JP2001016581A - マルチスペクトル画像の圧縮方法 - Google Patents
マルチスペクトル画像の圧縮方法Info
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】その特性を生かした圧縮ができ、しかも、全て
の画像を見る必要なく、画像の全体感を把握できるマル
チスペクトル画像の圧縮方法を提供する。 【解決手段】分光分布領域の近い２つの画像の平均画像
を算出し、さらに、分光分布領域の近い２つの平均画像
同士の平均画像を算出することを階層的に繰り返して、
全画像を平均した画像を算出し、かつ、全画像および全
平均画像について上層の平均画像との差を取ってなる差
分画像を圧縮した圧縮差分画像を算出し、全画像を平均
した画像および圧縮差分画像を、全画像を平均した画像
を頂点とする平均画像の算出に対応する階層構造として
記録することにより、前記課題を解決する。
の画像を見る必要なく、画像の全体感を把握できるマル
チスペクトル画像の圧縮方法を提供する。 【解決手段】分光分布領域の近い２つの画像の平均画像
を算出し、さらに、分光分布領域の近い２つの平均画像
同士の平均画像を算出することを階層的に繰り返して、
全画像を平均した画像を算出し、かつ、全画像および全
平均画像について上層の平均画像との差を取ってなる差
分画像を圧縮した圧縮差分画像を算出し、全画像を平均
した画像および圧縮差分画像を、全画像を平均した画像
を頂点とする平均画像の算出に対応する階層構造として
記録することにより、前記課題を解決する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】マルチバンド写真法で撮影さ
れたマルチスペクトル画像の技術分野に属し、詳しく
は、その特性を生かしたマルチスペクトル画像の圧縮方
法に関する。
れたマルチスペクトル画像の技術分野に属し、詳しく
は、その特性を生かしたマルチスペクトル画像の圧縮方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタルカメラで撮影された画像や写真
撮影された画像の再現や解析は、通常、Ｒ（赤）、Ｇ
（緑）およびＢ（青）の３つのチャネルの画像（画像デ
ータ）を用いることで行われている。ところが、カラー
画像（撮影シーン）には、非常に多くの情報が含まれて
いるため、デジタルカメラや写真感光材料等の分光感度
特性の高精度な解析、画像の高精度な解析、画像の高精
度な再現等を行う際には、前述のＲ、ＧおよびＢの３チ
ャネルの画像では、十分な情報を得ることができない場
合も多々ある。
撮影された画像の再現や解析は、通常、Ｒ（赤）、Ｇ
（緑）およびＢ（青）の３つのチャネルの画像（画像デ
ータ）を用いることで行われている。ところが、カラー
画像（撮影シーン）には、非常に多くの情報が含まれて
いるため、デジタルカメラや写真感光材料等の分光感度
特性の高精度な解析、画像の高精度な解析、画像の高精
度な再現等を行う際には、前述のＲ、ＧおよびＢの３チ
ャネルの画像では、十分な情報を得ることができない場
合も多々ある。
【０００３】このような問題を解決できる画像として、
マルチバンド写真法によって撮影されたマルチスペクト
ル画像が知られている。マルチスペクトル画像とは、分
光分布領域の異なる多数のチャネルの画像から成るもの
であり、４種以上、例えば、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、
５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７００ｎｍ
の各波長をピークとする分光透過率特性を有する６種の
フィルタを用い、各フィルタを順次挿入して、同じ被写
体（シーン）をフィルタ枚数回撮影することによって、
使用するフィルタの枚数に応じて、互いに分光分布領域
の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像を得
ることができる。この方法によれば、用いるフィルタの
数や波長分解能に応じて、被写体が有する情報の波長領
域を細かく分けた画像を得ることができるので、デジタ
ルカメラや写真感光材料等の解析、画像の解析、画像の
再生等を高精度に行うことができる。
マルチバンド写真法によって撮影されたマルチスペクト
ル画像が知られている。マルチスペクトル画像とは、分
光分布領域の異なる多数のチャネルの画像から成るもの
であり、４種以上、例えば、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、
５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７００ｎｍ
の各波長をピークとする分光透過率特性を有する６種の
フィルタを用い、各フィルタを順次挿入して、同じ被写
体（シーン）をフィルタ枚数回撮影することによって、
使用するフィルタの枚数に応じて、互いに分光分布領域
の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像を得
ることができる。この方法によれば、用いるフィルタの
数や波長分解能に応じて、被写体が有する情報の波長領
域を細かく分けた画像を得ることができるので、デジタ
ルカメラや写真感光材料等の解析、画像の解析、画像の
再生等を高精度に行うことができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、マルチスペ
クトル画像は、通常、４チャネル〜１０チャネルの画像
を有するため、通常のＲ、ＧおよびＢの３チャネルの画
像に比べ、画像データ量が非常に多くなってしまい、取
り扱いに多量の記憶領域を必要とする上に、データの読
み出しや書き込みに非常に時間がかかってしまう。ま
た、画像の状態や絵柄等を把握するためには、全画像を
見る（再生する）必要があり、取り扱いに時間と手間が
かかる。
クトル画像は、通常、４チャネル〜１０チャネルの画像
を有するため、通常のＲ、ＧおよびＢの３チャネルの画
像に比べ、画像データ量が非常に多くなってしまい、取
り扱いに多量の記憶領域を必要とする上に、データの読
み出しや書き込みに非常に時間がかかってしまう。ま
た、画像の状態や絵柄等を把握するためには、全画像を
見る（再生する）必要があり、取り扱いに時間と手間が
かかる。
【０００５】本発明の目的は、前記従来技術の問題点を
解決することにあり、マルチスペクトル画像を、その特
性を生かして好適に圧縮することができ、しかも、全て
の画像を見る必要なく、画像全体感を把握することがで
きるマルチスペクトル画像の圧縮方法を提供することに
ある。
解決することにあり、マルチスペクトル画像を、その特
性を生かして好適に圧縮することができ、しかも、全て
の画像を見る必要なく、画像全体感を把握することがで
きるマルチスペクトル画像の圧縮方法を提供することに
ある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、分光分布領域の異なる複数の画像からな
るマルチスペクトル画像の圧縮方法であって、分光分布
領域の近い２つの画像の平均画像を算出し、さらに、分
光分布領域の近い２つの平均画像同士の平均画像を算出
することを階層的に繰り返すことにより、全画像を平均
した画像を算出し、かつ、全画像および全平均画像につ
いて上層の平均画像との差を取ってなる差分画像を圧縮
した圧縮差分画像を算出し、前記全画像を平均した画像
および圧縮差分画像を、前記全画像を平均した画像を頂
点とする前記平均画像の算出に対応する階層構造として
記録することを特徴とするマルチスペクトル画像の圧縮
方法を提供する。
に、本発明は、分光分布領域の異なる複数の画像からな
るマルチスペクトル画像の圧縮方法であって、分光分布
領域の近い２つの画像の平均画像を算出し、さらに、分
光分布領域の近い２つの平均画像同士の平均画像を算出
することを階層的に繰り返すことにより、全画像を平均
した画像を算出し、かつ、全画像および全平均画像につ
いて上層の平均画像との差を取ってなる差分画像を圧縮
した圧縮差分画像を算出し、前記全画像を平均した画像
および圧縮差分画像を、前記全画像を平均した画像を頂
点とする前記平均画像の算出に対応する階層構造として
記録することを特徴とするマルチスペクトル画像の圧縮
方法を提供する。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明のマルチスペクトル
画像の圧縮方法について詳細に説明する。図１に、本発
明のマルチスペクトル画像の圧縮方法（以下、圧縮方法
とする）を概念的に示す。この例は、４５０ｎｍ、５０
０ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７
００ｎｍの各波長をピークとする分光透過率特性を有す
る６種のフィルタを用い、これらを１枚ずつ順次挿入し
て撮影して得られた、互いに分光分布領域の異なる６つ
の画像（以下、原画像とする）からなるマルチスペクト
ル画像の圧縮に対応する例である。
画像の圧縮方法について詳細に説明する。図１に、本発
明のマルチスペクトル画像の圧縮方法（以下、圧縮方法
とする）を概念的に示す。この例は、４５０ｎｍ、５０
０ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７
００ｎｍの各波長をピークとする分光透過率特性を有す
る６種のフィルタを用い、これらを１枚ずつ順次挿入し
て撮影して得られた、互いに分光分布領域の異なる６つ
の画像（以下、原画像とする）からなるマルチスペクト
ル画像の圧縮に対応する例である。
【０００８】なお、本発明の圧縮方法で圧縮するマルチ
スペクトル画像の原画像の数は６つに限定はされず、４
以上であればよいが、好ましくは、マルチスペクトル画
像は６〜１０の原画像からなる。また、各原画像の分光
分布領域（各原画像に撮影された被写体（シーン）の分
光反射率領域）すなわち撮影された原画像の波長の間隔
は、上述のような等間隔に限定はされず、マルチスペク
トル画像の用途等に応じて、異なる間隔であってもよ
い。なお、波長の間隔とは、図示例であれば、各原画像
の撮影に用いたフィルタのピークの間隔であり、回折格
子を用いるマルチバンド写真法であれば同様に回折強度
のピークとすればよい。さらに、原画像は、デジタルカ
メラによって撮影されたものであっても、可視域におい
てほぼ均一な分光感度を持つ白黒フィルムに撮影された
ものであってもよく、原画像（その画像データ）は、輝
度データでも濃度データでもよい。
スペクトル画像の原画像の数は６つに限定はされず、４
以上であればよいが、好ましくは、マルチスペクトル画
像は６〜１０の原画像からなる。また、各原画像の分光
分布領域（各原画像に撮影された被写体（シーン）の分
光反射率領域）すなわち撮影された原画像の波長の間隔
は、上述のような等間隔に限定はされず、マルチスペク
トル画像の用途等に応じて、異なる間隔であってもよ
い。なお、波長の間隔とは、図示例であれば、各原画像
の撮影に用いたフィルタのピークの間隔であり、回折格
子を用いるマルチバンド写真法であれば同様に回折強度
のピークとすればよい。さらに、原画像は、デジタルカ
メラによって撮影されたものであっても、可視域におい
てほぼ均一な分光感度を持つ白黒フィルムに撮影された
ものであってもよく、原画像（その画像データ）は、輝
度データでも濃度データでもよい。
【０００９】本発明においては、波長が近い原画像を２
つ組み合わせて、両者を平均化した平均画像を算出し、
さらに、波長が近い平均画像同士を２つ組み合わせて、
両者を平均化した平均画像を算出することを、階層的に
繰り返すことにより、全原画像を平均した画像（以下、
頂点画像Ｚとする）を算出する。
つ組み合わせて、両者を平均化した平均画像を算出し、
さらに、波長が近い平均画像同士を２つ組み合わせて、
両者を平均化した平均画像を算出することを、階層的に
繰り返すことにより、全原画像を平均した画像（以下、
頂点画像Ｚとする）を算出する。
【００１０】具体的には、４５０ｎｍをピークとするフ
ィルタを用いて撮影された原画像を原画像Ａ、以下同様
に、５００ｎｍを原画像Ｂ、５５０ｎｍを原画像Ｃ、６
００ｎｍを原画像Ｄ、６５０ｎｍを原画像Ｅ、７００ｎ
ｍを原画像Ｆとすると、原画像Ａと原画像Ｂを組み合わ
せて両者の平均画像ＡＢav（＝（Ａ＋Ｂ）／２）を算出
し、以下、同様にして、平均画像ＣＤavおよび平均画像
ＥＦavを算出する。なお、原画像の組み合わせは、この
ような最も波長が近い物に限定はされず、波長が近い原
画像、例えば、フィルタの分光透過率特性に応じて、波
長領域が重なる部分を有する原画像を組み合わせてもよ
いが、圧縮率や、読み出し時の取り扱い等の点では、最
も似ている画像である、波長が最も近い原画像同士を組
み合わせるのが好ましい。この点に関しては、次いで行
う平均画像同士の平均化でも同様である。
ィルタを用いて撮影された原画像を原画像Ａ、以下同様
に、５００ｎｍを原画像Ｂ、５５０ｎｍを原画像Ｃ、６
００ｎｍを原画像Ｄ、６５０ｎｍを原画像Ｅ、７００ｎ
ｍを原画像Ｆとすると、原画像Ａと原画像Ｂを組み合わ
せて両者の平均画像ＡＢav（＝（Ａ＋Ｂ）／２）を算出
し、以下、同様にして、平均画像ＣＤavおよび平均画像
ＥＦavを算出する。なお、原画像の組み合わせは、この
ような最も波長が近い物に限定はされず、波長が近い原
画像、例えば、フィルタの分光透過率特性に応じて、波
長領域が重なる部分を有する原画像を組み合わせてもよ
いが、圧縮率や、読み出し時の取り扱い等の点では、最
も似ている画像である、波長が最も近い原画像同士を組
み合わせるのが好ましい。この点に関しては、次いで行
う平均画像同士の平均化でも同様である。
【００１１】次いで、波長の近い平均画像同士を組み合
わせて、それを平均化した平均画像を算出することを、
階層的に繰り返すことにより、全原画像を平均化した頂
点画像Ｚを算出する。図示例においては、平均画像ＡＢ
avと平均画像ＣＤavを組み合わせて、平均画像［Ａ−
Ｄ］avを算出し、平均画像ＥＦavは組み合わせる平均画
像がないので、そのまま、上の階層に持っていき、平均
画像［Ａ−Ｄ］avと平均画像ＥＦavとを平均化して、原
画像Ａ〜Ｆを平均化した頂点画像Ｚを算出する。
わせて、それを平均化した平均画像を算出することを、
階層的に繰り返すことにより、全原画像を平均化した頂
点画像Ｚを算出する。図示例においては、平均画像ＡＢ
avと平均画像ＣＤavを組み合わせて、平均画像［Ａ−
Ｄ］avを算出し、平均画像ＥＦavは組み合わせる平均画
像がないので、そのまま、上の階層に持っていき、平均
画像［Ａ−Ｄ］avと平均画像ＥＦavとを平均化して、原
画像Ａ〜Ｆを平均化した頂点画像Ｚを算出する。
【００１２】すなわち、本発明においては、いわゆるト
ーナメント方式のようにして平均化を繰り返し、頂点画
像を算出すれば良い。従って、図示例においては、例え
ば、最下層において原画像Ｂと原画像Ｃを組み合わせ平
均画像ＢＣavを算出し、その上の階層で、原画像Ａと平
均画像ＢＣavを組み合わせて、平均画像［Ａ−Ｃ］avを
算出する等の方法によって、頂点画像Ｚを算出してもよ
い。
ーナメント方式のようにして平均化を繰り返し、頂点画
像を算出すれば良い。従って、図示例においては、例え
ば、最下層において原画像Ｂと原画像Ｃを組み合わせ平
均画像ＢＣavを算出し、その上の階層で、原画像Ａと平
均画像ＢＣavを組み合わせて、平均画像［Ａ−Ｃ］avを
算出する等の方法によって、頂点画像Ｚを算出してもよ
い。
【００１３】このような平均画像の算出と平行して、あ
るいは平均画像の算出を全て終了した後に、原画像およ
び各平均画像について、上の階層の平均画像との差分を
とった差分画像を算出する。
るいは平均画像の算出を全て終了した後に、原画像およ
び各平均画像について、上の階層の平均画像との差分を
とった差分画像を算出する。
【００１４】図示例においては、原画像Ａと上の階層の
平均画像ＡＢavとの差分を取って差分画像Ａfi（＝ＡＢ
av−Ａ）を算出し、以下、同様に、差分画像Ｂfi、差分
画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差分画像Ｅfi、差分画像Ｆfi
を算出する。さらに、その上の階層についても、平均画
像ＡＢavと平均画像［Ａ−Ｄ］avとの差分を取って、差
分画像ＡＢfi（＝［Ａ−Ｄ］av−ＡＢav）を算出し、同
様に、差分画像ＣＤfiを算出する。なお、平均画像ＥＦ
avについては、平均化を行わなかったので、差分画像は
算出せず、その旨の情報を持って差分画像とする。さら
に、その上層についても、同様にして、頂点画像Ｚと平
均画像［Ａ−Ｄ］ avとの差分画像［Ａ−Ｄ］fi、および
頂点画像Ｚと平均画像ＥＦavとの差分画像ＥＦfiを算出
する。
平均画像ＡＢavとの差分を取って差分画像Ａfi（＝ＡＢ
av−Ａ）を算出し、以下、同様に、差分画像Ｂfi、差分
画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差分画像Ｅfi、差分画像Ｆfi
を算出する。さらに、その上の階層についても、平均画
像ＡＢavと平均画像［Ａ−Ｄ］avとの差分を取って、差
分画像ＡＢfi（＝［Ａ−Ｄ］av−ＡＢav）を算出し、同
様に、差分画像ＣＤfiを算出する。なお、平均画像ＥＦ
avについては、平均化を行わなかったので、差分画像は
算出せず、その旨の情報を持って差分画像とする。さら
に、その上層についても、同様にして、頂点画像Ｚと平
均画像［Ａ−Ｄ］ avとの差分画像［Ａ−Ｄ］fi、および
頂点画像Ｚと平均画像ＥＦavとの差分画像ＥＦfiを算出
する。
【００１５】このようにして算出した各差分画像、好ま
しくは、さらに頂点画像Ｚを圧縮する。圧縮方法には特
に限定はなく、公知の方法が各種利用可能であるが、画
像の再現や解析等を考慮すると、好ましくは、可逆圧縮
方法が利用され、具体的には、ランレングス法やハフマ
ン法等が例示される。
しくは、さらに頂点画像Ｚを圧縮する。圧縮方法には特
に限定はなく、公知の方法が各種利用可能であるが、画
像の再現や解析等を考慮すると、好ましくは、可逆圧縮
方法が利用され、具体的には、ランレングス法やハフマ
ン法等が例示される。
【００１６】次いで、圧縮した頂点画像Ｚおよび各差分
画像を、頂点画像を頂点として、平均画像を算出した際
の階層構造となるように、記録媒体等に記録（記憶）
し、画像の圧縮を終了する。すなわち、図１に示される
ように、頂点画像Ｚを頂点として、その下の差分画像１
と示される階層には差分画像［Ａ−Ｄ］fiおよび差分画
像ＥＦfiが位置し、その下の差分画像２と示される階層
には差分画像ＡＢfi、差分画像ＣＤfiおよび平均画像Ｅ
Ｆavの差分画像の算出は無かったことの情報が位置し、
最下層の差分画像３と示される階層には、差分画像
Ａfi、差分画像Ｂfi、差分画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差
分画像Ｅfiおよび差分画像Ｆfiが位置する。
画像を、頂点画像を頂点として、平均画像を算出した際
の階層構造となるように、記録媒体等に記録（記憶）
し、画像の圧縮を終了する。すなわち、図１に示される
ように、頂点画像Ｚを頂点として、その下の差分画像１
と示される階層には差分画像［Ａ−Ｄ］fiおよび差分画
像ＥＦfiが位置し、その下の差分画像２と示される階層
には差分画像ＡＢfi、差分画像ＣＤfiおよび平均画像Ｅ
Ｆavの差分画像の算出は無かったことの情報が位置し、
最下層の差分画像３と示される階層には、差分画像
Ａfi、差分画像Ｂfi、差分画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差
分画像Ｅfiおよび差分画像Ｆfiが位置する。
【００１７】本発明の圧縮方法は、波長が近接、好まし
くは最も近い原画像（平均画像）を組み合わせて、その
平均画像との差を取った差分画像を記憶する。マルチス
ペクトル画像において、波長が近接する原画像は、類似
性の高いのが通常であるので、その差分画像は小さく、
しかも、これを圧縮することにより、良好な圧縮率を達
成することができる。また、差分画像は小さいので、解
像度（データのビット数）を頂点画像Ｚや原画像よりも
低くすることもできる。
くは最も近い原画像（平均画像）を組み合わせて、その
平均画像との差を取った差分画像を記憶する。マルチス
ペクトル画像において、波長が近接する原画像は、類似
性の高いのが通常であるので、その差分画像は小さく、
しかも、これを圧縮することにより、良好な圧縮率を達
成することができる。また、差分画像は小さいので、解
像度（データのビット数）を頂点画像Ｚや原画像よりも
低くすることもできる。
【００１８】しかも、本発明においては、階層の頂点と
なる頂点画像Ｚは、全原画像を平均化した平均画像であ
るので、これを見るだけで、被写体（全原画像）の概要
を把握することができる。すなわち、頂点画像だけの少
ない読み出しで、あるいは読み出し直後に、画像の全体
感を把握することができる。また、本発明によって圧縮
された画像の解凍は、各差分画像を用いて、頂点画像か
ら下の階層に向かって、順次、先の計算を逆算すること
で行われるが、下の階層まで解凍するに従って、次第に
画像の状態を詳細に把握することが可能となり、すなわ
ち、必要な情報が得られた時点で、読み出しをやめるこ
とができ、画像解析等の効率を向上することができる。
なる頂点画像Ｚは、全原画像を平均化した平均画像であ
るので、これを見るだけで、被写体（全原画像）の概要
を把握することができる。すなわち、頂点画像だけの少
ない読み出しで、あるいは読み出し直後に、画像の全体
感を把握することができる。また、本発明によって圧縮
された画像の解凍は、各差分画像を用いて、頂点画像か
ら下の階層に向かって、順次、先の計算を逆算すること
で行われるが、下の階層まで解凍するに従って、次第に
画像の状態を詳細に把握することが可能となり、すなわ
ち、必要な情報が得られた時点で、読み出しをやめるこ
とができ、画像解析等の効率を向上することができる。
【００１９】以上、本発明のマルチスペクトル画像の圧
縮方法について詳細に説明したが、本発明は、上記実施
例に限定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲にお
いて、各種の改良や変更を行ってもよいのはもちろんで
ある。
縮方法について詳細に説明したが、本発明は、上記実施
例に限定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲にお
いて、各種の改良や変更を行ってもよいのはもちろんで
ある。
【００２０】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明の
マルチスペクトル画像の圧縮方法によれば、マルチスペ
クトル画像を、その特性を生かして良好な圧縮率で圧縮
することができ、しかも、全ての画像を見る必要なく、
少ないデータの読み出しで、画像全体感を的確に把握す
ることができる。
マルチスペクトル画像の圧縮方法によれば、マルチスペ
クトル画像を、その特性を生かして良好な圧縮率で圧縮
することができ、しかも、全ての画像を見る必要なく、
少ないデータの読み出しで、画像全体感を的確に把握す
ることができる。
【図１】 本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法を
説明するための概念図である。
説明するための概念図である。
Claims (1)
- 【請求項１】分光分布領域の異なる複数の画像からなる
マルチスペクトル画像の圧縮方法であって、 分光分布領域の近い２つの画像の平均画像を算出し、さ
らに、分光分布領域の近い２つの平均画像同士の平均画
像を算出することを階層的に繰り返すことにより、全画
像を平均した画像を算出し、かつ、全画像および全平均
画像について上層の平均画像との差を取ってなる差分画
像を圧縮した圧縮差分画像を算出し、 前記全画像を平均した画像および圧縮差分画像を、前記
全画像を平均した画像を頂点とする前記平均画像の算出
に対応する階層構造として記録することを特徴とするマ
ルチスペクトル画像の圧縮方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18213099A JP3891246B2 (ja) | 1999-06-28 | 1999-06-28 | マルチスペクトル画像の圧縮方法 |
| US09/604,435 US6643407B1 (en) | 1999-06-28 | 2000-06-28 | Method of compressing multi-spectral image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18213099A JP3891246B2 (ja) | 1999-06-28 | 1999-06-28 | マルチスペクトル画像の圧縮方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001016581A true JP2001016581A (ja) | 2001-01-19 |
| JP3891246B2 JP3891246B2 (ja) | 2007-03-14 |
Family
ID=16112864
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18213099A Expired - Fee Related JP3891246B2 (ja) | 1999-06-28 | 1999-06-28 | マルチスペクトル画像の圧縮方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6643407B1 (ja) |
| JP (1) | JP3891246B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2534903A (en) * | 2015-02-05 | 2016-08-10 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for processing signal data |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3162792B2 (ja) * | 1992-04-17 | 2001-05-08 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置 |
| US6125147A (en) * | 1998-05-07 | 2000-09-26 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for reducing breathing artifacts in compressed video |
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1999
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