JPH0681104B2 - ベクトル量子化によるディジタル信号符号化のための方法 - Google Patents
ベクトル量子化によるディジタル信号符号化のための方法Info
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- JPH0681104B2 JPH0681104B2 JP62077651A JP7765187A JPH0681104B2 JP H0681104 B2 JPH0681104 B2 JP H0681104B2 JP 62077651 A JP62077651 A JP 62077651A JP 7765187 A JP7765187 A JP 7765187A JP H0681104 B2 JPH0681104 B2 JP H0681104B2
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- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
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- H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
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- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明はベクトル量子化によりディジタル信号符号化の
ための方法に関するものである。この方法および装置は
冗長度を小さくするためイメージ（画像）信号伝送シス
テムおよび／またはイメージ信号記憶システムに使用す
ることが好ましいが、これらに限定されるものではな
い。
ための方法に関するものである。この方法および装置は
冗長度を小さくするためイメージ（画像）信号伝送シス
テムおよび／またはイメージ信号記憶システムに使用す
ることが好ましいが、これらに限定されるものではな
い。
従来の技術 ベクトル量子化は量子化の１つの型であり、１つのサン
プルのかわりに、符号化すべき信号から抽出される１組
みのサンプルを考慮に入れる。たとえばイメージ（画
像）信号の場合には、直交サンプリングによつて信号か
ら得られるサンプルによつて形成される行列を行によつ
てサンプリングし、時間的に連続した多数の行から抽出
されたサンプル（連続した２行の各行について２サンプ
ルまたは４サンプル、もしくは連続した４行の各行につ
いて４サンプル）をまとめて量子化する。このようにし
て、それぞれ２×２サンプル、２×４サンプル、または
４×４サンプルが得られる。たとえば２×４の場合を考
えると、CCIR勧告601に記述されているようにサンプル
を（サンプル当り256個の量子化レベルに対応する）８
ビツトで表わせば、可能な構成の数は2568であり、これ
は64ビツトで表わされるはずである。ベクトル量子化法
によつて、可能な構成の数は少なくなり、可変となつ
て、通常は1024および128の範囲内になる。構成の生起
可能性が等しい場合には、構成を表わすのに10ビツトと
７ビツトだけが必要となる。
プルのかわりに、符号化すべき信号から抽出される１組
みのサンプルを考慮に入れる。たとえばイメージ（画
像）信号の場合には、直交サンプリングによつて信号か
ら得られるサンプルによつて形成される行列を行によつ
てサンプリングし、時間的に連続した多数の行から抽出
されたサンプル（連続した２行の各行について２サンプ
ルまたは４サンプル、もしくは連続した４行の各行につ
いて４サンプル）をまとめて量子化する。このようにし
て、それぞれ２×２サンプル、２×４サンプル、または
４×４サンプルが得られる。たとえば２×４の場合を考
えると、CCIR勧告601に記述されているようにサンプル
を（サンプル当り256個の量子化レベルに対応する）８
ビツトで表わせば、可能な構成の数は2568であり、これ
は64ビツトで表わされるはずである。ベクトル量子化法
によつて、可能な構成の数は少なくなり、可変となつ
て、通常は1024および128の範囲内になる。構成の生起
可能性が等しい場合には、構成を表わすのに10ビツトと
７ビツトだけが必要となる。
ベクトル量子化は潜在的に他の量子化より良いアルゴリ
ズムとなる可能性がある。というのはかなり冗長度を減
らせるだけでなく、相関の他に符号化すべき変数（この
場合は画像点）の間の統計的依存性を用いることもでき
るからである。しかし、ベクトル量子化を実現しようと
すると２つの問題が生じる。
ズムとなる可能性がある。というのはかなり冗長度を減
らせるだけでなく、相関の他に符号化すべき変数（この
場合は画像点）の間の統計的依存性を用いることもでき
るからである。しかし、ベクトル量子化を実現しようと
すると２つの問題が生じる。
第１の問題はコードブツクの生成に関するものである。
すなわち、特定の歪最小化規準が定められた場合に変数
セツトのうち最も生起しやすい値の識別、すなわちｎ次
元空間のうちより高い値の密度が生じる領域の識別に関
するものである。この特定の場合には、可能な2568通り
の量子化信号構成を表わす1024または128の構成（また
はコード・ベクトル）を得なければならない。
すなわち、特定の歪最小化規準が定められた場合に変数
セツトのうち最も生起しやすい値の識別、すなわちｎ次
元空間のうちより高い値の密度が生じる領域の識別に関
するものである。この特定の場合には、可能な2568通り
の量子化信号構成を表わす1024または128の構成（また
はコード・ベクトル）を得なければならない。
第２の問題は常に歪最小化規準を考慮に入れて、一般的
なブロツクを表わすために使用すべきベクトルの識別に
関するものである。
なブロツクを表わすために使用すべきベクトルの識別に
関するものである。
コードブツク生成問題に対する公知の解はワイ・リンデ
（Y.Linde）、エー・ブゾ（A.Buzo）およびアール・エ
ム・グレイ（R.M.Gray）の論文（“An Algorithm for V
ector Quantizer Design",IEEE Transactions on Commu
nications,Vol.Com-28,No.1,January1980）に説明され
ている。
（Y.Linde）、エー・ブゾ（A.Buzo）およびアール・エ
ム・グレイ（R.M.Gray）の論文（“An Algorithm for V
ector Quantizer Design",IEEE Transactions on Commu
nications,Vol.Com-28,No.1,January1980）に説明され
ている。
説明されている反復アルゴリズムは最も普通の用途では
第１ステツプに於いて、トレーニング信号シーケンスに
関連したベクトル・セツトの図心を計算する。次にこの
ような図心にスカラ量を乗算して、このようなセツトの
２つの仮想クラスの最適化されていない代表的な点を識
別する。上記の２つの代表的なクラスを使うことによつ
て、このセツトを分割し、各ベクトルをいずれかのクラ
スに割当てる。第３ステツプとして、得られた２つのク
ラスの各クラスの実際の図心を計算する。所望の数の代
表ベクトルが得られるまで２つの新しい図心に対して同
じ動作が繰り返される。
第１ステツプに於いて、トレーニング信号シーケンスに
関連したベクトル・セツトの図心を計算する。次にこの
ような図心にスカラ量を乗算して、このようなセツトの
２つの仮想クラスの最適化されていない代表的な点を識
別する。上記の２つの代表的なクラスを使うことによつ
て、このセツトを分割し、各ベクトルをいずれかのクラ
スに割当てる。第３ステツプとして、得られた２つのク
ラスの各クラスの実際の図心を計算する。所望の数の代
表ベクトルが得られるまで２つの新しい図心に対して同
じ動作が繰り返される。
一旦コードブツクを生成すれば、符号化すべき各ベクト
ルをすべての代表ベクトルと比較し、その結果として歪
が最小になる代表ベクトルを選択するか、または選択的
ツリー手法によつて、実際の符号化を行なうことができ
る。
ルをすべての代表ベクトルと比較し、その結果として歪
が最小になる代表ベクトルを選択するか、または選択的
ツリー手法によつて、実際の符号化を行なうことができ
る。
どんな歪規準を満足しなければならない場合でも上記の
公知の方法を適用することができる。しかし、 １）訓練シーケンスで非常に多数の演算を行なわなけれ
ばならないため、コードブツク生成法は特に効率が悪
い。また、セツトの分析がｎ次元空間で行なわれるの
で、かなり複雑でもある。
公知の方法を適用することができる。しかし、 １）訓練シーケンスで非常に多数の演算を行なわなけれ
ばならないため、コードブツク生成法は特に効率が悪
い。また、セツトの分析がｎ次元空間で行なわれるの
で、かなり複雑でもある。
２）比較法を選んだ場合は、コードブツク全体との比較
が行なわなければならないため符号化フエーズが非常に
長くなる。そして符号化すべきブロツクを表わすベクト
ルを直接識別することができない。選択ツリー手法の場
合は、比較の数は少なくなるが、最適表現は保証されな
い。
が行なわなければならないため符号化フエーズが非常に
長くなる。そして符号化すべきブロツクを表わすベクト
ルを直接識別することができない。選択ツリー手法の場
合は、比較の数は少なくなるが、最適表現は保証されな
い。
発明の目的と構成 採用された歪規準がコークリツド歪（すなわち自乗平均
誤差）を最小にするものである場合には、上記の欠点は
本発明の方法と装置によつて解消される。本発明によれ
ば、反復法を用いることなく、また複雑さの少ないやり
方でコードブツクを生成することができる。変数セツト
の分析が一次元空間で行なわれるからである。また本発
明によれば、ブロツクを表わすベクトルを直接識別する
ことができる。
誤差）を最小にするものである場合には、上記の欠点は
本発明の方法と装置によつて解消される。本発明によれ
ば、反復法を用いることなく、また複雑さの少ないやり
方でコードブツクを生成することができる。変数セツト
の分析が一次元空間で行なわれるからである。また本発
明によれば、ブロツクを表わすベクトルを直接識別する
ことができる。
本発明をその特定の歪規準にしか適用できないことに伴
なう制約は特に厳しいものではない。このような規準は
信号処理で最も一般的に使用されているからである。
なう制約は特に厳しいものではない。このような規準は
信号処理で最も一般的に使用されているからである。
本発明によれば、ベクトル量子化によつてデイジタル信
号を符号化する方法であつて、デイジタル信号がブロツ
クに分割されて順次符号化され、各デイジタル信号に同
時に符号化される所定数のサンプルが含まれ、各ブロツ
クはｎ次元空間（ｎ＝１つのブロツク内のサンプル数）
の中の１点を表示するベクトルとして表わすことがで
き、その値が個々のサンプルの値を表わすｎ個の成分を
そなえているベクトル量子化によるデイジタル信号符号
化方法に於いて、符号化すべき各ブロツクに対して、一
次元空間でｎ次元空間の隣接性を保持するマツピングに
従つてｎ次元空間の点の座標が一次元空間の点の座標に
変換され、このようにして得られた座標が上記一次元空
間の隣接した複数の間隔の端点の座標値と比較され、各
間隔はその間隔内に入る点の符号化値を形成するインデ
ツクスと結合される事、ならびに復号化の間にこのよう
なインデツクスは上記間隔内に入るベクトルの平均値で
構成された予め定められたコードブツクからベクトルを
選択する事を特徴とするベクトル量子化によるデイジタ
ル信号符号化方法が提供される。
号を符号化する方法であつて、デイジタル信号がブロツ
クに分割されて順次符号化され、各デイジタル信号に同
時に符号化される所定数のサンプルが含まれ、各ブロツ
クはｎ次元空間（ｎ＝１つのブロツク内のサンプル数）
の中の１点を表示するベクトルとして表わすことがで
き、その値が個々のサンプルの値を表わすｎ個の成分を
そなえているベクトル量子化によるデイジタル信号符号
化方法に於いて、符号化すべき各ブロツクに対して、一
次元空間でｎ次元空間の隣接性を保持するマツピングに
従つてｎ次元空間の点の座標が一次元空間の点の座標に
変換され、このようにして得られた座標が上記一次元空
間の隣接した複数の間隔の端点の座標値と比較され、各
間隔はその間隔内に入る点の符号化値を形成するインデ
ツクスと結合される事、ならびに復号化の間にこのよう
なインデツクスは上記間隔内に入るベクトルの平均値で
構成された予め定められたコードブツクからベクトルを
選択する事を特徴とするベクトル量子化によるデイジタ
ル信号符号化方法が提供される。
本発明はまた、ベクトル量子化によつてデイジタル信号
を符号化する装置であつて、デイジタル信号がブロツク
に分割されて順次符号化され、各デイジタル信号に同時
に符号化される所定数のサンプルが含まれ、各ブロツク
はｎ次元空間（ｎ＝１つのブロツク内のサンプル数）の
中の１点を表示するベクトルとして表わすことができ、
その値が個々のサンプルの値を表わすｎ個の成分をそな
れており、符号化すべき信号をブロツクに分割する手段
（STB）を含み、ブロツク毎にｎ次元空間の代表点の座
標を計算する符号器（COD）、およびベクトルからサン
プルのブロツクを再構成する手段（BTS）を含み、ブロ
ツクを組合わせて復号化された信号を求める復号器（DE
C）で構成されるベクトル量子化によつてデイジタル信
号を符号化する装置に於いて、更に − ｎ次元空間のブロツクを表わす点に対応する一次元
空間の点の座標をブロツク毎に計算する第１の論理回路
網（MH）、 − 一次元空間が分割される複数の間隔の端点の座標値
を記憶する第１のメモリ（QL）、 − 符号化すべき各信号ブロツクの一次元座標を受け、
このような座標を上記間隔の端点の座標と比較すること
により座標が入る間隔を検出し、このような間隔のイン
デツクスの値を上記第１のメモリ（Qi）に読取つて、符
号化信号として送出する比較論理回路網（Qi）、 を含む事、ならびに読出しの間に上記インデツクスによ
つてアドレス指定され、各間隔に入る信号ブロツクの平
均値で構成されるコードブツクを記憶する第２のメモリ
（CBR）も復号器（DEC）に含まれている事を特徴とする
ベクトル量子化によつてデイジタル信号を符号化する装
置により実現される。
を符号化する装置であつて、デイジタル信号がブロツク
に分割されて順次符号化され、各デイジタル信号に同時
に符号化される所定数のサンプルが含まれ、各ブロツク
はｎ次元空間（ｎ＝１つのブロツク内のサンプル数）の
中の１点を表示するベクトルとして表わすことができ、
その値が個々のサンプルの値を表わすｎ個の成分をそな
れており、符号化すべき信号をブロツクに分割する手段
（STB）を含み、ブロツク毎にｎ次元空間の代表点の座
標を計算する符号器（COD）、およびベクトルからサン
プルのブロツクを再構成する手段（BTS）を含み、ブロ
ツクを組合わせて復号化された信号を求める復号器（DE
C）で構成されるベクトル量子化によつてデイジタル信
号を符号化する装置に於いて、更に − ｎ次元空間のブロツクを表わす点に対応する一次元
空間の点の座標をブロツク毎に計算する第１の論理回路
網（MH）、 − 一次元空間が分割される複数の間隔の端点の座標値
を記憶する第１のメモリ（QL）、 − 符号化すべき各信号ブロツクの一次元座標を受け、
このような座標を上記間隔の端点の座標と比較すること
により座標が入る間隔を検出し、このような間隔のイン
デツクスの値を上記第１のメモリ（Qi）に読取つて、符
号化信号として送出する比較論理回路網（Qi）、 を含む事、ならびに読出しの間に上記インデツクスによ
つてアドレス指定され、各間隔に入る信号ブロツクの平
均値で構成されるコードブツクを記憶する第２のメモリ
（CBR）も復号器（DEC）に含まれている事を特徴とする
ベクトル量子化によつてデイジタル信号を符号化する装
置により実現される。
実施例 コードブツクの生成についてまず開示する。このよう生
成は訓練イメージ・シーケンスから始まるものと仮定す
る。
成は訓練イメージ・シーケンスから始まるものと仮定す
る。
コードブツクの生成は次のような複数のステツプで行な
われる。第１に、ｎ次元空間から一次元空間へのマツピ
ングを計算し、このような一次元空間の代表点分布のヒ
ストグラムを判定する。次にこのような一次元空間の量
子化則で自乗平均誤差が最小になるものを判定する。最
後に、実際のコードブツクを計算する。
われる。第１に、ｎ次元空間から一次元空間へのマツピ
ングを計算し、このような一次元空間の代表点分布のヒ
ストグラムを判定する。次にこのような一次元空間の量
子化則で自乗平均誤差が最小になるものを判定する。最
後に、実際のコードブツクを計算する。
ヒストグラムの判定については、サンプル行列を得るた
め一連の訓練イメージI/,I2……Inが直交サンプリング
に与えられ、一定数の連続した行から抽出されたサンプ
ルがまとめて量子化される。
め一連の訓練イメージI/,I2……Inが直交サンプリング
に与えられ、一定数の連続した行から抽出されたサンプ
ルがまとめて量子化される。
更に詳しくは、連続したｒ個の行の各行から５個のサン
プルがまとめて量子化され、その結果ｎ＝ｒ・ｓサンプ
ルのブロツクが得られる。必要なときはいつでも例とし
て、１行当り４サンプル、時間的に連続した４行、すな
わち16次元空間を考える。上記のサンプリングは装置ST
Bによつて行なわれる。装置STBは所定の法則に従つて、
ブロツクを形成するイメージ要素の値を計算し、このよ
うな値を逐次形式に編成する。このようなｎ次元空間の
点、したがつてベクトルはこのようなブロツクと結合さ
れている。簡単のため各イメージ要素の値は輝度のみの
値であり、このような値が８ビツトで符号化されるもの
と仮定すれば、ｎ次元空間の上記点の各座標は０……25
5の値を持つことができる。
プルがまとめて量子化され、その結果ｎ＝ｒ・ｓサンプ
ルのブロツクが得られる。必要なときはいつでも例とし
て、１行当り４サンプル、時間的に連続した４行、すな
わち16次元空間を考える。上記のサンプリングは装置ST
Bによつて行なわれる。装置STBは所定の法則に従つて、
ブロツクを形成するイメージ要素の値を計算し、このよ
うな値を逐次形式に編成する。このようなｎ次元空間の
点、したがつてベクトルはこのようなブロツクと結合さ
れている。簡単のため各イメージ要素の値は輝度のみの
値であり、このような値が８ビツトで符号化されるもの
と仮定すれば、ｎ次元空間の上記点の各座標は０……25
5の値を持つことができる。
また、使用される値は実際の値、もしくはそれからブロ
ツク自体の平均輝度値を減算した値を何か公知の方法た
とえばPCM4ビツトで符号化したものとすることができ
る。
ツク自体の平均輝度値を減算した値を何か公知の方法た
とえばPCM4ビツトで符号化したものとすることができ
る。
各ブロツクに対してSTBによつて作成されたベクトルに
対してｎ次元空間から一次元空間へのマツピングが行な
われる（ブロツクMH）。このマツピングは本発明の符号
化法の必須のステツプである。これは計算したがつて回
路具現が容易で、隣接性が良好に維持されなければなら
ない。すなわち、ｎ次元空間のある領域内で互いに近接
する点は一次元空間内でも近接したままになつていなけ
ればならない。この性質は必須のものである。というの
はｎ次元空間から一次元空間へのマツピングによつて同
じ領域の点が一次元空間全体にランダムに散乱して符号
化の効率が低下することがあるからである。これらの必
要条件はピアノ（Peano）の曲線とも呼ばれるいわゆる
「空間充満曲線」（space filling curves）が満足す
る。これらの曲線の中でヒルベルト（Hilbert）の曲線
が選択された。これは２進ベースであり、２進論理で動
作する電子回路で実現するのに適している。ｎ次元空間
の各点を曲線の点と対応させることにより、線曲の点を
曲線の原点からの距離を表わす単一の座標で表現するこ
とができる。
対してｎ次元空間から一次元空間へのマツピングが行な
われる（ブロツクMH）。このマツピングは本発明の符号
化法の必須のステツプである。これは計算したがつて回
路具現が容易で、隣接性が良好に維持されなければなら
ない。すなわち、ｎ次元空間のある領域内で互いに近接
する点は一次元空間内でも近接したままになつていなけ
ればならない。この性質は必須のものである。というの
はｎ次元空間から一次元空間へのマツピングによつて同
じ領域の点が一次元空間全体にランダムに散乱して符号
化の効率が低下することがあるからである。これらの必
要条件はピアノ（Peano）の曲線とも呼ばれるいわゆる
「空間充満曲線」（space filling curves）が満足す
る。これらの曲線の中でヒルベルト（Hilbert）の曲線
が選択された。これは２進ベースであり、２進論理で動
作する電子回路で実現するのに適している。ｎ次元空間
の各点を曲線の点と対応させることにより、線曲の点を
曲線の原点からの距離を表わす単一の座標で表現するこ
とができる。
このときマツピングはｎ次元空間の各点に対して曲線上
の対応する点の座標値を判定することとなる。これはｎ
次元空間の点の座標を表わすワードの個々のビツトに対
して適当な置換操作を加えることによつて得られる。
の対応する点の座標値を判定することとなる。これはｎ
次元空間の点の座標を表わすワードの個々のビツトに対
して適当な置換操作を加えることによつて得られる。
都合のよいことであるが、ｎ次元から一次元への移行の
ために行なわれるマツピングは一次元からｎ次元へのマ
ツピングを開示したエー・アール・ブツツ（A.R.Butz）
の論文（“Alternative algorithm for Hilbert′s spa
ce filling curve",IEEE Transactions on Computers,V
ol.C-20,1971,pages424-426）に説明されているものの
逆マツピングになつている。
ために行なわれるマツピングは一次元からｎ次元へのマ
ツピングを開示したエー・アール・ブツツ（A.R.Butz）
の論文（“Alternative algorithm for Hilbert′s spa
ce filling curve",IEEE Transactions on Computers,V
ol.C-20,1971,pages424-426）に説明されているものの
逆マツピングになつている。
マツピングに続くステツプはヒルベルト曲線上の点の座
標のヒストグラムの生成である。
標のヒストグラムの生成である。
ｍがｎ次元空間の各座標を符号化するビツト数である場
合には、曲線座標の各々の値はｍ・ｎビツトで表わさ
れ、ヒストグラムの生成には2m・ｎ位置のメモリを使用
する必要がある。ｍおよびｎに対する通常の値が前に述
べた値（８ビツト、16次元）であるとすれば、このよう
なメモリに必要なサイズ（2128位置）は現実には使うこ
とができないので、曲線座標の取り得る値の数を削減し
なければならない。ブロツクLIMで表わされるこの削減
のため、一様量子化が行なわれる。すなわち、ヒルベル
トの曲線が等しい長さの間隔に分割される。
合には、曲線座標の各々の値はｍ・ｎビツトで表わさ
れ、ヒストグラムの生成には2m・ｎ位置のメモリを使用
する必要がある。ｍおよびｎに対する通常の値が前に述
べた値（８ビツト、16次元）であるとすれば、このよう
なメモリに必要なサイズ（2128位置）は現実には使うこ
とができないので、曲線座標の取り得る値の数を削減し
なければならない。ブロツクLIMで表わされるこの削減
のため、一様量子化が行なわれる。すなわち、ヒルベル
トの曲線が等しい長さの間隔に分割される。
Ｌが符号化のために使用すべき間隔の数であれば、LIM
で行なわれる量子化によつてたとえば曲線がＫ＝10.L間
隔に分割される。たとえばｎおよびｍが上記の値の場
合、Ｌは1024、Ｋは約10,000とすることができる。ヒス
トグラム・メモリは213-214個の位置を持つことができ
る。
で行なわれる量子化によつてたとえば曲線がＫ＝10.L間
隔に分割される。たとえばｎおよびｍが上記の値の場
合、Ｌは1024、Ｋは約10,000とすることができる。ヒス
トグラム・メモリは213-214個の位置を持つことができ
る。
MHから与えられるワードを単に打切ること、すなわちこ
のようなワードの最上位 ビツトだけを保持することによつて上記の一様量子化を
行なうことができる（記号 はその中に含まれる量の上の整数を表わす）。より効率
的な方法はMHから与えられる座標の最大値HMを計算し
て、式 により一般的な座標の値Hiを正規化するものである。但
しＫはヒストグラムの次元である。この方法を選択した
場合、ｎ次元から一次元へのマツピングの間、上記の動
作の反復を避けるため、得られた値を記憶しなければな
らない。
のようなワードの最上位 ビツトだけを保持することによつて上記の一様量子化を
行なうことができる（記号 はその中に含まれる量の上の整数を表わす）。より効率
的な方法はMHから与えられる座標の最大値HMを計算し
て、式 により一般的な座標の値Hiを正規化するものである。但
しＫはヒストグラムの次元である。この方法を選択した
場合、ｎ次元から一次元へのマツピングの間、上記の動
作の反復を避けるため、得られた値を記憶しなければな
らない。
許容可能な値の範囲内に入るように情報が削減された
後、実際のヒストグラム（ブロツクHIST）が生成され
る。このため、各イメージ・ブロツクに関連した正規化
値または制限された値がその値自体に対応するアドレス
にあるヒストグラム作成メモリの内容を１単位だけ増加
させる。上記ヒストグラムはその範囲内に入る点がない
か非常に少ない量子化間隔に対応するゾーンによつて隔
てられた一連のピークで構成される。このようなピーク
は訓練イメージの支配的な構成に対応しており、それら
の数はイメージに対する符号化レベルの可能な最小数を
示している。
後、実際のヒストグラム（ブロツクHIST）が生成され
る。このため、各イメージ・ブロツクに関連した正規化
値または制限された値がその値自体に対応するアドレス
にあるヒストグラム作成メモリの内容を１単位だけ増加
させる。上記ヒストグラムはその範囲内に入る点がない
か非常に少ない量子化間隔に対応するゾーンによつて隔
てられた一連のピークで構成される。このようなピーク
は訓練イメージの支配的な構成に対応しており、それら
の数はイメージに対する符号化レベルの可能な最小数を
示している。
次に第２のステツプを遂行しなければならない。自乗平
均誤差を最小にする法則に従つてヒストグラムが量子化
される（ブロツクQG）。上記量子化は種々のピークを拘
束する横座標を見出すことに対応する。ピーク数が所望
の間隔数に等しくない場合は、上記量子化は（ピーク数
が間隔数より少なければ）ピークを区分して最高自乗平
均誤差を原点とし、逆の場合には所望の間隔数が得られ
るまで最低の自乗平均誤差のピークをまとめることに相
当する。
均誤差を最小にする法則に従つてヒストグラムが量子化
される（ブロツクQG）。上記量子化は種々のピークを拘
束する横座標を見出すことに対応する。ピーク数が所望
の間隔数に等しくない場合は、上記量子化は（ピーク数
が間隔数より少なければ）ピークを区分して最高自乗平
均誤差を原点とし、逆の場合には所望の間隔数が得られ
るまで最低の自乗平均誤差のピークをまとめることに相
当する。
QGでの動作の結果、量子化間隔の端の点が格納され（ブ
ロツクQL）、間隔が表わす値が格納される。また、間隔
を表わす値が格納される。後で説明するように、後者の
値は使用されない。
ロツクQL）、間隔が表わす値が格納される。また、間隔
を表わす値が格納される。後で説明するように、後者の
値は使用されない。
このような値を得るため種々のアルゴリズムを適用する
ことができる。たとえばジエー・マツクス（J.Max）の
論文（“Quantizing for minimumdistortion",IRE Tran
sactions on Information Theory,Vol.IT-9,March1960,
pages7-12）に述べられているような誤差最小化条件を
決定する非線形等式の系を直接解くアルゴリズム、また
は任意の区分から出発して得られた連続した区分の図心
を反復計算するアルゴリズムである。
ことができる。たとえばジエー・マツクス（J.Max）の
論文（“Quantizing for minimumdistortion",IRE Tran
sactions on Information Theory,Vol.IT-9,March1960,
pages7-12）に述べられているような誤差最小化条件を
決定する非線形等式の系を直接解くアルゴリズム、また
は任意の区分から出発して得られた連続した区分の図心
を反復計算するアルゴリズムである。
MHで適用されるマツピングの逆マツピングを間隔を表わ
す点の値に適用することにより格納された値からコード
ブツクを得ることができる。しかし、曲線座標を表わす
ワードの一部分だけが入手可能であつてワード全体でな
いことを考慮に入れると、このような動作の結果が不正
確になることがある。したがつて、間隔の端の点さえわ
かればよい平均動作によつてコードブツク・ベクトルを
直接計算することが好ましい。これが単一の間隔を表わ
す点をQLに格納する必要がない理由である。
す点の値に適用することにより格納された値からコード
ブツクを得ることができる。しかし、曲線座標を表わす
ワードの一部分だけが入手可能であつてワード全体でな
いことを考慮に入れると、このような動作の結果が不正
確になることがある。したがつて、間隔の端の点さえわ
かればよい平均動作によつてコードブツク・ベクトルを
直接計算することが好ましい。これが単一の間隔を表わ
す点をQLに格納する必要がない理由である。
上記の直接計算（第３ステツプのため）、LIMから与え
られる訓練イメージの個別ブロツクの座標値がQG内のヒ
ストグラム量子化によつて得られる種々のインタバルの
端点の座標値と比較される（ブロツクQi）。これらの値
はQLに読出される。このようにして与えられたイメージ
・ブロツクが入る間隔が検出される。この間隔はその追
番またはインデツクスｉによつて表示される。このよう
なインデツクスおよびSTBから出る対応するｎ成分ベク
トルを使つて、コードブツクを形成するベクトルと同数
の行およびSTBから出ていくベクトルの成分と同数の列
をそなえた行列、ならびに行列の行と同数のベクトルが
作成される（ブロツクLUT）。コードブツク生成動作の
はじめに行列とベクトルの内容が０にリセツトされる。
STBから出ていく各ベクトルに対して、MHおよびLIMによ
つて定められるベクトル・イメージの入る間隔の番号ｉ
をQiがLUTに送出したとき、ベクトル成分の値が行列の
行ｉの内容に加算され、ベクトルの位置ｉの内容が１単
位だけ大きくなる。訓練イメージ・ブロツクを使い果た
せば、行列の各行の内容が対応するベクトルの位置の内
容によつて除算され、その一次元イメージが各量子化間
隔に入るようなベクトルの平均値が得られる。上記の計
算された平均値はコードブツクを形成し、コードブツク
は何か適当な方法で復号器のメモリ（CBR）に転送され
る。たとえば符号化システムがイメージ伝送システムの
一部である場合には、システム伝送回線を使つてコード
ブツクをCBRに転送することができる。
られる訓練イメージの個別ブロツクの座標値がQG内のヒ
ストグラム量子化によつて得られる種々のインタバルの
端点の座標値と比較される（ブロツクQi）。これらの値
はQLに読出される。このようにして与えられたイメージ
・ブロツクが入る間隔が検出される。この間隔はその追
番またはインデツクスｉによつて表示される。このよう
なインデツクスおよびSTBから出る対応するｎ成分ベク
トルを使つて、コードブツクを形成するベクトルと同数
の行およびSTBから出ていくベクトルの成分と同数の列
をそなえた行列、ならびに行列の行と同数のベクトルが
作成される（ブロツクLUT）。コードブツク生成動作の
はじめに行列とベクトルの内容が０にリセツトされる。
STBから出ていく各ベクトルに対して、MHおよびLIMによ
つて定められるベクトル・イメージの入る間隔の番号ｉ
をQiがLUTに送出したとき、ベクトル成分の値が行列の
行ｉの内容に加算され、ベクトルの位置ｉの内容が１単
位だけ大きくなる。訓練イメージ・ブロツクを使い果た
せば、行列の各行の内容が対応するベクトルの位置の内
容によつて除算され、その一次元イメージが各量子化間
隔に入るようなベクトルの平均値が得られる。上記の計
算された平均値はコードブツクを形成し、コードブツク
は何か適当な方法で復号器のメモリ（CBR）に転送され
る。たとえば符号化システムがイメージ伝送システムの
一部である場合には、システム伝送回線を使つてコード
ブツクをCBRに転送することができる。
コードブツクが得られて復号器に転送されれば、ヒルベ
ルト曲線によるｎ次元空間から一次元空間へのマツピン
グを使つてどのイメージの符号化を進めることもでき
る。符号化はブロツクの一次元座標が入る間隔のインデ
ツクスｉを判定することである。このようなインデツク
スを送信または格納すべき符号化信号を形成する。復合
化の間に、値ｉが対応するベクトルをコードブツクに読
取るアドレスとして動作する。
ルト曲線によるｎ次元空間から一次元空間へのマツピン
グを使つてどのイメージの符号化を進めることもでき
る。符号化はブロツクの一次元座標が入る間隔のインデ
ツクスｉを判定することである。このようなインデツク
スを送信または格納すべき符号化信号を形成する。復合
化の間に、値ｉが対応するベクトルをコードブツクに読
取るアドレスとして動作する。
符号器‐復号器の図が第５図に示されている。第５図で
は前の図と同じ記号が使用されている。ブロツクSTB,M
H,LIM,Qi,QLが符号器を構成している。復号器はブロツ
クCBRおよび後述するもう１つのブロツクBTSで構成され
ている。
は前の図と同じ記号が使用されている。ブロツクSTB,M
H,LIM,Qi,QLが符号器を構成している。復号器はブロツ
クCBRおよび後述するもう１つのブロツクBTSで構成され
ている。
この図で、装置STBはIC内で符号化すべきイメージのサ
ンプルを再編成する。第１の論理回路網MHは各ブロツク
についてヒルベルト曲線上の座標値を計算し、第１図の
同名のブロツクについて説明した動作を実行する回路LI
Mに座標値を与える。比較論理回路網QiはLIMから与えら
れる値を受け、これを第１のメモリQLに格納されている
量子化間隔の端点と比較し、現在のイメージ・ブロツク
に対応するインデツクスｉを判定する。やはりイメージ
伝送システムの場合を考えると、上記インデツクスｉは
第２のメモリCBRに送られ、そこでｉ番目の行に入つて
いるベクトルが読出される。このベクトルは装置BTSに
送られ、STBと逆の動作がこのベクトルに対して実行さ
れて、復元されたイメージ・ブロツクIDがBTSから送出
される。STBがイメージ・サンプルの実際の値からブロ
ツクの平均値を減算した場合、STBとCBRとの間の破線接
続で示すようにSTBは復号器、更に詳しくはCBRに関連情
報を送出しなければならない。
ンプルを再編成する。第１の論理回路網MHは各ブロツク
についてヒルベルト曲線上の座標値を計算し、第１図の
同名のブロツクについて説明した動作を実行する回路LI
Mに座標値を与える。比較論理回路網QiはLIMから与えら
れる値を受け、これを第１のメモリQLに格納されている
量子化間隔の端点と比較し、現在のイメージ・ブロツク
に対応するインデツクスｉを判定する。やはりイメージ
伝送システムの場合を考えると、上記インデツクスｉは
第２のメモリCBRに送られ、そこでｉ番目の行に入つて
いるベクトルが読出される。このベクトルは装置BTSに
送られ、STBと逆の動作がこのベクトルに対して実行さ
れて、復元されたイメージ・ブロツクIDがBTSから送出
される。STBがイメージ・サンプルの実際の値からブロ
ツクの平均値を減算した場合、STBとCBRとの間の破線接
続で示すようにSTBは復号器、更に詳しくはCBRに関連情
報を送出しなければならない。
輝度符号化について説明したことはたとえばＵおよびＶ
形式によるクロミナンス成分の符号化にも適用できる。
形式によるクロミナンス成分の符号化にも適用できる。
コードブツクの生成と今述べた符号化動作は第６図，第
７図のフローチヤートにも要約されている。これらのフ
ローチヤートについてはこれ以上の説明は必要としな
い。
７図のフローチヤートにも要約されている。これらのフ
ローチヤートについてはこれ以上の説明は必要としな
い。
ベクトル量子化に基く符号化は発生源の非定常性の影響
を大きく受ける。実験的試験によれば、符号化すべきベ
クトルが訓練シーケンスに属するか否かに応じて符号器
の性能が非常に異なることが示されている。
を大きく受ける。実験的試験によれば、符号化すべきベ
クトルが訓練シーケンスに属するか否かに応じて符号器
の性能が非常に異なることが示されている。
この欠点を解消するには、量子化則とコードブツクを得
るために行なわれる動作（HIST,QG,LUT）およびコード
ブツクを復号器に転送する動作を訓練フエーズの間だけ
でなく実際の符号化フエーズの間にも実行しなければな
らない。換言すれば、符号器は適応形とし、コードブツ
ク計算ステツプの間にだけイネーブルされるブロツクHI
ST,QGおよびLUTを含んでいなければならない。
るために行なわれる動作（HIST,QG,LUT）およびコード
ブツクを復号器に転送する動作を訓練フエーズの間だけ
でなく実際の符号化フエーズの間にも実行しなければな
らない。換言すれば、符号器は適応形とし、コードブツ
ク計算ステツプの間にだけイネーブルされるブロツクHI
ST,QGおよびLUTを含んでいなければならない。
符号器を適応形とするためには、符号化すべき信号の性
質に応じて種々の解が可能である。たとえば個別イメー
ジを符号化しなければならない場合、統計的性質はイメ
ージごとに変るとみなすことができ、したがつて、各イ
メージはそのコードブツクと結合されなければならな
い。反対に、イメージ・シーケンスを符号化しなければ
ならない場合、コードブツクは固定周期で更新するか、
連続的に計算することができる。そして前のものとの違
いが著しくなつたとき更新は復号器で実行することがで
きる。
質に応じて種々の解が可能である。たとえば個別イメー
ジを符号化しなければならない場合、統計的性質はイメ
ージごとに変るとみなすことができ、したがつて、各イ
メージはそのコードブツクと結合されなければならな
い。反対に、イメージ・シーケンスを符号化しなければ
ならない場合、コードブツクは固定周期で更新するか、
連続的に計算することができる。そして前のものとの違
いが著しくなつたとき更新は復号器で実行することがで
きる。
第８図は本発明の装置の実用的な実施例を示しており、
全体をCPUと表わしたマイクロコンピユータを使用して
いる。このマイクロコンピユータは第５図のブロツクDE
C,CODの装置の動作を実行する。
全体をCPUと表わしたマイクロコンピユータを使用して
いる。このマイクロコンピユータは第５図のブロツクDE
C,CODの装置の動作を実行する。
第５図に於いて、任意の公知の型のイメージ信号源VS、
たとえばテレビジヨン・カメラまたはフライング・スポ
ツト・カメラはアナログ・ビデオ信号を入力インターフ
エイスIIVに送出する。入力インターフエイスIIVの基本
的な構成要素はアナログ‐デイジタル変換器および信号
流の中から実際の情報信号だけを選択する装置である。
信号源VSおよび入力インターフエイスIIVは制御インタ
ーフエイスICを介してCPUによつて駆動される。制御イ
ンターフエイスICはVS内のイメージ・ピツクアツプおよ
び／または分析装置の運動を制御し、IIVへのイメージ
転送、デイジタル形式への変換等に必要なタイミングを
与える。
たとえばテレビジヨン・カメラまたはフライング・スポ
ツト・カメラはアナログ・ビデオ信号を入力インターフ
エイスIIVに送出する。入力インターフエイスIIVの基本
的な構成要素はアナログ‐デイジタル変換器および信号
流の中から実際の情報信号だけを選択する装置である。
信号源VSおよび入力インターフエイスIIVは制御インタ
ーフエイスICを介してCPUによつて駆動される。制御イ
ンターフエイスICはVS内のイメージ・ピツクアツプおよ
び／または分析装置の運動を制御し、IIVへのイメージ
転送、デイジタル形式への変換等に必要なタイミングを
与える。
デイジタル情報信号はイメージの種類と使用成分に応じ
た方法でビデオ・フレーム・メモリに格納される。この
メモリは本発明の一部ではなく、これ以上の説明を必要
としない。
た方法でビデオ・フレーム・メモリに格納される。この
メモリは本発明の一部ではなく、これ以上の説明を必要
としない。
メモリSVはCPUから与えられるアドレスで読出しまたは
書込みを行なうことができる。SVは出力インターフエイ
スIUVにも接続されている。出力インターフエイスIUVも
ICによつて制御され、IIVの機能と逆の機能を実行し、
符号化されたイメージまたは復号されたイメージをモニ
タMOに表示できるようにする。
書込みを行なうことができる。SVは出力インターフエイ
スIUVにも接続されている。出力インターフエイスIUVも
ICによつて制御され、IIVの機能と逆の機能を実行し、
符号化されたイメージまたは復号されたイメージをモニ
タMOに表示できるようにする。
CPUはマス・メモリまたはデータ・ベースBDに結合され
ている。BDには符号化されたイメージと符号化コードブ
ツクが格納されている。インタフエースILはイメージを
遠隔の類似装置に転送するためCPUを伝送回線に接続す
る。キーボードTAによつて種々のCPU動作モードを選択
することができる。更に詳しくは、コーデイングについ
ては以下の動作が重要である。
ている。BDには符号化されたイメージと符号化コードブ
ツクが格納されている。インタフエースILはイメージを
遠隔の類似装置に転送するためCPUを伝送回線に接続す
る。キーボードTAによつて種々のCPU動作モードを選択
することができる。更に詳しくは、コーデイングについ
ては以下の動作が重要である。
− コードブツクの計算 − イメージ符号化 − コードブツクの伝送 − イメージ伝送 − データ・ベース内のコードブツクの読出し／書込み − データ・ベース内のイメージの読出し／書込み。
後の２つの動作は一般に本発明をイメージ記憶システム
に適用する場合に必要となる。それ以外の動作はたとえ
ばイメージ監視様式ならびに顧客に提供するサービスを
実行する様式に関連するものである。
に適用する場合に必要となる。それ以外の動作はたとえ
ばイメージ監視様式ならびに顧客に提供するサービスを
実行する様式に関連するものである。
要求されるサービスの必要条件に応じて複数の機能を組
合わせなければならないことは明らかである。たとえば
本発明を伝送システムに適用したとき、少なくともイメ
ージ符号化と伝送が必要になる。但し、標準コードブツ
クが使用され、符号化の間の更新は必要ないと仮定して
いる。
合わせなければならないことは明らかである。たとえば
本発明を伝送システムに適用したとき、少なくともイメ
ージ符号化と伝送が必要になる。但し、標準コードブツ
クが使用され、符号化の間の更新は必要ないと仮定して
いる。
第８図には通常のプリンタSTも示してあり、これにより
装置の動作等についての情報をオペレータに与えること
ができる。
装置の動作等についての情報をオペレータに与えること
ができる。
以上説明してきたことは非限定的な例に過ぎず、本発明
の範囲を逸脱することなく変形や変更を行なえることは
明らかである。更に詳しくは、一次元空間で座標のヒス
トグラムを作成するかわりに、座標値のリストを作成し
て、累積ゾーンを検出することができる。前述の通り上
記ゾーンに基いてコード・ベクトルが識別される。この
動作はヒストグラムの作成より遅くなるが、LIMでの打
切りにより後者に固有の不便な、非常に高いピークの数
が少なくなることが避けられる。これはコード・ベクト
ルの質と量を非常に不満足なものとするものである。
の範囲を逸脱することなく変形や変更を行なえることは
明らかである。更に詳しくは、一次元空間で座標のヒス
トグラムを作成するかわりに、座標値のリストを作成し
て、累積ゾーンを検出することができる。前述の通り上
記ゾーンに基いてコード・ベクトルが識別される。この
動作はヒストグラムの作成より遅くなるが、LIMでの打
切りにより後者に固有の不便な、非常に高いピークの数
が少なくなることが避けられる。これはコード・ベクト
ルの質と量を非常に不満足なものとするものである。
もう１つの変形として、一次元空間に設定された訓練イ
メージの点の座標の順番リストを作成した後、これらの
点はＬ個のグループに分割される（Ｌは符号化に使用さ
れる間隔の数である）。各間隔の端点の座標はグループ
の最後（最初）の点および後続（先行）グループの最初
（最後）の点の座標の平均値となる。
メージの点の座標の順番リストを作成した後、これらの
点はＬ個のグループに分割される（Ｌは符号化に使用さ
れる間隔の数である）。各間隔の端点の座標はグループ
の最後（最初）の点および後続（先行）グループの最初
（最後）の点の座標の平均値となる。
第１図乃至第４図は本発明の方法によるコードブツク生
成を示す図である。第５図は本発明による装置のブロツ
ク図である。第６図乃至第７図はコードブツク生成とコ
ーデイング動作のフローチヤートである。第８図は第５
図の装置の実用的な実施例の図である。 符号の説明 COD……符号器、DEC……復号器、ID……復元されたイメ
ージ・ブロツク、STB……サンプリング、MH……ｎ次元
空間から一次元空間へのマツピング、LIM……量子化、H
IST……ヒストグラム生成、QG……ヒストグラム量子
化、QL……量子化間隔端点格納、Qi……端点座標値比
較、LUT……ベクトル作成、CBR……復号器メモリ、BTS
……逆サンプリング。
成を示す図である。第５図は本発明による装置のブロツ
ク図である。第６図乃至第７図はコードブツク生成とコ
ーデイング動作のフローチヤートである。第８図は第５
図の装置の実用的な実施例の図である。 符号の説明 COD……符号器、DEC……復号器、ID……復元されたイメ
ージ・ブロツク、STB……サンプリング、MH……ｎ次元
空間から一次元空間へのマツピング、LIM……量子化、H
IST……ヒストグラム生成、QG……ヒストグラム量子
化、QL……量子化間隔端点格納、Qi……端点座標値比
較、LUT……ベクトル作成、CBR……復号器メモリ、BTS
……逆サンプリング。
Claims (11)
- 【請求項１】ベクトル量子化によつてデイジタル信号を
符号化する方法であつて、デイジタル信号がブロツクに
分割されて順次符号化され、各デイジタル信号に同時に
符号化される所定数のサンプルが含まれ、各ブロツクは
ｎ次元空間（ｎ＝１つのブロツク内のサンプル数）の中
の１点を表示するベクトルとして表わすことができ、そ
の値が個々のサンプルの値を表わすｎ個の成分をそなえ
ているベクトル量子化によるデイジタル信号符号化方法
に於いて、 符号化すべき各ブロツクに対して、一次元空間でｎ次元
空間の隣接性を保持するマツピングに従つてｎ次元空間
の点の座標が一次元空間の点の座標に変換され、このよ
うにして得られた座標が上記一次元空間の隣接した複数
の間隔の端点の座標値と比較され、各間隔はその間隔内
に入る点の符号化値を形成するインデツクスと結合され
る事、ならびに復号化の間にこのようなインデツクスは
上記間隔内に入るベクトルの平均値で構成された予め定
められたコードブツクからベクトルを選択する事を特徴
とするベクトル量子化によるデイジタル信号符号化方
法。 - 【請求項２】ｎ次元空間から一次元空間への上記マツピ
ングが一次元空間を形成する曲線のような空間充満曲
線、特にヒルベルトの曲線を使うことによつて行なわれ
る事を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の方法。 - 【請求項３】符号化すべき信号がイメージ信号であり、
点座標の値が実際のまたはブロツク平均値に対して正規
化された輝度値およびクロミナンス成分値である事を特
徴とする特許請求の範囲第１項または第２項記載の方
法。 - 【請求項４】このようなコードブツクを判定するため訓
練シーケンスに属するデイジタル信号がｎ個のサンプル
のブロツクに分割され、各ブロツクについて隣接性を維
持する上記マツピングに従つてｎ次元空間の代表点の座
標が一次元空間の点の座標に変換され、一次元空間の点
の座標が配列され、配列された座標セツトは上記間隔の
複数性を判定するように自乗平均誤差を最小にする法則
に従つて量子化され、上記間隔の端点の座標値が記憶さ
れ、各間隔に入るブロツクの座標の上記平均値が計算さ
れる事を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の方法。 - 【請求項５】座標が取り得る値の数が制限されたとき、
一次元空間で座標を上記のように配列する事は座標のヒ
ストグラムの作成によつて得られる事を特徴とする特許
請求の範囲第４項記載の方法。 - 【請求項６】上記制限は座標を表わすワードの打切りに
よつて行なわれる事を特徴とする特許請求の範囲第５項
記載の方法。 - 【請求項７】 が一般的な座標Hiの正規化値、HMが最大値、Ｋがヒスト
グラムに対して使用すべき間隔の数であるとしたとき式 に従つて座標の取り得る最大値に対して一般座標値を正
規化する事によつて上記制限が遂行される事を特徴とす
る特許請求の範囲第５項記載の方法。 - 【請求項８】座標値のリストを作成し、上記座標の累積
点を識別する事によつて上記配列が行なわれる事を特徴
とする特許請求の範囲第４項記載の方法。 - 【請求項９】座標値のリストを作成する事およびトレー
ニングシーケンスから抽出された点をすべての間隔に同
数の点が入るように上記所定数の間隔に等しい数のグル
ープに分配する事により上記配列が行なわれ、間隔の端
点の座標がグループの最後（最初）の点と後続（先行）
グループの最初（最後）の点の平均値である事を特徴と
する特許請求の範囲第１項に言及され特許請求の範囲第
４項記載の方法。 - 【請求項１０】符号化の間、コードブツクが周期的に更
新される事を特徴とする特許請求の範囲第４項記載の方
法。 - 【請求項１１】符号化動作ごとにコードブツクが計算さ
れる事を特徴とする特許請求の範囲第４項記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IT67273/86A IT1190565B (it) | 1986-04-07 | 1986-04-07 | Procedimento e dispositivo di codifica di segnali numerizati mediante quantizzazione vettoriale |
| IT67273-A/86 | 1986-04-07 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62239728A JPS62239728A (ja) | 1987-10-20 |
| JPH0681104B2 true JPH0681104B2 (ja) | 1994-10-12 |
Family
ID=11301042
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62077651A Expired - Lifetime JPH0681104B2 (ja) | 1986-04-07 | 1987-04-01 | ベクトル量子化によるディジタル信号符号化のための方法 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4807298A (ja) |
| EP (1) | EP0240948B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0681104B2 (ja) |
| CA (1) | CA1278867C (ja) |
| DE (2) | DE3786412T2 (ja) |
| DK (1) | DK169287A (ja) |
| IT (1) | IT1190565B (ja) |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| IL83549A (en) * | 1987-08-16 | 1992-08-18 | Yossi Matias | Video scrambling apparatus and method based on space filling curves |
| GB2210236B (en) * | 1987-09-24 | 1991-12-18 | Newbridge Networks Corp | Speech processing system |
| US5010574A (en) * | 1989-06-13 | 1991-04-23 | At&T Bell Laboratories | Vector quantizer search arrangement |
| JPH0638274B2 (ja) * | 1989-07-31 | 1994-05-18 | 工業技術院長 | 画像認識装置および画像認識方法 |
| FR2657695B1 (fr) * | 1990-01-30 | 1992-04-17 | Elf Aquitaine | Procede de pointe de surfaces dans un volume 3d. |
| US5061924B1 (en) * | 1991-01-25 | 1996-04-30 | American Telephone & Telegraph | Efficient vector codebook |
| TW256010B (ja) * | 1991-04-18 | 1995-09-01 | Ampex | |
| AU1996292A (en) * | 1991-05-17 | 1992-12-30 | Analytic Sciences Corporation, The | Continuous-tone image compression |
| DE69223850T2 (de) * | 1991-05-30 | 1998-05-14 | Canon Information Syst Res | Kompressionssteigerung bei graphischen Systemen |
| US5267332A (en) * | 1991-06-19 | 1993-11-30 | Technibuild Inc. | Image recognition system |
| US5315670A (en) * | 1991-11-12 | 1994-05-24 | General Electric Company | Digital data compression system including zerotree coefficient coding |
| US5416856A (en) * | 1992-03-30 | 1995-05-16 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Method of encoding a digital image using iterated image transformations to form an eventually contractive map |
| EP1341126A3 (en) * | 1992-09-01 | 2004-02-04 | Apple Computer, Inc. | Image compression using a shared codebook |
| US5596659A (en) * | 1992-09-01 | 1997-01-21 | Apple Computer, Inc. | Preprocessing and postprocessing for vector quantization |
| US5349545A (en) * | 1992-11-24 | 1994-09-20 | Intel Corporation | Arithmetic logic unit dequantization |
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