JP3420389B2 - 画像符号化方法及びその装置 - Google Patents
画像符号化方法及びその装置Info
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- JP3420389B2 JP3420389B2 JP13792395A JP13792395A JP3420389B2 JP 3420389 B2 JP3420389 B2 JP 3420389B2 JP 13792395 A JP13792395 A JP 13792395A JP 13792395 A JP13792395 A JP 13792395A JP 3420389 B2 JP3420389 B2 JP 3420389B2
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、可逆符号化により画像
データを符号化する画像符号化方法及びその装置に関す
るものである。
データを符号化する画像符号化方法及びその装置に関す
るものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像の可逆符号化方式として、マ
ルコフモデル符号化法、予測符号化法が知られている。
この内、マルコフモデル符号化は、画像を着目画素の周
辺ｍ画素（参照画素）の状態によって、その着目画素の
輝度値が決まるｍ重マルコフ情報源としてモデル化し、
周辺ｍ画素の状態毎に別々のエントロピー符号化法（ハ
フマン符号、算術符号など）を用いて符号化する方式で
あり、高い符号化効率が期待できる。
ルコフモデル符号化法、予測符号化法が知られている。
この内、マルコフモデル符号化は、画像を着目画素の周
辺ｍ画素（参照画素）の状態によって、その着目画素の
輝度値が決まるｍ重マルコフ情報源としてモデル化し、
周辺ｍ画素の状態毎に別々のエントロピー符号化法（ハ
フマン符号、算術符号など）を用いて符号化する方式で
あり、高い符号化効率が期待できる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述したマルコフモデ
ル符号化では、各状態ごとにシンボルの出現確率を示し
たマルコフテーブルを生成する必要があり、階調数の多
い画像に適用する場合には、このマルコフテーブルの大
きさが問題となる。例えば、２５６階調の画像データに
ついてｎ画素参照のマルコフモデル符号化を行う場合に
は、状態数は２５６のｎ乗となる。ここでエントロピー
を低くするためには、参照画素の数ｎを大きくしなけれ
ばならないが、この参照画素数ｎを大きくすると状態数
は幾何級数的に増大するため、実現困難となる。このた
め、出現数の少ない状態をまとめて１つの状態とした
り、シンボルの出現確率分布の似ている状態を一纏めに
するなどにより状態数を減縮することが一般的である
が、このための煩雑な処理が必要となるといった欠点が
ある。
ル符号化では、各状態ごとにシンボルの出現確率を示し
たマルコフテーブルを生成する必要があり、階調数の多
い画像に適用する場合には、このマルコフテーブルの大
きさが問題となる。例えば、２５６階調の画像データに
ついてｎ画素参照のマルコフモデル符号化を行う場合に
は、状態数は２５６のｎ乗となる。ここでエントロピー
を低くするためには、参照画素の数ｎを大きくしなけれ
ばならないが、この参照画素数ｎを大きくすると状態数
は幾何級数的に増大するため、実現困難となる。このた
め、出現数の少ない状態をまとめて１つの状態とした
り、シンボルの出現確率分布の似ている状態を一纏めに
するなどにより状態数を減縮することが一般的である
が、このための煩雑な処理が必要となるといった欠点が
ある。
【０００４】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、符号化に使用するテーブルの容量を少なくし、画像
データを効率良く符号化できる画像符号化方法及びその
装置を提供することを目的とする。
で、符号化に使用するテーブルの容量を少なくし、画像
データを効率良く符号化できる画像符号化方法及びその
装置を提供することを目的とする。
【０００５】本発明の他の目的は、画像データの状態数
を減縮するような煩雑な処理を無くして、画像データを
効率良く符号化できる画像符号化方法及びその装置を提
供することにある。
を減縮するような煩雑な処理を無くして、画像データを
効率良く符号化できる画像符号化方法及びその装置を提
供することにある。
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の画像符号化装置は以下のような構成を備え
る。即ち、画像データを符号化する画像符号化装置であ
って、画像データの着目画素近傍の画素を特定画素と
し、当該着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の
差分に応じた状態値を求める演算手段と、前記状態値に
おける前記着目画素と前記特定画素との差分値の出現確
率を記したマルコフテーブルを作成する作成手段と、前
記マルコフテーブルを用いて、前記濃度差分値をエント
ロピー符号化する符号化手段とを有する。
に本発明の画像符号化装置は以下のような構成を備え
る。即ち、画像データを符号化する画像符号化装置であ
って、画像データの着目画素近傍の画素を特定画素と
し、当該着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の
差分に応じた状態値を求める演算手段と、前記状態値に
おける前記着目画素と前記特定画素との差分値の出現確
率を記したマルコフテーブルを作成する作成手段と、前
記マルコフテーブルを用いて、前記濃度差分値をエント
ロピー符号化する符号化手段とを有する。
【０００６】上記目的を達成するために本発明の画像符
号化方法は以下のような工程を備える。即ち、画像デー
タを符号化する画像符号化方法であって、画像データの
着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該着目画素の周
辺画素と前記特定画素の濃度値の濃度差分値に応じた状
態値を求める工程と、前記状態値における前記着目画素
と前記特定画素との差分値の出現確率を記したマルコフ
テーブルを作成する工程と、前記マルコフテーブルを用
いて、前記濃度差分値をエントロピー符号化する符号化
工程とを有する。
号化方法は以下のような工程を備える。即ち、画像デー
タを符号化する画像符号化方法であって、画像データの
着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該着目画素の周
辺画素と前記特定画素の濃度値の濃度差分値に応じた状
態値を求める工程と、前記状態値における前記着目画素
と前記特定画素との差分値の出現確率を記したマルコフ
テーブルを作成する工程と、前記マルコフテーブルを用
いて、前記濃度差分値をエントロピー符号化する符号化
工程とを有する。
【０００７】
【作用】以上の構成において、画像データの着目画素近
傍の画素を特定画素とし、当該着目画素の周辺画素と特
定画素の濃度値の差分に応じた状態値を求める。その状
態値における着目画素と特定画素との差分値の出現確率
を記したマルコフテーブルを作成し、そのマルコフテー
ブルを用いて濃度差分値をエントロピー符号化するよう
に動作する。
傍の画素を特定画素とし、当該着目画素の周辺画素と特
定画素の濃度値の差分に応じた状態値を求める。その状
態値における着目画素と特定画素との差分値の出現確率
を記したマルコフテーブルを作成し、そのマルコフテー
ブルを用いて濃度差分値をエントロピー符号化するよう
に動作する。
【０００８】又、本発明によれば、画像データの着目画
素近傍の画素を特定画素とし、当該着目画素の周辺画素
と特定画素の濃度値の差分に応じた状態値を求める。こ
の着目画素と特定画素の濃度差分値と、その状態値とに
基づいて、予め作成されている符号化テーブルを参照し
て、濃度差分値を符号化するように動作する。
素近傍の画素を特定画素とし、当該着目画素の周辺画素
と特定画素の濃度値の差分に応じた状態値を求める。こ
の着目画素と特定画素の濃度差分値と、その状態値とに
基づいて、予め作成されている符号化テーブルを参照し
て、濃度差分値を符号化するように動作する。
【０００９】
【実施例】以下、添付図面を参照して本発明の好適な実
施例を詳細に説明する。尚、本実施例では、符号化の対
象画像として１６値のモノクロ画像を例に説明する。
施例を詳細に説明する。尚、本実施例では、符号化の対
象画像として１６値のモノクロ画像を例に説明する。
【００１０】［第１実施例］図１は、本実施例の画像符
号化処理の流れを示すフローチャートである。
号化処理の流れを示すフローチャートである。
【００１１】図１において、まずステップＳ１で、入力
した画像データの着目画素ｘと、その特定画素ａ、更に
はその着目画素近傍の参照画素ｂ，ｃに基づいて、差分
値（ｘ−ａ）のマルコフテーブルを生成する。次にステ
ップＳ２に進み、そのマルコフテーブルに基づいてハフ
マンテーブルを生成する。こうしてハフマンテーブルが
生成されるとステップＳ３以降の処理で、入力した画像
データの着目画素の近傍画素の状態に基づいて、その着
目画素をハフマン符号化して（Ｓ４）、その符号化結果
であるハフマン符号を出力する。この処理を、画像デー
タの最終画素データの符号化処理が終了するまで繰り返
し実行する。
した画像データの着目画素ｘと、その特定画素ａ、更に
はその着目画素近傍の参照画素ｂ，ｃに基づいて、差分
値（ｘ−ａ）のマルコフテーブルを生成する。次にステ
ップＳ２に進み、そのマルコフテーブルに基づいてハフ
マンテーブルを生成する。こうしてハフマンテーブルが
生成されるとステップＳ３以降の処理で、入力した画像
データの着目画素の近傍画素の状態に基づいて、その着
目画素をハフマン符号化して（Ｓ４）、その符号化結果
であるハフマン符号を出力する。この処理を、画像デー
タの最終画素データの符号化処理が終了するまで繰り返
し実行する。
【００１２】以下、この処理を詳しく説明する。
【００１３】図２は、本実施例で参照する画素の位置を
示すものである。同図において、ｘは着目画素の位置を
示し、ａ，ｂ，ｃは３つの参照画素位置を示している。
ここでは画素ａを特定画素とし、差分値（ｂ−ａ）と
（ｃ−ａ）とによって分別される状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−
ａ)ごとに差分値（ｘ−ａ）の出現確率を示したマルコ
フテーブルを生成する。
示すものである。同図において、ｘは着目画素の位置を
示し、ａ，ｂ，ｃは３つの参照画素位置を示している。
ここでは画素ａを特定画素とし、差分値（ｂ−ａ）と
（ｃ−ａ）とによって分別される状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−
ａ)ごとに差分値（ｘ−ａ）の出現確率を示したマルコ
フテーブルを生成する。
【００１４】まず、符号化対象画像の全ての画素につい
て、図２の参照画素位置ａ，ｂ，ｃの画素値を用いて差
分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求めて状態分けし、着目
画素ｘと特定画素ａとの差分値（ｘ−ａ）の出現回数を
カウントする。これにより、状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)に
おける差分値（ｘ−ａ）の出現確率Ｐ（ｘ−ａ／Ｓ(ｂ
−ａ，ｃ−ａ)）を求め、図３に示すようなマルコフテ
ーブルを生成する（ステップＳ１）。
て、図２の参照画素位置ａ，ｂ，ｃの画素値を用いて差
分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求めて状態分けし、着目
画素ｘと特定画素ａとの差分値（ｘ−ａ）の出現回数を
カウントする。これにより、状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)に
おける差分値（ｘ−ａ）の出現確率Ｐ（ｘ−ａ／Ｓ(ｂ
−ａ，ｃ−ａ)）を求め、図３に示すようなマルコフテ
ーブルを生成する（ステップＳ１）。
【００１５】図４は、本実施例の符号化装置の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【００１６】図４において、１０１は画像データを入力
する画像入力部で、ここから入力された画像データは着
目画素抽出部１０２、特定画素抽出部１０３及び参照画
素抽出部１０４に入力されて、それぞれ着目画素ｘ、特
定画素ａ及び参照画素ｂ，ｃが抽出される。１０５，１
０６は減算器で、減算器１０５は着目画素抽出部１０２
より入力された着目画素ｘと、特定画素抽出部１０３よ
りの入力された画素ａとを減算し、その差分値（ｘ−
ａ）を算出している。又、減算器１０６は、特定画素抽
出部１０３よりの入力された画素ａと、参照画素抽出部
１０４より入力された画素ｂ，ｃとを減算し、（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）を算出している。
する画像入力部で、ここから入力された画像データは着
目画素抽出部１０２、特定画素抽出部１０３及び参照画
素抽出部１０４に入力されて、それぞれ着目画素ｘ、特
定画素ａ及び参照画素ｂ，ｃが抽出される。１０５，１
０６は減算器で、減算器１０５は着目画素抽出部１０２
より入力された着目画素ｘと、特定画素抽出部１０３よ
りの入力された画素ａとを減算し、その差分値（ｘ−
ａ）を算出している。又、減算器１０６は、特定画素抽
出部１０３よりの入力された画素ａと、参照画素抽出部
１０４より入力された画素ｂ，ｃとを減算し、（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）を算出している。
【００１７】１０７は状態計数部で、減算器１０６より
入力される（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の取り得る各状態Ｓ
（ｂ−ａ．ｃ−ａ）における、減算器１０５よりの差分
値（ｘ−ａ）の出現回数を計数している。出現確率演算
部１０８は、状態計数部１０７より入力される各状態毎
の差分値（ｘ−ａ）の出現確率を求めている。こうして
求めた出現確率に従って、図３に示すようなマルコフテ
ーブル１０９が作成される。
入力される（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）の取り得る各状態Ｓ
（ｂ−ａ．ｃ−ａ）における、減算器１０５よりの差分
値（ｘ−ａ）の出現回数を計数している。出現確率演算
部１０８は、状態計数部１０７より入力される各状態毎
の差分値（ｘ−ａ）の出現確率を求めている。こうして
求めた出現確率に従って、図３に示すようなマルコフテ
ーブル１０９が作成される。
【００１８】１１０はハフマン符号作成部で、図３に示
すようなマルコフテーブル１０９を参照し、各状態に対
応する差分値（ｘ−ａ）の出現確率に基づいて、その出
現確率のそれぞれにハフマン符号を割り当てる。こうし
て作成されたのがハフマン符号テーブル１１１である。
このハフマン符号テーブル１１１の一例を図５に示す。
すようなマルコフテーブル１０９を参照し、各状態に対
応する差分値（ｘ−ａ）の出現確率に基づいて、その出
現確率のそれぞれにハフマン符号を割り当てる。こうし
て作成されたのがハフマン符号テーブル１１１である。
このハフマン符号テーブル１１１の一例を図５に示す。
【００１９】こうしてハフマン符号テーブル１１１が作
成されると、画像の左上端の画素から順に走査して入力
する。符号化部１１２は、減算器１０６よりの状態値Ｓ
（ｂ−ａ，ｃ−ａ）と、減算器１０５よりの差分値（ｘ
−ａ）とに基づいて、各状態におけるハフマン符号を、
ハフマン符号テーブル１１１を参照して求め、着目画素
ｘと特定画素ａとの差分値（ｘ−ａ）を符号化して出力
する（図１のＳ４）。ステップＳ５では、符号化処理を
行った画素が画像の最後の画素であるかを調べ、最後の
画素の場合は符号化処理を終了し、最後でない場合に
は、次の画素についてステップＳ３から行う。このよう
な処理を行うことにより、画像データを符号化すること
ができる。
成されると、画像の左上端の画素から順に走査して入力
する。符号化部１１２は、減算器１０６よりの状態値Ｓ
（ｂ−ａ，ｃ−ａ）と、減算器１０５よりの差分値（ｘ
−ａ）とに基づいて、各状態におけるハフマン符号を、
ハフマン符号テーブル１１１を参照して求め、着目画素
ｘと特定画素ａとの差分値（ｘ−ａ）を符号化して出力
する（図１のＳ４）。ステップＳ５では、符号化処理を
行った画素が画像の最後の画素であるかを調べ、最後の
画素の場合は符号化処理を終了し、最後でない場合に
は、次の画素についてステップＳ３から行う。このよう
な処理を行うことにより、画像データを符号化すること
ができる。
【００２０】尚、本実施例でのマルコフテーブルの規模
は３１の３乗(=29,791)であり、従来の３画素参照の場
合のマルコフテーブルの規模、即ち、１６の４乗(=65,5
36)の約半分以下となる。
は３１の３乗(=29,791)であり、従来の３画素参照の場
合のマルコフテーブルの規模、即ち、１６の４乗(=65,5
36)の約半分以下となる。
【００２１】［第２実施例］図６は、本発明の第２実施
例の処理の流れを示すフローチャートである。そして、
図７は本発明の第２実施例の符号化装置の構成を示すブ
ロック図で、前述の図４と共通する部分は同じ番号で示
し、それらの説明を省略する。
例の処理の流れを示すフローチャートである。そして、
図７は本発明の第２実施例の符号化装置の構成を示すブ
ロック図で、前述の図４と共通する部分は同じ番号で示
し、それらの説明を省略する。
【００２２】図６において、まずステップＳ１１で、前
述の図１のステップＳ１と同様に、差分値のマルコフテ
ーブル１０９を生成する。次にステップＳ１２に進み、
多値算術符号用のスキュー値テーブル１２１（後述す
る）を生成する。こうしてスキュー値テーブル１２１が
作成されるとステップＳ１３以降で、入力される画像デ
ータの各画素を多値算術符号で符号化する。
述の図１のステップＳ１と同様に、差分値のマルコフテ
ーブル１０９を生成する。次にステップＳ１２に進み、
多値算術符号用のスキュー値テーブル１２１（後述す
る）を生成する。こうしてスキュー値テーブル１２１が
作成されるとステップＳ１３以降で、入力される画像デ
ータの各画素を多値算術符号で符号化する。
【００２３】なお、第２実施例での参照画素位置は前述
の第１実施例と同じく、図２のａ，ｂ，ｃであり、ま
た、状態の分別も第１実施例と同じく差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）に基づいて行う。また、この第２実施
例における符号化対象となる画像データは、モノクロ１
６階調の画像データとする。
の第１実施例と同じく、図２のａ，ｂ，ｃであり、ま
た、状態の分別も第１実施例と同じく差分値（ｂ−
ａ），（ｃ−ａ）に基づいて行う。また、この第２実施
例における符号化対象となる画像データは、モノクロ１
６階調の画像データとする。
【００２４】図７において、前述の第１実施例の場合と
同様に、符号化対象画像データの全画素について、減算
器１０６で、図２の参照画素位置ｂ，ｃの画素値の画素
ａに対する差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求める。
又、減算器１０５で着目画素と特定画素との差分値（ｘ
−ａ）を求める。状態計数部１０７では、減算器１０６
の出力応じて状態分けし、各状態毎に着目画素ｘと画素
ａの差分値（ｘ−ａ）の出現回数をカウントする。そし
て出現確率演算部１０８において、状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ
−ａ)における差分値（ｘ−ａ）の出現確率Ｐ（ｘ−ａ
／Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)）を求める。こうして前述の図３
に示すようなマルコフテーブル１０９を生成する。
同様に、符号化対象画像データの全画素について、減算
器１０６で、図２の参照画素位置ｂ，ｃの画素値の画素
ａに対する差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）を求める。
又、減算器１０５で着目画素と特定画素との差分値（ｘ
−ａ）を求める。状態計数部１０７では、減算器１０６
の出力応じて状態分けし、各状態毎に着目画素ｘと画素
ａの差分値（ｘ−ａ）の出現回数をカウントする。そし
て出現確率演算部１０８において、状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ
−ａ)における差分値（ｘ−ａ）の出現確率Ｐ（ｘ−ａ
／Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)）を求める。こうして前述の図３
に示すようなマルコフテーブル１０９を生成する。
【００２５】次に、この作成されたマルコフテーブル１
０９を基に、スキュー値テーブル作成部１２０では、多
値算術符号でＰ（ｘ−ａ／Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)）を２の
（−ｑ）乗で近似するためのパラメータｑを求めて、ス
キュー値テーブル１２１を作成する。
０９を基に、スキュー値テーブル作成部１２０では、多
値算術符号でＰ（ｘ−ａ／Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)）を２の
（−ｑ）乗で近似するためのパラメータｑを求めて、ス
キュー値テーブル１２１を作成する。
【００２６】こうしてスキュー値テーブル１２１が作成
されると、画像データの左上端の画素から順に走査した
画素データが入力され、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）
を求めて状態Ｓ（ｂ−ａ，ｃ−ａ）を判別する（図４の
Ｓ１３）。そして、その状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)で、減
算器１０５よりの差分値（ｘ−ａ）が出現した場合のス
キュー値をスキュー値テーブル１２１を参照して求め、
多値算術符号化する（Ｓ１４）。この処理は符号化部１
２２により実施される。こうして符号化された画素が、
その画像データの最後の画素であるかを調べ、最後の画
素の場合は算術符号の終端処理を行って符号化処理を終
了する。また最後でない場合には、ステップＳ１３に戻
り、次の画素について前述と同様の処理を行う。このよ
うな処理を行うことにより、多値算術符号化されたデー
タを生成することができる。
されると、画像データの左上端の画素から順に走査した
画素データが入力され、差分値（ｂ−ａ），（ｃ−ａ）
を求めて状態Ｓ（ｂ−ａ，ｃ−ａ）を判別する（図４の
Ｓ１３）。そして、その状態Ｓ(ｂ−ａ，ｃ−ａ)で、減
算器１０５よりの差分値（ｘ−ａ）が出現した場合のス
キュー値をスキュー値テーブル１２１を参照して求め、
多値算術符号化する（Ｓ１４）。この処理は符号化部１
２２により実施される。こうして符号化された画素が、
その画像データの最後の画素であるかを調べ、最後の画
素の場合は算術符号の終端処理を行って符号化処理を終
了する。また最後でない場合には、ステップＳ１３に戻
り、次の画素について前述と同様の処理を行う。このよ
うな処理を行うことにより、多値算術符号化されたデー
タを生成することができる。
【００２７】［第３実施例］次に本発明の第３実施例を
説明する。この第３実施例では、前述の第１実施例のよ
うに、或は後述するようにして予め作成されているハフ
マン符号テーブル１１１に基づく画像データの符号化処
理を説明するものである。尚、この第３実施例では、符
号化対象の画像データはモノクロ２５６階調であるとす
る。
説明する。この第３実施例では、前述の第１実施例のよ
うに、或は後述するようにして予め作成されているハフ
マン符号テーブル１１１に基づく画像データの符号化処
理を説明するものである。尚、この第３実施例では、符
号化対象の画像データはモノクロ２５６階調であるとす
る。
【００２８】図８は、本発明の第３実施例における処理
の流れを示すフローチャートである。
の流れを示すフローチャートである。
【００２９】図８において、まずステップＳ２１で、ハ
フマン符号テーブル１１１を読み込み、ステップＳ２２
で、符号化対象の画像データの画素について状態を判別
する。次にステップＳ２３に進み、ハフマン符号テーブ
ル１１１を参照して、差分値（ｘ−ａ）と状態値Ｓ（ｂ
−ａ，ｃ−ａ）に基づいて、着目画素ｘに対応するハフ
マン符号化コードを出力する。
フマン符号テーブル１１１を読み込み、ステップＳ２２
で、符号化対象の画像データの画素について状態を判別
する。次にステップＳ２３に進み、ハフマン符号テーブ
ル１１１を参照して、差分値（ｘ−ａ）と状態値Ｓ（ｂ
−ａ，ｃ−ａ）に基づいて、着目画素ｘに対応するハフ
マン符号化コードを出力する。
【００３０】図９は、この実施例における参照画素位置
を示す図である。
を示す図である。
【００３１】図９において、ｘは着目画素の位置を示
し、ａ，ｂは参照する画素の位置を示す。差分値（ｂ−
ａ）によって分別される状態Ｓ（ｂ−ａ）毎に、差分値
（ｘ−ａ）の出現確率を示したマルコフテーブル１０９
を作成する。
し、ａ，ｂは参照する画素の位置を示す。差分値（ｂ−
ａ）によって分別される状態Ｓ（ｂ−ａ）毎に、差分値
（ｘ−ａ）の出現確率を示したマルコフテーブル１０９
を作成する。
【００３２】この実施例では、予め数種類の画像データ
について、図９に示す参照画素ａ，ｂの差分値（ｂ−
ａ）により分別される状態Ｓ(ｂ−ａ)における、着目画
素ｘと参照画素ａとの差分値（ｘ−ａ）の出現確率を測
定しておく。この測定値に基づいて、種々の画像データ
で利用可能なマルコフテーブル１０９を作成しておく。
そして、このマルコフテーブル１０９に基づいて、前述
したような汎用性のあるハフマン符号テーブル１１１を
予め生成しておく。そして、このハフマン符号テーブル
１１１を参照して、入力される画像データの各画素を符
号化することができる。これにより、個々の画像データ
を符号化する場合に、その画像データ毎に、一々マルコ
フテーブル及びハフマンテーブルの生成を行わずに済
む。
について、図９に示す参照画素ａ，ｂの差分値（ｂ−
ａ）により分別される状態Ｓ(ｂ−ａ)における、着目画
素ｘと参照画素ａとの差分値（ｘ−ａ）の出現確率を測
定しておく。この測定値に基づいて、種々の画像データ
で利用可能なマルコフテーブル１０９を作成しておく。
そして、このマルコフテーブル１０９に基づいて、前述
したような汎用性のあるハフマン符号テーブル１１１を
予め生成しておく。そして、このハフマン符号テーブル
１１１を参照して、入力される画像データの各画素を符
号化することができる。これにより、個々の画像データ
を符号化する場合に、その画像データ毎に、一々マルコ
フテーブル及びハフマンテーブルの生成を行わずに済
む。
【００３３】画像データを符号化する場合には、まず、
既成のハフマン符号テーブル１１１を読み出すととも
に、これを符号の一部として出力する（Ｓ２１）。
既成のハフマン符号テーブル１１１を読み出すととも
に、これを符号の一部として出力する（Ｓ２１）。
【００３４】次に、画像データの左端上の画素から順に
走査し、画素ａ，ｂの差分値（ｂ−ａ）を求め、その差
分値に応じて状態を判別する（ステップＳ２２）。そし
てステップＳ２３に進み、その状態Ｓ(ｂ−ａ)に対応す
るハフマン符号テーブル１１１を参照して、差分値（ｘ
−ａ）をハフマン符号化し、その結果を出力する。ステ
ップＳ２４では、画像データの最後の画素かどうかを調
べ、最後の画素でない場合にはステップＳ２２に戻り、
次の画素について同様の処理を行う。そして、最後の画
素となると符号化処理を終了する。
走査し、画素ａ，ｂの差分値（ｂ−ａ）を求め、その差
分値に応じて状態を判別する（ステップＳ２２）。そし
てステップＳ２３に進み、その状態Ｓ(ｂ−ａ)に対応す
るハフマン符号テーブル１１１を参照して、差分値（ｘ
−ａ）をハフマン符号化し、その結果を出力する。ステ
ップＳ２４では、画像データの最後の画素かどうかを調
べ、最後の画素でない場合にはステップＳ２２に戻り、
次の画素について同様の処理を行う。そして、最後の画
素となると符号化処理を終了する。
【００３５】この第３実施例によれば、状態数は５１１
であり、マルコフテーブルの規模は５１１の２乗(=261,
121)である。これは、状態数では、従来のマルコフモデ
ルの符号化での２画素参照の場合の状態数２５６の２乗
(=65,536)の約１２８分の１であり、マルコフテーブル
の規模としては、従来のマルコフテーブル規模２５６の
３乗(=16,777,216)の約６４分の１である。
であり、マルコフテーブルの規模は５１１の２乗(=261,
121)である。これは、状態数では、従来のマルコフモデ
ルの符号化での２画素参照の場合の状態数２５６の２乗
(=65,536)の約１２８分の１であり、マルコフテーブル
の規模としては、従来のマルコフテーブル規模２５６の
３乗(=16,777,216)の約６４分の１である。
【００３６】尚、本発明は上述した実施例に限定される
ものではない。例えば、上述の実施例では、差分を求め
る際の特定画素（ａ）を着目画素（ｘ）の直前の画素と
しているが、これは参照可能な画素であればよく、例え
ば着目画素の直上の画素等を用いても良い。
ものではない。例えば、上述の実施例では、差分を求め
る際の特定画素（ａ）を着目画素（ｘ）の直前の画素と
しているが、これは参照可能な画素であればよく、例え
ば着目画素の直上の画素等を用いても良い。
【００３７】また、上述実施例では、静的なマルコフモ
デル符号化のみを挙げたが、出現シンボルに応じてマル
コフテーブルを更新するステップを付加し、動的なマル
コフモデル符号化に適用しても良い。
デル符号化のみを挙げたが、出現シンボルに応じてマル
コフテーブルを更新するステップを付加し、動的なマル
コフモデル符号化に適用しても良い。
【００３８】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置に本発明
を実施するプログラムを供給することによって達成され
る場合にも適用できる。
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置に本発明
を実施するプログラムを供給することによって達成され
る場合にも適用できる。
【００３９】以上説明したように本実施例によれば、単
数或は複数の参照画素と特定画素との差分値により着目
画素の周辺画素状態を求め、各画素状態毎に、着目画素
と特定画素との差分値の出現確率を示すマルコフテーブ
ルを生成し、そのマルコフテーブルを用いて各状態毎に
別々のエントロピー符号化を行うことができる。
数或は複数の参照画素と特定画素との差分値により着目
画素の周辺画素状態を求め、各画素状態毎に、着目画素
と特定画素との差分値の出現確率を示すマルコフテーブ
ルを生成し、そのマルコフテーブルを用いて各状態毎に
別々のエントロピー符号化を行うことができる。
【００４０】これにより、画像データの縮退等の特別な
処理を必要とすることなく、少ない状態数でマルコフモ
デル符号化ができる。このため、テーブル用のメモリを
少なくできるとともに、符号化処理を簡単にできるとい
った効果がある。
処理を必要とすることなく、少ない状態数でマルコフモ
デル符号化ができる。このため、テーブル用のメモリを
少なくできるとともに、符号化処理を簡単にできるとい
った効果がある。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、符
号化に使用するテーブルの容量を少なくし、画像データ
を効率良く符号化できる。
号化に使用するテーブルの容量を少なくし、画像データ
を効率良く符号化できる。
【００４２】また本発明によれば、画像データの状態数
を減縮するような煩雑な処理を無くして、画像データを
効率良く符号化できる。
を減縮するような煩雑な処理を無くして、画像データを
効率良く符号化できる。
【図１】本発明の第１実施例における処理の流れを示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図２】本発明の第１実施例及び第２実施例での参照画
素位置を示す図である。
素位置を示す図である。
【図３】本発明の第１実施例及び第２実施例で生成され
るマルコフテーブルの概略を示す図である。
るマルコフテーブルの概略を示す図である。
【図４】本発明の第１実施例の符号化装置の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図５】本発明の第１実施例におけるハフマン符号テー
ブルの一例を示す図である。
ブルの一例を示す図である。
【図６】本発明の第２実施例における処理の流れを示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図７】本発明の第２実施例の符号化装置の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図８】本発明の第３実施例における処理の流れを示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図９】本発明の第３実施例における参照画素位置を説
明する図である。
明する図である。
１０１ 画像入力部
１０２ 着目画素抽出部
１０３ 特定画素抽出部
１０４ 参照画素抽出部
１０５，１０６ 減算部
１０７ 状態計数部
１０８ 出現確率演算部
１０９ マルコフテーブル
１１０ ハフマン符号テーブル作成部
１１１ ハフマン符号テーブル
１１２，１２２ 符号化部
１２０ スキュー値テーブル作成部
１２１ スキュー値テーブル
Claims (12)
- 【請求項１】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の濃度差分
値に応じた状態値を求める工程と、 前記状態値における前記着目画素と前記特定画素との差
分値の出現確率を記したマルコフテーブルを作成する工
程と、 前記マルコフテーブルを用いて、前記濃度差分値をエン
トロピー符号化する符号化工程と、を有することを特徴
とする画像符号化方法。 - 【請求項２】 前記マルコフテーブルからハフマン符号
テーブルを作成する工程を更に有し、前記符号化工程は
前記ハフマン符号テーブルを参照して前記濃度差分値を
ハフマンコードに符号化することを特徴とする請求項１
に記載の画像符号化方法。 - 【請求項３】 前記マルコフテーブルからスキュー値テ
ーブルを作成する工程を更に有し、前記符号化工程は、
前記スキュー値テーブルを参照して前記濃度差分値を多
値算術符号化することを特徴とする請求項１に記載の画
像符号化方法。 - 【請求項４】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分に応
じた状態値を求める工程と、 前記状態値に基づいて符号化テーブルを参照することに
より、前記着目画素と前記特定画素の濃度差分値をエン
トロピー符号化する符号化工程と、を有することを特徴
とする画像符号化方法。 - 【請求項５】 前記符号化テーブルは、前記状態値に対
応した前記濃度差分値の出現確率をハフマン符号化した
テーブルであることを特徴とする請求項４に記載の画像
符号化方法。 - 【請求項６】 前記符号化テーブルは、前記状態値に対
応した前記濃度差分値の出現確率を近似したスキュー値
テーブルであることを特徴とする請求項４に記載の画像
符号化方法。 - 【請求項７】 画像データを符号化する画像符号化装置
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分に応
じた状態値を求める演算手段と、 前記状態値における前記着目画素と前記特定画素との差
分値の出現確率を記したマルコフテーブルを作成する作
成手段と、 前記マルコフテーブルを用いて、前記濃度
差分値をエントロピー符号化する符号化手段と、を有す
ることを特徴とする画像符号化装置。 - 【請求項８】 前記マルコフテーブルからハフマン符号
テーブルを作成するハフマンテーブル作成手段を更に有
し、前記符号化手段は前記ハフマン符号テーブルを参照
して前記濃度差分値をハフマンコードに符号化すること
を特徴とする請求項７に記載の画像符号化装置。 - 【請求項９】 前記マルコフテーブルからスキュー値テ
ーブルを作成するスキュー値テーブル作成手段を更に有
し、前記符号化手段は、前記スキュー値テーブルを参照
して前記濃度差分値を多値算術符号化することを特徴と
する請求項７に記載の画像符号化装置。 - 【請求項１０】 画像データを符号化する画像符号化装
置であって、 画像データを入力する入力手段と、 前記画像データの着目画素と、その近傍の画素を参照画
素として抽出する抽出手段と、 前記抽出手段により抽出された着目画素と前記参照画素
の濃度値の差分値、及び前記参照画素同士の濃度差分値
に応じた状態値を求める減算手段と、 前記差分値と前記状態値とに基づいて符号化テーブルを
参照することにより前記差分値をエントロピー符号化す
る符号化手段と、を有することを特徴とする画像符号化
装置。 - 【請求項１１】 前記符号化テーブルは、前記状態値に
対応した前記差分値の出現確率をハフマン符号化したテ
ーブルであることを特徴とする請求項１０に記載の画像
符号化装置。 - 【請求項１２】 前記符号化テーブルは、前記状態値に
対応した前記差分値の出現確率を近似したスキュー値テ
ーブルであることを特徴とする請求項１０に記載の画像
符号化装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13792395A JP3420389B2 (ja) | 1995-06-05 | 1995-06-05 | 画像符号化方法及びその装置 |
| US08/635,521 US6031938A (en) | 1995-04-26 | 1996-04-22 | Image encoding apparatus with selective Markov and predictive coding |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13792395A JP3420389B2 (ja) | 1995-06-05 | 1995-06-05 | 画像符号化方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08331389A JPH08331389A (ja) | 1996-12-13 |
| JP3420389B2 true JP3420389B2 (ja) | 2003-06-23 |
Family
ID=15209851
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13792395A Expired - Fee Related JP3420389B2 (ja) | 1995-04-26 | 1995-06-05 | 画像符号化方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3420389B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6028963A (en) | 1996-06-17 | 2000-02-22 | Canon Kabushiki Kaisha | Image encoding based on judgement on prediction error |
| CN101335897B (zh) | 2007-06-28 | 2010-08-25 | 联想(北京)有限公司 | 图像压缩/解码方法及*** |
-
1995
- 1995-06-05 JP JP13792395A patent/JP3420389B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08331389A (ja) | 1996-12-13 |
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