圖像編碼裝置、圖像解碼裝置及它們的控制方法
2023-09-18 15:43:55 2
專利名稱：圖像編碼裝置、圖像解碼裝置及它們的控制方法
技術領域：
本發明涉及圖像編碼裝置、圖像解碼裝置及它們的控制方法。
背景技術：
作為用於圖像編碼的熵編碼的形式，有使用靜態概率分布模型的形式和基於動態模型的形式。使用靜態概率分布模型的形式，是調查或假定信息源的性質，預先準備概率分布的模型，並進行適於該模型的編碼的形式。此外，使用動態概率分布模型的形式，是在編碼過程中學習信息源的性質，動態地邊變更概率分布的模型邊進行編碼的形式。
在此，對多值圖像的無損失壓縮(lossless)編碼，列舉其2個例子。
在作為連續灰階靜止圖像的國際標準編碼方式由ISO和ITU-T推薦的JPEG所規定的無損失壓縮編碼方式中，使用預先確定的霍夫曼表對關注像素和預測值的差進行編碼，使用了靜態模型。
而作為連續灰階靜止圖像的可逆和準可逆壓縮的國際標準方式由ISO和ITU-T推薦的JPEG-LS Part1是動態模型的一個例子。JPEG-LS在預測誤差的編碼中，採用了可通過改變編碼參數來應對不同概率分布的Golomb編碼技術。對每個由關注像素的周圍4個像素確定的前後關係(context)，參考已編碼的符號(symbol)的概率分布狀況選擇「k」，由此動態地進行概率分布模型的變更。
以下，說明JPEG-LS中的預測誤差編碼的總體流程和Golomb編碼參數的確定方法。在以下的說明中，省略與本發明沒有直接關係的因素，例如關注像素的周圍像素全部為相同像素值時適用的運行模式、或用於準可逆編碼的量化處理等。關於標準方式的詳細情況請參照說明書。
圖3表示在JPEG-LS中參照的關注像素「x」與其周圍像素a、b、c、d的相對位置關係。請注意由於是按照光柵掃描順序對像素進行編碼，因此，關注像素「x」的周圍像素a、b、c、d全部已編碼。各個像素的值也用a、b、c、d表示。首先，利用以下的公式求出a和c、c和b、b和d的差，得到D1、D2、D3。
D1＝d-bD2＝b-cD3＝c-a將該差值D1、D2、D3量化成九種(從-4到4)，求出各自的差的量化值Q1、Q2、Q3。圖2表示差值的範圍與其量化值的對應關係。T1、T2、T3是預先確定的非負的整數值。
例如，對取0～255值的8位圖像，設定T1＝3、T2＝7、T3＝21這樣的值。這樣得到的Q1、Q2、Q3的組合(Q1，Q2，Q3)，由於Q1、Q2、Q3分別能夠具有從-4到4的九種的值，因而是9×9×9＝729種。
在此，認為在狀態(Q1，Q2，Q3)下發生預測誤差e的概率和在狀態(-Q1，-Q2，-Q3)下發生預測誤差-e的概率相同。因此，合併這兩個狀態縮減至365種。表示該組合的信息是上述前後關係。將表示是365種狀態的哪一個的標識符取為S，以下，將該標識符S稱作狀態序號。
使用周圍像素a、b、c利用以下的公式求出對關注像素值x的預測值p。
p＝min(a，b)(max(a，b)≤c時)，或者p＝max(a，b)(min(a，b)≥c時)，或者p＝a+b-c(其它情況下)在此，min(x，y)是返回x、y中較小者的函數，max(x，y)是返回較大者的函數。
請注意如下情況雖然預測值p的值的取得方法要根據周圍像素a、b、c的值的大小關係進行切換，但由於a、b、c是已編碼的像素，因此，能夠不傳送關於切換的附加信息地，在編碼側和解碼側取得相同的預測值p。在JPEG-LS中為了提高預測精度，採用了如下技術參照此前在狀態S下進行了編碼的像素中發生的預測誤差的平均值來修正預測值p，但在此省略說明。
求出該預測值p和關注像素x的差e，將其轉換成非負的整數值進行Golomb編碼。此時，按照關注像素的前後關係確定編碼的參數k。
在JPEG-LS中，對每個狀態S，保持發生次數N[S]和在該狀態下進行了編碼的預測誤差的絕對值之和A[S]。Golomb編碼的參數k，滿足使用了這2個值的以下的條件。「x^y」表示x的y次冪。
2^(k-1)＜A[S]/N[S]≤2^k實際上，不需要做A[S]/N[S]的除法。只要求出滿足N[S]×2^k≥A[S]的最小的k即可。由此，在預測誤差的絕對值的平均大的狀態下作為k參數選擇大的值，相反地在絕對值的平均小的狀態下選擇小的k參數。
在編碼的開始時刻預先對A[S]、N[S]設定初始值，通過在編碼處理的過程中隨時更新值，動態地追蹤各個狀態的概率分布。
在基於上述JPEG-LS的圖像處理裝置中，每當對預測誤差進行編碼時，執行用於確定k參數的處理。
雖然人們採取了使得不進行除法等減輕處理負荷的措施，但從處理負荷的觀點來看，每次都要進行伴隨不定次數的判斷的處理不能說是有效率的。
此外，保持預測誤差的絕對值之和需要有較多的位數，根據情況A[S]的存儲容量有時會成為問題。
此外，根據預測誤差的絕對值的平均來確定編碼參數k。由此，仍然會有這樣的問題例如在對狀態分離不充分造成統計性質的變化較大的信息源進行編碼的情況下，在發生了較大的預測誤差時，對此後要編碼的多個預測誤差帶來k參數變大等影響。
發明內容
本發明正是鑑於上述問題而完成的。並且，根據本發明的實施方式，提供如下的技術在使用動態概率分布模型的圖像編碼中，能夠簡單地確定編碼參數，並且，實現良好的編碼性能。
本發明的第1實施方式的圖像編碼裝置具有以下結構。即，一種圖像編碼裝置，包括輸入單元，輸入編碼對象的符號；編碼單元，按照編碼參數對上述編碼對象的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷單元，判斷上述編碼對象的符號是否超過了上述編碼參數中的目標範圍的上限，以及是否低於該目標範圍的下限；以及更新單元，按照上述判斷單元的判斷結果，進行編碼參數的更新。
此外，本發明的第2實施方式的圖像編碼裝置的控制方法具有以下結構。即，一種圖像編碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，輸入編碼對象的符號；編碼步驟，按照編碼參數對上述編碼對象的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷步驟，判斷上述編碼對象的符號是否超過了上述編碼參數中的目標範圍的上限，以及是否低於該目標範圍的下限；以及更新步驟，按照上述判斷步驟的判斷結果，進行編碼參數的更新。
此外，本發明的第3實施方式的圖像解碼裝置具有以下結構。即，一種圖像解碼裝置，包括輸入單元，輸入編碼數據；解碼單元，按照解碼參數對所輸入的編碼數據進行解碼，生成符號；
判斷單元，判斷上述符號是否超過了上述解碼參數的目標範圍的上限，以及是否低於上述目標範圍的下限；以及更新單元，按照上述判斷單元的判斷結果，進行解碼參數的更新。
此外，本發明的第4實施方式的圖像解碼裝置的控制方法具有以下結構。即，一種圖像解碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，輸入編碼數據；解碼步驟，按照解碼參數對所輸入的編碼數據進行解碼，生成符號；判斷步驟，判斷上述符號是否超過了上述解碼參數的目標範圍的上限，以及是否低於上述目標範圍的下限；以及更新步驟，按照上述判斷步驟的判斷結果，進行解碼參數的更新。
此外，本發明的第5實施方式的圖像編碼裝置具有以下結構。即，一種基於動態概率分布模型對圖像數據進行編碼的圖像編碼裝置，包括輸入單元，按照像素單位輸入圖像數據；符號生成單元，從由上述輸入單元所輸入的關注像素數據，生成成為熵編碼對象的符號；編碼單元，按照所給的編碼參數對由上述符號生成單元所生成的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷單元，判斷在對成為上述編碼單元編碼對象的符號進行編碼時使用的編碼參數，是在用於使上述編碼對象的符號的代碼字為目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新單元，根據上述判斷單元的判斷結果更新上述編碼參數。
此外，本發明的第6實施方式的圖像編碼裝置的控制方法具有以下結構。即，一種基於動態概率分布模型對圖像數據進行編碼的圖像編碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，按照像素單位輸入圖像數據；符號生成步驟，從在上述輸入步驟所輸入的關注像素數據，生成成為熵編碼對象的符號；編碼步驟，按照所給的編碼參數對在上述符號生成步驟所生成的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷步驟，判斷在對成為上述編碼步驟的編碼對象的符號進行編碼時使用的編碼參數，是在用於使上述編碼對象的符號的代碼字為目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新步驟，根據上述判斷步驟的判斷結果更新上述編碼參數。
此外，本發明的第7實施方式的圖像解碼裝置具有以下結構。即，一種對基於動態概率分布模型進行了編碼的圖像數據進行解碼的圖像解碼裝置，包括輸入單元，輸入像素單位的編碼數據；解碼單元，按照所給的解碼參數對由上述輸入單元所輸入的編碼數據進行解碼，生成關注像素的符號；像素數據恢復單元，從解碼得到的符號恢復成關注像素的像素數據；判斷單元，判斷在對由上述解碼單元得到的符號進行解碼時使用的解碼參數，是在用於將上述符號的代碼字的代碼長度容納於目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新單元，根據上述判斷單元的判斷結果更新上述解碼參數。
此外，本發明的第8實施方式的圖像解碼裝置的控制方法具有以下結構。即，
一種對基於動態概率分布模型進行了編碼的圖像數據進行解碼的圖像解碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，輸入像素單位的編碼數據；解碼步驟，按照所給的解碼參數對在上述輸入步驟所輸入的編碼數據進行解碼，生成關注像素的符號；像素數據恢復步驟，從解碼得到的符號恢復成關注像素的像素數據；判斷步驟，判斷對在上述解碼步驟得到的符號進行解碼時使用的解碼參數，是在用於將上述符號的代碼字的代碼長度容納於目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新步驟，根據上述判斷步驟的判斷結果更新上述解碼參數。
根據本發明，能夠用處理負荷和存儲成本較少的簡單方法確定編碼參數，並且，能夠以良好的壓縮性能對圖像數據進行編碼。
通過如下參照附圖的對示例性實施方式的說明，本發明的其它特徵將得以清楚。
附圖包含在說明書中，構成其一部分，用於說明本發明的實施方式，並與說明書的記述一起用於解釋本發明的原理。
圖1是第1實施方式所涉及的圖像處理裝置的框結構圖。
圖2是表示用於對周圍像素之間的差進行量化的表的圖。
圖3是表示編碼對象像素x與其周圍像素a、b、c的相對位置關係的圖。
圖4是表示第1實施方式所涉及的編碼處理流程的流程圖。
圖5A是表示Golomb編碼的k參數和各個符號的代碼長度的關係的表。
圖5B是表示Golomb編碼的k參數、各個符號的代碼長度以及修正值的關係的表。
圖6是表示第1實施方式所涉及的圖像處理裝置中的k參數變遷的例子的圖。
圖7是表示k＝1時使編碼效率最大的概率分布f(n，1)的圖。
圖8A和8B是表示k參數的變遷概率的圖。
圖9是表示本圖像處理裝置的輸出碼串的結構的圖。
圖10是第2實施方式和第3實施方式所涉及的圖像處理裝置的框結構圖。
圖11是表示第2實施方式中的k參數更新部1002的處理流程的流程圖。
圖12是表示第3實施方式中的索引值i和參數k的對應關係的圖。
圖13是表示第3實施方式中的k參數更新部1002的處理流程的流程圖。
圖14是表示用軟體實現第1～第3實施方式時的信息處理裝置的框結構圖。
圖15是進行在第1實施方式中的解碼的圖像處理裝置的框結構圖。
圖16是表示Golomb編碼的例子的圖。
具體實施例方式
下面，參照附圖按照優選實施方式詳細地說明本發明。
第1實施方式
圖1是表示本實施方式所涉及的圖像處理裝置的功能結構的框結構圖。
如圖1所示，本實施方式所涉及的進行圖像編碼的圖像處理裝置具有圖像輸入部101、行緩衝器(line buffer)102、預測器103、預測誤差生成部104、預測順序轉換部105、Golomb編碼部106、k參數更新部107以及碼串形成部108。在圖1中109表示信號線。
以下，參照圖1說明本實施方式所涉及的圖像處理裝置進行的圖像編碼處理。在此，編碼對象圖像，取為各個像素由8位(0～255的範圍)的表示亮度值或者密度值的像素數據構成的、單色圖像數據。但是，本方式也同樣能夠適用於RGB、CMYK等1個像素用多個分量(component)(顏色)表現的彩色圖像、各個分量用8位以上的位精度表現的圖像數據。例如，在適用於彩色圖像時，只要分離成每個分量，與單色圖像同樣地對各個分量進行編碼即可。編碼對象圖像，由水平方向W像素、垂直方向G像素構成。
接著，說明本實施方式的圖像處理裝置的各部的動作。
圖像輸入部101，輸入編碼對象圖像數據的像素數據x。該輸入為光柵掃描順序。假定輸入源為圖像掃描儀，但也可以是存儲有圖像數據文件的存儲介質，不管該輸入源的種類如何。
行緩衝器102具有存儲2行圖像數據的存儲容量，依次存儲從圖像輸入部101輸入的圖像數據。即，行緩衝器102所需要的容量是2×W字節。行緩衝器102所保持的2行的像素數據，在編碼開始時刻用預定的值初始化。作為像素的初始值，只要是可在編碼裝置和解碼裝置中共同設定的值即可。在此，為了簡化說明，在開始編碼處理時假定用「0」對行緩衝器102進行初始化。
預測器103，對從圖像輸入部101輸入的像素(以下稱作關注像素)，參照已編碼的周圍像素a、b、c生成預測值p。關注像素x與周圍像素a、b、c的相對位置關係如圖3所示。已編碼的周圍像素a、b、c由行緩衝器102提供。在關注像素x為行的起始時或者行的最後的像素的情況下，周圍像素a、b、c的任意一個有時會在編碼對象圖像的範圍外。在這樣的情況下，雖然在編碼裝置和解碼裝置中使用共同的值，但在此圖像的範圍外的值取為0。在本實施方式中，預測值p利用以下的公式求出。
p＝min(a，b)(max(a，b)≤c時)，或者p＝max(a，b)(min(a，b)≥c時)，或者p＝a+b-c(其它情況下)在生成預測值時除了上述方法還可以使用各種方法。例如，也可以像可在JPEG標準方式的無損失壓縮編碼中使用的7個預測式那樣，使用其它預測式。此外，還能夠使用像JPEG-LS標準方式那樣，通過使用在已編碼的像素中平均發生的預測誤差值修正上述預測值p，來提高預測精度的方法。
預測誤差生成部104，對由預測器103生成的預測值p和從圖像輸入部101輸入的關注像素值x的差「x-p」進行運算，將其結果作為預測誤差e輸出。
預測順序轉換部105，利用以下的公式將由預測誤差生成部104求出的預測誤差e映射成非負的整數值M(e)。以下，將M(e)稱作預測順序。
M(e)＝2×e(e≥0時)M(e)＝-2×e-1 (e＜0時)由此，M(e)成為非負的整數，能夠根據其是偶數還是奇數來辨別預測誤差e的正負記號(sign)。
Golomb編碼部106，使用在k參數更新部107內部保持的k參數，對從預測順序轉換部105輸出的預測順序M(e)進行Golomb編碼，輸出2值符號串。
Golomb編碼具有如下特徵可將非負的整數值作為編碼對象，用取決於參數變量m而不同的多個概率模型進行編碼。此外，由於能夠根據編碼對象符號和參數變量m導出代碼字，因而還具有不需要代碼表這樣的優點。在以下的說明中，限定於參數變量m為2^k的Golomb編碼的特殊形式，將k作為參數變量進行說明。在由ISO和ITU-T作為國際標準推薦的JPEG-LS(ISO/IEC 14495-1|ITU-TRecommendation T.87)中，這樣的Golomb編碼的一種形式被用作預測誤差的編碼方式。
用編碼參數k對編碼對象的非負的整數值n進行Golomb編碼的順序如下所述。首先，將n右移k位求出整數值u。簡單地說，整數值u是n除以2^k得到的商。
對符號n的代碼，由u個「0」後面的「1」(可變長部)和n的下位k位(固定長部)的組合構成。圖16表示k＝0，1，2，3時Golomb編碼的例子。
例如，在k＝2(因此m＝4)、符號n＝5時，u＝floor(5/4)＝1，因此，可變長部成為二進位的「01」。此外，符號n的下位2位成為「01」，因此，k＝2時的符號「5」的Golomb代碼字(codeword)成為「0101」，代碼長度為4位。
在此所說的代碼的構成方法是一個例子，即使調換固定長部和可變長部的順序也能夠構成可唯一解碼的代碼。此外，也可以使0和1相反地構成代碼。
k參數更新部107，在由Golomb編碼部106對從預測順序轉換部105輸出的預測順序M(e)進行了編碼後，進行在內部保持的k參數的更新處理。更新處理通過以下方式來進行比較編碼後的預測順序M(e)的值和用當前保持的k參數能夠得到最小代碼長度的範圍(以下稱作最佳符號範圍)，根據需要將k的值+1或者-1。
圖5A是表示Golomb編碼的各個符號的值(縱軸)、k參數(橫軸)和二維空間中的代碼長度的表。如圖所示，表示用k＝0～5各自的編碼參數對0～28的編碼對象符號(對應於預測順序M(e))進行編碼時發生的代碼長度(位數)。
在圖示的表中，分成3個區域進行顯示。第1個區域是關注各個符號，其代碼字的代碼長度為最小(最短)的區域50。其餘的2個區域是由區域50隔開的區域51、52。區域51，可以說成是用比規定區域50的編碼參數k的值大的編碼參數k、和不是最小代碼長度的代碼長度定義的區域。此外，區域52，可以說成是用比規定區域50的編碼參數k的值小的編碼參數k、和不是最小代碼長度的代碼長度定義的區域。
例如，在編碼對象符號為「8」、編碼參數k＝2～4的範圍內，最小代碼長度為「5」。因此，在符號為「8」時，編碼參數k＝2～4的範圍的代碼長度為「5」的位置，在區域50內。
此外，在編碼對象符號為「8」、編碼參數k＝5時，代碼長度為「6」，不是最小代碼長度「5」。故而，在符號為「8」時，編碼參數k＝5的代碼長度為「6」的位置，在區域51內。
同樣地，在編碼對象符號為「8」、編碼參數k＝0、1時，代碼長度為「9」或「6」，仍然不是最小代碼長度「5」。故而，在符號為「8」時，編碼參數k＝0、1的代碼長度為「9」或「6」的位置，在區域52內。
本實施方式的k參數更新部107，當編碼對象的預測順序M(e)在區域51內時，在對接下來的像素進行編碼時，判斷為適合更小的k參數，將k的值修正為更小的值。具體地說，準備接下來的像素的編碼，從參數k減1。
此外，當編碼後的預測順序M(e)在區域52內時，判斷為更大的k參數合適，將k的值修正為更大的值。具體地說，將k加1進行更新。
並且，當編碼後的預測順序M(e)在區域50內時，判斷為當前的k參數合適，不修正而是維持k的值。
圖示的區域51、52的邊界能夠根據參數k導出。當用n表示編碼對象符號的值時，區域51是滿足「n＜2^(k-1)」的關係的範圍，區域52是3×2^k≤n的範圍。換言之，不必存儲全部的圖5A的表，只要僅存儲定義區域50的信息即可。區域50，只要存儲各個符號的值，並對於每個符號存儲對其進行編碼時成為最小代碼長度的參數k的下限值和上限值即可。
此外，為了不要該判斷處理，也可以預先由k參數更新部107存儲保持圖5B所示的表。圖5B的表，是在圖5A的表中追加為下一次編碼準備的修正值(-1、0、+1)的項目而成的。區域50內的修正值是「0」，區域51內的修正值是「-1」，並且，區域52內的修正值是「+1」。因此，修正值H(＝-1、0、+1)可表現為H(n，k)，因此，將該值H(n，k)與當前的k參數相加即可更新k參數。
碼串形成部108，使從Golomb編碼部106輸出的碼串(2值符號串)結合起來，加上必要的附加信息形成成為本圖像處理裝置的輸出的編碼數據，從信號線109輸出。如果輸出目的地是存儲裝置，則存儲為文件。
圖9是表示本圖像處理裝置的輸出碼串的結構的圖。在輸出碼串的起始，作為首部添加有對圖像進行解碼所需要的信息，例如圖像的水平方向像素數、垂直方向像素數、表示顏色空間的屬性信息、分量數、各個分量的位數等附加信息。
圖4是表示基於本實施方式所涉及的圖像處理裝置的編碼對象圖像數據的編碼處理流程的流程圖。以下，參照圖4所示的流程圖，說明本實施方式所涉及的圖像處理裝置進行的圖像編碼處理的整體流程。
首先，在編碼處理之前，先進行存儲於行緩衝器102的像素數據、和保持於k參數更新部107的編碼參數k的初始化。在本實施方式中，將行緩衝器102的像素數據全部初始化為0，將k參數更新部107所保持的k參數設定為「2」(步驟S400)。接著，圖像輸入部101，按照光柵掃描順序開始輸入圖像數據，將所輸入的圖像數據的各個像素數據存儲到行緩衝器102，並且，提供給預測誤差生成部104(步驟S401)。
接著，從行緩衝器102讀取關注像素的周圍像素a、b、c，由預測器103生成預測值p(步驟S402)。預測誤差生成部104，求出關注像素x和預測器103生成的預測值p的差，作為預測誤差e輸出(步驟S403)。預測順序轉換部105，將該預測誤差e轉換成預測順序M(e)(步驟S404)。Golomb編碼部106，使用在k參數更新部107內部所保持的k參數，對預測順序M(e)進行Golomb編碼(步驟S405)。
接著，由k參數更新部107比較編碼後的預測順序M(e)和更新前的k參數時的最佳範圍，根據需要更新自身所保持的k參數(步驟S406)。即，判斷用預測順序M(e)和由Golomb編碼部106使用的k參數所表示的位置，位於圖5A或者圖5B的區域50～52的哪個區域內，根據位於哪個區域更新(修正)將在對接下來的像素進行編碼時使用的k參數。
接著，判斷編碼後的像素是否為圖像的最後的像素(步驟S407)，在為最後的像素時結束編碼處理，在不是時將處理轉移至步驟S401，進行接下來的像素的編碼處理。
根據以上的處理，進行圖像整體的編碼。編碼處理不必一定按照該順序進行。例如，在此雖然按照像素數據的讀取(步驟S401)、預測值的生成(步驟S402)這樣的順序進行了說明，但也可以將順序調換。此外，如果能夠正確地交接更新前的k參數，則也可以進行改變Golomb編碼(步驟S405)和k參數的更新(步驟S406)的順序，或者並行進行這樣的變更。
在此，以對從預測順序轉換部105依次輸出的預測順序的列「0，0，2，0，0，1，0，3，0…」進行編碼的情況為例，在圖6中表示編碼所使用的k參數的值、更新處理的內容以及更新處理後的k值的推移。
以下，依次說明k參數的變化。在開始編碼時將k參數的初始值設定為「2」，使用該k＝2對最初的符號「0」進行Golomb編碼。相對於k＝2，符號「0」屬於圖5A的區域51。因此，從k減1，更新為k＝1。
用更新後的k(此時k＝1)對第2個符號「0」進行編碼。此時，符號「0」同樣屬於圖5A的區域51，因此，從k減1，更新為k＝0。
接著，用k＝0對符號「2」進行編碼。符號「2」位於k＝0的最佳符號範圍，因此，k的值沒有變化。以下，同樣對符號串「0，0，1，0」進行編碼，但基於同樣的理由k的值沒有變化。
接著，用k＝0對符號「3」進行編碼，由於符號相當於區域52，因此加1更新為k＝1。用k＝1對接下來的符號「0」進行編碼，由於屬於區域51，因此減1更新為k＝0。這樣，進行編碼和參數k的更新處理。由該例子可知按照編碼對象符號的局部的性質逐步變更k參數的情況。
當要對由本實施方式的圖像處理裝置生成的編碼數據進行解碼時，參照在首部所示的附加信息，按照編碼處理的相反順序逐步對各個像素進行解碼即可。此時，在對各個符號進行解碼時，Golomb編碼的k參數使用在編碼側和解碼側相同的值。即，在解碼側也給予與編碼側相同的初始值開始解碼，判斷解碼後的符號屬於當前的k參數是否位於最佳符號範圍，根據需要用與編碼時相同的算法逐步進行更新。
圖15是表示解碼側的圖像處理裝置的功能結構的框圖。對於與在先說明的圖1共同的框標註相同的序號，省略說明。如圖所示，解碼側的圖像處理裝置具有編碼數據輸入部1501、Golomb編碼解碼部1502、預測順序逆轉換部1503、像素值恢復部1504、首部分析部1505、行緩衝器102、預測器103以及k參數更新部107。
以下，說明進行解碼處理的圖像處理裝置的各個處理部的動作。
編碼數據輸入部1501，輸入成為解碼對象的編碼數據。此時，編碼數據輸入部1501，進行編碼數據的構造分析，向首部分析部1505傳送首部，向Golomb編碼解碼部1502傳送像素編碼數據。
首部分析部1505，分析從編碼數據輸入部1501傳送的首部，取出編碼後的圖像數據的水平、垂直方向像素數等解碼處理所需要的信息，使之反映到圖像處理裝置的控制。
Golomb編碼解碼部1502，取得k參數更新部107所保持的k參數，使用它恢復到預測順序M(e)。
k參數更新部107，採用與在先說明的編碼時的更新處理相同的方法，基於解碼後的預測順序M(e)根據需要更新k參數。
預測順序逆轉換部1503，根據由Golomb編碼解碼部1502解碼後的預測順序M(e)利用以下的公式恢復預測誤差e。
e＝M(e)/2(M(e)為偶數時)e＝-(M(e)+1)/2 (M(e)為奇數時)像素值恢復部1504，根據由預測順序逆轉換部1503恢復的預測誤差e和由預測器103生成的預測值p，通過e+p恢復關注像素值x進行輸出。解碼後的像素值x被存儲到行緩衝器102，在生成以下的像素的預測值時使用。
通過反覆進行從Golomb編碼解碼部1502到像素值恢復部1504的處理，根據編碼數據進行圖像數據的解碼，直到構成圖像的全部像素被解碼為止。
如以上說明的那樣，在本實施方式所涉及的圖像處理裝置中，判斷編碼後的符號或者解碼後的符號是否位於當前的k參數中的最佳符號範圍內，當不在最佳符號範圍內時通過+1或者-1進行更新，進行控制使之成為合適的k參數。由此，即使是局部的統計性質不同的圖像數據，也能夠追蹤性質的變化高效率地進行編碼。
第1實施方式的變形例
也可以由個人計算機等通用信息處理裝置和在其上運行的電腦程式來實現上述實施方式。
圖14是表示本變形例所涉及的信息處理裝置的基本結構的圖。在圖14中，1401是CPU，使用存儲於RAM1402或ROM1403的程序或數據控制本裝置整體，並且，執行後述的圖像編碼處理。
1402是RAM，具有用於存儲經由外部存儲裝置1407、存儲介質驅動器1408、或者I/F1409從外部裝置下載的程序或數據的區域，並且，還具有CPU1401在執行各種處理時使用的工作區域。
1403是ROM，存儲引導程序、本裝置的設定程序和數據。
1404、1405分別是鍵盤、滑鼠等定點設備，能夠對CPU1401輸入各種指示。
1406是顯示裝置，由CRT或液晶畫面等構成，能夠顯示圖像、文字等信息。
1407是外部存儲裝置，是硬碟驅動裝置等大容量信息存儲裝置，其中保存有OS、後述的用於圖像編碼、解碼處理的應用程式、編碼對象的圖像數據等。OS和應用程式，通過CPU1401的控制，加載到RAM1402上的預定區域，從而被執行。
1408是存儲介質驅動器，用於讀取存儲於CD-ROM、DVD-ROM等存儲介質的程序或數據，輸出到RAM1402或外部存儲裝置1407。也可以預先在該存儲介質中記錄後述的用於圖像編碼處理的程序、編碼對象圖像。在這樣的情況下，存儲介質驅動器1408，通過CPU1401的控制，將這些程序或數據加載到RAM1402上的預定區域。
1409是I/F，通過該I/F1409將外部裝置連接到本裝置，從而能夠在本裝置與外部裝置之間進行數據通信。例如能夠經由I/F1409將成為編碼對象的圖像數據輸入到本裝置的RAM1402或外部存儲裝置1407，或者相反地，將所生成的圖像編碼數據從本裝置的RAM1402或外部存儲裝置1407輸出到裝置外部。1410是連接上述各部的總線。
在進行圖像編碼處理時，將對應的程序從外部存儲裝置1407加載到RAM1402，由CPU1401執行該處理。該編碼處理的程序，基本上按照圖4的流程圖進行處理即可。此外，該程序由相當於圖1所示的各個結構的模塊(也可以稱作函數、子程序)構成即可。不過，行緩衝器102將會在RAM1402確保相應容量的數據區域。
此外，解碼處理所涉及的程序，無疑也可以由圖15所示的模塊構成。
第2實施方式
接著，說明第2實施方式。在第1實施方式的圖像處理裝置中，每當編碼對象的符號在最佳符號範圍外時，通過增減編碼參數k來進行修正。在這樣的情況下，具有能夠迅速應對信息源的統計性質變化的優點，但在性質變化較少的信息源中穩定性將成為問題。
例如，考慮在各自的k參數中編碼效率最大的概率分布f(n，k)＝(1/2)^L(n，k)。L(n，k)是用編碼參數k對編碼對象符號n進行Golomb編碼時的代碼長度，由L(n，k)＝k+1+floor(n/(2^k))給出。x^y表示x的y次冪，floor(x)表示返回不超過x的最大整數的函數。
圖7表示k＝1時的概率分布f(n，1)。
對於概率分布f(n，k)，研究屬於圖5A所示的區域52的任意一個符號出現的概率，即在某個k時屬於區域52的符號的出現概率的和時，可知在任何k參數時均為12.5％。
當同樣地觀察區域51時，除了k＝0時，區域51的符號的出現概率為25％。即，表示即使用某個k參數(k≠0)對其理想的概率分布的信息源f(n，k)進行了編碼時，k參數仍以37.5％(＝12.5％+25％)的概率變化。
圖8A表示k＝0時對具有f(n，k)的概率分布的信息源的符號進行編碼所引起的k參數的變遷；圖8B表示k＞0時對具有f(n，k)的概率分布的信息源的符號進行編碼所引起的k參數的變遷。
在此，作為本發明的第2實施方式，說明抑制k參數的變動，提高穩定性的方法。
圖10是表示本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置的功能結構的框圖。對於與在第1實施方式中說明的圖1共同的框標註相同的序號，省略說明。
本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置具有圖像輸入部101、行緩衝器102、預測器103、預測誤差生成部104、預測順序轉換部105、Golomb編碼部106、前後關係生成部1001、k參數更新部1002以及碼串形成部108。此外，在圖10中109表示信號線。
本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置的基本結構，也可以由專用的硬體來構成各自的功能。此外，也可以與在先說明的第1實施方式的變形例同樣地取為圖14所示的結構，通過使計算機實現圖10所示的各部的功能的程序來實現。在為後者的情況下，該程序經由上述外部存儲裝置1407、存儲介質驅動器1408或者I/F1409從外部裝置加載到RAM1402，由CPU1401執行。
以下，使用圖10說明本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置進行的處理。
本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置的作為編碼對象的圖像數據，與第1實施方式相同，作為各個像素用8位表現0～255範圍的亮度值的單色圖像數據進行說明。不過，還能夠適用於RGB、CMYK彩色圖像等由多個分量構成的圖像數據。此外，編碼對象的圖像數據，按照光柵掃描順序排列各個像素的值而構成。圖像由水平方向W像素、垂直方向H像素構成。
在本第2實施方式的圖像處理裝置中，也與第1實施方式的圖像處理裝置相同，圖像輸入部101輸入成為編碼對象的像素數據x，將該像素數據x存儲到行緩衝器102。由在先說明的預測器103、預測誤差生成部104、預測順序轉換部105，生成成為熵編碼對象的非負的整數值M(e)。
另一方面，在前後關係生成部1001中，從行緩衝器102讀取關注像素x的周圍像素a、b、c、d，生成表示關注像素周圍的狀態的前後關係。在本實施方式中，採用與JPEG-LS相類似的方法，分離成狀態序號S為0～728的729種的狀態。
如在現有技術的說明部分中說明的那樣，對於周圍像素a、b、c、d，分別按照圖2的表對a和b、b和c、c和d的差進行量化，得到Q1、Q2、Q3。生成唯一地表示該組合的狀態序號S。在本第2實施方式中利用以下的公式確定狀態序號S。
S＝81×Q1+9×Q2+Q3+364與JPEG-LS相同地，可以合併狀態(Q1，Q2，Q3)和狀態(-Q1，-Q2，-Q3)縮減至365個狀態，也可以參照a、b、c、d以外的周圍像素生成前後關係。
在k參數更新部1002內部，保持存儲對應於各個狀態S的k參數的陣列K[S]，和在後述的更新處理中參照的標記陣列F[S]。在開始編碼時，陣列K[S](S＝0，1，2，…)被設定為初始值(在本實施方式中為2)，將標記陣列F[S](S＝0，1，2，…)初始化為「0」。
圖11是表示對關注像素x進行編碼時k參數更新部1002的處理流程的流程圖。使用圖11說明在各個像素中進行的k參數更新部1002的處理流程。
首先，k參數更新部1002，取得從前後關係生成部1001輸出的狀態序號S和從預測順序轉換部105輸出的預測順序M(e)(步驟S1101)。接著，k參數更新部1002，利用陣列元素K[S]取得對應於所輸入的狀態序號S的k參數，將其輸出到Golomb編碼部106(步驟S1102)。由此，Golomb編碼部106，進行預測順序M(e)的編碼。
接著，判斷用當前的k參數的值、即K[S]和作為符號的預測順序M(e)表示的位置(K[S]，M(e))是否在區域51內(步驟S1103)。
換言之，就是判斷當前的k參數的值，是否超過了成為預測順序M(e)的最小代碼長度的k參數的上限值。
當判斷為位置(K[S]，M(e))在區域51內時，將處理前進至步驟S1107，判斷標記陣列的元素F[S]是否為「1」。在判斷為不是「1」時，對標記陣列元素F[S]設定「1」(步驟S1110)。此外，當在步驟S1107中判斷為標記陣列的元素F[S]是「1」時，從K[S]減「1」進行更新(步驟S1108)，對標記陣列的元素F[S]設定「0」(步驟S1109)。
當在步驟S1103中判斷為位置(K[S]，M(e))不屬於區域51時，前進至步驟S1104，判斷位置(K[S]，M(e))是否在區域52內。
換言之，就是判斷當前的k參數的值，是否低於成為預測順序M(e)的最小代碼長度的k參數的下限值。
當判斷為位置(K[S]，M(e))在區域52內時，對K[S]加「1」進行更新，對F[S]設定「0」(步驟S1106)。
此外，當在步驟S1104中判斷為位置(K[S]，M(e))不屬於區域52時，即，判斷為位置(K[S]，M(e))位於區域50內時，判斷為當前的編碼處理狀態處於最佳符號範圍，不進行k參數的更新。
此後，更新後的K[S]適用於關注像素以後的、為相同狀態序號S的像素的編碼。
總結以上內容，在本第2實施方式中，當位置(K[S]，M(e))位於區域52內時，與第1實施方式相同地直接對k參數加1進行更新。但是，使用標記F[S]，將當位置(K[S]，M(e))位於區域51內時減1進行更新的處理取1/2的頻率。
在此，再次考慮用某個k參數對在本實施方式的說明的開始所述的概率分布f(n，k)的信息源進行編碼的情況，在本實施方式中，考慮發生增大k的方向的更新的概率為12.5％，發生減小k的方向的更新的概率為12.5％以下，因此，不進行k參數變遷的概率為75％以上。
因此，能夠減小k參數更新中、增加方向和減少方向的概率偏差，並且，減少不需要的k參數變動的發生概率。
與第1實施方式相同地，Golomb編碼部106，使用從k參數更新部107輸出的k參數，對預測順序M(e)進行編碼，由碼串形成部108進行合併，作為對編碼對象的圖像數據的碼串，由碼串形成部108生成的最終碼串通過信號線109被輸出到裝置外部。
基於本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置的編碼對象圖像數據的編碼處理流程，僅對圖4所示的第1實施方式的圖像處理裝置的流程圖實施了細微的改動。具體而言，在從步驟S401到步驟S404的處理時序由前後關係生成部1001進行前後關係生成處理。例如，在步驟S401讀取關注像素數據和在步驟S402生成預測值之間，實施該前後關係生成處理。
對由本第2實施方式的圖像處理裝置所生成的編碼數據進行解碼，只要參照首部所示的附加信息按照編碼處理的相反順序對各個像素進行解碼即可。
此時，在各個符號的解碼中，Golomb編碼的k參數使用在編碼側和解碼側相同的值。
即，在解碼側也給出與編碼側相同的初始值開始解碼，判斷解碼後的符號相對於當前的k參數是否位於最佳符號範圍，根據需要採用與編碼時相同的算法預先更新即可。
像以上說明的那樣，在本第2實施方式所涉及的圖像處理裝置中，能夠採用簡單的方法進行追蹤信息源性質的編碼。此外，能夠通過調整參數變遷的頻率，減少相對於統計性質變化較少的信息源無用的參數變遷。
第3實施方式
在上述第2實施方式中，示出了在發生2次區域51的符號時減少k參數的方法，但也可以根據k參數改變實施更新的發生次數。將其例子作為第3實施方式進行說明。
本第3實施方式的圖像處理裝置的框圖，與在第2實施方式說明的圖10相同，僅k參數更新部1002的處理不同。以下，說明本第3實施方式中的k參數更新部1002的處理。
本第3實施方式的k參數更新部1002，保持圖12所示的索引值i和參數k的對應表，以及對由前後關係生成部1001分類的365個狀態序號S存儲索引值i的陣列I[S]。陣列I[S]的所有元素在開始編碼的時刻被設定為初始值(在此為4)。即，不管狀態序號S如何，初始狀態的參數k都為「2」。更清楚地說，如果用陣列K[i]表現基於索引i的k參數，則可表記為K[i]＝K[I[S]]。
圖13是表示對關注像素x進行編碼時k參數更新部1002的處理流程的流程圖。使用圖13說明在各個像素中進行的k參數更新部1002的處理流程。
k參數更新部1002，取得從前後關係生成部1001輸出的狀態序號S和從預測順序轉換部105輸出的預測順序M(e)(步驟S1301)。取出所輸入的狀態序號S的索引值陣列的元素I[S]，將參照圖12的對應表與之對應得k參數的值輸出到Golomb編碼部106(步驟S1102)。例如，如果對於某個狀態序號S，I[S]的值為5，則參照對應表k參數為K[I[S]]＝K「5」，因此，作為k參數將「3」輸出到Golomb編碼部106。由此，Golomb編碼部106，進行對應於關注像素x的預測順序M(e)的編碼。
接著，判斷用當前的k參數和預測順序M(e)表示的位置是否在區域51內(步驟S1303)。當判斷為該位置屬於區域51內時，將處理移至步驟S1308，當不屬於時，移至步驟S1304。
當屬於區域51時，檢查陣列元素I[S]是否為0(步驟S1308)，在不是0時從I[S]的值中減1進行更新(步驟S1309)。此外，當陣列元素I[S]為0時，不進行上述減法。
當在步驟S1303中判斷為用參數k和M(e)表示的位置在區域51以外時，判斷該位置是否在區域52之內(步驟S1304)。
當判斷為在區域52內時，使I[S]的值與「2」相加進行更新(步驟S1305)。此外，檢查I[S]是否超過了預先確定的索引的最大值(在本實施方式中為23)(步驟S1306)，在超過了時將I[S]設定為最大值(步驟S1307)。
此外，當在步驟S1304中判斷為用參數k和M(e)表示的位置不屬於區域52時，表示該位置位於區域50內。即，判斷為處於最佳符號範圍，不進行索引I[S]的更新。更新後的I[S]，在對關注像素以後的成為相同狀態序號S的像素進行編碼時使用。
由上述處理可知，在本第3實施方式中示出了在k參數小的部分索引I[S]和k參數的變遷迅速進行、在k參數大的部分變遷變得緩慢的例子。
不僅能夠通過直接增減k參數進行更新，還能夠通過像本第3實施方式那樣導入索引值間接地控制k參數，符合編碼對象的信息源的動態特性地，更自由地設計編碼系統。
其他變形例
本發明不限於上述實施方式。例如，雖然示出了作為預測誤差的生成方法採用與JPEG-LS相同的方法，適當地切換a、b、a+b-c這三種預測式的例子，但也可以使用(a+b)/2等除此以外的預測式。並且，只要是從已編碼的區域生成預測值的方法即可，例如，也可以採用如下方法在由多個幀構成的動圖像中，將存在於在編碼完成之前的上一幀中與關注像素相同的空間位置的像素值作為預測值。
此外，如在JPEG-LS所採用的那樣，也可以參照已編碼的預測誤差修正預測值來提高預測精度。
此外，也可以預測預測誤差的符號再進行符號翻轉，或者與通過模轉換去除動態範圍這樣的效率改善的研究組合起來使用。
此外，在第1～第3實施方式中，示出了以代碼長度最小的範圍為基準判斷k參數的更新的結構。例如，在k＝2的情況下，在編碼對象的符號(在實施方式中為M(e))為2～11時作為最佳符號範圍不進行參數更新，在為0或者1時在減小k的方向進行更新，在為12以上時在增大k的方向進行更新。
但是，例如也可以進行將到最小代碼長度+1認為是適當的範圍等，使範圍變寬或者變窄的修正。
如果k＝2時將到最小代碼長度+1認為是適當範圍，則在符號的值為1～15時不進行參數更新，參數穩定性提高。但是，在這樣的情況下，由於不從k＝1變遷成k＝0，因此，需要在k＝1時不適用範圍擴大等的例外處理。
此外，在上述實施方式中，示出了作為熵編碼使用參數變量m＝2^k的Golomb編碼的例子，但不限於此。也可以使用不為2^k的m來適用本方法。並且，還能夠適用Exponential-Golomb編碼等Golomb編碼的派生形式。
此外，在實施方式中，特別地以進行編碼/解碼的圖像處理裝置為例進行了說明，但也可以適用於進行圖像的編碼或解碼的裝置，例如複印機、印表機、讀取器等裝置。此外，如在先說明的那樣，本實施方式的功能，也可以通過計算機讀取、執行的電腦程式來實現，因此，電腦程式顯然也屬於本發明的範疇。此外，通常電腦程式被存儲於CD-ROM等計算機可讀存儲介質，將其設置為計算機的讀入裝置(CD-ROM驅動器等)，可通過複製或安裝到系統中來執行之。由此，這樣的計算機可讀存儲介質顯然也屬於本發明的範疇。
儘管參照示例性實施方式描述了本發明，但是應當理解為本發明不限於所公開的示例性實施方式。將按照最寬的範圍來解釋後附的權利要求的範圍，以便概括所有這些修改和等同的結構和功能。
權利要求
1.一種圖像編碼裝置，包括輸入單元，輸入編碼對象的符號；編碼單元，按照編碼參數對上述編碼對象的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷單元，判斷上述編碼對象的符號是否超過了上述編碼參數的目標範圍的上限，以及是否低於該目標範圍的下限；以及更新單元，按照上述判斷單元的判斷結果，進行編碼參數的更新。
2.一種圖像編碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，輸入編碼對象的符號；編碼步驟，按照編碼參數對上述編碼對象的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷步驟，判斷上述編碼對象的符號是否超過了上述編碼參數中的目標範圍的上限，以及是否低於該目標範圍的下限；以及更新步驟，按照上述判斷步驟的判斷結果，進行編碼參數的更新。
3.一種圖像解碼裝置，包括輸入單元，輸入編碼數據；解碼單元，按照解碼參數對所輸入的編碼數據進行解碼，生成符號；判斷單元，判斷上述符號是否超過了上述解碼參數的目標範圍的上限，以及是否低於上述目標範圍的下限；以及更新單元，按照上述判斷單元的判斷結果，進行解碼參數的更新。
4.一種圖像解碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，輸入編碼數據；解碼步驟，按照解碼參數對所輸入的編碼數據進行解碼，生成符號；判斷步驟，判斷上述符號是否超過了上述解碼參數的目標範圍的上限，以及是否低於上述目標範圍的下限；以及更新步驟，按照上述判斷步驟的判斷結果，進行解碼參數的更新。
5.一種基於動態概率分布模型對圖像數據進行編碼的圖像編碼裝置，包括輸入單元，以像素單位輸入圖像數據；符號生成單元，從由上述輸入單元所輸入的關注像素數據，生成成為熵編碼對象的符號；編碼單元，按照所給的編碼參數對由上述符號生成單元所生成的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷單元，判斷在對成為上述編碼單元的編碼對象的符號進行編碼時使用的編碼參數，是在用於使上述編碼對象的符號的代碼字為目標代碼長度內的編碼參數可取範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新單元，根據上述判斷單元的判斷結果更新上述編碼參數。
6.根據權利要求5所述的圖像編碼裝置，上述編碼單元是Golomb編碼單元。
7.根據權利要求5所述的圖像編碼裝置，上述符號生成單元包括預測值計算單元，根據位於關注像素數據的周圍、已經編碼的至少1個像素數據，計算關注像素數據的預測值；預測誤差計算單元，計算作為被計算出的預測值和關注像素數據的差的預測誤差；以及轉換單元，將所計算出的預測誤差的正負記號轉換成可判斷的非負的整數值；上述符號生成單元，生成由上述轉換單元轉換而成的非負的整數值，作為上述符號。
8.根據權利要求5所述的圖像編碼裝置，當將由上述編碼單元對上述符號進行編碼時使用的編碼參數定義為K、將使上述符號的代碼長度為目標代碼長度的編碼參數的範圍的下限和上限定義為K Smin和K Smax時，上述更新單元，在處於K＜K Smin的關係時，使編碼參數K增大，在處於K Smax＜K的關係時，使編碼參數K減小，在處於K Smin≤K≤K Smax的關係時，維持編碼參數K的值。
9.根據權利要求5所述的圖像編碼裝置，還包括狀態信息計算單元，根據已經編碼的、位於關注像素X周圍的像素數據，計算關注像素位置的狀態信息S；以及編碼參數存儲單元，存儲上述狀態信息S可取的範圍的編碼參數陣列K[]；上述編碼單元，按照由關注像素數據的狀態信息S確定的編碼參數K[S]進行編碼；上述更新單元，更新編碼參數K[S]。
10.根據權利要求9所述的圖像編碼裝置，當將由上述編碼單元對上述符號進行編碼時使用的編碼參數定義為K[S]、將上述符號的代碼長度為目標代碼長度的編碼參數的範圍的下限和上限定義為K Smin和K Smax時，上述更新單元，在處於K[S]＜K Smin的關係時，使編碼參數K[S]增大，在處於K Smax＜K[S]的關係時，以小於1的概率使編碼參數K[S]減小，在處於K Smin≤K[S]≤K Smax的關係時，維持編碼參數K[S]的值。
11.根據權利要求5所述的圖像編碼裝置，還包括狀態信息計算單元，根據已經編碼的、位於關注像素X周圍的像素數據，計算關注像素位置的狀態信息S；索引存儲單元，存儲由上述狀態信息計算單元計算出的狀態信息S可取的範圍的索引陣列i[]；以及編碼參數存儲單元，存儲上述索引陣列i[]可取的範圍的編碼參數陣列K[i]；上述編碼單元，按照由關注像素數據的狀態信息S確定的編碼參數K[i[S]]進行編碼；上述更新單元，更新編碼參數K[i[S]]。
12.根據權利要求11所述的圖像編碼裝置，當將由上述編碼單元對上述符號進行編碼時使用的編碼參數定義為K、將上述符號的代碼長度為目標代碼長度的編碼參數的範圍的下限和上限定義為K Smin和K Smax時，上述更新單元，在處於K[i[S]]＜K Smin的關係時，使編碼參數K[i[S]]增大預先設定的修正值α，在處於K Smax＜K[i[S]]的關係時，使編碼參數K[i[S]]減小比上述修正值α小的修正值β，在處於K Smin≤K[i[S]]≤K Smax的關係時，維持編碼參數K[i[S]]的值。
13.一種基於動態概率分布模型對圖像數據進行編碼的圖像編碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，按照像素單位輸入圖像數據；符號生成步驟，從在上述輸入步驟所輸入的關注像素數據，生成成為熵編碼對象的符號；編碼步驟，按照所給的編碼參數對在上述符號生成步驟所生成的符號進行編碼，生成編碼數據；判斷步驟，判斷在對成為上述編碼步驟的編碼對象的符號進行編碼時使用的編碼參數，是在用於使上述編碼對象的符號的代碼字為目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新步驟，根據上述判斷步驟的判斷結果更新上述編碼參數。
14.一種對基於動態概率分布模型進行了編碼的圖像數據進行解碼的圖像解碼裝置，包括輸入單元，輸入像素單位的編碼數據；解碼單元，按照所給的解碼參數對由上述輸入單元所輸入的編碼數據進行解碼，生成關注像素的符號；像素數據恢復單元，從解碼得到的符號恢復成關注像素的像素數據；判斷單元，判斷在對由上述解碼單元得到的符號進行解碼時使用的解碼參數，是在用於將上述符號的代碼字的代碼長度容納於目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新單元，根據上述判斷單元的判斷結果更新上述解碼參數。
15.一種對基於動態概率分布模型進行了編碼的圖像數據進行解碼的圖像解碼裝置的控制方法，包括輸入步驟，輸入像素單位的編碼數據；解碼步驟，按照所給的解碼參數對在上述輸入步驟所輸入的編碼數據進行解碼，生成關注像素的符號；像素數據恢復步驟，從解碼得到的符號恢復成關注像素的像素數據；判斷步驟，判斷對在上述解碼步驟得到的符號進行解碼時使用的解碼參數，是在用於將上述符號的代碼字的代碼長度容納於目標代碼長度內的編碼參數可取的範圍內，還是超過上述範圍的上限，或是低於上述範圍的下限；以及更新步驟，根據上述判斷步驟的判斷結果更新上述解碼參數。
全文摘要
本發明提供一種圖像編碼裝置、圖像解碼裝置及它們的控制方法，能夠用處理負荷和存儲成本較少的簡單方法確定編碼參數，並且，能夠以良好的壓縮性能對圖像數據進行編碼。為此，本發明的編碼裝置的預測誤差生成部，計算關注像素和預測值的差(預測誤差)。預測順序轉換部將預測誤差轉換成非負的整數，將其作為預測順序M(e)輸出。Golomb編碼部，按照從k參數更新部提供的k參數進行編碼。k參數更新部，根據關注像素的預測順序M(e)和提供給Golomb編碼部的k參數，更新用於接下來的編碼的k參數。
文檔編號H04N1/41GK101039422SQ20071008836
公開日2007年9月19日 申請日期2007年3月16日 優先權日2006年3月17日
發明者梶原浩 申請人:佳能株式會社