JP2013171405A - 階調削減装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】視覚的かつ信号処理的に優れた階調削減を行う。
【解決手段】階調削減装置１は、原画像の雑音領域を検出する雑音領域検出部１０と、前記雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成する雑音領域階調変換テーブル生成部２０と、前記雑音領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減する雑音考慮型階調削減部３０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、原画像の階調を削減する階調削減装置、及び階調削減装置として機能させるプログラムに関するものである。

人間の視覚感度は、急激に明るさの変化する高周波に対して低く、緩やかに変化する低周波に対して高い。従来、このような人間の視覚特性に基づいて検出した色テーブルを用いて階調削減（再量子化）を行う階調削減装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の階調削減装置は、具体的には、多階調画像データをガンマ補正処理がされていない状態に戻した多階調画像データに対して、まず、基準色テーブルを用いて階調削減処理を行う。誤差検出回路は、この階調削減画像データの階調削減誤差を検出し制御回路に供給する。制御回路は、階調削減誤差を所定の閾値と比較し、該閾値以上の場合は、階調削減誤差が所定の閾値以下となるまで基準色テーブルを変化させ、再度階調削減処理を行い、階調削減誤差を検出するように各部を制御する。そして、階調削減誤差が所定の閾値以下となったときの基準色テーブルを用いて、その画像の階調削減処理を行う。

また、画像の階調値(輝度値)ごとの度数を示すヒストグラムを調べ、階調削減を行う際に、度数が高い階調値ほど多くの階調を割り当てるようにするLloyd-Max法が知られている（例えば、非特許文献１及び２参照）。

特開平９−３２１９８８号公報

S.P.Lloyd, "Least squares quantization in PCM", IEEE Trans. Information Theory, vol.IT-28, pp.129-136, March 1982 J.Max, "Quantizing for minimum distortion", IEEE Trans. Information Theory, vol.IT-7, pp.7-12, March 1960

しかし、従来のビット誤差丸め処理など線形階調変換による階調削減は、どの階調値においても単純な階調間引き処理による階調削減を行うため、画像劣化が大きかった。

一方、従来のLloyd-Max法は、度数が高い階調値に多くの階調を割り当てて階調削減を行うため、原画像と階調削減画像との誤差を最小化するという観点から最適な階調削減方法といえる。しかし、Lloyd-Max法では視覚的かつ信号処理の観点からは最適な階調削減とはいえなかった。なぜなら、Lloyd-Max法では例えば雑音が支配的な階調値においても、その度数が高ければ多くの階調を割り当てて階調削減を行ってしまうからである。

かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、視覚的かつ信号処理的に優れた階調削減が可能な階調削減装置及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明に係る階調削減装置は、原画像の雑音を考慮して原画像の階調を削減する階調削減装置であって、原画像の雑音領域を検出する雑音領域検出部と、前記雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成する雑音領域階調変換テーブル生成部と、前記雑音領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減する雑音考慮型階調削減部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記雑音考慮型階調削減部は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラム、及び前記雑音領域階調変換テーブルを用いて、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により前記原画像の階調を削減するＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記雑音考慮型階調削減部は、前記ヒストグラムに対して前記雑音領域の度数が低くなるように重み付けする重み付加部を更に備え、前記Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部は、前記重み付けしたヒストグラム、及び前記雑音領域階調変換テーブルを用いて、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により前記原画像の階調を削減することを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記雑音領域検出部は、前記原画像を多重解像度解析して高周波成分の画像を抽出する高周波成分抽出部と、前記高周波成分の画像の孤立点位置を抽出し、該孤立点位置から前記雑音領域を決定する雑音領域決定部と、を備えることを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明に係る階調削減装置は、原画像のグラデーションを考慮して原画像の階調を削減する階調削減装置であって、原画像のグラデーション領域を検出するグラデーション領域検出部と、前記グラデーション領域をグラデーション領域以外の領域よりも小さな量子化ステップで階調変換するためのグラデーション領域階調変換テーブルを生成するグラデーション領域階調変換テーブル生成部と、前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減するグラデーション考慮型階調削減部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記グラデーション考慮型階調削減部は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラム、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により前記原画像の階調を削減するＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記グラデーション考慮型階調削減部は、前記ヒストグラムに対して前記グラデーション領域の度数が高くなるように重み付けする重み付加部を更に備え、前記Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部は、前記重み付けしたヒストグラム、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により前記原画像の階調を削減することを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記グラデーション領域検出部は、原画像を空間周波数領域に変換し、空間周波数スペクトルを生成する空間周波数変換部と、前記空間低周波パワーの割合が所定の閾値を越える位相位置をグラデーション領域と決定するグラデーション領域決定部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記グラデーション領域検出部は、前記所定の閾値を、階調削減ビット数が大きいほど小さくなるように決定する閾値決定部を更に備えることを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明に係る階調削減装置は、原画像の雑音及びグラデーションを考慮して原画像の階調を削減する階調削減装置であって、原画像の雑音領域を検出する雑音領域検出部と、前記雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成する雑音領域階調変換テーブル生成部と、原画像のグラデーション領域を検出するグラデーション領域検出部と、前記グラデーション領域をグラデーション領域以外の領域よりも小さな量子化ステップで階調変換するためのグラデーション領域階調変換テーブルを生成するグラデーション領域階調変換テーブル生成部と、前記雑音領域階調変換テーブル及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減する統合階調削減部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記統合階調削減部は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、前記ヒストグラム、前記雑音領域階調変換テーブル、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減するＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部と、を備えることを特徴とする。

さらに、本発明に係る階調削減装置において、前記統合階調削減部は、前記ヒストグラムに対して前記雑音領域の度数が低くなり、かつグラデーション領域の度数が高くなるように重み付けする重み付加部を更に備え、前記Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部は、前記重み付けしたヒストグラム、前記雑音領域階調変換テーブル、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により前記原画像の階調を削減することを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記階調削減装置として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、視覚的かつ信号処理的に優れた階調削減を行うことができるようになる。

本発明の実施例１に係る階調削減装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例１に係る階調削減装置における雑音領域検出部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例１に係る階調削減装置における雑音領域検出部の高周波成分抽出処理を説明する図である。 本発明の実施例１に係る階調削減装置における雑音領域検出部の孤立点抽出処理を説明する図である。 本発明の実施例１に係る階調削減装置における第２の例の雑音考慮階調削減部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例１に係る階調削減装置における第３の例の雑音考慮階調削減部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例２に係る階調削減装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例２に係る階調削減装置における第１の例のグラデーション領域検出部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例２に係る階調削減装置における第２の例のグラデーション領域検出部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例２に係る階調削減装置における第２の例のグラデーション考慮階調削減部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例２に係る階調削減装置における第３の例のグラデーション考慮階調削減部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例３に係る階調削減装置の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例３に係る階調削減装置における第２の例の統合階調削減部の構成例を示すブロック図である。 本発明の実施例３に係る階調削減装置における第３の例の統合階調削減部の構成例を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

まず、実施例１の階調削減装置について説明する。図１は、実施例１に係る階調削減装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、階調削減装置１は、雑音領域検出部１０と、雑音領域階調変換テーブル生成部２０と、雑音考慮型階調削減部３０とを備え、原画像の雑音を考慮して原画像の階調を削減する。

雑音領域検出部１０は、原画像を多重解像度解析して高周波成分を抽出し、高周波成分の画像に含まれる雑音領域を検出する。そして、検出した雑音領域を雑音領域階調変換テーブル生成部２０に出力する。低階調値の信号成分は雑音に埋もれる可能性が高いので、所定の値より低い階調値を有する領域を雑音領域とみなすことができる。そのため、実施例では雑音領域の階調値の上限値（以下、「雑音レベル」という）Ｌ_Ｎを検出することとする。雑音領域の階調値の下限値は０とする。雑音領域検出部１０の詳細については後述する。

雑音領域階調変換テーブル生成部２０は、雑音を考慮して原画像の階調を変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成する。そして、生成した雑音領域階調変換テーブルを雑音考慮型階調削減部３０に出力する。雑音領域階調変換テーブルは、階調値が雑音領域検出部１０により検出された雑音レベルＬ_Ｎ以下である雑音領域に対する量子化ステップを、雑音領域以外の領域に対する量子化ステップよりも大きくする。具体的には、階調削減ビット数をΔとしたとき、雑音領域に対する量子化ステップを２^{（Δ＋１）}とする。

一例として、雑音レベルＬ_Ｎが８３、階調削減ビット数Δが２ビットの場合について、雑音領域を量子化ステップ２^{（Δ＋１）}で線形量子化する雑音領域階調変換テーブルを表１に示す。表１に示すテーブルは雑音領域のみの階調変換テーブルを示しているが、雑音領域以外の領域の階調も含め、原画像の全階調に関する階調変換テーブルとしてもよい。

雑音考慮型階調削減部３０は、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブルを用いて原画像の階調を削減する。雑音考慮型階調削減部３０の詳細については後述する。

［雑音領域検出部］
次に、雑音領域検出部１０の詳細について説明する。図２は、雑音領域検出部１０の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、雑音領域検出部１０は、高周波成分抽出部１１と、雑音領域決定部１２とを有する。

高周波成分抽出部１１は、原画像を多重解像度解析して高周波成分の画像を抽出する。そして、抽出した高周波成分画像を雑音領域決定部１２に出力する。高周波成分抽出部１１は、時間周波数分解部１１１と、空間周波数分解部１１２とを有する。以下、多重解像度解析としてウェーブレット分解を用いるが、これに限られるものではない。

時間周波数分解部１１１は、入力画像を時間方向にウェーブレット分解して、時間低周波成分の画像、及び時間高周波成分の画像を生成する。そして、時間高周波成分の画像を空間周波数分解部１１２に出力する。ウェーブレット分解の階数は、どの程度の周波数帯域まで高周波成分として抽出するかに応じて決定される。なお、ウェーブレット分解では一般的にデシメーションされることが多いが、孤立点位置抽出部１２１にて、各周波数帯域について同一サイズの領域内で同様に孤立点判定できるようにするために、デシメーション無し、つまり画像サイズの縮小無しのウェーブレット分解を行い、生成される各周波数帯域の画像サイズを同一としてもよい。

空間周波数分解部１１２は、時間周波数分解部１１１により生成された時間高周波成分について、空間方向にウェーブレット分解して時空間低周波成分の画像、及び時空間高周波成分の画像を生成する。そして、時空間高周波成分の画像を孤立点位置抽出部１２１、及び雑音レベル算出部１２２に出力する。時間周波数分解部１１１と同様に、ウェーブレット分解の階数は、どの程度の周波数帯域まで高周波成分として抽出するかに応じて決定される。なお、時間周波数分解部１１１と同様に、デシメーション無しのウェーブレット分解を行い、生成される各周波数帯域の画像サイズを同一としてもよい。

図３は、時間周波数分解部１１１及び空間周波数分解部１１２の動作を説明する図である。図３（ａ）は、時間周波数分解部１１１が、入力画像を時間方向に１階ウェーブレット分解して時間低周波成分の画像、及び時間高周波成分の画像（斜線部分）を生成する様子を示している。

図３（ｂ）は、空間周波数分解部１１２が、時間周波数分解部１１１により生成された時間高周波成分の画像を空間方向にデシメーション有りの２階ウェーブレット分解して時空間低周波成分の画像、及び時空間高周波成分の画像（斜線部分）を生成する様子を示している。空間方向にｎ階ウェーブレット分解した場合、３ｎ個の帯域の高周波成分が生成される。

なお、図２、３に示す例では、時間周波数分解部１１１及び空間周波数分解部１１２により、時間方向及び空間方向にウェーブレット分解して高周波成分の画像を抽出したが、時間周波数分解部１１１を設けずに、空間周波数分解部１１２により空間方向にのみにウェーブレット分解して高周波成分の画像を抽出するようにしてもよい。

雑音領域決定部１２は、高周波成分抽出部１１により抽出された高周波成分の画像の孤立点位置を抽出し、該孤立点位置の階調値から雑音レベルを検出する。雑音領域決定部１２は、孤立点位置抽出部１２１と、雑音レベル算出部１２２とを有する。

孤立点位置抽出部１２１は、空間周波数分解部１１２により抽出された時空間高周波成分の各帯域成分の画像について、所定の閾値Ｔｈ_１を超える画素の階調値を１とし、閾値Ｔｈ_１以下の画素の階調値を０とする２値化画像Ｂを生成する。閾値Ｔｈ_１は、例えば各帯域成分の非零の全要素値の中央値又は平均値とする。

そして、孤立点位置抽出部１２１は、２値化画像Ｂの階調値が１である画素について、該画素を中心とする所定の判定領域内の階調値の合計値と、所定の閾値Ｔｈ_２とを比較する。２値化画像Ｂの判定領域内の階調値の合計値が閾値Ｔｈ_２を超える場合には、当該画素は孤立点ではないと判定し、２値化画像Ｂの判定領域内の階調値の合計値が閾値Ｔｈ_２以下である場合には、当該画素を孤立点と判定する。そして、孤立点であると判定した画素の位置情報（孤立点画素位置情報）を雑音レベル算出部１２２に出力する。

図４は、孤立点位置抽出部１２１の孤立点判定の動作例を説明する図であり、２値化画像Ｂの一例を示している。図４に示す例では、判定領域は３×３画素である。閾値Ｔｈ_２を１とすると、２値化画像Ｂの階調値が１となる画素の周囲の８画素の階調値が０であるときのみ、２値化画像Ｂの階調値が１である画素を孤立点とみなす。よって、閾値Ｔｈ_２＝１の場合、図中の画素Ｐ１は孤立点であると判定され、画素Ｐ２とＰ３は孤立点と判定されない。

雑音レベル算出部１２２は、空間周波数分解部１１２により生成された時空間高周波成分の各帯域成分の画像について、孤立点位置抽出部１２１から入力される孤立点画素位置情報に基づいて、孤立点と判定された画素位置の階調値を取得し、取得した階調値に基づく値(例えば、非零要素の平均値又は中央値)を、各帯域成分の雑音レベルとして検出する。これは、時空間高周波成分の孤立点成分は、少量の動領域のエッジ成分を除けば、ほとんど雑音成分だからである。

［雑音考慮型階調削減部］
次に、雑音考慮型階調削減部３０の詳細について説明する。階調削減方法としては幾つか考えられる。まず、第１の例の雑音考慮型階調削減部３０は、雑音領域については、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブルに基づいて階調を削減する。雑音領域以外の領域については、階調削減後の階調数が階調削減ビット数により定まる値になるように、均等な量子化ステップで階調削減する。例えば、原画像の階調数が１０２４、階調削減ビット数Δが２ビットの場合、階調削減後の階調数は２５６である。雑音レベルＬ_Ｎが８３の場合、表１の雑音領域階調変換テーブルによれば、雑音領域の階調変換後の階調数は１１である。よって、雑音領域以外の領域の階調８４〜１０２３を、１１〜２５５に均等な量子化ステップで階調削減する。

第２の例の雑音考慮型階調削減部は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用して原画像の階調を削減する。図５は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ量子化法を適用した、第２の例の雑音考慮型階調削減部の構成例を示すブロック図である。図５に示すように、雑音考慮型階調削減部３０−２は、ヒストグラム生成部３１と、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２とを備える。

ヒストグラム生成部３１は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成する。そして、生成したヒストグラムをＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２に出力する。

Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２は、ヒストグラム生成部３１により生成されたヒストグラム、及び雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブルを初期値として用いたＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減した階調削減画像を生成する。Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２は、ヒストグラムの度数に応じて各階調の量子化ステップを決定して階調削減画像を生成した後、階調削減画像を逆階調変換して原画像と同じ階調数の画像を生成する。そして、原画像と逆階調変換した画像との差分値が所定の閾値以下となるまで、ヒストグラム、及び雑音領域階調変換テーブルを更新し、階調削減処理を繰り返し行う。Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法によれば、度数の高い階調ほど量子化ステップを小さくするため、原画像と階調削減画像との誤差を小さくすることができる。Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法の詳細については、非特許文献１及び２を参照されたい。

第３の例の雑音考慮型階調削減部では、原画像のヒストグラムに対して重み付けをした後、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用して原画像の階調を削減する。図６は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用した、第３の例の雑音考慮型階調削減部の構成例を示すブロック図である。図６に示すように、雑音考慮型階調削減部３０−３は、ヒストグラム生成部３１と、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２と、重み付加部３３とを備える。

ヒストグラム生成部３１は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成する。そして、生成したヒストグラムを重み付加部３３に出力する。

重み付加部３３は、雑音領域検出部１０から雑音レベルＬ_Ｎを取得し、ヒストグラム生成部３１により生成されたヒストグラムに対して雑音領域の度数が低くなるように重み付けする。例えば、雑音領域における度数を、所定の１未満の値（例えば０．８）を乗じた値に変更する。そして、重み付けしたヒストグラムをＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２に出力する。

Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２は、重み付加部３３により生成されたヒストグラム、及び雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減した階調削減画像を生成する。

上述したように、実施例１の階調削減装置１は、雑音領域検出部１０により、原画像の雑音領域を検出し、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により、雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成し、雑音考慮型階調削減部３０により、雑音領域階調変換テーブルを用いて原画像の階調を削減する。このように、実施例１の階調削減装置１によれば、雑音を考慮して階調変換することにより、視覚的かつ信号処理的に優れた階調削減を行うことができる。

また、雑音考慮型階調削減部３０は、ヒストグラム生成部３１により、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成し、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部３２により、ヒストグラム、及び雑音領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減するのが好適である。このように、雑音を考慮した階調変換テーブルを初期テーブルとしてＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用することで、視覚的かつ信号処理的に優れ、かつ原画像との誤差を最小化するように階調を削減することができる。

また、雑音考慮型階調削減部３０は、重み付加部３３によりヒストグラムに対して雑音領域の度数が低くなるように重み付けをするようにしてもよい。雑音領域の度数に重みを付加したヒストグラムを初期ヒストグラムとしてＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用することで、更に雑音領域を粗く再量子化することができる。

なお、上述した階調削減装置１として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、階調削減装置１の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。

次に、実施例２の階調削減装置について説明する。図７は、実施例２に係る階調削減装置の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、階調削減装置２は、グラデーション領域検出部４０と、グラデーション領域変換テーブル生成部５０と、グラデーション考慮型階調削減部６０とを備え、原画像のグラデーションを考慮して原画像の階調を削減する。

グラデーション領域検出部４０は、原画像の空間周波数スペクトルを解析して原画像のグラデーション領域を検出する。そして、検出したグラデーション領域をグラデーション領域階調変換テーブル生成部５０に出力する。グラデーション領域は階調値で特定することができるため、実施例ではグラデーション領域の階調値の下限値（以下、「下限グラデーションレベル」という）Ｌ_Ｌ、及びグラデーション領域の階調値の上限値（以下、「上限グラデーションレベル」という）Ｌ_Ｕを検出することとする。グラデーション領域検出部４０の詳細については後述する。

グラデーション領域階調変換テーブル生成部５０は、グラデーションを考慮して原画像の階調を変換するためのグラデーション領域階調変換テーブルを生成する。そして、生成したグラデーション領域階調変換テーブルをグラデーション考慮型階調削減部６０に出力する。グラデーション領域階調変換テーブルは、グラデーション領域（階調値がグラデーション領域検出部４０により検出された下限グラデーションレベルＬ_Ｌから上限グラデーションレベルＬ_Ｕの範囲内である領域）に対する量子化ステップを、グラデーション領域以外の領域に対する量子化ステップよりも小さくする。具体的には、階調削減ビット数をΔとしたとき、グラデーション領域に対する量子化ステップを２^{（Δ−１）}とする。

一例として、下限グラデーションレベルＬ_Ｌが５６０、上限グラデーションレベルＬ_Ｕが６０１、階調削減ビット数Δが２ビットの場合について、グラデーション領域を量子化ステップ２^{（Δ−１）}で線形量子化する雑音領域階調変換テーブルを表２に示す。ここでは、グラデーション領域の中心の階調値の階調変換後の値を５８０／２^２＝１４５としている。表２に示すテーブルはグラデーション領域のみの階調変換テーブルを示しているが、グラデーション領域以外の領域の階調も含め、原画像の全階調に関する階調変換テーブルとしてもよい。なお、雑音レベルはグラデーション領域として検出されないため、下限階調値Ｌが雑音レベルを下回ることは少ないと考えられるが、下限階調値Ｌは雑音レベル以下にならないものとする。

グラデーション考慮型階調削減部６０は、グラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルを用いて原画像の階調を削減する。グラデーション考慮型階調削減部６０の詳細については後述する。

［グラデーション領域検出部］
次に、グラデーション領域検出部４０の詳細について説明する。図８は、第１の例のグラデーション領域検出部４０の構成例を示すブロック図である。図８に示すように、グラデーション領域検出部４０は、空間周波数変換部４１と、グラデーション領域決定部４２と、グラデーションレベル決定部４３とを備える。

空間周波数変換部４１は、原画像を、窓関数を用いた離散フーリエ変換やブロック分割を用いた離散コサイン変換などの位相情報をもつ方法で空間周波数領域に変換し、空間周波数スペクトルを生成する。原画像の解像度精度で高精度に擬似輪郭領域を検出するためには、原画像をデシメーション無しで多重解像度解析（例えば、ｎ階ウェーブレット分解）するのが好適である。ここで、十分直流成分に近い帯域にまで空間周波数帯域分解を行う必要があるため、分解階数ｎは例えば４として、原画像の水平及び垂直方向の標本化周波数の１／１６まで分解を行う。

グラデーション領域決定部４２は、空間周波数変換部４１により生成された各周波数帯域の空間周波数スペクトルを位相位置ごとに取得し、同じ位相位置における空間低周波パワーの割合（全周波数帯域のスペクトルに対する空間低周波帯域のスペクトルの割合）が所定の閾値を超える位相位置をグラデーション領域と決定する。閾値は例えば０．９８とする。そして、グラデーション領域決定部４２は、グラデーション領域について、下限グラデーションレベルＬ_Ｌ及び上限グラデーションレベルＬ_Ｕを検出する。なお、下限グラデーションレベルＬ_Ｌ及び上限グラデーションレベルＬ_Ｕは、グラデーション領域のヒストグラムを生成し、所定の割合（例えば９５％）が含まれる範囲の上限階調値及び下限階調値としてもよい。

次に、第２の例のグラデーション領域検出部について説明する。図９は、第２の例のグラデーション領域検出部の構成例を示すブロック図である。図９に示すように、グラデーション領域検出部４０−２は、空間周波数変換部４１と、グラデーション領域決定部４２と、閾値決定部４３とを備える。

閾値決定部４３は、ユーザにより指定された階調削減ビット数に基づき、空間低周波パワーの割合の閾値であるスペクトルパワー閾値を決定する。そして、決定したスペクトルパワー閾値をグラデーション領域決定部４２に出力する。階調削減ビット数が大きいほど、本来階調が滑らかに変化する領域が階段状に変化する領域となり、擬似輪郭が発生する可能性が高くなる。そして、階調が階段状に変化する領域では、空間高周波パワーの割合が増す。このため、閾値決定部４３は、階調削減ビット数が大きいほどスペクトルパワー閾値が小さくなるように決定して、グラデーション領域の検出精度を高くする。

閾値決定部４３は、階調削減ビット数とスペクトルパワー閾値とを対応付けた表を予め記憶し、対応表に基づいてスペクトルパワー閾値を決定してもよい。表３に、階調削減ビット数とスペクトルパワー閾値の対応表の一例を示す。なお、スペクトルパワー閾値は最大で１である。

グラデーション領域決定部４２は、空間周波数変換部４１により生成された各周波数帯域の空間周波数スペクトルを位相位置ごとに取得し、同じ位相位置における空間低周波パワーの割合が、閾値決定部４３により決定された閾値を超える位相位置をグラデーション領域と決定する。

［グラデーション考慮型階調削減部］
次に、グラデーション考慮型階調削減部６０の詳細について説明する。階調削減方法は実施例１と同様に、幾つか考えられる。まず、第１の階調削減例では、グラデーション考慮型階調削減部６０は、グラデーション領域については、グラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルに基づいて階調変換する。グラデーション領域以外の領域については、階調削減後の階調数が階調削減ビット数により定まる値になるように、均等な量子化ステップで階調削減する。例えば、原画像の階調数が１０２４、階調削減ビット数Δが２ビットの場合、階調削減後の階調数は２５６である。下限グラデーションレベルＬ_Ｌが５６０、上限グラデーションレベルＬ_Ｕが６０１の場合、表２のグラデーション領域階調変換テーブルによれば、グラデーション領域の階調変換後の階調数は２１である。よって、グラデーション領域以外の領域の階調０〜５５９，６０２〜１０２３を、０〜１３４，１５６〜２５５に均等な量子化ステップで階調削減する。

第２の例のグラデーション考慮型階調削減部は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用して原画像の階調を削減する。図１０は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ量子化法を適用した、第２の例のグラデーション考慮型階調削減部の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、グラデーション考慮型階調削減部６０−２は、ヒストグラム生成部６１と、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２とを備える。

ヒストグラム生成部６１は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成する。そして、生成したヒストグラムをＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２に出力する。

Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２は、ヒストグラム生成部６１により生成されたヒストグラム、及びグラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減した階調削減画像を生成する。Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２は、ヒストグラムの度数に応じて各階調の量子化ステップを決定して階調削減画像を生成した後、階調削減画像を逆階調変換して原画像と同じ階調数の画像を生成する。そして、原画像と逆階調変換した画像との差分値が所定の閾値以下となるまで、ヒストグラム、及びグラデーション領域階調変換テーブルを更新し、階調削減処理を繰り返し行う。

第３の例のグラデーション考慮型階調削減部では、ヒストグラムに対して重み付けをした後、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用して原画像の階調を削減する。図１１は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用した、第３の例のグラデーション考慮型階調削減部の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、グラデーション考慮型階調削減部６０−３は、ヒストグラム生成部６１と、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２と、重み付加部６３とを備える。

ヒストグラム生成部６１は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成する。そして、生成したヒストグラムを重み付加部６３に出力する。

重み付加部６３は、ヒストグラム生成部６１により生成されたヒストグラムに対してグラデーション領域の度数が高くなるように重み付けする。例えば、グラデーション領域における度数を、所定の１を超える値（例えば、１．２）を乗じた値に変更する。そして、重み付けをしたヒストグラムをＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２に出力する。

Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２は、重み付加部６３により生成されたヒストグラム、及びグラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減した階調削減画像を生成する。

上述したように、実施例２の階調削減装置２は、グラデーション領域検出部４０により、原画像のグラデーション領域を検出し、グラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により、グラデーション領域をグラデーション領域以外の領域よりも小さな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成し、グラデーション考慮型階調削減部６０により、グラデーション領域階調変換テーブルを用いて原画像の階調を削減する。このように、実施例２の階調削減装置２によれば、グラデーションを考慮して階調変換することにより、視覚的かつ信号処理的に優れた階調削減を行うことができる。

また、グラデーション考慮型階調削減部６０は、ヒストグラム生成部６１により、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成し、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部６２により、ヒストグラム、及びグラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減するのが好適である。このように、グラデーションを考慮した階調変換テーブルを初期テーブルとしてＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用することで、視覚的かつ信号処理的に優れ、かつ原画像との誤差を最小化するように階調を削減することができる。

また、グラデーション考慮型階調削減部６０は、重み付加部６３によりヒストグラムに対してグラデーション領域の度数が高くなるように重み付けをするようにしてもよい。グラデーション領域の度数に重みを付加したヒストグラムを初期ヒストグラムとしてＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用することで、更にグラデーション領域を細かく再量子化することができる。

なお、上述した階調削減装置２として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、階調削減装置２の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。

次に、実施例３の階調削減装置について説明する。図１２は、実施例３に係る階調削減装置の構成例を示すブロック図である。図１２に示すように、階調削減装置３は、雑音領域検出部１０と、雑音領域階調変換テーブル生成部２０と、グラデーション領域検出部４０と、グラデーション領域変換テーブル生成部５０と、統合階調削減部７０とを備え、原画像の雑音及びグラデーションを考慮して原画像の階調を削減する。雑音領域検出部１０及び雑音領域階調変換テーブル生成部２０は、実施例１で説明した雑音領域検出部１０及び雑音領域階調変換テーブル生成部２０と同一であり、グラデーション領域検出部４０及びグラデーション領域変換テーブル生成部５０は、実施例２で説明したグラデーション領域検出部４０及びグラデーション領域変換テーブル生成部５０と同一であるため、説明を省略する。

統合階調削減部７０は、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブル、及びグラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルを用いて原画像の階調を削減する。

階調削減方法としては幾つか考えられる。まず、第１の例の統合階調削減部７０は、雑音領域については、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブルに基づいて階調を削減する。グラデーション領域については、グラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルに基づいて階調を削減する。雑音領域又はグラデーション領域以外の領域については、階調削減後の階調数が階調削減ビット数により定まる値になるように、均等な量子化ステップで階調削減する。例えば、原画像の階調数が１０２４、階調削減ビット数Δが２ビットの場合、階調削減後の階調数は２５６である。雑音レベルＬ_Ｎが８３、下限グラデーションレベルＬ_Ｌが５６０、上限グラデーションレベルＬ_Ｕが６０１の場合、表１の雑音領域階調変換テーブルによれば雑音領域の階調変換後の階調数は１１であり、表２のグラデーション領域階調変換テーブルによればグラデーション領域の階調変換後の階調数は２１である。よって、雑音領域又はグラデーション領域以外の領域の階調８４〜５５９，６０２〜１０２３を、１１〜１３４，１５６〜２５５に均等な量子化ステップで階調削減する。

第２の例の統合階調削減部は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用して原画像の階調を削減する。図１３は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ量子化法を適用した、第２の例の統合階調削減部の構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、統合階調削減部７０−２は、ヒストグラム生成部７１と、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２とを備える。

ヒストグラム生成部７１は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成する。そして、生成したヒストグラムをＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２に出力する。

Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２は、ヒストグラム生成部７１により生成されたヒストグラム、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブル、及びグラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減した階調削減画像を生成する。Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２は、ヒストグラムの度数に応じて各階調の量子化ステップを決定して階調削減画像を生成した後、階調削減画像を逆階調変換して原画像と同じ階調数の画像を生成する。そして、原画像と逆階調変換した画像との差分値が所定の閾値以下となるまで、ヒストグラム、雑音領域階調変換テーブル、及びグラデーション領域階調変換テーブルを更新し、階調削減処理を繰り返し行う。

第３の例の統合階調削減部では、ヒストグラムに対して重み付けをした後、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用して原画像の階調を削減する。図１４は、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用した、第３の例の統合階調削減部の構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、統合階調削減部７０−３は、ヒストグラム生成部７１と、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２と、重み付加部７３とを備える。

ヒストグラム生成部７１は、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成する。そして、生成したヒストグラムを重み付加部７３に出力する。

重み付加部７３は、ヒストグラム生成部７１により生成されたヒストグラムに対して、雑音領域の度数が低くなり、かつグラデーション領域の度数が高くなるように重み付けする。例えば、雑音領域における度数を所定の１未満の値（例えば０．８）を乗じた値に変更し、グラデーション領域における度数を所定の１を超える値（例えば１．２）を乗じた値に変更する。そして、重み付けしたヒストグラムをＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２に出力する。

Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２は、重み付加部７３により生成されたヒストグラム、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により生成された雑音領域階調変換テーブル、及びグラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により生成されたグラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減した階調削減画像を生成する。

上述したように、実施例３の階調削減装置３は、雑音領域検出部１０により、原画像の雑音領域を検出し、雑音領域階調変換テーブル生成部２０により、雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成し、グラデーション領域検出部４０により、原画像のグラデーション領域を検出し、グラデーション領域階調変換テーブル生成部５０により、グラデーション領域をグラデーション領域以外の領域よりも小さな量子化ステップで階調変換するためのグラデーション領域階調変換テーブルを生成し、統合階調削減部７０により、雑音領域階調変換テーブル及びグラデーション領域階調変換テーブルを用いて原画像の階調を削減する。このように、実施例３の階調削減装置３によれば、雑音領域及びグラデーションを考慮して階調変換することにより、視覚的かつ信号処理的に優れた階調削減を行うことができる。

また、統合階調削減部７０は、ヒストグラム生成部７１により、原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成し、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２により、ヒストグラム、雑音領域階調変換テーブル、及びグラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減するのが好適である。このように、雑音及びグラデーションを考慮した階調変換テーブルを初期テーブルとしてＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用することで、視覚的かつ信号処理的に優れ、かつ原画像との誤差を最小化するように階調を削減することができる。

また、統合階調削減部７０は、重み付加部７３により、ヒストグラムに対して雑音領域の度数が低くなり、かつグラデーション領域の度数が高くなるように重み付けし、Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部７２により、重み付けしたヒストグラム、雑音領域階調変換テーブル、及びグラデーション領域階調変換を初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、原画像の階調を削減するようにしてもよい。このように、雑音領域及びグラデーション領域の度数に重みを付加したヒストグラムを初期ヒストグラムとしてＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法を適用することで、更に雑音領域を粗く再量子化し、グラデーション領域を細かく再量子化することができる。

なお、上述した階調削減装置３として機能させるためにコンピュータを好適に用いることができ、そのようなコンピュータは、階調削減装置３の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、当該コンピュータの記憶部に格納しておき、当該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。

上述の各実施形態は、個々に代表的な例として説明したが、本発明の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

このように、本発明は、階調を削減する任意の用途に有用である。例えば、スーパーハイビジョンのように解像度が高いため十分な光量が得られない場合に雑音成分が多くなる画像を階調削減したり、１２ビット階調を８ビット階調以下に大きく階調削減したりする用途に特に有用である。

１，２，３ 階調削減装置
１０ 雑音領域検出部
１１ 高周波成分抽出部
１２ 雑音領域決定部
２０ 雑音領域階調変換テーブル生成部
３０，３０−２，３０−３ 雑音考慮型階調削減部
３１，６１，７１ ヒストグラム生成部
３２，６２，７２ Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部
３３，６３，７３ 重み付加部
４０，４０−２ グラデーション領域検出部
４１ 空間周波数変換部
４２ グラデーション領域決定部
４３ 閾値決定部
５０ グラデーション領域階調変換テーブル生成部
６０，６０−２，６０−３ グラデーション考慮型階調削減部
７０，７０−２，７０−３ 統合階調削減部
１１１ 時間周波数分解部
１１２ 空間周波数分解部
１２１ 孤立点位置抽出部
１２２ 雑音レベル算出部

Claims (13)

1. 原画像の雑音を考慮して原画像の階調を削減する階調削減装置であって、
   原画像の雑音領域を検出する雑音領域検出部と、
   前記雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成する雑音領域階調変換テーブル生成部と、
   前記雑音領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減する雑音考慮型階調削減部と、
   を備えることを特徴とする階調削減装置。
2. 前記雑音考慮型階調削減部は、
   原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
   前記ヒストグラム、及び前記雑音領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減するＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部と、
   を備えることを特徴とする、請求項１に記載の階調削減装置。
3. 前記雑音考慮型階調削減部は、前記ヒストグラムに対して前記雑音領域の度数が低くなるように重み付けする重み付加部を更に備え、
   前記Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部は、前記重み付けしたヒストグラム、及び前記雑音領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減することを特徴とする、請求項２に記載の階調削減装置。
4. 前記雑音領域検出部は、前記原画像を多重解像度解析して高周波成分の画像を抽出する高周波成分抽出部と、
   前記高周波成分の画像の孤立点位置を抽出し、該孤立点位置から前記雑音領域を決定する雑音領域決定部と、
   を備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の階調削減装置。
5. 原画像のグラデーションを考慮して原画像の階調を削減する階調削減装置であって、
   原画像のグラデーション領域を検出するグラデーション領域検出部と、
   前記グラデーション領域をグラデーション領域以外の領域よりも小さな量子化ステップで階調変換するためのグラデーション領域階調変換テーブルを生成するグラデーション領域階調変換テーブル生成部と、
   前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減するグラデーション考慮型階調削減部と、
   を備えることを特徴とする階調削減装置。
6. 前記グラデーション考慮型階調削減部は、
   原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
   前記ヒストグラム、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減するＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部と、
   を備えることを特徴とする、請求項５に記載の階調削減装置。
7. 前記グラデーション考慮型階調削減部は、前記ヒストグラムに対して前記グラデーション領域の度数が高くなるように重み付けする重み付加部を更に備え、
   前記Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部は、前記重み付けしたヒストグラム、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減することを特徴とする、請求項６に記載の階調削減装置。
8. 前記グラデーション領域検出部は、
   原画像を空間周波数領域に変換し、空間周波数スペクトルを生成する空間周波数変換部と、
   前記空間低周波パワーの割合が所定の閾値を越える位相位置をグラデーション領域と決定するグラデーション領域決定部と、
   を備えることを特徴とする、請求項５から７のいずれか一項に記載の階調削減装置。
9. 前記グラデーション領域検出部は、前記所定の閾値を、階調削減ビット数が大きいほど小さくなるように決定する閾値決定部を更に備えることを特徴とする、請求項８に記載の階調削減装置。
10. 原画像の雑音及びグラデーションを考慮して原画像の階調を削減する階調削減装置であって、
    原画像の雑音領域を検出する雑音領域検出部と、
    前記雑音領域を雑音領域以外の領域よりも大きな量子化ステップで階調変換するための雑音領域階調変換テーブルを生成する雑音領域階調変換テーブル生成部と、
    原画像のグラデーション領域を検出するグラデーション領域検出部と、
    前記グラデーション領域をグラデーション領域以外の領域よりも小さな量子化ステップで階調変換するためのグラデーション領域階調変換テーブルを生成するグラデーション領域階調変換テーブル生成部と、
    前記雑音領域階調変換テーブル及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを用いて前記原画像の階調を削減する統合階調削減部と、
    を備えることを特徴とする階調削減装置。
11. 前記統合階調削減部は、
    原画像の階調値ごとの度数を示すヒストグラムを生成するヒストグラム生成部と、
    前記ヒストグラム、前記雑音領域階調変換テーブル、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減するＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部と、
    を備えることを特徴とする、請求項１０に記載の階調削減装置。
12. 前記統合階調削減部は、
    前記ヒストグラムに対して前記雑音領域の度数が低くなり、かつグラデーション領域の度数が高くなるように重み付けする重み付加部を更に備え、
    前記Ｌｌｏｙｄ−Ｍａｘ再量子化部は、前記重み付けしたヒストグラム、前記雑音領域階調変換テーブル、及び前記グラデーション領域階調変換テーブルを初期値とするＬｌｏｙｄ−Ｍａｘ法により、前記原画像の階調を削減することを特徴とする、請求項１１に記載の階調削減装置。
13. コンピュータを、請求項１から１２のいずれか一項に記載の階調削減装置として機能させるためのプログラム。
    

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