(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベクトル量子化による画像圧縮方法において、
（ａ）画像信号を隣接画素ブロックに分割し、
（ｂ）各画素値とブロックを構成する画素値の平均値との比を導出し、
（ｃ）前記比を成分とするパターン係数ベクトルの信号分布領域を前記平均値による正規化値である１点近傍に集中させることにより、効率的な冗長度の削減を行い、前記信号分布領域を効率良く分割することを特徴とするベクトル量子化による画像圧縮方法。
【請求項２】
請求項１記載のベクトル量子化による画像圧縮方法において、前記パターン係数ベクトルの代表値とブロックを構成する画素値の平均値を伝達することにより復号画像を得ることを特徴とするベクトル量子化による画像圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ベクトル量子化による画像圧縮方法に係り、特にブロック平均値で正規化したパターン係数領域のベクトル量子化に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像信号に対する高能率符号化の一手法としてベクトル量子化がある。ベクトル量子化は、画像圧縮技術の１つであり、ベクトル量子化では、複数の画素、またはそれに対応するものをまとめて、１つの符号に写像する。画像を１枚ごとに圧縮符号化するフレーム内符号化には、予測符号化、変換符号化、サブバンド符号化などがあるが、ベクトル量子化もその１つである。なお、これらの符号化処理では、画素値や予測誤差、変換係数をそれぞれ独立に量子化するので、一般にスカラー量子化と呼ばれる。
【０００３】
一方、ベクトル量子化は１枚の画像を複数画素単位の小ブロックに分割し、各小ブロックごとに１つのベクトルを構成する。写像される１組の画素で構成される入力ベクトルは、そのベクトルを構成する画素数と同じ次元を持つ多次元空間内の点として表すことができる。ベクトル量子化では、この多次元空間であるベクトル空間にいくつかの代表ベクトルを定めておき、入力ベクトルを最も近い代表的なベクトルで近似することによって量子化を行う。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記したベクトル量子化における画像圧縮では、原信号の冗長度の削減が不可欠である。
【０００５】
一般に、隣接画素同志の輝度値には高い相関性があり、各画素ブロックのベクトル分布は各ブロックの平均値近傍に集中することが知られている。
【０００６】
したがって、そこに着目して、画素ブロックの各画素値とブロックの平均値との比を要素とするベクトル（パターン係数ベクトル）を生成すると、そのベクトル分布は１点（Ｃ Ｐ：センターポイント）近傍に集中し、効率的な冗長度の削減を可能にする。
【０００７】
本発明は、上記状況に鑑みて、効率的な冗長度の削減を図ることができるベクトル量子化による画像圧縮方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕ベクトル量子化による画像圧縮方法において、画像信号を隣接画素ブロックに分割し、各画素値とブロックを構成する画素値の平均値との比を導出し、前記比を成分とするパターン係数ベクトルの信号分布領域を前記平均値による正規化値である１点近傍に集中させることにより、効率的な冗長度の削減を行い、前記信号分布領域を効率良く分割することを特徴とする。
【０００９】
〔２〕上記〔１〕記載のベクトル量子化による画像圧縮方法において、前記パターン係数ベクトルの代表値とブロックを構成する画素値の平均値を伝達することにより復号画像を得ることを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１１】
まず、本発明の特徴点の説明に入る前に、ベクトル量子化圧縮について、詳細に説明する。
【００１２】
量子化というと、スカラー量子化が一般的で、音や光などの物理量の値の精度を落として大雑把な区間に分け、区別することである。ベクトル量子化は、多次元量の空間を分けることであり、さらに、適応的ベクトル量子化は、等分に賽の目切りにするのではなく、元のデータの分布に応じて代表ベクトルに置き換えたときの誤差が少なくなるように最適な代表ベクトルを求めることである。多次元データをクラスタリングして、領域内の誤差を無視することで、圧縮ができる。
【００１３】
具体例で言えば、２５６×２５６サイズのフルカラー画像を、４×４画素のサイズの４Ｋ個の小さなブロックに分けた場合、パターン係数が似たブロックをまとめて、例えば、２５６種類に低減できたと仮定すると、１ブロック１６ｂｙｔｅ分の画像情報を、１ｂｙｔｅのコードブック（ＣＢ）で表現できる。もちろん、別に各ブロックの平均値情報を送る必要があるが、ブロックサイズを大きくすればするほど、コードブロックのサイズを減らすことができる。
【００１４】
１枚の画像につき各ブロックの平均値を１度だけ送って、後はコード番号だけを送るということであるから、似た画像の出現確率が多くなる大きな画像ほど圧縮しやすくなる。
【００１５】
また、本発明の画像圧縮方法は、複雑な積分演算を行わないため、ＪＰＥＧなどのＤＣＴ（離散コーサイン変換）系の圧縮と比べると、展開が簡単であり、画像の冗長度を削減しているため、コードブックサイズが小さく、軽い処理で済むというメリットがある。ただし、圧縮には時間がかかる。
【００１６】
次に、本発明の実施例について説明する。
【００１７】
まず、パターン係数ベクトル量子化について説明する。
【００１８】
画像信号を隣接画素ブロックに分割し、各画素値ｘi （ｉ＝１，２，…，ｎ）とブロックの平均値Ｍb との比ｒi （ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を次の式（１）のように導出する。
【００１９】
ｒi ＝ｘi ／Ｍb                                             …（１）
このｒi を成分とするパターン係数ベクトルＲ｛＝（ｒ1 ，ｒ2 ，…，ｒn ）｝の信号分布は、図１に示すように、平均値による正規化値である１点近傍に集中する。ここで、図１はｌｅｎａ画像に対して求めたものであり、ｎ次元空間を２次元に投影している。このｎ次元空間上においてベクトル量子化を施す。本方式では、上記パターン係数ベクトルの代表値とＭb を伝送することで復号画像が得られる。なお、図１における横軸及び縦軸は、ブロックの平均値に対する各ピクセルの比を表している。
【００２０】
その復号画像は次の式（２）によって導出する。
【００２１】
ｘ′i ＝Ｍb ・ｒ′i       （ｉ＝１，２，…，ｎ）            …（２）
ここで、ｒ′i はコードブック（ＣＢ）中の代表ベクトル成分である。
【００２２】
この方式は以下のような特徴を有する。
【００２３】
本方式では、ブロックの平均値とパターン係数（凹凸情報）を独立に伝送していることから、代表パターン係数ベクトルを決めた時点で入力ベクトルとの最大誤差が確定できるため、信号対雑音比を考慮したＣＢ設計が可能となる。
【００２４】
また、Ｃ Ｐのみを成分とするｎ次元パターン係数ベクトルＣ Ｐ｛＝（Ｃ Ｐ，Ｃ Ｐ，…Ｃ Ｐ）｝は、対象ブロックが平坦であることを示している。したがって、各ブロックにおいて導出されるｒi とＣ Ｐとの差分によって、対象ブロックの急峻性（平坦部、傾斜部、エッジ部）を識別できる。
【００２５】
急峻性が高いほど画質劣化が目立ち難いことを考慮し、先のｎ次元ベクトル空間を分割することにより、汎用性の高いＣＢを作成することができる。
【００２６】
次に、この方式のシミュレーション実験結果について説明する。
【００２７】
図２はブロックサイズを４×４、ＣＢサイズを１６ｂｉｔとした時の符号化特性図である。図２における横軸はビットレート〔ｂｐｐ〕、縦軸は信号対雑音比（ＰＳＮＲ）〔ｄＢ〕を示している。
【００２８】
この図において、ａは元の画像であり、ｂは本発明による画像圧縮方法を用いた例であり、従来の画像に比べて圧縮されていることが分かる。
【００２９】
この図から明らかなように、平均値をほぼ正確に伝送しているため、主観的に良好な画像が得られた。
【００３０】
このように、本発明によれば、パターン係数ベクトル量子化について言及し、シミュレーション実験からその性能を確認した。
【００３１】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【００３２】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、以下のような効果を奏することができる。
【００３３】
（Ａ）ベクトル量子化による画像圧縮方法において、平均値をほぼ正確に伝送しているため、効率的な冗長度の削減を図ることができる。
【００３４】
（Ｂ）ブロックの平均値とパターン係数（凹凸情報）を独立に伝送していることから、代表パターン係数ベクトルを決めた時点で入力ベクトルとの最大誤差が確定できるため、信号対雑音比を考慮したＣＢ設計が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るパターン計数ベクトルの信号分布特性を示す図である。
【図２】本発明に係る符号化特性を示す図である。
【図１】
0003753905.tif 000002
【図２】
0003753905.tif 000003