JP4125642B2 - 適応型可変長符号化装置、適応型可変長符号化方法及び適応型可変長符号化プログラム - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像データ等のデータの符号長を適応的に変えて圧縮した符号化データを生成するための適応型可変長符号化装置、適応型可変長符号化方法及び適応型可変長符号化プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
【特許文献1】
特開平8−316848号公報
【0003】
一般に、画像データ等のデータを記録媒体に記録する場合などにおいては、データの圧縮処理がなされている。この圧縮処理の手法には種々の手法があるが、その中の代表的な手法として、例えば特開平8−316848号公報(特許文献1)に開示されているような、データの出現頻度を利用したハフマン符号化方式(適応型可変長符号化方式)がある。この方式においては、出現頻度が高いデータをビット長の短い符号化データとし、逆に出現頻度が低いデータはビット長の長い符号化データとすることにより、統計的にデータの圧縮効率を高めようとしている。このハフマン符号化の際は、リアルタイムに演算して符号化することも可能であるが、通常は予め用意した符号化テーブルを参照する場合が多い。テーブル参照の場合、1つのテーブルを使い続ける方式や複数のテーブルから選択する方式があるが、中でも優れた方式の1つに、符号化対象データの発生頻度を値別に計数した結果を基に符号化テーブルを適宜更新する適応型ハフマン符号化方式がある。これによれば、符号化対象データの発生傾向が変化したとしても、それに応じたテーブルを用意できるため、更なる高効率圧縮が望める。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この符号化方式においては、画像データ等のデータが取り得るデータ値の大きさ、例えば画像データを8ビットとすると、0から255 までのデータ値毎に、その最大出現頻度をカウント可能なメモリ、上記例では 256個のメモリが必要になり、最近のデジタルカメラなどのように、画素数が数百万画素にも及ぶ撮像素子からの画像データを符号化するような場合は、カウンタのメモリ容量が極めて膨大なものとなる。例えば、画素数が 100万画素で各画素あたりの画像データが8ビットとすると、従来の符号化方式では、符号化テーブル作成のために20ビットのカウンタが 256個も必要になる。最大カウント値を制限してカウンタのメモリ容量をある程度小さくすることもできるが、それでも、ある程度のメモリ容量のカウンタを備えていないと符号化精度が低下してしまう。
【0005】
本発明は、従来の適応型可変長符号化方式における上記問題点を解消するためになされたもので、出現頻度を記憶するカウンタのメモリ容量を低減できるようにした適応型可変長符号化装置、適応型可変長符号化方法及び適応型可変長符号化プログラムを提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記問題点を解決するため、請求項1に係る発明は、データの出現頻度に基づいて作成された符号化テーブルを参照して前記データの符号化を行う適応型可変長符号化装置であって、入力データを記憶するデータ記憶手段と、前記入力データと符号化データとの関係を表す符号化テーブルと、該符号化テーブルを参照して前記データ記憶手段に記憶された入力データを符号化する符号化手段と、前記入力データをいくつかのグループに分割するグループ化手段と、前記グループ化された入力データの各グループ毎のデータ出現頻度を演算するグループデータ出現頻度演算手段と、前記グループデータ出現頻度に基づいて前記符号化テーブルを更新するための符号化テーブル更新手段とを有することを特徴とするものである。
【0007】
請求項2に係る発明は、請求項1に係る適応型可変長符号化装置において、前記グループ化手段は、入力データをデータ値の大きさの順に所定の予め決められた間隔毎にグループ化することを特徴とするものである。
【0008】
請求項3に係る発明は、請求項1に係る適応型可変長符号化装置において、前記グループ化手段は、入力データをデータ値の大きさの順に前記データの態様を解析するデータ解析手段による解析結果に基づいて決められる間隔毎にグループ化することを特徴とするものである。
【0009】
請求項4に係る発明は、請求項1に係る適応型可変長符号化装置において、前記グループデータ出現頻度に基づいて、入力データの各データの有する出現頻度を予測するデータ出現頻度予測手段を、更に有することを特徴とするものである。
【0010】
請求項5に係る発明は、請求項1に係る適応型可変長符号化装置において、前記符号化テーブル更新手段は、所定のタンミングで前記グループデータ出現頻度演算手段によるグループデータ出現頻度に基づいて符号化テーブルを更新することを特徴とするものである。
【0011】
請求項6に係る発明は、請求項5に係る適応型可変長符号化装置において、前記所定のタンミングは、フレーム毎、ライン毎又はキーフレーム毎であることを特徴とするものである。
【0012】
請求項7に係る発明は、請求項1〜6のいずれか1項に係る適応型可変長符号化装置において、前記入力データを符号化する際に用いた符号化テーブルのデータを符号化データに埋め込む符号化テーブルデータ埋め込み手段を更に備えていることを特徴とするものである。
【0013】
請求項8に係る発明は、データの出現頻度に基づいて作成された符号化テーブルを参照して前記データの符号化処理を行う適応型可変長符号化方法であって、入力データを記憶するステップと、前記記憶された入力データをいくつかのグループに分割するステップと、グループ化された入力データの各グループ毎のデータ出現頻度を演算するステップと、各グループ毎のデータ出現頻度に基づいて前記符号化テーブルを更新するステップと、前記更新された符号化テーブルを参照して前記記憶された入力データを符号化するステップとからなることを特徴とするものである。
【0014】
請求項9に係る発明は、請求項8に係る適応型可変長符号化方法において、更に、入力データを符号化する際に用いた符号化テーブルのデータを符号化データに埋め込むステップを有することを特徴とするものである。
【0015】
請求項10に係る発明は、コンピュータに対して、データの出現頻度に基づいて作成された符号化テーブルを参照して前記データの符号化処理を実行させるための適応型可変長符号化プログラムであって、入力データを記憶する手順と、前記記憶された入力データをいくつかのグループに分割する手順と、グループ化された入力データの各グループ毎のデータ出現頻度を演算する手順と、各グループ毎のデータ出現頻度に基づいて前記符号化テーブルを更新する手順と、前記更新された符号化テーブルを参照して前記記憶された入力データを符号化する手順とを実行させるように構成するものである。
【0016】
請求項11に係る発明は、請求項10に係る適応型可変長符号化プログラムにおいて、更に、入力データを符号化する際に用いた符号化テーブルのデータを符号化データに埋め込む手順を有することを特徴とするものである。
【0017】
【発明の実施の形態】
次に、実施の形態について説明する。図1は、本発明に係る適応型可変長符号化装置の実施の形態を示すブロック構成図であり、また適応型可変長符号化方法の実施の形態を説明するための説明図でもある。なお、この実施の形態は、画像データを符号化する態様を示しているが、符号化の対象となるデータは画像データに限らない。図1において、1は被写体像を光電変換して画像信号を生成する撮像素子、2は撮像素子1からの撮像信号を図示しないA/D変換器でA/D変換した画像データを記憶するデータ記憶手段、3は画像データをデータの出現頻度に基づいて符号化し符号化データとして出力する符号化手段、4は画像データと符号化データとの関係を示す符号化手段3で用いる符号化テーブルで、ハフマン・ラングレスなどのエントロピー符号化テーブルや、ルックアップテーブルなどが用いられる。5は画像データをいくつかのグループに分割するグループ化手段、6はグループ化手段5でグループ化されたデータの各グループ毎のデータ出現頻度を演算するグループデータ出現頻度演算手段、7はグループデータ出現頻度演算手段6により得られたグループデータ出現頻度に基づいて符号化テーブルを更新する符号化テーブル更新手段である。
【0018】
次に、このように構成されている適応型可変長符号化装置の動作について説明する。撮像素子1で生成されA/D変換された画像データは、一旦データ記憶手段2に格納される。そして、データ記憶手段2に格納された画像データは、符号化手段3に入力すると同時にグループ化手段5にも入力する。この際、画像データはデータ記憶手段2に一旦格納することはせず、直接符号化手段3及びグループ化手段5に入力させるようにしてもよい。また画像データの符号化手段3とグループ化手段5への入力は同時でなく、ずらして入力させるようにしてもよい。すなわち、グループ化手段5及びグループデータ出現頻度演算手段6における処理時間を必要とし、その演算結果に基づいて符号化テーブルを更新して、それが符号化手段3に反映されるまでタイムラグがあるので、符号化手段3への入力よりグループ化手段5への入力を先行させた方が、符号化手段3における符号化処理の際に、入力画像データに最適な符号化テーブルをリアルタイムに用意できるようになる。このように符号化手段3への入力を遅らすには、デレイバッファを介して画像データを入力させるようにすればよい。
【0019】
グループ化手段5においては、符号化手段3で符号化の対象となるデータのデータ値を特定の条件でグループ化する。例えば、入力データを8ビットとし、0〜255 の値が出現するとし、例えば図2に示すように、0〜15の符号化対象値をグループ1,16〜31の符号化対象値をグループ2,・・・・・ 240〜255 の符号化対象値をグループ16のようにグループ分けを行い、グループデータ出現頻度演算手段6で各グループ内での発生頻度をカウントする。
【0020】
このようにグループ分けして発生頻度をカウントすることにより、カウンタを1/16にすることができ、カウンタのメモリ容量を低減することができる。もっとも、このグループ分けにより情報を減らすことになるので、精度は低下するが、一般的な画像データや動画データの発生頻度の分布からみて、さほど大きな問題にはならない。
【0021】
上記グループ化例では、入力データをデータ値の大きさの順に等間隔で単純に16分割したものを示したが、この手法より精度のよいグループ化手法として、次のような手法がある。すなわち、出現頻度の高い値ほど小規模のグループ化をした方が、より精度のよい適切なテーブル更新ができる。したがって、静止画や動画などの場合は、空間的な差分値あるいはフレーム差分値は、通常零に近い値ほど発生頻度が高いので、0〜1の符号化対象値をグループ1,2〜5の符号化対象値をグループ2,6〜11の符号化対象値をグループ3,・・・・・ 192〜255の符号化対象値をグループ16というようにグループ分けを行う。これにより、比較的精度のよいグループ分けを行うことができる。なお、この際、入力データの発生頻度の特性を解析する手段を別途設けておいて、その解析手段の解析結果に基づいて、グループ化の間隔を設定するようにすれば、入力データにより適したテーブル更新が可能となる。
【0022】
また、上記グループ分け手法では、固定的に各グループ内の符号化対象値の個数を設定したものについて説明したが、グループ分けの条件をユーザが自由に設定可能に構成するのも有効である。すなわち、例えば、グループの個数は16個と固定しておき、グループ1にはn1個、グループ1にはn2個、・・・・・グループ16にはn16個の符号化対象値が属するようにし、各グループの符号化対象値n1〜n16を、レジスタで変更可能にするように構成することもできる。
【0023】
例えば、符号化対象値が零を中心にして分布していても、例えば図3の(A)に示すように零中心に集中して分布している場合と、図3の(B)に示すように零中心ではあるが、なだらかに分布している場合もあるので、図3の(A)に示す分布の場合には、零を中心とした細かいグループ分けを行った方が高精度となるが、図3の(B)に示す分布の場合には、零を中心とした細かいグループ分けを行うと、他のなだらかな分布領域に対する影響が大きくなり、不適切なグループ分けとなる。したがって、このような場合には、ユーザが適切に任意にグループの規模を変えられるように構成しておいた方が好適である。
【0024】
以上のようにして、グループ化手段5でグループ化されたデータは、グループデータ出現頻度演算手段6で各グループ毎にデータ出現頻度がカウントされる。そして、符号化テーブル更新手段7では、グループデータ出現頻度演算手段6で得られた出現頻度に基づいて決められた符号化テーブルと現在選択されている符号化テーブルとを対比し、出現頻度に基づいて決められた新たな符号化テーブルが現在選択されているものと異なる場合は、符号化テーブルの更新に適切なタイミングを見計らって、新たな符号化テーブルを、符号化手段3で使用する符号化テーブルとして選択更新する。符号化手段3は、更新された符号化テーブルを参照しながら符号化処理を行う。
【0025】
前記符号化テーブル更新手段7による更新のタイミングとしては、種々の設定が可能であるが、例えばライン毎、フレーム毎、キーフレーム(他のフレームの情報を用いずに符号化処理を行うフレーム)毎のタイミングで更新を行う。また更新のタイミングは、符号化テーブル更新手段7が自動で判断して更新するようにしてもよい。例えば、現在用いられている符号化テーブルにおいて、最も短い符号を割り振っている入力データが属するグループAの符号化対象値の出現頻度が、他のグループBより低くなった場合には、符号化テーブル更新手段7が、この状態を検出して、グループBに属する入力データに最も短い符号を割り振る符号化テーブルに自動的に更新するように構成する。
【0026】
上記実施の形態においては、グループ化手段5でグループ化したデータの各グループ毎のデータ出現頻度に対応した符号化テーブルに更新するようにしたものを示したが、グループ分けによるデータ出現頻度には連続性がなく荒さがあるので、この荒さを緩和するため、図4に示すように、線形補間などによる改善手法を用いることができる。すなわち、別途データ出現頻度予測手段を設け、線形補間により、点線で示すように個別の符号化対象値に対する出現頻度を予測し、その予測値に対応させてテーブル更新を行う。これにより、グループ分けによる荒さが緩和されて、精度のよい符号化テーブルの再構築が可能となる。
【0027】
また、上記実施の形態において、符号化手段3において符号化データを出力する際に、図5の(A)に示すように、符号化データ列中に符号化手段3で用いた符号化テーブルのデータを埋め込んで、復号化のためのフォーマットで符号化データを構成するようにしてもよい。この場合、符号化手段中に埋め込み機能をもたせることになる。符号化テーブルデータの埋め込みのタイミングは、符号化テーブルの更新のタイミングで、つまりライン単位、あるいはフレーム単位などのタイミングで、符号化データ列中に埋め込まれ、符号化データが構成される。なお、この際、埋め込まれる符号化テーブルデータとしては、任意の手段で圧縮されたデータを用いると、データサイズを無駄に増大させずに済む。
【0028】
上記埋め込み手法により符号化テーブルデータを埋め込んだ符号化データでは、どこに符号化テーブルデータが挿入されているかデータフォーマット的にわかりずらいので、その点を考慮して、図5の(B)に示すように、フレーム単位で、フレームヘッダに、そのフレームの符号化データの符号化の際に用いた複数の符号化テーブルデータをまとめて書き込み、符号化データ列中には符号化テーブルの更新点を示す情報のみを挿入しておく手法もある。
【0029】
更に、図5の(C)に示すように、フレームヘッダに複数の符号化テーブルデータをまとめて書き込むと同時に、符号化テーブルを更新する座標データを書き込んでおき、符号化データ列中には何も挿入せず連続的に出力させるように構成してもよい。
【0030】
以上のように、符号化データ中に符号化テーブル情報を埋め込んだフォーマットで符号化データを構成した場合は、符号化データ中に埋め込まれた符号化テーブル情報やタイミング情報をもとに、復号化処理が行われる。
【0031】
上記実施の形態に係る適応型可変長符号化装置による画像データ等のデータの符号化処理は、ハードウェアによる処理に限らず、上記各構成手段による各処理手順をプログラム化し、コンピュータに実行させるソフトウェア処理とすることも、勿論可能である。
【0032】
【発明の効果】
以上実施の形態に基づいて説明したように、本発明によれば、入力データをいくつかにグループ化して、グループ単位で出現頻度を算出するようにしているので、出現頻度を記憶するカウンタのメモリ容量の低減可能な適応型可変長符号化装置、適応型可変長符号化方法及び適応型可変長符号化プログラムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る適応型可変長符号化装置の実施の形態を示すブロック構成図である。
【図2】図1に示した実施の形態におけるグループ化手段によるグループ化の態様例を示す図である。
【図3】符号化対象値が零を中心にして分布している場合の発生頻度態様を示す図である。
【図4】グループ化によるデータ出現頻度を線形補間することにより、個別の符号化対象値に対する出現頻度を予測する態様を示す図である。
【図5】符号化手段から出力される符号化データに符号化テーブルデータを埋め込んだ態様を示す図である。
【符号の説明】
1 撮像素子
2 データ記憶手段
3 符号化手段
4 符号化テーブル
5 グループ化手段
6 グループデータ出現頻度演算手段
7 符号化テーブル更新手段
Claims (11)
- データの出現頻度に基づいて作成された符号化テーブルを参照して前記データの符号化を行う適応型可変長符号化装置であって、入力データを記憶するデータ記憶手段と、前記入力データと符号化データとの関係を表す符号化テーブルと、該符号化テーブルを参照して前記データ記憶手段に記憶された入力データを符号化する符号化手段と、前記入力データをいくつかのグループに分割するグループ化手段と、前記グループ化された入力データの各グループ毎のデータ出現頻度を演算するグループデータ出現頻度演算手段と、前記グループデータ出現頻度に基づいて前記符号化テーブルを更新するための符号化テーブル更新手段とを有することを特徴とする適応型可変長符号化装置。
- 前記グループ化手段は、入力データをデータ値の大きさの順に所定の予め決められた間隔毎にグループ化することを特徴とする請求項1に係る適応型可変長符号化装置。
- 前記グループ化手段は、入力データをデータ値の大きさの順に前記データの態様を解析するデータ解析手段による解析結果に基づいて決められる間隔毎にグループ化することを特徴とする請求項1に係る適応型可変長符号化装置。
- 前記グループデータ出現頻度に基づいて、入力データの各データの有する出現頻度を予測するデータ出現頻度予測手段を、更に有することを特徴とする請求項1に係る適応型可変長符号化装置。
- 前記符号化テーブル更新手段は、所定のタンミングで前記グループデータ出現頻度演算手段によるグループデータ出現頻度に基づいて符号化テーブルを更新することを特徴とする請求項1に係る適応型可変長符号化装置。
- 前記所定のタンミングは、フレーム毎、ライン毎又はキーフレーム毎であることを特徴とする請求項5に係る適応型可変長符号化装置。
- 前記入力データを符号化する際に用いた符号化テーブルのデータを符号化データに埋め込む符号化テーブルデータ埋め込み手段を更に備えていることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に係る適応型可変長符号化装置。
- データの出現頻度に基づいて作成された符号化テーブルを参照して前記データの符号化処理を行う適応型可変長符号化方法であって、入力データを記憶するステップと、前記記憶された入力データをいくつかのグループに分割するステップと、グループ化された入力データの各グループ毎のデータ出現頻度を演算するステップと、各グループ毎のデータ出現頻度に基づいて前記符号化テーブルを更新するステップと、前記更新された符号化テーブルを参照して前記記憶された入力データを符号化するステップとからなることを特徴とする適応型可変長符号化方法。
- 更に、入力データを符号化する際に用いた符号化テーブルのデータを符号化データに埋め込むステップを有することを特徴とする請求項8に係る適応型可変長符号化方法。
- コンピュータに対して、データの出現頻度に基づいて作成された符号化テーブルを参照して前記データの符号化処理を実行させるための適応型可変長符号化プログラムであって、入力データを記憶する手順と、前記記憶された入力データをいくつかのグループに分割する手順と、グループ化された入力データの各グループ毎のデータ出現頻度を演算する手順と、各グループ毎のデータ出現頻度に基づいて前記符号化テーブルを更新する手順と、前記更新された符号化テーブルを参照して前記記憶された入力データを符号化する手順とを実行させることを特徴とする適応型可変長符号化プログラム。
- 更に、入力データを符号化する際に用いた符号化テーブルのデータを符号化データに埋め込む手順を有することを特徴とする請求項10に係る適応型可変長符号化プログラム。
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