JPH02206971A

JPH02206971A - 画像符号化装置

Info

Publication number: JPH02206971A
Application number: JP2818789A
Authority: JP
Inventors: Kunio Yoshida; 邦夫吉田; Son Nakamoto; 中基　孫; Mie Saito; 斉藤　美恵; Takehisa Tanaka; 田中　武久
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1989-02-07
Filing date: 1989-02-07
Publication date: 1990-08-16

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。

Description

【発明の詳細な説明】産業上の利用分野本発明は、特に高品位の符号を少ない情報から導き出す
分野に適用され、たとえばカラー画像蓄積装置や、カラ
ーファクシミリの画像信号を前処理する装置として用い
る事により、その清報を失うことなく、符号長を圧縮す
ることができる。カラー画像の符号化に適した画像符号
化装置に関する。

従来の技術従来より、カラー画像全ブロックに分割した後、そのブ
ロック内の単色の信号から他の成分を推定することによ
り、信号圧縮を行なう手法は知られている。（例えば、
小寺宏嘩、中基孫、金森克洋「３色信号間の相関を利用
した単色画像からのフルカラー画像の予測再生」、電子
情報通信学会全国大会、Ｄ−８１，１９８８）この方式では下表に示すように、カラー画像のブロック
内においては、その３色成分間に、強い相関があるとい
う事実を利用し、基準色以外の色については、基準色に
よる関数展開を行ない、その展開係数と基準色のデータ
により、カラー画像を表現することで、情報を圧縮する
。

表カラー画像の３色成分間の相関係数以下余白第５図は、この方式による画像の符号化装置の基本構成
を示すものである。原画像データ１００はブロック化器
１０１によりブロックに分割され、ｎ×ｍｕｌ素からな
る各原色成分の画像のブロックデータ１０２となる。演
算器１０３は、ブロックデータ１０２のうちの一色を基
準色データとした時の、ブロック内の対応する位置にあ
る他の色のデータを予め定められている関数で近似する
だめの、係数を決定するための演算を行ない、係数出力
１０４ヲ与える。例えば、基準色として緑色成分Ｇｉｊ
を選ぶとする。ここで、１．」はブロック内の位置を表
わす。この時、青色成分Ｂ、ｊ、赤色成分Ｒｉｊ　ｋそ
れぞれｈ項の多項式で、Ｂ、ｊ　　Σｂｋｆｋ（Ｇｉｊ）Ｒ４，Σｒｋｆｋ（（３ｉｊ）と近似するための係数ｂｋ、ｒｋ（ｋ＝１．２・・・）
を求める。

発明が解決しようとする課題しかしながら、従来技術に述べた方式においては、画像
ブロックごとに適応予測関数が求められるが、関数の形
は予め定められた多項式であり、それらの非線形な結合
による近似には対処していないため、画像によって近似
を最適化することができない。従ってその予測誤差は画
像の性質に大きく依存し、必ずしも最小とはならない。

壕だ、この関数を最適化するだめの解析的な手段は容易
に実現することはできない。

本発明は上記課題に鑑み、常に最適な予測関数が求めら
れ、ただ−色のデータから容易に原画を再生できる画像
符号化装置を提供するものである。

課題を解決するための手段そこで本発明においては、対象となるカラー画像から画
像を表わす特徴的な基準色についてｎ×ｍ画素のブロッ
クを切り出す画像切り出し手段と、切り出されたブロッ
ク内の各画素を表わす代表的な色の直ヲ入力としてその
ブロックの同じ位置にある画素の色を推定して出力する
神経回路網模式手段（以降、ニューラルネットワークと
呼ぶ）と、全画面にわたって前記ｎ×ｍ１ｉｉｉｉ素の
ブロックを走査する第１の走査手段と、前記各ブロック
においてブロック内を一画素ずつ走査する第２の走査手
段と、前記ニューラルネットワークの内部の状態パラメ
ータ読み出すパラメータ読み出し手段とを設けることで
この課題を解決する。

作　　　　用本発明による画像符号化装置では、符号化に先だって、
画像を分割したブロック内でニューラルネットワークを
最適な状態に学習させ、その学習結果をもって出力デー
タとするので、常に最適な予測関数が求められる。

すなわち、本発明による画像符号化装置では、切り出し
手段によって全画面をｎ×ｍ画素のブロックに分割した
後、第１の走査手段でブロックを順次読み込む。そのブ
ロック内を第２の走査手段によって繰り返し走査しつつ
、ニューラルネットワークには、そのときの真の色信号
を同時に与えてその内部パラメータを適応的に学習最適
化させ、基準色から色信号を推定するように、組織化す
る。

その後にブロックごとに、学習済みのニューラルネット
ワークの内部パラメータの血と、前記基準色のデータと
を出力データとする。従って、各ブロックごとに関数の
最適化が図れるとともに、ニューラルネットワークの特
性によって、非線形な予測関数全生成できるので、予測
の誤差を小さくすることが容易となる。

実施例以下に、図面を用いて本発明の詳細な説明する。第１図
は、本発明の一実施例における画像符号化装置の構成を
示すものである。第１図に示すように、カラー原稿１は
、画像入力部２によって色分解され、カラー画像データ
３として、画像切り出し部４に送られる。画像入力部２
は、画像に含まれるカラーの情報（ｌ−画＠を形成する
画素ごとに取り出すだめのものであって、カラーテレビ
ジョンカメラや、機械式のカラースキャナなどで構成さ
れる。また、カラー画像データ３は、画素ごとのカラー
の属性を表わすものであって、赤青緑の三原色信号ある
いは、その他の色度を表わすアナログまたは、カラーを
表現するのに適当なビット数をもつデジタル信号である
。

１ｉｌｉｉ像切り出し部４には、第１の走査器５からの
第１の読みだしアドレス信号６が、第２の走査器７から
の第２の読みだしアドレス信号８が与えられる。第１の
走査器５は、画像をｎ×ｍ画素のブロックごとに読み出
すアドレスを与える。また、第２の走査器７は、ブロッ
クの中の画素を、順次読み出すためのアドレスを与える
。

画像切り出し部４からは、基準色信号９と、通常２色の
被圧縮色信号１ｏとが出力される。基準色信号９は、符
号器１１の基準信号入力端子１２に与えられるものであ
り、カラー信号のうちの一色がこれに対応する。また被
圧縮色信号１ｏは、符号器１１の符号信号入力端子１３
に与えられ、符号に変換されて最終データ１４となる。

最終データ１４は、符号器１１から出力された後、出方
制御器１５によって、基準色信号９と混合されて、出力
信号１６となる。また、符号器１１からは、第１の走査
器５及び第２の走査器７の動作を制御するための、タイ
ミング信号１７が出力され、第１の走査器５および第２
の走査器７に与えられる。

次に、上記各構成要素について、さらに詳細に説明する
。

画像切り出し部４は、第２図に示すように、原稿の一画
面の画像データを蓄えるための画像メモリ２０と、画像
メモリ２０のうちから、第１のアドレス信号６によって
選択されたブロックの信号を蓄え、第２のアドレス信号
８によって選択された画素のデータを読みだし、基準色
信号９及び被圧縮色信号ＩＯとを出力するブロックメモ
リ２１からなっている。

また、第１図の符号器１１の内部の構成は、第３図に示
すようなものであり、基準信号入力端子１２に与えられ
た基準色信号９はニューラルネットワーク３００Å力と
なる。ニューラルネットワーク３０ば、第１の出力端３
１と第２の出力端３２とを持っている。第１の出力端３
１からの第］の出力３３は、第１の減算器３６に、第２
の出力端３２からの第２の出力３４は、第２の減算器３
６にそれぞれ被減算入力として０口えられる。第１の減
算器３５０減算入力３７には、被圧縮色信号１０のうち
の一つの色のデータが、また第２の減算器３６の減算入
力３８には、被圧縮色信号１０の他の色のデータが与え
られる。第１の減算器３５の出力は第１の教師信号３９
として、また第２の減算器３６の出力は第２の教師信号
４０として、それぞれ学習制御部４１に与えられる。学
習制御部４１は、被圧縮色信号１０の二色のカラーデー
タのそれぞれに対応シて、ニューラルネットワーク３０
から出力される出力信号３３及び３４と、被圧縮色信号
ｌＯとの差で与えられるふたつの教師信号３９及び４０
により、ニューラルネットワーク３０の内部状態信号４
３を読みだしては、更新するための制御信号４２を出力
する。この時、内部状態を変更するための制御信号４２
の喧として、どのようなものを与えるかは、公知のニュ
ーラルネットワークの学習アルゴリズムによる。例えば
、ルーメルノ・−トらによる誤差逆伝播学習法〔デイ、
イー、ルメルハート他、パラレル・ディストリュビュー
ド・プロセッシング（Ｄ、Ｅ、Ｒｎｍｅｌｈａｒｔ他、
ＰＡＲＡＬＬＥＬ　ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ　Ｐ葺Ｃ）
ＣＥＳＳＩＮＧ第八章）〕であへ。学習は、ニューラル
ネットワーク３０の出力３３及び３４が、被圧縮色信号
１０の各成分と、十分小さな誤差に集束するまで繰り返
し行なうが、そのために学習制御部４１は、タイミング
信号１７ヲ出力し、第１図に示す第２の走査器７を制御
して、ブロック内の画素を繰り返し読み出す。繰シ返し
学習が終了し、ニューラルネットワーク３０の出力３３
及び３４が被圧縮色信号１０と十分によい近似を与える
、言い替えれば教師信号３９及び４０の絶対直が十分に
小さくなったとき、ニューラルネットワーク３０の内部
状態４３ば、読みだし制御部４４によって読み出され、
最終データ１４全出力する。

第４図は、上記ニューラルネットワーク３０の構成をさ
らに詳しく図示したものである。基準信号入力端１２に
υ口えられた信号は、加重係数Ｗｈ。

を乗ぜられて、入力層５１のニューロンユニット５０に
加えられる。ニューロンユニット５０には他にも固定人
力５２が、　７Ｉｏ重係数Ｗｉｓを乗ぜられて加わって
いる。ニューロンユニット５０の出力５３は、加重係数
Ｗｍ−−Ｗｍｎ　ｆ介して中間層５４にあるニューロン
ユニット５５ａ〜５５ｎに接続されている。中間層５４
にあるニューロンユニット５５ａ〜５５ｎには、それぞ
れＷ　ｃ　ａ　％−Ｗ　ｃ　ｎの加重係数を介した固定
入力５８が加えられている。　またニューロンユニット
、５５ａ〜５５ｎの出力５６ａ〜５６ｎは、出力層に存
在する二つのニューロンユニット５７ａ、および５７ｂ
に、加重係数Ｗ　ｏ　ａ　％−Ｗ　ｏ　ｎおよび、Ｗｏ
ａ　−Ｗ　ｏｎ　ｆ介して接続されている。

ニューロンユニット５７　ａ　、　５７　ｂ　ｕ、　［
定入力５９が、ｏｎ重係数Ｗｃｏ、Ｗｃｔを介して加え
られている。ニューロンユニット５７　ａ　、　５７　
ｂ　）出カバ、ニューラルネットワーク３０の第１の出
力端３１、及び第２の出力端３２としてそれぞれ外部に
接続される。

内部状態信号４３は、これらの加重係数のすべての値を
外部に伝達するものであり、例えば加重係数の直を順次
走査しながら出力する。制御信号４２は、加重係数のそ
れぞれのｌ！’を変化させるために外部から与えられる
信号であり、例えばそれぞれの加重係数の変化量を順次
走査しながら伝達するものである。

ニューロンユニット５０．５５ａ〜５５ｎ、５７３およ
び５７ｂのそれぞれは、入力信号の総和に対して例えば
シグモイド関数のような非線形な出力を与える特性を持
っている。

以上に述べた構成と学習の過程を持った画像符号化装置
によれば、カラーの入力信号を画像のブロック内におい
て、ただ−色のデータから容易に再生することができる
。また、基準色信号についても、ここでは述べていない
が、その大喪性を減じるような符号化手法を併用するこ
とで、さらに符号の量を減らすことも可能である。

発明の効果以上のように、本発明では簡単な構成によって複雑な相
関関係にあるカラーの色成分間の特性を、精度良く近似
する伝達系をニューラルネットワークによって実現し、
さらにカラー信号の代わりにニューラルネットワークの
内部状態を画像の符号とすることで、その情報量を犬き
ぐ圧縮することができる。

【図面の簡単な説明】

范１図は本発明の一実施例における画像符号化装置のブ
ロック結線図、第２図〜第４図は同装置における各要部
ブロック結線図、第５図は従来の画像符号化装置のブロ
ック結線図である。１・・・カラー原稿、２・・・画像入力部、４・・・画
像切シ出し部、５・・・第１の走査器、７・・第２の走
査器、１１・、符号器、１５・、・出力制御器。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）対象となるカラー画像から特徴的な基準色につい
てｎ×ｍ画素のブロックを切り出す画像切り出し手段と
、切り出されたブロック内の各画素を表わす代表的な色
の値を入力としてそのブロックの同じ位置にある画素の
色を推定して出力する神経回路網模式手段と、全画面に
わたって前記ｎ×ｍ画素のブロックを走査する第１の走
査手段と、前記各ブロックにおいてブロック内を一画素
ずつ走査する第２の走査手段と、前記神経回路網模式手
段の内部の状態パラメータを読み出すパラメータ読み出
し手段とを備え、前記それぞれのブロックにおいて符号
化の前には前記第２の走査手段によってブロック内を走
査しつつ前記神経回路網模式手段にはそのときの真の色
信号を同時に与えてその内部パラメータを適応的に学習
最適化させ、その後に学習済みの前記神経回路網模式手
段の内部パラメータの値と、前記基準色のデータとをブ
ロックごとに出力する画像符号化装置。
（２）基準色として、常に色成分のうちの一定の色の信
号を用いることを特徴とする、請求項１記載の画像符号
化装置。