(57)【要約】【課題】処理の順序の情報を必要とせず、オブジェクト毎に処理する。【解決手段】候補画素クラス決定部７２は、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、既符号化画素の状態に応じたクラスに分類する。処理順番決定部７３は、誤差分布ROM７４に記憶されているクラスに応じた評価値を基に、隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定する。画素予測部７５は、符号化画素の画素値を予測する。残差算出部７７は、符号化画素の符号化した値として、符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する。本発明は、画像を符号化する符号化装置に適用できる。【選択図】図８
2007116518.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を符号化する符号化装置において、
既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類する分類手段と、
予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定する決定手段と、
前記符号化画素の画素値を予測する予測手段と、
前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する算出手段と
を備える符号化装置。
【請求項２】
前記予測手段は、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記符号化画素に隣接する前記既符号化画素の画素値とを用いた多項式により、前記符号化画素の画素値を予測する
請求項１に記載の符号化装置。
【請求項３】
前記分類手段は、前記隣接画素に隣接する前記既符号化画素の位置およびその前記既符号化画素の画素値に応じたクラスに前記隣接画素を分類する
請求項１に記載の符号化装置。
【請求項４】
画像を符号化する符号化方法において、
既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類し、
予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定し、
前記符号化画素の画素値を予測し、
前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する
ステップを含む符号化方法。
【請求項５】
画像を符号化する処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類し、
予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定し、
前記符号化画素の画素値を予測し、
前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する
ステップを含むプログラム。
【請求項６】
符号化されている画像を復号する復号装置において、
既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類する分類手段と、
予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定する決定手段と、
前記復号画素の画素値を予測する予測手段と、
前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出する算出手段と
を備える復号装置。
【請求項７】
前記予測手段は、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記復号画素に隣接する前記既復号画素の画素値とを用いた多項式により、前記復号画素の画素値を予測する
請求項６に記載の復号装置。
【請求項８】
前記分類手段は、前記隣接画素に隣接する前記既復号画素の位置およびその前記既復号画素の画素値に応じたクラスに前記隣接画素を分類する
請求項６に記載の復号装置。
【請求項９】
符号化されている画像を復号する復号方法において、
既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類し、
予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定し、
前記復号画素の画素値を予測し、
前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出する
ステップを含む復号方法。
【請求項１０】
符号化されている画像を復号する処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類し、
予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定し、
前記復号画素の画素値を予測し、
前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出する
ステップを含むプログラム。
【請求項１１】
画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成する係数生成装置において、
注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類する分類手段と、
前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算する演算手段と
を備える係数生成装置。
【請求項１２】
前記分類手段は、前記注目画素に対する前記選択画素の位置およびその前記選択画素の画素値に応じたクラスに前記注目画素を分類する
請求項１１に記載の係数生成装置。
【請求項１３】
画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成する係数生成方法において、
注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し、
前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算する
ステップを含む係数生成方法。
【請求項１４】
画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成する処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し、
前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算する
ステップを含むプログラム。
【請求項１５】
画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する評価値生成装置において、
注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類する分類手段と、
予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測する予測手段と、
予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出する算出手段と
を備える評価値生成装置。
【請求項１６】
前記分類手段は、前記注目画素に対する前記選択画素の位置およびその前記選択画素の画素値に応じたクラスに前記注目画素を分類する
請求項１５に記載の評価値生成装置。
【請求項１７】
画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する評価値生成方法において、
注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類し、
予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測し、
予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出する
ステップを含む評価値生成方法。
【請求項１８】
画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類し、
予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測し、
予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出する
ステップを含むプログラム。
【請求項１９】
請求項５、請求項１０、請求項１４、または請求項１８に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は符号化装置および方法、復号装置および方法、係数生成装置および方法、評価値生成装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、画像の符号化または復号に関する符号化装置および方法、復号装置および方法、係数生成装置および方法、評価値生成装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像の符号化方式のほとんどにおいて、画像の処理の順序が固定されている。その代表的な順序として、図１の上側に示すように、ラスター順がある。
【０００３】
ラスター順に画像を処理する場合には、必ずしも相関の強い画像の順に処理を行えるとは限らないので、非効率な処理が発生する。
【０００４】
特に、２値画像を符号化する場合には、ラスター順での処理の効率は悪くなるので、図１の下側に示すようにチェイン符号の方式が提案されている。チェイン符号においては、相関の強い画像の順に処理がなされるが、処理の順序を示す付加情報が必要とされる。
【０００５】
従来は、ベクトル変換部において、注目画素からそれぞれの候補ベクトルへの差分ベクトルが計算され、差分ベクトルが候補評価部に送られ、ローカルデコーダでは、差分ベクトルテーブルを参照しながら第２の候補画素を含めてローカルデコードが行われ、ローカルデコードの差分値が候補評価部に供給され、候補評価部では、第２の候補画素を含めたローカルデコードの差分値から候補画素が評価され、その評価結果に基づいて候補画素の中から伝送画素が決定され、多重化部では、注目画素から見た伝送画素のスキャン方向と代表ベクトルのインデックス信号が多重化され、出力端子に伝送データが取り出されるようにしているものもある（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、スキャンパターンメモリには、複数のスキャンパターンが記憶され、スキャンパターン選択部によって選択されたスキャンパターンが候補探索部に供給され、候補の検索に利用されるようにしているものもある（例えば、特許文献２参照）。この場合、スキャンパターンは、トリガー生成部によって選択され、トリガー生成部は、候補評価部からのスキャン信号およびベクトルに基づいてトリガーを生成する。トリガーとしては、画素周辺の状況、スキャンの状況、候補になった回数、スキャンの履歴、または画素データの色空間内での位置の内の何れか、または２以上の組み合わせが用いられる。
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−３０４５３４号公報
【特許文献２】特開２００２−３６９１９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、このように、相関の強い画像の順に画像の符号化を行おうとすると、順序の情報が必要になるなど、符号化された情報の量が増えてしまうことになる。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、処理の順序の情報を必要とせず、オブジェクト毎に処理するようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の側面の符号化装置は、画像を符号化する符号化装置であって、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類する分類手段と、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定する決定手段と、前記符号化画素の画素値を予測する予測手段と、前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する算出手段とを備える。
【００１１】
前記予測手段は、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記符号化画素に隣接する前記既符号化画素の画素値とを用いた多項式により、前記符号化画素の画素値を予測することができる。
【００１２】
前記分類手段は、前記隣接画素に隣接する前記既符号化画素の位置およびその前記既符号化画素の画素値に応じたクラスに前記隣接画素を分類することができる。
【００１３】
本発明の第１の側面の符号化方法は、画像を符号化する符号化方法であって、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類し、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定し、前記符号化画素の画素値を予測し、前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出するステップを含む。
【００１４】
本発明の第１の側面のプログラムは、画像を符号化する処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類し、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定し、前記符号化画素の画素値を予測し、前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出するステップを含む。
【００１５】
本発明の第２の側面の復号装置は、符号化されている画像を復号する復号装置であって、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類する分類手段と、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定する決定手段と、前記復号画素の画素値を予測する予測手段と、前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出する算出手段とを備える。
【００１６】
前記予測手段は、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記復号画素に隣接する前記既復号画素の画素値とを用いた多項式により、前記復号画素の画素値を予測することができる。
【００１７】
前記分類手段は、前記隣接画素に隣接する前記既復号画素の位置およびその前記既復号画素の画素値に応じたクラスに前記隣接画素を分類することができる。
【００１８】
本発明の第２の側面の復号方法は、符号化されている画像を復号する復号方法であって、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類し、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定し、前記復号画素の画素値を予測し、前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出するステップを含む。
【００１９】
本発明の第２の側面のプログラムは、符号化されている画像を復号する処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類し、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定し、前記復号画素の画素値を予測し、前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出するステップを含む。
【００２０】
本発明の第３の側面の係数生成装置は、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成する係数生成装置であって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類する分類手段と、前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算する演算手段とを備える。
【００２１】
前記分類手段は、前記注目画素に対する前記選択画素の位置およびその前記選択画素の画素値に応じたクラスに前記注目画素を分類することができる。
【００２２】
本発明の第３の側面の係数生成方法は、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成する係数生成方法であって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し、前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算するステップを含む。
【００２３】
本発明の第３の側面のプログラムは、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成する処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し、前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算するステップを含む。
【００２４】
本発明の第４の側面の評価値生成装置は、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する評価値生成装置であって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類する分類手段と、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測する予測手段と、予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出する算出手段とを備える。
【００２５】
前記分類手段は、前記注目画素に対する前記選択画素の位置およびその前記選択画素の画素値に応じたクラスに前記注目画素を分類することができる。
【００２６】
本発明の第４の側面の評価値生成方法は、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する評価値生成方法であって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類し、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測し、予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出するステップを含む。
【００２７】
本発明の第４の側面のプログラムは、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類し、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測し、予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出するステップを含む。
【００２８】
本発明の記録媒体には、本発明の第１の側面乃至第４の側面のプログラムのいずれかが記録されている。
【００２９】
本発明の第１の側面においては、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素が、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類され、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素が決定され、前記符号化画素の画素値が予測され、前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分が算出される。
【００３０】
本発明の第２の側面においては、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素が、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類され、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素が決定され、前記復号画素の画素値が予測され、前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値が算出される。
【００３１】
本発明の第３の側面においては、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素がクラスに分類され、前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数が演算される。
【００３２】
本発明の第４の側面においては、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素がクラスに分類され、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値が予測され、予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値が算出される。
【発明の効果】
【００３３】
以上のように、本発明の第１の側面によれば、画像を符号化することができる。
【００３４】
また、本発明の第１の側面によれば、復号において処理の順序の情報を必要としないように、オブジェクト毎に画像を符号化することができる。
【００３５】
本発明の第２の側面によれば、画像を復号することができる。
【００３６】
また、本発明の第２の側面によれば、処理の順序の情報を必要とせず、オブジェクト毎に画像を復号することができる。
【００３７】
本発明の第３の側面によれば、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成することができる。
【００３８】
また、本発明の第３の側面によれば、処理の順序の情報を必要とせずにオブジェクト毎に画像を符号化または復号するための係数を生成することができる。
【００３９】
本発明の第４の側面によれば、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成することができる。
【００４０】
また、本発明の第４の側面によれば、処理の順序の情報を必要とせずにオブジェクト毎に画像を符号化または復号するための評価値を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、明細書または図面に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、明細書または図面に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書または図面中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００４２】
本発明の第１の側面の符号化装置は、画像を符号化する符号化装置であって、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類する分類手段（例えば、図８の候補画素クラス決定部７２）と、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定する決定手段（例えば、図８の処理順番決定部７３）と、前記符号化画素の画素値を予測する予測手段（例えば、図８の画素予測部７５）と、前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する算出手段（例えば、図８の残差算出部７７）とを備える。
【００４３】
本発明の第１の側面の符号化方法またはプログラムは、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、前記既符号化画素の状態に応じたクラスに分類し（例えば、図２０のステップＳ５２）、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定し（例えば、図２０のステップＳ５４）、前記符号化画素の画素値を予測し（例えば、図２０のステップＳ５５）、前記符号化画素の符号化した値として、前記符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出する（例えば、図２０のステップＳ５６）ステップを含む。
【００４４】
本発明の第２の側面の復号装置は、符号化されている画像を復号する復号装置であって、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類する分類手段（例えば、図１８の候補画素クラス決定部９２）と、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定する決定手段（例えば、図１８の処理順番決定部９３）と、前記復号画素の画素値を予測する予測手段（例えば、図１８の画素予測部９５）と、前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出する算出手段（例えば、図１８の残差加算部９７）とを備える。
【００４５】
本発明の第２の側面の復号方法またはプログラムは、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、前記既復号画素の状態に応じたクラスに分類し（例えば、図２１のステップＳ７２）、予め記憶されている前記クラスに応じた評価値を基に、前記隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定し（例えば、図２１のステップＳ７４）、前記復号画素の画素値を予測し（例えば、図２１のステップＳ７５）、前記復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、前記復号画素の復号した画素値を算出する（例えば、図２１のステップＳ７６）ステップを含む。
【００４６】
本発明の第３の側面の係数生成装置は、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類する分類手段（例えば、図２２のクラス決定部１２３）と、前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算する演算手段（例えば、図２２の最小二乗法演算部１２８）とを備える。
【００４７】
本発明の第３の側面の係数生成方法またはプログラムは、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し（例えば、図２３のステップＳ１０３およびステップＳ１０４）、前記クラス毎に、前記選択画素の画素値から、多項式により前記注目画素の画素値を予測するための前記係数を演算する（例えば、図２３のステップＳ１１２）ステップを含む。
【００４８】
本発明の第４の側面の評価値生成装置は、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成する評価値生成装置であって、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類する分類手段（例えば、図２４のクラス決定部１６３）と、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測する予測手段（例えば、図２４の画素予測部１６７）と、予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出する算出手段（例えば、図２４の予測誤差算出部１７１）とを備える。
【００４９】
本発明の第４の側面の評価値生成方法またはプログラムは、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて前記注目画素をクラスに分類し（例えば、図２５のステップＳ１３３およびステップＳ１３４）、予め記憶されている前記クラスに応じた係数と、前記選択画素の画素値とを用いた多項式により、前記注目画素の画素値を予測し（例えば、図２５のステップＳ１３６）、予測した前記注目画素の画素値の誤差から、前記クラス毎の評価値を算出する（例えば、図２５のステップＳ１４６）ステップを含む。
【００５０】
図２は、本発明の一実施の形態の符号化システムの構成を示す図である。符号化システムは、符号化ブロック１１および復号ブロック１２から構成される。
【００５１】
符号化ブロック１１は、入力された画像を符号化して、画像の符号化の結果得られた符号化情報を出力する。符号化ブロック１１は、図３で示されるように、オブジェクト毎に画像を符号化して、オブジェクト毎の画像の符号化の順に、符号化情報を出力する。符号化ブロック１１から出力される符号化情報には、画像の符号化の順序を含む情報が含まれていない。
【００５２】
復号ブロック１２は、符号化ブロック１１からの符号化情報を復号して、画像を出力する。
【００５３】
符号化ブロック１１は、画像入力部３１、フレームメモリ３２、初期画素決定部３３、残差算出部３４、可逆符号化部３５、および符号化情報出力部３６から構成される。
【００５４】
画像入力部３１は、供給された画像を入力してフレームメモリ３２に供給する。フレームメモリ３２は、画像入力部３１から供給された画像を一時的に記憶して、記憶している画像を初期画素決定部３３または残差算出部３４に供給する。また、フレームメモリ３２は、記憶している画像について、画像の画素毎に、既に符号化されたか否かを示す情報を記憶する。
【００５５】
初期画素決定部３３は、符号化する画像の画素のうち、最初の画素である初期画素を決定し、初期画素をフレームメモリ３２から読み出して、可逆符号化部３５に供給する。初期画素決定部３３は、初期画素を可逆符号化部３５に供給した場合、初期画素が既に符号化されていることを示す情報をフレームメモリ３２に書き込む。
【００５６】
残差算出部３４は、符号化する画像の画素のうち、初期画素の次から、符号化する画素を順に決定する。残差算出部３４は、既に符号化している画素から、符号化しようとする画素の画素値を予測する。残差算出部３４は、符号化しようとする画素の元の画素値（真値）から、予測した画素値を引き算して、残差を求める。残差算出部３４は、符号化する画素の符号化の値として、残差を可逆符号化部３５に供給する。
【００５７】
残差算出部３４は、符号化する画素の符号化の値としての残差を可逆符号化部３５に供給した場合、その画素が既に符号化されていることを示す情報をフレームメモリ３２に書き込む。
【００５８】
可逆符号化部３５は、初期画素決定部３３から供給された初期画素または残差算出部３４から供給された符号化された値としての残差を所定の可逆符号化方式で符号化する。例えば、可逆符号化部３５は、初期画素または残差を、伝送または記録のための可逆符号化方式で符号化する。例えば、可逆符号化部３５は、符号化された値としての残差を、エントロピー符号化する。
【００５９】
可逆符号化部３５は、符号化した符号化情報を符号化情報出力部３６に供給する。
【００６０】
符号化情報出力部３６は、符号化情報を出力する。例えば、符号化情報出力部３６は、図示せぬ伝送路を介して、符号化情報を復号ブロック１２に送信する。
【００６１】
また、符号化ブロック１１から出力された符号化情報を、一旦、光ディスクなどの記録媒体に記録し、復号ブロック１２は、記録媒体から読み出された符号化情報を復号するようにしてもよい。
【００６２】
復号ブロック１２は、符号化情報入力部５１、可逆符号復号部５２、初期画素復号部５３、残差加算部５４、フレームメモリ５５、および画像出力部５６から構成される。
【００６３】
符号化情報入力部５１は、符号化ブロック１１から出力された符号化情報を入力する。例えば、符号化情報入力部５１は、図示せぬ伝送路を介して、送信されてきた符号化情報を受信する。または、例えば、符号化情報入力部５１は、記録媒体から記録されている符号化情報を読み出す。
【００６４】
符号化情報入力部５１は、入力した符号化情報を可逆符号復号部５２に供給する。可逆符号復号部５２は、可逆符号化部３５における可逆符号化方式に対応して、符号化情報を復号する。符号化情報入力部５１は、復号により得られた初期画素を初期画素復号部５３に供給し、復号により得られた残差を残差加算部５４に供給する。なお、残差加算部５４に供給される残差は、符号化ブロック１１において符号化された値としての残差である。
【００６５】
初期画素復号部５３は、可逆符号復号部５２から供給された初期画素を、画像における元の位置に配置するように、フレームメモリ５５に書き込む。初期画素復号部５３は、初期画素をフレームメモリ５５に書き込んだ場合、初期画素が既に復号されていることを示す情報をフレームメモリ５５に書き込む。
【００６６】
残差加算部５４は、フレームメモリ５５に記憶されている画像を基に、復号する画像の画素のうち、初期画素の次から、復号する画素を順に決定する。残差加算部５４は、既に復号した画素から、復号しようとする画素の画素値を予測する。残差加算部５４は、符号化された値としての残差と、予測した画素値とを加算して、復号する画素の元の画素値を求める。残差加算部５４は、復号する画素の元の画素値をフレームメモリ５５に書き込む。
【００６７】
残差加算部５４は、復号する画素の元の画素値をフレームメモリ５５に書き込んだ場合、その画素が既に復号されていることを示す情報をフレームメモリ５５に書き込む。
【００６８】
フレームメモリ５５は、初期画素復号部５３から供給された初期画素、および残差加算部５４から供給された復号された画素を一時的に記憶する。フレームメモリ５５は、画像の全体が復号された場合、記憶している画像を画像出力部５６に供給する。また、フレームメモリ５５は、画素が既に復号されているか否かを示す情報を記憶する。
【００６９】
画像出力部５６は、フレームメモリ５５から供給された画像を出力する。例えば、画像出力部５６は、インタフェースからなり、外部の表示装置に画像を出力する。または、えば、画像出力部５６は、表示装置からなり、フレームメモリ５５から供給された画像を表示する。
【００７０】
符号化ブロック１１と復号ブロック１２とは、１つの装置に設けるようにしても、それぞれ別個の装置に設けるようにしてもよい。
【００７１】
図４は、符号化システムの動作を説明する図である。図４において、丸は、１つの画素を示す。まず、符号化ブロック１１である送信側は、初期画素（図４の右の上において、右上がりの斜線が付された丸で示す。）を、復号ブロック１２である受信側に送信する。
【００７２】
この場合、送信側と受信側とにおいて、初期画素の位置は、画像の中心などと、予め決めておいても良く、初期画素の画素値と共に、初期画素の位置を示す情報を送信および受信するようにしてもよい。また、初期画素は、１つに限らず、複数とするようにしてもよい。
【００７３】
次に、受信側において、初期画素である既知の画素の周囲の画素のうち、最も予測しやすい画素が次に復号する画素（図４の右側において、右下がりの斜線が付された丸で示す。）と決められる。そして、次に復号する画素の画素値が予測される。
【００７４】
一方、送信側において、受信側と同じ方法で、次に復号する画素、すなわち、次に符号化する画素（図４の左側において、右下がりの斜線が付された丸で示す。）と、その画素の画素値が予測される。
【００７５】
そして、送信側において、次に符号化する画素の元の画素値である真値から予測した画素値が引き算されて残差が求められ、その残差のみが受信側に送信される。
【００７６】
受信側では、次に復号する画素の予測値と送信されてきた残差とが加算されて、復号する画素の画素値の真値が求められて、復号する画素に格納される。この後、この復号された画素と初期画素とが、受信側で既知の画素（図４の右の下において、右上がりの斜線が付された丸で示す。）になる。
【００７７】
そして、受信側において、復号された画素および初期画素である既知の画素の周囲の画素のうち、最も予測しやすい画素が次に復号する画素と決められ、また、送信側において、符号化した画素および初期画素の周囲の画素のうち、符号化した画素および初期画素とから最も予測しやすい画素が次に符号化する画素と決められ、以上の処理が繰り返される。
【００７８】
このように、画像の全体が送信側において符号化されて、受信側において、復号されることになる。
【００７９】
例えば、図５で示されるように、既に符号化されている画素（以下、既符号化画素と称する。）に隣接する画素であってまだ符号化されていない画素である周辺画素が、符号化の候補である候補画素として選定される。
【００８０】
なお、図５乃至図７において、１つの丸は、１つの画素を示し、黒丸は、既符号化画素を示す。また、右上がりの斜線を付した丸は、候補画素を示す。
【００８１】
そして、候補画素のそれぞれについて、予測しやすさが推定される。候補画素のそれぞれの予測しやすさを基に、候補画素の中から、次に符号化する画素が決められる。
【００８２】
なお、図５乃至図７において、右下がりの斜線を付した丸は、次に符号化する画素を示す。
【００８３】
ここで、図６または図７を参照して、次に符号化する画素の決定の例を説明する。
【００８４】
図６で示されるように、候補画素のそれぞれについて、予測しやすさを示す評価値として、その候補画素に隣接している既符号化画素の数を求める。図６の丸の中に示す数字は、その丸で示される候補画素に隣接している既符号化画素の数を示す。
【００８５】
隣接している既符号化画素の数が多いと候補画素をより予測しやすいので、最も予測しやすい候補画素として、既符号化画素の数が最大の候補画素が次に符号化する画素に決められる。例えば、図６において、それぞれの候補画素に隣接している既符号化画素の数は、１乃至３のいずれかなので、隣接している既符号化画素の数が３である候補画素が次に符号化する画素に決められる。
【００８６】
また、さらに画素値のダイナミックレンジを考慮して画素を選択することができる。隣接している画素の画素値の最大値と最小値との差であるダイナミックレンジについて考えると、ダイナミックレンジが大きい画素に隣接している画素は、オブジェクトの境界に位置している可能性が高いので、画素値の正確な予測は比較的困難であると考えられる。これに対して、ダイナミックレンジが小さい画素に隣接している画素は、オブジェクトの中に位置している可能性が高いので、画素値の正確な予測は比較的容易であると考えられる。
【００８７】
そこで、図７で示されるように、候補画素のそれぞれについて、予測しやすさを示す評価値として、その候補画素に隣接している既符号化画素の数に加えて、その候補画素に隣接している既符号化画素の画素値の最大値と最小値との差であるダイナミックレンジが求められる。
【００８８】
図７において、既符号化画素を示す丸の中の数字は、その既符号化画素の画素値を示す。また、候補画素を示す丸の中の数字は、その丸で示される候補画素に隣接している既符号化画素の画素値のダイナミックレンジを示す。
【００８９】
まず、隣接している既符号化画素の数が最も多い候補画素が選択され、隣接している既符号化画素の数で選択された候補画素が複数ある場合には、候補画素に隣接している既符号化画素の画素値のダイナミックレンジの小さい候補画素が次に符号化する画素に決められる。
【００９０】
例えば、図７の例で示されるように、３つの既符号化画素に隣接している候補画素が３つあるので、それぞれの候補画素について、その候補画素に隣接している既符号化画素の画素値のダイナミックレンジが求められる。図７の例では、それぞれの候補画素について、１０、１５、または２０のダイナミックレンジが求められる。この場合、１０であるダイナミックレンジが求められた候補画素が次に符号化する画素に決められる。
【００９１】
以上のように比較的簡単な処理で、候補画素のそれぞれの予測しやすさから、候補画素の中から、次に符号化する画素を決めることができる。同様に、次に復号する画素を決めることができる。
【００９２】
さらに、候補画素がクラスに分類され、予測しやすさの評価値としての予測の誤差分布から次に符号化する画素が決められるようにしてもよい。
【００９３】
図８は、この場合の、残差算出部３４の構成の例を示すブロック図である。残差算出部３４は、候補画素選定部７１、候補画素クラス決定部７２、処理順番決定部７３、誤差分布ROM（Read Only Memory）７４、画素予測部７５、予測係数ROM７６、および残差算出部７７からなる。
【００９４】
候補画素選定部７１は、フレームメモリ３２に格納されている、画素のそれぞれについて既に符号化されているか否かを示す情報を参照して、フレームメモリ３２に記憶されている画像の画素の中から、次に符号化される可能性のある画素である候補画素を選定する。すなわち、候補画素選定部７１は、フレームメモリ３２に記憶されている画像の画素のうち、既符号化画素に隣接する画素であって、まだ符号化されていない画素である候補画素を選定する。
【００９５】
候補画素選定部７１は、候補画素を特定する情報を候補画素クラス決定部７２に供給する。例えば、候補画素選定部７１は、候補画素の画像上の位置を示す情報を候補画素クラス決定部７２に供給する。
【００９６】
候補画素クラス決定部７２は、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である候補画素を、既符号化画素の状態に応じたクラスに分類する。例えば、候補画素クラス決定部７２は、候補画素に隣接する既符号化画素の位置およびその既符号化画素の画素値に応じたクラスに候補画素を分類する。
【００９７】
ここで、図９乃至図１４を参照して、候補画素のクラス分けについて説明する。
【００９８】
まず、候補画素に隣接する既符号化画素の位置によるクラス分けについて説明する。以下、候補画素に隣接する既符号化画素の位置により得られたクラスを周辺画素位置クラスと称する。
【００９９】
図９で示されるように、候補画素には、８つの画素が隣接している。説明の簡単のために、候補画素の左上に位置して隣接する画素を周辺画素０と称し、候補画素の上に位置して隣接する画素を周辺画素１と称し、候補画素の右上に位置して隣接する画素を周辺画素２と称する。同様に、候補画素の左に位置して隣接する画素を周辺画素３と称し、候補画素の右に位置して隣接する画素を周辺画素４と称する。また、候補画素の左下に位置して隣接する画素を周辺画素５と称し、候補画素の下に位置して隣接する画素を周辺画素６と称し、候補画素の右下に位置して隣接する画素を周辺画素７と称する。
【０１００】
周辺画素０乃至周辺画素７が、既符号化画素、すなわち受信側において既知であるか、まだ符号化されていない画素、すなわち受信側において未知であるかによってクラス分けする。
【０１０１】
図１０で示されるように例えば、既符号化画素、すなわち受信側において既知である画素には、１が割り付けられ、まだ符号化されていない画素、すなわち受信側において未知である画素には、０が割り付けられる。そして、周辺画素０乃至周辺画素７の順に、割り付けられた０または１が配列される。その結果、８桁の２進数が得られるので、これによって、候補画素を、２の８乗通りのクラスに分類することができる。
【０１０２】
ただし、既符号化画素が１つも隣接していない画素は、そもそも候補画素として選定されないので、周辺画素位置クラスに、００００００００のクラスはない。
【０１０３】
例えば、図１１で示されるように、周辺画素０が既符号化画素、すなわち受信側において既知であり、周辺画素１乃至周辺画素７が、まだ符号化されていない画素、すなわち受信側において未知である場合には、最上位の桁に１が配置され、他の桁のすべてには０が配置されるので、２進数表現で１０００００００が得られる。２進数表現で１０００００００は、１６進数表現で０ｘ８０なので、この場合の周辺画素位置クラスは、クラス０ｘ８０である。
【０１０４】
なお、０ｘは、１６進数であることを示す。
【０１０５】
また、周辺画素１、周辺画素３、周辺画素４、および周辺画素６が受信側において既知であり、周辺画素０、周辺画素２、周辺画素５、および周辺画素７が受信側において未知である場合には、２進数表現で０１０１１０１０が得られる。２進数表現で０１０１１０１０は、１６進数表現で０ｘ５ａなので、この場合の周辺画素位置クラスは、クラス０ｘ５ａである。
【０１０６】
周辺画素０乃至周辺画素７の総てが、既知である場合には、総ての桁に１が配置されるので、２進数表現で１１１１１１１１が得られる。２進数表現で１１１１１１１１は、１６進数表現で０ｘｆｆなので、この場合の周辺画素位置クラスは、クラス０ｘｆｆである。
【０１０７】
このように、候補画素に隣接する既符号化画素の位置から周辺画素位置クラスが求められる。
【０１０８】
そして、図１２で示されるように、周辺画素位置クラスが求められ、さらに、候補画素に隣接する既符号化画素の画素値に応じたADRC（Adaptive Dynamic Range Coding）クラスが求められる。
【０１０９】
図１３は、ADRCクラスの例を説明する図である。
【０１１０】
図１３で示されるように、周辺画素１、周辺画素４、および周辺画素６が既知であり、周辺画素０、周辺画素２、周辺画素３、周辺画素５、および周辺画素７が未知である場合には、クラス０ｘ８ａである周辺画素位置クラスが求められる。
【０１１１】
そして、この場合、既知である周辺画素１、周辺画素４、および周辺画素６の画素値が取得される。図１３に示す例では、周辺画素１の画素値は、１２０であり、周辺画素４の画素値は、１００であり、周辺画素６の画素値は、１２５である。
【０１１２】
周辺画素１、周辺画素４、および周辺画素６にADRC処理が適用される。これにより、ADRCクラスの、クラス数が削減される。
【０１１３】
ここで、ADRC処理を簡単に説明する。
【０１１４】
例えば、いま、説明を簡単にするため、図１４Ａに示すように、直線上に並んだ４つの既知の周辺画素を考えると、ADRC処理においては、その画素値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出される。そして、ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、既知の周辺画素のダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジＤＲに基づいて、既知の周辺画素の画素値がＫビットに再量子化される。
【０１１５】
即ち、既知の周辺画素の各画素値から、最小値ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２Ｋで除算する。そして、その結果得られる除算値に対応するコード（ADRCコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ＝２とした場合、図１４Ｂに示すように、除算値が、ダイナミックレンジＤＲを４（＝２2）等分して得られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、最も下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、下から３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化される（Ｂは２進数であることを表す）。
【０１１６】
ここで、このようなADRC処理はノンエッジマッチングと呼ばれる。
【０１１７】
なお、ADRC処理については、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公報などに、その詳細が開示されている。
【０１１８】
図１３に戻り、周辺画素１の画素値が１２０であり、周辺画素４の画素値が１００であり、周辺画素６の画素値が１２５である場合、１ビットのADRCコード（すなわち、Ｋ＝１）を得るADRC処理を適用すると、１であるADRCコード、０であるADRCコード、および１であるADRCコードが得られる。
【０１１９】
これを、周辺画素０乃至周辺画素７の順、すなわち、周辺画素１、周辺画素４、および周辺画素６の順に配置すると、１０１のコードが得られる。最上位置のビットが１なので、１０１のコードの各ビットは、対象性を考慮して、反転させられる。その結果、０１０のコードが得られる。
【０１２０】
ここで、各ビットを反転させるのは、１０１のコードのクラスの画像と０１０のコードのクラスの画像とは、同様の性質を有するからであり、これにより、クラスの数をさらに減らすことができる。２進数表現の０１０は、１６進数表現で０ｘ０２なので、この場合ADRCクラスは、クラス０ｘ０２となる。
【０１２１】
このようにして、ADRCクラスが求められる。
【０１２２】
候補画素は、既知の周辺画素の数が１の周辺画素位置クラスである場合、１つのADRCクラスに分類される。また、候補画素は、既知の周辺画素の数が２個である周辺画素位置クラスである場合、２1のADRCクラスに分類される。同様に、候補画素は、既知の周辺画素の数が３個である周辺画素位置クラスである場合、２2のADRCクラスに分類される。
【０１２３】
すなわち、周辺画素の数が１乃至８個である周辺画素位置クラスのそれぞれに対応して、候補画素は、１、２1、２2、２3、２4、２5、２6、２7のいずれかのADRCクラスに分類されることになる。
【０１２４】
なお、ADRC処理によるクラス分類については、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平７−７９４１８号公報または特開平８−５１５９９号公報などに、その詳細が開示されている。
【０１２５】
候補画素のクラスは、最終的に、周辺画素位置クラスおよびADRCクラスで決められる。
【０１２６】
以上のように、候補画素クラス決定部７２は、候補画素を、周辺画素位置クラスおよびADRCクラスからなるクラスに分類する。
【０１２７】
図８に戻り、候補画素クラス決定部７２は、候補画像のそれぞれのクラスを示す情報を処理順番決定部７３および画素予測部７５に供給する。
【０１２８】
処理順番決定部７３は、誤差分布ROM７４に予め記憶されているクラスに応じた評価値を基に、候補画素の中から、次に符号化する画素を決定する。誤差分布ROM７４は、クラスに応じた評価値を予め記憶している。
【０１２９】
図１５は、誤差分布ROM７４に記憶されている評価値の例を説明する図である。
【０１３０】
図２３および図２４を参照して後述する誤差算出装置によって、画素値の予測値の誤差の標準偏差であるクラスに応じた評価値が予め求められ、このクラスに応じた評価値が誤差分布ROM７４に記憶されている。
【０１３１】
誤差算出装置において、総ての画素値がわかっている既知画像の各画素が順に着目画素（図１５中の右下がりの斜線が付された丸で示す画素）として着目され、それぞれの着目画素について総ての周辺画素位置クラスが生成される。
【０１３２】
例えば、０ｘ０１である周辺画素位置クラスにおいて、着目画素の右下の画素だけが既知であると仮定され、０ｘ０２である周辺画素位置クラスにおいて、着目画素の下の画素だけが既知であると仮定され、０ｘ０３である周辺画素位置クラスにおいて、着目画素の右下の画素および着目画素の下の画素だけが既知であると仮定される。
【０１３３】
例えば、０ｘ０１である周辺画素位置クラスに対応して、着目画素の画素値とその右下の画素の画素値だけが抽出されて記憶される。０ｘ０２である周辺画素位置クラスに対応して、着目画素の画素値とその下の画素の画素値だけが抽出されて記憶される。０ｘ０３である周辺画素位置クラスに対応して、着目画素の画素値とその右下の画素の画素値およびその下の画素の画素値だけが抽出されて記憶される。
【０１３４】
同様に、０ｘ０４である周辺画素位置クラス乃至０ｘｆｆである周辺画素位置クラスに対応して、着目画素の画素値と既知であると仮定される周辺画素の画素値とが抽出されて記憶される。
【０１３５】
そして、周辺画素位置クラスのそれぞれについて、抽出されて記憶された画素値から、さらにADRCクラスが求められ、ADRCクラスに対応して、その画素値が記憶される。
【０１３６】
言い換えれば、周辺画素位置クラスのそれぞれおよびADRCクラスのそれぞれに対応して、着目画素の画素値と既知であると仮定される周辺画素の画素値とが抽出されて記憶される。
【０１３７】
さらに、各クラスに対応した、既知であると仮定される周辺画素の画素値から、着目画素の画素値が予測される。例えば、着目画素の画素値は、適応処理により予測される。
【０１３８】
ここで、適応処理について説明する。
【０１３９】
例えば、いま、元の画像の画素値ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、その周辺の幾つかの画素の画素値（以下、適宜、学習データという）ｘ1，ｘ2，・・・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、次式で表すことができる。
【０１４０】
Ｅ［ｙ］＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・
・・・（１）
【０１４１】
そこで、一般化するために、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、学習データの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１】
2007116518.tif 000003
で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０１４２】
ＸＷ＝Ｙ’
・・・（２）
【０１４３】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、元の画像の画素値（以下、適宜、教師データという）ｙの集合でなる行列Ｙ、および元の画像の画素値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数２】
2007116518.tif 000004
で定義すると、式（２）から、次のような残差方程式が成立する。
【０１４４】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ
・・・（３）
【０１４５】
この場合、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗiは、自乗誤差
【数３】
2007116518.tif 000005
を最小にすることで求めることができる。
【０１４６】
従って、上述の自乗誤差を予測係数ｗiで微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たす予測係数ｗiが、元の画像の画素値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。
【０１４７】
【数４】
2007116518.tif 000006
・・・（４）
【０１４８】
そこで、まず、式（３）を、予測係数ｗiで微分することにより、次式が成立する。
【０１４９】
【数５】
2007116518.tif 000007
・・・（５）
【０１５０】
式（４）および（５）より、式（６）が得られる。
【０１５１】
【数６】
2007116518.tif 000008
・・・（６）
【０１５２】
さらに、式（３）の残差方程式における学習データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅの関係を考慮すると、式（６）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【０１５３】
【数７】
2007116518.tif 000009
・・・（７）
【０１５４】
式（７）の正規方程式は、求めるべき予測係数ｗの数と同じ数だけたてることができ、従って、式（７）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めることができる。なお、式（７）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用することが可能である。
【０１５５】
以上のようにして、クラスごとに最適な予測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式（１）により、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理であり、この適応処理によって、着目画素の画素値が予測される。
【０１５６】
なお、適応処理は、間引かれた画像には含まれていない、元の画像に含まれる成分が再現される点で、補間処理とは異なる。即ち、適応処理は、式（１）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタップ係数に相当する予測係数ｗが、教師データｙを用いての、いわば学習により求められるため、元の画像に含まれる成分を再現することができる。このことから、適応処理は、いわば画像の創造作用がある処理ということができる。
【０１５７】
そして、クラス毎（周辺画素位置クラスとADRCクラスとの組み合わせで決まるクラスのそれぞれ）に、このように予測された着目画素の画素値と、着目画素の画素値の真値との誤差が求められる。例えば、誤差は、着目画素の画素値の予測値と着目画素の画素値の真値との差とされる。
【０１５８】
さらに、クラス毎に、誤差の分布を示す評価値として誤差の標準偏差が求められる。
【０１５９】
この場合、多数の既知画像について、クラス毎に予測誤差を求めて、クラス毎に、誤差の標準偏差が求められる。
【０１６０】
このようにして求められた、クラス毎の、誤差の標準偏差が、クラスに応じた評価値として誤差分布ROM７４に記憶されている。
【０１６１】
例えば、誤差分布ROM７４がクラスに応じた評価値として、クラス毎の誤差の標準偏差を記憶している場合、処理順番決定部７３は、候補画像のそれぞれのクラスのうち、最も標準偏差の小さいクラスに分類されている候補画素を、次に符号化する画素とする。
【０１６２】
処理順番決定部７３は、決定した次に符号化する画素を示す情報を画素予測部７５に供給する。また、処理順番決定部７３は、決定した次に符号化する画素が符号化されたことを示す情報をフレームメモリ３２に書き込む。
【０１６３】
画素予測部７５は、適応処理によって、次に符号化する画素の画素値を予測する。予測係数ROM７６は、適応処理に用いるクラスごとの係数（予測係数）を記憶している。
【０１６４】
すなわち、画素予測部７５は、候補画素クラス決定部７２から供給された、次に符号化する画素のクラスを示す情報を基に、次に符号化する画素のクラスの係数（予測係数）を予測係数ROM７６から読み出す。そして、画素予測部７５は、式（１）の多項式により、係数（予測係数）と既に符号化されている周辺画素の画素値とから、次に符号化する画素の真の画素値に近い予測値を求める。
【０１６５】
図１６で示されるように、候補画素クラス決定部７２において、候補画素に隣接する周辺画素から、周辺画素位置クラスおよびADRCクラスからなるクラスが求められる。周辺画素位置クラスおよびADRCクラスからなるクラス毎の係数（予測係数）は、予め予測係数ROM７６に記憶されている。
【０１６６】
画素予測部７５は、予測係数ROM７６に記憶されている、周辺画素位置クラスおよびADRCクラスからなるクラス毎の係数（予測係数）のそれぞれと周辺画素の画素値のそれぞれとを乗算し、その結果の総和を候補画素（符号化する画素）の画素値の予測値として算出する。
【０１６７】
例えば、図１７で示されるように、候補画素クラス決定部７２において、周辺画素０、周辺画素４、および周辺画素６が既知であり、周辺画素１、周辺画素２、周辺画素３、周辺画素５、および周辺画素７が未知である場合には、クラス０ｘ８ａである周辺画素位置クラスが求められる。さらに、周辺画素１の画素値は、１２０であり、周辺画素４の画素値は、１００であり、周辺画素６の画素値は、１２５なので、候補画素クラス決定部７２において、クラス０ｘ０２であるADRCクラスが求められる。
【０１６８】
候補画素のクラスは、クラス０ｘ８ａである周辺画素位置クラスとクラス０ｘ０２であるADRCクラスで決められる。
【０１６９】
予測係数ROM７６は、クラス０ｘ８ａである周辺画素位置クラスとクラス０ｘ０２であるADRCクラスで決められるクラスの係数（予測係数）として、ａ０、ａ４、およびａ６を記憶している。
【０１７０】
画素予測部７５は、符号化する画素の画素値の予測値として、ａ０×１２０＋ａ４×１００＋ａ６×１２５を算出する。
【０１７１】
画素予測部７５は、このように算出した予測値を残差算出部７７に供給する。
【０１７２】
残差算出部７７は、次に符号化する画素の画素値と予測した画素値との差分を求めることで、符号化する画素の符号化した値を算出する。すなわち、例えば、残差算出部７７は、符号化する画素の画素値をフレームメモリ３２から読み出す。そして、残差算出部７７は、符号化する画素の画素値の真値とその予測値との差分を求めて、残差を算出する。残差算出部７７は、符号化する画素の符号化した値として、その残差を可逆符号化部３５に出力する。
【０１７３】
このように、予測誤差がより小さくなるように次に符号化する画素が選択されて、その予測値の残差（誤差）が符号化した値とされる。その結果、予測値の残差が小さい範囲に分布するようになるので、符号化された値としての残差を、例えば、エントロピー符号化すれば、符号化情報をより少ない情報量とすることができる。
【０１７４】
図１８は、候補画素がクラスに分類され、予測しやすさの評価値としての予測の誤差分布から次に復号する画素が決められる場合の、残差加算部５４の構成の例を示すブロック図である。残差加算部５４は、候補画素選定部９１、候補画素クラス決定部９２、処理順番決定部９３、誤差分布ROM９４、画素予測部９５、予測係数ROM９６、および残差加算部９７からなる。
【０１７５】
候補画素選定部９１は、フレームメモリ５５に格納されている、画素のそれぞれについて既に復号されているか否かを示す情報を参照して、フレームメモリ５５に記憶されている画像の画素の中から、次に復号される可能性のある画素である候補画素を選定する。すなわち、候補画素選定部９１は、フレームメモリ５５に記憶されている画像の画素のうち、既に復号された画素（以下、既復号画素と称する。）に隣接する画素であって、まだ復号されていない画素である候補画素を選定する。
【０１７６】
候補画素選定部９１は、候補画素を特定する情報を候補画素クラス決定部９２に供給する。例えば、候補画素選定部９１は、候補画素の画像上の位置を示す情報を候補画素クラス決定部９２に供給する。
【０１７７】
候補画素クラス決定部９２は、候補画素クラス決定部７２と同様の処理で、既復号画素に隣接する復号されていない画素である候補画素を、既復号画素の状態に応じたクラスに分類する。例えば、候補画素クラス決定部９２は、候補画素に隣接する既復号画素の位置およびその既復号画素の画素値に応じたクラスに候補画素を分類する。
【０１７８】
処理順番決定部９３は、処理順番決定部７３と同様の処理で、誤差分布ROM９４に予め記憶されているクラスに応じた評価値を基に、候補画素の中から、次に復号する画素を決定する。誤差分布ROM９４は、誤差分布ROM７４に記憶されているクラスに応じた評価値と同じ内容の、クラスに応じた評価値を予め記憶している。
【０１７９】
処理順番決定部９３は、決定した次に復号する画素を示す情報を画素予測部９５に供給する。また、処理順番決定部９３は、決定した次に復号する画素が復号されたことを示す情報をフレームメモリ５５に書き込む。
【０１８０】
画素予測部９５は、画素予測部７５と同様に、適応処理によって、復号する画素の画素値を予測する。予測係数ROM９６は、予測係数ROM７６と同様に、適応処理に用いるクラスごとの係数（予測係数）を記憶している。画素予測部９５は、このように算出した予測値を残差加算部９７に供給する。
【０１８１】
残差加算部９７は、復号する画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、復号する画素の復号した画素値を算出する。すなわち、残差加算部９７は、可逆符号復号部５２から、復号する画素の符号化されている値を読み出す。そして、残差加算部９７は、可逆符号復号部５２から読み出した、復号する画素の符号化されている値と、画素予測部９５から供給された、復号する画素の予測した画素値とを加算する。残差加算部９７は、加算の結果得られた値を、復号した画素値とする。
【０１８２】
このように、復号した画素値として、元の画素値が得られる。
【０１８３】
残差加算部９７は、復号した画素値をフレームメモリ５５に復号する画素の画素値として書き込む。また、残差加算部９７は、その画素が既に復号されていることを示す情報をフレームメモリ５５に書き込む。
【０１８４】
以上のように、画像がオブジェクト毎に符号化される。また、画像がオブジェクト毎に復号される。符号化ブロック１１から復号ブロック１２への符号化情報には、処理の順序の情報が含まれないので、符号化情報の情報量をより少なくすることができる。
【０１８５】
図１９は、符号化の処理および復号の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１１において、初期画素決定部３３は、初期画素を決定する。例えば、ステップＳ１１において、初期画素決定部３３は、画像の中心の画素を初期画素に決定する。
【０１８６】
ステップＳ１２において、可逆符号化部３５は、初期画素の画素値を、例えばエントロピー符号化方式により符号化する。ステップＳ１３において、符号化情報出力部３６は、例えばエントロピー符号化方式により符号化された初期画像の画素値を復号ブロック１２に送信する。
【０１８７】
ステップＳ１４において、残差算出部３４は、フレームメモリ３２から画素値を読み込む。ステップＳ１５において、残差算出部３４は、画素値予測残差算出の処理を実行する。残差算出部３４は、画素値予測残差算出の処理の結果得られた、符号化した値としての残差を出力する。画素値予測残差算出の処理の詳細は後述する。
【０１８８】
ステップＳ１６において、可逆符号化部３５は、符号化した値としての残差を、例えばエントロピー符号化方式により符号化する。ステップＳ１７において、符号化情報出力部３６は、符号化された残差を復号ブロック１２に送信する。
【０１８９】
ステップＳ１８において、残差算出部３４は、全画素について処理を終了したか否かを判定し、全画素について処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１４に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１９０】
ステップＳ１８において、全画素について処理を終了したと判定とされた場合、符号化の処理は終了する。
【０１９１】
一方、ステップＳ３１において、符号化情報入力部５１は、ステップＳ１３の処理で符号化ブロック１１から送信されてきた、初期画素の画素値を受信する。ステップＳ３２において、可逆符号復号部５２は、ステップＳ１２における符号化に対応した復号の処理で、受信した初期画素の画素値を復号する。
【０１９２】
ステップＳ３３において、初期画素復号部５３は、復号された初期画素を、画像における元の位置に配置するように、フレームメモリ５５に書き込む。
【０１９３】
ステップＳ３４において、符号化情報入力部５１は、ステップＳ１７の処理で符号化ブロック１１から送信されてきた、残差を受信する。ステップＳ３５において、可逆符号復号部５２は、ステップＳ１６における符号化に対応した復号の処理で、受信した初期画素の画素値を復号する。
【０１９４】
ステップＳ３６において、残差加算部５４は、画素値予測残差加算の処理を実行し、復号した画素値を求める。画素値予測残差加算の処理の詳細は後述する。
【０１９５】
ステップＳ３７において、残差加算部５４は、復号した画素値を、画像における元の画素の画素値として、フレームメモリ５５に格納する。
【０１９６】
ステップＳ３８において、残差加算部５４は、全画素について処理を終了したか否かを判定し、全画素について処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ３４に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１９７】
ステップＳ３８において、全画素について処理を終了したと判定とされた場合、復号の処理は終了する。
【０１９８】
次に、図２０のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ１５の画素値予測残差算出の処理の詳細を説明する。ステップＳ５１において、候補画素選定部７１は、フレームメモリ３２に格納されている、画素のそれぞれについて既に符号化されているか否かを示す情報を参照して、フレームメモリ３２に記憶されている画像の画素の中から、次に符号化され、送信される可能性のある画素（以下、送信候補画素と称する。）を選定する。ステップＳ５２において、候補画素クラス決定部７２は、送信候補画素について、既符号化画素の状態に応じたクラスを算出する。例えば、候補画素クラス決定部７２は、送信候補画素に隣接する既符号化画素の位置およびその既符号化画素の画素値に応じたクラスに送信候補画素を分類する。
【０１９９】
ステップＳ５３において、処理順番決定部７３は、送信候補画素の予測誤差を求める。例えば、ステップＳ５３において、処理順番決定部７３は、送信候補画素の予測誤差として、誤差分布ROM７４に予め記憶されているクラスに応じた評価値のうち、送信候補画素のクラスに応じた評価値を求める。
【０２００】
ステップＳ５４において、処理順番決定部７３は、送信候補画素のそれぞれの予測誤差を基に、送信候補画素の中から、次に送信する画素である送信画素を決定する。例えば、ステップＳ５４において、処理順番決定部７３は、送信候補画素のうち、予測誤差が最も小さい送信候補画素を、送信画素に決定する。処理順番決定部７３は、送信画素が既に符号化されていることを示す情報をフレームメモリ３２に書き込む。
【０２０１】
ステップＳ５５において、画素予測部７５は、送信画素の画素値を予測する。例えば、ステップＳ５５において、画素予測部７５は、予測係数ROM７６に記憶されているクラスごとの係数（予測係数）を用いて、適応処理によって、送信画素の画素値を予測する。
【０２０２】
ステップＳ５６において、残差算出部７７は、送信画素の真の画素値と予測した画素値との差分を求めて、送信画素の画素値の残差を算出する。残差算出部７７は、残差を、送信画素の符号化した値として出力して、処理は終了する。
【０２０３】
なお、残差算出部７７が、送信画素が既に符号化されていることを示す情報をフレームメモリ３２に書き込むようにしてもよい。
【０２０４】
次に、図２１のフローチャートを参照して、図１９のステップＳ３６の画素値予測残差加算の処理の詳細を説明する。ステップＳ７１において、候補画素選定部９１は、フレームメモリ５５に格納されている、画素のそれぞれについて既に復号されているか否かを示す情報を参照して、次に受信され、復号される可能性のある画素（以下、受信候補画素と称する。）を選定する。
【０２０５】
ステップＳ７２において、候補画素クラス決定部９２は、ステップＳ５２と同様の処理で、受信候補画素について、既復号画素の状態に応じたクラスを算出する。例えば、候補画素クラス決定部９２は、受信候補画素に隣接する既復号画素の位置およびその既復号画素の画素値に応じたクラスに受信候補画素を分類する。
【０２０６】
ステップＳ７３において、処理順番決定部９３は、ステップＳ５３と同様の処理で、受信候補画素の予測誤差を求める。例えば、ステップＳ７３において、処理順番決定部９３は、受信候補画素の予測誤差として、誤差分布ROM９４に予め記憶されているクラスに応じた評価値のうち、受信候補画素のクラスに応じた評価値を求める。
【０２０７】
ステップＳ７４において、処理順番決定部９３は、ステップＳ５４と同様の処理で、受信候補画素のそれぞれの予測誤差を基に、受信候補画素の中から、次に受信する画素である受信画素を決定する。例えば、ステップＳ７４において、処理順番決定部９３は、受信候補画素のうち、予測誤差が最も小さい受信候補画素を、受信画素に決定する。処理順番決定部９３は、受信画素が既に復号されていることを示す情報をフレームメモリ５５に書き込む。
【０２０８】
ステップＳ７５において、画素予測部９５は、ステップＳ５５と同様の処理で、受信画素の画素値を予測する。例えば、ステップＳ７５において、画素予測部９５は、予測係数ROM９６に記憶されているクラスごとの係数（予測係数）を用いて、適応処理によって、受信画素の画素値を予測する。
【０２０９】
ステップＳ７６において、残差加算部９７は、予測した画素値と残差とを加算する。すなわち、ステップＳ７６において、残差加算部９７は、可逆符号復号部５２から、受信した、受信画素の符号化されている値を取得する。なお、可逆符号復号部５２は、符号化ブロック１１から送信されてきた、残差である、受信画素の符号化されている値を受信している。
【０２１０】
そして、残差加算部９７は、ステップＳ７５において予測した受信画素の画素値と、受信画素の符号化されている値としての残差とを加算する。
【０２１１】
ステップＳ７７において、残差加算部９７は、ステップＳ７６の加算の結果得られた、受信画素の画素値をフレームメモリ５５に出力して、処理は終了する。
【０２１２】
なお、残差加算部９７が、受信画素が既に復号されていることを示す情報をフレームメモリ５５に書き込むようにしてもよい。
【０２１３】
このように、画像がオブジェクト毎に符号化されて、送信され、また、画像がオブジェクト毎に受信されて、復号される。符号化ブロック１１から復号ブロック１２に送信される符号化情報には、処理の順序の情報が含まれないので、伝送する情報の情報量をより少なくすることができる。
【０２１４】
また、画像がオブジェクト毎に符号化されるので、容易に、オブジェクトの分割の前処理を行うことができる。例えば、所定の閾値より大きい誤差となる部分などを符号化された情報から検出し、検出した位置をオブジェクトの境界とすれば、簡単に、オブジェクトを分割することができる。
【０２１５】
次に、予測係数ROM７６または予測係数ROM９６に格納される係数（予測係数）を算出する係数算出装置について説明する。
【０２１６】
図２２は、係数算出装置の構成の例を示すブロック図である。係数算出装置は、画像入力部１２１、フレームメモリ１２２、クラス決定部１２３、周辺画素情報格納部１２４、注目画素情報格納部１２５、学習メモリ１２６、クラス選択部１２７、最小二乗法演算部１２８、および係数メモリ１２９から構成される。
【０２１７】
画像入力部１２１は、供給された学習画像を入力してフレームメモリ１２２に供給する。フレームメモリ１２２は、画像入力部１２１から供給された学習画像を一時的に記憶して、記憶している学習画像を、クラス決定部１２３、周辺画素情報格納部１２４、または注目画素情報格納部１２５に供給する。
【０２１８】
クラス決定部１２３は、フレームメモリ１２２に記憶されている学習画像の画素のそれぞれを、順に学習する画素（以下、学習画素と称する。）として選択する。クラス決定部１２３は、選択した学習画素のクラスを計算する。
【０２１９】
クラス決定部１２３は、周辺画素位置クラス生成部１４１およびADRCクラス算出部１４２からなる。
【０２２０】
周辺画素位置クラス生成部１４１は、選択した学習画素の周辺画素位置クラスを生成する。
【０２２１】
学習画像は、総ての画素が揃っている既知の画像であるので、学習画素に隣接する周辺画素は総て既知であるが、周辺画素位置クラス生成部１４１において、選択した学習画素の周辺画素位置クラスを生成する場合、総ての周辺画素位置クラスのそれぞれに対応した周辺画素のみが存在していると仮定して、選択した学習画素の周辺画素位置クラスが生成される。選択した１つの学習画素について、総ての周辺画素位置クラスが生成される。
【０２２２】
すなわち、例えば、周辺画素位置クラス生成部１４１は、２５５通りの周辺画素位置クラスのそれぞれについて、それぞれの周辺画素位置クラスにおいて既知とされている周辺画素だけの画素値とその位置とを抽出し、それぞれの周辺画素位置クラスを示す情報と、抽出した周辺画素の位置および画素値を示す情報とを関係付けることで、選択した学習画素の周辺画素位置クラスを生成する。
【０２２３】
周辺画素位置クラス生成部１４１は、学習画素の位置、周辺画素位置クラス、並びに抽出した周辺画素の位置および画素値を示す情報をADRCクラス算出部１４２に供給する。
【０２２４】
また、周辺画素位置クラス生成部１４１は、学習画素の位置および周辺画素位置クラスを示す情報を周辺画素情報格納部１２４および注目画素情報格納部１２５に供給する。
【０２２５】
ADRCクラス算出部１４２は、学習画素のADRCクラスを算出する。すなわち、ADRCクラス算出部１４２は、周辺画素位置クラス生成部１４１において生成された学習画素の周辺画素位置クラスのそれぞれについて、学習画素のADRCクラスを算出する。
【０２２６】
すなわち、例えば、ADRCクラス算出部１４２は、周辺画素位置クラス生成部１４１における学習画素の周辺画素位置クラスの生成の結果得られた、それぞれの周辺画素位置クラスと、抽出した周辺画素の位置および画素値を示す情報とから、周辺画素位置クラス毎に、抽出した周辺画素の位置および画素値から、候補画素クラス決定部７２と同様の処理で、ADRCクラスを算出する。言い換えれば、ADRCクラス算出部１４２は、周辺画素位置クラス生成部１４１において周辺画素位置クラス毎に抽出された周辺画素の位置および画素値から、それぞれの周辺画素位置クラスについてADRCクラスを算出する。
【０２２７】
ADRCクラス算出部１４２は、学習画素の位置、並びに周辺画素位置クラスおよびADRCクラスを示す情報を周辺画素情報格納部１２４および注目画素情報格納部１２５に供給する。
【０２２８】
このように、周辺画素位置クラス生成部１４１は、選択された学習画素毎に、総ての周辺画素位置クラスを生成し、ADRCクラス算出部１４２は、生成された周辺画素位置クラスのそれぞれについてADRCクラスを算出する。そして、クラス決定部１２３は、学習画素の位置、周辺画素位置クラスおよびADRCクラス、並びに周辺画素の位置を示す情報を周辺画素情報格納部１２４および注目画素情報格納部１２５に供給する。
【０２２９】
周辺画素情報格納部１２４は、クラス決定部１２３から供給された情報を基に、フレームメモリ１２２から、周辺画素の画素値を取得する。周辺画素情報格納部１２４は、クラス決定部１２３から供給された情報を基に、周辺画素位置クラスおよびADRCクラスからなるクラス毎に、そのクラスを示す情報、学習画素を特定する情報、および周辺画素の位置を示す情報と共に、その学習画素に隣接する周辺画素であって、そのクラスにおいて既知とされた周辺画素の画素値を学習データとして、学習メモリ１２６に格納させる。
【０２３０】
注目画素情報格納部１２５は、クラス決定部１２３から供給された情報を基に、フレームメモリ１２２から、学習画素の画素値を取得する。注目画素情報格納部１２５は、クラス決定部１２３から供給された情報を基に、周辺画素位置クラスおよびADRCクラスからなるクラス毎に、そのクラスを示す情報および学習画素を特定する情報と共に、学習画素の画素値を教師データとして、学習メモリ１２６に格納させる。
【０２３１】
このように、学習メモリ１２６は、クラス毎に、学習データおよび教師データを関連付けて格納する。
【０２３２】
総ての学習画像について、学習メモリ１２６に、クラス毎の、学習データおよび教師データが格納されると、クラス選択部１２７乃至係数メモリ１２９によって、クラス毎の係数（予測係数）が生成される。
【０２３３】
クラス選択部１２７は、クラスを順に選択する。クラス選択部１２７は、周辺画素位置クラス選択部１４３およびADRCクラス選択部１４４からなる。
【０２３４】
周辺画素位置クラス選択部１４３は、周辺画素位置クラスを選択する。ADRCクラス選択部１４４は、周辺画素位置クラス選択部１４３において選択された周辺画素位置クラスと共にクラスを構成するADRCクラスを選択する。クラスは、周辺画素位置クラスとADRCクラスとからなるが、周辺画素位置クラスと共にクラスを構成するADRCクラスは、その周辺画素位置クラスによって変わる。すなわち、周辺画素位置クラスが異なると、その周辺画素位置クラスと共にクラスを構成するADRCクラスは、異なるものとなる。すなわち、ADRCクラス選択部１４４は、選択された周辺画素位置クラスと共に正しい１つのクラスを構成するADRCクラスを選択する。
【０２３５】
クラス選択部１２７は、周辺画素位置クラス選択部１４３において選択された周辺画素位置クラスと、ADRCクラス選択部１４４において選択されたADRCクラスとから決まるクラスを選択する。
【０２３６】
クラス選択部１２７は、選択したクラスを示す情報を最小二乗法演算部１２８に供給する。
【０２３７】
最小二乗法演算部１２８は、クラス選択部１２７において選択されたクラスに応じて、式（７）の正規方程式を生成する。そして、最小二乗法演算部１２８は、選択されたクラスの学習データおよび教師データを学習メモリ１２６から読み出して、読み出した学習データおよび教師データを生成した正規方程式に足し込む。最小二乗法演算部１２８は、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などによって、式（７）の正規方程式を解いて、選択されたクラスの係数（予測係数）を算出する。
【０２３８】
最小二乗法演算部１２８は、算出した係数（予測係数）を係数メモリ１２９に供給する。
【０２３９】
係数メモリ１２９は、最小二乗法演算部１２８から供給された係数（予測係数）をクラス毎に格納する（記憶する）。
【０２４０】
このように、クラス毎に、画素値を予測するための係数（予測係数）を求めることができる。
【０２４１】
図２３は、係数算出の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１０１において、画像入力部１２１は、学習画像を入力する。フレームメモリ１２２は、画像入力部１２１から供給された学習画像を一時的に記憶する。ステップＳ１０２において、クラス決定部１２３は、フレームメモリ１２２に記憶されている学習画像の画素から、学習画素を選択する。
【０２４２】
ステップＳ１０３において、クラス決定部１２３の周辺画素位置クラス生成部１４１は、選択した学習画素について、所定の周辺画素位置クラスを生成する。例えば、ステップＳ１０３において、周辺画素位置クラス生成部１４１は、所定の周辺画素位置クラスに対応した周辺画素のみが存在していると仮定して、その周辺画素位置クラスを生成する。
【０２４３】
ステップＳ１０４において、ADRCクラス算出部１４２は、ステップＳ１０３において生成された周辺画素位置クラスについて、存在していると仮定された周辺画素の画素値からADRCクラスを算出する。
【０２４４】
ステップＳ１０５において、周辺画素情報格納部１２４は、生成された周辺画素位置クラスおよび算出されたADRCクラスからなるクラスに対応させて、そのクラスを示す情報、学習画素を特定する情報、周辺画素の位置を示す情報、および学習データとしての周辺画素の画素値などからなる周辺画素情報を、学習メモリ１２６に格納させる。
【０２４５】
ステップＳ１０６において、注目画素情報格納部１２５は、生成された周辺画素位置クラスおよび算出されたADRCクラスからなるクラスに対応させて、そのクラスを示す情報、学習画素を特定する情報、および教師データとしての学習画素の画素値などからなる注目画素情報を、学習メモリ１２６に格納させる。
【０２４６】
ステップＳ１０７において、クラス決定部１２３は、全ての周辺画素位置クラスについて分類したか否かを判定し、全ての周辺画素位置クラスについて分類していないと判定された場合、ステップＳ１０３に戻り、次の周辺画素位置クラスについて、ステップＳ１０３乃至ステップＳ１０６の処理を繰り返す。
【０２４７】
ステップＳ１０７において、全ての周辺画素位置クラスについて分類したと判定された場合、ステップＳ１０８に進み、クラス決定部１２３は、フレームメモリ１２２に記憶されている全ての画素の処理を終了したか否かを判定する。
【０２４８】
ステップＳ１０８において、全ての画素の処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１０２に戻り、次の学習画素について、上述した処理が繰り返される。
【０２４９】
ステップＳ１０８において、全ての画素の処理を終了したと判定された場合、ステップＳ１０９に進み、クラス決定部１２３は、全ての学習画像の処理を終了したか否かを判定する。
【０２５０】
ステップＳ１０９において、全ての学習画像の処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１０１に戻り、次の学習画像を入力して、次の学習画像について上述した処理が繰り返される。
【０２５１】
ステップＳ１０９において、全ての学習画像の処理を終了したと判定された場合、ステップＳ１１０に進み、クラス選択部１２７の周辺画素位置クラス選択部１４３は、所定の周辺画素位置クラスを選択する。ステップＳ１１１において、ADRCクラス選択部１４４は、ステップＳ１１０で選択された周辺画素位置クラスと共にクラスを構成する所定のADRCクラスを選択する。
【０２５２】
ステップＳ１１２において、最小二乗法演算部１２８は、最小二乗法演算により係数を算出する。すなわち、ステップＳ１１２において、最小二乗法演算部１２８は、ステップＳ１１０およびステップＳ１１１において選択されたクラスに応じて、式（７）の正規方程式を生成する。そして、最小二乗法演算部１２８は、選択されたクラスの学習データおよび教師データを学習メモリ１２６から読み出して、読み出した学習データおよび教師データを生成した正規方程式に足し込む。最小二乗法演算部１２８は、例えば、掃き出し法などによって、学習データおよび教師データが足し込まれた正規方程式を解いて、選択されたクラスの係数（予測係数）を算出する。
【０２５３】
ステップＳ１１３において、係数メモリ１２９は、該当クラスの係数（予測係数）を格納する。
【０２５４】
ステップＳ１１４において、クラス選択部１２７は、全クラスの処理を終了したか否かを判定し、全クラスの処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１１０に戻り、次のクラスについて上述した処理を繰り返す。
【０２５５】
ステップＳ１１４において、全クラスの処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０２５６】
このように、係数メモリ１２９にクラス毎に格納された係数（予測係数）が、予測係数ROM７６および予測係数ROM９６に記憶されている。
【０２５７】
なお、係数（予測係数）の算出については、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平７−７９４１８号公報などに、その詳細が開示されている。
【０２５８】
次に、誤差分布ROM７４および誤差分布ROM９４に格納される評価値を算出する誤差算出装置について説明する。
【０２５９】
図２４は、誤差算出装置の構成の例を示すブロック図である。誤差算出装置は、画像入力部１６１、フレームメモリ１６２、クラス決定部１６３、周辺画素情報取得部１６４、注目画素情報取得部１６５、係数メモリ１６６、画素予測部１６７、残差取得部１６８、学習メモリ１６９、クラス選択部１７０、予測誤差算出部１７１、および誤差メモリ１７２から構成される。
【０２６０】
画像入力部１６１は、供給された学習画像を入力してフレームメモリ１６２に供給する。フレームメモリ１６２は、画像入力部１６１から供給された学習画像を一時的に記憶して、記憶している学習画像を、クラス決定部１６３、周辺画素情報取得部１６４、または注目画素情報取得部１６５に供給する。
【０２６１】
クラス決定部１６３は、クラス決定部１２３と同様に、フレームメモリ１６２に記憶されている学習画像の画素のそれぞれを、順に学習画素として選択し、選択した学習画素のクラスを計算する。
【０２６２】
クラス決定部１６３は、周辺画素位置クラス生成部１９１およびADRCクラス算出部１９２からなる。周辺画素位置クラス生成部１９１は、周辺画素位置クラス生成部１４１と同様に、選択した学習画素の周辺画素位置クラスを生成する。周辺画素位置クラス生成部１９１は、学習画素の位置、周辺画素位置クラス、並びに抽出した周辺画素の位置および画素値を示す情報をADRCクラス算出部１９２に供給する。
【０２６３】
また、周辺画素位置クラス生成部１９１は、学習画素の位置および周辺画素位置クラスを示す情報を周辺画素情報取得部１６４に供給する。
【０２６４】
ADRCクラス算出部１９２は、ADRCクラス算出部１４２と同様に、周辺画素位置クラス生成部１９１において生成された学習画素の周辺画素位置クラスのそれぞれについて、学習画素のADRCクラスを算出する。
【０２６５】
ADRCクラス算出部１９２は、学習画素の位置、並びに周辺画素位置クラスおよびADRCクラスを示す情報を周辺画素情報取得部１６４および注目画素情報取得部１６５に供給する。
【０２６６】
周辺画素情報取得部１６４は、クラス決定部１６３から供給された情報を基に、フレームメモリ１６２から、周辺画素の画素値を取得する。周辺画素情報取得部１６４は、クラス決定部１６３から供給された情報を基に、そのクラスを示す情報および周辺画素の位置を示す情報と共に、周辺画素の画素値を画素予測部１６７に供給する。
【０２６７】
注目画素情報取得部１６５は、クラス決定部１６３から供給された情報を基に、フレームメモリ１６２から、学習画素の画素値を取得する。注目画素情報取得部１６５は、クラス決定部１６３から供給された情報を基に、そのクラスを示す情報と共に、学習画素の画素値を残差取得部１６８に供給する。
【０２６８】
係数メモリ１６６は、予測係数ROM７６または予測係数ROM９６と同様に、適応処理に用いるクラスごとの係数（予測係数）を記憶している。
【０２６９】
画素予測部１６７は、適応処理によって、学習画素の画素値を予測する。すなわち、画素予測部１６７は、周辺画素情報取得部１６４から供給されたクラスを示す情報を基に、その情報で示されるクラスの係数（予測係数）を係数メモリ１６６から読み出す。そして、画素予測部１６７は、周辺画素の位置を示す情報を参照して、式（１）の多項式により、係数（予測係数）と周辺画素の画素値とから、学習画素の画素値の予測値を求める。
【０２７０】
画素予測部１６７は、学習画素の画素値の予測値を残差取得部１６８に供給する。
【０２７１】
残差取得部１６８は、注目画素情報取得部１６５から供給された学習画素の画素値の真値と、学習画素の画素値の予測値との差分である残差を求める。残差取得部１６８は、クラスを示す情報と共に、残差を学習メモリ１６９に供給する。
【０２７２】
学習メモリ１６９は、クラスに対応させて残差を記憶する。
【０２７３】
クラス選択部１７０は、クラス選択部１２７と同様に、クラスを順に選択する。クラス選択部１７０は、周辺画素位置クラス選択部１９３およびADRCクラス選択部１９４からなる。周辺画素位置クラス選択部１９３は、周辺画素位置クラス選択部１４３と同様に、周辺画素位置クラスを選択する。ADRCクラス選択部１９４は、ADRCクラス選択部１４４と同様に、周辺画素位置クラス選択部１９３において選択された周辺画素位置クラスと共にクラスを構成するADRCクラスを選択する。
【０２７４】
クラス選択部１７０は、選択したクラスの残差を学習メモリ１６９から読み出して、読み出した残差を予測誤差算出部１７１に供給する。
【０２７５】
予測誤差算出部１７１は、クラス毎に、クラス選択部１７０から供給された残差（誤差）の二乗の総和を求めて、その総和を残差を加算した回数で割り算することで、残差の分散を求める。さらに、予測誤差算出部１７１は、残差の分散の平方根を求めることで、残差（誤差）の標準偏差を計算する。
【０２７６】
このように、予測誤差算出部１７１は、クラス毎に、クラスに応じた評価値として誤差の標準偏差を算出する。予測誤差算出部１７１は、誤差の標準偏差を誤差メモリ１７２に供給する。
【０２７７】
誤差メモリ１７２は、予測誤差算出部１７１から供給された誤差の標準偏差を、クラスに応じた評価値として記憶する。
【０２７８】
このように求められたクラスに応じた評価値が、誤差分布ROM７４および誤差分布ROM９４に記憶されている。
【０２７９】
図２５は、予測誤差算出の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１３１において、画像入力部１６１は、学習画像を入力し、フレームメモリ１６２は、入力した学習画像を一時的に記憶する。ステップＳ１３２において、クラス決定部１６３は、フレームメモリ１６２に記憶されている学習画像の画素から、学習画素を選択する。
【０２８０】
ステップＳ１３３において、クラス決定部１６３の周辺画素位置クラス生成部１９１は、選択した学習画素について、所定の周辺画素位置クラスを生成する。例えば、ステップＳ１３３において、周辺画素位置クラス生成部１９１は、所定の周辺画素位置クラスに対応した周辺画素のみが存在していると仮定して、その周辺画素位置クラスを生成する。
【０２８１】
ステップＳ１３４において、ADRCクラス算出部１９２は、ステップＳ１３３において生成された周辺画素位置クラスについて、存在していると仮定された周辺画素の画素値からADRCクラスを算出する。
【０２８２】
ステップＳ１３５において、周辺画素情報取得部１６４は、クラス決定部１６３から供給された情報を基に、フレームメモリ１６２から、周辺画素の画素値を取得して、クラスを示す情報、周辺画素の位置を示す情報、および周辺画素の画素値などからなる周辺画素情報を取得する。
【０２８３】
ステップＳ１３６において、画素予測部１６７は、周辺画素情報から、学習画素の画素値を予測する。例えば、ステップＳ１３６において、画素予測部１６７は、周辺画素情報で示されるクラスの係数（予測係数）を係数メモリ１６６から読み出し、周辺画素の位置を示す情報を参照して、式（１）の多項式により、係数（予測係数）と周辺画素の画素値とから、学習画素の画素値の予測値を求める。
【０２８４】
ステップＳ１３７において、注目画素情報取得部１６５は、クラス決定部１６３から供給された情報を基に、フレームメモリ１６２から、学習画素の画素値を取得する。
【０２８５】
ステップＳ１３８において、残差取得部１６８は、ステップＳ１３７で取得された学習画素の画素値の真値と、ステップＳ１３６での学習画素の画素値の予測値との差分である残差を求める。
【０２８６】
ステップＳ１３９において、予測誤差算出部１７１は、これまで求めた残差の二乗の総和に今回の残差の二乗を加算する。ステップＳ１４０において、予測誤差算出部１７１は、カウンタを１だけインクリメントする。
【０２８７】
なお、予測誤差算出の処理の開始前に、残差の二乗およびカウンタはクリアされている。
【０２８８】
ステップＳ１４１において、クラス決定部１６３は、全ての周辺画素位置クラスについて残差を算出したか否かを判定し、全ての周辺画素位置クラスについて残差を算出していないと判定された場合、ステップＳ１３３に戻り、次の周辺画素位置クラスについて、ステップＳ１３３乃至ステップＳ１３９の処理を繰り返す。
【０２８９】
ステップＳ１４１において、全ての周辺画素位置クラスについて残差を算出したと判定された場合、ステップＳ１４２に進み、クラス決定部１６３は、フレームメモリ１６２に記憶されている全ての画素の処理を終了したか否かを判定する。
【０２９０】
ステップＳ１４２において、全ての画素の処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１３２に戻り、次の学習画素について、上述した処理が繰り返される。
【０２９１】
ステップＳ１４２において、全ての画素の処理を終了したと判定された場合、ステップＳ１４３に進み、クラス決定部１６３は、全ての学習画像の処理を終了したか否かを判定する。
【０２９２】
ステップＳ１４３において、全ての学習画像の処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１３１に戻り、次の学習画像を入力して、次の学習画像について上述した処理が繰り返される。
【０２９３】
ステップＳ１４３において、全ての学習画像の処理を終了したと判定された場合、ステップＳ１４４に進み、クラス選択部１７０の周辺画素位置クラス選択部１９３は、所定の周辺画素位置クラスを選択する。ステップＳ１４５において、ADRCクラス選択部１９４は、ステップＳ１４４で選択された周辺画素位置クラスと共にクラスを構成する所定のADRCクラスを選択する。
【０２９４】
ステップＳ１４６において、予測誤差算出部１７１は、選択されたクラスの残差の二乗の総和を、カウンタの値、すなわち残差の数で割り算することで、誤差の分散を求める。予測誤差算出部１７１は、誤差の分散を、クラス毎に誤差メモリ１７２に格納する。
【０２９５】
なお、ステップＳ１４６において、予測誤差算出部１７１は、誤差の分散の平方根を求めることで、残差（誤差）の標準偏差を計算し、標準偏差をクラス毎に誤差メモリ１７２に格納するようにしてもよい。
【０２９６】
ステップＳ１４７において、クラス選択部１７０は、全クラスの処理を終了したか否かを判定し、全クラスの処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ１４４に戻り、次のクラスについて上述した処理を繰り返す。
【０２９７】
ステップＳ１４７において、全クラスの処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０２９８】
このように、誤差メモリ１７２にクラス毎に格納された評価値（クラス毎の誤差の分散または標準偏差）が、誤差分布ROM７４および誤差分布ROM９４に記憶されている。
【０２９９】
なお、クラス毎に、予測係数を求めると共に、評価値を求めるようにしてもよい。
【０３００】
以上のように、処理の順序の情報を必要とせず、オブジェクト毎に処理することができるようになる。
【０３０１】
このように、画素を順に選択し、選択した画素を符号化するようにした場合には、画像を符号化することができる。また、既に符号化されている画素である既符号化画素に隣接する符号化されていない画素である隣接画素を、既符号化画素の状態に応じたクラスに分類し、予め記憶されているクラスに応じた評価値を基に、隣接画素の中から、次に符号化する画素である符号化画素を決定し、符号化画素の画素値を予測し、符号化画素の符号化した値として、符号化画素の画素値と予測した画素値との差分を算出するようにした場合には、復号において処理の順序の情報を必要としないように、オブジェクト毎に画像を符号化することができる。
【０３０２】
さらに、画素を順に選択し、選択した画素を復号するようにした場合には、画像を復号することができる。また、既に復号されている画素である既復号画素に隣接する復号されていない画素である隣接画素を、既復号画素の状態に応じたクラスに分類し、予め記憶されているクラスに応じた評価値を基に、隣接画素の中から、次に復号する画素である復号画素を決定し、復号画素の画素値を予測し、復号画素の符号化されている値と予測した画素値とを加算することで、復号画素の復号した画素値を算出するようにした場合には、処理の順序の情報を必要とせず、オブジェクト毎に画像を復号することができる。
【０３０３】
正規方程式を生成し、正規方程式に学習データおよび教師データを足し込み、その正規方程式を解くようにした場合には、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる係数を生成することができる。また、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し、クラス毎に、選択画素の画素値から、多項式により注目画素の画素値を予測するための係数を演算するようにした場合には、処理の順序の情報を必要とせずにオブジェクト毎に画像を符号化または復号するための係数を生成することができる。
【０３０４】
予測した画素値の誤差の分布を示す値を計算するようにした場合には、画像の符号化または符号化されている画像の復号に用いる評価値を生成することができる。また、注目している画素である注目画素に隣接する画素の中から選択した画素である選択画素の状態に応じて注目画素をクラスに分類し、予め記憶されているクラスに応じた係数と、選択画素の画素値とを用いた多項式により、注目画素の画素値を予測し、予測した注目画素の画素値の誤差から、クラス毎の評価値を算出するようにした場合には、処理の順序の情報を必要とせずにオブジェクト毎に画像を符号化または復号するための評価値を生成することができる。
【０３０５】
なお、クラスの分類に、ADRCの処理を用いると説明したが、これに限らず、例えば、DPCM（予測符号化）や、BTC（Block Truncation Coding）、VQ（ベクトル量子化）、DCT（離散コサイン変換）、アダマール変換などを用いるようにしてもよい。
【０３０６】
また、評価値は、標準偏差または分散に限らず、誤差（残差）の分布を示す値であればよい。
【０３０７】
なお、符号化または復号の対象となる画像は、静止画像であっても、動画像であってもよい。
【０３０８】
図２６は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）２０１は、ROM（Read Only Memory）２０２、または記憶部２０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）２０３には、CPU２０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU２０１、ROM２０２、およびRAM２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０３０９】
CPU２０１にはまた、バス２０４を介して入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７が接続されている。CPU２０１は、入力部２０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU２０１は、処理の結果を出力部２０７に出力する。
【０３１０】
入出力インタフェース２０５に接続されている記憶部２０８は、例えばハードディスクからなり、CPU２０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。
【０３１１】
また、通信部２０９を介してプログラムを取得し、記憶部２０８に記憶してもよい。
【０３１２】
入出力インタフェース２０５に接続されているドライブ２１０は、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のリムーバブルメディア２１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２０８に転送され、記憶される。
【０３１３】
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し、ソフトウエアにより実行させることもできる。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、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０３１４】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図２６に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスクを含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM２０２や、記憶部２０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部２０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０３１５】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された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。
【０３１６】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０３１７】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０３１８】
【図１】従来の画像の処理の順序を説明する図である。
【図２】本発明の一実施の形態の符号化システムの構成を示す図である。
【図３】処理の順序を説明する図である。
【図４】符号化システムの動作を説明する図である。
【図５】符号化する画素の決定を説明する図である。
【図６】次に符号化する画素の決定の例を説明する。
【図７】次に符号化する画素の決定の例を説明する。
【図８】残差算出部の構成の例を示すブロック図である。
【図９】候補画素を説明する図である。
【図１０】周辺画素位置クラスのクラス分けを説明する図である。
【図１１】周辺画素位置クラスの例を説明する図である。
【図１２】候補画素のクラス分けを説明する図である。
【図１３】ADRCクラスの例を説明する図である。
【図１４】ADRC処理を説明する図である。
【図１５】評価値の例を説明する図である。
【図１６】画素値の予測を説明する図である。
【図１７】画素値の予測の例を説明する図である。
【図１８】残差加算部の構成の例を示すブロック図である。
【図１９】符号化の処理および復号の処理を説明するフローチャートである。
【図２０】画素値予測残差算出の処理を説明するフローチャートである。
【図２１】画素値予測残差加算の処理を説明するフローチャートである。
【図２２】係数算出装置の構成の例を示すブロック図である。
【図２３】係数算出の処理を説明するフローチャートである。
【図２４】誤差算出装置の構成の例を示すブロック図である。
【図２５】予測誤差算出の処理を説明するフローチャートである。
【図２６】パーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０３１９】
１１  符号化ブロック，  １２  復号ブロック，  ３３  初期画素決定部，  ３４  残差算出部，  ５３  初期画素復号部，  ５４  残差加算部，  ７１  候補画素選定部，  ７２  候補画素クラス決定部，  ７３  処理順番決定部，  ７４  誤差分布ROM，  ７５  画素予測部，  ７６  予測係数ROM，  ７７  残差算出部，  ９１  候補画素選定部，  ９２  候補画素クラス決定部，  ９３  処理順番決定部，  ９４  誤差分布ROM，  ９５  画素予測部，  ９６  予測係数ROM，  ９７  残差加算部，  １２３  クラス決定部，  １２４  周辺画素情報格納部，  １２５  注目画素情報格納部，  １２６  学習メモリ，  １２７  クラス選択部、  １２８  最小二乗法演算部、  １２９  係数メモリ，  １４１  周辺画素位置クラス生成部，  １４２  ADRCクラス算出部，  １４３  周辺画素位置クラス選択部，  １４４  ADRCクラス選択部，  １６３  クラス決定部，  １６４  周辺画素情報取得部，  １６５  注目画素情報取得部，  １６６  係数メモリ，  １６７  画素予測部，  １６８  残差取得部，  １６９  学習メモリ，  １７０  クラス選択部，  １７１  予測誤差算出部，  １７２  誤差メモリ，  １９１  周辺画素位置クラス生成部，  １９２  ADRCクラス算出部，  １９３  周辺画素位置クラス選択部，  １９４  ADRCクラス選択部，  ２０１  CPU，  ２０２  ROM，  ２０３  RAM，  ２０８  記憶部，  ２１１  リムーバブルメディア
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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