JPH06311499A - Picture signal decoding device - Google Patents

Picture signal decoding device

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Publication number
JPH06311499A
JPH06311499A JP10116593A JP10116593A JPH06311499A JP H06311499 A JPH06311499 A JP H06311499A JP 10116593 A JP10116593 A JP 10116593A JP 10116593 A JP10116593 A JP 10116593A JP H06311499 A JPH06311499 A JP H06311499A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
block
distortion
circuit
quantization
Prior art date
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Pending
Application number
JP10116593A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hiroyuki Fukuda
弘之 福田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olympus Corp
Original Assignee
Olympus Optical Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olympus Optical Co Ltd filed Critical Olympus Optical Co Ltd
Priority to JP10116593A priority Critical patent/JPH06311499A/en
Priority to US08/213,973 priority patent/US5565921A/en
Publication of JPH06311499A publication Critical patent/JPH06311499A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

PURPOSE:To eliminate distortion at high speed through a simple circuit without causing a blur, etc., in a picture. CONSTITUTION:A picture signal decoding device to decode picture data compressed by orthogonal transformation, quantization and variable length encoding at every block is provided with a distortion elimination processing circuit 16 to eliminate the distortion from the picture data obtained by decoding, an orthogonal transformation coefficient obtained by the orthogonal transformation and a judging means 18 to change the distortion elimination characteristic of the distortion elimination processing circuit 16 at every block on the basis of at least one of an orthogonal transformation coefficient obtained by the orthogonal transformation, a motion vector at every block, and block type information.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は画像信号復号化装置に
関し、特に高圧縮符号化された後、伝送若しくは記録さ
れた画像を復号する画像信号復号化装置に関するもので
ある。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image signal decoding apparatus, and more particularly to an image signal decoding apparatus which decodes an image transmitted or recorded after being highly compression coded.

【0002】[0002]

【従来の技術】CCDに代表される固体撮像装置等によ
り撮像された動画像信号を、磁気ディスク、或いは磁気
テープ等の記憶装置にデジタルデータとして記録する場
合、そのデータ量は膨大なものとなる。このため、限ら
れた記憶容量の範囲で記録しようとするには、得られた
画像信号のデータに対し、何らかの高能率の圧縮を行う
ことが必要となる。
2. Description of the Related Art When a moving image signal picked up by a solid-state image pickup device such as a CCD is recorded as digital data in a storage device such as a magnetic disk or a magnetic tape, the amount of data becomes enormous. . Therefore, in order to record in a limited storage capacity range, it is necessary to compress the obtained image signal data with some high efficiency.

【0003】動画像の圧縮方式としては、ISOで提案
されているようなフレーム間相関を利用して高圧縮を達
成する方法が一般的である。この方法について図5を用
いて簡単に説明する。
As a moving image compression method, a method of achieving high compression by utilizing inter-frame correlation as proposed by ISO is generally used. This method will be briefly described with reference to FIG.

【0004】図5は、フレーム間相関を利用した従来の
動画像圧縮方式を示すブロック図である。同図に於い
て、差分回路1によって動き補償フレーム間予測画像が
引かれた予測誤差信号が、DCT(離散コサイン変換)
回路2でブロック毎にDCTされた後、量子化回路3で
量子化される。更に、この量子化結果は、符号化回路4
で可変長符号が割当てられて記録される。また、上記量
子化結果は、逆量子化回路5及び逆DCT回路6によっ
て復号化され、加算回路7によって上記動き補償フレー
ム間予測画像と加算される。そして、動き補償用可変遅
延機能を持つ画像メモリを内蔵した動き補償予測回路8
で動きベクトルを求め、次のフレームの動き補償フレー
ム間予測画像を作成するようにしている。
FIG. 5 is a block diagram showing a conventional moving image compression method utilizing inter-frame correlation. In the figure, the prediction error signal from which the motion compensation interframe prediction image is subtracted by the difference circuit 1 is DCT (discrete cosine transform).
The circuit 2 performs DCT for each block, and then the quantization circuit 3 quantizes. Further, the quantization result is the coding circuit 4
A variable length code is assigned and recorded at. Further, the quantization result is decoded by the inverse quantization circuit 5 and the inverse DCT circuit 6, and is added by the addition circuit 7 to the motion compensation interframe prediction image. Then, a motion compensation prediction circuit 8 incorporating an image memory having a variable delay function for motion compensation
Then, the motion vector is calculated in order to create the motion-compensated inter-frame predicted image of the next frame.

【0005】この一連の処理を繰返して全てのフレーム
を圧縮していくが、常に差分を符号化するのではなく、
入力画像そのものを符号化することもあり、これをIピ
クチャと称している。また、予測誤差画像には以下の2
種類のものがある。
All the frames are compressed by repeating this series of processing, but the difference is not always coded.
The input image itself may be encoded, which is called an I picture. In addition, the prediction error image has the following 2
There are different types.

【0006】その一つは、Pピクチャと称され、今から
符号化しようとしている画像と、時間的に前に位置し、
既に符号化されたIピクチャまたはPピクチャの画像と
の差分をとるものである。実際には、動き補償された予
測画像との差を符号化するか差分をとらずに符号化す
る、いわゆるイントラ符号化の効率の良い方を選択して
いる。
[0006] One of them is called a P picture, and it is located in time ahead of the image to be encoded,
This is the difference from the already coded I-picture or P-picture image. In practice, a so-called intra-coding which has a high efficiency of coding the difference from the motion-compensated predicted image or coding without taking the difference is selected.

【0007】もう一つは、Bピクチャと称され、時間的
に前方、後方、若しくは前方と後方から作成された補間
画像との3種類の差分の符号化とイントラ符号化の中
で、一番効率の良いものを選択するものである。この予
測方式はブロック単位で切換えることができるようにな
っていて、ブロックタイプとして、選択情報を符号に付
加している。
The other is called a B picture, and is the most significant of the three types of difference coding and intra coding of temporally forward, backward, or interpolated images created from forward and backward. Select the most efficient one. This prediction method can be switched in block units, and selection information is added to the code as a block type.

【0008】また、動き補償を行い、画像間の差分をと
り時間軸方向の冗長度を落とした後の信号には、空間方
向の冗長度を落とすために、DCTと可変長符号が使用
されている。DCTのような直交変換を利用した符号化
方法は、静止画像の圧縮にも広く用いられており、この
方式について図6を参照して、以下に説明する。
Further, DCT and variable length codes are used for the signal after motion compensation, the difference between images is obtained, and the redundancy in the time axis direction is reduced, in order to reduce the redundancy in the spatial direction. There is. An encoding method using orthogonal transform such as DCT is also widely used for still image compression, and this method will be described below with reference to FIG.

【0009】図6は、DCTを利用した符号化方法によ
る静止画像の圧縮の動作を説明するもので、初めに、既
に時間軸方向の冗長度を落とした信号fが入力されると
(101)、その入力画像データfが所定の大きさのブ
ロックに分割されてfb を得(102)、分割されたブ
ロック毎に直交変換として2次元のDCTが行われてF
に変換される(103)。次に、各周波数成分に応じた
線形量子化が行われ(104)、この量子化された値F
Q に対して可変長符号化としてハフマン符号化が行われ
る(105)。その結果が、圧縮データCとして伝送ま
たは記録される。このとき、上記線形量子化の量子化幅
は、各周波数成分に対する視覚特性を考慮にいれた相対
的な量子化特性を表す量子化マトリックスが用意され、
この量子化マトリックスを定数倍することで量子化幅が
決定されている。
FIG. 6 illustrates the operation of compressing a still image by a coding method using DCT. First, when a signal f whose redundancy in the time axis direction has already been reduced is input (101). , The input image data f is divided into blocks of a predetermined size to obtain f b (102), and two-dimensional DCT is performed as orthogonal transformation for each divided block to obtain F b.
(103). Next, linear quantization is performed according to each frequency component (104), and the quantized value F
Huffman coding is performed on Q as variable-length coding (105). The result is transmitted or recorded as the compressed data C. At this time, the quantization width of the linear quantization is provided with a quantization matrix that represents the relative quantization characteristics in consideration of the visual characteristics for each frequency component,
The quantization width is determined by multiplying this quantization matrix by a constant.

【0010】一方、圧縮データから画像データが再生さ
れるとき、可変長符号(C)がデコード(復号)される
ことで変換係数の量子化値FQが得られる(106)。
しかしながら、この値から量子化前の真値Fを得ること
は不可能であり、逆量子化によって得られる結果は、誤
差を含んだF′になる(107)。したがって、この値
(F′)に対してIDCT(逆離散コサイン変換)が行
われ(108)、その結果の値fb′が逆ブロック化さ
れて(109)、得られる画像データf′も誤差を含ん
だものになる。
On the other hand, when the image data is reproduced from the compressed data, the quantized value FQ of the transform coefficient is obtained by decoding the variable length code (C) (106).
However, it is impossible to obtain the true value F before quantization from this value, and the result obtained by the inverse quantization becomes F ′ including an error (107). Therefore, IDCT (Inverse Discrete Cosine Transform) is performed on this value (F ') (108), and the resulting value fb' is inversely blocked (109), and the resulting image data f'has an error. It will be included.

【0011】よって、画像再生装置にて再生出力される
(110)再生画像f′は、画質が劣化してしまう。す
なわち、逆量子化によって得られる結果の値(F′)の
誤差が、いわゆる量子化誤差として再生画像(f′)の
画質劣化の原因となっている。
Therefore, the image quality of the (110) reproduced image f'reproduced and outputted by the image reproducing apparatus is deteriorated. That is, the error in the value (F ') obtained as a result of the inverse quantization causes deterioration of the image quality of the reproduced image (f') as a so-called quantization error.

【0012】より具体的に説明すると、先ず、入力画像
データが所定の大きさのブロック(例えば、8×8の画
素より成るブロック)に分割され、この分割されたブロ
ック毎に直交変換として2次元のDCTが行われ、8×
8のマトリクス上に順次格納される。
More specifically, first, the input image data is divided into blocks of a predetermined size (for example, blocks of 8 × 8 pixels), and each divided block is two-dimensionally orthogonally transformed. DCT of 8x
Sequentially stored in 8 matrices.

【0013】画像データは、2次元平面で眺めてみる
と、濃淡情報の分布に基く周波数情報である空間周波数
を有している。したがって、上記DCTを行うことによ
り、画像データは、直流成分(DC)と交流成分(A
C)に変換され、8×8のマトリクス上には原点位置
(0,0位置)に直流成分(DC)の値を示すデータが
格納される。そして、0,7位置には横軸方向の交流成
分(AC)の最大周波数値を示すデータが、7,0位置
には縦軸方向の交流成分(AC)の最大周波数値を示す
データが、更に7,7位置には斜方向の交流成分(A
C)の最大周波数値を示すデータが、それぞれ格納され
る。また、中間位置では、それぞれの座標位置により関
係付けられる方向に於ける周波数データが、原点側よ
り、順次高い周波数のものが出現する形で格納されるこ
とになる。
When viewed in a two-dimensional plane, the image data has a spatial frequency which is frequency information based on the distribution of grayscale information. Therefore, by performing the above DCT, the image data has a direct current component (DC) and an alternating current component (A).
C), and data indicating the value of the direct current component (DC) is stored at the origin position (0,0 position) on the 8 × 8 matrix. Then, data indicating the maximum frequency value of the AC component (AC) in the horizontal axis direction is at the 0,7 position, and data indicating the maximum frequency value of the AC component (AC) in the vertical axis direction is at the 7,0 position. Furthermore, the AC component (A
The data indicating the maximum frequency value of C) are stored respectively. Further, at the intermediate position, the frequency data in the direction associated with each coordinate position is stored in such a manner that the frequency data having a higher frequency sequentially appears from the origin side.

【0014】次に、このマトリクスに於ける各座標位置
の格納データを、各周波数成分毎の量子化幅で割ること
により、各周波数成分に応じた線形量子化が行われ、こ
の量子化された値に対し可変長符号化としてハフマン符
号化が行われる。このとき、直流成分(DC)に関して
は、近傍ブロックの直流成分との差分値をハフマン符号
化する。交流成分(AC)に関しては、ジグザグスキャ
ンと称される低い周波数成分から高い周波数成分へのス
キャンが行われ、無効(値が「0」)の成分の連続する
個数(零のラン数)と、それに続く有効な成分の値の2
次元のハフマン符号化が行われてデータとされる。
Next, the stored data at each coordinate position in this matrix is divided by the quantization width for each frequency component to perform linear quantization according to each frequency component, and this quantization is performed. Huffman coding is performed as variable-length coding on the value. At this time, with respect to the DC component (DC), the difference value from the DC component of the neighboring block is Huffman-encoded. Regarding the AC component (AC), a scan from a low frequency component called a zigzag scan to a high frequency component is performed, and a continuous number (zero run number) of invalid (value “0”) components, 2 of the effective component value that follows
Dimensional Huffman coding is performed to obtain data.

【0015】[0015]

【発明が解決しようとする課題】この方法に於いて、圧
縮率は上記量子化の量子化幅を変化させることによって
制御されるのが一般的であり、圧縮率が高くなるほど、
量子化幅は大きくなる。したがって、量子化誤差が大き
くなり、再生画像の画質劣化が目立つようになる。
In this method, the compression rate is generally controlled by changing the quantization width of the above quantization, and the higher the compression rate, the more
The quantization width becomes large. Therefore, the quantization error becomes large, and the deterioration of the image quality of the reproduced image becomes noticeable.

【0016】この変換係数の量子化誤差は、再生画像に
於いてブロック境界部分に不連続が発生する、いわゆる
ブロック歪みや、エッジ近傍の平坦部分に靄状のものが
見えるモスキートノイズとして現われる傾向にある。こ
れらの歪みは視覚的に目立つために、例えS/Nが良好
であっても、主観的な印象は悪くなってしまう。
The quantization error of the transform coefficient tends to appear as so-called block distortion, in which discontinuity occurs at a block boundary portion in a reproduced image, or as mosquito noise in which a haze-like object appears in a flat portion near an edge. is there. Since these distortions are visually conspicuous, even if the S / N is good, the subjective impression is deteriorated.

【0017】そこで、復号器によって再生された画像
に、歪み除去処理として低域通過型瀘波器(ローパスフ
ィルタ)をかける方法が考え出された。このフィルタ
は、比較的良好に歪みを除去することができるが、画像
中にエッジ等が含まれている場合は、それがぼけてしま
い、逆にぼけを減らすために通過する低域の度合いを緩
くすると、ブロック歪みを完全に除去することができな
くなるといった不具合があった。
Therefore, a method of applying a low-pass filter (low-pass filter) to the image reproduced by the decoder as distortion removal processing has been devised. This filter can remove distortion relatively well, but if the image contains edges, etc., they will be blurred, and conversely, the degree of low frequencies that pass will be reduced to reduce blur. If it is made loose, there is a problem that the block distortion cannot be completely removed.

【0018】また、この不具合を解消するため、画像中
のエッジの有無や歪みを検出し、その結果によってフィ
ルタを作用させるかどうかを切換えるようにして、歪み
の存在する部分にだけフィルタをかける方法もある。
In order to solve this problem, the presence or absence of an edge in an image or distortion is detected, and whether or not to apply a filter is switched according to the result, and a filter is applied only to a portion where distortion exists. There is also.

【0019】しかしながら、従来例で示したような歪み
除去方法では、依然として画像にぼけを生じる欠点があ
るうえに、ブロック歪み量等を計算する必要があるた
め、処理時間を長く必要とし、故に回路の大きさと消費
電力は、非常に大きなものとなってしまっていた。した
がって、小型化や高速性を重要視する製品、特に動画像
を扱うものに、上述した方式を応用することは困難であ
った。
However, in the distortion removing method as shown in the conventional example, there is still a drawback that the image is blurred, and since the block distortion amount and the like need to be calculated, a long processing time is required and therefore the circuit is The size and power consumption of the device had become very large. Therefore, it is difficult to apply the above-described method to products that place importance on downsizing and high speed, particularly those that handle moving images.

【0020】本発明の画像信号復号化装置はこのような
課題に着目してなされたものであり、その目的とすると
ころは、簡単な回路により、画像中にぼけ等を生じさせ
ずに高速に歪みを除去することのできる画像信号復号化
装置を提供することにある。
The image signal decoding apparatus of the present invention has been made in view of such a problem, and an object of the apparatus is to realize a high-speed operation without causing blurring in an image with a simple circuit. An object is to provide an image signal decoding device capable of removing distortion.

【0021】[0021]

【課題を解決するための手段及び作用】上記の目的を達
成するために、本発明は、ブロック毎の直交変換と、量
子化と、可変長符号化によって圧縮された画像データを
復号化する画像信号復号化装置に於いて、上記復号化し
て得られた画像データに対して歪み除去を行う歪み除去
処理手段と、上記直交変換によって得られた直交変換係
数と、ブロック毎の動きベクトルとブロックタイプ情報
のうち少なくとも1つに基づいて、前記歪み除去処理手
段の歪み除去特性をブロック毎に変化させる判定手段と
を具備する。
In order to achieve the above object, the present invention provides an image for decoding image data compressed by orthogonal transform, quantization and variable length coding for each block. In a signal decoding device, distortion removal processing means for removing distortion from image data obtained by the above decoding, orthogonal transformation coefficient obtained by the orthogonal transformation, motion vector for each block, and block type And a determination unit that changes the distortion removal characteristic of the distortion removal processing unit for each block based on at least one of the information.

【0022】[0022]

【実施例】図1は本発明の第一実施例に係る歪み除去処
理としてのモスキートノイズ除去のためのシグマフィル
タを示している。図中のxを現在処理を行おうとしてい
る注目画素、a1 〜a24を注目画素の周囲の画素とする
と、新しいxの値x′は下式のように表される。
1 shows a sigma filter for removing mosquito noise as a distortion removing process according to a first embodiment of the present invention. Target pixel that is attempting to currently handle the x in the figure, when the pixels surrounding the target pixel a 1 ~a 24, the new x value x 'is expressed by the following equation.

【0023】[0023]

【数1】 [Equation 1]

【0024】ここでθは閾値であって、ノイズ除去の特
性を変化させるパラメータである。一般的に、このθの
値を大きくしていくと、モスキートノイズ除去効果は上
がり、画像内のザラついたような信号は除去される。逆
にθを小さくすると、このフィルタの効果も小さくなっ
ていき、θ=0では全くフィルタをかけないことと等し
くなる。
Here, θ is a threshold value, which is a parameter for changing the noise removal characteristic. In general, as the value of θ is increased, the effect of removing mosquito noise is improved, and a grainy signal in an image is removed. On the contrary, when θ is decreased, the effect of this filter also decreases, and when θ = 0, it is equivalent to not applying the filter at all.

【0025】本実施例において、b1 〜b24の値は1/
24としているが、これは歪除去特性に合わせて適当な
値が選ばれるもので、実験的には、ΣbK =1を満足す
る値にすることが望ましい。更に、θは画素値の最大値
の1/10程度にすることが望ましい。例えば8ビット
データの画像であれば、θの値は20〜30程度にする
と歪除去が良好に行える。
In this embodiment, the values of b 1 to b 24 are 1 /
Although the value is set to 24, an appropriate value is selected in accordance with the distortion removal characteristic, and it is desirable to experimentally set the value to satisfy Σb K = 1. Further, it is desirable that θ be about 1/10 of the maximum pixel value. For example, in the case of an image of 8-bit data, if the value of θ is set to about 20 to 30, distortion can be removed well.

【0026】次にこのシグマフィルタを適応的にかける
例について説明する。前述したように、このフィルタは
θの値を変化させることでその特性を変化させることが
できる。つまり、モスキートノイズの目立ち易さを前述
したように動き情報から判断し、その結果に基づいてフ
ィルタの特性を変化させることでモスキートノイズを低
減できる。
Next, an example of adaptively applying the sigma filter will be described. As described above, this filter can change its characteristic by changing the value of θ. That is, it is possible to reduce the mosquito noise by determining the observability of the mosquito noise from the motion information as described above and changing the characteristics of the filter based on the result.

【0027】更に、画像内でのブロック毎のモスキート
ノイズの目立ち易さを求め、それを利用してθの値を変
化させる方法について以下に説明する。まず、後述する
図3において、DCT係数をブロック毎に判定回路18
に入力し、各AC係数の絶対値和を求めるようにする。
そして、その結果の空間周波数面でのパワーからそのブ
ロックでの絵柄の複雑度が推定できるので、複雑度の高
いブロックにはθの値を大きくしたフィルタリングを行
うようにする。
Further, a method of obtaining the conspicuousness of mosquito noise for each block in an image and using it to change the value of θ will be described below. First, in FIG. 3, which will be described later, the determination circuit 18 determines the DCT coefficient for each block.
To obtain the sum of absolute values of each AC coefficient.
Then, since the complexity of the pattern in the block can be estimated from the resulting power in the spatial frequency plane, filtering with a large value of θ is performed for the block with high complexity.

【0028】更にこの方法に於いて、DCT係数の絶対
値和を求める時に、全てのAC成分の係数を用いるので
はなく、絵柄の複雑度に強く影響を与える係数のみを用
いるようにすることで、計算時間を短縮することができ
るだけでなく、モスキートノイズの目立ち易さを正確に
判断することができるようになる。
Further, in this method, when the sum of the absolute values of the DCT coefficients is obtained, the coefficients of all the AC components are not used, but only the coefficients that strongly affect the complexity of the picture are used. Not only can the calculation time be shortened, but also the noticeability of mosquito noise can be accurately determined.

【0029】図2は8×8のブロックのDCT係数の配
置を示しており、左上隅がDC成分になっている。本実
施例では、図中のハッチングされている部分のDCT係
数の絶対値和を求め、この値が大きい時にθを大きく
し、小さい時はθを小さくするようにする。こうするこ
とで、動画像だけでなく静止画に於いても適応的に、モ
スキートノイズ除去フィルタをかけることができるよう
になる。
FIG. 2 shows the arrangement of DCT coefficients in an 8 × 8 block, with the DC component in the upper left corner. In this embodiment, the absolute value sum of the DCT coefficients of the hatched portion in the figure is calculated, and θ is increased when this value is large, and θ is decreased when this value is small. By doing so, the mosquito noise removal filter can be adaptively applied to not only the moving image but also the still image.

【0030】以下に、図3を参照して、歪み除去処理を
行なう本発明の第2実施例について説明する。同図にお
いて11は可変長符号復号回路であり、画像のブロック
毎の符号データが復号化され、逆量子化回路12、逆D
CT回路13を介してフレーム間差分信号に戻され、歪
み除去処理回路16にて、歪み除去が行われた後、加算
回路14に出力される。この加算回路14の出力は、動
き補償予測回路15を経て自身に加算されると共に、画
像出力部17に再生画像として供給される。
The second embodiment of the present invention for performing the distortion removing process will be described below with reference to FIG. In the figure, 11 is a variable length code decoding circuit, which decodes code data for each block of an image,
The signal is returned to the inter-frame difference signal via the CT circuit 13, is subjected to distortion removal in the distortion removal processing circuit 16, and is then output to the addition circuit 14. The output of the addition circuit 14 is added to itself via the motion compensation prediction circuit 15 and is supplied to the image output unit 17 as a reproduced image.

【0031】つまり、本実施例において、歪み除去処理
は、フレーム間相関を用いた信号に対してその動き補償
を行う前、すなわち、DCT係数として記録されていた
信号を復号した画像に対して行うことが特徴である。
That is, in the present embodiment, the distortion removal processing is performed before motion compensation of a signal using inter-frame correlation, that is, on an image obtained by decoding a signal recorded as a DCT coefficient. It is a feature.

【0032】例えば、n番目のフレームとの差分信号を
とった(n+1)番目のフレームの信号は、圧縮されて
記録されている信号もフレーム間差分の信号であり、こ
れを復号しても元の画像にはならない。しかし、このフ
レーム間差分信号の復号信号にも、圧縮による歪みが表
されており、これを、n番目のフレームの再生信号に加
えることにより、その歪みが蓄積されていってしまう。
For example, the signal of the (n + 1) th frame obtained by taking the differential signal from the nth frame is the signal recorded in a compressed state is also the signal of the interframe difference, and even if this is decoded, the original Will not be an image of. However, the decoded signal of the inter-frame difference signal also shows distortion due to compression, and adding this to the reproduced signal of the nth frame causes the distortion to be accumulated.

【0033】そこで、フレーム間の差分信号を得る段階
で歪みを除去してしまい、その後に、前フレームと足し
合わせるような構成にしてある。このような構成によ
り、フレーム間差分信号に対するDCT係数を歪み除去
特性の決定に用いているので、最も効率良く歪み除去す
ることができる。この構成に於いては、歪み除去処理
を、動き補償済の前フレーム信号と加算されたいわゆる
再生画像に対してかけるのではなく、フレーム間差分信
号にかけた後、その信号を前フレーム信号と加算するよ
うにしている。
Therefore, the configuration is such that distortion is removed at the stage of obtaining the differential signal between frames, and then the previous frame is added. With such a configuration, since the DCT coefficient for the inter-frame difference signal is used for determining the distortion removal characteristic, the distortion can be removed most efficiently. In this configuration, the distortion removal processing is not applied to the so-called reproduced image added to the motion-compensated previous frame signal, but to the inter-frame difference signal, and then the signal is added to the previous frame signal. I am trying to do it.

【0034】ただし、歪み除去処理後の画像をフレーム
毎に加えていくので、フレーム間差分を用いたフレーム
が続くと、符号化時の動き補償予測画像と復号化時の動
き補償予測画像との差が大きくなってしまい、却って誤
差が目立つようになってしまう。そこで、図3に示すよ
うな復号化装置に適した符号化装置の例を図4を用いて
説明する。
However, since the image after the distortion removal processing is added for each frame, when the frame using the inter-frame difference continues, the motion-compensated predicted image at the time of encoding and the motion-compensated predicted image at the time of decoding are The difference becomes large, and the error becomes conspicuous on the contrary. Therefore, an example of an encoding device suitable for the decoding device as shown in FIG. 3 will be described with reference to FIG.

【0035】同図は、図5に示す従来の動画像圧縮方式
に於ける局部復号器に、図3に示す復号方式を用いた例
である。同図に於いて、差分回路1によって動き補償フ
レーム間予測画像が引かれた予測誤差信号が、DCT回
路2、量子化回路3、符号化回路4にて符号化される。
一方、量子化結果は、逆量子化回路5、逆DCT回路6
によって復号され、歪み除去処理回路9に供給される。
この時の歪み除去処理は、判定回路10に於て前述の復
号化装置の時と同じ方法でその特性が決定される。そし
て、歪み除去処理結果は、加算回路7によって上記動き
補償フレーム間予測画像と加算される。
FIG. 7 shows an example in which the decoding system shown in FIG. 3 is used in the local decoder in the conventional moving picture compression system shown in FIG. In the figure, the prediction error signal from which the motion compensation inter-frame prediction image is subtracted by the difference circuit 1 is encoded by the DCT circuit 2, the quantization circuit 3, and the encoding circuit 4.
On the other hand, the quantization result is the inverse quantization circuit 5 and the inverse DCT circuit 6
Are decoded and supplied to the distortion removal processing circuit 9.
The characteristics of the distortion removal processing at this time are determined in the decision circuit 10 in the same manner as in the case of the decoding apparatus described above. Then, the distortion removal processing result is added by the adder circuit 7 to the motion-compensated inter-frame predicted image.

【0036】そして、動き補償用可変遅延機能を持つ画
像メモリを内蔵した動き補償予測回路8で動きベクトル
を求め、次のフレームの動き補償フレーム間予測画像を
作成するようにしている。
Then, the motion compensation prediction circuit 8 having a built-in image memory having a variable delay function for motion compensation calculates a motion vector and creates a motion-compensated inter-frame predicted image of the next frame.

【0037】図3及び図4では省略したが、本装置を用
いる画像圧縮方式はフレーム内圧縮が一定フレーム間隔
毎に挿入されているが、その時は動き補償予測回路8か
らの信号を使用しない。つまり、動き補償予測回路内8
のメモリはリセットされている。
Although not shown in FIGS. 3 and 4, in the image compression method using this apparatus, intra-frame compression is inserted at constant frame intervals, but at that time, the signal from the motion compensation prediction circuit 8 is not used. That is, 8 in the motion compensation prediction circuit
Memory has been reset.

【0038】[0038]

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
簡単な回路により、画像中にぼけ等を生じさせずに高速
に歪みを除去することができる。
As described in detail above, according to the present invention,
With a simple circuit, distortion can be removed at high speed without causing blurring in the image.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第一実施例に係るモスキートノイズ除
去のためのシグマフィルタを示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing a sigma filter for removing mosquito noise according to a first embodiment of the present invention.

【図2】8×8のブロックのDCT係数の配置を示す図
である。
FIG. 2 is a diagram showing an arrangement of DCT coefficients in an 8 × 8 block.

【図3】本発明の第2実施例に係る歪み除去処理を実現
するための回路構成図である。
FIG. 3 is a circuit configuration diagram for realizing a distortion removal process according to a second embodiment of the present invention.

【図4】図3に示す復号化装置に適した符号化装置の構
成を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of an encoding device suitable for the decoding device shown in FIG.

【図5】フレーム間相関を利用した従来の動画像圧縮方
式を示すブロック図である。
FIG. 5 is a block diagram showing a conventional moving image compression method using inter-frame correlation.

【図6】DCTを利用した符号化方法による静止画像の
圧縮の動作を説明するための図である。
FIG. 6 is a diagram for explaining an operation of compressing a still image by a coding method using DCT.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11…可変長符号復号回路、12…逆量子化回路、13
…逆DCT回路、14…加算回路、15…動き補償予測
回路、16…歪み除去処理回路、17…画像出力部、1
8…判定回路。
11 ... Variable length code decoding circuit, 12 ... Inverse quantization circuit, 13
... Inverse DCT circuit, 14 ... Addition circuit, 15 ... Motion compensation prediction circuit, 16 ... Distortion removal processing circuit, 17 ... Image output unit, 1
8 ... Judgment circuit.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 ブロック毎の直交変換と、量子化と、可
変長符号化によって圧縮された画像データを復号化する
画像信号復号化装置に於いて、 上記復号化して得られた画像データに対して歪み除去を
行う歪み除去処理手段と、 上記直交変換によって得られた直交変換係数と、ブロッ
ク毎の動きベクトルとブロックタイプ情報のうち少なく
とも1つに基づいて、前記歪み除去処理手段の歪み除去
特性をブロック毎に変化させる判定手段と、 を具備したことを特徴とする画像信号復号化装置。
1. An image signal decoding device for decoding image data compressed by block-wise orthogonal transformation, quantization, and variable length coding, wherein the image data obtained by the decoding is Based on at least one of a motion vector and block type information for each block, and a distortion removal characteristic of the distortion removal processing means for removing distortion by performing distortion removal processing means for removing distortion. An image signal decoding apparatus, comprising: a determining unit that changes each block for each block.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6748113B1 (en) 1999-08-25 2004-06-08 Matsushita Electric Insdustrial Co., Ltd. Noise detecting method, noise detector and image decoding apparatus
US7590296B2 (en) 2004-10-12 2009-09-15 Canon Kabushiki Kaisha Image coding apparatus and method in which a loop filter performs a filtering process on each image block of an image
JP2019524007A (en) * 2016-06-15 2019-08-29 アベネセル インコーポレーテッド Video compression method and apparatus, and computer program therefor

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