(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたディジタル情報信号に対して、ブロック化を行い、各ブロック毎に符号化処理が選択される符号化装置において、
選択された上記符号化処理を指示するサイド情報の予測値を、上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づき生成する予測値生成手段と、
上記サイド情報の真値と上記予測値との残差を求める演算手段と、
上記残差を符号化する符号化手段とを備え、
上記予測値生成手段は、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックの上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された複数の予測値が上記クラス毎に対応して蓄えられ、上記クラス分類手段で決定された上記クラスに対応して上記予測値を出力するメモリ手段と
を有することを特徴とする符号化装置。
【請求項２】
入力されたディジタル情報信号に対して、ブロック化を行い、各ブロック毎に符号化処理が選択される符号化装置において、
選択された上記符号化処理を指示するサイド情報の予測値を、上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づき生成する予測値生成手段と、
上記サイド情報の真値と上記予測値との残差を求める演算手段と、
上記残差を符号化する符号化手段とを備え、
上記予測値生成手段は、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックの上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された複数の予測係数が上記クラス毎に対応して蓄えられたメモリ手段と、
上記クラス分類手段で決定された上記クラスに対応する上記予測係数と、予測対象のブロックの近傍の複数ブロックの上記サイド情報とを用いた演算により上記予測値を生成する演算手段と
を有することを特徴とする符号化装置。
【請求項３】
請求項２に記載の符号化装置において、
上記予測係数は学習により獲得される際に、最小二乗法により決定されることを特徴とする符号化装置。
【請求項４】
請求項２に記載の符号化装置において、
上記演算手段は、上記予測係数とサイド情報との線形１次結合により予測値を生成することを特徴とする符号化装置。
【請求項５】
請求項１または２に記載の符号化装置において、
伝送手段をさらに備え、
上記伝送手段は、上記クラス分類適応予測の結果の識別フラグを伝送することを特徴とする符号化装置。
【請求項６】
請求項５に記載の符号化装置において、
符号化手段をさらに備え、
上記符号化手段は、上記識別フラグにエントロピー符号化を施すことを特徴とする符号化装置。
【請求項７】
請求項１または２に記載の符号化装置において、
符号化手段をさらに備え、
上記符号化手段は、上記クラス毎にサイド情報の発生度数に基づきハフマン符号化を行なうことを特徴とする符号化装置。
【請求項８】
入力されたディジタル情報信号に対して、ブロック化を行い、各ブロック毎に符号化処理が選択される符号化方法において、
選択された上記符号化処理を指示するサイド情報の予測値を、上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づき生成する予測値生成ステップと、
上記サイド情報の真値と上記予測値との残差を求める演算ステップと、
上記残差を符号化する符号化ステップとを備え、
上記予測値生成ステップは、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックの上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された複数の予測値が上記クラス毎に対応してメモリ手段に蓄えられ、上記クラス分類ステップで決定された上記クラスに対応して上記予測値を出力するステップと
を有することを特徴とする符号化方法。
【請求項９】
入力されたディジタル情報信号に対して、ブロック化を行い、各ブロック毎に符号化処理が選択される符号化方法において、
選択された上記符号化処理を指示するサイド情報の予測値を、上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づき生成する予測値生成ステップと、
上記サイド情報の真値と上記予測値との残差を求める演算ステップと、
上記残差を符号化する符号化ステップとを備え、
上記予測値生成ステップは、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックの上記サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された複数の予測係数が上記クラス毎に対応してメモリ手段に蓄えられ、上記クラス分類ステップで決定された上記クラスに対応して上記予測係数を出力するステップと、
上記クラス分類ステップで決定された上記クラスに対応する上記予測係数と、予測対象のブロックの近傍の複数ブロックの上記サイド情報とを用いた演算により上記予測値を生成する演算ステップと
を有することを特徴とする符号化方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の符号化方法において、
上記予測係数とサイド情報との線形１次結合により予測値を生成することを特徴とする符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、ディジタルオーディオ信号、ディジタル画像信号等を１次元、２次元、あるいは３次元ブロックに分割し、ブロック毎に処理が選択される符号化装置および方法、特に、ブロック毎の処理を指示あるいは選択するためのサイド情報の圧縮に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタルオーディオ信号、ディジタル画像信号等の伝送情報量を圧縮するための高能率符号化として、入力信号により形成されるブロック毎に処理方法を切り換えるものが知られている。例えば動き補償予測符号化の場合では、各ブロックの動きベクトルが伝送される。これ以外にも、ブロック毎の量子化特性を選択する場合には、選択した量子化特性を指示する情報が伝送される。画像データ、あるいはオーディオデータの符号化出力と別のこれらの情報は、サイド情報、オーバーヘッド、処理選択コード、重要語等と称される。サイド情報によって、ブロック毎の適応的処理が可能となり、圧縮率の向上、復元画質の向上の利点が得られる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、サイド情報のデータ量が符号化データと比較して無視できない量となり、圧縮率が低下する問題が生じる。
【０００４】
従って、この発明の目的は、ブロック毎に適応処理を行なうためのサイド情報のデータ量を低減し、圧縮効率を向上できる符号化装置および方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、入力されたディジタル情報信号に対して、ブロック化を行い、各ブロック毎に符号化処理が選択される符号化装置において、
選択された符号化処理を指示するサイド情報の予測値を、サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づき生成する予測値生成手段と、
サイド情報の真値と予測値との残差を求める演算手段と、
残差を符号化する符号化手段とを備え、
予測値生成手段は、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックのサイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された複数の予測値がクラス毎に対応して蓄えられ、クラス分類手段で決定されたクラスに対応して予測値を出力するメモリ手段と
を有することを特徴とする符号化装置である。
請求項２の発明において、予測値生成手段は、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックのサイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類手段と、
予め学習によって獲得された複数の予測係数がクラス毎に対応して蓄えられたメモリ手段と、
クラス分類手段で決定されたクラスに対応する予測係数と、予測対象のブロックの近傍の複数ブロックのサイド情報とを用いた演算により予測値を生成する演算手段と
を有することを特徴とする符号化装置である。
【０００６】
請求項８の発明は、入力されたディジタル情報信号に対して、ブロック化を行い、各ブロック毎に符号化処理が選択される符号化方法において、
選択された符号化処理を指示するサイド情報の予測値を、サイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づき生成する予測値生成ステップと、
サイド情報の真値と予測値との残差を求める演算ステップと、
残差を符号化する符号化ステップとを備え、
予測値生成ステップは、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックのサイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された複数の予測値がクラス毎に対応してメモリ手段に蓄えられ、クラス分類ステップで決定されたクラスに対応して予測値を出力するステップと
を有することを特徴とする符号化方法である。
請求項９の発明において、予測値生成ステップは、
予測対象のブロックの近傍の複数ブロックのサイド情報の時間的、及び／または空間的なパターンに基づきクラス分類を行うクラス分類ステップと、
予め学習によって獲得された複数の予測係数がクラス毎に対応してメモリ手段に蓄えられ、クラス分類ステップで決定されたクラスに対応して予測係数を出力するステップと、
クラス分類ステップで決定されたクラスに対応する予測係数と、予測対象のブロックの近傍の複数ブロックのサイド情報とを用いた演算により予測値を生成する演算ステップと
を有することを特徴とする符号化方法である。
【０００７】
【作用】
ブロック単位で、量子化等の処理が選択されるので、選択された処理をデコーダ側に指示するためのサイド情報が伝送される。サイド情報の時間的、および／または空間的な状態遷移を利用した予測、より具体的には、クラス分類適応予測により、サイド情報を圧縮することができる。圧縮されたサイド情報が符号化出力とともに伝送される。サイド情報の圧縮により、全体的に圧縮率を向上することができる。
【０００８】
【実施例】
以下、この発明の一実施例について図面を参照して説明する。図１は、この発明の一実施例のエンコーダおよびデコーダの構成を全体的に示す。図１Ａに示すエンコーダの入力端子１に対して、ディジタル情報信号例えばディジタル画像信号が供給される。入力ディジタル画像信号がブロック化回路２に供給され、例えば８×８のサイズのブロックに分割される。
【０００９】
ブロック化回路２の出力がＤＣＴ（Discrete Cosine Transform)回路３およびアクティビティー判定回路５に供給される。ＤＣＴ回路３において、コサイン変換がブロック毎になされ、ブロックサイズと対応した例えば８×８の係数データが発生する。この係数データが量子化回路４に供給される。
【００１０】
アクティビティー判定回路５は、ブロック毎にアクティビティーの量を検出し、検出結果に応じた判定信号を発生する。アクティビティーの具体的なものは、ブロックのダイナミックレンジ、ブロックのデータの標準偏差の絶対値、ブロックのデータの平均値に対する各画素データの差分の絶対値等である。
【００１１】
アクティビティー判定回路５からの判定信号が選択制御回路６に供給される。選択制御回路６は、量子化回路４の量子化特性の選択をブロックのアクティビティーに基づいて制御する。一般的にアクティビティーが高いブロックに関しては、狭い量子化ステップ幅が選択され、一方、アクティビティーが低いブロックに関しては、広い量子化ステップ幅が選択される。これは、データ量の増大を抑えながら、量子化歪をなるべく少なくするためである。量子化回路４は、アクティビティーに適応した複数の量子化特性を実現するように、複数の量子化器と選択回路とを有している。
【００１２】
選択制御回路６からは、アクティビティーに基づいて制御された量子化特性を指示する選択コードＳＱが発生する。選択コードＳＱは、選択可能な量子化特性の数に対応したビット長のものである。この選択コードＳＱがクラス分類適応予測を用いた予測符号化のエンコーダ７に供給される。このエンコーダ７において、後述するように、選択コードＳＱが圧縮される。
【００１３】
エンコーダ７から選択コードＳＱを圧縮することで圧縮選択コードＳＩが発生し、この圧縮選択コードＳＩがパッキング回路８に供給される。パッキング回路８には、量子化回路４からの量子化出力Ｑも供給される。パッキング回路８によって、伝送データのフォーマットが形成され、これが出力端子９に取り出される。伝送データは、通信回線を介して伝送されたり、記録媒体上に記録される。
【００１４】
図１Ｂに示すデコーダの入力端子１１からの受信信号がアンパッキング回路１２に供給される。アンパッキング回路１２は、伝送データのフォーマットを分解し、量子化出力Ｑおよび圧縮選択コードＳＩを分離して出力する。量子化出力Ｑが逆量子化回路１３に供給され、圧縮選択コードＳＩが予測符号化のデコーダ１４に供給される。
【００１５】
デコーダ１４は、クラス分類適応予測を使用したもので、その出力に量子化特性の選択を指示するための復号選択コードＳＱ´が発生する。この選択コードＳＱ´が選択制御回路１５に供給される。選択制御回路１５は、逆量子化回路１３に対して制御信号を供給し、この制御信号によって、エンコーダで選択された量子化器と対応する逆量子化器が制御される。
【００１６】
逆量子化回路１３からの係数データが逆ＤＣＴ回路１６に供給され、逆ＤＣＴ回路１６からは、ブロック毎に復号画像データが生じる。この画像データがブロック分解回路１７に供給され、ブロック化データから標準的な画素列への並び換えがなされる。ブロック分解回路１７から出力端子１８に復号画像データが取り出される。
【００１７】
上述したエンコーダに設けられる予測符号化のエンコーダ７の一例を図２に示す。入力端子２１には、ブロック毎の量子化特性を選択するための選択コードＳＱが供給される。この選択コードＳＱが減算回路２２およびクラス分類回路２３に供給される。選択コードＳＱが図４に示すように、空間的に分布している時に、Ｃｘで示す選択コードのクラスは、その周辺の５個の選択コードＣ０〜Ｃ４のレベル分布のパターンに基づいて決定される。
【００１８】
選択コードのデータを直接使用する場合、クラス分類用に８ビットデータを５個使用すると、２40という膨大な数となる。これは、選択コードの形の特徴を掴むという意味では理想的ではあるが、回路上の負担は大きく、実用上は問題である。そこで実際はＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range Coding ）などを適用しクラス数の削減を図る。このＡＤＲＣ、例えば特開昭６１−１４４９８９号公報に記載されている。
【００１９】
他に圧縮技術として一般的な、ＤＰＣＭ（予測符号化）、ＢＴＣ（Blok Truncation Coding）、ＶＱ（Vector Quantization ）、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform ）などの周波数領域クラスが挙げられる。
【００２０】
クラス分類回路２３で決定されたクラスを指示するコード（クラスコード）がＲＯＭ２４にアドレスとして供給される。重心法により予め生成されたクラス毎の最適予測コードがＲＯＭ２４にクラス別に登録されている。図５は、ＲＯＭ２４に格納されているクラス対予測コードＣ´のテーブルの一部を示す。図５には、上述した圧縮技術によって、周辺の選択コードがそれぞれ１ビットに変換され、５ビットのクラスコードを形成し、また、選択コードＳＱが３ビットの例が示されている。
【００２１】
ＲＯＭ２４から読出された予測コードＣ´がセレクタ２５の一方の入力としてに供給される。セレクタ２５の他方の入力として、全ビットが`0' のコードが供給される。セレクタ２５は、タイミング信号Ｐｒにより制御され、誤差の累積を防止する目的でリフレッシュデータを挿入するタイミングにおいて、`0' データを選択する。
【００２２】
セレクタ２５の出力データが減算器２２に供給される。減算器２２では、選択コード（真値）ＳＱから予測コードＣ´が減算される。減算器２２から予測残差が発生し、これが処理部２６に供給される。選択コードＳＱおよび予測コードＣ´は、共に整数の値を有し、従って、残差も整数になる特徴がある。すなわち、残差が離散的となり、扱い易い。
【００２３】
処理部２６では、残差の圧縮処理がなされる。例えばハフマン符号化などのエントロピー符号化により残差が圧縮される。処理部２６からの選択された量子化特性を指示する選択コードを圧縮した圧縮選択コードＳＩが出力端子２７に取り出される。ハフマン符号化は、符号化対象信号の発生頻度に基づき、発生頻度の多い信号値に対しては、短いビット長のコードを割り当て、一方、発生頻度が少ない信号値に対しては、長いビット長のコードを割り当て、それによって、全体として発生情報量を低減する手法である。
【００２４】
また、残差が０の場合に対応した１ビットのフラグを使用した処理を処理部２６において行なうようにしても良い。つまり、残差が０の場合では、フラグをセットし、ハフマンコードを伝送せず、そうでない場合では、フラグをセットしないで、ハフマンコードを伝送する。
【００２５】
さらに、残差０が続く場合は、続く長さ（ラン長）をハフマン符号化するランレングス符号化が用いられる。さらに、残差のエントロピー符号化とこのランレングス符号化を組み合わせることも可能である。よりさらに、残差が０の場合を示すフラグ１ビットに対して、０のときは、ランレングス符号を伝送し、０でないときは残差のハフマン符号を伝送することも可能である。
【００２６】
図３は、図２のエンコーダと対応する予測符号化のデコーダ１４の構成を示す。入力端子３１からの圧縮選択コードＳＩが処理部３２を介して加算回路３３に供給される。加算回路３３からは、復号された選択コードＳＱ´が得られ、これが出力端子３７に取り出される。この選択コードＳＱ´がクラス分類回路３４に供給され、エンコーダ側と同様の処理によりクラスコードが形成される。このクラスコードがＲＯＭ３５に供給される。
【００２７】
ＲＯＭ３５には、エンコーダ側のＲＯＭ２４に格納されているクラス対予測コードのテーブルと同一のテーブルが格納されている。ＲＯＭ３５から読出された予測コードがリフレッシュ処理用のセレクタ３６を介して加算回路３３に供給される。このクラス分類回路３４およびＲＯＭ３５によりクラス分類適応予測回路が構成される。
【００２８】
図６は、予測符号化のエンコーダの他の例を示す。入力端子２１からの選択コードＳＱがクラス分類回路２３およびハフマン符号化回路２８に供給される。クラス分類回路２３は、上述したように、予測対象の選択コードのクラスを周辺の選択コードの値から決定する。この図６の例は、予測対象コードのクラスのみならず、その値に応じたハフマン符号を発生することで、符号化効率を向上させるものである。
【００２９】
ハフマン符号化回路２８は、図８に示すような符号化テーブルを有している。図８は、周辺の選択コードＣ０〜Ｃ４によるクラス毎に、予測対象選択コードＣｘの値対ハフマン符号のテーブルを示す。従って、このテーブルが格納された、ハフマン符号化回路２８のＲＯＭに対しては、クラスコードと予測対象選択コードＣｘとがアドレスとして供給される。予め学習によって、効率が良いという意味で適切なハフマン符号を発生するテーブルを用意する。すなわち、５ビットのクラスコードと予測対象コードＣｘの値（０，１，２，・・・２n −１）（ｎは、選択コードのビット数）とでハフマン符号が一意的に定まり、また、ハフマン符号としては、Ｃｘの発生頻度が高いものほど、短いビット長となるように、テーブルを構成する。
【００３０】
図６のエンコーダと対応するデコーダは、図７に示すように、圧縮選択コードＳＩが供給されるハフマン復号化回路３８により構成される。このハフマン復号化回路３８には、ハフマン符号を選択コードＳＱに変換するテーブルが格納されている。この復号化回路３８によって、ハフマン符号から予測対象コードＣｘの予測値ＳＱ´が得られ、出力端子３７に取り出される。
【００３１】
上述したＲＯＭ２４、３５に格納されるテーブルは、予め重心法により学習により獲得される。図９は、この学習時の処理を示すフローチャートである。ステップ４１の初期化では、先ず、全てのクラスの予測コード度数表Ｎ〔＊〕〔＊〕を初期化する。この予測コード度数表は、各クラス別に予測対象コードＣｘの発生度数を計測するために使用される。＊はクラスの全て、Ｃｘの全てを示す。
【００３２】
次に、ステップ４２のクラス検出において、学習対象の選択コードの近傍データからクラスＣを決定する。上述した例では、５個の選択コードＣ０〜Ｃ４が用いられる。そして、ステップ４３において、この学習対象となるコードＣｘを検出し、予測コード度数表ＮＯ〔Ｃ〕〔Ｃｘ〕を＋１インクリメントする。以上の計測処理を全学習対象コードについて繰り返し実行する。これによって、全学習対象コードに対する予測コード度数表ＮＯが生成される。
【００３３】
そして、ステップ４４において、学習データが終了したことが検出されると、後処理（ステップ４５）において適切な処理が実行される。例えば図２の予測誤差を符号化する実施例の場合では、予測コード度数表ＮＯ〔Ｃ〕〔＊〕に関し、各クラスＣにおける最多数のコードが予測値として登録される。また、図６の実施例のように、クラス分類結果と予測対象コードの両方を用いる場合では、各クラスＣにおける予測対象コードの度数分布を調べ、ハフマンコードを発生して登録する。以上の重心法に基づく学習により、選択コードの予測値、またはハフマンコードを生成する。登録結果は、上述したようにＲＯＭに記憶される。
【００３４】
次に、予め学習により生成されたクラス毎の予測係数を用いた予測演算によって予測値を生成するようにしたさらに他の実施例について説明する。図１０は、予測符号化のエンコーダを示す。選択コードＳＱが入力され、クラス分類回路２３によりクラスが決定され、減算器２２において、入力選択コードＳＱと予測値との残差が形成され、この残差が処理部２６で処理され、圧縮選択コードＳＩが出力されることは、上述した図２の構成と同様であり、対応する部分には同一符号を付す。
【００３５】
また、図１０と対応するデコーダの構成例を図１１に示す。図３の例と同様に、加算器３３において、処理部３２からの残差と予測値とが加算され、復号された選択コードＳＱ´が形成される。図３中のものと対応する構成部分には、同一符号を付してその説明は省略する。
【００３６】
図１０中のＲＯＭ２９には、クラス毎に予測のための係数テーブルが格納されている。ＲＯＭ２９から読出された複数の係数と入力選択コードとが予測演算回路３０に供給される。予測演算回路３０では、下記の式（１）に示される予測演算を行い、予測値Ｃ´を生成する。なお、Ｃｉは、周辺の選択コードの値であり、ｗi が予測係数である。
【００３７】
【数１】
0003871359.tif 000002
【００３８】
予測演算回路３０からの予測値がリフレッシュ用のセレクタ２５を介して減算器２２に供給される。図１１に示すデコーダ側のＲＯＭ３８にも、ＲＯＭ２９と同一のクラス対予測係数のテーブルが格納されている。そして、復号された選択コードＳＱ´とＲＯＭ２９からの予測係数とが予測演算回路３９に供給され、上述の式（１）に従って、予測値が形成される。この予測値がリフレッシュ用のセレクタ３６を介して加算器３３に供給される。
【００３９】
式（１）で示される予測演算の結果は、実数値となるが、予測対象は、ブロック単位の選択コードであるので、実数値を整数化する必要がある。この処理は、丸めと称されるが、丸めによってコード値が隣接数値となり、この隣接数値により選択される量子化特性が発生度数の少ないものであると、予測精度の大幅な低下を招き、残差が大きくなり、従って、圧縮率の低下が生じる。
【００４０】
丸め演算は、純粋な数値処理であり、学習内容とは全く関係がない。そこで、丸められた結果の隣接数値が学習内容と関係を保つように、予測コードの並び換えが行なわれる。図１２Ａは、あるクラスについての予測対象コードＣｘの発生度数ＮＯを学習した測定結果を示す。この図１２Ａの例では、隣接数値が必ずしも発生度数が次に多いと限らない。そのため、若し、丸め演算によって、正しい数値（予測コード値）の隣接数値が採用されると、発生度数の少ない、すなわち、稀な場合にしか該当しない予測コード値が出力される。
【００４１】
この問題を避けるために、図１２Ａの測定結果（学習結果）に基づいて、発生度数が多い値（すなわち、本来的に選択されるべき値）を中心として、除々に発生度数が少なくなる順に予測対象コードの値の並び換えを行なう。図１２Ｂは、このようにして並び換えられた分布である。この図１２Ａと図１２Ｂとの関係は、例えばＲＯＭテーブルとして用意され、予測演算部３０あるいは３９にこのＲＯＭテーブルが設けられる。これによって、丸め演算により隣接するコード値が選択される場合でも、発生度数の多いコード値が選択され、予測コード値の精度を向上できる。
【００４２】
ＲＯＭ２９あるいは３８に格納される予測係数のテーブルは、予め学習により作成される。この学習時の処理について図１３のフローチャートを参照して説明する。式（１）の線形１次結合モデルに基づく予測係数は、最小二乗法により生成される。最小二乗法は、以下に述べるように適用される。
【００４３】
一般化した例として、Ｘを入力データ、Ｗを予測係数、Ｙを予測値として次の式を考える。
観測方程式；  ＸＷ＝Ｙ        （２）
【００４４】
【数２】
0003871359.tif 000003
【００４５】
この観測方程式により収集されたデータに対して最小二乗法を適用する。式（１）の例では、ｎ＝５で、ｍが学習データ数となる。式（２）および（３）の観測方程式をもとに、式（４）の残差方程式を考える。
【００４６】
【数３】
0003871359.tif 000004
【００４７】
式（４）の残差方程式から、各予測係数ｗi の最確値は、誤差の二乗和（を最小にする条件が成り立つ場合と考えられる。誤差の二乗和は、次の数式で示される。
【００４８】
【数４】
0003871359.tif 000005
【００４９】
すなわち、次の式（５）の条件を考慮すれば良いわけである。
【００５０】
【数５】
0003871359.tif 000006
【００５１】
式（５）のｉに基づく条件を考え、これを満たすｗ1 、ｗ2 、‥‥、ｗn を算出すれば良い。そこで、残差方程式の式（４）から式（６）が得られる。
【００５２】
【数６】
0003871359.tif 000007
式（５）と式（６）により式（７）が得られる。
【００５３】
【数７】
0003871359.tif 000008
そして、式（４）と式（７）から正規方程式として式（８）が得られる。
【００５４】
【数８】
0003871359.tif 000009
【００５５】
式（８）の正規方程式は、未知数の数ｎと同じ数の方程式を立てることが可能であるので、各ｗi の最確値を求めることができる。そして、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）を用いて連立方程式を解く。
【００５６】
ここで、この最小自乗法を用いた学習をソフトウェアで行う一例を図１３のフローチャートに示す。先ず、ステップ５１の学習データ形成では、入力データに対しクラス分類が行われる。ステップ５３のクラス決定において、５個の周辺コード値からクラスが決定される。ステップ５４の正規方程式生成では、各クラス毎に式（８）に示す正規方程式を生成する。データ終了の判定のステップ５２において、学習対象データ数の終了が確認されるまで、正規方程式の生成プロセスが繰り返される。
【００５７】
そして、学習対象データ数の終了が確認された場合、このステップ５２（データ終了）からステップ５５の予測係数決定へ制御が移る。ステップ５５（予測係数決定）では、多くの学習データより生成された、クラス毎の式（８）の正規方程式が解かれる。その連立方程式の解法として、この一例では、上述した掃き出し法が用いられる。こうして得られた予測係数は、ステップ５６の予測係数登録において、クラス別にアドレス分割されたＲＯＭ等の記憶部に登録される。このような学習過程により、クラス分類適応予測の予測係数が生成される。
【００５８】
なお、この発明は、量子化特性を選択するためのサイド情報に限らず、ブロッ毎の処理を指示する他のサイド情報の圧縮に対しても適用することができる。
【００５９】
【発明の効果】
この発明は、ブロック毎の処理を指示するサイド情報を圧縮するので、圧縮効率を全体として向上することができる。クラス分類適応予測を使用することによって、予測の精度の向上、誤差の累積を生じない利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明を適用できる高能率符号化システムの一例のエンコーダおよびデコーダのブロック図である。
【図２】この発明による予測符号化のエンコーダの一実施例のブロック図である。
【図３】この発明による予測符号化のデコーダの一実施例のブロック図である。
【図４】クラス分類適応予測のクラス分類の一例を説明するための略線図である。
【図５】クラス分類適応予測に使用するテーブルの一例を説明するための略線図である。
【図６】この発明による予測符号化のエンコーダの他の実施例のブロック図である。
【図７】この発明による予測符号化のデコーダの他の実施例のブロック図である。
【図８】この発明の他の実施例に使用するテーブルの一例を説明するための略線図である。
【図９】クラス分類適応予測の予測コード値を学習する時の処理を示すフローチャートである。
【図１０】この発明による予測符号化のエンコーダのさらに他の実施例のブロック図である。
【図１１】この発明による予測符号化のデコーダのさらに他の実施例のブロック図である。
【図１２】発生度数に応じた予測コード値の並び換えの説明に用いる略線図である。
【図１３】クラス分類適応予測の予測係数を決定する学習時の処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２  ブロック化回路
６  選択制御回路
７  クラス分類適応予測符号化のエンコーダ
２３  クラス分類回路
２４  予測コード値のテーブルが格納されたＲＯＭ
２９  予測係数値のテーブルが格納されたＲＯＭ
【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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