(57)【要約】  画像符号化装置１は、輝度・色差空間における入力画像の画素値の代表点を決定する代表点決定部１４と、入力画像の処理対象画素と最短距離になる代表点を用いて、入力画像の階調のベクトル量子化を行う階調ベクトル量子化部１５と、代表点の画素値の情報と入力画像の量子化情報とを符号化する代表点・量子化情報符号化部１６とを備える。階調ベクトル量子化部１５は、処理対象画素の周辺画素の量子化誤差に重み付けを行い、量子化誤差が拡散するように処理対象画素の画素値を補正し、補正した画素値に対して最短距離になる代表点を選択する。これにより、主観画質を大きく劣化させることなく、効率的に符号化が可能な画像符号化、復号化技術を提供する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を符号化する画像符号化装置において、
輝度・色差空間における前記入力画像の画素値を代表する複数の代表点を決定する代表点決定部と、
輝度・色差空間における前記入力画像の処理対象画素と最短距離になる前記代表点を用いて、前記入力画像の階調のベクトル量子化を行う階調ベクトル量子化部と、
前記代表点の画素値の情報と前記入力画像の量子化情報とを符号化する代表点・量子化情報符号化部とを備え、
前記階調ベクトル量子化部は、前記処理対象画素の周辺画素をベクトル量子化した際の量子化誤差に前記処理対象画素との位置関係に応じた重み付けを行い、該量子化誤差の合計値が拡散するように前記処理対象画素の画素値を補正し、補正した画素値に対して最短距離になる前記代表点を選択することを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像符号化装置において、
前記入力画像の各処理対象領域における色成分の分散値を求め、該領域の符号化方式を判定する領域判定部を備え、
該領域判定部は、前記分散値が所定値より小さい領域に対し、前記した階調のベクトル量子化による画像の符号化を行なわせることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項３】
入力画像を符号化する画像符号化方法において、
輝度・色差空間における前記入力画像の画素値を代表する複数の代表点を決定する代表点決定ステップと、
輝度・色差空間における前記入力画像の処理対象画素と最短距離になる前記代表点を用いて、前記入力画像の階調のベクトル量子化を行う階調ベクトル量子化ステップと、
前記代表点の画素値の情報と前記入力画像の量子化情報とを符号化する代表点・量子化情報符号化ステップとを備え、
前記階調ベクトル量子化ステップでは、前記処理対象画素の周辺画素をベクトル量子化した際の量子化誤差に前記処理対象画素との位置関係に応じた重み付けを行い、該量子化誤差の合計値が拡散するように前記処理対象画素の画素値を補正し、補正した画素値に対して最短距離になる前記代表点を選択することを特徴とする画像符号化方法。
【請求項４】
請求項３に記載の画像符号化方法において、
前記入力画像の各処理対象領域における色成分の分散値を求め、該領域の符号化方式を判定する領域判定ステップを備え、
該領域判定ステップでは、前記分散値が所定値より小さい領域に対し、前記した階調のベクトル量子化による画像の符号化を行なわせることを特徴とする画像符号化方法。
【請求項５】
入力した符号化ストリームを復号化する画像復号化装置において、
該符号化ストリームは、輝度・色差空間における代表点を用いて画像の階調をベクトル量子化することで画像を符号化したものであって、
前記符号化ストリームから、前記代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを復号化する代表点・量子化情報復号化部と、
前記代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを用いて、各画素の輝度・色差空間における階調ベクトルを復元する階調ベクトル復元部と、
復元された前記階調ベクトルに対してフィルタ処理を行う高画質化フィルタと、
を備えることを特徴とする画像復号化装置。
【請求項６】
入力した符号化ストリームを復号化する画像復号化方法において、
該符号化ストリームは、輝度・色差空間における代表点を用いて画像の階調をベクトル量子化することで画像を符号化したものであって、
前記符号化ストリームから、前記代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを復号化する代表点・量子化情報復号化ステップと、
前記代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを用いて、各画素の輝度・色差空間における階調ベクトルを復元する階調ベクトル復元ステップと、
復元された前記階調ベクトルに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、
を備えることを特徴とする画像復号化方法。
【請求項７】
入力した符号化ストリームを復号化して表示する画像表示装置において、
該符号化ストリームは、輝度・色差空間における代表点を用いて画像の階調をベクトル量子化することで画像を符号化したものであって、
前記符号化ストリームから、前記代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを復号化する代表点・量子化情報復号化部と、
前記代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを用いて、各画素の輝度・色差空間における階調ベクトルを復元する階調ベクトル復元部と、
前記復元した階調ベクトルに従い画像を表示するディスプレイと、
を備えることを特徴とする画像表示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を効率的に符号化・復号化する画像符号化装置、画像符号化方法、画像復号化装置、画像復号化方法、及び画像表示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像、音声情報をデジタルデータ化して記録、伝送する手法として、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）方式等の符号化方式が策定され、ＭＰＥＧ−１規格、ＭＰＥＧ−２規格、ＭＰＥＧ−４規格等として国際標準の符号化方式となっている。さらに圧縮率を向上させる方式として、Ｈ．２６４／ＡＶＣ（Advanced Video Coding）規格等が定められている。【０００３】
一方、多値画像を符号化する方法として、特許文献１には、写真等の濃淡画像である多値画像を誤差拡散法によって２値化処理し、２値化画像を算術符号化方法を用いて符号化する技術が開示されている。
また特許文献２には、グレースケールや３次元色空間で表現された画像信号を効率的に量子化してデジタル化する方法として、画像信号を輝度・色差分離型均等色空間へ変換し、輝度軸については変換した画像信号を均等量子化し、色差平面については変換した画像信号を三角格子に基づく量子化を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−２１９３８１号公報
【特許文献２】特開２００３−２８９５５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術は、濃淡画像（グレースケール画像）を対象としており、このままカラー画像に適用することはできない。仮にこの手法を用いてカラー画像の各色成分を独立に処理した場合、色バランスが崩れて色ノイズが発生し、主観画質を大きく劣化させてしまう。【０００６】
また特許文献２に記載の技術では、画像信号を輝度軸と色差平面の３次元色空間として取り扱うので、色ノイズの発生を抑えることが期待できる。しかしながら、この手法では処理対象の画像の特徴に関係なく一定の量子化レベルが設定されているので、必ずしも画像に適応した高い符号化効率が得られるとは限らない。【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであり、その目的は主観画質を大きく劣化させることなく、効率的に符号化が可能な画像符号化、復号化技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の画像符号化装置は、輝度・色差空間における入力画像の画素値を代表する複数の代表点を決定する代表点決定部と、輝度・色差空間における入力画像の処理対象画素と最短距離になる代表点を用いて、入力画像の階調のベクトル量子化を行う階調ベクトル量子化部と、代表点の画素値の情報と入力画像の量子化情報とを符号化する代表点・量子化情報符号化部とを備える。ここに階調ベクトル量子化部は、処理対象画素の周辺画素をベクトル量子化した際の量子化誤差に処理対象画素との位置関係に応じた重み付けを行い、量子化誤差の合計値が拡散するように処理対象画素の画素値を補正し、補正した画素値に対して最短距離になる代表点を選択する。【０００９】
また本発明の画像復号化装置は、輝度・色差空間における代表点を用いて画像の階調をベクトル量子化することで画像を符号化した符号化ストリームが入力するものであって、符号化ストリームから、代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを復号化する代表点・量子化情報復号化部と、代表点の画素値の情報と画像の量子化情報とを用いて、各画素の輝度・色差空間における階調ベクトルを復元する階調ベクトル復元部と、復元された階調ベクトルに対してフィルタ処理を行う高画質化フィルタと、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、主観画質を大きく劣化させることなく、効率的に符号化が可能な画像符号化、復号化技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明による画像符号化装置の一実施例を示す構成図（実施例１）。
【図２Ａ】代表点決定部１４による代表点の決定を示す図。
【図２Ｂ】階調ベクトル量子化部１５による誤差ベクトルの計算を示す図。
【図２Ｃ】階調ベクトル量子化部１５による画素値の量子化を示す図。
【図３】実施例１における画像符号化方法の流れを示すフローチャート。
【図４】本発明による画像復号化装置の一実施例を示す構成図（実施例２）。
【図５Ａ】復号化対象の原画像を示す図。
【図５Ｂ】階調ベクトル復元部２４において代表点を用いて復元された画像を示す図。
【図５Ｃ】高画質化フィルタ２５により処理した画像を示す図。
【図６】実施例２における画像復号化方法の流れを示すフローチャート。
【図７】本発明による画像表示装置の一実施例を示す構成図（実施例３）。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例を、図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、本発明による画像符号化装置の一実施例を示す構成図である。画像符号化装置１は、画像を入力する画像入力部１１と、画像内の領域の特徴を判定する領域判定部１２と、一般的な方式で画像の符号化を行う画像符号化部１３と、輝度・色差空間における画素の代表点の決定する代表点決定部１４と、輝度・色差空間において代表点を用いて各画素を３次元的に量子化を行う階調ベクトル量子化部１５と、代表点の画素値と量子化された画素情報を符号化する代表点・量子化情報符号化部１６と、符号化ストリームを統合する符号統合部１７を備える。【００１４】
以下では、色空間を輝度・色差空間として座標軸としてＹＵＶ（ＹＣｂＣｒ）を用いる場合を例に挙げて説明するが、空間としてはこれ以外に、ＲＧＢ、ＨＳＶ、Ｌ＊ａ＊ｂ＊、ＸＹＺ等の空間を用いることができる。【００１５】
各部の動作を説明する。画像入力部１１は入力された画像を保持し、領域判定部１２に渡す。領域判定部１２は、画像の各処理対象領域について画像特徴を解析して処理方法の判定を行う。画像の領域は特定サイズのブロックとしてもよいし、これらブロックの集合体、あるいは領域分割等の前処理によって判別された領域としてもよい。【００１６】
一般に画像には領域毎に特徴があり、領域毎に適切な符号化方式を切り替えることにより圧縮効率をより高めることができる。特に、色成分の変化が少なく輝度成分の変化の大きいところでは、輝度及び色差情報について３次元的に階調のベクトル量子化を行う。これにより本実施例では、主観画質を大きく劣化させることなく効率的な符号化を行うものである。【００１７】
画像特徴の判定方法としては、例えば色成分の分散値を用いる。分散値とは、各要素の平均値に対する二乗誤差の平均値である。この分散値が所定値より小さい領域では（これを領域Ａとする）、輝度・色差空間における階調ベクトル量子化による符号化を行い、分散値が所定値以上の領域であれば（領域Ｂとする）、一般的な符号化方式を用いる。これにより、色成分の変化が少ない領域Ａでは、階調ベクトル量子化を行うことで主観画質をそれほど劣化させずに効率的な符号化を可能とする。なお、領域の判定は、後述の階調ベクトル量子化の際に、代表点の切り替えを行う領域を分離する場合にも行われる。【００１８】
画像符号化部１３は、上記の領域判定によって一般的な符号化を行うと判定された領域Ｂに対して符号化を行う。これには、例えばＨ．２６４／ＡＶＣ等の既存の国際標準符号化方式を用いる。符号化された画像データは符号統合部１７に渡される。【００１９】
代表点決定部１４は、階調ベクトル量子化を用いて符号化する領域Ａに対して、領域内の色情報に対する代表点を決定する。代表点の数は予め決めておいてもよいし、領域内の色のばらつきに応じて決定してもよい。以下では、４点の代表点を用いる例で説明する。代表点の決定方法には、色空間内に画素値をプロットし、投票やクラスタリング等の統計的手法を用いる。代表点の決定方法の詳細については後述する。決定した代表点の情報は、階調ベクトル量子化部１５に送られる。なお、画像内部において画素値の分布が変化する領域では、選択する代表点を切り替えることでより適切なベクトル量子化が可能となる。【００２０】
階調ベクトル量子化部１５は、輝度・色差空間における代表点を用いて各画素の階調のベクトル量子化を行う。すなわち、各処理対象画素の位置を４点の代表点のいずれかを用いて近似し、どの代表点を用いたかを示す情報（量子化情報）を生成する。階調のベクトル量子化方法については後述する。各画素の量子化情報は、代表点・量子化情報符号化部１６に送る。【００２１】
代表点・量子化情報符号化部１６は、代表点の輝度・色差の情報と、各画素に対する量子化情報を符号化する。例えば代表点が４点だった場合、４点のＹ，Ｕ，Ｖの情報を符号化する。また各画素の量子化情報は、代表点が４点であれば、これらを区別するために２ビットで表現できる。これを符号化領域に対してスキャンし、ハフマン符号化、算術符号化等を用いてエントロピー符号化する。あるいは、４×４サイズ程度のブロック単位でパターンを符号にマッピングし、出現頻度の少ないパターンは似ている別のパターンに変換して符号化するベクトル量子化による符号化を用いてもよい。なお、代表点が領域によって切り替わる場合には、各領域単位で代表点の輝度・色差の情報を符号化する。符号化された代表点情報と量子化情報は、符号統合部１７に送られる。【００２２】
符号統合部１７は、画像符号化部１３からの符号化データと、代表点・量子化情報符号化部１６からの符号化情報を統合し、符号化ストリームとして出力する。その際符号化ストリームには、対象領域ごとにいずれの符号化方式を用いたかを示すフラグを付与する。例えば、階調ベクトル量子化による場合はフラグ＝「１」とし、一般の符号化方式による場合はフラグ＝「０」とする。【００２３】
以上のように本実施例の画像符号化装置１では、色成分の変化が少なく輝度成分の変化の大きい画像領域では、代表点を用いた階調のベクトル量子化を行うことで、従来の符号化方式に比較し効率的な符号化が可能となる。【００２４】
図２Ａ〜図２Ｃは、本実施例における代表点決定部１４と階調ベクトル量子化部１５の動作を詳細に説明する図である。以下では、Ｙ，Ｕ，Ｖの輝度・色差空間において４点の代表点を決定し、これを基に誤差拡散法を利用して階調のベクトル量子化を行う例について説明する。【００２５】
図２Ａは代表点の決定を示す図である。まず、入力画像の各画素の値をＹ，Ｕ，Ｖを軸とする輝度・色差空間内にプロットし、各画素値をベクトルＰで表す（黒丸で示す）。次にこれらの画素値を代表するベクトルＰ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を決定する（白丸で示す）。代表点の決定方法には、一般的なクラスタリング手法等を用いることができる。例えば、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３に対して適当な初期値を与え、新しい値をプロットする毎に重心を計算して調整すればよい。単純な方法としては、図に示すようにＰ０の値を（Ｙ，Ｕ，Ｖ）＝（２５５，１２８，１２８）に固定し、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３についてはＹ＝０として、Ｕ，Ｖの平面内において各画素値によって投票を行い、Ｕ，Ｖの値を決定する。これによって代表点４点を決定する。【００２６】
図２Ｂは誤差ベクトルの計算を示す図である。処理対象画素（＊印）のベクトルをＰ＊、その周辺画素（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）のベクトルをＰａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐｄとする。ここで周辺画素については既に代表点が選択されていて、それぞれＰ０，Ｐ２，Ｐ２，Ｐ３で近似されている。このとき各周辺画素には、選択された代表点との間で誤差ベクトルＶａ＝Ｐ０−Ｐａ，Ｖｂ＝Ｐ２−Ｐｂ，Ｖｃ＝Ｐ２−Ｐｃ，Ｖｄ＝Ｐ３−Ｐｄが生じている。【００２７】
図２Ｃは画素値の量子化を示す図である。処理対象画素の代表点には両者の距離が最短となる代表点を選択するが、まず、処理対象画素の位置について、周辺画素の誤差ベクトルが拡散されるように補正する（誤差拡散法）。始めに、周辺画素のベクトル量子化に伴う誤差ベクトル（量子化誤差）の合計値を求める。その際、対象画素＊との位置関係に応じた重み付けを行い、例えばその係数をａ：ｂ：ｃ：ｄ＝１：３：１：３とする。その結果、誤差ベクトルの合計値Ｖｔｏｔは、
Ｖｔｏｔ＝Ｖａ＋３Ｖｂ＋Ｖｃ＋３Ｖｄ
となる。なお、周辺画素の範囲や重み付け係数は一般の誤差拡散法と同様でよい。【００２８】
次に、対象画素の画素値Ｐ＊を周辺画素の誤差ベクトルＶｔｏｔで補正する。補正値をＰｑとすると、
Ｐｑ＝Ｐ＊＋Ｖｔｏｔ
となる。そして、Ｐｑと代表点であるＰ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の輝度・色差空間内の距離を計算し、最短距離となる代表点を選択する。図の例では、Ｐ３が代表点として選択される。【００２９】
このように重み付けされた周辺誤差を考慮して代表点を選択することによって、符号化誤差が拡散し、カラー画質の劣化を抑えることができる。上記では誤差拡散法を例に挙げたが、他にマトリクスディザ法等の２次元画像に用いられる階調量子化手法を用いることもできる。【００３０】
図３は、本実施例における画像符号化方法の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において原画像を入力し、ステップＳ１０２において画面を複数の処理領域（例えばブロック領域）に分割する。ステップＳ１０３において処理対象領域に移動する。【００３１】
ステップＳ１０４では、領域判定部１２により対象領域の色成分の分散値を求めて、その処理方式を判定する。すなわち、分散値が所定値より小さい場合はステップＳ１０５へ進み、輝度・色差空間における階調ベクトル量子化を行う。分散値が所定値より大きい場合はステップＳ１０８へ進み、画像符号化部１３により領域内を一般的な方式で画像符号化する。【００３２】
ステップＳ１０５では、代表点決定部１４により領域内の画素の輝度・色差情報から代表点を決定する。ステップＳ１０６では、階調ベクトル量子化部１５により代表点を用いて各画素の階調のベクトル量子化を行う。ステップＳ１０７では、代表点・量子化情報符号化部１６により代表点と各画素の量子化情報を符号化する。【００３３】
ステップＳ１０９では、前記Ｓ１０７またはＳ１０８で符号化したデータをメモリに蓄積する。ステップＳ１１０では全ての領域の処理を終了したかどうかを判定する。未処理の領域があれば前記ステップＳ１０３に戻り、次の処理対象領域に移動して符号化処理を続ける。【００３４】
ステップＳ１１１では、符号統合部１７によりメモリに蓄積した各領域の符号化データを統合し符号化ストリームとして出力する。その際符号化ストリームには、各領域をいずれの符号化方式を用いたかを示すフラグを付与する。
【実施例２】
【００３５】
図４は、本発明による画像復号化装置の一実施例を示す構成図である。画像復号化装置２は、符号化ストリームを入力し符号を分離する符号分離部２１と、画像を一般的な方式で復号化する画像復号化部２２と、代表点・量子化情報を復号化する代表点・量子化情報復号化部２３と、輝度・色差空間において各画素の階調ベクトルを復元する階調ベクトル復元部２４と、復元画像にフィルタ処理を行う高画質化フィルタ２５と、画像を合成する画像合成部２６と、画像を出力する画像出力部２７を備える。【００３６】
各部の動作を説明する。符号分離部２１は符号化ストリームを入力し、付与されているフラグ等により、一般の方式によって符号化された領域（領域Ｂ）か、輝度・色差空間における階調ベクトル量子化によって符号化された領域（領域Ａ）かを判定する。画像復号化部２２は、領域Ｂと判定された符号化データについて一般的な方式で復号化し、復号画像を生成する。これには、画像符号化装置１の画像符号化部１３に対応する既存の画像復号化方式（例えばＨ．２６４／ＡＶＣ等）を用いる。【００３７】
代表点・量子化情報復号化部２３は、領域Ａと判定された符号化データについて、代表点の輝度・色差の情報と、各画素にどの代表点を用いたかを示す情報（量子化情報）を復号化する。これには、画像符号化装置１の代表点・量子化情報符号化部１６に対応する復号化方式を用いる。階調ベクトル復元部２４は、代表点の輝度・色差の情報と各画素の量子化情報とを用いて、各画素の輝度・色差空間における階調ベクトルを復元する。【００３８】
高画質化フィルタ２５では、復元された階調ベクトル（画素値）に対してフィルタ処理を行うことにより主観画質を向上させる。この処理は各色成分に対して独立に行ってもよいし、まとめて処理をしてもよい。最も簡単な方法は、各色成分に対してローパスフィルタをかけることである。復元画像においては各画素の値は代表点によって量子化されているが、周辺画素とのローパスフィルタ処理により、空間的な補間を行い画質を向上させることができる。他の方法としては、エッジの方向性を考慮したフィルタ処理や、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いたフィルタ処理等がある。【００３９】
画像合成部２６は、画像復号化部２２によって復号された画像と高画質化フィルタ２５によって出力された画像を合成し、画像出力部２４は合成された画像を出力する。【００４０】
以上のように本実施例の画像復号化装置２では、代表点を用いた階調のベクトル量子化により効率的に符号化された符号化ストリームを復号化し、高画質の復号画像を復元することが可能となる。【００４１】
図５Ａ〜図５Ｃは、本実施例における階調ベクトル復元部２４と高画質化フィルタ２５から出力される画像の例を示す図である。【００４２】
図５Ａは復号化対象の原画像である。図５Ｂは、階調ベクトル復元部２４において代表点を用いて復元された画像である。この段階では、代表点の画素値のみで構成されるため、各画素を拡大するとバラバラの値がランダムに並んでいるようにも見える。【００４３】
図５Ｃは、高画質化フィルタ２５により処理した画像である。ここでは、ローパスフィルタあるいはエッジを考慮した適応的な非等方拡散フィルタ等を用いて周辺画素とのフィルタ処理を行い、図示するように高画質な画像を得ることができる。このようなフィルタ処理を組み合わせることによって、少ない代表点を用いた量子化にもかかわらず、高画質の復号画像を復元することができる。ここでのフィルタ処理による改善効果は、輝度・色差空間における階調ベクトル量子化と組み合わせることで特に有効となる。すなわち、輝度・色差空間での代表点を選択して３次元的に量子化したものであるから、復号画像において色ノイズの発生を抑えることができる。【００４４】
図６は、本実施例における画像復号化方法の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ２０１において符号化ストリームを入力し、ステップＳ２０２において画面の処理対象領域に移動する。【００４５】
ステップＳ２０３では、符号分離部２１により対象領域の符号化方式をストリームに付与されているフラグで判定する。フラグ＝「１」は階調ベクトル量子化による符号化の場合であり、ステップＳ２０４へ進む。フラグ＝「０」は一般の符号化方式による場合であり、ステップＳ２０７へ進み、画像復号化部２２により領域内を指定された方式で画像の復号化を行う。【００４６】
ステップＳ２０４では、代表点・量子化情報復号化部２３により符号化ストリームから
代表点と各画素の量子化情報を復号化する。ステップＳ２０５では、階調ベクトル復元部
２４により輝度・色差空間において代表点を用いて各画素の階調ベクトルの復元を行う。
ステップＳ２０６では、高画質化フィルタ２５により復元された画像にフィルタ処理を行
う。【００４７】
ステップＳ２０８では、画像合成部２６によりステップＳ２０６及びステップＳ２０７によって生成された画像を合成する。ステップＳ２０９では全ての領域の処理を終了したかどうかを判定する。未処理の領域があれば前記ステップＳ２０２に戻り、次の処理対象領域に移動し復号化処理を続ける。ステップＳ２１０では、画像出力部２７により合成された画像を出力する。
【実施例３】
【００４８】
図７は、本発明による画像表示装置の一実施例を示す構成図である。本実施例の画像表示装置３は、階調ベクトル量子化によって符号化された符号化ストリームを入力するものとし、これを復号化してディスプレイ３３に画像表示するものである。その構成は、代表点・量子化情報を復号化する代表点・量子化情報復号化部３１と、輝度・色差空間において階調ベクトルを復元する階調ベクトル復元部３２とを有し、これらは実施例２（図４）における代表点・量子化情報復号化部２３と、階調ベクトル復元部２４と同様である。ただし本実施例では、図４における高画質化フィルタ２５を省略している。【００４９】
本実施例の装置では、実施例２と同様に画像の復号化を行うが、復号画像に対してフィルタ処理を行わない。これは、人間の視野に対して画素が十分に小さく細かい場合、あるいは、遠くから眺めることによって相対的に画素が小さい場合には、人間の視覚には、復号画像に対してフィルタ作用が働くからである。すなわち、前記図５Ｂのように代表点のみで構成された画像が、図５Ｃのようなフィルタ後の画像のように見える。これは、例えば極少数の発色機能しか持たない電子ペーパーデバイスや、屋外の巨大ディスプレイ装置の場合に特に有効であり、階調のベクトル量子化による画像処理を行うことで、一般の量子化方法よりも高い画質で画像を表示することが可能となる。【００５０】
以上のように各実施例で説明した画像符号化・復号化技術によれば、従来の符号化方式に比較し効率的な符号化が可能となり、特にカラー画質の劣化を抑えることで、高画質の復号画像を復元することが可能となる。【００５１】
本発明の画像符号化装置、画像復号化装置、及びその方法は、画像記録装置、プレーヤ、携帯電話、携帯端末、デジタルカメラＴＶ、プロジェクタ、各種ディスプレイ、ゲーム機等の映像処理装置に広く適用することができる。
【符号の説明】
【００５２】
１…画像符号化装置、２…画像復号化装置、３…画像表示装置、１１…画像入力部、１２…領域判定部、１３…画像符号化部、１４…代表点決定部、１５…階調ベクトル量子化部、１６…代表点・量子化情報符号化部、１７…符号統合部、２１…符号分離部、２２…画像復号化部、２３，３１…代表点・量子化情報復号化部、２４，３２…階調ベクトル復元部、２５…高画質化フィルタ、２６…画像合成部、２７…画像出力部、３３…ディスプレイ。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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2010146769.tif 000015
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