DE3889560T2 - Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung. - Google Patents

Description

• Diese Erfindung betrifft ein Verfahren zur Kompression von Bildsignalen gemäß dem Oberbegriff der Ansprüche 1 und 4. Diese Erfindung betrifft insbesondere ein Verfahren zur Kompression von Bildsignalen derart, daß eine große Signalkomprimierbarkeit erhalten wird, indem eine Vektorquantisierung verwendet wird und durch orthogonale Transformation oder Vorhersagecodierung in Kombination damit codiert wird.
• Eine Vektorquantisierungseinrichtung ist bereits aus EP-A-O 097 853 bekannt, die eine Vielzahl von Eingangssignalen in Blockform erhält und arbeitet, durch verschiedene Techniken einen Ausgangsvektor zu bestimmen, der die geringste Verzerrung in bezug auf einen Eingangsvektor hat. Ein codierter Ausgang oder eine codierbare Adresse des Ausgangsvektors wird von einem Codierer der Einrichtung zum Empfang von einem Decodierer ausgegeben, der das Ausgangsvektorsignal wiederherstellt.
• Bildsignale, die Halbtonbilder darstellen, wie Fernsehsignale sind aus überaus großen Mengen von Informationen zusammengesetzt, und eine breitbandige Übertragungsleitung wird für die Übertragung der Bildsignale benötigt. Solche Bildsignale schließen viel Redundanz ein, und verschiedene Versuche sind gemacht worden, die Bildsignale durch Begrenzung der Redundanz zu komprimieren. Auch wurde in den letzten Jahren das Aufzeichnen von Halbtonbildern auf optischen Platten, magnetischen Platten oder ähnlichem allgemein in die Praxis umgesetzt. In diesem Fall wird eine Bildsignalkompression im allgemeinen für den Zweck durchgeführt, wirksam Bildsignale auf einem Aufzeichnungsmedium aufzuzeichnen.
• Eines dieser Verfahren der Bildsignalkompression das bisher bekannt geworden ist, ist ein Verfahren, bei dem eine Vektorquantisierung verwendet wird Das bekannte Verfahren umfaßt die Schritte des (i) Teilens von zweidimensionalen Bildsignalen in Blöcke, von denen jeder eine Anzahl MxN von zueinander benachbarten Bildelementen umfaßt, (ii) des Auswählens eines Vektors, der mit minimaler Verzerrung dem Satz von Bildsignalen in jedem ber Blöcke aus einem Codebuch entspricht das eine Vielzahl von Vektoren umfaßt, die voneinander verschieden sind und im vornherein bereitgestellt worden sind, wobei eine Anzahl MxN von Vektorelementen festgelegt wird, und (iii) Codieren der Information, die den ausgewählten Vektor darstellt, um dem Block zu entsprechen.
• Da die Bildsignale in dem Blick, wie es oben angegeben worden ist, untereinander eine hohe Korrelation haben, können die Bildsignale in jedem Block sehr genau durch eine vergleichsmäßig kleine Anzahl von von vornherein bereitgestellte Vektoren dargestellt werden. Deshalb kann die Übertragung oder das Aufzeichnen der Bildsignale durchgeführt werden, indem statt der Bildsignale selbst ein Code, der den Vektor darstellt, übertrager oder aufgezeichnet wird, und eine Signalkompression kann somit erreicht werden. Beispielsweise ist die Menge der Bildsignale bei 64 Bildelementen in einem Halbtonbild mit einer Dichteskala, die aus 256 Pegeln (= 8 Bit) aufgebaut ist, 8 x 64 = 512 Bit. In dem Fall, wo 64 Bildelemente als ein einziger Block gruppiert sind, werden die entsprechenden Bildsignale in dem Block durch einer Vektor ausgedrückt der aus 64 Vektorelementen aufgebaut ist, und ein Codebuch, das 256 solche Vektoren einschließt, wird vorbereitet, wobei die Menge der Signale pro Block gleich der Menge ber Signale zur Unterscheidung zwischen den Vektoren wird, das heißt 8 Bit. Infolgedessen kann in diesem Fall die Menge der Signale auf 1/64 komprimiert werden.
• Nachdem die Bildsignale in der oben angegebenen Weise komprimiert und in der komprimierten Form aufgezeichnet oder übertragen worden sind, werden die Vektorelemente von jedem der Vektoren, der die Vektorunterscheidungsinformation darstellt, als rekonstruierte Signale von jedem der Blöcke genommen, und das ursprüngliche Bild wird unter Verwendung der rekonstruierten Signale wiedergegeben.
• Das vorstehende Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung ist zur Übertragung von Fernsehsignalen und andere Zwecke vorteilhaft. Andererseits hat in den letzter Jahren eine elektronische Bilddatei zum Aufzeichnen von Bildern mit sehe hoher Gradation, wie medizinische Strahlungsbilder, auf der vorgenannten optischen Platte oder ähnlichem besondere Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Für solche Zwecke besteht ein Bedürfnis nach einer wirksamereren Kompression der Bildsignale.
• Die vorrangige Zielsetzung dir vorliegenden Erfindung ist, ein Verfahren zur Kompression von Bildsignalen zu schaffen, das Signalkomprimierbarkeit über das herkömmliche Verfahren hinaus verbessert indem die Vektorquantisierungstechnik verwendet wird.
• Eine weitere Zielsetzung der vorliegenden Erfindung ist, ein Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung zu schaffen, das eine Zunahme der Anzahl von auf einem Aufzeichnungsmedium aufzeichenbaren Bildern oder eine Erhöhung des Signalübertragungswirkungsgrades ermöglicht.
• Diese Zielsetzungen werden durch die Merkmale der Ansprüche 1 und 4 erfüllt.
• Bei dem ersten und dem zweiter Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine Signalkompression in einem höheren Ausmaß als mit dem herkömmlichen Verfahren der Kompression von Bildsignalen erreicht, das die Vektorquantisierung verwendet. Deshalb kann insbesondere in dem Fall, wo Bilder, wie medizinische Bilder mit hoher Gradation aufgezeichnet werden sollen, die Anzahl der auf einem Aufzeichnungsmedium aufzeichenbaren Bilder merklich erhöht werden. Auch in dem Fall, wo das erste oder das zweite Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung auf die Bildsignalübertragung angewendet wird, kann der Signalübertragungsweg merklich verringert werden oder die Übertragungszeit kann beträchtlich gekürzt werden.
• Im allgemeinen wird die vorgenannte Codierung durch orthogonale Transformation auf die ursprünglichen Bildsignale, die ein zweidimensionales Bald tragen, zum Zweck der Signalkompression angewendet. In diesem Fall werden bei der Codierung durch orthogonale Transformation die zweidimensionalen Bildsignale in Blöcke unterteilt, von denen jeder aus einer geeigneten Anzahl von Proben aufgebaut ist, und eine orthogonale Transformation einer Wertekette, die die Probenwerte umfaßt, wird für jeden Block ausgeführt. Da durch die orthogonale Transformation Energie bei einer bestimmten Komponente konzentriert wird, wird eine Komponente mit hohem Energiepegel codiert (quantisiert), indem ihr eine lange Codelänge zugeordnet wird, und eine Komponente mit einem niederen Energiepegel wird grob mit kurzer Codelänge codiert, wodurch die Anzahl der Code pro Block verringert wird. Als orthogonale Transformation wird üblicherweise die Fourier Transformation, die Cosinus Transformation, die Hadamard Transformation, die Karhunen-Loève Transformation oder die Harr Transformation verwendet oben genannte Verfahren zur Kompression von Bildsignalen wird hier unten näher beschrieben, wobei die Hadamard Transformation als ein Beispiel verwendet wird. Wie es in Fig. 2 gezeigt ist, werden Blöcke durch Teilen von digitalen, zweidimensionalen Bildsignalen in Einheiten von beispielsweise zwei Signalen in einer vorbestimmten, eindimensionalen Richtung gebildet. Wenn Probenwerte x(0) und x(1) in dem Block in einem orthogonalen Koordinatensystem aufgetragen werden sind, da die Korrelatior zwischen ihnen, die oben erwähnt, hoch ist, die meisten der Probenwerte nahe ier geraden Linde verteilt, die durch die Formel x(1) = x(0) dargestellt ist, wie es in Fig. 3 gezeigt ist. Deshalb, wie es in Fig. 3 gezeigt ist, wird das orthogonale Koordinatensystem mit einem Winkel von 45º transformiert, um ein neues y(0)-y(1) Koordinatensystem zu bestimmen. In dem y(0)-y(1) Koordinatensystem stellt y(0) die niedere Frequenzkomponente des ursprünglichen Bildsignals vor hier Transformation dar und erreicht einen etwas größeren Wert als x(0) und x(1) [einen Wert ungefähr 21/2 mal die Werte x(0) und x(1). Andererseits sind die Werte von y(1), die die hohe Frequenzkomponente der ursprünglichen Bildsignale darstellen gerade innerhalb eines sehr schmalen Bereiches nahe der y(0) Achse verteilt. In dem Fall, wo eine Codelänge von beispielsweise sieben Bit zur Codierung von x(0) und x(1) verlangt wird, werden zum Codieren von y(0) sieben Bit oder acht Bit benötigt. Andererseits kann y(1) mit einer Codelänge von beispielsweise vier Bit codiert werden Infolgedessen wird die Codelänge pro Block gekürzt und eine Kompression der Bildsignale wird erreicht.
• Eine orthogonale Transformation zweiter Ordnung wird, bei der jeder Block durch zwei Bildsignale gebildet wird, wird, wie oben angegeben, durchgeführt. Wenn die Ordnung erhöht wird, wird die Neigung dazu erhöht, daß sich die Energie bei einer bestimmten Komponente konzentriert, und es wird möglich, die Wirkung der Verringerung der Anzahl von Bit zu verbessern. Im allgemeinen kann die vorgenannte Transformation unter Verwendung einer orthogonalen Funktionsmatrix ausgeführt werden. In einem extremen Fall, wenn eine intrinsische Funktion des Gegenstandsbildes als die orthogonale Funktionsmatrix ausgewählt wird, werden die transformierten Bildsignale durch die intrinsische Wertematrix gebildet, und das Ursprungsbild kann gerade durch die Diagonalkomponente der Matrix ausgedrückt werden. Auch kann, statt die Bildsignale nur in einer einzigen Richtung zu teilen, um Blocke zu bilden, wie es oben angegeben worden ist, jeder Block von zweidimensionalen Bildsignalen gebildet sein. In diesem Fall wird die Wirkung der Verringerung der Anzahl von Bit bemerklich gegenüber der eindimensionalen, orthogonalen Transformation verbessert.
• Die transformierten Signale, die durch die vorgenannte zweidimensionale, orthogonale Transformation erhalten werden, werden in der Reihenfolge (das heißt die Zahl der "0" Positionskreuzung) der orthogonalen Funktion angeordnet, die für die Transformation in jedem Block verwendet worden ist. Da diese Folge mit der Raumfrequenz korreliert ist, werden die transformierten Signale nebeneinander in der Längs- und Querrichtuig in der Reihenfolge der Häufigkeit gesetzt, wie es in Fig 4 gezeigt ist. Deshalb kann die Codelänge pro Block gekürzt werden, indem eine relativ lange Codelänge den transformierten Signalen zugeordnet wird, die die niederfrequente Komponente darstellen (das heißt die Signale auf der linken, oberen Seite in Fig. 4), wie in dem Fall, wo eine längere Codelänge y(0) bei der vorgenannten, eindimensionalen, orthogonalen Transformation zweiter Ordnung zugeordnet worden ist und eine vergleichsweise kurze Codelänge oder kein Code den transformierter Signalen zugeordnet wird, die die hohe Frequenzkomponente darstellen (das heißt die Signale auf der rechten, unteren weite in Fig. 4).
• Bei dem ersten Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung wird statt des Anwendens der vorgenannten Codierung durch eine orthogonale Transformation auf die ursprünglichen Bildsignalen, wird das Codieren durch die orthogonale Transformation auf die Signale der Zahlen angewendet, die durch die Vektorquantisierung ausgewählten Vektoren darstellen. In diesem Fall kann die Signalkompression erreicht werden, indem die Vektorzahlen in der oben beschriebenen Weise festgelegt werden. Insbesondere in dem Fall, wo die Vektorzahlen in der oben beschriebenen Weise festgelegt werden, werden die Zahlen der Vektoren aneinander näher, da die definierten Vektorverzerrungen kleiner werden. Andererseits haben die ursprünglichen Bildsignale eine hohe Korrelation unter den Bildelementen, die in dem Block B1 nahe zueinander sind. Auch in dem Fall, wo eine Vielzahl von Blöcken B1 betrachtet wird, wird die Korrelation der Gesamtbildsignale hoch unter den Blöcken B1, die nahe beieinander sind. Deshalb wird die Korrelation unter den Vektoren, die für die jeweiligen Blökke B1 ausgewählt worden sind, unter den Blöcken B1 groß, die nahe zueinander sind, und infolgedessen wird die Korrelation unter den Zahlen der Vektoren groß. Wenn demgemäß die Vektorzahlen dem Codieren durch orthogonale Transformation unterworfen werden, können die Codelängen verkürzt werden, die zum Darstellen der Vektorzahlen notwendig sind.
• Auch das vorgenannte Vorhersagecodieren wird auf die ursprünglichen Bildsignale, die ein zweidimensionales Bild tragen, zum Zwecke der Signalkompression angewendet. Bildsignale (Remarkbildsignale) haben eine hohe Korrelation mit Bildsignalen in der Nähe von Remarkbildsignalen. Wenn deshalb die Werte von Remarkbildsignalen aus den Werten der Bildsignalen in der Nähe von Remarkbildsignalen vorausgesagt werden, wird die Verteilung der Vorhersagefehler in der Nähe von null konzentriert. Bei der vorgenannten Vorhersagecodierung unter Verwendung der Eigenschaften, daß die Vorhersagefehler in der Nähe von null konzentriert sind, werden statt des Codierens der tatsächlichen Bildsignale die Vorhersagefehler, die durch kurze Code ausgedrückt werden können, codiert. Auf diese Weise wird die gesamte Menge an Bildsignalen komprimiert.
• Bei dem zweiten Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung wird, statt das vorgenannte Vorhersagecodieren auf die ursprünglichen Bildsignale anzuwenden, das Vorhersagecodieren auf die Signale der Zahlen angewendet, die die durch Vektorquantisierung ausgewählten Vektoren darstellen. In diesem Fall kann die Signalkompression erreicht werden, indem die Vektorzahlen in der oben erwähnten Weise festgelegt werden. Insbesondere werden in dem Fall, wo die Vektorzahlen in der oben angegebenen Weise festgelegt sind, die Zahlen der Vektoren aneinander näher, da die festgelegten Vektorverzerrungen kleiner sind. Andererseits haber die ursprünglichen Bildsignale eine große Korrelation unter den Bildelementen, die in dem Block nahe zueinander sind. auch in dem Fall, wo eine Vielzahl von Blöcken betrachtet wird wird die Korrelation der Gesamtbildsignale unter den Blöcken hoch, die nahe zueinander sind. Deshalb wird die Korrelation unter den Vektoren, die für die jeweiligen Blöcke ausgewählt sind, unter den Blöcken groß, die nahe zueinander sind, und infolgedessen wird die Korrelation unter den Zahlen der Vektoren groß. Demgemäß kann, wenn die Vektorzahlen der Vorhersagecodierung ausgesetzt werden, die Codelängen verringert werden, die zum Darstellen der Vektorzahlen notwendig sind.
• Fig. 1 ist ein Blockdiagramm, daß die Ausgestaltung einer Vorrichtung zum Durchführen des ersten Verfahrens zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt,
• Fig. 2, 3 und 4 sind erläuternde Ansichten, die die orthogonale Transformation bei dem ersten Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung zeigen,
• Fig. 5 ist eine erläuternde Ansicht, die die Unterteilung von Bildsignalen in Blöcke zeigt,
• Fig. 6 ist eine erläuternde Ansicht, die die Unterteilung von Vektorunterscheidungssignalen in Blöcke bei dem ersten Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliesenden Erfindung zeigt,
• Fig. 7 ist ein Blockdiagramm, das die Konfiguration einer Vorrichtung zur Durchführung des zweiten Verfahrens zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt,
• Fig. 8 st eine schematische Ansicht, die Beispiele von Vektorunterscheidungssignalen bei dem zweiten Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt, und
• Fig. 9a, 9B und 9C sind erläuternde Ansichten, die die Vorhersagecodierung der Vektorunterscheidungssignale bei dem zweiten Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt.
• Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend mehr im einzelnen unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben.
• Bezug nehmend auf Figur 1 werden ursprünglicne Bildsignale S, die ein einzelnes, durchgehendes Tonbild darstellen, der Blocktransformationsschaltung 10 zugeführt, in der sie in ursprünglicne Bildsignale x von jedem rechteckförmigen Block transformiert werden, der MxN Bildelemente umfaßt. Die Unterteilung in Blöcke ist in Figur 5 gezeigt. Bezug nehmend auf die Figur 5 bezeichnet F das ursprüngliche Bild und B1 bezeichnet einen einzelnen Block. Zur Vereinfachung der Erklärung wird angenommen, daß der Block B1 6x6 Bildelemente in der Beschreibung unter umfaßt.
• Die ursprünglichen Bildsignale x des Blocks B1 werden einer Vektorquantisierungseinrichtung 11 zugeführt. Die Vektorquantisierungeinrichtung 11 wählt einen Vektor, der mit minimaler Verzerrung dem Satz der zugeführten, ursprünglichen Bildsignalen x des Blocks B1 entspricht (der Satz umfaßt 36 Signale), aus einer Vielzahl von Vektoren aus, die in einem Codebuch in einem Speicher 12 gespeichert sind. Insbesondere speichert der Speicher 12 ein Codebuch, das beispielsweise 256 Vektoren (1), (2), (3)..., (256) darstellt, bzw 36 Vektorelemente (n)&sub1;, (n)&sub2;, ..., (n)&sub3;&sub6; festliegt, wobei n = 1, 2 , ..., 256 ist, wie es unten gezeigt ist.
• Die Vektorquantisierungseinrichtung 11 findet einen Vektor (m), desseii Vektorelemente ( &sub1;, &sub2;, &sub3;, ..., &sub3;&sub6;) mit minimaler Verzerung der Gruppe (x&sub1;, x&sub2;, x&sub3;, ..., x&sub3;&sub6;) der ursprünglicher Bildsignale x entsprechen und gibt ein codiertes Signal Dm aus, das eine Vektorkennzahl "m" darstellt, die den Vektor (m) darstellt. Als Verzerrung wird beispielsweise der mittlere quadratische Fehler, ausgedrückt durch Vektor (m) zu finden, dessen Verzerrung minimal ist, kann die Verzerrung für alle Vektoren berechnet werden, und der Vektor (m), der die minimale Verzerrung aufweist, kann gefunden werden (dieses Verfahren wird als eine Vektorquantisierung vom Typ einer Gesamtdurchmusterung bezeichnet). Alternativ kann, um die Verarbeitungszeit zu kürzen, eine Vektorquantisierung vom Typ einer binaren Baumdurchmusterung ausgeführt werden, obgleich die Verzerrung nicht vollständig minimal werden mag.
• Bei dieser Ausführungsform werden die Vektoren (2), (3), ..., (256) nach dem Vektor (1) so nebeneinander in einer Folge gesetzt, daß die Verzerrung in bezug auf den Vektor (1) kleiner ist. Insbesondere ist beispielsweise die Verzerrung zwischen dem Vektor (m) mit der Kennzahl "m" und dem Vektor (m+1) mit der Kennzahl (m+1) kleiner als die Verzerrung zwischen dem Vektor x(m) and dem Vektor (m + 2) mit der Kernzahl (m+2). Die Verzerrung kann beispielsweise als der vorgenannte mittlere, quadratische Fehler definiert werden.
• Ein geeignetes Codebuch, das die Vektoren umfaßt, die jeweils die Vektorelemente ( &sub1;, &sub2;, &sub3;, ..., &sub3;&sub6;) definieren, kann hergestellt werden, indem ein Übungsbild vom gleichen Typ wie das Bild vorbereitet wird, an dem die Signalkompression ausgefihrt werden soll, und ein bekanntes Verfahren auf der Grundlage des Übungsbildes verwendet wird.
• Bei dieser Ausführungsform kann das Vektorunterscheidungssignal Dm derart sein, daß die 256 Vektoren voneinander unterschieden werden können, und kann deshalb durch 8 Bit ausgedrückt werden. Destalb können in dem Fall, wo die Dichteskala von jedem Biidelement 256 Pegel (= 8 Bit) hat, die Bildsignale mit der Menge von 8 Bit x 36 (Bildelemente) durch 8 Bit ausgedrückt werden, und die Signalkomprimierbarkeit wird 1/36.
• Die Vektorauswahl und die Ausgabe des Vektorunterscheidungssignals Dm werden, wie es oben erwähnt worden ist, für alle Blöcke B1 bei einem einzelnen Bild ausgeführt, das die ursprünglichen Bildsignale S darstellen. Die Vektorkennzahlen, die die derart erzeugten Vektorunterscheidungssignale darstellen, sind für ein einzelnes Bild verteilt, wie es beispielsweise in Figur 6 gezeigt ist. Insbesondere wird bei dieser Ausführungsform eine einzelne Vektorkennzahl für 6x6=36 Bildelemente bestimmt. Auch haben, wie oben erwähnt worden ist, die Vektorkennzahlen eine größere Korrelation unter den Flöcken B1, die näher zueinander sind. Wie es in Figur 1 gezeigt ist, werden die Vektorunterscheidungssignale Dm, die Vektorkennzahlen darstellen, einer orthogonalen Transformationsschaltung 13 zugeführt and darin beispielsweise einer zweidimensionalen orthogonalen Transformation unterworfen. Wie es in Figur 6 gezeigt ist, wird die zweidimensionale, orthogonale Transformation für jeden der Blöcke B2 ausgeführt, von denen jeder aus einer Anzahl PxQ von Blöcken B1 gebildet ist, die einander benachbart sind. Beispielsweise werden in Figur 6 3x3=9 Blöcke B1 als ein einzelner Block B2 genommen.
• Beispielsweise kann als orthogonale Transformation die Hadamard Transformation verwendet werden, wie es oben erwähnt worden ist. Da die Transformatinsmatrix bei der Hadamard Transformation nur durch +1 and -1 gebildet ist, kann die Hadamard Transformation unter Verwendung einer einfacheren Transformationsschaltung als bei der anderen orthogonalen Transformation ausgeführt werden. Auch kann, wie es gut bekannt ist, die zweidimensionale, orthogonale Transformation auf eine eindimensionale, orthoganale Transformation zurückgeführt werden. Insbesondere wird die zweidimensionale, orthogonale Transformation ausgeführt, indem die Anzahl PxQ von Vektorunterscheidungssignalen Dm in dem zweidimensionalen Block B2 einer eindimensionalen, orthogonalen Transformation in der Längsrichtung unterzogen wird, und dann die Anzahl PxQ von derart erhaltenen, transformierten Signalen einer eindimensionalen, orthogonalen Transformation in der Querrichtung unterzogen wird. Die Transformation in der Längsrichtung und die Transformation in der Querrichtung können in der umgekehrten Reihenfolge ausgeführt werden.
• Die durch die zweidimensionale, orthogonale Transformation erhaltenen, transformierten Signale Ym werden in jedem Block B2 nebeneinander in der Längsrichtung und der Querrichtung in der Reihenfolge der Abfolge der Funktion angeordnet, auf der die orthogonale Transformation basiert (beispielsweise die Walsh Funktion im Falle der Hadamard Transformation oder die trigonometrische Funktion in dem Fall der Fourier Transformation).
• Die transformierten Signale Ym, die nebeneinander in der Reihenfolge der Abfolge der Funktionen angeordnet sind, auf der die zweidimensionale, orthogonale Transformation basiert, werden einer bekannter Codierschaltung 14 zugeführt, wie es in Figur 1 gezeigt ist, und darin codiert (quantisiert). Wie es vorstehend erwähnt worden ist, wird die Energie bei spezifischen Komponenten in den transformierten Signalen Ym konzentriert. Deshalb ist es möglich, die Anzahl der Bit zu verringern, die pro Block B2 benötigt werden, und eine Signalkompression zu erreichen, indem eine vergleichsweise lange Codelänge der Komponente mit hoher Energie zugeordnet wird, und eine vergleichsweise kurze Codelänge der Komponente mit niederer Energie zugeordnet wird oder diese entfernt wird.
• Signale f(m), die die Vektorkennzahlen darstellen, die in der oben beschriebenen Weise codiert worden sind, werden auf einem Aufzeichnungsmedium (Bilddatei) aufgezeichnet, wie eine optische Platte oder eine magnetische Platte in einer Aufzeichnungs- und Wiedergabevorrichtung 15. Wie es oben angegeben worden ist, sind die Signale f(m) merklich durch Vektorquantisierung und durch Codieren mittels orthogonaler Transformation verglichen mit den ursprünglichen Bildsignalen S komprimiert worden. Deshalb kann eine große Anzahl Bilder auf dem Aufzeichnungsmedium, wie der optischen Platte, aufgezeichnet werden.
• Im Laufe der Bildwiedergabe werden die Signale f(m) von dem Aufzeichnungsmedium ausgelesen und durch einen Decodierer 16 in die vorgenannten, transformierter Signale Ym decodiert. Die derart decodierten, transformierten Signale Ym werden einer Umkehrtransformationsschaltung 17 zugeführt und umgekehrt zu der vorgenannten zweidimensionalen, orthogonale Transformation transformiert. Auf diese Weise werden die Vektorunterscheidungssignale Dm, die die Vektorkennzahlen darstellen, wiederhergestellt. Die Vektorunterscheidungssignale Dm, die indirekt die Bildsignale darstellen, werden durch einen Decodierer 18 in rekonstruierte Signale x' transformiert. Insbesondere liest ber Decodierer 18 den Vektor, der das ihm zugeführte Vektorunterscheidungssignal Dm darstellt, aus dem Codebuch, das in dem Speicher 12 gespeichert ist, und gibt die Vektorelemente ( &sub1;, &sub2;, &sub3;, ..., &sub3;&sub6;) aus, die für diesen Vektor als die rekonstruierten Signale x' für einen einzelnen Block B1 definiert sind.
• Die rekonstruierten Signale x' werden einer Aufbauschaltung 19 zugeführt und darin von Signalen pro Block B1 in Signale pro Bild transformiert. Die durch die genannte Transformation in der Aufbauschaltung 19 erhaltenen Bildsignale S' haben eine geringe Verzerrung in bezug auf die ursprünglichen Bildsignale S und sind ungefähr gleich den ursprünglichen Bildsignalen S. Die Bildsignale S' werden schließlich einer Bildwiedergabevorrichtung 20 zugeführt. In der Bildwiedergabevorrichtung 20 wird ein Bild, das ungefähr identisch mit dem ursprünglichen Bild ist das die ursprünglichen Bildsignale S darstellen, auf der Grundlage der Bildsignale S' wiedergegeben.
• Eine Ausführungsform des zweiten Verfahrens zur Kompression von Bildsignalen der Vektorquantisierung gemäß der vorliegenden Erfindung wird unten unter Bezugnahme auf die Figur 7 beschrieben.
• Bei dieser Ausführungsform werden die ursprünglichen Bildsignale S, die ein einzelnes, durchgehendes Tonbild darstellen, einer Blocktransformationsschaltung 10 zugeführt, in der sie in ursprüngliche Bildsignale x von jedem rechteckigen Block B transformiert werden, der MxN Bildelemente umfaßt, wie es in Figur 5 gezeigt ist. Zur Einfachheit der Erklärung wird angenommen, daß jeder der Blöcke B 6x6 Bildelemente in der Beschreibung unten umfaßt.
• Die ursprürglichen Bildsignale x des Blocks B werden dann der Vektorquantisierungseinrichtung 11 zugeführt. In der gleichen Weise wie bei der in Figur 1 gezeigten Ausführungsform wählt die Vektorquantisierungseinrichtung 11 den Vektor (m) aus, der mit minimaler Verzerrung dem Satz der zugeführten ursprünglichen Bildsignale x des Blocks B1 entspricht (der Satz umfaßt 36 Signale), aus einer Vielzahl von Vektoren aus, die als das Codebuch in dem Speicher 12 gespeichert ist, und gibt das codierte Signal Dm aus, das die Vektorkennzahl "m" darstellt, die den Vektor (m) darstellt.
• Die Vektorauswahl und die Ausgabe des Vektorunterscheidungssignals Dm, werden, wie es oben erwähnt worden ist, für alle Blöcke B in einem einzelnen Bild ausgeführt, das die ursprünglichen Bildsignale D darstellen. Die Vektorkennzahlen, die die derart erzeugten Vektorunterscheidungssignale darstellen, sind für ein einzelnes Bild beispielsweise verteilt, wie es in Figur 8 gezeigt ist. Insbesondere wird bei dieser Ausführungsform eine einzelne Vektorkennzahl für 6x6=36 Bildelemente bestimmt. Auch haben wie es oben erwähnt worden ist, die Vektorkennzahlen eine größere Korrelation unten den Blöcken B, die näher nebeneinander sind.
• Wie es in Figur 7 gezeigt ist, werden die Vektorunterscheidungssignale Dm, die die Vektorkennzahlen darstellen, einer Vorhersagecodierschaltung 23 zugeführt und darin eine vorausgehenden Wertvorhersage mit Huffman Codierverarbeitung als ein Beispiel der Vorhersage-Codierverarbeitungsverfahren unterzogen. Zur Erläuterung der Vorhersage-Codierverarbeitung werden die Gruppensignale der Vektorkennzahlen, wie es in Figur 8 gezeigt ist, allgemein angegeben, wie es in Figur 9A gezeigt ist. Zuerst führt die Vorhersagecodierschaltung 23 die vorausgehende Wertvorhersage für die vorgenannten Signale a11, a12, a13, ..., a21, a22, a23, ..., a31, a32, a33, ..., aus und berechnet Vorhersagefehler Δa12, Δa13, ..., Δa22, Δa23, ..., Δa32, Δa33, ..., wie es in Figur 9B gezeigt ist. Die Bildsignale, die am Kopf der Zeilen L1, L2, L3, ..., stehen, werden gelasden, wie die sind. Mit der vorhergehenden Wertvorhersage wird der Wert eines Remarksignals vorausgesagt, daß er gleich dem Wert dem Signal ist, das vor dem Remarksignal vorliegt, und der Unterschied (das heißt der Vorhersagefehler) zwischen dem vorhergesagten Wert (das heißt dem Wert des Signals, das vor dem Remarksignal vorhanden war) und dem gegenwärtigen Wert des Remarksignals berechnet. Beispielsweise werden die Vorhersagefehler berechnet zu
• Δa12 = a12-a11, Δa13 = a13-a12, ...
• Δa22 = a22-a21, Δa23 = a23-a22, ...
• Nach der Berechnung der Vorhersagefehler in der oben angegebenen Weise codiert die Vorhersage-Codierschaltung 23 die rohen Signale a11, a21, a31, ..., die am kopf der Zeile L1, L2, L3 stehen, ... und die Vorhersagefehler Δa12, Δa13, ..., Δa22, Δa23, ..., Δa32, Δa33, ..., auf der Grundlage einer Huffman Codetabelle und erzeugt komprimierte Signale Δa11', Δa12', Δa13', ... wie es in Figur 9C gezeigt ist. Wie es oben angegeben worden ist, können die Vektorunterscheidungssignale Dm, die die Vektorkenrzahlen darstellen, komprimiert werden indem eine Vorhersagecodierung in dieser Weise durchgeführt wird.
• Signale f(m), die die Vektorkennzahlen darstellen, die in der oben angegebenen Weise Vorhersage-codiert worden sind, werden auf einem Aufzeichnungsmedium (Bilddatei) aufgezeichnet, wie einer optischen Platte oder einer magnetischen Platte in der Aufzeichnungs- und Wiedergabevorrichtung 15. Wie es oben angegeben worden ist, sind die Signale f(m) merklich durch die Vektorquantisierung und durch das Vorhersage-Codieren verglichen mit den ursprünglichen Bildsignalen S komprimiert worden. Deshalb kann eine große Anzahl von Bildern auf dem Aufzeichnungsmedium, wie die optische Platte aufgezeichnet werden.
• Im Laufe der Bildwiedergabe werden dse Signale f(m) von dem Aufzeichnungsmedium gelesen und durch einen Decodierer 27 in die vorgenannten Vektorunterscheidungssignale Dm decodiert, die die Vektorkennzahler darstellen. Insbesondere werden durch Decodierverarbeitung die komprimierten Signale, wie es in Figur 9C gezeigt ist, auf der Grundlage der Huffman Codetabelle decodiert, die währerd der Durchführung der vorgenannten Huffman Codierverarbeitung verwendet worden war. Auf diese Weise werden die rohen Signale am Kopf der jeweiligen Zeile und die Vorhersagefehler erhalten, wie es in Figur 9B gezeigt ist. Dann werden unter Verwendung der rohen Signale am Kopf und der Vorhersagefehler, die auf diese Weise erhalten worden sind, und der Vorhersageformeln, die im Laufe der vorgenannten vorhergehenden Wertvorhersage verwendet worden sind, die gedehnten Signale a11, a12, a13, ..., a21, a22, a23, ..., wie es in Figur 9A gezeigt ist, berechnet, wie es unten gezeigt ist.
• a&sub1;&sub1; = a&sub1;&sub1;
• a&sub1;&sub2; = a&sub1;&sub1; + Δa&sub1;&sub2;
• a&sub1;&sub3; = a&sub1;&sub2; + Δa&sub1;&sub3;
• a&sub2;&sub1; = a&sub2;&sub1;
• a&sub2;&sub2; = + Δa&sub2;&sub2;
• a&sub2;&sub3; = + Δa&sub2;&sub3;
• Der Decodierer 27 gibt die Vektorunterscheidungssignale Dm aus (eine Gruppe der Signale a11, a12, a13, ..., a21, a22, a23, ...), die in der oben angegebenen Weise decodiert worden sind.
• Die Vektorunterscheidungssigrale Dm, die indirekt die Bildsignale daistellen, werden durch den Decodierer 18 in rekonstruierte Signale x' transformiert. Insbesondere liest der Decodierer 18 den Vektor, den das ihm zugeführte Vektorunterscheidungssignal Dm darstellt, aus dem in dem Speicher 12 gespeicherten Codebuch und gibt die Vektorelemente ( &sub1;, &sub2;, &sub3;, ..., &sub3;&sub6;) aus, die für den genannten Vektor als die rekonstruierten Signale x' für einen einzelnen Block B definiert sind.
• Die rekonstruierten Signale x' werden der Aufbauschaltung 19 zugeführt and darin aus den Signalen pro Block B in Signale pro Bild transformiert. Die durch die genannte Transformation in der Aufbauschaltung 19 erhaltenen Bildsignale S' haben eine geringe Verzerrung in bezug auf die ursprüngliche Bildsignale S, und sind ungefähr gleich der ursprünglichen Bildsignalen S. Die Bildsignale S' werden schließlich zu der Bildwiedergabevorrichtung 20 geschickt. In der Bildwiedergabevorrichtung 20 wird ein Bild, das ungefähr mit dem ursprünglichen Bild identisch ist, das die ursprünglichen Bildsignale S darstellen, auf Grundlage der der Bildsignale S' wiedergegebenen.
• Bei den in den Figuren 1 und 7 gezeigten Ausführungsformen werden die Vektorkennzahlen 2, 3, 4, ..., 256 den Vektoren zugeordnet die nebeneinander in einer solchen Abfolge angeordnet sind, daß die Verzerrung in bezug auf den Vektor (1) kleiner ist. Stattdessen kann die Kennzahl 256 einem vorbestimmten Vektor zugeordnet werden, um ihn dadurch als (256) anzugeben, und die Vetorkennzahlen 255, 254, 253, ..., 3, 2, 1 können den Vektoren zugeordnet werden, die nebeneinander in einer solcher Abfolge angeordnet sind, daß die Verzerrung in bezug auf den Vektor (256) kleiner ist. Auch kann der vorbestimmte Vektor, der als Bezug bei der Zuordnung der Kennzahlen zu den jeweiligen Vektoren genommen worden ist und nebeneinander angeordnet worden ist, ein Vektor sein, hier in dein Codebuch nicht definiert ist.

Claims (5)

1. Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung, das folgende Schritte umfaßt:

i) Teilen zweidimensionaler Bildsignale (S) in Eingangsblöcke (B1), wobei jeder aus einer Anzahl von zueinander benachbarten Bildelementen (MxN) zusammengesetzt ist,

ii) Auswählen eines Ausgangsvektors für jeden der Eingangsblöcke (B1), der dem Eingangsblock (B1) mit minimaler Verzerrung entspricht, aus einem Codebuch (12), das eine Vielzahl von unterschiedlichen Ausgangsvektoren, die im voraus bereitgestellt wurden, umfaßt und

iii) Erzeugen eines quantisierten Signals (Dm), das den ausgewählten Ausgangsvektor darstellt, um jedem der Eingangsblöcke (B1) zu entsprechen,

gekennzeichnet durch, folgende Schritte:

a) Definieren einer Zahl (m), die als das Signal (Dm) verwendet wird, und zwar für jeden der Ausgangsvektoren in dem Codebuch (12), so daß die Zahl (m) für einen gegebenen Ausgangsvektor eine monoton steigende oder fallende Funktion der Verzerrung (d) des gegebenen Ausgangsvektors in dem Codebuch (12) bezüglich eines vorbestimmten Vektors ist,

b) Gruppieren der quantisierten Signale (Dm), die für die jeweiligen Eingabeblöcke (B1) ausgewählt wurden, in Blöcke (B2), wobei jeder davon aus einer Anzahl von zueinander benachbarten, quantisierten Signalen (PxQ) zusammengesetzt ist,

c) Ausführen einer Orthogonaltransformation (13) der quantisierten Signale in jedem der Blöcke (B2) und

d) Codieren (14) der transformierten Signale (Ym), die durch die Orthogonaltransformation (13) erhalten wurden, mit einer intrinsischen Codelänge.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Orthogonaltransformation (13) eine zweidimensionale Orthogonaltransformation ist.

3. Verfahren nach Ansprüchen 1 oder 2, wobei die Orthogonaltransformation (13) eine Hadamard-Transformation ist.

4. Verfahren zur Kompression von Bildsignalen durch Vektorquantisierung, das folgende Schritte umfaßt:

i) Teilen zweidimensionaler Bildsignale (S) in Eingabeblöcke (B), wobei jeder aus einer Anzahl von zueinander benachbarten Bildelementen (MxN) zusammengesetzt ist,

ii) Auswählen eines Ausgangsvektors für jeden der Eingangsblöcke (B1), der dem Eingangsblock (B) mit minimaler Verzerrung entspricht, aus einem Codebuch (12), das eine Vielzahl von unterschiedlichen Ausgangsvektoren, die im voraus bereitgestellt wurden, umfaßt und

iii) Erzeugen eines quantisierten Signals (Dm), das den ausgewähten Ausgangsvektor darstellt, um jedem der Eingangsblöcke (B) zu entsprechen,

gekennzeichnet durch, folgende Schritte:

a) Definieren einer Zahl (m), die als das Signal (Dm) verwendet wird, und zwar für jeden der Ausgangsvektoren in dem Codebuch (12), so daß die Zahl (m) für einen gegebenen Ausgangsvektor eine monoton steigende oder fallende Funktion der Verzerrung (d) des gegebenen Ausgangsvektors in dem Codebuch (12) bezüglich eines vorbestimmten Vektors ist,

b) Durchführen einer Vorhersage-Codierung (23) der quantisierten Signale der Zahlen, die für die jeweiligen Blöcke (B) ausgewählt wurden.

5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei die Vorhersage des vorausgehenden Wertes zusammen mit einem Huffman- Codierprozeß die Vorhersage-Codierung (23) darstellt.