JP2882663B2 - 画像符号量予測符号化方法および装置 - Google Patents
画像符号量予測符号化方法および装置Info
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- JP2882663B2 JP2882663B2 JP13531090A JP13531090A JP2882663B2 JP 2882663 B2 JP2882663 B2 JP 2882663B2 JP 13531090 A JP13531090 A JP 13531090A JP 13531090 A JP13531090 A JP 13531090A JP 2882663 B2 JP2882663 B2 JP 2882663B2
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- G06T9/00—Image coding
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- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は静止画データを可変長符号化によって圧縮
して伝送または記録する際に、圧縮後のデータ量を予測
し、圧縮後のデータ量が所定の値となるように制御する
画像符号量予測符号化方法および装置に関する。
して伝送または記録する際に、圧縮後のデータ量を予測
し、圧縮後のデータ量が所定の値となるように制御する
画像符号量予測符号化方法および装置に関する。
自然画像（静止画）に対する高能率な圧縮符号化技術
として、直交変換に可変長符号化を組み合せた方式が有
効とされ、カラー自然画像符号化方式の国際標準にも、
この種の方式が採用される予定である（画像電子学会
誌;Vol18,No.6,P398〜P407参照）。
として、直交変換に可変長符号化を組み合せた方式が有
効とされ、カラー自然画像符号化方式の国際標準にも、
この種の方式が採用される予定である（画像電子学会
誌;Vol18,No.6,P398〜P407参照）。
この種の符号化方式では、ある種のパラメータを制御
するとによって復号画像の画質と符号化後における符号
量とを制御することができる。符号量と画質との関係
は、符号量が大きいほど、すなわち、圧縮の度合が小さ
いほど原画像からの画質の劣化は小さく、逆に符号量が
小さいほど、すなわち圧縮の度合が大きいほど原画像か
らの画質の劣化は大きくなる。ただし、この種の符号化
方式では、符号化に際して画像の局所的な相関を利用し
て適応的な処理を行っているため、対象画像の画質に応
じた高能率な圧縮が可能となっている。
するとによって復号画像の画質と符号化後における符号
量とを制御することができる。符号量と画質との関係
は、符号量が大きいほど、すなわち、圧縮の度合が小さ
いほど原画像からの画質の劣化は小さく、逆に符号量が
小さいほど、すなわち圧縮の度合が大きいほど原画像か
らの画質の劣化は大きくなる。ただし、この種の符号化
方式では、符号化に際して画像の局所的な相関を利用し
て適応的な処理を行っているため、対象画像の画質に応
じた高能率な圧縮が可能となっている。
ところで、一般に絵柄の細かな画像は符号量が大き
く、ベタの多い平坦な画像は符号量が小さい。このた
め、同じ符号量制御パラメータで符号化を行っても、得
られる符号量は対象画像ごとに異なってくる。従って、
この種の符号化方式では、符号化により発生する符号量
を事前に予測することができず、任意の対象画像に対し
て一定の符号量が得られるように符号化を行うことは必
ずしも容易ではない。特に、これまでの自然画像符号化
方式の応用は、主に静止画テレビ電話やファクシミリな
どの画像伝送、画像データベースへの蓄積等が考えられ
てきたため、一定の符号量が得られるように符号化を行
うことは必ずしも要求されていなかった。
く、ベタの多い平坦な画像は符号量が小さい。このた
め、同じ符号量制御パラメータで符号化を行っても、得
られる符号量は対象画像ごとに異なってくる。従って、
この種の符号化方式では、符号化により発生する符号量
を事前に予測することができず、任意の対象画像に対し
て一定の符号量が得られるように符号化を行うことは必
ずしも容易ではない。特に、これまでの自然画像符号化
方式の応用は、主に静止画テレビ電話やファクシミリな
どの画像伝送、画像データベースへの蓄積等が考えられ
てきたため、一定の符号量が得られるように符号化を行
うことは必ずしも要求されていなかった。
しかし、この種の符号化方式を電子スチルカメラへ応
用する場合は、圧縮符号化した画像データをICカードな
どの記録メディアに記録する際に、記録可能な画像枚数
を保証することが望ましく、そのためには、対象画像を
一定の符号量で圧縮符号化する技術が要求される。この
ため、原画像をプリスキャンして圧縮符号化を行ない、
圧縮後の符号量を測定し、この値を用いて符号量制御パ
ラメータを変化させ、漸近的に定められた符号量に近づ
ける方式が提案されている。しかし、この方式では画素
数が非常に多い画像では処理量が増大し、リアルタイム
処理が困難となる。
用する場合は、圧縮符号化した画像データをICカードな
どの記録メディアに記録する際に、記録可能な画像枚数
を保証することが望ましく、そのためには、対象画像を
一定の符号量で圧縮符号化する技術が要求される。この
ため、原画像をプリスキャンして圧縮符号化を行ない、
圧縮後の符号量を測定し、この値を用いて符号量制御パ
ラメータを変化させ、漸近的に定められた符号量に近づ
ける方式が提案されている。しかし、この方式では画素
数が非常に多い画像では処理量が増大し、リアルタイム
処理が困難となる。
この発明は、一定の記憶容量のメモリ内に複数枚の画
像を圧縮記録する際に、記録可能な画像枚数が保証され
るように特定の制御パラメータによって圧縮後の符号量
を予測し、原画像を所定の符号量に制御する画像符号量
予測符号化方法および装置を提供することを目的とす
る。
像を圧縮記録する際に、記録可能な画像枚数が保証され
るように特定の制御パラメータによって圧縮後の符号量
を予測し、原画像を所定の符号量に制御する画像符号量
予測符号化方法および装置を提供することを目的とす
る。
この発明は、入力される画像データを、出力符号量を
予測して圧縮符号化する画像符号量予測符号化方法にお
いて、対象画像より画素を間引き、該間引かれた画像デ
ータに対して符号化を行い、該符号化された符号よりSN
比および出力符号量を計測し、該計測されたSN比および
出力符号量と予め格納された予測情報とを比較して前記
圧縮符号化時の量子化パラメータを決定し、該決定され
た量子化パラメータを用いて前記入力画像データを圧縮
符号化する。
予測して圧縮符号化する画像符号量予測符号化方法にお
いて、対象画像より画素を間引き、該間引かれた画像デ
ータに対して符号化を行い、該符号化された符号よりSN
比および出力符号量を計測し、該計測されたSN比および
出力符号量と予め格納された予測情報とを比較して前記
圧縮符号化時の量子化パラメータを決定し、該決定され
た量子化パラメータを用いて前記入力画像データを圧縮
符号化する。
また、入力される画像データを、出力符号量を予測し
て圧縮符号化する画像符号量予測符号化装置において、
対象画像より画素を間引く手段と、該間引かれた画像デ
ータに対して符号化を行う手段と、該符号化された符号
よりSN比および出力符号量を計測する手段と、該計測さ
れたSN比および出力符号量と予め格納された予測情報と
を比較して前記圧縮符号化時の量子化パラメータを決定
する手段と、該決定された量子化パラメータを用いて前
記入力画像データを圧縮符号化する手段と、を備える。
て圧縮符号化する画像符号量予測符号化装置において、
対象画像より画素を間引く手段と、該間引かれた画像デ
ータに対して符号化を行う手段と、該符号化された符号
よりSN比および出力符号量を計測する手段と、該計測さ
れたSN比および出力符号量と予め格納された予測情報と
を比較して前記圧縮符号化時の量子化パラメータを決定
する手段と、該決定された量子化パラメータを用いて前
記入力画像データを圧縮符号化する手段と、を備える。
この発明は、可変長符号データに圧縮符号化する原画
像の画像データを、縦横各々1/2,1/4,1/8,…,1/64等に
間引き処理して画素数を変化させ、出力SN比をパラメー
タとして入力画素数に対する出力符号量の関係を求め
る。そして、複数の代表的な画像について予め求めた入
力画素数と出力符号量との関係から原画像に最も近い画
質を有する代表的な画像を求め、この求めた代表的な画
像の入力画素数と出力符号量との関係から原画像の画素
数に対する出力符号量を予測する。
像の画像データを、縦横各々1/2,1/4,1/8,…,1/64等に
間引き処理して画素数を変化させ、出力SN比をパラメー
タとして入力画素数に対する出力符号量の関係を求め
る。そして、複数の代表的な画像について予め求めた入
力画素数と出力符号量との関係から原画像に最も近い画
質を有する代表的な画像を求め、この求めた代表的な画
像の入力画素数と出力符号量との関係から原画像の画素
数に対する出力符号量を予測する。
そして、予測した出力符号量を得るための制御パラメ
ータを求め、この求めた制御パラメータで原画像を符号
化することにより、原画像を所定の符号量に圧縮する。
ータを求め、この求めた制御パラメータで原画像を符号
化することにより、原画像を所定の符号量に圧縮する。
第１図はこの発明による画像符号量予測符号化方法お
よび装置の一実施例を示す構成図で、この発明を電子ス
チルカメラに適用した例を示している。
よび装置の一実施例を示す構成図で、この発明を電子ス
チルカメラに適用した例を示している。
第１図において、撮影部（図示せず）から取り込まれ
た入力画像データは、一画面毎にフレームメモリ１に格
納され、１ブロック８×８画素サイズに切り出されてDC
T（Discrete Cosine Transformer）２で２次元離散コサ
イン変換される。DCT2で得られるDCT係数Fijは１ブロッ
ク分の入力画像データを空間周波数に分解した成分を表
しており、係数Fijのうち係数F00は入力画像データの平
均値に比例した値（直流成分）を表し、変数i,jが大き
くなるにつれて周波数の高い成分（交流成分）を表す。
た入力画像データは、一画面毎にフレームメモリ１に格
納され、１ブロック８×８画素サイズに切り出されてDC
T（Discrete Cosine Transformer）２で２次元離散コサ
イン変換される。DCT2で得られるDCT係数Fijは１ブロッ
ク分の入力画像データを空間周波数に分解した成分を表
しており、係数Fijのうち係数F00は入力画像データの平
均値に比例した値（直流成分）を表し、変数i,jが大き
くなるにつれて周波数の高い成分（交流成分）を表す。
こうして得られたDCT係数Fijは、量子化回路３で各係
数毎に異なる量子化ステップ幅で線形量子化される。こ
のときの各量子化ステップ幅を表わす行列が量子化マト
リックスで量子化マトリクス回路４から供給される。第
２図にその一例を示す。この量子化マトリクスの各閾値
は、それぞれ乗算器５で係数2n（ｎ＝0,±1,±2,…）が
乗算され、ステップ幅が変化させられて得られる符号量
および符号画質を制御するように構成されている。係数
2nの巾ｎはスケーリングファクタと称され、スケーリン
グファクタ制御回路６で制御される。
数毎に異なる量子化ステップ幅で線形量子化される。こ
のときの各量子化ステップ幅を表わす行列が量子化マト
リックスで量子化マトリクス回路４から供給される。第
２図にその一例を示す。この量子化マトリクスの各閾値
は、それぞれ乗算器５で係数2n（ｎ＝0,±1,±2,…）が
乗算され、ステップ幅が変化させられて得られる符号量
および符号画質を制御するように構成されている。係数
2nの巾ｎはスケーリングファクタと称され、スケーリン
グファクタ制御回路６で制御される。
量子化回路３で量子化されたDCT係数Fijの各係数は、
ジグザグスキャン回路７で低次の係数から高次の係数へ
と走査されて１次元データに変換され、“0"のラン長値
と有効値（“0"でない値）とで２次元データに変換され
る。第３図にジグザグスキャンのテーブルを示す。ジグ
ザグスキャン回路７の出力はハフマン符号器８でハフマ
ン符号化され、ICカード等の記録メディア（図示せず）
に可変長符号化データとして蓄積される。
ジグザグスキャン回路７で低次の係数から高次の係数へ
と走査されて１次元データに変換され、“0"のラン長値
と有効値（“0"でない値）とで２次元データに変換され
る。第３図にジグザグスキャンのテーブルを示す。ジグ
ザグスキャン回路７の出力はハフマン符号器８でハフマ
ン符号化され、ICカード等の記録メディア（図示せず）
に可変長符号化データとして蓄積される。
可変長符号化データとして最終的に得られる符号量
は、前述したように量子化マトリクスの各閾値を変化さ
せることによって制御することが出来る。この実施例で
は、量子化マトリクスの各閾値に係数2nを乗算して各閾
値を変化させ、圧縮後の符号量および画質を制御するよ
うにしている。スケーリングファクタｎと量子化ステッ
プ幅および出力符号量との関係は、第４図の表に示すよ
うな関係となる。すなわち、スケーリングファクタｎが
大きくなると量子化ステップ幅が大きくなって符号量が
減少し、逆にスケーリングファクタｎが小さくなると量
子化ステップ幅が小さくなって符号量が増大する。以上
の関係はどの画像に対しても一般的に成立するが、スケ
ーリングファクタｎと符号量との定量的関係は対象画像
毎に変化し一意には定まらない。従って、同じスケーリ
ングファクタｎで対象画像を符号化しても対象画像によ
って得られる符号量は異なる。
は、前述したように量子化マトリクスの各閾値を変化さ
せることによって制御することが出来る。この実施例で
は、量子化マトリクスの各閾値に係数2nを乗算して各閾
値を変化させ、圧縮後の符号量および画質を制御するよ
うにしている。スケーリングファクタｎと量子化ステッ
プ幅および出力符号量との関係は、第４図の表に示すよ
うな関係となる。すなわち、スケーリングファクタｎが
大きくなると量子化ステップ幅が大きくなって符号量が
減少し、逆にスケーリングファクタｎが小さくなると量
子化ステップ幅が小さくなって符号量が増大する。以上
の関係はどの画像に対しても一般的に成立するが、スケ
ーリングファクタｎと符号量との定量的関係は対象画像
毎に変化し一意には定まらない。従って、同じスケーリ
ングファクタｎで対象画像を符号化しても対象画像によ
って得られる符号量は異なる。
そこで、この実施例では、間引き処理回路９を設け、
フレームメモリ１に格納された対象画像の画素を間引き
処理し、全体の画素数を非常に小さくしたのち符号化
し、得られる符号量を符号量測定器10で測定すると共
に、SN比計算器11で出力SN比を求め、これらの値からス
ケーリングファクタ制御器６を制御して所定の符号量お
よび所定のSN比となるスケーリングファクタｎを選択す
る。そして、その結果から対象画像を特定のスケーリン
グファクタｎで符号化したときの出力符号量を予測す
る。
フレームメモリ１に格納された対象画像の画素を間引き
処理し、全体の画素数を非常に小さくしたのち符号化
し、得られる符号量を符号量測定器10で測定すると共
に、SN比計算器11で出力SN比を求め、これらの値からス
ケーリングファクタ制御器６を制御して所定の符号量お
よび所定のSN比となるスケーリングファクタｎを選択す
る。そして、その結果から対象画像を特定のスケーリン
グファクタｎで符号化したときの出力符号量を予測す
る。
すなわち、第５図のグラフに示すように、対象画像を
縦横それぞれ1/2,1/4,1/8,…,1/64に間引いて画素数を
変化させ、出力SN比をパラメータとして入力画素数に対
する出力符号量の関係を求める。なお、図中オリジナル
8bitの直線は間引いた原画像を８ビットで線形量子化し
たときの出力符号量を示し、また、原画像としてはITE
（TV学会）のテストチャート「肌色チャート」を用いて
いる。第６図は他の画像と比較したグラフである。図
中、P1は前記の「肌色チャート」、P2はITEテストチャ
ート「スイスの山村」である。P2の方が同じSN比で符号
量が多いのは、P2の方が全般に変化の多い画像で、この
様な場合は符号量が増加することを示している。両グラ
フから明らかなように、原画像を間引いて非常に小さい
画素数としても原画像が変化の多い画像であるか、ある
いは滑らかな部分の多い画像であるか等、原画像の性質
がそのまま保存されていることが分かる。
縦横それぞれ1/2,1/4,1/8,…,1/64に間引いて画素数を
変化させ、出力SN比をパラメータとして入力画素数に対
する出力符号量の関係を求める。なお、図中オリジナル
8bitの直線は間引いた原画像を８ビットで線形量子化し
たときの出力符号量を示し、また、原画像としてはITE
（TV学会）のテストチャート「肌色チャート」を用いて
いる。第６図は他の画像と比較したグラフである。図
中、P1は前記の「肌色チャート」、P2はITEテストチャ
ート「スイスの山村」である。P2の方が同じSN比で符号
量が多いのは、P2の方が全般に変化の多い画像で、この
様な場合は符号量が増加することを示している。両グラ
フから明らかなように、原画像を間引いて非常に小さい
画素数としても原画像が変化の多い画像であるか、ある
いは滑らかな部分の多い画像であるか等、原画像の性質
がそのまま保存されていることが分かる。
以上の結果を利用すると、例えば、原画像を16×16画
素に間引いた画像の出力符号量と出力SN比とを求めるこ
とにより、任意のSN比での原画像の出力符号量を予測す
ること、および所定の出力符号量と所定のSN比となるよ
うなスケーリングファクタｎを求めることが可能とな
る。
素に間引いた画像の出力符号量と出力SN比とを求めるこ
とにより、任意のSN比での原画像の出力符号量を予測す
ること、および所定の出力符号量と所定のSN比となるよ
うなスケーリングファクタｎを求めることが可能とな
る。
従って、代表的な画像について、第６図に示すよう
に、出力SN比をパラメータとした入力画素数と出力符号
量との関係を示す曲線あるいはテーブルを予め求めてお
き、対象画像を16×16画素に間引いて符号化し、その出
力符号量と出力SN比とを求めて第６図のグラフ上にプロ
ットすれば、対象画像に近い性質を持った代表的画像が
求まる。例えば、代表的画像をP2とすれば、P2の任意の
入力画素数のときの出力符号量と出力SN比とはグラフか
ら求まるからこの値を対象画像の出力符号量および出力
SN比の予測値と考えてよい。
に、出力SN比をパラメータとした入力画素数と出力符号
量との関係を示す曲線あるいはテーブルを予め求めてお
き、対象画像を16×16画素に間引いて符号化し、その出
力符号量と出力SN比とを求めて第６図のグラフ上にプロ
ットすれば、対象画像に近い性質を持った代表的画像が
求まる。例えば、代表的画像をP2とすれば、P2の任意の
入力画素数のときの出力符号量と出力SN比とはグラフか
ら求まるからこの値を対象画像の出力符号量および出力
SN比の予測値と考えてよい。
そして、対象画像の所定の出力符号量に最も近いP2の
グラフ上の点が求まるから、この点に対応した出力SN比
とスケーリングファクタｎが求まる。この求めたスケー
リングファクタｎで対象画像を符号化すれば、対象画像
を所定の符号量に圧縮することが可能となる。
グラフ上の点が求まるから、この点に対応した出力SN比
とスケーリングファクタｎが求まる。この求めたスケー
リングファクタｎで対象画像を符号化すれば、対象画像
を所定の符号量に圧縮することが可能となる。
以上グラフを用いて説明したが、グラフを表として記
憶しておいてもよいことは勿論である。また、入力画素
数をＳ×Ｓ、出力符号量をＱとすると、 Ｑ＝ａ（logS）2〔１−exp（−bSc）〕 但し、a,b:画像の性質によって定まる定数、 ｃ≒1.2 なる関係が成立する。この式は第５図および第６図の曲
線を式で表わしたものであるから、前述の曲線あるいは
テーブルの代りにこの式を用いてもよい。
憶しておいてもよいことは勿論である。また、入力画素
数をＳ×Ｓ、出力符号量をＱとすると、 Ｑ＝ａ（logS）2〔１−exp（−bSc）〕 但し、a,b:画像の性質によって定まる定数、 ｃ≒1.2 なる関係が成立する。この式は第５図および第６図の曲
線を式で表わしたものであるから、前述の曲線あるいは
テーブルの代りにこの式を用いてもよい。
なお、前述の実施例では、符号化方式としてDCTを用
いたものについて説明したが、他の符号化方式、例えば
ベクトル量子化方式、DPCM等の予測符号化方式、あるい
はブロック符号化方式等にも適用可能で、可変長符号を
用いる全ての画像符号化方式に適用することが出来る。
いたものについて説明したが、他の符号化方式、例えば
ベクトル量子化方式、DPCM等の予測符号化方式、あるい
はブロック符号化方式等にも適用可能で、可変長符号を
用いる全ての画像符号化方式に適用することが出来る。
この発明によれば、対象画像より画素を間引き、該間
引かれた画像データに対して符号化を行い、該符号化さ
れた符号よりSN比および出力符号量を計測し、該計測さ
れたSN比および出力符号量と予め格納された予測情報と
を比較して前述圧縮符号化時の量子化パラメータを決定
し、該決定された量子化パラメータを用いて前記入力画
像データを圧縮符号化するようにしたので、符号量予測
の高速化を図ることができ、特に印刷画像のように画素
数が非常に大きい対象画像に適用すると効果が大きい。
引かれた画像データに対して符号化を行い、該符号化さ
れた符号よりSN比および出力符号量を計測し、該計測さ
れたSN比および出力符号量と予め格納された予測情報と
を比較して前述圧縮符号化時の量子化パラメータを決定
し、該決定された量子化パラメータを用いて前記入力画
像データを圧縮符号化するようにしたので、符号量予測
の高速化を図ることができ、特に印刷画像のように画素
数が非常に大きい対象画像に適用すると効果が大きい。
第１図はこの発明による画像符号量予測符号化方法およ
び装置の一実施例を示す構成図、 第２図は量子化マトリックスの一例を示す図、 第３図はジグザグスキャンの順序を示す図、 第４図はスケールファクタ、量子化ステップ幅および符
号量間の定性的関係を示す表、 第５図および第６図は代表的画像の入力画素数と出力符
号量との関係を示すグラフである。
び装置の一実施例を示す構成図、 第２図は量子化マトリックスの一例を示す図、 第３図はジグザグスキャンの順序を示す図、 第４図はスケールファクタ、量子化ステップ幅および符
号量間の定性的関係を示す表、 第５図および第６図は代表的画像の入力画素数と出力符
号量との関係を示すグラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−128674（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−104180（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) H04N 1/41 - 1/419 H04N 7/24 - 7/68
Claims (4)
- 【請求項１】入力される画像データを、出力符号量を予
測して圧縮符号化する画像符号量予測符号化方法におい
て、対象画像より画素を間引き、該間引かれた画像デー
タに対して符号化を行い、該符号化された符号よりSN比
および出力符号量を計測し、該計測されたSN比および出
力符号量と予め格納された予測情報とを比較して前記圧
縮符号化時の量子化パラメータを決定し、該決定された
量子化パラメータを用いて前記入力画像データを圧縮符
号化することを特徴とする画像符号量予測符号化方法。 - 【請求項２】前記量子化パラメータの決定を、予め複数
の代表的画像の画素を間引いて符号化し、間引きの割合
を変化させて出力SN比をパラメータとする入力画素数と
出力符号量との関係を求めて格納しておき、対象画像を
間引いて得られる出力符号量と出力SN比を求め、この求
めた出力符号量と出力SN比とを、上記格納されている予
め求めた複数の代表的画像の入力画素数と出力符号量と
の関係と比較して上記対象画像の画質に最も近い代表的
画像を選択し、この選択した代表的画像から上記対象画
像の画素数に対して定められた符号量を与える量子化パ
ラメータを求めるようにしたことを特徴とする請求項１
記載の画像符号量予測符号化方法。 - 【請求項３】入力される画像データを、出力符号量を予
測して圧縮符号化する画像符号量予測符号化装置におい
て、対象画像より画素を間引く手段と、該間引かれた画
像データに対して符号化を行う手段と、該符号化された
符号よりSN比および出力符号量を計測する手段と、該計
測されたSN比および出力符号量と予め格納された予測情
報とを比較して前記圧縮符号化時の量子化パラメータを
決定する手段と、該決定された量子化パラメータを用い
て前記入力画像データを圧縮符号化する手段と、を備え
たことを特徴とする画像符号量予測符号化装置。 - 【請求項４】前記量子化パラメータを決定する手段が、
予め複数の代表的画像の画素を間引いて符号化し、間引
きの割合を変化させて出力SN比をパラメータとする入力
画素数と出力符号量との関係を求めて格納しておき、対
象画像を間引いて得られる出力符号量と出力SN比を求
め、この求めた出力符号量と出力SN比とを、上記格納さ
れている予め求めた複数の代表的画像の入力画素数と出
力符号量との関係と比較して上記対象画像の画質に最も
近い代表的画像を選択し、この選択した代表的画像から
上記対象画像の画素数に対して定められた符号量を与え
る量子化パラメータを求めるようにしたことを特徴とす
る請求項３記載の画像符号量予測符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13531090A JP2882663B2 (ja) | 1990-05-28 | 1990-05-28 | 画像符号量予測符号化方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13531090A JP2882663B2 (ja) | 1990-05-28 | 1990-05-28 | 画像符号量予測符号化方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0435268A JPH0435268A (ja) | 1992-02-06 |
| JP2882663B2 true JP2882663B2 (ja) | 1999-04-12 |
Family
ID=15148741
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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