JPS63283289A - データ符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像データ符号化方式に係り、特に低ビツト
レートでの画像データの蓄積・検索９画像通信システム
や、画像データ、音声データなどの入力信号が概略ある
確率分布に従うものの異常グ 値の発生や問題となるような、画像、音声符号（Ｅシス
テムに好適な高能率符号化方式に関する。

〔従来の技術〕

従来、画像データ符号化方式に関しては、保阪他：静止
画像用符号化方式の比較検討、信学技報ＴＥ８３−１０
６にあるように、予測符号化、直交変換符号化、ベクト
ル量子化、ブロック符号化など種々の方式が知られてい
る。中でも、特に圧縮性能の高い方式として、直交変換
符号化の一種であるアダプティブコサイン変換符号化が
知られている。

また、従来の量子化方式では、ジェー・マックス：　「
歪最小の量子化」、情報理論に関するアイ・アール・イ
ー　トランザクション（１９６０年３月）（Ｊ、ＭＡＸ
　：　　“Ｑｕａｎｔｉｚｉｎｇ　　ｆｏｒ　　Ｍｉｎ
ｉｍｕｍ　　Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ”ＩＲＥ　　Ｔｒ、
ｏｎ　　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　　Ｔｈｅｏｒｙ　　
（Ｍａｒｃｈ、　　１９６０）　　）髭 や示すように、入力信号に関しである確率分布を仮定し
、この分布に対し量子化歪（２乗誤差）が最小となるよ
うに量子化レベルを定めていた。確率分布としては、中
心極限定理（任意分布をとるＮ個の独立な確率変数の和
は、Ｎが大になるとガウス分布に近づくという定理）が
適用できる状況が多いことから、ガウス分布が良く用い
られている。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来技術は、圧縮性能が高い方式（直交変換符号化
、ベクトル量子化など）の場合、符号化・復号処理量が
多くなり、ハード化コストが増大する、あるいは、復号
に時間がかかるといった問題があった。また、処理や簡
単な方式（予測符号化、ブロック符号化など）では、圧
縮性能が低下するという問題がある。

特に圧縮性能の高い方式としては、アダプティブコサイ
ン変換符号化があるが、上記処理量増大の他、復号画像
において、シャープなラインやエツジ（たとえば、濃淡
画像上の文字、記号）がぼけるという難点があった。

本発明の第１の目的は、比較的簡単な符号化・復号（特
に実用上問題となるのは復号）処理により、高い圧縮性
能を達成するとともに、シャープなラインやエツジのボ
ケを回避できる、画像データの高能率符号化方式を提供
することにある。

また、上記従来技術は、入力信号の分布が仮定している
確率分布からずれた場合、たとえば、ガウス分布を仮定
しているとき、３σ（σ：Ｊｅ４準偏差）を超える異常
値の発生確率が理論値である０、３％から１％数％に増
大した場合、平均量子化誤差が急激に増大するという難
点があった。

本発明の第２の目的は、量子化ビット数をほぼ従来通り
に保ちながら、上記異常値の発生に対しロバストｋ、す
なわち量子化誤差を増大させることのない量子化をおこ
なえる高能率符号化方式を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記第１の目的は、画像データを、各ブロックの符号化
・復号後の歪が許容値以下となるように非等長（大きさ
の異る）のブロックに分割し、ブロックの分割構造およ
びブロックの符号化データを木構造に形成されたデータ
に符号化することにより達成される。上記ブロックの符
号化は、たとえば双線形関数による輝度変化の近似と、
該双線形関数の係数の量子化により実現できる。

また、上記第２の目的は、入力信号のとり得ろ値の範囲
を、通常値の範囲（たとえば３σ以下）と異常値の範囲
（同３σ以上）に分割し、各々の範囲に対し異る確率分
布を仮定して最適な量子化レベルおよびレベル判定用の
しきい値を設定し、通常値の範囲の量子化レベルには短
いビット数を、異常値の範囲の量子化レベルには長いビ
ット数を割当てる形で、２段階の可変長符号化を行うこ
とにより達成される。

〔作用〕

非等長ブロック分割の結果、輝度変化の激しい部分は細
かく、輝度変化の緩かな部分は粗くブロック分割される
。濃淡画像は、一般に緩やかな輝度変化をする部分が多
いので、粗くブロック分割される部分が大半を占めるこ
とになる。ところで、各ブロックはそのサイズにかかわ
らず４つの双線形関数の係数で符号化されるため、粗く
ブロック分割される部分が増大すると符号化データ量が
少なくなり、圧縮率が向上する。１画素あたりの歪（平
均歪）で考えると、小さなブロック程大きな平均歪を持
つことになるが、これは人間の視覚特性への適合、圧縮
性能向」二の両面で効果がある。

木構造に形成されたデータは、少ないビット量でブロッ
ク分割構造を記述できるとともに、復号時の処理のオー
バーヘッドも少なくて済む。

また、本発明による２段階の可変長符号化によれば、入
力信号が通常値の範囲にある場合、従来の量子化器と同
じ精度、ビット数で量子化が行われる。異常値をとった
場合は、異常値に対し新たに設定された量子化レベルを
用いて量子化が行われるので、異常値に対する量子化誤
差は減少する。

異常値に対する量子化コードには、通常値に対するもの
よりも長いビット数が割当てられているが、異常値の発
生頻度は通常値に比べ十分小さいため（最大数％）、平
均量子化ビット数の増大は無視できる程度となる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。

第１図は、本発明の第１の実施例の符号化処理全体のフ
ローチャートである。処理ブロック１では、入力画像に
対し前処理を行う、これは、後段の量子化処理における
割当てビット数削減を狙ったもので、たとえば以下のよ
うに行う、ＮＸＮサイズの入力画像をＭＸＭサイズのサ
ブ画像に分割し、サブ画像ごとに平均値を計算し、これ
をＥｓ（ｆ　）とする、ここで、Ｓはサブ画像を示す添
字である。該サブ画像に属する画素（１１Ｊ）の輝度ｆ
ＩＪに対し、次式で差分輝度を求める。

ｆ　ＩＪ’　＝　ｆ　ＩＪ　　Ｅｓ（ｆ　）　　　　　
　　　　−（１）全画集について、各画素の属するサブ
画像の平均輝度を用いて（１）式の計算を行い、前処理
を終了する。

第１図、処理ブロック２では、入力画像をブロック分割
し、さらにブロック内の輝度を双線形関数で近似したと
きの係数の分散値を求める。ブロック分割は、サブ画像
単位で行っても入力画像全体に対して行ってもかまわな
いが、分散値は入力画像全体に対して計算するものとす
る。第２図のフローチャートに従い、処理ブロック２の
詳細手順を説明する。第２図のフローチャートは再帰的
手続きを含んでおり、処理ブロック１３〜１６で自分自
身を呼び出す構造になっている。初めに、ブロックとし
て入力画像全体を設定する（ブロックのサイズおよび座
標を設定する）、処理ブロック１０では、設定ブロック
が最下位レベルや否かを判定し、最下位レベルであれば
処理ブロック１１へ、そうでなければ処理ブロック１３
へ進む。

ここで、最下位レベルとは２ｘ２サイズのブロックを意
味し、Ｑｕａｄ　−Ｔｒｅｅ　（４分木）で表現したと
きの最下位レベルのノードに対応している。処理ブロッ
ク１１では、次式により、２×２サイズのブロツ多に対
する双線形関数の係数計算を行う。

Ａ＝−（ｆｘ’　　＋ｆａ’　　−ｆｚ’　　−ｆａ’
　　）　　　−（２）Ｂ　＝、−（ｆ　ｘ’　　＋　ｆ
番’−ｆｔ’−ｆδ′　）　　・・・（３）Ｃ＝−（ｆ
ａ’　　＋ｆａ’　　−ｆｚ’　　　ｆｚ’　）　　−
（４）Ｄ＝−（ｆ　ｔ’　＋　ｆ　２．’　＋　ｆδ’
＋ｆ＋’）　　・・・（５）ここに、Ａ−Ｄは双線形関
数の係数であり、ｆｓ’〜ｆａ’は、４個の画素の差分
輝度（前処理後の輝度）である、以後、簡単のため差分
輝度を単に輝度と呼ぶことにする。ｆ′の添字は、４個
の画素に対し、第５図に示す順序で番号付けを行ったも
のである。２×２サイズのブロックの輝度変化は、双線
形関数で常に歪なく記述できるが、後に４×４以上のサ
イズのブロックの歪を計算する準備として、第２図の処
理ブロック１２で、次式の計算を行っておく。

Ｆ　＝（ｆ　ｌ’　）”＋（ｆ　ｚ’　）”＋（ｆ　ａ
’　）”＋（ｆ　ａ’　）”・・・（６） ここに、Ｆは後段の歪計算のための中間的な変数である
。処理ブロック１０で、最下位レベルではないと判定さ
れた場合は、処理ブロック１３〜１６で、再帰的な呼び
出しが行われる。すなわち、着目ブロックは第５図に示
すように４分割された後、それぞれの子ブロックのサイ
ズおよび）９．襟を引数として、第２図の手続き自身が
再び呼び出される。処理ブロック１７では、４つの子ブ
ロックが、リダクションされているか否かの判定を行う
。

ここで、リダクションとは、ブロックがそれ以上細かく
分割されていないことを意味する。すなゎち、単一ブロ
ックとして双線形関数近似したとき、歪が許容値以下に
なっているということである。

４つの子ブロックが全てリダクションされているとき、
これらはさらに大きなブロックに統合される可能性があ
る。そのための計算および判定処理を処理ブロック１８
〜２ｏで行う、処理ブロック１８では、着目ブロックの
双線形関数の係数計算を行う、このとき、４つの子ブロ
ックは全てリダクションされており、それらの双線形関
数の係数は処理ブロック１３〜１６で既に計算されてい
るので、画素レベルの計算を行うことなく、次の漸化式
を用いて上記係数ｒ：１算を行うことができる。

（第３図のデータフロー参照）。

２に ＋　−ｎ　Ｂ　ｓ　＋　Ｂ　４−　Ｂ　１−　Ｂ　ｚ）
＋−αｈ−１［ｈ−ｘ（Ｃｚ＋Ｃａ−Ｃ５−Ｃδ）ｋ ここに、Ａ１〜Ａ　ａ　＊　Ｒｘ　−Ｂａ　＋　Ｃ１〜
Ｃ４，Ｄ。

〜Ｄ４は、４つの子ブロックの双線形関数の係数であり
（１〜４の添字が子ブロックを示す）、αｈ、εには、
次式で定まるパラメータである。

ε、＝２ｋ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　・
・・（１２）ここで、ｋは、着目ブロックのサイズを２
’Ｘ２にと表わしたときの指数部である。（７）〜（１
ｏ）式は、以下のような考え方により導出されている。

着目ブロックについて、左上隅の画素を原点にとり、右
方向をｉ軸、下方向をｊ軸にとって、双線形関数ｆｌＪ
を以下のように定義する。

ｆ、Ｊ＝−（ｉ−（２’−１）／２）（ｊ　−（２’−
１）／２）αｋ ＋Ｄ／ε鰍　　　　　　　　　　　　・・・（１３）（
１３）式で、該ブロック内の輝度を、歪Ｑが最小となる
ように、すなわち次式を最小とするように近似し、Ａ−
Ｄの値を定める。

４つの子ブロックについても同様の式を構成することが
でき、これらと（１３）、（１４）式の関係から（７）
〜（１０）式を導くことができる。

なお、（１３）式において、Ａ−Ｄの係数にα、。

ε、のパラメータがかかつているのは、Ａ−Ｄの各係数
の誤差が、（１４）式の歪に与える影響を等しくするた
めである。処理ブロック１９では、次式により歪Ｑを計
算する。

Ｑ　＝　Ｆ　−Ａ”−Ｂ　！　−Ｃ”−Ｄ”　　　　　
　・（１５）ここで、Ｆは、４つの子ブロックのＦ１〜
Ｆ４から次式で計算されるものである。

Ｆ　＝　Ｆ　１＋　Ｆｚ＋　Ｆａ＋　Ｆ４　　　　　　
　　　　　　・・・（１６）処理ブロック２ｏでは、（
１５）式で計算された歪が許容値以下か否かの判定を行
い、許容値以下であれば４つの子ブロックは統合された
ことになり、第２図のフローチャートの手続きを終了す
る（実際には、Ｉ＆上位レベルのブロック以外の場合は
、再帰呼び出しを行っている親ルーチンに戻ることにな
る）、処理ブロック１７の判定で子ブロックのいずれか
がリダクションされていない場合、または処理ブロック
２０の判定で着目プロツりの歪が許容値以上の場合は、
処理ブロック２１で、リダクションされた子ブロックに
関して、係数分散値更新の計算を行う、２”Ｘ２にサイ
ズのブロックの係数Ａ−Ｄの分散値をσ″（Ａ、ｋ）〜
σ”（Ｄ、ｋ）と記すことにすれば、 Ｃ２（Ａ、ｋ）＝−Σ　Ａ亀　　　　　・・・（１７）
ｎｈ　　　１εＬｈ Ｃ２（Ｂ、ｋ）＝−Σ　Ｂ、　　　　　・・・（１８）
ｎｈ　　　ＩＥｌ、ｈ ■ σ”（Ｃ，ｋ）＝−Σ　Ｃ１・・・（１９）ｎｈ　　　
［Ｌｈ σ”（Ｄ、ｋ）ニー　Σ　Ｄ、　　　　　・・・（２０
）ｎｋ　　　處εＬｈ となる、ここに、Ｑはブロックを表わす添字で、Ｌｌは
、２に×２にサイズのブロックの集合である。

また、ｎｈは２に×２にサイズのブロック総数である。

σ”（Ａ、ｋ）〜σ”（Ｄ、ｋ）は、実際にはブロック
分割が終了した時点で求まるものであり、処理ブロック
２１では、その時点までに分割が確定したブロックに対
し、中間的な値が計算される。

第２図のフローチャートに示した処理は、以上述べたよ
うに、再帰的手続きを用いて、２×２サイズのブロック
から出発し、順次ブロックを統合していくことによりブ
ロック分割を行うものである。ブロック分割構造は、こ
の時点でＱｕａｄ　　Ｔｒｅｓデータに符号化すること
もできるが、本実施例では、符号化処理は後段にまとめ
て行うこととし、ここでは、双線形関数の係数分散値だ
けを出力するものとする。

次に、再び第１図に戻り、処理ブロック３の割当てビッ
ト数の計算について説明する。処理ブロック２で求めた
Ｃ２（Ａ、ｋ）〜σ”（Ｄ、ｋ）に基づき、２に×２に
サイズブロックの係数の量子化ビット数を、次式で計算
する。

・・・（２１） ここに、ｂ（Ｘ、ｋ）：２’Ｘ２’サイズのブロックの
係数Ｘ（Ａ−Ｄのいずれか）の量子化ビット数、σ（Ｘ
、ｋ）：同標準偏差、ｎｈ：２’Ｘ２’サイズのブロッ
クの総数、ＱＲ：発生歪、Ｎ：画像の一辺の長さ、ｐ：
外部パラメータである。ここで、発生歪ＱＲは次式で定
義されるものであり。

処理ブロック２において計算されているものとする。

ＱＲ＝　　Σ　　Σ　Ｑ　ａ　　　　　　　　　　　　
　　・（２２）ｋ〉２１εＬｋ ここにＱ、は、ブロックｇにおいて、双線形関数近似後
発生した歪である。（２１）式のビット割当て式は、以
下のような考え方により導いている。すなわち、量子化
歪が発生歪の１／ｐ”という条件下で、総符号量が最小
となるようにビット割当て量を決定している。ここでｐ
が、量子化歪と発生歪の間を関係付ける外部パラメータ
となっており、通常は４前後の値を用いれば良い、　（
２１）式第２項の分母中の（０，２５Ｎ）”は、ゼロに
よる割算処理の発生を防ぐため便宜的に付は加えた項で
ある１以上述べたビット割当て計算の結果、第４図に示
すようなビット割当てテーブルが得られる。第４図の例
では、１６Ｘ１６サイズのサブ画像ごとに符号化を行う
場合を想定しているので、ｋの最大値は、Ｑｏｇｚ１Ｇ
＝４　　となっている。

第１図の処理ブロック４では、係数を量子化しさらにＱ
ｕａｃｌ　−Ｔｒｅｅ符号化を行う、処理ブロック４の
詳細を、第６図のフローチャートに従い説明する。第６
図の処理は、第２図の処理とかなりの部分共通しており
、第６図の処理ブロック６０〜７０では、それぞれ第２
図の処理ブロック１０〜２０と同一の処理を行う。異る
のが、処理ブロック７１〜７３の符号化処理である。ま
ず、処理ブロック７１では、ブロック分割構造をＱｕａ
ｄ　−Ｔｒｅｅデータ（ＱＴ）に符号化する。この様子
を第７図に示す、第７図（ａ）のブロック分割構造は、
第７図（ｂ）のＱｕａｄ　−Ｔｒｅｅで表現される。こ
こで４分枝のノードは、左から右に、第５図で順序付け
られたブロックと対応しているａ　Ｑｕａｄ−Ｔｒｅｅ
は、第７図（ｃ）に示すビット列３６に、ｄｅａｐｔｈ
　ｆｉｒｓｔ構造で符号化される。すなわち、第７図（
ｂ）のルートノード３０から開始し、ノード３１，３２
゜３３．３４．３５・・・・・・という順序で、分岐ノ
ード（３０，３１など）はＯに、データノード（ブロッ
クシこ対応、３２，３３，３４，３５など）は１に符号
化されていく、処理ブロック７１では、ブロックが確定
するごとに、このビット列の追加更新を行う。処理ブロ
ック７２では、確定したブロック（それ以上統合されな
いブロック）の双線形関数の係数を正規化、量子化する
。正規化は、２ｋＸ２’サイズのブロックの係数Ｘ（Ａ
−Ｄのいずれか）に対し、次式で行う。

Ｘ　＝Ｘ、／σ（Ｘ、ｋ）　　　　　　　　　　・・・
（２３）ここにＸは、ブロックＱの係数Ｘの正規化後の
値である。量子化は、たとえば正規分布に対するＭＡＸ
量子化器（有本二信号・画像のディジタル処理、ｐＰ、
８６−８９．産業図書出版社（昭５５））を用いれば良
い。各係数の正規化された値が、第１図、処理ブロック
３で求めた割当てビット数で量子化される。量子化デー
タは、処理ブロック７３で、Ｑｕａｄ　−Ｔｒｅｅデー
タ（ＱＴ）に対応付けられたデータ列として符号化され
る。この様子を、第７図（Ｃ）のデータ列３７に示す。

ただし、第７図（ｃ）では、Ａ−Ｄの量子化データをま
とめて単にＸと記し、ＱＴ３６との対応付けだけが分る
ようにしている。

以上で、第１図の符号化処理についての説明を終り２次
に、第８図に従い復号処理の実施例について説明する。

第８図のフローチャートも、第２図、第６図と同様、再
帰的な構成になっている。

処理ブロック８０では、符号化データのうちＱＴから１
ビツトを切出す、処理ブロック８１では、それが１　（
データノード）か、０（分岐ノード）かの判定を行い、
１であればブロック内輝度の略号の処理を行う、まず。

処理ブロック８２で、係数データ列から対応する係数デ
ータを切出し、処理ブロック８３．８４でそれぞれ、逆
量子化、逆正規化を行う。処理ブロック８５では、復元
された係数データＡ−Ｄを（１３）式に代入した後、ブ
ロック内の全画素の輝度を該双線形関数を用いて復号す
る。処理ブロック８１の判定の結果、ビット値が０（分
岐ノード）の場合は、処理ブロック８６〜８９で再帰的
処理が行われる。処理ブロック８６〜８９は、それぞれ
該分岐ノードの４つの千ノードに対応する、４つの子ブ
ロックを復号することになる。

第９図には、本実施例の装置構成図を示す、第９図（ａ
）は符号化装置であり１画像バッファ９０、符号化器９
１．符号バッファ９２．記憶装置９３により構成される
。入力画像は、サブ画像単位で画像バッファ９０にロー
ドされ、符号化器９２により符号データ（第７図（ｃ）
のデータ列３６．３７）に変換される。符号データは、
符号バッファ９２に−たん格納された後、記憶装置９３
に蓄積される。第９図（ｂ）は、復号装置の構成図であ
る。復号装置は、記憶装置９４．符号バッファ９５．復
号器９６．ディスプレイ９７より成る。符号データは、
サブ画像単位で符号バッファ９５にロードされ、復号器
９６でで復号の後。

ディスプレイ９７に表示される０本装置構成では、画像
データの蓄積を例にとり説明したが、記憶袋［９３，９
４の代りに伝送装置を設ければ、画像データ伝送用の装
置構成となる。符号化器、復号器は専用ハードウェアで
実現することもできるし。

また、作業用バッファ１１ｖえた汎用プロセッサで構成
することもできる。後者の場合、第１図、第２図、第６
図、第８図で与えた処理手順がプログラム化され用いら
れることになる。なお、本構成例では、バッファ容量減
少のためサブ画像単位の符号化、復号について説明した
が、入力画像を一括して符号化、復号することも可能で
ある。

本実施例によれば、符号化処理の際の双線形関数の係数
計算、歪計算に漸化式を利用できるので、画素レベルの
計算は一回で済み、符号化の高速化が図れる。

つぎに、本発明の第２の実施例を第１０〜１３図により
説明する。量子化器は、第１０図（ａ）に示すように、
正規化部１０２．量子化レベル判定部１０３．コード化
部１０４により構成される。

正規化部１０２では、入力信号１０１を共通の量子化テ
ーブルを用いて量子化できるように正規化する。入力信
号値をｆとしたとき、その正規化値ｆＮは、次式で計算
される。

ｆＮ　＝− σ ここで、ｐ（ｆ）は、ｆの確率密度関数、σは標準偏差
であり、事前に計算されているものとする。

ｆの平均はＯと仮定している。

量子化レベル判定部１０３では、正規化信号ｆＮの量子
化レベルを判定し、コード化部１０４で該゛量子化レベ
ルのコード化を行う、以下では、第１１図、第１２図に
より、量子化レベルおよびレベルコードの設定法につい
て従来方式の難点を明らかにした後、本実施例による解
決策について述べる。

第１１図（ａ）にガウス分布の形状を示すが、従来の方
式では、該分布に対し平均量子化誤差が最小となるよう
に量子化レベル、レベル判定用のしきい値を計算してい
た。この結果得られる量子化レベルＬＬ、しきい値ＴＩ
を、３　ｂｉｔ量子化器の場合を例にとって、第１２図
（ａ）の数直線１１２上に示す。ただし、ガウス分布は
原点に関し対称なので正の側４レベルのみを示している
。

なお、数直線１１１上には、数置ａ１１２と対応をとり
正規化され標準偏差値を示している１ｗｋ子化レベルの
判定は、しきい値Ｔｉを用いて以下のように行われる。

ＴｉりｆＮ＜′ｒ１＋１ノドき　ｆＱ＝Ｌｉ　（ｉ＝１
，２，３）Ｔａ＜ｆｓ　　　　　のとき　ｆｏ＝Ｌ番こ
こに、ｆｅはｆＮの量子化レベルである。こめ場合、レ
ベルコードには第１２図（ｂ）に示すような固定長３　
ｂｉｔが用いられる。なお第１２図（ｂ）において、先
頭ビットＳは正負を指示するサインビットである０以上
述べたように、従来の方式では、入力信号の分布がガウ
ス分布のときは平均誤差が最小となるような量子化が行
えるが、異常値の発生頻度が増大した場合、たとえば入
力信号の分布が第１１図（ｂ）に示すように変形された
場合、量子化誤差が増大する。その理由は、ｆｓ；≧−
Ｔ番 となる信号の発生頻度が増大するにもかかわらず該信号
値が全てレベルＬ４に量子化されるためである。

本実施例では、この問題を以下のように解決している。

第１２図の例において、ｆＮ＞’ｌ’ａのある範囲に対
し一様分布を仮定し、第１３図（ａ）に示すように、３
個のしきい値Ｔ８＋　Ｔｓ　、ＴＶおよび３個の量子化
レベルＬａ　、Ｌａ　、Ｌ７を新たに設定する。すなわ
ち、量子化レベル間の間隔が、等間隔 ΔＬ”Ｌａ　　Ｌａ となるようにレベル値Ｌａ　ｖ　Ｌａ　ｇ　Ｌ７を定め
、しきい値Ｔｉを Ｔ、＝　　（Ｌａ−＋＋　Ｔ、ｔ）　　　（ｉ　＝５　
、６　、７）となるように定めるものとする。このよう
な量子化レベル、しきい値の設定により、ｆｓ＞Ｔａと
なる信号の発生頻度が増大した場合も、ｆｓ＞Ｔａの範
囲に対し４個の量子化レベルを用いることかできるので
量子化誤差の増大を防ぐことができる。

コード化は、第１３図（ｂ）に示すように、２段閘の可
変長符号化により行う。量子化レベル■、３までは、従
来例と同様３ピッ１−でコード化し、［，４〜Ｉ、７は
、５ビットでコード化するととする。第１３図（ｂ）に
おいて、コードＳ　１１は、３ビツトコードか６５ビツ
トコードへの切換え信号とみなすことができ、復号時の
切換え判定に用いられる。

以上の方式を一般的に述べると、以下のようにまとめら
れろ、従来例のにピッ１−量子化へ器体、２″個の量子
化レベル（正負両方向考慮して）を持つが、°これに対
し、前述の手順で、（２’−２）個の量子化レベルを新
たに設定し、合計（２’−１）Ｘ２個の量子化レベルを
持たせるようにする。このうち、原点側（２’−２）個
をにビットで、残り２に個を（２に−１）ピッ１〜でコ
ード化する。（２に−１）ビットのコード化においては
、上位にビットがサインビットおよびコード長の変更を
指示するビットであり、下位（ｋ−１）ビットが、正負
いずれかの側の２　ｈ−１個の量子化レベルを指示する
こととなる。

第１０図（ｂ）により、逆量子化について説明する。逆
量子化器は、コード長判定部１ｏ７．デコード部１０８
．逆正規化部１０９により構成される。コード長判定部
１０７では、量子化コード入力６のにビット分を読み込
み、これが異常値を指示するビット列（たとえばｓｌｌ
・・・・・・１）が否かを判定し、そうである場合は、
量子化コード１０６の後続の（ｋ−１）ビットを読み込
む、デコード部１０８では、通常値に対応するにビット
コードあるいは、異常値に対応する（２に−１）ビット
コードをコードテーブルを用いてデコードし、正規化さ
れた出力値を得る。逆正規化部１０９では、次の逆正規
化処理 ｆ’＝σ・ｆＮ′ ヲ行イ、出力信号ｆ′　（第１図（ｂ）＋７１１１０）
を得る。ここに、ｆＮＩは逆正規化前のデコード値であ
る。

本実施例によれば、異常値対応の量子化レベルを追加し
て得られる（２’−１）ｘ２個の量子化レベルを、平均
ビット数をに 丁＝　（１−Ｐ）Ｘｋ＋ｐＸ　（２に−１）＝に＋ｐ　
　（ｋ−１） で符号化できる。ｐは、異常値の発生確率である。

この値を０．０５　と仮定すると、 ｋ＝１．０５に−０，０５ となり、従来例のビット数ｋに対し、はとんど無視でき
る程度の符号長の増加で、異常値対応の量子化レベルを
追加設定することが可能となる。

本実施例では、異常値の分布に関し一様分布を仮定した
が、ラプラス分布、コーシー分布等を仮定することも可
能であることはいうまでもない。

〔発明の効果〕

本発明によれば、輝度変化の状況に応じてブロックの分
割形態を可変化し、画像上で大半を占める緩やかに変化
する領域を粗くブロック分割して少ない符号量で符号化
できるので、圧縮性能が向上するという効果がある。ま
た、急峻なラインやエツジの部分に対しては細かくブロ
ック分割してその形状を忠実に保存するものの、大きな
歪を許して量子化ビット数を削減しているので、符号量
をさ描面上させることなく、上記ラインやエツジのボケ
を防ぐという効果がある。従来方式の中で圧縮性能の高
いアダプティブコサイン変換方式と比較した場合、復号
画像のＳＮ比は同一圧縮率のときＯ〜３ｄＢ程度（画像
によって異る）向上し、上記ラインやエツジのボケも少
ない。

輝度変化状況はブロック分割構造に反映されることから
、ブロックの符号化には双線形関数のような簡単な関数
が利用できるので、符号化、復号処理時間が短くて済む
、特に実用上問題となる復号処理時間に関しては、５１
２Ｘ５１２サイズの画像に対するシミュレーションの結
果、アダプティブコサイン変換方式の１／１０程度とな
るという結果が得られている。

さらに、本発明によれば、入力信号が概略特定の分布（
たとえばガウス分布）に従うものの、異常値（たとえば
３σ以上）の多発（たとえば数％）による平均量子化誤
差の増大が問題となるような画像、音声等の信号処理シ
ステムにおいて、従来方式による量子化器に比べほとん
ど平均符号長を増大させることなしに、異常値の発生に
対しロバストな、すなわち平均量子化誤差の増大を防ぐ
量子化が行えるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第１の実施例の符号化処理全体のフロ
ーチャート、第２図は第１図処理ブロック２の詳細フロ
ーチャート、第３図は漸化式による係数計算のデータフ
ロー図、第４図はビット割当てテーブルの構成図、第５
図はブロックの順序付説明図、第６図は第１図処理ブロ
ック４の詳細フローチャート、第７図（ａ）はブロック
分割図、（ａ）の分割図に対応するＱｕａｄ　−Ｔｒａ
ｓ、（ｃ）は（ａ）のＱｕａｄ　−Ｔｒｅｅの符号化デ
ータ列、第８図は、復号処理のフローチャート、第９図
（ａ）、（ｂ）はそれぞれ、符号化装置、復号装置構成
例、第１０図（ａ）、（ｂ）は、それぞれ、本発明の第
２の実施例の量子化器、逆量子化器構成図、第１１図（
ａ）、（ｂ）は、それぞれ、ガウス分布、およびその変
形例の確率密度関数のグラフ、第１２図（ａ）、（ｂ）
は、それぞれ、従来例の量子化レベルの数直線上の表現
およびそのコードテーブル、第１３図（ａ）、（ｂ）は
、それぞれ、本実施例の量子化レベルの数直線上の表現
およびそ第　　ｊ　　　図 ｌ　　赴理フ゛口ヴ２ ４　　　　〃 舅　３　図 第４図　　　笠、。 ￥　６　図 ＶＪ”’７図 （ａ−） ＣＣ） 不　　１１　　　図 ＜ｂ） ％　　ｔｚ　　図 Ｉノ！ ％　　／３　　国 ７ノ、３ 手　　続　　補　　正　　書　（方式）昭郁３年６　月
２７日

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、符号化すべき画像データを輝度変化の大小に応じて
   、非等長の矩形ブロックに分割し、各ブロック内の符号
   化・復号後の歪の指標が許容値を超えないように木構造
   に形成されたデータに符号化することを特徴とするデー
   タ符号化方式。 ２、上記歪の指標として、各ブロック内の輝度変化を近
   似する関数と各画素点の差分輝度との２乗誤差の総和を
   用いることを特徴とする第１項のデータ符号化方式。 ３、上記ブロック内の輝度変化を近似する関数として双
   線形関数を用い、該双線形関数の係数を量子化して、該
   ブロックの符号化データとすることを特徴とする第２項
   のデータ符号化方式。 ４、上記係数を量子化する際の割当てビット数を、同一
   サイズのブロックの係数の分散値に基づき、同一サイズ
   のブロックに対しては等しくなるように定めることを特
   徴とする第３項のデータ符号化方式。 ５、符号化すべきデータの取り得る値の範囲を、通常値
   の範囲と異常値の範囲に分離し、各々の範囲に対し異な
   る確率分布を仮定して最適な量子化レベルおよび該レベ
   ル判定用のしきい値を設定し、通常値の範囲の量子化レ
   ベルには短いビット数を、異常値の範囲の量子化レベル
   には長いビット数を割当てる形で、２段階の可変長符号
   化を行うことを特徴とするデータ符号化方式。