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特開2024-5850画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024005850
(43)【公開日】2024-01-17
(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理システム
(51)【国際特許分類】
H04N 19/61 20140101AFI20240110BHJP
H04N 19/50 20140101ALI20240110BHJP
H04N 1/41 20060101ALI20240110BHJP
【ＦＩ】
H04N19/61
H04N19/50
H04N1/41
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022106264
(22)【出願日】2022-06-30
(71)【出願人】
【識別番号】398034168
【氏名又は名称】株式会社アクセル
(74)【代理人】
【識別番号】110000279
【氏名又は名称】弁理士法人ウィルフォート国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】小島 悠貴
【テーマコード（参考）】
5C159
5C178
【Ｆターム（参考）】
5C159LC09
5C159MA21
5C159MA22
5C159MC32
5C159MC34
5C159MC35
5C159TB08
5C159TC03
5C159TC04
5C159TC42
5C159TD01
5C159TD06
5C159TD07
5C159TD15
5C159UA02
5C159UA05
5C178AC07
5C178BC66
5C178BC90
5C178CC55
5C178DC79
5C178EC51
(57)【要約】
【課題】画像の輝度値の予測精度を高めることができるようにする。
【解決手段】エンコーダ１０において、所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する予測調整量テーブル２１と、対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部１５と、特徴情報特定部１５により特定された特徴情報に対応する予測調整量を予測調整量テーブル２１の予測調整量特定情報から特定する調整量特定部１６と、を備えるようにし、特徴情報は、ブロックと隣接する複数のブロックの一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである。
【選択図】図１
【解決手段】エンコーダ１０において、所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する予測調整量テーブル２１と、対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部１５と、特徴情報特定部１５により特定された特徴情報に対応する予測調整量を予測調整量テーブル２１の予測調整量特定情報から特定する調整量特定部１６と、を備えるようにし、特徴情報は、ブロックと隣接する複数のブロックの一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する調整量記憶部と、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部と、
前記特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する調整量特定部と、
を備え、
前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロック内の一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理装置。
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部と、
前記特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する調整量特定部と、
を備え、
前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロック内の一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理装置。
【請求項2】
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する斜め方向の輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する調整量記憶部と、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部と、
前記特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する調整量特定部と、
を備え、
前記特徴情報は、前記ブロックと、前記ブロックの縦方向及び横方向の隣接する４つのブロックと、の輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理装置。
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部と、
前記特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する調整量特定部と、
を備え、
前記特徴情報は、前記ブロックと、前記ブロックの縦方向及び横方向の隣接する４つのブロックと、の輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理装置。
【請求項3】
前記特徴情報は、前記ブロックと、前記４つのブロックのそれぞれの一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
請求項２に記載の画像処理装置。
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項4】
前記特徴情報特定部は、前記部分ブロックの輝度の直流成分の値を把握できている場合には、その直流成分の値を用いて前記パターンの要素を算出し、前記部分ブロックの輝度の直流成分の値を把握できていない場合には、前記部分ブロックを含むブロックと、その周囲のブロックとに基づいて前記部分ブロックの直流成分の値を推定し、推定した値を用いて前記パターンの要素を算出する
請求項１又は請求項３に記載の画像処理装置。
請求項１又は請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項5】
前記対象ブロックに対する交流成分から、前記対象ブロックの周囲のブロックの直流成分に基づく前記対象ブロックにおける予測値と、前記調整量特定部により特定された前記予測調整量とを減算することにより、前記対象ブロックにおける予測残差を算出する予測残差算出部
をさらに備える
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
をさらに備える
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項6】
前記予測残差に基づいて、前記対象ブロックに対応する特徴情報に対応付けられた前記予測調整量特定情報を更新する調整量更新部
をさらに備える
請求項５に記載の画像処理装置。
をさらに備える
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項7】
前記予測調整量特定情報は、前記特徴情報に対応するブロックの出現数及び前記特徴情報に対応するブロックについて算出された予測残差の合計を含み、
前記調整量更新部は、前記対象ブロックに対応する特徴情報に対応付けられた前記ブロックの出現数に１を加算するとともに、算出された前記予測残差を、前記対象ブロックに対応する特徴情報に対応付けられた前記ブロックの前記予測残差の合計に加算し、
前記調整量特定部は、前記予測残差の合計を前記ブロックの出現数で除算することにより、前記予測調整量を算出する
請求項６に記載の画像処理装置。
前記調整量更新部は、前記対象ブロックに対応する特徴情報に対応付けられた前記ブロックの出現数に１を加算するとともに、算出された前記予測残差を、前記対象ブロックに対応する特徴情報に対応付けられた前記ブロックの前記予測残差の合計に加算し、
前記調整量特定部は、前記予測残差の合計を前記ブロックの出現数で除算することにより、前記予測調整量を算出する
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項8】
前記調整量特定部により特定された前記予測調整量に基づいて、前記対象ブロックの交流成分を算出する交流成分算出部と、
算出された交流成分に基づいて前記対象ブロックに含まれる子ブロックの輝度値を算出する輝度値算出部と、
をさらに備える
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
算出された交流成分に基づいて前記対象ブロックに含まれる子ブロックの輝度値を算出する輝度値算出部と、
をさらに備える
請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項9】
画像処理装置による画像処理方法であって、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量と、を対応付けて調整量記憶部に記憶し、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定し、
特定した前記特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部から特定し、
前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理方法。
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量と、を対応付けて調整量記憶部に記憶し、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定し、
特定した前記特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部から特定し、
前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理方法。
【請求項10】
画像処理装置を構成するコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
前記コンピュータに、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量と、を対応付けて調整量記憶部に記憶させ、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定させ、
特定された前記特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部から特定させ、
前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理プログラム。
前記コンピュータに、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量と、を対応付けて調整量記憶部に記憶させ、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定させ、
特定された前記特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部から特定させ、
前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理プログラム。
【請求項11】
対象画像の圧縮データを生成するエンコーダと、前記対象画像の前記圧縮データを伸張するデコーダとを備える画像処理システムであって、
前記エンコーダは、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する第１調整量記憶部と、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する第１特徴情報特定部と、
前記第１特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記第１調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する第１調整量特定部と、
前記対象ブロックに対する交流成分から、前記対象ブロックの周囲のブロックの直流成分に基づく前記対象ブロックにおける予測値と、前記第１調整量特定部により特定された前記予測調整量とを減算することにより、前記対象ブロックにおける予測残差を算出する予測残差算出部と、
前記対象画像中の最上位の対象ブロックの輝度の直流成分と、各対象ブロックの交流成分に対する予測残差とを含むデータを圧縮データとして出力する圧縮データ出力部とを備え、
前記デコーダは、
前記圧縮データを入力する圧縮データ入力部と、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応する前記ブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する第２調整量記憶部と、
前記圧縮データに基づいて、対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する第２特徴情報特定部と、
前記第２特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記第２調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する第２調整量特定部と、
前記対象ブロックの交流成分に対する予測残差と、前記対象ブロックの前記交流成分に対する予測値と、前記第２調整量特定部により特定された前記予測調整量とを加算することにより、前記対象ブロックの交流成分を算出する交流成分算出部と、
算出された前記交流成分に基づいて前記対象ブロックに含まれる子ブロックの輝度値を算出する輝度値算出部と、
を備え、
前記特徴情報は、前記ブロックと隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理システム。
前記エンコーダは、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する第１調整量記憶部と、
対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する第１特徴情報特定部と、
前記第１特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記第１調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する第１調整量特定部と、
前記対象ブロックに対する交流成分から、前記対象ブロックの周囲のブロックの直流成分に基づく前記対象ブロックにおける予測値と、前記第１調整量特定部により特定された前記予測調整量とを減算することにより、前記対象ブロックにおける予測残差を算出する予測残差算出部と、
前記対象画像中の最上位の対象ブロックの輝度の直流成分と、各対象ブロックの交流成分に対する予測残差とを含むデータを圧縮データとして出力する圧縮データ出力部とを備え、
前記デコーダは、
前記圧縮データを入力する圧縮データ入力部と、
所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応する前記ブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する第２調整量記憶部と、
前記圧縮データに基づいて、対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する第２特徴情報特定部と、
前記第２特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記第２調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する第２調整量特定部と、
前記対象ブロックの交流成分に対する予測残差と、前記対象ブロックの前記交流成分に対する予測値と、前記第２調整量特定部により特定された前記予測調整量とを加算することにより、前記対象ブロックの交流成分を算出する交流成分算出部と、
算出された前記交流成分に基づいて前記対象ブロックに含まれる子ブロックの輝度値を算出する輝度値算出部と、
を備え、
前記特徴情報は、前記ブロックと隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである
画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、静止画像や動画像等の画像を処理する画像処理装置等に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、画像データの容量を抑えるために画像圧縮処理が行われている。例えば、画像圧縮処理の要素技術として、交流成分予測が知られている。
【0003】
交流分析予測は、画像平面上に設定されたブロックのうち、対象ブロックおよびその周辺ブロックの直流成分を参照することにより対象ブロック上の交流成分を予測する処理である。交流分析予測により予測された交流成分は、対象ブロック上に存在する子ブロックの生成に用いることができる。これについては、例えば、非特許文献１に記載されている。
【0004】
交流成分予測を用いた動画圧縮においては、対象ブロックの直流成分と、その交流成分と交流成分予測によって得られた差分成分とを符号化する。
【0005】
また、交流成分予測に関連する技術として、特許文献１には、水平方向・垂直方向以外の直交する交流成分についても予測することで予測精度を高める技術が開示されている。
【0006】
また、大域的な情報から予測誤差を補正することでさらに予測精度を高める技術として、特許文献２には、画像の輪郭部分のオーバーシュートやアンダーシュートの影響を低減することができる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開２０１１－２３９１９１号公報
【特許文献2】特開２０２１－７２５１０号公報
【非特許文献】
【0008】
【非特許文献1】徳永 隆治、フラクタルと画像処理－差分力学系の基礎と応用、コロナ社、２００２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
画像圧縮処理においては、画像の圧縮率を向上することが要請されており、いかに画像の輝度値の予測精度を向上させるかが重要である。
【0010】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、画像の輝度値の予測精度を向上する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0011】
上記目的を達成するため、第１の観点に係る画像処理装置は、所定の画像中のブロックについての特徴情報と、特徴情報に対応するブロックに対する輝度の交流成分の予測残差を調整する予測調整量を特定可能な予測調整量特定情報と、を対応付けて記憶する調整量記憶部と、対象画像中の対象ブロックについての特徴情報を特定する特徴情報特定部と、前記特徴情報特定部により特定された特徴情報に対応する予測調整量を前記調整量記憶部の前記予測調整量特定情報から特定する調整量特定部と、を備え、前記特徴情報は、前記ブロックと、隣接する複数のブロックにおける一部分である部分ブロックと、の輝度の直流成分に関する関係を示すパターンである。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、画像の輝度値の予測精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【発明を実施するための形態】
【0014】
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0015】
まず、一実施形態に係る画像処理システムについて説明する。
【0016】
図１は、一実施形態に係る画像処理システムの全体構成図である。
【0017】
画像処理システム１は、画像処理装置の一例としてのエンコーダ１０と、画像処理装置の一例としてのデコーダ３０とを備える。エンコーダ１０とデコーダ３０とは、ネットワーク５０を介して接続されている。ネットワーク５０は、例えば、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｏｗｏｒｋ（ＬＡＮ）や、Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＡＮ）等である。
【0018】
エンコーダ１０は、対象画像入力部１１と、ＤＣ変換部１２と、アダマール変換部１３と、交流成分予測部１４と、特徴情報特定部１５と、調整量特定部１６と、予測残差算出部１７と、符号化部１８と、調整量更新部１９と、圧縮データ出力部２０と、予測調整量テーブル２１とを有する。
【0019】
対象画像入力部１１は、圧縮対象の画像（対象画像）を入力する。対象画像は、例えば、静止画像であってもよく、動画像の１フレームの画像であってもよい。対象画像は、エンコーダ１０内の補助記憶装置１０６（図９参照）から取得するようにしてもよく、或いは、図示しない撮像装置から取得するようにしてもよい。
【0020】
ＤＣ変換部１２は、対象画像の各画素の輝度値に基づいて、対象画像中の処理対象とするブロック（対象ブロック）における直流成分を生成する。対象ブロックとしては、例えば、最上位階層（第１階層）のブロックは、１６画素×１６画素である。第１階層よりも下の階層のブロックについては、第２階層のブロックは、８画素×８画素であり、第３階層のブロックは、４画素×４画素であり、第４階層のブロックは、２画素×２画素である。対象ブロックにおける直流成分は、例えば、対象ブロックに含まれる画素の輝度値の平均値である。以下の処理においては、対象画像中のブロックについて対象ブロックとされる順番は、予め決まった順番に従っているものとする。本実施形態では、画像中の、左上から横方向のブロックが順次対象ブロックとされ、横方向の全てのブロックを対象ブロックとした後に一段下のブロックについて同様に順次対象ブロックとするようにしている。なお、対象ブロックの順番は、これに限られず、デコーダ３０側との間で共通に認識できる順番であればよい。また、ＤＣ変換部１２は、対象ブロックを構成する複数の子ブロックについての各画素の輝度値に基づいて、各子ブロックの直流成分を算出する。
【0021】
ここで、各ブロックと子ブロックとの関係と、本明細書でのブロックと、そのブロックの直流成分との表記について説明する。
【0022】
図２は、一実施形態に係るブロック及び子ブロックを説明する図である。
【0023】
ここで、ブロック６０は、例えば、４等分された子ブロック６１を有する。ここで、ブロック６０における右上の子ブロック６１の直流成分（画素の輝度平均）をδ＋＋とし、右下の子ブロック６１の直流成分をδ＋－とし、左上の子ブロック６１の直流成分をδ－＋とし、左下の子ブロックの直流成分をδ－－とする。
【0024】
図３は、一実施形態に係るブロック及びブロックの直流成分の表記を説明する図である。
【0025】
本明細書においては、対象ブロックをＢ［０，０］とし、対象ブロックの周囲のブロックを図３に示すようにＢ［ａ、ｂ］のように記載する。また、Ｂ［ａ，ｂ］のブロックの直流成分、すなわち、Ｂ［ａ，ｂ］に含まれる画素の輝度平均をＤ［ａ、ｂ］のように表記する。例えば、対象ブロック（Ｂ［０，０］）の直流成分を、Ｄ［０，０］とし、対象ブロックの右隣のブロック（対象右ブロック）をＢ［１，０］とし、その直流成分をＤ［１，０］とし、対象ブロックの左隣のブロック（対象左ブロック）をＢ［－１，０］とし、その直流成分をＤ［－１，０］とし、対象ブロックの直上のブロック（対象上ブロック）をＢ［０，１］とし、その直流成分をＤ［０，１］とし、対象ブロックの直下のブロック（対象下ブロック）をＢ［０，－１］とし、その直流成分をＤ［０，－１］とする。
【0026】
図１の説明に戻り、アダマール変換部１３は、対象ブロックの横方向の交流成分αと、縦方向の交流成分βと、斜め方向の交流成分γと、直流成分δとを算出するアダマール変換を行う。なお、直流成分δは、対象ブロックの直流成分と同一であるので、計算により算出する必要はない。
【0027】
ここで、対象ブロックの交流成分α、交流成分β、交流成分γ、直流成分δは、対象ブロックの子ブロックの直流成分により、以下の式（１）～（４）に示すように表すことができる。
【0028】
交流成分α＝（δ＋＋＋δ＋－－δ－＋－δ－－）／４ ・・・（１）
交流成分β＝（δ＋＋－δ＋－＋δ－＋－δ－－）／４ ・・・（２）
交流成分γ＝（δ＋＋－δ＋－－δ－＋＋δ－－）／４ ・・・（３）
直流成分δ＝（δ＋＋＋δ＋－＋δ－＋＋δ－－）／４ ・・・（４）
なお、直流成分δは、対象ブロックＢ［０，０］の直流成分Ｄ［０，０］である。
交流成分β＝（δ＋＋－δ＋－＋δ－＋－δ－－）／４ ・・・（２）
交流成分γ＝（δ＋＋－δ＋－－δ－＋＋δ－－）／４ ・・・（３）
直流成分δ＝（δ＋＋＋δ＋－＋δ－＋＋δ－－）／４ ・・・（４）
なお、直流成分δは、対象ブロックＢ［０，０］の直流成分Ｄ［０，０］である。
【0029】
交流成分予測部１４は、交流成分予測に従って対象ブロックについての交流成分の予測値を算出する。交流成分予測部１４は、例えば、交流成分αについては、対象ブロックＢ［０，０］の右側のブロック（対象右ブロック）Ｂ［１，０］と、対象ブロックＢ［０，０］の左側のブロック（対象左ブロック）Ｂ［－１，０］との直流成分から対象ブロックの交流成分の予測値を求める。
【0030】
例えば、交流成分αについての予測値α’は、以下の式（５）に示すように表すことができる。
【0031】
予測値α’＝（Ｄ［１，０］－Ｄ［－１，０］）／８ ・・・（５）
【0032】
なお、交流成分予測部１４による交流成分の予測値の予測方法は、ほかの方法であってもよい。なお、対象右ブロック又は対象左ブロックが存在しない場合には、対象右ブロックの直流成分又は対象左ブロックの直流成分に代えて、対象ブロックＢ［０，０］のＤ［０，０］又は、すべて黒の画素で構成されている場合の直流成分を用いてもよい。また、交流成分βに対する予測値β’を算出する処理は、交流成分αに対する処理における座標系を９０度回転させた状態で同様な処理を行うようにすればよい。
【0033】
また、交流成分予測部１４は、例えば、交流成分γについては、対象ブロックＢ［０，０］の斜め隣りに位置する４つのブロック（Ｂ［１，１］、Ｂ［－１，１］、Ｂ［１，－１］、Ｂ［－１，－１］）の直流成分から交流成分γの予測値を求める。
【0034】
例えば、交流成分γについての予測値γ’は、以下の式（６）に示すように表すことができる。
【0035】
予測値γ’＝（δ－－，Ｂ［０，１］－δ＋－，Ｂ［０，１］＋δ＋＋，Ｂ［－１，０］－δ＋－，Ｂ［－１，０］－２×δ－＋＋δ＋＋＋δ－－）／４ ・・・（６）
ここで、δ－－，Ｂ［ａ，ｂ］、δ＋－，Ｂ［ａ，ｂ］、δ＋＋，Ｂ［ａ，ｂ］、δ＋－，Ｂ［ａ，ｂ］は、それぞれブロックＢ［ａ，ｂ］における対応する位置の子ブロックの直流成分を示している。
ここで、δ－－，Ｂ［ａ，ｂ］、δ＋－，Ｂ［ａ，ｂ］、δ＋＋，Ｂ［ａ，ｂ］、δ＋－，Ｂ［ａ，ｂ］は、それぞれブロックＢ［ａ，ｂ］における対応する位置の子ブロックの直流成分を示している。
【0036】
なお、交流成分予測部１４による交流成分γの予測値の予測方法は、ほかの方法であってもよい。
【0037】
特徴情報特定部１５は、第１特徴情報特定部の一例であり、対象ブロックについての特徴情報を特定する。本実施形態では、対象ブロックの交流成分αについての特徴情報は、対象ブロックの直流成分と、対象ブロックＢ［０，０］に隣接する複数のブロックに含まれる一部の子ブロック（部分ブロック）の直流成分との差に基づいて特定されている。
【0038】
図４は、一実施形態に係る対象ブロックの特徴情報を説明する図である。
【0039】
本実施形態では、特徴情報特定部１５は、対象ブロックの交流成分αについての特徴情報を、対象ブロックＢ［０，０］の直流成分Ｄ［０，０］と、対象ブロックＢ［０、０］に隣接する３つのブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］）の部分ブロック（例えば、Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］のそれぞれにおけるＢ［０，０］と隣接する２つの子ブロック）の直流成分（ｄ［－１，０］、ｄ［１，０］、ｄ［０，－１］）との差に基づいて、特定している。
【0040】
具体的には、交流成分αについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）は、式（７）に示すことができる。
（ｘ，ｙ，ｚ）＝（ε（ｄ［－１，０］），ε（ｄ［１，０］），ε（ｄ［０，－１］）） ・・・（７）
ここで、ε（ｘ）＝Ｑ（ｘ－Ｄ［０，０］）であり、ｅ（ｘ）におけるｘは変数、Ｑは、量子化を行う関数である。
（ｘ，ｙ，ｚ）＝（ε（ｄ［－１，０］），ε（ｄ［１，０］），ε（ｄ［０，－１］）） ・・・（７）
ここで、ε（ｘ）＝Ｑ（ｘ－Ｄ［０，０］）であり、ｅ（ｘ）におけるｘは変数、Ｑは、量子化を行う関数である。
【0041】
関数Ｑは、例えば、輝度を８ビットの２５６段階で表現する画像においては、以下の式（８）に示す関数としてもよい。
Ｑ（ｘ）＝ －３ （ｘ／３２≦－２．５の場合）
３ （ｘ・３２≧２．５の場合）
Ｒｏｕｎｄ（ｘ／３２） （上記以外の場合）・・・（８）
ここで、ｘは、変数であり、Ｒｏｕｎｄは、小数点以下を四捨五入する関数である。
Ｑ（ｘ）＝ －３ （ｘ／３２≦－２．５の場合）
３ （ｘ・３２≧２．５の場合）
Ｒｏｕｎｄ（ｘ／３２） （上記以外の場合）・・・（８）
ここで、ｘは、変数であり、Ｒｏｕｎｄは、小数点以下を四捨五入する関数である。
【0042】
なお、特徴情報について関数Ｑを用いて量子化を行ってデータ量を低減するようにしているが、量子化を行わないようにしてもよい。
【0043】
また、部分ブロックの直流成分については、部分ブロックに含まれる子ブロックの直流成分を平均することで求められる。
具体的には、ｄ［－１，０］については、以下の式（９）に基づいて算出することができる。
ｄ［－１，０］＝（δ＋＋，Ｂ［－１，０］＋δ＋－，Ｂ［－１，０］）／２ ・・・（９）
具体的には、ｄ［－１，０］については、以下の式（９）に基づいて算出することができる。
ｄ［－１，０］＝（δ＋＋，Ｂ［－１，０］＋δ＋－，Ｂ［－１，０］）／２ ・・・（９）
【0044】
なお、部分ブロックの直流成分を、対象ブロックと、部分ブロックを含むブロック（隣接ブロック）と、隣接ブロックの対象ブロックと反対側のブロックとの直流成分に基づいて推定してもよい。具体的には、ｄ［１，０］については、以下の式（１０）に基づいて算出することができる。
ｄ［１，０］＝（Ｄ［０，０］－Ｄ［２，０］）／８＋Ｄ［１，０］ ・・・（１０）
ｄ［１，０］＝（Ｄ［０，０］－Ｄ［２，０］）／８＋Ｄ［１，０］ ・・・（１０）
【0045】
この特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）は、予測調整量テーブル２１において、特徴情報の対象ブロックに対応する情報を管理するためのインデックスとして用いられる。この特徴情報は、対象ブロックと、隣接する複数のブロックの一部分である部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンであり、この特徴情報が同じであれば、対象ブロック同士が同一又は類似していることを意味している。このようなインデックスに対応する予測調整量を管理して用いることにより、後述する予測残差を小さくすることができる。また、特徴情報を、ブロックと、周囲のブロックの部分ブロックとの輝度に基づくパターンとしているので、より詳細にブロックを特徴情報により分類して管理することができる。
【0046】
交流成分βに対する特徴情報については、交流成分αに対する処理における座標系を９０度回転させた状態で同様な処理を行うようにすればよい。
【0047】
また、特徴情報特定部１５は、対象ブロックの交流成分γについての特徴情報を、対象ブロックＢ［０，０］の直流成分Ｄ［０，０］と、対象ブロックＢ［０、０］の縦方向及び横方向に隣接する４つのブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］、Ｂ［０，１］）の部分ブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］、Ｂ［０，１］のそれぞれにおけるＢ［０，０］と隣接する２つの子ブロック）の直流成分（ｄ［－１，０］、ｄ［１，０］、ｄ［０，－１］、ｄ［０，１］）との差に基づいて、特定している。
【0048】
具体的には、交流成分γについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）は、式（１１）に示すことができる。なお、画像における交流成分γは、２次元的な双曲放物面の成分となるので特徴情報を４次元としている。
（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＝（ε（ｄ［－１，０］），ε（ｄ［１，０］），ε（ｄ［０，－１］），ε（ｄ［０，１］）） ・・・（１１）
（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＝（ε（ｄ［－１，０］），ε（ｄ［１，０］），ε（ｄ［０，－１］），ε（ｄ［０，１］）） ・・・（１１）
【0049】
予測調整量テーブル２１は、対象ブロックの特徴情報ごとに予測調整量を特定可能な情報（予測調整量可能情報）を管理している。
【0050】
図５は、一実施形態に係る予測調整量テーブルの構成図である。
【0051】
本実施形態では、予測調整量テーブル２１は、対象ブロックの交流成分α，β用の予測調整量テーブル２２と、対象ブロックの交流成分γ用の予測調整量テーブル２３とを含む。
【0052】
予測調整量テーブル２２は、対象ブロックの交流成分α，β用の特徴情報ごとの予測調整量特定情報のエントリを管理する。予測調整量テーブル２２のエントリは、特徴情報２２ａと、パターン出現数２２ｂと、予測残差合計２２ｃとのフィールドを含む。特徴情報２２ａには、交流成分α，βについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）が格納される。パターン出現数２２ｂには、エントリの特徴情報に対応するパターンが出現した回数（ｎ）が格納される。予測残差合計２２ｃには、エントリに対応するパターンに対応する予測残差の合計（ψ）が格納される。本実施形態においては、予測残差の合計を出現回数で除算した予測残差の平均を、予測調整量としている。予測調整量テーブル２２は、例えば、１つの静止画像に対して、又は、動画中の１つのキーフレームに対応する画像に対して１つ生成される。なお、予測調整量テーブル２２を、動画中の隣接する複数の画像で共用してもよく、また、類似する画像間で共用してもよい。
【0053】
予測調整量テーブル２３は、対象ブロックの交流成分γ用の特徴情報ごとの予測調整量特定情報のエントリを管理する。予測調整量テーブル２３のエントリは、特徴情報２３ａと、パターン出現数２３ｂと、予測残差合計２３ｃとのフィールドを含む。特徴情報２３ａには、交流成分γについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）が格納される。パターン出現数２３ｂには、エントリの特徴情報に対応するパターンが出現した回数（ｍ）が格納される。予測残差合計２３ｃには、エントリに対応するパターンに対応する予測残差の合計（φ）が格納される。本実施形態においては、予測残差の合計を出現回数で除算した予測残差の平均を、予測調整量としている。予測調整量テーブル２３は、例えば、１つの静止画像に対して、又は、動画中の１つのキーフレームに対応する画像に対して１つ生成される。なお、予測調整量テーブル２３を、動画中の隣接する複数の画像で共用してもよく、また、類似する画像間で共用してもよい。
【0054】
図１の説明に戻り、調整量特定部１６は、第１調整量特定部の一例であり、特徴情報特定部１５において特定された特徴情報に対応する予測調整量を特定する。具体的には、調整量特定部１６は、交流成分α，βについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）に対応する予測調整量テーブル２２のエントリを特定し、このエントリの予測残差合計ψをパターン出現数ｎで除算することにより、予測調整量を特定する。この予測調整量は、同じ特徴情報となるパターンについての予測残差の平均値である。このように特徴情報により、予測調整量を特定するようにしたので、特徴量の共通する対象ブロックについて、予測調整量を適切に特定することができる。本実施形態では、交流成分α，βについての特徴情報に対応する予測調整量を特定する場合においては、同一の予測調整量テーブル２２を用いるようにしている。このように、同一の予測調整量テーブル２２を用いるのは、画像中に或る部分画像を９０度回転させた部分画像が存在する可能性があり、これらについては、同一の性質を有しているからである。これにより、予測調整量テーブル２２の記憶に必要なメモリ量を低減することができるとともに、予測残差の情報をお互いに共用できるため予測調整量をより高精度に設定できるという効果が期待される。
【0055】
また、調整量特定部１６は、交流成分γについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）に対応する予測調整量テーブル２３のエントリを特定し、このエントリの予測残差合計φをパターン出現数ｍで除算することにより、予測調整量を特定する。この予測調整量は、同じ特徴情報となるパターンについての予測残差の平均値である。このように特徴情報により、予測調整量を特定するようにしたので、特徴量の共通する対象ブロックについて、予測調整量を適切に特定することができる。
【0056】
また、本実施形態では、階層の異なる対象ブロックについての特徴情報に対応する予測調整量を特定する場合においても、同一の予測調整量テーブル２１（２２，２３）を用いるようにしている。このように、同一の予測調整量テーブル２１を用いるのは、画像はフラクタルである（自己相似性を有する）ことがあり、異なるサイズの対象ブロックであっても、同一の性質を有している可能性があるからである。これにより、予測調整量テーブル２１の記憶に必要なメモリ量を低減することができるとともに、予測残差の情報をお互いに共用できるため予測調整量をより高精度に設定できるという効果が期待される。
【0057】
予測残差算出部１７は、対象ブロックに対する各交流成分についての予測残差ｅを算出する。本実施形態では、交流成分α、β、γに対する予測残差ｅα、ｅβ、ｅγは、以下の式（１２）、（１３）、（１４）で算出している。なお、交流成分βに対する予測残差ｅβを算出する処理は、交流成分αに対する予測残差ｅαを算出する処理における座標系を９０度回転させた状態で同様な処理を行うようにすればよい。
予測残差ｅα＝α―α’－ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（１２）
予測残差ｅβ＝β―β’－ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（１３）
予測残差ｅγ＝γ―γ’－φ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）／ｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）
・・・（１４）
ここで、ψ（ｘ，ｙ，ｚ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ）の対象ブロックに対する予測残差合計ψを示し、ｎ（ｘ，ｙ，ｚ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ）の対象ブロックに対するパターン出現数ｎを示し、φ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）の対象ブロックに対する予測残差合計φを示し、ｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）の対象ブロックに対するパターン出現数ｍを示しいる。
予測残差ｅα＝α―α’－ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（１２）
予測残差ｅβ＝β―β’－ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（１３）
予測残差ｅγ＝γ―γ’－φ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）／ｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）
・・・（１４）
ここで、ψ（ｘ，ｙ，ｚ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ）の対象ブロックに対する予測残差合計ψを示し、ｎ（ｘ，ｙ，ｚ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ）の対象ブロックに対するパターン出現数ｎを示し、φ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）の対象ブロックに対する予測残差合計φを示し、ｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）は、特徴情報が（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）の対象ブロックに対するパターン出現数ｍを示しいる。
【0058】
符号化部１８は、予測残差算出部１７により算出された予測残差ｅα、ｅβ、ｅγに対して、例えば、量子化等の非可逆変換を行い、更に、ハフマン符号化や算術符号化といったエントロピ符号化を施すことにより、対象ブロックに対する圧縮データを生成する。また、符号化部１８は、最上位の各ブロックの直流成分Ｄについて公知の圧縮技術により圧縮データを生成する。
【0059】
調整量更新部１９は、予測残差算出部１７により算出された予測残差ｅα、ｅβに基づいて、予測調整量テーブル２２の予測調整量特定情報を更新する。具体的には、調整量更新部１９は、以下の式（１５）、（１６）に示すように予測調整量テーブル２２の予測残差合計ψ及びパターン出現数ｎを更新する。
ψｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ）＝ψｎ（ｘ，ｙ，ｚ）＋ｅ ・・・（１５）
ｎｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ）＝ｎｎ（ｘ，ｙ，ｚ）＋１ ・・・（１６）
ここで、ｎ＋１は、更新後を示し、ｎは、更新前を示し、ｅは、ｅα又はｅβを示す。
ψｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ）＝ψｎ（ｘ，ｙ，ｚ）＋ｅ ・・・（１５）
ｎｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ）＝ｎｎ（ｘ，ｙ，ｚ）＋１ ・・・（１６）
ここで、ｎ＋１は、更新後を示し、ｎは、更新前を示し、ｅは、ｅα又はｅβを示す。
【0060】
また、本実施形態では、調整量更新部１９は、画像における空間的な対称性の関係に従って、予測調整量テーブル２２の対象ブロックのパターンと空間的な対称性の関係を有する他のパターンの予測調整量特定情報も更新するようにしている。画像中においては、左右対称の部分画像が存在する可能性があり、特に、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＣＧ）等の画像においては、同一の部品を使用して左右対称となる部分が多く存在する可能性が高く、このような場合には、各部分に対応する予測調整量をより高精度に設定することができるようになる。
【0061】
特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）のパターンと、左右反転させた関係を有する左右反転パターン（ｙ，ｘ，ｚ）については、式（１７），（１８）に示すように予測調整量テーブル２２の予測残差合計ψ及びパターン出現数ｎを更新する。
【0062】
ψｎ＋１（ｙ，ｘ，ｚ）＝ψｎ（ｙ，ｘ，ｚ）－ｅ ・・・（１７）
ｎｎ＋１（ｙ，ｘ，ｚ）＝ｎｎ（ｙ，ｘ，ｚ）＋１ ・・・（１８）
ｎｎ＋１（ｙ，ｘ，ｚ）＝ｎｎ（ｙ，ｘ，ｚ）＋１ ・・・（１８）
【0063】
また、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）のパターンと、正負反転させた関係を有する正負反転パターン（－ｘ，－ｙ，－ｚ）については、式（１９），（２０）に示すように予測調整量テーブル２２の予測残差合計ψ及びパターン出現数ｎを更新する。
【0064】
ψｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｚ）＝－ψｎ（－ｘ，－ｙ，－ｚ）－ｅ ・・・（１９）
ｎｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｚ）＝ｎｎ（－ｘ，－ｙ，－ｚ）＋１ ・・・（２０）
ｎｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｚ）＝ｎｎ（－ｘ，－ｙ，－ｚ）＋１ ・・・（２０）
【0065】
また、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）のパターンと、左右及び正負を反転させた関係を有する左右正負反転パターン（－ｙ，－ｘ，－ｚ）については、式（２１），（２２）に示すように予測調整量テーブル２２の予測残差合計ψ及びパターン出現数ｎを更新する。
【0066】
ψｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｚ）＝－ψｎ（－ｙ，－ｘ，－ｚ）＋ｅ ・・・（２１）
ｎｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｚ）＝ｎｎ（－ｙ，－ｘ，－ｚ）＋１ ・・・（２２）
ｎｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｚ）＝ｎｎ（－ｙ，－ｘ，－ｚ）＋１ ・・・（２２）
【0067】
なお、上記した画像における空間的な対称性の関係を有する複数の特徴情報については、いずれか１つの特徴情報を代表として、予測調整量テーブル２２に登録するようにし、残りの特徴情報についての予測残差合計ψは、代表となる特徴情報の予測残差合計ψとの符号の関係（同一又は、反転）に基づいて決定するようにしてもよい。このようにすると、予測調整量テーブル２２に必要となるメモリの容量を低減することができる。
【0068】
また、調整量更新部１９は、予測残差算出部１７により算出された予測残差ｅγに基づいて、予測調整量テーブル２３の予測調整量特定情報を更新する。具体的には、調整量更新部１９は、以下の式（２３）、（２４）に示すように予測調整量テーブル２３の予測残差合計φ及びパターン出現数ｍを更新する。
φｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＝φｎ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＋ｅ ・・・（２３）
ｍｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＝ｍｎ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＋１ ・・・（２４）
ここで、ｎ＋１は、更新後を示し、ｎは、更新前を示し、ｅは、ｅγを示す。
φｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＝φｎ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＋ｅ ・・・（２３）
ｍｎ＋１（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＝ｍｎ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）＋１ ・・・（２４）
ここで、ｎ＋１は、更新後を示し、ｎは、更新前を示し、ｅは、ｅγを示す。
【0069】
また、本実施形態では、調整量更新部１９は、画像における空間的な関連性に従って、予測調整量テーブル２３の対象ブロックのパターンと空間的な関連性を有する他のパターンの予測調整量特定情報も更新するようにしている。画像中においては、特に、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＣＧ）等の画像においては、同一の部品を使用して変換した部分が多く存在する可能性が高く、このような場合には、各部分に対応する予測調整量をより高精度に設定することができるようになる。
【0070】
特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと、左右反転させた関係を有する左右反転パターン（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）については、式（２５），（２６）に示すように予測調整量テーブル２３の予測残差合計φ及びパターン出現数ｍを更新する。
【0071】
φｎ＋１（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）＝φｎ（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）－ｅ ・・・（２５）
ｍｎ＋１（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）＝ｍｎ（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）＋１ ・・・（２６）
ｍｎ＋１（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）＝ｍｎ（ｙ，ｘ，ｚ，ｗ）＋１ ・・・（２６）
【0072】
同様に、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転させた関係を有する正負反転パターン（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）については、式（２７），（２８）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと、正負反転及び左右反転させた関係を有する正負反転・左右反転パターン（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）については、式（２９），（３０）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと９０度回転させた関係を有する９０度回転パターン（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）については、式（３１），（３２）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと左右反転及び上下反転させた関係を有する左右反転・上下反転パターン（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）については、式（３３），（３４）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと９０度回転、左右反転、及び上下反転させた関係を有する９０度回転・左右反転・上下反転パターン（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）については、式（３５），（３６）に示すように、また、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと９０度回転及び上下反転させた関係を有する９０度回転・上下反転パターン（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）については、式（３７），（３８）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと上下反転させた関係を有する上下反転パターン（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）については、式（３９），（４０）に示すように、予測調整量テーブル２３の予測残差合計φ及びパターン出現数ｍを更新する。
【0073】
また、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと９０度回転及び左右反転させた関係を有する９０度回転・左右反転パターン（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）については、式（４１），（４２）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転及び９０度回転させた関係を有する正負反転・９０度回転パターン（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）については、式（４３），（４４）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転、左右反転、及び上下反転させた関係を有する正負反転・左右反転・上下反転パターン（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）については、式（４５），（４６）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転、９０度回転・左右反転、及び上下反転させた関係を有する正負反転・９０度回転・左右反転・上下反転パターン（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）については、式（４７），（４８）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転、９０度回転、及び上下反転させた関係を有する正負反転・９０度回転・上下反転パターン（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）については、式（４９），（５０）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転及び上下反転させた関係を有する正負反転・上下反転パターン（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）については、式（５１），（５２）に示すように、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）のパターンと正負反転、９０度回転、及び左右反転させた関係を有する正負反転・９０度回転・左右反転パターン（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）については、式（５３），（５４）に示すように、予測調整量テーブル２３の予測残差合計φ及びパターン出現数ｍを更新する。
【0074】
φｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）＝φｎ（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）－ｅ
・・・（２７）
ｍｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）＝ｍｎ（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）＋１
・・・（２８）
・・・（２７）
ｍｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）＝ｍｎ（－ｘ，－ｙ，－ｚ，－ｗ）＋１
・・・（２８）
【0075】
φｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）＝φｎ（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）＋ｅ
・・・（２９）
ｍｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）＝ｍｎ（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）＋１
・・・（３０）
・・・（２９）
ｍｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）＝ｍｎ（－ｙ，－ｘ，－ｚ，－ｗ）＋１
・・・（３０）
【0076】
φｎ＋１（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）＝φｎ（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）＋ｅ ・・・（３１）
ｍｎ＋１（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）＝ｍｎ（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）＋１ ・・・（３２）
ｍｎ＋１（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）＝ｍｎ（ｚ，ｗ，ｘ，ｙ）＋１ ・・・（３２）
【0077】
φｎ＋１（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）＝φｎ（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）＋ｅ ・・・（３３）
ｍｎ＋１（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）＝ｍｎ（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）＋１ ・・・（３４）
ｍｎ＋１（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）＝ｍｎ（ｙ，ｘ，ｗ，ｚ）＋１ ・・・（３４）
【0078】
φｎ＋１（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）＝φｎ（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）＋ｅ ・・・（３５）
ｍｎ＋１（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）＝ｍｎ（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）＋１ ・・・（３６）
ｍｎ＋１（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）＝ｍｎ（ｗ，ｚ，ｙ，ｘ）＋１ ・・・（３６）
【0079】
φｎ＋１（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）＝φｎ（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）－ｅ ・・・（３７）
ｍｎ＋１（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）＝ｍｎ（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）＋１ ・・・（３８）
ｍｎ＋１（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）＝ｍｎ（ｗ，ｚ，ｘ，ｙ）＋１ ・・・（３８）
【0080】
φｎ＋１（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）＝φｎ（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）－ｅ ・・・（３９）
ｍｎ＋１（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）＝ｍｎ（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）＋１ ・・・（４０）
ｍｎ＋１（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）＝ｍｎ（ｘ，ｙ，ｗ，ｚ）＋１ ・・・（４０）
【0081】
φｎ＋１（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）＝φｎ（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）－ｅ ・・・（４１）
ｍｎ＋１（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）＝ｍｎ（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）＋１ ・・・（４２）
ｍｎ＋１（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）＝ｍｎ（ｚ，ｗ，ｙ，ｘ）＋１ ・・・（４２）
【0082】
φｎ＋１（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）＝φｎ（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）－ｅ
・・・（４３）
ｍｎ＋１（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）＝ｍｎ（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）＋１
・・・（４４）
・・・（４３）
ｍｎ＋１（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）＝ｍｎ（－ｚ，－ｗ，－ｘ，－ｙ）＋１
・・・（４４）
【0083】
φｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）＝φｎ（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）－ｅ
・・・（４５）
ｍｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）＝ｍｎ（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）＋１
・・・（４６）
・・・（４５）
ｍｎ＋１（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）＝ｍｎ（－ｙ，－ｘ，－ｗ，－ｚ）＋１
・・・（４６）
【0084】
φｎ＋１（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）＝φｎ（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）－ｅ
・・・（４７）
ｍｎ＋１（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）＝ｍｎ（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）＋１
・・・（４８）
・・・（４７）
ｍｎ＋１（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）＝ｍｎ（－ｗ，－ｚ，－ｙ，－ｘ）＋１
・・・（４８）
【0085】
φｎ＋１（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）＝φｎ（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）＋ｅ
・・・（４９）
ｍｎ＋１（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）＝ｍｎ（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）＋１
・・・（５０）
・・・（４９）
ｍｎ＋１（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）＝ｍｎ（－ｗ，－ｚ，－ｘ，－ｙ）＋１
・・・（５０）
【0086】
φｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）＝φｎ（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）＋ｅ
・・・（５１）
ｍｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）＝ｍｎ（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）＋１
・・・（５２）
・・・（５１）
ｍｎ＋１（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）＝ｍｎ（－ｘ，－ｙ，－ｗ，－ｚ）＋１
・・・（５２）
【0087】
φｎ＋１（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）＝φｎ（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）＋ｅ
・・・（５３）
ｍｎ＋１（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）＝ｍｎ（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）＋１
・・・（５４）
・・・（５３）
ｍｎ＋１（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）＝ｍｎ（－ｚ，－ｗ，－ｙ，－ｘ）＋１
・・・（５４）
【0088】
なお、上記した画像における空間的な関連性を有する複数の特徴情報については、いずれか１つの特徴情報を代表として、予測調整量テーブル２３に登録するようにし、残りの特徴情報についての予測残差合計φは、代表となる特徴情報の予測残差合計φとの符号の関係（同一又は、反転）に基づいて決定するようにしてもよい。このようにすると、予測調整量テーブル２３に必要となるメモリの容量を低減することができる。
【0089】
圧縮データ出力部２０は、符号化部１８によって生成された圧縮データをデコーダ３０に出力する。ここで、圧縮データには、最上位の各ブロックの直流成分Ｄと、各階層における各ブロックの交流成分α、β、γの予測残差ｅα、ｅβ、ｅγとについて圧縮されたデータが含まれる。
【0090】
デコーダ３０は、圧縮データ入力部３１と、復号部３２と、交流成分予測部３３と、特徴情報特定部３４と、調整量特定部３５と、交流成分算出部３６と、逆アダマール変換部３７と、調整量更新部３８と、画像表示部３９と、予測調整量テーブル４０とを有する。
【0091】
予測調整量テーブル４０は、図５に示すように、予測調整量テーブル２１と同様な構成となっている。すなわち、予測調整量テーブル４０は、対象ブロックの交流成分α，β用の予測調整量テーブル４１と、対象ブロックの交流成分γ用の予測調整量テーブル４２とを含む。
【0092】
圧縮データ入力部３１は、ネットワーク５０を介してエンコーダ１０から送信される圧縮データを入力する。復号部３２は、圧縮データ入力部３１が入力した圧縮データに対して、符号化部１８による符号化に対応する復号を実行することにより、圧縮データを復号する。これにより、最上位の各ブロックの直流成分Ｄと、各階層における各ブロックの交流成分α、β、γの予測残差ｅα、ｅβ、ｅγとを得ることができる。交流成分予測部３３は、交流成分予測部１４と同様な処理を実行する。
【0093】
特徴情報特定部３４は、第２特徴情報特定部の一例であり、対象ブロックについての特徴情報を特定する。本実施形態では、対象ブロックの交流成分αについての特徴情報は、対象ブロックの直流成分と、対象ブロックＢ［０，０］に隣接する複数のブロックに含まれる部分ブロックの直流成分との差に基づいて特定されている。
【0094】
図６は、一実施形態に係る対象ブロックの特徴情報の算出を説明する図である。
【0095】
特徴情報特定部３４は、対象ブロックの交流成分αについての特徴情報を、対象ブロックＢ［０，０］の直流成分Ｄ［０，０］と、対象ブロックＢ［０，０］に隣接する３つのブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］）の部分ブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］のそれぞれにおけるＢ［０，０］と隣接する２つの子ブロック）の直流成分（ｄ［－１，０］、ｄ［１，０］、ｄ［０，－１］）との差に基づいて、特定している。特徴情報特定部３４は、交流成分αについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）を、式（７）により算出する。
【0096】
ここで、対象ブロックＢ［０，０］に対して処理を実行する場合においては、各ブロックに対する処理の順番により、ブロックＢ［０，１］及びブロックＢ［－１，０］については、それぞれのブロックに属する各子ブロックに対する直流成分が得られているが、ブロックＢ［０，－１］及びブロックＢ［１，０］の子ブロックに対して直流成分が得られていない。
【0097】
特徴情報特定部３４は、子ブロックに対する直流成分が得られている部分ブロックについての直流成分（ｄ［－１，０］、ｄ［０，１］）については、子ブロックの直流成分に基づいて算出する。例えば、ｄ［－１，０］については、式（９）に従って算出する。また、特徴情報特定部３４は、子ブロックに対する直流成分が得られていない部分ブロックについての直流成分（ｄ［０，－１］、ｄ［１，０］）については、例えば、式（１０）に示すように、周囲のブロックの直流成分を用いて算出する。
【0098】
特徴情報特定部３４は、対象ブロックの交流成分βについての特徴情報を算出する。交流成分βに対する特徴情報については、交流成分αに対する処理における座標系を９０度回転させた状態で同様な処理を行う。
【0099】
特徴情報特定部３４は、対象ブロックの交流成分γについての特徴情報を、対象ブロックＢ［０，０］の直流成分Ｄ［０，０］と、対象ブロックＢ［０、０］の縦方向及び横方向に隣接する４つのブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］、Ｂ［０，１］）の部分ブロック（Ｂ［－１，０］、Ｂ［１，０］、Ｂ［０，－１］、Ｂ［０，１］のそれぞれにおけるＢ［０，０］と隣接する２つの子ブロック）の直流成分（ｄ［－１，０］、ｄ［１，０］、ｄ［０，－１］、ｄ［０，１］）との差に基づいて、特定する。
【0100】
具体的には、交流成分γについての特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）を、式（１１）に示す式により特定する。なお、ｄ［－１，０］、ｄ［１，０］、ｄ［０，－１］、ｄ［０，１］については、交流成分αについての特徴情報を算出する際に説明した方法と同様な方法で算出する。
【0101】
調整量特定部３５は、第２調整量特定部の一例であり、調整量特定部１６と同様な処理により、特徴情報特定部３４において特定された特徴情報に対応する予測調整量を特定する。
【0102】
交流成分算出部３６は、対象ブロックについての横方向の交流成分α、縦方向の交流成分β、及び斜め方向の交流成分γを算出する。具体的には、交流成分算出部３６は、以下の式（５５）、（５６）、（５７）に従って、交流成分α、β、γを算出する。
交流成分α＝ｅα＋α’＋ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（５５）
交流成分β＝ｅβ＋β’＋ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（５６）
交流成分γ＝ｅγ＋γ’＋φ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）／ｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）
・・・（５７）
交流成分α＝ｅα＋α’＋ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（５５）
交流成分β＝ｅβ＋β’＋ψ（ｘ，ｙ，ｚ）／ｎ（ｘ，ｙ，ｚ） ・・・（５６）
交流成分γ＝ｅγ＋γ’＋φ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）／ｍ（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）
・・・（５７）
【0103】
逆アダマール変換部３７は、輝度値算出部の一例であり、交流成分算出部３６により算出された対象ブロックについての交流成分α、交流成分β、交流成分γ、及び直流成分Ｄに基づいて、対象ブロックに含まれる各子ブロックの直流成分を算出する逆アダマール変換を行う。また、逆アダマール変換部３７は、対象ブロックが最下位の対象ブロックである場合には、対象ブロックについての交流成分α、交流成分β、交流成分γ、及び直流成分Ｄに基づいて、対象ブロックに含まれる各画素の直流成分を算出する。このようにして、逆アダマール変換部３７の処理により、対象画像中の各画素の直流成分が算出される。
【0104】
調整量更新部３８は、復号部３２により得られる交流成分の予測残差ｅα、ｅβ、ｅγに基づいて、予測調整量テーブル４０の予測調整量特定情報を更新する。なお、予測残差ｅα、ｅβ、ｅγに基づいて、予測調整量テーブル４０の予測調整量特定情報を更新する処理は、調整量更新部１９による更新処理と同様な処理を行う。
【0105】
画像表示部３９は、表示装置１０８（図９参照）に対して、逆アダマール変換部３７により算出された対象画像中の各画素の輝度の直流成分に基づいて画像を表示する。
【0106】
次に、画像処理システム１における処理動作について説明する。
【0107】
まず、エンコーダ１０によるエンコード処理について説明する。
【0108】
図７は、一実施形態に係るエンコード処理のフローチャートである。
【0109】
エンコード処理においては、まず、対象画像入力部１１が、エンコード対象の画像(対象画像)を入力し、ＤＣ変換部１２が、対象ブロックの輝度の直流成分を算出するとともに、対象ブロックの子ブロックの輝度の直流成分を算出する(ステップＳ１１)。なお、ステップＳ１１を最初に実行する時には、最上位のブロックを対象ブロックとして処理を実行する。
【0110】
次いで、アダマール変換部１３は、アダマール変換を行って、対象ブロックの横方向の交流成分αと、縦方向の交流成分βと、斜め方向の交流成分γと、直流成分δとを算出する(ステップＳ１２)。
【0111】
次いで、交流成分予測部１４は、公知の交流成分予測に従って対象ブロックについての交流成分の予測値を算出する（ステップＳ１３）。本実施形態では、ステップＳ１３以降の処理は、まずは、対象ブロックの交流成分αを対象に実行し、その後、交流成分βを対象に実行し、その後、交流成分γを対象に実行する。
【0112】
特徴情報特定部１５は、対象ブロックについての特徴情報を特定する（ステップＳ１４）。
【0113】
次いで、調整量特定部１６は、特徴情報特定部１５において特定された特徴情報に対応する予測調整量を特定する(ステップＳ１５)。具体的には、交流成分α、βを対象としている場合には、調整量特定部１６は、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）に対応する予測調整量テーブル２２のエントリを特定し、このエントリの予測残差合計ψをパターン出現数ｎで除算することにより、予測調整量を特定する。また、交流成分γを対象としている場合には、調整量特定部１６は、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ，ｗ）に対応する予測調整量テーブル２３のエントリを特定し、このエントリの予測残差合計φをパターン出現数ｍで除算することにより、予測調整量を特定する。
【0114】
次いで、予測残差算出部１７は、対象ブロックに対する処理対象の交流成分の予測残差ｅ（ｅα、ｅβ、又はｅγ）を算出する(ステップＳ１６)。具体的には、予測残差算出部１７は、上述の式（１２）、（１３）、（１４）に従って、予測残差ｅを算出する。
【0115】
次いで、符号化部１８は、予測残差算出部１７により算出された予測残差ｅに対して、例えば、量子化等の非可逆変換を行い、更に、ハフマン符号化や算術符号化といったエントロピ符号化を施すことにより、対象ブロックの予測残差ｅに対する圧縮データを生成する(ステップＳ１７)。
【0116】
次いで、調整量更新部１９は、予測残差算出部１７により算出された予測残差ｅに基づいて、予測調整量テーブル２１の予測調整量特定情報を更新する(ステップＳ１８)。
【0117】
ＤＣ変換部１２は、処理を実行している階層内の全てのブロックに対して処理済みか否かを判定し（ステップＳ１９）、階層内の全てのブロックに対して処理済みでない場合（ステップＳ１９：Ｎ）には、処理をステップＳ１１に進めて、次の対象ブロックに対する処理を実行する。一方、階層内の全てのブロックに対して処理済みである場合（ステップＳ１９：Ｙ）には、ＤＣ変換部１２は、１つ下の階層のブロックがあるか否かを判定する(ステップＳ２０)。
【0118】
この結果、１つ下の階層のブロックがある場合(ステップＳ２０：Ｙ)には、ＤＣ変換部１２は、処理する階層を下位の階層に変更し(ステップＳ２１)、処理をステップＳ１１に進めて、下位の階層におけるブロックに対する処理を実行する。
【0119】
一方、１つ下の階層のブロックがない場合(ステップＳ２０：Ｎ)には、ＤＣ変換部１２は、処理を終了する。これにより、まずは、交流成分αについての圧縮データが生成されたこととなる。
【0120】
次に、エンコーダ１０は、上記したエンコード処理を、交流成分βを処理対象として実行することにより、交流成分βに対する圧縮データを生成する。
【0121】
次に、エンコーダ１０は、上記したエンコード処理を、交流成分γを処理対象として実行することにより、交流成分γに対する圧縮データを生成する。
【0122】
次に、エンコーダ１０は、最上位の階層の各ブロックについての直流成分Ｄ（最上位階層のブロックの直流成分δ）について、圧縮データを生成する処理を実行する。直流成分Ｄの圧縮データを生成する処理は、公知の技術を用いることができる。
【0123】
この後、圧縮データ出力部２０は、交流成分α、交流成分β、交流成分γ、及び最上位の階層の各ブロックについての直流成分Ｄについての圧縮データをまとめて、対象画像の圧縮データに含めて、デコーダ３０に出力(送信)する。
【0124】
このエンコード処理では、交流成分α、β、γについて特徴情報が同じブロックに対して、予測残差に基づく予測調整量を使用するようにしているので、輝度値に対応する予測精度を向上することができる。これにより、予測調整量を使用して算出される予測残差の値を小さくすることができ、輝度の予測残差に対する圧縮効率を向上することができる。
【0125】
次に、デコーダ３０によるデコード処理について説明する。
【0126】
図８は、一実施形態に係るデコード処理のフローチャートである。
【0127】
圧縮データ入力部３１は、ネットワーク５０を介してエンコーダ１０から送信される圧縮データを入力する（ステップＳ３１）。
【0128】
次いで、復号部３２は、圧縮データ入力部３１が入力した圧縮データを復号する（ステップＳ３２）。これにより、最上位の各ブロックの直流成分Ｄと、各階層における各ブロックの交流成分α、β、γの予測残差ｅα、ｅβ、ｅγとを得ることができる。
【0129】
次いで、交流成分予測部３３は、公知の交流成分予測に従って対象ブロックについての交流成分αの予測値を算出する（ステップＳ３３）。ここで、対象ブロックは、エンコーダ１０での処理の実行順と同様な順番で選択される。
【0130】
次いで、特徴情報特定部３４は、対象ブロックについての特徴情報を特定する（ステップＳ３４）。
【0131】
次いで、調整量特定部３５は、特徴情報特定部３４において特定された特徴情報に対応する予測調整量を特定する(ステップＳ３５)。具体的には、調整量特定部３５は、交流成分α、βを処理対象とする場合には、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ）に対応する予測調整量テーブル４１のエントリを特定し、このエントリの予測残差合計ψをパターン出現数ｎで除算することにより、予測調整量を特定する。
【0132】
次いで、調整量更新部３８は、復号部３２により得られる交流成分の予測残差ｅに基づいて、予測調整量テーブル４０の予測調整量特定情報を更新する（ステップＳ３６）。ここで、対象ブロックは、エンコーダ１０での処理の実行順と同様な順番で選択されているので、対象ブロックの処理時には、予測調整量テーブル４０を、エンコーダ１０での同じ対象ブロックの処理時における予測調整量テーブル２１と同じ状態とすることができる。
【0133】
次いで、交流成分算出部３６は、対象ブロックについての横方向の交流成分αを算出する。具体的には、交流成分算出部３６は、式（５５）に従って、交流成分αを算出する（ステップＳ３７）。
【0134】
次いで、デコーダ３０は、交流成分β及び交流成分γを算出する（ステップＳ３８）。具体的には、交流成分βについては、ステップＳ３３～ステップＳ３７と同様な処理により、算出することができる。なお、ステップＳ３７では、交流成分算出部３６は、式（５６）に従って、交流成分βを算出する。また、交流成分γについては、ステップＳ３３～ステップＳ３７と同様な処理により、算出することができる。なお、ステップＳ３５において、調整量特定部３５は、交流成分γを処理対象とする場合には、特徴情報（ｘ，ｙ，ｚ、ｗ）に対応する予測調整量テーブル４２のエントリを特定し、このエントリの予測残差合計φをパターン出現数ｍで除算することにより、予測調整量を特定し、ステップＳ３７では、交流成分算出部３６は、式（５７）に従って、交流成分γを算出する。
【0135】
次いで、交流成分予測部３３は、処理を実行している階層内の全てのブロックに対して処理済みか否かを判定し（ステップＳ３９）、階層内の全てのブロックに対して処理済みでない場合（ステップＳ３９：Ｎ）には、処理をステップＳ３３に進めて、次の対象ブロックに対する処理を実行する。一方、階層内の全てのブロックに対して処理済みである場合（ステップＳ３９：Ｙ）には、逆アダマール変換部３７は、交流成分算出部３６により算出された対象ブロックについての交流成分α、交流成分β、交流成分γ、及び直流成分Ｄに基づいて、対象ブロックに含まれる各子ブロックの直流成分を算出する逆アダマール変換を行う（ステップＳ４０）。なお、対象ブロックが最下位の対象ブロックである場合、すなわち、２画素×２画素のブロックである場合には、逆アダマール変換部３７は、対象ブロックについての交流成分α、交流成分β、交流成分γ、及び直流成分Ｄに基づいて、対象ブロックに含まれる各画素の直流成分を算出する。
【0136】
次いで、交流成分予測部３３は、１つ下の階層のブロックがあるか否かを判定する(ステップＳ４１)。この結果、１つ下の階層のブロックがある場合(ステップＳ４１：Ｙ)には、交流成分予測部３３は、処理する階層を下位の階層に変更し(ステップＳ４２)、処理をステップＳ３３に進めて、下位の階層におけるブロックに対する処理を実行する。
【0137】
一方、１つ下の階層のブロックがない場合(ステップＳ４１：Ｎ)には、画像表示部３９は、表示装置１０８に対して、逆アダマール変換部３７により算出された対象画像中の各画素の輝度の直流成分に基づいて画像を表示し（ステップＳ４３）、処理を終了する。
【0138】
上記したデコード処理によると、エンコーダ１０で作成された圧縮データに基づいて、適切に画像を表示することができる。
【0139】
上記したエンコーダ１０及びデコーダ３０は、それぞれコンピュータ装置により構成することができる。
【0140】
図９は、一実施形態に係るコンピュータ装置の構成図である。なお、本実施形態では、エンコーダ１０及びデコーダ３０は、別々のコンピュータ装置で構成されているが、これらコンピュータ装置は、同様な構成を有するものとすることができる。したがって、以下の説明では、便宜的に図９に示すコンピュータ装置を用いて、エンコーダ１０及びデコーダ３０を構成するコンピュータ装置について説明することとする。
【0141】
コンピュータ装置１００は、例えば、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）１０１と、メインメモリ１０２と、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＧＰＵ）１０３と、リーダライタ１０４と、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）１０５と、補助記憶装置１０６と、入出力インターフェース（入出力Ｉ／Ｆ）１０７と、表示装置１０８と、入力装置１０９とを備える。ＣＰＵ１０１、メインメモリ１０２、ＧＰＵ１０３、リーダライタ１０４、通信Ｉ／Ｆ１０５、補助記憶装置１０６、入出力Ｉ／Ｆ１０７、及び表示装置１０８は、バス１１０を介して接続されている。エンコーダ１０と、デコーダ３０とは、それぞれコンピュータ装置１００に記載の構成要素の一部または全てを適宜選択して構成される。
【0142】
ここで、メインメモリ１０２又は補助記憶装置１０６の少なくとも一方が、エンコーダ１０の予測調整量テーブル２１を記憶する調整量記憶部（第１調整量記憶部）、又はデコーダ３０の予測調整量テーブル４０を記憶する調整量記憶部（第２調整量記憶部）として機能する。
【0143】
エンコーダ１０を構成するコンピュータ装置１００において、ＣＰＵ１０１は、補助記憶装置１０６に格納された画像処理プログラムを実行することにより、例えば、対象画像入力部１１、ＤＣ変換部１２、アダマール変換部１３、交流成分予測部１４、特徴情報特定部１５、調整量特定部１６、予測残差算出部１７、符号化部１８、調整量更新部１９、及び圧縮データ出力部２０を構成する。
【0144】
デコーダ３０を構成するコンピュータ装置１００において、ＣＰＵ１０１は、補助記憶装置１０６に格納された画像処理プログラムを実行することにより、例えば、圧縮データ入力部３１、復号部３２、交流成分予測部３３、特徴情報特定部３４、調整量特定部３５、交流成分算出部３６、逆アダマール変換部３７、調整量更新部３８、及び画像表示部３９を構成する。
【0145】
メインメモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等であり、ＣＰＵ１０１に実行されるプログラム（処理プログラム等）や、各種情報を記憶する。補助記憶装置１０６は、例えば、Ｈａｒｄ ＤＩＳＫ Ｄｒｉｖｅ（ＨＤＤ）、Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）等の非一時的記憶デバイス（不揮発性記憶デバイス）であり、ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムや、各種情報を記憶する。エンコーダ１０を構成するコンピュータ装置１００では、メインメモリ１０２は、例えば、予測調整量テーブル２１を記憶する。デコーダ３０を構成するコンピュータ装置１００では、メインメモリ１０２は、例えば、予測調整量テーブル４０を記憶する。
【0146】
ＧＰＵ１０３は、例えば、画像処理等の特定の処理の実行に適しているプロセッサであり、例えば、並列的に行われる処理の実行に適している。本実施形態では、ＧＰＵ１０３は、ＣＰＵ１０１の指示に従って所定の処理を実行する。
【0147】
リーダライタ１０４は、記録媒体１１１を着脱可能であり、記録媒体１１１からのデータの読み出し、及び記録媒体１１１へのデータの書き込みを行う。記録媒体１１１としては、例えば、ＳＤメモリーカード、ＦＤ（フロッピーディスク：登録商標）、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ（登録商標）、フラッシュメモリ等の非一時的記録媒体（不揮発性記録媒体）がある。本実施形態においては、記録媒体１１１に、処理プログラムを格納しておき、リーダライタ１０４により、これを読み出して、利用するようにしてもよい。また、エンコーダ１０を構成するコンピュータ装置１００において、記録媒体１１１に、処理対象の画像データを格納しておき、リーダライタ１０４により、これを読み出して使用するようにしてもよい。また、エンコーダ１０を構成するコンピュータ装置１００において、リーダライタ１０４により、圧縮データを記録媒体１１１に格納するようにしてもよい。また、デコーダ３０を構成するコンピュータ装置１００において、リーダライタ１０４により、記録媒体１１１から圧縮データを読み出して利用するようにしてもよい。
【0148】
通信Ｉ／Ｆ１０５は、ネットワーク５０に接続されており、ネットワーク５０に接続された他の装置との間でのデータの送受信を行う。
【0149】
入出力Ｉ／Ｆ１０７は、例えば、マウス、キーボード等の入力装置１０９と接続されている。エンコーダ１０を構成するコンピュータ装置１００において、入出力Ｉ／Ｆ１０７は、入力装置１０９を用いた、エンコーダ１０のユーザによる操作入力を受け付ける。また、デコーダ３０を構成するコンピュータ装置１００において、入出力Ｉ／Ｆ１０７は、入力装置１０９を用いた、デコーダ３０のユーザによる操作入力を受け付ける。
【0150】
表示装置１０８は、例えば、液晶ディスプレイ等のディスプレイ装置であり、各種情報を表示出力する。表示装置１０８は、例えば、デコーダ３０において、画像表示部３９による画像の表示に使用される。
【0151】
なお、本発明は、上述の実施形態及び変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。
【0152】
例えば、上記実施形態では、調整量更新部１９，３８は、予測残差を算出した場合に、常に予測調整量テーブル２１，４０を更新するようにしていた。本発明はこれに限られず、例えば、パターン出現数が所定数以上になった場合には、調整量更新部１９，３８は、予測調整量テーブル２１，４０を更新する処理を行わないようにしてもよい。このようにすると、比較的高精度な予測調整値を得ることができ、それ以降における処理負荷を低減することができる。また、対象画像の隣接画像や類似画像に基づいて、予め予測調整量テーブル２１、４０を作成しておき、対象画像に対する処理を実行する際には、予め作成した予測調整量テーブル２１，４０を更新せずにそのまま利用するようにしてもよい。この場合には、エンコーダ１０で使用した予測調整量テーブル２１のデータを画像の圧縮データに含めてデコーダ３０に送信し、デコーダ３０では、そのデータ中の予測調整量テーブル２１のデータに基づいて予測調整量テーブル４０を作成して処理に利用するようにしてもよい。
【0153】
また、上記実施形態では、交流成分γの特徴情報として、対象ブロックと、その対象ブロックの縦方向及び横方向に隣接する４つのブロックのそれぞれの一部の部分ブロックとの輝度の直流成分に関する関係を示すパターンとしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、対象ブロックと、その対象ブロックの縦方向及び横方向に隣接する４つのブロックのそれぞれのブロック全体の輝度の直流成分に関する関係を示すパターンとしてもよい。
【0154】
また、上記実施形態では、エンコード処理及びデコード処理において、すべての階層のブロックに対して同様な処理を行って、エンコード又はデコードするようにしていたが、本発明はこれに限られず、いずれかの階層に対して、異なる処理により、エンコード又はデコードするようにしてもよい。
【0155】
また、上記実施形態では、コンピュータ装置１００がエンコーダ１０又はデコーダ３０のいずれか一方を備えている例を示していた。本発明はこれに限られず、コンピュータ装置１００内にエンコーダ１０とデコーダ３０との両方を備えるようにしてもよい。
【符号の説明】
【0156】
１…画像処理システム、１０…エンコーダ、１１…対象画像入力部、１２…ＤＣ変換部、１３…アダマール変換部、１４…交流成分予測部、１５…特徴情報特定部、１６…調整量特定部、１７…予測残差算出部、１８…符号化部、１９…調整量更新部、２０…圧縮データ出力部、２１，２２，２３…予測調整量テーブル、３０…デコーダ、３１…圧縮データ入力部、３２…復号部、３３…交流成分予測部、３４…特徴情報特定部、３５…調整量特定部、３６…交流成分算出部、３７…逆アダマール変換部、３８…調整量更新部、３９…画像表示部、４０，４１，４２…予測調整量テーブル、５０…ネットワーク、１００…コンピュータ装置、１０１…ＣＰＵ、１０２…メインメモリ、１０８…表示装置、１１１…記録媒体
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
