(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素で構成される第１の画像データを、複数の誤差修正画素で構成され劣化の低減した第２の画像データに変換する画像変換方法において、
上記第１の画像データの修正される注目画素及び当該注目画素近傍の近傍画素それぞれの第１の近傍領域内に分布する上記複数の画素の階調方向のレベル分布の状態に応じて、
上記注目画素及び上記近傍画素それぞれを当該複数の画素の上記階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第１のクラス分類ステツプと、
上記クラス毎に学習によつて求められた第１の予測係数が予め記憶された第１の記憶手段から、上記第１のクラス分類ステツプで求められた上記クラスそれぞれに応じた当該第１の予測係数を読み出す第１の予測係数読出ステツプと、
上記第１の画像データの上記第１の近傍領域内に分布する上記複数の画素の画素値と、
上記第１の予測係数読出ステツプで読み出された上記第１の予測係数との演算によつて、
上記注目画素及び上記近傍画素の画素値に対する第１の修正量をそれぞれ求める第１の演算ステツプと、
上記第１の画像データの上記注目画素の近傍であつて、上記第１の近傍領域よりも広範囲な第２の近傍領域内に分布する上記複数の画素を所定画素数毎に平均化して複数の平均化画素を求め、当該複数の平均化画素の階調方向のレベル分布の状態に応じて、上記注目画素を含む上記平均化画素を複数の上記平均化画素の上記階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第２のクラス分類ステツプと、
上記クラス毎に学習によつて求められた第２の予測係数が予め記憶された第２の記憶手段から、上記第２のクラス分類ステツプで求められた上記クラスに応じた当該第２の予測係数を読み出す第２の予測係数読出ステツプと、
上記第１の画像データの上記第２の近傍領域内に分布する複数の上記平均化画素の画素値と、上記第２の予測係数読出ステツプで読み出された上記第２の予測係数との演算によつて、上記注目画素を含む上記平均化画素の画素値に対する第２の修正量を求める第２の演算ステツプと、
上記第１の演算ステツプで求められた上記第１の修正量それぞれで、上記注目画素及び上記近傍画素の上記画素値それぞれを修正する第１の修正ステツプと、
上記第２の演算ステツプで求められた上記第２の修正量で、上記注目画素を含む上記平均化画素の上記画素値を修正する第２の修正ステツプと、
上記第１の修正ステツプで修正された上記注目画素及び上記近傍画素の上記画素値を平均化し、当該平均化した上記画素値と、上記第２の修正ステツプで修正された上記画素値との演算によつて第３の修正量を求める第３の演算ステツプと、
上記第３の演算ステツプで求められた上記第３の修正量と、上記第１の修正ステツプで修正された上記注目画素の上記画素値との演算によつて上記誤差修正画素を得る画素修正ステツプと
を具えることを特徴とする画像変換方法。
【請求項２】
上記第１の予測係数は、
原画像データである第１の学習用データの画素値と、当該第１の学習用データに対して上記第２の画像データと同程度の誤差を有する第２の学習用データの画素値とを用いた学習によつて上記クラス毎に予め求められたものである
ことを特徴とする請求項１に記載の画像変換方法。
【請求項３】
複数の画素で構成される第１の画像データを、複数の誤差修正画素で構成され劣化の低減した第２の画像データに変換する画像変換方法において、
上記第１の画像データの修正される注目画素及び当該注目画素近傍の近傍画素それぞれの第１の近傍領域内に分布する上記複数の画素の階調方向のレベル分布の状態に応じて、
上記注目画素及び上記近傍画素それぞれを当該複数の画素の上記階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第１のクラス分類ステツプと、
上記クラス毎に学習によつて求められた第１の代表値が予め記憶された第１の記憶手段から、上記第１のクラス分類ステツプで求められた上記クラスそれぞれに応じた当該第１の代表値を第１の修正量として読み出す第１の代表値読出ステツプと、
上記第１の画像データの上記注目画素の近傍であつて、上記第１の近傍領域よりも広範囲な第２の近傍領域内に分布する上記複数の画素を所定画素数毎に平均化して複数の平均化画素を求め、当該複数の平均化画素の階調方向のレベル分布の状態に応じて、上記注目画素を含む上記平均化画素を複数の上記平均化画素の上記階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第２のクラス分類ステツプと、
上記クラス毎に学習によつて求められた第２の代表値が予め記憶された第２の記憶手段から、上記第２のクラス分類ステツプで求められた上記クラスに応じた当該第２の代表値を第２の修正量として読み出す第２の代表値読出ステツプと、
上記第１の代表値読出ステツプで読み出された上記第１の修正量それぞれで、上記注目画素及び上記近傍画素の上記画素値それぞれを修正する第１の修正ステツプと、
上記第２の代表値読出ステツプで読み出された上記第２の修正量で、上記注目画素を含む上記平均化画素の画素値を修正する第２の修正ステツプと、
上記第１の修正ステツプで修正された上記注目画素及び上記近傍画素の上記画素値を平均化し、当該平均化した上記画素値と、上記第２の修正ステツプで修正された上記画素値との演算によつて第３の修正量を求める演算ステツプと、
上記演算ステツプで求められた上記第３の修正量と、上記第１の修正ステツプで修正された上記注目画素の上記画素値との演算によつて上記誤差修正画素を得る画素修正ステツプと
を具えることを特徴とする画像変換方法。
【請求項４】
上記第１の代表値は、
原画像データである第１の学習用データの画素値と、当該第１の学習用データに対して上記第２の画像データと同程度の誤差を有する第２の学習用データの画素値との誤差を求め、
上記クラス毎に上記誤差を加重平均することにより求めたものである
ことを特徴とする請求項３に記載の画像変換方法。
【請求項５】
上記第１の代表値は、
原画像データである第１の学習用データの画素値と、当該第１の学習用データに対して上記第２の画像データと同程度の誤差を有する第２の学習用データの画素値との誤差を求め、
上記クラス毎に上記誤差を正規化することにより求めたものである
ことを特徴とする請求項３に記載の画像変換方法。
【請求項６】
上記第１のクラス分類ステツプにおいて、上記第１の近傍領域内に分布する上記複数の画素の画素値を、適応ダイナミツクレンジ符号化（ＡＤＲＣ）によつて圧縮し、当該圧縮された複数の画素の画素値によつてクラス分類するようにした
ことを特徴とする請求項１に記載の画像変換方法。
【請求項７】
上記第１の画像データは、
適応ダイナミツクレンジ符号化（ＡＤＲＣ）、離散コサンイン変換符号化（ＤＣＴ）、差分量子化（ＤＰＣＭ）又はＢＴＣ（Block Truncation Coding ）により圧縮符号化された後、復号された画像データでなる
ことを特徴とする請求項１に記載の画像変換方法。
【請求項８】
複数の画素で構成される第１の画像データを、複数の誤差修正画素で構成され劣化の低減した第２の画像データに変換する画像変換装置において、
上記第２の画像データの誤差修正画素の位置に応じた位置に存在する上記第１の画像データの注目画素及び当該注目画素近傍の近傍画素それぞれの第１の近傍領域内に分布する上記複数の画素の階調方向のレベル分布の状態に応じて、上記注目画素及び上記近傍画素それぞれを当該複数の画素の上記階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第１のクラス分類手段と、
上記クラス毎に学習によつて求められた第１の予測係数が予め記憶された第１の記憶手段から、上記第１のクラス分類手段で求められた上記クラスそれぞれに応じた当該第１の予測係数を出力する第１の予測係数出力手段と、
上記第１の画像データの上記第１の近傍領域内に分布する上記複数の画素の画素値と、
上記第１の予測係数出力手段から出力された上記第１の予測係数との演算によつて、上記注目画素及び上記近傍画素の画素値に対する第１の修正量をそれぞれ求める第１の演算手段と、
上記第１の画像データの上記注目画素の近傍であつて、上記第１の近傍領域よりも広範囲な第２の近傍領域内に分布する上記複数の画素を所定画素数毎に平均化して複数の平均化画素を求め、当該複数の平均化画素の階調方向のレベル分布の状態に応じて、上記注目画素を含む上記平均化画素を複数の上記平均化画素の階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第２のクラス分類手段と、
上記クラス毎に学習によつて求められた第２の予測係数が予め記憶された第２の記憶手段から、上記第２のクラス分類手段で求められた上記クラスに応じた当該第２の予測係数を出力する第２の予測係数出力手段と、
上記第１の画像データの上記第２の近傍領域内に分布する複数の上記平均化画素の画素値と、上記第２の予測係数出力手段から出力された上記第２の予測係数との演算によつて、上記注目画素を含む上記平均化画素の画素値に対する第２の修正量を求める第２の演算手段と、
上記第１の演算手段で求められた上記第１の修正量それぞれで、上記注目画素及び上記近傍画素の上記画素値それぞれを修正する第１の修正手段と、
上記第２の演算手段で求められた上記第２の修正量で、上記注目画素を含む上記平均化画素の上記画素値を修正する第２の修正手段と、
上記第１の修正手段で修正された上記注目画素及び上記近傍画素の上記画素値を平均化し、当該平均化した上記画素値と、上記第２の修正手段で修正された上記画素値との演算によつて第３の修正量を求める第３の演算手段と、
上記第３の演算手段で求められた上記第３の修正量と、上記第１の修正手段で修正された上記注目画素の上記画素値との演算によつて上記誤差修正画素を得る画素修正手段と
を具えることを特徴とする画像変換装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【目次】
以下の順序で本発明を説明する。
産業上の利用分野
従来の技術（図１０及び図１１）
発明が解決しようとする課題（図１０及び図１１）
課題を解決するための手段（図１〜図５）
作用（図１〜図５）
実施例
（１）全体構成（図１〜図５）
（２）係数メモリの作成（図６）
（３）実施例の動作（図１〜図５）
（４）実施例の効果
（５）他の実施例
発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】
本発明は画像変換方法及び装置に関し、特に伝送又は記録のために圧縮符号化された画像信号を復号する場合に適用して好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】
従来、例えばテレビ会議システムなどのように画像信号を遠隔地に伝送するいわゆる画像信号伝送システムや、画像信号をデイジタル化してビデオテープレコーダやビデオデイスクレコーダに記録し再生する装置においては、伝送路や記録媒体を効率的に利用するため、デイジタル化した画像信号の相関を利用して有意情報を効率的に符号化することにより伝送情報量や記録情報量を削減し、伝送効率や記録効率を高めるようになされている。
【０００４】
具体的には、画像データを高能率圧縮符号化することにより、伝送するデータ量を大幅に削減する。この高能率符号化の一手法としてＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）符号化が提案されている（例えば特開昭61-144989 号公報参照）。
【０００５】
このＡＤＲＣ符号化を実現するＡＤＲＣエンコーダは、図１０に示すように構成されている。図１０において、ＡＤＲＣエンコーダ１はアナログデイジタル変換回路（Ａ／Ｄ）２によつて入力画像信号Ｓ１を１画素当り８ビツトのデイジタルデータに変換した後、ブロツク化回路３に供給する。ブロツク化回路３は画像データを８画素×８ライン程度のブロツクに分割する。
【０００６】
最大値算出回路４はブロツク内の最大画素値ＭＡＸを求め、最小値算出回路５はブロツク内の最小画素値ＭＩＮを求める。そして最大画素値ＭＡＸ及び最小画素値ＭＩＮが差分回路７に与えられ、さらに最小画素値ＭＩＮが差分回路８及びフレーム化回路１０に与えられる。この結果差分回路７からはブロツク内のダイナミツクレンジＤＲが出力され、これがフレーム化回路１０に送出される。また差分回路８では、遅延回路６を介して入力された各画素値と最小画素値ＭＩＮとの差分演算が行われ、この結果得られた差分値が適応量子化回路９に送出される。
【０００７】
適応量子化回路９は、ブロツク内の各画素値をＬi としたとき、次式
【数１】
0003716997.tif 000002
の演算に基づく再量子化を行う。この結果８ビツトで表現されていた各画素は、これよりも小さいｎビツトの量子化コードＸi で表現されることになり、画像情報量が有効に削減される。フオーマツト化回路１０は、ブロツク内ダイナミツクレンジＤＲ、最小画素値ＭＩＮ及び量子化コードＸi を伝送路や記録系の種類に応じてフオーマツトすることにより伝送画像データＳ２を形成する。
かくしてＡＤＲＣエンコーダ１においては、１画素当り８ビツトの画像情報をそのまま伝送する場合と比較して、情報量が格段に削減された伝送画像データＳ２を得ることができる。
【０００８】
この伝送画像データＳ２を復号するＡＤＲＣデコーダは、図１１に示すように構成されている。すなわちＡＤＲＣデコーダ１１はフレーム分解回路１２に伝送画像データＳ２を入力すると、これを最小画素値ＭＩＮ、ブロツク内ダイナミツクレンジＤＲ及び量子化コードＸi に分解し、このうちブロツク内ダイナミツクレンジＤＲ及び量子化コードＸi を適応逆量子化回路１３に供給すると共に、最小画素値ＭＩＮを加算回路１４に供給する。
【０００９】
ここで適応逆量子化回路１３及び加算回路１４は、次式
【数２】
0003716997.tif 000003
の演算を行うことにより、各画素についての復号値Ｌi ′求め、これを復号画像データＳ３として出力する。この復号画像データＳ３はデイジタルアナログ変換回路１５によりアナログ変換され、このようにして復元画像信号Ｓ４が形成される。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述したＡＤＲＣエンコーダ１は、適応量子化回路９によつて（１）式の演算を行う際、少数部分を切り捨てて量子化コードＸi を整数化するようになされている。従つて量子化コードＸi には、この丸め込みの分だけ、実際の画素値との間に誤差が生じるようになる。このため復号側では、この誤差分だけ復元画像の画質が劣化する問題がある。
【００１１】
かかる課題を解決するため従来、デコーダ側において、注目する復号画素の周辺画素の状態を観察し、この周辺画素の状態に応じて丸め誤差を補正する方法が提案されている。しかしながら、この種の方法においては、注目復号画素の最近傍の画素による局所的な特徴のみを考慮しているために、真値に近い復号画素値を得る点で未だ不十分であつた。例えば、注目復号画素の近傍の画素が原画に対してどちらかに偏つていた場合には、このオフセツトに基づくオフセツト変動が発生し、これに基づく復元画像の劣化が発生する問題があつた。
【００１２】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、画像信号を圧縮符号化して伝送又は記録した場合に、圧縮符号化に基づく復号側での画質劣化を低減することより一段と原画に近い復元画像を得ることができる画像変換方法及び装置を提案しようとするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明においては、複数の画素で構成される第１の画像データＳ３を、複数の誤差修正画素ｙ′で構成され劣化の低減した第２の画像データＳ４に変換する画像変換方法において、第１の画像データＳ３の修正される注目画素ｙ及び当該注目画素ｙ近傍の近傍画素ｘ１〜ｘ８それぞれの第１の近傍領域内に分布する複数の画素ｘ１〜ｘ８の階調方向のレベル分布の状態に応じて、注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８それぞれを当該複数の画素ｘ１〜ｘ８の階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第１のクラス分類ステツプと、クラス毎に学習によつて求められた第１の予測係数ｗ１〜ｗ８が予め記憶された第１の記憶手段２６から、第１のクラス分類ステツプで求められたクラスそれぞれに応じた当該第１の予測係数ｗ１〜ｗ８を読み出す第１の予測係数読出ステツプと、第１の画像データＳ３の第１の近傍領域内に分布する複数の画素ｘ１〜ｘ８の画素値と、第１の予測係数読出ステツプで読み出された第１の予測係数ｗ１〜ｗ８との演算によつて、注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８の画素値に対する第１の修正量δｙをそれぞれ求める第１の演算ステツプと、第１の画像データＳ３の注目画素ｙの近傍であつて、第１の近傍領域よりも広範囲な第２の近傍領域内に分布する複数の画素ｘ１〜ｘ８を所定画素数毎に平均化して複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８、Ｍを求め、当該複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８の階調方向のレベル分布の状態に応じて、注目画素ｙを含む平均化画素Ｍを複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８の階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第２のクラス分類ステツプと、クラス毎に学習によつて求められた第２の予測係数Ｗ１〜Ｗ８が予め記憶された第２の記憶手段４３から、第２のクラス分類ステツプで求められたクラスに応じた当該第２の予測係数Ｗ１〜Ｗ８を読み出す第２の予測係数読出ステツプと、第１の画像データＳ３の第２の近傍領域内に分布する複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８の画素値と、第２の予測係数読出ステツプで読み出された第２の予測係数Ｗ１〜Ｗ８との演算によつて、注目画素ｙを含む平均化画素Ｍの画素値に対する第２の修正量δＭを求める第２の演算ステツプと、第１の演算ステツプで求められた第１の修正量δｙそれぞれで、注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８の画素値それぞれを修正する第１の修正ステツプと、第２の演算ステツプで求められた第２の修正量δＭで、注目画素ｙを含む平均化画素Ｍの画素値を修正する第２の修正ステツプと、第１の修正ステツプで修正された注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８の画素値（ｙ＋δｙ、ｘ１＋δｘ１、ｘ２＋δｘ２、……、ｘ８＋δｘ８）を平均化し、当該平均化した画素値Ｍ′と、第２の修正ステツプで修正された画素値（Ｍ＋δＭ）との演算によつて第３の修正量δＳを求める第３の演算ステツプと、第３の演算ステツプで求められた第３の修正量δＳと、第１の修正ステツプで修正された注目画素ｙの画素値（ｙ＋δｙ）との演算によつて誤差修正画素ｙ′を得る画素修正ステツプとを設けるようにした。
【００１４】
また本発明においては、複数の画素で構成される第１の画像データＳ３を、複数の誤差修正画素ｙ′で構成され劣化の低減した第２の画像データＳ４に変換する画像変換装置２０において、第２の画像データＳ４の誤差修正画素ｙ′の位置に応じた位置に存在する第１の画像データＳ３の注目画素ｙ及び当該注目画素ｙ近傍の近傍画素ｘ１〜ｘ８それぞれの第１の近傍領域内に分布する複数の画素ｘ１〜ｘ８の階調方向のレベル分布の状態に応じて、注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８それぞれを当該複数の画素ｘ１〜ｘ８の階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第１のクラス分類手段２５と、クラス毎に学習によつて求められた第１の予測係数ｗ１〜ｗ８が予め記憶された第１の記憶手段２６から、第１のクラス分類手段２５で求められたクラスそれぞれに応じた当該第１の予測係数ｗ１〜ｗ８を出力する第１の予測係数出力手段２６と、第１の画像データＳ３の第１の近傍領域内に分布する複数の画素ｘ１〜ｘ８の画素値と、第１の予測係数出力手段２６から出力された第１の予測係数ｗ１〜ｗ８との演算によつて、注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８の画素値に対する第１の修正量δｙをそれぞれ求める第１の演算手段２８Ａ〜２８Ｈ及び２９と、第１の画像データＳ３の注目画素ｙの近傍であつて、第１の近傍領域よりも広範囲な第２の近傍領域内に分布する複数の画素ｘ１〜ｘ８を所定画素数毎に平均化して複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８、Ｍを求め、当該複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８の階調方向のレベル分布の状態に応じて、注目画素ｙを含む平均化画素Ｍを複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８の階調方向のレベル分布の状態に応じたクラスに分類する第２のクラス分類手段４２と、クラス毎に学習によつて求められた第２の予測係数Ｗ１〜Ｗ８が予め記憶された第２の記憶手段４３から、第２のクラス分類手段４２で求められたクラスに応じた当該第２の予測係数Ｗ１〜Ｗ８を出力する第２の予測係数出力手段４３と、第１の画像データＳ３の第２の近傍領域内に分布する複数の平均化画素Ｍ１〜Ｍ８の画素値と、第２の予測係数出力手段４３から出力された第２の予測係数Ｗ１〜Ｗ８との演算によつて、注目画素ｙを含む平均化画素Ｍの画素値に対する第２の修正量δＭを求める第２の演算手段４５Ａ〜４５Ｈ及び４６と、第１の演算手段２８Ａ〜２８Ｈ及び２９で求められた第１の修正量δｙそれぞれで、注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８の画素値それぞれを修正する第１の修正手段３１と、第２の演算手段４５Ａ〜４５Ｈ及び４６で求められた第２の修正量δＭで、注目画素ｙを含む平均化画素Ｍの画素値を修正する第２の修正手段４８と、第１の修正手段３１で修正された注目画素ｙ及び近傍画素ｘ１〜ｘ８の画素値（ｙ＋δｙ、ｘ１＋δｘ１、ｘ２＋δｘ２、……、ｘ８＋δｘ８）を平均化し、当該平均化した画素値Ｍ′と、第２の修正手段４８で修正された画素値（Ｍ＋δＭ）との演算によつて第３の修正量δＳを求める第３の演算手段５０及び５２と、第３の演算手段５０及び５２で求められた第３の修正量δＳと、第１の修正手段３１で修正された注目画素ｙの画素値（ｙ＋δｙ）との演算によつて誤差修正画素ｙ′を得る画素修正手段５４とを設けるようにした。
【００１５】
【作用】
従つて本発明は、第１の画像データＳ３において注目画素ｙの局所的な周辺画素ｘ１〜ｘ８の状態に応じた第１の修正量δｙを求めると共に、注目画素Ｍの大局的な周辺画素Ｍ１〜Ｍ８の状態に応じた第２の修正量δＭを求める。そして本発明は、これら第１及び第２の修正量δｙ及びδＭの両方に基づいて注目画素ｙの画素値を修正して誤差修正画素ｙ′を求めるようにしたことにより、第１の画像データＳ３の注目画素ｙからこれに生じている圧縮誤差をキヤンセルしたほぼ真値に近い誤差修正画素ｙ′を得ることができる。
この結果一段と原画に近い復元画像を得ることができる。
【００１６】
【実施例】
以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。
【００１７】
（１）全体構成
図１１との対応部分に同一符号を付して示す図１において、２０は全体として画像信号復号装置を示し、ＡＤＲＣ符号化された伝送画像データＳ２を入力する。画像信号復号装置２０は加算回路１４から出力される復号画像データＳ３を時系列変換回路２１によつて所定の順序に時系列変換した後、続く適応復号回路２２に供給する。
【００１８】
適応復号回路２２は、図２に示すように、下位階層適応復号回路２３及び上位階層適応復号回路２４によつて構成されており、復号画像データＳ３を下位階層適応復号回路２３及び上位階層適応復号回路２４に入力する。下位階層適応復号回路２３は復号画像データＳ３で表わされる解像度レベルで注目復号対象画素の近傍画素を参照しながら注目復号対象画素の圧縮符号化による誤差分を修正することにより下位階層修正復号データＳ６を得、これを上位階層適応復号回路２４に送出する。
【００１９】
上位階層適応復号回路２４は、復号画像データＳ３から当該復号画像データＳ３で表わされる解像度レベルよりも解像度の低い上位階層復号画像データを形成し、当該上位階層復号画像データを用いて、下位階層適応復号回路２３よりも広い領域で、注目復号対象画素の周辺の状態を参照しながら注目復号対象画素の圧縮符号化による誤差分を修正する。上位階層適応復号回路２４は、最終的に上位階層での修正結果に下位階層適応復号回路２３で求めた下位階層修正復号データＳ６を加味することにより修正復号データＳ４を形成する。
【００２０】
従つて適応復号回路２２は、下位階層適応復号回路２３によつて局所的な周辺画素の状態に応じて圧縮誤差分を修正すると共に、上位階層適応復号回路２４によつて大局的な周辺画素の状態に応じて圧縮誤差分を修正することにより、注目復号画素の局所的な周辺画素のみを見ながら圧縮誤差分を修正しようとする場合に比して、一段と圧縮誤差の少ない修正復号データＳ４を得ることができる。
【００２１】
実施例の場合、この適応復号に用いる下位階層画素及び上位階層画素は、図３に示すように設定する。すなわち図３において、注目する復号画素をｙとすると、その周辺の８画素ｘ１〜ｘ８の状態を参照しながら下位階層での適応復号処理を行う。また上位階層の適応復号処理では、先ず注目復号画素ｙを含む９画素の平均により上位階層画素Ｍを形成すると共に、当該上位階層画素Ｍを中心として同様に９画素平均により複数の上位階層画素Ｍ１〜Ｍ８を生成する。そして上位階層画素Ｍを周辺の上位階層画素Ｍ１〜Ｍ８の状態を参照しながら復号する。
【００２２】
実際上、下位階層適応復号回路２３は、図４に示すように構成されている。図４において、下位階層適応復号回路２３は注目復号画素ｙの周辺画素ｘ1 〜ｘ8 をＡＤＲＣ回路２５に入力する。ＡＤＲＣ回路２５は、各々８ビツトで表現されている各画素ｘ1 〜ｘ8 を１ビツトに圧縮することによりパターン圧縮データＳ１０を形成し、これを係数メモリ２６に送出する。換言すればＡＤＲＣ回路２５は、注目復号画素ｙをその周辺の画素ｘ1 〜ｘ8 の状態に応じてパターン圧縮データＳ１０で表わされるいずれかのクラスにクラス分類するのである。
【００２３】
係数メモリ２６は、各クラス毎に予め後述の学習により求められた予測係数ｗ1 〜ｗ8 が格納されており、パターン圧縮データＳ１０を読出しアドレスとしてそのクラスに対応した予測係数ｗ1 〜ｗ8 を出力する。この予測係数ｗ1 〜ｗ8 は、それぞれ乗算回路２８Ａ〜２８Ｈにおいて、遅延回路（ＤＬ）２７Ａ〜２７Ｈを介して供給された各画素値ｘ1 〜ｘ8 と掛け合わされる。そして各乗算結果が加算回路２９において加算されることにより、注目復号画素ｙの復号誤差値δｙが算出される。
【００２４】
すなわち乗算回路２８Ａ〜２８Ｈ及び加算回路２９において、次式
【数３】
0003716997.tif 000004
が演算されて復号誤差値δｙが求められる。
【００２５】
この復号誤差値δｙは、加算回路３１によつて、遅延回路３０を介して入力された注目復号画素値ｙと加算される。このようにして下位階層適応復号回路２３は局所的な周辺画素ｘ1 〜ｘ8 を用いて算出した復号誤差値δｙにより復号画素値ｙを修正することにより、下位階層修正復号データＳ６（ｙ＋δｙ）を形成するようになされている。
【００２６】
また下位階層適応復号回路２３は、この一連の処理を周辺８画素ｘ1 〜ｘ8 それぞれについて下位階層のブロツクを動かしながら行うことにより、各画素ｘ1 、ｘ2 、……、ｘ8 についての修正復号データｘ1 ＋δｘ1 、ｘ2 ＋δｘ2 、……、ｘ8 ＋δｘ8 も求める。
【００２７】
一方、上位階層適応復号回路２４は、図５に示すように構成されている。図５において、上位階層適応復号回路２４は復号画像データＳ３を平均値算出回路４０に入力し、当該平均値算出回路４０によつて９画素毎の平均値を求めることにより、図３に示す平均画素値Ｍ1 〜Ｍ8 及びＭを算出する。時系列変換回路４１は平均画素値Ｍ1 〜Ｍ8 及びＭを所定の順序に時系列変換し、このうち平均画素値Ｍ1 〜Ｍ8 をＡＤＲＣ回路４２に送出する。
【００２８】
ＡＤＲＣ回路４２は、各画素値Ｍ1 〜Ｍ8 を１ビツトに圧縮することによりパターン圧縮データＳ２０を形成し、これを係数メモリ４３に送出する。換言すればＡＤＲＣ回路４２は、注目復号画素ｙを含む平均画素Ｍをその周辺の平均画素Ｍ1 〜Ｍ8 の状態に応じてパターン圧縮データＳ２０で表わされるいずれかのクラスにクラス分類するのである。
【００２９】
係数メモリ４３は、各クラス毎に予め後述の学習により求められた予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 が格納されており、パターン圧縮データＳ２０を読出しアドレスとしてそのクラスに対応した予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 を出力する。この予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 は、それぞれ乗算回路４５Ａ〜４５Ｈにおいて、遅延回路（ＤＬ）４４Ａ〜４４Ｈを介して供給された各平均画素値Ｍ1 〜Ｍ8 と掛け合わされる。そして各乗算結果が加算回路４６において加算されることにより、平均画素値Ｍの復号誤差値δＭが算出される。
【００３０】
すなわち乗算回路４５Ａ〜４５Ｈ及び加算回路４６において、次式
【数４】
0003716997.tif 000005
が演算されて復号誤差値δＭが求められる。
【００３１】
この復号誤差値δＭは、加算回路４８によつて、遅延回路４７を介して入力された平均画素値Ｍと加算される。このようにして上位階層データＭ1 〜Ｍ8 を用いた大局的な適応復号処理によつて、上位階層修正復号データＳ２１（Ｍ＋δＭ）が形成される。
【００３２】
また上位階層適応復号回路２４においては、下位階層適応復号回路２３から与えられた下位階層修正復号データＳ６を時系列変換回路４９に入力する。ここで時系列変換回路４９及び続く平均値算出回路５０は、下位階層適応復号処理により得た下位階層修正復号データＳ６から上位階層修正復号データＳ２１（Ｍ＋δＭ）に対応する位置の上位階層データを形成する。
【００３３】
具体的には、時系列変換回路４９は、図３のｙ及びｘ1 〜ｘ8 について上述の下位階層適応復号によつて求められた下位階層修正復号データ（ｙ＋δｙ、ｘ1 ＋δｘ1 、ｘ2 ＋δｘ2 、……、ｘ8 ＋δｘ8 ）を集めて、これを続く平均値算出回路５０に送出する。平均値算出回路５０は、次式
【数５】
0003716997.tif 000006
によつて、９個の下位階層修正復号データの平均演算を行うことにより下位階層修正平均データＭ′を算出する。
【００３４】
上位階層適応復号回路２４は、差分回路５２に、上位階層修正復号データＳ２１（Ｍ＋δＭ）を供給すると共に、遅延回路５１を介して下位階層修正平均データＭ′を供給する。従つて差分回路５２では、上位階層における適応復号処理及び下位階層における適応復号処理の両方を加味した復号誤差データδＳが得られる。
【００３５】
この復号誤差データδＳは、加算回路５４において、遅延回路５３を介して供給された注目下位階層修正復号データＳ６（ｙ＋δｙ）と加算される。このようにして加算回路５４からは、下位階層適応復号処理及び上位階層適応復号処理を施すことにより形成された最終的な修正復号データＳ４（ｙ′）が出力される。
【００３６】
（２）係数メモリの作成
次に学習による係数メモリ２６及び４３の作成方法について説明する。ここで係数メモリ２６及び４３は、図６に示すような係数メモリ作成回路６０によつて作成することができる。係数メモリ作成回路６０は、係数メモリ２６に格納する予測係数Ｋ１（ｗ1 〜ｗ8 ）を作成する第１の予測係数作成部６１と、係数メモリ４３に格納する予測係数Ｋ２（Ｗ1 〜Ｗ8 ）を作成する第２の予測係数作成部６２とにより構成されている。
【００３７】
第１の予測係数作成部６１は、画質劣化の無い原画像データＳ３０を入力すると、これをＡＤＲＣエンコーダ６３及びＡＤＲＣデコーダ６４を介して時系列変化回路６５に送出する。これにより第１の予測係数作成部６１は、下位階層適応復号回路２３が入力する復号画像データＳ３と同程度の復号誤差のある復号画像データＳ３１を形成する。
【００３８】
時系列変換回路６５は、復号画像データＳ３１に含まれる各画素を所定の順序に時系列変換してＡＤＲＣ回路６６に送出する。実際上、時系列変換回路６５は、図３に示すように、注目復号画素ｙを中心としてその周辺の８画素を配列して出力する。また時系列変換回路６５は注目復号画素ｙを差分回路６９に送出する。
【００３９】
ＡＤＲＣ回路６６は、下位階層適応復号回路２３のＡＤＲＣ回路２５（図４）と同様の構成でなり、入力した各画素値ｘ1 〜ｘ8 を１ビツトに圧縮することによりパターン圧縮データＳ３２を形成し、これを係数選定回路６７に送出する。また第１の予測係数作成部６１は、原画像データＳ３０に含まれる注目復号画素の真値を遅延回路６８を介して差分回路６９に供給する。この結果差分回路６９では、注目復号画素ｙの真値からの復号誤差値δｙが算出される。
【００４０】
係数選定回路６７はパターン圧縮データＳ３２を入力すると共に、注目復号画素周辺の復号画素値ｘ1 〜ｘ8 及び注目復号画素ｙの真値からの復号誤差値δｙを入力し、パターン圧縮データＳ３２で表わされる各クラス毎に、復号誤差値δｙと復号画素値ｘ1 〜ｘ8 との相関関係を表わす予測係数Ｋ１を最小二乗法を用いた学習により求める。
【００４１】
すなわち係数選定回路６７は、先ず復号画素値ｘ1 、ｘ2 、……、ｘ8 にそれぞれ係数ｗ1 、ｗ2 、……、ｗ8 を掛けることにより、復号誤差値δｙを周辺の復号画素値ｘ1 〜ｘ8 と係数ｗ1 〜ｗ8 との線形一次結合により表わす。具体的には、係数選定回路６７は同じクラスの復号誤差値δｙ1 〜δｙn それぞれについて、周辺復号画素値ｘ(N.M) （但し、Ｎ＝１、２、……ｎ、Ｍ＝１、２、……、８とする）と係数ｗ1 〜ｗ8 との線形一次結合式を立てて、この係数ｗ1 〜ｗ8 を最小二乗法により求める。
【００４２】
これについて説明すると、先ず復号誤差値δｙ1 〜δｙn の行列式Ｙは、周辺復号画素値ｘ(N.M) の行列式Ｘと係数ｗ1 〜ｗ8 の行列式Ｗを用いて、次式
【数６】
0003716997.tif 000007
でなる観測方程式の形で表わすことができる。但し（６）式において、ｎは同一クラスの注目画素数を表わす。
【００４３】
ここで（６）式の連立方程式を解くことにより係数ｗ1 〜ｗ8 を求めればよい。これを最小二乗法の演算により解く。すなわち先ず、（６）式を残差行列Ｅを用いて、次式
【数７】
0003716997.tif 000008
のように残差方程式の形に表現し直す。
【００４４】
ここで（７）式から各係数ｗ1 〜ｗ8 の最確値を求めるためには、ｅ12＋ｅ22＋……＋ｅn 2 を最小にする条件、すなわち次式
【数８】
0003716997.tif 000009
なる８個の条件を入れてこれを満足する各係数ｗ1 〜ｗ8 を見つければ良い。ここで（７）式より、次式
【数９】
0003716997.tif 000010
を得、（８）式の条件をｉ＝１、２、……、８について立てればそれぞれ、次式
【数１０】
0003716997.tif 000011
が得られる。ここで（７）式及び（１０）式から次式の正規化方程式が得られる。
【数１１】
0003716997.tif 000012
【００４５】
ここで（１１）式で表わされる正規化方程式は未知数が８個だけある連立方程式であるから、これにより最確値である各係数ｗ1 〜ｗ8 を求めることができる。正確には（１１）式でｗi にかかる（Σｘjkｘjl）（但しｊ＝１、……、ｎ、ｋ＝１、……、８、ｌ＝１、……、８）のマトリクスが正則であれば解くことができる。実際には、Gauss-Jordanの消去法（掃き出し法）を用いて連立方程式を解く。
【００４６】
実際上係数選定回路６７は、図７に示すように構成されている。すなわち係数選定回路６７は復号画素値ｘ1 〜ｘn 及び誤差δｙを正規化方程式生成回路１００に入力し、当該正規化方程式生成回路１００によつてクラス毎に（１１）式で表わされるような正規化方程式を生成し、続くＣＰＵ演算回路１０３によつて掃き出し法の演算によりクラス毎の係数組ｗ1 〜ｗ8 を求める。
【００４７】
正規化方程式生成回路１００は先ず乗算器アレイ１０１によつて各画素同士の乗算を行う。乗算器アレイ１０１は、図８に示すように構成されており、四角で表わす各セル毎に画素同士の乗算を行い、これにより得た各乗算結果を続く加算器メモリ１０２に与える。
【００４８】
加算器メモリ１０２は、図９に示すように、乗算器アレイ１０１と同様に配列された複数のセルでなる加算器アレイ１０５とメモリ（又はレジスタ）アレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……とにより構成されている。メモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……はクラス数分（実施例の場合、ＡＤＲＣ回路６６により分類される２５６クラス分）設けられており、パターン圧縮データＤ３２をデコードするインデツクスデコーダ１０４の出力（クラス）に応答して一つのメモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……が選択され、選択されたメモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……の格納値が加算器アレイ１０５に帰還される。このとき加算器アレイ１０５により得られる加算結果が再び対応するメモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……に格納される。
【００４９】
このようにして乗算器アレイ１０１、加算器アレイ１０５及びメモリアレイ１０６によつて積和演算が行われ、パターン圧縮データＤ３２によつて決定されるクラス毎にメモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……のいずれかが選択されて、積和演算の結果によつてメモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……の内容が更新される。
【００５０】
なお、各々のアレイの位置は（１１）式で表わされる正規化方程式のｗi にかかる（Σｘjkｘjl）（但し、ｊ＝１、……、ｎ、ｋ＝１、……、８、ｌ＝１、……、８）の位置に対応する。（１１）式の正規化方程式を見れば明らかなように右上の項を反転すれば左下と同じものになるため、各アレイは三角形の形状をしている。
【００５１】
このようにして、ある一定期間の間に積和演算が行われて各画素位置毎のさらに各クラス毎の正規化方程式が生成される。クラス毎の正規化方程式の各項の結果はそれぞれのクラスに対応するメモリアレイ１０６Ａ、１０６Ｂ、……に記憶されており、次にそれらのクラス毎の正規化方程式の各項が掃き出し法演算を実現するＣＰＵ演算回路１０３によつて計算される。この結果各クラス毎の係数組ｗ1 〜ｗ8 が求められ、当該係数組ｗ1 〜ｗ8 を図６に示すように予測係数Ｋ１として係数メモリ２６の対応するクラスのアドレスに書き込む。
【００５２】
次に係数メモリ４３に格納する予測係数Ｋ２（Ｗ1 〜Ｗ8 ）を作成する第２の予測係数作成部６２の構成について説明する。第２の予測係数作成部６２は時系列変換回路６５の出力である復号画素ｘ1 〜ｘ8 及びｙを平均値算出回路７０に入力してここで９画素毎の平均値を算出することにより上位階層復号データＳ３３を形成し、これを時系列変換回路７１に送出する。
【００５３】
時系列変換回路７１は、上位階層復号データＳ３３に含まれる復号画素を所定の順序に配列してＡＤＲＣ回路７２に送出する。実際上、時系列変換回路７１は、図３に示すように、注目上位階層復号画素Ｍを中心としてその周辺の８個の画素Ｍ1 〜Ｍ8 を配列してＡＤＲＣ回路７２に送出する。また時系列変換回路７１は注目上位階層復号画素Ｍを差分回路７７に送出する。
【００５４】
ＡＤＲＣ回路７２は、上述したＡＤＲＣ回路６６と同様の構成でなり、入力した各上位階層復号画素Ｍ1 〜Ｍ8 を１ビツトに圧縮することによりパターン圧縮データＳ３４を形成し、これを係数選定回路７３に送出する。
【００５５】
また第２の予測係数作成部６１は、原画像データＳ３０に含まれる真値を時系列変換回路７４を介して平均値算出回路７５に入力する。平均値算出回路７５は注目上位階層復号画素Ｍに対応する真の上位階層画素を算出し、当該算出結果を遅延回路７６を介して差分回路７７に送出する。この結果差分回路７７では、注目上位階層復号画素Ｍの真値からの復号誤差値δＭが算出される。
【００５６】
係数選定回路７３は上述した係数選定回路６７と同様の構成でなり、パターン圧縮データＳ３４、注目上位階層復号画素Ｍの周辺の上位階層復号画素Ｍ1 〜Ｍ8 及び復号誤差値δＭを入力し、パターン圧縮データＳ３４で表わされるクラス毎にδＭを周辺上位階層復号画素Ｍ1 〜Ｍ8 と予測係数との線形一次結合で表し、最小二乗法の学習によりこの予測係数を解くようになされている。そしてこのようして求められた上位階層画素の予測係数Ｋ２（Ｗ1 〜Ｗ8 ）が係数メモリ４３の対応するクラスのアドレスに書き込まれる。
【００５７】
（３）実施例の動作
以上の構成において、画像信号復号装置２０は圧縮符号化された伝送画像データＳ２を入力すると、先ず伝送画像データＳ２を生成する際に用いた圧縮符号化手法と逆の復号化手法により圧縮符号化データＳ２を復号することで復号画像データＳ３を得る。
【００５８】
この復号画像データＳ３には圧縮符号化時の圧縮誤差が含まれており、この復号画像データＳ３に基づき画像を形成するとその復元画像には画質劣化が生じることになる。
【００５９】
そこで画像信号復号装置２０は、先ず復号画像データＳ３に対して下位階層での修正を行う。すなわち画像信号復号装置２０は、復号画像データＳ３の注目復号対象画素ｙ近傍の複数の復号画素ｘ1 〜ｘ8 の状態に基づき注目復号対象画素ｙをクラス分類し、クラス毎に予め学習により求めた予測係数ｗ1 〜ｗ8 の中からそのクラスに応じた予測係数ｗ1 〜ｗ8 を読み出し、当該予測係数ｗ1 〜ｗ8 と近傍復号画素ｘ1 〜ｘ8 とを線形一次結合することにより、注目復号対象画素ｙの真値からの誤差δｙを算出する。そして、この誤差δｙを復号画素値ｙに加算することにより、下位階層修正復号データＳ６（ｙ＋δｙ）を得る。
【００６０】
このようにして得られた下位階層修正復号データＳ６（ｙ＋δｙ）は言わば局所的な周辺画素の状態を加味した修正データである。画像信号復号装置２０は、この修正データにさらに大局的な周辺画素の状態を加味した修正を行う。すなわち上位階層の適応復号である。
【００６１】
この上位階層適応復号処理を行う際、画像信号復号装置２０は、先ず復号画像データＳ３を用いて上位階層復号データＭ1 〜Ｍ8 及びＭを形成し、上位階層復号データＭ1 〜Ｍ8 の状態に基づき上位階層復号データＭをクラス分類し、真の上位階層データを用いてクラス毎に予め学習により求めた予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 の中からそのクラスに応じた予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 を読み出す。次に読み出した予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 と周辺上位階層復号画素Ｍ1 〜Ｍ8 とを線形一次結合することにより、注目上位階層復号画素Ｍの真値からの誤差δＭを算出する。そして、この誤差δＭを注目上位階層復号画素Ｍに加算することにより、上位階層修正復号データＳ２１（Ｍ＋δＭ）を得る。
【００６２】
次に、画像信号復号装置２０は下位階層修正復号データＳ６（ｙ＋δｙ）を平均化することにより下位階層修正平均データＭ´を求め、当該下位階層修正平均データＭ´と上位階層修正復号データＳ２１（Ｍ＋δＭ）との間で差分演算を行う。この結果下位階層及び上位階層の両方を考慮した復号誤差データδＳが求められる。
【００６３】
画像復号装置２０は、この復号誤差データδＳを元の復号データＳ６（ｙ）に加算することにより最終的な修正復号データＳ４を形成する。かくして局所的及び大局的な周辺画素を加味して適応復号された復号誤差の小さい修正復号データＳ４を得ることができる。
【００６４】
ここで画像復号装置２０においては、下位階層の適応復号及び上位階層の適応復号を行う際に、予め原画像を用いた学習により得た予測係数を用いるようにしているため、圧縮符号化の際の圧縮誤差分を有効に修正することができる。
【００６５】
また下位階層の適応復号により局所的な修正を行うと共に、上位階層の適応復号により大局的な修正を行うようにしたことにより、クラス数の増加による演算量の増加を回避し得ると共に係数メモリ２６、４３に格納するデータ量を削減し得、この結果構成を簡易化することができる。
【００６６】
（４）実施例の効果
以上の構成によれば、注目復号対象画素ｙに対して、局所的な周辺画素ｘ1 〜ｘ8 の状態に応じて下位階層の適応復号処理と共に大局的な周辺画素Ｍ1 〜Ｍ8 の状態に応じて上位階層の適応復号処理を施すことで圧縮の際に発生した誤差をキヤンセルするようにしたことにより、原画に近い復元画像を得ることができる画像信号復号装置２０を実現し得る。
【００６７】
（５）他の実施例
なお上述の実施例においては、先ず下位階層適応復号回路２３を用いて局所的な画素状態に応じた復号誤差値δｙを求め、この復号誤差値δｙを加味した下位階層復号修正データＳ６（ｙ＋δｙ）を平均化することにより下位階層修正平均データＭ′を形成し、次にこの下位階層修正平均データＭ′と上位階層の適応復号処理により形成した上位階層修正復号データＳ２１（Ｍ＋δＭ）との差分をとることで最終的な復号誤差データδＳを得、この復号誤差データδＳを下位階層復号修正データＳ６（ｙ＋δｙ）に加えることにより、原画素データにほぼ等しい修正復号データＳ４（ｙ′）を得るようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は上位階層画素を用いて求めた修正量と下位階層画素を用いて求めた修正量の両方を加味して最終的な復号値を得るようにすれば良い。
【００６８】
例えば、先ず下位階層画素を用いて上述した下位階層適応復号を実行することにより修正量の加味された下位階層の復号画素値を求めた後、この復号画素値を用いて上位階層画素を形成し、次に当該上位階層画素を用いて上位階層の修正量を求め、当該上位階層の修正量を加味することにより最終的な復号画素値を求めるようにしても良い。
【００６９】
またこれとは逆に、先ず上位階層画素を用いて上位階層適応復号を実行することにより修正量の加味された上位階層の復号画素値を求めた後、この上位階層復号画素値を加味して下位階層画素を形成し、次に当該下位階層画素を用いて下位階層の修正量を求め、当該下位階層の修正量を加味することにより最終的な復号画素値を求めるようにしても良い。
【００７０】
また上述の実施例においては、予めクラス毎に学習により求めた予測係数ｗ1 〜ｗ8 及びＷ1 〜Ｗ8 を格納する係数メモリ２６及び４３を設け、この係数メモリ２６及び４３から周辺画素のクラスに応じた予測係数ｗ1 〜ｗ8 及びＷ1 〜Ｗ8 を読み出し、この予測係数ｗ1 〜ｗ8 及びＷ1 〜Ｗ8 と周辺画素とを線形一次結合することにより復号誤差値δｙ及びδＭを求める場合について述べたが、本発明はこれに限らず、予め学習により求めたクラス毎の復号誤差値を代表値として格納するメモリを設けるようにしても良い。そしてこのクラス毎の代表値を周辺画素のクラスによつて読み出して修正量とすれば、上述の実施例と同様の効果を得ることができる。
【００７１】
この場合、メモリに格納する代表値を求める第１の方法としては、加重平均による学習がある。詳述すれば、復号対象画素の修正前の復号値と当該復号値に対応する真の画素値との誤差をクラス毎に積算し、この積算結果を積算した誤差の個数によつて割るといつた処理を様々な画像に対して行うことによりクラス毎の代表値を得るといつた学習である。
【００７２】
また代表値を求める第２の方法としては、正規化による学習がある。詳述すれば、所定ブロツク内の復号対象画素の修正前の復号値と当該復号値に対応する真の画素値との誤差のダイナミツクレンジによつて、そのブロツク内の各誤差からそのブロツクの基準値を減算した値を正規化し、この正規化された値の累積値を累積度数で割るといつた処理を様々な画像に対して行うことによりクラス毎の代表値を得るといつた学習である。
【００７３】
また上述の実施例においては、周辺画素ｘ１〜ｘ８、Ｍ１〜Ｍ８をＡＤＲＣ回路２５、４２によつてビツト圧縮することにより注目復号対象画素ｙ、Ｍをクラス分類した場合について述べたが、クラス分類の方法はビツト圧縮によるものに限らず、例えば注目復号対象画素の周辺画像の相関の強い方向を検出し、当該検出結果に基づいてクラス分類するようにしても良い。
【００７４】
また上述の実施例においては、下位階層の予測係数ｗ1 〜ｗ8 及び上位階層の予測係数Ｗ1 〜Ｗ8 を係数メモリ作成回路６０を用いてハードウエアによつて求める場合について述べたが、本発明はこれに限らず、デイジタル化された画像データを計算機に取り込むことでソフトウエアで求めるようにしても良い。
【００７５】
また上述の実施例においては、下位階層適応復号及び上位階層適応に用いるブロツクを９画素単位で形成した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば１６画素単位で各ブロツクを形成するようにしても良い。
【００７６】
さらに上述の実施例においては、本発明による画像信号復号方法及び装置を、適応ダイナミツクレンジ符号化手段により符号化された伝送画像データを復号する場合に適用したが、本発明はこれに限らず、例えば離散コサイン変換（ＤＣＴ）符号化、差分量子化（ＤＰＣＭ）やＢＴＣ（Block Truncation Coding ）等の圧縮符号化手段により圧縮符号化された圧縮符号化データを復号する場合に広く適用できる。
【００７７】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、第１の画像データにおいて注目画素の局所的な周辺画素の状態に応じた第１の修正量を求めると共に、注目画素の大局的な周辺画素の状態に応じた第２の修正量を求め、これら第１及び第２の修正量の両方に基づいて注目画素の画素値を修正して誤差修正画素を求めるようにしたことにより、第１の画像データの注目画素からこれに生じている圧縮誤差をキヤンセルしたほぼ真値に近い誤差修正画素を得ることができ、かくして画像信号を圧縮符号化して伝送又は記録した場合に、当該圧縮符号化した画像信号を復号して得られる第１の画像データから、一段と原画に近い復元画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像信号復号装置の一実施例の全体構成を示すブロツク図である。
【図２】適応復号回路の構成を示すブロツク図である。
【図３】階層化の説明に供する略線図である。
【図４】下位階層適応復号回路の構成を示すブロツク図である。
【図５】上位階層適応復号回路の構成を示すブロツク図である。
【図６】係数メモリ２６及び４３に格納する予測係数を学習により求める係数メモリ作成回路の構成を示すブロツク図である。
【図７】係数選定回路の構成を示すブロツク図である。
【図８】乗算器アレイの構成を示す略線図である。
【図９】加算器メモリの構成を示す略線図である。
【図１０】ＡＤＲＣエンコーダの構成を示すブロツク図である。
【図１１】従来のＡＤＲＣデコーダの構成を示すブロツク図である。
【符号の説明】
２０……画像信号復号装置、２２……適応復号回路、２３……下位階層適応復号回路、２４……上位階層適応復号回路、２６、４３……係数メモリ、６０……係数メモリ作成回路、Ｓ２……伝送画像データ、Ｓ３……復号画像データ、Ｓ４……修正復号データ、Ｓ６……下位階層修正復号データ、Ｓ１０……パターン圧縮データ、ｙ、ｘ1 〜ｘ8 ……下位階層画素、Ｍ、Ｍ1 〜Ｍ8 ……上位階層画素、ｗ1 〜ｗ8 、Ｗ1 〜Ｗ8 ……予測係数。
【図１】
0003716997.tif 000013
【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】
0003716997.tif 000020
【図９】
0003716997.tif 000021
【図１０】
0003716997.tif 000022
【図１１】
0003716997.tif 000023