JP2001078040A - 画像圧縮装置及び画像伸張装置並びに画像圧縮方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】無損失サブバンド変換圧縮における圧縮率を高
める。 【解決手段】無損失最適適応サブバンド変換器１００の
画素相関評価手段１１０は、対象となる画素の周辺にあ
る参照可能な画素の個々の画素相関を計算して画素相関
の評価を行う。最適値算出手段１２０は、この画素相関
の評価に基づき、例えば、相関が最大になる組を選択
し、最適適応処理係数を算出する。サブバンド変換手段
１３０は、算出された最適適応処理係数及び前記参照可
能な画素を用いて対象画素の予測値を算出しこれに基づ
いて周波数成分を所定の領域に分割する最適適応サブバ
ンド／ウエーブレット変換を行ってサブバンド／ウエー
ブレット変換符号化信号を生成する。エントロピー符号
化圧縮器２００は、このサブバンド／ウエーブレット変
換符号化画像信号をエントロピー符号化し、圧縮画像信
号として出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像圧縮装置とその
画像圧縮方法、及び画像伸張装置に関し、特にサブバン
ド／ウエーブレット変換を用いた圧縮・伸張の過程を経
てもとの情報が保存される無損失画像圧縮及び伸張を行
う画像圧縮装置とその画像圧縮方法、及び画像伸張装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、カラー静止画像の圧縮方式の国際
標準としてＪＰＥＧが普及している。このうち、画質劣
化が許されないアプリケーションや、画像の高品位が要
求されるアプリケーションにおいては、圧縮・伸張の過
程を経てももとの情報が保存できる無損失（Ｌｏｓｓｌ
ｅｓｓ）モードが採用されている。このような無損失画
像圧縮方法として、画像の周波数成分を分割するサブバ
ンド／ウエーブレット変換を用いた無損失サブバンド変
換方法による画像圧縮装置がよく知られている。

【０００３】従来の無損失サブバンド変換方法について
説明する。図６は、従来の無損失サブバンド変換を行う
画像圧縮装置の構成図である。従来の無損失サブバンド
変換を行う画像圧縮装置は、デジタル画像信号を入力
し、画像の周波数分割を行う無損失サブバンド変換器５
００と、サブバンド変換された信号をエントロピー符号
化するエントロピー符号化圧縮器２００と、から構成さ
れる。無損失サブバンド変換器５００は、入力したデジ
タル画像信号の周波数成分を、画像の水平方向または垂
直方向について、低域成分と高域成分とに分割するサブ
バンド変換を行う。一般に、画像データは低域成分に情
報が集中する。

【０００４】例として、Ｓ変換（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ
ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）について説明する。サブバンド
変換により符号化されたｉ番目の変換値のうち、低域成
分をＬ＿ｉ、高域成分をＨ＿ｉとし、基の画素をｘ＿２
ｉ、ｘ＿（２ｉ＋１）とすると、低域変換は、

【０００５】

【数１】 Ｌ＿ｉ＝ｆｌｏｒ（（ｘ＿２ｉ＋ｘ＿（２ｉ＋１）／２） …（１） であり、

【０００６】

【数２】 Ｌ＿ｉ＝ｘ＿２ｉ−ｆｌｏｏｒ（（Ｈ＿ｉ＋１）／２） …（２） と表すことができる。ここで、ｆｌｏｏｒ（）は、小数
部を切り捨てる関数である。また、高域変換は、

【０００７】

【数３】 Ｈ＿ｉ＝ｘ＿２ｉ−ｘ＿（２ｉ＋１） …（３） と表すことができる。低域成分と高域成分とに分割され
た画像信号の低域成分を、必要に応じてさらに低域成分
と高域成分とに分割する。このように、周波数分割処理
を何回か繰り返し、画像信号を階層的に分割していく。
低域成分と高域成分の一方、一般には低域成分を階層的
に分割したものは、片階層構造と呼ばれる。低域成分と
高域成分それぞれをさらに細かく階層的に分割する両階
層構造を生成する手法もある。

【０００８】このようにして、片階層構造または両階層
構造に分割された画像信号は、エントロピー符号化圧縮
器２００によりエントロピー符号化される。エントロピ
ー符号化処理では、ハフマン符号化または算術符号化に
より、可変長の符号化を行い、信号を圧縮し、圧縮コー
ドを出力する。

【０００９】復号化、すなわち逆Ｓ変換は、基の画素ｘ
＿２ｉを次の式、

【００１０】

【数４】 ｘ＿２ｉ＝Ｌ＿ｉ＋ｆｌｏｏｒ（（Ｈ＿ｉ＋１）／２） …（４） により行われる。また、基の画素ｘ＿（２ｉ＋１）の逆
Ｓ変換は次の式、

【００１１】

【数５】 ｘ＿（２ｉ＋１）＝ｘ＿２ｉ−Ｈ＿ｉ …（５） により行われる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記説明のよ
うな従来の無損失サブバンド変換による圧縮を行う画像
圧縮装置では圧縮率が低く、より一層の圧縮率向上が望
まれている。

【００１３】従来の無損失サブバンド変換では、画像信
号を各帯域毎に階層的に分割するという定型処理を行っ
ており、個々の画素毎に最適適応処理は行われていな
い。このように定型処理を行っているため、圧縮率を高
めることが困難である。

【００１４】圧縮率を高めるため、例えば、画像をブロ
ック毎に区切り、ブロック毎に適応処理を行う方法があ
る。これは、対象画素周辺の参照可能な画素から対象画
素の予測値を導く計算式のうち、最も誤差の小さい計算
式を選択し、画像ブロック毎に選択した計算式を示す特
殊コードを付加するという方法である。しかしながら、
特殊コードのためのビット数増加が避けられない。ま
た、同一スキャンブロックでは固定の計算モードとなる
ため、画素によっては差分信号が大きくなり予測精度が
よくない場合が発生する等、スキャンブロック単位の適
応処理では圧縮率の向上への寄与が少なくなる。

【００１５】本発明はこのような点に鑑みてなされたも
のであり、無損失サブバンド変換圧縮において圧縮率の
向上が可能な画像圧縮装置と画像圧縮方法、及びこの画
像圧縮装置により圧縮された圧縮画像信号を伸張する画
像伸張装置を提供することを目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明では上記課題を解
決するために、サブバンド／ウエーブレット変換を用い
た圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保存される無損
失画像圧縮を行う画像圧縮装置において、デジタル画像
信号を入力し、予測対象画素の周辺にある参照可能な画
素の個々の相関関係を評価する画素相関評価手段と、前
記画素間の相関評価を最大ならしめるような最適適応処
理係数を算出する最適値算出手段と、前記最適適応処理
係数に基づいて前記デジタル画像信号の周波数成分を所
定の領域に分割する最適適応サブバンド／ウエーブレッ
ト変換を行ってサブバンド／ウエーブレット変換符号化
信号を生成するサブバンド／ウエーブレット変換手段
と、前記サブバンド／ウエーブレット変換符号化信号を
エントロピー符号化するエントロピー符号化手段と、を
備えたことを特徴とする画像圧縮装置、が提供される。

【００１７】このような構成の画像圧縮装置は、画素相
関評価手段において、対象となる画素の周辺にある参照
可能な画素の個々の画素相関を計算して画素相関の評価
を行う。最適値算出手段は、この画素相関の評価に基づ
き、例えば、相関が最大になる組を選択し、最適適応処
理係数を算出する。サブバンド／ウエーブレット変換手
段は、算出された最適適応処理係数及び前記参照可能な
画素を用いて対象画素の予測値を算出しこれに基づいて
周波数成分を所定の領域に分割する最適適応サブバンド
／ウエーブレット変換を行ってサブバンド／ウエーブレ
ット変換符号化信号を生成する。エントロピー符号化手
段は、このサブバンド／ウエーブレット変換符号化信号
をエントロピー符号化し、圧縮画像信号として出力す
る。

【００１８】また、サブバンド／ウエーブレット変換を
用いた圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保存される
無損失画像圧縮された圧縮画像信号を伸張する画像伸張
装置において、エントロピー符号化により圧縮された前
記圧縮画像信号をエントロピー復号化しサブバンド／ウ
エーブレット変換符号化信号に復号するエントロピー復
号化手段と、対象画素の周辺にある参照可能な画素の個
々の相関関係を評価する画素相関評価手段と、前記画素
間の相関評価を最大ならしめるような最適適応処理係数
を算出する最適値算出手段と、前記最適適応処理係数と
前記サブバンド／ウエーブレット変換符号化信号とから
対象画素を復号する逆サブバンド／ウエーブレット変換
手段と、を備えたことを特徴とする画像伸張装置、が提
供される。

【００１９】このような構成の画像伸張装置は、サブバ
ンド／ウエーブレット変換され、その後にエントロピー
符号化された圧縮画像信号を入力し、エントロピー復号
化手段によりエントロピー復号化を行い、サブバンド／
ウエーブレット変換符号化信号に復号する。また、画素
相関評価手段において、対象となる画素の周辺にある参
照可能な画素の個々の画素相関を計算して画素相関の評
価を行う。最適値算出手段は、この画素相関の評価に基
づき、例えば、相関が最大になる組を選択し、最適適応
処理係数を算出する。逆サブバンド／ウエーブレット変
換手段は、算出された最適適応処理係数を用いて、サブ
バンド／ウエーブレット変換符号化画像信号から対象画
素を復号する。

【００２０】また、サブバンド／ウエーブレット変換を
用いた圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保存される
無損失画像圧縮方法において、デジタル画像信号を入力
し、予測対象画素の周辺にある参照可能な画素の個々の
相関関係を評価し、前記画素間の相関評価を最大ならし
めるような最適適応処理係数を算出し、前記最適適応処
理係数に基づいて前記デジタル画像信号の周波数成分を
所定の領域に分割する最適適応サブバンド／ウエーブレ
ット変換を行ってサブバンド／ウエーブレット変換符号
化信号を生成し、必要に応じて前記サブバンド／ウエー
ブレット変換符号化信号に対し前記相関関係評価手順か
らの処理を所定の回数行い、前記サブバンド／ウエーブ
レット変換符号化信号を階層化し、前記階層化されたサ
ブバンド／ウエーブレット変換符号化信号をエントロピ
ー符号化する手順を有することを特徴とする画像圧縮方
法、が提供される。

【００２１】このような手順の画像圧縮方法は、デジタ
ル画像を入力し、予測対象画素の周辺にある参照可能な
画素の個々の相関関係を評価し、画素間の相関評価を最
大ならしめるような最適適応処理係数を算出し、最適適
応処理係数に基づいて最適適応サブバンド／ウエーブレ
ット変換を行ってサブバンド／ウエーブレット変換符号
化信号を生成し、必要に応じて最適適応サブバンド／ウ
エーブレット変換符号化信号に対し前記相関関係評価手
順からの処理を所定の回数行い、サブバンド／ウエーブ
レット変換符号化信号を階層化し、階層化されたサブバ
ンド／ウエーブレット変換符号化信号をエントロピー符
号化して、圧縮画像を出力する。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は、本発明の一実施の形態で
ある画像圧縮装置の構成図である。

【００２３】本発明に係る画像圧縮装置は、最適適応演
算予測を行ってデジタル画像信号をサブバンド／ウエー
ブレット変換（以下、サブバンド変換とする）する無損
失最適適応サブバンド変換器１００と無損失最適適応サ
ブバンド変換器１００により生成されたサブバンド変換
符号化信号をエントロピー符号化するエントロピー符号
化圧縮器２００とから構成される。無損失最適適応サブ
バンド変換器１００は、デジタル画像信号を入力し、予
測対象画素の周辺の参照可能な画素間の相関関係を評価
する画素相関評価手段１１０と、画素相関評価手段１１
０の画素相関評価に基づき最適適応処理係数を算出する
最適値算出手段１２０と、算出された最適適応処理係数
に基づいてデジタル画像信号の周波数成分を所定の領域
に分割する変換を行うサブバンド変換手段１３０と、か
ら構成される。

【００２４】画素相関評価手段１１０は、予測対象画素
の周辺にある参照可能な画素の個々の画素相関評価を計
算する。相関計算は、一般的な画素相関評価手法を用い
る。例えば、画素間の類似度や距離の計算を行う。類似
度の例として、集合論的類似度を選ぶ。適当な整数ｎ、
ｋ、周辺画素をｘ＿（ｎ−ｋ）と表すとすると、ｍ組の
類似度Ｓｍは、

【００２５】

【数６】 Ｓｍ＝（ｍｉｎ｛ｘ＿（ｎ−ｋ）｝）／（ｍａｘ｛ｘ＿（ｎ−ｋ）｝｝ ＜＝ １ ……（６） と評価することができる。これは、値が高いほど類似度
が高くなる。ｎ−ｋは適当な選択番号であり、周辺画素
は複数の選択を許す。また、距離の例としてチェビシェ
フ距離を選べば、

【００２６】

【数７】 Ｄｍ＝Σ｜Δｍ｛ｘ＿（ｎ−ｋ）｝｜＞＝０ ……（７） と評価することができる。ここで、Δｍ｛｝は、各画素
間のｍ組の差分値を得る関数であって、値が小さいほど
類似度が高くなる。

【００２７】最適値算出手段１２０は、画素相関評価手
段１１０により算出された周辺画素間の画素相関評価値
が最大となる画素組を選択し、最適適応処理係数を得
る。まず、画素相関評価手段１１０の算出した周辺画素
間の画素相関評価のうち、相関関係が最も高い、すなわ
ち相関評価を最大とする周辺画素の組を選択する。当然
に、画素組に単一の画素を含む。例えば、上記説明の式
（６）で表される類似度の場合、最大相関は、ｍａｘ
｛Ｓｍ｝と表わし、式（７）で表される距離の場合、最
大相関はｍｉｎ｛Ｄｍ｝と表わす。このように、相関を
最大とする周辺画素組を選択して、最適適応処理係数を
算出する。最適適応処理係数Ｐは、類似度の場合、

【００２８】

【数８】 Ｐ＝ＡＰ｛ｘ＿（ｎ−ｋ）｝ ｆｏｒ ｍａｘ｛Ｓｍ｝ …（８） と表現される。また、距離の場合、

【００２９】

【数９】 Ｐ＝ＡＰ｛ｘ＿（ｎ−ｋ）｝ ｆｏｒ ｍｉｎ｛Ｄｍ｝ …（９） と表現できる。ＡＰ｛ｘ＿（ｎ−ｋ）｝は、ｆｏｒ以下
の条件のもとで最適な値を算出する最適関数である。

【００３０】上記説明の最適適応処理は、例えば重み
（適応係数）処理を行う。これは、選択された画素の重
み係数を適当な代表類似度（距離の場合は距離）から算
出する処理である。適当な周辺選択画素ｘ＿（ｎ−ｋ）
と、その重み係数ｗ＿（ｎ−ｋ）とから、予測値Ｐ＿ｉ
は次のように表すことができる。

【００３１】

【数１０】 Ｐ＿ｉ＝ｒｏｕｎｄ｛〔ｎ，ｋ〕Σｗ＿（ｎ−ｋ）＊ｘ＿（ｎ−ｋ）｝ ……（１０） ここで、ｒｏｕｎｄ｛ｆ（ｘ）｝は、ある関数ｆ（ｘ）
の整数か、すなわち、Ｉｎｔｅｇｅｒ｛〔ｆ（ｘ）＋
１〕／２｝を表す。また、計算出力が画素と同じダイナ
ミックレンジを持つように、重み係数ｗ＿（ｎ−ｋ）
は、正規化、

【００３２】

【数１１】 〔ｋ〕Σｗ＿（ｎ−ｋ） ＝１ ……（１１） が行われている。また、重み係数を適当な属性によって
制限することもできる。属性には、周辺画素値への距離
の重み、周辺画素の幾何的重み等があるが、その種類は
特定しない。

【００３３】サブバンド変換手段１３０は、まず、最適
値算出手段１２０の算出した最適適応処理係数によって
導き出される予測値Ｐ＿ｉに基づいて、画像信号の周波
数成分を２つの領域に分割する処理を行う。サブバンド
変換により符号化されたｎ番眼の変換値のうち、低域成
分Ｌ＿ｎは、

【００３４】

【数１２】 Ｌ＿ｎ＝ｆｌｏｏｒ｛（ｘ＿２ｎ＋ＡＰ’｛ｘ＿（２ｎ−ｋ，ｘ＿２ｎ−１） ｝）／２｝ ……（１２） と表すことができる。ここで、ＡＰ’は、２変数組から
１変数組へ変換可能な構造を持つ最適関数とする。その
構造は多々あるが、ここでは最適値を出力する同様な全
ての関数変換であるとし、特定はしない。また、高域成
分Ｈ＿ｎは、

【００３５】

【数１３】 Ｈ＿ｎ＝ｘ＿２ｎ−ＡＰ’｛ｘ＿（２ｎ−ｋ），ｘ＿２ｎ−１｝ ……（１３） と表すことができる。式（８）または式（９）からわか
るように、ＡＰ’｛｝は、適当な予測値である。参照画
素や最適関数ＡＰ’｛｝から適当な方法にてｘ＿２ｎを
正確に予測することができれば、式（１３）から明らか
なように、Ｈ＿ｉは小さな値となり、エントロピーを減
少させて圧縮率を高めることができる。

【００３６】このように、無損失最適適応サブバンド変
換器１００は、画素間の相関値を評価することによって
最適適応処理係数を算出し、これに応じて最適適応化さ
れたサブバンド変換を行う。以上、１回の最適適応サブ
バンド変換について説明したが、必要に応じて、上記説
明の最適適応サブバンド変換を繰り返すことによって、
デジタル画像信号を所望の階層数に分割することができ
る。

【００３７】エントロピー符号化圧縮器２００は、サブ
バンド変換手段１３０の生成したサブバンド変換符号化
信号を入力し、これを適当なエントロピー符号器で符号
化することにより、画像信号を圧縮する。エントロピー
符号器としては、ハフマン符号や算術符号等がよく知ら
れており、本発明ではこれらのうちのいずれかの手法を
適用するが、その手法の特定は行わない。

【００３８】このような構成の画像圧縮装置の動作及び
画像圧縮方法について説明する。図２は、本発明の一実
施の形態である画像圧縮装置の画素配置の一例を示した
図である。ここでは、ｎ列ｋ行に配置された画素のう
ち、ある列に並ぶ画素ｘ＿２ｉ（ｉは任意の整数）と、
その隣の画素ｘ＿（２ｉ＋１）について説明する。

【００３９】まず、画素相関評価手段１１０により、周
辺の参照可能な画素ｍ組の相関評価が行われる。例え
ば、類似度の場合であれば、式（６）によりｍ組の類似
度Ｓｍが算出される。また、距離の場合であれば、式
（７）によりｍ組のチェビシェフ距離Ｄｍが算出され
る。

【００４０】次に、最適値算出手段１２０は、画素相関
評価手段１１０で算出された画素相関評価に基づき、相
関が最大となる組を選択する。続いて、選択された相関
を最大とする周辺画素組より、最適適応処理係数を算出
する。最適適応処理係数Ｐは、類似度の場合、式（８）
により、距離の場合、式（９）により得られる。このよ
うにして、算出された最適適応処理係数Ｐより画素ｘ＿
（２ｉ＋１）を予測し、その予測値をｐ＿ｉとする。こ
の予測値は、適当な最適適応処理により得られる。最適
適応処理については種々の手法があり、ここではその特
定を行わない。例えば、選択された周辺画素の重み係数
を適当な代表類似度（距離の場合は距離）から算出する
最適適応処理を行うとすると、予測値ｐ＿ｉは、式（１
０）により算出することができる。

【００４１】続いて、サブバンド変換手段１３０により
低域と高域への分割変換を行う。サブバンド変換により
符号化されたｉ番眼の変換値のうち低域成分Ｌ＿ｉは、
基の画素ｘ＿２ｉ、ｘ＿（２ｉ＋１）を用いて、

【００４２】

【数１４】 Ｌ＿ｉ＝ｘ＿２ｉ＋ｆｌｏｏｒ（ｆ（Ｌ，Ｈ）＊Ｃ） ……（１４） と表すことができる。ここで、ｆ（Ｌ，Ｈ）は、変換変
数であり、Ｃは、適当な処理係数である。また、高域成
分Ｈ＿ｉは、

【００４３】

【数１５】 Ｈ＿ｉ＝ｘ＿（２ｉ＋１）−ｐ＿ｉ ……（１５） と表すことができる。

【００４４】以下、簡単のために、Ｃ＝０とする。Ｃ＝
０とすると、式（１４）は、

【００４５】

【数１６】 Ｌ＿ｉ＝ｘ＿２ｉ ……（１６） と表すことができる。ｘ＿２ｉは、復号時でも既知であ
ることになる。また、式（１５）の最適予測値ｐ＿ｉ
は、例えば、式（１０）に示したように、参照可能な適
当な周辺選択画素と、適当な周辺選択画素より算出され
る重み係数を用いて算出することができる。この選択画
素は任意であるが、存在する参照画素のみが選択可能で
ある。一般に、画像信号はラインスキャン構造を持つた
め、最初のラインでは上側に参照画素は存在しない。こ
のため、横方向の画素だけで最適適応処理を行う必要が
ある。

【００４６】また、本発明に係る画像圧縮方法は、上記
説明の手順によりサブバンド変換されたサブバンド変換
符号化信号Ｈ＿ｉ、Ｌ＿ｉのうち、低域成分のＬ＿ｉに
ついて、所定の回数上記説明の手順を繰り返し、階層構
造を形成する。図３は、本発明の一実施の形態である無
損失サブバンド変換圧縮階層構造を示した図である。こ
れは、片階層型の階層構造である。入力したデジタル画
像信号は、上記説明の手順の最適適応サブバンド変換を
行い、低域成分Ｌ１と、高域成分Ｈ１とに変換する。次
に、低域成分Ｌ１に上記説明の手順の最適適応サブバン
ド変換を行い、低域成分Ｌ２と、高域成分Ｈ２とに変換
する。続いて、この低域成分Ｌ２に上記説明の手順の最
適適応サブバンド変換を行い、低域成分Ｌ３、高域成分
Ｈ３とに変換する。さらに、必要に応じて上記説明の手
順の最適適応サブバンド変換を行う。上記説明では、片
階層としたが、もちろん両階層であってもよい。

【００４７】階層化について、さらに詳細に説明する。
図４は、本発明の一実施の形態である片階層型無損失サ
ブバンド変換圧縮階層の画像図である。図３と同じもの
には同じ番号を付す。第１段階（１）では、デジタル画
像信号は最適適応サブバンド変換により符号化され、低
域成分Ｌ１と、高域成分Ｈ１とに変換される。第１段階
（１）では、垂直方向に最適適応サブバンド変換が行わ
れ、低域成分Ｌ１は左側、高域成分Ｈ１は右側に納めら
れる。次の第２段階（２）では、低域成分Ｌ１につい
て、水平方向に最適適応サブバンド変換を行い、低域成
分Ｌ２、高域成分Ｈ２とに分割する。続く第３段階
（３）では、第２段階での低域成分Ｌ２について、垂直
方向に最適適応サブバンド変換を行い、低域成分Ｌ３、
高域成分Ｈ３とに分割する。

【００４８】次に、上記説明の画像圧縮装置により圧縮
された圧縮画像信号を伸張する画像伸張装置について説
明する。図５は、本発明の一実施の形態である画像伸張
装置の構成図である。本発明に係る画像伸張装置は、上
記説明の画像圧縮装置により圧縮された圧縮画像信号に
エントロピー復号化処理を施す、エントロピー復号化伸
張器４００と、エントロピー復号化伸張器４００の出力
信号を入力し、これを最適適応逆サブバンド変換する無
損失最適適応逆サブバンド変換器３００と、から構成さ
れる。

【００４９】無損失最適適応逆サブバンド変換器３００
は、対象画素周辺の参照可能な画素間の相関関係を評価
する画素相関評価手段３１０と、画素相関評価手段３１
０の画素相関評価に基づき最適適応処理係数を算出する
最適値算出手段３２０と、最適適応処理係数を用いてエ
ントロピー復号化伸張器４００の出力信号から対象画素
を復号化する逆サブバンド変換手段３３０と、から構成
される。

【００５０】エントロピー復号化伸張器４００は、上記
説明の画像圧縮装置により圧縮された圧縮画像信号を入
力し、これにエントロピー復号化処理を施す。エントロ
ピー復号化処理は、上記説明の画像圧縮装置のエントロ
ピー符号化手段によりエントロピー符号化された信号を
もとにもどす処理であり、Ｌ＿ｉ及びＨ＿ｉにより表さ
れる最適適応処理サブバンド変換された信号に復号化す
る。

【００５１】画素相関評価手段３１０は、画像圧縮装置
の画素相関評価手段１１０と同様に、復号化された周辺
の参照可能な画素の相関評価を、例えば、式（６）また
は式（７）により行う。復号化時、予測計算のために参
照可能な画素は、復号化完了した画素（過去画素、直前
画素、後方画素）のみである。従って、符号化のときに
もこの制限が適用される。

【００５２】最適値算出手段３２０は、画像圧縮装置の
最適値算出手段１２０と同様に、画素相関評価手段３１
０の画素相関評価に基づき、相関が最大になる組を選択
し、最適適応処理係数を算出する。最適適応処理係数
は、例えば、式（８）または式（９）により得られる。
さらに、例えば、最適適応処理において周辺画素の重み
係数を適当な代表類似度から算出する場合、予測値ｐ＿
ｉは、式（１０）より得られる。

【００５３】逆サブバンド変換手段３３０は、低域成分
Ｌ＿ｉ、及び高域成分Ｈ＿ｉより、画像信号の復号化を
行う。画像圧縮装置により、式（１５）及び式（１６）
で表される最適適応サブバンド変換がされた場合、最適
適応逆サブバンド変換は、

【００５４】

【数１７】 ｘ＿２ｉ＝Ｌ＿ｉ ……（１７） 及び、

【００５５】

【数１８】 ｘ＿（２ｉ＋１）＝Ｈ＿ｉ＋ｐ＿ｉ ……（１８） とによって表される変換を行い、画素ｘ＿２ｉとｘ＿
（２ｉ＋１）を復号化する。Ｈ＿ｉ及びＬ＿ｉにより表
されるサブバンド変換符号化信号と、既知の画素により
ｘ＿２ｉ及びｘ＿２ｉ＋１を復号することができる。

【００５６】このような構成の画像伸張装置の動作及び
画像伸張方法について説明する。画像圧縮装置により無
損失最適適応サブバンド変換された圧縮画像信号を入力
し、エントロピー復号化伸張器４００でエントロピー復
号化を行う。無損失最適適応逆サブバンド変換器３００
の画素相関評価手段３１０は、復号化された参照可能な
画素間の画素相関を評価し、最適値算出手段３２０で最
適適応処理係数を算出する。この最適適応処理は、上記
説明の画像圧縮装置で行う処理と同一であり、同一の結
果が得られる。逆サブバンド変換手段３３０では、得ら
れた最適適応処理係数と、エントロピー復号化伸張器４
００でエントロピー復号化がされたサブバンド変換符号
化信号とから、対象画素を復号する。圧縮画像信号が階
層構造になっている場合には、エントロピー復号化がさ
れた信号を、階層毎に順次最適適応逆サブバンド変換
し、画像信号を復号する。

【００５７】上記の説明では、式（１４）における適当
な処理係数ＣをＣ＝０としたが、Ｃ≠０であっても同様
の最適処理を行うことができる。この場合、ｘ＿２ｉは
復号時に未知であるために、ｘ＿２ｉを除いた周辺画素
から適応処理することになる。また、Ｌ＿ｉのダイナミ
ックレンジをｘ＿ｉと同じにする制限も必要になる。

【００５８】なお、上記の処理機能は、コンピュータに
よって実現することができる。その場合、画像圧縮装置
及び画像伸張装置が有すべき機能の処理内容は、コンピ
ュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラ
ムに記述しておく。そして、このプログラムをコンピュ
ータで実行することにより、上記処理がコンピュータで
実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体と
しては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場を
流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read
Only Memory)やフロッピーディスク等の可搬型記録媒
体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワーク
を介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納して
おき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送す
ることもできる。コンピュータで実行する際には、コン
ピュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納
しておき、メインメモリにロードして実行する。

【００５９】

【発明の効果】以上説明したように本発明では、対象と
なる画素の周辺にある参照可能な画素の個々の画素相関
を計算して画素相関を評価し、最適適応処理係数を算出
する。この最適適応処理係数から導かれる予測値に基づ
いてサブバンド変換を行い、周波数成分を所定の領域に
分割したサブバンド変換符号化信号を生成し、これをエ
ントロピー符号化して圧縮画像信号として出力する。

【００６０】このように画素毎に最適画素値を算出して
いるため、対象画素の予測精度を上げることができる。
予測精度が上がることによりサブバンド変換符号化信号
のエントロピーが減少し、エントロピー符号化時に、よ
り圧縮されたコードが出力されることになる。また、適
応処理するための特殊コードを付加する必要がない。こ
の結果、サブバンド変換における画像の無損失圧縮率が
向上する。特に、自然画、文字、ＣＧ画像等が合成混合
された画像に対して有効である。

【００６１】また、本発明の画像伸張装置は、上記画像
圧縮装置により圧縮された圧縮画像信号を入力し、エン
トロピー復号化を行うとともに、参照可能な画素個々の
画素相関の評価を行い、最適適応処理係数を算出する。
算出された最適適応処理係数と、エントロピー復号化さ
れたサブバンド変換符号化信号とから対象画素を復号す
る。

【００６２】このように、画素毎に算出される最適画素
値は、個々の画素毎に一定の値となるため、画像伸張装
置において算出することができ、適応処理するための特
殊コードを必要としない。また、最適適応処理により、
圧縮画像信号のエントロピーは減少しており、圧縮率が
高められている。この結果、画像の無損失圧縮率が向上
する。特に、自然画、文字、ＣＧ画像等が合成混合され
た画像に対して有効である。

【００６３】また、本発明の画像圧縮方法は、参照可能
な画素の個々の相関関係を評価し、相関評価を最大とす
る最適適応処理係数を算出し、これに基づいてサブバン
ド変換を行う。この手順を必要に応じて繰り返し、サブ
バンド変換符号化信号を階層化し、エントロピー符号化
して、圧縮画像を出力する。

【００６４】このように画素毎に最適化がなされるた
め、エントロピーを減少させることができ、圧縮率を向
上させることができる。また、必要に応じて、最適適応
処理サブバンド変換を繰り返し行うことにより、さらに
圧縮率を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態である画像圧縮装置の構
成図である。

【図２】本発明の一実施の形態である画像圧縮装置の画
素配置の一例を示した図である。

【図３】本発明の一実施の形態である無損失サブバンド
変換圧縮階層構造を示した図である。

【図４】本発明の一実施の形態である片階層型無損失サ
ブバンド変換圧縮階層の画像図である。

【図５】本発明の一実施の形態である画像伸張装置の構
成図である。

【図６】従来の無損失サブバンド変換を行う画像圧縮装
置の構成図である。

【符号の説明】

１００…無損失最適適応サブバンド変換器、１１０…画
素相関評価手段、１２０…最適値算出手段、１３０…サ
ブバンド変換手段、２００…エントロピー符号化圧縮
器、３００…無損失最適適応逆サブバンド変換器、３１
０…画素相関評価手段、３２０…最適値算出手段、３３
０…逆サブバンド変換手段、４００…エントロピー復号
化伸張器

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 サブバンド／ウエーブレット変換を用い
   た圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保存される無損
   失画像圧縮を行う画像圧縮装置において、 デジタル画像信号を入力し、予測対象画素の周辺にある
   参照可能な画素の個々の相関関係を評価する画素相関評
   価手段と、 前記画素間の相関評価を最大ならしめるような最適適応
   処理係数を算出する最適値算出手段と、 前記最適適応処理係数に基づいて前記デジタル画像信号
   の周波数成分を所定の領域に分割する最適適応サブバン
   ド／ウエーブレット変換を行ってサブバンド／ウエーブ
   レット変換符号化信号を生成するサブバンド／ウエーブ
   レット変換手段と、 前記サブバンド／ウエーブレット変換符号化信号をエン
   トロピー符号化するエントロピー符号化手段と、 を備えたことを特徴とする画像圧縮装置。
2. 【請求項２】 前記最適値算出手段は、前記画素間の相
   関評価を最大とする画素組を選択し、この画素組を最適
   化する最適関数から最適適応処理係数を算出することを
   特徴とする請求項１記載の画像圧縮装置。
3. 【請求項３】 前記最適値算出手段の最適適応処理係数
   は、前記選択された画素組の重み係数を適当な近傍周辺
   画素の代表相関から算出する処理であることを特徴とす
   る請求項２記載の画像圧縮装置。
4. 【請求項４】 前記サブバンド／ウエーブレット変換手
   段は、前記最適適応処理係数と前記参照可能な画素とか
   ら対象画素に対する最適な予測値を算出し、前記予測値
   に基づいて前記デジタル画像信号を低域周波数成分と高
   域周波数成分に変換することを特徴とする請求項１記載
   の画像圧縮装置。
5. 【請求項５】 前記サブバンド／ウエーブレット変換手
   段は、所定画素をｘ＿２ｉ、ｘ＿（２ｉ＋１）、前記最
   適適応処理係数により算出される予測値をｐ＿ｉと表す
   とき、低域変換は式ｘ＿２ｉ、高域変換は式ｘ＿（２ｉ
   ＋１）−ｐ＿ｉで表される変換を行うことを特徴とする
   請求項４記載の画像圧縮装置。
6. 【請求項６】 サブバンド／ウエーブレット変換を用い
   た圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保存される無損
   失画像圧縮された圧縮画像信号を伸張する画像伸張装置
   において、 エントロピー符号化により圧縮された前記圧縮画像信号
   をエントロピー復号化しサブバンド／ウエーブレット変
   換符号化信号に復号するエントロピー復号化手段と、 対象画素の周辺にある参照可能な画素の個々の相関関係
   を評価する画素相関評価手段と、 前記画素間の相関評価を最大ならしめるような最適適応
   処理係数を算出する最適値算出手段と、 前記最適適応処理係数と前記サブバンド／ウエーブレッ
   ト変換符号化信号とから対象画素を復号する逆サブバン
   ド／ウエーブレット変換手段と、 を備えたことを特徴とする画像伸張装置。
7. 【請求項７】 サブバンド／ウエーブレット変換を用い
   た圧縮・伸張の過程を経てもとの情報が保存される無損
   失画像圧縮方法において、 デジタル画像信号を入力し、予測対象画素の周辺にある
   参照可能な画素の個々の相関関係を評価し、 前記画素間の相関評価を最大ならしめるような最適適応
   処理係数を算出し、 前記最適適応処理係数に基づいて前記デジタル画像信号
   の周波数成分を所定の領域に分割する最適適応サブバン
   ド／ウエーブレット変換を行ってサブバンド／ウエーブ
   レット変換符号化信号を生成し、 必要に応じて前記サブバンド／ウエーブレット変換符号
   化信号に対し前記相関関係評価手順からの処理を所定の
   回数行い、前記サブバンド／ウエーブレット変換符号化
   信号を階層化し、 前記階層化されたサブバンド／ウエーブレット変換符号
   化信号をエントロピー符号化する手順を有することを特
   徴とする画像圧縮方法。