JP3808241B2 - データ圧縮方法および装置並びに記録媒体 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、オリジナルデータを符号化して圧縮するデータ圧縮方法および装置並びにデータ圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
メディカルネットワークの画像サーバにおける画像データ圧縮や、通信やファイリング等の一般的なデータ圧縮の分野において、種々の圧縮アルゴリズムが提案されている。例えば、非常に効率のよい圧縮アルゴリズムとしてＷＴＣＱ方式（P.Sriram and M.W.Marcellin, "Image coding using wavelet transforms and entropy-constrained trellis-coded quantization", IEEE Transactions on Image Processing, vol.4, pp.725-733, June 1995）、あるいはＳＰＩＨＴ方式（A.Said and W.A.Pearlman, "A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Tech., vol.6, pp.243-250, June 1996）が提案されている。図１１はＷＴＣＱ方式およびＳＰＩＨＴ方式の圧縮アルゴリズムを説明するための図である。まず、原画像を表すオリジナル画像データＳをウェーブレット変換し、変換後のサブバンド毎のデータをクラス分けするとともにビット配分を決定し、この決定されたビット配分によりＴＣＱ方式を用いて量子化を行って量子化データＲＳを得る。そして量子化データＲＳをエントロピーコーディングして符号化データを得るものである。ここで、エントロピーコーディングの方式として、ＷＴＣＱ方式においては、ビットプレーンバイナリ算術符号化を用いる。このビットプレーンバイナリ算術符号化は、量子化されたデータを複数のビットプレーンに分解して２値化し、各ビットプレーンのデータに対して２値の算術符号化を行ってそれぞれの出力をコード化するものである。一方、ＳＰＩＨＴ方式においては、エントロピーコーディングとして多値の算術符号化を用いている。そして、このようにしてオリジナル画像データＳを圧縮することにより、非常に少ないビットレートにより効率よく符号化を行うことができる。
【０００３】
また、一般的なＪＰＥＧ圧縮の分野においては、図１２に示すように算術符号化方式およびベースライン方式を用いることができる。ＪＰＥＧ圧縮の場合、オリジナル画像データＳを離散コサイン変換（ＤＣＴ）し、ビット配分を決定して量子化を行い、算術符号化方式の場合は量子化データＲＳを多値から２値に変換した後にバイナリ算術符号化を行って符号化データを得る。一方、ベースライン方式の場合は量子化データＲＳをハフマン符号化により符号化して符号化データを得る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したＳＰＩＨＴ方式においては、多値の算術符号化を行っているため、従来のハフマン符号化等よりも圧縮効率は高い。しかしながら、多値の算術符号化は演算が非常に複雑であるため演算に長時間を要するものとなる。一方、ＷＴＣＱ方式においては２値の算術符号化を行っているため、ＳＰＩＨＴ方式よりも高速に演算を行うことができる。しかしながら、ＷＴＣＱ方式においては、エントロピーコーディングの際に、量子化されたデータを複数のビットプレーン（実際には１４程度）に分解して２値化した後に、１つのビットプレーンに対してそれぞれ２値の算術符号化を施す必要があるため、トータルとして演算量が増大して演算に長時間を要するものとなる。
【０００５】
一方、上述したＪＰＥＧ圧縮における算術符号化方式は、ＷＴＣＱ方式と同様に２値化を行うため、トータルとしての演算量が増大し、その結果演算に長時間を要するものとなる。また、ベースライン方式は、ハフマン符号化を用いているため、上述したＷＴＣＱ方式等と比較して圧縮効率が低いという問題がある。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、効率よくかつ高速にデータを圧縮できるデータ圧縮方法および装置並びにデータ圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によるデータ圧縮方法は、オリジナルデータを量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法において、
前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記分類の情報を表す分類情報データを得、
前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化し、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化して前記符号化データを得ることを特徴とするものである。
【０００８】
なお、本発明によるデータ圧縮方法においては、前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよび前記分類データ毎に異なる符号化方式であることが好ましい。
【０００９】
また、本発明によるデータ圧縮方法においては、前記オリジナルデータをウェーブレット変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得ることが好ましく、また、前記オリジナルデータをＤＣＴ変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得ることが好ましい。
【００１０】
なお、ウェーブレット変換した後に量子化データを得る場合には、ウェーブレット変換後の各サブバンド毎のウェーブレット変換データに対して量子化および符号化が行われる。
【００１１】
さらに、前記代表値データが前記量子化データの０値を表す０値データであり、前記分類データが前記量子化データの非０値を表す非０値データであることが好ましい。
【００１２】
ここで、「量子化データの代表値」とは、データ値の平均値、量子化データ中に最も多く現れる値、０値等種々の値を用いることができる。また、量子化データを代表値とそれ以外の分類データに分類する方法としては、種々の分類方法を採用することができる。例えば、量子化データを単純に代表値と非代表値に分類する方法、代表値と代表値以上の値と代表値以下の値とに分類する方法、代表値と代表値を基準としたデータ値の絶対値が所定閾値以下の値と所定閾値以上の値とに分類する方法等種々の方法が挙げられる。
【００１３】
また、「分類情報データ」は、分類数に応じた値を有するものであり、例えば量子化データを代表値とそれ以外の値とに分類した場合は２値データとなり、代表値と代表値以上の値と代表値以下の値とに分類した場合は３値データとなる。
【００１４】
さらに、「少なくとも分類データを第２の符号化方式により符号化する」としたのは、例えば代表値を０値とした場合のように、代表値データを符号化しない場合があるからである。
【００１５】
また、「代表値データおよび分類データ毎に異なる」とは、代表値データおよび分類データとでそれぞれ符号化方式が異なる場合の他、分類データが複数ある場合は、各分類データ毎に符号化方式が異なる場合も含むものである。
【００１６】
なお、第１の符号化方式としては、ハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化のいずれかを用いることができる。
【００１７】
また、第２の符号化方式としては、ハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかを用いることができる。
【００１８】
なお、本発明によるデータ圧縮方法において、前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きい場合は、前記分類情報データおよび／または前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得ることが好ましい。
【００１９】
ここで、第３の符号化方式としては、ハフマン符号化、算術符号化、および何ら符号化を行わないＰＣＭ（パレスコードモジュレーション）符号化のいずれかであることが好ましい。
【００２０】
また、「オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量」としては、オリジナルデータの情報量としてもよく、オリジナルデータの情報量よりは小さいものの、分類情報データおよび／または代表値データと分類データとのうち少なくとも分類データを、第３の符号化方式により符号化した方が情報量が少なくなるような情報量とすることが好ましい。
【００２１】
本発明によるデータ圧縮装置は、オリジナルデータを量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮装置において、
前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記分類の情報を表す分類情報データを得る分類手段と、
前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化する第１の符号化手段と、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化する第２の符号化手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
なお、前記第２の符号化手段において行われる前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよび前記分類データ毎に異なる符号化方式であることが好ましい。
【００２３】
また、本発明によるデータ圧縮装置においては、前記オリジナルデータをウェーブレット変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得るウェーブレット変換手段、あるいは前記オリジナルデータをＤＣＴ変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得るＤＣＴ手段をさらに備えることが好ましい。
【００２４】
さらに、前記分類手段は、前記代表値データを前記量子化データの０値を表す０値データとし、前記分類データを前記量子化データの非０値を表す非０値データとして、前記量子化データを分類する手段であることが好ましい。
【００２５】
さらにまた、本発明によるデータ圧縮装置においては、前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きいか否かを判断する判断手段と、
該判断手段により前記符号化データの情報量が前記所定の情報量よりも大きいと判断された場合に、前記分類情報データおよび／または前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得る第３の符号化手段とをさらに備えることが好ましい。
【００２６】
なお、上記データ圧縮方法において行われる処理をコンピュータに実行させるプログラムとして、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【００２７】
【発明の効果】
本発明によれば、オリジナルデータを量子化して得られた量子化データをデータ値に応じて分類して代表値データ、分類データおよび分類結果を表す分類情報データを得る。ここで、分類情報データは分類の仕方にもよるが、上述したように２値あるいは３値という比較的情報量が少ないデータとなるため、シンプルな符号化方式により少ない演算量かつ高い圧縮率により符号化を行うことができる。また、代表値データは１つの値のみからなるデータであり、少ない演算量で比較的高い圧縮率により符号化を行うことができる。さらに、代表値以外の分類データは多値ではあるものの、代表値が除かれているため、全量子化データ中の割合としては比較的低いものとなる。例えば、0.5bit/pixel(10bitデータに対して1/20圧縮をする場合）においては、０値を代表値とした場合、非０値の割合は１３％程度となる。このため、多値ではあるものの演算の対象となるデータ量は少ないものとなる。
【００２８】
したがって、本発明においては多値データの符号化を行ってはいるものの、その演算量は上述した従来の圧縮アルゴリズムと比較して少なくなり、また、代表値データおよび分類情報データは少ない演算量で高い圧縮率により圧縮することができることとなる。これにより、オリジナルデータを高い圧縮率により効率よく、かつ高速に圧縮することができることとなる。
【００２９】
また、量子化データを０値と非０値とに分類することにより、その分類が容易となり、また０値の分類データは圧縮する必要もなくなるため、一層演算量を低減してより高速にオリジナルデータの圧縮を行うことができる。
【００３０】
さらに、分類情報データは２値あるいは３値等比較的情報量が少ないデータであることから、演算が比較的シンプルなハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１／Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化およびバイナリ算術符号化のいずれかの符号化方法により、効率よくかつ高速に分類情報データを符号化することができる。
【００３１】
また、分類データにおける多値データは全量子化データにおける割合が少ないため、演算が複雑ではあるものの高圧縮率で符号化を行うことができるハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかの符号化方法により、効率よく符号化を行うことができる。
【００３２】
なお、本発明によれば、オリジナルデータを高い圧縮率により圧縮することができるが、例えばオリジナルデータが、信号値が平坦な背景画像を表す画像データである場合、上述したようにオリジナルデータを量子化して、代表値データおよび分類データに分類すると、代表値データおよび分類データのいずれか一方のみが情報を有するものとなることから、分類情報データのデータ量がかえって大きくなって、符号化データの情報量がオリジナルデータの情報量よりも大きくなってしまうおそれがある。このような場合には符号化データの情報量をオリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量と比較し、前者が後者よりも大きい場合には、分類情報データおよび／または代表値データと分類データとのうち少なくとも分類データを第３の符号化方式により符号化することにより、オリジナルデータよりも情報量が増加することなくオリジナルデータを符号化することができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００３４】
図１は本発明の第１の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように第１の実施形態によるデータ圧縮装置は、オリジナル画像データＳをウェーブレット変換して各解像度におけるサブバンド毎のウェーブレット変換データＷＳを得るウェーブレット変換手段１と、ウェーブレット変換データＷＳをクラス分けするとともに各クラスのビット配分を決定するクラス分け・ビット配分手段２と、クラス分け・ビット配分手段２により決定されたビット配分に基づいてウェーブレット変換データＷＳを量子化して量子化データＲＳを得る量子化手段３と、量子化データＲＳを０値と非０値とに分類して０値データＳ０、非０値データＮＳおよびこの分類結果を表す分類情報データＢを得る分類手段４と、分類情報データＢを第１の符号化方式により符号化する第１の符号化手段５と、非０値データＮＳを第２の符号化方式により符号化する第２の符号化手段６と、符号化により得られる符号化データＦを記録媒体に記録する記録手段７とを備える。
【００３５】
ウェーブレット変換手段１は下記のようにしてオリジナル画像データＳに対してウェーブレット変換を施す。まず図２（ａ）に示すように、オリジナル画像データＳがウェーブレット変換されて複数の解像度毎の４つのデータＬＬ１、ＨＬ０、ＬＨ０およびＨＨ０に分解される。ここで、データＬＬ１は画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、データＨＬ０、ＬＨ０およびＨＨ０はそれぞれ縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。そして、図２（ｂ）に示すようにデータＬＬ１をさらにウェーブレット変換して４つのデータＬＬ２、ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１を得る。ここで、データＬＬ２はデータＬＬ１の縦横をさらに１／２に縮小した画像を表すものとなり、データＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１はそれぞれデータＬＬ１の縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。そして、ウェーブレット変換を行う毎に得られるデータＬＬに対してウェーブレット変換を所望とする回数繰り返して、複数の解像度毎のデータを得る。例えば、ウェーブレット変換を３回行った場合は、図２（ｃ）に示すように３段階の各解像度毎にデータが得られることとなる。なお、本実施形態においては、各解像度毎における個々の、すなわち各サブバンド毎のデータを総称してウェーブレット変換データＷＳと呼ぶこととする。
【００３６】
クラス分け・ビット配分手段２は、下記のようにしてウェーブレット変換データＷＳのクラス分けおよびビット配分を決定する。例えば、図２（ｃ）に示すようにウェーブレット変換を行うことにより得られた各サブバンド毎のウェーブレット変換データＷＳに対しては、データＬＬ２、データＨＨｎ（ｎ＝０〜２）、データＨＬｎ（ｎ＝０〜２）、およびデータＬＨｎ（ｎ＝０〜２）の４つのクラスにクラス分けを行う。このようにクラス分けを行うのは、各クラスのデータが統計的に類似した信号値を有するものであるからである。そして、各クラスのデータについて、例えばデータ値の２乗誤差を算出して、その２乗誤差の大きさに応じて量子化のビット配分を決定する。例えば、２乗誤差が大きければデータを保存するために大きなビット数を割り当て、２乗誤差が小さければデータは多少欠落してもよいため割り当てるビット数を小さくする。
【００３７】
量子化手段３はクラス分け・ビット配分手段２において決定されたビット配分に基づいてＴＣＱ（Trellis Coded Quantization）方式によりウェーブレット変換データＷＳの量子化を行う。ここで、ＴＣＱ方式とは、信号通信や音声符号化等の分野において開発されたＴＣＭ（Trellis Coded Modulation）をベースとしてこれを画像の符号化に拡張したものである。ＴＣＱ方式は理論的には無限長のベクトル量子化と同じ意味と見なすことができ、rate-distortion理論の観点からも従来のスカラー量子化と比較して数ｄＢのＳ／Ｎを向上することができる。このＴＣＱ方式はベクトル量子化の１つの方式であり、複数個の信号（ｂ１，ｂ２…ｂｎ）の入力に対して同数の量子化値（ｑ１，ｑ２…ｑｎ）を出力する。ここでの量子化値の決定はビダビアルゴリズムを用いて行われ、入力ベクトルに対して量子化誤差のトータルが最小となるパスを探索することによって決定される。なお、本実施形態では個々の量子化誤差の２乗をパスのコストとしてビダビアルゴリズムを適用するものとする。ここで、ＴＣＱ方式においては、複数の量子化代表値の組を定義しており、状態毎にこの組を使い分けて量子化を行っている。例えば、クラス分け・ビット配分手段２において決定されたビット配分が４ビットであり、量子化後のインデックス（詳細は後述する）を４ビット以下で表現する場合を考えると、１６点の量子化代表値を使用すれば量子化を簡易に行うことができるが、ＴＣＱ方式では１６点の量子化代表値の組を２つ（例えばＱ１とＱ２）を有し、状態Ｓ０ではＱ１、状態Ｓ１ではＱ２というように、状態毎に使用する量子化代表値の組を定義している。そして、予め量子化および逆量子化共通の状態遷移規則を定めておき、１画素について量子化を行う毎に状態遷移しながら量子化を進めていく。このように、量子化処理を行うことにより、見かけ上量子化代表値は倍の３２点（但し０を重複させた場合は３１点）を使用可能となり、量子化誤差を小さくするパスの選択肢を広げることができる。以下、ＴＣＱ方式の具体的方法について説明する。
【００３８】
図３はＤ０〜Ｄ３の４つのスカラー量子化器を示す図、図４は２つのスカラー量子化器のサムセット（和集合的な量子化器）を示す図、図５は４状態のトレリス（Trellis）遷移図である。なお、図３においてΔは量子化ビット配分によって決定される量子化ステップサイズであり、本実施形態においてはΔ＝０．５とする。また、図４においてはスカラー量子化器Ｄ０，Ｄ２のサムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２（＝Ａ０）およびスカラー量子化器Ｄ１，Ｄ３のサムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ３（＝Ａ１）を示す。さらに、本実施形態においては、入力信号としてのウェーブレット変換データＷＳとして５つの要素からなる信号を使用し、これをＷＳ＝（０．５，−３，−３，０．２５，−２．５）とする。そして、図５はこの５つの要素を有する信号を一度に量子化する際の最適な量子化器の選択状態を遷移状態として示すものであり、選択された量子化器により遷移状態を示すものとする。すなわち、ここではサムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２が選択された状態を「状態Ｄ０＆Ｄ２」として説明する。まず、量子化方法について説明する。
【００３９】
ＴＣＱ方式による量子化方法は、図５に示すように定義されたトレリス遷移の全てのパスをチェックして、入力信号の全ての要素の量子化後の２乗誤差（以下ＭＳＥとする）が最小となるパスを検出することにある。具体的には、ＷＳの最初の要素である０．５をＤ０〜Ｄ３のうち量子化器Ｄ２により量子化すると、そのＭＳＥは（０．５−Δ）2＝０．０と最小となる。また、次の要素−３に対しては同様に量子化器Ｄ２により量子化するとＭＳＥは（−３−（−６Δ）2＝０．０と最小となる。
【００４０】
一方、トレリス遷移の制限として、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２については次の量子化器はＤ０（状態はＤ０＆Ｄ２に移行）もしくはＤ２（状態はＤ１＆Ｄ３に移行）を、サムセット量子化器Ｄ２＆Ｄ０については次の量子化器はＤ２（状態はＤ０＆Ｄ２に移行）もしくはＤ０（状態はＤ１＆Ｄ３に移行）を、サムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ３については次の量子化器はＤ１（状態はＤ２＆Ｄ０に移行）もしくはＤ３（状態はＤ３＆Ｄ１に移行）を、サムセット量子化器Ｄ３＆Ｄ１については次の量子化器はＤ３（状態はＤ２＆Ｄ０に移行）もしくはＤ１（状態はＤ３＆Ｄ１に移行）を選択するというようにパスが制限されている。なお、この制限は、予め設定されているものであり、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２については次の量子化器のＤ０は状態Ｄ０＆Ｄ２、Ｄ２は状態Ｄ１＆Ｄ３に、サムセット量子化器Ｄ２＆Ｄ０については次の量子化器のＤ２は状態Ｄ０＆Ｄ２、Ｄ０は状態Ｄ１＆Ｄ３に、サムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ３については次の量子化器のＤ１は状態Ｄ２＆Ｄ０、Ｄ３は状態Ｄ３＆Ｄ１に、サムセット量子化器Ｄ３＆Ｄ１については次の量子化器のＤ３は状態Ｄ２＆Ｄ０、Ｄ１は状態Ｄ３＆Ｄ１に対応するものとなっている。
【００４１】
そして、遷移状態の拘束長を信号の要素数に対応させ（本実施形態においては５つの要素を有するため拘束長を５とする）、トレリス遷移の全ての組み合わせにおいてＭＳＥをコストとして算出し、コストの和が最小となるパスを選択し、そのパスにより量子化器が選択されて量子化がなされる。なお、コストは基本的には全てのパスについて算出するが、現在コストを算出しているパスの累積コストの値がそれまでに算出されたパスにおける最小のコストを上回っている場合には、そこでコストの算出を打ち切って次のパスにおけるコストの算出に移行する等することにより、演算の高速化を図ることができる。なお、図５には全てのパスにおけるコストを示してあり、コストが最小であったパス（図中太線で示す）は、初期状態として量子化器Ｄ２＆Ｄ０（＝Ａ０）が選択された後、順にＤ２（状態Ｄ０＆Ｄ２＝Ａ０）、Ｄ２（状態Ｄ１＆Ｄ３＝Ａ１）、Ｄ３（状態Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）、Ｄ１（状態Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）、Ｄ３（状態Ｄ２＆Ｄ０＝Ａ０）と量子化器の選択のパスが移行し、信号はＷＳ′＝（０．５，−３，３，０，−２．５）に量子化される。なお、信号ＷＳの要素０．５，−３，３，−２．５については、ＭＳＥ＝０となるが、要素０．２５については量子化器Ｄ１が選択された場合に最小となりＭＳＥ＝０．０６２５となる。したがって、この際のコストは、
(0.5-Δ)2+(-3-(-6Δ))2+(3-6Δ)2+(0.25-0)2+(-2.5-(-5Δ))2=0.0625
となる。
【００４２】
ここで、量子化器のインデックスは図４に示すように定義されており、本実施形態においては、量子化値ではなくこのインデックスを出力とする。さらに、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２を００、Ｄ２＆Ｄ０を０１、Ｄ１＆Ｄ３を１０、Ｄ３＆Ｄ１を１１というように２ビットのコード値にコード化しておく。したがって、ここで求められる量子化データＲＳは、ＷＳ′＝（０．５，−３，３，０，−２．５）と図４に示す量子化器のインデックスとを対応させて、
（１，−３，３，０，−３）および初期状態を表すコード０１
となる。なお、８状態トレリス遷移の場合は初期状態を表す情報は３ビットとなる。
【００４３】
次に、ＴＣＱ方式における逆量子化方法について説明する。逆量子化方法は、インデックスの最初の値から順に要素を逆量子化することにより行われる。上述したように、インデックスが（１，−３，３，０，−３）の場合、インデックスの最初の値が１であるため、図４に示す２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、要素の最初の値はΔ（＝０．５）または−Δ（＝−０．５）が考えられるが、初期状態が０１すなわち状態Ｄ２＆Ｄ０（＝Ａ０）であることから、図５に示すトレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ２が選択されるため、量子化器Ｄ２のΔすなわち０．５に逆量子化される。そして遷移状態がＤ２（Ｄ０＆Ｄ２＝Ａ０）に変化する。同様にしてインデックスの次の値が−３であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素は−６Δ（＝−３）または−５Δ（＝−２．５）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ２が選択されるため、量子化器Ｄ２の−６Δすなわち−３に逆量子化される。そして遷移状態がＤ２（Ｄ１＆Ｄ３＝Ａ１）に変化する。
【００４４】
同様にしてインデックスの次の値が３であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素は５Δ（＝２．５）または６Δ（＝３）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ３が選択されるため、量子化器Ｄ３の６Δすなわち３に逆量子化される。そして遷移状態がＤ３（Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）に変化する。さらに、これの次の値が０であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素はともに０であり、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ１が選択されるため、量子化器Ｄ１の０に逆量子化される。そして、ここでは遷移状態がＤ１（Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）のまま移行する。最後のインデックスの値は−３であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素は−６Δ（＝−３）または−５Δ（＝−２．５）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ３が選択されるため、量子化器Ｄ３の−５Δすなわち−２．５に逆量子化される。そしてこれにより、（０．５，−３，３，０，−２．５）の信号が復元される。
【００４５】
このように、トレリス遷移を定義してこれの規則に基づいて最適な量子化器を選択することにより、量子化を行うことができる。なおＴＣＱ方式の詳細については、上述したP.Sriramらの文献に記載されている。
【００４６】
分類手段４は量子化データＲＳをそのデータ値に応じて分類する。この際、量子化データＲＳを代表値と代表値以外のデータ値とに分類するものとする。例えば、本実施形態においては、量子化データＲＳの０値を代表値とし、量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳの２つに分類する。ここで、オリジナル画像データＳに対してウェーブレット変換を施して量子化を行うと、量子化データＲＳにおける０値の割合が非常に大きくなり、例えば0.5bit/pixel（10bitオリジナル画像データＳに対して1/20圧縮）に圧縮を行う場合は、非０値データＮＳの割合は全データの約１３％程度となる。このように、量子化データＲＳを０値と非０値とに分類して０値データＳ０と非０値データＮＳとを得るとともに、この分類に関する情報を表す分類情報データＢを得る。ここで、分類情報データＢは量子化データＲＳを０値と非０値とに分類した結果を表す２値データとなる。
【００４７】
第１の符号化手段５は分類情報データＢを符号化するためのものであり、ここで行われる符号化方式としては、演算が比較的にシンプルなハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化およびバイナリ算術符号化のいずれかを採用することができる。
【００４８】
ハフマン符号化は、瞬時に復号可能なコンパクト符号の一般的構成方法として広く知られている。ハフマン符号化において、情報源アルファベットの確率分布が与えられると、簡単なアルゴリズムを実行することにより常に瞬時に復号可能なコンパクト符号が得られるため、極めて有効な符号化アルゴリズムとなっている。
【００４９】
ランレングス符号化は、２値情報において記号「０」の出現確率が大きく略１に近い場合、または長い「０」の連あるいは「１」の連が交互に出現する場合に、記号「０」、「１」の長さを符号化したり「０」と「１」との出現確率の隔たりを考慮した特定のパターンを符号化する方法である。
【００５０】
Ｂ１符号化、Ｂ２符号化はランレングス符号化の１つの手法であり、その詳細については、「画像のディジタル信号処理，吹抜敬彦，日刊工業新聞社，昭和５６年５月２５日」に記載されている。
【００５１】
Wyle符号化はランレングス符号化の１つの手法であり、「０」および「１」の系列で表現された各記号の連の確率分布を測定し、確率の大きな連には短い符号を、確率の小さな連には長い符号を割り当てることにより、平均符号長を短くするという原理に基づいて提案された手法である。
【００５２】
Golomb符号化は、幾何学分布情報源に対する効率的なエントロピー符号化用符号として古くから知られている。この符号は必ずしもコンパクト符号にはなり得ないが、とくに次数が２のべき乗である場合にGolomb−Rice符号と呼ばれ、簡単な構成による符号化および復号化が可能となるものである。
【００５３】
算術符号化は、一意に復号可能なコンパクト符号を用いるものである。この符号化はハフマン符号化を包含する極めて一般性に富む符号化である。符号化および復号化は算術演算を施すことにより実行することができ、１回のアルゴリズムの実行により情報源記号系列の１つの記号が符号化される。算術符号化は単位区間［０，１）を下記の２つの条件を満足するように順次部分区間に分割する過程と考えることができる。
【００５４】
（１）各符号語はそれに先行する情報源記号の出現確率の和（累積確率）になる。
【００５５】
（２）各符号語の右にある部分区間の幅はその記号の確率となる。
【００５６】
なお、バイナリ算術符号化はバイナリデータに対して適したものである。
【００５７】
なお、上述したランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化は２値データを符号化するのに適した符号化方式である。
【００５８】
第２の符号化手段６は非０値データＮＳを符号化するためのものであり、ここで行われる符号化方式としては、ハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかを採用することができる。これらの符号化方式は、演算は複雑であるものの、効率よく、すなわち高い圧縮率によりデータを符号化することができるものである。
【００５９】
ユニバーサル符号化は、そのパラメータが未知であるような情報源に対する漸近的に最適なブロック符号化法であり、下記の２つの条件を満足するものである。
【００６０】
（１）符号化は観測した情報源メッセージブロックの統計量にのみ依存して遂行され、過去や未来のブロックには依存しない、すなわちブロック毎に無記憶に遂行される。
【００６１】
（２）ブロック長が無限に長くなるにつれて、種々の測度で表現した最適符号の特性が任意の近似度で達成される。
【００６２】
なお、ユニバーサル符号化としては、Lynch-Davission符号化やLawrence符号化等がよく知られている。
【００６３】
多値算術符号化は上述した算術符号化において、多値データに対して適したものである。
【００６４】
なお、上述した第１および第２の符号化手段５，６において行われる符号化方式については、「ディジタル通信工学，笠原ら，昭晃堂，平成４年２月２５日」に詳細が記載されている。
【００６５】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。図６は第１の実施形態によるデータ圧縮装置において行われる処理を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、ウェーブレット変換手段１においてオリジナル画像データＳに対してウェーブレットが施され、上述したようにウェーブレット変換データＷＳが得られる（ステップＳ１）。次いで、クラス分け・ビット配分手段２において、ウェーブレット変換データＷＳのクラス分けおよび各クラスのビット配分が決定され（ステップＳ２）、量子化手段３において各クラスのウェーブレット変換データＷＳが決定されたビット配分に基づいて量子化されて量子化データＲＳが得られる（ステップＳ３）。量子化データＲＳは分類手段４において０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類されるとともに、０値データＳ０と非０値データＮＳとの分類を表す分類情報データＢが得られる（ステップＳ４）。
【００６７】
分類情報データＢは第１の符号化手段５において、上述したハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化のいずれかの符号化方式により符号化される（ステップＳ５）。一方、非０値データＮＳは第２の符号化手段６において上述したハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかの符号化方式により符号化される（ステップＳ６）。なお、ステップＳ５，Ｓ６の処理は逆であってもよく、また並列に行ってもよい。そして、符号化された分類情報データＢおよび非０値データＮＳを符号化データＦとして記録手段７において記録媒体に記録して（ステップＳ７）処理を終了する。
【００６８】
なお、符号化データＦを復号化するためには、図６に示すフローチャートと逆の処理を行えばよい。すなわち、符号化データＦに含まれる符号化された分類情報データＢおよび非０値データＮＳをその符号化方式に対応する復号化方式により復号化して分類情報データＢおよび非０値データＮＳを得、分類情報データＢおよび非０値データＮＳに基づいて０値データＳ０を求めて量子化データＲＳを得る。そして、量子化データＲＳを逆量子化してウェーブレット変換データＷＳを得、このウェーブレット変換データＷＳを逆ウェーブレット変換することによりオリジナル画像データＳが得られることとなる。
【００６９】
ここで、第１の実施形態において得られる分類情報データＢは２値データであり、情報量としては比較的少ないものである。したがって、上述した第１の符号化手段５において行われるシンプルな符号化方式により、少ない演算量かつ高い圧縮率により符号化を行うことができる。また、０値データＳ０は元々情報を有さないものであるから、符号化しなくとも０値と非０値との分類情報のみを有していれば復号化することができるものである。さらに、非０値データＮＳは多値ではあるものの、その割合は上述したように全量子化データＲＳの１３％程度に過ぎないため、上述した第２の符号化手段６において行われる効率はよいが演算が複雑な符号化方式により符号化を行っても、演算量を少なくすることができることとなる。
【００７０】
したがって、本実施形態においては多値の非０値データＮＳの符号化を行ってはいるものの、その演算量は上述した従来の圧縮アルゴリズムと比較して少なくなり、また、分類情報データＢは少ない演算量で高い圧縮率により圧縮することができることとなる。これにより、オリジナル画像データＳを高い圧縮率により効率よく、かつ高速に圧縮することができる。
【００７１】
また、本実施形態においては、量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類しているためその分類が容易となり、また０値データＳ０は圧縮する必要もなくなるため、一層演算量を低減してより高速にオリジナル画像データＳの圧縮を行うことができる。
【００７２】
なお、上述した従来のＷＴＣＱ方式によりオリジナル画像データＳを１／２０に圧縮した場合と、本実施形態による符号化方式によりオリジナル画像データＳを１／１７に圧縮した場合とで、圧縮効率および演算量は略等しいものとなり、本実施形態による符号化方式においては、ＷＴＣＱ方式と比較して性能劣化の程度は比較的小さいものであることが、本出願人の実験により確認されている。
【００７３】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。第２の実施形態においては、ウェーブレット変換ではなく、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によりオリジナル画像データＳを変換するためのＤＣＴ手段１０を備え、ウェーブレット変換を行った場合のようにデータのクラス分けを行わない点が第１の実施形態と異なるものである。なお、第２の実施形態において、ＤＣＴ、ビット配分および量子化はＪＰＥＧ規格に沿った標準化された量子化方法である。
【００７４】
このように、ＪＰＥＧ規格に沿った標準化された手法において、本発明を適用することによっても、第１の実施形態と同様に、効率よくかつ高速にオリジナル画像データＳを符号化することができる。
【００７５】
なお、上記第１および第２の実施形態によれば、オリジナル画像データＳを高い圧縮率により圧縮することができるが、例えばオリジナル画像データＳが、信号値が平坦な背景画像を表すものである場合、上述したようにオリジナル画像データＳを量子化して、０値データＳ０および非０値データＮＳに分類すると、非０値データＮＳにのみ情報が分類されることから、分類情報データＢのデータ量が大きくなって、符号化データＦの情報量がオリジナル画像データＳの情報量よりも大きくなってしまうおそれがある。以下この問題を解決するための実施形態を第３の実施形態として説明する。
【００７６】
図８は本発明の第３の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、第３の実施形態において第１の実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付し詳細な説明は省略する。第３の実施形態においては、上記第１の実施形態において得られた符号化データＦにおける、各サブバンド毎の符号化データＦ１の情報量をウェーブレット変換データＷＳの情報量と比較する比較手段１２と、比較手段１２による比較結果に基づいて、各サブバンドの符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも大きい場合に、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化して符号化データＦ２を得る第３の符号化手段１３とを備えた点が第１の実施形態と異なるものである。
【００７７】
比較手段１２においては、各サブバンドの符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量と比較される。ここで、ウェーブレット変換データＷＳの情報量としては、上述したＴＣＱ方式の場合、オリジナルのビット数は例えば１６ビットであるため、量子化データＲＳにおける信号系列の長さ×１６ビットがウェーブレット変換データＷＳの情報量とされる。そして、符号化データＦ１の符号量がウェーブレット変換データＷＳの符号量よりも大きい場合に、第３の符号化手段１３において量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化して符号化データＦ２を得るものである。なお、符号化データＦ１のデータ量がウェーブレット変換データＷＳのデータ量よりも小さい場合には、符号化データＦ１がそのまま符号化データＦとして記録手段７に入力されることとなる。
【００７８】
第３の符号化手段１３において行われる符号化方式としては、ハフマン符号化あるいは多値算術符号化のように、演算は複雑であるものの、効率よく、すなわち高い圧縮率によりデータを符号化することができる方式が採用されるが、全く符号化しないＰＣＭ符号化であってもよい。なお、第３の符号化手段１３において行われる符号化方式についても、上述した笠原らの文献にその詳細が記載されている。
【００７９】
次いで、第３の実施形態の動作について説明する。図９は第３の実施形態の動作を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理は、図６に示すフローチャートのステップＳ１〜Ｓ６の処理と同一であるため、詳細な説明は省略する。ステップＳ１６において非０値データＮＳが第２の符号化方式により符号化されてサブバンド毎の符号化データＦ１が得られると、符号化データＦ１は比較手段１２に入力されてサブバンド毎に符号化データＦ１がウェーブレット変換データＷＳと比較される（ステップＳ１７）。そして、各サブバンドにおける符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも大きい場合か否かが判断され（ステップＳ１８）、符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも大きい場合には、第３の符号化手段１３においてそのサブバンドの量子化データＲＳが第３の符号化方式により符号化されて符号化データＦ２が得られる（ステップＳ１９）。一方、ステップＳ１８が否定された場合は、そのサブバンドについては符号化データＦ１がそのまま最終的な符号化データＦとされる。そして、各サブバンド毎にステップＳ１７からステップＳ１９の処理が行われ、サブバンド毎に得られる符号化データＦ１あるいは符号化データＦ２を最終的な符号化データＦとして記録手段７において記録媒体に記録して（ステップＳ２０）処理を終了する。
【００８０】
このように、第３の実施形態においては、あるサブバンドにおいて符号化データＦ１の情報量とウェーブレット変換データＷＳの情報量とを比較し、前者が後者よりも大きい場合には、そのサブバンドにおける量子化データＲＳを上述したハフマン符号化などの第３の符号化方式により符号化するようにしたため、最終的に得られる符号化データＦの情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも増加することがなくなり、これにより効率よくオリジナル画像データＳを符号化することができる。
【００８１】
なお、第３の実施形態において得られた符号化データＦを復号化するためには、図９に示すフローチャートと逆の処理を行えばよい。すなわち、符号化データＦに含まれるサブバンド毎の符号化データＦ１，Ｆ２の符号化方式を判別し、符号化方式に対応する復号化方式により復号化して非０値データＮＳおよび分類情報データＢの組と量子化データＲＳを得る。そして、分類情報データＢおよび非０値データＮＳの組については、これらに基づいて０値データＳ０を求めて量子化データＲＳを得る。そして、量子化データＲＳを逆量子化してウェーブレット変換データＷＳを得、このウェーブレット変換データＷＳを逆ウェーブレット変換することによりオリジナル画像データＳが得られることとなる。
【００８２】
次いで、本発明の第４の実施形態について説明する。図１０は本発明の第４の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。第４の実施形態においては、第３の実施形態においてウェーブレット変換ではなく、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によりオリジナル画像データＳを変換するためのＤＣＴ手段１０を備え、ウェーブレット変換を行った場合のようにデータのクラス分けを行わない点が第３の実施形態と異なるものである。なお、第４の実施形態においては第２の実施形態と同様に、ＤＣＴ、ビット配分および量子化はＪＰＥＧ規格に沿った標準化された量子化方法である。
【００８３】
第４の実施形態においては、第２の実施形態において得られた符号化データＦの情報量をオリジナル画像データＳの情報量と比較し、前者が後者よりも大きい場合には、第３の符号化手段１３において第３の符号化方式により量子化データＲＳを符号化して符号化データＦ３を得、これを最終的な符号化データＦとして記録手段７において記録媒体に記録するものである。
【００８４】
このように、ＪＰＥＧ規格に沿った標準化された手法において、第３の実施形態と同様に、符号化データＦの情報量をオリジナル画像データＳの情報量と比較し、符号化データＦの情報量がオリジナル画像データＳの情報量よりも大きくなる場合に、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化することによっても、第３の実施形態と同様に効率よくかつ高速にオリジナル画像データＳを符号化することができる。
【００８５】
なお、上記実施形態においては、０値を代表値として量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類しているが、０値、０値から所定閾値未満の値および所定閾値以上の値の３つに分類してもよい。ここで、所定閾値未満の値については、上記実施形態と同様の符号化を行い、所定閾値以上の値については、統計的に発生する確率が非常に少ないため、効率を重視した符号化により符号化することが好ましい。また、代表値としては０値に限定されるものではなく、量子化データＲＳの平均値を用いてもよい。この場合、平均値とそれ以外の値、平均値とそれより大きいの値とそれ未満の値、平均値を基準として平均値とデータ値の絶対値が所定閾値未満の値と所定閾値以上の値とに分類する等種々の方法により分類を行うことができる。
【００８６】
また、上記実施形態においては、本発明によるデータ圧縮方法および装置により画像データを符号化しているが、音声データ、動画データ等種々のデータを符号化することができるものである。
【００８７】
さらに、上記第３および第４の実施形態においては、符号化データＦ１の情報量をウェーブレット変換データＷＳあるいはオリジナル画像データＳの情報量と比較しているが、ウェーブレット変換データＷＳあるいはオリジナル画像データＳの情報量よりは小さいものの、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化した方が情報量が少なくなるような所定の閾値と比較するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】ウェーブレット変換を説明するための図
【図３】スカラー量子化器を示す図
【図４】２つのスカラー量子化器のサムセットを示す図
【図５】４状態のトレリス（Trellis）遷移図
【図６】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図７】本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図８】本発明の第３の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図９】第３の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図１０】本発明の第４の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図１１】従来のデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図（その１）
【図１２】従来のデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図（その２）
【符号の説明】
１ ウェーブレット変換手段
２ クラス分け・ビット配分手段
３ 量子化手段
４ 分類手段
５ 第１の符号化手段
６ 第２の符号化手段
７ 記録手段
１０ ＤＣＴ手段
１２ 比較手段
１３ 第３の符号化手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、オリジナルデータを符号化して圧縮するデータ圧縮方法および装置並びにデータ圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
メディカルネットワークの画像サーバにおける画像データ圧縮や、通信やファイリング等の一般的なデータ圧縮の分野において、種々の圧縮アルゴリズムが提案されている。例えば、非常に効率のよい圧縮アルゴリズムとしてＷＴＣＱ方式（P.Sriram and M.W.Marcellin, "Image coding using wavelet transforms and entropy-constrained trellis-coded quantization", IEEE Transactions on Image Processing, vol.4, pp.725-733, June 1995）、あるいはＳＰＩＨＴ方式（A.Said and W.A.Pearlman, "A New Fast and Efficient Image Codec Based on Set Partitioning in Hierarchical Trees", IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Tech., vol.6, pp.243-250, June 1996）が提案されている。図１１はＷＴＣＱ方式およびＳＰＩＨＴ方式の圧縮アルゴリズムを説明するための図である。まず、原画像を表すオリジナル画像データＳをウェーブレット変換し、変換後のサブバンド毎のデータをクラス分けするとともにビット配分を決定し、この決定されたビット配分によりＴＣＱ方式を用いて量子化を行って量子化データＲＳを得る。そして量子化データＲＳをエントロピーコーディングして符号化データを得るものである。ここで、エントロピーコーディングの方式として、ＷＴＣＱ方式においては、ビットプレーンバイナリ算術符号化を用いる。このビットプレーンバイナリ算術符号化は、量子化されたデータを複数のビットプレーンに分解して２値化し、各ビットプレーンのデータに対して２値の算術符号化を行ってそれぞれの出力をコード化するものである。一方、ＳＰＩＨＴ方式においては、エントロピーコーディングとして多値の算術符号化を用いている。そして、このようにしてオリジナル画像データＳを圧縮することにより、非常に少ないビットレートにより効率よく符号化を行うことができる。
【０００３】
また、一般的なＪＰＥＧ圧縮の分野においては、図１２に示すように算術符号化方式およびベースライン方式を用いることができる。ＪＰＥＧ圧縮の場合、オリジナル画像データＳを離散コサイン変換（ＤＣＴ）し、ビット配分を決定して量子化を行い、算術符号化方式の場合は量子化データＲＳを多値から２値に変換した後にバイナリ算術符号化を行って符号化データを得る。一方、ベースライン方式の場合は量子化データＲＳをハフマン符号化により符号化して符号化データを得る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したＳＰＩＨＴ方式においては、多値の算術符号化を行っているため、従来のハフマン符号化等よりも圧縮効率は高い。しかしながら、多値の算術符号化は演算が非常に複雑であるため演算に長時間を要するものとなる。一方、ＷＴＣＱ方式においては２値の算術符号化を行っているため、ＳＰＩＨＴ方式よりも高速に演算を行うことができる。しかしながら、ＷＴＣＱ方式においては、エントロピーコーディングの際に、量子化されたデータを複数のビットプレーン（実際には１４程度）に分解して２値化した後に、１つのビットプレーンに対してそれぞれ２値の算術符号化を施す必要があるため、トータルとして演算量が増大して演算に長時間を要するものとなる。
【０００５】
一方、上述したＪＰＥＧ圧縮における算術符号化方式は、ＷＴＣＱ方式と同様に２値化を行うため、トータルとしての演算量が増大し、その結果演算に長時間を要するものとなる。また、ベースライン方式は、ハフマン符号化を用いているため、上述したＷＴＣＱ方式等と比較して圧縮効率が低いという問題がある。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、効率よくかつ高速にデータを圧縮できるデータ圧縮方法および装置並びにデータ圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体を提供することを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によるデータ圧縮方法は、オリジナルデータを量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法において、
前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記分類の情報を表す分類情報データを得、
前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化し、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化して前記符号化データを得ることを特徴とするものである。
【０００８】
なお、本発明によるデータ圧縮方法においては、前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよび前記分類データ毎に異なる符号化方式であることが好ましい。
【０００９】
また、本発明によるデータ圧縮方法においては、前記オリジナルデータをウェーブレット変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得ることが好ましく、また、前記オリジナルデータをＤＣＴ変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得ることが好ましい。
【００１０】
なお、ウェーブレット変換した後に量子化データを得る場合には、ウェーブレット変換後の各サブバンド毎のウェーブレット変換データに対して量子化および符号化が行われる。
【００１１】
さらに、前記代表値データが前記量子化データの０値を表す０値データであり、前記分類データが前記量子化データの非０値を表す非０値データであることが好ましい。
【００１２】
ここで、「量子化データの代表値」とは、データ値の平均値、量子化データ中に最も多く現れる値、０値等種々の値を用いることができる。また、量子化データを代表値とそれ以外の分類データに分類する方法としては、種々の分類方法を採用することができる。例えば、量子化データを単純に代表値と非代表値に分類する方法、代表値と代表値以上の値と代表値以下の値とに分類する方法、代表値と代表値を基準としたデータ値の絶対値が所定閾値以下の値と所定閾値以上の値とに分類する方法等種々の方法が挙げられる。
【００１３】
また、「分類情報データ」は、分類数に応じた値を有するものであり、例えば量子化データを代表値とそれ以外の値とに分類した場合は２値データとなり、代表値と代表値以上の値と代表値以下の値とに分類した場合は３値データとなる。
【００１４】
さらに、「少なくとも分類データを第２の符号化方式により符号化する」としたのは、例えば代表値を０値とした場合のように、代表値データを符号化しない場合があるからである。
【００１５】
また、「代表値データおよび分類データ毎に異なる」とは、代表値データおよび分類データとでそれぞれ符号化方式が異なる場合の他、分類データが複数ある場合は、各分類データ毎に符号化方式が異なる場合も含むものである。
【００１６】
なお、第１の符号化方式としては、ハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化のいずれかを用いることができる。
【００１７】
また、第２の符号化方式としては、ハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかを用いることができる。
【００１８】
なお、本発明によるデータ圧縮方法において、前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きい場合は、前記分類情報データおよび／または前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得ることが好ましい。
【００１９】
ここで、第３の符号化方式としては、ハフマン符号化、算術符号化、および何ら符号化を行わないＰＣＭ（パレスコードモジュレーション）符号化のいずれかであることが好ましい。
【００２０】
また、「オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量」としては、オリジナルデータの情報量としてもよく、オリジナルデータの情報量よりは小さいものの、分類情報データおよび／または代表値データと分類データとのうち少なくとも分類データを、第３の符号化方式により符号化した方が情報量が少なくなるような情報量とすることが好ましい。
【００２１】
本発明によるデータ圧縮装置は、オリジナルデータを量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮装置において、
前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記分類の情報を表す分類情報データを得る分類手段と、
前記分類情報データを第１の符号化方式により符号化する第１の符号化手段と、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化する第２の符号化手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
なお、前記第２の符号化手段において行われる前記第２の符号化方式が、前記代表値データおよび前記分類データ毎に異なる符号化方式であることが好ましい。
【００２３】
また、本発明によるデータ圧縮装置においては、前記オリジナルデータをウェーブレット変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得るウェーブレット変換手段、あるいは前記オリジナルデータをＤＣＴ変換した後に前記量子化を行って前記量子化データを得るＤＣＴ手段をさらに備えることが好ましい。
【００２４】
さらに、前記分類手段は、前記代表値データを前記量子化データの０値を表す０値データとし、前記分類データを前記量子化データの非０値を表す非０値データとして、前記量子化データを分類する手段であることが好ましい。
【００２５】
さらにまた、本発明によるデータ圧縮装置においては、前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きいか否かを判断する判断手段と、
該判断手段により前記符号化データの情報量が前記所定の情報量よりも大きいと判断された場合に、前記分類情報データおよび／または前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得る第３の符号化手段とをさらに備えることが好ましい。
【００２６】
なお、上記データ圧縮方法において行われる処理をコンピュータに実行させるプログラムとして、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
【００２７】
【発明の効果】
本発明によれば、オリジナルデータを量子化して得られた量子化データをデータ値に応じて分類して代表値データ、分類データおよび分類結果を表す分類情報データを得る。ここで、分類情報データは分類の仕方にもよるが、上述したように２値あるいは３値という比較的情報量が少ないデータとなるため、シンプルな符号化方式により少ない演算量かつ高い圧縮率により符号化を行うことができる。また、代表値データは１つの値のみからなるデータであり、少ない演算量で比較的高い圧縮率により符号化を行うことができる。さらに、代表値以外の分類データは多値ではあるものの、代表値が除かれているため、全量子化データ中の割合としては比較的低いものとなる。例えば、0.5bit/pixel(10bitデータに対して1/20圧縮をする場合）においては、０値を代表値とした場合、非０値の割合は１３％程度となる。このため、多値ではあるものの演算の対象となるデータ量は少ないものとなる。
【００２８】
したがって、本発明においては多値データの符号化を行ってはいるものの、その演算量は上述した従来の圧縮アルゴリズムと比較して少なくなり、また、代表値データおよび分類情報データは少ない演算量で高い圧縮率により圧縮することができることとなる。これにより、オリジナルデータを高い圧縮率により効率よく、かつ高速に圧縮することができることとなる。
【００２９】
また、量子化データを０値と非０値とに分類することにより、その分類が容易となり、また０値の分類データは圧縮する必要もなくなるため、一層演算量を低減してより高速にオリジナルデータの圧縮を行うことができる。
【００３０】
さらに、分類情報データは２値あるいは３値等比較的情報量が少ないデータであることから、演算が比較的シンプルなハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１／Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化およびバイナリ算術符号化のいずれかの符号化方法により、効率よくかつ高速に分類情報データを符号化することができる。
【００３１】
また、分類データにおける多値データは全量子化データにおける割合が少ないため、演算が複雑ではあるものの高圧縮率で符号化を行うことができるハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかの符号化方法により、効率よく符号化を行うことができる。
【００３２】
なお、本発明によれば、オリジナルデータを高い圧縮率により圧縮することができるが、例えばオリジナルデータが、信号値が平坦な背景画像を表す画像データである場合、上述したようにオリジナルデータを量子化して、代表値データおよび分類データに分類すると、代表値データおよび分類データのいずれか一方のみが情報を有するものとなることから、分類情報データのデータ量がかえって大きくなって、符号化データの情報量がオリジナルデータの情報量よりも大きくなってしまうおそれがある。このような場合には符号化データの情報量をオリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量と比較し、前者が後者よりも大きい場合には、分類情報データおよび／または代表値データと分類データとのうち少なくとも分類データを第３の符号化方式により符号化することにより、オリジナルデータよりも情報量が増加することなくオリジナルデータを符号化することができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００３４】
図１は本発明の第１の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように第１の実施形態によるデータ圧縮装置は、オリジナル画像データＳをウェーブレット変換して各解像度におけるサブバンド毎のウェーブレット変換データＷＳを得るウェーブレット変換手段１と、ウェーブレット変換データＷＳをクラス分けするとともに各クラスのビット配分を決定するクラス分け・ビット配分手段２と、クラス分け・ビット配分手段２により決定されたビット配分に基づいてウェーブレット変換データＷＳを量子化して量子化データＲＳを得る量子化手段３と、量子化データＲＳを０値と非０値とに分類して０値データＳ０、非０値データＮＳおよびこの分類結果を表す分類情報データＢを得る分類手段４と、分類情報データＢを第１の符号化方式により符号化する第１の符号化手段５と、非０値データＮＳを第２の符号化方式により符号化する第２の符号化手段６と、符号化により得られる符号化データＦを記録媒体に記録する記録手段７とを備える。
【００３５】
ウェーブレット変換手段１は下記のようにしてオリジナル画像データＳに対してウェーブレット変換を施す。まず図２（ａ）に示すように、オリジナル画像データＳがウェーブレット変換されて複数の解像度毎の４つのデータＬＬ１、ＨＬ０、ＬＨ０およびＨＨ０に分解される。ここで、データＬＬ１は画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、データＨＬ０、ＬＨ０およびＨＨ０はそれぞれ縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。そして、図２（ｂ）に示すようにデータＬＬ１をさらにウェーブレット変換して４つのデータＬＬ２、ＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１を得る。ここで、データＬＬ２はデータＬＬ１の縦横をさらに１／２に縮小した画像を表すものとなり、データＨＬ１、ＬＨ１およびＨＨ１はそれぞれデータＬＬ１の縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分の画像を表すものとなる。そして、ウェーブレット変換を行う毎に得られるデータＬＬに対してウェーブレット変換を所望とする回数繰り返して、複数の解像度毎のデータを得る。例えば、ウェーブレット変換を３回行った場合は、図２（ｃ）に示すように３段階の各解像度毎にデータが得られることとなる。なお、本実施形態においては、各解像度毎における個々の、すなわち各サブバンド毎のデータを総称してウェーブレット変換データＷＳと呼ぶこととする。
【００３６】
クラス分け・ビット配分手段２は、下記のようにしてウェーブレット変換データＷＳのクラス分けおよびビット配分を決定する。例えば、図２（ｃ）に示すようにウェーブレット変換を行うことにより得られた各サブバンド毎のウェーブレット変換データＷＳに対しては、データＬＬ２、データＨＨｎ（ｎ＝０〜２）、データＨＬｎ（ｎ＝０〜２）、およびデータＬＨｎ（ｎ＝０〜２）の４つのクラスにクラス分けを行う。このようにクラス分けを行うのは、各クラスのデータが統計的に類似した信号値を有するものであるからである。そして、各クラスのデータについて、例えばデータ値の２乗誤差を算出して、その２乗誤差の大きさに応じて量子化のビット配分を決定する。例えば、２乗誤差が大きければデータを保存するために大きなビット数を割り当て、２乗誤差が小さければデータは多少欠落してもよいため割り当てるビット数を小さくする。
【００３７】
量子化手段３はクラス分け・ビット配分手段２において決定されたビット配分に基づいてＴＣＱ（Trellis Coded Quantization）方式によりウェーブレット変換データＷＳの量子化を行う。ここで、ＴＣＱ方式とは、信号通信や音声符号化等の分野において開発されたＴＣＭ（Trellis Coded Modulation）をベースとしてこれを画像の符号化に拡張したものである。ＴＣＱ方式は理論的には無限長のベクトル量子化と同じ意味と見なすことができ、rate-distortion理論の観点からも従来のスカラー量子化と比較して数ｄＢのＳ／Ｎを向上することができる。このＴＣＱ方式はベクトル量子化の１つの方式であり、複数個の信号（ｂ１，ｂ２…ｂｎ）の入力に対して同数の量子化値（ｑ１，ｑ２…ｑｎ）を出力する。ここでの量子化値の決定はビダビアルゴリズムを用いて行われ、入力ベクトルに対して量子化誤差のトータルが最小となるパスを探索することによって決定される。なお、本実施形態では個々の量子化誤差の２乗をパスのコストとしてビダビアルゴリズムを適用するものとする。ここで、ＴＣＱ方式においては、複数の量子化代表値の組を定義しており、状態毎にこの組を使い分けて量子化を行っている。例えば、クラス分け・ビット配分手段２において決定されたビット配分が４ビットであり、量子化後のインデックス（詳細は後述する）を４ビット以下で表現する場合を考えると、１６点の量子化代表値を使用すれば量子化を簡易に行うことができるが、ＴＣＱ方式では１６点の量子化代表値の組を２つ（例えばＱ１とＱ２）を有し、状態Ｓ０ではＱ１、状態Ｓ１ではＱ２というように、状態毎に使用する量子化代表値の組を定義している。そして、予め量子化および逆量子化共通の状態遷移規則を定めておき、１画素について量子化を行う毎に状態遷移しながら量子化を進めていく。このように、量子化処理を行うことにより、見かけ上量子化代表値は倍の３２点（但し０を重複させた場合は３１点）を使用可能となり、量子化誤差を小さくするパスの選択肢を広げることができる。以下、ＴＣＱ方式の具体的方法について説明する。
【００３８】
図３はＤ０〜Ｄ３の４つのスカラー量子化器を示す図、図４は２つのスカラー量子化器のサムセット（和集合的な量子化器）を示す図、図５は４状態のトレリス（Trellis）遷移図である。なお、図３においてΔは量子化ビット配分によって決定される量子化ステップサイズであり、本実施形態においてはΔ＝０．５とする。また、図４においてはスカラー量子化器Ｄ０，Ｄ２のサムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２（＝Ａ０）およびスカラー量子化器Ｄ１，Ｄ３のサムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ３（＝Ａ１）を示す。さらに、本実施形態においては、入力信号としてのウェーブレット変換データＷＳとして５つの要素からなる信号を使用し、これをＷＳ＝（０．５，−３，−３，０．２５，−２．５）とする。そして、図５はこの５つの要素を有する信号を一度に量子化する際の最適な量子化器の選択状態を遷移状態として示すものであり、選択された量子化器により遷移状態を示すものとする。すなわち、ここではサムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２が選択された状態を「状態Ｄ０＆Ｄ２」として説明する。まず、量子化方法について説明する。
【００３９】
ＴＣＱ方式による量子化方法は、図５に示すように定義されたトレリス遷移の全てのパスをチェックして、入力信号の全ての要素の量子化後の２乗誤差（以下ＭＳＥとする）が最小となるパスを検出することにある。具体的には、ＷＳの最初の要素である０．５をＤ０〜Ｄ３のうち量子化器Ｄ２により量子化すると、そのＭＳＥは（０．５−Δ）2＝０．０と最小となる。また、次の要素−３に対しては同様に量子化器Ｄ２により量子化するとＭＳＥは（−３−（−６Δ）2＝０．０と最小となる。
【００４０】
一方、トレリス遷移の制限として、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２については次の量子化器はＤ０（状態はＤ０＆Ｄ２に移行）もしくはＤ２（状態はＤ１＆Ｄ３に移行）を、サムセット量子化器Ｄ２＆Ｄ０については次の量子化器はＤ２（状態はＤ０＆Ｄ２に移行）もしくはＤ０（状態はＤ１＆Ｄ３に移行）を、サムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ３については次の量子化器はＤ１（状態はＤ２＆Ｄ０に移行）もしくはＤ３（状態はＤ３＆Ｄ１に移行）を、サムセット量子化器Ｄ３＆Ｄ１については次の量子化器はＤ３（状態はＤ２＆Ｄ０に移行）もしくはＤ１（状態はＤ３＆Ｄ１に移行）を選択するというようにパスが制限されている。なお、この制限は、予め設定されているものであり、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２については次の量子化器のＤ０は状態Ｄ０＆Ｄ２、Ｄ２は状態Ｄ１＆Ｄ３に、サムセット量子化器Ｄ２＆Ｄ０については次の量子化器のＤ２は状態Ｄ０＆Ｄ２、Ｄ０は状態Ｄ１＆Ｄ３に、サムセット量子化器Ｄ１＆Ｄ３については次の量子化器のＤ１は状態Ｄ２＆Ｄ０、Ｄ３は状態Ｄ３＆Ｄ１に、サムセット量子化器Ｄ３＆Ｄ１については次の量子化器のＤ３は状態Ｄ２＆Ｄ０、Ｄ１は状態Ｄ３＆Ｄ１に対応するものとなっている。
【００４１】
そして、遷移状態の拘束長を信号の要素数に対応させ（本実施形態においては５つの要素を有するため拘束長を５とする）、トレリス遷移の全ての組み合わせにおいてＭＳＥをコストとして算出し、コストの和が最小となるパスを選択し、そのパスにより量子化器が選択されて量子化がなされる。なお、コストは基本的には全てのパスについて算出するが、現在コストを算出しているパスの累積コストの値がそれまでに算出されたパスにおける最小のコストを上回っている場合には、そこでコストの算出を打ち切って次のパスにおけるコストの算出に移行する等することにより、演算の高速化を図ることができる。なお、図５には全てのパスにおけるコストを示してあり、コストが最小であったパス（図中太線で示す）は、初期状態として量子化器Ｄ２＆Ｄ０（＝Ａ０）が選択された後、順にＤ２（状態Ｄ０＆Ｄ２＝Ａ０）、Ｄ２（状態Ｄ１＆Ｄ３＝Ａ１）、Ｄ３（状態Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）、Ｄ１（状態Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）、Ｄ３（状態Ｄ２＆Ｄ０＝Ａ０）と量子化器の選択のパスが移行し、信号はＷＳ′＝（０．５，−３，３，０，−２．５）に量子化される。なお、信号ＷＳの要素０．５，−３，３，−２．５については、ＭＳＥ＝０となるが、要素０．２５については量子化器Ｄ１が選択された場合に最小となりＭＳＥ＝０．０６２５となる。したがって、この際のコストは、
(0.5-Δ)2+(-3-(-6Δ))2+(3-6Δ)2+(0.25-0)2+(-2.5-(-5Δ))2=0.0625
となる。
【００４２】
ここで、量子化器のインデックスは図４に示すように定義されており、本実施形態においては、量子化値ではなくこのインデックスを出力とする。さらに、サムセット量子化器Ｄ０＆Ｄ２を００、Ｄ２＆Ｄ０を０１、Ｄ１＆Ｄ３を１０、Ｄ３＆Ｄ１を１１というように２ビットのコード値にコード化しておく。したがって、ここで求められる量子化データＲＳは、ＷＳ′＝（０．５，−３，３，０，−２．５）と図４に示す量子化器のインデックスとを対応させて、
（１，−３，３，０，−３）および初期状態を表すコード０１
となる。なお、８状態トレリス遷移の場合は初期状態を表す情報は３ビットとなる。
【００４３】
次に、ＴＣＱ方式における逆量子化方法について説明する。逆量子化方法は、インデックスの最初の値から順に要素を逆量子化することにより行われる。上述したように、インデックスが（１，−３，３，０，−３）の場合、インデックスの最初の値が１であるため、図４に示す２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、要素の最初の値はΔ（＝０．５）または−Δ（＝−０．５）が考えられるが、初期状態が０１すなわち状態Ｄ２＆Ｄ０（＝Ａ０）であることから、図５に示すトレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ２が選択されるため、量子化器Ｄ２のΔすなわち０．５に逆量子化される。そして遷移状態がＤ２（Ｄ０＆Ｄ２＝Ａ０）に変化する。同様にしてインデックスの次の値が−３であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素は−６Δ（＝−３）または−５Δ（＝−２．５）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ２が選択されるため、量子化器Ｄ２の−６Δすなわち−３に逆量子化される。そして遷移状態がＤ２（Ｄ１＆Ｄ３＝Ａ１）に変化する。
【００４４】
同様にしてインデックスの次の値が３であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素は５Δ（＝２．５）または６Δ（＝３）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ３が選択されるため、量子化器Ｄ３の６Δすなわち３に逆量子化される。そして遷移状態がＤ３（Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）に変化する。さらに、これの次の値が０であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素はともに０であり、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ１が選択されるため、量子化器Ｄ１の０に逆量子化される。そして、ここでは遷移状態がＤ１（Ｄ３＆Ｄ１＝Ａ１）のまま移行する。最後のインデックスの値は−３であるため、２つのサムセット量子化器Ａ０，Ａ１を比較すると、これに対応する要素は−６Δ（＝−３）または−５Δ（＝−２．５）が考えられるが、トレリス遷移の規則に従うと量子化器Ｄ３が選択されるため、量子化器Ｄ３の−５Δすなわち−２．５に逆量子化される。そしてこれにより、（０．５，−３，３，０，−２．５）の信号が復元される。
【００４５】
このように、トレリス遷移を定義してこれの規則に基づいて最適な量子化器を選択することにより、量子化を行うことができる。なおＴＣＱ方式の詳細については、上述したP.Sriramらの文献に記載されている。
【００４６】
分類手段４は量子化データＲＳをそのデータ値に応じて分類する。この際、量子化データＲＳを代表値と代表値以外のデータ値とに分類するものとする。例えば、本実施形態においては、量子化データＲＳの０値を代表値とし、量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳの２つに分類する。ここで、オリジナル画像データＳに対してウェーブレット変換を施して量子化を行うと、量子化データＲＳにおける０値の割合が非常に大きくなり、例えば0.5bit/pixel（10bitオリジナル画像データＳに対して1/20圧縮）に圧縮を行う場合は、非０値データＮＳの割合は全データの約１３％程度となる。このように、量子化データＲＳを０値と非０値とに分類して０値データＳ０と非０値データＮＳとを得るとともに、この分類に関する情報を表す分類情報データＢを得る。ここで、分類情報データＢは量子化データＲＳを０値と非０値とに分類した結果を表す２値データとなる。
【００４７】
第１の符号化手段５は分類情報データＢを符号化するためのものであり、ここで行われる符号化方式としては、演算が比較的にシンプルなハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化およびバイナリ算術符号化のいずれかを採用することができる。
【００４８】
ハフマン符号化は、瞬時に復号可能なコンパクト符号の一般的構成方法として広く知られている。ハフマン符号化において、情報源アルファベットの確率分布が与えられると、簡単なアルゴリズムを実行することにより常に瞬時に復号可能なコンパクト符号が得られるため、極めて有効な符号化アルゴリズムとなっている。
【００４９】
ランレングス符号化は、２値情報において記号「０」の出現確率が大きく略１に近い場合、または長い「０」の連あるいは「１」の連が交互に出現する場合に、記号「０」、「１」の長さを符号化したり「０」と「１」との出現確率の隔たりを考慮した特定のパターンを符号化する方法である。
【００５０】
Ｂ１符号化、Ｂ２符号化はランレングス符号化の１つの手法であり、その詳細については、「画像のディジタル信号処理，吹抜敬彦，日刊工業新聞社，昭和５６年５月２５日」に記載されている。
【００５１】
Wyle符号化はランレングス符号化の１つの手法であり、「０」および「１」の系列で表現された各記号の連の確率分布を測定し、確率の大きな連には短い符号を、確率の小さな連には長い符号を割り当てることにより、平均符号長を短くするという原理に基づいて提案された手法である。
【００５２】
Golomb符号化は、幾何学分布情報源に対する効率的なエントロピー符号化用符号として古くから知られている。この符号は必ずしもコンパクト符号にはなり得ないが、とくに次数が２のべき乗である場合にGolomb−Rice符号と呼ばれ、簡単な構成による符号化および復号化が可能となるものである。
【００５３】
算術符号化は、一意に復号可能なコンパクト符号を用いるものである。この符号化はハフマン符号化を包含する極めて一般性に富む符号化である。符号化および復号化は算術演算を施すことにより実行することができ、１回のアルゴリズムの実行により情報源記号系列の１つの記号が符号化される。算術符号化は単位区間［０，１）を下記の２つの条件を満足するように順次部分区間に分割する過程と考えることができる。
【００５４】
（１）各符号語はそれに先行する情報源記号の出現確率の和（累積確率）になる。
【００５５】
（２）各符号語の右にある部分区間の幅はその記号の確率となる。
【００５６】
なお、バイナリ算術符号化はバイナリデータに対して適したものである。
【００５７】
なお、上述したランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化は２値データを符号化するのに適した符号化方式である。
【００５８】
第２の符号化手段６は非０値データＮＳを符号化するためのものであり、ここで行われる符号化方式としては、ハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかを採用することができる。これらの符号化方式は、演算は複雑であるものの、効率よく、すなわち高い圧縮率によりデータを符号化することができるものである。
【００５９】
ユニバーサル符号化は、そのパラメータが未知であるような情報源に対する漸近的に最適なブロック符号化法であり、下記の２つの条件を満足するものである。
【００６０】
（１）符号化は観測した情報源メッセージブロックの統計量にのみ依存して遂行され、過去や未来のブロックには依存しない、すなわちブロック毎に無記憶に遂行される。
【００６１】
（２）ブロック長が無限に長くなるにつれて、種々の測度で表現した最適符号の特性が任意の近似度で達成される。
【００６２】
なお、ユニバーサル符号化としては、Lynch-Davission符号化やLawrence符号化等がよく知られている。
【００６３】
多値算術符号化は上述した算術符号化において、多値データに対して適したものである。
【００６４】
なお、上述した第１および第２の符号化手段５，６において行われる符号化方式については、「ディジタル通信工学，笠原ら，昭晃堂，平成４年２月２５日」に詳細が記載されている。
【００６５】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。図６は第１の実施形態によるデータ圧縮装置において行われる処理を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、ウェーブレット変換手段１においてオリジナル画像データＳに対してウェーブレットが施され、上述したようにウェーブレット変換データＷＳが得られる（ステップＳ１）。次いで、クラス分け・ビット配分手段２において、ウェーブレット変換データＷＳのクラス分けおよび各クラスのビット配分が決定され（ステップＳ２）、量子化手段３において各クラスのウェーブレット変換データＷＳが決定されたビット配分に基づいて量子化されて量子化データＲＳが得られる（ステップＳ３）。量子化データＲＳは分類手段４において０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類されるとともに、０値データＳ０と非０値データＮＳとの分類を表す分類情報データＢが得られる（ステップＳ４）。
【００６７】
分類情報データＢは第１の符号化手段５において、上述したハフマン符号化、ランレングス符号化、Ｂ１符号化、Ｂ２符号化、Wyle符号化、Golomb符号化、Golomb-Rice符号化、およびバイナリ算術符号化のいずれかの符号化方式により符号化される（ステップＳ５）。一方、非０値データＮＳは第２の符号化手段６において上述したハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかの符号化方式により符号化される（ステップＳ６）。なお、ステップＳ５，Ｓ６の処理は逆であってもよく、また並列に行ってもよい。そして、符号化された分類情報データＢおよび非０値データＮＳを符号化データＦとして記録手段７において記録媒体に記録して（ステップＳ７）処理を終了する。
【００６８】
なお、符号化データＦを復号化するためには、図６に示すフローチャートと逆の処理を行えばよい。すなわち、符号化データＦに含まれる符号化された分類情報データＢおよび非０値データＮＳをその符号化方式に対応する復号化方式により復号化して分類情報データＢおよび非０値データＮＳを得、分類情報データＢおよび非０値データＮＳに基づいて０値データＳ０を求めて量子化データＲＳを得る。そして、量子化データＲＳを逆量子化してウェーブレット変換データＷＳを得、このウェーブレット変換データＷＳを逆ウェーブレット変換することによりオリジナル画像データＳが得られることとなる。
【００６９】
ここで、第１の実施形態において得られる分類情報データＢは２値データであり、情報量としては比較的少ないものである。したがって、上述した第１の符号化手段５において行われるシンプルな符号化方式により、少ない演算量かつ高い圧縮率により符号化を行うことができる。また、０値データＳ０は元々情報を有さないものであるから、符号化しなくとも０値と非０値との分類情報のみを有していれば復号化することができるものである。さらに、非０値データＮＳは多値ではあるものの、その割合は上述したように全量子化データＲＳの１３％程度に過ぎないため、上述した第２の符号化手段６において行われる効率はよいが演算が複雑な符号化方式により符号化を行っても、演算量を少なくすることができることとなる。
【００７０】
したがって、本実施形態においては多値の非０値データＮＳの符号化を行ってはいるものの、その演算量は上述した従来の圧縮アルゴリズムと比較して少なくなり、また、分類情報データＢは少ない演算量で高い圧縮率により圧縮することができることとなる。これにより、オリジナル画像データＳを高い圧縮率により効率よく、かつ高速に圧縮することができる。
【００７１】
また、本実施形態においては、量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類しているためその分類が容易となり、また０値データＳ０は圧縮する必要もなくなるため、一層演算量を低減してより高速にオリジナル画像データＳの圧縮を行うことができる。
【００７２】
なお、上述した従来のＷＴＣＱ方式によりオリジナル画像データＳを１／２０に圧縮した場合と、本実施形態による符号化方式によりオリジナル画像データＳを１／１７に圧縮した場合とで、圧縮効率および演算量は略等しいものとなり、本実施形態による符号化方式においては、ＷＴＣＱ方式と比較して性能劣化の程度は比較的小さいものであることが、本出願人の実験により確認されている。
【００７３】
次いで、本発明の第２の実施形態について説明する。図７は本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。第２の実施形態においては、ウェーブレット変換ではなく、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によりオリジナル画像データＳを変換するためのＤＣＴ手段１０を備え、ウェーブレット変換を行った場合のようにデータのクラス分けを行わない点が第１の実施形態と異なるものである。なお、第２の実施形態において、ＤＣＴ、ビット配分および量子化はＪＰＥＧ規格に沿った標準化された量子化方法である。
【００７４】
このように、ＪＰＥＧ規格に沿った標準化された手法において、本発明を適用することによっても、第１の実施形態と同様に、効率よくかつ高速にオリジナル画像データＳを符号化することができる。
【００７５】
なお、上記第１および第２の実施形態によれば、オリジナル画像データＳを高い圧縮率により圧縮することができるが、例えばオリジナル画像データＳが、信号値が平坦な背景画像を表すものである場合、上述したようにオリジナル画像データＳを量子化して、０値データＳ０および非０値データＮＳに分類すると、非０値データＮＳにのみ情報が分類されることから、分類情報データＢのデータ量が大きくなって、符号化データＦの情報量がオリジナル画像データＳの情報量よりも大きくなってしまうおそれがある。以下この問題を解決するための実施形態を第３の実施形態として説明する。
【００７６】
図８は本発明の第３の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。なお、第３の実施形態において第１の実施形態と同一の構成については同一の参照番号を付し詳細な説明は省略する。第３の実施形態においては、上記第１の実施形態において得られた符号化データＦにおける、各サブバンド毎の符号化データＦ１の情報量をウェーブレット変換データＷＳの情報量と比較する比較手段１２と、比較手段１２による比較結果に基づいて、各サブバンドの符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも大きい場合に、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化して符号化データＦ２を得る第３の符号化手段１３とを備えた点が第１の実施形態と異なるものである。
【００７７】
比較手段１２においては、各サブバンドの符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量と比較される。ここで、ウェーブレット変換データＷＳの情報量としては、上述したＴＣＱ方式の場合、オリジナルのビット数は例えば１６ビットであるため、量子化データＲＳにおける信号系列の長さ×１６ビットがウェーブレット変換データＷＳの情報量とされる。そして、符号化データＦ１の符号量がウェーブレット変換データＷＳの符号量よりも大きい場合に、第３の符号化手段１３において量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化して符号化データＦ２を得るものである。なお、符号化データＦ１のデータ量がウェーブレット変換データＷＳのデータ量よりも小さい場合には、符号化データＦ１がそのまま符号化データＦとして記録手段７に入力されることとなる。
【００７８】
第３の符号化手段１３において行われる符号化方式としては、ハフマン符号化あるいは多値算術符号化のように、演算は複雑であるものの、効率よく、すなわち高い圧縮率によりデータを符号化することができる方式が採用されるが、全く符号化しないＰＣＭ符号化であってもよい。なお、第３の符号化手段１３において行われる符号化方式についても、上述した笠原らの文献にその詳細が記載されている。
【００７９】
次いで、第３の実施形態の動作について説明する。図９は第３の実施形態の動作を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理は、図６に示すフローチャートのステップＳ１〜Ｓ６の処理と同一であるため、詳細な説明は省略する。ステップＳ１６において非０値データＮＳが第２の符号化方式により符号化されてサブバンド毎の符号化データＦ１が得られると、符号化データＦ１は比較手段１２に入力されてサブバンド毎に符号化データＦ１がウェーブレット変換データＷＳと比較される（ステップＳ１７）。そして、各サブバンドにおける符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも大きい場合か否かが判断され（ステップＳ１８）、符号化データＦ１の情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも大きい場合には、第３の符号化手段１３においてそのサブバンドの量子化データＲＳが第３の符号化方式により符号化されて符号化データＦ２が得られる（ステップＳ１９）。一方、ステップＳ１８が否定された場合は、そのサブバンドについては符号化データＦ１がそのまま最終的な符号化データＦとされる。そして、各サブバンド毎にステップＳ１７からステップＳ１９の処理が行われ、サブバンド毎に得られる符号化データＦ１あるいは符号化データＦ２を最終的な符号化データＦとして記録手段７において記録媒体に記録して（ステップＳ２０）処理を終了する。
【００８０】
このように、第３の実施形態においては、あるサブバンドにおいて符号化データＦ１の情報量とウェーブレット変換データＷＳの情報量とを比較し、前者が後者よりも大きい場合には、そのサブバンドにおける量子化データＲＳを上述したハフマン符号化などの第３の符号化方式により符号化するようにしたため、最終的に得られる符号化データＦの情報量がウェーブレット変換データＷＳの情報量よりも増加することがなくなり、これにより効率よくオリジナル画像データＳを符号化することができる。
【００８１】
なお、第３の実施形態において得られた符号化データＦを復号化するためには、図９に示すフローチャートと逆の処理を行えばよい。すなわち、符号化データＦに含まれるサブバンド毎の符号化データＦ１，Ｆ２の符号化方式を判別し、符号化方式に対応する復号化方式により復号化して非０値データＮＳおよび分類情報データＢの組と量子化データＲＳを得る。そして、分類情報データＢおよび非０値データＮＳの組については、これらに基づいて０値データＳ０を求めて量子化データＲＳを得る。そして、量子化データＲＳを逆量子化してウェーブレット変換データＷＳを得、このウェーブレット変換データＷＳを逆ウェーブレット変換することによりオリジナル画像データＳが得られることとなる。
【００８２】
次いで、本発明の第４の実施形態について説明する。図１０は本発明の第４の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図である。第４の実施形態においては、第３の実施形態においてウェーブレット変換ではなく、離散コサイン変換（ＤＣＴ）によりオリジナル画像データＳを変換するためのＤＣＴ手段１０を備え、ウェーブレット変換を行った場合のようにデータのクラス分けを行わない点が第３の実施形態と異なるものである。なお、第４の実施形態においては第２の実施形態と同様に、ＤＣＴ、ビット配分および量子化はＪＰＥＧ規格に沿った標準化された量子化方法である。
【００８３】
第４の実施形態においては、第２の実施形態において得られた符号化データＦの情報量をオリジナル画像データＳの情報量と比較し、前者が後者よりも大きい場合には、第３の符号化手段１３において第３の符号化方式により量子化データＲＳを符号化して符号化データＦ３を得、これを最終的な符号化データＦとして記録手段７において記録媒体に記録するものである。
【００８４】
このように、ＪＰＥＧ規格に沿った標準化された手法において、第３の実施形態と同様に、符号化データＦの情報量をオリジナル画像データＳの情報量と比較し、符号化データＦの情報量がオリジナル画像データＳの情報量よりも大きくなる場合に、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化することによっても、第３の実施形態と同様に効率よくかつ高速にオリジナル画像データＳを符号化することができる。
【００８５】
なお、上記実施形態においては、０値を代表値として量子化データＲＳを０値データＳ０と非０値データＮＳとに分類しているが、０値、０値から所定閾値未満の値および所定閾値以上の値の３つに分類してもよい。ここで、所定閾値未満の値については、上記実施形態と同様の符号化を行い、所定閾値以上の値については、統計的に発生する確率が非常に少ないため、効率を重視した符号化により符号化することが好ましい。また、代表値としては０値に限定されるものではなく、量子化データＲＳの平均値を用いてもよい。この場合、平均値とそれ以外の値、平均値とそれより大きいの値とそれ未満の値、平均値を基準として平均値とデータ値の絶対値が所定閾値未満の値と所定閾値以上の値とに分類する等種々の方法により分類を行うことができる。
【００８６】
また、上記実施形態においては、本発明によるデータ圧縮方法および装置により画像データを符号化しているが、音声データ、動画データ等種々のデータを符号化することができるものである。
【００８７】
さらに、上記第３および第４の実施形態においては、符号化データＦ１の情報量をウェーブレット変換データＷＳあるいはオリジナル画像データＳの情報量と比較しているが、ウェーブレット変換データＷＳあるいはオリジナル画像データＳの情報量よりは小さいものの、量子化データＲＳを第３の符号化方式により符号化した方が情報量が少なくなるような所定の閾値と比較するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】ウェーブレット変換を説明するための図
【図３】スカラー量子化器を示す図
【図４】２つのスカラー量子化器のサムセットを示す図
【図５】４状態のトレリス（Trellis）遷移図
【図６】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図７】本発明の第２の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図８】本発明の第３の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図９】第３の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図１０】本発明の第４の実施形態によるデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図
【図１１】従来のデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図（その１）
【図１２】従来のデータ圧縮装置の構成を示す概略ブロック図（その２）
【符号の説明】
１ ウェーブレット変換手段
２ クラス分け・ビット配分手段
３ 量子化手段
４ 分類手段
５ 第１の符号化手段
６ 第２の符号化手段
７ 記録手段
１０ ＤＣＴ手段
１２ 比較手段
１３ 第３の符号化手段
Claims (17)
- オリジナルデータをウェーブレット変換した後に量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法において、
前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記代表値データおよび前記分類データの数に応じた値を有する分類情報データを得、
前記分類情報データを第１の符号化方式であるGolomb-Rice符号化により符号化し、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化して前記符号化データを得ることを特徴とするデータ圧縮方法。 - 前記第２の符号化方式が、前記代表値データと前記分類データとで異なる符号化方式であることを特徴とする請求項１記載のデータ圧縮方法。
- 前記分類データが複数ある場合、前記第２の符号化方式が前記分類データ毎に異なる符号化方式であることを特徴とする請求項１または２記載のデータ圧縮方法。
- 前記代表値データが前記量子化データの０値を表す０値データであり、前記分類データが前記量子化データの非０値を表す非０値データであることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項記載のデータ圧縮方法。
- 前記第２の符号化方式が、ハフマン符号化、ユニバーサル符号化、および多値算術符号化のいずれかであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項記載のデータ圧縮方法。
- 前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きい場合は、前記分類情報データおよび前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得ることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項記載のデータ圧縮方法。
- 前記第３の符号化方式が、ハフマン符号化、算術符号化、およびＰＣＭ符号化のいずれかであることを特徴とする請求項６記載のデータ圧縮方法。
- オリジナルデータをウェーブレット変換した後に量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮装置において、
前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記代表値データおよび前記分類データの数に応じた値を有する分類情報データを得る分類手段と、
前記分類情報データを第１の符号化方式であるGolomb-Rice符号化により符号化する第１の符号化手段と、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化する第２の符号化手段とを備えたことを特徴とするデータ圧縮装置。 - 前記第２の符号化手段において行われる前記第２の符号化方式が、前記代表値データと前記分類データとで異なる符号化方式であることを特徴とする請求項８記載のデータ圧縮装置。
- 前記分類データが複数ある場合、前記第２の符号化方式が前記分類データ毎に異なる符号化方式であることを特徴とする請求項８または９記載のデータ圧縮装置。
- 前記分類手段は、前記代表値データを前記量子化データの０値を表す０値データとし、前記分類データを前記量子化データの非０値を表す非０値データとして、前記量子化データを分類する手段であることを特徴とする請求項８から１０のいずれか１項記載のデータ圧縮装置。
- 前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きいか否かを判断する判断手段と、
該判断手段により前記符号化データの情報量が前記所定の情報量よりも大きいと判断された場合に、前記分類情報データおよび前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得る第３の符号化手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項８から１１のいずれか１項記載のデータ圧縮装置。 - オリジナルデータをウェーブレット変換した後に量子化して量子化データを得、該量子化データを符号化して前記オリジナルデータを圧縮した符号化データを得るデータ圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体において、
前記プログラムは、前記量子化データを、該量子化データの代表値を表す代表値データと、該代表値以外のデータ値を表す少なくとも１つの分類データとに分類するとともに、前記代表値データおよび前記分類データの数に応じた値を有する分類情報データを得る手順と、
前記分類情報データを第１の符号化方式であるGolomb-Rice符号化により符号化する手順と、
前記代表値データおよび前記分類データのうち少なくとも前記分類データを第２の符号化方式により符号化する手順とを有することを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。 - 前記第２の符号化方式が、前記代表値データと前記分類データとで異なる符号化方式であることを特徴とする請求項１３記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
- 前記分類データが複数ある場合、前記第２の符号化方式が前記分類データ毎に異なる符号化方式であることを特徴とする請求項１３または１４記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
- 前記分類する手順は、前記代表値データを前記量子化データの０値を表す０値データとし、前記分類データを前記量子化データの非０値を表す非０値データとして、前記量子化データを分類する手順であることを特徴とする請求項１３から１５のいずれか１項記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
- 前記符号化データの情報量が前記オリジナルデータに基づいて定められる所定の情報量よりも大きいか否かを判断する手順と、
前記符号化データの情報量が前記所定の情報量よりも大きいと判断された場合に、前記分類情報データおよび前記代表値データと前記分類データとのうち少なくとも前記分類データを第３の符号化方式により符号化して前記符号化データを得る手順とをさらに有することを特徴とする請求項１３から１６のいずれか１項記載のコンピュータ読取り可能な記録媒体。
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