FR2807600A1

FR2807600A1 - Facsimile machine image transmission method having image luminance level converted and wavelet image transformed with wavelet image square segments divided/image correlated index found/weighting applied.

Info

Publication number: FR2807600A1
Application number: FR0004330A
Authority: FR
Inventors: Caroline Labrot
Original assignee: Sagem SA
Current assignee: Sagemcom Documents SAS
Priority date: 2000-04-05
Filing date: 2000-04-05
Publication date: 2001-10-12
Anticipated expiration: 2020-04-05
Also published as: FR2807600B1

Abstract

The digital image compression method has an image (1) which is converted to luminance levels (11) . Then the image is transformed to a wavelet image (111). The wavelet image is divided into a sequence of image parts (211) ,associating each square with the image source. The frequency contents of the squares is determined providing an index. The squares of an image source are then coded with a specific coding.

Description

Pour transmettre une télécopie, à travers un réseau téléphonique, on comprime généralement les données de télécopie afin de réduire la quantité de données à transmettre. To transmit a fax over a telephone network, facsimile data is generally compressed to reduce the amount of data to be transmitted.

Si on utilise un seul et même codage pour comprimer toutes les données d'une télécopie, et plus généralement d'une image, contenant différents éléments (texte, dessin et fond), on perd de l'information. If we use a single coding to compress all the data of a fax, and more generally of an image, containing different elements (text, drawing and background), we lose information.

La présente invention propose de pallier cet inconvénient. The present invention proposes to overcome this disadvantage.

A cet effet, l'invention concerne un procédé de compression des données représentatives d'une image source, dans lequel - on transforme l'image source en une image de luminance, - on forme au moins une image de transformée en ondelette à partir de l'image de luminance, pour en extraire le contenu fréquentiel, - on divise l'image de transformée en ondelette en une pluralité de pavés de points d'image, - on associe aux pavés de l'image de transformée en ondelette des pavés de l'image source, - on détermine, à partir des pavés de l'image de transformée en ondelette, des indices de mesure du contenu fréquentiel des pavés associés de l'image source, - on classe, en fonction de leur indice, au moins une partie des pavés de l'image source en différents segments, et - on comprime tous les pavés de l'image source d'un même segment, par un même codage spécifique. For this purpose, the invention relates to a method for compressing the data representative of a source image, in which - the source image is transformed into a luminance image - at least one wavelet transform image is formed from the luminance image, to extract the frequency content, - the wavelet transform image is divided into a plurality of pixels of image points, - the cobblestones of the wavelet transform image are associated with the source image, - the indices of the frequency content of the associated blocks of the source image are determined from the blocks of the wavelet transform image, - the index, according to their index, is classified at least a part of the blocks of the source image in different segments, and - we compress all the blocks of the source image of the same segment, by the same specific coding.

Par le procédé de compression par segmentation de l'invention, on obtient différents segments correspondant respectivement aux différents éléments de l'image source (texte, dessin et fond), auxquels on appliquera ensuite des traitements de codage spécifiques adaptés. By the segmentation compression method of the invention, different segments corresponding respectively to the different elements of the source image (text, drawing and background) are obtained, to which adapted specific coding processes will then be applied.

On notera ici que les indices de certains pavés de l'image source peuvent ne pas permettre de déterminer le classement de ces pavés. II peut donc rester des pavés non classés. It should be noted here that the indices of certain blocks of the source image may not make it possible to determine the classification of these blocks. It can therefore remain unclassified pavers.

Avantageusement, en cas d'indétermination sur le classement d'un pavé, on classe ledit pavé par extrapolation, à l'aide des pavés voisins. Advantageously, in case of indeterminacy on the classification of a block, said block is classed by extrapolation, using neighboring blocks.

Dans un mode de réalisation particulier, pour chaque pavé de l'image de transformée en ondelette, on élabore un histogramme des points du pavé et on calcule la variance de l'histogramme pour déterminer l'indice du pavé associé de l'image source. In a particular embodiment, for each keypad of the wavelet transform image, a histogram of the points of the keypad is computed and the variance of the histogram is calculated to determine the index of the associated keypad of the source image.

Avantageusement, on forme une pluralité d'images de transformée en ondelette, à partir de l'image de luminance, pour en extraire le contenu haute fréquence dans deux directions orthogonales. Advantageously, a plurality of wavelet transform images are formed from the luminance image to extract the high frequency content in two orthogonal directions.

Avantageusement encore, on forme, à partir de l'image de luminance, trois images de transformée en ondelette, respectivement porteuses d'informations haute fréquence en ligne et basse fréquence en colonne, d'informations basse fréquence en ligne et haute fréquence en colonne et d'informations haute fréquence en ligne et en colonne. Advantageously, from the luminance image, three wavelet transform images, respectively carriers of high frequency information in line and low frequency in column, of low frequency in-line and high frequency information in columns and High frequency information online and in columns.

Une transition brutale entre du noir et du blanc se caractérise par une haute fréquence spatiale. Le texte, qui contient essentiellement des transitions horizontales et verticales (c'est-à-dire en ligne et en colonne), va donc réagir sur les trois images de transformée en ondelette, porteuses d'informations haute fréquence en ligne et/ou en colonne. La transformation en ondelette va ainsi permettre de faire apparaître les éléments verticaux et horizontaux de l'image source. A brutal transition between black and white is characterized by a high spatial frequency. The text, which contains essentially horizontal and vertical transitions (ie in line and in column), will therefore react on the three wavelet transform images carrying high frequency information online and / or column. The wavelet transformation will thus make it possible to reveal the vertical and horizontal elements of the source image.

Avantageusement, on compare l'indice de chaque pavé de l'image source à un seuil supérieur de texte et, s'il est supérieur à ce seuil, on classe le pavé dans un segment de texte. Advantageously, the index of each block of the source image is compared with a higher threshold of text and, if it is greater than this threshold, the block is classified in a text segment.

Avantageusement encore, on compare l'indice de chaque pavé de l'image source à un seuil inférieur de fond d'image et, s'il est inférieur à ce seuil, on classe le pavé dans un segment de fond d'image. Advantageously, the index of each keypad of the source image is compared with a lower threshold of the image background and, if it is below this threshold, the keypad is classified in a segment of the image background.

De préférence, si l'indice du pavé est supérieur au seuil inférieur, on le compare à un seuil intermédiaire et, s'il est inférieur au seuil intermédiaire, on classe le pavé dans un segment de dessin. Preferably, if the pavement index is greater than the lower threshold, it is compared to an intermediate threshold and, if it is less than the intermediate threshold, the block is classified in a drawing segment.

L'invention sera mieux comprise à l'aide de la description suivante d'un mode de réalisation particulier du procédé de compression des données représentatives d'une image source, selon l'invention, en référence au dessin annexé sur lequel: - la figure 1 représente des étapes de transformation de l'image source en une pluralité d'images de transformée en ondelette, - la figure 2 représente quatre points P 1-P4 d'une image de luminance et un point P' constituant le résultat de la transformation en ondelette de ces quatre points P 1-P4, et - la figure 3 représente des étapes de classement de pavés de l'image source. The invention will be better understood with the aid of the following description of a particular embodiment of the method for compressing the data representative of a source image, according to the invention, with reference to the appended drawing in which: FIG. 1 represents steps of transforming the source image into a plurality of wavelet transform images; FIG. 2 represents four points P 1 -P 4 of a luminance image and a point P 'constituting the result of the transformation. in wavelet of these four points P 1 -P4, and - Figure 3 shows the stages of classification of blocks of the source image.

Le procédé de l'invention permet de comprimer les données représentatives d'une image source 1, ici en couleurs. The method of the invention makes it possible to compress the data representative of a source image 1, here in color.

D'emblée, on notera que les différentes opérations de traitement d'image, explicitées ci-après, sont exécutées sur les données représentatives de l'image considérée. From the outset, it will be noted that the various image processing operations, explained below, are executed on the data representative of the image considered.

Soit un espace de couleurs ici à trois dimensions, avec un repéré comportant trois axes correspondant respectivement à trois couleurs, ici rouge, verte et bleue. Par la suite, on appellera cet espace l'espace "RVB" (Rouge, Vert, Bleu). This is a three-dimensional space of colors, with a mark with three axes corresponding respectively to three colors, here red, green and blue. Subsequently, this space will be called the "RGB" space (Red, Green, Blue).

On détermine les trois composantes rouge, verte et bleue, non représentées, de l'image source 1, dans l'espace RVB, et on forme, à partir de ces composantes d'image, une image de luminance 11, c'est-à-dire une image en niveaux de gris. On transforme ainsi l'image source 1 en une image de luminance 11, formée de points d'image, ou "pixels", noirs ou blancs. La valeur "1" est attribuée aux points noirs et la valeur "0" est attribuée aux points blancs. The three red, green and blue components, not shown, of the source image 1 are determined in the RGB space, and a luminance image 11 is formed from these image components, that is, to say a grayscale image. This transforms the source image 1 into a luminance image 11, formed of image points, or "pixels", black or white. The value "1" is assigned to the black dots and the value "0" is assigned to the white dots.

A partir de l'image de luminance 11, on forme trois images de transformée en ondelette HH 111, HL 112 et LH 113, par transformation en ondelette, ici à l'aide d'ondelettes de Haar. L'image HH est porteuse d'informations haute fréquence en lignes et en colonnes, l'image HL est porteuse d'informations haute fréquence en lignes et basse fréquence en colonnes et l'image LH est porteuse d'informations basse fréquence en lignes et haute fréquence en colonnes. La transformation en ondelette permet ainsi d'extraire le contenu haute fréquence de l'image de luminance 11, et conséquent de l'image source 1, dans deux directions orthogonales, à savoir en lignes et en colonnes. From the luminance image 11, three wavelet transform images HH 111, HL 112 and LH 113 are formed by wavelet transformation, here using Haar wavelets. The HH image is carrier of high frequency information in rows and columns, the HL image is carrier of high frequency information in lines and low frequency in columns and the LH image is carrier of low frequency information in lines and high frequency in columns. The wavelet transformation thus makes it possible to extract the high frequency content of the luminance image 11, and consequently of the source image 1, in two orthogonal directions, namely in rows and columns.

La transformation de l'image de luminance 11 en trois images de transformée en ondelette 111-113 va maintenant être explicitée plus précisément. En référence à la figure 2, soit quatre points d'image Pl, P2, P3, P4, appartenant à l'image de luminance 11. Les points P 1 et P2 (comme les points P3 et P4) sont adjacents et appartiennent à une même ligne. Par ailleurs, les points P1 et P3 (comme les points P2 et P4) sont adjacents et appartiennent à la même colonne. Pour former chaque image de transformée en ondelette (HH, HL ou LH), on calcule la valeur de chaque point P' de cette image à partir des valeurs de points P l, P2, P3, P4 de l'image de luminance, à l'aide des équations de transformation suivantes:

The transformation of the luminance image 11 into three wavelet transform images 111-113 will now be explained more precisely. With reference to FIG. 2, there are four image points P1, P2, P3, P4 belonging to the luminance image 11. The points P1 and P2 (such as the points P3 and P4) are adjacent and belong to a same line. On the other hand, the points P1 and P3 (like the points P2 and P4) are adjacent and belong to the same column. To form each wavelet transform image (HH, HL or LH), the value of each point P 'of this image is calculated from the values of points P l, P2, P3, P4 of the luminance image, using the following transformation equations:

- <SEP> pour <SEP> l'image <SEP> HH:
<tb> P, <SEP> - <SEP> (P4 <SEP> - <SEP> P3) <SEP> - <SEP> (P2 <SEP> - <SEP> Pl)
<tb> 4
<tb> - <SEP> pour <SEP> l'image <SEP> HL:
<tb> P, <SEP> - <SEP> (P4 <SEP> + <SEP> P3) <SEP> - <SEP> (P2 <SEP> + <SEP> Pl)
<tb> 4
<tb> - <SEP> pour <SEP> l'image <SEP> LH:
<tb> P, <SEP> - <SEP> (P4 <SEP> - <SEP> P3) <SEP> + <SEP> (P2 <SEP> - <SEP> Pl)
<tb> 4 On obtient ainsi, à partir de l'image de luminance 11, un groupe de trois images de transformée en ondelette HH, HL et LH 111-113. - <SEP> for <SEP> the image <SEP> HH:
<tb> P, <SEP> - <SEP> (P4 <SEP> - <SEP> P3) <SEP> - <SEP> (P2 <SEP> - <SEP> Pl) 
<tb> 4
<tb> - <SEP> for <SEP> the image <SEP> HL:
<tb> P, <SEP> - <SEP> (P4 <SEP> + <SEP> P3) <SEP> - <SEP> (P2 <SEP> + <SEP> Pl) 
<tb> 4
<tb> - <SEP> for <SEP> the image <SEP> LH:
<tb> P, <SEP> - <SEP> (P4 <SEP> - <SEP> P3) <SEP> + <SEP> (P2 <SEP> - <SEP> Pl) 
<tb> 4 A group of three wavelet transform images HH, HL and LH 111-113 are thus obtained from the luminance image 11.

On divise ensuite chaque image de transformée en ondelette en une pluralité de pavés de points d'image. Chaque pavé a ici la forme d'un carré de 16 points en ligne sur 16 points en colonne. Each wavelet transform image is then divided into a plurality of image dot tiles. Each tile here has the form of a square of 16 points in line on 16 points in column.

On associe les pavés correspondants 211-213, appartenant respectivement aux trois images HH, HL et LH et obtenus à partir d'un même pavé 21 de l'image de luminance, pour former un groupe de pavés. Par ailleurs, on associe le pavé 21 de l'image de luminance 11 au pavé 2 de l'image source, à partir duquel il a été obtenu. On associe ainsi les pavés correspondants 211-213 des images de transformée en ondelettes, appartenant à un même groupe, au pavé 2 de l'image source à partir duquel ils ont été obtenus. En d'autres termes, chaque pavé de l'image source 2 est associé à un groupe de trois pavés correspondants 211-213 des images de transformée en ondelette HH, HL et LH. The corresponding blocks 211-213 belonging respectively to the three images HH, HL and LH and obtained from the same block 21 of the luminance image are associated to form a group of blocks. Furthermore, the block 21 of the luminance image 11 is associated with the block 2 of the source image, from which it has been obtained. The corresponding blocks 211-213 are thus associated with wavelet transform images, belonging to the same group, in block 2 of the source image from which they were obtained. In other words, each keypad of the source image 2 is associated with a group of three corresponding keypads 211-213 of wavelet transform images HH, HL and LH.

On détermine ensuite, pour chaque pavé de l'image source 2, un indice "i" de mesure de son contenu fréquentiel, à partir du groupe de pavés d'image de transformée en ondelette 211-213, associé à ce pavé source 2. Pour cela, pour chacun des pavés d'image de transformée en ondelette 211 (212-213), on élabore un histogramme des points de ce pavé représentant, en abscisses, les valeurs des points et, en ordonnées, le nombre de points, puis on calcule la variance de cet histogramme. On calcule ensuite l'indice i de mesure du contenu fréquentiel du pavé 2 de l'image source 1, associé au groupe de pavés considérés 211-213, par combinaison linéaire des variances de ces pavés 211 213, ici selon la relation suivante: l = 0,6 X VHH + 0,2X VHL + 0,2 X VLH où VHH, VHL et VLH sont les variances respectives des pavés correspondants appartenant respectivement aux images HH, HL et LH. Then, for each block of the source image 2, an index "i" for measuring its frequency content is determined from the group of wavelet transform image blocks 211-213 associated with this source block 2. For this purpose, for each of the wavelet transform image blocks 211 (212-213), a histogram of the points of this block representing, on the abscissa, the values of the points and, on the ordinate, the number of points, is developed. the variance of this histogram is calculated. The index i of measurement of the frequency content of the block 2 of the source image 1, associated with the group of considered blocks 211-213, is then calculated by linear combination of the variances of these blocks 211 213, here according to the following relation: I> l = 0.6 X VHH + 0.2 X VHL + 0.2 X VLH where VHH, VHL and VLH are the respective variances of the corresponding tiles respectively belonging to the HH images , HL and LH.

On classe ensuite les pavés de l'image source 1 ici en trois segments comportant un segment de texte, un segment de dessin et un segment de fond d'image, selon qu'ils contiennent du texte, du dessin ou du fond d'image. L'opération de classement de chaque pavé 2 de l'image source 1 va maintenant être explicitée, en référence à la figure 3. The blocks of the source image 1 are then classified into three segments comprising a text segment, a drawing segment, and a background segment, depending on whether they contain text, drawing, or background image. . The ranking operation of each block 2 of the source image 1 will now be explained, with reference to FIG.

Pour classer les pavés 2 de l'image source 1, on utilise trois seuils d'indice: un seuil supérieur S 1 de texte, un seuil inférieur S2 de fond d'image et un seuil intermédiaire S3 de dessin. To classify the blocks 2 of the source image 1, three index thresholds are used: an upper threshold S 1 of text, a bottom image threshold S 2 and an intermediate threshold S 3 of a drawing.

On compare l'indice i de chaque pavé 2 au seuil supérieur S 1 (étape 30). Si l'indice i est supérieur à ce seuilSI, on classe le pavé 2 dans le segment de texte (étape 31). Dans le cas contraire, on compare l'indice i à un seuil inférieur S2 (étape 32). Si l'indice i est inférieur au seuil S2, on classe le pavé 2 dans le segment de fond d'image (étape 33). Dans le cas contraire, autrement dit si l'indice i est inférieur au seuil S 1 mais supérieur au seuil S2, on compare l'indice i au seuil intermédiaire S3 (étape 34). Si l'indice i est inférieur au seuil intermédiaire S3, on classe le pavé 2 dans le segment de dessin (étape 35). Dans le cas contraire, autrement dit si l'indice i du pavé 2 est compris entre les seuils S3 etSI, on ne peut pas déterminer, à l'aide de l'indice i, à quel segment le pavé 2 appartient. En d'autres termes, le classement du pavé 2 est indéterminé. The index i of each block 2 is compared with the upper threshold S 1 (step 30). If the index i is greater than this threshold IF, , block 2 is set in the text segment (step 31). In the opposite case, the index i is compared with a lower threshold S2 (step 32). If the index i is less than the threshold S2, block 2 is classified in the background segment (step 33). In the opposite case, in other words if the index i is less than the threshold S 1 but greater than the threshold S 2, the index i is compared with the intermediate threshold S 3 (step 34). If the index i is less than the intermediate threshold S3, we classify the block 2 in the drawing segment (step 35). Otherwise, in other words if the index i of block 2 is between the thresholds S3 and SI, it can not be determined, using the index i, which segment block 2 belongs. In other words, the classification of block 2 is undetermined.

Dans le cas où l'image source 1 contient des pavés 2, d'indice i compris entre les seuils S3 etSI, il reste donc des pavés non classés. Pour lever l'indétermination sur le classement de chaque pavé restant 2, on examine les pavés voisins et on classe le pavé restant dans l'un des segments (texte, dessin ou fond d'image) par extrapolation à l'aide des pavés voisins (étapes 36 et 37). On classe ainsi au moins une partie des pavés de l'image source 1, à l'aide de leur indice i, et, en cas d'indétermination sur le classement de certains pavés, on classe ces pavés restants par extrapolation à l'aide des pavés voisins. In the case where the source image 1 contains blocks 2, index i included between the thresholds S3 and SI, so there are unclassified blocks. To remove the indeterminacy on the ranking of each remaining block 2, we examine the neighboring blocks and we classify the remaining block in one of the segments (text, drawing or background image) by extrapolation using neighboring blocks (Steps 36 and 37). This classifies at least a portion of the blocks of the source image 1, using their index i, and, in case of indeterminacy on the classification of certain blocks, these remaining blocks are classified by extrapolation using neighboring cobblestones.

Après avoir classé les pavés de l'image source dans les différents segments, on comprime tous les pavés d'un même segment par un même codage spécifique. Ainsi, on comprime les pavés du segment de texte, les pavés du segment de dessin et les pavés du segment de fond d'image, en leur appliquant respectivement trois codages spécifiques adaptés. After having classified the blocks of the source image in the different segments, all the blocks of the same segment are compressed by the same specific coding. Thus, the blocks of the text segment, the blocks of the drawing segment and the blocks of the background image segment are compressed, by applying to them respectively three adapted specific codings.

Au lieu de ne former qu'une image de luminance à partir de l'image source, on pourrait envisager de former d'autres images, par exemple des images contenant de l'information de chrominance. Instead of forming only one luminance image from the source image, one could consider forming other images, for example images containing chrominance information.

Dans la description qui précède, on calcule l'indice de mesure du contenu fréquentiel d'un pavé de l'image source par combinaison linéaire des variances VHH, VHL et VLH des pavés associés des images HH, HL et LH, en utilisant les coefficients 0,6; 0,2; 0,2 respectivement pour les variances VHH, VHL et VLH. On pourrait utiliser d'autres valeurs de coefficient, également adaptées au calcul de l'indice i. In the foregoing description, the measurement index of the frequency content of a block of the source image is calculated by linear combination of the VHH, VHL and VLH variances of the associated blocks of the images HH, HL and LH, using the coefficients 0.6; 0.2; 0.2 for the VHH, VHL and VLH variances, respectively. Other coefficient values, also suitable for calculating the index i, could be used.

Pour la transformation en ondelette, on pourrait utiliser, à la place des ondelettes de Haar, tout autre type d'ondelettes. For the wavelet transformation, one could use, in place of Haar wavelets, any other type of wavelets.

Claims

1. A method of compressing the data representative of a source image (1), in which - the source image (1) is transformed into a luminance image (1), - at least one transform image is formed into wavelet (111) from the luminance image (l 1), to extract the frequency content thereof, - the wavelet transform image (11) is divided into a plurality of image point blocks (211) the tiles (211) of the wavelet transform image (111) are associated with the tiles (2) of the source image (1), - it is determined from the tiles (211) of the image of transformed into a wavelet (111), indexes (i) for measuring the frequency content of the associated blocks (2) of the source image (1), - is classified, according to their index (i), at least a part of the blocks (2) of the source image (1) in different segments, and - all the blocks (2) of the source image (1) of the same segment are compressed by the same specific coding. 2. The method of claim 1, wherein, in case of indeterminacy on the classification of a tile (2), said pavement (2) is classified by extrapolation, using neighboring blocks. 3. Method according to one of claims 1 and 2, wherein for each pad (211) of the wavelet transform image (111), a histogram of the points of the pad (211) is developed and the variance is calculated. of the histogram to determine the index (i) of the associated block (2) of the source image (1). 4. Method according to one of claims 1 to 3, wherein forming a plurality of wavelet transform images (111-113), from the luminance image (11), to extract the high content. frequency in two orthogonal directions. 5. The method as claimed in claim 4, in which, from the luminance image, three wavelet transform images (111-113), respectively carriers of high frequency information in line and in column, of information are formed. high frequency in-line and low-frequency column and low-frequency in-line and high-frequency column information. 6. Method according to one of claims 1 to 5, wherein comparing the index (i) of each block (2) of the source image (1) to a higher threshold of text (SI) and, if it is greater than this threshold (SI), one classifies the block (2) in a segment of text. 7- Method according to one of claims 1 to 6, wherein the index (i) of each keypad (2) of the source image (1) is compared to a lower threshold of the image background (S2) and if it is below this threshold (S2), the block (2) is classified in a background segment. 8- The method of claim 7, wherein, if the index (i) of the block (2) is greater than the lower threshold (S2), it is compared to an intermediate drawing threshold (S3) and, if it below the intermediate threshold (S3), the block (2) is classified in a drawing segment. 9- Method according to one of claims 3 to 8, wherein, a plurality of images of wavelet transforms (111-113) having been formed, corresponding blocks (211-213) of the wavelet transform images are associated (111-113) to a block (2) of the source image (1), the respective variances of the corresponding tiles (21l-213) of the wavelet transform images (111-113) are determined and the index is calculated. (i) the associated block (2) of the source image (1) by linear combination of said variances. 10- Method according to one of claims 1 to 9, wherein the components of the source image (1) are determined in a n-dimensional color space and a luminance image (11) is formed from these components image.