(57)【要約】【課題】圧縮画像から、原画像により近い予測画像を効率的に予測することができるようにする。【解決手段】符号化装置５１は、圧縮画像更新部６６により原画像１１に対応する圧縮画像を更新するとともに、予測係数更新部６４により、所定の予測構造に従って、その圧縮画像から原画像１１を予測するための予測係数群を更新する処理を繰り返し、適正化された予測係数群７１と圧縮画像７２を出力する。この場合、予測構造は、圧縮画像中の着目画素とその近傍に位置する画素のそれぞれのデータを、任意の数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測するものとされる。本発明は、画像を、その画素を間引くことによって圧縮する装置、その圧縮された画像を再生する装置に適用可能である。【選択図】　　　図４
2004015381.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像の画素数を少なくすることにより前記原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮手段と、
所定の予測構造に従って、前記圧縮手段により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成手段と、
前記予測構造に従って、前記係数生成手段により生成された前記予測係数を利用して、前記圧縮手段により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した前記予測画像と前記原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記圧縮画像を補正する補正手段と、
前記係数生成手段により生成された前記予測係数、および、前記補正手段により補正された前記圧縮画像を出力する出力手段と
を備え、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段により補正された前記圧縮画像が適正であるか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記判定手段により前記圧縮画像が適正でないと判定された場合、前記係数生成手段は、前記予測構造に従って、前記補正手段により直前に補正された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を再度生成し、前記補正手段は、前記予測構造に従って、前記係数生成手段により再度生成された前記予測係数を利用して、前記補正手段により直前に補正された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した前記予測画像と前記原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記圧縮画像を再度補正し、
前記判定手段により前記圧縮画像が適正であると判定された場合、前記出力手段は、前記係数生成手段により直前に生成された前記予測係数、および、前記補正手段により直前に補正された前記圧縮画像を出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記予測構造は、クラス分類適応処理である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記圧縮画像を構成する各画素のそれぞれの画素値は、８ビットのデータで構成され、
前記予測構造は、前記圧縮画像を構成する各画素のうちの、前記着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれの画素値を、２分割した４ビットのデータ、４分割した２ビットのデータ、または、８分割した１ビットのデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
画像圧縮装置の画像圧縮方法において、
原画像の画素数を少なくすることにより前記原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮ステップと、
所定の予測構造に従って、前記圧縮ステップの処理により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成ステップと、
前記予測構造に従って、前記係数生成ステップの処理により生成された前記予測係数を利用して、前記圧縮ステップの処理により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した前記予測画像と前記原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記圧縮画像を補正する補正ステップと、
前記係数生成ステップの処理により生成された前記予測係数、および、前記補正ステップの処理により補正された前記圧縮画像を出力する出力ステップと
を含み、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
画像処理装置を制御するコンピュータのプログラムであって、
原画像の画素数を少なくすることにより前記原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮ステップと、
所定の予測構造に従って、前記圧縮ステップの処理により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成ステップと、
前記予測構造に従って、前記係数生成ステップの処理により生成された前記予測係数を利用して、前記圧縮ステップの処理により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した前記予測画像と前記原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記圧縮画像を補正する補正ステップと、
前記係数生成ステップの処理により生成された前記予測係数、および、前記補正ステップの処理により補正された前記圧縮画像を出力する出力ステップと
を含み、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項７】
画像処理装置制御するコンピュータに、
原画像の画素数を少なくすることにより前記原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮ステップと、
所定の予測構造に従って、前記圧縮ステップの処理により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成ステップと、
前記予測構造に従って、前記係数生成ステップの処理により生成された前記予測係数を利用して、前記圧縮ステップの処理により生成された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した前記予測画像と前記原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記圧縮画像を補正する補正ステップと、
前記係数生成ステップの処理により生成された前記予測係数、および、前記補正ステップの処理により補正された前記圧縮画像を出力する出力ステップと
を実行させ、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を入力する入力手段と、
前記予測構造に従って、前記入力手段により入力された前記予測係数を利用して、前記入力手段により入力された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成する予測手段と
を備え、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
前記予測構造は、クラス分類適応処理である
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記圧縮画像を構成する各画素のそれぞれの画素値は、８ビットのデータで構成され、
前記予測構造は、前記圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれの画素値を、２分割した４ビットのデータ、４分割した２ビットのデータ、または、８分割した１ビットのデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、前記予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置の画像処理方法において、
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を入力する入力ステップと、
前記予測構造に従って、前記入力ステップの処理により入力された前記予測係数を利用して、前記入力ステップの処理により入力された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成する予測ステップと
を含み、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
画像処理装置を制御するコンピュータのプログラムであって、
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を入力する入力ステップと、
前記予測構造に従って、前記入力ステップの処理により入力された前記予測係数を利用して、前記入力ステップの処理により入力された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成する予測ステップと
を含み、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１３】
画像処理装置を制御するコンピュータに、
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測するための予測係数を入力する入力ステップと、
前記予測構造に従って、前記入力ステップの処理により入力された前記予測係数を利用して、前記入力ステップの処理により入力された前記圧縮画像に対応する前記原画像を予測し、予測画像を生成する予測ステップと
を実行させ、
前記予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、前記着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した前記予測タップから、所定の予測係数を利用して、前記圧縮画像の前記着目画素に対応する前記原画像の画素を予測する予測構造である
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、圧縮画像から、原画像により近い予測画像を効率的に予測することができるようにした画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、画像の符号化および復号方法については、種々の方法が提案されているが、そのうちの１つの方法として、例えば、画像を、その画素を間引くこと（ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎｇ）により圧縮して符号化し、それを復号する方法が知られている。
【０００３】
しかしながら、このように画素を間引いて圧縮した画像（以下、そのような画像を、単に圧縮画像と称する）を、単純に補間により伸張した場合、その結果得られる復号画像の解像度が劣化する。
【０００４】
この復号画像の解像度が劣化する原因として、第１に、間引いた画像には、元の画像（以下、間引く前の元の画像を、原画像と称する）に含まれる高周波数成分が含まれていないことと、第２に、間引き後の画像（圧縮画像）を構成する画素の画素値が、原画像を復元するのに、必ずしも適当でないことが考えられる。
【０００５】
そこで、本出願人は、例えば、特開平９−２０８４８３号公報として、図１に示されるような画像符号化装置、および、画像復号装置を先に提案した。
【０００６】
即ち、図１に示されるように、符号化装置１は、圧縮画像１２から原画像１１を予測し、その予測の結果として、予測画像１４を生成する予測構造（例えば、クラス分類適応処理）に基づいて、圧縮画像１２と、その予測構造で利用する付加情報（例えば、図１の例では、予測係数群１３）を最適化する（例えば繰り返しによる最適化処理を行う）ことで、入力した原画像１１を符号化し、最適化された圧縮画像１２、および、予測係数群１３を出力する。
【０００７】
復号装置２のクラス分類適応予測処理部２１は、この圧縮画像１２と予測係数群（付加情報）１３を用いて、符号化装置１と同様の予測構造に従って、予測演算を行い（例えば、クラス分類適応処理で予測を行い）、圧縮画像１２を予測画像１４に復号する。
【０００８】
なお、予測画像１４の評価（原画像１１にどこまで忠実であるかの評価）１５は、予測画像１４の原画像１１に対するＳＮＲ（ｓｉｇｎａｌ　ｔｏ　Ｎｏｉｓｅ　Ｒａｔｉｏ）を演算し、その演算結果に基づいて行われる。
【０００９】
また、上述した予測構造（手順）の１つの例としてのクラス分類適応処理は、本出願人により先に提案された以下のような処理である。
【００１０】
即ち、クラス分類適応処理は、クラス分類処理と適応処理とからなり、クラス分類処理によって、圧縮画像を構成する各画素のそれぞれが、その性質に基づいてクラス分けされ、各クラス毎に適応処理が施される。
【００１１】
適応処理では、圧縮画像を構成する画素（以下、適宜、圧縮画素と称する）と、所定の予測係数との線形結合により、その圧縮画像の圧縮画素に対応する原画像の画素の予測値を求めることで、その圧縮画像に対応する予測画像が得られる。
【００１２】
具体的には、例えば、いま、所定の原画像を教師データとするとともに、その原画像に対応する圧縮画像を生徒データとして、原画像を構成する画素（以下、適宜、原画像画素という）の画素値ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、幾つかの圧縮画素の画素値に対応する値ｘ１，ｘ２，・・の集合と、所定の予測係数ｗ１，ｗ２，・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、式（１）で表される。
Ｅ［ｙ］＝ｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋・・・　　　（１）
【００１３】
式（１）を一般化するために、予測係数ｗｊの集合でなる行列Ｗ、生徒データｘｉｊの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙｉ］の集合でなる行列Ｙ’を、式（２）で示されるように定義する。
【００１４】
【数１】
2004015381.tif 000003
【００１５】
式（２）に示されるように定義すると、式（３）に示されるような観測方程式が成立する。
ＸＷ＝Ｙ’　　・・・（３）
【００１６】
式（３）において、行列Ｘの成分ｘｉｊは、ｉ件目の生徒データの集合（ｉ件目の教師データｙｉの予測に用いる生徒データの集合）の中のｊ番目の生徒データを意味し、行列Ｗの成分ｗｊは、生徒データの集合の中のｊ番目の生徒データとの積が演算される予測係数を表す。また、ｙｉは、ｉ件目の教師データを表し、従って、Ｅ［ｙｉ］は、ｉ件目の教師データの予測値を表す。なお、式（１）の左辺におけるｙは、行列Ｙ’の成分ｙｉのサフィックスｉを省略したものであり、また、式（１）の右辺におけるｘ１，ｘ２，・・も、行列Ｘの成分ｘｉｊのサフィックスｉを省略したものである。
【００１７】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、原画像画素の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、教師データとなる原画像画素の真の画素値ｙの集合でなる行列Ｙ、および原画像画素の画素値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｒを、定義すると、式（４）に示されるようになる。
【００１８】
【数２】
2004015381.tif 000004
【００１９】
この式（４）から、式（５）に示されるような残差方程式が成立する。
ＸＷ＝Ｙ＋Ｒ　　・・・（５）
【００２０】
この場合、原画像画素の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗｊは、式（６）で示される自乗誤差を最小にすることで求めることができる。
【００２１】
【数３】
2004015381.tif 000005
【００２２】
従って、上述した自乗誤差を予測係数ｗｊで微分したものが０になる場合、即ち、式（７）を満たす予測係数ｗｊが、原画像画素の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【００２３】
【数４】
2004015381.tif 000006
【００２４】
そこで、まず、上述した式（５）を、予測係数ｗｊで微分することにより、式（８）が成立する。
【００２５】
【数５】
2004015381.tif 000007
【００２６】
上述した式（７）と式（８）より、式（９）が得られる。
【００２７】
【数６】
2004015381.tif 000008
【００２８】
さらに、上述した式（５）の残差方程式における生徒データｘｉｊ、予測係数ｗｊ、教師データｙｉ、および残差ｅｉの関係を考慮すると、式（９）から、式（１０）に示されるような正規方程式を得ることができる。
【００２９】
【数７】
2004015381.tif 000009
【００３０】
式（１０）に示される正規方程式は、行列（共分散行列）Ａおよびベクトルｖを、式（１１）に示されるように定義する。
【００３１】
【数８】
2004015381.tif 000010
【００３２】
さらに、ベクトルＷを、上述した式（２）で示されるように定義すると、式（１０）は、式（１２）で示されるように表すことができる。
ＡＷ＝ｖ　　　・・・（１２）
【００３３】
上述した式（１０）における各正規方程式は、生徒データｘｉｊおよび教師データｙｉのセットを、ある程度の数だけ用意することで、求めるべき予測係数ｗｊの数Ｊと同じ数だけたてることができ、従って、上述した式（１２）を、ベクトルＷについて解くことで（ただし、式（１２）を解くには、式（１２）における行列Ａが正則である必要がある）、最適な予測係数ｗｊを求めることができる。なお、式（１２）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Ｇａｕｓｓ−Ｊｏｒｄａｎの消去法）などを用いることが可能である。
【００３４】
以上のように、生徒データと教師データを用いて、生徒データと予測係数から、教師データを予測するのに最適な予測係数ｗｊを求める学習をしておき、さらに、その予測係数ｗｊを用い、上述した式（１）により、教師データｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理である。
【００３５】
なお、以下、上述した式（１）に代入する値ｘｋ（ｋは、整数値）のそれぞれを、適宜、予測タップと称する。
【００３６】
また、以下、上述したような、図１の符号化装置１による符号化、および、復号装置２による復号方法を、他の符号化および復号方法と区別するために、統合圧縮と称する。
【００３７】
【発明が解決しようとする課題】
従来、上述した予測タップとして、圧縮画像を構成する圧縮画素のうちの、着目画素と、その近傍に位置する所定の個数の圧縮画素のそれぞれの画素値そのものを利用することが多かった。しかしながら、このような予測タップの張り方は効率が悪いという課題があった。
【００３８】
例えば、圧縮画像は、原画像のサイズに対して１／９とされ、圧縮画像の圧縮画素と原画像の原画像画素の対応関係は、図２に示されるような関係とされ、上述した式（１）に利用する予測係数は、各予測位置に対応する９個のモードを持っているものとする。即ち、図２に示されるように、原画像のうちの隣接する９個の原画像画素３２を１つのブロックとし、このブロックから１つの圧縮画素３１が生成され、そのような複数の圧縮画素３１から構成される圧縮画像が生成されるものとする。
【００３９】
この場合、各圧縮画素のそれぞれの画素値を１つの値としたものが、１個の予測タップとされている。即ち、例えば、画素値が、８ビットの値（０乃至２５５のうちのいずれかの値）とされると、図３に示されるように、圧縮画像４１のうちの、着目画素とそれに隣接する画素（合計９個の画素）からなる画素群４２に対応する７２ビットのデータから、画素群４２を構成する９個の画素のそれぞれの画素値（８ビットの値）に対応する予測タップ４３が単に生成され、それが利用されていた。
【００４０】
しかしながら、このような予測タップの張り方は効率が悪いという課題があった。
【００４１】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、圧縮画像から、原画像により近い予測画像を効率的に予測することができるようにするものである。
【００４２】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の画像処理装置は、原画像の画素数を少なくすることにより原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮手段と、所定の予測構造に従って、圧縮手段により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成手段と、その予測構造に従って、係数生成手段により生成された予測係数を利用して、圧縮手段により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した予測画像と原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、圧縮画像を補正する補正手段と、係数生成手段により生成された予測係数、および、補正手段により補正された圧縮画像を出力する出力手段とを備え、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００４３】
補正手段により補正された圧縮画像が適正であるか否かを判定する判定手段をさらに設け、判定手段により圧縮画像が適正でないと判定された場合、係数生成手段は、予測構造に従って、補正手段により直前に補正された圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を再度生成し、補正手段は、予測構造に従って、係数生成手段により再度生成された予測係数を利用して、補正手段により直前に補正された圧縮画像に対応する原画像を予測した場合の予測結果である予測画像と、原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、圧縮画像を再度補正し、判定手段により圧縮画像が適正であると判定された場合、出力手段は、係数生成手段により直前に生成された予測係数、および、補正手段により直前に補正された圧縮画像を出力するようにすることができる。
【００４４】
予測構造は、クラス分類適応処理であるようにすることができる。
【００４５】
圧縮画像を構成する各画素のそれぞれの画素値は、８ビットのデータで構成され、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれの画素値を、２分割した４ビットのデータ、４分割した２ビットのデータ、または、８分割した１ビットのデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であるようにすることができる。
【００４６】
本発明の第１の画像処理装置の画像処理方法は、原画像の画素数を少なくすることにより原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮ステップと、所定の予測構造に従って、圧縮ステップの処理により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成ステップと、その予測構造に従って、係数生成ステップの処理により生成された予測係数を利用して、圧縮ステップの処理により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した予測画像と原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、圧縮画像を補正する補正ステップと、係数生成ステップの処理により生成された予測係数、および、補正ステップの処理により補正された圧縮画像を出力する出力ステップとを含み、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００４７】
本発明の第１の記録媒体のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮ステップと、所定の予測構造に従って、圧縮ステップの処理により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成ステップと、その予測構造に従って、係数生成ステップの処理により生成された予測係数を利用して、圧縮ステップの処理により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した予測画像と原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、圧縮画像を補正する補正ステップと、係数生成ステップの処理により生成された予測係数、および、補正ステップの処理により補正された圧縮画像を出力する出力ステップとを含み、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００４８】
本発明の第１のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより原画像を圧縮し、圧縮画像を生成する圧縮ステップと、所定の予測構造に従って、圧縮ステップの処理により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を生成する係数生成ステップと、その予測構造に従って、係数生成ステップの処理により生成された予測係数を利用して、圧縮ステップの処理により生成された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成し、生成した予測画像と原画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、圧縮画像を補正する補正ステップと、係数生成ステップの処理により生成された予測係数、および、補正ステップの処理により補正された圧縮画像を出力する出力ステップとをコンピュータに実行させ、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００４９】
本発明の第１の画像処理装置および方法、第１の記録媒体、並びに、第１のプログラムにおいては、原画像の画素数を少なくすることにより、原画像が圧縮されて圧縮画像が生成され、所定の予測構造に従って、生成された圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数が生成され、その予測構造に従って、生成された予測係数を利用して、生成された圧縮画像に対応する原画像を予測した場合の予測結果である予測画像と、原画像とが比較され、その比較の結果に基づいて、圧縮画像が補正され、生成された予測係数、および、補正された圧縮画像が出力される。予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造とされる。
【００５０】
第１の画像処理装置は、静止画像または動画像を符号化する装置であっても構わないし、静止画像および動画像のそれぞれを符号化する装置であっても構わない。また、第１の画像処理装置は、画像を符号化する符号化専用装置であっても構わないし、画像符号化するとともに復号する符号化復号装置であっても構わない。
【００５１】
本発明の第２の画像処理装置は、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を入力する入力手段と、予測構造に従って、入力手段により入力された予測係数を利用して、入力手段により入力された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成する予測手段とを備え、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００５２】
予測構造は、クラス分類適応処理であるようにすることができる。
【００５３】
圧縮画像を構成する各画素のそれぞれの画素値は、８ビットのデータで構成され、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれの画素値を、２分割した４ビットのデータ、４分割した２ビットのデータ、または、８分割した１ビットのデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であるようにすることができる。
【００５４】
本発明の第２の画像処理装置の画像処理方法は、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を入力する入力ステップと、予測構造に従って、入力ステップの処理により入力された予測係数を利用して、入力ステップの処理により入力された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成する予測ステップとを含み、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００５５】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を入力する入力ステップと、予測構造に従って、入力ステップの処理により入力された予測係数を利用して、入力ステップの処理により入力された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成する予測ステップとを含み、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００５６】
本発明の第２のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数を入力する入力ステップと、予測構造に従って、入力ステップの処理により入力された予測係数を利用して、入力ステップの処理により入力された圧縮画像に対応する原画像を予測し、予測画像を生成する予測ステップとをコンピュータに実行させ、予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造であることを特徴とする。
【００５７】
本発明の第２の画像処理装置および方法、第１の記録媒体、並びに、第１のプログラムにおいては、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮された圧縮画像、および、所定の予測構造に従って、圧縮画像に対応する原画像を予測するための予測係数が入力され、その予測構造に従って、入力された予測係数を利用して、入力された圧縮画像に対応する原画像が予測され、予測画像が生成される。予測構造は、圧縮画像を構成する各画素のうちの、着目画素、および、着目画素の近傍に位置する第１の個数の画素のそれぞれのデータを、第２の個数に分割したデータから予測タップを生成し、生成した予測タップから、所定の予測係数を利用して、圧縮画像の着目画素に対応する原画像の画素を予測する予測構造とされる。
【００５８】
第２の画像処理装置は、静止画像または動画像を復号する装置であっても構わないし、静止画像および動画像のそれぞれを復号する装置であっても構わない。また、第２の画像処理装置は、画像を符号化する復号専用装置であっても構わないし、画像符号化するとともに復号する符号化復号装置であっても構わない。
【００５９】
【発明の実施の形態】
（符号化装置）
図４は、本発明が適用される符号化装置の構成例を表している。
【００６０】
図４に示されるように、符号化装置５１は、画像の統合圧縮のうちの符号化処理を行う装置であり、具体的には、入力した原画像１１に対応する圧縮画像７２と、その圧縮画像７２から原画像１１を予測するために利用する予測係数群７１を生成し、外部に出力する装置である。
【００６１】
符号化装置５１には、原画像１１を保持する原画像保持部６１、原画像１１をその画素を間引く（ｓｕｂｓａｍｐｌｉｎｇする）ことにより圧縮して、初期圧縮画像を生成する初期圧縮画像生成部６２、および、初期圧縮画像、または、圧縮画像更新部６６により更新された圧縮画像を保持し、最終的な（最適化された）圧縮画像７２を出力する圧縮画像保持部６３が設けられている。
【００６２】
符号化装置５１にはまた、所定の予測構造（この例では、例えば、後述するクラス分類適応処理）に基づいて、圧縮画像保持部６３より供給される圧縮画像から、原画像保持部６１より供給される原画像１１により近い予測画像を予測するために必要な予測係数群を新たに生成する（更新する）予測係数更新部６４、および、予測係数更新部６４より供給される予測係数群を保持し、最終的な（最適化された）予測係数群７１を出力する予測係数保持部６５が設けられている。
【００６３】
符号化装置５１にはさらにまた、予測係数更新部６４と同様の予測構造に従って、予測係数保持部６５より供給された予測係数群を利用して、圧縮画像保持部６３より供給された圧縮画像から予測画像を予測し、その予測画像が、原画像保持部６１より供給される原画像１１により近い画像となるように、圧縮画像保持部６３より供給された圧縮画像を更新し、圧縮画像保持部６３に供給する（戻す）圧縮画像更新部６６が設けられている。
【００６４】
即ち、符号化装置５１においては、初期圧縮画像生成部６２により生成された初期圧縮画像を元にして、所定の予測構造（クラス分類適応処理）に従って、予測係数更新部６４により予測係数群を更新し、予測係数保持部６５に上書きする処理が繰り返されるとともに、圧縮画像更新部６６により圧縮画像を更新し、圧縮画像保持部６３に上書きする処理が繰り返されて、予測係数群と圧縮画像が最適化される。そして、予測係数保持部６５により最適化された予測係数群７１が出力されるとともに、圧縮画像保持部６３により最適化された圧縮画像７２が出力される。
【００６５】
なお、上述したように、この例においては、予測構造は、例えば、クラス分類適応処理とされるが、説明の簡略上、そのうちのクラス分類処理は行われないものとする。即ち、この例においては、クラスは、モノクラスとされる。ただし、クラスは、モノクラスに限定されず、複数のクラスを用いて、上述したクラス分類処理でクラスを決定するようにしてもよい。
【００６６】
次に、図５のフローチャートを参照して、図４の符号化装置５１の処理例について説明する。
【００６７】
なお、この例においては、説明の簡略上、符号化装置５１は、静止画像の符号化処理を行うものとするが、動画像についても、動画像を構成する全てのフレームのそれぞれに対して、以下のステップＳ１乃Ｓ６の処理を施すことで、符号化処理を行うことが可能である。
【００６８】
ステップＳ１において、原画像保持部６１は、原画像１１を入力し、保持する（記憶する）。
【００６９】
ステップＳ２において、初期圧縮画像生成部６２は、原画像保持部６１に保持されている原画像１１を読み出し、それに対応する初期圧縮画像を生成し、圧縮画像保持部６３に供給する。
【００７０】
初期圧縮画像生成部６２の初期圧縮画像の生成方法は、特に限定されないが、この例においては、例えば、初期圧縮画像生成部６２は、単純間引き処理を行って、上述した図２に示されるように、原画像１１を、１／９の初期圧縮画像に圧縮する。
【００７１】
具体的には、初期圧縮画像生成部６２は、図２に示されるように、原画像１１を、３×３個の原画像画素３２で構成されるブロックに分割する。次に、９個の原画像画素３２の中から１つの画素を抽出し、その画素をそのブロックを代表する１つの画素とする。即ち、この抽出された画素が、圧縮画素３１になる。
【００７２】
または、初期圧縮画像生成部６２は、９個の原画像画素３２のそれぞれの画素値の平均値を演算し、その平均値を画素値とする圧縮画像３１を生成するようにしてもよい。
【００７３】
図５に戻り、ステップＳ３において、予測係数更新部６４は、予測係数を更新する。具体的には、予測係数更新部６４は、圧縮画像保持部６３より初期圧縮画像を読み出し、所定の予測構造（クラス分類適応処理）に基づいて、その初期圧縮画像から、原画像保持部６１より読み出した原画像により近い予測画像を予測（生成）するための予測係数群を生成し、予測係数保持部６５に上書きする（保持させる）。
【００７４】
この例においては、予測係数群の生成方法は、例えば、上述した従来の生成方法（式（１）乃至式（１２）を利用して説明した適応処理による生成方法）とされるが、上述した式（１）に利用する予測タップは、図６乃至図８のうちのいずれかに示される方法によって、生成されるものとされる。
【００７５】
即ち、図６は、１画素を２分割する場合の予測タップの生成方法を表している。
【００７６】
図６に示されるように、１画素を２分割する場合、圧縮画像１２１のうちの、着目画素とそれに隣接する圧縮画素からなる圧縮画素群１２２を単位として、圧縮画素群１２２の各画素（９個の画素）のそれぞれの画素値（８ビットのデータ）を、４ビットのデータ（０乃至１５のうちのいずれかの値）毎に分割したもの（例えば、図６の例では、画素１２３の画素値を２分割した、ＭＳＢ側の４ビットの値１２４−１、および、ＬＳＢ側の４ビットの値１２４−２のそれぞれ）を１個の予測タップとする。即ち、図６の例では、９個の圧縮画素からなる画素群１２２の合計７２ビットのデータから、１８個の予測タップ（４ビットの値（０乃至１５のうちのいずれかの値））が生成される。
【００７７】
この場合、圧縮画像中のある着目画素の予測タップ（生徒データ）を、ｘｉ（ｉは、０乃至１７であり、各ｘｉの値は、０乃至１５のうちのいずれかの値）、その着目画素に対応するあるモードｍ（この例では、ｍは、０乃至８のうちのいずれかの値）の原画像の画素値をＹｍ、そのときの予測係数（ステップＳ３の処理で求める値）をｃｍ，ｉ、そのときの予測値をＥ［ｙｍ］と、それぞれ表した場合、上述した式（１）は、式（１３）に示されるように表される。
【００７８】
【数９】
2004015381.tif 000011
【００７９】
従って、予測係数更新部６４は、上述したように、式（１３）におけるＥ［ｙｍ］と、Ｙｍとの自乗誤差が、モードｍの全てのデータ（圧縮画像中の着目画素を移動させたときの学習対のデータ）に関して最小となるような予測係数ｃｍ，０乃至ｃｍ，１７を最小自乗法を利用して演算する。
【００８０】
そして、予測係数更新部６４は、以上の処理を全てのモード（モード０乃至８のそれぞれ）に関して行うことで、全てのモードの予測係数ｃｍ，ｉ（ｍ＝０乃至８、ｉ＝０乃至１７）を生成する（更新する）。
【００８１】
図７は、１画素を４分割する場合の予測タップの生成方法を表している。
【００８２】
図７に示されるように、１画素を４分割する場合、圧縮画像１２１のうちの、圧縮画素群１２２の各画素（９個の画素）のそれぞれの画素値（８ビットのデータ）を、２ビットのデータ（０乃至３のうちのいずれかの値）毎に分割したもの（例えば、図７の例では、画素１２３の画素値をＭＳＢ側から順番に２ビットずつ４分割した、２ビットの値１２５−１乃至２ビットの値１２５−４のそれぞれ）を１個の予測タップとする。即ち、図７の例では、９個の圧縮画素からなる画素群１２２の合計７２ビットのデータから、３６個の予測タップ（２ビットの値（０乃至３のうちのいずれかの値））が生成される。
【００８３】
この場合、圧縮画像中のある着目画素の予測タップ（生徒データ）を、ｘｉ（ｉは、０乃至３５であり、各ｘｉの値は、０乃至３のうちのいずれかの値）、その着目画素に対応するあるモードｍ（この例では、ｍは、０乃至８のうちのいずれかの値）の原画像の画素値をＹｍ、そのときの予測係数（ステップＳ３の処理で求める値）をｃｍ，ｉ、そのときの予測値をＥ［ｙｍ］と、それぞれ表した場合、上述した式（１）は、式（１４）に示されるように表される。
【００８４】
【数１０】
2004015381.tif 000012
【００８５】
従って、予測係数更新部６４は、上述したように、式（１４）におけるＥ［ｙｍ］と、Ｙｍとの自乗誤差が、モードｍの全てのデータ（圧縮画像中の着目画素を移動させたときの学習対のデータ）に関して最小となるような予測係数ｃｍ，０乃至ｃｍ，３５を最小自乗法を利用して演算する。
【００８６】
そして、予測係数更新部６４は、以上の処理を全てのモード（モード０乃至８のそれぞれ）に関して行うことで、全てのモードの予測係数ｃｍ，ｉ（ｍ＝０乃至８、ｉ＝０乃至３５）を生成する（更新する）。
【００８７】
図８は、１画素を８分割する場合の予測タップの生成方法を表している。
【００８８】
図８に示されるように、１画素を８分割する場合、圧縮画像１２１のうちの、圧縮画素群１２２の各画素（９個の画素）のそれぞれの画素値（８ビットのデータ）を、１ビットのデータ（０と１のうちのいずれか一方の値）毎に分割したもの（例えば、図８の例では、画素１２３の画素値を８分割した、１ビットの値１２６−１乃至２ビットの値１２６−８のそれぞれ）を１個の予測タップとする。即ち、図８の例では、９個の圧縮画素からなる画素群１２２の合計７２ビットのデータから、７２個の予測タップ（１ビットの値（０と１のうちのいずれか一方の値））が生成される。
【００８９】
この場合、圧縮画像中のある着目画素の予測タップ（生徒データ）を、ｘｉ（ｉは、０乃至７１であり、各ｘｉの値は、０と１のうちのいずれか一方の値）、その着目画素に対応するあるモードｍ（この例では、ｍは、０乃至８のうちのいずれかの値）の原画像の画素値をＹｍ、そのときの予測係数（ステップＳ３の処理で求める値）をｃｍ，ｉ、そのときの予測値をＥ［ｙｍ］と、それぞれ表した場合、上述した式（１）は、式（１５）に示されるように表される。
【００９０】
【数１１】
2004015381.tif 000013
【００９１】
従って、予測係数更新部６４は、上述したように、式（１５）におけるＥ［ｙｍ］と、Ｙｍとの自乗誤差が、モードｍの全てのデータ（圧縮画像中の着目画素を移動させたときの学習対のデータ）に関して最小となるような予測係数ｃｍ，０乃至ｃｍ，７１を最小自乗法を利用して演算する。
【００９２】
そして、予測係数更新部６４は、以上の処理を全てのモード（モード０乃至８のそれぞれ）に関して行うことで、全てのモードの予測係数ｃｍ，ｉ（ｍ＝０乃至８、ｉ＝０乃至７１）を生成する（更新する）。
【００９３】
以上のように、利用するビット数（予測タップの総ビット数）は、図６乃至図８のいずれの場合も同一の７２ビットとされるが、学習によって生成される予測係数の数は変化する。
【００９４】
図５に戻り、ステップＳ４において、圧縮画像更新部６６は、圧縮画像保持部４３より初期圧縮画像を読み出し、読み出した初期圧縮画像を構成する各圧縮画素のそれぞれの画素値を、ステップＳ３の処理で更新された予測係数に基づいて予測演算し、得られた画素値を、圧縮画像保持部６３に上書きする（保持する）。
【００９５】
圧縮画像の圧縮画素の画素値の更新方法は、特に限定されないが、この例においては、例えば、以下の方法とされる。
【００９６】
即ち、圧縮画像更新部６６は、はじめに、上述したクラス分類適応処理を行って（この例では、適応処理のみを行って）、圧縮画像に対応する予測画像を生成する（圧縮画像から原画像を予測し、その予測結果を予測画像とする）。
【００９７】
即ち、上述したステップＳ３の処理で、図６に示される方式に従って生成された予測タップ（１８個の４ビットの値）を用いて、予測係数が生成（更新）された場合、圧縮画像更新部６６は、上述した式（１３）に従って、予測画像を予測する。
【００９８】
上述したステップＳ３の処理で、図７に示される方式に従って生成された予測タップ（３６個の２ビットの値）を用いて、予測係数が生成（更新）された場合、圧縮画像更新部６６は、上述した式（１４）に従って、予測画像を予測する。
【００９９】
上述したステップＳ３の処理で、図８に示される方式に従って生成された予測タップ（７２個の１ビットの値）を用いて、予測係数が生成（更新）された場合、圧縮画像更新部６６は、上述した式（１５）に従って、予測画像を予測する。
【０１００】
そして、圧縮画像更新部６６は、生成した予測画像と、原画像保持部６１より読み出した、その予測画像に対応する原画像１１とを比較して、その比較の結果に基づいて、初期圧縮画像を構成する各圧縮画素のそれぞれの画素値を更新する。
【０１０１】
より具体的には、いまの場合、圧縮画像更新部６６は、圧縮画像の中の着目画素（圧縮画素）の画素値を変更した場合に影響を受ける予測画像の全ての画素のそれぞれの画素値に関して、原画像とのＳＮＲを演算し，着目画素の画素値を、全体として最もＳＮＲが高くなる画素値に更新する。即ち、圧縮画像更新部６６は、演算した全てのＳＮＲの中で最も高いＳＮＲを与える着目画素の画素値を、更新後の画素値とする。
【０１０２】
ステップＳ５において、予測係数更新部６４は、所定の終了条件が満たされたか否かを判定する。
【０１０３】
この時点では、初期圧縮画像を元にして、１回目の予測係数群が生成され、かつ、その初期圧縮画像が１回更新されただけなので、ステップＳ５において、所定の終了条件が満たされていないと判定され、ステップＳ３に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１０４】
即ち、終了条件が満たされるまで、ステップＳ３とＳ４の処理が繰り返され、これにより、圧縮画像と予測係数群のそれぞれが、その都度更新されて最適化される。
【０１０５】
そして、終了条件が満たされると（ステップＳ５において、所定の終了条件が満たされたと判定された場合）、ステップＳ６において、圧縮画像保持部６３は、最適化された圧縮画像７２を出力し、かつ、予測係数保持部６５は、最適化された予測係数群７１を出力する。
【０１０６】
なお、ステップＳ５の処理における終了条件は、特に限定されないが、例えば、予測誤差（原画像１１と、直前のステップＳ４の処理で更新された圧縮画像に対応する予測画像との誤差）が所定の閾値εより小さくなった場合、または、ステップＳ３とＳ４の処理を繰り返した回数が、予め設定された所定の回数に達っした場合、終了条件が満たされたと判定されると好適である。
【０１０７】
（復号装置）
図９は、本発明が適用される復号装置の構成例を表している。
【０１０８】
図９に示されるように、復号装置９１は、画像の統合圧縮のうちの復号処理を行う装置であり、具体的には、図４の符号化装置５１より供給される予測係数群７１と圧縮画像７２を入力し、それらから図４の原画像１１に近い予測画像１１１を生成し（予測し）、出力する装置である。
【０１０９】
復号装置９１には、予測係数群７１を保持する予測係数保持部１０１、圧縮画像７２を保持する圧縮画像保持部１０２、および、図４の符号化装置５１と同様の予測構造に従って（クラス分類適応処理を行い）、予測画像１１１を生成し、外部に出力するクラス分類適応予測処理部１０３が設けられている。
【０１１０】
次に、図１０のフローチャートを参照して、復号装置９１の処理について説明する。
【０１１１】
なお、この例においては、説明の簡略上、復号装置９１は、静止画像の復号処理を行うものとするが、動画像についても、動画像を構成する全てのフレームのそれぞれに対して、以下のステップＳ２１乃Ｓ２３の処理を施すことで、復号処理を行うことが可能である。
【０１１２】
ステップＳ２１において、復号装置９１は、圧縮画像７２と予測係数群７１を入力する。具体的には、予測係数保持部１０１が、予測係数群７１を入力し、保持する（記憶する）とともに、圧縮画像保持部１０２が、圧縮画像７２を入力し、保持する（記憶する）。
【０１１３】
ステップＳ２２において、クラス分類適応予測処理部１０３は、圧縮画像７２を圧縮画像保持部１０２より読み出すとともに、それに対応する予測係数群７１を予測係数保持部１０１より読み出し、読み出したそれらを利用して、クラス分類適応処理により予測画像１１１を生成する。
【０１１４】
クラス分類適応処理の具体的な処理方法は、特に限定されないが、この例においては、上述した図４の符号化装置５１の処理例に対応させて、例えば、以下の通りの処理とされる。
【０１１５】
即ち、クラスはモノクラスとされるので、クラス分類適応予測処理部２１３は、クラス分類処理を行わずに、適応処理を行う。
【０１１６】
具体的には、予測係数群７１が、図６に示される方式に従って生成された予測タップ（１８個の４ビットの値）を用いて、生成された予測係数から構成される場合、クラス分類適応予測処理部１０３は、上述した式（１３）に従って、予測画像を予測する。
【０１１７】
予測係数群７１が、図７に示される方式に従って生成された予測タップ（３６個の２ビットの値）を用いて、生成された予測係数から構成される場合、クラス分類適応予測処理部１０３は、上述した式（１４）に従って、予測画像を予測する。
【０１１８】
予測係数群７１が、図８に示される方式に従って生成された予測タップ（７２個の１ビットの値）を用いて、生成された予測係数から構成される場合、クラス分類適応予測処理部１０３は、上述した式（１５）に従って、予測画像を予測する。
【０１１９】
そして、ステップＳ２３において、クラス分類適応予測処理部１０３は、上述したステップＳ２２の処理で生成した予測画像１１１を出力する。
【０１２０】
以上説明した図４の符号化装置５１と図９の復号装置９１を利用して、７２０×４８３ドットの静止画像を統合圧縮した結果（ただし、Ｙ成分のみの結果）が、図１１に示されている。
【０１２１】
なお、この静止画像に対応する初期圧縮画像（図４の初期圧縮画像生成部６２が生成する圧縮画像）は、原画像の３×３画素の単純平均から求めたものであり、初期圧縮画像を構成する各圧縮画素の画素値は、８ビットの値である。また、クラス分類は行わず、モノクラスとしている。
【０１２２】
曲線１５１は、図８に示される方式に従って生成された予測タップ（７２個の１ビットの値）を用いて、上述した統合圧縮が行われた結果を表している。
【０１２３】
曲線１５２は、図７に示される方式に従って生成された予測タップ（３６個の２ビットの値）を用いて、上述した統合圧縮が行われた結果を表している。
【０１２４】
曲線１５３は、図６に示される方式に従って生成された予測タップ（１８個の４ビットの値）を用いて、上述した統合圧縮が行われた結果を表している。
【０１２５】
即ち、曲線１５１乃至１５３は、本発明が適用される統合圧縮が行われた結果を表している。
【０１２６】
これに対して、曲線１５４は、従来の予測タップ（９個の圧縮画素のそれぞれの画素値そのもの（９個の８ビットの値））を用いて、統合圧縮が行われた結果を表している。
【０１２７】
曲線１５５は、曲線１５４と比較するための曲線であり、図１２に示されるように、圧縮画像１２１のうちの、２１個の画素からなる画素群１６１を単位として、画素群１６１の各画素のそれぞれの画素値１２３そのものを、予測タップとして（従来の９個の予測タップを２１個の予測タップに増やして）、統合圧縮が行われた結果を表している。
【０１２８】
曲線１５１乃至曲線１５４に示されるように、図６乃至図８に示される方式に従って生成された予測タップを用いて統合圧縮が行われた場合（本発明が適用される統合圧縮が行われた結果である曲線１５１乃至１５３）の方が、従来の場合（曲線１５４）に比較して、高いＳＮＲを得ることが可能になることがわかる。
【０１２９】
これに対して、曲線１５４と曲線１５５に示されるように、単純に予測タップの数を増加させても、ＳＮＲはさほど変化しないことがわかる。
【０１３０】
また、曲線１５１乃至曲線１５３に示されるように、１つの画素の画素値を、２分割（曲線１５３）、４分割（曲線１５２）、および、８分割（曲線１５１）と細かくしていくに伴い（データを細かく分割した方が）、より高いＳＮＲを得ることが可能になることがわかる。これは、データを分割した方が、最適解の探索時の自由度が大きくなるためであると推測される。
【０１３１】
このように、本発明が適用される統合圧縮において、任意の数にデータを分割した予測タップを張るようにしたので、効率のよい（ＳＮＲが高い）予測を行うことが可能になる。
【０１３２】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることができる。
【０１３３】
この場合、上述した図４の符号化装置５１や、図９の復号装置９１は、例えば、図１３に示されるようなパーソナルコンピュータにより構成される。
【０１３４】
図１３に示されるように、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）２０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）２０２に記録されているプログラム、または記憶部２０８からＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）２０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ２０３にはまた、ＣＰＵ２０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１３５】
ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、およびＲＡＭ２０３は、バス２０４を介して相互に接続されている。このバス２０４にはまた、入出力インタフェース２０５も接続されている。
【０１３６】
入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部２０６、ディスプレイなどよりなる出力部２０７、ハードディスクなどより構成される記憶部２０８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部２０９が接続されている。通信部２０９は、インターネット等のネットワークを介しての他の情報処理装置との通信処理を行う。
【０１３７】
入出力インタフェース２０５にはまた、必要に応じてドライブ２１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどよりなるリムーバブル記録媒体２１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部２０８にインストールされる。
【０１３８】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１３９】
この記録媒体は、図１３に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブル記録媒体（パッケージメディア）２１１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭ２０２や、記憶部２０８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１４０】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１４１】
【発明の効果】
以上のごとく、本発明によれば、画像（原画像）を、統合圧縮により、符号化して圧縮画像とし、その圧縮画像を復号して、予測画像を生成することができる。また、本発明によれば、圧縮画像から、原画像により近い予測画像を効率的に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】統合圧縮を説明するブロック図である。
【図２】圧縮画像と予測画像（原画像）との対応関係の例を表す図である。
【図３】従来の予測タップの例を説明する図である。
【図４】本発明が適用される、統合圧縮のうちの符号化処理を行う符号化装置の構成例を表すブロック図である。
【図５】図４の符号化装置の処理を説明するフローチャートである。
【図６】本発明が適用される予測タップの例を説明する図である。
【図７】本発明が適用される予測タップの他の例を説明する図である。
【図８】本発明が適用される予測タップの他の例を説明する図である。
【図９】本発明が適用される、統合圧縮のうちの復号処理を行う復号装置の構成例を表すブロック図である。
【図１０】図１０の復号装置の処理を説明するフローチャートである。
【図１１】予測係数群の更新と画素値の更新を繰り返し行っていった場合の、全フレームのＳＮＲの推移の例を表した図である。
【図１２】図１１に、本発明が適用される統合圧縮の結果の比較として示される統合圧縮において利用する予測タップを説明する図である。
【図１３】本発明が適用される画像処理装置の他の構成例を表すブロック図である。
【符号の説明】
１１　原画像，　５１　符号化装置，　６１　原画像保持部，　６２　初期圧縮画像生成部，　６３　圧縮画像保持部，　６４　予測係数更新部，　６５　予測係数保持部，　６６　圧縮画像更新部，　７１　予測係数群，　７２　圧縮画像，　１２２　画素，　１２３　画素値，　１２４乃至１２６　予測タップ，９１　復号装置，　１０１　予測係数保持部，　１０２　圧縮画像保持部，　１０３　クラス分類適応予測処理部，　１１１　予測画像
【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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