JPH01213084A - Picture encoding system - Google Patents
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Landscapes
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は画像情報を複数画素からなる複数ブロックに分
割しブロック単位で符号化する画像符号化方式に関する
。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to an image encoding method that divides image information into a plurality of blocks each consisting of a plurality of pixels and encodes each block.
従来、画像データは他のコード化された記号データに比
して膨大なデータ量となるため、保管・蓄積及びデータ
の伝送に適する種々のデータ圧縮・符号化手法及び伝送
方式が提案されて来ている。Conventionally, since image data is a huge amount of data compared to other coded symbol data, various data compression/encoding methods and transmission methods suitable for storage, accumulation, and data transmission have been proposed. ing.
そして、それら符号化手法として中間調画像や多値画像
の高率圧縮を可能とすべく画像情報を複数画素からなる
複数ブロックに分割しブロック単位で符号化することが
提案されている。As an encoding method, it has been proposed to divide image information into a plurality of blocks each consisting of a plurality of pixels and encode each block in order to enable high-rate compression of halftone images and multivalued images.
特に、データの保管・蓄積の観点からは、画像を複数の
画素より成るブロック単位にベクトル量子化する画像符
号化方式が、原理的にレート・デイスト−ジョン限界に
近い性能を達成可能であることから、その高圧縮率で注
目されている。In particular, from the perspective of data storage and accumulation, an image encoding method that vector quantizes an image in units of blocks consisting of multiple pixels can, in principle, achieve performance close to the rate/distortion limit. It has been attracting attention for its high compression rate.
通常ベクトル量子化を行う際、あらかじめ種々の画像を
用い、トレーニングを行うことにより再生ベクトルを設
計する。そして符号化時、入力画像に対してひずみが最
小となる再生ベクトルを求め、この再生ベクトルをコー
ドとして符号する。Normally, when vector quantization is performed, reproduction vectors are designed by performing training using various images in advance. Then, during encoding, a reproduction vector that minimizes distortion is found for the input image, and this reproduction vector is encoded as a code.
したがって、いかに再生ベクトルを最適に設計するかが
ベクトル量子化には重要な点である。一般に再生ベクト
ルの設計にはＬＥＧ法と呼ばれるベク）・ル量子化アル
ゴリズムで再生ベクトルの最適解を求めている。Therefore, how to optimally design the reproduction vector is an important point in vector quantization. Generally, when designing a reproduction vector, an optimal solution for the reproduction vector is found using a vector quantization algorithm called the LEG method.
〔発明が解決しようとしている問題点〕しかしながら、
このアルゴリズムはトレーニング画像と再生ベクトルと
の平均距離を最小とならしめるため、平均的に多いパタ
ーンのトレーニングに偏った再生ベクトルが最適解とし
て得られてしまう。[Problem that the invention is trying to solve] However,
Since this algorithm minimizes the average distance between the training image and the reproduction vector, a reproduction vector that is biased toward training patterns that are more common on average is obtained as the optimal solution.
また、一般的には周波数の異なる種々の画像によりトレ
ーニングを行いベクトル量子化器を設計するが、それて
も通常の画像には平担な部分が多く、符号化された画像
を復号すると、平担部での劣化は少ないが画像における
エツジ部等、周波数の高い部分の画像の劣化が大きくな
る。これはトレーニングに含まれるエツジ部の割合が少
ないのと、エツジ部での情報量は平担部でのそれより多
いからである。In addition, vector quantizers are generally designed by training using various images with different frequencies, but even so, normal images have many flat parts, and when decoding an encoded image, it becomes flat. Although the deterioration in the main parts is small, the deterioration of the image in high frequency parts such as the edge parts of the image becomes large. This is because the proportion of edge portions included in the training is small, and the amount of information in the edge portions is greater than that in the flat portions.
もう一つの問題点はベクトル量子化を行う際に、ベクト
ルの次元が多（なると量子化器設計に必要な計算量が指
数関数的に増大する。また再生ベクトルが設計てきたと
しても入力画像に対し、ひずみが最小となるベクトルを
求める旧算量も指数関数的に増大する。Another problem is that when vector quantization is performed, the vector has many dimensions (the amount of calculation required to design the quantizer increases exponentially.Also, even if the reproduction vector is designed, the input image On the other hand, the amount of calculation needed to find a vector with minimum distortion also increases exponentially.
更にまた、ハードウェア実現しようとするとハードウェ
アの規模は膨大なものとなってしまう。とくに全探索型
のベクトル量子化は不可能なものとなる。Furthermore, if it were to be implemented using hardware, the scale of the hardware would be enormous. In particular, exhaustive search type vector quantization becomes impossible.
一般にベクトル量子化は、２次元画像をブロック化し、
そのブロックの構成であるＮ個のサンプルデータをまと
めてＮ次元ユークリッド空間ＲＮとし、有限個のザブセ
ットに対するＲＮのマツピング変換であると言える。従
ってザンプル画像が多くなればユークリッド空間の次元
数も巨大化し、この為ハードウェア化が１つの難点とさ
れていた。Generally, vector quantization blocks a two-dimensional image,
The N sample data constituting the block are put together into an N-dimensional Euclidean space RN, and it can be said that this is a mapping transformation of RN for a finite number of subsets. Therefore, as the number of sample images increases, the number of dimensions of the Euclidean space also increases, making hardware implementation one of the difficulties.
前述した問題点を解決するために、ｌ・レーニング画像
にエツジ部を多く入れたり、人為的にトレーニングをイ
乍り出したりしていた。In order to solve the above-mentioned problems, many edge parts have been added to the l-training image, or training has been artificially interrupted.
しかしながら、このような方法で再生ベクトルを設計す
るとベクトル量子化した画像は不自然な画像となってし
まう。However, if the reproduction vector is designed using such a method, the vector quantized image will become an unnatural image.
また、画像をその性質側に分類し、分類毎に再生ベクト
ルを設計することも考えられるが、根本的な解決とはな
らない。これは前述したようにエツジ部の情報量が平担
部（高周波数部）に比べ多いためである。また、これら
の解決法は前述の第２の問題点である計算量やハードウ
ェア等の問題を解決することはできない。It is also conceivable to classify images according to their characteristics and design reproduction vectors for each classification, but this is not a fundamental solution. This is because, as described above, the amount of information in the edge portion is greater than that in the flat portion (high frequency portion). Further, these solutions cannot solve the second problem mentioned above, such as the amount of calculation and hardware.
本発明は以上の点に鑑みてなされたもので、画像情報を
複数画素からなる複数ブロックに分割しブロック単位で
符号化を行う画像符号化方式であって、ブロック単位で
画像の周波数解析を行って各ブロックを周波数別の複数
のクラスに分類し、各ブロックの画像をクラス別に符号
化する画像符号化方式を提供するものであり、また、ブ
ロック単位で画像の周波数解析を行って各ブロックの周
波数成分を複数のハンドに分類し、各ブロックの画像を
ハント別に符号化する画像符号化方式を提供するもので
ある。The present invention has been made in view of the above points, and is an image encoding method that divides image information into multiple blocks each consisting of multiple pixels and encodes each block, and performs frequency analysis of the image on each block. This provides an image encoding method that classifies each block into multiple classes based on frequency and encodes the image of each block by class.It also performs frequency analysis of the image on a block-by-block basis to determine the frequency of each block. This provides an image encoding method that classifies frequency components into a plurality of hands and encodes the image of each block for each hand.
本発明を以下に好ましいいくつかの実施例を用いて説明
する。The invention will be explained below using some preferred embodiments.
まず、実施例の具体的な説明の前に本発明に用いた符号
化の原理説明を行う。First, before a specific explanation of the embodiment, the principle of encoding used in the present invention will be explained.
第一に、このＮ次元ユークリッド空間を複数のサブ・ユ
ークリッド空間へ分割し、次元数を下げる事を試みる。First, we attempt to reduce the number of dimensions by dividing this N-dimensional Euclidean space into multiple sub-Euclidean spaces.
この方法は、例えば、ブロックの内部を更にサブ・ブロ
ックに分割し、個々にベクトル量子化する方法である。In this method, for example, the inside of a block is further divided into sub-blocks and vector quantization is performed on each sub-block.
従って、そのサブ・ブロック内のサンプル・データの構
成画素数はＮより小さいＭとなり、ＲＭのユークリッド
空間となる。Ｍを現実的にハードウェア化可能な値に設
定する事により、ベクトル量子化器のハードウェアが可
能となる。Therefore, the number of pixels constituting the sample data in that sub-block is M smaller than N, and becomes the Euclidean space of RM. By setting M to a value that can be practically implemented in hardware, it becomes possible to implement a vector quantizer in hardware.
このサブ・ブロックへの分割を行いやすくするために、
例えば、周波数空間へブロックデータを変換する。この
ためブロック単位に周波数空間への直交変換を行う。To facilitate this division into sub-blocks,
For example, convert block data into frequency space. For this reason, orthogonal transformation to frequency space is performed block by block.
一般に、画像などのような相関性の高い情報源は周波数
解析を行うと、低周波に電力が集中する性質がある。こ
のような性質を利用し、画像に直交変換を施こしたのち
、その変換係数を解析することにより、画像をその性質
すなわち周波数別にサブ・ブロック分けを行い、それぞ
れを独立にベクトル量子化する。かかるサブ・ブロック
への分割を周波数空間で行うため、これをバンド分けと
呼ぶ事にする。これにより膨大な計算量とハードウェア
を不要とする。Generally, when frequency analysis is performed on highly correlated information sources such as images, power tends to be concentrated at low frequencies. Utilizing these properties, the image is subjected to orthogonal transformation, and then the transformation coefficients are analyzed to divide the image into sub-blocks according to their properties, that is, frequency, and vector quantize each sub-block independently. Since such division into sub-blocks is performed in frequency space, this is called banding. This eliminates the need for a huge amount of calculation and hardware.
第二に、ｌブロックのバンド分けを行った後、そのブロ
ックが低周波数成分が強ければ低周波バンドのみしか伝
送しない事にする。これは画像の平坦部（低周波部）に
於ては高周波成分は伝送不要で低域のみ伝送すればよい
からである。これをクラス分けと称す。かかるクラス分
けは、そのブロック内の成分のみの情報により判別され
る。Second, after dividing l blocks into bands, if that block has strong low frequency components, only the low frequency band is transmitted. This is because in the flat part (low frequency part) of the image, high frequency components do not need to be transmitted and only the low frequency components need to be transmitted. This is called classification. Such classification is determined based on information only on the components within the block.
これにより画像のエツジ部での画質の劣化の問題点を解
決する。This solves the problem of image quality deterioration at the edge portions of images.
第三に、かかるハンド、クラス分けされた符号化データ
をフレーム単位に周波数の低域部から高域部に渡って伝
送する伝送方式形態をとることである。即ち、各ブロッ
クの低域部での符号化データを１フレ一ム分伝送し、続
いてより高周波の符号化データを１フレ一ム分伝送し、
更に高周波の符号化データを１フレ一ム分、・・・と順
次伝送していく事により、受信側では複合過程を順次繰
り返して行い、複合画像が低周波から高周波へと順次解
像度が向上していく。かかる伝送方式はプログレッシブ
な伝送方式と呼ばれ、粗い画像での伝送レスポンスは早
く、又途中での伝送打切り等も出来る。かかるプログレ
ッシブな伝送を画像の直交変換されたバンド単位で行い
、且つ後述のバンド毎に各種オペレーションを実行する
。Thirdly, a transmission method is adopted in which encoded data classified into hands and classes is transmitted frame by frame from the low frequency range to the high frequency range. That is, encoded data in the low frequency part of each block is transmitted for one frame, followed by transmission of higher frequency encoded data for one frame,
Furthermore, by sequentially transmitting high-frequency encoded data one frame at a time, the receiving side repeats the composite process in sequence, and the resolution of the composite image improves sequentially from low frequency to high frequency. To go. Such a transmission method is called a progressive transmission method, and the transmission response for coarse images is fast, and transmission can be terminated midway. Such progressive transmission is performed in units of orthogonally transformed bands of the image, and various operations described below are executed for each band.
かかるプログレッシブな伝送に於ては前述の画像の平坦
部（低周波部）に多くのパワーが集中しており、低バン
ドの伝送のみにより画像の概略を見ることが出来ること
、更に低バンドの符号長をより短かいものを使用するこ
とにより、低バンド自体の高速伝送も可能である。In such progressive transmission, much power is concentrated in the flat part (low frequency part) of the image mentioned above, and it is possible to see the outline of the image only by transmitting the low band, and furthermore, the code of the low band is By using a shorter length, high-speed transmission of the low band itself is also possible.
第四に、各バンド毎のプログレッシブな伝送に於いて、
各バンド毎に実空間、若しくは周波数空間に於いて、各
種変換を行うことである。この変換は例えば画像の周波
数補正（ＭＴＦ補正）、エツジ部抽出、アフィン変換ｅ
ｔｃ等の処理である。Fourth, in progressive transmission for each band,
This involves performing various transformations in real space or frequency space for each band. This conversion includes, for example, image frequency correction (MTF correction), edge extraction, and affine transformation.
This is processing such as tc.
以下、この様な符号化伝送方式を用いた本発明の実施例
を詳細に説明する。Hereinafter, embodiments of the present invention using such a coding transmission method will be described in detail.
本発明を適用した画像符号化装置の概略構成を第１図に
示す。FIG. 1 shows a schematic configuration of an image encoding device to which the present invention is applied.
１は直交変換部で、信号線１０から入力される画像をブ
ロック毎（本実施例では単位ブロックを４×４画素とす
る）に直交変換を行う。本実施例では直交変換として４
×４画素のアダマール変換を用いている。このアダマー
ル変換により４×４画素を単位ブロックとする各ブロッ
ク画像は１６の変換係数（Ｙｌ＋、 ”＋２＋ ・・
・、Ｙ４４）に変換される。１１はこれら変換係数の信
号ラインである。第２図はアダマール変換の概念図であ
る。第２図（ａ）の４×４画素データｘ１１．Ｘ１２．
・・・、ｘ４４をアダマール変換して、第２図（ｂ）の
”１１ ＋ ”＋２ ＋ ・・・、Ｙ４４のシーケンシ
−成分に変換を行う。Ｙｌｌ〜Ｙ４４は第３図の同位置
のシーケンシ−に対応する成分である。Reference numeral 1 denotes an orthogonal transformation unit which performs orthogonal transformation on the image input from the signal line 10 for each block (in this embodiment, a unit block is 4×4 pixels). In this example, the orthogonal transformation is 4
×4 pixel Hadamard transform is used. Through this Hadamard transformation, each block image with 4×4 pixels as a unit block has 16 transformation coefficients (Yl+, "+2+...
, Y44). 11 is a signal line for these conversion coefficients. FIG. 2 is a conceptual diagram of Hadamard transformation. 4×4 pixel data x11 in FIG. 2(a). X12.
. . , x44 is subjected to Hadamard transformation, and converted into a sequence component of “11 + ”+2 + . . . , Y44 shown in FIG. 2(b). Yll to Y44 are components corresponding to the sequence at the same position in FIG.
図かられかる様にｙ＋ｊのＬ Ｊ値が大きい程、高い周
波数成分を示している。As can be seen from the figure, the larger the LJ value of y+j, the higher the frequency component.
直交変換部ｌから出力される直交変換後の各成分Ｙ１１
〜Ｙ４４を、第４図の様にバンド分割する。第４図（ａ
）は４バンド分割、第４図（ｂ）は３バンド分割の例を
示す。第４図（ｂ）の３バンド分割を例にとると、Ｙ、
、 、 Ｙ、２． Ｙ２．の３成分はバンド１（低周
波バンド）として第１のサブ・ブロックを構成する。
ＹＩ３１ ＹＩ４１ Ｙ２２１ Ｙ２３１ ｙ３．、
”＋］２＋ Ｙ４１の７成分がバンド２（中間周波バン
ド）、他の成分がバンド３（高周波バンド）として同様
に第２゜第３のサブ・ブロックを構成する。Each component Y11 after orthogonal transformation output from orthogonal transformation unit l
~Y44 is divided into bands as shown in FIG. Figure 4 (a
) shows an example of 4-band division, and FIG. 4(b) shows an example of 3-band division. Taking the 3-band division in Figure 4(b) as an example, Y,
, , Y, 2. Y2. The three components constitute the first sub-block as band 1 (low frequency band).
YI31 YI41 Y221 Y231 y3. ,
``+]2+ The seven components of Y41 form band 2 (intermediate frequency band), and the other components form band 3 (high frequency band), forming the second and third sub-blocks.
第１図の４がベクトル量子化器で、直交変換部１からの
出力を前述の３つのサブ・ブロックによる３つのバンド
毎にベクトル量子化する。３つのバンドに対するベクト
ル量子化器４ａ〜４ｃは全く独立に構成される。ベクト
ル量子化器は、この３つのバンドに分割される事により
、次元数が小さ（なり、量子化器の規模を小さくするこ
とが可能となる。Reference numeral 4 in FIG. 1 denotes a vector quantizer, which vector quantizes the output from the orthogonal transform section 1 for each of the three bands formed by the three sub-blocks described above. Vector quantizers 4a to 4c for the three bands are configured completely independently. By dividing the vector quantizer into these three bands, the number of dimensions becomes small (the size of the quantizer can be reduced).
ベクトル量子化器４ａ〜４ｃは入力ベクトルが入力され
ると最適な再生ベクトルを選択する様にＲＯＭ等で構成
されたルック・アップ・テーブルから成る。ここではあ
らかじめ各バンドに分けたトレーニング・データにより
最適再生ベクトルが求まっているものとする。The vector quantizers 4a to 4c are comprised of look-up tables constructed of ROM or the like so as to select the optimum reproduction vector when an input vector is input. Here, it is assumed that the optimal reproduction vector has been determined in advance from training data divided into each band.
第１図の２は直交変換部１からのＹｎ〜Ｙ４４を解析し
て周波数別に各ブロックを分類するクラス分類部である
。このクラス分類部２ては周波数別に４つのクラスにブ
ロックの分類を行い、その結果を信号線］２に２ヒツト
のデータからなるクラス分は情報として出力している。Reference numeral 2 in FIG. 1 is a class classification section that analyzes Yn to Y44 from the orthogonal transformation section 1 and classifies each block according to frequency. The class classification unit 2 classifies blocks into four classes according to frequency, and outputs the results to the signal line 2 as information for classes consisting of two hits of data.
第５図にクラス分類部２におけるクラス分類法を示す。FIG. 5 shows the class classification method in the class classification section 2.
ここで次の様に定義する。Here, it is defined as follows.
Ｅｌ、 ＝−・［ｌＹ＋＋ ｌ ＋１Ｙ１２１ ＋ １
Ｙ２１ ｌ）Ｅ２−二・ｆｌＹ＋３１＋１Ｙ１４ Ｈ−
ｌｙ２２１＋１Ｙ２３１＋ｌｙ３□１＋１Ｙ３２１＋１
Ｙ４１１］
Ｅ”−［ＩＹ２４１ ＋ １Ｙ３３１＋１Ｙ３４ ｌ＋
ｌＹ＜２ｌ−１−ｌＹ４３１＋ ｌ Ｙ４４１］
このＥｌ、、Ｅ２．Ｅ３は第４図（ｂ）に示した各バン
ド毎の平均値となっている。El, =-・[lY++ l +1Y121 + 1
Y21 l) E2-2・flY+31+1Y14 H-
ly221+1Y231+ly3□1+1Y321+1
Y411] E”-[IY241 + 1Y331+1Y34 l+
lY<2l-1-lY431+ lY441] This El,,E2. E3 is the average value for each band shown in FIG. 4(b).
第５図に示す様に、Ｅ１≧ＴＩ （ＴＩはスレッショル
ド）なら低周波クラスとしてｃｌａｓｓｌ （平坦部）
にクラス分けする。更にＥ２≧Ｔ２なら中周波クラスと
してｃｌａｓｓ２ （中エツジ）に、また、Ｅ３≧Ｔ３
ならば高周波クラスとしてｃｌａｓｓ３ （大エツジ）
にクラス分けする。Ｅ１≧ＴＩ、Ｅ２≧Ｔ２及びＥ３≧
Ｔ３を満たさぬものは全ハントのパワーが小さい事がら
Ｃ１ａｓｓｌの平坦部としてクラス分けする。As shown in Figure 5, if E1≧TI (TI is the threshold), the low frequency class is classl (flat area).
Divide into classes. Furthermore, if E2≧T2, it becomes class2 (medium edge) as a medium frequency class, and E3≧T3.
Then class 3 (Otsuji) is the high frequency class.
Divide into classes. E1≧TI, E2≧T2 and E3≧
Those that do not satisfy T3 are classified as the flat part of C1assl because the power of all hunts is small.
かかるクラス分けをした時、高周波成分のパワーの大き
いクラス、すなわち高周波クラス程伝送すべきデータの
バンド数を多くとる様に設定する。When such classification is performed, the number of data bands to be transmitted is set to be larger for a class in which the power of a high frequency component is larger, that is, a higher frequency class.
即ち、第６図に示される様にｃｌａｓｓｌ （平坦部）
に対してはデータ長βビットのバンド１の情報（低域成
分ベクトル量子化データ）のみ、ｃｌａｓｓ２ （中エ
ツジ）に対してはデータ長βビットのハンド１の情報及
びデータ長ｍビットのバンド２の情報（中域成分）、ｃ
ｌａｓｓ３に対してはデータ長がβ、ｍ、ｎビットのハ
ント】、バンド２．ハンド３の情報（高域成分）までを
取る様に構成する。That is, as shown in Fig. 6, classl (flat part)
For class 2 (middle edge), only band 1 information (low-frequency component vector quantized data) with data length β bits is used; for class 2 (middle edge), hand 1 information with data length β bits and band 2 data length m bits are used. information (middle range component), c
For band 3, the data length is β, m, n bits], band 2. It is configured to take information up to hand 3 (high frequency component).
この様に直交変換後の各ブロックにクラス分け、ハンド
分けを施し、画質に応じて適応的に符号化を施すことに
より高い圧縮率が期待てきる。これは通常の画像情報は
短いデータ長で表わされるｃｌａｓｓｌの平坦部が多い
ためである。尚、第６図の如く、各クラスのデータには
インデックスとしてフラスコ−１・が頭に伺加される。In this way, a high compression rate can be expected by classifying and hand-dividing each block after orthogonal transformation, and adaptively encoding it according to the image quality. This is because normal image information has many flat portions of class I that are represented by short data lengths. As shown in FIG. 6, flask 1 is added as an index to the data of each class.
３つのクラスに分類する場合には２ヒツトのクラスコー
ドが必要となり、ｃｌａｓｓｌ クラスコード−０
Ｏ（２進表示）ｃｌａｓｓ２： ／ｌ ＝＝
０１（” ）ｃｌａｓｓ３ ： ＝１
０ （／ｌ）なるインデックスで記述される。When classifying into three classes, two class codes are required, classl class code - 0
O (binary display) class2: /l ==
01(”)class3: =1
It is described with an index of 0 (/l).
尚、本明細書中の後述する実施例のい（つかは、便宜上
ｃｌａｓｓ３のクラスコードを［］１」と表わす場合も
ある。また、クラス分けの数によりそのクラスコードの
長さは対応して変わるものである。Note that in some embodiments described later in this specification, the class code of class 3 may be expressed as []1'' for convenience. Also, the length of the class code corresponds to the number of classifications. It changes.
第１図の６はシーケンサであり、次にシーケンサ６の機
能について説明する。Reference numeral 6 in FIG. 1 is a sequencer.Next, the functions of the sequencer 6 will be explained.
ベクトル量子化器４ａ〜４Ｃによって得られた、各バン
ドの再生ベクトル５ａ〜５Ｃはシーケンサ６により各バ
ント毎にまとめられてクラス分は情報１２に基づいてバ
ンド毎に伝送される。The reproduced vectors 5a to 5C of each band obtained by the vector quantizers 4a to 4C are summarized for each band by a sequencer 6, and the classes are transmitted for each band based on information 12.
第７図は、２次元画像データをＢｏｏ〜Ｂ ｍｎにブロ
ック分けした各ブロックに対し前述のクラス分けを行っ
た結果を示す。（ａ）は各ブロックの番号、（ｂ）はそ
のブロックのクラス分けした結果を示す。FIG. 7 shows the result of performing the above-mentioned classification on each block in which the two-dimensional image data is divided into blocks Boo to B mn. (a) shows the number of each block, and (b) shows the result of classifying that block.
第８図は第７図（ａ）の画像を符号化したデータの伝送
手順を示したものである。５ＴＥＰＩては一画面を構成
する全ブロックＢ ｏｏ−Ｂ ｍｍのノ＼ンド１の情報
を伝送する。そして、５ＴＥＰ２てバンド２の情報を伝
送し、５ＴＥＰ３でハント３の情報を伝送する。FIG. 8 shows a procedure for transmitting data obtained by encoding the image shown in FIG. 7(a). 5TEPI transmits information on node 1 of all blocks Boo-Bmm constituting one screen. Then, band 2 information is transmitted at 5TEP2, and hunt 3 information is transmitted at 5TEP3.
５ＴＥＰ２，３に於いては、一画面を構成する複数ブロ
ック全てのバンド情報を送る必要はない。このため必要
な箇所のブロックに対してのみ、即ち、ｃｌａｓｓ２と
ｃｌａｓｓ３のブロックに対するバンド２の情報及びｃ
ｌａｓｓ３のブロックに対するバント３の情報を伝送す
る。In 5TEP2 and 3, it is not necessary to send the band information of all the plurality of blocks constituting one screen. Therefore, band 2 information and c
Information on bunt 3 for block lass 3 is transmitted.
かかる各ブロックに対し、ステップ２，３によるハント
２．バント３の情報の伝送が必要か否かの情報は、５Ｔ
ＥＰＩにおけるバンド１の情報の伝送時にクラスコード
を各ブロックのバンド１の情報に付加して全ブロック数
分伝送する。そして、このクラスコードを受信側で各ブ
ロック毎に記憶しておき参照する事により高域バンド情
報を必要とする箇所（ブロック）のみで、バンド２の情
報及びバント３の情報をピックアップする。For each such block, hunt 2. by steps 2 and 3. Information on whether or not it is necessary to transmit Bant 3 information is 5T.
When transmitting band 1 information in EPI, a class code is added to the band 1 information of each block and transmitted for all blocks. Then, by storing and referring to this class code for each block on the receiving side, band 2 information and band 3 information can be picked up only at locations (blocks) that require high frequency band information.
第９図は受信側の信号処理方法について記したものであ
る。受信信号２０としては各ブロックのノくント毎の情
報が第８図に示した５ＴＥＰ順に入力してくる。FIG. 9 describes a signal processing method on the receiving side. As the received signal 20, information for each node of each block is inputted in the 5TEP order shown in FIG.
５ＴＥＰＩでハンドｌの情報とともにクラスコードが伝
送されて来た時、そのクラスコードはクラスコードメモ
リ２１へ一時記憶される。受信コード２０は逆アダマー
ル変換器２２により実空間データへの変換がなされ実デ
ータ出力２３として出力される。When the class code is transmitted together with the information of the hand l at 5TEPI, the class code is temporarily stored in the class code memory 21. The received code 20 is converted into real space data by an inverse Hadamard transformer 22 and output as real data output 23.
この実データ出力２３は例えば、画像メモリ２４等に供
給される。メモリ２４に格納された画像データに基づ（
画像はデイスプレィ２５にて表示される。This actual data output 23 is supplied to, for example, an image memory 24 or the like. Based on the image data stored in the memory 24 (
The image is displayed on the display 25.
５ＴＥＰ２及び３ではクラスコードメモリ２１の内容に
従って受信信号２０に対する処理が異なる。5TEP 2 and 3 perform different processing on the received signal 20 according to the contents of the class code memory 21.
クラスコードの内容によって処理される内容は以下の通
り：
■クラスコードー１のとき（２進で００）そのブロック
のハイバンド成分はないので、従ってスキップされる。The contents processed according to the contents of the class code are as follows: ■When the class code is -1 (00 in binary), there is no high band component of that block, so it is skipped.
■クラスコードー２のとき（２進で０１）バンド２の情
報のみ逆アダマール変換する。■When the class code is -2 (01 in binary), perform inverse Hadamard transformation only on band 2 information.
■クラスコードー３のとき（２進で１０）バンド３及び
バンド２の情報が逆アダマール変換
従って、順次送られてくるバイバンドの符号（バンド１
及びバンド３の情報）はこのクラスコードメモリ２１の
内容と照合する事により目的とするブロックの情報とし
て認識される。■When the class code is -3 (10 in binary), the information of band 3 and band 2 is inverse Hadamard transform, so the bi-band code (band 1
and band 3 information) is recognized as the information of the target block by comparing it with the contents of this class code memory 21.
以上の如くして、各バンド毎に伝送されてくる情報を各
バンド毎に独立に逆変換し、各ブロック毎に順次数にメ
モリ２４に格納されている前の逆変換の値にたし込んで
ゆくことで、最終的な復号画像を得ることが可能である
。As described above, the information transmitted for each band is inversely transformed for each band independently, and added to the previous inversely transformed value stored in the memory 24 in order for each block. By proceeding, it is possible to obtain the final decoded image.
以上説明したように、画像データを直交変換を用いるこ
とにより、低周波成分、中周波成分。As explained above, by using orthogonal transformation of image data, low frequency components and medium frequency components can be extracted.
高周波成分にバンド分割をし、各バンドを独立に伝送す
ることにより、圧縮効率に良い、かつ画像伝送レスポン
スの良い伝送を可能ならしめる効果をもつ。By dividing the high frequency components into bands and transmitting each band independently, it has the effect of enabling transmission with good compression efficiency and good image transmission response.
画像伝送レスポンスが良いことは、階調及び鮮鋭度は粗
いが画像の全体像がいち速く伝送されることを言ってい
る。その後に伝送されて（るデータを重畳してゆ（こと
により、画像の階調及び鮮鋭度は向上されるが、全体像
をまずいち速く構成が可能であり、状況によっては伝送
を途中で打ち切ってもそれなりの画質の画像を得ること
が可能である。A good image transmission response means that although the gradation and sharpness are rough, the entire image is transmitted quickly. The gradation and sharpness of the image are improved by superimposing the data that is transmitted after that, but it is possible to compose the entire image much faster, and depending on the situation, the transmission may be interrupted midway. However, it is possible to obtain images of reasonable quality.
この様なレスポンスの速さは、動画像の伝送には特に適
する。また、静止画においても画像の検索用には、全体
像がいち速（見られることは、検索を画像を目視で行う
ことが一般的であることからきわめて重要である。Such speed of response is particularly suitable for transmitting moving images. In addition, even for still images, it is extremely important to be able to see the entire image as quickly as possible for image retrieval, as searches are generally performed visually.
また、圧縮効率が高いことは、伝送時間を短縮させ、か
つ保存・蓄積に要する容量を減らしコストの点で多大な
価値をもつものである。In addition, high compression efficiency shortens transmission time and reduces the capacity required for storage and storage, which is of great value in terms of cost.
以上の毎く各バンド毎に情報伝送する過程に於ては、各
種変換が可能となる。ここでは高周波成分を強調してＭ
ＴＦ補正を行う例にて説明する。In the process of transmitting information for each band as described above, various conversions are possible. Here, we emphasize the high frequency components and
An example in which TF correction is performed will be explained.
一般にシステムの伝達特性としては高域側の信号成分が
入力器、アナログ処理系等の伝達特性によりなまり、画
像のシャープさが失われる事が多い。このため高域での
周波数成分を送信又は受信側で多少ゲインを上げ補正す
る事が必要となる。Generally speaking, the transmission characteristics of a system are such that the signal components on the high frequency side are dulled by the transmission characteristics of the input device, analog processing system, etc., and the sharpness of the image is often lost. Therefore, it is necessary to correct the high frequency components by increasing the gain to some extent on the transmitting or receiving side.
第１０図は各種変換を必要とするときのデータ伝送形成
を示し、各バンドの情報を送る前に各バンドの情報の夫
々に対する補正のための係数（パラメータ１． ２．
３）をあらかじめ送信する。FIG. 10 shows data transmission formation when various conversions are required, and before sending the information of each band, coefficients (parameters 1, 2, .
3) Send in advance.
このパラメータ１． ２． ３はバンド毎に送信せずに
予め前もって各バンドの係数を全部送っておいてもよい
。第１０図の例では各バンド毎に順次送るものとする。This parameter 1. 2. 3, all coefficients of each band may be sent in advance instead of being sent for each band. In the example shown in FIG. 10, it is assumed that each band is sent sequentially.
かかるパラメータは各バンドの情報に対するゲインに相
当する係数を与える。例えばバンド１でのゲインをα３
、バント２でのゲインをα２、バント３てのゲインをα
３とすると復元される信号のアダマール変換値Ｙ′ は
Ｙ′＝ α１・（バンドｌの値）＋α２・（バンド２
の値）十α３・（バント３の値）
て与えられる。尚、α１＜１．α２〉１．α３〉１とす
る事により復元画像の高域をもちあげる事が出来る。These parameters provide coefficients corresponding to the gains for the information in each band. For example, the gain in band 1 is α3
, the gain on bunt 2 is α2, and the gain on bunt 3 is α
3, the Hadamard transform value Y' of the restored signal is Y' = α1・(value of band l)+α2・(band 2
(value of bunt 3) is given by α3. Note that α1<1. α2〉1. By setting α3>1, it is possible to enhance the high frequency range of the restored image.
又、逆にα１〉】、α２．α３〈１とする事により低域
強調を行う事ができる。Also, conversely, α1〉], α2. By setting α3<1, it is possible to emphasize the low frequency range.
かかる変換操作に於て、各ハンド単位にゲイン（α１）
＊（バンドｉの値）
を伝送する。これは各バンド毎の加算が成立しく線形結
合となっているので）又アダマール変換（逆変換）が線
形変換であるので各バンド毎に逆アダマール変換をし、
実データの重ね合わせが可能となる。In this conversion operation, the gain (α1) is calculated for each hand.
*(value of band i) is transmitted. This is because the addition for each band is valid and it is a linear combination) Also, since the Hadamard transform (inverse transform) is a linear transform, the inverse Hadamard transform is performed for each band,
It becomes possible to superimpose actual data.
シーケンサ６による符号化データの伝送手順の他の方式
を第１１図に示す。尚、クラス分け、ノ＼ンド分けは第
７図（ａ）の画像に対し前述の実施例と全く同様に行う
。即ち、５ＴＥＰＩでまず一画面を構成する各ブロック
のクラスコートのみを全て伝送する。５ＴＥＰ２ではバ
ンド１の情報を、５ＴＥＰ３ではバンド２の情報を、５
ＴＥＰ４ではパンＦ’ ３の情報を伝送する。Another method of transmitting encoded data by the sequencer 6 is shown in FIG. Incidentally, the classification and node division are performed on the image shown in FIG. 7(a) in exactly the same manner as in the previous embodiment. That is, at 5 TEPI, only the class code of each block constituting one screen is transmitted. 5TEP2 stores band 1 information, 5TEP3 stores band 2 information, 5TEP2 stores band 1 information, 5TEP3 stores band 2 information,
In TEP4, information on pan F'3 is transmitted.
５ＴＥＰ３，４に於ては、一画面を構成する複数ブロッ
ク全てのハンド情報を送る必要はない。このため必要な
箇所のブロックに対してのみノーンド２及びバンド３の
情報を伝送する。In 5TEPs 3 and 4, it is not necessary to send hand information for all of the blocks that make up one screen. Therefore, node 2 and band 3 information is transmitted only to blocks where necessary.
かかるステップ３，４によるパンｌ’２．３の情報の伝
送が必要か否かの情報は５ＴＥＰＩの伝送時にクラスコ
ートを全ブロック数分伝送しているため、このクラスコ
ートを受信側で記憶しておき参照する事により高域バン
ド情報を必要とする箇所（ブロック）のみバンド２及び
バンド３の情報をピックアップする。The information as to whether or not it is necessary to transmit the bread l'2.3 information in steps 3 and 4 is determined by storing the class code on the receiving side since the class code is transmitted for all blocks when transmitting 5 TEPI. By referencing the information in advance, band 2 and band 3 information can be picked up only at locations (blocks) that require high frequency band information.
受信側に於ては、５ＴＥＰＩの時のデータをそっくり第
９図のクラスコードメモリ２１に記憶し、５ＴＥＰ２の
時には全てのブロックに対し順次に逆アダマール変換器
２２で処理されてゆ＜ 、５ＴＥＰ３及び５ＴＥＰ４に
関しては、前述の実施例における５ＴＥＰ２及び５ＴＥ
Ｐ３と全（同様である。On the receiving side, the entire data for 5TEPI is stored in the class code memory 21 shown in FIG. 9, and for 5TEP2, all blocks are sequentially processed by the inverse Hadamard transformer 22. Regarding 5TEP4, 5TEP2 and 5TE in the above embodiments
P3 and all (same).
この伝送方式の場合は、５ＴＥＰ１のデータの伝送が完
了するまで画像データが転送されないため、若干の画像
伝送レスポンスの遅れを生ずるが、５ＴＥＰＩにおける
クラスコードとバンドデータの切り分けの処理が不要と
なるだけ復号器の負荷を軽減させることができる。In the case of this transmission method, the image data is not transferred until the data transmission of 5TEP1 is completed, so there is a slight delay in the image transmission response, but the process of separating the class code and band data in 5TEPI is not necessary. The load on the decoder can be reduced.
第１］図に示したデータ伝送手順方式におけるデータ変
換について説明する。1] Data conversion in the data transmission procedure method shown in FIG. 1 will be explained.
即ち、第１２図に示す如（５ＴＥＰＩにおけるクラスコ
ートの伝送に続けて補正係数を表わすパラメータ１．
２． ３を伝送する。That is, as shown in FIG. 12 (following the transmission of the class code in 5 TEPI, the parameter 1.
2. Transmit 3.
ここでは直交変換されたデータを受信側で逆変換を施し
、再び元の実データに変換した後、空間フィルター操作
を行う処理を各バント毎に（又は第１０図（Ｂ）の各５
ＴＥＰ毎に）行ってい（例を説明する。Here, the orthogonally transformed data is inversely transformed on the receiving side, converted back to the original real data, and then spatial filter operation is performed for each band (or for each band in Figure 10 (B)).
(for each TEP) (Example will be explained.
第１３図に変換処理のフローチャー１・を示す。FIG. 13 shows a flowchart 1 of the conversion process.
２５は第１２図示の５ＴＥＰＩの伝送てこの時クラスコ
ード列と変換パラメータを送る。このパラメータは変換
を行うためのパラメータで、例えば輪郭強調の場合には
第１４図（ａ）、 （ｂ）に示される５×５又は３×
３のエツジ検出用のラプラシアンフィルタの選択、輪郭
強調処理を施す時のたたみ込み計算（コンポルーノヨン
計算）における〔出力データー中心画素データ＋β・（
Ｌａｐｌａｃｉａｎ出力）〕での係数βの設定等々を指
示する。25 sends a class code string and conversion parameters at the time of transmission of the 5 TEPI shown in FIG. 12. This parameter is a parameter for performing conversion. For example, in the case of contour enhancement, 5×5 or 3×
3. Selection of Laplacian filter for edge detection, convolution calculation (component calculation) when applying edge enhancement processing [output data - center pixel data + β・(
Laplacian output)], etc.
２６は５ＴＥＰ２〜４ての各バントデータの伝送を示す
。受信されたバントデータに対する逆アダマール変換を
２７にて行う。この時の結果は画像メモリへ加算されて
い（ものとする。又、クラスコード情報からバンドデー
タを必要としないブロックは飛ばされる（ＳＫＩＰされ
る）ものとする。26 indicates the transmission of each bunt data of 5TEP2 to 4. At step 27, an inverse Hadamard transform is performed on the received bunt data. It is assumed that the result at this time has been added to the image memory. It is also assumed that blocks that do not require band data are skipped (SKIP) based on the class code information.
この様にして逆変換されて元に戻されたデータに対して
空間フィルター操作が２８で加えられる。A spatial filter operation is applied at 28 to the data thus inversely transformed and restored.
これは前述のパラメータに従って行われる。場合によっ
てはこのパラメータは受信側で設定してもよい。This is done according to the parameters mentioned above. In some cases, this parameter may be set on the receiving side.
以」二の操作をバンドの数だけ繰り返して行う。Repeat the above two operations for the number of bands.
この様にしてＭＴＦ補正用変換を行う事が出来る。In this way, conversion for MTF correction can be performed.
シーケンサ−６による符号化データの伝送手順の更に他
の方式を説明する。Still another method of transmitting encoded data by the sequencer 6 will be described.
即ち、第１１図における５ＴＥＰ２の処理をまず先に行
い、次に５ＴＥＰＩ、５ＴＥＰ３，５ＴＥＰ４で行う。That is, the processing of 5TEP2 in FIG. 11 is performed first, and then the processing of 5TEP1, 5TEP3, and 5TEP4 is performed.
これにより、低シーケンシ−成分のデータ（バント１）
を全て伝送してから、順次クラスコードと中シーケンシ
ー９高シーケンシー成分のデータを伝送する。これによ
り第１１図示の伝送手順を行った場合に比して、より画
像レスポンスが早まり、低シーケンシ−成分データのみ
で表現された画像をいち速く得ることができる。This allows the data of the low sequence component (Bant 1)
After all are transmitted, the class code and the data of middle sequence 9 and high sequence components are transmitted in sequence. As a result, compared to the case where the transmission procedure shown in FIG. 11 is performed, the image response becomes faster, and an image expressed only with low sequence component data can be obtained quickly.
尚、第８図または第１１図に示したデータ伝送手順にお
いて、クラスコードをランレングス符合して伝送するこ
とにより、より効率のよい圧縮効率が得られることが期
待できる。この場合、符号器部。In addition, in the data transmission procedure shown in FIG. 8 or FIG. 11, it can be expected that better compression efficiency can be obtained by transmitting the class code by matching the run length. In this case, the encoder part.
復号器部にそれぞれこのランレングス符号化用の符号器
、復号器を要する。The decoder section requires an encoder and a decoder for run-length encoding, respectively.
シーケンサ６による符号化データの伝送手順の更に他の
方式を説明する。Still another method of transmitting encoded data by the sequencer 6 will be described.
本実施例ではクラス分け、バンド分けは前述の実施例と
蚕く同様に行う。しかし、バンド２及びバンド３の情報
のあるクラスコード３を「１１」で表わし、また、デー
タの伝送手順を第１５図に示すような手順で行う。In this embodiment, classification and banding are performed in the same manner as in the previous embodiment. However, the class code 3 with information on bands 2 and 3 is represented by "11", and the data transmission procedure is performed as shown in FIG. 15.
即ち、５ＴＥＰＩでまず画像を構成する全てのブロック
のバンド１のデータを伝送する。５ＴＥＰ２で画像を構
成する全てのブロックがそれぞれバンド２のデータを持
つか否かを各１ビツトで表現したビットデータを転送す
る。０はバンド２がなく、１がバンド２が有ることを意
味する。次に、５ＴＥＰ３でバンド２のデータを送る。That is, at 5 TEPI, band 1 data of all blocks constituting the image is first transmitted. At 5TEP2, bit data representing whether or not each block constituting the image has band 2 data is transferred using 1 bit. 0 means that band 2 is not present, and 1 means that band 2 is present. Next, band 2 data is sent at 5TEP3.
５ＴＥＰ４では、画像を構成する全てのブロックが各々
バンド３のデータを持つか否かを各１ビツトで表現した
ビットデータを転送する。０はバンド３がなく、１はバ
ンド３が有ることを意味する。次に、５ＴＥＰ３でバン
ド３のデータを送る。In 5TEP4, bit data representing whether or not each block constituting the image has data of band 3 is transferred using 1 bit. 0 means that band 3 is absent, and 1 means that band 3 is present. Next, band 3 data is sent at 5TEP3.
受信側に於いては、５ＴＥＰＩのデータはそのまま順次
復号処理を行い、５ＴＥＰ２ではデータを第９図のクラ
スコードメモリ２１に記憶し、５ＴＥＰ３ではこのクラ
スコードメモリ２１に保持されたデータを基に、バンド
２のデータを対応するブロックの値として復号する。５
ＴＥＰ４ではデータを第９図のクラスコードメモリ２１
に記憶し、５ＴＥＰ５ではこのクラスコードメモリ２１
に保持されたデータを基に、バンド３のデータを対応す
るブロックの値として復号する。On the receiving side, the data of 5TEPI is sequentially decoded as is, 5TEP2 stores the data in the class code memory 21 shown in FIG. 9, and 5TEP3 uses the data held in the class code memory 21 to Decode the data of band 2 as the value of the corresponding block. 5
In TEP4, data is stored in the class code memory 21 in Figure 9.
In 5TEP5, this class code memory 21
The band 3 data is decoded as the value of the corresponding block based on the data held in the block.
本実施例では、伝送５ＴＥＰ数はふえるが、復号器の第
９図のクラスコードメモリ２１の容量が前述の実施例に
比して減らすことが可能となる。In this embodiment, although the number of 5TEPs to be transmitted increases, the capacity of the class code memory 21 shown in FIG. 9 of the decoder can be reduced compared to the previous embodiment.
また、第１５図の実施例に於ける５ＴＥＰ４において、
バンド３が送られるのは、バンド２が送られたブロック
のうちの一部もしくは全部となることから、第１６図の
如（５ＴＥＰ２のデータが１であった部分のみに対して
、０もしくは１送る。即ち、バンド３がさらにつけ加え
られるか否かの情報を送るものである。尚、第１５図の
ものに比して、５ＴＥＰ４の処理は若干複雑にはなるが
、圧縮効率はさらに向上する。Moreover, in 5TEP4 in the embodiment of FIG. 15,
Band 3 is sent as part or all of the block to which Band 2 was sent, so as shown in Figure 16 (0 or 1 is sent only to the part where the data of 5TEP2 was 1). In other words, it sends information as to whether or not band 3 is further added.Although the processing of 5TEP4 is slightly more complicated than that in Fig. 15, the compression efficiency is further improved. .
符号化データの更に他の伝送手順を第１７図に示す。FIG. 17 shows still another transmission procedure for encoded data.
クラス分け、バンド分けは、第８図示の手順の場合と全
く同様に行う。しかし、データの伝送の手順を第１７図
に示す様に行う。Classification and banding are performed in exactly the same manner as in the procedure shown in FIG. However, the data transmission procedure is performed as shown in FIG.
即ち、５ＴＥＰＩにおいては、画像中の全てのブロック
のバンドｌの情報を全て伝送する。５ＴＥＰ２において
は、画像中の各ブロックがバンド２をもつか否かを１ヒ
ツトで表わし、０が持たないことを、■が持つことを意
味づけ、持つ場合にはその”１′′の直後にバント２の
データを付加した形態で伝送する。５ＴＥＰ３において
は、５ＴＥＰ２と同様にハンド３のデータを伝送する。That is, in 5TEPI, all information of band l of all blocks in an image is transmitted. In 5TEP2, whether or not each block in the image has band 2 is expressed by one hit, and 0 means that it does not have band 2, and ■ means that it has it, and if it does, it is indicated immediately after the In 5TEP3, data of hand 3 is transmitted in the same way as in 5TEP2.
受信側は、５ＴＥＰ２及び３ではこのブロックがバンド
２及びバンド３のデータを持つか持たないかのデータを
見て容易にハンド２を持つデータの位置を決定でき、順
次ハンド２及びバンド３のデータを復号してゆくことが
可能となる。In 5TEP2 and 3, the receiving side can easily determine the position of the data with hand 2 by looking at the data indicating whether this block has data of band 2 and band 3, and sequentially transfers the data of hand 2 and band 3. It becomes possible to decode the .
また、第１８図の伝送手順に於いて、５ＴＥＰ２及び５
ＴＥＰ３の中で、バンド２もしくはハンド３が存在しな
いブロックが続く場合に、０のヒツトが長く続くことに
なる。この０のビットの連続ストリングを第１８図の如
くランレングス符号化する。In addition, in the transmission procedure of Fig. 18, 5TEP2 and 5TEP2
In TEP3, if there are consecutive blocks in which band 2 or hand 3 does not exist, 0 hits will continue for a long time. This continuous string of 0 bits is run-length encoded as shown in FIG.
これにより、第】７図の手順に比べて、より高能率な圧
縮を期待できる。As a result, more efficient compression can be expected than in the procedure shown in FIG.
次に、バント分けとクラス分けのザブブロックを異らし
めた実施例構成を説明する。尚、バンド分けは前述の実
施例と同じであるとする。Next, a description will be given of the configuration of an embodiment in which the subblocks for bunt classification and class classification are different. It is assumed that the band division is the same as in the previous embodiment.
クラス分けについては、アダマール変換係数を用いて解
析しクラス分けするため、第９図（ａ）。Regarding classification, analysis and classification are performed using Hadamard transform coefficients, as shown in FIG. 9(a).
（ｂ）、 （ｃ）のような３つのエツジ量を定義する
。Three edge quantities such as (b) and (c) are defined.
第１９図のフロック中の各要素は第２図（ｂ）に対応す
る。（ａ）はエツジＴＩＥＤを求める計算例である。エ
ツジのある画像をアダマール変換すると この部分に電
力が集中し、Ｅｌ）＝ ｌ ＹＩ２ ｌ ＋ｌ Ｙ１３
ｌ十１Ｙ２１１ ＋ １Ｙ２２１＋ ｌ Ｙ３１ ｌ
なる値ＥＤが大きくなる。Each element in the flock of FIG. 19 corresponds to FIG. 2(b). (a) is an example of calculation for obtaining edge TIED. When an image with edges is transformed into Hadamard, the power is concentrated in this part, El) = l YI2 l + l Y13
l11Y211 + 1Y221+ l Y31 l
The value ED increases.
従って、この性質を利用し、第２０図に示すようにＥＤ
＜Ｔｌ、（Ｔｌはスレッショルド）ならｃ ］ ａ ｓ
ｓ’ ］（平坦部ンとクラス分けする。また、画像が
たてエツジを有するものは、（ｂ）の部分に電力が集中
し、ＶＥ＝ｌＹ＋２１＋ｌＹ＋３１＋ｌＹ、＋４１なる
たテｆｆ−’１７ シｉＶＥが大きく、また、画像がよ
こエツジを有するものは、（Ｃ）の部分に電力が集中し
、ＨＥ＝ ｌ Ｙ２＋ １ ＋ｌ Ｙ３＋ ｌ ＋ ｌ
Ｙｌｌ ｌなるよこエツジＨＥが大きい性質を利用し
クラス分けを行う。また、たてエツジ量■Ｅとよこエツ
ジＳＨＥの差ＩＶＥ−１１ＥＩが小さい場合はななめエ
ツジであることが多いという性質を利用して、第２０図
のようにｃｌａｓｓ２ （たてエツジ） ｃｌａｓｓ３
（よこエツジ） ｃｌａｓｓ４ （ななめエツジ）と
クラス分けする。図中、Ｔ２はななめエツジの判定用ス
レッショルドである。Therefore, by utilizing this property, as shown in Fig. 20, the ED
<Tl, (Tl is the threshold) then c ] a s
s'] (classified as a flat area. In addition, when the image has vertical edges, the power is concentrated in the part (b), and VE=lY+21+lY+31+lY, +41. If the image is large and has horizontal edges, the power will be concentrated in the part (C), and HE= l Y2+ 1 + l Y3+ l + l
Classification is performed using the property that the HE is large. In addition, taking advantage of the property that when the difference between the vertical edge amount ■E and the horizontal edge SHE is small, it is often a diagonal edge, class 2 (vertical edge) class 3 is created as shown in Figure 20.
Classified as (horizontal edge) class 4 (diagonal edge). In the figure, T2 is a threshold for determining diagonal edges.
各クラス分けによる符号形態を第２１図に示す。FIG. 21 shows the code format according to each classification.
ｃｌａｓｓｌの平坦部に対する符号化データはバンド１
の情報のみで、ｃｌａｓｓ２〜４のエツジ部に対する符
号化データはハンド］〜バンド３までの全情報から成る
。これはたてエツジ、よこエツジ、ななめエツジ共にエ
ツジ成分の周波数としては高い周波数を有するからであ
る。The encoded data for the flat part of classl is band 1.
The encoded data for the edge portions of classes 2 to 4 consists of all the information from [hand] to band 3. This is because vertical edges, horizontal edges, and diagonal edges all have high frequencies as edge components.
クラスコートとしては４クラスを表わすために２ビット
となる。これは各クラス毎に各バンドのベクトル量子化
器による再生ベクトルを異らしめているからであり、こ
れが又前述の全探索型のベクトル量子化を部分探索型に
変えている。The class code is 2 bits to represent 4 classes. This is because the reproduction vector by the vector quantizer for each band is different for each class, and this also changes the aforementioned full search type vector quantization to a partial search type.
第２２図は画像符号化装置の構成例を示す。即ち、第２
２図に於いて直交変換部５１からの各ブロック出力を符
号化するベクトル量子化器５４へ前述のクラス分けを示
すクラス分は用の出力信号５３が入っている。このクラ
ス分は用の入力信号によりベクトル量子化器５４のルッ
ク・アップ・テーブルのチーフル空間が切り換えられ、
各々のクラスに適応した再生ベクトルを得る事が出来る
。FIG. 22 shows an example of the configuration of an image encoding device. That is, the second
In FIG. 2, a vector quantizer 54 that encodes each block output from the orthogonal transform section 51 receives an output signal 53 for each class indicating the above-mentioned classification. For this class, the full space of the look-up table of the vector quantizer 54 is switched by the input signal,
It is possible to obtain reproduction vectors suitable for each class.
シーケンサ５６による処理は前述の実施例におけるシー
ケンサ６と同様に、クラス分類部５２からのクラス分は
信号に従って第２１図示の手順による符号化データの伝
送を行う。また、直交変換部５１に関しては前述の実施
例と同じ様にブロック毎にアダマール変換が行われ、ま
た、ベクトル量子化器５４では各バンド毎の量子化器５
４− ａ〜５４ｃを用いてハンド別にベクトル量子化が
なされる。The processing by the sequencer 56 is similar to that of the sequencer 6 in the above-described embodiment, and encoded data is transmitted according to the procedure shown in FIG. 21 according to the signals for the classes from the class classification section 52. Further, in the orthogonal transform unit 51, Hadamard transform is performed for each block in the same manner as in the above-described embodiment, and in the vector quantizer 54, a quantizer 5 is used for each band.
Vector quantization is performed for each hand using 4-a to 54c.
次に、バンド分割が各クラス分けに応じて適応的に決定
される例を示す。クラス分けに対しては第１９図、第２
０図に示したものと同じである。Next, an example will be shown in which band division is adaptively determined according to each classification. For classification, see Figure 19 and 2.
This is the same as shown in Figure 0.
第２３図で６３はバンド分割部である。クラス分類部６
２で分類された４つのクラスを示す２ビツトの信号が信
号線７２を介し、バンド分割部６３に入力している。こ
のバンド分割部６３はクラス分類信号に応じてＹｌｌ〜
Ｙ、１４を第２４図のように平坦部（ｃｌａｓｓｌ、）
、たてエツジ部（ｃｌａｓｓ２）、よこエツジ部（ｃｌ
ａｓ３３）、斜めエツジ部（ｃｌａｓｓ４）としてバン
ド分割する。図中ＤＣはＹｌｌで画像のＤＣ成分、１，
２はそれぞれハンド番号、斜線部は量子化せずマスクす
る（０とする）部分である。In FIG. 23, 63 is a band dividing section. Class classification section 6
A 2-bit signal indicating four classes classified by 2 is input to the band division section 63 via a signal line 72. This band dividing section 63 operates according to the class classification signal from Yll to
Y, 14 is a flat part (classl,) as shown in Fig. 24.
, vertical edge part (class2), horizontal edge part (cl
as33), and the band is divided into diagonal edge portions (class 4). In the figure, DC is Yll, which is the DC component of the image, 1,
2 is the hand number, and the shaded part is the part that is not quantized but is masked (set to 0).
この斜線部分は非常にパワーが小さいからである。一般
に画像の平坦部はエツジ部より情報量が少ない。本実施
例ではこの点を利用し平坦部（ｃｌａｓｓｌ）はＤＣと
バンド１のみに、エツジ部（ｃｌａｓｓ２．３．４）で
はＤＣとバンド１及びバンド２に分割する。これにより
平坦部の冗長性を除去する。すなわち、周波数の高い画
像により多（のバンドを持たせるようにする。また、各
バンドの次元数を７，８次元に制限することにより、ベ
クトル量子化の規模を小さくし、全探索を可能としてい
る。This is because the power in this shaded area is extremely low. Generally, flat areas of an image have less information than edge areas. In this embodiment, taking advantage of this point, the flat portion (classl) is divided into only DC and band 1, and the edge portion (class 2.3.4) is divided into DC, band 1, and band 2. This eliminates redundancy in flat areas. In other words, images with higher frequencies are made to have more bands.Also, by limiting the number of dimensions of each band to 7 or 8 dimensions, the scale of vector quantization is reduced and exhaustive search is possible. There is.
各クラスに与える符号化ビット数をたとえば第２５図の
ようにとれば、エツジ部に多（の情報量を与えることが
できると同時に符号化圧縮率も上げることができる。If the number of encoding bits given to each class is set as shown in FIG. 25, for example, a large amount of information can be given to the edge portion, and at the same time, the encoding compression rate can be increased.
第２５図ではｃｌａｓｓｌはＤＣに６ビツト、バンド１
に８ビツトを、ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ２〜４はＤＣに６
ヒツト、バントｌ及びハンド２にそれぞれ８ビツトを与
えた例である。各クラスバンド１及びバンド２はベクト
ル量子化器６４．．６５によりそれぞれ独立にベクトル
量子化する。In Figure 25, classl is 6 bits to DC, band 1
8 bits to
This is an example in which 8 bits are each given to hit, bunt 1, and hand 2. Each class band 1 and band 2 is connected to a vector quantizer 64. ．． 65, each vector is quantized independently.
第２３図で７３の信号線はバンド分割部６３て分割した
ＤＣ成分（６ビツト）を符号器６６へ送る信号線である
。７４．７５はそれぞれバンド分割部６３で分割された
バンドｌ及びバンド２のアダマール変換係数をベクトル
量子化器６４及び６５に送る信号ラインである。ベクト
ル量子化器６４． ６５には入力ベクトル（ハンド１及
びバンド２）が入力されると最適な再生ベクトルを選択
するようなルックアップテーブルが書き込まれている。A signal line 73 in FIG. 23 is a signal line that sends the DC component (6 bits) divided by the band division section 63 to the encoder 66. Signal lines 74 and 75 send Hadamard transform coefficients of band 1 and band 2 divided by the band division section 63 to vector quantizers 64 and 65, respectively. Vector quantizer 64. A look-up table is written in 65 for selecting an optimal reproduction vector when input vectors (hand 1 and band 2) are input.
ここではあらかじめ種々の周波数の異なる画像について
上記と同一のクラス分類及びバンド分割処理を行い、バ
ンド１．バンド２について独立にトレーニングを行い最
適再生ベクトルを求めてルックアップテーブルを構成し
ている。バンド１．バンド２は共に２５６種（８ビツト
）の再生ベクトルを求めている。ただしｃｌａｓｓｌに
ついてはバンドｌのベクトル量子化のみを行う。また、
量子化器６４及び６５には信号線７２を介し、２ビツト
のクラス分類信号が入力されており、ルックアップテー
ブルの内容をクラス別に選択する。Here, the same class classification and band division processing as above is performed on images with various different frequencies in advance, and band 1. Training is performed independently for band 2 to find the optimal reproduction vector and a lookup table is constructed. Band 1. Band 2 requires 256 types (8 bits) of reproduction vectors. However, for classl, only vector quantization of band l is performed. Also,
A 2-bit class classification signal is input to the quantizers 64 and 65 via a signal line 72, and the contents of the lookup table are selected for each class.
符号器６６ではクラス分類信号７２、ＤＣ成分７３、バ
ンド１及びバンド２に対するベクトル量子化結果７６．
７７を符号化して、第２５図で示した形式にコード化す
る。ここでコード化された画像は信号線７８を介し、メ
モリ或いは通信回線へ送ることができる。The encoder 66 generates a class classification signal 72, a DC component 73, and vector quantization results 76 for band 1 and band 2.
77 is encoded into the format shown in FIG. The encoded image can be sent to memory or a communication line via signal line 78.
以上説明した実施例では、周波数解析としてアダマール
変換を用いたが、他の直交変換たとえばコザイン変換、
に−Ｌ変換等を用いても実施できる。In the embodiment described above, Hadamard transform was used for frequency analysis, but other orthogonal transforms such as cosine transform,
It can also be implemented by using -L conversion or the like.
またベクトル量子化器においてはルックアップテーブル
を用いたが、マイクロプロセッサで構成し、最適再生ベ
クトルを計算してもよい。Further, although a look-up table is used in the vector quantizer, it may also be configured with a microprocessor to calculate the optimal reproduction vector.
また、符号化の単位ブロックの大きさや形も本実施例の
ものに限らず、符号化すべき画像密度等に応じ適宜選択
されるものであり、クラス分けの数やハント数も同様に
最適な数に設定されることは言う迄もない。Furthermore, the size and shape of the unit block for encoding are not limited to those in this embodiment, but can be selected as appropriate depending on the image density to be encoded, etc., and the number of classes and the number of hunts are similarly determined to be the optimal number. Needless to say, it is set to .
以上説明した様に、本発明によると画像情報を複数画素
からなる複数ブロックに分割しブロック単位で符号化を
行う画像符号化方式であって、ブロック単位で画像の周
波数解析を行って各ブロックを周波数別の複数のクラス
に分類し、各ブロックの画像をクラス別に符号化するの
で、ブロックを構成する画像内容に適した符号化を実行
することが可能となり、また、ブロック単位で画像の周
波数解析を行って各ブロックの周波数成分を複数のバン
ドに分類し、各ブロックの画像をバンド別に符号化する
ので、ブロックを構成する画像の再現性を欠落すること
のない符号化を実行することが可能となる。As explained above, the present invention is an image encoding method that divides image information into multiple blocks each consisting of multiple pixels and encodes each block by performing frequency analysis of the image in each block. Since the image of each block is classified into multiple classes according to frequency and encoded by class, it is possible to perform encoding suitable for the image contents that make up the block, and it is also possible to perform frequency analysis of images on a block-by-block basis. Since the frequency components of each block are classified into multiple bands and the image of each block is encoded by band, it is possible to perform encoding without losing the reproducibility of the images that make up the block. becomes.
第１図は本発明を適用した符号化装置の構成例を示すブ
ロック図、
第２図はアダマール変換の概念図、
第３図はシーケンシ−成分を示す図、
第４図はバンド分割例を示す図、
第５図はクラス分は手順を示す図、
第６図は符号化データを示す図、
第７図は画像のクラス分けの例を示す図、第８図は符号
化データの伝送形式を示す図、第９図は受信側の処理ブ
ロック例を示す図、第１０図及び第１２図はパラメータ
の何加された符号化データの伝送形式を示す図、
第１１図、第１５図、第１６図、第１７図、第１８図、
第２］図及び第２５図は符号化データの他の伝送形式を
示す図、
第１３図は変換処理の手順を示ず図、
第１４図はラプラシアンフィルタの一例を示す図、第１
９図及び第２４図はクラス分けの他の方式を示す図、
第２０図は他のクラス分は手順を示す図、第２２図及び
第２３図は符号化装置の他の構成例を示すブロック図で
ある。
１は直交変換部、
２はクラス分類部、
４はベクトル景子化器、
６はシーケンサ、
２１はクラスコードメモリ、
２２は逆アダマール変換部、
２４はメモリ
である。Fig. 1 is a block diagram showing a configuration example of an encoding device to which the present invention is applied, Fig. 2 is a conceptual diagram of Hadamard transform, Fig. 3 is a diagram showing sequence components, and Fig. 4 is an example of band division. Figure 5 shows the procedure for classes, Figure 6 shows encoded data, Figure 7 shows an example of image classification, and Figure 8 shows the transmission format of encoded data. 9 is a diagram showing an example of a processing block on the receiving side, FIGS. 10 and 12 are diagrams showing a transmission format of encoded data with added parameters, and FIGS. Figure 16, Figure 17, Figure 18,
Figure 2] and Figure 25 are diagrams showing other transmission formats of encoded data, Figure 13 is a diagram that does not show the procedure of conversion processing, Figure 14 is a diagram showing an example of a Laplacian filter, and Figure 1 is a diagram showing an example of a Laplacian filter.
9 and 24 are diagrams showing other methods of classification, Figure 20 is a diagram showing the procedure for other classes, and Figures 22 and 23 are blocks showing other configuration examples of the encoding device. It is a diagram. 1 is an orthogonal transform unit, 2 is a class classification unit, 4 is a vector generator, 6 is a sequencer, 21 is a class code memory, 22 is an inverse Hadamard transform unit, and 24 is a memory.
Claims (2)
しブロック単位で符号化を行う画像符号化方式であって
、ブロック単位で画像の周波数解析を行って各ブロック
を周波数別の複数のクラスに分類し、各ブロックの画像
をクラス別に符号化することを特徴とする画像符号化方
式。(1) An image encoding method that divides image information into multiple blocks each consisting of multiple pixels and encodes each block. Frequency analysis of the image is performed on a block-by-block basis, and each block is divided into multiple classes based on frequency. An image encoding method that is characterized by classifying and encoding each block of images by class.
しブロック単位で符号化を行う画像符号化方式であって
、ブロック単位で画像の周波数解析を行って各ブロック
の周波数成分を複数のバンドに分類し、各ブロックの画
像をバンド別に符号化することを特徴とする画像符号化
方式。(2) An image encoding method that divides image information into multiple blocks each consisting of multiple pixels and encodes each block. Frequency analysis of the image is performed on a block-by-block basis, and the frequency components of each block are divided into multiple bands. An image encoding method that is characterized by classifying and encoding each block of images by band.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3982388A JP2943925B2 (en) | 1988-02-22 | 1988-02-22 | Image coding method |
| US07/312,755 US5162923A (en) | 1988-02-22 | 1989-02-21 | Method and apparatus for encoding frequency components of image information |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3982388A JP2943925B2 (en) | 1988-02-22 | 1988-02-22 | Image coding method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01213084A true JPH01213084A (en) | 1989-08-25 |
| JP2943925B2 JP2943925B2 (en) | 1999-08-30 |
Family
ID=12563700
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3982388A Expired - Lifetime JP2943925B2 (en) | 1988-02-22 | 1988-02-22 | Image coding method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2943925B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113170161A (en) * | 2020-08-31 | 2021-07-23 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | Image encoding method, image decoding method, image encoding apparatus, image decoding apparatus, and storage medium |
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- 1988-02-22 JP JP3982388A patent/JP2943925B2/en not_active Expired - Lifetime
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