【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は画像情報、特に動画像情報の圧縮方法、圧縮された画像情報を記録する圧縮画像情報記録媒体、圧縮画像情報記録媒体に記録された画像情報を伸張・再生する圧縮画像情報再生装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】アナログ画像情報をディジタル信号に変換して記録・再生する装置は公知である。 この場合、ディジタル画像はアナログ信号を標本化、量子化処理する事によって得られ、縦、横それぞれ所定数の画素から成る。 ディジタル画像の各画素は例えばＲＧＢ（赤・緑・
青色）各８ビットからなり、それぞれ２５６の信号レベルを表現する。

【０００３】しかし動画像情報の場合、１秒当たり例えば３０フレームの画像フレームが必要であり、動画像情報をディジタル信号で表現する情報量が膨大になり、大きなな記憶容量が必要と成る。 このためディジタル画像情報を効率的に圧縮する種々の方法が考えられているが、このような圧縮方法の一つにベクトル量子化による方法がある。 次に画像情報のベクトル量子化について説明する。

【０００４】ここではアナログ動画像情報から既にディジタル動画像情報が得られているものとする。 そこでまずディジタル動画像情報信号の各画像フレームを複数のブロックに分割する。 図１８は各画像フレームのブロック分割を示す図である。 例えば縦６４０画素（Ｘ＝６４
０）、横４８０画素（Ｙ＝４８０）の画像フレーム１を縦、横４画素（ｘ＝４、ｙ＝４）のブロック２Ｂ _ijに分割する。 各ブロック２Ｂ _ijは、縦、横４×４画素の１６
画素から成る。 ここで各ブロック２を例えば図１９に示すように各画素３（Ｐ _ij ）をジグザグ走査する。 この結果、各ブロックＢ _ijの１６画素から成る画像パターンは、１６次元のベクトルＸ＝（ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ ₁₆ ）
で表現される。 ここにベクトルＸの各成分ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・
・,ｘ ₁₆は、ブロックＢ _ijの画素Ｐ ₁₁ ,Ｐ ₂₁ ,Ｐ ₁₂ ,・・
・,Ｐ ₄₄における信号レベルを表現する。

【０００５】図２０は信号空間におけるブロック画像パターンベクトルの分布を摸式的に示す図である。 上のようにして得られた多数の画像パターンベクトルＸ＝（ｘ
₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _k ,・・・,ｘ ₁₆ ）を１６次元の信号空間に分布する。 図２０はこの分布を摸式的に示す。 ＲＧＢ
（赤・緑・青色）各信号について各画素が０〜２５５の２５６レベルで表現されるとすれば、各信号について各ブロックＢ _ijの画像パターンベクトルＸ＝（ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・
・・,ｘ _k ,・・・,ｘ ₁₆ ）は、一辺が２５５の１６次元の立方体（０≦ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _k ,・・・,ｘ ₁₆ ≦２５
５）の信号空間内に分布する。 この画像パターンを表現する１６次元立方体は、２５５ ¹⁶個の点を含むが、ブロック画像パターンベクトルは、比較的まとまった数百個程度のクラスタＣ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _i ,・・・を形成しているものと考えられる。

【０００６】そこでベクトル量子化は次のように行われる。 各クラスタＣ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _i ,・・・に対してそれぞれ少なくとも１個の代表ベクトルＲ ₁ ,Ｒ ₂ ,・・・,
Ｒ _i ,・・・を選択してコードブック（代表ベクトルの表）を作成する。 次に各画像フレームの各ブロックＢ _ij
のブロック画像パターンベクトルＸに対し、コードブックに含まれる代表ベクトルのなかからＸにもっとも近い代表ベクトルをけってし、各ブロックの画像情報を決定された代表ベクトルの番号で符号化する。 これがベクトル量子化である。

【０００７】以上のようにしてベクトル量子化を行う場合、コードブックに含まれる代表ベクトルの個数を数百程度とすれば代表ベクトルの番号は例えば９ビットで表現でき、各ブロックの画像情報を大幅に圧縮できる。 なおこのベクトル量子化による圧縮は静止画像情報にもそのまま適用できる。

【０００８】動画像情報の圧縮方法としてはまた動き補償フレームを使用する方法がある。 動き補償フレームを用いる場合、１秒間に含まれる３０フレームのうち例えば５フレーム程度をキーフレーム（通常の画像情報を保持するフレーム）とし、キーフレームの間に挟まれた画像フレームを動き補償フレームとしてキーフレームに対する画像の運動状態を記述する。 動き補償フレームは次のようにして作成される。

【０００９】まず図１８に示すように各動き補償フレームを縦、横それぞれ所定画素数から成るブロックＢ _ijに分割する。 また図２１に示すように、現在処理中の動き補償フレームのブロック５（Ｂ _ij ）を中心とする動き補償範囲４の縦、横方向の動き補償範囲６ａ、６ｂを±ｖ
₀画素とし、動き補償範囲４に含まれる直前のキーフレームのブロックＢ（Ｖ）から現フレームブロック５への動きベクトル８をＶとする。 よって、Ｖ＝（ｖ ₁ ,ｖ ₂ ）
とすると、−ｖ ₀ ≦ｖ ₁ ,ｖ ₂ ≦＋ｖ ₀であり、現フレームブロック５（Ｂ _ij ）を構成する画素Ｐ _kl （Ｐ _kl ∈Ｂ _ij ）
に対し、キーフレームブロック７（Ｂ（Ｖ））を構成する画素Ｐ _mn （Ｐ _mn ∈Ｂ（Ｖ））の添字ｍ、ｎはｍ＝ｋ−
ｖ ₁ ,ｎ＝ｌ−ｖ ₂で与えられる。

【００１０】この時、現動き補償フレームのブロック５
（Ｂ _ij ）の動き補償範囲４に含まれるキーフレームブロック７（Ｂ（Ｖ））の内でもっとも現フレームブロック５（Ｂ _ij ）の画像パターンに近い画像パターンを有するブロック７を決定し、この時のブロック７（Ｂ（Ｖ））
のベクトルＶを現フレームブロック５（Ｂ _ij ）の動きベクトル８とする。 動き補償フレームの画像情報を再生する場合には、各ブロックＢ _ijの動きベクトルＶ＝（ｖ ₁ ,
ｖ ₂ ）を用い、再生中の現フレームブロック５（Ｂ _ij ）
を含む動き補償フレームの直前のキーフレーム７の対応ブロックＢ（Ｖ）の画素Ｐ _mnを各Ｐ _kl ∈Ｂ _ijに対し、ｍ
＝ｋ−ｖ ₁ ,ｎ＝ｌ−ｖ ₂で決定し、キーフレームのブロック７（Ｂ（Ｖ））の画像パターンを現フレームブロック５（Ｂ _ij ）のパターンとしてに再生する。

【００１１】なお動画像情報について動き補償フレームを使用する場合も、キーフレームについては上に述べたベクトル量子化の方法を用いて画像情報圧縮を行う事ができる。 また動き補償フレームの現フレームブロック５
（Ｂ _ij ）に十分にマッチする動き補償範囲のキーフレームのブロック７（Ｂ（Ｖ））が存在しない場合は、現フレームブロック５（Ｂ _ij ）の画像パターンをキーフレームの場合と同様にベクトル量子化して圧縮する事ができる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】ベクトル量子化は高度な画像情報圧縮を可能にする。 しかしベクトル量子化を行うためにはまずサンプルブロック画像パターンベクトルの分布が形成する各クラスタＣ _iの代表ベクトルＲ _iを決定しコードブックを作成する必要がある。 このような代表ベクトル決定のアルゴリズムとして従来使用されているものとしては例えばＬＢＧアルゴリズムがある。 しかし上に述べたようにそれぞれの要素が２５６レベルの１６次元ベクトルのブロック画像パターンのベクトル量子化を行うためには膨大な時間がかかり、現在の計算機の技術レベルでは殆ど実現不可能である。

【００１３】また動画像情報の場合、動き補償フレームの使用は効率的な圧縮方法であるが、圧縮には限度がある。 映画などの自然画像から成る動画像情報を記録するためには大きな記憶容量が必要であり、例えばＲＯＭ
（読出し専用記憶装置）にこのような動画像情報を記録する携帯可能な再生装置を得る事は現在の技術レベルでは困難である。

【００１４】従ってこの発明は、画像情報、特に動画像情報の高度な圧縮を実現する画像情報圧縮方法、圧縮画像情報記録媒体、圧縮画像情報再生装置を提供する事を目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】複数個の画像フレームから成る動画像情報を圧縮する場合、この発明に係る画像情報圧縮方法は、ａ）前記動画像情報を構成する複数個の画像フレームをキーフレームまたは動き補償フレームのいづれかとして決定する工程と、ｂ）前記複数個の画像フレームを縦、横それぞれ所定個数の画素から成る複数個のブロックに分割する工程と、ｃ）前記工程ａ）で決定された各動き補償フレームの各ブロックに対し、直前のキーフレームに対する動きベクトルを決定する工程と、ｄ）各動き補償フレームを縦、横それぞれ所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割し、各大ブロックを走査する事により複数個の動きベクトルパターンベクトルを得る工程と、ｅ）前記工程ｄ）で得られた複数個の動きベクトルパターンベクトルを代表する複数個の代表ベクトルを決定し、前記動画像情報の前記動き補償フレームのベクトル量子化のためのコードブックを作成する工程と、ｆ）前記工程ｄ）で得られた動きベクトルパターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記工程工程ｅ）で作成されたコードブックから１個、選択して前記動きベクトルパターンベクトルを、選択された代表ベクトルの番号で符号化する工程と、を備える。

【００１６】この際、前記工程ｅ）は、ｅ１）３次元以上の空間の格子点に配置された複数個のユニットの荷重ベクトルであって、前記サンプル動きベクトルパターンベクトルの次元と等しい次元の入力ベクトルを前記各ユニットにそれぞれ結合する荷重ベクトルを初期化する工程と、ｅ２）前記工程ｄ）で得られた動きベクトルパターンベクトルの内の１個と前記各荷重ベクトルの距離を計算する工程と、ｅ３）前記工程ｅ２）で計算された距離の最小値を与える勝者ユニットを決定し、前記勝者ユニットの近傍のユニットの荷重を更新する工程と、ｅ
４）前記工程ｅ２）、ｅ３）を複数個の動きベクトルパターンベクトルについて反復し、この結果得られる各ユニットの荷重ベクトルを代表ベクトルとする前記コードブックを作成する工程と、を備える事が好ましい。 また前記工程ａ）で決定された各キーフレームについてｇ）
複数個のキーフレームを、縦、横それぞれ所定個数の画素から成る複数個のブロックに分割する工程と、ｈ）前記各キーフレームの各ブロックを走査し、ブロック画像パターンベクトルを得る工程と、ｉ）３次元以上の空間の格子点に配置された複数個のユニットの荷重ベクトルであって、前記ブロック画像パターンベクトルの次元と等しい次元の入力ベクトルを前記各ユニットにそれぞれ結合する荷重ベクトルを初期化する工程と、ｊ）前記工程ｈ）で得られたブロック画像パターンベクトルの内の１個と前記各荷重ベクトルの距離を計算する工程と、
ｋ）前記工程ｊ）で計算された距離の最小値を与える勝者ユニットを決定し、前記勝者ユニットの近傍のユニットの荷重を更新する工程と、ｌ）前記工程ｊ）、ｋ）を複数個のブロック画像パターンベクトルについて反復し、この結果得られた各ユニットの荷重ベクトルを代表ベクトルとして決定し、前記キーフレームの画像情報のベクトル量子化のためのコードブックを作成工程と、
ｍ）前記各キーフレームの各ブロックのブロック画像パターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記コードブックから選択し、前記ブロック画像パターンベクトルを、選択された代表ベクトルの番号によって符号化する工程と、を備える事が好ましい。

【００１７】また静止画像情報を圧縮する場合、この発明に係る画像情報圧縮方法は、ｏ）複数個のサンプル画像フレームを、縦、横それぞれ所定個数の画素から成る複数個のブロックに分割する工程と、ｐ）前記サンプル画像フレームの各ブロックを走査し、所定次元の複数個のサンプルブロック画像パターンベクトルを得る工程と、ｑ）３次元以上の空間の格子点に配置された複数個のユニットの荷重ベクトルであって、前記サンプルブロック画像パターンベクトルの次元と等しい次元の入力ベクトルを前記各ユニットにそれぞれ結合する荷重ベクトルを初期化する工程と、ｒ）前記工程ｐ）で得られたサンプルブロック画像パターンベクトルの内の１個と前記各荷重ベクトルの距離を計算する工程と、ｓ）前記工程ｒ）で計算された距離の最小値を与える勝者ユニットを決定し、前記勝者ユニットの近傍のユニットの荷重を更新する工程と、ｔ）前記工程ｒ）、ｓ）を各サンプルブロック画像パターンベクトルについて反復し、この結果得られた各ユニットの荷重ベクトルを代表ベクトルとして選択し、前記画像情報のベクトル量子化のためのコードブックを作成する工程と、ｕ）前記画像情報の画像フレームを前記コードブックを使用してベクトル量子化する事により符号化する工程と、を備える。

【００１８】更にこの発明に係る圧縮画像情報記録媒体は、この発明に係る画像情報圧縮方法により圧縮された動画像情報を記録する圧縮画像情報記録媒体であって、
前記工程ｆ）および工程ｍ）で決定された代表ベクトル番号を記録するインデックス記録領域と、前記工程ｅ）
および工程ｌ）で作成されたコードブックをそれぞれ所定のアドレスに記録する代表ベクトル記録域と、を備える。

【００１９】またこの発明に係る圧縮画像情報再生装置は、この発明に係る圧縮画像情報記録媒体に記録された動画像情報を再生する装置であって、前記インデックス記録領域に記録された代表ベクトル番号を読み出すベクトル番号読出手段と、ベクトル番号読出手段によって読み出された代表ベクトル番号に基づいて前記コードブックの前記代表ベクトル番号に対応する代表ベクトル成分アドレスを計算する代表ベクトル成分アドレス計算手段と、代表ベクトル成分アドレス計算手段で計算された代表ベクトル成分アドレスに対応する代表ベクトル成分を読み出す代表ベクトル成分情報読出手段と、代表ベクトル成分情報読出手段で読み出された代表ベクトル成分に基づきキーフレームを復元するキーフレーム復元手段と、代表ベクトル成分情報読出手段で読み出された代表ベクトル成分に基づき動き補償フレームを復元する動き補償フレーム復元手段と、を備える。

【００２０】

【作用】この発明に係る動画像情報の圧縮方法によれば、工程ｄ）において、各動き補償フレームを縦、横それぞれ所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割し、各大ブロックを走査する事により複数個の動きベクトルパターンベクトルを得、工程ｅ）において前記工程ｄ）で得られた複数個の動きベクトルパターンベクトルを代表する複数個の代表ベクトルを決定し、前記動画像情報の前記動き補償フレームのベクトル量子化のためのコードブックを作成する。 さらに、工程ｆ）で工程ｄ）で得られた動きベクトルパターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記工程工程ｅ）で作成されたコードブックから１個、選択して前記動きベクトルパターンベクトルを、選択された代表ベクトルの番号で符号化する。 したがって動き補償フレームの情報を極めて高度に圧縮することが可能である。

【００２１】この際、前記工程ｅ）を、ｅ１）〜ｅ４）
のコホーネンによる自己組織化特徴写像のアルゴリズムで実現することにより代表ベクトルを効率的に決定し、
実行可能な計算量でコードブックを作成する事が可能になる。 また工程ｇ）〜ｍ）によって各キーフレームをベクトル量子化する事により、キーフレームの画像情報も効率的に圧縮することが可能になる。

【００２２】また静止画像情報を圧縮する場合も、この発明に係る画像情報圧縮方法では、ベクトル量子化に際し、コホーネンによる自己組織化特徴写像のアルゴリズムを使用する。 この結果、代表ベクトルを効率的に決定し、実行可能な計算量でコードブックを作成する事が可能になる。

【００２３】更にこの発明に係る圧縮画像情報記録媒体は、この発明に係る画像情報圧縮方法により圧縮された動画像情報を記録する。

【００２４】またこの発明に係る圧縮画像情報再生装置は、この発明に係る圧縮画像情報記録媒体に記録された動画像情報を高速で伸張し、実時間で再生する。

【００２５】

【実施例】次に図を参照しながら動画像情報圧縮方法の実施例について説明する。 ここでは自然色アナログ動画像情報を標本化、量子化する事により既にディジタル動画像情報が得られているものとする。 動画像情報は複数の画像フレームから構成され、各画像フレームはＲＧＢ
（赤・緑・青色）信号、あるいはＹＩＱ信号（輝度信号Ｙおよび色相信号ＩＱ）、ＹＵＶ信号（輝度信号Ｙおよび色相信号ＵＶ）などの３信号から成るが、この実施例ではＹＵＶ信号から成るものとする。

【００２６】図１８に示すように、各画像フレーム１の輝度信号Ｙは、縦Ｘ＝６４０画素、横Ｙ＝４８０画素で構成されるものとする。 人間の視覚は明暗で与えられた形状の細部に対しては鋭く、敏感に反応するが、色彩の細部に対する反応は鈍い事が知られている。 従って色相信号Ｕ、Ｖについては解像度を輝度信号Ｙの１／２とし、画像フレーム１を縦Ｘ＝３２０画素、横Ｙ＝２４０
画素で構成するものとする。 従ってＹ信号の２×２＝４
画素がＵ、Ｖ信号１画素に対応する事に成る。 なおＲＧ
Ｂ（赤・緑・青色）信号からＹＵＶ信号への変換、およびＹＵＶ信号からＲＧＢ（赤・緑・青色）信号への変換は公知の線形変換で行う事ができる。

【００２７】この実施例では動画像情報は１秒間当たり３０フレームから成るものとする。 各フレームがＹＵＶ
の３信号を含み、Ｙ信号が６４０×４８０画素、Ｕ、Ｖ
信号が３２０×２４０画素から成るディジタル動画像情報が既に得られているものとし、このディジタル動画像情報を圧縮する方法について以下に説明する。 なおＹＵ
Ｖ各信号の各画素は例えば８ビットで２５６の信号レベルを表現する。 またこの実施例では１秒間に含まれる３
０フレームの内、５フレーム程度をキーフレームとし他のフレームを動き補償フレームとするが、キーフレームと動き補償フレームの決定方法については後に説明する。

【００２８】キーフレームの画像情報圧縮はベクトル量子化によって行う。 この際、ベクトル量子化の代表ベクトルの決定には、神経回路網の研究から生まれた新たなアルゴリズム、即ちコホーネン（T. Kohonenn）によって開発された自己組織化特徴写像のアルゴリズムを使用し、これにより代表ベクトルを効率的に決定しコードブックを作成する。 このキーフレームのベクトル量子化は静止画像情報の圧縮にも利用できる。

【００２９】一方動き補償フレームの画像情報圧縮はまず各フレームをブロックに分割して各ブロックの動きベクトルを決定した後、複数個のブロックからなる大ブロックの動きベクトルパターンをベクトル量子化する事により高度な情報圧縮を実現する。 この場合のベクトル量子化にもコホーネンによる自己組織化特徴写像アルゴリズムを使用する。

【００３０】まずキーフレームの画像情報圧縮について詳しく説明する。 キーフレームの画像情報の圧縮は、
（１）ブロック画像パターンの学習系列を作成し、
（２）この学習系列をコホーネンの神経回路網モデルに提示してブロック画像パターンの代表ベクトルを選択してコードブックを作成し、（３）各キーフレームのブロックＢ _ijの画像パターンにもっとも近いブロック画像パターン代表ベクトルをコードブックから選択して各ブロックＢ _ijの画像パターンをコードブック中の代表ベクトル番号で符号化する、事により行われる。 以下にこれらの（１）〜（３）の手続きについて詳しく説明する。

【００３１】まず（１）のブロック画像パターンの学習系列の作成は次のように行う。 例えばＹ信号の各フレームは６４０×４８０画素から構成される（図１８参照）。 この６４０×４８０画素のフレームを４×４画素のブロックＢ _ijに分割し、図１９に示すようにジグザグ走査する事により各ブロックについて１６次元のブロック画像パターンベクトル Ｘ＝（ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ ₁₆ ） を得る。 ここにベクトルＸの各成分ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ
₁₆は対応する画素のＹ信号レベルである。 多数のフレームについて各ブロックの画像パターンベクトルＸを求める事により学習系列Ｘ（ｔ）を得る。 ここにパラメータｔは、０≦ｔ＜Ｔの整数であり、Ｔは学習系列に含まれる画像パターンベクトルの個数であって、例えば２００
００程度とする。 Ｕ信号、Ｖ信号についても同様に４×
４画素のブロックに各フレームを分割することによりＵ
信号、Ｖ信号のブロック画像パターンの学習系列Ｘ
（ｔ）を得る事ができる。

【００３２】上に述べたように各信号の各画素の信号が８ビット、２５６レベルで量子化されるとすれば学習系列の各ベクトル Ｘ（ｔ）＝（ｘ ₁ （ｔ）,・・・・,ｘ ₁₆ （ｔ）） は一辺２５５の１６次元の立方体 ０≦ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _k ,・・・,ｘ ₁₆ ≦２５５ から成る信号空間の内部に分布するが、これらのベクトルＸ（ｔ）は図２０に示すように数百程度のクラスタを形成すると考えられる。 なお学習系列Ｘ（ｔ）の分布を予め正規化する事により（２）の代表ベクトルの決定を効率化する事が可能である。

【００３３】次に（２）のコホーネンの神経回路網モデルを使用する代表ベクトルの選択とコードブックの作成について説明する。 図１はベクトル量子化の際に代表ベクトルの決定に使用されるコホーネンの神経回路網モデルを示す摸式図である。 なおこの実施例では３次元の神経回路網を使用するが図１は２次元の場合を示す。 神経回路網は競合層９および入力層１０からなり、図１の２
次元神経回路網では競合層９の各ニューロンないしユニット９ａ（Ｕ _ij ）は平面上の格子点（即ち平面上の整数座標点（ｉ、ｊ））に配置され、それぞれのユニット９
ａ（Ｕ _ij ）が、入力層１０を構成する入力ベクトル Ｘ＝（ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _h ,・・・） に荷重ベクトル１１ Ｗ _ij ＝（ｗ _ij1 ,ｗ _ij2 ,・・・,ｗ _ijh ,・・・） を介して結合されている。 即ち各ユニットＵ _ijは第１入力成分ｘ ₁とは荷重ｗ _ij1で、第２入力成分ｘ ₂とは荷重ｗ _ij2で、また第ｈ入力成分ｘ _hとは荷重ｗ _ijhで結合されている。 なお図ではユニットＵ _ijについてのみ荷重を示してあるが他のユニットも同様に入力層１０に結合される。

【００３４】この発明で使用するコホーネンの自己組織化特徴写像のアルゴリズムは後に説明するように、学習系列のベクトルを順次入力として神経回路網に提示する事により、各ユニットの荷重を更新し、神経回路網の各ユニットの荷重ベクトルを信号空間に展開していくものである。 こうして決定された各ユニットの荷重ベクトルをベクトル量子化の代表ベクトルとする。 即ち最終的に決定されたこれらの荷重ベクトルによってコードブックを作成する。

【００３５】従来、コホーネンの自己組織化特徴写像アルゴリズムでは、通常、図１に示すような２次元の神経回路網が使用されている。 しかし神経回路網を２次元とした場合、競合層９を構成するユニット９ａの配置が信号空間内で捩れ、信号空間における各ユニット９ａの形成する神経回路網の展開が阻害される場合がある。 このような捩れが発生すると、各クラスタに対し適切な代表ベクトルを決定することができない。 そこでこの発明においては３次元以上の神経回路網を使用する。 特にこの実施例では３次元の神経回路網を使用する。

【００３６】３次元の神経回路網は、３次元空間の格子点、即ち空間内の整数座標点 （ｉ、ｊ、ｋ） に配置されたユニットＵ _ijkからなり、各ユニットＵ _ijk
は、入力ベクトル Ｘ＝（ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _h ,・・・,ｘ ₁₆ ） と荷重ベクトル Ｗ _ijk ＝（ｗ _ijk1 ,ｗ _ijk2 ,・・・,ｗ _ijkh ,・・・,ｗ
_ijk16 ） を介して結合される。 即ち各ユニットＵ _ijkは入力成分 ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _h ,・・・,ｘ ₁₆と、それぞれ ｗ _ijk1 ,ｗ _ijk2 ,・・・,ｗ _ijkh ,・・・,ｗ _ijk16を介して結合されている。

【００３７】ところで学習系列ベクトルＸ（ｔ）が構成する各クラスタはそれぞれ少なくとも１個のユニットにより代表される必要があるが、コホーネンの自己組織化特徴写像アルゴリズムでは一般に１個のクラスタに複数のユニットの荷重ベクトルが対応する。 従ってユニットの個数はクラスタの個数に対しある程度大きく選択する必要があるが、この実施例では １≦ｉ、ｊ、ｋ≦８ とする。 従って神経回路網を構成するユニットの個数はこの実施例では８×８×８＝５１２である。 これらのユニットＵ _ijkは荷重 Ｗ _ijk ＝（ｗ _ijk1 ,ｗ _ijk2 ,・・・,ｗ _ijkh ,・・・,ｗ
_ijk16 ） で入力ベクトル Ｘ＝（ｘ ₁ ,ｘ ₂ ,・・・,ｘ _h ,・・・,ｘ ₁₆ ） と結合されており、上の（１）で求めた学習系列Ｘ
（ｔ）を入力ベクトルとして提示する事により各ユニットＵ _ijkの荷重Ｗ _ijkを順次、更新し、代表ベクトルを決定する。

【００３８】図２はコホーネンの神経回路網モデルを使用してベクトル量子化の代表ベクトルを決定する自己組織化特徴写像の手続きを示すフローチャートである。 次に図２を参照しながらコホーネンの自己組織化特徴写像アルゴリズムを使用する代表ベクトルの決定手続きについて説明する。

【００３９】工程Ｓ１において学習系列パラメータｔを初期化する（ｔ←０、ただし記号←は手続き型プログラム言語における変数への値の代入を表す）。 次に工程Ｓ
２で各ユニットＵ _ijkの荷重ベクトル Ｗ _ijk ＝（ｗ _ijk1 ,ｗ _ijk2 ,・・・,ｗ _ijkh ,・・・,ｗ
_ijk16 ） を初期化する。 この荷重Ｗ _ijkの初期化は例えば、学習系列ベクトルＸ（ｔ）の分布する一辺の長さ２５５の１
６次元の立方体の中心の近傍に乱数で分布させる事により行う。 即ち各ｈ（１≦ｈ≦１６）について荷重ベクトルｗ _ijkの第ｈ成分ｗ _ijkhを、 ｗ _ijkh =１２７.５±ε で設定する。 ただしεは２５５×０.１＝２５.５以内の乱数である。

【００４０】次に工程Ｓ３において学習系列のベクトルＸ（ｔ）と各ユニットＵ _ijkの荷重ベクトルＷ _ijkの距離 ｄ（Ｗ _ijk ,Ｘ（ｔ）） を計算する。 距離ｄ（Ｗ _ijk ,Ｘ（ｔ））は Σ（ｗ _ijkh −ｘ _h （ｔ）） ² （ただしΣは添字ｈの１≦ｈ≦１６についての和）の平方根 √Σ（ｗ _ijkh −ｘ _h （ｔ）） ²で定義する。

【００４１】次に工程Ｓ４において勝者ユニット、即ち工程Ｓ３で計算された距離 ｄ（Ｗ _ijk ,Ｘ（ｔ）） を最小にするユニットＵ _ijkを決定する。 また工程Ｓ５
において勝者ユニットＵ _{i jk}の近傍Ｎ _d （Ｕ _ijk ）（一辺の長さが２ｄのユニットＵ _ijkを中心とする立方体）に含まれるすべてのユニットＵ _lmnの荷重ベクトルＷ _lmnを以下に説明するように更新する。

【００４２】図３は２次元の神経回路網のユニットＵ _ij
の正方形近傍を示す図である。 Ｕ _ijの近傍Ｎ _d （Ｕ _ij ）
（一辺の長さが２ｄのユニットＵ _ijを中心とする正方形）は 、ｉ−ｄ≦ｌ≦ｉ＋ｄ、 ｊ−ｄ≦ｍ≦ｊ＋ｄ を満足するすべてのユニットＵ _lmから成る。 図３はｄ＝
１、２、３の場合の近傍１２、Ｎ _d （Ｕ _ij ）を示す。 ３
次元の神経回路網のユニットＵ _ijkの近傍Ｎ _d （Ｕ _ijk ）
（一辺の長さが２ｄの立方体）も同様に、 ｉ−ｄ≦ｌ≦ｉ＋ｄ、 ｊ−ｄ≦ｍ≦ｊ＋ｄ、 ｋ−ｄ≦ｎ≦ｋ＋ｄ を満足するユニットＵ _lmnの集合として定義される。 なお工程Ｓ５における近傍Ｎ _d （Ｕ _ijk ）の大きさを示す添字パラメータｄは学習系列パラメータｔの値に対して ｄ＝ｄ ₀ （１−（ｔ／Ｔ）） で設定される。 ここにｄ ₀は例えば神経回路網の一辺の大きさの１／２とする。 即ちこの実施例の場合 ｄ ₀ ＝（８−１）／２＝３.５ である

【００４３】図２の工程Ｓ５における Ｕ _lmn ∈Ｎ _d （Ｕ _ijk ） 即ち勝者ユニットＵ _ijkの近傍Ｎ _d （Ｕ _ijk ）に含まれるユニットＵ _lmnの荷重ベクトルＷ _lmnの更新は、荷重ベクトルＷ _lmnの各成分について ｗ _lmnh ←ｗ _lmnh ＋α（ｘ _h （ｔ）−ｗ _lmnh ） ²で行う。 ただしαは学習系列パラメータｔを使用して α＝α ₀ （１−（ｔ／Ｔ）） で表される係数でありα ₀は０.２〜０.５とする。 またｘ _h （ｔ）は学習系列のベクトルＸ（ｔ） Ｘ（ｔ）＝（ｘ ₁ （ｔ）,・・・,ｘ _h （ｔ）,・・・,ｘ ₁₆
（ｔ） の第ｈ成分である。

【００４４】以上のように勝者ユニットＵ _ijkの近傍のユニットの荷重ベクトルの更新が終了すると、工程Ｓ６
において学習系列パラメータｔの値を ｔ←ｔ＋１ で更新し、更に工程Ｓ７において、すべての学習系列ベクトルＸ（ｔ）が処理されたかどうか、即ち ｔ≧Ｔ となったかどうかを判断する。 まだ処理されていない学習系列ベクトルが残っていれば工程Ｓ３にもどって工程Ｓ３〜工程Ｓ７を反復する。 工程Ｓ７においてすべての学習系列ベクトルＸ（ｔ）が処理されたと判断されると図２の手続きを終了する。

【００４５】図２の手続きにおいては、工程Ｓ５が行われる毎に勝者ユニットＵ _ijk （即ち提示された学習系列入力ベクトルＸ（ｔ）にもっとも近いユニット）に対しすべてのユニット Ｕ _lmn ∈Ｎ _d （Ｕ _ijk ） の荷重ベクトルＷ _lmnが入力ベクトルＸ（ｔ）にに向かって引っ張られ、入力ベクトルＸ（ｔ）に近付くように更新される。 この結果、神経回路網の各ユニットＵ _ijk
の荷重ベクトルＷ _ijkは、学習系列Ｘ（ｔ）の形成するクラスタ（図２０参照）の分布にしたがって徐々に信号空間に展開される。 図２の手続きが終了すると、学習系列のベクトルＸ（ｔ）の形成する各クラスタに対し少なくとも１個のユニットの荷重ベクトルがクラスタを代表するようにに成る。 従ってこれらの荷重ベクトルＷ _ijk
を適当な順序に並べ、ベクトル量子化のコードブック Ｒ ₁ ＝（ｒ ₁₁ ,・・・,Ｒ _1n ）、 Ｒ ₂ ＝（ｒ ₂₁ ,・・・,Ｒ _1n ）、 ・・・ Ｒ _M ＝（ｒ _M1 ,・・・,Ｒ _Mn ） を得る事ができる（ｎ＝１６、Ｍ＝５１２）。 例えば、 ｓ＝ｉ＋８・ｊ＋６４・ｋ として Ｒ _s ＝Ｗ _ijk （ｒ _s1 ＝ｗ _ijk1 ,・・・,ｒ _sn ＝ｗ _ijkn ） とする事により各ユニットＵ _ijkの荷重ベクトルＷ _ijkを一定の順序に並べたコードブックを作成する事ができる。 この場合にはパラメータ ｓ＝ｉ＋８・ｊ＋６４・ｋ が代表ベクトルＷ _ijkの番号と成る。

【００４６】図４は図２の手続きにより決定された荷重ベクトルＷ _ijkを適当な順番に並べる事により得られるコードブックを示す表である。 コードブック１３は代表ベクトルの各番号ｓに対し対応する代表ベクトルの成分を与える。 図４のようなコードブックはＹ信号、Ｕ信号、Ｖ信号のそれぞれについて図２の手続きを用いて作成される。

【００４７】以上で（２）コードブック作成手続きの説明を終り、次に（３）の手続き、即ち各キーフレームのブロックＢ _ijの画像パターンにもっとも近いブロック画像パターン代表ベクトルをコードブックから選択し、各ブロックＢ _ijの画像パターンを代表ベクトル番号で符号化するベクトル量子化の手続きについて説明する。 このベクトル量子化手続きは図４のコードブックを使用して次のように行われる。

【００４８】図５は図４のコードブックを使用して各ブロックの画像パターンベクトルＸを符号化する代表ベクトルＲ _iを選択する手続きを示すフローチャートである。 例えばＹ信号の場合のベクトル量子化について説明する。 工程Ｓ１１において入力パターンベクトルＸ、即ちキーフレームのＹ信号の各ブロックＢ _ijの画素をジグザグ走査して得られた各画素信号レベルを成分とするブロック画像パターンベクトル Ｘ＝（ｘ ₁ ,・・・,ｘ ₁₆ ） と、Ｙ信号のコードブックの各代表ベクトルＲ _sの距離 ｄ（Ｒ _s ,Ｘ） （１≦ｓ≦Ｍ＝５１２） を計算する。 距離ｄ（Ｒ _s ,Ｘ）は Σ（ｒ _si −ｘ _i ） ² （ただしΣは添字ｉの１≦ｉ≦１６についての和を表す）の平方根 √Σ（ｒ _si −ｘ _i ） ²で与えられる。

【００４９】次に工程Ｓ１２において距離ｄ（Ｒ _s ,Ｘ）
を最小にする代表ベクトルＲ _sを入力パターンベクトルＸの代表ベクトルとして選択し、入力パターンベクトルＸを選択された代表ベクトルの番号ｓで符号化する。 この代表ベクトル番号ｓは １≦ｓ≦５１２＝２ ⁹の範囲にあるから各ブロック画像パターンＸは９ビットで符号化できる。 このように図４のコードブックを用いて各ブロックＢ _ijを対応する代表ベクトルの番号ｓで符号化する事によりキーフレームのＹ信号のベクトル量子化を行う。

【００５０】キーフレームのＵ信号、Ｖ信号のベクトル量子化も、それぞれのコードブックを使用し、Ｙ信号のベクトル量子化と同様に行う。 従って各ブロックの画像パターンはＹＵＶ信号それぞれのコードブックの代表ベクトルの番号で符号化される。 ただしＵ信号、Ｖ信号はそれぞれ３２０×２４０画素から成るから、４×４のブロックＢ _ijに分割すると、８０×６０＝４８００個のブロックから構成される。 一方、Ｙ信号は６４０×４８０
画素から構成されるから１６０×１２０＝１９２００個の４×４画素のブロックから成る。 各キーフレームはＹ
ＵＶ信号それぞれの各ブロックに対し決定された符号（代表ベクトルの番号ｓ）の列、および各信号のコードブックにより符号化される。 このベクトル量子化情報を記録する記録媒体の構成、および再生方法については後述する。

【００５１】次にキーフレームと動き補償フレームの配置を決定する方法について説明する。 各フレームをキーフレームとするか動き補償フレームとするかは次のように決定する。 即ち、まず第１フレームはキーフレームとし、第２フレーム以下については図６の手順に従う。

【００５２】図６の手続きを実行するにあたっては、まず各Ｙ信号フレーム（６４０×４８０画素）は４×４画素のブロックＢ _ijに分割する（図１８参照）。 また３２
０×２４０画素のＵ信号、Ｖ信号画像フレームはそれぞれ２×２画素のブロックに分割する。 従ってＹ信号、Ｕ
信号、Ｖ信号は、それぞれ縦、横とも等しい個数のブロックに分割される。 この分割においてＹ信号のブロックＢ _ijとＵ、Ｖ信号の添字（ｉ、ｊ）のブロックは等しい画像領域に対応する。 従って上の分割において添字（ｉ、ｊ）に位置するＹＵＶ信号それぞれに共通の画像領域を画像ブロックＢ _ij （１≦ｉ≦１６０、１≦ｊ≦１
２０）とよぶ事にする。 また図２１に示すように、動き補償範囲４の縦方向動き補償範囲６ａ、横方向動き補償範囲６ｂをＹ信号フレームで±ｖ ₀画素（Ｕ、Ｖ信号フレームについてはｖ ₀ ／２画素に相当）とする。 例えばｖ ₀ ＝３２画素である。

【００５３】以上の準備の後、図６の手続きを行う。 まず図６の工程Ｓ２１において処理画像ブロックの添字パラメータｉ、ｊを初期化する。 即ち ｉ←１、ｊ←１ と設定する。

【００５４】次に工程Ｓ２２において現フレームの各画像ブロックＢ _ijについて一致度評価関数 Ｍ（Ｂ _ij ,Ｂ（Ｖ）） を計算する。 ここにＢ（Ｖ）は、動き補償範囲４に含まれる直前のキーフレームのブロックであって、Ｂ（Ｖ）
から現フレームブロック５への動きベクトル８が Ｖ＝（ｖ ₁ ,ｖ ₂ ） （−ｖ ₀ ≦ｖ ₁ ,ｖ ₂ ≦＋ｖ ₀ ） と成るキーフレームブロック７である。 よって現フレームブロック５（Ｂ _ij ）を構成する画素Ｐ _kl （Ｐ _kl ∈
Ｂ _ij ）に対し、キーフレームブロック７（Ｂ（Ｖ））を構成する画素Ｐ _mn （Ｐ _mn ∈Ｂ（Ｖ））の添字ｍ、ｎは ｍ＝ｋ−ｖ ₁ 、 ｎ＝ｌ−ｖ ₂で与えられる。 一致度評価関数 Ｍ（Ｂ _ij ,Ｂ（Ｖ）） は、動き補償範囲４に含まれるすべてのキーフレームブロック７（Ｂ（Ｖ））について計算する。

【００５５】一致度評価関数Ｍ（Ｂ _ij ,Ｂ（Ｖ））は例えば次のように定義される。 現フレームの画像ブロックＢ _ij上のＹ信号の画素信号レベルを Ｙ ₁₁ ,・・・,Ｙ ₄₄ 、 Ｕ信号の画素信号レベルを Ｕ ₁₁ ,・・・,Ｕ ₂₂ 、 Ｖ信号の画素信号レベルを Ｖ ₁₁ ,・・・,Ｖ ₂₂とする。 また直前のキーフレームの画像ブロック７（Ｂ
（Ｖ））のＹ信号画素信号レベルを Ｙ' ₁₁ ,・・・,Ｙ' ₄₄ 、 Ｕ信号の画素信号レベルを Ｕ' ₁₁ ,・・・,Ｕ' ₂₂ 、 Ｖ信号の画素信号レベルを Ｖ' ₁₁ ,・・・,Ｖ' ₂₂とする。 この時、一致度評価関数を Ｍ（Ｂ _ij ,Ｂ（Ｖ））＝Σ｜Ｙ _pq −Ｙ' _pq ｜＋Σ｜Ｕ _rs −Ｕ' _rs ｜＋Σ｜Ｖ _rs −Ｖ' _rs ｜ で定義する。 ただし第１番目のΣは添字ｐ、ｑについて、１≦ｐ、ｑ≦４の範囲の和であり、第２、第３番目のΣは添字ｒ、ｓについて、１≦ｒ、ｓ≦２の範囲の和である。

【００５６】次に工程Ｓ２３において、現フレームの現フレームブロック５（Ｂ _ij ）について計算された一致度評価関数Ｍ（Ｂ _ij ,Ｂ（Ｖ））の最小値ｍｉｎを決定し、工程Ｓ２４においてこの最小値ｍｉｎが所定閾値ｍ
ｉｎ ₀以上であるかどうかを判断する。

【００５７】一致度評価関数 Ｍ（Ｂ _ij ,Ｂ（Ｖ）） の最小値 ｍｉｎ が所定閾値 ｍｉｎ ₀以上の場合には、マッチするキーフレームブロック７
（Ｂ（Ｖ））が動き補償範囲には存在しないものと判断される。 よって工程Ｓ２５に進み、画像ブロック５（Ｂ
_ij ）を直接画像情報使用ブロック（即ち動きベクトルを使用しないブロック）と決定する。

【００５８】一方、工程Ｓ２４において最小値が所定閾値 ｍｉｎ ₀よりも小さいと判断される場合には工程Ｓ２６に進み、
最小値を与えるキーフレームの画像ブロックＢ（Ｖ）を決定し、その Ｖ＝（ｖ ₁ ,ｖ ₂ ） を画像ブロックＢ _ijの動きベクトル Ｖ _ij ＝（ｖ _ij1 ,ｖ _ij2 ） と決定する。

【００５９】次に工程Ｓ２５、Ｓ２６につづいて工程Ｓ
２７に進み、処理画像ブロックの添字パラメータｉ、ｊ
を更新し、工程Ｓ２８ですべての現フレームブロック５
（Ｂ _ij ）が処理されたかどうかを判断する。 未処理の画像ブロックが残っている場合は工程Ｓ２２に戻り工程Ｓ
２２〜Ｓ２８を反復する。 このようにしてすべての画像ブロックＢ _ijについてマッチするキーフレームのブロックＢ（Ｖ）が動き補償範囲４ないに存在するかどうかを判断し、存在する場合には各画像ブロックＢ _ijについて動きベクトルＶ _ij ＝（ｖ _ij1 ,ｖ _ij2 ）を決定していく。
現フレームのすべての画像ブロックＢ _ijが処理されると工程Ｓ２８から工程Ｓ２９に進む。 マッチするキーフレームブロック７（Ｂ（Ｖ））が動き補償範囲４ないに存在しない画像ブロックＢ _ij （直接画像情報使用ブロック）の個数 Ｎｕｍ が所定閾値 Ｎｕｍ ₀以上であるかどうか判断する。 個数Ｎｕｍが所定閾値 Ｎｕｍ ₀以上の場合には工程Ｓ３０に進み、現フレームをキーフレームとし、所定値を下回る場合には工程Ｓ３１に進み、現フレームを動き補償フレームとする事を決定する。

【００６０】以上に説明した図６の手続きを第２フレーム以下の各フレームについて反復して行い、そのフレームをキーフレームとするか、動き補償フレームとするかを順次決定していく。 ただしキーフレームが連続する事を避けるため、例えばキーフレームと決定されたフレームの直後の所定数フレーム（例えば３フレーム）については上の手続きの結果とは無関係に強制的に動き補償フレームとする。

【００６１】キーフレームのベクトル量子化については既に説明した。 次に動き補償フレームの動きベクトルパターンのベクトル量子化について説明する。

【００６２】上に説明したように動き補償フレームは１
６０×１２０個の画像ブロックＢ _ijに分割され、図６の手続きの実行の結果、一部を除いて各画像ブロックＢ _ij
に対し動きベクトルＶ _ijが決定されている。 ここで更に縦、横４個の画像ブロックをまとめて大ブロックＺ
_st （１≦ｓ≦４０、１≦ｔ≦３０）を構成する。 図７は動き補償フレームの左上隅の大ブロックＺ ₁₁を示す摸式図である。 ただし大ブロック１４（Ｚ _st ）を構成する画像ブロックＢ _ijのなかに直接画像情報使用ブロックが存在する場合（図６の工程Ｓ２５参照）にはその大ブロック１４内に含まれる画像ブロックＢ _ijをすべて直接画像情報使用ブロックと決定する。 この結果、動き補償フレームは、それぞれ動きベクトルＶ _ijが決定された画像ブロックＢ _ijから成る大ブロック１４（Ｚ _st ）と、直接画像情報使用ブロックＢ _ijに分割される。 動きベクトルパターンが決定された大ブロック１４は、Ｙ信号フレームについて縦、横それぞれ１６画素の画像領域に相当する。 また画像情報使用ブロックはＹ信号の縦、横４画素の画像領域に相当する。

【００６３】動き補償フレームの直接画像情報使用画像ブロックＢ _ijについては上に説明したＹＵＶ信号それぞれのコードブックを使用し、図５の手続きによってベクトル量子化を実行する。 一方図７に示すような動きベクトルパターンが決定された大ブロック１４（Ｚ _st ）は次のようにベクトル量子化する。

【００６４】大ブロック１４Ｚ _st内の各画像ブロックＢ
_ijの動きベクトル Ｖ _ij ＝（ｖ _ij1 ,ｖ _ij2 ） の成分ｖ _ij1 、ｖ _ij2はそれぞれ −ｖ ₀ ≦ｖ _ij1 ,ｖ _ij2 ≦＋ｖ ₀の範囲にあり、ｖ ₀は例えば３２である。 従って各動きベクトルＶ _ijの成分ｖ _ij1 ,ｖ _ij2は例えば１１ビットで表現する事ができる。 ここで大ブロック１４（Ｚ _st ）を構成する１６個の画像ブロックＢ _ijを（図１９の画素走査と同様にして）ジグザグ走査する事により１６×２＝
３２次元の動きベクトルパターンベクトル Ｘ＝（ｘ ₁ ,・・・,ｘ _h ,・・・,ｘ ₃₂ ） を得る。 ここにベクトルＸの各成分 ｘ ₁ ,・・・,ｘ _h ,・・・,ｘ ₃₂は各動きベクトルＶ _ijの成分ｖ _ij1 ,ｖ _ij2であり、例えば１１ビットで表現される。

【００６５】このようにして多数の動きベクトルパターンベクトルＸから成る学習系列Ｘ（ｔ）を作成し、作成された学習系列Ｘ（ｔ）をコホーネンの神経回路網に提示して図２と同様の手続きにより動きベクトルパターンのコードブック（図４参照）を得る事ができる。 更に図５と同様の手続きにより各大ブロック１４に対応する代表ベクトルを選択し、選択された代表ベクトル番号により動き補償フレームの各大ブロック１４の動きベクトルパターンを符号化する事により動き補償フレームの大ブロックのベクトル量子化を行う。

【００６６】次に図８〜１３を参照しながら、圧縮された動画像情報を記録する記録媒体を構成するＲＯＭ（読出し専用記憶装置）における圧縮動画像情報の記録方法について説明する。

【００６７】図８はキーフレームおよび動き補償フレームをベクトル量子化する代表ベクトルの番号を記録するインデックス記録領域を摸式的に示すブロック図である。 インデックス記録領域１５は所定のアドレスＡ ₀から開始する。 図８に示すように、インデックス記録領域１５は多数の記録管理単位１５ａを含む。 各記録管理単位１５ａは例えば２５６個のフレームインデックス（キーフレームインデックス１６ないし動き補償フレームインデックス１７）からなり、ヘッダ１５ｂ Ｈ１,Ｈ２,・・・ で管理される。 各記録管理単位１５ａのヘッダ１５ｂ
は、管理下の記録管理単位１５ａに含まれる２５６個のキーフレームインデックス１６および動き補償フレームインデックス１７の順序を記録する。

【００６８】上に説明したように、この実施例の場合、
１秒当たり３０フレームを含んでおり、例えばほぼ５フレーム毎にキーフレームが配置されているが、キーフレーム間の間隔は一定ではない。 例えばキーフレームの間に６ないし７個の動き補償フレームが入る事もあり、あるいはまた３ないし４個の動き補償フレームしか入らない事もあり得る。 従ってヘッダ１５ｂは後続の管理下のキーフレームインデックス１６および動き補償フレームインデックス１７の発生順序を指定する。 各ヘッダ１５
ｂは２５６ビットからなり、例えばビット０によってキーフレームインデックス１６を、またビット１によって動き補償フレームインデックス１７を表現する。 例えば図８の最初の記録管理単位１５ａの場合、Ｙ信号インデックス領域１６ａ（ＫＦ１）、動き補償フレームインデックス１７（ＭＣＦ１）、動き補償フレームインデックス１７（ＭＣＦ２）、動き補償フレームインデックス１
７（ＭＣＦ３）、動き補償フレームインデックス１７
（ＭＣＦ４）、キーフレームインデックス１６（ＫＦ２
０）、・・・動き補償フレームインデックス１７（ＭＣ
Ｆ５）、動き補償フレームインデックス１７（ＭＣＦ
６）・・・の順番でならんでいるので、ヘッダ１５ｂ
（Ｈ１）のビットは、 ０１１１１０１１・・・ と成る。

【００６９】図９は図８の各キーフレームインデックスの構成を摸式的に示すブロック図である。 各キーフレームインデックス１６はＹ信号インデックス領域１６ａ
（Ｃ _Y ）、Ｕ信号インデックス領域１６ｂ（Ｃ _U ）、Ｖ信号インデックス領域１６ｃ（Ｃ _V ）から成る。

【００７０】図１０は図９のキーフレームインデックスを構成する各Ｙ信号インデックス領域（あるいはＵ信号インデックス領域、Ｖ信号インデックス領域）を摸式的に示すブロック図である。 上に説明したようにコホーネンの自己組織化特徴写像アルゴリズムによってＹＵＶ信号それぞれについてブロック画像パターンを代表する図４のようなコードブックが得られ、更に図５の手続きによって各キーフレームの各ブロック２（Ｂ _ij ）に対しそれぞれのコードブックから代表ベクトル番号ｓが決定されている。 従って各Ｙ信号インデックス領域１６ａ（あるいはＵ信号インデックス領域１６ｂ、Ｖ信号インデックス領域１６ｃ）は各フレームのブロックＢ _ijに対応する代表ベクトル番号 Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _Mを記録する。 Ｙ信号インデックス領域１６ａについては、 Ｍ＝１６０×１２０＝１９２００ であり、Ｕ信号インデックス領域１６ｂ、Ｖ信号インデックス領域１６ｃについては Ｍ＝８０×６０＝４８００ である。 各ブロックの画像情報をベクトル量子化する代表ベクトル番号 Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _Mはそれぞれブロック Ｂ ₁₁ ,Ｂ ₂₁ ,・・・Ｂ ₁₂ ,Ｂ ₂₂ ,・・・・・・ に対応する。

【００７１】図１１は図８の各動き補償フレームインデックスの構成を摸式的に示すブロック図である。 上に説明したように動き補償フレームは、大ブロック１４の動きベクトルパターン情報をその代表ベクトル番号で記録する部分と、画像ブロックＢ _ijの画像情報をＹＵＶ信号のコードブックを使用してその代表ベクトル番号で符号化した部分から成る。 従って各動き補償フレームインデックス１７の代表ベクトル番号１７ｂ Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _Nはそれぞれ先頭に識別ビット１７ａ Ｚ ₁ ,Ｚ ₂ ,・・・,Ｚ _Nを有し、後続の代表ベクトル番号１７ｂが大ブロック１
４の動きベクトルパターン代表ベクトル番号であるかＹ
ＵＶ信号のブロック画像パターンの代表ベクトル番号（即ち画像情報使用ブロックの代表ベクトル番号）であるかを識別する。 例えば識別ビット１７ａが０の場合は後続の代表ベクトル番号１７ｂは大ブロック１４の動きベクトルパターン代表ベクトル番号であり、識別ビット１７ａが１の場合はＹＵＶ信号のブロック画像パターンの代表ベクトル番号である事を示す。 識別ビット１７ａ
がすべて０、即ち代表ベクトル番号１７ｂがすべて大ブロック１４の動きベクトルパターン代表ベクトル番号であるとすれば、番号 Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _Nは、例えば大ブロック１４ Ｚ ₁₁ ,Ｚ ₂₁ ,・・・,Ｚ ₁₂ ,Ｚ ₂₂ ,・・・ にそれぞれ対応する。 ただし識別ビット１７ａのなかに１と成るものがあり、列 Ｚ ₁₁ ,Ｚ ₂₁ ,・・・,Ｚ ₁₂ ,Ｚ ₂₂ ,・・・ において大ブロック１４（Ｚ _st ）に相当する箇所に画像情報使用ブロックが表れる場合は、その大ブロック１４
（Ｚ _st ）を構成する各ブロックＢ _ijのＹ信号、Ｕ信号、
Ｖ信号それぞれの代表ベクトル番号（ＹＵＶ信号それぞれについて４×４＝１６個、即ち３×１６＝４８個の代表ベクトル番号）が列 Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _Nの相当箇所に挿入される。

【００７２】図１２は代表ベクトル記録域（コードブック記録領域）の構成を摸式的に示すブロック図である。
代表ベクトル記録域１８はＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａ、Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂ、Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｃ、大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄを含む。
Ｙ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８
ａ、Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂ、Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｃ、大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄはそれぞれ所定のアドレスＡ ₁ 、
Ａ ₂ 、Ａ ₃ 、Ａ ₄から開始される。

【００７３】図１３は図１２のＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａ、Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂ、Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｃ、大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄそれぞれの構成を摸式的に示すブロック図である。 Ｙ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａ、Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂ、
Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８
ｃはそれぞれＹ信号、Ｕ信号、Ｖ信号のコードブックに対応する情報を記録する。 また大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄは大ブロック１４
動きベクトルパターンのコードブックに対応する情報を記録する。 従って例えばＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａの場合、Ａ _i ＝Ａ ₁から開始し、図４に示されるコードブックのＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル Ｒ ₁ ,Ｒ ₂ ,Ｒ ₃ ,Ｒ ₄ ,・・・,Ｒ _Mをそれぞれアドレス Ａ _i1 ,Ａ _i2 ,Ａ _i3 ,Ａ _i4 ,・・・,Ａ _iMに順番に記録する。 上に説明したように１ブロックが１
６画素を含み、各画素が８ビットで表現されるとすると、各Ｙ信号ブロック画像パターン代表ベクトル Ｒ ₁ ,Ｒ ₂ ,Ｒ ₃ ,Ｒ ₄ ,・・・,Ｒ _Mは、例えば １６×８ビット＝１２８ビット で表現される。 従って、アドレスをビット単位で表示する事にすれば、 Ａ ₁₂ ＝Ａ ₁₁ ＋１２８、 Ａ ₁₃ ＝Ａ ₁₂ ＋１２８、 ・・・ と成る。 従って代表ベクトル番号ｓに対応する代表ベクトルＲ _sの記録アドレスＡ _1sは、 Ａ _1s ＝Ａ ₁ ＋１２８×（ｓ−１） で計算される。 代表ベクトルの個数Ｍは例えば５１２である。 Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂ、Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｃもＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａと同様である。 大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄの場合、代表ベクトルＲ _sがそれぞれ例えば １１×３２ビット＝３５２ビット から成る事以外はＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａと同様に構成される。

【００７４】図１４はこの発明に係る圧縮画像情報再生装置の物理的構成を示すブロック図である。 この実施例に係る圧縮画像情報再生装置はＣＰＵ２０、着脱自在Ｒ
ＯＭ（圧縮画像情報記録媒体）２１、固定ＲＯＭ２２、
ＲＡＭ２３、入出力インターフェース２４、操作スイッチ２５、表示装置２６を備える。 ＣＰＵ２０、着脱自在ＲＯＭ（圧縮画像情報記録媒体）２１、固定ＲＯＭ２
２、ＲＡＭ２３、入出力インターフェース２４はバス２
７によって相互に接続される。 操作スイッチ２５および表示装置２６は入出力インターフェース２４、バス２７
を介してＣＰＵ２０に接続される。

【００７５】ＣＰＵ２０は例えば操作スイッチ２５に含まれる再生スイッチの操作に応答して、着脱自在ＲＯＭ
（圧縮画像情報記録媒体）２１に記録された圧縮画像情報の伸張・再生動作を開始し、以下に説明するように圧縮画像情報の再生を制御する。 着脱自在ＲＯＭ（圧縮画像情報記録媒体）２１は図８〜１３に示す圧縮画像情報（インデックス記録領域１５および代表ベクトル記録域１８）をそれぞれの所定アドレス（Ａ ₀ ,Ａ ₁ ）に記録する。 固定ＲＯＭ２２は以下に説明する再生動作を制御するプログラムなどを記録する。 ＲＡＭ２３は圧縮画像情報の伸張・再生に必要な情報を一時的に記録する。 操作スイッチ２５は例えば再生スイッチ、停止スイッチなどを含む。 表示装置２６は例えば液晶表示装置あるいは陰極線管からなりＲＧＢ信号により駆動されて画像を表示する。

【００７６】図１５はこの発明に係る圧縮画像情報再生装置の機能的構成を示すブロック図である。 この実施例に係る圧縮画像情報再生装置は機能的にみると、データ読取手段３１、キーフレーム復元手段３２、動き補償フレーム復元手段３３、ＲＧＢ変換手段３４を含む。 これらの手段３１〜３４は固定ＲＯＭ２２に記録されたプログラムにより実現され、これらの手段の動作はＣＰＵ２
０によって実行される。

【００７７】データ読取手段３１はインデックス情報読出手段３１ａ、代表ベクトル成分アドレス計算手段３１
ｂ、代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃを含む。 インデックス情報読出手段３１ａは、フレーム識別手段３１
０、ベクトル番号読出手段３１１、ベクトル種識別手段３１２を含む。 インデックス情報読出手段３１ａは着脱自在ＲＯＭ（圧縮画像情報記録媒体）２１に記録されたインデックス情報４１を読み出す。 フレーム識別手段３
１０はインデックス情報４１に含まれたヘッダ１５ｂの情報を保持し、現在処理中のインデックス情報がキーフレームインデックス１６であるか動き補償フレームインデックス１７であるかを判断する。 またベクトル番号読出手段３１１はキーフレームインデックス１６、動き補償フレームインデックス１７に含まれる代表ベクトル番号を順次、読み出し、代表ベクトル番号情報５０を代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂに出力する。 またベクトル種識別手段３１２は読み出された代表ベクトル番号が画像パターン代表ベクトルに関するものであるか動きベクトル代表ベクトルに関するものであるかを判断し、更に、画像パターン代表ベクトルに関するものである場合はＹ信号、Ｕ信号、Ｖ信号いづれの画像パターン代表ベクトルに関するものであるかを判断する。 ベクトル種識別手段３１２はその判断の結果得られたベクトル種情報５１を代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂ
に出力する。

【００７８】代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂ
は、ベクトル種識別手段３１２から供給されたベクトル種情報５１に基づいて、ベクトル番号読出手段３１１から供給された代表ベクトル番号情報５０に対応する代表ベクトル代表ベクトル記録域１８内のアドレスを計算し、その計算の結果得られたアドレス情報５２を代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃに出力する。 代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃは代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂから供給されたアドレス情報５２に基づいて代表ベクトル成分情報４２を読み出す。 データ読取手段３１は、代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃによって読み出された代表ベクトル成分情報４２の内、キーフレーム代表ベクトル情報４３をキーフレーム復元手段３２に、また動き補償フレーム代表ベクトル情報４４を動き補償フレーム復元手段３３にそれぞれ供給する。

【００７９】キーフレーム復元手段３２はＹ信号バッファ３２ａ、Ｕ信号バッファ３２ｂ、Ｖ信号バッファ３２
ｃを含み、データ読取手段３１から供給されたキーフレーム代表ベクトル情報４３に基づいて各キーフレームのＹ信号、Ｕ信号、Ｖ信号を伸張し、復元されたＹＵＶ信号フレーム情報４６をＲＧＢ変換手段３４に出力する。
一方動き補償フレーム復元手段３３は動きベクトルバッファ３３ａ、Ｙ信号バッファ３３ｂ、Ｕ信号バッファ３
３ｃ、Ｖ信号バッファ３３ｄを含み、データ読取手段３
１から供給された動き補償フレーム代表ベクトル情報４
４に基づいて各動き補償フレームのＹ信号、Ｕ信号、Ｖ
信号を復元し、復元されたＹＵＶ信号フレーム情報４７
をＲＧＢ変換手段３４に出力する。 ＲＧＢ変換手段３４
は、キーフレーム復元手段３２ないし動き補償フレーム復元手段３３から供給されるＹＵＶ信号フレーム情報４
６、４７に線形変換を行い、この結果得られたＲＧＢ信号４８を（必要に応じてディジタル・アナログ変換手段（図示せず）を介して）表示装置２６に出力する。 なおキーフレーム復元手段３２、動き補償フレーム復元手段３３のバッファ３２ａ、３２ｂ、３２ｃ、３３ａ、３３
ｂ、３３ｃ、３３ｄはＲＡＭ２３内の所定メモリ領域で構成される。

【００８０】次に図１４、１５の圧縮画像情報再生装置の再生動作について図１６を参照しながら説明する。 図１６は図１５の圧縮画像情報再生装置の圧縮画像情報の伸張・再生手続きを示すフローチャートである。 例えば操作スイッチ２５に含まれる再生スイッチが操作されるとＣＰＵ２０は図１６の手続きを開始する。 図１６の手続きは固定ＲＯＭ２２に記録されたプログラムにしたがってＣＰＵ２０により実行される。

【００８１】まず工程Ｓ５１においてインデックス情報読出手段３１ａのパラメータＧを Ｇ←０ で初期化し０を代入する。 上に説明したように着脱自在ＲＯＭ（圧縮画像情報記録媒体）２１に記録された圧縮画像情報は２５６フレーム毎に多数の記録管理単位１５
ａに分割されてインデックス記録領域１５に記録されている。 パラメータＧは現在処理中の記録管理単位１５ａ
の番号を保持するパラメータであり、以下に説明するように記録管理単位１５ａが処理される毎に工程Ｓ６９で Ｇ←Ｇ＋１ と更新される。 またインデックス情報読出手段３１ａのアドレスカウンタＡがインデックス記録領域１５の先頭アドレスＡ ₀に初期化される。 アドレスカウンタＡは現在処理中のインデックス記録領域１５のアドレスを保持するものであり、ここではビット単位で表現されたアドレスを保持するものとする。

【００８２】圧縮画像情報の再生は工程Ｓ５２〜Ｓ７０
のサイクルを反復する事により行われる。 各記録管理単位１５ａは工程Ｓ５２〜Ｓ６８のサイクルによって処理される。 以下、これについて説明する。

【００８３】まず工程Ｓ５２においてインデックス情報読出手段３１ａはアドレスカウンタＡに保持されたインデックス記録領域１５のヘッダ１５ｂを読み込み、フレーム識別手段３１０内のバッファにヘッダ１５ｂの情報を保持するとともに、アドレスカウンタＡを Ａ←Ａ＋２５６ で更新する。 この結果、アドレスカウンタＡには次に処理されるべきキーフレームインデックス１６ないし動き補償フレームインデックス１７のアドレスが保持される。 更に工程Ｓ５３においてフレーム識別手段３１０はパラメータＦを０に初期化する。 パラメータＦは、現在処理中のフレーム（キーフレームインデックス１６または動き補償フレームインデックス１７）が記録管理単位１５ａ内において先頭から何番目に位置するかを保持するパラメータであり、以下に説明するように工程Ｓ６７
で更新され、工程Ｓ６８において、記録管理単位１５ａ
に含まれるキーフレームインデックス１６、動き補償フレームインデックス１７の個数 Ｆ _MAX ＝２５６ を超えると、次の記録管理単位１５ａの処理に進む。

【００８４】工程Ｓ５４においてフレーム識別手段３１
０は工程Ｓ５２でよみこまれたヘッダ１５ｂの情報、およびパラメータＦの値に基づきアドレスカウンタＡに保持されたアドレスがキーフレームインデックス１６を参照するか、動き補償フレームインデックス１７を参照するかを判断する。 即ち、フレーム識別手段３１０は、Ｆ
番目のヘッダ情報ビットが０の場合はキーフレームインデックス１６であると判断し、１の場合は動き補償フレームインデックス１７であると判断する。 工程Ｓ５４において、アドレスカウンタＡがキーフレームインデックス１６を参照すると判断された場合は工程Ｓ５５に、動き補償フレームインデックス１７を参照すると判断された場合は工程Ｓ５９に進む。

【００８５】工程Ｓ５４において次に処理されるフレームがキーフレームインデックス１６であると判断された場合には、ベクトル番号読出手段３１１は、キーフレームインデックス１６に記録された代表ベクトル番号を順次、読み出して代表ベクトル成分アドレス計算手段３１
ｂに代表ベクトル番号情報５０を供給する。 またベクトル種識別手段３１２は、現在処理中のキーフレームインデックス１６先頭からの現在アドレス（アドレスカウンタＡの値）のオフセットから、アドレスカウンタＡがＹ
信号インデックス領域１６ａ、Ｕ信号インデックス領域１６ｂ、Ｖ信号インデックス領域１６ｃのいづれを参照しているかを判断し、代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂにベクトル種情報５１を出力する。 代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂは代表ベクトル番号情報５０、ベクトル種情報５１に基づいて代表ベクトルアドレスを計算し、アドレス情報５２を代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃに出力する。 代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃはアドレス情報５２に基づき、順次、代表ベクトル成分を読み出し、キーフレーム代表ベクトル情報４３をキーフレーム復元手段３２に供給する。 キーフレーム復元手段３２はデータ読取手段３１から供給されるキーフレーム代表ベクトル情報４３に基づいき、工程Ｓ５５〜Ｓ５７の手続きによってＹ信号バッファ３２
ａ、Ｕ信号バッファ３２ｂ、Ｖ信号バッファ３２ｃにキーフレームの画像情報を復元していく。

【００８６】図１７は図１６の手続きにおけるＹ信号伸張（またはＵ信号伸張、Ｖ信号伸張）の工程の詳細を示すフローチャートである。 工程Ｓ５５のＹ信号伸張は図１７の手続きに従い、次のように行われる。 工程Ｓ８０
においてデータ読取手段３１はブロックカウンタＤを Ｄ←０ としてリセットする。 上に説明したようにキーフレームのＹ信号は１６０×１２０のブロックＢ _ijに分割されており、Ｙ信号インデックス領域１６ａは Ｂ ₁₁ ,Ｂ ₂₁ ,・・・,Ｂ ₁₂ ,Ｂ ₂₂ ,・・・ に対応する代表ベクトル番号 Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・ を記録している。 ブロックカウンタＤはこの現在処理中の代表ベクトル番号の位置（即ちＣ _iの添字ｉ）を保持する。

【００８７】次に工程Ｓ８１においてデータ読取手段３
１はアドレスカウンタＡの参照するアドレスに記録された代表ベクトル番号を読み出し、代表ベクトル番号情報５０を代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂに出力する。 代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂはベクトル種識別手段３１２からのベクトル種情報５１に基づいて、代表ベクトル番号に対応する代表ベクトル成分アドレスを計算する。 この計算は次のように行われる。

【００８８】工程Ｓ５５においてベクトル種識別手段３
１２は、現在アドレスカウンタＡがＹ信号インデックス領域１６ａを参照している事を示すベクトル種情報５１
を出力する。 また図１３を参照して上で説明したようにＹ信号ブロック画像パターンの各代表ベクトル Ｒ ₁ ,Ｒ ₂ ,・・・ は１６×８ビット＝１２８ビットで構成される。 従って、工程Ｓ８１で読み出された代表ベクトル番号を Ｃ _i ＝ｓ とすると、これに対応する代表ベクトル成分のアドレスは Ａ ₁ ＋１２８×（ｓ−１） で計算される。 ここにＡ ₁はＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａの先頭アドレスである。
従って、代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂはアドレス Ａ ₁ ＋１２８×（ｓ−１） をアドレス情報５２として代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃに出力する。 工程Ｓ８２において代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃはこのアドレスを先頭とする１
２８ビットに記録された代表ベクトルの成分を読み出し、キーフレーム復元手段３２にキーフレーム代表ベクトル情報４３として供給する。 キーフレーム復元手段３
２は供給された代表ベクトル成分を順次、Ｙ信号バッファ３２ａの所定位置に記憶しキーフレームのＹ信号を復元していく。

【００８９】次に工程Ｓ８３においてアドレスカウンタＡに、９ビット（各代表ベクトル番号Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・のビット長）を加えてアドレスカウンタＡを更新し、更にブロックカウンタＤに１を加えてブロックカウンタＤを更新する。 更にインデックス情報読出手段３１ａは、工程Ｓ８５においてすべてのブロックが処理されたかどうか、即ち、ブロックカウンタＤの値が Ｄ _MAX ＝１６０×１２０＝１９２００ 以下であるかどうかを判断し、まだ処理されていないブロックがある場合、即ち Ｄ≦Ｄ _MAXである場合には工程Ｓ８１に戻り工程Ｓ８１〜Ｓ８４の処理を反復する。

【００９０】以上のようにして工程Ｓ５５が終了すると、Ｙ信号バッファ３２ａにはキーフレームのＹ信号フレームのすべての画素が復元される。 工程Ｓ５６、Ｓ５
７のＵ信号、Ｖ信号の伸張も工程Ｓ５５のＹ信号の伸張と同様に行われる。 ただしベクトル種識別手段３１２の出力するベクトル種情報５１に基づき、代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂは、先頭アドレスとしてＡ ₁
の代わりに工程Ｓ５６ではＵ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂの先頭アドレスＡ ₂を、また工程Ｓ５７ではＡ ₃を使用する。 また工程Ｓ５６、Ｓ
５７では、 Ｄ _MAX ＝８０×６０＝４８００ である。

【００９１】このように工程Ｓ５５〜Ｓ５７において、
Ｙ信号バッファ３２ａ、Ｕ信号バッファ３２ｂ、Ｖ信号バッファ３２ｃにキーフレームのＹＵＶ信号がそれぞれ伸張・復元される。 次に工程Ｓ５８においてキーフレーム復元手段３２からＲＧＢ変換手段３４に復元されたＹ
ＵＶ信号フレーム情報４６が供給され、ＲＧＢ変換手段３４はＹＵＶ信号フレーム情報４６に基づいてをＲＧＢ
信号４８に変換する。

【００９２】一方工程Ｓ５４において次に処理されるのが動き補償フレームインデックス１７であると判断された場合には工程Ｓ５９〜Ｓ６６の手順によって動き補償フレームの画像情報を伸張、復元する。 次にこれについて説明する。

【００９３】まず工程Ｓ５９でインデックス情報読出手段３１ａは大ブロックカウンタＢを０に初期化する。 大ブロックカウンタＢは現在処理中の大ブロック１４の動き補償フレーム内における位置を保持するカウンタである。 工程Ｓ５９の後、データ読取手段３１および動き補償フレーム復元手段３３は工程Ｓ６０〜Ｓ６５のサイクルを反復する事によりＹ信号バッファ３３ｂ、Ｕ信号バッファ３３ｃ、Ｖ信号バッファ３３ｄに動き補償フレームのＹＵＶ信号をそれぞれ復元する。 次にこの工程Ｓ６
０〜Ｓ６４について説明する。

【００９４】工程Ｓ６０においてベクトル番号読出手段３１１アドレスカウンタＡで指定されたアドレスを先頭とする１０ビットに記録された識別ビット１７ａおよび代表ベクトル番号１７ｂ（図１１参照）を読み出す。 ベクトル種識別手段３１２は読み出された識別ビット１７
ａにより、読み出された代表ベクトル番号１７ｂが、大ブロック１４の動きベクトルパターンの代表ベクトル番号であるか、ブロック画像パターンの代表ベクトルであるかを判断する。 即ち、識別ビット１７ａが０であれば、後続の代表ベクトル番号１７ｂは大ブロック１４の動きベクトルパターンの代表ベクトル番号であると判断し、工程Ｓ６１、Ｓ６２に進む。 一方識別ビット１７ａ
が１であれば、ブロック画像パターンの代表ベクトルであると判断し、工程Ｓ６３に進む。

【００９５】工程Ｓ６１においてベクトル種識別手段３
１２は、工程Ｓ６０での判断結果に従い現在読み出されている代表ベクトル番号が大ブロック１４の動きベクトルパターンの代表ベクトル番号である事を示すベクトル種情報５１を代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂ
に出力する。 代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂ
はこのベクトル種情報５１に基づき代表ベクトル成分アドレスを、Ａ ₄ ＋Ｋ×（ｓ−１）で計算する。 ここにアドレスＡ ₄は大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄの先頭アドレスであり、定数Ｋは大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１
８ｄの各代表ベクトルを構成するビットの個数である（例えばＫ＝１１×３２＝３５２）。 代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂは上の式で計算されたアドレスをアドレス情報５２として代表ベクトル成分情報読出手段３１ｃに出力する。 代表ベクトル成分情報読出手段３
１ｃはこのアドレス情報５２に基づきアドレスＡ ₄ ＋Ｋ
×（ｓ−１）からＫビットを読み出し、動き補償フレーム代表ベクトル情報４４として動き補償フレーム復元手段３３に供給する。 動き補償フレーム復元手段３３はこの動き補償フレーム代表ベクトル情報４４を動きベクトルバッファ３３ａに保持する。

【００９６】次に工程Ｓ６２において動き補償フレーム復元手段３３は大ブロックカウンタＢの値に基づいて現在処理中の大ブロック１４のフレーム内の位置を決定し、さなり大ブロック１４の位置に基づいて大ブロックを構成する各ブロックＢ _ijのフレーム内位置を決定する。 更に動き補償フレーム復元手段３３は、動きベクトルバッファ３３ａに保持された各ブロックＢ _ijに対応する動きベクトル成分Ｖ _ij ＝（ｖ _ij1 ,ｖ _ij2 ）を参照し、
各ブロックＢ _ijを構成する画素をＰ _klのフレーム内の位置を動きベクトル成分Ｖ _ij ＝（ｖ _ij1 ,ｖ _ij2 ）でほせいした対応画素のＹＵＶ信号をＹ信号バッファ３２ａ、Ｕ
信号バッファ３２ｂ、Ｖ信号バッファ３２ｃから読み出してそれぞれＹ信号バッファ３３ｂ、Ｕ信号バッファ３
３ｃ、Ｖ信号バッファ３３ｄの対応箇所に保持する。

【００９７】例えばＹ信号の場合、Ｙ信号バッファ３２
ａの対応画素位置は次のように計算される。 ブロックＢ
_ijを構成する画素をＰ _klとする。 ここに添字ｋ、ｌ（１
≦ｋ≦６４０、１≦ｌ≦４８０）はＹ信号画像フレーム内における画素Ｐ _klの位置を示す。 画素Ｐ _klのＹ信号バッファ３２ａの対応画素をＰ _mnとすれば、ｍ＝ｋ−ｖ
_ij1 ,ｎ＝ｌ−ｖ _ij2である。

【００９８】Ｕ信号、Ｖ信号についても同様に大ブロック１４の各ブロックＢ _ijを構成する各画素の位置を動きベクトルＶ _ijを使用してほせいして、Ｕ信号バッファ３
２ｂ、Ｖ信号バッファ３２ｃ内の対応位置を決定する。
この対応位置の画素のＵ信号、Ｖ信号をＵ信号バッファ３２ｂ、Ｖ信号バッファ３２ｃから読み出してＵ信号バッファ３３ｃ、Ｖ信号バッファ３３ｄのブロックＢ _ij対応箇所に復元する。

【００９９】一方工程Ｓ６０において代表ベクトル番号がＹＵＶ信号のブロック画像情報パターンに関するものと判断された場合は、工程Ｓ６３に進み、大ブロックカウンタＢに保持された値に対応する大ブロック１４に含まれる４×４＝１６個の画像ブロックＢ _ij （図７参照）
のＹＵＶ信号を工程Ｓ５５〜工程Ｓ５７と同様の方法で復元する。 この場合図１７の手続きにおいて工程Ｓ８３
ではアドレスカウンタＡは１０（識別ビット１７ａの１
ビットと代表ベクトル番号１７ｂの９ビットから成る１
０ビットに相当する）だけ増加される。 また工程Ｓ８５
におけるＤ _MAXは４×４＝１６であり、ＹＵＶ信号それぞれについて図１７の手続きが実行される。

【０１００】以上のように工程Ｓ６１、Ｓ６２あるいはｓ６３により、大ブロックカウンタＢに保持された値に対応するＹＵＶ信号がＹ信号バッファ３３ｂ、Ｕ信号バッファ３３ｃ、Ｖ信号バッファ３３ｄにそれぞれ復元される。 次に工程Ｓ６４において大ブロックカウンタＢを更新し（Ｂ←Ｂ＋１）、工程Ｓ６５において処理されていない大ブロック１４が残っているかどうか（即ちＢ≦
Ｂ _MAX ＝４０×３０＝１２００が成立するかどうか）を判断し、まだ処理されていない大ブロック１４が残っていれば工程Ｓ６０にもどって工程Ｓ６０〜Ｓ６４を反復する。

【０１０１】すべての大ブロック１４が処理されると工程Ｓ６６に進み、動き補償フレーム復元手段３３はＹ信号バッファ３３ｂ、Ｕ信号バッファ３３ｃ、Ｖ信号バッファ３３ｄに復元されたＹＵＶ信号をＹＵＶ信号フレーム情報４７としてＲＧＢ変換手段３４に出力する。 ＲＧ
Ｂ変換手段３４はこのＹＵＶ信号フレーム情報４７に線形変換を行いＲＧＢ信号４８を得る。

【０１０２】このように工程Ｓ５４〜Ｓ６６の手続きによってキーフレームインデックス１６ないし動き補償フレームインデックス１７が処理されると、工程Ｓ６７においてパラメータＦを更新し（Ｆ←Ｆ＋１）、工程Ｓ６
８において現記録管理単位１５ａに含まれるキーフレームインデックス１６ないし動き補償フレームインデックス１７がまだ残っているかどうか（Ｆ≦Ｆ _MAXが成立するかどうか）を判断する。 工程Ｓ６８でまだ残っていると判断された場合は工程Ｓ５４に戻り、工程Ｓ５４〜Ｓ
６７の手順を反復する。

【０１０３】また工程Ｓ６８において記録管理単位１５
ａのすべてのキーフレームインデックス１６ないし動き補償フレームインデックス１７が処理されたと判断されると、工程Ｓ６９にするみパラメータＧを更新し（Ｇ←
Ｇ＋１）、工程Ｓ７０において処理されていない記録管理単位１５ａがまだ残っているかどうか（Ｇ≦Ｇ _MAXが成立するかどうか）を判断する。 工程Ｓ７０でまだ残っていると判断された場合は工程Ｓ５２に戻り、工程Ｓ５
３〜Ｓ６９の手順を反復する。 以上によりインデックス記録領域１５に含まれるすべての記録管理単位１５ａのキーフレームインデックス１６、動き補償フレームインデックス１７を伸張、再生する事ができる。

【０１０４】

【発明の効果】以上のようにこの発明に係る画像情報圧縮方法によれば画像情報、特に動画像情報を効率的に圧縮できる。 例えば６４０×４８０画素のＹ信号フレーム、３２０×２４０画素のＵ、Ｖ信号フレームから成る動画像情報を圧縮する場合、各動き補償フレームは（すべてのブロックで動きベクトルが決定できるとすれば）
４０×３０×９＝１０８００ビット（１３５０バイト）
で符号化できる。 またキーフレームはＹ信号は１６０×
１２０×９＝１７２８００ビットで符号化でき、Ｕ、Ｖ
信号は８０×６０×９＝４３２００ビットで符号化できる。 コードブックは、ＹＵＶ信号それぞれのブロック画像パターンベクトルおよび動きベクトルパターンベクトルについてそれぞれ１個づつあれば良いから画像情報を高度に圧縮する事が可能である。

【０１０５】またこの発明に係る圧縮画像情報記録媒体はこのように高度に圧縮された画像情報を記録する記録媒体を可能にする。 更にこの発明に係る圧縮画像情報再生装置は圧縮画像情報記録媒体に記録された圧縮画像情報を高速で読み出して実時間で再生する事を可能にする。

【図面の簡単な説明】

【図１】ベクトル量子化の際に代表ベクトルの決定に使用されるコホーネンの神経回路網モデルを示す摸式図である。

【図２】コホーネンの神経回路網モデルを使用してベクトル量子化の代表ベクトルを決定する自己組織化特徴写像の手続きを示すフローチャートである。

【図３】２次元の神経回路網のユニットＵ _ijの正方形近傍を示す図である。

【図４】図２の手続きにより決定された荷重ベクトルＷ
_ijkを適当な順番に並べる事により得られるコードブックを示す表である。

【図５】図４のコードブックを使用して各ブロックの画像パターンベクトルＸを符号化する代表ベクトルＲ _iを選択する手続きを示すフローチャートである。

【図６】各フレームを動き補償フレームとするかどうかを判断する手続きを示すフローチャートである。

【図７】動き補償フレームの左上隅の大ブロックＺ ₁₁を示す摸式図である。

【図８】キーフレームおよび動き補償フレームをベクトル量子化する代表ベクトルの番号を記録するインデックス記録領域を摸式的に示すブロック図である。

【図９】図８の各キーフレームインデックスの構成を摸式的に示すブロック図である。

【図１０】図９のキーフレームインデックスを構成する各Ｙ信号インデックス領域（あるいはＵ信号インデックス領域、Ｖ信号インデックス領域）を摸式的に示すブロック図である。

【図１１】図８の各動き補償フレームインデックスの構成を摸式的に示すブロック図である。

【図１２】代表ベクトル記録域（コードブック記録領域）の構成を摸式的に示すブロック図である。

【図１３】図１２のＹ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ａ、Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｂ、Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域１８ｃ、大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域１８ｄそれぞれの構成を摸式的に示すブロック図である。

【図１４】この発明に係る圧縮画像情報再生装置の物理的構成を示すブロック図である。

【図１５】この発明に係る圧縮画像情報再生装置の機能的構成を示すブロック図である。

【図１６】図１５の圧縮画像情報再生装置の圧縮画像情報の伸張・再生手続きを示すフローチャートである。

【図１７】図１６の手続きにおけるＹ信号伸張（またはＵ信号伸張、Ｖ信号伸張）の工程の詳細を示すフローチャートである。

【図１８】各画像フレームのブロック分割を示す図である。

【図１９】各ブロックの操作順序を示す図である。

【図２０】信号空間におけるブロック画像パターンベクトルの分布を摸式的に示す図である。

【図２１】動きベクトルと動き補償範囲を摸式的に示す図である。

【符号の説明】

１ 画像フレーム ２ ブロック ３ 画素 ４ 動き補償範囲 ５ 現フレームブロック ６ａ 縦方向動き補償範囲 ６ｂ 横方向動き補償範囲 ７ キーフレームブロック ８ 動きベクトル ９ 競合層 ９ａ ニューロン １０ 入力層 １１ 荷重ベクトル １２ 近傍 １３ コードブック １４ 大ブロック １５ インデックス記録領域 １５ａ 記録管理単位 １５ｂ ヘッダ １６ キーフレームインデックス １６ａ Ｙ信号インデックス領域 １６ｂ Ｕ信号インデックス領域 １６ｃ Ｖ信号インデックス領域 １７ 動き補償フレームインデックス １７ａ 識別ビット １７ｂ 代表ベクトル番号 １８ 代表ベクトル記録域 １８ａ Ｙ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域 １８ｂ Ｕ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域 １８ｃ Ｖ信号ブロック画像パターン代表ベクトル記録領域 １８ｄ 大ブロック動きベクトルパターン代表ベクトル記録領域 ２０ ＣＰＵ ２１ 着脱自在ＲＯＭ（圧縮画像情報記録媒体） ２２ 固定ＲＯＭ ２３ ＲＡＭ ２４ 入出力インターフェース ２５ 操作スイッチ ２６ 表示装置 ２７ バス ３１ データ読取手段 ３２ キーフレーム復元手段 ３３ 動き補償フレーム復元手段 ３４ ＲＧＢ変換手段 ４１ インデックス情報 ４２ 代表ベクトル成分情報 ４３ キーフレーム代表ベクトル情報 ４４ 動き補償フレーム代表ベクトル情報 ４５ ＹＵＶ信号ブロック情報 ４６ ＹＵＶ信号フレーム情報 ４７ ＹＵＶ信号フレーム情報 ４８ ＲＧＢ信号 ５０ 代表ベクトル番号情報 ５１ ベクトル種情報 ５２ アドレス情報

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl. ⁶識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｍ 7/36 8842−5Ｊ Ｈ０４Ｎ 5/907 Ｂ 5/92 Ｈ０４Ｎ 5/92 Ｈ