(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの位置を示す位置情報を前記部分画像領域ごとに獲得する位置情報獲得手段と、
前記部分画像領域内に存在するアトムの数に応じて、符号化対象である部分画像領域内の前記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記位置情報の算術符号化を行う可逆符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記位置情報の種類を二値化して表現する二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像符号化装置。
【請求項３】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化装置において、
所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス分けを行い、クラス情報を前記部分画像領域ごとに獲得する予測残差分布クラス分け手段と、
前記部分画像領域のクラス情報に基づいて、前記部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項４】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの位置を示す位置情報を前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、
前記部分画像領域内に存在するアトムの数に応じて、復号対象である部分画像領域内の前記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記位置情報の算術復号を行う算術復号手段と
を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項５】
前記算術復号手段から出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記位置情報を示す情報に変換する逆二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、前記算術復号手段で処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項４記載の画像復号装置。
【請求項６】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号装置において、
所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス情報、及び前記部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報を復号する可逆復号手段と、
前記クラス情報に基づいて、前記部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術復号を行う算術復号手段と
を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項７】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得手段と、
符号化対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域における前記個数情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項８】
前記個数情報の種類を二値化して表現する二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項７記載の画像符号化装置。
【請求項９】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、
復号対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域内における前記個数情報に応じて当該復号対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術復号を行う算術復号手段と
を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項１０】
前記算術復号手段から出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記個数情報を示す情報に変換する逆二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、前記算術復号手段で処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項９記載の画像復号装置。
【請求項１１】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの位置を示す位置情報を前記部分画像領域ごとに獲得する位置情報獲得ステップと、
前記部分画像領域内に存在するアトムの数に応じて、符号化対象となる部分画像領域内の前記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記位置情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップと
を含むことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項１２】
前記位置情報の種類を二値化して表現する二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップでは、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項１１記載の画像符号化方法。
【請求項１３】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化方法において、
所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス分けを行い、クラス情報を前記部分画像領域ごとに獲得する予測残差分布クラス分けステップと、
前記部分画像領域のクラス情報に基づいて、前記部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップと
を含むことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項１４】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの位置を示す位置情報を前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、
前記部分画像領域内に存在するアトムの数に応じて、復号対象である部分画像領域内の前記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記位置情報の算術復号を行う算術復号ステップと
を含むことを特徴とする画像復号方法。
【請求項１５】
前記算術復号ステップから出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記位置情報を示す情報に変換する逆二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップでは、前記算術復号ステップで処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項１４記載の画像復号方法。
【請求項１６】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号方法において、
所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス情報、及び前記部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報を復号する可逆復号ステップと、
前記クラス情報に基づいて、前記部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術復号を行う算術復号ステップと
を含むことを特徴とする画像復号方法。
【請求項１７】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得ステップと、
符号化対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域における前記個数情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップと
を備えることを特徴とする画像符号化方法。
【請求項１８】
前記個数情報の種類を二値化して表現する二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップでは、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項１７記載の画像符号化方法。
【請求項１９】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、
復号対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域内における前記個数情報に応じて当該復号対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術復号を行う算術復号ステップと
を備えることを特徴とする画像復号方法。
【請求項２０】
前記算術復号ステップから出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記個数情報を示す情報に変換する逆二値化ステップを備え、
前記コンテキスト決定ステップでは、前記算術復号手段で処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項１９記載の画像復号方法。
【請求項２１】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得手段と、
符号化対象となる部分画像領域の画像の動きベクトルを検出する動き検出手段と、
符号化対象となる部分画像領域における画像の動きベクトルに応じて当該符号化対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２２】
前記個数情報の種類を二値化して表現する二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項２１記載の画像符号化装置。
【請求項２３】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、
復号対象となる部分画像領域における画像の動きベクトルを前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、
前記部分画像領域内における画像の動きベクトルに応じて復号対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術復号を行う算術復号手段と
を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項２４】
前記算術復号手段から出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記個数情報を示す情報に変換する逆二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、前記算術復号手段で処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項２３記載の画像復号装置。
【請求項２５】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報を前記アトムごとに獲得する係数情報獲得手段と、
符号化対象となる部分画像領域内におけるアトムの検出された順序に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の前記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段と
を備えることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２６】
前記基底係数情報の種類を二値化して表現する二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項２５記載の画像符号化装置。
【請求項２７】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号装置において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報の復号順序に応じて復号対象となる部分画像領域の前記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術復号を行う算術復号手段と
を備えることを特徴とする画像復号装置。
【請求項２８】
前記算術復号手段から出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記基底係数情報を示す情報に変換する逆二値化手段を備え、
前記コンテキスト決定手段は、前記算術復号手段で処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項２７記載の画像復号装置。
【請求項２９】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得ステップと、
符号化対象となる部分画像領域の画像の動きベクトルを検出する動き検出ステップと、
符号化対象となる部分画像領域における画像の動きベクトルに応じて当該符号化対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップと
を備えることを特徴とする画像符号化方法。
【請求項３０】
前記個数情報の種類を二値化して表現する二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップは、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項２９記載の画像符号化方法。
【請求項３１】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの個数を示す個数情報を前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、
復号対象となる部分画像領域における画像の動きベクトルを前記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、
前記部分画像領域内における画像の動きベクトルに応じて復号対象となる部分画像領域の前記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記個数情報の算術復号を行う算術復号ステップと
を備えることを特徴とする画像復号方法。
【請求項３２】
前記算術復号ステップから出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記個数情報を示す情報に変換する逆二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップは、前記算術復号ステップで処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項３１記載の画像復号方法。
【請求項３３】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって画像を符号化する画像符号化方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報を前記アトムごとに獲得する係数情報獲得ステップと、
符号化対象となる部分画像領域内におけるアトムの検出された順序に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の前記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップと
を備えることを特徴とする画像符号化方法。
【請求項３４】
前記基底係数情報の種類を二値化して表現する二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップは、二値化データの特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項３４記載の画像符号化方法。
【請求項３５】
Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式によって符号化された画像を復号する画像復号方法において、
所定の部分画像領域内におけるアトムの表現に用いる基底係数情報の復号順序に応じて復号対象となる部分画像領域の前記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、
前記決定された出現頻度分布に基づいて前記基底係数情報の算術復号を行う算術復号ステップと
を備えることを特徴とする画像復号方法。
【請求項３６】
前記算術復号ステップから出力されるビット系列を、予め定められた規則で前記基底係数情報を示す情報に変換する逆二値化ステップを含み、
前記コンテキスト決定ステップは、前記算術復号ステップで処理される特定ビット位置の情報に応じて複数の出現頻度分布の中から特定の出現頻度分布を決定する
ことを特徴とする請求項３５記載の画像復号方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、画像を少ない符号化量で伝送及び蓄積することができる画像符号化装置、画像復号装置、画像符号化方法、及び画像復号方法に関する。
背景技術
従来から、ＩＴＵ−Ｔ  Ｈ．２６ｘやＭＰＥＧシリーズなどの標準動画像符号化方式が知られている。この標準動画像符号化方式では、圧縮効率と実装負荷とのバランスや専用ＬＳＩの普及等の観点から、主に離散コサイン変換（ｄｉｓｃｒｅｔｅ  ｃｏｓｉｎｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：以下、「ＤＣＴ」という。）が用いられている。しかし、ＤＣＴは、基底係数の量子化を行うため、極めて低いビットレートで符号化を行う場合、本来の信号の表現にとって重要である基底が復元できなくなり、その結果、歪みが発生するという問題を有している。このような問題を解決する手法として、Ｒ．Ｎｅｆｆ  ｅｔ．ａｌ，“Ｖｅｒｙ  Ｌｏｗ  Ｂｉｔ−ｒａｔｅ  Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｄｉｎｇ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ”，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  ＣＳＶＴ，ｖｏｌ．７，ｐｐ．１５８−１７１，Ｆｅｂ．１９９７、などで提案されているＭａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓベースの映像符号化方式がある。Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓとは、フレーム間予測残差信号を過完備（ｏｖｅｒ−ｃｏｍｐｌｅｔｅ）な基底セットの線形和として表現する手法であり、基底表現の単位がブロックに限定されないこと、過完備な基底パターンによって非定常な信号を少ない基底係数でコンパクトに表現できる可能性とから、低レート符号化時にＤＣＴ符号化よりも視覚的に優れた映像品質が得られるという特徴を有する。Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓでは、符号化対象となる予測残差画像信号ｆは、ｎ種類の基底ｇｋ∈Ｇ（１≦ｋ≦ｎ）からなる予め用意される過完備（ｏｖｅｒ−ｃｏｍｐｌｅｔｅ）な基底セットＧを用いて、次式のように表現することができる。
0003920849.tif 000002
ここで、ｍは基底探索総ステップ数、ｉは基底探索ステップ番号、ｒｉは第ｉ−１ステップ目の基底探索まで完了した後の予測残差画像信号であり、これをそのまま第ｉステップ目の基底探索の対象となる予測残差画像信号とする。ただし、ｒ０＝ｆとする。またｓｉおよびｇｋｉは、第ｉステップ目の基底探索においてｒｉ上の任意の部分領域ｓ（フレーム内の部分領域）と基底セットＧに含まれる任意の基底ｇｋのうち、ｓとｇｋの内積値を最大とする組み合わせを選択することによって得られる部分領域および基底である。基底探索をこのように行えば、基底探索ステップ数ｍが大きければ大きいほどｒｍの持つエネルギーは小さくなる。これは、予測残差画像信号ｆの表現に使用する基底の数が多ければ多いほど信号をよく表現できることを意味する。
符号化される情報は、各基底探索ステップにおいて、
▲１▼ｇｋｉを示すインデックス（ｇｋは符号化側、復号側で共通して保持しており、そのインデックス情報だけを交換することで基底を特定することができる）、
▲２▼内積値＜ｓｉ，ｇｋｉ＞（基底係数に該当する）、
▲３▼ｓｉの中心点の画面内位置情報ｐｉ＝（ｘｉ，ｙｉ）である。
これらのパラメータの組をまとめて、アトムと呼ぶ。この画像信号表現および符号化方法によれば、符号化するアトムの数を増やす、すなわち基底探索総ステップ数ｍを増やすほど符号化量が増加し、歪みが小さくなる。
一方、Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化の優れた性能を引き出すためには、その符号化対象情報であるアトムパラメータを効率的にエントロピー符号化することが重要となる。Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ映像符号化では、フレーム間予測残差信号をフレーム単位で用意し、まず、フレーム内で符号化情報として表現すべき部分信号を特定する。この部分信号はフレーム内のどの位置にあっても良いが、通常映像信号では、動きが大きい、すなわち情報量の大きな信号箇所は、残差信号の電力が大きい箇所と考えて良いため、まず予測残差フレーム内で電力最大の箇所を当該部分信号として検出する方法が一般的である。このとき、当該部分信号が基底表現されるのであるが、そのフレーム内の位置情報を符号化する必要がある。基底表現に関しては、予め与えられた基底コードブックに含まれる基底の内、当該部分信号をもっともよく表現する基底を選択して、そのインデックスと基底係数（上記部分信号と基底との内積値）とを符号化情報として伝送・記録する。
上記のＭａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ、ＤＣＴに関わらず、従来の映像符号化方式では、信号の冗長度削減、量子化を経た後の符号化パラメータは、ハフマン符号によるエントロピー符号化を行ってきた。一方、ハフマン符号は、符号化しようとするシンボルに対して整数長の符号しか割り当てることができないという制約がある。これを克服する手段として算術符号化が提案されている。算術符号化の原理については、例えば、″Ｔｈｅ  Ｄａｔａ  Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  Ｂｏｏｋ  ２ｎｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ″，Ｍａｒｋ  Ｎｅｌｓｏｎ  ａｎｄ  Ｊｅａｎ−Ｌｏｕｐ  Ｇａｉｌｌｙ，Ｍ＆Ｔ  Ｂｏｏｋｓ，１９９５などに詳説されている。符号化対象シンボルの各アルファベットの典型的な出現頻度を０〜１の数直線上の区間に割り当て、あるシンボルが現れたときに、まず、そのシンボルが属する区間を選択し、次のシンボルでは前のシンボルが属する区間を０〜１とみなして、その中での当該シンボルの属する区間を選択する。この操作を繰り返すことによって、有限長のシンボル系列をひとつの０〜１の間の数値の形で表現することが可能となる。このことから、算術符号化は、シンボルあたりの符号長を小数精度で表現することができ、一般にハフマン符号よりもエントロピー符号化効率が向上することが知られている。
発明の開示
映像符号化に算術符号化の技術を導入した例としては、ＩＴＵ−Ｔ  Ｈ．２６３映像符号化方式  Ａｎｎｅｘ  Ｅに採用されているＳｙｎｔａｘ−ｂａｓｅｄ  Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  Ｃｏｄｉｎｇ  ｍｏｄｅ（以下、「ＳＡＣ」という。）がある。ＳＡＣでは、Ｈ．２６３における各符号化データごとに独立な固定の出現頻度テーブルを与え、それに基づいた算術符号化を行っている。従って、ある符号化データの発生確率が他の符号化データの発生状況に影響されるケースや、映像フレームを固定ブロックなどの領域単位で符号化を行う場合に、各ブロックのある符号化データが、その周辺のブロックの同一符号化データの発生状況に影響を受けるケースなどは考慮されていない。このため、特に、映像のように時間的・空間的な依存性を有する信号において、算術符号化の効率を十分に生かすことができない。
上記の論文に示されるような従来のＭａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化方式では、他の多くの映像符号化標準方式と同様に、アトムパラメータのエントロピー符号化において、個々のデータ発生頻度に基づいたハフマン符号を固定的に割り振る手法が採られている。これに対し、本発明は、算術符号化を導入することにより、Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化のアトムパラメータのエントロピー符号化効率の向上を図ることを目的とする。さらに、算術符号化の効率を向上させるために、Ｍａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓ符号化におけるアトムパラメータの相互依存関係に着目し、条件付き確率に基づく文脈（コンテキスト）モデルを定義し、コンテキストによって出現頻度テーブルを切り替えてアトムパラメータのエントロピー符号化効率の改善を行うことを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明の画像符号化装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の位置を示す位置情報を上記部分画像領域ごとに獲得する位置情報獲得手段と、上記部分画像領域内に存在する予測残差データの単位要素の数に応じて、符号化対象である部分画像領域内の上記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記位置情報の算術符号化を行う可逆符号化手段とを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の位置を示す位置情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、上記部分画像領域内に存在する予測残差データの単位要素の数に応じて、復号対象である部分画像領域内の上記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記位置情報の算術復号を行う算術復号手段とを備えることを特徴とする。
さらに、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の位置を示す位置情報を上記部分画像領域ごとに獲得する位置情報獲得ステップと、上記部分画像領域内に存在する予測残差データの単位要素の数に応じて、符号化対象となる部分画像領域内の上記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記位置情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップとを含むことを特徴とする。
また、これに対応する画像復号方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の位置を示す位置情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、上記部分画像領域内に存在する予測残差データの単位要素の数に応じて、復号対象である部分画像領域内の上記位置情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記位置情報の算術復号を行う算術復号ステップとを含むことを特徴とする。
位置情報の値（例えばあるアトム位置から他のアトム位置までの差分）の分布は、部分画像領域内に存在する予測残差データの単位要素（アトム）の数に大きく依存する。従って、部分画像領域内に存在する予測残差データの単位要素の数に応じて、符号化対象となる部分画像領域内の位置情報の出現頻度分布を決定し、このように決定された出現頻度分布に基づいて位置情報の算術符号化を行うことで、位置情報のエントロピー符号化効率の向上が図られる。
また、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス分けを行い、クラス情報を上記部分画像領域ごとに獲得する予測残差分布クラス分け手段と、上記部分画像領域のクラス情報に基づいて、上記部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段とを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス情報、及び上記部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報を復号する可逆復号手段と、上記クラス情報に基づいて、上記部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術復号を行う算術復号手段とを備えることを特徴とする。
さらに、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス分けを行い、クラス情報を上記部分画像領域ごとに獲得する予測残差分布クラス分けステップと、上記部分画像領域のクラス情報に基づいて、上記部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップとを含むことを特徴とする。
また、これに対応する画像復号方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データ分布のクラス情報、及び上記部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報を復号する可逆復号ステップと、上記クラス情報に基づいて、上記部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術復号を行う算術復号ステップとを含むことを特徴とする。
予測残差データ分布は特定の特徴量を用いていくつかのクラス（グループ）に分けられる場合が多い。クラス情報に基づいて基底係数情報の出現頻度分布を決定し、このように決定された出現頻度分布に基づいて基底係数情報の算術符号化を行うことで、変換基底情報のエントロピー符号化効率の向上が図られる。
また、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得手段と、符号化対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域における上記個数情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段とを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、復号対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域内における上記個数情報に応じて当該復号対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術復号を行う算術復号手段とを備えることを特徴とする。
さらに、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得ステップと、符号化対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域における上記個数情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップとを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、復号対象となる部分画像領域に隣接する部分画像領域内における上記個数情報に応じて当該復号対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術復号を行う算術復号ステップとを備えることを特徴とする。
所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素（アトム）の個数は、当該部分画像領域に隣接する部分画像領域における予測残差データの単位要素（アトム）の個数に大きく依存する。従って、隣接する部分画像領域における単位要素（アトム）の個数情報に応じて、符号化対象となる上記所定の部分画像領域の個数情報の出現頻度分布を決定し、このように決定された出現頻度分布に基づいて個数情報の算術符号化を行うことで、上記個数情報のエントロピー符号化効率の向上が図られる。
また、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得手段と、符号化対象となる部分画像領域の画像の動き情報を検出する動き検出手段と、符号化対象となる部分画像領域における画像の動き情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段とを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、復号対象となる部分画像領域における画像の動き情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号手段と、上記部分画像領域内における画像の動き情報に応じて復号対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術復号を行う算術復号手段とを備えることを特徴とする。
さらに、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに獲得する個数情報獲得ステップと、符号化対象となる部分画像領域の画像の動き情報を検出する動き検出ステップと、符号化対象となる部分画像領域における画像の動き情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップとを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数を示す個数情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、復号対象となる部分画像領域における画像の動き情報を上記部分画像領域ごとに復号する可逆復号ステップと、上記部分画像領域内における画像の動き情報に応じて復号対象となる部分画像領域の上記個数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記個数情報の算術復号を行う算術復号ステップとを備えることを特徴とする。
所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の個数は、当該所定の部分画像領域における画像の動き情報に大きく依存する。従って、符号化対象となる部分画像領域における画像の動き情報に応じて当該符号化対象となる部分画像領域における上記単位要素の個数情報の出現頻度分布を決定し、このように決定された出現頻度分布に基づいて個数情報の算術符号化を行うことで、上記個数情報のエントロピー符号化効率の向上が図られる。
また、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報を上記単位要素ごとに獲得する係数情報獲得手段と、符号化対象となる部分画像領域内における予測残差データの検出された順序に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化手段とを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号装置は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報の復号順序に応じて復号対象となる部分画像領域の上記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定手段と、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術復号を行う算術復号手段とを備えることを特徴とする。
さらに、上記課題を解決するために、本発明の画像符号化方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報を上記単位要素ごとに獲得する係数情報獲得ステップと、符号化対象となる部分画像領域内における予測残差データの検出された順序に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術符号化を行う可逆符号化ステップとを備えることを特徴とする。
また、これに対応する画像復号方法は、所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報の復号順序に応じて復号対象となる部分画像領域の上記基底係数情報の出現頻度分布を決定するコンテキスト決定ステップと、上記決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術復号を行う算術復号ステップとを備えることを特徴とする。
所定の部分画像領域内における予測残差データの単位要素の表現に用いる基底係数情報は、当該所定の部分画像領域内における予測残差データの検出された順序に大きく依存する。符号化対象となる部分画像領域内における予測残差データの検出された順序に応じて当該符号化対象となる部分画像領域の上記基底係数情報の出現頻度分布を決定し、このように決定された出現頻度分布に基づいて上記基底係数情報の算術符号化を行うことで、上記基底係数情報のエントロピー符号化効率の向上が図られる。
発明を実施するための最良の形態
（実施の形態１）
実施の形態１に係る画像符号化装置及び復号装置は、画像フレーム列からなる映像信号を入力し、主に、フレーム間動き補償予測手段と、符号化モード選択手段、テクスチャ信号の圧縮符号化手段とから構成される符号化装置と、この符号化装置によって生成された圧縮映像データ（以下、「ビットストリーム」という。）を受信して映像信号を再生する復号装置とから構成される。
図１を参照して、実施の形態１に係る画像符号化装置について説明する。入力映像信号１０１は、フレーム画像の時間系列であり、以下、フレーム画像単位の信号を表すものとする。フレームは、１６画素×１６ライン固定の正方矩形領域（以下、「マクロブロック」という。）に分割され、その単位で以下の処理が行われる。すなわち、入力映像信号１０１のマクロブロックデータは、まず動き検出部１０２に送られ、動き検出部１０２において動きベクトル１０５の検出が行われる。動きベクトル１０５は、フレームメモリ１０３に格納されている過去の符号化済みフレーム１０４（以下、「局所復号画像」という。）の所定の探索領域を参照して、符号化しようとするマクロブロックと類似するパターンを見つけ出し、そのパターンと現在のマクロブロックとの間の空間的移動量を求めたものである。動きベクトル１０５は２次元の平行移動量で表現される。この動きベクトル１０５の検出方法としては、一般にブロックマッチングなどの手法が用いられる。動きベクトル１０５を付与する単位は、図３Ａ〜Ｇに示すように、マクロブロックを種々の矩形領域に均等分割した単位で定義できるようにし、どのようなブロック形状を使用するかを示す識別情報を符号化モード情報として伝送するようにしてもよい。
例えば、図３Ａに示すＭＣ（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）モード１では、マクロブロックそのものを動きベクトル付与単位とするため、マクロブロックにつき１本の動きベクトルが定まる。それに対し、図３Ｂに示すＭＣモード２では、マクロブロックを左右半分に分割した領域を動きベクトル付与単位とし、１マクロブロックあたり２本の動きベクトルが定まる。同様に、図３Ｇに示すＭＣモード７では１マクロブロックあたり１６本の動きベクトルが定まる。
また、動き検出に用いられる局所復号画像は、過去のフレームだけに限定されるものではなく、未来のフレームを先に符号化しておきフレームメモリに格納して使用することもできる。例えばＭＰＥＧシリーズにおけるＢフレーム予測がこれに該当する。
一方、過去のフレームのみを使用する予測をＰフレーム予測と呼び、フレーム間予測を使用せずに自身のフレーム内で閉じた符号化を行う場合をＩフレームと呼んで区別している。未来のフレームを使用すると、符号化順序の入れ替えが生じて処理遅延が増えるものの、過去と未来の間に生じた映像内容の変動を予測しやすくなり、時間冗長度を更に効果的に削減することができるメリットがある。
動きベクトル１０５が求まると、動き補償部１０７において、動きベクトル１０５を用いてフレームメモリ内の局所復号画像１０４から予測画像１０６を取り出す。動き検出部１０２と動き補償部１０７とは、マクロブロックごとに処理を行うが、入力映像信号１０１との差分信号（予測残差信号１０８）は、フレームを単位として得るものとする。すなわち、個々のマクロブロックの動きベクトル１０５は、フレーム全体に渡って保持され、予測画像１０６は、フレーム単位の画像として構成される。
次に、アトム抽出部１０９において、予測残差信号１０８に対して、上述したＭａｔｃｈｉｎｇ  Ｐｕｒｓｕｉｔｓのアルゴリズムに基づいて、アトムパラメータ１１２が生成される。基底セットｇｋ１１１は、基底コードブック１１０に格納されており、この中から各部分信号に充てるべき基底を選択する。アトムの抽出は、マクロブロックの構造にとらわれず、フレーム全域を対象として実施される。その実施動作を図４Ａ，Ｂに示す。図４Ａ，Ｂでは、アトムの位置がマクロブロックの構造に依存していないことを示している。ここで、図４Ａ，Ｂは、予測残差フレームを示しており、図中の点線で区切られている複数の矩形領域はマクロブロックＭＢである。また、図４Ｂに示すアトムＡＴの中心位置は、その中心位置が存在するマクロブロックと、そのマクロブロック内の座標によって表現される。一方、アトムの符号化シンタックスとしては、マクロブロック単位で伝送できる規則を用いる。そのため、数式（１）からもわかるように、アトムの符号化順序が復号画像に影響を与えないことを用いて、フレームの左上隅を原点とする２次元座標上で順番に並ぶようにソートを行い、かつ、マクロブロックの単位にアトムをカウントするように符号化順序を構成する。こうして、マクロブロック単位に、その内部に含まれるアトムの数分だけ、アトムパラメータ１１２（基底インデックス、位置情報、基底係数）を符号化する構成とする。また、マクロブロック内に何個のアトムが含まれるのかを示す情報（マクロブロック内アトム数）も符号化する。これらのアトムパラメータは、可変長符号化部１１３によってエントロピー符号化された後、圧縮ストリーム１１４として伝送・記録される。
アトム復号部１１５では、これらのアトムパラメータ１１２から局所復号残差信号１１６を復元し、予測画像１０６と加算することによって、局所復号画像１１７を得る。局所復号画像１１７は、次のフレームの動き補償予測に用いられるため、フレームメモリ１０３に格納される。
次に、図２を参照して、実施の形態１に係る復号装置について説明する。この復号装置では、圧縮ストリーム１１４を受信した後、可変長復号部１１８で各フレームの先頭を表す同期ワードを検出し、以後、マクロブロック単位に、動きベクトル１０５、アトムパラメータ１１２が一意に復元される。動きベクトル１０５は、動き補償部１０７に送られ、予測画像１０６を得る。アトムパラメータ１１２は、アトム復号部１１５で復号される。基底は、基底コードブック１１０に基底インデックスを与えることで取り出される。アトム復号部１１５の出力１１６は、予測画像１０６と加算され、復号画像１１７となる。復号画像１１７はこれ以降のフレームの動き補償予測に用いられるため、フレームメモリ１０３に格納される。復号画像１１７は、所定の表示タイミングで表示デバイスへ出力され、映像が再生される。
次に、本発明のポイントとなる可変長符号化部１１３、及び可変長復号部１１８について説明する。可変長符号化部１１３、及び可変長復号部１１８は、図１の画像符号化装置において得られるアトムパラメータに対して、個々のパラメータにおける近傍領域間の依存関係や各パラメータ間の依存関係を用いて、出現頻度テーブルを適応的に切り替えることによって、状況に応じて最も適した出現頻度テーブルを用いるようにし、算術符号化の符号化効率を向上させる。
図５に、可変長符号化部１１３の構成を示す。図５において、入力１１９は、上述したアトムパラメータ１１２に加え、当該マクロブロックの符号化モード情報も含めるものとする。実施の形態１では、入力１１９のうち、以下の情報に対してコンテキストを定義する。
▲１▼符号化モード情報
▲２▼位置情報
▲３▼基底を示すインデックス
▲４▼マクロブロック内アトム数
これらの情報は、出現頻度テーブルをビット単位で切り替えられるようにするため、二値化処理部１２１において所定の規則で二値化される。これにより、０、１の出現頻度のテーブルが二値化後のビット位置に応じて切り替わるように構成される。出現頻度テーブルの切替えは、コンテキスト決定部１２０において行われる。コンテキスト決定部１２０は、二値化処理部１２１から与えられる符号化対象のビット位置１２５に応じて、その時点でのコンテキストに適した出現頻度テーブル１２３を決定し、算術符号化部１２４へ与える。
次に、各情報に対するコンテキストの定義について説明する。
（１）符号化モード情報と対応コンテキスト
入力１１９のうち、符号化モード情報とは、例えば、当該マクロブロックが図３Ａ〜Ｇに示したいずれかの動きベクトル付与単位で符号化されているか、あるいはフレーム間（インター）符号化されているかフレーム内（イントラ）符号化されているかなどの情報をマクロブロックの符号化データとして復号装置に与えるものである。実施の形態１では、この符号化モードの選択肢を、例えば以下のように定める。
符号化モード１  ：スキップ
符号化モード２  ：ＭＣモード１（図３Ａ）、アトムなし
符号化モード３  ：ＭＣモード２（図３Ｂ）、アトムなし
符号化モード４  ：ＭＣモード３（図３Ｃ）、アトムなし
符号化モード５  ：ＭＣモード４（図３Ｄ）、アトムなし
符号化モード６  ：ＭＣモード５（図３Ｅ）、アトムなし
符号化モード７  ：ＭＣモード６（図３Ｆ）、アトムなし
符号化モード８  ：ＭＣモード７（図３Ｇ）、アトムなし
符号化モード９  ：イントラ符号化、アトムなし
符号化モード１０：ＭＣモード１（図３Ａ）、アトムあり
符号化モード１１：ＭＣモード２（図３Ｂ）、アトムあり
符号化モード１２：ＭＣモード３（図３Ｃ）、アトムあり
符号化モード１３：ＭＣモード４（図３Ｄ）、アトムあり
符号化モード１４：ＭＣモード５（図３Ｅ）、アトムあり
符号化モード１５：ＭＣモード６（図３Ｆ）、アトムあり
符号化モード１６：ＭＣモード７（図３Ｇ）、アトムあり
符号化モード１７：イントラ符号化、アトムあり
ここで、符号化モード１の「スキップ」とは、動きベクトルがゼロでアトムも符号化しないケースで、これは参照画像の空間的に同位置の画像をそのままコピーするモードに該当する。符号化モード２〜８は、図３Ａ〜Ｇにおける個々のＭＣモードに対応した動きベクトルが存在するが、残差として符号化すべきアトムがない場合、符号化モード１０〜１６は、図３Ａ〜Ｇにおける個々のＭＣモードに対応した動きベクトルが存在し、残差として符号化すべきアトムがある場合、符号化モード９は、イントラ符号化を行う場合であって、残差として符号化すべきアトムがない場合、符号化モード１７はイントラ符号化を行う場合であって、残差として符号化すべきアトムがある場合である。なお、ここではイントラ符号化とは、ＤＣ成分のみの符号化を想定しており、ＡＣ成分は残差の形でアトムで符号化されることを想定している。
符号化モード情報に対するコンテキストは、図６に示すように定義する。図６において、Ａ〜Ｃは、隣接し合うマクロブロックを示しており、マクロブロックＣの符号化モード情報に対するコンテキストを以下のように定義する。
0003920849.tif 000003
ここで、ＣＭ１は、Ａ又はＢがスキップモードであるか否かをコンテキストとする。例えば、ＡもＢもスキップの場合、ＣＭ１＝０となり、ＡもＢもスキップでない場合は、ＣＭ１＝３となる。画像信号の性質から、明らかにＣＭ１の値の違いはマクロブロックＣの符号化モード情報の出現頻度に影響を与えるため、ＣＭ１の値に応じて出現頻度テーブルを切り替えることにより、算術符号化の効率改善が見込まれる。同時に、ＣＭ２では、Ａ又はＢが残差として符号化すべきアトムを含んでいるかどうかをコンテキストとする。これもＣＭ１と同様、周辺の状況に応じて、マクロブロックＣの中にアトムがあるか否かの頻度が変わってくるため、ＣＭ２の値に応じて出現頻度テーブルを切り替える。
二値化処理部１２１は、ＣＭ１及びＣＭ２がそれぞれ、第１ビット目、第２ビット目に対応するように、符号化モード１〜１７の符号化モード情報の二値化を実施する。これによって、ビット位置に応じた出現頻度テーブルの切替えを行うようにする。また、上記コンテキストは、常に、左及び上のマクロブロックの情報を必要とするため、これ以降のマクロブロックにおけるコンテキスト判断のため、現在のマクロブロックの符号化モード情報をコンテキスト決定部１２０にバッファリングしておく。
図１３に符号化モード情報の二値化処理の一例を、図１４に第１ビット目に対する４種類の出現頻度テーブル、図１５に第２ビット目に対する４種類の出現頻度テーブルの一例を示す。
以下に本発明による符号化モード情報の算術符号化を図１４および図１５を用いて説明する。例えば、図６において符号化対象となっているマクロブロックＣに隣接するマクロブロックＡおよびマクロブロックＢの符号化モード情報がいずれもスキップであった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ１の値は０となる。この場合、マクロブロックＣの符号化モード情報もスキップである可能性が高いと考えられ、図１４に示すように、符号化モード情報の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちスキップモードが選択される）確率が高いテーブルであるＣＭ１＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
同様に例えばマクロブロックＡおよびマクロブロックＢの符号化モード情報がいずれもスキップモードでない場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ１の値は３となる。この場合、マクロブロックＣの符号化モード情報もスキップとなる可能性は低いと考えられ、図１４に示すように、符号化モード情報の二値化処理後の第１ビット目が０となる確率が低いテーブルであるＣＭ１＝３に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
また、同様に例えばマクロブロックＡおよびマクロブロックＢの符号化モード情報がいずれもアトムが存在しないモードである場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ２の値は０となる。この場合、マクロブロックＣの符号化モード情報もアトムが存在しないモードとなる可能性が高いと考えられ、図１５に示すように、符号化モード情報の二値化処理後の第２ビット目が０となる（すなわちアトムが存在しないモードが選択される）確率が高いテーブルである、ＣＭ２＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
同様に例えばマクロブロックＡおよびマクロブロックＢの符号化モード情報がいずれもアトムが存在するモードである場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ２の値は３となる。この場合、マクロブロックＣの符号化モード情報はアトムが存在しないモードとなる可能性は低いと考えられ、図１５に示すように、符号化モード情報の二値化処理後の第２ビット目が０となる（すなわちアトムが存在しないモードが選択される）確率が低いテーブルである、ＣＭ２＝３に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
（２）位置情報と対応コンテキスト
入力１１９のうち、位置情報とは、当該マクロブロック内におけるアトムの位置を、それらの差分として表現するデータである。図７Ａ，Ｂに示すように、位置情報の値の分布はマクロブロック内アトム数に大きく依存する。例えば図７Ａに示すように、マクロブロック内にアトムが少なければ、アトム間の距離は遠くなり、図７Ｂに示すように、アトムが多ければ必然的にアトム間の距離が縮まる。すなわち、マクロブロック内アトム数の値に応じて、位置情報の頻度分布が変わってくるため、これに基いてコンテキストを以下のように定める。
0003920849.tif 000004
ここで、Ｎａは、マクロブロック内アトム数を示す。ＣＭ３は、マクロブロック内アトム数が所定の範囲内にある場合に、その時の位置情報の頻度分布を最もよく反映するように出現頻度テーブルを指定するための値である。
二値化処理部１２１は、ＣＭ３が第１ビット目の出現頻度の切替に使用できるよう、位置情報の二値化を実施する。
図１６にアトムの位置情報の二値化処理の一例を、図１７に第１ビット目に対する４種類の出現頻度テーブルの一例を示す。
以下に本発明によるアトムの位置情報の算術符号化を図１６および図１７を用いて説明する。例えば、符号化対象マクロブロックにおけるマクロブロック内アトム数が１つであった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ３の値は０となる。この場合、マクロブロックＣにおけるアトムの位置情報（すなわち、アトム間距離）は大きい値となる可能性が高いため、図１７に示すように、アトムの位置情報の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちアトムの位置情報が０〜３の値を取る）確率が低いテーブルであるＣＭ３＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
同様に例えばマクロブロックＣのマクロブロック内アトム数が１０個であった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ３の値は３となる。この場合、マクロブロックＣにおけるアトム間の距離は小さな値をとる可能性が高くなるため、図１７に示すように、アトムの位置情報の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちアトムの位置情報が０〜３の値を取る）確率が高いテーブルであるＣＭ３＝３に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
（３）基底インデックスと対応コンテキスト
入力１１９のうち、基底インデックスとは、当該マクロブロック内における個々のアトムの基底係数を特定するためのインデックス番号である。図８Ａに示すように、アトム抽出の第ｎステップ目の残差信号ｆ（ｎ）において、電力が大きくステップエッジのような急峻な波形変化を含むような残差信号が局在している場合、それ以降のアトム抽出ステップにおいて複数のアトムが同一箇所で集中的に抽出される確率が高い。ｆ（ｎ）から抽出されたアトムｇｋｎを差し引いて得られる残差信号ｆ（ｎ＋１）は、図８Ｂに示すようにより小さい波形に分割されるため、第ｎ＋１ステップ以降で抽出されるアトムはその基底のサイズがより小さいものになる傾向が現れる。従って、もし基底のサイズがより大きい基底に対してより小さいインデックス番号を、基底のサイズがより小さい基底に対してより大きいインデックス番号を割り当てるように基底コードブックを構成すれば、マクロブロック内アトム数が多いマクロブロックでは、アトムの基底インデックスの出現頻度分布は大きい値の方に偏る傾向がある。これを利用して、コンテキストを次のように定める。
0003920849.tif 000005
ここで、Ｎａは、マクロブロック内アトム数を示す。ＣＭ４は、マクロブロック内アトム数が所定の範囲内にある場合に、その時の基底インデックスの頻度分布を最もよく反映するように出現頻度テーブルを指定するための値である。二値化処理部１２１は、ＣＭ４が第１ビット目の出現頻度の切替に使用できるよう、基底インデックスの二値化を実施する。
図１８にアトムの基底インデックスの二値化処理の一例を、図１９に第１ビット目に対する４種類の出現頻度テーブルの一例を示す。
以下に本発明によるアトムの基底インデックスの算術符号化を図１８および図１９を用いて説明する。例えば、符号化対象マクロブロックにおけるマクロブロック内アトム数が１つであった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ４の値は０となる。この場合、マクロブロックＣにおけるアトムの基底インデックスが大きい値となる可能性は低いため、図１９に示すように、アトムの基底インデックスの二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちアトムの基底インデックスが０〜３の値を取る）確率が高いテーブルであるＣＭ４＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
同様に例えばマクロブロックＣのマクロブロック内アトム数が１０個であった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ４の値は３となる。この場合、マクロブロックＣにおけるアトムの基底インデックスが大きい値となる可能性が高くなるため、図１９に示すように、アトムの基底インデックスの二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちアトムの基底インデックスが０〜３の値を取る）確率が低いテーブルであるＣＭ４＝３に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
（４）マクロブロック内アトム数と対応コンテキスト
入力１１９のうち、マクロブロック内アトム数とは、当該マクロブロック内におけるアトムの個数Ｎａである。前述したように、図８Ａ，Ｂにおいてアトム抽出の第ｎステップ目の残差信号ｆ（ｎ）において、電力が大きくステップエッジのような急峻な波形変化を含むような残差信号が局在している場合、それ以降のアトム抽出ステップにおいて複数のアトムが同一箇所で集中的に抽出される確率が高い。従って、隣接するマクロブロック内のアトム数が多ければ、当該マクロブロックにおけるアトム数も多くなる可能性が高くなる。逆に、隣接するマクロブロック内のアトム数が少なければ、当該マクロブロックにおけるアトム数も少なくなる可能性が高くなる。画面内のアトムの典型的な分布の一例を図１２に示す。図１２において、白い部分がアトムＡＴである。ここで、図６に示すように当該マクロブロックＣの上に隣接するマクロブロックをＡ、左に隣接するマクロブロックをＢとし、Ａ，Ｂのそれぞれのマクロブロック内アトム数をＮａ（Ａ）、Ｎａ（Ｂ）とする。マクロブロック内アトム数に対するコンテキストを次のように定める。
0003920849.tif 000006
ＣＭ５は、隣接するマクロブロック内のアトム数が所定の範囲内にある場合に、その時の当該マクロブロック内のアトム数の頻度分布を最もよく反映するように出現頻度テーブルを指定するための値である。二値化処理部１２１は、ＣＭ５が第１ビット目の出現頻度の切替に使用できるよう、マクロブロック内アトム数の二値化を実施する。
図２０にマクロブロック内アトム数の二値化処理の一例を、図２１に第１ビット目に対する４種類の出現頻度テーブルの一例を示す。
以下に本発明によるマクロブロック内アトム数の算術符号化を図２０および図２１を用いて説明する。例えば、図６において符号化対象となっているマクロブロックＣに隣接するマクロブロックＡおよびマクロブロックＢにおけるマクロブロック内アトム数の合計数が１であった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ５の値は０となる。この場合、マクロブロックＣにおけるマクロブロック内アトム数は少なくなる可能性が高いため、図２１に示すように、マクロブロック内アトム数の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちマクロブロック内アトム数が１〜２の値を取る）確率が高いテーブルであるＣＭ５＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
同様に例えばマクロブロックＡおよびマクロブロックＢにおけるマクロブロック内アトム数の合計数が１０個であった場合には、上記に示した式により算出されるＣＭ５の値は３となる。この場合、マクロブロックＣにおけるマクロブロック内アトム数は多くなる可能性が高くなるため、図２１に示すように、マクロブロック内アトム数の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちマクロブロック内アトム数が１〜２の値を取る）確率が低いテーブルであるＣＭ５＝３に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
また、別の例では、マクロブロック内アトム数に対するコンテキストを次のように定めてもよい。
0003920849.tif 000007
ここで、ＭＶＤｘおよびＭＶＤｙは当該マクロブロックにおける動きベクトルの水平成分ＭＶｘおよび垂直成分ＭＶｙとその予測値ＰＭＶｘ，ＰＭＶｙとの差分値である差分動きベクトルであり、予測値ＰＭＶｘ，ＰＭＶｙは例えばＭＰＥＧ−４やＨ．２６Ｌなどの符号化方式で用いられているように、近傍のマクロブロックにおける動きベクトルの値のメディアン値を用いる。また、Ｍａｘ（ｘ）はマクロブロック内の全ての差分動きベクトルｘのうち差分動きベクトルの絶対値が最大値を与える差分動きベクトルに対する処理であることを意味する。
マクロブロック内の差分動きベクトルの大きさが大きければ大きいほど当該マクロブロックにおける画像の動きは複雑であるため、残差信号の電力は大きくなる傾向がある。従って、このようなマクロブロックにアトムが集中しやすい。従って、ＣＭ６を当該マクロブロック内のアトム数の頻度分布を最もよく反映するように出現頻度テーブルを指定するための値として用いることによって、符号化効率を高めることができる。二値化処理部１２１は、ＣＭ６が第１ビット目の出現頻度の切替に使用できるよう、マクロブロック内アトム数の二値化を実施する。
図２２にマクロブロック内アトム数の二値化処理後の第１ビット目に対する４種類の出現頻度テーブルの一例を示す。
以下に本発明によるマクロブロック内アトム数の算術符号化の別の例を図２０および図２２を用いて説明する。例えば、符号化対象となっているマクロブロックの差分動きベクトルが４つあり、それぞれＭＶ１＝（０，１）、ＭＶ２＝（２，−１）、ＭＶ３＝（−２，−２）、ＭＶ４＝（０，０）であった場合、ＭＶ１からＭＶ４のうち絶対値が最大となるＭＶ３に対して上記に示した式を適用することにより算出されるＣＭ６の値は０となる。この場合、符号化対象マクロブロックにおける動きはあまり複雑ではないと考えられ、マクロブロック内アトム数は少なくなる可能性が高いため、図２２に示すように、マクロブロック内アトム数の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちマクロブロック内アトム数が１〜２の値を取る）確率が高いテーブルであるＣＭ６＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
同様に例えば、符号化対象となっているマクロブロックの差分動きベクトルが２つあり、それぞれＭＶ１＝（０，１）、ＭＶ２＝（３，−２）であった場合、ＭＶ１とＭＶ２のうち絶対値が最大となるＭＶ２に対して上記に示した式を適用することにより算出されるＣＭ６の値は１となる。この場合、符号化対象マクロブロックにおける動きは複雑であると考えられ、マクロブロック内アトム数は多くなる可能性が高いため、図２２に示すように、マクロブロック内アトム数の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわちマクロブロック内アトム数が１〜２の値を取る）確率が低いテーブルであるＣＭ６＝１に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
尚、本実施の形態１においては、コンテキストを決定する数式に閾値として具体的な数値を用いて例を示したが、もちろん本発明はこれらの数値に限定されることなく適用することができる。
図９に、可変長復号部１１８の構成を示す。可変長復号部１１８は、圧縮ストリーム１１４を入力とし、可変長符号化部１１３と同様に、コンテキスト決定部１２０で定められたコンテキストに応じてビット単位で出現頻度テーブル１２３（可変長符号化部１１３と同じテーブル定義）を切り替えて、算術復号部１２６において二値化データへ算術復号していく。復元された二値化データ１２２は、符号化側と同じ規則に従って、逆二値化処理部１２７において最終的な復号データ１１９に変換される。すなわち、エントロピー符号化であるため、可変長符号化部１１３への入力１１９と同一の無歪み復号値が得られる。復号データのうち、以降のマクロブロックの復号処理のコンテキスト決定に用いられるデータは、コンテキスト決定部１２０に送られ、バッファリングされる。
（実施の形態２）
実施の形態２では、実施の形態１における符号化・復号装置において、アトムパラメータを、マクロブロックの単位ではなく、フレームの単位で符号化・復号化する装置について説明する。図１０に圧縮ストリーム１１４のフレーム単位の符号化データ並び（シンタックス）の様子を示す。フレームのタイムスタンプや初期パラメータ、アクティビティ情報（詳細は後述）などを格納するフレームヘッダに続いて、例えば、実施の形態１で述べたマクロブロックなどを固定ブロック単位で動きに関する情報をまとめて多重する。ここで、カウンタＮとは、マクロブロックのフレーム内の個数であり、一般に、画像サイズに対して一意に決まる定数である。次に、同期ワードを挿入する。この同期ワードは、当該フレームのアトムパラメータの始まりを示すユニークな符号である必要がある。この同期ワードの挿入により、復号装置は、マクロブロック単位に符号化される動き情報と、フレーム単位に符号化されるアトムパラメータとを事前に分離して、それぞれの復号処理ブロックに並列処理させることができるため、復号処理の高速化を図ることが可能となる。また、回線誤りなどの場合に、同期ワードよりも後で誤りが発生したことが確認された場合は、動き情報のみで誤り隠蔽処理を行うなどの柔軟性も確保することができる。同期ワードに続いて、フレーム内で検出された順序でアトムパラメータを多重する。ここで、アトムパラメータのカウンタＭは、一般にフレーム毎に変動し、既知ではない。カウンタＭを確定させるための手段としては、同期ワード自体にカウンタＭの値を埋め込んだり、各アトムパラメータの先頭の情報である位置情報に、Ｔｅｒｍｉｎａｔｅ符号を設け、Ｔｅｒｍｉｎａｔｅ符号を検出した時点で当該フレームのアトムパラメータの復号処理を終了するなどの方法がある。
各アトムパラメータは、フレーム内で検出された順序に符号化される。以降、検出された各アトムに対する基底係数をアトム係数情報、またはアトム係数と呼ぶこととする。アトムは通常、映像情報における重要な箇所から順に符号化される。一般に、映像情報における本質的な情報は、動きの度合いにあり、動きが大きくフレーム間予測残差電力が大きい箇所から順番に抽出されるよう制御される。このような規則に従ってアトムが検出される場合、図１１に示すように、アトム係数情報は、検出開始当初は大きな値になるが、各アトムによって徐々に電力が取り除かれることで、検出されるたびに係数情報の値は小さくなっていく傾向がある。このことにより、Ｋ番目のアトム係数情報は、直前に多重されるＫ−１番目のアトム係数情報との間に強い相関関係を有すると言える。そこで、Ｋ番目のアトム係数は、Ｋ−１番目のアトム係数からの差分情報として符号化する。ただし、フレーム間予測残差信号の状況によっては、同一電力を有する箇所が複数に分散するなどして図１１における分布からはずれるケースもある。
従って、このような残差信号分布をクラス分けするアクティビティ情報をフレームヘッダに挿入しておき、このアクティビティ情報に従って、アトム係数情報の出現頻度テーブルを切り替えて算術符号化を実施するように構成する。これにより、フレーム毎に変動するアトム係数分布に適応した算術符号化を行うことが可能となる。
具体的には、例えばフレーム間予測残差信号の電力Ｅの分布における分散値をσとし、分散値σの値に応じて以下の式によってクラス分けを行う。
0003920849.tif 000008
ただし、ＡＣＴはクラス分けされたアクティビティ情報、ＴＨ１およびＴＨ２は予め設定された閾値である。
このようにしてクラス分けされたアクティビティ情報ＡＣＴに対する典型的なアトム係数情報の分布を図２３Ａ〜Ｃに例示する。このように、ＡＣＴの値が大きいほどアトム係数情報はアトム検出順序Ｋが大きくなるにつれて大きい値から小さい値まで大きい範囲で変化する。逆にＡＣＴの値が小さいほどアトム係数情報はアトム検出順序Ｋが変化してもあまり大きい範囲にわたって変化しない。
アトム係数情報のコンテキストは以下の式によって決定する。
0003920849.tif 000009
ただし、Ｋはアトム検出順序である。Ｋ番目のアトム係数情報は上述したようにＫ−１番目のアトム係数とＫ番目のアトム係数との差分情報として符号化する。図２３に示したように、Ｋの値が大きくなるにつれてこの差分情報は小さくなる傾向がある。
以下に本発明によるアトム係数情報の算術符号化の例を図２４および図２５を用いて説明する。まず、動き補償部１０７において生成されるフレーム間予測残差信号よりアクティビティ情報ＡＣＴを算出する。例えば画面の動きがあまり複雑でなく、フレーム間予測残差信号の電力の分布があまり分散していない場合には、分散値σが小さい値となり、ＡＣＴの値は０となる。この場合、アトム検出順序Ｋによらずあまりアトム係数が変化しないため、図２５に示すように、アトム係数情報の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわち、アトム係数情報が０〜３の値を取る）確率がそれぞれのＣＭ７に対して比較的高いテーブルセットであるＡＣＴ＝０に対するテーブルセットが選ばれるよう動作する。
逆に例えば画面の動きが複雑で、フレーム間予測残差信号の電力の分布が広く分散している場合には、分散値σが大きい値となり、ＡＣＴの値は例えば２となる。この場合、アトム係数の変化が大きいため、図２５に示すように、アトム係数情報の二値化処理後の第１ビット目が０となる（すなわち、アトム係数情報が０〜３の値を取る）確率がそれぞれのＣＭ７に対して比較的高くないテーブルセットであるＡＣＴ＝２に対するテーブルセットが選ばれるよう動作する。
次に、それぞれの検出順序Ｋに応じて上記の式よりＣＭ７の値を算出する。例えば最初に検出されたアトムに対しては検出順序Ｋ＝１であるため、ＣＭ７の値は０となる。この場合、先にＡＣＴの値に応じて選択されたテーブルセットのうち、ＣＭ７＝０に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。また、例えば１０番目に検出されたアトムに対しては検出順序Ｋ＝１０であるため、ＣＭ７の値は２となる。この場合、先にＡＣＴの値に応じて選択されたテーブルセットのうち、ＣＭ７＝２に対応する出現頻度テーブルを選択するよう動作する。
以上のように構成すれば、画面全体の動き情報およびアトム検出順序に応じてアトム係数情報の算術符号化に用いる出現頻度テーブルを適切に選択することができるため、符号化効率を向上させることが可能となる。また、復号側では上述した符号化方法によって符号化された圧縮ストリームのフレームヘッダに含まれている上記アクティビティ情報を復号し、復号されたアクティビティ情報に応じて符号化側と同様の方法でテーブルセットを選択することによって正しく復号することができる。また、アトム係数を復号する際には、先に復号されたマクロブロック内アトム数に応じて符号化側と同様の方法で出現頻度テーブルを選択することによって正しく復号することができる。
産業上の利用可能性
本発明は、動画像の符号化装置、あるいは復号装置として利用可能である。
【図面の簡単な説明】
図１は、実施の形態１に係る画像符号化装置の構成図である。
図２は、実施の形態１に係る復号装置の構成図である。
図３Ａ〜Ｇは、マクロブロックを示す図である。
図４Ａ，Ｂは、マクロブロックとアトムとを示す図である。
図５は、可変長符号化部の構成を示す図である。
図６は、マクロブロックＣの符号化モード情報に対するコンテキストを定義する図である。
図７Ａ，Ｂは、位置情報の値の分布を示す図である。
図８Ａ，Ｂは、アトムｇｋｎと残差信号ｆ（ｎ）との関係を示す図である。
図９は、可変長復号部の構成を示す図である。
図１０は、圧縮ストリームのフレーム単位の符号化データ並び（シンタックス）の様子を示す図である。
図１１は、アトム検出順序Ｋとアトム係数情報との関係を示す図である。
図１２は、アトムの分布の例を示す図である。
図１３は、符号化モード情報の二値化パターンを示す図である。
図１４は、コンテキストＣＭ１に対する出現頻度テーブルを示すである。
図１５は、コンテキストＣＭ２に対する出現頻度テーブルを示すである。
図１６は、アトム位置情報の二値化パターンを示す図である。
図１７は、コンテキストＣＭ３に対する出現頻度テーブルを示すである。
図１８は、基底インデックスの二値化パターンを示す図である。
図１９は、コンテキストＣＭ４に対する出現頻度テーブルを示すである。
図２０は、マクロブロック内アトム数の二値化パターンを示す図である。
図２１は、コンテキストＣＭ５に対する出現頻度テーブルを示すである。
図２２は、コンテキストＣＭ６に対する出現頻度テーブルを示すである。
図２３Ａ〜Ｃは、ＡＣＴの値に応じたアトム検出順序Ｋとアトム係数情報との関係を示す図である。
図２４は、アトム係数情報の二値化パターンを示す図である。
図２５は、ＡＣＴの値に応じたコンテキストＣＭ７に対する出現頻度テーブルを示すである。
【図１】
0003920849.tif 000010
【図２】
0003920849.tif 000011
【図３Ａ】
0003920849.tif 000012
【図３Ｂ】
0003920849.tif 000013
【図３Ｃ】
0003920849.tif 000014
【図３Ｄ】
0003920849.tif 000015
【図３Ｅ】
0003920849.tif 000016
【図３Ｆ】
0003920849.tif 000017
【図３Ｇ】
0003920849.tif 000018
【図４Ａ】
0003920849.tif 000019
【図４Ｂ】
0003920849.tif 000020
【図５】
0003920849.tif 000021
【図６】
0003920849.tif 000022
【図７Ａ】
0003920849.tif 000023
【図７Ｂ】
0003920849.tif 000024
【図８Ａ】
0003920849.tif 000025
【図８Ｂ】
0003920849.tif 000026
【図９】
0003920849.tif 000027
【図１０】
0003920849.tif 000028
【図１１】
0003920849.tif 000029
【図１２】
0003920849.tif 000030
【図１３】
0003920849.tif 000031
【図１４】
0003920849.tif 000032
【図１５】
0003920849.tif 000033
【図１６】
0003920849.tif 000034
【図１７】
0003920849.tif 000035
【図１８】
0003920849.tif 000036
【図１９】
0003920849.tif 000037
【図２０】
0003920849.tif 000038
【図２１】
0003920849.tif 000039
【図２２】
0003920849.tif 000040
【図２３Ａ】
0003920849.tif 000041
【図２３Ｂ】
0003920849.tif 000042
【図２３Ｃ】
0003920849.tif 000043
【図２４】
0003920849.tif 000044
【図２５】
0003920849.tif 000045