(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号を再構成する方法であって、前記信号は圧縮されておらず、該方法は、
前記信号に対応する符号化信号を取得するステップであって、前記符号化信号は、前記信号のユニバーサルに量子化されディザリングされた線形測定値を含み、各ユニバーサルに量子化されディザリングされた線形測定値は、１つ又は複数の上位ビットが欠落した前記信号の量子化されディザリングされた線形測定値であるものと、
前記信号に関するサイド情報を取得するステップと、
前記サイド情報を用いて前記信号の予測を取得するステップと、
前記信号の前記予測を用いて、前記符号化信号から前記欠落した１つ又は複数の上位ビットを求めるステップと、
前記欠落した１つ又は複数の上位ビットを前記符号化信号と組み合わせるステップであって、前記信号の量子化されディザリングされた線形測定値を生成するものと、
前記量子化されディザリングされた線形測定値を用いて、前記信号を再構成された信号として再構成するステップと、
を含み、前記ステップはデコーダーにおいて実行される、方法。
【請求項２】
前記サイド情報は符号化されたサイド情報として符号化され、前記方法は、
前記符号化されたサイド情報を復号化して、復号化されたサイド情報を取得することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ又は複数の上位ビットを求めることは、
線形演算子を用いて前記信号の前記予測を測定して、線形測定値を取得することと、
前記線形測定値をディザリングして、ディザリングされた線形測定値を取得することと、
前記ディザリング線形測定値を量子化して、前記量子化されディザリングされた線形測定値を取得することと、
各量子化された線形測定値の前記欠落した１つ又は複数の上位ビットを、前記欠落した１つ又は複数の上位ビットとして抽出することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記信号の前記予測は、線形予測を用いて前記サイド情報から取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記欠落した１つ又は複数の上位ビットを、前記サイド情報を用いて訂正することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記再構成された信号を用いて前記信号の前記予測及び前記サイド情報を更新することと、
前記更新された予測及び前記サイド情報を用いて、前記求めること、前記組み合わせること、及び前記再構成すること、を繰り返すことと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記サイド情報は、前記符号化信号に類似した信号を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記サイド情報は、前記符号化信号に類似した信号と共に、前記符号化信号の統計類似度尺度を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記統計的類似度尺度は、前記信号の平均、共分散及び相関を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記サイド情報は、前記１つ又は複数の欠落した上位ビットを決定することにより提供される誤りの訂正を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記訂正はエンコーダーにおいて決定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記サイド情報は前記信号の量子化測定値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記信号はエンコーダーにおいて符号化され、前記方法は、
前記信号のユニバーサル線形測定値を取得することと、
前記ユニバーサル線形測定値にディザリングを追加して、ディザリングされた線形測定値を生成することと、
前記ユニバーサル線形測定値に非単調量子化を適用して前記符号化信号を生成することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記非単調量子化は、
単調量子化器を用いて前記ディザリングされた線形測定値を量子化することと、
各測定値の前記１つ又は複数の上位ビットを破棄することと、
を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記再構成することは、最適化問題を解決する、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記最適化はスパース性モデルを強制する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記最適化は低い信号全変動を強制する、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記最適化は、前記サイド情報から導出された重みを用いる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記最適化は前記信号予測から導出された重みを用いる、請求項１５に記載の方法。
【請求項２０】
前記最適化は貪欲アルゴリズムを用いて行われる、請求項１５に記載の方法。
【請求項２１】
前記最適化は凸緩和を用いて行われる、請求項１５に記載の方法。
【請求項２２】
前記最適化は辞書を用いる、請求項１５に記載の方法。
【請求項２３】
前記辞書は前記予測から学習される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記辞書は前記再構成された信号から学習される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記信号はマルチスペクトルイメージである、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記信号はレーダーシステムによって取得される、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
前記レーダーシステムは合成開口レーダー(ＳＡＲ)である、請求項２６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、包括的には信号処理に関し、より詳細には、非圧縮信号のコーディングに関し、コーディングは符号化及び復号化を含む。
【背景技術】
【０００２】
不可逆圧縮は、信号処理及び信号伝送において広く用いられている。幾つか例を挙げると、カメライメージ、マルチスペクトルイメージ、ハイパースペクトルイメージ及び合成開口レーダー(ＳＡＲ)データの圧縮等の不可逆信号圧縮の幾つかの応用形態が存在する。そのような応用形態では、目標は、エンコーダーを用いて信号を符号化し、僅かな数のビットを用いて信号を表し、それによって信号をより低いビットレートで送信できるようにすることであるが、これと引き換えに信号の幾分の歪みが生じ、すなわち、圧縮中に信号の幾分の損失があり、圧縮が不可逆となる。
【０００３】
図１Ａは、従来のコーディング方法及びシステムのブロック図である。システムは、エンコーダー１１０及びデコーダー１２０を備える。エンコーダーは、入力として、非圧縮信号１０１をとり、圧縮信号１１１を生成する。圧縮信号をデコーダーに送信するために無損失伝送１１５が用いられる。これによって、非圧縮信号の推定値である解凍信号１２１が得られる。
【０００４】
エンコーダー、すなわち、圧縮を実行するシステム又は方法の目標は、所与のビットレートについて可能な限り少ない歪みで信号を表すビットストリーム、すなわちビットシーケンスを生成することである。代替的に、エンコーダーは、応用形態によって許容することができる歪みを所与として可能な限り少ないビットでビットストリームを生成する場合がある。
【０００５】
デコーダー、すなわち、信号を解凍するシステム又は方法は、デコーダーによって生成されるビットシーケンスを用いて、所与のビットレートについて可能な限り少ない歪みで元の信号を復元する。
【０００６】
最も一般的に用いられる符号化方法は、２つの技法、すなわち、予測及びそれに続く変換を用いる。予測は、信号の他の部分又は他の信号からの情報を用いて、符号化される信号の一部、例えば、イメージのブロックを予測することを試みる。したがって、エンコーダーは、ビットストリーム内に予測パラメーター、すなわち、予測がどのように実行されたか、例えば、信号のいずれの部分が用いられ、いずれの予測方法が用いられたかを含め、それによって、デコーダーも同じ予測ステップを行うことができるようにする。
【０００７】
予測は通常不完全であるため、予測残差が存在し、この予測残差も符号化される。残差の符号化が容易であることが期待されるため、予測パラメーターを送信するのに用いられるレート及び残差をコーディングするのに用いられるレートは、予測なしで信号を単に符号化するよりも低い。
【０００８】
残差を符号化するために、エンコーダーはまず、信号を、符号化がより単純な異なる領域にマッピングする変換を用いる。変換の目標は、信号の構造を明らかにし(expose)、符号化が僅かな数のビットしか必要としないようにすることである。例えば、イメージ及びビデオ圧縮は、離散コサイン変換(ＤＣＴ)を用いて残余を変換する場合がある。なぜなら、残余のＤＣＴ係数及び残余自体が同じ情報を表すにもかかわらず、残余自体よりも残余のＤＣＴ係数を符号化する方が容易であるためである。その理由は、ＤＣＴが、符号化される僅かな数の有意係数の情報を集中させるためである。
【０００９】
これらの２つの技法は通常、例えば、レートと歪みとのトレードオフが信号全体にわたって最適にトレードされるように信号の各部分についてビットストリームの幾つのビットを用いるかを選択することによってエンコーダーの性能を精緻化する他の技法と組み合わされる。
【００１０】
不都合なことに、これらの符号化技法は、非常に複雑なエンコーダーを生成し、通常、非常に単純なデコーダーを必要とする。これは、映画及びビデオ等のイメージ符号化等の多くの用途において受容可能である。これらの用途では、エンコーダーは本質的に無制限のリソースを有し、再生デバイスにおけるデコーダーは限られたリソースを有する。しかしながら、エンコーダーが計算的に制限されなくてはならない応用形態では、これは問題となる。
【００１１】
例えば、人工衛星イメージ又はレーダー信号圧縮に利用可能な計算リソースは、空間移動条件に耐えることができるプロセッサ及び電力に対する制約に起因して、非常に限られている。同様に、ハイパースペクトル又はマルチスペクトルイメージ圧縮等の応用形態では、予測及び変換のために用いられる必要があるデータ量は、最新技術のポータブルデバイスにとって非常に大きなメモリストレージを必要とする。モバイルデバイス、例えば、携帯電話及び他のハンドヘルドデバイスにおける最新のビデオ圧縮であっても、メインプロセッサに対する負荷を最小限にし、電力消費を低減するために、別個のプロセッサを用いる。そのような応用形態の多くについて、デコーダーに利用可能な計算リソース及び電力は本質的に無制限である。このため、デコーダーがより複雑になることと引き換えにエンコーダーの複雑度を低減することは理にかなっている。
【００１２】
代替的な手法は、当該技術分野において、サイド情報を用いた圧縮としても知られる分散圧縮である。この種の方法は、エンコーダーにおいて予測ステップを実行しない。エンコーダーが信号を予測し、残差を符号化するのではなく、エンコーダーは、デコーダーが、デコーダーにおいて利用可能なサイド情報から信号に関する何らかの予測を実行することが可能であると仮定する。予測はサイド情報に基づくため、不完全である可能性があり、したがって、復号化によって重大な歪みが生じる可能性がある。このため、エンコーダーの役割は、デコーダーにおいて、復号化信号の歪みを低減するために予測と共に用いることができるビットストリームを送信することである。
【００１３】
実際には、サイド情報を用いた全ての実際的なコーディング方法は、ビットストリームを訂正することを試みる。特に、デコーダーにおける予測方法は、後に更に復号されるとき、解凍信号を生成することができる予測ビットストリームを予測することを試みる。エンコーダーは、予測ビットストリーム内の誤りを訂正して誤りのないビットストリームを生成することができる送信ビットストリームを生成することを試みる。誤りのないビットストリームは、その後、再構成のために用いられる。
【００１４】
送信ビットストリームを符号化するために、エンコーダーは依然として変換ステップを実行するが、次に、誤り訂正符号(ＥＣＣ)を用いて情報を符号化する。ビットストリームは予測を通じてデコーダーにおいて利用可能であるため、シンドロームとして知られる、ＥＣＣによって生成される僅かな量の誤り訂正情報を送信することのみが必要である。予測ステップはデコーダーにおいて実行されるので、エンコーダーの複雑度は大幅に低減される。他方で、デコーダーの複雑度は大幅に増大し、デコーダーがエンコーダーよりも強力なシステムとなることができるとき、サイド情報を用いた圧縮が適用可能になる。
【００１５】
図１Ｂは、シンドローム及びサイド情報を用いたコーディングの方法及びシステムを示す。システムは、入力として非圧縮信号２０１をとり、圧縮信号２１１又はシンドロームを生成するエンコーダー２１０を備える。圧縮信号２１１又はシンドロームはデコーダー２２０に無損失伝送され(１１５)、デコーダー２２０は解凍信号２２１を生成する。
【００１６】
サイド情報を用いた圧縮は、エンコーダーにおける負荷を低減するが、符号化ステップに加えて変換ステップをなおも必要とし、これは場合によっては計算的に複雑となる可能性がある。
【００１７】
さらに、全ての実際の圧縮方法は、誤り訂正を用い、ビットストリームを別個に復号化するため、これらの方法は、ビットストリームを正確に訂正することができることを確実にする。これらの方法が、十分な誤り訂正情報を送信することに失敗する場合、復号化は失敗し、元の信号に関係していない信号を復元する可能性がある。多くの場合、誤り訂正における失敗は、ビットストリームを復号化することができなかったことの結果である可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
この理由により、ほとんどの実際的な方法は、必要よりも多くの数のシンドロームビットを送信して、訂正が機能することを保証し、これにより帯域幅を浪費する。さらに、余分なビットは、圧縮方法の歪み特性を改善しない。代替的に、フィードバックベースのレート制御システムが、圧縮システムの上位で実施される可能性があり、このレート制御システムは復号化を試み、成功しない場合、より多くのシンドロームビットを必要とする。これにはエンコーダーとデコーダーとの間の２方向通信が必要であり、これは多くの応用形態において可能でない。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
この発明の実施の形態は、非単調量子化を用いて圧縮された信号を復号化するための方法及びシステムを提供する。これは、圧縮信号の復号化のグレースフルデグラデーションを可能にする。この発明の実施の形態において、所与の歪みについて十分なビットが送信されない場合、デコーダーは、より高い歪み、すなわち、より低い品質で信号を再構成する。代わりに、望ましい歪みを所与として、必要よりも多くのビットが送信される場合、これらのビットは浪費されない。復号化信号の歪みは、望ましい歪みよりも低く、すなわち、品質がより高い。復号化中のグレースフルデグラデーションの特性は、この発明の主要な属性のうちの１つである。
【００２０】
この発明の別の主要な特性は、別個の変換ステップ及び誤り訂正コーディングステップを必要としないことであり、これによって、この発明の実施の形態が、サイド情報を用いた最新技術の復号化と比べて単純になる。
【００２１】
さらに、デコーダーは、ビットストリームではなく非圧縮信号自体を予測し、これによって、利用可能な最新技術の信号予測方法の使用が可能になる。サイド情報を用いた従来の圧縮におけるビットストリーム訂正とビットストリーム復号化との分離に起因して、そのような最新技術の信号予測手法を用いることは簡単でなく、多くの場合不可能である。
【００２２】
ユニバーサリティ(Universality：普遍性)
この発明の実施の形態の別の利点は、これらがユニバーサルであることである。これは、多数の異なる信号を符号化するのに同じエンコーダーを用いることができることを意味し、エンコーダーの設計は、信号の特性又は構造と無関係である。
【００２３】
エンコーダーは、エンコーダーが様々な種類の信号と共に機能するように調整される必要があるパラメーターを僅かな数しか有しないことができ、このためユニバーサルである。これは、エンコーダー及びデコーダーが、例えば、信号をより良好に圧縮する変換を選ぶことによって、特定の応用形態のために慎重に設計されなくてはならない最新技術とは対象的である。この発明の幾つかの実施の形態では、設計はデコーダーにおいてのみ必要である。
【００２４】
特に、この発明の幾つかの実施の形態は、非圧縮信号の線形測定値にディザリングを追加する。測定値は、非単調量子化器を用いて量子化される。これらの量子化測定値は、信号の符号化を含む。非単調量子化器は、測定値から、サイド情報を与えられると冗長である１つ又は複数の最上位ビット(ＭＳＢ)等の余分な情報、すなわち、サイド情報が利用可能であるときに復元することができる情報を除去する。符号化信号をデコーダーに送信することができ、デコーダーは、サイド情報を用いて非圧縮信号を生成及び推定する。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１Ａ】従来の圧縮方法及びシステムの概略ブロック図(high level block diagram：ハイレベルブロック図)である。
【図１Ｂ】サイド情報を用いた従来の圧縮方法及びシステムの概略ブロック図である。
【図１Ｃ】この発明の実施の形態による圧縮方法及びシステムの概略ブロック図である。
【図２Ａ】この発明の実施の形態による符号化行列を用いたユニバーサルエンコーダーの動作の概略図である。
【図２Ｂ】この発明の実施の形態によるスカラー量子化の概略図である。
【図２Ｃ】この発明の実施の形態によるスカラー量子化の概略図である。
【図２Ｄ】この発明の実施の形態によるユニバーサルエンコーダーの動作の代替的な解釈の概略図である。
【図３Ａ】この発明の実施の形態によるデコーダーにおける予測からの欠落情報の復元の概略図である。
【図３Ｂ】この発明の実施の形態によるデコーダーにおける予測からの欠落情報の復元の概略図である。
【図４】この発明の実施の形態を用いたマルチスペクトル又はハイパースペクトルイメージの圧縮の流れ図である。
【図５】この発明の実施の形態を用いた圧縮合成開口レーダー(ＳＡＲ)データの流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
サイド情報を用いた圧縮のための非単調量子化
圧縮方法及びシステム
図１Ｃは、この発明の幾つかの実施の形態による圧縮のための方法及びシステムを示す。システムは、非圧縮信号３０１を入力としてとり、量子化測定値３２１を生成するエンコーダー３１０を備え、量子化測定値３２１はデコーダー３２０に無損失伝送することができる(３１５)。デコーダーは、サイド情報ｙ３１９を用いて量子化測定値を復号し、解凍信号３２１ａを生成する。
【００２７】
概観
エンコーダー
ユニバーサルエンコーダーの役割は、信号ｘ３０１を、圧縮信号３２１であるビットストリームに符号化することである。エンコーダーは、デコーダーが、サイド情報ｙ３１９を用いて、(ハット)ｘで表されるｘの予測を形成することができると仮定する。これは幾らかの歪みを含む可能性がある。
【００２８】
圧縮されていないｘを符号化するために、エンコーダー３１０は、ｘの線形測定値を取得し、この線形測定値にディザーｗ３６０が付加され、次に、非単調量子化を用いて量子化され、量子化データｑ３２１、すなわち圧縮信号が生成される。以下で説明するように、非単調量子化は、デコーダー３２０によって復元することができる量子化測定値から余分な情報、例えば、１つ又は複数の最上位ビットを除去することとみなすことができる。
【００２９】
デコーダー
デコーダーは、サイド情報３１９を用いて、ｘの推定値である(ハット)ｘを形成する。次に、デコーダーは、(ハット)ｘの線形測定値を取得し、ディザーｗを付加する。この結果は、非単調量子化器により量子化され、これによって、ｘの符号化であるｑから欠落している情報の予測が生成される。欠落情報がｑに加えられ、１組の量子化測定値(チルダ)ｑが生成される。これらの測定値は、ｘの予測(ハット)ｘ、及びｘに関する任意の他の事前知識と共に用いられ、(チルダ)ｘが再構成される。(チルダ)ｘは、(ハット)ｘよりも大幅に歪みが少ないｘの推定値である。
【００３０】
符号化
図２Ａは、符号化を概略的に示す。非圧縮信号ｘ３０１は、実次元又は複素次元とすることができるＮ個の次元を有する。この発明は、次元Ｍ×Ｎを有する符号化行列Ａ３５０を用いて、信号ｘのＭ個の線形測定値Ａｘを取得する。行列Ａは、実行列又は複素行列とすることができる。好ましい実施の形態では、実信号は、実行列を用いて測定され、複素数値信号は、複素数値行列を用いて測定される。しかしながら、幾つかの実施の形態では、実信号は、複素数値行列を用いて測定することができ、逆も同様である。
【００３１】
行列は、複数の方法で生成することができる。好ましい実施の形態では、行列はランダムに生成される。例えば、行列Ａにおけるエントリは、独立同一分布の一様分布、ラーデマッヘル分布、ガウス分布又はサブガウス分布から取り出されたランダム変数の実現とすることができる。代替的に、行列Ａの行は、Ｎ次元の単位球から一様にサンプリングすることができる。
【００３２】
別の実施の形態では、行列Ａは、離散フーリエ変換(ＤＦＴ)行列、又はアダマール変換行列、又は離散サイン若しくはコサイン変換(ＤＣＴ又はＤＳＴ)行列、又は列が並べ替えされ、行のうちの幾つかが除去された上記の行列のうちの任意のものとすることができる。別の実施の形態では、行列は、低密度パリティチェックコード(ＬＤＰＣ)行列又はエクスパンダグラフ行列とすることができる。構造化された行列(ＤＦＴ、ＤＣＴ、ＤＳＴ、アダマール)又はスパース行列(ＬＤＰＣ、エクスパンダグラフ)を用いる利点は、これらの行列がより少ないメモリ及び処理を必要とし、このためエンコーダーの複雑度を低減することである。
【００３３】
その後、Ａｘ＋ｗとして線形測定値にディザーｗ３６０が付加され、量子化パラメーターΔを有する非単調Ｂビットスカラー量子化器を用いて結果が量子化される。好ましい実施の形態では、ディザーは、サポートΔ又は２ＢΔを有する一様分布からランダムに生成される。これはスカラー量子化器であり入力はベクトルであるため、量子化器機能は、ベクトル要素の各々に要素単位で適用されることに留意されたい。
【００３４】
図２Ｂ及び図２Ｃは、Ｂ＝１及びＢ＝２の場合についてそれぞれ、Ｂビットのスカラー量子化器を示す。特に、スカラー量子化関数は、周期２Ｂを有して周期的であり、２Ｂ個の別個の出力レベルを有する。これはＢ個のビットを用いて表すことができる。入力空間が、長さΔの間隔に分割され、各間隔は２Ｂ個の出力レベルのうちの１つにマッピングされる。複数の間隔が同じレベルにマッピングされる。
【００３５】
図２Ｄに示すように、非単調量子化器Ｑ(・)は、量子化間隔Δを有する一様スカラー量子化器Ｑ’(・)とみなすこともでき、その後に、異なる量子化レベルを１にマッピングする演算が続く。一様スカラー量子化器Ｑ’(・)は、最上位ビット(ＭＳＢ)のうちの１つ又は複数が破棄された(２５０)マルチビット表現を生成する。このため、同じ最下位ビット(ＬＳＢ)が保持された(２５１)全ての量子化レベルは同じ出力を有する。エンコーダーの出力は、ｑ３２１であり、これはデコーダー３２０によって入力信号ｘ３０１を推定するのに用いられる。
【００３６】
復号化
デコーダー３２０は、信号ｘの幾らかの歪みを有する推定(ハット)ｘを可能にするサイド情報ｙ３１９へのアクセスを有する。(ハット)ｘの推定値のための予測子は関数ｆ(・)であり、予測は、この関数を適用することによって求められる。
【００３７】
【数１】
0006598743.tif 000002
【００３８】
複数の方法を用いて信号を予測することができ、複数の方式を用いてデコーダーにおいてサイド情報を取得することができる。それらのうちの幾つかが以下に説明される。
【００３９】
デコーダーは、エンコーダーと同じようにして、予測信号を測定し、ディザーｗを付加する。デコーダーは、量子化間隔Δを有する一様スカラー量子化器を用いて量子化を行う。
【００４０】
【数２】
0006598743.tif 000003
【００４１】
予測された量子化測定値(ハット)ｑは、符号化ｑと組み合わされると、復号化された量子化測定値(チルダ)ｑを生成することができる情報を含み、この復号化された量子化測定値に基づいて、信号を解凍することができる。この情報を抽出するために、デコーダーは、一様量子化器Ｑ’(・)によって用いられる可能な出力レベルの組からレベルを選択する。特に、各係数(チルダ)ｑｉは、対応する符号化ｑｉと一致する全てのレベルから選択される。全てのこれらのレベルから、予測係数(ハット)ｑに最も近いレベルが選択される。
【００４２】
この選択は、図３Ａ〜図３Ｂに示す例によって実証される。符号化レベルｑｉ＝１を所与として、複数の可能な一致領域が存在し、それらのうちの２つが図３Ａに示される。図３Ｂに示す対応する一様量子化器は、符号化ｑｉ＝１に一致する２つの異なる量子化レベルを有し、これは、図において円で表される、(ハット)ｑｉ＝−２．５及び(ハット)ｑｉ＝１．５に対応する。サイド情報からの予測(ハット)ｑｉは、レベル−２．５に最も近いため、これは、復号化された量子化測定(チルダ)ｑｉとして選択されるのに対し、図に×印を有する円によって示すように、レベル１．５は破棄される。非単調量子化器及び一様量子化器のレベルは必ずしも一致いないことに留意されたい。
【００４３】
理想的には、復号化測定値(チルダ)ｑは、スカラー量子化器を用いて圧縮された信号の対応する測定値と等しいはずであり、すなわち、測定値はＱ’(Ａｘ＋ｗ)に等しいはずである。しかしながら、実際には、何らかの復号化誤りが存在する可能性がある。幾つかの実施の形態では、これらの誤りは、以下に説明するように、後続の再構成が誤りを補償することができるため、無視することができる。
【００４４】
幾つかの実施の形態では、エンコーダーは、デコーダーにおけるこれらの誤りの訂正を可能にする他の情報を用いることができる。例えば、エンコーダーがアクセスを有するか又は予測測定値を決定することができる場合、エンコーダーは、誤りが生じる場合の係数を求めることができる。次に、エンコーダーは、これらの誤りのロケーションを示す別個のビットストリームを送信することができ、それによって、デコーダーはこれらの係数を破棄することができる。代替的に、エンコーダーは、係数が破棄されないようにこれらの誤りに対する訂正を送信することができる。
【００４５】
復号化測定値(チルダ)ｑを所与とすると、デコーダーは、サイド情報、予測、及び一般モデル等のｘに関する任意の事前情報を用いて信号の推定値(チルダ)ｘを再構成する。
【００４６】
再構成
デコーダーの目標は、復号化測定値と一致し、ｘのモデルに関する事前知識に従う信号(チルダ)ｘを推定することである。例えば、従来のモデルは、或る基準におけるスパース性又は低全変動ノルムを有する。
【００４７】
スパース性モデルの場合、推定値のための再構成は、
【００４８】
【数３】
0006598743.tif 000004
【００４９】
等の最適化の形態をとる。ここで、０≦ｐ≦１であり、||・||ｐはｌｐノルムを表し、Ｂは、信号がスパースであると仮定される基準又は辞書を表し、(チルダ)ａは、基準Ｂにおける信号を含むスパースな係数を表す。
【００５０】
同様に、低全変動モデルの場合、再構成は以下の形態をとる。
【００５１】
【数４】
0006598743.tif 000005
【００５２】
ここで、||・||ＴＶは、信号モデルのための適切な全変動モデルを表す。
【００５３】
多くの場合、最適化は、ノルムのための重みを生成するサイド情報を用いることができる。
【００５４】
【数５】
0006598743.tif 000006
【００５５】
ここで、||・||ｐ，ｖ及び||・||ＴＶ，ｖは、それぞれ、当該技術分野において既知の重み付きｌｐ及び全変動ノルムである。重みｖは、ｘのサイド情報又は予測から導出することができる。例えば、予測が基準Ｂにおいてスパースである場合、重みは、再構成された信号のスパース性パターンが、当該技術分野において既知の方法を用いた基準のスパース性に類似するように設定することができる。
【００５６】
サイド情報が類似信号である場合、例えば、復元された信号(チルダ)ｘが予測(ハット)ｘに類似していることを要求することによって、この類似信号を上記の最適化における更なるソフト制約又はハード制約として用いることができる。これは例えば、当該技術分野においてよく知られた方法を用いて、最適化のコスト関数における
【００５７】
【数６】
0006598743.tif 000007
【００５８】
等の更なるペナルティ係数(ソフト制約)、又は
【００５９】
【数７】
0006598743.tif 000008
【００６０】
等の制約(ハード制約)を用いて強制することができる。
【００６１】
上記の最適化において、制約
【００６２】
【数８】
0006598743.tif 000009
【００６３】
は、例えば、
【００６４】
【数９】
0006598743.tif 000010
【００６５】
をペナルティ化することによって、又は、ｐ＞１について、
【００６６】
【数１０】
0006598743.tif 000011
【００６７】
をペナルティ化することによって、ソフト制約として課すこともできる。
【００６８】
用いられ得る他の最適化は、貪欲アルゴリズム又は凸アルゴリズムを含む。
【００６９】
幾つかの実施の形態では、再構成された信号(チルダ)ｘは、測定値の新たな改善された予測をもたらし、したがって新たな改善された、例えば誤りが少ない復号化測定値をもたらす、ｘの新たな改善された予測とみなすことができる。これにより、今度は、歪みがより少ない新たな再構成(チルダ)ｘが得られる。このプロセスは、終了条件に到達するまで、例えば、改善が存在しないか、又は改善が所定の閾値未満となるまで繰り返すことができる。
【００７０】
さらに、再構成された信号(チルダ)ｘが利用可能になった後、これをサイド情報及び予測と併せて用いて、予測を更に改善することができる。例えば、辞書は、再構成された信号(チルダ)ｘ及び予測信号(ハット)ｘから学習することができ、当該技術分野においてよく知られた方法を用いて、サイド情報を所与として信号の新たな予測を生成するのに用いることができる。ここで、再び、上記と同様に再構成を改善することができる改善された予測が提供される。このプロセスは、改善が存在しないか、又は改善が所定の閾値未満となるまで繰り返すことができる。
【００７１】
サイド情報の生成
デコーダーにおいて用いられるサイド情報は、複数のソース、更には、エンコーダー自体から、別個のビットストリームで到来することができる。例えば、サイド情報は、より高い歪み及びより低いレートを有する同じ信号の圧縮されたバージョン、又は圧縮される信号に非常に類似した異なる信号の圧縮されたバージョンとすることができる。サイド情報は、双方の信号の平均値、それらの分散及びそれらの相互相関等の、サイド情報における信号からの圧縮信号の予測を改善する量も含むことができる。この情報は、エンコーダーにおいて決定し、信号のユニバーサル符号化と共に記憶又は送信することもできる。
【００７２】
圧縮方法及びシステム
図４は、この発明の１つの実施の形態によるシステムの詳細を示す。エンコーダー３１０は、入力信号３０１の線形測定値Ａｘを取得し、ディザーｗをＡｘ＋ｗ４１０として追加する。非単調量子化４１２が、ユニバーサル測定値に付加される。ユニバーサル測定値は、デコーダー３２０に送信することができる。図４におけるこの実施の形態は、例えば、合成開口レーダー(ＳＡＲ)信号、又は他のレーダー若しくは光及びレーダー(ＬＩＤＡＲ)データを圧縮するのに用いることができる。そのようなデータは、多くの場合、イメージ形成又はイメージ再構成として知られる変換を通じてイメージを復元するのに用いられる。
【００７３】
この特定の実施の形態では、エンコーダーは、サイド情報４５０を生成するのに必要な情報を別個に符号化することもできる。これを行うために、エンコーダーは、非一様サブサンプリング４５５及び粗い量子化４５６を行うことができる。サイド情報ｙ３１９も、イメージ形成４７０のためにデコーダーに送信することができ、デコーダーは、サイド情報３１９としての役割を果たす粗いイメージ予測を生成する。デコーダーは、データ予測４４０をサイド情報に適用して、測定値Ａｘ＋ｗ４１０を予測することができる。
【００７４】
測定値から、デコーダーは、量子化４２０の最上位ビット(ＭＳＢ)を復元し、これによって、イメージ形成４３０を行うのに必要なデータを復元する。イメージ形成は、予測データ４４０も用いることができる。
【００７５】
図５は、この発明の別の実施の形態によるシステムの詳細を示す。この実施の形態は、マルチスペクトルイメージ及びハイパースペクトルイメージ等の基準信号に類似した信号を圧縮するのに用いることができる。この実施の形態は、信号が、マルチスペクトル又はハイパースペクトルイメージ等のマルチバンドイメージであることを仮定して説明されているが、他の例は、数ある中でも、様々なカメラによって取得された同じシーンのビデオシーケンス又はイメージとすることができる。
【００７６】
ここで、エンコーダーは、イメージ予測５４０によって用いられる、以下で更に説明される基準帯域及びサイド情報５２０を生成する。
【００７７】
アプリケーション及びプロトコル
合成開口レーダー(ＳＡＲ)は、多くの場合、人工衛星又は航空機に搭載され、通常、非常に高い分解能で大きなエリアをイメージングするのに用いられるレーダーシステムである。ＳＡＲシステムは、パルスを放出し、その反射を受信し記録することによって動作する。これらの記録は、ＳＡＲイメージを生成するために後に処理される未加工ＳＡＲデータである。イメージ形成として知られるこの処理は、人工衛星又は航空機では利用可能でない大きな計算能力及びメモリを必要とするため、地上局において、通常強力なコンピューターによって実行される。
【００７８】
ＳＡＲ未加工データは、圧縮するのが特に難しい。なぜなら、一見すると、これらは構造を欠いているように見えるためである。しかしながら、ＳＡＲイメージは(イメージであるので)構造を有し、これを、原理的には圧縮のために用いることができる。従来の圧縮方法又はサイド情報を用いた圧縮方法は、イメージ形成が符号化段階において行われることを必要とする。これは、人工衛星におけるエンコーダーの計算能力を超えている可能性がある。
【００７９】
しかしながら、この発明の一実施の形態を用いて、イメージ形成を実行することなくデータを圧縮することができる。これは、デコーダー、通常は強力な地上局において、予測及び再構成ステップ中に実行される。後続の記述は、「送信する」という単語を用いて、符号化後のビットストリームの使用を表すことに留意されたい。これはなぜなら、通常の最新のアプリケーションにおいて、そのようなデータは地上局において、復号化及び処理のためにサーバーに直ちに送信されるためである。データは、後続の取出し及び処理のために、メモリ又は永続記憶装置、例えば、ディスク又はテープに記憶することもできる。
【００８０】
エンコーダーは、上記で説明したプロトコルを用いて、データを符号化及び送信する。ＳＡＲシステムによって受信されるデータは、既にイメージの測定値であり、エンコーダーに対し実装される符号化行列は、恒等行列又はデータのサブセットを選択するサブサンプリング行列とすることができることに留意されたい。一方、有効な符号化行列Ａは、ＳＡＲイメージからＳＡＲデータへの線形システムを記述する行列を用いた、実装される行列の分解である。
【００８１】
多くのＳＡＲシステムにおいて、デコーダーは、別のソースからのサイド情報を有しない場合がある。このため、ＳＡＲシステムは、サイド情報の生成及び送信も行う。１つの実施の形態では、ＳＡＲデータは、線形システムを用いてサブサンプリング又は測定され、その後、従来の粗い、すなわち非常に少ないビットを用いる一様量子化器を用いて量子化される。これらの量子化測定値はサイド情報として送信される。
【００８２】
デコーダーは、スパース再構成、又は低い全変動を用いた再構成、又は以前のＳＡＲデータから学習した辞書を用いた再構成、及び最適化ベースの再構成方法を用いて、サイド情報から粗いイメージを再構成する。この粗いイメージは、一様に符号化信号のための予測としての役割を果たす。このため、イメージは、データの予測を生成し、上記で説明した復号化プロトコルを辿るために用いられる。
【００８３】
ＳＡＲデータは、異なる偏光のデータ、又は異なる人工衛星によって収集されたデータを含むことができる。この発明は、このデータを圧縮するのに同様に用いることができる。幾つかの実施の形態では、１つの偏光若しくは１つの人工衛星からのデータ、又はこれらの線形測定値は、別の偏光又は別の人工衛星からのデータの復号化のためのサイド情報としての役割を果たすことができる。
【００８４】
マルチスペクトルデータ及びハイパースペクトルデータ
マルチスペクトルデータ又はハイパースペクトルデータにおいて同様の問題が現れる。このデータは、同じターゲット、例えば、シーン、グランドスワス(ground swath)又は物体から得られた複数のイメージを含み、各イメージは、マルチスペクトルの場合比較的広い範囲であり、ハイパースペクトルの場合比較的狭い範囲である、特定のスペクトル帯範囲におけるターゲットの反射率のみを記録する。そのようなシステムは、多くの場合可搬であり、通常、大きな計算リソースへのアクセスを有しない人工衛星、航空機、自律飛行機、又は地上車両に搭載される。
【００８５】
ＳＡＲ及び他のレーダーデータを有するマルチスペクトルデータ及びハイパースペクトルデータの主な違いは、マルチスペクトルイメージ及びハイパースペクトルイメージが通常直接取得され、イメージ形成ステップが、イメージを生成するのに必要ないことである。換言すれば、圧縮されるデータはイメージ自体である。
【００８６】
また、従来の圧縮方法は、予測及び変換ステップが、エンコーダーにおいて実行されることを必要とする。そのようなシステムが、計算が制約された応用形態において用いられるとき、イメージの予測及び変換は非常に複雑となる可能性がある。後続の論考において、「送信」という単語を用いて符号化後のビットストリームの使用を表すことに留意されたい。これはなぜなら、通常の最新の応用形態において、そのようなデータは復号化及び処理のためにサーバーに直ちに送信されるためである。しかしながら、データは、メモリ、又は後の取出し及び処理のためのハードドライブ若しくはテープである永続記憶装置に記憶される場合もある。
【００８７】
ここでもまた、この発明の実施の形態は、そのようなイメージを効率的に圧縮するために用いることができる。ユニバーサルエンコーダープロトコルは、上記で説明したように動作する。効率性のために、測定行列Ａは、イメージの組全体に対して、イメージの小さなサブセットに対して、各スペクトル帯域に対して別個に、又は各イメージのブロックに対して、又はそれらの組合せに対し作用することができる。
【００８８】
サイド情報は、エンコーダーシステムによっても送信される。幾つかの実施の形態では、サイド情報は単一の基準帯域を含み、これは、人工衛星における全てのイメージの和、又はイメージの何らかの他の組合せを含む単一のイメージ又は全色性イメージとすることができる。この基準帯域は、この発明の実施の形態を用いて、又はジョイントフォトグラフィックエキスパートグループ(ＪＥＰＧ)(ＩＳＯ／ＩＥＣ１０９１８)若しくはＪＰＥＧ２０００等の別個の符号化システムを用いて符号化される。マルチスペクトルイメージ及びハイパースペクトルイメージは、帯域間で非常に類似しているため、基準帯域は符号化データの予測として用いることができる。
【００８９】
一方、多くの場合、予測は線形予測方式を用いて改善することができる。ｙが基準であり、ｘが予測される場合、ｘの線形最小平均二乗誤差(ＭＭＳＥ)予測子は、
【００９０】
【数１１】
0006598743.tif 000012
【００９１】
であり、ここで、μｘ及びμｙはそれぞれｘ及びｙの平均であり、σｘ２及びσｙ２はそれらの分散であり、σｘｙはそれらの共分散である。当該技術分野において、この予測を複数の基準を用いる予測に拡張する方法は簡単であり、よく知られている。
【００９２】
エンコーダーは、基準帯域にアクセスを有するため、全てのスペクトル帯域について、関連する手段を、サイド情報、分散及び共分散として決定して送信することは簡単であり、それによって、受信機において予測を改善することができる。これがサイド情報として送信される場合、受信機は、サイド情報を用いて、基準帯域から各スペクトル帯域の予測を改善することができる。幾つかの実施の形態では、性能を更に改善するために、これらの量を、イメージの部分、例えばブロックにおいて決定、送信及び使用することができ、それによって、イメージのローカル統計が、予測によってより良好に利用される。
【００９３】
さらに、上記で説明するように、この場合のエンコーダーは、サイド情報を用いて信号の単純な予測を決定する機能を有し、このため、復号化誤りが発生するときを検出することが可能である。このため、別個のサイド情報として位置を送信することができ、これらの誤りの大きさとすることができ、これによって、デコーダーにおいてこれらの誤りを訂正することができる。
【００９４】
当然ながら、より多くのサイド情報が決定及び送信されると、サイド情報によって消費されるレートが高くなる。サイド情報のために用いられるレートが増大すると、予測を改善することができ、これにより、ユニバーサル符号化の必要とされるレートが減少する。一方、リターンの漸減が存在し、すなわち利得が減少する。このため、サイド情報のために必要とされる量及びレートは、ユニバーサル符号化のために必要とされるレートとバランスをとられるべきである。
【００９５】
デコーダーは、サイド情報を用いて１つ又は複数のスペクトル帯域を予測し、次に符号化を用いてイメージを再構成する。スペクトル帯域のサブセットが既に復号化されている場合、サブセットを用いて、その後復号化されるスペクトル帯域の予測を改善することができ、これによって復号化性能が改善する。上記で説明したように、再構成は新たな予測として、新たなサイド情報を生成するために用いることができ、それによってプロセスを繰り返すことができ、復号化性能が更に改善する。辞書学習技法も上記で説明したように用いることができる。
【図１Ａ】
0006598743.tif 000013
【図１Ｂ】
0006598743.tif 000014
【図１Ｃ】
0006598743.tif 000015
【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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