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JPH03253119A - Control information reducing system in adaptive forecasting coding - Google Patents

Control information reducing system in adaptive forecasting coding

Info

Publication number
JPH03253119A
JPH03253119A JP4950790A JP4950790A JPH03253119A JP H03253119 A JPH03253119 A JP H03253119A JP 4950790 A JP4950790 A JP 4950790A JP 4950790 A JP4950790 A JP 4950790A JP H03253119 A JPH03253119 A JP H03253119A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
control information
prediction function
decoding
prediction
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP4950790A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takahiro Hamada
高宏 浜田
Masahiro Saito
雅弘 斉藤
Shuichi Matsumoto
修一 松本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KDDI Corp
Original Assignee
Kokusai Denshin Denwa KK
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kokusai Denshin Denwa KK filed Critical Kokusai Denshin Denwa KK
Priority to JP4950790A priority Critical patent/JPH03253119A/en
Publication of JPH03253119A publication Critical patent/JPH03253119A/en
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/004Predictors, e.g. intraframe, interframe coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

PURPOSE:To improve signal transmission efficiency by inhibiting the transmission of control information for selecting a forecasting function to the decoding side when the coding side can decode a signal without using the control information. CONSTITUTION:The coding side detects a case capable of decoding a signal without using the control information for selecting the forecasting function, and at the time of detecting the case, inhibits the transmission of the control information to the decoding side. When the control information is not received, the decoding side extracts an optimum forecasting function from a forecasting function formed from reproduced picture elements on the decoding side itself in the same procedure as that of the coding side and a transmitted quantized representative value and reproduces each picture element. Thereby, the decoding side can reproduce the picture element by selecting the optimum forecasting function corresponding to each picture element even if the control information is not transmitted. Since the volume of control information to be transferred from the coding side to the decoding side can be reduced, the signal transmission efficiency can be improved.

Description

【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、テレビ会議、テレビ電話等デジタル等におけ
る画像情報圧縮用予測符号化の分野に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Field of Industrial Application) The present invention relates to the field of predictive coding for compressing image information in digital video conferences, video telephones, and the like.

(従来の技術) 従来の適応予測符号化方式では、画素単位ごとに最適な
予測関数を選択しており、画素単位のきめ細かな品質の
画像を伝送できるものの、1画素ごとに予測関数の制御
情報が必要なために信号伝送効率が悪いという欠点があ
る。
(Prior art) In conventional adaptive predictive coding methods, the optimal prediction function is selected for each pixel, and although it is possible to transmit images with fine-grained quality for each pixel, control information of the prediction function is not transmitted for each pixel. The disadvantage is that the signal transmission efficiency is poor because of the need for

(発明が解決しようとする課題) 上述の点で、受信側において送信側から送られてきた量
子化代表値と画像データ再生値から作った予測関数の関
係から、制御情報なしで復号できる場合が存在すると、
制御情報を削減することが可能であり、信号伝送効率が
良くなる。このためには、本発明では制御情報なしで復
号できる場合をすべてを検出し、それに基づき予測符号
化および復号化を行うことにより、信号伝送効率を改善
することを目的とする。
(Problems to be Solved by the Invention) Regarding the above point, there are cases where decoding can be performed without control information on the receiving side due to the relationship between the quantized representative value sent from the transmitting side and the prediction function created from the image data reproduction value. If it exists,
It is possible to reduce control information and improve signal transmission efficiency. To this end, the present invention aims to improve signal transmission efficiency by detecting all cases where decoding is possible without control information and performing predictive encoding and decoding based on the detected cases.

(課題を解決するための手段) 本発明では制御情報なしで復号できる場合をすべて検出
し、それに基づき予測符号化および復号化を行うための
手段として、適応予測符号化方式において、幾つかの予
測関数を準備し、符号化すべき画素の値に最も近い予測
関数を予測値として用いることにより予測誤差を最小に
し、制御情報を削減することを特徴とする。
(Means for Solving the Problems) In the present invention, as a means for detecting all cases in which decoding is possible without control information and performing predictive encoding and decoding based on the detected cases, several prediction methods are used in an adaptive predictive encoding method. The method is characterized in that a prediction error is minimized and control information is reduced by preparing a function and using the prediction function closest to the value of the pixel to be encoded as a prediction value.

すなわち、予測符号化において、符号化すべき画素の予
測関数としてあらかじめ用意した複数の予測関数の中か
ら符号化すべき画素の値に最も近い値をとる予測関数を
最適予測関数として選択し、量子化代表値と予測関数選
択用の制御情報を復号化側に伝送し、復号化側で画素を
再生する適応予測符号化方式において、符号化側で再生
された画素値を用いて作成した予測関数の値と、量子化
代表値との関係から予測関数選択用の制御情報を用いず
に復号できる場合を検出し、符号化側で前記検出時にお
いては予測関数選択用の制御情報を復号化側に伝送せず
、復号化側においては予測関数選択用の制御情報を符号
化側より受信しない場合は、符号化側同様に復号化側で
再生画素から作った前記予測関数と伝送されてきた前記
量子化代表値から最適の予測関数を抽出し画素を再生す
ることにより、予測関数選択用の制御情報を省略出来る
ことを特徴とする適応予測符号化における制御情報削減
方式である。
That is, in predictive coding, the prediction function that takes the value closest to the value of the pixel to be encoded is selected as the optimal prediction function from among multiple prediction functions prepared in advance as the prediction function of the pixel to be encoded, and the quantization representative In an adaptive predictive coding method that transmits control information for selecting values and prediction functions to the decoding side and reproduces pixels on the decoding side, the value of the prediction function created using the pixel values reproduced on the encoding side. Detects cases where decoding is possible without using control information for prediction function selection based on the relationship with the quantization representative value, and at the time of detection on the encoding side, transmits the control information for prediction function selection to the decoding side. If the decoding side does not receive control information for selecting a prediction function from the encoding side, the prediction function created from the reproduced pixels on the decoding side and the transmitted quantized This control information reduction method in adaptive predictive coding is characterized in that control information for selecting a predictive function can be omitted by extracting an optimal predictive function from representative values and regenerating pixels.

(作用) 符号化側では、予測関数選択用の制御情報を用いずに復
号できる場合は、当該制御情報を復号化側に伝送しない
。従って、信号伝送効率が改善される。
(Operation) On the encoding side, if decoding can be performed without using control information for prediction function selection, the encoding side does not transmit the control information to the decoding side. Therefore, signal transmission efficiency is improved.

復号化側では、制御情報を受信しない場合は、符号化側
と同じ手順で復号化側で再生画素から作った予測関数と
伝送されてきた量子化代表値から最適の予測関数を抽出
して画素を再生する。
On the decoding side, if no control information is received, the optimal prediction function is extracted from the prediction function created from the reproduced pixels on the decoding side and the transmitted quantized representative value using the same procedure as the encoding side, and the pixel is Play.

従って、制御情報を伝送しないにもかかわらず、復号化
側で画素単位ごとの最適な予測関数を選択して画素を再
生することができる。
Therefore, even though no control information is transmitted, the decoding side can select the optimal prediction function for each pixel and reproduce the pixel.

(発明の原理) 本発明の原理を以下のとおり説明する。(Principle of the invention) The principle of the present invention will be explained as follows.

画素単位の適応予測において、n個の予測関数が予め用
意されているものとする。
In pixel-by-pixel adaptive prediction, it is assumed that n prediction functions are prepared in advance.

これらの予測関数と符号化すべき画素の値を以下のよう
に表現する。
These prediction functions and pixel values to be encoded are expressed as follows.

n個の予測関数:  f l Hf 2 g 00.l
 f n符号化すべき画素の値: X 次式(1)を満たす予測関数L (CI、2.、、、、
n )が最適の予測関数として選択される。
n prediction functions: f l Hf 2 g 00. l
f n Pixel value to be encoded: X Prediction function L (CI, 2., , ,
n ) is selected as the optimal prediction function.

lx−fll=min(lx−fll、1x−fll、
−+1x−fll)  (1)復号化する際、予測関数
としてf I + f2+ 30.+ fnが等確率で
選択されると仮定すると、制御情報として最低 1og
znだけの情報量が復号化する際に必要となる。しかし
、復号化時において符号化時の量子化代表値(以下、q
mと記す)と予測関数f+。
lx-fll=min(lx-fll, 1x-fll,
-+1x-fll) (1) When decoding, f I + f2+ 30. is used as a prediction function. + fn is selected with equal probability, at least 1og as control information
An amount of information equal to zn is required for decoding. However, at the time of decoding, the quantization representative value at the time of encoding (hereinafter, q
m) and the prediction function f+.

f210.−1 fnの値の関係から、符号化時に選ば
れる可能性のない予測関数すなわち非最適予測関数f。
f210. −1 A prediction function that has no possibility of being selected during encoding due to the relationship of the value of fn, that is, a non-optimal prediction function f.

(j・1,2.、、、n;j≠i)を制御情報なしで検
出できる場合が存在する。このことは、符号化側から復
号化側に渡す制御情報の情報量が削減出来ることにほか
ならない。
There are cases where (j·1, 2., , n; j≠i) can be detected without control information. This means that the amount of control information passed from the encoding side to the decoding side can be reduced.

以下に、上述でいう制御情報なしで検出できる原理を示
す。
The principle by which detection can be performed without the above-mentioned control information will be shown below.

第3図において、符号化側では符号化すべき画素の値X
が予測関数flに対し、lq+ l≦IX−f、l≦q
、Iの範囲に存在するためにqlを量子化代表値として
選択する(ある量子化レンジで零に最も近い値をql、
最も遠い値をqoとする)。
In Figure 3, on the encoding side, the value of the pixel to be encoded
is the prediction function fl, lq+ l≦IX−f, l≦q
, I is selected as the quantization representative value (the value closest to zero in a certain quantization range is ql,
Let the farthest value be qo).

ここで復号化時に次式(2)が成立する場合、f。Here, if the following equation (2) holds during decoding, f.

は最適予測関数とはなり得ない。cannot be the optimal prediction function.

ヨfk(k=1.2.、、、、n;  k  ≠j)l
fJ”ql−fkl < lq+ 1(q+≠O)  
(2) 以下にその理由を述べる。
Yofk(k=1.2.,,,n; k ≠j)l
fJ"ql-fkl < lq+ 1 (q+≠O)
(2) The reasons are explained below.

仮にfJを最適予測関数と仮定した場合、Xとの偏差は
次式(3)の如<lq+1qlである。
If fJ is assumed to be the optimal prediction function, the deviation from X is <lq+1ql as shown in the following equation (3).

If=−XI≧lqt l             
  (3)また、Xとf、の偏差が最も小さいはずであ
るから、次式(4)がいえる。
If=-XI≧lqt l
(3) Furthermore, since the deviation between X and f should be the smallest, the following equation (4) holds true.

v fklx−fxl≧IX−fJ +       
  (4)(2)式を次式(5)−1に変形し、(5)
−2式が導ける。
v fklx-fxl≧IX-fJ +
(4) Transform equation (2) into the following equation (5)-1, and (5)
-Two equations can be derived.

(fJ+q1−fk)2Q+” <o        
(5)−1(f、−f、) (fi−f、、+2q、)
< O(5)−2(3)式を次式(6)−1に変形し、
(6)−2式が導ける。
(fJ+q1-fk)2Q+"<o
(5)-1(f,-f,) (fi-f,,+2q,)
< O(5)-2 Transform formula (3) into the following formula (6)-1,
Equation (6)-2 can be derived.

(fJ−X)”−ql”≧O(6)−1(f=−X−q
l) (L−X+q+)  ≧O(6) −2(4)式
を次式(7)−1に変形し、(7)−2式を導ける。
(fJ-X)”-ql”≧O(6)-1(f=-X-q
l) (L-X+q+) ≧O(6) -2 Equation (4) is transformed into the following equation (7)-1, and equation (7)-2 can be derived.

(x−fm) 2− (X−ft)” ≧0(f、−f
、l) (2X−f、−f、)≧Oql〉0と仮定する
と、 (5)−2式より、次式(8) f12q+ < f、+ < fk (6)−2式より、次式(9)のことがいえる。
(x-fm) 2- (X-ft)” ≧0(f,-f
, l) Assuming (2X-f, -f,)≧Oql〉0, from equation (5)-2, the following equation (8) f12q+ < f, + < fk (6) From equation-2, the following equation (9) can be said.

のことがいえる。The following can be said.

(7)−1 (7)−2 (8) X≦f、−ql、X≧fr+q+         (
9)(7)−2式において、 (8)式からXについて
(lO)式のことがいえる。
(7)-1 (7)-2 (8) X≦f, -ql, X≧fr+q+ (
9) In equation (7)-2, equation (lO) can be said for X from equation (8).

2X−f1fJ≦O 、’、   2X≦’fk+L           
 (10)(9)式を用いると、f4について(11)
式のことがいえる。
2X-f1fJ≦O,', 2X≦'fk+L
(10) Using equation (9), for f4, (11)
This can be said about the expression.

2q + +2fJ≦2X≦fk+ f。2q + +2fJ≦2X≦fk+f.

、’、   f、≦fh−2qi          
    (11)これは (8)式と矛盾する。
,', f, ≦fh−2qi
(11) This contradicts equation (8).

また、q l<0と仮定すると (5)−2式より、次式(12)のことがいえる。Also, assuming that ql<0 From equation (5)-2, the following equation (12) can be established.

fk< fJ< fy−2Q+           
   (12)(6)式より、次式(13)のことがい
える。
fk<fJ< fy-2Q+
(12) From equation (6), the following equation (13) can be stated.

X≦f、+ql、 X≧f、−ql         
(13)(7)−2式において(12)式の事実から(
14)式が導ける。
X≦f, +ql, X≧f, -ql
(13) In equation (7)-2, from the fact of equation (12), (
14) Equation can be derived.

2X≧fk+fJ を用いて fk+f、≦2fJ+2q。2X≧fk+fJ Using fk+f, ≦2fJ+2q.

fJ≧f、−2q、                
  (14)(14)式は、(13)式と矛盾する。
fJ≧f, -2q,
(14) Equation (14) contradicts equation (13).

従って、 (2)式を満たすf、は最適予測関数と仮定
した場合、矛盾を引き起こすため最適予測関数とはなり
得ず、f、が非最適予測関数であると制御情報なしで決
定できる。
Therefore, when it is assumed that f, which satisfies equation (2), is an optimal prediction function, it cannot be the optimal prediction function because it causes a contradiction, and it can be determined without control information that f is a non-optimal prediction function.

なお、 (2)式を用いてfIを一つに特定できない場
合は制御情報により決定しなければならない。
Note that if fI cannot be specified using equation (2), it must be determined using control information.

すなわち、制御情報が必要となるケースである。That is, this is a case where control information is required.

更に、f、が次式(15)および(16)の条件で満た
す時もf、は最適予測関数とはなりえない。
Furthermore, even when f satisfies the conditions of the following equations (15) and (16), f cannot be the optimal prediction function.

fJ+qi>量子化ダイナミックレンジの上限 (15
)f、+ql<量子化ダイナミックレンジの下限 (1
6)すなわち、非最適予測関数(fJ)を用いて作成し
た再生値が画像データとしてあり得ない値となってしま
う。従って、fJを非最適予測関数と判断できるのであ
る。
fJ+qi>upper limit of quantization dynamic range (15
)f, +ql<lower limit of quantization dynamic range (1
6) That is, the reproduction value created using the non-optimal prediction function (fJ) becomes an impossible value as image data. Therefore, fJ can be determined to be a non-optimal prediction function.

上述の原理を数値を用いた例で説明すると次のようにな
る。
The above principle will be explained as follows using an example using numerical values.

X=100 f、   =   90 f2  =   75 の時、下記の量子化テーブルを用いたとする。X=100 f, = 90 f2 = 75 Assume that the following quantization table is used.

量子化レンジ  代表値(q−)q+ O〜2       1     0 3〜7      5    3 8〜14       11     8+X−fll
=10<25= IX−f、lテあ6(M−選択される
関数はfIであり、 qm=11 となり、 q+=8 となる。
Quantization range Representative value (q-)q+ O~2 1 0 3~7 5 3 8~14 11 8+X-fll
=10<25= IX-f,ltea6(M-The selected function is fI, qm=11, and q+=8.

この時、fiが最適予測関数であると仮定するとlfz
+q+−fI 1 = 175+8−901 =7<8 となり、矛盾を引き起こすためflが最適予測関数であ
ると制御情報なしで決定できる。
At this time, assuming that fi is the optimal prediction function, lfz
+q+-fI 1 = 175+8-901 =7<8, which causes a contradiction, so it can be determined without control information that fl is the optimal prediction function.

(実施例) 第1図、第2図が本発明を適用した画像符号化・復号化
装置のブロック図である。
(Embodiment) FIGS. 1 and 2 are block diagrams of an image encoding/decoding apparatus to which the present invention is applied.

各部の機能及びデータの流れを順次説明する。The functions of each part and the flow of data will be explained in order.

第1図の送信側においては、原画像データXを画像デー
タメモリ2に入力、蓄積する。予測関数部(1)3から
予測関数部(n)5の各部の予測関数は減算器12〜1
4で原画像データXとの差分をとり予測誤差1〜nを得
て、関数比較部10に入力する。
On the transmitting side of FIG. 1, original image data X is input into an image data memory 2 and stored. The prediction functions of each part from prediction function part (1) 3 to prediction function part (n) 5 are calculated by subtractors 12 to 1.
4, the difference with the original image data X is taken to obtain prediction errors 1 to n, which are input to the function comparison section 10.

関数比較部10では、上述(1)式の如くと符号化すべ
き画素Xとの差が最小の予測関数すなわち最適予測関数
を見つけ、その結果を予測関数選択情報としてスイッチ
ャ−7を制御し最適予測関数を減算器18に出力する。
The function comparison unit 10 finds the prediction function with the smallest difference from the pixel The function is output to the subtractor 18.

減算器18では原画像データXと最適予測関数との差分
をとり、量子化部1にその差分を入力する。量子化部1
では量子化テーブル等を用いて量子化代表値qmおよび
qIを求め、qmを送信側の出力とする。
The subtracter 18 takes the difference between the original image data X and the optimal prediction function, and inputs the difference to the quantizer 1. Quantization section 1
Then, quantization representative values qm and qI are determined using a quantization table or the like, and qm is set as the output on the transmitting side.

q、は制御情報有無判定部6に入力し、予測関数蓄積部
(1)3から予測関数蓄積部(n)5の値すなわち各部
の予測関数とで上述(2)式が成立するか否かをチエツ
クし、成立する場合は予測関数選択情報を制御情報とし
て受信側に送信しないようにスイッチャ−11を制御し
、成立しない場合は予測関数選択情報を制御情報として
送信側の出力とする。
q is input to the control information presence/absence determination unit 6, and it is determined whether the above equation (2) holds true with the values of the prediction function storage unit (1) 3 to the prediction function storage unit (n) 5, that is, the prediction function of each part. is checked, and if it holds true, the switcher 11 is controlled so as not to transmit the prediction function selection information to the receiving side as control information, and if it does not hold, the prediction function selection information is outputted as control information from the transmission side.

量子化代表値q。を出力すると、予測関数選択情報とで
加算器15で局部符号化し再生画像データX゛として画
像データメモリ2に蓄積する。蓄積した再生画像データ
X°を基に予測関数作成部9で予測関数を作成し予測関
数部(1)3から予測関数部(n)5に順次蓄積、内容
更新する。
Quantization representative value q. When output, the adder 15 locally encodes it with the prediction function selection information and stores it in the image data memory 2 as reproduced image data X'. A prediction function is created in a prediction function creation section 9 based on the accumulated reproduced image data X°, and the prediction function is sequentially stored in prediction function sections (1) 3 to (n) 5, and its contents are updated.

以上で、ある画素の符号化の動作を終了し、次の符号化
処理に入る。
With this, the encoding operation for a certain pixel is completed, and the next encoding process begins.

第2図の受信側においては、送信側から送られてくる量
子化代表値q、Rおよび制御情報を基に復号化処理し再
生画像データX°を作り出すことを行うが、その概要は
以下の通りである。
On the receiving side in Fig. 2, decoding processing is performed based on the quantization representative values q, R and control information sent from the transmitting side to create reproduced image data X°, an outline of which is as follows. That's right.

量子化復号部101では、量子化代表値q1については
復号化処理を行う。また、制御情報については、制御情
報有無判定部106で処理する。制御情報有無判定部1
06での制御情報有無の認識は、量子化復号器101が
量子化代表値qmを基に選択したq、と、予測関数部(
1003から予測関数部(n)105の各部の予測関数
から (2)式による制御情報有無判定を行う。その結
果制御情報ありと判定すると、そのときの予測関数の個
数をnoとすると同郡106からnoを表現するために
必要なビット数値1ogznを量子化復号器101に通
知する。量子化復号部101では該量子化代表値qm以
降のビット列の内からlog2n’分の制御情報を抜き
出し制御情報有無判定部106に出力する。同郡106
ではこの値を予測関数選択情報とする。制御情報なしと
判定された予測関数に対しては制御情報判定部106は
演算した値を予測関数選択情報とする。
The quantization decoding unit 101 performs decoding processing on the quantization representative value q1. Further, the control information is processed by the control information presence/absence determination unit 106. Control information presence/absence determination unit 1
The recognition of the presence or absence of control information in step 06 is based on q selected by the quantization decoder 101 based on the quantization representative value qm, and the prediction function section (
From 1003 to prediction function section (n) 105, the presence or absence of control information is determined from the prediction functions of each section according to equation (2). As a result, if it is determined that there is control information, the quantization decoder 101 is notified of the bit value 1ogzn necessary to express no from the group 106, assuming that the number of prediction functions at that time is no. The quantization decoding section 101 extracts log2n' worth of control information from the bit string after the quantization representative value qm and outputs it to the control information presence/absence determining section 106. The same county 106
Now let this value be the prediction function selection information. For a prediction function determined to have no control information, the control information determination unit 106 uses the calculated value as prediction function selection information.

以上から完全に最適予測関数値f+を特定し得る選択情
報(予測関数選択情報)を制御情報有無判定部106か
ら出力しそれによりスイッチャ−107を制御し、送信
側と同一である予測関数すなわち予測関数部(1) 1
03から予測関数部(n)105のいずれかを選択し最
適予測関数値f、を得る。
From the above, the selection information (prediction function selection information) that can completely specify the optimal prediction function value f+ is output from the control information presence/absence determination unit 106, and the switcher 107 is controlled thereby, and the prediction function that is the same as that on the transmitting side, that is, the prediction Function part (1) 1
03 to the prediction function section (n) 105 to obtain the optimum prediction function value f.

なお、制御情報有無判定演算結果による制御情報ビット
数値login’により量子化復号部101でGま次に
復号化すべき量子化代表値の入力ビツト列上での位置を
認識する。
Note that the position on the input bit string of the quantized representative value to be decoded in the G-th order in the quantization decoding section 101 is recognized by the control information bit value login' obtained from the control information presence/absence determination calculation result.

このようにして得られた最適予測関数値と量子化復号器
101で復号化された量子化代表値とを加算器108で
処理し再生画像データX°を得て、画像データメモリ1
02に蓄積し、画像データメモリ102からVDU等に
デイスプレィする。また、画像データメモリ102に蓄
積した再生画像データXを基に予測関数作成部109で
予測関数を作成し予測関数蓄積部(1)103から予測
関数蓄積部(n)105に順次蓄積、内容更新する。
The optimal prediction function value obtained in this way and the quantized representative value decoded by the quantization decoder 101 are processed by the adder 108 to obtain reproduced image data X°, and the image data memory 1
02 and displayed on a VDU or the like from the image data memory 102. In addition, a prediction function creation unit 109 creates a prediction function based on the reproduced image data do.

(発明の効果) 符号化すべき画素Xの予測関数として第4図に示すよう
に横および縦の隣の画素値A、Bを用い、以下3表に示
すように3 bit、 4 bitおよび4bitリフ
レクテツドの標準的な量子化テーブルを用いて、いくつ
かのテストデータ画像に対し、適応予測を施した時の1
画素当りの平均制御情報量を計算した。
(Effect of the invention) As a prediction function of the pixel X to be encoded, horizontally and vertically adjacent pixel values A and B are used as shown in FIG. 1 when adaptive prediction is applied to some test data images using the standard quantization table of
The average amount of control information per pixel was calculated.

計算は次のアルゴリズムに従って、最適予測画素を選択
さらに制御情報の有無を判定した。
The calculation was performed by selecting the optimal predicted pixel and determining the presence or absence of control information according to the following algorithm.

最適予測画素の選択 lX−Al≦lX−B1−予測画素X=AIX−AI>
 lX−B1→予測画素X=B制御情報の有無の判定 条件式 %式% 選択情報の有無及び 選択画素 (有・無、 (有・無、 (有・趣、 (有・無、 (有・無、 (有・無、 A−B) A−B) A−B) A−B) A−B) A−B) 第1表 3bit  量子化テーブル (量子化) 〜26 〜10 〜2 〜−4 〜−12 〜−28 〜−255 第2表 4bit  量子化テーブル (量子化) 120〜150 89〜119 58〜88 27〜57 11〜26 3〜10 0〜2 −1〜−4 −5〜−12 −13〜−28 −29〜−59 −60〜−90 −91〜−121 −122〜−152 −153〜−255 35 04 3 2 8 2 9 20 〜44 75 106 137 168 20 9 8 7 1 1 5 13 29 60 91 122 153 第3表 bit リフレフテッド量子化テーブル (量子化) 3 4 0 2 0 2g 66 94 16 32 43 50 54 254 250 243 232 216 194 166 128 90 〜5 〜12 〜23 〜39 〜61 〜89 〜127 〜165 〜193 〜215 〜231 〜242 〜249 〜253 〜255 〜−255 〜−253 〜−249 〜−242 〜−231 〜−215 〜−193 〜−165 〜−127 7 0 9 4 06 44 78 03 22 36 45 51 54 254 251 245 236 222 203 178 144 106 3 4 0 2 0 28 66 94 16 32 43 50 54 254 250 243 232 216 194 166 128 90 以上、詳細に説明したように、本発明によれば近傍の2
画素の値を予測関数として用いる場合、4つの自然静止
画および3つのテストパターンZONEI (BBC考
案)、CB  Dレビジョン学会規格)  、  MB
  (CCIR規格)において従来方式I BIT当た
りに比較して本発明の方式を用いた場合の1画素当たり
の制御情報量がどのくらいになるかを第4表に示す。
Selection of optimal predicted pixel lX-Al≦lX-B1-predicted pixel X=AIX-AI>
lX-B1→Predicted pixel None, (Presence/Absence, A-B) A-B) A-B) A-B) A-B) A-B) Table 1 3-bit quantization table (quantization) ~26 ~10 ~2 ~- 4 ~-12 ~-28 ~-255 Table 2 4bit Quantization Table (Quantization) 120~150 89~119 58~88 27~57 11~26 3~10 0~2 -1~-4 -5~ -12 -13 to -28 -29 to -59 -60 to -90 -91 to -121 -122 to -152 -153 to -255 35 04 3 2 8 2 9 20 to 44 75 106 137 168 20 9 8 7 1 1 5 13 29 60 91 122 153 3rd table bit Relefted quantization table (quantization) 3 4 0 2 0 2g 66 94 16 32 43 50 54 254 250 243 232 216 194 166 128 90 ~5 ~12 ~2 3 ~ 39 ~61 ~89 ~127 ~165 ~193 ~215 ~231 ~242 ~249 ~253 ~255 ~-255 ~-253 ~-249 ~-242 ~-231 ~-215 ~-193 ~-165 ~-127 7 0 9 4 06 44 78 03 22 36 45 51 54 254 251 245 236 222 203 178 144 106 3 4 0 2 0 28 66 94 16 32 43 50 54 254 250 243 232 216 194 166 128 90 As explained above in detail According to the present invention, the neighboring two
When using pixel values as prediction functions, four natural still images and three test patterns ZONEI (developed by BBC, standard of CBD Revision Society), MB
Table 4 shows the amount of control information per pixel when using the method of the present invention compared to the conventional method I BIT (CCIR standard).

第4表に示すようにおおよそ1画素当り0.51〜0、
63bit位で画素単位の木目細かな適応予測符号化方
式を行なうことが出来る効果が得られたる。
As shown in Table 4, approximately 0.51 to 0 per pixel,
This provides the advantage of being able to perform a fine-grained adaptive predictive coding method on a pixel-by-pixel basis using approximately 63 bits.

すなわち、制御情報におけるBIT削減率は従来方式に
比べ37〜49%位となる。なお、第4表でテストパタ
ーンがMBの場合は削減率が低いが、このようなパター
ンが実際にあられれる確率は小さく、全体に与える影響
は小さい。
That is, the BIT reduction rate in control information is about 37 to 49% compared to the conventional method. Note that in Table 4, when the test pattern is MB, the reduction rate is low, but the probability that such a pattern will actually occur is small, and the overall effect is small.

以下余白 2g    −13〜−23 29−6〜−12 30−2〜−5 17 8 3 13 6 2 第 4 表 103、104.105・・・予測関数部、106・・
・制御情報有無判定部、 107・・・スイッチャ−108 109・・・予測関数作成部。
Below margin 2g -13~-23 29-6~-12 30-2~-5 17 8 3 13 6 2 4th Table 103, 104.105... Prediction function section, 106...
- Control information presence/absence determination unit, 107... Switcher 108 109... Prediction function creation unit.

・・・加算器、...adder,

Claims (1)

【特許請求の範囲】 符号化すべき画素の予測関数としてあらかじめ用意した
複数の予測関数の中から符号化すべき画素の値に最も近
い値をとる予測関数を最適予測関数として選択し、量子
化代表値と予測関数選択用の制御情報を復号化側に伝送
し、復号化側で画素を再生する適応予測符号化方式にお
いて、 符号化側で再生された画素値を用いて作成した予測関数
の値と、量子化代表値との関係から予測関数選択用の制
御情報を用いずに復号できる場合を検出し、 符号化側で前記検出時においては予測関数選択用の制御
情報を復号化側に伝送せず、 復号化側においては予測関数選択用の制御情報を符号化
側より受信しない場合は、符号化側同様に復号化側で再
生画素から作った前記予測関数と伝送されてきた前記量
子化代表値から最適の予測関数を抽出し画素を再生する
ことにより、 予測関数選択用の制御情報の伝送を省略することを特徴
とする適応予測符号化における制御情報削減方式。
[Claims] A prediction function that takes a value closest to the value of a pixel to be encoded is selected as an optimal prediction function from among a plurality of prediction functions prepared in advance as a prediction function for a pixel to be encoded, and a quantized representative value is selected. In an adaptive predictive coding method in which control information for selecting a prediction function is transmitted to the decoding side and pixels are reproduced on the decoding side, the value of the prediction function created using the pixel values reproduced on the encoding side and the , detects a case where decoding is possible without using control information for prediction function selection from the relationship with the quantization representative value, and transmits the control information for prediction function selection to the decoding side at the time of the detection on the encoding side. First, if the decoding side does not receive control information for selecting a prediction function from the encoding side, the prediction function created from the reproduced pixels on the decoding side and the transmitted quantization representative are used in the same way as the encoding side. A method for reducing control information in adaptive predictive coding, characterized by omitting transmission of control information for selecting a predictive function by extracting an optimal predictive function from values and regenerating pixels.
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