【手続補正書】
【提出日】平成16年12月8日(2004.12.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像の特徴分離符号化を行う画像情報圧縮方法において、
二次元又は三次元の原画像を擬似ヒルベルト走査により一次元原データに変換する手順、
所定の区間をおいて階段状に変化するステップ関数により前記一次元原データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出する手順、
前記第一特徴情報を符号化して第一特徴符号データとする手順、
前記原画像から前記第一特徴情報を差し引いて第二特徴情報を抽出する手順、及び、
前記第二特徴情報を基底ベクトルテーブルに格納された基底ベクトルを用いて基底ベクトルで張られる空間に展開するとともに、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴情報の成分値の一部を符号化して第二特徴符号データとする手順、
を有し、
前記一次元原データを近似するステップ関数は、
前記各区間における前記第一特徴データのデータ値が、前記一次元原データの該区間内における平均値に等しく、かつ、前記一次元原データと前記第一特徴データとの全区間に渡る累積誤差が最小となるように前記各区間に分割されたデータ系列からなるステップ関数、又は、
前記各区間における前記第一特徴データのデータ値が、前記一次元原データの該区間内における平均値に等しく、かつ、前記一次元原データと前記第一特徴データとの各区間内における累積誤差が所定の閾値以下となるように前記各区間に分割されたデータ系列からなるステップ関数
であることを特徴とする画像情報圧縮方法。
【請求項２】
前記原画像は、時間方向に連続する複数のフレーム系列から構成されており、
前記第一特徴情報を抽出する手順において、
所定のフレームについては、前記ステップ関数により前記一次元原データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出するとともに、前記第一特徴データを第一特徴データ記憶手段に格納し、
それ以外のフレームについては、第一特徴データ記憶手段に格納された過去のフレームの第一特徴データを前記一次元原データから差し引いた第一差分データを生成し、前記ステップ関数により前記第一差分データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像情報圧縮方法。
【請求項３】
前記第二特徴情報を抽出する手順において、
前記一次元原データから前記第一特徴データを差し引いた第二特徴データを生成し、
前記第二特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して第二特徴画像を復元し、
基底ベクトルテーブルに格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開するとともに、
前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴画像の成分値を符号化して第二特徴符号データとする請求項１又は２に記載の画像情報圧縮方法。
【請求項４】
前記第二特徴情報を抽出する手順において、
前記第一特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して第一特徴画像を復元し、
前記原画像から前記第一特徴画像を差し引いた第二特徴画像を生成し、
基底ベクトルテーブルに格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開するとともに、
前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴画像の成分値を符号化して第二特徴符号データとする請求項１又は２に記載の画像情報圧縮方法。
【請求項５】
前記第二特徴情報を抽出する手順において、
前記一次元原データから前記第一特徴データを差し引いた第二特徴データを生成し、
基底ベクトルテーブルに格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴データを基底ベクトルで張られる空間に展開するとともに、
前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データとする請求項１又は２に記載の画像情報圧縮方法。
【請求項６】
前記第二特徴情報を符号化する手順において、前記基底ベクトルで張られる空間内の前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値が所定の閾値以上となる基底ベクトルについてのみ、該基底ベクトルに対する前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データとする請求項３乃至５の何れか一項に記載の画像情報圧縮方法。
【請求項７】
前記第二特徴情報を符号化する手順において、前記一次元原データと前記第一特徴データとの累積誤差に基づき、前記第二特徴画像又は前記第二特徴データを展開すべき前記基底ベクトルを決定し、前記決定された基底ベクトルに対して前記第二特徴画像又は前記第二特徴データを展開し、該基底ベクトルに対する前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データとする請求項３乃至５の何れか一項に記載の画像情報圧縮方法。
【請求項８】
原画像の特徴分離符号化を行う画像情報圧縮装置において、
二次元又は三次元の原画像を擬似ヒルベルト走査により一次元原データに変換する擬似ヒルベルト走査手段と、
所定の区間をおいて階段状に変化するステップ関数により前記一次元原データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出する第一特徴情報抽出手段と、
前記第一特徴情報を符号化して第一特徴符号データを生成する第一符号化手段と、
前記原画像から前記第一特徴情報を差し引いて第二特徴情報を抽出する第二特徴情報抽出手段と、
前記第二特徴情報を基底ベクトルテーブルに格納された基底ベクトルを用いて基底ベクトルで張られる空間に展開するとともに、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴情報の成分値の一部を符号化して第二特徴符号データを生成する第二符号化手段と、
を備え、
前記第一特徴情報抽出手段が前記一次元原データを近似するステップ関数は、
前記各区間における前記第一特徴データのデータ値が、前記一次元原データの該区間内における平均値に等しく、かつ、前記一次元原データと前記第一特徴データとの全区間に渡る累積誤差が最小となるように前記各区間に分割されたデータ系列からなるステップ関数、又は、
前記各区間における前記第一特徴データのデータ値が、前記一次元原データの該区間内における平均値に等しく、かつ、前記一次元原データと前記第一特徴データとの各区間内における累積誤差が所定の閾値以下となるように前記各区間に分割されたデータ系列からなるステップ関数
であることを特徴とする画像情報圧縮装置。
【請求項９】
前記原画像は、時間方向に連続する複数のフレーム系列から構成されており、
第一特徴データを格納する第一特徴データ記憶手段を具備し、
前記第一特徴情報抽出手段は、
所定のフレームについては、前記ステップ関数により前記一次元原データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出するとともに、前記第一特徴データを第一特徴データ記憶手段に格納し、
それ以外のフレームについては、前記第一特徴データ記憶手段に格納された過去のフレームの第一特徴データを前記一次元原データから差し引いた第一差分データを生成し、前記ステップ関数により前記第一差分データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出することを特徴とする請求項８記載の画像情報圧縮装置。
【請求項１０】
前記第二特徴情報抽出手段は、
前記一次元原データ又は前記第一差分データから前記第一特徴データを差し引いた第二特徴データを生成する第二特徴データ生成手段と、
前記第二特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して第二特徴画像を復元する第二特徴画像復元手段と、
前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する際の基底ベクトルの集合である基底ベクトルテーブルを格納する基底ベクトル記憶手段と、
前記基底ベクトル記憶手段に格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する直交変換手段と、
を具備し、
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴画像の成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項８又は９に記載の画像情報圧縮装置。
【請求項１１】
前記第二特徴情報抽出手段は、
前記第一特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して第一特徴画像を復元する第一特徴画像復元手段と、
前記原画像から前記第一特徴画像を差し引いた第二特徴画像を生成する第二特徴画像生成手段と、
前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する際の基底ベクトルの集合である基底ベクトルテーブルを格納する基底ベクトル記憶手段と、
基底ベクトル記憶手段に格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する直交変換手段と、
を具備し、
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴画像の成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項８又は９に記載の画像情報圧縮装置。
【請求項１２】
前記第二特徴情報抽出手段は、
前記一次元原データ又は前記第一差分データから前記第一特徴データを差し引いた第二特徴データを生成する第二特徴データ生成手段と、
前記第二特徴データを基底ベクトルで張られる空間に展開する際の基底ベクトルの集合である基底ベクトルテーブルを格納する基底ベクトル記憶手段と、
前記基底ベクトル記憶手段に格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴データを基底ベクトルで張られる空間に展開する直交変換手段と、
を具備し、
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項８又は９に記載の画像情報圧縮装置。
【請求項１３】
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値が所定の閾値以上となる基底ベクトルについてのみ、該基底ベクトルに対する前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項８乃至１２の何れか一項に記載の画像情報圧縮装置。
【請求項１４】
前記一次元原データと前記第一特徴データとの累積誤差に基づき、前記第二特徴画像又は前記第二特徴データを展開すべき前記基底ベクトルを決定する判定手段を有し、
前記直交変換手段は、前記判定手段により決定された基底ベクトルに対して前記第二特徴画像又は前記第二特徴データを展開し、
前記第二符号化手段は、前記第二特徴画像又は前記第二特徴データが展開された基底ベクトルに対する前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項８乃至１２の何れか一項に記載の画像情報圧縮装置。
【請求項１５】
原画像の特徴分離符号化を行う画像情報圧縮プログラムにおいて、コンピュータを、
二次元又は三次元の原画像を擬似ヒルベルト走査により一次元原データに変換する擬似ヒルベルト走査手段、
所定の区間をおいて階段状に変化するステップ関数により前記一次元原データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出する第一特徴情報抽出手段、
前記第一特徴情報を符号化して第一特徴符号データを生成する第一符号化手段、
前記原画像から前記第一特徴情報を差し引いて第二特徴情報を抽出する第二特徴情報抽出手段、及び、
前記第二特徴情報を基底ベクトルテーブルに格納された基底ベクトルを用いて基底ベクトルで張られる空間に展開するとともに、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴情報の成分値の一部を符号化して第二特徴符号データを生成する第二符号化手段、
として機能させるとともに、
前記第一特徴情報抽出手段が前記一次元原データを近似するステップ関数は、
前記各区間における前記第一特徴データのデータ値が、前記一次元原データの該区間内における平均値に等しく、かつ、前記一次元原データと前記第一特徴データとの全区間に渡る累積誤差が最小となるように前記各区間に分割されたデータ系列からなるステップ関数、又は、
前記各区間における前記第一特徴データのデータ値が、前記一次元原データの該区間内における平均値に等しく、かつ、前記一次元原データと前記第一特徴データとの各区間内における累積誤差が所定の閾値以下となるように前記各区間に分割されたデータ系列からなるステップ関数
であることを特徴とする画像情報圧縮プログラム。
【請求項１６】
時間方向に連続する原画像の特徴分離符号化を行う画像情報圧縮プログラムにおいて、コンピュータを、第一特徴データを格納する第一特徴データ記憶手段として機能させ、
前記第一特徴情報抽出手段は、
所定のフレームについては、前記ステップ関数により前記一次元原データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出するとともに、前記第一特徴データを第一特徴データ記憶手段に格納し、
それ以外のフレームについては、第一特徴データ記憶手段に格納された過去のフレームの第一特徴データを前記一次元原データから差し引いた第一差分データを生成し、前記ステップ関数により前記第一差分データを近似して第一特徴データを生成することにより第一特徴情報を抽出することを特徴とする請求項１５記載の画像情報圧縮プログラム。
【請求項１７】
前記第二特徴情報抽出手段は、
前記一次元原データ又は前記第一差分データから前記第一特徴データを差し引いた第二特徴データを生成する第二特徴データ生成手段、
前記第二特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して第二特徴画像を復元する第二特徴画像復元手段、
前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する際の基底ベクトルの集合である基底ベクトルテーブルを格納する基底ベクトル記憶手段、及び、
前記基底ベクトル記憶手段に格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する直交変換手段、
として機能し、
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴画像の成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の画像情報圧縮プログラム。
【請求項１８】
前記第二特徴情報抽出手段は、
前記第一特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して第一特徴画像を復元する第一特徴画像復元手段、
前記原画像から前記第一特徴画像を差し引いた第二特徴画像を生成する第二特徴画像生成手段、
前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する際の基底ベクトルの集合である基底ベクトルテーブルを格納する基底ベクトル記憶手段、及び、
基底ベクトル記憶手段に格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴画像を基底ベクトルで張られる空間に展開する直交変換手段、
として機能し、
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴画像の成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の画像情報圧縮プログラム。
【請求項１９】
前記第二特徴情報抽出手段は、
前記一次元原データ又は前記第一差分データから前記第一特徴データを差し引いた第二特徴データを生成する第二特徴データ生成手段、
前記第二特徴データを基底ベクトルで張られる空間に展開する際の基底ベクトルの集合である基底ベクトルテーブルを格納する基底ベクトル記憶手段、及び、
前記基底ベクトル記憶手段に格納された基底ベクトルを用いて前記第二特徴データを基底ベクトルで張られる空間に展開する直交変換手段、
として機能し、
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の所定の基底ベクトルに対する前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項１５又は１６に記載の画像情報圧縮プログラム。
【請求項２０】
前記第二符号化手段は、前記基底ベクトルで張られる空間内の前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値が所定の閾値以上となる基底ベクトルについてのみ、該基底ベクトルに対する前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項１５乃至１９の何れか一項に記載の画像情報圧縮プログラム。
【請求項２１】
コンピュータを、前記一次元原データと前記第一特徴データとの累積誤差に基づき、前記第二特徴画像又は前記第二特徴データを展開すべき前記基底ベクトルを決定する判定手段として機能させ、
前記直交変換手段は、前記判定手段により決定された基底ベクトルに対して前記第二特徴画像又は前記第二特徴データを展開し、
前記第二符号化手段は、前記第二特徴画像又は前記第二特徴データが展開された基底ベクトルに対する前記第二特徴画像又は前記第二特徴データの成分値を符号化して第二特徴符号データを生成することを特徴とする請求項１５乃至１９の何れか一項に記載の画像情報圧縮プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
一方、第二特徴データは、原画像から第一特徴データを差し引いたものであるため、原画像のコントラスト成分やエッジ成分はほとんど含まれず、主として原画像の高周波成分のみが含まれる。従って、第二特徴データのスペクトル特性は、高周波側に偏倚しているため、それに適した符号化方式を採用することで、この第二特徴データは高い符号化効率で符号化することが可能である。よって、全体として原画像を高い符号化効率により符号化することができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
ここで、「原画像」は、静止画像に限られるものではなく、時間方向に連続する複数のフレーム系列からなる動画像であってもよい。「二次元の又は３次元の」としたのは、静止画像の場合は原画像は二次元となるが、動画像の場合には、時間軸方向に複数のフレームが重なっているため、三次元画像となるからである。「特徴分離符号化」とは、画像をそれに含まれる特徴成分ごとに分離して各特徴成分ごとに符号化する画像符号化方法をいう。「擬似ヒルベルト走査」とは、長方形領域又は立方体領域に対しても適用可能なように拡張されたヒルベルト曲線に沿って行う走査をいい、その詳細については特開平１１−３５３４５３号公報、信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２８６４−２８６７，Ｏｃｔ．１９９７等に既に開示されているためここでは詳細な説明は省略する。この、「擬似ヒルベルト走査」は、二次元の擬似ヒルベルト走査に限られず、三次元の擬似ヒルベルト走査であってもよい。静止画像の場合には、原画像は１フレームのみであるため二次元の擬似ヒルベルト走査となるが、動画像の場合には、原画像は三次元画像となるため、二次元擬似ヒルベルト走査のほかに、所定数のフレームを一組として三次元擬似ヒルベルト走査を行うことも可能である。尚、二次元の擬似ヒルベルト走査については、信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ８０−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２８６４−２８６７，Ｏｃｔ．１９９７等に開示されており、三次元の擬似ヒルベルト走査については、特開平１１−３５３４５３号公報、信学論（Ｄ−ＩＩ），Ｖｏｌ．Ｊ８１−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２４８３−２４８６，Ｏｃｔ．１９９８、特開２０００−２５３３９６号公報等に開示されている。「所定の関数」とは、特に関数形を限定するものではなく、例えば、ステップ関数、折線関数、スプライン関数等が用いられる。しかしながら、計算処理の高速性及びエッジ成分の取り込み特性のよさから考えてステップ関数を用いるのが好ましい。また、「冗長性の大きい」とは、第一特徴データの自己相関係数が一次元原データの自己相関係数に比べて大きいことを意味する。これにより、第一特徴データは高符号化効率で符号化が可能となる。「第一特徴データ」とは、一次元原データを所定の関数により近似した一次元の系列からなるデータをいう。また、「第一特徴情報」とは、第一特徴データの有する情報をいう。「第二特徴情報」とは、原画像から前記第一特徴情報を差し引いて得られる情報をいい、一次元原データから第一特徴データを差し引いて得られるデータ系列の有する情報、及び、第一特徴データを擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填して得られる第一特徴画像を原画像から差し引いた画像の有する情報が含まれる。「第一特徴情報を符号化」又は「第二特徴情報を符号化」する方法については、特に限定するものではなく、一般的な量子化、エントロピ符号化等の符号化方法が用いられる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
次に、第一特徴情報抽出手段６は、所定の区間おきに階段状に変化するステップ関数により、一次元原データＧ１を近似した第一特徴データＧ１’＝｛ｃ１，・・・，ｃｋ：ｋ＝１，・・・，Ｍ｝に変換する（Ｓ３）。ここで、連続するｃｋの個数をｌｋとすれば、
【数１】
2003199105.tif 000001
である。このとき、各区間ｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｍ）における第一特徴データＧ１’の値ｃｋは一次元原データＧ１の該区間ｋ内における平均値に設定される。すなわち、
【数２】
2003199105.tif 000002
により定まる。ここで、ｐｋは第ｋ番目の区間の始点であり、ｐ１＝１，ｐｋ＋１＝ｐｋ＋ｌｋである。また、第一特徴データＧ１’は、各区間ｋ内における一次元原データＧ１と第一特徴データＧ１’との累積二乗誤差ｅ（ｐｋ，ｌｋ）が所定の閾値Γ以下となるように各区間に分割される。ここで、累積二乗誤差ｅ（ｐｋ，ｌｋ）とは、一次元原データ｛ｇｐｋ＋ｉ：ｉ＝０，１，２，・・・，ｌｋ−１｝とこの平均値ｃｋとの差の二乗を全てのｉについて加算したものをいい、
【数３】
2003199105.tif 000003
により表される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
図４（ａ）の破線は一次元原データであり、実線は第一特徴データである。また、図４（ｂ）は第一特徴データであり、図４（ａ）よりも縦軸のスケールを拡大して示されている。図４において、第一特徴データは、一次元原データ（原画像）のエッジ部分（図４のＡ，Ｂ，Ｃの部分等）においては、ステップ状に急激に変化し、エッジ以外の部分においては、一次元原データを平均化し、なだらかに変化するため、原画像のエッジ及びコントラストをよく保存するとともに、エッジ及びコントラスト以外のテクスチャ成分は除去されることが分かる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
直交変換手段１６により内積の組｛ｂｐ，ｑ，ｋ｝が出力されると、第二符号化手段９はこの内積の組｛ｂｐ，ｑ，ｋ｝を符号化し（Ｓ１０）、第二特徴符号データとして出力する（Ｓ１１）。ここで、符号化は、量子化部１７より量子化された後、エントロピ符号化部１８によりエントロピ符号化が行われ、情報圧縮が行われる。尚、第二特徴符号データには、イメージ開始符号（ＳＯＦ）、第一符号化手段において符号化に使用した定義パラメータ群（ＤＰ）、イメージ終了符号（ＥＯＩ）等のマーカ・コードも含まれる。また、定義パラメータ群には、直交変換に用いた基底ベクトルの組｛ａｋ（ｉ，ｊ）：ｋ＝１，・・・，ｍ｝も付加される。第二特徴符号データを復号する際に必要とされるからである。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
一方、第二復号化手段２１は、第二符号化手段９から伝送される第二特徴符号データを受信すると（Ｓ２３）、第二特徴符号データに含まれる符号化された画像を復号し、内積の組｛ｂｐ，ｑ，ｋ｝を復元する（Ｓ２４）。また、このとき、第二特徴符号データに含まれる定義パラメータ群から直交変換に用いた基底ベクトルの組｛ａｋ（ｉ，ｊ）：ｋ＝１，・・・，ｍ｝を取得する。次いで、第二特徴画像復元手段２２は、部分第二特徴画像｛ｆｐ，ｑ’（ｉ，ｊ）｝を復元し、復元した部分第二特徴画像｛ｆｐ，ｑ’（ｉ，ｊ）｝から第二特徴画像Ｇ２”を復元する（Ｓ２５）。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６７】
ここで、内積の組｛ｂｐ，ｑ，ｋ｝は式（５）で表されるため、部分第二特徴画像｛ｆｐ，ｑ（ｉ，ｊ）｝は次のような演算を行うことで復元される。
【数６】
2003199105.tif 000004
ここで、Ｍ０×Ｎ０次のベクトルａｋ−１は、基底ベクトルａｋの逆ベクトルである。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
尚、内積の組｛ｂｐ，ｑ，ｋ｝の非有効成分は、０で近似されているため、復元された第二特徴画像Ｇ２”は、もとの第二特徴画像Ｇ２とは完全には一致しないが、よい近似を与える。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
原画像復元手段２３は、第一特徴画像Ｇ０’と復元された第二特徴画像Ｇ２”とを加えることにより、原画像Ｇ０”を復元する（Ｓ２６）。復元された原画像Ｇ０”は画像メモリ２４に格納され、ディスプレイ等の出力手段２５に出力される（Ｓ２７）。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７５】
図７において、１は画像圧縮装置、２は画像復元装置、３は画像入力部、４はフレームメモリ、５は擬似ヒルベルト走査手段、６は第一特徴情報抽出手段、７は第一符号化手段、９は第二符号化手段、１０は累積誤差メモリ、１１は第二特徴データ生成手段、１３は判定手段、１４は判定テーブル、１５は基底ベクトル記憶手段、１７は量子化部、１８はエントロピ符号化部、１９は第一復号化手段、２１は第二復号化手段、２４は画像メモリ、２５は出力手段であり、これらは図１と同様であるため、同符号を付して説明は省略する。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
本実施の形態においては、第二特徴データ生成手段１１が一次元の第二特徴データＧ２’＝｛ｆｉ＝ｇｉ−ｇｉ’：ｉ＝１，２，・・・，Ｓ｝を生成すると（Ｓ３６）、直交変換手段３４は、一次元の第二特徴データＧ２’をＭ０個のデータ系列からなるＮ０組の部分一次元第二特徴データ｛ｆｐ（ｉ）：ｉ＝１，・・・，Ｍ０，ｐ＝１，・・・，Ｎ０｝に分割する（Ｓ３７）。ここで、一般には、Ｍ０の値としては６４画素が用いられる。また、基底ベクトル記憶手段１５には、一次元の第二特徴データを直交変換する際の基底ベクトルの集合からなる基底ベクトルテーブルが格納されている。直交変換手段３４は、基底ベクトル記憶手段１５に格納された基底ベクトルテーブルから、基底ベクトル｛ａｋ（ｉ）：ｋ＝１，・・・，Ｍ０｝を取得し、各基底ベクトルａｋ（ｉ，ｊ）と部分一次元第二特徴データｆｐ（ｉ）との内積ｂｐ，ｋを計算する（Ｓ３８）。すなわち、本実施の形態においては内積ｂｐ，ｋは、
【数７】
2003199105.tif 000005
で与えられる。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
この際、直交変換手段３４は、すべての基底ベクトルａｋ（ｉ）に関する内積は出力せず、部分一次元第二特徴データｆｐ（ｉ）の固有成分が有意な値となる基底ベクトルａｋ（ｉ）についてのみ内積を出力する。基底ベクトル｛ａｋ（ｉ）｝は、複数のテストパターンを用いて、部分一次元第二特徴データｆｐ（ｉ）の直交変換におけるもっとも有効な特徴軸に対応する基底ベクトルの組｛ａｋ（ｉ）：ｋ＝１，・・・，ｍ，ｍ＜Ｍ０｝をあらかじめ定めておき、この基底ベクトルの組｛ａｋ（ｉ）：ｋ＝１，・・・，ｍ｝を基底ベクトル記憶手段１５に格納しておく。この際、部分一次元第二特徴データｆｐ（ｉ）のパターンを的確に表現できる軸順に、ａ１（ｉ），ａ２（ｉ），・・・，ａｍ（ｉ）のように基底ベクトルを配列しておく。判定手段１３は、累積誤差メモリ１０に格納された累積二乗誤差｛ｅ（ｐｋ，ｌｋ）：ｋ＝１，２，・・・，Ｍ｝の値を参照することにより、内積計算に用いる基底ベクトルの組の数ｍを決定する。直交変換手段３４は、判定手段１３が判定した数の基底ベクトルの組｛ａ１（ｉ），ａ２（ｉ），・・・，ａｍ（ｉ）｝についてのみ内積値を計算して出力し、他の基底ベクトルについては０を出力する。このようにすることで、直交変換手段３４は必ずしもＭ０回の内積演算をする必要はなく、有効な基底ベクトルに対してｍ回の内積演算をすればよいため、計算量が低減され、情報圧縮処理の高速化が可能となる。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８７】
一方、第二復号化手段２１は、第二符号化手段９から伝送される第二特徴符号データを受信すると（Ｓ４３）、第二特徴符号データに含まれる符号化された画像を復号し、内積の組｛ｂｐ，ｋ｝を復元する（Ｓ４４）。また、このとき、第二特徴符号データに含まれる定義パラメータ群から直交変換に用いた基底ベクトルの組｛ａｋ（ｉ）：ｋ＝１，・・・，ｍ｝を取得する。次いで、一次元の第二特徴データ復元手段３５は、部分一次元第二特徴データ｛ｆｐ’（ｉ）｝を復元し、復元した部分一次元第二特徴データ｛ｆｐ’（ｉ）｝から一次元の第二特徴データＧ３’を復元する（Ｓ４５）。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
ここで、内積の組｛ｂｐ，ｋ｝は式（７）で表されるため、部分一次元第二特徴データ｛ｆｐ’（ｉ）｝は次のような演算を行うことで復元される。
【数８】
2003199105.tif 000006
ここで、Ｍ０次のベクトルａｋ−１は、基底ベクトルａｋの逆ベクトルである。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
一次元原データ復元手段３６は、第一特徴データＧ１’と復元された一次元の第二特徴データＧ３’とを加えることにより、一次元原データＧ１”を復元し（Ｓ４６）、原画像復元手段３７は、一次元原データＧ１”を擬似ヒルベルト走査により二次元又は三次元空間に充填することにより、二次元又は三次元の原画像Ｇ０”を復元する（Ｓ４７）。復元された原画像Ｇ０”は画像メモリ２４に格納され、ディスプレイ等の出力手段２５に出力される（Ｓ４８）。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９５】
また、画像復元装置２は、原画像復元手段４２及び第一特徴画像記憶手段４３を有する。原画像復元手段４２は、第一特徴画像復元手段２０の生成する第一特徴画像と第二特徴画像復元手段２２の生成する第二特徴画像とを加えて復元画像を生成するが、該復元画像が復元された原画像である場合には、該復元画像を復元原画像として画像メモリ２４に出力するとともに、第一特徴画像を第一特徴画像記憶手段４３に格納する。一方、該復元画像が復元された原画像ではない場合には、原画像復元手段４２は、第一特徴画像記憶手段４３に格納された第一特徴画像と該復元画像とを加えて復元原画像とし、画像メモリ２４に出力する。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
初期状態においては、更新フラグはＯＮ状態とされており、最初のフレーム（ｘ＝１のフレーム）については、第一特徴情報抽出手段３８は、所定の区間おきに階段状に変化するステップ関数により、一次元原データＧｘ１を近似した第一特徴データＧｘ１’に変換するとともに、累積二乗誤差ｅ（ｐｋ，ｌｋ）を累積誤差メモリ１０に格納する（Ｓ５４）。この際、第一特徴情報抽出手段３８は、第一特徴データＧｘ１’のステップ数ｎｓ、及びステップ間隔の平均値（平均ステップ間隔）ｄ＝Ｓ／ｎｓ（図４（ａ）参照）又はステップ密度ρ＝ｎｓ／Ｓについても計算する。ここで、Ｓは原画像Ｇｘ０のサイズ（原画像Ｇｘ０の全画素数）である。そして、第一特徴情報抽出手段３８は、第一特徴データＧｘ１’を第一特徴データ記憶手段３９に格納し、更新フラグをＯＦＦ状態にする（Ｓ５５）。尚、ステップＳ５４における第一特徴情報抽出手段３８の動作については、実施の形態１のステップＳ３の動作と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
ステップＳ５３において、更新フラグがＯＦＦ状態の場合、第一特徴情報抽出手段３８は、第一特徴データ記憶手段３９に格納されている過去の第一特徴データＧｙ１’（ｙ＜ｘ）を取得し、一次元原データＧｘ１から過去の第一特徴データＧｙ１’を差し引いて、第一差分データＧｘ１”を生成する（Ｓ６８）。そして、第一特徴情報抽出手段３８は、所定の区間おきに階段状に変化するステップ関数により、この第一差分データＧｘ１”を近似した第一特徴データＧｘ１’に変換するとともに、累積二乗誤差ｅ（ｐｋ，ｌｋ）を累積誤差メモリ１０に格納する（Ｓ６９）。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０９】
また、ステップＳ５７において、符号量判定手段４１は、まず、現在の更新フラグがＯＮ状態かＯＦＦ状態かを判定し、ＯＦＦ状態の場合は、単に更新フラグをＯＮ状態とする一方、ＯＮ状態の場合、第一特徴情報抽出手段３８にステップＳ５４及びＳ５５の動作を行わせた後、更新フラグをＯＮ状態とするように構成してもよい。すなわち、Ｓ６９において第一差分データＧｘ１”を近似して第一特徴データＧｘ１’を生成した結果、その第一特徴データＧｘ１’の平均ステップ間隔ｄが所定の閾値Γｄ以下又はステップ密度ρが所定の閾値Γρ以上の場合、現在のフレームの原画像Ｇ０と第一特徴データ記憶手段３９に格納された過去のフレームの原画像との相関は小さいため、第一差分データＧｘ１”を近似して第一特徴データＧｘ１’を生成したのでは、符号化効率が低下することになる。そこで、かかる場合、再度、一次元原データＧｘ１を近似して第一特徴データＧｘ１’を生成しなおすように構成してもよい。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１３】
ステップＳ７７において、原画像復元手段４２は、復元された第一特徴画像Ｇｘ０’と復元された第二特徴画像Ｇｘ２”とを加算して、復元画像Ｇｘ３を生成する。この復元画像Ｇｘ３は、実施の形態１の場合と異なり、時間方向の冗長度除去処理がされているため、復元に当たっては、この除去された冗長度を伸長する必要がある。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１１５】
一方、第一特徴符号データに一次元原データであることのマーカが付加されていない場合（Ｓ７８）、原画像復元手段４２は、第一特徴画像記憶手段４３より、復元された過去の第一特徴画像Ｇｙ０’（ｙ＜ｘ）を取得し（Ｓ８２）、この第一特徴画像Ｇｙ０’と復元画像Ｇｘ３とを加えて復元原画像Ｇｘ０”を生成し、画像メモリ２４に格納する。画像メモリ２４に格納された復元原画像Ｇｘ０”は、ディスプレイ等の出力手段２５に出力される。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2003199105.tif 000007
【手続補正２４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2003199105.tif 000008
【手続補正２５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
2003199105.tif 000009
【手続補正２６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2003199105.tif 000010
【手続補正２７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１１】
2003199105.tif 000011
【手続補正２８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１２】
2003199105.tif 000012