JPH08116265A - 符号化方法、符号化/復号方法及び復号方法 - Google Patents
符号化方法、符号化/復号方法及び復号方法Info
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Abstract
た効率的な非損失性/損失性データ圧縮/伸長システム
を提供する。 【解決手段】 可逆ウエーブレット変換ブロック102
は画像データ101を符号系列に変換する。ビット・シ
グニフィカンス埋め込みブロック103は、その係数系
列を符号−絶対値形式に変換した後に周波数ベースモデ
ルまたは統合空間/周波数ベースモデルを適用する。得
られたデシジョンをエントロピー符号化器104でエン
トロピー符号化する。符号化データの復号は、データフ
ローの逆の順序で行なわれる。
Description
システムの分野に係り、特に、圧縮/伸長システムにお
けるデータの非損失性(lossless)及び損失性(loss
y)符号化及び復号のための方法及び装置に関する。
伝送のために非常に有用なツールである。例えば、文書
のファクシミリ伝送のような画像の伝送に要する時間
は、圧縮を使ってその画像の再生に必要とされるビット
数を減らすと、飛躍的に短縮される。
存在している。圧縮手法は2つの大まかなカテゴリー、
つまり損失性符号化と非損失性符号化とに分類できる。
損失性符号化とは、情報の損失を生じ、したがってオリ
ジナルデータの完全な再現が保証されない符号化のこと
である。損失性符号化の目標とするところは、オリジナ
ルデータから変化しても、その変化が不快であったり目
だったりしないようにすることである。非損失性圧縮で
は、全ての情報が保存され、データは完全な再現が可能
な方法で圧縮される。
輝度データが出力符号語に変換される。入力としては、
画像データ、音声データ、1次元データ(例えば空間的
または時間的に変化するデータ)、2次元データ(例え
ば2つの空間軸方向に変化する(または1つの空間次元
と1つの時間次元で変化する)データ)、あるいは多次
元/マルチスペクトルのデータがあろう。圧縮がうまく
いけば、その符号語は、符号化されない入力シンボル
(または輝度データ)のために必要とされるビット数よ
り少ないビット数で表現される。
(例えば、Lempel-Ziv方式)、ランレングス符号化方
式、計数符号化方式、エントロピー符号化方式がある。
非損失性画像圧縮では、圧縮は予測またはコンテキスト
と符号化に基づいている。ファクシミリ圧縮用のJBI
G規格と、連続濃淡画像用のDPCM(differntialpul
se code modulation−JPEG規格のオプション)は画
像用非損失性圧縮の例である。
ータは、量子化されてから出力符号語へ変換される。量
子化は、データの重要な特徴量を保存する一方、重要で
ない特徴量を除去することを目的としている。損失性圧
縮システムは、量子化に先立ち、エネルギー集中をする
ために変換を用いる。
的かつ高精度のデータ圧縮符号化方式を追求することに
関心を集中し続けている。変換またはピラミッド信号処
理の様々な方式が提案されており、その中にマルチ解像
度ピラミッド処理方式とウエーブレット(wavelet)ピ
ラミッド処理方式とがある。これら2方式は、サブバン
ド処理方式及び階層処理方式とも呼ばれる。画像データ
のウエーブレット・ピラミッド処理方式は、直交ミラー
フィルタ(QMF)を用いてオリジナル画像のサブバン
ド分割をする特殊なマルチ解像度ピラミッド処理方式で
ある。なお、他の非QMFウエーブレット方式が存在す
る。
の情報を得るには、Antonini, M.,et al., " Image Cod
ing Using Wavelet Transform ", IEEE Transactions o
nImage Processing, Vol.1,No.2,April 1992、及びShap
iro,J., " An EmbeddedHierarchical Image Coder Usin
g Zerotrees of Wavelet Coefficients",Proc.IEEE Dat
a Compression Conference, pgs.214-223,1993 を参照
されたい。
題点は、データ全部をその処理中に記憶しておくために
大きなメモリが必要となることである。換言すれば、ウ
エーブレット処理を実施する場合、データ全部を、その
符号化がなされる前に調べなければならない。かかる場
合、少なくとも1回、データ全部のフルパスを完了する
までは全くデータ出力がない。実際、ウエーブレット処
理は普通、データのマルチパスを必要とする。それ故
に、大きなメモリがしばしば必要になる。大きなメモリ
を必要とせずに、ウエーブレット処理を利用することが
望ましい。さらに、データの単一パスだけでウエーブレ
ット処理を遂行することが望ましい。
換装置は特定の正規型のフィルタを必要とする。例え
ば、低域通過フィルタと高域通過フィルタは同一長でな
ければならず、その係数の2乗和は1でなければなら
ず、高域通過フィルタは時間−周波数特性が低域通過フ
ィルタと正反対でなければならない、等々である。(1
991年5月にLawton等に発行された米国特許第5,0
14,134号を参照)。より広範な種類のフィルタを
許容することが望まれる。すなわち、低域通過フィルタ
と高域通過フィルタは同一長でなく、その係数の2乗和
は1である必要がなく、高域通過フィルタは低域通過フ
ィルタと正反対の時間−周波数特性である必要がない等
々、そのような低域通過フィルタと高域通過フィルタを
使用するウエーブレットまたはサブバンド変換装置を提
供することが望まれる。
鑑み、改良された符号化方法及び復号方法を提供しよう
とするものであり、より具体的には、良好なエネルギー
集中を得られる変換を用いた効率的なデータ圧縮/伸長
システムを実現することを目的とする。
ータに応じて、可逆ウエーブレット変換により変換信号
を生成するステップ、及び、該変換信号を圧縮して該入
力データの非損失性圧縮したものを表わすデータを得る
ステップからなる符号化方法が提供される。この符号化
方法において、該生成ステップは、例えば、少なくとも
1個の非最小長可逆フィルタを使い、該入力データを分
割して係数の系列を得る。該圧縮ステップは、例えば、
該変換信号を埋め込み符号化するものであり、該係数の
系列を順序付けるステップと、該変換信号に対しビット
・シグニフィカンス重み埋め込みを行なうステップとか
らなる。
逆ウエーブレット変換により変換信号を生成するステッ
プと、該変換信号を圧縮して該入力データの非損失性圧
縮したものを表わすデータを得るステップと、該入力デ
ータの非損失性圧縮されたデータを変換信号へ伸長する
ステップと、逆可逆ウエーブレット変換によって該変換
信号から該入力データを生成して該入力データの復元デ
ータを得るステップとからなる符号化/復号方法が提供
される。
縮されたデータを伸長して複数の変換信号を得るステッ
プと、逆可逆ウエーブレット変換により該複数の変換信
号からオリジナルデータの復元データを生成するステッ
プからなる復号方法が提供される。この復号方法におい
て、該生成ステップは、例えば、少なくとも1個の非最
小長可逆フィルタを使い該入力データを分割して係数の
系列を得る。
逆ウエーブレット変換により第1の複数の変換信号を生
成するステップと、該第1の複数の変換信号を圧縮して
該入力データの非損失性圧縮されたものを表わすデータ
を得るステップと、該入力データの該非損失性圧縮され
たものを伸長して第2の複数の変換信号を得るステップ
と、逆可逆ウエーブレット変換によって該第2の複数の
変換信号から該入力データを生成し該入力データの復元
データを得るステップからなる符号化/復号方法が提供
される。
して係数の系列を得るステップと、該係数の系列を埋め
込み符号化するステップとからなり、該埋め込み符号化
ステップは、該係数の系列を順序付けするステップと、
該係数の系列に対してビット・シグニフィカンス埋め込
みを行なうステップとからなり、該データの第1の部分
に対しては第1の種類の埋め込み符号化が行なわれ、該
データの第2の部分に対しては第2の種類の埋め込み符
号化が行なわれる符号化方法が提供される。この符号化
方法において、該変換符号化ステップは、例えば、該入
力データにウエーブレットフィルタをかける。該第1の
種類の埋め込み符号化は、例えば、ツリー符号化であ
る。該埋め込み符号化ステップは、例えば、該係数の系
列を符号−絶対値形式にフォーマットする。
り入力データを係数の系列へ変換するステップと、該係
数の系列を符号−絶対値形式へ変換してフォーマットさ
れた係数の系列を得るステップと、第1の種類の埋め込
み符号化により該フォーマットされた係数の系列の第1
の部分を符号化して第1のビットストリームを得るステ
ップと、第2の種類の埋め込み符号化により該フォーマ
ットされた係数の系列の第2の部分を符号化して第2の
ビットストリームを得るステップとからなり、該第1の
ビットストリームと該第2のビットストリームは単一の
ビットストリームに結合される符号化方法が提供され
る。この符号化方法において、該第1の種類の埋め込み
符号化は、例えば、ツリー順序符号化である。該第1の
部分と該第2の部分は、それぞれ例えば、上位のビット
と下位のビットからなる。
換信号を生成する方法及び装置を含む。一実施例におい
て、この変換信号は、可逆ウエーブレット変換によって
生成される。本発明はまた、変換信号を、入力データの
非損失圧縮されたものを表わすデータへと圧縮するため
の方法及び装置を含む。一実施例において、本発明は非
最小長の可逆フィルタを用いて入力データを分割する。
この分割は、多数の1次元フィルタを用いて行なわれる
かもしれない。
(embedded coding)を行なう方法及び装置を含む。本
発明の埋め込み符号化は、係数系列の順序付けと変換信
号に対するビット・シグニフィカンス埋め込み(bit si
gnificance embedding)を含む。
ータを変換信号へ伸長するための方法及び装置も含む。
本発明はまた、非損失性圧縮データの丸めにより入力信
号の損失性圧縮も可能である。本発明は、インバース可
逆ウエーブレット変換を用いて、変換信号から入力デー
タを生成し、入力データの再現データを得るための方法
及び装置も含む。
述べる。以下の本発明に関する詳細な説明において、本
発明を完全に理解してもらうために、符号化器の種類、
ビット数、信号名等々、様々な具体例が示される。しか
し、当業者にとって、そのような具体例によらずに本発
明を実施し得ることは明白であろう。他方、本発明をい
たづらに難解にしないため、周知の構造及びデバイスは
詳細にではなくブロック図の形で示される。
ュータメモリ内のデータビットに対する演算のアルゴリ
ズム及び記号表現によって与えられる。これらのアルゴ
リズム記述及び表現は、データ処理技術分野の当業者に
よって、その研究の内容を他の当業者に対し最も効率的
に伝えるために用いられる手段である。あるアルゴリズ
ムがあり、それが概して、希望する結果に至る自己矛盾
のないステップ系列だと考えられるとしよう。これらの
ステップは、物理量の物理的処理を必要とするものであ
る。必ずという訳ではないが、通常、これらの物理量は
記憶、転送、結合、比較、その他処理が可能な電気的ま
たは磁気的信号の形をとる。これらの信号をビット、
値、要素、記号、文字、用語、数字等で表わすのが、主
に慣用上の理由から、時に都合がよいことが分かってい
る。
物理量と関係付けられるべきであって、これら物理量に
つけた便宜上のラベルに過ぎないということを心に留め
るべきである。以下の説明から明らかなように、特に断
わらない限り、”処理””演算””計算””判定””表
示”等々の用語を用いて論じることは、コンピュータシ
ステムのレジスタ及びメモリ内の物理的(電子的)な量
として表現されたデータを処理して、コンピュータシス
テムのメモリまたはレジスタ、同様の情報記憶装置、情
報伝送装置あるいは表示装置の内部の同様に物理量とし
て表現された他のデータへ変換する、コンピュータシス
テムあるいは同様の電子演算装置の作用及びプロセスを
指すものである。
を実行する装置に関する。この装置は、必要な目的のた
めに専用に作られてもよいし、あるいは、汎用コンピュ
ータを内蔵プログラムにより選択的に駆動または再構成
したものでもよい。本明細書に提示されるアルゴリズム
及び表示は、本質的に、いかなる特定のコンピュータや
その他装置とも関係がない。様々な汎用マシンを本明細
書に教示したところに従ったプログラムと一緒に用いて
もよいし、あるいは、必要な方法のステップの実行のた
めにより特化した装置を作るほうが好都合であるかもし
れない。これら多様なマシンに要求される構造は以下の
説明より明らかになろう。さらに、本発明は、特定のプ
ログラミング言語と関連付けては説明されない。本明細
書において述べるように、本発明の教示するところを実
現するために、多様なプログラミング言語を用い得るこ
とが理解されるであろう。
持つ圧縮/伸長システムを提供する。符号化部は入力デ
ータを符号化して圧縮データを生成する役割を持ち、他
方、復号部は前もって符号化されたデータを復号してオ
リジナル入力データの再現データを生成する役割を持
つ。入力データは、画像(静止画像あるいはビデオ画
像)、音声等々の様々なデータ形式のものがあろう。一
実施例ではデータはデジタル信号データであるが、デジ
タル化されたアナログデータ、テキストデータ形式、そ
の他の形式が可能である。データのソースは、符号化部
及び/または復号部のためのメモリまたはチャネルであ
ろう。
部の構成要素は、ハードウエアあるいは、コンピュータ
システム上で使われるようなソフトウエアによって実現
し得る。本発明は、非損失性圧縮/伸長システムを提供
する。本発明はまた、損失性圧縮/伸長を実行するよう
にも構成し得る。
ブロック図である。なお、システムの復号部はデータフ
ローに沿って逆の順序で動作する。
逆ウエーブレット変換ブロック102に受け取られる。
可逆ウエーブレット変換ブロック102の出力はビット
・シグニフィカンス埋め込み(bit-significance embed
ding)ブロック103に接続される。可逆ウエーブレッ
ト変換ブロック102の出力に応答して、ビット・シグ
ニフィカンス埋め込みブロック103は少なくとも1つ
のビットストリームを出力し、このビットストリームは
エントロピー符号化器104に受け取られる。エントロ
ピー符号化器104は、ビット・シグニフィカンス埋め
込みブロック103からの入力に応じて、符号ストリー
ム107を出力する。
ンス埋め込みブロック103は、図2に示されるよう
に、符号(sign)−絶対値フォーマッティングユニット
109、周波数ベース(frequency-based)コンテキス
トモデル105及び統合空間/周波数(joint space/f
requency)コンテキストモデル106からなる。一実施
例では、統合空間/周波数コンテキストモデル106は
水平(horizon)コンテキストモデルである。いくつか
の実施例では、周波数ベースコンテキストモデル105
はシグニフィカンス・ツリー(significance tree)モ
デルである。符号−絶対値フォーマッティングユニット
109、周波数ベースコンテキストモデル105及び統
合空間/周波数(JSF)コンテキストモデル106
は、本発明におけるビット・シグニフィカンス埋め込み
を遂行する。符号−絶対値フォーマッティングユニット
109の入力は可逆ウエーブレット変換ブロック102
の出力と接続される。符号−絶対値フォーマッティング
ユニット109の出力はスイッチ108に接続される。
スイッチ108は、符号−絶対値フォーマッティングユ
ニット109の出力を周波数ベースコンテキストモデル
(モデリングブロック)105または統合空間/周波数
コンテキストモデル(統合空間/周波数モデリングブロ
ック)106のいずれかの入力に与えるように接続され
る。周波数ベースコンテキストモデル(周波数ベース符
号化ブロック)105及び統合空間/周波数コンテキス
トモデル(水平順序(horizon order)符号化ブロッ
ク)106の出力はエントロピー符号化器104の入力
に接続される。エントロピー符号化器104は、出力符
号ストリーム107を生成する。
するように、画像データ1014は可逆ウエーブレット
変換ブロック102において受け取られ、可逆ウエーブ
レットを使って変換符号化され、その画像のマルチ解像
度分割を表わす一つの係数系列が生成される。これらの
係数はビット・シグニフィカンス埋め込みブロック10
3に受け取られる。
ク103は、それらの係数を順序付けして符号−絶対値
形式へ変換する。そして、このフォーマットされた係数
は、それらのシグニフィカンス(significance)(後
述)に基づき、様々な埋め込み(embedded)モデリング
法の組合せを適用される。本発明においては、フォーマ
ットされた係数は2つの埋め込みモデリング法(例えば
周波数ベースモデリングとJSFモデリング)の中のい
ずれか一方を適用される。
係数は、周波数ベースモデリングか統合空間/周波数モ
デリングを適用される。本発明において、入力データが
複数のビットプレーン(bitplane)を持つ画像データか
らなる時には、いくつかのビットプレーンが周波数モデ
リングによって符号化され、残りのビットプレーンがJ
SFモデリングにより符号化される。どのビットプレー
ンにどの方法を使うべきかの決定は、ユーザ・パラメー
タであってよい。一実施例においては、上位の係数ビッ
トプレーンが順序付けられて本発明の周波数ベースモデ
リングにより符号化される。本発明の周波数ベースコン
テキストモデル法においては、係数ビットのシグニフィ
カンスの予測はウエーブレットのピラミッド構造と関連
している。下位の係数ビットプレーンは順序付けられて
本発明の統合空間/周波数コンテキストモデルにより符
号化される。このJSFモデリング(例えば水平モデリ
ング)は、周波数ベース符号化に比べ、周波数領域係数
関係の相関が小さいビットプレーンに対して有利であ
る。
が、エントロピー符号化器により符号化すべきデシジョ
ン(decicion)(あるいはシンボル)である。一実施例
では、全てのデシジョンが一つの符号化器へ送られる。
他の実施例では、デシジョンはシグニフィカンス(sign
ificance)によってラベル付けされ、各シグニフィカン
ス・レベルのデシジョンが別々の複数の(物理または仮
想)符号化器によって処理される。
びJSFモデル106より得られたビットストリーム
は、シグニフィカンス順に、エントロピー符号化器10
4によって符号化される。一実施例では、エントロピー
符号化器104はバイナリのエントロピー符号化器から
なる。ある実施例では、エントロピー符号化器104は
Qコーダ、米国特許第5,272,478号に定義され
たB−コーダ、あるいは、米国特許出願第08/01
6,035号(”Method and Apparatus forParallel
Docoding and Encoding of Data”、1993年2月1
0日受理)に述べられているような符号化器からなる。
Q−コーダについてさらに情報を得るには、 Pennebake
r,W.B.,et al, "An Overview of the Basic Princi
ples ofthe Q-coder Adaptive Binary Arithmetic, IBM
Journal of Research andDevelopment Vol.32,pg.717
-26,1988を参照されたい。ある実施例では、単一の符
号化器が単一の出力符号ストリームを発生する。他の実
施例では、複数の(物理または仮想)符号化器が、複数
の(物理または仮想)データストリームを発生する。
ition)>本発明は、最初に、可逆ウエーブレットを用
いて、画像(画像データとしての)または他のデータ信
号の分割を行なう。本発明においては、可逆ウエーブレ
ット変換は、整数係数を持つ信号の非損失性復元が可能
な精密復元システムを整数演算で実現する。本発明は、
可逆ウエーブレットを用いることにより、限定された精
度の演算によって非損失性圧縮を提供できる。画像デー
タに可逆ウエーブレット変換を適用することによって生
成される結果は、一つの係数系列である。本発明の一実
施例では、可逆ウエーブレット変換はフィルタの集合を
用いて実現される。ある実施例では、そのフィルタとは
1つの2タップ低域通過フィルタと1つの6タップ高域
通過フィルタである。ある実施例では、これらフィルタ
は加減算(及びハードワイヤのビットシフト)だけで実
現される。また、本発明においては、高域通過フィルタ
は低域通過フィルタの結果を使って出力を生成する。結
果として得られる高域通過係数は画素解像度より数ビッ
ト分だけ大きく、低域通過係数は画素解像度と同一であ
る。ピラミッド分割では低域通過係数だけが繰り返しフ
ィルタされるため、マルチレベル分割により解像度は増
加しない。
R分析フィルタh0(n),h1(n)と一対のFIR合成フィ
ルタg0(n),g1(n)によって定義される。本発明におい
て、h0とg0は低域通過フィルタであり、h1とg1は高
域通過フィルタである。このウエーブレット変換システ
ムのブロック図が、図3に示されている。
より入力信号x(n)に対して分析フィルタh0,h1がか
けられ、その出力がブロック203,204で2:1の
間引き(臨界的サブサンプリング)を施されることによ
り、変換信号y0(n),y1(n)が生成される。この変
換信号y0(n),y1(n)はそれぞれ、本明細書におい
ては低域通過係数、高域通過係数と呼ばれる。これらの
分析フィルタとそれらに対応した間引きもしくはサブサ
ンプリングのブロック201〜204は、ウエーブレッ
ト変換システムの分析部を構成する。符号化器/復号器
205,206は、変換ドメインにおいて実行される全
ての処理論理及びルーチン(例えば、予測、量子化、符
号化等々)を含む。
は合成部も持ち、この合成部において変換信号はブロッ
ク207,208で1:2のアップサンプリングを施さ
れ(各項の後にゼロが挿入される)、ついで合成フィル
タg0(N),g1(n)(ブロック209,210)に通され
る。低域通過係数y0(n)は低域通過合成フィルタg
0(ブロック209)に通され、高域通過係数y1(n)は
高域通過合成フィルタg1(ブロック210)に通され
る。フィルタg0(n),g1(n)の出力が合成されて
リング(サブサンプリング)とアップサンプリングが行
なわれるが、他の実施例では、ダウンサンプリング及び
アップサンプリングにより不要となる計算が行なわれな
いようなフィルタが使用される。
って記述してもよい。ここにおいて、
(Z),Y1(Z)は低域通過の変換信号と高域通過の
変換信号であり、H0(Z),H1(Z)は低域通過分析
フィルタと高域通過分析フィルタであり、G0(Z),
G1(Z)は低域通過合成フィルタと高域通過合成フィ
ルタである。変換ドメインにおいて修正も量子化もなけ
れば、図3の出力
2項は”エイリアシング”(折り返し)項と呼ばれる
が、これはキャンセルされる。というのは、合成フィル
タが分析フィルタの直交ミラーフィルタとされているか
らである。すなわち、
関し、代入すると、出力は次のようになる。
いては、出力は分析フィルタの項だけで決定される。ウ
エーブレット変換は、フィルタにより生成された出力が
フィルタの入力として直接的または間接的に用いられる
という点で、変換信号に対し再帰的に適用される。以上
説明した実施例においては、低域通過変換成分y0(n)だ
けが再帰的に変換されるため、当該システムはピラミッ
ド型である。そのようなピラミッドシステムの一例が図
9に示されている。
ウエアのデータ操作を説明するのに便利な表現方法であ
る。Z-mによる乗算は、ハードウエアによるmクロック
サイクルの遅延、及び、ソフトウエアによるm個前の要
素への配列アクセスのモデルである。そのようなハード
ウエア手段は、メモリ、パイプステージ、シフタ、レジ
スタ等を含む。
致する。すなわち、Z変換では
して、本発明の一実施例において、入力データに最初に
適用されたウエーブレット変換は精密に復元可能であ
る。
を使う本発明の一実施例は精密復元システムであり、そ
の正規化形式はZ領域で次のように記述される。
る。ハダマード変換について更に情報を得るためには、
Anil K.Jain, Fundamentals of Image Processing, pg.
155を見られたい。
いてS−変換と呼ばれる。S−変換についてさらに情報
を得るためには、Said,A.and Pearlman,W.,”Revers
ibleImage Compression via Multiresolution Represen
tation and PreictiveCoding ”,Dept. of Electrica
l, Computer and Systems Engineering,Renssealaer P
olytechnic Institute, Troy, NY 1993を参照され
たい。ハダマード変換は精密復元変換であるから、下に
示す非正規化型(一定の因子だけがハダマード変換と違
っている)もまた精密復元変換である。
S−変換はつぎのように当該システムの可逆システムで
ある。
味し、時にフロアー関数(floorfunction)と呼ばれ
る。同様に、シーリング関数(ceiling function)
る。
近似により失われる情報がx(0)+x(1)の最下位ビット
だけであるという事実から得られる。しかしながら、x
(0)+x(1)とx(0)−x(1)の最下位ビットは同一である
ので、これは高域通過出力y1(0)から再生することがで
きる。換言すれば、次式のとおりである。
可逆フィルタを用いる非オーバーラップ(non-overlapp
ing)変換である。最小長フィルタは、2タップのフィ
ルタのペアからなる。最小長変換は良好なエネルギー集
中を得られない。最小長フィルタは、その長さがフィル
タの数に等しいので、非オーバーラップ変換を実現す
る。オーバーラップ変換は、フィルタ数より大きな長さ
のフィルタを少なくとも1つ用いる。長い(非最小長
の)フィルタを使うオーバーラップ変換は、より良好な
エネルギー集中を得ることができる。本発明は、オーバ
ーラップ変換を可能にする非最小長の可逆フィルタを提
供する。
示すZ領域定義を持つTwo/Six(TS)−変換からな
る。
は精密復元変換である。
である。
ルであるとき、最初の3つの低域通過係数y0(0),y
0(1),y0(2)と最初の高域通過係数y1(0)は次式で示さ
れる。
のまま具体化したのでは可逆でない。次に述べる例で、
そのような構成が局所的に非可逆であることを明らかに
する。グローバルケースのための例としては、もっと長
い系列を作ることができる。y0(0)とy0(2)を計算する
ために丸めを行なうため、 −(x(0)+x(1)+)+(x(4)+x(5))≠−y0(0)+y0(2) であるから、ローカル情報を使うとき当該変換は可逆で
ない。
3,x(3)=1,x(4)=1,x(5)=1であるときに
は、
4,x(3)=1,x(4)=1,x(5)=1であるときに
は、
(5)の異なった2つの組に対して同一であるから、この
変換は可逆でない。y0(0),...,y1(0)を与えられたと
き、このローカル情報から、その2つの組のいずれが入
力されたのか判定できないからである。(全係数からの
グローバル情報を用いるときに、当該変換が可逆でない
とは証明できないことに注意されたい。) さて、異なった高域通過フィルタ作用を提供する可逆T
S−変換を考えよう。この変換を、ここではRTS−変
換と呼ぶ。
(5)が信号の6サンプルであるとき、初めの3つの低域
通過係数y0(0),y0(1),y0(2)と最初の高域通過係数
y1(0)は次式で与えられる。
に既知となった。前記(数17)のy0(1)と、x(2)−
x(3)とx(2)−x(3)とが上のように決まれば、x(0)+
x(1)とx(0)−x(1)の最下位ビットは同一であるか
ら、x(2)とx(3)は復元できる。すなわち、次式のとお
りである。
TS−変換のためのフィルタの例を図57乃至図60に
示す。図57及び図58に示すものは1レベル分割RT
S変換のためのフォワードフィルタ及びインバースフィ
ルタであり、図59及び図60に示すものは2レベル分
割RTS変換のためのフォワードフィルタ及びインバー
スフィルタである。
/2(Z-4+Z-5)) は、無限精度演算によって行なう時には同一である。2
番目の式が可逆フィルタを表わしている理由は、整数演
算で実際に実施してみれば明白である。低域通過フィル
タと高域通過フィルタをハードウエアにより実現した典
型例を、図29及び図30に関連して説明する。
おいて、低域通過フィルタは入力信号x(n)のレンジが
出力信号y0(n)のレンジと同一になるように構成され
る。例えば、信号が8ビットの画像であるときには、低
域通過フィルタの出力も8ビットである。このことは、
低域通過フィルタが連続的に適用されるピラミッドシス
テムにとって重要な特性である。というのは、従来シス
テムでは、出力信号のレンジが入力信号のレンジより大
きく、そのことがフィルタの連続的適用を難しくしてい
たからである。さらに、低域通過フィルタは2つのタッ
プしか持たないため、このフィルタは非オーバーラップ
フィルタになる。この特性は、後述のように、フィルタ
をハードウエアで実現する上で重要である。
過フィルタ及び高域通過フィルタは次のように定義され
る。
域通過フィルタにおいて2回(第1項と第3項で)使わ
れる。したがって、高域通過フィルタの結果に到達する
ために、ほかに2つの加算しか行なう必要がない。
タが本発明で用いられてもよい。非オーバーラップ最小
長可逆フィルタでフィルタリングを行なう変換システム
のフォワード変換とインバース変換の説明を図4に示
す。例えば、次に示す種類のフィルタが本発明に用いら
れてもよい。整数L≧zに対し、
る。Lが奇数ならば、フィルタはより対称フィルタに近
くなろう。ai,b,ci,kが整数で、k≦bのとき
は、フィルタは可逆である。ai,b,ci,kが2のべ
き乗(あるいは、ある2のべき乗の負値もしくは補数)
であれば、フィルタの構成が簡単になる。(ai,ciの
値と関係なく)k=bならば、高域通過フィルタ出力y
1のレンジは最小になる。各aiについて、ai=−ciと
なるciが丁度1つ存在するときには、高域通過フィル
タは一定した入力に対し全く応答しない。j−(L-1)=
iの時にai=−ciならば、フィルタは、より対称フィ
ルタに近くなろう。
る。
m=1の時に直線的に変化する入力に対し応答しなくな
り、m=2の時に二次曲線的に変化する入力信号に対し
応答しなくなる、等々となる。ここでmはモーメント条
件である。この特性が、RTS−変換のエネルギー集中
がS−変換より優れていることの主な根拠である。
しなければならないけれども、用途が違えば、他の特性
のいずれも満たさないフィルタ、いくつかを満たすフィ
ルタ、あるいは全部を満たすフィルタを用いてよい。い
くつかの実施例においては、次に例示する高域通過フィ
ルタの中の1つが用いられる。本発明を難解にしないた
め、これらのフィルタは、フィルタの有理型の整数係数
を単に表にして表わす形式で下に示す。
3次増加関数に対して応答しないという特性を有する。
なお、22=16+2x3、3=2+1であるので、このフィルタは合
計7つの加減算によって実現できることに注意された
い。
に留意することにより緩和できる。高域通過係数は、あ
る順序で符号化され復号される。前に復号された高域通
過係数に対応する画素値が正確に知れれば、それを現在
の高域通過フィルタリングで使うことができる。例え
ば、下記のフィルタは、ラスター順が用いられる時に使
用できる。
ない。適応型フィルタを使ってもよいし、あるいは複数
のフィルタを使うこともできる。複数のフィルタの適応
化ないし選択のために使われるデータは、ある特定の逆
フィルタリング動作に先立って復号器内で入手可能なデ
ータに限定されなければならない。
通過係数をプログレッシブ処理することである。1つお
きの高域通過フィルタリング演算(y1(0),y1(2),y
1(4),... )は、RTS高域通過フィルタのような可逆
フィルタを用いて最初に処理してよい。残りのフィルタ
リング操作(y1(1),y1(3),y1(5),... )には、最
高6タップの非可逆フィルタを用いてよい。というの
は、フィルタのオーバーラップ部分への入力の正確な値
が知れているからである。例えば、次に示すフィルタの
どれでも使用してよい。
(内挿)操作に置き換えられるかもしれない。予測器/
補間器は、特定の予測/補間操作の前に復号器において
入手可能なデータを利用し、1対の入力間の差分を予測
する。予測した差分は入力の実際の差分から差し引か
れ、その差が出力される。一実施例では、DPCM、プ
ログレッシブ符号化あるいは空間領域符号化に使われて
いる従来の予測方法が使用される。
ィルタを用いて、マルチ解像度分割が行なわれる。分割
レベル数は可変であり任意数でよいが、しかしながら、
現在のところ分割数は2乃至5レベルである。
に1つの画像に適用されるときは、第1レベルの分割は
最も細かいディテールもしくは解像度に対し作用する。
第1分割レベルでは、画像は4つのサブ画像(すなわち
サブバンド)に分割される。各サブバンドは、1つの空
間周波数帯域を表わしている。第1レベルのサブバンド
はLL0,LH0,HL0,HH0と称される。原画像を分
割するプロセスは、水平,垂直両次元における2:1の
サブサンプリングを含むので、図5に示されるように、
第1レベルのサブバンドLL0,LH0,HL0,HH0は
それぞれ入力が持っている画像の画素数(または係数)
の4分の1の数の係数を持っている。
数の情報と垂直方向の低い周波数の情報を同時に含んで
いる。一般に、画像エネルギーの大部分が当該サブバン
ドに集中している。サブバンドLH0は、水平方向の低
い周波数の情報と垂直方向の高い周波数の情報(例えば
水平方向エッジ情報)を含んでいる。サブバンドHL0
は、水平方向の高い周波数の情報と垂直方向の低い周波
数の情報(例えば垂直方向エッジ情報)を含んでいる。
サブバンドHH0は、水平方向の高い周波数の情報と垂
直方向の高い周波数の情報(例えばテクスチャもしくは
斜めエッジの情報)を含んでいる。
ルは、前レベルの低周波LLサブバンドを分割すること
によって作られる。第1レベルの当該サブバンドLL0
が分割されることによって、そこそこ精細な第2レベル
のサブバンドLL1,LH1,HL1,HH1が作られる
(図6)。同様に、サブバンドLL1が分割されること
によって、粗い第3レベルのサブバンドLL2,LH2,
HL2,HH2が生成される(図7)。また、図8に示さ
れるように、サブバンドLL2が分割されることによ
り、より粗い第4レベルのサブバンドLL3,LH3,H
L3,HH3が作られる。2:1のサブサンプリングによ
り、第2レベルの各サブバンドは、原画像の16分の1
の大きさである。このレベルの各サンプル(つまり画
素)は、原画像中の同一位置のそこそこ細いディテール
を表現する。同様に、第3レベルの各サブバンドは、原
画像の34分の1の大きさである。第3レベルでの各画
素は、原画像中の同一位置のかなり粗いディテールを表
現する。また、第4レベルの各サブバンドは、原画像の
256分の1の大きさである。
物理的に原画像より小さいので、原画像の格納のために
使用されるメモリを利用して、分割サブバンド全部を格
納できる。換言すれば、3レベル分割の場合、原画像と
分割サブバンドLL0,LL1は捨てられ、保存されな
い。
次に精細なディテールのサブバンド成分との間には親−
子の関係が存在する。
が、個別のシステムの条件に応じて、それ以上のレベル
を生成することも可能である。また、DCTのような他
の変換あるいは一次元配置のサブバンドによって、異な
った親子関係が定義されてもよい。
うなフィルタ系列を使って行ない得る。長さLの一次元
信号を表わす入力信号は、フィルタユニット401,4
02による低域通過フィルタリング及び高域通過フィル
タリングの後、ユニット403,404によって2:1
にサブサンプリングされる。ユニット403から出力さ
れるサブサンプル信号は、ユニット405,406によ
る低域通過フィルタリング及び高域通過フィルタリング
の後、ユニット407,408により2:1にサブサン
プリングされる。サブバンド成分L,Hがユニット40
7,408の各出力に現われる。同様に、ユニット40
7の出力信号は、ユニット409,410により低域通
過フィルタリング及び高域通過フィルタリングを施され
た後、ユニット411,412によりそれぞれサブサン
プリングされる。サブバンド成分L,Hがユニット41
1,412の各出力に現われる。上に述べたように、本
発明の一実施例においてサブバンド分割に用いられるフ
ィルタは、水平周波数帯域と垂直周波数帯域を低周波帯
域と高周波帯域へ分割するためのデジタル直交ミラーフ
ィルタである。
いる。図11も、図29及び図30に示したような一次
元フィルタを使って実現した二次元2レベル変換を示し
ている。一次元フィルタ(451〜456)は、サブサ
ンプリングにより不要ににる演算を避けるため1画素位
置おきに適用される。一実施例では、一次元フィルタは
演算を低域通過フィルタ演算と高域通過フィルタ演算と
の間に割り振る。
ーラップ可逆フィルタが使用される圧縮・伸長システム
を提供する。図12は、そのようなシステムの一実施例
のブロック図である。図12において、最初に階層的分
割が行なわれる(ブロック461)。この階層的分割の
結果は圧縮器462へ送られて圧縮される。ここで実行
される圧縮には、ベクトル量子化、スカラー量子化、ゼ
ロ・ランレングス計数、ハフマン符号化等々が含まれよ
う。圧縮器462の出力は、オリジナル入力データの圧
縮されたものを表わすデータからなる。伸長器463
は、そのデータを、いつか受け取って伸長することにな
ろう。本発明は、次に、非最小長オーバーラップ可逆フ
ィルタを用い逆分割を行なって(ブロック464)、オ
リジナルデータの復元データを生成する。
図13に示すように、典型的な分析及び強調システムに
も使用し得る。図13において、非最小長オーバーラッ
プ可逆ウエーブレットフィルタを使って、入力データに
対し階層的分割が行なわれる(ブロック471,47
3)。分析ユニット472は、フィルタにより生成され
た係数を受け取り、それら係数をデシジョンに分類す
る。すなわち、係数を完全に符号化するのではなく、重
要な情報だけが抽出される。例えば、文書保管システム
においては、空白のページが最も粗い低域通過サブバン
ドだけを使って認識されよう。もう一つ例を挙げれば、
ある特定のサブバンドの高域通過情報だけを用いて、テ
キスト画像と自然シーン画像とを区別する。階層的分割
は、最初に粗いサブバンドによって粗いレジストレーシ
ョン(registration)が行なわれるような、多数の画像
のレジストレーションのためにも使用し得る。もう一つ
の実施例においては、係数は強調処理またはフィルタリ
ング(ブロック474)を施され、次に逆分割が行なわ
れる(ブロック475)。鮮明化、エッジ強調、ノイズ
制御等々を階層的分割を使って行なうこともできる。こ
のように、本発明は、統合時間/空間領域及び周波数領
域の分析並びにフィルタリング/強調処理システム用の
ウエーブレット変換を提供する。
t-Significance Embedded)符号化>本発明では、ウエ
ーブレット分割の結果として生成される係数がエントロ
ピー符号化される。本発明においては、係数は最初に埋
め込み符号化(embeddedcoding)を施されるが、この符
号化では、視覚的に重要な順に係数が順序付けられ、ま
た、より一般的には、何等かの誤差規準(例えば、歪み
規準)を考慮して係数が順序付けられる。誤差または歪
みの規準には、ピーク誤差と平均2乗誤差(MSE)が
含まれる。また、順序付けは、ビット・シグニフィカン
ス空間配置(bit-significance spatial location)、
データベース照会のための妥当性及び方向(垂直、水
平、斜め等)を優先させるように行なうことができる。
本発明は、複数の埋め込み符号化法を利用し、あるシグ
ニフィカンス・レベルの一部の係数はある符号化法で符
号化されるが、残りの係数は別の符号化法で符号化され
る。本発明においては、周波数ベースモデリングと統合
空間/周波数モデリングとが、それぞれ本発明のウエー
ブレット変換により生成された係数の符号化に利用され
る異なった2つの埋め込み符号化システムである。周波
数ベースモデリングは、低い周波数の1係数を符号化す
る時に高い周波数の多数の係数を予測する必要がある。
統合空間/周波数モデリングは、既知の周波数帯域と近
傍画素(またはデータ)を両方利用する。統合空間/周
波数モデリングの一例は、本明細書において水平(hori
zon)モデリングと呼ばれる。
ットされ、次に該データはシグニフィカンス(singific
ance)に基づいて格納される。特定のシグニフィカンス
規準を考慮してデータが格納された後、該データは符号
化される。周波数ベース符号化及び水平符号化は両方と
もビット・シグニフィカンス順序付けをベースにしてよ
いが、異なるイベント符号化方法を用いる。
現されているとした場合、本発明の埋め込み符号化は、
その信号の各x(n)の最上位ビット(または複数ビッ
ト)を符号化し、次にその下位のビット(または複数ビ
ット)を符号化し、さらに下位のビットというように符
号化する。例えば、視覚的に決まる順序付けの場合、中
央部分でコーナー沿いまたは縁近傍より高い品質を要求
する画像(例えば、ある種の医用画像)は、中央部分の
画素の下位ビットが周辺部の画素の上位ビットより先に
符号化されるような符号化がなされよう。
ificance distortion)規準に基づいた埋め込みシステ
ムの場合、データのバイナリ値は絶対値によって順序付
けられる。値が負でない整数の場合(例えば、画素の輝
度に関してそうなる)、採用し得る順序はビットプレー
ン順(例えば、最上位ビットプレーンから最下位ビット
プレーンへの順番)である。2の補数の負整数も許容さ
れる実施例では、符号ビットの埋め込み順序は、整数の
絶対値の最初の非ゼロのビットと同じである。したがっ
て、1つの非ゼロビットが符号化されるまで、符号ビッ
トは考慮されない。その結果、本発明のビット・シグニ
フィカンス埋め込みシステムにおいて1つのイベントの
可能値は、符号ビットが符号化される前では3元であ
る。この三元イベントは、”非有意(not significan
t)”、”積極的有意(positivesignificant”、”消極
的有意(negative significant)”である。例えば、符
号−絶対値表記法を使うと、−7の16ビット数は 1000000000000111 である。ビットプレーンベースで、初めの12デシジョ
ンは”非有意”となろう。最初の”1”−ビットは13
番目のデシジョンで生じる。13番目のデシジョンは”
消極的有意”となろう。符号ビットが符号化された後、
その可能なイベントは2つ、すなわち0,1に減る。1
4番目と15番目のデシジョンは共に”1”である。
するためにリストが用いられる。一実施例では、各係数
に関係付けられた1ビットのフラグ(本明細書ではグル
ープフラグと呼ぶ)で、符号ビットが符号化前の係数
と、符号ビットが符号化済みの係数を区別する。もう一
つの実施例では、フラグビットの代わりに2つ以上のリ
ストを使用できる。別の実施例では単一のリストがフラ
グ無しで用いられる。
ない。1つの係数に対する全てのデシジョンが生成さ
れ、シグニフィカンスによってラベル付けされた後に、
次の係数に対するデシジョンが生成される。こうするこ
とで、リストに係数全部は格納しなくともよくなる。
説明する図44乃至図55のフローチャートは、本発明
の符号化プロセス及び復号プロセスを表わしている。図
44及び図45は、本発明の符号化器の変換及びモデリ
ングプロセスを表わすフローチャートである。図44に
おいて、符号化器の変換及びモデリングプロセスは、初
めに入力データを獲得する(処理ブロック2501)。
入力データ獲得後、本発明は可逆ウエーブレットフィル
タをかける(処理ブロック2502)。
る(処理ブロック2503)。別のレベルの分割を要す
るときには、処理ブロック2504へ進み、そこで直前
の分割により得られたLL係数に可逆フィルタがかけら
れ、そして処理ブロック2503へ戻る。このようにし
て、本発明は任意のレベル数の分割が行なえるようにす
る。
理ブロック2506へ進み、各係数のためのグループフ
ラグをA−グループに初期化する。グループフラグを初
期化した後、A−パス用のビットプレーンSA は最上位
ビットプレーン(max)とされる(処理ブロック25
07)。次にB−パス用のビットプレーンSB はその1
つ下位のビットプレーン(max−1)とされる(処理
ブロック2508)。次に、A−パス用のビットプレー
ンSA を周波数ベースモデルを用いて符号化すべきか否
かを判定する(処理ブロック2509)。ビットプレー
ンSA を周波数ベースモデルで符号化すべきであれば、
処理ブロック2510へ進み、各係数は周波数ベースモ
デルでモデル化されてからエントロピー符号化される。
他方、ビットプレーン SA が周波数ベースモデルで符
号化されるべきでなければ、処理ブロック2511に進
み、各係数は統合空間/周波数モデルでモデル化されて
からエントロピー符号化される。
2512へ進み、ビットプレーンSA がゼロ以上である
か判定することにより、当該ビットプレーンが最後のビ
ットプレーンであるか否かを表示する。ビットプレーン
SA がゼロ以上ならば、処理ブロック2509へループ
バックする。他方、ビットプレーンSA がゼロ以上でな
いときには、処理ブロック2513へ進み、ビットプレ
ーンSB がゼロ以上であるか判定することにより、該ビ
ットプレーンがB−パスを受けるべき最後のビットプレ
ーンであるか判定する。ビットプレーンSB がゼロ以上
ならば、処理ブロック2509に進む。しかし、ビット
プレーンSB がゼロ以上でなければ、処理ブロック25
14に進み、符号化データがチャネルへ転送されるかメ
モリに格納される。符号化データを格納または転送した
後、本発明の符号化器の変換及びモデリングプロセスは
終了する。
換及びモデリングプロセスを示す。図46において、本
発明の復号器の変換及びモデリングプロセスは、まず符
号化データの取り込みを行なう(処理ブロック260
1)。この符号化データはチャネルまたはメモリ、ある
いは他の伝送システムより受け取られるであろう。符号
化データを取り込んだ後に、各係数のグループフラグが
A−グループに初期化される(処理ブロック260
2)。この初期化に続いて、A−パス用ビットプレーン
SA は最上位ビットプレーン(max)とされ(処理ブ
ロック2603)、次にB−パス用ビットプレーンSB
はその1つ下位のビットプレーン(max−1)とされ
る(処理ブロック2604)。そして、各係数の値が初
期値のゼロに設定される(処理ブロック2605)。
プレーンSA が周波数ベースモデルを用いて復号される
べきか否かを判定する(処理ブロック2606)。ビッ
トプレーンSA を周波数ベースモデルで復号すべきであ
れば、処理ブロック2607へ進み、各係数は周波数ベ
ースモデルでモデル化されたのちエントロピー復号され
る。ビットプレーンSA を周波数ベースモデルで復号す
べきでないときには、処理ブロック2608へ進み、各
係数は統合空間/周波数モデルでモデル化されてからエ
ントロピー復号される。
ロック2609へ進み、ビットプレーンSA が最後のビ
ットプレーンであるか判定するために、ビットプレーン
SAがゼロ以上であるか調べる。ビットプレーンSA が
ゼロ以上ならば、処理ブロック2606に進む。他方、
ビットプレーンビットプレーンSA がゼロ以上でなけれ
ば、B−パスのビットプレーンSB がゼロ以上であるか
判定することにより、ビットプレーンSB がB−パス用
の最後のビットプレーンであるか否かを表示する(処理
ブロック2610)。最後のビットプレーンであるなら
ば、次の復号のために処理ブロック2606へ進む。他
方、B−パス用ビットプレーンSB がゼロ以上でないな
らば、最も粗い分割レベルによる係数に逆(inverse)
可逆フィルタがかけられる(処理ブロック2611)。
次に、全てのレベルの逆フィルタ処理が済んだか判定す
る(処理ブロック2612)。済んでいなければ、残っ
ている最も粗い分割レベルに関する係数に、逆可逆フィ
ルタがかけられる(処理ブロック2613)。そして処
理ブロック2612に戻って、全てのレベルの逆フィル
タ処理が済んだか再度調べる。
らば、処理ブロック2614に進み、復元データの格納
または伝送が行なわれる。
プロセスの一実施例を示す。図示のプロセスは、周波数
ベースモデリングまたはJSFモデリングのモデリング
プロセスと符号化または復号を表わしている。すなわ
ち、4つの処理ブロック(2507,2508,260
7,2608)のそれぞれは、図48及び図49のモデ
リングプロセスを用いて実現し得る。図48において、
最初のプロセスは、モデリングが1パスで行なわれるべ
きか否かの判定(処理ブロック2701)で始まる。モ
デリングが1パスでなされるべきでないときは、ビット
プレーンSA がビットプレーンSB より大きいか判定す
る(処理ブロック2702)。大きくなければ、プロセ
スは処理ブロック2703へ移り、A−パスが実行され
るべきでないことを表示するためフラグ(do_A_flag)
がクリアされる。ビットプレーンSAがビットプレーン
SB より大きいときは、処理ブロック2704に進み、
フラグ(do_A_flag)はセットされ、A−パスが実行さ
れることを表示する。
に、処理ブロック2705に進み、ビットプレーンSB
がビットプレーンSA と等しいか判定する。等しくなけ
れば、本発明はB−パスを発生させないためにフラグ
(do_B_flag)をクリアし(処理ブロック2705
b)、そして処理ブロック2707に進む。ビットプレ
ーンSB がビットプレーンSA と等しいときには、フラ
グdo_B_flagがセットされてB−パスが実行されること
を表示し(処理ブロック2706)、処理はまた処理ブ
ロック2707に進む。
がセットされており、ゼロツリー(zerotree)モデリン
グが行なわれるべきか判定する。フラグが、A−パスが
発生しゼロツリーモデリングが行なわれることを表示し
ているときには、”確定/未確定”(determined/undet
ermined)フラグが、各係数に対し”未確定”状態に初
期化され(処理ブロック2708)、処理ブロック27
09へ進む。他方、A−パス表示フラグもゼロツリーモ
デリング表示もセットされていないときには、処理ブロ
ック2709へ直接進む。処理ブロック2709におい
て、最初の係数が変数Cに設定される。
B−パス表示フラグがセットされているか判定する(処
理ブロック2719)。B−パス表示フラグ(do_B_fla
g)がセットされているならば、本発明は係数Cに対し
B−パスを実行し(処理ブロック2710)、処理ブロ
ック2711へ進む。他方、B−パスフラグがセットさ
れていないときには、Cに対してB−パスは実行され
ず、処理は処理ブロック2711へ直接進む。
がセットされているか判定する(処理ブロック271
1)。A−パス表示フラグがセットされているならば、
係数Cに対してA−パスが実行される(処理ブロック2
717)。その後、処理ブロック2713に進む。A−
パス表示フラグがセットされていないときには、係数C
に対するA−パスを実行することなく処理ブロック27
13へ進む。
最終の係数であるか判定する。係数Cが最終の係数でな
ければ、処理ブロック2714に進み、次の係数が変数
Cに割り当てられ、処理ブロック2719へ進む。しか
し、係数Cが最終の係数であるならば、処理ブロック2
715へ進みB−パスフラグ(do_B_flag)がセットさ
れているか判定する。B−パスフラグがセットされてい
るならば、ビットプレーンSB−1をビットプレーンSB
に設定し(処理ブロック2716)、処理ブロック2
717へ進む。B−パス表示フラグがセットされていな
ければ、処理ブロック2717へ進む。処理ブロック2
717では、A−パスフラグがセットされているか判定
する。セットされているならば、ビットプレーンSA−
1をビットプレーンSA にトプレーンSA に設定し(処
理ブロック2718)、プロセスは終了する。また、A
−パスフラグがセットされていなければ、プロセスは直
ちに終了する。
ーンの係数がA−グループであるかB−グループである
かを、フラグビットを使わずに判定することができる。
これは1係数あたり1ビットのメモリの節約になり、大
きな画像の場合には意味があろう。フラグビットを使う
代わりに、AND論理を用いて、マスクが係数と比較さ
れる。ANDの結果が0ならば、そのビットはA−グル
ープであり、そうでなければB−グループである。これ
らマスクの例を8ビットプレーン分につき表7に示す
(実施例説明の末尾)。なお、これらマスクは2
(bitplane+1)の2の補数である(符号ビット含まず)。
クを割り当てることができるので、A−パスを必要なだ
け、対応のB−パスの前に実行することができる。17
ビットプレーンの場合、3個のA−パスが実行され、次
に14個のA−パスとB−パスが同時に実行され、最後
に2個のB−パスが実行される。普通、A−パスのデシ
ジョンのほうがB−パスのデシジョンより効率的に符号
化できるので、初めに多数のA−パスを実行すると、損
失性圧縮の質を向上できる。
(後に詳細説明で述べる)を使用した本発明の符号化器
の一実施例を示す。図50において、符号化器の変換及
びモデリングプロセスは、初めに入力データを獲得する
(処理ブロック2801)。入力データを獲得した後、
本発明は可逆ウエーブレットフィルタをかける(処理ブ
ロック2802)。
定する(処理ブロック2803)。別レベルの分割を要
するならば、処理ブロック2804に進み、直前の分割
により得られたLL係数に可逆ウエーブレットフィルタ
がかけられ、そして処理ブロック2803へ進む。この
ように、本発明によれば任意レベル数の分割を行なうこ
とができる。
理ブロック2805へ進み、A−パス用ビットプレーン
SA は最上位ビットプレーン(max)とされる。そし
て、B−パス用ビットプレーンSB はその次位のビット
プレーン(max−1)とされる(処理ブロック280
6)。
スクMB が
そして、A−パス用ビットプレーンSA を周波数ベース
モデルで符号化すべきか否か判定する(処理ブロック2
808)。ビットプレーンSA を周波数ベースモデルで
符号化すべきであれば、処理ブロック2809に進み、
各係数の1ビットが周波数ベースモデルによりモデル化
されてエントロピー符号化される。他方、ビットプレー
ンSA が周波数ベースモデルで符号化されるべきでない
ときには、処理ブロック2810に進み、各係数の1ビ
ットが統合空間/周波数モデルによりモデル化されてエ
ントロピー符号化される。
11に進み、ビットプレーンSA がゼロ以上であるか判
定することにより、それが最後のビットプレーンである
か否かを表示する。ビットプレーンSA がゼロ以上であ
るならば、処理ブロック2808へループバックする。
他方、ビットプレーンSA がゼロ以上でなければ、処理
ブロック2812に進み、ビットプレーンSB がB−パ
スを施される最後のビットプレーンであるか判断するた
め、ビットプレーンSB がゼロ以上であるか判定する。
ビットプレーンSB がゼロ以上であれば、処理ブロック
2808から処理を繰り返す。しかし、ビットプレーン
SB がゼロ以上でなければ、処理ブロック2813に進
み、符号化データがチャネルへ転送されるかメモリに格
納される。符号化データを格納または転送した後、本発
明の符号化器の変換及びモデリングのプロセスは終了す
る。
使用した時の本発明の復号器の変換及びモデリングプロ
セスの別の実施例を示す。図52において、本発明の復
号器の変換及びモデリングプロセスは、まず符号化デー
タを取り込む(処理ブロック2901)。この符号化デ
ータは、チャネルかメモリあるいはその他の伝送システ
ムより受け取られるであろう。
用ビットプレーンSA は最上位ビットプレーン(ma
x)とされ(処理ブロック2903)、B−パス用ビッ
トプレーンSB はその次位のビットプレーン(max−
1)とされる(処理ブロック2904)。各係数の値が
初期値のゼロに設定される(処理ブロック2905)。
次にマスクMBが
たマスクMAが
そして、次に、ビットプレーンSA が周波数ベースモデ
ルで復号されるべきか否かを判定する(処理ブロック2
906)。ビットプレーンSA が周波数ベースモデルに
よって復号されるべきときには、処理ブロック2907
へ進み、各係数の1ビットが周波数ベースモデルでモデ
ル化されてエントロピー復号される。ビットプレーンS
A が周波数ベースモデルで復号されるべきでないなら
ば、処理ブロック2908へ進み、各係数の1ビットが
統合空間/周波数モデルでモデル化されてエントロピー
復号される。
9へ進み、ビットプレーンSA が最終のビットプレーン
であるか判断するため、ビットプレーンSA がゼロ以上
であるか判定する。ビットプレーンSA がゼロ以上なら
ば、処理ブロック2902へ進む。他方、ビットプレー
ンSA がゼロ以上でないと、B−パスのビットプレーン
SB がゼロ以上であるか判定し(処理ブロック291
0)、それによりビットプレーンSB が最後のB−パス
用ビットプレーンであることを表示する。ビットプレー
ンSB がゼロ以上ならば、次の復号のため処理ブロック
2902へ進む。他方、ビットプレーンSB がゼロ以上
でないときには、最も粗い分割レベルによる係数に対し
て逆可逆フィルタがかけられる(処理ブロック291
1)。次に、全レベルが逆フィルタ処理されたか判定す
る(処理ブロック2912)。違うときには、残ってい
る最も粗い分割レベルに関する係数に対して逆可逆フィ
ルタがかけられる(処理ブロック2913)。そして処
理ブロック2912へ戻り、全レベルの逆フィルタ処理
が済んだか判定する。
ば、処理ブロック2914に進み、復元データの格納ま
たは伝送が行なわれる。
プロセスの一実施例を示す。なお、図48及び図49と
同様、図54及び図55のプロセスは図50及び図51
並びに図52及び図53のモデリングステップの実現の
ために用い得るものである。図54において、最初のプ
ロセスはまず、A−パスが必要で、かつ、SA がゼロ以
上であるかを判定する(処理ブロック3001)。その
通りであるならば、A−パスが実行されるべきであるこ
とを表示するフラグ(do_A_flag)がセットされ(処理
ブロック3004)、処理ブロック3002へ進む。そ
うでないときには、フラグdo_A_flagはクリアされる
(処理ブロック3003)。
より大きいときには、処理ブロック3004に進み、A
−パスが実行されることを表示するためのフラグがセッ
トされる。ビットプレーンSA がビットプレーンSB よ
り大きくないときには、処理ブロック3003へ進み、
A−パスが生じることを表示するためのフラグはクリア
される。
いて、処理ブロック3002に進み、ビットプレーンS
B がゼロ以上で、かつ、B−パスが必要であるかを判定
する。両ビットプレーンが等しくなければ、本発明はフ
ラグ(do_B_flag)をクリアしてB−パスを発生させな
いようにし(処理ブロック3005)、処理ブロック3
007へ進む。ビットプレーンSB がビットプレーンS
A と等しいときには、B−パスが実行されるべきことを
表示するためフラグ(do_B_flag)がセットされ(処理
ブロック3006)、処理ブロック3007へ進む。
フラグがセットされており、かつゼロツリーモデリング
が行なわれるべきか判定する。フラグがA−パスが生じ
るべきで、かつゼロツリーモデリングが実行されるべき
であることを表示しているときには、子を有する各係数
に対して”確定/未確定”フラグが”未確定”状態に初
期化され(処理ブロック3008)、処理は処理ブロッ
ク3009へ進む。他方、A−パス表示フラグもゼロツ
リーモデリング表示もセットされていないときには、処
理ブロック3009へ直接進む。処理ブロック3009
において、最初の係数が変数Cに設定される。
ばB−パス表示フラグがセットされているか判定する
(処理ブロック3019)。B−パス表示フラグ(do_B
_flag)がセットされているならば、本発明は係数Cに
対してB−パスを実行し(処理ブロック3010)、処
理ブロック3011へ進む。他方、B−パスフラグがセ
ットされていないときには、B−パスはCに対し実行さ
れず、処理ブロック3011へ直接進む。
るか判定する(処理ブロック3011)。A−パス表示
フラグがセットされているならば、A−パスが係数Cに
対して実行される(処理ブロック3012)。そして、
処理ブロック3013へ進む。A−パス表示フラグがセ
ットされていないときには、係数Cに対しA−パスを実
行することなく、処理ブロック3013へ進む。
最終の係数であるか判定する。係数Cが最終の係数でな
ければ、処理ブロック3014へ進み、次の係数が変数
Cに割り付けられ、処理ブロック3019へ進む。しか
し、係数Cが最終の係数であるならば、処理ブロック3
015へ進み、B−パスフラグ(do_B_flag)がセット
されているか判定する。B−パスフラグがセットされて
いるならば、ビットプレーンSB −1がビットプレーン
SB とされ(処理ブロック3016)、処理ブロック3
017へ進む。B−パス表示フラグがセットされていな
いときには、処理ブロック3017へ進む。処理ブロッ
ク3017では、A−パスフラグがセットされているか
判定する。セットされているならば、ビットプレーンS
A −1がビットプレーンSA とされ(処理ブロック30
18)、処理は終了する。また、A−パスフラグがセッ
トされていなければ、処理が直ちに終了する。
ツリー構造を用いて係数を複数の組みにグループ分けで
きる。各ツリーのルートは純粋に1つの低域通過係数で
ある。図14は、変換画像の純粋に1つの低域通過係数
に関するツリー構造を示す。画像のような二次元信号の
場合、ツリーのルートは3個の”子”を持ち、ノード以
外のノードはそれぞれ4個の子を持つ。ツリー階層構造
は二次元信号に限定されない。例えば、一次元信号の場
合、ルートは1個の子を持ち、ルート以外のノードはそ
れぞれ2個の子を持つ。一次元及び二次元のケースか
ら、より多次元のケースが分かる。
ィルタの動作からも明らかである。フィルタのペア群の
作用とサブサンプリングにより、前述の係数は関係付け
られる。
式にされた後、コンテキストモデルが複数の符号化法の
どれを、係数をさらに符号化するために用いるべきか判
断する。ゼロツリー符号化(zerotree coding)のよう
な周波数ベース符号化方式は、一定のサブバンド分割に
関連した特定の閾値に対する有意データを効率的に符号
化する。関連したサブバンド分割の孤立した単一の係数
の有意(singificance)または無意(in
significance)を表現するシンボルを用い
ることに加え、全部の子が無意である(全部の子が一定
の閾値以下の絶対値を持つ)無意の親のエントリーは一
つにまとめられ、一緒に符号化される。これらのツリー
はゼロツリー(zerotree)と呼ばれることがある。これ
らの無意なツリーは、ゼロツリールート(zerotree roo
t)と呼ばれることのある一つの専用シンボルで符号化
される。しかしながら、有意な子孫が存在するならば、
無意な係数のエントリーは”孤立ゼロ”(isolated ze
ro)用シンボルを用いて符号化される。かくして、1つ
のツリーは、係数の符号(sign)が未だ符号化されてい
ないデシジョンについて、4つのシンボル(積極的有
意、消極的有意、孤立ゼロまたはゼロツリールート)を
用いて符号化される。
に有用である。というのは、無意なツリーの一括符号化
が、少数の親係数により多数の子孫係数の無意を予測可
能にするからである。ツリー中の子孫係数に関連したエ
ントリーはルートから予測できるので、それらの無意を
符号化するために余分なシンボルは必要とされない。ツ
リー全体の無意は非常に低コストで符号化される。よっ
て、上位のビットプレーンは、殆ど、その多くがゼロツ
リールートでも孤立ゼロでもない(すなわち符号化され
る必要のない無意なツリーの子である)無意な係数から
できている。
ばれる周波数ベースモデルを米国特許第5,321,7
76号で開示している。Shapiroの方法では、主
リストと副リストという2つのリストを用いて係数全部
を記憶する。シグニフィカンス(significance)レベル
毎に、主パスと副パスという2つのパスが作られる。一
実施例では、本発明の周波数ベースモデルはZerot
reeである。
(Shapiroによって述べられた)に類似した周波数ベー
スモデルが用いられる。複数のリストを使うのではな
く、リストが1つだけ用いられ、そのリストの各エレメ
ントは2グループの中の一方のメンバーである旨マーク
される。係数をA−グループとB−グループに分類する
ことは、Shapiroが主リストと副リストを用いて
行なった分類に相当する。Shapiroの複数リスト
を使う方法は、副リスト中の係数の順序付けのフレキシ
ブリティを大きくできるが、ソフト/ハードの複雑さが
増加するという犠牲を伴う。本実施例の単一リスト・ゼ
ロツリー(Single List Zerotree)法は、A−パスとB
−パスという2つのパスを使う。これら2つのパスはそ
れぞれ、Shapiroの主パスと副パスに相当する。
この単一リスト・ゼロツリーモデルについて、以下に述
べる。
式の係数の1つのリストをメモリ内に作る。このリスト
の各エレメントは、該エレメントが”Aグループまたは
B−グループ”のいずれのメンバーであるかを表示する
1ビットのラベルを持っている。あるステージの初め
で、有意であると判明していない係数はA−グループに
属するとしてラベル付けされる。前のより大きな閾値に
対して有意であると前に判明している係数は、B−グル
ープであるとラベル付けされる。リストは、係数を符号
化の処理がなされる順に格納する。文字通り最初のステ
ージの開始時点では、どの係数も有意であるとは確定し
ていないので、全ての係数がA−グループのメンバーと
してラベル付けされている。係数が有意または無意であ
ると判定された時に、それら係数のエントリーが元のA
−グループ表示からB−グループ表示へ変更される。こ
のリストは閾値を次第に細かくして順次更新される。す
なわち、リストのマルチパスが生じる。
元イベントは0次マルコフコンテキストモデルの下でバ
イナリ算術符号化される。A−グループの係数に対応す
る4元イベントも、0次マルコフコンテキストモデルの
下で符号化される。
ないよう、本発明のリスト内の係数の順序はツリー構造
を保存する。したがって、ツリー構造を保存する、ある
順序付けが決まり、それが一貫して使われる。一実施例
では、係数は最初に使用された記憶ロケーションより順
番にメモリに格納される。別の実施例では、連結リスト
(linked list)が用いられるかもしれない。
カンスもしくはビットプレーン埋め込み方式で符号化さ
れる。係数は最上位のビットプレーンから最下位のビッ
トプレーンへと符号化されるので、データのビットプレ
ーン数を確定しなければならない。本発明では、係数値
の絶対値の上限を、データから計算するか、画像の濃さ
(depth)とフィルタ係数より得ることによって、ビッ
トプレーン数の確定がなされる。一例を挙げれば、上限
が149のときは、8ビットのシグニフィカンスもしく
は8つのビットプレーンがある。
ゼロツリー符号化プロセスを示す。一実施例では、図1
5及び図16に示すプロセスは図48及び図49に示す
モデリングプロセスで用いられる。図15において、プ
ロセスは初めに係数Cのグループフラグが”A−グルー
プ”に設定されているか調べる(処理ブロック322
1)。”A−グループ”に設定されていないときは、プ
ロセスは終わる。他方、係数Cのグループフラグが”A
−グループ”に設定されているときは、処理ブロック3
222に進み、C係数の”確定/未確定”フラグが”未
確定”に設定されているか判定する。係数Cの”確定/
未確定”フラグが”未確定”に設定されていなければ、
プロセスは終了する。しかし、係数Cの”確定/未確
定”フラグが”未確定”に設定されているならば、処理
ブロック3203に進み、係数CのビットSA が1であ
るか判定する。
ブロック3207(図16)へ進む。他方、係数Cのビ
ットSA が1のときには、処理ブロック3204へ進
み、係数Cの符号(sign)が正であるか判定する。係数
Cの符号が正でないならば、デシジョンは”A−グルー
プ”コンテキストの”消極的有意”として符号化され
(処理ブロック3205)、処理ブロック3229へ進
む。係数Cの符号が正であるならば、デシジョンは”A
−グループ”コンテキストの”積極的有意”として符号
化され(処理ブロック3206)、処理ブロック322
9へ進む。処理ブロック3229ではCのグループフラ
グは”B−グループ”に設定される。
子孫(子)についてビットSA が0であるか判定する。
ビットSA が0でないときには、テシジョンは”A−グ
ループ”コンテキストの”有意な子のある無意”(0
1)として符号化され(処理ブロック3208)、プロ
セスは終了する。他方、係数Cの全部の子孫(子)につ
いてビットSA が0であるときには、”A−グループ”
コンテキストの”ゼロルート”(00)として符号化さ
れる(処理ブロック3209)。それから、係数Cの子
孫全部に対する”確定/未確定”フラグが”確定”に設
定され(処理ブロック3221)、処理は終了する。
所望の圧縮率に達したか否かでなされる。
イベントは、0次マルコフ情報源コンテキストモデルの
下でエントロピー符号化される。A−パスより得られる
2ビットのアルファベット(サイズは4)も、0次マル
コフ情報源コンテキストモデル下で、4元(サイズ4の
アルファベット)算術符号化器により符号化される。
使う本発明の単一リストゼロツリー符号化プロセスの別
の実施例を示す。一実施例では、図17及び図18のプ
ロセスが図54及び図55のプロセスにおけるA−パス
として使用される。図17において、プロセスは初めに
係数CとマスクMA とを論理積した結果が0であるか判
定する(処理ブロック3201)。0でなければ、プロ
セスは終了する。他方、係数CをマスクMA と論理積し
た結果が0ならば、処理ブロック3202に進み、係数
Cの親の”確定/未確定”フラグが”未確定”に設定さ
れているか判定する。係数Cの親の”確定/未確定”フ
ラグが”未確定”に設定されていないときは、プロセス
は終了する。しかし、係数Cの親の”確定/未確定”フ
ラグが”未確定”に設定されているときには、処理ブロ
ック3203に進み、係数CのビットSA が1であるか
判定する。
ブロック3207へ進む。他方、係数CのビットSA が
1であるならば、処理ブロック3204に進み、係数C
の符号(sign)が正であるか判定する。係数Cの符号が
正でなければ、デシジョンは”A−グループ”コンテキ
ストの”消極的有意”で符号化され(処理ブロック32
05)、プロセスは終了する。係数Cの符号が正である
ならば、デシジョンは”A−グループ”コンテキスト
の”積極的有意”として符号化され(処理ブロック32
06)、プロセスは終了する。一実施例では、4元符号
化器が用いられ、4元デシジョンが1つのコンテキスト
で符号化される。別の実施例では、バイナリ符号化器が
使用され、3つのコンテキストが用いられる(例えば、
この3つのコンテキストは、デシジョンの第1ビット、
第1ビットが0のときの第2ビット、及び第1ビットが
1のときの第2ビット、である)。
(子)全てにつきビットSA が0であるか判定する。ビ
ットSA が0でなければ、デシジョンは”A−グルー
プ”コンテキストの”有意の子がある無意”,”孤立ゼ
ロ”(01)として符号化され(処理ブロック320
8)、プロセスは終了する。他方、係数Cの子孫(子)
全てにつきビットSA が0であるならば、デシジョン
は”A−グループ”コンテキストの”ゼロツリー・ルー
ト”(00)として符号化される(処理ブロック320
9)。そして、係数Cの”確定/未確定”フラグが”確
定”に設定される(処理ブロック3210)。続いて、
係数の子孫(同様に子孫を持つ)の全部に対する”確定
/未確定”フラグが”確定”に設定され(処理ブロック
3211)、プロセスは終わる。
は符号化と密接行進的に行なわれる。
horizon coding)プロセスのためのA−パスプロセス
の一実施例を示し、これは図48及び図49のプロセス
と共に用い得る。図19において、プロセスは初めに係
数Cのグループフラグが”A−グループ”に設定されて
いるか判定する(処理ブロック3521)。”A−グル
ープ”に設定されていなければ、プロセスは終了する。
しかし、”A−グループ”に設定されているならば、処
理ブロック3528に進み、係数Cの”確定/未確定”
フラグが”未確定”に設定されているか判定する。”未
確定”に設定されていなければ、プロセスは終了す
る。”未確定”に設定されているならば、処理ブロック
3502に進み、3元デシジョンはA−グループコンテ
キストで復号される。
か判定する(処理ブロック3503))。デシジョン
が”積極的有意”であるならば、係数の符号が正に設定
され(処理ブロック3505)、係数の絶対値が
Cのグループフラグが”B−グループ”に設定され(処
理ブロック3541)、処理は終了する。
(処理ブロック3503)、デシジョンが”消極的有
意”であるか判定する(処理ブロック3504)。デシ
ジョンが”消極的有意”でないときには、処理ブロック
3510に進み、デシジョンが”ゼロツリー・ルート”
であるか判定する。デシジョンが”ゼロツリー・ルー
ト”でなければ、プロセスは終わる。デシジョンが”ゼ
ロツリー・ルート”ならば、係数Cの子孫全部の”確定
/未確定”フラグが”未確定”に設定され(処理ブロッ
ク3531)、プロセスは終了する。
シジョンが”消極的有意”と判断されたときには、係数
Cの符号が負に設定され(処理ブロック3506)、係
数Cの絶対値が
数CのグループフラグがB−グループに設定され(処理
ブロック3541)、プロセスは終了する。
リー水平復号プロセスのためのA−パスプロセスの他の
実施例を示し、これは図54及び図55に述べたプロセ
スにおいて用いることができる。図20において、プロ
セスは初めに係数CとマスクMA の論理積結果が0であ
るか判定する(処理ブロック3501)。0でなけれ
ば、プロセスは終了する。しかし、係数CとマスクMA
を論理積した結果が0ならば、処理ブロック3508へ
進み、係数の”確定/未確定”フラグが”未確定”であ
るか判定する。”未確定”でなければ、処理は終了す
る。”未確定”であれば、処理ブロック3502に進
み、3元デシジョンはA−グループコンテキストで復号
される。
か判定する(処理ブロック3503)。デシジョンが”
積極的有意”であるならば、係数の符号が正に設定され
(処理ブロック3505)、係数の絶対値が
ロセスは終了する。
それが”消極的有意”であるか判定する(処理ブロック
3504)。”消極的有意”でなければ、処理ブロック
3509に進み、デシジョンが”ゼロツリー・ルート”
であるか判定する。デシジョンがゼロツリー・ルートで
なければ、プロセスは終了する。デシジョンがゼロツリ
ー・ルートであるならば、係数Cの”確定/未確定”フ
ラグが”確定”に設定され(処理ブロック3510)、
係数Cの全子孫(これも同様に子孫を持つ)に対する”
確定/未確定”フラグが”確定”に設定され(処理ブロ
ック3511)、プロセスは終了する。
ストでデシジョンが”消極的有意”であると判定したと
きには、係数Cの符号は負に設定され(処理ブロック3
506)、係数Cの絶対値は
ロセスは終了する。
ツリーを記述する方法を選択したが、その代案が存在す
る。ツリーのルートを符号化する時にツリー全体の特性
をより詳細に記述するため、拡大したアルファベットを
使用してもよい。一実施例では、以下の6元デシジョン
の集合が用いられる。
ト) ・少なくとも1つの有意な子を持つ無意 ・有意、積極的かつ全てのが非消極的(non-negative) ・有意、積極的かつ少なくとも1つの子が消極的 ・有意、消極的かつ全ての子が非積極的(non-positiv
e) ・有意、消極的かつ少なくとも1つの子が積極的 この実施例では、ツリー全体について、無意に加え符号
(sign)情報も予測される。別の実施例では、他の符号
(sign)制限またた絶対値制限のあるツリーが予測可能
である。択一的予測器が、テクスチャあるいはマルチ解
像度のフィーチャを表現する場合に特に有効かもしれな
い。アルファベットの拡大とともに、高次のマルコフコ
ンテキスト(後述)を使用するのが有効かもしれない。
st Based)統合空間/周波数埋め込みモデリング>本発
明において、本明細書に開示された水平順序(horizon
order)モデリングのような周波数埋め込み符号化(fre
quency embedded coding)は、A−グループの係数に対
応する3元イベントを符号化する。水平符号化では、符
号化ステップに先行する初期化は全て、周波数ベースの
システムと同一である。一実施例では、バイナリエント
ロピー符号化は、”A−グループ 絶対値”、”A−グ
ループ 符号(sign)”、及び”B−グループ”という
3つのコンテキストで行なわれる。
ロセスのためのA−パスの一実施例のフローチャートで
ある。このプロセスは図48及び図49のプロセスで使
用し得る。図21において、このA−パスプロセスは初
めに係数Cのグループフラグが”A−グループ”である
か判定する(処理ブロック3111)。”A−グルー
プ”でなければ、プロセスは終了する。係数Cのグルー
プフラグが”A−グループ”に設定されているときは、
処理ブロック3102に進み係数CのビットSAが1で
あるか判定する。係数CのビットSA が1でなければ、
デシジョンは”A−グループ”コンテキストの無意
(0)として符号化され(処理ブロック3103)、プ
ロセスは終了する。係数CのビットSA が1ならば、処
理ブロック3104へ進み係数Cの符号(sign)が正で
あるか判定する。係数Cの符号が正ならば、デシジョン
は”A−グループ”コンテキストの”積極的有意”(1
0)として符号化され(処理ブロック3106)、処理
ブロック3117へ進む。他方、係数Cの符号が正でな
ければ、デシジョンは”A−グループ”コンテキスト
の”消極的有意”(11)として符号化され(処理ブロ
ック3105)、処理ブロック3117へ進む。処理ブ
ロック3117で、係数Cのグループフラグが”B−グ
ループ”に設定される。
発明の単一リスト水平符号化プロセスのためのA−パス
の他の実施例のフローチャートである。このプロセスは
図54及び図55のプロセスで用い得る。図22におい
て、このA−パスプロセスは初めに係数CをマスクMA
と論理積した結果が0であるか判定する(処理ブロック
3101)。0でなければ、プロセスは終了する。係数
CのマスクMA の論理積結果が0であるときは、処理ブ
ロック3102に進み係数CのSA が1であるか判定す
る。係数CのSA が1でなければ、デシジョンは”A−
グループ”コンテキストの無意(0)として符号化され
(処理ブロック3108)、プロセスは終了する。係数
CのSA が1であるならば、処理ブロック3104へ進
み係数Cの符号(sign)が正であるか判定する。係数C
の符号が正であるならば、デシジョンは”A−グルー
プ”コンテキストの”積極的有意”(10)として符号
化され、プロセスは終了する。他方、係数Cの符号が正
でなければ、デシジョンは”A−グループ”コンテキス
トの”消極的有意”(11)として符号化され(処理ブ
ロック3105)、プロセスは終了する。
スト水平復号プロセスのためのA−パスプロセスの一実
施例を示し、図48及び図49のプロセスに利用し得
る。図23において、このプロセスは初めに係数Cのグ
ループフラグが”A−グループ”に設定されているか判
定する(処理ブロック3411)。”A−グループ”に
設定されていなければ、プロセスは終了する。しかし、
係数Cのグループフラグが”A−グループ”に設定され
ているならば、処理ブロック3402に進み3元デシジ
ョンはA−グループコンテキストで復号される。
か判定する(処理ブロック3403)。デシジョンが”
積極的有意”であるならば、係数Cの符号(sign)が正
に設定され(処理ブロック3405)、係数の絶対値が
数Cのグループフラグが”B−グループ”に設定され
(処理ブロック3418)、プロセスは終了する。
デジジョンが”消極的有意”であるか判定する(処理ブ
ロック3404)。デジションが”消極的有意”でなけ
れば、プロセスは終了する。しかし、デシジョンが”消
極的有意”であるならば、係数Cの符号が負に設定され
(処理ブロック3406)、係数Cの絶対値が
数Cのグループフラグが”B−グループ”に設定され
(処理ブロック3418)、プロセスは終了する。
リスト水平復号プロセスのためのA−パスプロセスの他
の実施例を示し、これは図54及び図55のプロセスに
おいて用い得る。図24において、プロセスは初めに係
数CとマスクMA の論理積結果が0であるか判定する
(処理ブロック3401)。0でなければ、プロセスは
終了する。しかし、係数CとマスクMA の論理積結果が
0ならば、処理ブロック3402に進み3元デシジョン
はA−グループコンテキストで復号される。
判定する(処理ブロック3403)。デシジョンが”積
極的有意”ならば、係数Cの符号(sign)が正に設定さ
れ(処理ブロック3405)、係数の絶対値が
ロセスは終了する。
デシジョンが”消極的有意”であるか判定する(処理ブ
ロック3404)。デジジョンが”消極的有意”でなけ
ればプロセスは終了する。しかし、デシジョンが”消極
的有意”であるならば、係数Cの符号(sign)が負に設
定され(処理ブロック3406)、係数Cの絶対値が
ロセスは終わる。
/復号のためのB−パス>一実施例においては、本発明
のゼロツリー符号化/復号と水平符号化/復号のための
B−パスプロセスは同一である。符号化プロセスと復号
プロセスのためのB−パスアルゴリズムの実施例が図2
5及び図26と図27及び図28にそれぞれ示されてい
る。
水平符号化のプロセスのために部分的に用いられるB−
パスプロセスの一実施例を示し、図48及び図49のプ
ロセスに利用し得る。図25において、プロセスは最初
に係数Cのグループフラグが”B−グループ”に設定さ
れているか判定する(処理ブロック3311)。”B−
グループ”に設定されていなければ、プロセスは終了す
る。他方、グループフラグが”B−グループ”に設定さ
れているならば、処理ブロック3302に進み係数Cの
ビットSB が”1”であるか判定する。係数Cのビット
SB が”1”でなければ、デシジョンは”B−グルー
プ”コンテキストの”0”として符号化され(処理ブロ
ック3303)、プロセスは終了する。係数Cのビット
SB が”1”であるならば、デシジョンは”B−グルー
プ”コンテキストの”1”として符号化され(処理ブロ
ック3304)、プロセスは終了する。
水平符号化のプロセスに部分的に用いられる、縮小フラ
グメモリを使うB−パスプロセスの他の実施例を示し、
図54及び図55のプロセスに使用し得る。図26にお
いて、プロセスは最初にマスクMB と係数Cの論理積結
果が0でないか判定する(処理ブロック3301)。0
であるならば、プロセスは終了する。他方、マスクMB
と係数Cの論理積結果が0でなければ、処理ブロック3
302に進み係数CのビットSB が”1”であるか判定
する。係数CのビットSB が”1”でなければ、デシジ
ョンは”B−グループ”コンテキストの”0”として符
号化され(処理ブロック3303)、プロセスは終了す
る。係数CのビットSB が”1”であるならば、デシジ
ョンは”B−グループ”コンテキストの”1”として符
号化され(処理ブロック3304)、プロセスは終了す
る。
を示し、図48及び図49のプロセスに利用し得る。図
27において、最初に係数Cのグループフラグが”B−
グループ”に設定されているか判定する(処理ブロック
3611)。そのように設定されていなければ、プロセ
スは終了する。しかし、係数Cのグループフラグが”B
−グループ”に設定されているならば、デシジョンは”
B−グループ”コンテキストで復号される(処理ブロッ
ク3602)。次に、デシジョンが”1”であるか判定
する(処理ブロック3603)。デシジョンが”1”で
なければプロセスは終了する。デシジョンが”1”なら
ば、係数CのビットSB がセットされ(処理ブロック3
604)、プロセスは終了する。
明のB−パス復号の他の実施例を示し、図54及び図5
5のプロセスにおいて使用できる。図28において、最
初に係数CとマスクMB との論理積の結果が非0か判定
する(処理ブロック3601)。係数CとマスクMB と
の論理積の結果が0ならば、プロセスは終了する。しか
し、係数CをマスクMB と論理積した結果が非0なら
ば、デシジョンは”B−グループ”コンテキストで復号
される(処理ブロック3602)。そして、デシジョン
が”1”であるか判定する(処理ブロック3603)。
デジションが”1”でなければ、プロセスは終了する。
デシジョンか゛”1”であれば、係数CのビットSB が
セットされ(処理ブロック3604)、プロセスは終了
する。
符号化の組合せを用いて、可逆ウエーブレットにより生
成された係数のビット・シグニフィカンス符号化を行な
う。なお、A−グループとB−グループの両方並びに”
A”パスと”B”パスに対応する3元と2元のイベント
を使うことは、ゼロツリー順序付けの利用から水平順序
付けの利用への切り替えが任意のAパスの終わりでなさ
れるという点で、非常に重要である。これは、下位ビッ
トでのゼロツリー順序付けに伴う予測の非効率を補う。
したがって、本発明においては、システムは初めに上位
ビットデータをゼロツリー符号化し、リストのある回数
のパスの後に、つまり、いくつかのビットプレーンが符
号化された後に、本発明の符号化器は水平符号化によっ
て残りのデータを符号化するように切り替わる。そのパ
スの回数は、統計的に選んでもよいし、あるいは、ゼロ
ツリー順序付け符号化ブロックの性能をモニタして適応
的に選んでもよい。
は、5個のバイナリコンテキストビン(bin)が用いら
れる。これは、1024個より若干多いコンテキストを
用いるJBIGのような他のシステムに比べると少な
い。もっと多くのコンテキストを用いれば、圧縮率は向
上するであろう。デシジョンは、空間的位置、レベル、
及び/またはビット位置により条件付けられてもよい。
デシジョンは、現在データと空間的位置、レベル及び/
またはビット位置が接近した、前に符号化されたデータ
により条件付けられてもよい。一般的に、前述の0次マ
ルコフコンテキストは、より高次のマルコフコンテキス
トによって置き換えてもよい。
ある。各仮数(いくつかの実施例におけるB−グループ
データ)の最上位の(したがって最も容易に予測され
る)ビットは、その他のビットとは異なったコンテキス
トを用いてもよい。有意/非有意のデシジョンは、同一
変換レベルの空間的に接近した前の係数に対して下され
た同様のデシジョンにより条件付けされてもよい。同様
に、有意な係数の符号ビットは、同一レベルの空間的に
接近した前の係数の符号ビット、あるいは親の係数の符
号ビットにより条件付けられてもよい。
またはマルチ解像度構造を有する画像を圧縮する場合に
特に重要である。線図形またはテキストの濃淡画像は、
そのような種類の構造の両方を持つ画像の一例である。
コンテキストモデルの改良は、ある指定されたピーク誤
差で圧縮及び伸長されなければならないファイルの圧縮
にも重要である。
び/またはソフトウエアで実現し得る。ハードウエアに
より本発明を実施するには、ウエーブレットフィルタ、
同フィルタにデータを供給するためのメモリ/データフ
ロー管理機能、本発明の埋め込み符号化を制御するため
のコンテキストモデル、同コンテキストモデルにデータ
を提供するためのメモリ/データフロー管理機能、及び
バイナリエントロピー符号化器を実現する必要がある。
ワード・ウエーブレットフィルタの一実施例が図29に
示されている。図29に示したウエーブレットフィルタ
は、x(2)〜x(5)として示した16ビットの2の補数の
入力画素を4個取り込む。
過フィルタは1個の16ビット加算器1001を用い
る。その出力はそれぞれSとDと呼ばれる。この加算器
の出力(S)は、1ビットシフトブロック1003によ
り16ビットに丸められる。この1ビットシフトブロッ
ク1003は、17ビット入力を1ビット右シフトする
ことにより2で割る働きをする。
ィルタは、−S0+4D1+S2 という計算を必要とす
る。S2−S0 の計算は、1ビットシフトブロック10
03の出力及びY0(0)を受け取る16ビット減算器10
05により求められる。4D1項は、減算器1002と
2ビットシフトブロック1004を用いて計算される。
16ビット減算器1002の出力は、2ビット左シフト
されることにより4倍される。2ビットシフトブロック
1004の4D1 出力と減算器1005の出力の加算が
20ビット加算器1006により行なわれる。この最後
の加算器の出力は、2ビットシフトブロック1007に
よって18ビットに丸められる。この2ビットシフトブ
ロック1007は、その20ビット入力を2ビット右シ
フトすることにより、4で割る働きをする。
ア全体(中間結果を格納するためのレジスタは数にいれ
ない)は、 ・16ビット加算器 1個 ・16ビット減算器 2個 ・19ビット加算器 1個 である。なお、シフトは配線により行なわれるので論理
は不要である。
場合、1個のNビット加算器、2個のNビット減算器及
び1個の(N+3)ビット加算器が使われることになろ
う。これらの加算器/減算器はハードウエアコストが非
常に低いので、希望するならばフィルタの並列構成も利
用できる。
に、x(4)−x(5)を計算し、これを次のシフトまたはフ
ィルタ処理のためのx(2)−x(3)として必要になるまで
セーブしてもよい。このフォワードフィルタ(及び下に
述べる逆フィルタ)のいずれも、より高いスループット
を得るためパイプライン化してもよい。
ている。Y0(0),Y0(2)入力は減算器1101により減
算される。この減算の結果は2ビットシフトブロック1
102で右に2ビットシフトされる。これは事実上、減
算器1101の出力を4で割算することである。この2
ビットシフトブロック1102の出力と入力Y1(0)との
間で減算が行なわれる。入力Y0(1)は、1ビットシフト
ブロック1103により左に1ビットシフトされること
により、2倍される。Y0(1)が1ビットシフト(2倍)
された後、そのシフト後の値のLSBは減算器1104
の出力から得られたLSBであり、1ビットシフトブロ
ック1103の16ビット出力と結合されて加算器11
05と減算器1106の入力となる。加算器1105及
び減算器1106のもう一方の入力は、減算器1104
の出力である。加算器1105及び減算器1106の出
力はその後、クリッピッングを施される。
きる。いずれの場合でも、20ビットの値が1ビットシ
フトされ(2で割られ)、19ビット値とされる。非損
失性圧縮だけを実行するシステムの場合、下位16ビッ
トを出力してよい(残り3ビットは無視してよい)。損
失性システム(または損失性/非損失性システム)で
は、19ビット値は、負ならば0に設定され、216−1
を超えるときには216−1に設定され、それ以外ならば
下位16ビットを出力してよい。
ット減算器、1個の(N+2)ビット減算器、1個の
(N+3)ビット加算器及び1個の(N+3)ビット減
算器が使われることになろう。そして、クリップユニッ
トはNビットを出力する。
トフィルタのためのメモリ及びデータフロー管理に関し
ては、1枚のフルフレームがメモリにぴったり入る画像
の場合、メモリ/データフロー管理は難しい問題ではな
い。1024×1024×16ビットの医用画像(すな
わちサイズが2Mバイト)の場合でさえも、1つのフル
フレームバッファを要求することは多くの用途にとって
合理的である。より大きい画像(例えば、A4,400
DPI,4色の画像は約50Mバイトの大きさである)
については、限られた量のラインバッファメモリを用い
てウエーブレット変換を行なうのが望ましい。
のにフルフレームバッファは必要でない。このため、必
要とされるメモリは100分のいくつかになる(大きな
画像のためのフルフレームバッファを使用する場合に比
べ)。本発明の1パスシステムは後述する。
め込み符号化及びバイナリエントロピー符号化される係
数の系列である。埋め込み符号化は、周波数ベース符号
化または水平符号化の利用を調整し、かつデータを適当
な順序で供給するため、あるコンテキストモデルを用い
る。このコンテキストモデルは、メモリ管理手順と連関
して動作する。フルフレームメモリを持つシステムで
は、データを適当な順序で供給することは難しくない。
フルフレームバッファを持たないシステムの場合、本発
明の1パスの実施例の変換データ管理手順(後述)は、
コンテキストモデルが1つのツリー分の係数だけバッフ
ァすればよいように係数をコンテキストモデルに供給す
る。1パスの周波数ベースコンテキストモデル及び1パ
スの統合空間/周波数コンテキストモデルは、一度に1
つのツリーを処理する。
周波数ベースモデリング機構及び本発明の統合空間/周
波数モデリング機構よりビットストリームを生成させ
る。これらのビットストリームは、次にバイナリエント
ロピー符号化器により符号化される。
は、どのようなバイナリエントロピー符号化器(あるい
は他の適当な符号化器)を用いてもよい。フルフレーム
バッファを持たないシステムでは、複数の独立した符号
化器を使用するか、あるいは1つの符号化器が複数の独
立した符号化器をシミュレートできるか、のいずれかで
なければならない。また、独立した複数の符号化器の出
力を管理するためにメモリまたはチャネルの管理が必要
となる。本発明の利点は、管理されるべきデータが優先
順位付けされる(埋め込まれる)ことである。圧縮中ま
たは伝送中に十分なスペースまたは帯域幅を利用できな
いときには、重要度の低いデータを直ちに廃棄すること
ができるため、合理的な損失性圧縮が可能である。
ステムの入力データを、それを受け取った時に完全に処
理できる1パス変換を提供する。このようなシステムで
は、データの処理が後続データに依存しない。画像を圧
縮するために必要とされるメモリが、画像の長さに依存
しない。本発明は、かかる依存性の排除により、データ
全部の処理が完了する前に圧縮データを出力可能なシス
テムを提供する。
31は本発明の教えるところに従って帯状にラスタ順に
圧縮中の画像の一部を示す。4レベルの分割を想定す
る。各ツリーは24×24=16×16=256個の係数
を有する。しかし、本発明におけるウエーブレット変換
の高域通過フィルタはオーバーラップしているので、各
ツリーは256個より多数の入力画素に依存する。2タ
ップ”11”低域通過フィルタ(L)は全くオーバーラ
ップを生じず、オーバーラップは全て6タップ”-1 -1
8 -8 1 1”高域通過フィルタ(H)に起因する。低域
通過フィルタを3回、続いて高域通過フィルタを1回、
直列的にかける場合(LLLH)に、最大のオーバーラ
ップが生じる。低域通過フィルタを3回かける(LL
L)には、23=8個の入力画素のサポートを必要とす
る。8×8画素サイズのサポート領域が図31に示され
ている。高域通過フィルタが直列に入れられた時には、
サポート領域は(6×23)×(6×23)=48×48
画素である。1つの48×48画素のサポート領域は、
図31に見られるように36個の8×8ブロックからな
る。
域の係数が現在処理されているとする。このサポート領
域の淡く陰を付けた部分は、前のサポート領域で既に利
用された画素を表わす。サポート領域の外側の淡く陰を
付けた部分は、前サポート領域で既に利用され、かつ、
これから先のサポート領域で必要となる画素を示してい
る。黒い16×16領域は、当該サポート領域のまだ利
用されていない画素を含む部分である。同様に、濃く陰
を付けた16×16領域は、まだ利用されておらず、次
の48×48サポート領域で利用されることになる画素
を含む。1個の3レベル16×16変換が計算され、他
の8個の3レベル16×16変換についての前の結果が
バッファから読み出され、そして変換の第4レベルがこ
れら9個の3レベル16×16変換に施される。この実
行に要するバッファリングは、(2×画像幅+32)×
16画素に対する3レベル変換係数を格納するに足り、
その上に16ライン(1つの帯)バッファ分の画素を格
納するに足りるということである。
ングユニットの一実施例のブロック図であり、このユニ
ットはフィルタ制御ユニット1301、メモリ1302
及びフィルタ1303からなる。フィルタ1303は図
29に関連して説明したフィルタからなる。メモリ13
02は図31に関連して上に述べたメモリを指し、画素
または係数を格納する。フィルタ制御ユニット1301
は、メモリ1302とフィルタ1303の間のデータフ
ローを決定する。フィルタ制御ユニット1301の動作
は後述する。
ットを示す。高速動作を達成するため、複数のフィルタ
を使用可能である。一実施例では、フィルタ1303は
4個または5個の入力を必要とし(例えば、逆フィル
タ、フォワードフィルタ)、2個の出力を出すので、必
要とされるメモリ帯域幅はかなりになろう。メモリは、
1ロケーションあたり複数の画素/係数を、また複数の
バンク及び/または複数のポートを持つかもしれない。
メモリインターフェイスユニット1401は、処理中に
利用されるローカルデータ用の小バッファを提供するこ
とによって、必要とされるメモリ帯域幅を減らす。メモ
リインターフェイスユニット1401はまた、メモリ1
302の入出力(I/O)とフィルタのI/Oとの間の
マルチプレクス/デマルチプレクスを行なう。
リ帯域幅に加え、メモリ1302への画素入力及びコン
テキストモデルへの係数の出力のために余分な帯域幅が
必要となるかもしれない。画素がラスタ順に入力される
ならば、帯バッファのために余分なメモリが必要になろ
う。
(画素または係数)を格納する場合、水平方向または垂
直方向に隣接する要素を1行または1列に格納するので
はなく、1個のN×Nブロック(Nは2のべき乗)の要
素が同じロケーションを共有すれば、必要なメモリアク
セス及びバッファの量が減少しよい。こうすると、垂直
方向アクセス及び水平方向アクセスのいずれにも等しく
便利である。
モリも、それを水平方向アクセスと垂直方向アクセスで
均等に利用できるように構成し得る。2バンクの場合、
どちらかのバンクを選択するために用意される1ビット
のバンク選択ビットが、例えば、垂直座標と水平座標の
最下位ビットを論理和することによって作られるかもし
れない。4バンクの場合、2ビットのバンク選択ビット
が、水平座標と垂直座標の最下位2ビットを加算(2ビ
ット加算器を用いてモジュロ4で)することによって作
られるかもしれない。
(図32)による2レベル分割を実現するための1パス
フィルタ動作を示す。なお、説明の都合上、まず2レベ
ル分割について論じてから、本発明の一般的手法を説明
する。他の実施例では、3レベル、4レベル、またはそ
れ以上のレベル数の分割が用いられる。2レベル分割
は、1ツリーあたり16個の係数を持ち、前に利用され
なかった16個の入力画素について計算を必要とする。
1ツリーの係数に対するフィルタリングは、入出力レー
トと調和すべく16時間単位以内で成し遂げられる。こ
の例では、必要とされるスループットである1単位時間
あたり2フィルタリング動作を達成するため、並列動作
する2個のフィルタが用いられる。図35は、フィルタ
の前エッジが適用される各空間位置について、各フィル
タリング動作が実行される時刻を示す数字を表わしてい
る。
ジで決まるので、フィルタリングは、あるツリーの係数
の全部を生成しないうちに次のツリーの係数のどれかを
生成する。ツリーの子のフィルタリングは親のフィルタ
リングの前に行なわれ、低域通過フィルタリングは対応
の高域通過フィルタリングの前に行なわれる。フィルタ
リングは、Aグループの係数に作用する。
ら時刻7の期間に実行され、その結果は一時バッファに
格納される。(各空間位置から2個の係数が得られ
る。) 時刻2から時刻9の期間に、(第2のフィルタにより)
垂直フィルタリングが、バッファ内のデータ及びメモリ
から与えられる前水平フィルタリングによるデータに対
して行なわれる(各空間位置毎に2回)。垂直フィルタ
リングは、2番目の水平フィルタリングが完了したら直
ぐに開始できる。HH,HL,LH係数は(適当な時刻
に)コンテキストモデルへ出力できる準備ができてい
る。LL係数は次のレベルで使われる。
フィルタリングが完了して1つのフィルタが利用できる
ようになる時刻8まで、レベル0の水平フィルタリング
は開始できない。レベル0の垂直フィルタリングが完了
し必要データ全部が得られてから1サイクル後の時刻1
0まで、レベル0の水平フィルタリングは終了できな
い。次の時刻11と時刻12の間、レベル1の垂直フィ
ルタリングを行なうことができる。
タの動作をまとめて示す。各エントリーの形式は、レベ
ル番号、水平または垂直(”H”または”V”)、そし
て前エッジの空間位置である。垂直フィルタリング操作
の入力は、添字”L”または”H”を用いて低域、高域が
区別されている。なお、両方のフィルタは同じものであ
るから、一方のフィルタを水平フィルタリングに、他方
のフィルタを垂直フィルタリングに、割り当てる必要は
ない。
画素群に対して時刻11に再び開始することができるけ
れども、そうするとフィルタを入出力レートより高速に
動作させることになる。本発明では、そのようにしない
で、フィルタは遊び(アイドル)になり、そして次の入
力画素群は時刻16に始まることになろう。遊びのフィ
ルタリングサイクルはメモリ転送のために利用される。
遊びサイクルは、必要ならば、各入力画素群に対するフ
ィルタリングの終わりに発生させるのではなくて、フィ
ルタリングサイクル中に分散させてもよい。
場合を表2に示す。情報を1ページに表わして読み易く
するため、2または4時間単位の連鎖が使われている。
の係数につき256時間ユニットあるので、単純にする
ためフィルタリングのレベルと方向だけが示されてい
る。
ステムの出力は係数の系列であり、これは本発明のビッ
ト・シグニフィカンス埋め込み符号化を受ける。
ル>本発明の一実施例である1パスシステム用ビット・
シグニフィカンス埋め込みコンテキストモデルでは、各
ツリーが4つの部分に分けて処理される。ツリーのルー
トである最高レベルのLL係数は、1パス水平順序符号
化によって符号化される。ルートの3個の子から始まる
3個のサブツリー(subtree)である最高レベルのH
H,HL,LH係数は、1パス統合空間/周波数モデリ
ング及び1パス周波数ベースモデリングの両方によって
処理される。ビット・シグニフィカンス埋め込みコンテ
キストモデルがデータ全部を処理するより前に符号化デ
ータが出力されるように、係数は符号化される。
ce)ツリー>ゼロツリーコンテキストモデルは1パスシ
ステムに利用できない。ゼロツリーは全ての係数を保持
する1つのリスト(または複数のリスト)を必要とし、
またゼロツリーはリストに複数のパスを作る。もう一つ
の周波数ベースモデルである1パス・シグニフィカンス
ツリーは、全係数を保持するリストを全く必要としな
い。1パス・シグニフィカンスツリーとゼロツリーとの
間のもう一つの相違点は、シグニフィカンスツリーは全
ての子を処理した後に、その親を処理しつつデシジョン
を生成するのに対し、ゼロツリーは親を先に処理すると
いうことである。
ロック図の形で示されている。このコンテキストモデル
1700は、符号/絶対値ユニット109(図37)と
シグニフィカンス(significance)ユニット1702と
いう2つの処理ユニットを含む。コンテキストモデル1
700はまた、絶対値メモリ1701とツリー(tree)
メモリ1703という2つのメモリを(メモリ制御論理
も)用いる。これら2つのメモリユニットのそれぞれ
は、複数の記憶エリアによって高速動作中に交互に使用
できるように構成してもよい(すなわち、一方がデータ
書き込み中である時に、他方は読み出し中であるかまた
は空である)。
をシグニフィカンスに基づいた順序に、例えば、係数の
絶対値に基づいた順に並べ替える。この並べ替えは、各
可能な絶対値のためのキュー(queue)を作ることによ
って達成される。シグニフィカンスユニット1702
は、係数をシグニフイカンス(例えば絶対値)の順に受
け取り、A−パスアルゴリズムを処理する符号化器のた
めのデシジョンを生成する。ツリーメモリ1703はシ
グニフィカンスユニット1702に接続され、オールゼ
ロの後のゼロツリーを削除する。
かつ入力データが4レベル分割されていると仮定してい
る。
109の一実施例が図37に示されており、これは入力
した係数を符号−絶対値形式へ変換する。符号−絶対値
フォーマッティングユニット109は、18ビットの係
数を受け取るように接続されており、インバータ180
1、マルチプレクサ(MUX)1802、プライオリテ
ィ(priority)エンコーダ1803、及びカウンタ18
04からなる。符号−絶対値ユニット109は、シグニ
フィカンス(significance)表示(例えば5ビット
値)、入力係数の仮数(例えば17ビット)、入力係数
の符号(sign)(例えば1ビット)、及びカウンタ18
04からのインデックス(例えば7ビット)を出力す
る。
ッティングユニット109に直接入力した係数の17ビ
ットと、この17ビットをインバータ(2の補数器)1
801により反転したものを受け取るように接続されて
いる。MUX1802の選択入力に入る符号ビット(係
数のビット17)に基づき、2つの入力のうちの正のも
のが仮数として出力される。
109はプライオリティエンコーダ1803を使い、各
係数の最初の有効ビットを決定する。各係数の最初の有
効ビットに基づいて、1つのシグニフィカンスレベルを
係数に関係付けることができる。
を現在のツリー要素に関係付けするために利用される。
4レベル分割の場合、そのインデックスは0から84ま
で変化する(1つのサブツリーの要素数は1+4+16
+64=85であるから)。入力係数はツリー順であ
り、この例では、最初に親、最後が子の順序であると仮
定している。異なった分割レベルによる係数は、表4に
示す通りである。
例のブロック図である。1つのカウンタ(1900〜1
916)とメモリ(1920〜1936)が、可能な各
シグニフィカンスレベルに関係付けられている(ただ
し、符号化される必要のないゼロ係数に対しては何も必
要でない)。例えば、カウンタ1916とメモリ193
6はシグニフイカンス(significane)レベル17に関
係付けられている。一実施例では16のシグニフィカン
スレベルがある。したがって、17個のカウンタ190
0〜1916と、それに関連した17個のメモリ192
0〜1936がある。
可能な各係数につき、85のロケーションを持たなけれ
ばならない(各サブツリーは85個の係数を含むか
ら)、しかし、そのメモリサイズは便宜上、2のべき
乗、例えば128に丸められるであろう。メモリの各エ
ントリーは1ビットの符号ビット、7ビットのインデッ
クスビット及びNビットの絶対値ビットを格納できる
(Nはシグニフィカンスレベルである)。固定幅のメモ
リを使いたいときには、シグニフィカンスレベル16と
0のエントリー、シグニフィカンスレベル15と1のエ
ントリー、等々を結合することができ、そうすることに
より、各ワードは合計32ビットの2つのエントリーを
含む。当然のことながら、シグニフィカンスレベル数が
奇数の場合、あるワードは1つのエントリー(この例で
はレベル7)しか含まない。
109より受け取った符号(sign)、インデックス及び
仮数の値は、適切なメモリの、それに関係付けられたメ
モリカウンタにより与えられるアドレスに書き込まれ
る。この関係付けられたカウンタは、該当シグニフィカ
ンスレベルの次の係数が次ロケーションに格納されるよ
うインクリメントされる。
モリ1902〜1926のそれぞれより読み出される。
各係数の出力は、その仮数、符号(sign)及びインデッ
クス出力からなる。最高のシグニフィカンスレベル(例
えばレベル16)のカウンタが0でなければ、このカウ
ンタはデクリメントされ、メモリはそのアドレスが読み
出される。これはカウンタ値が0になるまで繰り返され
る。そして、次のシグニフィカンスレベル(例えばレベ
ル15)が検討される。全てのカウンタが0までデクリ
メントされ全部のメモリが空になるまで、各シグニフィ
カンスレベルが順に検討される。
ンクのカウンタ及びメモリを用いるのが望ましいかもし
れない。そうすれば、一方のバンクを、他方のバンクが
出力のために使われている時に入力のために用いること
ができる。
実現されるように関連したメモリをアドレスする。LI
FOは、サブツリーが親から先に入力される場合には適
する順序である。そうではなく、サブツリーが子から先
に入力されるのであれば、カウンタの動作はFIFO
(先入れ先出し)を実現するように変更されることにな
ろう。
2の一実施例のブロック図である。図39において、イ
ンデックスカウンタ2001はサブツリーの各係数を、
子から先に順に進めるために用いられる。一実施例で
は、インデックスカウンタ2001は84に初期化され
てから0までカウントダウンする。シグニフィカンス
(significance)カウンタ2004は、最大のシグニフ
ィカンスレベル(この例では16)から始まって、イン
デックスカウンタが1サイクルする(84に戻る)毎に
カウントダウンすることにより、ビットプレーンを管理
する。ある特定のインデックスのレベルが、前記表4に
示した機能を遂行するインデックス−レベル論理200
3によって決定される。
スカウンタ2004の出力によりイネーブルされたメモ
リ内にある次の係数のインデックス、絶対値及び符号を
提供する。メモリから入力したインデックスがインデッ
クスカウンタ2001のインデックス出力と同一である
と、一致論理2002が非ゼロ出力表示をアサートす
る。この非ゼロ出力表示は、次サイクルで絶対値メモリ
が次のインデックス等を供給すべきことを意味する。一
致がとれないときには、不一致表示がデシジョン(deci
sion)ジェネレータ2008へ送られる。
グ2として示した3個のフリップフロップ2005,2
006,2007が、非ゼロデータの管理のために用い
られ、また、これらフリップフロップは分割レベル0,
1,2にそれぞれ割り当てられている。なお、必要なフ
リップフロップの個数は、分割レベル数より1つ少な
い。フリップフロップ2005〜2007は、最初にク
リアされる。一致論理2002から出る非ゼロ信号がア
サートされた時に、フリップフロップ2005〜200
7中の現在のレベルより小さいレベルに割り当てられた
フリップフロップがセットされる。現在のレベルに割り
当てられたフリップフロップはクリアされる。レベルは
インデックス−レベル論理2003によって与えられる
が、このインデックス−レベル論理2003はインデッ
クスカウンタ2001によって与えられたインデックス
に応じてレベルを提供する。
ジスタファイル)が各インデックス毎に1ビットずつ記
憶される。非ゼロ信号がアサートされた時に、符号化済
みフラグ記憶内の現在インデックスカウンタ値に関連し
たビットがセットされる。そうでなくて、シグニフィカ
ンスカウンタ値が最大値になれば、関連したビットはク
リアされる。そうでなければ、そのビットの値はそのま
まの値を維持する。符号化済みフラグ記憶から出る符号
化済み出力信号は、現在のインデックスに関連したビッ
トの新値と同じである。なお、他の実施例では、符号化
済みフラグは用いられず、したがって符号化済み信号も
全く用いられない。
008は、現在レベルが3であり、かつ前レベルが3で
なかったか判定する。この判定に応じて、デシジョンジ
ェネレータ2008は開始出力をアサートし、開始レベ
ル出力は前レベルである。非ゼロ信号がアサートされた
ならば、デシジョンジェネレータ2008は”有意”な
るデシジョンを出力し、また、符号(00、01)と仮
数を出力する。そうでなくて、符号化済み入力がアサー
トされたならば、デシジョンは出力されない。そうでな
くて、現在レベルに割り当てられたフラグフリップフロ
ップがセットされたならば、デシジョンジェネレータ2
008は”無意、有意な子あり”なるデシジョン(1
0)を出力する。そうでなければ、デシジョンジェネレ
ータ2008は、”無意、かつ子も無意”なるデシジョ
ン(11)を出力し、かつオールゼロ信号をアサートす
る。
ス統合空間−周波数モデリングの両方を実現するために
は、シグニフィカンスユニット1702に対し以下の変
更がなされる。シグニフィカンスカウンタ2004はあ
る閾値と比較され、カウンタ値が同閾値を超えるときに
のみオールゼロ信号がアサートされる。
40、後述)に対するシグニフィカンスカテゴリー入力
は、シグニフィカンスカウンタ2004の出力である。
この実施例のコンテキストモデル(すなわちビット・シ
グニフィカンス埋め込みユニット)では、シグニフィカ
ンスカテゴリーはビットプレーン数に基づいており、1
7の異なったシグニフィカンスカテゴリーがある。これ
は任意に選んでよい。別の実施例では、シグニフイカン
スカテゴリーを減らすためビットプレーンが結合される
かもしれない。また、より多くのシグニフィカンスカテ
ゴリーを作るために、レベル情報をビットプレーン情報
に追加することもできる。シグニフィカンスカテゴリー
を増やすと、より優れた損失性圧縮が可能になるであろ
う。他方、シグニフィカンスカテゴリーが少ないほう
が、ハードウエアの複雑さが軽減されるであろう。
一実施例のブロック図である。図40において、メモリ
2101は、デシジョンと、可能な各デシジョンのため
のシグニフィカンス表示を記憶するための適切なスペー
スを有する。一実施例では、4レベル分割、7シグニフ
イカンスレベルの場合で、メモリ2101のロケーショ
ン数は85×17=1455である。
スが生成される。カウンタ2102は最初は0である。
デシジョンジェネレータ2008がオールゼロ入力をア
サートしない時に、カウンタ2102の値がメモリのア
ドレスのために用いられる。デシジョンジェネレータ2
008が開始入力をアサートすると、カウンタ2102
の現在値は開始レベルに応じてレジスタ2110〜21
12中の1つのレジスタに格納される。開始レベルは一
種の選択機構として作用する。そして、カウンタ210
2はインクリメントされる。
ゼロ入力をアサートした時に、レベル入力により選択さ
れたレジスタ(すなわち2110、2111、211
2)中の値がメモリ2101のアドレスのために用いら
れ、この値に1を加えた値がカウンタ2102にロード
される。これは、無意の親の無意の子のために使用され
たメモリロケーションを無視させる。
ンのアドレスを提供するためカウンタ2102はデクリ
メントされる。出力(及びデクリメント)はカウンタ2
102が0になった時に止まる。メモリ2101の出力
はエントロピー符号化器に受け取られ、エントロピー符
号化器は指定されたシグニフィカンスでデシジョンを適
切に符号化する。
ーメモリユニットを用い、一方を入力に利用し、同時に
他方を出力に利用するようにすることができる。
発明の一実施例においては、ゼロツリーコンテキストモ
デルは非正規化1+Z-1低域通過フィルタを使用する。
しかし、ゼロツリーコンテキストモデルは、例えば次に
示したような正規化フィルタと一緒に使用し得る。
1のフォワード・ウエーブレットフィルタ1000と
(周波数ベース)コンテキストモデル105の間のアラ
インメント(alignment)ユニット2200のようなア
ラインメントユニットを用いて、非正規化フィルタによ
り獲得したエネルギー(あるいは失ったエネルギー)を
補償し、圧縮を改善することができる。アラインメント
は損失性動作のための非一様量子化を許容するので、ア
ラインメントは損失性画像復元の視覚的品質を改善でき
る。一次元の場合、ツリーの各レベルからの係数のアラ
インメントは様々であろう(除数=21/2,2,2×2
1/2,4、乗数=2×21/2,2,21/2,1)。二次元
の場合、除数は2,3,8,16、乗数は8,4,2,
1であろう。
ナリデシジョンをグループにするためであるので、厳密
な正規化値を用いることは重要でない。復号期間にはア
ラインメントを逆にしなければならないので、乗算と除
算の両方が必要になる。2のべき乗の乗数(因数)/除
数を用いると、ハードウエアによる効率的なシフト操作
を行なえるようになろう。係数に2のべき乗が掛け合わ
される場合、シグニフィカンスの小さい追加された0ビ
ットは符号化する必要がない。
べき乗に制限する代わりに、21/2=〜1.5または2
1/2=〜2÷1.5というような近似を、以下の方法と
ともに用いることができる。乗数/除数で係数を乗算/
除算するのではなく、代わりに”重要な”係数だけが乗
数/除数によりスケール(scale)されてもよい。符号
−絶対値フォーマッティングユニットは、図42に示す
ように、(1)最も上位の”1”ビットの次位ビット
も”1”のときに最も上位の”1”ビットの位置を返
し、(2)そうでなければ最も上位の”1”ビットの一
つ下の位置を返す”1.5”プラオリティエンコーダ2
301を含むように変更し得る。3ビット入力の場合
の”1.5”プライオリティエンコーダの真理値表を表
5に示す。
レベルに応じて、マルチプレクサ2302は標準的なプ
ライオリティエンコーダ1803または”1.5”プラ
イオリティエンコーダ2301のどちらかより与えられ
るシグニフイカンス(significance)を選択する。”
1.5”アラインメントが用いられる時には常に、仮数
はN+1ビットである(Nはシグニフィカンス値)。そ
うでない時には、仮数はNビットである。
タとして作用する2入力乗算器からなり、1または2に
よるアラインメントを実施できる。これと、符号−絶対
値フォーマッティングユニットにより提供される”1.
5”アラインメントとを組み合わせることで、1,1.
5,または3のアラインメントが可能である。1,1.
5または3は、単純であるので(すなわち2のべき乗で
ある)、一次元信号のために必要な乗数のよい近似値で
ある。(画像のような二次元信号の場合、それら数はよ
り単純である。) 復号期間において、”1.5”プラ
イオリティエンコーダが用いられる時には仮数の第(N
+2)ビット(符号されない)は第(N+1)ビットの
補数である。
ーニング及びより精度の高い非一様量子化のために利用
できる。画像(二次元信号)の場合、RTS変換の一実
施例は、図56に示した数を周波数帯域に掛け合わせる
ことによって、係数を調整する。これらの数を掛ける
と、RTS変換が、その正確な復元ウエーブレットの極
めて精度のよい近似となる。
プロセスが効率的になるよう考慮しなければならない。
コンテキストモデル>周波数ベースモデリングの別の方
法は、部分ビットプレーンもしくは部分的な有意ビット
(bits of significance)を利用する。これを実現する
一つの方法は、各ビットプレーンを2回処理することで
あり、その結果、パスとしてA1−パス、B1−パス、
A0−パス、B0−パスがある。なお、これらパスの名
称は、A1−パスが”11”で始まる係数を扱い、A0
−パスが”10”で始まる係数を扱うことから選ばれ
た。
間において、A−グループの係数が有意であるのはビッ
トS,S−1がともに非ゼロのときだけである。A2−
パスの期間において、A−グループの係数はビットSが
非ゼロのきに有意である。最上位の2ビットは知れてい
るので、B1−パスとB0−パスはS−1ビットを処理
するだけでよい(S=0は最下位ビットプレーンである
と仮定する)。
1.5または2/1.5と異なるから、異なるレベルに
対するアラインメントは、各レベル毎に必要な部分ビッ
トプレーンをグループにすることによって達成できる。
テキストモデルに利用された親/子関係によってデータ
のより精密なモデリングをもたらす。さらに精密なモデ
リングのために、3つ以上のパス、例えば4つまたは8
つのパスを用いてもよい。例えば、4パスの場合、A1
1−パスは”111”で始まる係数を扱うことになろ
う。そして他のパスは”110”,”101”,”10
0”を扱うことになろう。より精度の悪いモデリングも
また利用されるかもしれない。例えば、1つおきのビッ
トプレーンに対しのみ1つのパスが行なわれるかもしれ
ない。このような低精度モデリングの場合には、より多
くのビットがB−グループによって符号化される。
びメモリ/チャネル管理>データ全部をメモリに格納す
るシステム及びデータをチャネルで伝送するシステムに
関して、1パスシステムにおける符号化データのメモリ
管理を提案する。1パスシステムでは、符号化データ
は”埋め込みカジュアル(embedded casual)”アクセ
スすることができて、シグニフィカンスの高いデータを
損なわずにシグニフィカンスの低いデータを廃棄できる
よう格納されなければならない。符号化データは可変長
であるので、動的メモリ割り当てを利用できる。
キームは18個のビットプレーンを用い、したがって1
8個の重シグニフィカンスレベルをデータに割り当て
る。1パスシステムの符号化器は、”埋め込みカジュア
ル(embedded casual)”でなければならない。すなわ
ち、あるビットプレーンに対応するイベントの復号に、
それにより下位のビットプレーンの情報を必要としな
い。1パスの場合、普通、あるツリーのビット全部が符
号化された後に次のツリーのビットが符号化されるか
ら、シグニフィカントの異なるビットが分離されない。
内部状態(internalstate)を用いるハフマン符号化器
のような符号化器にとって、このことは問題ではない。
しかし、多くの圧縮率の優れた高度な圧縮器は内部状態
を用いる。
る一方法は、18個の異なる符号化器、多分Q−コーダ
チップ、を用いることである。9個のQ−コーダチップ
を使用できるであろう手法が、”Data Compression for
Recording on a RecordMediumなる発明の名称で199
2年3月17日発行された米国特許第5,097,26
1号(Langdon,Jr)に述べられている。より優れた方法
は、単一の物理符号化器で様々な仮想符号化器を実現す
るためにパイプライン方式の符号器、例えば”Method a
nd Appartus for Parallel Decoding and Encoding of
Data”なる発明の名称で1993年1月10日受理され
た米国特許出願第08/016,035号に述べられて
いる符号化器を用いる。このような符号化器では、各確
率毎の複数のビットジェネレータ状態がデータの一部に
割り当てられる。例えば、18ビットデータの場合、1
8個の状態中の各状態がある1つの特定のビットプレー
ンに割り当てられることになろう。符号化器内部のレジ
スタもまたデータの各部分に割り当てられる。この符号
化器においては、インターリービングは行なわれない。
すなわち、データの各部分は単にビット詰めされる。
備えた実施例では、データの各部分にメモリが割り当て
られる。圧縮が完了した時に、割り当てられたメモリと
その内容を記述する連結リストが結果として得られる。
り当てルーチンはより重要な情報をそれより重要でない
データに上書きさせる。例えば、数値データの最下位ビ
ットが初めに上書きされることになろう。メモリの割り
当てられ方を記述する情報が、符号化データのほかに、
格納されなければならない。
リーのための動的メモリ割り当てユニットの例を示す。
本発明をいたずらに難解にしないため3カテゴリーしか
述べないが、一般的には、8カテゴリー、16カテゴリ
ー、18カテゴリーというように、もっと大きな数のカ
テゴリーが用いられるであろう。レジスタファイル(ま
たは他の記憶手段)481が、各シグニフィカンスカテ
ゴリー毎のポインタ(現在ポインタ)のほかに、次の空
きメモリロケーションを指示するための別のポインタ
(フリーポインタ)を保持する。メモリ482は一定サ
イズのページに分割される。
に割り当てられた各ポインタは、あるメモリページの先
頭を指し示し、また、フリーポインタは次に利用できる
メモリページを指し示す。シグニフィカンスカテゴリー
で区別された符号化データは、対応したポインタにより
アドレスされたメモリロケーションに格納される。そし
て、このポインタは、次のメモリロケーションを指すよ
うにインクリメントされる。
に、フリーポインタに格納されている次の空きページの
先頭のアドレスが、リンクとして現在ページと一緒に格
納される。一実施例では、この目的のために、符号化デ
ータのメモリまたは独立したメモリもしくはレジスタフ
ァイルが用いられるかもしれない。次に、現在ポインタ
は次のフリーページを指すように設定される。フリーポ
インタはインクリメントされる。これらのステップによ
り、1つの新しいメモリページがある特定のシグニフィ
カンスカテゴリーに割り当てられ、かつ、ある共通のシ
グニフィカンスカテゴリーのためのデータを含むメモリ
ページのリンクを得られる結果、復号期間に割り当て順
序を確認することができる。
も、メモリ内のシグニフィカンスが最小のデータよりシ
グニフィカンスが大きいデータがさらに存在する時に
は、メモリの再割り当てが行なわれるかもしれない。そ
のような再割り当てのための3つの手法について述べ
る。いずれの手法にあっても、最小のシグニフィカンカ
スのデータに割り当てられているメモリが、それより高
いシグニフィカンスのデータへ再割り当てされ、もはや
最小シグニフィカンスのデータは格納されない。
ータに現在使われているページが単純にシグニフィカン
スの高いデータに割り当てられるだけである。最も一般
的なエントロピー符号化器は内部状態情報を利用するの
で、そのページに前に格納されていた最小シグニフィカ
ンスのデータは全部失われる。
ータによって現在使われているページは、それより大き
いシグニフィカンスのデータに割り当てられる。第1の
手法と違い、ポインタは当該ページの末尾を指すように
設定され、大きいシグニフィカンスのデータが当該ペー
ジに書き込まれるにしたがい対応ポインタはデクリメン
トされる。この手法は、大きなシグニフィカンスのデー
タがページ全体を必要としないときには、ページの先頭
にある最小シグニフィカンスのデータが保存されるとい
う利点を有する。
ータの現在ページを再割り当てするのではなく、最小シ
グニフィカンスのデータの任意のページを再割り当てす
ることができる。そのためには、全ページの符号化デー
タが独立に符号化される必要があり、このことは圧縮率
の低下を招くかもしれない。また、全てのページの先頭
に対応する非符号化データが識別される必要もある。最
小シグニフィカンスのデータの任意のページを捨てるこ
とができるので、より大きな量子化のフレキシビリティ
を得られる。
達成するシステムでは、上記第3の手法は特に魅力的で
あろう。ある指定した数のメモリページを画像の1つの
領域に割り当てることができる。シグニフィカンスの小
さなデータが保存されるか否かは、特定の領域において
達成される圧縮率によって決まる。なお、ある領域に割
り当てられたメモリは、非損失性圧縮が必要とするメモ
リがそのメモリ量より少ないならば、完全には利用され
ない。画像のある領域に対し一定の圧縮率を達成すれ
ば、その画像領域へのランダムアクセスをサポートする
ことができる。
らばシグニフィカンス順にチャネルまたは記憶装置へ送
ってよい。そうすれば、様々なリンク(link)とポイン
タはもう必要ではなく、また、マルチパス復号を行なっ
てもよい。あるいは、1パス復号のために、各シグニフ
ィカンス毎にデータへのポインタを保存することができ
る。
ンスカテゴリーは使われないかもしれない。例えば、1
2ビットの医用画像に対して16ビットの圧縮器が使用
されるかもしれないが、その場合、ビットプレーン1
5... 12に対応したシグニフィカンスカテゴリーは使
用されないであろう。ページが大きく、かつ、多くのシ
グニフィカンスカテゴリーが使用されない例では、(い
くつかのカテゴリーが使われないことをシステムが予め
知らない時には)それらの使用しないカテゴリーにメモ
リを割り当てる必要はないのであるから、メモリを浪費
することになろう。このメモリ浪費に対するもう一つの
解決策は、各シグニフィカンスカテゴリー毎のカウント
を保持するための小メモリ(もしくはレジスタ)を使用
することであろう。このカウントは、他のデシジョンが
発生する前に発生した”無意,有意な子なし”デシジョ
ンの数を記録するであろう。これらのカウンタの格納の
ため必要となるメモリは、不使用のシグニフィカンスカ
テゴリーに利用されるメモリと”相殺”されなければな
らない。
より上手に利用するため、各ページにその両端からデー
タを書き込む機能を利用することができる。全ページが
割り当てられている時に、一端側に十分な空きスペース
のあるページを、その端から利用するように割り当てる
ことができる。ページの両端を利用する機能は、2種類
のデータがぶつかるロケーションの管理コストと比較衡
量されなければならない。もっとも、一方のデータ種類
が重要でなく単純に上書きされてよい場合は別である。
される代わりにチャネルで伝送され、かつ、固定サイズ
のメモリページが利用される(1つのシグニフィカンス
カテゴリーにつき1ページだけ必要とされる)システム
において、あるメモリページが一杯になった時に、その
ページはチャネルで伝送され、そして、伝送されるとす
ぐにメモリロケーションは再び利用できる。用途によっ
ては、メモリのページサイズはチャネルで用いられるデ
ータパケットのサイズまたはパケットサイズの倍数とす
ることができる。(なお、一実施例では、1シグニフィ
カンスレベルあたり2ページを使用できるので、一方の
ページにデータを書き込みながら他方のページをチャネ
ルへ出力するため読み出すことができる。) ある通信方式では、例えばATM(非同期転送モード)
では、パケットにプライオリティを割り当てることがで
きる。ATMは、プライマリとセカンダリの2つのプラ
イオリティレベルを有する。セカンダリパケットは十分
な帯域幅を利用できるときだけ伝送される。どのシグニ
フィカンスカテゴリーがプライマリであるか、どのシグ
ニフィカンスカテゴリーがセカンダリであるかを判断す
るために、閾値を利用することができる。もう一つの方
法は、ある閾値よりシグニフィカンスの小さいシグニフ
ィカンスカテゴリーを伝送しないように、符号化器にお
いて閾値を利用することであろう。
種の用途では、完全な(非損失の)復元は必要でない。
指定された最大のピーク誤差で圧縮を成し遂げることが
望ましいかもしれない。ピーク誤差を±Eと仮定する。
これは、圧縮データを切り捨て、所望の精度を得るのに
必要でないシグニフィカンスの小さなデータ全てを廃棄
することによって達成できる。
るもう一つの方法は、2×E+1以下の値で、圧縮すべ
き画像の各画素を除算(整数除算)することである。復
元中に、画像の各画素は 出力画素=(2×E+1)×入力画素+E と処理される。(あるいは、伸長中にEを加算する代わ
りに、圧縮中に2×E+1で割算する前に減算が行なっ
てもよい。) 指定された最大ピーク誤差の圧縮を達成するもう一つの
方法は、除算と乗算をシフトで置き換えることである。
そのシフト量は、
(ピーク誤差に代わる)より好ましい誤差仕様は(−2
n<エラー≦2n]なる形の誤差であろう。
分野において周知である係数の量子化と混同すべきでな
い。多くの損失性圧縮システム(例えばJPEG)にお
いては、変換領域係数は最大ピーク誤差を割り付けられ
るが、これは画像のピーク誤差を間接的に規制するに過
ぎない。決定的な違いは、本発明が画素に対して量子化
を行ない、かつ、係数の非損失性圧縮を使うことであ
る。
多くの係数は、変換の複数レベルにわたるピーク誤差の
伝搬に対して影響がある。子のない高域通過係数に関す
るピーク誤差への影響を決定することは容易である。
することを考える。これは、最も精細な高域通過係数を
±2Eに量子化することで達成できる。二次元信号の対
しては、高域通過フィルタが2回かけられるので、最も
精細なHH係数を±4Eに量子化すればよい。
は、エントロピー符号化器に対するデシジョンを規制す
ることである。一例は次のとおりである。各係数につい
て、係数を0に設定しても、当該係数に影響されるいか
なる画素にも最大誤差を超える誤差が生じないならば、
当該係数は0に設定される。ある具体例では、特定の係
数のみ、多分、子を持たないAC係数だけがテストされ
る。係数は、一度に一つしか検討しない贅沢なやり方で
検討される。ほかのやり方は、係数の小グループを考
え、グループの可能な最大の部分集合を0にするように
する。
ころから明らかなように、本発明によれば、良好なエネ
ルギー集中を得られる変換を用いた効率的な非損失性及
び/または損失性データ圧縮/伸長システムを実現する
ことができる等の効果を得られる。
を示すブロック図である。
ロックの一実施例を示すブロック図である。
図である。
フィルタリングする変換システムのフォワード変換とリ
バース変換の説明図である。
ク図である。
図である。
ク図である。
伸長システムを示すブロック図である。
び分析システムを示すブロック図である。
ある。
セスの一実施例を示すフローチャートである。
フローチャートである。
セスの他の実施例を示すフローチャートである。
フローチャートである。
のA−パスの一実施例を示すフローチャートである。
のA−パスの他の実施例を示すフローチャートである。
めのA−パスの一実施例を示すフローチャートである。
めのA−パスの他の実施例を示すフローチャートであ
る。
のA−パスの一実施例を示すフローチャートである。
のA−パスの他の実施例を示すフローチャートである。
ト水平符号化のプロセスのためのB−パスの一実施例を
示すフローチャートである。
ト水平符号化のプロセスのためのB−パスの他の実施例
を示すフローチャートである。
水平復号のプロセスのためのB−パスの一実施例を示す
フローチャートである。
水平復号のプロセスのためのB−パスの他の実施例を示
すフローチャートである。
タの一実施例を示すブロック図である。
の一実施例を示すブロック図である。
ッファ内の画像及び係数を説明するための図である。
エーブレットフィルタユニットの一実施例を示すブロッ
ク図である。
エーブレットフィルタユニットの他の実施例を示すブロ
ック図である。
モリバンクの割り当てを2バンクの場合と4バンクの場
合について示す図である。
説明する図である。
すブロック図である。
ニットの一実施例を示すブロック図である。
示すブロック図である。
例を示すブロック図である。
示すブロック図である。
するためのブロック図である。
のシグニフィカンスユニットの一実施例を示すブロック
図である。
的割り当ての例を示す図である。
ローチャートである。
フローチャートである。
ーチャートである。
フローチャートである。
ための各係数のモデリングプロセスの一実施例を示すフ
ローチャートである。
フローチャートである。
フローチャートである。
フローチャートである。
ローチャートである。
フローチャートである。
おける各係数のモデリングのためのプロセスの他の実施
例を示すフローチャートである。
フローチャートである。
いられる周波数帯域用乗数の例を示す図である。
ルタを実現するためのC言語ソースリストの一例を示す
図である。
ルタを実現するためのC言語ソースリストの一例を示す
図である。
ルタを実現するためのC言語ソースリストの一例を示す
図である。
ルタを実現するためのC言語ソースリストの一例を示す
図である。
ル 108 スイッチ 109 符号−絶対値フォーマッティングユニット 401,405,409 低域通過フィルタユニット 402,406,410 高域通過フィルタユニット 403,404,407 サブサンプリングユニット 408,411,412 サブサンプリングユニット 1000 フォワード・ウエーブレットフィルタ 1001,1006 加算器 1002,1005 減算器 1003 1ビットシフトブロック 1004 2ビットシフトブロック 1007 2ビットシフトブロック 1101 減算器 1102 2ビットシフトブロック 1103 1ビットシフトブロック 1104 減算器 1105 加算器 1106 減算器 1107,1108 クリッピングブロック 1301 フィルタ制御ユニット 1302 メモリ 1303 フィルタ 1401 メモリインターフェイスユニット 1700 コンテキストモデル 1701 絶対値メモリ 1702 シグニフィカンスユニット 1703 ツリーメモリ 1801 インバータ 1802 マルチプレクサ 1803 プライオリティエンコーダ 1804 カウンタ 1900〜1916 カウンタ 1920〜1936 メモリ 2001 インデックスカウンタ 2002 一致論理 2003 インデックス−レベル論理 2004 シグニフィカンスカウンタ 2005〜2007 フリップフロップ(フラグ0〜
2) 2008 デシジョンジェネレータ 2101 メモリ 2102 カウンタ 2103 マルチプレクサ 2110〜2112 レジスタ 2200 アラインメントユニット 2301 ”1.5”プライオリティエンコーダ 2302 マルチプレクサ
Claims (21)
- 【請求項1】 入力データを符号化するための方法であ
って、 該入力データに応じて、可逆ウエーブレット変換により
変換信号を生成するステップ、及び 該変換信号を圧縮して該入力データの非損失性圧縮した
ものを表わすデータを得るステップからなる符号化方
法。 - 【請求項2】 請求項1記載の符号化方法において、該
変換信号は複数の係数からなることを特徴とする符号化
方法。 - 【請求項3】 請求項1記載の符号化方法において、該
生成ステップは少なくとも1個の非最小長可逆フィルタ
を使い該入力データを分割して係数の系列を得ることを
特徴とする符号化方法。 - 【請求項4】 請求項3記載の符号化方法において、該
少なくとも1個の非最小長可逆フィルタは複数の一次元
フィルタからなることを特徴とする符号化方法。 - 【請求項5】 請求項1記載の符号化方法において、該
入力データは画像データからなることを特徴とする符号
化方法。 - 【請求項6】 請求項1記載の符号化方法において、該
圧縮ステップは該変換信号を埋め込み符号化するもので
あり、該係数の系列を順序付けるステップと該変換信号
に対しビット・シグニフィカンス重み埋め込みを行なう
ステップを含むことを特徴とする符号化方法。 - 【請求項7】 入力データに応じて、可逆ウエーブレッ
ト変換により変換信号を生成するステップ、 該変換信号を圧縮して該入力データの非損失性圧縮した
ものを表わすデータを得るステップ、 該入力データの非損失性圧縮されたデータを変換信号へ
伸長するステップ、及び、 逆可逆ウエーブレット変換によって該変換信号から該入
力データを生成して該入力データの復元データを得るス
テップを有することを特徴とする符号化/復号方法。 - 【請求項8】 データをオリジナルデータへ復号する方
法であって、 入力データの非損失性圧縮されたデータを伸長して複数
の変換信号を得るステップ、及び逆可逆ウエーブレット
変換により該複数の変換信号からオリジナルデータの復
元データを生成するステップからなる復号方法。 - 【請求項9】 請求項8記載の復号方法において、該変
換信号は複数の係数からなることを特徴とする復号方
法。 - 【請求項10】 請求項8記載の復号方法において、該
生成ステップは少なくとも1個の非最小長可逆フィルタ
を使い該入力データを分割して係数の系列を得ることを
特徴とする復号方法。 - 【請求項11】 請求項10記載の復号方法において、
該少なくとも1個の非最小長可逆フィルタは、複数の一
次元フィルタからなることを特徴とする復号方法。 - 【請求項12】 入力データに応じて、可逆ウエーブレ
ット変換により第1の複数の変換信号を生成するステッ
プ、 該第1の複数の変換信号を圧縮して該入力データの非損
失性圧縮されたものを表わすデータを得るステップ、 該入力データの該非損失性圧縮されたものを伸長して第
2の複数の変換信号を得るステップ、及び逆可逆ウエー
ブレット変換によって該第2の複数の変換信号から該入
力データを生成し該入力データの復元データを得るステ
ップからなる符号化/復号方法。 - 【請求項13】 入力データを符号化する方法であっ
て、 該入力データを変換符号化して係数の系列を得るステッ
プ;及び該係数の系列を埋め込み符号化するステップか
らなり、 該埋め込み符号化ステップは、該係数の系列を順序付け
するステップと、該係数の系列に対してビット・シグニ
フィカンス埋め込みを行なうステップとを含み、 該データの第1の部分に対しては第1の種類の埋め込み
符号化が行なわれ、該データの第2の部分に対しては第
2の種類の埋め込み符号化が行なわれる符号化方法。 - 【請求項14】 請求項13記載の符号化方法におい
て、該変換符号化ステップは該入力データにウエーブレ
ットフィルタをかけることを特徴とする符号化方法。 - 【請求項15】 請求項13記載の符号化方法におい
て、該第1の種類の埋め込み符号化はツリー符号化であ
ることを特徴とする符号化方法。 - 【請求項16】 請求項13記載の符号化方法におい
て、該埋め込み符号化ステップは該係数の系列を符号−
絶対値形式にフォーマットすることを特徴とする符号化
方法 - 【請求項17】 入力データを符号化する方法であっ
て、 可逆ウエーブレットにより入力データを係数の系列へ変
換するステップ、 該係数の系列を符号−絶対値形式へ変換してフォーマッ
トされた係数の系列を得るステップ、 第1の種類の埋め込み符号化により該フォーマットされ
た係数の系列の第1の部分を符号化して第1のビットス
トリームを得るステップ、及び第2の種類の埋め込み符
号化により該フォーマットされた係数の系列の第2の部
分を符号化して第2のビットストリームを得るステップ
からなり、 該第1のビットストリームと該第2のビットストリーム
は単一のビットストリームに結合されることを特徴とす
る符号化方法。 - 【請求項18】 該単一のビットストリームをエントロ
ピー符号化するステップをさらに有することを特徴とす
る請求項15記載の符号化方法。 - 【請求項19】 請求項17記載の符号化方法におい
て、該第1の種類の埋め込み符号化はツリー順序符号化
であることを特徴とする符号化方法。 - 【請求項20】 請求項17記載の符号化方法におい
て、該第1の部分は上位のビットからなり、該第2の部
分は下位のビットからなることを特徴とする符号化方
法。 - 【請求項21】 請求項17記載の符号化方法におい
て、該単一ビットストリームは該入力データの非損失性
圧縮されたものを表わすことを特徴とする符号化方法。
Applications Claiming Priority (2)
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