JPH08298599A - 画像符号化方法及びその装置 - Google Patents
画像符号化方法及びその装置Info
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- JPH08298599A JPH08298599A JP7101976A JP10197695A JPH08298599A JP H08298599 A JPH08298599 A JP H08298599A JP 7101976 A JP7101976 A JP 7101976A JP 10197695 A JP10197695 A JP 10197695A JP H08298599 A JPH08298599 A JP H08298599A
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Abstract
びその装置を提供することを目的とする。 【構成】 画像データの着目画素xの近傍の画素を特定
画素aとし、当該着目画素xの周辺画素b,cと特定画
素aとの濃度値の差分(b−a),(c−a)を求める
(S2)。その差分(b−a),(c−a)の大きさと
所定値(Th1)とを比較し(S3)、その差分(b−
a),(c−a)の大きさのいずれかが所定値(Th
1)以下の時、その着目画素と特定画素の濃度差(x−
a)と差分(b−a),(c−a)とに基づいて、その
濃度差(x−a)をマルコフモデル符号化する(S
4)。また一方、その差分(b−a),(c−a)のい
ずれもが所定値(Th1)以上の時、特定画素aと周辺
画素bの濃度平均{(a+b)/2}と着目画素xの濃
度値との誤差に基づいて、着目画素xを予測符号化する
(S5)。
Description
データを符号化する画像符号化方法及びその装置に関す
るものである。
ルコフモデル符号化法、予測符号化法が知られている。
この内、マルコフモデル符号化は、画像を着目画素の周
辺m画素(参照画素)の状態によって、その着目画素の
輝度値が決まるm重マルコフ情報源としてモデル化し、
周辺m画素の状態毎に別々のエントロピー符号化法(ハ
フマン符号、算術符号など)を用いて符号化する方式で
あり、高い符号化効率が期待できる。
等から着目画素の画素値を予測し、予測画素値と実際の
画素値との差分をエントロピー符号化する方式である。
この予測符号化は、処理が比較的簡単な方式である。
ル符号化では、各状態ごとにシンボルの出現確率を示し
たマルコフテーブルを生成する必要があり、階調数の多
い画像に適用する場合には、このマルコフテーブルの大
きさが問題となる。例えば、256階調の画像データに
ついてn画素参照のマルコフモデル符号化を行う場合に
は、状態数は256のn乗となる。ここでエントロピー
を低くするためには、参照画素の数nを大きくしなけれ
ばならないが、この参照画素数nを大きくすると状態数
は幾何級数的に増大するため、実現困難となる。このた
め、出現数の少ない状態をまとめて1つの状態とした
り、シンボルの出現確率分布の似ている状態を一纏めに
するなどにより状態数を減縮することが一般的である
が、このための煩雑な処理が必要となるといった欠点が
ある。
高い符号化効率が得られないといった欠点がある。
で、高い符号化効率が得られる画像符号化方法及びその
装置を提供することを目的とする。
と予測符号化とを併用して、効率良く画像データを符号
化できる画像符号化方法及びその装置を提供することに
ある。
符号化のためのテーブルの規模を小さくできる画像符号
化方法及びその装置を提供することにある。
めに本発明の画像符号化方法は以下のような工程を備え
る。即ち、画像データを符号化する画像符号化方法であ
って、画像データの着目画素近傍の画素を特定画素と
し、当該着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の
差分を求める工程と、前記差分が所定値以下の時、前記
着目画素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基づい
て前記濃度差をマルコフモデル符号化する工程と、前記
差分が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記周辺画
素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づいて前記着
目画素を予測符号化する工程とを有する。
像符号化装置は以下のような構成を備える。即ち、画像
データを符号化する画像符号化装置であって、画像デー
タの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記注目画素
の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素として抽出
する抽出手段と、前記周辺画素と前記特定画素の濃度値
の差分を求める演算手段と、前記差分と所定値とを比較
する比較手段と、前記着目画素と前記特定画素の濃度差
と前記差分とに基づいて前記濃度差をマルコフモデル符
号化するマルコフモデル符号化手段と、前記特定画素と
前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化する予測符号化手段と、
前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段とを有する。
該着目画素近傍の画素及び前記注目画素の周辺画素をそ
れぞれ特定画素及び参照画素として抽出し、前記周辺画
素と前記特定画素の濃度値の差分を求め、その差分と所
定値とを比較する。その比較結果に応じて、前記着目画
素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基づいて前記
濃度差をマルコフモデル符号化するか、前記特定画素と
前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化するかを選択して、前記
着目画素を符号化するように動作する。
施例を詳細に説明する。尚、本実施例では、符号化対象
画像として16値のモノクロ画像を例に説明する。
画素の位置関係を示す図である。図2において、xは符
号化対象となる着目画素の位置を表わし、aは特定画素
を、b,cは参照画素の位置を表わしている。
すフローチャートで、以下、図2及びこのフローチャー
トを参照して本実施例の動作を説明する。
化対象の画像データより着目画素値xと特定画素値a、
参照画素値b,cとを取り出し、ステップS2で、参照
画素値b,cのそれぞれと特定画素値aとの差分値(b
−a),(c−a)を求める。次にステップS3に進
み、差分値(b−a),(c−a)の大きさをそれぞれ
閾値Th1と比較する。そして差分値(b−a),(c
−a)の大きさのいずれかが閾値Th1に等しいか或は
それよりも大きい時はステップS5に進み、(a+b)
/2を予測値として着目画素を予測符号化する。一方、
ステップS3で、差分値(b−a),(c−a)のいず
れもが閾値Th1よりも小さい時はステップS4に進
み、差分値(x−a)をマルコフモデル符号化する。そ
してステップS4或はステップS5の処理が終了すると
ステップS6に進み、その着目している画素が符号化対
象画像の最後の画素かどうかを判別し、そうでない時は
ステップS1の処理に戻る。
テーブルの概略を示す図、図4はステップS4で用いる
マルコフテーブルの概略を示す図である。
大きさが閾値Th1を越える場合に(a+b)/2を予
測値とした予測値差分値の出現確率に応じて符号割り当
てを行う場合を示している。
各大きさが閾値Th1を越えない場合に、差分値(b−
a),(c−a)の組合わせにより分けられる各状態で
の差分値(x−a)の出現確率に応じて符号割り当てを
行う場合を示している。
化対象画像をプリスキャンし、その画素値の統計をと
り、それを基にハフマン符号を作成しても良く、或は予
め数種類の画像から統計をとり、それを基に汎用のテー
ブルを決定し、それを用いても良い。
ャン順に画素毎に行なわれる。まず前述のステップS1
で、着目画素xとその直前の画素a、参照画素b,cの
値を取り出す。次にステップS2で、参照画素b,cと
画素aの差分値(b−a),(c−a)を求める。次に
ステップS3に進み、ステップS2で求めた差分値(b
−a)と(c−a)の各大きさを調べ、両方とも閾値T
h1(例えば3)未満ならばステップS4へ、また、少
なくとも一方が閾値以上ならばステップS5へ処理を移
す。ステップS5では、{(a+b)/2}を予測値と
し、予測差分値{x−(a+b)/2}を図3に示す符
号テーブルに従って符号化して出力し、ステップS6
で、着目画素が画像の最後の画素であるかを調べ、最後
の場合には処理を終了し、そうでない場合には次の画素
についてステップS1からの処理を実行する。
a),(c−a)により状態分割し、図4のマルコフテ
ーブルを用いて差分値(x−a)を符号化し、出力す
る。そしてステップS6で、その着目画素が画像の最後
の画素であるかを調べ、最後の画素の場合は符号化処理
を終了し、最後でない場合には、次の画素についてステ
ップS1からの処理を実行する。
4からも明らかなように(5×5×31)であり、予測
符号化のために必要となる符号テーブル(図3)の規模
を含めても、従来方式でa,b,cの3画素参照のマル
コフモデル符号化を行う場合のマルコフテーブルの規
模、即ち、16の4乗に比べて極めて小さくできる。ま
た、このようにテーブルの規模を小さくできるにもかか
わらず、符号化効率の低下は僅かとなることが期待でき
る。
実施例の処理の流れを示すフローチャートで、本実施例
では符号化対象画像を16値のモノクロ画像とし、画素
の位置関係は前述の第1実施例と同様であるものとす
る。
xと、その直前の画素a、参照画素b,cの値を画像か
ら取り出すステップ、ステップS12は参照画素b,c
と特定画素aとの差分値(b−a),(c−a)を求め
るステップである。ステップS13は、差分値(b−
a),(c−a)の各大きさを調べ、閾値Th1と比較
するステップ、ステップS14は、差分値(b−a),
(c−a)の大きさのいずれかが閾値Th1を越える時
に、{(a+b)/2}を予測値として着目画素値xを
予測符号化するステップである。ステップS15は、差
分値(x−a)の大きさと閾値Th2とを比較するステ
ップで、ステップS16は、差分値(x−a)が閾値T
h2を越えない時に差分値(x−a)をマルコフモデル
符号化するステップである。ステップS17は、差分値
(x−a)の大きさが閾値Th2を越える時に差分値
(x−a)がマルコフテーブル内に含まれない値である
ことを示すOBコードをマルコフモデル符号化するステ
ップである。またステップS18は、aを予測値として
着目画素値xを予測符号化するステップ、ステップS1
9は、着目画素aが画像の最後の画素であるかを判定す
るステップである。
ルの例を示す図、図6は、ステップS16及びS17で
用いるマルコフテーブルの例を示す図、また、図7はス
テップS18で用いる符号テーブルの例を示す図であ
る。
大きさが閾値Th1を越える場合に{(a+b)/2}
を予測値とした予測差分値の出現確率に応じて符号割り
当てを行う場合を示している。
大きさが閾値Th1を越えない場合に、差分値(b−
a),(c−a)の組合わせにより分けられる各状態で
の差分値(x−a)の出現確率に応じて符号割り当てを
行う場合を示している。
a)の大きさが閾値Th1を越えず、かつ、差分値(x
−a)の大きさが閾値Th2を越える場合に、差分値
(x−a)の出現確率に応じて符号割り当てを行う場合
を示している。
例の場合と同様に、これらのテーブルは符号化処理前に
画像をプリスキャンして統計をとり、ハフマン符号を割
り当てることにより生成しても良いし、予め数種類の画
像から統計を取って汎用の符号テーブルを決定してお
き、それを用いても良い。
実施例の動作を説明する。
画素ごとに行ない、まずステップS11で、着目画素x
とその直前の画素a、参照画素値b,cを符号化対象画
像から取り出す。次にステップS12に進み、参照画素
b,cと画素aの差分値(b−a),(c−a)を求め
る。次にステップS13に進み、ステップS12で求め
た差分値(b−a)と(c−a)の大きさを調べ、これ
らのいずれかが閾値Th1(例えば3)未満ならばステ
ップS15へ、そうでない時はステップS14に進む。
を予測値として予測差分値{x−(a+b)/2}を図
3の符号テーブルに従って符号化して出力し、ステップ
S19に進む。また、ステップS15では、差分値(x
−a)の大きさと閾値Th2とを比較し、閾値Th2
(例えば5)未満の場合にはステップS16へ、そうで
ない時はステップS17に処理を移す。
(c−a)の値に応じて状態に分割し、図6示すマルコ
フテーブルを用いて差分値(x−a)を符号化して出力
してステップS19に進む またステップS17では、差分値(b−a),(c−
a)の値に応じて状態を分割し、図6のマルコフテーブ
ルを用いて差分値(x−a)が“−4”〜“4”の範囲
外であることを示すOBコードを符号化して出力する。
次にステップS18に進み、特定画素値aを予測値とし
て、図7の符号テーブルを用いて予測差分値(x−a)
を符号化し、出力する。こうして各処理が終了するとス
テップS19に進み、着目画素が符号化対象画像の最後
の画素であるかを調べ、そうであれば符号化処理を終了
し、最後の画素でない場合にはステップS11に戻り、
次の画素について前述と同様の処理を実行する。
かなようにマルコフテーブルの規模は(5×5×10)
であり、予測符号化のために必要となる符号テーブルの
規模を含めても、従来方式でa,b,cの3画素参照の
マルコフモデル符号化を行う場合のマルコフテーブルの
規模、即ち、16の4乗に比べて極めて小さくできる。
例の処理の流れを示すフローチャートである。この第3
実施例では、符号化対象画像を16値のモノクロ画像と
し、画素の位置関係は図9に示す通りとする。
画素a,b,cの値を画像から取り出すステップ、S2
2は参照画素a,b,c間の差分(b−a),(c−
a),(b−c)を求めるステップ、S23は差分値
(b−a),(c−a),(b−c)の各大きさを調
べ、閾値Th3と比較するステップである。S24は、
差分値(b−a),(c−a),(b−c)の全てが閾
値Th3を越える時に、(a+b−c)を予測値として
着目画素値xを予測符号化するステップである。またS
25は、差分値(b−a),(c−a),(b−c)の
いずれかが閾値Th3を越えない時に、a,b,cを参
照してxをマルコフモデル符号化するステップである。
また、S26は、着目画素が画像の最後の画素であるか
を判別するステップである。
る符号テーブルの例を示す図、図11は、ステップS2
5で参照するマルコフテーブルの一例を示す図である。
a),(b−c)の大きさのいずれかが閾値Th3以下
である場合の、予測値(a+b−c)との差分値(x−
a−b+c)の出現確率に応じて符号割り当てを行う場
合を示し、図11は、差分値(b−a),(c−a),
(b−c)の大きさが全て閾値Th3を越える場合に、
a,b,cの組合わせにより分けられる各状態におい
て、着目画素値xの出現確率に応じて符号割り当てを行
う場合を示している。
と同様に、これらのテーブルは符号化処理前に画像をプ
リスキャンして統計をとり、ハフマン符号を割り当てる
ことにより生成しても良いし、予め数種類の画像から統
計を求めて汎用の符号テーブルを決定しておき、それを
用いても良い。
3実施例の動作を説明する。
処理はラスタスキャン順に画素ごとに行なわれ、まずス
テップS21で、符号化対象画像より着目画素xと参照
画素a,b,cの値をら取り出す。次にステップS22
に進み、参照画素a,b,c間の差分値(b−a),
(c−a),(b−c)の各大きさを調べ、差分値の全
てが閾値Th3(例えば2)以上ならばステップS24
へ、いずれかひとつでも閾値Th3未満であればステッ
プS25に進む。ステップS24では、参照画素a,
b,cから予測値(a+b−c)を作成し、着目画素値
と予測値の差分値(x−a−b+c)を図10の符号テ
ーブルに従って符号化し、出力する。
a,b,cの組合わせにより各状態に分割し、図11の
マルコフテーブルを用いて、着目画素値xを符号化して
出力する。こうしてステップS24或はS25の処理を
終了するとステップS26に進み、着目画素が符号化対
象画像の最後の画素か否かを判断し、そうであれば符号
化処理を終了する。また最後でない時はステップS21
に戻り、前述の処理を実行する。
で3画素参照のマルコフモデル符号化行う場合に比べ
て、マルコフテーブルの規模を16の4乗の約半分に縮
小できる。
構成を示すブロック図で、前述した実施例の構成をすべ
含むように記載しているが、必要に応じて各部の接続等
は省略可能である。
する画像入力部で、ここから入力された画像データは着
目画素抽出部102、特定画素抽出部103及び参照画
素104に入力されて、それぞれ着目画素x、特定画素
a及び参照画素b,cが抽出される。105は計算部
で、着目画素抽出部102、特定画素抽出部103及び
参照画素104より入力された画素値(濃度値)同士を
演算し、(b−a),(c−a),(bーc)、更には
(a+b)/2,(a+b−c),(x−a)等の値を
算出している。
憶されている閾値(Th1,Th2,Th3)等と、計
算部105より入力される計算値とを比較している。こ
の比較部106における比較処理は、図1のステップS
3、図5のステップS13及びS15、更には図8のス
テップS23の処理に相当するものである。
フモデル符号化部111或は予測符号化部108を選択
的に駆動する。111はマルコフ符号化に用いるマルコ
フテーブルで、例えば図4、図6及び図11に示すよう
に構成されている。また110は予測符号化に使用する
ため符号テーブルで、例えば図3、図7及び図10のよ
うに構成されている。
ップS5或は図5のステップS14で示すように、比較
部106における比較結果に応じて、着目画素濃度x
と、参照画素bと特定画素aの濃度とを入力し、この着
目画素と特定画素と参照画素の平均値{(a+b)/
2}との濃度差を求め、この濃度差に基づいてテーブル
110を参照して着目画素を予測符号化する。
は、例えば図1のステップS4で示すように、比較部1
06における比較結果に応じて、(b−a)と(c−
a)、及び着目画素xと特定画素aとの差分値に基づい
て、図4のテーブル111を参照して符号化する。
ステップS18或は図8のステップS24に示すように
予測符号化し、マルコフモデル符号化部109は、図5
のステップS16,S17及び図8のステップS25で
示すように、着目画素をマルコフモデル符号化してい
る。こうして予測符号化或はマルコフモデル符号化され
た符号化データは、図示しないメモリに記憶されたり、
或はインターフェース部等を介して出力される。
ものではなく、例えば、上述の各実施例では、周辺画素
として着目画素xの直前の画素a、直上の画素b、左上
或は右上の画素cを用いているが、これら画素の位置は
これに限定されるものでなく、参照可能な画素であれば
良く、例えばもっと離れた位置にある画素等を参照して
も良い。
デル符号化の場合で説明したが、出現シンボルに応じて
マルコフテーブルを更新するステップを付加し、動的な
マルコフモデル符号化に適用しても良い。更に、マルコ
フモデル符号化の際の状態分割の方法は、上述の各図面
に限定されるものではなく、復号時に正しく状態判別で
きるものであればどのように分割しても構わない。
システムに適用しても、1つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明はシステム或は装置に本発明
を実施するプログラムを供給することによって達成され
る場合にも適用できる。
目画素値とその周辺画素値との差分値に応じて、マルコ
フモデル符号化と予測符号化を選択して行うことによ
り、マルコフモデル符号化の状態数を少なくすることが
できるため、マルコフモデル符号化時に参照されるマル
コフテーブルの規模を小さくでき、メモリを節約できる
という効果がある。
い符号化効率が得られるという効果がある。
測符号化とを併用して、効率良く画像データを符号化で
きる効果がある。
化のためのテーブルの規模を小さくできる効果がある。
チャートである。
ある。
テーブルの概略を示す図である。
概略を示す図である。
フローチャートである。
の一例を示す図である。
図である。
チャートである。
示す図である。
す図である。
を示す図である。
を示すブロック図である。
Claims (10)
- 【請求項1】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求
める工程と、 前記差分が所定値以下の時、前記着目画素と前記特定画
素の濃度差と前記差分とに基づいて前記濃度差をマルコ
フモデル符号化する工程と、 前記差分が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記周
辺画素の濃度平均と前記着目画素の濃度値に基づいて前
記着目画素を予測符号化する工程と、を有することを特
徴とする画像符号化方法。 - 【請求項2】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求
める工程と、 前記差分が第1の所定値以下の時、前記着目画素と前記
特定画素の濃度差と第2の所定値とを比較する工程と、 前記濃度差が前記第2の所定値以下の時、前記濃度差を
マルコフモデル符号化する工程と、 前記濃度差が前記第2の所定値以上の時、前記濃度差に
基づいてマルコフモデル符号化するとともに、前記特定
画素を用いて前記着目画素を予測符号化する工程と、 前記差分が前記第1の所定値以上の時、前記特定画素と
前記周辺画素の平均と前記着目画素の濃度値とに基づい
て前記着目画素を予測符号化する工程と、を有すること
を特徴とする画像符号化方法。 - 【請求項3】 画像データを符号化する画像符号化方法
であって、 画像データの着目画素近傍の画素を特定画素とし、当該
着目画素の周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求
める工程と、 前記差分が所定値以下の時、前記着目画素の濃度値と前
記特定画素と前記周辺画素の濃度値に基づいて前記着目
画素をマルコフモデル符号化する工程と、 前記濃度差が前記所定値以上の時、前記特定画素と前記
周辺画素の濃度値の合計と前記着目画素の濃度値に基づ
いて前記着目画素を予測符号化する工程と、を有するこ
とを特徴とする画像符号化方法。 - 【請求項4】 前記特定画素は、ラスタ走査線上で前記
着目画素の直前の画素であることを特徴とする請求項1
〜3項のいずれか1項に記載の画像符号化方法。 - 【請求項5】 前記周辺画素は、前記着目画素の1つ前
の走査線上の画素を含むことを特徴とする請求項1〜3
項のいずれか1項に記載の画像符号化方法。 - 【請求項6】 画像データを符号化する画像符号化装置
であって、 画像データの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記
注目画素の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素と
して抽出する抽出手段と、 前記周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求める演
算手段と、 前記差分と所定値とを比較する比較手段と、 前記着目画素と前記特定画素の濃度差と前記差分とに基
づいて前記濃度差をマルコフモデル符号化するマルコフ
モデル符号化手段と、 前記特定画素と前記周辺画素の濃度平均と前記着目画素
の濃度値に基づいて前記着目画素を予測符号化する予測
符号化手段と、 前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段と、を有すること
を特徴とする画像符号化装置。 - 【請求項7】 前記着目画素と前記特定画素の濃度差が
所定値以上の時、前記濃度差をマルコフモデル符号化
し、前記特定画素を予測値として前記着目画素を予測符
号化する手段を更に有することを特徴とする請求項6に
記載の画像符号化装置。 - 【請求項8】 画像データを符号化する画像符号化装置
であって、 画像データの着目画素と該着目画素近傍の画素及び前記
注目画素の周辺画素をそれぞれ特定画素及び参照画素と
して抽出する抽出手段と、 前記周辺画素と前記特定画素の濃度値の差分を求める演
算手段と、 前記差分と所定値とを比較する比較手段と、 前記着目画素と前記特定画素及び前記周辺画素に基づい
て前記着目画素をマルコフモデル符号化するマルコフモ
デル符号化手段と、 前記特定画素と前記周辺画素の濃度値と前記着目画素の
濃度値とに基づいて前記着目画素を予測符号化する予測
符号化手段と、 前記比較手段による比較結果に応じて、前記マルコフモ
デル符号化手段と前記予測符号化手段のいずれかを用い
て前記着目画素を符号化する選択手段と、を有すること
を特徴とする画像符号化装置。 - 【請求項9】 前記特定画素は、ラスタ走査線上で前記
着目画素の直前の画素であることを特徴とする請求項6
〜8項のいずれか1項に記載の画像符号化装置。 - 【請求項10】 前記周辺画素は、前記着目画素の1つ
前の走査線上の画素を含むことを特徴とする請求項6〜
8項のいずれか1項に記載の画像符号化装置。
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1995
- 1995-04-26 JP JP10197695A patent/JP3432039B2/ja not_active Expired - Fee Related
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