JP2003116130A - Image processing apparatus and image compression method - Google Patents

Image processing apparatus and image compression method

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JP2003116130A
JP2003116130A JP2001306722A JP2001306722A JP2003116130A JP 2003116130 A JP2003116130 A JP 2003116130A JP 2001306722 A JP2001306722 A JP 2001306722A JP 2001306722 A JP2001306722 A JP 2001306722A JP 2003116130 A JP2003116130 A JP 2003116130A
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code amount
image
quantization
scale factor
image data
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JP2001306722A
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Japanese (ja)
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Satoru Hara
哲 原
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Olympus Optical Co Ltd
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing apparatus capable of generating compression data comprising a code quantity with high accuracy with respect to a target code quantity by deciding an SF (Scale Factor) value by taking into account a code quantity characteristic of image data. SOLUTION: A discrimination section 12 discriminates the code quantity characteristic of image data on the basis of a generated code quantity obtained by initial coding processing. A selection section 11 selects an SF table corresponding to the discriminated code quantity characteristic from a table group 13 and sets an SF value adapted to the target code quantity from the SF table to a quantization processing section of a compression processing section 2.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、一般的にはデジタ
ル画像圧縮方式に関し、特に画像データの符号量特性を
考慮した画像圧縮方式に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention generally relates to a digital image compression system, and more particularly to an image compression system in which the code amount characteristic of image data is taken into consideration.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、例えばデジタルカメラなどでは、
静止画像(カメラでは撮像画像)を圧縮して記録媒体に
記録することが一般的である。画像圧縮方式としては、
いわゆるJPEG規格によるJPEG圧縮方式が周知で
ある。以下、図5を参照して、JPEG圧縮方式による
画像圧縮処理のプロセスを説明する。
2. Description of the Related Art Conventionally, for example, in a digital camera,
It is common to compress a still image (a captured image with a camera) and record it on a recording medium. As an image compression method,
A JPEG compression method based on the so-called JPEG standard is well known. The process of image compression processing by the JPEG compression method will be described below with reference to FIG.

【0003】例えばデジタルカメラでは、撮像系30に
より、撮影された被写体に対応するデジタル画像データ
(以下単に画像データと呼ぶ)が生成される。圧縮処理
部2は、例えばASIC(Application Specific Integ
rated Circuit)から構成されており、撮像系30から
入力される画像データ(YC信号を含む)に対して、一
連の圧縮プロセスを実行する。まず、画像データは、通
常では8×8画素をブロック単位とするブロックに分割
される。DCT(離散コサイン変換)演算部21は、ブ
ロック毎にDCT演算処理を実行してDCT係数を算出
する。量子化処理部22は、DCT係数に対して各周波
数成分に応じた量子化(線形量子化)処理を実行する。
更に、符号化処理部23は、量子化値に対して、通常で
はハフマン符号によるエントロピー符号化処理(以下単
に符号化処理と呼ぶ)を実行する。出力部24は、符号
化処理による符号量の圧縮データを蓄積し、例えばメモ
リカードなどの記録媒体を使用する記録系3に出力す
る。
For example, in a digital camera, the image pickup system 30 generates digital image data (hereinafter simply referred to as image data) corresponding to a photographed subject. The compression processing unit 2 uses, for example, an ASIC (Application Specific Integ
The image data (including the YC signal) input from the imaging system 30 is subjected to a series of compression processes. First, the image data is usually divided into blocks each including 8 × 8 pixels as a block unit. The DCT (discrete cosine transform) calculation unit 21 executes a DCT calculation process for each block to calculate a DCT coefficient. The quantization processing unit 22 executes a quantization (linear quantization) process on the DCT coefficient according to each frequency component.
Furthermore, the encoding processing unit 23 normally performs entropy encoding processing (hereinafter simply referred to as encoding processing) using Huffman code on the quantized value. The output unit 24 accumulates the compressed data of the code amount by the encoding process and outputs it to the recording system 3 using a recording medium such as a memory card.

【0004】このような圧縮プロセスにおいて、量子化
処理部22は、通常では圧縮率を決定する量子化テーブ
ルを使用して、相対的に高周波成分の符号量を削減する
ように量子化処理を実行する。高周波成分の画像は視覚
的に検知し難いため、削減されても画質劣化が少ない。
実際上では、予め用意されたデフォルト量子化テーブル
42に、スケールファクタと呼ぶ係数(以下SFと表記
する場合がある)41を掛け合わせた最適な量子化テー
ブルが使用される。具体的には、量子化テーブル演算部
40が乗算処理を実行して、最適な量子化テーブル値を
算出する。
In such a compression process, the quantization processing unit 22 normally uses a quantization table for determining the compression rate and executes the quantization process so as to relatively reduce the code amount of the high frequency component. To do. Images of high-frequency components are difficult to detect visually, so even if they are reduced, there is little deterioration in image quality.
Practically, an optimum quantization table obtained by multiplying a default quantization table 42 prepared in advance with a coefficient (hereinafter sometimes referred to as SF) 41 called a scale factor is used. Specifically, the quantization table calculation unit 40 executes a multiplication process to calculate an optimum quantization table value.

【0005】要するに、SFを調整することにより、量
子化処理を調整して画像データの圧縮率を変化させるこ
とができる。一般的には、同一画像データに対しては、
SFが大きい程、圧縮率は大きくなる。
In short, by adjusting the SF, the quantization process can be adjusted to change the compression rate of the image data. Generally, for the same image data,
The larger the SF, the larger the compression rate.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】前述したように、例え
ばJPEG圧縮方式では、量子化処理部22でのプロセ
スにおいて、SFの調整に応じて画像データの圧縮率
(換言すれば目標符号量)を調整することができる。
As described above, in the JPEG compression method, for example, in the process in the quantization processing unit 22, the compression rate (in other words, the target code amount) of the image data is set in accordance with the SF adjustment. Can be adjusted.

【0007】先行技術としては、符号量とSFとの関係
を利用して、最適な符号量を得る方法が提案されている
(例えば特開2000−114980公報を参照)。具
体的には、デフォルトのSFを使用して1回目の圧縮処
理を実行して、生成した符号量とSFとの関係式(1)
から、目標符号量に適合する次の圧縮処理で使用するS
Fを決定する方法である。
As a prior art, there has been proposed a method for obtaining an optimum code amount by utilizing the relationship between the code amount and SF (see, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2000-114980). Specifically, the first compression process is executed using the default SF, and the relational expression (1) between the generated code amount and the SF
From S to be used in the next compression process that matches the target code amount
This is a method of determining F.

【0008】LogBR=a×LogSF+b…(1) ここで、BRは符号量を意味し、a,bはそれぞれ画像
により異なるパラメータである。但し、パラメータa
は、同一の符号化であれば、画像に依存せずにほぼ一定
の値である。また、パラメータbは、画像に依存する値
である。
LogBR = a × LogSF + b (1) Here, BR means the code amount, and a and b are parameters that differ depending on the image. However, the parameter a
Is a substantially constant value regardless of the image if the same encoding is performed. The parameter b is a value that depends on the image.

【0009】要するに、先行技術の方法は、事前に様々
な画像での圧縮処理を行なって、統計的処理によりパラ
メータa,bを求めている。そして、1回目の圧縮処理
に使用したSFの値、及び目標符号量と生成符号量(圧
縮処理により得られる符号量)との比較結果から、次の
圧縮処理に使用したSFの値を決定している。
In short, the method of the prior art performs compression processing on various images in advance and obtains the parameters a and b by statistical processing. Then, the SF value used for the next compression process is determined from the SF value used for the first compression process and the comparison result between the target code amount and the generated code amount (the code amount obtained by the compression process). ing.

【0010】しかしながら、先行技術の方法は、例えば
デジタルカメラであれば撮影画像の特徴又は種類を考慮
していない。画像の特徴又は種類とは、符号量特性とも
言うべきものであり、一般的には相対的に複雑な画像
(例えば多数の枝を有する木の撮影画像)と、単調な画
像(例えば遠景画像)とに大別される。このような符号
量特性を考慮していない場合には、圧縮処理で使用する
SFの値を正確に決定できないため、画像に従って生成
される符号量のばらつきは非常に大きくなる。
However, the prior art methods do not take into account the characteristics or types of captured images, for example digital cameras. The features or types of images, which should also be referred to as code amount characteristics, are generally relatively complicated images (for example, images of trees with many branches) and monotonous images (for example, distant view images). Is roughly divided into If such a code amount characteristic is not taken into consideration, the value of the SF used in the compression process cannot be accurately determined, so the variation in the code amount generated according to the image becomes extremely large.

【0011】そこで、本発明の目的は、画像データの符
号量特性を考慮したSFの値を決定できるようにして、
目標符号量に対して高精度の符号量からなる圧縮データ
を生成できる画像処理装置を提供することにある。
Therefore, an object of the present invention is to enable determination of the SF value in consideration of the code amount characteristic of image data,
An object of the present invention is to provide an image processing device capable of generating compressed data having a highly accurate code amount with respect to a target code amount.

【0012】[0012]

【課題を解決するための手段】本発明の観点は、静止画
像の圧縮方式(例えばJPEG規格方式)において、D
CT処理後での量子化処理のプロセスで、画像データの
符号量特性を考慮したSFの値(目標符号量に適合する
SF)を設定する手段を実現した画像圧縮方式に関す
る。
SUMMARY OF THE INVENTION An aspect of the present invention is that in a still image compression method (for example, JPEG standard method), D
The present invention relates to an image compression method that realizes means for setting an SF value (SF that matches a target code amount) in consideration of a code amount characteristic of image data in a quantization process after CT processing.

【0013】画像データの符号量特性とは、画像の特徴
又は種類に相当し、具体的には複雑な画像(一般的に高
周波成分が多い画像)と、単調な画像(一般的に低周波
成分が多い画像)とに大別される。符号量特性の判別方
法としては、同一のSFに対する符号化処理後の生成符
号量に基づいて判別する。
The code amount characteristic of image data corresponds to the feature or type of the image, and specifically, it is a complex image (an image generally having many high frequency components) and a monotonous image (generally a low frequency component). There are many images). As a method of determining the code amount characteristic, the determination is performed based on the generated code amount after the encoding process for the same SF.

【0014】本発明の方式を採用した画像処理装置は、
量子化処理及び符号化処理の各プロセスの実行により、
画像データを圧縮する画像処理装置において、量子化処
理で使用する量子化テーブルの係数であるスケールファ
クタと画像データの符号量特性とを関係付けたテーブル
情報を記憶する記憶手段と、初期符号化処理により得ら
れる符号量に基づいて、前記画像データの符号量特性を
判別する判別手段と、判別手段により判別された符号量
特性に対応するスケールファクタを、前記テーブル情報
から選択する選択手段と、選択手段により選択されたス
ケールファクタを使用して、再度の量子化処理を行なっ
て得られる量子化値を基に符号化処理するように構成さ
れたものである。
An image processing apparatus adopting the system of the present invention is
By executing the quantization process and the encoding process,
In an image processing apparatus for compressing image data, a storage unit that stores table information in which a scale factor, which is a coefficient of a quantization table used in the quantization process, and a code amount characteristic of the image data are stored, and an initial encoding process. Determining means for determining the code amount characteristic of the image data based on the code amount obtained by, and selecting means for selecting a scale factor corresponding to the code amount characteristic determined by the determining means from the table information, The scale factor selected by the means is used to perform the encoding process based on the quantized value obtained by performing the quantization process again.

【0015】このような構成により、量子化処理のプロ
セスにおいて、目標符号量に適合するSFの値を設定す
る場合に、画像データの符号量特性を考慮した設定を行
なうことができる。従って、結果として目標符号量に対
して高精度の符号量からなる圧縮データを生成できる。
With such a configuration, in the process of the quantization process, when setting the value of the SF that matches the target code amount, the setting can be performed in consideration of the code amount characteristic of the image data. Therefore, as a result, it is possible to generate compressed data having a highly accurate code amount with respect to the target code amount.

【0016】[0016]

【発明の実施の形態】以下図面を参照して、本発明の実
施の形態を説明する。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0017】(システム構成)同実施形態の画像処理装
置は、いわゆるJPEG圧縮方式に相当する静止画像圧
縮処理を実行するものであり、例えばデジタルカメラな
どの画像処理装置として採用される。
(System Configuration) The image processing apparatus of the embodiment executes a still image compression process corresponding to a so-called JPEG compression method, and is adopted as an image processing device such as a digital camera.

【0018】同実施形態の画像処理装置は、図1に示す
ように、圧縮前の画像データを格納しているバッファメ
モリ1と、圧縮処理部2と、記録系3と、SF値設定部
4とを有する。バッファメモリ1は、例えばデジタルカ
メラの撮像系(30)から出力される画像データを一時
的に格納するためのメモリである。圧縮処理部2は、例
えばJPEG圧縮方式による構成要素からなり、DCT
演算部、量子化処理部、符号化処理部、出力部、デフォ
ルト量子化テーブル、及び量子化テーブル演算部を有す
る(図5を参照)。
As shown in FIG. 1, the image processing apparatus of the embodiment has a buffer memory 1 storing image data before compression, a compression processing section 2, a recording system 3, and an SF value setting section 4. Have and. The buffer memory 1 is a memory for temporarily storing image data output from the image pickup system (30) of the digital camera, for example. The compression processing unit 2 is composed of, for example, components according to the JPEG compression method, and the DCT
It has an operation unit, a quantization processing unit, an encoding processing unit, an output unit, a default quantization table, and a quantization table operation unit (see FIG. 5).

【0019】同実施形態のSF値設定部4は、圧縮処理
部2に含まれる量子化テーブル演算部により最適な量子
化テーブル値を算出するために、デフォルト量子化テー
ブルに乗算するスケールファクタの値を設定するための
処理部である。
The SF value setting unit 4 of the embodiment has a scale factor value to be multiplied by the default quantization table in order to calculate an optimum quantization table value by the quantization table operation unit included in the compression processing unit 2. Is a processing unit for setting.

【0020】SF値設定部4は、後述する初期符号化処
理で使用する初期SF値(ここでは、固定値である0.
02)を格納したメモリ10と、選択部11と、判別部
12と、SFテーブル群13と、評価情報を保持してい
るメモリ14とを有する。判別部12は、評価情報(図
3を参照)に基づいて、初期符号化処理により得られた
生成符号量から画像データの符号量特性(画像の特徴又
は種類に相当)を判別する。選択部11は、判別部12
からの判別結果により、SFテーブル群13から符号量
特性に適合するSFテーブルを選択し、当該SFテーブ
ルから目標符号量に適合するSF値を決定して圧縮処理
部2に出力する。
The SF value setting unit 4 uses an initial SF value (here, a fixed value of 0.
02) is stored, a selection unit 11, a determination unit 12, an SF table group 13, and a memory 14 holding evaluation information. The discrimination unit 12 discriminates the code amount characteristic (corresponding to the feature or type of the image) of the image data from the generated code amount obtained by the initial encoding process based on the evaluation information (see FIG. 3). The selection unit 11 includes the determination unit 12
According to the determination result from, the SF table that matches the code amount characteristic is selected from the SF table group 13, the SF value that matches the target code amount is determined from the SF table, and the SF value is output to the compression processing unit 2.

【0021】(画像圧縮処理のプロセス)以下図1と共
に、図2のフローチャート、図3及び図4を参照して、
同実施形態の画像圧縮処理のプロセスを説明する。
(Image compression process) Referring to FIG. 1 and the flowchart of FIG. 2, FIG. 3 and FIG.
The image compression process of the embodiment will be described.

【0022】同実施形態のプロセスは、初期SF値を使
用する初期符号化処理(1回目の符号化処理)と、設定
されたSF値を使用する符号化処理(2回目の符号化処
理)とに大別される。まず、圧縮処理部2は、例えばデ
ジタルカメラの撮影動作により得られる撮影画像である
画像データ(YC信号を含む)に対して、通常では8×
8画素をブロック単位とするブロックに分割するブロッ
ク処理を実行する(ステップS1)。さらに、圧縮処理
部2は、ブロック毎にDCT演算処理を実行してDCT
係数を算出する(ステップS2)。
The process of the first embodiment includes an initial coding process using the initial SF value (first coding process) and an encoding process using the set SF value (second coding process). It is roughly divided into. First, the compression processing unit 2 normally takes 8 × for image data (including YC signal) that is a captured image obtained by a capturing operation of a digital camera, for example.
Block processing is performed to divide the block into blocks each having 8 pixels (step S1). Further, the compression processing unit 2 executes the DCT calculation process for each block to perform the DCT.
The coefficient is calculated (step S2).

【0023】次に、圧縮処理部2に含まれる量子化処理
部は、DCT係数に対して各周波数成分に応じた量子化
(線形量子化)処理を実行する。ここで、量子化処理部
は、量子化テーブル演算部40及びデフォルト量子化テ
ーブル42を含む。量子化処理部は、予めメモリ10に
格納されている初期SF値(固定値の0.02)を使用
した量子化処理を実行する(ステップS3)。
Next, the quantization processing unit included in the compression processing unit 2 executes a quantization (linear quantization) process on the DCT coefficient according to each frequency component. Here, the quantization processing unit includes a quantization table calculation unit 40 and a default quantization table 42. The quantization processing unit executes the quantization processing using the initial SF value (fixed value 0.02) stored in advance in the memory 10 (step S3).

【0024】圧縮処理部2に含まれる符号化処理部は、
初期SF値を使用した量子化値に対して、初期符号化処
理(ハフマン符号によるエントロピー符号化処理)を実
行する(ステップS4)。出力部24は、初期符号化処
理による生成符号量をSF値設定部4の判別部12に出
力する。
The encoding processing unit included in the compression processing unit 2 is
An initial coding process (entropy coding process by Huffman coding) is performed on the quantized value using the initial SF value (step S4). The output unit 24 outputs the generated code amount by the initial encoding process to the determination unit 12 of the SF value setting unit 4.

【0025】判別部12は、メモリ14に保存されてい
る評価情報を使用して、画像データの符号量特性を判別
する。評価情報は、図3に示すように、SF値を基準と
して、予め画像の種類30,31,32毎に生成符号量
を評価したものである。ここでは、同一SF値(初期S
F値である0.02)に対して、相対的に生成符号量が
大きい複雑な画像(高周波成分が多い画像)30、中程
度に複雑な画像31、及び相対的に単調な画像(低周波
成分が多い画像)32の3種類とする。
The discriminating section 12 discriminates the code amount characteristic of the image data by using the evaluation information stored in the memory 14. As shown in FIG. 3, the evaluation information is obtained by previously evaluating the generated code amount for each of the image types 30, 31, and 32 with the SF value as a reference. Here, the same SF value (initial S
A complex image (image having many high frequency components) 30, a relatively complex image 31, and a relatively monotonous image (low frequency) with a relatively large generated code amount with respect to the F value of 0.02). Image with many components) 32.

【0026】判別部12は、例えば圧縮処理部2からの
生成符号量と評価情報とに基づいて、画像データが複雑
な画像30であると判別したとする。選択部11は、判
別部12の判別結果に従って、SFテーブル群13から
適合するSFテーブルを選択する(ステップS6)。
It is assumed that the discriminating unit 12 discriminates that the image data is the complex image 30 based on the generated code amount and the evaluation information from the compression processing unit 2, for example. The selection unit 11 selects a compatible SF table from the SF table group 13 according to the determination result of the determination unit 12 (step S6).

【0027】SFテーブル群13は、図4に示すよう
に、画像データの符号量特性、即ち画像の種類30,3
1,32のそれぞれに対応する各テーブルを有する。こ
こでは、複雑な画像(高周波成分が多い画像)30に対
応するテーブルは、同図(A)に示すように、テーブル
Aとする。中程度に複雑な画像31に対応するテーブル
は、同図(B)に示すように、テーブルBとする。さら
に、単調な画像(低周波成分が多い画像)32に対応す
るテーブルは、同図(C)に示すように、テーブルCと
する。
As shown in FIG. 4, the SF table group 13 has a code amount characteristic of image data, that is, image types 30, 3
It has respective tables corresponding to 1 and 32, respectively. Here, the table corresponding to the complicated image (image having many high frequency components) 30 is table A as shown in FIG. The table corresponding to the moderately complex image 31 is table B, as shown in FIG. Further, the table corresponding to the monotonous image (image having many low frequency components) 32 is table C as shown in FIG.

【0028】選択部11は、判別部12の判別結果に従
って、SFテーブル群13から複雑な画像30に対応す
るテーブルAを選択し、当該テーブルAから目標符号量
(即ち、圧縮率)に応じたSF値を取り出して、圧縮処
理部2の量子化処理部に設定する。これにより、量子化
処理部は、設定されたSF値(符号量特性を考慮した
値)を使用した量子化処理を実行する(ステップS
7)。圧縮処理部2に含まれる符号化処理部は、量子化
処理部からの量子化値に対して、2回目の符号化処理を
実行する(ステップS8)。ここで、圧縮処理部2は、
初期符号化処理時に算出したDCT係数を記憶し、当該
DCT係数に対して2回目の量子化処理を実行する(ス
テップS7)。但し、2回目の量子化処理を開始する前
に、圧縮処理部2は、ブロック化処理とDCT処理を再
実行してもよい。
The selecting unit 11 selects the table A corresponding to the complicated image 30 from the SF table group 13 according to the discrimination result of the discriminating unit 12, and according to the target code amount (that is, the compression rate) from the table A. The SF value is extracted and set in the quantization processing unit of the compression processing unit 2. As a result, the quantization processing unit executes the quantization processing using the set SF value (a value considering the code amount characteristic) (step S).
7). The encoding processing unit included in the compression processing unit 2 executes the second encoding process on the quantized value from the quantization processing unit (step S8). Here, the compression processing unit 2
The DCT coefficient calculated during the initial encoding process is stored, and the second quantization process is executed on the DCT coefficient (step S7). However, the compression processing unit 2 may re-execute the blocking process and the DCT process before starting the second quantization process.

【0029】出力部24は、符号化処理による符号量の
圧縮データを蓄積し、例えばメモリカードなどの記録媒
体を使用する記録系3に出力する(ステップS9)。
The output unit 24 accumulates the compressed data of the code amount by the encoding process and outputs it to the recording system 3 using a recording medium such as a memory card (step S9).

【0030】選択部11は、判別部12の判別結果が中
程度に複雑な画像31の場合には、SFテーブル群13
からテーブルBを選択し、当該テーブルBから目標符号
量に応じたSF値を取り出して、圧縮処理部2の量子化
処理部に設定する。また、選択部11は、判別部12の
判別結果が単調な画像32の場合には、SFテーブル群
13からテーブルCを選択し、当該テーブルCから目標
符号量に応じたSF値を取り出して、圧縮処理部2の量
子化処理部に設定する。
When the discrimination result of the discriminating unit 12 is an image 31 having a medium complexity, the selecting unit 11 selects the SF table group 13
The table B is selected from the table B, the SF value corresponding to the target code amount is extracted from the table B, and is set in the quantization processing unit of the compression processing unit 2. Further, when the determination result of the determination unit 12 is the monotonous image 32, the selection unit 11 selects the table C from the SF table group 13 and extracts the SF value according to the target code amount from the table C, It is set in the quantization processing unit of the compression processing unit 2.

【0031】以上要するに、同実施形態の方式は、初期
符号化処理によりSF値を設定する処理において、判別
部12により画像データの符号量特性(画像の種類30
〜32)を判別し、この判別結果から適合するSFテー
ブルを選択する。従って、結果として、画像データの符
号量特性を考慮したSF値を圧縮処理部2の量子化処理
部に設定することができる。これにより、画像の種類に
より生成符号量のばらつきを抑制し、目標符号量に近い
高精度の符号量を生成することが可能となる。
In summary, according to the method of the embodiment, in the process of setting the SF value by the initial coding process, the discriminating unit 12 causes the code amount characteristic of the image data (image type 30
32 to 32) are discriminated, and a suitable SF table is selected from the discrimination result. Therefore, as a result, the SF value considering the code amount characteristic of the image data can be set in the quantization processing unit of the compression processing unit 2. As a result, it is possible to suppress variations in the generated code amount depending on the type of image and generate a highly accurate code amount close to the target code amount.

【0032】ところで、圧縮処理部2が2回目の符号化
処理を実行しても、生成符号量が目標符号量の許容範囲
内に収まらない状態が発生する可能性がある(ステップ
S10のNO)。この場合、一般的には再度SFテーブ
ルを使用して、適切なSF値を求めることはできない。
そこで、前述した生成符号量とSFとの関係式(1)を
使用して、1回目と2回目のSF値と生成符号量の値を
代入し、パラメータa,bを算出する。そして、当該パ
ラメータa,bを関係式(1)に代入して、目標符号量
に適合するSF値を算出する(ステップS11)。圧縮
処理部2の量子化処理部は、当該SF値を使用した量子
化処理を実行する。更に、圧縮処理部2に含まれる符号
化処理部は、量子化処理部からの量子化値に対して、3
回目の符号化処理を実行する(ステップS12)。
By the way, even if the compression processing unit 2 executes the second encoding process, there is a possibility that the generated code amount does not fall within the allowable range of the target code amount (NO in step S10). . In this case, generally, the SF table cannot be used again to obtain an appropriate SF value.
Therefore, the above-described relational expression (1) between the generated code amount and SF is used to substitute the values of the SF value and the generated code amount for the first and second times to calculate the parameters a and b. Then, the parameters a and b are substituted into the relational expression (1) to calculate the SF value that matches the target code amount (step S11). The quantization processing unit of the compression processing unit 2 executes the quantization processing using the SF value. Furthermore, the encoding processing unit included in the compression processing unit 2 sets the quantization value from the quantization processing unit to 3
The encoding process for the second time is executed (step S12).

【0033】(変形例)同実施形態では、画像データの
符号量特性として、相対的に生成符号量が大きい複雑な
画像(高周波成分が多い画像)30、中程度に複雑な画
像31、及び相対的に単調な画像(低周波成分が多い画
像)32の3種類としたが、これに限ることはない。変
形例としては、例えば5種類以上でもよい。但し、SF
テーブル群13は、想定した5種類の画像に対応する5
テーブルを要することになる。これにより、画像データ
の符号量特性の分類の増大に比例して、より高い精度の
生成符号量を得ることが可能となる。
(Modification) In the embodiment, as the code amount characteristics of the image data, a complex image (image having many high frequency components) 30, a relatively large generated code amount, a medium complex image 31, and a relative image Although there are three types of images that are monotonous (images with many low frequency components) 32, the present invention is not limited to this. As a modified example, for example, five or more types may be used. However, SF
The table group 13 has five images corresponding to the assumed five types of images.
You will need a table. This makes it possible to obtain a higher-accuracy generated code amount in proportion to an increase in the classification of code amount characteristics of image data.

【0034】(変形例)同実施形態では、SFテーブル
群13の各テーブルの分解能は同一である。しかしなが
ら、一般的に生成符号量が小さい符号量特性(低周波成
分が多い画像)の場合には、前述の関係式(1)に近似
することが困難である。そこで、生成符号量が相対的に
小さい符号量特性に対応するテーブルB,Cは、相対的
に高い分解能を示すデータ群を有するように構成するの
が望ましい。これにより、生成符号量が相対的に小さい
符号量特性の場合でも、高精度の生成符号量を得ること
が可能となる。
(Modification) In the same embodiment, the resolution of each table of the SF table group 13 is the same. However, it is generally difficult to approximate the above relational expression (1) in the case of a code amount characteristic in which the generated code amount is small (an image having many low frequency components). Therefore, it is desirable that the tables B and C corresponding to the code amount characteristic in which the generated code amount is relatively small have a data group having a relatively high resolution. This makes it possible to obtain a highly accurate generated code amount even when the generated code amount has a relatively small code amount characteristic.

【0035】[0035]

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、画
像圧縮処理プロセスにおいて、例えばデジタルカメラの
撮影画像の特徴又は種類に相当する画像データの符号量
特性を考慮したSF値を設定できる。従って、符号量特
性による生成符号量のばらつきを抑制し、目標符号量に
対して高精度の符号量からなる画像圧縮データを生成で
きる。換言すれば、高周波数成分の多い複雑な画像や、
低周波数成分の多い単調な画像等の画像の種類に従っ
て、適切なSF値を設定できる。これにより、高精度で
かつ効率的な画像圧縮処理を実現することが可能とな
る。
As described above in detail, according to the present invention, the SF value can be set in the image compression processing process in consideration of the code amount characteristic of the image data corresponding to the feature or type of the image captured by the digital camera. . Therefore, it is possible to suppress the variation in the generated code amount due to the code amount characteristic and generate the image compressed data having a highly accurate code amount with respect to the target code amount. In other words, complex images with many high frequency components,
An appropriate SF value can be set according to the type of image such as a monotone image having many low frequency components. This makes it possible to realize highly accurate and efficient image compression processing.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の実施形態に関する画像処理装置の構成
を示すブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.

【図2】同実施形態に関する画像圧縮処理のプロセスを
説明するためのフローチャート。
FIG. 2 is a flowchart for explaining a process of image compression processing according to the same embodiment.

【図3】同実施形態に関する判別部の動作を説明するた
めの図。
FIG. 3 is a diagram for explaining an operation of a determination unit according to the same embodiment.

【図4】同実施形態に関する量子化テーブルの構成を説
明するための図。
FIG. 4 is an exemplary view for explaining a configuration of a quantization table according to the same embodiment.

【図5】従来の画像圧縮方法による処理プロセスを説明
するためのブロック図。
FIG. 5 is a block diagram for explaining a processing process according to a conventional image compression method.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…バッファメモリ 2…圧縮処理部 3…記録系 4…SF値設定部 10…メモリ(初期SF値) 11…選択部 12…判別部 13…SFテーブル群 14…メモリ(評価情報) 21…DCT演算部 22…量子化処理部 23…符号化処理部 24…出力部 40…量子化テーブル演算部 42…デフォルト量子化テーブル 1 ... Buffer memory 2 ... Compression processing unit 3 ... Recording system 4 ... SF value setting section 10 ... Memory (initial SF value) 11 ... Selector 12 ... Discrimination unit 13 ... SF table group 14 ... Memory (evaluation information) 21 ... DCT calculator 22 ... Quantization processing unit 23 ... Encoding processing unit 24 ... Output unit 40 ... Quantization table operation unit 42 ... Default quantization table

フロントページの続き Fターム(参考) 5C022 AA13 5C059 MA00 MA23 MC14 MC38 ME02 PP01 SS15 TA47 TB04 TC10 TC18 TC24 TC38 TD01 TD11 TD15 TD16 TD17 UA02 UA38 5C078 AA04 BA57 CA01 DA01 DA07 DA11 DB07 5J064 AA01 BA16 BC01 BC14 BC16 BC25 BC29 BD03 Continued front page    F-term (reference) 5C022 AA13                 5C059 MA00 MA23 MC14 MC38 ME02                       PP01 SS15 TA47 TB04 TC10                       TC18 TC24 TC38 TD01 TD11                       TD15 TD16 TD17 UA02 UA38                 5C078 AA04 BA57 CA01 DA01 DA07                       DA11 DB07                 5J064 AA01 BA16 BC01 BC14 BC16                       BC25 BC29 BD03

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 量子化処理及び符号化処理の各プロセス
の実行により、画像データを圧縮する画像処理装置にお
いて、 前記量子化処理で使用する量子化テーブルの係数である
スケールファクタと画像データの符号量特性とを関係付
けたテーブル情報を記憶する記憶手段と、 初期符号化処理により得られる符号量に基づいて、前記
画像データの符号量特性を判別する判別手段と、 前記判別手段により判別された符号量特性に対応するス
ケールファクタを、前記テーブル情報から選択する選択
手段と、 前記選択手段により選択されたスケールファクタを使用
して、再度の量子化処理を行なって得られる量子化値を
基に符号化処理するようになされたことを特徴とする画
像処理装置。
1. In an image processing apparatus for compressing image data by executing each process of a quantization process and an encoding process, a scale factor which is a coefficient of a quantization table used in the quantization process and a code of the image data. Storage means for storing table information in which the quantity characteristics are associated with each other; discrimination means for discriminating the code quantity characteristic of the image data based on the code quantity obtained by the initial encoding processing; and the discrimination means. A scale factor corresponding to the code amount characteristic, selecting means for selecting from the table information, and using the scale factor selected by the selecting means, based on the quantized value obtained by performing the quantization process again. An image processing apparatus characterized by being configured to perform an encoding process.
【請求項2】 前記初期符号化処理は、予め初期値とし
て用意されたスケールファクタを使用した量子化処理に
より得られる量子化値を符号化処理するようになされ、
該符号化処理での後に、前記選択されたスケールファク
タを使用した量子化処理により得られる量子化値を基に
再度の符号化処理することを特徴とする請求項1に記載
の画像処理装置。
2. The initial coding process is adapted to code a quantized value obtained by a quantizing process using a scale factor prepared in advance as an initial value,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein after the encoding processing, the encoding processing is performed again based on a quantized value obtained by the quantization processing using the selected scale factor.
【請求項3】 前記テーブル情報は、符号量特性毎の複
数のテーブルを有し、各テーブルが圧縮処理の目標符号
量とスケールファクタとを関係付けたデータ群を有する
ように構成されていることを特徴とする請求項1に記載
の画像処理装置。
3. The table information includes a plurality of tables for each code amount characteristic, and each table has a data group in which a target code amount for compression processing and a scale factor are associated with each other. The image processing device according to claim 1.
【請求項4】 前記判別手段は、所定の同一スケールフ
ァクタに対応する符号量を画像データの符号量特性毎に
示す評価値を用意し、 前記同一スケールファクタを初期値として使用した前記
初期符号化処理により得られる符号量を前記評価値で評
価した結果に基づいて画像データの符号量特性を判別す
るように構成されていることを特徴とする請求項1に記
載の画像処理装置。
4. The discrimination means prepares an evaluation value indicating a code amount corresponding to a predetermined same scale factor for each code amount characteristic of image data, and the initial encoding using the same scale factor as an initial value. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is configured to determine a code amount characteristic of image data based on a result of evaluation of a code amount obtained by processing with the evaluation value.
【請求項5】 前記各テーブルは、符号量特性毎に異な
る分解能で設定されているデータ群を有することを特徴
とする請求項3に記載の画像処理装置。
5. The image processing apparatus according to claim 3, wherein each of the tables has a data group set with a different resolution for each code amount characteristic.
【請求項6】 前記各テーブルの中で、同一スケールフ
ァクタに対応する符号量が相対的に小さい符号量特性の
テーブルは、相対的に高い分解能を示すデータ群を有す
ることを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
6. The table of the code amount characteristics in which the code amount corresponding to the same scale factor is relatively small among the tables has a data group showing relatively high resolution. The image processing device according to item 3.
【請求項7】 量子化処理及び符号化処理の各プロセス
の実行により画像データを圧縮する画像圧縮方法であっ
て、 前記量子化処理で使用する量子化テーブルの係数である
スケールファクタと画像データの符号量特性とを関係付
けたテーブル情報を用意し、 予め初期値として用意されたスケールファクタを使用し
た量子化処理により得られる量子化値を符号化処理する
初期符号化処理を実行するステップと、 初期符号化処理ステップにより得られる符号量に基づい
て、画像データの符号量特性を判別するステップと、 前記判別ステップにより判別された符号量特性に対応す
るスケールファクタを、前記テーブル情報から選択する
ステップと、 前記選択ステップにより選択されたスケールファクタを
使用して量子化処理を実行するステップと、 前記量子化処理ステップにより得られる量子化値を符号
化処理するステップとからなることを特徴とする画像圧
縮方法。
7. An image compression method for compressing image data by executing each process of a quantization process and an encoding process, the scale factor being a coefficient of a quantization table used in the quantization process and the image data. Preparing table information in which the code amount characteristics are associated with each other, a step of executing an initial encoding process of encoding a quantized value obtained by a quantization process using a scale factor prepared in advance as an initial value, A step of determining the code amount characteristic of the image data based on the code amount obtained by the initial encoding processing step, and a step of selecting a scale factor corresponding to the code amount characteristic determined by the determining step from the table information And a step of performing a quantization process using the scale factor selected by the selecting step, Image compression method characterized by comprising a step of processing the encoded quantized values obtained by the quantization processing steps.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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