(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データをフィルタリングする方法であって、
複数のデータ単位を含む入力データを受け取るステップと、
前記複数のデータ単位を２つのデータ単位を含むオーバラップするペアにグループ分けするステップであって、各データ単位は２つのペアに共通して含まれ、これらのペアは共通するデータ単位においてオーバラップするステップと、
前記データ単位のペアを入力として、第１ステージのルックアップテーブルを参照して、ペアの第１ステージ結果を生成するステップと、
前記ペアの第１ステージ結果を２つの第１ステージ結果を含む他のオーバラップするペアに再グループ分けするステップであって、各第１ステージ結果は２つの他のペアに共通して含まれ、これらのペアは共通する第１ステージ結果においてオーバラップするステップと、
前記再グループ分けされたオーバラップする第１ステージ結果のペアを入力として、第２ステージのルックアップテーブルを参照して、各データ単位ごとにコードインデックスを生成するステップと、
前記コードインデックスをフィルタ・ルックアップテーブルにマップして、処理されたデータ単位を出力するステップとから成る、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
二次元画像データをフィルタリングする方法であって、
コードインデックスとして扱われる画像画素を含む入力データを受け取るステップと、
水平に配列されたコードインデックスを２つのコードインデックスを含むオーバラップするペアにグループ分けするステップであって、各コードインデックスは２つのペアに共通して含まれ、これらのペアは共通するコードインデックスにおいてオーバラップするステップと、
前記ペアのコードインデックスを入力として、水平ステージのルックアップテーブルを参照して、ペアの中間コードインデックスを生成するステップと、
垂直に配列されたペアの中間コードインデックスを２つの中間コードインデックスを含む他のオーバラップするペアに再グループ分けするステップであって、各中間コードインデックスは２つの他のペアに含まれ、これらのペアは共通する中間コードインデックスにおいてオーバラップするステップと、
前記再グループ分けされたオーバラップするペアの中間コードインデックスを入力として、垂直ステージのルックアップテーブルを参照して、結果コードインデックスを生成するステップと、
前記結果コードインデックスを、フィルタ・ルックアップテーブルにマップして、フィルタされた画像画素を出力するマップステップとから成る、
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、
前記マップステップの前に、水平及び垂直ステージのルックアップテーブルを通じて、別の繰返しを実行するステップを含んでおり、該別の繰返しは、
水平に配列された結果コードインデックスを２つの結果コードインデックスを含むオーバラップするペアにグループ分けするステップであって、各結果コードインデックスは２つのペアに共通して含まれ、これらのペアは共通する結果コードインデックスにおいてオーバラップするステップと、
前記グループ分けされたオーバラップするペアの結果コードインデックスを入力として、水平ステージのルックアップテーブルを参照して、ペアの更に付け加えられた中間コードインデックスを生成するステップと、
垂直に配列されたペアの更に付け加えられた中間コードインデックスを２つの付け加えられた中間コードインデックスを含む他のオーバラッピングするペアに再グループ分けするステップであって、各更に付け加えられた中間コードインデックスは２つの他のペアに共通して含まれ、これらのペアは共通する更に付け加えられた中間コードインデックスにおいてオーバラップするステップと、
前記再グループ分けされたオーバラップするペアの更に付け加えられた中間コードインデックスを入力として、垂直ステージのルックアップテーブルを参照して、更に付け加えられた結果コードインデックスを生成するステップと、
前記更に付け加えられた結果コードインデックスをフィルタ・ルックアップテーブルにマップしてフィルタされた画像画素を出力するステップとから成る、
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ディジタルデータをフィルタリングする方法論に関する。更に詳細には、本発明は、時間量をさらに短縮する中で、より優れた経済性とプログラム可能な融通性をもって、さらに大量のデータをフィルタリングする必要性に向けられたものである。この必要性はとりわけディジタル画像形成分野において感じられるので、ディジタル画像形成の問題に関して説明するが、その他の応用たとえばオーディオ、ビデオ、および通信においても、本発明を利用できることはわかるであろう。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理操作に一般的に用いられる１つのディジタル信号処理技法は、ベクトル量子化(ＶＱ: vector quantization)として知られている。ベクトル量子化においては、Ｘ×Ｙ画素のブロックは、原ブロックが必要とした数よりも少ない数のビットを用いて定義される単一の「コードワード」にマップされる。コードワードは送信装置、受信装置、および記憶装置に保存され、各コードワードはあらかじめ定義された一組の画像データに対応付けられる。各画素ブロックがマップされるコードワードは、画素ブロック内の画像データに最もぴったり一致する画像データに対応付けられたコードワードである。一般的な処理は、画素ブロックをコードワードにマップするステップと、コードワードを保存するステップと、または受信装置へ送信するステップと、および記憶装置から検索されたとき、または受信装置で受信されたとき、コードワードを画像データにマップする（戻す）ステップとから成る。コードブックの保存とコードワードの送信は、原画像データの保存と送信よりも必要なスペースと時間が少ないので、この処理は原画像データを再生するのに必要なリソースを大幅に減らす。
【０００３】
一般に、利用可能なコードワードよりも、画素ブロックの組合せのほうが多く存在しており、用語「量子化」によって示されるように、数個の入力ブロックが単一の同じ決められたコードワードにマップされるであろう。一定の数のコードワードの場合、たくさんの実際の画像データを同じ数のコードワードにマップしなければならないので、画素ブロックのサイズを増せば、マッピングと復元の質が低下する。ベクトル量子化の幾つかの短所は、コードブックの計画がしばしば非常に複雑であること、そしてコードブックを隅から隅まで探索してブロックを適切なコードワードと突き合せるのに、通例、大量の時間が必要なことである。コードブックの計画はオフラインで実行することができるが、ブロックの突合せ探索はオンラインで実行しなければならない。
【０００４】
階層ベクトル量子化(ＨＶＱ: hierarchical vector quantization)において、ブロックの突合せ探索は一度に２つのサンプルで実行される。したがって、ルックアップテーブルを使用して、２つ又はそれ以上のステージにおいて階層ベクトル量子化を直接に実行できる。第１ステージでは、２つの画像画素が１つのコードワードにマップされるので、サンプルの数は２の除数によって減少する。次の第２ステージでは、ペアのコードワードを単一コードワードにマップするため、処理が繰返される。コードワードは前レベルに使用した方向と直角な方向にグループ分けすることが好ましい。処理が進むにつれて、得られたコードワードは次第により大きな量のデータにマップされる。
【０００５】
階層ベクトル量子化は、簡単なルックアップテーブル操作を用いて、各画像ブロックのコンテンツのおおざっぱな近似を考慮に入れている。最終的なコードワードはブロックの近似を表しており、したがって、近似されたブロックの一定の特性、たとえばブロックのアクティビティを記述する別の量に直接にマップすることができる。階層ベクトル量子化コードブック計画法は標準ベクトル量子化コードブック計画アルゴリズムに準拠しており、通例は、一度に１つのステージについてコードブックを計画することによって実行される。しかし、ディジタルデータ（詳細には画像データ）を効率的に処理する上でのいっそうの改善と、シリアルデータ伝送システムにおける伝送効率に悪い影響を及ぼさずに、改善されたディジタル・フィルタリングを可能にする必要性が残っている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
したがって、上に検討したように、コスト効率がよく、かつ柔軟にプログラムできるやり方で、大量のディジタル信号データをフィルタリングする問題を解決する技法が要望されている。そういうわけで、改良された処理方法によって、以上およびその他の短所と効率の悪さが解決されれば望ましいであろう。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、データ単位で構成された入力データを受け取るステップと、少なくとも２つのステージのルックアップテーブルをオーバラップするやり方でデータ単位に適用して、各データ単位ごとにコードインデックスを生成するステップを含む、データをフィルタリングする方法に関するものである。このコードインデックスは、そのあと、フィルタ・ルックアップテーブルにマップされて、処理されたデータ単位が出力される。
【０００８】
より詳細に述べると、本発明は、データ単位で構成された入力を受け取るステップと、データ単位をペアとして第１ステージのルックアップテーブルに適用して、ペアの第１ステージ結果を生成するステップを含む、データをフィルタリングする方法に関するものである。この後に、前記ペアの第１ステージ結果をオーバラップするペアに再グループ化し、前記オーバラップするペアを第２ステージのルックアップテーブルに適用して、各データ単位ごとにコードインデックスを生成するステップが続く。このコードインデックスは、そのあと、フィルタ・ルックアップテーブルにマップされ、処理されたデータ単位が出力される。
【０００９】
【発明の実施の形態】
ベクトル量子化（ＶＱ）は、ビデオ、画像、または他のディジタルデータを送信または保存のため圧縮する周知の技術である。画像ベクトル量子化（ＶＱ）によって、ｎ×ｍ画素のブロックが単一「コードワード」にマップされる。コードワードは、その後、送信されて、ブロックを復元するため使用される。一般に、利用可能なコードワードより多くのブロックの組合せがあり、幾つかの入力ブロックを単一コードワードにマップすることができる（それゆえ、用語「量子化」が使用される）。コードワードは集まって「コードブック」を構成し、各コードワードがｎ×ｍ画素の１ブロックに直接にマップされている。明かに、一定の数のコードワードの場合、ブロックのサイズが大きければ大きいほど、マッピングと復元の質は低下する。
【００１０】
ベクトル量子化は、その外に、それぞれＮビットをもつＫ個の記号を単一のＢビットコードワードへ割り当てる（Ｂ＜ＮＫ）技法として説明できる。例えば、８つの８ビット入力ストリングを１２ビットコードワードへ割り当てることができる。したがって、この例の場合、単に１６入力記号の４０９６（２12）の最も代表的なブロックを表すには十分なコードワードが存在するであろう。ベクトルコード化によって生成されるコードワードは、通例、保存されるか、または別の記憶場所または装置へ送信され、後でＫ記号にデコードされる、すなわちマップされ戻される。ベクトル量子化の短所は、コードブックの計画（非常に複雑であるが、オフラインで実行できる）と、ブロック突合せ探索である（オンラインで実行しなければならないので、システムの応答が遅い。）。
【００１１】
階層ベクトル量子化（ＨＶＱ: hierarchical vector quantization）は、ベクトル量子化に伴うブロック突合せ探索の短所を克服する。階層ベクトル量子化においては、探索は一度に２つのサンプルについて行われる。したがって、ルックアップテーブル(LUKと略す)を直接に使用できる。図１は、ルックアップテーブル１０３によって、２つのｎビット記号１００と１０１をＢビットコードワード１０２にマップする処理を示す。復元、すなわちコードワード１０２を記号２００と２０１にマップすることは、図２に示すように、別のルックアップテーブル２０２によって行われる。この技法は、図３に示すように再帰的なやり方で用いられる。この例は、図３に示すように、２次元解（一次元解とは異なる）であり、したがって画像データを扱う時に好ましい手法であることに留意されたい。２次元解によって、われわれは、データ縮小／量子化が垂直方向縮小と水平方向縮小を交互に行うことを意味する。最初の初期レベル３００では、ボックス３０２で示すように、水平ペアにグループ分けされた原画素３０１がある。第２レベル３０３に示すように、各ペアの画像画素３０１は、コードワード１０２にマップされ、２の除数によってサンプルの数が減少している。この第２レベル３０３において、処理が繰返される。コードワードは、輪郭ボックス３０４で示すように、前のレベルにおいて使用された方向に対し直角の方向にグループ分けすることが好ましい。この例の場合、それは輪郭ボックス３０４を垂直に配列することを意味する。第３レベル３０５および第４レベル３０６において、処理が繰返されるにつれて、その結果として得られたコードワードは、事実上、画素データの次第により大きなブロックのマップである。ここでは、４つのレベルを示したが、必要なレベルの数は望んだ量子化の量とデータ圧縮の量によって決まる。
【００１２】
図４は、それぞれＢ0ビットの８つのサンプルベクトルを１つのＢビットコード化データにベクトル量子化する階層ベクトル量子化システムの図解を示す。図４には、ルックアップテーブルの３つの層、すなわち層４００、層４０１、層４０２が示されている。各ルックアップテーブルは２つのＢnビット入力データサンプルを受け取り、１つのＢn+1ビットのナンバー結果（number result）を出力する。原ベクトルはペアのサンプルに分けられて、第１層４００のルックアップテーブルに送り込まれる。各サンプルはＢ0ビットを有するので、第１層のルックアップテーブルはそれぞれ、Ｂ1ビットの２2B0エントリを収容しなければならない。原ベクトルに４つのペアのサンプルが存在したので、第１層４００の出力は４つのＢ1ビットサンプルのベクトルである。簡単に言えば、ナンバー（numbers）の数は半分に減った。Ｂ1ビットナンバーは２つのペアにグループ分けされて、それぞれＢ2ビットの２2B1エントリを収容するルックアップテーブルが入っている第２ステージ４０１に送り込まれる。最後に、第２ステージ４０１からＢ2ビットの２つのナンバーが出力される。このペアはそれぞれＢ3ビットの２2B2エントリを収容する最後のルックアップテーブルが入っている第３ステージ４０２に送り込まれ、Ｂ3＝Ｂビットの１つのナンバーが出力される。一般に、あるステージのすべてのルックアップテーブルは同一であるが、異なるステージのルックアップテーブルとは違うコンテンツを有している。含まれるすべてのルックアップテーブルをフィルするために使われるデータは、一般に、階層ベクトル量子化のコードブック計画によって見つけられる。この分野の専門家は、そのような階層ベクトル量子化のコードブック計画（とルックアップテーブル計画）を十分に理解している。第１ステージのルックアップテーブルは、そのほかに、古典的なベクトル量子化設計技法（その例はＬＢＧ(Linde-Buzo-Gray)アルゴリズム）を用いて計画することができる。論文“Vector Quantization and Signal Compression”（by A. Gersho and R. Gray, Kluwer published by Academic, 1992） は、種々のベクトル量子化システムの計画技法に関する一般的な参照文献として役に立つ。階層ベクトル量子化設計の次に続くステージは、さらに、アルゴリズムたとえばLBGを使用して、前に量子化された有限の入力データをさらに量子化し、より高次元（より大きなベクトル）にすることができる。
【００１３】
最後のステージにおいて１つのＢビットサンプルが出力されるまで、２Kのサンプルのベクトルが一連のＫルックアップテーブル・ステージへ階層的に提出されるＫステージについて、階層ベクトル量子化を一般化することができる。さらに、画像処理のため、階層ベクトル量子化を２次元のケースに拡張することができる。その場合、サンプルは水平方向と垂直方向に交互にペアにグループ分けすることができる。図３に、８画素の画像ブロックに適用された３ステージの階層ベクトル量子化の場合について、上記の順序の図解を示して、検討した。
【００１４】
ここに提供する典型的な方法論は、結果として圧縮されたデータを提供するのとは対照的に、オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ: overlapping ＨＶＱ）をデータに適用してフィルタされた結果を提供することである。本発明を使用すれば、データの量は減少しない、それどころか、データの量は同じままであり、すなわち本質的に同じである。図５は、このことを多少単純化して示す。層５０１に示すように、１０個のサンプルすなわちデータ単位５００のデータのサンプル列に適用された階層ベクトル量子化は、５つの結果 C0、C1、C2、C3、および C4が生じる。しかし、同じ量のデータ単位にオーバラップ階層ベクトル量子化を適用すると、層５０３に示すように、その結果は、C0、C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、およびC8である。
【００１５】
図６に、オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システムを示す。図１に示したシステムによってわかるように、３つのステージのルックアップテーブル６００、６０１、６０２が存在する。また、図４に示した階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）システムを図６のオーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システムと対比すると、各ステージに同じ数の入力と出力ビット（すなわち、単位）が存在することは同じである。ＯＨＶＱとＨＶＱの主な相違点は、ＯＨＶＱのケースでは、同じ対応する数の入力サンプル（すなわち、入力単位）が出力として維持されることである。しかし、この場合、出力単位は入力サンプルの近傍（neighborhood）を表している。そのように、ＨＶＱからＯＨＶＱを作るため、各ステージにおいてナンバーをオーバラップするペアにグループ分けすることによって、ＨＶＱシステムは修正される。図６のステージ６００と６０１において、すべての出力ナンバー／サンプルは次のステージの２つの異なるルックアップテーブルに接続される。例外はステージ６００からの最初と最後の出力である。図６に示した例では、このデータはまさにステージ６０１を素通りする（必要なステージ遅延時間で）。代案として、最初と最後の出力を一緒にペアにして、追加のルックアップテーブルへの入力にすることができる。ＯＨＶＱシステムの場合、図６に示すように、それらの余分な接続は各ステージごとにサンプルの数を維持する冗長を生じさせる。そのほかの点では、計画はＨＶＱテーブルを計画する時に用いたものと同じである。最後のステージ６０２は入力単位の近傍を反映するコードインデックスを生成する。ＨＶＱシステムの場合、さらに多くのステージはデータの量を減らすのに対し、ＯＨＶＱシステムの場合、さらに多くのステージはオーバラップの量を増やす。より大きなオーバラップは、生成されるコードインデックスに反映される近傍情報のサイズを広げる。
【００１６】
ＨＶＱの場合、最後のコードワードすなわちコードインデックスは原入力ベクトルに近いベクトルを表す。１ベクトルにつき１つのコードワードが存在する。ＯＨＶＱシステムの場合、各コードワードがベクトルを表す。各コードワードごとのベクトルはオーバラップしており、本質的に、得られた各コードワードすなわちコードインデックスは、原信号シーケンスにおける領域の近似すなわち近傍（neighborhood）を表す。もし、Ｂビットのコードワード出力が存在すれば、２NBの可能な入力の組合せの全母集団を表す２Bのコードワードが存在する。したがって、各コードワードは代表的なベクトルと対応するように設定される。この代表的なベクトルは入力データのよい近似であり、必要ならば代わりに使用できる。
【００１７】
本発明は、ルックアップテーブルをベースとする信号処理装置を具体化することに向けられている。次に図７について説明する。図７は、入力サンプル７００がＫ個のテーブルＴ0〜Ｔk-1のステージ ７０１へ送られる本発明の実施例を示す。ステージ７０１の各テーブルＴnは簡単なルックアップテーブルである。これは、各クロック信号で、データのあるサンプルが入力され、別のサンプルが出力されるクロック動作型システムとみなすことができる。要素Ｚ-n７０３は遅延を表す。すなわち、データはｎクロックサイクル前にそこで使用されたデータから検索しなければならない。この遅延はデータが図７のステージ７０１の間に混ぜ合わさる原因となる。最後のテーブルＴk-1の後に、もう１つのルックアップテーブルＦ７０２がある。テーブルＦ７０２は、テーブルＴk-1によって出力されたコードワードを一対一で信号サンプルにマップする。このように、テーブルＦ７０２はＴｋ−１によって生成されたコードワードに対しフィルタとして作用する。
【００１８】
テーブルＴk-1とテーブルＦ７０２は相互に直接接続されているので、Ｔk-1内のコードワードは余分であり、除去して、テーブルＦ７０２の対応するコンテンツによって直接置き換えることができることは、この分野の専門家に理解されるであろう。
【００１９】
本発明の好ましい実施例において、ルックアップテーブルＴ0７０１のエントリは階層ベクトル量子化法に従って計画される。階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）計画では、ルックアップテーブルのコンテンツは、すべてのステージＢnで使用されるビット数で示されたデータサイズすなわちデータ単位の一組の実際の制約と、入力データとに基づいて計画される。今までどおり、ＨＶＱ計画に従って、すべてのステージの各出力コードワードは復元ベクトルに対応付けられる。この復元ベクトルは、Ｎ＝２kのサイズを有するであろう。ここで、Ｋはルックアップテーブルの数である。各コードワードが入力ベクトルの近似にマップすることは、VQの分野の専門家に理解されるであろう。しかし、オーバラップ階層ベクトル量子化の場合は、各入力サンプルが出力コードワードを生成し、前記コードワードが前記入力サンプル７００の空間的近傍に近いベクトルにマップする。
【００２０】
本発明はオーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）に基づいている。テーブルＦ７０２の論理は次の通りである。もしコードワードを代表的なベクトルにマップすることができれば、前記ベクトルを検索して、それらをオンザフライで処理し、処理されたデータの出力を生成することができる。その場合、処理されたデータはコードブック内の利用可能なベクトルのスペクトルによって制限される。しかし、ベクトルをオンザフライで処理する、すなわちフィルタリングする代わりに、有限の数の上記ベクトルが存在するので、ベクトルをオフラインで処理し（たとえば、好ましい実施例のＬＢＧを使用して）、得られた出力ナンバーをテーブルＦ７０２に事前に保存することができる。したがって、テーブルＦ７０２は、コードワードインデックスを出力ナンバーに直接にマップすることによって、あたかも代表的なベクトルにフィルタが適用されたかのように、フィルタとして作用する。
【００２１】
本発明の好ましい実施例においては、テーブルＦ７０２のコンテンツは、一組の代表的なベクトルに適用される線形空間フィルタリング操作を表す。空間フィルタの例はベクトルのエントリの加重和である。
【００２２】
本発明の別の好ましい実施例においては、テーブルＦ７０２のコンテンツは、一組の代表的なベクトルに適用される非線形空間フィルタリング操作を表す。非線形空間フィルタの例は、（ａ）決められたサンプル（例えば、中央サンプル）の値から一定の値の距離内に入るベクトルのエントリの加重和（重み付けされた和）；（ｂ）全ベクトルエントリのダイナミックレンジ（動的範囲：＝最大値−最小値）；（ｃ）ベクトルの分散すなわち標準偏差：（ｄ）ベクトルエントリのその他の統計的測度があり、それらに限定されない。
【００２３】
本発明の別の好ましい実施例においては、テーブルＦ７０２のコンテンツは、一定の規則に係る代表的なベクトルの分類を表す。一般的なドキュメント画像内の分類ラベルの例は、ほんの少し挙げれば、エッジ、図形、背景、ピクチャ、テクスチャである。
【００２４】
以上のほとんどの説明はわかり易くするため一次元のシステムおよび信号に集中して行われたこと、したがってより高次元のシステムおよび信号への拡張は自明であることはこの分野の専門家に理解されるであろう。本発明の好ましい実施例においては、入力データは画像画素の二次元集合である。したがって、本発明の好ましい実施例、提案したオーバラップ階層ベクトル量子化ルックアップテーブルの結合は、図３に示した二次元階層ベクトル量子化設計に従う。具体的に言えば、図７の図解は図８に示した図解で置き換えられる。ここで、ラベルＺV-nとＺH-nは、それぞれ、ｎサンプルの垂直方向および水平方向の遅延を表す。各ステージのルックアップテーブルは、１つは水平方向用に、他の１つは垂直方向用に、ペアとして配置される。図８の遅延演算子の順序は、ＺH-1、ＺV-1、ＺH-2、ＺV-2、ＺH-4、ＺV-4、ＺH-8、ＺV-8、等である。
【００２５】
本発明において、ルックアップテーブルをベースとするフィルタはその実施の点からみて総称であることは、この分野の専門家は理解されるであろう。図７および図８の図解はフィルタの適用とは関係がない。重要なことは、アプリケーションによって、ルックアップテーブルＦ７０２のコンテンツを変えることが可能なことである。そこで、本発明のさらに別の実施例に従って、フィルタ操作の時にルックアップテーブルＦ７０２のコンテンツを切り替える手段が用意されている。このため、テーブルＦ７０２は、ルックアップテーブルのエントリが保存されるメモリ内の位置に対するポインタとみなすことができる。異なるフィルタ操作のため幾つかのルックアップテーブルのエントリを異なるメモリ記憶場所に保存する場合は、切替え機構が別のメモリ内の位置へポインタを簡単に切り替えることができる。
【００２６】
本発明が、単一装置を使用して複数の画像処理アルゴリズムを実施できる点で融通性があるばかりでなく、実施の点からみて効率がよいことを理解すべきである。簡単な一組のテーブルを用いて、ブロック／ベクトルの統計的分析のような複雑な操作を行うことができる。それにより、一連の画像処理アルゴリズムを経済的に実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】コードワード生成のブロック図である。
【図２】コードワードデコーディングのブロック図である。
【図３】二次元のデータ縮小を示す図である。
【図４】３層の階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）システムを示す図である。
【図５】階層ベクトル量子化（ＨＶＱ）と、オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）との比較を示す図である。
【図６】３層オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システムを示す図である。
【図７】一次元オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システムのブロック図である。
【図８】二次元オーバラップ階層ベクトル量子化（ＯＨＶＱ）システムのブロック図である。
【符号の説明】
１００、１０１  ｎビット入力記号
１０２  Ｂビットコードワード
１０３  ルックアップテーブル
２００、２０１  Ｎビット出力記号
２０２  別のルックアップテーブル
３００  第１レベル
３０１  原画素
３０２  ボックス
３０３  第２レベル
３０４  輪郭ボックス
３０５  第３レベル
３０６  第４レベル
４０２  層
５００  データ単位
５０１  層
５０２  データ単位
５０３  層
６０２  ルックアップテーブルのステージ
７００  入力サンプル
７０１  テーブルＴ0〜Ｔk-1のステージ
７０２  別のルックアップテーブルＦ
７０３  要素Ｚ-n
【図１】
0004673524.tif 000002
【図２】
0004673524.tif 000003
【図３】
0004673524.tif 000004
【図４】
0004673524.tif 000005
【図５】
0004673524.tif 000006
【図６】
0004673524.tif 000007
【図７】
0004673524.tif 000008
【図８】
0004673524.tif 000009