CN1674665A - 图像压缩方法及图像压缩装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种图像压缩方法及图像压缩装置，能够对从摄像单元得到的图像数据进行高速、高压缩率的可逆压缩。按每个颜色成分分解从摄像单元得到的拜耳RAW图像数据(步骤S1至S5)，在按每个颜色成分分解的图像数据中，对被定为基准颜色的Gr成分以外的R、B、Gb的颜色成分的各图像数据求出与被定为基准颜色的Gr成分的图像数据的差量数据(步骤S6至S15)，对该求出的差量数据进行可变长编码(步骤S16)，对被定为基准颜色的Gr成分的图像数据进行预测编码(步骤S6至S16)。

Description

图像压缩方法及图像压缩装置
技术领域
本发明涉及对从摄像单元得到的图像数据进行可逆压缩的图像压缩方法及图像压缩装置。
背景技术
虽然电子照相机的普及飞速发展，但由于受到图像记录介质的有限的记录容量的制约，至今，多数情况还是通过对图像数据进行不可逆压缩来确保拍摄记录张数。
另外，公知有一种虽然增加了每一张图像的记录数据容量，但通过降低压缩率、或不实施压缩来提高图像数据的再现图像质量的记录方式。作为这些记录方式中的一种，有RAW图像数据记录方式。RAW图像数据记录方式省略了电子照相机内的一系列的数字图像处理、在将摄像单元的输出实施A/D转换后进行数字记录。但该RAW图像数据记录方式也是停留在每一张图像的记录容量随着摄像单元的像素的增加而增加的水平。因此，迫切期望通过将RAW图像数据进行可逆压缩，在完全不损害再现图像质量的条件下抑制图像记录容量的增加。
在对图像数据进行可逆压缩的情况下，如果处理区域内的数据被定域化，则在熵编码中就可以提高压缩率(编码效率)。但是，在采用了拜耳滤色镜的摄像单元所输出的RAW图像数据中，由于相邻像素为相互不同的颜色成分，因而相邻的像素彼此之间的相关性趋小。因此，在对拜耳RAW图像数据进行可逆压缩时，不容易提高压缩率。
另一方面，例如，在专利文献1、2及3等中公开了一种将CCD-RAW数据进行可逆压缩并进行记录的装置。另外，在专利文献4中，公开了这样一种结构，即，按每个像素分离固体摄像单元的像素信号，求出其他信号相对被定为基准的一个信号的信号差或信号比，根据其他信号相对被定为基准的一个信号的信号差或信号比，作成数据文件并进行记录。另外，在专利文献5中，公开了一种具有压缩处理部的装置，该压缩处理部按每个颜色成分分离并抽出拜耳RAW图像数据，按每个颜色成分实施一系列的压缩处理。
【专利文献1】特开2001-60876号公报
【专利文献2】特开2001-61067号公报
【专利文献3】特开2001-326939号公报
【专利文献4】特开2002-171531号公报
【专利文献5】特开2003-125209号公报
但是，在上述的专利文献5所公开的装置，在压缩处理部中采用了子波转换技术，对于该技术无论是采用软件处理还是采用硬件处理均会增大规模，在不增加处理时间和电路规模的情况下，是很难实现压缩处理的。
发明内容
本发明就是鉴于上述情况而产生的，其目的在于提供一种能够对例如拜耳RAW图像数据等的从摄像单元得到的图像数据进行高速且高压缩率的可逆压缩的图像压缩方法、和以简单的结构采用此方法的图像压缩装置。
为了达到上述目的，本发明之1的图像压缩方法，按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；在按每个所述颜色成分所分解的图像数据中，求出被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；并且对所述差量数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
根据本方法，从摄像单元所得到的图像数据被按每个颜色成分进行分解，在按每个所述颜色成分所分解的图像数据中，求出了被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；并且所述差量数据被进行可变长编码，被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据被进行预测编码。
本发明之2的图像压缩方法为：按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；在按每个所述颜色成分所分解的图像数据中，求出被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；将所述各差量数据分解为正负数据和绝对值数据；并且对所述正负数据和绝对值数据分别进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
根据本方法，从摄像单元所得到的图像数据被按每个颜色成分进行分解，在按每个所述颜色成分所分解的图像数据中，求出了被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；所述各差量数据被分解为正负数据和绝对值数据，所述正负数据被进行可变长编码，所述绝对值数据被进行可变长编码，被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据被进行预测编码。
本发明的第3实施例的图像压缩方法为：按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；在按每个所述颜色成分所分解的图像数据中，求出被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；根据所述差量数据，求出被定为所述基准颜色的颜色成分以外的其他各颜色成分的偏移数据；从所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；对被减去了所述偏移数据的所述差量数据进行可变长编码，对所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
根据本方法，从摄像单元所得到的图像数据被按每个颜色成分进行分解，在按每个所述颜色成分所分解的图像数据中，求出了被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；根据所述差量数据，求出了被定为所述基准颜色的颜色成分以外的其他各颜色成分的偏移数据；从所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；被减去了所述偏移数据的所述差量数据被进行可变长编码，所述基准颜色的颜色成分的图像数据被进行预测编码。
本发明之4的图像压缩方法为：按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，求出其与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；对所述差量数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
根据本方法，按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，求出其与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；并且对所述差量数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
本发明之5的图像压缩方法为：按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，求出其与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；将所述各差量数据分解为正负数据和绝对值数据，对所述正负数据进行可变长编码，对所述绝对值数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
根据本方法，按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，求出其与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；将所述各差量数据分解为正负数据和绝对值数据，对所述正负数据进行可变长编码，对所述绝对值数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
本发明之6的图像压缩方法为：按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，求出其与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；根据各所述差量数据，求出被定为所述基准颜色的颜色成分以外的其他各颜色成分的偏移数据；从所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；对被减去了所述偏移数据的所述差量数据进行可变长编码，对所述基准颜色的颜色成分的被分解为规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
根据本方法，按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；根据各所述差量数据，求出被定为所述基准颜色的颜色成分以外的各颜色成分的偏移数据；从所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；对被减去了所述偏移数据的所述差量数据进行可变长编码，对所述基准颜色的颜色成分的被分解为规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
另外，本发明不限于本发明之1至6的图像压缩方法，也可以构成为图像压缩装置。
根据本发明，能够对从摄像单元得到的图像数据，例如拜耳RAW图像数据等，进行高速、高压缩率的可逆压缩。
附图说明
图1是表示实施例1的电子照相机的结构的图。
图2是表示拜耳排列的彩色滤色镜阵列的图。
图3是表示实施例1的RAW压缩处理的功能方框图。
图4是说明颜色分解部的处理的图。
图5是说明差量作成部的处理的图。
图6是表示实施例1的RAW压缩处理的流程图。
图7是表示实施例1的变形例的RAW压缩处理的功能方框图。
图8(a)、(b)是说明方格化部的处理的图。
图9是表示实施例1的变形例的RAW压缩处理的流程图。
图10是表示实施例2的RAW压缩处理的功能方框图。
图11是说明正负/绝对值抽出部的处理的图。
图12是表示实施例2的RAW压缩处理的流程图。
图13是表示实施例2的变形例的RAW压缩处理的功能方框图。
图14是表示实施例2的变形例的RAW压缩处理的流程图。
图15是表示实施例3的RAW压缩处理的功能方框图。
图16(a)、(b)、(c)是表示偏移量计算部和偏移量减法部的处理的图。
图17是表示实施例3的RAW压缩处理的流程图。
图18是表示实施例3的变形例的RAW压缩处理的功能方框图。
图19是表示实施例3的变形例的RAW压缩处理的流程图。
图中：1-透镜系统，2-透镜驱动部，3-摄像单元，4-摄像电路，5-A/D转换器，6-RAM，7-ROM，8-ASIC，9-系统控制器，10-驱动器控制器，11-外部I/F，12-视频编码器，13-总线，14-LCD驱动器，15-介质驱动器，16-盘，17-外部输入输出端子，18-视频输出端子，19-LCD，20-透镜驱动电路，21-频闪发光部，22-操作部，23-电源部，24-外部电源输入端子，26-颜色分解部，27-差量作成部，28-可变长编码部，29-预测部，30-可变长编码部，31-数据合成部，32-莱尔化部，36-拜耳RAW图像数据，37-Gr成分的RAW图像数据，38-R成分的RAW图像数据，39-B成分的RAW图像数据，40-Gb成分的RAW图像数据，46-正负/绝对值抽出部，47-可变长编码部，51-偏移量计算部，52偏移量减法部。
具体实施方式
下面，结合附图对本发明的实施例进行说明。
【实施例1】
图1是表示实施例1的电子照相机的结构的图。
该电子照相机是具有进行可逆压缩处理(以下称为「RAW压缩处理」)的图像压缩装置的电子照相机，具有对通过拍摄从摄像单元得到的图像数据进行可逆压缩、并记录到记录介质上的功能。
在该图中，透镜系统1被透镜驱动部2所驱动，将被摄体影像成像在摄像单元3上。摄像单元3将被成像的被摄体影像进行光电转换，输出电信号。另外，在本实施例中，作为摄像单元3，采用配置了图2所述的拜耳排列的彩色滤色镜阵列的单板式的摄像单元。摄像电路4对所输入的电信号进行摄像处理，并输出该处理后的电信号。A/D转换器5将所输入的电信号进行A/D转换，输出数字电信号。
另外，以下将作为该A/D转换器5的输出信号的数字电信号作为从摄像单元3得到的图像数据，并称其为拜耳RAW图像数据。
A/D转换器5、RAM6、ROM7、ASIC(专用集成电路)8、系统控制器(以下只称为「系控器」)9、驱动器控制器10、外部I/F11、视频编码器12均通过总线13相互连接，根据需要可以进行数据的收发。
RAM6是将A/D转换器5所输出的拜耳RAW图像数据进行暂时存储、将ASIC8的压缩或解压缩处理的处理中的图像数据进行暂时存储、及作为系控器9的执行控制处理的工作区域来使用的存储器。
ROM7是将控制该电子照相机整体的动作的照相机程序及必要的运算数据进行存储的存储器。另外，在该照相机程序内，还包含RAW压缩处理等的图像处理程序。
ASIC8在系控器9的控制下，进行拜耳RAW图像数据的RAW压缩处理、图像数据的JPEG(Joint Photographic Expert Group)压缩处理、及对被JPEG压缩或MPEG(Moving Picture Experts Group)压缩后的图像数据进行JPEG解压缩处理或MPEG解压缩处理。
系控器9其结构为具有CPU(中央处理器)，该CPU通过执行存储在ROM7中的照相机程序，控制该电子照相机整体的动作，除了进行对各部分的控制处理，还进行各种图像处理。
驱动器控制器10控制介质驱动器15，将数据写入到被装入介质驱动器15中的作为记录介质的盘16中，或从盘16中读出数据。
外部I/F11是在与外部输出输入端子17相连接的装置之间进行数据的收发的接口。
视频编码器12将通过系控器9等所得到的显示用图像数据编码为规定的视频信号，并输出到视频输出端子17及LCD驱动器14。例如，如果将显示装置连接到视频输出端子17，可以将与视频信号对应的影像显示在该显示装置上。
LCD(液晶显示器)驱动器14驱动LCD19，通过输入来自视频编码器12的视频信号，可以将与该视频信号对应的影像显示在LCD19上。
透镜驱动控制电路20在系控器9的控制下，控制透镜驱动部2，驱动透镜系统1。
频闪发光部21在系控器9的控制下，进行频闪发光。
操作部22是由用户所操作的各种按钮、控制杆、开关等所构成，接收来自用户的各种指示并通知给系控器9。
电源部23控制电池(图中未示)的电压、或外部电源输入端子24所输入的电源的电压，将电源提供给构成该电子照相机的各部分。
下面，结合图3至图6对在上述结构的电子照相机中，ASIC8在系控器9的控制下所进行的RAW压缩处理进行说明。
图3是表示该电子照相机的RAW压缩处理的功能方框图。另外，该图的各构成要素，是在系控器9的控制下通过ASIC8来实现的。
在该图中，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据。具体来讲，在定为处理对象的拜耳RAW图像数据例如为由图4所示的6行6列的像素所构成的拜耳RAW图像数据36的情况下，颜色分解部26将该拜耳RAW图像数据36分解为：为奇数行奇数列像素的颜色成分的Gr(绿色)成分的RAW图像数据37、为奇数行偶数列像素的颜色成分的R(红色)成分的RAW图像数据38、为偶数行奇数列像素的颜色成分的B(蓝色)成分的RAW图像数据39、和为偶数行偶数列像素的颜色成分的Gb(绿色)成分的RAW图像数据40。
差量作成部27在被颜色分解部26按每个颜色成分所分解的RAW图像数据中，求出事先规定的基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各RAW图像数据和该被定为基准颜色的颜色成分的RAW图像数据的差量数据。另外，在本实施例中，采用Gr成分作为被定为基准颜色的颜色成分。
假定被颜色分解部26按每个颜色成分所分解的各RAW图像数据是由m行n列的像素构成的RAW图像数据，当用(行、列)＝(i、j)来表示与各颜色成分所对应的像素位置时，采用以下的算式，可以求出R、B、Gb的颜色成分的各RAW图像数据和Gr成分的RAW图像数据的差量数据。
ΔR＝R(i、j)-Gr(i、j)
ΔB＝B(i、j)-Gr(i、j)
ΔGb＝Gb(i、j)-Gr(i、j)
1≤i≤m，1≤j≤n
其中，Gr(i、j)表示Gr成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值、R(i、j)表示R成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值、B(i、j)表示B成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值、Gb(i、j)表示Gb成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值。另外，ΔR表示在R成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的和Gr成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值的差量，ΔB表示在B成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的和Gr成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值的差量，ΔGb表示在Gb成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的和Gr成分的RAW图像数据的像素位置(i、j)的像素值的差量。
这样，差量作成部27通过将R、B、Gb各颜色成分的RAW图像数据的各像素位置的与Gr成分的像素值的差量ΔR、ΔB、ΔGb全部求出，就可以求出R、B、Gb的各颜色成分与被定为基准颜色的Gr成分的差量数据。
例如，在被定为处理对象的拜耳RAW图像数据是图5所示的图像数据的情况下，R、B、Gb各颜色成分的RAW图像数据的各像素位置的与Gr成分的像素值的差量均为：ΔR＝-127(＝0-127)、ΔB＝128(＝255-128)、ΔGr＝0(＝127-127)。
可变长编码部28将由差量作成部27得到的R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据，按每个颜色成分进行可变长编码(熵编码)。
在这里，R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的各差量数据，可以认为是具有定域化的值的数据。即、该Gb成分由于与被定为基准颜色的Gr成分为相同颜色成分，因而被预测为具有在0附近定域化的值的数据。另外，该R、B的各颜色成分可以考虑为具有在某偏移值附近定域化的值的数据。这样，可变长编码部28可以将具有定域化的值的数据进行可变长编码，能够以高压缩率来进行可逆压缩。
预测部29和可变长编码部30进行被定为基准颜色的Gr成分的RAW图像数据的预测编码。具体来讲，在Gr成分的RAW图像数据中，预测部29根据相邻像素的相互关系，采用规定的预测公式，求出预测值，通过在各像素位置中将和预测值的像素值的差量全部求出，来求出Gr成分的与预测值的差量数据。并且，可变长编码部30将该Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码。
另外，可变长编码部28、30进行的可变长编码，也可以采用有代表性的哈夫曼编码及算术编码等其中的任一个可变长编码。
数据合成部31将由可变长编码部28按每个颜色成分进行可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据、和由可变长编码部30进行可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成，最终形成一个文档。这样，就可以得到进行了RAW压缩处理的拜耳RAW图像数据。
另外，在该图中，表示了在差量作成部27的处理完成后，就开始预测部29的处理。但在实际上，在差量作成部27的处理开始的同时、或在其处理中，就开始预测部29的处理。
图6是表示该RAW压缩处理的流程图。
在该图中，在步骤S1至步骤S6中，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据。具体来讲，首先，分别用i、j来指定拜耳RAW图像数据的纵方向和横方向的像素位置(步骤S1)，颜色分解部26从该拜耳RAW图像数据中：抽出i为奇数、j为奇数的像素，取得Gr成分的RAW图像数据(步骤S2)；抽出i为奇数、j为偶数的像素，取得R成分的RAW图像数据(步骤S3)；抽出i为偶数、j为奇数的像素，取得B成分的RAW图像数据(步骤S4)；抽出i为偶数、j为偶数的像素，取得Gb成分的RAW图像数据(步骤S5)。
另外，在本实施例中，在这里，在任何一个颜色成分当中，都得到了由m行n列的像素所构成RAW图像数据。还有，被定为处理对象的拜耳RAW图像数据的各像素和分解后的各颜色成分的RAW图像数据的各像素的像素位置关系，为图4所示的像素位置关系。
接下来，在R、B、Gb的各颜色成分的RAW图像数据中，用t(但，0≤t＜m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的像素位置，首先，设定为t＝0(步骤S6)。
接下来，在步骤S7至步骤S12中，由差量作成部27，进行取得在R、B、Gb的各颜色成分的RAW图像数据的像素位置t上的与Gr成分的差量的处理。具体是，求出R成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Rt与Gr成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Grt的差量ΔRt(步骤S7)，取得R成分的RAW图像数据的像素位置t上的与Gr成分的差量数据ΔR(步骤S8)。同样，求出B成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Bt与Gr成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Grt的差量ΔBt(步骤S9)，取得B成分的RAW图像数据的像素位置t上中的与Gr成分的差量数据ΔB(步骤S10)，求出Gb成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Gbt与Gr成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Grt的差量ΔGbt(步骤S11)，取得Gb成分的RAW图像数据的像素位置t上的与Gr成分的差量数据ΔGb(步骤S12)。
另外，在步骤S13至S14中，预测部29进行取得Gr成分的RAW图像数据的像素位置t上的与预测值的差量的处理。具体来讲，预测部29求出Gr成分的RAW图像数据的像素位置t的像素值Grt与所求出的预测值的差量，取得Gr成分的RAW图像数据的像素位置t上的与预测值的差量数据。
接下来，判断是否为t＜m×n(步骤S15)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S6的处理，在步骤S6设定t＝t+1，对下一个像素位置再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S6至15的处理，可以全部求出R、B、Gb各颜色成分的RAW图像数据的各像素位置中的与Gr成分的像素值的差量、及Gr成分的RAW图像数据的各像素位置中的与预测值的像素值的差量，得到R、B、Gb的各颜色成分与Gr成分的差量数据、及Gr成分的与预测值的差量数据。
然后，当步骤S15的判断结果为‘否’时，接下来，可变长编码部28按每个颜色成分对R、B、Gb的各颜色成分与Gr成分的差量数据进行可变长编码，还有，可变长编码部30将Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码(步骤S16)。
接下来，数据合成部31将由可变长编码部28按每个颜色成分进行可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据、与由可变长编码部30进行可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成(步骤S17)，然后结束本流程。
以上，根据本实施例，按每个颜色成分分解拜耳RAW图像数据，求出被定为基准颜色以外的其他各颜色成分与被定为基准颜色的颜色成分的差量数据，通过对其进行可变长编码，能够以高压缩率来进行可逆压缩。
另外，在本实施例中，上述的RAW压缩处理，也可以进行以下的变形。
图7是表示本实施例的变形例的RAW压缩处理的功能方框图。该图的构成要素也是在系控器9的控制下通过ASIC8来实现的。
在该图中，和图3所示的不同之处是：在颜色分解部26和差量作成部27之间设置了方格化部32。该方格化部将被颜色分解部26按每个颜色成分所分解的RAW图像数据按每个规定的尺寸即由每个由m行n列的像素构成的RAW图像数据进行分解(实施方格化)。
例如，在从颜色分解部26得到的R成分(或也可以为Gr、B、或Gb成分)的RAW图像数据为图8(a)所示的、由24行24列的像素所构成的RAW图像数据的情况下，在方格化部32将其按每个由8行8列(m＝n＝8)的像素所构成的RAW图像数据进行方格化的情况下，被方格化后的一个RAW图像数据，成为该图(b)所示的8行8列的RAW图像数据。
然后，在颜色分解部26的后段处理中，以被方格化的RAW图像数据为单位来进行处理。
图9是表示该变形例的RAW压缩处理的流程图。
在该图中，首先，在步骤S21至S25中，和图6的步骤S1至S5一样，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据(但定为总像素数x的拜耳RAW图像数据)。
接下来，方格化部32将被颜色分解部26按每个颜色成分所分解的各RAW图像数据方格化为由m行n列的像素所构成的RAW图像数据(步骤S26)。
接下来，在Gr、R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后RAW图像数据中，用s(0≤s＜x/m×n))来指定与各颜色成分的空间相对应的被方格化后的RAW图像数据，另外，在由各颜色成分的s所指定的、被方格化后的RAW图像数据中，用t(但，0≤t＜m×n))来指定与各颜色成分的空间相对应的RAW图像数据，首先，设定s＝0(步骤S27)，然后设定t＝0(步骤S28)。
接下来，在步骤S29至S34中，差量作成部27进行取得R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的与Gr成分的差量的处理。具体来讲，差量作成部27求出R成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t的像素值Rst、和Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t的像素值Grst的差量ΔRst(步骤S29)，取得R成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的与Gr成分的像素值的差量数据ΔR(步骤S30)。同样，求出B成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t的像素值Bst、和Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t的像素值Grst的差量ΔBst(步骤S31)，取得B成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的与Gr成分的像素值的差量数据ΔB(步骤S32)，求出Gb成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的像素值Gbst、和Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t的像素值Grst的差量ΔGbst(步骤S33)，取得Gb成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的与Gr成分的像素值的差量数据ΔGb(步骤S34)。
另外，在步骤S35至S36中，预测部29进行取得Gb成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的与预测值的差量数据的处理。具体来讲，预测部29求出Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t的像素值Grst、和所求出的预测值的差量，取得Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s的像素位置t上的与预测值的像素值的差量数据。
接下来，判断是否为t＜m×n)(步骤S37)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S28的处理，在步骤S28设定t＝t+1，对下一个像素位置再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S28至S37的处理，可以得到R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据s与Gr成分的差量数据、和Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s与预测值的差量数据。
另一方面，在步骤S37的判断结果为‘否’的情况下，接下来，判断是否为s＜x/m×n)(步骤S38)，在该判断结果为‘是’时，就返回到步骤S27的处理，在步骤S27中设定s＝s+1，对下一个被方格化后的RAW图像数据再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S27至S38的处理，可以得到R、B、Gb各颜色成分与Gr成分的差量数据以及Gr成分的与预测值的差量数据。
然后，当步骤S38的判断结果为‘否’时，接下来，可变长编码部28以被方格化后的RAW图像数据为单位，按每个颜色成分对R、B、Gb的各颜色成分与Gr成分的差量数据进行可变长编码，可变长编码部30以被方格化后的RAW图像数据为单位，对Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码(步骤S39)。
接下来，数据合成部31在步骤S39中，将由可变长编码部28以被方格化后的RAW图像数据为单位，按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb各颜色成分与Gr成分的差量数据、以及由可变长编码部30以被方格化后的RAW图像数据为单位进行了可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成(步骤S40)，然后结束本流程。
以上，根据本变形例，即使通过拍摄所得到的拜耳RAW图像数据的数据量很大，通过将分解后的各颜色成分的RAW图像数据实施方格化，可以有效地进行以后的处理。这样，能够以高速且高压缩率进行可逆压缩。
【实施例2】
在本实施例中，与实施例1不同之处仅为：在系控器9的控制下，ASIC8进行RAW压缩处理。因此，在这里，只对本实施例的RAW压缩处理进行说明。
图10是表示本实施例的RAW压缩处理的功能方框图。另外，该图的各构成要素是在系控器9的控制下通过ASIC8来实现的。
在该图中，与图3所示的不同之处为：在差量作成部27和可变长编码部28之间设置有正负/绝对值抽出部46，并还设有可变长编码部47。该正负/绝对值抽出部46将R、B、Gb的各颜色成分与Gr成分的各差量数据分解为正负数据和绝对值数据并抽出。即：将R成分的与Gr成分的差量数据分解为正负数据和绝对值数据并抽出，同样，将B成分的与Gr成分的差量数据分解为正负数据和绝对值数据并抽出，将Gb成分的与Gr成分的差量数据分解为正负数据和绝对值数据并抽出。
例如，在R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的各差量数据为具有图11所示那样的由正负数据S和绝对值数据Pv构成的数据结构的情况下，正负/绝对值抽出部46将该差量数据分解为正负数据S和绝对值数据Pv并抽出。另外，在该图中，正负数据St表示像素位置t的正负数据，绝对值数据Pvt表示在像素位置t的绝对数据。
另外，在图10中，可变长编码部47按每个颜色成分对R、B、Gb的各颜色成分的差量数据的正负数据进行可变长编码，可变长编码部28按每个颜色成分将R、B、Gb的各颜色成分的差量数据的绝对值数据进行可变长编码。另外，合成部31将分别由可变长编码部30、28、47进行了可变长编码的数据进行合成。
图12是表示该RAW压缩处理的流程图。
在该图中，首先，在步骤S51至S55中，与图6的步骤S1至S5一样，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据，得到由Gr、R、B、Gb的各颜色成分的m行n列的像素所构成的RAW图像数据。
接下来，在Gr、R、B、Gb的各颜色成分的RAW图像数据中，用t(0≤t＜m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的像素位置，首先，设定t＝0(步骤S56)。
接下来，在步骤S57至S62中，差量作成部27进行得到R、B、Gb的各颜色成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量的处理，正负/绝对值抽出部46进行将各颜色成分的差量分解为正负和绝对值并抽出的处理。具体来讲，首先，差量作成部27求出R成分的RAW图像数据在像素位置t的像素值Rt与Gr成分的RAW图像数据在像素位置t的像素值Grt的差量ΔRt(步骤S57)，取得R成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量数据(步骤S58)，接下来，正负/绝对值抽出部46判断ΔRt的值是正值还是负值(步骤S59)，在该判断结果为负值的情况下，将Str设定为表示ΔRt值为负的1(Str＝1)，将PVrt设定为ΔRt的绝对值(PVrt＝abs(ΔRt))(步骤S60)，取得正负数据Sr和绝对值数据PVr(步骤S61)。另一方面，在步骤S59的判断结果为正值的情况下，将Str设定为表示ΔRt值为正的0(Srt＝0)，将PVrt设定为ΔRt的绝对值(PVrt＝abs(ΔRt))(步骤S62)，取得正负数据和绝对值数据(步骤S63)。另外，同样，在步骤S64至S70中，从B成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量ΔBt中取得正负数据Sb和绝对值数据PVb，在步骤S71至S77中，从Gb成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔGbt中取得正负数据Sgb和绝对值数据PVgb。
另外，在步骤S78至S79中，和图6的步骤S13至S14一样，取得Gr成分的RAW图像数据在像素位置t的与预测值的差量数据。
接下来，判断是否为t＜m×n(步骤S80)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S56的处理，在步骤S56设定t＝t+1，对下一个像素位置再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S57至S80的处理，可以得到R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的正负数据和绝对值数据，还可以得到Gr成分的与预测值的差量数据。
然后，当步骤S80的判断结果为‘否’时，接下来，可变长编码部28按每个颜色成分将R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的绝对值数据进行可变长编码，可变长编码部47按每个颜色成分将R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的正负数据进行可变长编码，另外，可变长编码部30将Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码(步骤S81)。
接下来，数据合成部31在步骤S81中，将由可变长编码部28按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的绝对值数据、由可变长编码部47按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的正负数据、及由可变长编码部30进行了可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成(步骤S82)，然后结束本流程。
以上，根据本实施例，通过将R、B、Gb的各颜色成分与被定为基准颜色的Gr成分的各差量数据分解为正负数据和绝对值数据并抽出，进行可变长编码，在该可变长编码中，能够以高压缩率来进行可逆压缩。
另外，在本实施例中，上述的RAW压缩处理和实施例1的变形例一样，可以进行以下的变形。
图13是表示本实施例的变形例的RAW压缩处理的功能方框图。另外，该图的各构成要素也是在系控器9的控制下通过ASIC8来实现的。
在该图中，和图10所示的不同之处为：和实施例1的变形例一样，在颜色分解部26和差量作成部27之间设置有方格化部32。另外，关于该方格化部32，由于已经进行了说明，因而在这里省略说明。
图14是表示该变形例的RAW压缩处理的流程图。
在该图中，首先，在步骤S91至S95中，和图12的步骤S5 1至S55一样，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据(其中采用总像素数为x的拜耳RAW图像数据)。
接下来，和图9的步骤S26一样，方格化部32将由颜色分解部26按每个颜色成分所分解的各RAW图像数据按每个由m行n列的像素所构成的RAW图像数据进行方格化(步骤S96)。
接下来，和图9的步骤S27至S28一样，在Gr、R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据中，用s(0≤s＜x/m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的被方格化后的RAW图像数据，另外，在各颜色成分的由s指定的被方格化后的RAW图像数据中，用t(0≤t＜m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的像素位置，首先，设定s＝0(步骤S97)、接下来，设定t＝0(步骤S98)。
接下来，在步骤S99至S119中，差量作成部27进行得到R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量的处理，另外，正负/绝对值抽出部46进行将该各颜色成分的差量分解为正负值和绝对值并抽出的处理。具体来讲，首先，差量作成部27求出R成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的像素值Rst与Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的像素值Grst的差量ΔRst(步骤S99)，取得R成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t与Gr成分的差量数据ΔR(步骤S100)，接下来，正负/绝对值抽出部46判断ΔRst的值是正值还是负值(步骤S101)，在该判断结果为负值的情况下，将Srst设定为表示ΔRst值为负的1(步骤Srst＝1)，将PVrst设定为ΔRst的绝对值(PVrst＝abs(ΔRst))(步骤S102)，取得正负数据Sr和绝对值数据PVr(步骤S103)。另一方面，在步骤S101的判断结果为正值的情况下，将Srst设定为表示ΔRst值为正的0(步骤Srst＝0)，将PVrst设定为ΔRst的绝对值(PVrst＝abs(ΔRst))(步骤S104)，取得正负数据Sr和绝对值数据PVr(步骤S105)。同样，在步骤S106至112中，从B成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔBst中取得正负数据Sb和绝对值数据PVb，在步骤S113至S119中，从Gb成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔGbst中取得正负数据Sgb和绝对值数据PVgb。
另外，在步骤S120至S121中，和图12的步骤S78至S79一样，取得Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与预测值的差量数据。
接下来，和图9的步骤S37一样，判断是否为t＜m×n)(步骤S122)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S98的处理，在步骤S98设定t＝t+1，对下一个像素位置再重复上述的处理。
这样，通过重复进行98至122的处理，就可以得到R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据s与Gr成分的差量数据的正负数据和绝对值数据，还可以得到Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s与预测值的差量数据。
另一方面，当步骤S122的判断结果为‘否’时，接下来，和图9的步骤S38一样，判断是否为s＜x/m×n(步骤S123)，在该判断结果为‘是’的情况下，就返回到步骤S97的处理，在步骤S97设定s＝s+1，对下一个被方格化的RAW图像数据再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S97至123的处理，可以得到R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据的正负数据和绝对值数据，还可以得到Gr成分的与预测值的差量数据。
然后，当步骤S123的判断结果为‘否’时，接下来，可变长编码部28以被方格化后的RAW图像数据为单位，按每个颜色成分将R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据的绝对值数据进行可变长编码，可变长编码部47以被方格化后的RAW图像数据为单位，按每个颜色成分将R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据的正负数据进行可变长编码，还有，可变长编码部30以被方格化后的RAW图像数据为单位，将Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码(步骤S124)。
接下来，数据合成部3 1在步骤S 124中，将由可变长编码部28以被方格化后的RAW图像数据为单位按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的绝对值数据、由可变长编码部47以被方格化后的RAW图像数据为单位按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据的正负数据、以及由可变长编码部30以被方格化后的RAW图像数据为单位进行了可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成(步骤S125)，然后结束本流程。
以上，根据本变形例，和实施例1的变形例一样，即使通过拍摄所得到的拜耳RAW图像数据的数据量很大，通过将分解后的各颜色成分的RAW图像数据实施方格化，可以有效地进行以后的处理。这样，能够以高速且高压缩率来进行可逆压缩。
【实施例3】
在本实施例中，和实施例1不同之处仅为在系控器9的控制下ASIC8进行的RAW压缩处理。因此，在这里，只对本实施例的RAW压缩处理进行说明。
图15是表示本实施例的RAW压缩处理的功能方框图。另外，该图的各构成要素是在系控器9的控制下通过ASIC8来实现的。
在该图中，和图3所示的不同之处为：在差量作成部27和可变长编码部28之间设置有偏移量计算部51和偏移量减法部52。偏移量计算部51根据R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的各差量数据，求出该各颜色成分的偏移数据，偏移量减法部52从R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据中，减去分别与之对应的偏移数据。
如在实施例1中所述那样，通过差量作成部27所得到的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的各差量数据，可以认为是在某偏移值附近具有定域化值的数据。即、可以认为该R、B、Gb的各颜色成分为具有中心值分别为r、b、gb的定域化的值的数据。特别是该Gb成分由于与被定为基准颜色的Gr成分为相同颜色成分，因而就被预测为是具有在0附近被定域化的值的数据。
因此，通过从该R、B、Gb的颜色成分中分别减去r、b、g b的偏移量，可以认为该R、B、Gb的各颜色成分为具有中心值为0的定域化值的数据，在后段的可变长编码部28中，可以期待高效率的压缩。但是，如本实施例那样，在进行可逆压缩的情况下，需要事先将r、b、gb整数化。
例如，在通过差量作成部27所得到的R成分的RAW图像数据的与Gr成分的差量数据为具有图16(a)所示的那样的偏移量Rof的定域化的值的数据的情况下，如该图(b)所示，通过减去该偏移量Rof，如该图(c)所示，可以将该差量数据定为具有以0为中心值的定域化值的数据。
另外，在图15中，可变长编码部28按每个颜色成分将被减去了偏移数据的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据进行可变长编码。
图17是表示该RAW压缩处理的流程图。
在该图中，首先，在步骤S131至S135中，和图6的步骤S1至S5一样，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据(采用总像素数为x的拜耳RAW图像数据)，得到由Gr、R、B、Gb的各颜色成分的m行n列的像素所构成的RAW图像数据。
接下来，在Gr、R、B、Gb的各颜色成分的RAW图像数据中，用t(0≤t＜m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的像素位置，首先，设定为t＝0(步骤S136)。另外，在该步骤S136的处理开始之前，将后面求R、B、Gb的各颜色成分的偏移数据时所使用的各变量ofr、ofb、ofg的值进行清除。
接下来，在步骤S137至S144中，差量作成部27进行得到R、B、Gb各颜色成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量的处理，另外，偏移量计算部51进行求偏移数据的处理。具体来讲，差量作成部27求出R成分的RAW图像数据在像素位置t的像素值Rt和Gt成分的RAW图像数据在像素位置t的像素值Grt的差量ΔRt(步骤S137)，取得R成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔR(步骤S138)，偏移量计算部51将ΔRt加到ofr上(ofr＝ofr+ΔRt)(步骤S139)。同样，在步骤S140至142中，差量作成部27求出差量ΔBt(步骤S140)，取得B成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔB(步骤S141)，偏移量计算部51将ΔBt加到ofr上(ofb＝ofb+ΔBt)(步骤S142)。另外，在步骤S143至145中，差量作成部27求出差量ΔGbt(步骤S143)，取得Gb成分的RAW图像数据在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔGb(步骤S144)，偏移量计算部51将ΔGb加到ofr上(ofgb＝ofgb+ΔGbt)(步骤S145)。
另外，在步骤S 146至S148中，和图6的步骤S13至S14一样，差量作成部27取得Gr成分的RAW图像数据在像素位置t的与预测值的差量数据。
接下来，和图6的步骤S15一样，判断是否为t＜m×n(步骤S149)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S136的处理，在步骤S136设定t＝t+1，对下一个像素位置再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S136至S149的处理，可以得到R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据、R成分的与Gr成分的差量数据的差量的总计ofr、B成分的与Gr成分的差量数据的差量的总计ofb、Gb成分的与Gr成分的差量数据的差量的总计ofgb、以及Gr成分的与预测值的差量数据。
而且，当步骤S149的判断结果为‘否’时，接下来，在步骤S150至S156中，由偏移量计算部51进行计算R、B、Gb的各颜色成分的偏移数据的处理，由偏移量减法部52进行从R、B、Gb各颜色成分的Gr成分的差量数据中分别减去与其对应的偏移数据的处理。具体来讲，在步骤S150至S151中，偏移量计算部51根据ofr＝round(ofr×4/x)，计算出R成分的偏移量ofr(步骤S150)，偏移量减法部52从R成分的与Gr成分的差量数据的各像素位置的像素值中分别减去在步骤S150中所求出的ofr(步骤S151)。同样，在步骤S152至S153中，由偏移量计算部51计算出B成分的偏移量ofb(步骤S152)，由偏移量减法部52从B成分的与Gr成分的差量数据的各像素位置的像素值中分别减去在步骤S152中求出的ofb(步骤S153)。另外，在步骤S154至S155中，由偏移量计算部51计算出Gb成分的偏移量ofgb(步骤S154)，由偏移量减法部52从Gb成分的与Gr成分的差量数据的各像素位置的像素值中分别减去在步骤S154中求出的ofgb(步骤S155)。另外，将Gr成分的与预测值的差量数据按原样输入到可变长编码部30(步骤S156)。
接下来，可变长编码部28按每个颜色成分将被减去了偏移数据的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据进行可变长编码，另外，可变长编码部30将Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码(步骤S157)。
接下来，数据合成部31在步骤S157中，将由可变长编码部28按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据、以及由可变长编码部30进行了可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成(步骤S158)，然后结束本流程。
以上，根据本实施例，通过从R、B、Gb的各颜色成分与被定为基准颜色的Gr成分的差量数据中分别减去与其所对应的偏移数据，进行可变长编码，可以在该可变长编码中，以高压缩率来进行可逆压缩。
另外，在本实施例中，上述的RAW压缩处理和实施例1的变形例一样，可以进行以下的变形。
图18是表示本实施例的变形例的RAW压缩处理的功能方框图。另外，该图的各构成要素也是在系控器9的控制下通过ASIC8来实现的。
在该图中，和图15所示的不同之处为：和实施例1的变形例一样，在颜色分解部26和差量作成部27之间设置有方格化部32。另外，关于该方格化部32，由于已经进行了叙述，因而在这里就省略说明。
图19是表示该变形例的RAW压缩处理的流程图。
在该图中，首先，在步骤S161至S165中，和图17的步骤S131至S135一样，颜色分解部26按每个颜色成分分解被定为处理对象的拜耳RAW图像数据(采用总像素数为x的拜耳RAW图像数据)。
接下来，和图9的步骤S26一样，方格化部32将颜色分解部26按每个颜色成分所分解的各RAW图像数据按每个由m行n列的像素所构成的RAW图像数据进行方格化(步骤S166)。
接下来，和图9的步骤S27至S28一样，在Gr、R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据中，用s(0≤s＜x/m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的被方格化后的RAW图像数据，另外，在由s指定的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据中，用t(0≤t＜m×n)来指定与各颜色成分的空间相对应的像素位置，首先，设定s＝0(步骤S167)，接下来，设定t＝0(步骤S168)。另外，在该步骤S167的处理开始之前，将在后面求R、B、Gb的各颜色成分的偏移数据时所使用的各变量ofr、ofb、ofg的值清除。
接下来，在步骤S169至S177中，差量作成部27进行得到R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量的处理，另外，偏移量计算部51进行求偏移数据的处理。具体来讲，差量作成部27求出R成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的像素值Rst与Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的像素值Grst的差量ΔRst(步骤S169)，取得R成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔR(步骤S170)，偏移量计算部51将ΔRst加到ofr上(ofr＝ofr+ΔRst)(步骤S171)。同样，在步骤S172至S174中，差量作成部27求出差量ΔBst(步骤S172)，取得B成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔB(步骤S173)，偏移量计算部51将ΔBst加到ofb上(ofb＝ofb+ΔBst)(步骤S174)。另外，在步骤S175至S177中，差量作成部27求出差量ΔGbst(步骤S175)，取得Gb成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与Gr成分的差量数据ΔGb(步骤S176)，偏移量计算部5 1将ΔGbst加到ofgb上(ofgb＝ofgb+ΔGb)(步骤S177)。
另外，在步骤S178至S180中，和图9的步骤S35至S36一样，差量作成部27取得Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s在像素位置t的与预测值的差量数据。
接下来，和图9的步骤S37一样，判断是否为t＜m×n(步骤S181)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S168的处理，在步骤S168设定t＝t+1，对下一个像素位置再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S168至S181的处理，可以得到R、B、Gb的各颜色成分的被方格化后的RAW图像数据s的与Gr成分的差量数据、Rst的总计ofr、ΔBst的总计ofb、ΔGbst的总计ofgb、和Gr成分的被方格化后的RAW图像数据s的与预测值的差量数据。
另一方面，当步骤S181的判断结果为‘否’的情况下，接下来，和图9的步骤S38一样，判断是否为s＜x/m×n(步骤S182)，在该判断结果为‘是’的情况下，返回到步骤S1 67的处理，在步骤S167设定s＝s+1，对下一个被方格化后的RAW图像数据再重复上述的处理。
这样，通过重复进行步骤S167至S182的处理，可以得到R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据、R成分的与Gr成分的差量数据的差量的总计ofr、B成分的与Gr成分的差量数据的差量的总计ofb、Gb成分的与Gr成分的差量数据的差量的总计ofgb、以及Gr成分的与预测值的差量数据。
而且，当步骤S182判断结果为‘否’时，接下来，在步骤S183至S189中，偏移量计算部51进行计算R、B、Gb的各颜色成分的偏移数据的处理，偏移量减法部52以被方格化后的RAW图像数据为单位，进行从R、B、Gb各颜色成分的与Gr成分的差量数据中分别减去与其相对应的偏移数据的处理。具体来讲，在步骤S183至S184中，偏移量计算部51根据ofr＝round(ofr×4/x)，计算出R成分的偏移量ofr(步骤S183)，偏移量减法部52以R成分的被方格化后的RAW图像数据为单位，从R成分的与Gr成分的差量数据的各像素位置的像素值中分别减去在步骤S183中所求出的ofr(步骤S184)。同样，在步骤S185至S186中，偏移量计算部51计算出B成分的偏移量ofb(步骤S185)，偏移量减法部52以B成分的被方格化后的RAW图像数据为单位，从B成分的与Gr成分的差量数据的各像素位置的像素值中分别减去在步骤S185中所求出的ofb(步骤S186)。另外，在步骤S187至S188中，偏移量计算部51计算出Gb成分的偏移量ofgb(步骤S187)，偏移量减法部52以Gb成分的被方格化后的RAW图像数据为单位，从Gb成分的与Gr成分的差量数据的各像素位置的像素值中分别减去在步骤S187中所求出的ofgb(步骤S188)。另外，将Gr成分的与预测值的差量数据按原样输入到可变长编码部30(步骤S189)。
接下来，可变长编码部28以被方格化后的RAW图像数据为单位，按每个颜色成分将被减去了偏移数据的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据进行可变长编码，另外，可变长编码部30以被方格化后的RAW图像数据为单位，将Gr成分的与预测值的差量数据进行可变长编码(步骤S190)。
接下来，数据合成部31在步骤S190中，将由可变长编码部28以被方格化后的RAW图像数据为单位按每个颜色成分进行了可变长编码的R、B、Gb的各颜色成分的与Gr成分的差量数据、以及由可变长编码部30以被方格化后的RAW图像数据单位进行了可变长编码的Gr成分的与预测值的差量数据进行合成(步骤S191)，然后结束本流程。
以上，根据本变形例，和实施例1的变形例一样，即使通过拍摄所得到的拜耳RAW图像数据的数据量很大，通过将分解后的各颜色成分的RAW图像数据实施方格化，也可以有效地进行以后的处理。这样，能够以高速且高压缩率来进行可逆压缩。
以上，对实施例1至实施例3进行了说明，但在各实施例中所使用的电子照相机的摄像单元并不限于配置了拜耳排列的彩色滤色镜阵列的摄像单元，也可以采用配置了补色滤色镜等的其他的排列的彩色滤色镜阵列的摄像单元。另外，在各实施例中，编码处理是在进行数据合成前进行的，但并不限于此，也可以在数据合成后进行编码处理。
以上，对本发明进行了详细的说明，但本发明并不限于上述的实施例，在不脱离本发明的技术构思的范围内，当然也可以进行各种改良及变更。

Claims (10)

1.一种图像压缩方法，在电子照相机中用于图像压缩，其特征在于，包括以下步骤：
按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；
在按每个所述颜色成分分解的图像数据中，求出被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；并且
对所述差量数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
2.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
将所述各差量数据分解为正负数据和绝对值数据；并且
对所述正负数据和绝对值数据分别进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
3.根据权利要求1所述的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据所述差量数据，对被定为所述基准颜色的颜色成分以外的各颜色成分求出偏移数据；
从所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；并且
对被减去了所述偏移数据的所述差量数据进行可变长编码，对所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
4.一种图像压缩方法，在电子照相机中用于图像压缩，其特征在于，包括以下步骤：
按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；
将按每个所述颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解；
对被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据，求出其与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据；并且
对所述差量数据进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
5.根据权利要求4所述的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
将所述各差量数据分解为正负数据和绝对值数据；并且
对所述正负数据和绝对值数据分别进行可变长编码，对被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
6.根据权利要求4所述的图像压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据所述差量数据，求出被定为所述基准颜色的颜色成分以外的其他各颜色成分的偏移数据；
从所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；并且
对被减去了所述偏移数据的所述差量数据进行可变长编码，对所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的图像数据进行预测编码。
7.一种图像压缩装置，在电子照相机中用于图像压缩，其特征在于，包括：
颜色分解单元，按每个颜色成分分解从摄像单元所得到的图像数据；
差量作成单元，在按每个所述颜色成分分解的图像数据中，求出被定为基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据的差量数据；
可变长编码单元，对由所述差量作成单元得到的所述差量数据进行可变长编码；和
预测编码单元，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
8.根据权利要求7所述的图像压缩装置，其特征在于，还包括：
分解单元，将由所述差量作成单元得到的所述各差量数据分解为正负数据和绝对值数据；
第1可变长编码单元，对由所述分解单元分解的所述正负数据进行可变长编码；
第2可变长编码单元，对由所述分解单元分解的所述绝对值数据进行可变长编码；和
预测编码单元，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
9.根据权利要求7所述的图像压缩装置，其特征在于，还包括：
偏移量计算单元，根据由所述差量作成单元作成的所述差量数据，求出被定为所述基准颜色的颜色成分以外的其他各颜色成分的偏移数据；
偏移量减去单元，从由所述差量作成单元作成的所述各差量数据中减去对应的所述偏移数据；
可变长编码单元，对由所述偏移量减去单元得出的、被减去了所述偏移数据的所述差量数据进行可变长编码；和
预测编码单元，对被定为所述基准颜色的颜色成分的图像数据进行预测编码。
10.根据权利要求7至9中任意一项所述的图像压缩装置，其特征在于，
还包括方格化单元，将所述颜色分解单元按每个颜色成分所分解的各图像数据按每个规定的尺寸进行分解，
所述差量作成单元对于被所述颜色分解单元按每个颜色成分所分解的、并被所述方格化单元按每个规定的尺寸所分解的图像数据，求出被定为所述基准颜色的颜色成分以外的其他颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的各图像数据与被定为所述基准颜色的颜色成分的被分解为所述规定的尺寸的空间对应的图像数据的差量数据。
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