JPH05241774A - 符号化器 - Google Patents
符号化器Info
- Publication number
- JPH05241774A JPH05241774A JP3917792A JP3917792A JPH05241774A JP H05241774 A JPH05241774 A JP H05241774A JP 3917792 A JP3917792 A JP 3917792A JP 3917792 A JP3917792 A JP 3917792A JP H05241774 A JPH05241774 A JP H05241774A
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- JP
- Japan
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- symbols
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- encoding
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、エントロピー符号化において、任
意のシンボルを付加ビットでまとめて表現することによ
って、符号化効率の改善および符号化テーブルの縮小を
実現する。 【構成】 特殊発生回数テーブル２において、符号化対
象のシンボルに付加シンボルを加える。他のシンボルと
比較して、発生回数が少ないシンボルの発生回数を０に
設定し、発生回数０のシンボルは付加シンボルと選択符
号で表現する。
意のシンボルを付加ビットでまとめて表現することによ
って、符号化効率の改善および符号化テーブルの縮小を
実現する。 【構成】 特殊発生回数テーブル２において、符号化対
象のシンボルに付加シンボルを加える。他のシンボルと
比較して、発生回数が少ないシンボルの発生回数を０に
設定し、発生回数０のシンボルは付加シンボルと選択符
号で表現する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、多値データの符号化を
行う算術符号化あるいはハフマン符号化に代表されるエ
ントロピー符号化器に関する。
行う算術符号化あるいはハフマン符号化に代表されるエ
ントロピー符号化器に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の技術には、Ian H.Witten,Radford
M.Neal,and John G.Cleary,"Arithmetic coding for d
ata compression",Communications of the ACM,Vol.30,
No.6,pp.520-540(1987)（以後参考文献と称する）に記
載される算術符号器（図７（ａ））や、ハフマン符号器
（図７（ｂ））があった。
M.Neal,and John G.Cleary,"Arithmetic coding for d
ata compression",Communications of the ACM,Vol.30,
No.6,pp.520-540(1987)（以後参考文献と称する）に記
載される算術符号器（図７（ａ））や、ハフマン符号器
（図７（ｂ））があった。
【０００３】各入力シンボルの発生回数を記録しておく
発生回数テーブル７１は、 （１）実際の発生回数を数える場合（適応化） （２）予め発生回数を入力しておく場合（非適応化） がある。符号化テーブル１３（１６）は、入力シンボル
と符号化語の対応を示すものであり、発生回数テーブル
７１を基準に生成する。符号化テーブルは、算術符号化
の場合は各シンボルの発生回数に比例して分割された直
線（１３）となり、ハフマン符号化の場合はハフマン符
号化テーブル（１６）となるが、発生回数テーブル７１
は符号化方式によらない。符号化は、入力シンボル１１
を算術符号化器１４あるいはハフマン符号化器１７がそ
れぞれ符号化テーブル１３か１６を参照しながら行う。
発生回数テーブル７１は、 （１）実際の発生回数を数える場合（適応化） （２）予め発生回数を入力しておく場合（非適応化） がある。符号化テーブル１３（１６）は、入力シンボル
と符号化語の対応を示すものであり、発生回数テーブル
７１を基準に生成する。符号化テーブルは、算術符号化
の場合は各シンボルの発生回数に比例して分割された直
線（１３）となり、ハフマン符号化の場合はハフマン符
号化テーブル（１６）となるが、発生回数テーブル７１
は符号化方式によらない。符号化は、入力シンボル１１
を算術符号化器１４あるいはハフマン符号化器１７がそ
れぞれ符号化テーブル１３か１６を参照しながら行う。
【０００４】ここで、全ての種類の入力シンボルの発生
回数テーブル７１上の値は最小でも１にしておく必要が
あった。
回数テーブル７１上の値は最小でも１にしておく必要が
あった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の技術では、符号
化を行う際に、符号化テーブル上に符号語が確保されて
いない入力シンボルは符号化できないので、存在するシ
ンボルの発生回数テーブル上の値に０でない発生回数を
与えておく必要がある。しかし、実際の入力シンボル列
の中には、発生回数が他のシンボルの発生回数と比較し
て非常に小さく、０に近いものも存在する。
化を行う際に、符号化テーブル上に符号語が確保されて
いない入力シンボルは符号化できないので、存在するシ
ンボルの発生回数テーブル上の値に０でない発生回数を
与えておく必要がある。しかし、実際の入力シンボル列
の中には、発生回数が他のシンボルの発生回数と比較し
て非常に小さく、０に近いものも存在する。
【０００６】算術符号化の場合、そのようなシンボルが
多数存在すると、それらが占有する符号化テーブル上の
値が大きくなり、相対的に他のシンボルに割り当てる符
号化テーブル上の領域が減少し、結果として符号化効率
の低下を招くという課題を有する。
多数存在すると、それらが占有する符号化テーブル上の
値が大きくなり、相対的に他のシンボルに割り当てる符
号化テーブル上の領域が減少し、結果として符号化効率
の低下を招くという課題を有する。
【０００７】ハフマン符号の場合には、全てのシンボル
に符号語を割り当てる必要があり、発生回数の少ないシ
ンボルほど符号語が長いために、符号化テーブルが拡大
するという問題点を有する。
に符号語を割り当てる必要があり、発生回数の少ないシ
ンボルほど符号語が長いために、符号化テーブルが拡大
するという問題点を有する。
【０００８】本発明は、このような問題点を解決するも
ので、その目的は、発生回数の低いシンボルの発生回数
テーブル上の値を０として、発生回数の少ないシンボル
が符号化テーブル上を占有することを防ぐことによっ
て、算術符号においては符号化効率の改善、ハフマン符
号においては、符号化効率の改善及び符号化テーブルの
縮小を実現するところにある。
ので、その目的は、発生回数の低いシンボルの発生回数
テーブル上の値を０として、発生回数の少ないシンボル
が符号化テーブル上を占有することを防ぐことによっ
て、算術符号においては符号化効率の改善、ハフマン符
号においては、符号化効率の改善及び符号化テーブルの
縮小を実現するところにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明のエントロピー符
号化器は、入力シンボルの種類別の発生回数を記録する
こと、前記発生回数記録を一定数のシンボルの入力後に
１／ｎに更新すること、前記更新では、未入力のシンボ
ルの発生回数記録を０にすること、入力シンボルの他に
１つの特殊シンボルを付け加えること、発生回数が０の
シンボルの符号化は、すべて前記特殊シンボルで行うこ
と、特殊シンボルとともに、復号すべきシンボルを選択
するための選択符号を付け加えることを特徴とする。
号化器は、入力シンボルの種類別の発生回数を記録する
こと、前記発生回数記録を一定数のシンボルの入力後に
１／ｎに更新すること、前記更新では、未入力のシンボ
ルの発生回数記録を０にすること、入力シンボルの他に
１つの特殊シンボルを付け加えること、発生回数が０の
シンボルの符号化は、すべて前記特殊シンボルで行うこ
と、特殊シンボルとともに、復号すべきシンボルを選択
するための選択符号を付け加えることを特徴とする。
【００１０】
（実施例１）本発明を適応型算術符号化に用いた場合の
実施例を図１（ａ）を用いて説明する。
実施例を図１（ａ）を用いて説明する。
【００１１】図１（ａ）において、特殊発生回数テーブ
ル１２は各シンボルの発生回数を数え、符号化テーブル
１３は入力シンボル１１と符号語１５の対応を示す。符
号化テーブル１３は、特殊発生回数テーブル１２に基づ
いて生成されるので、特殊発生回数テーブル１２によっ
て符号化特性が決定される。
ル１２は各シンボルの発生回数を数え、符号化テーブル
１３は入力シンボル１１と符号語１５の対応を示す。符
号化テーブル１３は、特殊発生回数テーブル１２に基づ
いて生成されるので、特殊発生回数テーブル１２によっ
て符号化特性が決定される。
【００１２】特殊発生回数テーブル１２において、任意
のシンボルのテーブル上の発生回数を０にできるように
すると同時に、１つの特殊シンボル（以後付加シンボル
と称する）を付け加え、発生回数を０にしたシンボルを
符号化する際には、付加シンボルを符号化する。テーブ
ル上の発生回数が０のシンボルが多数存在する場合に
は、付加シンボルに再生すべきシンボルを区別する選択
符号を付け加える。図２（ａ）の従来の発生回数テーブ
ルを用いて作成した符号化テーブルは、本発明の特殊発
生回数テーブルを用いて作成すると図２（ｂ）となる。
図２（ａ）において、２１のシンボルＳ1 から２２のシ
ンボルＳN までの総シンボル数Ｎに対して、図２（ｂ）
においては、２１のシンボルＳ1 から２３のシンボルＳ
K までのシンボル数Ｋに付加シンボル２４を付け加え
る。図２（ｂ）では、図２（ａ）のいくつかのシンボル
が付加シンボル２４で符号化されるので、Ｋ＜Ｎとな
る。
のシンボルのテーブル上の発生回数を０にできるように
すると同時に、１つの特殊シンボル（以後付加シンボル
と称する）を付け加え、発生回数を０にしたシンボルを
符号化する際には、付加シンボルを符号化する。テーブ
ル上の発生回数が０のシンボルが多数存在する場合に
は、付加シンボルに再生すべきシンボルを区別する選択
符号を付け加える。図２（ａ）の従来の発生回数テーブ
ルを用いて作成した符号化テーブルは、本発明の特殊発
生回数テーブルを用いて作成すると図２（ｂ）となる。
図２（ａ）において、２１のシンボルＳ1 から２２のシ
ンボルＳN までの総シンボル数Ｎに対して、図２（ｂ）
においては、２１のシンボルＳ1 から２３のシンボルＳ
K までのシンボル数Ｋに付加シンボル２４を付け加え
る。図２（ｂ）では、図２（ａ）のいくつかのシンボル
が付加シンボル２４で符号化されるので、Ｋ＜Ｎとな
る。
【００１３】特殊発生回数テーブルの動作例を図３を用
いて説明する。図３（ａ）は、本発明の特殊発生回数テ
ーブルの初期状態である。Ｓ1 〜ＳN のＮ種類のシンボ
ルに付加シンボルＳA を加えたＮ＋１種類のシンボルの
発生回数を記録するテーブルである。かっこ内の数字
は、各シンボルの発生回数で、初期値として１を与えて
ある。符号化中に、入力されたシンボルの発生回数を数
えて特殊発生回数テーブルを更新してゆき、入力シンボ
ルを効率よく符号化できる符号化テーブルを生成するこ
とができる。ここでは、最大の発生回数がある一定値に
達した時点で、すべてのシンボルの発生回数を１／２に
する（以後この動作を更新と称する）。図３（ｂ）は、
更新直前の特殊発生回数テーブルである。この時、参考
文献の手法では、符号化最中に現れなかったシンボルの
発生回数を最低でも１に保つ必要があり、全てのシンボ
ルの発生回数を１／２にすることはできなかった。図３
（ｃ）は、本発明を用いて図３（ｂ）を更新した結果得
られる特殊発生回数テーブルである。更新時の発生回数
が初期値であるシンボルは実際には出現しなかったシン
ボルであるから、そのシンボルの特殊発生回数テーブル
上の値を０としてある。
いて説明する。図３（ａ）は、本発明の特殊発生回数テ
ーブルの初期状態である。Ｓ1 〜ＳN のＮ種類のシンボ
ルに付加シンボルＳA を加えたＮ＋１種類のシンボルの
発生回数を記録するテーブルである。かっこ内の数字
は、各シンボルの発生回数で、初期値として１を与えて
ある。符号化中に、入力されたシンボルの発生回数を数
えて特殊発生回数テーブルを更新してゆき、入力シンボ
ルを効率よく符号化できる符号化テーブルを生成するこ
とができる。ここでは、最大の発生回数がある一定値に
達した時点で、すべてのシンボルの発生回数を１／２に
する（以後この動作を更新と称する）。図３（ｂ）は、
更新直前の特殊発生回数テーブルである。この時、参考
文献の手法では、符号化最中に現れなかったシンボルの
発生回数を最低でも１に保つ必要があり、全てのシンボ
ルの発生回数を１／２にすることはできなかった。図３
（ｃ）は、本発明を用いて図３（ｂ）を更新した結果得
られる特殊発生回数テーブルである。更新時の発生回数
が初期値であるシンボルは実際には出現しなかったシン
ボルであるから、そのシンボルの特殊発生回数テーブル
上の値を０としてある。
【００１４】特殊発生回数テーブル上の値が０のシンボ
ルは、符号化テーブルに符号語を持たないので符号化で
きなくなる。しかし、特殊発生回数テーブルは、過去の
データから生成したものなので、特殊発生回数テーブル
上の値を０にしたシンボルのこれからの発生回数は０と
は限らない。そこで、特殊発生回数テーブル上の値が０
のシンボルは、付加シンボルと選択符号を用いて符号化
可能としておく。図４（ａ）は更新前の特殊発生回数テ
ーブル図３（ｂ）から生成した符号化テーブルであり、
図４（ｂ）は更新後の特殊発生回数テーブル図３（ｃ）
から生成した符号化テーブルである。更新により、特殊
発生回数テーブルの値が０になったシンボル３１ａ〜３
１ｃのシンボルに対応する４１ａ〜４１ｃの符号語がな
くなっている。以上のような構成にすることによって、
発生回数の低いデータが多数存在する場合の符号化テー
ブル上の領域割当を最適化し、圧縮率をあげることがで
きる。
ルは、符号化テーブルに符号語を持たないので符号化で
きなくなる。しかし、特殊発生回数テーブルは、過去の
データから生成したものなので、特殊発生回数テーブル
上の値を０にしたシンボルのこれからの発生回数は０と
は限らない。そこで、特殊発生回数テーブル上の値が０
のシンボルは、付加シンボルと選択符号を用いて符号化
可能としておく。図４（ａ）は更新前の特殊発生回数テ
ーブル図３（ｂ）から生成した符号化テーブルであり、
図４（ｂ）は更新後の特殊発生回数テーブル図３（ｃ）
から生成した符号化テーブルである。更新により、特殊
発生回数テーブルの値が０になったシンボル３１ａ〜３
１ｃのシンボルに対応する４１ａ〜４１ｃの符号語がな
くなっている。以上のような構成にすることによって、
発生回数の低いデータが多数存在する場合の符号化テー
ブル上の領域割当を最適化し、圧縮率をあげることがで
きる。
【００１５】図５は、本発明を用いた入力シンボル符号
化の流れ図である。入力シンボルが算術符号器に入力さ
れると、これに対応する符号語が符号化テーブルに存在
するか否かを検索し（図５（３））、符号化テーブル上
に対応する符号語が存在すれば、前記符号語を用いて算
術符号化する（図５（４））。一方、上記検索で符号化
テーブル上に存在しないと判断されたシンボルは付加シ
ンボルを算術符号化する（図５（４））と同時に、付加
シンボルで符号化するシンボルが多種類存在する場合
は、選択符号も同時に記録する（図５（５））。図６
（ａ）は、入力シンボル列の一部を模式化したものであ
る。かっこ内の数字は、各シンボルの特殊発生回数テー
ブル上の値である。本発明においては、このシンボル列
は図６（ｂ）のシンボル列を算術符号化することと同じ
である。ここで、ＳA は付加シンボルである。付加シン
ボルを用いたときは図６（ｃ）のような選択符号が加わ
る。
化の流れ図である。入力シンボルが算術符号器に入力さ
れると、これに対応する符号語が符号化テーブルに存在
するか否かを検索し（図５（３））、符号化テーブル上
に対応する符号語が存在すれば、前記符号語を用いて算
術符号化する（図５（４））。一方、上記検索で符号化
テーブル上に存在しないと判断されたシンボルは付加シ
ンボルを算術符号化する（図５（４））と同時に、付加
シンボルで符号化するシンボルが多種類存在する場合
は、選択符号も同時に記録する（図５（５））。図６
（ａ）は、入力シンボル列の一部を模式化したものであ
る。かっこ内の数字は、各シンボルの特殊発生回数テー
ブル上の値である。本発明においては、このシンボル列
は図６（ｂ）のシンボル列を算術符号化することと同じ
である。ここで、ＳA は付加シンボルである。付加シン
ボルを用いたときは図６（ｃ）のような選択符号が加わ
る。
【００１６】復号するときは、付加シンボルＳA を復号
したときは同時に読み出される選択符号Ｄ10、Ｄ8 、Ｄ
34からシンボルを決定し、そうでないときは復号したシ
ンボルを用いる。
したときは同時に読み出される選択符号Ｄ10、Ｄ8 、Ｄ
34からシンボルを決定し、そうでないときは復号したシ
ンボルを用いる。
【００１７】本発明は特に多種類のシンボルから成立
ち、かつ日本語文書のように使用回数の少ないシンボル
が多数存在するデータを符号化するときに特に効果を発
揮し、符号化テーブル削減と符号化に要する時間の短縮
が実現できる。
ち、かつ日本語文書のように使用回数の少ないシンボル
が多数存在するデータを符号化するときに特に効果を発
揮し、符号化テーブル削減と符号化に要する時間の短縮
が実現できる。
【００１８】また、本発明の符号化方式を用いると、更
新時に発生する発生回数記録の誤りを減少させることが
できるので、任意の間隔で何回でも発生回数記録を更新
できるという効果もある。画像データのように、局所的
に統計的性質が変化するデータに対しても効果的な符号
化が行える。
新時に発生する発生回数記録の誤りを減少させることが
できるので、任意の間隔で何回でも発生回数記録を更新
できるという効果もある。画像データのように、局所的
に統計的性質が変化するデータに対しても効果的な符号
化が行える。
【００１９】参考文献では、２14のデータを符号化した
後に発生回数テーブル７１の更新を行っていた。本発明
では、特殊発生回数テーブル１２の更新間隔を２4 とし
て符号化を行った。この結果、SIDBAのgirlやcouple等
の画像データ（シンボルの種類Ｎ＝２５６）について
は、入力データの局所的なデータの変化に追従できるよ
うになり、参考文献の手法に比べて、１〜２．５％ほど
の符号化効率の向上が可能となった。
後に発生回数テーブル７１の更新を行っていた。本発明
では、特殊発生回数テーブル１２の更新間隔を２4 とし
て符号化を行った。この結果、SIDBAのgirlやcouple等
の画像データ（シンボルの種類Ｎ＝２５６）について
は、入力データの局所的なデータの変化に追従できるよ
うになり、参考文献の手法に比べて、１〜２．５％ほど
の符号化効率の向上が可能となった。
【００２０】符号化する際の付加ビットのとる発生回数
には固定した値を用いたが、付加ビットの発生回数を表
現するシンボルの数に比例させたり、あらかじめ付加ビ
ットの発生回数とシンボル数の対応表を決定して、付加
ビットの発生回数を変化させる手法を使用してもよい。
には固定した値を用いたが、付加ビットの発生回数を表
現するシンボルの数に比例させたり、あらかじめ付加ビ
ットの発生回数とシンボル数の対応表を決定して、付加
ビットの発生回数を変化させる手法を使用してもよい。
【００２１】さらに、符号化最中に入力シンボルの統計
的性質を常時監視し、その性質が変化した時点で更新を
行う手段を使用してもよい。画像データを扱う例として
は、ｎラインを一つのブロックとし、ブロック毎の平均
と分散から統計的性質を決定する手法などをあげること
ができる。
的性質を常時監視し、その性質が変化した時点で更新を
行う手段を使用してもよい。画像データを扱う例として
は、ｎラインを一つのブロックとし、ブロック毎の平均
と分散から統計的性質を決定する手法などをあげること
ができる。
【００２２】（実施例２）本発明の適応型ハフマン符号
化への応用を図１（ｂ）を用いて説明する。
化への応用を図１（ｂ）を用いて説明する。
【００２３】実施例１の適応型算術符号と特殊発生回数
テーブル１２の生成法は共通で、符号化テーブル１６は
ハフマン符号となる。
テーブル１２の生成法は共通で、符号化テーブル１６は
ハフマン符号となる。
【００２４】特殊発生回数テーブルの更新方法を前述の
適応型算術符号と同じとして、発生回数０の入力シンボ
ルの符号シンボルは生成しない。符号語が存在しない入
力シンボルは、付加シンボルと選択符号で符号化する。
適応型算術符号と同じとして、発生回数０の入力シンボ
ルの符号シンボルは生成しない。符号語が存在しない入
力シンボルは、付加シンボルと選択符号で符号化する。
【００２５】本発明を用いると、圧縮率をあげることが
できる。また、ハフマン符号は、発生回数の少ないシン
ボルの符号語が長いという性質を持ち、それらの符号語
を生成しないことになるので、符号化テーブルの縮小が
実現できる。
できる。また、ハフマン符号は、発生回数の少ないシン
ボルの符号語が長いという性質を持ち、それらの符号語
を生成しないことになるので、符号化テーブルの縮小が
実現できる。
【００２６】（実施例３）本発明の非適応型算術符号化
と非適応型ハフマン符号化への応用を図１（ａ）と図１
（ｂ）を用いて説明する。
と非適応型ハフマン符号化への応用を図１（ａ）と図１
（ｂ）を用いて説明する。
【００２７】あらかじめ、ほとんど発生しない入力シン
ボルの特殊発生回数テーブル２の値を０として、符号化
テーブル１３と１６を作成する。非適応型の符号化で
は、符号化途中で発生回数テーブルを変化させないの
で、符号化テーブルは固定となる。
ボルの特殊発生回数テーブル２の値を０として、符号化
テーブル１３と１６を作成する。非適応型の符号化で
は、符号化途中で発生回数テーブルを変化させないの
で、符号化テーブルは固定となる。
【００２８】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、発生回数
の少ないシンボル列が多数存在する場合でも、効率よく
符号化でき、符号化と復号化に要する時間の短縮も実現
できる。
の少ないシンボル列が多数存在する場合でも、効率よく
符号化でき、符号化と復号化に要する時間の短縮も実現
できる。
【図１】（ａ）は本発明の算術符号化器のブロック図、
（ｂ）は本発明のハフマン符号化器のブロック図。
（ｂ）は本発明のハフマン符号化器のブロック図。
【図２】（ａ）は従来の算術符号化器の符号化テーブル
の模式図、（ｂ）は本発明による算術符号化器の符号化
テーブルの模式図。
の模式図、（ｂ）は本発明による算術符号化器の符号化
テーブルの模式図。
【図３】（ａ）は本発明の特殊発生回数テーブルの初期
状態図、（ｂ）はいくつかのデータを符号化し終えた後
の本発明の特殊発生回数テーブルの状態図、（ｃ）は
（ｂ）を更新したときの本発明の特殊発生回数テーブル
の状態図。
状態図、（ｂ）はいくつかのデータを符号化し終えた後
の本発明の特殊発生回数テーブルの状態図、（ｃ）は
（ｂ）を更新したときの本発明の特殊発生回数テーブル
の状態図。
【図４】（ａ）は本発明の更新前の算術符号器の符号化
テーブルの模式図、（ｂ）は本発明の更新後の算術符号
器の符号化テーブルの模式図。
テーブルの模式図、（ｂ）は本発明の更新後の算術符号
器の符号化テーブルの模式図。
【図５】本発明による符号化の流れ図。
【図６】（ａ）は入力シンボル列の一部の模式図、
（ｂ）は本発明によって符号化器が符号化するシンボル
列の一部の模式図、（ｃ）は選択符号の模式図。
（ｂ）は本発明によって符号化器が符号化するシンボル
列の一部の模式図、（ｃ）は選択符号の模式図。
【図７】（ａ）は従来の算術符号化器のブロック図、
（ｂ）は従来のハフマン符号化器のブロック図。
（ｂ）は従来のハフマン符号化器のブロック図。
１１ 入力シンボル １２ 特殊発生回数テーブル １３ 符号化テーブル １４ 算術符号化器 １５ 符号語 １６ 符号化テーブル １７ ハフマン符号化器 １８ 符号語 ２１ シンボルＳ1 ２２ シンボルＳN ２３ シンボルＳK ２４ 付加シンボル ３１ａ〜３１ｃ 更新後に付加シンボルに吸収されるシ
ンボル（かっこ内は発生回数） ３２ 付加シンボル（かっこ内は発生回数） ４１ａ〜４１ｃ 更新後に付加シンボルに吸収されるシ
ンボル ６１ａ〜６１ｅ 入力シンボル列の一部Ｓ20、Ｓ10、Ｓ
25、Ｓ8、Ｓ34（かっこ内は発生回数テーブル上の値） ６２ 付加シンボル（かっこ内は発生回数テーブル上
の値） ６３ａ〜６３ｃ Ｓ10、Ｓ8、Ｓ34の選択符号Ｄ10、
Ｄ8、Ｄ34 ７１ 発生回数テーブル
ンボル（かっこ内は発生回数） ３２ 付加シンボル（かっこ内は発生回数） ４１ａ〜４１ｃ 更新後に付加シンボルに吸収されるシ
ンボル ６１ａ〜６１ｅ 入力シンボル列の一部Ｓ20、Ｓ10、Ｓ
25、Ｓ8、Ｓ34（かっこ内は発生回数テーブル上の値） ６２ 付加シンボル（かっこ内は発生回数テーブル上
の値） ６３ａ〜６３ｃ Ｓ10、Ｓ8、Ｓ34の選択符号Ｄ10、
Ｄ8、Ｄ34 ７１ 発生回数テーブル
Claims (1)
- 【請求項１】エントロピー符号化器において、 ａ）入力シンボルの種類別の発生回数を記録すること、 ｂ）前記発生回数記録を一定数のシンボルの入力後に１
／ｎに更新すること、 ｃ）前記更新では、未入力のシンボルの発生回数記録を
０にすること、 ｄ）入力シンボルの他に１つの特殊シンボルを付け加え
ること、 ｅ）発生回数が０のシンボルの符号化は、すべて前記特
殊シンボルで行うこと、 ｆ）特殊シンボルとともに、復号すべきシンボルを選択
するための選択符号を付け加えることを特徴とするエン
トロピー符号化器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3917792A JPH05241774A (ja) | 1992-02-26 | 1992-02-26 | 符号化器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3917792A JPH05241774A (ja) | 1992-02-26 | 1992-02-26 | 符号化器 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05241774A true JPH05241774A (ja) | 1993-09-21 |
Family
ID=12545838
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3917792A Pending JPH05241774A (ja) | 1992-02-26 | 1992-02-26 | 符号化器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05241774A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017507590A (ja) * | 2014-02-20 | 2017-03-16 | グルロジック マイクロシステムズ オーワイＧｕｒｕｌｏｇｉｃ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ Ｏｙ | シンボル圧縮を伴うデータのソース符号化・復号方法及び装置 |
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1992
- 1992-02-26 JP JP3917792A patent/JPH05241774A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017507590A (ja) * | 2014-02-20 | 2017-03-16 | グルロジック マイクロシステムズ オーワイＧｕｒｕｌｏｇｉｃ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ Ｏｙ | シンボル圧縮を伴うデータのソース符号化・復号方法及び装置 |
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