JP4570065B2 - Adaptive orthogonal transform coding apparatus - Google Patents

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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、適応直交変換符号化装置および記録媒体に関し、特に静止画像信号を高能率圧縮（符号化）できる適応直交変換符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のＪＰＥＧ等の符号化装置では、画像を小さな正方形のブロックに分割し、該ブロックに直交変換を施し、互いに直交する複数の基底画像の和に展開し、各基底画像に対する係数を符号化するようにしている。前記直交変換の種類としては、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＳＶＤ（特異値展開）、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）、ＷＨＴ（アダマール変換）、ＳＬＴ（スラント変換）、あるいはＫＬＴ（カルーネンレーブ変換）等が知られており、前記ＤＣＴが多用されている。
【０００３】
ここで、ＤＣＴより変換効率の良いＳＶＤ（特異値展開）符号化について説明する。いま、画像の矩形ブロック内の画素値の行列を［Ａ］とすると、その水平方向に関する共分散行列［ＣＨ］は、［ＣＨ］＝［Ａ］［Ａ］Ｔ となる。また、垂直方向に関する共分散行列［Ｃｖ］は、［Ｃｖ］＝［Ａ］Ｔ ［Ａ］となる。ここに、［Ａ］Ｔ は転置行列を表す。
【０００４】
次に、上記の共分散行列［ＣＨ］、［Ｃｖ］から、対応する直交変換（ＫＬＴ）（［ＳＨ］、［ＳＶ］）を求める。そうすると、前記画素値の行列［Ａ］は、下記の式でＳＶＤ展開される。
［ＳＶＤ］＝［ＳＶ］［Ａ］［ＳＨ］
【０００５】
この時、行列［Ａ］がＮ×Ｎの行列であれば、ＳＶＤ展開係数［ＳＶＤ］もＮ×Ｎの行列となり、対角成分以外の成分は全て零となる。この変換は、ＳＶＤと呼ばれ、矩形ブロックを２個の独立な水平・垂直の直交変換で表現する場合には、最適な変換になる。すなわち、最も少ない個数の係数で、矩形ブロック内の画素行列［Ａ］を表現することができる。したがって、効率的な符号化を行うことが可能になる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記ＳＶＤ（特異値展開）符号化をした場合には、符号化・伝送すべき情報として、量子化後のＳＶＤ展開係数［ＳＶＤ］に加えて、個々のブロック全てに対して、水平・垂直方向の変換基底ベクトルである［ＳＨ］、［ＳＶ］も符号化して伝送する必要がある。これらの情報まで含めると、高い符号化効率を達成するのは困難であるという問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、前記した従来技術の課題を解消し、高い符号化効率を達成できる適応直交変換符号化装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明は、入力画像から、Ｎ×Ｎ画素（Ｎは、正の整数）の偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックを抽出する手段と、前記偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックの一方をＤＣＴ符号化して出力するＤＣＴ符号化手段と、該ＤＣＴ符号化手段の出力を復号する復号手段と、該復号手段で復号されたＮ×Ｎ画素のデータから、ＳＶＤ変換基底を求めるＳＶＤ変換基底計算手段と、前記偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックの他方を、ＳＶＤ変換基底を用いてＳＶＤ直交変換し、符号化して出力するＳＶＤ符号化手段とを具備した点に特徴がある。
【０００９】
この特徴によれば、ＳＶＤ符号化に関しては、ＳＶＤ直交変換して符号化したデータのみを伝送または蓄積すればよいので、換言すれば、ＳＶＤ変換基底は伝送または蓄積しなくてもよいので、高い符号化効率を達成することができるようになる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して、本発明を詳細に説明する。図１は本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【００１１】
動画像等の画像が入力してくると、２Ｎ×Ｎ画素ブロック抽出部１は、図２（ａ）に示されているような２Ｎ×Ｎ画素のブロックを抽出する。偶数列画素ブロック抽出部２は、前記２Ｎ×Ｎ画素のブロックから、図２（ｂ）に示されているような、０，２，４，・・・，２（Ｎ−１）列からなる偶数列を抽出し、Ｎ×Ｎ画素の偶数列画素ブロック［Ａ］を形成する。一方、奇数列画素ブロック抽出部３は、図２（ｃ）に示されているように、前記２Ｎ×Ｎ画素のブロックから、１，３，５，・・・，２Ｎ−１列の奇数列を抽出し、Ｎ×Ｎ画素の奇数列画素ブロック［Ｂ］を形成するする。
【００１２】
次に、ＤＣＴ部４は前記偶数列画素ブロック抽出部２から出力されたＮ×Ｎ画素の偶数列画素ブロックをＤＣＴ変換する。ＤＣＴ変換により得られた変換係数は、量子化・エントロピー符号化部５で、量子化された後エントロピー符号化され、伝送または記憶媒体に蓄積される。該ＤＣＴ部４と量子化・エントロピー符号化部５は、ＤＣＴ符号化部を構成している。
【００１３】
また、前記量子化・エントロピー符号化部５の出力は、エントロピー復号・逆量子化部６に入力し、続いて逆ＤＣＴ部７に入力して、復号される。該復号されたＮ×Ｎ画素の画像信号［ＡＮ］は、ＳＶＤ（特異値展開）変換基底計算部８に入力する。なお、前記［ＡＮ］は、前記［Ａ］に比べて、量子化誤差（Ｎ）が含まれていることを示している。前記量子化・エントロピー符号化部６と逆ＤＣＴ部７は、復号部を構成している。
【００１４】
該ＳＶＤ変換基底計算部８は、次のようにして、該復号された画像信号［ＡＮ］のＳＶＤ変換基底を計算する。すなわち、逆ＤＣＴ部７から出力された画像信号の画素値の行列［ＡＮ］の水平方向に関する共分散行列［ＣＨ］（＝［ＡＮ］［ＡＮ］Ｔ ）、および垂直方向に関する共分散行列［Ｃｖ］（＝［ＡＮ］Ｔ ［ＡＮ］）を求め、該共分散行列［ＣＨ］、［Ｃｖ］から、対応する直交変換（ＫＬＴ）（［ＳＨ］、［ＳＶ］）を求める。そして、水平、垂直方向の変換基底［ＳＨ］、［ＳＶ］を出力する。
【００１５】
次に、ＳＶＤ直交変換部９は、前記奇数列画素ブロック抽出部３から出力されたＮ×Ｎ画素のブロックをＳＶＤ直交変換する。いま、奇数列画素ブロック抽出部３から出力された画像信号の画素値の行列を［Ｂ］とすると、ＳＶＤ直交変換部９は、ＳＶＤ直交変換係数［Ｃ］を、［Ｃ］＝［ＳＶ］［Ｂ］［ＳＨ］により求め、出力する。量子化・エントロピー符号化部１０は、該ＳＶＤ直交変換係数［Ｃ］を量子化した後エントロピー符号化して、伝送、または記憶装置に蓄積する。ＳＶＤ直交変換部９と量子化・エントロピー符号化部１０は、ＳＶＤ符号化部を構成している。
【００１６】
本実施形態では、前記偶数列画素ブロック抽出部２と奇数列画素ブロック抽出部３から出力される画素値の行列［Ａ］と［Ｂ］は、偶数画素列と奇数画素列を交互に抽出したものであるので、両者の行列成分の値はほぼ同じであると考えることができる。したがって、ＳＶＤ変換基底計算部８で求められたＳＶＤ変換基底［ＳＨ］、［ＳＶ］は、画素値行列［Ｂ］の共分散行列から求められるＳＶＤ変換基底とほぼ同一と考えられ、前記ＳＶＤ変換基底［ＳＨ］、［ＳＶ］を該画素値行列［Ｂ］のＳＶＤ変換基底として用いることができる。換言すれば、該ＳＶＤ変換基底［ＳＨ］、［ＳＶ］を画素値行列［Ｂ］のＳＶＤ変換基底として用いてＳＶＤ直交変換すると、ＳＶＤ直交変換係数［Ｃ］はＮ×Ｎの行列となり、その対角成分以外の成分の殆どは小さな値か零となる。このため、該ＳＶＤ直交変換係数［Ｃ］を量子化・エントロピー符号化部１０で量子化すると、該対角成分のみが有効な値をもち、対角成分以外は小さな値となる。
【００１７】
したがって、本実施形態によれば、偶数列画素［Ａ］に関しては、符号化・伝送すべき情報として量子化後のＤＣＴ変換係数であり、奇数列画素［Ｂ］に関しては、量子化後はＳＶＤ直交変換係数の対角成分（Ｎ＝８の場合は、８個）のみとなる可能性が高い。すなわち、水平・垂直方向の変換基底ベクトルである［ＳＨ］、［ＳＶ］を符号化して伝送する必要がなくなる。このため、入力画像をＤＣＴ変換し、量子化し、エントロピー符号化して伝送する従来方式よりも、符号化効率を高めることができるようになる。
【００１８】
なお、本実施形態で符号化された信号を復号する場合には、ＤＣＴ変換により送られた偶数列画素ブロック［Ａ］の符号化データをまず復号し、該復号結果［ＡＮ］からＳＶＤ変換基底［ＳＨ］、［ＳＶ］を求め、該ＳＶＤ変換基底［ＳＨ］、［ＳＶ］を用いて、奇数列画素ブロック［Ｂ］のＳＶＤ変換係数［ＣＮ］を復号するようにすればよい。これが、前記符号化装置が水平・垂直方向の変換基底ベクトルである［ＳＨ］、［ＳＶ］を符号化して伝送する必要がなくなる理由である。なお、奇数列画素ブロック［Ｂ］は、［Ｂ］＝［ＳＶ］Ｔ ［ＣＮ］［ＳＨ］Ｔ により、復号することができる。
【００１９】
図３は、本実施形態の変形例を示し、該変形例は、図１の２Ｎ×Ｎ画素ブロック抽出部１を、Ｎ×２Ｎ画素ブロック抽出部に代えたものである。すなわち、図３（ａ）に示されているように、Ｎ×２Ｎ画素ブロック抽出部により、Ｎ列×２Ｎ行の画素ブロックを抽出し、該画素ブロックから、同図（ｂ）、（ｃ）のような、Ｎ×Ｎ画素の偶数列、奇数列画素ブロックを抽出するようにしてもよい。
【００２０】
図４は、本実施形態の他の変形例を示す。この変形例は、同図（ａ）に示されているように、０，１，２，３，４，・・・列の各画素値を、Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４，・・・とすると、例えば偶数列画素ブロックは、同図（ｂ）のように、右隣りの画素との平均値を用いて形成する。一方、奇数画素ブロックは、本来の画素値を用いて形成する。この変形例によれば、偶数列画素ブロックにおける、列間の画素値の差が図２（ａ）の場合より小さく、符号化効率をより高めることができるようになる。なお、復号する場合は、例えば同図（ｂ）、（ｃ）の（Ｘ０＋Ｘ１）／２の復号値をａ０、Ｘ１の復号値をａ１とすると、Ｘ０＝２ａ０−ａ１，Ｘ１＝ａ１となり、Ｘ０，Ｘ１は一意に求められるから、復号することができる。Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４，・・・に関しても同様である。
【００２１】
なお、前記実施形態では、偶数列画素ブロックをＤＣＴ変換し、奇数列画素ブロックをＳＶＤ直交変換するようにしたが、その逆であっても良い。すなわち、奇数列画素ブロックをＤＣＴ変換し、偶数列画素ブロックをＳＶＤ直交変換するようにしてもよい。また、前記ＤＣＴ変換に代え、他の直交変換、例えばＤＦＴ（離散フーリエ変換）、ＷＨＴ（アダマール変換）、ＳＬＴ（スラント変換）、あるいはＫＬＴ（カルーネンレーブ変換）等を用いても良い。
【００２２】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、ＤＣＴ符号化等の直交符号化（ＳＶＤ符号化を除く）とＳＶＤ符号化とを併用して、該ＳＶＤ符号化におけるＳＶＤ変換基底の伝送または蓄積が不要になるようにしたので、符号化装置の符号化効率を大きく改善することができるようになる。
【００２３】
また、本発明により符号化されたデータを記録媒体に蓄積すると、該データ量が低減されるので、該データを記録するための記録領域を低減することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】 ２Ｎ×Ｎ画素ブロック、偶数列画素ブロック、および奇数列画素ブロックの概念図である。
【図３】 Ｎ×２Ｎ画素ブロック、偶数列画素ブロック、および奇数列画素ブロックの概念図である。
【図４】 ２Ｎ×Ｎ画素ブロック、偶数列画素ブロック、および奇数列画素ブロックの変形例の概念図である。
【符号の説明】
１・・・２Ｎ×Ｎ画素ブロック抽出部、２・・・偶数列画素ブロック抽出部、３・・・奇数列画素ブロック抽出部、４・・・ＤＣＴ部、５・・・量子化・エントロピー符号化部、６・・・エントロピー・逆量子化部、７・・・逆ＤＣＴ部、８・・・ＳＶＤ変換基底計算部、
９・・・ＳＶＤ直交変換部、１０・・・量子化・エントロピー符号化部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an adaptive orthogonal transform coding apparatus and a recording medium, and more particularly to an adaptive orthogonal transform coding apparatus that can compress (encode) a still image signal with high efficiency.
[0002]
[Prior art]
In a conventional encoding device such as JPEG, an image is divided into small square blocks, orthogonal transformation is performed on the blocks, and the blocks are expanded into a sum of a plurality of base images orthogonal to each other, and a coefficient for each base image is encoded. Like that. Examples of the orthogonal transform include DCT (Discrete Cosine Transform), SVD (Singular Value Expansion), DFT (Discrete Fourier Transform), WHT (Hadamard Transform), SLT (Slant Transform), and KLT (Kalunen Reeve Transform). The DCT is frequently used.
[0003]
Here, SVD (singular value expansion) encoding with better conversion efficiency than DCT will be described. Now, if the pixel value matrix in the rectangular block of the image is [A], the covariance matrix [C H ] in the horizontal direction is [C H ] = [A] [A] T. Further, the covariance matrix [C v ] in the vertical direction is [C v ] = [A] T [A]. Here, [A] T represents a transposed matrix.
[0004]
Next, a corresponding orthogonal transform (KLT) ([S H ], [S V ]) is obtained from the above covariance matrices [C H ], [C v ]. Then, the pixel value matrix [A] is SVD expanded by the following equation.
[SVD] = [S V ] [A] [S H ]
[0005]
At this time, if the matrix [A] is an N × N matrix, the SVD expansion coefficient [SVD] is also an N × N matrix, and all components other than the diagonal components are zero. This conversion is called SVD, and is an optimal conversion when a rectangular block is expressed by two independent horizontal / vertical orthogonal transforms. That is, the pixel matrix [A] in the rectangular block can be expressed with the smallest number of coefficients. Therefore, efficient encoding can be performed.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, when the SVD (singular value expansion) encoding is performed, as information to be encoded / transmitted, in addition to the SVD expansion coefficient [SVD] after quantization, the horizontal / a transform basis vector in the vertical direction [S H], it is necessary to transmit also encoded [S V]. Including such information, there is a problem that it is difficult to achieve high coding efficiency.
[0007]
An object of the present invention is to provide an adaptive orthogonal transform coding apparatus that can solve the above-described problems of the prior art and achieve high coding efficiency.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention provides means for extracting an even column pixel block and an odd column pixel block of N × N pixels (N is a positive integer) from an input image, and the even column pixel block. DCT encoding means for DCT encoding and outputting one of the odd-numbered pixel blocks, decoding means for decoding the output of the DCT encoding means, and SVD conversion from the N × N pixel data decoded by the decoding means SVD conversion basis calculation means for obtaining a base, and SVD encoding means for performing SVD orthogonal transformation on the other of the even-numbered pixel block and the odd-numbered pixel block using an SVD conversion base, and encoding and outputting the same. There are features.
[0009]
According to this feature, with respect to SVD encoding, it is only necessary to transmit or accumulate data encoded by SVD orthogonal transform, and in other words, the SVD transform base does not need to be transmitted or accumulated. Coding efficiency can be achieved.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention.
[0011]
When an image such as a moving image is input, the 2N × N pixel block extraction unit 1 extracts a block of 2N × N pixels as shown in FIG. The even column pixel block extraction unit 2 is composed of 0, 2, 4,..., 2 (N−1) columns as shown in FIG. 2B from the 2N × N pixel block. Even columns are extracted to form N × N pixel even column pixel blocks [A]. On the other hand, as shown in FIG. 2 (c), the odd-numbered pixel block extracting unit 3 extracts 1,3, 5,..., 2N−1 odd-numbered columns from the 2N × N-pixel blocks. Are extracted to form an odd-numbered pixel block [B] of N × N pixels.
[0012]
Next, the DCT unit 4 performs DCT conversion on the N × N pixel even-numbered pixel block output from the even-numbered pixel block extracting unit 2. The transform coefficient obtained by the DCT transform is quantized and entropy-coded by the quantization / entropy coding unit 5 and stored in a transmission or storage medium. The DCT unit 4 and the quantization / entropy encoding unit 5 constitute a DCT encoding unit.
[0013]
The output of the quantization / entropy encoding unit 5 is input to the entropy decoding / inverse quantization unit 6 and then input to the inverse DCT unit 7 for decoding. The decoded image signal [AN] of N × N pixels is input to the SVD (singular value expansion) conversion basis calculation unit 8. [AN] indicates that a quantization error (N) is included as compared with [A]. The quantization / entropy encoding unit 6 and the inverse DCT unit 7 constitute a decoding unit.
[0014]
The SVD conversion base calculation unit 8 calculates the SVD conversion base of the decoded image signal [AN] as follows. That is, the horizontal covariance matrix [C H ] (= [AN] [AN] T ) of the pixel value matrix [AN] of the image signal output from the inverse DCT unit 7 and the covariance matrix [ C v ] (= [AN] T [AN]) is obtained, and the corresponding orthogonal transform (KLT) ([S H ], [S V ]) is calculated from the covariance matrices [C H ], [C v ]. Ask. Then, horizontal and vertical conversion bases [ SH ] and [ SV ] are output.
[0015]
Next, the SVD orthogonal transform unit 9 performs SVD orthogonal transform on the N × N pixel block output from the odd-numbered pixel block extraction unit 3. Now, if the pixel value matrix of the image signal output from the odd-numbered pixel block extraction unit 3 is [B], the SVD orthogonal transformation unit 9 sets the SVD orthogonal transformation coefficient [C] to [C] = [S V ] [B] [S H ] to obtain and output. The quantization / entropy encoding unit 10 quantizes the SVD orthogonal transform coefficient [C], and then entropy-encodes and stores it in a transmission or storage device. The SVD orthogonal transform unit 9 and the quantization / entropy encoding unit 10 constitute an SVD encoding unit.
[0016]
In this embodiment, the matrixes [A] and [B] of pixel values output from the even-numbered pixel block extracting unit 2 and the odd-numbered pixel block extracting unit 3 alternately extract even-numbered pixel columns and odd-numbered pixel columns. Therefore, it can be considered that the values of both matrix components are almost the same. Therefore, the SVD conversion base [S H ] and [S V ] obtained by the SVD conversion base calculation unit 8 are considered to be substantially the same as the SVD conversion base obtained from the covariance matrix of the pixel value matrix [B]. The SVD conversion base [S H ] and [S V ] can be used as the SVD conversion base of the pixel value matrix [B]. In other words, when SVD orthogonal transformation is performed using the SVD transformation base [S H ], [S V ] as the SVD transformation base of the pixel value matrix [B], the SVD orthogonal transformation coefficient [C] becomes an N × N matrix. Most of the components other than the diagonal component are small or zero. For this reason, when the SVD orthogonal transform coefficient [C] is quantized by the quantization / entropy encoding unit 10, only the diagonal component has an effective value, and other than the diagonal component has a small value.
[0017]
Therefore, according to the present embodiment, the even column pixel [A] is the DCT transform coefficient after quantization as information to be encoded and transmitted, and the odd column pixel [B] is SVD after quantization. There is a high possibility that there will be only diagonal components of the orthogonal transform coefficient (eight if N = 8). That is, transform basis vector of the horizontal and vertical directions [S H], it is not necessary to transmit by coding [S V]. For this reason, encoding efficiency can be improved compared to the conventional method in which an input image is DCT transformed, quantized, entropy-encoded, and transmitted.
[0018]
When decoding the signal encoded in the present embodiment, first, the encoded data of the even-numbered pixel block [A] sent by DCT conversion is decoded, and the SVD conversion basis is decoded from the decoding result [AN]. [S H], determine the [S V], the SVD transform basis [S H], using [S V], if to decode the SVD transform coefficients of odd column pixel block [B] [CN] Good. This is the a transform basis vector of the encoding apparatus in the horizontal and vertical directions [S H], which is why it is not necessary to transmit by coding [S V]. The odd-numbered pixel block [B] can be decoded by [B] = [S V ] T [CN] [S H ] T.
[0019]
FIG. 3 shows a modification of the present embodiment, in which the 2N × N pixel block extraction unit 1 in FIG. 1 is replaced with an N × 2N pixel block extraction unit. That is, as shown in FIG. 3A, an N × 2N pixel block extraction unit extracts a pixel block of N columns × 2N rows, and from the pixel block, FIGS. N × N pixel even-numbered column and odd-numbered column pixel blocks may be extracted.
[0020]
FIG. 4 shows another modification of the present embodiment. In this modified example, as shown in FIG. 4A, each pixel value in the 0, 1, 2, 3, 4,... Column is changed to X0, X1, X2, X3, X4,. If so, for example, the even-numbered pixel block is formed using an average value with the pixel on the right as shown in FIG. On the other hand, the odd pixel block is formed using the original pixel value. According to this modification, the pixel value difference between the columns in the even-numbered pixel block is smaller than in the case of FIG. 2A, and the encoding efficiency can be further increased. In the case of decoding, for example, if the decoding value of (X0 + X1) / 2 in FIGS. 7B and 7C is a0 and the decoding value of X1 is a1, X0 = 2a0-a1, X1 = a1, and X0 , X1 is uniquely obtained and can be decoded. The same applies to X2, X3, X4,.
[0021]
In the above-described embodiment, the even-numbered pixel block is subjected to DCT conversion and the odd-numbered pixel block is subjected to SVD orthogonal transformation. That is, the odd-numbered pixel block may be DCT transformed and the even-numbered pixel block SVD orthogonal transformed. Further, instead of the DCT transform, other orthogonal transforms such as DFT (Discrete Fourier Transform), WHT (Hadamard Transform), SLT (Slant Transform), or KLT (Kalunen Reeve Transform) may be used.
[0022]
【The invention's effect】
As is apparent from the above description, according to the present invention, transmission of the SVD transform base in the SVD coding is performed by using the orthogonal coding such as DCT coding (excluding SVD coding) and SVD coding together. Alternatively, since the accumulation is unnecessary, the encoding efficiency of the encoding apparatus can be greatly improved.
[0023]
Further, when data encoded according to the present invention is stored in a recording medium, the amount of data is reduced, so that a recording area for recording the data can be reduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual diagram of a 2N × N pixel block, an even-numbered pixel block, and an odd-numbered pixel block.
FIG. 3 is a conceptual diagram of an N × 2N pixel block, an even column pixel block, and an odd column pixel block.
FIG. 4 is a conceptual diagram of a modified example of a 2N × N pixel block, an even-numbered pixel block, and an odd-numbered pixel block.
[Explanation of symbols]
1 ... 2N × N pixel block extraction unit, 2 ... even column pixel block extraction unit, 3 ... odd column pixel block extraction unit, 4 ... DCT unit, 5 ... quantization / entropy code , 6... Entropy / inverse quantization unit, 7... Inverse DCT unit, 8... SVD transform basis calculation unit,
9... SVD orthogonal transform unit, 10... Quantization / entropy encoding unit.

Claims (3)

入力画像から、Ｎ×Ｎ画素（Ｎは、正の整数）の偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックを抽出する手段と、
前記偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックの一方を直交変換符号化して出力する符号化手段と、
該符号化手段の出力を復号する復号手段と、
該復号手段で復号されたＮ×Ｎ画素のデータから、ＳＶＤ（特異値展開）変換基底を求めるＳＶＤ変換基底計算手段と、
前記偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックの他方を、ＳＶＤ変換基底を用いてＳＶＤ直交変換し、符号化して出力するＳＶＤ符号化手段とを具備したことを特徴とする適応直交変換符号化装置。Means for extracting N × N pixels (N is a positive integer) even column pixel block and odd column pixel block from the input image;
Encoding means for performing orthogonal transform encoding and outputting one of the even-numbered pixel block and the odd-numbered pixel block;
Decoding means for decoding the output of the encoding means;
SVD conversion base calculation means for obtaining an SVD (singular value expansion) conversion base from N × N pixel data decoded by the decoding means;
An adaptive orthogonal transform coding apparatus comprising: SVD encoding means for performing SVD orthogonal transform on the other of the even-numbered pixel block and the odd-numbered pixel block using an SVD transform base, and encoding and outputting the result. 前記偶数列画素ブロックと奇数列画素ブロックの一方または他方は、前記入力画像における左右の一方の隣の画素との平均値により構成され、前記符号化手段に送られることを特徴とする請求項１に記載の適応直交変換符号化装置。The one or the other of the even-numbered pixel block and the odd-numbered pixel block is constituted by an average value of one of the left and right neighboring pixels in the input image, and is sent to the encoding means. The adaptive orthogonal transform coding apparatus described in 1. 前記直交変換符号化は、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）、ＷＨＴ（アダマール変換）、ＳＬＴ（スラント変換）、およびＫＬＴ（カルーネンレーブ変換）のいずれかであることを特徴とする請求項１または２に記載の適応直交変換符号化装置。  The orthogonal transform coding is one of DCT (Discrete Cosine Transform), DFT (Discrete Fourier Transform), WHT (Hadamard Transform), SLT (Slant Transform), and KLT (Kalunen-Reeb Transform). The adaptive orthogonal transform coding apparatus according to claim 1 or 2.
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