JP3421463B2 - 画像圧縮装置の量子化テーブル生成装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カラー静止画像をＪＰ
ＥＧアルゴリズムに準拠して情報圧縮する画像圧縮装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】高解像度画像を符号化して通信伝送路を
介して情報の授受を行う標準化アルゴリズムが、ＪＰＥ
Ｇ（Joint Photographic Expert Group)から勧告されて
いる。このＪＰＥＧから勧告されているアルゴリズム、
すなわちＪＰＥＧアルゴリズムのベースライン・プロセ
スでは、大幅な情報圧縮を行うため、初めに２次元ＤＣ
Ｔ変換によって原画像データを空間周波数軸上の成分に
分解し、そして、その空間周波数軸上で表された各デー
タを量子化テーブルを用いて量子化し、さらに量子化し
た各データを符号化する。ＪＰＥＧでは、この符号化の
ため、所定のハフマンテーブルを推奨している。

【０００３】従来の画像圧縮装置では、通常、デフォル
トの量子化テーブルが使用され、必要に応じて、量子化
テーブルの各量子化係数に単一の係数を乗じることによ
って修正された量子化テーブルが作成されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このように修正量子化
テーブルは、各空間周波数に対して一律に係数を乗じる
ことによって得られているため、個々の画像の特質（例
えば、低周波数成分に比して高周波数成分が多い等の性
質）に応じた量子化を行うことができず、画質を落とす
ことなく画像データを圧縮しているとは言い難かった。

【０００５】本発明は、以上のような問題点に鑑み、個
々の画像の特質に応じた画像圧縮を達成することができ
る画像圧縮装置の量子化テーブル生成装置を提供するこ
とを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、原画像データ
を複数のブロックに分割し、直交変換を施して空間周波
数毎に直交変換係数を求め、直交変換係数を所定の量子
化係数から成る量子化テーブルにより量子化して求めた
量子化直交変換係数を、空間周波数に関して１次元配列
データとして並びかえた後、量子化直交変換係数を所定
のデ−タ量を有するカテゴリに分類するとともに、０の
量子化直交変換係数が連続する数に基づいてラン長を求
めて符号化を行ない符号化データを求める画像圧縮装置
において、空間周波数毎に符号化データのデータ量の目
標値を設定する手段と、第１の空間周波数の符号化デー
タの統計量に基づいて、１次元配列データにおいて第１
の空間周波数に隣接する第２の空間周波数の符号化デー
タのデータ量を予測する手段と、この予測された第２の
空間周波数のデータ量が目標値以下になるように、その
空間周波数に対応した量子化係数を定める量子化係数演
算手段とを備え、予測手段は、第１の空間周波数におけ
る０の量子化直交変換係数に対応するカテゴリ「０」の
ブロック数を用いて、第２の空間周波数の符号化データ
のデータ量を予測することを特徴とする画像圧縮装置の
量子化テーブル生成装置である。

【０００７】

【実施例】以下図示実施例に基づいて本発明を説明す
る。図１は本発明の一実施例に係る画像圧縮装置のブロ
ック図である。

【０００８】被写体Ｓから到来した光は集光レンズ１１
によって集光され、被写体像がＣＣＤ（固体撮像素子）
１２の受光面上に結像される。ＣＣＤ１２の受光面には
多数の光電変換素子が配設され、また光電変換素子の上
面には、例えばＲ、Ｇ、Ｂの各色フィルタ要素から成る
カラーフィルタが設けられている。各光電変換素子はひ
とつの画素に対応している。被写体像は、各光電変換素
子によって所定の色に対応した電気信号に変換され、Ａ
／Ｄ変換器１３に入力される。なお、図１の構成ではＣ
ＣＤ１２が１枚のみであるが、２枚以上のＣＣＤが設け
られた構成でもよい。

【０００９】Ａ／Ｄ変換器１３においてＡ／Ｄ変換され
た信号は、図示しない信号処理回路によって輝度信号Ｙ
と色差信号Ｃｂ、Ｃｒとに変換され、画像メモリ１４に
入力される。画像メモリ１４は輝度信号Ｙおよび色差信
号Ｃｂ、Ｃｒをそれぞれ格納するために、相互に独立し
たメモリ領域に分割されており、各メモリ領域は１画像
分の記憶容量を有している。

【００１０】画像メモリ１４から読み出された輝度信号
Ｙおよび色差信号Ｃｂ、Ｃｒは、データ圧縮処理のた
め、ＤＣＴ処理回路２１に入力される。ＤＣＴ処理回路
２１では、輝度信号Ｙ等の原画像データが離散コサイン
変換（以下ＤＣＴという）される。すなわち本実施例で
は、原画像データの直交変換としてＤＣＴ変換が利用さ
れる。なお、図１ではＤＣＴ処理回路２１が１つの処理
回路として示されているが、実際には輝度信号Ｙおよび
色差信号Ｃｂ、Ｃｒ毎に独立したＤＣＴ処理回路が設け
られている。

【００１１】画像圧縮装置は、ＤＣＴ処理回路２１、量
子化処理回路２２、ハフマン符号化処理回路２３、空間
周波数データ量設定部２４、量子化テーブル生成部２５
等から成る。ＤＣＴ処理回路２１、量子化処理回路２２
およびハフマン符号化処理回路２３では、輝度信号Ｙ等
の画像データは１画面に関して複数のブロックに分割さ
れ、ブロック単位で処理される。なお各ブロックは８×
８個の画素データから構成される。

【００１２】ＤＣＴ処理回路２１において求められた輝
度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、ＣｒのＤＣＴ係数は、そ
れぞれ量子化処理回路２２に入力される。量子化処理回
路２２も、ＤＣＴ処理回路２１と同様、各信号毎に設け
られている。量子化処理回路２２に入力された輝度信号
Ｙ、色差信号Ｃｂ、ＣｒのＤＣＴ係数は、８×８個の量
子化係数により構成される量子化テーブルＱ１によっ
て、それぞれ量子化される。この量子化は線形量子化で
あり、すなわち各ＤＣＴ係数は対応する量子化係数によ
って割算される。

【００１３】なお本実施例においては、ＪＰＥＧアルゴ
リズムに準拠して、輝度信号ＹのＤＣＴ係数を量子化す
る量子化テーブルＱ１と、色差信号Ｃｂ、ＣｒのＤＣＴ
係数を量子化する量子化テーブルＱ１とは異なっている
が、各信号において同一の量子化テーブルＱ１を用いて
もよい。これらの量子化テーブルＱ１は、後述するよう
に、空間周波数データ量設定部２４と量子化テーブル生
成部２５により、原画像データの空間周波数分布等の性
質に応じた最適なものが生成される。

【００１４】量子化処理回路２２から出力された輝度信
号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒの量子化ＤＣＴ係数はハフマ
ン符号化処理回路２３に入力され、ハフマンテーブルＱ
２を用い、所定のアルゴリズムによってハフマン符号化
される。

【００１５】ハフマン符号化により得られた画像信号
（圧縮画像データ）は、ＩＣメモリカード等の記録媒体
に記録される。

【００１６】図２は、一例として、８×８画素のブロッ
クの画像データＰ(Y)xy と、ＤＣＴ係数Ｓ(Y)uv と、量
子化ＤＣＴ係数Ｒ(Y)uv と、量子化テーブルＱ(Y)uv と
を示している。

【００１７】図２（ａ）の画像データＰ(Y)xy は、２次
元ＤＣＴ変換によって、図２（ｂ）に示す８×８＝６４
個のＤＣＴ係数Ｓ(Y)uv に変換される。これらのＤＣＴ
係数のうち、位置（０，０）にあるＤＣＴ係数Ｓ(Y)₀₀
はＤＣ成分であり、残り６３個のＤＣＴ係数Ｓ(Y)uv は
ＡＣ成分である。ＡＣ成分は、係数Ｓ(Y)₀₁ 若しくは係
数Ｓ(Y)₁₀ から係数Ｓ(Y)₇₇ に向かって、より高い空間
周波数成分が８×８画素ブロックの画像データ中にどの
くらいあるかを示している。ＤＣ成分は８×８画素のブ
ロック全体の画素値の平均値（直流成分）を表してい
る。すなわち、各ＤＣＴ係数Ｓ(Y)uv はそれぞれ所定の
空間周波数に対応している。

【００１８】図２（ｄ）は量子化処理回路２１で用いら
れる量子化テーブルＱ(Y)uv の一例を示している。この
ような量子化テーブルＱ(Y)uv としては、上述したよう
に、輝度信号Ｙと色差信号Ｃｂ、Ｃｒとで別のものでも
よい。量子化テーブルＱ(Y)uv は、ＪＰＥＧフォーマッ
トの画像データを記録媒体に記録する際に、各信号に対
応した位置に、その信号の量子化に使用された量子化テ
ーブルＱ(Y)uv の内容が記録される。

【００１９】量子化テーブルＱ(Y)uv を用いてＤＣＴ係
数Ｓ(Y)uv を量子化する式は以下のように定義される。 Ｒ(Y)uv ＝round(Ｓ(Y)uv ／Ｑ(Y)uv) ｛０≦ u,v≦
７｝ この式における roundは最も近い整数への近似を意味す
る。すなわち、ＤＣＴ係数Ｓ(Y)uv 及び量子化テーブル
Ｑ(Y)uv の各要素同士の割算と四捨五入とによって、図
２（ｃ）に示すような量子化ＤＣＴ係数Ｒ(Y)uv が求め
られる。

【００２０】このようにして量子化処理回路２２におい
て求められた量子化ＤＣＴ係数Ｒ(Y)uv 、Ｒ(Cb)uv、Ｒ
(Cr)uvは、ハフマン符号化処理回路２３に入力される。

【００２１】次にハフマン符号化処理回路２３における
ハフマン符号化について、図３〜図８を参照して説明す
る。なお以下の説明において、量子化ＤＣ係数とは量子
化されたＤＣ成分をいい、量子化ＡＣ係数とは量子化さ
れたＡＣ成分をいう。

【００２２】量子化ＤＣ係数Ｒ(Y)₀₀ と量子化ＡＣ係数
（量子化ＤＣ係数Ｒ(Y)₀₀ 以外の量子化ＤＣＴ係数Ｒ
(Y)uv ）では符号化方法が異なっている。量子化ＤＣ係
数Ｒ(Y)₀₀ の符号化は次のように行われる。

【００２３】まず、現在符号化しようとするブロックの
量子化ＤＣ係数Ｒ(Y)₀₀ と一つ前に符号化されたブロッ
クの量子化ＤＣ係数Ｒ(Y)₀₀ との差分が求められる。こ
の差分値が図３に示すカテゴリの何れに属するかが判断
され、そのカテゴリを表す符号語が、図４に示す符号表
（ＤＣ成分の符号化テーブル）から求められる。例え
ば、現在符号化しようとするブロックの量子化ＤＣ係数
Ｒ(Y)₀₀ が「１６」であり、一つ前に符号化されたブロ
ックの量子化ＤＣ係数Ｒ(Y)₀₀ が「２５」である時、差
分値は「−９」であるので、図３のカテゴリ表から、差
分値＝−９の属するカテゴリは「４」と判別され、さら
にそのカテゴリの符号語が図４の符号表より「 101」と
判断される。

【００２４】次いで差分値が、図３のカテゴリ表におい
て、そのカテゴリ内において何番目の値であるかが、付
加ビットにより表される。例えば差分値＝−９はカテゴ
リ＝４のグループにおいて、小さい方から７番目にある
ので、付加ビットは「0110」となる。すなわち、現在符
号化しているブロックの量子化ＤＣ係数Ｒ(Y)₀₀ のハフ
マン符号語は「 1010110」となる。

【００２５】一方、量子化ＡＣ係数の符号化は、図５に
示す処理ルーチンによって行われる。まずステップ１２
０において、６３個の量子化ＡＣ係数が図６に示す順序
でジグザグスキャンされ、１次元配列データに並びかえ
られる。量子化ＡＣ係数を、ジグザグスキャンの順序に
従って、スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ ・・・ＡＣ₆₃と呼ぶこ
ととする。次に、ステップ１２２では、１次元に並べら
れた各量子化ＡＣ係数が「０」であるか否かかが判断さ
れる。量子化ＡＣ係数が「０」である時、ステップ１２
４において、その「０」である量子化ＡＣ係数が連続す
る数がカウントされる。これにより「０」が連続する長
さ、すなわちラン長が求められる。

【００２６】これに対し、ステップ１２２において量子
化ＡＣ係数が「０」でないと判断された時、ステップ１
２６において、量子化ＤＣ係数と同じようなグループ分
けが行われるとともに付加ビットが求められる。この量
子化ＡＣ係数のグループ分けは、量子化ＤＣ係数のグル
ープ分けとは異なり、その量子化ＡＣ係数そのものにつ
いて行われる。すなわち、量子化ＡＣ係数が例えば
「４」である時、図７に示す表を参照してカテゴリ
「３」が得られる。また、量子化ＡＣ係数「４」はカテ
ゴリ＝３のグループにおいて小さい方から５番目にある
ので、付加ビットは「 100」となる。

【００２７】ステップ１３０では、ハフマンテーブルの
ＡＣ符号表（図８）を参照し、例えば量子化ＡＣ係数
「４」の直前のデータのラン長が「０」である場合、こ
のラン長とカテゴリ＝３とに基づいて、符号語「 100」
が得られる。そして、この符号語「 100」とステップ１
２６において得られた付加ビット「 100」を組み合わせ
ことにより２次元ハフマン符号語「100100」が求められ
る。

【００２８】図２（ｃ）の量子化ＤＣＴ係数をハフマン
符号化した結果を、図９の符号化データＨＦとして示
す。

【００２９】図１０は図９に示す符号化データＨＦを再
び示している。このような符号化データＨＦは、各ブロ
ック毎に得られ、１画面が５４００ブロックにより構成
される場合、符号化データＨＦは５４００だけ得られ
る。上述したように、符号化データＨＦは、１つの量子
化ＤＣ係数に関する符号化データと、６３個の量子化Ａ
Ｃ係数に関する符号化データとから成る。

【００３０】量子化ＤＣ係数に関する符号化データは、
カテゴリの符号語ＦＡ０と付加ビットＦＢ０とから成
る。量子化ＡＣ係数に関する符号化データは、ラン長・
カテゴリの符号語と付加ビットから構成される。次に、
量子化ＡＣ係数に関する符号化データについてさらに詳
細に説明する。

【００３１】図９の例では、スキャンＡＣ₁ が４であ
り、かつラン長が０であることに基づく符号化データと
して、ラン長・カテゴリの符号語ＦＡ１と付加ビットＦ
Ｂ１が生成され、スキャンＡＣ₂ が−７であり、かつラ
ン長が０であることに基づく符号化データとして、ラン
長・カテゴリの符号語ＦＡ２と付加ビットＦＢ２が生成
されている。スキャンＡＣ₃ が０であるので、付加ビッ
トＦＢ２の後には、スキャンＡＣ₄ が３であり、かつラ
ン長が１であることに基づく符号化データとして、ラン
長・カテゴリの符号語ＦＡ４と付加ビットＦＢ４が生成
されている。同様にして、ラン長・カテゴリの符号語Ｆ
Ａ５と付加ビットＦＢ５、ラン長・カテゴリの符号語Ｆ
Ａ８と付加ビットＦＢ８、ラン長・カテゴリの符号語Ｆ
Ａ９と付加ビットＦＢ９がそれぞれ生成されている。終
端データ（ＥＯＢ）は、スキャンＡＣ₁₀以降は全て０が
続くことを示している。

【００３２】次に、量子化テーブルＱ１の生成について
説明する。図１に示すように量子化テーブルＱ１は、設
定合計符号量とＤＣＴデータ統計量とに基づいて生成さ
れる。設定合計符号量は、記録媒体に記録される１画面
分の符号化データＨＦの合計ビット数であり、例えば５
２４２８８ビット（６４Ｋbyte）である。ＤＣＴデータ
統計量はＤＣＴ処理回路２１の出力データに基づいて得
られる。ＤＣＴ処理回路２１の出力データは原画像デー
タをＤＣＴ変換したものであり、８×８個の量子化係数
が全て「１」である量子化テーブルＱ１（以下、デフォ
ルトの量子化テーブルという）を用いて量子化したもの
と等価である。この出力データをジグザグスキャンして
（図６参照）、ラン長とカテゴリを求めた（図５参照）
後、図２４に示す表を参照して各空間周波数毎のビット
長を求めることにより、ＤＣＴデータ統計量が得られ
る。すなわち、このＤＣＴデータ統計量は、次に述べる
ように、図１１に示すようなカテゴリ分布と、図１２に
示すようなスキャン毎の符号量の分布である。

【００３３】図１１は、デフォルトの量子化テーブルを
用いた時の所定の空間周波数（例えばスキャンＡＣ₁ ）
でのカテゴリ分布、すなわち各カテゴリに分類されるブ
ロックの数の例を示している。この図に示すようなカテ
ゴリ分布は、１つの画像において、ＤＣ成分に関するも
のと、６３個のＡＣ成分に関するものとが生成され、す
なわちカテゴリ分布は全部で６４だけ生成される。本実
施例において原画像データは５４００ブロックに分割さ
れており、図１１の例では、カテゴリが０であるブロッ
ク数は６０２であり、カテゴリが１であるブロック数は
１０８８である。

【００３４】図１２は、デフォルトの量子化テーブルを
用いた時の各スキャンにおける符号化データＨＦのビッ
ト数の分布の例であり、これは１つの画像の全ブロック
に関して、各空間周波数毎の合計ビット数を示してい
る。例えばＤＣ成分の場合、カテゴリの符号語ＦＡ０と
付加ビットＦＢ０（図１０参照）の合計ビット数は４２
２３８（符号ＤＢ０）である。スキャンＡＣ₁ の場合、
ラン長・カテゴリの符号語ＦＡ１と付加ビットＦＢ１の
合計ビット数は３４００９（符号ＤＢ１）、スキャンＡ
Ｃ₂ の場合、ラン長・カテゴリの符号語ＦＡ２と付加ビ
ットＦＢ２の合計ビット数は３３８３３（符号ＤＢ２）
である。図１０の例では、スキャンＡＣ₃に関してラン
長・カテゴリの符号語と付加ビットは存在しないが、他
のブロックにおいてスキャンＡＣ₃ のデータが存在する
ため、合計ビット数は２５９２０（符号ＤＢ３）となっ
ている。このようにして、スキャンＡＣ₆₃の合計ビット
数２０９０９（符号ＤＢ６３）までのデータが生成され
る。

【００３５】設定合計符号量とＤＣＴデータ統計量は、
空間周波数データ量設定部２４に入力される。空間周波
数データ量設定部２４では、例えば図１３に示すよう
な、各空間周波数毎（すなわちスキャン毎）の符号量の
分布が設定される。すなわち、ＤＣ成分の符号量は４４
２４０ビット（符号ＳＢ０）、スキャンＡＣ₁ の符号量
は３３００８ビット（符号ＳＢ１）、スキャンＡＣ₂ の
符号量は３５６２９ビット（符号ＳＢ２）であり、スキ
ャンＡＣ₆₃の符号量まで設定される（符号ＳＢ６３）。
これらの符号量の合計値すなわち設定合計符号量は所定
値（図１３の例では５２４２８８ビット）に定められ
る。

【００３６】この符号量（データ量）は目標値であり、
この画像圧縮装置では、後述するように各空間周波数毎
の符号量がこの目標値になるように、量子化テーブルＱ
１が生成される。すなわち、この符号量の分布は、最終
的に得られた量子化テーブルＱ１を用いた場合のハフマ
ン符号化データにおける、各空間周波数毎の符号量の目
標値であり、例えば高周波数成分をカットしたい場合に
は、高周波数成分に関する符号量が相対的に小さくなる
ように定められる。なお各空間周波数における符号量
は、再生画像が原画像に近くなるように、例えば試行錯
誤によって求められる。

【００３７】また空間周波数データ量設定部２４では、
ＤＣＴデータ統計量のうちのスキャン毎の符号量の分布
（図１２参照）を用いて、各空間周波数毎の符号量の上
限値を定めてもよい。例えば、図１３においてスキャン
ＡＣ₄ の合計ビット数は２８８４４（符号ＳＢ４）に定
められているが、ＤＣＴデータ統計量の符号量分布に基
づいて、２８４６１ビットに制限してもよい（図１２の
符号ＤＢ４参照）。

【００３８】量子化テーブル生成部２５では、ＤＣＴデ
ータ統計量と空間周波数データ量設定部２４からの入力
データとに基づいて、量子化テーブルＱ１を構成する各
量子化係数が生成される。

【００３９】ＤＣ成分に関する量子化係数の求め方につ
いて説明する。まず、デフォルトの量子化テーブル（全
ての量子化係数が１である量子化テーブル）を用いて、
全てのブロックのＤＣ成分が量子化される。そして、現
在量子化係数を求めようとしているブロックの量子化Ｄ
Ｃ係数と一つ前のブロックの量子化ＤＣ係数との差分値
が求められる。

【００４０】この差分値が図３に示すカテゴリの何れに
属するかが判断され、そのカテゴリを表す符号語が、図
４に示す符号表（ＤＣ成分の符号化テーブル）から求め
られる。また図３のカテゴリ表から、その差分値に対応
した付加ビット数が求められる。例えば、差分値のカテ
ゴリが「２」であるとき、符号長は３ビットであり、付
加ビット数は２ビットである。したがって、差分値のカ
テゴリが「２」である量子化ＤＣ係数の符号量は５ビッ
トである。

【００４１】このようにして、量子化ＤＣ係数の符号量
が各ブロック毎に求められ、これらの合計符号量（ビッ
ト数）が求められる。この合計符号量が図１３に示すＤ
Ｃ成分の符号量（符号ＳＢ０）以下であれば、その時の
量子化係数が最終的なものとして決定される。もし、そ
の合計値が図１３の符号量（符号ＳＢ０）よりも大きけ
れば、次に量子化係数は２に変更され、この量子化係数
を用いて、上述したような合計ビット数の検討が行われ
る。

【００４２】この新しい量子化係数を用いたときの合計
ビット数を求めるために、各カテゴリに該当するブロッ
クの数を予測しておくことが必要である。すなわち図１
５に示すようなカテゴリ分布の表を、予め求めておく必
要がある。このカテゴリ分布の表の求め方の一例を図３
を参照して次に説明する。

【００４３】例えばカテゴリ「２」に属する差分値は、
−３、−２、２、３である。量子化係数が２になると、
差分値「２」は２／２＝１となるため、カテゴリ「１」
に移る。差分値「−２」も同様である。これに対し、差
分値「３」は３／２＝１．５≒２となるため、カテゴリ
「２」のままである。差分値「−３」も同様である。し
たがって、この例では、量子化係数が１であるときにカ
テゴリ「２」に属していた差分値のうち、半分がカテゴ
リ「１」に変化し、半分がカテゴリ「２」のままであ
る。このようにして、量子化係数が変化した場合のカテ
ゴリ分布が予想され、このカテゴリ分布の表を用いるこ
とにより、合計符号量が求められる。

【００４４】次に、ＡＣ成分に関する量子化係数の求め
方について説明する。ＡＣ成分については、ハフマン符
号化データの中にラン長に関するデータが含まれており
（図１０の例えば符号ＦＡ１、ＦＡ２、ＦＡ４等）、ま
た量子化係数を変化させるとラン長が変化する。したが
って、量子化係数を変化させたときの各スキャンのデー
タ量は、量子化係数を変化させる前のそのスキャンのデ
ータ量だけに基づいて予測することはできない。そこで
本実施例では、次に述べるように、カテゴリ分布の表を
用いて、量子化係数を変化させたときの各スキャンのデ
ータ量を予測し、この予測値に基づいて量子化係数を決
定している。

【００４５】図１４は、図１１に示すカテゴリ分布を各
スキャンについて同時に示す表の一例である。すなわ
ち、このカテゴリ分布の表は、デフォルトの量子化テー
ブルを用いた時の各空間周波数における、各カテゴリに
分類されるブロックの数を示している。なお図１４で
は、ＤＣ成分と、スキャンＡＣ₁ からスキャンＡＣ₁₁ま
で示され、スキャンＡＣ₁₂からスキャンＡＣ₆₃までは省
略されている。また図１４において、最上段の数字はカ
テゴリを示している。例えばスキャンＡＣ₁ において、
カテゴリ「０」のブロック数は６０２、カテゴリ「１」
のブロック数は１０８８である。

【００４６】図１５は、図１４と異なり、全ての量子化
係数が「１６」である量子化テーブルを用いた時のカテ
ゴリ分布の表を示している。図７から理解されるよう
に、量子化係数「１」を用いた場合のカテゴリ「０」か
ら「３」までのＡＣ成分値は、量子化係数「１６」を用
いると０になるため、そのＡＣ成分値のカテゴリは
「０」となる。すなわち、図１５におけるスキャンＡＣ
₁ の３４７９個のカテゴリ「０」のブロックは、図１４
における、カテゴリ「０」〜「３」の６０２、１０８
８、１１８４、６０５の各ブロックに対応している。

【００４７】同様に量子化係数「１」を用いた場合のカ
テゴリ「４」のＡＣ成分値は、量子化係数「１６」を用
いると−１または１になるため、そのＡＣ成分値のカテ
ゴリは「１」となる。一方、量子化係数「１」を用いた
場合のカテゴリ「５」のＡＣ成分値は、量子化係数「１
６」を用いると１になるものと２になるものとがある。
したがって、量子化係数「１６」を用いた場合、一部の
ブロックのＡＣ成分値のカテゴリは「１」となり、他の
ブロックのＡＣ成分値のカテゴリは「２」となる。すな
わち、図１５におけるスキャンＡＣ₁ の８６６個のカテ
ゴリ「１」のブロックは、図１４における、カテゴリ
「４」の５２９のブロックと、カテゴリ「５」の一部の
ブロックに対応している。このように、量子化係数を変
化させると、あるカテゴリに属するブロックがそのまま
他のカテゴリに移行するとは限らず、異なるカテゴリに
移行することがある。

【００４８】次に、スキャンＡＣ_i-1 、ＡＣ_i のカテゴ
リが共に「０」であるブロック数の予測について、図１
６〜図１９を参照して説明する。

【００４９】図１６〜図１９において、Ｃ

〔０〕は、そ
のスキャンでのカテゴリ「０」のブロック数、Ｃ〔１
〜〕は、そのスキャンでのカテゴリ「１」以上のブロッ
ク数である。Ｚ〔ｋ〕は、ラン長がｋであるブロック数
の予測値である。Ｃ’

〔０〕は１つ前のスキャンでのカ
テゴリ「０」のブロック数、Ｚ’

〔０〕は１つ前のスキ
ャンでのラン長が０であるブロック数である。

【００５０】図１６はスキャンＡＣ₁ のカテゴリ「０」
のブロック数と、カテゴリ「１」以上のブロック数を示
している。スキャンＡＣ₁ では、図１５に示すように、
カテゴリ「０」のブロック数Ｃ

〔０〕は３４７９であ
り、カテゴリ「１」以上のブロック数Ｃ〔１〜〕は１９
２１（＝５４００−３４７９）である。したがって、ス
キャンＡＣ₁ において、ラン長が１であるブロック数Ｚ
〔１〕は３４７９、ラン長が０であるブロック数Ｚ

〔０〕は１９２１である。

【００５１】図１７は、スキャンＡＣ₂ までのラン長が
２、１、０であるブロック数を示している。スキャンＡ
Ｃ₂ では、図１５に示すように、カテゴリ「０」のブロ
ック数Ｃ

〔０〕は３６１９であり、カテゴリ「１」以上
のブロック数Ｃ〔１〜〕は１７８１である。したがって
ラン長が０であるブロック数Ｚ

〔０〕が１７８１である
ことは明らかであるが、ラン長が２であるブロック数Ｚ
〔２〕とラン長が１であるブロック数Ｚ〔１〕について
は明らかではない。そこで本実施例では、ブロック数Ｚ
〔２〕とブロック数Ｚ〔１〕との比は、スキャンＡＣ₁
でのラン長が１であるブロック数Ｚ〔１〕とラン長が０
であるブロック数Ｚ’

〔０〕との比に等しいと仮定し
て、ブロック数Ｚ〔２〕とブロック数Ｚ〔１〕のブロッ
ク数を予想している。すなわち本実施例では、スキャン
ＡＣ₁ 、ＡＣ₂ において共にカテゴリが「０」であるブ
ロック数は、スキャンＡＣ₁ におけるカテゴリ「０」の
ブロック数に関連すると仮定している。

【００５２】このようにして求められたブロック数Ｚ
〔２〕は、スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ のカテゴリが共に
「０」である場合における、スキャンＡＣ₂ に対応して
いる。またブロック数Ｚ〔１〕は、スキャンＡＣ₁ のカ
テゴリが「０」以外である場合における、カテゴリが
「０」であるスキャンＡＣ₂ に対応している。

【００５３】図１８は、スキャンＡＣ₃ までのラン長が
３、２、１、０であるブロック数を示している。スキャ
ンＡＣ₃ では、図１５に示すように、カテゴリ「０」の
ブロック数Ｃ

〔０〕は４３６６であり、カテゴリ「１」
以上のブロック数Ｃ〔１〜〕は１０３４である。したが
ってブロック数Ｚ

〔０〕は１０３４である。ブロック数
Ｚ〔１〕は、スキャンＡＣ₂ でのブロック数Ｚ’

〔０〕
の割合に依存すると仮定し、 Ｚ〔１〕＝４３６６×１７８１／５４００＝１４４０ となる。一方、ブロック数Ｚ〔２〕、〔３〕の比は、ス
キャンＡＣ₂ でのブロック数Ｚ〔１〕、〔２〕の比に等
しいと仮定し、 Ｚ〔２〕＝４３６６×１２８７／５４００＝１０４１ Ｚ〔３〕＝４３６６×２３３２／５４００＝１８８５ となる。

【００５４】このブロック数Ｚ〔３〕は、スキャンＡＣ
₁ 、ＡＣ₂ 、ＡＣ₃ のカテゴリが共に「０」である場合
における、スキャンＡＣ₃ に対応している。またブロッ
ク数Ｚ〔２〕は、スキャンＡＣ₁ のカテゴリが「０」以
外であり、かつスキャンＡＣ₂ のカテゴリが「０」であ
る場合における、カテゴリが「０」であるスキャンＡＣ
₃ に対応している。ブロック数Ｚ〔１〕は、スキャンＡ
Ｃ₂ のカテゴリが「０」以外である場合における、カテ
ゴリが「０」であるスキャンＡＣ₃ に対応している。

【００５５】図１９はスキャンＡＣ₄ までのラン長が
４、３、２、１、０であるブロックを示している。スキ
ャンＡＣ₄ 以降においても上述した処理が行われ、ラン
長がｋであるブロック数Ｚ〔ｋ〕が求められる。

【００５６】このようにしてスキャンＡＣ₆₃までのラン
長が求められると、次に、図２０〜図２３に示すような
ラン長・カテゴリの表が各カテゴリ毎に作成される。

【００５７】図２０は、スキャンＡＣ₁ のラン長・カテ
ゴリの表であり、この表は、ラン長が０であってカテゴ
リ「０」以外のカテゴリ分布を示している。スキャンＡ
Ｃ₁おいて、カテゴリ「０」以外のブロック数は、図１
６に示すように全部で１９２１（＝Ｚ

〔０〕）ある。カ
テゴリ分布は、図１５に示すように、カテゴリ「１」、
「２」・・・「５」の順に、８６６、５１９、３００、
２１２、２４であり、カテゴリ「６」以上のブロック数
は０である。この数値をそのまま転記することにより、
図２０の表が作成される。

【００５８】図２１は、スキャンＡＣ₂ のラン長・カテ
ゴリの表であり、この表は、ラン長が０と１であってカ
テゴリ「０」以外のカテゴリ分布を示している。スキャ
ンＡＣ₂ おいて、カテゴリ「０」以外のブロック数は、
図１７に示すように全部で１７８１（＝Ｚ

〔０〕）あ
る。カテゴリ分布は、図１５に示すように、カテゴリ
「１」、「２」・・・「５」の順に、８５０、４８７、
３１５、１１９、１０であり、カテゴリ「６」以上のブ
ロック数は０である。カテゴリ「１」の８５０のブロッ
クは、図１７に示すＺ〔１〕とＺ〔２〕の比、すなわち
スキャンＡＣ₁ でのラン長が０であるブロック数Ｚ’

〔０〕とラン長が１であるブロック数Ｚ〔１〕との比に
等しいと仮定して、ラン長が０のブロック数は３０２、
ラン長が１のブロック数は５４８に定められている。同
様に、カテゴリ「２」の４８７のブロックについては、
ラン長が０のブロック数は１７３、ラン長が１のブロッ
ク数は３１４に定められている。このようにして、図２
１の表が作成される。

【００５９】図２２は、スキャンＡＣ₃ のラン長・カテ
ゴリの表であり、この表は、ラン長が０と１と２であっ
てカテゴリ「０」以外のカテゴリ分布を示している。ス
キャンＡＣ₃ おいて、カテゴリ「０」以外のブロック数
は、図１８に示すように全部で１０３４（＝Ｚ

〔０〕）
ある。カテゴリ分布は、図１５に示すように、カテゴリ
「１」、「２」・・・「４」の順に、６７５、２２０、
１２１、１８であり、カテゴリ「５」以上のブロック数
は０である。各カテゴリのブロック数は、図１８に示す
Ｚ〔１〕とＺ〔２〕とＺ〔３〕の比に従って、ラン長が
０と１と２のブロック数に分配されている。

【００６０】図２３は、スキャンＡＣ₄ のラン長・カテ
ゴリの表である。この表も上述した処理により、図１５
と図１９を参照して作成される。このようにしてスキャ
ンＡＣ₆₃までのラン長・カテゴリの表が作成される。

【００６１】次に、図２０〜図２３に示すようなラン長
・カテゴリの表を参照して、各スキャンにおけるデータ
量（ビット数）が計算される。この計算のため、図２４
に示す符号長の表が用いられる。この表中の各数値はＪ
ＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルの各符号語の
符号長を示している。例えば、ラン長が１で、カテゴリ
が２である符号語の符号長は５である。

【００６２】スキャンＡＣ₁ については、図２０と図２
４を参照して全ブロックにおけるラン長・カテゴリの符
号語のビット数は、 866 x 2 + 519 x 2 + 300 x 3 + 212 x 4 + 24 x 5 = 4638 となる。一方、付加ビットについては、カテゴリの数値
がそのままビット数に対応しているため、付加ビットの
ビット数は、 866 x 1 + 519 x 2+ 300 x 3 + 212 x 4 + 24 x 5 = 3772 となる。したがってスキャンＡＣ₁ の予想データ量は、 4638 + 3772 = 8410（ビット） である。

【００６３】スキャンＡＣ₂ 〜スキャンＡＣ₆₃について
も、スキャンＡＣ₁ と同様な計算によってデータ量が求
められる。

【００６４】このようにして得られた各スキャンにおけ
るデータ量は、図１３に示す設定符号量以下でなければ
ならない。例えば、スキャンＡＣ₁ については３３００
８ビット以下に抑えられなければならない。上述の例で
は、実施例の説明のために量子化係数を「１６」とした
ため、データ量は８４１０ビットであり設定符号量より
もかなり小さい。したがって実際には、量子化係数は
「１６」よりも小さい数値が適当である。すなわち、量
子化係数が「１」である場合の予想データ量が３３００
８ビットよりも大きければ、量子化係数を１だけ大きく
して予想データ量を計算し直し、このような操作を行い
ながら、設定符号量以下になるような量子化係数を求め
る。

【００６５】上述した量子化テーブルの生成を、図２５
のフローチャートを用いて説明する。なお、このフロー
チャートはスキャンＡＣ₂ 〜ＡＣ₆₃に関する量子化係数
の生成を示しており、ＤＣ成分とスキャンＡＣ₁ の量子
化係数は既に求められているものとする。

【００６６】ステップ１０１では、パラメータｉが２に
定められる。ステップ１０２では、量子化係数ｑが初期
値として１に定められる。

【００６７】ステップ１０３では、図１４を用いて、図
１５に示すようなスキャンＡＣ_i のカテゴリ分布が生成
される。例えば、パラメータｉが３であり量子化係数ｑ
が１６である時、このカテゴリ分布は、図１５に示す例
では、 4366, 675, 220, 121, 18, 0, 0, 0, 0, 0, 0 である。

【００６８】なおステップ１０３が実行される前に、符
号Ｐ１１で示すように、スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリ
「０」のブロック数が求められている。例えばパラメー
タｉが３であり、スキャンＡＣ₂ の量子化係数ｑが１６
であった場合、スキャンＡＣ₂のカテゴリ「０」のブロ
ック数は図１５の例では３６１９である。また、符号Ｐ
１２で示すように、スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリ「０」
のブロック数の分布が求められている。例えばパラメー
タｉが３であり、スキャンＡＣ₂ の量子化係数ｑが１６
であった場合、スキャンＡＣ₂ における図１７の例で
は、ブロック数Ｚ〔２〕は２３３２、ブロック数Ｚ
〔１〕は１２８７、ブロック数Ｚ

〔０〕は１７８１であ
る。

【００６９】ステップ１０４では、ステップ１０３にお
いて求められたスキャンＡＣ_i のカテゴリ分布と、スキ
ャンＡＣ_i-1 のカテゴリ「０」のブロック数（符号Ｐ１
１）と、スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリ「０」のブロック
数の分布（符号Ｐ１２）とに基づいて、スキャンＡＣ_i
におけるカテゴリ「０」のブロック数の分布が予測され
る。例えばパラメータｉが３であり、量子化係数ｑが１
６である時、スキャンＡＣ₃ における図１８の例では、
図１５と図１７のデータに基づいて、ブロック数Ｚ
〔３〕は１８８５、ブロック数Ｚ〔２〕は１０４１、ブ
ロック数Ｚ〔１〕は１４４０である。

【００７０】ステップ１０５では、スキャンＡＣ_i にお
ける圧縮データの予測データ量が求められる。例えばパ
ラメータｉが３であり、量子化係数ｑが１６である時、
スキャンＡＣ₃ における予測データ量Ｄ_i は、図２２の
ラン長・カテゴリの表と図２４の符号長の表とから、 223 x 2 + 73 x 2 + 40 x 3 + 6 x 4+ 161 x 4 + 52 x
5 + 29 x 7 + 4 x 9+ 291 x 5 + 95 x 8 + 52 x 10 + 8
x 12+ (223 + 161 + 291) + (73 + 52 + 95) x 2+ (40
+ 29 + 52) x 3 + (6 + 4 + 8) x 4= 6260（ビット） となる。

【００７１】ステップ１０６では、ステップ１０５にお
いて計算された予測データ量Ｄ_i が図１３に示すような
設定符号量Ｓ_i であるか否かが判定される。上述したス
テップ１０５の説明の例の場合、量子化係数ｑを１６と
したため予測データ量Ｄ_i は６２６０ビットとなり、図
１３の設定符号量Ｓ₃ ＝２４０４２（符号ＳＢ３）より
もかなり小さい。しかし実際には、量子化係数ｑが１で
ある場合から始めるため、最初のうちは予測データ量Ｄ
_i は設定符号量Ｓ_i よりも大きい。したがって、ステッ
プ１０７において量子化係数ｑがまだ２５５に達してい
ないことが確認された後、ステップ１０８において量子
化係数ｑが１だけインクリメントされ、再びステップ１
０３に戻る。

【００７２】そしてステップ１０３〜１０５が再び実行
され、ステップ１０６において予測データ量Ｄ_i が設定
符号量Ｓ_i 以下であると判定されると、これにより量子
化係数ｑが確定する。すなわち、ステップ１０６からス
テップ１１０へ進み、パラメータｉが６３に達したか否
かが判定される。パラメータｉが６３に達していない
時、ステップ１１１において次のスキャンに関する設定
符号量Ｓ_i+1 が設定符号量Ｓ_i と予測データ量Ｄ_i の差
だけ加算される。すなわち、次のスキャンの設定符号量
Ｓ_i+1 は、前のスキャン設定符号量Ｓ_i において用いら
れなかった分が割り当てられる。

【００７３】次いでステップ１１２では、パラメータｉ
が１だけインクリメントされ、ステップ１０２へ戻り、
次のスキャンについてステップ１０２〜１０８が実行さ
れて量子化係数が求められる。

【００７４】ステップ１１０においてパラメータｉが６
３に達していると判定されると、ステップ１１３に進
み、量子化係数ｑに基づいて量子化係数が生成され、こ
のプログラムは終了する。

【００７５】図１６〜図２３を参照して説明した、各ス
キャンＡＣ_i のデータ量の第１の予測方法は、比較的簡
単な例であって、必ずしも高精度な予測であるとは言え
ない。そこで次に、さらに高精度な第２の予測方法につ
いて、図２６〜図２８を参照して説明する。

【００７６】図２６は「００」データの分布、すなわち
スキャンＡＣ_i-1 とスキャンＡＣ_iとが共にカテゴリ
「０」であるブロック数を示し、図１４のカテゴリ分布
の表に対応している。例えば、スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂
が共にカテゴリ「０」のブロック数は１２０（符号
Ｊ₁₂）、スキャンＡＣ₂ 、ＡＣ₃ が共にカテゴリ「０」
のブロック数は１５９（符号Ｊ₂₃）、スキャンＡＣ₃ 、
ＡＣ₄ が共にカテゴリ「０」のブロック数は１８６（符
号Ｊ₃₄）、スキャンＡＣ₆₂、ＡＣ₆₃が共にカテゴリ
「０」のブロック数は３２７（符号Ｊ₆₂₆₃）である。

【００７７】スキャンＡＣ_i-1 、ＡＣ_i がそれぞれカテ
ゴリ「０」であるブロック数が変化すると、スキャンＡ
Ｃ_i-1 、ＡＣ_i が共にカテゴリ「０」であるブロック数
はスキャンＡＣ_i-1 のブロック数の変化率とスキャンＡ
Ｃ_i の変化率との積に比例すると仮定する。例えば、ス
キャンＡＣ_i-1 、ＡＣ_i のブロック数が共に２倍になっ
たとすると、スキャンＡＣ_i-1 、ＡＣ_i が共にカテゴリ
「０」であるブロック数は４倍になる。このような仮定
の下に、スキャンＡＣ_i-1 とＡＣ_i のカテゴリ「０」の
ブロック数に基づいて、量子化後のスキャンＡＣ_i-1 、
量子化後のスキャンＡＣ_i が共にカテゴリ「０」のブロ
ック数を予測する。

【００７８】「００」データの分布は、ブロック数の基
準値を３５００とすることによって正規化され、メモリ
に格納される。例えば、スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ が共に
カテゴリ「０」であるブロック数は、正規化によって、
図２７に示すように３８２３に変換される。図２８は、
正規化された「００」データの分布の表を示し、例え
ば、スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ の「００」データは３８２
３（符号Ｋ₁₂）、スキャンＡＣ₂ 、ＡＣ₃ の「００」デ
ータは３５７７（符号Ｋ₂₃）、スキャンＡＣ₃ 、ＡＣ₄
の「００」データは３２８０（符号Ｋ₃₄）、スキャンＡ
Ｃ₆₂、ＡＣ₆₃の「００」データは２２６２（符号ＫＪ
₆₂₆₃）である。

【００７９】図２９は、カテゴリ「０」であるスキャン
ＡＣ_i-1 のブロック数を横軸に、またスキャンＡ
Ｃ_i-1 、ＡＣ_i が共にカテゴリ「０」であるブロック数
（すなわち「００」データ）を縦軸にとったグラフであ
る。このグラフにおいて、横座標の最大値は全ブロック
数（５４００）であり、Ｓ_low は上述した基準値３５０
０、Ｓ_mid は例えば４８００、Ｓ_highは例えば５１５０
である。縦座標の最大値Ｏ_max は可変であり、最大値Ｏ
_max が基準値３５００である時、Ｏ_highは例えば３４０
３、Ｏ_mid は例えば３１４４、Ｏ_low は例えば２４６３
である。折れ点ｆ、ｇ、ｈは、再生画像の画質が原画像
に近くなるように、例えば試行錯誤によって求められる
が、折れ点ｂは、次に述べるようにスキャンＡＣ_i-1 、
ＡＣ_i のカテゴリ「０」のブロック数に応じて変化す
る。

【００８０】折れ点ｂの求め方を、図１５の場合を例に
とり説明する。例えば、スキャンＡＣ₃ のカテゴリ
「０」のブロック数は４３６６であり、スキャンＡＣ₄
のカテゴリ「０」のブロック数は４１０８である。

【００８１】まず図２８の表を参照し、スキャンＡ
Ｃ₃ 、ＡＣ₄ の「００」データとして、Ｋ₃₄＝３２８０
が得られる。次に、図２９において、最大値Ｏ_max を基
準値３５００に定めた状態で、Ｓ_low （３５００）に対
応する縦座標を読むと、点ｃが得られる。原点ａと点ｃ
を結んだ直線Ｌ１と、Ｏ_low から横方向に延びる直線Ｌ
２との交点ｂを求めると、折れ線ａｂｆｇｈが得られ
る。

【００８２】次に、縦座標の最大値Ｏ_max をスキャンＡ
Ｃ₄ のブロック数４１０８に合わせると、Ｏ_highは３９
９４、Ｏ_mid は３６９０、Ｏ_low は２８９１となる。こ
の状態で、横座標においてスキャンＡＣ₃ のブロック数
４３６６に対応する折れ線ｂｆ上の点Ｐ３の縦座標を読
むと、３５３０がスキャンＡＣ₃ 、ＡＣ₄ の「００」デ
ータとして得られる。この数値は、図１９においてＺ
〔２〕とＺ〔３〕とＺ〔４〕の和（＝３３２１）に相当
し、図１９の例よりも大きい。すなわち第２の予測方法
によれば、スキャンＡＣ₃ 、ＡＣ₄ の「００」データは
第１の予測方法の場合よりも多い。

【００８３】このようにして得られた「００」データ
は、次に述べる方法によって、Ｚ〔２〕とＺ〔３〕とＺ
〔４〕に分配される。

【００８４】この分配のためには、図１８に示すような
スキャンＡＣ₂ 、ＡＣ₃ の「００」データに関するＺ
〔１〕、Ｚ〔２〕、Ｚ〔３〕の値が必要であり、また、
これらのＺ〔１〕、Ｚ〔２〕、Ｚ〔３〕を求めるために
は、図１７に示すようなスキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ の「０
０」データに関するＺ〔１〕、Ｚ〔２〕の値が必要であ
る。

【００８５】スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ のＺ〔１〕、Ｚ
〔２〕は、図２９と同様にして折れ線ａｂｆｇｈを作成
し、この折れ線上の点を読むことによって求められる。
Ｚ〔２〕は折れ線から直接求められ、Ｚ〔１〕はＣ

〔０〕とＺ〔２〕の差として求められる。スキャンＡＣ
₂ 、ＡＣ₃ に関しては、Ｚ〔２〕とＺ〔３〕の和が、折
れ線ａｂｆｇｈを作成してこの折れ線上の点を読むこと
によって求められ、Ｚ〔１〕は、Ｚ〔２〕とＺ〔３〕の
和をＣ

〔０〕から引くことにより求められる。Ｚ〔２〕
とＺ〔３〕の各値は、スキャンＡＣ₁ 、ＡＣ₂ のＺ
〔１〕、Ｚ〔２〕の比に従って分配される。すなわち、
スキャンＡＣ₂ 、ＡＣ₃ に関するＺ〔１〕、Ｚ〔２〕、
Ｚ〔３〕の各値が得られる。

【００８６】同様にして、スキャンＡＣ₃ 、ＡＣ₄ のＺ
〔２〕、Ｚ〔３〕、Ｚ〔４〕の各値は、スキャンＡ
Ｃ₂ 、ＡＣ₃ のＺ〔１〕、Ｚ〔２〕、Ｚ〔３〕の比に従
って分配される。これにより、図２３に示すようなラン
長・カテゴリの表が得られ、スキャンＡＣ₄ における圧
縮データの予測データ量が計算される。他のスキャンに
ついても同様な計算が行われ、予測データ量が求められ
る。

【００８７】次にスキャンＡＣ_i のデータ量の第３の予
測方法について説明する。スキャンＡＣ_i-1 においてラ
ン長がｋであるブロック数をＺ〔ｋ〕、スキャンＡＣ
_i-1 におけるカテゴリ「０」である全ブロック数をＺ
_ALL 、スキャンＡＣ_i-1 においてカテゴリ「０」であ
り、かつスキャンＡＣ_i においてカテゴリ「ｊ」である
ブロック数をＣＴ_j とする。また修正係数をＺＷとす
る。

【００８８】スキャンＡＣ_i におけるラン長がｋでカテ
ゴリがｊであるブロック数Ｂ〔ｋ，ｊ〕は、 Ｂ〔ｋ，ｊ〕＝ＣＴ_j × Ｚ〔ｋ〕／Ｚ_ALL ＋（１−ＣＴ_j ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔ｋ〕×ＺＷ／1000 （１） により求められる。スキャンＡＣ_i におけるラン長が
（ｋ＋１）であるブロック数Ｚ〔ｋ＋１〕（すなわちラ
ン長がｋでカテゴリが０であるブロック数）は、 Ｚ〔ｋ＋１〕＝ＣＴ₀ × Ｚ〔ｋ〕／Ｚ_ALL ＋（１−ＣＴ₀ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔ｋ〕×ＺＷ／1000 （２） により求められる。

【００８９】修正係数ＺＷは、０から１０００までの値
をとりうる。例えばＺＷ＝０のとき、 Ｚ〔ｋ＋１〕＝ＣＴ_j × Ｚ〔ｋ〕／Ｚ_ALL となり、これは第２の予測方法と同じ結果になる。ＺＷ
＝１０００とすると、 Ｚ〔ｋ＋１〕＝Ｚ〔ｋ〕 となり、これは、スキャンＡＣ_i-1 のラン長ｋのブロッ
クが、スキャンＡＣ_i において全てカテゴリ「０」とな
ることを示している。以下に説明する例では、ＺＷ＝５
０としている。

【００９０】ここで、スキャンＡＣ₃ において、Ｚ

〔０〕＝１０３４、Ｚ〔１〕＝１４４０、Ｚ〔２〕＝１
０４１、Ｚ〔３〕＝１８８５であり、またスキャンＡＣ
₄ におけるカテゴリ分布として、図３０のような表が得
られているとする。すなわち、スキャンＡＣ₃ がカテゴ
リ「０」である４３６６ブロックにおいて、スキャンＡ
Ｃ₄ では、カテゴリ「０」のブロック数ＣＴ₀ は３３２
１、カテゴリ「１」のブロック数ＣＴ₁ は６５５、カテ
ゴリ「２」のブロック数ＣＴ₂ は２７６、カテゴリ
「３」のブロック数ＣＴ₃ は１０１、カテゴリ「４」の
ブロック数ＣＴ₄ は１３、カテゴリ「５」以上のブロッ
ク数は０であるとする。

【００９１】次に述べるように、ラン長が１であるデー
タからブロック数が求められ、図３１に示すようなラン
長・カテゴリの分布表が求められる。

【００９２】スキャンＡＣ₄ において、ラン長が１であ
り、かつカテゴリ「１」であるブロック数は、（１）式
より、 Ｂ〔１，１〕＝ＣＴ₁ ×Ｚ〔１〕／Ｚ_ALL＋（１−ＣＴ
₁ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔１〕×ＺＷ／1000＝655 x 1440/436
6 + ( 1 - 655/4366 ) x 1440 x 50/1000= 216 + 61 =
277 となる。同様に、ラン長が１であり、かつカテゴリ
「２」であるブロック数は、（１）式より、 Ｂ〔１，２〕＝ＣＴ₂ ×Ｚ〔１〕／Ｚ_ALL＋（１−ＣＴ
₂ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔１〕×ＺＷ／1000＝91 + 67 = 158 となる。

【００９３】ラン長が１であり、かつカテゴリ「３」で
あるブロック数については、（１）式より、 Ｂ〔１，３〕＝ＣＴ₃ ×Ｚ〔１〕／Ｚ_ALL＋（１−ＣＴ
₃ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔１〕×ＺＷ／1000＝33 + 71 = 104 となるが、図３０に示されるようにＣＴ₃ ＝Ｃ〔３〕＝
１０１である。したがって、１０４ではなく、強制的に
１０１に定められる。

【００９４】ラン長が１であり、かつカテゴリ「４」で
あるブロック数についても同様に、Ｂ〔１，４〕は強制
的に１３に定められる。

【００９５】スキャンＡＣ₄ においてラン長が２である
ブロック数Ｚ〔２〕（すなわちラン長が１であり、かつ
カテゴリが０であるブロック数）は、 Ｚ〔２〕＝Ｚ〔１〕−（277 + 158 + 101 + 13) ＝ 89
1 となる。

【００９６】ラン長が２であり、かつカテゴリ「１」で
あるブロック数については、 Ｂ〔２，１〕＝ＣＴ₁ ×Ｚ〔２〕／Ｚ_ALL＋（１−ＣＴ
₁ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔２〕×ＺＷ／1000＝655 x 1041/436
6 + ( 1 - 655/4366 ) x 1041 x 50/1000= 156 + 44 =
200 となる。ラン長が２であり、かつカテゴリ「２」である
ブロック数については、 Ｂ〔２，２〕＝ 66 + 49 ＝ 115 となる。

【００９７】ラン長が２であり、かつカテゴリ「３」で
あるブロック数Ｂ〔２，３〕は、Ｂ〔１，３〕の結果に
従って０であり、またラン長が２であり、かつカテゴリ
「４」であるブロック数Ｂ〔２，４〕は、Ｂ〔１，４〕
の結果に従って０である。

【００９８】スキャンＡＣ₄ においてラン長が３である
ブロック数Ｚ〔３〕（すなわちラン長が２であり、かつ
カテゴリが０であるブロック数）は、 Ｚ〔３〕＝Ｚ〔２〕−（200 + 115 + 0 + 0)＝ 726 となる。

【００９９】ラン長が３であり、かつカテゴリ「１」で
あるブロック数については、 Ｂ〔３，１〕＝ＣＴ₁ ×Ｚ〔３〕／Ｚ_ALL＋（１−ＣＴ
₁ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔３〕×ＺＷ／1000＝655 x 1885/436
6 + ( 1 - 655/4366 ) x 1885 x 50/1000= 283 + 80 =
363 となる。しかし、カテゴリ「１」であるブロック数ＣＴ
₁ の総数が６５５であるため、 Ｂ〔３，１〕＝ 655 - 277 - 200＝ 178 となる。

【０１００】ラン長が３であり、かつカテゴリ「２」で
あるブロック数については、 Ｂ〔３，２〕＝ＣＴ₂ ×Ｚ〔３〕／Ｚ_ALL＋（１−ＣＴ
₂ ／Ｚ_ALL ）×Ｚ〔３〕×ＺＷ／1000＝119 + 88 = 207 となる。しかし、カテゴリ「２」であるブロック数ＣＴ
₂ の総数が２７６であるため、 Ｂ〔３，２〕＝ 276 - 158 - 115＝ 3 となる。

【０１０１】ラン長が３であり、かつカテゴリ「３」で
あるブロック数は、Ｂ〔１，３〕、Ｂ〔２，３〕の結果
に従って０であり、またラン長が３であり、かつカテゴ
リ「４」であるブロック数は、Ｂ〔１，４〕、Ｂ〔２，
４〕の結果に従って０である。

【０１０２】スキャンＡＣ₄ においてラン長が４である
ブロック数Ｚ〔４〕（すなわちラン長が３であり、かつ
カテゴリが０であるブロック数）は、 Ｚ〔４〕＝Ｚ〔３〕−（178 + 3 + 0 + 0)＝ 1704 となる。

【０１０３】ラン長が０であるブロック数において、カ
テゴリ「１」〜「４」のブロック数は、図３０より、１
５５、６５、２４、３となる。また、ラン長が１である
ブロック数Ｚ〔１〕（すなわちラン長が０であり、かつ
カテゴリが０であるブロック数）は、図３０より、 Ｚ〔１〕＝787 となる。

【０１０４】図３２は、このようにして求められたラン
長・カテゴリの分布の表であり、第１の予測方法におけ
る図２３に対応している。また図３１に示されるよう
に、ラン長が４であるブロック数（ラン長が３であり、
かつカテゴリが０であるブロック数）は１７０４であ
り、これは第１の予測方法において得られたＺ〔４〕＝
１４３４よりも大きくなっている。すなわち第３の予測
方法によれば、ラン長が伸びることが理解される。

【０１０５】次に、図３０に示されるようなカテゴリ分
布表において、スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリが「０」
で、かつスキャンＡＣ_i のカテゴリが「１」以上のブロ
ック数を図２９の折れ線ａｂｆｇｈを用いて求める方法
を説明する。

【０１０６】この場合、図２９において横軸はスキャン
ＡＣ_i-1 のカテゴリ「０」のブロック数を示し、縦軸は
スキャンＡＣ_i におけるカテゴリ「０」とカテゴリ
「１」のブロック数の和を示す。まず、縦軸のＯ_max を
Ｃ

〔０〕とＣ〔１〕の和（＝４１０８＋８１０＝４９１
８）に定め、これに伴いＯ_high、Ｏ_mid 、Ｏ_low を求め
る。次に、横座標の４３６６に対応した折れ線上の点
（例えばＰ３）を読み、この点に対応した縦座標を読む
と、この値はスキャンＡＣ₄ におけるカテゴリ「０」と
カテゴリ「１」のブロック数の和である。したがって、
この和から、既に求められているカテゴリ「０」の値を
引けば、スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリが「０」でかつス
キャンＡＣ_i のカテゴリが「１」のブロック数が求めら
れる。以下、同様にして、スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリ
が「０」でかつスキャンＡＣ_i のカテゴリが「２」以上
のブロック数が求められる。

【０１０７】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、個々の画
像の画質に応じた画像圧縮を達成することができるとい
う効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の画像圧縮装置を示すブロッ
ク図である。

【図２】画像データＰ(Y)xy 、ＤＣＴ変換係数Ｓ(Y)uv
、量子化ＤＣＴ係数Ｒ(Y)uv 、量子化テーブルＱ(Y)uv
の例を示す図である。

【図３】ＤＣ係数の差分値のカテゴリを示す図である。

【図４】ＤＣ係数の符号化テーブルを示す図である。

【図５】量子化ＡＣ係数の符号化を行う処理ルーチンを
示すフローチャートである。

【図６】ＡＣ係数をハフマン符号化する際に行われるジ
グザグスキャンを示す図である。

【図７】ＡＣ係数のカテゴリを示す図である。

【図８】ＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルを
示す図である。

【図９】ハフマン符号化による符号化データの一例を示
す図である。

【図１０】符号化データの構成要素を示す図である。

【図１１】全ての量子化係数が「１」である量子化テー
ブルを用いた時の所定の空間周波数でのカテゴリ分布の
例を示す図である。

【図１２】全ての量子化係数が「１」である量子化テー
ブルを用いた時の、各スキャンにおける符号化データの
ビット数の分布の例を示す図である。

【図１３】空間周波数データ量設定部において設定され
る各空間周波数毎（すなわちスキャン毎）の符号量の分
布の例を示す図である。

【図１４】図１１に示すカテゴリ分布を各スキャンにつ
いて同時に示す図である。

【図１５】全ての量子化係数が「１６」である量子化テ
ーブルを用いた時のカテゴリ分布の表を示す図である。

【図１６】スキャンＡＣ₁ のカテゴリ「０」のブロック
数と、カテゴリ「１」以上のブロック数を示す図であ
る。

【図１７】スキャンＡＣ₂ までのラン長が２、１、０で
あるブロック数を示す図である。

【図１８】スキャンＡＣ₃ までのラン長が３、２、１、
０であるブロック数を示す図である。

【図１９】スキャンＡＣ₄ までのラン長が４、３、２、
１、０であるブロック数を示す図である。

【図２０】スキャンＡＣ₁ のラン長・カテゴリの表を示
す図である。

【図２１】スキャンＡＣ₂ のラン長・カテゴリの表を示
す図である。

【図２２】スキャンＡＣ₃ のラン長・カテゴリの表を示
す図である。

【図２３】スキャンＡＣ₄ のラン長・カテゴリの表を示
す図である。

【図２４】ＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブル
の各符号語の符号長を示す図である。

【図２５】量子化テーブルを生成するプログラムのフロ
ーチャートである。

【図２６】「００」データの分布を示す図である。

【図２７】スキャンＡＣ₁ とスキャンＡＣ₂ の「００」
データの正規化を示す図である。

【図２８】正規化された「００」データの分布の表を示
す図である。

【図２９】スキャンＡＣ_i-1 のカテゴリ「０」のブロッ
ク数とスキャンＡＣ_i-1 とスキャンＡＣ_i の「００」デ
ータとの関係を示す図である。

【図３０】スキャンＡＣ₄ におけるカテゴリ分布の例を
示す図である。

【図３１】第３の予測方法によって得られたラン長・カ
テゴリの分布の例を示す図である。

【図３２】図３１のラン長・カテゴリの分布の表を図２
３に対応した形式で表した図である。

【符号の説明】

Ｍ ＩＣメモリカード

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像データを複数のブロックに分割
   し、直交変換を施して空間周波数毎に直交変換係数を求
   め、前記直交変換係数を所定の量子化係数から成る量子
   化テーブルにより量子化して求めた量子化直交変換係数
   を、空間周波数に関して１次元配列データとして並びか
   えた後、前記量子化直交変換係数を所定のデ−タ量を有
   するカテゴリに分類するとともに、０の量子化直交変換
   係数が連続する数に基づいてラン長を求めて符号化を行
   ない符号化データを求める画像圧縮装置であって、 前記空間周波数毎に符号化データのデータ量の目標値を
   設定する手段と、全ての量子化係数が１であるデフォルトの量子化テーブ
   ルを用いたときの各空間周波数における各カテゴリに分
   類されるブロック数を示すカテゴリ分布表を求める手段
   と、 前記１次元配列データにおいてＡＣ成分の先頭に位置す
   る空間周波数については、前記カテゴリ分布表に基づい
   て、量子化係数を変化させて符号化データのデータ量を
   予測し、前記１次元配列データにおいてＡＣ成分の先頭
   以外に位置する空間周波数については、前記カテゴリ分
   布表と少なくとも 第１の空間周波数の符号化データの統
   計量とに基づいて、量子化係数を変化させて、前記１次
   元配列データにおいて前記第１の空間周波数に隣接する
   第２の空間周波数の符号化データのデータ量を予測する
   手段と、前記予測手段により予測された データ量が前記目標値以
   下になるように、その空間周波数に対応した量子化係数
   を定める量子化係数演算手段とを備え、 前記予測手段は、前記１次元配列データにおいてＡＣ成
   分の先頭以外に位置する空間周波数について、前記第１
   の空間周波数における０の量子化直交変換係数に対応す
   るカテゴリ「０」のブロック数を用いて、前記第２の空
   間周波数の符号化データのデータ量を予測することを特
   徴とする画像圧縮装置の量子化テーブル生成装置。
2. 【請求項２】 前記予測手段は、前記１次元配列データ
   においてＡＣ成分の先頭以外に位置する空間周波数につ
   いては、前記カテゴリ分布表と第１の空間周波数および
   第１の空間周波数よりも低い空間周波数の符号化データ
   の統計量とに 基づいて、前記第２の空間周波数の符号化
   データのデータ量を予測することを特徴とする請求項１
   に記載の量子化テーブル生成装置。
3. 【請求項３】 前記予測手段は、少なくとも前記第１の
   空間周波数におけるカテゴリ「０」のブロック数を用い
   て、前記第１および第２の空間周波数において共にカテ
   ゴリ「０」であるブロック数を予測することを特徴とす
   る請求項１に記載の量子化テーブル生成装置。
4. 【請求項４】 前記予測手段は、少なくとも前記第１の
   空間周波数におけるカテゴリ「０」のブロック数を用い
   て、前記第１の空間周波数におけるカテゴリ「０」であ
   り、かつ前記第２の空間周波数におけるカテゴリ「ｊ」
   （ｊは正の整数）であるブロック数を予測することを特
   徴とする請求項１に記載の量子化テーブル生成装置。
5. 【請求項５】 前記予測手段は、量子化係数「１」を用
   いた時における、前記第１および第２の空間周波数が共
   にカテゴリ「０」であるブロック数を示すカテゴリ分布
   表に基づいて、所定の量子化直交変換係数を用いた時に
   おける、前記第１および第２の空間周波数が共にカテゴ
   リ「０」であるブロック数を予測することを特徴とする
   請求項１に記載の量子化テーブル生成装置。
6. 【請求項６】 前記予測手段は、量子化係数「１」を用
   いた時における、前記第１および第２の空間周波数が共
   にカテゴリ「０」であるブロック数を示すカテゴリ分布
   表に基づいて、所定の量子化直交変換係数を用いた時に
   おける、前記第１の空間周波数が共にカテゴリ「０」で
   あり、かつ前記第２の空間周波数がカテゴリ「ｊ」（ｊ
   は正の整数）であるブロック数を予測することを特徴と
   する請求項１に記載の量子化テーブル生成装置。
7. 【請求項７】 前記予測手段は、量子化係数「１」を用
   いた時の各空間周波数における、各カテゴリに分類され
   るブロックの数に基づいて、所定の量子化直交変換係数
   を用いた時の各空間周波数における、各カテゴリに分類
   されるブロックの数を求めることを特徴とする請求項１
   に記載の量子化テーブル生成装置。