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

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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

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像データを大幅に
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。
【０００２】
【従来の技術】従来、印刷等の分野で画像をいわゆる網
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。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来、上述したような
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。
【０００４】また、通常は網点画像をそのままモニタあ
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。
【０００５】そこで、この発明は、網点画像化を応用し
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。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係る高
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。
【０００７】請求項２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。
【０００８】請求項３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。
【０００９】
【作用】請求項１，９の発明においては、画像を複数の
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。
【００１０】請求項２，４，１０の発明においては、各
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。
【００１１】請求項３，６，１１の発明においては、各
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。
【００１２】
【実施例】以下、図面を参照しながら、この発明の一実
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。
【００１３】図において、入力端子１１よりブロック化
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。
【００１４】ブロック化回路１２の出力信号は平均値回
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。
【００１５】
【数１】
【００１６】平均値回路１３より出力される各ブロック
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。
【００１７】
【数２】
【００１８】半径演算回路１４より出力される各ブロッ
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。
【００１９】
【数３】
【００２０】量子化回路１５より出力される各ブロック
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。
【００２１】図１のエンコーダでは、１６個の画素信号
（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。
【００２２】図４は、図１のエンコーダより出力される
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。
【００２３】図において、入力端子２１に供給される各
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。
【００２４】正規化回路２３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。
【００２５】係数テーブル２５からは、クラスに対応し
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。
【００２６】また、マクロブロック化回路２２よりマク
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。
【００２７】
【数４】
【００２８】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。
【００２９】
【数５】
【００３０】マクロブロック化回路２２では注目ブロッ
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。
【００３１】このように出力端子２９に得られるビデオ
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。
【００３２】上述したように図４のデコーダの係数テー
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。
【００３３】図６において、正規化回路２３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。
【００３４】ここで、係数演算回路３０における係数の
算出方法について説明する。
【００３５】また、注目ブロックを構成する画素信号ａ
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。
【００３６】
【数６】
【００３７】ある特定のクラスに対して、数６の各式は
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。
【００３８】
【数７】
【００３９】この式における係数ｗi（ｉ＝１〜９）を
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。
【００４０】
【数８】
【００４１】１フレームに対して１個の係数組を求める
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。
【００４２】本例においては、連立方程式を最小自乗法
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。
【００４３】
【数９】
【００４４】数９の式から各係数ｗiの最確値を見いだ
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。
【００４５】
【数１０】
【００４６】
【数１１】
【００４７】数９の式より数１２の式が得られ、数１１
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。
【００４８】
【数１２】
【００４９】
【数１３】
【００５０】ここで、数９および数１３の式から、数１
４の正規方程式が得られる。
【００５１】
【数１４】
【００５２】この数１４の正規方程式は未知数が９個だ
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。
【００５３】
【数１５】
【００５４】実際には、例えばガウス−ジョーダン（Ｇ
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。
【００５５】以上のようにして、ある特定のクラスで、
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。
【００５６】図６の学習システムにおける係数演算回路
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。
【００５７】図７は、係数演算回路３０の一部構成を示
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。
【００５８】図８Ａは乗算器アレイ３１の具体構成を示
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。
【００５９】図９は加算メモリアレイ３２の具体構成を
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。
【００６０】なお、各々のアレイの各要素の位置は、数
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。
【００６１】以上のようにして、ある一定期間の間に注
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。
【００６２】図７の係数演算回路はハードウェアで実現
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。
【００６３】上述したようにして、図４に示すデコーダ
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。
【００６４】なお、上述実施例においては、白黒のディ
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。
【００６５】また、上述実施例においては、１ブロック
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。
【００６６】また、上述実施例においては、デコーダの
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。
【００６７】なお上述せずも、本出願人は先に、クラス
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）。
【００６８】
【発明の効果】請求項１，９の発明によれば、画像を複
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。
【００６９】請求項２，４，１０の発明によれば、各ブ
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できる。
【００７０】請求項３，６，１１の発明によれば、各ブ
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。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例としてのエンコーダを示すブ
ロック図である。
【図２】ブロック化回路におけるブロック化の説明のた
めの図である。
【図３】半径演算回路における半径データへの変換を説
明するための図である。
【図４】この発明の実施例としてのデコーダを示すブロ
ック図である。
【図５】マクロブロック化回路におけるマクロブロック
化の説明のための図である。
【図６】係数の学習システムを示すブロック図である。
【図７】係数演算回路の一部構成を示すブロック図であ
る。
【図８】係数演算回路の乗算器アレイの構成を示す図で
ある。
【図９】係数演算回路の加算メモリアレイの構成を示す
図である。
【符号の説明】
１１，２１ 入力端子 １２ ブロック化回路 １３ 平均値回路 １４ 半径演算回路 １５ 量子化回路 １６，２９ 出力端子 ２２ マクロブロック化回路 ２３ 正規化回路 ２４，２８ シリアル／パラレル変換器 ２５ 係数テーブル ２６ 積和演算回路 ２７ 平均値復元回路 ３０ 係数演算回路 ３１ 乗算器アレイ ３２ 加算メモリアレイ ３３ インデックスデコーダ ３４ ＣＰＵ ３５ 加算器アレイ ３６-1〜３６-512 メモリアレイ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/41 - 1/419 G06T 9/00 H04N 1/405 H04N 7/24

Claims (13)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【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。
  2. 【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。
  3. 【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。
  4. 【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。
  5. 【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。
  6. 【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。
  7. 【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。
  8. 【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。
  9. 【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。
  10. 【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。
  11. 【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。
  12. 【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。
  13. 【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。
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