(57)【要約】【課題】算術符号化器の回路規模を削減する。圧縮率を向上する。【解決手段】画像データにウェーブレット変換を施して得たサブバンド係数を算術符号化器を用いてライン毎に圧縮する。算術符号化器には、符号化対象の係数値（αｉ）とともに、係数モデリング手段から、有意コンテクスト（γｉ）、αｉの符号コンテクスト（σｉ）、及び反転ビット（Ｘｉ）を入力する。算術符号化器は、係数値（αｉ）の桁数を予測し、ラインに０以外の係数が現れ、かつ、この予測が外れた場合のみ、桁数の最大値Ｌを２値無圧縮符号化で符号化する。算術符号化器は、２値算術符号化と２値無圧縮符号化とのエンジンを備えればよく、多値算術符号化のエンジンは不要になる。桁数の最大値Ｌの符号化を抑制し、圧縮率を向上できる。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データにウェーブレット変換を施すことによって得られたサブバンド係数を算術符号化を用いライン毎に処理して圧縮する符号化方法であって、
処理対象ラインを構成する符号化対象ピクセルの処理について、
前記符号化対象ピクセルの周囲の複数のピクセルの係数値から、有意コンテクスト、符号コンテクスト、及び反転ビットを決定し、
前記符号化対象ピクセルの係数値が０なら０をシンボルとし、有意コンテクストをコンテクストとして、２値算術符号化し、他のピクセルの処理に移行し、
前記係数値が０でないなら１をシンボルとし、有意コンテクストをコンテクストとして、２値算術符号化し、
前記係数値の符号に応じた値と前記反転ビットとを演算した結果をシンボルとし、符号コンテクストをコンテクストとして、２値算術符号化し、
有意コンテクストに基づき、係数値の桁数を予測し、
この予測が、前記係数値の桁数ｌｉと一致したヒットの場合は、０をシンボルとし、また、一致しなかったミスヒットの場合は１をシンボルとし、一定値をコンテクストとして、２値算術符号化し、
前記ヒットの場合は、前記係数値の絶対値の最大ビット以外のビットを２値無圧縮符号化で符号化し、他のピクセルの処理に移行し、
前記ミスヒットの場合で、かつ、前記処理対象ライン中で初めてのミスヒットでない場合は、前記桁数ｌｉを２値無圧縮符号化で符号化し、前記係数値の絶対値の最大ビット以外のビットを２値無圧縮符号化で符号化し、他のピクセルの処理に移行し、
前記ミスヒットの場合で、かつ、前記処理対象ライン中で初めてのミスヒットの場合は、前記処理対象ラインの桁数がとりうる最大値Ｌを２値無圧縮符号化で符号化し、前記桁数ｌｉを２値無圧縮符号化で符号化し、前記係数値の絶対値の最大ビット以外のビットを２値無圧縮符号化で符号化し、他のピクセルの処理に移行する
ことを特徴とする符号化方法。
【請求項２】
２値無圧縮符号化は、２値算術符号化のシンボルの生起確率を１／２に固定して実現する
ことを特徴とする請求項１記載の符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データにウェーブレット（Ｗａｖｅｌｅｔ）変換を施すことによって得られたサブバンド係数を算術符号化を用いて圧縮する符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像圧縮技術において、図３に示すように、画像データを周波数変換（変換符号化）し、量子化したあと、符号の冗長度を削減して圧縮するエントロピー符号化技術が用いられている。ＪＰＥＧ２０００等の国際標準に採用されている技術では、周波数変換にＤＷＴ（離散ウェーブレット変換：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）が使用され、エントロピー符号化技術として算術符号化（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　Ｃｏｄｅｒ）が使用されている。
【０００３】
そして、算術符号化による圧縮効率を上げる方法として、着目しているサブバンド係数の周囲の係数のうち既に符号化済みの値を使用して、着目している係数値の確率を予測する方法が知られている。このような算術符号化の手法をコンテクストベース算術符号化（Ｃｏｎｔｅｘｔ　Ｂａｓｅ　Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　Ｃｏｄｅｒ）とよび、図４に示すように、算術符号化器には周囲係数の状態であるコンテクスト（Ｃｏｎｔｅｘｔ）と圧縮すべき係数であるシンボル（Ｓｙｍｂｏｌ）とが入力される。そして、このコンテクストを決定する手法を係数モデリングと呼んでいる。ＪＰＥＧ２０００ではエブコット（ＥＢＣＯＴ：Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　Ｂｌｏｃｋ　Ｃｏｄｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　Ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ）と呼ばれる係数モデリングが採用されており、このエブコットの他にもさまざまな係数モデリング手法が提案されている。
【０００４】
ここでは、本発明の基礎になっているクリストス　クリサフィス（Ｃｈｒｉｓｔｏｓ　Ｃｈｒｙｓａｆｉｓ）の提案した係数モデリング手法を説明する（非特許文献１参照）。
【０００５】
図５において、αｉが符号化対象の係数値で、Ｃｉ−３〜Ｃｉ＋３は図５に示した位置の周囲の係数値から決定される値である。この値を用いて、αｉの有意コンテクスト（γｉ）を下の式で定義する。
【０００６】
2004112083.tif 000003
また、図６に示すｇ０及びｇ１に従い、αｉの符号コンテクスト（σｉ）及び反転ビット（ｂｉｔ）（Ｘｉ）を以下の表１から決定する。
【０００７】
【表１】
2004112083.tif 000004
【０００８】
そして、これらコンテクストおよびαｉの値を用いて、図７及び図８に示すフローに従い、画像のサブバンド係数をライン単位に符号化する。このフローを説明する。
【０００９】
（１）　新しいラインを処理する場合には、まず下の式で決まるそのラインの桁数の最大値（Ｌ）を２値無圧縮符号化（無圧縮モード）で符号化する（ステップ１０１，１０２）。
【００１０】
Ｌ　＝　［ｌｏｇ２（１＋ｍａｘ（｜αｉ｜））］
（ここで、［　］は切り上げを表すこととする。また、｜αｉ｜はαｉの絶対値を表す。）
そして、Ｌ＝０の場合は、そのラインの処理は行わず、次のラインに移る（ステップ１０３）。
【００１１】
また、Ｌ＝０でない場合は、各ピクセル毎の処理を行う（ステップ１０４，１０５）。
【００１２】
（２）　すなわち、αｉが０なら０を、そうでなければ１をシンボルとして、γｉをコンテクストとして、２値算術符号化（２値符号化）を行う（ステップ１０４，１１０，１１１，１１２）。
【００１３】
（３）　もし、｜αｉ｜＞０なら（ステップ１１３）
（３−１）　αｉの桁数ｌｉ　＝　［ｌｏｇ２（｜αｉ｜）］を多値算術符号化を行う。この場合ｌｉはかならずＬ以下となる（ステップ１１４）。
【００１４】
（３−２）　αｉの符号（＋なら１、−なら０）と反転ビットを排他的論理和（ＥＯＲ）演算した結果をシンボルとしてσｉをコンテクストとして２値算術符号化を行う（ステップ１１６，１１７）。
【００１５】
（３−３）　ｌｉ＞０の場合のみ｜αｉ｜の最大ビット（ＭＳＢ）以外のｂｉｔを２値無圧縮符号化で符号化する（ステップ１１５）。
【００１６】
【非特許文献１】
クリストス　クリサフィス（Ｃｈｒｉｓｔｏｓ　Ｃｈｒｙｓａｆｉｓ）著，「ウエーブレット　イメージ　コンプレッション　レイト　ディストーション　オプチマイゼーションズ　アンド　コンプレキシティ　リダクションズ　（ＷＡＶＥＬＥＴ　ＩＭＡＧＥ　ＣＯＭＰＲＥＳＳＩＯＮ　ＲＡＴＥ　ＤＩＳＴＯＲＴＩＯＮ　ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＳ　ＡＮＤ　ＣＯＭＰＬＥＸＩＴＹ　ＲＥＤＵＣＴＩＯＮＳ）」，（米国），ｐ．６５−９２
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術では、ライン単位に符号化ができるという利点を持つ一方、算術符号化のエンジンとして、２値無圧縮符号化（無圧縮モード）、２値算術符号化（２値コンテクストベース符号化）、多値算術符号化（Ｎ値符号化）の３種類が必要で、回路規模の増大を招く問題を有している。また、１ライン全体が０の場合でも、ラインの桁数最大値（Ｌ）を常に符号化しなければならないことから、サブバンド係数がほとんど０の場合の圧縮効率の低下を招く問題を有している。例えば、係数が１０ｂｉｔ長の場合、１ラインあたり、Ｌは４ｂｉｔの符号量になるため、４×サブバンド毎のライン数×サブバンド数で表される符号量が必要となる。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、ライン単位に符号化ができるという利点を保ったまま回路規模の縮小と符号量の削減を可能にした符号化方法を提供することを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の符号化方法は、
画像データにウェーブレット変換を施すことによって得られたサブバンド係数を算術符号化を用いライン毎に処理して圧縮する符号化方法であって、
処理対象ラインを構成する符号化対象ピクセルの処理について、
前記符号化対象ピクセルの周囲の複数のピクセルの係数値から、有意コンテクスト、符号コンテクスト、及び反転ビットを決定し、
前記符号化対象ピクセルの係数値が０なら０をシンボルとし、有意コンテクストをコンテクストとして、２値算術符号化し、他のピクセルの処理に移行し、
前記係数値が０でないなら１をシンボルとし、有意コンテクストをコンテクストとして、２値算術符号化し、
前記係数値の符号に応じた値と前記反転ビットとを演算した結果をシンボルとし、符号コンテクストをコンテクストとして、２値算術符号化し、
有意コンテクストに基づき、係数値の桁数を予測し、
この予測が、前記係数値の桁数ｌｉと一致したヒットの場合は、０をシンボルとし、また、一致しなかったミスヒットの場合は１をシンボルとし、一定値をコンテクストとして、２値算術符号化し、
前記ヒットの場合は、前記係数値の絶対値の最大ビット以外のビットを２値無圧縮符号化で符号化し、他のピクセルの処理に移行し、
前記ミスヒットの場合で、かつ、前記処理対象ライン中で初めてのミスヒットでない場合は、前記桁数ｌｉを２値無圧縮符号化で符号化し、前記係数値の絶対値の最大ビット以外のビットを２値無圧縮符号化で符号化し、他のピクセルの処理に移行し、
前記ミスヒットの場合で、かつ、前記処理対象ライン中で初めてのミスヒットの場合は、前記処理対象ラインの桁数がとりうる最大値Ｌを２値無圧縮符号化で符号化し、前記桁数ｌｉを２値無圧縮符号化で符号化し、前記係数値の絶対値の最大ビット以外のビットを２値無圧縮符号化で符号化し、他のピクセルの処理に移行するものである。
【００２０】
そして、この構成では、算術符号化エンジンとしては２値算術符号化と、２値無圧縮符号化との２種類があれば良く、多値算術符号化は不要になるため、回路規模が削減され、集積回路の小型化や、製造コストの低減が実現される。また、桁数の最大値Ｌを符号化するのは、当該ラインに０以外の係数が現れ、かつ、その桁数の予測が外れたときのみであるため、１ライン毎に桁数の最大値を圧縮する方法に較べ、圧縮率が向上する。特に、自然画に対するウェーブレット変換および量子化の結果としての高周波部のサブバンド係数は全て０になることが多いため、当該ラインに０以外の係数が現れた場合のみ桁数の最大値Ｌを圧縮する方法により、圧縮率が大きく向上する。
【００２１】
請求項２記載の符号化方法は、請求項１記載の符号化方法において、２値無圧縮符号化は、２値算術符号化のシンボルの生起確率を１／２に固定して実現することを特徴とするものである。
【００２２】
そして、この構成では、算術符号化のエンジンが２値算術符号化の１種類のみとなり、回路規模を削減し、集積回路の小型化や、製造コストの低減が実現される。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の符号化方法の一実施の形態を図面を参照して説明する。
【００２４】
本実施の形態では、符号化方法としてのエントロピー符号化技術である算術符号化のうち、コンテクストの決定方法（係数モデリング）は、上記のクリストス　クリサフィス（Ｃｈｒｉｓｔｏｓ　Ｃｈｒｙｓａｆｉｓ）の提案した方法をそのまま採用している。すなわち、図３に示すように、符号化器１は、入力された静止画あるいは動画の画像データ２を周波数変換手段３で周波数変換（変換符号化）し、量子化手段４で量子化したあと、符号化手段としてのエントロピー符号化器５で符号の冗長度を削減して圧縮し、符号データ６を出力する。そして、図４に示すように、エントロピー符号化器５は、入力されるサブバンド係数１１について、図５、図６及び表１に示される技術により、係数モデリング手段１２でコンテクストを決定し、符号化対象の係数値（αｉ）とともに算術符号化器１５に入力する。
【００２５】
そして、算術符号化器１５は、これらコンテクストすなわちαｉの有意コンテクスト（γｉ）、αｉの符号コンテクスト（σｉ）、及び反転ビット（Ｘｉ）、及びαｉの値を用いて、図１及び図２に示すフローに従い、画像のサブバンド係数１１をライン単位に符号化し、符号データ６を出力する。以下、この算術符号化器１５の処理のフローを説明する。
【００２６】
（１）　新しいラインを処理する場合、図２に示すように、桁数の最大値（Ｌ）を無圧縮モードで符号化せずに（ステップ１）、各ピクセル毎の処理を行う（ステップ２，３）。
【００２７】
（２）　そして、各ピクセル毎の処理は、図１に示すように、αｉが０なら０を、そうでなければ１をシンボルとして、γｉをコンテクストとして、２値算術符号化を行う（ステップ１０，１１，１２）。
【００２８】
（３）　もし、｜αｉ｜＞０なら（ステップ１３）、
（３−１）　αｉの符号（＋なら１、−なら０）と反転ビットを排他的論理和（ＥＯＲ）演算した結果をシンボルとしてσｉをコンテクストとして２値算術符号化を行う（ステップ１４，１５）。
【００２９】
（３−２）　αｉのコンテクスト（γｉ）をもとにαｉの桁数ｌｉ　＝　［ｌｏｇ２（｜αｉ｜）］を予測する（ステップ１６）。この予測は単純にγｉとｌｉを対応させる表を用意することによって実現する。この予測があたった場合には０を外れた場合には１をシンボルとし、２値算術符号化を行う（ステップ１７）。この際のコンテクストは常に一定値とする。
【００３０】
（３−３）　もし、（３−２）の予測が外れた場合（ステップ１８）
（３−３−１）　１ラインの中で初めての予測外れの場合はそのラインの桁数の最大値Ｌ　＝　［ｌｏｇ２（ｍａｘ（｜αｉ｜））］を無圧縮モードで符号化する（ステップ１９，ステップ２０）。このときの符号量はＬとして起こりうる最大値のビット長とする。例えば、係数値の絶対値として１０ｂｉｔ長を仮定したシステムの場合は、Ｌの最大値は９となるのでＬの符号量は４ｂｉｔとなる。
【００３１】
（３−３−２）　ｌｉ　＝　［ｌｏｇ２（｜αｉ｜）］を無圧縮モードで符号化する。このときｌｉ≦Ｌとなるので、ｌｉの符号量は明示的に決まる。たとえばＬ＝３の場合、ｌｉの符号量は２ｂｉｔとなる（ステップ２１）。
【００３２】
（３−４）　ｌｉ＞０の場合のみ、｜αｉ｜の最大ビット（ＭＳＢ）以外のビットを無圧縮モードで符号化する（ステップ２２）。すでにαｉの桁数は（３−２）〜（３−３）（ステップ１６〜２１）で符号化済みなので、ここでの符号量は明示的に決まっている。
【００３３】
このように、本実施の形態によれば、算術符号化器１５のエンジン（算術符号化エンジン）としては、２値算術符号化（２値コンテクストベース符号化）と、２値無圧縮符号化（無圧縮モード）との２種類があれば良く、多値算術符号化（Ｎ値符号化）は不要になるため、回路規模を削減でき、集積回路の小型化や、製造コストの低減を実現できる。
【００３４】
さらに、２値無圧縮符号化は、実際には、２値算術符号化において、シンボルの生起確率を１／２に固定化するによっても実現できることから、結果的に、算術符号化器１５のエンジンを２値算術符号化の１種類のみとすることも可能であり、回路規模を削減でき、集積回路の小型化や、製造コストの低減を実現できる。
【００３５】
また、本実施の形態では、桁数の最大値Ｌを符号化するのは、当該ラインに０以外の係数が現れ、かつ、その桁数の予測が外れたときのみであるため、１ライン毎に桁数の最大値を圧縮する方法に較べ、桁数の最大値Ｌの符号化を抑制し、オーバーヘッドを削減できるとともに、圧縮率を向上できる。
【００３６】
さらに、自然画に対する離散ウェーブレット変換および量子化の結果としての高周波部のサブバンド係数は全て０になることが多いため、当該ラインに０以外の係数が現れた場合のみ桁数の最大値Ｌを圧縮する方法により、圧縮率を大きく向上できる。
【００３７】
【発明の効果】
請求項１記載の符号化方法によれば、算術符号化エンジンとしては２値算術符号化と、２値無圧縮符号化との２種類があれば良く、多値算術符号化は不要になるため、回路規模を削減でき、集積回路の小型化や、製造コストの低減を実現できる。また、桁数の最大値Ｌを符号化するのは、当該ラインに０以外の係数が現れ、かつ、その桁数の予測が外れたときのみであるため、１ライン毎に桁数の最大値を圧縮する方法に較べ、圧縮率を向上できる。特に、自然画に対するウェーブレット変換および量子化の結果としての高周波部のサブバンド係数は全て０になることが多いため、当該ラインに０以外の係数が現れた場合のみ桁数の最大値Ｌを圧縮する方法により、圧縮率を大きく向上できる。
【００３８】
請求項２記載の符号化方法によれば、請求項１記載の効果に加え、算術符号化のエンジンを２値算術符号化の１種類のみにでき、回路規模を削減でき、集積回路の小型化や、製造コストの低減を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の符号化方法の一実施の形態を示すピクセル毎の処理のフローチャートである。
【図２】同上符号化方法のライン毎の処理のフローチャートである。
【図３】同上符号化方法を行う符号化器のブロック図である。
【図４】同上符号化方法としてのエントロピー符号化を行うエントロピー符号化器のブロック図である。
【図５】同上エントロピー符号化に用いるテーブルの説明図である。
【図６】同上エントロピー符号化に用いるテーブルの説明図である。
【図７】従来の符号化方法を示すライン毎の処理のフローチャートである。
【図８】同上従来の符号化方法を示すピクセル毎の処理のフローチャートである。
【符号の説明】
Ｌ　　桁数の最大値
αｉ　　係数値
γｉ　　有意コンテクスト
σｉ　　符号コンテクスト
Ｘｉ　　反転ビット
【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】
2004112083.tif 000009
【図６】
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【図７】
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【図８】
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