出する。さら
に、コンテキストを量子化し、量子化されたコンテキス
トに応じて初期予測値の予測補正を行なう。このように
して符号化された画像信号を必要に応じてコンテキスト
を反映してエントロピー符号化し、画像圧縮信号を生成
する。
【0020】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図1は、本発明の一実施の形態で
ある画像圧縮装置の構成図である。
を参照して説明する。図1は、本発明の一実施の形態で
ある画像圧縮装置の構成図である。
【0021】本発明に係る画像圧縮装置は、デジタル画
像信号を入力し、予測対象画素の周辺に有る参照可能な
画素のコンテキストに基づいて適応処理を行なうコンテ
キストモデリングに従って画像信号の符号化処理を行な
う特殊変換型コンテキストモデル符号化手段100によ
って画像圧縮信号を生成する。
像信号を入力し、予測対象画素の周辺に有る参照可能な
画素のコンテキストに基づいて適応処理を行なうコンテ
キストモデリングに従って画像信号の符号化処理を行な
う特殊変換型コンテキストモデル符号化手段100によ
って画像圧縮信号を生成する。
【0022】入力するデジタル画像信号は、例えば、C
CDデジタルカメラで撮像されたような信号や、フルカ
ラーCG(文字を含む)等である。特殊変換型コンテキ
ストモデル符号化手段100は、特殊可逆S変換を行な
い初期予測値及びコンテキストを算出する変換予測差分
処理手段110、予測補正後に予測誤差を算出する予測
誤差算出手段120、及び符号化された画像信号をエン
トロピー符号化するエントロピー符号化圧縮手段130
とから構成される。これらの各部による処理は、適当な
特殊変換処理された係数にて行ない、相互に関連する。
CDデジタルカメラで撮像されたような信号や、フルカ
ラーCG(文字を含む)等である。特殊変換型コンテキ
ストモデル符号化手段100は、特殊可逆S変換を行な
い初期予測値及びコンテキストを算出する変換予測差分
処理手段110、予測補正後に予測誤差を算出する予測
誤差算出手段120、及び符号化された画像信号をエン
トロピー符号化するエントロピー符号化圧縮手段130
とから構成される。これらの各部による処理は、適当な
特殊変換処理された係数にて行ない、相互に関連する。
【0023】変換予測差分処理手段110は、前記参照
可能な周辺画素にシフト変換及びレンジ不変変換を加味
した可逆条件を満たす適当な変換係数を用いて変換する
特殊可逆S変換を施して前記予測対象画素の初期予測値
を算出するとともに、コンテキストモデリングのための
周辺コンテキストを量子化する。また、必要に応じて、
特殊可逆S変換後の変数に対して、最適適応処理を施
す。
可能な周辺画素にシフト変換及びレンジ不変変換を加味
した可逆条件を満たす適当な変換係数を用いて変換する
特殊可逆S変換を施して前記予測対象画素の初期予測値
を算出するとともに、コンテキストモデリングのための
周辺コンテキストを量子化する。また、必要に応じて、
特殊可逆S変換後の変数に対して、最適適応処理を施
す。
【0024】第1に、特殊可逆S変換について説明す
る。特殊可逆S変換は、可逆条件を満たす適当な変換係
数を用いて変換する可逆S変換に、シフト変換処理とレ
ンジを一定に保つためのレンジ不変変換処理を行なう変
換を指す。
る。特殊可逆S変換は、可逆条件を満たす適当な変換係
数を用いて変換する可逆S変換に、シフト変換処理とレ
ンジを一定に保つためのレンジ不変変換処理を行なう変
換を指す。
【0025】可逆S変換の一般式は、画像のコンポーネ
ントをN、変換係数マトリクスをA、入力画像をI、変
換出力画像をHとすると、
ントをN、変換係数マトリクスをA、入力画像をI、変
換出力画像をHとすると、
【0026】
【数6】 H=round{AI}、 I=round{A-1H} ……(6) と表わすことができる。ここで、Aは、N×Nの係数マ
トリクスで、A-1が存在するものとする。また、rou
nd{f(x)}は、ある関数f(x)を整数化する関
数を表わす。
トリクスで、A-1が存在するものとする。また、rou
nd{f(x)}は、ある関数f(x)を整数化する関
数を表わす。
【0027】シフト変換処理は、任意のα、βを用い
て、ある関数f(x)をf(x−α)−βにシフトさせ
る変換処理を行なう。このようなシフト処理を、s処理
とし、以下では、要素aのs処理を(a).sと表現す
る。
て、ある関数f(x)をf(x−α)−βにシフトさせ
る変換処理を行なう。このようなシフト処理を、s処理
とし、以下では、要素aのs処理を(a).sと表現す
る。
【0028】レンジ不変変換処理は、レンジを一定に保
持するための処理である。以下では、レンジ不変変換処
理をm{}と表現する。また、逆m{}は、im{}と
表わす。
持するための処理である。以下では、レンジ不変変換処
理をm{}と表現する。また、逆m{}は、im{}と
表わす。
【0029】ここで、A-1をBとし、各要素を小文字で
表現し、要素番号をn、また、B、A行列を(n、m)
とすると、特殊可逆S変換srs{}は、式(6)の可
逆S変換の上位に係るゆえに、
表現し、要素番号をn、また、B、A行列を(n、m)
とすると、特殊可逆S変換srs{}は、式(6)の可
逆S変換の上位に係るゆえに、
【0030】
【数7】 h_n=round{srs{round{m{(a_n_m i_n).s} }}}、 i_n=round{srs{round{im{(b_n_m h_n).s }}}} ……(7) と表わすことができる。これが、本発明に係る特殊可逆
S変換の変換基本構造式となる。この構造を有する変換
は、いろいろあるが、ここではそれらの全てを指し、特
に1つの式には限定しない。また、当然のごとく、式
(7)を適応的に決定する場合においては、後述する最
適適応処理を満たすように制御される場合もある。な
お、可逆性が満たされる決定手法は、Ladder N
etworkやLeapflog構造を利用した手法が
周知であるが、本発明では、特に限定しない。
S変換の変換基本構造式となる。この構造を有する変換
は、いろいろあるが、ここではそれらの全てを指し、特
に1つの式には限定しない。また、当然のごとく、式
(7)を適応的に決定する場合においては、後述する最
適適応処理を満たすように制御される場合もある。な
お、可逆性が満たされる決定手法は、Ladder N
etworkやLeapflog構造を利用した手法が
周知であるが、本発明では、特に限定しない。
【0031】以下では、便宜上、round{srs
{round{}}}をrsr{}と記すものとする。
上記の説明の特殊可逆S変換に、さらに、予測による補
正を加え、特殊可逆S変換予測拡張とすることも可能で
ある。式(7)で表わされる特殊可逆S変換に予測処理
P_nを加味すれば、拡張変換を「’」で表現して、
{round{}}}をrsr{}と記すものとする。
上記の説明の特殊可逆S変換に、さらに、予測による補
正を加え、特殊可逆S変換予測拡張とすることも可能で
ある。式(7)で表わされる特殊可逆S変換に予測処理
P_nを加味すれば、拡張変換を「’」で表現して、
【0032】
【数8】 h_n=round{srs’{round{m{(a_n_m i_n,P_ n).s}}}}、 i_n=round{srs’{round{im{(b_n_m h_n,P _n).s}}}} …(8) と表わすことができる。これが、本発明に係る特殊可逆
S変換の予測型変換基本構造式となる。この構造を有す
る変換は、いろいろあるが、ここではそれらの全てを指
し、特に1つの式には限定しない。また、当然のごと
く、式(8)を適応的に決定する場合においては、後述
する最適適応処理を満たすように予測計算も制御される
場合もある。予測処理Pは、単純な周辺予測であっても
よいが、最も性能を高くするには、後述の最適適応処理
と関連した予測処理が行なわれることが望ましい。
S変換の予測型変換基本構造式となる。この構造を有す
る変換は、いろいろあるが、ここではそれらの全てを指
し、特に1つの式には限定しない。また、当然のごと
く、式(8)を適応的に決定する場合においては、後述
する最適適応処理を満たすように予測計算も制御される
場合もある。予測処理Pは、単純な周辺予測であっても
よいが、最も性能を高くするには、後述の最適適応処理
と関連した予測処理が行なわれることが望ましい。
【0033】以下では、便宜上、round{srs’
{round{}}}をrs’r{}と記すものとす
る。また、rsr{}とrs’r{}とを統合した場合
は、大文字RSR{}で表現するものとする。
{round{}}}をrs’r{}と記すものとす
る。また、rsr{}とrs’r{}とを統合した場合
は、大文字RSR{}で表現するものとする。
【0034】特殊可逆S変換のコンポーネントが2つの
場合の例を示す。式(7)及び式(8)から、
場合の例を示す。式(7)及び式(8)から、
【0035】
【数9】 h_1=RSR{m{(a_1_m i_1,P_1).s}}、 h_2=RSR{m{(a_2_m i_2,P_2).s}}、 i_1=RSR{im{(b_1_m h_1,−P_1).s}}、 i_2=RSR{im{(b_2_m h_2,−P_2).s}} ……(9) と表わすことができる。可逆性が持たされるように、a
_1_m、a_2_m、b_1_m、b_2_m、sは
適便に決定する。可逆性が満たされる決定手法は、La
dder NetworkやLeapflog構造を利
用した手法などが周知であるが、本発明では限定しな
い。
_1_m、a_2_m、b_1_m、b_2_m、sは
適便に決定する。可逆性が満たされる決定手法は、La
dder NetworkやLeapflog構造を利
用した手法などが周知であるが、本発明では限定しな
い。
【0036】予測計算の関係が単純な線形結合である場
合は、式(9)は、計算が簡素化でき、
合は、式(9)は、計算が簡素化でき、
【0037】
【数10】 h_1=RSR{m{(Σa_1_m i_1+P_1).s}}、 h_2=RSR{m{(Σa_2_m i_2+P_2).s}}、 i_1=RSR{im{(Σb_1_m h_1−P_1).s}}、 i_2=RSR{im{(Σb_2_m h_2−P_2).s}} ……(10) とすることができる。
【0038】Ladder NetworkとLeap
flog構造を利用した決定手法について説明する。図
2は、2*2行行列のLadder Networkの
構成図である。
flog構造を利用した決定手法について説明する。図
2は、2*2行行列のLadder Networkの
構成図である。
【0039】一般的な行列変換H=AXにおいて、2*
2行行列で、正規化ad−bc=1として、変換係数マ
トリクスAとA-1とは、
2行行列で、正規化ad−bc=1として、変換係数マ
トリクスAとA-1とは、
【0040】
【数11】
【0041】と表すことができる。ここで、k1=(a
−1)/b、k2=b、k3=(d−1)/bとして、
図2のLadder構成が実現される。このような構成
をLadder Networkという。
−1)/b、k2=b、k3=(d−1)/bとして、
図2のLadder構成が実現される。このような構成
をLadder Networkという。
【0042】これらは、次のように整数関数変化しても
可逆である。
可逆である。
【0043】
【数12】 Q=round{x1+c0x0+1/2}、c0=k1 H0=round{x0+c1Q+1/2}、c1=k2 H1=round{Q+c2H0+1/2}、c2=k3 ……(12) また、これらは、Leapflag構成で一般化するこ
とができる。図3は、Leapflag構成で一般化し
た構成図である。これから、
とができる。図3は、Leapflag構成で一般化し
た構成図である。これから、
【0044】
【数13】 H0=(c00+c10c11c01)x0+c11c01x1、 H1=c10c11x0+c11x1、 x0=d00H0+d00d01H1、 x1=d00d10H0+(d11+d01d00d10)H1 ……(13) が導かれる。可逆条件は、c00d00=c11d11
=1、c01=−d01、c10=−d10、である。
=1、c01=−d01、c10=−d10、である。
【0045】第2に、最適適応処理について説明する。
特殊可逆S変換には、さらに必要に応じて、最適適応処
理を加味することができる。最適適応処理は、各要素間
の相関評価を最大ならしめるような最適適応関数を算出
する処理である。基本的な最適適応処理手法について説
明する。
特殊可逆S変換には、さらに必要に応じて、最適適応処
理を加味することができる。最適適応処理は、各要素間
の相関評価を最大ならしめるような最適適応関数を算出
する処理である。基本的な最適適応処理手法について説
明する。
【0046】最適適応処理では、まず、要素間の相関評
価を行なう。相関評価は、要素間類似度Sm、または、
距離Dmによって計算し、最適値や手法を選択する。最
適選択関数変換SPは、類似度評価を最大ならしめるよ
うな周辺要素組からの処理によって得られ、一般的な演
算型では、関数fで表現し、p近傍にて、
価を行なう。相関評価は、要素間類似度Sm、または、
距離Dmによって計算し、最適値や手法を選択する。最
適選択関数変換SPは、類似度評価を最大ならしめるよ
うな周辺要素組からの処理によって得られ、一般的な演
算型では、関数fで表現し、p近傍にて、
【0047】
【数14】 SP=round[f(Select{x_p}) for max{Sm}] ……(14) と表すことができる。また、距離Dmの場合は、評価を
最小ならしめるような周辺要素組からの処理によって得
られ、類似度Smの場合と同様に、
最小ならしめるような周辺要素組からの処理によって得
られ、類似度Smの場合と同様に、
【0048】
【数15】 SP=round[f(Select{x_p}) for min{Dm}] ……(15) と表すことができる。最適選択関数変換SPは、選択要
素(x_p)の演算出力関数fにより出力され、整数関
数出力となる。この関数は、いろいろと存在するが、本
発明では特定しない。
素(x_p)の演算出力関数fにより出力され、整数関
数出力となる。この関数は、いろいろと存在するが、本
発明では特定しない。
【0049】なお、f()を、パラメータp、最大重み
係数w_pの線形関数で示せれば、
係数w_pの線形関数で示せれば、
【0050】
【数16】 SP=round{[p:a to d]Σw_p*x_p} ……(16) と等価である。つまり、要素間類似度特徴に応じて、最
大重み係数w_pが可変になる。ただし、ダイナミック
レンジを要素と同じにするため、[p:a tod]Σ
wp=1になるように正規化しておく。
大重み係数w_pが可変になる。ただし、ダイナミック
レンジを要素と同じにするため、[p:a tod]Σ
wp=1になるように正規化しておく。
【0051】上記説明の最適適応処理を特殊可逆S変換
と結合する。まず、単純結合として、最適予測の要素を
p近傍特殊可逆S変換係数H_pとして結合する。これ
は、特殊可逆S変換された変換係数を要素として最適適
応する処理である。p近傍特殊可逆S変換係数H_pを
式(14)、または、式(15)に当てはめて、
と結合する。まず、単純結合として、最適予測の要素を
p近傍特殊可逆S変換係数H_pとして結合する。これ
は、特殊可逆S変換された変換係数を要素として最適適
応する処理である。p近傍特殊可逆S変換係数H_pを
式(14)、または、式(15)に当てはめて、
【0052】
【数17】 SP=round[f(Select{H_p}) for max{Sm}] 、または、 SP=round[f(Select{H_p}) for min{Dm}] ……(17) が得られる。
【0053】また、さらに、要素間の類似度Smを最
大、あるいは、距離Dmを最小ならしめる所定の代表係
数を加味して最適結合することができる。代表係数を
A、Bとして、特殊可逆S変換との最適結合は、式(1
7)と同様にして、
大、あるいは、距離Dmを最小ならしめる所定の代表係
数を加味して最適結合することができる。代表係数を
A、Bとして、特殊可逆S変換との最適結合は、式(1
7)と同様にして、
【0054】
【数18】 SP=round[f(Select{H_p,A or B}) for m ax{Sm}]、または、 SP=round[f(Select{H_p,A or B}) for m in{Dm}] ……(18) と表すことができる。これは、非常に複雑になり、これ
を満たした可逆なA、Bを算出する手続きは面倒である
が、最も性能を高くすることができる。処理を簡素にす
るためには、いくつかの代表係数(A、B)をコードブ
ック化しておき、それらから選択する方法もある。適当
な算出方法を選択するとして、本発明では、算出方法に
ついて特定はしない。
を満たした可逆なA、Bを算出する手続きは面倒である
が、最も性能を高くすることができる。処理を簡素にす
るためには、いくつかの代表係数(A、B)をコードブ
ック化しておき、それらから選択する方法もある。適当
な算出方法を選択するとして、本発明では、算出方法に
ついて特定はしない。
【0055】第3に、コンテキストの決定と量子化につ
いて説明する。ここでは、特殊可逆S変換後の変換係数
に関するコンテキストの決定と量子化、及び最適予測値
に対するコンテキスト適応補正を行なう。
いて説明する。ここでは、特殊可逆S変換後の変換係数
に関するコンテキストの決定と量子化、及び最適予測値
に対するコンテキスト適応補正を行なう。
【0056】一般に、p近傍の入力要素x_pのコンテ
キストとして、p近傍の濃度勾配等がある。そのコンテ
キストの種類をCrとし、量子化係数をCqとすれば、
全てのコンテキスト数Ctは、Cr*Cpとなる。濃度
勾配の場合には、正負の勾配パターンの類似性から、コ
ンテキストの半減化が知られている。だが、本発明で
は、これらの方法は限定しない。ただし、本発明では、
変換係数を利用したコンテキストとする。
キストとして、p近傍の濃度勾配等がある。そのコンテ
キストの種類をCrとし、量子化係数をCqとすれば、
全てのコンテキスト数Ctは、Cr*Cpとなる。濃度
勾配の場合には、正負の勾配パターンの類似性から、コ
ンテキストの半減化が知られている。だが、本発明で
は、これらの方法は限定しない。ただし、本発明では、
変換係数を利用したコンテキストとする。
【0057】単純な変換係数コンテキストCtsの量子
化について説明する。この場合、単純に先に求めた変換
係数H_pのコンテキストを抽出し、量子化を行なう。
濃度勾配Δの場合、p近傍とその隣接係数組を(H_r
_p、H_r_p’)とすれば、半減処理を絶対値表現
(||で囲む)とコンテキスト反転符号PCで表現し
て、
化について説明する。この場合、単純に先に求めた変換
係数H_pのコンテキストを抽出し、量子化を行なう。
濃度勾配Δの場合、p近傍とその隣接係数組を(H_r
_p、H_r_p’)とすれば、半減処理を絶対値表現
(||で囲む)とコンテキスト反転符号PCで表現し
て、
【0058】
【数19】 Δ_r_p=H_r_p−H_r_p’、 Cts_r_p=|Δ_r_p|、 PC=Sign{Δ_r_p} ……(19) である。
【0059】さらに、変換処理によって変換係数の分布
が大きく異なる場合には、それぞれに応じたコンテキス
トを適切に定める方が有利である。このような係数依存
拡張コンテキストCthについて説明する。変換処理に
よって変換係数の分布が大きく異なる場合には、適当な
n個の変換ごとにコンテキスト量子化を変える。
が大きく異なる場合には、それぞれに応じたコンテキス
トを適切に定める方が有利である。このような係数依存
拡張コンテキストCthについて説明する。変換処理に
よって変換係数の分布が大きく異なる場合には、適当な
n個の変換ごとにコンテキスト量子化を変える。
【0060】
【数20】 Cth_r_p_n=|H_r_p_n−H_r_p_n’|、 PC=Sign{H_r_p_n−H_r_p_n’} ……(20) CtsとCthを統合化する表現では、Ctxとする。
【0061】次に、予測誤差算出手段120について説
明する。ここでは、量子化されたコンテキストによる初
期予測値の適応補正と予測誤差の算出を行なう。ある場
所xにおいて、予測対象の画素をI_x、上記説明の変
換予測差分処理手段110により算出された最適予測値
をOP_x、量子化されたコンテキストCtxから算出
されたコンテキスト補正値をC_x、予測誤差をErと
すると、符号化は、
明する。ここでは、量子化されたコンテキストによる初
期予測値の適応補正と予測誤差の算出を行なう。ある場
所xにおいて、予測対象の画素をI_x、上記説明の変
換予測差分処理手段110により算出された最適予測値
をOP_x、量子化されたコンテキストCtxから算出
されたコンテキスト補正値をC_x、予測誤差をErと
すると、符号化は、
【0062】
【数21】 Er=I_x−OP_x+C_x ……(21) と表わすことができる。また、復号化は、
【0063】
【数22】 I_x=Er+OPx−C_x ……(22) である。
【0064】次に、エントロピー符号化圧縮手段130
について説明する。ここでは、符号化された画像信号に
エントロピー符号化処理を施す。特殊可逆S変換、最適
適応予測、及びコンテキスト補正処理された符号化され
た信号は、画像のエントロピーが減少しており、これを
適当なエントロピー符号化処理で符号化すれば、画像信
号を高く圧縮することができる。エントロピー符号化処
理としては、ハフマン符号、算術符号、ゴロムライス符
号等が知られている。本発明では、これらの手法のいず
れかを適宜選択することとし、手法の特定はしない。当
然ながら、符号器を選択する場合には、コンテキストモ
デルに適したものが最もふさわしい。
について説明する。ここでは、符号化された画像信号に
エントロピー符号化処理を施す。特殊可逆S変換、最適
適応予測、及びコンテキスト補正処理された符号化され
た信号は、画像のエントロピーが減少しており、これを
適当なエントロピー符号化処理で符号化すれば、画像信
号を高く圧縮することができる。エントロピー符号化処
理としては、ハフマン符号、算術符号、ゴロムライス符
号等が知られている。本発明では、これらの手法のいず
れかを適宜選択することとし、手法の特定はしない。当
然ながら、符号器を選択する場合には、コンテキストモ
デルに適したものが最もふさわしい。
【0065】このような構成の画像圧縮装置の動作につ
いて説明する。図4は、本発明の一実施の形態である画
像圧縮装置の処理する画像の周辺画素と対象画素の配置
の一例を示している。予測対象の既画素をI_x、既知
画素をx_p(p=p_u_v、u、vは任意の整数)
とする。
いて説明する。図4は、本発明の一実施の形態である画
像圧縮装置の処理する画像の周辺画素と対象画素の配置
の一例を示している。予測対象の既画素をI_x、既知
画素をx_p(p=p_u_v、u、vは任意の整数)
とする。
【0066】変換予測差分処理手段110により、特殊
可逆S変換、最適適応予測処理、及びコンテキストの量
子化を行なう。ここでは、最適適応処理は、類似度で行
なうとする。特殊可逆S変換を、H{}と表わすと、特
殊可逆S変換した後の類似度Smは、
可逆S変換、最適適応予測処理、及びコンテキストの量
子化を行なう。ここでは、最適適応処理は、類似度で行
なうとする。特殊可逆S変換を、H{}と表わすと、特
殊可逆S変換した後の類似度Smは、
【0067】
【数23】 Sm=Similarity{H(x_p)} ……(23) と表わすことができる。類似度Smに基づき、要素間の
相関評価を最大とする最適要素組SPは、
相関評価を最大とする最適要素組SPは、
【0068】
【数24】SP=Select{H{x_p}}for
max{Sm} ……(24)と表わすことができる。
これに基づき、最適適応予測OPは、
max{Sm} ……(24)と表わすことができる。
これに基づき、最適適応予測OPは、
【0069】
【数25】OP=round{f(SP)}for m
ax{Sm} ……(25)となる。特殊可逆S変換後
のコンテキストを抽出し、コンテキストの量子化が行な
われる。予測誤差算出手段120は、最適適応予測OP
と、コンテキストより算出されるコンテキスト補正値C
_xとから、最適予測誤差OErを算出する。この符号
化は、
ax{Sm} ……(25)となる。特殊可逆S変換後
のコンテキストを抽出し、コンテキストの量子化が行な
われる。予測誤差算出手段120は、最適適応予測OP
と、コンテキストより算出されるコンテキスト補正値C
_xとから、最適予測誤差OErを算出する。この符号
化は、
【0070】
【数26】 OEr=I_x−OP_x+C_x ……(26) と表わすことができる。エントロピー符号化圧縮手段1
30は、このようにして符号化された画像信号にエント
ロピー符号化圧縮処理を施し、圧縮画像信号を生成す
る。
30は、このようにして符号化された画像信号にエント
ロピー符号化圧縮処理を施し、圧縮画像信号を生成す
る。
【0071】次に、本発明に係る画像圧縮方法について
説明する。図5は、本発明の一実施の形態である画像圧
縮方法のフローチャートである。圧縮処理が開始される
と(S10)、初期化(S11)を実行する。初期化
は、各コンテキスト(Ctx)毎に、予測誤差値累計S
um[s][Cn]、ヒストグラムH[Cn]、予測補
正値Corr[Cn]の初期化を行なう。ここで、sは
モードパラメータ、Cnはコンテキスト番号である。コ
ンテキストは、既知な周辺画素濃度の特徴をn組に量子
化したものである。特徴として、濃度勾配等が知られて
いるが、本発明では特定しない。
説明する。図5は、本発明の一実施の形態である画像圧
縮方法のフローチャートである。圧縮処理が開始される
と(S10)、初期化(S11)を実行する。初期化
は、各コンテキスト(Ctx)毎に、予測誤差値累計S
um[s][Cn]、ヒストグラムH[Cn]、予測補
正値Corr[Cn]の初期化を行なう。ここで、sは
モードパラメータ、Cnはコンテキスト番号である。コ
ンテキストは、既知な周辺画素濃度の特徴をn組に量子
化したものである。特徴として、濃度勾配等が知られて
いるが、本発明では特定しない。
【0072】続いて、変換適応処理を行なう(S1
2)。ここでは、特殊可逆S変換、コンテキスト抽出、
及び予測と差分計算処理とが関連して行なわれる。ある
場所xにおいて、既画素I_xからの特殊可逆S変換係
数H_xを求める。特殊可逆S変換関数をSRS
(x)、逆変換関数をSRSi(x)とすると、式
(7)から、符号化は、
2)。ここでは、特殊可逆S変換、コンテキスト抽出、
及び予測と差分計算処理とが関連して行なわれる。ある
場所xにおいて、既画素I_xからの特殊可逆S変換係
数H_xを求める。特殊可逆S変換関数をSRS
(x)、逆変換関数をSRSi(x)とすると、式
(7)から、符号化は、
【0073】
【数27】 H_x=SRS(x)=RSR{m{(a_n_m i_n,P_n).s}} _x ……(27) 、復号化の場合には、
【0074】
【数28】 I_x=SRSi(x)=RSR{im{(b_n_m h_n,P_n).s }}_x ……(28) となる。
【0075】続いて、初期予測値計算を行なう。初期予
測値計算は、予測値計算関数をPredict()とす
ると、場所xのp近傍において初期予測値P_xは、
測値計算は、予測値計算関数をPredict()とす
ると、場所xのp近傍において初期予測値P_xは、
【0076】
【数29】 P_x=Predict(H_x_p) ……(29) と表わされる。ここで、H_pは、適当な周辺変換閨秀
要素である。本発明では、上記説明の最適予測計算処理
を含む全ての変換係数からの予測計算を含める。予測関
数Predict(H_p)は、最適予測処理の場合に
は、例えば、最大類似(Similarity)Smの
最適の基では、最適選択関数Selectの関数fに
て、
要素である。本発明では、上記説明の最適予測計算処理
を含む全ての変換係数からの予測計算を含める。予測関
数Predict(H_p)は、最適予測処理の場合に
は、例えば、最大類似(Similarity)Smの
最適の基では、最適選択関数Selectの関数fに
て、
【0077】
【数30】 Predict(H_p)=round(f(Select(H_p)))fo r max(Sm(H_p)) ……(30) である。距離の場合も同様であり、省略する。
【0078】続いて、コンテキストの算出を行なう。周
辺画素のコンテキストとして、変換係数H_xのp近傍
濃度勾配Δ_cを用いる場合、コンテキストCnは、
辺画素のコンテキストとして、変換係数H_xのp近傍
濃度勾配Δ_cを用いる場合、コンテキストCnは、
【0079】
【数31】Cn=Ctx(Δ) ……(31) である。cは、コンテキスト参照用の適当な番号(r_
p_n)にて決まる。
p_n)にて決まる。
【0080】次に、コンテキスト適応補正の予測誤差計
算を行なう(S13)。予測誤差Erの計算は、予測補
正値Corr[Cn]を用いて行なう。ある場所xにお
いて、符号化は、
算を行なう(S13)。予測誤差Erの計算は、予測補
正値Corr[Cn]を用いて行なう。ある場所xにお
いて、符号化は、
【0081】
【数32】 Er=H_x−P_x+Corr[Cn] ……(32) 、復号化は、
【0082】
【数33】 H_x=Er+P_x−Corr[Cn] ……(33) によって行なわれる。
【0083】次に、エントロピー符号化の前処理とし
て、予測誤差Erのレベル変換を行なう(S14)。符
号化では、レベル変換された予測誤差をCEr=Con
vL(Er)とする。また、復号化は、Er=Conv
L-1(CEr)とする。こららは、モジュロリダクショ
ンの手法であればなんでもよい。
て、予測誤差Erのレベル変換を行なう(S14)。符
号化では、レベル変換された予測誤差をCEr=Con
vL(Er)とする。また、復号化は、Er=Conv
L-1(CEr)とする。こららは、モジュロリダクショ
ンの手法であればなんでもよい。
【0084】次に、エントロピー符号化を行なう(S1
5)。画像圧縮信号をOutcode、エントロピー符
号化/復号化を関数Entr()で表わすこととし、符
号化は、
5)。画像圧縮信号をOutcode、エントロピー符
号化/復号化を関数Entr()で表わすこととし、符
号化は、
【0085】
【数34】 OutCode=Entr(CEr(Cn)) ……(34) と表わすことができる。また、復号化は、
【0086】
【数35】 CEr(Cn)=Entr-1(OutCode) ……(35) と表わすことができる。符号化された圧縮データの出力
が行なわれる。
が行なわれる。
【0087】さらに、次処理のため、コンテキスト変数
の更新計算が行なわれる(S16)。予測誤差値累計S
um[s][Cn]と、ヒストグラムH[Cn]が更新
される。また、補正関数Correct()によって、
予測補正値の計算、
の更新計算が行なわれる(S16)。予測誤差値累計S
um[s][Cn]と、ヒストグラムH[Cn]が更新
される。また、補正関数Correct()によって、
予測補正値の計算、
【0088】
【数36】 Corr[Cn]=Correct(Cn, Sum[][],H[]) ……(36) を算出する。
【0089】次に、画像の終わりに達したかどうかが、
すなわち終了かどうかがチェックされ(S17)、終わ
りでなければ、S12に戻って変換適応処理からの手順
を繰り返す。終わりであれば、処理を終了する(S1
8)。
すなわち終了かどうかがチェックされ(S17)、終わ
りでなければ、S12に戻って変換適応処理からの手順
を繰り返す。終わりであれば、処理を終了する(S1
8)。
【0090】従来の可逆符号化方式による画像圧縮で
は、最も圧縮率の高い手法の場合で、1/2程度に圧縮
が可能であったが、本発明によれば、特殊可逆S変換及
びコンテキストモデリングの補正と合せることにより、
従来の手法より符号化後のエントロピーが減少してお
り、1/3以下程度にまで圧縮することができる。
は、最も圧縮率の高い手法の場合で、1/2程度に圧縮
が可能であったが、本発明によれば、特殊可逆S変換及
びコンテキストモデリングの補正と合せることにより、
従来の手法より符号化後のエントロピーが減少してお
り、1/3以下程度にまで圧縮することができる。
【0091】なお、上記の処理機能は、コンピュータに
よって実現することができる。その場合、画像圧縮装置
が有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り
可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述してお
く。そして、このプログラムをコンピュータで実行する
ことにより、上記処理がコンピュータで実現される。コ
ンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記
録装置や半導体メモリ等がある。市場に流通させる場合
には、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)
やフロッピー(登録商標)ディスク等の可搬型記録媒体
にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを
介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納してお
き、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送する
こともできる。コンピュータで実行する際には、コンピ
ュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納し
ておき、メインメモリにロードして実行する。
よって実現することができる。その場合、画像圧縮装置
が有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り
可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述してお
く。そして、このプログラムをコンピュータで実行する
ことにより、上記処理がコンピュータで実現される。コ
ンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記
録装置や半導体メモリ等がある。市場に流通させる場合
には、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)
やフロッピー(登録商標)ディスク等の可搬型記録媒体
にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを
介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納してお
き、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送する
こともできる。コンピュータで実行する際には、コンピ
ュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納し
ておき、メインメモリにロードして実行する。
【0092】
【発明の効果】以上説明したように本発明の画像圧縮装
置では、画像信号を入力し、コンテキストモデリングに
従って符号化処理を行なう。まず、適当な参照可能画素
にシフト変換及びレンジ不変変換を加味した特殊可逆S
変換を施して初期予測値を算出するとともに、周辺のコ
ンテキストの量子化を行なう。前記コンテキストに基づ
いて予測補正を行ない、予測誤差を算出して入力した画
像信号の符号化を行なう。続いて、符号化された画像信
号をエントロピー符号化する。
置では、画像信号を入力し、コンテキストモデリングに
従って符号化処理を行なう。まず、適当な参照可能画素
にシフト変換及びレンジ不変変換を加味した特殊可逆S
変換を施して初期予測値を算出するとともに、周辺のコ
ンテキストの量子化を行なう。前記コンテキストに基づ
いて予測補正を行ない、予測誤差を算出して入力した画
像信号の符号化を行なう。続いて、符号化された画像信
号をエントロピー符号化する。
【0093】このように、特殊可逆S変換による初期情
報の減少と、コンテキストモデリングの補正とにより、
符号化後のエントロピーが減少している。これを適当な
エントロピー符号化器で符号化すれば、画像信号を高く
圧縮することができる。この結果、圧縮性能の高いリバ
ーシブル画像圧縮が可能となる。
報の減少と、コンテキストモデリングの補正とにより、
符号化後のエントロピーが減少している。これを適当な
エントロピー符号化器で符号化すれば、画像信号を高く
圧縮することができる。この結果、圧縮性能の高いリバ
ーシブル画像圧縮が可能となる。
【0094】また、本発明の画像圧縮方法では、画像信
号を入力し、コンテキストモデリングに従って、特殊可
逆S(Sequential)変換を施して初期予測値
を算出する。さらに、コンテキストを量子化し、初期予
測値の予測補正を行ない、予測誤差を算出して符号化を
行なう。符号化された画像信号がエントロピー符号化さ
れて、画像圧縮信号が生成される。
号を入力し、コンテキストモデリングに従って、特殊可
逆S(Sequential)変換を施して初期予測値
を算出する。さらに、コンテキストを量子化し、初期予
測値の予測補正を行ない、予測誤差を算出して符号化を
行なう。符号化された画像信号がエントロピー符号化さ
れて、画像圧縮信号が生成される。
【0095】このように、特殊可逆S変換を施して初期
予測値を算出し、コンテキストによる予測補正を行なう
ことにより、符号化後のエントロピーが減少する。これ
を適当なエントロピー符号化器で符号化すれば、画像信
号を高く圧縮することができる。この結果、圧縮性能の
高いリバーシブル画像圧縮が可能となる。
予測値を算出し、コンテキストによる予測補正を行なう
ことにより、符号化後のエントロピーが減少する。これ
を適当なエントロピー符号化器で符号化すれば、画像信
号を高く圧縮することができる。この結果、圧縮性能の
高いリバーシブル画像圧縮が可能となる。
【図1】本発明の一実施の形態である画像圧縮装置の構
成図である。
成図である。
【図2】2*2行行列のLadder Network
の構成図である。
の構成図である。
【図3】Leapflag構成で一般化した構成図であ
る。
る。
【図4】本発明の一実施の形態である画像圧縮装置の処
理する画像の周辺画素と対象画素の配置の一例を示して
いる。
理する画像の周辺画素と対象画素の配置の一例を示して
いる。
【図5】本発明の一実施の形態である画像圧縮方法のフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図6】従来のリバーシブル画像圧縮方式における画像
圧縮装置の構成図である。
圧縮装置の構成図である。
【図7】周辺画素と対象画素の配置の一例を示した前置
予測関係図である。
予測関係図である。
100…特殊変換型コンテキストモデル符号化手段、1
10…変換予測差分処理手段、120…予測誤差算出手
段、130…エントロピー符号化圧縮手段
10…変換予測差分処理手段、120…予測誤差算出手
段、130…エントロピー符号化圧縮手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 5C059 MA45 MC11 MD08 ME02 ME11 PP01 PP12 PP14 SS14 SS21 SS23 TA52 TA57 TC03 TC08 TC42 TD02 TD06 TD10 UA02 UA39 5C078 AA04 BA32 DA01 DA02 5K041 AA00 CC02 CC07 EE11 EE31 HH37
Claims (8)
- 【請求項1】 圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保
存されるリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧縮装置に
おいて、 予測対象画素の周辺に有る参照可能な画素のコンテキス
トに基づいて適応処理を行なうコンテキストモデリング
に従って、 画像信号を入力して前記参照可能な周辺画素にシフト変
換及びレンジ不変変換を加味した可逆条件を満たす適当
な変換係数を用いて変換する特殊可逆S(Sequen
tial)変換を施し、前記予測対象画素に関する初期
予測値を算出するとともに前記特殊可逆S変換後のコン
テキストの量子化を行なう変換予測差分処理手段と、 前記コンテキストに基づいて予測補正した後に予測誤差
を算出して符号化を行なう予測誤差算出手段と、 前記符号化された画像信号にエントロピー符号化を施す
エントロピー符号化手段と、 を備えて画像圧縮信号を生成する特殊変換型コンテキス
トモデル符号化手段を有することを特徴とする画像圧縮
装置。 - 【請求項2】 前記変換予測差分処理手段は、さらに、
前記特殊可逆S変換時に予測による補正を加えることを
特徴とする請求項1記載の画像圧縮装置。 - 【請求項3】 前記予測による補正を加える処理は、予
測対象画素の周辺に有る参照可能な画素間の相関評価を
最大ならしめるような最適適応処理係数を用いた最適適
応処理による予測を行ない、補正を加えることを特徴と
する請求項2記載の画像圧縮装置。 - 【請求項4】 前記変換予測差分処理手段は、さらに、
前記特殊可逆S変換を行なった変換係数の各要素間の相
関評価を最大ならしめるような最適適応処理係数を算出
し、前記最適適応処理係数に基づいて最適予測計算処理
を行なうことを特徴とする請求項1記載の画像圧縮装
置。 - 【請求項5】 前記最適適応処理は、さらに、前記相関
評価を最大ならしめるような所定の代表係数を加味して
最適適応処理を行なうことを特徴とする請求項4記載の
画像圧縮装置。 - 【請求項6】 前記変換予測差分処理手段は、前記特殊
可逆S変換を行なった変換係数のコンテキストを抽出
し、これを量子化して変換係数コンテキストを算出する
ことを特徴とする請求項1記載の画像圧縮装置。 - 【請求項7】 前記変換予測差分処理手段は、さらに、
前記変換係数の分布に従って、前記分布に応じた所定の
範囲毎にコンテキスト量子化を行なうことを特徴とする
請求項6記載の画像圧縮装置。 - 【請求項8】 圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保
存されるリバーシブル画像圧縮を行なう画像圧縮方法に
おいて、 予測対象画素の周辺に有る参照可能な画素のコンテキス
トに基づいて適応処理を行なうコンテキストモデリング
に従って、 画像信号を入力し、 前記参照可能な周辺画素にシフト変換及びレンジ不変変
換を加味した可逆条件を満たす適当な変換係数を用いて
変換する特殊可逆S(Sequential)変換を施
して前記予測対象画素に関する初期予測値を算出すると
ともに前記コンテキストを量子化し、 前記コンテキストを用いて前記予測対象画素に対する初
期予測値を適応補正して予測誤差を算出して前記画像信
号を符号化し、 前記符号化された画像信号を必要に応じて前記コンテキ
ストを反映してエントロピー符号化して画像圧縮信号を
生成する手順を有することを特徴とする画像圧縮方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000257767A JP2002077920A (ja) | 2000-08-28 | 2000-08-28 | 画像圧縮装置及び画像圧縮方法 |
US09/940,347 US20020039449A1 (en) | 2000-08-28 | 2001-08-27 | Image compression apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000257767A JP2002077920A (ja) | 2000-08-28 | 2000-08-28 | 画像圧縮装置及び画像圧縮方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002077920A true JP2002077920A (ja) | 2002-03-15 |
Family
ID=18746185
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000257767A Pending JP2002077920A (ja) | 2000-08-28 | 2000-08-28 | 画像圧縮装置及び画像圧縮方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20020039449A1 (ja) |
JP (1) | JP2002077920A (ja) |
Families Citing this family (5)
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---|---|---|---|---|
US20050128192A1 (en) * | 2003-12-12 | 2005-06-16 | International Business Machines Corporation | Modifying visual presentations based on environmental context and user preferences |
KR20100102386A (ko) * | 2009-03-11 | 2010-09-24 | 삼성전자주식회사 | 레지듀얼 값 분포에 적응적인 부호표 선택에 기초한 영상 부호화, 복호화 방법 및 장치 |
US8942945B2 (en) * | 2011-04-19 | 2015-01-27 | General Electric Company | System and method for prospective correction of high order eddy-current-induced distortion in diffusion-weighted echo planar imaging |
GB2500023A (en) * | 2012-03-06 | 2013-09-11 | Queen Mary & Westfield College | Coding and Decoding a Video Signal Including Generating and Using a Modified Residual and/or Modified Prediction Signal |
JP6801461B2 (ja) * | 2017-01-11 | 2020-12-16 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS59200592A (ja) * | 1983-04-27 | 1984-11-13 | Fuji Photo Film Co Ltd | カラ−画像の適応形圧縮方式 |
US6141446A (en) * | 1994-09-21 | 2000-10-31 | Ricoh Company, Ltd. | Compression and decompression system with reversible wavelets and lossy reconstruction |
GB9422738D0 (en) * | 1994-11-10 | 1995-01-04 | Univ Western Ontario | Context-based, adaptive, progressive, lossless compression of still continuous -tone images |
EP0743794A3 (en) * | 1995-05-16 | 1998-06-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Image encoding apparatus and method |
JP3196608B2 (ja) * | 1995-08-31 | 2001-08-06 | 三菱電機株式会社 | 符号化・復号化装置及び符号化・復号化方法 |
US5764374A (en) * | 1996-02-05 | 1998-06-09 | Hewlett-Packard Company | System and method for lossless image compression having improved sequential determination of golomb parameter |
US5999656A (en) * | 1997-01-17 | 1999-12-07 | Ricoh Co., Ltd. | Overlapped reversible transforms for unified lossless/lossy compression |
JP2000069292A (ja) * | 1998-08-24 | 2000-03-03 | Canon Inc | 画像処理装置及び方法及び記憶媒体 |
-
2000
- 2000-08-28 JP JP2000257767A patent/JP2002077920A/ja active Pending
-
2001
- 2001-08-27 US US09/940,347 patent/US20020039449A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20020039449A1 (en) | 2002-04-04 |
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