(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成するための手段と、
上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を予測するための予測手段と、
上記第１階層の画像信号と上記予測手段からの予測値との差分値を生成するための手段と、
上記第２階層の画像信号および上記差分値を伝送するための手段とからなり、
上記予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素に関する上記予測値を作成するための予測係数が上記決定されたクラス毎に格納されているメモリ手段と、
上記第２階層の画像信号と上記予測係数発生手段からの予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値を生成するための演算手段とを有し、
上記注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の画素の値と上記予測係数の演算によって、上記注目画素の値を作成した時に、作成された値と上記注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の予測係数を予め学習によって求め、求められた上記予測係数が上記メモリ手段に格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化装置。
【請求項２】
第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段と、
上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の予測値を形成するための予測手段と、
上記予測値と受信された上記差分値を加算することによって、上記第１階層の画像信号を形成するための手段とからなり、
上記予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素に関する予測値を作成するための予測係数が上記決定されたクラス毎に格納されているメモリ手段と、
上記第２階層の画像信号と上記メモリ手段からの予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値を生成するための演算手段とを有し、
上記注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の画素の値と上記予測係数の演算によって、上記注目画素の値を作成した時に、作成された値と上記注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の予測係数を予め学習によって求め、求められた上記予測係数が上記メモリ手段に格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置。
【請求項３】
第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段と、
上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の予測値を形成するための第１の予測手段と、
上記予測値と受信された上記差分値を加算することによって、上記第１階層の画像信号を形成するための手段と、
上記第１階層と上記第２階層との間の画素数を有する第３階層の画像信号を上記受信された第２階層の画像信号から予測し、出力するための第２の予測手段とからなり、
上記第１の予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素に関する予測値を作成するための第１の予測係数が上記決定されたクラス毎に格納されている第１のメモリ手段と、
上記第２階層の画像信号と上記第１のメモリ手段からの上記第１の予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値を生成するための演算手段とからなり、
上記注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の画素の値と上記第１の予測係数の演算によって、上記注目画素の値を作成した時に、作成された値と上記注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の第１の予測係数を予め学習によって求め、求められた上記第１の予測係数が上記第１のメモリ手段に格納され、
上記第２の予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素の値を作成するための第２の予測係数が上記決定されたクラス毎に格納されている第２のメモリ手段と、
上記第２階層の画像信号と上記第２のメモリ手段からの上記第２の予測係数に基づいて、上記注目画素に関する上記予測値を生成するための演算手段とを有し、
上記注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の画素の値と上記第２の予測係数の演算によって、上記注目画素の値を作成した時に、作成された値と上記注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の第２の予測係数を予め学習によって求め、求められた上記第２の予測係数が上記第２のメモリ手段に格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置。
【請求項４】
第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成するための手段と、
上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を予測するための予測手段と、
上記第１階層の画像信号と上記予測手段からの予測値との差分値を生成するための手段と、
上記第２階層の画像信号および上記差分値を伝送するための手段とからなり、
上記予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素に関する上記予測値が上記決定されたクラス毎に格納されているメモリ手段とを有し、
クラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として予め学習によって求め、求められた上記予測値が上記メモリ手段に格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化装置。
【請求項５】
請求項４に記載の階層符号化装置において、
学習時に、注目画素を含む複数の画素からなるブロックを形成し、
上記ブロック内のダイナミックレンジによって、上記ブロックの基準値に対する上記注目画素の値を正規化し、
上記正規化された値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として求められ、求められた上記予測値が上記予測値発生手段を構成するメモリ手段に格納され、
上記基準値および上記ダイナミックレンジを使用して、上記メモリ手段の出力が予測値に変換されるようにしたことを特徴とする階層符号化装置。
【請求項６】
請求項１または請求項４に記載の階層符号化装置において、
予め上記予測係数または上記予測値を学習によって求める際に、アクティビィティーが低い領域のデータを学習対象から除外するようにした階層符号化装置。
【請求項７】
第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段と、
上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の予測値を形成するための予測手段と、
上記予測値と受信された上記差分値を加算することによって、上記第１階層の画像信号を形成するための手段とからなり、
上記予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
クラス毎に上記注目画素に関する上記予測値が上記決定されたクラス毎に格納されているメモリ手段とを有し、
クラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として予め学習によって求め、求められた上記予測値が上記メモリ手段に格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置。
【請求項８】
第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号を予測し、上記第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、上記差分値および上記第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
上記第２階層の画像信号を受信し、出力するための手段と、
上記第２階層の画像信号から上記第１階層の画像信号の予測値を形成するための第１の予測手段と、
上記予測値と受信された上記差分値を加算することによって、上記第１階層の画像信号を形成するための手段と、
上記第１階層と上記第２階層との間の画素数を有する第３階層の画像信号を上記受信第２階層の画像信号から予測し、出力するための第２の予測手段とからなり、
上記第１の予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素に関する第１の予測値が上記決定されたクラス毎に格納されている第１のメモリ手段とからなり、
クラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として予め学習によって求め、求められた上記予測値が上記第１のメモリ手段に格納され、
上記第２の予測手段は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の上記第２階層の参照画素の画素値または上記画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類手段と、
上記注目画素に関する第２の予測値が上記決定されたクラス毎に格納されている第２のメモリ手段とを有することを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置。
【請求項９】
請求項７または請求項８に記載の復号装置において、
学習時に、注目画素を含む複数の画素からなるブロックを形成し、
上記ブロック内のダイナミックレンジによって、上記ブロックの基準値に対する上記注目画素の値を正規化し、
上記正規化された値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として求められ、求められた上記予測値が上記予測値発生手段を構成するメモリ手段に格納され、
上記基準値および上記ダイナミックレンジを使用して、上記メモリ手段の出力が予測値に変換されるようにしたことを特徴とする復号装置。
【請求項１０】
請求項３または請求項８に記載の復号装置において、
３階層以上の階層復号化データを得る復号装置であって。
上記第１および第２の予測手段は、上記受信された上記第２階層の画像信号からそれぞれ１回の処理によって予測値を出力することを特徴とする復号装置。
【請求項１１】
請求項２、請求項３、請求項７または請求項８に記載の復号装置において、
予め上記予測係数または上記予測値を学習によって求める際に、アクティビィティーが低い領域のデータを学習対象から除外するようにした復号装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、例えばディジタル画像信号を異なる解像度を表現する複数の信号へ分割し、各信号を符号化して伝送するようにしたディジタル画像信号の階層符号化装置および階層復号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
高解像度画像信号を第１の階層（あるいはレベル）として、これより解像度が低い第２の階層の画像信号、第２の階層の画像信号より解像度が低い第３の階層の画像信号、・・・・を形成する符号化（階層符号化と称される）が提案されている。この符号化によれば、複数の階層の画像信号を一つの伝送路（通信路、記録／再生プロセス）を介して伝送し、受信側では、複数の階層とそれぞれ対応するテレビジョンモニタの何れか一つにより伝送画像データを再生することができる。
【０００３】
より具体的には、標準解像度ビデオ信号、ハイビジョン信号等の高解像度ビデオ信号、コンピュータディスプレーの画像データ、画像データベースを高速検索するための低解像度ビデオ信号等が異なる解像度のビデオ信号として存在している。また、解像度の高低以外に、画像の縮小に対しても、かかる階層符号化を応用することが可能である。
【０００４】
先に提案されている階層符号化装置例えばピラミッド符号化と称される符号化装置の一例を図１５に示す（例えば特開昭６３−３０６７８９号公報参照）。この例は、４階層の符号化であり、第１階層の画像信号に対して、画素数が１／４の第２階層の画像信号、画素数が１／１６の第３階層、画素数が１／６４の第４階層（最上位階層）の画像信号を伝送するものである。図１５に示すように、１で示す入力端子に対して、ディジタル画像信号が供給される。この入力画像信号が第１階層の信号である。
【０００５】
入力画像信号が間引きフィルタ２および減算器５に供給される。間引きフィルタ２に対して、間引きフィルタ３、減算器６および補間フィルタ８が接続される。補間フィルタ８の出力信号が減算器５に供給され、減算器５からは、入力信号と補間出力信号との同一位置の画素毎の差分信号が発生する。この差分信号が符号化器１１を介して第１階層用の出力端子１５に取り出される。
【０００６】
間引きフィルタ３に対して、間引きフィルタ４、減算器７および補間フィルタ９が接続される。減算器６では、間引きフィルタ２の出力信号（第２階層の画像信号）から補間フィルタ９の出力信号が減算される。減算器６からの差分信号が符号化器１２を介して第２階層用の出力端子１６に取り出される。減算器７では、間引きフィルタ３の出力信号（第３階層の画像信号）から補間フィルタ１０の出力信号が減算され、差分信号が符号化器１３を介して第３階層用の出力端子１７に取り出される。間引きフィルタ４の出力信号（第４階層の画像信号）が符号化器１４を介して第４階層用の出力端子１８に取り出される。
【０００７】
間引きフィルタ２、３および４のそれぞれは、水平方向および垂直方向において画素数を１／２に間引き、全体として画素数を１／４に減少させるものである。従って、入力画像信号である第１階層の画像信号の画素数を基準として、１／４の画素数の第２階層の画像信号、１／１６の画素数の第３階層の画像信号、１／６４の画素数の第４階層の画像信号が各間引きフィルタ２、３および４によって形成される。一方、補間フィルタ８、９、１０は、水平方向および垂直方向において、画素の内挿を行ない、全体として入力信号の４倍の画素数の補間出力信号を形成する。符号化器１１、１２、１３は、差分信号のデータ量を圧縮する符号化を行い、符号化器１４は、第４階層の画像信号のデータ量を圧縮する符号化を行う。具体的には、ＤＰＣＭ、ＡＤＲＣ等が使用される。
【０００８】
上述の階層符号化装置と対応する階層復号装置を図１６に示す。入力端子２１、２２、２３および２４に、第１、第２、第３および第４階層の入力信号がそれぞれ供給される。これらの入力信号は、復号器２５、２６、２７および２８にそれぞれ供給される。復号器２５〜２８は、符号化器１１〜１４と対応するものである。復号器２５、２６および２７にに対して、加算器２９、３０、３１がそれぞれ接続される。
【０００９】
符号化が最下位階層（第１階層）から最上位階層（第４階層）へ向かう順になされるのに対して、復号は、最上位階層（第４階層）から最下位階層（第１階層）へ向かう順になされる。まず、第４階層の画像信号が復号器２８から得られ、これが出力端子３８に取り出される。第４階層の画像信号が補間フィルタ３４に供給され、補間出力信号が形成される。加算器３１では、復号器２７からの第３階層の差分信号と補間フィルタ３４の出力信号とが加算される。従って、加算器３１からは、第３階層の画像信号が得られ、これが出力端子３７に取り出される。
【００１０】
同様に、補間フィルタ３３の補間出力信号と復号器２６からの差分信号とが加算器３０で加算され、第２階層の画像信号が復号され、また、補間フィルタ３２の補間出力信号と復号器２５からの差分信号とが加算器２９で加算され、第１階層の画像信号が復号される。これらの画像信号が出力端子３５および３６にそれぞれ取り出される。このように、階層符号化装置は、間引きによって上位階層を形成し、最上位階層を除く各階層では、上位階層のデータから形成した補間データとの差分信号を生成し、最上位階層のデータとそれ以外の階層の差分データとをそれぞれ符号化している。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上述の従来の階層符号化においては、補間フィルタ８、９および１０によって、より上位の階層の信号から下位の階層の信号を補間し、原画像信号と補間信号との差分信号を形成するが、補間フィルタの補間精度が充分ではない。その結果、この差分信号の値が比較的大きく、差分信号を符号化した後でも、伝送データ量が充分に少なくならない。従って、階層表現を得る代わりに、符号化効率の劣化という問題が発生していた。
【００１２】
従って、この発明の目的は、符号化効率の低下が防止されたディジタル画像信号の階層符号化および復号装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成するための回路と、
第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測するための予測回路と、
第１階層の画像信号と予測回路からの予測値との差分値を生成するための回路と、
第２階層の画像信号および差分値を伝送するための回路とからなり、
予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素に関する予測値を作成するための予測係数が決定されたクラス毎に格納されているメモリと、
第２階層の画像信号と予測係数発生回路からの予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するための演算回路とを有し、
注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の画素の値と予測係数の演算によって、注目画素の値を作成した時に、作成された値と注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の予測係数を予め学習によって求め、求められた予測係数がメモリに格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化装置である。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
第２階層の画像信号を受信し、出力するための回路と、
第２階層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成するための予測回路と、
予測値と受信された差分値を加算することによって、第１階層の画像信号を形成するための回路とからなり、
予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素に関する予測値を作成するための予測係数が決定されたクラス毎に格納されているメモリと、
第２階層の画像信号とメモリからの予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するための演算回路とを有し、
注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の画素の値と予測係数の演算によって、注目画素の値を作成した時に、作成された値と注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の予測係数を予め学習によって求め、求められた予測係数がメモリに格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
第２階層の画像信号を受信し、出力するための回路と、
第２階層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成するための第１の予測回路と、
予測値と受信された差分値を加算することによって、第１階層の画像信号を形成するための回路と、
第１階層と第２階層との間の画素数を有する第３階層の画像信号を受信された第２階層の画像信号から予測し、出力するための第２の予測回路とからなり、
第１の予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素に関する予測値を作成するための第１の予測係数が決定されたクラス毎に格納されている第１のメモリと、
第２階層の画像信号と第１のメモリからの第１の予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するための演算回路とからなり、
注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の画素の値と第１の予測係数の演算によって、注目画素の値を作成した時に、作成された値と注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の第１の予測係数を予め学習によって求め、求められた第１の予測係数が第１のメモリに格納され、
第２の予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素の値を作成するための第２の予測係数が決定されたクラス毎に格納されている第２のメモリと、
第２階層の画像信号と第２のメモリからの第２の予測係数に基づいて、注目画素に関する予測値を生成するための演算回路とを有し、
注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の画素の値と第２の予測係数の演算によって、注目画素の値を作成した時に、作成された値と注目画素の真値との誤差を最小とするようなクラス毎の第２の予測係数を予め学習によって求め、求められた第２の予測係数が第２のメモリに格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成するための回路と、
第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測するための予測回路と、
第１階層の画像信号と予測回路からの予測値との差分値を生成するための回路と、
第２階層の画像信号および差分値を伝送するための回路とからなり、
予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素に関する予測値が決定されたクラス毎に格納されているメモリとを有し、
クラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として予め学習によって求め、求められた予測値がメモリに格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化装置である。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
第２階層の画像信号を受信し、出力するための回路と、
第２階層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成するための予測回路と、
予測値と受信された差分値を加算することによって、第１階層の画像信号を形成するための回路とからなり、
予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
クラス毎に注目画素に関する予測値が決定されたクラス毎に格納されているメモリとを有し、
クラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として予め学習によって求め、求められた予測値がメモリに格納されていることを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１８】
請求項８に記載の発明は、第１階層の画像信号よりも画素数が減少された第２階層の画像信号を形成し、第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測し、第１階層の画像信号と予測値との差分値を生成し、差分値および第２階層の画像信号を送信するディジタル画像信号の階層符号化の復号装置において、
第２階層の画像信号を受信し、出力するための回路と、
第２階層の画像信号から第１階層の画像信号の予測値を形成するための第１の予測回路と、
予測値と受信された差分値を加算することによって、第１階層の画像信号を形成するための回路と、
第１階層と第２階層との間の画素数を有する第３階層の画像信号を受信第２階層の画像信号から予測し、出力するための第２の予測回路とからなり、
第１の予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素に関する第１の予測値が決定されたクラス毎に格納されている第１のメモリとからなり、
クラス毎に得られる値の累積値を累積度数で除した値がクラス毎の予測値として予め学習によって求め、求められた予測値が第１のメモリに格納され、
第２の予測回路は、注目画素に対して空間的および／または時間的に近傍の複数の第２階層の参照画素の画素値または画素値を圧縮したコードにより表されるクラスを決定するためのクラス分類回路と、
注目画素に関する第２の予測値が決定されたクラス毎に格納されている第２のメモリとを有することを特徴とするディジタル画像信号の階層符号化の復号装置である。
【００１９】
【作用】
上位階層から下位階層の画像信号を形成する時に、予め学習により獲得された予測係数、予測値あるいは正規化予測値を使用するので、補間フィルタと比べて予測の精度を高くすることができる。従って、原画像信号と予測画像信号との差分信号の値が小さくなり、差分信号のデータ量を減少することができ、符号化効率を上昇できる。
【００２０】
【実施例】
以下、この発明の一実施例について図面を参照して説明する。図１には、符号化装置の構成例を示す。この実施例は、４階層の符号化であり、第１階層（最下位層）の画像信号に対して、画素数が１／４の第２階層の画像信号、画素数が１／１６の第３階層、画素数が１／６４の第４階層（最上位階層）の画像信号を伝送するものである。１で示す入力端子に対して、ディジタル画像信号が供給される。この入力画像信号が第１階層の信号である。具体的には、放送などによる伝送、ＶＴＲ等からの再生信号が入力端子１に供給される。
【００２１】
入力画像信号が間引きフィルタ２および減算器５に供給される。間引きフィルタ２に対して、間引きフィルタ３、減算器６および予測器４１が接続される。この予測器４１は、後述するように、間引きフィルタ２からの第２階層の画像信号の局所的特徴（クラス）に応じて第１階層の画像信号を出力するマッピングテーブルを含むクラス分類適応予測器である。予測器４１の出力信号が減算器５に供給され、減算器５からは、入力信号と予測信号との同一位置の画素毎の差分信号が発生する。この差分信号が符号化器１１を介して第１階層用の出力端子１５に取り出される。
【００２２】
間引きフィルタ３に対して、間引きフィルタ４、減算器７および予測器４２が接続される。予測器４２は、予測器４１と同様のもので、第３階層の画像信号から第２階層の画像信号を予測する。減算器６では、間引きフィルタ２の出力信号（第２階層の画像信号）から予測器４２の出力信号が減算される。減算器６からの差分信号が符号化器１２を介して第２階層用の出力端子１６に取り出される。減算器７では、間引きフィルタ３の出力信号（第３階層の画像信号）から予測器４３の出力信号が減算され、差分信号が符号化器１３を介して第３階層用の出力端子１７に取り出される。間引きフィルタ４の出力信号（第４階層の画像信号）が符号化器１４を介して第４階層用の出力端子１８に取り出される。
【００２３】
間引きフィルタ２、３および４のそれぞれは、水平方向および垂直方向において画素数を１／２に間引き、全体として画素数を１／４に減少させるものである。従って、入力画像信号（第１階層）の画素数を基準として、１／４の画素数の第２階層の画像信号、１／１６の画素数の第３階層の画像信号、１／６４の画素数の第４階層の画像信号が各間引きフィルタ２、３および４によって形成される。図３は、画素配列を示すもので、ここでは、簡単のために、第１階層から第３階層までを示している。第２階層の画素は、水平および垂直方向で第１階層の２個の画素に対して１個の割合で存在する。第３階層の画素は、水平および垂直方向で第１階層の４個の画素に対して１個の割合で存在する。図示しないが、第４階層の画素は、水平および垂直方向で第１階層の８個の画素に対して１個の割合で存在する。
【００２４】
図４は、間引きフィルタ２、３および４の構成例を示している。図４Ａの例は、帯域制限用のプリフィルタ４７およびサブサンプリング回路４８が入力端子および出力端子間に直列接続されている。図４Ｂは、水平方向の間引きフィルタ４９および垂直方向の間引きフィルタ５０が直列接続された他の例を示す。
【００２５】
さらに、符号化器１１、１２、１３および１４は、差分信号のデータ量を圧縮する符号化を行う。具体的には、線形量子化、非線形量子化、またはＡＤＲＣ（ダイナミックレンジ適応符号化）に代表される適応量子化、ＤＰＣＭを採用することができる。
【００２６】
上述の階層符号化装置と対応する階層復号装置を図２に示す。入力端子２１、２２、２３および２４に、第１、第２、第３および第４階層の入力信号がそれぞれ供給される。これらの入力信号は、復号器２５、２６、２７および２８にそれぞれ供給される。復号器２５〜２８は、符号化器１１〜１４と対応するものである。復号器２５、２６および２７にに対して、加算器２９、３０、３１がそれぞれ接続される。
【００２７】
復号器２８から出力端子３８へ第４階層の画像信号が出力される。復号器２８に対して予測器４６が接続され、予測器４６によって、第３階層の画像信号が予測される。この予測信号と復号器２７の出力信号とが加算器３１へ供給される。加算器３１から第３階層の画像信号が出力端子３７に取り出される。この第３階層の画像信号が予測器４５に供給され、第２階層の画像信号が予測される。
【００２８】
復号器２６の出力信号と予測器４５により形成された第２階層の出力信号とが加算器３０に供給され、加算器３０から第２階層の画像信号が得られる。第２階層の画像信号が出力端子３６へ取り出され、また、予測器４４に供給される。予測器４４によって形成された第１階層の画像信号が加算器２９において、復号器２５の出力信号と加算され、加算器２９から第１階層の画像信号が得られる。これが出力端子３５に取り出される。このように、符号化が最下位階層（第１階層）から最上位階層（第４階層）へ向かう順になされるのに対して、復号は、最上位階層（第４階層）から最下位階層（第１階層）へ向かう順になされる。
【００２９】
前述した図１５の符号化装置と図１のこの発明による符号化装置とを比較すると、補間フィルタ８、９、１０の代わりにクラス分類適応予測器４１、４２および４３が設けられていることが相違する。復号装置に関しても同様に、補間フィルタ３２、３３および３４に代えて、クラス分類適応予測器４４、４５および４６が設けられていることが相違する。この発明で使用される予測器は、以下に説明するように、補間フィルタと比較すると、その出力信号が原信号とより近いものとできる。従って、原信号と予測信号との差分信号の値をより小さくすることができ、伝送データ量を少なくできる利点がある。
【００３０】
予測器は、図５に示す構成を有している。５１で示す入力端子に対して供給された入力信号がクラス分類回路５２および予測演算回路５４に供給される。クラス分類回路５２は、予測の対象である、他の階層の注目画素の近傍のその階層の複数の画素の２次元的なレベル分布のパターン、すなわち、クラスを決定し、そのクラスを指示するクラスコードｃが形成される。
【００３１】
このクラスコードｃがメモリ５３ａに対してアドレスとして供給される。メモリ５３ａには、予め学習により獲得されたマッピングテーブルが格納されている。このマッピングテーブルは、クラス毎の複数の予測係数からなるものである。メモリ５３ａからのクラスコードｃと対応する予測係数が予測演算回路５４に供給される。予測演算回路５４は、その階層の複数の画素値と予測係数との線形１次結合によって、他の階層の予測値を生成する。この予測値が出力端子５５に取り出される。
【００３２】
予測係数ではなく、クラス毎の予測値を予め学習により求め、図６に示すように、この予測値をメモリ５３ｂに格納し、その階層のデータとメモリ５３ｂからの予測値を合成回路５６で合成し、他の階層のデータを生成するようにしても良い。メモリ５３ｂから出力される予測値は、間引きフィルタで間引かれた画素に関する予測値である。合成回路５６は、実在する画素のデータと予測値とを合成して他の階層のデータを発生する。
【００３３】
さらに、図７に示すように、メモリ５３ｃに正規化された予測値を格納し、メモリ５３ｃからの正規化予測値を変換回路５８に供給し、変換回路５８により予測値を生成し、この予測値を合成回路５６に供給する。正規化は、画素の値からブロック内の基準レベル（最小値、平均値等）を減算し、減算出力をブロックのダイナミックレンジで割る処理である。正規化は、学習時に、画素の値を処理するのと比較して、データ用メモリの容量を低減することができる。変換回路５８から出力される予測値は、間引きフィルタで間引かれた画素に関する予測値である。合成回路５６は、実在する画素のデータと予測値とを合成して他の階層のデータを発生する。
【００３４】
図８は、上述の係数、予測値、あるいは正規化予測値を予め求める学習時の構成を示すものである。入力端子６１にディジタル画像信号（第１階層信号）が供給され、間引きフィルタ６２、６３、６４によって、第２、第３、第４階層信号が形成されるのは、図１の構成と同様である。学習部６５に第１および第２階層信号が供給され、学習部６６に第２および第３階層信号が供給され、学習部６７に第３および第４階層信号が供給される。
【００３５】
学習部６５は、第２階層信号から第１階層信号を予測するための係数、予測値、あるいは正規化予測値を決定する。学習部６６は、第３階層信号から第２階層信号を予測するための係数等を決定し、学習部６７は、第４階層信号から第３階層信号を予測するための係数等を決定する。これらの学習部６５、６６、６７は、予測器のクラス分類回路５２と同一のクラス分けを行なうクラス分類回路を含み、クラス毎に決定された係数等がメモリ６８、６９、７０に格納される。クラスコードｃは、メモリ６８、６９、７０に対するアドレスである。このメモリ６８、６９、７０に格納された係数等がメモリ５３ａ、５３ｂ、５３ｃにそれぞれ格納される。
【００３６】
クラス分類回路５２および学習部６５、６６、６７内のクラス分類回路が行うクラス分けについて説明する。第２階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測する場合を例にとると、図３に示すように、注目画素（その真値をｙとする）の近傍の第２階層の８個の参照画素（その値をｘ０  ，ｘ１  ，ｘ２  ，ｘ３  ，ｘ４  ，ｘ５  ，ｘ６  ，ｘ７  で表す）のレベル分布に基づいてクラス分けが行われる。これらの参照画素の８ビットの値を直接的に使用しても良い。その場合には、クラス数が多くなるので、メモリの容量が増大する。
【００３７】
そこで、これらの参照画素のビット数を例えばＡＤＲＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｄｉｎｇ）によって圧縮する。ＡＤＲＣは、画像の局所的な相関を利用してレベル方向の冗長度を適応的に除去するものである。すなわち、８ビットの原データの持つ０〜２５５のダイナミックレンジの中で、各ブロック毎に再量子化するのに必要なブロック内ダイナミックレンジは、大幅に小さくなり、このために、再量子化に必要なビット数は、元の８ビットより大幅に低減することが可能となる。
【００３８】
より具体的には、１ビットＡＤＲＣを使用できる。すなわち、上述の８個の参照画素を含むブロックの最大値および最小値が検出され、最大値および最小値の差であるダイナミックレンジが検出され、参照画素の値がダイナミックレンジで割算され、その商が０．５と比較され、０．５以上のものが｀１’  、それより小さいものが｀０’  に符号化される。従って、８ビットのクラスコードが発生する。前フレームおよび後フレームに含まれる画素のような、時間方向の参照画素を使用しても良い。１ビット以外のビット数の出力を発生するＡＤＲＣを採用しても良い。
【００３９】
ＡＤＲＣに限らず、ＤＰＣＭ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｐｕｌｓｅ  ｃｏｄｅ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）、ＢＴＣ（Ｂｌｏｃｋ  Ｔｒａｎｃａｔｉｏｎ  Ｃｏｄｉｎｇ）  等の圧縮符号化によって、参照画素のビット数を低減して良い。さらに、ベクトル量子化によりビット数を圧縮するクラス分けを採用しても良い。ベクトル量子化によるクラス分けについては、後述する。
【００４０】
図５に示されるメモリ５３ａに予測係数が格納されている場合、予測演算回路５４では、例えば第１階層の予測値を第２階層のデータから生成するために、注目画素の周辺の４個の画素値ｘ０  ，ｘ１ ，  ｘ２  ，ｘ３  が使用される。すなわち、予測係数をｗ０  〜ｗ３  で表すと、
ｙ´＝ｗ０  ×ｘ０  ＋ｗ１  ×ｘ１  ＋ｗ２  ×ｘ２  ＋ｗ３  ×ｘ３          （１）
の線形１次結合によって、予測演算回路５４が予測値ｙ´を生成する。
【００４１】
メモリ５３ａに格納されるマッピングテーブルを学習によって獲得するための処理について以下に説明する。図９は、学習をソフトウェア処理で行う時のその動作を示すフローチャートである。
【００４２】
ステップ７１から学習処理の制御が開始され、ステップ７２の学習データ形成では、既知の画像に対応した学習データが形成される。ここで、クラス分類および係数決定のために使用される複数画素の値の最大値および最小値の差である、ダイナミックレンジＤＲがしきい値より小さいものは、学習データとして扱わない制御がなされる。これは、ダイナミックレンジＤＲが小さいデータは、ノイズによる影響が大きいので、学習対象からそのようなブロックのデータを除外するための処理である。ステップ７３のデータ終了では、入力された全データ例えば１フレームのデータの処理が終了していれば、ステップ７６の予測係数決定へ、終了していなければ、ステップ７４のクラス決定へ制御が移る。
【００４３】
ステップ７４のクラス決定は、上述したように、８個の参照画素値を圧縮したコードに基づいて、レベル分布のパターンを調べる処理である。ステップ７５の正規方程式加算では、後述する正規方程式が作成される。
【００４４】
ステップ７３のデータ終了から全データの処理が終了後、制御がステップ７６に移り、ステップ７６の予測係数決定では、後述するように、正規方程式を行列解法を用いて解いて、予測係数を決める。ステップ７７の予測係数ストアで、予測係数をメモリにストアし、ステップ７８で学習処理の制御が終了する。
【００４５】
図９中のステップ７５（正規方程式生成）およびステップ７６（予測係数決定）の処理をより詳細に説明する。予め線形１次結合式に基づく予測係数を用意するために最小二乗法を用いる。一般的に説明すると、Ｘを入力データ、Ｗを予測係数、Ｙを推定値とすると、次の式が成立する。
観測方程式：ＸＷ＝Ｙ        （２）
ここで、
【００４６】
【数１】
0003590996.tif 000002
【００４７】
上述の観測方程式（２）により収集されたデータに最小二乗法を適用する。式（１）において、ｎ＝４、ｍ＝学習データ数となる。ｍ＞ｎの場合、ｗ１  〜ｗｎ  は一意に決まらないので、誤差ベクトルＥを定義して、式（４）の残差方程式を作成する。
【００４８】
【数２】
0003590996.tif 000003
【００４９】
式（４）の残差方程式から各ｗｉ  の最適値は、次の式を最小にする条件が成り立つ場合が考えられる。
【００５０】
【数３】
0003590996.tif 000004
【００５１】
【数４】
0003590996.tif 000005
【００５２】
すなわち、式（５）のｉに基づくｎ個の条件を満たすｗ１  、ｗ２  、・・・、ｗｎ  を算出すれば良い。そこで、残差方程式（４）から式（６）が得られる。
【００５３】
【数５】
0003590996.tif 000006
【００５４】
式（５）と式（６）から式（７）が得られる。
【００５５】
【数６】
0003590996.tif 000007
【００５６】
そして、式（４）と式（７）から、正規方程式として次の式（８）が得られる。
【００５７】
【数７】
0003590996.tif 000008
【００５８】
正規方程式（８）は、未知数の個数ｎと同じ方程式を立てることが可能であるので、各ｗｉ  の最適値を求めることができる。そして掃き出し法（Ｇａｕｓｓ−Ｊｏｒｄａｎ  の消去法）を用いて連立方程式を解けば、予測係数ｗｉ  が求まる。この予測係数ｗｉ  をクラスコードｃで指示されるメモリのアドレスに格納しておく。
【００５９】
学習処理は、ソフトウェアのみならず、ハードウエアのみで、あるいは部分的にハードウエアを使用して行うことも可能である。
【００６０】
マッピングテーブルとしては、予測係数で構成されるものに限らず、予め学習により決定されたクラス毎の、最適な予測値（代表値と称する）が格納されたものを使用しても良い。
【００６１】
代表値を決定するためには、重心法を使用できる。図１０は、この処理を説明するフローチャートである。図１０のステップ８１は、このフローチャートの開始を表し、ステップ８２は、この学習を行うための準備として、クラスの度数カウンタＮ（＊）およびクラスのデータテーブルＥ（＊）の初期化を行うために全ての度数カウンタＮ（＊）および全てのデータテーブルＥ（＊）へ  ｀０’  データが書き込まれる。ここで、  ｀＊’  は、全てのクラスを示し、クラスｃ０に対応する度数カウンタは、Ｎ（ｃ０）となり、データテーブルは、Ｅ（ｃ０）となる。ステップ８２（初期化）の制御が終了するとステップ８３へ制御が移る。
【００６２】
ステップ８３は、注目画素を中心とした学習対象画素近傍データから、その注目画素のクラスが決定される。そして、ステップ８４では、学習対象となる例えば第１階層の画素値ｅが検出される。また、このステップ８４では、その画素値ｅが含まれるブロックのダイナミックレンジＤＲが所定のしきい値よりも小さいものは、学習データとして扱わない処理もなされる。
【００６３】
こうしてステップ８３（クラス決定）およびステップ８４（データ検出）から制御がステップ８５へ移り、ステップ８５のデータ加算では、クラスｃのデータテーブルＥ（ｃ）の内容に画素値ｅが加算される。次に、ステップ８６の度数加算において、そのクラスｃの度数カウンタＮ（ｃ）が  ｀＋１’  インクリメントされる。
【００６４】
全学習対象画素について、ステップ８３（クラス決定）からステップ８６（度数加算）の制御が終了したか否かを判定するステップ８７では、全データの学習が終了していれば、  ｀ＹＥＳ’  、すなわちステップ８８へ制御が移り、全データの学習が終了していなければ、  ｀ＮＯ’  、すなわちステップ８３（クラス決定）へ制御が移り、全データの学習が終了になるまで、繰り返し実行され、全てのクラスの度数カウンタＮ（＊）と対応する全てのクラスのデータテーブルＥ（＊）が生成される。
【００６５】
ステップ８８では、画素値ｅの積算値が保持されている各クラスのデータテーブルＥ（＊）が対応する画素値ｅの出現度数が保持されている各クラスの度数カウンタＮ（＊）で除算され、各クラスの平均値が算出される。この平均値が各クラスの推定値となる。ステップ８９では、ステップ８８において、算出された推定値（平均値）が各クラス毎に登録される。全クラスの推定値の登録が終了すると、制御がステップ９０へ移り、この学習フローチャートの終了となる。上述の手法は、学習対象画素値の分布の平均から推定値が生成されることから、重心法と呼ばれる。
【００６６】
上述の代表値としては、平均値に限らず、正規化予測値を使用することができる。この場合、データ検出のステップ８４において、画素値の代わりに正規化予測値が使用される。すなわち、ブロック内の基準値ｂａｓｅの除去とダイナミックレンジＤＲによる正規化の処理がなされる。入力画素値をｙとすると、（ｙ−ｂａｓｅ）／ＤＲの演算により入力データが正規化される。正規化予測値の平均化処理がなされ、メモリには、正規化予測値ｇ（ｃ）が格納される。
【００６７】
基準値ｂａｓｅは、例えばブロックの最小値ＭＩＮである。基準値としては、注目画素に近い位置のサンプリング点の画素レベル、ブロック内の画素レベルの平均値等を採用できる。この基準値をｂａｓｅと称する。基準値ｂａｓｅは、ブロック内の画素のレベル分布にとっては、共通成分、すなわち、冗長成分であり、基準値ｂａｓｅを除去することにより、レベル方向の冗長度を除去できる。図７中の変換回路５８では、下記の演算によって、補間値ｙ´が生成される。
ｙ´＝ＤＲ×ｇ（ｃ）＋ｂａｓｅ
【００６８】
代表値として、正規化予測値を使用しているので、レベルそのものを代表値とするのと比して、メモリの容量の削減、ハードウエアの小規模化を達成することができる。
【００６９】
クラス分類としては、上述した例の他にベクトル量子化を使用することができる。一般的にベクトル量子化は、Ｋ次元ユークリッド空間を有限な集合で表現するものである。ここで、図３における注目画素ｙを周辺画素ｘ０  〜ｘ７  を使用し、ベクトル量子化によりクラス分けを行なう列について図１１を参照して説明する。８個の画素データは、８個の独立成分により構成される８次元ベクトル空間内に存在する。このベクトル空間は、ｘ０  〜ｘ７  までの座標軸で構成されている。図１１では、ｘ０  、ｘ４  、ｘ７  、ｘｉ  という省略した表示を行っている。
【００７０】
画像データより生成される８次元ベクトルのベクトル空間内の存在領域を調べると、ベクトル空間内に一様に分布するのではなく、存在領域が偏っている。それは、画像の局所的相関によっている。そこで、近接する複数のベクトルを集めてひとつのクラスを生成する。図１１では、クラス０、クラス１、クラス２、・・・クラスＮが示されている。これらのクラスがクラスコードｃによって指示される。
【００７１】
クラスＮに注目すると、その中にはベクトルｖ０  、ｖ１  、ｖｋ  などが含まれる。図１１の例では、クラスＮに対して代表ベクトルＶが選択されている。このように生成されたクラス毎に代表ベクトルを決定する。この代表ベクトルは、予めブロックデータを対象とした学習により決定され、コードブックに登録しておく。任意の入力ベクトルに対してコードブックに登録されている代表ベクトルとの一致度を調査し、最も近似度が高い代表ベクトルを持つクラスが選択される。このように、８次元ベクトル空間を少ないクラス数で表すことで、データ圧縮を実現することが可能となる。
【００７２】
若し、圧縮しないで８ビットの画素データを使用してクラス分けを行った時には、８ビット量子化の９画素のブロックデータは、２７２という膨大なクラス数となる。上述のように、ベクトル量子化を施すことによって、１０２４クラス（１０ビット）で表現することができ、大幅なクラス数の削減が実現される。
【００７３】
好ましくは、クラス分類にベクトル量子化を使用する場合、平均値分離の処理および正規化の処理がなされる。すなわち、例のように、８次元ベクトル空間のブロックデータの分布を調べると、一般的に波形変動パターンに注目する場合、直流成分変動は冗長となる。本来、同じベクトルである信号分布が直流オフセットのために異なるベクトルとして扱われ、その結果、ベクトル量子化の効率が低下する。そこで、直流オフセットを除去するために、８次元ベクトルから平均値を減算する。この処理が平均値分離の処理である。
【００７４】
また、波形変動パターンに注目すると、変動の大小はあっても、正規化すると、同じベクトルで扱うことが可能となる。一般的には、８次元ベクトルの標準偏差などで、各データに対して割算を施す。
【００７５】
図１２は、クラス分類回路の他の例である。入力ディジタル画像信号が供給される入力端子９１に対して、クラス分類回路９２およびアクティビィティークラス分類回路９３が接続される。クラス分類回路９２は、上述の平均値分離および正規化の処理を含むベクトル量子化を使用したもので、アクティビィティークラス分類回路９３は、ブロック毎のアクティビィティーに基づくクラス分類を行なう。アクティビィティーの具体的なものは、ブロックのダイナミックレンジ、ブロックデータの標準偏差の絶対値、ブロックデータの平均値に対する各画素の値の差分の絶対値等である。アクティビィティーにより画像の性質が異なる場合があるので、このようなアクティビィティーをクラス分類のパラメータとして使用することによって、クラス分類をより高精度とすることができ、また、クラス分類の自由度を増すことできる。
【００７６】
クラス分類回路９２および９３によるクラス分類の動作は、まず、クラス分類回路９３によって、ブロックのアクティビィティーにより複数のクラスに分け、そのクラス毎にクラス分類回路９２によるクラス分けを行う。クラス分類回路９２および９３からのクラスコードｃ１およびｃ２がメモリ９４に対してアドレスとして供給される。このメモリ９４には、予測器の場合では、学習で得られた予測係数、予測値、あるいは正規化予測値が格納されている。
【００７７】
次に、この発明の他の実施例について説明する。他の実施例は、伝送する階層数を減少することができ、圧縮効率をより向上することができる。上述の一実施例と同様に、第１〜第４の階層構造が規定される。他の実施例の符号化装置の構成を示す図１３から分かるように、第１階層の情報と第４階層の情報とが伝送され、第２および第３階層の情報が伝送されない。
【００７８】
入力端子１に対して、間引きフィルタ２、３および４が接続され、間引きフィルタ４から第４階層の画像信号が取り出される。予測器４１´は、第４階層の画像信号から第１階層の画像信号を予測する。予測器４１´は、前述の一実施例と同様に、クラス分類回路と、学習により決定された最適な予測係数または代表値を含むマッピングテーブルとを有する。
【００７９】
第１階層の画像信号と予測器４１´からの予測値との差分信号が減算器５において形成され、この差分信号が符号化器１１を介して出力端子１５に取り出される。また、間引きフィルタ４からの第４階層の画像信号が符号化器１４で符号化され、出力端子１８に取り出される。上述のように、第１階層の符号化差分信号と第４階層の符号化画像信号とが伝送される。
【００８０】
図１４は、図１３の符号化装置に対応する復号装置のブロック図である。第４階層の画像信号が復号器２８で復号され、出力端子３８に取り出される。予測器４４´、４５´および４６´は、第４階層の画像信号を受け取って、第１階層、第２階層および第３階層の画像信号を出力する。これらの予測器４４´、４５´および４６´は、クラス分類回路と、学習により決定された最適な予測係数、予測値、または正規化予測値を含むマッピングテーブルとを有する。
【００８１】
予測器４４´の出力信号が加算器２９に供給され、加算器２９からの第１階層の画像信号が出力端子３５に得られる。第２階層および第３階層の画像信号は、出力端子３６および３７にそれぞれ得られる。破線で示すように、予測器４６´からの第３階層の画像信号から予測器４５´が第２階層の画像信号を予測し、また、予測器４５´からの第２階層の画像信号から予測器４４´が第１階層の画像信号を予測する構成も可能である。
【００８２】
上述の他の実施例は、最下位階層の情報と最上位階層の情報とを伝送することによって、その間の階層の情報を受信側で得ることができ、圧縮効率が高いという利点を有する。
【００８３】
【発明の効果】
この発明は、階層符号化において、原画像信号と予測信号との差分信号を形成する時に、マッピングテーブルを使用して予測信号を形成している。この方法は、補間フィルタと比較すると、原信号とより近い予測信号を形成することができ、従って、差分信号の値を小さくすることができる。その結果、差分信号の符号化出力のデータ量を低減することができ、効率を向上できる。
【００８４】
また、この発明は、最上位階層と最下位階層の差分信号とを伝送することで、その間の階層の情報の伝送を省略し、復号側では、その間の階層の画像信号を復元することができる。この場合には、効率を一層向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例の符号化装置のブロック図である。
【図２】この発明の一実施例の復号装置のブロック図である。
【図３】階層間の画素数の関係とクラス分類およびデータ予測のための画素の位置を表す略線図である。
【図４】間引きフィルタの構成の一例および他の例のブロック図である。
【図５】予測器の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】予測器の構成の他の例を示すブロック図である。
【図７】予測器の構成のさらに他の例を示すブロック図である。
【図８】学習時の構成の概略的ブロック図である。
【図９】データ予測用の係数を決定するための学習をソフトウェア処理で行う時のフローチャートである。
【図１０】代表値を求めるための学習をソフトウェア処理で行う時のフローチャートである。
【図１１】ベクトル量子化の説明のための略線図である。
【図１２】クラス分類回路の他の例のブロック図である。
【図１３】この発明の他の実施例の符号化装置のブロック図である。
【図１４】この発明の他の実施例の復号装置のブロック図である。
【図１５】先に提案されている階層符号化装置のブロック図である。
【図１６】先に提案されている階層符号化の復号装置のブロック図である。
【符号の説明】
２，３，４  間引きフィルタ
４１，４２，４３，４４，４５，４６  予測器
５２  クラス分類回路
５３ａ、５３ｂ、５３ｃ  予測係数、予測値、正規化予測値が格納されたメモリ
６５、６６、６７  学習部
【図１】
0003590996.tif 000009
【図２】
0003590996.tif 000010
【図３】
0003590996.tif 000011
【図４】
0003590996.tif 000012
【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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