JP3642920B2

JP3642920B2 - Image processing apparatus and method

Info

Publication number: JP3642920B2
Application number: JP15600697A
Authority: JP
Inventors: 高弘柳下; 由希子山崎; 熱河松浦
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1997-05-29
Filing date: 1997-05-29
Publication date: 2005-04-27
Anticipated expiration: 2017-05-29
Also published as: JPH10336657A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データ圧縮技術に属し、特にサブバンド符号化方式を用いた画像処理装置及び方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像データ圧縮技術は、画像データを保持するためのメモリ量を低減したり、画像データの送信時間を短縮したりする目的で、画像処理の分野で一般に用いられている。画像データ圧縮方式は、画像データの処理形態により様々であり、画像データを印字処理する場合においては、限られた容量のメモリ上で、画像データを回転して印字するなどの処理を高速に行うという必要性から固定長圧縮が要求される。また、解像度や階調性の異なった機器間で画像データをやりとりする場合は、出力機器に応じた画像品質の送信データが選択できる階層的なデータ構成の圧縮方式が望まれる。特に表示装置へ送信する場合は、画像品質は十分ではないが、特徴を捕え全体を想定できるようなオブジェクト（例えばアイコン）の画像データから先に転送するといったプログレッシブな転送方法が必要であるため、階層に応じたデータ圧縮が行われる。また画像印字装置において、トナーの消費をおさえつつ概略のレイアウトがわかる試し印字（ドラフトモード）を行う場合においては、画質は良くなくとも特徴を保持したデータ圧縮処理が必要となる。特開平１−１３５２６５号公報に記載の技術では、サブサンプリングした元画像をブロック化し、これを直交変換した画像データと、その他のデータとに分割し圧縮する方式を採用することで、画像ファイルにおける見出し画像を効率良く再生するようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
画像データは、その特質から一般的に２種類の領域で構成されているといえる。すなわち、写真やグラフィックス画像等のようになだらかに階調の変化するイメージ領域と、文字や線画像などのように画像の縁（エッジ）部とその近傍とで急峻に階調が変化するエッジ領域である。人間の視覚上、イメージ領域では階調性が重要となり、エッジ領域では解像度が重要となる。前述の公報に記載の従来技術では、元画像をサブサンプリングし、これにＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)を行い、変換係数を領域によらず１つの量子化テーブルを使用して一律に量子化している。この場合、１つの量子化テーブルを使用しているのでデータ長は固定長であるが、領域に応じ異なった量子化を行っていないため、データ量が多いわりには画像の特徴を表した画像データが得られないという欠点がある。また、画質のレベルが２種類しか選択できないといった欠点も有していた。本発明の課題は、データ量が少ないながらも、画像の特徴を十分残した画像データを生成することができる画像処理装置及び方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、入力された二次元多値画像データを複数のブロックに分割する分割手段と、前記分割手段によって分割されたブロック内の各画素を周波数分割し、高周波係数と低周波係数からなる係数データに変換する変換手段と、前記変換手段から出力される前記係数データに基づいて、ブロックがエッジ領域ブロックかイメージ領域ブロックかを判断する領域分離手段と、前記変換手段から出力される前記係数データを量子化して量子化データを生成し、また、量子化データを逆量子化して係数データを生成する量子化手段と、前記量子化手段から出力される量子化データを符号化して圧縮データを生成し、また、圧縮データを逆符号化して量子化データを生成する符号化手段と、前記量子化手段から出力される係数データを逆変換して元画像データを生成する逆変換手段と、具備する画像処理装置において、前記量子化手段は、前記領域分離手段による判断結果に基づいて、前記ブロックの前記高周波係数の量子化ビット数と前記低周波数の量子化ビット数との合計が領域によらず一定で、且つ、前記エッジ領域ブロックの前記高周波係数の量子化ビット数と前記イメージ領域ブロックの前記低周波係数の量子化ビット数とが同一となるように、前記係数データを量子化し、前記逆変換手段は、逆量子化された係数データのうち、前記エッジ領域ブロックは高周波係数のみ、前記イメージ領域ブロックは低周波係数のみを用いて逆変換することを特徴とする。
請求項１記載の画像処理装置において、前記逆変換手段は、とびとびのブロックについて前記係数データを逆変換することを特徴とする。
【０００５】
また、請求項３に記載の発明は、入力された二次元多値画像データを複数のブロックに分割するステップと、前記分割されたブロック内の各画素を周波数分割し、高周波係数と低周波係数からなる係数データに変換するステップと、前記係数データに基づいて、ブロックがエッジ領域ブロックからイメージ領域ブロックかを判断するステップと、前記判断に基づいて、各ブロックの前記高周波係数の量子化ビット数と前記低周波係数の量子化ビット数との合計が領域によらず一定で、且つ、前記エッジ領域ブロックの前記高周波数の量子化ビット数と前記イメージ領域ブロックの前記周波数係数の量子化ビット数とが同一となるように、前記係数データを量子化して量子化データを生成するステップと、前記量子化データを符号化して圧縮データを生成するステップと、入力された圧縮データを逆符号化して量子化データを生成するステップと、前記生成された量子化データを逆量子化して高周波係数と低周波係数からなる係数データを生成するステップと、前記逆量子化された係数データのうち、前記エッジ領域ブロックは高周波係数のみ、前記イメージ領域ブロックは低周波係数のみを用いて逆変換して元画像データを生成するステップと、有することを特徴とする画像処理方法を提供する。
また、請求項４に記載の発明は、請求項３記載の画像処理方法において、前記周波数係数を逆変換して元画像データを生成するステップでは、とびとびのブロックについて逆変換することを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明が適用される画像処理装置を含む画像処理システムの構成例を示すブロック図であり、画像処理装置１００、パーソナルコンピュータなどホスト装置２００、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３００、及びプリンタエンジン４００からなるプリンタシステムの構成を示している。画像処理装置１００は、ＲＩＰ部１０１、フレームメモリ１０２、ブロック分割部１０３、ウェーブレット変換部１０４、像域分離部１０５、量子化部１０６、符号化部１０７、及びウェーブレット逆変換部１０８からなる。本画像処理装置１００により、画像データは概ね次のようにして処理される。ホスト装置２００からの画像データはＲＩＰ部１０１によってビットマップデータに変換されフレームメモリ１０２へ格納される。フレームメモリ１０２上に展開された１ページ分のビットマップデータはブロック分割部１０３に送られ、ここで所定のサイズのブロックに分割されてウェーブレット変換部１０４へ転送される。ウェーブレット変換部１０４で変換された係数データは、像域分離部１０５及び量子化部１０６に送られる。像域分離部１０５では、ウェーブレット変換部１０４からのデータに基づいて各ブロックがエッジ領域ブロックかイメージ領域ブロックかが判断される。そして、量子化部１０６では、像域分離部１０５の判断結果に基づいて、ウェーブレット変換部１０４からの係数データの量子化処理が行われ、量子化データが符号化部１０７へ転送される。符号化部１０７内には少容量のバッファメモリが設けられており、これを利用してＱＭ−Ｃｏｄｅｒ等のデータ圧縮が行われる。圧縮されたデータは順次ＨＤＤ３００に書き込まれる。そして、出力要求に応じてＨＤＤ３００から圧縮されたデータが読み出され、これが符号化部１０７で逆符号化により量子化データに伸張され、量子化部１０６で逆量子化により係数データに戻され、ウェーブレット逆変換部１０８で逆変換処理されることにより画像データが生成され、プリンタエンジン４００を通して出力される。
【０００７】
次に、主要部の処理動作について詳細に説明する。
〈サブバンド符号化〉この実施の形態の画像処理装置は、二次元画像データに対するサブバンド符号化方式を採用している。そのために、ウェーブレット変換部１０４では、まず、図２に示すように、ローパスフィルタ１１及びハイパスフィルタ１２により元画像の横方向（水平方向）の信号を低域と高域の信号に分解する。続いて縦方向（垂直方向）の信号にもローパスフィルタ１３、１４及びハイパスフィルタ１５、１６により同様の処理をそれぞれ施し、水平高域（ＨＬ）、垂直高域ＬＨ、対角高域ＨＨ、低域ＬＬの４つの周波数帯域に分割する変換を行う（図３参照）。
【０００８】
その際、元画像を縦２画素、横２画素のブロックに分割し、まず水平方向に下記の式（２）に基づいた変換（２、６変換）を行ない、縦２個、横１個のＬＰＦ出力ｓ（ｎ）、ＨＰＦ出力ｄ（ｄ）を得る。続いてこの出力値それぞれに対し垂直方向に下記の式（１）の変換（２、２変換）を施すことにより、変換係数を得る。元画像に対し、ＨＬは水平方向、ＬＨは垂直方向、ＨＨは斜め方向の高周波成分を表す係数（高周波係数）、ＬＬは低周波成分を表す変換係数（低周波係数）となっている。
【０００９】
【数１】

〈領域分離〉像域分離部１０５は、ブロック内における空間的な階調変化に基づいて、各ブロックがエッジ領域ブロックかイメージ領域ブロックかの判断を行う。ブロック内の階調変化が急峻であれば、高周波係数の絶対値は大きくなる。すなわち高周波係数の絶対値がある値以上であればエッジ領域、そうでなければイメージ領域と判断することができる。例えば次式（５）のような条件を満たすブロックをエッジ領域ブロックとし、それ以外をイメージ領域ブロックとする。
３１＜｜ＨＬ｜ｏｒ３１＜｜ＬＨ｜ｏｒ３１＜｜ＨＨ｜式（５）
〈量子化〉高周波係数の確率密度関数は、一般に平均値０のラプラス分布で近似される。そこで、量子化部１０６では、高周波係数に対しては、その平均量子化雑音電力を最小にするような非線形量子化を行う。また、異なる係数間の相関を利用したベクトル量子化も行う。図４は同一ブロック内の係数ＨＬ、ＬＨによる２次元ベクトル量子化の例を示したものであり、（ａ）は７値（３ｂｉｔ）、（ｂ）は１５値（４ｂｉｔ）の量子化の例をそれぞれ示している。高周波係数ＨＨは、視覚上の重要性が低いため、ここではすべて破棄することとする。また、低周波係数ＬＬの確率密度関数は、画像によって変動し、一般性がないため、一様分布と見なし、線形量子化を行う。係数ＬＬが８ｂｉｔで３ｂｉｔの量子化であれば、最下位ビット（ＬＳＢ）側５ｂｉｔを切り捨て、４ｂｉｔの量子化であれば、最下位ビット側４ｂｉｔを切り捨てる。
【００１０】
〈ビット配分〉量子化部１０６は、１ブロックに割当てられたビット数は固定でも、高周波係数と低周波係数に配分するビット数の比率を領域によって変える。エッジ領域では、高周波係数のビット数を多くとり、イメージ領域では逆にする。ただし、エッジ領域の高周波係数のビット数と、イメージ領域の低周波係数のビット数は同じにする。図５に各領域のビット配分の例を示す。この例では、１ブロックは常に８ｂｉｔで、エッジ領域では高周波係数に４ｂｉｔ、低周波係数に３ｂｉｔ、領域情報に１ｂｉｔ、イメージ領域では高周波係数に３ｂｉｔ、低周波係数に４ｂｉｔ、領域情報に１ｂｉｔがそれぞれ配分されている。
【００１１】
〈エントロピー符号化〉符号化部１０７は、上述のように１ブロックあたり固定長の量子化係数で表現されたデータ（量子化データ）を補完し、より高画質の画像を作成するために、誤差分のデータを作成する。例えば、上述の固定長の量子化係数から式（３）、式（４）によって逆変換された復元画像と元画像との差をあらかじめ求めておき、これを誤差分のデータとする。そして、固定長の量子化係数及び誤差分データをエントロピー符号化する。上述の固定長の量子化係数及び誤差分データはＱＭ−ｃｏｄｅr のような可変長可逆符号化方式で圧縮（符号化）される。印字装置で画像データを回転印字する場合は、固定長のデータ構成が望ましいので、エントロピー符号化の前段階で回転処理を行なう。
〈画像復元〉上述したように、ＨＤＤ３００から読み出された圧縮データを符号化部１０７で逆符号化（復号）し、それを量子化部１０６で逆量子化して係数に戻し、その係数をウェーブレット逆変換部１０８で逆変換することにより画像データが生成される。その際、量子化係数と誤差分データの両方を復号し、係数に戻し、逆変換すれば、元画像をほぼ完全に復元できる。また、上述の固定長に量子化された係数すなわち高周波係数と低周波係数の両方を逆変換すれば、ある程度画質の良い画像が生成される。また、上述の固定長に量子化された係数のうちエッジ領域については高周波係数のみ、イメージ領域については低周波係数のみを用いて逆変換すれば、かなり画質は劣化するが画像の特徴は十分残した画像が生成される。このような画質による画像形成は、ドラフト印字などの場合に利用される。また、画像の復元処理（ダウンサンプリング）を全てのブロックについては行わずに、例えば図６のようにとびとびのブロックについて行うようにすれば、画質及び解像度（画素数）は低下することになるが、特徴を把握できる程度の画像を生成できる（請求項４）。このような画質による画像形成は、表示装置においてアイコンの画像などを表示する場合に利用できる。
【００１２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力画像データの各ブロックについて、高周波係数の量子化ビット数と低周波係数の量子化ビット数との合計を領域によらず一定とし、且つ、エッジ領域ブロックの高周波係数の量子化ビット数とイメージ領域ブロックの低周波係数の量子化ビット数とが同一になるようにしたことにより、各ブロックのデータ長がすべて固定長になり、且つ各ブロックのデータの中で画像の特徴を表現するのに必要な係数データもすべてのブロックで固定長になるので、各ブロックのデータへのアクセスを容易に行うことができ、しかも、エッジ領域ブロックは高周波係数の量子化出力のみを用いて画像生成を行い、イメージ領域ブロックは低周波係数の量子化出力のみを用いて画像生成を行うので、画質は劣化するが画像の特徴は十分残した画像データを生成できる。また、入力された画像データについて分割されたすべてのブロックについてではなく、とびとびのブロックについて画像生成を行うことにより、画質及び解像度は低下するが画像の特徴を把握できる程度の画像データを生成でき、且つ、データ量が削減されるため容易に縮小画像を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用される画像処理装置を含む画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像処理装置のウェーブレット変換部の内部構成を示した概略図である。
【図３】画素ブロックと周波数変換係数の説明図である。
【図４】（ａ）及び（ｂ）は２次元ベクトル量子化の例を示した説明図である。
【図５】ビット配分の仕方の例を示した説明図である。
【図６】画像の復元処理の仕方の一例を示した説明図である。
【符号の説明】
１００画像処理装置
２００ホスト装置
３００ハードディスクドライブ
４００プリンタエンジン
１０１ＲＩＰ部
１０２フレームメモリ
１０３ブロック分割部（分割手段）
１０４ウェーブレット変換部（変換手段）
１０５像域分離部
１０６量子化部（量子化手段）
１０７符号化部（符号化手段）
１０８ウェーブレット逆変換部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention belongs to an image data compression technique, and particularly relates to an image processing apparatus and method using a subband encoding method.
[0002]
[Prior art]
The image data compression technique is generally used in the field of image processing for the purpose of reducing the amount of memory for holding image data or shortening the transmission time of image data. There are various image data compression methods depending on the processing mode of image data, and when image data is printed, processing such as rotating and printing the image data is performed at high speed on a limited amount of memory. Therefore, fixed length compression is required. In addition, when image data is exchanged between devices having different resolutions and gradations, a compression method with a hierarchical data configuration is desired in which transmission data having image quality corresponding to the output device can be selected. Especially when transmitting to a display device, although the image quality is not sufficient, a progressive transfer method is required, such as transferring the image data of an object (for example, an icon) that can capture the entire feature and transfer it first, Data compression corresponding to the hierarchy is performed. Further, in the image printing apparatus, when trial printing (draft mode) in which a rough layout can be understood while suppressing toner consumption, data compression processing that retains characteristics even if the image quality is not good is required. In the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1-135265, a subsampled original image is converted into a block, and this is divided into image data obtained by orthogonal transformation and other data, and then compressed and used in an image file. The headline image is played back efficiently.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
It can be said that image data is generally composed of two types of areas because of its characteristics. That is, an image area where the gradation changes gently, such as a photograph or a graphic image, and an edge where the gradation changes sharply between the edge of the image and its vicinity, such as a character or a line image It is an area. For human vision, gradation is important in the image area, and resolution is important in the edge area. In the prior art described in the above publication, the original image is subsampled, DCT (Discrete Cosine Transform) is performed on the original image, and the transform coefficient is uniformly quantized using one quantization table regardless of the area. . In this case, since one quantization table is used, the data length is a fixed length, but since different quantization is not performed depending on the region, the image data representing the characteristics of the image instead of a large amount of data. There is a disadvantage that cannot be obtained. In addition, there is a drawback that only two types of image quality levels can be selected. An object of the present invention is to provide an image processing apparatus and method capable of generating image data that retains sufficient image characteristics while the amount of data is small .
[0004]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, the invention described in claim 1 includes a dividing unit that divides input two-dimensional multi-value image data into a plurality of blocks, and each pixel in the block divided by the dividing unit. Conversion means for performing frequency division and converting the coefficient data into high-frequency coefficients and low-frequency coefficients, and area separation for determining whether the block is an edge area block or an image area block based on the coefficient data output from the conversion means Means, quantizing the coefficient data output from the converting means to generate quantized data, dequantizing the quantized data to generate coefficient data, and outputting from the quantizing means Encoding means for encoding the quantized data to be generated to generate compressed data, and inversely encoding the compressed data to generate quantized data; and the quantizing means And inverse transform means for inversely transforming the coefficient data output from the image processing apparatus, and the quantization means, based on a determination result by the area separation means, the quantization means constant the quantization bit number of the high frequency coefficients sum of the number of quantization bits of the low frequency irrespective of the region, and the quantization bit number of the edge region blocks the high frequency coefficients of click and the image region block The coefficient data is quantized so that the number of quantization bits of the low frequency coefficient is the same, and the inverse transform unit includes only the high frequency coefficient in the edge area block of the inverse quantized coefficient data. The region block is characterized by being inversely transformed using only low frequency coefficients.
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the inverse conversion unit performs inverse conversion on the coefficient data for discrete blocks.
[0005]
According to a third aspect of the present invention, the input two-dimensional multi-valued image data is divided into a plurality of blocks, each pixel in the divided block is frequency-divided, and a high frequency coefficient and a low frequency coefficient are divided. Converting to coefficient data comprising: a step of determining whether a block is an image area block from an edge area block based on the coefficient data; and a quantization bit number of the high frequency coefficient of each block based on the determination And the number of quantization bits of the low frequency coefficient are constant regardless of the area, and the number of quantization bits of the high frequency of the edge area block and the number of quantization bits of the frequency coefficient of the image area block The coefficient data is quantized so as to generate the quantized data, and the quantized data is encoded and compressed. Generating the quantized data by de-encoding the input compressed data, and de-quantizing the generated quantized data to generate coefficient data comprising high-frequency coefficients and low-frequency coefficients. And, among the dequantized coefficient data, the edge area block is inversely transformed using only a high frequency coefficient, and the image area block is inversely transformed using only a low frequency coefficient to generate original image data. An image processing method is provided.
According to a fourth aspect of the present invention, in the image processing method according to the third aspect, in the step of inversely transforming the frequency coefficient to generate the original image data, inverse transform is performed for the discrete block. .
[0006]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention are described below. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an image processing system including an image processing apparatus to which the present invention is applied. The image processing apparatus 100, a host device 200 such as a personal computer, and a hard disk drive (HDD) as a mass storage device. ) 300 and the printer engine 400 are shown. The image processing apparatus 100 includes an RIP unit 101, a frame memory 102, a block division unit 103, a wavelet transform unit 104, an image area separation unit 105, a quantization unit 106, an encoding unit 107, and a wavelet inverse transform unit 108. The image processing apparatus 100 processes image data in the following manner. Image data from the host device 200 is converted into bitmap data by the RIP unit 101 and stored in the frame memory 102. The bitmap data for one page developed on the frame memory 102 is sent to the block dividing unit 103, where it is divided into blocks of a predetermined size and transferred to the wavelet transform unit 104. The coefficient data converted by the wavelet transform unit 104 is sent to the image area separation unit 105 and the quantization unit 106. The image area separation unit 105 determines whether each block is an edge area block or an image area block based on the data from the wavelet transform unit 104. Then, in the quantization unit 106, the coefficient data from the wavelet transform unit 104 is quantized based on the determination result of the image area separation unit 105, and the quantized data is transferred to the encoding unit 107. The encoding unit 107 is provided with a small-capacity buffer memory, and data compression such as QM-Coder is performed using the buffer memory. The compressed data is sequentially written in the HDD 300. Then, in response to the output request, the compressed data is read from the HDD 300, and this is decompressed into quantized data by the inverse encoding in the encoding unit 107, and is returned to the coefficient data by the inverse quantization in the quantizing unit 106, Image data is generated by being subjected to inverse transformation processing by the wavelet inverse transformation unit 108, and is output through the printer engine 400.
[0007]
Next, the processing operation of the main part will be described in detail.
<Subband Coding> The image processing apparatus according to the present embodiment employs a subband coding scheme for two-dimensional image data. For this purpose, the wavelet transform unit 104 first decomposes the signal in the horizontal direction (horizontal direction) of the original image into a low-frequency signal and a high-frequency signal by the low-pass filter 11 and the high-pass filter 12 as shown in FIG. Subsequently, the same processing is applied to the signals in the vertical direction (vertical direction) by the low-

pass filters

13 and 14 and the high-

pass filters

15 and 16, respectively, so that the horizontal high region (HL), the vertical high region LH, the diagonal high region HH, and low Conversion is performed to divide the frequency band into four frequency bands LL (see FIG. 3).
[0008]
At that time, the original image is divided into blocks of 2 pixels in the vertical direction and 2 pixels in the horizontal direction, and first, conversion (2, 6 conversion) based on the following formula (2) is performed in the horizontal direction. An LPF output s (n) and an HPF output d (d) are obtained. Subsequently, a conversion coefficient is obtained by performing conversion (2, 2 conversion) of the following equation (1) on each of the output values in the vertical direction. With respect to the original image, HL is a horizontal direction, LH is a vertical direction, HH is a coefficient representing a high frequency component in a diagonal direction (high frequency coefficient) , and LL is a conversion coefficient (low frequency coefficient) representing a low frequency component.
[0009]
[Expression 1]

<Area Separation> The image area separation unit 105 determines whether each block is an edge area block or an image area block based on a spatial gradation change in the block. If the gradation change in the block is steep, the absolute value of the high frequency coefficient increases. That is, if the absolute value of the high frequency coefficient is greater than a certain value, it can be determined as an edge region, otherwise it can be determined as an image region. For example, a block satisfying the following equation (5) is an edge region block, and the other blocks are image region blocks.
31 <| HL | or31 <| LH | or31 <| HH | Formula (5)
<Quantization> The probability density function of the high frequency coefficient is generally approximated by a Laplace distribution with an average value of zero. Therefore, the quantization unit 106 performs nonlinear quantization on the high frequency coefficient so as to minimize the average quantization noise power. In addition, vector quantization using correlation between different coefficients is also performed. FIG. 4 shows an example of two-dimensional vector quantization using coefficients HL and LH in the same block. (A) is an example of 7-value (3 bit), and (b) is an example of 15-value (4 bit) quantization. Respectively. Since the high-frequency coefficient HH has low visual significance, it is all discarded here. Further, since the probability density function of the low frequency coefficient LL varies depending on the image and has no generality, it is regarded as a uniform distribution and linear quantization is performed. If the coefficient LL is 8 bits and 3 bits quantization, the least significant bit (LSB) side 5 bits are rounded down, and if the coefficient LL is 4 bits quantization, the least significant bit side 4 bits is rounded down.
[0010]
<Bit Allocation> The quantization unit 106 changes the ratio of the number of bits allocated to the high frequency coefficient and the low frequency coefficient depending on the region even if the number of bits allocated to one block is fixed. In the edge area, the number of bits of the high frequency coefficient is increased, and in the image area, the number of bits is reversed. However, the number of bits of the high frequency coefficient in the edge region and the number of bits of the low frequency coefficient in the image region are the same. FIG. 5 shows an example of bit allocation in each area. In this example, one block is always 8 bits, the edge region has 4 bits for the high frequency coefficient, 3 bits for the low frequency coefficient, 1 bit for the region information, 3 bits for the high frequency coefficient in the image region, 4 bits for the low frequency coefficient, and 1 bit for the region information. Allocated.
[0011]
<Entropy Coding> The encoding unit 107 complements the data (quantized data) expressed by the quantization coefficient having a fixed length per block as described above, and creates an error in order to create a higher quality image. Create minute data. For example, a difference between the restored image and the original image inversely transformed by the above-described fixed length quantization coefficients according to Expressions (3) and (4) is obtained in advance, and this is used as error data. Then, the fixed-length quantization coefficient and error data are entropy encoded. The fixed-length quantization coefficient and error data described above are compressed (encoded) by a variable-length lossless encoding method such as QM-coder. When image data is rotated and printed by a printing apparatus, a fixed length data structure is desirable, and therefore rotation processing is performed before entropy encoding.
<Image Restoration> As described above, the compressed data read from the HDD 300 is de-encoded (decoded) by the encoding unit 107, is de-quantized by the quantization unit 106, and is converted back to a coefficient. Image data is generated by performing inverse transform in the inverse transform unit 108. At that time, if both the quantized coefficient and the error data are decoded, returned to the coefficient, and inversely transformed, the original image can be restored almost completely. Further, if the coefficient quantized to the fixed length, that is, both the high frequency coefficient and the low frequency coefficient are inversely converted, an image with a certain degree of image quality is generated. In addition, if the inverse transform is performed using only the high-frequency coefficient for the edge region and the low-frequency coefficient for the image region among the coefficients quantized to the fixed length described above, the image quality deteriorates considerably, but the image features remain sufficiently. A generated image is generated. Such image formation with image quality is used for draft printing or the like. Further, if image restoration processing (downsampling) is not performed for all blocks but is performed for discrete blocks as shown in FIG. 6, for example, image quality and resolution (number of pixels) will be reduced. Thus, an image capable of grasping the characteristics can be generated (claim 4). Such image formation with image quality can be used when an icon image or the like is displayed on a display device.
[0012]
【The invention's effect】
As described above , according to the present invention, for each block of input image data, the sum of the number of quantization bits of the high-frequency coefficient and the number of quantization bits of the low-frequency coefficient is made constant regardless of the area, and the edge By making the quantization bit number of the high frequency coefficient of the area block equal to the quantization bit number of the low frequency coefficient of the image area block, the data length of each block is all fixed, and each block has a fixed length. since the coefficient data required to represent the characteristics of the image in the data becomes a fixed length at every block, the access to the data of each block can be easily carried out, moreover, the edge region blocks the high frequency coefficients The image quality is degraded because the image is generated using only the quantized output of the image, and the image region block generates the image using only the quantized output of the low frequency coefficient. Characteristics of the image can produce enough left image data. In addition, by performing image generation for each block instead of all blocks divided for the input image data, it is possible to generate image data that can grasp the characteristics of the image although the image quality and resolution are reduced, In addition, since the data amount is reduced, a reduced image can be easily generated.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image processing system including an image processing apparatus to which the present invention is applied.
2 is a schematic diagram illustrating an internal configuration of a wavelet transform unit of the image processing apparatus illustrated in FIG. 1;
FIG. 3 is an explanatory diagram of a pixel block and a frequency conversion coefficient.
FIGS. 4A and 4B are explanatory diagrams showing an example of two-dimensional vector quantization. FIGS.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of how to allocate bits;
FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of how to restore an image.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Image processing apparatus 200 Host apparatus 300 Hard disk drive 400 Printer engine 101 RIP part 102 Frame memory 103 Block division part (division means)
104 Wavelet transform unit (conversion means)
105 Image area separation unit 106 Quantization unit (quantization means)
107 Encoding unit (encoding means)
108 Wavelet inverse transform unit

Claims

A dividing means for dividing the input two-dimensional multi-valued image data into a plurality of blocks;
Conversion means for frequency-dividing each pixel in the block divided by the dividing means and converting the pixel data into coefficient data composed of a high-frequency coefficient and a low-frequency coefficient;
Area separation means for determining whether a block is an edge area block or an image area block based on the coefficient data output from the conversion means;
Quantizing the coefficient data output from the converting means to generate quantized data, and dequantizing the quantized data to generate coefficient data;
Encoding means for encoding the quantized data output from the quantizing means to generate compressed data, and de-encoding the compressed data to generate quantized data;
Inverse transform means for inversely transforming coefficient data output from the quantization means to generate original image data;
In an image processing apparatus comprising:
The quantization means, based on the determination result by the area separation means, the sum of the number of quantization bits of the high frequency coefficient and the number of quantization bits of the low frequency coefficient of the block is constant regardless of the area, and , Quantizing the coefficient data so that the quantization bit number of the high frequency coefficient of the edge region block and the quantization bit number of the low frequency coefficient of the image region block are the same,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the inverse transform unit performs inverse transform using only the high frequency coefficient for the edge area block and only the low frequency coefficient for the image area block, among the inverse quantized coefficient data.

The image processing apparatus according to claim 1, wherein the inverse transforming unit inversely transforms the coefficient data for discrete blocks.

Dividing the input two-dimensional multi-value image data into a plurality of blocks;
Each of the pixels in the divided block is frequency-divided and converted into coefficient data comprising a high-frequency coefficient and a low-frequency coefficient;
Determining whether the block is an edge region block or an image region block based on the coefficient data;
Based on the determination, the sum of the quantization bit number of the high-frequency coefficient of each block and the quantization bit number of the low-frequency coefficient is constant regardless of the region, and the quantum of the high-frequency coefficient of the edge region block Quantizing the coefficient data to generate quantized data so that the number of quantized bits and the number of quantized bits of the low frequency coefficient of the image area block are the same;
Encoding the quantized data to generate compressed data;
De-encoding the input compressed data to generate quantized data;
Dequantizing the generated quantized data to generate coefficient data composed of a high frequency coefficient and a low frequency coefficient;
Out of the inverse quantized coefficient data, the edge region block includes only high frequency coefficients, and the image region block performs inverse transform using only low frequency coefficients to generate original image data;
An image processing method comprising:

4. The image processing method according to claim 3, wherein in the step of inversely transforming the frequency coefficient to generate original image data, inverse transform is performed for a discrete block.