JP2013026661A

JP2013026661A - 画像データ符号化方法

Info

Publication number: JP2013026661A
Application number: JP2011156547A
Authority: JP
Inventors: Yusuke Hoshizuki; 優佑星月
Original assignee: Axell Corp
Current assignee: Axell Corp
Priority date: 2011-07-15
Filing date: 2011-07-15
Publication date: 2013-02-04
Anticipated expiration: 2031-07-15
Also published as: JP5487401B2

Abstract

【課題】画質及び圧縮率を考慮しつつも、処理速度の向上を図る。
【解決手段】検索領域を固定的に設定する（ステップＳ１１）。設定した検索領域を参照対象として、処理対象として注目している画素について、辞書検索を行う（ステップＳ１２）。設定された限定検索領域の範囲内で検索が終了したら、強制的に検索を終了する。検索が終了したら、検索の結果、ヒットしたかを判断する（ステップＳ１４）。ヒットした場合には辞書式圧縮処理し（ステップＳ１５）、ヒットしていなければその代わりに予測符号化処理を行う（ステップＳ１６）。画素をシフトして、全ての画素について終了したかを判断する（ステップＳ１７）。終了していない場合は、シフトした後の新たな画素について、ステップＳ１１に戻り、処理を繰り返す。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像データ符号化方法に関し、辞書式圧縮処理方法の改良に関する。

従来から、画像データを圧縮する手法は多数開発されている。その中にはいわゆる辞書式と呼ばれるものがあり、画像データについて過去に出現したパターンを辞書化しておき、後続の画像データに再度同様のパターンが出現したときに、「辞書のパターンの位置」と「一致した長さ」で置き換えてデータ量を減らすという方式である。例えば、ＬＺ（Lempel-Ziv）７７やその改良型のＬＺＳＳ（Lempel-Ziv-Storer-Szymanski）がある（例えば、特許文献１参照）。かかる辞書式圧縮においては、基本的に、辞書の量が増えるほど圧縮率は高まる（長いデータ列にヒットする）。

特開平８−１８９８１号公報

しかし、従来の辞書式圧縮処理方法では、辞書式圧縮処理における辞書検索がヒットするまでの時間がかかる場合もあって、その結果処理速度が却って低下してしまい、処理時間が長くなるという課題があった。

一方、パチンコのような遊技機の分野では、一層の画像の複雑化にともない圧縮処理時間も増加傾向にあって、圧縮に要する時間をより短くするとともに、より処理時間を短くすることが要請されている。

本発明は上述のような事情から為されたものであり、本発明の目的は、画質及び圧縮率を考慮しつつも、処理速度の向上を図ることができる画像データ符号化方法を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の画像データ符号化方法は、画像データに対して予測符号化処理と、前記予測符号化処理の前段に辞書式圧縮処理の検索処理を備え、所定の検索範囲内での前記検索処理での不一致を受けて、前記予測符号化処理に移行することを要旨とする。

ここで、前記所定の検索範囲は、ラスタスキャンの方向と同じ方向の少なくとも１画素ライン部分であることを要旨とする。

そのとき、ラスタスキャンの方向と同じ方向の画素ラインを増減させることにより、前記検索範囲を可変設定することが好適である。更に、現在の処理対象の画素に係る予測符号化処理において、前記検索範囲に、前記現在の処理対象の画素と一致する画素が見つかった場合には、次回の処理対象の画素に係る予測符号化処理においては、その見つかった画素の存在する画素ラインの所定ライン上まで検索範囲とすることが好適である。更に、前記所定ラインは、１ラインであることが好適である。

また、好適には、原画像情報における、処理対象の画素の周りの矩形領域を、前記検索範囲として設定する。また、画素単位で、前記辞書式圧縮処理を行う。また、前記予測符号化処理は、ＭＥＤである。

また、上記目的を達成するため、本発明の画像データ符号化方法は、画像データに対して辞書式圧縮処理を行う方法であって、前記辞書式圧縮処理において格納済みの辞書データと一致しない場合、辞書式圧縮処理での一致長データに代えて他のデータに置き換えて処理することを要旨とする。このとき、好適には、前記他のデータは、予測符号化処理を行った差分値である。

本発明の画像データ符号化方法によれば、画質及び圧縮率を考慮しつつも、処理速度の向上を図ることができる。

本発明の画像データ符号化方法おける第１実施形態を説明するための図である。本発明の画像データ符号化方法おける第１実施形態を説明するための図である。本発明の画像データ符号化方法おける第２実施形態を説明するための図である。第２実施形態における具体例を説明するための図である。第２実施形態における具体例を説明するための図である。本発明の画像データ符号化方法を実現するための汎用情報処理装置の例の概略構成ブロック図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜第１実施形態＞
図１及び図２は、本発明の画像データ符号化方法おける第１実施形態を説明するための図である。第１実施形態の画像データ符号化方法においては、予測符号化と辞書式圧縮を併用可能とするものの、処理速度の確保を優先すべく、辞書式圧縮を限定的に使用する。具体的には、処理済みの画像データのうち、辞書として参照する領域を固定的に限定する。

以下、図１及び図２を参照しつつ、ラスタスキャンにより得られた時系列画像データについて、改良した辞書式圧縮処理を詳細に説明する。
まず、の詳細である。

まず、検索領域ＳＡを設定する（ステップＳ１１）。ここが本発明の特徴の１つであり、特に本実施形態においては、固定的に設定する。固定的な設定手法については、各種考えられるが、例えば、図２（ａ）に示すように、元の二次元画像上において、処理対象として注目している画素ＣＰの周辺の所定矩形範囲とする。同図に示す例では、画素ＣＰを含むラインを含めたＮライン（画素）分、かつ画素ＣＰの左のＭＬ列（画素）分、右のＭＲ列（画素）分で規定される範囲である。検索領域ＳＡの大きさは、確保したい処理速度に応じて決定すればよい。また、Ｎ、ＭＬ、ＭＲの比率は、画像の傾向（一致しそうな画素の位置）に応じて決めればよい。なお、一般的には、ＭＬ＝ＬＲが好適である。

なお、ラスタスキャンにより得られた連続時系列画像データ上では、図２（ｂ）に示すように、上述の矩形検索領域ＳＡは、離散的な各部分となる。

次に、ステップＳ１１において設定した検索領域ＳＡを参照対象として、処理対象として注目している画素ＣＰについて、辞書検索（探索）を行う（ステップＳ１２）。検索及び一致（ヒット）判定処理等の以下の処理は、従来の手法、例えばＬＺＳＳ、を利用できる。従って、例えばＬＺＳＳであれば、検索領域内で最長の一致部分を効率よく見つけ出す手法がそのまま利用できる。

但し、本実施形態においては、画素単位で検索を行う。従って、その分、処理時間の短縮や圧縮効率の向上を図ることができる。例えば、１画素が、ＲＧＢＡの４要素で構成されているとすれば、辞書検索の時間が１／１６になる。また、処理対象として注目している画素ＣＰと一致している画素が１画素でもあれば、圧縮効果が享受できる。

また、最長の一致部分の特定は、矩形検索領域ＳＡ内の相対的な座標で特定することが好適である。例えば、最長の一致部分の先頭は、矩形検索領域ＳＡの最左上画素からの相対座標で特定できる。

そこで、設定された限定検索領域ＳＡの範囲内で検索が終了したら（ステップＳ１３にける肯定判定）、強制的に検索を終了する。

検索が終了したら、検索の結果、一致する少なくとも１つの画素データがあったか否か、すなわちヒットしたか否か、を判断する（ステップＳ１４）。ヒットした場合には、一致した画素のデータを参照場所とその長さに置き換えることにより辞書式圧縮処理を行い（ステップＳ１５）、ヒットしていなければ、辞書式圧縮処理の不一致表記に代えて予測符号化処理を行う（ステップＳ１６）。

次に、処理対象として注目している画素ＣＰをシフトして、全ての画素について終了したか否かを判断する（ステップＳ１７）。全ての画素について終了していない場合（ステップＳ１７において否定判定）は、シフトした後の新たな画素ＣＰについて、ステップＳ１１に戻り、処理を繰り返す。

ステップ１６は、本例ではフレーム内予測符号化処理として、中間値エッジ検出処理（Median Edge Detector）を行う。なお、フレーム内予測符号化処理としては、ＤＰＣＭ処理を採用してもよい。

以上のように、第１実施形態に係る画像データ符号化方法によれば、辞書式圧縮処理における検索範囲を限定して強制的に検索を打ち切っているので、一定の処理速度が期待できる。

＜第２実施形態＞
図３〜図５は、本発明の画像データ符号化方法おける第２実施形態を説明するための図である。第２実施形態の画像データ符号化方法においては、辞書として参照する領域、すなわち検索領域ＳＡを動的に増減させる。増減の指標は、処理速度の確保の観点と、加えて一定の圧縮率の確保という観点の双方である。

以下、図３〜図５を参照しつつ、ラスタスキャンにより得られた時系列画像データについて、改良した辞書式圧縮処理を詳細に説明する。

ここで、処理対象として注目している画素ＣＰを含む画素ラインを含む検索対象のライン数をＮとし、一致する画素が見つかったときのその画素の存在するラインが、画素ＣＰを含む画素ラインからＫライン目であったとする。

まず、初期値としてＮを１に設定する（ステップＳ１０１）。次に、Ｎラインを検索領域ＳＡとして検索を行う（ステップＳ１０２）。なお、ライン方向の範囲、すなわち画素ＣＰの左のＭＬ列の数、右のＭＲ列の数は、第１実施形態と同様の観点で固定的に決めればよい。検索及び一致（ヒット）判定処理等の以下の処理は、第１実施形態と同様、従来の手法、例えばＬＺＳＳ、を利用できる。また、画素単位で検索を行うことも第１実施形態と同様である。

そこで、設定したＮラインで規定された限定検索領域ＳＡの範囲内で検索が終了したら（ステップＳ１０３にける肯定判定）、強制的に検索を終了する。

検索が終了したら、検索の結果、一致する少なくとも１つの画素データがあったか否か、すなわちヒットしたか否か、を判断する（ステップＳ１０４）。

そこで、ヒットした場合には、一致した画素のデータを参照場所とその長さに置き換えることにより辞書式圧縮処理を行う（ステップＳ１０５）。また、ＮをＫ＋１に設定する（ステップＳ１０６）。つまり、次の処理画素ＣＰについては、今回一致画素が見つかったラインの１ライン上のラインまでを検索範囲とする。今回見つかったライン近辺で次回も見つかる可能性が高い、という理由からである。

一方、ヒットしていなければ、辞書式圧縮処理の不一致表記に代えて予測符号化処理を行う（ステップＳ１０７）。また、Ｎを１にリセットする（ステップＳ１０８）。すなわち、見つからなければ、次回、それ以上上方に広げても見つかる可能性が少ないので、また、検索範囲を自身が属するラインだけにリセットするという趣旨である。

次に、処理対象として注目している画素ＣＰをシフトして、全ての画素について終了したか否かを判断する（ステップＳ１０９）。全ての画素について終了していない場合（ステップＳ１０９において否定判定）は、シフトした後の新たな画素ＣＰについて、ステップＳ１０１に戻り、処理を繰り返す。

ステップ１０７は、本例ではフレーム内予測符号化処理として、中間値エッジ検出処理（Median Edge Detector）を行う。なお、フレーム内予測符号化処理としては、ＤＰＣＭ処理を採用してもよい。

以上の流れを、図４及び図５を参照して、具体例で説明する。
図４（ａ）は、処理対象として注目している画素ＣＰについての最初の検索であり、一致（図においては“Ｈ”で示す）が見つかった場合を示している。すなわち、ステップＳ１０１でＮが１に設定され、検索の結果、そのライン（Ｋ＝１）で見つかった場合を示している。この場合、ステップＳ１０５で辞書式圧縮処理が行われ、ステップＳ１０６においては、次回のＮがＫ＋１、つまり２、に設定される。

図４（ｂ）が、その次の処理対象画素ＣＰについての検索及びその結果を示している。Ｎ＝２なので、２ラインで検索を行い、その結果、下から２ライン目（Ｋ＝２）で見つかった場合を示している。この場合も、ステップＳ１０５で辞書式圧縮処理が行われ、ステップＳ１０６においては、次回のＮがＫ＋１、つまり３、に設定される。

図４（ｃ）が、その次の処理対象画素ＣＰについての検索及びその結果を示している。Ｎ＝３なので、３ラインで検索を行い、その結果、下から３ライン目（Ｋ＝３）で見つかった場合を示している。この場合も、ステップＳ１０５で辞書式圧縮処理が行われ、ステップＳ１０６においては、次回のＮがＫ＋１、つまり４、に設定される。

図４（ａ）〜（ｃ）の流れにおいては、検索で一致しているものが見つかっており、検索領域を広げても、更に期待通りに一致するものが見つかっている場合である。すなわち、検索範囲を広げることにより、処理速度には影響があるものの、期待通り一致するものが見つかっているので、圧縮率の向上が期待できる場合である。

次に、図５（ａ）は、検索範囲が５ラインのとき（Ｎ＝５）に、下から３ライン目（Ｋ＝３）で、一致するものが最長であった場合を示している。この場合、ステップＳ１０５で辞書式圧縮処理が行われ、ステップＳ１０６においては、図５（ｂ）に示すように、次回のＮがＫ＋１、つまり４、に設定される。

図５に示す場合は、３ライン目で見つかっているので、次回もその近辺で見つかる可能性が高いことから、次回のＮが４に設定され、結果的に検索範囲が５ラインから４ラインに減っている。一定の圧縮が見込まれる状態で、処理速度の向上を図っていることになる。

以上のように、第２実施形態に係る画像データ符号化方法によれば、圧縮効率の向上が見込まれる限り、探索範囲を動的に広げるが、そうでない場合には狭めることで処理速度の向上を図っている。

なお、上述の第２実施形態においては、一致した画素が見つかった場合の、次回も見つかると期待される範囲を、見つかったラインの上の１ラインまでとしたが、これに限られることはなく、対象としている画像の性質等に応じて、２以上の複数ラインとしてもよい。

以上で説明した本発明の画像データ符号化方法は、その手順を記述したプログラムを、汎用情報処理装置もしくはコンピュータ、又は専用の画像処理装置にロードし、実行させることにより実現できる。図６は、例えば、汎用情報処理装置の構成を示す図である。

図６に示した汎用情報処理装置は、情報処理装置本体１と、キーボード２と、マウス３と、表示装置４とを備えている。キーボード２、マウス３、及び表示装置４は、それぞれ情報処理装置本体１に接続されている。

また、情報処理装置本体１は、処理の実行と装置全体の制御を行う制御部１１と、固定プログラム及び固定データ等が格納されるＲＯＭ（Read Only Memory）１２と、実行されるプログラムやそれに係るデータが一時的に格納されるＲＡＭ（Random Access Memory）１３と、本発明の画像データ符号化方法を実行するための画像データ符号化プログラムや静止画像や動画像のデータ等が格納されるＨＤ（ハードディスク（Hard Disk）たる格納部）１４と、接続されるキーボード２との間のデータのやり取りの仲介手段としてのキーボードインターフェース（以下、Ｉ／Ｆと称す）１５と、接続されるマウス３との間のデータのやり取りの仲介手段としてのマウスＩ／Ｆ１６と、接続される表示装置４との間のデータのやり取りの仲介手段としての表示Ｉ／Ｆ１７とを有している。また、図示しないが、ハードウェアたるキーボードＩ／Ｆ１５、マウスＩ／Ｆ１６、及び表示Ｉ／Ｆ１７に対応して、ソフトウェアたるキーボードドライバ、マウスドライバ、及び表示装置ドライバを有している。

本発明の画像データ符号化方法における各実施形態においては、ＨＤ１４に格納されている画像データ符号化プログラムが、ＲＡＭ１３にロードされ、基本的に制御部１１により実行される。

本発明の画像データ符号化方法は、例えばパチンコ機やゲーム機のような遊技機に表示される静止画像又は動画像を符号化する場合に利用できる。

１情報処理装置本体
１１制御部
１２ＲＯＭ
１３ＲＡＭ
１４ＨＤ
１５キーボードＩ／Ｆ
１６マウスＩ／Ｆ
１７表示Ｉ／Ｆ
２キーボード
３マウス
４表示部

Claims

画像データに対して予測符号化処理と、前記予測符号化処理の前段に辞書式圧縮処理の検索処理を備え、所定の検索範囲内での前記検索処理での不一致を受けて、前記予測符号化処理に移行することを特徴とする画像データ符号化方法。
前記所定の検索範囲は、ラスタスキャンの方向と同じ方向の少なくとも１画素ライン部分であることを特徴とする請求項２に記載の画像データ符号化方法。
ラスタスキャンの方向と同じ方向の画素ラインを増減させることにより、前記検索範囲を可変設定することを特徴とする請求項２に記載の画像データ符号化方法。
現在の処理対象の画素に係る予測符号化処理において、前記検索範囲に、前記現在の処理対象の画素と一致する画素が見つかった場合には、次回の処理対象の画素に係る予測符号化処理においては、その見つかった画素の存在する画素ラインの所定ライン上まで検索範囲とすることを特徴とする請求項３に記載の画像データ符号化方法。
前記所定ラインは、１ラインであることを特徴とする請求項４に記載の画像データ符号化方法。
原画像情報における、処理対象の画素の周りの矩形領域を、前記検索範囲として設定することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像データ符号化方法。
画素単位で、前記辞書式圧縮処理を行うことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の画像データ符号化方法。
前記予測符号化処理は、ＭＥＤであることを特徴とする請求項請求項１乃至７のいずれかに記載の画像データ符号化方法。
画像データに対して辞書式圧縮処理を行う方法であって、前記辞書式圧縮処理において格納済みの辞書データと一致しない場合、辞書式圧縮処理での一致長データに代えて他のデータに置き換えて処理することを特徴とする画像データ符号化方法。
前記他のデータは、予測符号化処理を行った差分値であることを特徴とする請求項９に記載の画像データ符号化方法。