JP2002536897A - 確率共鳴とエネルギー置換を用いる改良圧縮画像外観 - Google Patents
確率共鳴とエネルギー置換を用いる改良圧縮画像外観Info
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Abstract
(57)【要約】
圧縮された画像の画質を改善するための方法が提供される。その改善は、同じく「フィルムルック（film look）」として言及される、劣っている「クリーン（clean）」画像をもたらすある特定のエラー成分の付加に関する。システム及び方法は、１以上の画像でサブバンド変換を実行する。ここで、画像は、１以上の高周波数又は低周波数及びＤＣ周波数成分に分割される。ＤＣ周波数を含む成分に応じて、その成分のデータは線形化される。その成分の線形化データは、不定量化される。好ましくは、データを線形化することは、データの定量化エラーに類似する確率及び大きさ分布を有する機能を加えることを含む。さらに、データを線形化することは、正確に再生可能であり、定量化誤差分布を厳密に設計する任意の値を生成する機能を用いることを含む。
Description
【０００１】 関連出願 この出願の主題は、以下の共通に所有される、Kenbe Goertzenによって１９９
８年７月９日に出願され、「エントロピ符号化のための装置及び方法」と題され
る、出願代理人ファイル番号３４８６の出願番号第０９／１１２，６６８号、同
じくKenbe Goertzenによって同時に出願され、「拡大縮小可能な解像度運動画像
記録及び記憶装置システム」と題される、出願代理人ファイル番号４７５４のも
のと、同じくKenbe Goertzenによって同時に出願され、「最適化信号定量化」と
題される、出願代理人ファイル番号４７５５のものと、同じくKenbe Goertzenに
よって同時に出願され、「品質優先画像記憶装置と伝達」と題される、出願代理
人ファイル番号４７５６のものの出願の主題と関係がある。それらの内容は、こ
こで完全に開示されるように、参照によって組み込まれる。
８年７月９日に出願され、「エントロピ符号化のための装置及び方法」と題され
る、出願代理人ファイル番号３４８６の出願番号第０９／１１２，６６８号、同
じくKenbe Goertzenによって同時に出願され、「拡大縮小可能な解像度運動画像
記録及び記憶装置システム」と題される、出願代理人ファイル番号４７５４のも
のと、同じくKenbe Goertzenによって同時に出願され、「最適化信号定量化」と
題される、出願代理人ファイル番号４７５５のものと、同じくKenbe Goertzenに
よって同時に出願され、「品質優先画像記憶装置と伝達」と題される、出願代理
人ファイル番号４７５６のものの出願の主題と関係がある。それらの内容は、こ
こで完全に開示されるように、参照によって組み込まれる。
【０００２】 発明の技術分野 この出願は、画像処理方法に関し、より詳細には、圧縮画像の外観を改良する
ために確率共鳴及び画像置換を用いるシステム及び方法に関する。
ために確率共鳴及び画像置換を用いるシステム及び方法に関する。
【０００３】 関連技術の概要 望ましくないアーティファクトを生成する種々の圧縮アプローチが今日使用さ
れている。これらのアーティファクトは、しばしば固定境界上にあり、あるいは
自然な画像には稀なパターンから成る。例えば、画像の離散コサイン変換（Disc
rete Cosine Transforms）は、画像ファイル内のデータ量を減少するために広く
用いられている技術である。これは、典型的に８×８のブロック又は１６×１６
ピクセルの画像の一部を変換することから成る。この方法は、効率において制限
される。なぜならば、それは、ブロック境界を渡る特徴を完全に利用せず、見る
者にとって非常に明らかなブロック境界でタイル化されたアーティファクトを生
成する傾向があるからである。
れている。これらのアーティファクトは、しばしば固定境界上にあり、あるいは
自然な画像には稀なパターンから成る。例えば、画像の離散コサイン変換（Disc
rete Cosine Transforms）は、画像ファイル内のデータ量を減少するために広く
用いられている技術である。これは、典型的に８×８のブロック又は１６×１６
ピクセルの画像の一部を変換することから成る。この方法は、効率において制限
される。なぜならば、それは、ブロック境界を渡る特徴を完全に利用せず、見る
者にとって非常に明らかなブロック境界でタイル化されたアーティファクトを生
成する傾向があるからである。
【０００４】 フル画像ウェーブレット法変換のような圧縮方法は、アーティファクトの伝統
的な種類のいくつかを避けるために用いられ得る。結果として生じる画像は、ま
だ、ノイズの欠如のため及びサブバンド又はウェーブレット処理の結果としてと
もに不自然ににじむ画像素子のために不自然な外観を有し得る。最高の圧縮レベ
ルでは、定量化データセットは、オリジナルの連続的画像を十分に表さない。こ
れらは、「平らな（flat）」、「ぼんやりした（blurry）」、「かたまりだらけ
の（lumpy）」、「雑多にされた（speckled）」、「紛れもない（ringing）」、
あるいは「消散する（evaporating）」として記述されるアーティファクトを結
果として生じる。
的な種類のいくつかを避けるために用いられ得る。結果として生じる画像は、ま
だ、ノイズの欠如のため及びサブバンド又はウェーブレット処理の結果としてと
もに不自然ににじむ画像素子のために不自然な外観を有し得る。最高の圧縮レベ
ルでは、定量化データセットは、オリジナルの連続的画像を十分に表さない。こ
れらは、「平らな（flat）」、「ぼんやりした（blurry）」、「かたまりだらけ
の（lumpy）」、「雑多にされた（speckled）」、「紛れもない（ringing）」、
あるいは「消散する（evaporating）」として記述されるアーティファクトを結
果として生じる。
【０００５】 発明の概要 本発明のシステム及び方法は、情報変換を改良し、定量化エラーを補償し、出
力において適切な不確定性で定量化処理によって取り除かれたあらゆるエネルギ
ーと取って代わるために、確率共鳴タイプの処理を利用する。この方法では、定
量化エラーのために結果として生じる画像におけるあらゆる不自然な外観のため
の完全な補償が達成される。その補償が増加されるにつれて、結果として生じる
画像は、次第になお悪い照明条件下で見られ、あるいは撮影される外観を有する
。それは自然な外観を保持するが、情報内容と認知される品質は、伝統的な圧縮
アーティファクトにはない、非常に自然で許容できる方法で低下される。
力において適切な不確定性で定量化処理によって取り除かれたあらゆるエネルギ
ーと取って代わるために、確率共鳴タイプの処理を利用する。この方法では、定
量化エラーのために結果として生じる画像におけるあらゆる不自然な外観のため
の完全な補償が達成される。その補償が増加されるにつれて、結果として生じる
画像は、次第になお悪い照明条件下で見られ、あるいは撮影される外観を有する
。それは自然な外観を保持するが、情報内容と認知される品質は、伝統的な圧縮
アーティファクトにはない、非常に自然で許容できる方法で低下される。
【０００６】 本発明は、効率及び結果として生じる信号の特性を改善するために、画像又は
信号のサブバンド分割から生じる成分データ種類を処理する。その結果は、定量
化不確定性が処理される方法の結果として、「フィルムルック（film look）」
を作り出すように最も容易に記述され得る。
信号のサブバンド分割から生じる成分データ種類を処理する。その結果は、定量
化不確定性が処理される方法の結果として、「フィルムルック（film look）」
を作り出すように最も容易に記述され得る。
【０００７】 本発明の好ましい実施の形態では、サブバンド変換は、高又は低及びＤＣ周波
数成分のいずれかを表す成分を生成する画像で実行される。ＤＣ情報を含むデー
タ成分は、定量化エラーに類似する確率及び大きさ分布を有する機能の追加によ
って線形化される。線形化機能は、正確に再生可能で、誤差分布の合理的に近い
モデルを提供するように選択される任意の値の発生器である。最終ステップでは
、単純な線形増加から複雑な非線形の、適応できる、テーブルルックアップ処理
に変動することができるデータは、反転処理によって不定量化される。
数成分のいずれかを表す成分を生成する画像で実行される。ＤＣ情報を含むデー
タ成分は、定量化エラーに類似する確率及び大きさ分布を有する機能の追加によ
って線形化される。線形化機能は、正確に再生可能で、誤差分布の合理的に近い
モデルを提供するように選択される任意の値の発生器である。最終ステップでは
、単純な線形増加から複雑な非線形の、適応できる、テーブルルックアップ処理
に変動することができるデータは、反転処理によって不定量化される。
【０００８】 代わりの実施の形態では、大きい大きさの信号のみを線形化し、０以外の定量
化大きさを結果として生じる値で作用することによって増加サイズ問題を避ける
ことができる方法が提供される。この実施の形態では、線形化機能分布が好まし
い実施の形態では選択されるが、それはゼロ当たりで定量化機能を調整するため
に用いられる。理想的には、選択された線形機能分布は、オリジナルのゼロ範囲
と、オリジナルの範囲に線形機能範囲を加えた範囲に等しい最大範囲をマッチす
る最小範囲を有する。これは、大きい大きさ値のための量記号を同時に線形化す
るが、ゼロ値の数の増加を結果として生じる。その結果は、線形化機能を再び作
り、定量化処理を反転することによって不定量化される。ゼロ値を不定量化する
ために、定量化エラーに類似する分布を持つディザー機能は、ゼロ値の不定量化
から生じる範囲が線形化されないように用いられてもよい。両方の場合、サブバ
ンドは、拡張「フィルムルック」で新しい画像を作り出すために再結合される。
化大きさを結果として生じる値で作用することによって増加サイズ問題を避ける
ことができる方法が提供される。この実施の形態では、線形化機能分布が好まし
い実施の形態では選択されるが、それはゼロ当たりで定量化機能を調整するため
に用いられる。理想的には、選択された線形機能分布は、オリジナルのゼロ範囲
と、オリジナルの範囲に線形機能範囲を加えた範囲に等しい最大範囲をマッチす
る最小範囲を有する。これは、大きい大きさ値のための量記号を同時に線形化す
るが、ゼロ値の数の増加を結果として生じる。その結果は、線形化機能を再び作
り、定量化処理を反転することによって不定量化される。ゼロ値を不定量化する
ために、定量化エラーに類似する分布を持つディザー機能は、ゼロ値の不定量化
から生じる範囲が線形化されないように用いられてもよい。両方の場合、サブバ
ンドは、拡張「フィルムルック」で新しい画像を作り出すために再結合される。
【０００９】 好ましい実施の形態の詳細な記述 本発明は、効率及び結果として生じる信号の特性を改善するために、画像又は
信号を分割するサブバンドから生じる成分データ種類を処理する。結果は、定量
化不確定性が処理される方法の結果として、「フィルムルック」を作り出すよう
に最も容易に記述され得る。次のステップは、例証目的だけのためにコンピュー
タで実行されるように記述される。その技術で周知のように、必要なステップと
計算を実行可能なあらゆる装置が用いられてもよい。
信号を分割するサブバンドから生じる成分データ種類を処理する。結果は、定量
化不確定性が処理される方法の結果として、「フィルムルック」を作り出すよう
に最も容易に記述され得る。次のステップは、例証目的だけのためにコンピュー
タで実行されるように記述される。その技術で周知のように、必要なステップと
計算を実行可能なあらゆる装置が用いられてもよい。
【００１０】 その方法は、画像にサブバンド変換を適用することによって始まる。サブバン
ド変換の後には、オリジナル画像の種々の周波数成分を表す成分の２以上のセッ
トがある。以下の議論では、識別は、ＤＣ及び低周波数情報を含む成分データの
帯域と、高周波数情報のみを含む帯域との間でなされる。
ド変換の後には、オリジナル画像の種々の周波数成分を表す成分の２以上のセッ
トがある。以下の議論では、識別は、ＤＣ及び低周波数情報を含む成分データの
帯域と、高周波数情報のみを含む帯域との間でなされる。
【００１１】 線形分割、複雑な非線形機能、適応性のあるあるいはテーブルルックアップ処
理を含む多くの処理を利用し得る定量化ステップでは、ＤＣ情報を含むデータは
、定量化エラーに類似する確率と大きさ分布を持つ機能の追加によって線形化さ
れる。定量化エラーは、インプリメンテーション細部に依存するが、典型的に、
０のエラー値で集中されるエラー値の分布であり、その値は、２以上の定量化範
囲をプラスマイナスする範囲に主に落ちる。定量化範囲は、オリジナル値の大き
さの機能であってもよく、他の特徴に基づく機能であってもよい。
理を含む多くの処理を利用し得る定量化ステップでは、ＤＣ情報を含むデータは
、定量化エラーに類似する確率と大きさ分布を持つ機能の追加によって線形化さ
れる。定量化エラーは、インプリメンテーション細部に依存するが、典型的に、
０のエラー値で集中されるエラー値の分布であり、その値は、２以上の定量化範
囲をプラスマイナスする範囲に主に落ちる。定量化範囲は、オリジナル値の大き
さの機能であってもよく、他の特徴に基づく機能であってもよい。
【００１２】 線形化機能は、正確に再生成され、誤差分布の合理的に近いモデルを提供する
ように選択された任意の値の発生器である。もし、どれも符号化サイズで強い影
響を与えるならばほとんど有さない最も大きい大きさの分布であるように、線形
化機能の大きさが選択されるならば、最大情報変換のポイントは十分に理解され
る。単純な線形増加から複雑な非線形の、適応できる、テーブルルックアップ処
理に変動することができるデータは、反転処理によって不定量化される。不定量
化後、線形機能は、正確に再生成され、生成する処理を繰り返すことによってそ
の結果から控除される。これは、別な方法で存在していたよりも統計的基礎にお
いて多くの解像度を持つ結果を作り出す。
ように選択された任意の値の発生器である。もし、どれも符号化サイズで強い影
響を与えるならばほとんど有さない最も大きい大きさの分布であるように、線形
化機能の大きさが選択されるならば、最大情報変換のポイントは十分に理解され
る。単純な線形増加から複雑な非線形の、適応できる、テーブルルックアップ処
理に変動することができるデータは、反転処理によって不定量化される。不定量
化後、線形機能は、正確に再生成され、生成する処理を繰り返すことによってそ
の結果から控除される。これは、別な方法で存在していたよりも統計的基礎にお
いて多くの解像度を持つ結果を作り出す。
【００１３】 同じ方法は高周波数成分のために用いられ得るが、符号化サイズを際立って増
加しない線形機能の大きさは、利点をもたらすことなく、典型的に非常に低い。
これは、定量化後のこれらの成分における正確にゼロ値の大きい集団のためであ
る。
加しない線形機能の大きさは、利点をもたらすことなく、典型的に非常に低い。
これは、定量化後のこれらの成分における正確にゼロ値の大きい集団のためであ
る。
【００１４】 代わりの実施の形態では、大きい大きさの信号のみを線形化し、０以外に定量
化された大きさを生じる値で作用することによって増加されたサイズ問題を避け
ることができる方法が提供される。不定量化後に定量化エラーに適切な類似の分
布をもたらすようにゼロ値が発生するために、定量化エラーのモデルは、ゼロ値
に加えられるべきである。
化された大きさを生じる値で作用することによって増加されたサイズ問題を避け
ることができる方法が提供される。不定量化後に定量化エラーに適切な類似の分
布をもたらすようにゼロ値が発生するために、定量化エラーのモデルは、ゼロ値
に加えられるべきである。
【００１５】 これを実行する一つの方法は、ゼロ当たりで起こるコアリングの量を制御する
ために線形機能を用いることである。この場合、線形機能分布は、前のように選
択されるが、オリジナルのゼロ範囲と、オリジナルに線形機能範囲を加えた範囲
に等しい最大範囲をマッチする最小範囲で、ゼロ当たりの定量化機能を調整する
ために用いられる。これは、大きい大きさ値のための量記号を同時に線形化する
が、ゼロ値の数の増加をもたらす。もう一度、線形機能大きさは、結果として生
じるサイズを際立って増加しないその大きさとして選択され得る。その結果は、
線形機能を再生成し、定量化処理を反転することによって不定量化されてもよい
。ゼロ値を不定量化するために、定量化エラーに類似する分布を持つディザー機
能が加えられ得る。なぜならば、ゼロ値の不定量化から結果として生じる分布は
、線形化されていなかったからである。
ために線形機能を用いることである。この場合、線形機能分布は、前のように選
択されるが、オリジナルのゼロ範囲と、オリジナルに線形機能範囲を加えた範囲
に等しい最大範囲をマッチする最小範囲で、ゼロ当たりの定量化機能を調整する
ために用いられる。これは、大きい大きさ値のための量記号を同時に線形化する
が、ゼロ値の数の増加をもたらす。もう一度、線形機能大きさは、結果として生
じるサイズを際立って増加しないその大きさとして選択され得る。その結果は、
線形機能を再生成し、定量化処理を反転することによって不定量化されてもよい
。ゼロ値を不定量化するために、定量化エラーに類似する分布を持つディザー機
能が加えられ得る。なぜならば、ゼロ値の不定量化から結果として生じる分布は
、線形化されていなかったからである。
【００１６】 この処理は、信号の解像度を線形化し、量記号とエントロピ符号器を通して情
報変換を最適化し、結果として生じる画像において、画像取り込み又は「フィル
ムルック」の間導入される不確定性を正確に表す。
報変換を最適化し、結果として生じる画像において、画像取り込み又は「フィル
ムルック」の間導入される不確定性を正確に表す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｕ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ， ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，Ｌ Ｒ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ， ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，Ｔ Ｔ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
Claims (13)
- 【請求項１】 圧縮画像の画質を改善するための方法であって、 ａ．画像におけるサブバンド変換を実行するステップであって、該画像は、高
周波数又は低周波数、及びＤＣ周波数成分の１つ以上に分割される、実行ステッ
プと、 ｂ．ＤＣ周波数を含む成分に応じて、その成分内のデータを線形化するステッ
プと、 ｃ．前記成分の線形化されたデータを不定量化するステップと、 を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項２】 前記データを線形化するステップは、データの定量化エラー
に類似する確率及び大きさ分布を有する機能を加えることを含むことを特徴とす
る請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 前記線形化ステップは、正確に再生成され、定量化誤差分布
を厳密に設計する任意の値を生成する機能を用いることを含むことを特徴とする
請求項２記載の方法。 - 【請求項４】 前記データを不定量化するステップは、単純な線形増倍アル
ゴリズムを適用することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項５】 前記データを不定量化するステップは、複雑な非線形不定量
化アルゴリズムを適用することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項６】 前記データを不定量化するステップは、適応できる不定量化
アルゴリズムを適用することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項７】 前記データを不定量化するステップは、テーブルルックアッ
プ処理を用いることを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項８】 圧縮画像の画質を改善するためのシステムであって、 ａ．プロセッサであって、該プロセッサは、以下のステップを実行できるプロ
セッサと、 i．画像においてサブバンド変換を実行するステップ、 ii．その成分のデータを線形化するステップ、 iii．その成分の線形化されたデータを不定量化するステップ、 ｂ．前記プロセッサに接続される、前記画像を動的に格納するための１以上の
メモリモジュールと、 ｃ．前記メモリに接続される、前記画像に格納されたデータを線形化するため
に用いられる１以上の方程式を永久に格納するための埋め込みのメモリと、 ｄ．前記プロセッサ、メモリモジュール及び埋め込みのメモリに接続される、
システムの各構成要素間にデジタル通信リンクを提供する通信バスと、 を含むことを特徴とするシステム。 - 【請求項９】 前記埋め込みのメモリは、サンプル化画像データの定量化エ
ラーに類似する確率及び大きさ分布を有する機能を含むことを特徴とする請求項
８記載のシステム。 - 【請求項１０】 前記埋め込みのメモリは、正確に再生成可能であり、所定
の画像データサンプルのための定量化エラー分布を厳密に設計する任意の値を生
成する１以上の機能を含むことを特徴とする請求項９記載のシステム。 - 【請求項１１】 前記埋め込みのメモリは、単純な線形増倍アルゴリズムを
含むことを特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１２】 前記埋め込みのメモリは、複雑な非線形不定量化アルゴリ
ズムを含むことを特徴とする請求項８記載のシステム。 - 【請求項１３】 前記埋め込みのメモリは、適応できる不定量化アルゴリズ
ムを含むことを特徴とする請求項８記載のシステム。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US11857199P | 1999-02-04 | 1999-02-04 | |
| US60/118,571 | 1999-02-04 | ||
| PCT/US2000/003048 WO2000046741A1 (en) | 1999-02-04 | 2000-02-04 | Improving compressed image appearance using stochastic resonance and energy replacement |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002536897A true JP2002536897A (ja) | 2002-10-29 |
Family
ID=22379425
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