JP2011023922A - 画像符号化装置およびそのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像符号化装置およびそのプログラムに関を提供する。
【解決手段】本発明にかかる画像符号化装置は、空間領域の画像データを周波数領域に変換する変換手段と、複数の係数群を、複数のグループに分類するグルーピング手段と、複数のグループそれぞれに分類された係数群の数と、複数のグループが分類する係数群の値とに基づいて、複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数を量子化するために用いられる量子化係数を算出する量子化係数算出手段と、算出された量子化係数を用いて、変換により得られた複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数それぞれを量子化する量子化手段と、量子化された複数の係数群に含まれる複数の係数を符号化して符号を生成する符号化手段とを有する。
【選択図】図５

Description

本発明は、画像符号化装置およびそのプログラムに関する。

例えば、特許文献１は、画像データをＤＣＴ演算するＤＣＴ演算部と、ＤＣＴ演算出力を量子化テーブルＲＡＭの値に従って量子化演算する量子化部 と、ＤＣＴ演算出力の各周波数成分のヒストグラムを取るヒストグラム装置と、ハフマンテーブルＲＯＭの値に従って量子化部の出力に対してハフ マン符号化を施し、各ブロックの発生符号量を符号量ＲＡＭに書込むハフマン符号化部と、ヒストグラム装置３５からの各周波数成分のヒストグラムを基に基本テーブルを書換えるとともに、符号量ＲＡＭの各ブロックの発生符号量から総発生符号量を算出し最適な量子化テーブルを作成し、作成した量子化 テーブルに従って量子化を行なった各ブロックの発生符号量を予測するように制御する符号量制御部とを備える画像圧縮装置を開示する。

また、例えば、特許文献２は、入力された画像をブロックに分割し、全ブロックにおける特徴量の分布と、目標特徴量とに基づいて、量子化強度の選択基準を設定し、設定された選択基準に基づいて、各ブロックに適用する量子化強度を選択し、選択された量子化強度で各ブロックの画像情報を量子化し符号化する画像処理装置を開示する。

特開平０５−２７６３９１号公報 特開２００９−２７６６４号公報

本発明は、小さい規模のハードウェアを用いて効率よく画像を圧縮符号化する画像符号化装置およびそのプログラムを提供することを目的とする。

本願請求項１にかかる発明は、複数の画素から構成される空間領域の画像データを、それぞれ複数の画素を含む画素ブロックを単位として処理し、それぞれ複数の周波数領域の係数を含む複数の係数群に変換する変換手段と、前記複数の係数群を、これらの係数群の値を分類する複数のグループに分類するグルーピング手段と、前記複数のグループそれぞれに分類された前記係数群の数と、前記複数のグループが分類する係数群の値とに基づいて、前記複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数を量子化するために用いられる量子化係数を算出する量子化係数算出手段と、前記算出された量子化係数を用いて、前記変換により得られた複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数それぞれを量子化する量子化手段と、前記量子化された前記複数の係数群に含まれる複数の係数を符号化して符号を生成する符号化手段とを有する画像符号化装置である。

本願請求項２にかかる発明は、前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記生成される符号の符号量と相関する請求項１に記載の画像符号化装置である。

本願請求項３にかかる発明は、前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記複数の係数群に含まれる複数の係数の分布を示す数値である請求項１または２に記載の画像符号化装置である。

本願請求項４にかかる発明は、前記符号化手段は、予測符号化を行って符号を生成し、前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記画素ブロックに含まれる画素値の範囲、または、前記複数の係数群に含まれる複数の係数の範囲を示す数値である請求項１または２に記載の画像符号化装置である。

本願請求項５にかかる発明は、前記画像データには複数の色が含まれ、前記画素ブロックに含まれる画素値の範囲、または、前記複数の画像データの複数の係数群に含まれる複数の係数の範囲を示す数値に基づいて、前記複数の色を示す色データを減らす処理を行うための基準を示す閾値を生成する閾値生成手段と、前記変換手段が、前記複数の画素ブロックそれぞれから得た係数の範囲を示す数値と、前記閾値との関係に応じて、前記複数の画素ブロックそれぞれに含まれ、前記複数の色を示す色データを減らす処理を行う減色手段とをさらに有し、前記符号化手段は、前記減色手段により処理された画像データに対して、予測符号化を行う請求項４に記載の画像符号化装置である。

本願請求項６にかかる発明は、前記量子化された係数は、この係数が前記量子化係数よりも小さいときに予め決められた数値となり、前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記予め決められた数値となる量子化係数の数を、予め決められた範囲内とする値とされる請求項１または２に記載の画像符号化装置である。

本願請求項７にかかる発明は、前記量子化係数算出手段は、前記離散した量子化係数の値を算出し、前記グルーピング手段は、前記離散した量子化係数により同じ値に量子化される前記係数群を、同じグループに分類する請求項１または２に記載の画像符号化装置である。

本願請求項８にかかる発明は、前記グルーピング手段は、前記複数の係数群を、これらの係数群の値の一部を分類する複数のグループに分類し、これらの係数群の値の一部以外を分類するグループに含まれる係数群の数を、これらの係数群の値の一部を分類するグループに含まれる係数群の数に基づいて補間する請求項１〜７のいずれかに記載の画像符号化装置である。

本願請求項９にかかる発明は、前記グルーピング手段は、前記複数の係数群を、前記係数群の値の一部を分類する複数のグループそれぞれに重み付けして、これらの係数群の値の一部以外を分類するグループに含まれる係数群の数を、重み付けされたこれらの係数群の値の一部を分類するグループに含まれる係数群の数に基づいて補間する請求項８に記載の画像符号化装置である。

本願請求項１０にかかる発明は、前記時間／周波数領域変換手段は、離散的フーリエ変換により、前記画像データを、前記複数の係数群に変換する請求項１〜９のいずれかに記載の画像符号化装置である。

本願請求項１１にかかる発明は、前記離散的フーリエ変換は、離散的コサイン変換である請求項１０に記載の画像符号化装置である。

本願請求項１２にかかる発明は、複数の画素から構成される空間領域の画像データを、それぞれ複数の画素を含む画素ブロックを単位として処理し、それぞれ複数の周波数領域の係数を含む複数の係数群に変換するステップと、前記複数の係数群を、これらの係数群の値を分類する複数のグループに分類するステップと、前記複数のグループそれぞれに分類された前記係数群の数と、前記複数のグループが分類する係数群の値とに基づいて、前記複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数を量子化するために用いられる量子化係数を算出するステップと、前記算出された量子化係数を用いて、前記変換により得られた複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数それぞれを量子化するステップと、前記量子化された前記複数の係数群に含まれる複数の係数を符号化して符号を生成する符号化ステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。

本願請求項１にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、小さい規模のハードウェアを用いて効率よく画像を圧縮符号化する画像符号化装置を提供することができる。

本願請求項２にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、画像データを空間領域から周波数領域に変換して生成される符号の符号量と相関した効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項３にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、画像データを空間領域から周波数領域に変換して生成される係数の分布を示す数値と関連した効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項４にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、画素ブロックに含まれる画素値の範囲、または、画像データを空間領域から周波数領域に変換し、予測符号化することにより生成される係数の範囲（ダイナミックレンジ＝係数の最大値／係数の最小値）と関連した効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項５にかかる発明によれば、画素ブロックに含まれる画素値の範囲、または、画像データを空間領域から周波数領域に変換することにより生成される係数の範囲（ダイナミックレンジ）と関連して構成する画像データの色を減らし、この構成が用いられない場合に比べて、より少ないハードウェアで、効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項６にかかる発明によれば、量子化係数の刻みに応じて、画像データを空間領域から周波数領域に変換して生成される係数この係数をグルーピングして量子化係数を決めることができ、この量子化係数を用いて、この構成が用いられない場合に比べて、より少ないハードウェアで、効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項７にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、量子化係数の刻みに応じて、画像データを空間領域から周波数領域に変換して生成される係数この係数を、より少ない数のグループにグルーピングして量子化係数を決めることができ、この量子化係数を用いて、より少ないハードウェアで、効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項８にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、より少ないメモリ容量で量子化係数を決めることができ、効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項９にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、より少ないメモリ容量で、しかも正確に量子化係数を決めることができ、効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項１０にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、ディジタル的な処理に適した効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項１１にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、ディジタル的な処理による高速で効率よい画像の符号化が行われる。

本願請求項１２にかかる発明によれば、この構成が用いられない場合に比べて、小さい規模のハードウェアを用いて効率よく画像を圧縮符号化する画像符号化用のプログラムを提供することができる。

本実施形態の実現に用いられる画像圧縮装置のハードウェア構成を例示する図である。 一般的な画像圧縮符号化プログラムの構成を示す図である。 本実施形態によるヒストグラムの統合およびメモリのエントリ数の削減を説明する図である。 第１の画像圧縮符号化プログラムの構成を示す図である。 第２の画像圧縮符号化プログラムの構成を示す図である。 複数（３つ）のＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数の３つの値を１つの値として計数して得た値を、ＤＣＴ係数の３つの値それぞれに振り分ける方法を例示する図である。 （Ａ）〜（Ｄ）は、図５に示した第２の画像圧縮符号化プログラムの動作を説明する第１〜第４の図である。 第３の画像圧縮符号化プログラムの構成を示す図である。 （Ａ）〜（Ｃ）は、図８に示した圧縮処理部の処理を説明する図である。 図８に示した第３の画像圧縮符号化プログラムにおいて、グルーピング部および出現量頻度計算部により求められた各画素ブロックのダイナミックレンジの推定値の誤差を例示するヒストグラムである。

［本実施形態がなされるに至った経緯］
本実施形態を説明するまえに、その理解を助けるために、本実施形態がなされるに至った経緯を説明する。
なお、本実施形態は、専用のハードウェアまたはソフトウェアによっても、汎用のハードウェアまたはソフトウェアの組み合わせによっても実現されうるが、以下、説明の明確化と具体化のために、特記なき限り、本実施形態が、汎用的なコンピュータ上で、そのハードウェア資源を具体的に利用して実行される専用のソフトウェアにより実現される場合を具体例とする。

［ハードウェア構成］
図１は、本実施形態の実現に用いられる画像圧縮装置１のハードウェア構成を例示する図である。
図１に示すように、画像処理装置１は、ＣＰＵ１００、ＤＳＰ(Digital Signal Processor)１０２およびメモリ１０４などから構成される本体１０、表示装置、マウスおよびメモリカード受け入れ装置（図示せず）などを含む入出力装置１０６、ネットワークを介して他の画像処理装置１と通信を行う通信装置１０８、ＣＤ装置、ＨＤ装置およびＤＶＤ装置などであって、記憶媒体１１２に対してデータの書き込みおよび読み出しを行う記憶装置１１０から構成される。
つまり、画像処理装置１は、信号処理が可能な一般的なコンピュータとしての構成部分を有している。

［ソフトウェア構成］
図２は、一般的な画像圧縮符号化プログラム１２の構成を示す図である。
図２に示すように、画像圧縮符号化プログラム１２は、ＤＣＴ(Discrete Cosine Transfer)部１２０、量子化部１２４、ハフマン符号化部１２６および特徴量計算部１２８から構成される。
なお、以下、各図において、実質的に同じ構成部分には、同じ符号が付される。

画像圧縮符号化プログラム１２は、例えば、記憶媒体１１２を介して画像圧縮装置１に供給され、メモリ１０４にロードされ、画像圧縮装置１上で動作するＯＳ上で、ハードウェア資源を具体的に利用して実行される（以下の各プログラムについて同様）。
画像圧縮符号化プログラム１２は、これらの構成部分により、通信装置１０８（図１）などを介して外部から入力される空間領域の画像データを、周波数領域の係数に変換し、量子化し、さらに可変長符号化して圧縮し、符号として、通信装置１０８などを介して出力する。

画像圧縮符号化プログラム１２において、ＤＣＴ部１２０は、空間領域の画像データに対して、例えば、それぞれ８×８構成の画素を含む画素ブロックを単位としてＤＣＴ処理を行う。
なお、ＤＣＴ部１２０は、画像データが複数の色データ（ＲＧＢなど）から構成されるときには、色データごとにＤＣＴ処理を行う。
ＤＣＴ部１２０は、ＤＣＴ処理により、画素ブロックそれぞれから得られた８×８構成の周波数領域のＤＣＴ係数を含むＤＣＴ係数群を、量子化部１２４および特徴量計算部１２８に対して出力する。

特徴量計算部１２８は、ＤＣＴ部１２０から入力されたＤＣＴ係数群それぞれに含まれる８×８個のＤＣＴ係数の出現頻度を示すヒストグラムを作成する。
特徴量計算部１２８は、作成したヒストグラムを用いて、ＤＣＴ係数の構成に対応した対応した８×８個構成の量子化係数Ｑを、画像圧縮符号化プログラム１２による画像圧縮符号化の結果として得られる符号について所望の特性を得るために最適化して、量子化部１２４に対して出力する。

量子化部１２４は、各ＤＣＴ係数群に含まれる８×８構成のＤＣＴ係数それぞれを、特徴量計算部１２８から入力された８×８構成の量子化係数Ｑそれぞれを用いて量子化し、ハフマン符号化部１２６に対して出力する。
ハフマン符号化部１２６は、量子化部１２４から入力された量子化されたＤＣＴ係数群を可変長符号化し、符号として出力する。

［一般的な画像圧縮符号化プログラムの改良すべき点］
上述したように、画像圧縮符号化プログラム１２の特徴量計算部１２８は、全てのＤＣＴ係数の値からヒストグラムを作成する。
従って、ヒストグラムのダイナミックレンジを２５６とすると、ＤＣＴ部１２０は、ＲＧＢ構成のカラー画像データに含まれる画素ブロックから得られた１つのＤＣＴ係数群に含まれる全てのＤＣＴ係数（エントリ）を、特徴量計算部１２８に対して出力するために、４９１５２個（＝８×８個×３色×２５６）のエントリを有するメモリを必要とする。

また、これらのエントリに記憶された全てのＤＣＴ係数を、特徴量計算部１２８に引き渡すためのインターフェース処理（エントリ）の負荷も大きい。
さらに、画像圧縮符号化プログラム１２を、ソフトウェアではなく、専用のハードウェアで構成しようとすると、上述した理由により、４９１５２個のレジスタを必要とし、画像圧縮符号化プログラム１２の機能をハードウェアにより実現しようとすると、レジスタの多さが、ハードウェア規模を大きくする原因となる。

［本実施形態の原理］
本実施形態は、一般的な画像圧縮符号化プログラム１２の上述のような改良すべき点をなくすために、例えば、上述のように、ＲＧＢ構成のカラー画像データからＤＣＴ係数のヒストグラムを、複数個ずつ１つのヒストグラムに統合し、ヒストグラムの数を減らす。
このヒストグラムの数の減少により、処理に必要とされるメモリ量を減らし、ハードウェア化の際のハードウェア量が減る。
統合により削減されたヒストグラムが示す値は、それが必要とされるときには、統合後のヒストグラムを補間することにより得られる。
また、処理のために記憶すべきＤＣＴ係数の数を減らしたり、ＤＣＴ係数の値を小さくしたりすると、ＤＣＴ係数を記憶するためのメモリ量が減る。

ヒストグラムの統合およびメモリのエントリ数の削減は、下記（１）〜（３）に示すように行われる。
図３は、本実施形態によるヒストグラムの統合およびメモリのエントリ数の削減を説明する図である。
（１）例えば、いくつかの画素ブロックから得られたＤＣＴ係数群が同一になったり、あるいは、近似したりして、これらのＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数が、同じ値の量子化係数Ｑを用いて量子化されることがある（図３（１）を参照）。
このように、同じ値の量子化係数Ｑを用いて量子化されるべき複数のＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数は、１つの統合されたヒストグラムで計数されても、特徴量計算部１２８が生成する量子化係数Ｑの内容に与える影響はごく少ないので、これらのヒストグラムは統合されるべきである。

（２）ＤＣＴ係数を画素ブロックに対応した８×８のブロック形式で現すと、ブロックにおいて対角成分を挟んで対称な位置にある２つのＤＣＴ係数のヒストグラムは、一般的に近似する性質を有する。
この性質を利用すると、対角成分を挟んで対象な位置にある２つのＤＣＴ係数の一方のみをバッファリングし、他方を同じ値であると補間することにより、メモリのエントリ数を減らすことができる（図３（２）を参照）。
また、統計的に、特定の位置のＤＣＴ係数の値が近似する頻度が高いことがあり、統計的に値が近似する２つのＤＣＴ係数の一方のみをバッファリングし、他方を同じ値であると補間することにより、メモリのエントリ数を減らすこともできる。

（３）例えば、ＪＰＥＧ符号化においては、スケーリングファクタと呼ばれる数値を、量子化係数Ｑの初期値に乗算することにより、量子化係数Ｑが調整される。
スケーリングファクタは、通常、１／５０ごとに離散的に決められるので、この場合、例えば、初期値が１００の量子化係数Ｑの値は、２刻みで変化する（図３（３））。
従って、この場合には、例えば、ＤＣＴ係数の値が０および１のいずれの場合でも、量子化係数２で除算した値は０となり、ＤＣＴ係数の値が０と１との出現頻度を区別して計数する必要がないので、ヒストグラムを統合することができる。
また、８×８構成の量子化係数それぞれに対して、同様の処理が行われる。
例えば、初期値が１０１の別の量子化係数の値は、２．０２ずつ変化する。
量子化係数は、整数値なので、小数点以下を四捨五入（または、切り捨て）すると、２，４，６，・・・，４８，５１，５３，・・・と変化し、途中、初期値が１００の量子化係数と異なる値で変化する。
しかし、量子化係数の初期値１００の場合と同様に、量子化係数の値としてとらない整数値が存在するので、量子化係数の初期値が１０１の場合においても、ヒストグラムを統合することができる。
このように、量子化係数Ｑの初期値およびスケーリングファクタの変化の刻みに応じた値でＤＣＴ係数を除算すると、ヒストグラムを統合することができ、メモリのエントリのビット数を少なくすることができるので、処理に必要とされるメモリ量が減る。

［第１の画像圧縮符号化プログラム１４］
以下、第１の画像圧縮符号化プログラム１４を説明する。
図４は、第１の画像圧縮符号化プログラム１４の構成を示す図である。
図４に示すように、画像圧縮符号化プログラム１４は、圧縮処理部１４０、特徴量統合部１４２、特徴量計数部１４４および特徴量補間部１４６から構成される。
画像圧縮符号化プログラム１４は、これらの構成部分により、ＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数の値の範囲を示す数値（ダイナミックレンジ）の値と、閾値との比較結果に応じて量子化係数Ｑを調節して、画像の圧縮符号化を行う。
画像圧縮符号化プログラム１４において、圧縮処理部１４０は、例えば、ＪＰＥＧ方式により画像データを圧縮符号化する。

特徴量統合部１４２は、圧縮処理部１４０から、画素ブロックそれぞれの画素値、または、ＤＣＴ係数群それぞれを受け取り、画素ブロックに含まれる画素のダイナミックレンジ、または、ＤＣＴ係数のダイナミックレンジを、特徴量とする。
さらに、特徴量統合部１４２は、それぞれ、予め決められた範囲の値をとる特徴量を分類する複数のグループに、特徴量それぞれをグルーピングし、特徴量計数部１４４に対して出力する。

なお、特徴量統合部１４２による特徴量のグルーピングは、例えば、近いダイナミックレンジを示す画素ブロックあるいはＤＣＴ係数群同士は、一般に、同じ程度の頻度で出現することに基づいて行われる。
あるいは、特徴量統合部１４２は、例えば、量子化係数Ｑの調整に用いられる閾値に応じて、同じ量子化係数Ｑを生じさせるダイナミックレンジを示す画素ブロックあるいはＤＣＴ係数群が同じグループに含まれるようにグルーピングを行う。
特徴量計数部１４４は、複数のグループに分けられた特徴量の数を計数し、これらの数を示すヒストグラムを生成し、計数結果を特徴量補間部１４６に対して出力する。

特徴量補間部１４６は、特徴量計数部１４４から入力されたヒストグラムから、必要に応じて、グループに含まれる複数の数値それぞれの値を示す特徴量の数を補間することにより、入力されたヒストグラムを補間する。
特徴量補間部１４６は、特徴量計数部１４４から入力されたヒストグラム、または、補間されたヒストグラムを、圧縮処理部１４０に対して出力する。
特徴量計数部１４４からヒストグラムを受けた圧縮処理部１４０は、受けたヒストグラムが示す特徴量の数の分布（頻度分布）に基づいて、量子化係数Ｑを調節し、量子化処理に用いて予測符号化を行う。
量子化係数Ｑの調整は、ヒストグラムが示す特徴量の数が量子化係数Ｑの値以上、つまり、量子化値が０以外の値（非ゼロ値）であるＤＣＴ係数の個数と、ＪＰＥＧの符号量とに相関があるという一般的な性質に基づいて行われる。
具体的には、例えば、圧縮処理部１４０は、上述の一般的性質に基づいて、予め定められた所望の符号量に対応する非ゼロのＤＣＴ係数の個数を求め、非ゼロのＤＣＴ係数の個数が求めた個数となるように、量子化係数Ｑを調節する。

［第２の画像圧縮符号化プログラム１４の全体的動作］
以下、第２の画像圧縮符号化プログラム１４の全体的動作を説明する。
画像圧縮符号化プログラム１４において、圧縮処理部１４０は、画像データを圧縮符号化する。
特徴量統合部１４２は、ＤＣＴ係数群それぞれから、ＤＣＴ係数を特徴量とし、予め決められた範囲の値をとる特徴量を分類する複数のグループに、特徴量それぞれをグルーピングする。
特徴量計数部１４４は、複数のグループに分けられた特徴量の数を計数し、これらの数を示すヒストグラムを生成する。

特徴量補間部１４６は、特徴量計数部１４４から入力されたヒストグラムから、必要に応じて、グループに含まれる複数の数値それぞれの値を示す特徴量の数を補間することにより、入力されたヒストグラムを補間する。
圧縮処理部１４０は、受けたヒストグラムが示す特徴量の頻度分布に基づいて、量子化係数Ｑを調節し、量子化処理に用いて予測符号化を行う。

［第２の画像圧縮符号化プログラム１６］
以下、第２の画像圧縮符号化プログラム１６を説明する。
図５は、第２の画像圧縮符号化プログラム１６の構成を示す図である。
図５に示すように、第２の画像圧縮符号化プログラム１６は、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４、ハフマン符号化部１２６（図２）、予備量子化部１２２、グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２、スケーリングファクタ決定部１６４および符号化制御部１６６から構成される。
画像圧縮符号化プログラム１６は、これらの構成部分により、画像データをＤＣＴ処理して得られた特徴量の出現頻度を用いて、量子化係数Ｑを最適化し、画像データを圧縮符号化する。

画像圧縮符号化プログラム１６において、符号化制御部１６６は、画像圧縮符号化プログラム１６の各構成部分の処理を制御する。
グルーピング部１６０は、図４に示した第１の画像圧縮符号化プログラム１４の特徴量統合部１４２と同様に、ＤＣＴ部１２０からから、複数の画素ブロックそれぞれから得られたＤＣＴ係数群を特徴量を受け取り、ＤＣＴ係数のダイナミックレンジを、特徴量とする。
さらに、グルーピング部１６０は、それぞれ、予め決められた範囲の値をとる特徴量を分類する複数のグループに、特徴量それぞれをグルーピングし、出現量頻度計算部１６２に対して出力する。

出現量頻度計算部１６２は、図４に示した第１の画像圧縮符号化プログラム１４の特徴量計数部１４４と同様に、グルーピング部１６０により複数のグループに分けられた特徴量の数を計数し、これらの数を示すヒストグラムを生成し、計数結果をスケーリングファクタ決定部１６４に対して出力する。
スケーリングファクタ（ＳＦ）決定部１６４は、出現量頻度計算部１６２から入力されたヒストグラムを用いて、量子化係数Ｑを最適化するために用いられるスケーリングファクタＳＦを計算し、このスケーリングファクタを量子化係数Ｑの初期値に乗算して最適化された量子化係数ＳＦ×Ｑを、量子化部１２４に対して出力する。

予備量子化部１２２は、画像圧縮符号化プログラム１６において予備的量子化が行われるときには、ＤＣＴ部１２０から入力されたＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数を、スケーリングファクタＳＦの最小値ＳＦ<SUB>ｍｉｎ</SUB>（例えば、１／５０）を乗算した量子化係数Ｑの初期値（Ｑ／５０）で量子化し、量子化部１２４に対して出力する。
また、予備量子化部１２２は、画像圧縮符号化プログラム１６において予備的量子化が行われないときには、ＤＣＴ部１２０から入力されたＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数を素通しし、量子化部１２４に対して出力する。
量子化部１２４は、予備量子化部１２２から入力された量子化値を、スケーリングファクタ決定部１６４から入力され、スケーリングファクタが乗算された量子化係数Ｑ'（例えば、Ｑ'＝Ｑ初期値×ＳＦ＝Ｑの初期値×ｎ／５０；ｎ≧１）で量子化し、ハフマン符号化部１２６に対して出力する。
なお、予備量子化部１２２と量子化部１２４との両方でＤＣＴ係数量子化した場合と、量子化部１２４のみで量子化した場合では、計算誤差を除き、これらの量子化後の値（量子化値）は一致する。
例えば、スケーリングファクタＳＦ＝５０／５０、量子化係数Ｑ'＝１００で、ＤＣＴ係数を量子化するときに、予備量子化部１２２が、スケーリングファクタＳＦ＝１／５０を乗算した量子化係数（つまり２）で量子化している場合は、量子化部１２４は、スケーリングファクタＳＦ＝２５／５０を乗算した量子化係数（つまり５０）でさらに量子化する。
つまり、ＤＣＴ係数は、予備量子化部１２２により量子化係数２で量子化され、量子化部１２４により量子化係数５０でさらに量子化されるので、量子化部１２４のみにより量子化係数１００で量子化される場合と、量子化後の値は一致する。

［スケーリングファクタの調整方法］
以下、スケーリングファクタ決定部１６４におけるスケーリングファクタの調整方法を説明する。
（１）非ゼロ係数の割合による調整：
ＤＣＴ部１２０が出力するＤＣＴ係数群のＤＣＴ係数それぞれを、上記量子化符号Ｑ'で量子化すると、Ｑ'よりも小さい値のＤＣＴ係数の量子化値は０となり、これ以外の量子化値は０以外（非ゼロ）の値をとる。
スケーリングファクタ決定部１６４は、例えば、ＤＣＴ部１２０が生成したＤＣＴ係数群のＤＣＴ係数の内、Ｑ'以上の値のＤＣＴ係数の数を計数することにより、量子化後に非ゼロとなる量子化値の割合を、画像圧縮符号化プログラム１６による圧縮符号化により得られた符号を復号して得られた画質に、充分によい品質を与えるようにスケーリングファクタＳＦの値を調整する。

（２）スケーリングファクタＳＦの値の刻みの大きさを用いた調整：
例えば、図３において（３）の部分を参照して説明したように、例えば、画像圧縮符号化プログラム１６のスケーリングファクタ決定部１６４において、スケーリングファクタＳＦが、１０／５０（＝１／５）の間隔（刻み）で変更される場合に、量子化係数の初期値をＱとすると、調整後の量子化係数Ｑ'は、Ｑ／５の間隔で変化することになる。
例えば、量子化係数の初期値Ｑ＝１００であるときには、量子化値Ｑ'の刻みは２０なので、出現量頻度計算部１６２が、ＤＣＴ係数全部の数から、値が０〜１９の範囲のＤＣＴ係数の数のみを計数するだけでよい。
スケーリングファクタ決定部１６４は、出現量頻度計算部１６２による計数値を用いて、ヒストグラムの補間なしに、上述した非ゼロＤＣＴ係数の割合による量子化係数Ｑ'の調整を行うことができる。

（３）図３（１）、（２）に示した性質を用いた調整：
例えば、図３に（１）を付して説明したように、複数のＤＣＴ係数群において、複数のＤＣＴ係数群のＤＣＴ係数が近い値をとるときには、出現量頻度計算部１６２が、出現量頻度計算部１６２は、これらを同じＤＣＴ係数を含むと近似して計数を行い、スケーリングファクタ決定部１６４が、出現量頻度計算部１６２による計数値を用いてスケーリングファクタＳＦを計算することができる。
さらに、スケーリングファクタ決定部１６４が、出現量頻度計算部１６２によるこのような計数により得たＤＣＴ係数群それぞれのＤＣＴ係数を、平等に扱ってスケーリングファクタＳＦを算出しても、重み付けを行ってスケーリングファクタＳＦを算出してもよい。

図６は、複数（３つ）のＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数の３つの値を１つの値として計数して得た値を、ＤＣＴ係数の３つの値それぞれに振り分ける方法を例示する図である。
つまり、例えば、図６の左側に示すように、出現量頻度計算部１６２が、各画素ブロックのＤＣＴ係数群に含まれるＤＣＴ係数の３つの値Ａ，Ｂ，Ｃを１つの値として計数して得た値ｄ（ｘ）を、スケーリングファクタ決定部１６４は、計数により得られた値を、ＤＣＴ係数の３つの値Ａ，Ｂ，Ｃに振り分けるときに、Ａ〜Ｃそれぞれに、ｄ（ｘ）／３ずつの計数値を等しく振り分けることができる。

あるいは、例えば、画像を周波数領域に変換した場合、低域周波成分が多く含まれるという画像の一般的な性質から、図６の右側に示すように、出現量頻度計算部１６２が計数して得た値ｄ（ｘ）を、スケーリングファクタ決定部１６４は、ＤＣＴ係数の３つの値Ａ，Ｂ，Ｃに振り分けるときに、Ａ〜Ｃの内の最も低域のＤＣＴ係数を最も大きく重み付することができる。

［第２の画像圧縮符号化プログラム１６の動作］
図７（Ａ）〜（Ｄ）は、図５に示した第２の画像圧縮符号化プログラム１６の動作を説明する第１〜第４の図である。
なお、図７においては、符号化制御部１６６は省略されている。
ＪＰＥＧ符号化により画像データを圧縮符号化するときには、スケーリングファクタＳＦ（量子化係数Ｑ'）は、１枚分の画像データに含まれる全ての画素ブロックの処理において共通に用いられる。
従って、符号化制御部１６６（図７（Ａ）〜（Ｄ）において図示せず）は、図７（Ａ）に示すように、画像圧縮符号化プログラム１６の各構成部分を、２つの処理パスで画像データを圧縮符号化するように制御する。

［画像圧縮符号化プログラム１６の第１の動作］
まず、画像圧縮符号化プログラム１６の第１の動作を説明する。
図７（Ａ）に示すように、１パス目において、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２およびスケーリングファクタ決定部１６４を制御して、１枚分の画像データ全部を処理させ、その１枚分の画像データの量子化に用いられるスケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を算出させる。
次に、２パス目において、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４およびハフマン符号化部１２６を制御し、１パス目において算出されたスケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を用いた画像圧縮処理を実行させる。

［画像圧縮符号化プログラム１６の第２の動作］
次に、画像圧縮符号化プログラム１６の第２の動作を説明する。
まず、図７（Ｂ）に示すように、１パス目において、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４、ハフマン符号化部１２６、グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２、ケーリングファクタ決定部１６４を制御して、１枚分の画像データ全部を処理させ、その１枚分の画像データの量子化に用いられるスケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を算出し、ＪＰＥＧ符号を生成させる。
さらに、符号化制御部１６６は、１パス目で生成されたＪＰＥＧ符号のデータ量を計測し（符号量推定）、予め決められた値の範囲内であるときには、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４およびハフマン符号化部１２６を制御して、このＪＰＥＧ符号の生成に用いられたスケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を用いた圧縮符号化を行わせる。

あるいは、符号化制御部１６６は、１パス目で生成されたＪＰＥＧ符号のデータ量を計測し、予め決められた値の範囲内でないときには、グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２およびケーリングファクタ決定部１６４に対する設定を変更して制御を行い、生成されるＪＰＥＧ符号のデータ量が、予め与えられた値の範囲内になるまで、スケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を調節する。
さらに、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４および特徴量計算部１２８を制御して、１パス目で調整された生成されたスケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を用いた圧縮符号化を行わせる。

［画像圧縮符号化プログラム１６の第３の動作］
次に、画像圧縮符号化プログラム１６の第３の動作を説明する。
まず、図７（Ｃ）に示すように、１パス目において、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４、ハフマン符号化部１２６、グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２、ケーリングファクタ決定部１６４を制御して、１枚分の画像データ分の全てのＤＣＴ係数群を生成して記憶し、これらのＤＣＴ係数群から、スケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を算出する。
さらに、符号化制御部１６６は、記憶した１枚分の画像データから得られた全てのＤＣＴ係数群を圧縮符号化し、ＪＰＥＧ符号を生成させる。

［画像圧縮符号化プログラム１６の第４の動作］
次に、画像圧縮符号化プログラム１６の第４の動作を説明する。
まず、図７（Ｄ）に示すように、１パス目において、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、予備量子化部１２２、量子化部１２４、ハフマン符号化部１２６、グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２、ケーリングファクタ決定部１６４を制御して、１枚分の画像データ分の全てのＤＣＴ係数群を生成し、予備量子化部１２２により予備的に量子化を行って記憶する。
一方、スケーリングファクタ決定部１６４は、生成されたこれらのＤＣＴ係数群から、スケーリングファクタＳＦ（量子化値Ｑ'）を算出する。
さらに、符号化制御部１６６は、ＤＣＴ部１２０、量子化部１２４およびハフマン符号化部１２６を制御して、予備量子化されて記憶された１枚分の画像データから得られた全てのＤＣＴ係数群を圧縮符号化し、ＪＰＥＧ符号を生成させる。

［画像圧縮符号化プログラム１６の動作の変形例］
なお、例えば、上記図７（Ｂ）を参照して説明した動作においては、１パス目で得られたスケーリングファクタＳＦ（量子係数Ｑ'）を用いても、符号化誤差により、２パス目で目的の範囲のデータ量のＪＰＥＧ符号が得られるとは限らない。
このような場合を考慮し、上記図７（Ｂ）に示した動作において、２パス目で、再度、スケーリングファクタＳＦ（量子係数Ｑ'）を算出してＪＰＥＧ符号の生成に用いる変形が可能である。

また、上記図７（Ｂ）を参照して説明した動作においては、１回の１パス目の処理で予めスケーリングファクタＳＦ（量子係数Ｑ'）の検討がつくので、２パス目の処理において、グルーピング部１６０におけるグルーピング、スケーリングファクタ決定部１６４における各ＤＣＴ係数群の周波数成分の重み付けを調節し、それぞれ１回の１パス目および２パス目の処理におり、目的の範囲のデータ量のＪＰＥＧ符号が得られようにしてもよい。
あるいは、１回の１パス目の処理で予めスケーリングファクタＳＦ（量子係数Ｑ'）の検討をつけ、２パス目の処理において圧縮符号化しても、目的の範囲のデータ量のＪＰＥＧ符号が得られなかったときには、３パス目の処理をさらに行い、３パス目の処理において、スケーリングファクタＳＦの間隔（刻み）を大きくしたり、小さくしたりして圧縮符号化するようにしてもよい。

［第３の画像圧縮符号化プログラム１８］
以下、第３の画像圧縮符号化プログラム１８を説明する。
図８は、第３の画像圧縮符号化プログラム１８の構成を示す図である。
図９（Ａ）〜（Ｃ）は、図８に示した圧縮処理部１４０の処理を説明する図である。
図８に示すように、第３の画像圧縮符号化プログラム１８は、ブロッキング部１８０、ダイナミックレンジ（ＤＲ）算出部１８２、閾値決定部１８４、減色化処理部１８６、予測符号化部１８８，グルーピング部１６０、出現量頻度計算部１６２、特徴量統合部１４２および符号化制御部１７０から構成される。
画像圧縮符号化プログラム１８は、これらの構成部分により、画像データに含まれる画素ブロックそれぞれのダイナミックレンジを求め、ダイナミックが低い画素ブロックの色データ（ＲＧＢデータなど）の数を減らし、ダイナミックが高い画素ブロックの色データの数を減らさずに予測圧縮符号化を行う。

画像圧縮符号化プログラム１８において、符号化制御部１７０は、画像圧縮符号化プログラム１８の各構成部分の処理動作を制御する。
ブロッキング部１８０は、入力された画像データを、画素ブロックに分解し、ＤＲ算出部１８２および減色化処理部１８６に対して出力する。
ＤＲ算出部１８２は、ＤＲ算出部１８２から入力された画素ブロックそれぞれの画素値の範囲（ダイナミックレンジ）を計算し、グルーピング部１６０および減色化処理部１８６に対して出力する。
グルーピング部１６０は、図９（Ａ）に示すように、ＤＲ算出部１８２から入力された予め決められた区間［ａ、ｂ］、例えば、［０，２５５］個分の連続した画素ブロックそれぞれのダイナミックレンジの値を、例えば５つのグループに分類し、ヒストグラムを作成する。

出現量頻度計算部１６２は、グルーピング部１６０から入力された予め決められた区間［ａ、ｂ］に含まれ、各グループに分類された画素ブロックのダイナミックレンジの値を計数する。
出現量頻度計算部１６２は、図９（Ｂ）に示すように、各グループの代表値の間に、各グループの計数値が等分されると仮定し、あるいは、図９（Ｃ）に示すように、各グループの代表値の間に、連続的にダイナミックレンジの値が存在すると仮定して、ヒストグラムの代表値の間に存在するダイナミックレンジの値の出現頻度の補間を行う。
なお、図９（Ｂ）に示したように、に示すように、各グループの代表値の間に、各グループの計数値が等分されると仮定することは、画像データにおいて、近い位置にある画素ブロックに含まれる画素値は互いに近いという経験則から妥当であると考えられる。

閾値決定部１８４は、出現量頻度計算部１６２が作成したヒストグラムを処理して、ダイナミックレンジの閾値を決定して、減色化処理部１８６に対して出力する。
具体的には、例えば、閾値決定部１８４は、予め定められたダイナミックレンジごとの画像ブロック数の分布に基づいて、予め定められた目標のブロック数に対応するダイナミックレンジを閾値とする。
減色化処理部１８６は、ＤＲ算出部１８２から入力されたダイナミックレンジと、閾値決定部１８４から入力された閾値とに基づいて、ブロッキング部１８０から入力された画像ブロックの減色処理を行う。
具体的には、例えば、減色化処理部１８６は、ＤＲ算出部１８２から入力されたダイナミックレンジが、閾値決定部１８４から入力された閾値未満のときは、画像ブロックの全画素値を、画素ブロック内の平均画素値で置換して、単色化する。
また、減色化処理部１８６は、例えば、ダイナミックレンジが、閾値以上のときは、画素ブロックの全画素値を、２色の値のうちのいずれかに置換して、２色化する。
２色化は、例えば、画像ブロック内の最大値と最小値の平均を閾値として、画像ブロック内の画素値を、閾値以上のグループと、閾値未満のグループの２つのグループとに分類して、各グループに属する画素値を、そのグループに属する画素値の平均値に置換する。
なお、ダイナミックレンジが閾値以上のときの画像ブロックの減色化処理は、３色以上であってもよい。

図１０は、図８に示した第３の画像圧縮符号化プログラム１６において、グルーピング部１６０および出現量頻度計算部１６２により求められた各画素ブロックのダイナミックレンジの推定値の誤差を例示するヒストグラムである。
図１０に示すように、画像圧縮符号化プログラム１６においては、各画素ブロックのダイナミックレンジの推定値の誤差はほとんど２％以下となるので、出現量頻度計算部１６２による推定に基づき、閾値決定部１８４は、ほぼ正確な閾値を生成する。

［第３の画像圧縮符号化プログラム１８の全体動作］
以下、画像圧縮符号化プログラム１８の全体的な動作を説明する。
符号化制御部１７０は、画像圧縮符号化プログラム１８の各構成部分の処理動作を制御する。
ブロッキング部１８０は、入力された画像データを、画素ブロックに分解し、ＤＲ算出部１８２は、ＤＲ算出部１８２から入力された画素ブロックそれぞれの画素値の範囲（ダイナミックレンジ）を計算する。
グルーピング部１６０は、予め決められた区間［ａ、ｂ］に含まれる画素ブロックそれぞれのダイナミックレンジの値のヒストグラムを作成する。

出現量頻度計算部１６２は、区間［ａ、ｂ］に含まれた画素ブロックのダイナミックレンジの値を計数する。
出現量頻度計算部１６２は、必要に応じて、ヒストグラムの代表値の間に存在するダイナミックレンジの値の出現頻度の補間を行う。
閾値決定部１８４は、出現量頻度計算部１６２が作成したヒストグラムを処理して、減色のための閾値を求める。
減色化処理部１８６は、画像ブロックと閾値との関係に応じて、画像ブロックの画素の減色を行う。
なお、画像圧縮符号化プログラム１８は、従来よりも少ない回数で符号量制御を行うので、ハードウェア化に適している。

１・・・画像圧縮装置，
１０・・・画像圧縮装置，
１００・・・ＣＰＵ，
１０２・・・画像圧縮装置，
１０４・・・メモリ，
１０６・・・入出力装置，
１０８・・・通信装置，
１１０・・・記憶装置，
１１２・・・記憶媒体，
１２，１４，１６，１８・・・画像圧縮符号化プログラム，
１２０・・・ＤＣＴ部，
１２２・・・予備量子化部，
１２４・・・量子化部，
１２６・・・ハフマン符号化部，
１２８・・・特徴量計算部，
１４０・・・圧縮処理部，
１４２・・・特徴量統合部，
１４４・・・特徴量計数部，
１４６・・・特徴量補間部，
１６０・・・グルーピング部，
１６２・・・出現量頻度計算部，
１６４・・・スケーリングファクタ決定部，
１６６，１７０・・・符号化制御部，
１８０・・・ブロッキング部，
１８２・・・ＤＲ算出部，
１８４・・・閾値決定部，
１８６・・・減色化処理部，
１８８・・・予測符号化部，

Claims (12)

1. 複数の画素から構成される空間領域の画像データを、それぞれ複数の画素を含む画素ブロックを単位として処理し、それぞれ複数の周波数領域の係数を含む複数の係数群に変換する変換手段と、
   前記複数の係数群を、これらの係数群の値を分類する複数のグループに分類するグルーピング手段と、
   前記複数のグループそれぞれに分類された前記係数群の数と、前記複数のグループが分類する係数群の値とに基づいて、前記複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数を量子化するために用いられる量子化係数を算出する量子化係数算出手段と、
   前記算出された量子化係数を用いて、前記変換により得られた複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数それぞれを量子化する量子化手段と、
   前記量子化された前記複数の係数群に含まれる複数の係数を符号化して符号を生成する符号化手段と
   を有する画像符号化装置。
2. 前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記生成される符号の符号量と相関する
   請求項１に記載の画像符号化装置。
3. 前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記複数の係数群に含まれる複数の係数の分布を示す数値である
   請求項１または２に記載の画像符号化装置。
4. 前記符号化手段は、予測符号化を行って符号を生成し、
   前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記画素ブロックに含まれる画素値の範囲、または、前記複数の係数群に含まれる複数の係数の範囲を示す数値である
   請求項１または２に記載の画像符号化装置。
5. 前記画像データには複数の色が含まれ、
   前記画素ブロックに含まれる画素値の範囲、または、前記複数の画像データの複数の係数群に含まれる複数の係数の範囲を示す数値に基づいて、前記複数の色を示す色データを減らす処理を行うための基準を示す閾値を生成する閾値生成手段と、
   前記変換手段が、前記複数の画素ブロックそれぞれから得た係数の範囲を示す数値と、前記閾値との関係に応じて、前記複数の画素ブロックそれぞれに含まれ、前記複数の色を示す色データを減らす処理を行う減色手段と
   をさらに有し、
   前記符号化手段は、前記減色手段により処理された画像データに対して、予測符号化を行う
   請求項４に記載の画像符号化装置。
6. 前記量子化された係数は、この係数が前記量子化係数よりも小さいときに予め決められた数値となり、
   前記グルーピング手段による分類に用いられ、前記複数のグループが分類する係数群の値は、前記予め決められた数値となる量子化係数の数を、予め決められた範囲内とする値とされる
   請求項１または２に記載の画像符号化装置。
7. 前記量子化係数算出手段は、前記離散した量子化係数の値を算出し、
   前記グルーピング手段は、前記離散した量子化係数により同じ値に量子化される前記係数群を、同じグループに分類する
   請求項１または２に記載の画像符号化装置。
8. 前記グルーピング手段は、前記複数の係数群を、これらの係数群の値の一部を分類する複数のグループに分類し、これらの係数群の値の一部以外を分類するグループに含まれる係数群の数を、これらの係数群の値の一部を分類するグループに含まれる係数群の数に基づいて補間する
   請求項１〜７のいずれかに記載の画像符号化装置。
9. 前記グルーピング手段は、前記複数の係数群を、前記係数群の値の一部を分類する複数のグループそれぞれに重み付けして、これらの係数群の値の一部以外を分類するグループに含まれる係数群の数を、重み付けされたこれらの係数群の値の一部を分類するグループに含まれる係数群の数に基づいて補間する
   請求項８に記載の画像符号化装置。
10. 前記時間／周波数領域変換手段は、離散的フーリエ変換により、前記画像データを、前記複数の係数群に変換する
    請求項１〜９のいずれかに記載の画像符号化装置。
11. 前記離散的フーリエ変換は、離散的コサイン変換である
    請求項１０に記載の画像符号化装置。
12. 複数の画素から構成される空間領域の画像データを、それぞれ複数の画素を含む画素ブロックを単位として処理し、それぞれ複数の周波数領域の係数を含む複数の係数群に変換するステップと、
    前記複数の係数群を、これらの係数群の値を分類する複数のグループに分類するステップと、
    前記複数のグループそれぞれに分類された前記係数群の数と、前記複数のグループが分類する係数群の値とに基づいて、前記複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数を量子化するために用いられる量子化係数を算出するステップと、
    前記算出された量子化係数を用いて、前記変換により得られた複数の係数群それぞれに含まれる複数の係数それぞれを量子化するステップと、
    前記量子化された前記複数の係数群に含まれる複数の係数を符号化して符号を生成する符号化ステップと
    をコンピュータに実行させるプログラム。

Images