JP2004023316A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】タイル境界外のタイル境界隣接画素を使用せずに、タイル境界外のタイル境界隣接画素を補間演算で算出することにより、メモリなどのハードウェア規模を削減しつつタイル境界歪みを抑制する。
【解決手段】分割された各タイル０〜３の参照領域を点線部（タイル１’）に拡大する。×印の画素（タイル境界に隣接するタイル外の画素）をタイルの参照領域の拡大に使用しない。例えば、※印の画素値を、※印の画素の周囲の４つの画素（●印）の補間演算によって算出する。
【選択図】　　　　図９

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タイル境界歪みを抑制した画像処理装置に関し、例えばデジタルカメラ、インターネット、医療用画像、衛星通信用画像などに好適な技術である。
【０００２】
【従来の技術】
高精細画像の取扱いを容易にする画像圧縮方式の一つとして、高圧縮率でも高画質な画像を復元可能なＪＰＥＧ２０００がある。ＪＰＥＧ２０００では、画像を一般に矩形領域（タイル）に分割し、個々のタイルが圧縮伸長プロセスを実行する際の基本単位となる。従って、圧縮伸長動作はタイル毎に独立に行なわれる。この際、圧縮率の高い条件で圧縮伸長処理を行うと、「タイルの境界」が目立ってくるという問題が発生する。
【０００３】
そこで、従来、この問題を解決するために、隣接タイルの画像データを用いる、つまり隣接するタイル同士で境界を互いに重複させる方法が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記した方法では、注目タイル外の画像データもメモリに持つ必要があるため、ハードウェア規模が増大するという問題があった。
【０００５】
本発明は上記した問題点に鑑みてなされたものであり、
本発明の目的は、タイル境界外のタイル境界隣接画素を使用せずに、タイル境界外のタイル境界隣接画素を補間演算で算出することにより、メモリなどのハードウェア規模を削減しつつタイル境界歪みを抑制した画像処理装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明では、ブロック外のブロック境界に隣接した画素をそのまま使わず、その画素よりブロック境界から見てさらに外側の画素を参照することにより、ブロック外のブロック境界に隣接した画素値を算出する。これにより、ブロック境界に隣接しているブロック外の画素のためのメモリを削減できる。
【０００７】
本発明では、メモリなどのハード規模を削減するためにタイル境界外のタイル境界隣接画素を使用しない。タイル境界外のタイル境界隣接画素は、該画素より外側の少なくとも１つの画素とタイル内の少なくとも一つの画素との補間演算で算出する。これによりコストを削減することができる。
【０００８】
また、上記補間演算は、補間の方式によっては圧縮の前処理に施すローパスフィルタ（プレフィルタ）の役割もなす。上記補間演算を入れることにより、タイル外のタイル境界隣接画素をそのまま使用した場合に生じていたタイル境界歪みを削減することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例を図面を用いて具体的に説明する。
本発明を説明する前に、ＪＰＥＧ２０００についてその概要を説明する。
【００１０】
図１は、ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムの基本を説明するための図である。ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムは、色空間変換・逆変換部１１１、２次元ウエーブレット変換・逆変換部１１２、量子化・逆量子化部１１３、エントロピー符号化・復号化部１１４、タグ処理部１１５で構成されている。
【００１１】
図２は、タイル分割されたカラー画像の各コンポーネントの例を示す。カラー画像は、一般に、図２に示すように、原画像の各コンポーネント２０１、２０２、２０３（ここではＲＧＢ原色系）が、矩形領域（タイル）に分割される。そして、個々のタイル、例えば、Ｒ００，Ｒ０１，…，Ｒ１５／Ｇ００，Ｇ０１，…，Ｇ１５／Ｂ００，Ｂ０１，…，Ｂ１５が、圧縮伸長プロセスを実行する際の基本単位となる。従って、圧縮伸長動作は、コンポーネント毎、そしてタイル毎に、独立に行なわれる。
【００１２】
符号化時には、各コンポーネントの各タイルのデータが、図１の色空間変換部１１１に入力され、色空間変換を施されたのち、２次元ウェーブレット変換部１１２で２次元ウェーブレット変換（順変換）が適用されて周波数帯に空間分割される。
【００１３】
図３は、デコンポジション・レベル数が３の場合の、各デコンポジション・レベルにおけるサブ・バンドを示している。すなわち、原画像のタイル分割によって得られたタイル原画像（０ＬＬ）（デコンポジション・レベル０（３００））に対して、２次元ウェーブレット変換を施し、デコンポジション・レベル１（３０１）に示すサブ・バンド（１ＬＬ，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨ）を分離する。そして引き続き、この階層における低周波成分１ＬＬに対して、２次元ウェーブレット変換を施し、デコンポジション・レベル２（３０２）に示すサブ・バンド（２ＬＬ，２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨ）を分離する。順次同様に、低周波成分２ＬＬに対しても、２次元ウェーブレット変換を施し、デコンポジション・レベル３（３０３）に示すサブ・バンド（３ＬＬ，３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨ）を分離する。更に図３では、各デコンポジション・レベルにおいて符号化の対象となるサブ・バンドを、グレーで表してある。例えば、デコンポジション・レベル数を３とした時、グレーで示したサブ・バンド（３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨ，２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨ，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨ）が符号化対象となり、３ＬＬサブ・バンドは符号化されない。
【００１４】
次いで、指定した符号化の順番で符号化の対象となるビットが定められ、図１の量子化部１１３で対象ビット周辺のビットからコンテキストが生成される。
【００１５】
量子化処理が終わったウェーブレット係数は、個々のサブバンド毎に、「プレシンクト」と呼ばれる重複しない矩形に分割される。これは、インプリメンテーションでメモリを効率的に使うために導入されたものである。図５に示すように、一つのプレシンクトは、空間的に一致した３つの矩形領域からなっている。更に、個々のプレシンクトは、重複しない矩形の「コード・ブロック」に分けられる。これは、エントロピー・コーディングを行う際の基本単位となる。
【００１６】
ウェーブレット変換後の係数値は、そのまま量子化し符号化することも可能であるが、ＪＰＥＧ２０００では符号化効率を上げるために、係数値を「ビットプレーン」単位に分解し、画素あるいはコード・ブロック毎に「ビットプレーン」に順位付けを行うことができる。図６は、その手順を簡単に示す。この例では、原画像（３２×３２画素）を１６×１６画素のタイル４つで分割した場合で、デコンポジション・レベル１のプレシンクトとコード・ブロックの大きさは、各々８×８画素と４×４画素としている。プレシンクトとコード・ブロックの番号は、ラスター順に付けられる。タイル境界外に対する画素拡張にはミラーリング法を使い、可逆（５，３）フィルタでウェーブレット変換を行い、デコンポジションレベル１のウェーブレット係数値を求めている。また、タイル０／プレシンクト３／コード・ブロック３について、代表的な「レイヤー」についての概念図をも併せて示している。レイヤーの構造は、ウェーブレット係数値を横方向（ビットプレーン方向）から見ると理解し易い。１つのレイヤーは任意の数のビットプレーンから構成される。この例では、レイヤー０、１、２、３は、各々、１、３、１、３つのビットプレーンから成っている。そして、ＬＳＢに近いビットプレーンを含むレイヤー程、先に量子化の対象となり、逆に、ＭＳＢに近いレイヤーは最後まで量子化されずに残ることになる。ＬＳＢに近いレイヤーから破棄する方法はトランケーションと呼ばれ、量子化率を細かく制御することが可能である。
【００１７】
エントロピー符号化部１１４（図１参照）では、コンテキストと対象ビットから確率推定によって、各コンポーネントのタイルに対する符号化を行う。こうして、原画像の全てのコンポーネントについて、タイル単位で符号化処理が行われる。最後にタグ処理部１１５は、エントロピー符号化部１１４からの全符号化データを１本のコード・ストリームに結合するとともに、それにタグを付加する処理を行う。
【００１８】
図４は、コードストリームの構造を簡単に示す。コード・ストリームの先頭と各タイルを構成する部分タイルの先頭にはヘッダと呼ばれるタグ情報が付加され、その後に、各タイルの符号化データが続く。そして、コード・ストリームの終端には、再びタグが置かれる。
【００１９】
一方、復号化時には、符号化時とは逆に、各コンポーネントの各タイルのコード・ストリームから画像データを生成する。図１を用いて簡単に説明する。この場合、タグ処理部１１５は、外部より入力したコード・ストリームに付加されたタグ情報を解釈し、コード・ストリームを各コンポーネントの各タイルのコード・ストリームに分解し、その各コンポーネントの各タイルのコード・ストリーム毎に復号化処理が行われる。コード・ストリーム内のタグ情報に基づく順番で復号化の対象となるビットの位置が定められるとともに、逆量子化部１１３で、その対象ビット位置の周辺ビット（既に復号化を終えている）の並びからコンテキストが生成される。エントロピー復号化部１１４で、このコンテキストとコード・ストリームから確率推定によって復号化を行い対象ビットを生成し、それを対象ビットの位置に書き込む。このようにして復号化されたデータは各周波数帯域毎に空間分割されているため、これを２次元ウェーブレット逆変換部１１２で２次元ウェーブレット逆変換を行うことにより、画像データの各コンポーネントの各タイルが復元される。復元されたデータは色空間逆変換部１１１によって元の表色系のデータに変換される。
【００２０】
図７は、ミラーリング法を用いた画素拡張の一例を示す図である。図７に示すように、注目するタイル４０１のある列に「ＡＢＣＤＥ」という文字が並んでいる。各文字が１画素の値に対応し、最初の文字「Ａ」がｋ番目、最後の文字「Ｅ」がｍ番目の画素であるとする。ウェーブレット変換をこのタイル４０１に対して行うときには、ｋ番目以前の画素とｍ番目以降の画素がそれぞれ数画素必要になるので、図７に示すように、ミラーリング法によってタイル境界４０１ａの外に画素を拡張する必要がある。画素４０２は拡張された画素を示す。
【００２１】
（実施例１）
図８は、本発明の実施例１に係る圧縮部の構成を示す。タイル分割部１では、入力された画像をタイルというブロック単位に分割する。その際、タイルの参照領域を拡大し、該参照領域が拡大されたタイル単位で色空間変換２、２次元ウェーブレット変換３、量子化４、エントロピー符号化５、タグ処理６を行う。色空間変換部２からタグ処理部６までの処理は前述したＪＰＥＧ２０００と同様である。
【００２２】
図９は、タイル分割部の具体例を示す。入力画像は４つのタイル０〜３に分割される。そして、本発明では、タイル１（図の実線部）を例にとると、タイル１を図の点線部のタイル１’に参照領域を拡大する。
【００２３】
図１０は、タイルの参照領域拡大・復元を説明する図である。図では、３画素×３画素のタイル（１ａ）を９画素×９画素のタイルに参照領域を拡大し、圧縮伸長後、元の３画素×３画素のタイル（１ａ）に復元する。図において、タイル（１ａ）を囲む隣のタイルの画素（○および×印）を参照領域としている。×印の画素は、タイル（１ａ）と隣接するタイルとの境界画素である。
【００２４】
○印の画素はタイルの参照領域の拡大に使用する画素であり、×印の画素はタイルの参照領域の拡大に使用しない画素である。後述するが×印の画素値は周囲の○印の画素値の補間演算で算出する。
【００２５】
図１０の例では、タイルの参照領域が元のタイルの外側（上下左右）に３画素ずつ拡大しているので、タイルの参照領域の拡大度合いを３とする。つまり、タイルの参照領域の拡大度合いは、元のタイルからタイルの外側の上下左右に拡大している画素数で定義する。
【００２６】
図９（ｂ）は、（ａ）の点線部を拡大した図であり、またタイル境界に隣接するタイル外の画素値の算出を説明する図である。この画素値の算出はタイル分割部１で行う。
【００２７】
図９（ｂ）において、タイル境界の内側が注目タイルであり、タイル境界の外側が隣接タイルである。×印の画素（タイル境界に隣接するタイル外の画素）はタイルの参照領域の拡大に使用しない画素である。いま、※印が画素値を算出する画素とする。本発明では、例えば※印の画素の周囲の４つの画素（●印）の補間演算によって※印の画素値を算出する。補間演算としては、例えば●印の画素の平均値をとるなどの演算を行う。もちろん他の公知の補間演算で※印の画素値を算出してもよい。また、補間演算に使用する画素は必ずしも●の位置である必要はない。×以外の※周辺の画素ならいかなる画素を補間に使用してもよい。このように、タイル境界に隣接しているタイル外の画素のためのメモリを削減できるので、低コストとなる。
【００２８】
また、ウェーブレット変換の階層数に応じてタイルの参照領域の拡大度合いを制御することもできる。一般的に、ウェーブレット変換の階層数が大きくなるにつれて、ミラーリングに要する画素数が多くなる。このため、ウェーブレット変換の階層数が大きくなるにつれて、タイルの参照領域の拡大度合いを大きくした方が良い。図１１、１２は、その一例を示す。この例のように３階層ではタイルの拡大度を８とし（図１１）、２階層ではタイルの拡大度合いを４にする（図１２）というような制御をする。または、一般的にｎ階層ではタイルの参照領域の拡大度合いを２のｎ乗と制御しても良い。以上のようにすると、圧縮時のウェーブレット階層数に応じてタイルの参照領域の拡大度合いを最適にできる。また、タイルの参照領域の拡大度合いは、コストや処理時間や画像品質などの兼ね合いで調節することもできる。
【００２９】
さらに、ウェーブレット変換方法に応じてタイルの参照領域の拡大度合いを制御しても良い。例えば、５×３フィルタでのウェーブレット変換と９×７フィルタでのウェーブレット変換があるが、９×７フィルタでのウェーブレット変換の方が５×３フィルタでのウェーブレット変換よりタイルの参照領域の拡大度合いを大きくする。これは、９×７フィルタでのウェーブレット変換の方が５×３フィルタでのウェーブレット変換にくらべてミラーリングに要する画素数が多いためである。
【００３０】
また、圧縮率に応じてタイルの参照領域の拡大度合いを可変にしてもよい。一般に圧縮率が大きい画像ほどタイル境界歪みが目立つ。つまり圧縮率の大きな画像に対してタイルの参照領域の拡大度合いを小さくして圧縮伸長しても、タイル境界歪み抑制の効果がでにくい。そこで、本発明では、図１３、図１４に示すように、圧縮率に応じてタイルの参照領域の拡大度合いを可変にする。例えば、圧縮率１／６０なら図１３に示すようにタイルの参照領域の拡大度合いを大きくする。また、圧縮率１／３０なら図１４に示すようにタイルの参照領域の拡大度合いを小さくする。
【００３１】
なお、上記した実施例はＪＰＥＧ２０００の圧縮伸長方式を例に説明したが、圧縮伸長方式はこれに限定されず、ブロック境界情報を圧縮符号に含むことができる圧縮伸長方式なら、いかなる圧縮伸長方式を用いても良い。
【００３２】
（実施例２）
図１５は、本発明の実施例２に係る伸長部の構成を示す。タグ処理部６から色空間逆変換部１０までの処理は前述したＪＰＥＧ２０００と同様である。色空間逆変換された画像データに対し、エッジ量算出部１１でエッジ量を算出し、それをタイル境界平滑化部１２に入力する。
【００３３】
本実施例では、タイル境界からの画素間距離とタイル境界近傍の画素のエッジ量に応じてローパスフィルタの強度を切り換える。図１６は、タイル境界からの距離とエッジ量によるローパスフィルタ制御を説明する図である。なお、圧縮された信号にはブロック境界の位置を特定する情報が含まれている。
【００３４】
エッジ量算出部１１はタイル境界近傍の画素に対し、
（１）タイル境界からの画素間距離（図１６（ａ））
（２）エッジ量算出フィルタ（図１６（ｂ））でエッジ量
を算出する。
【００３５】
そして、算出された画素間距離と斜め方向のエッジ量に応じて、タイル境界平滑化部１２のローパスフィルタ強度を制御する。なお、エッジ量として斜め方向のエッジ量を算出する理由は、縦、横方向のタイル境界をエッジとして検出しないためである。
【００３６】
本実施例では、画素間距離が大きいほど、またエッジ量の絶対値が大きいほど、ローパスフィルタの中央値ｍを大きくする。
【００３７】
図１６（ｃ）に示す適応的ローパスフィルタの例では、中央の係数値をｍとし、画素間距離をｄとし、上記したエッジ量をＥとするとき、
ｄ＝０　ならば
ａｂｓ（Ｅ）＞＝２５５　ならば　ｍ＝８＋ａｂｓ（Ｅ）
ａｂｓ（Ｅ）＜２５５　　ならば　ｍ＝８
ｄ＞０　ならば
ｍ＝ｍａｘ（８＋６４＊ｄ，８＋ａｂｓ（Ｅ））
によって、中央の係数値ｍを算出する。
【００３８】
これは、タイル境界からの画素間距離ｄが大きいほど、タイル境界近傍の画素のエッジ量の絶対値ａｂｓ（Ｅ）が大きいほど、施すローパスフィルタの平滑化度を小さくする、ということを意味する。ｄ＝０の場合のみ独立に制御した理由は、タイル境界の最近傍の画素に対しては無条件に平滑化度の強いローパスフィルタを施さないと、タイル境界が逆に目立ってしまうからである。
【００３９】
上記したようなポストフィルタとしてのローパスフィルタ処理を行うのは、実施例１のタイルの参照領域の拡大・復元のみでは削減しきれないタイル境界歪みを完全になくするためである。
【００４０】
なお、本実施例では、ＪＰＥＧ２０００の圧縮伸長方式を例に説明したが、圧縮伸長方式はこれに限定されず、ブロックに分割してブロック単位で圧縮伸長する方式なら、いかなる圧縮伸長方式を用いても良い。
【００４１】
（実施例３）
図１７は、本発明の実施例３に係る圧縮部の構成を示す。実施例１と相違する点は、タイル分割部１ａが色空間変換部２と２次元ウェーブレット変換部３との間に設けられている点である。色空間変換部２からタグ処理部６までの処理は前述したＪＰＥＧ２０００と同様である。
【００４２】
色空間変換部２でＲＧＢ系をＹＣｂＣｒ系に変換を行い、タイル分割部１ａでタイルの参照領域を拡大させながらタイルというブロック単位に分割を行い、２次元ウェーブレット変換、量子化、エントロピー符号化、タグ処理を行い、圧縮符号を生成する。
【００４３】
本実施例では、前述したようにＲＧＢ信号から変換されたＹＣｂＣｒ信号で、タイルの分割を行う。タイル分割部の構成を図１７（ｂ）に示す。一般的に輝度Ｙ信号の方が色差信号Ｃｂ，Ｃｒに比べて圧縮率が小さい。とりわけ色差の中でも人間の視覚特性（色の見え）が低い色における圧縮率は大きい。従って、圧縮率の小さな輝度信号Ｙはタイルの参照領域の拡大度合いを小さくし、人間の知覚特性が低いために圧縮率の大きな色差信号Ｃｂ，Ｃｒはタイルの参照領域の拡大度合いを大きくするような構成にする。これにより、Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒがそれぞれ同じ拡大度合いでタイルの参照領域を拡大した場合に比べて、使用メモリ量を削減することができ、コストを削減することが可能となる。
【００４４】
なお、本実施例では、ＪＰＥＧ２０００の圧縮伸長方式を例に説明したが、圧縮伸長方式はこれに限定されず、ブロックに分割してブロック単位で圧縮伸長する方式なら、いかなる圧縮伸長方式を用いても良い。
【００４５】
（実施例４）
図１８は、本発明の実施例４に係る伸長部の構成を示す。タグ処理部６から色空間逆変換部１０までの処理は前述したＪＰＥＧ２０００と同様である。本実施例では、２次元ウェーブレット逆変換部９と色空間逆変換部１０との間に補正タイル境界探索部１３とタイルサイズ復元部１４が設けられている。
【００４６】
本実施例では、すべてのタイルのタイルサイズを復元するのではなく、タイルサイズの復元を行うタイルを限定して、そのタイルのみタイルサイズを復元する。図１８、図１９はその例を示し、ＲＯＩ領域内のタイルのみにタイルサイズの復元を行う。ＲＯＩ領域とは、画像全体から切り出して拡大したり、他の部分に比べて強調したりする場合の、画像全体から見たある一部分である。
【００４７】
図１９は、ＲＯＩ領域がタイル境界に沿った領域である場合の例である。図のようにＲＯＩ境界が設定されたら、タイルサイズの復元を行うタイルは図の右側の点線部で表す。
【００４８】
図２０は、ＲＯＩ領域がタイル境界に沿っていない領域である場合の例である。図のようにＲＯＩ境界が設定されたら、タイルサイズの復元を行うタイルは図の右側の点線部のようにする。つまりＲＯＩ領域内に少なくとも一つの画素のあるタイルにタイルサイズの復元を行う。ＲＯＩ領域内に一つも画素が存在しないタイルに対してはタイルサイズの復元を行わない構成にする。
【００４９】
図２１は、タイルサイズの復元方法を示す。圧縮部でタイルの参照領域の拡大を行ったタイルに対し、伸長部においてタイルの参照領域を元のサイズに復元する。図２１に示すように、元のタイルサイズからはみ出した画素は切り捨てる。または、元のタイルサイズ外の画素は元のタイルサイズ内の画素と補間演算などの演算を施し元のタイル内の画素に反映させてから、切り捨てるという構成にしてもよい。
【００５０】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
（１）ブロックの参照領域を拡大し、圧縮伸長を行う際に、ブロック外のブロック境界に隣接する画素を補間演算などで算出することで、ブロック境界歪みが抑制できかつ、該画素に要するメモリを削減することができ、低コストが可能となる。
（２）ブロック境界近傍の画素におけるブロック境界からの距離に応じてポストフィルタであるローパスフィルタの強度を適応的に制御することにより、ブロック境界歪みを抑制しつつ、ブロック境界近傍でエッジが強い場合の帯状の画質劣化を防止することができる。
（３）圧縮時における階層数に応じてブロックの参照領域の拡大度合いを制御することにより、ウェーブレット変換におけるいかなる階層数においても良好にブロック境界歪みを抑制できる。
（４）圧縮率の比較的小さい輝度成分はブロックの参照領域の拡大度を小さくし、圧縮率の比較的大きな色差成分はブロックの参照領域の拡大度を大きくすることにより、精度良くしかも効率よくブロック境界歪みを削減できる。
（５）圧縮率に応じて最適なブロック参照領域に拡大させることにより、いかなる圧縮率においても良好にブロック境界歪みを抑制することができる。
（６）ブロック参照領域の拡大や復元すべきブロックを限定することにより、例えば、ＲＯＩ領域の内側のみにブロック参照領域の拡大や復元などの制御ができ、ブロック境界歪み抑制のための処理時間が短縮されると共に、使用メモリが削減され、コストを削減することができる。
（７）ウェーブレット変換の変換方式に応じて最適なブロック参照領域に拡大させることにより、いかなるウェーブレット変換方式においても良好にブロック境界歪みを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＪＰＥＧ２０００アルゴリズムの基本を説明するための図である。
【図２】タイル分割されたカラー画像の各コンポーネントの例を示す。
【図３】デコンポジション・レベル数が３の場合の、各デコンポジション・レベルにおけるサブ・バンドを示す。
【図４】コードストリームの構造を示す。
【図５】プレシンクトとコード・ブロックの関係を説明する図である。
【図６】ウエーブレット係数値をビットプレーンに順位付けする手順を示す。
【図７】ミラーリング法を用いた画素拡張の一例を示す。
【図８】実施例１に係る圧縮部の構成を示す。
【図９】タイル分割部の具体例を示す。
【図１０】タイルの参照領域拡大・復元を説明する図である。
【図１１】タイルの拡大度を８とした例を示す。
【図１２】タイルの拡大度を４とした例を示す。
【図１３】圧縮率１／６０の場合のタイルの拡大度合いを示す。
【図１４】圧縮率１／３０の場合のタイルの拡大度合いを示す。
【図１５】実施例２に係る伸長部の構成を示す。
【図１６】タイル境界からの距離とエッジ量によるローパスフィルタ制御を説明する図である。
【図１７】実施例３に係る圧縮部の構成を示す。
【図１８】実施例４に係る伸長部の構成を示す。
【図１９】ＲＯＩ領域がタイル境界に沿った領域である場合の例を示す。
【図２０】ＲＯＩ領域がタイル境界に沿っていない領域である場合の例を示す。
【図２１】タイルサイズの復元方法を示す。
【符号の説明】
１　タイル分割部
２　色空間変換部
３　２次元ウェーブレット変換部
４　量子化部
５　エントロピー符号化部
６　タグ処理部

Claims (18)

1. 画像データをブロックに分割し、分割されたブロックの境界を超えて参照領域を拡大する手段と、拡大された参照領域をブロック単位として圧縮する手段と、前記ブロック単位を元のサイズに復元し伸長して復号画像データを得る手段とを備えた画像処理装置であって、前記参照領域を拡大する手段は、注目ブロック外でブロック境界に隣接する画素を参照対象外とすることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記参照領域を拡大する手段は、注目ブロック外でブロック境界に隣接する画素を参照対象外とし、前記隣接画素より外側の少なくとも１つの画素を参照することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記参照領域を拡大する手段は、注目ブロック外でブロック境界に隣接する画素を参照対象外とし、前記隣接画素の値を、前記隣接画素より外側の少なくとも１つの画素と前記注目ブロック内の少なくとも１つの画素との演算により算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記演算は補間演算であることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記伸長した画像データに対し、適応的ローパスフィルタを施しブロック歪みを補正する手段を備え、前記圧縮された画像信号にはブロック境界の位置を特定する情報が含まれ、前記ブロック境界からの画素間距離に応じて前記ローパスフィルタの強度を制御することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記画素間距離が大きいほどローパスフィルタの平滑化度を弱くすることを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記伸長した画像データに対し、適応的ローパスフィルタを施しブロック歪みを補正する手段を備え、前記圧縮された画像信号にはブロック境界の位置を特定する情報が含まれ、エッジ量と前記ブロック境界からの画素間距離に応じて前記ローパスフィルタの強度を制御することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
8. 前記エッジ量と画素間距離が大きいほどローパスフィルタの平滑化度を弱くすることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
9. 前記圧縮伸長をウェーブレット変換で行い、前記ウェーブレット変換の階層数を大きくしたとき、前記参照領域をより大きく拡大させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
10. 色成分に応じて前記参照領域の拡大度合いを制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
11. 色成分に対する人間の知覚特性に応じて前記参照領域の拡大度合いを制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
12. 前記色成分は輝度色差系であり、前記色差信号の参照領域を、前記輝度信号の参照領域以上に拡大させることを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
13. 前記輝度色差系はＹ，Ｃｂ，Ｃｒ系であることを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
14. 圧縮率に応じて前記参照領域の拡大度合いを制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
15. 前記圧縮率が高いほど前記参照領域を大きく拡大させることを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。
16. 前記拡大する参照領域は特定領域であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。
17. 前記特定領域はＲＯＩ領域内であることを特徴とする請求項１６記載の画像処理装置。
18. 前記圧縮伸長をウェーブレット変換で行い、前記ウェーブレット変換の変換方式に応じて、前記参照領域の拡大度合いを制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理装置。

Images