(57)【要約】【課題】  回路規模を大幅に増大させることなく、従来よりも演算精度が高い量子化器及び逆量子化器を提供する。【解決手段】  直交変換を行なう一連の演算処理の中間データに対して所定の補正演算を施すことによって得られる直交変換係数を量子化する量子化器であって、前記中間データを補正するための補正係数と小数点位置情報を記憶する補正係数記憶手段と、前記中間データと前記補正係数とを乗算した後に、当該乗算結果に対して前記小数点位置情報に基づいてシフト演算を行なうデータ補正手段とを有する。【選択図】  図１
2006060553.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
直交変換を行なう一連の演算処理の中間データに対して所定の補正演算を施すことによって得られる直交変換係数を量子化する量子化器であって、
前記中間データを補正するための補正係数と小数点位置情報を記憶する補正係数記憶手段と、
前記中間データと前記補正係数とを乗算した後に、当該乗算結果に対して前記小数点位置情報に基づいてシフト演算を行なうデータ補正手段と、
を有することを特徴とする量子化器。
【請求項２】
補正係数記憶手段に記憶される補正係数は量子化値で従前に除算した値である請求項１に記載の量子化器。
【請求項３】
逆量子化して得られる直交変換係数を補正する逆量子化器であって、
前記直交変換係数を補正するための補正係数と小数点位置情報を記憶する補正係数記憶手段と、
前記直交変換係数と前記補正係数とを乗算した後に、当該乗算結果に対して前記小数点位置情報に基づいてシフト演算を行なうデータ補正手段と、
を有することを特徴とする逆量子化器。
【請求項４】
補正係数記憶手段に記憶される補正係数は量子化値で従前に乗算した値である請求項３に記載の逆量子化器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、直交変換係数を量子化するために使用される量子化器、逆量子化して直交変換係数を得るために使用される逆量子化器に関する。
【背景技術】
【０００２】
多値のカラー画像データを符号化する方式として、例えばＪＰＥＧ  （Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）という符号化方式が標準化されている。この方式の基本的な構成を図１３に示す。
【０００３】
この図に示すように、符号化器は離散コサイン変換器００１と量子化器００２とエントロピー符号化器００３の３つから構成される。
【０００４】
原画像Ｘはｎ×ｎ画素のブロックに分割された後に、離散コサイン変換器００１に入力されて離散コサイン変換される。その出力である離散コサイン係数Ｙは量子化器００２で量子化される。以下、離散コサイン変換をＤＣＴと表わし、離散コサイン係数をＤＣＴ係数と表わす。
【０００５】
量子化器００２の出力Ｚは、エントロピー符号化器００３に入力されて符号化される。
【０００６】
エントロピー符号化器００３で符号化されたデータは、伝送路又は記録媒体００４を介して復号器に入力される。
【０００７】
一方、復号器は、エントロピー復号器００５と、逆量子化器００６と、逆離散コサイン変換器００７の３つから構成される。
【０００８】
伝送路又は記録媒体００４を介して復号器に入力された符号化データは、エントロピー復号器００５で復号される。その出力Ｚ’は逆量子化器００６で逆量子化される。
【０００９】
逆量子化器００６の出力Ｙ’は逆離散コサイン変換器００７に入力されて、逆離散コサイン変換器００７は逆離散コサイン変換を行なう。そして、その結果である再構成画像Ｘ’を出力する。以下、逆離散コサイン変換をＩＤＣＴと表わす。
【００１０】
量子化器００２について図５を用いて説明する。図５は量子化器００２の内部構成の一例を示している。量子化器００２は、除算器１０２、後処理部１０３、量子化値記憶部１０５から構成される。量子化値記憶部１０５には量子化値をあらかじめ格納しておく。
【００１１】
このような量子化器００２の処理は以下のようになる。
【００１２】
除算器１０２には離散コサイン変換器００１の出力であるＤＣＴ係数Ｙが被除数として入力され、量子化値記憶部１０５に格納されている量子化値が除数として順番に入力される。
【００１３】
除算器１０２では、離散コサイン変換器００１から入力されるＤＣＴ係数Ｙを量子化値記憶部１０５から入力される量子化値で除し、その結果を後処理部１０３へ入力する。
【００１４】
後処理部１０３では、除算器１０２から入力される除算結果に対して四捨五入などの処理を施し、量子化器００２の出力Ｚとする。
【００１５】
ところでＤＣＴには乗算回数の少ない高速なアルゴリズムが存在する。この高速アルゴリズムをＤＣＴに適用する場合の量子化器の構成について図６〜図８を用いて説明する。
【００１６】
図６は量子化器００２の内部構成の一例を示している。量子化器００２は、データ補正部１０１、除算器１０２、後処理部１０３、補正係数記憶部１０４、量子化値記憶部１０５から構成される。なお、図５と同じ構成要素については同じ符号をつけている。
【００１７】
図７は補正係数の一例を示している。また、図８は補正係数記憶部１０４に実際に格納する補正係数の一例を示している。
【００１８】
補正係数記憶部１０４には補正係数をあらかじめ格納しておき、量子化値記憶部１０６には量子化値をあらかじめ格納しておく。
【００１９】
ここで、補正係数の一例は図７（ａ）に表わした式で与えられる。より具体的には図７（ｂ）に示すような小数値である。そのため、図６に示した量子化器００２は演算中に小数値である補正係数を扱う必要がある。量子化器００２での演算誤差を小さくするためには、演算中のデータが十分な精度の小数部をもっている必要があるが、演算中のデータをＩＥＥＥ等で標準化されている浮動小数点形式で表現するとなると、回路規模が増大することになってあまり現実的ではない。
【００２０】
そこで、図７（ｂ）に示す補正係数に所定の定数を乗じた後に四捨五入して整数値に変換し、その値を補正係数記憶部１０４に格納しておく。図８の例では１６ビットの整数値に変換するために、所定の定数として２１５を用いた場合の値を示している。
【００２１】
このような量子化器００２の処理は以下のようになる。
【００２２】
データ補正部１０１には離散コサイン変換器００１の出力であるデータＹと補正係数記憶部１０５に格納されている補正係数が順番に入力される。なお、ＤＣＴに高速アルゴリズムを適用する場合には、離散コサイン変換器００１から入力されるデータＹは演算途中のデータである。また、上述のように補正係数記憶部１０４に格納されている補正係数には、所定の定数（図８の例では２１５）を乗じた後に四捨五入して整数値に変換してある。そのため、データ補正部１０１では、データＹに補正係数記憶部１０４から入力される補正係数を乗じた後に１５ビット右シフトする。そして、その補正結果を除算器１０２へ被除数として入力する。
【００２３】
また、除算器１０２には量子化値記憶部１０５に格納されている量子化値が除数として順番に入力される。除算器１０２では、データ補正部１０１から入力される値を量子化値記憶部１０５から入力される量子化値で除し、その除算結果を後処理部１０３へ入力する。
【００２４】
後処理部１０３では、除算器１０２から入力される除算結果に対して四捨五入などの処理を施し、量子化器００２の出力Ｚとする。
【００２５】
次に、逆量子化器００６について図１１を用いて説明する。図１１は逆量子化器００６の内部構成の一例を示している。逆量子化器００６は、乗算器２０１、量子化値記憶部２０４から構成される。量子化値記憶部２０４には量子化値をあらかじめ格納しておく。
【００２６】
このような逆量子化器００６での処理は以下のようになる。
【００２７】
乗算器２０１にはエントロピー復号器００５の出力であるＺ’と量子化値記憶部２０４に格納されている量子化値が入力される。乗算器２０１では、エントロピー復号器００５から入力されるＺ’に量子化値記憶部２０４から入力される量子化値を乗じ、その乗算結果を逆量子化器００６の出力Ｙ’とする。
【００２８】
ＩＤＣＴにもＤＣＴと同様に乗算回数の少ない高速なアルゴリズムが存在する。この高速アルゴリズムをＩＤＣＴに適用する場合の逆量子化器の構成について図１２、図８を用いて説明する。
【００２９】
図１２は逆量子化器００６内部構成の一例を示している。逆量子化器００６は、乗算器２０１、データ補正部２０２、後処理部２０３、量子化値記憶部２０４、補正係数記憶部２０５から構成される。なお、図１１と同じ構成要素については同じ符号をつけている。
【００３０】
図８は補正係数記憶部２０５に格納する補正係数の一例を示している。
【００３１】
量子化値記憶部２０４には量子化値をあらかじめ格納しておき、補正係数記憶部２０５には補正係数をあらかじめ格納しておく。なお、補正係数記憶部２０５に格納する値は、量子化器の例と同様に補正係数に所定の定数を乗じた後に四捨五入して整数値に変換した値である。この値の一例は量子化器００２の例で用いた図８と同じである。
【００３２】
このような逆量子化器００６での処理は以下のようになる。
【００３３】
乗算器２０１にはエントロピー復号器００５の出力であるＺ’と量子化値記憶部２０４に格納されている量子化値が入力される。乗算器２０１では、エントロピー復号器００５から入力されるＺ’に量子化値記憶部２０４から入力される量子化値を乗じ、その乗算結果をデータ補正部２０２へ入力する。
【００３４】
また、データ補正部２０２には補正係数記憶部２０５に格納されている補正係数も入力される。上述のように補正係数記憶部２０５に格納されている補正係数には、所定の定数（図８の例では２１５）を乗じた後に四捨五入して整数値に変換してある。そのため、データ補正部２０２では、乗算器２０１から入力される乗算結果に補正係数記憶部２０５から入力される補正係数を乗じた後に１５ビット右シフトする。そして、その補正結果を後処理部２０３へ入力する。
【００３５】
後処理部２０３では、データ補正部２０２から入力される値に対して四捨五入などの処理を施し、逆量子化器００６の出力Ｙ’とする。
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｔ．８１｜  ＩＳＯ／ＩＥＣ  １０９１８−１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３６】
上述のように、図６に示す量子化器においても、図１２に示す逆量子化器においても、補正係数記憶部に格納する値は、図７（ｂ）に示す補正係数に所定の定数を乗じた後に四捨五入して整数値に変換した値である。その具体例が図８に示す値であり、各補正係数は１６ビットで表現されている。この図から分かるように補正係数の中には上位数ビットが”０”となっている係数がある。従って、これらの係数の精度不足が原因となり、量子化器の量子化結果及び逆量子化器の逆量子化結果の演算精度が低くなるという問題があった。
【００３７】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、回路規模を大幅に増大させることなく、従来よりも演算精度が高い量子化器及び逆量子化器を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００３８】
本発明の量子化器は、直交変換を行なう一連の演算処理の中間データに対して所定の補正演算を施すことによって得られる直交変換係数を量子化する量子化器であって、前記中間データを補正するための補正係数と小数点位置情報を記憶する補正係数記憶手段と、前記中間データと前記補正係数とを乗算した後に、当該乗算結果に対して前記小数点位置情報に基づいてシフト演算を行なうデータ補正手段と、を有することを特徴とする。
【００３９】
また、本発明の逆量子化器は、逆量子化して得られる直交変換係数を補正する逆量子化器であって、前記直交変換係数を補正するための補正係数と小数点位置情報を記憶する補正係数記憶手段と、前記直交変換係数と前記補正係数とを乗算した後に、当該乗算結果に対して前記小数点位置情報に基づいてシフト演算を行なうデータ補正手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、従来と同じビット数で補正係数を表現する場合でも、小数部のより下位の値まで表現でき、より精度が高い補正係数を量子化器と逆量子化器で利用するため、量子化結果及び逆量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【実施例１】
【００４２】
本実施例における量子化器を図１、図２、図７を用いて説明する。
【００４３】
図１は本実施例における量子化器の内部構成を示しており、量子化器００２は、データ補正部１０１、除算器１０２、後処理部１０３、補正係数記憶部１０４、量子化値記憶部１０５から構成される。なお、図５、図６と同じ構成要素には同じ符号を付している。
【００４４】
図７は補正係数の一例である。また、図２は本実施例による量子化器の補正係数記憶部１０４に格納される値の一例を示している。この例では補正係数記憶部１０４にｍ（＝８×８）個の値が格納される。
【００４５】
補正係数記憶部１０４には補正係数と小数点位置情報をあらかじめ格納しておき、量子化値記憶部１０５には量子化値をあらかじめ格納しておく。
【００４６】
ここで、補正係数記憶部１０４に格納される値の具体例について説明する。従来例では図７（ｂ）に示す補正係数を小数値から整数値に変換する際に、どの補正係数についても同じ定数を乗じていた。しかし、整数値に変換した補正係数の中には上位数ビットが”０”となっているものがあった。
【００４７】
そこで、本実施例では整数値に変換した補正係数のいずれについても、上位数ビットが”０”とならないように補正係数に乗じる値を変化させる。例えば、補正係数を従来例と同じ１６ビットの整数値に変換する場合には図２の小数点位置情報の欄に示す値に従う。つまり、（ｕ，  ｖ）  ＝  （０，  ０）に対応する補正係数には２１８を乗じ、（ｕ，  ｖ）  ＝  （０，  １）に対応する補正係数には２１９を乗じるというように、補正係数によって乗じる値を変化させる。図２の補正係数の欄は、図７（ｂ）に示す補正係数を上記のように定数を乗じた後に、四捨五入して整数値に変換した値を示している。
【００４８】
このような量子化器００２の処理は以下のようになる。
【００４９】
データ補正部１０１には離散コサイン変換器００１の出力であるデータＹと補正係数記憶部１０４に格納されている補正係数と小数点位置情報が入力される。なお、ＤＣＴに高速アルゴリズムを適用する場合には、離散コサイン変換器００１から入力されるデータＹは演算途中のデータである。また、上述のように補正係数記憶部１０４に格納されている補正係数には、所定の定数を乗じた後に四捨五入して整数値に変換してある。そのため、データ補正部１０１では、データＹに補正係数記憶部１０４から入力される補正係数を乗じた後に、小数点位置情報の値だけ右へシフトする。そして、その補正結果を除算器１０２へ被除数として入力する。
【００５０】
また、除算器１０２には量子化値記憶部１０５に格納されている量子化値が除数として入力される。除算器１０２では、データ補正部１０１から入力される値を量子化値記憶部１０５から入力される量子化値で除し、その除算結果を後処理部１０３へ入力する。
【００５１】
後処理部１０３では、除算器１０２から入力される除算結果に対して四捨五入などの処理を施し、量子化器００２の出力Ｚとする。
【００５２】
これまで説明したように、従来と同じ１６ビットで補正係数を表現する場合でも、小数部のより下位の値まで表現することができる。本実施例の量子化器は、より精度が高い補正係数を使用するため、量子化器の量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【実施例２】
【００５３】
本実施例における量子化器を図１、図３、図７を用いて説明する。
【００５４】
図１は本実施例における量子化器の内部構成を示しており、量子化器００２は、データ補正部１０１、除算器１０２、後処理部１０３、補正係数記憶部１０４、量子化値記憶部１０５から構成される。なお、図４〜図６と同じ構成要素には同じ符号を付している。
【００５５】
図７は補正係数の一例である。図７（ａ）から分かるように、ＣｕＣｖ＝ＣｖＣｕ（ｕ，ｖ＝０…７）である。そのため、補正係数記憶部１０４に格納する係数を減らすことができる。補正係数記憶部１０４に格納する値の具体例を示したものが図３である。この例では補正係数記憶部１０４に
【００５６】
【数１】
2006060553.tif 000003
個の値を格納する。
【００５７】
本実施例の量子化器００２の処理は実施例１と同じであるため省略する。
【００５８】
これまで説明したように、本実施例の量子化器においても、実施例１と同様により精度が高い補正係数を使用するため、量子化器の量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【実施例３】
【００５９】
実施例における量子化器を図２〜図４、図７を用いて説明する。
【００６０】
図４は実施例における量子化器の内部構成を示しており、量子化器００２は、データ補正部１０１、後処理部１０３、補正係数記憶部１０４から構成される。なお、図１、図５、図６と同じ構成要素には同じ符号を付している。
【００６１】
図７は補正係数の一例である。また、図２は本実施例による量子化器の補正係数記憶部１０４に格納される値の一例を示しており、図３は補正係数記憶部１０４に格納される値のもう一つの例を示している。
【００６２】
補正係数記憶部１０４には”補正係数を量子化値で除算した値”と小数点位置情報をあらかじめ格納しておく。本実施例では、”補正係数を量子化値で除算した値”を改めて補正係数と呼ぶ。実施例１と同様に補正係数を１６ビットで表現し、量子化値を全て”１”とする場合には、図２又は図３に示す補正係数と小数点位置情報を補正係数記憶部１０４に格納する。
【００６３】
このような量子化器００２の処理は以下のようになる。
【００６４】
データ補正部１０１には離散コサイン変換器００１の出力であるデータＹと補正係数記憶部１０４に格納されている補正係数と小数点位置情報が入力される。なお、ＤＣＴに高速アルゴリズムを適用する場合には、離散コサイン変換器００１から入力されるデータＹは演算途中のデータである。データ補正部１０１では、データＹに補正係数記憶部１０４から入力される補正係数を乗じた後に、小数点位置情報の値だけ右へシフトする。そして、その補正結果を後処理部１０４へ入力する。
【００６５】
後処理部１０４では、データ補正部１０１から入力される値に対して四捨五入などの処理を施し、量子化器００２の出力Ｚとする。
【００６６】
これまで説明したように、本実施例の量子化器においても、実施例１、実施例２と同様により精度が高い補正係数を使用するため、量子化器の量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【実施例４】
【００６７】
本実施例における逆量子化器を図９、図２、図７を用いて説明する。
【００６８】
図９は本実施例における逆量子化器の内部構成を示しており、逆量子化器００６は、乗算器２０１、データ補正部２０２、後処理部２０３、量子化値記憶部２０４、補正係数記憶部２０５から構成される。なお、図１１、図１２と同じ構成要素には同じ符号を付している。
【００６９】
図７は補正係数の一例である。また、図２は本実施例による逆量子化器の補正係数記憶部２０５に格納される値の一例を示している。
【００７０】
量子化値記憶部２０４には量子化値をあらかじめ格納しておき、補正係数記憶部２０５には補正係数と小数点位置情報をあらかじめ格納しておく。補正係数を１６ビットで表現する場合には、図２に示す補正係数と小数点位置情報を補正係数記憶部２０５に格納する。
【００７１】
このような逆量子化器００６の処理は以下のようになる。
【００７２】
乗算器２０１にはエントロピー復号器００５の出力であるＺ’と量子化値記憶部２０５に格納されている量子化値が入力される。乗算器２０１では、エントロピー復号器００５から入力されるＺ’に量子化値記憶部２０５から入力される量子化値を乗じ、その乗算結果をデータ補正部２０２へ入力する。
【００７３】
また、データ補正部２０２には補正係数記憶部２０５に格納されている補正係数と小数点位置情報も入力される。また、上述のように補正係数記憶部２０５に格納されている補正係数には、所定の定数を乗じた後に四捨五入して整数値に変換してある。そのため、データ補正部２０２では、乗算器２０１から入力される乗算結果に補正係数記憶部２０５から入力される補正係数を乗じた後に、小数点位置情報の値だけ右へシフトする。そして、その補正結果を後処理部２０３へ入力する。
【００７４】
後処理部２０３では、データ補正部２０２から入力される値に対して四捨五入などの処理を施し、逆量子化器００６の出力Ｙ’とする。
【００７５】
これまで説明したように、本実施例の逆量子化器においても、実施例１と同様により精度が高い補正係数を使用するため、逆量子化器の逆量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【実施例５】
【００７６】
本実施例における量子化器を図９、図３、図７を用いて説明する。
【００７７】
図９は本実施例における逆量子化器の内部構成を示しており、逆量子化器００６は、乗算器２０１、データ補正部２０２、後処理部２０３、量子化値記憶部２０４、補正係数記憶部２０５から構成される。なお、図１１、図１２と同じ構成要素には同じ符号を付している。
【００７８】
図７は補正係数の一例である。図７（ａ）から分かるように、ＣｕＣｖ＝ＣｖＣｕ（ｕ，ｖ＝０…７）である。そのため、補正係数記憶部２０５に格納する係数を減らすことができる。補正係数記憶部２０５に格納する値の具体例を示したものが図３である。この例では補正係数記憶部２０５に
【００７９】
【数２】
2006060553.tif 000004
個の値を格納する。
【００８０】
本実施例の逆量子化器００６の処理は実施例４と同じであるため省略する。
【００８１】
これまで説明したように、本実施例の逆量子化器においても、実施例４と同様により精度が高い補正係数を使用するため、逆量子化器の逆量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【実施例６】
【００８２】
本実施例における逆量子化器を図１０、図２、図３を用いて説明する。
【００８３】
図１０は本実施例における逆量子化器の内部構成を示しており、逆量子化器００６は、データ補正部２０２、後処理部２０３、補正係数記憶部２０５から構成される。なお、図９、図１１、図１２と同じ構成要素には同じ符号を付している。
【００８４】
図２は本実施例による逆量子化器の補正係数記憶部２０５に格納される値の一例を示している。また、図３は補正係数記憶部２０５に格納される値のもう一つの例を示している。
【００８５】
補正係数記憶部２０５には”補正係数に量子化値を乗算した値”と小数点位置情報をあらかじめ格納しておく。本実施例では、”補正係数に量子化値を乗算した値”を改めて補正係数と呼ぶ。実施例４と同様に補正係数を１６ビットで表現し、量子化値を全て”１”とする場合には、図２又は図３に示す補正係数と小数点位置情報を補正係数記憶部２０５に格納する。
【００８６】
このような逆量子化器００６の処理は以下のようになる。
【００８７】
データ補正部２０２にはエントロピー復号器００５の出力であるＺ’と補正係数記憶部２０５に格納されている補正係数と小数点位置情報が入力される。データ補正部２０２では、エントロピー復号器００５から入力されるＺ’に補正係数記憶部２０５から入力される補正係数を乗じた後に、小数点位置情報の値だけ右へシフトする。そして、その補正結果を後処理部２０３へ入力する。
【００８８】
後処理部２０３では、データ補正部２０２から入力される値に対して四捨五入などの処理を施し、逆量子化器００６の出力Ｙ’とする。
【００８９】
これまで説明したように、本実施例の逆量子化器においても、実施例４、実施例５と同様により精度が高い補正係数を使用するため、逆量子化器の逆量子化結果の演算精度を高くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】実施例１、実施例２による量子化器を示す図。
【図２】実施例１の補正係数記憶部に格納される補正係数の一例を示す図。
【図３】実施例２の補正係数記憶部に格納される補正係数の一例を示す図。
【図４】実施例３による量子化器を示す図。
【図５】従来の量子化器の一例を示す図。
【図６】従来の量子化器の一例を示す図。
【図７】補正係数の一例を示す図。
【図８】従来の量子化器の補正係数記憶部に格納される補正係数の一例を示す図。
【図９】実施例４、実施例５による逆量子化器を示す図。
【図１０】実施例６による逆量子化器を示す図。
【図１１】従来の逆量子化器の一例を示す図。
【図１２】従来の逆量子化器の一例を示す図。
【図１３】ＪＰＥＧの符号化器と復号器を示す図。
【符号の説明】
【００９１】
０００  原画像Ｘ
００１  離散コサイン変換器
００２  量子化器
００３  エントロピー符号化器
００４  伝送路又は記録媒体
００５  エントロピー復号器
００６  逆量子化器
００７  逆離散コサイン変換器
００８  再構成画像Ｘ’
１０１  データ補正部
１０２  除算器
１０３  後処理部
１０４  補正係数記憶部
１０５  量子化値記憶部
２０１  乗算器
２０２  データ補正部
２０３  後処理部
２０４  量子化値記憶部
２０５  補正係数記憶部
【図１】
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【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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