JPH02143679A - 画像符号化方法 - Google Patents
画像符号化方法Info
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- JPH02143679A JPH02143679A JP29751288A JP29751288A JPH02143679A JP H02143679 A JPH02143679 A JP H02143679A JP 29751288 A JP29751288 A JP 29751288A JP 29751288 A JP29751288 A JP 29751288A JP H02143679 A JPH02143679 A JP H02143679A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 101150072835 MPST gene Proteins 0.000 description 6
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は画像通信や画像データベースにおける画像符号
化方法に関するものである。
化方法に関するものである。
従来、画像符号化方法として、白／黒画像の連続（ラン
長）を用いたＭＨ方式、ＭＲ方式、ＭＭＲ方式等がある
が、これらの方式で中間調画像を符号化するとラン長が
短い画像に対しては原画像よりも、データが増えるとい
う欠点があった。
長）を用いたＭＨ方式、ＭＲ方式、ＭＭＲ方式等がある
が、これらの方式で中間調画像を符号化するとラン長が
短い画像に対しては原画像よりも、データが増えるとい
う欠点があった。
最近注目されている方式として、算術符号（Ｇ。
Ｇ、Ｌａｎｇｄｏｎ ａｎｄ Ｊ、Ｊ、Ｒ１５ｓａｎｅ
ｎ ”Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆ Ｂｌａｃｋ−Ｗｈ
ｉｔｅ Ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉ
ｃＣｏｄｉｎｇ、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、Ｃｏｍｍｕ
ｎ、Ｃ０Ｍ−２９゜１９８１）がある。この方式は白ラ
ン、黒ランのラン長によらず、その発生確率によっての
み符号化効率が決まるため高能率な符号化方法として知
られている。
ｎ ”Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆ Ｂｌａｃｋ−Ｗｈ
ｉｔｅ Ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉ
ｃＣｏｄｉｎｇ、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、Ｃｏｍｍｕ
ｎ、Ｃ０Ｍ−２９゜１９８１）がある。この方式は白ラ
ン、黒ランのラン長によらず、その発生確率によっての
み符号化効率が決まるため高能率な符号化方法として知
られている。
〔発明が解決しようとしている問題点〕しかしながら、
上記従来例では符号化時に劣勢シンボルの出現確率を必
要とするため、例えば最初に符号化すべき画像をプリス
キャンして、統計をとり、画像に応じた劣勢シンボルの
出現確率を求めなければならなかった。
上記従来例では符号化時に劣勢シンボルの出現確率を必
要とするため、例えば最初に符号化すべき画像をプリス
キャンして、統計をとり、画像に応じた劣勢シンボルの
出現確率を求めなければならなかった。
また、ブリスキャンを必要としない動的な算術帰化する
画像サイズにかかわらず、一定数の画素を参照していた
ために画像サイズが小さいものでは、符号化効率が低下
するという現象が発生していた。
画像サイズにかかわらず、一定数の画素を参照していた
ために画像サイズが小さいものでは、符号化効率が低下
するという現象が発生していた。
即ち、画像サイズが小さいときに、参照画素数が多いと
、各状態の出現確率が下がる。そのため、初期値から最
適値へ収束する前に符号化が終了し符号化効率が下がる
。
、各状態の出現確率が下がる。そのため、初期値から最
適値へ収束する前に符号化が終了し符号化効率が下がる
。
本発明は以上の点に鑑みてなされたもので、予測符号化
時の参照画素により決められる状態毎に動的な符号化を
行う画像符号化方法において、符号化すべき画像の画像
サイズを入力または検出し、画像サイズに応じて、参照
画素位置及び参照画素数を変更する画像符号化方法を提
供するものであこれにより、局所的に計算された劣性シ
ンボルの出現確率によって、算術符号におけるスキュー
バリューを動的に変更し、かつ、画像サイズに応じて参
照画素数を変更できるようにしたものである。
時の参照画素により決められる状態毎に動的な符号化を
行う画像符号化方法において、符号化すべき画像の画像
サイズを入力または検出し、画像サイズに応じて、参照
画素位置及び参照画素数を変更する画像符号化方法を提
供するものであこれにより、局所的に計算された劣性シ
ンボルの出現確率によって、算術符号におけるスキュー
バリューを動的に変更し、かつ、画像サイズに応じて参
照画素数を変更できるようにしたものである。
以下、本発明を好ましい実施例構成を用いて説明する。
第１図は本発明を適用した画像処理装置の構成を表わす
ブロック図である。
ブロック図である。
する画像データ入力部、２はサイズ入力用のキーの操作
又はサイズ検知用のセンサの出力に基づいて画像のサイ
ズ（データ数）を入力する画像サイズ入力部、３は画像
サイズ入力部２から入力された画像サイズ値によ−て参
照画素数を〆定する参照画素数決定部、４はマルコフモ
デルと仮定したときの入力画像の状態判別部、５は画像
データに対して算術符号化を行う算術符号化部、６は判
別した状態や符号化データを記憶するメモリ、７は符号
化されたデータを出力する符号データ出力部である。
又はサイズ検知用のセンサの出力に基づいて画像のサイ
ズ（データ数）を入力する画像サイズ入力部、３は画像
サイズ入力部２から入力された画像サイズ値によ−て参
照画素数を〆定する参照画素数決定部、４はマルコフモ
デルと仮定したときの入力画像の状態判別部、５は画像
データに対して算術符号化を行う算術符号化部、６は判
別した状態や符号化データを記憶するメモリ、７は符号
化されたデータを出力する符号データ出力部である。
第２図は第１図示の参照画素決定部３、状態判別部′４
、算術符号化部５をマイクロプロセッサで実現した場合
の構成図である。
、算術符号化部５をマイクロプロセッサで実現した場合
の構成図である。
８は第１図示の画像データ入力部ｌに相当する画像デー
タ入力部、９は画像データの符号化用のプログラムが格
納されたＲＯＭ、１０はＲＯＭ９のプログラムに従って
画像データ入力部８からの信号を処理するマイクロプロ
セッサを主要素とするＣＰＵ５１１はＣＰＵｌ０で処理
したデータを格納するＲＡＭ、１２はＣＰＵｌ０で処理
したデータを符号化データとして出力する第１図示の符
号データ出力部７に相当する符号化データ出力部、１３
は第１図示の画像サイズ入力部２に相当する画像サイズ
入力部である。第１図中の参照画素決定部３、状態判別
部４及び算術符号化部５で行われる処理は、ＣＰＵｌ０
が行う構成になっている。
タ入力部、９は画像データの符号化用のプログラムが格
納されたＲＯＭ、１０はＲＯＭ９のプログラムに従って
画像データ入力部８からの信号を処理するマイクロプロ
セッサを主要素とするＣＰＵ５１１はＣＰＵｌ０で処理
したデータを格納するＲＡＭ、１２はＣＰＵｌ０で処理
したデータを符号化データとして出力する第１図示の符
号データ出力部７に相当する符号化データ出力部、１３
は第１図示の画像サイズ入力部２に相当する画像サイズ
入力部である。第１図中の参照画素決定部３、状態判別
部４及び算術符号化部５で行われる処理は、ＣＰＵｌ０
が行う構成になっている。
第３図は第２図中のＣＰＵｌ０における処理の流れを示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
まず、プログラムがスタートすると、ステップＳｌにて
画像サイズ入力部１３から符号化すべき画像のサイズを
示すデータが入力される。ＣＰＵｌ０ではステップＳ２
にて入力された画像サイズ（画素数）に応じて表１のよ
うに参照画素数が決定される。たとえば、全画素数が１
０００００であれば参照画素数は７画素となり、第４図
に示された１〜７までの番号のついた画素を参照する。
画像サイズ入力部１３から符号化すべき画像のサイズを
示すデータが入力される。ＣＰＵｌ０ではステップＳ２
にて入力された画像サイズ（画素数）に応じて表１のよ
うに参照画素数が決定される。たとえば、全画素数が１
０００００であれば参照画素数は７画素となり、第４図
に示された１〜７までの番号のついた画素を参照する。
ここで＊は注目画素を示している。
次にステップＳ３において、算術符号における優勢シン
ボル（ＭＰＳ）とスキューバリュー（Ｑ）及び２画素カ
ウンタＣＮ、劣勢シンボルカウンタＬＣＮ。
ボル（ＭＰＳ）とスキューバリュー（Ｑ）及び２画素カ
ウンタＣＮ、劣勢シンボルカウンタＬＣＮ。
優勢区間カウンタＣＮＬの初期化を行う。今、例とし゛
て、７画素参照を考えると優勢シンボル及びスキューバ
リューはそれぞれ２７個ずつ存在する。ここでは、２７
個の優勢シンボル、スキューバリュー２画素カウンタ、
劣勢シンボルカウンタ、優勢区間カウンタをそれぞれ、
ＭＰＳｔ、Ｑｔ、ＣＮｔ、ＬＣＮｔ。
て、７画素参照を考えると優勢シンボル及びスキューバ
リューはそれぞれ２７個ずつ存在する。ここでは、２７
個の優勢シンボル、スキューバリュー２画素カウンタ、
劣勢シンボルカウンタ、優勢区間カウンタをそれぞれ、
ＭＰＳｔ、Ｑｔ、ＣＮｔ、ＬＣＮｔ。
ＣＮＬｔ （ｔ＝ｏ、１．・・・１２７）と表わすこと
にする。
にする。
次にステップＳ４にて、画像データ入力部８から画像デ
ータを入力する。そして、ステップＳ５では注目画素Ｘ
（１１ｊ）に対して既に決定された参照画素により、１
２８ （＝２’）通りに状態の分類を行う。分類の仕方
として、ドツトが打たれている画素の値を１、打たれて
いない画素の値を０と考え、注目画素Ｘ（ＩＴＪ）の状
態Ｓｔを ５ｔ＝ｘ （ｉ、 ｊ） ＋２’−ｘ （ｉ、 ｊ−１
）＋２”−ｘ （ｉ＋１． ｊ−１）＋２”−ｘ（ｉ−
１，ｊ−１）＋２’・ｘ （ｉ−２，ｊ−１）＋２”ｘ
（ｉ−１，ｊ−２）＋２’ −ｘ （ｉ＋１． ｊ−２
） のように数値で表わす。同様に１６画素参照であれば、 ５ｔ＝ｘ （ｉ−１，ｊ）＋２・ｘ （ｉ、ｊ−１）
＋−＝＋２１６・ｘ （ｉ−３，ｊ−１） となる。
ータを入力する。そして、ステップＳ５では注目画素Ｘ
（１１ｊ）に対して既に決定された参照画素により、１
２８ （＝２’）通りに状態の分類を行う。分類の仕方
として、ドツトが打たれている画素の値を１、打たれて
いない画素の値を０と考え、注目画素Ｘ（ＩＴＪ）の状
態Ｓｔを ５ｔ＝ｘ （ｉ、 ｊ） ＋２’−ｘ （ｉ、 ｊ−１
）＋２”−ｘ （ｉ＋１． ｊ−１）＋２”−ｘ（ｉ−
１，ｊ−１）＋２’・ｘ （ｉ−２，ｊ−１）＋２”ｘ
（ｉ−１，ｊ−２）＋２’ −ｘ （ｉ＋１． ｊ−２
） のように数値で表わす。同様に１６画素参照であれば、 ５ｔ＝ｘ （ｉ−１，ｊ）＋２・ｘ （ｉ、ｊ−１）
＋−＝＋２１６・ｘ （ｉ−３，ｊ−１） となる。
次にステップＳ６にて、分類された状態のＭＰＳｔ。
Ｑｔを用いて注目画素を算術符号化し、符号化データを
ＲＡＭＩＩに格納する。また、ＭＰＳｔ、Ｑｔを更新す
る必要があればこれらの値を更新する。この様にして、
入力画素データを逐次符号化していく。
ＲＡＭＩＩに格納する。また、ＭＰＳｔ、Ｑｔを更新す
る必要があればこれらの値を更新する。この様にして、
入力画素データを逐次符号化していく。
そして、ステップＳ７で最後に画像データのすべてを符
号化したか否かを判断して、もし符号化が終ってなけれ
ば次の画素を入力し、状態分数、算術符号化を繰り返す
。全てのデータが符号化されていれば、ステップＳ８に
おいて、ＲＡＭＩＩに格納されている符号化データを画
像データ出力装置１２へ出力して終了する。このとき、
符号化データのヘッダ情報として参照画素数及び参照画
素位置を付加しておけば、この符号化データは一意に復
号できる。
号化したか否かを判断して、もし符号化が終ってなけれ
ば次の画素を入力し、状態分数、算術符号化を繰り返す
。全てのデータが符号化されていれば、ステップＳ８に
おいて、ＲＡＭＩＩに格納されている符号化データを画
像データ出力装置１２へ出力して終了する。このとき、
符号化データのヘッダ情報として参照画素数及び参照画
素位置を付加しておけば、この符号化データは一意に復
号できる。
第５図は第３図のステップＳ６における動的な算術符号
化動作の詳細なフローチャートである。算術゛符号とは
周辺画素から注目画素の値を予測し、予測が一致したと
きのシンボルを優勢シンボル（１）、はずれた時のシン
ボルを劣勢シンボル（０）、また劣勢シンボルの発生確
率をＰとし、この情報により符号化を行うものである。
化動作の詳細なフローチャートである。算術゛符号とは
周辺画素から注目画素の値を予測し、予測が一致したと
きのシンボルを優勢シンボル（１）、はずれた時のシン
ボルを劣勢シンボル（０）、また劣勢シンボルの発生確
率をＰとし、この情報により符号化を行うものである。
即ち、符号系列Ｓに対する２進算術符号をＣ（Ｓ）に、
補助量をＡ （Ｓ）とすると、 注目画素が優勢シンボルか否かにより ただし、Ａ （ｎｕｌｌ）＝Ｏ１１１・１の算術演算に
より符号化を進めてい（ものである。尚、Ｐ（Ｓ） ：
２−Ｑ（Ｓ）と近似することにより、乗算を２進数のシ
フトのみで済ませている。Ｑはスキューバリューと呼ば
れるものであり、このバタメータを変化させることによ
り、算術符号を動的に使用することができる。
補助量をＡ （Ｓ）とすると、 注目画素が優勢シンボルか否かにより ただし、Ａ （ｎｕｌｌ）＝Ｏ１１１・１の算術演算に
より符号化を進めてい（ものである。尚、Ｐ（Ｓ） ：
２−Ｑ（Ｓ）と近似することにより、乗算を２進数のシ
フトのみで済ませている。Ｑはスキューバリューと呼ば
れるものであり、このバタメータを変化させることによ
り、算術符号を動的に使用することができる。
ステップＳｌｌにおいて、式（Ａ）をセットし、次に、
ステップＳ１２において注目画素が優勢シンボルＭＰＳ
ｔと同じか否かを判定する。注目画素が優勢シンボルと
同じ場合はステップＳ１３にてＣ（ＳＯ）←Ｃ（Ｓ）と
し、また、注目画素が劣勢シンボルの場合は、Ｃ（Ｓｌ
）←Ｃ（Ｓ） ＋Ａ （Ｓｏ）とし、劣勢シンボルのカ
ウントＬＣＮｔを１だけインクリメントしておく。
ステップＳ１２において注目画素が優勢シンボルＭＰＳ
ｔと同じか否かを判定する。注目画素が優勢シンボルと
同じ場合はステップＳ１３にてＣ（ＳＯ）←Ｃ（Ｓ）と
し、また、注目画素が劣勢シンボルの場合は、Ｃ（Ｓｌ
）←Ｃ（Ｓ） ＋Ａ （Ｓｏ）とし、劣勢シンボルのカ
ウントＬＣＮｔを１だけインクリメントしておく。
次に、ステップＳ１５にて、２画素カウンタＣＮｔが２
であるか否かを判定し、２であればステップＳ１６にて
ＭＰＳｔ及びＱを更新し、ＣＮｔが１であれば、ＣＮｔ
を２に更新しておく。これによって、２画素毎にスキュ
ーバリューＱ及び優勢シンボルＭＰＳを過去に符号化し
たデータをもとに動的に更新していく。
であるか否かを判定し、２であればステップＳ１６にて
ＭＰＳｔ及びＱを更新し、ＣＮｔが１であれば、ＣＮｔ
を２に更新しておく。これによって、２画素毎にスキュ
ーバリューＱ及び優勢シンボルＭＰＳを過去に符号化し
たデータをもとに動的に更新していく。
以上の様に符号化されたデータに対する復号は２値信号
列Ｓ＝Ｓ’ ｘＳ″ とし、Ｓ′ まで復元された時に
Ｃ（Ｓ）とＣ（Ｓ”） ＋Ａ （Ｓ’ Ｏ）を比較し、
Ｃ（Ｓ） ＞Ｃ（Ｓ’ ） ＋Ａ （Ｓ’ ０）の時に
１、そうでなければ０と復号する。
列Ｓ＝Ｓ’ ｘＳ″ とし、Ｓ′ まで復元された時に
Ｃ（Ｓ）とＣ（Ｓ”） ＋Ａ （Ｓ’ Ｏ）を比較し、
Ｃ（Ｓ） ＞Ｃ（Ｓ’ ） ＋Ａ （Ｓ’ ０）の時に
１、そうでなければ０と復号する。
第６図は第５図のステップＳ１６におけるＭＰＳｔ。
Ｑｔの更新処理の詳細なフローチャートである。
′まず、ステップＳ２１にて、２画素中に劣勢シンボル
が０個のときは、ステップＳ２２で優勢シンボルかい（
つの区間連続しているかを表わす優勢区間カウンタＣＮ
Ｌｔを１インクリメントする。さらに後の計算のため劣
勢シンボルカウンタＬＣＮｔに１を代入する。劣勢シン
ボルが１個のとき及び２個のときはステップＳ２６から
それぞれステップに代入する。ここで［］はガウス記号
であり、記号内の数値以下の最大の整数を表わす。
が０個のときは、ステップＳ２２で優勢シンボルかい（
つの区間連続しているかを表わす優勢区間カウンタＣＮ
Ｌｔを１インクリメントする。さらに後の計算のため劣
勢シンボルカウンタＬＣＮｔに１を代入する。劣勢シン
ボルが１個のとき及び２個のときはステップＳ２６から
それぞれステップに代入する。ここで［］はガウス記号
であり、記号内の数値以下の最大の整数を表わす。
そして、ステップＳ２９でＣＮＬｔが１か否かを判定し
、ＣＮＬｔが１のときは優勢シンボルよりも劣勢シンボ
ルの発生確率のほうが太き（なる境界なのでステップＳ
３０にて、ＭＰＳｔを反転（ｌならば０、０ならば１）
する。
、ＣＮＬｔが１のときは優勢シンボルよりも劣勢シンボ
ルの発生確率のほうが太き（なる境界なのでステップＳ
３０にて、ＭＰＳｔを反転（ｌならば０、０ならば１）
する。
次に、ステップＳ２３において、ＬＣＮｔとＣＮＬｔか
ら劣勢シンボルの発生確率を計算しＱｔに代入する。そ
して、ステップＳ２４．Ｓ３１にてＱｔが１を超えた場
合にはＱｔを１とし、更にステップＳ２５で劣勢シンボ
ルのカウントＬＣＮｔを０にもどし、２画素カウンタＣ
Ｎｔを１にセットしなおす。
ら劣勢シンボルの発生確率を計算しＱｔに代入する。そ
して、ステップＳ２４．Ｓ３１にてＱｔが１を超えた場
合にはＱｔを１とし、更にステップＳ２５で劣勢シンボ
ルのカウントＬＣＮｔを０にもどし、２画素カウンタＣ
Ｎｔを１にセットしなおす。
以上のように、動的な符号化を行った場合、Ｑｔの値が
収束するのにかなりの数のシンボルを必要とするので、
画像サイズに合った参照画素数にすることにより１つの
状態に分類されるシンボル数を十分にとることができ、
これにより、符号化の効率を向上させることができる。
収束するのにかなりの数のシンボルを必要とするので、
画像サイズに合った参照画素数にすることにより１つの
状態に分類されるシンボル数を十分にとることができ、
これにより、符号化の効率を向上させることができる。
尚、動的な符号化を高速に行う方法として第６図のステ
ップＳ２３における をあらかじめ計算しておき、表２のようなテーブルにし
ておくことが考えられる。テーブルにしておけば容易に
ハード化が可能である。
ップＳ２３における をあらかじめ計算しておき、表２のようなテーブルにし
ておくことが考えられる。テーブルにしておけば容易に
ハード化が可能である。
表 ２
また、リーグからの読取り画像データのみならず画像デ
ータベース等の出力データにも応用できる。この場合は
、ヘッダ情報として画像サイズを持っていることが多い
のでその場合はヘッダ情報を画像サイズ入力に用いるこ
とができる。
ータベース等の出力データにも応用できる。この場合は
、ヘッダ情報として画像サイズを持っていることが多い
のでその場合はヘッダ情報を画像サイズ入力に用いるこ
とができる。
更に、２個画像の属性、たとえば中間調の画像とか文字
画像の区別を入力し、それぞれの属性にあった画素位置
を参照することにより、符号化効率を向上させることが
できる。
画像の区別を入力し、それぞれの属性にあった画素位置
を参照することにより、符号化効率を向上させることが
できる。
以上説明したように、画像サイズに応じて参照画素位置
及び参照画素数を変えることにより各々の状態にわりあ
てられるシンボル数が十分子（なる。従って各々の状態
において十分にＱが収束し符号化効率が向上する。
及び参照画素数を変えることにより各々の状態にわりあ
てられるシンボル数が十分子（なる。従って各々の状態
において十分にＱが収束し符号化効率が向上する。
第１図は本発明の実施例のブロック図、第２図は本発明
にマイクロプロセッサを用いた場合のブロック図、 第３図は本発明の全体のフローチャート図、第４図は参
照画素位置を示した図、 第５図は動的な算術符号化処理のフローチャート図、 第６図は優勢シンボル・スキューバリューを更新すると
きのフローチャート図であり、 ぎは画像データ入力部、１ｏはＣＰＵ、１３は画像サイ
ズ入力部である。
にマイクロプロセッサを用いた場合のブロック図、 第３図は本発明の全体のフローチャート図、第４図は参
照画素位置を示した図、 第５図は動的な算術符号化処理のフローチャート図、 第６図は優勢シンボル・スキューバリューを更新すると
きのフローチャート図であり、 ぎは画像データ入力部、１ｏはＣＰＵ、１３は画像サイ
ズ入力部である。
Claims (1)
- 予測符号化時の参照画素により決められる状態毎に動的
な符号化を行う画像符号化方法において、、符号化すべ
き画像の画像サイズを入力または検出し、画像サイズに
応じて参照画素位置及び参照画素数を変更することを特
徴とする画像符号化方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63297512A JP2603320B2 (ja) | 1988-11-24 | 1988-11-24 | 画像符号化方法 |
| US07/438,082 US5086487A (en) | 1988-11-24 | 1989-11-20 | Method and apparatus for image encoding in which reference pixels for predictive encoding can be selected based on image size |
| EP89312208A EP0370823B1 (en) | 1988-11-24 | 1989-11-24 | Method and apparatus for encoding images |
| DE68927702T DE68927702T2 (de) | 1988-11-24 | 1989-11-24 | Bildcodierverfahren und -gerät |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63297512A JP2603320B2 (ja) | 1988-11-24 | 1988-11-24 | 画像符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02143679A true JPH02143679A (ja) | 1990-06-01 |
| JP2603320B2 JP2603320B2 (ja) | 1997-04-23 |
Family
ID=17847477
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63297512A Expired - Fee Related JP2603320B2 (ja) | 1988-11-24 | 1988-11-24 | 画像符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2603320B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006049994A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Ricoh Co Ltd | 画情報の算術符号化装置及び画情報の算術復号化装置 |
| WO2007063808A1 (ja) * | 2005-11-30 | 2007-06-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | 画像符号化／画像復号化方法及び画像符号化／画像復号化装置 |
-
1988
- 1988-11-24 JP JP63297512A patent/JP2603320B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006049994A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Ricoh Co Ltd | 画情報の算術符号化装置及び画情報の算術復号化装置 |
| JP4526069B2 (ja) * | 2004-07-30 | 2010-08-18 | 株式会社リコー | 画情報の算術符号化装置及び画情報の算術復号化装置 |
| WO2007063808A1 (ja) * | 2005-11-30 | 2007-06-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | 画像符号化／画像復号化方法及び画像符号化／画像復号化装置 |
| AU2006320064B2 (en) * | 2005-11-30 | 2010-09-09 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding/image decoding method and image encoding/image decoding apparatus |
| US8149910B2 (en) | 2005-11-30 | 2012-04-03 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image encoding/image decoding method and image encoding/image decoding apparatus |
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