JP2002064713A - データ処理方法、データ処理装置及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 コントラストが低い部分がある画像に対し
て、再生画像の画質を維持したまま更なる圧縮率を向上
させた画像圧縮を行う。 【解決手段】 入力画像データの所定領域において、Ｒ
ＧＢ信号毎にラプラシアンフィルタ処理を行う第１のス
テップと、ＲＧＢ信号毎のラプラシアンフィルタ処理後
の値から最大値を抽出する第２のステップと、最大値の
大きさに応じて前記所定領域の解像度変換処理を行う第
３のステップとを有する。ＲＧＢ信号毎にラプラシアン
フィルタ処理を行い、最大値を検出することにより、コ
ントラストが低い部分がある画像であっても、画像のエ
ッジを確実に検出してエッジ量に応じた圧縮を行うこと
が可能となり、再生画像の画質を維持したまま、更なる
圧縮率の向上を達成することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、データ処理装置及
び処理方法及びこれらの処理を実行させるためのプログ
ラムを記憶した記憶媒体に関し、特に、データ圧縮手法
の１つとしてベクトル量子化を用いる処理装置、処理方
法及び記憶媒体に用いて好適なものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、データ圧縮の手法が種々提案され
ている。その中で、圧縮データの伸長処理を非常に簡単
に行うことが可能なデータ圧縮アルゴリズムの１つとし
て、「ベクトル量子化」という手法が良く用いられてい
る。このアルゴリズムは、古くから信号処理の分野で知
られており、特に、画像信号や音声信号のデータ圧縮、
あるいはパターン認識に応用されてきた。

【０００３】このベクトル量子化では、ある大きさ（例
えば４×４画素のブロック）の画素パターンを幾つか用
意しておき、それぞれにユニークな番号などを与える
（この集合体を「コードブック」という）。そして、例
えば２次元配列の画像データ中から同じ大きさ（例えば
４×４画素）のブロックを順次取り出し、それと最も似
通ったパターンをコードブック中から見つけ出して、そ
のパターンの番号を当該ブロックに当てはめるというデ
ータ圧縮を行う。ベクトル量子化では、１つのブロック
内のデータ列が１つのコードベクトルに対応する。

【０００４】このようにコード化された圧縮データの受
信側あるいは伸長側では、各ブロック毎に番号に対応す
るパターンをコードブックの中から取り出すだけで、元
の画像を再現することができる。従って、伸長側では、
コードブックさえ受け取っているか、あるいは予め保持
していれば、特に特殊な演算は必要としないため、非常
に簡単なハードウェアで元の画像を再生することが可能
となる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画像デ
ータ中の特徴量を示す各パラメータは、通常、領域毎に
バラツキの度合いが異なるものである。例えば輝度を例
にとると、１画像データ中にはエッジ成分が多く存在
し、輝度変化が大きい領域と、背景画像のように比較的
輝度変化が少ない領域が存在する。そして、輝度変化の
大きい領域の画像を圧縮する場合には、輝度変化が少な
い領域よりも多くのコードブックのデータが必要になる
ため、輝度変化が少ない領域を含む画像の圧縮率を向上
させることは困難であった。

【０００６】また、輝度を予め検出して、輝度値に応じ
てベクトル量子化に用いるマクロブロックの大きさ、数
を可変してデータ圧縮をしようとすると、例えば背景画
像に対してコントラストの低い色文字等の情報は輝度値
が低いものとして認識されてしまう。このため、輝度値
に基づいて画像の各領域の圧縮率を可変させても良好な
再生画像を得ることが困難であった。

【０００７】本発明は、このような問題を解決するため
に成されたものであり、再生画像の画質を維持したま
ま、更なる圧縮率の向上を達成することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明のデータ処理方法
は、入力画像データの所定領域において、ＲＧＢ信号毎
にラプラシアンフィルタ処理を行う第１のステップと、
前記ＲＧＢ信号毎のラプラシアンフィルタ処理後の値か
ら最大値を抽出する第２のステップと、前記最大値の大
きさに応じて前記所定領域の解像度変換処理を行う第３
のステップとを有する。

【０００９】本発明のデータ処理方法の一態様例におい
ては、前記第３のステップの後、前記所定領域をマクロ
ブロックに分割してベクトル量子化を行う第４のステッ
プと、前記ベクトル量子化後の出力データに対して差分
予測符号化処理を行う第５のステップと、前記差分予測
符号化処理後の出力データに対してＬＺＳＳ辞書圧縮を
行う第６のステップとを更に有する。

【００１０】本発明のデータ処理方法の一態様例におい
ては、前記最大値の大きさに応じて前記解像度変換処理
における縮小率を変更する。

【００１１】本発明のデータ処理方法の一態様例におい
ては、前記第３のステップにおいて、前記最大値と予め
設定しておいた少なくとも１つのしきい値とを比較し
て、前記縮小率を変更する。

【００１２】本発明のデータ処理装置は、複数の画素か
ら成る入力画像データの所定領域において、画像のエッ
ジ検出を行うエッジ検出手段と、前記所定領域における
前記画像のエッジの量に応じて前記所定領域内の前記画
素の信号を解像度変換処理してデータ圧縮を行う圧縮手
段とを有する。

【００１３】本発明のデータ処理装置の一態様例におい
ては、前記圧縮手段によりデータ圧縮された前記所定領
域をマクロブロックに分割してベクトル量子化を行うベ
クトル量子化手段と、前記ベクトル量子化手段から出力
された出力データ相互の差分を演算してデータ量を圧縮
する差分予測符号化手段と、前記差分予測符号化手段か
ら出力された圧縮されたデータ列に対してＬＺＳＳ辞書
圧縮を行うＬＺＳＳ圧縮手段を更に備える。

【００１４】本発明のデータ処理装置の一態様例におい
ては、前記エッジ検出手段は、前記所定領域においてそ
れぞれの前記画素のＲＧＢ信号毎にラプラシアンフィル
タ処理を行うラプラシアンフィルタ処理手段と、前記ラ
プラシアンフィルタ処理後の値から最大値を抽出する最
大値抽出手段と、前記最大値と所定のしきい値とを比較
する比較手段とを有する。

【００１５】本発明のデータ処理装置の一態様例におい
ては、前記圧縮手段は、前記比較手段による比較の結果
に応じて前記解像度変換処理の縮小率を決定する。

【００１６】本発明の記憶媒体は、上記のデータ処理方
法の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム
を記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であ
る。

【００１７】本発明の記憶媒体は、上記のデータ処理装
置の各手段としてコンピュータに機能させるためのプロ
グラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
である。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態につい
て図面を参照しながら詳細に説明する。以下に示す実施
形態は、圧縮対象のデータとして例えば動画を構成する
静止画を例にとり、画像データの圧縮率及び再生画質の
更なる向上を達成するものである。

【００１９】最初に、ベクトル量子化（ＶＱ）による画
像圧縮及び伸長の原理について、静止画像を例にとり図
１１を参照しながら説明する。図１１に示すように、圧
縮対象のデータとして入力される原画像１は、画素と呼
ばれる要素が多数集まって構成されている。個々の画素
は、ＲＧＢ信号から変換された輝度信号（Ｙ信号）、及
び色信号（Ｕ，Ｖ信号）等の情報を持っている。

【００２０】入力画像１中から複数画素で構成されるブ
ロックを取り出したのが、入力画像ブロック（マクロブ
ロック）２である。図１１の例では、入力画像ブロック
２の大きさとして４×４画素を選んでいるが、この大き
さは何であってもよい。この入力画像ブロック２は、上
述の通り複数の画素を持っているから、各々の画素が持
つ輝度信号値や色信号値を集めてそれぞれベクトルデー
タとすることができる。これが入力ベクトルデータであ
る。

【００２１】人間の視覚特性上、入力画像１中の幾つか
の入力画像ブロック２は、見た目では殆ど同じに見える
場合がある。こういった同じに見える複数の入力画像ブ
ロック２を、より少ない数の画像ブロックで代表させる
ことが可能である。画像ブロックコードブック３は、入
力画像１上の多数の入力画像ブロック２を代表する画像
ブロック（コードベクトルデータ）を複数持ったもので
ある。コードベクトルデータは、画像ブロックコードブ
ック３内の画像ブロック各々の画素が持つ輝度信号値や
色度信号値をベクトルデータとしたものである。

【００２２】ベクトル量子化では、入力画像１の全体を
画像ブロックとして分割し、各々の画像ブロック２を入
力ベクトルデータとして、その入力ベクトルデータに類
似するコードベクトルデータをコードブック３内から検
索する。そして、該当するコードベクトルデータの番号
のみを転送することで、画像を圧縮することが可能であ
る。圧縮された画像を再生して再現画像４を得るには、
上記転送された番号に対応するコードベクトルデータを
コードブック３から読み出し、画像に当てはめればよ
い。

【００２３】そして、本実施形態は、入力画像１の所定
領域においてベクトル量子化を行う前にエッジ検出処理
を行い、エッジ検出処理の結果に応じて所定領域におい
て補間処理を行うことにより、ベクトル量子化前のデー
タ量を削減するようにしている。

【００２４】例えば、背景画像に対して画像のエッジが
多く検出される領域では、このエッジを高精度に再現す
るために補間処理は行わずにベクトル量子化を行う。一
方で、エッジが殆ど検出されない領域においては、単調
なパターンであることが想定され、補間処理により領域
を縮小した後にベクトル量子化を行っても再生画像の画
質の劣化は少ない。

【００２５】従って、エッジが多く検出された領域のみ
原画像のままベクトル量子化を行い、他の領域では補間
処理により原画像のデータを縮小してベクトル量子化を
行うことにより、全ての入力画像ブロック２を細かいマ
クロブロックによってベクトル量子化を行った場合と比
較して圧縮率を大幅に向上させることが可能となる。

【００２６】図１を参照しながら、入力画像の所定領域
におけるエッジ検出の方法について説明する。本実施形
態では１６×１６画素の領域毎にエッジ検出を行い、そ
の結果に応じて１６×１６画素の領域を線形補間するよ
うにしている。先ず、図１（ａ）に示すように、所定領
域５における各画素のＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：
青）信号に対して個別にラプラシアン処理を行い、ＲＧ
Ｂ信号の各々から高周波成分を抽出する。これにより、
各色信号に対してラプラシアン処理後のデータＬ _R，
Ｌ_G，Ｌ_Bがそれぞれ得られる（図１（ｂ）参照）。

【００２７】図１において、６はラプラシアンフィルタ
の一例を示している。ラプラシアンフィルタ６は、中央
部とその周辺部に重みを設定したフィルタであり、重み
値を全て合計すると“０”となるフィルタである。この
例では、中央部の重みを“−４”、中央部に対してＹ軸
方向、及びＸ軸方向の重みをそれぞれ“１”に設定して
いる。そして、中央部に対して斜め方向の重みは“０”
に設定している。

【００２８】原画像データに対してラプラシアンフィル
タ６をかけると、原画像データの各画素のＲＧＢデータ
が“０”に平均化され、値がプラス方向とマイナス方向
とに分布するエッジ成分だけが残る。すなわち、ラプラ
シアンフィルタ６をかけることによって、変化量のみで
表された高周波成分のデータが各ＲＧＢ信号から抽出さ
れる。

【００２９】このように、ＲＧＢの各信号に対してラプ
ラシアンフィルタ６をかけることにより、特に所定領域
５におけるエッジ部分のコントラストが低い場合であっ
ても、確実にエッジ検出を行うことが可能となる。例え
ば、背景画が白色で、黄色の文字が描かれているような
場合には、輝度変換を行った後にエッジ検出を行うと、
黄色と白色のコントラストが低いため、エッジ検出が困
難であったが、本実施形態のように輝度変換を行う前に
各ＲＧＢ信号をラプラシアン処理することによって、輝
度のコントラストが低い場合であっても、確実にエッジ
検出を行うことが可能となる。

【００３０】所定領域５においてラプラシアン処理を行
った後、所定領域５内の同一箇所に相当するそれぞれの
画素においてＲＧＢ信号をラプラシアン処理して得られ
た値Ｌ_R，Ｌ_G，Ｌ_Bのうちの最大値を求める。図１の例
では、図１（ｂ）に示すように同一画素における各ＲＧ
Ｂ信号をラプラシアン処理して得られた値Ｌ_R1，Ｌ_G1，
Ｌ_B1のうちから最大値を抽出し、１６×１６画素の所定
領域５の全ての画素において最大値をそれぞれ求める。
そして、所定領域５の各々の画素における最大値の集合
としてのデータ群がＬ_MAXが得られ（図１（ｃ）参
照）。

【００３１】そして、データ群Ｌ_MAXのうち、少なくと
も１つの画素の最大値が所定のしきい値を超えている場
合には、所定領域５中にエッジ成分が存在するものと判
断する。

【００３２】このように、ラプラシアン処理後のＲＧＢ
信号の各値から、最大値を抽出し、所定領域５の全画素
における最大値のデータ群（Ｌ_MAX）と所定のしきい値
を比較してエッジの有無を判定することにより、例え
ば、Ｒ信号からはエッジが検出されないような画像であ
っても、他のＧ，Ｂ信号からエッジを検出することが可
能となり、所定領域５中のエッジの検出漏れを最小限に
抑えることが可能となる。

【００３３】次に、図２及び図３を参照しながら、各所
定領域５におけるエッジ検出の結果に基づいて解像度変
換処理を行ってデータ圧縮を行う処理について説明す
る。本実施形態では、各所定領域５中におけるエッジ判
定の結果得られたデータ群Ｌ_{MA X}の値と、予め定めてお
いた所定のしきい値との比較を行い、比較の結果に基づ
いて、解像度変換処理を行うようにしている。ここで、
比較の際に用いるしきい値としては３０、６０の２つの
値を用いている。

【００３４】図２（ｂ）に示すように、ある所定領域５
において得られたエッジ値（Ｌ_MAX）の値が６０以上で
あった場合には、その所定領域５においてはエッジ成分
が多いことが判別できるため、解像度変換処理は行わず
に通常通り４×４のマクロブロックを１６個用いて所定
領域５のベクトル量子化を行う。

【００３５】一方、ある所定領域５において得られたエ
ッジ値（Ｌ_MAX）の値が３０未満であった場合には、そ
の所定領域５においてはエッジ成分が少ないことが判別
できるため、縮小率を１／４として所定領域５の解像度
変換処理を行いベクトル量子化の前段階で解像度変換を
行う。そして、データ圧縮後、ベクトル量子化のための
マクロブロック化を行う。解像度変換処理の一例とし
て、本実施形態では線形補間縮小処理を用いており、例
えば、以下の式により行う。

【００３６】

【数１】

【００３７】ここで、ｐ，ｑは０から１の間の実数であ
る。

【００３８】図２（ａ）は、１例として縮小率を１／４
とした場合の解像度変換処理を示している。ここでは、
４つの画素１１〜１４が解像度変換処理により１つの画
素１５に代表されている。これにより、解像度を１／４
にし、ベクトル量子化の対象となるマクロブロック数を
削減することが可能となる。

【００３９】すなわち、１６×１６画素の所定領域５に
おいては、４×４のマクロブロックを１６個用いてベク
トル量子化を行うが、縮小率を１／４としてを行ってい
るため４×４のマクロブロックを４個用いるだけで所定
領域５の画像を代表させ、その後のベクトル量子化を行
うことができる。これにより、Ｌ_MAXの値が３０未満の
所定領域５においては圧縮率を４倍に高めることができ
る。

【００４０】また、ある所定領域５において得られたエ
ッジ値（Ｌ_MAX）の値が３０以上６０未満であった場合
には、上述の２つの場合の中間の処理を行う。すなわ
ち、この場合には縮小率を１／２に設定して解像度変換
処理を行い、ここでは、４×４のマクロブロックを８個
用いて、その後のベクトル量子化処理を行う。これによ
り、Ｌ_MAXの値が３０以上６０未満の所定領域５におい
ては圧縮率を２倍まで高めることができる。

【００４１】図３は、上述の解像度変換処理により所定
領域５のデータ量を削減する方法を模式的に示した図で
ある。

【００４２】図３（ａ）は、エッジ判定の結果、所定領
域５中にエッジ成分が多く検出され、Ｌ_MAXのうち少な
くとも１つの値が６０以上となった場合の処理を示して
いる。この場合、エッジ成分を精度よく再現する必要が
あるため、所定領域５における補間処理は行わずに４×
４のマクロブロックを１６個用いてベクトル量子化を行
う。

【００４３】図３（ｂ）は、所定領域５中にエッジ成分
が多く検出され、Ｌ_MAXのうち少なくとも１つの値が３
０以上６０未満となった場合の処理を示している。この
場合、エッジ成分が比較的少ないため、図３（ａ）の場
合ほど細かいマクロブロックに分割する必要はない。従
って、縮小率を１／２とし、１６×１６画素の所定領域
５を解像度変換処理により１６×８画素として、４×４
のマクロブロックを８個用いてベクトル量子化を行う。

【００４４】図３（ｃ）は、所定領域５中にエッジ成分
が多く検出され、Ｌ_MAXの値が３０未満となった場合の
処理を示している。この場合、エッジ成分はほとんど検
出されず、いわゆるベタの画像となるため、図２（ａ）
で説明したように縮小率を１／４とし、１６×１６画素
の所定領域５を解像度変換処理により８×８画素とし
て、４×４のマクロブロックを４個用いたベクトル量子
化を行う。従って、この場合圧縮率を４倍まで高めるこ
とが可能となる。

【００４５】このように、検出したエッジの量に基づい
て所定領域５の解像度変換処理を行い、ベクトル量子化
に用いるマクロブロックの個数を可変した後ベクトル量
子化を行う。そして、ベクトル量子化の結果、コードブ
ック３から検索されたコードベクトルデータに従ったコ
ード番号が出力される。

【００４６】次に、図４を参照しながら、ベクトル量子
化により出力されたコード番号のデータを更に圧縮する
方法について説明する。本実施形態では、コード番号デ
ータを更に圧縮するために、差分予測符号化（ＤＰＣ
Ｍ）処理とＬＺＳＳ辞書圧縮処理という２つの処理を行
っている。ＬＺＳＳ辞書圧縮処理は、特にベクトル量子
化後の圧縮データ列に対して親和性の高い圧縮処理であ
るが、本実施形態では、ＬＺＳＳ辞書圧縮処理の前段に
差分予測符号化処理を行い、得られたデータ列に対して
ＬＺＳＳ辞書圧縮処理を行うことにより、ＬＺＳＳ辞書
圧縮処理の効果を更に高めるようにしている。

【００４７】ベクトル量子化後のコード番号列は、隣合
うマクロブロックのコード番号が順次に出力されている
ため、隣同士のコード番号の相関が高く、差分予測符号
化処理を行うことにより大幅にデータ数を削減すること
ができる。

【００４８】図４を参照しながら、差分予測符号化処理
について詳細に説明する。図４は、ベクトル量子化後の
隣接するマクロブロックの出力コードの差の分布を示し
ている。図４に示すように、ベクトル量子化後の隣接す
るコード番号の出力コードの差の約９０％は±１１９以
内となっている。上述したように、通常、隣接するマク
ロブロックにおいては画像が急激に変化することは稀で
あるため、出力コードの相関が非常に高いためである。

【００４９】差分予測符号化処理では、このことを利用
して、差が±１１９の範囲内のデータについては新たな
出力コードを与えて８ビットとするようにしている。こ
れにより、差が±１１９以内のコード番号列については
ベクトル量子化の直後では出力ビット数が１８ビットで
あるのに対し、８ビットまでデータ圧縮を行うことが可
能となる。

【００５０】図５は、差分予測符号化処理により得られ
るコード列を示している。図５に示すように、差が＋１
１９〜−１１９の範囲内であるときは、ベクトル量子化
により出力されたコード番号の代わりに差のコードを用
いる。例えば、差の値が−１の場合には出力コードを
“１”に、差の値が＋５の場合には出力コードを“１
０”とする。これにより、ベクトル量子化により出力さ
れた１６ビットのデータを８ビットのデータに圧縮する
ことが可能となる。なお、差の値が±１１９よりも大き
い場合には、０×Ｆ０００とコード番号との論理和（Ｏ
Ｒ）を取った１６ビットデータを出力する。

【００５１】８ビットに圧縮したデータは、特にＬＺＳ
Ｓ辞書圧縮との親和性が高いため、その後のＬＺＳＳ圧
縮の圧縮の効果をより向上させることができる。また、
１６ビットのままのデータについても、８ビットのデー
タ列２つ分に相当するため、ＬＺＳＳ圧縮の親和性を維
持することができる。

【００５２】図６は、ベクトル量子化により出力された
コード番号、差の値、ＤＰＣＭ処理後のデータの関係を
模式的に示した図である。図６に示すように、ベクトル
量子化による出力データが“２”，“３”，“１０２
４”，“１０２３”，“５”…の場合、隣り合うコード
番号の差は、“２”と“３”の間では２−３＝−１、
“３”と “１０２４”の間では３−１０２４＝−１０
２１、“１０２４”と“１０２３”の間では１０２４−
１０２３＝＋１、“１０２３”と“５”の間では１０２
３−５＝＋１０１８となる。

【００５３】そして、差の値が−１，＋１の場合には、
±１１９の範囲内であるため、元の出力コード“３”，
“１０２３”を用いず、差の値−１，＋１に置き換え
る。これにより、置き換えたデータのビット数を１６ビ
ットから８ビットにデータ圧縮することができる。な
お、差分予測符号化処理において、差の値のしきい値を
±１１９とすると８ビットへのデータ圧縮が可能である
が、例えば４ビットへのデータ圧縮を行う場合には、差
の値が±７以内の出力コードについてデータ変換を行う
ようにする。これにより、更なるデータ圧縮を達成する
ことが可能となる。

【００５４】そして、本実施形態では、差分予測符号化
処理後のデータの集合に対してＬＺＳＳ辞書圧縮を行う
ことにより、更なるデータの圧縮を達成している。後述
するように、ＬＺＳＳ辞書圧縮はベクトル量子化後のデ
ータ列と特に親和性が高いため、少なくともベクトル量
子化後のデータ列に対してＬＺＳＳ辞書圧縮を行うこと
により、データの更なる圧縮を達成することができる。
すなわちＬＺＳＳ辞書圧縮は、ベクトル量子化後のデー
タを更に圧縮する方法であり、ベクトル量子化圧縮後の
コード番号列に対して、ＬＺＳＳ辞書圧縮を行い、更な
るデータ圧縮をかける。ＬＺＳＳ辞書圧縮は完全可逆圧
縮であるので、再生時にはＬＺＳＳ辞書圧縮前のベクト
ル量子化によるコード番号列に戻すことができる。

【００５５】ここで、ＬＺＳＳ辞書圧縮とは、過去のデ
ータを辞書として参照し、その辞書内の最長一致データ
列を用いて符号化するものであり、同じ文字、記号等を
繰り返し用いているデータに対して圧縮効果が大きくな
る。図９を用いて、ＬＺＳＳ辞書圧縮について簡単に説
明する。図９（ａ）はＬＺＳＳ辞書圧縮前のデータ列を
示している。ＬＺＳＳ辞書圧縮前のデータ列では、２番
目から６番目までのデータ列（ＢＣＤＥＦ）と、７番目
から１１番目までのデータ列（ＢＣＤＥＦ）が同一のデ
ータとされている。

【００５６】ＬＺＳＳ辞書圧縮は、先に表れたデータ列
と同一のデータ列を、先のデータ列を辞書として利用し
て表記する方法であり、この例では７番目から１１番目
までのデータ列（ＢＣＤＥＦ）を、先の２番目から６番
目までのデータ列（ＢＣＤＥＦ）を辞書として利用して
表記する。

【００５７】図９（ｂ）がＬＺＳＳ辞書圧縮後のデータ
列を示している。７番目から１１番目までのデータ列
（ＢＣＤＥＦ）は、２番目から５個連続するデータ列と
同じであるため、（２，５）と表記される。通常、１つ
のデータ（例えば１番目のＡ）は１バイトで構成される
が、図９（ｂ）の（２，５）のデータ量は２バイトであ
る。従って、７番目から１１番目までのデータ列（ＢＣ
ＤＥＦ）は、本来５バイトのデータが必要とされていた
が２バイトで済むこととなり、３バイト分のデータ圧縮
を行うことが可能となる。

【００５８】図９（ｃ）は、（２，５）を記憶する２バ
イトのデータ列を示している。ここで、辞書として参照
したデータ列の先頭位置を示す“２”については１２ビ
ット長のデータで表され、その辞書に含まれるデータ数
を示す“５”については４ビット長のデータで表され
る。このように辞書内の最長一致データの数を表すデー
タを４ビット長とした場合は、連続するデータの数とし
て通常は０〜１５個までのデータ列を辞書として記憶す
ることができるが、４ビット長のデータ値に所定値を加
算して表すことにより、例えば１〜１６個、４〜１９個
などより多くのデータ列を辞書として記憶させることも
可能である。

【００５９】一方、ベクトル量子化は、圧縮対象のデー
タ中から抽出した各マクロブロックをコードブック内の
限られたコードベクトルの何れかによって代表させるも
のであるため、圧縮対象のデータ中で互いに類似した部
分については、同じコード番号列が出力されることが多
い。従って、ベクトル量子化後のコード番号列は、同じ
フレーズのデータ列が多く出力されることが想定される
ため、このコード番号列に対してＬＺＳＳ辞書圧縮を行
った場合に、辞書として記憶されるデータ列を多数得る
ことができる。従って、ベクトル量子化後のデータ列と
ＬＺＳＳ辞書圧縮は親和性が高く、圧縮率の高いデータ
圧縮を行うことができる。

【００６０】以上のようなＬＺＳＳ辞書圧縮は完全可逆
圧縮であるので、再生時にはＬＺＳＳ辞書圧縮前のベク
トル量子化によるコード番号列に戻すことができる。

【００６１】次に、図７を参照しながら本実施形態のデ
ータ圧縮方法の処理について説明する。図７は、上述の
処理によるデータ圧縮方法の手順を示すフローチャート
である。

【００６２】先ず、ステップＳ１では、入力画像の入力
が成される。そして、ステップＳ２では、所定領域５の
Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号のそれぞれについてラプラシア
ンフィルタ６を用いてラプラシアン処理を行う。

【００６３】次のステップＳ３では、ラプラシアン処理
により得られた値Ｌ_R，Ｌ_G，Ｌ_Bから、最大値を算出す
る。そして、所定領域５の全ての画素について最大値を
求めてデータ群Ｌ_MAXを得る。そして、ステップＳ４，
Ｓ５において、Ｌ_MAXとしきい値３０，６０との比較を
行う。

【００６４】ステップＳ４において、Ｌ_MAXのうち少な
くとも１つの値がしきい値６０よりも大きい場合には、
ステップＳ６へ進み縮小率を１／１に設定してステップ
Ｓ１０で色変換処理を行う。

【００６５】ステップＳ４でＬ_MAXが６０未満である場
合には、ステップＳ５へ進み、Ｌ_MAXとしきい値３０と
の比較を行う。ステップＳ５の比較により、Ｌ_MAXが３
０以上の場合には、ステップＳ７へ進んで縮小率を１／
２に設定してステップＳ９で解像度変換処理を行う。

【００６６】ステップＳ５でＬ_MAXが３０未満である場
合には、ステップＳ８へ進んで縮小率を１／４に設定し
てステップＳ９で解像度変換処理を行う。

【００６７】ステップＳ９で解像度変換処理を行った
後、ＲＧＢデータから輝度、色差信号への変換を行い
（ステップＳ１０）、ベクトル量子化のためのマクロブ
ロック化を行い（ステップＳ１１）、ベクトル量子化を
行う（ステップＳ１２）。その後、ステップＳ１３で
は、出力されたコード番号のＤＰＣＭ処理を行い、ステ
ップＳ１４でＬＺＳＳ処理を行う。ＬＺＳＳ処理後の圧
縮データは、ステップＳ１５で記憶する。

【００６８】そして、エッジの大小に応じてマクロブロ
ックの大きさを可変することにより、特にエッジが少な
く検出された領域の画像の圧縮率を向上させることが可
能となる。

【００６９】次に、図８を参照しながら、上述のデータ
圧縮方法を実現するデータ圧縮装置の構成について説明
する。図８は、本実施形態のデータ圧縮装置の構成を示
すブロック図である。

【００７０】先ず、原画像である入力画像は画像入力部
１０１へ入力される。そして、所定領域５における各画
素のＲ信号、Ｇ信号、Ｂ信号が１０２においてラプラシ
アン変換される。各画素においてラプラシアン変換され
たＲ信号、Ｇ信号、Ｂ信号のそれぞれ（Ｌ_R，Ｌ_G，
Ｌ_B）は、最大値検出部１０３において比較され、各画
素毎に最大値の抽出が行われる。これにより、所定領域
の各画素における最大値を抽出したデータ群Ｌ_MAXが抽
出される。

【００７１】最大値のデータ群Ｌ_MAXは、比較部１０４
において予め定めた所定のしきい値（＝３０，６０）と
比較される。そして、しきい値との比較の結果、縮小率
決定部１０５において縮小率が決定される。

【００７２】解像度変換処理部１１１では、決定された
縮小率に基づいて所定領域５の解像度変換処理を行う。
色変換処理部１１２においてＲＧＢデータから輝度、色
差信号への変換を行った後、所定領域５毎にマクロブロ
ック化部１０６での処理を行い、ベクトル量子化部１０
７においてベクトル量子化を行う。

【００７３】ＤＰＣＭ処理部１０８は、ベクトル量子化
部１０７から出力されたコード番号データに対して差分
予測符号化処理を行う。そして、ＬＺＳＳ処理部１０９
は、ＤＰＣＭ処理部１０８から出力されるコード列をＬ
ＺＳＳ処理により更に圧縮する。圧縮データ記憶部１１
０は、圧縮したデータを記憶する。

【００７４】次に、図１０を参照しながら、本実施形態
によるデータ圧縮を行った後の圧縮データについてのデ
ータ伸長方法について説明する。

【００７５】先ず、ステップＳ２１では、上述の方法に
より生成された圧縮データを入力する。続くステップＳ
２２では、ＬＺＳＳ辞書伸長を行う。この処理は、ＬＺ
ＳＳ辞書圧縮の逆変換である。

【００７６】次に、ステップＳ２３では、ＤＰＣＭ伸長
を行う。この処理はＤＰＣＭ処理の逆変換である。次
に、ステップＳ２４では、ベクトル量子化伸長処理を行
い、次のステップＳ２５で逆マクロブロック変換を行
い、ステップＳ２６において輝度、色差信号からＲＧＢ
データへの変換を行う。

【００７７】次のステップＳ２７では、解像度変換処理
の逆変換を行う。これにより、解像度変換処理を行った
所定領域については、縮小率に応じて拡張する処理が行
われる。これにより、各所定領域毎に再生画像が生成さ
れる。再現された画像は、ステップＳ２８で出力され
る。

【００７８】以上説明したように、本実施形態によれ
ば、入力画像のコントラストが低い場合であっても、Ｒ
信号、Ｇ信号、Ｂ信号のそれぞれでラプラシアン処理を
行い、それぞれについて最大値を検出することにより、
画像全体のコントラストが低い場合であっても確実にエ
ッジ検出を行うことが可能となる。

【００７９】従って、特に活字データの電子ファイル、
カラーＦＡＸアプリケーションに適用することで、色彩
がついた活字であって背景画像とのコントラストが低い
場合であっても、確実にエッジ判定を行うことができ
る。また、コントラストの低いイメージ画像に対して
も、エッジ判定を確実に行うことができる。

【００８０】そして、エッジの大小に応じて線形補間処
理を行うことにより、特にエッジが少ない領域の画像の
圧縮率を向上させることが可能となり、ベクトル量子化
の前段階での圧縮率を向上させることができる。

【００８１】（その他の実施形態）上記様々な実施形態
に示した各機能ブロックおよび処理手順は、ハードウェ
アにより構成しても良いし、ＣＰＵあるいはＭＰＵ、Ｒ
ＯＭおよびＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータシス
テムによって構成し、その動作をＲＯＭやＲＡＭに格納
された作業プログラムに従って実現するようにしても良
い。また、上記各機能ブロックの機能を実現するように
当該機能を実現するためのソフトウェアのプログラムを
ＲＡＭに供給し、そのプログラムに従って上記各機能ブ
ロックを動作させることによって実施したものも、本発
明の範疇に含まれる。

【００８２】この場合、上記ソフトウェアのプログラム
自体が上述した各実施形態の機能を実現することにな
り、そのプログラム自体、及びそのプログラムをコンピ
ュータに供給するための手段、例えばかかるプログラム
を格納した記録媒体は本発明を。かかるプログラムを記
憶する記憶媒体としては、上記ＲＯＭやＲＡＭの他に、
例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ
−Ｉ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ｚｉｐ、磁気テ
ープ、あるいは不揮発性のメモリカード等を用いること
ができる。

【００８３】また、コンピュータが供給されたプログラ
ムを実行することにより、上述の実施形態の機能が実現
されるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにお
いて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）あ
るいは他のアプリケーションソフト等の共同して上述の
実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラム
は本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。

【００８４】さらに、供給されたプログラムがコンピュ
ータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能
拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプロ
グラムの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張
ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が
実現される場合にも本発明に含まれることは言うまでも
ない。

【００８５】

【発明の効果】本発明によれば、コントラストが低い部
分がある画像であっても、画像のエッジを確実に検出し
てエッジ量に応じた圧縮を行うことが可能となる。従っ
て、再生画像の画質を維持したまま、更なる圧縮率の向
上を達成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態におけるエッジ検出の方法
を示す模式図である。

【図２】線形補間処理によるデータ圧縮の方法を示す模
式図である。

【図３】線形補間処理によるデータ圧縮の具体例を示す
模式図である。

【図４】ベクトル量子化後の出力コード同士の差の分布
を示す特性図である。

【図５】差分予測符号化処理により得られたコード列を
示す模式図である。

【図６】ベクトル量子化により出力されたコード番号、
コード同士の差の値、ＤＰＣＭ処理後のデータの関係を
示す模式図である。

【図７】本発明の一実施形態におけるデータ圧縮方法の
処理手順を示すフローチャートである。

【図８】本発明の一実施形態におけるデータ圧縮装置の
構成を示す模式図である。

【図９】ＬＺＳＳ辞書圧縮の方法を示す模式図である。

【図１０】本発明の一実施形態におけるデータ伸長方法
の処理手順を示すフローチャートである。

【図１１】本発明の一実施形態におけるベクトル量子化
による画像圧縮を説明するための模式図である。

【符号の説明】

１ 原画像（入力画像） ２ 入力画像ブロック ３ コードブック ４ 再現画像 ５ 所定領域 ６ ラプラシアンフィルタ １１〜１４ 画素 １５ （線形補間処理により代表された）画素 １０１ 画像入力部 １０２ ラプラシアン処理部 １０３ 最大値検出部 １０４ 比較部 １０５ 縮小率決定部 １０６ マクロブロック化部 １０７ ベクトル量子化部 １０８ ＤＰＣＭ処理部 １０９ ＬＺＳＳ処理部 １１０ 圧縮データ記憶部 １１１ 線形補間処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 譽田 正宏 東京都文京区本郷４丁目１番４号 コスモ ス本郷ビル アイ・アンド・エフ株式会社 内 Ｆターム(参考） 5C059 KK18 LB11 MA37 MC18 MC35 MD00 MD07 PP15 PP20 SS20 UA02 UA11 UA39 5C078 AA09 BA35 BA62 CA01 DA00 DB00 DB04 5J064 AA02 BA13 BA15 BB01 BB03 BC12 BC14 BC22 BD03

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像データの所定領域において、Ｒ
   ＧＢ信号毎にラプラシアンフィルタ処理を行う第１のス
   テップと、 前記ＲＧＢ信号毎のラプラシアンフィルタ処理後の値か
   ら最大値を抽出する第２のステップと、 前記最大値の大きさに応じて前記所定領域の解像度変換
   処理を行う第３のステップとを有することを特徴とする
   データ処理方法。
2. 【請求項２】 前記第３のステップの後、前記所定領域
   をマクロブロックに分割してベクトル量子化を行う第４
   のステップと、 前記ベクトル量子化後の出力データに対して差分予測符
   号化処理を行う第５のステップと、 前記差分予測符号化処理後の出力データに対してＬＺＳ
   Ｓ辞書圧縮を行う第６のステップとを更に有することを
   特徴とする請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 【請求項３】 前記最大値の大きさに応じて前記解像度
   変換処理における縮小率を変更することを特徴とする請
   求項１又は２に記載のデータ処理方法。
4. 【請求項４】 前記第３のステップにおいて、前記最大
   値と予め設定しておいた少なくとも１つのしきい値とを
   比較して、前記縮小率を変更することを特徴とする請求
   項３に記載のデータ処理方法。
5. 【請求項５】 複数の画素から成る入力画像データの所
   定領域において、画像のエッジ検出を行うエッジ検出手
   段と、 前記所定領域における前記画像のエッジの量に応じて前
   記所定領域内の前記画素の信号を解像度変換処理してデ
   ータ圧縮を行う圧縮手段とを有することを特徴とするデ
   ータ処理装置。
6. 【請求項６】 前記圧縮手段によりデータ圧縮された前
   記所定領域をマクロブロックに分割してベクトル量子化
   を行うベクトル量子化手段と、 前記ベクトル量子化手段から出力された出力データ相互
   の差分を演算してデータ量を圧縮する差分予測符号化手
   段と、 前記差分予測符号化手段から出力された圧縮されたデー
   タ列に対してＬＺＳＳ辞書圧縮を行うＬＺＳＳ圧縮手段
   を更に備えたことを特徴とする請求項５に記載のデータ
   処理装置。
7. 【請求項７】 前記エッジ検出手段は、前記所定領域に
   おいてそれぞれの前記画素のＲＧＢ信号毎にラプラシア
   ンフィルタ処理を行うラプラシアンフィルタ処理手段
   と、 前記ラプラシアンフィルタ処理後の値から最大値を抽出
   する最大値抽出手段と、 前記最大値と所定のしきい値とを比較する比較手段とを
   有することを特徴とする請求項５又は６に記載のデータ
   処理装置。
8. 【請求項８】 前記圧縮手段は、前記比較手段による比
   較の結果に応じて前記解像度変換処理の縮小率を決定す
   ることを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載
   のデータ処理装置。
9. 【請求項９】 請求項１〜４のいずれか１項に記載のデ
   ータ処理方法の手順をコンピュータに実行させるための
   プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶
   媒体。
10. 【請求項１０】 請求項５〜８のいずれか１項に記載の
    データ処理装置の各手段としてコンピュータに機能させ
    るためのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可
    能な記憶媒体。