JP3284684B2 - 高能率符号化装置および復号化装置、高能率符号化方法および復号化方法、並びに係数データの生成装置および生成方法 - Google Patents
高能率符号化装置および復号化装置、高能率符号化方法および復号化方法、並びに係数データの生成装置および生成方法Info
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- JP3284684B2 JP3284684B2 JP21250893A JP21250893A JP3284684B2 JP 3284684 B2 JP3284684 B2 JP 3284684B2 JP 21250893 A JP21250893 A JP 21250893A JP 21250893 A JP21250893 A JP 21250893A JP 3284684 B2 JP3284684 B2 JP 3284684B2
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Description
圧縮し得る高能率符号化装置および復号化装置、高能率
符号化方法および復号化方法、並びに係数データの生成
装置および生成方法に関する。
点画像化する手法が知られている。すなわち、画像の明
暗を黒点の面積変化に置き換えるものである。
網点画像化を画像データ圧縮に応用することは考えられ
ていない。
るいは印刷機に出力することで、人間の目の特性による
ローパスフィルタ効果で画像をスムージングして認識す
る方法が一般的にとられている。この場合、出力画像に
目を近づけると網点の構造が見えてしまうという欠点が
あった。
て大幅なデータ圧縮をし得る高能率符号化装置および出
力画像に網点の構造が見えないようして原画に近い画像
を得ることができる復号化装置等を提供するものであ
る。
能率符号化装置は、画像をブロック分割して複数のブロ
ックを得るブロック化手段と、このブロック化手段で得
られる各ブロック毎に画素信号のレベル平均値を求める
平均値手段と、この平均値手段で求められる各ブロック
毎のレベル平均値を半径データに変換する半径演算手段
と、この半径演算手段で変換された各ブロック毎の半径
データを量子化して量子化データを得る量子化手段とを
備えるものである。請求項9の発明に係る高能率符号化
方法は、画像をブロック分割して複数のブロックを得る
工程と、この得られた各ブロック毎に画素信号のレベル
平均値を求める工程と、この求められた各ブロック毎の
レベル平均値を半径データに変換する工程と、この変換
された各ブロック毎の半径データを量子化して量子化デ
ータを得る工程とを備えるものである。
がブロック分割され、各ブロック毎に画素信号のレベル
平均値に対応して求められた半径データに基づく符号化
信号を復号する復号化装置であって、各ブロック毎の半
径データを利用して注目ブロックおよびその周辺ブロッ
クよりなるマクロブロックのクラスを識別するクラス識
別手段と、各ブロック毎の半径データを利用してマクロ
ブロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める
平均値復元手段と、この平均値復元手段で求められたマ
クロブロックを構成する各ブロックのレベル平均値とク
ラス識別手段で識別されたクラスに対応した係数を使用
して注目ブロックを構成する各画素の信号を求める積和
演算手段とを備えるものである。請求項4の発明に係る
復号化装置は、画像がブロック分割され、各ブロック毎
に画素信号のレベル平均値に対応して半径データが求め
られ、該半径データが量子化されて得られた量子化デー
タに基づく符号化信号を復号する復号化装置であって、
各ブロック毎の量子化データを利用して注目ブロックお
よびその周辺ブロックよりなるマクロブロックのクラス
を識別するクラス識別手段と、各ブロック毎の量子化デ
ータを利用してマクロブロックを構成する各ブロックの
レベル平均値を求める平均値復元手段と、この平均値復
元手段で求められたマクロブロックを構成する各ブロッ
クのレベル平均値とクラス識別手段で識別されたクラス
に対応した係数を使用して注目ブロックを構成する各画
素の信号を求める積和演算手段とを備えるものである。
請求項10の発明に係る復号化方法は、画像がブロック
分割され、各ブロック毎に画素信号のレベル平均値に対
応して求められた半径データに基づく符号化信号を復号
する復号化方法であって、各ブロック毎の半径データを
利用して注目ブロックおよびその周辺ブロックよりなる
マクロブロックのクラスを識別する工程と、各ブロック
毎の半径データを利用してマクロブロックを構成する各
ブロックのレベル平均値を求める工程と、求められたマ
クロブロックを構成する各ブロックのレベル平均値と識
別されたクラスに対応した係数を使用して注目ブロック
を構成する各画素の信号を求める工程とを備えるもので
ある。
がブロック分割され、各ブロック毎に画素信号のレベル
平均値に対応して求められた半径データに基づく符号化
信号を復号する復号化装置であって、各ブロック毎の半
径データを利用して注目ブロックおよびその周辺ブロッ
クよりなるマクロブロックのクラスを識別するクラス識
別手段と、各ブロック毎の半径データを利用してマクロ
ブロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める
平均値復元手段と、平均値復元手段で求められたマクロ
ブロックを構成する各ブロックのレベル平均値とクラス
識別手段で識別されたクラスに対応しかつ予め学習によ
り求められた係数を使用して注目ブロックを構成する各
画素の信号を求める積和演算手段とを備えるものであ
る。請求項6の発明に係る復号化装置は、画像がブロッ
ク分割され、各ブロック毎に画素信号のレベル平均値に
対応して半径データが求められ、該半径データが量子化
されて得られた量子化データに基づく符号化信号を復号
する復号化装置であって、各ブロック毎の量子化データ
を利用して注目ブロックおよびその周辺ブロックよりな
るマクロブロックのクラスを識別するクラス識別手段
と、各ブロック毎の量子化データを利用してマクロブロ
ックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める平均
値復元手段と、平均値復元手段で求められたマクロブロ
ックを構成する各ブロックのレベル平均値とクラス識別
手段で識別されたクラスに対応しかつ予め学習により求
められた係数を使用して注目ブロックを構成する各画素
の信号を求める積和演算手段とを備えるものである。請
求項11の発明に係る復号化方法は、画像がブロック分
割され、各ブロック毎に画素信号のレベル平均値に対応
して求められた半径データに基づく符号化信号を復号す
る復号化方法であって、各ブロック毎の半径データを利
用して注目ブロックおよびその周辺ブロックよりなるマ
クロブロックのクラスを識別する工程と、各ブロック毎
の半径データを利用してマクロブロックを構成する各ブ
ロックのレベル平均値を求める工程と、求められたマク
ロブロックを構成する各ブロックのレベル平均値と識別
されたクラスに対応しかつ予め学習により求められた係
数を使用して注目ブロックを構成する各画素の信号を求
める工程とを備えるものである。
ブロックにブロック化し、各ブロック毎に画素信号のレ
ベル平均値を求めて半径データに変換した後に量子化し
て量子化データを得るものであり、大幅なデータ圧縮が
可能となる。
ブロック毎の半径データまたはその量子化データを利用
してマクロブロックを構成する各ブロック(注目ブロッ
クおよびその周辺ブロック)のレベル平均値を求め、そ
のレベル平均値とマクロブロックのクラスに対応した係
数との積和演算で注目ブロックの各画素の信号を得るも
のであり、出力画像に網点の構造が見えることがなく原
画に近い画像を得ることが可能となる。
ブロック毎の半径データまたはその量子化データを利用
してマクロブロックを構成する各ブロック(注目ブロッ
クおよびその周辺ブロック)のレベル平均値を求め、そ
のレベル平均値とマクロブロックのクラスに対応した係
数との積和演算で注目ブロックの各画素の信号を得るも
のであり、出力画像に網点の構造が見えることがなく原
画に近い画像を得ることが可能となる。ここで、係数は
予め学習により求められたものが使用されるため、より
原画に近い画像を得ることが可能となる。
施例について説明する。図1は、高能率符号化装置を構
成するエンコーダを示すブロック図である。
回路12には、4fsc(fscは色副搬送波周波数)のサ
ンプリング周波数で1サンプル8ビットに量子化された
白黒のディジタルビデオ信号SVが供給され、符号化の
単位である2次元ブロック毎に連続する信号に変換され
る。本例では、1フレームの画面が分割された1ブロッ
クの大きさは4ライン×4画素=16画素とされる。図
2は、n番目のブロックを示しており、an1〜an16の
16個の画素信号で構成される。
路13に供給される。この平均値回路13では、各ブロ
ック毎に画素信号のレベル平均値が計算される。例え
ば、n番目のブロックの画素信号のレベル平均値Anは
数1の式で表される。
毎のレベル平均値は半径演算回路14に供給されて、そ
れぞれ輝度値が0(黒レベル)の円の半径データに変換
される。ここで、レベル平均値が0(黒レベル)である
場合の変換の条件として半径をブロックの1辺の長さL
の1/2に設定し、レベル平均値が255(白レベル)
である場合の変換の条件として半径を0に設定すると、
数2の変換式が導き出される(図3参照)。数2はn番
目のブロックの半径データRnを求める式である。
ク毎の半径データは量子化回路15に供給される。この
量子化回路15では例えば8ビットで量子化される。こ
の場合、半径データのとり得る値の範囲は0〜L/2で
あり、量子化の際に1.0以下の固定小数点表現で正規
化するを可とする。この場合、MSBと2SBの間に小
数点が存在することになる。n番目のブロックの半径デ
ータRnの量子化後のデータQnは、数3の式で表され
る。
毎の量子化データは出力端子16に導出され、この量子
化データは符号化信号としてデコーダ側に伝送されるこ
とになる。
(各8ビット)よりなるブロック毎に得られる半径デー
タが8ビットで量子化されて符号化が行なわれるもので
あり、圧縮率は1/16となる。
符号化信号(量子化データ)を復号化する復号化装置を
構成するデコーダを示すブロック図である。
ブロック毎の量子化データはマクロブロック化回路22
に供給される。このマクロブロック化回路22では、図
5に示すように注目ブロック(1個)とその周辺ブロッ
ク(8個)とによってマクロブロックが構成される。こ
のマクロブロックを構成する各ブロックの量子化データ
は順次正規化回路23に供給され、ADRC符号化(特
開昭61−147689号公報参照)等の手法でもって
それぞれpビット、本例では1ビットに正規化される。
なお、この正規化処理にはADRC符号化の代わりに、
DPCMやBTC等のデータ圧縮の手法を使用してもよ
い。
ックを構成する各ブロックの量子化データの正規化値は
シリアル/パラレル変換器24でパラレルデータに変換
されてインデックスデータIDとされる。このインデッ
クスデータIDはクラスを示すポインタとなり、係数テ
ーブル(メモリ)25にアドレスデータとして供給され
る。係数テーブル25からは、後述するように注目ブロ
ックを構成する画素信号を演算するために必要な係数C
ji(j=1〜16,i=1〜9)が出力され、積和演算
回路26に供給される。
た係数Cjiが出力される。係数テーブル25には、後述
する学習によって各クラス毎に係数Cjiが予め格納され
ている。上述せずも、クラスの数は、正規化回路23に
おける正規化ビットpが本例のように1ビットであると
きは29=512であるが、例えば2ビットであるとき
は218=262144となる。
ロブロックを構成する各ブロックの量子化データが順次
平均値復元回路27に供給され、平均値データの復元が
行なわれる。すなわち、n番目のブロックの平均値デー
タAn′は、数4の式で求められる。
ブロックを構成する各ブロックの復元された平均値デー
タA1′〜A9′はシリアル/パラレル変換器28でパラ
レルデータに変換された後に積和演算回路26に供給さ
れる。この積和演算回路26では、マクロブロックを構
成する各ブロックの復元された平均値データと、上述し
た係数テーブル25より出力される係数Cjiを使用し
て、注目ブロックを構成する画素の信号が演算される。
すなわち、注目ブロック(n番目のブロック)を構成す
る画素信号an1′〜an16′は、数5の式でもって演算
される。
クの位置が順次ずらされてマクロブロックが構成され、
積和演算回路26では上述したように当該注目ブロック
を構成する画素信号が演算される。結果的に積和演算回
路26では1フレーム分の画素信号が演算され、この積
和演算回路26より導出される出力端子29には例えば
テレビジョン信号の走査と同様の順番で画素信号が順次
出力される。
信号による画像は網点画像とは異なるものであり、出力
画像に網点の構造が見えることがなく原画に近い画像を
得ることができる。
ブル25には、学習によって各クラス毎に係数Cjiが予
め格納されるが、以下学習の概要を説明する。図6は、
学習システムを示すブロック図である。図6において、
図1および図4と対応する部分には同一符号を付し、そ
の詳細説明は省略する。
れるマクロブロックを構成する各ブロックの量子化デー
タの正規化値はシリアル/パラレル変換器24でパラレ
ルデータに変換されてインデックスデータIDとされ、
このインデックスデータIDはクラスを示すポインタと
して係数演算回路30に供給される。また、平均値復元
回路27より出力されるマクロブロックを構成する各ブ
ロックの復元された平均値データA1′〜A9′はシリア
ル/パラレル変換器28でパラレルデータに変換された
後に係数演算回路30に供給される。さらに、係数演算
回路30には入力端子11に供給されるビデオ信号SV
が供給される。
算出方法について説明する。
1〜a16と、復元されたブロック平均値A1′〜A9′と
の間の関連を、数6の式のように想定したモデルを構成
する。
各画素位置に対してひとつずつ対応する線形1次結合式
である。本例の場合、全部で16個の線形1次結合式で
あるが、その係数を学習するのは以下のような最小自乗
法による解法で行なう。数6の第1番目の式を、数7の
式のように表現を変える。
求めるためには、注目ブロックを空間方向に1ブロック
ずつずらし、ある特定のクラスであるときは、復元され
たブロック平均値xiと画素信号yをそれぞれ代入し、
数8に示すように行列式XW=Yを形成する。ここで、
Wは係数行列を示している。
とすれば、上述したように注目ブロックを空間方向に1
ブロックずつずらした際にある特定のクラスとなる個数
mだけの連立方程式が作られる。個数mは、一般的に係
数の数(タップ数)よりもはるかに大きな数となる。基
本的には、このm個の連立方程式を解くことで係数w i
を求める。なお、上述した個数mが係数の数より小さな
数となるときは、係数組を求めることができないので、
入力ディジタルビデオ信号SVを変更して再度行なうこ
とになる。
で解いていく。つまり、数8の行列式に残差行列Eが加
えられた形とし、自乗誤差が最小となるように係数行列
を決定する。
すには、数10の式を最小にする条件、すなわち数11
で表される9個の条件をいれて、これを満足するw1,
w2,・・・,w9を見いだせばよい。
式の条件をi=1,2,・・・,9について立てれば、
それぞれ数13の式が得られる。
4の正規方程式が得られる。
けある連立方程式であるから、これより最確値たる各係
数wiを求めることができる。正確には、数14の正規
方程式でwiにかかる数15のマトリックスが正則であ
れば解くことができる。
auss−Jordan)の消去法(掃き出し法)を用
いて連立方程式を解くことになる。
かつブロックの第1番目の画素に対して1フレームにつ
き1組の係数が求められる。他のクラスに関しても同様
にして、ブロックの第1番目の画素に対して1フレーム
につき1組の係数を求めることができる。すなわち、5
12クラスであるときは、各クラス毎に数14の正規方
程式が得られ、それより各クラス毎に1組の係数が求め
られる。また、ブロックの全画素(16画素)について
係数を求めるには、上述したと同様の計算を16画素分
並列的に行なうことになる。
30では、上述したような算出方法で、各クラス毎に、
ブロックの全画素に対して1フレームにつき1組の係数
Cji(j=1〜16,i=1〜9)が求められ、その係
数Cjiは係数テーブル25に格納される。
している。同図において、31は乗算器アレイ、32は
加算メモリアレイ、33はインデックスデコーダであ
り、これらによって正規方程式生成回路が構成される。
図7には、ブロックの第1番目の画素に対応する部分の
み示している。本例において、1ブロックは16画素で
構成されるので、乗算器アレイ31、加算メモリアレイ
32、インデックスデコーダ33の部分は、実際には1
6個並設される。
しており、「□」部分は同図Bに示すように乗算器要素
である。複数の乗算器要素によって、x1×x1,・・
・,x 1×x9,x1×y,x2×x2,・・・,x2×
x9,x2×y,・・・,x9×x9,x9×yの乗算が行
なわれる。
示しており、35は加算器アレイ(「□」部分が加算器
要素)、36-1〜36-512はメモリ(またはレジスタ)
アレイ(「□」部分がメモリ要素)である。上述した乗
算器アレイ31の各乗算器要素の乗算結果はそれぞれ加
算器アレイ35の各加算器要素に供給される。上述せず
もインデックスデコーダ33にはインデックスIDが供
給され、このデコーダ33の出力でもってインデックス
IDで示されるクラスに対応したメモリアレイが選択さ
れる。そして、注目ブロックの位置を1ブロックずつず
らす毎に選択されたメモリアレイの各メモリ要素の読み
出し信号が加算器アレイ35の各加算器要素に供給され
て乗算結果と加算され、その加算結果が再び当該メモリ
アレイの各メモリ要素に書き込まれる。
14の正規方程式の係数wiにかかる数15の式の位置
に対応する。数14の正規方程式から明らかなように、
右上の項を反転すれば左下の項と同じものとなるため、
各アレイは三角形状をしている。
目ブロックを1ブロックずつずらしながら積和演算が順
次行なわれ、ブロックの各画素位置毎に、さらに各クラ
ス毎の正規方程式が生成される。クラス毎の正規方程式
の各項の結果は、それぞれのクラスに対応するメモリア
レイに記憶されており、それらのクラス毎の正規方程式
の各項が掃き出し法の計算回路としてのCPU34に供
給され、各画素位置毎のさらに各クラス毎に係数組が計
算される。
する方法を記載したが、ディジタル化されたデータをコ
ンピュータに取り込むことで、ソフトウェアで計算して
もよい。
の係数テーブル25に学習によって各クラス毎の係数C
jiが格納されるものによれば、より原画に近い画像を得
ることが可能となる。
ジタルビデオ信号SVを符号化する例を述べたが、例え
ばコンポーネント方式のディジタルカラービデオ信号を
同様に符号化することもできる。
が4ライン×4画素で構成されるものを示したが、1ブ
ロックの画素数はこれに限定されるものではない。ま
た、マクロブロックの大きさに関しても実施例に限定さ
れるものでないことは勿論である。
係数テーブル25には学習によって各クラス毎の係数C
jiが格納されるものであるが、係数Cjiとして学習によ
らずに平均的な値が格納されている係数テーブルを使用
してもよい。
分類して最小自乗法により求められた予測係数と所定の
画素により注目画素を求める方法を提案している(特開
昭63−48088号公報参照)。
数のブロックにブロック化し、各ブロックごとに画素信
号のレベル平均値を求めて半径データに変換した後に量
子化して量子化データを得るものであり、大幅にデータ
圧縮をすることができる。
ロック毎の半径データまたはその量子化データを利用し
てマクロブロックを構成する各ブロック(注目ブロック
およびその周辺ブロック)のレベル平均値を求め、その
レベル平均値とマクロブロックのクラスに対応した係数
との積和演算で注目ブロックの各画素の信号を得るもの
であり、出力画像に網点の構造が見えることがなく原画
に近い画像を得ることができる。
ロック毎の半径データまたはその量子化データを利用し
てマクロブロックを構成する各ブロック(注目ブロック
およびその周辺ブロック)のレベル平均値を求め、その
レベル平均値とマクロブロックのクラスに対応した係数
との積和演算で注目ブロックの各画素の信号を得るもの
であり、出力画像に網点の構造が見えることがなく原画
に近い画像を得ることができ、また係数は予め学習によ
り求められたものが使用されるため、より原画に近い画
像を得ることができる。
ロック図である。
めの図である。
明するための図である。
ック図である。
化の説明のための図である。
る。
ある。
図である。
Claims (13)
- 【請求項1】 画像をブロック分割して複数のブロック
を得るブロック化手段と、 上記ブロック化手段で得られる各ブロック毎に画素信号
のレベル平均値を求める平均値手段と、 上記平均値手段で求められる上記各ブロック毎のレベル
平均値を半径データに変換する半径演算手段と、 上記半径演算手段で変換された上記各ブロック毎の半径
データを量子化して量子化データを得る量子化手段とを
備えることを特徴とする高能率符号化装置。 - 【請求項2】 画像がブロック分割され、各ブロック毎
に画素信号のレベル平均値に対応して求められた半径デ
ータに基づく符号化信号を復号する復号化装置であっ
て、 上記 各ブロック毎の半径データを利用して注目ブロック
およびその周辺ブロックよりなるマクロブロックのクラ
スを識別するクラス識別手段と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して上記マクロブ
ロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める平
均値復元手段と、 上記平均値復元手段で求められた上記マクロブロックを
構成する各ブロックのレベル平均値と上記クラス識別手
段で識別されたクラスに対応した係数を使用して上記注
目ブロックを構成する各画素の信号を求める積和演算手
段とを備えることを特徴とする復号化装置。 - 【請求項3】 画像がブロック分割され、各ブロック毎
に画素信号のレベル平均値に対応して求められた半径デ
ータに基づく符号化信号を復号する復号化装置であっ
て、 上記 各ブロック毎の半径データを利用して注目ブロック
およびその周辺ブロックよりなるマクロブロックのクラ
スを識別するクラス識別手段と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して上記マクロブ
ロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める平
均値復元手段と、 上記平均値復元手段で求められた上記マクロブロックを
構成する各ブロックのレベル平均値と上記クラス識別手
段で識別されたクラスに対応しかつ予め学習により求め
られた係数を使用して上記注目ブロックを構成する各画
素の信号を求める積和演算手段とを備えることを特徴と
する復号化装置。 - 【請求項4】 画像がブロック分割され、各ブロック毎
に画素信号のレベル平均値に対応して半径データが求め
られ、該半径データが量子化されて得られた量子化デー
タに基づく符号化信号を復号する復号化装置であって、 上記各ブロック毎の量子化データを利用して注目ブロッ
クおよびその周辺ブロックよりなるマクロブロックのク
ラスを識別するクラス識別手段と、 上記各ブロック毎の量子化データを利用して上記マクロ
ブロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める
平均値復元手段と、 上記平均値復元手段で求められた上記マクロブロックを
構成する各ブロックのレベル平均値と上記クラス識別手
段で識別されたクラスに対応した係数を使用して上記注
目ブロックを構成する各画素の信号を求める積和演算手
段とを備えることを特徴とする復号化装置。 - 【請求項5】 上記クラス識別手段は、上記マクロブロ
ックを構成する各ブロック毎の量子化データを圧縮符号
化してクラス識別用のデータとすることを特徴とする請
求項4に記載の復号化装置。 - 【請求項6】 画像がブロック分割され、各ブロック毎
に画素信号のレベル平均値に対応して半径データが求め
られ、該半径データが量子化されて得られた量子化デー
タに基づく符号化信号を復号する復号化装置であって、 上記各ブロック毎の量子化データを利用して注目ブロッ
クおよびその周辺ブロックよりなるマクロブロックのク
ラスを識別するクラス識別手段と、 上記各ブロック毎の量子化データを利用して上記マクロ
ブロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める
平均値復元手段と、 上記平均値復元手段で求められた上記マクロブロックを
構成する各ブロックのレベル平均値と上記クラス識別手
段で識別されたクラスに対応しかつ予め学習により求め
られた係数を使用して上記注目ブロックを構成する各画
素の信号を求める積和演算手段と を備えることを特徴と
する復号化装置。 - 【請求項7】 上記クラス識別手段は、上記マクロブロ
ックを構成する各ブロック毎の量子化データを圧縮符号
化してクラス識別用のデータとすることを特徴とする請
求項6に記載の復号化装置。 - 【請求項8】 上記注目ブロックの各画素の信号を上記
マクロブロックを構成する各ブロックのレベル平均値と
上記係数とを使用した線形1次結合式で表現し、誤差が
最小となるように上記係数を求めることを特徴とする請
求項6に記載の復号化装置。 - 【請求項9】 画像をブロック分割して複数のブロック
を得る工程と、 上記得られた各ブロック毎に画素信号のレベル平均値を
求める工程と、 上記求められた各ブロック毎のレベル平均値を半径デー
タに変換する工程と、 上記変換された各ブロック毎の半径データを量子化して
量子化データを得る工程とを備えることを特徴とする高
能率符号化方法。 - 【請求項10】 画像がブロック分割され、各ブロック
毎に画素信号のレベル平均値に対応して求められた半径
データに基づく符号化信号を復号する復号化方法であっ
て、 上記各ブロック毎の半径データを利用して注目ブロック
およびその周辺ブロックよりなるマクロブロックのクラ
スを識別する工程と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して上記マクロブ
ロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める工
程と、 上記求められた上記マクロブロックを構成する各ブロッ
クのレベル平均値と上記識別されたクラスに対応した係
数を使用して上記注目ブロックを構成する各画素の信号
を求める工程とを備えることを特徴とする復号化方法。 - 【請求項11】 画像がブロック分割され、各ブロック
毎に画素信号のレベル平均値に対応して求められた半径
データに基づく符号化信号を復号する復号化方法であっ
て、 上記各ブロック毎の半径データを利用して注目ブロック
およびその周辺ブロッ クよりなるマクロブロックのクラ
スを識別する工程と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して上記マクロブ
ロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求める工
程と、 上記求められた上記マクロブロックを構成する各ブロッ
クのレベル平均値と上記識別されたクラスに対応しかつ
予め学習により求められた係数を使用して上記注目ブロ
ックを構成する各画素の信号を求める工程とを備えるこ
とを特徴とする復号化方法。 - 【請求項12】 注目ブロックおよびその周辺ブロック
よりなるマクロブロックを構成する各ブロックのレベル
平均値と上記マクロブロックのクラスとから上記注目ブ
ロックを構成する各画素の信号を求める際に使用される
推定式の係数データを生成する装置であって、 画像をブロック分割して複数のブロックを得るブロック
化手段と、 上記ブロック化手段で得られる各ブロック毎に画素信号
のレベル平均値を求める平均値手段と、 上記平均値手段で求められる上記各ブロック毎のレベル
平均値を半径データに変換する半径演算手段と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して所定ブロック
およびその周辺ブロックよりなる所定マクロブロックの
クラスを識別するクラス識別手段と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して上記所定マク
ロブロックを構成する各ブロックのレベル平均値を求め
る平均値復元手段と、 上記平均値復元手段で求められた上記所定マクロブロッ
クを構成する各ブロックのレベル平均値と、上記クラス
識別手段で識別された上記所定マクロブロックのクラス
と、上記所定ブロックの画素信号とから、各クラス毎
に、上記推定式の係数データを演算する係数データ演算
手段とを備えることを特徴とする係数データ生成装置。 - 【請求項13】 注目ブロックおよびその周辺ブロック
よりなるマクロブロックを構成する各ブロックのレベル
平均値と上記マクロブロックのクラスとから上記注目ブ
ロックを構成する各画素の信号を求める際に使用される
推定式の係数データを生成する方法であって、 画像をブロック分割して複数のブロックを得る工程と、 上記得られた各ブロック毎に画素信号のレベル平均値を
求める工程と、 上記求められた上記各ブロック毎のレベル平均値を半径
データに変換する工程と、 上記各ブロッ所定マクロブロックのクラスを識別する工
程と、 上記各ブロック毎の半径データを利用して上記所定マク
ロブロックを構成する各ブロックのレク毎の半径データ
を利用して所定ブロックおよびその周辺ブロックよりな
るベル平均値を求める工程と、 上記平均値復元手段で求められた上記所定マクロブロッ
クを構成する各ブロックのレベル平均値と、上記クラス
識別手段で識別された上記所定マクロブロックのクラス
と、上記所定ブロックの画素信号とから、各クラス毎
に、上記推定式の係数データを演算する工程とを備える
ことを特徴とする係数データ生成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP21250893A JP3284684B2 (ja) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | 高能率符号化装置および復号化装置、高能率符号化方法および復号化方法、並びに係数データの生成装置および生成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP21250893A JP3284684B2 (ja) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | 高能率符号化装置および復号化装置、高能率符号化方法および復号化方法、並びに係数データの生成装置および生成方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0766983A JPH0766983A (ja) | 1995-03-10 |
JP3284684B2 true JP3284684B2 (ja) | 2002-05-20 |
Family
ID=16623837
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP21250893A Expired - Lifetime JP3284684B2 (ja) | 1993-08-27 | 1993-08-27 | 高能率符号化装置および復号化装置、高能率符号化方法および復号化方法、並びに係数データの生成装置および生成方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3284684B2 (ja) |
-
1993
- 1993-08-27 JP JP21250893A patent/JP3284684B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0766983A (ja) | 1995-03-10 |
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