JP2012191603A - 画像処理装置および方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】符号量を低減させることができるようにする。
【解決手段】領域分割部は、３次元画素ブロックを複数の領域に区分する。スキャン順決定部は、各領域の各3D-DCT係数データに対して、各フォーカス面画像上の基準点からの距離Ｄを定め、スキャン順を距離Ｄの大きさ順に決定する。ランレベル変換部は、その3D-DCT係数データ列をランレベル変換するようにしてもよい。インデックス変換部は、そのランレベルを、識別番号であるインデックスに変換するようにしてもよい。本開示は、例えば、画像処理装置に適用することができる。
【選択図】図５

Description

本開示は、画像処理装置および方法に関し、特に、符号量を低減させることができるようにした画像処理装置および方法に関する。
近年、所謂、細胞診断や組織診断等の病理診断の分野では、バーチャル顕微鏡を用いたデジタル病理診断が行われるようになってきた。
バーチャル顕微鏡とは、画像データを取得することが可能な顕微鏡装置と、その画像データを処理するコンピュータとを備えた装置のことである。バーチャル顕微鏡は、標本（検体）が載っているスライドガラス全体を撮影し、標本の顕微鏡像をデジタル画像として保存する装置である。
このようにすることにより、例えば標本の顕微鏡像を適宜画像処理してパーソナルコンピュータ等のディスプレイ上に表示させる等、通常の顕微鏡を使用して検体を観察する場合よりも高度な顕微鏡観察を行うことができる。例えば、顕微鏡像に対して、検体をより見やすくするように画像処理を施すこともできる。また、例えば、顕微鏡像の一部を拡大して表示させることもできる。さらに、インターネットを介した顕微鏡観察も可能となる。
細胞診断や組織診断などの病理診断で取り扱う検体は、一般的に、検体自体に厚みを有する。そのため、検体の立体構造を得るために複数のフォーカス面で撮影した画像（Ｚスタック画像）データが必要になる。
ただし、非圧縮の画像データでは容量が増大するので、保存や管理が困難になる。そこで、Digital Imaging and COmmunication in Medicine(DICOM)規格では、このようなデジタル顕微鏡画像データのコーデック形式として、例えばJPEG（Joint Photographic Experts Group）が採用されている。
しかしながら、この場合も、１つの検体に対して複数のJPEGデータが必要になるので、保存・管理に必要な容量が大きく、さらなるデータ量の低減が求められている。
例えば、複数のフォーカス面画像に対して、隣接し合うフレーム間の差分をとるフレーム間符号化を用いた圧縮方法が考えられている。さらに、基準となるフォーカス面を決め、光学パラメータと基準フォーカス面からのＺ座標変位で決まるボケ変化を利用したボケ補償予測を用いて圧縮することも考えられている（例えば特許文献１参照）。
特開２００７−１１９７７号公報
しかしながら、画像の解像度が増大するにつれ、画像のデータ量も増大し、符号化効率のさらなる向上が求められていた。
また、上述したようなバーチャル顕微鏡を用いたシステムにおいては、保存している顕微鏡画像データの一部を観察画像として表示させるが、その際の表示させる部分の位置や縮尺等の指定に対して高速な応答（表示）が求められるが、特許文献１に記載の方法では、復号処理の負荷が大きく、応答の高速性を実現することが困難になる恐れがあった。
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、画像の利便性の低減を抑制しながら、符号量を低減させることを目的とする。
本開示の一側面は、画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間を複数に分割する領域分割部と、前記領域分割部により分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序を、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替える並べ替え部とを備える画像処理装置である。
前記３次元直交変換係数の優先度を設定する優先度設定部をさらに備えることができる。
前記優先度設定部は、当該３次元直交変換係数の、所定の基準点からの相対位置に基づいて、前記３次元直交変換係数の値の分布に応じた関数を用いて、前記優先度を設定することができる。
前記優先度設定部は、前記３方向の各軸に近傍の３次元直交変換係数ほど優先されるように、前記優先度を設定することができる。
前記優先度設定部は、前記画像面に対して垂直な方向に分布する３次元直交変換係数よりも、前記画像の平面に分布する３次元直交変換係数が優先されるように、前記優先度を設定することができる。
前記優先度設定部は、前記３次元直交変換係数の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）から、重み係数Ｗを用いた以下の式により距離Ｄを算出し、前記距離Ｄを用いて、前記優先度を設定することができる。
距離Ｄ＝（Ｚ×Ｚ×Ｗ＋１）×（Ｘ＋Ｙ＋２）
前記並べ替え部により並べ替えられた３次元直交変換係数列をゼロランとレベルとを組み合わせたランレベルの情報に変換するランレベル変換を行うランレベル変換部をさらに備えることができる。
前記ランレベル変換部により前記３次元直交変換係数列がランレベル変換されて得られたランレベルの情報に前記ランレベルの値に応じたインデックスを割り当てるインデックス変換を行うインデックス変換部をさらに備えることができる。
前記インデックス変換部は、前記領域分割部により分割された領域毎に互いに異なる、前記ランレベルの情報とインデックスとの対応関係を用いて、前記インデックス変換を行うことができる。
前記インデックス変換部により前記ランレベルがインデックス変換されて得られたインデックスを、所定の指数ゴロム符号に変換する指数ゴロム符号化部をさらに備えることができる。
前記指数ゴロム符号化部により符号化されて得られた符号化データを用いて、記憶部に記憶させる際のフォーマットの格納データを生成する格納データ生成部と、前記格納データ生成部により生成された前記格納データを記憶する記憶部とをさらに備えることができる。
前記格納データは、前記符号化データが、前記領域分割部により分割された領域毎に整列されているようにすることができる。
本開示の一側面は、また、画像処理装置の画像処理方法であって、領域分割部は、画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間を複数に分割し、並べ替え部は、分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序を、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替える画像処理方法である。
本開示の他の側面は、画像データに対して、前記画像データの画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換を行う直交変換部と、前記直交変換部により前記画像データが２次元直交変換されて得られた係数データを、所定の帯域毎に分割し、前記帯域毎に並べ替える並べ替え部と、前記並べ替え部により並べ替えられた前記帯域毎の係数データを符号化する符号化部とを備える画像処理装置である。
前記画像データの画像を所定の矩形領域毎に分割する領域分割部をさらに備え、前記直交変換部は、前記領域分割部により前記画像が分割されて得られた各矩形領域の画像データを、それぞれ、２次元直交変換し、前記並べ替え部は、前記直交変換部により前記画像が２次元直交変換されて得られた各矩形領域の係数データを、前記帯域毎に並べ替え、前記符号化部は、前記並べ替え部により並べ替えられた各矩形領域の前記帯域毎の係数データを符号化することができる。
前記直交変換部は、前記領域分割部により前記画像が分割されて得られた各矩形領域の画像データを、ジグザグスキャン順に２次元直交変換することができる。
前記画像データの画像の縮小画像を生成する縮小画像生成部をさらに備え、前記直交変換部は、さらに、前記縮小画像生成部により生成された前記縮小画像の画像データを２次元直交変換し、前記符号化部は、さらに、前記直交変換部により２次元直交変換された前記縮小画像の係数データを符号化することができる。
前記符号化部により前記帯域毎の係数データが符号化されて得られた符号化データをファイルに格納する格納部をさらに備えることができる。
前記格納部は、前記ファイルのヘッダ情報として、前記ファイルに格納する前記符号化データの先頭アドレス、および、前記符号化データの大きさを示す情報を含むテーブルを生成することができる。
本開示の他の側面は、また、画像処理装置の画像処理方法であって、直交変換部が、画像データに対して、前記画像データの画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換を行い、並べ替え部が、前記画像データが２次元直交変換されて得られた係数データを、所定の帯域毎に分割し、前記帯域毎に並べ替え、符号化部が、並べ替えられた前記帯域毎の係数データを符号化する画像処理方法である。
本開示の一側面においては、画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間が複数に分割され、分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序が、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替えられる。
本開示の他の側面において、画像データに対して、その画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換が行われ、画像データが２次元直交変換されて得られた係数データが、所定の帯域毎に分割され、その帯域毎に並べ替えられ、並べ替えられた帯域毎の係数データが符号化される。
本開示によれば、画像を処理することができる。特に、画像の利便性の低減を抑制しながら、符号量を低減させることができる。
画像処理システムの主な構成例を示すブロック図である。 バーチャル顕微鏡の動作例を説明する図である。 ３Ｄ−ＤＣＴ符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 ３Ｄ−ＤＣＴの概要を説明する図である。 符号化部の主な構成例を示すブロック図である。 ３次元のスキャン順について説明する図である。 スケーラブルな符号化の様子について説明する図である。 周波数空間毎の係数分布の違いについて説明する図である。 ３Ｄ−ＤＣＴの係数分布の様子について説明する図である。 インデックス変換テーブルの例を示す図である。 拡張指数ゴロムの例を説明する図である。 インデックスの発生頻度の例を説明する図である。 符号化方式毎の符号量の例を説明する図である。 データ格納フォーマットの例を説明する図である。 データ格納フォーマットの例を説明する図である。 ストレージの他の例を説明する図である。 ３Ｄ−ＤＣＴ符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 ３Ｄ−ＤＣＴ符号化データ記憶処理の流れの例を説明するフローチャートである。 画像処理システムの他の構成例を示すブロック図である。 トランスコード装置の主な構成例を示すブロック図である。 長期保存処理の流れの例を説明するフローチャートである。 巨大画像をタイル化して圧縮したMIPMAP構造の例を説明する図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 スケーラブル符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 スケーラブル符号化の様子を説明する図である。 スケーラブル符号化の様子を説明する図である。 スケーラブル符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化データのファイル構成例を説明する図である。 テーブルの構成例を説明する図である。 スケーラブル復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 スケーラブル復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 インデックス算出の様子を説明する図である。 パーソナルコンピュータの主な構成例を示すブロック図である。
以下、本技術を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（画像処理システム）
２．第２の実施の形態（画像処理システム）
３．第３の実施の形態（スケーラブル符号化装置・スケーラブル復号装置）
４．第４の実施の形態（パーソナルコンピュータ）
＜１．第１の実施の形態＞
［画像処理システムの構成］
図１は、画像処理システムの主な構成例を示すブロック図である。図１に示される画像処理システム１００は、例えば、細胞診断や組織診断に用いられるシステムであり、検体を撮像し、そのデジタル画像データを符号化して保存・管理し、必要に応じて、その一部を復号し、その検体の画像を表示するシステムである。
図１に示されるように、画像処理システム１００は、バーチャル顕微鏡１０１、3D-DCT（3 Dimensions - Discrete Cosine Transform）符号化装置１０２、ストレージ１０３、トランスコード装置１０４、およびクライアント端末装置１０５を有する。
細胞診断や組織診断などの病理診断で取り扱う検体は、一般的に検体自体が厚みを有する。バーチャル顕微鏡１０１は、例えば、図２に示されるように、このような検体を複数のフォーカス位置（焦点位置）で（フォーカス位置のＺ軸座標を変えながら）撮像することにより、複数（例えば数十枚程度）の画像（以下において、フォーカス面画像と称する）を得る。つまり、１つの検体（１組のスライドガラスに挟まれた細胞群等）に対して、複数の撮像画像（フォーカス面画像）が生成される。そして、この複数の撮像画像は、互いに焦点位置が異なる。以下において、このような撮像画像（フォーカス面画像）群をＺスタック画像と称する。
図１に戻り、バーチャル顕微鏡１０１は、検体を撮像し、このようなＺスタック画像を生成すると、それを3D-DCT符号化装置１０２に供給する。
3D-DCT符号化装置１０２は、３次元の離散コサイン変換を伴う符号化を行い、3D-DCT符号化データを生成する。３次元の離散コサイン変換については後述する。
3D-DCT符号化装置１０２は、生成した3D-DCT符号化データを、トランスコード装置１０４を介してストレージ１０３に供給し、記憶（保存）させる。なお、3D-DCT符号化装置１０２が、3D-DCT符号化データを、トランスコード装置１０４を介さずにストレージ１０３に供給し、記憶（保存）させるようにしてもよい。
検体の診断を行うユーザは、クライアント端末装置１０５を操作し、バーチャル顕微鏡１０１において撮像された検体の画像を観察画像として表示させる。クライアント端末装置１０５は、ユーザ操作等に基づいて、トランスコード装置１０４に対して表示させる画像を要求する。例えば、クライアント端末装置１０５は、観察画像として表示させる部分の位置、焦点位置、および解像度等を指定する。
トランスコード装置１０４は、クライアント端末装置１０５により要求された画像を含む3D-DCT符号化データをストレージ１０３から取得し、変換処理を行って、クライアント端末装置１０５に要求された画像のJPEG符号化データを生成し、それをクライアント端末装置１０５に供給する。
クライアント端末装置１０５は、JPEG符号化データを取得すると、それを復号し、復号画像を観察画像として表示する。このように、画像処理システム１００は、ストレージ１０３に保存されているＺスタック画像の任意の部分（一部または全部）を観察画像としてクライアント端末装置１０５のモニタに表示させることができる。
以上のように、画像処理システム１００は、3D-DCT符号化装置１０２にＺスタック画像を符号化させ、3D-DCT符号化データとしてストレージ１０３に保存させる。つまり、焦点方向（Ｚ方向）についてもフォーカス面画像間の相関性を利用した圧縮が行われるので、その分、情報量が低減される。つまり、画像処理システム１００は、Ｚスタック画像（3D-DCT符号化データ）をストレージ１０３に保存する際に必要な容量を低減させることができ、ストレージ１０３の負荷を低減させることができる。
また、3D-DCT符号化データは、全てのデータをベースバンドまで復号しなくても、２次元の離散コサイン変換係数データ（2D-DCT係数データ）を生成することができる。つまり、トランスコード装置１０４は、ストレージ１０３に記憶されている3D-DCT符号化データから、容易に、クライアント端末装置１０５から要求されたJPEG画像データを生成することができる。したがって、画像処理システム１００は、変換処理の負荷を低減させることができる。
さらに、このような変換処理を画像提供側（サーバ側）のトランスコード装置１０４において行うことができるので、画像処理システム１００は、クライアント端末装置１０５の負荷を低減させることができる。
また、画像処理システム１００は、トランスコード装置１０４からクライアント端末装置１０５へ、画像をJPEG符号化データとして伝送させる。したがって、画像処理システム１００は、伝送するデータ量を低減し、伝送時の負荷を低減させることができる。また、JPEG符号化データが伝送されるので、従来のクライアント端末装置１０５でも、トランスコード装置１０４からデータを受け取り、画像を表示させることができる。つまり、クライアント端末装置１０５を特別新規な符号化方式に対応させる必要がなく、汎用性を向上させることができる。
以上のように、3D-DCT符号化データはその復号や伝送が容易であるので、このような3D-DCT符号化データをストレージ１０３に保存させることにより、画像処理システム１００は、クライアント端末装置１０５の要求に対する応答速度を向上させることができる。
なお、図１に示される点線１１０内の各装置は、任意に組み合わせることができる。例えば、3D-DCT符号化装置１０２乃至トランスコード装置１０４を、クライアント端末装置１０５に対応する、画像を提供するサーバ（１つの装置）として構成するようにしてもよいし、それに、さらにバーチャル顕微鏡１０１を加えてもよい。もちろん、これ以外の組み合わせも可能である。
［3D-DCT符号化装置の構成］
図３は、図１の3D-DCT符号化装置１０２の主な構成例を示すブロック図である。図３に示されるように、3D-DCT符号化装置１０２は、符号化パラメータ設定部１３１、相関処理部１３２、符号化パラメータ設定部１３３、3D-DCT部１３４、量子化部１３５、および符号化部１３６を有する。
符号化パラメータ設定部１３１は、バーチャル顕微鏡１０１から供給されるＺスタック画像に応じて、例えばブロックサイズや量子化パラメータ等の符号化パラメータの設定を行う。符号化パラメータ設定部１３１は、画像解析部１４１、ブロックサイズ決定部１４２、および量子化パラメータ設定部１４３を有する。
画像解析部１４１は、バーチャル顕微鏡１０１から供給されたＺスタック画像について、各フォーカス面画像がどのような画像であるかを解析する。ブロックサイズ決定部１４２は、その解析結果に基づいて３次元画素ブロックサイズ（ＸＹＺの各方向のサイズ）を決定し、量子化パラメータ設定部１４３は、その解析結果に基づいて、量子化部１３５において使用される量子化パラメータを設定する。
なお、ブロックサイズ決定部１４２が３次元画素ブロックのサイズを決定後、各処理はその３次元画素ブロック毎に行われる。つまり、量子化パラメータ設定部１４３による量子化パラメータの設定もブロック毎に行われる。それより後段の、相関処理部１３２、符号化パラメータ設定部１３３、3D-DCT部１３４、量子化部１３５、および符号化部１３６の処理も同様である。ただし、量子化パラメータ設定部１４３の量子化パラメータ設定の処理単位は、例えば、Ｚスタック画像毎やシーケンス毎等、ブロックより大きくてもよい。
例えば、細胞診断用の画像の場合、一般的に、観察対象の細胞の部分と、それ以外の部分に大きく分けられる。細胞の部分は高周波成分が多いが、それ以外の部分は、何も存在しない場合が多く低周波成分が多い。また、その目的から、観察対象である細胞の部分は重要度が高く、符号量が多くなっても高画質であることが望ましい。これに対して、それ以外の部分は、観察の対象外であり、重要度が低い。したがって、低画質であっても符号量が少ないことが望ましい。
そこで、例えば、ブロックサイズ決定部１４２は、細胞等の観察対象が含まれる領域（注目すべき領域）について、ブロックサイズを小さいサイズに設定し、符号化による画質劣化を低減させるようにする。また、ブロックサイズ決定部１４２は、細胞等の観察対象が含まれない領域（注目すべきでない領域）について、ブロックサイズを大きいサイズに設定し、符号量を低減させ、符号化効率（圧縮率）を向上させるようにする。
撮影画像（観察対象）にもよるが、一般的にブロックサイズを大きくしていくと符号化効率が改善する。ただし、ブロックサイズを大きくし過ぎると、ブロック内にエッジなどの高周波成分が含まれる確率が高くなり、直交変換係数データの直流（DC）成分付近の偏りが小さくなり、その結果、符号化効率が悪化する場合がある。また、量子化において、高周波成分をカットするため、デコードした画像のエッジ周辺において不要なボケが生じる場合がある。
圧縮効率や主観的画質評価の観点から、フォーカス面画像平面上のブロックサイズ（DCT_SIZE_X，DCT_SIZE_Y）は、一般的に３２画素若しくは６４画素程度が望ましい。また、ブロック内に含まれるエッジ情報等に基づいて、フォーカス面内で適応的にブロックサイズを変えることができるようにしてもよい。なお、JPEGに高速にトランスコードする場合、DCT_SIZE_X=DCT_SIZE_Y=8にするのが望ましい。また、フォーカス軸上の直交変換処理単位（DCT_SIZE_Z）は、撮影間隔（ピッチ）と撮影時の被写界深度によって設定されるようにしてもよい。
量子化パラメータ設定部１４３は、設定した量子化パラメータを量子化部１３５に供給する。また、量子化パラメータ設定部１４３は、３次元画素ブロック毎のＺスタック画像を相関処理部１３２に供給する。
相関処理部１３２は、符号化パラメータ設定部１３１（量子化パラメータ設定部１４３）から供給される３次元画素ブロック毎のＺスタック画像におけるＺ方向の相関（フォーカス面画像間の相関）を調べ、他と相関性の低いフォーカス面画像を削除する。相関処理部１３２は、Ｚ相関解析部１５１および低相関画像削除部１５２を有する。
Ｚ相関解析部１５１は、供給された３次元画素ブロック毎のＺスタック画像におけるフォーカス面画像間の相関の強さを解析する。低相関画像削除部１５２は、その解析結果に基づいて、他のフォーカス面画像（例えばＺ軸方向に並べたときの両隣のフォーカス面画像）との相関が非常に弱い場合、そのフォーカス面画像をＺスタック画像から削除する。低相関画像削除部１５２は、処理後のＺスタック画像を符号化パラメータ設定部１３３に供給する。
符号化パラメータ設定部１３３は、相関処理部１３２（低相関画像削除部１５２）から供給される３次元画素ブロック毎のＺスタック画像の各フォーカス面画像に含まれる検体が合焦しているか否かを調べ、合焦しているか否かを示す焦点フラグを生成する。符号化パラメータ設定部１３３は、焦点判定部１６１および焦点フラグ挿入部１６２を有する。
焦点判定部１６１は、供給された３次元画素ブロック毎のＺスタック画像において、各フォーカス面画像に含まれる検体が合焦しているか否かを調べる。焦点フラグ挿入部１６２は、その調査結果に基づいて、各フォーカス面画像について、合焦しているか否かを示す焦点フラグを生成し、画像データ（の例えばヘッダ等）に挿入する。
この、合焦しているか否かを示す焦点フラグは、画像データとともにストレージ１０３に保持され、例えばその画像の再生時の処理に使用される。このようにすることにより、画像再生時に、どこに合焦しているかを容易に把握することができ、例えばフィルタ処理等、合焦しているか否かに応じて適切な画像処理を行うようにすることができる。
焦点フラグ挿入部１６２は、処理後のＺスタック画像を3D-DCT部１３４に供給する。
3D-DCT部１３４は、バーチャル顕微鏡１０１から供給される３次元画素ブロック毎のＺスタック画像を３次元離散コサイン変換（3D-DCT）する。
図４に３次元離散コサイン変換（3D-DCT）の概要を示す。Ｚスタック画像の各フォーカス面画像をXY平面とし、各フォーカス面画像の焦点位置をＺ軸とすると、図４の右側に示されるように、Ｚスタック画像の各画像がXYZ空間上に配置される。
３次元離散コサイン変換の場合も、処理は所定のブロック毎に行われる。ただし、３次元離散コサイン変換の場合、図４に示されるように、３次元画素ブロック毎に行われる。図４において、DCT_SIZE_Xは、この３次元画素ブロックのＸ軸方向のサイズ（つまり、Ｘ軸方向の処理単位）であり、DCT_SIZE_Yは、この３次元画素ブロックのＹ軸方向のサイズ（つまり、Ｙ軸方向の処理単位）であり、DCT_SIZE_Zは、この３次元画素ブロックのＺ軸方向のサイズ（つまり、Ｚ軸方向の処理単位）である。
3D-DCT部１３４は、2D-DCT部１７１および1D-DCT部１７２を有する。
2D-DCT部１７１は、各フォーカス面画像を、それぞれ（XY平面において）２次元離散コサイン変換し、2D-DCT係数データを生成する。1D-DCT部１７２は、そのＺスタック画像の2D-DCT係数データ群を、さらにＺ軸方向（Ｚスタック画像を構成する複数の画像が並ぶ方向）に１次元離散コサイン変換する。
つまり、1D-DCT部１７２は、各2D-DCT係数データの、互いに同じ位置の係数データ（互いに同じ位置の画素に対応する係数データ）を離散コサイン変換する。
1D-DCT部１７２は、このように各位置の係数データをＺ軸方向に離散コサイン変換して生成した、3D-DCT係数データを量子化部１３５に供給する。
量子化部１３５は、3D-DCT部１３４により生成された係数データ（3D-DCT係数データ）を量子化する。例えば、量子化部１３５は、符号化パラメータ設定部１３１の量子化パラメータ設定部１４３により設定された量子化パラメータで、3D-DCT係数データを量子化する。
符号化部１３６は、量子化された3D-DCT係数データを符号化し、3D-DCT符号化データを生成する。符号化部１３６は、生成した3D-DCT符号化データをトランスコード装置１０４（図１）に供給する。
JPEGのように２次元XY画素ブロック単位ではなく、３次元XYZ画素ブロック単位で集合的な冗長度を取り除くことで、3D-DCT符号化装置１０２は、符号化効率（圧縮率）を向上させることができる。
３次元離散コサイン変換（3D-DCT）は、一般的な動画コーデックにはほとんど用いられていない。一般的な動画の場合、時間的に被写体が動いたり変化したりするため、３軸目にあたる時間方向（今回の場合はZ軸方向）の相関性が低い。このような画像に対して３次元離散コサイン変換を行っても符号化効率（圧縮率）を向上させることは困難である。しかしながら、Ｚスタック画像の場合、各フォーカス面画像は、同一の観察ポイントからフォーカス面のみを変えて取得されたものであるので、フォーカス面画像間には高い相関性がある。したがって、上述したように3D-DCTを用いてＺ方向の冗長度も取り除くことにより、3D-DCT符号化装置１０２は、符号化効率（圧縮率）を向上させることができる。
そして、符号化部１３６が、3D-DCT係数データの、３次元における係数分布の特徴等に応じた方法で符号化を行うことにより、3D-DCT符号化装置１０２は、符号化効率をさらに向上させることができる。
［符号化部の構成］
図５は、符号化部１３６の主な構成例を示すブロック図である。
図５に示されるように、符号化部１３６は、領域分割部１８１、スキャン順決定部１８２、ランレベル変換部１８３、インデックス変換部１８４、拡張指数ゴロム符号化部１８５、および格納データ生成部１８６を有する。
領域分割部１８１は、３次元画素ブロックを、以下のように複数の領域に区分する。図６にその様子を示す。
（ａ）Ｘ≦DCT_SIZE_X/4，Ｙ≦DCT_SIZE_Y/4，Ｚ≦DCT_SIZE_Z
（ｂ）Ｘ≦DCT_SIZE_X/2，Ｙ≦DCT_SIZE_Y/2，Ｚ≦DCT_SIZE_Zの領域の内、領域（ａ）以外の部分
（ｃ）領域（ａ）と領域（ｂ）以外の部分
図６の例の場合、３次元画素ブロックが（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（４，４，４）であるので、各フォーカス面画像上の3D-DCT係数データにおいて、（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）（すなわち、直流成分）が領域（ａ）とされ、（Ｘ，Ｙ）＝（１，０），（０，１），（１，１）が領域（ｂ）とされ、（Ｘ，Ｙ）＝（２，０），（３，０），（２，１），（３，１），（０，２），（１，２），（２，２），（３，２），（０，３），（１，３），（２，３），（３，３）が領域（ｃ）とされる。
領域分割部１８１は、３次元画素ブロック（3D-DCT係数データにより構成される空間）をこのように領域分割すると、量子化された係数データをこの領域毎にスキャン順決定部１８２に供給する。つまり、後段の処理は、この領域毎に行われる。
このような領域分割を行い、3D-DCT係数データをこの領域毎に符号化することにより、スケーラブルな符号化が可能になる。つまり、図７に示されるように、復号の際に、容易に多様な解像度の画像を得ることができる。すなわち、所望の解像度の復号画像を得るためには、その解像度に対応する領域の符号化データを復号するだけでよい。得られる解像度は、領域の分割方法に依存する。図７の例は図６の分割例に対応しており、３次元画素ブロックのサイズが４×４×４である。この場合、例えば、領域（ａ）の符号化データを復号すると解像度１６分の１の画像が得られ、領域（ａ）と領域（ｂ）の符号化データを復号すると解像度４分の１の画像が得られ、領域（ａ）乃至領域（ｃ）の符号化データを全て復号すると解像度１分の１の画像が得られる。
また、このような領域分割を行い、3D-DCT係数データをこの領域毎に符号化することにより、より好適な符号化テーブルを用いて符号化を行うことができるので、符号化部１３６は、符号化効率を向上させることができる。
3D-DCT係数データは、図８に示されるように、周波数空間毎に係数の出現傾向が異なる。例えば、低周波領域（領域（ａ））は、ラン０レベルＮ（Run=0,Level=N）とランＮレベル１（Run=N.Level=1）が略同程度発生するが、高周波領域（領域（ｃ））は、ランＮレベル１（Run=N.Level=1）が多く発生し、しかもＮの分散が大きくなる。
後述するように、符号化部１３６は、係数データをランレベル変換し、さらにインデックス変換し、拡張指数ゴロム符号化する。その際、符号化部１３６は、出現の可能性がより高いランレベルに値がより小さいインデックスを割り当てるようにすると、ビット長がより短い拡張指数ゴロム符号を割り当てることができ、符号量を低減させることができる。
したがって、領域分割部１８１がこのように周波数空間毎に領域分割を行うことにより、符号化部１３６は、符号量を低減させることができる。
なお、分割数（分割後の領域の数）や、分割位置（各フォーカス面画像上の3D-DCT係数データをどのように分割するか）は、任意である。
スキャン順決定部１８２は、各領域の各3D-DCT係数データ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に対して、３次元画素ブロックの原点（０，０，０）からの距離Ｄを以下の式（１）のように定め、スキャン順を距離Ｄの大きさ順（小さい係数から大きい係数に向かう順）に決定する。
距離Ｄ＝（Ｚ×Ｚ×Ｗ＋１）×（Ｘ＋Ｙ＋２） ・・・（１）
（ただし、重み係数Ｗは任意の定数で通常は１に設定される。ただし、Ｚの相関性が低い場合、重み係数Ｗとして１より小さい値が選択されるようにしてもよい）
３次元画素ブロックにおいて3D-DCT係数データの値は、図９に示される例の斜線で示される部分のように、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸近傍において大きくなる。つまり、値の大きな係数が３軸近傍に集中する（3D-DCT係数データの値は、３軸近傍に集中するように分布する）。すなわち、エネルギは、この３軸近傍に集中する。つまり、この３軸に近い係数ほど重要であるので、式（１）では、このような３軸近傍の係数ほど短くなるように距離Ｄが算出される（３軸に近い係数ほど先にスキャンされるように制御される）。
また、Ｚスタック画像は、ＸＹ平面の静止画像（フォーカス面画像）として観察される。つまり、復号画像においては、Ｚ方向（奥行き）よりもＸＹ平面の方が重要になる。また、Ｚスタック画像の場合、各フォーカス面画像は、同一の観察ポイントからフォーカス面のみを変えて取得されたものであるので、フォーカス面画像間には高い相関性がある。つまり、一般的に、Ｚ軸方向の係数の広がりよりもＸＹ平面上の係数の広がりの方が大きくなる。したがって、式（１）では、ＸやＹの値が大きくなる場合よりもＺの値が大きくなる場合の方が、距離Ｄが長くなるように算出される（同フォーカス面上の係数ほど優先的にスキャンされるように制御される）。
つまり、スキャン順決定部１８２は、各領域の各3D-DCT係数データを、その重要度順（優先度順）に並べ替え、その順でランレベル変換部１８３に供給する。この重要度（優先度）は、その3D-DCT係数データの、所定の基準点（例えば３次元画素ブロックの原点（０，０，０））からの相対位置に基づいて、3D-DCT係数データの値の分布に応じた関数により決定される。この関数においては、上述したように、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸近傍の係数が優先され、さらにＺ方向より同一ＸＹ平面上の係数が優先される。
なお、式（１）に、距離Ｄの算出式の一例を示したが、これらのような特徴を有する関数であれば、距離Ｄの算出式は任意であり、式（１）に限定されない。また重み係数Ｗは、予め定められていても良いし、画像に応じて決定されるようにしてもよい。
また、この距離Ｄは、各係数の位置に応じて決定されるので、スキャン順決定部１８２は、この距離Ｄを予め算出しておくことができる。つまり、3D-DCT係数データの位置（供給順）によってこの距離Ｄは決定されるので、スキャン順決定部１８２は、供給された3D-DCT係数データを所定の順に並べ替えて出力するだけでよい。
上述したように3D-DCT係数データは領域毎に供給されるので、スキャン順決定部１８２は、図６の例の場合、まず、領域（Ａ）の3D-DCT係数データを並べ替えて出力し、次に領域（Ｂ）の3D-DCT係数データを並べ替えて出力し、最後に領域（Ｃ）の3D-DCT係数データを並べ替えて出力する。図６に示されるフォーカス面画像１９１−０乃至フォーカス面画像１９１−３の各領域の各3D-DCT係数データは、例えば図６に示される数字の順に並べ替えられる。
ランレベル変換部１８３は、供給される3D-DCT係数データ列をランレベル変換し、直前に連続する０の順列の数と、レベルの組み合わせ（ランレベル）に変換して表現する。なお０が領域の最後まで達するものはEOB（End of Block）として表現される。例えば、3D-DCT係数データ列「６，０，１」は、ランレベル変換により、（０，６），（１，１）に変換される。また、例えば、3D-DCT係数データ列は「４，３，２，０，０，０，０，０，１，０，０，０」は、ランレベル変換により、（０，４），（０，３），（０，２），（５，１），（EOB）に変換される。
ランレベル変換部１８３は、変換後のランレベルをインデックス変換部１８４に供給する。
インデックス変換部１８４は、供給されたランレベルを、識別番号であるインデックスに変換する。例えば、インデックス変換部１８４は、ランレベルとインデックスの組み合わせを示す符号化テーブルを用いて、ランレベルを対応するインデックスに変換するようにしてもよい。例えば、インデックス変換部１８４は、ランレベルとインデックスの対応関係が互いに異なる符号化テーブルを予め複数有し、その中から選択した１つの符号化テーブルを用いて、ランレベルを対応するインデックスに変換するようにしてもよい。すなわち、この場合、インデックス変換部１８４は、ランレベルに割り当てるインデックスを選択することができる。
図１０は、この符号化テーブルの例を示す図である。この変換テーブルは符号化装置と復号装置で同じものを持っている。つまり、3D-DCT符号化装置１０２とトランスコード装置１０４が、この変換テーブルを共有する。3D-DCT符号化装置１０２とトランスコード装置１０４は、共通の変換テーブルを参照することができればよく、変換テーブルの保存場所は任意である。例えば、変換テーブルは、3D-DCT符号化装置１０２とトランスコード装置１０４との両方がそれぞれ有していても良いし、いずれか一方が有し、他方がそれを適宜参照することができるようにしてもよいし、3D-DCT符号化装置１０２およびトランスコード装置１０４以外の装置により記憶され、両者がそれを適宜参照することができるようにしてもよい。
図１０に示される例の場合、ランレベルに対してインデックスの割り当て方（変換タイプ）が複数用意されている（Type1乃至Type3）。このように、ランレベルとインデックスの対応関係が複数存在する場合、どの変換タイプを適用するかは、符号側で決定される。その情報は復号側に提供され、復号の際には、符号化の際と同じ変換タイプが採用される。
この変換タイプの決定の方法は任意である。インデックス変換部１８４は、例えば、画像毎、部分画像毎、または上述したように分割された領域毎に決定することもできる。例えば、図８を参照して説明したように、3D-DCT係数データの分布は周波数帯域毎に異なる。したがって、インデックス変換部１８４は、その周波数帯域における3D-DCT係数データの分布に応じた変換タイプを採用することにより、出現頻度がより高いランレベルに対して値がより小さいインデックスを割り当てることができる。これにより符号化部１３６は、符号量を低減させることができる。
なおテーブルは有限長で、このテーブルに含まれない組み合わせはＥＳＣ（エスケープ符号）として符号化される（次に説明する拡張指数ゴロム符号とは異なる方法で符号化される）。
インデックス変換部１８４は、変換後のインデックス値を拡張指数ゴロム符号化部１８５に供給する。
拡張指数ゴロム符号化部１８５は、供給されるインデックス値を拡張指数ゴロム符号に変換する。拡張指数ゴロム符号の変換パターンの例を、図１１に示す。この拡張指数ゴロム符号は、LZ（Leading Zero）、F（Flag bit after leading zero + "1"bit）、およびEXT（Extension）の３つの部分で構成される。
Ｘの部分のビット長をＢ（Ｘ）とすると、EXTのビット長Ｂ（EXT）は、以下のように求めることができる。
Ｂ（EXT）＝Ｂ（LZ）＋２−（Ｆ）
（（Ｆ）は、Ｆの値を示す）
拡張指数ゴロム符号全体のビット長Ｂ（全体）は以下のように求めることができる。
Ｂ（全体）＝Ｂ（LZ）＋Ｂ（EXT）＋１
＝（Ｂ（LZ）＋１＜＜２）−Ｆ
図１１に示されるように、拡張指数ゴロム符号に対応する値は、拡張指数ゴロム符号の値から６を減算することにより求めることができる。すなわち、この拡張指数ゴロム符号の変換および逆変換は容易に行うことができる。
指数ゴロム符号（γ符号）はＡＶＣなどで用いられており、符号化や復号が非常に容易なのが特徴であるが、同時に符号化効率が低いという問題もある。この拡張指数ゴロム符号は、一般的な画像の場合、指数ゴロム符号よりも符号化効率が高く、かつ、指数ゴロム符号同様に、簡単な変換式によって容易に符号化、復号が可能である。
また、ハフマン符号は、符号化効率の面では最適であるが、テーブルの先頭から順に長さを検索し、パターンマッチングを行うため、復号処理の時間が増大する。これに対して拡張指数ゴロム符号の場合、上述したように復号が容易なため、処理を高速に行うことができる。画像処理システム１００の場合、クライアント端末装置１０５に要求された画像をより短時間に提供することが望ましい。つまり、ハフマン符号よりも拡張指数ゴロム符号の方が好適である。
図１２は複数の検体、複数の量子化を行ったデータに対し、インデックスまで変換した後の、「対称なインデックスのペア」の発生頻度を昇順に並び替え、発生確率を表にしたものである。対象なインデックスのペアとは、例えばランレベル変換前の（ラン, レベル）がそれぞれ(0, 1),(0, -1)といったような組み合わせである。このように非常に似通った線を描くので、これらをそれぞれの入力として生成したそれぞれのハフマン符号も似たような圧縮特性をもつ。
図１３は上述に説明した発生頻度に基づき生成した最適なハフマン符号と、拡張指数ゴロム符号を含む様々なユニバーサル符号に関して、インデックスとそのインデックスを表現するのに必要なビット量を示している。実線２０１がハフマン符号におけるインデックスとそのインデックスを表現するのに必要なビット量の関係（分布線）を示し、実線２０２が拡張指数ゴロム符号におけるインデックスとそのインデックスを表現するのに必要なビット量の関係（分布線）を示す。その他の点線は、その他のユニバーサル符号におけるインデックスとそのインデックスを表現するのに必要なビット量の関係（分布線）を示す。図１３に示されるように、拡張指数ゴロム符号がもっとも、ハフマン符号に近い分布線を描く。
エスケープ符号に関しては、エスケープ符号が始まることを示すインデックスに対応する拡張指数ゴロム符号に続き、ラン、レベルの順に符号化される。符号化の時点でラン、レベルは、拡張指数ゴロム符号、バイナリ符号、指数ゴロム符号などいずれかのユニバーサル符号を選択でき、どれを選択したかは、エスケープ符号が始まることを示すインデックスに対応する拡張指数ゴロム符号によって識別することができる。
拡張指数ゴロム符号化部１８５は、生成した符号化データ（拡張指数ゴロム符号）を格納データ生成部１８６に供給する。
格納データ生成部１８６は、供給された符号列を用いて、ヘッダを生成したりデータを並べ替えたりして、ストレージ１０３に格納する際のフォーマットの格納データを生成する。
図１４は、全画面のデータを格納するためのデータ構造の例を示している。データ構造は大きく３つの種類のデータで構成される。ヘッダ情報には復号の際に必要な、先に述べたＤＣＴのサイズや、画面を矩形領域で分割した際の矩形領域の大きさ、重み係数Ｗの値、インデックス変換に用いられたテーブルのインデックスなどが含まれている。テーブルには固定長のデータが並べられている。圧縮データには上述した符号列が格納される。
このフォーマットにおいては、例えば、ヘッダ情報に含まれる矩形領域の大きさと、復号が必要な矩形領域の座標から、テーブルのアドレスが計算により算出可能とされている。また、そのアドレスを参照すると、矩形領域の圧縮データが格納されている先頭アドレスと、矩形領域の圧縮データのサイズを取得することができるようになされており、それらの情報を用いて圧縮データに対するランダムアクセスが実現されるようになされている。
図１５はさらに階層毎のデータがどのように配置されているかを具体的に示す図である。図１５に示されるように、符号化データは分割された領域毎に並べられており、先頭から順に所望の領域のデータのみを復号することにより、所望の解像度の復号画像が得られるようになされている。
このようにすることによりストレージ１０３から必要なデータを読み出す際の処理が容易になり、所望のデータを高速に読み出すことができる（すなわち、所望の解像度の復号画像をより高速に得ることができる）ようになる。
格納データ生成部１８６は、このように格納データを生成すると、生成した格納データをトランスコード装置１０４に供給し、ストレージ１０３に蓄積させる。
ストレージ１０３は、3D-DCT係数データをこのようなフォーマットで記憶する。なお、ストレージ１０３がハードディスク等の記憶媒体を複数有し、例えば、図１６に示されるように、各領域のデータを互いに異なる記憶媒体に記憶するようにしてもよい。このようにすることで各領域のデータを並行して読み出すことができるので、データの読み出し時間（アクセス時間）を短縮させることができる。
［3D-DCT符号化処理の流れ］
次に、画像処理システム１００において実行される各種処理について説明する。最初に、図１７のフローチャートを参照して、3D-DCT符号化装置１０２により実行される3D-DCT符号化処理の流れの例を説明する。
バーチャル顕微鏡１０１からＺスタック画像が供給されると、3D-DCT符号化装置１０２は、3D-DCT符号化処理を開始する。3D-DCT符号化処理が開始されると、符号化パラメータ設定部１３１は、ステップＳ１０１において、符号化パラメータの設定を行う。
ステップＳ１０２において、相関処理部１３２は、低相関画像を削除する。ステップＳ１０３において、符号化パラメータ設定部１３３は、焦点フラグを設定する。
ステップＳ１０４において、2D-DCT部１７１は、処理対象ブロックの各フォーカス面画像に対して2D-DCTを行う。ステップＳ１０５において、1D-DCT部１７２は、ステップＳ１０４において生成された2D-DCT係数データに対してＺ方向に1D-DCTを行う。
ステップＳ１０６において、量子化部１３５は、ステップＳ１０５において生成された3D-DCT係数データを量子化する。ステップＳ１０７において、符号化部１３６は、ステップＳ１０６において量子化された3D-DCT係数データを符号化する。
ステップＳ１０８において、符号化部１３６の格納データ生成部１８６は、ステップＳ１０７において生成された3D-DCT符号化データを、そのフォーマットを格納用フォーマットに変換して、トランスコード装置１０４に出力し、ストレージ１０３に記憶させる。
ステップＳ１０８の処理を終了すると、3D-DCT符号化装置１０２は、3D-DCT符号化処理を終了する。
［符号化処理の流れ］
次に、図１７のステップＳ１０７において実行される符号化処理の流れの例を、図１８のフローチャートを参照して説明する。
符号化処理が開始されると、ステップＳ１２１において、領域分割部１８１は、３次元画素ブロック毎の3D-DCT係数データの領域を周波数帯域毎に分割する。
スキャン順決定部１８２は、ステップＳ１２２において各3D-DCT係数データの距離Ｄを求め、ステップＳ１２３において、領域毎に、その距離Ｄに応じて各3D-DCT係数データのスキャン順を並び替える。
ステップＳ１２４において、ランレベル変換部１８３は、スキャン順が並び替えられた3D-DCT係数データをランレベル変換する。ステップＳ１２５において、インデックス変換部１８４は、ランレベルをインデックスに変換する。
ステップＳ１２６において、拡張指数ゴロム符号化部１８５は、インデックスを拡張指数ゴロム符号に変換する。ステップＳ１２６の処理を終了すると、拡張指数ゴロム符号化部１８５は、処理を図１７のステップＳ１０７に戻し、ステップＳ１０８に処理を進める。
［3D-DCT符号化データ記憶処理の流れ］
次に、図１９のフローチャートを参照して、トランスコード装置１０４により実行される、図１７の3D-DCT符号化処理により生成された3D-DCT符号化データをストレージ１０３に記憶させる3D-DCT符号化データ記憶処理の流れの例を説明する。
3D-DCT符号化データ記憶処理が開始されると、トランスコード装置１０４は、ステップＳ１４１において、3D-DCT符号化データを3D-DCT符号化装置１０２から取得する。
ステップＳ１４２において、トランスコード装置１０４は、ステップＳ１８１において取得した3D-DCT符号化データをストレージ１０３に供給し、記憶させる。
ステップＳ１４３において、トランスコード装置１０４は、ストレージ１０３の管理情報を更新し、ステップＳ１４２において新たな3D-DCT符号化データを記憶させたことを管理情報に反映させる。
ステップＳ１４３の処理を終了すると、トランスコード装置１０４は、3D-DCT符号化データ記憶処理を終了する。
以上のような各処理を行うことにより、画像処理システム１００は、画像の利便性の低減を抑制しながら、画像を符号化して得られる符号化データの符号量を低減させることができる。
なお、以上においては、トランスコード装置１０４が、3D-DCT符号化データをJPEG符号化データに変換して、そのJPEG符号化データをクライアント端末装置１０５に供給するように説明したが、クライアント端末装置１０５に供給する際の画像データの符号化方式は任意であり、JPEG以外の符号化方式により符号化されるようにしてもよい。また、その符号化データのブロックサイズも任意である。例えば、MPEG2（Moving Picture Experts Group 2）-INTRAでもよいし、AVC（Advanced Video Coding）-INTRAでもよい。また、上述した3D-DCTがDCT_SIZE_Z＝１で行われて符号化された符号化データであってもよい。
また、以上においては、画像データに離散コサイン変換処理が行われるように説明したが、これに限らず、例えばウェーブレット変換等、任意の直交変換処理が行われるようにしてもよい。例えば、トランスコード装置１０４が、画像データをJPEG2000符号化データに変換し、クライアント端末装置１０５に供給するようにしてもよい。
さらに、逆直交変換処理の順序（ＸＹＺの各方向の逆直交変換処理をどの順で行うか）は直交変換処理の順序（ＸＹＺの各方向の直交変換処理がどの順で行われたか）に依存しない。つまり、3D-DCT符号化装置１０２の3D-DCT部１３４が行う直交変換処理の順序（ＸＹＺの各方向の直交変換処理をどの順で行うか）は任意である。
また、以上においては、フォーカス面をＸＹ平面とし、焦点距離の方向をＺ方向とするように説明したが、Ｘ方向Ｙ方向およびＺ方向は、互いに垂直な方向であれば、どの方向に設定するようにしてもよい。例えば、焦点距離の方向をＸ方向としてもよいし、Ｙ方向としてもよい。
ただし、トランスコード装置１０４が行う逆直交変換処理の方向は、所望の（クライアント端末装置１０５に提供される）平面に垂直な方向である。
＜２．第２の実施の形態＞
［画像処理システムの構成］
図２０は、本技術を適用した画像処理システムの主な構成例を示すブロック図である。図２０に示される画像処理システム３００は、図１の画像処理システム１００と同様に、例えば細胞診断や組織診断等に用いられるシステムであり、バーチャル顕微鏡１０１において検体を撮像し、その画像をクライアント端末装置１０５において観察するシステムである。
ただし、画像処理システム３００においては、バーチャル顕微鏡１０１において得られたＺスタック画像は、短期的にJPEG方式で符号化されて保存され、そのJPEG符号化データが適宜読み出されて復号されて観察される。そして、観察が終了し、当面、その画像を参照する必要がなくなると、JPEG符号化データは、3D-DCT符号化方式に変換され、3D-DCT符号化データとして、中・長期的に保存される（アーカイブされる）。
つまり、画像処理システム１００においては、3D-DCT符号化データからJPEG符号化データへの変換処理が行われたが、画像処理システム３００においては、それとは逆に、JPEG符号化データから3D-DCT符号化データへの変換処理が行われる。
図２０に示されるように、画像処理システム３００は、バーチャル顕微鏡１０１、JPEG符号化装置３０２、短期保存用ストレージ３０３、トランスコード装置３０４、長期保存用ストレージ３０５、およびクライアント端末装置１０５を有する。
JPEG符号化装置３０２は、バーチャル顕微鏡１０１において生成されたＺスタック画像の各フォーカス面画像をJPEG符号化し、JPEG符号化データ群を生成する。JPEG符号化装置３０２は、生成したJPEG符号化データ群を短期保存用ストレージ３０３に供給し、記憶させる。
短期保存用ストレージ３０３は、任意の記憶媒体を有し、Ｚスタック画像の各フォーカス面画像がJPEG方式で符号化されたJPEG符号化データを短期的に保存する。短期保存用ストレージ３０３は、クライアント端末装置１０５の要求に応じて、要求されたJPEG符号化データをクライアント端末装置１０５に供給する。
検体の観察は、バーチャル顕微鏡１０１により検体のＺスタック画像が生成されてから比較的短期間内に行われることが多い。そして、検体の観察が行われる間、その画像は、クライアント端末装置１０５から頻繁に要求されることが多い。ただし、同時期に観察が行われる検体の数は、比較的少ない。
従って、Ｚスタック画像は、符号化効率（圧縮率）がさほど良くなくても、クライアント端末装置１０５に提供し易い（変換処理等が不用で高速に提供可能な）JPEG符号化データとして短期保存用ストレージ３０３に保持される。
なお、短期保存用ストレージ３０３は、その記憶容量が比較的少なくても、読み出しや書き込みの速度がより高速であることが望ましい。
つまり、画像処理システム３００の場合、観察が行われる間、より高速に読み出し可能な短期保存用ストレージから、JPEG符号化データが変換処理も行われずに、そのままクライアント端末装置１０５に提供される。
検体の観察が終了すると、その検体の画像は頻繁に参照されなくなるが、画像データは、例えば５年等といった長期的に保存する必要がある。
長期的な保存の場合、その検体の画像が読み出される機会は少ないが、多数の検体の画像を保存する必要がある。そこで、読み出しや書き込みの速度よりも、符号化効率（圧縮率）や記憶領域の容量の方が重要になってくる。
トランスコード装置３０４は、符号化効率を向上させるために、長期保存させるJPEG符号化データを短期保存用ストレージから読み出し、それを3D-DCT符号化データに変換する。
トランスコード装置３０４は、生成した3D-DCT符号化データを長期保存用ストレージ３０５に供給し、記憶させる。
長期保存用ストレージ３０５は、任意の記憶媒体を有し、トランスコード装置３０４から供給された3D-DCT符号化データを中・長期的に保存する。長期保存用ストレージ３０５は、読み出しや書き込みの速度が、例えば短期保存用ストレージ３０３よりも遅くても構わないが、短期保存用ストレージ３０３よりも記憶容量が大きい方が望ましい。
また、3D-DCT符号化データは、それに対応するJPEG符号化データ群よりも符号化効率（圧縮率）が高い。
従って、長期保存用ストレージ３０５は、短期保存用ストレージ３０３よりも多くの検体の画像を保存することができる。
なお、図１７に示される点線３１０内の、バーチャル顕微鏡１０１、JPEG符号化装置３０２、短期保存用ストレージ３０３、トランスコード装置３０４、および長期保存用ストレージ３０５は、任意に組み合わせることができる。例えば、点線３１０内の装置を全て１台の装置（例えばクライアント端末装置１０５に対して画像を提供するサーバ）とすることもできる。
［トランスコード装置の構成］
図２１は、図２０のトランスコード装置３０４の主な構成例を示すブロック図である。
図２０において、トランスコード装置３０４は、復号部３４１、逆量子化部３４２、1D-DCT部３４３、量子化部３４４、および符号化部３４５を有する。
復号部３４１は、短期保存用ストレージ３０３からJPEG符号化データを読み出し、ランレングス・ハフマン復号し、得られた、量子化された2D-DCT係数データを逆量子化部３４２に供給する。
逆量子化部３４２は、復号部３４１より供給される、量子化された2D-DCT係数データを逆量子化し、得られた2D-DCT係数データを1D-DCT部３４３に供給する。
1D-DCT部３４３は、逆量子化部３４２において逆量子化された2D-DCT係数データに対してＺ軸方向に1D-DCTを行い、得られた3D-DCT係数データを量子化部３４４に供給する。量子化部３４４は、供給された3D-DCT係数データを量子化し、それを符号化部３４５にも供給する。
符号化部３４５は、符号化部１３６（図３）と同様の構成を有し、量子化された3D-DCT係数データを、その符号化部１３６の場合と同様に符号化し、3D-DCT符号化データを生成する。符号化部３４５は、生成した3D-DCT符号化データを長期保存用ストレージ３０５に供給し、記憶させる。
つまり、符号化部３４５は、例えば図５に示されるような構成を有し、３次元画素ブロックを上述したように複数の領域に分割し、その領域毎に、3D-DCT係数データの、３次元における係数分布の特徴等に応じた方法で符号化を行う。これにより、トランスコード装置３０４は、符号化効率をさらに向上させることができる。つまり、画像処理システム３００は、画像の利便性の低減を抑制しながら、画像を符号化して得られる符号化データの符号量を低減させることができる。
［長期保存処理の流れ］
次に図２２のフローチャートを参照して、トランスコード装置３０４により実行される長期保存処理の流れの例を説明する。
ステップＳ３０１において、復号部３４１は、処理対象の2D-DCT符号化データを短期保存用ストレージ３０３から読み出す。ステップＳ３０２において、復号部３４１は、2D-DCT符号化データを復号する。
ステップＳ３０３において、逆量子化部３４２は、量子化された2D-DCT係数データを逆量子化する。
ステップＳ３０４において、1D-DCT部３４３は、2D-DCT係数データ群に対してＺ方向に1D-DCTを行う。ステップＳ３０５において量子化部３４４は、3D-DCT係数データを量子化する。ステップＳ３０６において符号化部３４５は、量子化された3D-DCT係数データを符号化する。
ステップＳ３０７において、符号化部３４５は、生成した3D-DCT符号化データを長期保存用ストレージ３０５に供給し、記憶させる。
ステップＳ３０７の処理が終了すると、トランスコード装置３０４は、長期保存処理を終了させる。
以上のように各種処理を行うことにより、画像処理システム３００は、画像処理システム１００の場合と同様に、画像の利便性の低減を抑制しながら、画像を符号化して得られる符号化データの符号量を低減させることができる。
なお、第２の実施の形態においても、第１の実施の形態において説明したように、クライアント端末装置１０５に供給する際の画像データの符号化方式は任意であり、短期保存用ストレージ３０３に保存する画像データがJPEG以外の符号化方式により符号化されるようにしてもよい。
また、第２の実施の形態においても、第１の実施の形態において説明したように、画像データに、例えばウェーブレット変換等、任意の直交変換処理が行われるようにしてもよい。
例えば、短期保存用ストレージ３０３に、JPEG2000方式で符号化された画像データが記憶されるようにしてもよい。
以上においては、第１の実施の形態および第２の実施の形態において、細胞診断や組織診断等に用いられる画像を3D-DCT符号化データとして保持したり、JPEG符号化データとして提供したりするように説明したが、画像の内容や用途は任意であり、上述した以外に用いられる画像であっても良い。例えば、地図情報の画像であっても良い。ただし、上述したＺスタック画像に対応する、3D-DCTを行う画像群は、互いの相関性が高い画像であることが望ましい。
また、画像データがバーチャル顕微鏡１０１において生成されるように説明したが、画像データの生成方法は任意であり、例えばデジタルカメラ等のように、バーチャル顕微鏡１０１以外の装置により生成されるようにしてもよい。
さらに、上述した各実施の形態において、量子化の必要が無い場合、上述した量子化処理および逆量子化処理は省略することができる。
＜３．第３の実施の形態＞
［フォーカス面画像の符号化］
第２の実施の形態（画像処理システム３００）においては、JPEG符号化装置３０２が、バーチャル顕微鏡１０１において生成されたＺスタック画像の各フォーカス面画像をJPEG符号化し、JPEG符号化データ群を生成するように説明したが、Ｚスタック画像は、フォーカス面画像毎に符号化されれば良い。したがって、各フォーカス面画像の符号化方法は任意であり、例えばJPEG以外であってもよい。
以下に、フォーカス面画像の符号化方法の例について説明する。
なお、以下においては、説明の便宜上、冪乗を「＾」を用いて示す。例えば、以下のような冪乗をX^Yと表す。
Figure 2012191603
また、以下のような冪乗をX^Y^Zと表す。
Figure 2012191603
［符号化方法例］
地図やDPI（Digital Pathology Imaging）等で撮影される巨大な画像（例えば100k×100k ピクセル）は、一度にモニタ上に表示することができないため、縮小して全景を見たり、拡大して見たり、また拡大した状態で上下左右にスクロールさせて見たりする必要がある。そのため、ユーザ操作に対する画像表示の応答速度が重要になる。そこで画像表示に関するユーザ指示に対する画像表示の高速応答を実現する技術が、以下の文献に提案されている。
・Lance Williams," Pyramidal parametrics"（以下、非特許文献１と称する。）
・特表２００２−５２８９６９号公報（以下、特許文献２と称する）
・特表２００８−５１７５４０号公報（以下、特許文献３と称する）
・特開平１０−１１５９４号公報（以下、特許文献４と称する）
・特表２００６−５１９４４３号公報（以下、特許文献５と称する）
非特許文献１には、原画像から高品質な縮小画像を事前計算によってあらかじめ作っておくことで、リアルタイムに限られた計算処理で縮小処理するより高速に、所望の解像度の画像表示を行うことができるMIPMAP構造について記載されている。
特許文献４には、そのMIPMAP構造による符号化において、画像を品質良く圧縮する方法が開示されている。
特許文献２には、１画面をすべて圧縮するのではなく、タイル化して圧縮することにより、巨大画像のROI（Region of Interest:注目領域）の高速表示を実現する方法（巨大画像の一部をビューイングする方法）が開示されている。
特許文献３および特許文献５には、そのMIPMAP構造に符号化する方法と、タイル化して圧縮する方法とを組み合わせる方法が開示されている。
つまり、例えば、図２３に示されるように、互いに異なる解像度の複数の縮小画像を生成し、その各縮小画像を、それぞれ、矩形の小領域に分割し、その矩形領域毎に符号化する。
図２３の例の場合、解像度１：１の原画像（レイヤ１）に対して、解像度１：４の縮小画像（レイヤ２）、および、解像度１：１６の縮小画像（レイヤ３）が生成される。図２３において、各レイヤの全体の四角形は、各レイヤの画像の一部若しくは全体を示している。各レイヤの太線の四角形は、画像の同じ範囲を示している。
各縮小画像の解像度（原画像に対する比率）は任意であるが、ここでは、レイヤｎ（ｎ≧２）の解像度を1:2^2^(n-1)とする。つまり、例えば、レイヤ４の縮小画像を生成する場合、その解像度は、１：２５６である。
各縮小画像は、それぞれ、互いに同じ大きさ（例えば６４×６４ピクセル）の矩形領域に分割され、その矩形領域毎に符号化される。図２３において、各レイヤの小さな四角形は、この矩形領域を示している。
このような符号化処理は、例えば、図２４に示されるフローチャートのような流れで実行される。つまり、ステップＳ４０１において原画像が入力されると、ステップＳ４０２において、ｎ＞１の場合、その原画像に対して、解像度1:2^2^(n-1)の縮小画像が生成される。生成された縮小画像は、所定の大きさの矩形領域に分割され（ステップＳ４０３）、その矩形領域毎に符号化される（ステップＳ４０４）。なお、ｎの初期値は１である。ｎ＝１の場合、原画像（レイヤ１）が処理対象とされて、ステップＳ４０３およびステップＳ４０４の処理が実行される。
ステップＳ４０５において、ｎの値が予め定められた最大値でないと判定された場合、ｎがインクリメントされ（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０２乃至ステップＳ４０５の各処理が再度実行される。すなわち、レイヤ１から所定のレイヤまで（ｎが最大となるまで）、ステップＳ４０２乃至ステップＳ４０５の各処理が繰り返される。このようにして各レイヤの画像が矩形領域毎に符号化されると、ステップＳ４０７において、全レイヤの符号化データがファイルに格納される。
画像をこのように符号化することにより、画像表示の際は、所望の解像度・矩形領域の符号化データのみを復号すればよく（画像全体を復号する必要がなく、かつ、復号したが画像を拡大したり縮小したりする必要がないので）、高速な画像表示が可能になる。
第２の実施の形態における各フォーカス面画像の符号化方法として、これらのような符号化方法をJPEGの代わりに適用することができる。つまり、上述した文献に記述されているような符号化を行う符号化装置を、JPEG符号化装置３０２の代わりに適用することができる。その場合、トランスコード装置３０４の復号部３４１は、この符号化方式に対応する復号方法で復号を行うようにすればよい。
しかしながら、上述したようなMIPMAP構造を用いた符号化方法の場合、同じ画像を複数の解像度で符号化するため、その冗長分により符号量が増大する恐れがあった。例えば、MIPMAP構造が1/2単位の場合、符号化データのデータ量は、最大解像度のデータの１．３倍以上に増大してしまう恐れがあった。
特にDPIなどWSI（WholeSlideImage）に関しては、１画像当たりのデータ量は、数百GB（Giga byte）程度となるので、３割のデータ量増大は大きな影響を及ぼすことになる。
そこで、本開示においては、符号量の増大を抑制しながらスケーラブルな符号化を実現する方法を提案する。
［スケーラブル符号化装置］
図２５は、スケーラブル符号化装置５００の主な構成例を示すブロック図である。図２５に示されるスケーラブル符号化装置５００は、入力される画像を、復号の際に解像度を選択することができるように、符号化する画像処理装置である。また、スケーラブル符号化装置５００は、そのスケーラブルな符号化において、冗長なデータの符号化を抑制する。
より具体的には、スケーラブル符号化装置５００は、符号化する画像を直交変換し、係数データを帯域毎に並べ替えて符号化する。このようにすることにより、復号の際に、符号化データの中から復号する部分を選択するだけで、解像度変換を必要とせずに、復号画像の解像度を選択することができる（どの解像度で復号する場合も高速に復号することができる）。
なお、スケーラブル符号化装置５００は、符号化データを復号する際に、画像の所望の部分のみを復号することができるように、画像を複数の矩形領域に分割し、その矩形領域毎に符号化する。スケーラブル符号化装置５００は、その各矩形領域の符号化において、上述したように、画像を直交変換し、係数データを帯域毎に並べ替えて符号化する。このようにすることにより、復号の際に、符号化データの中から復号する部分を選択するだけで、高速に、所望の解像度の所望の範囲の復号画像を得ることができる。
以下において、復号画像の各解像度をレイヤと称する。レイヤ１を原画像と同じ解像度とし、レイヤＮ（Ｎ≧２）の解像度（原画像に対する解像度比）を、1:2^2^(N-1)とする。例えば、レイヤ１の復号画像の解像度は、１：１（原画像と同じ解像度）であり、レイヤ２の復号画像の解像度は、１：２（原画像の１／２の縮小画像）であり、レイヤ３の復号画像の解像度は、１：４（原画像の１／４の縮小画像）であり、レイヤ３の復号画像の解像度は、１：１６（原画像の１／１６の縮小画像）であり、レイヤ４の復号画像の解像度は、１：２５６（原画像の１／２５６の縮小画像）である。
図２５に示されるように、スケーラブル符号化装置５００は、縮小画像生成部５１１、領域分割部５１２、直交変換部５１３、並べ替え部５１４、符号化部５１５、および格納データ生成部５１６を有する。
縮小画像生成部５１１は、入力された画像データを原画像とし、その原画像の縮小画像を生成する。
詳細については後述するが、スケーラブル符号化装置５００は、基本的に、原画像を直交変換して係数データを帯域毎に並べ替えて符号化することにより、復号の際に解像度の選択が行えるようにする。そのため、基本的に縮小画像を生成する必要は無いが、原画像との解像度比が大きな、より下位の（レイヤ番号の大きな）レイヤの縮小画像は、小さい（データ量が少ない）ので、仮に縮小画像を生成したとしてもその冗長度は少ない。そのため、このような下位のレイヤについては、MIPMAP構造の場合と同様に、縮小画像を生成するようにしてもよい。その場合も、符号量の増大を十分に抑制することができる。縮小画像生成部５１１は、このような下位のレイヤについて縮小画像を生成する。
例えば、スケーラブル符号化装置５００が、レイヤ１乃至レイヤＮ（Ｎ≧２）に対応する（復号の際に、復号画像のレイヤを、レイヤ１乃至レイヤＮの中から選択することができる）符号化データを生成するとする。また、スケーラブル符号化装置５００が、レイヤ１乃至レイヤＮのうち、レイヤ１乃至レイヤＭ（Ｍ≧２）に対応する符号化データを、画像を直交変換して係数データを帯域毎に並べ替えて符号化することにより生成するとする。このＮやＭの値は、符号化の前に決定される。
Ｍ＝Ｎの場合、スケーラブル符号化装置５００は、レイヤ１乃至レイヤＮの全レイヤに対応する符号化データを、この方法で生成する。また、Ｍ＜Ｎの場合、スケーラブル符号化装置５００は、レイヤ１乃至レイヤＭに対応する符号化データをこの方法で生成し、レイヤ（Ｍ＋１）乃至レイヤＮについては、MIPMAP構造の符号化の場合と同様に、各レイヤの縮小画像を生成し、その縮小画像を符号化する。
より具体的に説明すると、例えば、Ｎ＝４，Ｍ＝３とする。この場合、復号する部分を選択するだけで、レイヤ１乃至レイヤ４の解像度の復号画像を得ることが出来る符号化データが生成されるが、その際、スケーラブル符号化装置５００は、図２６Ａに示されるレイヤ１の解像度の画像（つまり原画像）を符号化することにより、図２６Ｂに示されるレイヤ２や、図２６Ｃに示されるレイヤ３にも対応する（レイヤ２やレイヤ３の解像度の復号画像を得ることができる）符号化データを生成する。
ただし、スケーラブル符号化装置５００は、データ量が少ない（冗長度が十分に小さい）、図２６Ｄに示されるレイヤ４については、縮小画像を符号化する。つまり、この場合、縮小画像生成部５１１は、レイヤ２やレイヤ３の解像度の縮小画像を生成せずに、レイヤ４（つまりレイヤ（Ｍ＋１）乃至レイヤＮ）の解像度の縮小画像のみを生成する。
縮小画像生成部５１１は、このようにＮやＭの設定に従って縮小画像を生成すると、入力された原画像、および、生成した縮小画像（縮小画像を生成しない場合は原画像のみ）を、領域分割部５１２に供給する。
領域分割部５１２は、縮小画像生成部５１１から供給される各画像（原画像および縮小画像）を、所定の矩形領域毎に複数に分割する。各画像に対する矩形領域の大きさは、互いに同じ範囲の画像毎に分割されるように、各画像の解像度に応じて設定される。図２６の例の場合、領域分割部５１２は、図２６Ａに示される原画像と、図２６Ｄに示される縮小画像を、それぞれ矩形領域（図中小さな四角）に分割する。このとき、レイヤ４の矩形領域（小さな四角）の大きさは、レイヤ１の矩形領域（小さな四角）の大きさの２５６分の１に設定される。
なお、矩形領域の大きさは任意である。また、矩形領域は、正方形であってもよいし、長方形であってもよい。
領域分割部５１２は、各画像（原画像および縮小画像）を、矩形領域毎に直交変換部５１３に供給する。各矩形領域の画像の、直交変換部５１３に供給する順（処理順）は任意である。ただし、この処理順は、復号の際の、復号する符号化データの範囲の選択の容易さに影響を及ぼすので、復号時の処理を考慮して決定するのが望ましい。
例えば、復号の際に、選択される画像の範囲に傾向がある場合、各矩形領域の画像が、選択される頻度が高い範囲毎に処理されるようにしてもよい。例えば、復号画像として、図２６Ａに示されるレイヤ１の、太線で示される矩形領域４×４個分のサイズが選択される可能性が高い場合、領域分割部５１２が、各矩形領域の画像を、このような４×４毎に、直交変換部５１３に供給するようにする。このようにすることにより、符号化データにおいて、太線四角内の矩形領域の画像に対応するデータがまとめられるので、矩形領域４×４個分のサイズの復号画像を得る場合に、シーク回数を低減させることができるようになる。つまり、領域分割部５１２は、矩形領域４×４個分のサイズの復号画像をより容易かつ高速に得ることができるようにすることができる。上述したように、矩形領域４×４個分のサイズが選択される可能性が高い場合、全体として、より容易かつ高速に復号することができると言える。
さらに、領域分割部５１２は、この太線四角内の各矩形領域を、図２６Ａに示される番号のように、ジグザグスキャン順に、直交変換部５１３に供給するようにしてもよい。このようにすることにより、例えば、矩形領域２×２個分のサイズの復号画像を得る場合も、シーク回数を低減させることができるようになる。つまり、領域分割部５１２は、矩形領域２×２個分のサイズの復号画像もより容易かつ高速に得ることができるようにすることができる。さらに、領域分割部５１２は、例えば、太線四角の単位でも、直交変換部５１３への供給順をジグザグスキャン順とすることにより、さらに大きなサイズの復号画像もより容易かつ高速に得ることができるようにすることができる。すなわち、領域分割部５１２は、複数サイズの復号画像をより容易かつ高速に得ることができるようにすることができる。
上述したように、レイヤ２とレイヤ３の復号画像は、レイヤ１の画像の符号化データから得られるので、符号化データにおける矩形領域の並びは、レイヤ１と同様になる。なお、レイヤ４のように、原画像とは別の縮小画像を符号化するレイヤの矩形領域の処理順は、レイヤ１と同じであっても良いが、レイヤ１と異なっていても良い。
なお、もちろん、矩形領域毎の画像の、直交変換部５１３への供給順は、任意であり、ジグザグスキャン順に限らない。例えば、ラスタスキャン順であってもよい。
直交変換部５１３は、供給される矩形領域毎の画像を、その画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する（２次元直交変換を行う）。この直交変換の種類は任意であり、例えば、DCTであっても良いし、ウェーブレット変換であっても良いし、それ以外であってもよい。図２７Ａに示されるような矩形領域毎のレイヤ１の画像が供給されると、直交変換部５１３は、その矩形領域毎の画像を直交変換し、図２７Ｂに示されるように、矩形領域毎の係数データ（直交変換係数）を生成する。直交変換部５１３は、その矩形領域毎の係数データを、並べ替え部５１４に供給する。
並べ替え部５１４は、供給された原画像に対応する各矩形領域の係数データを、帯域毎に分割し、その帯域毎に並べ替える。原画像に対応する各矩形領域の係数データは、より低域な成分ほど左上に集められるので、例えば、図２７Ｂに示されるように、領域分割により帯域毎に分けることができる。
図２７Ｂの場合、網目模様で示される、矩形領域の左上の１６分の１（1/4×1/4）の第１の領域、左上右下斜線模様で示される、矩形領域の左上４分の１（1/2×1/2）から第１の領域を除く第２の領域、左下右上斜線模様で示される、矩形領域から第１の領域および第２の領域を除く第３の領域に分けられている。
この場合、第１の領域の係数データを逆直交変換することにより、解像度１：１６、すなわち、レベル３の画像が得られる。また、第１の領域および第２の領域の係数データを逆直交変換することにより、解像度１：４、すなわち、レベル２の画像が得られる。第１の領域乃至第３の領域の係数データを逆直交変換することにより、解像度１：１、すなわち、レベル１の画像（原画像）が得られる。
つまり、復号の際に逆直交変換する係数データを選択するだけで、容易に、復号画像の解像度を選択することができる。そして、これらの係数データは、全て原画像から生成されるものであり、MIPMAP構造の場合のように、冗長な画像データが不要である。つまり、データ量の増大が抑制される。
並べ替え部５１４は、例えば図２７Ｃの上側に示されるように、原画像に対応する各矩形領域の係数データを、このような所定の帯域毎に並べ替える。図２７Ｃの例の場合、第１の領域（レベル３）の係数データ、第２の領域（レベル２）の係数データ、第３の領域（レベル１）の係数データの順に並べ替えられている。
係数データを帯域毎に分割しただけでは、各矩形領域の同帯域の係数データが連続しないのでシーク回数が増大する。これに対して並べ替え部５１４は、上述したように、係数データを帯域毎に並べ替えることにより、同解像度の矩形領域の係数データを連続させることができ、画像読み出しの際のシーク回数を低減させることができる。
なお、並べ替え部５１４は、複数の矩形領域毎に、各矩形領域の係数データを帯域毎に並べ替えればよい。つまり、図２７の例においては、縦２個×横２個の４個の矩形領域の係数データが帯域毎に並べ替えられているが、この矩形領域の数は任意である。例えば、並べ替え部５１４が、画像の全ての矩形領域について、各矩形領域の係数データを図２７Ｃに示されるように帯域毎に並べ替えるようにしてもよいし、画像内の所定の範囲毎に、各矩形領域の係数データを図２７Ｃに示されるように帯域毎に並べ替えるようにしてもよい。
例えば、図２７の例の場合、シーク無しに、縦２個×横２個の４個の矩形領域の画像を、どの解像度でも復元することができる。つまり、係数データの並び準によって、復号の際のシーク回数をより低減させることができる画像の範囲や解像度等が変わるので、帯域毎の係数データの並べ替えは、復号の際の処理の仕方の特徴（傾向）に応じて決定するのが望ましい。
並べ替え部５１４は、並べ替えた係数データを、並べ替えた順に符号化部５１５に供給する。
なお、並べ替え部５１４は、縮小画像生成部５１１において生成された縮小画像に対応する各矩形領域の係数データの分割や並べ替えは行わない。縮小画像の係数データは、そのレイヤ（解像度）の復号画像にのみ対応し、他のレイヤの復号画像生成には利用されないの、係数データの分割や並べ替えは必要ない。この縮小画像の係数データは、並べ替えを行う原画像の係数データより前に並べても良いし、後に並べても良い。
符号化部５１５は、並べ替え部５１４から供給される各係数データを、所定の符号化方法で符号化する。この符号化方法は任意である。また、符号化の前に係数データに対して量子化が行われるようにしてもよい。符号化部５１５は、係数データを符号化して得られた符号化データを格納データ生成部５１６に供給する。
格納データ生成部５１６は、符号化部５１５から供給される符号化データをファイルに格納する。格納データ生成部５１６は、供給される符号化データについて、テーブル情報等を作成するなどして、例えば図１４に示されるようなフォーマットのファイルを生成する。
データ構造は大きく３つの種類のデータで構成される。ヘッダ情報には復号の際に必要な、先に述べたDCTのサイズや、画面を矩形領域で分割した際の矩形領域の大きさ、重み係数Ｗの値、インデックス変換に用いられたテーブルのインデックスなどが含まれている。テーブルには固定長のデータが並べられている。圧縮データには上述した符号列が格納される。
例えば、矩形領域１から矩形領域１６までの符号化データをファイルに格納する場合、格納データ生成部５１６は、各矩形領域の各帯域の符号化データを、図２８の例のように、アドレス空間上に配置する。図２８の例において、データＸ−Ｙは、矩形領域ＹのレイヤＸの符号化データを示している。このような配置により、矩形領域ｘのレイヤｌの符号化データは、先頭アドレスAddr(l,x)と、データ長Size(l,x)により示される。
格納データ生成部５１６は、このような符号化データに対するテーブル情報として、図２９に示されるようなテーブル情報を生成する。レイヤnのテーブルのオフセットをtableoffset(n)、水平方向の矩形領域の数をw(n)とする。レイヤnの矩形領域の水平方向にx番目、垂直方向にｙ番目を抽出したい場合、必要な符号化データのアドレスは、例えば図２０に示される式により容易に求めることができる。
格納データ生成部５１６は、このようなテーブル情報（若しくは、テーブル情報の場所を示すアドレス情報等）を、図１４に示されるような構造のファイルのヘッダ情報に格納する。
格納データ生成部５１６は、生成したファイルをスケーラブル符号化装置５００の外部に出力する。
［スケーラブル符号化処理］
次に、図３０に示されるフローチャートを参照して、このようなスケーラブル符号化装置５００により実行されるスケーラブル符号化処理の流れの例を説明する。
スケーラブル符号化処理が開始されると、スケーラブル符号化装置５００は、ステップＳ５０１において、Ｎ、Ｍ（２≦Ｎ≦Ｍ）を設定する。ステップＳ５０２において、スケーラブル符号化装置５００は、入力される画像（原画像）を受け付ける。
ステップＳ５０３において、縮小画像生成部５１１は、Ｍ＜Ｎの場合、Ｍ＜Ｌ≦Ｎの各Ｌについて、入力された原画像に対して、解像度1:2^2^(L-1)の縮小画像を生成する。
ステップＳ５０４において、領域分割部５１２は、各画像（原画像、および、ステップＳ５０３において生成された縮小画像）を矩形領域毎に分割する。
ステップＳ５０５において、直交変換部５１３は、矩形領域毎の各画像を直交変換する。
ステップＳ５０６において、並べ替え部５１４は、原画像に対応する各矩形領域の係数データを帯域毎に並べ替える。
ステップＳ５０７において、符号化部５１５は、原画像に対応する各矩形領域の帯域毎の係数データを、並べ替えた順に符号化する。
ステップＳ５０８において、符号化部５１５は、ステップＳ５０３において生成された縮小画像に対応する各矩形領域の係数データを符号化する。
ステップＳ５０９において、格納データ生成部５１６は、ステップＳ５０７およびステップＳ５０８において生成された符号化データを、ファイルに格納し、そのファイルの、符号化データを管理するテーブル情報を更新する。
以上のようにファイルが生成されると、スケーラブル符号化装置５００は、スケーラブル符号化処理を終了する。
以上のようにスケーラブル符号化処理を行うことにより、スケーラブル符号化装置５００は、符号量の増大を抑制しながら、復号の際に、符号化データの中から復号する部分を選択するだけで、高速に、所望の解像度の所望の範囲の復号画像を得ることができるように、画像データをスケーラブルに符号化することができる。
［スケーラブル復号装置］
次に、このようなスケーラブル符号化装置５００に対応するスケーラブル復号装置について説明する。図３１は、スケーラブル復号装置６００の主な構成例を示すブロック図である。図３１に示されるスケーラブル復号装置６００は、スケーラブル符号化装置５００により、以上のように生成されたファイルから所望の解像度の復号画像を復元する画像処理装置である。
図３１に示されるように、スケーラブル復号装置６００は、ストレージ６１０、読み出し指定部６２１、インデックス算出部６２２、テーブル読み出し部６２３、データ読み出し部６２４、復号部６２５、および逆直交変換部６２６を有する。
ストレージ６１０は、スケーラブル符号化装置５００により生成されたファイル（画像データが符号化された符号化データを格納するファイル）を格納する。なお、このストレージ６１０は、スケーラブル復号装置６００の外部の構成であってもよい。
読み出し指定部６２１は、例えば、ユーザ指示や所定の条件等に基づいて、復元する画像（ROI（Region of Interest:注目領域））の範囲と解像度を指定する。読み出し指定部６２１は、そのROI領域およびその解像度を示す情報をインデックス算出部６２２に供給する。
インデックス算出部６２２は、指定解像度に近いレイヤとROIの情報から、必要な符号化データのインデックスを求める。インデックス算出部６２２は、求めたインデックスをテーブル読み出し部６２３に供給する。
テーブル読み出し部６２３は、そのインデックスに基づいて、指定されたROIおよびレイヤに対応するテーブルを、ストレージ６１０に格納されるファイルから読み出し、読み出したテーブルをデータ読み出し部６２４に供給する。
データ読み出し部６２４は、供給されたテーブルに基づいて、指定されたROIおよびレイヤに対応する符号化データを、ストレージ６１０に格納されるファイルから読み出し、それを復号部６２５に供給する。
復号部６２５は、供給された符号化データを、符号化部５１５による符号化に対応する方法で復号し、係数データを得る。復号部６２５は、得られた係数データを逆直交変換部６２６に供給する。
逆直交変換部６２６は、復号部６２５供給される係数データを、直交変換部５１３による直交変換に対応する方法で逆直交変換し、所望の範囲および解像度の復号画像の画像データを得る。逆直交変換部６２６は、逆直交変換して得られた所望の範囲および解像度の復号画像の画像データをスケーラブル復号装置６００の外部に出力する。
以上のようにして、スケーラブル復号装置６００は、スケーラブル符号化装置５００が生成した符号化データのファイルから、復号する部分を選択して復号するだけで、高速に、所望の範囲および解像度の復号画像を得ることができる。
なお、スケーラブル復号装置６００が、以上のようにして得られた復号画像に対してさらに解像度変換等の画像処理を行うようにしてもよい。
［スケーラブル復号処理の流れ］
次に、図３２のフローチャートを参照して、上述したスケーラブル復号装置６００により実行されるスケーラブル復号処理の流れの例を説明する。
スケーラブル復号処理が開始されると、スケーラブル復号装置６００の読み出し指定部６２１は、ステップＳ６０１において、復号画像の範囲（ROI領域）およびその解像度を指定する。
ステップＳ６０２において、インデックス算出部６２２は、ステップＳ６０１において指定されたROI領域から必要な矩形領域を特定し、ステップＳ６０１において指定された解像度に近いレイヤを求め、それらの情報から、例えば、図３３に示されるように、必要な矩形領域（符号化データ）のインデックスを計算する。
ステップＳ６０３において、テーブル読み出し部６２３は、ステップＳ６０２において求められたインデックスを用いて、ストレージ６１０に蓄積されているファイルのテーブルを引く。つまり、テーブル読み出し部６２３は、所望の復号画像を得るのに必要な符号化データに対応するテーブルをファイルから読み出す。
ステップＳ６０４において、データ読み出し部６２４は、ステップＳ６０３において得られたテーブルを用いて、所望の復号画像を得るのに必要な符号化データを、ストレージ６１０に蓄積されているファイルから読み出す。
ステップＳ６０５において、復号部６２５は、ステップＳ６０４において読み出された符号化データを復号する。
ステップＳ６０６において、逆直交変換部６２６は、ステップＳ６０５の処理により得られた係数データを逆直交変換し、所望の復号画像の画像データを得る。逆直交変換部６２６は、得られた画像データ（復号画像）を出力する。
以上のようにスケーラブル復号処理を実行することにより、スケーラブル復号装置６００は、スケーラブル符号化装置５００が生成した符号化データのファイルから、高速に、所望の範囲および解像度の復号画像を得ることができる。
［スケーラブル符号化・復号の応用］
以上のようなスケーラブルな符号化・復号は、例えば、地図やDPI（Digital Pathology Imaging）等で撮影される巨大な画像（例えば100k×100k ピクセル）の符号化・復号に適用することができる。つまり、スケーラブル符号化装置５００およびスケーラブル復号装置６００を用いて、このような巨大な画像の符号化・復号を行うことにより、符号量の増大を抑制しながら、ユーザ操作に対して高速な応答を実現することができ、復号画像の所望の範囲を、所望の解像度で、高速に表示することができる。
また、以上のようなスケーラブルな符号化・復号を画像処理システム３００にも適用することができる。例えば、スケーラブル符号化装置５００を、JPEG符号化装置３０２の代わりに、画像処理システム３００に適用するようにしてもよい。つまり、バーチャル顕微鏡１０１において生成されたＺスタック画像の各フォーカス面画像の符号化に、上述したようなスケーラブル符号化を適用するようにしても良い。
その場合、トランスコード装置３０４の復号部３４１の代わりに、スケーラブル復号装置６００を適用すれば良い。なお、スケーラブル符号化装置５００において量子化を行っていない場合、逆量子化部３４２は省略される。
このようにすることにより、画像処理システム３００は、符号量の増大を抑制しながら、フォーカス面画像の表示に関するユーザ操作に対して、高速な応答を実現することができる。つまり、短期保存用ストレージ３０３に蓄積されるファイルのデータ量の増大を抑制しながら、クライアント端末装置１０５が、短期保存用ストレージ３０３に蓄積されたフォーカス面画像の所望の範囲を、所望の解像度で、高速に表示することができるようにすることができる。
＜４．第４の実施の形態＞
［パーソナルコンピュータ］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図３４に示されるようなパーソナルコンピュータとして構成されるようにしてもよい。
図３４において、パーソナルコンピュータ７００のCPU（Central Processing Unit）７０１は、ROM（Read Only Memory）７０２に記憶されているプログラム、または記憶部７１３からRAM（Random Access Memory）７０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM７０３にはまた、CPU７０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
CPU７０１、ROM７０２、およびRAM７０３は、バス７０４を介して相互に接続されている。このバス７０４にはまた、入出力インタフェース７１０も接続されている。
入出力インタフェース７１０には、キーボード、マウスなどよりなる入力部７１１、CRT（Cathode Ray Tube）やLCD（Liquid Crystal Display）などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部７１２、ハードディスクなどより構成される記憶部７１３、モデムなどより構成される通信部７１４が接続されている。通信部７１４は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
入出力インタフェース７１０にはまた、必要に応じてドライブ７１５が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア７２１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部７１３にインストールされる。
上述した一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
この記録媒体は、例えば、図３４に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM（Compact Disc - Read Only Memory）,DVD（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini Disc）を含む）、若しくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア７２１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM７０２や、記憶部７１３に含まれるハードディスクなどで構成される。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表すものである。
また、以上において、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。つまり、本技術は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１） 画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間を複数に分割する領域分割部と、
前記領域分割部により分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序を、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替える並べ替え部と
を備える画像処理装置。
（２） 前記３次元直交変換係数の優先度を設定する優先度設定部をさらに備える
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３） 前記優先度設定部は、当該３次元直交変換係数の、所定の基準点からの相対位置に基づいて、前記３次元直交変換係数の値の分布に応じた関数を用いて、前記優先度を設定する
前記（２）に記載の画像処理装置。
（４） 前記優先度設定部は、前記３方向の各軸に近傍の３次元直交変換係数ほど優先されるように、前記優先度を設定する
前記（２）に記載の画像処理装置。
（５） 前記優先度設定部は、前記画像面に対して垂直な方向に分布する３次元直交変換係数よりも、前記画像の平面に分布する３次元直交変換係数が優先されるように、前記優先度を設定する
前記（２）に記載の画像処理装置。
（６） 前記優先度設定部は、前記３次元直交変換係数の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）から、重み係数Ｗを用いた以下の式により距離Ｄを算出し、前記距離Ｄを用いて、前記優先度を設定する
距離Ｄ＝（Ｚ×Ｚ×Ｗ＋１）×（Ｘ＋Ｙ＋２）
前記（２）に記載の画像処理装置。
（７） 前記並べ替え部により並べ替えられた３次元直交変換係数列をゼロランとレベルとを組み合わせたランレベルの情報に変換するランレベル変換を行うランレベル変換部をさらに備える
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（８） 前記ランレベル変換部により前記３次元直交変換係数列がランレベル変換されて得られたランレベルの情報に前記ランレベルの値に応じたインデックスを割り当てるインデックス変換を行うインデックス変換部をさらに備える
前記（７）に記載の画像処理装置。
（９） 前記インデックス変換部は、前記領域分割部により分割された領域毎に互いに異なる、前記ランレベルの情報とインデックスとの対応関係を用いて、前記インデックス変換を行う
前記（８）に記載の画像処理装置。
（１０） 前記インデックス変換部により前記ランレベルがインデックス変換されて得られたインデックスを、所定の指数ゴロム符号に変換する指数ゴロム符号化部をさらに備える
前記（８）または（９）に記載の画像処理装置。
（１１） 前記指数ゴロム符号化部により符号化されて得られた符号化データを用いて、記憶部に記憶させる際のフォーマットの格納データを生成する格納データ生成部と、
前記格納データ生成部により生成された前記格納データを記憶する記憶部と
をさらに備える前記（１０）に記載の画像処理装置。
（１２） 前記格納データは、前記符号化データが、前記領域分割部により分割された領域毎に整列されている
前記（１１）に記載の画像処理装置。
（１３） 画像処理装置の画像処理方法であって、
領域分割部は、画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間を複数に分割し、
並べ替え部は、分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序を、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替える
画像処理方法。
（１４） 画像データに対して、前記画像データの画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換を行う直交変換部と、
前記直交変換部により前記画像データが２次元直交変換されて得られた係数データを、所定の帯域毎に分割し、前記帯域毎に並べ替える並べ替え部と、
前記並べ替え部により並べ替えられた前記帯域毎の係数データを符号化する符号化部と
を備える画像処理装置。
（１５） 前記画像データの画像を所定の矩形領域毎に分割する領域分割部をさらに備え、
前記直交変換部は、前記領域分割部により前記画像が分割されて得られた各矩形領域の画像データを、それぞれ、２次元直交変換し、
前記並べ替え部は、前記直交変換部により前記画像が２次元直交変換されて得られた各矩形領域の係数データを、前記帯域毎に並べ替え、
前記符号化部は、前記並べ替え部により並べ替えられた各矩形領域の前記帯域毎の係数データを符号化する
前記（１４）に記載の画像処理装置。
（１６） 前記直交変換部は、前記領域分割部により前記画像が分割されて得られた各矩形領域の画像データを、ジグザグスキャン順に２次元直交変換する
前記（１５）に記載の画像処理装置。
（１７） 前記画像データの画像の縮小画像を生成する縮小画像生成部をさらに備え、
前記直交変換部は、さらに、前記縮小画像生成部により生成された前記縮小画像の画像データを２次元直交変換し、
前記符号化部は、さらに、前記直交変換部により２次元直交変換された前記縮小画像の係数データを符号化する
前記（１４）乃至（１６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１８） 前記符号化部により前記帯域毎の係数データが符号化されて得られた符号化データをファイルに格納する格納部をさらに備える
前記（１４）乃至（１７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１９） 前記格納部は、前記ファイルのヘッダ情報として、前記ファイルに格納する前記符号化データの先頭アドレス、および、前記符号化データの大きさを示す情報を含むテーブルを生成する
前記（１８）に記載の画像処理装置。
（２０） 画像処理装置の画像処理方法であって、
直交変換部が、画像データに対して、前記画像データの画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換を行い、
並べ替え部が、前記画像データが２次元直交変換されて得られた係数データを、所定の帯域毎に分割し、前記帯域毎に並べ替え、
符号化部が、並べ替えられた前記帯域毎の係数データを符号化する
画像処理方法。
１００ 画像処理システム， １０１ バーチャル顕微鏡， １０２ 3D-DCT符号化装置， １０３ ストレージ， １０４ トランスコード装置， １０５ クライアント端末装置， １３１ 符号化パラメータ設定部， １３２ 相関処理部， １３３ 符号化パラメータ設定部， １３４ 3D-DCT部， １３５ 量子化部， １３６ 符号化部， １８１ 領域分割部， １８２ スキャン順決定部， １８３ ランレベル変換部， １８４ インデックス変換部， １８５ 拡張指数ゴロム符号化部， １８６ 格納データ生成部， ３００ 画像処理システム， ３０２ JPEG符号化装置， ３０４ トランスコード装置， ３４５ 符号化部， ５００ スケーラブル符号化装置， ５１１ 縮小画像生成部， ５１２ 領域分割部， ５１３ 直交変換部， ５１４ 並べ替え部， ５１５ 符号化部， ５１６ 格納データ生成部， ６００ スケーラブル復号装置， ６１０ ストレージ， ６２１ 読み出し指定部， ６２２ インデックス算出部， ６２３ テーブル読み出し部， ６２４ データ読み出し部， ６２５ 復号部， ６２６ 逆直交変換部

Claims (20)

  1. 画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間を複数に分割する領域分割部と、
    前記領域分割部により分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序を、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替える並べ替え部と
    を備える画像処理装置。
  2. 前記３次元直交変換係数の優先度を設定する優先度設定部をさらに備える
    請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 前記優先度設定部は、当該３次元直交変換係数の、所定の基準点からの相対位置に基づいて、前記３次元直交変換係数の値の分布に応じた関数を用いて、前記優先度を設定する
    請求項２に記載の画像処理装置。
  4. 前記優先度設定部は、前記３方向の各軸に近傍の３次元直交変換係数ほど優先されるように、前記優先度を設定する
    請求項２に記載の画像処理装置。
  5. 前記優先度設定部は、前記画像面に対して垂直な方向に分布する３次元直交変換係数よりも、前記画像の平面に分布する３次元直交変換係数が優先されるように、前記優先度を設定する
    請求項２に記載の画像処理装置。
  6. 前記優先度設定部は、前記３次元直交変換係数の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）から、重み係数Ｗを用いた以下の式により距離Ｄを算出し、前記距離Ｄを用いて、前記優先度を設定する
    距離Ｄ＝（Ｚ×Ｚ×Ｗ＋１）×（Ｘ＋Ｙ＋２）
    請求項２に記載の画像処理装置。
  7. 前記並べ替え部により並べ替えられた３次元直交変換係数列をゼロランとレベルとを組み合わせたランレベルの情報に変換するランレベル変換を行うランレベル変換部をさらに備える
    請求項１に記載の画像処理装置。
  8. 前記ランレベル変換部により前記３次元直交変換係数列がランレベル変換されて得られたランレベルの情報に前記ランレベルの値に応じたインデックスを割り当てるインデックス変換を行うインデックス変換部をさらに備える
    請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 前記インデックス変換部は、前記領域分割部により分割された領域毎に互いに異なる、前記ランレベルの情報とインデックスとの対応関係を用いて、前記インデックス変換を行う
    請求項８に記載の画像処理装置。
  10. 前記インデックス変換部により前記ランレベルがインデックス変換されて得られたインデックスを、所定の指数ゴロム符号に変換する指数ゴロム符号化部をさらに備える
    請求項８に記載の画像処理装置。
  11. 前記指数ゴロム符号化部により符号化されて得られた符号化データを用いて、記憶部に記憶させる際のフォーマットの格納データを生成する格納データ生成部と、
    前記格納データ生成部により生成された前記格納データを記憶する記憶部と
    をさらに備える請求項１０に記載の画像処理装置。
  12. 前記格納データは、前記符号化データが、前記領域分割部により分割された領域毎に整列されている
    請求項１１に記載の画像処理装置。
  13. 画像処理装置の画像処理方法であって、
    領域分割部は、画像面に対して垂直に並べられた互いに並行な複数の画像を互いに垂直な３方向に直交変換する３次元直交変換により得られる３次元直交変換係数の空間を複数に分割し、
    並べ替え部は、分割された領域毎に、各３次元直交変換係数を符号化する順序を、前記３次元直交変換係数の優先度に応じて並べ替える
    画像処理方法。
  14. 画像データに対して、前記画像データの画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換を行う直交変換部と、
    前記直交変換部により前記画像データが２次元直交変換されて得られた係数データを、所定の帯域毎に分割し、前記帯域毎に並べ替える並べ替え部と、
    前記並べ替え部により並べ替えられた前記帯域毎の係数データを符号化する符号化部と
    を備える画像処理装置。
  15. 前記画像データの画像を所定の矩形領域毎に分割する領域分割部をさらに備え、
    前記直交変換部は、前記領域分割部により前記画像が分割されて得られた各矩形領域の画像データを、それぞれ、２次元直交変換し、
    前記並べ替え部は、前記直交変換部により前記画像が２次元直交変換されて得られた各矩形領域の係数データを、前記帯域毎に並べ替え、
    前記符号化部は、前記並べ替え部により並べ替えられた各矩形領域の前記帯域毎の係数データを符号化する
    請求項１４に記載の画像処理装置。
  16. 前記直交変換部は、前記領域分割部により前記画像が分割されて得られた各矩形領域の画像データを、ジグザグスキャン順に２次元直交変換する
    請求項１５に記載の画像処理装置。
  17. 前記画像データの画像の縮小画像を生成する縮小画像生成部をさらに備え、
    前記直交変換部は、さらに、前記縮小画像生成部により生成された前記縮小画像の画像データを２次元直交変換し、
    前記符号化部は、さらに、前記直交変換部により２次元直交変換された前記縮小画像の係数データを符号化する
    請求項１４に記載の画像処理装置。
  18. 前記符号化部により前記帯域毎の係数データが符号化されて得られた符号化データをファイルに格納する格納部をさらに備える
    請求項１４に記載の画像処理装置。
  19. 前記格納部は、前記ファイルのヘッダ情報として、前記ファイルに格納する前記符号化データの先頭アドレス、および、前記符号化データの大きさを示す情報を含むテーブルを生成する
    請求項１８に記載の画像処理装置。
  20. 画像処理装置の画像処理方法であって、
    直交変換部が、画像データに対して、前記画像データの画像面上において互いに垂直な２方向に直交変換する２次元直交変換を行い、
    並べ替え部が、前記画像データが２次元直交変換されて得られた係数データを、所定の帯域毎に分割し、前記帯域毎に並べ替え、
    符号化部が、並べ替えられた前記帯域毎の係数データを符号化する
    画像処理方法。
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