JP2006197224A - 最適圧縮条件導出システム - Google Patents

Abstract

【課題】画像圧縮処理に関する制御因子の最適化を効率良く行うとともに、制御因子の最適化における精度の向上を図る。
【解決手段】画像圧縮処理に関する複数の制御因子及び制御因子毎の複数の水準が設定され、設定された制御因子及び水準がタグチメソッドの直交表上に割り付けられる（ステップＳ１）。次に、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像群の各画像に対して画像圧縮処理が行われ（ステップＳ２）、圧縮された画像の評価値が算出される（ステップＳ３）。そして、算出された評価値に基づいてＳＮ比が算出される（ステップＳ４）。次に、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に算出されたＳＮ比に基づいて、要因効果図が作成され、制御因子毎に複数の水準の中から最適条件が導出される。（ステップＳ５）。
【選択図】図５

Description

本発明は、画像圧縮処理における各制御因子の最適圧縮条件を導出する最適圧縮条件導出システムに関する。

近年、デジタルカメラ等の撮像装置は、高機能化、低価格化が進み、急速に普及しつつある。一般的に、画像データのデータ量を削減するために、画像データに対して所定のアルゴリズムに従って画像圧縮処理が行われている。圧縮方式として、ＪＰＥＧ（Joint Photographic coding Experts Group）２０００、ＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）等が挙げられる。ＪＰＥＧ２０００は、高圧縮率で画像データを圧縮する際にも比較的画質を維持することが可能であるため、広く用いられている。

画像圧縮処理を行う際には、各種パラメータの値によって圧縮結果が異なるため、各パラメータの最適化が行われる。例えば、８つのパラメータに対してパラメータ毎に各３点候補がある場合、単純に全ての組み合わせによって最適条件を得ようとすると、３の８乗＝６５６１通りの実験が必要となる。また、たとえこれら全ての実験を行って最適条件を得たとしても、その結果にロバスト性がある保証はない。すなわち、最適条件のうち１つでもわずかに変えると、結果が大きく変わるおそれがある。

このようなパラメータの最適化を行うための方法として、タグチメソッドが知られている（例えば、非特許文献１参照）。タグチメソッドは、実験のパラメータである各制御因子及び制御因子の値（以下、水準という。）を直交表に割り付け、直交表に基づいて実験を行い、ＳＮ比の高い条件を選ぶことにより、ロバスト性の高い条件を得る方法である。

例えば、タグチメソッドを用いて、複数のモデルパラメータを用いたシミュレーション結果と測定結果とを一致させるキャリブレーション方法が提案されている（特許文献１参照）。また、画像データから抽出した所定の特徴量を用いて、マハラノビス空間（タグチメソッドに基づく。）を設定し、評価対象画像から読み取った画像データを用いてマハラノビス空間におけるマハラノビス距離を算出し、マハラノビス距離を所定の閾値と比較することにより画像の異常判定を行う画像評価方法が開示されている（特許文献２参照）。
矢野宏著「品質工学入門」日本規格協会 １９９５年６月１５日 特開２００２−１３４３７３号公報 特開２０００−２７５７５７号公報

しかし、特許文献１、特許文献２に記載されているように、タグチメソッドは様々な分野に応用されているが、画像圧縮処理に関する制御因子に適用したものはなかった。特に、ＪＰＥＧ２０００を用いて画像圧縮処理を行う際には、ウェーブレットフィルタ、解像度分解レベル数、量子化ステップサイズ等、制御因子の数が多いため、各制御因子の最適化を行うことが困難であった。

本発明は上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、画像圧縮処理に関する制御因子の最適化を効率良く行うことを課題とする。また、制御因子の最適化における精度の向上を図ることを課題とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、最適圧縮条件導出システムにおいて、画像圧縮処理に関する複数の制御因子を設定し、当該各制御因子のそれぞれに複数の水準を設定し、前記設定された制御因子及び水準をタグチメソッドの直交表上に割り付ける制御因子設定部と、前記直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行う画像圧縮処理部と、前記圧縮された画像の評価値を算出する評価値算出部と、前記算出された評価値に基づいてＳＮ比を算出するＳＮ比算出部と、前記算出されたＳＮ比に基づいて前記制御因子毎に前記複数の水準の中から最適圧縮条件を導出する最適圧縮条件導出部と、を備えたことを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、最適圧縮条件導出システムにおいて、画像圧縮処理に関する複数の制御因子を設定し、当該各制御因子のそれぞれに複数の水準を設定し、前記設定された制御因子及び水準をタグチメソッドの直交表上に割り付ける制御因子設定部と、前記直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行う第１の画像圧縮処理部と、前記第１の画像圧縮処理部により圧縮された画像の評価値を算出する第１の評価値算出部と、前記第１の評価値算出部により算出された評価値に基づいてＳＮ比を算出するＳＮ比算出部と、前記ＳＮ比算出部により算出されたＳＮ比に基づいて前記制御因子毎に前記複数の水準の中から最適圧縮条件を導出する最適圧縮条件導出部と、前記最適圧縮条件における理論ＳＮ比及び前記制御因子毎に前記複数の水準の中から予め設定されている初期圧縮条件における理論ＳＮ比を算出し、当該算出された最適圧縮条件における理論ＳＮ比及び初期圧縮条件における理論ＳＮ比に基づいて理論利得を算出する理論利得算出部と、前記最適圧縮条件及び初期圧縮条件に基づいて、前記圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行う第２の画像圧縮処理部と、前記第２の画像圧縮処理部により圧縮された画像の評価値を算出する第２の評価値算出部と、前記第２の評価値算出部により算出された評価値に基づいて前記最適圧縮条件における実験ＳＮ比及び前記初期圧縮条件における実験ＳＮ比を算出し、当該算出された最適圧縮条件における実験ＳＮ比及び初期圧縮条件における実験ＳＮ比に基づいて実験利得を算出する実験利得算出部と、前記算出された理論利得及び実験利得に基づいて前記最適圧縮条件の再現性を判断する再現性判断部と、を備えたことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の最適圧縮条件導出システムにおいて、前記最適圧縮条件導出部により導出された最適圧縮条件及び／又は前記再現性判断部により判断された最適圧縮条件の再現性に基づいて、前記制御因子及び／又は制御因子の水準を再設定する制御因子再設定部を備えたことを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、画像圧縮処理に関する複数の制御因子を設定し、各制御因子のそれぞれに複数の水準を設定し、設定された制御因子及び水準をタグチメソッドの直交表上に割り付け、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行い、圧縮された画像の評価値を算出し、算出された評価値に基づいてＳＮ比を算出し、算出されたＳＮ比に基づいて制御因子毎に複数の水準の中から最適圧縮条件を導出するので、画像圧縮処理に関する制御因子の最適化を効率良く行うことができる。

請求項２に記載の発明によれば、理論利得及び実験利得に基づいて最適圧縮条件の再現性を判断するので、最適圧縮条件の有効性を検証することができる。したがって、画像圧縮処理に関する制御因子の最適化を効率良く行うとともに、制御因子の最適化における精度の向上を図ることができる。

請求項３に記載の発明によれば、最適圧縮条件導出部により導出された最適圧縮条件及び／又は再現性判断部により判断された最適圧縮条件の再現性に基づいて、制御因子及び／又は制御因子の水準を再設定することができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態における最適圧縮条件導出システム１０について説明する。
図１に、最適圧縮条件導出システム１０の機能的構成を示す。図１に示すように、最適圧縮条件導出システム１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、入力部１２、表示部１３、通信部１４、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６、記憶部１７を備える。

ＣＰＵ１１は、入力部１２から入力される各種指示や、通信部１４から入力されるデータに従って、ＲＯＭ１５に記憶されている各種プログラムの中から指定されたプログラムをＲＡＭ１６のワークエリアに展開し、上記プログラムとの協働によって各種処理を実行し、その処理結果をＲＡＭ１６の所定の領域に格納するとともに、表示部１３に表示させる。

ＣＰＵ１１は、入力部１２から入力される情報に基づいて、画像圧縮処理に関する複数の制御因子を設定し、各制御因子のそれぞれに複数の水準を設定し、設定された制御因子及び水準をタグチメソッドの直交表上に割り付ける。すなわち、ＣＰＵ１１は、制御因子設定部としての機能を有する。制御因子としては、ＪＰＥＧ２０００におけるグリッドオフセット量、タイル使用の有無、タイルサイズ、タイルオフセット量、サブサンプリング数、ＲＯＩ（Region Of Interest）範囲、ＲＯＩのマックスシフト量、ＤＷＴ（離散ウェーブレット変換：Discrete Wavelet Transform）に用いたフィルタ、解像度分解レベル数、量子化ステップサイズ、コードブロックサイズ、プレシンクトサイズ、レイヤ数等が挙げられる。これらの制御因子の中からタグチメソッドに用いる制御因子を選択し、それらを直交表に割り付ける。Ｌ１８直交表の場合には８個、Ｌ９直交表の場合には６個の制御因子を設定する。そして、各制御因子に対して、例えば、解像度分解レベル数を３，４，５とする等、複数の水準を設定する。

制御因子及び各制御因子の水準は、例えばポップアップメニュー等で選択できるようにしてもよいし、ラジオボタン、チェックボックス等で選択できるようにしてもよい。また、制御因子及び各制御因子の水準を並べたファイルを予め作成し、そのファイル名を指定するようにしてもよい。選択された制御因子に応じて、水準を設定する際に参考にするために、取り得る値の範囲を表示してもよいし、あるいは取り得ない値を設定した場合に警告を発するようにしてもよい。例えば、コードブロックサイズのように縦横サイズの積の上限が４０９６以下の場合には、その旨を表示してもよいし、それ以上の値を指定した場合に警告を表示してもよい。

図２に、タグチメソッドのＬ１８直交表に用いられる制御因子と水準を示す。制御因子Ａには２種類、制御因子Ｂ〜Ｈにはそれぞれ３種類の水準が設定される。例えば、制御因子Ａに対しては、Ａ１，Ａ２という水準が設定されている。

図３に、Ｌ１８直交表を示す。Ｌ１８直交表は、１８通りの実験条件に対応する８個の制御因子Ａ〜Ｈの水準の組み合わせを示している。図３に示す表中の１，２，３は各制御因子の水準を表している。例えば、実験条件１は、制御因子Ａ〜Ｈのそれぞれが水準１（Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，・・・）の場合である。

また、ＣＰＵ１１は、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像群の各画像に対してＪＰＥＧ２０００方式により画像圧縮処理を行う。すなわち、ＣＰＵ１１は、画像圧縮処理部及び第１の画像圧縮処理部としての機能を有する。

ここで、画像群とは、用途に応じた画像群をいい、例えば、自然画、ポートレート、文字混在画像、証明写真等の顔画像、医療画像等が挙げられる。画像群に含まれる画像の数は特に限定しないが、１枚の場合には得られる条件の精度や、実験自体の再現性が低くなる可能性があるので、複数枚がよい。また、画像の数が多くなると、その分処理時間を要するため、処理能力に応じた枚数に設定する。画像群の選び方は、ランダムでもよいし、ある特徴量、例えば、高周波成分の大小、主要被写体が画像内に占める面積の大小等を基準に選択してもよい。画像群は、その格納位置を記載したファイルリストのファイル名を指定するようにしてもよい。手作業で所望の画像ファイルを選択して画像群としてもよい。

また、ＪＰＥＧ２０００とは、画像データをウェーブレット変換等により複数の解像度毎あるいは濃度分解能毎の階層データに分解し、この分解された各解像度あるいは各濃度分解能の階層データを階層順に符号化して１つのファイルとして圧縮して保管する画像圧縮方式で、ＩＳＯ（国際標準化機構：International Organization for Standardization）及びＩＥＣ（国際電気標準会議：International Electrotechnical Commission）により２０００年１２月に規格化された（ＩＳＯ／ＩＥＣ１５４４４−１）。

また、ＣＰＵ１１は、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮された画像の評価値を算出し、算出された評価値に基づいてＳＮ比（ｄＢ）を算出する。すなわち、ＣＰＵ１１は、評価値算出部、第１の評価値算出部及びＳＮ比算出部としての機能を有する。

評価値は、何に対して最適化を行うかによって適宜選択する。例えば、画質であればＲＭＳＥ（Root Mean Square Error：２乗平均平方根誤差）、ＰＳＮＲ（Peak Signal to Noise Ratio）等の画質定量評価値、処理速度であれば原画像が圧縮されるまでの時間、メモリ使用量であれば圧縮処理中の最大メモリ使用量、圧縮後の目標ファイルサイズであれば実験で得られたファイルサイズ等が考えられる。複数の評価値を対象としてもよい。選んだ評価値によって、望小特性（値が小さい方が良い）、望大特性（値が大きい方が良い）、望目特性（所定の値に近い方が良い）に分類される。

また、ＣＰＵ１１は、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に算出されたＳＮ比に基づいて、各制御因子のそれぞれに対して水準毎にＳＮ比の平均値を算出し、要因効果図を作成する。要因効果図とは、図４に示すように、各制御因子に対して水準毎にＳＮ比を比較するための図である。ＳＮ比が高いほどばらつきが少なく、入力画像に対する圧縮処理結果のロバスト性が高い条件であると言える。各制御因子の水準毎のＳＮ比は、要因効果図の他、表形式で表示してもよい。ＳＮ比が最大となる条件をマーキングしたり、色を変えたりして、それが判るような表示をしてもよい。そして、ＣＰＵ１１は、制御因子毎に複数の水準の中から最もＳＮ比が高い水準を最適圧縮条件（以下、単に最適条件という。）として導出する。すなわち、ＣＰＵ１１は、最適圧縮条件導出部としての機能を有する。

また、ＣＰＵ１１は、各制御因子の水準毎のＳＮ比に基づいて、最適条件における理論ＳＮ比及び初期圧縮条件（以下、単に初期条件という。）における理論ＳＮ比を算出し、算出された最適条件における理論ＳＮ比及び初期条件における理論ＳＮ比に基づいて理論利得を算出する。利得とは、最適条件におけるＳＮ比から初期条件におけるＳＮ比を引いた値であり、条件が改善された度合を示す。ＣＰＵ１１は、理論利得算出部としての機能を有する。初期条件とは、制御因子毎に複数の水準の中から予め設定されている条件であって、最適圧縮条件導出システム１０の初期条件（現行条件）、又は一度最適条件を導出し、それに基づいてさらに最適化を行う場合のその条件を指す。図４において、制御因子毎に初期条件を実線の丸印、最適条件を点線の丸印で示す。なお、図４では、実験条件１を初期条件とした。

また、ＣＰＵ１１は、最適条件及び初期条件に基づいて、圧縮対象となる画像群の各画像に対して画像圧縮処理を行い、圧縮された画像の評価値を算出する。すなわち、ＣＰＵ１１は、第２の画像圧縮処理部及び第２の評価値算出部としての機能を有する。

また、ＣＰＵ１１は、最適条件及び初期条件において算出された評価値に基づいて最適条件における実験ＳＮ比及び初期条件における実験ＳＮ比を算出し、最適条件における実験ＳＮ比及び初期条件における実験ＳＮ比に基づいて実験利得を算出する。すなわち、ＣＰＵ１１は、実験利得算出部としての機能を有する。

また、ＣＰＵ１１は、算出された理論利得及び実験利得に基づいて最適条件の再現性を判断する。すなわち、ＣＰＵ１１は、再現性判断部としての機能を有する。理論利得と実験利得との差が小さいほど、その最適条件は再現性が高い（有意な結果を得ることができる）ことを意味する。もし理論利得と実験利得との差が大きい場合、制御因子の選定が適していない可能性や、他に最適条件がある可能性、制御因子自身のロバスト性が低い可能性、制御因子同士で交互作用がある可能性が考えられる。理論利得と実験利得との差（絶対値、相対値、割合等）が予め定められた閾値以上の場合には、表示や音声によって、警告を発してもよい。また、警告を発した上で、制御因子の再設定を促すようにしてもよい。また、各利得や、その差をユーザに知らせるようにしてもよい。

また、ＣＰＵ１１は、最適条件及び／又は最適条件の再現性判断結果に基づいて、制御因子及び／又は制御因子の水準を再設定する。すなわち、ＣＰＵ１１は、制御因子再設定部としての機能を有する。制御因子の中には、連続した設定値に対して、ＳＮ比がピークを持たず、漸増、漸減しているものがある。この場合、ＳＮ比が高くなる方向にさらに値を振った方がより良い効果が得られる可能性がある。したがって、例えば、同じ比率又は変化量で、制御因子の水準を変化させて再度直交表に割り付け、同様の処理を繰り返す。また、再現性が低いと判断された場合には、制御因子の水準又は制御因子自体を変更することで再現性が上がる可能性がある。したがって、例えば、同じ比率又は変化量で、制御因子の水準を変化させてもよいし、制御因子自体を変えてもよい。

制御因子を変える場合は、予め制御因子とその値をテーブルとして登録しておき（ファイルやメモリ保持の形で）、その中から別の制御因子を選ぶことができる。入れ替える制御因子の選択方法としては、例えばＳＮ比が、連続した設定値に対して逆ピーク（凹型）をもっているもの、ＳＮ比がほとんど変わらないもの等を目安とすればよい。また、２つ以上の制御因子を入れ替えてもよい。

制御因子及びその水準の再設定は、ある制御因子について、連続した設定値に対してＳＮ比がピークを持たず、増加傾向又は減少傾向にある場合や、理論利得と実験利得との差が、予め定められた閾値以上の場合に行う。再設定後の条件に基づいて再度システムを回して評価してもよいし、その前にユーザに変更した条件を提示し、再評価するかどうかの判断をさせてもよい。

連続した設定値に対して増加傾向又は減少傾向にある制御因子については、要因効果図において、マーキングしたり、色を変えたりして、それが判るような表示をしてもよい。また、それらについて、さらに制御因子の最適範囲がある可能性があることを示してもよい。

入力部１２は、カーソルキーや数字キー、各種機能キーからなるキーボードと、マウス等のポインティングデバイスとを備えて構成され、各キー操作による押下信号をＣＰＵ１１に出力する。

表示部１３は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成されるモニタであり、ＣＰＵ１１からの表示信号に従って、画面表示を行う。

通信部１４は、各装置との間で画像データ等の各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。

ＲＯＭ１５は、不揮発性の半導体メモリで構成され、ＣＰＵ１１により実行される最適圧縮条件導出プログラム等の各種プログラムやデータ等を記憶している。

ＲＡＭ１６は、書き換え可能な半導体素子で構成される。ＲＡＭ１６は、データが一時的に保存される記憶媒体であり、ＣＰＵ１１が実行するためのプログラムを展開するためのプログラムエリア、ＣＰＵ１１による各種処理結果等を保存するためのデータエリア等が形成される。

記憶部１７は、磁気的、光学的記録媒体、又は半導体メモリ等を含んだ構成であり、通信部１４により受信された画像データ、圧縮処理後の画像データ等、各種データを記憶する。

次に、最適圧縮条件導出システム１０の動作について説明する。
図５は、最適圧縮条件導出処理を示すフローチャートである。
まず、ユーザが入力部１２から指示することにより、画像圧縮処理に関する複数の制御因子及び制御因子毎の複数の水準が設定され、設定された制御因子及び水準がタグチメソッドの直交表上に割り付けられる（ステップＳ１）。そして、直交表に基づいて、各実験条件が決定する。図３に示すＬ１８直交表の場合には、１８通りの実験条件により実験が行われる。

次に、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像群の各画像に対して画像圧縮処理が行われ（ステップＳ２）、圧縮された画像の評価値が算出される（ステップＳ３）。そして、算出された評価値に基づいてＳＮ比が算出される（ステップＳ４）。

次に、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に算出されたＳＮ比に基づいて、各制御因子の水準毎にＳＮ比の平均値が算出され、要因効果図が作成され、制御因子毎に複数の水準の中から最適条件が導出される。（ステップＳ５）。

次に、各制御因子の水準毎に算出されたＳＮ比に基づいて、最適条件における理論ＳＮ比及び初期条件における理論ＳＮ比が算出され（ステップＳ６）、算出された最適条件における理論ＳＮ比及び初期条件における理論ＳＮ比に基づいて理論利得が算出される（ステップＳ７）。

ここで、理論利得が負である場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、制御因子の設定が適切でない可能性があるため、制御因子の種類が変更される（ステップＳ９）。そして、表示部１３に変更条件が表示され、条件を変更する場合には（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻り、新たな制御因子及び水準が設定される。

理論利得が負でない場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、最適条件及び初期条件に基づいて、それぞれ、圧縮対象となる画像群の各画像に対して画像圧縮処理が行われ（ステップＳ１１）、圧縮された画像の評価値が算出される（ステップＳ１２）。

次に、最適条件及び初期条件における評価値に基づいて、最適条件における実験ＳＮ比及び初期条件における実験ＳＮ比が算出される（ステップＳ１３）。そして、最適条件における実験ＳＮ比及び初期条件における実験ＳＮ比に基づいて実験利得が算出される（ステップＳ１４）。

次に、理論利得及び実験利得に基づいて最適条件の再現性が判断される（ステップＳ１５）。図６に、理論利得及び実験利得の算出例を示す。最適条件における理論ＳＮ比（−１５．３６５ｄＢ）と初期条件における理論ＳＮ比（−１８．２４５ｄＢ）との差である理論利得（２．８８０ｄＢ）と、最適条件における実験ＳＮ比（−１６．３７８ｄＢ）と初期条件における実験ＳＮ比（−１８．２２６ｄＢ）との差である実験利得（１．８４９ｄＢ）との差が予め定められた閾値以上であるか否かに基づいて、再現性が判断される。

理論利得と実験利得との差が閾値以上である場合には（ステップＳ１５；ＹＥＳ）、制御因子又は水準の設定が適切でない可能性があるため、制御因子の種類又は水準の範囲が変更される（ステップＳ１６）。そして、表示部１３に変更条件が表示され、条件を変更する場合には（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻り、新たな制御因子及び水準が設定される。

理論利得と実験利得との差が閾値未満の場合（ステップＳ１５；ＮＯ）、すなわち、有意な再現性が認められる場合には、増加傾向又は減少傾向の制御因子があるか否かが判断される（ステップＳ１７）。例えば、図４に示す要因効果図において、制御因子Ｅ，Ｆ，Ｇのように、各水準に対してＳＮ比が増加傾向にある場合には、水準の値をより大きくした方が、より高いＳＮ比を取る可能性がある。このように、増加傾向又は減少傾向の制御因子がある場合には（ステップＳ１７；ＹＥＳ）、より高いＳＮ比を取り得るように、水準の範囲が変更される（ステップＳ１８）。そして、表示部１３に変更条件が表示され、条件を変更する場合には（ステップＳ１０；ＹＥＳ）、ステップＳ１に戻り、新たな水準が設定される。

増加傾向又は減少傾向の制御因子がない場合（ステップＳ１７；ＮＯ）、又はステップＳ１０において実験条件が変更されない場合には（ステップＳ１０；ＮＯ）、最適圧縮条件導出処理が終了する。

以上説明したように、直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に算出されたＳＮ比に基づいて、制御因子毎に複数の水準の中から最適条件を導出するので、画像圧縮処理に関する制御因子の最適化を効率良く行うことができる。

また、理論利得及び実験利得に基づいて最適条件の再現性を判断するので、最適条件の有効性を検証することができる。したがって、画像圧縮処理に関する制御因子の最適化を効率良く行うとともに、制御因子の最適化における精度の向上を図ることができる。

なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る最適圧縮条件導出システムの一例を示すものであり、これに限定されるものではない。上記実施の形態における最適圧縮条件導出システム１０の詳細については本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

以下、本発明を適用した実施例１〜３について説明する。
実施例１〜３では、上述した最適圧縮条件導出システム１０を、ＩＣチップを有するＩＤカードに、カード所有者の顔画像の圧縮データを電気的に記録する際に用いる。

顔画像写真７００枚の中から、高周波成分の少ない画像（ひげや眼鏡がない、服の模様が無地等）、高周波成分の多い画像（ひげ、眼鏡、複雑な模様の服等）等、計６枚の画像を圧縮対象となる画像群として準備した。画像サイズが３８４×４８０の白黒画像を用いた。

圧縮後の画像サイズが所定値以下になるように圧縮率を決め、図７に示す８種類の制御因子Ａ〜Ｈ（解像度分解レベル数、ＬＬサブバンドの量子化ステップサイズ、解像度分解レベル１に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ、解像度分解レベル２に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ、解像度分解レベル３に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ、解像度分解レベル１に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズ、解像度分解レベル２に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズ、解像度分解レベル３に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズ）及び各水準をタグチメソッドにおけるＬ１８直交表に割り付けた。

ここで、解像度分解レベルとは、ＪＰＥＧ２０００のウェーブレット変換における解像度分解レベルを指す。ウェーブレット変換により、画像は低周波成分と高周波成分とに分解される。入力画像を、水平方向と垂直方向にそれぞれ２つの周波数帯域に分離し、４つの帯域（ＨＨ，ＨＬ，ＬＨ，ＬＬ）を生成する。さらに、このＬＬサブバンドに対して、同様の処理を繰り返し行う。図８は、解像度分解レベル数が２の場合に、画像データが分解される過程の模式図である。図８に示すように、分解が進むに従って、より小さい分解レベルの量子化ステップサイズが使用される。

なお、解像度分解レベルが４，５に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ及びＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．０１に固定した。また、制御因子Ａの解像度分解レベル数が４、制御因子Ｂ〜Ｈの各量子化ステップサイズが１．０（量子化せず）の場合を初期条件とした。

また、評価値としてＲＭＳＥを用いた。ＲＭＳＥは、値が小さい方が画質が良く、望小特性となる。

また、画像圧縮処理に用いる圧縮器は、「ＪＰＥＧ２０００詳細解説」（福原隆浩／板倉英三郎共著、ＣＱ出版社）に添付されているコーデック（ICT-Link社製）を元に、所望の制御因子を設定できるようにカスタマイズした。

Ｌ１８直交表に基づいて、１８通りの圧縮条件により各画像の圧縮処理を行い、各々の画像のＲＭＳＥ値を求めた。この結果得られた要因効果図を図９に示す。図９に示すように、最適条件として、解像度分解レベル数は５、ＬＬサブバンドの量子化ステップサイズは１．０、解像度分解レベル１に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．１、解像度分解レベル２に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．１、解像度分解レベル３に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．１、解像度分解レベル１に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．１、解像度分解レベル２に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．１、解像度分解レベル３に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．１という結果が得られた。

ここで得られた最適条件を、全７００枚の画像に対し適用したところ、初期条件でのＲＭＳＥが、最も画質が悪いもので６０．２、最も画質が良いもので１４．９であったのに対し、最適条件でのＲＭＳＥは、最も画質が悪いもので１０．２、最も画質が良いもので５．４となった。このように、要因効果図から求められた最適条件に基づいて画像圧縮処理を行うことにより、画質が向上したとともに、画像によるばらつきが小さくなった。

まず、実施例１と同様の条件で、最適条件及び初期条件に基づいて６枚の画像群の各画像に対して画像圧縮処理を行い、得られたＲＭＳＥから実際の実験利得を算出し、計算上求められる理論利得との比較を行い、最適条件の有効性を検証した。ここで初期条件は、全ての制御因子について水準１を選んだ場合とした。また、最適条件の再現性を判断する閾値は、実験利得が理論利得の±２０％以内に入ることとした。
その結果、理論利得１９．５５に対し、実験利得は１３．０３であった。この値は、理論利得の６７％に相当し、再現性は充分とないえなかった。

そこで、再現性を向上させる目的で、実施例１の結果から、解像度分解レベル数、ＬＬサブバンドの量子化ステップサイズは最適条件のもので固定とし、図１０に示す８種類の制御因子Ａ〜Ｈ（４つの解像度分解レベルに対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ、４つの解像度分解レベルに対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズ）及び各水準をタグチメソッドにおけるＬ１８直交表に割り付けた。

Ｌ１８直交表に基づいて、１８通りの圧縮条件により各画像の圧縮処理を行い、各々の画像のＲＭＳＥ値を求めた。この結果得られた要因効果図を図１１に示す。図１１に示すように、最適条件として、解像度分解レベル１に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．２、解像度分解レベル２に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．２、解像度分解レベル３に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．０５、解像度分解レベル４に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．０５、解像度分解レベル１に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．２、解像度分解レベル２に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．２、解像度分解レベル３に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．０５、解像度分解レベル４に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズは０．０５という結果が得られた。

ここで得られた最適条件及び初期条件に基づいて画像圧縮処理を行い、得られたＲＭＳＥから実験利得を算出した。また、最適条件及び初期条件に基づいて理論利得を算出した。ここで初期条件は、実施例１で得られた最適条件に近いという意味で、図１０に示す全ての制御因子について水準２を選んだ場合とした。
その結果、理論利得３．５４に対し、実験利得は３．３８となり、再現性が向上した。

ここで得られた最適条件を、全７００枚の画像に対し適用したところ、初期条件でのＲＭＳＥが、最も画質が悪いもので１６．８、最も画質が良いもので５．２であったのに対し、最適条件でのＲＭＳＥは、最も画質が悪いもので９．４、最も画質が良いもので４．５となった。したがって、実施例１よりも画質が向上したとともに、画像によるばらつきが小さくなった。

実施例２において、解像度分解レベル４に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ、及び、解像度分解レベル４に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズの値は、値をさらに小さくすることでＳＮ比が高くなる可能性があると考えられる。解像度分解レベル４に対するＨＬ／ＬＨサブバンドの量子化ステップサイズ、及び、解像度分解レベル４に対するＨＨサブバンドの量子化ステップサイズの値をそれぞれ０．０２５とした場合を最適条件とした。
その結果、理論利得３．５４に対し、実験利得は３．５７となり、さらに再現性が向上した。

この新しい最適条件を、全７００枚の画像に対し適用したところ、ＲＭＳＥが、最も画質が悪いもので９．０、最も画質が良いもので４．６となり、実施例１よりも画質が向上したとともに、画像によるばらつきが小さくなった。

本発明の実施の形態における最適圧縮条件導出システム１０の機能的構成を示すブロック図である。 タグチメソッドのＬ１８直交表に用いられる制御因子と水準を示す図である。 タグチメソッドのＬ１８直交表を示す図である。 タグチメソッドにおける要因効果図の例を示す図である。 最適圧縮条件導出処理を示すフローチャートである。 理論利得及び実験利得の算出例を示す図である。 実施例１に用いる制御因子と水準を示す図である。 解像度分解レベル数が２の場合の画像データが分解される過程の模式図である。 実施例１における要因効果図である。 実施例２に用いる制御因子と水準を示す図である。 実施例２における要因効果図である。

符号の説明

１０ 最適圧縮条件導出システム
１１ ＣＰＵ
１２ 入力部
１３ 表示部
１４ 通信部
１５ ＲＯＭ
１６ ＲＡＭ
１７ 記憶部

Claims (3)

1. 画像圧縮処理に関する複数の制御因子を設定し、当該各制御因子のそれぞれに複数の水準を設定し、前記設定された制御因子及び水準をタグチメソッドの直交表上に割り付ける制御因子設定部と、
   前記直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行う画像圧縮処理部と、
   前記圧縮された画像の評価値を算出する評価値算出部と、
   前記算出された評価値に基づいてＳＮ比を算出するＳＮ比算出部と、
   前記算出されたＳＮ比に基づいて前記制御因子毎に前記複数の水準の中から最適圧縮条件を導出する最適圧縮条件導出部と、
   を備えたことを特徴とする最適圧縮条件導出システム。
2. 画像圧縮処理に関する複数の制御因子を設定し、当該各制御因子のそれぞれに複数の水準を設定し、前記設定された制御因子及び水準をタグチメソッドの直交表上に割り付ける制御因子設定部と、
   前記直交表に基づく制御因子の組み合わせ毎に、圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行う第１の画像圧縮処理部と、
   前記第１の画像圧縮処理部により圧縮された画像の評価値を算出する第１の評価値算出部と、
   前記第１の評価値算出部により算出された評価値に基づいてＳＮ比を算出するＳＮ比算出部と、
   前記ＳＮ比算出部により算出されたＳＮ比に基づいて前記制御因子毎に前記複数の水準の中から最適圧縮条件を導出する最適圧縮条件導出部と、
   前記最適圧縮条件における理論ＳＮ比及び前記制御因子毎に前記複数の水準の中から予め設定されている初期圧縮条件における理論ＳＮ比を算出し、当該算出された最適圧縮条件における理論ＳＮ比及び初期圧縮条件における理論ＳＮ比に基づいて理論利得を算出する理論利得算出部と、
   前記最適圧縮条件及び初期圧縮条件に基づいて、前記圧縮対象となる画像に対して画像圧縮処理を行う第２の画像圧縮処理部と、
   前記第２の画像圧縮処理部により圧縮された画像の評価値を算出する第２の評価値算出部と、
   前記第２の評価値算出部により算出された評価値に基づいて前記最適圧縮条件における実験ＳＮ比及び前記初期圧縮条件における実験ＳＮ比を算出し、当該算出された最適圧縮条件における実験ＳＮ比及び初期圧縮条件における実験ＳＮ比に基づいて実験利得を算出する実験利得算出部と、
   前記算出された理論利得及び実験利得に基づいて前記最適圧縮条件の再現性を判断する再現性判断部と、
   を備えたことを特徴とする最適圧縮条件導出システム。
3. 請求項２に記載の最適圧縮条件導出システムにおいて、
   前記最適圧縮条件導出部により導出された最適圧縮条件及び／又は前記再現性判断部により判断された最適圧縮条件の再現性に基づいて、前記制御因子及び／又は制御因子の水準を再設定する制御因子再設定部を備えたことを特徴とする最適圧縮条件導出システム。

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