JP2002058031A - 画像符号化方法及び装置、並びに、画像復号化方法及び装置 - Google Patents
画像符号化方法及び装置、並びに、画像復号化方法及び装置Info
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- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 カラー画像データの距離画像データを高能率
に符号化する。 【解決手段】 画像圧縮装置１００において、輝度画像
抽出部１０２でカラー画像データから輝度画像データを
生成し、距離画像データ予測符号化部１０３で、その輝
度画像データとの相関を利用して距離画像データを予測
符号化する。画像復号化装置２００において、カラー画
像復号化部２０２でカラー画像データの符号化データを
復号化するとともに輝度画像データを生成し、距離画像
復号化部２０３で、その距離画像データとの相関を利用
して距離画像データの符号化データを予測復号化する。
に符号化する。 【解決手段】 画像圧縮装置１００において、輝度画像
抽出部１０２でカラー画像データから輝度画像データを
生成し、距離画像データ予測符号化部１０３で、その輝
度画像データとの相関を利用して距離画像データを予測
符号化する。画像復号化装置２００において、カラー画
像復号化部２０２でカラー画像データの符号化データを
復号化するとともに輝度画像データを生成し、距離画像
復号化部２０３で、その距離画像データとの相関を利用
して距離画像データの符号化データを予測復号化する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の符号化・復
号化技術に係り、特に、カラー画像の画素毎の奥行き情
報を表す距離画像の情報量を効率的に圧縮するための符
号化・復号化技術に関する。
号化技術に係り、特に、カラー画像の画素毎の奥行き情
報を表す距離画像の情報量を効率的に圧縮するための符
号化・復号化技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像の可逆的な符号化法としては、ＤＰ
ＣＭ法や予測符号化法がある。両手法とも、画像の隣接
画素間の相関が高いという性質に着目し、符号化しよう
とする画素値を直前に符号化した画素値から予測し、そ
の予測誤差を符号化する。
ＣＭ法や予測符号化法がある。両手法とも、画像の隣接
画素間の相関が高いという性質に着目し、符号化しよう
とする画素値を直前に符号化した画素値から予測し、そ
の予測誤差を符号化する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】３次元の世界の見え方
を記録したり伝送したりするには、ある視点から対象物
体の表面の色・輝度・距離の２次元情報が必要になる。
すなわち、ＲＧＢ画像データや、輝度プレーンを含むＹ
ＣｒＣｂ画像データ（Ｙは輝度成分、Ｃｒは赤色差成
分、Ｃｂは青色差成分）などのカラー画像と、その画素
毎の奥行き情報を表す距離画像（カメラから対象物体表
面の各点までの絶対的な距離を画素値として持つ画像）
とが必要になる。
を記録したり伝送したりするには、ある視点から対象物
体の表面の色・輝度・距離の２次元情報が必要になる。
すなわち、ＲＧＢ画像データや、輝度プレーンを含むＹ
ＣｒＣｂ画像データ（Ｙは輝度成分、Ｃｒは赤色差成
分、Ｃｂは青色差成分）などのカラー画像と、その画素
毎の奥行き情報を表す距離画像（カメラから対象物体表
面の各点までの絶対的な距離を画素値として持つ画像）
とが必要になる。
【０００４】３次元世界の情報をより完全に記録又は伝
送するには、複数視点でのカラー画像と距離画像が必要
である。さらに、再生側で任意視点からの見え方を再現
するためには、より多くの視点からの情報を演算処理し
再統合する必要がある。そのためには、情報量が膨大な
カラー画像と距離画像を、情報の損失を伴うことなく
（つまり可逆的に）かつ効率的に圧縮する必要がある。
送するには、複数視点でのカラー画像と距離画像が必要
である。さらに、再生側で任意視点からの見え方を再現
するためには、より多くの視点からの情報を演算処理し
再統合する必要がある。そのためには、情報量が膨大な
カラー画像と距離画像を、情報の損失を伴うことなく
（つまり可逆的に）かつ効率的に圧縮する必要がある。
【０００５】よって、本発明の目的は、カラー画像の距
離画像の情報量を可逆的かつ高能率で圧縮するための方
法及び装置を提供することにある。
離画像の情報量を可逆的かつ高能率で圧縮するための方
法及び装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の基本的な特徴
は、距離画像と輝度画像との相関を利用して、距離画像
を予測符号化することにある。すなわち、距離画像の画
素値の予測に、距離画像と輝度画像の画素値を用いる予
測モデルを利用する点が基本的な特徴である。
は、距離画像と輝度画像との相関を利用して、距離画像
を予測符号化することにある。すなわち、距離画像の画
素値の予測に、距離画像と輝度画像の画素値を用いる予
測モデルを利用する点が基本的な特徴である。
【０００７】輝度画像の各画素の値は、対応する対象物
体表面の法線方向、照明の光線方向及び対象物体表面の
反射特性によって決まり、距離画像と輝度画像との間に
は高い相関が認められるため、上記予測モデルを用いる
本発明によれば、距離情報の可逆的かつ高能率な圧縮が
可能である。
体表面の法線方向、照明の光線方向及び対象物体表面の
反射特性によって決まり、距離画像と輝度画像との間に
は高い相関が認められるため、上記予測モデルを用いる
本発明によれば、距離情報の可逆的かつ高能率な圧縮が
可能である。
【０００８】本発明で利用する距離画像の画素値の予測
モデルについて、さらに説明する。距離画像ｚ（ｘ，
ｙ）におけるｘ方向の傾きｐ、ｙ方向の傾きｑ
モデルについて、さらに説明する。距離画像ｚ（ｘ，
ｙ）におけるｘ方向の傾きｐ、ｙ方向の傾きｑ
【数１】 を用いると、画像内の点（ｘ，ｙ）に対応する対象物体
表面の法線方向ｎは次式で表される。
表面の法線方向ｎは次式で表される。
【０００９】
【数２】
【００１０】照明の光線方向ｒも同様に次式で表される
とする。
とする。
【数３】
【００１１】最もシンプルな反射モデルによれば、画像
内の点（ｘ，ｙ）の輝度Ｉ（ｘ，ｙ）は、照明光線の入
射角θi （すなわち対象物体表面の法線方向ｎと照明の
光線方向ｒのなす角度）の余弦に比例する。このような
反射モデルについては、文献「”Robot Vision”，MIT
Press, 1986 (Cambridge, Massachusetts)」に詳述され
ている。
内の点（ｘ，ｙ）の輝度Ｉ（ｘ，ｙ）は、照明光線の入
射角θi （すなわち対象物体表面の法線方向ｎと照明の
光線方向ｒのなす角度）の余弦に比例する。このような
反射モデルについては、文献「”Robot Vision”，MIT
Press, 1986 (Cambridge, Massachusetts)」に詳述され
ている。
【００１２】比例定数Ｌを用いると、輝度Ｉ（ｘ，ｙ）
と傾きｐ，ｑは次の関係を満たす。
と傾きｐ，ｑは次の関係を満たす。
【数４】
【００１３】注目する画像領域を８×８画素程度の領域
に限定すれば、ｐとｑの変動は十分に小さくなり、上式
の分母を定数とみなすことができるため、輝度画像は距
離画像と次式の関係を持つ。
に限定すれば、ｐとｑの変動は十分に小さくなり、上式
の分母を定数とみなすことができるため、輝度画像は距
離画像と次式の関係を持つ。
【数５】
【００１４】以上の説明は、照明光線が１本の場合であ
る、照明光線が２本あり、各々の照明光線が単独で対象
物体を照らしたときの輝度をＩ1（ｘ，ｙ），Ｉ2（ｘ，
ｙ）とし、これら輝度Ｉ1（ｘ，ｙ），Ｉ2（ｘ，ｙ）が
距離画像と以下の関係を持つとする。
る、照明光線が２本あり、各々の照明光線が単独で対象
物体を照らしたときの輝度をＩ1（ｘ，ｙ），Ｉ2（ｘ，
ｙ）とし、これら輝度Ｉ1（ｘ，ｙ），Ｉ2（ｘ，ｙ）が
距離画像と以下の関係を持つとする。
【数６】
【００１５】このとき、２本の照明光線で同時に照らし
たときの輝度Ｉ（ｘ，ｙ）について次式の関係が成立し
ている。
たときの輝度Ｉ（ｘ，ｙ）について次式の関係が成立し
ている。
【数７】
【００１６】照明光線が３本以上の場合でも、同様の関
係式が成立する。したがって、複数の照明光線が対象物
体表面を照らす場合の輝度画像と距離画像の関係は、照
明光線が１本の場合と同じモデルで記述できることが分
かる。
係式が成立する。したがって、複数の照明光線が対象物
体表面を照らす場合の輝度画像と距離画像の関係は、照
明光線が１本の場合と同じモデルで記述できることが分
かる。
【００１７】このモデルは、距離画像から輝度画像を求
められること、距離画像と輝度画像とが高い相関を持つ
ことを示している。このモデルによれば、距離画像の画
素（ｘ，ｙ）の値（ｚ（ｘ，ｙ）を、距離画像の隣接画
素の値と輝度画像の対応画素の値Ｉ（ｘ，ｙ）を利用し
次式により予測できることも分かる。
められること、距離画像と輝度画像とが高い相関を持つ
ことを示している。このモデルによれば、距離画像の画
素（ｘ，ｙ）の値（ｚ（ｘ，ｙ）を、距離画像の隣接画
素の値と輝度画像の対応画素の値Ｉ（ｘ，ｙ）を利用し
次式により予測できることも分かる。
【数８】
【００１８】この予測モデルはｐとｑを距離画像の隣接
する３つの画素から計算した場合であるが、距離画像の
隣接する４つ以上の画素を含めた予測モデルを構成する
ことも可能である。
する３つの画素から計算した場合であるが、距離画像の
隣接する４つ以上の画素を含めた予測モデルを構成する
ことも可能である。
【００１９】また、注目している領域で、距離画像の距
離計測精度よりも細かいザラツキが対象物体表面にある
ために、同領域内で輝度にバラツキがある場合は、
離計測精度よりも細かいザラツキが対象物体表面にある
ために、同領域内で輝度にバラツキがある場合は、
【数９】 のような、輝度画像上の２つ以上の隣接画素を予測モデ
ルに含めることが有効である。
ルに含めることが有効である。
【００２０】以上のような予測モデルを用いることで、
距離画像を符号化するときの圧縮比を向上させることが
できる。
距離画像を符号化するときの圧縮比を向上させることが
できる。
【００２１】しかして、本発明の画像符号化方法及び装
置、並びに画像復号化方法及び装置は、以下に述べるよ
うな特徴を有する。
置、並びに画像復号化方法及び装置は、以下に述べるよ
うな特徴を有する。
【００２２】本発明の画像符号化方法は、請求項１に記
載のように、カラー画像データの各画素の奥行き情報を
表す距離画像データの情報量を圧縮するための画像符号
化方法であって、前記カラー画像データの輝度情報を表
す輝度画像データと前記距離画像データの相関を利用し
て、前記距離画像データを予測符号化することを特徴と
するものである。本発明の画像符号化方法のもう１つの
特徴は、請求項２に記載のように、前記輝度画像データ
と前記距離画像データを所定サイズのブロックに分割
し、各ブロック毎に前記距離画像データの予測符号化を
行うことであり、さらにもう１つの特徴は請求項３に記
載のように、前記距離画像データの予測符号化後に、予
測係数及び予測誤差を可変長符号化することである。
載のように、カラー画像データの各画素の奥行き情報を
表す距離画像データの情報量を圧縮するための画像符号
化方法であって、前記カラー画像データの輝度情報を表
す輝度画像データと前記距離画像データの相関を利用し
て、前記距離画像データを予測符号化することを特徴と
するものである。本発明の画像符号化方法のもう１つの
特徴は、請求項２に記載のように、前記輝度画像データ
と前記距離画像データを所定サイズのブロックに分割
し、各ブロック毎に前記距離画像データの予測符号化を
行うことであり、さらにもう１つの特徴は請求項３に記
載のように、前記距離画像データの予測符号化後に、予
測係数及び予測誤差を可変長符号化することである。
【００２３】本発明による画像符号化装置は、請求項４
に記載のように、カラー画像データの各画素の奥行き情
報を表す距離画像データの情報量を圧縮するための画像
符号化装置であって、前記カラー画像データより輝度画
像データを生成する輝度画像抽出手段と、前記距離画像
データと前記輝度画像データの相関を利用して前記距離
画像データの予測符号化を行う距離画像予測符号化手段
とを有することを特徴とするものである。本発明の画像
符号化装置のもう１つの特徴は、請求項５に記載のよう
に、前記距離画像予測符号化手段が、前記距離画像デー
タ及び前記輝度画像データをそれぞれ所定サイズのブロ
ックに分割する手段と、この手段で分割された各ブロッ
ク毎に、前記距離画像データ及び前記輝度画像データか
ら予測係数を推定する手段と、前記距離画像データの特
定の符号化済み画素及び前記輝度画像データの関連した
画素の値から、前記推定された予測係数を用いて、前記
距離画像データの符号化対象画素の値を予測する手段
と、この手段による予測値と前記符号化対象画素の画素
値とから予測誤差を求める手段と、この手段により求め
られた予測誤差を量子化する手段とを有することであ
る。もう１つの特徴は、請求項６に記載のように、前記
距離画像予測符号化手段が、前記推定された予測係数及
び前記量子化された予測誤差を可変長符号化する手段を
有することである。
に記載のように、カラー画像データの各画素の奥行き情
報を表す距離画像データの情報量を圧縮するための画像
符号化装置であって、前記カラー画像データより輝度画
像データを生成する輝度画像抽出手段と、前記距離画像
データと前記輝度画像データの相関を利用して前記距離
画像データの予測符号化を行う距離画像予測符号化手段
とを有することを特徴とするものである。本発明の画像
符号化装置のもう１つの特徴は、請求項５に記載のよう
に、前記距離画像予測符号化手段が、前記距離画像デー
タ及び前記輝度画像データをそれぞれ所定サイズのブロ
ックに分割する手段と、この手段で分割された各ブロッ
ク毎に、前記距離画像データ及び前記輝度画像データか
ら予測係数を推定する手段と、前記距離画像データの特
定の符号化済み画素及び前記輝度画像データの関連した
画素の値から、前記推定された予測係数を用いて、前記
距離画像データの符号化対象画素の値を予測する手段
と、この手段による予測値と前記符号化対象画素の画素
値とから予測誤差を求める手段と、この手段により求め
られた予測誤差を量子化する手段とを有することであ
る。もう１つの特徴は、請求項６に記載のように、前記
距離画像予測符号化手段が、前記推定された予測係数及
び前記量子化された予測誤差を可変長符号化する手段を
有することである。
【００２４】本発明の画像符号化方法は、請求項７に記
載のように、カラー画像データの輝度情報を表す輝度画
像データとの相関を利用して予測符号化された、前記カ
ラー画像データの各画素の奥行き情報を表す距離画像デ
ータの符号化データの復号化方法であって、前記カラー
画像データの符号化データを復号化し、これにより復元
されたカラー画像データより、その輝度情報を表す輝度
画像データを生成し、前記距離画像データの符号化デー
タを、前記復元されたカラー画像データより生成された
輝度画像データとの相関を利用して予測復号化すること
を特徴とするものである。もう１つの特徴は、請求項８
に記載のように、前記距離画像データの符号化データ
は、前記距離画像データの所定サイズのブロック毎に予
測符号化された後に、予測係数と予測誤差がさらに可変
長符号化されたデータであり、前記距離画像データの符
号化データを可変長復号化し、復元された予測係数及び
予測誤差を用いて前記距離画像データをブロック毎に予
測復号化することである。
載のように、カラー画像データの輝度情報を表す輝度画
像データとの相関を利用して予測符号化された、前記カ
ラー画像データの各画素の奥行き情報を表す距離画像デ
ータの符号化データの復号化方法であって、前記カラー
画像データの符号化データを復号化し、これにより復元
されたカラー画像データより、その輝度情報を表す輝度
画像データを生成し、前記距離画像データの符号化デー
タを、前記復元されたカラー画像データより生成された
輝度画像データとの相関を利用して予測復号化すること
を特徴とするものである。もう１つの特徴は、請求項８
に記載のように、前記距離画像データの符号化データ
は、前記距離画像データの所定サイズのブロック毎に予
測符号化された後に、予測係数と予測誤差がさらに可変
長符号化されたデータであり、前記距離画像データの符
号化データを可変長復号化し、復元された予測係数及び
予測誤差を用いて前記距離画像データをブロック毎に予
測復号化することである。
【００２５】本発明の画像復号化装置は、請求項９に記
載のように、原カラー画像データの符号化データを復号
化してカラー画像データを復元するとともに、この復元
カラー画像データの輝度情報を表す輝度画像データを生
成するカラー画像復号化手段と、前記原カラー画像デー
タの輝度情報を表す輝度画像データとの相関を利用して
予測符号化された、前記原カラー画像データの各画素の
奥行き情報を表す距離画像データの符号化データを、前
記カラー画像復号化手段により生成された輝度画像デー
タとの相関を利用して予測復号化する距離画像復号化手
段とを有することを特徴とするものである。もう１つの
特徴は、請求項１０に記載のように、前記距離画像デー
タの符号化データは、前記距離画像データの所定サイズ
のブロック毎に予測符号化された後に、予測係数と予測
誤差がさらに可変長符号化されたデータであり、前記距
離画像復号化手段が、前記距離画像データの符号化デー
タを可変長復号化して予測係数及び予測誤差を復元する
手段を含み、この手段により復元された予測係数及び予
測誤差を用いて距離画像データをブロック毎に予測復号
化することである。
載のように、原カラー画像データの符号化データを復号
化してカラー画像データを復元するとともに、この復元
カラー画像データの輝度情報を表す輝度画像データを生
成するカラー画像復号化手段と、前記原カラー画像デー
タの輝度情報を表す輝度画像データとの相関を利用して
予測符号化された、前記原カラー画像データの各画素の
奥行き情報を表す距離画像データの符号化データを、前
記カラー画像復号化手段により生成された輝度画像デー
タとの相関を利用して予測復号化する距離画像復号化手
段とを有することを特徴とするものである。もう１つの
特徴は、請求項１０に記載のように、前記距離画像デー
タの符号化データは、前記距離画像データの所定サイズ
のブロック毎に予測符号化された後に、予測係数と予測
誤差がさらに可変長符号化されたデータであり、前記距
離画像復号化手段が、前記距離画像データの符号化デー
タを可変長復号化して予測係数及び予測誤差を復元する
手段を含み、この手段により復元された予測係数及び予
測誤差を用いて距離画像データをブロック毎に予測復号
化することである。
【００２６】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照し、本発明
の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態
を説明するためのブロック図である。図１において、１
００は本発明の画像符号化装置であり、２００は本発明
の画像復号化装置である。画像符号化装置１００より出
力される符号化データは、例えば通信網を介して、ある
いは記録媒体を経由して、画像復号化装置２００へ伝達
されて復号化される。
の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態
を説明するためのブロック図である。図１において、１
００は本発明の画像符号化装置であり、２００は本発明
の画像復号化装置である。画像符号化装置１００より出
力される符号化データは、例えば通信網を介して、ある
いは記録媒体を経由して、画像復号化装置２００へ伝達
されて復号化される。
【００２７】ここに示す画像符号化装置１００はカラー
画像データと、その各画素の奥行き情報を示す距離画像
とが入力されるもので、カラー画像符号化部１０１、輝
度画像抽出部１０２、距離画像予測符号化部１０３及び
多重化部１０４からなる。
画像データと、その各画素の奥行き情報を示す距離画像
とが入力されるもので、カラー画像符号化部１０１、輝
度画像抽出部１０２、距離画像予測符号化部１０３及び
多重化部１０４からなる。
【００２８】カラー画像符号化部１０１は、入力カラー
画像データの符号化を行う手段である。カラー画像符号
化部１０１により出力される符号化データは多重化部１
０４へ入力される。カラー画像符号化部１０１の符号化
方法は任意の方法でよい。
画像データの符号化を行う手段である。カラー画像符号
化部１０１により出力される符号化データは多重化部１
０４へ入力される。カラー画像符号化部１０１の符号化
方法は任意の方法でよい。
【００２９】輝度画像抽出部１０２は、入力カラー画像
データより、その各画素の輝度情報を表す輝度画像デー
タを生成する手段である。生成された距離画像データは
距離画像予測符号化部１０３へ入力される。入力カラー
画像データが例えばＲＧＢ画像データならば、輝度画像
抽出部１０２は、各画素のＲ，Ｇ，Ｂ成分より輝度成分
を算出して輝度画像データを生成する。入力カラー画像
データが例えばＹＣｒＣｂ画像データのような輝度プレ
ーンを含むものならば、輝度画像抽出部１０２は、その
輝度プレーンすなわち各画素のＹ成分のみを抽出するこ
とによって輝度画像データを生成する。
データより、その各画素の輝度情報を表す輝度画像デー
タを生成する手段である。生成された距離画像データは
距離画像予測符号化部１０３へ入力される。入力カラー
画像データが例えばＲＧＢ画像データならば、輝度画像
抽出部１０２は、各画素のＲ，Ｇ，Ｂ成分より輝度成分
を算出して輝度画像データを生成する。入力カラー画像
データが例えばＹＣｒＣｂ画像データのような輝度プレ
ーンを含むものならば、輝度画像抽出部１０２は、その
輝度プレーンすなわち各画素のＹ成分のみを抽出するこ
とによって輝度画像データを生成する。
【００３０】距離画像予測符号化部１０３は、入力され
た距離画像データの予測符号化を行う手段であり、予測
モデルとして前述した距離画像と輝度画像の相関を利用
するモデルを用いる。ここでは、距離画像上の符号化対
象画素の真上及び左上の隣接画素と、輝度画像上の符号
化対象画素に対応した画素の情報により、距離画像上の
符号化対象画素の画素値を予測する、前記（８）式によ
り表される予測モデルが用いられるものとして説明す
る。ただし、前記（９）式により表される予測モデルの
ような、より多くの画素を利用する予測モデルも採用し
得る。距離画像予測符号化部１０３より出力される符号
化データ（予測係数と予測誤差の符号系列）は、多重化
部１０４に入力される。
た距離画像データの予測符号化を行う手段であり、予測
モデルとして前述した距離画像と輝度画像の相関を利用
するモデルを用いる。ここでは、距離画像上の符号化対
象画素の真上及び左上の隣接画素と、輝度画像上の符号
化対象画素に対応した画素の情報により、距離画像上の
符号化対象画素の画素値を予測する、前記（８）式によ
り表される予測モデルが用いられるものとして説明す
る。ただし、前記（９）式により表される予測モデルの
ような、より多くの画素を利用する予測モデルも採用し
得る。距離画像予測符号化部１０３より出力される符号
化データ（予測係数と予測誤差の符号系列）は、多重化
部１０４に入力される。
【００３１】多重化部１０４は、カラー画像符号化部１
０１によるカラー画像データの符号化データと、距離画
像予測符号化部１０３による距離画像データの符号化デ
ータを、１本の符号化データに多重化する。
０１によるカラー画像データの符号化データと、距離画
像予測符号化部１０３による距離画像データの符号化デ
ータを、１本の符号化データに多重化する。
【００３２】画像復号化装置２００は、分離部２０１、
カラー画像復号化部２０２及び距離画像複合化部２０３
から構成される。分離部２０１は、画像符号化装置１０
０より伝達された符号化データを、カラー画像符号化デ
ータと距離画像符号化データとに分離する。カラー画像
復号化部２０２は、分離部２０１により分離されたカラ
ー画像符号化データの復号化を行い、カラー画像データ
と、その輝度画像データを復元する。距離画像復号化部
２０３は、分離部２０１により分離された輝度画像符号
化データと、カラー画像復号化部２０２により復元され
た輝度画像データを入力として、距離画像予測符号化部
１０３と同じ予測モデルを用いて距離画像の復号化を行
い、距離画像データを復元する。
カラー画像復号化部２０２及び距離画像複合化部２０３
から構成される。分離部２０１は、画像符号化装置１０
０より伝達された符号化データを、カラー画像符号化デ
ータと距離画像符号化データとに分離する。カラー画像
復号化部２０２は、分離部２０１により分離されたカラ
ー画像符号化データの復号化を行い、カラー画像データ
と、その輝度画像データを復元する。距離画像復号化部
２０３は、分離部２０１により分離された輝度画像符号
化データと、カラー画像復号化部２０２により復元され
た輝度画像データを入力として、距離画像予測符号化部
１０３と同じ予測モデルを用いて距離画像の復号化を行
い、距離画像データを復元する。
【００３３】本発明の一実施例によれば、距離画像予測
符号化部１０３は図２及び図３に示すような構成とさ
れ、また、距離画像復号化部２０３は図４に示すような
構成とされる。
符号化部１０３は図２及び図３に示すような構成とさ
れ、また、距離画像復号化部２０３は図４に示すような
構成とされる。
【００３４】図２は距離画像予測符号化部１０３の内部
構成の概略ブロック図である。図２において、１１０は
距離画像データを一定のサイズのブロックに分割するブ
ロック分割部、１１１は輝度画像データのブロック分割
を同じサイズのブロックに分割するブロック分割部、１
１２はブロック毎に予測係数を求め、その予測係数を用
いて距離画像データの予測符号化を行う予測符号化処理
部である。このようなブロック毎の予測符号化によっ
て、予測精度が向上するため、より高圧縮率の可逆符号
化が可能となる。当然、距離画像復号化部２０３でもブ
ロック毎の予測復号化が行われることになる。輝度画像
データと距離画像データのブロックのサイズは同一であ
り、予測係数の推定精度の関係で、比較的小さいサイズ
（例えば８×８画素や１６×１６画素）に選ばれる。
構成の概略ブロック図である。図２において、１１０は
距離画像データを一定のサイズのブロックに分割するブ
ロック分割部、１１１は輝度画像データのブロック分割
を同じサイズのブロックに分割するブロック分割部、１
１２はブロック毎に予測係数を求め、その予測係数を用
いて距離画像データの予測符号化を行う予測符号化処理
部である。このようなブロック毎の予測符号化によっ
て、予測精度が向上するため、より高圧縮率の可逆符号
化が可能となる。当然、距離画像復号化部２０３でもブ
ロック毎の予測復号化が行われることになる。輝度画像
データと距離画像データのブロックのサイズは同一であ
り、予測係数の推定精度の関係で、比較的小さいサイズ
（例えば８×８画素や１６×１６画素）に選ばれる。
【００３５】図３は、距離画像予測符号化部１０３内の
予測符号化処理部１１２の詳細ブロック図である。ここ
に示す予測符号化処理部１１２は、予測係数算出部１２
０、予測部１２１、差分検出部１２２、量子化部１２
３、逆量子化部１２４、加算部１２５、メモリ１２６、
可変長符号化部１２７からなる。
予測符号化処理部１１２の詳細ブロック図である。ここ
に示す予測符号化処理部１１２は、予測係数算出部１２
０、予測部１２１、差分検出部１２２、量子化部１２
３、逆量子化部１２４、加算部１２５、メモリ１２６、
可変長符号化部１２７からなる。
【００３６】予測係数算出部１２０は、輝度画像データ
及び距離画像データを参照し、ブロック毎に、距離画像
データの画素値の符号化に先立って、予測誤差の分散を
最小にする予測係数を最小自乗法により求める手段であ
る。ここでは前記（８）式により表される予測モデルを
採用しているため、予測係数算出部１２は次式で表され
る予測誤差δ
及び距離画像データを参照し、ブロック毎に、距離画像
データの画素値の符号化に先立って、予測誤差の分散を
最小にする予測係数を最小自乗法により求める手段であ
る。ここでは前記（８）式により表される予測モデルを
採用しているため、予測係数算出部１２は次式で表され
る予測誤差δ
【数１０】 の分散が最小となる予測係数Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４を
算出する。算出された予測係数は可変長符号化部１２７
と予測部１２１に送られる。
算出する。算出された予測係数は可変長符号化部１２７
と予測部１２１に送られる。
【００３７】予測部１２１は、メモリ１２６より与えら
れる距離画像データの符号化対象画素の左上及び真上の
符号化済み画素の値ｚ（ｘ−１，ｙ−１），ｚ（ｘ，ｙ
−１）、輝度画像データの符号化対象画素に対応した画
素の値Ｉ（ｘ，ｙ）と、予測係数Ｃ１〜Ｃ４を用いて、
前記（８）式により符号化対象画素の値ｚ（ｘ，ｙ）の
予測値を算出する。
れる距離画像データの符号化対象画素の左上及び真上の
符号化済み画素の値ｚ（ｘ−１，ｙ−１），ｚ（ｘ，ｙ
−１）、輝度画像データの符号化対象画素に対応した画
素の値Ｉ（ｘ，ｙ）と、予測係数Ｃ１〜Ｃ４を用いて、
前記（８）式により符号化対象画素の値ｚ（ｘ，ｙ）の
予測値を算出する。
【００３８】差分検出部１２２は、距離画像データの符
号化対象画素の実際の値ｚ（ｘ，ｙ）と、その予測値と
の差すなわち予測誤差を求める。この予測誤差は量子化
部１２３によって量子化されてから可変長符号化部１２
７に与えられる。
号化対象画素の実際の値ｚ（ｘ，ｙ）と、その予測値と
の差すなわち予測誤差を求める。この予測誤差は量子化
部１２３によって量子化されてから可変長符号化部１２
７に与えられる。
【００３９】量子化後の予測誤差は、逆量子化部１２４
によって逆量子化される。逆量子化された予測誤差と予
測部１２１による予測値とが加算部１２５により加算さ
れる。この加算値は、符号化済み画素値としてメモリ１
２６に一時的に記憶される。このように、量子化後の予
測誤差を逆量子化して予測部１２１にフィードバックさ
れるため、量子化部１２３による量子化誤差（量子化雑
音）の累積を避けることができる。
によって逆量子化される。逆量子化された予測誤差と予
測部１２１による予測値とが加算部１２５により加算さ
れる。この加算値は、符号化済み画素値としてメモリ１
２６に一時的に記憶される。このように、量子化後の予
測誤差を逆量子化して予測部１２１にフィードバックさ
れるため、量子化部１２３による量子化誤差（量子化雑
音）の累積を避けることができる。
【００４０】予測部１２１、差分算出部１２２、量子化
部１２３、逆量子化部１２５及びメモリ１２６からなる
系と、予測係数算出部１２０が予測符号化のための基本
処理系であって、量子化部１２３の出力段階で距離画像
データは情報量が圧縮されるが、さらに情報量を圧縮す
るため、可変長符号化部１２７によって、各ブロックの
予測係数と量子化後の予測誤差は、出現確率に応じた長
さの符号を割り当てる可変長符号化（エントロピー符号
化）を施される。ブロックの最初で予測係数が可変長符
号化され、その後に、距離画像データの各画素の予測誤
差が可変長符号化される。したがって、可変長符号化部
１２７からは、ブロック毎に、予測係数の符号に続い
て、各画素の予測誤差の符号が連続した符号化データが
出力されることになる。
部１２３、逆量子化部１２５及びメモリ１２６からなる
系と、予測係数算出部１２０が予測符号化のための基本
処理系であって、量子化部１２３の出力段階で距離画像
データは情報量が圧縮されるが、さらに情報量を圧縮す
るため、可変長符号化部１２７によって、各ブロックの
予測係数と量子化後の予測誤差は、出現確率に応じた長
さの符号を割り当てる可変長符号化（エントロピー符号
化）を施される。ブロックの最初で予測係数が可変長符
号化され、その後に、距離画像データの各画素の予測誤
差が可変長符号化される。したがって、可変長符号化部
１２７からは、ブロック毎に、予測係数の符号に続い
て、各画素の予測誤差の符号が連続した符号化データが
出力されることになる。
【００４１】距離画像予測符号化部１０３において、以
上に述べたブロック毎の予測符号化動作を繰り返すこと
により、距離画像データを情報の損失なく高能率で符号
化することができる。
上に述べたブロック毎の予測符号化動作を繰り返すこと
により、距離画像データを情報の損失なく高能率で符号
化することができる。
【００４２】図４は、距離画像予測符号化部２０３の詳
細ブロック図である。ここに示す距離画像復号化部１０
３は、可変長複合化部２１０、逆量子化部２１１、予測
復号化処理部２１３からなる。この予測復号化処理部２
１３は、加算部２１４、予測部２１５及びメモリ２１６
からなる。
細ブロック図である。ここに示す距離画像復号化部１０
３は、可変長複合化部２１０、逆量子化部２１１、予測
復号化処理部２１３からなる。この予測復号化処理部２
１３は、加算部２１４、予測部２１５及びメモリ２１６
からなる。
【００４３】可変長復号化部２１０は、分離部２０１よ
り入力する符号化データの可変長復号化（エントロピー
復号化）を行い、ブロック毎の予測係数と予測誤差を復
元する。この予測係数は予測復号化処理部２１３内の予
測部２１５に送られ、予測誤差は逆量子化部２１１によ
って逆量子化される。逆量子化された予測誤差は予測復
号化処理部２１３の加算部２１４に送られる。
り入力する符号化データの可変長復号化（エントロピー
復号化）を行い、ブロック毎の予測係数と予測誤差を復
元する。この予測係数は予測復号化処理部２１３内の予
測部２１５に送られ、予測誤差は逆量子化部２１１によ
って逆量子化される。逆量子化された予測誤差は予測復
号化処理部２１３の加算部２１４に送られる。
【００４４】予測復号化処理部２１３においては、予測
部２１５で、メモリ２１６より取り込んだ復号化済みの
距離画素値と、復号化対象画素に対応する輝度画像デー
タの画素値と、予測係数を用いて、予測符号化処理部１
１２と同じ予測モデルにより復号化対象の距離画素値の
予測値を求める。加算部２１４により、この予測値と予
測誤差とを加算することにより、復号化対象の距離画素
値を求める。この距離画素値は復号化出力として外部に
出力されるとともに、メモリ２１６に一時的に記憶され
る。このようなブロック毎の予測復号化処理の繰り返し
により、距離画像データが復元される。
部２１５で、メモリ２１６より取り込んだ復号化済みの
距離画素値と、復号化対象画素に対応する輝度画像デー
タの画素値と、予測係数を用いて、予測符号化処理部１
１２と同じ予測モデルにより復号化対象の距離画素値の
予測値を求める。加算部２１４により、この予測値と予
測誤差とを加算することにより、復号化対象の距離画素
値を求める。この距離画素値は復号化出力として外部に
出力されるとともに、メモリ２１６に一時的に記憶され
る。このようなブロック毎の予測復号化処理の繰り返し
により、距離画像データが復元される。
【００４５】すなわち、逆量子化部２１１と予測復号化
処理部２１３が予測符号化のための基本処理系であっ
て、本実施例では予測係数及び予測誤差が可変長符号化
されているために可変長復号化部２１０が付加された構
成となっている。
処理部２１３が予測符号化のための基本処理系であっ
て、本実施例では予測係数及び予測誤差が可変長符号化
されているために可変長復号化部２１０が付加された構
成となっている。
【００４６】以上説明した本発明の画像符号化装置１０
０及び画像復号化装置２００による符号化・復号化処
理、すなわち本発明による画像符号化方法及び画像復号
化方法のための処理手順をパソコンなどのプロセッサや
メモリなどからなるコンピュータによって実行させるこ
とも可能である。そのためのプログラムは、それが記録
された磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半
導体記憶素子などの各種記録媒体からコンピュータのメ
モリに読み込まれ、プロセッサにより実行させることに
なる。このようなプログラムが記録されたコンピュータ
が読み取り可能な各種記録媒体も本発明に包含される。
０及び画像復号化装置２００による符号化・復号化処
理、すなわち本発明による画像符号化方法及び画像復号
化方法のための処理手順をパソコンなどのプロセッサや
メモリなどからなるコンピュータによって実行させるこ
とも可能である。そのためのプログラムは、それが記録
された磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半
導体記憶素子などの各種記録媒体からコンピュータのメ
モリに読み込まれ、プロセッサにより実行させることに
なる。このようなプログラムが記録されたコンピュータ
が読み取り可能な各種記録媒体も本発明に包含される。
【００４７】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、距離画像データと輝度画像データの相関を利
用することにより、距離画像データの高能率な可逆的な
符号化・復号化が可能となる。距離画像データの符号化
を小さなサイズのブロック毎に行うことにより、予測精
度を高め圧縮率を向上させることができる。予測係数と
予測誤差を可変長符号化（エントロピー符号化）するこ
とにより、より一層の情報量圧縮が可能である、等々の
効果を得られるものである。
によれば、距離画像データと輝度画像データの相関を利
用することにより、距離画像データの高能率な可逆的な
符号化・復号化が可能となる。距離画像データの符号化
を小さなサイズのブロック毎に行うことにより、予測精
度を高め圧縮率を向上させることができる。予測係数と
予測誤差を可変長符号化（エントロピー符号化）するこ
とにより、より一層の情報量圧縮が可能である、等々の
効果を得られるものである。
【図１】本発明の実施の形態を説明するためのブロック
図である。
図である。
【図２】画像符号化装置内の距離画像予測符号化部の概
略構成の一例を示すブロック図である。
略構成の一例を示すブロック図である。
【図３】距離画像予測符号化部内の予測符号化処理部の
詳細構成の一例を示すブロック図である。
詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図４】画像符号化装置内の距離画像複合化部の構成の
一例を示すブロック図である。
一例を示すブロック図である。
１００ 画像符号化装置 １０１ カラー画像複合化部 １０２ 輝度画像抽出部 １０３ 距離画像予測符号化部 １０４ 多重化部 １１０，１１１ ブロック分割部 １１２ 予測符号化処理部 １２０ 予測係数算出部 １２１ 予測部 １２２ 差分検出部 １２３ 量子化部 １２４ 逆量子化部 １２６ メモリ １２７ 可変長符号化部 ２００ 画像復号化装置 ２０１ 分離部 ２０２ カラー画像復号化部 ２０３ 距離画像復号化部 ２１０ 可変長復号化部 ２１１ 逆量子化部 ２１３ 予測復号化処理部 ２１４ 加算部 ２１５ 予測部 ２１６ メモリ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C059 KK00 LC00 MA19 MA45 MD02 ME01 RC12 SS00 TA29 TB08 TC02 TD02 TD04 UA02 UA05 UA38 5J064 BA09 BB03 BC01 BC16 BD02
Claims (10)
- 【請求項１】 カラー画像データの各画素の奥行き情報
を表す距離画像データの情報量を圧縮するための画像符
号化方法であって、 前記カラー画像データの輝度情報を表す輝度画像データ
と前記距離画像データの相関を利用して、前記距離画像
データを予測符号化することを特徴とする画像符号化方
法。 - 【請求項２】 前記輝度画像データと前記距離画像デー
タを所定サイズのブロックに分割し、各ブロック毎に前
記距離画像データの予測符号化を行うことを特徴とする
請求項１記載の画像符号化方法。 - 【請求項３】 前記距離画像データの予測符号化後に、
予測係数及び予測誤差を可変長符号化することを特徴と
する請求項２記載の画像符号化方法。 - 【請求項４】 カラー画像データの各画素の奥行き情報
を表す距離画像データの情報量を圧縮するための画像符
号化装置であって、 前記カラー画像データより輝度画像データを生成する輝
度画像抽出手段と、 前記距離画像データと前記輝度画像データの相関を利用
して前記距離画像データの予測符号化を行う距離画像予
測符号化手段とを有することを特徴とする画像符号化装
置。 - 【請求項５】 前記距離画像予測符号化手段は、前記距
離画像データ及び前記輝度画像データをそれぞれ所定サ
イズのブロックに分割する手段と、この手段で分割され
た各ブロック毎に、前記距離画像データ及び前記輝度画
像データから予測係数を推定する手段と、前記距離画像
データの特定の符号化済み画素及び前記輝度画像データ
の関連した画素の値から、前記推定された予測係数を用
いて、前記距離画像データの符号化対象画素の値を予測
する手段と、この手段による予測値と前記符号化対象画
素の画素値とから予測誤差を求める手段と、この手段に
より求められた予測誤差を量子化する手段とを有するこ
とを特徴とする請求項４記載の画像符号化装置。 - 【請求項６】 前記距離画像予測符号化手段は、前記推
定された予測係数及び前記量子化された予測誤差を可変
長符号化する手段を有することを特徴とする請求項５記
載の画像符号化装置。 - 【請求項７】 カラー画像データの輝度情報を表す輝度
画像データとの相関を利用して予測符号化された、前記
カラー画像データの各画素の奥行き情報を表す距離画像
データの符号化データの復号化方法であって、 前記カラー画像データの符号化データを復号化し、これ
により復元されたカラー画像データより、その輝度情報
を表す輝度画像データを生成し、 前記距離画像データの符号化データを、前記復元された
カラー画像データより生成された輝度画像データとの相
関を利用して予測復号化することを特徴とする画像復号
化方法。 - 【請求項８】 前記距離画像データの符号化データは、
前記距離画像データの所定サイズのブロック毎に予測符
号化された後に、予測係数と予測誤差がさらに可変長符
号化されたデータであり、 前記距離画像データの符号化データを可変長復号化し、
復元された予測係数及び予測誤差を用いて前記距離画像
データをブロック毎に予測復号化することを特徴とする
請求項７記載の画像復号化方法。 - 【請求項９】 原カラー画像データの符号化データを復
号化してカラー画像データを復元するとともに、この復
元カラー画像データの輝度情報を表す輝度画像データを
生成するカラー画像復号化手段と、 前記原カラー画像データの輝度情報を表す輝度画像デー
タとの相関を利用して予測符号化された、前記原カラー
画像データの各画素の奥行き情報を表す距離画像データ
の符号化データを、前記カラー画像復号化手段により生
成された輝度画像データとの相関を利用して予測復号化
する距離画像復号化手段とを有することを特徴とする画
像復号化装置。 - 【請求項１０】 前記距離画像データの符号化データ
は、前記距離画像データの所定サイズのブロック毎に予
測符号化された後に、予測係数と予測誤差がさらに可変
長符号化されたデータであり、 前記距離画像復号化手段は、前記距離画像データの符号
化データを可変長復号化して予測係数及び予測誤差を復
元する手段を含み、この手段により復元された予測係数
及び予測誤差を用いて距離画像データをブロック毎に予
測復号化することを特徴とする請求項９記載の画像復号
化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000239913A JP2002058031A (ja) | 2000-08-08 | 2000-08-08 | 画像符号化方法及び装置、並びに、画像復号化方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000239913A JP2002058031A (ja) | 2000-08-08 | 2000-08-08 | 画像符号化方法及び装置、並びに、画像復号化方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002058031A true JP2002058031A (ja) | 2002-02-22 |
Family
ID=18731370
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000239913A Pending JP2002058031A (ja) | 2000-08-08 | 2000-08-08 | 画像符号化方法及び装置、並びに、画像復号化方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002058031A (ja) |
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2000
- 2000-08-08 JP JP2000239913A patent/JP2002058031A/ja active Pending
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