JPH1093981A - 画像符号化装置および画像符号化方法、画像復号化装置および画像復号化方法、伝送方法、並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 階層符号化において得られた最下位階層のデ
ータから、高画質の復号画像を得ることができるように
する。 【解決手段】 原画像である第１階層の画像が、間引き
回路１１，１２において順次間引かれることにより、第
２階層、第３階層の画像が形成される。そして、最適補
正データ算出回路１３において、第２階層の画像が補正
され、その結果得られる補正データから、第１階層の画
像の予測値が予測され、その予測値の予測誤差を所定値
以下にする第２階層の画像の補正データが求められる。
最適補正データ算出回路１４においても同様にして、第
３階層の画像の補正データが求められる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像符号化装置お
よび画像符号化方法、画像復号化装置および画像復号化
方法、伝送方法、並びに記録媒体に関する。特に、画像
を、画素数の異なる複数の階層に分割する階層符号化を
行う画像符号化装置および画像符号化方法、画像復号化
装置および画像復号化方法、伝送方法、並びに記録媒体
に関する。

【０００２】

【従来の技術】元の画像（原画像）を、第１階層（最上
位階層）の画像として、その画素数を順次少なくした
（解像度を順次低くした）第２階層の画像、第３階層の
画像、・・・を形成する符号化（以下、適宜、階層符号
化という）が提案されている。

【０００３】階層符号化によれば、複数の階層の画像
を、送信側から受信側に送信し、受信側では、その複数
の階層の画像それぞれに対応してモニタにより、各階層
の画像を表示することができる。

【０００４】さらに、階層符号化においては、例えば、
最下位階層の画像（最も画素数の少ない画像）について
のデータには、他の階層の画像よりも強力な誤り訂正処
理などが施されるようになされており、これにより、最
下位階層以外の階層の画像について訂正することができ
ない誤りが生じた場合に、最悪でも、最下位階層の画像
についてのデータだけは、受信側において、正常なもの
を得ることができるようになされている。その結果、受
信側では、最下位階層の画像についてのデータから、よ
り上位階層の画像を、例えば補間処理などにより得るこ
とができ、従って、階層符号化によれば、誤りに対する
ロバスト性を向上させることができる。

【０００５】図４７は、以上のような階層符号化を行
う、従来の画像符号化装置の一例の構成を示している。
符号化すべき画像データは、第１階層（最上位階層）の
データとして、間引き回路１１および信号処理回路５０
１に供給されるようになされている。

【０００６】間引き回路１１では、第１階層の画像デー
タの画素数が間引かれることにより、１つ下位の第２階
層の画像データが形成され、間引き回路１２および信号
処理回路５０１に供給される。間引き回路１２では、第
２階層の画像データの画素数が間引かれることにより、
さらに１つ下位の第３階層の画像データが形成され、信
号処理回路５０１に供給される。

【０００７】信号処理回路５０１では、第１階層乃至第
３階層の画像データに対して、例えば誤り訂正処理その
他の必要な信号処理が施され、その後、多重化されて、
符号化データとして出力される。なお、信号処理回路５
０１においては、最下位階層である第３階層の画像デー
タに対しては、他の階層のデータより強力な誤り訂正が
施されるようになされている。

【０００８】図４８は、図４７の画像符号化装置から出
力される符号化データを階層復号化する、従来の画像復
号化装置の一例の構成を示している。

【０００９】信号処理回路６０１においては、符号化デ
ータが、第１階層乃至第３階層の画像データに分離さ
れ、さらに、誤り訂正処理その他が施されて出力され
る。第１階層の画像データは、第１階層の復号画像とし
てそのまま出力される。また、第２階層の画像データ
は、補間回路６０２に供給される。補間回路６０２は、
第２階層の画像データに対して補間処理を施すことによ
り、１つ上位の第１階層の画像データと同一の画素数の
画像データを生成し、第１階層の復号画像として出力す
る。

【００１０】第３階層の画像データは、補間回路６０３
に供給される。補間回路６０３は、第３階層の画像デー
タに対して補間処理を施すことにより、１つ上位の第２
階層の画像データと同一の画素数の画像データ、即ち、
第２階層の復号画像を生成し、補間回路６０４に出力す
る。補間回路６０４は、補間回路６０３の出力に対し
て、補間回路６０２における場合と同様の補間処理を施
すことにより、さらに１つ上位の第１階層の画像データ
と同一の画素数の画像データを生成し、第１階層の復号
画像として出力する。

【００１１】従って、画像復号化装置においては、第１
階層の画像データを何らかの原因で得ることができなく
ても、第２階層の画像データから、第１階層の復号画像
を得ることができる。また、同様に、第１階層および第
２階層の画像データを何らかの原因で得ることができな
くても、第３階層の画像データから、第１階層や第２階
層の復号画像を得ることができる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、最下位
階層である第３階層の画像データだけから得られる、上
位階層の復号画像は、その画質が著しく劣化したものと
なる。

【００１３】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、最下位階層の符号化データだけからで
も、高画質の復号画像を得ることができるようにするも
のである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の画像符
号化装置は、第１の階層の画像データよりも画素数の少
ない第２の階層の画像データを形成する形成手段と、第
２の階層の画像データを補正し、補正データを出力する
補正手段と、補正データから、第１の階層の画像データ
の予測値を予測する予測手段と、第１の階層の画像デー
タに対する、その予測値の予測誤差を算出する算出手段
と、予測誤差に基づいて、補正手段が出力する補正デー
タの適正さを判定する判定手段と、判定手段による判定
結果に対応して、補正データを、第２階層の画像データ
として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。

【００１５】請求項１１に記載の画像符号化方法は、第
１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階層
の画像データを形成し、第２の階層の画像データを補正
して、補正データを出力し、補正データから、第１の階
層の画像データの予測値を予測し、第１の階層の画像デ
ータに対する、その予測値の予測誤差を算出し、第１の
階層についての予測誤差に基づいて、補正データの適正
さを判定することを繰り返し、適正となった補正データ
を、第２の階層の画像データとすることを特徴とする。

【００１６】請求項１２に記載の画像復号化装置および
請求項１８に記載の画像復号化方法、請求項１９に記載
の伝送方法、並びに請求項２０に記載の記録媒体は、符
号化データが、第１の階層の画像データよりも画素数の
少ない第２の階層の画像データを形成し、第２の階層の
画像データを補正して、補正データを出力し、補正デー
タから、第１の階層の画像データの予測値を予測し、第
１の階層の画像データに対する、その予測値の予測誤差
を算出し、第１の階層についての予測誤差に基づいて、
補正データの適正さを判定することを繰り返し、適正と
なった補正データを、第２の階層の画像データとして含
むことを特徴とする。

【００１７】請求項２１に記載の画像符号化装置は、第
１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて所
定のクラスに分類する分類手段と、クラスごとに、所定
のマッピング係数を記憶しているマッピング係数記憶手
段と、第１の階層の画像の中の、注目している注目画素
と、その注目画素のクラスに対応するマッピング係数と
を用いて所定の演算を行うことにより、第１の階層の画
像データの画素数を少なくした第２の階層の画像データ
を算出する演算手段とを備えることを特徴とする。

【００１８】請求項２８に記載の画像符号化方法は、第
１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて所
定のクラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピング
係数を記憶しているマッピング係数記憶手段から、第１
の階層の画像の中の、注目している注目画素に対応する
クラスのマッピング係数を読み出し、そのマッピング係
数と注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより、
第１の階層の画像データの画素数を少なくした第２の階
層の画像データを算出することを特徴とする。

【００１９】請求項２９に記載の画像復号化装置および
請求項３５に記載の画像復号化方法、請求項３６に記載
の伝送方法、並びに請求項３７に記載の記録媒体は、符
号化データが、第１の階層の画像を構成する画素を、そ
の性質に応じて所定のクラスのうちのいずれかに分類
し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
るマッピング係数記憶手段から、第１の階層の画像の中
の、注目している注目画素に対応するクラスのマッピン
グ係数を読み出し、そのマッピング係数と注目画素とを
用いて所定の演算を行うことにより得られる、第１の階
層の画像の画素数を少なくした第２の階層の画像を含む
ことを特徴とする。

【００２０】請求項１に記載の画像符号化装置において
は、形成手段は、第１の階層の画像データよりも画素数
の少ない第２の階層の画像データを形成し、補正手段
は、第２の階層の画像データを補正して、補正データを
出力するようになされている。予測手段は、補正データ
から、第１の階層の画像データの予測値を予測し、算出
手段は、第１の階層の画像データに対する、その予測値
の予測誤差を算出するようになされている。判定手段
は、予測誤差に基づいて、補正手段が出力する補正デー
タの適正さを判定し、出力手段は、判定手段による判定
結果に対応して、補正データを、第２階層の画像データ
として出力するようになされている。

【００２１】請求項１１に記載の画像符号化方法におい
ては、第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第
２の階層の画像データを形成し、第２の階層の画像デー
タを補正して、補正データを出力し、補正データから、
第１の階層の画像データの予測値を予測し、第１の階層
の画像データに対する、その予測値の予測誤差を算出
し、第１の階層についての予測誤差に基づいて、補正デ
ータの適正さを判定することを繰り返し、適正となった
補正データを、第２の階層の画像データとするようにな
されている。

【００２２】請求項１２に記載の画像復号化装置および
請求項１８に記載の画像復号化方法、請求項１９に記載
の伝送方法、並びに請求項２０に記載の記録媒体におい
ては、符号化データが、第１の階層の画像データよりも
画素数の少ない第２の階層の画像データを形成し、第２
の階層の画像データを補正して、補正データを出力し、
補正データから、第１の階層の画像データの予測値を予
測し、第１の階層の画像データに対する、その予測値の
予測誤差を算出し、第１の階層についての予測誤差に基
づいて、補正データの適正さを判定することを繰り返
し、適正となった補正データを、第２の階層の画像デー
タとして含んでいる。

【００２３】請求項２１に記載の画像符号化装置におい
ては、分類手段は、第１の階層の画像を構成する画素
を、その性質に応じて所定のクラスに分類し、マッピン
グ係数記憶手段は、クラスごとに、所定のマッピング係
数を記憶している。演算手段は、第１の階層の画像の中
の、注目している注目画素と、その注目画素のクラスに
対応するマッピング係数とを用いて所定の演算を行うこ
とにより、第１の階層の画像データの画素数を少なくし
た第２の階層の画像データを算出するようになされてい
る。

【００２４】請求項２８に記載の画像符号化方法におい
ては、第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に
応じて所定のクラスに分類し、クラスごとに、所定のマ
ッピング係数を記憶しているマッピング係数記憶手段か
ら、第１の階層の画像の中の、注目している注目画素に
対応するクラスのマッピング係数を読み出し、そのマッ
ピング係数と注目画素とを用いて所定の演算を行うこと
により、第１の階層の画像データの画素数を少なくした
第２の階層の画像データを算出するようになされてい
る。

【００２５】請求項２９に記載の画像復号化装置および
請求項３５に記載の画像復号化方法、請求項３６に記載
の伝送方法、並びに請求項３７に記載の記録媒体におい
ては、符号化データが、第１の階層の画像を構成する画
素を、その性質に応じて所定のクラスのうちのいずれか
に分類し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
しているマッピング係数記憶手段から、第１の階層の画
像の中の、注目している注目画素に対応するクラスのマ
ッピング係数を読み出し、そのマッピング係数と注目画
素とを用いて所定の演算を行うことにより得られる、第
１の階層の画像の画素数を少なくした第２の階層の画像
を含んでいる。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態を説
明するが、その前に、特許請求の範囲に記載の発明の各
手段と以下の実施の形態との対応関係を明らかにするた
めに、各手段の後の括弧内に、対応する実施の形態（但
し、一例）を付加して、本発明の特徴を記述すると、次
のようになる。

【００２７】即ち、請求項１に記載の画像符号化装置
は、階層符号化を行う画像符号化装置であって、第１の
階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階層の画
像データを形成する形成手段（例えば、図２に示す間引
き回路１１や１２など）と、第２の階層の画像データを
補正し、補正データを出力する補正手段（例えば、図５
に示す補正部２１など）と、補正データから、第１の階
層の画像データの予測値を予測する予測手段（例えば、
図５に示すローカルデコード部２２など）と、第１の階
層の画像データに対する、その予測値の予測誤差を算出
する算出手段（例えば、図５に示す誤差算出部２３な
ど）と、予測誤差に基づいて、補正手段が出力する補正
データの適正さを判定する判定手段（例えば、図５に示
す判定部２４など）と、判定手段による判定結果に対応
して、補正データを、第２階層の画像データとして出力
する出力手段（例えば、図５に示す判定部２４など）と
を備えることを特徴とする。

【００２８】請求項２に記載の画像符号化装置は、予測
手段が、補正データを、その性質に応じて所定のクラス
に分類する分類手段（例えば、図９に示すクラス分類回
路４５など）と、クラスに対応して、予測値を求める予
測値演算手段（例えば、図９に示す適応処理回路４６な
ど）とを有することを特徴とする。

【００２９】請求項３に記載の画像符号化装置は、予測
手段が、補正データとの線形結合により予測値を算出す
るための予測係数を求める予測係数演算手段（例えば、
図９に示す適応処理回路４６など）と、予測係数および
補正データから、予測値を求める予測値演算手段（例え
ば、図９に示す適応処理回路４６など）とを有すること
を特徴とする。

【００３０】請求項４に記載の画像符号化装置は、予測
手段が、補正データを、その性質に応じて所定のクラス
に分類する分類手段（例えば、図９に示すクラス分類回
路４５など）と、補正データとの線形結合により予測値
を算出するための予測係数を、クラスごとに求める予測
係数演算手段（例えば、図９に示す適応処理回路４６な
ど）と、補正データのクラスについて得られた予測係数
と、その補正データとから、予測値を求める予測値演算
手段（例えば、図９に示す適応処理回路４６など）とを
有することを特徴とする。

【００３１】請求項６に記載の画像符号化装置は、予測
手段が、補正データとの線形結合により予測値を算出す
るための予測係数を、所定のクラスごとに記憶している
予測係数記憶手段（例えば、図２２に示す予測係数ＲＯ
Ｍ８８など）と、補正データを、その性質に応じて所定
のクラスのいずれかに分類する分類手段（例えば、図２
２に示すクラス分類回路４５など）と、補正データのク
ラスについての予測係数と、その補正データとから、予
測値を求める予測値演算手段（例えば、図２２に示す予
測回路８９など）とを有することを特徴とする。

【００３２】請求項９に記載の画像符号化装置は、補正
手段が、第２の階層の画像データを補正するための補正
値を記憶している記憶手段（例えば、図７に示す補正値
ＲＯＭ３３など）を有し、その補正値を用いて、第２の
階層の画像データを補正することを特徴とする。

【００３３】請求項１２に記載の画像復号化装置は、階
層符号化により得られた符号化データを復号化する画像
復号化装置であって、符号化データを受信する受信手段
（例えば、図１８に示す信号処理回路７１など）と、符
号化データを復号化する復号化手段（例えば、図１８に
示す予測部７２や７３など）とを備え、符号化データ
が、第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２
の階層の画像データを形成し、第２の階層の画像データ
を補正して、補正データを出力し、補正データから、第
１の階層の画像データの予測値を予測し、第１の階層の
画像データに対する、その予測値の予測誤差を算出し、
第１の階層についての予測誤差に基づいて、補正データ
の適正さを判定することを繰り返し、適正となった補正
データを、第２の階層の画像データとして含むことを特
徴とする。

【００３４】請求項１３に記載の画像復号化装置は、復
号化手段が、第２の階層の画像データを、その性質に応
じて所定のクラスに分類する分類手段（例えば、図１９
に示すクラス分類回路８５など）と、クラスに対応し
て、第１の階層の画像データの予測値を求める予測値演
算手段（例えば、図１９に示す予測回路８６など）とを
有することを特徴とする。

【００３５】請求項１４に記載の画像復号化装置は、符
号化データが、第２の階層の画像データとの線形結合に
より予測値を算出するための予測係数も含んでおり、復
号化手段が、予測係数および第２の階層の画像データか
ら、第１の階層の画像データの予測値を求める予測値演
算手段（例えば、図１９に示す予測回路８６など）を有
することを特徴とする。

【００３６】請求項１５に記載の画像復号化装置は、符
号化データが、第２の階層の画像データとの線形結合に
より予測値を算出するための、所定のクラスごとの予測
係数も含んでおり、復号化手段が、第２の階層の画像デ
ータを、その性質に応じて所定のクラスに分類する分類
手段（例えば、図１９に示すクラス分類回路８５など）
と、第２の階層の画像データのクラスについての予測係
数と、その第２の階層の画像データとから、第１の階層
の画像データの予測値を求める予測値演算手段（例え
ば、図１９に示す予測回路８６など）とを有することを
特徴とする。

【００３７】請求項１６に記載の画像復号化装置は、復
号化手段が、第２の階層の画像データとの線形結合によ
り予測値を算出するための予測係数を、所定のクラスご
とに記憶している予測係数記憶手段（例えば、図３１に
示す予測係数ＲＯＭ８７など）と、第２の階層の画像デ
ータを、その性質に応じて所定のクラスのうちのいずれ
かに分類する分類手段（例えば、図３１に示すクラス分
類回路８５など）と、第２の階層の画像データのクラス
についての予測係数を予測係数記憶手段から読み出し、
その予測係数と第２の階層の画像データとから、第１の
階層の画像データの予測値を求める予測値演算手段（例
えば、図３１に示す予測回路８６など）とを有すること
を特徴とする。

【００３８】請求項２１に記載の画像符号化装置は、画
像を階層符号化する画像符号化装置であって、第１の階
層の画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
ラスに分類する分類手段（例えば、図３４に示すクラス
分類回路１１３など）と、クラスごとに、所定のマッピ
ング係数を記憶しているマッピング係数記憶手段（例え
ば、図３４に示すマッピング係数メモリ１１４など）
と、第１の階層の画像の中の、注目している注目画素
と、その注目画素のクラスに対応するマッピング係数と
を用いて所定の演算を行うことにより、第１の階層の画
像データの画素数を少なくした第２の階層の画像データ
を算出する演算手段（例えば、図３４に示す演算回路１
１６など）とを備えることを特徴とする。

【００３９】請求項２８に記載の画像符号化方法は、画
像を階層符号化する画像符号化方法であって、第１の階
層の画像を構成する画素を、その性質に応じて所定のク
ラスに分類し、クラスごとに、所定のマッピング係数を
記憶しているマッピング係数記憶手段（例えば、図３４
に示すマッピング係数メモリ１１４など）から、第１の
階層の画像の中の、注目している注目画素に対応するク
ラスのマッピング係数を読み出し、そのマッピング係数
と注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより、第
１の階層の画像データの画素数を少なくした第２の階層
の画像データを算出することを特徴とする。

【００４０】請求項２９に記載の画像復号化装置は、階
層符号化により得られた符号化データを復号化する画像
復号化装置であって、符号化データを受信する受信手段
（例えば、図１８に示す信号処理回路７１など）と、符
号化データを復号化する復号化手段（例えば、図１８に
示す予測部７２や７３など）とを備え、符号化データ
が、第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応
じて第１のクラスのうちのいずれかに分類し、第１のク
ラスごとに、所定のマッピング係数を記憶しているマッ
ピング係数記憶手段（例えば、図３４に示すマッピング
係数メモリ１１４など）から、第１の階層の画像の中
の、注目している注目画素に対応する第１のクラスのマ
ッピング係数を読み出し、そのマッピング係数と注目画
素とを用いて所定の演算を行うことにより得られる、第
１の階層の画像の画素数を少なくした第２の階層の画像
を含むことを特徴とする。

【００４１】請求項３０に記載の画像復号化装置は、復
号化手段は、第２の階層の画像データとの線形結合によ
り第１の階層の画像データの予測値を算出するための予
測係数を、第２のクラスごとに記憶している予測係数記
憶手段（例えば、図３１に示す予測係数ＲＯＭ８７な
ど）と、第２の階層の画像データを、その性質に応じて
第２のクラスのうちのいずれかに分類する分類手段（例
えば、図３１に示すクラス分類回路８５など）と、第２
の階層の画像データの第２のクラスについての予測係数
を、予測係数記憶手段から読み出し、その予測係数と第
２の階層の画像データとから、第１の階層の画像の予測
値を求める予測値演算手段（例えば、図３１に示す予測
回路８６など）とを有することを特徴とする。

【００４２】請求項３５に記載の画像復号化方法は、階
層符号化により得られた符号化データを復号化する画像
復号化方法であって、符号化データが、第１の階層の画
像を構成する画素を、その性質に応じて所定のクラスに
分類し、所定のクラスごとに、所定のマッピング係数を
記憶しているマッピング係数記憶手段（例えば、図３４
に示すマッピング係数メモリ１１４など）から、第１の
階層の画像の中の、注目している注目画素に対応するク
ラスのマッピング係数を読み出し、そのマッピング係数
と注目画素とを用いて所定の演算を行うことにより得ら
れる、第１の階層の画像の画素数を少なくした第２の階
層の画像を含むことを特徴とする。

【００４３】請求項３６に記載の伝送方法は、階層符号
化により得られた符号化データを伝送する伝送方法であ
って、符号化データが、第１の階層の画像を構成する画
素を、その性質に応じて所定のクラスに分類し、所定の
クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶しているマ
ッピング係数記憶手段（例えば、図３４に示すマッピン
グ係数メモリ１１４など）から、第１の階層の画像の中
の、注目している注目画素に対応するクラスのマッピン
グ係数を読み出し、そのマッピング係数と注目画素とを
用いて所定の演算を行うことにより得られる、第１の階
層の画像の画素数を少なくした第２の階層の画像を含む
ことを特徴とする。

【００４４】請求項３７に記載の記録媒体は、階層符号
化により得られた符号化データが記録されている記録媒
体であって、符号化データが、第１の階層の画像を構成
する画素を、その性質に応じて所定のクラスに分類し、
所定のクラスごとに、所定のマッピング係数を記憶して
いるマッピング係数記憶手段（例えば、図３４に示すマ
ッピング係数メモリ１１４など）から、第１の階層の画
像の中の、注目している注目画素に対応するクラスのマ
ッピング係数を読み出し、そのマッピング係数と注目画
素とを用いて所定の演算を行うことにより得られる、第
１の階層の画像の画素数を少なくした第２の階層の画像
を含むことを特徴とする。

【００４５】なお、勿論この記載は、各手段を上記した
ものに限定することを意味するものではない。

【００４６】図１は、本発明を適用した画像処理システ
ム（システムとは、複数の装置が論理的に集合したもの
をいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは問わ
ない）の一実施の形態の構成を示している。

【００４７】送信装置１には、ディジタル化された画像
データが供給されるようになされている。送信装置１
は、入力された画像データを階層符号化し、その結果得
られる符号化データを、例えば、光ディスクや、光磁気
ディスク、磁気テープ、相変化ディスクその他でなる記
録媒体２に記録し、または、例えば、地上波や、衛星回
線、電話回線、ＣＡＴＶ網、インターネットその他の伝
送路３を介して伝送する。

【００４８】受信装置４では、記録媒体２に記録された
符号化データが再生され、または、伝送路３を介して伝
送されてくる符号化データが受信され、その符号化デー
タが階層復号化される。そして、その結果得られる復号
画像が、図示せぬディスプレイに供給されて表示され
る。

【００４９】なお、以上のような画像処理システムは、
例えば、光ディスク装置や、光磁気ディスク装置、磁気
テープ装置その他の、画像の記録／再生を行う装置や、
あるいはまた、例えば、テレビ電話装置や、テレビジョ
ン放送システム、ＣＡＴＶシステムその他の、画像の伝
送を行う装置などに適用される。また、送信装置１が出
力する符号化データのデータ量が少ないため、図１の画
像処理システムは、伝送レートの低い、例えば、携帯電
話機その他の、移動に便利な携帯端末などにも適用可能
である。

【００５０】図２は、送信装置１の構成例を示してい
る。

【００５１】符号化すべきディジタル画像データ、即
ち、第１階層（最上位階層）の画像データは、第１階層
の符号化データとして、そのまま信号処理回路１５に供
給される他、間引き回路１１および最適補正データ算出
回路１３に供給される。間引き回路１１では、第１階層
の画像データの画素数が間引かれることにより、１つ下
位の第２階層の画像データが形成される。即ち、間引き
回路１１では、例えば、図３に示すように、第１階層の
画像データ（同図において、○印で示す部分）が１／９
に単純に間引かれ（横方向および縦方向とも１／３に間
引かれ）、これにより第２階層の画像データ（同図にお
いて△印で示す部分）が形成される。この第２階層の画
像データは、間引き回路１２および最適補正データ算出
回路１３に供給される。

【００５２】間引き回路１２では、第２階層の画像デー
タの画素数が間引かれることにより、さらに１つ下位の
第３階層の画像データが形成される。即ち、間引き回路
１２では、例えば、間引き回路１１における場合と同様
に、第２階層の画像データが１／９に単純に間引かれ、
これにより、図３において×印で示す第３階層の画像デ
ータが形成される。この第３階層の画像データは、最適
補正データ算出回路１４に供給される。

【００５３】以上のようにして、間引き回路１１および
１２では、図４に示すように、第１階層の画像データ
（原画像）から、第２階層および第３階層の画像データ
が形成される。

【００５４】最適補正データ算出回路１３では、第２階
層の画像データから、第１階層の階層の復号画像を得る
のに最適な最適補正データ（以下、適宜、第２階層の最
適補正データという）が算出され、第２階層の符号化デ
ータとして信号処理回路１５に出力される。最適補正デ
ータ算出回路１４においては、最適補正データ算出回路
１４が出力する最適補正データを得るのに最適な最適補
正データ（以下、適宜、第３階層の最適補正データとい
う）が算出され、第３階層の符号化データとして信号処
理回路１５に供給される。

【００５５】ここで、第３階層の最適補正データは、第
２階層の最適補正データを得るのに最適なものであり、
また、第２階層の最適補正データは、第１階層の復号画
像を得るのに最適なものであるから、第３階層の最適補
正データも、第２階層の最適補正データと同様に、第１
階層の復号画像を得るのに最適なものということができ
る。

【００５６】信号処理回路１５では、第２階層の符号化
データに含まれる、後述する予測係数（第１階層の予測
係数）が取り出され、第３階層の符号化データの中に含
められる。そして、信号処理回路１５では、第１階層乃
至第３階層の符号化データに対して、例えば誤り訂正処
理その他の必要な信号処理が施され、その後、多重化さ
れて、最終的な符号化データとして出力される。なお、
信号処理回路１５においては、最下位階層である第３階
層の符号化データに対しては、他の階層の符号化データ
より強力な誤り訂正が施されるようになされている。

【００５７】以上のようにして信号処理回路１３から出
力された符号化データが、記録媒体２に記録され、また
は伝送路３を介して伝送される。

【００５８】なお、以上においては、間引き回路１１お
よび１２において、同一の割合で間引きが行われるもの
としたが、間引き回路１１と１２で行われる間引きの割
合は、同一である必要はない。

【００５９】次に、図５は、図２の最適補正データ算出
回路１３の構成例を示している。なお、最適補正データ
算出回路１４も、最適補正データ算出回路１３と同様に
構成されるため、その説明は省略する。

【００６０】間引き回路１１からの第２階層の画像デー
タは、補正部２１に供給されるようになされており、ま
た、第１階層の画像データは、ローカルデコード部２２
に供給されるようになされている。さらに、第１階層の
画像データは、誤差算出部２３にも供給されるようにな
されている。

【００６１】補正部２１は、第２階層の画像データを、
判定部２４からの制御にしたがって補正するようになさ
れている。補正部２１における補正の結果得られる補正
データは、ローカルデコード部２２および判定部２４に
供給するようになされている。

【００６２】ローカルデコード部２２は、補正部２１か
らの補正データ、即ち、第２階層の画像データの補正結
果に基づいて、その１つ上位の第１階層の予測値を予測
し、誤差算出部２３に供給するようになされている。

【００６３】なお、ローカルデコード部２２は、後述す
るように、補正データとの線形結合によって得られる第
１階層の予測値を算出するためのクラスごとの予測係数
を、補正データと第１階層の画像データ（原画像）とを
用いて求める処理を行い、そのクラスごとの予測係数に
基づいて、第１階層の予測値を求める適応処理を行うよ
うになされており、このとき得られたクラスごとの予測
係数は、判定部２４に供給されるようにもなされてい
る。

【００６４】誤差算出部２３は、そこに入力される、第
１階層の画像データ（原画像）に対する、ローカルデコ
ード部２２からの予測値の予測誤差を算出するようにな
されている。この予測誤差は、誤差情報として、判定部
２４に供給されるようになされている。

【００６５】判定部２４は、誤差算出部２３からの誤差
情報に基づいて、補正部２１が出力した補正データを、
元の画像（ここでは、第１階層の画像）の階層符号化結
果とすることの適正さを判定するようになされている。
そして、判定部２４は、補正部２１が出力した補正デー
タを、元の画像の階層符号化結果とすることが適正でな
いと判定した場合には、補正部２１を制御し、さらに、
第２階層の画像データを補正させ、その結果得られる新
たな補正データを出力させるようになされている。ま
た、判定部２４は、補正部２１が出力した補正データ
を、元の画像の階層符号化結果とすることが適正である
と判定した場合には、補正部２１から供給された補正デ
ータを、最適な補正データ（第２階層の最適補正デー
タ）として多重化部２５に供給するとともに、ローカル
デコード部２２から供給されたクラスごとの予測係数も
多重化部２５に供給するようになされている。

【００６６】多重化部２５は、判定部２４からの最適補
正データと、クラスごとの予測係数とを多重化し、その
多重化結果を、第２階層の符号化データとして出力する
ようになされている。

【００６７】次に、図６のフローチャートを参照して、
その動作について説明する。補正部２１に対して、第２
階層の画像データが供給されると、補正部２１は、ステ
ップＳ１において、最初は、補正を行わずに、そのまま
第２階層の画像データを、ローカルデコード部２２およ
び判定部２４に出力する。ローカルデコード部２２で
は、ステップＳ２において、補正部２１からの補正デー
タ（最初は、上述したように、第２階層の画像データそ
のもの）がローカルデコードされる。

【００６８】即ち、ステップＳ２では、補正部２１から
の補正データとの線形結合によって得られる１つ上位の
第１階層の予測値を算出するためのクラスごとの予測係
数を、補正データと第１階層の画像データとを用いて求
める処理が行われる。さらに、そのクラスごとの予測係
数に基づいて、第１階層の画像の予測値が求められ、誤
差算出部２３に供給される。

【００６９】誤差算出部２３は、ローカルデコード部２
２から、第１階層の予測値を受信すると、ステップＳ３
において、第１階層の画像データに対する、ローカルデ
コード部２２からの予測値の予測誤差を算出し、誤差情
報として、判定部２４に供給する。判定部２４は、誤差
算出部２３から誤差情報を受信すると、ステップＳ４に
おいて、その誤差情報に基づいて、補正部２１が出力し
た補正データを、第１階層の画像の階層符号化結果とす
ることの適正さを判定する。

【００７０】即ち、ステップＳ４においては、例えば、
誤差情報が所定の閾値ε以下であるかどうかが判定され
る。ステップＳ４において、誤差情報が所定の閾値ε以
下でないと判定された場合、補正部２１が出力した補正
データを、第２階層の画像とするのは適正でないと認識
され、ステップＳ５に進み、判定部２４は、補正部２１
を制御し、これにより、第２階層の画像データを補正さ
せる。補正部２１は、判定部２４の制御にしたがって、
補正量（後述する補正値△）を変えて、第２階層の画像
データを補正し、その結果得られる補正データを、ロー
カルデコード部２２および判定部２４に出力する。そし
て、ステップＳ２に戻り、以下、同様の処理が繰り返さ
れる。

【００７１】一方、ステップＳ４において、誤差情報が
所定の閾値ε以下であると判定された場合、補正部２１
が出力した補正データを、第２階層の画像とするのは適
正であると認識され、判定部２４は、所定の閾値ε以下
の誤差情報が得られたときの補正データを、最適補正デ
ータとして、クラスごとの予測係数とともに、多重化部
２５に出力する。多重化部２５では、ステップＳ６にお
いて、判定部２４からの最適補正データとクラスごとの
予測係数とが多重化され、その多重化結果が、第２階層
の符号化データとして出力されて、処理を終了する。

【００７２】以上のように、誤差情報が所定の閾値ε以
下となったときにおける補正データを、第２階層の画像
データとするようにしたので、受信装置４側において
は、その補正データ（最適補正データ）に基づいて、元
の画像（第１階層の画像）とほぼ同一の画像を得ること
が可能となる。

【００７３】なお、最適補正データ算出回路１３におい
ては、補正データとの線形結合によって得られる１つ上
位の第１階層の予測値を算出するためのクラスごとの予
測係数を求める処理が、上述したように、第１階層の画
像データを用いて行われるが、最適補正データ算出回路
１４では、その処理は、最適補正データ算出回路１３が
出力する最適補正データを用いて行われる。但し、最適
補正データ算出回路１４には、間引き回路１１が出力す
る第２階層の画像をそのまま用いて、適応処理（予測係
数に基づいて予測値を求める処理）を行わせるようにす
ることも可能である。

【００７４】次に、図７は、図５の補正部２１の構成例
を示している。

【００７５】第２階層の画像データは、補正回路３２に
供給されるようになされており、補正回路３２は、判定
部２４（図５）からの制御信号にしたがって、補正値Ｒ
ＯＭ３３にアドレスを与え、これにより、補正値△を読
み出すようになされている。そして、補正回路３２は、
第２階層の画像データに対して、補正値ＲＯＭ３３から
の補正値△を、例えば加算することで、補正データを生
成し、ローカルデコード部２２および判定部２４に供給
するようになされている。補正値ＲＯＭ３３は、第２階
層の画像データを補正するための、各種の補正値△の組
合せ（例えば、１フレーム分の第２階層の画像データを
補正するための補正値の組合せなど）を記憶しており、
補正回路３２から供給されるアドレスに対応する補正値
△の組合せを読み出して、補正回路３２に供給するよう
になされている。

【００７６】次に、図８を参照して、図７の補正部２１
の処理について説明する。

【００７７】例えば、１フレーム分などの第２階層の画
像データが、補正回路３２に供給されると、補正回路３
２は、ステップＳ１１において、その第２階層の画像デ
ータを受信し、ステップＳ１２において、判定部２４
（図５）から制御信号を受信したかどうかを判定する。
ステップＳ１２において、制御信号を受信していないと
判定された場合、ステップＳ１３およびＳ１４をスキッ
プして、ステップＳ１５に進み、補正回路３２は、第２
階層の画像データを、そのまま補正データとして、ロー
カルデコード部２２および判定部２４に出力し、ステッ
プＳ１２に戻る。

【００７８】即ち、判定部２４は、上述したように、誤
差情報に基づいて、補正部２１（補正回路３２）を制御
するようになされており、補正回路３２において第２階
層の画像データが受信された直後は、まだ、誤差情報が
得られないため（誤差情報が、誤差算出部２３から出力
されないため）、判定部２４からは制御信号は出力され
ない。このため、第２階層の画像データを受信した直後
は、補正回路３２は、その第２階層の画像データを補正
せず（０を加算する補正をして）、そのまま補正データ
として、ローカルデコード部２２および判定部２４に出
力する。

【００７９】一方、ステップＳ１２において、判定部２
４からの制御信号を受信したと判定された場合、ステッ
プＳ１３において、補正回路３２は、その制御信号にし
たがったアドレスを、補正値ＲＯＭ３３に出力する。こ
れにより、ステップＳ１３では、補正値ＲＯＭ３３か
ら、そのアドレスに記憶されている、１フレーム分の第
２階層の画像データを補正するための補正値△の組合せ
（集合）が読み出され、補正回路３２に供給される。補
正回路３２は、補正値ＲＯＭ３３から補正値△の組合せ
を受信すると、ステップＳ１４において、１フレームの
第２階層の画像データそれぞれに、対応する補正値△を
加算し、これにより、第２階層の画像データを補正した
補正データを算出する。その後は、ステップＳ１５に進
み、補正データが、補正回路３２からローカルデコード
部２２および判定部２４に出力され、ステップＳ１２に
戻る。

【００８０】以上のようにして、補正部２１は、判定部
２４の制御にしたがって、第２階層の画像データを、種
々の値に補正した補正データを出力することを繰り返
す。

【００８１】なお、判定部２４は、１フレームの画像に
ついての符号化を終了すると、その旨を表す制御信号
を、補正部２１に供給するようになされている。補正部
２１では、ステップＳ１２において、１フレームの画像
についての符号化が終了した旨の制御信号を、判定部２
４から受信したかどうかも判定されるようになされてお
り、受信したと判定された場合は、そのフレームに対す
る処理を終了する。そして、次のフレームが供給される
のを待って、ステップＳ１１に戻り、再び、ステップＳ
１１からの処理を繰り返す。

【００８２】次に、図９は、図５のローカルデコード部
２２の構成例を示している。

【００８３】補正部２１からの補正データは、クラス分
類用ブロック化回路４１および予測値計算用ブロック化
回路４２に供給されるようになされている。クラス分類
用ブロック化回路４１は、補正データを、その性質に応
じて所定のクラスに分類するための単位である、注目し
ている補正データ（注目補正データ）を中心としたクラ
ス分類用ブロックにブロック化するようになされてい
る。

【００８４】即ち、いま、例えば、図１０において、○
印で示す画素が第１階層の画像を構成するものとすると
ともに、●印で示す画素が第２階層の画像（補正デー
タ）を構成するものとして、上からｉ番目で、左からｊ
番目の補正データ（または画素）をＸ_ijと表すとする
と、クラス分類用ブロック化回路４１は、注目画素（注
目補正データ）Ｘ_ijの左上、上、右上、左、右、左下、
下、右下に隣接する８つの画素Ｘ_(i-1)(j-1)，
Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ_i(j+1)，Ｘ
_{(i-1)(j- 1)}，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)に、自身を含め、
合計９画素（９の補正データ）で構成されるクラス分類
用ブロックを構成するようになされている。このクラス
分類用ブロックは、クラス分類適応処理回路４３に供給
されるようになされている。

【００８５】なお、この場合、クラス分類用ブロック
は、３×３画素でなる正方形状のブロックで構成される
こととなるが、クラス分類用ブロックの形状は、正方形
である必要はなく、その他、例えば、長方形や、十文字
形、その他の任意な形とすることが可能である。また、
クラス分類用ブロックを構成する画素数も、３×３（横
×縦）の９画素に限定されるものではない。

【００８６】予測値計算用ブロック化回路４２は、補正
データを、第１階層の画像の予測値を計算するための単
位である、注目補正データを中心とした予測値計算用ブ
ロックにブロック化するようになされている。即ち、い
ま、図１０において、補正データＸ_ij（図中、●印で示
す部分）を中心とする、元の画像（ここでは、第１階層
の画像）における３×３の９画素の画素値を、その最も
左から右方向、かつ上から下方向に、Ｙ_ij（１），Ｙ_ij
（２），Ｙ_ij（３），Ｙ_ij（４），Ｙ_ij（５），Ｙ
_ij（６），Ｙ_ij（７），Ｙ_ij（８），Ｙ_ij（９）と表す
とすると、画素Ｙ_ij（１）乃至Ｙ_ij（９）の予測値の計
算のために、予測値計算用ブロック化回路４２は、例え
ば、画素Ｘ_ijを中心とする５×５の２５画素Ｘ
_(i-2)(j-2)，Ｘ_{(i-2)( j- 1)}，Ｘ_(i-2)j，Ｘ_(i-2)(j+1)，
Ｘ_(i-2)(j+2)，Ｘ_(i-1)(j-2)，Ｘ_(i-1)(j-1)，
Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_(i-1)(j+2)，Ｘ_i(j-2)，Ｘ
_i(j-1)，Ｘ_ij，Ｘ_i(j+1)，Ｘ_i(j+2)，Ｘ_(i+1)(j-2)，Ｘ
_(i+1)(j-1)，Ｘ_(i+1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)，Ｘ_{(i+1)( j+ 2)}，
Ｘ_(i+2)(j-2)，Ｘ_(i+2)(j-1)，Ｘ_(i+2)j，
Ｘ_(i+2)(j+1)，Ｘ_(i+2)(j+2)で構成される正方形状の予
測値計算用ブロック（画素Ｘ_ijを注目画素（注目補正デ
ータ）とする予測値計算用ブロック）を構成するように
なされている。

【００８７】具体的には、例えば、図１０において四角
形で囲む、第１階層の画像における画素Ｙ₃₃（１）乃至
Ｙ₃₃（９）の９画素の予測値の計算のためには、補正デ
ータＸ₁₁，Ｘ₁₂，Ｘ₁₃，Ｘ₁₄，Ｘ₁₅，Ｘ₂₁，Ｘ₂₂，
Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₂₅，Ｘ₃₁，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₃₅，Ｘ
₄₁，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄，Ｘ₄₅，Ｘ₅₁，Ｘ₅₂，Ｘ₅₃，
Ｘ₅₄，Ｘ₅₅により、予測値計算用ブロックが構成され
る。

【００８８】予測値計算用ブロック化回路４２において
得られた予測値計算用ブロックは、クラス分類適応処理
回路４３に供給されるようになされている。

【００８９】なお、予測値計算用ブロックについても、
クラス分類用ブロックにおける場合と同様に、その画素
数および形状は、上述したものに限定されるものではな
い。但し、予測値計算用ブロックを構成する画素数は、
クラス分類用ブロックを構成する画素数よりも多くする
のが望ましい。

【００９０】また、上述のようなブロック化を行う場合
において（ブロック化以外の処理についても同様）、画
像の画枠付近では、対応する画素が存在しないことがあ
るが、この場合には、例えば、画枠を構成する画素と同
一の画素が、その外側に存在するものとして処理を行
う。

【００９１】クラス分類適応処理回路４３は、ＡＤＲＣ
（Adaptive Dynamic Range Coding）処理回路、クラス
分類回路４５、および適応処理回路４６で構成され、ク
ラス分類適応処理を行うようになされている。

【００９２】クラス分類適応処理とは、入力信号を、そ
の特徴に基づいて幾つかのクラスに分類し、各クラスの
入力信号に、そのクラスに適切な適応処理を施すもの
で、大きく、クラス分類処理と適応処理とに分かれてい
る。

【００９３】ここで、クラス分類処理および適応処理に
ついて簡単に説明する。

【００９４】まず、クラス分類処理について説明する。

【００９５】いま、例えば、図１１（Ａ）に示すよう
に、ある注目画素と、それに隣接する３つの画素によ
り、２×２画素でなるブロック（クラス分類用ブロッ
ク）を構成し、また、各画素は、１ビットで表現される
（０または１のうちのいずれかのレベルをとる）ものと
する。この場合、２×２の４画素のブロックは、各画素
のレベル分布により、図１１（Ｂ）に示すように、１６
（＝（２¹）⁴）パターンに分類することができる。即
ち、ブロックを構成する注目画素をパターン分けするこ
とができ、このようなパターン分けが、クラス分類処理
であり、クラス分類回路４５において行われる。

【００９６】なお、クラス分類処理は、画像（ブロック
内の画像）のアクティビティ（画像の複雑さ）（変化の
激しさ）などをも考慮して行うようにすることが可能で
ある。

【００９７】ここで、通常、各画素には、例えば８ビッ
ト程度が割り当てられる。また、本実施の形態において
は、上述したように、クラス分類用ブロックは、３×３
の９画素で構成される。従って、このようなクラス分類
用ブロックを対象にクラス分類処理を行ったのでは、
（２⁸）⁹という膨大な数のクラスに分類されることにな
る。＄そこで、本実施の形態においては、ＡＤＲＣ処理
回路４４において、クラス分類用ブロックに対して、Ａ
ＤＲＣ処理が施されるようになされており、これによ
り、クラス分類用ブロックを構成する画素のビット数を
小さくすることで、クラス数を削減するようになされて
いる。

【００９８】即ち、例えば、いま、説明を簡単にするた
め、図１２（Ａ）に示すように、直線上に並んだ４画素
で構成されるブロックを考えると、ＡＤＲＣ処理におい
ては、その画素値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出
される。そして、ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、ブロックの
局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレ
ンジＤＲに基づいて、ブロックを構成する画素の画素値
がＫビットに再量子化される。

【００９９】即ち、ブロック内の各画素値から、最小値
ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２^Kで除算する。
そして、その結果得られる除算値に対応するコード（Ａ
ＤＲＣコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ
＝２とした場合、図１２（Ｂ）に示すように、除算値
が、ダイナミックレンジＤＲを４（＝２²）等分して得
られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、
最も下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、
下から３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの
範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０
１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化
される（Ｂは２進数であることを表す）。そして、復号
側においては、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０
Ｂ、または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分
して得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₀、下か
ら２番目のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₁、下から３番目の
レベルの範囲の中心値Ｌ₁₀、または最も上のレベルの範
囲の中心値Ｌ₁₁に変換され、その値に、最小値ＭＩＮが
加算されることで復号が行われる。

【０１００】ここで、このようなＡＤＲＣ処理はノンエ
ッジマッチングと呼ばれる。

【０１０１】なお、ＡＤＲＣ処理については、本件出願
人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公
報などに、その詳細が開示されている。

【０１０２】ブロックを構成する画素に割り当てられて
いるビット数より少ないビット数で再量子化を行うＡＤ
ＲＣ処理を施すことにより、上述したように、クラス数
を削減することができ、このようなＡＤＲＣ処理が、Ａ
ＤＲＣ処理回路４４において行われるようになされてい
る。

【０１０３】なお、本実施の形態では、クラス分類回路
４５において、ＡＤＲＣ処理回路４４から出力されるＡ
ＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処理が行われる
が、クラス分類処理は、その他、例えば、ＤＰＣＭ（予
測符号化）や、ＢＴＣ（BlockTruncation Coding）、Ｖ
Ｑ（ベクトル量子化）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、
アダマール変換などを施したデータを対象に行うように
することも可能である。

【０１０４】次に、適応処理について説明する。

【０１０５】例えば、いま、第１階層の画像の画素値ｙ
の予測値Ｅ［ｙ］を、その周辺の幾つかの画素の画素値
（ここでは、第２階層の画像データを補正した補正デー
タ）（以下、適宜、学習データという）ｘ₁，ｘ₂，・・
・と、所定の予測係数ｗ₁，ｗ₂，・・・の線形結合によ
り規定される線形１次結合モデルにより求めることを考
える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことが
できる。

【０１０６】 Ｅ［ｙ］＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋・・・・・・（１）

【０１０７】そこで、一般化するために、予測係数ｗの
集合でなる行列Ｗ、学習データの集合でなる行列Ｘ、お
よび予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、

【数１】 で定義すると、次のような観測方程式が成立する。

【０１０８】ＸＷ＝Ｙ’・・・（２）

【０１０９】そして、この観測方程式に最小自乗法を適
用して、第１階層の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ
［ｙ］を求めることを考える。この場合、第１階層の画
像の画素値（以下、適宜、教師データという）ｙの集合
でなる行列Ｙ、および第１階層の画像の画素値ｙに対す
る予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、

【数２】 で定義すると、式（２）から、次のような残差方程式が
成立する。

【０１１０】ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ・・・（３）

【０１１１】この場合、第１階層の画像の画素値ｙに近
い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための第１階層の予測係数ｗ
_iは、自乗誤差

【数３】 を最小にすることで求めることができる。

【０１１２】従って、上述の自乗誤差を予測係数ｗ_iで
微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たす予測
係数ｗ_iが、第１階層の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ
［ｙ］を求めるため最適値ということになる。

【０１１３】

【数４】 ・・・（４）

【０１１４】そこで、まず、式（３）を、第１階層の予
測係数ｗ_iで微分することにより、次式が成立する。

【０１１５】

【数５】 ・・・（５）

【０１１６】式（４）および（５）より、式（６）が得
られる。

【０１１７】

【数６】 ・・・（６）

【０１１８】さらに、式（３）の残差方程式における学
習データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅ
の関係を考慮すると、式（６）から、次のような正規方
程式を得ることができる。

【０１１９】

【数７】 ・・・（７）

【０１２０】式（７）の正規方程式は、求めるべき予測
係数ｗの数と同じ数だけたてることができ、従って、式
（７）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めることが
できる。なお、式（７）を解くにあたっては、例えば、
掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用するこ
とが可能である。

【０１２１】以上のようにして、クラスごとに最適な第
１階層の予測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを
用い、式（１）により、第１階層の画像の画素値ｙに近
い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理であり、この適
応処理が、適応処理回路４６において行われるようにな
されている。

【０１２２】なお、適応処理は、間引かれた画像（ここ
では、第２階層の画像）には含まれていない、元の画像
（ここでは、第１階層の画像）に含まれる成分が再現さ
れる点で、補間処理とは異なる。即ち、適応処理では、
式（１）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用
いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタ
ップ係数に相当する予測係数ｗが、教師データｙを用い
ての、いわば学習により求められるため、元の画像に含
まれる成分を再現することができる。このことから、適
応処理は、いわば画像の創造作用がある処理ということ
ができる。

【０１２３】次に、図１３のフローチャートを参照し
て、図９のローカルデコード部２２の処理について説明
する。

【０１２４】ローカルデコード部２２においては、まず
最初に、ステップＳ２１において、補正部２１からの補
正データがブロック化される。即ち、クラス分類用ブロ
ック化回路４１において、補正データが、注目補正デー
タを中心とする３×３画素のクラス分類用ブロックにブ
ロック化され、クラス分類適応処理回路４３に供給され
るとともに、予測値計算用ブロック化回路４２におい
て、補正データが、注目補正データを中心とする５×５
画素の予測値計算用ブロックにブロック化され、クラス
分類適応処理回路４３に供給される。

【０１２５】クラス分類適応処理回路４３には、上述し
たように、クラス分類用ブロックおよび予測値計算用ブ
ロックの他、第１階層の画像データが供給されるように
なされており、クラス分類用ブロックはＡＤＲＣ処理部
４４に、予測値計算用ブロックおよび第１階層の画像デ
ータは適応処理回路４６に供給されるようになされてい
る。

【０１２６】ＡＤＲＣ処理回路４４は、クラス分類用ブ
ロックを受信すると、ステップＳ２２において、そのク
ラス分類用ブロックに対して、例えば、１ビットのＡＤ
ＲＣ（１ビットで再量子化を行うＡＤＲＣ）処理を施
し、これにより、補正データを、１ビットに変換（符号
化）して、クラス分類回路４５に出力する。クラス分類
回路４５は、ステップＳ２３において、ＡＤＲＣ処理が
施されたクラス分類用ブロックに対して、クラス分類処
理を施す。即ち、クラス分類用ブロックを構成する各画
素のレベル分布の状態を検出し、そのクラス分類用ブロ
ックが属するクラス（そのクラス分類用ブロックを構成
する注目補正データのクラス）を判定する。このクラス
の判定結果は、クラス情報として、適応処理回路４６に
供給される。

【０１２７】なお、本実施の形態においては、１ビット
のＡＤＲＣ処理が施された３×３の９画素で構成される
クラス分類用ブロックに対して、クラス分類処理が施さ
れるので、各クラス分類用ブロックは、５１２（＝（２
¹）⁹）のクラスのうちのいずれかに分類されることにな
る。

【０１２８】そして、ステップＳ２４に進み、適応処理
回路４６において、クラス分類回路４５からのクラス情
報に基づいて、各クラスごとに適応処理が施され、これ
により、第１階層のクラスごとの予測係数および１フレ
ーム分の予測値が算出される。

【０１２９】即ち、本実施の形態においては、クラスご
との２５×９個の予測係数が、１フレームの補正データ
と第１階層の画像データとから算出される。そして、例
えば、ある１つの補正データに注目した場合に、その注
目補正データに対応する、第１階層の画像の画素と、そ
の画素の周りに隣接する８個の画素の、合計９個の画素
についての予測値が、注目補正データを中心とする５×
５画素でなる予測値計算用ブロックを用いて、適応処理
が行われることにより算出される。

【０１３０】具体的には、例えば、いま、図１０に示し
た補正データＸ₃₃を中心とする３×３の補正データ
Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ
₄₄でなるクラス分類用ブロック（補正データＸ₃₃を注目
補正データとして構成されたクラス分類用ブロック）に
ついてのクラス情報Ｃが、クラス分類回路４５から出力
され、また、そのクラス分類用ブロックに対応する予測
値計算用ブロックとして、補正データＸ₃₃を中心とする
５×５画素の補正データＸ₁₁，Ｘ₁₂，Ｘ₁₃，Ｘ₁₄，
Ｘ₁₅，Ｘ₂₁，Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₂₅，Ｘ₃₁，Ｘ₃₂，Ｘ
₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₃₅，Ｘ₄₁，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄，Ｘ₄₅，
Ｘ₅₁，Ｘ₅₂，Ｘ₅₃，Ｘ₅₄，Ｘ₅₅でなる予測値計算用ブロ
ック（補正データＸ₃₃を注目補正データとする予測値計
算用ブロック）が、予測値計算用ブロック化回路４２か
ら出力されたものとすると、まず、その予測値計算用ブ
ロックを構成する補正データを、学習データとするとと
もに、第１階層の画像における、補正データＸ₃₃を中心
とする３×３画素（図１０において四角形で囲んである
部分）の画素値Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（９）を、教師デー
タとして、式（７）に示した正規方程式がたてられる。

【０１３１】さらに、例えば、１フレームの中の、同一
のクラス情報Ｃにクラス分類されるクラス分類用ブロッ
クに対応する、他の予測値計算用ブロックについても同
様にして、正規方程式がたてられ、画素値Ｙ₃₃（ｋ）
（ここでは、ｋ＝１，２，・・・，９）の予測値Ｅ［Ｙ
₃₃（ｋ）］を求めるための予測係数ｗ₁（ｋ）乃至ｗ₂₅
（ｋ）（本実施の形態では、１つの予測値を求めるのに
学習データが２５個用いられるので、それに対応して、
予測係数ｗも２５個必要となる）を算出することができ
るだけの数の正規方程式が得られると（従って、そのよ
うな数の正規方程式が得られるまでは、ステップＳ２４
では、正規方程式をたてる処理までが行われる）、その
正規方程式を解くことで、クラス情報Ｃについて、画素
値Ｙ₃₃（ｋ）の予測値Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］を求めるのに最
適な予測係数ｗ₁（ｋ）乃至ｗ₂₅（ｋ）が算出される。

【０１３２】この処理は、各クラスごとに行われ、これ
により、各クラスごとに２５×９個の予測係数が算出さ
れる。そして、クラス情報Ｃに対応する予測係数と、予
測地形算用ブロックとを用い、式（１）に対応する次式
にしたがって、予測値Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］が求められる。

【０１３３】 Ｅ［Ｙ₃₃（ｋ）］＝ｗ₁（ｋ）Ｘ₁₁＋ｗ₂（ｋ）Ｘ₁₂＋ｗ₃（ｋ）Ｘ₁₃ ＋ｗ₄（ｋ）Ｘ₁₄＋ｗ₅（ｋ）Ｘ₁₅＋ｗ₆（ｋ）Ｘ₂₁ ＋ｗ₇（ｋ）Ｘ₂₂＋ｗ₈（ｋ）Ｘ₂₃＋ｗ₉（ｋ）Ｘ₂₄ ＋ｗ₁₀（ｋ）Ｘ₂₅＋ｗ₁₁（ｋ）Ｘ₃₁ ＋ｗ₁₂（ｋ）Ｘ₃₂＋ｗ₁₃（ｋ）Ｘ₃₃ ＋ｗ₁₄（ｋ）Ｘ₃₄＋ｗ₁₅（ｋ）Ｘ₃₅ ＋ｗ₁₆（ｋ）Ｘ₄₁＋ｗ₁₇（ｋ）Ｘ₄₂ ＋ｗ₁₈（ｋ）Ｘ₄₃＋ｗ₁₉（ｋ）Ｘ₄₄ ＋ｗ₂₀（ｋ）Ｘ₄₅＋ｗ₂₁（ｋ）Ｘ₅₁ ＋ｗ₂₂（ｋ）Ｘ₅₂＋ｗ₂₃（ｋ）Ｘ₅₃ ＋ｗ₂₄（ｋ）Ｘ₅₄＋ｗ₂₅（ｋ）Ｘ₅₅ ・・・（８）

【０１３４】ステップＳ２４では、以上のようにして、
２５×９の予測係数が、クラスごとに求められ、さら
に、そのクラスごとの予測係数を用いて、注目補正デー
タを中心とする３×３の原画像の画素の予測値が求めら
れる。

【０１３５】その後、ステップＳ２５に進み、クラスご
との２５×９の予測係数は判定部２４に供給され、３×
３画素単位で求められた１フレーム分の予測値は誤差算
出部２３に供給される。そして、ステップＳ２１に戻
り、以下同様の処理が、例えば、上述したように１フレ
ーム単位で繰り返される。

【０１３６】次に、図１４は、図５の誤差算出部２３の
構成例を示している。

【０１３７】ブロック化回路５１には、元の画像デー
タ、即ち、ここでは第１階層の画像データが供給される
ようになされており、そこでは、ブロック化回路５１
は、その画像データを、ローカルデコード部２２から出
力される第１階層の予測値に対応する９個単位でブロッ
ク化し、その結果得られる３×３画素のブロックを、自
乗誤差算出回路５２に出力するようになされている。自
乗誤差算出部５２には、上述したように、ブロック化回
路５１からブロックが供給される他、ローカルデコード
部２２から第１階層の予測値が、９個単位（３×３画素
のブロック単位）で供給されるようになされており、自
乗誤差算出回路５２は、第１階層の画像に対する、その
予測値の予測誤差としての自乗誤差を算出し、積算部５
５に供給するようになされている。

【０１３８】即ち、自乗誤差算出回路は５２は、演算器
５３および５４で構成されている。演算器５３は、ブロ
ック化回路５１からのブロック化された画像データそれ
ぞれから、対応する予測値を減算し、その減算値を、演
算器５４に供給するようになされている。演算器５４
は、演算器５３の出力（第１階層の画像データとその予
測値との差分）を自乗し、積算部５５に供給するように
なされている。

【０１３９】積算部５５は、自乗誤差算出回路５２から
自乗誤差を受信すると、メモリ５６の記憶値を読み出
し、その記憶値と自乗誤差とを加算して、再び、メモリ
５６に供給して記憶させることを繰り返すことで、自乗
誤差の積算値（誤差分散）を求めるようになされてい
る。さらに、積算部５５は、所定量（例えば、１フレー
ム分など）についての自乗誤差の積算が終了すると、そ
の積算値を、メモリ５６から読み出し、誤差情報とし
て、判定部２４に供給するようになされている。メモリ
５６は、１フレームについての処理が終了するごとに、
その記憶値をクリアしながら、積算部５５の出力値を記
憶するようになされている。

【０１４０】次に、その動作について、図１５のフロー
チャートを参照して説明する。誤差算出部２３では、ま
ず最初に、ステップＳ３１において、メモリ５６の記憶
値が、例えば０にクリアされ、ステップＳ３２に進み、
ブロック化回路５１において、第１階層の画像データ
が、上述したようにブロック化され、その結果得られる
ブロックが、自乗誤差算出回路５２に供給される。自乗
誤差算出回路５２では、ステップＳ３３において、ブロ
ック化回路５１から供給されるブロックを構成する、第
１階層の画像の画像データと、ローカルデコード部２２
から供給される第１階層の予測値との自乗誤差が算出さ
れる。

【０１４１】即ち、ステップＳ３３では、演算器５３に
おいて、ブロック化回路５１より供給されたブロック化
された第１階層の画像データそれぞれから、対応する予
測値が減算され、演算器５４に供給される。さらに、ス
テップＳ３３では、演算器５４において、演算器５３の
出力が自乗され、積算部５５に供給される。

【０１４２】積算部５５は、自乗誤差算出回路５２から
自乗誤差を受信すると、ステップＳ３４において、メモ
リ５６の記憶値を読み出し、その記憶値と自乗誤差とを
加算することで、自乗誤差の積算値を求める。積算部５
５において算出された自乗誤差の積算値は、メモリ５６
に供給され、前回の記憶値に上書きされることで記憶さ
れる。

【０１４３】そして、積算部５５では、ステップＳ３５
において、所定量としての、例えば、１フレーム分につ
いての自乗誤差の積算が終了したかどうかが判定され
る。ステップＳ３５において、１フレーム分についての
自乗誤差の積算が終了していないと判定された場合、ス
テップＳ３２に戻り、再び、ステップＳ３２からの処理
を繰り返す。また、ステップＳ３５において、１フレー
ム分についての自乗誤差の積算が終了したと判定された
場合、ステップＳ３６に進み、積算部５５は、メモリ５
６に記憶された１フレーム分についての自乗誤差の積算
値を読み出し、誤差情報として、判定部２４に出力す
る。そして、ステップＳ３１に戻り、再び、ステップＳ
３１からの処理を繰り返す。

【０１４４】従って、誤差算出部２３では、第１階層の
画像データをＹ_ij（ｋ）とするとともに、ローカルデコ
ード部２２において補正データから生成された第１階層
の予測値をＥ［Ｙ_ij（ｋ）］とするとき、次式にしたが
った演算が行われることで、誤差情報Ｑが算出される。

【０１４５】 Ｑ＝Σ（Ｙ_ij（ｋ）−Ｅ［Ｙ_ij（ｋ）］）² 但し、Σは、１フレーム分についてのサメーションを意
味する。

【０１４６】次に、図１６は、図５の判定部２４の構成
例を示している。

【０１４７】予測係数メモリ６１は、ローカルデコード
部２２から供給される予測係数を記憶するようになされ
ている。補正データメモリ６２は、補正部２１から供給
される補正データを記憶するようになされている。

【０１４８】なお、補正データメモリ６２は、補正部２
１において、第２階層の画像データが新たに補正され、
これにより、新たな補正データが供給された場合には、
既に記憶している補正データ（前回の補正データ）に代
えて、新たな補正データを記憶するようになされてい
る。また、このように補正データが、新たなものに更新
された後、ローカルデコード部２２からは、その新たな
補正データに対応する、新たなクラスごとの予測係数の
セットが出力されるが、予測係数メモリ６１において
も、このように新たなクラスごとの予測係数が供給され
た場合には、既に記憶しているクラスごとの予測係数
（前回のクラスごとの予測係数）に代えて、その新たな
クラスごとの予測係数を記憶するようになされている。

【０１４９】誤差情報メモリ６３は、誤差算出部２３か
ら供給される誤差情報を記憶するようになされている。
なお、誤差情報メモリ６３は、誤差算出部２３から、今
回供給された誤差情報の他に、前回供給された誤差情報
も記憶するようになされている（新たな誤差情報が供給
されても、さらに新たな誤差情報が供給されるまでは、
既に記憶している誤差情報を保持するようになされてい
る）。また、誤差情報メモリ６３は、新たなフレームに
ついての処理が開始されるごとにクリアされるようにな
されている。

【０１５０】比較回路６４は、誤差情報メモリ６３に記
憶された今回の誤差情報と、所定の閾値εとを比較し、
さらに、必要に応じて、今回の誤差情報と前回の誤差情
報との比較も行うようになされている。比較回路６４に
おける比較結果は、制御回路６５に供給されるようにな
されている。

【０１５１】制御回路６５は、比較回路６４における比
較結果に基づいて、補正データメモリ６２に記憶された
補正データを、画像の符号化結果とすることの適正（最
適）さを判定し、最適でないと認識（判定）した場合に
は、新たな補正データの出力を要求する制御信号を、補
正部２１（図５）に供給するようになされている。ま
た、制御回路６５は、補正データメモリ６２に記憶され
た補正データを、画像の符号化結果とすることが最適で
あると認識した場合には、予測係数メモリ６１に記憶さ
れているクラスごとの予測係数を読み出し、多重化部２
５に出力するとともに、補正データメモリ６２に記憶さ
れている補正データを読み出し、最適補正データとし
て、やはり多重化部２５に供給するようになされてい
る。さらに、この場合、制御回路６５は、１フレームの
画像についての符号化を終了した旨を表す制御信号を、
補正部２１に出力し、これにより、上述したように、補
正部２１に、次のフレームについての処理を開始させる
ようになされている。

【０１５２】次に、図１７を参照して、判定部２４の動
作について説明する。判定部２４では、まず最初に、ス
テップＳ４１において、誤差算出部２３から誤差情報を
受信したかどうかが、比較回路６４によって判定され、
誤差情報を受信していないと判定された場合、ステップ
Ｓ４１に戻る。また、ステップＳ４１において、誤差情
報を受信したと判定された場合、即ち、誤差情報メモリ
６３に誤差情報が記憶された場合、ステップＳ４２に進
み、比較回路６４において、誤差情報メモリ６３に、い
ま記憶された誤差情報（今回の誤差情報）と、所定の閾
値εとが比較され、いずれが大きいかが判定される。

【０１５３】ステップＳ４２において、今回の誤差情報
が、所定の閾値ε以上であると判定された場合、比較回
路６４において、誤差情報メモリ６３に記憶されている
前回の誤差情報が読み出される。そして、比較回路６４
は、ステップＳ４３において、前回の誤差情報と、今回
の誤差情報とを比較し、いずれが大きいかを判定する。

【０１５４】ここで、１フレームについての処理が開始
され、最初に誤差情報が供給されたときには、誤差情報
メモリ６３には、前回の誤差情報は記憶されていないの
で、この場合には、判定部２４においては、ステップＳ
４３以降の処理は行われず、制御回路６５において、所
定の初期アドレスを出力するように、補正回路３２（図
７）を制御する制御信号が出力されるようになされてい
る。

【０１５５】ステップＳ４３において、今回の誤差情報
が、前回の誤差情報以下であると判定された場合、即
ち、第２階層の画像データの補正を行うことにより誤差
情報が減少した場合、ステップＳ４４に進み、制御回路
６５は、補正値△を、前回と同様に変化させるように指
示する制御信号を、補正回路３２に出力し、ステップＳ
４１に戻る。また、ステップＳ４３において、今回の誤
差情報が、前回の誤差情報より大きいと判定された場
合、即ち、第２階層の画像データの補正を行うことによ
り誤差情報が増加した場合、ステップＳ４５に進み、制
御回路６５は、補正値△を、前回と逆に変化させるよう
に指示する制御信号を、補正回路３２に出力し、ステッ
プＳ４１に戻る。

【０１５６】なお、減少し続けていた誤差情報が、ある
タイミングで上昇するようになったときは、制御回路６
５は、補正値△を、いままでの場合の、例えば１／２の
大きさで、前回と逆に変化させるように指示する制御信
号を出力するようになされている。

【０１５７】そして、ステップＳ４１乃至Ｓ４５の処理
を繰り返すことにより、誤差情報が減少し、これによ
り、ステップＳ４２において、今回の誤差情報が、所定
の閾値εより小さいと判定された場合、ステップＳ４６
に進み、制御回路６５は、予測係数メモリ６１に記憶さ
れているクラスごとの予測係数を読み出すとともに、補
正データメモリ６２に記憶されている１フレーム分の補
正データを、最適補正データとして読み出し、多重化部
２５に供給して、処理を終了する。

【０１５８】その後は、次のフレームについての誤差情
報が供給されるのを待って、再び、図１７に示すフロー
チャートにしたがった処理を繰り返す。

【０１５９】なお、補正回路３２には、第２階層の画像
データの補正は、１フレームすべてのデータについて行
わせるようにすることもできるし、その一部のデータに
ついてだけ行わせるようにすることもできる。一部のデ
ータについてだけ補正を行う場合においては、制御回路
６５に、例えば、誤差情報に対する影響の強い画素を検
出させ、そのような画素についてのデータだけを補正す
るようにすることができる。誤差情報に対する影響の強
い画素は、例えば、次のようにして検出することができ
る。即ち、まず最初に、第２階層の画像データをそのま
ま用いて処理を行うことにより、その誤差情報を得る。
そして、第２階層の画像データを、１画素ずつ、同一の
補正値△だけ補正するような処理を行わせる制御信号
を、制御回路６５から補正回路３２に出力し、その結果
得られる誤差情報を、第２階層の画像データをそのまま
用いた場合に得られる誤差情報と比較し、その差が、所
定値以上となる画素を、誤差情報に対する影響の強い画
素として検出すれば良い。

【０１６０】以上のように、誤差情報を所定の閾値εよ
り小さくする（以下にする）まで、第２階層の画像デー
タの補正が繰り返され、誤差情報が所定の閾値εより小
さくなったときにおける補正データが、画像の符号化結
果として出力されるので、受信装置４（図１）において
は、間引き後の画像を構成する画素の画素値を、元の画
像を復元するのに最も適当な値にした補正データ（最適
補正データ）から、原画像と同一（ほぼ同一）の復号画
像を得ることが可能となる。

【０１６１】また、画像は、間引き処理により圧縮され
る他、ＡＤＲＣ処理およびクラス分類適応処理などによ
っても圧縮されるため、非常に高圧縮率の符号化データ
を得ることができる。なお、送信装置１における、以上
のような符号化処理は、間引きによる圧縮処理と、クラ
ス分類適応処理とを、いわば有機的に統合して用いるこ
とにより、高能率圧縮を実現するものであり、このこと
から統合符号化処理ということができる。

【０１６２】次に、図１８は、図１の受信装置４の構成
例を示している。

【０１６３】信号処理回路７１には、記録媒体２に記録
された符号化データが再生され、または伝送路３を介し
て伝送されてくる符号化データが受信されて供給され
る。信号処理回路７１においては、そこに供給される符
号化データが受信され、第１階層乃至第３階層の符号化
データに分離されて、誤り訂正処理その他が施される。
さらに、信号処理部７１は、第３階層の符号化データの
中から、第１階層の予測係数をコピーし、第２階層の符
号化データの中に含め、その後、第１階層乃至第３階層
の符号化データを出力する。

【０１６４】第１階層の符号化データは、そのまま第１
階層の復号画像として出力される。また、第２階層また
は第３階層の符号化データは、予測部７２または７３に
それぞれ出力される。

【０１６５】予測部７２では、第２階層の符号化データ
に基づいて、第１階層の画像の予測値が求められ、第１
階層の復号画像として出力される。また、予測部７２で
は、第３階層の符号化データに基づいて、やはり、第１
階層の予測値が求められて出力される。

【０１６６】次に、図１９は、予測部７２の構成例を示
している。

【０１６７】信号処理回路７１（図１８）からの第２階
層の符号化データは、分離部８１に供給され、そこで、
第２階層の最適補正データと、第１階層のクラスごとの
予測係数とに分離され、デコード部８０に供給される。

【０１６８】デコード部８０は、クラス分類用ブロック
化回路８２、予測値計算用ブロック化回路８３、ＡＤＲ
Ｃ処理回路８４、クラス分類回路８５、および予測回路
８６で構成されており、分離部８１からの第２階層の最
適補正データは、クラス分類用ブロック化回路８２およ
び予測値計算用ブロック化回路８３に入力され、また、
第１階層のクラスごとの予測係数は、予測回路８６に入
力される。そして、予測回路８６では、その第１階層の
クラスごとの予測係数が、その内蔵するメモリ８６Ａに
記憶される。

【０１６９】クラス分類用ブロック化回路８２、予測値
計算用ブロック化回路８３、ＡＤＲＣ処理回路８４、ま
たはクラス分類回路８５は、図９におけるクラス分類用
ブロック化回路４１、予測値計算用ブロック化回路４
２、ＡＤＲＣ処理回路４４、またはクラス分類回路４５
それぞれと同様に構成されており、従って、これらのブ
ロックにおいては、図９における場合と同様の処理が行
われ、これにより、予測値計算用ブロック化回路８３か
らは第２階層の最適補正データで構成される予測値計算
用ブロックが出力され、また、クラス分類回路８５から
はクラス情報が出力される。これらの予測値計算用ブロ
ックおよびクラス情報は、予測回路８６に供給される。

【０１７０】予測回路８６では、クラス分類回路８５か
ら供給されるクラス情報に対応した２５×９の予測係数
が、メモリ８６Ａから読み出され、その２５×９の予測
係数と、予測値計算用ブロック化回路８３から供給され
る５×５画素の予測値計算用ブロックを構成する最適補
正データとを用い、式（１）にしたがって、第１階層の
予測値が、３×３画素単位で算出されていく。そして、
１フレーム分の予測値が求められると、これが、第１階
層の復号画像として出力される。

【０１７１】第２階層の最適補正データは、上述したよ
うにそれにより予測を行うことで得られる第１階層の予
測値と、第１階層の画像との誤差とを閾値ε以下とする
ものであり、従って、第２階層の最適補正データによれ
ば、解像度の高い第１階層の復号画像を得ることが可能
となる。

【０１７２】次に、図２０は、図１８の予測部７３の構
成例を示している。

【０１７３】信号処理回路７１（図１８）からの第３階
層の符号化データは、分離部８１に供給され、そこで、
第３階層の最適補正データ、第２階層のクラスごとの予
測係数、および第１階層のクラスごとの予測係数に分離
される。第３階層の最適補正データと第２階層のクラス
ごとの予測係数は、デコード部２２２に供給され、第１
階層のクラスごとの予測係数はデコード部２２３に供給
される。

【０１７４】デコード部２２２は、図１９のデコード部
８０と同様に構成されるものであり、従って、デコード
部２２２では、第３階層の最適補正データと第２階層の
クラスごとの予測係数とから、上述した場合と同様にし
て、第２階層の画像の予測値が算出され、そのような予
測値で構成される第２階層の１フレーム分の復号画像
（予測値）が、デコード部２２３に供給される。デコー
ド部２２３も、デコード部８０と同様に構成されるもの
であり、従って、第２階層の予測値と第１階層のクラス
ごとの予測係数とから、第１階層の予測値が算出され、
そのような予測値で構成される１フレーム分の画像が、
第１階層の復号画像（予測値）として出力される。

【０１７５】第２階層のクラスごとの予測係数は、図２
の最適補正データ算出回路１４において、第２階層の最
適補正データとして最適なものが得られるように算出さ
れたものであり、また、第２階層の最適補正データによ
れば、上述したように解像度の高い第１階層の復号画像
を得ることができるから、第３階層の符号化データによ
っても、解像度の高い第１階層の復号画像を得ることが
できる。

【０１７６】以上から、第１階層および第２階層の符号
化データの一部またはすべてが、何らかの理由で失われ
ても、最下位階層である第３階層の符号化データ、即
ち、第３階層の最適補正データ並びに第１階層および第
２階層のクラスごとの予測係数により、解像度の高い復
号画像を得ることが可能となる。

【０１７７】また、受信側が、第２および第３階層の符
号化データ（第２階層および第３階層の最適補正データ
並びに第１および第２階層のクラスごとの予測係数）し
か受信できないものであっても、高解像度の復号画像
（第１階層の画像）を得ることができる。さらに、第３
階層の符号化データしか受信することができない受信装
置であっても、やはり、高解像度の復号画像を得ること
ができる。

【０１７８】なお、上述の場合においては、第２階層の
符号化データの中に、第２階層の最適補正データを含め
るようにしたが、第２階層の符号化データの中には、第
２階層の最適補正データではなく、第２階層の画像デー
タそのものを含めるようにすることが可能である。

【０１７９】また、信号処理回路１５から出力される符
号化データには、第１階層乃至第３階層の符号化データ
を含めるようにしたが、上述したように、第３階層の符
号化データ（第３階層の最適補正データ並びに第１階層
および第２階層のクラスごとの予測係数）だけから、高
画質の復号画像を得ることができるので、信号処理回路
１５から出力される符号化データには、第３階層の符号
化データだけを含めるようにすることが可能である。

【０１８０】さらに、図２においては、最適補正データ
算出回路１４に、最適補正データ算出回路１３が出力す
る第２階層の最適補正データを供給し、その第２階層の
最適補正データを得るために最適なクラスごとの予測係
数を求めるようにしたが、最適補正データ算出回路１４
には、第２階層の最適補正データの代わりに、第２階層
の画像データそのものを供給し、第２階層の画像データ
を得るのに最適なクラスごとの予測係数を求めるように
することも可能である。

【０１８１】ところで、上述の場合においては、図９の
ローカルデコード部２２において第１階層のクラスごと
の予測係数（最適補正データ算出回路１４を構成するロ
ーカルデコード部２２においては第２階層のクラスごと
の予測係数）を求め、それを用いて、第１階層の予測値
を算出するようにしたが、予測値は、クラスごとの予測
係数を求めずに（あらかじめ学習により求めておいた予
測係数を用いて）算出するようにすることが可能であ
る。

【０１８２】即ち、図２１は、図２の最適補正データ算
出回路１３（１４）の第２の構成例を示している。な
お、図中、図５における場合と対応する部分について
は、同一の符号を付してある。即ち、この最適補正デー
タ算出回路１３は、ローカルデコード部２２に代えて、
ローカルデコード部１０２２が設けられている他は、図
５における場合と同様に構成されている。

【０１８３】但し、図５においては、ローカルデコード
部２２に原画像データ（最適補正データ算出回路１３に
おいては第１階層の画像、最適補正データ算出回路１４
においては第２階層の最適補正データ）が供給されるよ
うになされていたが、図２１においては、ローカルデコ
ード部１０２２には、原画像データが供給されないよう
になっている。

【０１８４】図２２は、図２１のローカルデコード部１
０２２の構成例を示している。なお、図中、図９におけ
る場合と対応する部分については、同一の符号を付して
ある。即ち、ローカルデコード部１０２２は、適応処理
回路４６に代えて、予測係数ＲＯＭ８８および予測回路
８９が設けられている他は、図９におけるローカルデコ
ード部２２と同様に構成されている。

【０１８５】予測係数ＲＯＭ８８は、あらかじめ学習
（後述する）を行うことにより求められたクラスごとの
２５×９個の予測係数を記憶しており、クラス分類回路
４５が出力するクラス情報を受信し、そのクラス情報に
対応するアドレスに記憶されている予測係数を読み出し
て、予測回路８９に供給する。

【０１８６】予測回路８９では、予測値計算用ブロック
化回路４２からの５×５画素の予測値計算用ブロック
と、予測係数ＲＯＭ８８からの２５×９の予測係数とを
用いて、式（１）（具体的には、例えば、式（８））に
示した線形１次式が計算され、これにより、元の画像の
予測値が、３×３画素単位で算出される。

【０１８７】従って、図２２のクラス分類適応処理回路
４３によれば、元の画像（原画像）を用いずに、その予
測値が算出される。このため、上述したように、ローカ
ルデコード部１０２２には、原画像（第１階層の画像ま
たは第２階層の最適補正データ）が供給されないように
なっている（供給する必要がないので、供給されな
い）。

【０１８８】次に、図２３のフローチャートを参照し
て、図２２のローカルデコード部１０２２の処理につい
てさらに説明する。

【０１８９】ローカルデコード部１０２２においては、
まず最初に、ステップＳ１０２１乃至Ｓ１０２３におい
て、図１３のステップＳ２１乃至Ｓ２３における場合と
それぞれ同様の処理が行われ、これにより、クラス分類
回路４５からは、クラス情報が出力され、予測値計算用
ブロック化回路４２からは、予測値計算用ブロックが出
力される。このクラス情報または予測値計算用ブロック
は、予測係数ＲＯＭ８８または予測回路８９にそれぞれ
供給される。

【０１９０】予測係数ＲＯＭ８８は、クラス情報を受信
すると、ステップＳ１０２４において、そのクラス情報
に対応する２５×９の予測係数を、記憶しているクラス
ごとの予測係数の中から読み出し、予測回路８９に供給
する。

【０１９１】予測回路８９には、予測係数ＲＯＭ８８か
ら２５×９の予測係数が供給される他、上述したよう
に、予測値計算用ブロック化回路４２から５×５画素の
予測値計算用ブロックも供給される。そして、予測回路
８９では、ステップＳ１０２５において、予測係数ＲＯ
Ｍ８８からの２５×９の予測係数と、予測値計算用ブロ
ック化回路４２からの５×５画素の予測値計算用ブロッ
クとを用いて適応処理が行われることにより、即ち、具
体的には、式（１）（または式（８））にしたがった演
算が行われることにより、注目補正データ（ここでは、
予測値計算用ブロックの中心にある画素）を中心とする
３×３の原画像の画素の予測値が求められる。

【０１９２】その後、例えば、１フレーム分の予測値が
求められると、ステップＳ１０２６に進み、予測係数Ｒ
ＯＭ８８に記憶されたクラスごとの２５×９の予測係数
が読み出され、判定部２４に供給されるとともに、ステ
ップＳ１０２５で求められた予測値が誤差算出部２３に
供給される。そして、ステップＳ１０２１に戻り、以下
同様の処理が、例えば、１フレーム単位で繰り返され
る。

【０１９３】なお、この実施の形態では、クラスごとの
予測係数は、予測係数ＲＯＭ８８に記憶されたものが使
用され、従って、その値は変化しないから、ステップＳ
１０２５において、クラスごとの予測係数を、判定部２
４に一度供給した後は、基本的に、再度供給する必要は
ない。

【０１９４】また、最適補正データ算出回路１３および
１４が、図２１に示したように構成される場合において
も、受信装置４は、図１８に示したように構成すること
で、原画像とほぼ同一の復号画像を得ることができる。

【０１９５】次に、図２４は、図２２の予測係数ＲＯＭ
８８に記憶されているクラスごとの予測係数を得るため
の学習を行う画像処理装置の構成例を示している。

【０１９６】学習用ブロック化回路９１および教師用ブ
ロック化回路９２には、あらゆる画像に適用可能な予測
係数を得るための学習用の画像データ（学習用画像）が
供給されるようになされている。なお、第１階層のクラ
スごとの予測係数を得る場合には、学習用画像として、
第１階層の画像データが、また、第２階層のクラスごと
の予測係数を得る場合には、学習用画像として、第２階
層の画像データが、学習用ブロック化回路９１および教
師用ブロック化回路９２に供給される。

【０１９７】学習用ブロック化回路９１は、入力される
画像データから、例えば、図１０に●印で示した位置関
係の注目画素を中心とする２５画素（５×５画素）を抽
出し、この２５画素で構成されるブロックを、学習用ブ
ロックとして、ＡＤＲＣ処理９３および学習データメモ
リ９６に供給する。

【０１９８】また、教師用ブロック化回路９２では、入
力される画像データから、例えば、注目画素を中心とす
る３×３の９画素で構成されるブロックが生成され、こ
の９画素で構成されるブロックが、教師用ブロックとし
て、教師データメモリ９８に供給される。

【０１９９】なお、学習用ブロック化回路９１におい
て、例えば、図１０に●印で示した位置関係の２５画素
で構成される学習用ブロックが生成されるとき、教師用
ブロック化回路９２では、同図に四角形で囲んで示す３
×３画素の教師用ブロックが生成されるようになされて
いる。この場合、注目画素は、画素Ｘ₃₃である。

【０２００】ＡＤＲＣ処理回路９３は、学習用ブロック
を構成する２５画素から、その中心の９画素（３×３画
素）を抽出し、この９画素でなるブロックに対して、図
２２のＡＤＲＣ処理回路４４における場合と同様に、１
ビットのＡＤＲＣ処理を施す。ＡＤＲＣ処理の施され
た、３×３画素のブロックは、クラス分類回路９４に供
給される。クラス分類回路９４では、図２２のクラス分
類回路４５における場合と同様に、ＡＤＲＣ処理回路９
３からのブロックがクラス分類処理され、それにより得
られるクラス情報が、スイッチ９５の端子ａを介して、
学習データメモリ９６および教師データメモリ９８に供
給される。

【０２０１】学習データメモリ９６または教師データメ
モリ９８では、そこに供給されるクラス情報に対応する
アドレスに、学習用ブロック化回路９１からの学習用ブ
ロックまたは教師用ブロック化回路９２からの教師用ブ
ロックが、それぞれ記憶される。

【０２０２】従って、学習データメモリ９６において、
例えば、図１０に●印で示した５×５画素でなるブロッ
クが学習用ブロックとして、あるアドレスに記憶された
とすると、教師データメモリ９８においては、そのアド
レスと同一のアドレスに、同図において、四角形で囲ん
で示す３×３画素のブロックが、教師用ブロックとして
記憶される。

【０２０３】以下、同様の処理が、あらかじめ用意され
たすべての学習用の画像について繰り返され、これによ
り、学習用ブロックと、図２２のローカルデコード部１
０２２において、その学習用ブロックを構成する２５画
素と同一の位置関係を有する２５の補正データで構成さ
れる予測値計算用ブロックを用いて予測値が求められる
９画素で構成される教師用ブロックとが、学習用データ
メモリ９６と、教師用データメモリ９８とにおいて、同
一のアドレスに記憶される。

【０２０４】なお、学習用データメモリ９６と教師用デ
ータメモリ９８においては、同一アドレスに複数の情報
を記憶することができるようになされており、これによ
り、同一アドレスには、複数の学習用ブロックと教師用
ブロックを記憶することができるようになされている。

【０２０５】学習用画像すべてについての学習用ブロッ
クと教師用ブロックとが、学習データメモリ９６と教師
データメモリ９８に記憶されると、端子ａを選択してい
たスイッチ９５が、端子ｂに切り替わり、これにより、
カウンタ９７の出力が、アドレスとして、学習データメ
モリ９６および教師データメモリ９８に供給される。カ
ウンタ９７は、所定のクロックをカウントし、そのカウ
ント値を出力しており、学習データメモリ９６または教
師データメモリ９８では、そのカウント値に対応するア
ドレスに記憶された学習用ブロックまたは教師用ブロッ
クが読み出され、演算回路９９に供給される。

【０２０６】従って、演算回路９９には、カウンタ９７
のカウント値に対応するクラスの学習用ブロックのセッ
トと、教師用ブロックのセットとが供給される。

【０２０７】演算回路９９は、あるクラスについての学
習用ブロックのセットと、教師用ブロックのセットとを
受信すると、それらを用いて、最小自乗法により、誤差
を最小とする予測係数を算出する。

【０２０８】即ち、例えば、いま、学習用ブロックを構
成する画素の画素値を、ｘ₁，ｘ₂，ｘ₃，・・・とし、
求めるべき予測係数をｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，・・・とすると
き、これらの線形１次結合により、教師用ブロックを構
成する、ある画素の画素値ｙを求めるには、予測係数ｗ
₁，ｗ₂，ｗ₃，・・・は、次式を満たす必要がある。

【０２０９】ｙ＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋ｗ₃ｘ₃＋・・・

【０２１０】そこで、演算回路９９では、同一クラスの
学習用ブロックと、対応する教師用ブロックとから、真
値ｙに対する、予測値ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋ｗ₃ｘ₃＋・・・
の自乗誤差を最小とする予測係数ｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，・・
・が、上述した式（７）に示す正規方程式をたてて解く
ことにより求められる。以上の処理が、クラスごとに行
われることで、各クラスごとに、２５×９個の予測係数
が算出される。

【０２１１】演算回路９９において求められた、クラス
ごとの予測係数は、メモリ１００に供給される。メモリ
１００には、演算回路９９からの予測係数の他、カウン
タ９７からカウント値が供給されており、これにより、
メモリ１００においては、演算回路９９からの予測係数
が、カウンタ９７からのカウント値に対応するアドレス
に記憶される。

【０２１２】以上のようにして、メモリ１００には、各
クラスに対応するアドレスに、そのクラスのブロックの
３×３画素を予測するのに最適な２５×９個の予測係数
が記憶される。

【０２１３】図２２の予測係数ＲＯＭ８８には、以上の
ようにしてメモリ１００に記憶されたクラスごとの予測
係数が記憶されている。

【０２１４】次に、図２５は、図２の最適補正データ算
出回路１３（１４）の第３の構成例を示している。な
お、図中、図５における場合と対応する部分について
は、同一の符号を付してある。即ち、この送信装置１
は、ローカルデコード部２２または判定部２４に代え
て、ローカルデコード部２０２２または判定部２０２４
がそれぞれ設けられているとともに、多重化部２５が設
けられていない他は、図５における場合と同様に構成さ
れている。

【０２１５】但し、この場合も、図２２における場合と
同様に、ローカルデコード部２０２２には、原画像デー
タ（第１階層の画像データまたは第２階層の最適補正デ
ータ）が供給されないようになっている。さらに、図２
５の実施の形態では、ローカルデコード部２０２２は、
予測係数を判定部２０２４に出力しないようになってい
る。

【０２１６】次に、図２６のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０２１７】圧縮部２１に対して、画像データ（第２階
層の画像データまたは第３階層の画像データ）が供給さ
れると、圧縮部２１は、ステップＳ１００１において、
その画像データを間引くことにより圧縮し、最初は、補
正を行わずに、ローカルデコード部２０２２および判定
部２０２４に出力する。ローカルデコード部２０２２で
は、ステップＳ１００２において、圧縮部２１からの補
正データ（最初は、上述したように、画像データを、単
純に間引いた圧縮データそのもの）がローカルデコード
される。

【０２１８】即ち、ステップＳ１００２では、圧縮部２
１からの補正データが、例えば、図２２に示したローカ
ルデコード部１０２２における場合と同様にして、ロー
カルデコードされ、これにより、原画像の予測値が算出
される。この予測値は、誤差算出部２３に供給される。

【０２１９】誤差算出部２３では、ステップＳ１００３
において、図６のステップＳ３における場合と同様にし
て、予測誤差が算出され、誤差情報として、判定部２０
２４に供給される。判定部２０２４は、誤差算出部２３
から誤差情報を受信すると、ステップＳ１００４におい
て、図６のステップＳ４における場合と同様に、誤差算
出部２３からの誤差情報が所定の閾値ε以下であるかど
うかを判定する。ステップＳ１００４において、誤差情
報が所定の閾値ε以下でないと判定された場合、ステッ
プＳ１００５に進み、判定部２０２４は、圧縮部２１を
制御し、これにより、第２階層の画像データを補正させ
る。そして、圧縮部２１において、第２階層の画像デー
タが補正され、新たな補正データが出力されるのを待っ
て、ステップＳ１００２に戻る。

【０２２０】一方、ステップＳ１００４において、誤差
情報が所定の閾値ε以下であると判定された場合、判定
部２０２４は、所定の閾値ε以下の誤差情報が得られた
ときの補正データを、最適補正データとして、信号処理
回路１５（図２）に出力し、処理を終了する。

【０２２１】従って、ここでは、クラスごとの予測係数
は出力されない。

【０２２２】次に、図２７は、図２５のローカルデコー
ド部２０２２の構成例を示している。なお、図中、図２
２における場合と対応する部分については、同一の符号
を付してある。即ち、ローカルデコード部２０２２は、
基本的に図２２におけるローカルデコード部１０２２と
同様に構成されている。

【０２２３】但し、図２２においては、予測係数ＲＯＭ
８８がそこに記憶されているクラスごとの予測係数を、
判定部２４に供給するようになっていたが、図２７で
は、予測係数ＲＯＭ８８は、クラスごとの予測係数を、
判定部２０２４に供給しないようになっている。

【０２２４】次に、図２８のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０２２５】ローカルデコード部２０２２では、ステッ
プＳ２０２１乃至Ｓ２０２５において、図２３のステッ
プＳ１０２１乃至１０２５における場合とそれぞれ同様
の処理が行われる。そして、ステップＳ２０２６におい
て、ステップＳ２０２５で求められた予測値のみが、誤
差算出部２３に供給され、ステップＳ２０２１に戻り、
以下、同様の処理が、例えば、１フレーム単位で繰り返
される。即ち、上述したように、ここでは、クラスごと
の予測係数は出力されない。

【０２２６】次に、図２９は、図２５の判定部２０２４
の構成例を示している。なお、図中、図１６における場
合と対応する部分については、同一の符号を付してあ
る。即ち、上述したように、ローカルデコード部２０２
２からは予測係数が供給されないため、判定部２０２４
には、その予測係数を記憶するための予測係数メモリ６
１が設けられておらず、そのことを除けば、基本的に、
図１６の判定部２４と同様に構成されている。

【０２２７】次に、図３０のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０２２８】判定部２０２４では、ステップＳ２０４１
乃至２０４５において、図１７のステップＳ４１乃至Ｓ
４５における場合とそれぞれ同様の処理が行われ、これ
により、誤差情報が減少するように、圧縮部２１が制御
される。

【０２２９】そして、ステップＳ２０４１乃至Ｓ２０４
５の処理を繰り返すことにより、誤差情報が減少し、こ
れにより、ステップＳ２０４２において、今回の誤差情
報が、所定の閾値εより小さいと判定された場合、ステ
ップＳ２０４６に進み、制御回路６５は、補正データメ
モリ６２に記憶されている１フレームの補正データを、
最適補正データとして読み出し、信号処理回路１５に供
給して、処理を終了する。即ち、ローカルデコード部２
０２２からは予測係数は供給されないので、ステップＳ
２０４６では、補正データだけが出力される。

【０２３０】その後は、次のフレームについての誤差情
報が供給されるのを待って、再び、同様の処理を繰り返
す。

【０２３１】次に、図３１は、最適補正データ算出回路
１３および１４が図２５に示したように構成される場合
の図１８の受信装置４における予測部７２の構成例を示
している。なお、図中、図１９における場合と対応する
部分については、同一の符号を付してある。即ち、図３
１の予測部７２は、クラス分類回路８５と予測回路８６
との間に予測係数ＲＯＭ８７が新たに設けられ、予測回
路８６がメモリ８６Ａを内蔵しておらず、かつ分離部８
１が設けられていない他は、図１９における場合と基本
的に同様に構成されている。

【０２３２】最適補正データ算出回路１３（１４）が図
２５に示したように構成される場合、上述したことか
ら、第２階層の符号化データには、第２階層のクラスご
との予測係数は含まれておらず、第２階層の符号化デー
タは、基本的に、第２階層の最適補正データだけで構成
される。このため、信号処理回路７１（図１８）からの
第２階層の符号化データとしての第２階層の最適補正デ
ータは、クラス分類用ブロック化回路８２および予測値
計算用ブロック化回路８３に、直接供給される（分離部
８１（図１９）を介さずに供給される）。

【０２３３】クラス分類用ブロック化回路８２、予測値
計算用ブロック化回路８３，ＡＤＲＣ処理回路８４、ま
たはクラス分類回路８５では、図９におけるクラス分類
用ブロック化回路４１、予測値計算用ブロック化回路４
２，ＡＤＲＣ処理回路４４、またはクラス分類回路４５
それぞれと同様の処理が行われ、これにより、予測値計
算用ブロック化回路８３からは５×５画素の予測値計算
用ブロックが出力され、また、クラス分類回路８５から
はクラス情報が出力される。予測値計算用ブロックは予
測回路８６に供給され、クラス情報は予測係数ＲＯＭ８
７に供給される。

【０２３４】予測係数ＲＯＭ８７には、図２７の予測係
数ＲＯＭ８８に記憶されているクラスごとの予測係数と
同一のものが記憶されており、クラス分類回路８５から
クラス情報が供給されると、そのクラス情報に対応した
２５×９の予測係数が読み出され、予測回路８６に供給
される。

【０２３５】予測回路８６は、予測係数ＲＯＭ８７から
の２５×９の予測係数と、予測値計算用ブロック化回路
８３から供給される５×５画素の予測値計算用ブロック
を構成する補正データとを用い、式（１）にしたがっ
て、原画像の３×３画素の予測値を算出し、そのような
予測値で構成される１フレームの画像を、復号画像とし
て出力する。

【０２３６】次に、図３２は、最適補正データ算出回路
１３および１４が図２５に示したように構成される場合
の図１８の受信装置４における予測部７３の構成例を示
している。

【０２３７】この場合、予測部７３は、デコード部１２
２２および１２２３で構成される。

【０２３８】最適補正データ算出回路１３（１４）が図
２５に示したように構成される場合、上述したことか
ら、第３階層の符号化データにも、第１および第２階層
のクラスごとの予測係数は含まれておらず、従って、第
３階層の符号化データは、基本的に、第３階層の最適補
正データだけで構成される。このような第３階層の符号
化データとしての第３階層の最適補正データが、信号処
理回路７１からデコード部１２２２に供給される。

【０２３９】デコード部１２２２は、図３１の予測部７
２と同様に構成されるものであり、従って、デコード部
１２２２では、第３階層の最適補正データから、上述し
た場合と同様にして、第２階層の画像の予測値が算出さ
れ、そのような予測値で構成される第２階層の１フレー
ム分の復号画像（予測値）が、デコード部１２２３に供
給される。デコード部１２２３も、図３１の予測部７２
と同様に構成されるものであり、従って、第２階層の予
測値から、第１階層の予測値が算出され、そのような予
測値で構成される１フレーム分の画像が、第１階層の復
号画像（予測値）として出力される。

【０２４０】なお、デコード部１２２２と１２２３は、
基本的には、上述したように、いずれも予測部７２と同
様に構成されるが、予測係数ＲＯＭ８７には、デコード
部１２２２においては第２階層の画像を学習用画像とし
て用いて学習したクラスごとの予測係数が、デコード部
１２２３においては第１階層の画像を学習用画像として
用いて学習したクラスごとの予測係数が、それぞれ記憶
されている。

【０２４１】最適補正データ算出回路１３および１４が
図２５に示したように構成されるとともに、受信装置４
の予測部７２または７３がそれぞれ図３１または図３２
に示したように構成される場合、クラスごとの２５×９
の予測係数を送受信せずに済むので、その分だけ、伝送
容量または記録容量を低減することができる。

【０２４２】なお、予測係数ＲＯＭ８７（図３１）や８
８（図２２、図２７）には、各クラスに対応するアドレ
スに、予測係数を記憶させるのではなく、教師用ブロッ
クを構成する画素値の平均値などを記憶させるようにす
ることが可能である。この場合、クラス情報が与えられ
ると、そのクラスに対応する画素値が出力されることに
なり、図２２のローカルデコード部１０２２や、図２７
のローカルデコード部２０２２においては、予測値計算
用ブロック化回路４２および予測回路８９を設けずに済
むようになる。また、図３１の予測部７２においても、
予測値計算用ブロック化回路８３および予測回路８６を
設けずに済むようになる。さらに、この場合、図２２に
おいては、予測係数を伝送する必要がない。

【０２４３】また、最適補正データ算出回路１３および
１４を図２５に示したように構成する場合においては、
上述したように、図２に示した送信装置１において、最
適補正データ算出回路１３には第１階層の画像データを
供給する必要はなく、また、最適補正データ算出回路１
４にも、最適補正データ算出回路１３から出力される第
２階層の最適補正データを供給する必要はない。そし
て、この場合、クラスごとの予測係数は求められないの
で、信号処理回路１５が出力する符号化データには、上
述したように、クラスごとの予測係数は含められない。

【０２４４】従って、この場合、図３１または図３２に
示した予測部７２または７３は、分離部８１（図１９）
または２２１（図２０）を設けずに構成することができ
る。

【０２４５】ここで、以下、適宜、図９で説明したよう
に、予測係数を逐次求めて予測値を得る方式を逐次方式
と、また、図２２や図２７で説明したように、予測係数
を、あらかじめ予測係数ＲＯＭ８８に記憶させておき、
これを用いて予測値を得る方式を、ＲＯＭ方式という。

【０２４６】次に、図３３は、図１の送信装置１の他の
構成例を示している。なお、図中、図２における場合と
対応する部分については、同一の符号を付してある。

【０２４７】即ち、この実施の形態においては、最適補
正データ算出回路１０１には、第１階層の画像データの
みが供給されるようになされており、そこでは、第１階
層の画像データから第２階層の最適補正データが算出さ
れ、第２階層の符号化データとして、信号処理回路１５
に供給されるようになされている。また、最適補正デー
タ算出回路１０２には、間引き回路１１が出力する第２
階層の画像データのみが供給されるようになされてお
り、そこでは、第２階層の画像データから第３階層の最
適補正データが算出され、第３階層の符号化データとし
て、信号処理回路１５に供給されるようになされてい
る。

【０２４８】次に、図３４は、図３３の最適補正データ
算出回路１０１の構成例を示している。なお、最適補正
データ算出回路１０２も、最適補正データ算出回路１０
１と同様に構成されるため、その説明は省略する。

【０２４９】ブロック化回路１１１には、第１階層の画
像データ（最適補正データ算出回路１０２における場合
には、第２階層の画像データ）が入力されるようになさ
れており、ブロック化回路１１１は、第１階層の画像デ
ータを、その性質に応じて所定のクラスに分類するため
の単位である、注目画素を中心とするクラス分類用ブロ
ックにブロック化し、ＡＤＲＣ処理回路１１２および遅
延回路１１５に供給するようになされている。

【０２５０】ＡＤＲＣ処理回路１１２は、ブロック化回
路１１１からのブロック（クラス分類用ブロック）に対
してＡＤＲＣ処理を施し、その結果得られるＡＤＲＣコ
ードで構成されるブロックを、クラス分類回路１１３に
供給するようになされている。

【０２５１】クラス分類回路１１３は、ＡＤＲＣ処理回
路１１２からのブロックを、その性質に応じて所定のク
ラスに分類するクラス分類処理を行い、そのブロック
（そのブロックを構成する注目画素）がいずれのクラス
に属するかを、クラス情報として、マッピング係数メモ
リ１１４に供給するようになされている。

【０２５２】マッピング係数メモリ１１４は、後述する
ような学習（マッピング係数学習）により得られるマッ
ピング係数を、クラス情報ごとに記憶しており、クラス
分類回路１１３から供給されるクラス情報をアドレスと
して、そのアドレスに記憶されているマッピング係数を
読み出し、演算回路１１６に供給するようになされてい
る。

【０２５３】遅延回路１１５は、ブロック化回路１１１
から供給されるブロックを、そのブロックのクラス情報
に対応するマッピング係数が、マッピング係数メモリ１
１４から読み出されるまで遅延し、演算回路１１６に供
給するようになされている。

【０２５４】演算回路１１６は、遅延回路１１５から供
給されるブロックを構成する画素の画素値と、マッピン
グ係数メモリ１１４から供給される、そのブロックのク
ラスに対応するマッピング係数とを用いて所定の演算を
行うことにより、画像を、その画素数を間引いて（少な
くして）符号化した符号化データ（第１階層の画像の画
素数を少なくした第２階層の最適補正データ）を算出す
るようになされている。即ち、演算回路１１６は、ブロ
ック化回路１１１が出力するブロックを構成する各画素
の画素値をｙ₁，ｙ₂，・・・とするとともに、マッピン
グ係数メモリ１１４が出力する、そのブロックのクラス
に対応するマッピング係数をｋ₁，ｋ₂，・・・とすると
き、それらを引数とする所定の関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・
・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）を演算し、その関数値ｆ（ｙ
₁，ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）を、ブロック化回
路１１１が出力するブロック（クラス分類用ブロック）
を構成する画素のうちの、例えば中心の画素の画素値と
して出力するようになされている。

【０２５５】従って、ブロック化回路１１１が出力する
クラス分類用ブロックを構成する画素数をＮ画素とする
と、演算回路１６は、画像データを１／Ｎに間引き、こ
れを、符号化データとして出力するようになされてい
る。

【０２５６】なお、演算回路１１６が出力する符号化デ
ータは、Ｎ画素で構成されるブロックの中心の画素を抽
出して出力するような、いわば単純な間引き処理により
得られるものではなく、上述したように、そのブロック
を構成するＮ画素により規定される関数値ｆ（ｙ₁，
ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）であるが、この関数
値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）は、見方
を変えれば、単純な間引き処理により得られる、ブロッ
クの中心の画素の画素値を、その周辺の画素値に基づい
て、元の画像を得るのに最適な値に補正したものと考え
ることができる。そこで、マッピング係数と、ブロック
を構成する画素との演算の結果得られるデータも、以
下、適宜、最適補正データという。

【０２５７】また、演算回路１１６における演算処理
は、ブロック化回路１１１が出力するクラス分類用ブロ
ックを構成する各画素の画素値を、関数値ｆ（ｙ₁，
ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）にマッピング（写
像）する処理とも考えることができる。そこで、そのよ
うな処理に用いられる係数ｋ₁，ｋ₂，・・・をマッピン
グ係数と呼んでいる。

【０２５８】次に、図３５のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０２５９】ブロック化回路１１１には、例えば、１フ
レーム単位で、第１階層の画像データが供給されるよう
になされており、ブロック化回路１１１では、ステップ
Ｓ１０１において、１フレームの第１階層の画像が、ク
ラス分類用ブロックにブロック化される。即ち、ブロッ
ク化回路１１１は、例えば、図１０に四角形で囲んで示
すように、第１階層の画像データを、注目画素を中心と
する３×３（横×縦）の９画素でなるクラス分類用ブロ
ックに分割し、ＡＤＲＣ処理回路１１２および遅延回路
１１５に、順次供給する。

【０２６０】なお、この場合、クラス分類用ブロック
は、３×３画素でなる正方形状のブロックで構成される
こととなるが、クラス分類用ブロックの形状は、正方形
である必要はなく、その他、例えば、長方形や、十文字
形、その他の任意な形とすることが可能である。また、
クラス分類用ブロックを構成する画素数も、３×３の９
画素に限定されるものではない。さらに、クラス分類用
ブロックは、隣接する画素どうしで構成するのではな
く、離れた画素どうしで構成するようにすることも可能
である。但し、その形状および画素数は、後述する学習
（マッピング係数学習）時における場合のものと一致し
ている必要がある。

【０２６１】ＡＤＲＣ処理回路１１２は、ブロック化回
路１１１からクラス分類用ブロックを受信すると、ステ
ップＳ１０２において、そのブロックに対して、例え
ば、１ビットのＡＤＲＣ処理を施し、これにより、１ビ
ットで表現される画素で構成されるブロックとする。Ａ
ＤＲＣ処理の施されたクラス分類用ブロックは、クラス
分類回路１１３に供給される。

【０２６２】クラス分類回路１１３では、ステップＳ１
０３において、ＡＤＲＣ処理回路１１２からのクラス分
類用ブロックがクラス分類され、その結果得られるクラ
ス情報が、マッピング係数メモリ１１４に、アドレスと
して供給される。これにより、ステップＳ１０４におい
て、マッピング係数メモリ１１４からは、クラス分類回
路１１３より供給されたクラス情報に対応するマッピン
グ係数が読み出され、演算回路１１６に供給される。

【０２６３】一方、遅延回路１１５では、ブロック化回
路１１１からのクラス分類用ブロックが遅延され、その
ブロックのクラス情報に対応するマッピング係数が、マ
ッピング係数メモリ１１４から読み出されるのを待っ
て、演算器１１６に供給される。演算器１１６では、ス
テップＳ１０５において、遅延回路１１５からのクラス
分類用ブロックを構成する各画素の画素値と、マッピン
グ係数メモリ１１４からのマッピング係数を用いて、上
述した関数値ｆ（・）（この関数ｆのかっこ内の・は、
画素値ｙ₁，ｙ₂，・・・と、マッピング係数ｋ₁，ｋ₂，
・・・の集合を表すものとする）が演算されることによ
り、クラス分類用ブロックを構成する中心の画素（中心
画素）の画素値を最適なものに補正した最適補正データ
が算出される。この最適補正データは、ステップＳ１０
６において、第２階層の符号化データとして、信号処理
回路１５（図３３）に出力される。

【０２６４】そして、ステップＳ１０７に進み、１フレ
ーム分の第１階層の画像データについての処理が終了し
たかどうかが判定される。ステップＳ１０７において、
１フレーム分の第１階層の画像データについての処理
が、まだ終了していないと判定された場合、ステップＳ
１０２に戻り、次のクラス分類用ブロックを対象に、ス
テップＳ１０２以下の処理が繰り返される。また、ステ
ップＳ１０７において、１フレーム分の第１階層の画像
データについての処理が終了したと判定された場合、ス
テップＳ１０１に戻り、次のフレームを対象に、ステッ
プＳ１０１以下の処理が繰り返される。

【０２６５】次に、図３６は、図３４のマッピング係数
メモリ１１４に記憶されているマッピング係数を算出す
るための学習（マッピング係数学習）処理を行う画像処
理装置の構成例を示している。

【０２６６】メモリ１２１には、学習に適した第１階層
の画像データ（以下、適宜、学習用画像という）が１フ
レーム以上記憶されている。なお、最適補正データ算出
回路１０２（図３３）を構成するマッピング係数メモリ
１１４に記憶させるマッピング係数を算出する場合に
は、メモリ１２１には、第２階層の画像データが記憶さ
れる。

【０２６７】ブロック化回路１２２は、メモリ１２１に
記憶されている画像データを読み出し、図３４のブロッ
ク化回路１１１から出力されるクラス分類用ブロックと
同一のブロックを構成して、ＡＤＲＣ処理回路１２３お
よび演算回路１２６に供給するようになされている。

【０２６８】ＡＤＲＣ処理回路１２３またはクラス分類
回路１２４は、図３４のＡＤＲＣ処理回路１１２または
クラス分類回路１１３における場合とそれぞれ同様の処
理を行うようになされている。従って、クラス分類回路
１２４からは、ブロック化回路１２２が出力するブロッ
クのクラス情報が出力されるようになされている。そし
て、このクラス情報は、マッピング係数メモリ１３１
に、アドレスとして供給されるようになされている。

【０２６９】演算器１２６は、ブロック化回路１２２か
ら供給されるブロックを構成する画素と、マッピング係
数メモリ１３１から供給されるマッピング係数とを用い
て、図３４の演算回路１１６における場合と同一の演算
を行い、その結果得られる補正データ（関数値ｆ
（・））を、ローカルデコード部１２７に供給するよう
になされている。

【０２７０】ローカルデコード部１２７は、演算回路１
２６から供給される補正データに基づいて、元の学習用
画像の予測値（ブロック化回路１２２が出力するブロッ
クを構成する画素の画素値の予測値）を、上述したＲＯ
Ｍ方式または逐次方式により予測し（算出し）、誤差算
出部１２８に供給するようになされている。なお、予測
値を、逐次方式により求める場合においては、ローカル
デコード部１２７には、クラスごとの予測係数を求める
ために、メモリ１２１に記憶された学習用の画像が供給
される（ここでは、例えば、ＲＯＭ方式によることとし
ているため、学習用の画像はローカルデコード部１２７
に供給されていない）。

【０２７１】誤差算出部１２８は、ローカルデコード部
１２７から供給される予測値に対応する学習用画像の画
素値（真値）をメモリ１２１から読み出し、その学習用
画像の画素値に対する、予測値の予測誤差を算出（検
出）し、その予測誤差を、誤差情報として、判定部１２
９に供給するようになされている。

【０２７２】判定部１２９は、誤差算出部１２８からの
誤差情報と、所定の閾値ε１とを比較し、その比較結果
に対応して、マッピング係数設定回路１３０を制御する
ようになされている。マッピング係数設定回路１３０
は、判定部１２９の制御にしたがって、クラス分類回路
１２４におけるクラス分類の結果得られるクラス数と同
一の数のマッピング係数のセットを設定（変更）し、マ
ッピング係数メモリ１３１に供給するようになされてい
る。

【０２７３】マッピング係数メモリ１３１は、マッピン
グ係数設定回路３０から供給されるマッピング係数を一
時記憶するようになされている。なお、マッピング係数
メモリ１３１は、クラス分類回路１２４においてクラス
分類されるクラスの数だけのマッピング係数（マッピン
グ係数のセット）を記憶することのできる記憶領域を有
しており、各記憶領域においては、マッピング係数設定
回路１３０から、新たなマッピング係数が供給される
と、既に記憶しているマッピング係数に代えて、その新
たなマッピング係数が記憶されるようになされている。

【０２７４】また、マッピング係数メモリ１３１は、ク
ラス分類回路１２４から供給されるクラス情報に対応す
るアドレスに記憶されたマッピング係数を読み出し、演
算回路１２６に供給するようにもなされている。

【０２７５】次に、図３７のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０２７６】まず最初に、マッピング係数設定回路１３
０は、ステップＳ１５１においてマッピング係数の初期
値のセットを、クラス分類回路１２４においてクラス分
類されるクラスの数だけ設定し、マッピング係数メモリ
１３１に供給する。マッピング係数メモリ１３１では、
マッピング係数設定回路１３０からのマッピング係数
（初期値）が、対応するクラスのアドレスに記憶され
る。

【０２７７】そして、ブロック化回路１２２は、ステッ
プＳ１５２において、メモリ１２１に記憶されている学
習用画像すべてを、図３４のブロック化回路１１１にお
ける場合と同様に、注目画素と中心とした３×３画素の
ブロックにブロック化する。さらに、ブロック化回路１
２１は、そのブロックを、メモリ１２１から読み出し、
ＡＤＲＣ処理回路１２３および演算回路１２６に順次供
給する。

【０２７８】ＡＤＲＣ処理回路１２３では、ステップＳ
１５３において、ブロック化回路１２２からのブロック
に対して、図３４のＡＤＲＣ処理回路１１２における場
合と同様に、１ビットのＡＤＲＣ処理が施され、クラス
分類回路１２４に供給される。クラス分類回路１２４で
は、ステップＳ１５４において、ＡＤＲＣ処理回路１２
３から供給されたブロックのクラスが決定され、そのク
ラス情報が、アドレスとして、マッピング係数メモリ１
３１に供給される。これにより、ステップＳ１５５にお
いて、マッピング係数メモリ１３１の、クラス分類回路
１２４から供給されるクラス情報に対応するアドレスか
ら、マッピング係数が読み出され、演算回路１２６に供
給される。

【０２７９】演算回路１２６は、ブロック化回路１２２
からブロックを受信するとともに、マッピング係数メモ
リ１３１から、そのブロックのクラスに対応するマッピ
ング係数を受信すると、ステップＳ１５６において、そ
のマッピング係数と、ブロック化回路１２２から供給さ
れるブロックを構成する画素の画素値とを用いて、上述
の関数値ｆ（・）を演算する。この演算結果は、ブロッ
ク化回路１２２から供給されるブロックの中心画素の画
素値を補正した補正データとして、ローカルデコード部
１２７に供給される。

【０２８０】即ち、例えば、上述の図１０において、四
角形で囲んで示すような３×３画素のブロックが、ブロ
ック化回路１２２から出力されたものとすると、演算回
路１２６では、同図において●印で示す画素の画素値を
補正した補正データが求められ、ローカルデコード部１
２７に出力される。

【０２８１】従って、演算回路１２６では、学習用画像
を構成する画素数が、１／９に間引かれ、ローカルデコ
ード部１２７に供給される。

【０２８２】ステップＳ１５６で補正データが算出され
た後は、ステップＳ１５７に進み、メモリ１２１に記憶
されたすべての学習用画像についての補正データが求め
られたかどうかが判定される。ステップＳ１５７におい
て、すべての学習用画像についての補正データが、まだ
求められていないと判定された場合、ステップＳ１５３
に戻り、すべての学習用画像についての補正データが求
められるまで、ステップＳ１５３乃至Ｓ１５７の処理を
繰り返す。

【０２８３】また、ステップＳ１５７において、すべて
の学習用画像についての補正データが求められたと判定
された場合、即ち、メモリ１２１に記憶されたすべての
学習用画像を、１／９に間引いた間引き画像が得られた
場合（但し、この間引き画像は、学習用画像を、単純に
１／９に間引いたものではなく、マッピング係数との演
算により画素値が求められたものである）、ステップＳ
１５８に進み、ローカルデコード部１２７において、そ
の間引き画像がローカルデコードされることにより、元
の学習用画像の予測値が算出される。この予測値は、誤
差算出部１２８に供給される。

【０２８４】誤差算出部１２８では、ステップＳ１５９
において、メモリ１２１から学習用画像が読み出され、
その学習用画像に対する、ローカルデコード部１２７か
ら供給される予測値の予測誤差が算出される。即ち、学
習用画像の画素値をＹ_ijと表すとともに、ローカルデコ
ード部１２７から出力される、その予測値をＥ［Ｙ_ij］
と表すとき、誤差算出部１２８では、次式で示される誤
差分散（誤差の自乗和）Ｑが算出され、これが、誤差情
報として、判定部１２９に供給される。

【０２８５】Ｑ＝Σ（Ｙ_ij−Ｅ［Ｙ_ij］）² 但し、上式において、Σは、学習用画像の画素すべてに
ついてのサメーションを表す。

【０２８６】判定部１２９は、誤差算出部１２８から誤
差情報を受信すると、その誤差情報と所定の閾値ε１と
を比較し、ステップＳ１６０において、その大小関係を
判定する。ステップＳ１６０において、誤差情報が閾値
ε１以上であると判定された場合、即ち、ローカルデコ
ード部１２７において得られる予測値で構成される画像
が、元の学習用画像と同一であるとは認められない場
合、判定部１２９は、マッピング係数設定回路１３０に
制御信号を出力する。マッピング係数設定回路１３０
は、ステップＳ１６１において、判定部１２９からの制
御信号にしたがい、マッピング係数を変更し、その変更
後のマッピング係数を、マッピング係数メモリ１３１に
新たに記憶させる。

【０２８７】そして、ステップＳ１５３に戻り、マッピ
ング係数メモリ１３１に記憶された、変更後のマッピン
グ係数を用いて、再び、ステップＳ１５３以下の処理が
繰り返される。

【０２８８】ここで、マッピング係数設定回路１３０に
おける、マッピング係数の変更は、ランダムに行っても
良いし、また、今回の誤差情報が、前回の誤差情報より
小さくなった場合には、前回と同様の傾向で変化させ、
今回の誤差情報が、前回の誤差情報より大きくなった場
合には、前回と逆の傾向で変化させるようにすることも
できる。

【０２８９】さらに、マッピング係数の変更は、すべて
のクラスについて行うようにすることもできるし、その
一部のクラスについてだけ行うようにすることもでき
る。一部のクラスについてのマッピング係数だけの変更
を行う場合においては、例えば、誤差情報に対する影響
の強いクラスを検出させ、そのようなクラスについての
マッピング係数だけを変更するようにすることができ
る。誤差情報に対する影響の強いクラスは、例えば、次
のようにして検出することができる。即ち、まず最初
に、マッピング係数の初期値を用いて処理を行うことに
より、その誤差情報を得る。そして、マッピング係数
を、１クラスごとに同一の量だけ変化させ、その結果得
られる誤差情報を、初期値を用いた場合に得られた誤差
情報と比較し、その差が、所定値以上となるクラスを、
誤差情報に対する影響の強いクラスとして検出すれば良
い。

【０２９０】また、マッピング係数が、上述したｋ１，
ｋ２，・・・のように複数で１セットとされている場合
には、その中の誤差情報に対する影響の強いものだけを
変更させるようにすることもできる。

【０２９１】さらに、上述の場合においては、マッピン
グ係数を、クラスごとに設定するようにしたが、マッピ
ング係数は、その他、例えば、ブロックごとに独立して
設定したり、また、近接するブロック単位などで設定し
たりするようにすることが可能である。

【０２９２】但し、マッピング係数を、例えば、ブロッ
クごとに独立して設定するようにした場合などにおいて
は、ある１つのクラスに対して、複数セットのマッピン
グ係数が得られることがある（この逆に、マッピング係
数が、１セットも得られないクラスが生じることもあ
る）。マッピング係数は、最終的には、クラスごとに決
める必要があるため、上述のように、あるクラスに対し
て、複数セットのマッピング係数が得られた場合には、
複数セットのマッピング係数を対象に、何らかの処理を
行うことで、１セットのマッピング係数を決める必要が
ある。

【０２９３】一方、ステップＳ１６０において、誤差情
報が閾値ε１より小さいと判定された場合、即ち、ロー
カルデコード部１２７において得られる予測値で構成さ
れる画像が、元の学習用画像と同一であると認められる
場合、処理を終了する。

【０２９４】この時点で、マッピング係数メモリ１３１
に記憶されている、クラスごとのマッピング係数が、も
との画像と同一と認められる復号画像（予測値）を復元
することができる補正データを得るために最適なものと
して、図３４のマッピング係数メモリ１１４にセットさ
れている。

【０２９５】従って、このようなマッピング係数を用い
て得られる最適補正データによれば、元の画像とほぼ同
一の画像を得ることが可能となる。

【０２９６】なお、図３６の実施の形態においては、上
述したように、ブロック化回路１２２において、画像
が、注目画素を中心とした３×３の９画素にブロック化
され、また、ＡＤＲＣ処理回路１２３において、１ビッ
トのＡＤＲＣ処理が行われるので、クラス分類回路１２
４によるクラス分類により得られるクラス数は５１２
（＝（２¹）⁹）であり、従って、５１２セットのマッピ
ング係数が得られる。

【０２９７】次に、図３８は、図３４のマッピング係数
メモリ１１４に記憶されているマッピング係数を算出す
るための学習（マッピング係数学習）処理を行う画像処
理装置の他の構成例を示している。

【０２９８】なお、図３６の画像処理装置によれば、関
数ｆが、例えば、線形１次式で表される場合の他、非線
形な式や、２次以上の式で表される場合も、最適な予測
係数を求めることができるが、図３８の画像処理装置で
は、関数ｆが、線形１次式で表される場合にのみ、最適
な予測係数を求めることができるようになされている。

【０２９９】即ち、図３８の画像処理装置は、図３４に
おいて、ブロック化回路１１１が出力する３×３画素の
ブロックを構成する各画素の画素値をｙ₁，ｙ₂，・・
・，ｙ₉とするとともに、マッピング係数メモリ１１４
が出力するマッピング係数をｋ₁，ｋ₂，・・・，ｋ₉と
する場合において、演算回路１１６が、次式にしたがっ
て関数値ｆ（ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｋ₁，ｋ₂，・・・）を
演算して補正データを求めるようになされているときに
用いることができる。

【０３００】 ｆ（・）＝ｋ₁ｙ₁＋ｋ₂ｙ₂＋・・・＋ｋ₉ｙ₉

【０３０１】間引き回路１７１には、学習に適した学習
用の画像としての第１階層の画像データが、例えば１フ
レーム単位で供給されるようになされており、そこで
は、第１階層の画像データの画素数が間引かれることに
より、第２階層の画像データが形成されるようになされ
ている。なお、最適補正データ算出回路１０２（図３
３）を構成するマッピング係数メモリ１１４に記憶させ
るマッピング係数を算出する場合には、間引き回路１７
１には、第２階層の画像データが供給され、これによ
り、第３階層の画像データが形成される。

【０３０２】間引き回路１７１において得られた第２階
層の画像データは、最適補正データ算出部１７０に供給
されるようになされている。最適補正データ算出部１７
０は、図５における補正部２１、ローカルデコード部２
２、誤差算出部２３、または判定部２４（あるいは、図
２１における補正部２１、ローカルデコード部１０２
２、誤差算出部２３、または判定部２４や、図２５にお
ける補正部２１、ローカルデコード部２０２２、誤差算
出部２３、または判定部２０２４）とそれぞれ同様に構
成される補正部１７２、ローカルデコード部１７３、誤
差算出部１７４、または判定部１７５で構成されてお
り、そこでは、そこに入力される画像、即ち、ここで
は、第１階層の画像の画素数を少なくした第２階層の画
像についての最適補正データが生成され、ラッチ回路１
７６に供給されるようになされている。なお、ローカル
デコード部１７３において、逐次方式により予測値を求
める場合においては、クラスごとの予測係数を求めるた
めに、元の画像（ここでは、学習用の画像としての第１
階層の画像データ）が、ローカルデコード部１７３に供
給される。

【０３０３】ラッチ回路１７６は、メモリ１７６Ａを内
蔵しており、そのメモリ１７６Ａに、最適補正データ算
出部１７０から供給される最適補正データを記憶させる
ようになされている。さらに、ラッチ回路１７６は、メ
モリ１７６Ａに記憶された最適補正データのうち、ブロ
ック化回路１７７のメモリ１７７Ａから読み出されるブ
ロックの中心画素に対応するものを読み出し、メモリ１
８０に供給するようになされている。なお、ラッチ回路
１７６は、メモリ１７６Ａに、１フレーム分の補正デー
タが記憶されると、その旨を示す制御信号を、ブロック
化回路１７７に出力するようになされている。

【０３０４】ブロック化回路１７７には、間引き回路１
７１に供給される画像データと同一の画像データ、即
ち、ここでは、第１階層の画像データが、１フレーム単
位で供給されるようになされている。ブロック化回路１
７７は、メモリ１７７Ａを内蔵しており、そのメモリ１
７７Ａに、そこに供給される学習用画像を記憶させるよ
うになされている。また、ブロック化回路１７７は、ラ
ッチ回路１７６から制御信号を受信すると、メモリ１７
７Ａに記憶された学習用画像を、図３４のブロック化回
路１１１における場合と同様に、注目画素と中心とする
３×３画素で構成されるブロックに分割し、そのブロッ
クを順次読み出して、ＡＤＲＣ処理回路１７８およびメ
モリ１８０に供給するようになされている。

【０３０５】なお、ブロック化回路１７７は、その内蔵
するメモリ１７７Ａからブロックを読み出すときに、そ
のブロックの位置を示す制御信号を、ラッチ回路１７６
に供給するようになされている。ラッチ回路１７６で
は、この制御信号に基づいて、メモリ１７７Ａから読み
出される３×３画素のブロックが認識され、上述したよ
うに、そのブロックの中心画素に対応する最適補正デー
タが、メモリ１７６Ａから読み出されるようになされて
いる。即ち、これにより、メモリ１８０に対しては、あ
る３×３画素のブロックと、そのブロックに対応する最
適補正データとが同時に供給されるようになされてい
る。

【０３０６】ＡＤＲＣ処理回路１７８またはクラス分類
回路１７９は、図３４のＡＤＲＣ処理回路１１２または
クラス分類回路１１３とそれぞれ同様に構成されてい
る。そして、クラス分類回路１７９が出力する、ブロッ
ク化回路１７７からのブロックについてのクラス情報
は、メモリ１８０に対して、アドレスとして供給される
ようになされている。

【０３０７】メモリ１８０は、クラス分類回路１７９か
ら供給されるクラス情報に対応するアドレスに、ラッチ
回路１７６から供給される最適補正データと、ブロック
化回路１７７から供給されるブロックとを対応付けて記
憶するようになされている。なお、メモリ１８０は、１
つのアドレスに複数の情報を記憶することができるよう
になされており、これにより、あるクラス情報に対応す
る最適補正データおよびブロックを、複数セット記憶す
ることができるようになされている。

【０３０８】演算回路１８１は、メモリ１８０に記憶さ
れた、学習用画像の３×３のブロックを構成する９画素
ｙ₁，ｙ₂，・・・，ｙ₉と、そのブロックに対応付けら
れている最適補正データｙ’とを読み出し、これらに最
小自乗法を適用することで、クラスごとに、マッピング
係数ｋ₁乃至ｋ₉を求め、メモリ１８２に供給するように
なされている。メモリ１８２は、演算回路１８１から供
給されるクラスごとのマッピング係数ｋ₁乃至ｋ₉を、そ
のクラスに対応したアドレスに記憶するようになされて
いる。

【０３０９】次に、図３９のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０３１０】学習用画像としての第１階層の画像データ
が入力されると、その学習用画像は、ブロック化回路１
７７のメモリ１７７Ａに記憶されるとともに、間引き回
路１７１に供給される。間引き回路１７１では、第１階
層の画像データから第２階層の画像データが形成され、
最適補正データ算出部１７０に供給される。

【０３１１】最適補正データ算出部１７０は、第２階層
の画像データを受信すると、ステップＳ１３１におい
て、第２階層の最適補正データを算出し、ラッチ回路１
７６のメモリ１７６Ａに供給して記憶させる。

【０３１２】そして、ラッチ回路１７６は、そのメモリ
１７６Ａに、１フレーム分の最適補正データを記憶する
と、制御信号を、ブロック化回路１７７に出力する。ブ
ロック化回路１７７は、ラッチ回路１７６から制御信号
を受信すると、ステップＳ１３２において、メモリ１７
７Ａに記憶された学習用画像を、３×３画素で構成され
るブロックに分割する。そして、ブロック化回路１７７
は、メモリ１７７Ａに記憶された学習用画像のブロック
を読み出して、ＡＤＲＣ処理回路１７８およびメモリ１
８０に供給する。

【０３１３】また、同時に、ブロック化回路１７７は、
メモリ１７７Ａからブロックを読み出すときに、そのブ
ロックの位置を示す制御信号を、ラッチ回路１７６に供
給し、ラッチ回路１７６は、その制御信号に対応して、
メモリ１７７Ａから読み出された３×３画素のブロック
を認識し、そのブロックの中心画素に対応する最適補正
データを読み出して、メモリ１８０に供給する。

【０３１４】そして、ステップＳ１３３に進み、ＡＤＲ
Ｃ処理回路１７８において、ブロック化回路１７７から
のブロックがＡＤＲＣ処理され、さらに、クラス分類回
路１７９において、そのブロックがクラス分類される。
このクラス分類結果は、アドレスとして、メモリ１８０
に供給される。

【０３１５】メモリ１８０では、ステップＳ１３４にお
いて、クラス分類回路１７９から供給されるクラス情報
に対応するアドレスに、ラッチ回路１７６から供給され
る最適補正データと、ブロック化回路１７７から供給さ
れるブロック（学習データ）とが対応付けられて記憶さ
れる。

【０３１６】そして、ステップＳ１３５に進み、メモリ
１８０に、１フレーム分のブロックおよび最適補正デー
タが記憶されたかどうかが判定される。ステップＳ１３
５において、メモリ１８０に、１フレーム分のブロック
および最適補正データが、まだ記憶されていないと判定
された場合、ブロック化回路１７７から次のブロックが
読み出されるとともに、ラッチ回路１７６からそのブロ
ックに対応する最適補正データが読み出され、ステップ
Ｓ１３３に戻り、以下、ステップＳ１３３以降の処理を
繰り返す。

【０３１７】また、ステップＳ１３５において、メモリ
１８０に、１フレーム分のブロックおよび最適補正デー
タが記憶されたと判定された場合、ステップＳ１３６に
進み、学習用画像すべてについて処理が終了したかどう
かが判定される。ステップＳ１３６において、学習用画
像すべてについての処理が、まだ終了していないと判定
された場合、ステップＳ１３１に戻り、次の学習用画像
について、ステップＳ１３１からの処理が繰り返され
る。

【０３１８】一方、ステップＳ１３６において、学習用
画像すべてについての処理が終了したと判定された場
合、ステップＳ１３７に進み、演算回路１８１は、メモ
リ１８０に記憶された最適補正データとブロックとを、
クラスごとに読み出し、これらにより、式（７）に示し
たような正規方程式をたてる。さらに、演算回路１８１
は、ステップＳ１３８において、その正規方程式を解く
ことで、誤差を最小にする、クラスごとのマッピング係
数を算出する。このマッピング係数は、ステップＳ１３
９において、メモリ１８２に供給されて記憶され、処理
を終了する。

【０３１９】関数ｆが、線形１次式で表される場合にお
いては、以上のようにしてメモリ１８２に記憶されたマ
ッピング係数を、図３４のマッピング係数メモリ１１４
に記憶させ、これを用いて最適補正データを得ることが
できる。

【０３２０】なお、クラスによっては、マッピング係数
を求めることができるだけの数の正規方程式が得られな
い場合がある。このような場合は、図３４の演算回路１
１６において、ブロック化回路１１１から出力される３
×３画素のブロックを構成する９画素の、例えば平均値
などが出力されるようなマッピング係数、即ち、ｋ₁乃
至ｋ₉＝１／９などが、デフォルトの値として設定され
る。

【０３２１】ここで、送信装置１が図３３に示したよう
に構成される場合、受信装置４は図１８に示したように
構成される。但し、図１８の受信装置４において、予測
部７２または７３は、図３１または図３２に示したよう
にそれぞれ構成される。また、この場合、予測部７２
（予測部７３についても同様）で用いる予測係数は、基
本的に、図３６のローカルデコード部１２７または図３
８のローカルデコード部１７３で用いられたものと同一
のものを採用する必要がある。

【０３２２】ところで、図２の場合においては、まず、
図４０（Ａ）に示すように、第１階層の画像データとの
誤差（誤差情報）を、所定の閾値ε以下とする第１階層
の予測値が得られる、第２階層の画像データを補正した
最適補正データが、最適補正データ算出回路１３におい
て求められ、その後、同図（Ｂ）に示すように、第２階
層の最適補正データとの誤差（誤差情報）を、所定の閾
値ε以下とする第２階層の予測値が得られる、第３階層
の画像データを補正した最適補正データが、最適補正デ
ータ算出回路１４において求められるが、最下位階層で
ある第３階層の最適補正データは、その他、例えば、図
４１に示すようにして求めるようにすることも可能であ
る。

【０３２３】即ち、第３階層の画像データを補正した補
正データから第２階層の予測値を求め、さらに、その第
２階層の予測値をそのまま用いて第１階層の予測値を求
める。そして、その第１階層の予測値の予測誤差（誤差
情報）を所定の閾値ε以下とする補正データを、第３階
層の最適補正データとする。

【０３２４】図４２は、以上のようにして、第３階層の
最適補正データを求めるようにした送信装置１の構成例
を示している。なお、図中、図２における場合と対応す
る部分については、同一の符号を付してある。

【０３２５】この実施の形態においては、最適補正デー
タ算出回路２０１に、第１階層乃至第３階層の画像デー
タが供給されるようになされており、そこでは、第３階
層の画像データを補正した補正データから第２階層の予
測値が求められ、さらに、その第２階層の予測値をその
まま用いて第１階層の予測値を求められるようになされ
ている。そして、最適補正データ算出回路２０１は、第
１階層の予測値の予測誤差（誤差情報）を所定の閾値ε
以下とする補正データが求められると、その補正データ
を、第３階層の最適補正データとし、第３階層の符号化
データとして信号処理回路１５に出力するようになされ
ている。

【０３２６】なお、図４２の実施の形態では、第１階層
の画像データが、そのまま第１階層の符号化データとし
て信号処理回路１５に供給されるようになされている。
また、図４２の実施の形態では、第２階層の画像データ
は信号処理回路１５に供給されないようになっている
が、第１階層と同様に、第２階層の符号化データとし
て、信号処理回路１５に供給することも可能である。

【０３２７】次に、図４３は、図４２の最適補正データ
算出回路２０１の構成例を示している。なお、図中、図
５における場合と対応する部分については、同一の符号
を付してある。即ち、最適補正データ算出回路２０１
は、ローカルデコード部２３１が新たに設けられている
他は、図５の最適補正データ算出回路１３と基本的に同
様に構成されている。

【０３２８】なお、この実施の形態においては、補正部
２１には、第３階層の画像データが入力され、その第３
階層の画像データを補正した補正データが出力されるよ
うになされている。また、ローカルデコード部２２に
は、補正部２１が出力する補正データと、第２階層の画
像データとが入力されるようになされており、そこで
は、第２階層の予測値が算出されて出力されるようにな
されている。さらに、ローカルデコード部２３１は、例
えば、ローカルデコード部２２と同様に構成され、そこ
には、ローカルデコード部２２が出力する第２階層の予
測値と、第１階層の画像データとが入力されるようにな
されている。そして、ローカルデコード部２３１では、
第１階層の予測値が算出されて出力されるようになされ
ている。

【０３２９】従って、この実施の形態では、ローカルデ
コード部２２および２３１において、逐次方式により予
測値が算出されるようになされている。但し、ローカル
デコード部２２および２３１は、例えば、図２２に示し
たローカルデコード部１０２２のように構成し、ＲＯＭ
方式により予測値を算出するようにすることも可能であ
る。

【０３３０】次に、図４４のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０３３１】補正部２１に対して、第３階層の画像デー
タが供給されると、補正部２１は、ステップＳ２０１に
おいて、最初は、補正を行わずに、そのまま第３階層の
画像データを、ローカルデコード部２２および判定部２
４に出力する。ローカルデコード部２２では、ステップ
Ｓ２０２において、補正部２１からの補正データ（最初
は、上述したように、第３階層の画像データそのもの）
がローカルデコードされる。

【０３３２】即ち、ステップＳ２０２では、図９で説明
した場合と同様にして、第２階層のクラスごとの予測係
数が求められ、さらに、そのクラスごとの予測係数に基
づいて、第２階層の予測値が求められ、ローカルデコー
ド部２３１に供給される（但し、ローカルデコード部２
２がローカルデコード部１０２２のように構成され、こ
れにより、第２階層の予測値がＲＯＭ方式により求めら
れる場合には、ＲＯＭから第２階層の予測係数が読み出
され、その予測係数に基づいて、第２階層の予測値が求
められる）。

【０３３３】ローカルデコード部２３１では、ステップ
Ｓ２０３において、ローカルデコード部２２からの第２
階層の予測値がローカルデコードされる。

【０３３４】即ち、ステップＳ２０３では、ローカルデ
コード部２２における場合と同様にして、第１階層のク
ラスごとの予測係数が求められ、さらに、そのクラスご
との予測係数に基づいて、第１階層の予測値が求めら
れ、誤差算出部２３に供給される（但し、ローカルデコ
ード部２３１がローカルデコード部１０２２のように構
成され、これにより、第１階層の予測値がＲＯＭ方式に
より求められる場合には、ＲＯＭから第１階層の予測係
数が読み出され、その予測係数に基づいて、第１階層の
予測値が求められる）。

【０３３５】以下、ステップＳ２０４乃至Ｓ２０７にお
いて、図６のステップＳ３乃至Ｓ６における場合とそれ
ぞれ同様の処理が行われ、これにより、第１階層の予測
値を閾値ε以下にする第３階層の最適補正データが求め
られる。

【０３３６】従って、このようにして得られる第３階層
の最適補正データによっても、上述した場合と同様に、
高画質の復号画像を得ることができる。

【０３３７】なお、図４２の実施の形態においては、第
２階層の符号化データを信号処理回路１５に供給しない
ようにしたが、第２階層の符号化データを信号処理回路
１５に供給する場合においては、上述したように、第２
階層の画像データそのものを第２階層の符号化データと
する他、例えば、ローカルデコード部２２が出力する第
２階層の予測値などを、第２階層の符号化データとする
ことが可能である。また、例えば、図２に示した最適補
正データ算出回路１３を設け、そこから出力される第２
階層の最適補正データを、第２階層の符号化データとす
ることなども可能である。

【０３３８】また、図４２の実施の形態における場合
も、信号処理回路１５から出力される符号化データに
は、第１階層乃至第３階層の符号化データのすべてを含
めるのではなく、第３階層の符号化データだけを含める
ようにすることが可能である。

【０３３９】なお、図４２に示した送信装置１から出力
される符号化データについては、図１８に示した受信装
置４により復号が可能である。但し、図１８の受信装置
４において、予測部７２または７３は、例えば、図１９
または図２０に示したようにそれぞれ構成する必要があ
る。

【０３４０】次に、図４５は、図４２の最適補正データ
算出回路２０１の他の構成例を示している。なお、図
中、図４３における場合と対応する部分については、同
一の符号を付してある。即ち、図４５の最適補正データ
算出回路２０１は、ローカルデコード部２２または２３
１に代えて、ローカルデコード部３０２２または３２３
１がそれぞれ設けられ、多重化部２５が設けられていな
い他は、図４３における場合と基本的に同様に構成され
ている。

【０３４１】ローカルデコード部３０２２は、そこに入
力される第３階層の画像データを補正した補正データか
ら第２階層の予測値を、例えば、ＲＯＭ方式によって算
出し、ローカルデコード部３２３１に供給するようにな
されている。ローカルデコード部３２３１は、ローカル
デコード部３０２２からの第２階層の予測値から第１階
層の予測値を、例えば、やはり、ＲＯＭ方式によって算
出し、誤差算出部２３に供給するようになされている。

【０３４２】なお、この実施の形態では、ローカルデコ
ード部３０２２および３２３１は、いずれも、例えば、
図２７に示したローカルデコード部２０２２と同様に構
成されており、従って、予測係数は、判定部２４に出力
されないようになっている。

【０３４３】次に、図４６のフローチャートを参照し
て、その動作について説明する。

【０３４４】ステップＳ３２０１乃至Ｓ３２０６におい
ては、基本的に、図４４のステップＳ２０１乃至Ｓ２０
６における場合とそれぞれ同様の処理が行われる。但
し、ステップＳ３２０２では、ローカルデコード部３０
２２において、図２７で説明したように、予測係数ＲＯ
Ｍ８８から、第２階層の、必要なクラスの予測係数が読
み出され、その予測係数に基づいて、第２階層の予測値
が求められて、ローカルデコード部３２３１に供給され
る。また、ステップＳ３２０３でも、ステップＳ３２０
２における場合と同様に、ローカルデコード部３２３１
において、第１階層の必要なクラスの予測係数が読み出
され、その予測係数に基づいて、第１階層の予測値が求
められて、誤差算出部２３に供給される。

【０３４５】そして、ステップＳ３２０５において、誤
差情報が閾値ε以下であると判定された場合、即ち、第
１階層の予測値を閾値ε以下にする第３階層の最適補正
データが得られた場合、ステップＳ３２０７に進み、判
定部２４は、その第３階層の最適補正データを、信号処
理回路１５に出力して、処理を終了する。即ち、ローカ
ルデコード部２０２２と同様に構成されるローカルデコ
ード部３０２２および３２３１からは予測係数は出力さ
れないため、ステップＳ３２０７では、最適補正データ
だけが出力される。

【０３４６】以上のようにして得られる第３階層の最適
補正データによっても、上述した場合と同様に、高画質
の復号画像を得ることができる。

【０３４７】なお、図４２の送信装置１の最適補正デー
タ算出回路２０１が図４５に示したように構成される場
合には、上述したことから、予測係数が送信されないた
め、図１８の受信装置４において、予測部７２または７
３は、例えば、図３１または図３２に示したようにそれ
ぞれ構成する必要がある。

【０３４８】以上、本発明を適用した画像処理システム
について説明したが、このような画像処理装置は、例え
ば、ＮＴＳＣ方式などの標準方式のテレビジョン信号を
符号化する場合の他、データ量の多い、いわゆるハイビ
ジョン方式のテレビジョン信号などを符号化する場合
に、特に有効である。

【０３４９】なお、本実施の形態においては、１フレー
ムの画像を対象にブロック化を行うようにしたが、ブロ
ックは、その他、例えば、時系列に連続する複数フレー
ムにおける、同一位置の画素を集めて構成するようにす
ることも可能である。

【０３５０】また、本実施の形態においては、誤差情報
として、誤差の自乗和を用いるようにしたが、誤差情報
としては、その他、例えば、誤差の絶対値和や、その３
乗以上したものの和などを用いるようにすることが可能
である。いずれを誤差情報として用いるかは、例えば、
その収束性などに基づいて決定するようにすることが可
能である。

【０３５１】さらに、本実施の形態では、画像を、３階
層に符号化するようにしたが、階層数は、３に限定され
るものではない。

【０３５２】また、最下位階層である第３階層の最適補
正データとしては、上述した場合による他、例えば、各
階層の予測値の予測誤差を求め、その総和値を所定値以
下にする補正データを求めるようにすることも可能であ
る。

【０３５３】さらに、例えば、図１３の実施の形態で
は、１フレーム単位で、正規方程式をたてて、クラスご
との予測係数を求めるようにしたが、予測係数の算出処
理は、その他、例えば、１フィールド単位や複数フレー
ム単位で正規方程式をたてて行うようにすることも可能
である。他の処理についても同様である。

【０３５４】また、本発明は、ハードウェアによって
も、あるいは、上述した処理を行うためのアプリケーシ
ョンプログラムが記録されたハードディスク等の記録媒
体から、そのアプリケーションプログラムを読み出し
て、コンピュータに実行させることによっても、実現可
能である。

【０３５５】

【発明の効果】請求項１に記載の画像符号化装置および
請求項１１に記載の画像符号化方法によれば、第１の階
層の画像データよりも画素数の少ない第２の階層の画像
データが補正され、その補正データから、第１の階層の
画像データの予測値が予測される。さらに、第１の階層
の画像データに対する、その予測値の予測誤差が算出さ
れ、第１の階層についての予測誤差に基づいて、補正デ
ータの適正さが判定される。そして、適正と判定された
補正データが、第２の階層の画像データとされる。従っ
て、その第２階層の画像データから、高画質の第１階層
の画像データを得ることが可能となる。

【０３５６】請求項１２に記載の画像復号化装置および
請求項１８に記載の画像復号化方法、請求項１９に記載
の伝送方法、並びに請求項２０に記載の記録媒体によれ
ば、符号化データが、第１の階層の画像データよりも画
素数の少ない第２の階層の画像データを形成し、第２の
階層の画像データを補正して、補正データを出力し、補
正データから、第１の階層の画像データの予測値を予測
し、第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
測誤差を算出し、第１の階層についての予測誤差に基づ
いて、補正データの適正さを判定することを繰り返し、
適正となった補正データを、第２の階層の画像データと
して含んでいる。従って、その符号化データから、高画
質の復号画像を得ることが可能となる。

【０３５７】請求項２１に記載の画像符号化装置および
請求項２８に記載の画像符号化方法によれば、第１の階
層の画像の中の、注目している注目画素に対応するクラ
スのマッピング係数と注目画素とを用いて所定の演算が
行われることにより、第１の階層の画像データの画素数
を少なくした第２の階層の画像データが算出される。従
って、その第２階層の画像データから、高画質の第１階
層の画像データを得ることが可能となる。

【０３５８】請求項２９に記載の画像復号化装置および
請求項３５に記載の画像復号化方法、請求項３６に記載
の伝送方法、並びに請求項３７に記載の記録媒体によれ
ば、符号化データが、第１の階層の画像を構成する画素
を、その性質に応じて所定のクラスのうちのいずれかに
分類し、クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶し
ているマッピング係数記憶手段から、第１の階層の画像
の中の、注目している注目画素に対応するクラスのマッ
ピング係数を読み出し、そのマッピング係数と注目画素
とを用いて所定の演算を行うことにより得られる、第１
の階層の画像の画素数を少なくした第２の階層の画像を
含んでいる。従って、その符号化データから、高画質の
復号画像を得ることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用した画像処理システムの一実施の
形態の構成を示すブロック図である。

【図２】図１の送信装置１の第１実施の形態の構成を示
すブロック図である。

【図３】図２の間引き回路１１および１２の処理を説明
するための図である。

【図４】図２の間引き回路１１および１２の処理を説明
するための図である。

【図５】図２の最適補正データ算出回路１３（１４）の
第１の構成例を示すブロック図である。

【図６】図５の最適補正データ算出回路１３の処理を説
明するためのフローチャートである。

【図７】図５の補正部２１の構成例を示すブロック図で
ある。

【図８】図７の補正部２１の動作を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図９】図５のローカルデコード部２２の構成例を示す
ブロック図である。

【図１０】図９のクラス分類用ブロック化回路４１の処
理を説明するための図である。

【図１１】クラス分類処理を説明するための図である。

【図１２】ＡＤＲＣ処理を説明するための図である。

【図１３】図９のローカルデコード部２２の動作を説明
するためのフローチャートである。

【図１４】図５の誤差算出部２３の構成例を示すブロッ
ク図である。

【図１５】図１４の誤差算出部２３の動作を説明するた
めのフローチャートである。

【図１６】図５の判定部２４の構成例を示すブロック図
である。

【図１７】図１６の判定部２４の動作を説明するための
フローチャートである。

【図１８】図１の受信装置４の一実施の形態の構成を示
すブロック図である。

【図１９】図１８の予測部７２の構成例を示すブロック
図である。

【図２０】図１８の予測部７３の構成例を示すブロック
図である。

【図２１】図２の最適補正データ算出回路１３（１４）
の第２の構成例を示すブロック図である。

【図２２】図２１のローカルデコード部１０２２の構成
例を示すブロック図である。

【図２３】図２２のローカルデコード部１０２２の処理
を説明するためのフローチャートである。

【図２４】予測係数を求める学習処理を行う画像処理装
置の構成例を示すブロック図である。

【図２５】図２の最適補正データ算出回路１３（１４）
の第３の構成例を示すブロック図である。

【図２６】図２５の最適補正データ算出回路１３（１
４）の処理を説明するためのフローチャートである。

【図２７】図２５のローカルデコード部２０２２の構成
例を示すブロック図である。

【図２８】図２７のローカルデコード部２０２２の処理
を説明するためのフローチャートである。

【図２９】図２５の判定部２０２４の構成例を示すブロ
ック図である。

【図３０】図２９の判定部２０２４の処理を説明するた
めのフローチャート

【図３１】図１８の予測部７２の他の構成例を示すブロ
ック図である。

【図３２】図１８の予測部７３の他の構成例を示すブロ
ック図である。

【図３３】図１の送信装置１の第２実施の形態の構成を
示すブロック図である。

【図３４】図３３の最適補正データ算出回路１０１（１
０２）の構成例を示すブロック図である。

【図３５】図３４の最適補正データ算出回路１０１の動
作を説明するためのフローチャートである。

【図３６】マッピング係数を得るための学習を行う画像
処理装置の第１実施の形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図３７】図３６の画像処理装置の動作を説明するため
のフローチャートである。

【図３８】マッピング係数を得るための学習を行う画像
処理装置の第２実施の形態の構成を示すブロック図であ
る。

【図３９】図３８の画像処理装置の動作を説明するため
のフローチャートである。

【図４０】本発明による第１の階層符号化の方法を説明
するための図である。

【図４１】本発明による第２の階層符号化の方法を説明
するための図である。

【図４２】図１の送信装置１の第３実施の形態の構成を
示すブロック図である。

【図４３】図４２の最適補正データ算出回路２０１の構
成例を示すブロック図である。

【図４４】図４３の最適補正データ算出回路２０１の動
作を説明するためのフローチャートである。

【図４５】図４２の最適補正データ算出回路２０１の他
の構成例を示すブロック図である。

【図４６】図４５の最適補正データ算出回路２０１の動
作を説明するためのフローチャートである。

【図４７】従来の階層符号化を行う画像符号化装置の一
例の構成を示すブロック図である。

【図４８】従来の階層復号化を行う画像復号化装置の一
例の構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１ 送信装置， ２ 記録媒体， ３ 伝送路， ４
受信装置， １１，１２ 間引き回路， １３，１４
最適補正データ算出回路， １５ 信号処理回路， ２
１ 補正部， ２２ ローカルデコード部， ２３ 誤
差算出部， ２４ 判定部， ２５ 多重化部， ３２
補正回路， ３３ 補正値ＲＯＭ，４１ クラス分類
用ブロック化回路， ４２ 予測値計算用ブロック化回
路，４３ クラス分類適応処理回路， ４４ ＡＤＲＣ
処理回路， ４５ クラス分類回路， ４６ 適応処理
回路， ５１ ブロック化回路， ５２ 自乗誤差算出
回路， ５３，５４ 演算器， ５５ 積算部， ５６
メモリ， ６１ 予測係数メモリ， ６２ 補正デー
タメモリ， ６３ 誤差情報メモリ， ６４比較回路，
６５ 制御回路， ７１ 信号処理回路， ７２，７
３ 予測部，８０ デコード部， ８１ 分離部， ８
２ クラス分類用ブロック化回路，８３ 予測値計算用
ブロック化回路， ８４ ＡＤＲＣ処理回路， ８５
クラス分類回路， ８６ 予測回路， ８６Ａメモリ，
８７，８８ 予測係数ＲＯＭ， ８９ 予測回路，
９１ 学習用ブロック化回路， ９２ 教師用ブロック
化回路， ９３ ＡＤＲＣ処理回路， ９４ クラス分
類回路， ９５スイッチ， ９６ 学習データメモリ，
９７ カウンタ， ９８ 教師データメモリ， ９９
演算回路， １００ メモリ， １０１，１０２ 最
適補正データ算出回路， １１１ ブロック化回路，
１１２ ＡＤＲＣ処理回路， １１３ クラス分類回
路， １１４ マッピング係数メモリ， １１５ 遅延
回路， １１６ 演算回路， １２１ メモリ， １２
２ ブロック化回路， １２３ ＡＤＲＣ処理回路，
１２４ クラス分類回路， １２６ 演算回路， １２
７ ローカルデコード部， １２８ 誤差算出部， １
２９ 判定部， １３０ マッピング係数設定回路，
１３１ マッピング係数メモリ， １４１ クラス分類
用ブロック化回路， １４２ 予測値計算用ブロック化
回路， １４３クラス分類適応処理回路， １４４ Ａ
ＤＲＣ処理回路， １４５ クラス分類回路， １４６
予測係数ＲＯＭ， １４７ 予測回路， １７０ 最
適補正データ算出部， １７１ 間引き回路， １７２
補正部， １７３ ローカルデコード部， １７４
誤差算出部， １７５ 判定部， １７６ ラッチ回
路， １７６Ａ メモリ， １７７ ブロック化回路，
１７７Ａ メモリ， １７８ ＡＤＲＣ処理回路，
１７９ クラス分類回路， １８０ メモリ， １８１
演算回路， １８２ メモリ， ２０１ 最適補正デ
ータ算出回路， ２２１ 分離部， ２２２，２２３
デコード部， ２３１，１０２２ ローカルデコード
部， １２２２，１２２３ デコード部， ２０２２
ローカルデコード部， ２０２４ 判定部， ３０２
２，３２３１ ローカルデコード部

Claims (37)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 階層符号化を行う画像符号化装置であっ
   て、 第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階
   層の画像データを形成する形成手段と、 前記第２の階層の画像データを補正し、補正データを出
   力する補正手段と、 前記補正データから、前記第１の階層の画像データの予
   測値を予測する予測手段と、 前記第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
   測誤差を算出する算出手段と、 前記予測誤差に基づいて、前記補正手段が出力する前記
   補正データの適正さを判定する判定手段と、 前記判定手段による判定結果に対応して、前記補正デー
   タを、前記第２階層の画像データとして出力する出力手
   段とを備えることを特徴とする画像符号化装置。
2. 【請求項２】 前記予測手段は、 前記補正データを、その性質に応じて所定のクラスに分
   類する分類手段と、 前記クラスに対応して、前記予測値を求める予測値演算
   手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の画像
   符号化装置。
3. 【請求項３】 前記予測手段は、 前記補正データとの線形結合により前記予測値を算出す
   るための予測係数を求める予測係数演算手段と、 前記予測係数および補正データから、前記予測値を求め
   る予測値演算手段とを有することを特徴とする請求項１
   に記載の画像符号化装置。
4. 【請求項４】 前記予測手段は、 前記補正データを、その性質に応じて所定のクラスに分
   類する分類手段と、 前記補正データとの線形結合により前記予測値を算出す
   るための予測係数を、前記クラスごとに求める予測係数
   演算手段と、 前記補正データの前記クラスについて得られた前記予測
   係数と、その補正データとから、前記予測値を求める予
   測値演算手段とを有することを特徴とする請求項１に記
   載の画像符号化装置。
5. 【請求項５】 前記出力手段は、前記補正データととも
   に、前記クラスごとの前記予測係数も出力することを特
   徴とする請求項４に記載の画像符号化装置。
6. 【請求項６】 前記予測手段は、 前記補正データとの線形結合により前記予測値を算出す
   るための予測係数を、所定のクラスごとに記憶している
   予測係数記憶手段と、 前記補正データを、その性質に応じて前記所定のクラス
   のいずれかに分類する分類手段と、 前記補正データの前記クラスについての前記予測係数
   と、その補正データとから、前記予測値を求める予測値
   演算手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の
   画像符号化装置。
7. 【請求項７】 前記予測係数記憶手段に記憶されている
   前記クラスごとの予測係数は、学習用の画像データを用
   いて学習を行うことにより生成されたものであることを
   特徴とする請求項６に記載の画像符号化装置。
8. 【請求項８】 前記出力手段は、前記補正データととも
   に、前記クラスごとの前記予測係数も出力することを特
   徴とする請求項７に記載の画像符号化装置。
9. 【請求項９】 前記補正手段は、 前記第２の階層の画像データを補正するための補正値を
   記憶している記憶手段を有し、 その補正値を用いて、前記第２の階層の画像データを補
   正することを特徴とする請求項１に記載の画像符号化装
   置。
10. 【請求項１０】 前記判定手段は、前記予測誤差が所定
    値以下であるかどうかによって、前記補正データの適正
    さを判定し、 前記出力手段は、前記予測誤差が所定値以下になったと
    きにおける前記補正データを出力することを特徴とする
    請求項１に記載の画像符号化装置。
11. 【請求項１１】 階層符号化を行う画像符号化方法であ
    って、 第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階
    層の画像データを形成し、 前記第２の階層の画像データを補正して、補正データを
    出力し、 前記補正データから、前記第１の階層の画像データの予
    測値を予測し、 前記第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
    測誤差を算出し、 前記第１の階層についての予測誤差に基づいて、前記補
    正データの適正さを判定することを繰り返し、適正とな
    った前記補正データを、前記第２の階層の画像データと
    することを特徴とする画像符号化方法。
12. 【請求項１２】 階層符号化により得られた符号化デー
    タを復号化する画像復号化装置であって、 前記符号化データを受信する受信手段と、 前記符号化データを復号化する復号化手段とを備え、 前記符号化データは、 第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階
    層の画像データを形成し、 前記第２の階層の画像データを補正して、補正データを
    出力し、 前記補正データから、前記第１の階層の画像データの予
    測値を予測し、 前記第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
    測誤差を算出し、 前記第１の階層についての予測誤差に基づいて、前記補
    正データの適正さを判定することを繰り返し、適正とな
    った前記補正データを、前記第２の階層の画像データと
    して含むことを特徴とする画像復号化装置。
13. 【請求項１３】 前記復号化手段は、 前記第２の階層の画像データを、その性質に応じて所定
    のクラスに分類する分類手段と、 前記クラスに対応して、前記第１の階層の画像データの
    予測値を求める予測値演算手段とを有することを特徴と
    する請求項１２に記載の画像復号化装置。
14. 【請求項１４】 前記符号化データは、前記第２の階層
    の画像データとの線形結合により前記予測値を算出する
    ための予測係数も含んでおり、 前記復号化手段は、前記予測係数および第２の階層の画
    像データから、前記第１の階層の画像データの予測値を
    求める予測値演算手段を有することを特徴とする請求項
    １２に記載の画像復号化装置。
15. 【請求項１５】 前記符号化データは、前記第２の階層
    の画像データとの線形結合により前記予測値を算出する
    ための、所定のクラスごとの予測係数も含んでおり、 前記復号化手段は、 前記第２の階層の画像データを、その性質に応じて所定
    のクラスに分類する分類手段と、 前記第２の階層の画像データの前記クラスについての前
    記予測係数と、その第２の階層の画像データとから、前
    記第１の階層の画像データの予測値を求める予測値演算
    手段とを有することを特徴とする請求項１２に記載の画
    像復号化装置。
16. 【請求項１６】 前記復号化手段は、 前記第２の階層の画像データとの線形結合により前記予
    測値を算出するための予測係数を、所定のクラスごとに
    記憶している予測係数記憶手段と、 前記第２の階層の画像データを、その性質に応じて前記
    所定のクラスのうちのいずれかに分類する分類手段と、 前記第２の階層の画像データの前記クラスについての前
    記予測係数を前記予測係数記憶手段から読み出し、その
    予測係数と前記第２の階層の画像データとから、前記第
    １の階層の画像データの予測値を求める予測値演算手段
    とを有することを特徴とする請求項１２に記載の画像復
    号化装置。
17. 【請求項１７】 前記予測係数記憶手段に記憶されてい
    る前記クラスごとの予測係数は、学習用の画像データを
    用いて学習を行うことにより生成されたものであること
    を特徴とする請求項１６に記載の画像復号化装置。
18. 【請求項１８】 階層符号化により得られた符号化デー
    タを復号化する画像復号化方法であって、 前記符号化データは、 第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階
    層の画像データを形成し、 前記第２の階層の画像データを補正して、補正データを
    出力し、 前記補正データから、前記第１の階層の画像データの予
    測値を予測し、 前記第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
    測誤差を算出し、 前記第１の階層についての予測誤差に基づいて、前記補
    正データの適正さを判定することを繰り返し、適正とな
    った前記補正データを、前記第２の階層の画像データと
    して含むことを特徴とする画像復号化方法。
19. 【請求項１９】 階層符号化により得られた符号化デー
    タを伝送する伝送方法であって、 前記符号化データは、 第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階
    層の画像データを形成し、 前記第２の階層の画像データを補正して、補正データを
    出力し、 前記補正データから、前記第１の階層の画像データの予
    測値を予測し、 前記第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
    測誤差を算出し、 前記第１の階層についての予測誤差に基づいて、前記補
    正データの適正さを判定することを繰り返し、適正とな
    った前記補正データを、前記第２の階層の画像データと
    して含むことを特徴とする伝送方法。
20. 【請求項２０】 階層符号化により得られた符号化デー
    タが記録されている記録媒体であって、 前記符号化データは、 第１の階層の画像データよりも画素数の少ない第２の階
    層の画像データを形成し、 前記第２の階層の画像データを補正して、補正データを
    出力し、 前記補正データから、前記第１の階層の画像データの予
    測値を予測し、 前記第１の階層の画像データに対する、その予測値の予
    測誤差を算出し、 前記第１の階層についての予測誤差に基づいて、前記補
    正データの適正さを判定することを繰り返し、適正とな
    った前記補正データを、前記第２の階層の画像データと
    して含むことを特徴とする記録媒体。
21. 【請求項２１】 画像を階層符号化する画像符号化装置
    であって、 第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて
    所定のクラスに分類する分類手段と、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
    るマッピング係数記憶手段と、 前記第１の階層の画像の中の、注目している注目画素
    と、その注目画素のクラスに対応する前記マッピング係
    数とを用いて所定の演算を行うことにより、前記第１の
    階層の画像データの画素数を少なくした第２の階層の画
    像データを算出する演算手段とを備えることを特徴とす
    る画像符号化装置。
22. 【請求項２２】 前記演算手段は、前記注目画素を含
    む、前記第１の階層の画像の複数の画素と、その注目画
    素のクラスに対応する前記マッピング係数とを用いて所
    定の演算を行うことを特徴とする請求項２１に記載の画
    像符号化装置。
23. 【請求項２３】 前記マッピング係数は、学習用の画像
    データを用いて学習を行うことにより生成されたもので
    あることを特徴とする請求項２１に記載の画像符号化装
    置。
24. 【請求項２４】 前記マッピング係数は、前記第２の階
    層の画像から第１の階層の画像を予測した予測結果の、
    その第１の階層の画像に対する予測誤差が最小になるよ
    うに学習を行うことにより得られたものであることを特
    徴とする請求項２１に記載の画像符号化装置。
25. 【請求項２５】 前記マッピング係数は、前記第２の階
    層の画像から前記第１の階層の画像を予測した予測結果
    の、その第１の階層の画像に対する予測誤差が所定値以
    下になるように学習を行うことにより得られたものであ
    ることを特徴とする請求項２１に記載の画像符号化装
    置。
26. 【請求項２６】 前記マッピング係数は、 学習用の第１の階層の画像を構成する画素を、その性質
    に応じて前記クラスのうちのいずれかに分類し、 前記学習用の第１の階層の画像の中の、注目している注
    目学習画素と、その注目学習画素のクラスに対応する所
    定の係数とを用いて所定の演算を行うことにより、前記
    学習用の第１の階層の画像の画素数を少なくした学習用
    の第２の階層の画像データを算出し、 前記学習用の第２の階層の画像に基づいて、前記学習用
    の第１の階層の画像の予測値を予測し、 前記学習用の第１の階層の画像に対する、前記学習用の
    第１の階層の画像の予測値の予測誤差を算出し、 その予測誤差に基づいて、前記所定の係数を変更するこ
    とを、前記所定の係数が最適な値になるまで繰り返すこ
    とにより得られた、その最適な値の前記所定の係数であ
    ることを特徴とする請求項２１に記載の画像符号化装
    置。
27. 【請求項２７】 前記マッピング係数は、 学習用の第１の階層の画像よりも画素数の少ない学習用
    の第２の階層の画像を形成し、 前記学習用の第２の階層の画像を補正して、学習用補正
    データを出力し、 前記学習用補正データに基づいて、前記学習用の第１の
    階層の画像を予測して、その予測値を出力し、 前記学習用の第１の階層の画像に対する、前記学習用の
    第１の階層の画像の予測値の予測誤差を算出し、 その予測誤差に基づいて、前記学習用補正データの適正
    さを判定することを、前記学習用補正データが適正にな
    るまで繰り返すことにより得られた、その適正になった
    前記学習用補正データと、前記学習用の第１の階層の画
    像とを用いて求められたものであることを特徴とする請
    求項２１に記載の画像符号化装置。
28. 【請求項２８】 画像を階層符号化する画像符号化方法
    であって、 第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて
    所定のクラスに分類し、 前記クラスごとに、所定のマッピング係数を記憶してい
    るマッピング係数記憶手段から、前記第１の階層の画像
    の中の、注目している注目画素に対応するクラスの前記
    マッピング係数を読み出し、 そのマッピング係数と前記注目画素とを用いて所定の演
    算を行うことにより、前記第１の階層の画像データの画
    素数を少なくした第２の階層の画像データを算出するこ
    とを特徴とする画像符号化方法。
29. 【請求項２９】 階層符号化により得られた符号化デー
    タを復号化する画像復号化装置であって、 前記符号化データを受信する受信手段と、 前記符号化データを復号化する復号化手段とを備え、 前記符号化データは、 第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて
    第１のクラスのうちのいずれかに分類し、 前記第１のクラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
    しているマッピング係数記憶手段から、前記第１の階層
    の画像の中の、注目している注目画素に対応する第１の
    クラスの前記マッピング係数を読み出し、 そのマッピング係数と前記注目画素とを用いて所定の演
    算を行うことにより得られる、前記第１の階層の画像の
    画素数を少なくした第２の階層の画像を含むことを特徴
    とする画像復号化装置。
30. 【請求項３０】 前記復号化手段は、 前記第２の階層の画像との線形結合により前記第１の階
    層の画像の予測値を算出するための予測係数を、第２の
    クラスごとに記憶している予測係数記憶手段と、 前記第２の階層の画像を、その性質に応じて前記第２の
    クラスのうちのいずれかに分類する分類手段と、 前記第２の階層の画像の前記第２のクラスについての前
    記予測係数を、前記予測係数記憶手段から読み出し、そ
    の予測係数と前記第２の階層の画像とから、前記第１の
    階層の画像の予測値を求める予測値演算手段とを有する
    ことを特徴とする請求項２９に記載の画像復号化装置。
31. 【請求項３１】 前記予測係数は、学習用の画像を用い
    て学習を行うことにより生成されたものであることを特
    徴とする請求項３０に記載の画像復号化装置。
32. 【請求項３２】 前記マッピング係数は、学習用の画像
    を用いて学習を行うことにより生成されたものであるこ
    とを特徴とする請求項２９に記載の画像復号化装置。
33. 【請求項３３】 前記マッピング係数は、前記第２の階
    層の画像から前記第１の階層の画像を予測した予測結果
    の、その第２の階層の画像に対する予測誤差が最小にな
    るように学習を行うことにより得られたものであること
    を特徴とする請求項２９に記載の画像復号化装置。
34. 【請求項３４】 前記マッピング係数は、前記第２の階
    層の画像から前記第１の階層の画像を予測した予測結果
    の、その第１の階層の画像に対する予測誤差が所定値以
    下になるように学習を行うことにより得られたものであ
    ることを特徴とする請求項２９に記載の画像復号化装
    置。
35. 【請求項３５】 階層符号化により得られた符号化デー
    タを復号化する画像復号化方法であって、 前記符号化データは、 第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて
    所定のクラスに分類し、 前記所定のクラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
    しているマッピング係数記憶手段から、前記第１の階層
    の画像の中の、注目している注目画素に対応するクラス
    の前記マッピング係数を読み出し、 そのマッピング係数と前記注目画素とを用いて所定の演
    算を行うことにより得られる、前記第１の階層の画像の
    画素数を少なくした第２の階層の画像を含むことを特徴
    とする画像復号化方法。
36. 【請求項３６】 階層符号化により得られた符号化デー
    タを伝送する伝送方法であって、 前記符号化データは、 第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて
    所定のクラスに分類し、 前記所定のクラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
    しているマッピング係数記憶手段から、前記第１の階層
    の画像の中の、注目している注目画素に対応するクラス
    の前記マッピング係数を読み出し、 そのマッピング係数と前記注目画素とを用いて所定の演
    算を行うことにより得られる、前記第１の階層の画像の
    画素数を少なくした第２の階層の画像を含むことを特徴
    とする伝送方法。
37. 【請求項３７】 階層符号化により得られた符号化デー
    タが記録されている記録媒体であって、 前記符号化データは、 第１の階層の画像を構成する画素を、その性質に応じて
    所定のクラスに分類し、 前記所定のクラスごとに、所定のマッピング係数を記憶
    しているマッピング係数記憶手段から、前記第１の階層
    の画像の中の、注目している注目画素に対応するクラス
    の前記マッピング係数を読み出し、 そのマッピング係数と前記注目画素とを用いて所定の演
    算を行うことにより得られる、前記第１の階層の画像の
    画素数を少なくした第２の階層の画像を含むことを特徴
    とする記録媒体。