(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する画像入力手段と、
上記画像入力手段により入力した画像データが多値の画像データの場合、上記多値の画像データに対して第１の予測処理態様で所定の予測処理を行い、上記画像入力手段により入力された画像データが２値の画像データの場合、第２の予測処理態様で、上記２値の画像データに対して上記所定の予測処理を行う予測手段と、
上記予測手段の予測誤差の量子化結果および予測結果を所定の方法で符号化するエントロピー符号化手段と、
上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを有し、
上記予測手段で行われる予測処理は、画像種別が多値であるときは１画素ずつ、また２値であるときは複数画素まとめるパッキングをして予測する処理であり、
上記画像種別が多値であるときは減算によって予測誤差を算出し、上記画像種別が２値であるときは排他的論理和によって予測誤差を算出し、
上記予測手段で行われる予測誤差の量子化処理は、上記入力画像が多値の場合にはＬＳＢ側の所定ビットを無視し、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
画像データを入力する画像入力手段と、
上記画像入力手段により入力した画像データが多値の画像データの場合、上記多値の画像データに対して第１の予測処理態様で所定の予測処理を行い、上記画像入力手段により入力された画像データが２値の画像データの場合、第２の予測処理態様で、上記２値の画像データに対して上記所定の予測処理を行う予測手段と、
上記予測手段の予測誤差の量子化結果および予測結果を所定の方法で符号化するエントロピー符号化手段と、
上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを有し、
上記予測手段で行われる予測処理は、画像種別が多値であるときは１画素ずつ、また２値であるときは複数画素まとめるパッキングをして予測する処理であり、
上記予測手段で行われる予測処理は、減算や排他的論理和によって予測誤差を算出し、
上記予測手段で行われる予測誤差の量子化処理は、上記入力画像が多値の場合にはＬＳＢ側の所定ビットを無視し、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項３】
画像データを入力する画像入力手段と、
上記画像入力手段により入力した画像データが多値の画像データの場合、上記多値の画像データに対して第１の予測処理態様で所定の予測処理を行い、上記画像入力手段により入力された画像データが２値の画像データの場合、第２の予測処理態様で、上記２値の画像データに対して上記所定の予測処理を行う予測手段と、
上記予測手段の予測誤差の量子化結果および予測結果を所定の方法で符号化するエントロピー符号化手段と、
上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを有し、
上記予測手段で行われる予測処理は、上記画像種別が多値であるときは符号化しようとする画素の周辺画素を、また２値であるときはハーフトーニング処理の閾値の周期に合わせた位置にある画素を使って予測する処理であり、
上記予測手段で行われる予測誤差の量子化処理は、上記入力画像が多値の場合にはＬＳＢ側の所定ビットを無視し、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の画像符号化装置により符号化された符号を復号する画像復号装置において、
上記符号を入力する符号入力手段と、
上記符号入力手段により入力した符号を上記符号化手段の逆処理にあたる復号処理で復号する復号手段と、
上記符号入力手段により入力した符号が多値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して所定の予測処理に対応する逆予測処理を第１の予測処理態様に対応する第１の逆予測処理態様で行って多値の画像データを生成し、上記符号入力手段により入力された符号が２値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して、上記２値の画像データの相関が高くなる第２の予測処理態様に対応する第２の逆予測処理態様で、上記逆予測処理を行って、２値の画像を生成する逆予測処理手段と、
上記逆予測処理の結果を出力する画像出力手段とを有することを特徴とする画像復号装置。
【請求項５】
画像データを入力する画像入力手段と、
上記画像入力手段により入力した画像データが多値の画像データの場合、上記多値の画像データに対して第１の予測処理態様で所定の予測処理を行い、上記画像入力手段により入力された画像データが２値の画像データの場合、第２の予測処理態様で、上記２値の画像データに対して上記所定の予測処理を行う予測手段と、
上記予測手段の予測誤差の量子化結果および予測結果を所定の方法で符号化するエントロピー符号化手段と、
上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを有し、
上記予測手段で行われる予測処理は、画像種別が多値であるときは１画素ずつ、また２値であるときは複数画素まとめるパッキングをして予測する処理であり、
上記画像種別が多値であるときは減算によって予測誤差を算出し、上記画像種別が２値であるときは排他的論理和によって予測誤差を算出し、
上記予測手段で行われる予測誤差の量子化処理は、上記入力画像が多値の場合にはＬＳＢ側の所定ビットを無視し、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であり、
さらに、
上記符号を入力する符号入力手段と、
上記符号入力手段により入力した符号を上記符号化手段の逆処理にあたる復号処理で復号する復号手段と、
上記符号入力手段により入力した符号が多値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して上記所定の予測処理に対応する逆予測処理を上記第１の予測処理態様に対応する第１の逆予測処理態様で行って多値の画像データを生成し、上記符号入力手段により入力された符号が２値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して、上記第１の予測処理態様に対応する第２の逆予測処理態様で、上記逆予測処理を行って、２値の画像を生成する逆予測処理手段と、
上記復号処理結果について上記予測処理の逆処理にあたる逆予測処理を行って画像データを生成する逆予測処理手段と、
上記逆予測処理の結果を出力する画像出力手段とを有することを特徴とする画像符号化復号装置。
【請求項６】
画像データを入力する画像入力手段と、
上記画像入力手段により入力した画像データが多値の画像データの場合、上記多値の画像データに対して第１の予測処理態様で所定の予測処理を行い、上記画像入力手段により入力された画像データが２値の画像データの場合、第２の予測処理態様で、上記２値の画像データに対して上記所定の予測処理を行う予測手段と、
上記予測手段の予測誤差の量子化結果および予測結果を所定の方法で符号化するエントロピー符号化手段と、
上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを有し、
上記予測手段で行われる予測処理は、画像種別が多値であるときは１画素ずつ、また２値であるときは複数画素まとめるパッキングをして予測する処理であり、
上記予測手段で行われる予測処理は、減算や排他的論理和によって予測誤差を算出し、
上記予測手段で行われる予測誤差の量子化処理は、上記入力画像が多値の場合にはＬＳＢ側の所定ビットを無視し、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であり、
さらに、
上記符号を入力する符号入力手段と、
上記符号入力手段により入力した符号を上記符号化手段の逆処理にあたる復号処理で復号する復号手段と、
上記符号入力手段により入力した符号が多値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して上記所定の予測処理に対応する逆予測処理を上記第１の予測処理態様に対応する第１の逆予測処理態様で行って多値の画像データを生成し、上記符号入力手段により入力された符号が２値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して、上記第１の予測処理態様に対応する第２の逆予測処理態様で、上記逆予測処理を行って、２値の画像を生成する逆予測処理手段と、
上記復号処理結果について上記予測処理の逆処理にあたる逆予測処理を行って画像データを生成する逆予測処理手段と、
上記逆予測処理の結果を出力する画像出力手段とを有することを特徴とする画像符号化復号装置。
【請求項７】
画像データを入力する画像入力手段と、
上記画像入力手段により入力した画像データが多値の画像データの場合、上記多値の画像データに対して第１の予測処理態様で所定の予測処理を行い、上記画像入力手段により入力された画像データが２値の画像データの場合、第２の予測処理態様で、上記２値の画像データに対して上記所定の予測処理を行う予測手段と、
上記予測手段の予測誤差の量子化結果および予測結果を所定の方法で符号化するエントロピー符号化手段と、
上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを有し、
上記予測手段で行われる予測処理は、上記画像種別が多値であるときは符号化しようとする画素の周辺画素を、また２値であるときはハーフトーニング処理の閾値の周期に合わせた位置にある画素を使って予測する処理であり、
上記予測手段で行われる予測誤差の量子化処理は、上記入力画像が多値の場合にはＬＳＢ側の所定ビットを無視し、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であり、
さらに、
上記符号を入力する符号入力手段と、
上記符号入力手段により入力した符号を上記符号化手段の逆処理にあたる復号処理で復号する復号手段と、
上記符号入力手段により入力した符号が多値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して上記所定の予測処理に対応する逆予測処理を上記第１の予測処理態様に対応する第１の逆予測処理態様で行って多値の画像データを生成し、上記符号入力手段により入力された符号が２値の画像データを符号化したものである場合、上記復号手段により出力された復号処理結果に対して、上記第１の予測処理態様に対応する第２の逆予測処理態様で、上記逆予測処理を行って、２値の画像を生成する逆予測処理手段と、
上記復号処理結果について上記予測処理の逆処理にあたる逆予測処理を行って画像データを生成する逆予測処理手段と、
上記逆予測処理の結果を出力する画像出力手段とを有することを特徴とする画像符号化復号装置。
【請求項８】
入力する画像が２値であるか多値であるかを画像種別として指定する画像種別指定手段を具備し、上記予測手段における予測処理は上記画像種別指定手段によって指定された画像種別に応じた予測処理態様で実行されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像符号化装置。
【請求項９】
上記予測手段で行われる予測処理は、上記パッキングする画素数とハーフトーニング処理の閾値の周期とが合うようして予測する特徴とする請求項１または２に記載の画像符号化装置。
【請求項１０】
上記予測手段で行われる予測処理は、予測値が符号化しようとする画素の画素値に対して所定の範囲内に収まっていれば予測一致と判定し、それ以外の場合には予測誤差を量子化することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像符号化装置。
【請求項１１】
上記予測手段は上記入力画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、
所定の予測手法による予測値と実際の画素値の誤差を所定の方法で算出する予測誤差算出手段と、
上記画素値予測手段および上記予測誤差算出手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記選択手段は予測値のいずれかと実際の画素値が一致したときにはその予測手段を選択し、いずれも一致しないときには上記予測誤差を選択し、上記符号化手段は上記選択手段における選択結果と上記予測誤差を符号化することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像符号化装置。
【請求項１２】
上記選択手段は予測結果を予測器の識別子、優先順位づけした識別子、優先順位付けした識別子をランレングス表現したもののうちのいずれかであって、このうち識別子をランレングス表現する場合には上記符号化手段においてランレングスを符号化することを特徴とする請求項１１に記載の画像符号化装置。
【請求項１３】
上記予測手段は上記入力画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、
対応する上記画素値予測手段の予測値と実際の画素値の連続一致数を計数する少なくとも２つ以上のラン計数手段と、
所定の予測手法による予測値と実際の画素値の誤差を所定の方法で算出する予測誤差算出手段と、
上記画素値予測手段および上記予測誤差算出手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記選択手段は最も長く一致した予測手段を選択し、いずれも一致しないときには上記予測誤差を選択し、上記符号化手段は上記選択手段によって得られる選択結果、上記ラン計数手段によって得られるランレングス、および上記予測誤差算出によって得られる予測誤差を符号化することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像符号化装置。
【請求項１４】
請求項１１に記載の画像符号化装置から出力される符号を復号する画像復号装置であって、上記逆予測手段は上記画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、
予測誤差値から正しい画素値を所定の方法で算出する予測誤差補正手段と、
上記画素値予測手段および上記予測誤差算出手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記選択手段は上記復号部で得られた選択結果や予測誤差に基づいて選択処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像復号装置。
【請求項１５】
請求項１３に記載の画像符号化装置から出力される符号を復号する画像復号装置であって、上記逆予測手段は上記画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、
対応する上記画素値予測手段に対して入力されたランの回数だけ制御情報を送る少なくとも２つ以上のラン展開手段と、
予測誤差値から正しい画素値を所定の方法で算出する予測誤差補正手段と、
上記ラン展開手段および上記予測誤差補正手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記復号部は選択結果、ランレングス、および予測誤差を復号し、上記選択手段は上記選択結果に基づいて選択処理を行い、上記ラン展開手段を選択する場合には上記ランレングスに基づいてランレングス展開処理を行い、また上記予測誤差補正手段を選択する場合には上記予測誤差に基づいて予測誤差補正処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像復号装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像の圧縮技術に関するものであり、特に２値と多値の両方の画像を圧縮する技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像データは一般にデータ量が膨大になるので、通信、蓄積などを行う際には圧縮してデータ量を削減することが多い。圧縮を行うための符号化技術には、いくつもの手法が存在する。大別すれば、復号したときに入力を完全に再現する可逆方式と、何らかの損失を伴う非可逆方式がある。さらにこの２つの方式を基本的アルゴリズムやパラメータなどで分類すれば、いくつもの手法に細分できる。これらの圧縮手法を、以下では符号化と称する。
【０００３】
各符号化にはそれぞれの動作原理が存在し、それらは入力画像に何らかの仮定を置いている。例えば国際標準ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）のベースライン方式（以下、単にＪＰＥＧという）ではＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ、離散コサイン変換）を使用するが、これは画像を周波数変換した場合に重要な情報が低周波領域に集中することを仮定している。
【０００４】
このような仮定は入力画像の種別を限定する傾向がある。特に限定されやすい種別の１つとして、例えば画素値のダイナミックレンジがあげられる。以下、通常白と黒の２値であらわされる１画素１ｂｉｔの画像を２値画像と呼び、また１画素２ｂｉｔ以上の画像を多値画像と呼ぶ。現状、多値画像は１画素の１色を８ｂｉｔで構成することが多い。例えば１画素８ｂｉｔのグレイ画像や、１画素２４ｂｉｔのＲＧＢフルカラー画像などが存在する。
【０００５】
２値画像と多値画像を同じように圧縮することは、一般には難しい。例えば前出のＪＰＥＧの場合、２値画像は高周波領域にも情報が存在するので性能が低下する。これとちょうど逆の例として、２値画像に特化した国際標準ＪＢＩＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｂｉ−ｌｅｖｅｌ  Ｉｍａｇｅ  ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）の場合、多値画像をビットプレーンと呼ばれる２値のプレーンに分割して処理するので、これも性能が低下する。
【０００６】
さて、一般の用途においては２値画像と多値画像は混在して使用される。それは１ページ中に混在することもあるし、１文書中にページ単位で混在することもあるが、いずれにしてもこのような画像の符号化には、２値画像と多値画像の両方を効果的に圧縮する仕組みが必要になる。
【０００７】
これを解決するには２値画像用と多値画像用の符号化を併用してもよいが、装置規模が増大するため、できればどちらの画像も同じように扱える符号化が望ましい。そこでこの要求を実現する従来技術である特開平９−１０９７９０号公報を従来例として説明する。この従来例は２値用符号化と多値用符号化を、符号レベルで統一することにより、符号化を１つにまとめる技術である。
【０００８】
図１５は従来例の符号化装置の構成例である。本発明の説明の趣旨に沿うように用語を一部変更しているが、従来例の本質に関わるものではない。図中、１０は画像入力部、６１は多成分処理部、６２は方式処理部、６３はウェーブレット変換部、６４は量子化部、６５は水平コンテキストモデル部、６６はグレイ符号化部、４０は符号化部、５０は符号出力部、１１０は入力画像データ、１５１、１５２は処理画像データ、１５３は係数系列データ、１５４は量子化データ、１３０はシンボルデータ、１４０は符号データである。
【０００９】
図１５の各部について説明する。図１５の画像符号化装置は以下の構成よりなる。画像入力部１０は外部から画像を受け取り、入力画像データ１１０として多成分処理部６１へ送出する。多成分処理部６１は入力画像データ１１０に所定の色空間変換などのオプション処理を行い、処理画像データ１５１として方式処理部６２へ送出する。方式処理部６２は処理画像データ１５１に対して特性を判定し、画像全体もしくは部分画像をウェーブレット変換部６３またはグレイ符号化部６６のいずれかへ送出する。ウェーブレット変換部６３は処理画像データ１５２に可逆ウェーブレット変換を施し、係数系列データ１５３として量子化部６４へ送出する。量子化部６４は係数系列データ１５３に量子化を行い、量子化データ１５４として水平コンテキストモデル部６５へ送出する。水平コンテキストモデル部６５は量子化データ１５４をその重要性に基づきモデル化し、シンボルデータ１３０として符号化部４０へ送出する。一方、グレイ符号化部６６は処理画像データ１５２にグレイ符号化を行い、シンボルデータ１３０として符号化部４０へ送出する。符号化部４０はシンボルデータ１３０に対して所定のエントロピー符号化を行い、符号データ１４０として符号出力部５０へ送出する。符号出力部５０は外部に対して符号データ１４０を送出する。
【００１０】
以上の構成に基づいた従来例の動作について説明する。図１６は従来例の画像符号化装置の動作を示すフローチャートである。以下、図１６を用いて従来例の動作について説明する。Ｓ１０では画像入力部１０において外部から画像を入力する。Ｓ５１では多成分処理部６１において多成分処理を行う。Ｓ５２では方式処理部６２において方式処理を行う。Ｓ５３ではＳ５２の結果、多値画像と判定されればＳ５４へ、そうでなければＳ５７へ進む。Ｓ５４ではウェーブレット変換部６３においてウェーブレット変換を行う。Ｓ５５では量子化部６４において量子化処理を行う。Ｓ５６では水平コンテキストモデル部６５において水平コンテキストモデル処理を行う。Ｓ５７ではグレイ符号化部６６においてグレイ符号化を行う。Ｓ３０では符号化部４０において所定のエントロピー符号化を行う。Ｓ４０では符号出力部５０において外部への符号出力処理を行う。
【００１１】
次に従来例の問題点について述べる。従来例では確かに２値と多値の両方の画像を処理することができるが、両者で共通しているのはエントロピー符号化を行う符号化部４０のみである。その前段は種別によって独立の符号化経路が用意されており、この点では従来とほとんど変わらないといってよい。つまり従来例においては２値画像と多値画像の符号化を十分に統一できておらず、その結果、符号化装置の規模を大きくしているといえる。
【００１２】
また従来例は２値と多値の経路を独立としている。このように装置内部に独立の経路を設けると、それぞれの経路の処理負荷に差が出ざるを得ないので、最終的に統合する部分、従来例で言えば符号化部４０の部分で同期をとりにくくなる。これを解決するには何らかのバッファを設けるか、極端に複雑な制御をするしかない。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
以上で述べてきたように従来例の問題点として、２値と多値の両方の画像を扱えるにもかかわらず装置規模が大きくなってしまうこと、また制御が複雑化することがあげられる。
【００１４】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたもので、小規模かつ簡単な構成で２値と多値の画像の区別なく、効果的に圧縮できる画像符号化装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明の一側面によれば、画像符号化装置において、画像を入力する画像入力手段と、上記画像入力手段により入力した画像データに対して所定の予測処理を行う予測手段と、上記予測手段の予測誤差または予測結果を所定の方法で符号化する符号化手段と、上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段とを具備し、上記予測手段における予測処理は上記画像入力手段に入力する画像が２値か多値かに応じて調整するようにするものである。
【００１６】
また、本発明の他の側面によれば、画像復号装置において、符号を入力する符号入力手段と、上記符号入力手段により入力した符号を所定の方法で復号する復号手段と、上記復号処理結果について所定の逆予測処理を行って画像を生成する逆予測処理手段と、上記逆予測処理の結果を出力する画像出力手段とを具備し、上記逆予測手段における逆予測処理は上記符号入力手段から入力する符号が２値画像を符号化したものか、多値画像を符号化したものかに応じて調整するようにするものである。
【００１７】
また、本発明のさらに他の側面によれば、画像符号化復号装置において、画像を入力する画像入力手段と、上記画像入力手段により入力した画像データに対して所定の予測処理を行う予測手段と、上記予測手段の予測誤差または予測結果を所定の方法で符号化する符号化手段と、上記符号化手段の符号化結果を出力する符号出力手段と、上記符号を入力する符号入力手段と、上記符号入力手段により入力した符号を上記符号化手段の逆処理にあたる復号処理で復号する復号手段と、上記復号処理結果について上記予測処理の逆処理にあたる逆予測処理を行って画像を生成する逆予測処理手段と、上記逆予測処理の結果を出力する画像出力手段とを具備し、上記予測手段における予測処理および上記逆予測手段における逆予測処理は上記画像入力手段に入力する画像が２値か多値かに応じて調整するようにするものである。
【００１８】
以上のように構成される画像符号化装置、画像復号装置および画像符号化復号装置においては、画像符号化と画像復号の双方の処理に基本的に同一の予測符号手法を採用し、そのうえで画像が２値か多値かに応じて調整を行うようにしている。予測符号は２値画像でも多値画像でも同様に適用できることに留意されたい。この構成では、構成が簡略化され、それでいて、画像の特性に合致した符号化・復号を行える。また符号化経路が２つに別れるようなことがないので、同期用の複雑な制御が不用となる。
【００１９】
以上のような構成において、入力する画像が２値であるか多値であるかを画像種別として指定する画像種別指定手段を具備し、上記予測手段における予測処理および上記逆予測手段における逆予測処理は上記画像種別指定手段によって指定された画像種別に応じて調整するようにしてもよい。
【００２０】
また、上記画像種別指定手段における画像種別の指定は、１画像毎、部分画像毎および１画素毎のいずれかの単位で行うようにしてもよい。
【００２１】
また、上記予測手段で行われる予測処理および上記逆予測手段で行われる逆予測処理は、上記画像種別が多値であるときは１画素づつ、また２値であるときは複数画素まとめるパッキングをして予測するようにしてもよい。
【００２２】
また、上記予測手段で行われる予測処理および上記逆予測手段で行われる逆予測処理は、減算や排他的論理和によって予測誤差を算出し、一例として特に上記画像種別が多値であるときは減算、また２値であるときは排他的論理和によって予測誤差を算出するようにしてもよい。
【００２３】
また、上記予測手段で行われる予測処理および上記逆予測手段で行われる逆予測処理は、上記画像種別が多値であるときは符号化しようとする画素の周辺画素を、また２値であるときはハーフトーニング処理の閾値の周期に合わせた位置にある画素を使って予測するようにしてもよい。
【００２４】
また、上記予測手段で行われる予測処理および上記逆予測手段で行われる逆予測処理は、上記パッキングする画素数と上記予測画素の位置について、ハーフトーニング処理の閾値の周期に合うよう調整して定めるようにしてもよい。
【００２５】
また、上記予測手段で行われる予測処理は、予測値が符号化しようとする画素の画素値に対して所定の範囲内に収まっていれば予測一致と判定するか、または予測誤差を量子化するか、またはその両方を行い上記逆予測手段で行われる逆予測処理は、上記予測処理に対応して必要な場合には逆量子化処理を行うようにしてもよい。
【００２６】
また、上記予測手段で行われる予測誤差の量子化および上記逆予測手段で行われる予測誤差の逆量子化処理は、上記入力画像が２値の場合には通常の量子化でなくビットの位置によらず１を０に変更するような量子化であってもよい。
【００２７】
また、上記符号化手段で行われる符号化および上記復号手段で行われる復号は、ＱＭコーダ、ＬＺ符号化、Ｈｕｆｆｍａｎ符号化、Ｇｏｌｏｍｂ−Ｒｉｃｅ符号化、ブロックソーティング符号化のいずれかまたはその組み合わせであってもよい。
【００２８】
また、上記予測手段で行う予測処理および上記逆予測手段で行う逆予測処理は、用途に応じて２値用か多値用かのいずれかに固定的に設計するようにしてもよい。
【００２９】
また、上記画像入力手段により入力した画像が２値であるか多値であるかを画像種別として判定する画像種別判定手段を具備し、上記予測手段における予測処理は上記画像種別判定手段によって判定された上記画像種別に応じて調整し、また上記画像種別は上記符号化手段において符号に加えるようにしてもよい。
【００３０】
また、上記復号手段は上記符号から画像種別を取得して上記逆予測手段に提供し、上記逆予測手段における予測処理は上記画像種別に応じて調整するようにしてもよい。
【００３１】
また、上記画像種別判定手段で行われる画像種別判定処理はヒストグラムや周波数分析によって行うか、または上記予測手段における２値用と多値用の予測処理の一致率によって行うようにしてもよい。
【００３２】
また、上記画像種別判定手段で行われる画像種別判定結果は上記予測誤差や上記予測結果と同一の符号空間上の符号として定義するか、もしくは付加情報としてヘッダやマーカーで定義するようにしてもよい。
【００３３】
また、上記予測手段は上記入力画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、所定の予測手法による予測値と実際の画素値の誤差を所定の方法で算出する予測誤差算出手段と、上記画素値予測手段および上記予測誤差算出手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記選択手段は予測値のいずれかと実際の画素値が一致したときにはその予測手段を選択し、いずれも一致しないときには上記予測誤差を選択し、上記符号化手段は上記選択手段における選択結果と上記予測誤差を符号化するようにしてもよい。
【００３４】
また、上記逆予測手段は上記画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、予測誤差値から正しい画素値を所定の方法で算出する予測誤差補正手段と、上記画素値予測手段および上記予測誤差算出手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記選択手段は上記復号部で得られた選択結果や予測誤差に基づいて選択処理を行うようにしてもよい。
【００３５】
また、上記選択手段は予測結果を予測器の識別子、優先順位づけした識別子、優先順位付けした識別子をランレングス表現したもののうちのいずれかであって、このうち識別子をランレングス表現する場合には上記符号化手段においてランレングスを符号化するようにしてもよい。
【００３６】
また、上記予測手段は上記入力画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、対応する上記画素値予測手段の予測値と実際の画素値の連続一致数を計数する少なくとも２つ以上のラン計数手段と、所定の予測手法による予測値と実際の画素値の誤差を所定の方法で算出する予測誤差算出手段と、上記画素値予測手段および上記予測誤差算出手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記選択手段は最も長く一致した予測手段を選択し、いずれも一致しないときには上記予測誤差を選択し、上記符号化手段は上記選択手段によって得られる選択結果、上記ラン計数手段によって得られるランレングス、および上記予測誤差算出によって得られる予測誤差を符号化するようにしてもよい。
【００３７】
また、上記逆予測手段は上記画像の画素値を予測する少なくとも２つ以上の画素値予測手段と、対応する上記画素値予測手段に対して入力されたランの回数だけ制御情報を送る少なくとも２つ以上のラン展開手段と、予測誤差値から正しい画素値を所定の方法で算出する予測誤差補正手段と、上記ラン展開手段および上記予測誤差補正手段のいずれかを選択する選択手段とを具備し、上記復号部は選択結果、ランレングス、および予測誤差を復号し、上記選択手段は上記選択結果に基づいて選択処理を行い、上記ラン展開手段を選択する場合には上記ランレングスに基づいてランレングス展開処理を行い、また上記予測誤差補正手段を選択する場合には上記予測誤差に基づいて予測誤差補正処理を行うようにしてもよい。
【００３８】
なお、本発明は装置やシステムとして実現できるのみでなく、方法の態様でも実現でき、またその一部をコンピュータプログラムとして実現できることはもちろんである。
【００３９】
本発明の上述の各側面および本発明の他の側面は特許請求の範囲に記載され、以下、実施例に即して詳細に説明される。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施例を用いて詳細に説明する。
【００４１】
［基本原理］
本発明の実施例の具体的な説明の前に、本発明の基本的な原理について述べる。２値画像と多値画像を区別なく圧縮するには、両方の画像に共通な性質だけを使った符号化を選択すれば、小規模な装置が実現できる。この点でいえば従来例の場合は、多値画像にはウェーブレット符号化、２値画像にはグレイ符号化と全く原理の異なる符号化を採用したために、規模の増大を抑えることができなかった。
【００４２】
本発明は予測符号化を採用する。ここでいう予測符号化とは、既処理画像の情報を参照することで次に符号化すべき画素の予測を行い、その一致情報や誤差情報を符号とする符号化方式を指す。
【００４３】
予測符号化は画像の連続性や自己相関性と呼ばれる性質を利用するが、これらの性質は２値・多値の区別なく存在するので、両者を共通して圧縮することが可能である。ただし一般に予測と呼ばれる処理は多値画像を対象として設計されたものが多いので、これを２値画像に応用するにはいくつかの工夫を必要とする。これは原理的に言えば、２値画像の自己相関性を利用するための調整である。このような調整は予測処理の一部、いわばパラメータの調整で対応可能である。具体例については実施例の中で述べる。
【００４４】
本発明はこうして用意した２値画像用の予測と多値画像用の予測を適応的に切り替えることにより、両方の画像の圧縮を実現する。このとき予測処理以外は両者で両画像で共通に使うことができ、また予測自体もパラメータの切り替え程度で流用することができるので、装置規模を小さく抑えることができる。また符号化経路が２つに別れるようなことがないので、同期に必要となる複雑な制御が必要ない。
【００４５】
本発明の具体的な例については実施例において説明する。以下、本発明の実施例として、
（１）  一般的な例
（２）  画像種別を内部で判定する例
（３）  特開平０９−２２４２５３号公報に開示された予測符号化に適用する例（４）  例（３）の変形例
の４つについて述べる。
【００４６】
［第1の実施例］
本発明の第１の実施例として、まず一般的な例を述べる。以下、本発明の第１の実施例の具体的な説明を行う。図１および図２はそれぞれ第１の実施例における画像符号化装置、画像復号装置を示すブロック図である。図中、図１５と同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。図中、２０は画像種別指定部、３０は予測部、５１は符号入力部、４１は復号部、３１は逆予測部、１１は画像出力部、１２０は画像種別データである。
【００４７】
まず図１を用いて本発明の第１の実施例の画像符号化装置について説明する。図１の各部について説明する。画像種別指定部２０は外部から入力する画像が２値であるか多値であるかという種別を入力し、画像種別データ１２０として予測部３０へ送出する。予測部３０は画像種別データ１２０によって指定された画像種別にしたがって、入力画像データ１１０に対して予測処理を行い、その結果をシンボルデータ１３０として符号化部４０へ送出する。
【００４８】
次に図２を用いて本発明の第１の実施例の画像復号装置について説明する。図２の各部について説明する。符号入力部５１は外部から符号を入力し、符号データ１４０として復号部４１へ送出する。復号部４１は符号化部４０で行われる符号化の逆処理に当たる復号処理を符号データ１４０に対して行い、シンボルデータ１３０として逆予測部３１へ送出する。逆予測部３１は画像種別データ１２０に基づき、予測部３０で行われる予測の逆処理に当たる逆予測処理をシンボルデータ１３０に対して行い、入力画像データ１１０として画像出力部１１へ送出する。画像出力部１１は入力画像データ１１０を外部へ出力する。
【００４９】
以上の構成に基づいて本発明の第１の実施例の動作について説明する。図３および図４はそれぞれ第１の実施例における符号化動作、復号動作を示すフローチャートである。図中、図１６と同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。ただし若干異なる部分については説明を加える。
【００５０】
まず図３を用いて本発明の第１の実施例における符号化処理について説明する。Ｓ１０では画像入力部１０および画像種別指定部２０において、外部からそれぞれ画像と画像種別の入力を受け付ける。Ｓ２０では予測部３０において予測処理を行う。
【００５１】
次に図４を用いて本発明の第１の実施例における復号処理について説明する。Ｓ４１では符号入力部４１および画像種別指定部２０において、外部からそれぞれ符号と画像種別の入力を受け付ける。Ｓ３１では復号部４１において復号処理を行う。Ｓ２１では逆予測部３１において逆予測処理を行う。Ｓ１１では画像出力部１１において画像出力を行う。
【００５２】
以上の動作の中で、符号化部４０と復号部４１における符号化処理、復号処理は互いに逆処理である。同様に、予測部３０と逆予測部３１における予測処理、逆予測処理も互いに逆処理にあたる。これらの具体例については後の実施例で詳述する。
【００５３】
また画像種別指定部２０における画像種別の指定は、１画像毎に行ってもよいし、部分画像や画素単位に行ってもよい。
【００５４】
次に、予測部３０における予測処理について説明する。画像種別指定部２０で多値画像が指定された場合は、この予測は符号化しようとする画素（以下、注目画素という）の周辺画素値もしくはそれらによる演算結果によって行う。これらの詳細についてはＪＰＥＧの可逆圧縮などで公知の技術なので省略する。
【００５５】
画像種別指定部２０で２値画像が指定された場合は、この予測は２値画像用の調整を行う。これを説明するために、まず２値画像と多値画像における予測の違いについて説明する。写真のような自然画像に対する予測符号化は、現実の画素値と予測値が一致することが少ないので、一般的にはこの差、いわゆる予測誤差を符号化する。画像が多値の場合は予測誤差の分布はが０を頂点とする単調な分布になるので情報量削減の効果があるが、２値だと予測が一致するかしないかなので、そのような効果が期待できない。
【００５６】
また上述したような多値の予測は原理的には画像の自己相関性に基づいている。しかし２値画像、特に多値画像をもとにしていわゆるハーフトーニング（スクリーン処理などともいう）で生成した画像の場合、２値化する閾値が画素毎に異なるのでこのような多値画像と同様の自己相関性は必ずしも成立しない。
【００５７】
このように２値画像と多値画像の予測は、同じようには行うことができない。そこで本発明では２値画像を予測符号化で圧縮するために、予測に以下の調整を行う。すなわち、
１）  複数の画素をまとめて予測する、
２）  排他的論理和により予測誤差を算出する、
３）  ハーフトーニング処理の周期を反映する、
の３つである。１）は例えば１ｂｉｔ画素を８つまとめる（以下、パッキングという）ことで、８ｂｉｔの１画素であるかのように扱う調整である。また２）は多値画像で一般的に使われる減算の代わりに、排他的論理和を使う調整である。この２つによって予測誤差による情報量削減が期待できるようになる。さらに３）は想定されるハーフトーニング処理に合わせた予測処理を行う調整である。例えば１２×１２の組織的ディザでハーフトーニング処理をし、かつ１）で８ｂｉｔ単位のパッキングを行う場合を例にとると、８ｂｉｔの注目画素の画素値は直左画素の画素値よりももう２つ左の画素の画素値との相関が高くなる。これはディザが１２画素周期なのに対して、パッキングが８画素周期であるために、これらの最小公倍数である２４画素周期、すなわちパッキング後の画素でいえば２つおきの画素値の相関が高くなるのが原因である。これを利用して、例えば２つ前の画素値を予測値とするように調整すれば予測の精度が高くなる。３）はこのようにハーフトーニング処理の周期と１）のパッキングの周期とを勘案したような予測を指す。
【００５８】
これらの調整は同時に行うのが好ましいが、処理負荷などの制約があれば、いずれかだけを選択的に行っても構わない。
【００５９】
また、入力される画像データがどちらかに限定される場合には、そのように固定した予測処理を行っても構わない。この場合でも、入力画像を限定できない場合に対して構成した本実施例の設計や実装の大部分を流用することができるので、全体として見ればコストの低下をはかることができる。例えば２値画像用システムと多値画像用システムが別個に存在する場合、本実施例をそれぞれに特化して適用することができる。この場合予測処理以外の部分はすべて共通で利用することができるので、それぞれ別個の符号化を採用する場合に比較して、設計工数の短縮や実装コアの共有化など、多くのコスト低減効果を期待することができる。
【００６０】
また、これらの予測処理に誤差を許容することで非可逆符号化を実現することができるが、そのような構成にしても構わない。例えば予測値が所定の範囲内に収まっていれば予測一致と判定する処理や、予測誤差に何らかの量子化を加える処理などが具体例としてあげられる。このとき特に２値画像に対して排他的論理和で求めた予測誤差値は大小関係に意味がないので、ビット位置がＬＳＢに近い方を無視しやすい通常の量子化ではなく、ビットの位置によらず１を０に変更するような量子化が効果的である。
【００６１】
また、シンボルデータ１３０は予測誤差または連続予測一致回数などで構成する。この具体例については後の実施例で詳述する。
【００６２】
また符号化部４０で行われる符号化は一般のエントロピーコーダならば特に制限はない。一例としてはＱＭコーダ、ＬＺ符号化、Ｈｕｆｆｍａｎ符号化、Ｇｏｌｏｍｂ−Ｒｉｃｅ符号化などがあげられる。ただし本発明は小規模の構成を目的とするので、特にＨｕｆｆｍａｎのような小規模なエントロピーコーダが好ましい。
【００６３】
以上で説明したように、第１の実施例によれば２値画像に関して、多値画像用の予測に簡単な調整を加えるだけで精度の高い予測が行えるようになるので、小規模な構成で２値画像と多値画像を効率的に処理できる画像符号化処理および画像復号処理を行うことができる。
【００６４】
［第２の実施例］
本発明の第２の実施例として、第１の実施例のように画像種別を外部から与えるのではなく、従来例と同様内部で判定する例について説明する。
【００６５】
以下、本発明の第２の実施例の具体的な説明を行う。図５および図６はそれぞれ、本発明の第２の実施例における画像符号化装置、画像復号装置を示すブロック図である。図中、図１５、図１および図２と同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。２１は画像種別判定部、４２は符号化部、４３は復号部である。
【００６６】
まず図５を用いて本発明の第２の実施例の画像符号化装置について説明する。図５の各部について説明する。画像種別判定部２１は入力画像データ１１０に所定の画像種別判定処理を行い、画像種別データ１２０として予測部３０および符号化部４２に送出する。符号化部４２はシンボルデータ１３０および画像種別データ１２０に対して所定のエントロピー符号化を行い、符号データ１４０として符号出力部５０へ送出する。
【００６７】
次に図６を用いて本発明の第２の実施例の画像復号装置について説明する。図６の各部について説明する。復号部４３は符号データ１４０に対して符号化部４２で行われる符号化処理の逆処理に当たる復号処理を行い、シンボルデータ１３０および画像種別データ１２０として逆予測部３１へ送出する。
【００６８】
本発明の第２の実施例の動作については、本発明の第１の実施例の動作から容易に推察可能なので、説明を省略する。
【００６９】
以上の動作の中で、画像種別判定部２１における画像種別判定処理は、入力画像データ１１０の全体もしくは部分が、２値である多値であるかの判定を行う。これは従来例でいうと方式処理部６２における判定処理にあたる。判定処理の動作原理については公知の技術が多いので詳しくは述べないが、例えばヒストグラムや周波数分析などによって判定が可能である。また本実施例の場合、２値と多値を見分けること自体が重要でなく、いずれの予測が一致しやすいかを知ることが目的なので、例えば２値用と多値用の予測を部分的にかけてみて、その一致率によって判定するようなものでもよい。
【００７０】
また符号化部４２における符号化は、シンボルデータ１３０に加えて画像種別データ１２０を符号化する点で、本発明の第１の実施例における符号化部４０とは異なる。復号部４３と本発明の第１の実施例における復号部４１との関係も同様である。
【００７１】
次に符号データ１４０におけるシンボルデータ１３０と画像種別データ１２０の判別方法について述べる。簡単なのはシンボルデータ１３０と画像種別データ１２０の各情報に対して、同一の符号空間の中で１対１対応する符号を付与することである。こうすれば各符号からどちらの情報か判定することができる。
【００７２】
画像種別データ１２０が画像毎とか部分画像ごととかいったようにシンボルデータ１３０に対して少ない場合には、上述の方式だと符号化効率の低下を招く。そこでこのような場合は、ヘッダやマーカーのような形の付加情報として符号データ１４０中に埋め込むことが好ましい。図７はこのようなヘッダの一例の概念図である。またこのバリエーションとして、ヘッダに含まれる情報を、符号データ１４０とは全く別の付加情報データとして送出しても構わない。
【００７３】
以上で説明したように、第２の実施例によれば外部から画像種別を指定することなく、２値と多値を切り替えて符号化する画像符号化装置および画像復号装置を、小規模に実現することができる。
【００７４】
［第３の実施例］
本発明の第３の実施例として、本発明を特開平０９−２２４２５３号公報に開示された予測符号化に適用した例について説明する。
【００７５】
以下、本発明の第３の実施例の具体的な説明を行う。図８および図９はそれぞれ本発明の第３の実施例における画像符号化装置、画像復号装置を示すブロック図である。図中、図１５、図１、図２、図５および図６と同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。図中、３２は第１予測部、３３は第２予測部、３６は予測誤差算出部、３７は選択部、３８は予測誤差補正部、１１１、１１２は予測値データ、１１５は予測誤差値データ、１１６、１１７は制御データである。
【００７６】
まず図８を用いて本発明の第３の実施例の画像符号化装置について説明する。図８の各部について説明する。第１予測部３２、第２予測部３３はそれぞれ、入力画像データ１１０に対して画像種別データ１２０に基づいた所定の予測処理を行い、予測値データ１１１、１１２として選択部３７へ送出する。予測誤差算出部３６は入力画像データ１１０に対して、画像種別データ１２０に基づいた所定の予測処理を行い、この予測値と注目画素値との差を所定の方法で算出し、予測誤差値データ１１５として選択部３７へ送出する。選択部３７は入力画像データ１１０と予測値データ１１１、１１２を比較し、予測が一致していれば一致した予測器の識別子を、また予測が一致していなければ予測誤差値データ１１５をシンボルデータ１３０として符号化部４０へ送出する。
【００７７】
次に図９を用いて本発明の第３の実施例の画像符号化装置について説明する。図９の各部について説明する。選択部３７はシンボルデータ１３０に基づいて第１予測部３２、第２予測部３３、予測誤差補正部３８のいずれかを選択し、それぞれに応じて制御データ１１６、１１７、予測誤差値データ１１５を送出する。第１予測部３２、第２予測部３３は上述の画像符号化装置と同様であるが、制御データ１１６を受け取ったときだけ動作し、予測結果を入力画像データ１１０として画像出力部１１へ送出する点が異なる。予測誤差補正部３８は予測誤差算出部３６で行われた予測誤差算出の逆処理を行い、入力画像データ１１０として画像出力部１１へ送出する。
【００７８】
動作については他の実施例などから明らかなので、説明を省略する。
【００７９】
以上の動作において、第１予測部３２、第２予測部３３および予測誤差補正部３８は入力画像データ１１０を入力と出力に持つが、入力は出力よりも１画素遅れる。つまり直前に復号された画素値を入力することで、次の画素の予測処理および予測誤差補正処理を行う。
【００８０】
次に第１予測部３２、第２予測部３３において行われる予測処理について説明する。特開平０９−２２４２５３号公報では周辺画素値そのものによる予測が例としてあげられているが、２値画像を対象とする場合には本発明の第１の実施例で述べたような調整を行う。ここでは、仮に１６×２のディザ処理が行われたものと仮定し、８画素単位にパッキングし、１つおきの予測器を使用する。図１０は特開平０９−２２４２５３号公報であげられている多値画像用の予測器の例の一部、図１１はこれを２値画像用に調整した予測器の例である。これは一例であり、本発明の第１の実施例で述べたようにハーフトーニングの周期に応じて調整する。
【００８１】
また予測誤差算出部３６および予測誤差補正処理部３８についても本発明の第１の実施例で述べた通りで、本実施例では多値画像を指定された場合は減算、２値画像を指定された場合は排他的論理和によって予測誤差を算出する。
【００８２】
またシンボルデータ１３０は一致した予測器の識別子と予測誤差値から構成されるが、特開平０９−２２４２５３号公報にあるとおり、識別子が優先順位づけされたり、ランレングス表現されても構わない。これらについての詳細は本発明の主旨から離れるので説明を省略する。
【００８３】
以上で説明したように、第３の実施例によれば複数の予測器を備えるので、特にＣＧなどの人工的な画像に対して２値と多値の区別なく圧縮できる画像符号化装置および画像復号装置を実現することができる。
【００８４】
［第４の実施例］
本発明の第４の実施例として、本発明の第３の実施例の変形例について説明する。ここでは本発明の第３の実施例において、予測部の一致不一致でなく予測部の連続一致回数に基づいて予測部を選択する構成をとる。
【００８５】
以下、第４の実施例の具体的な説明を行う。図１２および図１３はそれぞれ、本発明の第４の実施例における画像符号化装置、画像復号装置のブロック図である。図中、図１５、図１、図２、図５、図６、図８および図９と同様の部分には同一の符号を付して説明を省略する。３４、３５はラン計数部、７１、７２はラン展開部、１１３、１１４はランデータである。
【００８６】
まず図１２を用いて本発明の第４の実施例の画像符号化装置について説明する。図１２の各部について説明する。ラン計数部３４、３５は画像入力データ１１０と、それぞれ予測値データ１１１、１１２とを比較し、連続する一致回数を計数し、その結果をそれぞれランデータ１１３、１１４として選択部３７へ送出する。選択部３７はランデータ１１３、１１４のうち大きい方が０でなければ対応する予測部の識別子とランを、０であれば予測誤差データ１１５をシンボルデータ１３０として符号化部４０へ送出する。
【００８７】
次に図１３を用いて本発明の第４の実施例の画像復号装置について説明する。図１３の各部について説明する。選択部３７はシンボルデータ１３０に基づいてラン展開部７１、７２、予測誤差補正部３８のいずれかを選択し、それぞれに応じてランデータ１１３、１１４、予測誤差値データ１１５を送出する。ラン展開部７１、７２はそれぞれランデータ１１３、１１４で示された回数だけ第１予測部３２、第２予測部３３に対して制御データ１１６、１１７を送出する。
【００８８】
動作については他の実施例などから明らかなので、説明を省略する。
【００８９】
以上の動作において一致の連続回数を計数してから予測部を選択できるように構成したので、本発明の第３の実施例と比較するとより圧縮率を高くできることが多い。
【００９０】
そこで本実施例の効果を確認するために、コンピュータ上で本実施例のシミュレーションを行った。図１４は実験結果である。同図から明らかなように、ＪＰＥＧやＪＢＩＧは画像種別を選ぶのに対して、本実施例ではどちらも効率的に圧縮できていることがわかる。
以上で説明したように、本発明の第４の実施例によれば第３の実施例より、より高効率に２値および多値の画像を圧縮する画像符号化処理およびが増幅号処理を実現できる。
【００９１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば特に２値と多値の両方の画像を圧縮する画像符号化装置および画像復号装置において、小規模の構成で高効率な圧縮処理を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の画像符号化装置の第１の実施例を示す構成図である。
【図２】  本発明の画像復号装置の第１の実施例を示す構成図である。
【図３】  本発明の画像符号化装置の第１の実施例における動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】  本発明の画像符号化装置の第１の実施例における動作の一例を示すフローチャートである。
【図５】  本発明の画像符号化装置の第２の実施例を示す構成図である。
【図６】  本発明の画像復号装置の第２の実施例を示す構成図である。
【図７】  本発明の画像符号化装置および画像復号装置の第２の実施例における符号データ例の説明図である。
【図８】  本発明の画像符号化装置の第３の実施例を示す構成図である。
【図９】  本発明の画像復号装置の第３の実施例を示す構成図である。
【図１０】  本発明の画像符号化装置および画像復号装置の第３の実施例における予測処理の説明図である。
【図１１】  本発明の画像符号化装置および画像復号装置の第３の実施例における予測処理の説明図である。
【図１２】  本発明の画像符号化装置の第４の実施例を示す構成図である。
【図１３】  本発明の画像復号装置の第４の実施例を示す構成図である。
【図１４】  本発明の画像符号化装置および画像復号装置の第４の実施例による実験結果の一例を示す説明図である。
【図１５】  従来例の符号化選択装置を示す構成図である。
【図１６】  従来例の符号化選択装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０            画像入力部
１１            画像出力部
２０            画像種別指定部
２１            画像種別判定部
３０            予測部
３１            逆予測部
３２            第１予測部
３３            第２予測部
３４            ラン計数部
３５            ラン計数部
３６            予測誤差算出部
３７            選択部
３８            予測誤差補正部
４０            符号化部
４１            復号部
４２            符号化部
４３            復号部
５０            符号出力部
５１            符号入力部
６１            多成分処理部
６２            方式処理部
６３            ウェーブレット変換部
６４            量子化部
６５            水平コンテキストモデル部
６６            グレイ符号化部
７１            ラン展開部
７２            ラン展開部
１１０            入力画像データ
１１１            予測値データ
１１２            予測値データ
１１３            ランデータ
１１４            ランデータ
１１５            予測誤差値データ
１１６            制御データ
１１７            制御データ
１２０            画像種別データ
１３０            シンボルデータ
１４０            符号データ
１５１            処理画像データ
１５２            処理画像データ
１５３            係数系列データ
１５４            量子化データ
【図１】
0003985465.tif 000002
【図２】
0003985465.tif 000003
【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】
0003985465.tif 000009
【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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