CN107426574B - 图像压缩装置、图像展开装置、图像压缩展开系统以及显示驱动器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及图像压缩装置、图像展开装置、图像压缩展开系统以及显示驱动器。图像压缩装置具备：构成为对图像数据进行块压缩来生成压缩图像数据的压缩处理电路、以及抖动值生成电路。在与某个压缩对象块对应的所述压缩图像数据的生成中，抖动值生成电路根据表示压缩对象块的图像中的位置的块坐标来生成抖动值，压缩处理电路在该块压缩中进行使用了该抖动值的量化处理。

Description

图像压缩装置、图像展开装置、图像压缩展开系统以及显示驱 动器
技术领域
本发明涉及图像压缩装置、图像展开装置、图像压缩展开系统以及显示驱动器，特别是涉及以块为单位对图像数据进行压缩的块压缩(block compression)的技术。
背景技术
以块为单位对图像数据进行压缩的块压缩是作为图像数据的压缩处理被最广泛地采 用的技术之一。在此，块是指由以特定的配置进行配置的规定数目的像素(例如，配置成n 行m列的像素(n、m为自然数，n、m的至少一个为2以上))构成的压缩处理的单位，并 且是将帧图像分割来定义的。
图1是概念性地示出块的定义的一个例子的图。帧图像100被分割为配置成矩阵的块101。在图1的例子中，各块101由2×2像素(配置成2行2列的像素)构成。再有， 关于块101中所包含的像素的数目、各块101中的像素的配置，能够进行各种变更。例如， 如在本领域技术人员中众所周知的那样，在JPEG(Joint Photographic Experts Group，联合 图像专家组)格式中，块被定义为8×8像素。此外，各块的行和列的数目也可以不相同， 例如，块也可以被定义为1×4像素(配置成1行4列的像素)。再有，块压缩的一个例子被 日本特开2010–11386号公报公开。
在块压缩中，常常进行减少位数的量化处理。在量化处理中，最典型的是，使用针对各像素设定的抖动值(dither value)。在一个例子中，在量化处理中，对各色的灰度值或根据该灰度值得到的值(例如，亮度值)加上抖动值，进而，进行对通过该加法运算得到的值进行位舍去(bit truncation)或舍入(rounding)的处理。
期望尽可能地减少压缩处理中的画质的劣化，这对于块压缩也是适用的。发明者对 进行量化处理的块压缩的画质的劣化进行讨论的结果是，发现了在块压缩中产生的某种画质 的劣化在量化处理中的抖动值的设定方面存在原因。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2010–11386号公报。
发明内容
发明要解决的课题
因此，本发明的目的在于提供一种用于减少由块压缩造成的画质的劣化的技术。本发明的其 它的目的、新的特征根据以下的公开被本领域技术人员理解。
用于解决课题的方案
在本发明的一个观点中，图像压缩装置具备：构成为对图像数据进行块压缩来生成压缩图像 数据的压缩处理电路、以及抖动值生成电路。在与某个压缩对象块对应的所述压缩图像数据 的生成中，抖动值生成电路根据表示压缩对象块的图像中的位置的块坐标来生成抖动值，压 缩处理电路在该块压缩中进行使用了该抖动值的量化处理。
在本发明的另一观点中，图像展开装置具备：构成为对利用块压缩生成的压缩图像 数据进行展开处理来生成展开后图像数据的展开处理电路、以及抖动值生成电路。在与某个 展开对象块对应的展开后图像数据的生成中，抖动值生成电路根据表示该展开对象块的图像 中的位置的块坐标来生成抖动值，展开处理电路在展开处理中进行使用了该抖动值的逆量化 处理。
在本发明的又一观点中，图像压缩展开系统具备：构成为对图像数据进行块压缩来 生成压缩图像数据的块压缩电路部、以及对所述压缩图像数据进行与块压缩对应的展开处理 来生成展开后图像数据的块展开电路部。在与某个压缩对象块对应的压缩图像数据的生成 中，块压缩电路部根据表示压缩对象块的图像中的位置的第一块坐标来生成第一抖动值，并 且，进行使用了第一抖动值的量化处理。在与某个展开对象块对应的展开后图像数据的生成 中，块展开电路部根据表示展开对象块的图像中的位置的第二块坐标来生成第二抖动值，并 且，进行使用了第二抖动值的逆量化处理。
在例如对显示面板进行驱动的显示驱动器中优选地使用上述的图像压缩装置、图像展 开装置以及图像压缩展开系统。
发明效果
根据本发明，能够减少块压缩中的画质的劣化。
附图说明
图1是概念性地示出块的定义的一个例子的图。
图2是示出压缩对象块的图像数据和展开后图像数据的例子的概念图。
图3示出了在位于右侧的列的像素中产生灰度值变小那样的误差的4个块被配置成 一列的图像的例子。
图4是示出一个实施方式中的图像压缩展开系统的结构的框图。
图5是示出块压缩电路部的压缩处理电路的结构的一个例子的框图。
图6是示出块展开电路部的展开处理电路的结构的一个例子的框图。
图7是示出本实施方式中的由块压缩和块展开造成的画质的劣化的抑制的概念图。
图8是示出另一实施方式中的图像压缩展开系统的结构的框图。
图9是示出又一实施方式中的图像压缩展开系统的结构的框图。
图10是示出具备将上述的实施方式的图像压缩展开系统集成化后的显示驱动器的显 示装置的结构的例子的框图。
图11是示出以从处理器向显示装置的显示驱动器转送图像数据的方式构成的显示系 统的结构的例子的框图。
图12是示出一个实施例的图像压缩展开系统的块压缩电路部的结构的例子的图。
图13是示出本实施例的图像压缩展开系统的块展开电路部的结构的例子的图。
图14是示出本实施例中的压缩对象块的像素的图像数据的相关性的判断的内容的概 念图。
图15是示出本实施例中的、像素相关性判断电路中的相关性的判断和基于该相关性 的最佳的压缩处理的选择的顺序的流程图。
图16A是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16B是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16C是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16D是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16E是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16F是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16G是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图16H是示出进行可逆压缩的特定模式的例子的图。
图17是示出可逆压缩数据的格式的例子的图。
图18是示出(1×4)压缩数据的格式的概念图。
图19A是示出(1×4)压缩中的数据处理的概念图。
图19B是示出通过(1×4)压缩进行压缩后的压缩图像数据的展开处理中的数据处理的概念图。
图20是示出(2+1×2)压缩数据的格式的概念图。
图21A是示出(2+1×2)压缩中的数据处理的概念图。
图21B是示出通过(2+1×2)压缩进行压缩后的压缩图像数据的展开处理中的数据处理的概念图。
图22是示出(2×2)压缩数据的格式的概念图。
图23A是示出(2×2)压缩中的数据处理的概念图。
图23B是示出通过(2×2)压缩进行压缩后的压缩图像数据的展开处理中的数据处理的概念图。
图24是示出(4×1)压缩数据的格式的概念图。
图25A是示出(4×1)压缩中的数据处理的概念图。
图25B是示出通过(4×1)压缩进行压缩后的压缩图像数据的展开处理中的数据处理的概念图。
具体实施方式
以下，一边参照附图一边对本发明的实施方式进行说明。再有，在以下，关于同一或类似的结构要素，有时用同一或对应的附图标记来进行参照，此外，在将多个同一结构要素彼此区别的情况下，有时对附图标记标注下标。
为了使本发明的技术的意义的理解变得容易，在以下，首先，对块压缩中的画质的劣化、特别是起因于在量化处理中使用的抖动值的设定的画质的劣化进行说明。
图2是示出作为进行压缩处理的对象的块(压缩对象块)的图像数据、以及通过对由该压缩处理得到的压缩图像数据进行展开处理而得到的展开后图像数据的例子的概念图。 再有，在图2的例子中，各块被定义为由2×2像素构成。再有，在以下的说明中，有时将由2×2像素构成的块的左上的像素称为像素A、将右上的像素称为像素B、将左下的像素 称为像素C、将右下的像素称为像素D。
在进行块压缩的情况下，即使由于抖动值的设定而在展开后图像数据中误差的绝对 值小，也存在产生各块的特定的行或列与其它的行或列相比较亮度值变暗(或亮)那样的误 差的情况。例如，欲考虑如下情况：如图2所图示的那样，纵向排列的块#1～#4的原来的 图像数据所表示的像素A、B、C、D的灰度值关于红(R)、绿(G)、蓝(B)的全部为 100、50、50、100，对该图像数据进行压缩处理和展开处理而得到的展开后图像数据所示的 像素A、B、C、D的灰度值关于红(R)、绿(G)、蓝(B)的全部为100、49、50、99。关 于位于对象块的右侧的列的像素B、D的灰度值，产生误差“1”，但是，当单独观察对象块 时，可以说由压缩处理、展开处理产生的误差小。
可是，当图2所示那样的、产生特定的行或列与其它的行或列相比灰度值变小(或变大)那样的误差的块在画面中被配置成矩阵时，在画面中产生不均(unevenness)，画质劣化。图3示出了图2所图示那样的在位于右侧的列的像素B、D中产生灰度值变小那样的误 差的块#1～#4被配置成一列的图像的例子。在图3所图示的图像中，产生亮度暗的像素的 列，该像素的列被观测图像的用户识别为暗的线。
根据发明者的讨论，这样的画质劣化能够通过适当地设定在量化处理中使用的抖动 值来减轻。如在以下叙述的那样，在本实施方式中，在某个块的压缩处理中使用的抖动值根 据块坐标(该块的图像中的位置)来生成。由此，在图像中，产生误差的块内的位置被分 散，能够抑制图像中的可目视辨认的不均的产生。
图4是示出一个实施方式中的图像压缩展开系统10的结构的框图。图像压缩展开系 统10具备块压缩电路部1和块展开电路部2。块压缩电路部1作为对图像数据DIMG进行块压缩来生成压缩图像数据DCMP的图像压缩装置进行工作。在本实施方式中所说的块压缩是指以块为单位进行压缩的压缩处理，在某个块的图像数据DIMG的压缩处理中，不参照相邻的块的信息(例如，相邻的块的图像数据DIMG)。压缩图像数据DCMP经由规定的转送路径3 被转送到块展开电路部2中。块展开电路部2作为对所接收的压缩图像数据DCMP进行与该 块压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据DIMG’的图像展开装置进行工作。
这样的结构为用于使存在于转送路径3中的图像数据的容量变小的结构。例如，在转送路径3包含存储器的情况下，使用本实施方式的图像压缩展开系统10，由此，能够使 在该存储器中储存的图像数据的容量变小、即使存储器的容量变小。此外，在块压缩电路部 1和块展开电路部2被集成化在2个分开的半导体集成电路中的情况下，转送路径3能够包 含将该2个半导体集成电路连接的传输线路。在该情况下，通过使用本实施方式的图像压缩展开系统10，从而能够使由该传输线路传输的图像数据的容量变小。
块压缩电路部1具备抖动值生成电路4和压缩处理电路5。抖动值生成电路4对由块压缩电路部1进行压缩处理的块的块坐标xBLK、yBLK进行接收，根据块坐标xBLK、yBLK来 生成抖动值。在此，某个块的块坐标xBLK、yBLK表示该块的图像中的位置。详细地，块坐标 xBLK表示该块的图像中的水平方向的位置，块坐标yBLK表示该块的图像中的垂直方向的位 置。压缩处理电路5当接收到某个块的图像数据DIMG时对该块的图像数据DIMG进行块压缩 来生成与该块对应的压缩图像数据DCMP。在压缩处理电路5中的压缩处理中进行量化处 理，在该量化处理中，使用从抖动值生成电路4供给的抖动值。换言之，在针对某个块的图 像数据DIMG的压缩处理中，进行使用了抖动值的量化处理，所述抖动值是根据该块的块坐 标xBLK、yBLK来生成的。
块展开电路部2具备抖动值生成电路6和展开处理电路7。抖动值生成电路6对由块展开电路部2进行展开处理的块的块坐标xBLK’、yBLK’进行接收，根据块坐标xBLK’、 yBLK’来生成抖动值。某个块的块坐标xBLK’、yBLK’表示该块的图像中的位置。详细地， 块坐标xBLK’表示该块的图像中的水平方向的位置，块坐标yBLK’表示该块的图像中的垂 直方向的位置。展开处理电路7当接收到某个块的压缩图像数据DCMP时对该块的压缩图像 数据DCMP进行展开处理来生成与该块对应的展开后图像数据DIMG’。在展开处理电路7中 的展开处理中进行逆量化处理，在该逆量化处理中，使用从抖动值生成电路6供给的抖动 值。换言之，在针对某个块的压缩图像数据DCMP的展开处理中，进行使用了抖动值的逆量 化处理，所述抖动值是根据该块的块坐标xBLK’、yBLK’来生成的。
再有，要注意的是，由于对某个块进行压缩处理的定时与对该块进行展开处理的定 时可能不同，所以，在本实施方式的图像压缩展开系统10中，块坐标(xBLK、yBLK或 xBLK’、yBLK’)被分别供给到块压缩电路部1和块展开电路部2。
图5是示出块压缩电路部1的压缩处理电路5的结构的一个例子的框图。在一个实施方式中，压缩处理电路5具备矩阵压缩电路11和量化电路12。在本实施方式中，输入到 压缩处理电路5的图像数据DIMG具有RGB格式，包含像素A、B、C、D的图像数据DA、 DB、DC、DD。详细地，像素A的图像数据DA包含表示像素A的红的灰度的R数据RA、 表示绿的灰度的G数据GA、表示蓝的灰度的B数据BA，像素B的图像数据DB包含表示像 素B的红的灰度的R数据RB、表示绿的灰度的G数据GB、表示蓝的灰度的B数据BB。同 样地，像素C的图像数据DC包含表示像素C的红的灰度的R数据RC、表示绿的灰度的G 数据GC、表示蓝的灰度的B数据BC，像素D的图像数据DD包含表示像素D的红的灰度的 R数据RD、表示绿的灰度的G数据GD、表示蓝的灰度的B数据BD。
图5的结构的压缩处理电路5具有用于从外部分别接收图像数据DA、DB、DC、DD的输入8A～8D。向输入8A、8B、8C、8D分别输入图像数据DA、DB、DC、DD。在这样的结 构中，要注意的是，由于在物理上决定各像素与图像数据的对应，所以，不需要向压缩处理 电路5提供表示在块内的各像素的位置的地址。
矩阵压缩电路11对图像数据DA、DB、DC、DD的每一个进行RGB–YCbCr变换， 针对像素A、B、C、D的每一个计算亮度数据Y、色差数据Cb、Cr。
量化电路12根据像素A、B、C、D的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr生成压缩图像 数据DCMP。在压缩图像数据DCMP的生成中进行量化处理，在该量化处理中，使用从抖动值 生成电路4供给的抖动值E0～E3。在此，抖动值E0、E1、E2、E3分别为作为块压缩电路 部1中的压缩处理的对象的块(以下，称为“压缩对象块”。)的像素A、B、C、D所对应 的抖动值，根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来计算。关于压缩图像数据DCMP的生成， 在后面详细地进行说明。
图6是示出块展开电路部2的展开处理电路7的结构的一个例子的框图。在一个实施方式中，展开处理电路7具备逆量化电路13和矩阵展开电路14。逆量化电路13对压缩 图像数据DCMP进行逆量化处理，再生像素A、B、C、D的亮度数据Y、色差数据Cb、 Cr。在图6中，Y0’、Y1’、Y2’、Y3’分别为所再生的像素A、B、C、D的亮度数据Y， Cb’、Cr’为所再生的像素A、B、C、D的色差数据Cb、Cr。关于亮度数据Y0’、Y1’、 Y2’、Y3’、色差数据Cb’、Cr’的生成，在后面详细地进行说明。
在逆量化电路13中的逆量化处理中，使用从抖动值生成电路6供给的抖动值E0’～E3’。在此，抖动值E0’、E1’、E2’、E3’分别为作为块展开电路部2中的展开处理的对象 的块(以下，称为“展开对象块”。)的像素A、B、C、D所对应的抖动值，根据展开对象 块的块坐标xBLK’、yBLK’来计算。
矩阵展开电路14对由逆量化电路13再生的像素A、B、C、D的亮度数据Y、色差 数据Cb、Cr进行YCbCr–RGB变换，生成展开后图像数据DIMG’。在本实施方式中，展开 后图像数据DIMG’包含像素A、B、C、D的图像数据DA’、DB’、DC’、DD’，图像数据 DA’、DB’、DC’、DD’的每一个包含表示红的灰度的R数据、表示绿的灰度的G数据、表 示蓝的灰度的B数据。
接着，对由块压缩电路部1进行的块压缩和由块展开电路部2进行的块展开详细地进行说明。
(块压缩)
在某个压缩对象块的图像数据DIMG的块压缩中，该压缩对象块的图像数据DIMG被供给到矩 阵压缩电路11。矩阵压缩电路11对该图像数据DIMG中所包含的图像数据DA、DB、DC、DD的每一个进行RGB–YCbCr变换，针对像素A、B、C、D的每一个计算亮度数据Y、色差 数据Cb、Cr。
在一个实施方式中，在矩阵压缩电路11中的RGB–YCbCr变换中，使用由下述式子定义的矩阵M1：
【数式1】
Figure BDA0001294668050000081
在该情况下，像素A、B、C、D的每一个的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr按照下述 式子来计算。
【数式2】
Figure BDA0001294668050000082
在此，Y0、Cb0、Cr0分别为像素A的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr，Y1、Cb1、 Cr1分别为像素B的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr，Y2、Cb2、Cr2分别为像素C的亮度数 据Y、色差数据Cb、Cr，Y3、Cb3、Cr3分别为像素D的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr。 所计算的像素A、B、C、D的每一个的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr被供给到量化电路 12。
另一方面，通过抖动值生成电路4，基于该压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来产生与该压缩对象块的像素A、B、C、D对应的抖动值E0、E1、E2、E3，并将它们向量化电路 12供给。在一个实施方式中，抖动值E0、E1、E2、E3分别根据将压缩对象块的像素A、B、C、D的图像中的坐标用作种子值而产生的伪随机数来生成。例如，与像素A对应的抖 动值E0被生成为由下述的式子(3a)得到的伪随机数V0的低位n位(n为在量化处理中需 要的抖动值的位数，为2以上的整数)：
V0＝77×xA+139×yA ···(3a)。
在此，xA为表示图像的水平方向上的压缩对象块的像素A的位置的坐标，yA为表示图像的垂直方向上的像素A的位置的坐标。要注意的是，由于在压缩对象块内的像素A的 位置由定义决定，所以，像素A的坐标xA、yA能够根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来 决定。上述的式子(3a)为根据坐标xA、yA产生伪随机数的简易式子。
同样地，与像素B、C、D分别对应的抖动值E1～E3被生成为由下述的式子 (3b)～(3d)得到的伪随机数V1～V3的低位n位：
Figure BDA0001294668050000091
在此，xB为表示图像的水平方向上的压缩对象块的像素B的位置的坐标，yB为表示图像的垂直方向上的像素B的位置的坐标。此外，xC为表示图像的水平方向上的压缩对象块的像素C的位置的坐标，yC为表示图像的垂直方向上的像素C的位置的坐标。最后，xD为表示图像的水平方向上的压缩对象块的像素D的位置的坐标，yD为表示图像的垂直方向 上的像素D的位置的坐标。像素B、C、D的坐标xB、yB、xC、yC、xD、yD也能够根据压缩 对象块的块坐标xBLK、yBLK来决定。再有，要注意的是，能够对在伪随机数V0～V3的产生 中使用的简易式子进行各种变更。
量化电路12根据从矩阵压缩电路11接收的像素A、B、C、D的每一个的亮度数据 Y、色差数据Cb、Cr生成压缩图像数据DCMP。在一个实施方式中，与压缩对象块对应的压 缩图像数据DCMP包含最小值数据Ymin、平均化色差数据Cb’、Cr’、亮度差分数据 Ydist0～Ydist3中的3个、以及地址数据Yaddress。上述的抖动值E0～E3在量化处理中使 用，所述量化处理在压缩图像数据DCMP的亮度差分数据Ydist0～Ydist3的计算中进行。
在一个实施方式中，最小值数据Ymin、平均化色差数据Cb’、Cr’、亮度差分数据Ydist0～Ydist3、以及地址数据Yaddress分别由下述的处理生成。
关于最小值数据Ymin，像素A、B、C、D的亮度数据Y0～Y3中的最小的数据被决 定为最小值数据Ymin。例如，在亮度数据Y0～Y3中Y0为最小的情况下，决定为 Ymin＝Y0。
平均化色差数据Cb’通过对像素A、B、C、D的色差数据Cb的和进行计算并且舍 去所计算的和的低位2位(即，除以4)来计算。同样地，平均化色差数据Cr’通过对像素 A、B、C、D的色差数据Cr的和进行计算并且舍去所计算的和的低位2位(即，除以4) 来计算。
亮度差分数据Ydist0～Ydist3分别通过对从亮度数据Y0～Y3减去最小值数据Ymin 而得到的差进行量化处理来计算。详细地，亮度差分数据Ydist0～Ydist3如下述那样计算。
亮度差分数据Ydist0通过如下的量化处理来计算：对从亮度数据Y0减去最小值数据 Ymin而得到的差Y0-Ymin进行计算，对所得到的差Y0-Ymin与抖动值E0的和进行计 算，舍去所得到的和Y0-Ymin+E0的低位m位。换言之，亮度差分数据Ydist0按照下述式 子(4a)来计算：
Ydist0＝(Y0-Ymin+E0)＞＞m ···(4a)。
在此，“＞＞m”为表示m位的舍去处理(即，右移)的运算符。
同样地，亮度差分数据Ydist1～Ydist3分别按照下述式子(4b)～(4d)来计算。
Figure BDA0001294668050000101
压缩图像数据DCMP包含亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的、根据除了亮度数据Y0～ Y3中为最小的1个亮度数据之外的3个亮度数据计算出的3个亮度差分数据。例如，在亮度数据Y0～Y3中亮度数据Y0为最小的情况下，压缩图像数据DCMP包含(除了亮度差分 数据Ydist0之外的)亮度差分数据Ydist1～Ydist3。
地址数据Yaddress被生成为表示像素A～D中的亮度数据为最小的像素的数据(即，表示亮度数据Y0～Y3中的哪个为最小的数据)。例如，在亮度数据Y0～Y3中的亮 度数据Y0为最小的情况下，生成地址数据Yaddress以使包含表示像素A的亮度数据Y0为 最小的信息。
压缩图像数据DCMP包含如上述那样生成的最小值数据Ymin、平均化色差数据 Cb’、Cr’、亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3个、以及地址数据Yaddress。通过以上的处 理，块压缩完成。
(块展开)
在某个展开对象块的块展开中，展开对象块的压缩图像数据DCMP被供给到逆量化电路13。 此外，通过抖动值生成电路6，基于该展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来产生该展开对 象块的像素A、B、C、D所对应的抖动值E0’、E1’、E2’、E3’，并将它们向逆量化电路13供给。
关于由抖动值生成电路6进行的抖动值E0’、E1’、E2’、E3’的生成，除了使用展 开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来代替压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK之外，与由抖动值 生成电路4进行的抖动值E0、E1、E2、E3的生成同样地进行。在一个实施方式中，抖动值 E0’、E1’、E2’、E3’分别根据将展开对象块的像素A、B、C、D的图像中的坐标用作种 子值而产生的伪随机数来生成。例如，与像素A、B、C、D对应的抖动值E0’、E1’、 E2’、E3’分别被生成为由下述的式子(5a)～(5d)得到的伪随机数V0’～V3’的低位n 位：
Figure BDA0001294668050000111
在此，xA’为表示图像的水平方向上的展开对象块的像素A的位置的坐标，yA’为 表示图像的垂直方向上的像素A的位置的坐标。此外，xB’为表示图像的水平方向上的展 开对象块的像素B的位置的坐标，yB’为表示图像的垂直方向上的像素B的位置的坐标。 进而，xC’为表示图像的水平方向上的展开对象块的像素C的位置的坐标，yC’为表示图像 的垂直方向上的像素C的位置的坐标。最后，xD’为表示图像的水平方向上的展开对象块的 像素D的位置的坐标，yD’为表示图像的垂直方向上的像素D的位置的坐标。要注意的 是，由于在展开对象块内的像素A、B、C、D的位置由定义决定，所以，展开对象块的像 素A、B、C、D的坐标xA’、yA’、xB’、yB’、xC’、yc’、xD’、yD’能够根据展开对象块的 块坐标xBLK’、yBLK’来决定。上述的式子(5a)～(5d)为根据坐标xA’、yA’、xB’、 yB’、xC’、yC’、xD’、yD’产生伪随机数V0’～V3’的简易式子。再有，要注意的是，能 够对在伪随机数V0’～V3’的产生中使用的简易式子进行各种变更。
逆量化电路13根据压缩图像数据DCMP来再生像素A、B、C、D的亮度数据Y、色 差数据Cb、Cr。像素A、B、C、D的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr的再生如下述那样进 行。
在展开处理中，压缩图像数据DCMP中所包含的平均化色差数据Cb’、Cr’直接被用作像素A、B、C、D的共同的色差数据Cb、Cr。
另一方面，像素A、B、C、D的亮度数据Y0’、Y1’、Y2’、Y3’根据压缩图像数据 DCMP中所包含的最小值数据Ymin、亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3个、以及地址数据Yaddress如下述那样再生。
逆量化电路13将压缩图像数据DCMP中所包含的最小值数据Ymin决定为被地址数据Yaddress指定的像素的亮度数据。例如，在地址数据Yaddress表示像素A的亮度数据为最小的情况下，逆量化电路13将最小值数据Ymin决定为像素A的亮度数据Y0’。在地址数 据Yaddress表示其它的像素的亮度数据为最小的情况下，同样地决定该其它的像素的亮度数据。
其余3个像素的亮度数据根据由针对压缩图像数据DCMP中所包含的3个亮度差分数据(亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3个)的逆量化处理得到的数据和最小值数据Ymin再生。
详细地，其余3个像素的亮度数据按照下述式子(6a)～(6d)中的与该其余3个像素对应的3个式子来计算：
Figure BDA0001294668050000121
在此，式子(6a)为在计算亮度数据Y0’的情况下使用的式子，式子(6b)为在计 算亮度数据Y1’的情况下使用的式子。同样地，式子(6c)为在计算亮度数据Y2’的情况 下使用的式子，式子(6d)为在计算亮度数据Y3’的情况下使用的式子。式子(6a)～ (6d)的运算符“＜＜m”为表示m位的左移(即，位提前)的运算符。
例如，在地址数据Yaddress表示像素A的亮度数据为最小的情况下，压缩图像数据DCMP包含亮度差分数据Ydist1～Ydist3，因此，像素B、C、D(像素A以外的像素)的亮 度数据Y1’、Y2’、Y3’按照式子(6b)～(6d)再生。此外，在地址数据Yaddress表示其 它的像素的亮度数据为最小的情况下也同样地再生其余3个像素的亮度数据。通过以上的处 理，再生展开对象块的像素A～D的亮度数据Y0’～Y3’。
如上述那样得到的展开对象块的像素A～D的亮度数据Y0’～Y3’、以及被像素 A～D共同使用的色差数据(平均化色差数据Cb’、Cr’)被供给到矩阵展开电路14。矩阵 展开电路14对像素A、B、C、D的亮度数据Y0’～Y3’和色差数据进行YCbCr-RGB变 换，生成展开后图像数据DIMG’。
在一个实施方式中，在矩阵展开电路14中的YCbCr-RGB变换中，使用由下述式子(7)定义的矩阵M2：
【数式3】
Figure BDA0001294668050000131
在该情况下，像素A、B、C、D的每一个的图像数据DA’、DB’、DC’、DD’的R数 据、G数据、B数据按照下述式子(8a)～(8d)来计算。
【数式4】
Figure BDA0001294668050000132
在此，RA’、GA’、BA’分别为像素A的图像数据DA’中所包含的R数据、G数 据、B数据，RB’、GB’、BB’分别为像素B的图像数据DB’中所包含的R数据、G数据、 B数据。同样地，RC’、GC’、BC’分别为像素C的图像数据DC’中所包含的R数据、G数 据、B数据，RD’、GD’、BD’分别为像素D的图像数据DD’中所包含的R数据、G数 据、B数据。
展开对象块的展开后图像数据DIMG’被生成为包含如上述那样计算的像素A、B、 C、D的每一个的图像数据DA’、DB’、DC’、DD’。通过以上的处理，块展开完成。
上述的本实施方式中的块压缩和块展开的优点在于能够减少画质的劣化。在本实施 方式的块压缩和块展开中，使用依赖于块的图像中的位置而生成的抖动值来进行量化处理和 逆量化处理，因此，能够使产生由压缩、展开造成的误差的像素的块内的位置在图像中分 散。例如，欲考虑如下情况：如图7的左部分所图示的那样，纵向排列的块#1～#4的原来 的图像数据所示的像素A、B、C、D的灰度值关于红(R)、绿(G)、蓝(B)的全部为 100、50、50、100。在对这些块#1～#4的图像数据进行压缩处理和展开处理的情况下，抖 动值依赖于块的位置而被生成，因此，在块#1～#4的展开后图像数据中，在不同的位置的 像素产生误差。在图7的例子中，关于块#1，针对像素B、D产生误差，关于块#2，针对像 素A、B产生误差。进而，关于块#3，针对像素B、C产生误差，关于块#4，针对像素A、 C产生误差。在该情况下，如从图7的右图理解的那样，不会产生亮度暗的(或亮的)像素 的列，因此，不会如图3的右部分所示的图像那样暗的线被观测者观测到。像这样，根据本 实施方式的块压缩、块展开，能够减少由块压缩造成的画质的劣化。
在以下，对图像压缩展开系统的各种变型进行说明。
图8是示出另一实施方式中的图像压缩展开系统10A的结构的框图。图8的图像压缩展开系统10A被构成为：在各块的图像数据的块压缩中使用的压缩处理根据该块的图像数据的特征、例如该块的像素之间的图像数据的相关性(类似度)来选择。根据这样的工作，能够根据各块的图像数据的特征来选择最佳的压缩处理，因此，能够使压缩变形变小。
详细地，图像压缩展开系统10A具备块压缩电路部31和块展开电路部32。块压缩电路部31和块展开电路部32通过转送路径33连接。在块压缩电路部31和块展开电路部32 被集成化于同一半导体集成电路的情况下，转送路径33能够包含例如存储器。在该结构 中，为了用于使在该存储器中储存的图像数据的容量变小的压缩处理而使用块压缩电路部31。另一方面，在块压缩电路部31和块展开电路部32被集成化于2个分开的半导体集成电路的情况下，转送路径33能够包含将该2个半导体集成电路连接的传输线路。
块压缩电路部31被构成为对供给到块压缩电路部31的图像数据DIMG进行块压缩来生成压缩图像数据DCMP的图像压缩装置，具备：块压缩电路411～413、像素相关性判断电 路42、以及压缩数据选择电路43。
块压缩电路411～413分别对图像数据DIMG进行块压缩来生成压缩图像数据DCMP1～DCMP3。详细地，块压缩电路411被构成为对图像数据DIMG进行利用第一压缩处理(压缩处 理#1)的块压缩来生成压缩图像数据DCMP1。同样地，块压缩电路412被构成为进行利用第 二压缩处理(压缩处理#2)的块压缩来生成压缩图像数据DCMP2，块压缩电路413被构成为 进行利用第三压缩处理(压缩处理#3)的块压缩来生成压缩图像数据DCMP3。压缩处理#1～#3为彼此不同的压缩处理。
块压缩电路411～413的每一个除了利用彼此不同的压缩处理来进行块压缩的方面之 外具有与图4所图示的块压缩电路部1同样的结构并且进行同样的工作。即，具备向块压缩 电路411～413的每一个供给压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK并且生成在量化处理中使用的抖动值的抖动值生成电路。通过该抖动值生成电路根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来生成在块压缩电路411～413的每一个中的量化处理中使用的抖动值。
像素相关性判断电路42对压缩对象块的像素之间的图像数据的相关性(类似度)进 行判断，基于该相关性，将表示应该选择压缩处理#1～#3的哪一个的选择数据向压缩数据 选择电路43供给。压缩数据选择电路43根据所供给的选择数据来从自块压缩电路411～413接收的压缩图像数据DCMP1～DCMP3中选择最终应该采用的压缩图像数据DCMP。
块展开电路部32被构成为对压缩图像数据DCMP进行展开来生成展开后图像数据DIMG’的图像展开装置，具备：块展开电路441～443、压缩处理识别电路45、以及展开数 据选择电路46。
块展开电路441～443分别对压缩图像数据DCMP进行块展开来生成展开后图像数据DIMG1’～DIMG3’。详细地，块展开电路441被构成为对压缩图像数据DCMP进行利用与压缩 处理#1对应的展开处理(展开处理#1)的块展开来生成展开后图像数据DIMG1’。同样地， 块展开电路442被构成为进行利用与压缩处理#2对应的展开处理(展开处理#2)的块展开来 生成展开后图像数据DIMG2’，块展开电路443被构成为进行利用与压缩处理#3对应的展开处 理(展开处理#3)的块展开来生成展开后图像数据DIMG3’。
块展开电路441～443的每一个除了利用彼此不同的展开处理来进行块展开的方面之 外具有与图4所图示的块展开电路部2同样的结构并且进行同样的工作。即，具备向块展开 电路441～443的每一个供给展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’并且生成在逆量化处理中使用的抖动值的抖动值生成电路。通过该抖动值生成电路根据展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来生成在块展开电路441～443的每一个中的逆量化处理中使用的抖动值。
压缩处理识别电路45对压缩图像数据DCMP由压缩处理#1～#3的哪一个生成进行识别，将表示在压缩图像数据DCMP的生成中使用的压缩处理的压缩处理识别数据向展开数据选择电路46供给。例如，在压缩图像数据DCMP包含对在该压缩图像数据DCMP的生成中使 用的压缩处理进行识别的压缩处理识别数据的情况下，压缩处理识别电路45也可以根据该 压缩处理识别数据来识别在压缩图像数据DCMP的生成中使用的压缩处理。展开数据选择电 路46根据该压缩处理识别数据来从自块展开电路441～443接收的展开后图像数据DIMG1’～DIMG3’中选择最终应该输出的展开后图像数据DIMG’。
图9是示出又一实施方式中的图像压缩展开系统10B的结构的框图。图9的图像压缩展开系统10B与图8的图像压缩展开系统10A同样地构成为在各块的图像数据的块压缩中使用的压缩处理根据该块的图像数据的特征来选择。但是，在图9的结构中，块压缩电路部31具备共同抖动值生成电路47，块展开电路部32具备共同抖动值生成电路48。
共同抖动值生成电路47根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来生成共同的抖动值。块压缩电路411～413的每一个在每一个所进行的块压缩中使用该共同的抖动值来进行量化处 理。但是，块压缩电路411～413的每一个在被供给的共同的抖动值的位数比在由每一个进行 的量化处理中使用的抖动值的位数多的情况下使用该共同的抖动值的一部分位(例如，高位 的位或低位的位)来进行量化处理。例如，在某个块压缩电路41中进行的量化处理中使用 2位的抖动值的情况下，该块压缩电路41将共同抖动值生成电路47所生成的共同的抖动值 的高位2位(或低位2位)用作抖动值来进行该量化处理。
同样地，共同抖动值生成电路48根据展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来生成共同的抖动值。块展开电路441～443的每一个在每一个所进行的块展开中使用该共同的抖动值来 进行逆量化处理。但是，块展开电路441～443的每一个在被供给的共同的抖动值的位数比在 由每一个进行的逆量化处理中使用的抖动值的位数多的情况下使用该共同的抖动值的一部分 位(例如，高位的位或低位的位)来进行逆量化处理。例如，在某个块展开电路44中进行 的逆量化处理中需要2位的抖动值的情况下，该块展开电路44将共同抖动值生成电路48所 生成的共同的抖动值的高位2位(或低位2位)用作抖动值来进行该逆量化处理。
图9所图示的图像压缩展开系统10B被构成为：在进行不同的压缩处理的块压缩电路411～413的每一个中进行的量化处理中使用根据共同的块坐标xBLK、yBLK来生成的共同 抖动值(或共同抖动值的高位的位)。图像压缩展开系统10B使用根据块坐标xBLK、yBLK而 生成的共同抖动值，因此，即使在进行不同的压缩处理的情况下也使产生误差的块内的位置 分散。此外，图像压缩展开系统10B为能够按照每个块使用不同的压缩处理的结构，因 此，能够更有效地抑制图像中的可目视辨认的不均的产生。
上述的本实施方式中的图像压缩展开系统10、10A、10B被单片地集成化于单一的半 导体集成电路，在该半导体集成电路的内部的图像数据的压缩和展开、例如对显示面板进行 驱动的显示驱动器中的图像数据的压缩和展开中使用也可。
图10是示出具备像这样构成的显示驱动器的显示装置50的结构的例子的框图。显示装置50具备显示面板51(例如，液晶显示面板或OLED显示面板)和显示驱动器52。 显示面板51具备显示部51a和GIP(gate in panel，面板内栅极)电路51b。在显示部51a中 设置有像素、栅极线和源极线。GIP电路51b对配置在显示部51a中的栅极线进行驱动。显 示驱动器52根据从处理器53(例如，CPU(central processing unit，中央处理单元))接收 的图像数据和控制数据来对显示面板51的源极线进行驱动，并且，对GIP电路51b进行控 制。
显示驱动器52具备：命令控制电路61、块压缩电路部62、图像存储器63、块展开 电路部64、源极线驱动电路65、灰度产生电路66、以及定时控制电路67。
命令控制电路61将从处理器53接收的图像数据DIMG向块压缩电路部62转送。命令控制电路61进而响应于从处理器53接收的控制数据而对显示驱动器52的各电路例如灰度产生电路66、定时控制电路67进行控制。
块压缩电路部62作为对从命令控制电路61接收的图像数据DIMG进行块压缩来生成压缩图像数据DCMP并且将压缩图像数据DCMP向图像存储器63供给的图像压缩装置进行工作。将上述的图像压缩展开系统10、10A、10B的块压缩电路部(1、31)用作图10的显示 驱动器52的块压缩电路部62。
图像存储器63对从块压缩电路部62供给的压缩图像数据DCMP进行保存。将压缩图像数据DCMP从图像存储器63读出并转送到块展开电路部64。
块展开电路部64作为对从图像存储器63读出的压缩图像数据DCMP进行块展开来生成展开后图像数据DIMG’并且将展开后图像数据DIMG’向源极线驱动电路65供给的图像展 开装置进行工作。
源极线驱动电路65响应于展开后图像数据DIMG’来对显示面板51的显示部51a的源极线进行驱动。详细地，源极线驱动电路65使用从灰度产生电路66接收的灰度电压来生成具有与该展开后图像数据对应的电压电平的源极电压，通过该源极电压来驱动各源极线。
灰度产生电路66产生在源极电压的生成中使用的灰度电压，并将其向源极线驱动电 路65供给。
定时控制电路67对显示驱动器52的各电路和显示面板51的GIP电路51b的工作定时进行控制。
图10所图示的显示驱动器52被构成为对在图像存储器63中保存的图像数据进行压 缩，这样的结构为了减少图像存储器63的容量是有用的。
此外，本实施方式中的图像压缩展开系统10、10A、10B为了从处理器向显示装置的显示驱动器转送图像数据而被使用也可。图11是示出这样的结构的显示系统的结构的一个例子的框图。该显示系统具备：具备显示面板51和显示驱动器52A的显示装置50A、以及 处理器53A。
处理器53A具备块压缩电路部54。块压缩电路部54作为对应该显示在显示面板51的显示部51a中的图像所对应的图像数据DIMG进行接收并且对图像数据DIMG进行压缩来生成压缩图像数据DCMP的图像压缩装置进行工作。处理器53A将由块压缩电路部54生成的 压缩图像数据DCMP向显示驱动器52A发送，进而，将对显示驱动器52A的工作进行控制的 控制数据向显示驱动器52A发送。
显示驱动器52A具备：命令控制电路61、块展开电路部64、源极线驱动电路65、灰度产生电路66、以及定时控制电路67。图11的显示驱动器52A的结构和工作与图10所图示的显示驱动器52的结构和工作类似，但是，在未设置块压缩电路部62的方面不同。命令控制电路61将从处理器53A接收的压缩图像数据DCMP向图像存储器63转送。图像存储器63对从命令控制电路61供给的压缩图像数据DCMP进行保存。将压缩图像数据DCMP从图像存储器63读出并转送到块展开电路部64。
块展开电路部64作为对从图像存储器63读出的压缩图像数据DCMP进行块展开来生成展开后图像数据DIMG’并且将展开后图像数据DIMG’向源极线驱动电路65供给的图像展 开装置进行工作。
在图11所图示的显示系统中，从处理器53A向显示驱动器52A转送的图像数据被压缩，因此，能够减少由将处理器53A与显示驱动器52A连接的传输线路传输的数据的量。
实施例
在以下，对图像压缩展开系统的更具体的实施例进行说明，所述图像压缩展开系统被构成为 在各块的图像数据的块压缩中使用的压缩处理根据该块的图像数据的特征来选择。
图12是示出本实施例中的图像压缩展开系统的块压缩电路部71的结构的框图。块压缩电路部71对RGB格式的图像数据DIMG进行块压缩来生成压缩图像数据DCMP。图12 所图示的块压缩电路部71能够用作例如在图10的显示装置50的显示驱动器52中装载的块 压缩电路部62、在图11的显示装置50A的处理器53A中装载的块压缩电路部54。
在本实施例中也是，1个块由2×2像素构成(参照图1)，图像数据DIMG为分别用8 位表现各像素的红、绿、蓝的灰度的数据。在1个块中包含4个像素，因此，各块的图像数 据DIMG具有96位。另一方面，在本实施例中，各块的压缩图像数据DCMP具有48位。即， 在本实施例中，块压缩电路部71被构成为进行将数据量减少为1/2倍的块压缩。
块压缩电路部71被构成为如下图像压缩装置：根据压缩对象块的4个像素的图像数 据的相关性(类似性)从多个压缩处理中选择最佳的压缩处理，对压缩对象块的图像数据 DIMG执行所选择的压缩处理，由此，生成压缩图像数据DCMP。在此，在本实施例中，从可 逆压缩、(1×4)压缩、(2+1×2)压缩、(2×2)压缩、(4×1)压缩中选择最佳的压缩处 理。
可逆压缩是指以能够根据压缩图像数据再生原来的4个像素的图像数据DIMG的方式 进行压缩的压缩处理，在本实施例中，在压缩对象块的4个像素的图像数据具有特定的模式 的情况下使用。
(1×4)压缩是指对压缩对象块的4个像素的图像数据的每一个个别地进行量化处理(在本实施例中为使用了抖动值的量化处理)的压缩处理。该(1×4)压缩在压缩对象块的4个像素的图像数据的相关性低的情况下是优选的。
(2+1×2)压缩是指如下的压缩处理：确定对压缩对象块的4个像素的图像数据中的2个像素的图像数据的值进行代表的代表值，对该代表值进行量化处理，另一方面，对其它的2个像素的图像数据的每一个个别地进行量化处理。该(2+1×2)压缩在4个像素的图像数据中的2个像素的图像数据的相关性高并且其它的2个像素的图像数据的相关性低的情 况下是优选的。
(2×2)压缩是指如下的压缩处理：将压缩对象块的4个像素的图像数据分为每一个由2个像素的图像数据构成的2个组，针对该2个组的每一个确定代表数据的代表值，对该代表值进行量化处理。该(2×2)压缩在4个像素中的2个的图像数据的相关性高并且其它的2个像素的图像数据的相关性高的情况下是优选的。
(4×1)压缩是指如下的压缩处理：确定对压缩对象块的4个像素的图像数据进行代表的代表值，对该代表值进行量化处理。该(4×1)压缩在压缩对象块的全部4个像素的图像数据的相关性高的情况下是优选的。
使用上述的5个压缩处理的哪一个根据压缩对象块的4个图像数据是否具有特定的 模式以及针对从4个像素中选择2个像素的组合的全部计算的2个像素的图像数据的相关性 来决定。例如，在全部4个像素的图像数据的相关性高的情况下，使用(4×1)压缩，在4个像素中的2个像素的图像数据的相关性高并且其它的2个像素的图像数据的相关性高的情 况下，使用(2×2)压缩。再有，对上述的5个压缩处理的细节在后面进行叙述。
为了进行上述的工作，在本实施例中，块压缩电路部71具备：可逆压缩电路81、(1×4)压缩电路82、(2+1×2)压缩电路83、(2×2)压缩电路84、(4×1)压缩电路85、像 素相关性判断电路86、以及压缩数据选择电路87。
可逆压缩电路81对压缩对象块的图像数据DIMG进行上述的可逆压缩来生成可逆压缩 数据DCMP1。(1×4)压缩电路82对压缩对象块的图像数据DIMG进行上述的(1×4)压缩来生成(1×4)压缩数据DCMP2，(2+1×2)压缩电路83对压缩对象块的图像数据DIMG进行 上述的(2+1×2)压缩来生成(2+1×2)压缩数据DCMP3。进而，(2×2)压缩电路84对压 缩对象块的图像数据DIMG进行上述的(2×2)压缩来生成(2×2)压缩数据DCMP4，(4× 1)压缩电路85对压缩对象块的图像数据DIMG进行上述的(4×1)压缩来生成(4×1)压 缩数据DCMP5。
像素相关性判断电路86对压缩对象块的像素的图像数据的相关性(类似度)进行判 断，基于该相关性，将表示应该选择可逆压缩、(1×4)压缩、(2+1×2)压缩、(2×2)压缩、(4×1)压缩的哪一个的选择数据向压缩数据选择电路87供给。压缩数据选择电路87 根据被供给的选择数据来从自可逆压缩电路81、(1×4)压缩电路82、(2+1×2)压缩电路 83、(2×2)压缩电路84以及(4×1)压缩电路85分别接收的压缩图像数据DCMP1～DCMP5中选择最终应该采用的压缩图像数据DCMP。
在本实施例中，在(1×4)压缩电路82、(2+1×2)压缩电路83、(2×2)压缩电路 84以及(4×1)压缩电路85中进行的块压缩中，进行使用了抖动值的量化处理，在量化处 理中使用的抖动值根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来生成。如在上述议论的那样，根据 块坐标xBLK、yBLK来生成在量化处理中使用的抖动值，由此，能够减少块压缩中的画质的劣 化。
图13是示出本实施例中的图像压缩展开系统的块展开电路部72的结构的框图。块展开电路部72被构成为如下的图像展开装置：对由块压缩电路部71生成的压缩图像数据DCMP被上述的5个压缩处理的哪一个压缩了进行识别，进而，通过与在压缩中使用的压缩 处理对应的展开处理来展开压缩图像数据DCMP，生成展开后图像数据DIMG’。图13所图示 的块展开电路部72能够用作例如在图10的显示装置50的显示驱动器52中装载的块展开电 路部64、在图11的显示装置50A的显示驱动器52A中装载的块展开电路部64。
在本实施例中，块展开电路部72具备：原数据复原电路91、(1×4)展开电路92、 (2+1×2)展开电路93、(2×2)展开电路94、(4×1)展开电路95、压缩处理识别电路 96、以及展开数据选择电路97。原数据复原电路91被构成为对供给到块展开电路部72的 压缩图像数据DCMP进行与上述的可逆压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据DIMG1’。 (1×4)展开电路92被构成为对被供给到块展开电路部72的压缩图像数据DCMP进行与上 述的(1×4)压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据DIMG2’，(2+1×2)展开电路93 被构成为对压缩图像数据DCMP进行与上述的(2+1×2)压缩对应的展开处理来生成展开后 图像数据DIMG3’。进而，(2×2)展开电路94被构成为对压缩图像数据DCMP进行与上述的 (2×2)压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据DIMG4’，(4×1)展开电路95被构成为 对压缩图像数据DCMP进行与上述的(4×1)压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据 DIMG5’。再有，关于原数据复原电路91、(1×4)展开电路92、(2+1×2)展开电路93、(2 ×2)展开电路94和(4×1)展开电路95中进行的展开处理，在后面详细地进行说明。
压缩处理识别电路96对压缩图像数据DCMP被上述的5个压缩处理(可逆压缩、(1 ×4)压缩、(2+1×2)压缩、(2×2)压缩、(4×1)压缩)的哪一个生成了进行识别，将表 示在压缩图像数据DCMP的生成中使用的压缩处理的压缩处理识别数据向展开数据选择电路 97供给。在本实施例中，压缩图像数据DCMP包含对在该压缩图像数据DCMP的生成中使用 的压缩处理进行识别的压缩处理识别数据，压缩处理识别电路96根据该压缩处理识别数据 对在压缩图像数据DCMP的生成中使用的压缩处理进行识别，将在展开后图像数据DIMG1’～ DIMG5’中选择与所识别的压缩处理对应的展开后图像数据的选择数据向展开数据选择电路 97供给，所述展开后图像数据DIMG1’～DIMG5’是从原数据复原电路91、(1×4)展开电路 92、(2+1×2)展开电路93、(2×2)展开电路94和(4×1)展开电路95分别接收的数 据。展开数据选择电路97根据该选择数据从展开后图像数据DIMG1’～DIMG5’中选择最终 应该输出的展开后图像数据DIMG’。
在本实施例中，在(1×4)压缩电路82、(2+1×2)压缩电路83、(2×2)压缩电路 84和(4×1)压缩电路85中进行的块展开中，进行使用了抖动值的逆量化处理，在逆量化 处理中使用的抖动值根据展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来生成。
接着，对在本实施例的块压缩电路部71中执行的块压缩和在块展开电路部72中执行的块展开的细节进行说明。
在本实施例的块压缩中，压缩对象块的4个像素的图像数据的相关性符合下述的哪 一个情况由块压缩电路部71的像素相关性判断电路86判断：
情形A：4个像素中的任意的组合的像素的图像数据的相关性低(图14(a))
情形B：在2个像素的图像数据之间有高的相关性，并且，其它的2个像素的图像数据与之 前的2个像素相关性低，并且，彼此相关性低(图14(b))
情形C：在2个像素的图像数据之间有高的相关性，并且，在其它的2个像素的图像数据之 间有高的相关性(图14(c))
情形D：在4个像素的图像数据之间有高的相关性(图14(d))。
图15是示出像素相关性判断电路86中的相关性的判断、以及基于该相关性的最佳的压缩处理的选择的顺序的流程图。在以下的说明中，将在像素A、B、C、D的图像数据 中记述的红(R)的灰度值分别记载为R数据RA、RB、RC、RD。同样地，将在像素A、 B、C、D的图像数据中记述的绿(G)的灰度值分别记载为G数据GA、GB、GC、GD，将 在像素A、B、C、D的图像数据中记述的蓝(B)的灰度值分别记载为B数据BA、BB、 BC、Bp。
首先，判断像素A～D的图像数据是否符合特定模式(步骤S01)，在像素A～D的 图像数据符合特定模式的情况下，进行可逆压缩。在本实施例中，像素A～D的图像数据的 数据值为5种以下那样的规定的模式被选择为进行可逆压缩的特定模式。
在一个例子中，在像素A～D的图像数据符合以下的4个模式(1)～(4)的任一个 的情况下，进行可逆压缩：
(1)像素A～D的图像数据相同(参照图16A)
在像素A～D满足下述条件(1a)的情况下，进行可逆压缩。
条件(1a)：
Figure BDA0001294668050000221
在该情况下，像素A～D的图像数据的数据值为3种。
(2)在像素A～D的每一个中，红、绿、蓝的3个灰度值相同(参照图16B)
在像素A～D满足下述条件(2a)的情况下也进行可逆压缩。
条件(2a)：
Figure BDA0001294668050000222
在该情况下，像素A～D的图像数据的数据值为4种。
(3)R数据、G数据、B数据中的2个值关于像素A～D相同(参照图16C～图 16E)
在满足下述的3个条件(3a)～(3c)的任一个的情况下也进行可逆压缩：
Figure BDA0001294668050000231
在该情况下，像素A～D的数据值为5种。
(4)R数据、G数据、B数据中的1个的数据值相同并且其余2个的数据值关于像 素A～D相同(参照图16F～图16H)
进而，在满足下述的3个条件(4a)～(4c)的任一个的情况下也进行可逆压缩：
条件(4a)：
GA＝GB＝GC＝GD
RA＝BA
RB＝BB
RC＝BC
RD＝BD
条件(4b)：
BA＝BB＝BC＝BD
RA＝GA
RB＝GB
RC＝GC
RD＝GD
条件(4c)：
Figure BDA0001294668050000232
在该情况下，像素A～D的图像数据的数据值为5种。
在不进行可逆压缩的情况下，根据像素A～D的像素数据的相关性来选择压缩手法。 更具体地，像素相关性判断电路86对像素A～D的图像数据符合上述的情形A～D的哪一个的情况进行判断：
详细地，在下述条件(A)关于成为
l∈{A，B，C，D}
j∈{A，B，C，D}
i≠j
的i、j的全部的组合不成立的情况下，像素相关性判断电路86判断为符合情形A(即，关 于从像素A～D中选择的2个像素的可能的组合的全部，该2个像素的像素数据之间的相关 性低)(步骤S02)。
条件(A)：
Figure BDA0001294668050000241
在符合情形A的情况下，像素相关性判断电路86决定为进行(1×4)压缩。
在判断为不符合情形A的情况下，像素相关性判断电路86对像素A～D规定第一组的2个像素和第二组的2个像素，针对第一组、第二组的像素的可能的组合的全部，判断是否满足上述第一组的2个像素的图像数据的各色的灰度的差分比规定值小且上述第二组的2 个像素的图像数据的各色的灰度的差分比规定值小这样的条件。更具体地，像素相关性判断 电路86对下述条件(B1)～(B3)的任一个是否成立进行判断(步骤S03)。
条件(B1)：
|RA-RB|≤Th2，并且
|GA-GB|≤Th2，并且
|BA-BB|≤Th2，并且
|RC-RD|≤Th2，并且
|GC-GD|≤Th2，并且
|BC-BD|≤Th2
条件(B2)：
|RA-RC|≤Th2，并且
|GA-GC|≤Th2，并且
|BA-BC|≤Th2，并且
|RB-RD|≤Th2，并且
|GB-GD|≤Th2，并且
|BB-BD|≤Th2
条件(B3)：
Figure BDA0001294668050000251
在上述条件(B1)～(B3)都不成立的情况下，像素相关性判断电路86判断为符合情形B(即，在2个像素之间有高的相关性，并且，其它的2个像素彼此相关性低)。在该 情况下，像素相关性判断电路86决定为进行(2+1×2)压缩。
在判断为不符合情形A、B的任一个的情况下，像素相关性判断电路86判断是否满足如下条件：关于压缩对象块的4个像素的各色，4个像素的灰度值的最大值与最小值的差比规定值小。更具体地，像素相关性判断电路86判断下述条件(C)是否成立(步骤 S04)。
条件(C)：
Figure BDA0001294668050000252
在条件(C)不成立的情况下，像素相关性判断电路86判断为符合情形C(即，在2 个像素的图像数据之间有高的相关性，并且，在其它的2个像素的图像数据之间有高的相关性)。在该情况下，像素相关性判断电路86决定为进行(2×2)压缩。
另一方面，在条件(C)成立的情况下，像素相关性判断电路86判断为符合情形D(在4个像素的图像数据之间有高的相关性)。在该情况下，像素相关性判断电路86决定为进行(4×1)压缩。
像素相关性判断电路86基于上述的相关性的识别结果来生成对应该使用(1×4)压 缩、(2+1×2)压缩、(2×2)压缩、(4×1)压缩的哪一个进行指示的选择数据，并将其送至压缩数据选择电路87。压缩数据选择电路87基于从像素相关性判断电路86送来的选择数据而将从可逆压缩电路81输出的可逆压缩数据DCMP1、从(1×4)压缩电路82输出的 (1×4)压缩数据DCMP2、从(2+1×2)压缩电路83输出的(2+1×2)压缩数据DCMP3、从 (2×2)压缩电路84输出的(2×2)压缩数据DCMP4、以及从(4×1)压缩电路85输出的 (4×1)压缩数据DCMP5的任一个作为压缩图像数据DCMP输出。
接着，详细地说明在块压缩电路部71中进行的可逆压缩、(1×4)压缩、(2+1×2)压缩、(2×2)压缩、(4×1)压缩、以及由块展开电路部72对通过这些压缩处理生成的压 缩图像数据DCMP进行的展开处理的例子。
1.可逆压缩及其展开处理
在本实施例中，可逆压缩通过重新排列像素A～D的图像数据的数据值来进行。图17是示 出通过可逆压缩生成的可逆压缩数据DCMP1的格式的例子的图。在本实施例中，可逆压缩数 据DCMP1为48位数据，由压缩处理识别数据、模式种类数据、数据#1～#5、以及填充数据 构成。
压缩处理识别数据为表示在压缩中使用的压缩处理的种类的数据，在可逆压缩数据 DCMP1中，4位被分配给压缩处理识别数据。在本实施例中，可逆压缩数据DCMP1的压缩处 理识别数据的值为“1111”。
模式种类数据为对像素A～D的图像数据所符合的模式进行指定的数据。在本实施例 中，定义了8个特定模式(即，符合上述的条件(1a)、(2a)、(3a)～(3c)、(4a)～ (4c)的模式)，因此，模式种类数据为3位。
数据#1～#5为通过重新排列像素A～D的图像数据的数据值而得到的数据。数据 #1～#5都为8位数据。如上述那样，在进行可逆压缩的情况下，像素A～D的图像数据的 数据值为5种以下，因此，能够在数据#1～#5中储存全部的数据值。
填充数据为为了使可逆压缩数据的位数与由其它的压缩处理压缩的压缩图像数据相 同而追加的数据。在本实施例中，填充数据为1位。
通过上述的可逆压缩生成的可逆压缩数据的展开通过参照模式种类数据来重新排列 数据#1～#5而进行。在模式种类数据中记述有像素A～D的图像数据所符合的模式，因此，通过参照模式种类数据，从而能够在不产生任何的压缩变形的情况下完整地再生像素A～D的图像数据。
2.(1×4)压缩及其展开处理
图18是示出(1×4)压缩数据DCMP2的格式的概念图。如上述那样，(1×4)压缩为在关于 从4个像素中选择的2个像素的组合的全部而该2个像素的图像数据的相关性低的情况下采 用的压缩处理。如图18所示的那样，在本实施例中，(1×4)压缩数据DCMP2由压缩处理识 别数据；RA*、GA*、BA*数据；RB*、GB*、BB*数据；RC*、GC*、BC*数据；以及RD*、 GD*、BD*数据构成。在本实施例中，(1×4)压缩数据DCMP2与可逆压缩数据DCMP1同样地 为48位数据。
压缩处理识别数据是指表示在压缩中使用的压缩处理的种类的数据，在(1×4)压缩数据DCMP2中，1位被分配给压缩处理识别数据。在本实施例中，(1×4)压缩数据DCMP2的压缩处理识别数据的值为“0”。
另一方面，RA*、GA*、BA*数据分别为对像素A的R数据RA、G数据GA、B数据 BA进行量化处理而得到的数据，RB*、GB*、BB*数据为对像素B的R数据RB、G数据 GB、B数据BB进行量化处理而得到的数据。同样地，RC*、GC*、BC*数据分别为对像素C 的R数据RC、G数据GC、B数据BC进行量化处理而得到的数据，RD*、GD*、BD*数据为 对像素D的R数据RD、G数据GD、B数据BD进行量化处理而得到的数据。在本实施例 中，仅与像素D的B数据对应的BD*数据为3位数据，其余数据(RA*、GA*、BA*数据、 RB*、GB*、BB*数据、RC*、GC*、BC*数据、以及RD*、GD*数据)为4位数据。如之后详 细地说明的那样，在生成RA*、GA*、BA*数据、RB*、GB*、BB*数据、RC*、GC*、BC*数据 以及RD*、GD*、BD*数据的量化处理中，使用根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK生成的 抖动值。
图19A为示出(1×4)压缩中的数据处理的例子的概念图。在(1×4)压缩中，对 像素A～D的图像数据的每一个进行使用了抖动值的量化处理，由此，减少像素A～D的图 像数据的位数。再有，在图19A中，假设针对像素A、B、C、D分别确定的抖动值E0、 E1、E2、E3分别为0、5、10、15，图示了(1×4)压缩的数据处理。
详细地，在RA*、GA*、BA*数据的生成中，进行对像素A的R数据RA、G数据 GA、B数据BA的每一个加上4位的抖动值E0的处理。抖动值E0例如能够作为由上述的式 子(3a)计算的伪随机数V0的低位4位而得到。要注意的是，虽然在利用式子(3a)的伪 随机数V0的计算中使用压缩对象块的像素A的坐标xA、yB，但是，像素A的坐标xA、yA能够根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来决定。
进而，对加上了抖动值E0的像素A的R数据、G数据、B数据进行舍入处理或者位 舍去处理来生成RA*、GA*、BA*数据。在图19A的例子中，对加上了抖动值E0的像素A 的R数据、G数据、B数据，在加上了值8之后，进行舍去低位4位的处理。
关于RB*、GB*、BB*数据、RC*、GC*、BC*数据以及RD*、GD*、BD*数据也同样地 生成。在RB*、GB*、BB*数据的生成中，进行对像素B的R数据RB、G数据GB、B数据 BB的每一个加上4位的抖动值E1的处理。抖动值E1例如能够作为由上述的式子(3b)计 算的伪随机数V1的低位4位而得到。进而，对加上了抖动值E1的像素B的R数据、G数 据、B数据进行舍入处理或者位舍去处理来生成RB*、GB*、BB*数据。在图19A的例子 中，对加上了抖动值E1的像素B的R数据、G数据、B数据，在加上了值8之后，进行舍 去低位4位的处理。
在RC*、GC*、BC*数据的生成中，进行对像素C的R数据RC、G数据GC、B数据 BC的每一个加上4位的抖动值E2的处理。抖动值E2例如能够作为由上述的式子(3c)计 算的伪随机数V2的低位4位而得到。进而，对加上了抖动值E2的像素C的R数据、G数 据、B数据进行舍入处理或者位舍去处理来生成RC*、GC*、BC*数据。在图19A的例子 中，对加上了抖动值E2的像素C的R数据、G数据、B数据，在加上了值8之后，进行舍 去低位4位的处理。
在RD*、GD*、BD*数据的生成中，进行对像素D的R数据RD、G数据GD、B数据 BD的每一个加上4位的抖动值E3的处理。抖动值E3例如能够作为由上述的式子(3d)计 算的伪随机数V3的低位4位而得到。进而，对加上了抖动值E3的像素D的R数据、G数 据、B数据进行舍入处理或者位舍去处理来生成RD*、GD*、BD*数据。在图19A的例子 中，RD*数据、GD*数据通过对加上了抖动值E3的像素D的R数据、G数据在加上了值8 之后进行舍去低位4位的处理来生成。此外，BD*数据通过对加上了抖动值E3的像素D的 B数据在加上了值16之后进行舍去低位5位的处理来生成。
对像这样生成的RA*、GA*、BA*数据、RB*、GB*、BB*数据、RC*、GC*、BC*数 据、以及RD*、GD*、BD*数据附加作为压缩处理识别数据的值“0”，由此，生成(1×4) 压缩数据DCMP2。
接着，一边参照图19B一边对(1×4)压缩数据DCMP2的展开处理中的数据处理进 行说明。在(1×4)压缩数据DCMP2的展开中，对RA*、GA*、BA*数据、RB*、GB*、BB*数 据、RC*、GC*、BC*数据、以及RD*、GD*、BD*数据进行使用了抖动值的逆量化处理。
详细地，展开后图像数据DIMG2’的像素A的R数据、G数据、B数据分别被再生为 通过对RA*、GA*、BA*数据进行4位的左移、进而减去抖动值E0’而得到的值。抖动值 E0’例如能够作为由上述的式子(6a)计算的伪随机数V0’的低位4位而得到。要注意的 是，虽然在利用式子(6a)的伪随机数V0’的计算中使用展开对象块的像素A的坐标 xA’、yB’，但是，像素A的坐标xA’、yB’能够根据展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来 决定。
同样地，展开后图像数据DIMG2’的像素B的R数据、G数据、B数据分别被再生为 通过对RB*、GB*、BB*数据进行4位的左移、进而减去抖动值E1’而得到的值。抖动值 E1’例如能够作为由上述的式子(6b)计算的伪随机数V1’的低位4位而得到。
此外，展开后图像数据DIMG2’的像素C的R数据、G数据、B数据分别被再生为通 过对RC*、GC*、BC*数据进行4位的左移、进而减去抖动值E2’而得到的值。抖动值E2’ 例如能够作为由上述的式子(6c)计算的伪随机数V2’的低位4位而得到。
进而，展开后图像数据DIMG2’的像素D的R数据、G数据分别被再生为通过对 RD*、GD*数据进行4位的左移、进而减去抖动值E3’而得到的值。抖动值E3’例如能够作 为由上述的式子(6d)计算的伪随机数V3’的低位4位而得到。此外，展开后图像数据 DIMG2’的像素D的B数据被再生为通过对BD*数据进行5位的左移、进而减去抖动值E3’ 而得到的值。
通过以上的顺序，(1×4)压缩数据DCMP2的展开处理完成。
3.(2+1×2)压缩及其展开处理
图20是示出(2+1×2)压缩数据DCMP3的格式的概念图。如上述那样，(2+1×2)压缩在2 个像素的图像数据之间有高的相关性并且其它的2个像素的图像数据与之前的2个像素的图 像数据相关性低并且彼此相关性低的情况下采用。如图20所示的那样，在本实施例中， (2+1×2)压缩数据DCMP3由压缩处理识别数据、形状识别数据、R代表值、G代表值、B 代表值、β比较结果数据、大小识别数据、Ri*、Gi*、Bi*数据、以及Rj*、Gj*、Bj*数据构 成。在此，(2+1×2)压缩数据DCMP3与上述的可逆压缩数据DCMP1和(1×4)压缩数据 DCMP2同样地为48位数据。
压缩处理识别数据是指表示在压缩中使用的压缩处理的种类的数据，在(2+1×2)压缩数据DCMP3中，2位被分配给压缩处理识别数据。在本实施例中，(2+1×2)压缩数据 DCMP3的压缩处理识别数据的值为“10”。
形状识别数据是指表示像素A～D中的哪2个像素的图像数据的相关性高的3位数据。在使用(2+1×2)压缩的情况下，像素A～D中的2个像素的图像数据的相关性高，其 余2个像素的图像数据与其它的2个像素的图像数据的相关性低。因此，图像数据的相关性 高的2个像素的组合为下述的6种：
·像素A、C
·像素B、D
·像素A、B
·像素C、D
·像素B、C
·像素A、D。
形状识别数据利用3位来表示图像数据的相关性高的2个像素为这6个组合的哪一个。
R代表值、G代表值、B代表值分别为代表图像数据的相关性高的2个像素的R数 据、G数据、B数据的值。在图20的例子中，R代表值和G代表值为5位或6位的数据， B代表值为5位的数据。
β比较数据是指表示图像数据的相关性高的2个像素的R数据的差和G数据的差是否比规定的阈值β大的数据。在本实施例中，β比较数据为2位的数据。另一方面，大小识 别数据为表示图像数据的相关性高的2个像素中哪一个像素的R数据大以及哪一个像素的G数据大的数据。与R数据对应的大小识别数据仅在图像数据的相关性高的2个像素的R数 据的差比阈值β大的情况下生成，与G数据对应的大小识别数据仅在图像数据的相关性高 的2个像素的G数据的差比阈值β大的情况下生成。因此，大小识别数据为0～2位的数 据。
Ri*、Gi*、Bi*数据和Rj*、Gj*、Bj*数据为对图像数据的相关性低的2个像素的R数据、G数据、B数据进行量化处理而得到的数据。再有，i、j为从A、B、C、D以彼此不同 的方式选择的2个。在本实施例中，Ri*、Gi*、Bi*数据和Rj*、Gj*、Bj*数据都为4位数 据。
在以下，一边参照图21A一边对(2+1×2)压缩中的数据处理进行说明。在以下的说明中，记述了在像素A、B的图像数据的相关性高且像素C、D的每一个的图像数据相对 于像素A、B的图像数据相关性低且像素C、D的图像数据彼此的相关性低的情况下的 (2+1×2)压缩数据的生成。本领域技术人员容易理解的是，在其它的情况下也同样地能够 生成(2+1×2)压缩数据。
首先，对(相关性高的)像素A、B的图像数据的压缩处理进行说明。首先，计算像 素A、B的R数据(RA、RB)、G数据(GA、GB)、B数据(BA、BB)的每一个的平均值。 R数据、G数据、B数据的平均值Rave、Gave、Bave通过下述式子来计算：
Figure BDA0001294668050000301
进而，比较像素A、B的R数据的差|RA-RB|以及G数据的差|GA-GB|是否比 规定的阈值β大。表示该比较结果的数据作为β比较数据被编入到(2+1×2)压缩数据 DCMP3中。
进而，通过下述的顺序，关于像素A、B的R数据和G数据制作大小识别数据。在 像素A、B的R数据的差︱RA－RB︱比阈值β大的情况下，表示像素A、B的哪一个的R 数据大的数据被编入到大小识别数据中。在像素A、B的R数据的差︱RA－RB︱为阈值β 以下的情况下，在大小识别数据中不记述像素A、B的R数据的大小关系。同样地，在像素 A、B的G数据的差︱GA－GB︱比阈值β大的情况下，表示像素A、B的哪一个的G数据 大的数据被编入到大小识别数据中。在像素A、B的G数据的差︱GA－GB︱为阈值β以下 的情况下，在大小识别数据中不记述像素A、B的G数据的大小关系。像这样生成的大小识 别数据被编入到(2+1×2)压缩数据DCMP3中。
进而，对像素A、B的R数据、G数据、B数据的平均值Rave、Gave、Bave进行使 用了抖动值的量化处理来计算R代表值、G代表值、B代表值。
在R代表值、G代表值、B代表值的量化处理中，首先，对像素A、B的R数据、G 数据、B数据的平均值Rave、Gave、Bave加上抖动值。在本实施例中，抖动值根据压缩对 象块的块坐标xBLK、yBLK来计算。例如，抖动值也可以被计算为使用(相关性高的)像素 A、B中的一个像素的坐标根据式子(3a)或(3b)计算的伪随机数V0或V1的低位4位。 在图21A中图示了在量化处理中使用根据像素A的坐标来计算的抖动值E0并且该计算的抖 动值为0的例子。
进而，对加上了抖动值的平均值Rave、Gave、Bave进行舍入处理或者位舍去处理来计算R代表值、G代表值、B代表值。
在此，在R代表值、G代表值的计算中的舍入处理中加上的数值、以及在位舍去处理中舍去的位数分别根据差︱RA－RB︱、︱GA－GB︱与阈值β的大小关系来决定。在本实 施例中，在R代表值的计算中，在R数据的差︱RA－RB︱比阈值β大的情况下，对R数据 的平均值Rave在加上了值4之后进行舍去低位3位的处理，由此，计算R代表值。在不是 这样的情况下，对平均值Rave在加上了值2之后进行舍去低位2位的处理，由此，计算R 代表值。关于G数据的平均值Gave也同样地，在G数据的差︱GA－GB︱比阈值β大的情 况下，对G数据的平均值Gave在加上了值4之后进行舍去低位3位的处理，由此，计算G 代表值。在不是这样的情况下，对平均值Gave在加上了值2之后进行舍去低位2位的处 理，由此，计算G代表值。
另一方面，关于B代表值，对B数据的平均值Bave在加上了值4之后进行舍去低位 3位的处理，由此，计算B代表值。通过以上，针对像素A、B的图像数据的压缩处理完 成。
针对(相关性低的)像素C、D，进行与(1×4)压缩同样的处理。即，针对像素C、D的每一个，个别地进行使用了抖动值的量化处理，由此，进行将像素C、D的R数 据、G数据、B数据的位数减少的处理。详细地，首先，进行对像素C、D的R数据(RC、 RD)、G数据(GC、GD)、B数据(BC、BD)的每一个加上抖动值的处理。如上述那样，抖 动值根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来计算。在图21A中，假设针对像素C、D确定 的抖动值E2、E3分别为10、15，图示了(2+1×2)压缩。
进而，进行舍入处理和位舍去处理来生成RC*、GC*、BC*数据、RD*、GD*、BD*数 据。详细地，对加上了抖动值E2、E3的像素C、D各自的R、G、B数据的每一个，在加 上了值8之后，进行舍去低位4位的处理。由此，计算RC*、GC*、BC*数据、RD*、GD*、 BD*数据。
对如以上那样生成的R代表值、G代表值、B代表值、大小识别数据、β比较结果 数据、RC*、GC*、BC*数据、以及RD*、GD*、BD*数据附加压缩处理识别数据和形状识别数 据，由此，生成(2+1×2)压缩数据DCMP3。
接着，一边参照图21B一边对(2+1×2)压缩数据DCMP3的展开处理中的数据处理 进行说明。在以下，记述了在像素A、B之间的相关性高且像素C、D相对于像素A、B相 关性低且像素C、D彼此的相关性低的情况下的(2+1×2)压缩数据DCMP3的展开处理。本 领域技术人员容易理解的是，在其它的情况下也同样地能够展开(2+1×2)压缩数据 DCMP3。
首先，对与(相关性高的)像素A、B相关的展开处理进行说明。在与像素A、B相 关的展开处理中，对R代表值、G代表值、B代表值进行使用了抖动值的逆量化处理。详细 地，首先，对R代表值、G代表值、B代表值进行左移(位提前)。针对R代表值、G代表 值的左移的位数根据在β比较数据中记述的灰度值的差︱RA－RB︱、︱GA－GB︱与阈值β 的大小关系来决定。在R数据的差︱RA－RB︱比阈值β大的情况下，对R代表值进行3位 的左移，在不是这样的情况下，进行2位的左移。同样地，在G数据的差︱GA－GB︱比阈 值β大的情况下，对G代表值进行3位的左移，在不是这样的情况下，进行2位的左移。 关于B代表值，与β比较数据无关地进行3位的左移。
进而，对进行了左移的R代表值、G代表值、B代表值的每一个进行抖动值的减法 运算。在本实施例中，抖动值根据展开对象块的块坐标xBLK’、yBLK’来计算。例如，抖动 值也可以被计算为使用(相关性高的)像素A、B中的一个像素的坐标根据式子(6a)或 (6b)计算的伪随机数V0’或V1’的低位4位。在图21B中图示了在R代表值、G代表 值、B代表值的逆量化处理中使用根据像素A的坐标来计算的抖动值E0’并且所计算的抖 动值E0’为0的例子。通过以上，R代表值、G代表值、B代表值的逆量化处理完成。
在以下，将通过对R代表值进行上述的逆量化处理(左移和抖动值的减法运算)而得到的值记载为逆量化R代表值。同样地，将通过对G代表值进行逆量化处理而得到的值 记载为逆量化G代表值，将通过对B代表值进行逆量化处理而得到的值记载为逆量化B代 表值。
进而，根据逆量化R代表值、逆量化G代表值、逆量化B代表值来再生像素A、B 的R数据、G数据、B数据。
在像素A、B的R数据的再生中，使用β比较数据和大小识别数据。在β比较数据 中记述为R数据的差︱RA－RB︱比阈值β大的情况下，对逆量化R代表值加上了固定值 (例如，5)的值被再生为像素A、B中的在大小识别数据中被记述为值大的像素的R数 据，对逆量化R代表值减去了该固定值的值被再生为在大小识别数据中被记述为值小的像 素的R数据。另一方面，在R数据的差︱RA－RB︱比阈值β小的情况下，像素A、B的R 数据被再生为与逆量化R代表值一致。
在像素A、B的G数据的再生中也使用β比较数据和大小识别数据来进行同样的处理。另一方面，在像素A、B的B数据的再生中，与β比较数据和大小识别数据无关系地， 像素A、B的B数据的值都被再生为与逆量化R代表值一致。
通过以上，像素A、B的R数据、G数据、B数据的再生完成。
在针对(相关性低的)像素C、D的展开处理中，进行与上述的(1×4)压缩数据的 展开处理同样的逆量化处理。在针对像素C、D的展开处理中，首先，对RC*、GC*、BC*数 据以及RD*、GD*、BD*数据的每一个进行4位的左移。进而，进行抖动值E2’、E3’的减 法运算，由此，再生像素C、D的R数据、G数据、B数据。
通过以上的过程，展开对象块的像素A～D的全部的图像数据的再生完成。即， (2+1×2)压缩数据DCMP3的展开处理完成。
4.(2×2)压缩及其展开处理
图22是示出(2×2)压缩数据DCMP4的格式的概念图。如上述那样，(2×2)压缩为在2个 像素的图像数据有高的相关性且在其它的2个像素之间有高的相关性的情况下使用的压缩处 理。在本实施例中，(2×2)压缩数据DCMP4也为48位数据，由压缩处理识别数据、形状识 别数据、R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1、R代表值#2、G代表值#2、B代表值#2、 β比较数据、以及大小识别数据构成。
压缩处理识别数据是指表示在压缩中使用的压缩处理的种类的数据，在(2×2)压缩数据DCMP4中，3位被分配给压缩处理识别数据。在本实施例中，(2×2)压缩数据DCMP4的压缩处理识别数据的值为“110”。
形状识别数据是指表示像素A～D中的哪2个像素的图像数据的相关性高的2位数据。在使用(2×2)压缩的情况下，在像素A～D中的2个像素(以下，称为第一像素对) 的图像数据有高的相关性，并且，在其它的2个像素(以下，称为第二像素对)的图像数据 有高的相关性。因此，图像数据的相关性高的2个像素的组合为下述的3种：
·像素A、B的相关性高，像素C、D的相关性高
·像素A、C的相关性高，像素B、D的相关性高
·像素A、D的相关性高，像素B、C的相关性高。
形状识别数据利用2位来表示这3个组合的任一个。
R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1分别为代表第一像素对的像素的R数据、G数据、B数据的值，R代表值#2、G代表值#2、B代表值#2分别为代表第二像素对的像素的R 数据、G数据、B数据的值。在图22的例子中，R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1、R 代表值#2、以及B代表值#2为5位或6位的数据，G代表值#2为6或7位的数据。
β比较数据是指表示相关性高的2个像素的R数据的差、G数据的差、以及B数据 的差分别是否比规定的阈值β大的数据。在本实施例中，β比较数据为向第一像素对和第二 像素对的每一个分配3位的6位的数据。另一方面，大小识别数据为关于第一像素对和第二 像素对的每一个表示哪一个像素的R数据的值大、哪一个像素的G数据的值大、以及哪一 个像素的B数据的值大的数据。关于各像素对，仅在该像素对的R数据的差比阈值β大的 情况下生成与R数据对应的大小识别数据。同样地，关于各像素对，仅在该像素对的G数 据的差比阈值β大的情况下生成与G数据对应的大小识别数据，仅在该像素对的B数据的 差比阈值β大的情况下生成与B数据对应的大小识别数据。因此，大小识别数据为0～6位 的数据。
以下，一边参照图23A一边对(2×2)压缩中的数据处理进行说明。在以下，记述 了在像素A、B之间的相关性高且像素C、D之间的相关性高的情况下的(2×2)压缩数据 DCMP4的生成。像素A、B被定义为第一像素对，像素C、D被定义为第二像素对。本领域 技术人员容易理解的是，在其它的情况下也同样地能够生成(2×2)压缩数据DCMP4。
首先，针对各像素对，计算R数据、G数据、B数据的平均值。详细地，像素A、B 的R数据、G数据、B数据的平均值Rave1、Gave1、Bave1以及像素C、D的R数据、G 数据、B数据的平均值Rave2、Gave2、Bave2通过下述式子来计算：
Figure BDA0001294668050000351
进而，比较像素A、B的R数据的差|RA-RB|、G数据的差|GA-GB|、以及B 数据的差|BA-BB|是否比规定的阈值β大。同样地，比较像素C、D的R数据的差|RC -RD|、G数据的差|GC-GD|、以及B数据的差|BC-BD|是否比规定的阈值β大。记 述这些比较结果的β比较数据被编入到(2×2)压缩数据DCMP4中。
进而，关于像素A、B的组合和像素C、D的组合的每一个制作大小识别数据。所制 作的大小识别数据被编入到(2×2)压缩数据DCMP4中。
详细地，在像素A、B的R数据的差|RA-RB|比阈值β大的情况下，在大小识别 数据中记述像素A、B的哪一个的R数据大。在像素A、B的R数据的差|RA-RB|为阈 值β以下的情况下，在大小识别数据中不记述像素A、B的R数据的大小关系。同样地，在 像素A、B的G数据的差|GA-GB|比阈值β大的情况下，在大小识别数据中记述像素 A、B的哪一个的G数据大。在像素A、B的G数据的差|GA-GB|为阈值β以下的情况 下，在大小识别数据中不记述像素A、B的G数据的大小关系。此外，在像素A、B的B 数据的差|BA-BB|比阈值β大的情况下，在大小识别数据中记述像素A、B的哪一个的B 数据大。在像素A、B的B数据的差|BA-BB|为阈值β以下的情况下，在大小识别数据 中不记述像素A、B的B数据的大小关系。
同样地，在像素C、D的R数据的差|RC-RD|比阈值β大的情况下，在大小识别 数据中记述像素C、D的哪一个的R数据大。在像素C、D的R数据的差|RC-RD|为阈 值β以下的情况下，在大小识别数据中不记述像素C、D的R数据的大小关系。同样地，在 像素C、D的G数据的差|GC-GD|比阈值β大的情况下，在大小识别数据中记述像素 C、D的哪一个的G数据大。在像素C、D的G数据的差|GC-GD|为阈值β以下的情况 下，在大小识别数据中不记述像素C、D的G数据的大小关系。此外，在像素C、D的B 数据的差|BC-BD|比阈值β大的情况下，在大小识别数据中记述像素C、D的哪一个的B 数据大。在像素C、D的B数据的差|BC-BD|为阈值β以下的情况下，在大小识别数据 中不记述像素C、D的B数据的大小关系。
进而，对像素A、B的R数据、G数据、B数据的平均值Rave1、Gave1、Bave1以 及像素C、D的R数据、G数据、B数据的平均值Rave2、Gave2、Bave2进行使用了抖动 值的量化处理来计算R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1、R代表值#2、G代表值#2、B 代表值#2。
在平均值Rave1、Gave1、Bave1的量化处理中，首先，对像素A、B的R数据、G 数据、B数据的平均值Rave1、Gave1、Bave1加上抖动值。在本实施例中，该抖动值根据压 缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来计算。例如，在针对平均值Rave1、Gave1、Bave1的量化 处理中使用的抖动值也可以被计算为使用对应的像素A、B中的一个像素的坐标根据式子 (3a)或(3b)计算的伪随机数V0或V1的低位4位。在本实施例中，在平均值Rave1、 Gave1、Bave1的量化处理中使用根据像素A的坐标来计算的抖动值E0并且假设该计算的 抖动值E0为0来进行说明。
在平均值Rave2、Gave2、Bave2的量化处理中也同样地对像素C、D的R数据、G 数据、B数据的平均值Rave2、Gave2、Bave2加上抖动值。该抖动值也根据压缩对象块的块 坐标xBLK、yBLK来计算。例如，在针对平均值Rave2、Gave2、Bave2的量化处理中使用的 抖动值也可以被计算为使用对应的像素C、D中的一个像素的坐标根据式子(3c)或(3d) 计算的伪随机数V2或V3的低位4位。在本实施例中，在平均值Rave2、Gave2、Bave2的 量化处理中使用根据像素C的坐标来计算的抖动值E2并且假设该计算的抖动值E2为10来 进行说明。
进而，对加上了抖动值的平均值Rave1、Gave1、Bave1、平均值Rave2、Gave2、 Bave2进行舍入处理或者位舍去处理来计算R代表值、G代表值、B代表值。首先，当针对 像素A、B进行说明时，在舍入处理中加上的数值以及在位舍去处理中舍去的位数根据R数 据、G数据、B数据的差︱RA－RB︱、︱GA－GB︱和︱BA－BB︱与阈值β的大小关系被决 定为2位或3位。关于R数据，在R数据的差︱RA－RB︱比阈值β大的情况下，对R数据 的平均值Rave1在加上了值4之后进行舍去低位3位的处理，由此，计算R代表值#1。在 不是这样的情况下，对平均值Rave1在加上了值2之后进行舍去低位2位的处理，由此，计 算R代表值#1。作为结果，R代表值#1为5位或6位。对于G数据、B数据，也是同样 的。在G数据的差︱GA－GB︱比阈值β大的情况下，对G数据的平均值Gave1在加上了值 4之后进行舍去低位3位的处理，由此，计算G代表值#1。在不是这样的情况下，对平均值 Gave1在加上了值2之后进行舍去低位2位的处理，由此，计算G代表值#1。进而，在B 数据的差︱BA－BB︱比阈值β大的情况下，对B数据的平均值Bave1在加上了值4之后进 行舍去低位3位的处理，由此，计算B代表值#1。在不是这样的情况下，对平均值Bave1 在加上了值2之后进行舍去低位2位的处理，由此，计算B代表值#1。
关于像素C、D的组合也进行同样的处理来计算R代表值#2、G代表值#2、B代表值 #2。但是，关于像素C、D的G数据，在舍入处理中加上的数值以及在位舍去处理中舍去的 位数为1位或2位。在G数据的差︱GC－GD︱比阈值β大的情况下，对G数据的平均值 Gave2在加上了值2之后进行舍去低位2位的处理，由此，计算G代表值#2。在不是这样的 情况下，对平均值Gave2在加上了值1之后进行舍去低位1位的处理，由此，计算G代表 值#2。
通过以上，利用(2×2)压缩的压缩处理完成。
接着，一边参照图23B一边对(2×2)压缩数据DCMP4的展开处理中的数据处理进 行说明。在以下，记述了在像素A、B的图像数据之间的相关性高并且像素C、D的图像数 据之间的相关性高的情况下的(2×2)压缩数据DCMP4的展开。本领域技术人员容易理解的 是，在其它的情况下也同样地能够展开(2×2)压缩数据DCMP4。
首先，在针对(2×2)压缩数据DCMP4的展开处理中，对R代表值#1、G代表值 #1、B代表值#1进行使用了抖动值的逆量化处理。
详细地，首先，对R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1进行左移(位提前)。左移 的位数根据在β比较数据中记述的像素A、B的R数据、G数据、B数据的差︱RA－RB︱、︱GA－GB︱、︱BA－BB︱与阈值β的大小关系来决定。在像素A、B的R数据的差︱ RA－RB︱比阈值β大的情况下，对R代表值#1进行3位的左移，在不是这样的情况下，进 行2位的左移。同样地，在像素A、B的G数据的差︱GA－GB︱比阈值β大的情况下，对 G代表值#1进行3位的左移，在不是这样的情况下，进行2位的左移。进而，在像素A、B 的B数据的差︱BA－BB︱比阈值β大的情况下，对B代表值#1进行3位的左移，在不是这 样的情况下，进行2位的左移。
对于R代表值#2、G代表值#2、B代表值#2也进行同样的左移。但是，G代表值#2 的左移的位数从1位或2位中选择。在像素C、D的G数据的差︱GC－GD︱比阈值β大的 情况下，对G代表值#2进行2位的左移，在不是这样的情况下，进行1位的左移。
进而，对进行了左移的R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1、R代表值#2、G代表 值#2、B代表值#2的每一个进行抖动值的减法运算。在本实施例中，抖动值根据展开对象 块的块坐标xBLK’、yBLK’来计算。例如，在与像素A、B对应的R代表值#1、G代表值 #1、B代表值#1的逆量化处理中使用的抖动值也可以被计算为使用像素A、B中的一个像素 的坐标根据式子(6a)或(6b)计算的伪随机数V0’或V1’的低位4位。在图23B中图示 了根据像素A的坐标来计算的抖动值E0’用于R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1的逆 量化处理并且所计算的抖动值E0’为0的例子。此外，在与像素C、D对应的R代表值 #2、G代表值#2、B代表值#2的逆量化处理中使用的抖动值也可以被计算为使用像素C、D 中的一个像素的坐标根据式子(6c)或(6d)计算的伪随机数V2’或V3’的低位4位。在 图23B中图示了根据像素C的坐标来计算的抖动值E2’用于R代表值#2、G代表值#2、B 代表值#2的逆量化处理并且所计算的抖动值E2’为10的例子。通过以上，R代表值#1、G 代表值#1、B代表值#1、R代表值#2、G代表值#2、B代表值#2的逆量化处理完成。
在以下，将通过对R代表值#1、G代表值#1、B代表值#1进行上述那样的逆量化处 理(左移和抖动值的减法运算)而得到的值分别记载为逆量化R代表值#1、逆量化G代表 值#1、逆量化B代表值#1。同样地，在以下，将通过对R代表值#2、G代表值#2、B代表 值#2进行上述那样的逆量化处理(左移和抖动值的减法运算)而得到的值分别记载为逆量 化R代表值#2、逆量化G代表值#2、逆量化B代表值#2。
进而，根据逆量化R代表值#1、逆量化G代表值#1、逆量化B代表值#1来再生像素 A、B的R数据、G数据、B数据，根据逆量化R代表值#2、逆量化G代表值#2、逆量化B 代表值#2来再生像素C、D的R数据、G数据、B数据。
在各像素的R数据、G数据、B数据的再生中，使用β比较数据和大小识别数据。 在β比较数据中记述为像素A、B的R数据的差︱RA－RB︱比阈值β大的情况下，对逆量 化R代表值#1加上了固定值(例如，5)的值被再生为像素A、B中的在大小识别数据中被 记述为大的像素的R数据，对逆量化R代表值#1减去了该固定值的值被再生为在大小识别 数据中被记述为小的像素的R数据。在像素A、B的R数据的差︱RA－RB︱比阈值β小的 情况下，像素A、B的R数据被再生为与逆量化R代表值#1一致。也通过同样的顺序来再 生像素A、B的G数据、B数据以及像素C、D的R数据、G数据、B数据。
通过以上的过程，展开对象块的像素A～D的R数据、G数据、B数据的再生完 成。即，通过(2×2)压缩进行压缩后的压缩图像数据DCMP4的展开处理完成。
5.(4×1)压缩及其展开处理
图24是示出(4×1)压缩数据DCMP5的格式的概念图。如上述那样，(4×1)压缩为在4个 像素A～D的图像数据有高的相关性的情况下使用的压缩处理。在(4×1)压缩中，进行与通过图5所图示的块压缩电路部1的压缩处理电路5进行的压缩处理同样的处理，在(4× 1)压缩数据DCMP5的展开处理中，进行与通过在图6中图示的块展开电路部2的展开处理 电路7进行的展开处理同样的展开处理。
如图24所示的那样，在本实施例中，(4×1)压缩数据DCMP5由压缩处理识别数据、最小值数据Ymin、亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3个、以及地址数据Yaddress、平均 化色差数据Cb’、Cr’构成。(4×1)压缩数据DCMP5为48位数据。在图24中图示了(4× 1)压缩数据DCMP5包含3个亮度差分数据Ydist1～Ydist3的情况的格式，但是，也存在包 含4个亮度差分数据Ydist0～Ydist3的其它的3个组合(例如，Ydist0、Ydist1、Ydist2)的 情况。
压缩处理识别数据是指表示在压缩中使用的压缩处理的种类的数据，在(4×1)压缩数据DCMP5中，4位被分配给压缩处理识别数据。在本实施例中，(4×1)压缩数据DCMP5的压缩处理识别数据的值为“1110”。
最小值数据Ymin、亮度差分数据Ydist0～Ydist3、地址数据Yaddress以及平均化色 差数据Cb’、Cr’为通过对像素A～D的R数据、G数据、B数据进行YUV变换来变换为 YUV数据、进而对该YUV数据进行压缩处理而得到的数据。如上述那样，最小值数据 Ymin和亮度差分数据Ydist0～Ydist3为4个像素的YUV数据中的根据亮度数据得到的数 据，Cb’、Cr’为根据色差数据得到的数据。Ymin、Ydist0～Ydist3中的3个和Cb’、Cr’ 为像素A～D的代表值。在本实施例中，最小值数据Ymin为10位，向亮度差分数据 Ydist0～Ydist3的每一个分配4位，向地址数据Yaddress分配2位，向Cb’、Cr’的每一个 分配10位。
以下，一边参照图25A一边对(4×1)压缩中的数据处理进行说明。首先，针对像 素A～D的每一个的R数据、G数据、B数据进行按照上述的式子(2a)～(2d)的矩阵运 算，针对像素A～D的每一个计算亮度数据Y和色差数据Cr、Cb。如上述那样，式子 (2a)的Y0、Cb0、Cr0为像素A的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr，式子(2b)的Y1、 Cb1、Cr1为像素B的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr。此外，式子(2c)的Y2、Cb2、Cr2 为像素C的亮度数据Y、色差数据Cb、Cr，式子(2d)的Y3、Cb3、Cr3为像素D的亮度 数据Y、色差数据Cb、Cr。亮度数据Y0～Y3、色差数据Cb0～Cb3、Cr0～Cr3都被计算为 10位数据。
进而，根据像素A～D的亮度数据Y、色差数据Cr、Cb来生成最小值数据Ymin、 亮度差分数据Ydist0～Ydist3、地址数据Yaddress、平均化色差数据Cb’、Cr’。
关于最小值数据Ymin，像素A、B、C、D的亮度数据Y0～Y3中的最小的数据被决 定为最小值数据Ymin。例如，在亮度数据Y0～Y3中Y0为最小的情况下，决定为 Ymin＝Y0。
平均化色差数据Cb’通过对像素A、B、C、D的色差数据Cb的和进行计算并且舍 去所计算的和的低位2位(即，除以4)来计算。同样地，平均化色差数据Cr’通过对像素 A、B、C、D的色差数据Cr的和进行计算并且舍去所计算的和的低位2位(即，除以4) 来计算。
亮度差分数据Ydist0～Ydist3分别通过对从亮度数据Y0～Y3减去最小值数据Ymin 而得到的差使用抖动值E0～E3进行量化处理来计算。详细地，亮度差分数据Ydist0～Ydist3如下述那样计算。
亮度差分数据Ydist0通过如下的量化处理来计算：对从亮度数据Y0减去最小值数据 Ymin而得到的差Y0-Ymin进行计算，对所得到的差Y0-Ymin与抖动值E0的和进行计 算，舍去所得到的和Y0-Ymin+E0的低位6位。换言之，亮度差分数据Ydist0按照下述式 子(9a)来计算：
Ydist0＝(Y0-Ymin+E0)＞＞6 ···(9a)。
同样地，亮度差分数据Ydist1～Ydist3分别按照下述式子(9b)～(9d)来计算。
Figure BDA0001294668050000401
与像素A对应的抖动值E0被生成为将压缩对象块的像素A的坐标xA、yA用作种子 值来产生的伪随机数V0(例如，按照上述的式子(3a)产生的伪随机数V0)的低位8位。 要注意的是，像素A的坐标xA、yA能够根据压缩对象块的块坐标xBLK、yBLK来决定。同样 地，与像素B对应的抖动值E1被生成为将压缩对象块的像素B的坐标xB、yB用作种子值 来产生的伪随机数V1(例如，按照上述的式子(3b)产生的伪随机数V1)的低位8位。进 而，与像素C对应的抖动值E2被生成为将压缩对象块的像素C的坐标xC、yC用作种子值 来产生的伪随机数V2(例如，按照上述的式子(3c)产生的伪随机数V2)的低位8位。此 外，与像素D对应的抖动值E3被生成为将压缩对象块的像素D的坐标xD、yD用作种子值 来产生的伪随机数V3(例如，按照上述的式子(3d)产生的伪随机数V3)的低位8位。
(4×1)压缩数据DCMP5包含亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的、根据除了亮度数据Y0～Y3中为最小的1个亮度数据之外的3个亮度数据来计算的3个亮度差分数据。例如， 在亮度数据Y0～Y3中亮度数据Y0为最小的情况下，(4×1)压缩数据DCMP5包含(除了亮 度差分数据Ydist0之外的)亮度差分数据Ydist1～Ydist3。
地址数据Yaddress被生成为表示像素A～D中的亮度数据为最小的像素的数据(即，表示亮度数据Y0～Y3中的哪个为最小的数据)。例如，在亮度数据Y0～Y3中的亮 度数据Y0为最小的情况下，生成地址数据Yaddress以使包含表示像素A的亮度数据Y0为 最小的信息。
(4×1)压缩数据DCMP5包含如上述那样生成的最小值数据Ymin、平均化色差数据Cb’、Cr’、亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3个、以及地址数据Yaddress。通过以上的处理，(4×1)压缩完成。
接着，一边参照图25B一边对(4×1)压缩数据DCMP5的展开处理中的数据处理进 行说明。首先，展开对象块的像素A、B、C、D的亮度数据Y0’、Y1’、Y2’、Y3’根据 (4×1)压缩数据DCMP5中所包含的最小值数据Ymin、亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3 个、以及地址数据Yaddress如下述那样再生。
首先，(4×1)压缩数据DCMP5中所包含的最小值数据Ymin被决定为地址数据Yaddress所指定的像素的亮度数据。例如，在地址数据Yaddress表示像素A的亮度数据为最小的情况下，最小值数据Ymin被决定为像素A的亮度数据Y0’。在地址数据Yaddress表 示其它的像素的亮度数据为最小的情况下，同样地决定该其它的像素的亮度数据。
其余3个像素的亮度数据根据对(4×1)压缩数据DCMP5中所包含的3个亮度差分数据(亮度差分数据Ydist0～Ydist3中的3个)进行使用了抖动值的逆量化处理而得到的数据和最小值数据Ymin再生。
详细地，其余3个像素的亮度数据按照下述式子(10a)～(10d)中的与其余3个像素对应的3个式子来计算：
Figure BDA0001294668050000411
在此，式子(10a)为在计算亮度数据Y0’的情况下使用的式子，式子(10b)为在 计算亮度数据Y1’的情况下使用的式子。同样地，式子(10c)为在计算亮度数据Y2’的 情况下使用的式子，式子(10d)为在计算亮度数据Y3’的情况下使用的式子。式子 (10a)～(10d)的运算符“＜＜m”为表示m位的左移(即，位提前)的运算符。
例如，在地址数据Yaddress表示像素A的亮度数据为最小的情况下，(4×1)压缩数据DCMP5包含亮度差分数据Ydist1～Ydist3，因此，像素B、C、D(像素A以外的像素)的 亮度数据Y1’、Y2’、Y3’按照式子(10b)～(10d)来再生。此外，在地址数据Yaddress 表示其它的像素的亮度数据为最小的情况下也同样地再生其余3个像素的亮度数据。
在此，与像素A对应的抖动值E0’被生成为将展开对象块的像素A的坐标xA’、yA’用作种子值来产生的伪随机数V0’(例如，按照上述的式子(5a)产生的伪随机数 V0’)的低位8位。要注意的是，展开对象块的像素A的坐标xA’、yA’能够根据展开对象 块的块坐标xBLK’、yBLK’来决定。同样地，与展开对象块的像素B对应的抖动值E1’被生 成为将展开对象块的像素B的坐标xB’、yB’用作种子值来产生的伪随机数V1’(例如，按 照上述的式子(5b)产生的伪随机数V1’)的低位8位。进而，与展开对象块的像素C对应 的抖动值E2’被生成为将展开对象块的像素C的坐标xC’、yC’用作种子值来产生的伪随 机数V2’(例如，按照上述的式子(5c)产生的伪随机数V2’)的低位8位。此外，与展开 对象块的像素D对应的抖动值E3’被生成为将展开对象块的像素D的坐标xD’、yD’用作 种子值来产生的伪随机数V3’(例如，按照上述的式子(5d)产生的伪随机数V3’)的低位 8位。
通过以上的处理，再生展开对象块的像素A～D的亮度数据Y0’～Y3’。
另一方面，作为展开对象块的像素A～D的色差数据Cb、Cr，直接使用(4×1)压 缩数据DCMP5中所包含的平均化色差数据Cb’、Cr’。
进而，对像素A、B、C、D的亮度数据Y0’～Y3’和色差数据(即，平均化色差数 据Cb’、Cr’)进行YCbCr–RGB变换，生成展开后图像数据DIMG5’。在本实施例中，通过 该YCbCr–RGB变换，展开对象块的像素A、B、C、D的每一个的图像数据DA’、DB’、 DC’、DD’的R数据、G数据、B数据按照上述的式子(8a)～(8d)来计算。如上述那 样，在式子(8a)～(8d)中，RA’、GA’、BA’分别为像素A的图像数据DA’中所包含的 R数据、G数据、B数据，RB’、GB’、BB’分别为像素B的图像数据DB’中所包含的R数 据、G数据、B数据。同样地，RC’、GC’、BC’分别为像素C的图像数据DC’中所包含的 R数据、G数据、B数据，RD’、GD’、BD’分别为像素D的图像数据DD’中所包含的R数 据、G数据、B数据。
通过以上的过程，展开对象块的像素A～D的R数据、G数据、B数据的再生完 成。即，(4×1)压缩数据DCMP5的展开处理完成。
在以上，具体地记述了本发明的实施方式以及实施例，但是，本发明并不限定于上述的实施方式以及实施例。本领域技术人员容易理解的是，本发明能够与各种变更一起被实 施。
附图标记的说明
10、10A、10B：图像压缩展开系统
1：块压缩电路部
2：块展开电路部
3：转送路径
4：抖动值生成电路
5：压缩处理电路
6：抖动值生成电路
7：展开处理电路
8A～8D：输入
11：矩阵压缩电路
12：量化电路
13：逆量化电路
14：矩阵展开电路
31：块压缩电路部
32：块展开电路部
33：转送路径
411～413：块压缩电路
42：像素相关性判断电路
43：压缩数据选择电路
441～443：块展开电路
45：压缩处理识别电路
46：展开数据选择电路
47、48：共同抖动值生成电路
48：共同抖动值生成电路
50、50A：显示装置
51：显示面板
51a：显示部
52、52A：显示驱动器
53、53A：处理器
54：块压缩电路部
61：命令控制电路
62：块压缩电路部
63：图像存储器
64：块展开电路部
65：源极线驱动电路
66：灰度产生电路
67：定时控制电路
71：块压缩电路部
72：块展开电路部
81：可逆压缩电路
82：(1×4)压缩电路
83：(2+1×2)压缩电路
84：(2×2)压缩电路
85：(4×1)压缩电路
86：像素相关性判断电路
87：压缩数据选择电路
91：原数据复原电路
92：(1×4)展开电路
93：(2+1×2)展开电路
94：(2×2)展开电路
95：(4×1)展开电路
96：压缩处理识别电路
97：展开数据选择电路
100：帧图像
101：块。

Claims (10)

1.一种图像压缩装置，其中，具备：
第一压缩处理电路，构成为对图像数据进行第一块压缩来生成第一压缩图像数据；以及
抖动值生成电路，
在与某个压缩对象块对应的所述第一压缩图像数据的生成中，所述抖动值生成电路根据表示所述压缩对象块的图像中的位置的块坐标来生成至少一个抖动值，所述第一压缩处理电路在所述第一块压缩中进行使用了所述至少一个抖动值的量化处理。
2.根据权利要求1所述的图像压缩装置，其中，
所述至少一个抖动值包含与所述压缩对象块的各像素对应的抖动值，
所述抖动值生成电路将根据所述块坐标得到的所述各像素的坐标用作种子值来产生伪随机数，根据所述伪随机数来生成与所述各像素对应的抖动值。
3.根据权利要求1或2所述的图像压缩装置，其中，还具备：
第二至第N压缩处理电路，构成为分别对所述图像数据进行第二块压缩至第N块压缩来分别生成第二至第N压缩图像数据，其中，N为2以上的整数；以及
压缩数据选择电路，将所述第一至第N压缩图像数据中的任一个作为输出压缩图像数据输出，
所述第一至第N块压缩彼此不同，
第二至第N压缩处理电路的每一个分别在所述第二至第N块压缩中进行使用了所述至少一个抖动值的量化处理。
4.根据权利要求3所述的图像压缩装置，其中，
与所述压缩对象块对应的所述输出压缩图像数据是根据所述压缩对象块的所述图像数据的特征从所述第一至第N压缩图像数据选择的。
5.一种图像展开装置，其中，具备：
第一展开处理电路，构成为对利用块压缩生成的压缩图像数据进行第一展开处理来生成第一展开后图像数据；以及
抖动值生成电路，
在与某个展开对象块对应的所述第一展开后图像数据的生成中，所述抖动值生成电路根据表示所述展开对象块的图像中的位置的块坐标来生成至少一个抖动值，所述第一展开处理电路在所述第一展开处理中进行使用了所述至少一个抖动值的逆量化处理。
6.根据权利要求5所述的图像展开装置，其中，
所述至少一个抖动值包含与所述展开对象块的各像素对应的抖动值，
所述抖动值生成电路将根据所述块坐标得到的所述各像素的坐标用作种子值来产生伪随机数，根据所述伪随机数来生成与所述各像素对应的抖动值。
7.根据权利要求5或6所述的图像展开装置，其中，还具备：
第二至第N展开处理电路，构成为分别对所述压缩图像数据进行第二展开处理至第N展开处理来分别生成第二至第N展开后图像数据，其中，N为2以上的整数；以及
展开数据选择电路，将所述第一至第N展开后图像数据中的任一个作为输出展开后图像数据输出，
所述第一至第N展开处理彼此不同，
第二至第N展开处理电路的每一个分别在所述第二至第N展开处理中进行使用了所述至少一个抖动值的逆量化处理。
8.一种图像压缩展开系统，其中，具备：
块压缩电路部，构成为对图像数据进行块压缩来生成压缩图像数据；以及
块展开电路部，对所述压缩图像数据进行与所述块压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据，
在与某个压缩对象块对应的所述压缩图像数据的生成中，所述块压缩电路部根据表示所述压缩对象块的图像中的位置的第一块坐标来生成至少一个第一抖动值，并且，进行使用了所述至少一个第一抖动值的量化处理，
在与某个展开对象块对应的所述展开后图像数据的生成中，所述块展开电路部根据表示所述展开对象块的图像中的位置的第二块坐标来生成至少一个第二抖动值，并且，进行使用了所述至少一个第二抖动值的逆量化处理。
9.一种显示驱动器，对显示面板进行驱动，其中，具备：
块压缩电路部，构成为对图像数据进行块压缩来生成压缩图像数据；
显示存储器，保存所述压缩图像数据；
块展开电路部，对从所述显示存储器读出的所述压缩图像数据进行与所述块压缩对应的展开处理来生成展开后图像数据；以及
驱动部，根据所述展开后图像数据来对所述显示面板进行驱动，
在与某个压缩对象块对应的所述压缩图像数据的生成中，所述块压缩电路部根据表示所述压缩对象块的图像中的位置的第一块坐标来生成至少一个第一抖动值，并且，进行使用了所述至少一个第一抖动值的量化处理，
在与某个展开对象块对应的所述展开后图像数据的生成中，所述块展开电路部根据表示所述展开对象块的图像中的位置的第二块坐标来生成至少一个第二抖动值，并且，进行使用了所述至少一个第二抖动值的逆量化处理。
10.一种显示驱动器，对显示面板进行驱动，其中，具备：
展开处理电路，构成为对利用块压缩生成的压缩图像数据进行展开处理来生成展开后图像数据；
驱动部，根据所述展开后图像数据来对所述显示面板进行驱动；以及
抖动值生成电路，
在与某个展开对象块对应的所述展开后图像数据的生成中，所述抖动值生成电路根据表示所述展开对象块的图像中的位置的块坐标来生成至少一个抖动值，所述展开处理电路在所述展开处理中进行使用了所述至少一个抖动值的逆量化处理。
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