JPH1198025A - Data compression apparatus and data compression method - Google Patents
Data compression apparatus and data compression methodInfo
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- JPH1198025A JPH1198025A JP25238697A JP25238697A JPH1198025A JP H1198025 A JPH1198025 A JP H1198025A JP 25238697 A JP25238697 A JP 25238697A JP 25238697 A JP25238697 A JP 25238697A JP H1198025 A JPH1198025 A JP H1198025A
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- data compression
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 データの圧縮率を必要以上に低下させること
なく、モスキートノイズ等を効果的に低減できるデータ
圧縮装置およびデータ圧縮方法を提供する。
【解決手段】 ブロック化された画像データは離散コサ
イン変換（ＤＣＴ）部１に入力されてＤＣＴされ、量子
化器２で量子化されて符号化器３で符号化される。量子
化器２における量子化は、半導体メモリ等に記憶された
量子化テーブル１０に基づいて行われる。量子化器２と
符号化器３との間に設けられた最下位ビット処理部１１
は、量子化データの最下位ビットに対して、その少数点
以下を桁上げまたは桁下げするしきい値を量子化テーブ
ル１０に応じて変化させる制御を行うものであり、これ
により情報量を増加させることなく量子化誤差を実質的
に抑制する。
(57) [Problem] To provide a data compression device and a data compression method capable of effectively reducing mosquito noise and the like without unnecessarily lowering a data compression ratio. SOLUTION: Blocked image data is input to a discrete cosine transform (DCT) unit 1 where it is DCT, quantized by a quantizer 2 and encoded by an encoder 3. The quantization in the quantizer 2 is performed based on a quantization table 10 stored in a semiconductor memory or the like. Least significant bit processing unit 11 provided between quantizer 2 and encoder 3
Performs control to change the threshold value for raising or lowering the least significant bit of the quantized data below the decimal point in accordance with the quantization table 10, thereby increasing the amount of information. The quantization error is substantially suppressed without causing the quantization error.
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、画像データなどを
圧縮符号化するために用いられるデータ圧縮装置および
データ圧縮方法に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a data compression apparatus and a data compression method used for compressing and encoding image data and the like.
【０００２】[0002]
【従来の技術】図４は、画像データの圧縮に用いられる
従来のデータ圧縮装置の基本的な構成例を示すブロック
図である。2. Description of the Related Art FIG. 4 is a block diagram showing a basic configuration example of a conventional data compression apparatus used for compressing image data.
【０００３】このデータ圧縮装置には、画像データが輝
度，色相，色度などの情報に分解されて入力され、ブロ
ック化器１０６で、例えば８×８画素のブロックに分割
される。[0003] In this data compression apparatus, image data is decomposed into information such as luminance, hue, and chromaticity and input, and is divided by a blocker 106 into blocks of, for example, 8 x 8 pixels.
【０００４】次に、このブロック化された画像データ
は、離散コサイン変換（ＤＣＴ）器１０１で直交変換の
一種である離散コサイン変換される。なお、以下では、
離散コサイン変換をＤＣＴ（Discrete Cosine Transfor
m ）と略記する。[0004] Next, the blocked image data is subjected to a discrete cosine transform, which is a type of orthogonal transform, by a discrete cosine transform (DCT) unit 101. In the following,
DCT (Discrete Cosine Transfor
m).
【０００５】ＤＣＴにより得られた上記の画像データの
各情報についてのＤＣＴ係数は、半導体メモリなどの記
憶手段に格納されて供給される、それぞれの統計的な性
質や人間の視覚特性が考慮された量子化特性値のマトリ
クステーブルである量子化テーブル１１０に基づいて、
量子化器１０２で量子化される。The DCT coefficients for each piece of information of the above-mentioned image data obtained by DCT are stored in a storage means such as a semiconductor memory and supplied, taking into account their respective statistical properties and human visual characteristics. Based on a quantization table 110 which is a matrix table of quantization characteristic values,
It is quantized by the quantizer 102.
【０００６】そして、符号化器１０３では、ＤＣＴ変換
され、量子化された各係数が符号化されて画素データと
して出力される。この符号化には、エントロピー符号化
の一つであるハフマン符号化が主に用いられる。[0006] The encoder 103 encodes each of the DCT-transformed and quantized coefficients and outputs them as pixel data. Huffman coding, which is one of entropy coding, is mainly used for this coding.
【０００７】具体的には、２次元変換されたＤＣＴ係数
がジグザグ（Zig-zag ）スキャンされて１次元の係数列
に変換され、その零が続く数（ランレングス）と、それ
に続く非零係数の値との組に分けられる。これにより、
各係数が０のランレングスと非零係数の組に変換され
る。そして、予め作成されたハフマン符号テーブルに基
づいて、この組の出現確率が高いものには短い符号が割
り当てられ、また出現確率が低いものには長い符号が割
り当てられて、可変長符号化される。ここで用いられる
ハフマン符号テーブルは、一つのデータに一つの可変長
符号を割り当てるためのものである。More specifically, the two-dimensionally transformed DCT coefficients are scanned in a zig-zag manner to be converted into a one-dimensional coefficient sequence, and the number of consecutive zeros (run-length) and the subsequent non-zero coefficients Is divided into pairs. This allows
Each coefficient is converted to a set of 0 run lengths and non-zero coefficients. Then, based on a Huffman code table created in advance, a short code is assigned to a code having a high appearance probability of this set, and a long code is assigned to a code with a low appearance probability, and the code is subjected to variable length coding. . The Huffman code table used here is for allocating one variable length code to one data.
【０００８】このようにすれば、入力される画像データ
の統計的冗長度を削減して、量子化により効率のよい符
号化ができるため、比較的高い圧縮率を得ることができ
る。In this way, the statistical redundancy of the input image data is reduced, and efficient coding can be performed by quantization, so that a relatively high compression rate can be obtained.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述したＤ
ＣＴと可変長符号化を用いるデータ圧縮は、得られた係
数に対して単に所定の符号を割り当てるだけであり、符
号量（ビット数）の制御はできないため、量子化器が符
号量（ビット数）を制御する唯一の手段となる。実際に
は、例えば１６種類の量子化器を予め用意しておき、そ
の中からビデオセグメントに与えられたビット数（ター
ゲットビット数）を越えない最大の量子化器番号が選択
される。By the way, the above-mentioned D
Data compression using CT and variable-length coding simply assigns a predetermined code to the obtained coefficient, and cannot control the code amount (the number of bits). ) Is the only means of control. Actually, for example, 16 types of quantizers are prepared in advance, and the largest quantizer number that does not exceed the number of bits (the number of target bits) given to the video segment is selected from among them.
【００１０】また、画像データの各ブロックの画素を２
次元ＤＣＴ変換すると、エネルギは直流成分に集中し、
水平，垂直各方向の高域成分はほとんど０になるという
性質がある。このため、データの圧縮率は、各係数をど
のように符号化するか、すなわちどのように量子化のビ
ット割り当てをするかに左右される。In addition, the pixel of each block of the image data is set to 2
With the dimensional DCT transform, the energy is concentrated on the DC component,
There is a property that high-frequency components in each of the horizontal and vertical directions are almost zero. Therefore, the data compression ratio depends on how to encode each coefficient, that is, how to assign bits for quantization.
【００１１】上述したような従来の画像データ圧縮装置
では、低周波成分が考慮された一つの量子化テーブル１
１０が全てのブロックに対して用いて量子化が行われて
おり、画像の輪郭にまたがるブロックのように高周波成
分が含まれる部分には量子化ひずみが発生しやすいとい
う問題がある。In the conventional image data compression apparatus as described above, one quantization table 1 considering low frequency components is used.
Quantization is performed using 10 for all blocks, and there is a problem that quantization distortion is likely to occur in a portion including high-frequency components, such as a block straddling the outline of an image.
【００１２】具体的には、量子化テーブル１１０は、エ
ネルギが集中する低周波成分に多く割り当てられている
ため、高周波成分を多く含む画像の輪郭にまたがるブロ
ックに対して圧縮−伸長処理を行うと、高周波成分が欠
落してブロック全体に大きなひずみが発生する。このひ
ずみは、各ブロックに独立して発生するので、再生され
る画像の輪郭に沿ってひずみが生じることになり、人間
の視覚特性上著しい不快感を与える。More specifically, since the quantization table 110 is mainly assigned to low-frequency components where energy is concentrated, when the compression-expansion processing is performed on a block extending over the outline of an image containing many high-frequency components, , High frequency components are lost, and large distortion occurs in the entire block. Since this distortion occurs independently in each block, distortion occurs along the contour of the reproduced image, which gives a significant discomfort to human visual characteristics.
【００１３】しかし、上記のひずみを低減するために
は、高周波成分に対しても多くのビットを割り当てなけ
ればならないため、データ圧縮率の低下や情報コストの
増加を伴わずにこの問題を解決することが困難であっ
た。However, in order to reduce the above-mentioned distortion, a large number of bits must be allocated to high-frequency components, so that this problem can be solved without lowering the data compression rate and increasing the information cost. It was difficult.
【００１４】本発明は、このような問題を解決するため
に行われたものであり、画像データの圧縮率を必要以上
に低下させることなく、しかも画像に生じるモスキート
ノイズなどのひずみを効果的に低減できるデータ圧縮装
置およびデータ圧縮方法を提供することを目的としてい
る。The present invention has been made in order to solve such a problem, and it is possible to effectively reduce distortion such as mosquito noise generated in an image without unnecessarily lowering the compression ratio of image data. It is an object of the present invention to provide a data compression device and a data compression method that can reduce the data compression.
【００１５】[0015]
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに提案する本発明のデータ圧縮装置は、データを量子
化し符号化して圧縮するデータ圧縮装置において、量子
化テーブルを記憶する記憶手段と、上記量子化テーブル
に基づいてデータを量子化する量子化手段と、上記量子
化手段で量子化されたデータの最下位ビットを上記量子
化テーブルに基づいて処理する最下位ビット処理手段
と、上記最下位ビット処理手段で最下位ビットが処理さ
れた量子化データを符号化する符号化手段とを備えるこ
とを特徴とするものである。A data compression device according to the present invention proposed to solve the above-mentioned problems is a data compression device for quantizing, encoding and compressing data, wherein a storage means for storing a quantization table and A quantization means for quantizing data based on the quantization table; a least significant bit processing means for processing the least significant bit of the data quantized by the quantization means based on the quantization table; Encoding means for encoding the quantized data in which the least significant bit has been processed by the least significant bit processing means.
【００１６】また、上記の課題を解決するために提案す
る本発明のデータ圧縮方法は、データを量子化し符号化
して圧縮するデータ圧縮方法において、量子化テーブル
に基づいてデータを量子化する量子化工程と、上記量子
化工程で量子化されたデータの最下位ビットを上記量子
化テーブルに基づいて処理する最下位ビット処理工程
と、上記最下位ビット処理工程により最下位ビットが処
理された量子化データを符号化する符号化工程とを有す
ることを特徴とするものである。A data compression method according to the present invention proposed to solve the above-mentioned problem is a data compression method for quantizing, encoding, and compressing data. In the data compression method, data is quantized based on a quantization table. And a least significant bit processing step of processing the least significant bit of the data quantized in the quantization step based on the quantization table; and a quantization in which the least significant bit is processed by the least significant bit processing step. Encoding step of encoding data.
【００１７】上記の本発明によれば、画像データの圧縮
率を必要以上に低下させることなく、モスキートノイズ
などを効果的に低減できるデータ圧縮装置およびデータ
圧縮方法を提供できる。According to the present invention, it is possible to provide a data compression apparatus and a data compression method capable of effectively reducing mosquito noise and the like without unnecessarily reducing the compression ratio of image data.
【００１８】[0018]
【発明の実施の形態】以下に、本発明の好ましい実施の
形態について図面を参照しながら説明する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１９】図１は、本発明に係るデータ圧縮装置の主
要部の構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a main part of a data compression device according to the present invention.
【００２０】このデータ圧縮装置は、画像データを圧縮
符号化するために用いることができるものであり、ブロ
ック化された画像データが入力される離散コサイン変換
（ＤＣＴ）部１と、ＤＣＴされた画像データを量子化す
る量子化器２と、量子化された画像データを符号化する
符号化器３、および量子化器２における量子化のための
量子化テーブル１０を記憶するための記憶手段を備えて
いる。This data compression apparatus can be used for compression-encoding image data. The data compression apparatus includes a discrete cosine transform (DCT) unit 1 to which block-shaped image data is input, and a DCT-processed image. A quantizer 2 for quantizing data, an encoder 3 for encoding quantized image data, and a storage unit for storing a quantization table 10 for quantization in the quantizer 2 are provided. ing.
【００２１】上記のデータ圧縮装置は、全体の構成およ
び上記各部を、例えば図４に例示した従来のデータ圧縮
装置とほぼ同様とすることができるものであるが、量子
化テーブル１０に基づいて量子化データの最下位ビット
の処理を行う最下位ビット処理部１１を量子化器２と符
号下記３との間に備えている点が従来のデータ圧縮装置
とは異なっている。The above-described data compression apparatus can have substantially the same overall configuration and the above-described components as, for example, the conventional data compression apparatus illustrated in FIG. This is different from the conventional data compression apparatus in that a least significant bit processing unit 11 for processing the least significant bit of the coded data is provided between the quantizer 2 and the code 3 below.
【００２２】具体的には、この最下位ビット処理部１１
は、従来の画像データの圧縮符号化においては量子化テ
ーブル１０にかかわらず四捨五入により処理されるのが
通常であったデータの最下位ビットに対して、その少数
点以下を桁上げまたは桁下げするしきい値を量子化テー
ブル１０に応じて変化させる制御を行うものである。More specifically, the least significant bit processing unit 11
In the conventional compression coding of image data, the least significant bit of data that is normally processed by rounding regardless of the quantization table 10 carries up or down the decimal point. The control for changing the threshold value according to the quantization table 10 is performed.
【００２３】以下では、この最下位ビット処理部１１に
ついてさらに説明する。Hereinafter, the least significant bit processing section 11 will be further described.
【００２４】図２は、ＤＣＴ変換された信号（ＤＣＴ係
数）が量子化される様子を模式的に示している。FIG. 2 schematically shows how a DCT-transformed signal (DCT coefficient) is quantized.
【００２５】量子化器２における量子化のステップが十
分細かい場合には、図２（ａ）に示すように、ＤＣＴ変
換された信号２０の任意のレベルａn に対して、所定
の量子化ビット数が割り当てられた量子化データ３１の
下位ビット（ＬＳＢ）から上位ビット（ＭＳＢ）のうち
の対応する量子化レベルｑn が近傍に存在するため、量
子化誤差を実用上問題ない程度に抑えることができる。
しかし、量子化ステップを細かくすると、量子化誤差は
小さくなるものの、情報量が多くなってデータ圧縮率が
低下してしまうため、量子化ステップをむやみと細かく
することはできない。[0025] When sufficiently fine steps of quantization in the quantizer 2, as shown in FIG. 2 (a), for any level a n of the DCT transformed signal 20, predetermined quantization bit for the corresponding quantization level q n of the high-order bit (MSB) from the lower bits of the quantized data 31 number is assigned (LSB) is present in the vicinity, to suppress the degree no practical problem quantization error Can be.
However, if the quantization step is made finer, the quantization error becomes smaller, but the amount of information increases and the data compression ratio decreases, so that the quantization step cannot be made finer.
【００２６】これに対して、量子化ステップが粗い場合
には、図２（ｂ）に示すように、ＤＣＴ変換された信号
（ＤＣＴ係数）２０の任意のレベルａn に対して、量子
化データ３２の下位ビット（ＬＳＢ）から上位ビット
（ＭＳＢ）のうちの対応する量子化レベルが必ずしも近
傍に存在しない場合がある。この図２（ｂ）では、信号
２０のレベルａn に最も近い量子化レベルはｑ' nまたは
ｑ' n-1である。従って、量子化ステップを粗くすると、
情報量を少なくすることはできるが、量子化誤差Δｑが
大きくなってしまい、前述したような実用上の問題が生
じる場合がある。なお、この図２（ｂ）では、ｑ' n−ａ
n が量子化誤差Δｑに相当する。[0026] On the contrary, when the quantization step is rough, as shown in FIG. 2 (b), with respect to any level a n of the DCT transformed signal (DCT coefficients) 20, the quantized data The corresponding quantization level among the 32 lower bits (LSB) to the upper bits (MSB) may not always be in the vicinity. In the FIG. 2 (b), the nearest quantization level to level a n of the signal 20 is q 'n or q' n-1. Therefore, if the quantization step is made coarse,
Although the amount of information can be reduced, the quantization error Δq increases, and the practical problem as described above may occur. In FIG. 2B, q ′ n −a
n corresponds to the quantization error Δq.
【００２７】画像データ圧縮の代表的な方法として用い
られる上述のＤＣＴでは、データの圧縮率を高める際に
量子化ステップを粗くしているため、量子化誤差が増加
して、再生画像の劣化が視覚的にも認められる場合があ
る。このような画像の劣化の一つがモスキートノイズ
（mosquito noise）と呼ばれるものである。このモスキ
ートノイズは、画面上で細かな蚊が飛んでいるようにも
見えるのでこう呼ばれ、主に輪郭画像の周辺で起こるも
のである。In the DCT described above, which is used as a representative method of image data compression, the quantization step is made coarse when the data compression ratio is increased. May be visually recognized. One of such image degradations is what is called mosquito noise. This mosquito noise is so called because fine mosquitoes appear to be flying on the screen, and mainly occurs around the contour image.
【００２８】次に、上記のモスキートノイズのような再
生画像の劣化を低減するための、本発明に係るデータ圧
縮方法について説明する。以下においても、図１に示し
た本発明に係るデータ圧縮装置の構成を参照しながら説
明する。Next, a data compression method according to the present invention for reducing the deterioration of the reproduced image such as the mosquito noise will be described. Hereinafter, description will be made with reference to the configuration of the data compression apparatus according to the present invention shown in FIG.
【００２９】本発明に係るデータ圧縮方法は、上記のモ
スキートノイズを抑制するために効果的なものであり、
具体的には、量子化テーブル１０に基づいて量子化器２
でデータを量子化する工程と、量子化されたデータの最
下位ビットの量子化しきい値を量子化テーブル１０に基
づいて処理する工程と、最下位ビットに処理が施された
量子化データを符号器３で符号化する工程とを有するこ
とを特徴とするものである。The data compression method according to the present invention is effective for suppressing the mosquito noise.
Specifically, based on the quantization table 10, the quantizer 2
A step of quantizing the data, a step of processing the quantization threshold value of the least significant bit of the quantized data based on the quantization table 10, and a step of coding the quantized data having the least significant bit processed. Encoding by the unit 3.
【００３０】図３は、量子化誤差Δｑと、圧縮された画
像データを伸長して得られる画像の画質との関係を模式
的に示している。FIG. 3 schematically shows the relationship between the quantization error Δq and the image quality of the image obtained by expanding the compressed image data.
【００３１】すなわち、ＤＣＴ変換された信号（ＤＣＴ
係数）２０の任意のレベルａn に対してある量子化誤差
Δｑn が生じるとき、この量子化誤差が＋方向に増加す
ると前述のモスキートノイズが増え、−方向に増加する
と再生画像が鈍る傾向を示す。That is, the DCT-converted signal (DCT
The tendency of the reproduced image becomes dull and increases in the direction - when the quantization error [Delta] q n with respect to any level a n coefficients) 20 occurs, the quantization error increases in the + direction and increasing the aforementioned mosquito noise, Show.
【００３２】一般には、再生画像が鈍るよりも、モスキ
ートノイズが発生する方が視覚上はより煩わしく感じら
れるので、再生画質を改善するためには＋方向の量子化
誤差を効果的に抑えることが効果的である。In general, mosquito noise is more visually perceived to be more nuisance than dull reproduced image. Therefore, in order to improve the reproduced image quality, it is necessary to effectively suppress the quantization error in the + direction. It is effective.
【００３３】そこで、本発明に係るデータ圧縮装置およ
びデータ圧縮方法では、最下位ビット処理部１１におけ
る最下位ビット処理工程において、量子化器２で量子化
されたデータの最下位ビットの小数点以下を桁上げまた
は桁下げ処理する際のしきい値を、量子化テーブル１０
に基づいて、＋方向の量子化誤差を抑えるように制御す
る。Therefore, in the data compression apparatus and the data compression method according to the present invention, in the least significant bit processing step in the least significant bit processing unit 11, the decimal place of the least significant bit of the data quantized by the quantizer 2 is calculated. The threshold value for carry-up or carry-down processing is set in the quantization table 10
Is controlled to suppress the quantization error in the + direction.
【００３４】このような本発明に係るデータ圧縮装置お
よびデータ圧縮方式によれば、画像圧縮の標準とされる
ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）やＪＰＥＧ
（Joint Photographic Coding Experts Group ）を用い
る場合に発生することがあるモスキートノイズを抑圧す
ることができる。According to the data compression apparatus and data compression method according to the present invention, MPEG (Moving Picture Experts Group) or JPEG
(Joint Photographic Coding Experts Group) can be used to suppress mosquito noise that may occur.
【００３５】[0035]
【発明の効果】以上説明したように、本発明のデータ圧
縮装置およびデータ圧縮方法によれば、従来は量子化テ
ーブルにかかわらず四捨五入により量子化レベルが決定
されていたデータの最下位ビットに対して、量子化テー
ブルに基づいて桁上げまたは桁下げするしきい値を変化
させるようにしたため、画像データの圧縮率を必要以上
に低下させることなく、モスキートノイズなどを効果的
に低減できるデータ圧縮装置およびデータ圧縮方法を提
供できる。As described above, according to the data compression apparatus and the data compression method of the present invention, the least significant bit of data whose quantization level has been previously determined by rounding regardless of the quantization table is used. A data compression device that can effectively reduce mosquito noise and the like without unnecessarily lowering the compression ratio of image data because the threshold value for carry or carry is changed based on the quantization table. And a data compression method.
【図１】本発明に係るデータ圧縮装置の主要部の構成例
を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a main part of a data compression device according to the present invention.
【図２】量子化ステップと量子化誤差について説明する
ための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining a quantization step and a quantization error.
【図３】量子化誤差と画質との関係について説明するた
めの図である。FIG. 3 is a diagram for explaining a relationship between a quantization error and image quality.
【図４】従来のデータ圧縮装置の構成例を示すブロック
図である。FIG. 4 is a block diagram illustrating a configuration example of a conventional data compression device.
１ ＤＣＴ変換器、 ２ 量子化器、 ３ 符号化器、
１０ 量子化テーブル、 １１ 最下位ビット処理部1 DCT transformer, 2 quantizer, 3 encoder,
10 quantization table, 11 least significant bit processing unit
Claims (8)
ータ圧縮装置において、 量子化テーブルを記憶する記憶手段と、 上記量子化テーブルに基づいてデータを量子化する量子
化手段と、 上記量子化手段で量子化されたデータの最下位ビットを
上記量子化テーブルに基づいて処理する最下位ビット処
理手段と、 上記最下位ビット処理手段で最下位ビットが処理された
量子化データを符号化する符号化手段とを備えることを
特徴とするデータ圧縮装置。1. A data compression apparatus for quantizing, encoding and compressing data, comprising: storage means for storing a quantization table; quantization means for quantizing data based on the quantization table; Least significant bit processing means for processing the least significant bit of the data quantized by the above based on the quantization table; and encoding for coding the quantized data whose least significant bit has been processed by the least significant bit processing means. And a data compression device.
タの小数点以下を桁上げまたは桁下げ処理するしきい値
を変化させることを特徴とする請求項１記載のデータ圧
縮装置。2. The data compression apparatus according to claim 1, wherein said least significant bit processing means changes a threshold value for carrying up or down a decimal place of said data.
タであることを特徴とする請求項１記載のデータ圧縮装
置。3. The data compression apparatus according to claim 1, wherein said data is orthogonally transformed image data.
ることを特徴とする請求項３記載のデータ圧縮装置。4. The data compression apparatus according to claim 3, wherein said orthogonal transform is a discrete cosine transform.
ータ圧縮方法において、 量子化テーブルに基づいてデータを量子化する量子化工
程と、 上記量子化工程で量子化されたデータの最下位ビットを
上記量子化テーブルに基づいて処理する最下位ビット処
理工程と、 上記最下位ビット処理工程により最下位ビットが処理さ
れた量子化データを符号化する符号化工程とを有するこ
とを特徴とするデータ圧縮方法。5. A data compression method for quantizing, encoding, and compressing data, comprising: a quantization step of quantizing data based on a quantization table; and a least significant bit of the data quantized in the quantization step. A data compression method comprising: a least significant bit processing step of performing processing based on the quantization table; and an encoding step of encoding the quantized data whose least significant bit has been processed by the least significant bit processing step. Method.
タの小数点以下を桁上げまたは桁下げ処理するしきい値
を変化させることを特徴とする請求項５記載のデータ圧
縮方法。6. The data compression method according to claim 5, wherein in the least significant bit processing step, a threshold value for performing carry-up or carry-down processing on decimal places of the data is changed.
タであることを特徴とする請求項５記載のデータ圧縮方
法。7. The data compression method according to claim 5, wherein said data is orthogonally transformed image data.
ることを特徴とする請求項７記載のデータ圧縮方法。8. The data compression method according to claim 7, wherein said orthogonal transform is a discrete cosine transform.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25238697A JPH1198025A (en) | 1997-09-17 | 1997-09-17 | Data compression apparatus and data compression method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25238697A JPH1198025A (en) | 1997-09-17 | 1997-09-17 | Data compression apparatus and data compression method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1198025A true JPH1198025A (en) | 1999-04-09 |
Family
ID=17236608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25238697A Withdrawn JPH1198025A (en) | 1997-09-17 | 1997-09-17 | Data compression apparatus and data compression method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1198025A (en) |
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|---|---|---|---|---|
| JP2010503254A (en) * | 2006-08-30 | 2010-01-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Apparatus and method for encoding data signal, and apparatus and method for decoding data signal |
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1997
- 1997-09-17 JP JP25238697A patent/JPH1198025A/en not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010503254A (en) * | 2006-08-30 | 2010-01-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | Apparatus and method for encoding data signal, and apparatus and method for decoding data signal |
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