(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置において、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換手段と、
前記予測画像データをフラクタル符号化する符号化手段と、
前記符号化手段により符号化された前記予測画像データを符号化データとして出力する出力手段と
を備え、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記係数は、前記学習用画像データと、前記学習用画像データが符号化された後、更に復号されることにより生成される復号画像データに基づいて、前記入力画像データに対応する前記学習用画像データを圧縮符号化処理することにより生成される特徴量毎に学習された、前記特徴量毎の複数の係数である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記特徴量は、前記学習用画像データのアクティビティである
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記符号化手段は、前記予測画像データに対してフラクタル符号化処理を行うことで符号化する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置の情報処理方法において、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換ステップと、
前記予測画像データをフラクタル符号化する符号化ステップと、
前記符号化ステップの処理で符号化された前記予測画像データを符号化データとして出力する出力ステップと
を含み、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置を制御するプログラムであって、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、
前記予測画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、
前記符号化制御ステップの処理で符号化された前記予測画像データの符号化データとしての出力を制御する出力制御ステップと
を含み、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
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７】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置を制御するコンピュータに、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、
前記予測画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、
前記符号化制御ステップの処理で符号化された前記予測画像データの符号化データとしての出力を制御する出力制御ステップと
を含む処理を実行させ、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
プログラム。
【請求項８】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置において、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換手段と、
前記入力画像データと前記予測画像データとの差分データを演算する差分演算手段と、
前記差分演算手段により演算された前記差分データと、前記予測画像データとから前記入力画像データの符号化データを出力する出力手段と
を備え、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項９】
前記差分データを量子化する量子化手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記量子化手段により量子化された差分データと、前記予測画像データとを前記入力データの符号化データとして出力する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記予測画像データを符号化する符号化手段をさらに備え、
前記出力手段は、前記量子化手段により量子化された差分データと、符号化された前記予測画像データとを前記入力データの符号化データとして出力する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置
【請求項１１】
前記係数は、前記学習用画像データと、前記入力画像データが符号化された後、復号されることにより生成される復号画像データに基づいて、前記学習用画像データに対応する前記入力画像データを圧縮符号化処理することにより生成される特徴量毎に学習された、前記特徴量毎の複数の係数である
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記特徴量は、前記入力画像データのアクティビティである
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記生成手段は、前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化処理により符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置の情報処理方法において、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換ステップと、
前記入力画像データと前記予測画像データとの差分データを演算する差分演算ステップと、
前記差分演算ステップの処理で演算された前記差分データと、前記予測画像データとから前記入力画像データの符号化データを出力する出力ステップと
を含み、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置を制御するプログラムであって、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、
前記入力画像データと前記予測画像データとの差分データの演算を制御する差分演算制御ステップと、
前記差分演算制御ステップの処理で演算された前記差分データと、前記予測画像データとからの前記入力画像データの符号化データの出力を制御する出力制御ステップと
を含み、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
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１６】
入力画像データに基づいて符号化データを出力する情報処理装置を制御するコンピュータに、
前記入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、
前記入力画像データと前記予測画像データとの差分データの演算を制御する差分演算制御ステップと、
前記差分演算制御ステップの処理で演算された前記差分データと、前記予測画像データとからの前記入力画像データの符号化データの出力を制御する出力制御ステップと
を含む処理を実行させ、
前記係数は、前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと前記係数との線形１次結合により算出され、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である
プログラム。
【請求項１７】
入力画像データに演算処理を施す際に使用される係数を生成する情報処理装置において、
学習用画像データをフラクタル符号化する符号化手段と、
前記符号化手段によりフラクタル符号化された学習用画像データを復号画像データに復号する復号手段と、
前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する前記復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数を生成する係数生成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１８】
前記符号化手段は、前記予測画像データに対してフラクタル符号化処理を行うことで符号化し、
前記復号手段は、前記予測画像データに対してフラクタル復号処理を行うことにより、前記符号化手段により符号化された学習用画像データを復号画像データに復号する
ことを特徴とする請求項１７に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
入力画像データに演算処理を施す際に使用される係数を生成する情報処理装置の情報処理方法において、
学習用画像データをフラクタル符号化する符号化ステップと、
前記符号化ステップの処理でフラクタル符号化された学習用画像データを復号画像データに復号する復号ステップと、
前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する前記復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数を生成する係数生成ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項２０】
入力画像データに演算処理を施す際に使用される係数を生成する情報処理装置を制御するプログラムであって、
学習用画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、
前記符号化制御ステップの処理でフラクタル符号化された学習用画像データの復号画像データへの復号を制御する復号制御ステップと、
前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する前記復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数の生成を制御する係数生成制御ステップと
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２１】
入力画像データに演算処理を施す際に使用される係数を生成する情報処理装置を制御するコンピュータに、
学習用画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、
前記符号化制御ステップの処理でフラクタル符号化された学習用画像データの復号画像データへの復号を制御する復号制御ステップと、
前記入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、前記学習用画像データが前記フラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される前記所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、前記所定の注目画素に対応する前記復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数の生成を制御する係数生成制御ステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、フラクタル符号化処理により符号化された画像を、高画質で復号できるようにし、処理に必要な計算量を抑制できるようにした情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像を圧縮する技術が一般に普及しつつある。画像を圧縮する技術として、画像の持つ特定部分との自己相似性（部分的自己相似性）という冗長度を取り除くことによって、画像圧縮を行うフラクタル符号化が提案されている。部分的自己相似性とは、画像の一部分の画像パターンに注目するとき、同じ画像内に良く似た画像パターンが異なったスケールで存在する性質をいう。フラクタル符号化は、符号化対象画像をｍ×ｎのレンジブロックに分割して、各レンジブロックに対して変換を求める。この変換は、それぞれ適当に決められるドメインブロックの画素値を取り出し、縮小、回転等の簡単な線形変換を画素値に施したもので、レンジブロック内の画素を置き換える処理である。すなわち、フラクタル符号化は、レンジブロックの画像パターンを正確に近似する変換を決定する符号化手法である。
【０００３】
より具体的には、例えば、１フレームの画像を８×８画素のレンジブロックに分割し、また、１６×１６画素のドメインブロックが設定されるとき、変換要素としては、４種類のもの（縮小変換、回転変換、鏡像変換、輝度変換）が設定され、また、これらの組合せの変換を含めて、合計８種類の変換が使用される。縮小変換は、４画素の値の平均をとって、水平、垂直の長さをそれぞれ1/2 に縮小するものである。回転変換は、０°、９０°、１８０°、２７０°の反時計方向の回転である。鏡像変換は、左右を入れ替える処理である。輝度変換は、平均値分離後ゲインを乗じ、振幅方向に縮小する処理である。
【０００４】
ドメインブロックに対する上述の変換を行った後、レンジブロックとの相似性をブロックマッチングによって見いだし、ドメインブロックの位置情報である、ベクトルおよび上式のパラメータ（すなわち、サーチ範囲内の位置、回転の角度、左右反転したかどうか）の伝送を行うことによって、情報量の圧縮がなされる。
【０００５】
復号側では、初期画像からドメインブロックを切り出し、受信されたパラメータを用いて変換を行った結果をレンジブロックとして初期画像に張りつけ、それによって画像の更新を行う。この操作を繰り返し行うことで、除々に解像度のある復元画像を生成する。
【０００６】
このフラクタル符号化処理により入力画像データを符号化し、さらに、フラクタル復号処理により符号化された入力画像データから復号画像データを生成するとき、その復号画像データの画質を向上させるために、図１で示すような画像転送システムが考えられている。すなわち、フラクタル符号化部１は、入力された元画像データをフラクタル符号化処理により符号化して符号化画像データを生成し、フラクタル復号部２、および、伝送フォーマット符号化部５に出力する。
【０００７】
フラクタル復号部２は、入力された符号化画像データを復号して、復号画像データを生成し加算器３に出力する。加算器３は、元画像データから復号画像データを減算し、残差成分を求め、量子化部４に出力する。量子化部４は、残差成分を量子化し、伝送フォーマット符号化部５に出力する。伝送フォーマット符号化部５は、符号化画像データと量子化された残差成分を伝送フォーマット形式の伝送データに変換して出力する。
【０００８】
一方復号側では、伝送パラメータ分離部６が、伝送されてきた伝送データを受信し、符号化画像データと量子化された残差成分を分離し、符号化画像データをフラクタル復号部７に、量子化された残差成分を逆量子化部８に出力する。フラクタル復号部７は、入力された符号化画像データを復号して、残差成分を含まない仮の復号画像データを生成し、加算器９に出力する。逆量子化部８は、入力された量子化された残差成分を逆量子化し、残差成分を求め、加算器９に出力する。加算器９は、フラクタル復号部７より入力された仮の復号画像データと、逆量子化部８より入力された残差成分を加算し、復号画像データを生成して出力する。
【０００９】
以上の処理により、予め復号時に生じる誤差である残差成分が符号化画像データとは別に量子化されて伝送され、復号されるので単にフラクタル符号化、および、フラクタル復号処理を用いた処理よりも画質の高い復号画像データを生成することができる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、フラクタル符号化による圧縮処理は、幾何変化やブロックの比較などを繰り返すことにより推測できるようにする処理であるため、上述のような構成では、元画像データを伝送データに変換する際、元画像データをフラクタル符号化部１により符号化処理した後、フラクタル復号部２により復号処理される構成であることにより、その演算量と共に、処理時間が膨大なものとなってしまうと言う課題があった。
【００１１】
また、フラクタル符号化では、ブロックマッチングの正否が画質を大きく左右するため、例えば、細かい模様からなる画像などでは、比較するブロック間のマッチングが失敗することにより、復号される画像の画質が、大きく劣化してしまうという課題があった。
【００１２】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、画像データのフラクタル符号化による圧縮処理により符号化された画像をより高画質で高速に復号できるようにするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の第1の情報処理装置は、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換手段と、予測画像データをフラクタル符号化する符号化手段と、符号化手段により符号化された予測画像データを符号化データとして出力する出力手段とを備え、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００１５】
前記係数は、学習用画像データと、学習用画像データを符号化した後、更に復号することにより生成される復号画像データに基づいて、入力画像データに対応する学習用画像データを圧縮符号化処理することにより生成される特徴量毎に学習された、特徴量毎の複数の係数とするようにすることができる。
【００１６】
前記特徴量は、学習用画像データのアクティビティとするようにすることができる。
【００１７】
前記符号化手段には、予測画像データに対してフラクタル符号化処理を行うことで符号化させるようにすることができる。
【００１８】
本発明の第1の情報処理方法は、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換ステップと、予測画像データをフラクタル符号化する符号化ステップと、符号化ステップの処理で符号化された予測画像データを符号化データとして出力する出力ステップとを含み、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００１９】
本発明の第1の記録媒体のプログラムは、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、予測画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、符号化制御ステップの処理で符号化された予測画像データの符号化データとしての出力を制御する出力制御ステップとを含み、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００２０】
本発明の第1のプログラムは、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、予測画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、符号化制御ステップの処理で符号化された予測画像データの符号化データとしての出力を制御する出力制御ステップとを含む処理をコンピュータに実行させ、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００２１】
本発明の第２の情報処理装置は、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換手段と、入力画像データと予測画像データとの差分データを演算する差分演算手段と、差分演算手段により演算された差分データと、予測画像データとから入力画像データの符号化データを出力する出力手段とを備え、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００２２】
前記差分データを量子化する量子化手段をさらに設けるようにさせることができ、出力手段には、量子化手段により量子化された差分データと、予測画像データとを入力データの符号化データとして出力させるようにすることができる。
前記予測画像データを符号化する符号化手段をさらに設けるようにさせることができ、出力手段には、量子化手段により量子化された差分データと、符号化された予測画像データとを入力データの符号化データとして出力させるようにすることができる。
【００２４】
前記係数は、学習用画像データと、入力画像データを符号化した後、復号することにより生成される復号画像データに基づいて、学習用画像データに対応する入力画像データを圧縮符号化処理することにより生成される特徴量毎に学習された、特徴量毎の複数の係数とするようにすることができる。
【００２５】
前記特徴量は、入力画像データのアクティビティとするようにすることができる。
【００２６】
生成手段には、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化処理により符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データを生成させるようにすることができる。
【００２７】
本発明の第２の情報処理方法は、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換する変換ステップと、入力画像データと予測画像データとの差分データを演算する差分演算ステップと、差分演算ステップの処理で演算された差分データと、予測画像データとから入力画像データの符号化データを出力する出力ステップとを含み、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第２の記録媒体のプログラムは、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、入力画像データと予測画像データとの差分データの演算を制御する差分演算制御ステップと、差分演算制御ステップの処理で演算された差分データと、予測画像データとからの入力画像データの符号化データの出力を制御する出力制御ステップとを含み、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００２９】
本発明の第２のプログラムは、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データへの変換を制御する変換制御ステップと、入力画像データと予測画像データとの差分データの演算を制御する差分演算制御ステップと、差分演算制御ステップの処理で演算された差分データと、予測画像データとからの入力画像データの符号化データの出力を制御する出力制御ステップとを含む処理をコンピュータに実行させ、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であることを特徴とする。
【００３０】
本発明の第３の情報処理装置は、学習用画像データをフラクタル符号化する符号化手段と、符号化手段によりフラクタル符号化された学習用画像データを復号画像データに復号する復号手段と、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数を生成する係数生成手段とを備えることを特徴とする。
【００３１】
前記符号化手段には、予測画像データに対してフラクタル符号化処理を行うことで符号化させるようにすることができ、前記復号手段には、予測画像データに対してフラクタル復号処理を行うことにより、符号化手段により符号化された学習用画像データを復号画像データに復号させるようにすることができる。
【００３２】
本発明の第３の情報処理方法は、学習用画像データをフラクタル符号化する符号化ステップと、符号化ステップの処理でフラクタル符号化された学習用画像データを復号画像データに復号する復号ステップと、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数を生成する係数生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００３３】
本発明の第３の記録媒体のプログラムは、学習用画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、符号化制御ステップの処理でフラクタル符号化された学習用画像データの復号画像データへの復号を制御する復号制御ステップと、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数の生成を制御する係数生成制御ステップとを含むことを特徴とする。
【００３４】
本発明の第３のプログラムは、学習用画像データのフラクタル符号化を制御する符号化制御ステップと、符号化制御ステップの処理でフラクタル符号化された学習用画像データの復号画像データへの復号を制御する復号制御ステップと、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数の生成を制御する係数生成制御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。
【００３５】
本発明の第1の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換され、予測画像データがフラクタル符号化され、符号化された予測画像データが符号化データとして出力され、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である。
【００３６】
本発明の第２の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換され、入力画像データと予測画像データとの差分データが演算され、演算された差分データと、予測画像データとから入力画像データの符号化データが出力され、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数である。
【００３７】
本発明の第３の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、学習用画像データがフラクタル符号化され、フラクタル符号化された学習用画像データが復号画像データに復号され、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数が生成される。
【００３８】
【発明の実施の形態】
図２は、本発明に係る画像転送システム１１の一実施の形態の構成を示す図である。
【００３９】
画像転送システム１１は、入力された元画像データを伝送データに符号化する符号化部２１と、符号化部２１により符号化された元画像データの伝送データを復号して、復号画像データを生成する復号部２２から構成される。
【００４０】
画像転送システム１１の分離フィルタ３１は、後述する学習処理により生成されるフィルタであり、入力された元画像データをROM（Read Only Memory）などの記憶装置に記憶された係数を用いて演算し、予測画像データに変換して、簡易フラクタル符号化部３２、加算器３３、および、量子化部３４に出力する。より詳細には、分離フィルタ３１は、入力された元画像が簡易フラクタル符号化部３２により符号化された後、さらに引き続いて、後述する復号部２２のフラクタル復号部４２により復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換し、簡易フラクタル符号化部３２、加算器３３、および、量子化部３４に出力する。
【００４１】
簡易フラクタル符号化部３２は、分離フィルタ３１により演算処理された元画像データをフラクタル符号化により符号化し（圧縮し）、符号化画像データを伝送フォーマット符号化部３５に出力する。
【００４２】
加算器３３は、入力された元画像データの各画素値から、分離フィルタ３１によりフィルタ処理されて、生成された予測画像データの画素値を減算し、その差分を残差成分として求め、量子化部３４に出力する。
【００４３】
量子化部３４は、加算器３３より入力された残差成分を分離フィルタ３１によりフィルタ処理された予測画像データを量子化し、伝送フォーマット部３５に出力する。量子化方法は、通常の量子化や、ADRCを用いた圧縮方法を使用しても良い。
【００４４】
伝送フォーマット部３５は、簡易フラクタル符号化部３２により符号化された符号化画像データと、量子化部３４により量子化された残差成分とを所定の伝送フォーマットにして、伝送データとして出力する。
【００４５】
復号部２２の伝送パラメータ分離部４１は、入力された伝送データを符号化画像データと、量子化された残差成分に分離し、符号化画像データをフラクタル符号化部４２に出力し、量子化された残差成分を逆量子化部４３に出力する。
【００４６】
フラクタル復号部４２は、伝送パラメータ分離部４１より入力された符号化側でのフラクタル符号化処理により生成した予測画像データが符号化された符号化画像データを復号し、加算器４４に出力すると共に、復号した予測画像データのブロック毎のダイナミックレンジの情報を逆量子化部４３に出力する。
【００４７】
逆量子化部４３は、伝送パラメータ分離部４１より入力された量子化されている残差成分を逆量子化し、残差成分を生成して加算器４４に出力する。逆量子化は、通常の逆量子化処理でもよいし、ADRCを用いた逆量子化処理でもよい。加算器４４は、フラクタル復号部４２より入力された予測画像データと残差成分を加算することにより、元画像データに対応する復号画像データを生成し、クリッピング処理部４５に出力する。
【００４８】
クリッピング処理部４５は、復号画像データの各画素の画素値が、定義されている範囲内であるか否かを確認し、その画素値が定義された範囲の下限値未満の場合、画素値を下限値に補正し、画素値が定義された範囲の上限値を超えている場合、画素値を上限値に補正することにより画素値をクリッピング処理し、復号画像データを補正して出力する。
【００４９】
次に、図３を参照して、簡易フラクタル符号化部３２の構成について説明する。
【００５０】
元画像データがレンジブロック化回部６１、および、サーチエリア切り出し部６５に供給される。レンジブロック化部６１は、元画像データを２次元の（ｍ×ｎ）、例えば８×８画素の大きさのレンジブロックに分割し、レンジブロック毎にADRCエンコーダ６２に供給する。ADRCエンコーダ６２は、入力されたレンジブロックをADRC符号化処理によりADRCエンコードして、ブロックレンジ毎のダイナミックレンジと最小値MINを伝送フォーマット符号化部３５に、エンコード結果を比較部６３に出力する。ADRC符号化処理とは、ブロック毎に画素値の最大値MAX、最小値MINを検出し、最大値MAXおよび最小値MINの差である、ダイナミックレンジDRを求め、ダイナミックレンジDRとビット数から決定される量子化ステップ幅によって、最小値MINを減じた修正入力画素値を元の量子化ビット数（８ビット）より少ない固定のビット数（例えば４ビット）で再度量子化するものである。符号化の結果である、ダイナミックレンジDR、最小値MINが伝送フォーマット符号化部３５に送られ、各画素の量子化データQrが差分の２乗和を計算する比較部７に送られる。ダイナミックレンジに関する情報は、ダイナミックレンジDR、最大値MAX、最小値MINのうちの二つを伝送すれば良い。
【００５１】
一方、サーチエリア切り出し部６５は、上記レンジブロックに対応したサーチ範囲（計算時間を抑えるために、例えば水平、垂直ともに−７乃至＋８画素程度）の中から、２次元の（M×N）、例えば１６×１６画素程度の大きさのドメインブロックを切り出し、ドメインブロック化部６６に出力する。ドメインブロック化部６６は、切り出したドメインブロックをADRCエンコーダ６７により、ADRCエンコーダ６２と同様のADRC符号化処理を行ない1/4縮小部６８に出力すると共に、変換パラメータを比較部６３および最小値判定部６４に出力する。
【００５２】
1/4縮小部６８は、ADRCエンコーダ６７からのドメインブロックの符号化出力の中の量子化データQdに対して、縮小変換（縦横それぞれ１／２）処理を実行して、回転鏡像処理部６９に出力する。回転鏡像処理部６９は、縮小変換された量子化データQdに回転（０°、９０°、１８０°、２７０°）、鏡像（左右反転）などの操作を行い、比較部６３に出力する。
【００５３】
1/4縮小部６８、および、回転鏡像処理部６９においてなされる処理は、座標変換処理である。なお、1/4縮小部６８、および、回転鏡像処理部６９における変換パラメータは、比較部６３、および、最小値判定部６４に供給され、記憶される。
【００５４】
評価部６３は、レンジブロックとドメインブロックの画素単位の差分（Qr-Qd'）を計算し、この差分の２乗値のブロック内での総和が計算され、計算された差分の２乗値の総和を評価値テーブルとして格納（記憶）する。なお、評価値としては、差分の絶対値和等を用いることができる。
【００５５】
評価部６３は、1/4縮小部６８、および、回転鏡像処理部６９において、パラメータが変更されて変換処理が連続して実行されるとき、上述の差分の２乗値の総和を求め、これを評価値テーブルとして格納（記憶）する。評価部６３は、この動作を全てのパラメータに対して行ない、サーチ範囲内で１つのドメインブロックの位置に対する計算を終了する。一例として、下記に挙げる８種類のパラメータが使用される。
【００５６】
第１のパラメータは、1/2の縮小処理によるものとし、第２のパラメータは、1/2の縮小および左右反転処理によるものとし、第３のパラメータは、1/2の縮小および９０°回転処理によるものとし、第４のパラメータは、1/2の縮小および１８０°回転処理によるものとし、第５のパラメータは、1/2の縮小および２７０°回転処理によるものとし、第６のパラメータは、1/2の縮小、９０°回転および左右反転処理によるものとし、第７のパラメータは、1/2の縮小、１８０°回転および左右反転によるものとし、第８のパラメータは、1/2の縮小、２７０°回転および左右反転によるものとするといったものである。
【００５７】
サーチエリア切り出し部６５乃至回転鏡像処理部６９は、サーチ範囲内でドメインブロックの切り出しを、例えば１画素分ずらして行ない、評価部６３は、上記と同様な評価値の演算を全ての変換パラメータに対して行ない、サーチ範囲内で１画素ずつ動かした位置のドメインブロックを切り出し、全ての演算を実行する。
【００５８】
評価部６３が、全ての演算を実行すると、最小値判定部６４は、評価部６３に評価値テーブルとして格納されている評価値の中から最小値を検出し、ドメインブロックの位置、変換パラメータ（回転角度、左右反転の有無）を決定して、伝送フォーマット符号化部３５に出力する。このようにして、ブロックマッチング法によりレンジブロックと相似な画像が探し出される。伝送フォーマット符号化部３５は、ADRCエンコーダ６２より供給されたレンジブロックのダイナミックレンジDR、最小値MINとともに、最小値判定部６４より入力された評価値が最小値となる量子化データ、および、変換パラメータの情報を伝送用のフォーマットに変換して伝送データを生成する。
【００５９】
簡易フラクタル符号化部３２は、以上の一連の符号化動作を各レンジブロックについて実行し、画像フレーム全体にわたって符号化動作を行う。伝送されるデータは、各４ビットの位置情報ｘ、ｙと、変換パラメータの３ビット（回転に関する２ビットと反転に関する１ビット）と、ダイナミックレンジDRの８ビットと、最小値MINの８ビットである。従って、１画素が８ビットのデータの場合では、８×８×８＝５１２ビットの原データが２７ビットに圧縮されることになる。
【００６０】
制御部７０は、いわゆるマイクロコンピュータなどから構成され、簡易フラクタル符号化部３２の全体の動作を制御しており、各種の処理に必要なカウンタを備える（図中、結線は省略されている）。
【００６１】
次に、図４を参照して、フラクタル復号部４２の構成について説明する。
【００６２】
ドメインブロック切り出し部８１は、伝送パラメータ分離部より供給されるドメインブロックの切り出し情報（位置情報ｘ、ｙ）をもとにドメインブロック（１６×１６画素）を切り出して、ADRCエンコーダ８２に供給する。ADRCエンコーダ８２は、ドメインブロックのデータにADRC符号化処理を施し、量子化データを1/4縮小部８３に出力する。1/4縮小部８３は、ADRCエンコーダ８２より入力された量子化データを水平方向、および、垂直方向にそれぞれ1/2だけ縮小処理し、回転鏡像処理部８４に出力する。回転鏡像処理部８４は、伝送パラメータ分離部４１より供給される変換パラメータにより、回転、鏡像処理などの線形変換を1/4縮小部８３より供給されたドメインブロックの量子化データに対して施し、ADRCデコーダ８５に供給する。ADRCでコーダ８５は、伝送パラメータ分離部４１からのダイナミックレンジDR、最小値MINに基づいて、回転鏡像処理部８４からの変換後の量子化データに復号処理を施し、もとの画素情報に復元しメモリ８６に復号結果FM0として書き込む。
【００６３】
フラクタル復号部４２は、同様にして、次のレンジブロックに対応する符号化データの復号動作を実行し、１フレーム全体にわたって復号が終了した時点で、再度復号動作を行なうよう、反復動作を実行する。この反復動作を収束させるための判定は、前回の復号結果をメモリ８６に例えば復号結果FM１として格納しておき、復号結果FM0との画素単位の差分の２乗和を演算部８７により計算し、これをある閾値TH0と比較することで実現する。すなわち、フレーム間差分の２乗和が閾値TH0より大であるときは、未だ収束してないものとみなし、復号動作を繰り返す。従って、メモリ８６には、何らかの初期値が記憶されている必要がある。
【００６４】
反復動作が続行されるとき、演算部８７は、メモリ８６に記憶されている復号結果FM0のデータを復号結果FM1にコピーする。フレーム間差分の２乗和が閾値TH0以下である場合、演算部８７は、演算が収束したものとみなし、反復動作を終了し、演算結果FM0のデータを復号画像として外部に出力する。
【００６５】
制御部８８は、いわゆるマイクロコンピュータなどから構成され、フラクタル復号部４２の全体の動作を制御しており、各種の処理に必要なカウンタを備える（図中、結線は省略されている）。
【００６６】
次に、分離フィルタ３１について説明する。
【００６７】
分離フィルタ３１は、上述のように入力された元画像が簡易フラクタル符号化部３２により符号化された後、さらに引き続いて、復号部２２のフラクタル復号部４２により復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換するものである。
【００６８】
この分離フィルタ３１は、符号化時の計算量を減少させるために用いられている。すなわち、あるブロックサイズのフラクタル符号化では復号画像がある程度の画質までしか復号できないという点に着目した解析により、復号画像と同程度の画像を符号化し、さらに復号しても画質は変わらないことが経験的に知られている。これは、フラクタル符号化、および、フラクタル復号により元画像データの高周波成分が除去されるので、ブロックマッチングの失敗率が減少することにより、結果として、近似のブロックの探索を粗く行っても復号画像データと元画像データのS/Nが減少しないことが起因している。
【００６９】
そこで、この分離フィルタ３１は、元画像データをフラクタル符号化処理、および、フラクタル復号処理により復号されることが予測される予測画像データに変換する。
【００７０】
この分離フィルタ３１は、複数の元画像データをフラクタル符号化して、さらに、フラクタル復号することにより得られる復号画像データと元画像データとの間の学習処理に基づいて形成されている。
【００７１】
図５は、その学習処理を行うフィルタ生成部１０１（分離フィルタで使用される係数を生成する学習装置）の構成を示している。
【００７２】
フラクタル符号化部１１１とフラクタル復号部１１２は、簡易フラクタル符号化部３２とフラクタル復号部４２と基本的な構成は同様であるので、その説明は省略する。フラクタル符号化部１１１は、供給された元画像データをフラクタル符号化して、フラクタル復号部１１２に出力する。さらに、フラクタル復号部１１２は、フラクタル符号化された元画像データを復号し、復号画像データを学習部１１３に供給する。
【００７３】
学習部１１３は、供給された元画像データを高能率圧縮符号化、例えばADRC符号化処理により、各画素のクラスコードを生成する。学習部１１３は、元画像データ、復号画像データ、およびクラスコードを利用して、最小自乗法等を用いてクラス毎に最適な予測係数を算出し、算出した予測係数から、分離フィルタ３１を形成する。
【００７４】
ここで、図６のフローチャートを参照して、学習処理について説明する。
【００７５】
ステップＳ１において、フラクタル符号化部１１１が、入力された元画像データをフラクタル符号化し、さらに、フラクタル符号化された元画像データをフラクタル復号部１１２が、復号することにより復号画像データを生成して、学習部１１３に供給する。
【００７６】
ステップＳ２において、学習部１１３は、元画像データと復号画像データに対応した学習データを形成し、例えば、元画像データの画素に対応した復号画像データの画素を中心として図７に示す（３×３）ブロックの配列を学習データとして使用する。
【００７７】
ステップＳ３において、学習部１１４は、元画像データの１フレーム分の元画像データの入力が終了しているか否かを判定し、入力された元画像データの例えば１フレームのデータの処理が終了していないと判定した場合、その処理は、ステップＳ４に進む。
【００７８】
ステップ４において、学習部１１３は、入力された学習データのクラス分割処理を実行する。これは上述のように、ADRC処理等によって、情報量が圧縮された元画像データの画素のデータが用いられる。ステップＳ５において、学習部１１３は、後述する式（６）および（７）の正規方程式を作成し、その処理は、ステップＳ１に戻る。すなわち、クラス分割処理と、その処理に伴う正規方程式が生成される処理が繰り返される。
【００７９】
ステップ３において、元画像データの１フレーム分の処理が終了したと判定された場合、その処理は、ステップＳ６に進む。ステップ６において、学習部１１３は、後述する式（８）を行列解法を用いて解いて、予測係数を決定し、ステップ７において、予測係数を分離フィルタ３１に記憶し、学習処理を終了する。
【００８０】
図６中のステップ５の処理（正規方程式を生成する処理）およびステップ６の処理（予測係数を決定する処理）をより詳細に説明する。注目画素の真値をｙとし、その推定値をｙ´とし、その周囲の画素の値をｘ1乃至ｘn としたとき、クラス毎に予測係数ｗ1乃至ｗnによるｎタップの線形１次結合を以下の式（１）のように設定する。
【００８１】
ｙ´＝ｗ1・ｘ1 ＋ｗ2・ｘ2 ＋‥‥＋ｗn・ｘn （１）
式（１）において、学習前は予測係数ｗiが未定係数である。
【００８２】
上述のように、学習はクラス毎になされ、データ数がｍの場合、式（１）に従って、
ｙj´＝ｗ1・ｘj1＋ｗ2・ｘj2＋‥‥＋ｗn・ｘjn （２）
（但し、ｊ＝１，２，‥‥ｍ）
ｍ＞ｎの場合、ｗ1乃至ｗnは一意には決まらないので、誤差ベクトルＥの要素を
ｅj＝ｙj−（ｗ1・ｘj1＋ｗ2・ｘj2＋‥‥＋ｗn・ｘjn） （３）
（但し、ｊ＝１，２，‥‥ｍ）
とそれぞれ定義して、次の式（４）を最小にする予測係数を求める。
【００８３】
【数１】
0004085301.tif 000002
【００８４】
いわゆる最小自乗法による解法である。ここで式（４）の予測係数ｗiによる偏微分係数を求める。
【００８５】
【数２】
0004085301.tif 000003
【００８６】
式（５）を０にするように各予測係数ｗiを決めればよいから、
【数３】
0004085301.tif 000004
として、行列を用いると
【数４】
0004085301.tif 000005
となる。この方程式は一般に正規方程式と呼ばれている。この方程式を掃き出し法等の一般的な行列解法を用いて、予測係数ｗiについて解けば、予測係数ｗiが求まり、クラスコードをアドレスとして、この予測係数ｗiを分離フィルタ３１に格納していくことにより、学習処理が実行されていく。
【００８７】
このように形成された分離フィルタ３１は、元画像データを伝送データに変換する際、従来の手法によりフラクタル符号化したのち、再びフラクタル復号しなければ得られなかった、予測画像データをフィルタ処理により得ることができるので、その処理に必要とされる演算量が抑制され、処理時間が短縮される。また、分離フィルタ３１は、複数の元画像データから学習により形成されるので、元画像データが簡易フラクタル符号化部３２で符号化された後、再び、フラクタル復号部４２により復号されるときの復号画像データに対して高い精度の（S/Nの高い）予測画像データを生成することが可能となる。
【００８８】
次に、図８のフローチャートを参照して、符号化部２１により元画像データが伝送用符号に符号化されるときの処理について説明する。
【００８９】
ステップＳ１１において、分離フィルタ３１は、元画像データをフィルタ処理して予測画像データを生成し、簡易フラクタル符号化部３２、量子化部３４、および、加算器３３に供給する。
【００９０】
ステップＳ１２において、加算器３３は、元画像データから分離フィルタ３１により生成された予測画像データを減算して、残差成分を抽出し、量子化部３４に出力する。
【００９１】
ステップＳ１３において、量子化部３４は、残差成分を量子化して、量子化した残差成分を伝送フォーマット符号化部３５に出力する。量子化は、元画像データと予測画像データが、図９Ａで示すような関係にあるとき、その後の差分である残差成分は、図９Ｂで示すように表される。量子化部３４は、図９Ｂで示した、この残差成分を量子化する。
【００９２】
ステップＳ１４において、簡易フラクタル符号化部３２は、入力された予測画像データをフラクタル符号化処理する。
【００９３】
ここで、図１０のフローチャートを参照して、簡易フラクタル符号化部３２によるフラクタル符号化処理について説明する。
【００９４】
尚、フラクタル符号化処理の説明にあたり、レンジブロックとドメインブロックは、図１１乃至図１３で示すように定義するものとする。すなわち、図１１で示すように、１枚（例えば１フレーム）の画像は、図１２で示す８×８の大きさのレンジブロックへ分割されるものとする。例えば７２０画素×４８０ラインの有効画像がレンジブロックに分割されることによって、９０×６０のレンジブロックが形成される。画像の左上のコーナーから水平方向へ順次増加する番号ｉと、垂直方向に順次増加する番号ｊとによって、各レンジブロックの番号Ｂijが規定されるものとする。また、各レンジブロックの画素は、図１２で示すように左上から順次右方向にｐ０、ｐ１、ｐ２・・・・ｐ６２、および、ｐ６３に配列されるものとする。
【００９５】
ドメインブロックは、図１１に示すように、１６×１６のサイズとされるものとする。ドメインブロックの画素データをADRC符号化した量子化データQdが線形変換され、線形変換で得られた量子化データQd'がサーチ範囲内で１画素ステップで動かされるものとする。サーチ範囲は、一例として図１３に示すように、水平および垂直方向のそれぞれで、（−８乃至＋７）の範囲と規定される。このサーチ範囲の位置を水平方向では、ｋ（−８乃至＋７）の番号で規定し、垂直方向では、ｌ（−８乃至＋７）の番号で規定するものとする。従って、サーチ範囲内のある位置のドメインブロックは、Ｄklで規定されるものとなる。
【００９６】
ステップＳ２１において、簡易フラクタル符号化部３２の制御部７０は、レンジブロックの番号を示すカウンタｉｊをそれぞれｉ＝０，ｊ＝０として初期化する。ステップＳ２２において、制御部７０は、レンジブロックの番号のカウンタｉが９０以上である（ｉ≧９０）か否か、すなわち、図９で示すレンジブロックの１段分以上であるか否かを判定し、ｉ≧９０ではないと判定した場合、その処理は、ステップＳ２３に進む。
【００９７】
ステップＳ２３において、レンジブロック化部６１は、入力された予測画像データのサーチエリアをレンジブロック化し、ADRCエンコーダ６２に出力する。すなわち、ｊ＝０の９０個のレンジブロック化を最初に実行する。ステップＳ２４において、ADRCエンコーダ６２は、レンジブロック化部６１より入力されたレンジブロックBijをADRCエンコード処理する。すなわち、今の場合、ADRCエンコーダ６２は、最初のレンジブロックＢ0000をADRC符号化する。
【００９８】
ステップＳ２５において、制御部７０は、ドメインブロックの番号のカウンタであるｋ，ｌを初期化する。今の場合、図１１で示すように、カウンタｋ，ｌは、ｋ＝ｌ＝−８に初期化される。
【００９９】
ステップＳ２６において、制御部７０は、カウンタｋが８以上である（ｋ≧８）か否か、すなわち、図１１で示すドメインブロックの水平方向のサーチ範囲内であるか否かを判定し、例えば、水平方向のサーチ範囲内であると判定された場合、すなわち、ｋ≧８０ではないと判定された場合、その処理は、ステップＳ２７に進む。
【０１００】
ステップＳ２７において、サーチエリア切り出し部６５は、ドメインブロックを切り出し、同時に、ドメインブロック化部６６がドメインブロック化処理を実行し、ドメインブロック化された予測画像データをADRCエンコーダ６７に出力する。今の場合、ドメインブロック化部６６は、最初のドメインブロック化の処理により、ドメインブロックＤ-8-8を形成し、ADRCエンコーダ６７に出力する。ステップＳ２８において、ADRCエンコーダ６７は、ドメインブロックＤklをADRC符号化し、1/4縮小部６８に出力する。
【０１０１】
ステップＳ２９において、1/4縮小部６８は、ADRCエンコーダ６７よる入力された量子化データQdを縦横のブロックサイズをそれぞれ半分にして、８×８のサイズ、すなわち、1/4のサイズに縮小する。この縮小化されたドメインブロックはＤkl´と表すものとする。
【０１０２】
ステップＳ３０において、回転鏡像処理部６９は、回転操作の回転角度Ｒを０に設定する。すなわち、縮小のみの変換操作がドメインブロックの量子化データQdに対してなされる。ステップＳ３１において、回転鏡像処理部は、回転角度がＲ≧３６０°であるか否か、すなわち、回転が1周したか否かを判定し、Ｒ≧３６０ではない、すなわち、1周していないと判定された場合、その処理は、ステップＳ３２に進む。
【０１０３】
ステップＳ３２において、回転鏡像処理部６９は、ドメインブロックDkl'を、角度Ｒだけ回転させる。今の場合、回転角度Ｒ＝０の場合、ドメインブロックDkl'が回転されないことを示す。
【０１０４】
ステップＳ３３において、回転鏡像処理部６９は、回転されたドメインブロックDkl'とBijの画素同士の差分の２乗和を求め、これを評価値として比較部６３に評価値テーブルに格納させる。Ｒ＝０の場合では、縮小の操作がされたドメインブロックとレンジブロックとの間の評価値が求められ、テーブルに格納される。
【０１０５】
ステップＳ３４において、回転鏡像処理部６９は、回転操作がなされたドメインブロックＤkl´を左右反転させる。以下、この回転、および、反転されたドメインブロックはＤkl´´と表すものとする。
【０１０６】
ステップＳ３５において、回転鏡像処理部６９は、回転反転されたドメインブロックＤkl´´とドメインブロックＢijとの画素同士の差分の２乗和を演算し、比較部６３に出力し、評価値として評価値テーブルに格納させる。Ｒ＝０の場合では、縮小および反転の操作がなされたドメインブロックとレンジブロックとの間の評価値が求められ、テーブルに格納される。
【０１０７】
ステップＳ３６において、回転鏡像処理部６９は、回転角度Ｒに９０°を加算し（＋９０°）、その処理は、ステップＳ３１に戻る。すなわち、回転処理が１周された（ステップＳ３１においてＲ≧３６０°である）と判定されるまで、ステップＳ３１乃至Ｓ３６の処理が繰り返され、求められた評価値が比較部６３の評価値テーブルに格納される。結果として、回転角度ＲがＲ＝０，９０°，１８０°，２７０°のそれぞれについて、上述と同様の処理がなされる。
【０１０８】
一例として、ドメインブロックＤ-8-8について、前述したような８種類の変換パラメータについての評価値が求められる。すなわち、第１のパラメータ（ 1/2の縮小）、第２のパラメータ（ 1/2の縮小および左右反転）、第３のパラメータ（ 1/2の縮小および９０°回転）、第４のパラメータ（ 1/2の縮小および１８０°回転）、第５のパラメータ（ 1/2の縮小および２７０°回転）、第６のパラメータ（ 1/2の縮小、９０°回転および左右反転）、第７のパラメータ（ 1/2の縮小、１８０°回転および左右反転）、および第８のパラメータ（ 1/2の縮小、２７０°回転および左右反転）についての評価値がそれぞれ求められる。
【０１０９】
従って、ステップＳ３１において、回転角度Ｒ≧３６０であると判定されるまでの間に、一つのドメインブロックＤklについて、第１乃至第８のパラメータのそれぞれについての評価値が求められることになる。ステップＳ３１において、回転角度がＲ≧３６０である、すなわち、ドメインブロックDklが1周したと判定された場合、ステップＳ３７において、カウンタｋの値が１だけインクリメントされる。換言すれば、ステップＳ３７の処理により、サーチ範囲内でドメインブロックDklの位置が水平方向で１画素シフトされる。そして、その処理は、ステップＳ２６に戻り、上述したように、シフトされた位置のドメインブロックについての縮小、回転、左右反転の操作がなされ、８個の変換パラメータに関しての評価値が求められる。この評価値も評価値テーブルに格納される。
【０１１０】
サーチ範囲内で、ドメインブロックの位置が水平方向に１画素ずつシフトされ、ステップＳ２６において、ｋ≧８であると判定された場合、ステップＳ３８において、カウンタｌが８以上（ｌ≧８）であるか、すなわち、ドメインブロックのサーチ範囲の下限値にまで到達したかどうか否かが決定される。ステップＳ３８において、カウンタｌが８以上ではない、すなわち、ドメインブロックが下限値に到達していないと判定された場合、ステップＳ３９において、ｌの値が１だけインクリメントされ、カウンタｋがｋ＝−８に初期化され、その処理は、ステップＳ２７（ドメインブロック化）に戻る。
【０１１１】
すなわち、ステップＳ３９の処理により、サーチ範囲内のドメインブロックの垂直方向の位置が１ライン下側にシフトされ、そのライン上でｋの値がインクリメントされることによって、水平方向にドメインブロックの位置がシフトされ、各位置において評価値が計算される。
【０１１２】
ステップＳ３８において、ｌ≧８である、すなわち、ドメインブロックがサーチ範囲の下限値に達したと判定された場合、その処理は、ステップＳ４０に進む。ステップＳ４０において、最小値判定部６４は、比較部６３に格納されている評価値テーブルに記憶された複数の評価値（上述したように差分の２乗和）の中の最小値を検出し、伝送フォーマット化符号化部３５に出力する。
【０１１３】
ステップＳ４１において、伝送フォーマット符号化部３５は、検出された最小値と対応して符号化データを作成し、ドメインブロックのダイナミックレンジDRおよび最小値MINと、評価値の最小値を生じさせる、ドメインブロックの位置（ｋおよびｌの値）、パラメータ、さらに、適応量子化された残差成分を合成し、伝送フォーマットに対応した伝送データに変換する。
【０１１４】
ステップＳ４２において、伝送フォーマット符号化部３５は、伝送データを出力する。ステップＳ４３において、制御部７０は、カウンタｉを１だけインクリメントし、その処理は、ステップＳ２２に戻る。すなわち、カウンタｉが１だけインクリメントされることにより、次のレンジブロックについての符号化処理が、ステップＳ２２から開始される。
【０１１５】
ステップＳ２２において、ｉ≧９０である、すなわち、図９で示す１段分のレンジブロックの処理が終了したと判定された場合、ステップＳ４４において、カウンタｊが６０以上（ｊ≧６０）であるか否か、すなわち、垂直方向に全ての段のレンジブロックが符号化されたか否かが判定され、例えば、カウンタｊがｊ≧６０ではない、すなわち、垂直方向にまだ符号化されていない段があると判定された場合、その処理は、ステップＳ４５に進む。
【０１１６】
ステップＳ４５において、制御部７０は、カウンタｊを１だけインクリメントし、カウンタｉをｉ＝０に初期化して、その処理は、ステップＳ２３に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１１７】
ステップＳ４４において、カウンタｊがｊ≧６０である、すなわち、１フレーム分の全ての画素が符号化されたと判定された場合、１フレームの全レンジブロックの処理が終了する。
【０１１８】
ここで、図８のフローチャートの説明に戻る。
【０１１９】
以上の処理により、元画像データは、伝送データに変換されて出力される。
【０１２０】
次に、図１４のフローチャートを参照して、図１０のフローチャートを参照して説明した処理により生成された伝送データを復号して復号画像データを生成するときの復号部２２の処理について説明する。
【０１２１】
ステップＳ６１において、伝送パラメータ分離部４１は、符号化された画像データからフラクタル符号化された画像データと残差成分を分離して、フラクタル符号化された画像データをフラクタル復号部４２に出力し、量子化された残差成分を逆量子化部に出力する。
【０１２２】
ステップＳ６２において、フラクタル復号部４２は、伝送パラメータ分離部４１より入力されたフラクタル符号化された画像データのフラクタル復号処理を実行する。
【０１２３】
ここで、図１５のフローチャートを参照して、フラクタル復号部４２によるフラクタル復号処理について説明する。
【０１２４】
ステップＳ８１において、制御部８８は、メモリ８６を制御して演算結果FM0、FM1を初期化する。ステップＳ８２において、制御部８８は、レンジブロックの番号のカウンタｉ，ｊを共に０として、初期化する。
【０１２５】
ステップＳ８３において、ドメインブロック切り出し部８１は、受信したデータ中のドメインブロックの位置情報に従ってドメインブロックを切り出し、ADRCエンコーダ８２に出力する。ここで、復号しようとするレンジブロックＢijと対応して切り出されたドメインブロックをＤijと表す。
【０１２６】
ステップＳ８４において、ADRCエンコーダ８２は、このドメインブロックＤijをADRC符号化し、1/4縮小部８３に出力する。ステップＳ８５において、1/4縮小部８３は、ADRCエンコーダにより生成された符号化データ中の量子化データのみを縮小し、回転鏡像処理部８４に出力する。
【０１２７】
ステップＳ８６において、回転鏡像処理部８４は、入力された縮小されたドメインブロックDijの量子化データを回転させる。さらに、ステップＳ８７において、回転鏡像処理部８４は、回転させたドメインブロックDijの量子化データを反転させ（鏡像処理させ）、ADRCデコーダ８５に出力する。
【０１２８】
ステップＳ８８において、ADRCデコーダ８５は、変換操作後のドメインブロックのデータが受信されており、変換パラメータを使用してADRCデコード処理を実行し、レンジブロックＢijの復号データ、すなわち、復号された予測画像データが得られる。ステップＳ８９において、制御部８８は、この復号された予測画像データをメモリ８６に出力し、演算結果FM0としてレンジブロックＢijの位置に格納する。
【０１２９】
ステップＳ９０において、制御部８８は、カウンタｉが９０以上（ｉ≧９０）であるか否か、すなわち、図１１で示したように水平方向に設定された1段分のレンジブロックの処理が終了したか否かを判定し、カウンタｉが９０以上（ｉ≧９０）ではない、すなわち、垂直方向に設定された1段分のレンジブロックの処理が終了していないと判定された場合、ステップＳ９１において、制御部８８は、カウンタｉの値を１だけインクリメントし、その処理は、ステップＳ８３に戻る。すなわち、水平方向に設定された1段分のレンジブロックの処理が終了されるまで、ステップＳ８３乃至Ｓ９１の処理が繰り返される。
【０１３０】
ステップＳ９０において、カウンタｉが９０以上（ｉ≧９０）である、すなわち、垂直方向に設定された1段分のレンジブロックの処理が終了したと判定された場合、その処理は、ステップＳ９２に進む。
【０１３１】
ステップＳ９２において、制御部８８は、カウンタｊが６０以上（ｊ≧６０）であるか否か、すなわち、垂直方向のレンジブロックの処理が終了したか（1フレーム分の処理が終了したか）否かを判定し、例えば、カウンタｊが６０以上（ｊ≧６０）ではない、すなわち、垂直方向のレンジブロックの処理が終了していないと判定された場合、その処理は、ステップＳ９３に進む。
【０１３２】
ステップＳ９３において、制御部８８は、カウンタｊを1だけインクリメントし（ｊ＝ｊ＋１）、カウンタｉを０に設定し、その処理は、ステップＳ９３に進む。すなわち、1フレーム分の処理が終了するまで、ステップＳ８３乃至Ｓ９３の処理が繰り返される。
【０１３３】
ステップＳ９２において、カウンタｊが６０以上（ｊ≧６０）である、すなわち、垂直方向のレンジブロックの処理が終了したと判定された場合、その処理は、ステップＳ９４に進む。
【０１３４】
ステップＳ９４において、演算部８７は、メモリ８６に記憶されている演算結果FM0の復号された予測画像画像データと、演算結果FM1の復号された予測画像データとの差分の２乗和Ｓを演算する。
【０１３５】
ステップＳ９５において、演算部８７は、２乗和Ｓが、演算の収束を示す所定の閾値TH３より大きいか否か、すなわち、演算が収束しているか否かを判定し、２乗和Ｓが、演算の収束を示す所定の閾値TH３より大きくない、すなわち、演算が収束していないと判定した場合、その処理は、ステップＳ９６に進む。ステップＳ９６において、演算部８７は、メモリ８６に記憶された演算結果FM0の復号された予測画像データをFM1にコピーし、その処理は、ステップＳ８２に戻り、それ以降の処理が繰り返される。
【０１３６】
ステップＳ９５において、２乗和Ｓが、演算の収束を示す所定の閾値TH３より大きい、すなわち、演算が収束したと判定した場合、その処理は、ステップＳ９７に進む。
【０１３７】
ステップＳ９７において、演算部８７は、メモリ８６に記憶された、演算結果FM0を、復号された予測画像データとして加算器４４に出力する。
【０１３８】
以上の処理により、フラクタル符号化された予測画像データは、フラクタル復号される。
【０１３９】
ここで、図１４のフローチャートの説明に戻る。
【０１４０】
ステップＳ６３において、逆量子化部４３は、量子化された残差成分を逆量子化し、残差成分を生成して、加算器４４に出力する。ステップＳ６４において、加算器４４は、図１６で示すように逆量子化された残差成分と、復号された予測画像データの画素値を加算して復号画像データを生成し、クリッピング処理部４５に出力し、クリッピングさせた後、生成された復号画像データを出力して、その処理を終了する。
【０１４１】
尚、レンジブロックとドメインブロックの設定については、図１１乃至図１３で示したような設定に限らず、これ以外の画素数のレンジブロック、および、ドメインブロックでもよく、これ以外の数のレンジブロック、および、ドメインブロックの数であってもよい。
【０１４２】
以上においては、分離フィルタ３１により元画像データを予測画像データに変換する例について説明してきたが、図１７で示すように、分離フィルタ３１の代わりに、適応分離フィルタ１２１を設けて、元画像データの特徴量に応じた係数を用いた演算処理を実行するようにしてもよい。
【０１４３】
図１８は、適応分離フィルタ１２１の構成を示す図である。
【０１４４】
アクティビティ検出部１３１は、元画像データの特徴量として、全画面の隣接画素間差分総和値、または、隣接画素間差分標準偏差値などのアクティビティを検出し係数記憶部１３２に出力する。
【０１４５】
係数記憶部１３２は、例えば、ROMなどの記憶装置から構成されており、アクティビティの値に応じた、複数のフィルタ係数が記憶されており、アクティビティ検出部１３１より入力されたアクティビティに対応するフィルタ係数を積和演算部１３３に出力する。
【０１４６】
積和演算部１３３は、入力された元画像データを係数記憶部１３２より入力されたフィルタ係数により積和演算を実行し、予測画像データを生成する。すなわち、係数記憶部１３２には、あたかも複数のアクティビティに対応する画像生成フィルタ３１のフィルタ係数が記憶されている状態となり、元画像データの特徴量に応じたフィルタ係数を用いて、予測画像データを生成することができるので、予測画像データの演算を高速で実行することができると共に、アクティビティに応じたフィルタ処理により復号画像データの画質を向上させることが可能となる。尚、係数記憶部１３２に記憶されるフィルタ係数は、図５を参照して、説明した構成と同様のフィルタ生成部１０１により、アクティビティの値に応じて、図６を参照して説明した学習処理と同様の処理により生成することができるので、その説明は省略する。
【０１４７】
また、フラクタル符号化の処理を実行する際、元画像データのダイナミックレンジDRの大小によりドメインブロックの切り出し方法を変えて、符号化の処理を高速化させるようにしてもよい。すなわち、図１９で示すように、ステップ幅設定部１５１を設けることにより、ADRCエンコーダ６２より出力されるダイナミックレンジDRを検出し、このダイナミックレンジDRに応じて、サーチエリア切り出し部６５のステップ幅を制御すると言うものである。
【０１４８】
より詳細には、ダイナミックレンジが小さいと言うことは、元画像データは各画素値間に比較的変化の少ない画像であることになるので、ブロックマッチングに係る処理ではエラーが生じにくいことになるため、例えば、図１０のフローチャートにおける、ステップＳ３７，Ｓ３９の処理におけるインクリメントの幅を、ダイナミックレンジDRが大きいときは細かくし（例えば、今の例のように１）、ダイナミックレンジDRが小さいときは大きく（例えば、３や５など）することにより、適応的にドメインブロックの移動ステップを変える事ができ、結果として、高速でフラクタル符号化処理を実行することができる。
【０１４９】
また、以上の例においては、符号化処理、および、復号処理の手法としてフラクタル符号化処理、および、フラクタル復号処理を例として説明してきたが、符号化、および、復号化処理の手法はこれ以外のものであってもよく、例えば、JPEG（Joint Photographic Experts Group）などを使用した符号化処理、および、復号処理であっても良い。
【０１５０】
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、ソフトウェ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ェアにより実行させる場合には、そのソフトウェ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、各種の機能を実行させることが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに記録媒体からインストールされる。
【０１５１】
図２０，図２１は、符号化部２１、および、復号部２２をソフトウェアにより実現する場合のパーソナルコンピュータの一実施の形態の構成を示している。パーソナルコンピュータのCPU２０１，３０１は、パーソナルコンピュータの動作の全体を制御する。また、CPU２０１，３０１は、バス２０４，３０４および入出力インタフェース２０５，３０５を介してユーザからキーボードやマウスなどからなる入力部２０６，３０６から指令が入力されると、それに対応してROM(Read Only Memory)２０２，３０２に格納されているプログラムを実行する。あるいはまた、CPU２０１，３０１は、ドライブ２１０，３１０に接続された磁気ディスク２１１，３１１、光ディスク２１２，３１２、光磁気ディスク２１３，３１３、または半導体メモリ２１４，３１４から読み出され、記憶部２０８，３０８にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)２０３，３０３にロードして実行する。これにより、上述した画像処理装置の機能が、ソフトウェアにより実現されている。さらに、CPU２０１，３０１は、通信部２０９，３０９を制御して、外部と通信し、データの授受を実行する。
【０１５２】
プログラムが記録されている記録媒体は、図２０，図２１に示すように、コンピュータとは別に、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２１１，３１１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク２１２，３１２（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)，DVD（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク２１３，３１３（MD（Mini-Disc）を含む）、もしくは半導体メモリ２１４，３１４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、コンピュータ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ROM２０２，３０２や、記憶部２０８，３０８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１５３】
尚、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含むものである。
【０１５４】
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。
【０１５５】
【発明の効果】
本発明の第1の情報処理装置および方法、並びにプログラムによれば、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データをフラクタル符号化した後、更に復号したたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換し、予測画像データを符号化し、符号化した予測画像データを符号化データとして出力するようにし、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であるようにした。
【０１５６】
本発明の第２の情報処理装置および方法、並びにプログラムによれば、入力画像データと、学習により求められた係数との線形１次結合により、入力画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されたとき、生成されることが予測される予測画像データに変換し、入力画像データと予測画像データとの差分データを演算し、演算した差分データと、予測画像データとから入力画像データの符号化データを出力するようにし、係数は、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データと係数との線形１次結合により算出され、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により求められる係数であるものとした。
【０１５７】
本発明の第３の情報処理装置および方法、並びにプログラムによれば、学習用画像データをフラクタル符号化し、フラクタル符号化した学習用画像データを復号画像データに復号し、入力画像データに対応する画像データのうち所定の注目画素の周囲の画素値からなる学習用画像データとの線形１次結合により、学習用画像データがフラクタル符号化された後、更に復号されることにより生成される所定の注目画素に対応する復号画像データの推定値と、所定の注目画素に対応する復号画像データの真値との誤差を最小にする学習により係数を生成するようにした。
【０１５８】
いずれにおいても、結果として、画像データの符号化処理、および、復号処理の高速化を実現することが可能となり、符号化された画像データを高画質で復号することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像転送システムの構成を示す図である。
【図２】本発明を適用した画像転送システムの一実施の形態の構成を示す図である。
【図３】図２の簡易フラクタル符号化部の構成を示すブロック図である。
【図４】図２のフラクタル復号部の構成を示すブロック図である。
【図５】分離フィルタ生成部を説明するブロック図である。
【図６】分離フィルタを生成する学習処理を説明するフローチャートである。
【図７】分離フィルタを生成する学習処理を説明する図である。
【図８】符号化処理を説明するフローチャートである。
【図９】量子化処理を説明する図である。
【図１０】フラクタル符号化処理を説明するフローチャートである。
【図１１】レンジブロックとドメインブロックを説明する図である。
【図１２】レンジブロックを説明する図である。
【図１３】ドメインブロックを説明する図である。
【図１４】復号処理を説明するフローチャートである。
【図１５】フラクタル復号処理を説明するフローチャートである。
【図１６】復号処理を説明する図である。
【図１７】符号化部の別の構成を示す図である。
【図１８】図１７の適応分離フィルタの構成を示す図である。
【図１９】符号化部の別の構成を示す図である。
【図２０】媒体を説明する図である。
【図２１】媒体を説明する図である。
【符号の説明】
１１  画像転送システム，２１  符号化部，２２  復号部，３１  分離フィルタ，３２  簡易フラクタル符号化部，３３  加算器，３４  残差成分適応量子化部，３５  伝送フォーマット符号化部，４１  伝送パラメータ分離部，４２  逆量子化部４３  逆量子化部，４４  加算器，４５  クリッピング処理部，６１  レンジブロック化部，６２  ADRCエンコーダ，６３  比較部，６４  最小値判定部，６５  サーチエリア切り出し部，６６  ドメインブロック化部，６７  ADRCエンコーダ，６８  1/4縮小部，６９  回転鏡像処理部，７０  制御部，８１  ドメインブロック切り出し部，８２  ADRCエンコーダ，８３  1/4縮小部，８４回転鏡像処理部，８５  ADRCエンコーダ，８６  メモリ，８７  演算部，８８制御部，１０１  フィルタ生成部，１１１  フラクタル符号化部，１１２  フラクタル復号部，１１３  学習部，１２１  適応分離フィルタ，１３１  アクティビティ検出部，１３２  係数記憶部，１３３  積和演算部，１５１  ステップ幅設定部
【図１】
0004085301.tif 000006
【図２】
0004085301.tif 000007
【図３】
0004085301.tif 000008
【図４】
0004085301.tif 000009
【図５】
0004085301.tif 000010
【図６】
0004085301.tif 000011
【図７】
0004085301.tif 000012
【図８】
0004085301.tif 000013
【図９】
0004085301.tif 000014
【図１０】
0004085301.tif 000015
【図１１】
0004085301.tif 000016
【図１２】
0004085301.tif 000017
【図１３】
0004085301.tif 000018
【図１４】
0004085301.tif 000019
【図１５】
0004085301.tif 000020
【図１６】
0004085301.tif 000021
【図１７】
0004085301.tif 000022
【図１８】
0004085301.tif 000023
【図１９】
0004085301.tif 000024
【図２０】
0004085301.tif 000025
【図２１】
0004085301.tif 000026