(57)【要約】【課題】静止画像、動画像等のレートコントロールを適切に行う。【解決手段】入力された情報から圧縮対象となるフィールドを抽出する。ウェーブレット変換により、フィールドを高周波数から低周波数までのサブバンドに分割する。低周波成分のサブバンドからエントロピ値Ｈを算出する。変換式を用いて、エントロピ値Ｈから量子化ステップ値Δを算出する。量子化ステップ値Δを用いて、符号化を行う。このように、エントロピ値Ｈから算出された量子化ステップ値Δを用いて、量子化を行うことにより、所望の圧縮率が達成された圧縮の工程を実現することができる。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力情報から圧縮対象となる情報を抽出する工程と、
前記情報を基に量子化ステップ値を算出する工程と、
前記量子化ステップ値を用いて前記情報の量子化を行うことにより前記情報の圧縮を行う工程とを有することを特徴する情報圧縮方法。
【請求項２】
前記量子化ステップ値の算出は、前記情報のエントロピ値から行うことを特徴とする請求項１記載の情報圧縮方法。
【請求項３】
前記情報の低周波領域の前記エントロピ値から、前記量子化ステップ値を算出することを特徴とする請求項２記載の情報圧縮方法。
【請求項４】
所定の圧縮率を達成する変換式を用いて、前記エントロピ値から前記量子化ステップ値を算出することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の情報圧縮方法。
【請求項５】
前記情報の圧縮を行う工程は、前記情報に対して変換を行い変換係数を得る工程と、前記変換係数に対して量子化を行い量子化係数を得る工程と、前記量子化係数に対して符号化を行い符号化係数を得る工程とを有することを特徴とする請求項１記載の情報圧縮方法。
【請求項６】
前記変換は、サブバンド符号化であることを特徴とする請求項５記載の情報圧縮方法。
【請求項７】
前記サブバンド符号化はウェーブレット変換であることを特徴とする請求項６記載の情報圧縮方法。
【請求項８】
前記変換は、直交変換であることを特徴とする請求項５記載の情報圧縮方法。
【請求項９】
前記符号化は算術符号化であることを特徴とする請求項５記載の情報圧縮方法。
【請求項１０】
入力された静止画像から圧縮対象となる画面を抽出する工程と、
前記画面の情報を基に量子化ステップ値を算出する工程と、
前記量子化ステップ値を用いて量子化を行うことにより前記画面の圧縮を行う工程とを有することを特徴とする静止画像圧縮方法。
【請求項１１】
前記画面はフィールドであることを特徴とする請求項１０記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１２】
前記量子化ステップ値の算出は、前記画面の指標値から行うことを特徴とする請求項１０記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１３】
前記指標値はエントロピ値であることを特徴とする請求項１２記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１４】
前記指標値は分散であることを特徴とする請求項１２記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１５】
前記画面の低周波領域の前記エントロピ値から、前記量子化ステップ値を算出することを特徴とする請求項１３記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１６】
所定の圧縮率を達成する変換式を用いて、前記エントロピ値から前記画面の量子化ステップ値を算出することを特徴とする請求項１５記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１７】
前記画面の圧縮を行う工程は、前記画面に対して変換を行い変換係数を得る工程と、前記変換係数に対して量子化を行い量子化係数を得る工程と、前記量子化係数に対して符号化を行い符号化係数を得る工程とを有することを特徴とする請求項１０記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１８】
前記変換は、サブバンド符号化であることを特徴とする請求項１７記載の静止画像圧縮方法。
【請求項１９】
前記サブバンド符号化はウェーブレット変換であることを特徴とする請求項１８記載の静止画像圧縮方法。
【請求項２０】
前記変換は、直交変換であることを特徴とする請求項１７記載の情報圧縮方法。
【請求項２１】
前記符号化は算術符号化であることを特徴とする請求項１７記載の静止画像圧縮方法。
【請求項２２】
入力された動画像信号から圧縮対象となる画面を抽出する工程と、
少なくとも量子化を行うことにより前記画面の圧縮を行う工程と、
前記画面の情報を基に前記量子化に用いる量子化ステップ値を算出する工程とを有することを特徴とする動画像圧縮方法。
【請求項２３】
前記画面は、フィールドであることを特徴とする請求項２２記載の動画像圧縮方法。
【請求項２４】
前記画面は、フレームであることを特徴とする請求項２２記載の動画像圧縮方法。
【請求項２５】
前記量子化ステップ値の算出は、前記画面の指標値から行うことを特徴とする請求項１０記載の静止画像圧縮方法。
【請求項２６】
前記指標値はエントロピ値であることを特徴とする請求項２５記載の静止画像圧縮方法。
【請求項２７】
前記指標値は分散であることを特徴とする請求項２５記載の静止画像圧縮方法。
【請求項２８】
前記画面の低周波領域の前記エントロピ値から、前記量子化ステップを算出することを特徴とする請求項２６記載の動画像圧縮方法。
【請求項２９】
所定の圧縮率を達成する変換式を用いて、前記エントロピ値から前記画面の量子化ステップ値を算出することを特徴とする請求項２６記載の動画像圧縮方法。
【請求項３０】
少なくとも１つ前の画面から算出した量子化ステップ値を用いて前記画面の量子化を行うことを特徴とする請求項２２記載の動画像圧縮方法。
【請求項３１】
前記画面から算出した量子化ステップ値を用いて次画面の量子化を行うことを特徴とする請求項２２記載の動画像圧縮方法。
【請求項３２】
前記画面の圧縮を行う工程と、前記量子化ステップ値を算出する工程とは並列処理することを特徴とする請求項２２記載の動画像圧縮方法。
【請求項３３】
前記画面の圧縮を行う工程は、前記画面に対して変換を行い変換係数を得る工程と、前記変換係数に対して量子化を行い量子化係数を得る工程と、前記量子化係数に対して符号化を行い符号化係数を得る工程とを有することを特徴とする請求項２２記載の動画像圧縮方法。
【請求項３４】
前記変換は、サブバンド符号化であることを特徴とする請求項３３記載の動画像圧縮方法。
【請求項３５】
前記サブバンド符号化はウェーブレット変換であることを特徴とする請求項３４記載の動画像圧縮方法。
【請求項３６】
前記変換は、直交変換であることを特徴とする請求項３３記載の動画像圧縮方法。
【請求項３７】
前記符号化は算術符号化であることを特徴とする請求項３３記載の動画像圧縮方法。
【請求項３８】
入力された動画像信号から圧縮対象となる画面を抽出する工程と、
少なくとも１つ前の画面の情報から算出された量子化ステップ値にオフセット値を加算する工程と、
前記オフセット値が加算された前記量子化ステップ値を用いて、量子化を行うことにより前記画面の圧縮を行う工程とを有することを特徴とする動画像圧縮方法。
【請求項３９】
少なくとも１つ前の前記画面から算出された前記量子化ステップ値に前記オフセット値を加算することを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項４０】
前記画面の圧縮率が、圧縮率の閾値よりも低い場合は、前記オフセット値を大きくすることを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項４１】
前記画面の圧縮率が、圧縮率の閾値よりも高い場合は、前記オフセット値を変化させないことを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項４２】
前記オフセット値に定数を加算することで前記オフセット値を大きくすることを特徴とする請求項４０記載の動画像圧縮方法。
【請求項４３】
圧縮率の上限および下限を有する目標圧縮率幅を設け、前記画面の圧縮率が、前記圧縮率の下限よりも低い場合は、前記オフセット値を大きくすることを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項４４】
前記オフセット値に定数を加算することで前記オフセット値を大きくすることを特徴とする請求項４３記載の動画像圧縮方法。
【請求項４５】
前記画面の圧縮率が、前記圧縮率の上限よりも高い場合は、前記オフセット値を小さくすることを特徴とする請求項４３記載の動画像圧縮方法。
【請求項４６】
前記画面の前記量子化ステップ値と、直前の画面の前記量子化ステップ値が大きく異なった場合は、前記オフセット値を零とすることを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項４７】
前記画面の圧縮を行う工程は、前記画面に対して変換を行い変換係数を得る工程と、前記変換係数に対して量子化を行い量子化係数を得る工程と、前記量子化係数に対して符号化を行い符号化係数を得る工程とを有することを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項４８】
前記変換は、サブバンド符号化であることを特徴とする請求項４７記載の動画像圧縮方法。
【請求項４９】
サブバンド符号化はウェーブレット変換であることを特徴とする請求項４８記載の動画像圧縮方法。
【請求項５０】
前記変換は、直交変換であることを特徴とする請求項４７記載の動画像圧縮方法。
【請求項５１】
前記符号化は算術符号化であることを特徴とする請求項４７記載の動画像圧縮方法。
【請求項５２】
前記画面は、フィールドであることを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項５３】
前記画面は、フレームであることを特徴とする請求項３８記載の動画像圧縮方法。
【請求項５４】
前記量子化ステップ値の算出は、前記画面の指標値から行うことを特徴とする請求項３８記載の静止画像圧縮方法。
【請求項５５】
前記指標値はエントロピ値であることを特徴とする請求項５４記載の静止画像圧縮方法。
【請求項５６】
前記指標値は分散であることを特徴とする請求項５４記載の静止画像圧縮方法。
【請求項５７】
前記画面の低周波領域の前記エントロピ値から、前記量子化ステップを算出することを特徴とする請求項５５記載の動画像圧縮方法。
【請求項５８】
所定の圧縮率を達成する変換式を用いて、前記エントロピ値から前記画面の量子化ステップ値を算出することを特徴とする請求項５５記載の動画像圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像情報等の圧縮方法に関し、特に量子化ステップ値を調節することにより所定の圧縮率を達成する情報圧縮方法、画像圧縮方法および動画像圧縮方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の代表的な画像圧縮方式としては、ＩＳＯ（国際標準化機構：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　ｆｏ　ｒ　Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ）によって標準化されたＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ　Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ　Ｃｏｄｉｎｇ　Ｅｘｐｅｒｔｓ　Ｇｒｏｕｐ）方式がある。このＪＰＥＧ方式とは、ＤＣＴ（離散コサイン変換：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて主に静止画を圧縮符号化する方式であり、比較的高いビットが割り当てられる場合には、良好な符号化・復号画像を供することが知られている。ただしこの方式においては、ある程度符号化ビット数を少なくすると、ＤＣＴ特有のブロック歪みが顕著になり、主観的に劣化が目立つようになる。
【０００３】
これとは別に、最近においては、画像をフィルタバンクと呼ばれるハイパス・フィルタとローパス・フィルタを組み合わせたフィルタによって複数の帯域に分割し、それらの帯域毎に符号化を行う方式の研究が盛んになっている。その中でも、ウェーブレット符号化は、ＤＣＴで問題とされた高圧縮でブロック歪みが顕著になる、という欠点が無いことから、ＤＣＴに代わる新たな技術として有力視されている。
【０００４】
現在、電子スチルカメラやビデオムービ等の製品では、圧縮符号化にＪＰＥＧ方式やＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ　Ｐｉｃｔｕｒｅ　ｉｍａｇｅ　ｃｏｄｉｎｇ　Ｅｘｐｅｒｔｓ　Ｇｒｏｕｐ）方式、あるいはいわゆるＤＶ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｉｄｅｏ）　方式を採用するものが多く、これらの圧縮符号化方式はいずれも変換方式にＤＣＴを用いている。そして、ＤＣＴにより変換された係数は、量子化の工程および符号化の工程を経て圧縮される。また、ＭＰＥＧでは、符号化対象となるマクロブロックと呼ばれるブロック単位に、前フレームとの間で動き補償予測を行うことで、符号化効率を向上させている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような画像等の情報の圧縮方法は、以下に示すような問題点を有していた。
【０００６】
第１に、従来の画像等の圧縮方法に於いて、量子化を行う工程では、予め決められた量子化ステップ値を用いて量子化を行っていた。従って、圧縮される画像の特性によっては、圧縮率が不足する、あるいは画像の劣化が激しくなる問題があった。
【０００７】
第２に、特に動画像の圧縮では、動画を形成する各フィールドの圧縮率を制御するレートコントロールが重要となる。このレートコントロールを行う手法の１つとして、量子化ステップ値を制御する手法があるが、量子化ステップ値を制御することにより、安定したレートコントロールを行うことは非常に難しい問題があった。
【０００８】
第３に、前述したようなＭＰＧ等では、画像圧縮・伸張の処理の大部分を動き補償予測の工程が占めていた。動き補償予測の工程では、必ず過去のフレームと現在のフレームとの比較の処理等が必要となり、このことが画像圧縮の全体的な工程の複雑化を招いていた。更に、複数の保存および比較を行うために、大きなＲＡＭ等の記憶装置が必要になる問題があった。更にまた、予測がはずれた場合に、画質が大きく劣化してしまう問題があった。更にまた、１画面単位での編集および再生が困難になる問題があった。
【０００９】
本発明は上述した問題を鑑みて成されたものであり、本発明の主な目的は、少なくとも量子化を行う動画像等の情報の圧縮に於いて、画像等の情報自体が有するエントロピ値から適切な量子化ステップ値を算出することにより、適切なレートコントロールを行う方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、入力された入力情報から圧縮対象となる情報を抽出する工程と、前記情報を基に量子化ステップ値を算出する工程と、前記量子化ステップ値を用いて前記情報の量子化を行うことにより前記情報の圧縮を行う工程とを有することを特徴する。
【００１１】
更に、本発明の静止画像の圧縮方法は、入力された静止画像から圧縮対象となるフィールドを抽出する工程と、前記フィールドの情報を基に量子化に用いる量子化ステップ値を算出する工程と、前記量子化ステップ値を用いて前記量子化を行うことにより前記フィールドの圧縮を行う工程とを有することを特徴とする。
【００１２】
ここで、上記した前記フィールドの情報としては、そのフィールドのエントロピ値を用いることができる。即ち、所定の圧縮率を実現するエントロピ値と量子化ステップ値の関係式を用意し、前記フィールドのエントロピ値から量子化ステップ値を算出することで、適切な量子ステップ値を算出することができる。
【００１３】
更に、本発明の動画像の圧縮方法は、入力された動画像信号から圧縮対象となるフィールドを抽出する工程と、少なくとも量子化を行うことにより前記フィールドの圧縮を行う工程と、前記フィールドの情報を基に前記量子化に用いる量子化ステップ値を算出する工程とを有することを特徴とする。
【００１４】
ここで、フィールドの圧縮を行う工程と、量子化ステップ値を算出する工程とは平行して行う。そして、量子化を含む前記フィールドの圧縮は、直前の画像のエントロピ値より算出された量子化ステップ値を用いて行う。このことから、Ｎ番目のフィールドＦ［Ｎ］のエントロピ値および量子化ステップ値を、Ｈ［Ｎ］およびΔ［Ｎ］とした場合、フィールド［Ｎ］の量子化を行う際に用いるΔ［Ｈ］は、直前のフィールドＦ［Ｎ―１］のＨ［Ｎ―１］から算出したΔ［Ｎ−１］を使用することになる。
【００１５】
動画像から抽出されたフィールドに於いては、Ｆ［Ｎ］とＦ［Ｎ−１］の図柄は、ほぼ同等であると仮定することができる。従って、本発明では、Ｆ［Ｎ］の圧縮を、Ｆ［Ｎ−１］から算出したΔ［Ｎ−１］を用いて行っている。
【００１６】
更に、Δ［Ｎ―１］を用いてＦ［Ｎ］の圧縮を行う工程と、Ｆ［Ｎ＋１］の圧縮を行う工程で用いるΔ［Ｎ］を算出する工程とは、平行して行っている。このことから、Δ［Ｎ］を算出することによる処理時間の増大を防止している。
【００１７】
本発明では、量子化ステップ値を、画像自体が有する情報の１つであるエントロピ値から算出している。エントロピ値が大きな画像は図柄が複雑な画像であり、符号化の工程に於ける圧縮率が低下することが予想される。従って、エントロピ値が大きな画像に対しては、符号化を行う前の工程である量子化の工程で、大きな量子化ステップ値をもって量子化を行うことにより画像の情報量を削減している。
【００１８】
【発明の実施の形態】
上記したような画像情報の圧縮方法、特に動画像の圧縮方法では、予め圧縮率の目標値を固定しておき、圧縮率が目標値に達しなかった場合は、何らかの方法により圧縮率を制御している。このように情報の圧縮率を制御することを一般的にレートコントロールという。レートコントロールを行う手法は様々であるが、１つの方法として、量子化を行う際に用いる量子化ステップ値を変化させることによりレートコントロールを行うことができる。
【００１９】
量子化とは、データの値を離散的なレベルで近似する非可逆な工程である。従って、量子化を行うことにより得られる情報は、オリジナルの画像と比較すると確実に劣化する。量子化による画像の圧縮率および画像の劣化の度合いは、それに用いる量子化ステップ値の大きさに依る。具体的には、大きな量子化ステップ値を用いて画像の量子化を行った場合は、画像の情報量は小さくなり、画像の劣化の度合いは大きくなる。それに対して、小さな量子化ステップ値を用いて画像の量子化を行った場合は、画像の情報量は大きくなり、画像の劣化の度合いは小さくなる。
【００２０】
ここで画像の圧縮率について説明する。圧縮率とは、画像等の情報量に対して圧縮を施したときの、情報量の変化を示す指標である。従って、高い圧縮率とは小さな圧縮率を示しており、低い圧縮率とは大きな圧縮率を示している。具体的には、圧縮率が０．０１である場合と、圧縮率が０．１である場合を比較すると、圧縮率が０．０１である場合の方が圧縮率が高いことになる。
【００２１】
本発明では、画像自体の情報、特に画像自体が有するエントロピ値から算出された量子化ステップ値を用いて画像の圧縮を行うことで、適切なレートコントロールを行っている。このような本発明の実施の形態について、以下図面を参照しながら説明する。
【００２２】
（静止画像の圧縮方法を説明する第１の実施の形態）
本発明の静止画像の圧縮方法は、入力された静止画像から圧縮対象となる画面を抽出する工程と、前記画面の情報を基に量子化に用いる量子化ステップ値を算出する工程と、前記量子化ステップ値を用いて前記量子化を行うことにより前記画面の圧縮を行う工程とを有する。このような圧縮方法を以下にて説明する。
【００２３】
図１のブロック図を参照して、本発明の静止画像の圧縮方法は、具体的に次のような構成を有する。即ち、入力された静止画像から圧縮対象となる画面を抽出する工程と、抽出された画面をウェーブレット変換することによりウェーブレット変換係数を得る工程と、ウェーブレット変換係数から量子化ステップ値を算出する工程と、算出された量子化ステップ値を用いて量子化を行い量子化係数を得る工程と、量子化係数をエントロピ符号化する工程とで構成されている。このような各工程を以下にて説明する。
【００２４】
第１の工程：図２参照
本工程は、入力された静止画像から圧縮対象となる画面を抽出する工程である。具体的には、最初に、カメラ等の光電変換装置の出力として得られた画像信号は、先ずアナログ・ディジタル変換（Ａ−Ｄ変換）によって、２次元なディジタルデータの配列に変換される。このディジタルデータの配列は、個々の成分が画像の標本値（画素）である。個々の画素は、白黒画像の場合は、８ビット（１バイト）で表現される。
【００２５】
画像がカラー画像の場合、個々の画素をディジタルデータで表現する方法は２つ有る。第１の方法は、カラー画像の情報をＲＧＢ３原色の情報で表現する方法であり、個々の画素は２４ビット（３バイト）で表現される。第２の方法は、カラー画像の情報を輝度信号Ｙと２つの色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖを用いて表現する方法である。以下の説明では、第２の方法を採用した場合について説明するが、第１の方法を使用した場合でも同様に静止画像の圧縮を行うことができる。更に、圧縮対象となる画像が白黒画像の場合でも、同様に静止画像の圧縮を行うことができる。
【００２６】
次に、カラー画像を構成する要素である輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖをそれぞれ分離して個々の画面を抽出する。以降の圧縮工程は、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖの各画面に付いて個別に行われる。
【００２７】
第２の工程：図３および図４参照
本工程は、抽出された画面をウェーブレット変換することによりウェーブレット変換係数を得る工程である。本工程では、前工程で分離された後に抽出された輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖの個々の画面に付いて、ウェーブレット変換を行っている。以下にて詳細を説明するウェーブレット変換は、画素間の相関関係を除去する周波数変換の１つであり、本発明では他の直交変換を採用することも可能である。具体的には、ウェーブレット変換の他に、ＤＣＴ（離散コサイン変換：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等を採用することも可能である。
【００２８】
図３を参照して、まず通常のウェーブレット変換部の構成例を示す。これは、幾つかあるウェーブレット変換手法の中で、最も一般的なウェーブレット変換であるオクターブ分割を複数レベルにわたって行った例である。この場合は、レベル数が３（レベル１〜レベル３）であり、画面信号を低域と高域に分割し、且つ低域成分のみを階層的に分割する構成を採っている。また、同図では１次元の信号（例えば画面の水平成分）についてのウェーブレット変換を例示しているが、これを２次元に拡張することで２次元画面信号に対応することができる。
【００２９】
次に、上記のように構成されたウェーブレット変換部の動作について説明する。図３に示すウェーブレット変換部への入力画面１は、まずローパスフィルタ１１（伝達関数Ｈ０（ｚ））とハイパスフィルタ１２（伝達関数Ｈ１（ｚ））とによって帯域分割され、得られた低域成分と高域成分は、それぞれ対応するダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによって、解像度がそれぞれ２分の１倍に間引かれる（レベル１）。この時の出力がＬ成分２とＨ成分７の２つである。ここで、上記ＬはＬｏｗで低域、ＨはＨｉｇｈで高域を示す。この図２のローパスフィルタ１１、ハイパスフィルタ１２、及び２個のダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによってレベル１の回路部２０が構成されている。
【００３０】
上記ダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによりそれぞれ間引かれた信号の内の低域成分、すなわちダウンサンプラ１３Ａからの信号のみが、さらに、レベル２の回路部２１のローパスフィルタ及びハイパスフィルタによって帯域分割され、それぞれ対応するダウンサンプラによって、解像度をそれぞれ２分の１倍に間引かれる（レベル２）。これらのレベル２のローパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びダウンサンプラから成る回路部２１としては、上記レベル１のローパスフィルタ１１、ハイパスフィルタ１２及びダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂから成る回路部２０と同様な構成が用いられる。
【００３１】
このような処理を所定のレベルまで行うことで、低域成分を階層的に帯域分割した帯域成分が順次生成されていくことになる。レベル２で生成された帯域成分は、ＬＬ成分２とＬＨ成分６である。図３はレベル３まで帯域分割する例が示されており、レベル２の回路部２１のローパスフィルタ側のダウンサンプラからの出力が、上記回路部２１と同様な構成のレベル３の回路部２２に供給されている。このようにレベル３まで帯域分割した結果、ＬＬＬ成分４、ＬＬＨ成分５、ＬＨ成分６、Ｈ成分７が生成されている。
【００３２】
ここで図４は、レベル３まで２次元画像を帯域分割した結果得られる帯域成分を図示したものである。この図４でのＬ及びＨの表記法は、１次元信号を扱った図３でのＬ及びＨの表記法とは異なる。すなわち図４では、先ずレベル１の帯域分割（水平・垂直方向）により４つの成分ＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨに分かれる。ここでＬＬは水平・垂直成分が共にＬであること、ＬＨは水平成分がＨで垂直成分がＬであることを意味している。次に、ＬＬ成分は再度帯域分割されて、ＬＬＬＬ、ＬＬＨＬ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＨが生成される。さらに、ＬＬＬＬ成分は再度帯域分割されて、ＬＬＬＬＬＬ、ＬＬＬＬＨＬ、ＬＬＬＬＬＨ、ＬＬＬＬＨＨが生成される。
【００３３】
第３の工程：図５および図６参照
本工程は、本発明の特徴とする工程であり、前工程で得られたウェーブレット変換係数から量子化ステップ値Δを算出する工程である。具体的には、先ず、輝度成分（Ｙ成分）のウェーブレット変換係数の低周波領域から、エントロピ値Ｈを算出する。次に、変換式を用いて、エントロピ値Ｈから量子化ステップ値Δを算出する。この変換式は、Δ＝ｆ（Ｈ）で表され、この関数を用いることにより、所定の画像の圧縮率を達成する量子化ステップ値Δをエントロピ値（Ｈ）から算出することができる。この変換式の導出方法に関しては、後述する。
【００３４】
ここで、エントロピについて説明する。エントロピとは、ある情報が得られる確率を基に、情報がどれだけ欠如しているかの状態を示す量であり、この量は情報の不確定さの度合いを示している。具体的には、エントロピの量が小さい場合は、情報が偏って出現していることを意味している。従って、大きなエントロピ値を有する画像に対して符号化を含む圧縮を行った場合は、画像の圧縮率は低くなる。また、小さなエントロピ値を有する画像に対して符号化を含む圧縮を行った場合は、画像の圧縮率は高くなる。
【００３５】
本工程で算出した量子化ステップ値Δは、量子化を行う工程に於いて、全周波数領域のサブバンドの量子化を行う際に用いられる。更に、本工程で算出した量子化ステップ値Δは、画像を形成する他の成分の量子化にも用いられる。従って、ここで算出した量子化ステップ値Δは、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖの量子化を行う際にも用いられる。以下にて、具体的な量子化ステップ値Δの算出方法を説明する。
【００３６】
図５を参照して、エントロピ値の計算方法を説明する。本工程に於いて計算の対象となるのは、輝度成分（Ｙ成分）のウェーブレット変換により分割されたサブバンドＨＨ、ＨＬおよびＬＨを除いた領域である。換言すると、計算の対象となるのはＹ成分のＬＬの領域（以下、Ｙ（ＬＬ）と省略する）である。画素数がｎ個のＹ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈは、一般的に次式で算出される。
【００３７】
【数１】
2004080166.tif 000003
【００３８】
数１に於いて、Ｐ（Ｎｉ）はシンボルＮｉの出現確率を示す。ここで、所定の圧縮率（例えば０．０５）を達成する量子化ステップ値Δと、Ｙ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈとの間には、以下の関係がある。
【００３９】
【数２】
2004080166.tif 000004
【００４０】
従って、上記した数２にＹ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈを代入することにより、所定の圧縮率を達成する量子化ステップ値Δを得ることができる。
【００４１】
図６を参照して、上記した数２を導出する方法を説明する。図６のグラフは、横軸が輝度信号Ｙの低周波領域のエントロピ値Ｈを示しており、縦軸が量子化ステップ値Δを示している。線形な変換式であるこの数２の導出は、異なる図柄を有する多数個の画像を用意し、各々の画像に付いてエントロピ値Ｈを算出し、更に各々の画像に付いて所定の圧縮率を達成する為の量子化ステップ値Δを求め、個々の画像について算出されたエントロピ値Ｈおよび量子化ステップ値Δの情報からエントロピ値Ｈと量子化ステップ値Δとの関係を示す近似直線を求めることにより行われる。この方法を以下にて説明する。
【００４２】
用意される画像としては、得られるエントロピ値Ｈの値が分布する範囲を広くするために、図柄が単純な画像（エントロピ値Ｈが小さい画像）から図柄が複雑な画像（エントロピ値Ｈが大きい画像）までを複数個用意する。
【００４３】
次に、上記のように用意した多数個の画像の各々に関して、輝度信号Ｙの低周波成分のエントロピ値Ｈを算出する。即ち、画像に対してウェーブレット変換を施した後に、低周波領域のサブバンドについて、エントロピ値Ｈを算出する。この際には、上記した式１を用いてエントロピ値Ｈの算出を行う。
【００４４】
次に、上記のように用意した多数個の画像の各々に関して、所定の圧縮率を達成するような量子化ステップ値Δを求める。ここで、所定の圧縮率は予め決定されている値であり、例えば０．０５程度である。
【００４５】
次に、図６を参照して、上記にて得られた量子化係数Δとエントロピ値Ｈとの近似式を求める。同図から、プロットされた点はほぼ直線的に配列している。両者について相関関係を求めたところ、高い相関があることが認められた。そこで１次式を用いて近似式を作成する。そして、近似式の係数（ａおよびｂ）は、最小二乗法等の統計学的手法により算出する。
【００４６】
第４の工程：図７参照
本工程は、前工程で算出された量子化ステップ値Δを用いて量子化を行うことにより、ウェーブレット変換係数から量子化係数を得る工程である。原画像であるカラー画像は、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖに分離されているので、量子化は各々の信号に関して施される。本工程では、輝度信号Ｙの低周波領域Ｙ（ＬＬ）の領域から算出された量子化ステップ値Δを用いて、画像を構成する３つの信号全てのサブバンドの量子化を行っている。
【００４７】
具体的には、先ず、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖ毎に、量子化ステップ値Δに異なるウェイトを乗算する。ここで、ウェイトとは各信号毎に決められた定数値であり、例えば輝度信号Ｙのウェイトが乗算された量子化ステップ値Δは、輝度信号Ｙの量子化に用いられる。
【００４８】
次に、ウェーブレット変換係数を量子化ステップ値Δで除算することにより、量子化係数を計算する。ここで、量子化手段としては、例えば下記の式３に示すように通常用いるスカラ量子化を用いる。
【００４９】
【数３】
2004080166.tif 000005
【００５０】
上記した数３に於いて、Ｑは量子化された量子化係数値を示しており、Ｗはウェーブレット変換係数値を示しており、Δは各信号毎にウェイトが乗算された量子化ステップ値を示している。更に、量子化ステップ値Δで除算することにより得られた量子化係数Ｑは、整数に丸め込まれる。
【００５１】
図７は上記した量子化の工程を示す図である。同図の横軸は入力されるウェーブレット変換係数の大きさを示し、縦軸は出力される代表値である量子化係数の大きさを示している。同図から、量子化ステップ値Δは、量子化係数Δの値が同一に成るようなウェーブレット変換係数の値の幅を決定していることが理解できる。従って、量子化ステップ値Δの値が大きくなるに比例して粗い量子化を行っていることになる。このことにより、量子化ステップ値Δを大きくすることによって、出力である量子化係数の値が同一になる頻度が増え、結果として、後段の工程である符号化工程での圧縮効率が向上するメリットがある。
【００５２】
第５の工程：図８参照
本工程は、前工程で得られた量子化係数をエントロピ符号化する工程である。ここで、エントロピ符号化を行う手法としては、ハフマン符号化、算術符号化等を採用することが可能であり、本発明では、効率の良い算術符号化を採用している。算術符号化とは、シンボル（ここでは量子化係数）の系列を、生起確率に確率に応じて区間［０、１］に射影し、数直線上の確率区間を、区間内の適当な数でバイナリ表現する手法である。この手法により、符号化係数を得ることができる。
【００５３】
図８を参照して算術符号化の１例を説明する。同図は、１例として符号化シンボル｛１０１｝を、それぞれ推定生起確率Ｐを参照しながら、［０，１．０］の実数区間を分割して行く様子を示したものである。ここで、最初の符号化シンボルは１であることと、１の推定生起確率をＰ（１）とするとき、Ｐ（１）＝０．６であることから、初期区間の内、シンボル１に対応した部分区間［０．４，１］を選択する。同様にして、今度は、この［０．４，１］を母区間として、シンボル０に対応した部分区間［０．４，０．６４］を生成する。以後同様にして、最終的に［０．５２，０．６４］が選択される。最後に、最終的な区間［０．５２，０．６４］＝［０．１０００…，０．１０１０…］に含まれる例えば０．１００１等の小数部を符号とする。
【００５４】
これまでの工程により得られた符号化係数は、ハードディスク、ＣＤ等の情報記録媒体に書き込まれて蓄積されても良い。また、この符号化係数の復号化は、図１に示した手法とは逆の手法を行うことにより行うことができる。即ち、逆エントロピ符号化、逆量子化および逆ウェーブレット変換を行うことにより、視覚的に原画像に近い画像を得ることができる。
【００５５】
（動画像の圧縮方法を説明する第２の実施の形態）
図９〜図１７を参照して、本実施の形態である動画像の圧縮方法を説明する。図９（Ａ）を参照して、本発明の動画像の圧縮方法は、入力された動画像信号から圧縮対象となる画面Ｆ（Ｎ）を抽出する工程と、少なくとも量子化を行うことにより画面Ｆ（Ｎ）の圧縮を行う工程と、画面Ｆ（Ｎ）の情報を基に量子化に用いる量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程とを有する。そして、圧縮された画面は、ハードディスク等の記憶媒体に出力される。
【００５６】
ここで、上記した画面とは、動画像を形成する各々の構成要素をいう。そして、圧縮対象の情報が例えば現行テレビ（ＮＴＳＣ方式）である場合は、２枚のフィールドからなるフレームが上記した画面となる。以降の説明では、入力された動画像を各フィールド毎に圧縮する場合について説明するが、入力された動画像を各フレーム毎に圧縮することも可能である。
【００５７】
図９（Ｂ）を参照して、本発明では、直前のフィールドＦ（Ｎ−１）のエントロピ値Ｈ（Ｎ−１）から算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）を用いて、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行っている。そして、フィールドＦ（Ｎ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）から算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ）を用いて、次のフィールドＦ（Ｎ＋１）の圧縮を行っている。
【００５８】
図１０のフローを参照して、本発明の動画像の圧縮方法の１実施例は、次のような工程を有している。即ち、圧縮対象となるフィールドＦ（Ｎ）を抽出する工程と、ウェーブレット変換を行う工程と、少なくとも１つ前のフィールドから算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）を用いて量子化を行う工程と、エントロピ符号化を行う工程と、エントロピ値Ｈ（Ｎ）を計算する工程と、エントロピ値Ｈ（Ｎ）から量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程とで本発明の動画像の圧縮方法は構成されている。このような各工程の詳細を以下にて説明する。
【００５９】
第１の工程：図１１参照
本工程は、入力された動画像信号から、圧縮対象となるフィールドＦ（Ｎ）を抽出する工程である。入力された画像が、例えばカラーテレビ放送のＮＴＳＣ信号の場合は、輝度信号Ｙに、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖが多重化されている。従って、先ず、ＮＴＳＣ信号から、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖを個々に分離する。その後に、フィールドＦ（Ｎ）の抽出を行う。抽出された輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖは個別に圧縮される。
【００６０】
第２の工程：図１２および図１３参照
本工程は、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行う工程の１つであり、入力されたフィールドＦ（Ｎ）をウェーブレット変換することにより、ウェーブレット変換係数を得る工程である。
【００６１】
本工程では、テレビ画像から分離された後に抽出された輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖの個々のフィールドに付いて、ウェーブレット変換を行っている。以下にて詳細を説明するウェーブレット変換は、画素間の相関関係を除去する直交変換の１つであり、本発明では他の直交変換を採用することも可能である。具体的には、ウェーブレット変換の他に、ＤＣＴ（離散コサイン変換：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等を採用することも可能である。
【００６２】
図１２を参照して、まず通常のウェーブレット変換部の構成例を示す。これは、幾つかあるウェーブレット変換手法の中で、最も一般的なウェーブレット変換であるオクターブ分割を複数レベルにわたって行った例である。この場合は、レベル数が３（レベル１〜レベル３）であり、フィールド信号を低域と高域に分割し、且つ低域成分のみを階層的に分割する構成を採っている。また、同図では１次元の信号（例えばフィールドの水平成分）についてのウェーブレット変換を例示しているが、これを２次元に拡張することで２次元フィールド信号に対応することができる。
【００６３】
次に、上記のように構成されたウェーブレット変換部の動作について説明する。図２に示すウェーブレット変換部への入力フィールド１は、まずローパスフィルタ１１（伝達関数Ｈ０（ｚ））とハイパスフィルタ１２（伝達関数Ｈ１（ｚ））とによって帯域分割され、得られた低域成分と高域成分は、それぞれ対応するダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによって、解像度がそれぞれ２分の１倍に間引かれる（レベル１）。この時の出力がＬ成分２とＨ成分７の２つである。ここで、上記ＬはＬｏｗで低域、ＨはＨｉｇｈで高域を示す。この図１２のローパスフィルタ１１、ハイパスフィルタ１２、及び２個のダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによってレベル１の回路部２０が構成されている。
【００６４】
上記ダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによりそれぞれ間引かれた信号の内の低域成分、すなわちダウンサンプラ１３Ａからの信号のみが、さらに、レベル２の回路部２１のローパスフィルタ及びハイパスフィルタによって帯域分割され、それぞれ対応するダウンサンプラによって、解像度をそれぞれ２分の１倍に間引かれる（レベル２）。これらのレベル２のローパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びダウンサンプラから成る回路部２１としては、上記レベル１のローパスフィルタ１１、ハイパスフィルタ１２及びダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂから成る回路部２０と同様な構成が用いられる。
【００６５】
このような処理を所定のレベルまで行うことで、低域成分を階層的に帯域分割した帯域成分が順次生成されていくことになる。レベル２で生成された帯域成分は、ＬＬ成分２とＬＨ成分６である。図１２はレベル３まで帯域分割する例が示されており、レベル２の回路部２１のローパスフィルタ側のダウンサンプラからの出力が、上記回路部２１と同様な構成のレベル３の回路部２２に供給されている。このようにレベル３まで帯域分割した結果、ＬＬＬ成分４、ＬＬＨ成分５、ＬＨ成分６、Ｈ成分７が生成されている。
【００６６】
ここで図１３は、レベル３まで２次元画像を帯域分割した結果得られる帯域成分を図示したものである。同図でのＬ及びＨの表記法は、１次元信号を扱った図１２でのＬ及びＨの表記法とは異なる。すなわち、先ずレベル１の帯域分割（水平・垂直方向）により４つの成分ＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨに分かれる。ここでＬＬは水平・垂直成分が共にＬであること、ＬＨは水平成分がＨで垂直成分がＬであることを意味している。次に、ＬＬ成分は再度帯域分割されて、ＬＬＬＬ、ＬＬＨＬ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＨが生成される。さらに、ＬＬＬＬ成分は再度帯域分割されて、ＬＬＬＬＬＬ、ＬＬＬＬＨＬ、ＬＬＬＬＬＨ、ＬＬＬＬＨＨが生成される。
【００６７】
第３の工程：図１４参照
本工程は、少なくとも１つ前のフィールドＦ（Ｎ−１）から算出された量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）を用いて量子化を行うことにより、ウェーブレット変換係数から量子化係数を得る工程である。原画像であるカラー画像は、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖに分離されているので、量子化は各々の信号に関して施される。本工程では、輝度信号Ｙの低周波領域Ｙ（ＬＬ）の領域から算出された量子化ステップ値Δを用いて、画像を構成する３つの信号全てのサブバンドの量子化を行っている。
【００６８】
先ず、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖ毎に、量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）に異なるウェイトを乗算する。ここで、ウェイトとは各信号毎に決められた定数値であり、例えば輝度信号Ｙのウェイトが乗算された量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）は、輝度信号Ｙの量子化に用いられる。
【００６９】
次に、ウェーブレット変換係数を量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）で除算することにより、量子化係数を計算する。ここで、量子化手段としては、例えば下記の式４に示すように通常用いるスカラ量子化を用いる。
【００７０】
【数４】
2004080166.tif 000006
【００７１】
上記した数４に於いて、Ｑ（Ｎ）は量子化された量子化係数を示しており、Ｗ（Ｎ）はウェーブレット変換係数を示しており、Δ（Ｎ−１）は各信号毎にウェイトが乗算された量子化ステップ値を示している。更に、量子化ステップ値Δで除算することにより得られた量子化係数Ｑは、整数に丸め込まれる。
【００７２】
図１４は上記した量子化の工程を示す図である。同図の横軸は入力されるウェーブレット変換係数の大きさを示し、縦軸は出力される代表値である量子化係数の大きさを示している。同図から、量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）は、量子化係数Ｑ（Ｎ）の値が同一に成るようなウェーブレット変換係数の値の幅を決定していることが理解できる。従って、量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）の値が大きくなるに比例して粗い量子化を行っていることになる。このことにより、量子化ステップ値Δを大きくすることによって、出力である量子化係数の値が同一になる頻度が増え、結果として、後段の工程である符号化工程での圧縮効率が向上するメリットがある。
【００７３】
第４の工程：図１５参照
本工程は、前工程で得られた量子化係数をエントロピ符号化する工程である。ここで、エントロピ符号化を行う手法としては、ハフマン符号化、算術符号化等を採用することが可能であり、本発明では、効率の良い算術符号化を採用している。算術符号化とは、シンボル（ここでは量子化係数）の系列を、生起確率に確率に応じて区間［０、１］に射影し、数直線上の確率区間を、区間内の適当な数でバイナリ表現する手法である。この手法により、符号化係数を得ることができる。
【００７４】
図１５を参照して算術符号化の１例を説明する。同図は、１例として符号化シンボル｛１０１｝を、それぞれ推定生起確率Ｐを参照しながら、［０，１．０］の実数区間を分割して行く様子を示したものである。ここで、最初の符号化シンボルは１であることと、１の推定生起確率をＰ（１）とするとき、Ｐ（１）＝０．６であることから、初期区間の内、シンボル１に対応した部分区間［０．４，１］を選択する。同様にして、今度は、この［０．４，１］を母区間として、シンボル０に対応した部分区間［０．４，０．６４］を生成する。以後同様にして、最終的に［０．５２，０．６４］が選択される。最後に、最終的な区間［０．５２，０．６４］＝［０．１０００…，０．１０１０…］に含まれる例えば０．１００１等の小数部を符号とする。
【００７５】
これまでの工程により得られた符号化係数は、ハードディスク、ＣＤ等の情報記録媒体に書き込まれて蓄積されても良い。また、この符号化係数の復号化は、圧縮を行う手法とは逆の手法を行うことにより行うことができる。即ち、逆エントロピ符号化、逆量子化および逆ウェーブレット変換を行うことにより、視覚的に原画像に近い画像を得ることができる。
【００７６】
第５の工程：図１６および図１７参照
本工程は、量子化ステップ値Δ（Ｎ）の計算を行う工程の１つであり、フィールドＦ（Ｎ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）を算出し、量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程である。
【００７７】
図１６を参照して、エントロピ値の計算方法を説明する。本工程に於いて計算の対象となるのは、輝度成分（Ｙ成分）のウェーブレット変換により分割されたサブバンドＨＨ、ＨＬおよびＬＨを除いた領域である。換言すると、計算の対象となるのはＹ成分のＬＬの領域（以下、Ｙ（ＬＬ）と省略する）である。画素数がｎ個のＹ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）は、一般的に次式で算出される。
【００７８】
【数５】
2004080166.tif 000007
【００７９】
ここで、所定の圧縮率（例えば０．０５）を達成する量子化ステップ値Δ（Ｎ）と、Ｙ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）との間には、以下の関係がある。
【００８０】
【数６】
2004080166.tif 000008
【００８１】
従って、上記した数６にＹ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈを代入することにより、所定の圧縮率を達成する量子化ステップ値Δ（Ｎ）を得ることができる。
【００８２】
図１７を参照して、上記した数７を導出する方法を説明する。同図のグラフは、横軸が輝度信号Ｙの低周波領域のエントロピ値Ｈ（Ｎ）を示しており、縦軸が量子化ステップ値Δ（Ｎ）を示している。この数７の導出は、異なる図柄を有する多数個の画像を用意し、各々の画像に付いてエントロピ値Ｈを算出し、更に各々の画像に付いて所定の圧縮率を達成する為の量子化ステップ値Δを求め、個々の画像について算出されたエントロピ値Ｈおよび量子化ステップ値Δの情報からエントロピ値Ｈと量子化ステップ値Δとの関係を示す近似直線を求めることにより行われる。この方法を以下にて説明する。
【００８３】
用意される画像としては、得られるエントロピ値Ｈの値が分布する範囲を広くするために、図柄が単純な画像（エントロピ値Ｈが小さい画像）から図柄が複雑な画像（エントロピ値Ｈが大きい画像）までを複数個用意する。
【００８４】
次に、上記のように用意した多数個の画像の各々に関して、輝度信号Ｙの低周波成分のエントロピ値Ｈを算出する。即ち、画像に対してウェーブレット変換を施した後に、低周波領域のサブバンドについて、エントロピ値Ｈを算出する。この際には、上記した式１を用いてエントロピ値Ｈの算出を行う。
【００８５】
次に、上記のように用意した多数個の画像の各々に関して、所定の圧縮率を達成するような量子化ステップ値Δを求める。ここで、所定の圧縮率は予め決定されている値であり、例えば０．０５程度である。
【００８６】
次に、図１７を参照して、上記にて得られた量子化係数Δとエントロピ値Ｈとの近似式を求める。同図から、プロットされた点はほぼ直線的に配列している。両者について相関関係を求めたところ、高い相関があることが認められた。そこで１次式を用いて近似式を作成する。そして、近似式の係数であるａおよびｂは、最小二乗法等の統計学的手法により算出する。
【００８７】
本工程で算出された量子化ステップ値Δ（Ｎ）は、次フィールドＦ（Ｎ＋１）の圧縮を行う際に、量子化の工程にて用いられる。
【００８８】
（動画像の圧縮方法を説明する第３の実施の形態）
図１８〜図２６を参照して、本実施の形態である動画像の圧縮方法を説明する。図１８（Ａ）を参照して、本発明の動画像の圧縮方法は、入力された動画像信号から圧縮対象となる画面Ｆ（Ｎ）を抽出する工程と、少なくとも量子化を行うことにより前記画面Ｆ（Ｎ）の圧縮を行う工程と、前記画面Ｆ（Ｎ）の情報を基に前記量子化に用いる量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程とを有する。ここで、上記した量子化ステップ値Δ（Ｎ）の算出は、画面Ｆ（Ｎ）が有するエントロピ値Ｈ（Ｎ）から算出される。更に、画面Ｆ（Ｎ）を圧縮する行程と、量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程とは平行して行われる。更にまた、上記した工程の後段に、画面Ｆ（Ｎ）の圧縮率および量子化ステップ値Δ（Ｎ）の値からオフセット値Ｏ（Ｎ）を算出する工程がある。本実施の形態では、オフセット値Ｏ（Ｎ）を用いることにより、量子化ステップ値Δの調節を行い、結果的に圧縮率の調節を行っている。
【００８９】
ここで、上記した画面とは、動画像を形成する各々の構成要素をいう。そして、圧縮対象の情報が例えば現行テレビ（ＮＴＳＣ方式）である場合は、２枚のフィールドからなるフレームが上記した画面となる。以降の説明では、入力された動画像を各フィールド毎に圧縮する場合について説明するが、入力された動画像を各フレーム毎に圧縮することも可能である。
【００９０】
図１８（Ｂ）を参照して、本発明では、直前のフィールドＦ（Ｎ−１）のエントロピ値Ｈ（Ｎ−１）から算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）を用いて、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行っている。そして、フィールドＦ（Ｎ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）から算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ）を用いて、次のフィールドＦ（Ｎ＋１）の圧縮を行っている。
【００９１】
図１９のフローを参照して、本発明の動画像の圧縮方法の１実施例は、次のような工程を有している。即ち、圧縮対象となるフィールドＦ（Ｎ）を抽出する工程と、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）を加算する工程と、ウェーブレット変換を行う工程と、量子化を行う工程と、エントロピ符号化を行う工程と、圧縮率の比較を行う工程と、エントロピ値Ｈ（Ｎ）を計算する工程と、エントロピ値Ｈ（Ｎ）から量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程と、量子化ステップ値Δ（Ｎ）の比較を行う工程と、オフセット値Ｏ（Ｎ）の計算を行う工程とで、本発明の動画像の圧縮方法は構成されている。このような各工程の詳細を以下にて説明する。
【００９２】
第１の工程：図２０参照
本工程は、入力された動画像信号から、圧縮対象となるフィールドＦ（Ｎ）を抽出する工程である。入力された画像が、例えばカラーテレビ放送のＮＴＳＣ信号の場合は、輝度信号Ｙに、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖが多重化されている。従って、先ず、ＮＴＳＣ信号から、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖを個々に分離する。その後に、フィールドＦ（Ｎ）の抽出を行う。抽出された輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖは個別に圧縮される。
【００９３】
第２の工程：図１９参照
本工程は、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行う工程の１つであり、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）を加算する工程である。ここでは、直前に圧縮されたフィールドＦ（Ｎ−１）のエントロピ値Ｈ（Ｎ−１）から算出された量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）に、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）を加算することで、フィールドＦ（Ｎ）の量子化に用いる量子化ステップ値Δ（Ｎ）を求めている。具体的には以下に示すような処理を行う。
【００９４】
【数７】
2004080166.tif 000009
【００９５】
上記した数７に於いて、Ｏ（Ｎ−１）はオフセット値であり、直前のフィールドＦ（Ｎ−１）の圧縮率が所定の圧縮率を達成しているか否かにより、その値が決定されている。具体的には、Ｆ（Ｎ−１）の圧縮率が圧縮率の閾値よりも低い場合は、圧縮率が不足しているとして、Ｏ（Ｎ−１）は定数が加算された値となる。そして、Ｆ（Ｎ−１）の圧縮率が圧縮率の閾値よりも高い場合は、Ｏ（Ｎ−１）は定数が加算されない値となる。更に、フィールドＦ（Ｎ）の図柄が大きく変化した場合には、Ｏ（Ｎ−１）は零の値が代入されている。このことから、フィールドの図柄が大きく変化した場合には、Ｆ（Ｎ）の圧縮は、Δ（Ｎ−１）を用いて行うことになる。オフセット値Ｏ（Ｎ）の算出方法等に関しては後述する。
【００９６】
第３の工程：図２１および図２２参照
本工程は、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行う工程の１つであり、入力されたフィールドＦ（Ｎ）をウェーブレット変換することにより、ウェーブレット変換係数を得る工程である。
【００９７】
本工程では、テレビ画像から分離された後に抽出された輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖの個々のフィールドに付いて、ウェーブレット変換を行っている。以下にて詳細を説明するウェーブレット変換は、画素間の相関関係を除去する直交変換の１つであり、本発明では他の直交変換を採用することも可能である。具体的には、ウェーブレット変換の他に、ＤＣＴ（離散コサイン変換：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏｓｉｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等を採用することも可能である。
【００９８】
図２１を参照して、まず通常のウェーブレット変換部の構成例を示す。これは、幾つかあるウェーブレット変換手法の中で、最も一般的なウェーブレット変換であるオクターブ分割を複数レベルにわたって行った例である。この場合は、レベル数が３（レベル１〜レベル３）であり、フィールド信号を低域と高域に分割し、且つ低域成分のみを階層的に分割する構成を採っている。また、同図では１次元の信号（例えばフィールドの水平成分）についてのウェーブレット変換を例示しているが、これを２次元に拡張することで２次元フィールド信号に対応することができる。
【００９９】
次に、上記のように構成されたウェーブレット変換部の動作について説明する。図２に示すウェーブレット変換部への入力フィールド１は、まずローパスフィルタ１１（伝達関数Ｈ０（ｚ））とハイパスフィルタ１２（伝達関数Ｈ１（ｚ））とによって帯域分割され、得られた低域成分と高域成分は、それぞれ対応するダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによって、解像度がそれぞれ２分の１倍に間引かれる（レベル１）。この時の出力がＬ成分２とＨ成分７の２つである。ここで、上記ＬはＬｏｗで低域、ＨはＨｉｇｈで高域を示す。この図２１のローパスフィルタ１１、ハイパスフィルタ１２、及び２個のダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによってレベル１の回路部２０が構成されている。
【０１００】
上記ダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂによりそれぞれ間引かれた信号の内の低域成分、すなわちダウンサンプラ１３Ａからの信号のみが、さらに、レベル２の回路部２１のローパスフィルタ及びハイパスフィルタによって帯域分割され、それぞれ対応するダウンサンプラによって、解像度をそれぞれ２分の１倍に間引かれる（レベル２）。これらのレベル２のローパスフィルタ、ハイパスフィルタ及びダウンサンプラから成る回路部２１としては、上記レベル１のローパスフィルタ１１、ハイパスフィルタ１２及びダウンサンプラ１３Ａ、１３Ｂから成る回路部２０と同様な構成が用いられる。
【０１０１】
このような処理を所定のレベルまで行うことで、低域成分を階層的に帯域分割した帯域成分が順次生成されていくことになる。レベル２で生成された帯域成分は、ＬＬ成分２とＬＨ成分６である。図２はレベル３まで帯域分割する例が示されており、レベル２の回路部２１のローパスフィルタ側のダウンサンプラからの出力が、上記回路部２１と同様な構成のレベル３の回路部２２に供給されている。このようにレベル３まで帯域分割した結果、ＬＬＬ成分４、ＬＬＨ成分５、ＬＨ成分６、Ｈ成分７が生成されている。
【０１０２】
ここで図２２は、レベル３まで２次元画像を帯域分割した結果得られる帯域成分を図示したものである。同図でのＬ及びＨの表記法は、１次元信号を扱った図２１でのＬ及びＨの表記法とは異なる。すなわち、先ずレベル１の帯域分割（水平・垂直方向）により４つの成分ＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨに分かれる。ここでＬＬは水平・垂直成分が共にＬであること、ＬＨは水平成分がＨで垂直成分がＬであることを意味している。次に、ＬＬ成分は再度帯域分割されて、ＬＬＬＬ、ＬＬＨＬ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＨが生成される。さらに、ＬＬＬＬ成分は再度帯域分割されて、ＬＬＬＬＬＬ、ＬＬＬＬＨＬ、ＬＬＬＬＬＨ、ＬＬＬＬＨＨが生成される。
【０１０３】
第４の工程：図２３参照
本工程は、量子化ステップ値Δ（Ｎ）を用いて量子化を行うことにより、ウェーブレット変換係数から量子化係数を得る工程である。原画像であるカラー画像は、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖに分離されているので、量子化は各々の信号に関して施される。本工程では、輝度信号Ｙの低周波領域Ｙ（ＬＬ）の領域から算出された量子化ステップ値Δを用いて、画像を構成する３つの信号全てのサブバンドの量子化を行っている。
【０１０４】
先ず、輝度信号Ｙ、色相信号Ｕおよび彩度信号Ｖ毎に、量子化ステップ値Δ（Ｎ）に異なるウェイトを乗算する。ここで、ウェイトとは各信号毎に決められた定数値であり、例えば輝度信号Ｙのウェイトが乗算された量子化ステップ値Δ（Ｎ）は、輝度信号Ｙの量子化に用いられる。
【０１０５】
次に、ウェーブレット変換係数を量子化ステップ値Δ（Ｎ）で除算することにより、量子化係数を計算する。ここで、量子化手段としては、例えば下記の式８に示すように通常用いるスカラ量子化を用いる。
【０１０６】
【数８】
2004080166.tif 000010
【０１０７】
上記した数８に於いて、Ｑ（Ｎ）は量子化された量子化係数を示しており、Ｗ（Ｎ）はウェーブレット変換係数を示しており、Δ（Ｎ）は各信号毎にウェイトが乗算された量子化ステップ値を示している。更に、量子化ステップ値Δで除算することにより得られた量子化係数Ｑは、整数に丸め込まれる。
【０１０８】
図２３は上記した量子化の工程を示す図である。同図の横軸は入力されるウェーブレット変換係数の大きさを示し、縦軸は出力される代表値である量子化係数の大きさを示している。同図から、量子化ステップ値Δ（Ｎ）は、量子化係数Ｑ（Ｎ）の値が同一に成るようなウェーブレット変換係数の値の幅を決定していることが理解できる。従って、量子化ステップ値Δ（Ｎ）の値が大きくなるに比例して粗い量子化を行っていることになる。このことにより、量子化ステップ値Δを大きくすることによって、出力である量子化係数の値が同一になる頻度が増え、結果として、後段の工程である符号化工程での圧縮効率が向上するメリットがある。
【０１０９】
第５の工程：図２４参照
本工程は、前工程で得られた量子化係数をエントロピ符号化する工程である。ここで、エントロピ符号化を行う手法としては、ハフマン符号化、算術符号化等を採用することが可能であり、本発明では、効率の良い算術符号化を採用している。算術符号化とは、シンボル（ここでは量子化係数）の系列を、生起確率に確率に応じて区間［０、１］に射影し、数直線上の確率区間を、区間内の適当な数でバイナリ表現する手法である。この手法により、符号化係数を得ることができる。
【０１１０】
図２４を参照して算術符号化の１例を説明する。同図は、１例として符号化シンボル｛１０１｝を、それぞれ推定生起確率Ｐを参照しながら、［０，１．０］の実数区間を分割して行く様子を示したものである。ここで、最初の符号化シンボルは１であることと、１の推定生起確率をＰ（１）とするとき、Ｐ（１）＝０．６であることから、初期区間の内、シンボル１に対応した部分区間［０．４，１］を選択する。同様にして、今度は、この［０．４，１］を母区間として、シンボル０に対応した部分区間［０．４，０．６４］を生成する。以後同様にして、最終的に［０．５２，０．６４］が選択される。最後に、最終的な区間［０．５２，０．６４］＝［０．１０００…，０．１０１０…］に含まれる例えば０．１００１等の小数部を符号とする。
【０１１１】
これまでの工程により得られた符号化係数は、ハードディスク、ＣＤ等の情報記録媒体に書き込まれて蓄積されても良い。また、この符号化係数の復号化は、圧縮を行う手法とは逆の手法を行うことにより行うことができる。即ち、逆エントロピ符号化、逆量子化および逆ウェーブレット変換を行うことにより、視覚的に原画像に近い画像を得ることができる。
【０１１２】
第６の工程：図１９参照
本工程は、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行う工程の１つであり、前工程までの工程で圧縮されたフィールドＦ（Ｎ）の符号量と、符号量の閾値とを比較する工程である。圧縮を行った後の符号量をその閾値と比較することにより、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮率がその目標の値を達成しているか否かの判断を行っている。本発明では、エントロピ値から算出された量子化ステップ値を用いて量子化を行うことにより、フィールドの圧縮率を制御（レートコントロール）している。そして、更に安定したレートコントロールを行うために、圧縮されたフィールドＦ（Ｎ）の符号量を確認している。フィールドＦ（Ｎ）の符号量が、その閾値よりも小さい場合には、ここではフラグであるＣＨＥＣＫに１を代入している。また、フィールドＦ（Ｎ）の符号量が、その閾値よりも大きい場合には、ここではＣＨＥＣＫに零を代入している。値が代入されたＣＨＥＣＫは、オフセット値を算出する工程にて、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮率がその目標値を達成したか否かを判断する為に使用される。
【０１１３】
第７の工程：図２５および図２６参照
本工程は、量子化ステップ値Δ（Ｎ）の計算を行う工程の１つであり、フィールドＦ（Ｎ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）を算出し、量子化ステップ値Δ（Ｎ）を算出する工程である。
【０１１４】
図２５を参照して、エントロピ値の計算方法を説明する。本工程に於いて計算の対象となるのは、輝度成分（Ｙ成分）のウェーブレット変換により分割されたサブバンドＨＨ、ＨＬおよびＬＨを除いた領域である。換言すると、計算の対象となるのはＹ成分のＬＬの領域（以下、Ｙ（ＬＬ）と省略する）である。画素数がｎ個のＹ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）は、一般的に次式で算出される。
【０１１５】
【数９】
2004080166.tif 000011
【０１１６】
ここで、所定の圧縮率（例えば０．０５）を達成する量子化ステップ値Δ（Ｎ）と、Ｙ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）との間には、以下の関係がある。
【０１１７】
【数１０】
2004080166.tif 000012
【０１１８】
従って、上記した数１０にＹ（ＬＬ）のエントロピ値Ｈを代入することにより、所定の圧縮率を達成する量子化ステップ値Δ（Ｎ）を得ることができる。
【０１１９】
図２６を参照して、上記した数１０を導出する方法を説明する。同図のグラフは、横軸が輝度信号Ｙの低周波領域のエントロピ値Ｈ（Ｎ）を示しており、縦軸が量子化ステップ値Δ（Ｎ）を示している。この数７の導出は、異なる図柄を有する多数個の画像を用意し、各々の画像に付いてエントロピ値Ｈを算出し、更に各々の画像に付いて所定の圧縮率を達成する為の量子化ステップ値Δを求め、個々の画像について算出されたエントロピ値Ｈおよび量子化ステップ値Δの情報からエントロピ値Ｈと量子化ステップ値Δとの関係を示す近似直線を求めることにより行われる。この方法を以下にて説明する。
【０１２０】
用意される画像としては、得られるエントロピ値Ｈの値が分布する範囲を広くするために、図柄が単純な画像（エントロピ値Ｈが小さい画像）から図柄が複雑な画像（エントロピ値Ｈが大きい画像）までを複数個用意する。
【０１２１】
次に、上記のように用意した多数個の画像の各々に関して、輝度信号Ｙの低周波成分のエントロピ値Ｈを算出する。即ち、画像に対してウェーブレット変換を施した後に、低周波領域のサブバンドについて、エントロピ値Ｈを算出する。この際には、上記した式１を用いてエントロピ値Ｈの算出を行う。
【０１２２】
次に、上記のように用意した多数個の画像の各々に関して、所定の圧縮率を達成するような量子化ステップ値Δを求める。ここで、所定の圧縮率は予め決定されている値であり、例えば０．０５程度である。
【０１２３】
次に、図２６を参照して、上記にて得られた量子化係数Δとエントロピ値Ｈとの近似式を求める。同図から、プロットされた点はほぼ直線的に配列している。両者について相関関係を求めたところ、高い相関があることが認められた。そこで１次式を用いて近似式を作成する。そして、近似式の係数であるａおよびｂは、最小二乗法等の統計学的手法により算出する。
【０１２４】
第８の工程：図１９参照
本工程は、量子化ステップ値Δ（Ｎ）の計算を行う工程の１つであり、上記の工程で算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ）と、直前のフィールドＦ（Ｎ−１）との比較を行う工程である。
【０１２５】
具体的には、先ず、前工程で算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ）と、直前のフィールドＦ（Ｎ−１）から算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）との差の絶対値を算出する。次に、その差の絶対値と閾値との大小の比較を行う。差の絶対値が、閾値よりも小さい場合は、オフセット値Ｏ（Ｎ）を計算する工程に於いは、圧縮を行う工程で零または１が代入されたＣＨＥＣＫを基にオフセット値Ｏ（Ｎ）の計算を行う。それに対して、差の絶対値が、閾値よりも大きい場合は、オフセット値Ｏ（Ｎ）を計算する工程に於いは、圧縮を行う工程で計算されたＣＨＥＣＫの値に関わらずオフセット値Ｏ（Ｎ）を零とする。
【０１２６】
第９の工程：図１９参照
本発明は、量子化ステップ値Δ（Ｎ＋１）に加算される変数であるオフセット値Ｏ（Ｎ）の計算を行う工程である。
【０１２７】
ここで、オフセット値Ｏ（Ｎ）を説明する。オフセット値Ｏ（Ｎ）は、フィールドＦ（Ｎ）のエントロピ値Ｈ（Ｎ）から算出された量子化ステップ値Δ（Ｎ）に加算される変数である。オフセット値Ｏ（Ｎ）は、フィールドＦの符号量が所望の値以上であった場合に、定数ＳＴＥＰを加算することで計算される。以下にその詳細を説明する。
【０１２８】
先ず、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行う工程から出力されたＣＨＥＣＫが零であるか否かの判断を行う。フィールドＦ（Ｎ）の圧縮を行う工程に於いて、フィールドＦ（Ｎ）の符号量が閾値以下の場合はＣＨＥＣＫには１が代入されており、符号量が閾値以上の場合はＣＨＥＣＫには零が代入されている。
【０１２９】
次に、ＣＨＥＣＫに零が代入されている場合には、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）に定数ＳＴＥＰが加算された値を、オフセット値Ｏ（Ｎ）とする。これに対して、ＣＨＥＣＫに１が代入されている場合には、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）をそのままオフセット値Ｏ（Ｎ）とする。
【０１３０】
ＣＨＥＣＫが零の場合は、フィールドＦ（Ｎ）の符号量がその閾値よりも大きく、圧縮率が不足していることを意味している。従って、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）に定数ＳＴＥＰが加算された値を、オフセット値Ｏ（Ｎ）とすることにより、次フィールドＦ（Ｎ＋１）で使用されるオフセット値Ｏ（Ｎ）は大きな値となる。そして、オフセット値Ｏ（Ｎ）は、次フィールドＦ（Ｎ＋１）の圧縮を行う工程で、量子化ステップ値Δ（Ｎ＋１）に加算されるので、次フィールドＦ（Ｎ）の圧縮率を高くすることができる。このことから、フィールドＦの圧縮率が、その目標値に到達するまで、オフセット値Ｏの値は増加を続けることになる。
【０１３１】
ＣＨＥＣＫが１の場合は、フィールドＦ（Ｎ）の符号量がその閾値よりも小さく、圧縮率が充分であることを意味している。従って、オフセット値Ｏ（Ｎ−１）と同じ値を有するオフセット値Ｏ（Ｎ）を使用して、次フィールドＦ（Ｎ＋１）の圧縮を行っても、所定の圧縮率を達成することができる。
【０１３２】
次に、前工程からの出力を参照して、フィールド間の量子化ステップ値Δの差の絶対値が、閾値よりも大きい場合は、上記で計算されたオフセット値Ｏ（Ｎ）の値に関わらず、オフセット値Ｏ（Ｎ）を零とする。
【０１３３】
このように、フィールド間の量子化ステップ値Δの差の絶対値が、閾値よりも大きい場合に、オフセット値Ｏ（Ｎ）を零とすることのメリットを述べる。本発明に於いては、量子化ステップ値Δは、そのエントロピ値Ｈから算出されている。従って、フィールド間で量子化ステップ値Δが大きく変化したことは、フィールド間でエントロピ値Ｈが大きく変化したことを意味する。更に、フィールドのエントロピ値Ｈは、そのフィールドの図柄を示す複雑さを示している。このことから、量子化ステップ値Δが大きく変化したことは、図柄が大きく変化したと判断することができる。従って、量子化ステップ値Δが大きく変化した時点で、オフセット値Ｏを零とすることにより、オフセット値Ｏを再計算することができるので、適切なレートコントロールを行うことができる。
【０１３４】
尚、上記した各実施の形態において、圧縮の対象物は、動画像だけに限定されない。例えば、音声情報を圧縮の対象物として採用することもできる。即ち、入力された音声情報を、サンプル数毎にブロック化して、このブロックのエントロピ値から算出された量子化ステップ値Δを用いて量子化を行うことができる。
【０１３５】
更に、上記した各実施の形態では、画面自体が有する情報の１つであるエントロピ値Ｈから量子化ステップ値Δを求めたが、エントロピ値Ｈ以外の指標値から量子化ステップ値Δを算出することも可能である。例えば、画面自体が有する情報の分散から量子化ステップ値Δを算出することも可能である。その具体例を以下にて説明する。
【０１３６】
先ず、画面（フィールド）に対してウェーブレット変換を行うことにより、複数個のサブバンドに分割されたウェーブレット変換係数を得る。次に、各サブバンドについて分散を算出する。具体的には、例えば、図４を参照して、ＨＨ、ＬＨ、ＨＬ、ＬＬＨＨ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＬの６個のサブバンドについて各々の分散を算出する。次に、これら各サブバンドにつて算出された分散の平均値を算出する。更に、分散の平均値から所定の圧縮率を達成する量子化ステップ値Δを算出する。分散の平均値と、所定の圧縮率（例えば０．０５）を達成するような量子化ステップ値Δとは高い相関関係にあり、従って、線形の変換式を用いて、所定の圧縮率を達成する量子化ステップ値Δを分散の平均値から算出することができる。この量子化ステップ値Δを用いて量子化を行うことにより、画面の圧縮率を所定の値に制御することができる。
【０１３７】
更に、量子化ステップ値Δを算出するための指標として実効値を用いることも可能である。具体的には、ウェーブレット変換を行うことにより得られるウェーブレット変換係数は、直流成分以外の平均値が零になる。このことは、ウェーブレット変換係数の標準偏差と、その実効値が同一になることを意味している。上記したように、ウェーブレット変換係数の分散から量子化ステップ値Δは算出可能であり、分散の平方根である標準偏差と実効値が同一であることは、すなわち、実効値から量子化ステップ値Δが算出可能である。ここで、実効値とは、ウェーブレット変換係数のエネルギー量の大きさを示す指標であり、ウェーブレット変換係数の瞬時エネルギーレベルについて各サブバンド毎に自乗和の平均を求め、その値の平方根で表した指標である。
【０１３８】
また、上記した第３の実施の形態では、符号量の閾値は１つの固定値として示されていたが、「上限および下限を有する符号量の幅」を閾値の代替として用いることも可能である。そして、圧縮を行った後の画面の符号量が、符号量の上限を上回る場合は、オフセット値を大きくすることで、次画面の符号量を小さくすることができる。そして、圧縮を行った後の画面の符号量が、符号量の下限を下回る場合は、過度の圧縮を行っていることになるので、オフセット値を小さくすることで、圧縮を行った後の符号量を上記した符号量の幅の範囲に収めることができる。また、このことは、「上限および下限を有する圧縮率の幅」を閾値の代替として用いることに等しい。更に、上記した「符号量の幅」または「圧縮率の幅」の上限と下限との差は、零以上にすることとする。そして、これらの上限と下限の差が零である場合は、目標符号量または目標圧縮率を１つの値で与えることに相当する。更にまた、上記したオフセット値は、正の値または負の値をとることが可能である。
【０１３９】
上記した各実施の形態では、静止画像または動画像の圧縮方法を説明したが、ＣＰＵ等の演算装置およびＲＡＭ等の記憶媒体を用いることにより、静止画像または動画像の圧縮装置を構成することができる。この場合は、本発明の静止画像または動画像の圧縮装置は、入力された静止画像から圧縮対象となる画面を抽出する抽出部と、前記画面の情報を基に量子化に用いる量子化ステップ値を算出する量子化ステップ値算出部と、前記量子化ステップ値を用いて前記量子化を行うことにより前記画面の圧縮を行う圧縮部とを有する。そして各部の機能は上述した各行程と同様の機能を有する。
【０１４０】
【発明の効果】
本発明では以下に示すような効果を奏することができる。
【０１４１】
第１に、本発明では、画像自体が有する情報であるエントロピ値Ｈから算出された量子化ステップ値Δを用いて量子化行うので、圧縮率の制御（レートコントロール）を適切に行うことができる。具体的には、画像のエントロピ値Ｈを算出し、エントロピ値Ｈと量子化ステップ値Δとの関係式を用いて量子化ステップ値Δを求めている。このことにより、エントロピ値Ｈの値に応じた量子化ステップ値Δを供給することが可能となり、望ましい画像の圧縮率を実現することができる。
【０１４２】
第２に、本発明では、ウェーブレット変換された低周波成分のサブバンドから算出されたエントロピ値Ｈを用いて量子化ステップ値Δを算出するので、エントロピ値Ｈの算出に要する計算量を低減することができる。低周波成分のサブバンドの画像情報は、高周波成分のサブバンドと比較すると、画像の特徴を良く表している。そして、本発明でエントロピ値Ｈの算出に用いる低周波成分のサブバンドの情報量は、全体の１／４程度である。
【０１４３】
第３に、本発明では、動画像の圧縮を行う工程と、量子化ステップ値Δを算出する工程とを平行して行い、直前のフィールドＦ（Ｎ−１）で算出した量子化ステップ値Δ（Ｎ−１）を用いてフィールドＦ（Ｎ）の量子化を行うので、処理速度を向上させて動画像の圧縮を行うことができる。
【０１４４】
第４に、本発明では、オフセット値Ｏ（Ｎ）が加算された量子化ステップ値Δ（Ｎ）を用いて量子化を行っている。ここで、オフセット値Ｏ（Ｎ）は、フィールドＦ（Ｎ）の圧縮率が所望の値に到達するまで、フィールド毎に増加する。従って、精度良くレートコントロールを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の、静止画像の圧縮方法の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の、フィールドの抽出工程を示す概念図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態の、ウェーブレット変換する工程を示す概念図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態の、ウェーブレット変換する工程を示す概念図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態の、量子化ステップ値を算出する工程を示す概念図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態の、量子化ステップ値を算出する工程を示す特性図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態の、量子化の工程を示す概念図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態の、符号化の工程を示す概念図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態の、動画像の圧縮方法の概略構成を示すブロック図（Ａ）、概略図（Ｂ）である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態の、動画像の圧縮方法の概略構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態の、フィールドの抽出工程を示す概念図である。
【図１２】本発明の第２の実施の形態の、ウェーブレット変換する工程を示す概念図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態の、ウェーブレット変換する工程を示す概念図である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態の、量子化の工程を示す概念図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態の、符号化の工程を示す概念図である。
【図１６】本発明の第２の実施の形態の、量子化ステップ値を算出する工程を示す概念図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態の、量子化ステップ値を算出する工程を示す概念図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態の、動画像の圧縮方法の概略構成を示すブロック図（Ａ）、概略図（Ｂ）である。
【図１９】本発明の第３の実施の形態の、動画像の圧縮方法の概略構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第３の実施の形態の、フィールドの抽出工程を示す概念図である。
【図２１】本発明の第３の実施の形態の、ウェーブレット変換する工程を示す概念図である。
【図２２】本発明の第３の実施の形態の、ウェーブレット変換する工程を示す概念図である。
【図２３】本発明の第３の実施の形態の、量子化の工程を示す概念図である。
【図２４】本発明の第３の実施の形態の、符号化の工程を示す概念図である。
【図２５】本発明の第３の実施の形態の、量子化ステップ値を算出する工程を示す概念図である。
【図２６】本発明の第３の実施の形態の、量子化ステップ値を算出する工程を示す概念図である。
【図１】
2004080166.tif 000013
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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