本発明は、原画像のもつデータ量を圧縮して符号化する
画像符号化方式に関するものである。The present invention relates to an image encoding method that compresses and encodes the amount of data contained in an original image.
画像内の画素間の相関を利用することにより画像データ
を圧縮して符号化する画像符号化方式として外挿予測離
散サイン変換符号化方式が提案されている。この画像符号化方式では、原画像を水平方向と垂直方向
とにそれぞれ所定数の画素を含む２次元ブロックに分割
した画素信号列を入力画像とする。ここに原画像は濃度が離散値である濃淡画像である、原
画像より得られた２次元ブロック内の各画素値を要素と
する画素信号列は、符号化後すでに復元されている２次
元ブロックの画素信号列に基づいて予測された予測信号
列と比較され、画素信号列と予測信号列との差分である
予測誤差列が生成される。予測誤差列は、２次元離散サ
イン変換手段１に入力され、水平方向と垂直方向とにつ
いての２次元Ｍ散サイン変換が施されて変換係数列に変
換される。この変換係数列に対して、量子化手段２で量
子化インデックスを与え、さらに符号化手段３で量子化
インデックスを符号化して圧縮符号として出力するので
ある。一方、量子化インデックスは、逆量子化手段４により逆
量子化されて変換係数列が復元され、さらに、復元され
た変換係数列には、２次元逆離散サイン変換手段５によ
り２次元逆離散サイン変換が施されて予測誤差列が復元
される。復元された予測誤差列は、上述した予測信号列
と加算されて２次元ブロック内の画素信号列が復元され
、復元された画素信号列は以後の予測に備えて記憶手段
６に記憶される。こうして記憶手段６に記憶された画素
信号列の各画素値に対して、２次元予測手段７では所定
の予測係数をそれぞれ乗じることにより、外挿的に予測
した予測信号列を生成するのである。ところで、２次元予測手段７では、第７図に示すように
して、対象としている２次元ブロックＢ内の各画素の予
測値を与える。ここに、第７図における口は符号化後に
再生された画素、０は符号化する画素を示している。ま
た、各画素の予測は、水平方向において左から右に向か
って行われ、１行の予測が終了すると垂直方向に１段下
がり、次の行で左から右に向かって予測が行われる。予
測対象である画素値の予測には、対象となる画素の上階
の画素の値と左隣の画素の値とを用いる。たとえば、画
素Ｘの予測値文は、上階の画素の値をＰｌ、左隣の画素
の値をＰ２とし、予測係数をａ、。ａ２とするときに、文＝ａｌＰ１＋ａｚＰｚ ＋＋＋■として与
えられる。こうして、特定の画素に対して予測値が与え
られると、この画素の右隣の画素の予測値が演算される
。第７図における矢印は、２次元ブロックＢ内の各画素
が隣接する画素を用いて順次予測される様子を示してい
る。ここに、各予測係数ａ ＋ ＋ ａ ２は、一般に
０．５に設定されており、固定された値が用いられてい
る。An extrapolation predictive discrete sine transform coding method has been proposed as an image coding method that compresses and codes image data by utilizing the correlation between pixels within an image. In this image encoding method, an input image is a pixel signal string obtained by dividing an original image into two-dimensional blocks each including a predetermined number of pixels in the horizontal direction and the vertical direction. Here, the original image is a grayscale image whose density is a discrete value, and the pixel signal sequence whose elements are each pixel value in a two-dimensional block obtained from the original image is a two-dimensional block that has already been restored after encoding. A prediction error sequence is generated which is a difference between the pixel signal sequence and the prediction signal sequence. The prediction error string is input to the two-dimensional discrete sine transform means 1, subjected to two-dimensional M-discrete sine transform in the horizontal and vertical directions, and converted into a transform coefficient string. The quantization means 2 gives a quantization index to this transform coefficient sequence, and the encoding means 3 encodes the quantization index and outputs it as a compressed code. On the other hand, the quantization index is dequantized by the dequantization means 4 to restore a transform coefficient sequence, and the restored transform coefficient sequence is further converted into a two-dimensional inverse discrete sine by the two-dimensional inverse discrete sine transformation means 5. A transformation is applied to restore the prediction error sequence. The restored prediction error sequence is added to the above-mentioned prediction signal sequence to restore the pixel signal sequence within the two-dimensional block, and the restored pixel signal sequence is stored in the storage means 6 in preparation for subsequent prediction. The two-dimensional prediction means 7 multiplies each pixel value of the pixel signal sequence stored in the storage means 6 by a predetermined prediction coefficient, thereby generating an extrapolatively predicted prediction signal sequence. By the way, the two-dimensional prediction means 7 gives a predicted value for each pixel in the two-dimensional block B as an object, as shown in FIG. Here, the mouth in FIG. 7 represents a pixel reproduced after encoding, and 0 represents a pixel to be encoded. Further, prediction of each pixel is performed from left to right in the horizontal direction, and when prediction for one row is completed, the prediction is performed vertically by one step, and prediction is performed from left to right for the next row. To predict the pixel value to be predicted, the value of the pixel above the target pixel and the value of the pixel to the left of the target pixel are used. For example, the predicted value statement for pixel X is that the value of the pixel on the upper floor is Pl, the value of the pixel on the left is P2, and the prediction coefficient is a. When a2, it is given as sentence=alP1+azPz +++■. In this way, when a predicted value is given to a specific pixel, the predicted value of the pixel to the right of this pixel is calculated. The arrows in FIG. 7 indicate that each pixel in the two-dimensional block B is predicted sequentially using adjacent pixels. Here, each prediction coefficient a + + a 2 is generally set to 0.5, and a fixed value is used.
上記方式によれば、外挿的な予測と２次元離散サイン変
換とを行うことによって、１枚の画像内の各画素間のＮ
関に基づく冗長性を除去することができるという利点が
ある。一方、画像内の各画素間の相関の強さは、画像毎
に異なるものであり、また、１枚の画像内でも局所的に
異なっている。すなわち、水平方向と垂直方向との各方向について予測
係数を固定している従来方式では、画像の状態によって
は予測誤差が増大し、かえって圧縮効率が低下するとい
う問題があった。本発明は上記問題点の解決を目的とするものであり、水
平方向と垂直方向とについて相関の強さを評価し、相関
の強さに応じて予測係数を適応的に変化させることによ
って、画像の状態に適応しながら高い圧縮効率が得られ
るようにした画像符号化方式を提供しようとするもので
ある。According to the above method, by performing extrapolative prediction and two-dimensional discrete sine transformation, N
This has the advantage that redundancy based on relationships can be removed. On the other hand, the strength of the correlation between each pixel within an image differs from image to image, and also differs locally within one image. That is, in the conventional method in which prediction coefficients are fixed in each of the horizontal and vertical directions, there is a problem in that the prediction error increases depending on the state of the image, and the compression efficiency decreases. The present invention aims to solve the above-mentioned problems.The present invention evaluates the strength of correlation in the horizontal and vertical directions, and adaptively changes the prediction coefficient according to the strength of correlation. The purpose is to provide an image encoding method that can obtain high compression efficiency while adapting to the following conditions.
本発明では、上記目的を達成するために、原画像を水平
方向と垂直方向とについてそれぞれ所定数の画素を含ん
だ２次元ブロックに分割し、符号化後すでに復元された
２次元ブロック内の各画素値にそれぞれ予測係数を乗じ
て得られた予測信号列と原画像より得られた２次元ブロ
ック内の各画素信号列との差を求めて予測誤差列を生成
した後、予測誤差列に対して水平方向と垂直方向とにつ
いての２次元離散サイン変換を施して変換係数列を求め
、変換係数列を量子化して量子化インデックスを付与し
、量子化インデックスより２次元ブロックの画素信号列
を復元するとともに、量子化インデックスを符号化して
出力する画像符号化方式において、画像内の各画素間の
相関を評価して上記予測係数を予測誤差が小さくなるよ
うに適応的に変化させるようにしているのである。画像内の画素間の相関の評価には、原画像より得られた
２次元ブロックの画素信号列を用いたり、符号化後に復
元された画素信号列を用いることができる。In order to achieve the above object, the present invention divides an original image into two-dimensional blocks each containing a predetermined number of pixels in the horizontal direction and vertical direction, and after encoding, each of the restored two-dimensional blocks After generating a prediction error sequence by calculating the difference between the prediction signal sequence obtained by multiplying each pixel value by a prediction coefficient and each pixel signal sequence in a two-dimensional block obtained from the original image, performs two-dimensional discrete sine transform in the horizontal and vertical directions to obtain a transform coefficient sequence, quantizes the transform coefficient sequence, assigns a quantization index, and restores the pixel signal sequence of the two-dimensional block from the quantization index. At the same time, in the image encoding method that encodes and outputs the quantization index, the correlation between each pixel in the image is evaluated and the prediction coefficients are adaptively changed to reduce the prediction error. It is. To evaluate the correlation between pixels within an image, a pixel signal sequence of a two-dimensional block obtained from the original image or a pixel signal sequence restored after encoding can be used.
すなわち、画像内の各画素間の相関の強さに応じて予測
誤差が小さくなるように予測係数を適応的に設定するの
で、予測誤差が大きくなって圧縮効率が低下するような
ときには、予測誤差が小さくなるように予測係数を変化
させることができ、予測誤差が大きくなることによる圧
縮効率の低下を防止することができるのである。In other words, the prediction coefficients are adaptively set so that the prediction error becomes smaller according to the strength of the correlation between each pixel in the image, so when the prediction error becomes large and the compression efficiency decreases, the prediction error It is possible to change the prediction coefficient so that the prediction coefficient becomes smaller, and it is possible to prevent the compression efficiency from decreasing due to an increase in the prediction error.
【実施例１】第１図に基づいて、入力された原画像を圧縮符号に変換
する構成について説明する。原画像は、水平方向と垂直
方向とについてそれぞれ所定数の画素を有した２次元ブ
ロックに分割され、２次元ブロックが入力画像として入
力される。２次元ブロックについては、２次元ブロック
内の各画素の値について水平方向および垂直方向につい
て相関の強さが評価手段８によって評価される。すなわ
ち、評価手段８では、２次元ブロック内の各画素値を評
価関数に代入することにより、２次元ブロック内での水
平方向と垂直方向との各方向についての相関の程度を評
価する。評価関数としては、種々のものが考えられるが
、−殻内には、次式のような相関係数を用いればよい、
すなわち、水平方向の相関係数ρゎ、垂直方向の相関係
数ρ、は、それぞれ次式のようになる。ρゎ＝Σ Σ （ＸＩＪ−Ｘ、−１Ｊ）／（ＸＩＪ）２
ハ＝清清 （Ｘ、Ｊ −Ｘｌ、Ｊ−１，）／（Ｘ、、）
”ただし、Ｘ、は２次元ブロック内の座標（ｉ、ｊ＞に
おける画素の値、ｍ、ｎはそれぞれ２次元ブロックの垂
直方向、水平方向の画素数を示す、このようにして得ら
れた相関係数が大きい場合には、その方向についての相
関が強く画像の変化が小さいと考えられるのである。評
価手段８では、相関係数の大きさに応じて、２次元予測
手段７を制御するのである。また、評価手段８からの制
御情報は符号化手段３にも入力される。２次元予測手段
７には、一対の予測係数ａ ｌ ｒ ａ ２の組が複数
組設定されており、相関係数ρ、ρ、の値に応じていず
れか一組が選択される。第１図において、実線は画像信号の流れを示し、破線は
上述した評価関数に基づく制御信号の流れを示す、原画
像より得られた２次元ブロックの画素信号列は、従来の
技術の項で説明したように、符号化後すでに復元されて
いる２次元ブロックの画素信号列に基づいて予測された
予測信号列と比較され、原画像の画素信号列と予測信号
列との差分が予測誤差列となる。予測信号列は、従来の技術の項で説明したように、符号
化後すでに復元されている２次元ブロックの画素信号列
の各要素に対してそれぞれ予測係数を乗じることにより
得られるのであって（０式参照）、予測係数は、上述し
た評価間数により適応的に変化するのである。予測係数
は、ａ＋＋ａ２＝１が満たされるように設定されている。要するに、２次元
ブロック内での各画素間の水平方向と垂直方向との相関
の強さに応じて予測誤差列の要素の分散が小さくなるよ
うに予測係数を設定するのである。予測誤差列は２次元離散サイン変換手段１に入力される
。２次元離散サイン変換手段１では、通常は次のような
演算を行う、２次元ブロックを、水平方向にに画素、垂
直方向に１画素のブロックとし、Ｋ＝Ｌ＝４として説明
する。離散サイン変換は、次式の行列演算として表され
る。［ｚ 、＋］＝ ［ｓ ＩＪ］Ｘ ［ｙ ＋］ここに、
［Ｙ、］は入力ベクトル、［Ｚ、］は変換係数ベクトル
、［Ｓ、Ｊ］は離散サイン変換マトリクスである。実際
の演算にあたっては、まず、２次元ブロックの予測誤差
列の水平方向の各列をそれぞれ入力ベクトルとして、上
記行列演算を各列について行う、すなわち、合計１６回
の演算が行われる。次に、上記演算により得られた変換係数ベクトルの２次
元ブロックに対し、垂直方向の各列を入力ベクトルとし
て上記行列演算を１６回行う、ここにおいて、２次元離
散逆サイン変換を施す場合には、行列演算において離散
サイン変換マトリクス［Ｓ、］を転置行列に置き換えて
、同様の行列演算を行えばよい０以上のようにして、２
次元離散サイン変換および２次元離散逆サイン変換を行
うことができるのである。２次元離散サイン変換手段１からは変換係数列が出力さ
れ、変換係数列に対して量子化手段２で量子化インデッ
クスが与えられ、符号化手段３で量子化インデックスが
符号化されて圧縮符号として出力される。ここに符号化
手段３では、評価手段８からの制御情報を受け、原画像
に基づいて得られた画像信号列内の画素間の相関の大き
さに応じて、予測係数および２次元離散サイン変換をど
のように適応化したかという情報を、量子化インデック
スとともに符号化する。量子化手段２および符号化手段３では、以下のようにし
て量子化および符号化を行う。量子化手段２では、変換係数列の各変換係数の振幅値に
対して、第２図に示すような関係で量子化インデックス
を与える。ここに、Ｔは変換係数を基準化する際の倍率
である。このようにして量子化インデックスを与えると
、変換係数が閉区間（−Ｔ、Ｔ）の範囲にあれば、量子
化インデックスがＯになる。符号化手段３では、量子化インデックスが０であるな変
換係数を無意係数とし、それ以外の有意係数とは区別す
る。有意係数の量子化インデックスに対しては第１の可
変長符号を割り当てる。また、有意係数を１、無意係数
を０とすれば、２次元ブロック内での有意係数と無意係
数との配置パターンが得られるから、各配置パターンに
対して第２の可変長符号を与える。さらに、画像を再生
するには、評価手段８より発生した制御情報も必要であ
るから、これも併せて符号化する６以上のようにして、
符号化手段３より圧縮符号を得るのである。量子化インデックスは、逆量子化手段４により逆量子化
されて変換係数列が復元され、さらに、復元された変換
係数列が２次元逆離散サイン変換手段５を通り、予測誤
差列が復元される。復元された予測誤差列は、上述した
予測信号列と加算されて符号化中の２次元ブロック内の
画素信号列が復元され、以後の予測に備えて記憶手段６
に記憶される。こうして記憶手段６に記憶された画素信
号列に基づいて、２次元予測手段７で予測信号列を生成
するのである。一方、圧縮符号から画像を再生するには、第３図に示す
ように、復号化手段１１により量子化インデックスおよ
び画素間の相関についての１ｉｌＪ御情報を復元し、逆
量子化手段１２により変換係数列を復元した後、２次元
逆Ｎ散サイン変換手段１３により予測誤差列を復元する
。予測誤差列はすでに復元され記憶手段１４に記憶されて
いる２次元ブロックに基づいて２次元予測手段１５で予
測された予測信号列と加算され、２次元ブロック内の画
素信号列が復元される。復元された画素信号列は、以後
の予測に備えて記憶手段１４に記憶される。２次元予測
手段１５では、符号化の際と同様に、画素間の相関に関
する制御情報に基づいて予測係数を変化させる。こうし
て、予測誤差列と予測信号列との加算結果が２次元ブロ
ックの再生画像として出力されるのである。Embodiment 1 A configuration for converting an input original image into a compression code will be described based on FIG. The original image is divided into two-dimensional blocks each having a predetermined number of pixels in the horizontal and vertical directions, and the two-dimensional blocks are input as an input image. For a two-dimensional block, the evaluation means 8 evaluates the strength of correlation in the horizontal and vertical directions for the values of each pixel in the two-dimensional block. That is, the evaluation means 8 evaluates the degree of correlation in each of the horizontal and vertical directions within the two-dimensional block by substituting each pixel value within the two-dimensional block into the evaluation function. Various evaluation functions can be considered, but within the shell, a correlation coefficient such as the following formula may be used:
That is, the horizontal correlation coefficient ρゎ and the vertical correlation coefficient ρ are as shown in the following equations. ρゎ=Σ Σ (XIJ-X, -1J)/(XIJ)2
Ha = Kiyoshi (X, J -Xl, J-1,)/(X,,)
``where, If the correlation coefficient is large, it is considered that the correlation in that direction is strong and the change in the image is small.The evaluation means 8 controls the two-dimensional prediction means 7 according to the magnitude of the correlation coefficient. The control information from the evaluation means 8 is also input to the encoding means 3.The two-dimensional prediction means 7 has a plurality of pairs of prediction coefficients a l r a 2 set therein. One set is selected depending on the values of the relationship coefficients ρ and ρ. In Fig. 1, the solid line indicates the flow of the image signal, and the broken line indicates the flow of the control signal based on the above-mentioned evaluation function. As explained in the prior art section, the pixel signal sequence of the two-dimensional block obtained from the image is a predicted signal sequence predicted based on the pixel signal sequence of the two-dimensional block that has already been restored after encoding. They are compared, and the difference between the pixel signal sequence of the original image and the predicted signal sequence becomes a prediction error sequence.As explained in the conventional technology section, the predicted signal sequence is a two-dimensional block that has already been restored after encoding. It is obtained by multiplying each element of the pixel signal sequence by a prediction coefficient (see formula 0), and the prediction coefficient changes adaptively depending on the number of evaluation intervals described above.The prediction coefficient is It is set so that a++a2=1 is satisfied.In short, the variance of the elements of the prediction error string is set to be small according to the strength of the correlation between each pixel in the two-dimensional block in the horizontal and vertical directions. The prediction error sequence is input to the two-dimensional discrete sine transform means 1.The two-dimensional discrete sine transform means 1 converts the two-dimensional block into a horizontal The explanation will be made assuming a block of pixels in the direction and one pixel in the vertical direction, and K = L = 4.The discrete sine transformation is expressed as a matrix operation of the following formula: [z , +] = [s IJ]X [ y +] here,
[Y,] is an input vector, [Z,] is a transformation coefficient vector, and [S, J] is a discrete sine transformation matrix. In the actual calculation, first, each column in the horizontal direction of the prediction error sequence of the two-dimensional block is used as an input vector, and the above matrix calculation is performed for each column, that is, a total of 16 calculations are performed. Next, the above matrix operation is performed 16 times on the two-dimensional block of transform coefficient vectors obtained by the above calculation, using each column in the vertical direction as an input vector.Here, when performing a two-dimensional discrete inverse sine transformation, , in the matrix operation, replace the discrete sine transformation matrix [S, ] with a transposed matrix and perform the same matrix operation as 0 or more, 2
It is possible to perform dimensional discrete sine transformation and two-dimensional discrete inverse sine transformation. A transform coefficient sequence is output from the two-dimensional discrete sine transform means 1, a quantization index is given to the transform coefficient sequence by the quantization means 2, and the quantization index is encoded by the encoding means 3 as a compression code. Output. Here, the encoding means 3 receives the control information from the evaluation means 8 and performs prediction coefficients and two-dimensional discrete sine transformation according to the magnitude of the correlation between pixels in the image signal sequence obtained based on the original image. The information on how to adapt is encoded together with the quantization index. The quantization means 2 and the encoding means 3 perform quantization and encoding as follows. The quantization means 2 gives a quantization index to the amplitude value of each transform coefficient in the transform coefficient sequence in a relationship as shown in FIG. Here, T is a magnification when standardizing the conversion coefficient. When the quantization index is given in this way, the quantization index becomes O if the transform coefficient is within the closed interval (-T, T). In the encoding means 3, transform coefficients whose quantization index is 0 are treated as meaningless coefficients, and are distinguished from other significant coefficients. A first variable length code is assigned to the quantization index of the significant coefficient. Further, if the significant coefficient is set to 1 and the unsigned coefficient is set to 0, an arrangement pattern of significant coefficients and unsigned coefficients within a two-dimensional block is obtained, so a second variable length code is given to each arrangement pattern. Furthermore, in order to reproduce the image, the control information generated by the evaluation means 8 is also necessary, so this is also encoded as described above in 6.
A compressed code is obtained from the encoding means 3. The quantization index is dequantized by dequantization means 4 to restore a transform coefficient sequence, and the restored transform coefficient sequence is further passed through two-dimensional inverse discrete sine transform means 5 to restore a prediction error sequence. . The restored prediction error sequence is added to the above-mentioned prediction signal sequence to restore the pixel signal sequence within the two-dimensional block being encoded, and is stored in the storage means 6 in preparation for future prediction.
is memorized. Based on the pixel signal sequence stored in the storage means 6 in this manner, the two-dimensional prediction means 7 generates a predicted signal sequence. On the other hand, in order to reproduce an image from a compressed code, as shown in FIG. After restoring the sequence, the two-dimensional inverse N dispersive sine transform means 13 restores the prediction error sequence. The prediction error sequence is added to the prediction signal sequence predicted by the two-dimensional prediction means 15 based on the two-dimensional block already restored and stored in the storage means 14, and the pixel signal sequence within the two-dimensional block is restored. The restored pixel signal sequence is stored in the storage means 14 in preparation for future prediction. The two-dimensional prediction means 15 changes prediction coefficients based on control information regarding the correlation between pixels, as in the case of encoding. In this way, the result of addition of the prediction error sequence and the prediction signal sequence is output as a reproduced image of a two-dimensional block.
【実施例２】実施例１では、１つの２次元ブロックを符号化する毎に
予測係数を設定するための制御情報を圧縮符号に付加し
なければならなかったが、一般に、隣接する２次元ブロ
ックでは、画素間の相関の傾向にあまり変化がなく、相
関が多少変化しても圧縮符号の冗長度にはあまり変化が
ない、したがって、相関の変化幅が大きくなったときに
のみ予測係数を変更するとともに、圧縮符号に制御情報
を付加するようにすると、冗長度が低減し、圧縮効率が
一層高まるのである。[Example 2] In Example 1, control information for setting prediction coefficients had to be added to the compression code each time one two-dimensional block was encoded, but in general, adjacent two-dimensional blocks In this case, the tendency of the correlation between pixels does not change much, and even if the correlation changes slightly, the redundancy of the compression code does not change much. Therefore, the prediction coefficients are changed only when the width of the change in correlation becomes large. At the same time, adding control information to the compression code reduces redundancy and further increases compression efficiency.
【実施例３】実施例１では、原画像より得られた２次元ブロックに基
づいて画素間の相関を評価していたが、本実施例では、
第４図に示すように、符号化後に復元された画素信号列
に基づいて画素間の相関を評価するようにしている。すなわち、符号化後に復元された画素信号列を評価手段
８に入力し、上述したように水平方向と垂直方向とにつ
いての相関の強さを求めるのである。この場合に、符号
化しようとしている２次元ブロックに隣接した２次元ブ
ロックについて相関の強さを評価していることになるか
ら、両２次元ブロック内での画素間の相関の強さが大き
く変化するときには、圧縮効率が低下するが、実施例２
でも述べたように、一般には隣接する２次元ブロックで
は画素間の相関は大きく変化しないから、本実施例の構
成でも圧縮効率は従来構成に比較すれば向上するのであ
る。また、実施例１に比較して、相関の強さに関する制
御情報を符号化する必要がないので、その点でも圧縮効
率を高めることができる。圧縮符号から画像を再生するには、第５図に示すように
、復元された予測誤差列と復元された予測信号列との加
算結果である復元された画像信号列を、評価手段１６に
入力して相関の強さを評価すれば、符号化の際に用いた
制御情報を復元することができるのである。他の構成および動作については、実施例１と同様である
から説明を省略する。[Example 3] In Example 1, the correlation between pixels was evaluated based on two-dimensional blocks obtained from the original image, but in this example,
As shown in FIG. 4, the correlation between pixels is evaluated based on the pixel signal sequence restored after encoding. That is, the pixel signal string restored after encoding is input to the evaluation means 8, and the strength of the correlation in the horizontal direction and the vertical direction is determined as described above. In this case, the strength of the correlation between pixels in both two-dimensional blocks changes significantly because the strength of the correlation is evaluated for two-dimensional blocks adjacent to the two-dimensional block to be encoded. In this case, the compression efficiency decreases, but in Example 2
As mentioned above, in general, the correlation between pixels in adjacent two-dimensional blocks does not change significantly, so even with the configuration of this embodiment, the compression efficiency is improved compared to the conventional configuration. Furthermore, compared to the first embodiment, since there is no need to encode control information regarding the strength of correlation, compression efficiency can also be improved in this respect. To reproduce an image from a compressed code, as shown in FIG. By evaluating the strength of the correlation, it is possible to restore the control information used during encoding. The other configurations and operations are the same as those in the first embodiment, so their explanations will be omitted.
本発明は上述のように、原画像を水平方向と垂直方向と
についてそれぞれ所定数の画素を含んだ２次元ブロック
に分割し、符号化後すでに復元された２次元ブロック内
の各画素値にそれぞれ予測係数を乗じて得られた予測信
号列と原画像より得られた２次元ブロック内の各画素信
号列との差を求めて予測誤差列を生成した後、予測誤差
列に対して水平方向と垂直方向とについての２次元離散
サイン変換を施して変換係数列を求め、変換係数列を量
子化して量子化インデックスを付与し、量子化インデッ
クスより２次元ブロックの画素信号列を復元するととも
に、量子化インデックスを符号化して出力する画像符号
化方式において、画像内の各画素間の相関を評価して上
記予測係数を予測誤差が小さくなるように適応的に変化
させるようにしているので、予測誤判が大きくなって圧
縮効率が低下するようなときには、予測誤差が小さくな
るように予測係数を変化させることができるのであって
、予測誤差が大きくなることによる圧縮効率の低下を防
止することができるという効果を奏するのである。また、符号化後に復元された画素信号列に基づいて、画
像内の画素間の相関の評価を行えば、画素間の相関につ
いての制御情報を符号化する必要がなく、高い圧縮効率
が得られるのである。As described above, the present invention divides an original image into two-dimensional blocks each containing a predetermined number of pixels in the horizontal direction and vertical direction, and after encoding, each pixel value in the restored two-dimensional block is divided into two-dimensional blocks. After generating a prediction error sequence by calculating the difference between the prediction signal sequence obtained by multiplying the prediction coefficient and each pixel signal sequence in the two-dimensional block obtained from the original image, A two-dimensional discrete sine transform is performed in the vertical direction to obtain a transform coefficient sequence, the transform coefficient sequence is quantized and a quantization index is assigned, the pixel signal sequence of the two-dimensional block is restored from the quantization index, and the quantization coefficient sequence is In the image encoding method that encodes and outputs the index, the correlation between each pixel in the image is evaluated and the prediction coefficients are adaptively changed to reduce the prediction error. When the compression efficiency decreases due to an increase in the prediction error, the prediction coefficient can be changed to reduce the prediction error, thereby preventing the compression efficiency from decreasing due to the increase in the prediction error. It is effective. Furthermore, if the correlation between pixels in an image is evaluated based on the pixel signal sequence restored after encoding, there is no need to encode control information regarding the correlation between pixels, and high compression efficiency can be obtained. It is.
第１図は本発明の実施例１における画像符号化部のブロ
ック図、第２図は同上における量子化インデックスの与
え方を示す動作説明図、第３図は同上の画像復号化部の
ブロック図、第４図は本発明の実施例３における画像符
号化部のブロック図、第５図は同上における画像復号化
部のブロック図、第６図は従来例における画像符号化部
のブロック図、第７図は同上における予測値の求め方を
示す動作説明図である。１・・・・・・２次元離散サイン変換手段、２・・・量
子化手段、３・・・符号化手段、４・・・逆量子化手段
、５・・・２次元逆離散サイン変換手段、６・・・記憶手段、・・・２次元予測手段、８・・・評価手段。FIG. 1 is a block diagram of an image encoding unit in Embodiment 1 of the present invention, FIG. 2 is an operation explanatory diagram showing how to give a quantization index in the same as above, and FIG. 3 is a block diagram of an image decoding unit in the same as above. , FIG. 4 is a block diagram of the image encoding section in Embodiment 3 of the present invention, FIG. 5 is a block diagram of the image decoding section in the same as above, FIG. 6 is a block diagram of the image encoding section in the conventional example, and FIG. FIG. 7 is an operation explanatory diagram showing how to obtain a predicted value in the same as above. DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Two-dimensional discrete sine transformation means, 2... Quantization means, 3... Encoding means, 4... Inverse quantization means, 5... Two-dimensional inverse discrete sine transformation means , 6... Storage means,... Two-dimensional prediction means, 8... Evaluation means.
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1326388AJPH03187575A (en) | 1989-12-15 | 1989-12-15 | Picture encoding system |
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1326388AJPH03187575A (en) | 1989-12-15 | 1989-12-15 | Picture encoding system |
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03187575Atrue JPH03187575A (en) | 1991-08-15 |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1326388APendingJPH03187575A (en) | 1989-12-15 | 1989-12-15 | Picture encoding system |
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03187575A (en) |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7025515B2 (en) | 2003-05-20 | 2006-04-11 | Software 2000 Ltd. | Bit mask generation system |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7025515B2 (en) | 2003-05-20 | 2006-04-11 | Software 2000 Ltd. | Bit mask generation system |
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