【手続補正書】
【提出日】平成19年6月18日(2007.6.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【書類名】  明細書
【発明の名称】中央値を用いて符号化データを復号する装置及び方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを符号化するデータ符号化方法において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する値の範囲の中央値を決定するステップを有し、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、該符号化データは、以下に示す２つの式のうちのいずれかにより定義される量子化コードを含み、
【数１】
2003503914.tif 000001
上記ｑｉは上記量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表し、上記ｘｉは符号化されていないデータを表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表すことを特徴とするデータ符号化方法。
【請求項２】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項１記載のデータ符号化方法。
【請求項３】
データを符号化するデータ符号化方法において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する値の範囲の中央値を決定するステップを有し、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数２】
2003503914.tif 000002
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするデータ符号化方法。
【請求項４】
データを符号化するデータ符号化方法において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する値の範囲の中央値を決定するステップを有し、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いて実行され、上記中央値は、以下の式により定義され、
【数３】
2003503914.tif 000003
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするデータ符号化方法。
【請求項５】
符号化データのビットストリームを復号する復号方法において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を用いてデータを符号化するために使用されたパラメータを再生するステップを有し、
上記復号は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数４】
2003503914.tif 000004
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするデータ復号方法。
【請求項６】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項５記載のデータ復号方法。
【請求項７】
符号化データのビットストリームを復号する復号方法において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を用いて上記データを符号化するために使用されたパラメータを再生するステップを有し、
上記復号は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いて実行され、上記中央値は以下の式により定義され、
【数５】
2003503914.tif 000005
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするデータ復号方法。
【請求項８】
処理装置により実行されて、所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより値の範囲の中央値を決定するステップを有し、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減するデータ復号方法を実行させるためのプログラムが格納され、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、該符号化データは、以下に示す２つの式のうちのいずれかにより定義される量子化コードを含み、
【数６】
2003503914.tif 000006
上記ｑｉは上記量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表し、上記ｘｉは符号化されていないデータを表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表すことを特徴とするコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項９】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項８記載のコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１０】
処理装置により実行されて、所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより値の範囲の中央値を決定するステップを有し、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減するデータ符号化方法を実行させるためのプログラムが格納され、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数７】
2003503914.tif 000007
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１１】
処理装置により実行されて、所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより値の範囲の中央値を決定するステップを有し、上記値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減するデータ復号処理を実行させるためのプログラムが格納され、
符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いて実行され、上記中央値は以下の式により定義され、
【数８】
2003503914.tif 000008
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするコンピュータにより読取可能な媒体。
【請求項１２】
データを符号化するデータ符号化システムにおいて、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を備え、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、該符号化データは、以下に示す２つの式のうちのいずれかにより定義される量子化コードを含み、
【数９】
2003503914.tif 000009
上記ｑｉは上記量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表し、上記ｘｉは符号化されていないデータを表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表すことを特徴とするデータ符号化システム。
【請求項１３】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項１２記載のデータ符号化システム。
【請求項１４】
データを符号するデータ符号化システムにおいて、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を備え、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数１０】
2003503914.tif 000010
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするデータ符号化システム。
【請求項１５】
データを符号するデータ符号化システムにおいて、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を備え、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いて実行され、中央値は以下の式により定義され、
【数１１】
2003503914.tif 000011
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするデータ符号化システム。
【請求項１６】
符号化データのビットストリームを復号する復号システムにおいて、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を用いて上記データを符号化するために使用されたパラメータを再生するデコーダを備え、
上記デコーダは、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータを復号し、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数１２】
2003503914.tif 000012
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするデータ復号システム。
【請求項１７】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項１６記載のデータ復号システム。
【請求項１８】
符号化データのビットストリームを復号するデータ復号システムにおいて、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を用いて上記データを符号化するために使用されたパラメータを再生するデコーダを備え、
上記デコーダは、適応ダイナミックレンジ符号化を使用し、中央値は以下の式により定義され、
【数１３】
2003503914.tif 000013
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするデータ復号システム。
【請求項１９】
データを符号化するデータ符号化装置において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより値の範囲の中央値を決定し、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する決定手段を備え、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、該符号化データは、以下に示す２つの式のうちのいずれかにより定義される量子化コードを含み、
【数１４】
2003503914.tif 000014
上記ｑｉは上記量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表し、上記ｘｉは符号化されていないデータを表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表すことを特徴とするデータ符号化装置。
【請求項２０】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項１９記載のデータ符号化装置。
【請求項２１】
符号化データのビットストリームを復号するデータ復号装置において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を用いて上記データを符号化するために使用されたパラメータを再生する再生手段を備え、
上記復号は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数１５】
2003503914.tif 000015
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするデータ復号装置。
【請求項２２】
上記最大値及び最小値は、２次元静止画像、ホログラム画像、３次元静止画像、映像、２次元動画像、３次元動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声のいずれかの情報を表すことを特徴とする請求項２１記載のデータ復号装置。
【請求項２３】
データを符号化するデータ符号化装置において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより値の範囲の中央値を決定し、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する決定手段を備え、
符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いてデータに対して実行され、再生データは、以下に示す２つの式のいずれかに基づく符号化データから再構築され、
【数１６】
2003503914.tif 000016
上記ｘ’ｉは上記再生データを表し、上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表し、上記ｑｉは量子化コードを表し、上記Ｑは量子化ビット数を表すことを特徴とするデータ符号化装置。
【請求項２４】
データを符号化するデータ符号化装置において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さい値を選択することにより値の範囲の中央値を決定し、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する決定手段を備え、
上記符号化は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いて実行され、上記中央値は、以下の式により定義され、
【数１７】
2003503914.tif 000017
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするデータ符号化装置。
【請求項２５】
符号化データのビットストリームを復号するデータ復号装置において、
所定のデータの範囲内の最小値より大きく、該所定のデータの範囲内の最大値より小さく、値の範囲が後に推定された場合に、復号誤差を実質的に低減する中央値を用いて上記データを符号化するために使用されたパラメータを再生する再生手段を備え、
上記復号は、適応ダイナミックレンジ符号化を用いて実行され、上記中央値は、以下の式により定義され、
【数１８】
2003503914.tif 000018
上記ＣＥＮは上記中央値を表し、上記ＭＩＮは上記最小値を表し、上記ＤＲは上記データのダイナミックレンジを表すことを特徴とするデータ復号装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明の背景技術
１．本発明の技術分野
本発明は、信号の伝送中に生じるデータの欠落に対するロバストエラー回復（robust error recovery）のためのデータの符号化に関する。
【０００２】
２．技術背景
信号の伝送又は記録において生じるランダムエラーのために欠落したデータを再構成するための様々な技術が提案されている。しかしながら、これらの提案されている技術は、連続するパケットデータの欠落を取り扱うものではない。連続するパケットデータの欠落は、当分野においては、バーストエラーと呼ばれている。バーストエラーが発生すると、再生される信号には、ユーザにとって容易に認識できるほど明らかな劣化が生じる。
【０００３】
さらに、高速通信を実現するための圧縮技術は、バーストエラーが信号に与える影響を大きくし、このため、再生された信号の劣化の度合いを大きくする。伝送され及び／又は記録された信号に影響を与えるバーストエラーは、例えば高精細度テレビジョン（high definition television：以下、ＨＤＴＶという。）信号、移動通信アプリケーションや、コンパクトディスク（compact disc：ＣＤ）ビデオディスク（例えば、ＤＶＤ）及びビデオカセットレコーダ（ＶＴＲ）を含むビデオ記録技術等において観察される。
【０００４】
例えば、ＨＤＴＶの出現により、全国テレビジョン方式委員会(National Television System Committee：ＮＴＳＣ)により提唱されている現在の標準より高い解像度を有するテレビジョンシステムが登場した。提案されているＨＤＴＶ信号は、主にデジタル信号である。これに応じて、カラーテレビジョン信号をデジタル信号に変換するには、８ビットを使用して輝度信号及び色差信号をデジタル化するのが一般的である。ＮＴＳＣカラーテレビジョン信号をデジタル的に伝送するには、計算上、１秒間に約２１６Ｍビットのビットレートが必要となる。ＨＤＴＶの場合は、これよりさらに高い、１秒間に約１２００Ｍビットの伝送レートが必要となる。このような高い伝送レートは、現在の無線標準技術によりサポートされている帯域幅では対応できないことが多い。したがって、効率的な圧縮技術が必要となる。
【０００５】
圧縮技術は、移動通信アプリケーションにおいても重要な役割を果たしている。移動通信アプリケーションにおいては、リモート端末装置間でデータパケットが送受信される。移動通信における伝送チャンネルの数は限られているため、パケットを伝送する前に効率的にデータを圧縮する圧縮技術が必要である。高い伝送レートを実現するために、様々な圧縮技術が提案されている。
【０００６】
例えば、適応ダイナミックレンジ符号化（Adaptive Dynamic Range Coding：以下、ＡＤＲＣという。）及び離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：以下、ＤＣＴという。）により画像データを圧縮する手法が知られている。いずれの技術も画像内の局所的な相関関係（local correlation）を利用して、高い圧縮率を実現するものである。しかしながら、効率的な圧縮アルゴリズムでは、符号化された信号におけるエラーが復号されたときに顕著となり、エラーが伝搬するという問題がある。このようなエラーの増殖により、ビデオ画像がユーザにとって明らかなほどに劣化してしまうことがある。
【０００７】
発明の開示
本発明は、データの範囲の最小値より大きく最大値より小さい中央値を決定することによりデータを圧縮するデータ符号化方法を提供する。一具体例において、中央値は、値の範囲が後に推定された場合に復号誤差を実質的に低減する値となるよう選択される。一具体例において、中央値は、誤差がある場合に、再構築処理における予想される二乗平均誤差を最小化する値として選択される。一具体例において、最大値及び最小値は、画像の画素データの強度を表す。他の具体例において、圧縮処理は、適応ダイナミックレンジ符号化（Adaptive Dynamic Range Coding：ＡＤＲＣ）に基づいて行われ、中央値は、最大値及び最小値を除くダイナミックレンジ内の値である。
【０００８】
発明の実施の形態
本発明は、ロバストエラー回復（robust error recovery）を実現するための信号ストリームの符号化及び並替方法及びエラー回復方法を提供する。以下では、本発明を明瞭にするために、説明を目的として、多くの詳細事項について記述する。しかしながら、これらの詳細事項は、本発明を実施するための必要条件ではないことは、当業者にとって明らかである。また、本発明を不必要に不明瞭しないために、ブロック図には周知の電気的構造及び回路を示す。
【０００９】
以下に示す具体例では、適応ダイナミックレンジ符号化（Adaptive Dynamic Range Coding：以下、ＡＤＲＣという。）により符号化された画像について、特にダイナミックレンジ（ＤＲ）等の欠落又は破損した圧縮定数（以下、欠落／破損圧縮定数と呼ぶ。）の再生について説明する。なお、本発明はＡＤＲＣ符号化及び生成される特定の圧縮定数に限定されるものではない。さらに、本発明は、２次元の静止画像、ホログラム画像、３次元の静止画像、ビデオ映像、２次元の動画像、３次元の動画像、モノラル音声、Ｎチャンネル音声等にも適用できる。
【００１０】
さらに、本発明は、ＡＤＲＣ処理において使用できる最大値（ＭＡＸ）及び中央値（ＣＥＮ）等を含む、具体例に示すものとは異なる圧縮定数に適用することもできる。さらに、本発明は、エッジ整合形（edge-matching）ＡＤＲＣ及びエッジ非整合形（non edge-matching）ＡＤＲＣ等、異なる種類のＡＤＲＣ処理に適用することもできる。ＡＤＲＣに関するさらに詳細な説明については、１９９１年９月４〜６日、イタリア、チュリンで開催された第４回高精細度テレビジョン及びその後に関する国際会議（Fourth International Workshop on HDTV and Beyond）におけるコンドウ（Kondo）、フジモリ（Fujimori）、ナカヤ（Nakaya）らによる「将来のＨＤＴＶデジタルＶＴＲのための適応ダイナミックレンジ符号化法（Adaptive Dynamic Range Coding Scheme for Future HDTV Digital VTR）」に開示されている。
【００１１】
信号の符号化、伝送及びこれに続く復号処理の流れを包括的にＦＩＧ．１Ａに示す。信号１００はエンコーダ１１０に入力されるデータストリームである。エンコーダ１１０は、ＡＤＲＣ圧縮アルゴリズムを実行し、パケット１・・・Ｎを生成し、伝送媒体１３５を介して、このパケット１・・・Ｎを送信する。デコーダ１２０は、伝送媒体１３５からパケット１・・・Ｎを受け取り、信号１３０を生成する。信号１３０は信号１００の再生信号である。
【００１２】
エンコーダ１１０及びデコーダ１２０は、ここに説明する機能を実行するために様々な形態で実現することができる。一具体例においては、エンコーダ１１０及び／又はデコーダ１２０は、媒体に格納され、ＦＩＧ．１Ｂ及びＦＩＧ．１Ｃに示すような、中央演算処理装置（central processing unit：以下、ＣＰＵという。）、メモリ、及び１以上の入出力装置、及びコプロセッサを備える汎用又は専用のコンピュータシステムに実行されるソフトウェアとして実現できる。これに代えて、エンコーダ１１０及び／又はデコーダ１２０は、ＦＩＧ．１Ｄ及びＦＩＧ．１Ｅに示すように、ここに説明する機能を実行するための論理回路として実現することもできる。さらに、エンコーダ１１０及び／又はデコーダ１２０は、ハードウェア、ソフトウェア又はファームウェアの組合せとして実現することもできる。
【００１３】
符号化処理及び欠落／破損した圧縮パラメータの再生処理のための回路の具体例をＦＩＧ．１Ｂ及びＦＩＧ．１Ｃに示す。ここに説明する処理は、特別に構成された又は汎用の処理装置１７０により実現される。メモリ１９０には命令が格納され、プロセッサ１７５は、この命令にアクセスして、以下に説明する様々な処理を実行する。入力回路１８０は、入力ビットストリームを受け取り、この入力ビットストリームをＣＰＵ１７５に供給する。出力回路１８５は、データを出力する。ＦＩＧ．１Ｂでは、出力されるデータは符号化データである。ＦＩＧ．１Ｂでは、出力されるデータは、以下に説明する処理により復号され、例えば外部の表示装置１９５を駆動するのに十分な画像データ等の復号データである。
【００１４】
他の具体例において、出力回路１８５は、再生された圧縮パラメータを出力する。再生された圧縮パラメータは、他の回路に供給され、復号データの生成に使用される。
【００１５】
圧縮パラメータを符号化し、及び欠落／破損した圧縮パラメータを再生する回路の変形例をＦＩＧ．１Ｄ及びＦＩＧ．１Ｅに示す。ここに説明する手法は、例えば特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuits：ＡＳＩＣ）、大規模集積回路（large scale integration：ＬＳＩ）、プログラマブルゲートアレイ、又は１以上のプロセッサにより実現することもできる。
【００１６】
ＦＩＧ．２は、ポイントトゥポイント（point-to-point）接続又はネットワークを介してデータを伝送するために用いられるパケット構造２００の具体例を示す。パケット構造３００は、エンコーダ１１０により生成され、伝送媒体１３５を介して伝送される。一具体例においては、パケット構造３００は、５バイトのヘッダ情報と、８ビットのＤＲと、８ビットの中央値ＣＥＮと、１ビットの動きフラグと、５ビットの閾値インデックスと、３５４ビットのＱコードとを有する。ここに示すパケット構造３００は、パケット構造の一例であり、ネットワークの非同期伝送モード（asynchronous transfer mode：ＡＴＭ）による伝送に適応するように構成されたものである。なお、本発明は、このようなパケット構造に限定されるものではなく、様々なネットワークにおける種々のパケット構造に適用できるものである。
【００１７】
一具体例において、データ構造３００は、コンピュータに読取可能なメモリに格納され、データ処理装置上で実行されるプログラムは、このデータ構造３００にアクセスすることができる。メモリに格納されるデータ構造３００は、ダイナミックレンジデータオブジェクト（ＤＲ）、及びこのダイナミックレンジデータオブジェクトに関連付けられた中央値データオブジェクト（ＣＥＮ）を含む。中央値データオブジェクトは、ダイナミックレンジデータオブジェクトの最小値より大きく、ダイナミックレンジデータオブジェクトの最大値より小さい値を有する。中央値データオブジェクトは、ダイナミックレンジデータオブジェクトが推定された場合の復号誤差を実質的に低減するために設けられている。各データ構造３００は、他のパケット構造を有していてもよい。
【００１８】
上述のように、この具体例に示すシステム及び装置は、ＡＤＲＣを用いた映像又は動画像等の画像を符号化するために用いることができる。ＡＤＲＣは、一定のビットレートで伝送するために画像を符号化及び圧縮するための実時間技術として確立されている。
【００１９】
デジタル画像を構成する離散的データ点は、画素（ピクセル）として知られている。各画素は、それぞれ８ビットで表現できるが、圧縮又は分析のために、この他の表現を用いることもできる。多くの表現は、この生のデータ（raw data）を互いに素な集合（disjoint sets）に分割して形成される。これらの集合は、必ずしも一般的なブロック形状を有しているわけではないが、歴史的な理由から、これらの集合は「ブロック」と呼ばれる。このデータは圧縮パラメータにより特徴付けられる。一具体例において、これらの圧縮パラメータは、ブロックパラメータ及びビットストリームパラメータを含む。
【００２０】
ブロックパラメータは、画像がどのように見えるかを記述する。したがって、ブロックパラメータは、ブロックの１以上の属性を定義するために使用することができる。例えば、ＡＤＲＣにおいて、ブロック全体に亘る情報には、最小画素値（ＭＩＮ）、最大画素値（ＭＡＸ）、中間画素値（ＣＥＮ）、画素値のダイナミックレンジ（ＤＲ）又はこれらの値のあらゆる組合せを含ませることができる。
【００２１】
ビットストリームパラメータは、画像をどのように符号かするかを記述する。一具体例において、ビットストリームパラメータは、データの符号化に使用するビット数を指示する。例えば、ＡＤＲＣにおいて、ビットストリームパラメータは、Ｑビット値及び動きフラグ（ＭＦ）値を含む。したがって、この具体例において、ビットストリームパラメータは、データがどのように符号化するかを指示し、すなわち包括的情報により特定された範囲内で、画素値がどこに位置するかを表現する。
【００２２】
ＡＤＲＣ符号化が使用される一具体例において、ブロックデータは、ＭＩＮ，ＤＲ、Ｑビット数（後に定義する）を含み、画素データは、Ｑコードを含んでいる。ＤＲは、ＭＡＸ−ＭＩＮ又はＭＡＸ−ＭＩＮ＋１と定義することができる。以下に説明する具体例において、ＣＥＮはＭＩＮ及びＭＡＸの間の値と定義することができる。例えば、ＣＥＮは、ＭＩＮ＋ＤＲ／２であってもよい。
【００２３】
Ｑコードは、集合｛ＭＩＮ，ＭＩＮ＋１，・・・ＣＥＮ，・・・ＭＡＸ｝内の１つの値を表す範囲［０，２Ｑ−１］内の整数であるＱビット数「Ｑ」は、通常小さく、ＤＲ値は比較的大きいので、通常、全ての画素値を正確に表現することは難しい。したがって、画素値をＱコード値に変換する際、いくらかの量子化誤差が生じる。例えば、Ｑビット数が３である場合、集合｛ＭＩＮ，ＭＩＮ＋１，・・・ＣＥＮ，・・・ＭＡＸ｝から２３＝８個の値を正確に（誤差を生じさせることなく）表現することができる。他の値は、これらの値に丸められる。この丸め処理により量子化誤差が生じる。
【００２４】
時間的圧縮は、複数の時間的インスタンスに亘る画像等のシーケンスに適している。画像フレームは、所定の期間内に現れる画素の２次元的集合として定義される。時間的に近い画像フレームの対応する位置のデータは、同様の値を有する可能性が高いことが知られている。このような場合、これらの同様の値をそれぞれ一度だけ符号化することにより、圧縮効率を高めることができる。
【００２５】
第２の具体例においては、第１の具体例のブロック情報に動きフラグ（ＭＦ）を追加して複数の画像フレームを符号化する。動きフラグは、各フレームのデータが個別のＱコードを用いて符号化されているか否かを示す。動きがない場合は、各フレームのデータを表現するために同じＱコードが使用されている。動きが示されている場合は、各フレームのデータをそれぞれ個別のＱコードにより符号化している。
【００２６】
ＡＤＲＣ符号化には、非エッジ整合形符号化と、エッジ整合形符号化の２つの手法が知られている。この２つの手法は、量子化コード（Ｑコード）を生成するために使用する式の細部が異なっているが、多くの共通点を有している。いずれの手法も、まず、画像をブロックに分割し、次に、各ブロックの画素値の最大値（ＭＡＸ）及び最小値（ＭＩＮ）を決定する。２Ｄ−ＡＤＲＣでは、各画素に対して１つの量子化コード（Ｑコード）が決定される。３Ｄ−ＡＤＲＣ符号化においては、各ブロックに対して動きフラグ（ＭＦ）値（動きがある場合１，動きがない場合０）が設定される。動きフラグが１であるとき、各ブロックに対して固有のＱコードを設定することができる。一方、動きフラグが０の場合、各ブロックの対応する画素値を平均化し、これに応じてブロックパラメータ値を更新し、各フレームからの対応する画素を表す単一のＱコードを決定することができる。
【００２７】
非エッジ整合形ＡＤＲＣでは、ＤＲは以下のように定義される。
【００２８】
【数１】
2003503914.tif 000019
【００２９】
また、量子化コード（Ｑコード）は以下のように定義される。
【００３０】
【数２】
2003503914.tif 000020
【００３１】
ここで、Ｑは量子化ビット数を表し、ｘｉは元の画素値（又は３Ｄ−ＡＤＲＣにおける非動きブロックの場合は平均画素値）を表す。画素値は、以下の式により再構築又は再生される。
【００３２】
【数３】
2003503914.tif 000021
【００３３】
ここで、ＭＡＸはブロックの最大レベルを表し、ＭＩＮはブロックの最小レベルを表し、Ｑは量子化ビット数を表し、ｑｉは量子化コード（符号化データ）を表し、ｘ’ｉは各サンプルの復号レベルを表し、ｘ’ｉ＝ｘｉであることが期待される。
【００３４】
エッジ整合形ＡＤＲＣでは、ＤＲは以下のように定義される。
【００３５】
【数４】
2003503914.tif 000022
【００３６】
また、量子化コード（Ｑコード）は以下のように定義される。
【００３７】
【数５】
2003503914.tif 000023
【００３８】
ここで、Ｑは量子化ビット数を表し、ｘｉは元の画素値（又は３Ｄ−ＡＤＲＣにおける非動きブロックの場合は平均画素値）を表す。画素値は、以下の式により再構築又は再生される。
【００３９】
【数６】
2003503914.tif 000024
【００４０】
ここで、ＭＡＸはブロックの最大レベルを表し、ＭＩＮはブロックの最小レベルを表し、Ｑは量子化ビット数を表し、ｑｉは量子化コード（符号化データ）を表し、ｘ’ｉは各サンプルの復号レベルを表し、ｘ’ｉ＝ｘｉであることが期待される。
【００４１】
この具体例においては、量子化コード及び上述したＡＤＲＣ用の再構築式は、ＭＩＮ値を使用するが、ＭＩＮ以上でＭＡＸ以下のいかなる値をＤＲとともに用いて画素値を符号化及び復号してもよい。エッジ整合形ＡＤＲＣ及び非エッジ整合形ＡＤＲＣのいずれにおいても、ＤＲ値が伝送中に欠落することがある。ＤＲ値が欠落すると、画素値は、ＤＲの推定値を用いて再構築される。
【００４２】
ＤＲが過大に推定された（又は過小に推定された）場合、例えばブロックパラメータ等、画素値を符号化及び復号するために使用する値に関して最大の復号誤差が生じる。ＦＩＧ．３Ａ及びＦＩＧ．３Ｂは、ＤＲが２０％過大に推定された場合における実際のＱコードのレベルと再生されるＱコードのレベルの差を示している。
【００４３】
すなわち、ＦＩＧ．３Ａは、ＤＲが２０％過大に推定され、ＭＩＮ値を符号化及び復号に使用した場合の最大復号誤差を示している。ＦＩＧ．３Ｂは、ＤＲが２０％過大に評価され、中央値ＣＥＮを使用した場合の最大復号誤差を示している。ＦＩＧ．３Ｂに示す中央値ＣＥＮを使用した場合の復号誤差は、ＦＩＧ．３Ａに示すＭＩＮを使用した場合の復号誤差より小さいことがわかる。
【００４４】
ＦＩＧ．３Ａの左側の軸２１０は、非エッジ整合形ＡＤＲＣを用いた２ビットＡＤＲＣブロックにおけるＱコードの正しい再生を示している。ＦＩＧ．３Ｂの右側の軸２２０は、ＤＲが２０％過大に推定された場合に再生されるＱコードを示している。ＦＩＧ．３Ａに示すように、最大のＱコード値に対して最大の復号誤差が生じている。（ＤＲが過小に推定された場合も同様の結果が生じる。）
【００４５】
ＦＩＧ．３Ａに示す性能は、ＭＩＮの代わりに中央値ＣＥＮを使用したＦＩＧ．３Ｂに示す性能と比較することができる。ここで、同じＤＲ推定誤差が生じた場合、中央値ＣＥＮを用いることにより最大復号誤差を半分にすることができる。さらに、再生信号における信号対雑音比（signal-to-noise ratio：以下、ＳＮ比という。）がこれに対応して増加すると仮定すると、予想される二乗平均誤差（mean-square error）も低減することができる。すなわち、中央値ＣＥＮを使用することにより、画像データの符号化、伝送及び復号のためのＱコードの再生能力が向上し、ＤＲ推定誤差が生じた場合も、二乗平均誤差及び最大復号誤差の両方を実質的に低減し、最小化することができる。
【００４６】
中央値ＣＥＮは、ＤＲが推定され、一定のＤＲ推定誤差が生じた場合に、予想される二乗平均誤差を低減し、好ましくは最小化するような値として選択される。この中央値ＣＥＮは、以下のような処理により決定することができる。
【００４７】
丸め誤差のないＡＤＲＣ復号の一般式は次のとおりである。
【００４８】
【数７】
2003503914.tif 000025
【００４９】
ここで、ｚｉ、Ｍ、Ｋの値は、以下の表１に示すとおりである。式（７）の一般式により、ＡＤＲＣ表記（ADRC notation）を単純化することができ、エッジ整合形ＡＤＲＣ用の式及び非エッジ整合形ＡＤＲＣ用の式の両方を同時に導き出すことができる。
【００５０】
【表１】
2003503914.tif 000026
【００５１】
ＭＩＮ値を送信する代わりに、他の値を送信することにより、ＤＲ値を常に正の値にすることができる。この他の値は、以下のように表すことができる。
【００５２】
【数８】
2003503914.tif 000027
【００５３】
ここで、αは定数である。これにより、ＡＤＲＣ復号式は、以下のようになる。
【００５４】
【数９】
2003503914.tif 000028
【００５５】
さらに、誤って推定されたダイナミックレンジをＤＲｅとすると、誤った復号は、以下のように表現される。
【００５６】
【数１０】
2003503914.tif 000029
【００５７】
ここで、ｘ’ｅｒｒｏｒ（ｉ）は、誤った復号を表し、これにより復号誤差ｅｒｒｏｒｉ＝ｘ’ｉ−ｘ’ｅｒｒｏｒ（ｉ）は、以下のように表すことができる。
【００５８】
【数１１】
2003503914.tif 000030
【００５９】
これにより、復号誤差ｅｒｒｏｒｉの二乗平均誤差（ＭＳＢ）は、αの関数として表現することができる。
【００６０】
【数１２】
2003503914.tif 000031
【００６１】
【数１３】
2003503914.tif 000032
【００６２】
【数１４】
2003503914.tif 000033
【００６３】
ここで、ｅｒｒｏｒｉは復号誤差を表し、Ｎは誤って復号された画素の数を表し、αは負ではない実数を表す。
【００６４】
予想される二乗平均誤差は、αの関数として表現され、αに亘って最適化される。
【００６５】
【数１５】
2003503914.tif 000034
【００６６】
【数１６】
2003503914.tif 000035
【００６７】
ここで、ＭＳＥ（α）はαの関数として表現された二乗平均誤差を表し、Ｅは予想される二乗平均誤差を表す。
【００６８】
最小値の条件は、１次導関数及び２次導関数を算出することにより見つけることができる。
【００６９】
【数１７】
2003503914.tif 000036
【００７０】
【数１８】
2003503914.tif 000037
【００７１】
式（１８）から、２次導関数は、ＤＲｅ≠ＤＲの場合、常に正となり、したがってＥ’（ＭＳＥ（α））＝０となる点が極小点となる。これは、次のような場合に実現される。
【００７２】
【数１９】
2003503914.tif 000038
【００７３】
式（１９）より式（２０）が導き出される。
【００７４】
【数２０】
2003503914.tif 000039
【００７５】
Ｑコード値が均一に分布していると仮定すると、予想される値は、以下のように算出される。
【００７６】
【数２１】
2003503914.tif 000040
【００７７】
非エッジ整合形ＡＤＲＣにおいては、式（２０）は以下のように書き換えることができる。
【００７８】
【数２２】
2003503914.tif 000041
【００７９】
同様に、エッジ整合形ＡＤＲＣにおいては、式（２０）は以下のように書き換えることができる。
【００８０】
【数２３】
2003503914.tif 000042
【００８１】
式（８）のαを１／２に置き換えると、非エッジ整合形ＡＤＲＣ又はエッジ整合形ＡＤＲＣにおける送信のための最適な値は以下のようになる。
【００８２】
【数２４】
2003503914.tif 000043
【００８３】
この計算は、Ｑコード値が均一に分布していることを前提としているが、Ｑコード値の分布が不均一であっても、Ｑコード値が中央値近傍に集中しているときは中央値ＣＥＮを用いることができる。
【００８４】
中央値ＣＥＮを送信することの利点は、式（１６）において、αを０とすることにより、ＶＡＬ＝ＭＩＮとすることができ、また、αを１／２とすることにより、ＶＡＬ＝ＣＥＮとすることができる点である。
【００８５】
Ｑコード値が均一に分布しているとすると、Ｅ（ｑｉ２）は以下のように算出できる。
【００８６】
【数２５】
2003503914.tif 000044
【００８７】
様々なＱビット値Ｑに対するＣＥＮ値復号の二乗平均誤差とＭＩＮ値復号の二乗平均誤差との比を表２に示す。
【００８８】
【数２６】
2003503914.tif 000045
【００８９】
【表２】
2003503914.tif 000046
【００９０】
いくつかの共通の種類のＡＤＲＣ符号化に対してはＤＲの二乗平均誤差の低減をこのように定量化される。すなわち、中央値ＣＥＮは、ＤＲ欠落が生じたＡＤＲＣ伝送において、二乗平均誤差を最適に小さくするＤＲの代わりとなるものである。この種の符号化をここでは中央値ＡＤＲＣと呼ぶ。中央値ＡＤＲＣにおいて、中央値（ＣＥＮ）はＭＩＮ値の代わりに送信される。一具体例において、上述のように、中央値ＣＥＮは、次のように定義される。
【００９１】
【数２７】
2003503914.tif 000047
【００９２】
この具体例において、ｘ’ｉの再構築式は、式（３）及び式（６）のＭＩＮにＭＩＮ＝ＣＥＮ−ＤＲ／２を代入することにより得られる。すなわち、非エッジ整合形ＡＤＲＣについては、次の式が得られる。
【００９３】
【数２８】
2003503914.tif 000048
【００９４】
また、エッジ整合形ＡＤＲＣについては、次の式が得られる。
【００９５】
【数２９】
2003503914.tif 000049
【００９６】
エラーが生じない場合、中央値ＣＥＮを用いた中央値ＡＤＲＣの性能は、ＭＩＮ値を用いたＡＤＲＣと同様である。しかしながら、ＤＲが欠落した場合、中央値ＡＤＲＣは、ＭＩＮ値を用いたＡＤＲＣに比べ、欠落／破損データの再生に関して優れた性能を示す。
【００９７】
本発明を好適な実施の形態を用いて説明した。上述の説明から、様々な変更、修正、変形及び用途が当業者にとって明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
ＦＩＧ．１Ａは、信号の符号化、伝送、復号の処理を包括的に示す図である。
【図２】
ＦＩＧ．１Ｂは、プロセッサにより実行されるソフトウェアとして実現された信号の符号化、伝送、復号の処理を示す図である。
【図３】
ＦＩＧ．１Ｃは、プロセッサにより実行されるソフトウェアとして実現された信号の符号化、伝送、復号の処理を示す図である。
【図４】
ＦＩＧ．１Ｄは、ハードウェア論理回路として実現された信号の符号化、伝送、復号の処理を示す図である。
【図５】
ＦＩＧ．１Ｅは、ハードウェア論理回路として実現された信号の符号化、伝送、復号の処理を示す図である。
【図６】
ＦＩＧ．２は、パケット構造の具体例を示す図である。
【図７】
ＦＩＧ．３Ａ及びＦＩＧ．３Ｂは一具体例において、ダイナミックレンジが過大に推定された場合における実際のＱコード値と再生されるＱコード値の差を示す図である。