JPH1032817A

JPH1032817A - 画像復号化装置及び画像復号化方法

Info

Publication number: JPH1032817A
Application number: JP18380996A
Authority: JP
Inventors: Mayumi Tenkai; 真弓天海
Original assignee: Casio Computer Co Ltd
Current assignee: Casio Computer Co Ltd
Priority date: 1996-07-12
Filing date: 1996-07-12
Publication date: 1998-02-03

Abstract

(57)【要約】【課題】高速なＩＤＣＴ変換が可能な画像復号化装置
及び画像復号化方法を提供することをその目的とする。【解決手段】ＣＰＵ２は、ＤＣＴ係数をＩＤＣＴ変換
するに際し、ＤＣＴ係数行列を列毎に最終行から０が連
続する最小行の値を判定し、この判定値に基づいて、当
該列毎に複数のＩＤＣＴ演算式からいずれかのＩＤＣＴ
演算式を選択してＩＤＣＴ演算を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像復号化装置及
び画像復号化方法に関し、詳細には、高速にＩＤＣＴ変
換を行う画像復号化装置及び画像復号化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像圧縮の国際標準としてＪＰＥＧ（Jo
int Photographic Expert Group）やＭＰＥＧ（Moving
Picture Expert Group）がある。ＪＰＥＧは、静止画像
を圧縮することを目的としており、すでにカラー静止画
像の符号化手法が決定し、国際標準規格として承認され
ている。ＪＰＥＧについては、チップも製品化されてお
り、このチップを用いたボードも市場に出始めている。
ＪＰＥＧアルゴリズムは、大きく２つの圧縮方式に分け
られる。第１の方式はＤＣＴ（Discrete Cosine Transf
orm：離散コサイン変換）を基本とした方式であり、第
２の方式は２次元空間でＤＰＣＭ（Differntial PCM）
を行なうSpatial（空間関数）方式である。ＤＣＴ方式
は量子化を含むため一般には完全に元の画像は再現され
ない非可逆符号化であるが、少ないビット数においても
十分な復号画像品質を得ることができ、本アルゴリズム
の基本となる方式である。一方、Spatial方式は、圧縮
率は小さいが元の画像を完全に再現する可逆符号化であ
り、この特性を実現するために標準方式として付加され
た方式である。

【０００３】ＤＣＴ方式はさらに必須機能であるベース
ライン・プロセス（Baseline System）とオプション機
能である拡張ＤＣＴプロセス（Extended System）の２
つに分類される。これらの方式と別に、上記の方式を組
み合わせてプログレッシブ・ビルドアップを実現するハ
イアラーキカル・プロセスがある。ベースライン・プロ
セスは、ＤＣＴ方式を実現するすべての符号器／復号器
がもたなければならない最小限の機能で、ＡＤＣＴ方式
（Adaptive Descrete Cosine Transform Coding：適応
型離散コサイン変換）を基礎としたアルゴリズムであ
る。上記ベースライン・プロセスにおける画像圧縮では
画像データを８×８ドット単位のブロックで処理をす
る。処理プロセスは、以下の通りである。（１）２次元ＤＣＴ処理（２）ＤＣＴ係数の量子化処理（３）エントロピー符号化処理２次元ＤＣＴ処理では、空間データを周波数データに変
換し、６４個のＤＣＴ係数を出力する。このとき、色成
分は、（Ｙ，ＣB，ＣR)としている。図１２に示す如
く、この係数のうち行列の中の左上の係数はＤＣ成分と
呼ばれ、ブロック・データの平均値である。また、残り
の６３個の係数は、ＡＣ成分と呼ばれる。

【０００４】ＤＣ成分の量子化処理では、量子化器で各
係数ごとに大きさの異なった量子化ステップ・サイズを
設定した量子化マトリクスを用いて、ＤＣＴ係数を線形
量子化する。但し、符号量あるいは復号画品質を制御可
能とするために、外部から指定する係数（スケーリング
・ファクタ）を量子化マトリクスに乗じた値を実際のマ
トリクス値として使用し、量子化を行なう。このよう
に、テーブルを参照しながら６４個のＤＣＴ係数を整数
値に量子化する。この量子化処理によって非可逆圧縮と
なる。また、使用される参照テーブルの内容については
ＪＰＥＧでは規定していない。量子化のテーブルは、人
間の視覚特性を考慮して作成する。人間は、高周波数成
分の視覚情報には鈍いので、この高周波成分は粗く量子
化する。

【０００５】エントロピー符号化処理では、まずＤＣ成
分と左隣ブロックにおける量子化されたＤＣ成分との差
分を計算し、符号化する。この方法は、ＤＰＣＭと呼ば
れる。また、ＡＣ成分は図１２に示すようなジクザグ・
スキャンにより１次元配列に変換される。ベースライン
プロセスのエントロピー符号化では、ハフマン符号化方
式を用いる。ハフマン符号化処理では各係数がゼロであ
るかどうかを判定し、連続するゼロの係数は、その長さ
がランレングスとして勘定される。ゼロでない係数が来
ると、その量子化結果とそれまでのゼロ係数のランレン
グスを組み合わせて、２次元ハフマン符号化される。Ｄ
Ｃ／ＡＣ係数のハフマン符号化は、与えられたハフマン
符号テーブルに基づくが、量子化マトリクスおよびハフ
マン符号テーブルは、使用する状況において最適なもの
になるようにするためデフォルト値はなく、必要に応じ
て符号器から復号器へ転送して使用する。

【０００６】また、圧縮した画像を復号化する際には、
逆の経路で、エントロピー復号化、逆量子化、及び２次
元ＩＤＣＴ（Inverse Discrete Cosine Transform：逆
離散コサイン変換）の各処理を行う。

【０００７】１ブロックの画像データ（８×８ドットの
画像データ）を、通常の行列演算：ｇi（出力行列）＝
Ｃ^t(変換行列）×Ｆi（入力行列）により１次元ＤＣＴ
若しくはＩＤＣＴ変換を実行する場合には、１列の変換
に対し６４回の乗算及び加減算を要し、さらに、２次元
ＤＣＴ若しくはＩＤＣＴ変換を行った場合には１０２４
回の積和演算を行う必要がある。従って、２次元ＤＣＴ
若しくはＩＤＣＴ変換を実行する場合は、積和演算回数
が多く多量の演算時間を要するという問題があった。

【０００８】そこで、近時、ＩＤＣＴ変換の高速アルゴ
リズムが研究及び開発されている。例えば、ＩＤＣＴの
積和演算回数を軽減して、ＩＤＣＴ処理を高速に実行す
る方法が、参考文献「Z.Wang, "Fast algorithms for t
he discrete W transformand for the discrete Fourie
r transform, "IEEE Trans. Acount.,Speech, andSigna
l Process., vol.ASSP-32,pp.803-816,Aug.1984」及び
「N.Suehiro and M.Hatori, "Fast algorithms for the
DFT and other sinusoidal transform. "IEEE Trans.A
coust.,Speech, and Signal Process., vol.ASSP -34.p
p.642-644,June 1986.」により提案されている（以下、
両参考文献を「末広らのアルゴリズム」と称する）。

【０００９】以下、上記「末広らのアルゴリズム」を図
１３及び図１４を参照して説明する。図１３は、「末広
らのアルゴリズム」による２次元ＩＤＣＴ変換を示す概
略図であり、図１４は、図１３における一次元ＩＤＣＴ
変換部のシグナルフロー図である。

【００１０】図１３において、この入力はＤＣＴ変換行
列の各列ベクトルＦｉ（i＝0,,,,,7）であり、最初の１
次元出力を転置したものが行ベクトルｇi（i＝0,,,,,
7）となり、次の１次元ＩＤＣＴ変換の入力となる。そ
して、この行ベクトルｇｉ（i＝0,,,,,7）をＩＤＣＴ変
換した最終的な列ベクトルＸi（i＝0,,,,,7）が出力さ
れる。

【００１１】図１４は、列ベクトルＦｉ（i＝0,,,,,7）
を１次元ＤＣＴ変換して転置した行ベクトルｇi（i＝
0,,,,,7）を出力するシグナルフローである。ここで、
ノード（丸印）ｔij：は左隣の２つの入力値の加算の結
果を示し、矢印上に記される−１は、左隣の値の符号反
転を示し、×（定数）は、左隣の値との積算を示す。当
該「末広らアルゴリズム」によれば、８次ＩＤＣＴの場
合で１ブロックに対する乗算回数が１０２４回（８×８
×８×２）から１７６回、加算回数が１０２４から４６
４回に低減される。この「末広らアルゴリズム」をソフ
トウエアで実現したシステムは高速に画像データの符号
あるいは復号を行うことが可能となる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、「末広
らのアルゴリズム」では、ＩＤＣＴ変換する際に、ＤＣ
Ｔ変換行列に含まれるゼロの係数に対しても演算を行っ
ているため、演算回数が多くＩＤＣＴ変換の速度が遅い
という問題がある。

【００１３】そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなさ
れたものであり、高速なＩＤＣＴ変換が可能な画像復号
化装置及び画像復号化方法を提供することをその目的と
する。

【００１４】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の画像復号
化装置は、所定単位毎に符号化された画像データの変換
係数を複号化する画像複号化装置において、前記所定単
位毎の変換係数のうち連続するゼロ係数の量を検出する
ゼロ係数検出手段と、このゼロ係数検出手段により検出
された連続ゼロ係数の量に応じて、それぞれ所定単位毎
の変換係数に異なる復号化をする復号化手段と、を備え
たことより上記課題を解決する。

【００１５】即ち、請求項１記載の画像復号化装置によ
れば、所定単位毎に符号化された画像データの変換係数
を複号化する画像複号化装置において、ゼロ係数検出手
段は、前記所定単位毎の変換係数のうち連続するゼロ係
数の量を検出し、復号化手段は、このゼロ係数検出手段
により検出された連続ゼロ係数の量に応じて、それぞれ
所定単位毎の変換係数に異なる復号化を行う。

【００１６】従って、復号化における演算回数を低減す
ることが可能となる。その結果、高速な復号化処理を行
うことができ、高速な画像復号化装置を提供することが
可能となる。

【００１７】また、この場合、請求項２記載の画像復号
化装置の如く、前記符号化手段は、直交変換手段及び量
子化手段であり、前記復号化手段は、逆量子化手段及び
逆直交変換手段であり、該逆直交変換手段は、該逆量子
化後の変換係数に対して、前記連続ゼロ係数の量に応じ
てそれぞれ所定単位毎の変換係数に異なる逆直交変換を
する複数の逆直交変換手段を有することが有効である。

【００１８】即ち、請求項２記載の画像復号化装置によ
れば、請求項１記載の画像復号化装置において、直交変
換手段及び量子化手段は画像データを符号化し、復号化
手段は、逆量子化手段及び逆直交変換手段であり、該逆
直交変換手段は、該逆量子化後の変換係数に対して、連
続ゼロ係数の量に応じてそれぞれ所定単位毎の変換係数
に異なる逆直交変換をする複数の逆直交変換手段を有す
る。

【００１９】従って、逆直交変換における演算回数を低
減することが可能となる。その結果、高速な復号化処理
を行うことができ、高速な画像復号化装置を提供するこ
とが可能となる。

【００２０】また、この場合、請求項３記載の画像復号
化装置によれば、請求項１記載の画像復号化装置におい
て、前記復号化手段は、前記連続ゼロ係数検出手段によ
り検出されたゼロ係数の量により、前記複数の復号化手
段のうち１つを選択する選択手段を備えることが有効で
ある。

【００２１】即ち、請求項３記載の画像復号化装置によ
れば、請求項１記載の画像復号化装置において、復号化
手段に含まれる選択手段は、前記連続ゼロ係数検出手段
により検出されたゼロ係数の量により、前記複数の復号
化手段のうち１つを選択する。

【００２２】従って、符号化された画像データに対し
て、その所定単位毎の変換係数の連続するゼロ係数の量
に応じて複数の復号化手段の１つを選択して、復号化を
行う構成であるので、復号化における演算回数を低減す
ることが可能となる。その結果、高速な復号化処理を行
うことができ、高速な画像復号化装置を提供することが
可能となる。

【００２３】また、請求項４記載の画像復号化処理方法
は、所定単位毎に符号化された画像データの変換係数を
複号化する画像複合化方法において、所定単位毎の変換
係数のうち連続するゼロ係数の量に対応して複数の復号
化処理を有し、前記所定単位毎の変換係数のうち連続す
るゼロ係数の量を検出するステップと、この検出された
連続するゼロ係数の量に基づいて、前記複数の復号化処
理のう１つを選択して復号化処理するステップと、を備
えたことにより上記課題を解決する。

【００２４】即ち、請求項４記載の画像復号化方法によ
れば、所定単位毎に符号化された画像データの変換係数
を複号化する画像複合化方法において、所定単位毎の変
換係数のうち連続するゼロ係数の量に対応して複数の復
号化処理を有し、前記所定単位毎の変換係数のうち連続
するゼロ係数の量を検出し、の検出された連続するゼロ
係数の量に基づいて、前記複数の復号化処理のう１つを
選択して復号化処理する。

【００２５】従って、復号化における演算回数を低減す
ることが可能となる。その結果、高速な復号化処理を行
うことができ、高速な画像復号化方法を提供することが
可能となる。

【００２６】また、この場合、請求項５記載の画像復号
化方法の如く、前記符号化処理は、直交変換処理及び量
子化処理であり、前記復号化処理は、逆量子化処理及び
逆直交変換処理であり、該逆直交変換処理は連続するゼ
ロ係数の量に対応して複数の逆直交変換変換処理を有
し、前記連続するゼロ係数の量に対応して複数の逆直交
変換処理のうちの１つを実行することが有効である。

【００２７】即ち、請求項５記載の画像復号化方法によ
れば、符号化処理を直交変換処理及び量子化処理により
実行し、復号化処理は、逆量子化処理及び逆直交変換処
理により実行し、該逆直交変換処理は連続するゼロ係数
の量に対応して複数の逆直交変換変換処理を有し、前記
連続するゼロ係数の量に対応して複数の逆直交変換処理
のうちの１つを実行する。

【００２８】従って、逆直交変換における演算回数を
低減することが可能となる。その結果、高速な復号化処
理を行うことができ、高速な画像復号化方法を提供する
ことが可能となる。

【００２９】また、この場合、請求項６記載の画像復号
化方法によれば、請求項４記載の画像復号化方法におい
て、前記符号化処理は、直交変換処理、量子化処理及び
可変長符号化処理であり、前記復号化処理は、可変長符
号化処理、逆量子化処理及び逆直交変換処理であり、該
逆直交変換処理は連続するゼロ係数の量に対応して複数
の逆直交変換処理を有し、前記連続するゼロ係数の量を
検出するステップは、可変長符号化処理での符号長に基
づいて該連続するゼロ係数の量を検出し、前記選択して
復号化処理するステップは、この検出した連続するゼロ
係数の量に基づいて前記複数の逆直交変換処理のうち１
つを選択して逆直交変換処理を実行することが有効であ
る。

【００３０】また、この場合、請求項６記載の画像復号
化方法の如く、請求項４記載の画像復号化方法におい
て、符号化処理は、直交変換処理、量子化処理及び可変
長符号化処理であり、復号化処理は、可変長符号化処
理、逆量子化処理及び逆直交変換処理であり、当該逆直
交変換処理は連続するゼロ係数の量に対応して複数の逆
直交変換処理を有し、前記連続するゼロ係数の量を検出
するステップは、可変長符号化処理での符号長に基づい
て該連続するゼロ係数の量を検出し、この検出した連続
するゼロ係数の量に基づいて前記複数の逆直交変換処理
のうち１つを選択して逆直交変換処理を実行することが
有効である。

【００３１】従って、符号化された画像データに対し
て、その所定単位毎の変換係数の連続するゼロ係数の量
に応じて複数の復号化処理の１つを選択して、逆直交変
換を行う構成であるので、逆直交変換における演算回数
を低減することが可能となる。その結果、高速な復号化
処理を行うことができ、高速な画像復号化方法を提供す
ることが可能となる。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の好
適な実施の形態を説明する。図１〜図１０は、本発明の
画像復号化装置及び画像復号化方法を適用したコンピュ
ータシステムの一実施の形態を示す図である。尚、本実
施の形態においては、画像データの圧縮及び復号は、上
記「従来技術」で示したＪＰＥＧアルゴリズムに従うも
のとする。

【００３３】図１は、本発明を適用したコンピュータシ
ステム１の要部構成を示すブロック図である。図１に示
すコンピュータシステム１は、ＣＰＵ２，プログラムＲ
ＯＭ３、作業領域ＲＡＭ４、データＲＯＭドライバ５、
データＲＯＭ６、ＦＤＤドライバ７、ＦＤＤ８、表示ド
ライバ９、表示メモリ１０、ＣＲＴ１１、プリンタドラ
イバ１２、及びプリンタ１３等から構成されている。

【００３４】ＣＰＵ２は、プログラムＲＯＭ３に記憶さ
れている各種制御プログラムに基づいて、作業領域ＲＡ
Ｍ４内の所定領域を作業領域に使用しつつ、入力部（図
示せず）の各キーの操作に応じた処理を実行して、コン
ピュータシステム１の各部を制御する。

【００３５】また、ＣＰＵ２は、プログラムＲＯＭ３に
格納された画像復号プログラムに従って、後述する画像
復号化処理（図２〜図１１参照）を実行し、データＲＯ
Ｍ６あるいはＦＤＤ８に記憶された圧縮画像データを、
作業領域ＲＡＭ４に展開し、この展開した圧縮画像デー
タに対してハフマン復号化、逆量子化、及びＩＤＣＴ等
の処理を施し、再生画像データを生成する。

【００３６】プログラムＲＯＭ３は、各種制御プログラ
ムや制御データが格納されており、各種制御プログラム
としては、上記画像復号化プログラムや画像圧縮プログ
ラム等があり、また、制御データとしては上記画像復号
化処理に際し使用される量子化テーブルやハフマン符合
化テーブル等がある。

【００３７】作業領域ＲＡＭ４は、ＣＰＵ２のワークメ
モリとして利用され、入力データ、画像データ及び処理
結果等を一時的に格納する。

【００３８】データＲＯＭドライバ５は、ＣＰＵ２の制
御の下、データＲＯＭ６に記憶されるデータの読出し及
び書込み駆動を行う。また、データＲＯＭ６は、圧縮画
像データや音声データ等を格納するＣＤ−ＲＯＭ等の光
学的記憶媒体からなる。

【００３９】ＦＤＤドライバ７は、ＣＰＵ２の制御の
下、ＦＤＤ８に記憶されるデータの読出し及び書込み駆
動を行う。また、ＦＤＤ８は、文章データや圧縮画像デ
ータ等を格納する磁気的記憶媒体である。

【００４０】表示ドライバ９は、ＣＰＵ１１の制御の
下、作業領域ＲＡＭ４に展開されたデータを表示メモリ
１０に一旦格納した後、ＣＲＴ１１に表示駆動し、ま
た、表示メモリ１０は、ＣＲＴ１１に表示するデータを
一時的に格納するバッファメモリであり、そして、ＣＲ
Ｔ１１は、表示ドライバ９の駆動により、表示メモリ１
０に展開された画像データや文章データを表示するカラ
ー表示部である。

【００４１】プリンタドライバ１２は、ＣＰＵ２に制御
の下、プリンタ１３を駆動してＣＰＵ２から供給される
印字データを出力させる。また、プリンタ１３は、プリ
ンタドライバ１２の駆動により、入力される印字データ
をカラー印刷出力する。

【００４２】次に、本実施の形態の動作を説明する。以
下、プログラムＲＯＭ３に格納された画像復号化プログ
ラムに従い、ＣＰＵ２の制御により実行される画像復号
化処理を図２〜図１０を参照して説明する。

【００４３】先ず、画像復号化処理の全体の動作を図２
〜図４を参照して説明する。図２は、当該画像復号化処
理の全体の動作を説明するためのフローチャートであ
る。図３は、当該画像復号化処理の行程を示す概略ブロ
ック図である。図４は、当該画像復号化処理における具
体的画像データの復号プロセスを示す図である。

【００４４】図２〜図４で使用される変数の対応を以下
に示す。Ｎ：画像の水平方向のドットサイズを表す。Ｍ：画像の垂直方向のドットサイズを表す。ｉ：何番目のブロックを解凍するかを示すブロック用ル
ープカウンタであるＤＰ：圧縮画像データの解凍位置を示すデコードポイン
タである。

【００４５】次に、図２を参照して、画像復号化処理の
全体のアルゴリズムを説明する。当該復号化処理におい
ては、データＲＯＭ６若しくはＦＤＤ８に格納された圧
縮画像データは作業領域ＲＡＭ４に展開され、展開され
た圧縮画像データは、８×８ドットをブロックの単位と
して、画像の左上端から１ブロックずつシーケンシャル
に復号化が実行される。図２において、先ず、ブロック
用ループカウンタｉとデコードポインタＤＰを初期化を
行い、ＤＰ＝０、ｉ＝１に設定する（ステップＳ１）。

【００４６】以下のステップＳ２〜Ｓ４の処理により圧
縮画像データを、１ブロックずつ、順次、第１ブロック
から最終ブロックである（Ｎ／８）×（Ｍ／８）ブロッ
クまで復号化（ハフマン復号化、逆量子化、及びＩＤＣ
Ｔ変換）を実行する。

【００４７】先ず、デコードポインタＤＰで指定される
ｉブロックの圧縮画像データを復号化し、このデコード
ポインタＤＰをｉブロックに相当するハフマン符号長分
インクリメントする（ステップＳ２）。ここで、ＪＰＥ
Ｇ方式の圧縮画像データの１ブロックの復号化行程は、
図３に示す如く、符合化された圧縮画像データをハフマ
ン復号化して量子化ＤＣＴ係数を復号する行程、復号さ
れた量子化ＤＣＴ係数を量子化テーブルに基づいて逆量
子化してＤＣＴ係数を生成する行程、及びＤＣＴ係数を
２次元ＩＤＣＴ変換して８×８ドットのブロックの再生
画像データを生成する行程から成る。

【００４８】そして、ブロック用ループカウンタｉの値
を「１」インクリメントする（ステップＳ３）。次い
で、ブロック用ループカウンタｉの値が、最終ブロック
となるＮ／８×Ｍ／８より小か否かを判断し（ステップ
Ｓ４）、ブロック用ループカウンタｉの値が（Ｎ／８）
×（Ｍ／８）より小である場合はステップＳ２に移行し
てｉブロックの圧縮画像データを復号化する処理を繰り
返す一方、ブロック用ループカウンタ値ｉがＮ／８×Ｍ
／８の場合は当該画像復号化処理を終了する。

【００４９】次に、上記ステップＳ２における圧縮画像
データの復号化の具体例について説明する。

【００５０】例えば、図４（Ａ）に示すような符合化さ
れた圧縮画像データに対して、デコードポインタＤＰで
指定されるｉブロックの圧縮画像データを、ＤＣ成分、
ＡＣ成分別にハフマン方式で復号化しジグザグに１次元
データを２次元データに変換して、図４（Ｂ）の如き８
×８の量子化ＤＣＴ係数を復号する。尚、ハフマン符合
化方式は可逆符合化であるので量子化ＤＣＴ係数は可逆
的に復号される。

【００５１】続いて、図４（Ｂ）に示される量子化ＤＣ
Ｔ係数を、それぞれの量子化ＤＣＴ係数位置毎に異なる
６４個の値を有する例えば図４（Ｅ）の如き量子化テー
ブルを用いて量子化する。即ち、各量子化ＤＣＴ係数を
対応する係数位置の量子化テーブル値で乗算することに
より図４（Ｃ）の如きＤＣＴ係数行列を生成する。そし
て、図４（Ｃ）に示されるＤＣＴ係数行列に対して２次
元ＩＤＣＴ変換を行って図４（Ｄ）の如き、８×８ドッ
トのブロックの再生画像データを生成する。ところで、
図４（Ｃ）に示した如く、逆量子化されたＤＣＴ係数行
列には多量のゼロ係数が含まれている。本発明は２次元
ＩＤＣＴ変換においてこのゼロ係数の演算回数を減少さ
せて、高速にＩＤＣＴ変換を行う方法を提案するもので
あり、以下かかる方法を説明する。

【００５２】次に、上記２次元ＩＤＣＴ変換の具体的ア
ルゴリズムを図５〜図１１を参照して説明する。図５
は、図２の２次元ＩＤＣＴ行程の詳細な行程を示す概略
ブロック図である。図６は、一次元ＩＤＣＴ変換におい
て使用される複数のＩＤＣＴ演算式のシグナルフロー図
である。図７は、図６のＴＹＰＥＩ型のシグナルフロー
図の基になる変換行列式を示す図である。図８は、図７
に示す変換行列式を疎行列に展開した例を示す図であ
る。図９は、１次元ＩＤＣＴ処理を説明するためのフロ
ーチャートである。図１０は、図９に示す１次元ＩＤＣ
Ｔ処理における具体的画像データのＩＤＣＴプロセスを
示す図である。

【００５３】以下、図５〜図１０で使用される変数の対
応を以下に示す。Ｆ：８×８のＤＣＴ係数行列（入力行列）ｇ：出力行列ｉ：行列Ｆの列番号ｊ：ｉ列のある要素Ｆki（ｋ＝0,,,,,,7）から後が全て
０となるようなｋ（Ｆki=0,Ｆk+1，i＝0,,,,Ｆ7i=0）の
最小値、すなわち行列の値がどこから０となるかを示す
インデックスであり、最終行からのゼロ係数の連続値に
対応する。

【００５４】上記図３で示した２次元ＩＤＣＴ変換行程
は、高速化のために、図５に示す如く、２回の１次元Ｉ
ＤＣＴ変換と転置により行う。即ち、８×８ドットのブ
ロックのＤＣＴ係数行列を各列毎（水平方向）に１次元
ＩＤＣＴ変換を行い、その結果を同じ列に戻す。続い
て、得られた行列を転置し、この転置行列を入力として
同様に１次元ＩＤＣＴ変換を行い、８×８ドットのブロ
ックの再生画像データを生成する。尚、転置は、１次元
ＩＤＣＴ変換した行列を作業領域ＲＡＭ４の所定領域に
格納し、この行列の読み出しアドレス順を変えて垂直方
向に読み出すことにより実行できる。

【００５５】ところで、本発明においては、逆量子化さ
れたＤＣＴ係数行列のゼロ係数の演算回数を減らすべ
く、複数の演算アルゴリズムを併用する。図６は、本発
明における一次元ＩＤＣＴ変換において使用されるＴＹ
ＰＥＩ〜ＩＶの４つのＩＤＣＴ演算式のシグナルフロー
図である。図６において、丸印（ノード）ｔijは左隣の
２つの入力値の加算の結果を示している。矢印上に−１
と記されている場合、左隣の値の符号反転を意味し、×
（定数）は左隣の値との積をとることを意味する。

【００５６】ＴＹＰＥＩ型は、上記「従来技術」で説明
した末広らが提案するアルゴリズムのシグナルフロー図
である。このシグナルフロー図は、図７に示す行列式、
ｇi（出力列）＝Ｃ^t(変換行列）×Ｆi（入力行列）にお
いて、変換行列Ｃ^tを、図７に示す如き、バタフライ行
列と巡回行列を含む疎行列に分解した式に基づいてい
る。一般に、変換行列を疎行列に分解できる場合には高
速算法を実行することが可能である。このＴＹＰＥＩ型
のアルゴリズムでは、図６に示す如く１列のＩＤＣＴ変
換を行うのに１１回の乗算と２９回の加減算を必要とす
る。

【００５７】ＴＹＰＥＩＩ型は、ＴＹＰＥＩ型において
入力列Ｆ2i〜Ｆ7iの演算部分を全て削除しており、当該
ＴＹＰＥＩＩ型のアルゴリズムでは、１列のＩＤＣＴ変
換を行うのに乗算４回、加減算１０回を要する。

【００５８】ＴＹＰＥＩＩＩ型は、入力列のＦ0iの値を
出力列ｇ0i〜ｇ7iに出力するフローであり、演算部分が
全て削除されており、このＴＹＰＥＩＩＩ型のアルゴリ
ズムでは積和演算回数が０回となる。

【００５９】ＴＹＰＥＩＶ型は、「０」を出力列ｇ0i〜
ｇ7iに出力し、演算部分を全て削除しており、積和演算
回数が０回となる。

【００６０】次に、１次元ＩＤＣＴ変換処理のアルゴリ
ズムを図９のフローチャートを参照して説明する。先
ず、ＤＣＴ係数行列Ｆの列番号ｉを初期化して、ｉ＝０
に設定して、ＤＣＴ係数行列Ｆの列番号を先頭とする
（ステップＳ１０）。次いで、ｊの値を判定する処理を
ステップＳ１１〜Ｓ１３で行う。ステップＳ１１では、
ｊが１より大か否かを判断し、ｊが１より大なればステ
ップＳ１２に移行する一方、ｊが１以下である場合には
ステップＳ１３に移行する。

【００６１】ステップＳ１２では、ｊ＝２であるか否か
を判断し、ｊ≠２でない場合、即ち、ｊ≧３である場合
は、ｉ列に対してＴＹＰＥＩ型のＩＤＣＴ処理を行い
（ステップＳ１４）、他方、ｊ＝２の場合は、ｉ列に対
してＴＹＰＥＩＩ型のＩＤＣＴ処理を行って（ステップ
Ｓ１５）、ステップＳ１８に移行する。

【００６２】ステップＳ１３では、ｊ＝０であるか否か
を判断し、ｊ≠０でない場合、即ち、ｊ＝１である場合
は、ｉ列に対してＴＹＰＥＩＩＩ型のＩＤＣＴ処理を行
い（ステップＳ１６）、他方、ｊ＝０の場合は、ｉ列に
対してＴＹＰＥＩＶ型のＩＤＣＴ処理を行って（ステッ
プＳ１７）、ステップＳ１８に移行する。

【００６３】次いで、ＤＣＴ変換行列Ｆの列番号ｉを
「１」インクリメンし（ステップＳ１８）、ＤＣＴ変換
行列Ｆの列番号ｉが８より小であるか否かを判断して、
列番号ｉが８以上である場合は、最終列までのＩＤＣＴ
処理が終了したと判断して、当該フローを終了する一
方、ＤＣＴ変換行列Ｆの列番号ｉが８より小である場合
は、ステップＳ１１〜Ｓ１８の処理を、ＤＣＴ変換行列
Ｆの列番号ｉが８となるまで行う（ステップＳ１９）。

【００６４】即ち、上記１次元ＩＤＣＴ処理において
は、ＤＣＴ係数行列の列毎に、最終行からゼロ係数が連
続する最小行の値：ｊ（最終行からのゼロ係数の連続値
に対応）を判定し、この判定値に基づいて、ＴＹＰＥＩ
〜ＴＹＰＥＩＶのＩＤＣＴ演算式からいずれかのＩＤＣ
Ｔ演算式を選択して、列毎に選択したＩＤＣＴ演算式に
基づいてＩＤＣＴ処理を行う。具体的には、ｊ＝０の場
合にはＴＹＰＥＩＶ型、ｊ＝１の場合にはＴＹＰＥＩＩ
Ｉ型、ｊ＝２の場合はＴＹＰＥＩＩ型、及びｊ≧３の場
合はＴＹＰＥＩ型のＩＤＣＴ処理を夫々行う。

【００６５】次に、上記図９で示した１次元ＩＤＣＴ処
理の具体例を図１０に基づいて説明する。図１０に示す
２次元ＩＤＣＴ処理は、図４の（Ｄ）→（Ｅ）の行程を
詳細に示したものである。先ず、図１０（Ａ）に示され
るＤＣＴ係数行列に対して、図９のフローチャートに従
う１次元ＩＤＣＴ処理を実行すると図１０（Ｂ）の如き
行列が生成される。すなわち、図１０（Ａ）に示される
ＤＣＴ係数行列において、０列｛２５６，−８４，０，
−１４、０、０、０、｝はｊ＝４となりＴＹＰＥＩ型、
１列｛４４，３６，−１３，０，０，０，０｝はｊ＝３
となりＴＹＰＥＩ型、２列｛−２０，０，０，０，０，
０，０｝はｊ＝１となりタイプＩＩＩ型、及び３〜７列
｛０，０，０，０，０，０，０｝はｊ＝０となりタイプ
ＶＩ型のＩＤＣＴ処理が夫々施される。従って、図１０
（Ａ）に示すＤＣＴ係数行列を図９のフローチャートに
従う１次元ＩＤＣＴ処理を実行した場合には、２６（＝
１１×２＋４）回の乗算と６８（＝２９×２＋１０）回
の加減算が必要となる。

【００６６】次いで、図１０（Ｂ）に示される１次元Ｉ
ＤＣＴ変換後の行列を転置して、図１０（Ｃ）の如き転
置行列を生成する。この図１０（Ｃ）に示される行列に
対して、図９のフローチャートに従う１次元ＩＤＣＴ処
理を実行すると図１０（Ｂ）の如き８×８ドットのブロ
ックの再生画像データが生成される。図１０（Ｃ）に示
す１次元ＩＤＣＴ変換後の転置行列においては、各列ｉ
（＝０，１，２，３，４，５，６，７）に対するｊの値
はすべて（３，３，３，３，３，３，３）となり、いず
れの列もＴＹＰＥＩ型でＩＤＣＴ処理が為される。従っ
て、図１０（Ｃ）に従う１次元ＩＤＣＴ処理を実行した
場合には、８８（＝１１×８）回の乗算と２３２（＝２
９×８）回の加減算が必要となる。よって、図１０
（Ａ）に示されるＤＣＴ係数行列を２次元ＩＤＣＴ処理
を行った場合には、１ブロックの再生画像データを出力
するのに必要な乗算は１１４（＝２６＋８８）回、加減
算は３００（＝６８＋２３２）回となり、総計で４１４
回の積和演算が必要となる。

【００６７】これに対して、上記従来技術で示した通常
の１次元ＩＤＣＴ変換ｇi＝Ｃt×Ｆiの行列演算の場合
には、ＤＣＴ変換行列に含まれるゼロ係数の量に拘わら
ず、常に１列の変換に対し６４回の乗算及び加減算を要
する故、２次元ＩＤＣＴ変換を行った場合には１０２４
回の積和演算を行う必要がある。また、「末広ら」のア
ルゴリズムでは、ＤＣＴ変換行列に含まれるゼロ係数の
量に拘わらず、上記した如く、常に、乗算１７６回及び
加減算４６４回を要し総計６４０回の積和演算を行う必
要ある。従って、本実施の形態においては、２次元ＩＤ
ＣＴ演算の積和演算回数を、通常の行列演算に比して約
２／５に低減することができ、また、末広らのアルゴリ
ズムに比して約２／３に低減することができ、積和演算
回数を大幅に削減することが可能となる。その結果、高
速にＩＤＣＴ演算を行うことが可能となる。

【００６８】また、上記した実施の形態ではＩＤＣＴ処
理をソフトウエアにより実行する構成を示したがハード
ウエアで実行しても良い。図１１にＩＤＣＴ演算回路の
一例を示す。図１１に示す一次元ＩＤＣＴ演算回路は、
入力バッファ２０、ゼロ検出回路２１、切替回路２２、
上記ＴＹＰＥＩ〜ＩＶ型の演算回路２３〜２６、及び出
力バッファ２７等により構成される。図１１に示す如
く、入力バッファ２０には、ＤＣＴ変換行列Ｆの列デー
タＦ0i〜Ｆ7iがシリアルで入力し、この列データＦ0i〜
Ｆ7iに対して、ゼロ検出回路２１はゼロ検出を為してｊ
の値を算出し、算出したｊの値を切替回路２２に出力す
る。切替回路２２はｊの値に応じて、ＴＹＰＥＩ〜ＩＶ
のいずれかのＩＤＣＴ演算回路２３〜２６を択一的に選
択して、列データＦ0i〜Ｆ7iを出力する。ＴＹＰＥＩ〜
ＩＶの演算回路２３〜２６では、入力する列データＦ0i
〜Ｆ7iに対して、ＩＤＣＴ変換を行った後、出力バッフ
ァ２７に出力行列ｇ0i〜ｇ7iを出力する。図１１に示し
たブロック図は一次元ＩＤＣＴ変換の例を示したが、出
力行列ｇ0i〜ｇ7iを転置回路により転置して得られた転
置行列を、ゼロ検出回路、切替回路、及びＴＹＰＥＩ〜
ＩＶ型の演算回路により再度１次元ＩＤＣＴ変換して、
２次元ＩＤＣＴ変換する構成としても良い。

【００６９】以上説明したように、本実施の形態におい
ては、ＤＣＴ係数をＩＤＣＴ変換するに際し、ＤＣＴ係
数行列を列毎に最終行からゼロ係数が連続する最小行の
値（最終行からのゼロ係数の連続値に対応）を判定し、
この判定値に基づいて、当該列毎に複数のＩＤＣＴ演算
式からいずれかのＩＤＣＴ演算式を選択してＩＤＣＴ演
算を行う構成である故、ゼロ係数の演算を削除すること
ができ、ＩＤＣＴ処理における演算回数を低減すること
が可能となる。その結果、高速なＩＤＣＴ処理を行うこ
とができ、高速な画像復号化装置を提供することが可能
となる。

【００７０】また、本実施の形態においては、２次元Ｉ
ＤＣＴ変換処理を、２度の１次元ＩＤＣＴ変換と転置と
により行う構成である故、より高速に２次元ＩＤＣＴ変
換を行うことが可能となる。

【００７１】尚、上記した実施の形態においては、ＤＣ
Ｔ係数行列の一次元ＩＤＣＴ変換において使用されるＩ
ＤＣＴ演算式としては、上記ＴＹＰＥＩ〜ＩＶの４タイ
プを用いたが、本発明はこれに限られるものではなく、
ゼロ係数の演算回数を低減可能な演算式であれば良い。

【００７２】また、上記した実施の形態においては、Ｊ
ＰＥＧアルゴリズムを採用しているが、本発明はこれに
限られるものではなく、ＤＣＴ若しくはＩＤＣＴを含む
アルゴリズムであれば良く、例えば、Ｈ．２６１やＭＰ
ＥＧアルゴリズムに適用してもよいことは勿論である。

【００７３】また、本実施の形態では、ＩＤＣＴ変換の
次数を８としたが、これに限られるものではなく、次数
は２Ｎ(Ｎは自然数）のいずれを用いても良い。

【００７４】また、上記した実施の形態では、ＩＤＣＴ
変換の例を示したが、図６に示したシグナルフローにお
いて逆行程を実施することによりＤＣＴ変換を高速で行
うことが可能となり、高速な画像符合化装置を提供する
ことができる。

【００７５】また、本実施の形態においては、本発明に
係る画像復号化装置及び画像復号化方法をコンピュータ
システムに適用したが、本発明はこれに限られるもので
はなく、例えば、デジタルカメラ等にも適用できる。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の画
像復号化装置によれば、復号化における演算回数を低減
することが可能となる。その結果、高速な復号化処理を
行うことができ、高速な画像復号化装置を提供すること
が可能となる。

【００７７】また、請求項２記載の画像復号化装置によ
れば、逆直交変換における演算回数を低減することが可
能となる。その結果、高速な復号化処理を行うことがで
き、高速な画像復号化装置を提供することが可能とな
る。

【００７８】また、請求項３記載の画像復号化装置によ
れば、符号化された画像データに対して、その所定単位
毎の変換係数の連続するゼロ係数の量に応じて複数の復
号化手段の１つを選択して、復号化を行う構成であるの
で、復号化における演算回数を低減することが可能とな
る。その結果、高速な復号化処理を行うことができ、高
速な画像復号化装置を提供することが可能となる。

【００７９】また、請求項４記載の画像復号化方法によ
れば、復号化における演算回数を低減することが可能と
なる。その結果、高速な復号化処理を行うことができ、
高速な画像復号化方法を提供することが可能となる。

【００８０】また、請求項５記載の画像復号化方法によ
れば、逆直交変換における演算回数を低減することが可
能となる。その結果、高速な復号化処理を行うことがで
き、高速な画像復号化方法を提供することが可能とな
る。

【００８１】また、請求項６記載の画像復号化方法によ
れば、符号化された画像データに対して、その所定単位
毎の変換係数の連続するゼロ係数の量に応じて複数の復
号化処理の１つを選択して、逆直交変換を行う構成であ
るので、逆直交変換における演算回数を低減することが
可能となる。その結果、高速な復号化処理を行うことが
でき、高速な画像復号化方法を提供することが可能とな
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用したコンピュータシステム１の要
部構成を示すブロック図である。

【図２】画像復号化処理の全体の行程を説明するための
概略ブロック図である。

【図３】画像復号化処理の全体の動作を説明するための
フローチャートである。

【図４】画像復号化処理における具体的画像データの復
号プロセスを示す図である。

【図５】図２の２次元ＩＤＣＴ行程の詳細な行程を示す
概略ブロック図である。

【図６】一次元ＩＤＣＴ変換において使用される複数の
ＩＤＣＴ演算式のシグナルフロー図である。

【図７】図６のＴＹＰＥＩ型のシグナルフロー図の基に
なる変換行列式を示す図である。

【図８】図７に示す変換行列式を疎行列に展開した例を
示す図である。

【図９】図９は、１次元ＩＤＣＴ処理を説明するための
フローチャートである。

【図１０】図９に示すＩＤＣＴ処理における具体的画像
データのＩＤＣＴプロセスを示す図である。

【図１１】図１０に示すＩＤＣＴをハードウエアで実行
する場合の回路構成図。

【図１２】２次元ＤＣＴ係数の伝送順序を示す図。

【図１３】「末広らのアルゴリズム」による２次元ＩＤ
ＣＴ処理を示す概略図

【図１４】図１３における一次元ＩＤＣＴ変換部のシグ
ナルフローである。

【符号の説明】

１コンピュータシステム２ＣＰＵ３プログラムＲＯＭ４作業領域ＲＡＭ５データＲＯＭドライバ６データＲＯＭ７ＦＤＤドライバ８ＦＤＤ９表示ドライバ１０表示メモリ１１ＣＲＴ１２プリンタドライバ１３プリンタ２０入力バッファ２１ゼロ検出回路２２切替回路２３ＴＹＰＥＩの演算回路２４ＴＹＰＥＩＩの演算回路２５ＴＹＰＥＩＩＩの演算回路２６ＴＹＰＥＩＶの演算回路２７出力バッファ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】所定単位毎に符号化された画像データの変
換係数を複号化する画像複号化装置において、前記所定単位毎の変換係数のうち連続するゼロ係数の量
を検出するゼロ係数検出手段と、このゼロ係数検出手段により検出された連続ゼロ係数の
量に応じて、それぞれ所定単位毎の変換係数に異なる復
号化をする復号化手段と、を具備したことを特徴とする画像復号化装置。
【請求項２】前記符号化手段は、直交変換手段及び量子
化手段であり、前記復号化手段は、逆量子化手段及び逆
直交変換手段であり、該逆直交変換手段は、該逆量子化
後の変換係数に対して、前記連続ゼロ係数の量に応じて
それぞれ所定単位毎の変換係数に異なる逆直交変換をす
る複数の逆直交変換手段を有することを特徴とする請求
項１記載の画像復号化装置。
【請求項３】前記復号化手段は、前記連続ゼロ係数検出
手段により検出されたゼロ係数の量により、前記複数の
復号化手段のうち１つを選択する選択手段を有すること
を特徴とする請求項１記載の画像復号化装置。
【請求項４】所定単位毎に符号化された画像データの変
換係数を複号化する画像複合化方法において、所定単位毎の変換係数のうち連続するゼロ係数の量に対
応して複数の復号化処理を有し、前記所定単位毎の変換係数のうち連続するゼロ係数の量
を検出するステップと、この検出された連続するゼロ係数の量に基づいて、前記
複数の復号化処理のう１つを選択して復号化処理するス
テップと、を具備したことを特徴とする画像復号化方法。
【請求項５】前記符号化処理は、直交変換処理及び量子
化処理であり、前記復号化処理は、逆量子化処理及び逆
直交変換処理であり、該逆直交変換処理は連続するゼロ
係数の量に対応して複数の逆直交変換変換処理を有し、
前記連続するゼロ係数の量に対応して複数の逆直交変換
処理のうちの１つを実行することを特徴とする請求項４
記載の画像復号化方法。
【請求項６】前記符号化処理は、直交変換処理、量子化
処理及び可変長符号化処理であり、前記復号化処理は、
可変長符号化処理、逆量子化処理及び逆直交変換処理で
あり、該逆直交変換処理は連続するゼロ係数の量に対応
して複数の逆直交変換処理を有し、前記連続するゼロ係数の量を検出するステップは、可変
長符号化処理での符号長に基づいて該連続するゼロ係数
の量を検出し、前記選択して復号化処理するステップは、この検出した
連続するゼロ係数の量に基づいて前記複数の逆直交変換
処理のうち１つを選択して逆直交変換処理を実行するこ
とを特徴とする請求項４記載の画像復号化方法。