【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、ベクトル量子化方法、画像情報圧縮方法、音声情報圧縮方法、圧縮画像情報記録媒体、圧縮画像情報再生装置及び圧縮画像情報通信装置に関し、特に動画像の圧縮方法、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、圧縮された画像情報をデジタル回線を通じて通信する圧縮画像情報通信装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】アナログ画像情報をデ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、デジタル画像はアナログ信号を標本化、量子化処理することによって得られ、縦、横それぞれ所定数の画素から成る。 デ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色の信号レベルを表現する。

【０００３】しかし、動画情報の場合、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、動画像情報をデジタル信号で表現する場合、情報量が膨大になり、大きな記憶容量が必要と成る。 このため、デ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がある。 次にベクトル量子化について説明する。

【０００４】ここでは、アナログ動画像からすでにデジタル動画情報が得られているものとする。 そこで、まず、デジタル動画情報信号の各フレームを複数のブロックに分割する。 図２０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＝６４０）、
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について、例えば図２１
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画素からなる画像パターンは、１６次元ベクトル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Ｂij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２２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２２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決定し、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、ＮＴＳＣ方式で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２０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２３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、サンプルブロックの画像パターンベクトルＸの分布が形成する各クラスタＣiの代表ベクトルＲiを決定し、その集合であるコードブックを作成する必要がある。 従来法では、量子化による誤差を少なくする為、圧縮毎にその圧縮画像データを用いてコードブックをその都度制作しており、このため、圧縮に膨大な時間がかかり、実用的ではない。

【００１３】この圧縮時間を短縮するには、すべての画像に対して適用出来る汎用のコードブックを作り、圧縮毎のコードブック制作の工程を省くことで実現されるが、従来法を用いて全ての画像に対して対応出来る汎用コードブックを作成するとすると、コードブックを形成する代表ベクトルＲi の数が大きくなり、それを格納するメモリー領域が増大し、また、代表ベクトルＲi と画像パターンベクトルＸとの距離の計算もＲiの数に比例して増大し、その上、代表ベクトルＲiの番号を表すのに要するビット数も増加するため、圧縮効率が大幅にダウンしてしまい実質的に不可能であった。

【００１４】例えば、従来法により制作されたある特定画像群のコードブックの代表ベクトルＲiの数を５１２
個、代表ベクトルＲiを符号化する為のビット数を９ビットと仮定し、これと同じ条件で汎用コードブックを作成し、代表ベクトルＲiを符号化する為のビットを１３
ビットと仮定すると、コードブックの代表ベクトルＲi
の数は８１３２個、メモリー容量として１６倍、代表ベクトルＲiと画像パターンベクトルＸとの距離の計算量も１６倍で、必要計算時間も１６倍となり、また、圧縮率は、符号化する為のビット数のみでの比較とすると、
約４５％低減してしまい、汎用コードブック化による圧縮時間の短縮のメリットだけにしては犠牲が大きく、このため、従来法による汎用コードブック化の方法ではメリットがなく、結果、従来のベクトル量子化法では、圧縮を行う都度コードブックを作らざるを得ず、この為、
圧縮に長時間を要してしまっている。

【００１５】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。
映画等の自然画像から成る動画像情報をデジタル回線で送信するには、従来の圧縮方法ではかなりの伝送容量の回線を必要とするため、通常実用的ではなく、さらなる圧縮が必要とされている。

【００１６】従って、この発明は、画像情報の高度な圧縮を実現するベクトル量子化方法、画像情報圧縮方法、
音声情報圧縮方法、圧縮画像情報記録媒体、圧縮画像情報再生装置及び圧縮画像情報通信装置を提供する事を目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】数値化出来る信号情報を圧縮する際、この発明に係るベクトル量子化方法は、 ヤ）入力信号を数値化し、一連の信号系列を、量子化単位のブロックに分割し、所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割する工程と、 マ）各大ブロック内のすべての数値化された信号データをある一定範囲内に納めるデータ正規化工程と、 ケ）正規化された各ブロックを走査し、ブロックパターンベクトルを得る工程と、 フ）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、ベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 コ）各ブロックのブロックパターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記汎用コードブックから選択し、前記ブロック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。

【００１８】また、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、 イ）前記動画像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ずれかとして決定する工程と、 ロ）前記工程イ）で決定された動き補償フレームを縦、
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、 ハ）前記工程イ）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を決定する工程と、 ニ）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、さらに各動き補償フレームを縦、横それぞれ所定個数の前記大ブロックから成る巨大ブロックに分割する工程と、 ホ）各巨大ブロック内のすべての動きベクトルデータの値をある一定の範囲内に納めるデータ正規化工程と、 へ）正規化された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、 ト）予め前記工程イ）〜工程ヘ）の方法により得た、不特定多数の動画像の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、動き補償フレームのベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 チ）前記工程ヘ）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ト）で作成された汎用コードブックから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。

【００１９】この際、前記工程ホ）は、 ホ１）各巨大ブロック内の動きベクトルデータの値をすべて比較し、最大値MAＸと最小値MINを算出する工程と、 ホ２）前記工程ホ１）で得られた最大値MAXと最小値MIN
を用いて各巨大ブロック内の動きベクトルデータの値を正規化する工程と、を備えることが望ましい。

【００２０】また、前記工程ト）は、 ト１）三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、 ト２）予め前記工程イ）〜工程ヘ）の方法により得た不特定多数の動画像の複数個の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、 ト３）前記工程ト２）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、 ト４）前記工程ト２）、ト３）を、それぞれ異なった不特定多数の動画像の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汎用コードブックを作成する工程と、を備えることが望ましい。

【００２１】また、前記工程イ）で決定されたキーフレームについて リ）各キーフレームを、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、 ヌ）各キーフレームを縦、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する工程と、 ル）各大ブロック内のすべての画素データの値を比較し、最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MA
Xと最小値MINを用いて各大ブロック内の画素データの値を正規化する工程と、 ヲ）前記各キーフレームの各正規化されたブロックを走査し、ブロック画像パターンベクトルを得る工程と、 ワ）三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で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、 カ）予め前記工程リ）〜工程ヲ）の方法により得た不特定多数の画像の複数個の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、 ヨ）前記工程カ）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、 タ）前記工程カ）、ヨ）を、それぞれ異なる不特定多数の画像の複数個のブロック画像パターンベクトルについてを反復し、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汎用コードブックを作成する工程と、 レ）前記工程ヲ）で得られた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汎用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で符号化する工程と、を備えることが望ましい。

【００２２】また、静止画情報を圧縮する場合、この発明に係わる画像情報圧縮方法は、 ソ）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、 ツ）画像フレームを縦、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する工程と、 ネ）各大ブロック内のすべての画素データの値を比較し、最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MA
Xと最小値MINを用いて各大ブロック内の画素データの値を正規化する工程と、 ナ）前記画像フレームの各正規化されたブロックを走査し、ブロック画像パターンベクトルを得る工程と、 ラ）三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、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、 ム）予め前記工程ソ）〜工程ナ）の方法により得た不特定多数の画像の複数個の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、 ウ）前記工程ム）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、 ノ）前記工程ム）、ウ）を、それぞれ異なる不特定多数の画像の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、前記画像フレームの画像情報のベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 ク）前記工程ナ）で得られた画像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汎用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で符号化する工程と、を備える。

【００２３】また、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、静止画情報を記録する媒体であって、前記工程チ）、工程レ）、工程ク）のいずれか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、前記工程ト）、工程タ）、工程ノ）のいずれかで作成されたコードブックそれぞれ所定のアドレスに記録する代表ベクトル記録領域と、を備える。

【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み出し手段と、ベクトル番号読み出し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。

【００２５】また、この発明に係る圧縮画像情報通信装置は、この発明に係る画像圧縮方法により圧縮された動画像情報をデジタル信号送りうる回線を通じて通信する装置であって、前記工程チ）、工程レ）、工程ク）のいずれかで決定された代表ベクトル番号と、前記工程ト）、工程タ）、工程ノ）のいずれかで作成されたコードブックを受け入れる、ベクトル番号およびコードブック受信手段と、前記工程チ）、工程レ）、工程ク）のいずれかで決定された代表ベクトル番号と前記工程ト）、
工程タ）、工程ノ）のいずれかで作成されたコードブックを発信する、ベクトル番号およびコードブック発信手段と、を備える。

【００２６】さらに、この発明に係る音声情報圧縮方法は、数値化出来る音声情報を圧縮する音声情報圧縮方法であって、 キ）音声信号を数値化し、一連の信号系列を、量子化単位のブロックに分割する工程と、 ユ）所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割する工程と、 メ）各大ブロック内のすべての数値化された音声信号データを比較し、最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MAXと最小値MINを用いて各大ブロック内の信号データの値を正規化する工程と、 ミ）正規化された各ブロックを走査し、ブロック音声パターンベクトルを得る工程と、 シ）三次元以上の空間の格子点に配置された複数個のベクトルであって、前記ブロック音声パターンベクトルの次元と等しい次元の複数個の荷重ベクトルを入力し、一定の規則に従って初期化する工程と、 ヱ）予め前記工程キ）〜工程ミ）の方法により得た、不特定多数のブロック音声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、 モ）前記工程ヱ）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、 セ）前記工程ヱ）、モ）を、それぞれ異なる不特定多数のブロック音声パターンベクトルについてを反復し、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、音声情報のベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 ス）前記工程ミ）で得られた各ブロックのブロック音声パターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記工程セ）で作成された汎用コードブックから選択し、前記ブロック音声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。

【００２７】

【発明の実施の形態】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。

【００２８】図２０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、
ＲＧＢ（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。

【００２９】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ＹＵ
Ｖ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、
ＹＵＶ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３０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。

【００３０】キーフレームの画像情報圧縮は、本発明による汎用コードブック方式のベクトル量子化によって行う。 汎用コードブック方式のベクトル量子化法は、圧縮時のコードブックの作成が不要になるため、圧縮時間は大幅に短縮される。 また、汎用コードブックの代表ベクトルの決定には、例えば神経回路網の研究から生まれたアルゴリズム、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汎用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。

【００３１】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各ブロックの動き量を決定した後、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ことにより、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汎用コードブック法及び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。

【００３２】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）汎用コードブック仕様の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汎用コードブックを作成し、
（３）各キーフレームのブロックBij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汎用コードブックから選択して各ブロックBijの画像パターンを汎用コードブック中の代表ベクトル番号で符号化する、ことにより行われる。 以下、これらの（１）〜
（３）の手続きについて詳しく説明する。

【００３３】まず、（１）の汎用コードブック仕様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画素から構成されている（図２０参照）。 この６４０×４８０
画素のフレームを４×４画素のブロックに分割し、このブロックを縦、横８個ずつ、計６４ブロック（＝６４×
１６画素）を合わせて大ブロック化する。 その大ブロックの内のすべての画像情報を比較して最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MAXと最小値MINを用い、例えば次の変換式を用いて、各大ブロック内の画素データの値を正規化する。 Ｘ _ij "=(Ｘ _ij -MIN）/(MAX-MIN） ここで、Ｘ _ij "はＸ _ijの正規化データ値を表す。

【００３４】正規化された大ブロックをベクトル化単位（ここでは４×４画素）のブロックに分割し、図２１に示すようにジグザグ走査することにより、各ブロックについて１６次元のブロックの画像パターンベクトル Ｘ"=(Ｘ ₁ ",Ｘ ₂ ",Ｘ ₃ ",・・・・・・,Ｘ ₁₆ "） を得る。

【００３５】ここで、ベクトルＸ"の各成分Ｘ ₁ ",Ｘ ₂ ",
Ｘ ₃ ",・・・・Ｘ ₁₆ "はＸ ₁ ,Ｘ ₂ ,Ｘ ₃ ,・・・・・・,Ｘ ₁₆
を正規化したデータであり、Ｘ ₁ ,Ｘ ₂ ,Ｘ ₃ ,・・・・・
・,Ｘ ₁₆は対応する画素のＹ信号レベルである。 不特定多数の画像について、上記の方法を用いて、学習用ブロックの画像パターンベクトルＸ"を求めることにより、
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２万個程度とする。 Ｕ信号、Ｖ信号についても同様に求めることができる。

【００３６】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２３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、これ以降の説明では全て正規化した値を前提で行うが、説明上特に問題がない限り「"」の符号は省略する。

【００３７】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の各ニューロンまたはユニット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９ａ（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でそれぞれ結合されている。 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。

【００３８】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。

【００３９】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。

【００４０】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。

【００４１】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。

【００４２】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。

【００４３】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Ｓ２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。

【００４４】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との距離 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。

【００４５】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Ｓ
５において勝者ユニットＵ _ijk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。

【００４６】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。

【００４７】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、図２の工程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。

【００４８】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。

【００４９】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Ｓ
６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。

【００５０】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２３参照）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成る。

【００５１】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。

【００５２】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。

【００５３】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。

【００５４】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 _s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において正規化された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正規化し、これ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。

【００５５】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正規化された各ブロックＢ _ijを対応する代表ベクトルの番号ｓと正規化係数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。

【００５６】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６４０×４
８０画素から構成されるから１６０×１２０＝１９２０
０個の４×４画素のブロックから成る。 各キーフレームはＹＵＶ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。

【００５７】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。

【００５８】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２１参照）。 また、
３２０×２４０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≦１２０）と呼ぶ事にする。 また、図２３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。

【００５９】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。

【００６０】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。

【００６１】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。

【００６２】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ｍｉｎ ₀以上であるかどうかを判断する。

【００６３】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Ｓ２
５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。

【００６４】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。

【００６５】次に、工程Ｓ２５、Ｓ２６に続いて工程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内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内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。

【００６６】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。

【００６７】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。

【００６８】上に説明したように、動き補償フレームは１６０×１２０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。

【００６９】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１
４（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１
４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。

【００７０】動き補償フレームの直接画像使用画像ブロック（図７の大ブロック１４に相当する画像ブロック）
については、上記画像情報使用ブロック内のＹＵＶ信号それぞれについて、キーフレームの量子化法と同様に正規化（但し、ブロック数は４×４個）を行い、正規化されたＹＵＶ信号それぞれについて、ブロックを走査して画像パターンベクトル得る。 この画像パターンベクトルをそれぞれの汎用コードブックを使用して、図５の手続きによって量子化を実行する。 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）は次の様にベクトル量子化する。

【００７１】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 _{i j1} ,ｖ _ij2は例えば１１ビットで表現する事ができる。

【００７２】ここでは、そのままこの大ブロック１４
（Ｚ _st ）を縦、横２個ずつ、計４ブロックを合わせて巨大ブロック化する。 、その巨大ブロックの内のすべての動き成分を比較して最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MAXと最小値MINを用い、例えば次の変換式を用いて、各巨大ブロック内の動き成分の値を正規化する。 Ｖ _ij1 "=(Ｖ _ij1 -MIN）/(MAX-MIN） Ｖ _ij2 "=(Ｖ _ij2 -MIN）/(MAX-MIN） ここで、Ｖ _ij "はＶ _ijの正規化データ値を表す。正規化された巨大ブロックをベクトル化単位である大ブロックに分割し、図２１に示すようにジグザグ走査することにより、各ブロックについて３２次元のブロック画像パターンベクトル Ｘ"=(Ｘ ₁ ",Ｘ ₂ ",Ｘ ₃ ",・・・,Ｘ _h ",・・・,Ｘ ₃₂ "） を得る。ここで、ベクトルＸ"の各成分Ｘ ₁ ",Ｘ ₂ ",Ｘ ₃ ",
・・・,Ｘ _h ",・・,Ｘ ₃₂ "は各動きベクトルＶ _ijの成分Ｖ
_ij1 ,Ｖ _ij2の正規化された値であり、例えば１１ビットで表現される。

【００７３】このようにして、多数の正規化された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に提示して図２と同様な手続きにより動きベクトルパターンの汎用コードブック（図４参照）を得ることができる。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、選択された代表番号と正規化係数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ことにより動き補償フレームの各大ブロックのベクトル量子化を行う。

【００７４】次に、図８〜図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における圧縮動画情報の記録方式について説明する。

【００７５】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。

【００７６】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。

【００７７】各ヘッダ１５ｂ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１
５ａの場合、Ｙ信号インデックス領域１６（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１７（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）、動き補償フレームインデックス１７（ＭＣＦ５）、動き補償フレームインデックス１
７（ＭＣＦ６）、・・・の順番で並んでいるので、ヘッダ１５ｂ（Ｈ１）のビットは、 ０１１１１０１１・・・ と成る。

【００７８】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。

【００７９】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。

【００８０】また、大ブロック（６４ブロック）毎に正規化係数である信号のMIN,MAX値を８ビットで記録する。 各ブロックの画像情報をベクトル量子化する正規化された代表ベクトル番号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。

【００８１】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及び２種類の正規化係数から成る。 動きベクトルパターン正規化係数である信号のMIN，MAX値は動き補償フレームインデックス１７の最初１７ｃに記録される。 また、画像ブロックB _ijの正規化係数は、代表ベクトル番号の最初に記録される。

【００８２】また、各動き補償フレームインデックス１
７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。

【００８３】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）及びその正規化係数である信号のMIN,
MAX値が列 Ｃ ₁ ,Ｃ ₂ ,・・・,Ｃ _Nの相当箇所に挿入される。

【００８４】図１２は代表ベクトル記録領域（汎用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。

【００８５】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１
４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。

【００８６】上に説明したように１ブロックが１６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。

【００８７】図１４はこの発明に係わ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。 この実施条件に係わる圧縮画像情報再生装置は、ＣＰＵ２０、着脱自在記録媒体２１、固定ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、入出力インターフェイス２４、操作スイッチ２５、表示装置２６、ターミナルアダプター２８、固定磁気ディスク装置２９を備える。 ＣＰＵ２０、着脱自在記録媒体２
１、固定ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、入出力インターフェイス２４、固定磁気ディスク装置２９はバス２７によって相互に接続される。 操作スイッチ２５、ターミナルアダプター２８及び表示装置２６は入出力インターフェイス２４、バス２７を介してＣＰＵ２０に接続される。

【００８８】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。 着脱自在記録媒体２１は、図８〜１３に示す圧縮画像情報（インデックス領域１５および代表ベクトル記録域１８）をそれぞれの所定のアドレス (Ａ ₀ ,
Ａ ₁ ）に記録する。 同様に例えばターミナルアダプター２８を通じて外部回線より入力された図８〜図１３に示す圧縮画像情報（インデックス領域１５および代表ベクトル記録域１８）を入出力インターフェイス２４を通じそれぞれの所定のアドレス (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。

【００８９】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。

【００９０】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３
１ｂ、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３
１０、ベクトル番号読出手段３１１、ベクトル種識別手段３１２を含み、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、または、ターミナルアダプター２８を通じて外部回線より入力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３１０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。

【００９１】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及び正規化係数を順次読み出し、代表ベクトル番号情報及び正規化係数情報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し、その判断の結果得られたベクトル種情報５
１を代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂに出力する。

【００９２】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及び正規化係数情報５
０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。

【００９３】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３
２ｃ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及び正規化係数情報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３３ｃ、Ｖ信号バッファ３３
ｄを含み、データ読取手段３１から供給された動き補償フレーム代表ベクトル情報及び正規化係数情報４４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ＲＧ
Ｂ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４６、４
７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、３３ｂ、
３３ｃ、３３ｄはＲＡＭ２３内の所定メモリ領域で構成される。

【００９４】次に、図１４、図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。

【００９５】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。 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。

【００９６】圧縮画像情報の再生は、工程Ｓ５２〜Ｓ７
０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。

【００９７】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３１
０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Ｓ
６７で更新され、工程Ｓ６８において、記録管理単位１
５ａ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。

【００９８】工程Ｓ５４において、フレーム識別手段３
１０は工程Ｓ５２で読み込まれたヘッダ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。 この工程Ｓ
５４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。

【００９９】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及び正規化係数を順次読み出して代表ベクトル成分アドレス計算手段３１ｂに代表ベクトル番号情報及び正規化係数情報５０を供給する。 また、ベクトル種識別手段３１
２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。

【０１００】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及び正規化係数情報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３
１ｃ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及び正規化係数情報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及び正規化係数情報４３に基づいて工程Ｓ５５〜Ｓ５７の手続きによってＹ信号バッファ３２ａ、Ｕ信号バッファ３２
ｂ、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。

【０１０１】また、この発明は、汎用コードブックを用いて音声情報圧縮にも下記のような要件を備えて適用できる。 すなわち、 キ）音声信号を数値化し、一連の信号系列を、量子化単位のブロックに分割する工程と、 ユ）所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割する工程と、 メ）各大ブロック内のすべての数値化された音声信号データを比較し、最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MAXと最小値MINを用いて各大ブロック内の信号データの値を正規化する工程と、 ミ）正規化された各ブロックを走査し、ブロック音声パターンベクトルを得る工程と、 シ）三次元以上の空間の格子点に配置された複数個のベクトルであって、前記ブロック音声パターンベクトルの次元と等しい次元の複数個の荷重ベクトルを入力し、一定の規則に従って初期化する工程と、 ヱ）予め前記工程キ）〜工程ミ）の方法により得た、不特定多数のブロック音声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、 モ）前記工程ヱ）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、 セ）前記工程ヱ）、モ）を、それぞれ異なる不特定多数のブロック音声パターンベクトルについてを反復し、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、音声情報のベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 ス）前記工程ミ）で得られた各ブロックのブロック音声パターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記工程セ）で作成された汎用コードブックから選択し、前記ブロック音声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、 を備えることにより、音声情報を圧縮することができる。

【０１０２】以下、これらの手続について図１７を参照しながら音声情報圧縮方法の実施例について詳しく説明する。 最初に、音声信号を音声信号数値化手段５３により数値化する。 音声信号の数値化手段としては、量子化方式を用いる。 ここでは、一例としてサンプル周波数２
２ＫHzで、アナログ音声情報をサンプリングし、サンプリングされた各アナログ音声強度を１６ビットで６５５
３５の信号レベルで表現し、数値化するものとする。 次に、数値化された一連の信号系列すなわち１６ビットデジタル音声信号（以下これを音素と言う）を、ブロック分割手段５４により、連続して８音素ずつの量子化単位のブロックに分割する。 この量子化の分割単位数に制限はないが、４音素、８音素、１６音素が好ましい。

【０１０３】次に、大ブロック分割手段５５により、
所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割する。 例えば、前記工程で得られた８音素ずつの量子化単位のブロックを８個組合わせて大ブロックに分割する。
すなわち、８ブロック（つまり、６４音素の１６ビットデジタル音声信号）を１つの大ブロックとして分割する。 大ブロック化にあたってブロックを組み合わせる数量に制限はないが、４個、８個、１６個が好ましい。

【０１０４】続いて、音素データの最大値MAXと最小値M
INを算出する手段５６により、各大ブロック内のすべての数値化された音声信号データを比較し、最大値MAXと最小値MINを算出する。 次に、最大値MAXと最小値MINを用いた正規化手段５７により、得られた最大値MAXと最小値MINを用いて各大ブロック内の信号データの値を正規化する。 例えば得られた最大値MAXと最小値MINを用い、次の変換式を用いて、各大ブロック内の画素データの値を正規化する。 Ｘ _ij "=(Ｘ _ij -MIN)/(MAX-MIN) ここで、Ｘ _ij "はＸ _ijの正規化データ値を表す。

【０１０５】次に、正規化ブロック音声パターンベクトル生成手段５８により、正規化された各ブロックを走査し、正規化ブロック音声パターンベクトルを得る。 つまり、上記工程で正規化された大ブロックをベクトル化単位（ここでは８音素）のブロックに分割、走査し、各ブロックについて８次元のブロック音素パターンベクトル Ｘ"＝（Ｘ ₁ ",Ｘ ₂ ",Ｘ ₃ ",・・・,Ｘ ₈ ") を得る。ここで、ベクトルＸ"の各成分Ｘ ₁ ",Ｘ ₂ ",Ｘ ₃ ",
・・・,Ｘ ₈ "はＸ ₁ ,Ｘ ₂ ,Ｘ ₃ ,・・・,Ｘ ₈を正規化したデータであり、Ｘ ₁ ,Ｘ ₂ ,Ｘ ₃ ,・・・,Ｘ ₈は対応する音素の強度信号レベルである。

【０１０６】次に、図１８を用いてコードブックの生成手段について説明する。 ここでは、８次元のブロック音素パターンベクトルを例として説明する。 まず、８次元の空間の格子点に配置された複数個のベクトルであって、前記ブロック音声パターンベクトルの次元と等しい次元（個々では８次元）の複数個の荷重ベクトルをｎ次元荷重ベクトル発生手段６２により入力し、この荷重ベクトルを乱数を用いて荷重ベクトル初期化手段６３により初期化する。 予め、不特定多数の音声について、図１
７に示した手段５３〜５８と同じ手段により構成される学習用ブロック音声パターンベクトル生成手段６６により学習用ブロック音声パターンベクトルＸ"を求め、学習系列Ｘ"（ｔ）を得ておく。 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音声パターンベクトルの個数であって、例えば２万個程度とする。 予め得られた不特定多数のブロック音声パターンベクトルの内の１個（学習用ベクトル）と初期化された各荷重ベクトルの距離を距離計算手段６７により計算する。 ここで、計算された距離の最小値を与える勝者ユニットを決定手段６８により決定する。

【０１０７】次に、勝者ユニットの近傍のユニットの荷重を荷重更新手段６９により更新する。 この工程を、それぞれ異なる不特定多数のブロック音声パターンベクトルについて、学習回数カウント手段６４と学習継続／終了判断手段６５により、学習回数がＴ−１になるまで反復する。 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、音声情報のベクトル量子化のための音声圧縮用汎用コードブックを作成する。

【０１０８】図１７に戻って説明する。 前記工程で得られた正規化ブロック音声パターンベクトル生成手段５８
による各ブロックの８次元のブロック音声パターンベクトルと前記工程で作成された音声圧縮用汎用コードブック５９を用いて代表番号を決定手段６０により決定し、
汎用コードブックの代表ベクトルとの距離を計算し、距離が最小の代表ベクトルを前記汎用コードブックから選択し、前記ブロック音声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し、及びMAX,MIN読み出し手段６１を用いて、対応するMAX,MINを読み出し、圧縮信号を得る。

【０１０９】なお、図１７及び図１８を用いた説明は、
音声情報圧縮方法について述べたものであるが、この音声情報圧縮方法により圧縮された音声情報もまた、動画像情報と同様に、図８に示す如く記録領域への記録方式によって記録媒体に記録することができ、また、図１４
及び図１５に示す如く再生装置を用いて圧縮音声情報記録媒体に記録された音声情報を再生することができる。

【０１１０】次に、図１９を参照しながら上述した圧縮方法により圧縮された画像情報または音声情報をデジタル信号を送り得る回線を通じて通信する圧縮情報通信装置について具体的に説明する。 通信回線を用いる場合、
通信回線の通信方式により変復調方式が決定される。 例えば、一般のアナログ音声通信方式を用いた場合は、アナログ音声式変復調方式を用いる。 これを具現化すると、一般のアナログ電話回線を用いる場合はモデムと呼ばれている変復調器を用いる。 また、衛星回線の場合はコンバータと呼ばれる変復調器を用いる。

【０１１１】まず、受信の場合は、復調手段７０を介してデータ受信するデータ受信手段１００に、代表ベクトル番号受信手段１００ａ及びコードブック受信手段１０
０ｂを備え、少なくとも代表ベクトル番号及びコードブック情報を含んだ情報で変調器で変調された信号を受信し復調することにより、代表ベクトル番号及びコードブック情報を受信する。 例えば一般アナログ電話回線により通信する場合、モデムを用いて復調することにより、
代表ベクトル番号及びコードブック情報を受信することを実現できる。 同様に、発信の場合も、データ発信手段２００に、代表ベクトル番号発信手段２００ａ及びコードブック発信手段２００ｂを備え、例えば一般アナログ電話回線により通信する場合、モデムでなる変調手段８
０を用いた変調することにより、代表ベクトル番号及びコードブック情報を送信することを実現することができる。

【０１１２】上述したように、この発明に係るベクトル量子化方法によれば、 ヤ）入力信号を数値化し、一連の信号系列を、量子化単位のブロックに分割し、所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割する工程と、 マ）各大ブロック内のすべての数値化された信号データをある一定範囲内に納めるデータ正規化工程と、 ケ）正規化された各ブロックを走査し、ブロックパターンベクトルを得る工程と、 フ）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、ベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 コ）各ブロックのブロックパターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記汎用コードブックから選択し、前記ブロック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、 を備えることにより、単位ブロック当り非常に少ないビット数で、正規化情報を表し、汎用コードブックを用いて符号化することが可能になる。

【０１１３】また、この発明に係る画像情報の圧縮方法によれば、前記工程ニ）、前記工程ヌ）および前記工程ツ）において、画像フレームを複数のブロックに分割し、さらに縦、横それぞれ所定個数の前記ブロックからなる、大ブロック（前記工程ニ）では巨大ブロックに読み替える）に分割し、この大ブロックごと正規化を行う。 このことにより、単位ブロック当り非常に少ないビット数で、正規化情報を表すことが可能になる。

【０１１４】また、正規化の方法として、各大ブロック内のすべての画素データの値を比較し、最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MAXと最小値MINを用い、例えばＨ＝(MAX-MIN）のＨを用いて、各大ブロック内の画素データの値を正規化し、各正規化されたブロックを走査し、ブロック画像パターンベクトルを得ることにより、正規化された分布図を得ることが出来る。

【０１１５】図２４、図２５はブロック画像パターンベクトルＸの分布図を摸式的に２次元で表わしたもので、
図２４は従来法により各種の画像Ａ群、Ｂ群、Ｄ群を、
作成し、ブロック画像パターンベクトルＸの分布図を一つの図に合わせたものである。 また、図２５は各種の画像Ａ群、Ｂ群、Ｄ群を、本発明の正規化法により作成したブロック画像パターンベクトルＸの分布図を一つの図に合わせたものである。 この図２４から分かるように、
従来法では画像Ａ群、Ｂ群、Ｄ群がそれぞれ一つの纏まりとして広く分布しており、例えば画像Ａ群のブロック画像パターンベクトルＸaiをもとにコードブックを作った場合、画像Ｂ群のブロック画像パターンベクトルＸbn
を表わすコードブックの代表ベクトルＲanをこのコードブックから選択するとするとすると、ＸbnとＲanの距離が大きくなってしまう。 つまり、誤差が非常に大きくなってしまい、再生した画質が大幅に劣化してしまうことが理解される。 このため、従来法では画像Ａ群を圧縮／
再生する場合は画像Ａ群のコードブックをその都度作成して使用せざる得ない。

【０１１６】一方、図２５に示した正規化された分布図では画像Ａ群、Ｂ群、Ｄ群の分布が重なることになり、
例えば画像Ａ群のブロック画像パターンベクトルＸaiをもとにコードブックを作って、このコードブックから画像Ｂ群のブロック画像パターンベクトルＸbnを表わすコードブックの代表ベクトルＲanを選択したとしても、ほとんど誤差が生じることもなく最適な代表ベクトルを選択することが可能になることが理解される。 つまり一つのコードブックを作れば、ほとんど全ての画像に対して使用出来る汎用コードブックを作ることを可能にする。

【０１１７】本発明の正規化法により作成したブロック画像パターンベクトルＸを基に、ベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する。 これにより、従来法では、圧縮時にその都度常に圧縮対象画像用のコードブックを作成する工程が必要であったが、本発明の方法によれば、最初の圧縮時に一度だけ汎用コードブックを作成すればそれ以降の圧縮ではこの工程は不要になり、圧縮時間が大幅に短縮される。

【０１１８】さらに、前記工程ト）、前記工程ワ）〜
タ）、および前記工程ラ）〜ノ）を、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最適化し、その結果汎用コードブックの代表ベクトルＲi の数を大幅に減少することを可能にしたことにより、代表ベクトルＲi を表わす符号化の番号に当てはめるビット数を減らすことが可能になり、従って極めて高度に画像を圧縮をすることが可能になる。

【０１１９】さらに、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、圧縮された画像情報を記録する圧縮画像情報記録媒体を提供する。

【０１２０】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圧縮画像情報を高速で伸張し再生する装置を提供する。

【０１２１】また、この発明に係る圧縮画像情報通信装置は、この発明に係る画像情報圧縮方法により、圧縮された画像情報を伝送容量の小さいデジタル信号回線でも画質の犠牲を最小限にして容易に通信することが出来る装置を提供する。

【０１２２】さらに、この発明に係る音声情報圧縮方法は、 キ）音声信号を数値化し、一連の信号系列を、量子化単位のブロックに分割する工程と、 ユ）所定個数の前記ブロックから成る大ブロックに分割する工程と、 メ）各大ブロック内のすべての数値化された音声信号データを比較し、最大値MAXと最小値MINを算出し、得られた最大値MAXと最小値MINを用いて各大ブロック内の信号データの値を正規化する工程と、 ミ）正規化された各ブロックを走査し、ブロック音声パターンベクトルを得る工程と、 シ）三次元以上の空間の格子点に配置された複数個のベクトルであって、前記ブロック音声パターンベクトルの次元と等しい次元の複数個の荷重ベクトルを入力し、一定の規則に従って初期化する工程と、 ヱ）予め前記工程キ）〜工程ミ）の方法により得た、不特定多数のブロック音声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、 モ）前記工程ヱ）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、 セ）前記工程ヱ）、モ）を、それぞれ異なる不特定多数のブロック音声パターンベクトルについてを反復し、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、音声情報のベクトル量子化のための汎用コードブックを作成する工程と、 ス）前記工程ミ）で得られた各ブロックのブロック音声パターンベクトルを代表する代表ベクトルを前記工程セ）で作成された汎用コードブックから選択し、前記ブロック音声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、音声情報を圧縮する。

【０１２３】

【発明の効果】以上のように、この発明に係るベクトル量子化方法によれば、画像情報、とくに動画像の圧縮の時間を従来のベクトル量子化方法に比べて１／２０以下に短縮出来る。 例えば従来のベクトル量子化方法では、
圧縮時に常にコードブックを作成しなければならず、このコードブックの作成のために、圧縮時間の９５％以上を取られていた。 この発明により汎用コードブック作成できた為、圧縮時間は従来のベクトル量子化方法の５％
以下の時間で圧縮が可能になった。 このことは、結果的に計算量の大幅な削減となり、時間のみならず、従来のベクトル量子化方法では動画の圧縮はスーパーコンピュータを用いても実行が難しかったものが、通常のワークステーションで実行可能となった。 また正規化を行うことにより、汎用コードブックの制作が可能になったばかりでなく、大幅に画質の向上が図れ、この結果、同じ画質であれば、従来法にくらべ２倍以上の高圧縮が可能になった。

【０１２４】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ことを可能にした。 このことは回線を通じて圧縮画像情報を通信することも可能にした。

【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の正規化係数を有する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の正規化係数を有する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】この発明に係る音声情報圧縮方法の機能的構成を示すブロック図である。

【図１８】図１７におけるコードブックの生成手段の機能的構成を示すブロック図である。

【図１９】この発明に係る圧縮情報通信装置の構成を示すブロック図である。

【図２０】各画像フレームのブロック分割を示す図である。

【図２１】各ブロックの操作順序を示す図である。

【図２２】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２３】動きベクトルと動き補償範囲を摸式的に示す図である。

【図２４】ブロック画像パターンベクトルの分布図である。

【図２５】図２４のブロック画像パターンベクトルを正規化する説明図である。

【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 ７０ 復調手段 ８０ 変調手段 １００ データ受信手段 １００ａ 代表ベクトル番号受信手段 １００ｂ コードブック受信手段 ２００ データ発信手段 ２００ａ 代表ベクトル番号発信手段 ２００ｂ コードブック発信手段

───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｈ０４Ｎ 1/41 Ｈ０４Ｎ 1/41 Ｂ 5/92 5/92 Ｈ