(57)【要約】  画像データを１次元サブバンド符号化により圧縮する際、まず画像データを1次元サブバンド符号化にしたがった低周波成分と高周波成分に分離してフィルタ係数を算出するとともに、算出した低周波成分と高周波成分に係るフィルタ係数についてスラント変換(SLT)をベースにしたフィルタ係数予測を行う。この場合、算出された現ラインの低周波成分と高周波成分に係る各フィルタ係数の予測を行うためにラインメモリに保持された前ラインで算出された低周波成分と高周波成分に係るフィルタ係数の予測値を参照してフィルタ係数毎に異なる予測手段に切り替えて予測を行う。このような予測方法を採ることにより予測誤差の少ない予測を少ない計算量で実現することができ、１次元サブバンド符号化を採る画像データの圧縮であっても画質および圧縮率を向上させることができる。
2008126139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを１次元サブバンド符号化により圧縮する画像データ圧縮装置において、
前記１次元サブバンド符号化にしたがって抽出した所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値を算出するフィルタ係数算出手段と、
該フィルタ係数算出手段で算出された前記各フィルタ係数に係る係数値に対してそれぞれ異なる予測を行う複数の予測手段と、
前記複数の予測手段により予測された予測値と前記フィルタ係数算出手段が算出した前記各フィルタ係数に係る係数値から次回の予測に使用する予測係数値を算出する予測係数値算出手段と、
該予測係数値算出手段で算出された予測係数値を保持するメモリ手段と、
前記保持された予測係数値と前記フィルタ係数算出手段が算出した前記各フィルタ係数に係る係数値の差分を算出し、該差分を量子化してから符号化又は前記差分をもとに符号化する圧縮符号化手段と、
を備えていることを特徴とする画像データ圧縮装置。
【請求項２】
前記各フィルタ係数のうち前記低周波成分のフィルタ係数に対する予測手段は、予測対象係数の左の係数をA、上の係数をC、左上の係数をBとして、係数mとnが共に0をとらないある値とし、３つの予測値候補“C”，“(m*A + n*C)/(m + n)”，“C + (m*A + n*C)/(m + n) - (m*C + n*B)/(m + n)”の中間値を予測値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項３】
前記複数の予測手段により算出された前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る予測値を前記メモリ手段に保持させるとき、前記予測値の絶対値に従って元の画素階調値のレベル数を縮退させることを特徴とする請求項１に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項４】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分のフィルタ係数に対する予測手段は、前回の予測係数値算出で保持された予測係数値との差分を取った場合と取らなかった場合とで、どちらが予測誤差が小さかったかを判定する予測誤差判定手段と、
前記予測誤差判定手段の判定で差分を取った方が予測誤差が小さい場合は前記算出したフィルタ係数に係る係数値を次回の予測に使用する係数予測値として前記メモリ手段に保持し、前記予測誤差判定手段の判定で差分を取らない方が予測誤差が小さい場合は、次回の予測に使用されない係数予測値を前記メモリ手段に保持する係数保持手段と、
を有し、
前記フィルタ係数に関する今回の予測係数値の算出における前記予測誤差判定手段の判定結果にしたがって前記係数保持手段が保持する前記係数予測値を適応的に出力して予測値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項５】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分の第１のフィルタ係数に対する第１予測手段は、前記フィルタ処理が４画素単位に行われるものである場合において、前記４画素の両端２画素の差分値を算出してフィルタ係数の予測値とするフィルタ係数予測値算出手段を有し、該フィルタ係数予測値算出手段による前回の予測係数値算出で保持された予測係数値との差分を取った場合と取らなかった場合とで、どちらが予測誤差が小さかったかを判定する予測誤差判定手段と、
前記予測誤差判定手段の判定で差分を取った方が予測誤差が小さい場合は前記算出したフィルタ係数に係る係数値を次回の予測に使用する係数予測値として前記メモリ手段に保持し、前記予測誤差判定手段の判定で差分を取らない方が予測誤差が小さい場合は、次回の予測に使用されない係数予測値を前記メモリ手段に保持する係数保持手段と、
を有し、
前記フィルタ係数に関する今回の予測係数値の算出における前記予測誤差判定手段の判定結果にしたがって前記係数保持手段が保持する前記係数予測値を適応的に出力して予測値とすることを特徴とする請求項４に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項６】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分の第２のフィルタ係数に対する第２予測手段は、前記フィルタ処理が４画素単位に行われるものである場合において、前記４画素の両端２画素の加算値から中央２画素の画素値を各減算してフィルタ係数の予測値とするフィルタ係数予測値算出手段を有し、該フィルタ係数予測値算出手段による前回の予測係数値算出で保持された予測係数値との差分を取った場合と取らなかった場合とで、どちらが予測誤差が小さかったかを判定する予測誤差判定手段と、
前記予測誤差判定手段の判定で差分を取った方が予測誤差が小さい場合は前記算出したフィルタ係数に係る係数値を次回の予測に使用する係数予測値として前記メモリ手段に保持し、前記予測誤差判定手段の判定で差分を取らない方が予測誤差が小さい場合は、次回の予測に使用されない係数予測値を前記メモリ手段に保持する係数保持手段と、
を有し、
前記フィルタ係数に関する今回の予測係数値の算出における前記予測誤差判定手段の判定結果にしたがって前記係数保持手段が保持する前記係数予測値を適応的に出力して予測値とすることを特徴とする請求項４に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項７】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分の第３のフィルタ係数に対する第３予測手段は、前記フィルタ処理が４画素単位に行われるものである場合において、前記４画素の両端２画素の差分値であるフィルタ係数の予測値の1/3を前記４画素の中央２画素の差分値に係る予測値とすることを特徴とする請求項４に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項８】
１次元サブバンド符号化により画像データを圧縮する画像データ圧縮方法において、
１次元サブバンド符号化にしたがって抽出した所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分のフィルタ係数に係る係数値及び前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値を算出するステップと、
算出された前記低周波成分のフィルタ係数に係る係数値に対して予測処理を行うステップと、
算出された前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値に対して異なる予測処理を行うステップと、
前記低周波成分及び前記高周波成分に対する前記予測処理により予測された予測値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値から次回の予測に使用する予測係数値を算出するステップと、
算出された予測係数値を保持するステップと、
保持された予測係数値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値の差分を算出し、該差分を量子化してから符号化又は前記差分をもとに符号化するステップと、
を含む画像データ圧縮方法。
【請求項９】
１次元サブバンド符号化により画像データを圧縮するためのプログラムであって、コンピュータに、
１次元サブバンド符号化にしたがって抽出した所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分のフィルタ係数に係る係数値及び前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値を算出するステップ、
算出された前記低周波成分のフィルタ係数に係る係数値に対して予測処理を行うステップ、
算出された前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値に対して異なる予測処理を行うステップ、
前記低周波成分及び前記高周波成分に対する前記予測処理により予測された予測値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分に対するフィルタ係数に係る係数値から次回の予測に使用する予測係数値を算出するステップ、
算出された予測係数値を保持するステップ、
保持された予測係数値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分に対するフィルタ係数に係る係数値の差分を算出し、該差分を量子化してから符号化又は前記差分をもとに符号化するステップ、
を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
画像データを１次元サブバンド符号化により圧縮する画像データ圧縮装置で圧縮された画像データを復号する画像データ復号装置であって、
前記１次元サブバンド符号化にしたがって抽出される所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値を算出し、該係数値に対してそれぞれ異なる予測を行う予測手段を有する予測器を備え、
該予測器から抽出された予測値と前記圧縮された画像データを逆符号化器および逆量子化器を介して得た予測誤差量子化値とを加算して次のフィルタ係数に係る係数予測値を得るとともに前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値を復号しかつ逆フィルタ処理を実行して前記１次元サブバンド符号化にしたがって抽出された所定の複数画素に対応する復号画素群を復元して画像データを得ることを特徴とする画像データ復号装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、１次元サブバンド符号化により画像データを圧縮する画像データ圧縮装置及び復号装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車載端末機のディスプレイをフロント席(前席)のみならずリア席(後席)にも搭載し、車載LANを通じてDVDやカーナビ等の映像をフロント席でもリア席でも見られるようにする車載システムを自動車内に実装できるようにすることが自動車業界に要請されている。実装に必要な性能要件としては、伝送すべき画像データの帯域を減らすとともに実現する回路が小規模で、かつ、遅延量を少なくして伝送できることが要求される。低遅延は、今後、先進安全向けに車載カメラの映像を伝送する際にも必要となる。【０００３】
現在利用されている標準化圧縮方式は、高圧縮率を最重視して２次元サブバンド符号化により画像データを符号化するように作られており、車載向けに好適な回路規模や遅延量といった要件を満足させるには不十分であった。【０００４】
回路規模、低遅延といった要件を満たすには、メモリ使用量の削減および圧縮の処理単位の削減が必須となる。このため、ブロック単位の圧縮処理ではなく、1ライン分のメモリ程度で圧縮処理を実行するアルゴリズムが必要となる。従来、ラインメモリで圧縮処理を実行する技術として、以下のような技術が知られている。【０００５】
従来技術１としては、１次元直交変換を用いて、(1)その低次の変換係数を求め、それを直前ラインの同様係数との差分を量子化・可変長符号化するとともに、(2)この量子化された低次変換係数分の画像と元画像の差分として高周波成分を求め、量子化・可変長符号化するものである（非特許文献１参照）。この方式は、１次元の処理のみで済むため、LSI回路規模に大きく影響するメモリ量を減らせるとともに，直前ラインとの差分を取って２次元相関も利用するため，高圧縮が得られる利点がある。また、(1)の低周波成分と(2)の高周波成分とに分けて量子化・符号化するため、量子化器を各成分に合わせて設計できるので、視覚的な冗長性を有効に削減できる。すなわち、視覚特性に鑑みて、低周波成分は階調の滑らかさが重要であり、解像度はラフでも気にならない。逆に、高周波成分は解像度が重要であり、階調性はラフでも気にならない。この視覚特性に合わせて、量子化することができるということである。【０００６】
1ライン分のメモリのみでの圧縮処理を想定したものではないが、従来技術１で使用されている直交変換符号化に変わってJPEG2000でも使用されているウェーブレット変換符号化を以下に従来技術２として示す。【０００７】
従来技術２としては、画像を空間周波数帯域ごとに分割した後、符号化する方法として従来、ウェーブレット変換符号化がある。この方法は、画像領域では通常、帯域を半分にするローパスフィルタを用いて、逐次、帯域分割を行う。また、この方法は、周波数領域でも各帯域に相当する基底関数を用いることによって、変換符号化として実現される。【０００８】
ウェーブレット変換の周波数領域での変換の簡単な例としてハール(Haar)・ウェーブレット変換がある。図１に８画素ブロックに対する直交変換の基底関数(図１左図)とハール・ウェーブレット変換の基底関数(図１右図)を比較して示す。【０００９】
ウェーブレット変換(Wavelet Transform)は、スケーリング関数とアナライジング関数をもって構成するが、それらの関数を加え合わせると、図１右図のような基底関数となる。【００１０】
直交変換とウェーブレット変換とは、図２に示すような特徴の違いがある(非特許文献１参照)。すなわち、直交変換(図２左図)は、変換後の各係数の周波数分解能と空間分解能は全画素ブロックに渡り、同じになる。これに対してウェーブレット変換(図２右図)は、低周波成分ほど周波数分解能は高いが、空間分解能が低くなり、高周波成分ほど周波数分解能は低いが、空間分解能が高くなる。ウェーブレット変換では、階層間で逐次、空間分解能を1/2にし、周波数分解能を２倍にするという帯域の「オクターブ分解」が取られる。ウェーブレット変換のこの特徴は、視覚特性に合っている。人間の目は、階調変化が滑らかな部分(低周波成分)で滑らかさを表す小さい階調変化に敏感だが、その空間位置には鈍感になる。逆に、線画のエッジの部分(高周波成分)では階調変化に鈍感だが、エッジの空間位置には敏感になる。ウェーブレット変換符号化では、この性質を用いて視覚特性に合わせて画質を調整して、高圧縮率を得ることができる。【００１１】
具体的には、図３に示すように原画像31に対して高周波(H1)32と低周波(L1)33の２つのバンドに分離する１階層目のフィルタリング処理を行い、低周波(L1)33に対して、更に段階的に高周波(H2)34と低周波(L2)35に分離する２階層目のフィルタリング処理を行う。画像は一般的に低周波成分に集中することを応用して圧縮を行う点はDCT(Discrete Cosine Transform)と同じだが、ウェーブレット変換(Wavelet Transform)では高周波成分(H1)32に対して再度フィルタリングは行わない。このため、JPEG(Joint Photographic Experts Group)のように高域成分を８画素などの単位で表現しないため、モスキートノイズは目立ちにくいという利点が生じる。【００１２】
しかし、低域側のフィルタリング処理で使われる画素の数が多い（特に低域側）ため、変換結果が８ビットに収まらず１ライン分のメモリによる圧縮処理は難しい、という課題がある。例えばJPEG2000のロスレスで使用されているフィルタは下記の様になる。
高周波フィルタH(x)：x'i= -0.5 xi-1 + xi - 0.5 xi+1
低周波フィルタL(x)：x'2i= -(1/8) x2i-2 + (1/4) x2i-1 + (3/4) x2i + (1/4) x2i+1 - (1/8) x2i+2
一方、スラント変換(Slant Transform)による圧縮も知られている(非特許文献２)。スラント変換(SLT)の圧縮性能は上述したDCTとほぼ同じとされ、計算量に関しては除算を近似計算することでDCTより計算量を削減できる。例えば、図４に示した横４画素についてのSLTマトリクスは図５に示すようになる。この横４画素のSLTマトリクスにおいて、１行目による変換結果は平面の成分、２行目による変換結果は単純な傾き成分を示し、通常自然画は平面および単純な傾きが重要な成分とされている。【００１３】
また上記ハール(Haar)・ウェーブレット変換や特許文献１に示されている技術は、低周波フィルタを2画素の平均値、高周波成分を2画素の差分値とする単純な変換が存在するが、このようなフィルタでは圧縮率を上げようとすると画質劣化が著しくなることが知られている。【００１４】
また、2画素より多い場合でも、差分信号（高周波成分）と整数化された平均値（低周波成分）が変換、逆変換が可能である点に着目し、4画素に対して下記のようなフィルタリングを行うものが知られ、さらにこのフィルタリングを変換して、擬似離散コサイン変換が可能なフィルタリングを行う技術(非特許文献３)も知られている。【００１５】
rounddown((x0 + x1 + x2+ x3)/4 + 0.5)
rounddown((x0 - x1 - x2+ x3)/2)
x0 - x3
x1 - x2
rounddown (x): x(実数)を超えない最大の整数
上述した従来技術において、計算量が抑えられるハールウェーブレット変換では、視覚特性に合わせられる特徴をもつものの、基底関数に階段状のステップ関数を用いるため、滑らかな階調をもつ自然画で画質が劣化するという課題があった。ウェーブレット変換は、周波数領域に変換するもの以外に、ローパスフィルタを用いて画素領域で，空間周波数帯を分割した解像度の異なる画像を作る方法があるが、この方法は計算量、メモリ使用量が増えるとともに、周波数領域への変換のように重要度の異なる係数を得て、データ量圧縮に活かすことができないという課題があった。【００１６】
また、簡単なフィルタリングや、フィルタサイズ（係数算出に使用する画素数）が小さいと画像間の相関が取り込みにくく圧縮率向上が難しい、という課題があった。
【非特許文献１】ALI HABIBI, “ Hybrid Coding of Pictorial Data ”,IEEE Trans. on Commun. Vol.COM-22, No.5, pp.1075, May.1974
【非特許文献２】http://tech.nagaokaut.ac.jp/lecturenote/H14GRAD_PDF/NOTE11.PDF（閲覧確認2007.03.20）
【非特許文献３】W.K.Pratt, W-H.Chen, L.R.Welch,“ Slant Transform Image Coding ”,IEEE Trans. on Commun. Vol.COM-22, No.8, pp.1075, Sep.1974
【特許文献１】特開平０４−０２０１１５号公報
【非特許文献４】小松邦紀、瀬崎 薫「濃淡画像の可逆的な変換符号化」電子情報通信学会論文誌 A Vol. J 79-A,No.4,pp.981-990,1996年4月
【発明の開示】
【００１７】
本発明は、画像データを１次元サブバンド符号化により圧縮する際、まず画像データから1次元サブバンド符号化にしたがって抽出した所定の複数画素をフィルタ処理によって低周波成分と高周波成分に分離し分離された複数のフィルタ係数に係る係数値を算出する。算出した前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値に対してそれぞれ異なる予測を行う予測手段を有する予測器を備え、各予測手段により予測された前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る予測値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値から次回の予測に使用する予測係数値を算出するとともに算出された予測係数値をメモリに保持する。そしてメモリに保持された予測係数値と今回算出し各フィルタ係数に係る係数値の差分を算出し、該差分を量子化してから符号化又は前記差分をもとに符号化する。高周波成分に係るフィルタ係数の予測にはスラント変換(SLT)をベースにしたフィルタ係数予測を行う。フィルタ係数の予測にあたっては上記したようにフィルタ係数毎に異なる予測手段に切り替えて予測を行う。これにより予測誤差の少ない予測を少ない計算量で実現することができ、１次元サブバンド符号化を採る画像データの圧縮であっても画質および圧縮率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】従来から知られている直交変換とウェーブレット変換の基底関数を比較のために示す図である。
【図２】従来から知られている直交変換とウェーブレット変換の周波数分解能と空間分解能を比較のために示す図である。
【図３】原画像と１次元サブバンド変換後画像との違いを示す図である。
【図４】着目する横(水平)方向４画素のモデルを示す図である。
【図５】図４の４画素におけるSLTマトリクスと該マトリックスを解説する模式図を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る画像データ圧縮装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施形態に係るフィルタ係数１（Ｘ）の予測方法を説明するための概念図である。
【図８】図７に基づいてフィルタ係数１（Ｘ）に係る予測値を得るための概念図である。
【図９】本発明の実施形態に係る画像データ圧縮(符号化)装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る量子化器における量子化テーブルを示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る画像データ圧縮装置の動作を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図１２】図１１に示したステップS006のサブルーチン処理の内容を示すフローチャートである。
【図１３】図１２に示したステップS010における詳細な処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の実施形態に係る画像データ復号(復号化)装置の構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の実施形態に係る逆量子化器における逆量子化テーブルを示す図である。
【図１６】本発明の実施形態に係る画像データ復号装置の動作を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図１７】図１６に示したステップS104のサブルーチン処理の内容を示すフローチャートである。
【図１８】図１７に示したステップS109における詳細な処理内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。
［概略説明］
詳細説明に入るまえに本発明の画像データ圧縮装置の概略構成について説明する。本発明は、２次元サブバンド符号化により画像データを圧縮符号化するJPEGやJPEG2000と異なり、１次元サブバンド符号化により画像データの圧縮符号化を行って、車載システムや携帯機器などに実装して軽量，低遅延，高画質の映像圧縮を可能とするものである。【００２０】
図６は本発明の画像データ圧縮装置の概略構成を示すブロック図である。図６において、画像データ41をサブバンド化ユニット42により１次元サブバンド化して以下で説明するウェーブレット変換フィルタ係数を算出する。予測器43は算出されたウェーブレット変換フィルタ係数について予測誤差を減少させるべくフィルタ係数毎に予測方法を切り替えて予測値を算出する。適応量子化ユニット44は予測器43から出力された予測値を適応量子化する。可変長符号化ユニット45は適応量子化された予測値を符号化する。【００２１】
図６に示すように本発明の画像データ圧縮装置は、サブバンド化ユニット42が画像データ41を１次元サブバンド符号化にしたがって低周波成分と高周波成分にフィルタ処理により分ける。この際、前述の非特許文献１〜３にも示されているようにフィルタ処理によりウェーブレット変換フィルタ係数を算出する。ウェーブレット変換フィルタ係数としては、図４に示した横４画素(x0,x1,x2,x3)についてフィルタ係数１〜４を算出する。すなわち、
フィルタ係数１
係数1： rounddown((x0+ x1 + x2 + x3)/4 + 0.5)・・・・（式１）
なおrounddown(x)は、x(実数)を超えない最大の整数を表す。【００２２】
横(水平)４画素の平均値（低周波成分）で図５に示したSLTマトリクスにおける１行目に相当する。
フィルタ係数２
係数２： x0 - x3・・・・・・（式２）
係数２は後述する係数４と合わせて画像の傾斜成分（高周波成分）を示し、図５に示したSLTマトリクスにおける２，４行目に相当する。【００２３】
フィルタ係数３
係数３： rounddown((x0- x1 - x2 + x3)/2) ・・・・（式３）
なおrounddown(x)は、x(実数)を超えない最大の整数を表す。【００２４】
係数３は図５に示したSLTマトリクスにおける３行目に相当し、縦方向に凹凸の傾斜が存在する場合に大きな値を取る。
フィルタ係数４
係数４： x1- x2・・・・・・（式４）
係数４は係数２と合わせて画像の傾斜成分（高周波成分）を示し、図５に示したSLTマトリクスの２，４行目に相当する。この係数の長所は、非特許文献２に示されたSLTでは高周波成分の係数算出に４画素を使用するのに対し、この係数は２画素のみなので、モスキートノイズが発生しにくい利点がある。【００２５】
予測器43は算出されたフィルタ係数についてその予測誤差を減少させるために以下のようにフィルタ係数毎に予測方法を切り替えて予測値を算出する。
フィルタ係数の予測に際しては、図５に示したSLTマトリクスにおける１行目と、２行目の成分に着目した予測を実行する。それは、４画素単位のSLTマトリクスにおいて、１行目による変換結果は平面の成分、２行目による変換結果は単純な傾き成分を示しており、通常、自然画は平面および単純な傾きが重要な成分とされているからである。【００２６】
フィルタ係数１の予測方法
図７はフィルタ係数１（Ｘ）の予測方法を説明するための概念図である。同図においてＸは予測対象係数位置を示す。図７において前ラインに属する横方向の各４画素71と現ラインに属する横方向の各４画素72に対してフィルタリングを実行して上記（式１）に基づいて前ラインに属するフィルタ係数74および現ラインに属するフィルタ係数75をそれぞれ算出し、これらの係数をラインメモリに格納するようにする。そして予測対象係数Ｘに対して予測を実行する場合、図８に示すように予測対象係数Ｘの直上(C)、左上(B)、左(A)など周囲のフィルタ係数１の値を利用し、予測対象係数Ｘに近い係数B’,C’を係数間の補間処理によって算出し、補間値と直上(C)の値をもとに予測値X’を出力する。予測対象係数Ｘは直上の係数(C)とは距離が近く相関が高いため、この係数(C)が重視された予測がフィルタ係数１の予測において実行される。そして係数予測時に単純に従来のMAP(Median Adaptive Predictor),MED(Median Edge Detection predictor)を利用して場合には左(A)および左上(B)方向の画素の距離が遠くそのままでは予測精度が悪化するのを避けるため補間値B’,C’を算出している。なお、ここではフィルタ係数の例として水平４画素単位の平均値を挙げているが、1次元サブバンド符号化における低周波成分の予測においては係数間の距離が遠い、或いは不均一であることが課題であるため、他の低周波成分を示すフィルタ係数に対しても、この予測手段が有効であることは言うまでもない。【００２７】
フィルタ係数２，３の予測方法
係数２，３は、上記（式２）及び(式３)でそれぞれ算出されラインメモリに保持されている前ラインの係数値と現ラインの係数値との差分を量子化するか、差分を取らずにそのまま現ラインの係数値を量子化するかを適応選択して予測を実行する。傾斜(高周波成分)が垂直方向に連続して出現する場合にのみ差分を取ると、予測誤差が小さくなるため画質および圧縮効率が高まるが、そうでない場合は予測が大きく外れるため、差分を取る／取らない、の選択を適応的に行って予測を実行する。選択を適応的に行うための手段としては、前ラインの係数値予測時に差分を取ると予測誤差が小さかった場合は傾斜が連続していると判断して現ラインの係数値予測時でも差分を取るようにし、逆に前ラインの係数値予測時に差分を取らずにそのまま量子化したほうが予測誤差が小さかった場合は傾斜が垂直方向に連続していないと判断して、現ラインの係数値予測時でも差分を取らずにそのまま量子化する。具体的な実装としては、前ラインの係数値予測時に差分を取った方が良かった場合はラインメモリに前ラインの係数値を保持し、逆に差分を取らない方が良かった場合はラインメモリには０を保持しておく。これによって、現ラインの係数値予測時には常にラインメモリに保持されている値との差分を取ることで、差分を取る／取らない、を適応的に選択することができる。【００２８】
フィルタ係数４の予測方法
係数４は上記（式４）に基づいて算出されるものであるが、図５に示したSLTマトリクスの２行目を考慮して係数４の予測の際には上記（式２）で算出されラインメモリに保持されている係数２の値を参考にして予測値を算出する。つまり図４に示した横４画素の中央２画素の差分値（フィルタ係数４）は、同じく横４画素の両端２画素の差分値（フィルタ係数２）の1/3となる可能性が高い（予測が外れた場合はSLTマトリクスの４行目の成分となる）と予測できる。このため、はじめに横４画素の両端２画素の差分値（フィルタ係数２）を算出し、算出した両端２画素の差分値(予測誤差)を量子化し、次に、量子化した両端２画素の差分値(予測誤差量子化値)の1/3を横４画素の中央２画素の差分値（フィルタ係数４）の予測値とする。【００２９】
以上説明したように本発明の予測器43で実行する予測は、スラント変換(SLT)をベースにした予測を実行しつつ、フィルタ(バンドに対応)係数毎に予測方法を切り替えて予測値を算出する。こうすることで予測精度を高め、１次元サブバンド符号化を採る画像データの圧縮であっても画質と圧縮率を向上させている。【００３０】
ここで上述したラインメモリへの保持について説明する。現ラインにおける予測誤差を量子化後に上記ラインメモリに保持するフィルタ係数２，３および４の係数値は、差分信号のため元の画素の階調数の２倍のレベル数を必要とする。そのため、元の画素の階調数を維持したまま差分信号をそれと同レベルでメモリに保持させるとメモリの記憶量が大きくなってしまいラインメモリでは容量が不足するため差分信号についてはレベル数の縮退を行って保持する。差分信号の出現頻度は、自然画においては画素間が滑らかに遷移するものが殆どであるため、差分信号の絶対値が小さいものが頻出する傾向がある。そこで元の画素の階調数が256(8bit)である場合は、差分信号のレベル数そのままでは512(9bit)となってしまうため、下記に示すように差分信号のレベル数を縮退させる。これによって、差分信号も256(8bit)階調で表現する。【００３１】
差分信号の絶対値が64以下の場合：  縮退しない
差分信号の絶対値が64より大きく，128以下である場合：  1/2に縮退
差分信号の絶対値が128より大きい場合：  1/4に縮退 
このように本発明は、１ラインメモリ分のメモリで１次元サブバンド符号化を実行する際に、各フィルタ係数の予測精度を高めることが可能である。また、SLTをベースとしたフィルタ係数予測を行っているが、元もとのSLTと比較して高周波成分算出に使用する画素数が少ないため、モスキートノイズの発生を抑えることが可能である。なお、ここではフィルタ係数２，３，４の係数値を例として挙げているが、他の差分信号においても絶対値が小さいものが頻出する傾向があるため、他のフィルタ係数（特に高周波成分を示すフィルタ係数）に対してもこの縮退方法が有効であることは言うまでもない。
［実施形態１］
本発明の実施形態に係る画像データ圧縮装置の例を以下に説明する。図９は、本発明の実施形態に係る画像データ圧縮(符号化)装置の構成を示すブロック図であり、画像データ(001)は、画素値が8bitで256階調を持つ圧縮対象となる画素の集まりを示している。圧縮対象画素群(002)は、4画素単位(X0,X1,X2,X3)でフィルタ(003)に送られる。フィルタ(003)は、圧縮対象画素群(003)から送られた画素について上述したフィルタ係数１〜４を算出する。量子化器(004)は、フィルタ係数１〜４と予測値X’(007)との差分値である“予測誤差”を量子化する。つまり、図１０の表に示すように予測誤差を入力として、量子化値と量子化番号を出力する。可変長符号化器(005)は、量子化器(004)から出力された量子化番号を入力として、可変長符号を出力する。圧縮符号バッファ(006)は、可変長符号化器(005)から出力された可変長符号を一時蓄積する。なお、上記可変長符号化に際して、量子化せずに、“予測誤差”(差分)を直に符号化するようにしても良い。【００３２】
予測値X’(007)は、第１〜第４の予測値算出モジュール(012〜015)より構成される予測器によってフィルタ係数毎に算出される。第５の予測値算出モジュール(008)は、量子化器(004)から出力された予測誤差量子化値(図１０に示す表参照)と予測値X’(007)から次ラインで使用する予測値を算出する。レベル数縮退モジュール(009)は、フィルタ係数２，３に係る予測値を縮退して256階調にする。第１〜第３の予測用1/4ラインバッファ(010)は、フィルタ係数１〜３の予測値を保持する。レベル数拡張モジュール(011)は、レベル数縮退されたフィルタ係数２，３に係る予測値を拡張して512階調に戻す。第１の予測値算出モジュール(012)は、フィルタ係数１に対する予測値を算出する。第２の予測値算出モジュール(013)は、フィルタ係数２に対する予測値を算出する。第３の予測値算出モジュール(014)は、フィルタ係数３に対する予測値を算出する。第４の予測値算出モジュール(015)は、フィルタ係数４に対する予測値を算出する。順序制御回路(016)は、フィルタ係数１からフィルタ係数４までを順次処理するようにマルチプレクサ(MPX,DMPX)等を制御する。【００３３】
図１１〜図１３を用いて図９に示した本発明の実施形態に係る画像データ圧縮(符号化)装置の動作を説明する。
図１１は、本発明の実施形態に係る画像データ圧縮(符号化)装置の全体的な動作を説明するフローチャートである。図１１に示すフローチャートにおいて
S001：  画像データ(001)から４画素毎に圧縮対象画素群(002)を取得する。
S002：  圧縮対象画素群(002)をフィルタ(003)に入力し、上述したフィルタ係数１〜４を算出する。
S003：  算出したフィルタ係数から予測値X’(007)をそれぞれ減算し、予測誤差を算出する。
S004：  予測誤差を量子化器(004)で量子化し、量子化値と量子化番号を取得する。
S005：  量子化番号を元に符号(可変長符号)を生成する。
S006：  サブルーチン(図１２に示すローカルデコーダ＋予測値算出モジュール)にて、次ラインで使用する予測値を算出し、第１〜第４の予測値算出モジュールにて、それぞれフィルタ係数１〜４向けの予測値を算出する。
S007：  フィルタ係数１〜４の処理が終了した場合は処理S008へ、そうでない場合は処理S003に戻る。
S008：  全画像データの処理が終了した場合は圧縮処理全体を終了させ、そうでない場合は処理S001に戻る。【００３４】
図１２は、図１１に示したステップS006のサブルーチン処理の内容を示すフローチャートである。
S009：  現在の処理対象がフィルタ係数１〜３の場合は処理S010へ、そうでない場合は処理S017へ進む。
S010：  予測値X’(007)および予測誤差量子化値から第５の予測値算出モジュール(008)において次ラインで使用する予測値を算出する。第５の予測値算出モジュール(008)では、フィルタ係数１か、若しくはフィルタ係数２，３かに応じて処理を分岐する。この処理を図１３に示す。すなわち、図１３は、第５の予測値算出モジュール(008)における処理を説明するフローチャートであり、図１３において、
S010-1：  現在の処理対象がフィルタ係数１の場合は処理S010-3へ、そうでない場合はS010-2へ進む。
S010-2：  予測値X’(007)に予測誤差量子化値を加算し、その加算結果が0に近いか予測値X’(007)に近いかを判定し、0に近い場合は処理S010-4に進み、そうでない場合は処理S010-3に進む。
S010-3：  予測値X’(007)に予測誤差量子化値を加算した結果を予測値とする。
S010-4：  0を予測値とする。【００３５】
図１２に戻って、
S011：  現在の処理対象がフィルタ係数１の場合は処理S013に、そうでない場合は処理S012に進む。
S012：  レベル数縮退モジュール(009)にて、以下の(1)〜(3)の様に差分信号(予測値)の階調512を256に縮退する。【００３６】
(1)差分信号の絶対値が64以下の場合：  縮退しない
(2)差分信号の絶対値が64より大きく、128以下である場合：  1/2に縮退
(3)差分信号の絶対値が128より大きい場合：  1/4に縮退 
S013：  フィルタ係数１〜３の予測値を第１〜第３の予測用1/4ラインバッファ(010)に保持する。
S014：  第１〜第３の予測用1/4ラインバッファ(010)からフィルタ係数１〜３の予測値を抽出し、次のフィルタ係数１〜３の予測値をそれぞれ算出する。すなわち
フィルタ係数１の場合：
図８に示されるように、予測対象のフィルタ係数Xの直上の係数をC、前回予測対象であったフィルタ係数をA、予測対象のフィルタ係数の左上の係数をBとした場合、
予測対象のフィルタ係数Xの直上の係数Cと前回予測対象であったフィルタ係数Aとの間の補間値A’を
A’= (A+C+1)/2
予測対象のフィルタ係数Xの直上の係数Cと予測対象のフィルタ係数Xの左上の係数Bとの間の補間値B’を
B’= (B+C+1)/2
として算出し、これら補間値と直上の係数Cに基づいて予測値X’を
X’= A’, C，A’+C-B’の中間値
として算出する。但し、A’+C-B’= (A+2C-B+1)/2 である。【００３７】
上記フィルタ係数１(低周波成分)の予測値X’を算出する式を一般化して、予測対象係数の左の係数をA、上の係数をC、左上の係数をBとして、係数mとnが共に0をとらないある値とし、３つの予測値候補“C”，“(m*A + n*C)/(m + n)”，“C + (m*A + n*C)/(m + n) - (m*C + n*B)/(m + n)”の中間値として予測値X’を算出する。【００３８】
フィルタ係数２の場合：
第２の予測用1/4ラインバッファ(010)に保持されているフィルタ係数のうち、直上の係数を予測値とする。【００３９】
フィルタ係数３の場合：
第３の予測用1/4ラインバッファ(010)に保持されているフィルタ係数のうち、直上の係数を予測値とする。
S015：  現在の処理対象がフィルタ係数１の場合は処理を終了し、そうでない場合は処理S016へ進む。
S016：  レベル数拡張モジュール(009)にて、縮退された差分信号の階調256を512に拡張する。
S017：  第２の予測用1/4ラインバッファ(010)から予測値を抽出し、次のフィルタ係数４の予測値を算出する。すなわち、
フィルタ係数４の場合：
第２の予測用1/4ラインバッファ(010)に保持されているフィルタ係数のうち、直上のフィルタ係数の1/3を予測値とする。
S018：  レベル数拡張モジュール(009)にて、縮退された差分信号の階調256を512に拡張する。【００４０】
このように本発明の画像データ圧縮装置における予測器では、第１の予測値算出モジュール(012)を用いることで原画像の水平４画素の平均値を示すフィルタ係数１を予測対象係数に近い係数を係数間の補間処理によって算出し、補間値をもとに予測を実行するため精度良く予測することができる。なお、ここではフィルタ係数の例として水平４画素単位の平均値を挙げているが、1次元サブバンド符号化における低周波成分の予測においては係数間の距離が遠い、或いは不均一であることが課題であるため、他の低周波成分を示すフィルタ係数に対しても、この予測手段が有効であることは言うまでもない。例えば、１次元DCTの低周波成分は8画素平均であるが、直上の係数と相関が高いため直上の係数Cへの比重を高めて、３つの予測値候補“C”，“(1*A + 3*C)/(1 + 3)”，“C + (1*A + 3*C)/(1 + 3) - (1*C + 3*B)/(1 + 3)”としても構わない。また第２，第３の予測値算出モジュール(013),(014)を用いることで、フィルタ係数２，３に対して、前ラインのフィルタ係数値との差分を量子化するか、差分を取らずにそのまま量子化するかを適応的に選択することで、予測精度を高めることが可能となる。傾斜が垂直方向に連続して出現する場合にのみ前ラインのフィルタ係数値との差分を取ると、予測誤差が小さくなるため画質および圧縮効率が高まるが、そうでない場合に差分を取ると予測が大きく外れてしまう。これに対し、前ラインの係数値の予測時に差分を取ると予測誤差が小さかった場合は傾斜が連続していると判断して現ラインの係数値の予測時でも差分を取るようにし、逆に前ラインの係数値の予測時に差分を取らずそのまま量子化したほうが予測誤差が小さかった場合は傾斜が垂直方向に連続していないと判断して、現ラインの係数値の予測時でも差分を取らずにそのまま量子化することで、予測精度を高めることが可能となる。なお、ここではフィルタ係数の例として傾斜(高周波成分)を示すフィルタ係数を挙げているが、1次元サブバンド符号化における高周波成分の予測においては係数値が連続して出現する／しないが顕著であることが課題のため、Haarウェーブレットで使われているような単純な差分によるフィルタ係数に対しても、この予測手段が有効であることは言うまでもない。【００４１】
また第４の予測値算出モジュール(015)を用いることで、フィルタ係数４の予測値を簡単に算出し且つ予測精度を高めることが可能になる。SLTをベースにSLTマトリクスの２行目を考慮すると、水平４画素の中央２画素の差分値（フィルタ係数４）は横４画素の両端２画素の差分値（フィルタ係数２）の1/3となる可能性が高い（予測が外れた場合はSLTマトリクスの４行目の成分となる）。このため、はじめに横４画素の両端２画素の差分値（フィルタ係数２）を算出し、算出した両端２画素の差分値（予測誤差）を量子化し、次に、量子化した両端２画素の差分値(予測誤差量子化値)の1/3を横４画素の中央２画素の差分値（フィルタ係数４）の予測値とすることで、の予測値を簡単に算出し且つ予測精度を高めることが可能になる。【００４２】
またレベル数縮退モジュール(009)を用いることで、フィルタ係数２，３および４をラインメモリに保持することが可能となる。差分信号の出現頻度は、自然画においては画素間が滑らかに遷移するものが殆どであるため、絶対値が小さいものが頻出する傾向がある。このため、差分信号のレベル数を縮退させて、差分信号も256階調で表現することが可能となる。なお、ここではフィルタ係数２，３，４の係数値を例として挙げているが、他の差分信号においても絶対値が小さいものが頻出する傾向があるため、他のフィルタ係数（特に高周波成分を示すフィルタ係数）に対してもこの縮退方法が有効であることは言うまでもない。
［実施形態２］
本発明の実施形態に係る画像データ復号装置の例を以下に説明する。図１４は、本発明の実施形態に係る画像データ復号(復号化)装置の構成を示すブロック図であり、図１４において、圧縮符号(101)は、図９に示した画像データ圧縮(符号化)装置で圧縮符号化された画像データを表している。逆符号化器(102)は、圧縮化された符号(101)を入力として、その符号に該当する量子化番号を出力する。逆量子化器(103)は、図１５の表に示すように逆符号化器(102)出力である量子化番号を入力として、予測誤差の量子化値を出力する。逆量子化器(103)から出力された値X(104)は予測誤差の量子化値を示す。フィルタ係数１〜４(105)は、おのおの復号化されたフィルタ係数を示している。逆フィルタモジュール(106)は、それぞれのフィルタ係数から画素値を算出する。復号対象画素群(107)は、逆フィルタモジュール(106)から復号される4画素(X0,X1,X2,X3)を１群とする復号画素を示している。復号画像データ(108)は、復号された結果の画像データを表している。【００４３】
予測値X’(109)は、第１〜第４の予測値算出モジュール(114〜117)より構成される予測器によって算出される。第５の予測値算出モジュール(110)は、逆量子化器(103)から出力された予測誤差量子化値(図１５に示す表参照)と予測値X’(109)から次ラインで使用する予測値を算出する。レベル数縮退モジュール(111)は、フィルタ係数２，３に係る予測値を縮退して256階調にする。第１〜第３の予測用1/4ラインバッファ(112)は、フィルタ係数１〜３の予測値を保持する。レベル数拡張モジュール(113)は、レベル数縮退されたフィルタ係数２，３に係る予測値を拡張して512階調に戻す。第１の予測値算出モジュール(114)は、フィルタ係数１に対する予測値を算出する。第２の予測値算出モジュール(115)は、フィルタ係数２に対する予測値を算出する。第３の予測値算出モジュール(116)は、フィルタ係数３に対する予測値を算出する。第４の予測値算出モジュール(117)は、フィルタ係数４に対する予測値を算出する。順序制御回路(118)は、フィルタ係数１からフィルタ係数４までを順次処理するようにマルチプレクサ(MPX,DMPX)等を制御する。【００４４】
図１６〜図１８を用いて図１４に示した本発明の実施形態に係る画像データ復号(復号化)装置の動作を説明する。
図１６は、本発明の実施形態に係る画像データ復号(復号化)装置の全体的な動作を説明するフローチャートである。図１６に示すフローチャートにおいて、
S101：  圧縮符号(101)を逆符号化器(102)に入力し、量子化番号を出力する。
S102：  量子化番号を逆量子化器(103)に入力し、予測誤差の量子化値(104)を出力する。
S103：  処理S102で取得した予測誤差の量子化値(104)と予測値X’(109)を加算し、フィルタ係数105を算出する。
S104：  サブルーチン(図１７に示すローカルデコーダ＋予測値算出モジュール)にて、次ラインで使用する予測値を算出し、第１〜第４の予測値算出モジュール(114〜117)にて、それぞれフィルタ係数１〜４向けの予測値を算出する。
S105：  フィルタ係数１〜４の処理が終了した場合は処理S106へ、そうでない場合は処理S101に戻る。
S106：  逆フィルタモジュール(106)から復号対象画素群(107)の画素値を算出する。
S107：  全画像データを復号した場合は処理を終了し、そうでない場合は処理S101に戻る。【００４５】
図１７は、図１６に示したステップS104のサブルーチン処理の内容を示すフローチャートである。
S108：  現在の処理対象がフィルタ係数１〜３の場合は処理S109へ、そうでない場合は処理S116へ進む。
S109：  予測値X’(109)および予測誤差量子化値(104)から第５の予測値算出モジュール(110)において次ラインで使用する予測値を算出する。第５の予測値算出モジュール(110)では、フィルタ係数１か、若しくはフィルタ係数２，３かに応じて処理を分岐する。この処理を図１８に示す。すなわち、図１８は、第５の予測値算出モジュール(110)における処理を説明するフローチャートであり、図１８において、
S109-1：  現在の処理対象がフィルタ係数１の場合は処理S109-3へ、そうでない場合はS109-2へ進む。
S109-2：  予測値X’(109)と予測誤差量子化値(104)を加算し、その加算結果が0に近いか予測値X’(109)に近いかを判定し、0に近い場合は処理S109-4に進み、そうでない場合は処理S109-3に進む。
S109-3：  予測値X’(109)と予測誤差量子化値(104)を加算した結果を予測値とする。
S109-4：  0を予測値とする。【００４６】
図１７に戻って、
S110：  現在の処理対象がフィルタ係数１の場合は処理S112に、そうでない場合は処理S111に進む。
S111：  レベル数縮退モジュール(111)にて、以下の(1)〜(3)の様に加算信号(予測値)の階調512を256に縮退する。【００４７】
(1)加算信号の絶対値が64以下の場合：  縮退しない
(2)加算信号の絶対値が64より大きく、128以下である場合：  1/2に縮退
(3)加算信号の絶対値が128より大きい場合：  1/4に縮退 
S112：  フィルタ係数１〜３の予測値を第１〜第３の予測用1/4ラインバッファ(112)に保持する。
S113：  第１〜第３の予測用1/4ラインバッファ(112)から予測値を抽出し、次のフィルタ係数１〜３の予測値をそれぞれ算出する。すなわち
フィルタ係数１の場合：
図８に示されるように、予測対象のフィルタ係数Xの直上の係数をC、前回予測対象であったフィルタ係数をA、予測対象のフィルタ係数の左上の係数をBとした場合、
予測対象のフィルタ係数Xの直上の係数Cと前回予測対象であったフィルタ係数Aとの間の補間値A’を
A’= (A+C+1)/2
予測対象のフィルタ係数Xの直上の係数Cと予測対象のフィルタ係数の左上の係数Bとの間の補間値B’を
B’= (B+C+1)/2
として算出し、これらの補間値と直上の係数Cに基づいて予測値X’を
X’= A’, C，A’+C-B’の中間値
として算出する。但し、A’+C-B’= (A+2C-B+1)/2 である。【００４８】
上記フィルタ係数１(低周波成分)の予測値X’を算出する式を一般化して、予測対象係数の左の係数をA、上の係数をC、左上の係数をBとして、係数mとnが共に0をとらないある値とし、３つの予測値候補“C”，“(m*A + n*C)/(m + n)”，“C + (m*A + n*C)/(m + n) - (m*C + n*B)/(m + n)”の中間値として予測値X’を算出する。【００４９】
フィルタ係数２の場合：
第２の予測用1/4ラインバッファ(112)に保持されているフィルタ係数のうち、直上の係数を予測値とする。【００５０】
フィルタ係数３の場合：
第３の予測用1/4ラインバッファ(112)に保持されているフィルタ係数のうち、直上の係数を予測値とする。
S114：  現在の処理対象がフィルタ係数１の場合は処理を終了し、そうでない場合は処理S115へ進む。
S115：  フィルタ係数２，３をレベル数拡張モジュール(113)にて、縮退された加算信号の階調256を512に拡張する。
S116：  第２の予測用1/4ラインバッファ(112)から予測値を抽出し、次のフィルタ係数４の予測値を算出する。すなわち、
フィルタ係数４の場合：
第２の予測用1/4ラインバッファに保持されているフィルタ係数のうち、直上のフィルタ係数の1/3を予測値とする。
S117：  フィルタ係数２，３をレベル数拡張モジュール(113)にて、縮退された加算信号の階調256を512に拡張する。【００５１】
このように本発明の画像データ復号装置における予測器では、
第１の予測値算出モジュール(114)を用いることで原画像の水平４画素の平均値を示すフィルタ係数１を予測対象係数に近い係数を係数間の補間処理によって算出し、補間値をもとに予測を実行するため精度良く予測することができる。なお、ここではフィルタ係数の例として水平４画素単位の平均値を挙げているが、1次元サブバンド符号化における低周波成分の予測においては係数間の距離が遠い、或いは不均一であることが課題であるため、他の低周波成分を示すフィルタ係数に対しても、この予測手段が有効であることは言うまでもない。例えば、１次元DCTの低周波成分は8画素平均であるが、直上の係数と相関が高いため直上の係数Cへの比重を高めて、３つの予測値候補“C”，“(1*A + 3*C)/(1 + 3)”，“C + (1*A + 3*C)/(1 + 3) - (1*C + 3*B)/(1 + 3)”としても構わない。また第２，第３の予測値算出モジュール(115),(116)を用いることで、フィルタ係数２，３に対して、前ラインのフィルタ係数値との加算を量子化するか、加算を取らずにそのまま量子化するかを適応的に選択することで、予測精度を高めることが可能となる。傾斜が垂直方向に連続して出現する場合にのみ前ラインのフィルタ係数値との加算を取ると、予測誤差が小さくなるため画質および圧縮効率が高まるが、そうでない場合に加算を取ると予測が大きく外れてしまう。これに対し、前ラインの係数値の予測時に加算を取ると予測誤差が小さかった場合は傾斜が連続していると判断して現ラインの係数値の予測時でも加算を取るようにし、逆に前ラインの係数値の予測時に加算を取らずそのまま量子化したほうが予測誤差が小さかった場合は傾斜が垂直方向に連続していないと判断して、現ラインの係数値の予測時でも加算を取らずにそのまま量子化することで、予測精度を高めることが可能となる。なお、ここではフィルタ係数の例として傾斜(高周波成分)を示すフィルタ係数を挙げているが、1次元サブバンド符号化における高周波成分の予測においては係数値が連続して出現する／しないが顕著であることが課題のため、Haarウェーブレットで使われているような単純な差分によるフィルタ係数に対しても、この予測手段が有効であることは言うまでもない。【００５２】
また第４の予測値算出モジュール(117)を用いることで、フィルタ係数４の予測値を簡単に算出し且つ予測精度を高めることが可能になる。SLTをベースにSLTマトリクスの２行目を考慮すると、水平４画素の中央２画素の差分値（フィルタ係数４）は横４画素の両端２画素の差分値（フィルタ係数２）の1/3となる可能性が高い（予測が外れた場合はSLTマトリクスの４行目の成分となる）。このため、はじめに横４画素の両端２画素の差分値（フィルタ係数２）を算出し、算出した両端２画素の差分値（予測誤差）を量子化し、次に、量子化した両端２画素の差分値(予測誤差量子化値)の1/3を横４画素の中央２画素の差分値（フィルタ係数４）の予測値とすることで、予測値を簡単に算出し且つ予測精度を高めることが可能になる。【００５３】
またレベル数縮退モジュール(111)を用いることで、フィルタ係数２，３および４をラインメモリに保持することが可能となる。加算信号の出現頻度は、自然画においては画素間が滑らかに遷移するものが殆どであるため、絶対値が小さいものが頻出する傾向がある。このため、加算信号のレベル数を縮退させて、加算信号も256階調で表現することが可能となる。なお、ここではフィルタ係数２，３，４の係数値を例として挙げているが、他の差分信号においても絶対値が小さいものが頻出する傾向があるため、他のフィルタ係数（特に高周波成分を示すフィルタ係数）に対してもこの縮退方法が有効であることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明の画像データ圧縮装置は、車載システムや携帯機器への適用のみにとどまらず、医用画像データや衛星画像データの伝送システムなど、多方面での適用が可能である。
【図１】
2008126139.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成21年5月28日(2009.5.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを１次元サブバンド符号化により圧縮する画像データ圧縮装置において、
前記１次元サブバンド符号化にしたがって抽出した所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値を算出するフィルタ係数算出手段と、
該フィルタ係数算出手段で算出された前記各フィルタ係数に係る係数値に対してそれぞれ異なる予測を行う複数の予測手段と、
前記複数の予測手段により予測された予測値と前記フィルタ係数算出手段が算出した前記各フィルタ係数に係る係数値から次回の予測に使用する予測係数値を算出する予測係数値算出手段と、
該予測係数値算出手段で算出された予測係数値を保持するメモリ手段と、
前記保持された予測係数値と前記フィルタ係数算出手段が算出した前記各フィルタ係数に係る係数値の差分を算出し、該差分を量子化してから符号化又は前記差分をもとに符号化する圧縮符号化手段と、
を備えていることを特徴とする画像データ圧縮装置。
【請求項２】
前記各フィルタ係数のうち前記低周波成分のフィルタ係数に対する予測手段は、予測対象係数の左の係数をA、上の係数をC、左上の係数をBとして、係数mとnが共に0をとらないある値とし、３つの予測値候補“C”，“(m*A + n*C)/(m + n)”，“C + (m*A + n*C)/(m + n) - (m*C + n*B)/(m + n)”の中間値を予測値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項３】
前記複数の予測手段により算出された前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る予測値を前記メモリ手段に保持させるとき、前記予測値の絶対値に従って元の画素階調値のレベル数を縮退させることを特徴とする請求項１に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項４】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分のフィルタ係数に対する予測手段は、前回の予測係数値算出で保持された予測係数値との差分を取った場合と取らなかった場合とで、どちらが予測誤差が小さかったかを判定する予測誤差判定手段と、
前記予測誤差判定手段の判定で差分を取った方が予測誤差が小さい場合は前記算出したフィルタ係数に係る係数値を次回の予測に使用する係数予測値として前記メモリ手段に保持し、前記予測誤差判定手段の判定で差分を取らない方が予測誤差が小さい場合は、次回の予測に使用されない係数予測値を前記メモリ手段に保持する係数保持手段と、
を有し、
前記フィルタ係数に関する今回の予測係数値の算出における前記予測誤差判定手段の判定結果にしたがって前記係数保持手段が保持する前記係数予測値を適応的に出力して予測値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項５】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分の第１のフィルタ係数に対する第１予測手段は、前記フィルタ処理が４画素単位に行われるものである場合において、前記４画素の両端２画素の差分値を算出してフィルタ係数の予測値とするフィルタ係数予測値算出手段を有し、該フィルタ係数予測値算出手段による前回の予測係数値算出で保持された予測係数値との差分を取った場合と取らなかった場合とで、どちらが予測誤差が小さかったかを判定する予測誤差判定手段と、
前記予測誤差判定手段の判定で差分を取った方が予測誤差が小さい場合は前記算出したフィルタ係数に係る係数値を次回の予測に使用する係数予測値として前記メモリ手段に保持し、前記予測誤差判定手段の判定で差分を取らない方が予測誤差が小さい場合は、次回の予測に使用されない係数予測値を前記メモリ手段に保持する係数保持手段と、
を有し、
前記フィルタ係数に関する今回の予測係数値の算出における前記予測誤差判定手段の判定結果にしたがって前記係数保持手段が保持する前記係数予測値を適応的に出力して予測値とすることを特徴とする請求項４に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項６】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分の第２のフィルタ係数に対する第２予測手段は、前記フィルタ処理が４画素単位に行われるものである場合において、前記４画素の両端２画素の加算値から中央２画素の画素値を各減算してフィルタ係数の予測値とするフィルタ係数予測値算出手段を有し、該フィルタ係数予測値算出手段による前回の予測係数値算出で保持された予測係数値との差分を取った場合と取らなかった場合とで、どちらが予測誤差が小さかったかを判定する予測誤差判定手段と、
前記予測誤差判定手段の判定で差分を取った方が予測誤差が小さい場合は前記算出したフィルタ係数に係る係数値を次回の予測に使用する係数予測値として前記メモリ手段に保持し、前記予測誤差判定手段の判定で差分を取らない方が予測誤差が小さい場合は、次回の予測に使用されない係数予測値を前記メモリ手段に保持する係数保持手段と、
を有し、
前記フィルタ係数に関する今回の予測係数値の算出における前記予測誤差判定手段の判定結果にしたがって前記係数保持手段が保持する前記係数予測値を適応的に出力して予測値とすることを特徴とする請求項４に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項７】
前記各フィルタ係数のうち前記高周波成分の第３のフィルタ係数に対する第３予測手段は、前記フィルタ処理が４画素単位に行われるものである場合において、前記４画素の両端２画素の差分値であるフィルタ係数の予測値の1/3を前記４画素の中央２画素の差分値に係る予測値とすることを特徴とする請求項４に記載の画像データ圧縮装置。
【請求項８】
１次元サブバンド符号化により画像データを圧縮するためのプログラムであって、コンピュータに、
１次元サブバンド符号化にしたがって抽出した所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分のフィルタ係数に係る係数値及び前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値を算出するステップ、
算出された前記低周波成分のフィルタ係数に係る係数値に対して予測処理を行うステップ、
算出された前記高周波成分のフィルタ係数に係る係数値に対して異なる予測処理を行うステップ、
前記低周波成分及び前記高周波成分に対する前記予測処理により予測された予測値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分に対するフィルタ係数に係る係数値から次回の予測に使用する予測係数値を算出するステップ、
算出された予測係数値を保持するステップ、
保持された予測係数値と算出された前記低周波成分及び前記高周波成分に対するフィルタ係数に係る係数値の差分を算出し、該差分を量子化してから符号化又は前記差分をもとに符号化するステップ、
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
画像データを１次元サブバンド符号化により圧縮する画像データ圧縮装置で圧縮された画像データを復号する画像データ復号装置であって、
前記１次元サブバンド符号化にしたがって抽出される所定の複数画素をフィルタ処理して低周波成分と高周波成分に分離し分離した前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値を算出し、該係数値に対してそれぞれ異なる予測を行う予測手段を有する予測器を備え、
該予測器から抽出された予測値と前記圧縮された画像データを逆符号化器および逆量子化器を介して得た予測誤差量子化値とを加算して次のフィルタ係数に係る係数予測値を得るとともに前記低周波成分及び前記高周波成分の各フィルタ係数に係る係数値を復号しかつ逆フィルタ処理を実行して前記１次元サブバンド符号化にしたがって抽出された所定の複数画素に対応する復号画素群を復元して画像データを得ることを特徴とする画像データ復号装置。
【手続補正書】
【提出日】平成21年11月17日(2009.11.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１４】
2008126139.tif 000021
【国際調査報告】
2008126139.tif 000022
2008126139.tif 000023
2008126139.tif 000024
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