JP2584854B2 - 画像符号化方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は符号化方法、例えばデイジタル画像情報を伝
送或いは記録するための符号化方法に関する。

〔従来の技術〕

画像情報を圧縮、符号化する方式として差分符号化
（DPCM）方式が従来より知られている。通常、DPCMによ
って圧縮符号化するときには第２図のように一定の周期
でサンプリングされたデータ系列に対して次々に差分値
を量子化して符号化する。

従来のDPCMを第２図において具体的に説明する。

x_iを注目画素とし、既に差分量子化された復号された
値＜x_i-1＞との差分値x_i−＜x_i-1＞を差分量子化する。
差分量子化特性としては第３図に示すような非線形な特
性がよく使用される。x_i−＜x_i-1＞の代表値に便宜的に
第３図縦軸に添たように番号をつける。この差分代表値
の発生分布は自然画像のように相関のあるデータに対し
て一般に第５図に示す様に番号の小さい代表値に集中す
るので、この分布の発生情報量に応じて発生頻度の高い
データに対しては短い符号長を割りあて、発生頻度の低
いデータには長い符号長を割り当てるという様に可変長
の符号を割り当てることによりデータ圧縮が成される。
そして前値＜x_i-1＞に差分代表値＜x_i＞−＜x_i-1＞を加
えてx_iの復号値＜x_i＞を得る。＜x_i＞は次の注目画素x
_i+1を符号化する際の前値として用いられる。以上の処
理を順次行い、一つの画素について一つの符号が生成さ
れ、伝送或いは記録が行われる。

以上の符号化処理によって復号するときも矛盾なく＜
ｘ＞を復号できる。

〔発明が解決しようとする課題〕

以上の説明より明らかなように、従来の符号化方式で
は一定の周期でサンプリングされた画素系列において一
つの画素について必ず一つの符号を割り当てている。一
方、このサンプリング周期は元信号の周波数成分に対し
ていわゆるサンプリング定理を満足するように決められ
る。例えばコンポーネントのビデオ信号（例えばＹ信
号）は帯域4.2MHz程度と考えられるので、サンプリング
周波数はその２倍以上の周波数としなければならない。
アナログ信号に復元するときのDA変換後のフイルタの特
性も考え合わせて通常は10〜14MHzのサンプリング周波
数としているようである。しかし画像信号は常に4.2MHz
までの周波数成分を持つわけではなく、局所的にはその
半分以下の周波数成分しか持っていないことが多い。従
ってそのような画像部分においてはサンプリング周期を
低減、例えば5MHz程度にできるのであるから、常に10〜
14MHzでサンプリングして差分符号化するのは冗長な処
理だと言える。従来の方式では前述したように一つの画
素について一つの符号を割り当てるのであるから、サン
プル数の数が符号量に直接関係し、情報圧縮にも限界が
生じてしまう。

このように従来の方式では相当な冗長性を残している
という問題点があった。

かかる問題はビデオ信号に限らず他の種々の信号を符
号化する場合にも同様に発生する。

本発明はかかる問題点に鑑み画像の圧縮効率を向上さ
せた画像符号化方法を提供することを目的とするもので
ある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の方法は上述の目的を達成するため、注目画素
について予測された値と前値との差が所定以下の際には
符号化すべき注目画素を他の画素に変更し符号化を行う
ことを特徴とする。

〔実施例〕

以下説明する本発明の好ましい実施例によれば、既に
差分量子化されている、すなわち受信或いは復号側でも
利用可能である局所的な画像情報を用いることによって
画像の変化の度合いを推定し、変化が少ないつまり周波
数成分が高域まで存在しないと推定された場合には符号
化の画素の間引きを行うことによって画像の符号化効率
を向上させた方法が開示される。

以下に図面を用いて詳しく説明する。

第１図においては画像を構成する各画素を示す図であ
り、ｉ方向は画像の主走査方向、ｊ方向は副走査方向を
示す。説明のため第１図のように画素の位置を表わす。
画素は格子上に並び、それぞれの画素値は線形量子化さ
れデイジタル値となっている。右横方行にスキヤンして
差分信号に対して符号化する符号化方式において、第１
図の◎印で示したx_ijを現在の注目画素Ａとする。又、
第１図において、○印で示した画素値は既に差分量子
化、そして復号された画素値B₁,B₂であり、＜ｘ＞のよ
うに＜ ＞でくくって表記する。又、既に復号されてい
る画素値によって注目画素を予測した値を とする。又、☆は更新された注目画素Ｃである。

この予測値としては従来より多種の予測式が提案され
ている。その一例としては注目画素の前のラインの画素
値を用いたいわゆる２次元予測がある。

例えば上述した様な式（１），（２）のような予測式
が考えられる。又、注目画素の同一ライン上の画素値を
用いた一次元の予測式として式（３）がある。式（１）
〜（３）の例は一次の線形演算による予測式を示した
が、勿論２次以上の高次の関数を用いてもよい。（第４
図参照） ところで、本出願人の調査実験の結果 ＜x_i-1j＞,x_ijの相互関係について以下のことが判明し
た。つまり、予測値 と前値＜x_i-1j＞がほぼ等しい値であれば、差分値x_ij-
＜x_i-1j＞は第６図のように極度に零に集中した分布を
成す（尚第６図において、縦軸は発生頻度、横軸は（x
_ij−＜x_i-1j＞）の値を示す）。このことから のときはx_ij付近の信号を変化が非常に小さく高域の周
波数成分が少ないと推定できる。

以上のことをもとに、本実施例では次のような符号化
方式が開示される。

注目画素x_ijを符号化するにあたり、既に差分量子化
復号された画素値よりx_ijの予測値 を求める。δ_１をあらかじめ定めたしきい値とする。

がδ_１よりも大きいときには画像変形が大きく、高周波
成分が多い事が予想されるのでx_ij−＜x_i-1j＞を量子化
して符号を割り当てる通常の差分符号化を行う。そうで
ないときは画像変化が小さいことが予想されるので符号
化の画素を間引く、つまりｎをあらかじめ設定した１以
上の整数としてx_i+njを新たな注目画素として＜x_i-1j＞
に対して差分符号化を行う。つまり、x_i+nj−＜x_i-1j＞
を量子化し符号を割当てるがx_ij,x_i+1j,…,x_i+n-1jまで
の画素に対する符号化は省略する。省略した画素値はx
_i+njを復号した時点に得られる画像情報によって与え
る。例えば＜x_i-1j＞と＜x_i+nj＞を用いてリニア補間に
よって内挿できる。従って復号側としては１ライン中の
画素が全て与えられるので、次のラインの符号化、或い
は復号化には何ら支障はない。

本方式は符号化側では復号側でも入手可能な情報のみ
を用いて適用的に符号化画素を間引くので復号側でも符
号化側と完全に対応した処理を行うことができ、矛盾な
く復号できる。

次に以上の符号化方法を実現するための実施例につい
て説明する。

まずかかる量子化方法を適用する実施例の構成につい
て第９図を用いて説明する。第９図はかかる実施例の構
成を示すブロツク図である。第９図において装置１は画
像の入力手段であり、例えばビデオカメラやイメージス
キヤナー等である。これらの入力手段からの画像信号を
装置２で8bitにAD変換を行い、画像メモリ３に蓄えた
後、MPU6によって本方式の符号化を行い、装置７のモデ
ムに圧縮符号を転送する。モデム７は符号をデイジタル
変調を行い、伝送路或いは記録媒体に送出する。復号す
るときは伝送路や記録媒体からの信号をモデム７によっ
てデイジタル信号に復調し、そのデイジタル信号、すな
わち圧縮符号はMPUに転送される。MPUは画素値を復号し
て画像メモリ３に転送し、一枚の画像を復号する。この
デイジタルの画像メモリからDA変換器４によって画像出
力装置５適合するような信号に変換してやることによっ
て画像を表示できる。画像出力装置５はCRTモニタや何
らかのハードコピー装置である。

次に上述の実施例においてMPU6の動作を第７図を用い
て説明する。

第７図のフローチヤートにおいては、符号化画素間引
きのパラメータｎを１とし、符号化を省略した画素値は
リニア補間で内挿する場合の符号化、復号化処理を行う
例を示す。以下の実施例では画像のサイズは横640画
素、縦480画素とし、横，縦の位置を表わすパラメータ
はそれぞれi,jである。そして、それぞれの画素値は8bi
tで線形量子化されているものとする。

まず、第７図（ｉ）に示す符号化処理フローについて
説明する。

処理１では通常のDPCMと同様に一番最初のデータはそ
のままPCM符号化してCODE11としてデジタル変調し伝送
或いは記録する。処理２で注目画素のアドレスをセツト
する。そして処理３でx₂₁−＜x₁₁＞に対して通常のDPCM
処理を行う。

次にフローが分岐しているから説明する。におけ
る符号化注目画素はx_ijである。処理４で１ライン分の
符号化が終了しているかどうか調べる。終了していれば
処理５に分岐する。そうでなければ処理９に分岐し符号
化を続ける。

処理５では一画面の符号化が終了したかを調べ、終了
していなければ処理６に分岐する。処理６では注目画素
のライン番号ｊに“1"を加算する。即ち次のラインの画
素を注目画素とする。処理７ではそのラインの先頭画素
x_ijをそのままCode i,jとしてPCM符号化し、記録或いは
伝送する。処理８でｉ＝２として注目画素の位置を改め
処理９に進む。

処理９では注目画素の位置がそのラインの最後かどう
か調べる。最後であれば、本方式の適応符号化は意味が
ないので処理３に分岐して通常のDPCMを行う。そうでな
ければ処理10に進む。

処理10では既に量子化され復号側でも入手可能な画像
情報を用いてx_ijの予測値 を求める。この予測方式はi,jの値によっては異なった
方法を用いなければならない。例えば、ｊ＝１のときは
いわゆる二次元予測はできないので式（３）のような同
一ライン上の既に復号された画像データを用いて予測し
なければならない。符号化側と復号側で同一の予測式を
用いれば同一の予測値を得て、矛盾なく復号できる。

処理11において と前値＜x_i-1j＞の絶対差と所定値δ_１の大小関係を調
べる。値δ_１は本方式によって生じうる画質劣化と符号
量とのトレードオフによって経験的に定めうる。δ_１を
大きくすることによって省略する画素を増し、符号量を
減らすことができるが、画質がそれにつれて悪くなるこ
ともあり、逆にδ_１を小さくすれば画質は劣化しにくい
が符号量が大きくなってしまう。

処理11の判定の結果 がδ_１より大きい場合は処理３に分岐し、通常のDPCM処
理を行う。即ちx_ij−＜x_i-1j＞を量子化し、圧縮符号Dc
ode（i,j）を割り当て記録、伝送する。ここで、x_ij−
＜x_i-1j＞を量子化した値をD_ijとする。次式においてx
_ijの局部復号値＜x_ij＞を求める。

＜x_ij＞＝＜x_i-1j＞＋D_ij （４） 次の注目画素の位置はx_i+1jであるから処理15でｉを
ｉ＋１としに戻る。

処理11の結果、 の値がδ_１以下の場合は処理12に分岐し、x_ijに対する
符号化は省略し、x_i+1jを新たな注目画素とし、DPCM処
理を行う。すなわちx_i+1j−＜x_i-1j＞を量子化し圧縮符
号Dcode（ｉ＋1,j）を割り当て、記録或いは伝送する。

ここで、x_i+1j−＜x_i-1j＞を量子化した値をD_i+1jと
する。そして次式によってx_i+1jの局部復号値＜x_i+1j＞
を求める。

＜x_i+1j＞＝＜x_i-1j＞＋D_i+1j （５） 次に、処理13で符号化を省略した画素x_ijを内挿して
これを＜x_ij＞とする。本実施例ではリニア補間を用
い、次式のように求める。

ここで、次の注目画素はx_i+2jであるので処理14でｉ
←ｉ＋２としてに戻る。

本実施例に従った場合、符号化されたデータの列は第
８図のように表わされる。すなわち、ラインの先頭画素
は必ず8bitのPCM符号であり、その後は圧縮符号がその
ラインの最終画素まで続く。一例として本方式の符号化
方式で例えば画素x_m1の符号化を省略した場合は第８図
のようにx_m1に対応するデータは無く、その前後のDcode
m−1,l,Dcode m＋1,lという具合に符号列が続く。これ
らの符号列をみただけではどの符号を省略したかという
ことは判らない。それは復号してゆく過程において明ら
かになる。圧縮符号は可変長、固定長のいずれでもよ
い。勿論それぞれの符号は独立に一つの符号として解読
されなければならない。

次に第７図（ii）を用いて復号側のフローについて説
明する。

復号側では伝送路或いは記録媒体から第８図のような
符号データ列を次々に受けとり復号処理を行う。まず符
号データ列の最初の8bitを＜x₁₁＞のPCM符号Codellとし
て復調復号する。続く処理22で次に来る圧縮符号を一つ
復調する。この点における復号注目画素はx₂₁であり、x
₂₁に対しては符号化側で通常のDPCM符号化を行っている
ので処理23でｉ＝2,j＝１として処理24に進み、通常のD
PCM復号を行う。

次ににフローは移る。における復号化注目画素は
x_ijである。処理25で一ライン分の復号処理が終了した
か否か調べる。終了していれば処理26に分岐し、そうで
なければ処理30に進む。処理26では一画面の復号処理が
終了したか否か調べる。終了していなければ処理27へ進
む。処理27では注目画素のライン番号を進める。処理28
では先頭画素x_ijに対するPCM符号を符号データ列から復
調復号する。そして処理29においてｉ＝２とし、注目画
素をx_2jとして処理30以下の復号処理に進む。

処理30で符号データ列から圧縮符号を一つ復調する。
処理31でそのラインの最終画素か否かを調べる。最終画
素であれば符号化側に対応して処理24に分岐し通常のDP
CM復調を行う。そうでなければ処理32へ進む。

処理32でx_ijの予測値 を求める。この予測方式は符号化側と同じ方式を用い
る。

処理33で とδ_１の大小関係を調べる。

と＜x_i-1j＞の値は符号復号側で同一であるので処理33
の判定は符号と復号側で同じである。

判定の結果 がδ_１より大きい場合は処理24に分岐し通常のDPCM復号
処理を行う。すなわち、復調された圧縮符号はx_ij−＜x
_i-1j＞を量子化した値D_ijに対する符号Dcode i,jとみな
し、これを復号し前述した式（４）により＜x_ij＞を復
号する。

次の注目画素はx_i+1jであるから処理37でｉ←ｉ＋１
とし、に戻る。処理33の結果、 がδ_１以下の場合は処理34に分岐し、x_i+1jを新たな注
目画素としてDPCM復号処理を行う。即ち復調された符号
はx_i+1＜x_i-1j＞を量子化した値D_i+1jに対する符号Dcod
e（ｉ＋1,j）とみなし、これを復号し式（５）により＜
x_i+1j＞を復号する。そして処理35で＜x_ij＞を内挿す
る。符号化側と同じ内挿式（６）を用いる。ここで次の
注目画素はx_i+2jであるので処理36においてｉ←ｉ＋２
とし、に戻る。

以上の説明より判るように本方式は符号化、復号化は
完全に対応しており、矛盾なく処理できる。

次に本発明の第２の実施例の符号化方式について述べ
る。

前述した第１の実施例の符号化方式ではｘ^∧ _ij＜x
_i-1j＞のときは画像の局所的な変化が小さいという相関
関係を利用して、x_ij〜x_i+n-1jの符号化を省略した。前
述の第６図に示したように、ｘ^∧ _ij＜x_i-1j＞のとき
のx_ij−＜x_i+1j＞の分布は極度に零に集中し小さい値を
とるという事実が第１の実施例において説明した符号化
方式の有効性を保証している。

しかし、第６図の分布は統計的な現象を示しているの
であり、例えばx_ij−＜x_i-1j＞の値が完全にある値以下
になるということは保証できない。つまり、大半の場合
は画像の変化が少なくx_ij〜x_i+n-1jの符号化を省略して
も画質に劣化は起らないが、極くまれに画像の局所的な
変化が大きい場合があり、符号化を省略することによっ
て画質劣化が生じてしまう場合がある。又、第６図の傾
向に従ってx_ij付近は画像の変化が小さくても新たな注
目画素x_i+nj付近の画像の変化が大きかった場合、復号
した画像に大きな劣化が生じてしまう場合がある。

以上のことを図面を用いて説明する。今、第１の符号
化方式につて符号化省略のパラメータｎを１とし、符号
化を省略した画素はリニア補間によって求めるものとす
る。

第10図に３つの例を示す。それぞれ左側は第１の符号
化を行う前の画素値であり、右側はそれを符号化した結
果を示している。x_iが注目画素であって の条件が成り立ち、x_iに対する符号化を省略してx_i+1を
符号化し、＜x_i＞を内挿した結果を示している。

第１の符号化方式においては、第10図（iii）のよう
な状況を期待している。つまり＜x_i-1＞,x_i,x_i+1の部分
の画像変化は小さく、＜x_i+1＞と＜x_i-1＞によってx_iを
内挿しても真値x_iとほとんど変わらないような状況であ
る。

第10図（ｉ）においては、第６図からの予想に反して
x_i-1からx_i+1の部分において大きな変化があった場合
で、＜x_i＞の値がx_iと大きく異なっている。

第10図（ii）においては＜x_i-1＞からx_iの部分は第６
図から予想された通りに大きな変化はないにもかかわら
ず、x_i〜x_i+1で大きな変化があった場合で、この場合も
x_iと＜x_i＞で大きな誤差が生じてしまう。

以上の第10図（ｉ）（ii）のような例は統計的な発生
確率は小さいが、画面上に数ケ所そのような劣化がある
と、主観評価には大きな影響を与え得るものである。

本発明者の調査実験の結果、上記のような画質劣化が
生じてしまう場合は、＜x_i+1＞−＜x_i-1＞の値が大きな
場合であることが判明した。そこで次の実施例では、こ
れらの画質劣化を避けるために以下のような符号化方式
を提案する。

即ち先の実施例と同様に のときにx_ij,x_i+1j,…,x_i+n-1jに対する符号化は省略す
るが、x_i+1jに対して符号化を行った結果、｜＜x_i+nj＞
−＜x_i-nj＞｜の値があらかじめ決められた値δ_２より
も大きいとは、x_ij,x_i+1j,…,x_i+n-1jに対しても符号化
を省略せずに差分量子化、符号割り当てを行う。

この適応化処理の判定（｜＜x_i+nj＞−＜x_i-1j＞｜＞
δ_２）は復号側でも入手可能な情報によって行えるの
で、符号化側に完全に対応して矛盾なく復号できる。

次にかかる実施例を説明する。この実施例では第７図
（ｉ）（ii）の処理フローの符号化及び復号化において
処理13,35を第11図に示す処理51〜53、処理54〜57に置
き換える。他の処理は第７図（ｉ）（ii）と同じでよ
い。

以下の説明においては変更部分のみについて述べる。

符号化側から説明する。第７図（ｉ）の処理12によっ
てx_i+1jに対する符号化が終わり第11図（ｉ）の処理51
へ進む。処理51でD_i+1j（＝＜x_i+1j＞−＜x_i-1j＞）の
絶対値とあらかじめ定めた値δ_２との大小関係を調べ
る。このδ_２の値はδ_１と同じく画質と符号量とのトレ
ードオフとて経験的に定め得る。すなわち、δ_２を大き
くすると、x_ijの符号化をやり直す回数が減り、符号量
は増えないが、前述したような画質劣化の起こりやすい
状態となる。δ_２を小さくすると画質劣化は起こりにく
いが符号量が増えてしまう可能性がある。

処理51の判定結果として、D_i+1jがδ_２以下のとき
は、第１の符号化方式と同じくx_ijの符号化は省略し、
処理53で＜x_ij＞を内挿して求める。D_i+1jがδ_２よりも
大きい場合は、処理52においてx_ijに対してDPCM符号化
を行う。即ち、x_ij−＜x_i-1j＞を量子化してこれをD_ij
とし、符号Dcode ijを割り当てる。そしてx_ijの局部復
号値＜x_ij＞を式（４）によって復号する。

以上の処理を行った後、第７図の処理14に戻る。処理
52,53のいづれを行っても、次の注目画素はx_i+2jとな
る。

本符号化方式を行った場合の符号化列の例を第12図に
示す。この例では注目画素がx_mlのときに、第１の符号
化方式においてx_m+1lに注目画素を変更した結果、（D
_m+1l＝＜x_m+1l＞−＜x_m-1l＞）の値が大きかったため、
本方式の処理52を行い、x_mlを符号化している。

したがって以上の結果、符号列はDcode m−1,l、Dcod
e m＋1,1、Dcode m,lという順序に発生する。この符号
列も第１の符号化方式と同様、該符号列が復号後のどの
画素に対応しているかはその復号の過程で明らかになっ
てゆくのであって、符号列そのものを見て、何に対する
符号であるかは判断できない。

次に、更に改良が行われた実施例について述べる。本
出願人は既に前値の色彩に応じて人間の知覚感度を基に
した非線形差分量子化器を適応的に選択して差分量子化
を行うDPCM方式を提案している。

この先願方式を簡単に説明する。ｘを輝度値とする。
前値＜x_i-1j＞によってx_ij−＜x_i-1j＞に対する量子化
特性を適応的に切り換える。この量子化特性は人間の知
覚感度から設定する。明るさによって画像変化に対する
知覚感度は変わるので、知覚が敏感、鈍感な場合につい
てそれぞれ第13図（ｉ），（ii）のように量子化特性を
切り変えることができる。

このような適応量子化を行わない従来の方式では画質
を保証するために、第13図（ｉ）のような十分細い量子
化特性のみで差分量子化をしなければならなかった。こ
のことは人間の知覚能力から見れば冗長なことである。
本願の第1,第２の実施例の符号化方式においてもこのよ
うな冗長性が存在する。つまり、 や｜＜x_i+nj＞−＜x_i-1j＞｜という値で画像の変化量を
記述しているが、この値が必ずしも人間の知覚と適切に
対応していない場合もなくはないと思われる。

第１の実施例の符号化方式におけるδ_１という値はど
のような明るさにおいても画素を間引くことのできるし
きい値である。つまりこの値は人間の知覚から見て一番
感度の高い明るさの画像に対して適切な値でなくてはな
らないが、人間の知覚の鈍感な明るさにおいては十分す
ぎる値であり、より大きな値としても画素を間引いて画
質に劣化は起らない。第２の符号化方式のδ_２という値
においても同様の冗長性が存在する。

これらのことはすなわち画像を表現している表色デー
タの変化量が人間の知覚から見た変化の度合いと一致或
は比例していないことが原因となっている。

以上の点に鑑み、次の実施例では以下に述べる符号化
方式が示される。すなわち、本実施例の第1,第２の方法
に加え、前値に応じて量子化特性を適応的に選択し差分
量子化を行う。具体的には画像の変化の度合いを表わす
量を差分量子化された代表値の番号で評価して適応符号
化することにより、上記問題点を解決し、冗長性を低く
することが出来る。

以下詳細に説明する。前値＜x_i-1j＞によって設定さ
れる差分の代表値番号を第14図のように定義する。第14
図において横軸は差分値を示し、縦軸は代表値を示して
いる。

を差分量子化した代表値番号 は人間の知覚とよく対応した量である。この番号の絶対
値に対してあるしきい値δ_１′を設定する。そしてこの
代表値番号の絶対値がδ_１′以下の場合はx_ij,x_i+1j,
…,x_i+n-1jに対する符号化を省略し、x_i+nj−＜x_i-1j＞
に対して差分量子化を行い符号を割り当てる。この差分
量子化は前値＜x_i-1j＞によって選択された量子化特性
を用いる。例えば＜x_i-1j＞がレベルの高い場合には第1
4図（ii）に示す量子化特性を選択し、＜x_i-1j＞がレベ
ルの低い場合には第14図（ｉ）に示す量子化特性が選択
される。ここで、x_i+nj−＜x_i-1j＞を量子化した差分代
表値番号［x_i+nj−＜x_i-1j＞］の絶対値に対してあるし
きい値δ_２′を設定する。そしてこの代表値番号の絶対
値がδ_２′よりも大きい場合には符号化を省略した画素
に対して符号化を行う。

パラメータδ_１′，δ_２′の値は第1,第２の実施例の
符号化方式の場合と同様に経験的に定め得る。

次にもう一つの改良された方式について述べる。本出
願人は既に予測値と前値と真値の３つの値の間の相関関
係を用いた符号化方式を提案している。すなわち［x_ij
−＜x_i-1j＞］の発生頻度分布は の値に応じて特徴のある分布を成す。例えば の値が０、或いは５のときの［x_ij−＜x_i-1j＞］の頻度
分布は第15図のようになる。［x_ij−＜x_i-1j＞］の頻度
分布は の値によってその集中度、傾り方は異なったものにな
る。よって［ｘ^∧ _ij−＜x_i-1j＞］の値に応じて［x_ij−
＜x_i-1j＞］の分布を予想して、その分布に最適な符号
割り当てを行うことによって効率的な符号化が行える。

の情報は復号側でも得られるため矛盾なく復号できる。

そこで本方式と上述の先願方式を組み合わせる符号化
方式を提案する。以下に詳しく説明する。

本方式では第１の実施例方式において符号化の画素を
省略する条件を の絶対値があるしきい値δ_１″以下とする。

のときは、［x_i+1j−＜x_i-1j＞］に対して との相関関係を用いて先に説明した方法の符号割り当て
を行う。そして のときは［x_i+nj−＜x_i-1j＞］に対して との相関関係を用いて先願方式の符号割り当てを行い、
x_i+1j,x_i+2j,…,x_i+n-1jの符号化は省略する。

このように、第１の実施例の方式に と［x_ij−＜x_i-1j＞］及び［x_i+nj−＜x_i-1j＞］の間の
特徴のある相関関係を用いた方式を組み合わせることが
でき、より効率良く符号化を行うことができる。

〔他の実施例〕

以上４つの符号化方式を説明したが、これらの方式は
互いを組み合わせてさらに効率のよい符号化を行うこと
も可能である。勿論これら４つ全てを組合わせることも
可能である。以上の４つを組合わせた例について述べ
る。

前値の値によって量子化特性を切り換える適応形の差
分量子化を行い、予測値 に対し、前値との差分を量子化した代表値番号 の絶対値によって符号化画素を間引くか否か判断する。
すなわち第1,第３の実施例に示した符号化方式を行う。
そして間引かない場合はx_ijに対し前値＜x_i-1j＞に応じ
た適応差分量子化を行い、その差分代表値に対して の値に応じた適応形の符号割り当てを行う。間引く場合
はx_i+nj−＜x_i-1j＞を前値＜x_i-1j＞に応じた適応差分
量子化を行い、その差分代表値に対して の値に応じた適応形の符号割り当てを行う。即ち第４の
符号化方式を行う。そして、画素を間引いた場合に［x
_i+nj−＜x_i-1j＞］の値がある値よりも大きい場合は省
略した画素に対して符号化を行う。すなわち第２の符号
化方式を取り入れている。

さて、これまでの説明では簡単のため白黒画像のよう
な一次元の表色パラメータで表現される画像について説
明したが、本方式は次元を増してカラー画像にも適用で
きる。カラー画像は表色パラメータをP,G,BやY,I,Q、Y,
R−Y,B−Ｙなど３次元の表色系で表現される。勿論、白
黒画像と同じ符号化方式を３つの次元それぞれに独立に
適用でき得る。さらに本方式は３次元空間における画素
間の差分ベクトルを３次元的に量子化し、差分代表ベク
トル及び符号を割り当てるベクトル差分符号化方式に拡
張できる。

ベクトル差分量子化に拡張した例について述べる。表
色系はY,R−Y,B−Ｙとする。画素値は３次元の次元を持
つので、x_ij＝（Y_ij,R−Y_ij,B−Y_ij）のように表わす。

注目画素x_ijに対して予測値 を求める。

の成分は夫々の成分について式（１）〜（３）のような
予測式を用いて求めることができる。ベクトル のユークリツドノルムで画像の変化の様子を推定するこ
とができるので、この値を用いて符号化画素の間引きを
行うかどうか判定できる。間引いたときにx_i+nj−＜x
_i-1j＞のユークリツドノルムによって間引いた画素を符
号化するか否かの判定も可能である。以上で第1,第２の
符号化方式が適用できる。

さらに前値＜x_i-1j＞の値によって のベクトル量子化特性を切り換え、その代表ベクトルに
よって画像の変化を人間の知覚の上から評価できる。従
って第３の符号化方式が適用可能である。又、 とx_ij−＜x_i-1j＞はやはり特徴のある相関関係を有する
ので、第４の符号化方式は適用可能である。上記の応用
例ではベクトルの変化量をユークリツドノルムで評価し
たが、人間の知覚特性を考慮して、より簡易的にＹの変
化量のみで評価するような方式も考えられる。

以上説明した各実施例において以下の効果を奏する。

第１の実施例の符号化方式では予測値を用いて画像の
変化の度合いを推定することによりなるべく少ない画素
サンプルで符号化できるので、従来の一画素毎に符号を
割り当てる方式よりも大幅に符号量を減らすことができ
る。第２の実施例の符号化方式では第１の実施例の符号
化方式によって引き起こされ得る画質劣化を未然に防ぐ
作用を有する。第３の実施例の符号化方式では人間の知
覚に応じた変化量を用いて符号化画素を間引くか否か決
定するので効率的な量子化を行った上で符画化画素数を
必要最小限にできる。したがって人間の知覚を適切に用
いて効率の良い符号化を実現できる。第４の実施例の符
号化方式では第１の実施例の符号化方式に加えて予測値
の情報を用いた適応符号化を行うためより効率のよい符
号化を可能にした。

〔発明の効果〕

以上説明した様に本発明に依れば効率良く画像情報を
符号化することが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図は画素の並びを説明するための図、第２図は従来
のDPCMを説明するための図、第３図は非線形差分量子化
特性を示す図、第４図は予測式を説明する図、第５図は
差分代表値の分布を示す図、第６図は のときのx_ij−＜x_i-1j＞の分布を示す図、第７図（ｉ）
（ii）は第１の実施例の符号化方式の符号化、復号化の
実施例を示すフローチヤート、第８図は第７図（ｉ）の
符号化を行ったときに発生する圧縮符号列を説明するた
めの図、第９図は本符号化方式を実現する装置の構成を
示すブロツク図、第10図は第１の実施例の符号化方式の
問題点を説明する図、第11図（ｉ）（ii）は第２の実施
例の符号化方式の符号化、復号化の実施例を説明するた
めのフローチヤート、第12図は第２の実施例の符号化方
式によって発生する圧縮符号列を説明するための図、第
13図は差分量子化特性の一例を示す図、第14図は差分代
表値番号を説明するための図、第15図は［x_ij−＜x_i-1j
＞］の分布の一例であり、 との相関関係を説明するための図である。 １は画像入力装置、２はAD変換器、３は画像メモリ、４
はDA変換器、５は画像出力装置、６はMPU（Micro Proce
ssing Unit）、７はモデムである。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】符号化しようとする注目画像データに対し
   て予測値を用いて符号化する画像符号化方法であって、 過去の符号化された画像データを局部復号した局部復号
   値と、当該局部復号値以外の少なくとも１の局部復号値
   を用いて生成された予測値との差が所定値以下の時には
   前記注目画像データに対する符号化を行わないことを特
   徴とする画像符号化方法。