JP2004214874A - Image converting apparatus, image converting method, communication terminal, and image conversion program - Google Patents

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JP2004214874A JP2002380908A JP2002380908A JP2004214874A JP 2004214874 A JP2004214874 A JP 2004214874A JP 2002380908 A JP2002380908 A JP 2002380908A JP 2002380908 A JP2002380908 A JP 2002380908A JP 2004214874 A JP2004214874 A JP 2004214874A
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discrete cosine
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cosine transform
threshold
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陽一 合田
Koji Imura
康治 井村
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image converting apparatus, an image converting method, a communication terminal, and an image conversion program capable of performing reduction processing to an optional size while suppressing folding distortion in the case of decoding compressed image data attended with reduction. <P>SOLUTION: The image converting apparatus calculates a threshold value to eliminate a high frequency component in response to a reduction rate of an image, eliminates the high frequency component on the basis of the calculated threshold value, and performing reduction processing in addition to an inverse discrete cosine transform processing so as to apply the reduction processing to the image to have an optional size while suppressing folding distortion. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像データを縮小処理する画像変換装置、画像変換方法、通信端末装置及び画像変換プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、ディジタル画像データを解像度変換する方法として、様々な方法が提案されている。提案されている従来方法は、対象となる画像の種類（例えば、各画素に階調情報の持つ多値画像、ディザ法や誤差拡散法等の疑似中間調処理により２値化された２値画像、固定閾値により２値化された２値画像、文字画像等）によって、その変換処理方法が異なっている。例えば自然画像等の多値画像に対して、従来の内挿方法として、ＩＤＣＴ（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う際に使用する基底行列を所望の解像度に合わせて操作し、解像度変換を行なう方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。この方法では、縮小率に応じてＩＤＣＴを行う際に高周波成分を除去するため、解像度を落とす際に現れる折り返し歪みが軽減されるという特徴を有する。
【０００３】
【特許文献１】
特開平７−１２９７５９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１に示されている従来の画像変換方法では、例えば、８×８画素のブロックを７×７画素や６×６画素に変換するといった、単位ブロックサイズを分母とする縮小率での縮小しかできず、任意の解像度変換を行なうことができないという問題があった。
【０００５】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、縮小表示を必要とする装置に対し、任意サイズ縮小を行なうことが可能な優れた画像変換装置、画像変換方法、通信端末装置及び画像変換プログラムを提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像変換装置は、画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出手段と、離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出手段から出力される閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去手段と、前記高周波成分除去手段から出力されるデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換手段と、前記逆離散コサイン変換手段から出力されるデータに対し縮小処理を行なう縮小処理手段と、を具備する構成を採る。
【０００７】
この構成によれば、画像を縮小処理する際に、折り返し歪みを抑制しつつ任意サイズへの縮小処理を行なうことが可能となる。
【０００８】
本発明の画像変換方法は、画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出ステップと、離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出ステップにおいて算出された閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去ステップと、前記高周波成分除去ステップにおいて高周波成分が除去されたデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換ステップと、前記逆離散コサイン変換ステップにおいて逆離散コサイン変換されたデータに対し縮小処理を行なう縮小処理ステップと、を具備するようにした。
【０００９】
この方法によれば、画像を縮小処理する際に、折り返し歪みを抑制しつつ任意サイズへの縮小処理を行なうことが可能となる。
【００１０】
本発明の通信端末装置は、データの送受信を行う無線通信手段と、画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出手段と、離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出手段から出力される閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去手段と、前記高周波成分除去手段から出力されるデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換手段と、前記逆離散コサイン変換手段から出力されるデータに対し縮小処理を行なう縮小処理手段と、前記縮小手段によって縮小処理された縮小画像を表示する表示手段と、を具備する構成を採る。
【００１１】
この構成によれば、通信回線を介してダウンロードされた画像を縮小処理する際に、折り返し歪みを抑制しつつ任意サイズへの縮小処理を行なうことが可能となる。
【００１２】
本発明の画像変換プログラムは、画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出ステップと、離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出ステップにおいて算出された閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去ステップと、前記高周波成分除去ステップにおいて高周波成分が除去されたデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換ステップと、前記逆離散コサイン変換ステップにおいて逆離散コサイン変換されたデータに対し縮小処理を行なう縮小処理ステップと、を含む構成を採る。
【００１３】
この構成によれば、画像を縮小処理する際に、折り返し歪みを抑制しつつ任意サイズへの縮小処理を行なうことが可能となる処理をコンピュータ構成の装置に実行させることができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明の骨子は、画像の縮小率に応じて、その高周波成分を除去するための閾値を算出し、その算出された閾値に基づいて高周波成分を除去するとともに、逆離散コサイン変換処理とは別に縮小処理を施すようにすることである。
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像変換装置２００を有する携帯端末装置（通信端末装置）１００の構成を示すブロック図である。この携帯端末装置１００は、アンテナ１０１を介して受信した受信信号に対して、通信処理部１１０によって周波数変換等の受信処理及び復調処理を行う。
【００１７】
通信処理部１１０において復調された受信信号に含まれる例えばＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐｓ）方式で圧縮された圧縮画像データ（以下、これを単に圧縮データを呼ぶ）は、画像変換装置２００に供給される。
【００１８】
画像変換装置２００は、圧縮データを復号するとともに、この復号された画像データのサイズを変換し、変換された画像を、液晶表示素子等で構成された表示部１２０に供給し、表示させるようになされている。
【００１９】
図２は、画像変換装置２００の構成を示すブロック図である。以下の説明では圧縮形式にＪＰＥＧ方式を用い、含まれるコンポーネントは輝度成分のみとし、入力画像サイズは１０００×５００画素であり、出力画像表示サイズは３００×１５０画素であり、縮小方式は最近傍補間法を用いる場合について説明する。
【００２０】
図２において、高周波除去閾値算出部２１０は、入力された画像データストリームに含まれている入力画像の画像サイズ情報と、予め記憶されている表示部１２０の画像サイズ情報とに基づき、画像の縮小率に応じて高周波成分を除去するための閾値を算出する。
【００２１】
一方、入力画像データストリーム（圧縮データ）は、画像処理部２０１にも供給され、ここで圧縮データであるＪＰＥＧデータに対して可変長復号を施し、その可変長復号が施された結果に対して逆量子化を行なう。逆量子化されたデータは、高周波成分除去部２０２に供給される。
【００２２】
高周波成分除去部２０２は、画像処理部２０１から出力されるデータに対し、高周波除去閾値算出部２１０から出力される閾値に従って高周波成分を除去する。高周波除去閾値算出部２１０において算出された閾値は、画像縮小率に応じて算出されたものであり、縮小前後の画像サイズの差が大きいほど、より多くの高周波成分を除去する閾値が得られるようになされている（詳細は後述）。
【００２３】
このようにして、高周波成分が除去された信号は、続く逆離散コサイン変換部２０３に供給される。逆離散コサイン変換部２０３は、高周波成分除去部２０２から出力されるデータに対し逆離散コサイン変換を行ない、その変換後の信号を縮小処理部２０４に供給する。縮小処理部２０４は、逆離散コサイン変換部２０３から出力されるデータに対し縮小処理を行ない、縮小処理後の信号を表示部１２０（図１）に供給する。これにより、表示部１２０には、縮小処理後の画像であって、高周波成分が除去された画像が表示される。
【００２４】
次に前記実施の形態の画像変換装置における動作（画像変換処理手順）について、図面を用いて説明する。図３は本発明の画像変換方法の動作を表すフローチャートである。図３に示すように、画像変換装置２００は、ステップＳＴ１０１において、高周波除去閾値算出部２１０により、縮小率に応じて高周波成分を除去するための閾値を算出する。
【００２５】
この高周波除去閾値算出処理では、高周波除去閾値算出部２１０において、以下に示す式（１）及び式（２）にしたがって、水平方向の高周波除去閾値ＴｈＨ及び垂直方向の高周波除去閾値ＴｈＶを算出する。
【００２６】
【数１】

Figure 2004214874
【数２】
Figure 2004214874
但し、縮小後の水平方向の画像サイズをＤｓｔＳｉｚｅＨとし、縮小前の水平方向の画像サイズをＯｒｇＳｉｚｅＨとし、縮小後の垂直方向の画像サイズをＤｓｔＳｉｚｅＶとし、縮小前の垂直方向の画像サイズをＯｒｇＳｉｚｅＶとする。
【００２７】
この場合、１０００（水平）×５００（垂直）画素から３００（水平）×１５０（垂直）画素への縮小であることにより、水平方向の高周波除去閾値ＴｈＨ及び垂直方向の高周波除去閾値ＴｈＶは、それぞれ約２．４となる。なお、ここでは式（１）及び式（２）により閾値を算出したが、どのような式を用いて閾値を算出しても良い。
【００２８】
ステップＳＴ１０１において高周波除去閾値（水平方向の高周波除去閾値ＴｈＨ及び垂直方向の高周波除去閾値ＴｈＶ）が算出されると、画像変換装置２００はステップＳＴ１０２に移って、画像処理部２０１により、単位ブロックごとに画像変換処理を実行する。ここで、図４は、画像処理部２０１から出力されるデータ例を示す略線図である。この図４に示されるように、画像処理部２０１では、８×８画素の単位ブロックＢ１（ＪＰＥＧの場合はＭＣＵ：Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｄｅｄ Ｕｎｉｔであり、ＭＰＥＧ：Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐではマクロブロックと呼ばれる単位）ごとに可変長復号処理及び逆量子化処理が施されて出力される。この単位ブロックＢ１では、その単位ブロックの各画素を座標値０から座標値７に向かって低周波成分から高周波成分の各画素値を配列したものとなっている。
【００２９】
ステップＳＴ１０２における画像変換処理が終了すると、画像変換装置２００は、ステップＳＴ１０３に移って、高周波除去部２０２により、上述のステップＳＴ１０１において算出された閾値を用いた高周波除去処理が単位ブロックごとに行われる。
【００３０】
ここで、図４に示す画像処理部２０１の出力データの高周波成分を、高周波成分除去部２０２によって除去した結果を図５に示す。この高周波成分除去部２０２では、高周波除去閾値算出部２１０において算出した閾値（水平方向の高周波除去閾値ＴｈＨ及び垂直方向の高周波除去閾値ＴｈＶ）を用いて高周波成分を除去する。このとき出力されるデータの例を図５に示す。この場合、閾値（水平方向の高周波除去閾値ＴｈＨ及び垂直方向の高周波除去閾値ＴｈＶ）は式（１）及び式（２）より、それぞれ約２．４となることにより、高周波成分除去部２０２は、図５に示す縦（垂直）・横（水平）の座標の少なくとも一方の座標が３以上となる成分を図５に示すように０にする。この除去される高周波成分は、画像の縮小に伴って不要となる成分である。
【００３１】
このようにして、高周波成分除去部２０２において、高周波成分が画像の縮小率に応じて除去されたデータ（単位ブロックＢ２）は、逆離散コサイン変換部２０３に供給される。
【００３２】
ステップＳＴ１０３における高周波除去処理が終了すると、画像変換装置２００は、ステップＳＴ１０４に移って、逆離散コサイン変換部２０３により、高周波成分除去部２０２から出力されるデータに対して単位ブロックごとに逆離散コサイン変換を行なう。この逆離散コサイン変換されたデータ（単位ブロックＢ３）の例を図６に示す。この逆離散コサイン変換されたデータは、縮小処理部２０４に供給される。
【００３３】
ステップＳＴ１０４における逆離散コサイン変換処理が終了すると、画像変換装置２００は、ステップＳＴ１０５に移って、縮小処理部２０４により、逆離散コサイン変換部２０３から出力されるデータに対して単位ブロックごとに縮小処理を行う。
【００３４】
この縮小処理によって、図６に示す逆離散コサイン変換部２０３の出力データ（単位ブロックＢ３）は、最近傍補間法を用いた縮小処理が施される。この最近傍補間法は、縮小後の画像の画素の縮小前の画像の対応する画素位置（縮小率に基づいて算出された算出結果）に最も近い画素の画素値を用いて補間する方法である。この最近傍補間法を用いて縮小処理された結果のデータの例を図７に示す。この縮小後の単位ブロックＢ４は、高周波成分除去部２０２において縮小後には不要となる高周波成分が除去されたものであることにより、不要な高周波成分による折り返し歪みのない画像を得ることができる。そして、この縮小画像を得る際に、画像の縮小率を画素単位で縮小（例えば１０００×５００画素から３００×１５０画素への縮小）することができることにより、従来の場合のように単位ブロックサイズを分母とする縮小率で縮小を行う場合に比べて、任意サイズへの縮小ができる。
【００３５】
ステップＳＴ１０５における縮小処理が終了すると、画像変換装置２００は、ステップＳＴ１０６に移って、画像を構成する全ての単位ブロック（最小符号化単位）の処理が完了したか否かを判断し、完了していない場合は上述のステップＳＴ１０２に移って、単位ブロックごとに同様の処理を繰り返す。これに対して全ての単位ブロックについての縮小処理が完了すると、画像変換装置２００は、この処理手順を終了する。
【００３６】
以上の画像変換処理手順を実行する画像変換装置２００では、画像を縮小処理する際に、縮小後の画像では不要となる高周波成分を高周波成分除去部２０２によって除去している。すなわち、大きな画像（高解像度の画像）において画像表現に必要であった高周波成分は、小さな画像（低解像度の画像）では表現されず不要となり、この不要な高周波成分は折り返し歪みとなって縮小後の画像の劣化を招くことになる。
【００３７】
従って、画像変換装置２００では、この縮小処理に伴って不要となる高周波成分を縮小処理前に除去することにより、縮小後の画像の劣化を回避する。そして、この不要となる高周波成分の閾値は、式（１）及び式（２）について上述したように、縮小前の画像サイズと縮小後の画像サイズとの比に基づいて算出される。これにより、例えば入力画像の画像サイズが替わることよって縮小率が異なった場合であっても、その都度、高周波除去閾値算出部２１０において閾値が算出されることにより、縮小率に応じた不要な高周波成分が除去されることとなる。
【００３８】
また、画像変換装置２００では、逆離散コサイン変換部２０３において縮小処理を行わず、その後段に縮小処理部２０４を設け、この縮小処理部２０４において縮小処理を行うようにしたことにより、従来の技術のように縮小処理を逆離散コサイン変換部２０３において行う場合に比べて、任意縮小率での縮小処理を行うことが可能となる。
【００３９】
そして、このように任意縮小率での縮小を行うに際して、その縮小率に応じた不要な高周波成分が除去されることにより、縮小後の画像の劣化を有効に回避することができる。
【００４０】
このように、本実施の形態の画像変換装置２００によれば、圧縮画像データの復号過程において、その高周波成分を除去した後に縮小処理を行なうことにより、折り返し歪みを抑制しつつ任意サイズへの縮小処理が可能となる。
【００４１】
なお、上述の実施の形態においては、図２に示したハードウエア構成の画像変換装置２００によって画像変換（縮小）処理を行う場合について述べたが、本発明はこれに限らず、図３に示した画像変換処理手順をソフトウエアによって実現するようにしてもよい。この場合、その画像変換処理手順をプログラム化した画像変換プログラムを記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータ構成の処理装置に読み込ませてこれを実行させるようにすることもできる。この場合、用いる記録媒体として、例えば半導体メモリ、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体等がある。また、画像変換（縮小）処理を行う画像変換プログラムを通信回線等を介してサーバ等からダウンロードし、このダウンロードされた画像変換プログラムに従って上述の画像変換処理を行うようにしてもよい。
【００４２】
また、上述の実施の形態においては、圧縮形式がＪＰＥＧであって、１０００×５００画素から３００×１５０画素への縮小を行い、縮小方法が最近傍補間法である場合について説明したが、どのような条件においても適用できることは言うまでもない。この場合のデータ種別としてはＭＰＥＧ等が挙げられ、また、縮小方法としては共一次内挿法等が挙げられる。
【００４３】
また、上述の実施の形態においては、高周波成分除去部２０２における高周波成分の除去パターンとして、図５に示すようなパターンを採用したが、本発明はこれに限らず、このパターンは例えば図８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すようにどのようなパターンを採用しても良い。因みに、図８（ａ）では、水平方向又は垂直方向のいずれかが高周波となっている領域ＡＲ１及びＡＲ２を除去する方法であり、図８（ｂ）は水平方向の高周波除去閾値と垂直方向の高周波除去閾値とを単位ブロックの対角線状に結んだ境界から高周波側の領域ＡＲ３の成分を除去する方法であり、また、図８（ｃ）は、境界の形状を大きな段形状とした方法を示すものである。
【００４４】
また、上述の実施の形態においては、通信回線を介してダウンロードされた画像データを入力画像とし、この画像を縮小処理する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、カメラ付き携帯電話機のように、撮像カメラから得られた画像を入力画像とし、この画像を縮小処理する場合においても、本発明を適用することができる。
【００４５】
【発明の効果】
本発明によると、画像の縮小率に応じて、その高周波成分を除去するための閾値を算出し、その算出された閾値に基づいて高周波成分を除去するとともに、逆離散コサイン変換処理とは別に縮小処理を施すようにしたことにより、折り返し歪みを抑制しつつ任意サイズへの縮小処理を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像変換装置を有する通信端末装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態に係る画像変換装置の構成を示すブロック図
【図３】本発明の実施の形態に係る画像変換処理手順を示すフローチャート
【図４】本発明の実施の形態に係る画像変換装置の動作の説明に供する略線図
【図５】本発明の実施の形態に係る画像変換装置の動作の説明に供する略線図
【図６】本発明の実施の形態に係る画像変換装置の動作の説明に供する略線図
【図７】本発明の実施の形態に係る画像変換装置の動作の説明に供する略線図
【図８】本発明の実施の形態に係る画像変換装置の高周波成分除去パターンのバリエーションを示す略線図
【符号の説明】
１００ 携帯端末装置（通信端末装置）
１１０ 通信処理部
１２０ 表示部
２００ 画像変換装置
２０１ 画像処理部
２０２ 高周波成分除去部
２０３ 離散コサイン変換部
２０４ 縮小処理部
２１０ 高周波除去閾値算出部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image conversion device, an image conversion method, a communication terminal device, and an image conversion program for reducing image data.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, various methods have been proposed as a method of converting the resolution of digital image data. The proposed conventional method is based on the type of target image (for example, a multi-valued image having gradation information in each pixel, a binary image binarized by pseudo halftone processing such as a dither method or an error diffusion method). , A binary image binarized by a fixed threshold value, a character image, etc.). For example, as a conventional interpolation method for a multi-valued image such as a natural image, a method of performing a resolution conversion by operating a base matrix used when performing IDCT (Inverse Discrete Cosine Transform) in accordance with a desired resolution. It has been proposed (for example, see Patent Document 1). This method is characterized in that high-frequency components are removed when performing IDCT according to the reduction ratio, so that aliasing distortion that appears when the resolution is reduced is reduced.
[0003]
[Patent Document 1]
JP-A-7-129759
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional image conversion method disclosed in Patent Literature 1, for example, a block of 8 × 8 pixels is converted into a 7 × 7 pixel or a 6 × 6 pixel with a reduction rate using a unit block size as a denominator. There is a problem that only resolution reduction can be performed and arbitrary resolution conversion cannot be performed.
[0005]
The present invention has been made in view of the above circumstances, and is an excellent image conversion apparatus, image conversion method, communication terminal apparatus, and image conversion program capable of performing arbitrary size reduction on an apparatus requiring reduced display. The purpose is to provide.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
An image conversion apparatus according to the present invention includes a high-frequency removal threshold calculation unit that calculates a threshold for removing a high-frequency component of image data that constitutes the image according to a reduction ratio when the image is reduced, and a discrete cosine transform. High-frequency component removing means for removing the high-frequency component based on the threshold value output from the high-frequency removing threshold value calculating means for the image data, and performing inverse discrete cosine transform on the data output from the high-frequency component removing means. An inverse discrete cosine transform unit for performing the process and a reduction process unit for performing a reduction process on the data output from the inverse discrete cosine transform unit are employed.
[0007]
According to this configuration, when reducing the image, it is possible to perform the reduction processing to an arbitrary size while suppressing aliasing distortion.
[0008]
An image conversion method according to the present invention includes a high-frequency removal threshold calculation step of calculating a threshold for removing a high-frequency component of image data constituting the image according to a reduction ratio when the image is reduced, and a discrete cosine transform. A high-frequency component removing step of removing the high-frequency component of the image data based on the threshold calculated in the high-frequency removing threshold calculating step; An inverse discrete cosine transform step for performing a cosine transform and a reduction processing step for performing a reduction process on the data subjected to the inverse discrete cosine transform in the inverse discrete cosine transform step are provided.
[0009]
According to this method, when the image is reduced, it is possible to reduce the image to an arbitrary size while suppressing aliasing distortion.
[0010]
A communication terminal device according to the present invention includes a wireless communication unit that transmits and receives data, and a high-frequency unit that calculates a threshold value for removing a high-frequency component of image data that forms the image according to a reduction ratio when the image is reduced. Removal threshold calculation means, high-frequency component removal means for removing the high-frequency component from the discrete cosine transformed image data based on a threshold output from the high-frequency removal threshold calculation means, and output from the high-frequency component removal means. Inverse discrete cosine transform means for performing inverse discrete cosine transform on the data to be processed, reduction processing means for performing reduction processing on data output from the inverse discrete cosine transform means, and a reduced image reduced by the reduction means. And a display means for displaying
[0011]
According to this configuration, when reducing an image downloaded via a communication line, it is possible to reduce the image to an arbitrary size while suppressing aliasing distortion.
[0012]
An image conversion program according to the present invention includes a high-frequency removal threshold calculating step of calculating a threshold for removing a high-frequency component of image data constituting the image according to a reduction ratio when the image is reduced, and a discrete cosine transform. A high-frequency component removing step of removing the high-frequency component of the image data based on the threshold calculated in the high-frequency removing threshold calculating step; A configuration including an inverse discrete cosine transform step of performing a cosine transform and a reduction processing step of performing a reduction process on the data subjected to the inverse discrete cosine transform in the inverse discrete cosine transform step is adopted.
[0013]
According to this configuration, when the image is reduced, it is possible to cause a computer-configured device to execute a process that enables the reduction process to an arbitrary size while suppressing aliasing distortion.
[0014]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
The gist of the present invention calculates a threshold value for removing the high-frequency component according to the reduction ratio of the image, and removes the high-frequency component based on the calculated threshold value, separately from the inverse discrete cosine transform processing. That is, a reduction process is performed.
[0015]
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0016]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a portable terminal device (communication terminal device) 100 having an image conversion device 200 according to the embodiment of the present invention. In the mobile terminal device 100, a reception process such as frequency conversion and a demodulation process are performed by the communication processing unit 110 on a reception signal received via the antenna 101.
[0017]
Compressed image data (hereinafter simply referred to as compressed data) compressed by, for example, JPEG (Joint Photographic Experts Groups) included in the received signal demodulated by the communication processing unit 110 is supplied to the image conversion device 200. .
[0018]
The image conversion device 200 decodes the compressed data, converts the size of the decoded image data, and supplies the converted image to the display unit 120 including a liquid crystal display element or the like to display it. Has been done.
[0019]
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the image conversion device 200. In the following description, the JPEG format is used as the compression format, and only the luminance component is included. The input image size is 1000 × 500 pixels, the output image display size is 300 × 150 pixels, and the reduction method is nearest neighbor interpolation. The case where the method is used will be described.
[0020]
In FIG. 2, a high-frequency removal threshold calculation unit 210 reduces an image based on image size information of an input image included in an input image data stream and image size information of a display unit 120 stored in advance. A threshold value for removing high frequency components is calculated according to the rate.
[0021]
On the other hand, the input image data stream (compressed data) is also supplied to the image processing unit 201, where variable-length decoding is performed on JPEG data, which is compressed data, and the result of the variable-length decoding is performed. Perform inverse quantization. The inversely quantized data is supplied to the high frequency component removing unit 202.
[0022]
The high-frequency component removing unit 202 removes high-frequency components from the data output from the image processing unit 201 according to the threshold output from the high-frequency removing threshold calculating unit 210. The threshold calculated by the high-frequency removal threshold calculator 210 is calculated according to the image reduction ratio. The larger the difference between the image sizes before and after the reduction, the greater the threshold value at which more high-frequency components are removed. (Details will be described later).
[0023]
The signal from which the high-frequency component has been removed in this way is supplied to the subsequent inverse discrete cosine transform unit 203. The inverse discrete cosine transform unit 203 performs an inverse discrete cosine transform on the data output from the high frequency component removing unit 202, and supplies the converted signal to the reduction processing unit 204. Reduction processing section 204 performs reduction processing on the data output from inverse discrete cosine transform section 203 and supplies the signal after the reduction processing to display section 120 (FIG. 1). As a result, the display unit 120 displays the image after the reduction processing, from which the high-frequency component has been removed.
[0024]
Next, the operation (image conversion processing procedure) in the image conversion apparatus according to the embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the image conversion method of the present invention. As shown in FIG. 3, in step ST101, the image conversion device 200 causes the high-frequency removal threshold calculator 210 to calculate a threshold for removing high-frequency components according to the reduction ratio.
[0025]
In the high frequency removal threshold calculation process calculates the high frequency removal threshold calculation unit 210, according to equation (1) and (2) shown below, a horizontal high frequency removal threshold Th H and vertical high-frequency removal threshold Th V I do.
[0026]
(Equation 1)
Figure 2004214874
(Equation 2)
Figure 2004214874
However, the horizontal image size after reduction is DstSize H , the horizontal image size before reduction is OrgSize H , the vertical image size after reduction is DstSize V, and the vertical image size before reduction is OrgSize V.
[0027]
In this case, since the reduction is performed from 1000 (horizontal) × 500 (vertical) pixels to 300 (horizontal) × 150 (vertical) pixels, the horizontal high frequency removal threshold Th H and the vertical high frequency removal threshold Th V become , Respectively, about 2.4. Here, the threshold value is calculated by the formulas (1) and (2), but any formula may be used to calculate the threshold value.
[0028]
When the high frequency elimination thresholds (the horizontal high frequency elimination threshold Th H and the vertical high frequency elimination threshold Th V ) are calculated in step ST < b> 101, the image conversion apparatus 200 proceeds to step ST <b> 102, and the image processing unit 201 executes the unit block. The image conversion process is executed every time. Here, FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example of data output from the image processing unit 201. As shown in FIG. 4, in the image processing unit 201, each unit block B1 of 8 × 8 pixels (MCU: Minimum Coded Unit in the case of JPEG, a unit called a macroblock in the MPEG: Motion Picture Experts Group). Is subjected to a variable-length decoding process and an inverse quantization process and output. In the unit block B1, each pixel of the unit block is obtained by arranging pixel values of low-frequency components to high-frequency components from a coordinate value 0 to a coordinate value 7.
[0029]
When the image conversion processing in step ST102 ends, the image conversion apparatus 200 proceeds to step ST103, and the high-frequency removal section 202 performs the high-frequency removal processing using the threshold calculated in step ST101 for each unit block. .
[0030]
Here, FIG. 5 shows a result obtained by removing a high frequency component of the output data of the image processing unit 201 shown in FIG. The high-frequency component removing unit 202 removes high-frequency components using the thresholds (the horizontal high-frequency removing threshold Th H and the vertical high-frequency removing threshold Th V ) calculated by the high-frequency removing threshold calculating unit 210. FIG. 5 shows an example of data output at this time. In this case, the thresholds (the horizontal high-frequency removal threshold Th H and the vertical high-frequency removal threshold Th V ) are approximately 2.4 from Equations (1) and (2), respectively. Sets the component in which at least one of the vertical (vertical) and horizontal (horizontal) coordinates shown in FIG. 5 is 3 or more to 0 as shown in FIG. The removed high-frequency component is a component that becomes unnecessary as the image is reduced.
[0031]
In this way, the data (unit block B2) from which the high-frequency component has been removed in the high-frequency component removing unit 202 according to the reduction ratio of the image is supplied to the inverse discrete cosine transform unit 203.
[0032]
When the high-frequency removal processing in step ST103 ends, the image conversion apparatus 200 proceeds to step ST104, where the inverse discrete cosine transform unit 203 performs an inverse discrete cosine transform on the data output from the high-frequency component removal unit 202 for each unit block. Perform the conversion. FIG. 6 shows an example of this inverse discrete cosine transformed data (unit block B3). The data subjected to the inverse discrete cosine transform is supplied to the reduction processing unit 204.
[0033]
When the inverse discrete cosine transform processing in step ST104 ends, the image conversion apparatus 200 proceeds to step ST105, where the reduction processing unit 204 performs reduction processing on the data output from the inverse discrete cosine transform unit 203 for each unit block. I do.
[0034]
By this reduction processing, the output data (unit block B3) of the inverse discrete cosine transform unit 203 shown in FIG. 6 is subjected to the reduction processing using the nearest neighbor interpolation method. The nearest-neighbor interpolation method is a method of performing interpolation using a pixel value of a pixel closest to a corresponding pixel position (a calculation result calculated based on a reduction ratio) of an image before reduction of a pixel of a reduced image. . FIG. 7 shows an example of data obtained as a result of reduction processing using the nearest neighbor interpolation method. The reduced unit block B4 is obtained by removing the unnecessary high-frequency components after the reduction by the high-frequency component removing unit 202, so that an image without aliasing due to unnecessary high-frequency components can be obtained. When the reduced image is obtained, the reduction ratio of the image can be reduced in units of pixels (for example, from 1000 × 500 pixels to 300 × 150 pixels), so that the unit block size can be reduced as in the conventional case. Compared to the case where the reduction is performed at the reduction rate used as the denominator, the size can be reduced to an arbitrary size.
[0035]
When the reduction processing in step ST105 is completed, the image conversion apparatus 200 proceeds to step ST106, determines whether or not processing of all unit blocks (minimum coding units) constituting the image has been completed, and has been completed. If not, the process moves to the above-mentioned step ST102 and the same processing is repeated for each unit block. On the other hand, when the reduction processing for all the unit blocks is completed, the image conversion device 200 ends this processing procedure.
[0036]
In the image conversion apparatus 200 that executes the above-described image conversion processing procedure, the high-frequency component that is unnecessary in the reduced image is removed by the high-frequency component removing unit 202 when the image is reduced. That is, the high-frequency components required for image representation in a large image (high-resolution image) are not represented in a small image (low-resolution image) and become unnecessary. Image is deteriorated.
[0037]
Therefore, the image conversion apparatus 200 avoids deterioration of the image after reduction by removing high-frequency components that are not required due to the reduction processing before the reduction processing. Then, the threshold value of the unnecessary high-frequency component is calculated based on the ratio between the image size before reduction and the image size after reduction, as described above for Expressions (1) and (2). Thus, even when the reduction ratio is different due to, for example, a change in the image size of the input image, the high-frequency removal threshold calculator 210 calculates the threshold value each time, so that unnecessary high-frequency signals corresponding to the reduction ratio are calculated. The components will be removed.
[0038]
In the image conversion apparatus 200, the inverse discrete cosine transform unit 203 does not perform the reduction process, and a reduction process unit 204 is provided at the subsequent stage, and the reduction process unit 204 performs the reduction process. It is possible to perform the reduction processing at an arbitrary reduction rate as compared with the case where the reduction processing is performed in the inverse discrete cosine transform unit 203 as described above.
[0039]
When performing reduction at an arbitrary reduction ratio in this manner, unnecessary high-frequency components corresponding to the reduction ratio are removed, so that deterioration of the image after the reduction can be effectively avoided.
[0040]
As described above, according to the image conversion apparatus 200 of the present embodiment, in the process of decoding the compressed image data, by performing the reduction process after removing the high-frequency component, the image is reduced to an arbitrary size while suppressing the aliasing distortion. Processing becomes possible.
[0041]
In the above-described embodiment, the case where the image conversion (reduction) processing is performed by the image conversion device 200 having the hardware configuration shown in FIG. 2 has been described. However, the present invention is not limited to this, and the present invention is not limited thereto. The image conversion processing procedure described above may be realized by software. In this case, an image conversion program obtained by programming the image conversion processing procedure may be recorded on a recording medium, and may be read and executed by a processing device having a computer configuration as needed. In this case, examples of the recording medium used include a semiconductor memory, a magnetic recording medium, an optical recording medium, and a magneto-optical recording medium. Alternatively, an image conversion program for performing image conversion (reduction) processing may be downloaded from a server or the like via a communication line or the like, and the above-described image conversion processing may be performed according to the downloaded image conversion program.
[0042]
Also, in the above-described embodiment, a case has been described where the compression format is JPEG, reduction is performed from 1000 × 500 pixels to 300 × 150 pixels, and the reduction method is the nearest neighbor interpolation method. It is needless to say that the present invention can be applied even under various conditions. In this case, the data type includes MPEG and the like, and the reduction method includes bi-linear interpolation.
[0043]
Further, in the above-described embodiment, a pattern as shown in FIG. 5 is adopted as a high-frequency component removing pattern in the high-frequency component removing unit 202. However, the present invention is not limited to this. Any pattern may be adopted as shown in a), (b), and (c). Incidentally, FIG. 8A shows a method of removing the areas AR1 and AR2 in which either the horizontal direction or the vertical direction has a high frequency, and FIG. 8B shows the method of removing the high frequency removal threshold in the horizontal direction and the vertical direction. This is a method of removing the component of the high-frequency side area AR3 from the boundary connecting the high-frequency removal threshold and the diagonal line of the unit block, and FIG. 8C shows a method of making the shape of the boundary a large step. Things.
[0044]
Further, in the above-described embodiment, a case has been described in which image data downloaded via a communication line is used as an input image and this image is subjected to reduction processing. However, the present invention is not limited to this. As described above, the present invention can be applied to a case where an image obtained from an imaging camera is used as an input image and this image is reduced.
[0045]
【The invention's effect】
According to the present invention, a threshold value for removing the high-frequency component is calculated according to the reduction ratio of the image, the high-frequency component is removed based on the calculated threshold value, and the reduction is performed separately from the inverse discrete cosine transform processing. By performing the processing, the reduction processing to an arbitrary size can be performed while suppressing aliasing distortion.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a communication terminal device having an image conversion device according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an image conversion device according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 is a flowchart showing an image conversion processing procedure according to the embodiment of the present invention. FIG. 4 is a schematic diagram used to explain the operation of the image conversion apparatus according to the embodiment of the present invention. FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the operation of the image conversion apparatus according to the present invention. FIG. 6 is a schematic diagram for explaining the operation of the image conversion apparatus according to the embodiment of the present invention. FIG. 8 is a schematic diagram illustrating the operation of the image conversion apparatus. FIG. 8 is a schematic diagram illustrating variations of a high-frequency component removal pattern of the image conversion apparatus according to the embodiment of the present invention.
100 Mobile terminal device (communication terminal device)
110 Communication processing unit 120 Display unit 200 Image conversion device 201 Image processing unit 202 High frequency component removal unit 203 Discrete cosine transform unit 204 Reduction processing unit 210 High frequency removal threshold calculation unit

Claims (4)

画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出手段と、
離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出手段から出力される閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去手段と、
前記高周波成分除去手段から出力されるデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換手段と、
前記逆離散コサイン変換手段から出力されるデータに対し縮小処理を行なう縮小処理手段と、
を具備することを特徴とする画像変換装置。High-frequency removal threshold calculating means for calculating a threshold for removing high-frequency components of image data constituting the image, according to a reduction ratio when reducing the image,
For the image data subjected to the discrete cosine transform, a high-frequency component removing unit that removes the high-frequency component based on a threshold output from the high-frequency removing threshold calculating unit,
Inverse discrete cosine transform means for performing an inverse discrete cosine transform on the data output from the high frequency component removing means,
Reduction processing means for performing reduction processing on data output from the inverse discrete cosine transform means;
An image conversion device comprising: 画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出ステップと、
離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出ステップにおいて算出された閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去ステップと、
前記高周波成分除去ステップにおいて高周波成分が除去されたデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換ステップと、
前記逆離散コサイン変換ステップにおいて逆離散コサイン変換されたデータに対し縮小処理を行なう縮小処理ステップと、
を具備することを特徴とする画像変換方法。A high-frequency removal threshold calculating step of calculating a threshold for removing a high-frequency component of image data constituting the image according to a reduction ratio when reducing the image;
A high-frequency component removing step of removing the high-frequency component based on the threshold calculated in the high-frequency removing threshold calculating step for the image data subjected to the discrete cosine transform,
An inverse discrete cosine transform step of performing an inverse discrete cosine transform on the data from which the high frequency component has been removed in the high frequency component removal step,
A reduction processing step of performing reduction processing on the inverse discrete cosine transformed data in the inverse discrete cosine transformation step;
An image conversion method comprising: データの送受信を行う無線通信手段と、
画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出手段と、
離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出手段から出力される閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去手段と、
前記高周波成分除去手段から出力されるデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換手段と、
前記逆離散コサイン変換手段から出力されるデータに対し縮小処理を行なう縮小処理手段と、
前記縮小手段によって縮小処理された縮小画像を表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする通信端末装置。Wireless communication means for transmitting and receiving data,
High-frequency removal threshold calculating means for calculating a threshold for removing high-frequency components of image data constituting the image, according to a reduction ratio when reducing the image,
For the image data subjected to the discrete cosine transform, a high-frequency component removing unit that removes the high-frequency component based on a threshold output from the high-frequency removing threshold calculating unit,
Inverse discrete cosine transform means for performing an inverse discrete cosine transform on the data output from the high frequency component removing means,
Reduction processing means for performing reduction processing on data output from the inverse discrete cosine transform means;
Display means for displaying a reduced image reduced by the reduction means,
A communication terminal device comprising: 画像を縮小する際の縮小率に応じて、前記画像を構成する画像データの高周波成分を除去するための閾値を算出する高周波除去閾値算出ステップと、
離散コサイン変換された前記画像データに対し、前記高周波除去閾値算出ステップにおいて算出された閾値に基づいてその高周波成分を除去する高周波成分除去ステップと、
前記高周波成分除去ステップにおいて高周波成分が除去されたデータに対し逆離散コサイン変換を行なう逆離散コサイン変換ステップと、
前記逆離散コサイン変換ステップにおいて逆離散コサイン変換されたデータに対し縮小処理を行なう縮小処理ステップと、
を含む画像変換プログラム。A high-frequency removal threshold calculating step of calculating a threshold for removing a high-frequency component of image data constituting the image according to a reduction ratio when reducing the image;
A high-frequency component removing step of removing the high-frequency component based on the threshold calculated in the high-frequency removing threshold calculating step for the image data subjected to the discrete cosine transform,
An inverse discrete cosine transform step of performing an inverse discrete cosine transform on the data from which the high frequency component has been removed in the high frequency component removal step,
A reduction processing step of performing reduction processing on the inverse discrete cosine transformed data in the inverse discrete cosine transformation step;
Image conversion program including.
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