(57)【要約】【解決手段】  データソース、特に、映像、静止画像又は音声ソースにより生成された複数のビットシンボルの処理方法であって、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンをデータソースから構成する構成工程と、各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、統計モデルを用いてビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化工程を備え、統計モデルは、データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいている。
2006505210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データソース、特に、映像、静止画像又は音声ソースにより生成された複数のビットシンボルの処理方法であって、
前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、
前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、
統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する工程とを備え、
前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいていることを特徴とする処理方法。
【請求項２】
前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列の符号化は、エントロピー符号器により行われることを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
【請求項３】
前記エントロピー符号器として、算術符号器を使用することを特徴とする請求項２に記載の処理方法。
【請求項４】
前記ラプラス確率分布関数は、
【数１】
2006505210.tif 000034
により規定され、
σは、前記ラプラス確率分布関数の標準偏差であることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の処理方法。
【請求項５】
各ビットプレーンシンボルへの確率割当は、前記ラプラス確率分布関数に基づいて決定され、前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する前記統計モデルの決定に使用されることを特徴とする請求項４に記載の処理方法。
【請求項６】
前記ビットプレーンシンボルへの確率割当は、
【数２】
2006505210.tif 000035
により規定され、
Pjは、前記ビットプレーンシンボルへの確率割当であり、jは前記ビットプレーンであることを特徴とする請求項５に記載の処理方法。
【請求項７】
各ビットプレーンシンボルへの確率割当は、先に符号化された複数のビットプレーンシンボルに基づいて決定されることを特徴とする請求項４に記載の処理方法。
【請求項８】
前記ビットプレーンシンボルへの確率割当は、
【数３】
2006505210.tif 000036
により規定され、
Pjは、現在のビットプレーンシンボルへの確率割当であり、
jは前記ビットプレーンであり、
Naは先のビットプレーン終了まで符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
Nは現在のビットプレーンまで符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
PjNaはNa個のビットプレーンシンボルの観察後におけるPjの推定であり、
PjMLは現在のビットプレーンに対するPjの最尤推定であり、
【数４】
2006505210.tif 000037
により規定され、
bi,jは前記ビットプレーンシンボルであることを特徴とする請求項７に記載の処理方法。
【請求項９】
Na個のビットプレーンシンボルの観察後におけるPj推定であるPjNaは、
【数５】
2006505210.tif 000038
により更新され、
Pj+1Naは、前記先のビットプレーンからのPjの推定であることを特徴とする請求項８に記載の処理方法。
【請求項１０】
前記構成された複数のビットプレーンから、最適ビットプレーンを決定する最適ビットプレーン決定工程と、
前記最適ビットプレーンとの関係に基づいて、各ビットプレーンへの確率割当を決定する確率割当決定工程と、
を更に備え、
前記ビットプレーンへの確率割当は、前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する前記統計モデルとして使用されることを特徴とする請求項４に記載の処理方法。
【請求項１１】
前記最適ビットプレーンは、
【数６】
2006505210.tif 000039
を最もよく満たす整数を決定することにより決定され、
Ｌは前記最適ビットプレーンを表す前記整数であり、
φは（５１／２−１）／２であり、
θは
【数７】
2006505210.tif 000040
として規定されることを特徴とする請求項１０に記載の処理方法。
【請求項１２】
前記ビットプレーンへの確率割当は、
【数８】
2006505210.tif 000041
により決定され、
QjLはj番目のビットプレーンへの確率割当であることを特徴とする請求項１１に記載の処理方法。
【請求項１３】
前記ビットプレーンへの確率割当は、
【数９】
2006505210.tif 000042
により決定され、
QjLはj番目のビットプレーンへの確率割当であることを特徴とする請求項１１に記載の処理方法。
【請求項１４】
前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を、更なる統計モデルを用いて復号して、更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成する復号工程と、
前記複数のビットプレーンシンボルを備える複数のビットプレーンを、前記更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を用いて再構成する再構成工程とを更に備え、
前記更なる統計モデルは、前記再構成された複数のビットプレーンの前記複数のビットプレーンシンボルを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいていることを特徴とする請求項６又は８に記載の処理方法。
【請求項１５】
前記データソースは前記複数のビットプレーンから
【数１０】
2006505210.tif 000043
により再構成され、
xiハットは前記再構成されたデータソースであり、
siはxiハットの記号シンボルであり、
bi, jは前記ビットプレーンシンボルであり、
Tは前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列が終了したときの前記ビットプレーンであることを特徴とする請求項１４に記載の処理方法。
【請求項１６】
前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を、更なる統計モデルを用いて復号して、更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成する復号工程と、
前記複数のビットプレーンシンボルを備える複数のビットプレーンを、前記更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を用いて再構成する再構成工程とを更に備え、
前記更なる統計モデルは、前記再構成された複数のビットプレーンの前記複数のビットプレーンを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいていることを特徴とする請求項１２又は１３に記載の処理方法。
【請求項１７】
前記データソースは前記複数のビットプレーンから
【数１１】
2006505210.tif 000044
により再構成され、
xiハットは前記再構成されたデータソースであり、
siはxiハットの記号シンボルであり、
bi, jは前記ビットプレーンシンボルであり、
Tは前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列が終了したときの前記ビットプレーンであることを特徴とする請求項１６に記載の処理方法。
【請求項１８】
データソース、特に、映像、静止画像又は音声ソースにより生成された複数のビットシンボルの処理装置であって、
複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備えた複数のビットプレーンを前記データソースから構成し、かつ前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するビットプレーン構成ユニットと、
前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づく統計情報を提供する統計モデルユニットと、
前記統計モデルユニットにより提供された統計情報に基づき前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化ユニットと、
を備えることを特徴とする処理装置。
【請求項１９】
データソースによる複数のビットシンボルの処理方法をコンピュータに実施させるプログラムが記録されているコンピュータ読取可能媒体であって、
前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、
前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、
統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化工程とを備え、
前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいていることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【請求項２０】
データソースにより生成された複数のビットシンボルの処理方法をコンピュータに実施させるコンピュータプログラム要素であって、
前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、
前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、
統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化工程とを備え、
前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいており、前記データソースはラプラス確率分布関数の形式をとっていることを特徴とするコンピュータプログラム要素。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
映像、画像、及び音声処理において、エンベデッド符号化（embedded coding）が大きな話題となっている。これは、エンベデッド符号化によって、所定の目標ビットレートに合う任意の点で、符号器が符号化処理を終了することができるからである。更に、復号器はビットストリームを任意の点で切り捨てることができる。それでもまだ、適度に良好な品質で復号された映像、画像又は音声を得ることができる。言い換えると、理想的なエンベデッド符号化システムは、レートひずみ最適切り捨てビットストリームを提供し、それをFGS（Fine Granularity Scalability）とともにシステムを構築するための理想的な符号化ツールにすることができる。
【０００２】
エンベデッド符号化システムを実施するためによく知られている方法は、シーケンシャルビットプレーン符号化（BPC）による方法であり、その簡易さにより知られている。BPCでは、データソースからの複数の入力データベクトルは、複数のビットプレーンで表される。そして、その複数のビットプレーンは、入力データベクトルの最上位ビット（MSB）を示す最上位ビットプレーンから、入力データベクトルの最下位ビット（LSB）を示す最下位ビットプレーンまで、順次符号化される。その構造の簡易性に加えて、このような入力データベクトルのＭＳＢからＬＳＢまでの符号化シークエンスは、非特許文献１に開示されるようなエンベデッド符号化工程の原理を満たしている。ここで、映像／画像／音声データの品質に最も影響を与えるビットが最初に符号化される。
【０００３】
【非特許文献１】J. Li and S. Lie著, 「レートひずみ最適化を伴う組み込み静止画像コーダ(an embedded still image coder with rate-distortion optimization)」, IEEE Trans. on Image Processing, vol. 9, pp. 1158-1170, Jul. 2000
【非特許文献２】J. Rissanen, 「統計的調査における確率の複雑性(Stochastic Complexity in Statistical Inquiry)」, ロンドン, U.K.: World Scientific, 1989
【非特許文献３】M. J. Weinberger他著, 「LOCO-I 画像化逆圧縮アルゴリズム：原理及びJPEG-LSへの標準化 (The LOCO-I lossless image compression algorithm: principle and standardization into JPEG-LS)」, IEEE Trans. Image Processing, vol. 9, pp. 1309-1324, Aug. 2000
【非特許文献４】G. G. Langdon and J. Rissanen著, 「簡単で一般的なバイナリソースコード (A simple general binary source code)」, IEEE Trans. Information Theory, vol. 28, pp. 800-803, 1982
【非特許文献５】D. Taubman and A. Zakhor著, 「映像の多レート3-Dサブバンド符号化 (Multirate 3-D subband coding of video)」, IEEE Trans. Image Processing, vol. 3, pp. 572-588, Sept. 1994
【非特許文献６】E. Ordentlich他著, 「ウェーブレット係数の組み込み符号化に対する複雑性の低いモデルリングアプローチ (A low-complexity modelig approach for embedded coding of wavelet coefficients)」, HP Labs Tech. Reports, HPL-97-150, 1997
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、レートひずみ曲線の最適値を与えるビットプレーン符号化の実施は非常に複雑であり、高度な計算資源を必要とする。これは、一般的なデータソースに対して、データサンプル間だけでなく、ビットプレーン間にも統計的な依存関係があるからである。このような依存関係を捉えるためには、エントロピー符号器は多数のエントリを備えた度数表を採用しなければならないが、これにより、エントロピー符号器の複雑性が増すだけでなく、モデリングコスト（非特許文献２）がかかる可能性があり、最終的には符号化特性を悪化させてしまう。従って、最も実用的なビットプレーン符号化の実施においては、通常、計算の複雑性を減らすための妥協方法が採用されている。これが残念ながら特性の悪化を起こしてしまう。
【０００５】
それゆえ、レートひずみ曲線の最適値を与え、かつ計算の複雑性が低いながらも、特性の悪化が実質的に起きないようなビットプレーン符号化処理を有することが望ましい。
【０００６】
本発明の課題は、計算の複雑性が低いが、上述したいずれのシステムにも匹敵する特性を有するエンベデッド符号化スキームを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題は、特許請求の範囲における独立項の特徴により達成される。付加的な特徴は、従属項に起因する。
【０００８】
本発明は、データソース、特に、映像、静止画像又は音声ソースにより生成された複数のビットシンボルの処理方法であって、前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化工程とを備え、前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数（Laplacian probability distribution function）の統計特性に基づいていることを特徴とする処理方法に関する。
【０００９】
複数の入力データベクトルを備えるデータソースにより生成された複数のビットシンボルは、まず、複数のビットプレーンが形成されるように配列される。各ビットプレーンは、データソースの各ビットシンボルに対応する複数のビットプレーンシンボルを備えている。
【００１０】
データソースは、更なる処理のための捕捉手段により捕捉可能な、任意の種類のデータ信号を参照してもよい。具体的には、本明細書におけるデータソースは、更なる処理のためのビデオレコーダ、カメラ、マイクによりそれぞれ捕捉可能な、映像、静止画像又は音声ソースに関するものである。
【００１１】
ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するために、特定の手法に従って、ビットプレーンシンボルのすべてが、ビットプレーン、好ましくは、入力データベクトルのＭＳＢを含むビットプレーンからスキャンされ、複数のビットプレーンシンボルが選択される。次に、スキャン処理により生成されたビットプレーンシンボルのバイナリ列が、統計モデルを用いて符号化される。統計モデルは、データソース、特に映像／画像／音声ソースにおけるラプラス確率分布関数（pdf）の統計特性に基づいて生成される。
【００１２】
ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化するためにラプラス確率分布関数の統計特性に基づく統計モデルを用いる利点は、この種の統計モデルに基づく符号化処理での計算の複雑性が非常に低いことである。統計モデルが一般の確率分布関数に基づく場合には、非常に大きな確率表が符号器内に保持される必要がある。これは、計算資源や記憶容量が限られているアプリケーションには不向きである。この問題を解消するために、技術の現状によれば、ほとんどのBPCスキームは、非常にゆがんだ分布を有する複数のビットプレーンシンボルの限定された部分集合をエントロピー符号化するのみである。その結果、符号化の効率が実質的に失われることになる。
【００１３】
本発明に係るデータソースのラプラス確率分布関数の統計特性を生かすことにより、このような大きな確率表の必要はなくなる。その結果、計算の複雑性が実質的に減少し、しかも品質を損なうことはほとんどない。
【００１４】
本発明に係る符号化方法はエントロピー符号化処理を用いており、これは複数の統計モデルに基づくデータ圧縮方法の形式をとっている。好ましくは、スキャン処理により生成されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化するエントロピー符号器として、算術符号器が用いられる。
【００１５】
算術符号化、即ち、エントロピー符号化処理が好ましい。良好な圧縮比を与えるからである。
【００１６】
ラプラス確率分布関数は次式を用いて規定することができる。
【００１７】
【数１】
2006505210.tif 000003
【００１８】
但し、σは、ラプラス確率分布関数の標準偏差、又は分布パラメータである。
【００１９】
本発明の実施形態によれば、上式のラプラス確率分布関数は、各ビットプレーンシンボルへの確率割当（probability assignment）を決定するのに用いられる。次いで、決定された確率割当は、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する統計モデルの決定に使用される。
【００２０】
具体的には、ビットプレーンシンボルへの確率割当は、次式により規定される。
【００２１】
【数２】
2006505210.tif 000004
【００２２】
但し、Pjは、ビットプレーンシンボルへの確率割当であり、jはビットプレーンを表す。
【００２３】
上述の確率割当式は、ラプラス確率分布関数より求められ、各ビットプレーンシンボルの確率を決定するのに用いられる。このようなデータソースの確率又は統計情報は、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号器、特に算術符号器により後で用いられる。
【００２４】
ラプラス確率分布関数の統計特性によって、各ビットプレーンの確率分布を決定する複雑度が大いに減じられる。
【００２５】
標準偏差σが知られていない他の実施形態では、先の複数のビットプレーンシンボルを符号化することにより得られる認識に基づいて、各ビットプレーンシンボルへの確率割当を決定する。
【００２６】
このような適応処理は、データソースにおける統計特性の認識がない場合、又はデータソースが固定されていない場合の実際的な用途において有用である。このような場合、データソースの統計特性は先に符号化された複数のビットプレーンシンボルから得られる情報に基づいて決定される。
【００２７】
具体的には、本実施形態における各ビットプレーンシンボルへの確率割当は次式により与えられる。
【００２８】
【数３】
2006505210.tif 000005
【００２９】
但し、Pjは、現在ビットプレーンシンボルへの確率割当であり、
Naは先のビットプレーン終了まで符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
Nは現在のビットプレーンにおいて符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
PjNaはNa個のビットプレーンシンボルの観察後におけるPjの推定であり、
PjMLは現在のビットプレーンに対するPjの最尤推定であり、
【００３０】
【数４】
2006505210.tif 000006
【００３１】
により規定され、
bi, jは前記ビットプレーンシンボルである。
【００３２】
好ましくは、先に符号化されたビットプレーンからのPjの推定であるPjNaは、次式を用いて先のビットプレーンから更新することにより推定される。
【００３３】
【数５】
2006505210.tif 000007
【００３４】
但し、Pj+1Naは、前記先のビットプレーンからのPjの推定である。
【００３５】
本発明の他の実施形態では、データソースにより生成される複数のビットプレーンシンボルの処理方法は、符号化されるべき入力データベクトルから、最適ビットプレーン（レージープレーン：lazy planeと称する）を決定する最適ビットプレーン決定工程と、前記レージープレーンとの関係に基づいて、各ビットプレーンシンボルへの確率割当を決定する確率割当決定工程とを更に備え、ビットプレーンシンボルへの確率割当は、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する統計モデルとして使用される。
【００３６】
本実施形態では、各ビットプレーンシンボルへの確率割当が、レージープレーンとの関係により明白に決定されるため、符号化処理における計算の複雑性が更に軽減される。
【００３７】
先ず、レージープレーンを複数のビットプレーンから選択する。レージープレーンは、次の不等式を満たす整数Lにより表される。
【００３８】
【数６】
2006505210.tif 000008
【００３９】
但し、φは（５１／２−１）／２で規定され、
θは
【００４０】
【数７】
2006505210.tif 000009
【００４１】
として規定される。
【００４２】
上述の決定規則により、分布パラメータσのサポートがばらばらの領域に実際に区分される。区分された各領域に対応するレージープレーンは上記不等式を満たすように特定される。
【００４３】
本発明に従ってレージープレーンを決定した後、各ビットプレーンへの確率割当が決定される。各ビットプレーンへの確率割当は、次式で与えられる最適ビットプレーンに対する関係に基づいている。
【００４４】
【数８】
2006505210.tif 000010
【００４５】
但し、QjLはj番目のビットプレーンへの確率割当である。
【００４６】
或いは、データソースの複数の入力データベクトルの長さ及び絶対和が知られている場合、レージープレーンは次式を用いて決定してもよい。
【００４７】
L＝min｛L∈Z｜２L+1N≧A｝
但し、Nは入力データベクトルの長さであり、
Aは入力データベクトルの絶対和である。
【００４８】
最適ビットプレーンの決定は、Lの次数範囲を負の整数にまで広げるために、非特許文献３に開示されるようなアルゴリズムをわずかに変更することにより実施してもよい。
【００４９】
他の代替実施形態においては、レージープレーンに対する関係に基づく各ビットプレーンへの確率割当は、次式を用いて決定されてよい。
【００５０】
【数９】
2006505210.tif 000011
【００５１】
本実施形態では、符号器は非特許文献４に開示されるスキューコーダ（skew coder）を用いて実施することができる。
【００５２】
上述のように、前記二つの代替実施形態は、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する計算の複雑性を更に減じるという利点を有している。
【００５３】
また、符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を処理してデータソースを表す出力データを生成する方法が提供される。この処理方法は、符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を復号して、更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成し、当該複数のビットプレーンシンボルを備える複数のビットプレーンを再構成可能とする工程を備えている。複数のビットプレーンは、更なる統計モデルにより割り当てられた確率で再構成される。よって、複数の入力データベクトルを表す出力データを再構成することができる。更なる統計モデルは、複数のビットプレーンシンボルを特徴づけるラプラス確率分布関数に基づいている。
【００５４】
ビットプレーンシンボルのバイナリ列の復号処理から生成される統計モデルは、符号化処理で用いられる統計モデルと同一である。言い換えれば、符号化処理で統計モデルを形成するために用いられる確率割当Pj又はQjLは、復号処理において再生成される。
【００５５】
よって複数のビットプレーンは、符号化処理で使われたものと同一の統計モデルを用いて再構成される。その結果得られる、再構成された出力データは、ビットプレーンシンボルの符号化されたバイナリ列が復号器により停止されるビットプレーンまで、本来のデータソースと全く同一となる。
【００５６】
さらに、ソースベクトルの再構成における最適二乗平均誤差（MSE）が、その統計モデルにより割り当てられた確率で発生する。具体的には、確率割当Ｐｊは、符号化処理における統計モデルを形成するのに用いられる。前記データソースは次式を用いて再構成される。
【００５７】
【数１０】
2006505210.tif 000012
【００５８】
但し、xiハットは前記再構成されたデータソースであり、
siはxiハットの記号（sign）シンボルであり、
Ｔは符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列が終了した場合の前記ビットプレーンである。
【００５９】
同様に、確率割当QjLは、符号化処理における統計モデルを形成するのに用いられる。前記データソースは次式を用いて再構成される。
【００６０】
【数１１】
2006505210.tif 000013
【００６１】
以上からわかるように、第２の和
【００６２】
【数１２】
2006505210.tif 000014
【００６３】
は、再生成されたデータソースの品質向上に用いられ、これは所望の品質が一度達成されれば中止することができる。
【００６４】
本発明における記載の実施形態は、処理方法だけでなく、装置、コンピュータ読取可能媒体、並びにコンピュータプログラム要素にも適用される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６５】
図１は、映像／画像／音声符号化システム１００の一般的構造を示している。データソース、特に映像、静止画像又は音声ソースは捕捉部１０１により受信される。捕捉部１０１は、異なる種類のデータソースを捕らえるためのビデオレコーダ、カメラ、又はマイクであってよい。捕らえられたデータは、先ず、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１０２により、更なる処理のためにデジタル信号に変換される。
【００６６】
Ａ／Ｄ変換器で生成されたデータソースのビットシンボルは、符号器ユニット１０４及び復号器ユニット１０５を備えるビットプレーン符号化システム１０３（詳細は後述する）により受信される。符号器ユニット１０４はビットシンボルを符号化し、符号化された符号を、チャネルを介して復号器ユニット１０５へ送信する。
【００６７】
復号器ユニット１０５は、符号化されたシンボルを復号し、復号されたシンボルを、表示すべき出力部１０７、例えばデジタルテレビ又はデジタルカメラ、に送信する。出力部１０７がアナログ装置（例えばオーディオスピーカ）である場合には、復号されたシンボルをアナログ信号に変換した後に出力部１０７に出力するデジタル／アナログ（Ｄ／Ａ）変換器１０６を使用してもよい。
【００６８】
図２は、符号器ユニット１０４と復号器ユニット１０５を備えるビットプレーン符号化システム１０３の全体的構造を示している。符号器ユニット１０４は、ビットプレーン構成・スキャンユニット１１０と、第１統計モデル部１１１と、エントロピー符号器１１２とを更に備える。復号器ユニット１０５は、エントロピー復号器１２２と、第２統計モデル部１２１と、ビットプレーン再構成ユニット１２０とを更に備える。
【００６９】
符号化処理の初めに、複数のビットシンボル１３０がビットプレーン構成・スキャンユニット１１０により受信される。複数のビットシンボル１３０は、ｋ次の入力データベクトルに対する式（１）により表される複数の入力データベクトルを備える。
【００７０】
x＝｛x1, x2, ..., xk｝                              （１）
但し、xiは独立同一分布（i.i.d）したランダムソースのアルファベット
【００７１】
【数１３】
2006505210.tif 000015
【００７２】
である。
【００７３】
xiは式（２）として二進数形式で表すこともできる。
【００７４】
【数１４】
2006505210.tif 000016
【００７５】
（２）
但し、siは式（３）として表される記号（sign）シンボルであり、
【００７６】
【数１５】
2006505210.tif 000017
【００７７】
（３）
bi, jは振幅シンボルである。但しbi, j∈｛０，１｝。xiの二進表現もまた、整数Mが次の不等式を満たすときに正規化される。
【００７８】
２M-1≦max｛|xi|｝＜２M，    i＝１, ..., k              （４）
複数のビットシンボル１３０の各入力データベクトルがビットプレーン構成・スキャンユニット１１０により受信されると、入力データベクトルはその記号シンボルsiと、複数の振幅シンボルbi, jに分解される。複数の入力データベクトルの記号及び振幅シンボルは、複数のビットプレーンを形成するように配列され、各ビットプレーンは各入力データベクトルからの記号シンボルsi又は振幅シンボルbi, jを含む。一般に、入力データベクトルの最上位ビット（MSB）に対応する複数の振幅シンボルbi, jが第１ビットプレーンに配列され、第２MSBの振幅シンボルbi, jが第２ビットプレーンに配列される。以下同様である。また、複数の入力データベクトルの記号シンボルsiは、他の別のビットプレーンに配列される。複数のビットプレーンにおける記号及び振幅シンボルのすべてが、複数のビットプレーンシンボルとして参照される。
【００７９】
複数のビットプレーンが一度構成されると、そのビットプレーンに含まれるビットプレーンシンボルのすべてが、入力データベクトルのＭＳＢを含むビットプレーンからスキャンされる。スキャン処理は、ビットプレーンシンボル１３１のバイナリ列を形成する複数のビットプレーンシンボルを選択するための処理である。一つの考えられるスキャン処理は、次のステップに要約することができる。
【００８０】
１．入力データベクトルのMSBを含むビットプレーンj＝M−１からスキャンを開始する。
【００８１】
２．対応するすべての先のビットプレーンの振幅シンボルが「０」である複数の振幅シンボルbi, jを選択する。即ち、bi, M-1＝bi, M-2＝... ＝bi, j+1＝０。
【００８２】
３．振幅シンボルbi, jが１の場合に、記号シンボルsiも選択される。ステップ２及び３は、有意パス（significance pass）として知られる。
【００８３】
４．有意パスにおいて選択されない振幅シンボルbi, jを選択する。このステップは、詳細化パス（refinement pass）として知られる。
【００８４】
５．次のビットプレーンj−１に進む。
【００８５】
上記ステップは、特定の終了基準、例えば、予め規定されたビットレートに合う場合、又は予め規定されたレートひずみ抑制が達成されるまで繰り返される。
【００８６】
ビットプレーンシンボル１３１のバイナリ列が上記スキャン処理により一度生成されると、更にエントロピー符号器１１２において符号化又は圧縮される。データソース１３０の複数のビットプレーンシンボルの統計特性１３２は統計モデル１１１で用いられ、エントロピー符号器１１２におけるビットプレーンシンボル１３１のバイナリ列を符号化するために用いられる確率割当１３３が提供される。
【００８７】
エントロピー符号器１１２からの符号化データ１３４は、チャネルを介して送信され、エントロピー復号器１２２により後に受信され復号される。チャネルはインターネットネットワーク、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、又は無線通信ネットワークであってよい。
【００８８】
エントロピー復号器１２２は、符号化データ１３４を受信して、ビットプレーンシンボル１３５のバイナリ列へ復号する。理論的には、ビットプレーンシンボル１３５のバイナリ列は、ビットプレーンシンボル１３１のバイナリ列と同一である。
【００８９】
統計モデル１２１は複数のビットプレーン１３７の統計を用いて、確率割当１３６を生成する。これは確率割当１３３と同一であるため、ビットプレーンシンボルを正確に復号できる。そして、ビットプレーン再構成ユニット１２０は複数のビットプレーンシンボル１３５を用いて、複数のビットプレーンを再構成し、データソースの複数のビットシンボル１３０を表す出力データ１３８を生成する。
【００９０】
最適ＭＳＥ再構成を所望する場合、ビットプレーン再構成ユニット１２０は確率割当１３６も用いて、出力データ１３８を出力する。
【００９１】
一般的な確率分布関数を有するデータソースにおけるビットプレーンシンボル１３１のバイナリ列の最適圧縮を得るためには、複数のビットプレーンシンボルを符号化するエントロピーコーダ１１２が必要とするビットの数が−log2Pr(si, bi, M-1, ...)で与えられる。但し、確率Pr(si, bi, M-1, ...)は次式で表される。
【００９２】
Pr(si, bi, M-1, ..., bi, M-J)
＝ Pr(si)Pr(bi, M-1|si)...Pr(bi, M-j| si, bi, M-1, ..., bi, M-j+1)
（５）
但し、Pr(bi, M-j| si, bi, M-1, ..., bi, M-j+1)は、先に符号化した複数のビットプレーンに関するbi, M-jの条件付き確率とする。
【００９３】
実際に、このようなデータソースのビットプレーンシンボルのすべてを符号化するエントロピー符号器を使用するには、一般には、多数のエントリを備えた度数分布／確率表が必要である。高いビットレートで符号化するには、このような度数表に保持されるべきエントリの数は非常に多く、よって、特に計算及び記憶容量が限られたシステムでは実用的ではない。加えて、未知の分布を有するデータソースに対して適応するための設定を行うために、統計モデリングコスト（非特許文献２）がかかる可能性がある。したがって、実用的なシステムの大半では、簡易な手法が採用されており、非常にゆがんだ分布を有する複数のビットプレーンシンボルのみ（これらのシンボルは有意パスでスキャンされる）が、非特許文献５及び６に開示されるように、エントロピー符号器により符号化される。
【００９４】
ビットプレーン符号化に対して、本発明によれば、データソース、特に、映像、静止画像または音声ソースの大半において固有のラプラス確率分布関数（pdf）の特性は、エントロピー符号器１１２により、データソースの符号化に用いられる。
【００９５】
具体的には、統計モデル１１１は、データソースのラプラス確率分布関数の統計特性を用いて、ビットプレーンシンボル１３２のバイナリ列をエンコードするための確率割当１３３を生成する。データソースのラプラス確率分布関数は次式を用いて表される。
【００９６】
【数１６】
2006505210.tif 000018
【００９７】
（６）
但しσは、ラプラス確率分布関数の標準偏差又は分布パラメータである。
【００９８】
式（６）から、ラプラスソース（Laplacian source）の複数のビットプレーンシンボルが次式の独立性を有することが容易に証明される。
【００９９】
Pj = Pr(bi, j=1) = Pr(bi, j=1|si, bi, M-1, ..., bi, j+1)              （７）
Pr(bi, j=0) = Pr(bi, j=0|si, bi, M-1, ..., bi, j+1) = 1- Pj            （８）
Pr(si=1) = Pr(si=0) = 0.5                                  （９）
但し、各ビットプレーンjに対するエントロピー符号器への確率割当は式（７）−式（９）で与えられる。
【０１００】
式（６）から、Pjは次式として計算することができる。
【０１０１】
【数１７】
2006505210.tif 000019
【０１０２】
（１０）
ラプラス確率分布関数の分布パラメータσ（又は標準偏差）が知られている場合は、式（１０）を用いて直接Pjを決定することができる。
【０１０３】
Pjを決定すると、式（７）から式（９）を用いて各ビットプレーンシンボルの確率を決定することができる。このようなデータソースの統計情報は、ビットプレーン１３１のバイナリ列を符号化するエントロピー符号器１１２で用いられる。
【０１０４】
以上より、データソースのラプラス確率分布関数の統計特性を用いることで、従来技術に基づいて大きな度数表を維持する必要はなくなり、よって、エントロピー符号器１１２によるバイナリ列１３１の符号化工程はおおいに簡略化される。
【０１０５】
本発明の更なる実施例では、式（１０）で決定された各ビットプレーンシンボルへの確率割当Pjを用いて、複数のバイナリビットプレーンシンボル１３５を再生成する。これはビットプレーン再構成ユニット１２０により受信されて、データソース１３０の複数のビットシンボルを表す出力データ１３８が生成される。
【０１０６】
具体的には、符号化データ１３４のビットプレーンTまでエントロピー復号器１２２で復号する際に最適MSEの再構成が必要な場合は、本発明に係る出力データ１３８の最適な再生は次式により与えられる。
【０１０７】
【数１８】
2006505210.tif 000020
【０１０８】
（１１）
第１和
【０１０９】
【数１９】
2006505210.tif 000021
【０１１０】
は、複数のビットプレーンシンボルの再構成であり、第２和
【０１１１】
【数２０】
2006505210.tif 000022
【０１１２】
は、ラプラス確率分布関数において対応するビットプレーンシンボルの補間である。
【０１１３】
第２和は、例えば、所望のデータソースの品質が得られた場合のように、予め規定された基準が満たされたときに終了してもよい。
【０１１４】
本発明の代替実施例では、複数のビットプレーンへの確率割当Pjは、先の複数のビットプレーンシンボルを符号化することで得られる認識に基づき、適応的に決定される。この適応ビットプレーン符号化（ABPC）処理は、最も現実的な状況における場合のように、ラプラス確率分布関数の分布パラメータσが知られていない場合に、有益である。
【０１１５】
ｋ個の異なるシンボルの列を与えたリッドストン法（Lidston's Law)の成功を根幹として、i番目のシンボルが過去のn個の事例においてni回起こった場合には、i番目に起こるシンボルは、次式を用いて推定される。
【０１１６】
Pr(i|｛ni｝, n) ＝ (ni+λ) / (n+kλ)
（１２）
但し、λは正のパラメータである。式（１２）を、次式（１４）を代入した次式（１３)として書き換えることにより、式（１２)が最尤推定値ni/n及び均一プライア（uniform prior)1/kの補間であることがわかる。
【０１１７】
Pr(i|｛ni｝, n) ＝μ(ni/n) + (1-μ)(1/k)
（１３）
μ＝n / (n+kλ)
（１４）
式（１３）を本発明の実施例に適用すると、次式が得られる。
【０１１８】
【数２１】
2006505210.tif 000023
【０１１９】
（１５）
但し、Naは先のビットプレーン終了まで符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
Nは現在ビットプレーンにおいて符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
PjNaはNa個のビットプレーンシンボルの観察後におけるPjの推定であり、
PjMLは現在ビットプレーンに対するPjの最尤推定であり、
μはこれら二つの確率推定間の補間を与える。好ましくは、μは式（１６）により与えられる。
【０１２０】
μ＝1 - (Na/N)
（１６）
j番目のビットプレーンでのN個のシンボルbi, jに対するPjの最尤推定は次式で与えられる。
【０１２１】
【数２２】
2006505210.tif 000024
【０１２２】
（１７）
したがって、PjMLを次式により規定することができる。
【０１２３】
【数２３】
2006505210.tif 000025
【０１２４】
（１８）
好ましくは、式（１０）から、次式を用いてPjNaを先のビットプレーンPj+1Naから更新することができる。
【０１２５】
【数２４】
2006505210.tif 000026
【０１２６】
（１９）
上述の実施例は、データソースのすべてのビットプレーンシンボルに対して確率割当を見つけることに関する。
【０１２７】
本発明の他の実施例は、「二つのパス」手法を採用しており、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化するエントロピー符号器により使用されるべきすべてのビットプレーンに対する確率割当は、符号化されるべきデータベクトルの統計により決定される。
【０１２８】
本実施例では、最適ビットプレーンが複数の異なるビットプレーンから選択される。これをレージープレーンと称する。選択されたレージープレーンに関する情報は符号器ユニット１０４により復号器ユニット１０５に送信される。よって、符号化データ１３４を正確に復号することができる。
【０１２９】
図３は、本発明の実施例に係るビットプレーン符号化システムの変形一般構造を示すブロック図である。
【０１３０】
符号化データ１３４に含まれる選択されたレージープレーンに関する情報は、統計モデル部１２１により受信される。統計モデル部１２１は、エントロピー復号器１２２により受信される確率割当１３６を生成する。したがって、符号化データ１３４の複数のビットプレーンシンボルを正確に復号することができる。そして、復号された複数のビットプレーンシンボル１３５は、ビットプレーン再構成ユニット１２０により受信され、複数のビットプレーンが再構成されて、データソースの複数のビットシンボル１３０を表す出力データ１３８が生成される。
【０１３１】
次式により与えられるコードファミリを考える。
【０１３２】
C={GL|L∈Z}
（２１）
但し、GLはデータソースの複数のビットプレーンシンボルとし、Lはレージープレーンを示す整数である。
【０１３３】
本発明の実施例に係る確率割当は次式により与えられる。
【０１３４】
【数２５】
2006505210.tif 000027
【０１３５】
（２２）
但し、QjLは、式（１９）で規定されるような複数のビットプレーンi≧Lに対する確率更新規則に従い、複数のビットプレーンi＜Lに対して「レージーモード」を入力する（複数の入力シンボルを、符号化されたバイナリ列に直接出力することにより1/2の確率割当を達成することができる）、j番目のビットプレーンへの確率割当である。このようなコードファミリCは、ビットプレーンゴーロムコード（BPGC)と呼ぶことができる。
【０１３６】
レージープレーンLは、Lに対して次の不等式を最も満たす整数値を見つけることにより得ることができる。
【０１３７】
【数２６】
2006505210.tif 000028
【０１３８】
（２３）
但し、Ｌは前記最適ビットプレーンを表す前記整数であり、
φは（５１／２−１）／２であり、
θは次式として規定される。
【０１３９】
【数２７】
2006505210.tif 000029
【０１４０】
（２４）
複数の入力データベクトルの長さや絶対和等の統計が十分にわかっている場合は、式（２３）の決定規則は更に次式に簡略化される。
【０１４１】
L＝min｛L∈Z｜２L+1N≧A｝
（２５）
但し、Nは入力データベクトルの長さであり、
Aは入力データベクトルの絶対和である。
【０１４２】
本実施例に記載された選択工程は、非特許文献３に開示されるようなアルゴリズムを用いて実施されてよい。非特許文献３のアルゴリズムを用いてLの値を決定する場合は、正の整数範囲のLのみを決定することができる。Lの次数範囲を負の整数まで広げるためには、非特許文献３のアルゴリズムを変形する。
【０１４３】
具体的には、非特許文献３の変形アルゴリズムは次のように与えられる。
【０１４４】
if (N<=A)
for (L=1; (N<<(L+1))<A; L++)
else
for (L-1; (N>>(-L))>=A; L--)
レージープレーンLが決定されると、エントロピー符号器によるビットプレーンシンボルのバイナリ列の符号化に使用されるべきビットプレーンへの確率割当を決定することができる。
【０１４５】
本発明の他の代替実施例においては、最適ビットプレーンに対する関係に基づく各ビットプレーンへの確率割当は、次式を用いて決定される。
【０１４６】
【数２８】
2006505210.tif 000030
【０１４７】
（２６）
但し、Lは式（２３）により決定できる最適ビットプレーンを表す整数である。
【０１４８】
本実施形態では、式（２６）で与えられる確率割当により、一般的な算術コーダの代わりに、非特許文献４に開示されるようなスキューコーダを、実施の際の複雑性が非常に低いエントロピーコーダとして用いることができる。非特許文献４のスキューコーダは、劣勢シンボル（LPS）に対応する確率区間幅を２の累乗に制限することにより、エントロピー符号化処理を少数のビットシフト・加算動作のみへ簡略化することができる。加えて、非特許文献４のスキューコーダは、高確率スキューで複数のビットプレーンを符号化する場合に典型的な、一連の連続的な優勢シンボル（MPS)を符号化する際の加速技術（acceleration technique) （非特許文献６）の実施における特有の簡易性を維持している。
【０１４９】
本発明に記載の、BPSCを生成する実施例以外のすべての実施例においては、好ましくは算術符号器をエントロピー符号器として用いることに留意すべきである。
【０１５０】
上述した本発明における両実施例の更なる実施例では、式（２２)又は（２６）で決定された各ビットプレーンシンボルへの確率割当QjLを用いて、ビットプレーン再構成ユニット１２０により、データソース複数のビットシンボル１３０を表す出力データ１３８を生成する。
【０１５１】
具体的には、符号化データ１３４のビットプレーンTまでエントロピー復号器１２２で復号する際に、本発明に係る出力データ１３８の最適な再生は次式により与えられる。
【０１５２】
【数２９】
2006505210.tif 000031
【０１５３】
（２７）
式（１１）と同様に、第１和
【０１５４】
【数３０】
2006505210.tif 000032
【０１５５】
は、複数のビットプレーンシンボルの再構成であり、第２和
【０１５６】
【数３１】
2006505210.tif 000033
【０１５７】
は、ラプラス確率分布関数における出力データ１３８の対応するビットプレーンシンボルの補間である。
【０１５８】
第２和は、例えば、所望のデータソースの品質が得られた場合のように、予め規定された基準が満たされるときに終了してもよい。
【０１５９】
本発明における記載の実施例は、処理方法だけでなく、装置、コンピュータ読取可能媒体、並びにコンピュータプログラム要素にも適用される。
【０１６０】
本発明の実施例を記載したが、これらは単に本発明の概念を例示するものにすぎない。その他の実施例及び構成を本発明の精神及び添付する請求の範囲に反しない範囲で講じることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１６１】
【図１】映像／画像／音声符号化システムの一般的構造を示すブロック図である。
【図２】ビットプレーン符号化システムの一般的構造を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例に係るビットプレーン符号化システムの変形構造を示すブロック図である。
【図１】
2006505210.tif 000045
【図２】
2006505210.tif 000046
【図３】
2006505210.tif 000047
【手続補正書】
【提出日】平成17年6月23日(2005.6.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データソース、特に、映像、静止画像又は音声ソースにより生成された複数のビットシンボルの処理方法であって、
前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、
前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、
統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する工程とを備え、
前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいており、前記ラプラス確率分布関数は、
【数１】
2006505210.tif 000048
により規定され、
σは、前記ラプラス確率分布関数の標準偏差であることを特徴とする処理方法。
【請求項２】
前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列の符号化は、エントロピー符号器により行われることを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
【請求項３】
前記エントロピー符号器として、算術符号器を使用することを特徴とする請求項２に記載の処理方法。
【請求項４】
各ビットプレーンシンボルへの確率割当は、前記ラプラス確率分布関数に基づいて決定され、前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する前記統計モデルの決定に使用されることを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
【請求項５】
前記ビットプレーンシンボルへの確率割当は、
【数２】
2006505210.tif 000049
により規定され、
Pjは、前記ビットプレーンシンボルへの確率割当であり、jは前記ビットプレーンであることを特徴とする請求項４に記載の処理方法。
【請求項６】
各ビットプレーンシンボルへの確率割当は、先に符号化された複数のビットプレーンシンボルに基づいて決定されることを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
【請求項７】
前記ビットプレーンシンボルへの確率割当は、
【数３】
2006505210.tif 000050
により規定され、
Pjは、現在のビットプレーンシンボルへの確率割当であり、
jは前記ビットプレーンであり、
Naは先のビットプレーン終了まで符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
Nは現在のビットプレーンまで符号化されたビットプレーンシンボルの数であり、
PjNaはNa個のビットプレーンシンボルの観察後におけるPjの推定であり、
PjMLは現在のビットプレーンに対するPjの最尤推定であり、
【数４】
2006505210.tif 000051
により規定され、
bi,jは前記ビットプレーンシンボルであることを特徴とする請求項６に記載の処理方法。
【請求項８】
Na個のビットプレーンシンボルの観察後におけるPj推定であるPjNaは、
【数５】
2006505210.tif 000052
により更新され、
Pj+1Naは、前記先のビットプレーンからのPjの推定であることを特徴とする請求項７に記載の処理方法。
【請求項９】
前記構成された複数のビットプレーンから、最適ビットプレーンを決定する最適ビットプレーン決定工程と、
前記最適ビットプレーンとの関係に基づいて、各ビットプレーンへの確率割当を決定する確率割当決定工程と、
を更に備え、
前記ビットプレーンへの確率割当は、前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する前記統計モデルとして使用されることを特徴とする請求項１に記載の処理方法。
【請求項１０】
前記最適ビットプレーンは、
【数６】
2006505210.tif 000053
を最もよく満たす整数を決定することにより決定され、
Ｌは前記最適ビットプレーンを表す前記整数であり、
φは（５１／２−１）／２であり、
θは
【数７】
2006505210.tif 000054
として規定されることを特徴とする請求項９に記載の処理方法。
【請求項１１】
前記ビットプレーンへの確率割当は、
【数８】
2006505210.tif 000055
により決定され、
QjLはj番目のビットプレーンへの確率割当であることを特徴とする請求項１０に記載の処理方法。
【請求項１２】
前記ビットプレーンへの確率割当は、
【数９】
2006505210.tif 000056
により決定され、
QjLはj番目のビットプレーンへの確率割当であることを特徴とする請求項１０に記載の処理方法。
【請求項１３】
前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を、更なる統計モデルを用いて復号して、更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成する復号工程と、
前記複数のビットプレーンシンボルを備える複数のビットプレーンを、前記更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を用いて再構成する再構成工程とを更に備え、
前記更なる統計モデルは、前記再構成された複数のビットプレーンの前記複数のビットプレーンシンボルを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいていることを特徴とする請求項５又は７に記載の処理方法。
【請求項１４】
前記データソースは前記複数のビットプレーンから
【数１０】
2006505210.tif 000057
により再構成され、
xiハットは前記再構成されたデータソースであり、
siはxiハットの記号シンボルであり、
bi, jは前記ビットプレーンシンボルであり、
Tは前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列が終了したときの前記ビットプレーンであることを特徴とする請求項１３に記載の処理方法。
【請求項１５】
前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列を、更なる統計モデルを用いて復号して、更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成する復号工程と、
前記複数のビットプレーンシンボルを備える複数のビットプレーンを、前記更なるビットプレーンシンボルのバイナリ列を用いて再構成する再構成工程とを更に備え、
前記更なる統計モデルは、前記再構成された複数のビットプレーンの前記複数のビットプレーンを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいていることを特徴とする請求項１１又は１２に記載の処理方法。
【請求項１６】
前記データソースは前記複数のビットプレーンから
【数１１】
2006505210.tif 000058
により再構成され、
xiハットは前記再構成されたデータソースであり、
siはxiハットの記号シンボルであり、
bi, jは前記ビットプレーンシンボルであり、
Tは前記符号化されたビットプレーンシンボルのバイナリ列が終了したときの前記ビットプレーンであることを特徴とする請求項１５に記載の処理方法。
【請求項１７】
データソース、特に、映像、静止画像又は音声ソースにより生成された複数のビットシンボルの処理装置であって、
複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備えた複数のビットプレーンを前記データソースから構成し、かつ前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するビットプレーン構成ユニットと、
前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づく統計情報を提供する統計モデルユニットと、
前記統計モデルユニットにより提供された統計情報に基づき前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化ユニットとを備え、
前記ラプラス確率分布関数は、
【数１２】
2006505210.tif 000059
により規定され、
σは、前記ラプラス確率分布関数の標準偏差であることを特徴とする処理装置。
【請求項１８】
データソースによる複数のビットシンボルの処理方法をコンピュータに実施させるプログラムが記録されているコンピュータ読取可能媒体であって、
前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、
前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、
統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化工程とを備え、
前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいており、前記ラプラス確率分布関数は、
【数１３】
2006505210.tif 000060
により規定され、
σは、前記ラプラス確率分布関数の標準偏差であることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【請求項１９】
データソースにより生成された複数のビットシンボルの処理方法をコンピュータに実施させるコンピュータプログラム要素であって、
前記データソースにより生成された前記複数のビットシンボルを用いて、複数のビットプレーンシンボルをそれぞれ備える複数のビットプレーンを構成する構成工程と、
前記各ビットプレーンの複数のビットプレーンシンボルをスキャンして、ビットプレーンシンボルのバイナリ列を生成するスキャン工程と、
統計モデルを用いて前記ビットプレーンシンボルのバイナリ列を符号化する符号化工程とを備え、
前記統計モデルは、前記データソースを特徴づけるラプラス確率分布関数の統計特性に基づいており、前記データソースはラプラス確率分布関数の形式をとっており、前記ラプラス確率分布関数は、
【数１４】
2006505210.tif 000061
により規定され、
σは、前記ラプラス確率分布関数の標準偏差であることを特徴とするコンピュータプログラム要素。
【国際調査報告】
2006505210.tif 000062
2006505210.tif 000063