JPH03256453A - 圧縮データ量制御方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野］ この発明は静止画像データを可変長符号によって圧縮し
た後、伝送または記録する際に、圧縮後のデータ量が要
求されるデータ量となるように制御する圧縮データ量制
御方式に関する。

〔従来の技術〕

自然画符号化方式の標準化を図るために“Ｂａ５ｅｌｉ
ｎｅ　Ｓｙｓｔｅｍ”や’Ｅｘｔｅｎｄｅｄ　Ｓｙｓｔ
ｅｍ’等の各種国際標準化方式が提案されている。

第１０図は国際標準化方式のうちの′″Ｂａ５ｅｌｉｎ
ｅＳｙｓ　ｔｅａ＋　”の処理手順を示す概略図である
。このシステムは一枚の入力画像を１ブロック８×８画
素の複数ブロックに分割し、各ブロック毎に２次元の離
散コサイン変換（Ｄ　ＣＴ　：　Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃ
ｏ５１ｎｅＴｒａｎｓｆｏｒ＋ｇ）を行い（処理ＰＩ）
、得られるＤＣＴ係数を、８×８個の閾値からなる量子
化マトリクスの各閾値で除算することで量子化を行う（
処理Ｐ２）。第１１図および第１２図は輝度信号用およ
び色差信号用の量子化マトリクスの例である。

量子化したＤＣＴ係数のうち直流（ＤＣ）成分は前のブ
ロックで量子化したＤＣＣ骨分差分を取り、その差分の
ビット数をハフマン符号化する。

交流（ＡＣ）１分はブロック内でジグザグスキャンを行
って一次元の数列に変換し、有効係数のビット数と連続
する零（無効係数）の個数とで２次元のハフマン符号化
を行う（処理Ｐ３およびＰ４）。

第１３図にジグザグスキャンのテーブルの例を示す。

なお、処理Ｐ２における量子化のときに、量子化マトリ
クスの各閾値に対しである係数（スケールファクタ）を
乗算したのちＤＣＴ係数の除算を行う。圧縮画像の画質
および圧縮率はこのスケールファクタによって調整する
。

こうして圧縮したデータは、処理Ｐ１〜Ｐ４と逆の処理
によって伸張する。すなわち、処理Ｐ５におけるハフマ
ン復号化、処理Ｐ６におけるＤＣＣ骨分よびＡＣＣ骨分
復号化、処理Ｐ７における逆量子化および処理Ｐ８にお
ける逆ＤＣＴ　（１０ＣＴ）である。

〔発明が解決しようとする課題］ ところで、前述のシステムでは可変長符号であるハフマ
ン符号を用いてデータ圧縮を行っているため、圧縮後の
全データ量は圧縮工程（処理Ｐ１〜Ｐ４）が終了するま
で知ることが出来ない。このため、予め設定したデータ
量の範囲内で符号化を行う必要がある場合は、何らかの
データ量の制御が必要となる。

この発明は圧縮後のデータ量が所望のデータ量となるよ
うに制御すると共に、視覚特性を考慮して画像の周辺部
をポカした状態で圧縮してデータ量の削減を図るように
した圧縮データ量制御方式を提供することを目的とする
。

〔課題を解決するための手段］ この発明は、一枚のディジタル画像を、１ブロツクｎ×
ｎ１ｉ素からなる複数のブロックに分割し、各ブロック
毎に離散コサイン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ
個の変換係数のうち当該ブロックの画面内の位置に応じ
て変換係数のうちの所定の変換係数を零とし、このｎ×
ｎ個の変換係数を、ｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マト
リクスの各閾値で除算して量子化を行い、量子化後の変
換係数を、直流成分から高周波成分に向かって一定の順
序で一次元の数列に変換し、変換して得られる一次元の
数列ａ、　（ｐ＝ｏ、Ｉ、・、ｎ２−１）に対し特定の
値ｋを設定し、数列ａ、中の「ｋ≦ｑ≦ｎ２−１」なる
条件を満たす係数ａ、を零とした後、数列ａｐ中の連続
する零の個数を符号化するデータ圧縮を行うと共に、離
散コサイン変換係数のＡＣＣ骨分２乗和の累積分布を各
ブロック毎に求め、この累積分布から所望の圧縮データ
量に比例換算した関数Ｇを決定し、この関数Ｇとデータ
圧縮して得た実際の圧縮データ量の累積値Ｖとをブロッ
ク毎に比較し、累積値Ｖが関数Ｇに追随するように変数
にの値をブロック毎に調整するようにする。

〔作　用〕

この発明において、変数にのブロック毎の調整は次のよ
うにして行う。まず、ブロック５（ｓ−Ｉ２、・・・、
Ｔ）毎に離散コサイン変換係数Ｆｕ９ＯＡＣ成分の２乗
和す、を求める。次いで、このＡＣＣ骨分２乗和の全ブ
ロックについて累積分布Ｂ、を求め、さらに累積分布Ｂ
、の最大値ＢＴが圧縮後の所望のデータ量に対応するよ
うに比例換算したデ−タ量関数Ｇ５を次式で求める。

こうして求めたデータ量関数Ｇｓと実際の圧縮データ量
の累積値Ｖ５とをブロック毎に比較し、Ｃ，＜Ｖ、なら
ば変数ｋから調整値Δｋを引いた値を次ブロックの変数
にとし、Ｖ、＜Ｃ，ならば変数ｋに調整値Δｋを加えた
値を次ブロックの変数にとし、Ｖ、＝Ｇｓならばそのま
まとする。

このようにしてブロックＳ毎に変数にの値を設定し、変
換係数Ｆ　ａｙの一次元の数列ａｐ中の「ｋ≦ｑ≦ｎ”
−１」なる関係を満たす係数ａｑを零にして圧縮データ
量累積値Ｖ、を関数Ｇｓに追随させる。

また、各ブロックの画面上の位置に応じてブロック毎に
高周波成分の変換係数を零とし、実質的に画像の周辺部
をポカした状態にしてデータ圧縮処理を行うので、視覚
上重要な画面の中央部に多くのデータを割り振ることが
でき、視覚特性を考慮した効率的な画像圧縮が行える。

〔実施例〕

第１図はこの発明による圧縮データ量制御方式の処理手
順の一実施例を示す概略図で、第１０図と同一部分には
同一符号を付して説明する。

まず、入力画像データを水平および垂直方向に１ブロッ
クｎ×ｎ画素、例えば８×８画素からなる複数χ×ｙ個
のブロックに分割し、各ブロック毎に２次元の離散コサ
イン変換（ＤＣＴ）を施す（処理Ｐｉ）。

ＤＣＴは周波数領域における直交変換の一種で、変換係
数をＦ　ａｙ（ｕ、ｖ＝０．１．−、ｎ−１）、１ブロ
ック分の入力画像データをｆ　＝Ｊ（ｉ＋ｊ＝Ｏ＋１＋
・・・＋ｎ−１）とすると、 但し、Ｃ，−１／（２（ｗ＝０） ＝１　　　　（Ｗ≠０〉 で定義される。変換係数Ｆ　ａｙはｌブロック分の人力
画像データを空間周波数に分解した成分を示し、係数Ｆ
０゜は入力画像データｆ　ｊｊのｎ×ｎ画素の平均値に
比例した値（ＤＣＣ骨分であり、ｕ、ｖが大きくなるに
つれて空間周波数の高い成分（ＡＣ成分）を表す。

次に、変換係数Ｆ　ｕｖのうち、「ｌ≦（１＋ｖ」なる
関係を有する係数Ｆ　ｕｖを零とする処理を行う（処理
Ｐ１０）。変数ｌは当該ブロックの画面上の位置に応し
た値である（処理Ｐ１１）。第２図は一画面上の各ブロ
ックにおける変数ｌの値の変化を示す図で、この例では
、画面中央に位置するブロックを’　ｌ　＝１４」とし
、それ以外のブロックを「ｌ−４」としている。第３図
はあるブロックの変換係数Ｆ。ｖ（図（ａ））に対し、
Ｆ、、＝Ｏ（但し、４≦ｕ＋ｖ）なる処理（図（ロ））
を行った例を示す図である。この図から明らかなように
、処理ＰＩＯにおける処理は、指定された変数ｌによっ
て示される変換係数の対角線と平行する成分およびそれ
以上の高周波成分を強制的に零とする処理で、一種のロ
ーパスフィルタ処理に相当する。従って、変数ｌが小さ
いときはローパスフィルタの遮断周波数が低いときに対
応し、変数ｌが大きくなるにつれて遮断周波数が高くな
る。

第４図は一画面上の各ブロックにおける変数ｌの他の例
を示す図である。このように、視覚上あまり重要でない
画像の周辺部については変数ｌの値を小さくして高周波
成分を減少させ、圧縮後のデータ量が少なくなるように
している。

第１図に戻り、ローパスフィルタ処理（処理Ｐ１０）さ
れたＤＣＴ係数は一画面毎にメモリに一次的に記憶され
る（処理Ｐ１２）。記憶された係数はブロック毎に次式
で表されるＡＣ成分の２乗和す。

（ｓ＝１．２．−、ｘＸｙ）が取られる（処理Ｐ１３）
。

次いで、一画面の全ブロックについて各ブロック毎に次
式で表される２乗和す、の累積分布Ｂ。

を求め（処理Ｐ１４）、 Ｂ、＝Σ　ｂ。

さらに、累積分布Ｂ、の最大値、すなわちＡＣＣ身分２
乗和す、の全ブロックについての総和Ｂ、ｒ（Ｔ＝　ｘ
　Ｘ　ｙ　）が圧縮後の所定のデータ量に対応するよう
に比例換算したデータ量関数Ｇ、を求める（処理Ｐ１５
）。

第５図に２乗和す８、累積分布Ｂ、およびデータ量関数
Ｇ、の一例を示す。

また、メモリに記憶された一画面分のＤＣＴ係数は、ブ
ロック毎に読み出してｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マ
トリクスの各閾値にスケールファクタを乗算した値で除
算して量子化する（処理Ｐ２）。スケールファクタによ
る乗算処理は量子化マトリクスの各閾値にビットシフト
を施すことによって行う。

次いで、ＤＣ成分については前のブロックで量子化した
成分と差分を取り（処理Ｐ３０）、差分のビット数をハ
フマン符号化する（処理Ｐ４）。

ＡＣＩｆｉ分については、第１３図に示した順序でジグ
ザグスキャンを行い一次元の数列ａｌ、（ρ−１゜２、
・・・、６３）に変換する（処理Ｐ３１）。第６図に量
子化後のＤＣＴ係数のマトリクスを示し、第７図（ａ）
にジグザグスキャン後の一次元数列ａｐを示す。

次に、この数列ａｐに対し「ｋ≦ｑ≦６３．なる関係を
満足する係数ａ９の値を零とする処理を行う（処理Ｐ３
２）、第７図（ｂ）は数列ａ９に対し「ｋ−８」として
処理Ｐ３２を施した後の数列ａ′、を示す。第６図およ
び第７図から明らかように、処理Ｐ３２は数列ａ、のに
番目以降の高周波成分を零にする処理で、一種のローパ
スフィルタ処理に相当する。従って、ｋの値を変化させ
ることによって連続する零の個数を変化させることがで
き、圧縮後のデータ量、すなわち圧縮率を調整すること
が出来る。

次いで、連続する零の個数をランレングス符号化しく処
理Ｐ３３）、このランレングス符号化した連続する零の
個数データと有効係数のビット数とで２次元のハフマン
符号化を行う（処理Ｐ４）。

ハフマン符号化はＤＣ成分およびＡＣＣ骨分に量子化し
た係数値そのものを使用せず、その値を表現するのに必
要なビット数をハフマン符号化する。

そしてハフマン符号とは別にそのビット数の値を付加情
報として付は加える。例えば、量子化した係数が２（１
０進数）とした場合、２進数で表現すると“０００・・
・０１０”となるが、これを表現するのに必要なビット
数２をこの値を代表する値としてハフマン符号化し、２
ビツトのデータ“°ｌＯ”を付加ビットとして付加する
。

他方、量子化した係数が負の場合は付加ビットから１を
引いたデータを付加する。例えば、量子化した係数が−
２（１０進数）であるとすると、２進数（２の補数表示
）で表現すると“１１１・・・１１０”となり、下２ビ
ットが付加ビットとなるが、“１０”から「１」を引い
た０１”を付加ビットとして付加する。こうすることに
より、量子化した係数が正のときは付加ビットが１で始
まり、負であれば０で始まることになり、正負の判別が
容易に行える。

続いて、圧縮した１ブロック分の画像データの圧縮後の
データ量を計数しく処理Ｐ１６）、その累積データ量Ｖ
、と処理Ｐ１５で求めたデータ量関数Ｇ、とを比較しく
処理Ｐ１７）、ローパスフィルタ処理における変数にの
調整を行う（処理Ｐ１８）。

すなわち、Ｃ，＜Ｖ、ならば変数ｋを「ｋ−Δｋ」とし
て連続する零データの個数を増加させ、圧縮後のデータ
量を減少するようにし、逆にＶ、＜Ｇ。

ならば変数ｋを「ｋ＋Δｋ」として連続する零データの
個数を減少させ、圧縮後のデータ量が増加するようにし
、Ｖ、＝Ｇ、ならばそのままとして次ブロックのデータ
圧縮処理を行う。

この一連の処理は全ブロックについて繰り返され、第８
図に示すように、圧縮後の累積データ量■、がデータ量
関数Ｇ、に追随しながら所望のデータ量となるようにブ
ロック毎に変数ｋを制御する。

圧縮データを伸張するには、従来どおりのデータ伸張処
理を行えばよい。すなわち、まずハフマン復号化を行い
（処理Ｐ５）、ＤＣ成分に関しては差分復号化、ＡＣｔ
２分についてはランレングス復号化を行った後、ジグザ
グスキャンの順序にデータを並べ替えてｌブロック分の
変換係数を得（処理Ｐ６）、この変換係数に量子化マト
リクスの各閾値にスケールファクタを乗算した値を乗算
して逆量子化を行い（処理Ｐ７）、さらに逆離散コサイ
ン変換（ＩＤＣＴ）を行って（処理Ｐ８）、伸張処理を
終了する。この場合、データ圧縮時に使用した変数には
データ伸張時には不要となるので、従来の方式による伸
張処理が行える。

次に、第９図のフローチャートを参照しながらデータ圧
縮処理の動作について詳説する。

まず、システムの初期設定を行う（ステップＳ１）。す
なわち、ＡＣＣ骨分２乗和す５．２乗和ｂｓの累積分布
Ｂ５．２乗和す、の全ブロックについての総和Ｂ、およ
びデータ量関数Ｇ、の多値をそれぞれリセットし、さら
にブロック番号Ｓの値を初期値「１」に設定する。

次いで、最初のブロックの画像データを入力しくステッ
プ３２）、ＤＣＴ処理を行う（ステップＳ３）。次いで
、当該ブロックの画面上の位置に応した変数ｌによって
「ｌ≦ｕ＋ｖ」なる関係を有する変換係数Ｆ　ｕｖを零
とするローパスフィルタ処理を行う（ステップＳ４）。

この処理によって視覚上あまり重要でない画面の周辺部
の画像については予めデータ量が少なくなるようにする
。

ＤＣＴ処理およびローパスフィルタ処理によって得た変
換係数Ｆ　ｕＶは一旦メモリにストアする（ステップＳ
５）。そして、ブロック毎にＡＣＣ骨分２乗和ｂ３を演
算しくステップＳ６）、その累積分布Ｂ、を求める（ス
テップＳ７）。この場合、最初のブロック（Ｓ＝１）の
処理中であるので、Ｂ１　＝ｂ、となる。

続いて、全ブロックについて処理したか否か判定する（
ステップＳ８）。今の場合、まだ全ブロックの処理を終
了していないので、ブロック番号Ｓに「１」を加え（ス
テップＳ９）、次のブロックの画像データを人力しくス
テップＳ２）、前述のステップ３３〜Ｓ９の処理を繰り
返す。

全ブロックの処理が終了すると、ブロック番号Ｓを変数
とするデータ量関数Ｇ、を求め（ステップ５ＩＯ）、次
いでローパスフィルタ処理の変数にとして初期値ｋｏを
設定しくステップ５ｌｌ）、メモリにストアした一画面
分のＤＣＴ係数から最初のブロックのＤＣＴ係数を読み
出して量子化を行う（ステップ５１２）。

量子化後の係数がＤＣ成分であれば（ステップ５１３）
、前のブロックで量子化したＤＣ成分と差分を取り差分
値を符号化する（ステップ５Ｉ４）。

量子化後の係数がＡＣ戒成分あれば（ステップ５１３）
、ジグザグスキャンを行って一次元の数列ａ。

に変換しくステップ３１５）、この数列ａ、のに番目以
降の高周波成分を零にするローパスフィルタ処理を行い
（ステップ５１６）、連続する零の個数を圧縮するラン
レングス符号化を行う（ステップ５１７）。

次いで、ＤＣ成分については符号化した差分値をハフマ
ン符号化し、ＡＣＣ骨分ついてはランレングス符号化し
た連続する零の個数データと有効係数のビット数とで２
次元のハフマン符号化を行う（ステップ３１８）。

そして、全ブロックについて処理したか否か判定しくス
テップ３１９）、全ブロックについての処理が終了して
いれば圧縮処理を終了する。今の場合、最初のブロック
を処理したのみであるから、圧縮後の累積データ量Ｖ、
を求める処理（ステップ５２０）に移行する。そして、
求めた累積データｔｖｓとステップＳＩＯで求めたデー
タ量関数Ｇ。

とを比較しくステップ５２１）　、ｃｓ　＜Ｖｓならば
変数ｋを「ｋ−Δｋ」として連続する零データの個数を
多くシ（ステップ５２２）　、ＶＳ　＜Ｇｓならば変数
ｋを「ｋ＋Δｋ」として連続する零データの個数を少な
くシ（ステップ５２３）　、Ｖ、＝Ｇ。

ならばそのままの値で次ブロックのデータ圧縮処理（ス
テップ３１２〜５１８）を行う。

このようにして、ブロック毎に変数にの値を変化させな
がらデータ圧縮を行い、第５図に示すように、累積デー
タ量Ｖ３がデータ量関数Ｇ、に追随するようにし、圧縮
後のデータ量が所望のデータ量となるようにする。

なお、変数にの変化量Δｋとして一定の値を用いるので
はなく、例えば、 Δｋ一α（ｖｓ　　ｃｓ）　　　（α：定数）とすれば
、データ量関数Ｇ、と実際のデータ量Ｖｓとの誤差をフ
ィードパンクすることになり、追随性能がより向上する
。

また、この実施例では、データ圧縮処理中のローパスフ
ィルタ処理（処理Ｐ３２）を、量子化処理（処理Ｐ２）
の後に行うようにしたが、量子化処理の前に行うように
しても同様の効果を得ることが出来る。

（発明の効果） この発明によれば、２次元ＤＣＴ係数のマトリクスを、
直流成分から高周波成分に向かって一定の順序で一次元
の数列に変換し、任意のに番目以降の高周波成分のＤＣ
Ｔ係数を零にすることでデータ量を調整する方法を用い
、かつ画像の各ブロック毎に圧縮後のデータ量を前もっ
て定めてデータ量関数を決定しておき、この決定したデ
ータ量関数と実際に圧縮して得られるブロック毎の累積
データ量とを比較し、実際の圧縮データ量がデータ量関
数に追随するように変数にの値をブロック毎に変化させ
ながらデータ圧縮を行っていくので圧縮後のデータ量を
所望のデータ量に制御することが可能となる。この場合
、各ブロックの画面上の位置に応して当該ブロックの所
定の変換係数を零とすることにより実質的に画像の周辺
部をポカした状態にし、その後に前述のデータ圧縮処理
を行うので、視覚上重要な画面の中央部に多くのデータ
を割り振ることができ、視覚特性を考慮した効率的な画
像圧縮が可能となる。

また、データ量関数を定めるときに、各ブロックのＤＣ
Ｔ係数のＡＣ成分の２乗和を基本にしているので、画像
信号の変化の激しい部分には多くのデータ量を割り当て
、変化の緩やかな部分には少ないデータ量を割り当てる
ことができ、画像内容に応した自然な圧縮が行える。

さらに、データ圧縮時に使用する変数にはデータ伸張時
には不要であるので、データ伸張は従来方式との互換性
が維持できる。

また、変数ｋを変化させるときに一定の変化幅ではなく
、実際の圧縮データ量とデータ量関数との誤差に応じた
値で変化させれば、実際の圧縮データ量のデータ量関数
への追随性能がさらに向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明による圧縮データ量制御方式の処理手
順の一実施例を示す図、 第２図および第４図は一画像中の変数ｌの値を示す図、 第３図（ａ）および（ロ）は変数ｌによるローパスフィ
ルタ処理前および処理後のＤＣＴ係数を示す表、 第５図（ａ）　、　（ｂ）　、　（Ｃ）はＡＣ成分の２
乗和す５．累積分布Ｂ８．データ量関数Ｇｓの一例を示
す図、 第６図は量子化後のＤＣＴ係数を示すマトリクス表、 第７図はＤＣＴ係数を一次元の数列に変換した表、 第８図はデータ量関数と実際のデータ量との関係を示す
図、 第９図は第１図のデータ圧縮動作を説明するためのフロ
ーチャート、 第１０図は従来の圧縮・伸張処理の処理手順を示す図、 第１１図は輝度信号の量子化マトリクスを示す表、第１
２図は色差信号の量子化マトリクスを示す表、第１３図
はジグザグスキャンのテーブルを示す表である。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）一枚のディジタル画像を、１ブロックｎ×ｎ画素
   からなる複数のブロックに分割し、各ブロック毎に離散
   コサイン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ個の変換
   係数のうち当該ブロックの画面内の位置に応じて上記変
   換係数のうちの所定の変換係数を零とし、このｎ×ｎ個
   の変換係数を、ｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マトリク
   スの各閾値で除算して量子化を行い、上記量子化後の変
   換係数を、直流成分から高周波成分に向かって一定の順
   序で一次元の数列に変換し、この変換して得られる一次
   元の数列ａ＿ｐ（ｐ＝０、１、・・・、ｎ＾２−１）に
   対し特定の値ｋを設定し、上記数列ａ＿ｐ中の「ｋ≦ｑ
   ≦ｎ＾２−１」なる条件を満たす係数ａ＿ｑを零とした
   後、上記数列ａ＿ｐ中の連続する零の個数を符号化する
   データ圧縮を行うと共に、上記離散コサイン変換係数の
   ＡＣ成分の２乗和の累積分布を各ブロック毎に求め、こ
   の累積分布から所望の圧縮データ量に比例換算した関数
   Ｇを決定し、この関数Ｇと上記データ圧縮して得た実際
   の圧縮データ量の累積値Ｖとを上記ブロック毎に比較し
   、上記累積値Ｖが上記関数Ｇに追随するように上記変数
   ｋの値を上記ブロック毎に調整することを特徴とする圧
   縮データ量制御方式。
2. （２）上記変数ｋの上記ブロック毎の調整値Δｋを、Δ
   ｋ＝α（Ｖ−Ｇ）（α：定数）で定義することを特徴と
   する請求項１記載の圧縮データ量制御方式。