JP2004172657A - Image decompression/compression apparatus, method, and program - Google Patents

Image decompression/compression apparatus, method, and program Download PDF

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JP2004172657A JP2002332536A JP2002332536A JP2004172657A JP 2004172657 A JP2004172657 A JP 2004172657A JP 2002332536 A JP2002332536 A JP 2002332536A JP 2002332536 A JP2002332536 A JP 2002332536A JP 2004172657 A JP2004172657 A JP 2004172657A
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喜勝 相庭
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    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for reducing the computing amount of inverse orthogonal transform in processes of decoding, decompression/compression of image data. <P>SOLUTION: In the decoding process including entropy decoding, high frequency component elimination, inverse quantization, inverse orthogonal transform, and reduction means, low frequency components are left depending on a reduction rate in the high frequency component elimination resulting in that many DCT coefficients include 0. Thus, the computing amount is reduced and the processing time is shortened. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データの復号化の過程において高周波成分を除去する画像伸長縮小装置、方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像データの圧縮テクノロジーは様々なものが国際標準形式として定められているが、ここではＪＰＥＧを例にして、その方法を簡単に述べる。
ＪＰＥＧはデータを圧縮するために画像データの一部分を捨ててしまう非可逆なデータ圧縮方式である。符号化は以下のような手順で行われる。
１．画像を正方形のブロックに分割する。このブロックの大きさによりＤＣＴ（離散コサイン変換）の計算量が決まる。正方形は８画素×８画素のサイズが選ばれている。
２．２次元ＤＣＴを該ブロックに適用し、時間成分を周波数成分に変換する。３．該ブロックの各要素に対して量子化を行う。量子化は量子化テーブルを用いて行われる。これにより周波数ごとの重要度の違いを明確にする。
４．該ブロックに対してエントロピー符号化を行う。エントロピー符号化とは、出現頻度の高いシンボルに短い符号、出現頻度の低いシンボルに長い符号を割り当てて情報量を減らす手法である。ランレングス符号化はエントロピー符号化の一例である。
復号化は以上の操作を逆の手順で行う。図５に復号化の過程の一例を示す。
【０００３】
ＤＣＴと逆ＤＣＴは数１で表される。ａｘｙとＡξηはそれぞれ画素値の時間成分と周波数成分である。ＡξηはＤＣＴ係数とも呼ばれる。
【０００４】
【数１】

Figure 2004172657
【０００５】
量子化は８×８の要素を持つ量子化テーブルを用いる。量子化テーブルの要素をＱｋｌで表し、量子化前と後のＤＣＴ行列の要素をそれぞれＲｋｌ、ｒｋｌとすると、量子化、逆量子化は数２のように書ける。ｒｏｕｎｄ（）は与えられた数を一番近い整数に整数化する関数である。
【０００６】
【数２】
Figure 2004172657
【０００７】
ＪＰＥＧに採用されているＤＣＴ変換は直交変換とよばれるものの１つで、直交変換には他にサイン変換やフーリエ変換、ハートリー変換、ウォルシュ・アダマール変換、ハール変換、スラント変換、カルーネン・レーベ変換などがある。
【０００８】
以下画像データ復号化システムや画像表示システムにおける、画像データの周波数成分の取扱いに関する文献を挙げる。
特許文献１はＤＣＴ行列のサイズを変更することで、出力する画像の拡大、縮小を行う方法を提示する。
【０００９】
特許文献２はシーケンシャル伝送形式のシステムにおいて画像データの符号量を軽減する方法を提示する。
【００１０】
【特許文献１】
特開平０６−２２５２１３号公報
【特許文献２】
特開平０６−３０９３７６号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従来のＪＰＥＧ伸長方法には、次のような問題点があった。
ＪＰＥＧなどのＤＣＴを用いる伸長方法は、元画像の全データ分伸長する必要があり、伸長した後に縮小処理を行う必要があった。またＤＣＴ演算には複雑なｃｏｓ演算や積和が多く、伸長するのに処理時間がかかっていた。
本発明は、ＪＰＥＧ画像の伸長、縮小のプロセスにおいて、伸長の時点で不必要なデータを破棄し、データ量を減らすことにより、伸長時間を軽減し、なおかつ画質の劣化が少ない縮小方法を提案することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、エントロピー符号化方式で符号化されたデータを元に戻すエントロピー復号化手段と、上記エントロピー復号化手段により得られたデータから高周波成分を取り除く高周波成分除去手段と、上記高周波成分除去手段により得られたデータに逆量子化を行う逆量子化手段と、上記逆量子化手段により得られたデータに逆直交変換を行う逆直交変換手段と、上記逆直交変換手段により得られたデータの縮小を行う縮小手段とを有する画像伸長縮小装置であることを特徴とする。
【００１３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像伸長縮小装置であって、上記高周波成分除去手段は、縮小率からＤＣＴ係数の必要数を導き出す必要数導出手段と、ＤＣＴ係数の中で上記必要数以外のものを０に置き換える置換手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
請求項３記載の発明は、請求項２記載の画像伸長縮小装置であって、上記逆直交変換手段は逆ＤＣＴ変換であることを特徴とする。
【００１５】
請求項４記載の発明は、データをエントロピー復号化するステップと、高周波成分を取り除くステップと、逆量子化を行うステップと、逆直交変換を行うステップと、データの縮小を行うステップとを有する画像伸長縮小方法であることを特徴とする。
【００１６】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の画像伸長縮小方法であって、上記高周波成分を取り除くステップは、縮小率からＤＣＴ係数の必要数を導き出すステップと、上記ＤＣＴ係数の中で上記必要数以外のものを０に置き換えるステップとを有することを特徴とする。
【００１７】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の画像伸長縮小方法であって、上記逆直交変換は逆ＤＣＴ変換であることを特徴とする。
【００１８】
請求項７記載の発明は、データをエントロピー復号化する処理と、高周波成分を除去する処理と、逆量子化を行う処理と、逆直交変換を行う処理と、データの縮小を行う処理とを画像伸長縮小装置に実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【００１９】
請求項８記載の発明は、請求項７記載のプログラムであって、上記高周波成分を除去する処理は、縮小率からＤＣＴ係数の必要数を導き出す処理と、上記ＤＣＴ係数の中で上記必要数以外のものを０に置き換える処理とを有することを特徴とする。
【００２０】
請求項９記載の発明は、請求項８記載のプログラムであって、上記逆直交変換は逆ＤＣＴ変換であることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施形態における画像伸長縮小装置の構成を図１に示す。
画像伸長縮小装置は、入力装置１０、出力装置２０及びデータ処理装置３０を有する。
入力装置１０は対象画像データを入力するための装置である。
出力装置２０は画像処理後の画像データを出力するための装置である。
【００２２】
データ処理装置３０は入力された画像データに伸長縮小処理を行い、出力装置２０に出力する。データ処理装置３０は更にランレングス復号化手段３１、高周波成分除去手段３２、逆量子化手段３３、逆ＤＣＴ手段３４及び縮小手段３５を有する。伸長処理はランレングス復号化手段３１、高周波成分除去手段３２、逆量子化手段３３及び逆ＤＣＴ手段３４手段で行われる。縮小処理は縮小手段３５で行われる。
ランレングス復号化手段３１は、符号化された信号を復号化して図２に示すような行列として構成する。
【００２３】
高周波成分除去手段３２は次に述べるような構成である。元画像に対する縮小率をαとしたとき、数３の式を計算し、ＤＣＴ行列における変数の必要数ｎを計算する（小数点以下は切り上げ）。ランレングス復号化手段３１によって作成された量子化ＤＣＴ行列において、図２のように０番から６３番のジグザグな順番で成分があり、０番が最も低周波であり、６３番が最も高周波である。低周波成分から順に計算したｎ個分データを残し、残りを全て０で埋める処理を行う。
【００２４】
【数３】
Figure 2004172657
【００２５】
逆量子化手段３３は、符号化における量子化の過程で使用された量子化テーブルを用いて行われる。量子化テーブルは６４の要素を持ち、ＤＣＴ行列の各々の要素に適用される。
逆ＤＣＴ手段３４は数１に示したＤＣＴ変換の逆変換を行い、周波数成分を時間成分に変換する。
縮小手段３５は、間引きなどの方法で画像を縮小する。
【００２６】
図３と図４を参照して第一の実施例の動作について説明する。
データ処理装置３０に入力されたデータをランレングス復号化手段３１によって、復号化する（ステップＡ１）。高周波成分除去手段３２において、実際に出力するデータの縮小率及び数３の式から、ＤＣＴ行列における変数の必要数ｎを計算する（ステップＡ２）。例えば、縮小率が１／８の場合、ｎ＝１となる。低周波成分から順にステップＡ２で計算したｎ個分のデータを残し、残りを全て０で埋める（ステップＡ３）。ここでは、ｎ＝１なので量子化ＤＣＴ行列の０番だけ１つデータを残し、残り６３個を０で埋める。
【００２７】
次に一般的なＪＰＥＧ伸長と同様に、逆量子化手段３３（ステップＡ４）、逆ＤＣＴ手段３４（ステップＡ５）を行う。最後に縮小処理手段３５（ステップＡ６）を行い、画像出力を行う。
【００２８】
このように、伸長処理の途中で、不必要な高周波成分を取り除くことにより、量子化ＤＣＴ行列の中身に０が増えるため逆ＤＣＴ処理において、乗算演算の減少がおこり、結果として伸長速度が向上する。また縮小率が大きければ大きいほど、伸長速度が上がるという効果がある。また、縮小した場合、データとして低周波成分が主体の画像になるため、縮小画像において画質は従来の手順で縮小したものと変わらぬ画質が提供できる。
【００２９】
第二の実施例として、ＤＣＴ変換と同じように三角関数を用いた変換、即ち離散サイン変換（ＤＳＴ）、離散フーリエ変換、離散ハートリー変換等を利用する場合を述べる。
ＤＣＴが対称なデータであるのに対して、ＤＳＴは非対称のデータであるという違いはあるが、ＤＣＴの場合と同様に数３の式が有効に利用できる。
離散フーリエ変換はＤＣＴとＤＳＴとの和であるから、これも数３の式が有効である。
離散ハートリー変換は数４のように離散フーリエ変換における複素数計算の手間をなくした、実数を実数に写す変換であるから、これも数３の式が有効である。数４においてｓ（ｔ）とＳＨ （ｆ）はそれぞれデータの時間成分と周波数成分である。
【００３０】
【数４】
Figure 2004172657
【００３１】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１、４及び７記載の発明によれば、直交変換を利用した圧縮データに対して、復号化の過程でデータの一部を捨てることにより、データの再現度を犠牲にするが、処理速度の向上を得ることができる。
【００３２】
請求項２、５及び８記載の発明によれば、復号化に利用するデータ数を縮小率の関数とすることにより、縮小率に応じた処理速度の向上が得られる。
【００３３】
請求項３、６及び９記載の発明によれば、ＤＣＴ変換と、縮小率の関数である復号化に利用するデータ数とを結びつけることにより、データの低周波部分を復号化に利用し、人間の視覚にさほど影響のない高周波成分を効率よく捨てることができる。またこれにより処理速度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成を示す図である。
【図２】ＤＣＴ行列における低周波数から高周波数への要素の並びを示す図である。
【図３】復号化の手順を示すフロー図である。
【図４】復号化の過程におけるＤＣＴ行列の変化の様子を示すイメージ図である。
【図５】従来の復号化の手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
３０ データ処理装置
３１ ランレングス復号化手段
３２ 高周波成分除去手段
３３ 逆量子化手段
３４ 逆ＤＣＴ手段
３５ 縮小手段[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image expansion / reduction apparatus, method, and program for removing high-frequency components in a process of decoding image data.
[0002]
[Prior art]
A variety of image data compression technologies are defined as international standard formats. Here, the method will be briefly described using JPEG as an example.
JPEG is an irreversible data compression method in which a part of image data is discarded in order to compress data. Encoding is performed in the following procedure.
1. Divide the image into square blocks. The size of this block determines the amount of DCT (discrete cosine transform) calculation. The square has a size of 8 pixels × 8 pixels.
2. Apply a two-dimensional DCT to the block to convert time components to frequency components. 3. Quantization is performed on each element of the block. The quantization is performed using a quantization table. This clarifies the difference in importance for each frequency.
4. Entropy coding is performed on the block. The entropy coding is a method of reducing the amount of information by assigning a short code to a symbol with a high appearance frequency and a long code to a symbol with a low appearance frequency. Run-length coding is an example of entropy coding.
Decoding is performed by performing the above operation in reverse order. FIG. 5 shows an example of the decoding process.
[0003]
DCT and inverse DCT are represented by Equation 1. a xy and A ξη are a time component and a frequency component of the pixel value, respectively. Aξη is also called the DCT coefficient.
[0004]
(Equation 1)
Figure 2004172657
[0005]
The quantization uses a quantization table having 8 × 8 elements. If the elements of the quantization table are represented by Q kl and the elements of the DCT matrix before and after quantization are R kl and r kl , respectively, quantization and inverse quantization can be written as Equation 2. round () is a function that converts a given number to the nearest integer.
[0006]
(Equation 2)
Figure 2004172657
[0007]
The DCT transform used in JPEG is one of the so-called orthogonal transforms, and other orthogonal transforms include sine transform, Fourier transform, Hartley transform, Walsh-Hadamard transform, Haar transform, Slant transform, Karhunen-Loeve transform and so on.
[0008]
The following is a literature on handling frequency components of image data in an image data decoding system and an image display system.
Patent Document 1 proposes a method of enlarging or reducing an output image by changing the size of a DCT matrix.
[0009]
Patent Document 2 proposes a method for reducing the code amount of image data in a system of a sequential transmission format.
[0010]
[Patent Document 1]
JP 06-225213 A [Patent Document 2]
JP-A-06-309376
[Problems to be solved by the invention]
The conventional JPEG decompression method has the following problems.
In a decompression method using DCT such as JPEG, it is necessary to decompress all data of the original image, and it is necessary to perform a reduction process after decompression. In addition, the DCT operation involves many complicated cos operations and sums of products, and it takes a long time to decompress.
The present invention proposes a method for reducing JPEG images by reducing unnecessary data at the time of decompression and reducing the amount of data in the process of decompression and decompression of JPEG images, thereby reducing decompression time and reducing image quality degradation. The purpose is to:
[0012]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problem, the invention according to claim 1 includes an entropy decoding unit that restores data encoded by an entropy encoding method, and a high frequency component from data obtained by the entropy decoding unit. High frequency component removing means for removing, inverse quantization means for performing inverse quantization on the data obtained by the high frequency component removing means, and inverse orthogonal transform means for performing inverse orthogonal transformation on the data obtained by the inverse quantizing means; And an image decompression / reduction apparatus having a reduction means for reducing the data obtained by the inverse orthogonal transform means.
[0013]
According to a second aspect of the present invention, there is provided the image expansion / reduction apparatus according to the first aspect, wherein the high-frequency component removing unit includes a required number deriving unit that derives a required number of DCT coefficients from a reduction ratio; And replacing means other than the required number with 0.
[0014]
According to a third aspect of the present invention, there is provided the image decompression / reduction apparatus according to the second aspect, wherein the inverse orthogonal transform means is an inverse DCT transform.
[0015]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided an image comprising: a step of entropy decoding data; a step of removing high-frequency components; a step of performing inverse quantization; a step of performing inverse orthogonal transform; and a step of performing data reduction. It is characterized in that it is an expansion / reduction method.
[0016]
According to a fifth aspect of the present invention, in the image expansion and contraction method according to the fourth aspect, the step of removing the high-frequency component includes the step of deriving a required number of DCT coefficients from a reduction rate, and Replacing a value other than a number with 0.
[0017]
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided the image expansion / contraction method according to the fifth aspect, wherein the inverse orthogonal transform is an inverse DCT transform.
[0018]
According to a seventh aspect of the present invention, a process for entropy decoding data, a process for removing high-frequency components, a process for performing inverse quantization, a process for performing inverse orthogonal transform, and a process for performing data reduction are performed on an image. It is a program to be executed by an expansion / contraction device.
[0019]
According to an eighth aspect of the present invention, there is provided the program according to the seventh aspect, wherein the processing for removing the high-frequency component is a processing for deriving a required number of DCT coefficients from a reduction ratio, and And a process of replacing the item with 0.
[0020]
A ninth aspect of the present invention is the program according to the eighth aspect, wherein the inverse orthogonal transform is an inverse DCT transform.
[0021]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
FIG. 1 shows the configuration of an image expansion / reduction apparatus according to an embodiment of the present invention.
The image expansion / contraction device has an input device 10, an output device 20, and a data processing device 30.
The input device 10 is a device for inputting target image data.
The output device 20 is a device for outputting image data after image processing.
[0022]
The data processing device 30 performs expansion / contraction processing on the input image data and outputs the image data to the output device 20. The data processing device 30 further includes a run-length decoding unit 31, a high-frequency component removing unit 32, an inverse quantization unit 33, an inverse DCT unit 34, and a reduction unit 35. The decompression process is performed by the run-length decoding unit 31, the high-frequency component removing unit 32, the inverse quantization unit 33, and the inverse DCT unit 34. The reduction process is performed by the reduction unit 35.
The run-length decoding means 31 decodes the encoded signal to form a matrix as shown in FIG.
[0023]
The high-frequency component removing means 32 has the following configuration. When the reduction ratio with respect to the original image is α, the expression of Expression 3 is calculated, and the required number n of variables in the DCT matrix is calculated (rounded up to the decimal point). In the quantized DCT matrix created by the run-length decoding means 31, there are components in a zigzag order from No. 0 to No. 63 as shown in FIG. 2, where No. 0 is the lowest frequency and No. 63 is the highest frequency. is there. A process is performed in which n pieces of data calculated in order from the low frequency component are left, and the rest are filled with zeros.
[0024]
[Equation 3]
Figure 2004172657
[0025]
The inverse quantization means 33 is performed using the quantization table used in the quantization process in the encoding. The quantization table has 64 elements and is applied to each element of the DCT matrix.
The inverse DCT means 34 performs an inverse transform of the DCT transform shown in Expression 1 and converts a frequency component into a time component.
The reduction unit 35 reduces an image by a method such as thinning.
[0026]
The operation of the first embodiment will be described with reference to FIGS.
The data input to the data processing device 30 is decoded by the run-length decoding means 31 (step A1). The high frequency component removing means 32 calculates the required number n of variables in the DCT matrix from the reduction ratio of the data to be actually output and the equation (3) (step A2). For example, when the reduction ratio is 1/8, n = 1. The n pieces of data calculated in step A2 are left in order from the low frequency component, and the rest are filled with zeros (step A3). Here, since n = 1, one piece of data is left only for the number 0 of the quantized DCT matrix, and the remaining 63 pieces are filled with 0.
[0027]
Next, the inverse quantization means 33 (step A4) and the inverse DCT means 34 (step A5) are performed in the same manner as general JPEG expansion. Finally, the reduction processing means 35 (step A6) is performed to output an image.
[0028]
As described above, by removing unnecessary high-frequency components in the middle of the expansion processing, 0s increase in the contents of the quantized DCT matrix, so that the number of multiplication operations decreases in the inverse DCT processing, and as a result, the expansion speed is improved. . Also, there is an effect that the larger the reduction ratio, the higher the elongation speed. Further, when the image is reduced, the image mainly includes low-frequency components as data. Therefore, the image quality of the reduced image can be provided as the same as the image reduced by the conventional procedure.
[0029]
As a second embodiment, a case where a transform using a trigonometric function, that is, a discrete sine transform (DST), a discrete Fourier transform, a discrete Hartree transform, or the like is used in the same manner as the DCT transform will be described.
Although there is a difference that the DCT is symmetrical data and the DST is asymmetrical data, the equation of Equation 3 can be used effectively as in the case of DCT.
Since the discrete Fourier transform is the sum of DCT and DST, the equation of equation 3 is also valid.
Since the discrete Hartley transform is a transform that maps a real number to a real number without the trouble of calculating a complex number in the discrete Fourier transform as in the equation 4, the equation of the equation 3 is also effective. In Equation 4, s (t) and S H (f) are a time component and a frequency component of data, respectively.
[0030]
(Equation 4)
Figure 2004172657
[0031]
【The invention's effect】
As described above, according to the first, fourth, and seventh aspects of the present invention, the reproducibility of data is reduced by discarding a part of data in the decoding process for compressed data using orthogonal transform. At the expense of increased processing speed.
[0032]
According to the second, fifth, and eighth aspects of the present invention, the number of data to be used for decoding is made a function of the reduction ratio, thereby improving the processing speed according to the reduction ratio.
[0033]
According to the third, sixth and ninth aspects of the present invention, the low frequency part of the data is used for decoding by linking the DCT transform with the number of data used for decoding which is a function of the reduction ratio. High-frequency components that do not significantly affect the visual sense of an object can be efficiently discarded. This also improves processing speed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an arrangement of elements from a low frequency to a high frequency in a DCT matrix.
FIG. 3 is a flowchart showing a decoding procedure.
FIG. 4 is an image diagram showing how a DCT matrix changes in a decoding process.
FIG. 5 is a flowchart showing a conventional decoding procedure.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 30 data processing device 31 run-length decoding means 32 high-frequency component removing means 33 inverse quantization means 34 inverse DCT means 35 reduction means

Claims (9)

エントロピー符号化方式で符号化されたデータを元に戻すエントロピー復号化手段と、
前記エントロピー復号化手段により得られたデータから高周波成分を取り除く高周波成分除去手段と、
前記高周波成分除去手段により得られたデータに逆量子化を行う逆量子化手段と、
前記逆量子化手段により得られたデータに逆直交変換を行う逆直交変換手段と、
前記逆直交変換手段により得られたデータの縮小を行う縮小手段とを有する画像伸長縮小装置。Entropy decoding means for restoring data encoded by the entropy encoding method,
High frequency component removing means for removing high frequency components from the data obtained by the entropy decoding means,
Inverse quantization means for performing inverse quantization on the data obtained by the high frequency component removing means,
Inverse orthogonal transform means for performing inverse orthogonal transform on the data obtained by the inverse quantization means,
An image decompression / reduction apparatus comprising: a reduction unit configured to reduce data obtained by the inverse orthogonal transform unit. 前記高周波成分除去手段は、
縮小率からＤＣＴ係数の必要数を導き出す必要数導出手段と、
ＤＣＴ係数の中で前記必要数以外のものを０に置き換える置換手段とを有することを特徴とする請求項１記載の画像伸長縮小装置。The high-frequency component removing means,
A required number deriving means for deriving a required number of DCT coefficients from the reduction rate;
2. The image expansion / reduction apparatus according to claim 1, further comprising replacement means for replacing a DCT coefficient other than the required number with 0. 前記逆直交変換手段は逆ＤＣＴ変換であることを特徴とする請求項２記載の画像伸長縮小装置。3. An apparatus according to claim 2, wherein said inverse orthogonal transform means is an inverse DCT transform. データをエントロピー復号化するステップと、
高周波成分を取り除くステップと、
逆量子化を行うステップと、
逆直交変換を行うステップと、
データの縮小を行うステップとを有する画像伸長縮小方法。Entropy decoding the data;
Removing high frequency components;
Performing inverse quantization;
Performing an inverse orthogonal transform;
Performing a data reduction. 前記高周波成分を取り除くステップは、
縮小率からＤＣＴ係数の必要数を導き出すステップと、
前記ＤＣＴ係数の中で前記必要数以外のものを０に置き換えるステップとを有する請求項４記載の画像伸長縮小方法。Removing the high frequency component,
Deriving the required number of DCT coefficients from the reduction ratio;
5. The method according to claim 4, further comprising the step of: replacing the DCT coefficients other than the required number with 0. 前記逆直交変換は逆ＤＣＴ変換であることを特徴とする請求項５記載の画像伸長縮小方法。6. The method according to claim 5, wherein the inverse orthogonal transform is an inverse DCT transform. データをエントロピー復号化する処理と、
高周波成分を除去する処理と、
逆量子化を行う処理と、
逆直交変換を行う処理と、
データの縮小を行う処理とを画像伸長縮小装置に実行させるためのプログラム。A process of entropy decoding the data;
Processing to remove high frequency components;
Processing to perform inverse quantization;
A process of performing an inverse orthogonal transform;
A program for causing an image decompression / reduction apparatus to execute data reduction processing. 前記高周波成分を除去する処理は、
縮小率からＤＣＴ係数の必要数を導き出す処理と、
前記ＤＣＴ係数の中で前記必要数以外のものを０に置き換える処理とを有する請求項７記載のプログラム。The process of removing the high-frequency component,
Processing for deriving the required number of DCT coefficients from the reduction ratio;
8. The non-transitory computer-readable storage medium according to claim 7, further comprising: replacing a value other than the required number in the DCT coefficients with zero. 前記逆直交変換は逆ＤＣＴ変換であることを特徴とする請求項８記載のプログラム。9. The program according to claim 8, wherein the inverse orthogonal transform is an inverse DCT transform.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2009188514A (en) * 2008-02-04 2009-08-20 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> Image encoding apparatus, image decoding apparatus and image processing program
WO2022205094A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 深圳市大疆创新科技有限公司 Data processing method, data transmission system, and device and storage medium

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