(57)【要約】【課題】  符号化データを転送する際に消費電力とEMIノイズをともに削減し、かつ伝送線の数も削減する。【解決手段】  画像送信装置１は、第１差分画像生成器１１と、量子化器１２と、符号化器１３と、量子化特性決定部１４と、第１再構成画像生成器１５と、第１画像予測器１６とを備え、画像受信装置２は、復号化器２１と、逆量子化器２２と、第２再構成画像生成器２３と、逆量子化特性決定部２４と、第２画像予測器２５とを備える。差分画像データを周囲の画素を考慮に入れて量子化した後に符号化を行うため、データ転送時の平均振幅をより削減でき、消費電力やEMIノイズを削減できるとともに、伝送線３の数も削減できる。【選択図】  図１
2007020036.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実画像データと過去のデータに基づく現在の予測データとの差分を演算する差分演算手段と、
前記差分を量子化した量子化差分データを生成する量子化手段と、
対象画素の周囲に位置する複数画素の画素値に基づいて前記量子化手段における量子化特性を決定する量子化特性決定手段と、
前記量子化差分データに基づいて、少なくとも１本の伝送線を介して送信するための符号化データを生成する符号化手段と、を備えることを特徴とする画像送信装置。
【請求項２】
前記予測データに前記量子化差分データを加算することにより、再構成画像データを生成する再構成画像生成手段と、
前記再構成画像データに基づいて前記予測データを生成する予測データ生成手段と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像送信装置。
【請求項３】
前記符号化手段は、前記量子化差分データに基づいて、前記符号化データの平均振幅または平均遷移数の少なくとも一つが最小になるように前記符号化データを生成することを特徴とする請求項１または２に記載の画像送信装置。
【請求項４】
少なくとも１本の伝送線を介して送信された符号化データを受信して復号化処理を行って量子化差分データを生成する復号化手段と、
前記量子化差分データに基づいて、実画像データに対応する再構成画像データにより予測される予測データと実画像データとの差分を演算する逆量子化手段と、
対象画素の周囲に位置する複数画素の画素値に基づいて前記逆量子化手段により逆量子化特性を決定する逆量子化決定手段と、
前記差分に基づいて前記再構成画像データを生成する再構成画像生成手段と、を備えることを特徴とする画像受信装置。
【請求項５】
前記再構成画像データに基づいて前記予測データを生成する予測手段を備え、
前記再構成画像生成手段は、前記予測データに前記逆量子化手段で演算された差分を加算することにより前記再構成画像データを生成することを特徴とする請求項３に記載の画像受信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを送信または受信する画像送信装置および画像受信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
高精度かつ高品質の画像データはデータ量が膨大であり、大量の画像データを転送する技術が必要となる。大量のデータを並列的に転送する場合、EMI（ElectroMagnetic Interference）対策が避けられない。
【０００３】
電子機器で扱われる画素データの画素数は、年々増加する傾向にあり、今までの傾向から推定すると、１．６倍／３年の割合で増加している。画素数とデータの転送周波数はほぼ比例関係にあり、EMIノイズは周波数の２乗に比例して増加する。したがって、EMIノイズは画素数増加１．６倍／３年から、その２乗１．６＊１．６＝２．５６倍／３年で増加する。
【０００４】
EMIの対策を行うデータ転送技術として、例えば、RSDS (Reduced Swing Differential Signaling), mini-LVDS (Low Voltage Differential Signaling), CMADS (Current Mode Advanced Differential Signaling), whisper BUS, Mobile-CMADS, MSDL (Mobile Shrink Data Link), MPL (Mobile Pixel Link), MVL (Mobile Video Interface)などが提案されている。SID学会では、RSDSに関するLeeの論文（非特許文献１参照）が、CMADAに関するYusaの論文（非特許文献２参照）、McCarneyの論文（特許文献３参照）がそれぞれ発表されている。また、携帯電話向けのシリアル・インタフェースをまとめて比較紹介した記事も公表されている（非特許文献４参照）。
【０００５】
さらに、携帯電話に関連して拡張されたMobile-CMADS, MSDL, MPL, MVI、MDDIは、現状ではその画素数が少ないことにより、いずれも回路的な工夫によりEMI対策を行っている。しかしながら、これは当面のことであり、今後さらに画素数が増加するにつれて、データ量の急激な増加、回路の高周波数化、それに伴う回路コストの増大を考慮すると、今後は回路的な工夫にも限界が出てくる。
【０００６】
携帯電話を初めとするバッテリで駆動する電子機器において、消費電力は重要な要素であり、回路のさらなる高速動作は望ましくない。したがって、従来の回路的な工夫による解決に加え、従来の技術と矛盾しない別の観点による技術が必要となる。本発明に関係する従来技術として、データの圧縮やデータ遷移量の削減が考えられる。以下にこれらを説明する。
【０００７】
交代ビット反転法によるデータ遷移量の削減およびハフマン符号化、１次元圧縮法、アリスメトリック法による画像圧縮により、データ量を削減する技術が提案されている（特許文献１参照）。しかしながら、この特許文献１によるデータ削減量は常に1/2であるとは限らず(1/2を達成できていない)、データに依存してそのデータ量が大幅に変化してしまい、伝送周波数を調整するために、その制御回路が新たに必要となる。
【０００８】
また、バス反転技術（データの過半数が変化する場合に、元のデータをビット反転させ転送することで、データ遷移量を削減する）を用いて、データ遷移量を削減する技術も知られている（特許文献２参照）。
【０００９】
上述した特許文献１，２では、バスにおけるデータ転送技術として、ごく一般的なデータを想定しており、画像データの性質は利用していない。このため、圧縮率はそれほど高くない。
【００１０】
一方、データ遷移量が少なくなるように加算・減算処理を行う技術が提案されている（特許文献３参照）。この特許文献３では、例えば００００→１１１１なるデータ変化に対してプラス１して、０００１→００００と変化させることで、変化量を減らしている。この公報でも、一般データを対象としており、画像データを念頭に置いていないため、画像データを効率的に処理できない。
【００１１】
また、データの発生頻度をダイナミックに監視しながらバス反転を行うＦＶ符号化方法が知られている（非特許文献５参照）。この方法は、データとして画像の統計的性質を積極的には利用していない。
【００１２】
また、１水平ライン（１Ｈ）前のデータと同じ値である場合には、その１Ｈ前に保存したデータを再利用してデータ転送を行わないようにすることで、データ転送量を削減する手法が提案されている（特許文献４参照）。しかしながら、実際の画像で、１Ｈ前のデータと同じ値になる可能性は、平均的に１割〜２割程度であり、データ転送を行わないことにより、たかだか２割の削減しかできず、EMIノイズを十分に削減するほど大きな効果は得られない。
【００１３】
また、画像の１Ｈ相関を利用してEMIノイズの削減を行うＶＤＥ法が提案されている（特許文献５，６および非特許文献６参照）。これらの手法では、１Ｈ予測や１Ｖ予測と空間予測器は単純なもので、性能的にまだ十分とはいえない。また、差分データは、そのまま転送に利用されており、チャネル上で遷移数を削減するためのチャネル符号化はまったく行っていない。このため、ＰＣ操作画面のような極めて相関の高い場合に良い性能を達成することができるだけであり、ＴＶ画面など自然画像に関しては、性能が良くない。本発明者は、画像データ圧縮の最新技術を利用して、ＴＶなどの自然画像をターゲットとして性能向上を図る。そこで、データ圧縮技術に関して以下に説明を行う。
【００１４】
実現ハードウェアが小さくかつ、データ損失のない（ロスレス・ニアロスレス）データ圧縮技術として現状最も進んでいると思われる技術は、ISO規格FCD14495、通称JPEG-LS（lossless）である。ＪＰＥＧ−ＬＳ技術において、DPCM (Differential Pulse Code Modulation)技術が提案されている。画像データに関するDPCM技術としては、MED (Median edge detector)やGAP(gradient-adjusted predictor)が知られている。GAPは２Ｈメモリを必要とし、ハードウェア回路規模が大きくなるので、ここでは１ＨメモリですむMEDを想定しておくが、これより性能の低いエントロピー符号化器もハードウェア量が少ないので、場合に応じて選択する必要がある。したがって、ＭＥＤに限定するわけではない。さらに、MEDに関して従来の技術を確認する。
【００１５】
MEDはJPEG-LSで採用された技術であり、近年もさらなる改良が続いており、MEDを斜め方向のエッジを考慮に入れることで、性能改善を図る技術が提案されている（非特許文献７参照）。また、別の予測式で性能改善を図る技術も提案されている（非特許文献８，９参照）。この他、さらに高性能のMEDも提案されている（非特許文献１０参照）。これらの従来のMEDは、EMIノイズを削減することや配線本数の削減を目的として使用されておらず、データ圧縮を目的として利用されている。
【００１６】
従来のデータ圧縮技術は、エントロピーを符号化された符号のビット量を削減するために利用している。従来のデータ圧縮技術はまさにこの点に注目して、ゴロム符号、算術符号、ハフマン符号など、実に数多くの技術を展開させている。（非特許文献１６）近年このような利用のほかに、二つの利用法が提案された。一つはデータにおける遷移数を削減するアイデアである。もう一つは信号振幅の幅を減らすアイデアである。
【００１７】
まず、遷移数削減の技術から見てみる。DVI（非特許文献１１）のEMI改善に関する技術が３つある。一つはChengらによるChromatic encoding技術（非特許文献１２）であり、次はBoccaらによるDifferential Bar Encoding技術（非特許文献１３）、最後にLimited Intra-Word Transition Codes（非特許文献１４）がある。さらに佐々木からQuiet符号がイントラ・パネル・インタフェースを目的として提案されている。（特許文献９に追加した技術および非特許文献１８）このように４種類の遷移数削減技術が知られている。
【００１８】
次にエントロピーを振幅削減に利用する技術としては、多値画像エントロピー符号（特許文献９、非特許文献１５）がある。このような技術としては、まだこの一つしか知られていない。この画像エントロピー符号化器においては、剰余縮約技術を適用することで、予測差分データ９ビットを（多値化前で）８ビット幅に変えてチャネル符号を利用することになり、予測差分をとることでのデータ・ビット増加を削減できる。これにより、余分なＰＬＬ系回路の構成が不要となり、ハードウェア量の削減を図ることができる。なお、剰余縮約による差分信号の確率分布の変化は、きわめて小さく、剰余縮約する前のエントロピー符号化器の性能をほとんど劣化させない。この振幅幅削減を特徴にもつチャネル符号とした２番目の技術である。平均振幅を小さくすることで、符号の性能を改良する。
【００１９】
一般にデータ圧縮技術や遷移数削減、平均振幅削減に関しては、それぞれ個別の目的で符号を考えるため、一度に対処できずどれかひとつを選択しなければならなかった。これら複数の最適化を考慮して、さらなる性能向上を達成することが望まれる。ロスレスである場合、データ数が多く、複数の最適化を考える選択を捻出することができなかった。ニアロスレスとロスを許容することではじめて、複数の選択ができる。
【００２０】
従来のニアロスレス・データ圧縮技術においては、量子化により圧縮率の向上を図っているが、この目的だけのために量子化が利用されている。量子化は符号語の作成に自由度を与えるものとして、圧縮率の向上だけではなく、配線本数の削減、ＥＭＩノイズの削減、消費電力の削減、多値レベル数の削減、受信識別点でのＳＮＲ向上、エラー訂正機能の追加といった種々の機能をあわせて向上または追加するのが望ましい。
【特許文献１】特開2003-366107公報
【特許文献２】特開2002-202760公報
【特許文献３】特開2000-152129公報
【特許文献４】特開2003-44017公報
【特許文献５】特開2000-20031公報
【特許文献６】米国特許公報6,344,850
【特許文献７】米国特許公報5,974,464
【特許文献８】米国特許公報6,633,243
【特許文献９】特開2004-100545公報
【非特許文献１】Integrated TFT-LCD Timing Controllers with RSDS Column Driver Interface, SID Digest 6.2, 1999
【非特許文献２】High-Speed I/F for TFT-LCD Source Driver IC by CMADS, SID Digest. 9.4, 2001
【非特許文献３】WhisperBUS: An Advanced Interconnect Link For TFT Column Driver Data, SID Digest. 9.3, 2001
【非特許文献４】日経エレクトロニクス2004.3.15号、「シリアル・インタフェース。リボルバー式が普及を後押し。配線数を1/10以下に抑える」、p128〜p130
【非特許文献５】Jun Yang, Rajiv Gupta, FV Encoding for low-power Data I/O, IEEE, ISLPED 2001
【非特許文献６】SID ＩＤＲＣ  ２００３論文 Haruhiko Okumura等、“Vertically Differential EMI Compression Method for High Resolution LCDs”
【非特許文献７】Jiangらの論文 Revisiting the JPEG-LS prediction scheme, IEE Proc. Visual Image Signal Process., Vol. 147, No.6, December 2000, pp. 575-580
【非特許文献８】Grecosらの論文 Two Low Cost Algorithms for Improved Diagonal Edge Detection in JPEG-LS, IEEE Transaction on Consumer Electronics, Vol. 47, No. 3, August 2001, pp. 466-473
【非特許文献９】Jiangらによる Toward improved prediction accuracy in JPEG-LS, SPIE Optical Engineering, 41(2) 335-341 (February 2002)
【非特許文献１０】Edirisingheの論文 Improvements to JPEG-LS via diagonal edge based prediction, Visual Communications and Image Processing 2002, Proceedings of SPIE Vol. 4671 (2002)
【非特許文献１１】Digital Visual Interface, DVI Revision 1.0. 02 April 1999. Digital Display Working Group. http://www.ddwg.org
【非特許文献１２】We-Chung Cheng and Massound Pedram Chromatic Encoding: a Low Power Encoding Technique for Digital Visual Interface IEEE DATE 2003 session 6.3.
【非特許文献１３】Alberto Bocca, Sabino Salerno, Enrico Macii, Massimo Poncino, Energy-Efficient Bus Encoding for LCD Displays, GLSVLSI’04.
【非特許文献１４】Sabino Salerno, Alberto Bocca, Enrico Macii, Massimo Poncino. Limited Intra-Word Transition Codes: An Energy-Efficient Bus Encoding for LCD Display Interfaces. IEEE/ACM ISLPED 2004, session 7.4.
【非特許文献１５】Hisashi Sasaki, Tooru Arai, Masayuki Hachiuma, Akira Masuko, Takashi Taguchi, Multi-Valued Image Entropy Coding for Input-Width Reduction of LCD Source Drivers, SID Asia Display/IMID 2004.
【非特許文献１６】David Salomon, Data Compression, 3rd Edition. 2004. Springer-Verlag.
【非特許文献１７】Majid Rabbani, Paul W. Jones. Digital Image Compression Techniques. SPIE Tutorial Texts, Volume TT7, 1991, SPIE.
【非特許文献１８】Hisashi Sasaki, Tooru Arai, Masayuki Hachiuma, Akira Masuko, Takashi Taguchi, Quiet code: A Transition-Minimized Code to Eliminate Inter-Word Transition for an LCD-Panel Module Interface, SID Symposium 2005, P-47.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
本発明は、符号化データを転送する際に消費電力とEMIノイズをともに削減でき、かつ伝送線の数も削減できる画像送信装置および画像受信装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
本発明の一態様によれば、実画像データと過去のデータに基づく現在の予測データとの差分を演算する差分演算手段と、前記差分を量子化した量子化差分データを生成する量子化手段と、対象画素の周囲に位置する複数画素の画素値に基づいて前記量子化手段における量子化特性を決定する量子化特性決定手段と、前記量子化差分データに基づいて、少なくとも１本の伝送線を介して送信するための符号化データを生成する符号化手段と、を備えることを特徴とする画像送信装置が提供される。
【００２３】
本発明の一態様によれば、少なくとも１本の伝送線を介して送信された符号化データを受信して復号化処理を行って量子化差分データを生成する復号化手段と、前記量子化差分データに基づいて、実画像データに対応する再構成画像データにより予測される予測データと実画像データとの差分を演算する逆量子化手段と、対象画素の周囲に位置する複数画素の画素値に基づいて前記逆量子化手段により逆量子化特性を決定する逆量子化決定手段と、前記差分に基づいて前記再構成画像データを生成する再構成画像生成手段と、を備えることを特徴とする画像受信装置が提供される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、符号化データを転送する際に消費電力とEMIノイズをともに削減でき、かつ伝送線の数も削減できる。また識別点でのＳＮＲ向上やエラー訂正機能の追加も行える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を説明する。
【００２６】
図１は本発明の一実施形態に係る画像転送システムの概略構成を示すブロック図である。図１の画像転送システムは、画像送信装置１と、画像受信装置２と、両装置間に接続され画像データを送受する伝送線３とを備えている。
【００２７】
図１の画像転送システムは、LCD（Liquid Crystal Display）、TV、PDP（Plasma Display Panel）、OLEDなどの各種表示装置に限らず、カメラや携帯電話などに画像データをデジタル転送する場合にも広く適用可能である。また、メモリやＣＰＵなどのように、チップ間での画像データの転送にも適用可能である。また、画像送信装置１に画像データの受信機能を設け、かつ画像受信装置２に画像データの送信機能を設け、双方向に画像データを送受できるようにしてもよい。
【００２８】
図１の画像送信装置１は、第１差分画像生成器１１と、量子化器１２と、符号化器１３と、量子化特性決定部１４と、第１再構成画像生成器１５と、第１画像予測器１６とを備えている。
【００２９】
第１差分画像生成器１１は、現在の実画像データと過去のデータに基づく現在の予測データとの差分画像データを演算する。量子化器１２は、第１差分画像生成器１１で生成した差分画像データを量子化した量子化差分データを生成する。符号化器１３は、量子化差分データに基づいて符号化データを生成する。この符号化データは伝送線３に送出される。第１再構成画像生成器１５は、予測データに量子化差分データを加算して再構成画像データを生成する。量子化特性決定部１４は、対象画素の周囲に位置する複数画素の画素値に基づいて量子化器１２の量子化特性を決定する。第１画像予測器１６は、再構成画像データに基づいて予測データを生成する。
【００３０】
図１の画像受信装置２は、復号化器２１と、逆量子化器２２と、第２再構成画像生成器２３と、逆量子化特性決定部２４と、第２画像予測器２５とを備えている。
【００３１】
復号化器２１は、受信された符号化データに対して復号化処理を行って量子化差分データを生成する。逆量子化器２２は、量子化差分データに基づいて、過去の画像データにより予測された現在の予測データと実画像データとの差分画像データを生成する。第２再構成画像生成器２３は、差分画像データに基づいて、実画像データに対応する再構成画像データを生成する。逆量子化特性決定部２４は、再構成画像データに基づいて逆量子化器２２の逆量子化特性を決定する。
【００３２】
差分画像データｅは、画像の空間的相関により、０を中心とした非常に急峻な分布をとるため、差分画像データｅに基づいて符号化を行ってデータ転送を行えば、統計的な偏りを利用した効率的なデータ転送を行うことができる。
【００３３】
画像データが例えば８ビットの場合、差分画像データは、-255から+255までの値を取り得る。画像の情報をまったく損失させないようにするには、-255から+255まで１刻みで合計255＊２＋１＝511個の符号を用意する必要がある。
【００３４】
ところが、人間の視覚は、完全な情報ではなく一部のデータが失われた場合でも、違和感なく画像を認識できる。このような特性から、損失のある（lossyな）画像符号化が可能であることが知られている。
【００３５】
そこで、後述するような量子化関数により差分値eを量子化しても、違和感のない画像を送信することができる。このような量子化差分値を転送データとすることで、符号化データの数を減らし、性能を向上させるのに都合の良い符号化データを選出することができる。このような量子化差分により再構成された画像は、転送された量子化差分値に予測値を加算することで復元できる。このとき、予測値は、以前の画像に基づいて再構成された画像を元に計算される。
【００３６】
このように、本実施形態では、因果的な予測を前提としている。従来は画像データ圧縮の観点で考えており、チャネル符号はゴロム符号や算術符号、ハフマン符号といったその符号長が変化する符号を利用し、短い符号化データを確率的に頻度高く利用することでデータ量の圧縮を行っていた。ここでは、そのようなチャネル符号が、本発明者の提案する符号であり、データ量だけでなく、遷移数の削減や信号振幅の削減といった別の性能尺度から、DPCMの枠組みを利用することに特徴がある。
【００３７】
本実施形態の処理動作を式で表すと、以下の（１）〜（４）式のようになる。ここで、ｅは差分画像データｅ、ｅqは量子化差分データ、ｆは転送前の実画像データ、ｆaは予測データ、ｆbは再構成画像データである。
ｅ＝ｆ−ｆa      …（１）
ｅq＝Ｑ（ｅ）    …（２）
ｆb＝ｆa＋ｅq    …（３）
ｆa＝Prediction（ｆb）        …（４）
【００３８】
図１に示した画像転送システムのうち、符号化器１３と復号化器２１が特に特徴的な構成である。本実施形態では、画像データを量子化した後に符号化を行うため、微妙に画質が劣化するが、符号化データをより自由に選択することが可能となり、データ転送の性能向上が図れる。
【００３９】
一般に、量子化のステップ幅が大きいほど画像劣化が激しいが、その一方で平均振幅や平均遷移数を少なくでき、データ転送の性能としては向上する。したがって、性能向上のためにはステップ幅を大きくするのが望ましい。ところが、ステップ幅があまりに大きいと、擬似輪郭といった画質劣化が目立ちはじめる。擬似輪郭は、例えば青空の画像中に、本来は存在しない縞模様が現れるような現象である。このような縞模様は量子化ステップ幅が大きくなるほど、より目立ちやすく、人間の目にはっきりと視認される。
【００４０】
量子化は画像全体に対して平等に行われるが、画像に含まれる個々の被写体によって擬似輪郭の現れ方が異なる。したがって、量子化のステップ幅は、画像内のある画素に注目したときに、その画素の周囲の状況に応じて画素ごとに定めるのが望ましい。
【００４１】
本実施形態では、図１の量子化特性決定部１４と逆量子化特性決定部２４が量子化のステップ幅を決定する。図２は量子化特性決定部１４と逆量子化特性決定部２４の処理動作を説明する図である。今、図２の画素ｘに着目する。画素ｘの量子化のステップ幅は、画素ｘの周囲の画素ａ，ｂ，ｃ，ｄの画素データを参考にして決定する。ここでは、簡略化のため、画素ａ〜ｄの画素データをそれぞれａ〜ｄとする。量子化特性決定部１４は、入力された原画像データから画素ａ〜ｄの画素データを取得する。逆量子化特性決定部２４は、再構成された画像データから画素ａ〜ｄの画素データを取得する。
【００４２】
図３は図１の量子化特性決定部１４と逆量子化特性決定部２４の処理動作の一例を示すフローチャートである。まず、画素ｘの周囲画素ａ〜ｄの差分を検出する（ステップＳ１）。ここでは、以下の（５）〜（７）式に従って、差分の絶対値を検出する。
Ｄ１＝abs（ｄ−ａ）    …（５）
Ｄ２＝abs（ａ−ｃ）    …（６）
Ｄ３＝abs（ｃ−ｂ）    …（７）
【００４３】
次に、差分Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３がいずれも閾値Ｔよりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２の判定がYESの場合には、画素ａ〜ｄの値はいずれも似通っており、平坦な画像部分であると考えられる。このため、細かい量子化特性をもつ量子化器１２を選択し、量子化のステップ幅を小さくして、平坦な画像部分でも正しく画像の変化を検出できるようにする（ステップＳ３）。このステップＳ３では、例えば後述するように、0123特性や01312m2特性等の特定の量子化特性をもつ量子化器１２を選択する。
【００４４】
ステップＳ２において、差分Ｄ１〜Ｄ３のうち、いずれか一つでも閾値Ｔを超えたものがあれば、変化の激しい画像部分であると考えられる。このため、後述する0714特性のような粗い量子化特性をもつ量子化器１２を選択し、量子化のステップ幅を大きくする（ステップＳ４）。
【００４５】
図３の処理では、閾値Ｔにより、対象画素の周囲の状況を判断しているが、この処理は確率的に周囲の状況を判断するものであって、論理的な判断を行っているわけではない。したがって、細かい量子化特性を選択する場合も、差分Ｄ１〜Ｄ３の値が大きい場合も考慮しておく必要がある。
【００４６】
図４は図３のステップＳ３で選択される特定の量子化特性（0123特性）をもつ量子化器１２の処理手順を示すフローチャートである。まず、-0.5≦差分≦0.5か否かを判定する（ステップＳ１１）。この判定がYESであれば、量子化差分データ＝０が選択される（ステップＳ１２）。
【００４７】
ステップＳ１１がNOであれば、0.5＜差分≦1.5か否かを判定する（ステップＳ１３）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝１が選択される（ステップＳ１４）。NOであれば、-1.5＜差分≦0.5か否かを判定する（ステップＳ１５）。YESであれば量子化差分データ＝−１が選択される（ステップＳ１６）。
【００４８】
ステップＳ１５がNOであれば、1.5＜差分≦2.5か否かを判定する（ステップＳ１７）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝２が選択される（ステップＳ１８）。NOであれば、-2.5＜差分≦-1.5か否かを判定する（ステップＳ１９）。YESであれば量子化差分データ＝−２が選択される（ステップＳ２０）。
【００４９】
ステップＳ１９がNOであれば、2.5＜差分≦3.5か否かを判定する（ステップＳ２１）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝３が選択される（ステップＳ２２）。NOであれば、-3.5＜差分≦-2.5か否かを判定する（ステップＳ２３）。YESであれば量子化差分データ＝−３が選択される（ステップＳ２４）。
【００５０】
ステップＳ２３がNOであれば、（８）式により量子化差分データを求める（ステップＳ２５）。
量子化差分データ＝floor（（差分＋ｎ／２）／ｎ）＊ｎ    …（８）
（８）式は、ステップ幅ｎ＝３１で量子化差分データを求めることを示している。
【００５１】
図５は同じく図３のステップＳ３で行われる特定の量子化特性（01312m2特性）をもつ量子化器１２の処理手順を示すフローチャートである。まず、-0.5≦差分≦0.5か否かを判定する（ステップＳ３１）。この判定がYESであれば、量子化差分データ＝０が選択される（ステップＳ３２）。
【００５２】
ステップＳ３１がNOであれば、0.5＜差分≦1.5か否かを判定する（ステップＳ３３）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝１が選択される（ステップＳ３４）。NOであれば、-1.5＜差分≦0.5か否かを判定する（ステップＳ３５）。YESであれば量子化差分データ＝−１が選択される（ステップＳ３６）。
【００５３】
ステップＳ３５がNOであれば、1.5＜差分≦4.5か否かを判定する（ステップＳ３７）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝３が選択される（ステップＳ３８）。NOであれば、-4.5＜差分≦-1.5か否かを判定する（ステップＳ３９）。YESであれば量子化差分データ＝−３が選択される（ステップＳ４０）。
【００５４】
ステップＳ３７がNOであれば、4.5＜差分≦19.5か否かを判定する（ステップＳ４１）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝１２が選択される（ステップＳ４２）。NOであれば、-19.5＜差分≦-4.5か否かを判定する（ステップＳ４３）。YESであれば量子化差分データ＝−１２が選択される（ステップＳ４４）。
【００５５】
ステップＳ４３がNOであれば、上述した（８）式により、ステップ幅＝３１で量子化差分データを求める（ステップＳ４５）。
【００５６】
図６は図３のステップＳ４で行われる特定の量子化特性（0714特性）をもつ量子化器１２の処理手順を示すフローチャートである。まず、-3.5≦差分≦3.5か否かを判定する（ステップＳ５１）。この判定がYESであれば、量子化差分データ＝０が選択される（ステップＳ５２）。
【００５７】
ステップＳ５１がNOであれば、3.5＜差分≦10.5か否かを判定する（ステップＳ５３）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝７が選択される（ステップＳ５４）。NOであれば、-10.5＜差分≦-3.5か否かを判定する（ステップＳ５５）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝−７が選択される（ステップＳ５６）。
【００５８】
ステップＳ５５がNOであれば、10.5＜差分≦17.5か否かを判定する（ステップＳ５７）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝１４が選択される（ステップＳ５８）。NOであれば、ー17.5＜差分≦-10.5か否かを判定する（ステップＳ５９）。この判定がYESであれば量子化差分データ＝−１４が選択される（ステップＳ６０）。NOであれば、-17.5＜差分≦-10.5が選択される（ステップＳ６１）。
【００５９】
ステップＳ６０がNOであれば、上述した（８）式により、ステップ幅ｎ＝３１で量子化差分データを求める（ステップＳ６２）。
【００６０】
図４〜図６の処理は、ソフトウェアとハードウェアのいずれで行ってもよい。ハードウェアで実施するには、差分と量子化差分データとの対応関係を示す変換表をメモリ等に格納しておけばよい。
【００６１】
図４の0123特性は、差分が±3.5以下の場合には、量子化ステップ幅を１にしている。これは、０を中心とした非常に急峻な分布をもつことを利用して、平坦な場合には細かく８ビット精度を確保することを目指している。
【００６２】
図５の01312m2特性は、分布の急峻さが少し緩くなった場合を想定して、平均的な画像劣化を防止することを目指している。12m2は、12を中心として、５〜19までの範囲を同じ値に量子化しているが、12ではなく、12-2=10を値として用いている。
【００６３】
図６の0714特性は、-3から+3までを０に、-4から-10を−７に、+4から+10を+7に、という具合に粗く量子化している。量子化ステップの総数は７個である。
【００６４】
なお、量子化器１２の量子化特性は、図４〜図６に示したものには限定されない。一般に量子化のステップ幅を増やせば、それだけデータ損失が少なくなって画質が改善されるため、より高品質な画像を扱いたい場合には、量子化ステップ数をさらに増やした量子化特性をもつ量子化器１２を用いればよい。逆に比較的低品質の画像でも満足できる場合には、量子化ステップ数が少ない量子化特性をもつ量子化器１２を採用すればよい。
【００６５】
図７は画像送信装置１から伝送線３上に送り出される画像データのデータ形式を示す図である。図７は一例であり、他のデータ形式を採用してもよい。図７の場合、今まで12本の伝送線３で送っていた画像データを、その半分の６本で伝送することができる。画像送信装置１内の第１差分画像生成器１１は、差分画像データR-G，G，B-Gを生成する。この差分画像データは、量子化器１２で量子化された後、符号化器１３で符号化されて伝送線３上に送り出される。画像受信装置２は、符号化データを受信して、復号および逆量子化を行って、RGB画像を再構成する。
【００６６】
本実施形態は、符号化の際に４値の多値化を行うため、通常のデータ転送方法に比べて、半分の数の伝送線３しか必要としない。ここでは、一例として、６本の伝送線３を用いて２サイクルでRGB各８ビットの画像データを伝送する例を示したが、伝送線３の数やサイクル数を変えることで、伝送方法を種々に変更可能である。例えば、１本の伝送線３を用いてサイクル数を増やすことにより、シリアル伝送を行うことも可能である。
【００６７】
図８は符号化器１３に対応する符号表を示す図である。図示のＱ(e)は量子化差分データであり、Δ０〜Δ３までの４個の４値で１つの符号化データを生成する例を示している。例えば、Ｑ(e)＝１に対しては、（Δ３Δ２Δ１Δ０）＝（0001）と符号化する。８ビット画像の場合、予測データと実画像データはそれぞれ０〜255の範囲内で種々に変更可能なため、差分データは-255〜255の範囲を取り得る。
【００６８】
図８は図４の量子化特性をもつ量子化器１２で量子化を行う場合の符号化の例を示している。したがって、符号化は各量子化特性のそれぞれごとに行う必要があり、それぞれ別個に図８のような符号表が必要となる。
【００６９】
図８の符号表の各行の符号化データの平均振幅は、（Δ３＋Δ２＋Δ１＋Δ０）／４で表される。符号表を作成するには、平均振幅の小さい順に符号化データを並べて、平均振幅の小さい順に量子化差分データＱ(e)を割り当てる。
【００７０】
すなわち、平均振幅の小さい符号化データを優先的に、値の小さい量子化差分データに割り当てる。量子化差分データＱ(e)は０を中心として急峻に変化するラプラス分布特性をもつため、上記の割り当てを行うことにより、符号化データの全体として平均振幅を大幅に削減できる。
【００７１】
同じ平均振幅をもつ符号化データは、その順番を入れ替えても、符号化データの平均振幅は代わらないため、全体としての平均振幅も変わらない。したがって、符号表の中で同じ平均振幅をもつ符号化データは任意に入れ替えてもよい。
【００７２】
画像データの損失がない場合は、符号表は-255〜+255までの511個の符号化データで構成されるが、本実施形態のように差分画像データを量子化してから符号化することにより、23個のみの符号化データに削減できる。
【００７３】
このように、符号化データを大幅に削減することは、画像転送システムのシステム構成を縮小できるだけでなく、画像の性質を考慮に入れた量子化を行うことで、平均振幅をより減少させることができ、消費電力やEMIノイズをより低減できる。
【００７４】
図９は種々の画像Ａ〜Ｅについて本実施形態の手法で符号化を行った画像の解析結果を示す図であり、横軸は各画像の平均振幅、縦軸はPSNR（Peak Signal Noise Ratio）である。PSNRは必ずしも擬似輪郭など視覚的なすべての問題を扱えるわけではないが、一般的によく用いられる指標である。なお、画像Ａ〜ＥはDVD MPEG2画像を対象として解析を行っている。
【００７５】
PSNRの値が大きいほど、原画像に似通っている（情報の損失＝ロスが少ない）ことを示している。図９からわかるように、PSNRは40dB近辺に集中している。40dB程度のPSNRが得られたのは、DVD MPEG2での画像を原画像として処理を行ったためであり、MPEG2による画像圧縮前の画像を原画像としたわけではない。これが、40dBという高い数値が得られた大きな要因である。仮に、画像圧縮前の画像を原画像として解析を行うと、20dB程度の値になると思われる。
【００７６】
図９において、画像Ａ，Ｃ，Ｅは図４の量子化特性で量子化を行い、画像Ｂ，Ｄは図５の量子化特性で量子化を行っている。また、図３で説明した閾値Ｔは３に固定している。
【００７７】
画像Ｅはテレビの画像であるが、一般にテレビの画像はMPEG等により画像圧縮処理により映像情報が失われており、デジタルカメラの画像よりも本質的な情報が減っている。すなわち、差分データとしては相関が高めで、本実施形態ではより性能にすぐれた結果が出ている。
【００７８】
図１０は画像Ａ〜Ｅの平均振幅の統計結果を示す図、図１１は画像Ａ〜ＥのPSNRの統計結果を示す図、図１２は画像Ａ〜Ｅの平均振幅とPSNRの回帰分析結果を示す図である。
【００７９】
これらの図からわかるように、平均振幅は約0.062（≒1/16）、平均PSNR＝39.3dBであり、ほぼ損失なしである。一般に、ほぼ損失なし（near lossless）としては40dB以上が期待されるので、若干不足しているが、PSNRが多少少なくても、視覚的に大きな差を感じることはなく、40dBという値も絶対的にクリアすべき値ではなく、目安にすぎない。
【００８０】
図９からわかるように、TV画像ＥはPSNRが比較的高い。したがって、TV画像については、特に画像の劣化を低減しつつ平均振幅を削減できることがわかる。平均振幅は、EMIノイズにほぼ比例する尺度であると期待できるため、1/16程度のEMIノイズの削減が期待できる。
【００８１】
このように、第１の実施形態では、差分画像データを周囲の画素を考慮に入れて量子化した後に符号化を行うため、データ転送時の平均振幅をより削減でき、消費電力やEMIノイズを削減できるとともに、伝送線３の数も削減できる。
【００８２】
（第２の実施形態）
第２の実施形態は、符号化データの多値レベル数を第１の実施形態よりも削減するものである。
【００８３】
図１３は符号表の一例を示す図である。図１３では、平均振幅が0.75の符号化データを太線で囲んでいる。本実施形態は、平均振幅が0.75の符号化データの数を削減する処理を行う。図１３を見ればわかるように、平均振幅が0.75の符号化データは全部で12個あるが、この中で、３の値を取る符号化データが２つある。平均振幅が同じであっても、符号化データの値が小さい方が多値レベル数を減らせるため、より望ましい。そこで、本実施形態では、３の値を取るビットを有する符号化データを削除する。削除する符号化データは、平均振幅が比較的大きいものであり、出現頻度が少ないため、一部を削除しても、画像の画質にはほとんど影響がない。
【００８４】
図１４は図１３から３の値を取る符号化データを削除した符号表を示す図である。このような符号表に従って符号化を行えば、０〜３までの４値でデータ転送を行う代わりに、０〜２までの３値でデータ転送を行えばよくなり、画像転送システム内の回路規模を縮小できる。
【００８５】
以下では、上記の処理手順により生成した符号化データをqOAC3hと呼ぶことにする。ここで、qOACは、Quantized Ordered Amplitude Codeの略称であり、3hは３値を用いて配線本数を半分にすることを示す。
【００８６】
なお、上記では、４値から３値の符号化データを生成する例を説明したが、符号化データの多値数は特に４値や３値に限定されず、一般化すると、ｎ値（ｎは整数）の多値データからなる符号化データを生成することができる。
【００８７】
図１５は５値の２データΔ１Δ０からなる符号化データを有する符号表の一例を示す図である。図１５の符号化データは図１３の符号化データに比べて配線本数を1/2に削減でき、通常のデータ転送を行う図７の左側の伝送方法と比べると、配線本数を1/4に削減できる。以下では、図１５の符号化データをqOAC5qと呼ぶことにする。
【００８８】
図１６は符号化データqOAC3h，qOAC5hの平均振幅とPSNRとの対応関係を示す図である。qOAC3h，qOAC5hのそれぞれごとに、TIF画像（圧縮なし）、JPEG画像（圧縮あり）、MPEG画像（圧縮あり）の各画像データについて解析した結果を示している。
【００８９】
図１４の各符号化データの平均振幅は図８に示す符号化データの平均振幅と同様に小さいものから順に並んでおり、結果的に統計的平均振幅の値はまったく変わらない。したがって、MPEG画像の平均振幅は0.062（≒1/16）程度の値を取る。
【００９０】
図１６では、JPEG画像のある画像に関して圧縮率を変化させて平均振幅 とPSNRとの関係を示す曲線cb1，cb2を示している。この曲線の傾向から、MPEG画像に対しては、PSNR値を-20dBだけシフトして点線で示している。
【００９１】
JPEG画像は、圧縮前の画像が入手可能であるので、この曲線は圧縮前の画像を基準データとして計算している。MPEG画像は、DVDのTV画像を用いため、圧縮前画像を入手できなかった。そこで、この曲線の傾向から予測している。このようなシフト前のMPEGデータを薄線で示してあり、これは図９と同じデータである。
【００９２】
qOAC5qはqOAC3hよりも伝送線３の本数が半分で済むが、平均振幅は1/16→1/8へ２倍に増加している。このような結果は他のJPEG画像やTIF画像でも確認できる。平均振幅についていえば、qOAC3hでTIFが1/5程度、JPEGが1/10程度である。qOAC5qではTIFが1/2程度、JPEGが1/5程度である。
【００９３】
一般にPC上のソフトウェアが利用する画面は自然画像よりも極めて相関が高く、本発明者の手法を用いなくても簡単な1Vや1H相関だけで十分に、平均振幅が1/10〜1/100以下になることが知られている。そこで、ここでは、特に自然画像に関して解析を行っているが、PC画面で自然画像がまったく現れないこともない。実際に非圧縮の自然画像がPC画面いっぱいになることはなく、JPEGなど圧縮後の自然画像がPC画面の一部に現れる。したがって、ここでの解析のうちTIF画像の結果は非圧縮にこだわるアプリケーションでの分布を示している。一方、JPEGやMPEG画像は通常の利用状況を示している。したがって、平均的な使用としてはJPEGを採用してqOAC3hの符号化を採用した場合、平均振幅は1/10程度の改善になると期待できる。
【００９４】
このように、第２の実施形態では、同じ平均振幅を持つ符号化データのうち、大きい値を取る符号化データを削除するため、多値レベル数と符号化データの数を削減でき、システムの構成を簡略化することができる。
【００９５】
（第３の実施形態）
第３の実施形態は、符号表において、平均振幅の小さい順に符号化データを並べるだけでなく、データの遷移数の数も考慮に入れて符号化データのソーティングを行うものである。
【００９６】
本実施形態では、符号化データΔ３Δ２Δ１Δ０をシリアルに転送することを想定しているため、その順番に意味が出てくる。図１７は４サイクル分のデータ転送タイミング図である。図１７の場合、２画素分の画像データが４サイクルで転送される。図示のように、同種の画像データR-G、Ｇ、B-Gがそれぞれシリアルに４サイクルにわたって連続して送信される。
【００９７】
図１７のような転送方法を採用する場合、各サイクルでのデータの遷移数が少ない方が消費電力が少なくなり、EMIノイズも低減できるため、より望ましい。
【００９８】
図１８は図８の符号表にデータの遷移数の情報を加えた図である。図１８では、平均振幅を第１優先度としてソーティングを行い、次に遷移数を第２優先度としてソーティングを行っている。これにより、平均振幅だけでなく、遷移数も考慮に入れて符号化を行うことができ、平均振幅と遷移数を最適化できる。
【００９９】
より具体的には、遷移数が少ない量子化差分データが平均振幅の小さい符号化データに割り当てられる。これにより、図１７のような順序でデータ転送を行う場合に、各サイクルでのデータの遷移数を必要最小限に抑えることができ、消費電力を抑制できるとともに、EMIノイズも低減できる。なお、図１８では、平均振幅を第１優先度としたが、遷移数を第１優先度としてもよい。
【０１００】
このように、第３の実施形態では、平均振幅とデータの遷移数の両方を最適化して符号化を行うため、平均振幅が低くて遷移数の少ないデータ転送を行うことができる。これにより、消費電力とEMIノイズの両方を低減できる。
【０１０１】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、平均振幅を考慮に入れずに、遷移数を考慮に入れて符号化を行うものである。
【０１０２】
図１９は遷移数が最小になる符号化を行うための符号表を示す図である。符号１は一つ前に転送した符号化データの最後が０で終わった場合の符号化データを示し、符号２は一つ前に転送した符号化データの最後が１で終わった場合の符号化データを示している。いずれの場合も、遷移数が少ない順に符号化データをソーティングしている。
【０１０３】
図１９の符号表は、取り得るすべての符号化データを含んでいるわけではない。図２０は図１９の符号表で使われなかった符号化データの一覧を示す図である。
【０１０４】
図２１は図１６に図１９の符号化データqQuietの解析結果を追加した図である。qQuietのデータについて横軸は遷移数である。図１６と比較すればわかるように、qQuietの曲線cb3は、qOAC3hの曲線cb1よりもわずかに左側にシフトしているが、数値的にはほぼ同じであり、MPEGで1/17、JPEGで1/13、TIFで1/5程度の平均振幅が得られる。
【０１０５】
このように、第４の実施形態では、平均振幅を考慮に入れずに、遷移数を考慮に入れて符号化を行うため、遷移数がより少なくなるようなデータ転送を行うことができる。
【０１０６】
図１９では、８ビットからなる符号化データを生成する例を説明したが、平均遷移数が増加するものの７ビットの符号化データを生成してもよい。この場合、符号化データの転送クロックの周期を変えてもよいが、削減した１ビット分を制御信号などの転送に割り当ててもよい。このように、本実施形態では、符号化データの数を511個から23個まで削減できるため、削減した分を制御信号等の他の信号の伝送に割り当てる余裕も出てくる。
【０１０７】
（第５の実施形態）
第５の実施形態は、遷移数を少なくするだけでなく、データ転送時のS/N比を改善するものである。
【０１０８】
図２２は第５の実施形態による符号表を示す図である。図２３は第５の実施形態による画像転送システムの概略構成を示すブロック図である。図２３では、図１と共通する構成部分には同一符号を付しており、以下では相違点を中心に説明する。図２３の画像送信装置１は、符号化器１３で生成した符号化データを２で割った余りを演算するモジュロー部（Σmod2）１７を有する。このモジュロー部１７から出力されたデータが伝送線３上に送り出される。画像受信装置２は、画像送信装置１から送信されたデータのうち、隣り合うビットの排他的論理和（XOR）を計算する差分検出部２６を有する。これら以外は、図２３の画像送信装置１は図１の画像送信装置１と同様に構成され、図２３の画像受信装置２は図１の画像受信装置２と同様に構成されている。
【０１０９】
以下、量子化差分データＱ(e)＝−２を例に取って本実施形態の処理動作を説明する。まず、量子化差分データＱ(e)＝−２は図２２の符号表により、00100000と変換される。図２４は一つ前の符号化データが０で終わった場合のモジュロー部１７の処理例を説明する図、図２５は図２４で生成したデータを受信した差分検出部２６の処理例を説明する図である。図２６は一つ前の符号化データが１で終わった場合のモジュロー部１７の処理例を説明する図、図２７は図２６で生成したデータを受信した差分検出部２６の処理例を説明する図である。
【０１１０】
図２４の場合、量子化差分データＱ(e)＝−２に対応する符号化データ00100000のLSBの０と一つ前のデータ０とを加算して、0+0=0になる。次に、加算した０に量子化差分データの下位側２ビット目のデータとを加算して、０となる。以下、同様の処理を繰り返す。
【０１１１】
符号化データの下位６番目のデータは１であり、モジュローは、0+0+0+0+0+0+1=1となる。その次の７番目は０なので、(0+0+0+0+0+0+1)+0=1になる。最後の８番目に０が現れるので(0+0+0+0+0+0+1+0)+0=1となる。したがって最終的に00000111の順番でデータが生成される。
【０１１２】
図２４で生成されたデータは、右側のデータから順に転送される。したがって、最初から五番目まで０、六番目から八番目まで１のデータが転送される。
【０１１３】
図２６でも同様に計算されるが、先の値が１であるので、図２４の結果をビット反転させた列と同じになる。すなわち、最初から五番目までが１、六番目から八番目までが０のデータが転送される。
【０１１４】
次に受信側の動作を説明する。図２５では先のデータが０の場合、図２７では１の場合である。まず図２５について説明する。図２５では11100000（左→右の順番）でデータ列を示している。隣り合うビットのXORをとることで、データを復元する。０が先にある場合なので、最初の０とXORして、０が計算される。以下同様に進み、６番目の計算では、入力の５ビット目と６ビット目のXORを演算するため、0 XOR 1=1となる。７番目の計算では、入力の６ビット目と７ビット目をXORするので０となる。このようにして、順次処理が行われる。XORはΣの逆操作であり、元のビット列に戻る。
【０１１５】
本実施形態では、隣り合うビットの差分を伝送するため、識別点において３dBのSNRゲインを得ることができる。その理由は、情報が２サイクルであることからハミング距離が２となり、10*log10(２) = 3dBとなるからである。これをさらに回路バラツキの観点からその意義を解釈しなおせば、次のようになる。
【０１１６】
０と１を識別するには、中間の０．５で判断する。回路としてこの中間に等しい物理量（電圧、電流）の絶対値のバラツキ精度を確保することは回路規模を小さくするのと同様に困難である。一方、差分として相対値を見て比較する場合、絶対値レベルを検出しなくて済むため、バラツキ精度をより確保し易くなる。
【０１１７】
このように、識別点でのゲインは回路バラツキに対する改善を行うことである。このように、図２５のXOR操作は、論理（０と１）ではなく、アナログ回路としてチャネル上の符号を判定するときの操作として実行する。
【０１１８】
本実施形態の特徴は、図２２で与えた符号化データとまったく同じデータを転送しつつ、識別点でのSNRを改善していることである。したがって、遷移数を削減することにまったく悪影響を与えず、識別点でのSNRを改善できる。
【０１１９】
このような差動化は、２を法とする体系だけでなく３を法とした場合でも同様に適用可能である。Σをmod 3で考え、差分検出もmod 3で考えればよい。この意味で図１７の第３の実施例でも同じデータがシリアルに転送されるので可能である。
【０１２０】
一般に整数ｎを法として考えることも可能であり、大きな枠組みから言えば、本実施形態は群符号のインスタンスであると考えることができる。また、本技術は量子化された場合にその効果（平均遷移数の削減）が大きいが、損失なし符号化においてもこのような差動化を導入することができ、同様に３dBゲインが得られる。なお、図２２の符号化データは図２１と同様の特性を得ることができる。
【０１２１】
このように、第５の実施形態では、情報を差動化することで、データの遷移数を少なくするだけでなく、符号化データの識別点でのS/N比を改善できる。
【０１２２】
（第６の実施形態）
第６の実施形態は、符号化の際にゴロム符号を用いるものである。
【０１２３】
ここで、ゴロム符号は、可変長符号であり、符号長の短いゴロム符号を優先的に利用してデータ圧縮を行うことで一般に知られている。一般には、符号長だけを性能の指標として利用している。ここでは、符号長だけでなく、遷移数や信号振幅をも指標とすることで、改善を行う点に特徴がある。
【０１２４】
図２８は本発明の第６の実施形態に係る画像転送システムの概略構成を示すブロック図である。図２８の画像転送システムは、図１の構成にバッファ２７を追加したものである。このバッファ２７は、長さの異なるデータが転送されてきたときに、データを正しく切り出すために必要となる。
【０１２５】
図２９は本実施形態の符号表を示す図である。図２９に示すように、ゴロム符号の長さだけでなく、データの遷移数も考慮に入れてゴロム符号のソーティングを行う点に特徴がある。図２９に示すように、同じ長さをもつゴロム符号に関して、遷移数が小さいものから順に利用する。
【０１２６】
例えば、長さ２の符号としては、100、101、100、111の４個がある。この中で、遷移数が最も小さい符号化データは111であるため、この符号化データに０を割り当てる。次に遷移数が小さい符号化データは100と110である。そこで、+1に100を割り当て、-1に100を割り当てる。最後に残った101は、遷移数が２と最も大きいため、+2を割り当てる。
【０１２７】
以下同様に、同じ長さを持つ符号化データの中から遷移数の小さいものから順に割り当てを行う。
【０１２８】
これにより、平均符号長の性能としては劣化せず、平均遷移数が改善される。以下では、遷移数を考慮して順序化し直すという意味で、Transition Ordered LG(2,32)を略して、TOLG(2,32)と名前づける。
【０１２９】
図３０は本実施形態による解析結果を示す図である。TIF、JPEGおよびMPEGの各画像による変化は少なく、0.4〜0.5と1/2以下の値を示しており、データ転送周波数を1/2にできる。なお、EMIノイズは周波数の２乗に比例するため、EMIノイズは1/4に削減されることになる。したがって、本実施形態はEMIノイズの抑制効果もある。
【０１３０】
図３１はさらなる解析結果を示す図である。遷移数をMPEGでは0.4→0.2に、JPEGでは0.4→0.2に、TIFでは0.45→0.3に、それぞれ改善している。MPEGでは、先ほどのデータ圧縮による効果1/4と現在の効果0.2＝1/5をあわせると、EMIノイズ削減性能は1/20が期待できる。同じくJPEGでも1/18、TIFでも1/9が期待できる。以上により、通常で1/10、MPEGのTV画像で最大1/20が期待できる。
【０１３１】
図３２はさらに平均振幅を性能指標として追加考慮した符号表の一例を示す図である。ある画像の解析では平均振幅は0.843である。これを、さらに平均振幅を0.162まで改善したのが図３３である。図３３は図３２の符号化データをビット反転させることにより生成される。
【０１３２】
ビット反転操作では、符号化データの長さや遷移数は変わらないので、元の性能を保ちつつ平均振幅だけを性能改善できるという特徴がある。以下では、符号化データTOLG(2,32)をビット反転した符号化データをinv TOLG(2,32)と名付ける。ビット反転するので、もともとのゴロム符号のもつ000…1というプリフィックスは111…0というプリフィックスに変わる。
【０１３３】
図３２と図３３を比較すると、むしろ１が多く符号表に出てきているのは図３３の方である。しかし、実際には、Ｑ(e)＝０の発生確率が極めて大きく、000の影響が大である。このため、図３３の平均振幅が小さくなる。さらなる解析結果を図３４に示す。
【０１３４】
このように、第６の実施形態では、ゴロム符号を用いて符号化を行い、その際、平均遷移数や平均振幅を考慮に入れるため、消費電力を削減できるとともに、EMIノイズも抑制できる。
【０１３５】
なお、ここでは可変長符号としてゴロム符号を用いる例を説明したが、算術符号やハフマン符号など一般に知られている他のデータ圧縮符号を用いることも可能である。また、ゴロム符号としてLG(2,32)を例として説明したが、ゴロム符号の形（分布）は、量子化された差分の分布と最も適合するものがよいので、このLG(2,32)に限定的に解釈すべきではない。他の算術符号、ハフマン符号（さらに多値ハフマン符号も含む）でも同様である。また、量子化された場合に効果が大きいが、量子化を行わない損失なし符号化においても、同様の議論ができる。
【０１３６】
（第７の実施形態）
第７の実施形態は、符号化の際に、圧縮用可変長符号の一種であるC1プリフィックス符号を用いるものである。ここでは、遷移数を削減する方法として順序化の他に、状態依存した符号化を利用する。これはQuiet符号で採用した考え方と同じで、符号化データ間の遷移を削減する機能を追加する。
【０１３７】
図３５はC1プリフィックス符号を利用した符号表の一例を示す図である。図３６は図３５の符号表を用いてデータ転送を行った場合の解析結果を示す図である。横軸はデータ圧縮率を対数で示している。縦軸はPSNRである。上述した図３０や図３１に示したLG(2,32)の結果も比較のため追加記載している。
【０１３８】
図３６において、1D-DPCM，2D-DPCM，1D-ADPCM，2D-ADPCMは空間的DPCMでの結果である。また、MRTVQ、IRTVQ（Include, Exclude）はJPEGでの圧縮結果である。これはDCTを適用し、周波数領域での処理を行っており、性能は向上しているが、その実現コストは急激に大きくなっている。
【０１３９】
C1プリフィックス符号の場合、LG(2,32)と比較して圧縮性能が大きく画像に依存している。LG(2,32)ではほぼ0.4附近であったが、0.2〜0.5まで変化している。これは、０に割当てられるC1符号「１」の長さが１と小さく、より画像情報量に敏感にデータ量を削減するからである。MPEG画像に関して限定し、目的を固定するなら1/4の達成も可能である。したがって、この意味では、先のLG(2,32)の実施例よりも望ましいといえる。EMIノイズの観点からいえば、当然、データ圧縮だけでなく、遷移数も削減されている。そこで次にさらなる改善を行う。
【０１４０】
図３７は図３５の符号表を改善した符号表を示す図である。C1符号とC1符号のビット反転符号をペアとして一つの値に割当てる。C1符号の先頭はいつも「１」で構成されている。同じく、C1符号ビット反転は、その先頭がいつも「０」で構成されている。そこで、一つ前に転送されたデータの最後のビットが「１」か「０」かによって、C1かC1ビット反転かを選択し、いつも最後のビットと先頭のビットが同じになるようにする。
【０１４１】
これにより、符号化データ間での遷移をなくすことができる。符号化データ間遷移を無くした場合には、図３７での遷移数により確率和を計算すればよい。符号間遷移がある場合は、この結果に符号間遷移数を加算する。C1符号の構成は、０を中心にプラス、マイナスに関して交互に最後のビットが「０」と「１」に入れ替わっている。したがって、最後に「０」または「１」の値をとる確率は等しい。そこで、データ値０になるのは統計的に0.5程度であることから、1-0.5＝0.5が０以外の発生確率であるので、0.5／2＝0.25が符号化データ間遷移数である。
【０１４２】
実際には、符号化をしない場合の８ビットでの遷移数は４回／符号化データであるから、さらに４でわった値が相対的な圧縮比である。
【０１４３】
このようにして計算した結果が図３８に示されている。３割程度（１→0.7）の遷移数削減効果がある。なお、遷移数はC1を使用すること自体でも1/5程度に削減効果があるから、結果的にMPEGでは1/10程度の遷移数削減効果がある。したがって、これを先のデータ圧縮効果1/4（周波数的に1/4）と合算すると、1/16*1/10＝1/160と大きな効果がある。配線本数を優先したいのであれば、例えば1/2を配線削減にまわし、残り1/2を周波数的削減にまわしてみる。このときにはEMIノイズ削減として、1/4*1/10＝1/40で、かつ配線本数を1/2に削減できる。これは最初の図１Ａ〜図１Ｃで説明した要望1/20を超えつつ、配線本数1/2化も達成できている。
【０１４４】
さらに、ここでは、DPCMの枠組みで予測差分という形態で情報源の符号化を行った。分布に偏りがあることを利用できれば良いのであるから、なにもDPCMだけに限定的に解釈する必要はない。例えば、DPCMでは空間的な予測差分であったが、周波数領域を取り扱うMPEG2でのDCTにおけるパワー・スペクトルの分布もまたラプラス分布することが知られており、同様に利用できる。すなわち、ＤＣＴの周波数成分に関して、ゴロム符号または算術符号などチャネル符号を利用するにあたり、平均遷移数を考えて本発明で示す符号を利用することも当然可能である。例えばＱＡＭでチャネル符号化されたＭＰＥＧデータであっても同様に確率分布の偏りが本質的に引き継がれるから、ＱＡＭ符号においても同様に信号振幅でソートすることで、消費電力を減らし、ＥＭＩノイズを削減することが可能であることも予見可能である。このとき、例えば、単に平均振幅（Ｉ軸、Ｑ軸平面上での原点からの距離）だけではなく、遷移数に相等して遷移による変化量（Ｉ軸、Ｑ軸平面上での距離）をプラスしてソートすればよい。変化量が少ないほうが、回路変化に伴う変化が小さく、電力消費、ＥＭＩノイズが少ないと期待できる。なお、これは先の第六の実施形態でも同じである。
【０１４５】
このように、第７の実施形態では、C1プリフィックス符号を用いて符号化を行い、かつ符号化データ間の遷移をなくすような工夫を施すことで、データの遷移数を削減でき、消費電力およびEMIノイズを削減できる。
【０１４６】
（第８の実施形態）
第８の実施形態は、本発明をエラー訂正符号に適用したものである。ここでは(7,4)ハミング符号を変形することで新たな符号を作成する。まず(7,4)ハミング符号は符号長が７であり、情報ビットが４であるハミング符号である。
【０１４７】
上述したように、本実施形態では、量子化により23個の符号化データを用意する。しかしながら、実際のTV画像ではR-GやB-Gといった信号については、±124までの13個で十分であることが経験的に分かっている。したがって、情報ビットとして４ビットあれば符号化が可能である。
【０１４８】
そこで、図３６の(R-G)や(B-G)に関する符号表を準備することでデータを転送できる。従来、ハミング符号は遷移数に無頓着に符号割当てを行うが、ここまで説明してきたように、本実施形態では遷移数の小さい符号化データから順番に割り当てを行う。さらに、符号化データ間の遷移数も削減したいことから、先に転送されたビットの最後が０か１かに依存して符号化データの選択を行うことにする。これは図１９で示した符号の構成と同じ発想である。
【０１４９】
ここでペアとなる符号の作り方を説明する。通常のハミング符号におけるパリティのビット反転したものを、新たに符号化データとして追加する。例えば情報1110には000のパリティから1110000が通常生成されるが、ここではさらにパリティのビット反転111により1110111が符号化データとして追加される。このように生成された符号化データで、LSBが０か１により、二つのグループに分ける。当然これらは遷移数により順番に割り当てを行う。このようにして図４０（ｂ）が完成する。
【０１５０】
次にＧに関する符号表を作成する。Ｇに関しては、-248までフルにデータが分布してしまうので、R-GとB-Gのようにすると符号化データが不足してしまう。そこで、ここでは符号化データ間の遷移数を削減することを諦め、０と１の場合分けをなくし、符号化データの個数を確保することを優先する。すなわち、場合わけせずに、(R-G)と(B-G)での符号化データを使う。これも遷移数の小さいものから優先して使用する。実際には図４０（ａ）で示すように、遷移数４までの符号を利用している。さて、ハミング符号はエラー訂正を行うことができるが、０と１の場合分けの選択を誤ることは望ましくない。そこで誤りを少なくするように重複してビットを追加する。
【０１５１】
このようにして図３９の転送フォーマットが得られる。０か１かを判定するΔ（Ｒ−Ｇ）０、ΔＧ０、Δ（Ｂ−Ｇ）０はすべて重複している。このような符号化は、エラー訂正機能が追加されているので、より高速な転送や雑音の多い場合に有効である。
【０１５２】
なお、ここでは、(7,4)ハミング符号をエラー訂正符号の代表的な例として挙げて説明したが、これに限定するものではない。一般にエラー訂正を行おうとすると、パリティ用のビットが追加され、本来の情報ビットよりも長いビット数が必要となる。もし量子化処理を考えず、損失なし符号化に拘っていると、符号化データが足りずに、このような発想は生まれない。画像劣化を意図的に許すことで、通信路でのエラーを押さえる機能を導入している。このときに遷移数など性能指標を用いて符号を再構築することが本技術の発想である。
【０１５３】
このように、第８の実施形態では、エラー訂正符号を用いて符号化を行った場合にも、同様に遷移数を削減するようなデータ転送が可能となる。
【０１５４】
（第９の実施形態）
第９の実施形態は、図１に示した量子化特性決定部１４を改良したものである。
【０１５５】
図４１は第９の実施形態による量子化特性決定部１４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図４１は、図３の処理と異なり、３種類の閾値TL，TM，THにより量子化特性を選択する。より選択肢を多くすることで、より画像の特性に見合った量子化特性を選択でき、画質の向上が図れる。
【０１５６】
ここでは３つの閾値として、例えば、TL＝16、TM＝32、TH＝64としている。これらの値は画質を優先するかまたは性能（EMI削減などの性能）を優先するかにより適切に設定する。
【０１５７】
図４１では４種類の量子化特性を利用している。Ｂに４種類、(R-G)と(B-G)に４種類の可能性があり、合計で最大８種類ある。実際には同じ特性を利用しても良いので、最大８種類である。
【０１５８】
なお、ここでは、第７の実施形態で説明したC1プリフィックス符号を利用する例について説明を行う。ただし、他の符号化データや圧縮符号（算術符号など）を適用することも可能である
以下、図４１のフローチャートに基づいて、本実施形態による量子化特性決定部１４の処理動作を説明する。まず、差分量D1，D2、D3を計算する（ステップＳ７１）。これは図３のステップＳ１と同様の処理である。TLは閾値である。
【０１５９】
次に、差分量D1，D2，D3の絶対値のすべてが閾値TLより小さいか否かを判定し（ステップＳ７２）、判定がYESであれば平坦であると判定し、細かいステップ幅（例えばf0124816特性）の量子化を行う（ステップＳ７３）。このステップＳ７３では、図４等と類似の処理を行い、差分の値に応じて量子化差分データを選択する。例えば、差分が±0.5以内であれば量子化差分データ＝０、差分が±１付近であれば量子化差分データ＝１または−１、差分が±２付近あれば量子化差分データ＝２または−２、差分が±３〜±５付近であれば量子化差分データ＝４または−４、差分が±６〜±10であれば量子化差分データ＝８または−８、差分が±11〜±21であれば量子化差分データ＝16または-16を選択し、差分がそれ以外であればステップ幅＝32で量子化を行う。
【０１６０】
ステップＳ７２の判定がNOであれば、差分量D1，D2，D3の絶対値のすべてが閾値TMより小さいか否かを判定し（ステップＳ７４）、判定がYESであれば平坦でもなくデコボコでもなく、その中間（中間１）であると判定し、やや細かいステップ幅（例えばma0816特性）の量子化を行う（ステップＳ７５）。このステップＳ７５では、例えば差分が０〜±３以内であれば量子化差分データ＝０、差分が±４〜±11付近であれば量子化差分データ＝８または−８、差分が±12〜±22付近であれば量子化データ＝16または-16、差分がそれ以外の場合には量子化ステップ幅＝32で量子化を行う。
【０１６１】
ステップＳ７４の判定がNOであれば、差分量D1，D2，D3の絶対値のすべてが閾値THより小さいか否かを判定し（ステップＳ７６）、判定がYESであれば平坦でもなくデコボコでもなく、その中間（中間２）であると判定し、やや粗いステップ幅（例えばmb0特性）の量子化を行う（ステップＳ７７）。このステップＳ７７では、差分が０〜±14以内であれば量子化差分データ＝０、差分がそれ以外であればステップ幅＝３２で量子化を行う。
【０１６２】
ステップＳ７７の判定がNOであれば、デコボコであると判定して、粗いステップ幅（例えばc0特性）の量子化を行う（ステップＳ７８）。この量子化特性は実は中間２とここでは実質的に同じになっているが、一般に同じである必然はない。量子化特性に平坦の場合にｆ、中間１の場合にma、中間２の場合にmb、デコボコの場合にcをプリフィックスとして付けている。
【０１６３】
緑色の画像データＧについて図４１の処理を行う場合と、画像データ(R-G)，(B-G)について図４１の処理を行う場合とで、ステップＳ７８における量子化特性の種類が異なるが、それ以外の処理は同じである。
【０１６４】
本発明者は、自然画像の差分データが通常ラプラス分布を持つことが知られていることを利用して、上記符号化を考案した。グラフィックスや漫画等の人工的な画像では、８ビット精度の画像であるといっても、実際には６ビット単位で構成されることも多い。このような人工的な画像の場合に、ラプラス分布を持つと仮定して、±１や±２など０に近い分布が集中して起こると想定してしまうと、かえって量子化エラーが増加し、結果的に画像劣化を起こしやすい。
【０１６５】
そこで、むしろ±８といった６ビット単位に合わせた値を意図的に量子化特性の中に取り込むことで、画像品質の向上が図れる。このような観点により、上述したステップＳ７３の量子化特性は±８と±16を意図的に利用している。またこれに伴い、粗い量子化でも、31ではなく32をキザミ単位とすることが望ましい。
【０１６６】
上述した図４１のステップＳ７３，Ｓ７５，Ｓ７７で選択する量子化特性は上述したものに限定されない。種々の量子化特性が考えられる。また、量子化特性はいつも一定である必要はない。例えば画質を確保しつつ１／４の圧縮率を目指す場合や、TIF画像の場合、JPEG画像の場合、MPEG画像の場合、PC画面画像の場合のそれぞれごとに最適な量子化特性を選択してもよい。このような量子化特性の選択を行うためには、差分の分布を見る必要がある。この分布検出は、受信側（ソースドライバ）で行う必要はなく、送信側（タイミング・コントローラ）で検出された結果を、画像送信前にフラグとして送信すればよい。受信側ではこのフラグを受け取り、それに基づいて量子化特性を選択する。差分の分布を決めるには、その発生頻度の大きさを一定の閾値よりも大きいか小さいかを判定することで、行うことができる。ただし、この判定もハードウェア実現が小さいほうが望ましいので、全諧調レベルでモニタする必要はなく、その分布がどの程度急であるかが判定できれば十分である。
【０１６７】
このように、第９の実施形態では、差分画像データの値により、より細かく量子化特性を選択するため、画質を落とさずにデータ転送を行うことができる。
【０１６８】
（第１０の実施形態）
第１０の実施形態は、C1プリフィックス符号を３値で多値化するものである。ハミング符号、算術符号、ゴロム符号など他の圧縮符号でも多値化することで、同様の議論を行うことができる。
【０１６９】
図４２は多値のC1プリフィックス符号の一部を含む符号表を示す図である。図４２のC1プリフィックス符号は、長さが７までの３値の多値Ｃ１プリフィックス符号である。これまでと同様に、このうちの最初からいくつかの符号が実際に利用される。符号は長さ、遷移数、平均振幅の順番に優先度を高めて、ソートすることで作成している。これは一例であり、他の優先度によるソートや、さらに他の性質を追加して順序化できることも明白である。さらに、ここでは「０」をプリフィックス検出に利用できるように符号構成を行ったが、この他に「１」や「２」を同じ機能として、他の符号構成を行うことも可能である。
【０１７０】
図４２のような多値のC1プリフィックス符号を用いることにより、画像を高品質に保ちつつ、圧縮率を改善できる。このような圧縮により配線本数を少なくしたり、動作周波数を遅くしたりすることができる。
【０１７１】
例えば、圧縮値を４としたとき、配線本数を1/4にする選択もあれば、配線本数を1/2にして動作周波数を1/2にする選択もある。配線本数を1/4にした場合でも、平均遷移数は４回（符号化なし）→0.17〜1.14回と減るので、EMIノイズ削減効果がある。配線本数を1/2にした場合では、動作周波数が1/2なのでEMIとしては1/4になるので、1/4*(0.17〜1.14)/4＝0.01〜0.07となり、さらにEMIノイズ削減効果を増すことができる。ただし、配線本数は２倍になる。このようなトレードオフがある。
【０１７２】
このように、第１０の実施形態では、多値のC1プリフィックス符号を用いることにより、画質の向上と伝送線３数の削減が図れる。
【０１７３】
以上に説明した第１〜第１０の実施形態の符号化器１３は、信号振幅、遷移数、符号長などを考慮に入れて符号表を作成することで、画像劣化を抑えながら、平均振幅やEMI雑音の削減を達成できる。また、配線本数も同時に削減できる。さらに、伝送時の多値レベルも削減できる。また、受信側識別点でのS/N比を向上でき、エラー訂正機能の追加といったさらなる機能を追加することもできる。特に量子化特性を導入することで、性能向上（平均振幅、EMIノイズの削減、消費電力削減）を向上できるだけでなく、符号化データを選択する余裕が他の機能追加につながっている。この意味で、上述した各実施形態では、従来のデータ量を減らすことだけに注目する損失ありの圧縮符号より優れた符号化を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像転送システムの概略構成を示すブロック図。
【図２】量子化特性決定部１４と逆量子化特性決定部２４の処理動作を説明する図。
【図３】図１の量子化特性決定部１４と逆量子化特性決定部２４の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図４】図３のステップＳ３で選択される特定の量子化特性（0123特性）をもつ量子化器１２の処理手順を示すフローチャート。
【図５】図３のステップＳ３で行われる特定の量子化特性（01312m2特性）をもつ量子化器１２の処理手順を示すフローチャート。
【図６】図３のステップＳ４で行われる特定の量子化特性（0714特性）をもつ量子化器１２の処理手順を示すフローチャート。
【図７】画像送信装置１から伝送線３上に送り出される画像データのデータ形式を示す図。
【図８】符号化器１３に対応する符号表を示す図。
【図９】種々の画像Ａ〜Ｅについて本実施形態の手法で符号化を行った画像の解析結果を示す図。
【図１０】画像Ａ〜Ｅの平均振幅の統計結果を示す図。
【図１１】画像Ａ〜ＥのPSNRの統計結果を示す図。
【図１２】画像Ａ〜Ｅの平均振幅とPSNRの回帰分析結果を示す図。
【図１３】符号表の一例を示す図。
【図１４】図１３から３の値を取る符号化データを削除した符号表を示す図。
【図１５】５値の２ビットΔ１Δ０からなる符号化データを有する符号表の一例を示す図。
【図１６】符号化データqOAC3h，qOAC5hの平均振幅とPSNRとの対応関係を示す図。
【図１７】４サイクル分のデータ転送タイミング図。
【図１８】図６の符号表にデータの遷移数の情報を加えた図。
【図１９】遷移数が最小になる符号化を行うための符号表を示す図。
【図２０】図１９の符号表で使われなかった符号化データの一覧を示す図。
【図２１】図１６に図１９の符号化データqQuietの解析結果を追加した図。
【図２２】第５の実施形態による符号表を示す図。
【図２３】第５の実施形態による画像転送システムの概略構成を示すブロック図。
【図２４】一つ前の符号化データが０で終わった場合のモジュロー部１７の処理例を説明する図。
【図２５】図２４で生成したデータを受信した差分検出部２６の処理例を説明する図。
【図２６】一つ前の符号化データが１で終わった場合のモジュロー部１７の処理例を説明する図。
【図２７】図２６で生成したデータを受信した差分検出部２６の処理例を説明する図。
【図２８】本発明の第６の実施形態に係る画像転送システムの概略構成を示すブロック図。
【図２９】第６の実施形態の符号表を示す図。
【図３０】第６の実施形態による解析結果を示す図。
【図３１】第６の実施形態のさらなる解析結果を示す図。
【図３２】平均振幅を性能指標として追加考慮した符号表の一例を示す図。
【図３３】平均振幅を0.162まで改善した符号表の一例を示す図。
【図３４】第６の実施形態のさらなる解析結果を示す図。
【図３５】C1プリフィックス符号を利用した符号表の一例を示す図。
【図３６】図３５の符号表を用いてデータ転送を行った場合の解析結果を示す図。
【図３７】図３５の符号表を改善した符号表を示す図。
【図３８】符号化データの遷移数を削減した場合の解析結果を示す図。
【図３９】第８の実施形態の転送フォーマットを示す図。
【図４０】第８の実施形態の符号表の一例を示す図。
【図４１】第９の実施形態による量子化特性決定部１４の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図４２】多値のC1プリフィックス符号の一部を含む符号表を示す図。
【符号の説明】
【０１７５】
１  画像送信装置
２  画像受信装置
３  伝送線
１１  第１差分画像生成器
１２  量子化器
１３  符号化器
１４  量子化特性決定部
１５  第１再構成画像生成器
１６  第１画像予測器
２１  復号化器
２２  逆量子化器
２３  第２再構成画像生成器
２４  逆量子化特性決定部
２５  第２画像予測器
【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】
2007020036.tif 000007
【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】
2007020036.tif 000012
【図１１】
2007020036.tif 000013
【図１２】
2007020036.tif 000014
【図１３】
2007020036.tif 000015
【図１４】
2007020036.tif 000016
【図１５】
2007020036.tif 000017
【図１６】
2007020036.tif 000018
【図１７】
2007020036.tif 000019
【図１８】
2007020036.tif 000020
【図１９】
2007020036.tif 000021
【図２０】
2007020036.tif 000022
【図２１】
2007020036.tif 000023
【図２２】
2007020036.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
2007020036.tif 000026
【図２５】
2007020036.tif 000027
【図２６】
2007020036.tif 000028
【図２７】
2007020036.tif 000029
【図２８】
2007020036.tif 000030
【図２９】
2007020036.tif 000031
【図３０】
2007020036.tif 000032
【図３１】
2007020036.tif 000033
【図３２】
2007020036.tif 000034
【図３３】
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【図３４】
2007020036.tif 000036
【図３５】
2007020036.tif 000037
【図３６】
2007020036.tif 000038
【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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