(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮手段と、
前記第１の圧縮手段により生成された前記第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、前記補正データを生成する補正手段と、
前記補正手段により生成された前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮手段と、
前記第２の圧縮手段により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記補正手段により生成された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成手段と、
前記予測係数生成手段により生成された前記第１の予測係数を、前記補正手段により生成された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測手段と、
前記予測手段により生成された前記原画像の予測値の、前記原画像に対する前記予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、
前記補正データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記予測手段は、前記第２の予測係数と、前記補正データとの線形結合により、前記原画像の予測値を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項３】
前記補正手段により生成された前記補正データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第１のクラス分類手段をさらに備え、
前記予測手段は、前記第１のクラス分類手段により分類された前記クラスに対応する前記第２の予測係数と前記補正データとを、前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を演算し、
前記予測係数生成手段は、
前記第２の圧縮手段により生成された第２の圧縮データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第２のクラス分類手段を有し、
前記第２のクラス分類手段により分類された前記クラスごとに、前記第１の予測係数を演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項４】
前記予測誤差算出手段により算出された前記予測誤差が所定の値以下であるか、または補正回数が所定回数以上であるかのいずれかである場合、前記補正データが適正であると判定する判定手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記判定手段により前記補正データが適正であると判定された場合、前記補正データを出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項５】
前記第２の圧縮手段により生成された前記第２の圧縮データを複数の領域に分割する分割手段をさらに備え、
前記予測係数生成手段は、前記補正手段により生成された前記補正データと、前記分割手段により前記領域毎に分割された前記第２の圧縮データを用いて、前記第１の予測係数を、前記領域毎に演算する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装置。
【請求項６】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮ステップと、
前記第１の圧縮ステップの処理により生成された前記第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、前記補正データを生成する補正ステップと、
前記補正ステップの処理により生成された前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮ステップと、
前記第２の圧縮ステップの処理により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記補正ステップにおいて生成された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、
前記予測係数生成ステップの処理により生成された前記第１の予測係数を、前記補正ステップにおいて生成された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測ステップと、
前記予測ステップの処理により生成された前記原画像の予測値の、前記原画像に対する前記予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、
前記補正データを出力する出力ステップと
を含むことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項７】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮ステップと、
前記第１の圧縮ステップの処理により生成された前記第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、前記補正データを生成する補正ステップと、
前記補正ステップの処理により生成された前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮ステップと、
前記第２の圧縮ステップの処理により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記補正ステップにおいて生成された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、
前記予測係数生成ステップの処理により生成された前記第１の予測係数を、前記補正ステップにおいて生成された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測ステップと、
前記予測ステップの処理により生成された前記原画像の予測値の、前記原画像に対する前記予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、
前記補正データを出力する出力ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項８】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮ステップと、
前記第１の圧縮ステップの処理により生成された前記第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、前記補正データを生成する補正ステップと、
前記補正ステップの処理により生成された前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮ステップと、
前記第２の圧縮ステップの処理により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記補正ステップにおいて生成された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、
前記予測係数生成ステップの処理により生成された前記第１の予測係数を、前記補正ステップにおいて生成された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測ステップと、
前記予測ステップの処理により生成された前記原画像の予測値の、前記原画像に対する前記予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、
前記補正データを出力する出力ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項９】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮することで生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで生成された補正データを復号する画像復号装置において、
前記補正データを取得する取得手段と、
前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮手段と、
前記圧縮手段により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記取得手段により取得された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成手段と、
前記予測係数生成手段により生成された前記第１の予測係数を、前記取得手段により取得された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測手段と
を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項１０】
前記予測手段は、前記第２の予測係数と、前記補正データとの線形結合により、前記原画像の予測値を演算する
ことを特徴とする請求項９に記載の画像復号装置。
【請求項１１】
前記取得手段により取得された前記補正データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第１のクラス分類手段をさらに備え、
前記予測手段は、前記第１のクラス分類手段により分類された前記クラスに対応する前記第２の予測係数と前記補正データとを、前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を演算し、
前記予測係数生成手段は、
前記圧縮手段により生成された第２の圧縮データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第２のクラス分類手段を有し、
前記第２のクラス分類手段により分類された前記クラスごとに、前記第１の予測係数を演算する
ことを特徴とする請求項９に記載の画像復号装置。
【請求項１２】
前記圧縮手段により生成された前記第２の圧縮データを複数の領域に分割する分割手段をさらに備え、
前記予測係数生成手段は、前記補正データと、前記分割手段により前記領域毎に分割された前記第２の圧縮データを用いて、前記原画像を予測するのに用いる前記第１の予測係数を、前記領域毎に演算する
ことを特徴とする請求項９に記載の画像復号装置。
【請求項１３】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮することで生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで生成された補正データを復号する画像復号装置の画像復号方法において、
前記補正データを取得する取得ステップと、
前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮ステップと、
前記圧縮ステップの処理により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記取得ステップの処理により取得された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、
前記予測係数生成ステップの処理により生成された前記第１の予測係数を、前記取得ステップの処理により取得された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測ステップと
を含むことを特徴とする画像復号方法。
【請求項１４】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮することで生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで生成された補正データを復号する画像復号装置のプログラムであって、
前記補正データを取得する取得ステップと、
前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮ステップと、
前記圧縮ステップの処理により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記取得ステップの処理により取得された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、
前記予測係数生成ステップの処理により生成された前記第１の予測係数を、前記取得ステップの処理により取得された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録され
ている記録媒体。
【請求項１５】
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮することで生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで生成された補正データを復号する画像復号装置を制御するコンピュータに、
前記補正データを取得する取得ステップと、
前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮ステップと、
前記圧縮ステップの処理により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記取得ステップの処理により取得された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、
前記予測係数生成ステップの処理により生成された前記第１の予測係数を、前記取得ステップの処理により取得された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する予測ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
画像符号化装置および画像復号装置からなる画像処理システムにおいて、
前記画像符号化装置は、
原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮手段と、
前記第１の圧縮手段により生成された前記第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された前記原画像の予測値の前記原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、前記補正データを生成する補正手段と、
前記補正手段により生成された前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮手段と、
前記第２の圧縮手段により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記補正手段により生成された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する第１の予測係数生成手段と、
前記第１の予測係数生成手段により生成された前記第１の予測係数を、前記補正手段により生成された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する第１の予測手段と、
前記第１の予測手段により生成された前記原画像の予測値の、前記原画像に対する前記予測誤差を算出する第１の予測誤差算出手段と、
前記補正データを出力する出力手段と
を備え、
前記画像復号装置は、
前記補正データを取得する取得手段と、
前記補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第３の圧縮手段と、
前記圧縮手段により生成された前記第２の圧縮データから前記補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、前記第２の圧縮データを代入することにより演算された前記補正データの予測値と、前記取得手段により取得された前記補正データとの誤差を最小にするように、前記第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する第２の予測係数生成手段と、
前記第２の予測係数生成手段により生成された前記第１の予測係数を、前記取得手段により取得された前記補正データから前記原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、前記補正データと前記第２の予測係数を前記第２の予測式に代入することで前記原画像の予測値を生成する第２の予測手段と
を備える
ことを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像符号化装置および符号化方法、画像復号装置および復号方法、記録媒体、プログラム、並びに、画像処理システムに関し、特に、原画像とほぼ同一の復号画像が得られるように、画像を、例えば間引くことにより符号化する場合において、伝送量が少なくて済むようにした、画像符号化装置および符号化方法、画像復号装置および復号方法、記録媒体、プログラム、並びに、画像処理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、画像の符号化方法については、種々の方法が提案されているが、そのうちの１つに、例えば、画像を、その画素を間引くこと（subsampling）により圧縮して符号化する方法がある。
【０００３】
しかしながら、このように間引いて圧縮した画像を、単純に補間により伸張した場合、その結果得られる復号画像の解像度が劣化する。
【０００４】
このように復号画像の解像度が劣化する原因として、第１に、間引いた画像には、元の画像に含まれる高周波数成分が含まれていないことと、第２に、間引き後の画像を構成する画素の画素値が、元の画像を復元するのに、必ずしも適当でないことが考えられる。
【０００５】
そこで、本出願人は、例えば、特願平９−２０８４８３号として、図１に示されるような画像符号化装置を先に提案した。
【０００６】
図１の例においては、縮小画像作成部１１が、入力された画像データを、例えば９個の画素から１つの画素だけを選択する（間引く）ことで縮小画像データを生成する。補正部１２は、制御部１５より供給される制御信号に基づいて、縮小画像作成部１１より供給される縮小画像データを補正して、補正データを生成する。ローカルデコード部１３は、補正部１２により生成された補正データを、クラス分類適応処理を利用してデコードし、元の画像を予測する予測値を生成する。誤差算出部１４は、ローカルデコード部１３により算出された予測値を入力画像データと比較し、その誤差を予測誤差として算出して、制御部１５に供給する。
【０００７】
制御部１５は、誤差算出部１４により算出された予測誤差に基づいて制御信号を生成し、補正部１２に供給する。補正部１２は、この制御信号に基づいて縮小画像データを補正して、ローカルデコード部１３に供給する。
【０００８】
以上のような処理が繰り返し実行されることで、予測誤差が所定値以下になったとき、制御部１５は、そのとき補正部１２より出力される補正データを最適圧縮データとして、そのときローカルデコード部１３により予測処理に用いられた予測係数とともに多重化部１６に供給し、多重化させ、符号化データとして出力させる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、先の提案においては、ローカルデコード部１３において、予測処理に用いられた予測係数が、最適圧縮データとともに伝送されるため、データの伝送量が多くなる課題があった。
【００１０】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、データの伝送量を少なくすることができるようにするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像符号化装置は、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮手段と、第１の圧縮手段により生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データを生成する補正手段と、補正手段により生成された補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮手段と、第２の圧縮手段により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正手段により生成された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成手段と、予測係数生成手段により生成された第１の予測係数を、補正手段により生成された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測手段と、予測手段により生成された原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、補正データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
予測手段は、第２の予測係数と、補正データとの線形結合により、原画像の予測値を演算することができる。
補正手段により生成された補正データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第１のクラス分類手段をさらに備え、予測手段は、第１のクラス分類手段により分類されたクラスに対応する第２の予測係数と補正データとを、第２の予測式に代入することで原画像の予測値を演算し、予測係数生成手段は、第２の圧縮手段により生成された第２の圧縮データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第２のクラス分類手段を有し、第２のクラス分類手段により分類されたクラスごとに、第１の予測係数を演算することができる。
【００１３】
予測誤差算出手段により算出された予測誤差が所定の値以下であるか、または補正回数が所定回数以上であるかのいずれかである場合、前記補正データが適正であると判定する判定手段をさらに備え、出力手段は、判定手段により補正データが適正であると判定された場合、補正データを出力することができる。
第２の圧縮手段により生成された第２の圧縮データを複数の領域に分割する分割手段をさらに備え、予測係数生成手段は、補正手段により生成された補正データと、分割手段により領域毎に分割された第２の圧縮データを用いて、第１の予測係数を、領域毎に演算することができる。
【００１４】
本発明の画像符号化方法は、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮ステップと、第１の圧縮ステップの処理により生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データを生成する補正ステップと、補正ステップの処理により生成された補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮ステップと、第２の圧縮ステップの処理により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正手段により生成された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、予測係数生成ステップの処理により生成された第１の予測係数を、補正手段により生成された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測ステップと、予測ステップの処理により生成された原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、補正データを出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明の第１の記録媒体のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮ステップと、第１の圧縮ステップの処理により生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データを生成する補正ステップと、補正ステップの処理により生成された補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮ステップと、第２の圧縮ステップの処理により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正手段により生成された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、予測係数生成ステップの処理により生成された第１の予測係数を、補正手段により生成された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測ステップと、予測ステップの処理により生成された原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、補正データを出力する出力ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の第１のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮ステップと、第１の圧縮ステップの処理により生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データを生成する補正ステップと、補正ステップの処理により生成された補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮ステップと、第２の圧縮ステップの処理により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正手段により生成された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、予測係数生成ステップの処理により生成された第１の予測係数を、補正手段により生成された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測ステップと、予測ステップの処理により生成された原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差を算出する予測誤差算出ステップと、補正データを出力する出力ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１７】
本発明の画像復号装置は、補正データを取得する取得手段と、補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮手段と、圧縮手段により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得手段により取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成手段と、予測係数生成手段により生成された第１の予測係数を、取得手段により取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
予測手段は、第２の予測係数と、補正データとの線形結合により、原画像の予測値を演算することができる。
取得手段により取得された補正データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第１のクラス分類手段をさらに備え、予測手段は、第１のクラス分類手段により分類されたクラスに対応する第２の予測係数と補正データとを、第２の予測式に代入することで原画像の予測値を演算し、予測係数生成手段は、圧縮手段により生成された第２の圧縮データを、その値に基づく性質に応じて所定のクラスに分類する第２のクラス分類手段を有し、第２のクラス分類手段により分類されたクラスごとに、第１の予測係数を演算することができる。
【００１９】
圧縮手段により生成された第２の圧縮データを複数の領域に分割する分割手段をさらに備え、予測係数生成手段は、補正データと、分割手段により領域毎に分割された第２の圧縮データを用いて、原画像を予測するのに用いる第１の予測係数を、領域毎に演算することができる。
【００２０】
本発明の画像復号方法は、補正データを取得する取得ステップと、補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮ステップと、圧縮ステップの処理により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得ステップの処理により取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、予測係数生成ステップの処理により生成された第１の予測係数を、取得ステップの処理により取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測ステップとを含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮することで生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで生成された補正データを復号する画像復号装置のプログラムであって、補正データを取得する取得ステップと、補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮ステップと、圧縮ステップの処理により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得ステップの処理により取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、予測係数生成ステップの処理により生成された第１の予測係数を、取得ステップの処理により取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測ステップとを含むことを特徴とする。
【００２２】
本発明の第２のプログラムは、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮することで生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで生成された補正データを復号する画像復号装置を制御するコンピュータに、補正データを取得する取得ステップと、補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する圧縮ステップと、圧縮ステップの処理により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得ステップの処理により取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する予測係数生成ステップと、予測係数生成ステップの処理により生成された第１の予測係数を、取得ステップの処理により取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する予測ステップとを実行させることを特徴とする。
本発明の画像処理システムは、画像符号化装置および画像復号装置からなる画像処理システムにおいて、画像符号化装置は、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、第１の圧縮データを生成する第１の圧縮手段と、第１の圧縮手段により生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データを生成する補正手段と、補正手段により生成された補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第２の圧縮手段と、第２の圧縮手段により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正手段により生成された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する第１の予測係数生成手段と、第１の予測係数生成手段により生成された第１の予測係数を、補正手段により生成された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する第１の予測手段と、第１の予測手段により生成された原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差を算出する第１の予測誤差算出手段と、補正データを出力する出力手段とを備え、画像復号装置は、補正データを取得する取得手段と、補正データを、その数を少なくすることにより圧縮し、第２の圧縮データを生成する第３の圧縮手段と、圧縮手段により生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得手段により取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数を演算する第２の予測係数生成手段と、第２の予測係数生成手段により生成された第１の予測係数を、取得手段により取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値を生成する第２の予測手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
本発明の画像符号化装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データが生成される。補正データは、その数を少なくすることによりさらに圧縮され、第２の圧縮データとされる。第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数が生成される。この第１の予測係数を、補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値が生成される。そして、その原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差が算出され、補正データが出力される。
【００２４】
本発明の画像復号装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、補正データが取得され、補正データが、その数を少なくすることにより圧縮され、生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数が演算される。その第１の予測係数を、取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値が生成される。
本発明の画像処理システムにおいては、画像符号化装置において、原画像の画素数を少なくすることにより圧縮し、生成された第１の圧縮データの画素値を補正した補正データから予測された原画像の予測値の原画像に対する予測誤差が収束するように繰り返し補正することで、補正データが生成される。補正データは、その数を少なくすることによりさらに圧縮され、第２の圧縮データとされる。第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数が生成される。この第１の予測係数を、補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値が生成される。そして、その原画像の予測値の、原画像に対する予測誤差が算出され、補正データが出力される。また、画像復号装置において、補正データが取得され、補正データが、その数を少なくすることにより圧縮され、生成された第２の圧縮データから補正データの予測値を演算するための第１の予測式に、第２の圧縮データを代入することにより演算された補正データの予測値と、取得された補正データとの誤差を最小にするように、第１の予測式の係数である第１の予測係数が演算される。その第１の予測係数を、取得された補正データから原画像の予測値を演算するための第２の予測式の係数である第２の予測係数とし、補正データと第２の予測係数を第２の予測式に代入することで原画像の予測値が生成される。
【００２５】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成を示している。
【００２６】
送信装置４１には、ディジタル化された画像データが供給される。送信装置４１は、入力された画像データを、例えば図３に示されるように、１／９に間引くこと（その画素数を少なくすること）により圧縮、符号化する。なお、その際、１／９に間引かれた圧縮データが、さらに１／９に圧縮され、予測係数を学習生成するのに用いられる。圧縮、符号化の結果得られた符号化データは、さらにクラス分類適応処理により予測され、例えば、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、相変化ディスク、その他でなる記録媒体４２に記録されたり、または、例えば、地上波、衛星回線、電話回線、ＣＡＴＶ網、インターネット、その他の伝送路４３を介して伝送される。
【００２７】
受信装置４４では、記録媒体４２に記録された符号化データが再生され、または、伝送路４３を介して伝送されてくる符号化データが受信される。その符号化データは、図４に示されるように、クラス分類適応処理に基づいて、伸張、復号される。この場合においても、受信された原画像が１／９に圧縮されている画像データが、さらに１／９に圧縮され、予測係数の学習生成に利用される。そして、復号の結果得られた復号画像は、図示せぬディスプレイに供給されて表示される。
【００２８】
なお、以上のような画像処理装置は、例えば、光ディスク装置や、光磁気ディスク装置、磁気テープ装置、その他の、画像の記録または再生を行う装置、あるいはまた、例えば、テレビ電話装置、テレビジョン放送システム、ＣＡＴＶシステム、その他の、画像の伝送を行う装置などに適用される。また、後述するように、送信装置４１が出力する符号化データのデータ量が少ないため、図２の画像処理装置は、伝送レートの低い、例えば、携帯電話機、その他の、移動に便利な携帯端末などにも適用可能である。
【００２９】
図５は、図２の送信装置４１のハードウェアの構成例を示している。
【００３０】
Ｉ／Ｆ（InterFace）６１は、外部から供給される画像データの受信処理と、送信機／記録装置６６に対しての、符号化データの送信処理を行う。ＲＯＭ（Read Only Memory）６２は、ＩＰＬ（Initial Program Loading）用のプログラムその他を記憶している。ＲＡＭ（Random Access Memory）６３は、外部記憶装置６５に記録されているシステムプログラム（ＯＳ（Operating System））やアプリケーションプログラムを記憶したり、また、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６４の動作上必要なデータを記憶する。ＣＰＵ６４は、ＲＯＭ６２に記憶されているＩＰＬプログラムにしたがい、外部記憶装置６５からシステムプログラムおよびアプリケーションプログラムを、ＲＡＭ６３に展開し、そのシステムプログラムの制御の下、アプリケーションプログラムを実行することで、Ｉ／Ｆ６１から供給される画像データについての、後述するような符号化処理を行う。
【００３１】
外部記憶装置６５は、例えば、磁気ディスク７１、光ディスク７２、光磁気ディスク７３、または半導体メモリ７４などでなり、上述したように、ＣＰＵ６４が実行するシステムプログラムやアプリケーションプログラムを記憶している他、ＣＰＵ６４が動作上必要とするデータも記憶している。送信機／記録装置６６は、Ｉ／Ｆ６１から供給される符号化データを、記録媒体４２に記録したり、または伝送路４３を介して伝送する。
【００３２】
なお、Ｉ／Ｆ６１，ＲＯＭ６２，ＲＡＭ６３，ＣＰＵ６４、および外部記憶装置６５は、相互にバスを介して接続されている。
【００３３】
以上のように構成される送信装置４１においては、Ｉ／Ｆ６１に画像データが供給されると、その画像データは、ＣＰＵ６４に供給される。ＣＰＵ６４は、画像データを符号化し、その結果得られる符号化データを、Ｉ／Ｆ６１に供給する。Ｉ／Ｆ６１は、符号化データを受信すると、それを、送信機／記録装置６６に供給する。送信機／記録装置６６は、Ｉ／Ｆ６１からの符号化データを、記録媒体４２に記録したり、または伝送路４３を介して伝送する。
【００３４】
図６は、図５の送信装置４１の、送信機／記録装置６６を除く部分の機能的な構成例を示している。
【００３５】
符号化すべき画像データは、縮小画像作成部１１０および誤差算出部１１５に供給される。縮小画像作成部１１０は、画像データを、その画素を、例えば、単純に間引くことにより圧縮し、その結果得られる第１の圧縮データ（間引きが行われた後の縮小画像データ）（第１の縮小画像データ）を補正部１１１に出力する。補正部１１１は、制御部１１６からの制御信号にしたがって、第１の圧縮データを補正する。補正部１１１における補正の結果得られる補正データは、縮小画像作成部１１２、予測係数生成部１１３、ローカルデコード部１１４、および制御部１１６に供給される。
【００３６】
縮小画像作成部１１２は、補正部１１１より供給された補正データ（第１の圧縮データ）を、さらに１／９に圧縮し、第２の圧縮データ（第２の縮小画像データ）を生成し、予測係数生成部１１３に出力する。予測係数生成部１１３は、補正部１１１より供給される補正データを教師データとし、縮小画像作成部１１２より供給される第２の圧縮データを学習データとして、予測係数を生成し、ローカルデコード部１１４に出力する。
【００３７】
ローカルデコード部１１４は、補正部１１１からの補正データと予測係数生成部１１３からの予測係数に基づいて、元の画像を予測し、その予測値を、誤差算出部１１５に供給する。なお、ローカルデコード部１１４は、後述するように、補正データと予測係数との線形結合により、予測値を算出する。
【００３８】
誤差算出部１１５は、そこに入力される、元の画像データ（原画像）に対する、ローカルデコード部１１４からの予測値の予測誤差を算出する。この予測誤差は、誤差情報として、制御部１１６に供給される。
【００３９】
制御部１１６は、誤差算出部１１５からの誤差情報に基づいて、補正部１１１が出力した補正データを、元の画像の符号化結果とすることの適正さを判定する。そして、制御部１１６は、補正部１１１が出力した補正データを、元の画像の符号化結果とすることが適正でないと判定した場合には、補正部１１１を制御し、さらに、圧縮データを補正させ、その結果得られる新たな補正データを出力させる。また、制御部１１６は、補正部１１１が出力した補正データを、元の画像の符号化結果とすることが適正であると判定した場合には、補正部１１１から供給された補正データを、最適な圧縮データ（以下、適宜、最適圧縮データという）として多重化部１１７に供給する。
【００４０】
多重化部１１７は、制御部１１６からの最適圧縮データ（補正データ）を、必要に応じてその他のデータと多重化し、その多重化結果を、符号化データとして、送信機／記録装置６６（図５）に供給する。
【００４１】
次に、図７のフローチャートを参照して、送信装置４１が実行する符号化処理について説明する。縮小画像作成部１１０に対して、画像データが供給されると、縮小画像作成部１１０は、ステップＳ１１において、縮小画像作成処理を実行する。
【００４２】
図８は、縮小画像作成処理の１つの例としての単純間引き処理を表している。最初に、ステップＳ３１において、縮小画像作成部１１０は、圧縮される前の画像データを、ｍ×ｎ個の画素データで構成されるブロックに分割する。次に、ステップＳ３２において、ｍ×ｎ個の画素データの中から１つの画素データを抽出し、その画素データをそのブロックを代表する１つの画素データとする。
【００４３】
ステップＳ３３において、縮小画像作成部１１０は、以上の処理が、そのフレームの全てのブロックについて終了したか否かを判定し、まだ処理していないブロックが残っている場合には、ステップＳ３１に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。全てのブロックについての処理が終了したと判定された場合、処理は終了される。
【００４４】
すなわち、この例においては、図９に示されるように、例えば３×３個（ｍ＝ｎ＝３）の画素データａ１乃至ａ９の中から、中央の１個の画素ａ５が選択される。同様にして、隣の３×３個のｂ１乃至ｂ９の９個の画素の中から、中央の画素ｂ５が選択される。
【００４５】
以上のような単純間引き処理が繰り返し実行されることで、入力された画像データは、１／９の縮小画像データに圧縮される。
【００４６】
図１０は、縮小画像作成処理の他の例を表している。この例においては、ステップＳ５１において、縮小画像作成部１１０は、入力された画像データをｍ×ｎ個のブロックに分割する。ステップＳ５２において、縮小画像作成部１１０は、ステップＳ５１の処理で分割されたｍ×ｎ個の画素の平均値を計算する。そして、その平均値をｍ×ｎ個の画素で構成されるブロックを代表する１つの画素とする。
【００４７】
ステップＳ５３において、縮小画像作成部１１０は、全てのブロックについて同様の処理を実行したか否かを判定し、まだ処理していないブロックが残っている場合にはステップＳ５１に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。全てのブロックについての処理が終了したと判定された場合、処理は終了される。
【００４８】
このようにして、例えば、図１１に示されるように、ａ１乃至ａ９の３×３個の画素の平均値Ａが、次式に基づいて演算される。
【００４９】
【数１】
0004016249.tif 000002
【００５０】
また、画素ｂ１乃至ｂ９の３×３個の画素の平均値Ｂが次式に基づいて演算される。
【００５１】
【数２】
0004016249.tif 000003
【００５２】
さらに、同様に、画素ｃ１乃至ｃ９の３×３個の画素の平均値Ｃが次式に基づいて演算される。
【００５３】
【数３】
0004016249.tif 000004
【００５４】
縮小画像作成部１１０で生成された第１の縮小画像データ（第１の圧縮データ）は、補正部１１１に供給され、ステップＳ１２で最適化処理（補正処理）が行われる。ただし、最初はまだ、予測誤差が算出されていないので、補正が行われずに、そのまま補正データとして、ローカルデコード部１１４、縮小画像作成部１１２および予測係数生成部１１３に供給される。
【００５５】
ステップＳ１３において、縮小画像作成部１１２は、補正部１１１より供給された補正データ（第１の圧縮データ）をさらに１／９に圧縮し、第２の縮小画像データ（第２の圧縮データ）を生成する。この場合の処理は、ステップＳ１１における処理と同様の処理である。
【００５６】
ステップＳ１４において、予測係数生成部１１３は、縮小画像作成部１１２より供給された第２の圧縮データと、補正部１１１より供給された補正データ（第１の圧縮データ）とに基づいて、クラス分類適応処理を施すことで、予測係数を生成する。この処理の詳細は、図１４乃至図１９を参照して後述する。
【００５７】
ローカルデコード部１１４は、ステップＳ１５において、ローカルデコード処理を実行する。すなわち、ローカルデコード部１１４は、ステップＳ１４の処理で予測係数生成部１１３により生成された予測係数を利用して、補正データ（第１の圧縮データ）に対してクラス分類適応処理を施すことで予測値を演算する。
【００５８】
ステップＳ１６において、誤差算出部１１５は、ステップＳ１５の処理でローカルデコード部１１４により生成された予測値の元の画像（原画像）の画像データとの差（予測誤差）を算出し、誤差情報として制御部１１６に出力する。
【００５９】
制御部１１６は、ステップＳ１７において、補正部１１１により生成された補正データを、原画像の符号化結果とすることの適正さを判定する。具体的には、例えば、予測誤差が所定の閾値εより小さいか否か、あるいは最適化処理を行った回数が、予め設定された所定の回数に達したか否かが判定される。予測誤差が所定の閾値εより大きい場合、あるいは、最適化の処理回数がまだ所定の回数に達していない場合、ステップＳ１２に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。
【００６０】
なお、この２回目以降の、ステップＳ１２における最適化処理においては、誤差算出部１１５から誤差情報が供給されているので、制御部１１６は、その誤差情報に基づいて、制御信号を生成し、補正部１１１を制御して、縮小画像作成部１１０が生成した第１の縮小画像を補正して、補正データを生成させる。
【００６１】
ステップＳ１７において、予測誤差が所定の閾値εより小さくなったと判定された場合、あるいは最適化処理が所定の回数実行されたと判定された場合、制御部１１６は、補正データを原画像の符号化結果とすることが適正であると判定し、ステップＳ１８において、補正部１１１より、そのとき得られる補正データを最適圧縮データとして多重化部１１７に供給する。多重化部１１７は、制御部１１６より供給される最適圧縮データを、他のデータと多重化し、符号化データとして送信機／記録装置６６に供給する。
【００６２】
送信機／記録装置６６は、この符号化データを、記録媒体４２に記録したり、伝送路４３を介して伝送する。
【００６３】
以上のように、予測誤差が所定の閾値ε以下となるか、または、最適化処理が所定回数に達したときにおける、縮小画像データを補正した補正データを、原画像の符号化結果とするようにしたので、受信装置４４側においては、その補正データに基づいて、元の画像（原画像）とほぼ同一の画像を得ることが可能となる。
【００６４】
図１２は、図６の補正部１１１の構成例を示している。
【００６５】
補正回路１３１は、制御部１１６（図６）からの制御信号にしたがって、補正値ROM１３２にアドレスを与え、これにより、補正値Δを読み出す。そして、補正回路１３１は、縮小画像作成部１１０からの第１の縮小画像データ（第１の圧縮データ）に対して、補正値ROM１３２からの補正値Δを、例えば加算することで、補正データを生成し、縮小画像作成部１１２、予測係数生成部１１３、ローカルデコード部１１４、および制御部１１６に供給する。補正値ROM１３２は、縮小画像作成部１１０が出力する圧縮データを補正するための、各種の補正値Δの組合せ（例えば、１フレーム分の圧縮データを補正するための補正値の組合せなど）を記憶しており、補正回路１３１から供給されるアドレスに対応する補正値Δの組合せを読み出して、補正回路１３１に供給する。
【００６６】
次に、図１３を参照して、図１２の補正部１１１の処理について説明する。
【００６７】
補正回路１３１は、縮小画像作成部１１０から圧縮データを受信すると、ステップＳ７１において、制御部１１６（図６）から制御信号を受信したかどうかを判定する。ステップＳ７１において、制御信号を受信していないと判定された場合、ステップＳ７２およびＳ７３の処理をスキップしてステップＳ７４に進み、補正回路１３１は、縮小画像作成部１１０からの第１の圧縮データを、そのまま補正データとして、縮小画像作成部１１２、予測係数生成部１１３、ローカルデコード部１１４、および制御部１１６に出力し、ステップＳ７１に戻る。
【００６８】
即ち、制御部１１６は、上述したように、誤差情報に基づいて、補正部１１１（補正回路１３１）を制御するようになされており、縮小画像作成部１１０から第１の圧縮データが出力された直後は、まだ、誤差情報が得られないため（誤差情報が、誤差算出部１１５から出力されないため）、制御部１１６からは制御信号は出力されない。このため、縮小画像作成部１１０から圧縮データが出力された直後は、補正回路１３１は、その圧縮データを補正せず（０を加算する補正をして）、そのまま補正データとして、縮小画像作成部１１２、予測係数生成部１１３、ローカルデコード部１１４、および制御部１１６に出力する。
【００６９】
一方、ステップＳ７１において、制御部１１６からの制御信号を受信したと判定された場合、ステップＳ７２に進み、補正回路１３１は、その制御信号にしたがったアドレスを、補正値ROM１３２に出力する。これにより、ステップＳ７２では、補正値ROM１３２から、そのアドレスに記憶されている、１フレーム分の圧縮データを補正するための補正値Δの組合せ（集合）が読み出され、補正回路１３１に供給される。補正回路１３１は、補正値ROM１３２から補正値Δの組合せを受信すると、ステップＳ７３において、１フレームの圧縮データそれぞれに、対応する補正値Δを加算し、これにより、圧縮データを補正した補正データを算出する。その後は、ステップＳ７４に進み、補正データが、補正回路１３１から縮小画像作成部１１２、予測係数生成部１１３、ローカルデコード部１１４、および制御部１１６に出力され、ステップＳ７１に戻る。
【００７０】
以上のようにして、補正部１１１は、制御部１１６の制御にしたがって、第１の圧縮データを、種々の値に補正した補正データを出力することを繰り返す。
【００７１】
なお、制御部１１６は、例えば、１フレームの画像についての符号化を終了すると、その旨を表す制御信号を、補正部１１１に供給するようになされており、補正部１１１は、ステップＳ７１において、そのような制御信号を受信したかどうかも判定する。ステップＳ７１において、１フレームの画像についての符号化を終了した旨の制御信号を受信したと判定された場合、補正部１１１は、そのフレーム（フィールド）に対する処理を終了し、次のフレームが供給された場合、ステップＳ７１乃至Ｓ７４の処理を繰り返す。
【００７２】
図１４は、予測係数生成部１１３の構成例を表している。この構成例においては、画像分割部１５１は、補正部１１１より供給された補正データ（第１の圧縮データ）をｎ個の領域（後述する図１６の領域Ａ乃至Ｆ）に分割し、各領域の補正データ（第１の圧縮データ）を、それぞれの領域に対応して設けられている学習部１５２−１乃至１５２−ｎのｎ個の学習部に供給する。
【００７３】
画像分割部１５１は、また、縮小画像作成部１１２により補正データ（第１の圧縮データ）を１／９に縮小することで作成された第２の圧縮データを、ｎ個の領域（後述する図１６の領域ａ乃至ｆ）に分割し、対応する学習部１５２−１乃至１５２−ｎに供給する。
【００７４】
学習部１５２−１乃至１５２−ｎには、それぞれ対応して予測係数作成部１５３−１乃至１５３−ｎが接続されており、予測係数作成部１５３−１乃至１５３−ｎは、それぞれ対応する学習部１５２−１乃至１５２−ｎより供給された学習結果に基づいて、対応する領域の予測係数を作成し、ローカルデコード部１１４に出力する。
【００７５】
次に、図１５のフローチャートを参照して、予測係数生成部１１３の予測係数処理について説明する。
【００７６】
ステップＳ９１において、画像分割部１５１は、変数ｉを０に初期設定する。ステップＳ９２において、画像分割部１５１は、画像をｎ個の領域に分割する処理を実行する。すなわち、例えば、図１６に示されるように、画像分割部１５１は、補正部１１１より供給された補正データ（第１の縮小画像）１６１を、領域Ａ乃至領域Ｆの３×２（＝６）個の領域に分割する。同様に、第２の縮小画像１６２を、領域ａ乃至領域ｆの３×２（＝６）個の領域に分割する。領域Ａ乃至領域Ｆと、領域ａ乃至領域ｆの位置は、それぞれ対応している。この例においては、画面を３×２個の領域に分割するようにしたが、分割の数およびその方法は、これに限定されるものではない。
【００７７】
ステップＳ９３において、学習部１５２−１乃至１５２−ｎのうち、学習部１５２−１が領域Ａと領域ａにおける学習処理を実行する。ステップＳ９４において、予測係数作成部１５３−１は、ステップＳ９３における学習処理の結果に応じて、領域Ａと領域ａにおける予測係数waを作成する。ステップＳ９５において、予測係数作成部１５３−１は、生成した予測係数waを内蔵するメモリに保存する。
【００７８】
ステップＳ９６において、画像分割部１５１は、変数ｉがｎより小さいか否かを判定し、小さい場合には、ステップＳ９７に進み、変数ｉを１だけインクリメントして、いまの場合、ｉ＝１とする。
【００７９】
その後、ステップＳ９３に戻り、学習部１５２−２により学習処理が行われ、ステップＳ９４において、予測係数作成部１５３−２により予測係数作成処理が行われ、ステップＳ９５において、予測係数wbを保存する処理が実行される。以上のようにして、学習部１５２−２と予測係数作成部１５３−２において、領域Ｂと領域ｂの予測係数wbが生成、保存される。
【００８０】
以上の処理が順次繰り返されることで、図１６に示される領域Ａ乃至Ｆ（領域ａ乃至ｆ）の予測係数wa乃至wfが生成される。
【００８１】
なお、学習部１５２−１乃至１５２−ｎの処理は、同時に行われるようにしてもよい。予測係数作成部１５３−１乃至１５３−ｎについても同様である。
【００８２】
ステップＳ９６において、変数ｉの値がｎと等しいか、それより大きいと判定された場合、すなわち、領域Ａ乃至領域Ｆの全ての予測係数が求められたと判定された場合、ステップＳ９８に進み、予測係数作成部１５３−１乃至１５３−ｎは、保存されている予測係数wa乃至wfを（ｎセットの予測係数を）ローカルデコード部１１４に出力する。
【００８３】
図１６に示されるように、生成する予測係数を領域毎に区分することにより、より正確に元の画像データを予測生成することが可能となる。
【００８４】
図１７は、予測係数生成部１１３を構成する学習部１５２−１乃至１５２−ｎと予測係数作成部１５３−１乃至１５３−ｎのより詳細な構成例を表している。図１７においては、学習部１５２−１と予測係数作成部１５３−１の構成のみを示しているが、学習部１５２−２乃至１５２−ｎ、並びに予測係数作成部１５３−２乃至１５３−ｎも同様に構成されている。
【００８５】
なお、学習部１５２−１と予測係数作成部１５３−１の区分は、便宜上のものであり、図１７に示される以外の組み合わせで区分することも可能である。すなわち、図１７の例においては、学習部１５２−１が、教師用ブロック化回路１７１、教師データメモリ１７２、学習用ブロック化回路１７３、ADRC処理回路１７４、クラス分類回路１７５、および学習データメモリ１７６により構成され、予測係数作成部１５３−１が、演算回路１７７により構成されるようにしたが、例えば、教師データメモリ１７２と学習データメモリ１７６を、予測係数作成部１５３−１を構成するものとして考えることもできる。すなわち、学習部１５２−１と予測係数作成部１５３−１は、一体化した構成と考えることができる。
【００８６】
画像分割部１５１は、補正部１１１より供給される補正データ（図１６に示される第１の縮小画像データ１６１）から、学習部１５２−１が対応する領域であるところの領域Ａの補正データを抽出し、教師用ブロック化回路１７１に出力する。また、画像分割部１５１は、縮小画像作成部１１２により作成された第２の圧縮データ（図１６に示される第２の縮小画像データ１６２）のうちの学習部１５２−１が対応する領域である領域ａ（領域Ａに対応する領域）のデータを、学習用ブロック化回路１７３に出力する。
【００８７】
教師用ブロック化回路１７１は、図１６の領域Ａの第１の縮小画像データの中から、所定の範囲の教師用ブロックを抽出し、教師データメモリ１７２に出力し、記憶させる。
【００８８】
学習用ブロック化回路１７３は、図１６に示される領域ａの第２の縮小画像データのうち、所定の範囲の学習用ブロックを抽出し、学習データメモリ１７６に供給し、記憶させる。
【００８９】
なお、教師用ブロックが領域Ａ全体とされ、学習用ブロックが領域ａ全体とされる場合には、教師用ブロック化回路１７１と学習用ブロック化回路１７３は、省略することができる。
【００９０】
ADRC処理回路１７４は、学習用ブロック化回路１７３より供給された学習用ブロックを１ビットADRC処理して、クラス分類回路１７５に出力する。クラス分類回路１７５は、ADRC処理回路１７４より供給されたデータに基づいて、クラスコードを決定し、教師データメモリ１７２と学習データメモリ１７６のアドレスに供給する。
【００９１】
教師データメモリ１７２と学習データメモリ１７６は、それぞれクラス分類回路１７５より指定されたアドレス（クラス）に対応する教師データまたは学習データを読み出し、演算回路１７７に出力する。演算回路１７７は、教師データと学習データとを演算し、予測係数を生成する。
【００９２】
なお、画像分割部１５１で画像を細かく分割した場合、クラス分類を行わないという手法も考えられる。
【００９３】
次に、図１８のフローチャートを参照して、図１７の学習部１５２−１と予測係数作成部１５３−１の処理について説明する。
【００９４】
学習用ブロック化回路１７３は、ステップＳ１１１において、入力される第２の圧縮データ（図１９において、黒い円形の印の外側に、さらに円を付加した印で表される画素）から、例えば、２５（５×５）個の圧縮データを抽出し、学習用ブロックとして、ADRC処理回路１７４に出力するとともに、学習データメモリ１７６に供給する。
【００９５】
なお、図１９において、白い円形の印は原画像の画素を表し、黒い円形の印は、原画像を１／９に圧縮した場合の画素（第１の圧縮データ）を表し、黒い円形の印の外側に、さらに円を付加した印は、第１の圧縮データを、さらに１／９に圧縮した、第２の圧縮データを表している。
【００９６】
勿論、単純間引の場合、第１の圧縮データと第２の圧縮データは、原画像の画素でもあり、第２の圧縮データは、第１の圧縮データでもある。
【００９７】
教師用ブロック化回路１７１は、ステップＳ１１２において、画像分割部１５１より供給される図１６の領域Ａの第１の圧縮データ（図１９において、黒い円形の印で表されている画素）から、例えば、５×５個の第２の圧縮データの中央に位置する１個の第１の圧縮データで構成されるブロックを生成し、教師用ブロックとして、教師データメモリ１７２に出力する。
【００９８】
ステップＳ１１３において、ADRC処理回路１７４は、学習用ブロック化回路１７３より供給される学習用ブロックを構成する第２の圧縮データに対して、１ビットのADRC処理を施す。ADRC処理の施されたデータは、クラス分類回路１７５に供給される。クラス分類回路１７５は、ステップＳ１１４において、ADRC処理回路１７４からの出力に基づいて、クラスコードを決定し、教師データメモリ１７２と学習データメモリ１７６のアドレスとして供給する。なお、ADRC処理とクラス分類の意義については、図２３乃至図２６を参照して後述する。
【００９９】
学習データメモリ１７６と教師データメモリ１７２は、それぞれステップＳ１１５とステップＳ１１６において、それぞれに供給されるクラス情報に対応するアドレスに、学習用ブロック化回路１７３から供給される学習用ブロック、または教師用ブロック化回路１７１から供給される教師用ブロックを記憶する。
【０１００】
同様の処理が、予め用意された全ての学習用の画像データについて繰り返され、これにより、学習ブロックと教師用ブロックとが、学習データメモリ１７６と教師データメモリ１７２に同一のアドレスに記憶される。
【０１０１】
学習データメモリ１７６と教師用データメモリ１７２においては、同一アドレスに複数の情報を記憶することができるようになされており、これにより、同一アドレスには、複数の学習用ブロックと教師用ブロックが記憶される。
【０１０２】
学習用画像全てについての学習用ブロックと教師用ブロックとが、学習データメモリ１７６と教師データメモリ１７２に記憶されると、ステップＳ１１７において、学習データと教師データが、演算回路１７７に供給される。演算回路１７７は、あらゆるクラスについての学習用ブロックのセットと、教師用ブロックのセットとを受信すると、それらを用いて最小自乗法により、誤差を最小とする予測係数を算出する。
【０１０３】
即ち、例えば、いま、学習用ブロックを構成する第２の圧縮データの値を、ｘ1，ｘ2，ｘ3，・・・とし、求めるべき予測係数をｗ1，ｗ2，ｗ3，・・・とするとき、これらの線形１次結合により、教師用ブロックを構成する、ある第１の圧縮データの値ｙを求めるには、予測係数ｗ1，ｗ2，ｗ3，・・・は、次式を満たす必要がある。
【０１０４】
ｙ＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋ｗ3ｘ3＋・・・
【０１０５】
そこで、演算回路１７７は、同一クラスの学習用ブロックと、対応する教師用ブロックとから、真値ｙに対する、予測値ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋ｗ3ｘ3＋・・・の自乗誤差を最小とする予測係数ｗ1，ｗ2，ｗ3，・・・を、後述する式（７）に示す正規方程式をたてて解くことにより求める。
【０１０６】
このように、この発明においては、原画像の画像データは用いられず、第１の圧縮データと第２の圧縮データのみにより、予測係数が学習、生成される。
【０１０７】
図２０は、図６のローカルデコード部１１４の構成例を示している。
【０１０８】
補正部１１１からの補正データは、クラス分類用ブロック化回路２６１および予測値計算用ブロック化回路２６２に供給される。クラス分類用ブロック化回路２６１は、現在フレームの補正データを、その性質に応じて所定のクラスに分類するための単位である、注目補正データを中心としたクラス分類用ブロックにブロック化する。
【０１０９】
即ち、いま、図２１において、上からｉ番目で、左からｊ番目の補正データ（第１の圧縮データ）（または画素）（図中、黒の円形の印で示す部分）をＸijと表すとすると、クラス分類用ブロック化回路２６１は、注目補正データＸijの左上、上、右上、左、右、左下、下、右下に隣接する８つの補正データＸ(i-1)(j-1)，Ｘ(i-1)j，Ｘ(i-1)(j+1)，Ｘi(j-1)，Ｘi(j+1)，Ｘ(i-1)(j-1)，Ｘ(i-1)j，Ｘ(i+1)(j+1)に、自身を含め、合計９個の補正データで構成されるクラス分類用ブロック２４２を構成する。このクラス分類用ブロック２４２は、クラス分類適応処理回路２６３に供給される。
【０１１０】
なお、この場合、クラス分類用ブロック２４２は、３×３画素でなる正方形状のブロックで構成されることとなるが、クラス分類用ブロック２４２の形状は、正方形である必要はなく、その他、例えば、図２２に示されるように菱形にしたり、長方形、十文字形、その他の任意な形とすることが可能である。また、クラス分類用ブロックを構成する画素数も、３×３の９画素に限定されるものではない。
【０１１１】
予測値計算用ブロック化回路２６２は、補正データを、元の画像の予測値を計算するための単位である、注目補正データを基準とした予測値計算用ブロックにブロック化する。即ち、現在フレームにおいては、図２１に示されるように、補正データＸij（図中、黒い円形の印で示す部分）を中心とする、元の画像（原画像）における３×３の９画素の画素値を、その最も左から右方向、かつ上から下方向に、Ｙij（１），Ｙij（２），Ｙij（３），Ｙij（４），Ｙij（５），Ｙij（６），Ｙij（７），Ｙij（８），Ｙij（９）と表すとすると、画素Ｙij（１）乃至Ｙij（９）の予測値の計算のために、予測値計算用ブロック化回路２６２は、例えば、注目補正データＸijを中心とする５×５の２５画素Ｘ(i-2)(j-2)，Ｘ(i-2)(j-1)，Ｘ(i-2)j，Ｘ(i-2)(j+1)，Ｘ(i-2)(j+2)，Ｘ(i-1)(j-2)，Ｘ(i-1)(j-1)，Ｘ(i-1)j，Ｘ(i-1)(j+1)，Ｘ(i-1)(j+2)，Ｘi(j-2)，Ｘi(j-1)，Ｘij，Ｘi(j+1)，Ｘi(j+2)，Ｘ(i+1)(j-2)，Ｘ(i+1)(j-1)，Ｘ(i+1)j，Ｘ(i+1)(j+1)，Ｘ(i+1)(j+2)，Ｘ(i+2)(j-2)，Ｘ(i+2)(j-1)，Ｘ(i+2)j，Ｘ(i+2)(j+1)，Ｘ(i+2)(j+2)で構成される正方形状の予測値計算用ブロック２５１を構成する。
【０１１２】
具体的には、例えば、図２１において四角形で囲む、元の画像における画素Ｙ33（１）乃至Ｙ33（９）の９画素の予測値の計算のために、現在フレームにおいては、画素Ｘ11，Ｘ12，Ｘ13，Ｘ14，Ｘ15，Ｘ21，Ｘ22，Ｘ23，Ｘ24，Ｘ25，Ｘ31，Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，Ｘ35，Ｘ41，Ｘ42，Ｘ43，Ｘ44，Ｘ45，Ｘ51，Ｘ52，Ｘ53，Ｘ54，Ｘ55により、予測値計算用ブロックが構成される（この場合の注目補正データは、Ｘ33となる）。
【０１１３】
予測値計算用ブロック化回路２６２において得られた予測値計算用ブロック２５１の補正データは、クラス分類適応処理回路２６３に供給される。
【０１１４】
なお、予測値計算用ブロック２５１についても、クラス分類用ブロック２４２における場合と同様に、その画素数および形状は、上述したものに限定されるものではない。但し、予測値計算用ブロック２５１を構成する画素数は、クラス分類用ブロック２４２を構成する画素数よりも多くするのが望ましい。
【０１１５】
また、上述のようなブロック化を行う場合において（ブロック化以外の処理についても同様）、画像の画枠付近では、対応する画素（補正データ）が存在しないことがあるが、この場合には、例えば、画枠を構成する画素と同一の画素が、その外側に存在するものとして処理を行う。
【０１１６】
クラス分類適応処理回路２６３は、ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding）処理回路２６４、クラス分類回路２６５、および予測回路２６６で構成され、クラス分類適応処理を行う。予測回路２６６のメモリ２６６Ａには、予測係数生成部１１３で生成された予測係数が記憶されている。
【０１１７】
クラス分類適応処理とは、入力信号を、その特徴に基づいて幾つかのクラスに分類し、各クラスの入力信号に、そのクラスに適切な適応処理を施すもので、大きく、クラス分類処理と適応処理とに分かれている。
【０１１８】
ここで、クラス分類処理および適応処理について簡単に説明する。
【０１１９】
まず、クラス分類処理について説明する。
【０１２０】
いま、例えば、図２３に示されるように、ある注目画素と、それに隣接する３つの画素により、２×２画素でなるブロック（クラス分類用ブロック）を構成し、また、各画素は、１ビットで表現される（０または１のうちのいずれかのレベルをとる）ものとする。この場合、注目画素を含む２×２の４画素のブロックは、各画素のレベル分布により、図２４に示されるように、１６（＝（２1）4）パターンに分類することができる。従って、いまの場合、注目画素は、１６のパターンに分類することができ、このようなパターン分けが、クラス分類処理であり、クラス分類回路２４５において行われる。
【０１２１】
なお、クラス分類処理は、画像（ブロック内の画像）のアクティビティ（画像の複雑さ）（変化の激しさ）などをも考慮して行うようにすることが可能である。
【０１２２】
ところで、通常、各画素には、例えば８ビット程度が割り当てられる。また、本実施の形態においては、上述したように、クラス分類用ブロック２４２は、３×３の９個の補正データで構成される。従って、このようなクラス分類用ブロック２４２を対象にクラス分類処理を行うものとすると、（２8）9という膨大な数のクラスが発生することになる。
【０１２３】
そこで、本実施の形態においては、ＡＤＲＣ処理回路２６４において、クラス分類用ブロック２４２に対して、ＡＤＲＣ処理が施され、これにより、クラス分類用ブロック２４２を構成する補正データのビット数を小さくすることで、クラス数が削減される。
【０１２４】
即ち、例えば、いま、説明を簡単にするため、図２５に示されるように、４個の画素（補正データ）で構成されるブロックを考えると、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が、そのブロックの局所的なダイナミックレンジとされ、このダイナミックレンジＤＲに基づいて、ブロックを構成する画素の画素値がＫビットに再量子化される。
【０１２５】
即ち、ブロック内の各画素値から、最小値ＭＩＮが減算され、その減算された値がＤＲ／２Kで除算される。そして、各画素値は、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２６に示されるように、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）。そして、復号側（受信装置４４）において、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分して得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ00、下から２番目のレベルの範囲の中心値Ｌ01、下から３番目のレベルの範囲の中心値Ｌ10、または最も上のレベルの範囲の中心値Ｌ11にそれぞれ変換され、その値に、最小値ＭＩＮが加算されることで復号が行われる。
【０１２６】
このようなＡＤＲＣ処理はノンエッジマッチングと呼ばれる。
【０１２７】
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。
【０１２８】
ブロックを構成する画素に割り当てられているビット数より少ないビット数で再量子化を行うＡＤＲＣ処理を施すことにより、上述したように、クラス数を削減することができ、このようなＡＤＲＣ処理が、ＡＤＲＣ処理回路２６４において行われる。
【０１２９】
なお、本実施の形態では、クラス分類回路２６５において、ＡＤＲＣ処理回路２６４から出力されるＡＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処理が行われるが、クラス分類処理は、その他、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施したデータを対象に行うようにすることも可能である。
【０１３０】
次に、適応処理について説明する。
【０１３１】
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（補正データの値）（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。
【０１３２】
Ｅ［ｙ］＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・・・・（１）
【０１３３】
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４】
0004016249.tif 000005
で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０１３４】
ＸＷ＝Ｙ’・・・（２）
【０１３５】
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５】
0004016249.tif 000006
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。
【０１３６】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ・・・（３）
【０１３７】
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６】
0004016249.tif 000007
を最小にすることで求めることができる。
【０１３８】
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。
【０１３９】
【数７】
0004016249.tif 000008
0004016249.tif 000009
【０１４０】
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。
【０１４１】
【数８】
0004016249.tif 000010
0004016249.tif 000011
【０１４２】
式（４）および（５）より、式（６）が得られる。
【０１４３】
【数９】
0004016249.tif 000012
0004016249.tif 000013
【０１４４】
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。
【０１４５】
【数１０】
0004016249.tif 000014
0004016249.tif 000015
【０１４６】
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。
【０１４７】
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、この適応処理に基づく予測処理が、予測回路２６６において行われる。
【０１４８】
なお、適応処理は、間引かれた画像（圧縮データ）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、単なる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。
【０１４９】
次に、図２７のフローチャートを参照して、図２０のローカルデコード部１１４の処理について説明する。
【０１５０】
ローカルデコード部１１４においては、まず最初に、ステップＳ１２１において、補正部１１１からの補正データがブロック化される。即ち、クラス分類用ブロック化回路２６１において、補正データが、注目補正データ（図２１の補正データＸ33）を中心とする３×３画素のクラス分類用ブロック２４２（図２１）にブロック化され、クラス分類適応処理回路２６３に供給されるとともに、予測値計算用ブロック化回路２６２において、現在フレームの補正データが、注目補正データ２１１（Ｘ33）を中心とする５×５画素の予測値計算用ブロック２５１（図２１）にブロック化される。
【０１５１】
クラス分類適応処理回路２６３において、クラス分類用ブロック２４２はＡＤＲＣ処理回路２６４に供給され、予測値計算用ブロック２５１は予測回路２６６に供給される。
【０１５２】
ＡＤＲＣ処理回路２６４は、クラス分類用ブロック２４２を受信すると、ステップＳ１２２において、そのクラス分類用ブロック２４２に対して、例えば、１ビットのＡＤＲＣ（１ビットで再量子化を行うＡＤＲＣ）処理を施し、これにより、補正データを、１ビットに変換（符号化）して、クラス分類回路２６５に出力する。クラス分類回路２６５は、ステップＳ１２３において、ＡＤＲＣ処理が施されたクラス分類用ブロック２４２に基づいて、クラス分類処理を実行する。即ち、ＡＤＲＣ処理が施されたクラス分類用ブロック２４２を構成する各補正データのレベル分布の状態を検出し、そのクラス分類用ブロックが属するクラス（そのクラス分類用ブロック２４２を構成する注目補正データ２１１（中心に配置された補正データ）のクラス）（図２２）を判定する。このクラスの判定結果は、クラス情報として、メモリ２６６Ａに供給される。
【０１５３】
なお、本実施の形態においては、１ビットのＡＤＲＣ処理が施された３×３の９個の補正データで構成されるクラス分類用ブロック２４２に対して、クラス分類処理が施されるので、各クラス分類用ブロック２４２は、５１２（＝（２1）9）のクラスのうちのいずれかに分類されることになる。
【０１５４】
そして、ステップＳ１２４に進み、メモリ２６６Ａにおいて、クラス分類回路２６５からのクラス情報に基づいて、予測係数が読み出される。予測回路２６６は、ステップＳ１２５において、各クラスごとに適応処理を施し、これにより、１フレームの元の画像データ（原画像データ）の予測値を算出する。
【０１５５】
即ち、本実施の形態においては、例えば、クラスごとに２５×９個の予測係数が読み出される。さらに、ある１つの補正データに注目した場合に、その注目補正データに対応する元画像の画素と、その画素の周りに隣接する８個の元画像の画素の、合計９個の画素についての予測値が、注目補正データのクラス情報に対応する２５×９個の予測係数と、その注目補正データを中心とする５×５画素でなる予測値計算用ブロックとを用いて、適応処理が行われることにより算出される。
【０１５６】
具体的には、例えば、いま、図２１に示した補正データ（注目補正データ）Ｘ33を中心とする３×３の補正データＸ22，Ｘ23，Ｘ24，Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，Ｘ42，Ｘ43，Ｘ44でなるクラス分類用ブロック２４２についてのクラス情報Ｃが、クラス分類回路２６５から出力され、また、そのクラス分類用ブロック２４２に対応する予測値計算用ブロック２５１として、現在フレームの補正データＸ33を中心とする５×５画素の補正データＸ11，Ｘ12，Ｘ13，Ｘ14，Ｘ15，Ｘ21，Ｘ22，Ｘ23，Ｘ24，Ｘ25，Ｘ31，Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，Ｘ35，Ｘ41，Ｘ42，Ｘ43，Ｘ44，Ｘ45，Ｘ51，Ｘ52，Ｘ53，Ｘ54，Ｘ55でなる予測値計算用ブロック２５１が、予測値計算用ブロック化回路２６２から出力される。
【０１５７】
そして、クラス情報Ｃについての予測係数ｗ1乃至ｗ25と、予測値計算用ブロック２５１とを用い、式（１）に対応する次式にしたがって、予測値Ｅ［Ｙ33（ｋ）］が求められる。
【０１５８】
0004016249.tif 000016
【０１５９】
ステップＳ１２５では、以上のようにして、２５×９個のクラスごとの予測係数を用いて、注目補正データを中心とする３×３個の原画像の画素の予測値が求められる。
【０１６０】
その後、ステップＳ１２６に進み、３×３個の予測値は誤差算出部１１５に供給される。そして、ステップＳ１２１に戻り、以下同様の処理が、例えば、上述したように１フレーム単位で繰り返される。
【０１６１】
メモリ２６６Ａに記憶された予測係数は、第１の圧縮データ（補正データ）を教師データとし、それを１／９に圧縮した第２の圧縮データを学習データとして学習、生成されたものであり、原画像を教師データとし、それを１／９に圧縮した第１の圧縮データ（補正データ）を学習データとして生成されたものではない。しかしながら、教師データと学習データの圧縮率は１／９であるので、同じ圧縮率の関係にある第１の圧縮データ（補正データ）から、それを９倍に伸張した原画像を予測することができる。
【０１６２】
そして、原画像を用いていないので、予測係数は受信装置４４においても学習、生成することができ、その結果、送信装置４１から受信装置４４に予測係数を伝送する必要がなくなる。
【０１６３】
図２８は、図６の誤差算出部１１５の構成例を示している。
【０１６４】
ブロック化回路３５１には、元の画像データ（縮小される前の原画像の画像データ）が供給されている。ブロック化回路３５１は、その画像データを、ローカルデコード部１１４から出力される予測値に対応する９個単位でブロック化し、その結果得られる３×３画素のブロック（例えば、図２１に四角形で囲んで示すような３×３画素のブロック）を、自乗誤差算出回路３５２に出力する。自乗誤差算出回路３５２には、上述したように、ブロック化回路３５１から元の画像データのブロックが供給される他、ローカルデコード部１１４から予測値が、９個単位（３×３画素のブロック単位）で供給される。自乗誤差算出回路３５２は、原画像に対する、予測値の予測誤差としての自乗誤差を算出し、積算部３５５に供給する。
【０１６５】
即ち、自乗誤差算出回路は３５２は、演算器３５３および３５４で構成されている。演算器３５３は、ブロック化回路３５１からのブロック化された画像データそれぞれから、対応する予測値を減算し、その減算値を、演算器３５４に供給する。演算器３５４は、演算器３５３の出力（元の画像データと予測値との差分）を自乗し、積算部３５５に供給する。
【０１６６】
積算部３５５は、自乗誤差算出回路３５２から自乗誤差を受信すると、メモリ３５６の記憶値を読み出し、その記憶値と自乗誤差とを加算して、再び、メモリ３５６に供給して記憶させることを繰り返すことで、自乗誤差の積算値（誤差分散）を求める。さらに、積算部３５５は、所定量（例えば、１フレーム分など）についての自乗誤差の積算が終了すると、その積算値を、メモリ３５６から読み出し、誤差情報として、制御部１１６に供給する。メモリ３５６は、１フレームについての処理が終了するごとに、その記憶値をクリアしながら、積算部３５５の出力値を記憶する。
【０１６７】
次に、その動作について、図２９のフローチャートを参照して説明する。誤差算出部１１５では、まず最初に、ステップＳ１３１において、メモリ３５６の記憶値が、例えば０にクリア（初期化）され、ステップＳ１３２に進み、ブロック化回路３５１において、画像データが、上述したようにブロック化され、その結果得られるブロックが、自乗誤差算出回路３５２に供給される。自乗誤差算出回路３５２では、ステップＳ１３３において、ブロック化回路３５１から供給されるブロックを構成する、元の画像（原画像）の画像データと、ローカルデコード部１１４から供給される予測値との自乗誤差が算出される。
【０１６８】
即ち、ステップＳ１３３では、演算器３５３において、ブロック化回路３５１より供給されたブロック化された画像データそれぞれから、対応する予測値が減算され、演算器３５４に供給される。演算器３５４は、演算器３５３の出力を自乗し、積算部３５５に供給する。
【０１６９】
積算部３５５は、自乗誤差算出回路３５２から自乗誤差を受信すると、ステップＳ１３４において、メモリ３５６の記憶値を読み出し、その記憶値と自乗誤差とを加算することで、自乗誤差の積算値を求める。積算部３５５において算出された自乗誤差の積算値は、メモリ３５６に供給され、前回の記憶値に上書きされることで記憶される。
【０１７０】
そして、積算部３５５では、ステップＳ１３５において、所定量としての、例えば、１フレーム分についての自乗誤差の積算が終了したかどうかが判定される。ステップＳ１３５において、１フレーム分についての自乗誤差の積算が終了していないと判定された場合、ステップＳ１３２に戻り、再び、ステップＳ１３２からの処理が繰り返される。また、ステップＳ１３５において、１フレーム分についての自乗誤差の積算が終了したと判定された場合、ステップＳ１３６に進み、積算部３５５は、メモリ３５６に記憶された１フレーム分についての自乗誤差の積算値を読み出し、誤差情報として、制御部１１６に出力する。そして、ステップＳ１３１に戻り、次のフレームについての原画像および予測値が供給されるのを待って、再び、ステップＳ１３１からの処理が繰り返される。
【０１７１】
従って、誤差算出部１１５では、元の画像データをＹij（ｋ）とするとともに、その予測値をＥ［Ｙij（ｋ）］とするとき、次式にしたがった演算が行われることで、誤差情報Ｑが算出される。
【０１７２】
Ｑ＝Σ（Ｙij（ｋ）−Ｅ［Ｙij（ｋ）］）2
但し、Σは、１フレーム分についてのサメーションを意味する。
【０１７３】
図３０は、図６の制御部１１６の構成例を示している。
【０１７４】
補正データメモリ３６１は、補正部１１１から供給される補正データを記憶する。
【０１７５】
なお、補正データメモリ３６１は、補正部１１１において、圧縮データが新たに補正され、これにより、新たな補正データが供給された場合には、既に記憶している補正データ（前回の補正データ）に代えて、新たな補正データを記憶する。
【０１７６】
誤差情報メモリ３６２は、誤差算出部１１５から供給される誤差情報を記憶する。なお、誤差情報メモリ３６２は、誤差算出部１１５から、今回供給された誤差情報の他に、前回供給された誤差情報も記憶する（新たな誤差情報が供給されても、さらに新たな誤差情報が供給されるまでは、既に記憶している誤差情報を保持する）。また、誤差情報メモリ３６２は、新たなフレームについての処理が開始されるごとにクリアされる。
【０１７７】
比較回路３６４は、誤差情報メモリ３６２に記憶された今回の誤差情報と、予め設定されている所定の閾値εとを比較し、さらに、必要に応じて、今回の誤差情報と前回の誤差情報との比較も行う。比較回路３６４における比較結果は、制御回路３６３に供給される。
【０１７８】
制御回路３６３は、比較回路３６４における比較結果に基づいて、補正データメモリ３６１に記憶された補正データを、元の画像の符号化結果とすることの適正（最適）さを判定し、最適でないと認識（判定）した場合には、新たな補正データの出力を要求する制御信号を、補正部１１１（補正回路１３１）（図１２）に供給する。また、制御回路３６３は、補正データメモリ３６１に記憶された補正データを、元の画像の符号化結果とすることが最適であると認識した場合には、補正データメモリ３６１に記憶されている補正データを読み出し、最適圧縮データとして、多重化部１１７に供給する。さらに、この場合、制御回路３６３は、１フレームの画像についての符号化を終了した旨を表す制御信号を、補正部１１１に出力し、これにより、上述したように、補正部１１１に、次のフレームについての処理を開始させる。
【０１７９】
次に、図３１を参照して、制御部１１６が実行する最適化処理（補正処理）について説明する。
【０１８０】
制御部１１６では、まず最初に、ステップＳ１４１において、誤差算出部１１５から誤差情報を受信したかどうかが、比較回路３６４によって判定され、誤差情報を受信していないと判定された場合、ステップＳ１４１に戻る。また、ステップＳ１４１において、誤差情報を受信したと判定された場合、即ち、誤差情報メモリ３６２に誤差情報が記憶された場合、ステップＳ１４２に進み、比較回路３６４において、誤差情報メモリ３６２に、いま記憶された誤差情報（今回の誤差情報）と、所定の閾値εとが比較され、いずれが大きいかが判定される。
【０１８１】
ステップＳ１４２において、今回の誤差情報が、所定の閾値ε以上であると判定された場合、比較回路３６４において、誤差情報メモリ３６２に記憶されている前回の誤差情報が読み出される。そして、比較回路３６４は、ステップＳ１４３において、前回の誤差情報と、今回の誤差情報とを比較し、いずれが大きいかを判定する。
【０１８２】
なお、１フレームについての処理が開始され、最初に誤差情報が供給された場合には、誤差情報メモリ３６２には、前回の誤差情報は記憶されていない。そこで、この場合には、制御部１１６においては、ステップＳ１４３以降の処理は行われず、制御回路３６３において、所定の初期アドレスを補正値ROM１３２に出力するように、補正回路１３１（図１２）を制御する制御信号が出力される。
【０１８３】
ステップＳ１４３において、今回の誤差情報が、前回の誤差情報以下であると判定された場合、即ち、圧縮データの補正を行うことにより誤差情報が減少した場合、ステップＳ１４４に進み、制御回路３６３は、補正値Δを、前回と同様に変化させるように指示する制御信号を、補正回路１３１に出力し、ステップＳ１４１に戻る。また、ステップＳ１４３において、今回の誤差情報が、前回の誤差情報より大きいと判定された場合、即ち、圧縮データの補正を行うことにより誤差情報が増加した場合、ステップＳ１４５に進み、制御回路３６３は、補正値Δを、前回と逆に変化させるように指示する制御信号を、補正回路１３１に出力し、ステップＳ１４１に戻る。
【０１８４】
なお、減少し続けていた誤差情報が、あるタイミングで上昇するようになったときは、制御回路３６３は、補正値Δを、いままでの場合の、例えば１／２の大きさで、前回と逆に変化させるように指示する制御信号を出力する。
【０１８５】
そして、ステップＳ１４１乃至Ｓ１４５の処理を繰り返すことにより、誤差情報が減少し、これにより、ステップＳ１４２において、今回の誤差情報が、所定の閾値εより小さくなったと判定された場合、ステップＳ１４６に進み、制御回路３６３は、補正データメモリ３６１に記憶されている１フレームの補正データを、最適圧縮データとして読み出し、多重化部１１７に供給する。そして、処理が終了される。
【０１８６】
その後は、次のフレームについての誤差情報が供給されるのを待って、再び、図３１に示すフローチャートにしたがった処理が繰り返される。
【０１８７】
なお、補正回路１３１には、圧縮データの補正は、１フレームすべての圧縮データについて行わせるようにすることもできるし、その一部の圧縮データについてだけ行わせるようにすることもできる。一部の圧縮データについてだけ補正を行う場合においては、制御回路３６３に、例えば、誤差情報に対する影響の強い画素を検出させ、そのような画素についての圧縮データだけを補正するようにすることができる。誤差情報に対する影響の強い画素は、例えば、次のようにして検出することができる。即ち、まず最初に、例えば、間引き後に残った画素についての圧縮データをそのまま用いて処理を行うことにより、その誤差情報を得る。そして、間引き後に残った画素についての圧縮データを、１つずつ、同一の補正値Δだけ補正するような処理を行わせる制御信号を、制御回路３６３から補正回路１３１に出力し、その結果得られる誤差情報を、圧縮データをそのまま用いた場合に得られた誤差情報と比較し、その差が、所定値以上となる画素を、誤差情報に対する影響の強い画素として検出すれば良い。
【０１８８】
以上のように、誤差情報を所定の閾値εより小さくする（以下にする）まで、圧縮データの補正が繰り返され、誤差情報が所定の閾値εより小さくなったときにおける補正データが、画像の符号化結果として出力されるので、受信装置４４（図２）においては、間引き後の画像を構成する画素の画素値を、元の画像を復元するのに最も適当な値にした補正データから、原画像と同一（ほぼ同一）の復号画像を得ることが可能となる。
【０１８９】
また、画像は、間引き処理により圧縮される他、ＡＤＲＣ処理およびクラス分類適応処理などによっても圧縮されるため、非常に高圧縮率の符号化データを得ることができる。なお、送信装置４１における、以上のような符号化処理は、間引きによる圧縮処理と、クラス分類適応処理とを、いわば有機的に統合して用いることにより、高能率圧縮を実現するものであり、このことから統合符号化処理ということができる。
【０１９０】
図３２は、図２の受信装置４４のハードウェアの構成例を表している。
【０１９１】
受信機／再生装置４４６は、送信装置４１が符号化データを記録した記録媒体４２を再生したり、送信装置４１が伝送路４３を介して伝送した符号化データを受信する。I/F４６１は、受信機／再生装置４６６に対しての符号化データの受信処理を行うとともに、復号された画像データを図示せぬ装置に出力する処理を実行する。
【０１９２】
ＲＯＭ（Read Only Memory）４６２は、ＩＰＬ（Initial Program Loading）用のプログラムその他を記憶している。ＲＡＭ（Random Access Memory）４６３は、外部記憶装置４６５に記録されているシステムプログラム（ＯＳ（Operating System））やアプリケーションプログラムを記憶したり、また、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４６４の動作上必要なデータを記憶する。ＣＰＵ４６４は、ＲＯＭ４６２に記憶されているＩＰＬプログラムにしたがい、外部記憶装置４６５からシステムプログラムおよびアプリケーションプログラムを、ＲＡＭ４６３に展開し、そのシステムプログラムの制御の下、アプリケーションプログラムを実行することで、Ｉ／Ｆ４６１から供給される符号化データについての、後述するような復号処理を行う。
【０１９３】
外部記憶装置４６５は、例えば、磁気ディスク４７１、光ディスク４７２、光磁気ディスク４７３、または半導体メモリ４７４などでなり、上述したように、ＣＰＵ４６４が実行するシステムプログラムやアプリケーションプログラムを記憶している他、ＣＰＵ４６４の動作上必要なデータも記憶している。
【０１９４】
なお、Ｉ／Ｆ４６１，ＲＯＭ４６２，ＲＡＭ４６３，ＣＰＵ４６４、および外部記憶装置４６５は、相互にバスを介して接続されている。
【０１９５】
以上のように構成される受信装置４４においては、Ｉ／Ｆ４６１に受信機／再生装置４６６から符号化データが供給されると、その符号化データは、ＣＰＵ４６４に供給される。ＣＰＵ４６４は、符号化データを復号し、その結果得られる復号データを、Ｉ／Ｆ４６１に供給する。Ｉ／Ｆ４６１は、復号データ（画像データ）を受信すると、それを、図示せぬディスプレイ等に出力し、表示させる。
【０１９６】
図３３は、図３２の受信装置４４の受信機／再生装置４６６を除く部分の機能的な構成例を示している。
【０１９７】
受信機／再生装置４６６においては、記録媒体４２に記録された符号化データが再生されるか、または伝送路４３を介して伝送されてくる符号化データ（処理対象データ）が受信され、補正データ（最適圧縮データ）は、クラス分類用ブロック化回路５７３、縮小画像作成部５７１、予測係数生成部５７２、および予測値計算用ブロック化回路５７７に供給される。
【０１９８】
クラス分類用ブロック化回路５７３、ＡＤＲＣ処理回路５７４、クラス分類回路５７５、予測回路５７６、または予測値計算用ブロック化回路５７７は、図２０のローカルデコード部１１４におけるクラス分類用ブロック化回路２６１、ＡＤＲＣ処理回路２６４、クラス分類回路２６５、予測回路２６６、または予測値計算用ブロック化回路２６２と、それぞれ同様に構成されている。また、縮小画像作成部５７１と予測係数生成部５７２は、図６（図１４、図１７）の縮小画像作成部１１２と予測係数生成部１１３と同様に構成されている。
【０１９９】
そこで、本明細書においては、クラス分類用ブロック化回路５７３、ADRC処理回路５７４、クラス分類回路５７５、予測回路５７６、予測値計算用ブロック化回路５７７、縮小画像作成部５７１、および予測係数生成部５７２の構成として、上述したクラス分類用ブロック化回路２６１、ADRC処理回路２６４、クラス分類回路２６５、予測回路２６６、予測値計算用ブロック化回路２６２、縮小画像作成部１１２、および予測係数生成部１１３に関して、説明した構成をそのままそれらの回路の構成としても引用する。従って、これらのブロックにおいては、図１４、図１７、および図２０における場合と同様の処理が行われる。
【０２００】
予測値計算用ブロック化回路５７７からは予測値計算用ブロックが出力され、また、クラス分類回路５７５からはクラス情報が出力される。これらの予測値計算用ブロックおよびクラス情報は、予測回路５７６に供給される。
【０２０１】
なお、図１７における場合と同様に、画像が細かく分割されている場合、クラス分類処理は省略することができる。
【０２０２】
縮小画像作成部５７１により補正データから第２の圧縮データが生成され、補正データと第２の圧縮データに基づいて、予測係数生成部５７２により生成された予測係数は、予測回路５７６のメモリ５７６Ａに供給され、記憶される。
【０２０３】
予測回路５７６は、クラス分類回路５７５から供給されるクラス情報に対応した２５×９個の予測係数を、メモリ５７６Ａから読み出し、その２５×９個の予測係数と、予測値計算用ブロック化回路５７７から供給される５×５画素の予測値計算用ブロック２５１を構成する補正データとを用い、式（１）にしたがって、原画像の３×３画素の予測値を算出し、そのような予測値で構成される画像を、復号画像として、例えば、１フレーム単位で出力する。この復号画像は、上述したように、元の画像とほぼ同一の画像となる。
【０２０４】
次に、図３３の受信装置４４の復号処理について、図３４のフローチャートを参照して説明する。
【０２０５】
最初に、ステップＳ１６０において、受信機／再生装置４６６は、記録媒体４２または伝送路４３から符号化データを取得する。ステップＳ１６１において、縮小画像作成部５７１は、受信機／再生装置４６６により取得された補正データに基づいて、縮小画像を作成する。ステップＳ１６２において、予測係数生成部５７２は、予測係数を生成する。以上の処理は、図６の縮小画像作成部１１２と予測係数生成部１１３が実行する図１５と図１８のフローチャートに示される処理と同様の処理である。
【０２０６】
ステップＳ１６３において、クラス分類用ブロック化回路５７３は、クラス分類用ブロック化処理を行い、クラス分類用ブロックをADRC処理回路５７４に供給する。
【０２０７】
ステップＳ１６４において、ADRC処理回路５７４は、クラス分類用ブロック化回路５７３より供給されたクラス分類用ブロックの補正データを１ビットADRC処理し、クラス分類回路５７５に出力する。
【０２０８】
クラス分類回路５７５は、ステップＳ１６５において、ADRC処理回路５７４より供給されたデータに基づいて、クラス分類処理を行い、クラスコードを予測回路５７６に出力する。
【０２０９】
ステップＳ１６６において、予測回路５７６は、メモリ５７６Ａに記憶されている、クラスコードに対応する予測係数を読み出す。
【０２１０】
予測値計算用ブロック化回路５７７は、ステップＳ１６７において、補正データの中から、予測値計算用ブロックを構成する補正データを抽出する。
【０２１１】
ステップＳ１６８において、予測回路５７６は、ステップＳ１６６の処理で読み出した、クラス分類回路５７５から供給されるクラス情報に対応した２５×９個の予測係数と、予測値計算用ブロック化回路５７７から供給される２５個の予測値計算用ブロックを構成する補正データとを用い、式（１）に従って、原画像の３×３画素の予測値を算出する。
【０２１２】
その後、ステップＳ１６９に進み、予測回路５７６は、ステップＳ１６８の処理で算出した予測値を復号結果として出力する。これらのステップＳ１６３乃至Ｓ１６９の処理は、基本的に、図２７のステップＳ１２１乃至Ｓ１２６の処理と同様の処理である。
【０２１３】
なお、受信側においては、図３３に示すような受信装置４４でなくても、間引きされた画像を単純な補間により復号する装置により、予測係数を用いずに、復号画像を得ることができる。但し、この場合に得られる復号画像は、画質（解像度）が劣化したものとなる。
【０２１４】
以上、本発明を適用した画像処理装置について説明したが、このような画像処理装置は、例えば、ＮＴＳＣ方式などの標準方式のテレビジョン信号を符号化する場合の他、データ量の多い、いわゆるハイビジョン方式のテレビジョン信号などを符号化する場合に、特に有効である。
【０２１５】
なお、本実施の形態においては、誤差情報として、誤差の自乗和を用いるようにしたが、誤差情報としては、その他、例えば、誤差の絶対値和や、その３乗以上したものの和などを用いるようにすることが可能である。いずれを誤差情報として用いるかは、例えば、その収束性などに基づいて決定するようにすることが可能である。
【０２１６】
また、本実施の形態では、誤差情報が、所定の閾値ε以下になるまで、圧縮データの補正を繰り返し行うようする場合において、圧縮データの補正の回数に、上限を設けるようにすることも可能である。即ち、例えば、リアルタイムで画像の伝送を行う場合などにおいては、１フレームについての処理が、所定の期間内に終了することが必要であるが、誤差情報は、そのような所定の期間内に収束するとは限らない。そこで、補正の回数に上限を設けることにより、所定の期間内に、誤差情報が閾値ε以下に収束しないときは、そのフレームについての処理を終了し（そのときにおける補正データを、符号化結果とし）、次のフレームについての処理を開始するようにすることが可能である。
【０２１７】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、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、専用のハードウェ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、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０２１８】
この記録媒体は、図５と図３２に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク７１，４７１（フロッピディスクを含む）、光ディスク７２，４７２（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク７３，４７３（ＭＤ（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリ７４，４７４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM６２，４６２や、ハードディスクなどで構成される。
【０２１９】
なお、本明細書において、記録媒体に記録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。
【０２２０】
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。
【０２２１】
【発明の効果】
本発明によれば、予測係数を受信側で生成することができ、伝送する必要がなくなり、データの伝送効率を向上させることができる。そして、より原画像に近い復号画像を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像圧縮処理を行う装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図３】図２の送信装置における圧縮処理を説明する図である。
【図４】図２における受信装置の復号処理を説明する図である。
【図５】図２の送信装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】図２の送信装置の機能的構成例を示すブロック図である。
【図７】図６の送信装置の動作を説明するフローチャートである。
【図８】単純間引き処理を説明するフローチャートである。
【図９】単純間引き処理を説明する図である。
【図１０】画像平均処理を説明するフローチャートである。
【図１１】画像平均処理を説明する図である。
【図１２】図６の補正部の構成例を示すブロック図である。
【図１３】図１２の補正部の動作を説明するフローチャートである。
【図１４】図６の予測係数生成部の構成を示すブロック図である。
【図１５】図１４の予測係数生成部の処理を説明するフローチャートである。
【図１６】図１５のステップＳ９２における画像の分割を説明する図である。
【図１７】図１４の学習部と予測係数作成部のより詳細な構成例を示すブロック図である。
【図１８】図１７の学習部と予測係数作成部の処理を説明するフローチャートである。
【図１９】原画像、第１の縮小画像および第２の縮小画像の関係を説明する図である。
【図２０】図６のローカルデコード部の構成例を示すブロック図である。
【図２１】クラス分類用ブロックを説明する図である。
【図２２】クラス分類用ブロックの他の例を説明する図である。
【図２３】クラス分類処理を説明するための図である。
【図２４】クラス分類処理を説明するための図である。
【図２５】ＡＤＲＣ処理を説明するための図である。
【図２６】ＡＤＲＣ処理を説明するための図である。
【図２７】図２０のローカルデコード部の動作を説明するフローチャートである。
【図２８】図６の誤差算出部の構成例を示すブロック図である。
【図２９】図２８の誤差算出部の動作を説明するフローチャートである。
【図３０】図６の制御部の構成例を示すブロック図である。
【図３１】図３０の制御部の動作を説明するフローチャートである。
【図３２】図２の受信装置の構成例を示すブロック図である。
【図３３】図２の受信装置の機能的構成例を示すブロック図である。
【図３４】図３３の受信装置の動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
４１  送信装置，  ４２  記録媒体，  ４３  伝送路，  ４４  受信装置，  １１０  縮小画像生成部，  １１１  補正部，  １１２  縮小画像作成部，  １１３  予測係数生成部，  １１４  ローカルデコード部，  １１５  誤差算出部，  １１６  制御部，  １１７  多重化部，  １３１  補正回路，  １３２  補正値ＲＯＭ，  １５１  画像分割部，  １５２−１乃至１５２−ｎ  学習部，  １５３−１乃至１５３−ｎ  予測係数作成部，  １７１  教師用ブロック化回路，  １７２  教師データメモリ，  １７３  学習用ブロック化回路，  １７４  ADRC処理回路，  １７５  クラス分類回路，  １７６  学習データメモリ，  １７７  演算回路，  ２６１  クラス分類用ブロック化回路，  ２６２  予測値計算用ブロック化回路，  ２６３  クラス分類適応処理回路，  ２６４  ＡＤＲＣ処理回路，  ２６５  クラス分類回路，  ２６６  予測回路，  ３５１  ブロック化回路，  ３５２  自乗誤差算出回路，  ３５３，３５４  演算器，  ３５５積算部，  ３５６  メモリ，  ３６１  補正データメモリ，  ３６２  誤差情報メモリ，  ３６３  制御回路，  ３６４  比較回路，  ５７１  縮小画像作成部，  ５７２  予測係数生成部，  ５７３  クラス分類用ブロック化回路，  ５７４  ＡＤＲＣ処理回路，  ５７５  クラス分類回路，  ５７６  予測回路，  ５７６Ａ  メモリ，  ５７７  予測値計算用ブロック化回路
【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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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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