JPH0479177B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明はデータ圧縮技術を使つたデイジタル信
号の符号化方法に関する。本発明はデジタルテレ
ビジヨン等の画像信号の符号化に有用であるが音
声等のデジタル信号にも適用可能である。

従来の技術 より具体的には、本発明はベクトル量子化技術
を使用してデータ圧縮を行なう符号化方法に関す
る。

データ圧縮技術は、符号化により、伝送したい
信号の冗長性を、受信信号の品質に関する一定の
制約に従いながら除去することによる、伝送した
い情報のビツト速度の減少をその目的とする。

ベクトル量子化技術はＭ個の変数よりなるベク
トルとして表わされるデジタル入力信号の各成分
をあらかじめ規定されたベクトルの組より選択さ
れた代表的なベクトルにより置換えることにより
その目的を達成する。より正確には、デジタル入
力信号がとりうるベクトルの組により形成される
空間がが各々複数のベクトル、すなわち複数の入
力信号状態に対応する少数のセルに分割される。
この場合、同一セル中の全てのベクトルはそのセ
ルに対応する単一の「代表」ベクトルにより体系
的に表現される。そこで実際に伝送されるデジタ
ル信号は各々ラベルｉで符号化するのが好ましい
一連の代表ベクトルに限定される。

この技術により伝送情報を減らすことができ、
デジタル入力信号の圧縮が達成できる。デジタル
音声あるいはテレビジヨン信号の伝送の場合、こ
の技術は受信機の聴感的あるいは視覚的感度に影
響を生じることなく情報ビツト速度を大幅に減少
させることができる。

勿論、この方式では受信機が伝送信号を復号で
きることが前提である。すなわち、受信機は受信
した各ラベルｉに対応する代表ベクトルの特性を
再生しなければならない。この信号機能は符号帳
と称するラベル／代表ベクトルの対応関係をあら
わすルツクアツプ表を使つて実行される。伝送信
号の実時間復号を行なうには使用デジタル信号の
伝送に先立つて受信機に符号帳があらかじめ伝送
されていなければならない。

この公知技術の性能は符号帳の形成方法如何
に、より正確にはベクトル空間の分割方法及び各
セルについての代表ベクトルの選択如何にかかつ
ている。

公知の分割方法では、入力信号ベクトルがとり
得る全ての状態の組内にセルがあらかじめ画成さ
れている。この方法による非適応的な符号化がエ
ル・フオルテイエールによるINRSに関するレポ
ート「白黒信号のベクトル量子化」ケベツク大
学、1984年７月（L.FORTIER“Quantification
vectorielle du siqnal monochrome”，Quebec
University，July 1984）に記載されている。し
かし、この方法は符号帳の形成及び得られる量子
化の精度に関係した少なくとも２つの大きな問題
点を有している。

すなわち、受信信号から良好な画像を得るには
形成及び転送に時間のかかる大規模な符号帳を用
意する必要がある。かかる符号帳をデジタル入力
信号から信頼性をもつて形成するのは信号が定常
的でエルゴード性を有する場合しか迅速に実行す
ることができない。

符号化の精度に関しても、上記問題点を有する
非常に大規模な符号帳を使用するのでなければ信
号のひずみを特に低いビツト速度において無視で
きる程度にまで減少させることができない問題点
がある。さらに、量子化の精度が初めから固定さ
れており、符号帳は非常に異なつた種類の画像を
符号化するには粗すぎて不適切である問題点があ
る。非適応技術によるこれらの問題点を回避すべ
く、セルの画成を各瞬間のデジタル入力信号の関
数として再実行することによる分割をより柔軟に
する方法が提案されている。最も精巧な適応過程
はエー・ゲルシヨとエム．ヤノにより1985年のア
イイーイーイー レビユーに発表された論文「漸
進的コード−ベクトル置換えによる適応的ベクト
ル量子化」（A.GERSHO and M.YANO
“Adaptive Vector Quantization by
progressive Code−Vector Replacement”
IEEE review，1985）に記載の原理によるもの
である。上記論文の著者等はセルの部分的平均ひ
ずみが所定限界値を超えた場合に代表的ベクトル
を、あるいは場合によつては分割のやり方さえも
変化させることによる、一連の画像部分を符号化
する符号帳の更新（補充）方法を記載している。
分割の変更は必要に応じてセルをさらに分割した
りほとんど使われない代表ベクトルを有するセル
を消去するることによりなされたビツト速度が一
定に維持される。

しかし、この方法が有効であるためにはセルの
局部的構成の際にいくつかの適応間隔にわたる統
計的変動をゆるやかにしてデータの流れが過大に
なるのを回避し各間隔において更新された符号帳
を最適符号帳に近く維持することが必要である。
かかる適応過程の別の問題点は符号帳の局部的な
更新は真の分割の再構成には結びつかないことで
ある。すなわち、更新は各セルで独立になされる
にすぎず隣接セルにまで更新過程が拡がることは
ない。この非柔軟性のためセルの分割が不適切に
なることがあり、その結果セルが不適切になつた
り場合によつては冗長になつたり、さらに所定ひ
ずみレベルに対して使えなかつたりする事態が生
じる。

さらに、上記の情報ビツト速度が制限されてい
る状態におけるデジタル入力信号の分割の妥当性
の問題と並んで各セルについて適した代表ベクト
ルを選択する問題が生じる。

ベクトル量子化の原理によれば、代表ベクトル
の選択はセル中のベクトル全体の平均ひずみを最
小化するように行なわれる。この条件は普通ひず
みをベクトル間のユークリツド距離に関係づけて
表現される。しかし、かかるひずみの表現は容易
に解析的表現ができる利点を有するものの、視覚
的なひずみの実体的表現を忠実にあらわすもので
はない。

発明が解決しようとする問題点 そこで、本発明の目的は上記問題点の一部ある
いは全部を解決するデジタル信号の適応符号化技
術を提供するにある。

本発明のより具体的な目的は、隣接の各セルに
おける再構成の効果を勘案した符号帳の選択的更
新過程よりなるるデジタル信号の適応符号化技術
を提供するにある。換言すれば、本発明の目的は
更新を柔軟かつ適応的に行ない、その際隣接セル
にひずみあるいは寄生的冗長性等の副次的影響を
もたらすようなセルの再構成を回避するにある。

本発明の他の目的は上記問題点を達成すると同
時に符号化信号を伝送する際の情報ビツト速度を
最小化するにある。事実、本発明の一の目的は他
の目的と並んで現在13.5MHzに標準化されている
標本化周波数のデジタルテレビジヨン画像信号の
伝送に符号化技術を使用することにある。

本発明の他の目的は、特定の処理モード及び特
定の標本化に対応した個々の分類タイプに応じて
なされる、伝送信号成分の分類と両立が可能な符
号化技術を提供するにある。この場合、分類に併
つて生じる各クラスに対応した独立した副符号帳
を形成する必要がある。分類は注意深く行つてゾ
ーン別標本化に適した代表ベクトルは同一のクラ
スにまとめられるようにし、また対応する符号帳
の大きさが減少し、さらに符号化信号の伝送の際
の情報ビツト速度が減少するようにする必要があ
る。本発明をデジタルテレビジヨン信号に適用す
る場合は分類は密にゾーン別に標本化された符号
化信号の成分タイプ（画像ブロツク）がひとまと
めになるように定義される。かかるゾーンは視覚
心理学的な認識しきい値に従つて決定される。

本発明のなお別の目的はインターレースフレー
ム画像を符号化するのにも有用な適用符号化技術
を提供するにある。

問題点を解決するための手段 本発明は、ベクトル量子化により複数の成分を
有するデジタル信号を適応的に符号化することに
よる情報ビツト速度が制限された条件下における
高質符号化信号を形成するための、デジタル信号
成分がとり得る状態により形成される空間をセル
に分割し、各セルについて単一の代表ベクトルを
選定し、信号の各成分をその信号が属するセルの
代表ベクトルにより置換え、分割により形成され
た代表ベクトルの組により符号帳を形成し、さら
に、符号帳を局部的に更新する段階よりなるデジ
タル信号の適応符号化方法であつて：更新は ａ−現在の符号帳を使つて新たな信号成分の組に
対して符号化を行つた場合に所定の限界値を越
えるようにひずみを生じるセルを選び出し： ｂ−該選択されたセルの各々及び近傍部分が独立
のセルの組を含み更に該選択されたセルに隣接
する少なくとも一のセルを含むこの該選択され
たセルの近傍部分においても又新たな信号成分
の組を使用する符号帳の内容及び始業頻度を分
析し； ｃ−該選択されたセルの該近傍部分の分割を、該
相互に関連したセルの組に対応した１又は複数
の新たな代表ベクトルを定義することにより再
構成する段階によりなされることを特徴とする
方法を提供する。

本発明は、また、上記の選択されたセルの近傍
部分を分析する段階は、再近傍部分（隣接部分）
と準近傍部分（単なる近傍部分）とを区別し、再
構成する該段階は該最近傍部分中の全てのセルを
併合して新たな共通の代表ベクトルを再計算し、
該準近郷部分のセルを併合されたベクトルをも含
め相互に関連させながら構成する段階よりなる。

実施例 本発明の他の特徴及び利点は図面を参照して行
なうデジタルテレビジヨンに応用した場合に関す
る本発明の好ましい実施例についての説明より明
らかとなろう。

第１図はデジタル画像信号の符号化−復号過程
を概略的に示す。図は以下に説明する本発明によ
る適応符号化方法の一実施例を示し、これを以下
説明する。

以下の説明は特にテレビジヨン画像をはじめと
する画像の符号化及び伝送を例にして行なうが、
本発明の符号化過程は他の種類の信号の符号化に
も有効である。

第１図に概略的に示した過程において、入力信
号１０は画像信号でありまず符号１１で示す過程
で適当な方法で例えば４×４画素のブロツク等の
画像ブロツクに分解される。各々の画像ブロツク
は入力信号１０の一の成分を構成する。

画像を４×４画像ブロツクに分解するのは画像
符号化にとつて必須な条件ではない。しかし、こ
の分解は、小さなブロツクサイズを使うことで一
定の大きさの符号帳に対してビツト速度を増大さ
せることができるのに対しブロツクの大きさが大
きい場合、ブロツクの簡単な構成が不可能でまた
符号帳を形成したコードワードを探索するための
時間が著しく増大することを考慮すると非常に有
利である。

画像ブロツクは画像ブロツクの画素の各々を成
分とするベクトルと見ることができる。画素の特
性は例えば画像が輝度信号よりなる白黒像である
場合は、強度のみによつて表わされ、またカラー
画像信号の場合は色信号により表わされる。

以下の説明は白黒画像信号の場合を例として行
なう。

次いで画像ブロツクは符号化に先立つて予備処
理１２を加えられる。

予備処理１２は直交変換であり、各画像ブロツ
クにそのブロツクの周波数成分をあらわす同一次
元の変換ブロツクを対応させる。各変換ブロツク
はベクトルであり、係数の一がブロツク中の平均
強度に比例し他の係数が周波数情報を与える。

変換処理を行なう利点は、特にベクトル成分間
の相関が除かれ、ベクトル量子化による平均化効
果が減少し、あるいは以下に示すように符号化ブ
ロツクがゾーン毎に標本化できる伝送ビツト速度
を低下できることにある。

使用可能な直交変換としては傾斜変換、アマダ
ール変換、コサイン変換がある。コサイン変換が
画像処理には最も適している。

画像ブロツクの画像分類前処理１３によりブロ
ツクは例えばタイプ別に分けられ、各クラス毎に
適した処理を独立に（また並列に）加えることが
できる。

変換係数ブロツクは例えば均一ブロツク、水平
及び垂直輪郭ブロツク、及び雑音の多いあるいは
雑音の少ないテクスチヤーのブロツクに分類され
る。

本発明実施例の符号化過程では、ブロツクを分
類することにより、ブロツク構成が異なれば変化
する視覚系の感度に可能な限り適応しながら各ク
ラスの部分的ビツト速度の他のクラスに干渉する
ことなく変化させることが可能である。各クラス
毎に符号帳を計算することにより、他にも２つの
有利な効果が得られる。すなわち、平均値の影響
が減じて視覚表示が改善され、全体の画像処理す
る場合よりも計算費用が安くなる。

予備処理段階１２，１３は説明を省略する他の
処理段階を含んでいてもよく、この予備処理段階
１２，１３が終了した後ダブレツト（Vk，nk）
よりなるデジタル入力信号が形成される。ここで
Vkは入力信号中のＫ番目のベクトルでありnkは
ベクトルVkが属するクラスの番号をあらわす。
これが以下説明する本実施例が扱う時間的入力デ
ータ流れを形成する。

ダブレツト（Vk，nk）はベクトル量子化器１
４によりベクトル量子化処理をなされる。先に説
明したように、ベクトル量子化はチヤンネル１５
を介して伝送されるデータを圧縮する。すなわ
ち、各ベクトルは単に符号帳中の代表ベクトル
（あるいはコードワード）列のラベルの形でのみ
伝送される。

符号化信号が受信されると逆の操作、すなわち
復号１６、逆変換１７及び画像再構成１８の各過
程が実行される。復号過程１６を実行するには符
号帳があらかじめ送信されていなければならな
い。

第１図の符号化・復号過程の一の重要な利点は
伝送チヤンネル１５の上流側でどんなに複雑な符
号化操作がなされようと受信機ユニツト１６，１
７，１８は非常に軽量にできることである。すな
わち、復号操作の複雑な部分は符号帳中に集中さ
れており、符号帳の伝送及び記憶は受信機側から
見た場合大した制約にはならない。

第２図はベクトル量子化によるベクトル状態
（変換画像ブロツク）空間の分割の例を示す。第
２図の分割は２次元空間中のもので非常に概略的
であるが、第１図の符号化器１４が実際に行なう
ベクトル量子化はＭ次元空間でなされる。ここで
Ｍは各ベクトルのカージナル数をあらわす。

第２図に示すように、分割はベクトル２１をセ
ル２２に分割することによつてなされ、各々のセ
ル２２の略中心には代表ベクトル２３が位置す
る。セル２２の構成はセルの各ベクトル２１を代
表ベクトル２３で置換える際に生じるひずみを最
小にする原則に従つてなされる。ひずみは典型的
には各ベクトルと代表ベクトル２３との間のユー
クリツド距離を計算することによつて求められ
る。

本発明実施例の適応符号化にクラス毎の分類を
導入することにより、ひずみ許容限界を各クラス
に特定の副符号帳形成の際に変化させることが可
能になる。

第３図は本発明実施例による好ましい符号帳更
新段階を図示する。

−ステツプ１では現在の符号帳E_t-1を試験するた
めにベクトル（Vk，nk）の観測された組が受
信される。この観測されたベクトルの組は伝送
しようとする新たな画像あるるいは新たなフレ
ームの全体より形成される。しかし、観測され
たベクトル組は対応する信号が静止していてエ
ルゴード性を備えている場合は新たな画像の標
本のみにより形成してもよい。

−ステツプ２及び３ではクラス毎に要素のカージ
ナル数を計算することにより新たな副符号帳の
大きさが推定される。換言すれば、第３図に示
す過程はベクトルの観測シーケンスにより各副
符号帳が使用される頻度を計算することにより
開始される。

符号帳の更新が符号帳の最大サイズに関する
制約が存在する下で行なわれる場合は、新たな
副符号帳の各々の大きさを推定することにより
副符号帳の各々について含まれる代表ベクトル
の概略数を予測することが可能になる。

−第３図のステツプ２，３及び５は本発明に必須
のステツプではない。これらは一連の符号帳に
最終的な大きさの制約がない場合には省略して
もよく、また他の適当なアルゴリズムにより置
換えてもよい。

−ステツプ４は副符号帳E_i ^tの選択的更新に対応
し各クラスｉ毎に独立して実行される。このス
テツプを以下に第５図を参照しながら詳細に説
明する。

−ステツプ５は最終ステツプであり、ステツプ４
で形成された全ての更新副符号帳を連結して新
たな全体符号帳E_tを形成することを行なう。

符号帳の更新過程を第４図に要約する。

更新システム４０への主入力は前の符号帳E_t-1
でありその出力が更新された符号帳E_tとなる。

更新パラメータは次の通りである： −ベクトル（Vk，nk）の観測された組； −計量ｄを有する次元Ｍの作業ベクトル空間ε； −全体の符号帳Ｎの大きさ； −クラスの数、すなわち副符号帳の数N_c； −各クラス毎の最大許容ひずみdi。

クラス毎の最大許容ひずみは視覚心理学的な基
準に従つて決定されるのが好ましい。

第５図は各々の副符号帳についての選択的更新
過程についての好ましい実施例を示す論理チヤー
トである。この過程は第３図のステツプ４中の並
行ステツプの一に対応する。

分類がなされない場合、第５図の更新プロセス
は符号帳全体にわたり一極に適用されることがわ
かる。

更新が選択的になされることが本発明実施例の
重要な特徴である。この選択的動作は第５図実施
例において副符号帳の平均ひずみに関する試験５
２の中間結果に従つてなされ、必要に応じてさら
にひずみの大きいセルを更新して副符号帳の平均
ひずみを軽減するための第２の試験５４が行なわ
れることがある。

基本的には選択されたセルの更新はその隣接セ
ル５６と相互に関連しながら実行される。

試験５２を行なうためには平均ひずみd⁽ⁱ⁾ _npyを
あらかじめ計算しておくことが必要であり、これ
はクラスｉに属する観測されたベクトルの組を使
つて前の副符号帳E_i,t-1にもとづいて計算される。

副符号帳の平均ひずみが最大許容ひずみd_iより
も小である場合は新たな更新はなされない。

そうでなければ、各セルについての最大許容ひ
ずみ値d_naxが選定された後ひずみの大きいセルが
求められる。d_naxはd_nax＝λ_id_iであるのが好まし
く、ここで係数λ_iは第１回目の繰返しの際に平均
ひずみd⁽ⁱ⁾ _npyが最大許容限度d_i以下にさがらなか
つた場合繰返される度に減少する値が割当てられ
る。

ステツプ５４においてひずみd_naxよりも大きい
セルがまず選択されて第１回目の更新５５が実行
され、これらのセルのセントロイド（代表ベクト
ル）が再計算される。セル内における代表ベクト
ルの初めの位置からの変位は新たな観測ベクトル
の組のトポロジーが先の観測ベクトルのトポロジ
ーと異なつていることのため非常に重要である。

選択されたセルが１回目の更新をなされる際、
本発明実施例の方法では更新されたセルの近傍部
分も吟味されて新たな局部的分割パターンが得ら
れる。本実施例の一の特徴は各々の更新セルは局
部的に「再挿入」されることで、この結果更新に
より間接的に生じるひずみが回避される。

近接の程度を区分するのが有利であり、近傍部
分は最近傍部分５７、準近傍部分５８及び非近傍
部分５９に区分される。この区分により、選択し
たセルを更新する際に周囲に及ぶ影響が平滑化さ
れる。すなわち、選択されたセルがその周囲の最
近傍セルと併合され、この新たに併合されたセル
が近傍セルとの間で相互に関連を保ちながら再分
割される。近傍部分でも比較的遠方のセルは考慮
されない。

第６図は選択された各セルの近傍部分を調査す
る原理を示す。図示の方法は、選択されたセルの
代表ベクトルｒと隣接するＰ個の最も近い代表ベ
クトルを代表ベクトルｒを中心とし半径がｆの空
間中において求めることにより実行される。ここ
で半径ｆは最大許容ひずみd_iの関数である。求め
られる代表ベクトルの数にはＰP_naxの関係によ
り限界値を設けるのが有利である。

更新セルの代表ベクトルｒに最も近接したＰ個
の代表ベクトルは： −最近傍部分６１、すなわち半径がf_nioの球内の
P₁個の代表ベクトルと； −準近傍部分６２、すなわち半径がf_naxの球内の
P₂個の代表ベクトルとに区分される。

更新過程は近傍の程度に応じて規定される。す
なわち、最近傍部分では更新の際全てのセルが併
合され、併合されたセルの組についてセントロイ
ドが再計算される。

併合セルを含む近傍部分６２について使われる
更新技術ではリンデ，ブツツオ及びグレイのアル
ゴリズム（「LBG」アルゴリズム）等のアルゴリ
ズムとクリツパ技術が使われる。LBGアルゴリ
ズムは例えばd_nax等の与えられたひずみ基準につ
いて符号帳を最適化するくりかえし最適化技術で
ある。スプリツタ技術は初期セルを特にセルの平
均ひずみが所定の許容限界を超えた場合に２倍に
することを目的とする。

選択されたセルの近傍が空である場合（Ｐ＝
P₁＝P₂＝０）でもLBGアルゴリズムとスプリツ
タ技術を使つて併合セルを最適化することができ
る。

選択され更新されたセルががステツプ５４，５
５の後ステツプ５６，５７，５８，５９でその近
傍部分と相互に関連しながら再分割され、副符号
帳の平均ひずみがが最大限界値ｉ以下に減少した
時点で副符号帳の更新は終了する。

本発明実施例方法の適用例を第１表に一連の段
階１〜９としてまとめて示す。

表 １ 前記副符号表を更新する方法を適用 するための論理シーケンスの例 段階１：−使用符号帳：先のフレームの符号帳。

−囲みたいフレームより得られたベクト
ルの分布及び平均ひずみD_nの計算。

−D_n許容限界ならば更新はなされな
い。

−それ以外の場合は次の段階へ移行。

段階２：セル当り最大許容ひずみをあらわす
D_{cell nax}を固定。

段階３：ひずみがD_{cell nax}より大きい全てのセ
ルを更新。

段階４：更新されたが未だ処理されていない代表
ベクトルの各々について。

−最近接代表ベクトルを求め、 −２つの代表ベクトル間の距離D_oeighを
計算する。さらに、 −D_oeighD_nであれば段階５を実行。

−D_n＜D_oeigh2.5D_nであれば段階６を
実行。

−D_oeigh＞2.5D_nであれば段階７を実行。

段階５：−２つのセルを併合し最適化する。

−段階８を実行。

段階６：−２つのセルを同時に最適化。

−２つのセルの平均ひずみがD_{cell nax}
よりも大きいままであればメジアン代表ベ
クトルを加えて最適化する。

−段階８を実行。

段階７：−更新セルのみを最適化し、セルのひず
みがD_{cell nax}より大である場合セルを分
割して代表ベクトルを増やす。

−段階８を実行。

段階８：−全ての更新された代表ベクトルが処理
されていれば段階９を実行。

−そうでなければ段階４を実行。

段階９：−平均ひずみD_nについて試験。

−D_nが許容ひずみ限度より小であれば
使用されなかつた代表ベクトルを消去し；
更新を終了する。

−そうでなければD_{cell nax}＝
D_{cell nax}／1.1として段階３を実行。

すべての副符号帳が更新されると副符号帳が連
結されるが、更新された代表ベクトルの数が符号
帳の最大許容サイズを超えた場合にはその前に何
らかの形の仲栽段階を導入することが必要とな
る。符号帳の許容できる大きさは代表ベクトルの
ラベルインデツクスの次元に関係する。

副符号帳間での仲栽は最も使用頻度の小さかつ
た代表ベクトルを消去することでなされる。しか
し、これは任意の効果的な仲栽過程に従つて行な
えばよい。

先に強調したように、符号化を最適化する、す
なわち限られた情報ビツト速度の下で最も良質の
画質を確保するためにはベクトルの分割方法が重
要である。

第７図の分類１３を第３図及び第５図で適応符
号化により最適な方法で実行する手段の−は第６
Ｂ図に示す種類の変換ブロツクよりなる解析グリ
ツドを使用する。第６Ｂ図は本発明実施例による
適応符号化を受ける変換４×４画像ブロツクの６
つの分類グリツドよりなる組を示す。先にも説明
したように直交変換の後、変換ブロツクの16個の
係数の各々は「平均」情報を与える係数６５を除
き周波数情報を与える。係数６５は上記の理由か
ら別に処理される。

グリツドAupp，ALin，Apiag，ALOW，
Acolは特定のゾーン（右上隅、第１行、対角線、
左隅、第１列）における各変換画像ブロツクの
「活動」を計算するのに使われる。

かかるグリツドは視覚心理学的なひずみを個々
のグリツドについて実験した結果にもとづいて構
成されたものであり、ブロツクの最適化した分類
を可能にする。このように画成されたグリツドの
組より求められたクラスの組より、ゾーン毎の標
本化を、各ゾーンのブロツクの最終的大きさが標
本化の後に同じになるとの制約下で最適に適応さ
せることができる。このような同じクラスのブロ
ツクを全て標本化してその係数の一部を受信画像
信号に顕著なひずみを与えることなく消去する技
術により、処理費用が節約されまたそのクラスの
副符号帳を伝達する費用を節約できる。

各ブロツクをクラスに割当てるのは、グリツド
をあてて指定したグリツド中のブロツクの活動
（すなわち、斜線を施してしない領域の係数のみ
を考慮したブロツクの活動）を設定しきい値と比
較することにより行なうのが好ましい。

第７図は前記の方法を実行する装置の概略図で
あり、第３図の各ステツプを実行する一連の回路
及びモジユール間にデータを転送するための接続
を示す。

これらの回路及びモジユールに対応する５段階
のステツプを第８図〜第１１図に詳細に示す（段
階２は図示せず）。これらは以下の手段により順
次実行される： −ｋ個の入力データ（Vk，nk）の流れを制御す
るデータシーケンサ７０； −N₀個のクラス全体を通じて動作するクラスシ
ーケンサ７２； −Ｎ個の代表ベクトル及び対応するセル全体を通
じて動作するセルシーケンサ７１； −処理シーケンスを生じる命名シーケンサ７４。
さらに、一組のワークシートメモリ７３が各段
階間におけるデータのバツフアを行なう。

第７図に示した装置の一般的動作の説明に先立
つて、以下ではステツプ１〜５を実行する一連の
回路及びモジユールの各々について説明をする。

第８図は第３図のステツプ１を実行する論理回
路を示す。この過程は入力データ（Vk，nk）を
前のセル分割法に従つて分割する。ベクトルVk
はモジユール８０に供給されて第１６図に示すよ
うに代表ベクトルが計算される。このモジユール
８０は副符号帳Nkの大きさを記憶するメモリ
MEM−TD177と協働する。

モジユール８０の構造を第１６ａ及び第１６ｂ
図により詳細に示す。一般に、第１２図〜第１６
図において装置中の種々のモジユールの詳細な構
造を示す際、まずモジユールに入力及び出力の要
約（第１２Ａ図、第１３Ａ図、第１４Ａ図、第１
５Ａ図、第１６Ａ図）が示され、次いでモジユー
ルの詳細な内部アーキテクチヤが示される（第１
２Ｂ図、第１３Ｂ図、第１４Ｂ図、第１５Ｂ図、
第１６Ｂ図）。

ステツプ１を行なうモジユール８０は第１６Ｂ
図に示すように並列接続されたひずみ計算モジユ
ール１２０よりなる。各入力ベクトルＶを副符号
帳の各代表ベクトルとの差が計算され比較回路１
６０が最もひずみの少ない代表ベクトル、すなわ
ちベクトルＶが属するセルの代表ベクトルが検出
される。

ステツプ１の回路８０は第８図に示すように、
ベクトルVkの分類についての情報nkを供給さ
れ、アドレス計算ユニツト８１が副符号帳を記憶
しているメモリMEM−Ｄ１７０中のアドレスak
をチエツクする。

第８図に示すステツプ１を実行する回路及びモ
ジユールはさらに代表ベクトルの出現を計数する
メモリMEM−CC１７２及びクラスの出現を計
数するメモリMEM−CRを含む。これらのメモ
リ１７２及び１７３は新たなベクトルVkの代表
ベクトルの計算毎に１単位ずつ増やされる。

ステツプ２を実行する回路は図示しない。これ
はこの回路が単にデータ（Vk，dk）の流れがス
テツプ１で処理されると連続的にメモリMEM−
CC１７２と読むだけにすぎないためである。こ
のメモリ１７２の内容は観測ベクトルの組につい
てのカーデイナル数を与える。

第９図はステツプ３を実行するための回路であ
り、観測されたベクトル組にもとづいて使用する
新たな副符号帳の大きさを推定する。

図示の回路はクラスｉの処理に対応する。クラ
スｉの情報はメモリMEM−TD１７７に供給さ
れ、メモリMEM−TD１７７はそのクラスの前
の副符号帳の大きさを記憶している。この情報は
次いで多重化器／インバータ９１に供給される。
この多重化器／インバータ９１にはさらに前符号
帳と新たに副符号帳との間のカーデイナル数の差
をあらわす値Δn_iが供給される。値Δn_iはまた新た
な符号帳の大しさがゼロ以上であれぱレジスタ９
３の値を増加させる比較回路９２にも供給され
る。

多重化器９１とレジスタ９３は加算器９４に出
力供給し、加算器９４に接続する回路９５が加算
器に供給された信号の完全な値を抽出する。新た
な副符号帳N_i,tの大きさはメモリ１７１と回路９
５の出力信号を加算する第２の加算器７６より得
られる。

ステツプ４は第１０図及び第１０Ｂ図に対応す
る。このステツプはクラスｉの副符号表の更新に
対応する。

このステツプに入力される入力データは最大許
容ひずみd_iと、クラスｉの副符号帳E_i,t-1の内容
と、観測ベクトル（Vk，nk）の組とよりなる。
回路１０１がまず副符号帳全体の平均ひずみを計
算する。回路１０１は第１４ａ図及び第１４ｂ図
に詳細に示すように複数のひずみ計算回路１２０
よりなる。各々の回路１２０は観測ベクトルの
各々とその代表ベクトルとの間におけるひずみを
計算し、回路１２０の組は全ての並列接続されて
加算回路１４１に信号出力をする。回路１４１に
はさらに多重化回路１４２が続き、情報をそのク
ラスの平均ひずみd_nに関する情報を出力する。

第１０図のステツプ４は比較器回路により続け
られ、比較器回路はクラス平均ひずみが最大許容
ひずみV_i以下である場合に更新過程に割込む。

それ以外の場合にはセルシーケンサ７２が作動
され、平均ひずみがレジスタ１０３及び製表器１
０４によつてひずみ限界d_iに関連して決定される
最大ひずみd_naxよりも大きいセルが識別される。
この時点で比較器１０５はメモリMEM−D_nc１
７４中に記憶されている各セルのひずみの値を抽
出しこれを製表器１０４より求められた最大ひず
み情報と比較する。

肯定的試験結果に対応する比較器１０５の出力
はモジユール１５０に入力されて選択されたセル
の代表ベクトルの更新を行なう。回路１５０を第
１５Ｂ図により詳細に示すが、回路１５０はセル
の全てのベクトルについて異なつた次数の係数を
供給される複数の加算器１５１と、新たな代表ベ
クトルについて対応する次数の係数の新しい値を
出力する複数の多重化器１５２とよりなる。

新たな代表ベクトルは各々第１０Ｂ図に示すひ
ずみ計算回路１２０に供給される。ひずみ計算回
路１２０の出力は比較器１０６の入力に供給さ
れ、比較器１０６は計数器１０７及び２つのレジ
スタ１０８と協働して選択したセルが「近傍部
分」にあるか「最近傍部分」にあるかを吟味す
る。吟味動作の際の基準は加算器１０９及び比較
器２００により決定される。

次いで比較器２０１が処理の流れを更新回路１
８０ａ又は回路１５０及び１８０の方へ切換え、
更新回路１８０ａはLBGアルゴリズム及びスプ
リツタ技術を適用し（セルの最近傍部分に含まれ
る代表ベクトルが存在しない場合）、一方回路１
５０及び１８０は併合セルのセントロイドを再計
算しそれぞれLGBアルゴリズム及びスプリツタ
技術によつて近傍部分を再分割する。

対応するモジユール１８０を第１８図に示す。
一般に、このモジユールの入力信号は初期符号帳
（又はその一部分）E_loitと停止基準及びトリガ命
令「有効」を形成する最大許容ひずみ限界D_nax
とよりなる。またモジユール１８０の出力は更新
された符号帳（又はその一部分）E_pptである。

計算された新たな代表ベクトルはこれを記憶す
るメモリEME−Ｄ１７０に供給される。

ステツプ５の内容を第１１図に示す。ステツプ
５はシーケンサにより制御されてセル消去モジユ
ール１１０により実行され、モジユールの出力は
メモリMEM−TD１７１に接続される。セル消
去モジユール１１０はクラス及び代表ベクトルの
出現情報をそれぞれ供給するメモリCR＋CC１７
２，１７３と協働する。

比較１１１は新たに連結形成された符号帳のカ
ージナル数がしきい値Ｎ内に復帰した場合に更新
過程に割込む。

第１２図はステツプ１及び４で使われるひずみ
計算モジユール１２０の実施例を示す。これらの
モジユールの各々は並列接続された減算器１２１
よりなり、その出力端子はそれぞれの多重化器１
２２に接続されている。多重化器は全て加算器１
２３に接続され、加算器１２３はさらに多重化器
１２４に接続され、多重化器１２４により２つの
ベクトルＸとＹとの間のひずみが求められる。

第１３図はひずみの大きいセルを同定して選択
するのに使われる最大ひずみ計算モジユール１３
１を示す。このモジユールは並列接続された複数
のひずみ計算モジユール１２０よりなり比較器１
３０に出力供給し、この比較器１３０より最大ひ
ずみ値が出力される。

第１７図は副符号帳E_iの連結により形成される
符号帳Ｅを記憶するメモリMEM−Ｄ１７０の分
割を示す。

クラスｉに属しメモリMEM−Ｄ１７０中に記
憶されている代表ベクトルr_i，J_pの各々はその出
現回数が入力データ（Vk，nk）の流れの中にお
いてその代表ベクトルが使用される回数に等し
い。この出現回数は第８図に関連して先に説明し
たような計数を行なうことにより求められ完全な
符号帳Ｅの大きさと等しい大きさＮを有するメモ
リMEM−CR１７３中に記憶される。

入力データの流れの中において各々のクラスが
出現する回数は先に説明したようにメモリMEM
−CC１７２中に記憶される。

メモリMEM−TDは各々の副符号帳E_iの大き
さ及び連結された完全な符号帳の大きさＮを記憶
する。

最後にメモリMEM−D_nc及びMEM−D_ncが各
セル及び各クラスについて平均ひずみ値を記憶す
る。先にも説明したように、平均ひずみの計算は
MEM−CR１７３及びMEM−CC１７２に記憶
された代表ベクトル及びクラスの出現回数を考慮
して実行される。

第１図に示したような符号化−復号スキームに
おける本発明方法の使用例においては信号器中に
はメモリ１７０しか存在せず、他のメモリは伝送
チヤンネルの上流側において符号化器により実行
される更新過程でのみ必要となる。

本発明実施例の適応符号化方法の適用例におい
ては一連の画像が伝送される。

この方法は各画像を４×４正方形画像ブロツク
についての「離散的コサイン変換」（DCT）によ
り変換して実行される。ベクトルの次元は15であ
り、入力される観測ベクトルの総数ＫはＫ＝
11256である。この観測ベクトルにより１フレー
ムの画像が表現されこの１フレームの画像はさら
に４×４のブロツクに分解される。

ブロツクは17のクラスに分類され、符号帳全体
の大きさはＮ＝4096に制限される（12ebのワー
ドで表現可能）。

各クラス毎に選択されるひずみ値は： −クラス１が11； −クラス５，７，９，11が16； −他のクラスが49である。

ステツプ４を実行する際のパラメータは： −d_nax＝4diで初期化して新たなひずみ限界値を
d_nax＝d_nax／1.1で求める計算； −P_nax＝１とし（単一の最近傍代表ベクトルに制
限された近傍部分の調査）； −各選択されたセルの代表ベクトルを中心とす
るそれぞれd_i及び2.5d_iに対応する半径f_nio及び
f_naxの値。

シミユレーシヨンをベクトルプロセツサを備え
たVAX11／750形ミニコンピユータにもとづいて
行なつた。このコンピユータは0.7MIPS（百万を
単位とした毎秒当り命令数）の演算速度を有す
る。

処理されたフレームシーケンス（“Car”シー
ケンス）の符号帳Ｅの更新処理は平均1.5分間で
なされた。第１９図に示す表は一連の画像１，１
０，２０及び３０の第１フレームを符号化するク
ラス別符号化の結果を示す。欄内の数字は順にク
ラスの番号、検討した画像、画像ｔ−１と比較し
た画像ｔの各クラスの頻度、更新された代表ベク
トルの数、符号帳の大きさ、及びクラス中の観測
された近い及び最大のひずみに対応する。

このシミユレーシヨンでは各クラスの並列管理
とかセルの系列化とかあるいは更新とかについて
並列処理は一切行なわれなかつた。従つて計算時
間についてはまだかなり節約する余裕がある。

また、代表ベクトルの検索に２進分岐法を使用
しまたベクトル量子化を縦続的に実行することに
より装置を有線形式で構成でき標本化周波数を現
行の標準的デジタルテレビジヨンに対応する
13.5MHzに近づけることができる。

要約すると、本発明はデジタル音声信号、デジ
タルテレビジヨン信号及びその他の信号の伝送に
適用可能なベクトル量子化によるるデジタル信号
の適応符号化技術を使用したデータ圧縮方法及び
装置に関する。符号幅を選択的かつ局部的に更新
して最適化することにより伝送ビツト速度が制限
された条件下でも受信信号の質を向上できる。使
用中の符号表を使つてひずみの大きいセルが選び
出され、これらのセルを隣接のセルと関連して分
割することによりセルが再構成されまた符号帳が
更新される。また更新データは受信機へ伝送され
る。好ましいベクトル量子化ではセルがひずみを
最適化するように分類され、符号帳は別々に更新
される副符号帳を連結した構成を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図はベクトル量子化を使つたデジタル画像
信号の符号化−復号過程を示す概略図、第２図は
ベクトル量子化による２次元空間の分割の原理を
示すベクトル空間の概略図、第３図は本発明実施
例による一連の好ましい符号化過程を示す機能
図、第４図は符号化過程で使われる動作パラメー
タを示す図、第５図は第３図のステツプ４におけ
る副符号帳の一連の局部的更新過程を示す論理チ
ヤート図、第６Ａ図は第５図における最近傍セル
と装備に関連しながらなされるベクトル空間中に
おけるセルの再構成を示す図、第６Ｂ図は第３図
の適応符号化過程を適用される変換画像ブロツク
を分類するための一組のグリツドを示す画像の部
分図、第７図は第３図のステツプを実行する本発
明実施例装置及び各々第３図のステツプを実行す
る一連の回路及びモジユール間におけるデータ転
送のための接続を示す概略図、第８図、第９図、
第１０Ａ図、第１０Ｂ図、及び第１１図はそれぞ
れ第７図装置の一部に対応する一連の回路及びモ
ジユールの詳細を示す概略図、第１２図〜第１７
図は第８図〜第１１図のモジユールの一部を詳細
に示す図、第１８図は第１０Ｂ図に示すLGBア
ルゴリズム及びスプリツタ技術による更新のため
のモジユールを示す図、第１９図（その１）及び
第１９図（その２）は本発明による画像信号のク
ラス別符号化の例を示す表の図である。 １０…入力信号、１１…画像ブロツク分解、１
２…直交変換、１３…画像分類、１４…ベクトル
量子化、１５…伝送チヤンネル、１６…復号、１
５…逆変換、１８…画像再構成、２１…ベクト
ル、２２…セル、２３…代表ベクトル、４０…更
新システム、５１〜５９…ステツプ、６１…最近
傍部分、６２…準近傍部分、６５…係数、７０…
データシーケンサ、７１…クラスシーケンサ、７
２…セルシーケンサ、７３…ワークシーケンサ、
７４…命令シーケンサ、８０…セル分割モジユー
ル、８１…アドレス計算ユニツト、９１…多重化
器／インバータ、９２，１０２，１０５，１０
６，１１１，１３０，１６０，２００，２０１…
比較回路、９３，１０３，１０８…レジスタ、９
４，９６，１０９，１２３，１４１，１５１…加
算器、９５…完全値回路、１０１…平均ひずみ計
算回路、１０４…製表器、１０７…計数器、１１
０…セル消去モジユール、１２を…ひずみ計算モ
ジユール、１３１…最大ひずみ計算モジユール、
１２１…減算器、１１１，１２４，１４２，１５
２…多重化器、１５０…セントロイド再計算回
路、１７０〜１７３…メモリ、１８０…符号帳更
新モジユール、１８０ａ…更新回路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ ベクトル量子化により複数の成分を有するデ
   ジタル信号を適応的に符号化することによる情報
   ビツト速度が制限された条件下における高質符号
   化信号を形成するための、デジタル信号成分がと
   り得る状態により形成される空間をセルに分割
   し、各セルについて単一の代表ベクトルを選定
   し、信号の各成分をその信号が属するセルの代表
   ベクトルにより置換え、分割により形成された代
   表ベクトルの組により符号帳を形成し、さらに、
   符号帳を局部的に更新する段階よりなるデジタル
   信号の適応符号化方法であつて：更新は ａ−現在の符号帳を使つて新たな信号成分の組に
   対して符号化を行つた場合に所定の限界値を越
   えるようなひずみを生じるセルを選び出し： ｂ−該選択されたセルの各々及び近傍部分が独立
   のセルの組を含み更に該選択されたセルに隣接
   する少なくとも一のセルを含むとこの該選択さ
   れたセルの近傍部分においても又新たな信号成
   分の組を使用する符号帳の内容及び始業頻度を
   分析し； ｃ−該選択されたセルの該近傍部分の分割を、該
   相互に関連したセルの組に対応した１又は複数
   の新たな代表ベクトルを定義することにより再
   構成する段階によりなされることを特徴とする
   方法。 ２ 該選択されたセルの近傍部分を分析する段階
   は、再近傍部分（隣接部分）と準近傍部分（単な
   る近傍部分）とを区別し、再構成する該段階は該
   最近傍部分中の全てのセルを併合して新たな共通
   の代表ベクトルを再計算し、該準近傍部分のセル
   を併合されたセルをも含め相互に関連させながら
   構成する段階よりなることを特徴とする特許請求
   の範囲第１項記載の方法。 ３ 該近傍部分の全てのセルを併合されたセルも
   含めて相互に関連させながら更新する段階は
   LBGアルゴリズム及び／又はセル分割技術を使
   つて実行させることを特徴とする特許請求の範囲
   第２項記載の方法。 ４ 該ベクトル量子化は複数のクラムのベクトル
   量子化について実行され、該符号帳はそれぞれの
   クラスに対応する各副符号帳を連結することによ
   つて形成され、符号帳の更新は該副符号帳の並列
   更新で実行されることを特徴とする特許請求の範
   囲第１項記載の方法。 ５ 該連結形成された符号帳の大きさは固定され
   ており、適応符号化過程は使用されることの少な
   いセルの消去を含む副符号帳の大きさに関する一
   組の仲裁過程を含むことを特徴とする特許請求の
   範囲第４項記載の方法。 ６ 該ひずみの大きいセルを選択する段階は最大
   許容ひずみ限界と比較して実行され、該最大許容
   ひずみ減退は符号帳全体についてひずみが許容可
   能になるまで繰り返し減少されることを特徴とす
   る特許請求の範囲第１項記載の方法。 ７ 平均ひずみが許容ひずみ限界よりも小さい場
   合は副符号帳の更新がされないことを特徴とする
   特許請求の範囲第４項記載の方法。 ８ 該各々の選択されたセルの近傍部分の分析は
   最大許容ひずみf_naxに等しい径を有する併合セル
   の代表ベクトルを中心とする球内に位置するＰ個
   の第１の代表ベクトルを求め、次いで該Ｐ個の代
   表ベクトルのうち径がf_nio（f_nio＜f_nax）の球内に
   含まれP1個の代表ベクトルを求めることによつ
   てなされ、該P1の代表ベクトルにより該最近傍
   部分があらわされP1の代表ベクトル以外の他の
   Ｐの代表ベクトルにより該準近傍部分が表される
   ことを特徴とする特許請求の範囲第２項記載の方
   法。 ９ デジタルテレビジヨン画像信号の符号化に使
   われ、画像信号を４×４画素よりなるブロツクに
   分解し、該ブロツクをコサイン変換形の直交変換
   により予備処理し、該変換ブロツクをグリツドに
   よりその活動を解析してクラス別に分類し、分類
   された変換ブロツクをゾーン毎に標本化シ、ブロ
   ツクを各クラスに対応する副符号帳を使つて別々
   にベクトル量子化する段階よりなり、ブロツクの
   分類と標本化は経験的に得られた視覚心理学的な
   ひずみを対応する基準を用いてなされることを特
   徴とする特許請求の範囲第４項記載の方法。 １０ インターレースされたデジタル画像信号の
   符号化に使用され、奇数フレームと偶数フレーム
   にそれぞれ特定の副符号表があてられることを特
   徴とする特許請求の範囲第９項記載の方法。