JP2014107754A - 画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置 - Google Patents

画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置 Download PDF

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Abstract

【課題】圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制することができる画像圧縮技術を提供する。
【解決手段】ＬＣＤパネル２を駆動するドライバ（３）が、画像圧縮回路１３と、圧縮画像データ２２を格納する画像メモリ１４と、画像メモリ１４から読み出された圧縮画像データ２３を展開して展開画像データ２４を生成する画像展開回路１５と、展開画像データ２４に応答してＬＣＤパネル２を駆動するデータ線駆動回路１６とを具備する。画像圧縮回路１３は、Ｎ個（の画素の画像データ２１に対して前処理を行い、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットを生成する１２代表値算出回路３１と、４個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によって４個のデータセットを圧縮して圧縮画像データ２２を生成する総比較圧縮回路３２とを含む。
【選択図】図２Ａ

Description

本発明は、画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置に関し、特に、画像の圧縮処理及び展開処理を行うための画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置に関する。
液晶表示装置、有機ＥＬ（electroluminescence）表示装置、プラズマ表示パネルその他の表示装置では、画像圧縮技術が用いられることがある。例えば、表示パネル（例えば、液晶表示パネル、有機ＥＬ表示パネル、及びプラズマ表示パネル）を駆動する表示パネルドライバに画像メモリを搭載する場合、画像圧縮を用いることで該画像メモリの容量を低減させることができる。また、画像データを圧縮して表示パネルドライバに転送すれば、データ転送量を低減することができる。これは、データ転送に必要なデータ転送速度及び消費電力の低減に寄与する。
一般的に使用される圧縮方式の一つは、複数の画素からなるブロック単位で圧縮処理を行うブロック符号化である。ブロック符号化では、ブロックを構成する複数の画素の画像データが、少なくとも一つの代表値で表現される。ブロック符号化の代表例が、ＢＴＣ（Block Truncation Coding）である。例えば、ＢＴＣについては、例えば、特開２００６−４２１９４号公報、特開２００９−２１２７８９号公報、特開２０１１−１９２０４号公報、特許第３７９０７２８号に開示されている。ＢＴＣは、圧縮率がそれほど高くないので、圧縮率を改善するために、同じ圧縮方法を複数回行う方法も提案されている（特開２００７−４３５７７号公報、特許第３０３６０５８号公報）。
公知の他の圧縮方式の一つは、各画素の画像データを周波数領域の情報に変換することで圧縮を行う方法である。このような圧縮方式の代表例は、ＤＣＴ（Discrete Cosine Translation）である。ＤＣＴは、ＪＰＥＧ（Joint
Photographic Experts Group）等の画像圧縮の基本的な技術であり、画像処理において広く用いられている。
しかしながら、ＢＴＣ、ＤＣＴは、いずれも、固定長の圧縮処理（圧縮率が固定）を行う場合、特定の画像で圧縮誤差が大きくなり、その結果、画像劣化が起こるという問題がある。具体的には、ＢＴＣは、低周波成分を多く含む画像（例えば、写真のような画像）で画像劣化が顕著になり、ＤＣＴは、高周波成分を多く含む画像（例えば、文字のような画像）で画像劣化が顕著になる。例えばスマートフォンその他の携帯端末の表示装置では、例えばＷｅｂ表示を行う場合のように、文字、画像、グラフィック画像が混在した画像を表示する機会が多く、特定の画像において画像劣化が増大する圧縮処理を採用することは困難である。
出願人は、このような問題に対処するために、ブロック内の画素の相関性に応じて圧縮手法を選択する技術を提案している（例えば、特許第４５０７２６５号）。この技術の一つの特徴は、ブロックに含まれる画素のうちから２画素を選択する組み合わせの全てについて相関性が算出されることである。組み合わせの全てについて算出された相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差を低減し、画像劣化を抑制することができる。
しかしながら、ブロック内の画素の相関性に応じて圧縮手法を選択する技術は、圧縮誤差の低減には有効であるが、１度に処理される画素の数（ブロックに含まれる画素の数）が増えると画素の組み合わせの数が飛躍的に増加するため、回路規模が増加してしまうという問題がある。例えば、ブロックの画素が４個である場合、そのうちから２画素を選択する組み合わせの数は６（＝４Ｃ２）であるが、ブロックの画素が８個である場合、組み合わせの数は２８（＝８Ｃ２）である。
したがって、圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制する技術を提供することには、技術的なニーズが存在する。
特開２００６−４２１９４号公報 特開２００９−２１２７８９号公報 特開２０１１−１９２０４号公報 特許第３７９０７２８号 特開２００７−４３５７７号公報 特許第３０３６０５８号公報 特許第４５０７２６５号
したがって、本発明の目的は、圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制することができる画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置を提供することにある。
本発明の一の観点では、表示パネルドライバが、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する圧縮回路と、圧縮画像データを格納する画像メモリと、画像メモリから読み出された圧縮画像データを展開して展開画像データを生成する展開回路と、展開画像データに応答して表示パネルを駆動する駆動回路とを具備する。圧縮回路は、Ｎ個の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路とを含む。
一実施形態では、代表値算出回路は、前処理において、Ｎ個の画素を、Ｍ個のデータセットに対応づけられたＭ個のグループにグループ化し、Ｍ個のデータセットのそれぞれに含まれる代表値を、Ｍ個のグループのうちの対応するグループに属する画素の画像データから算出する。
ここで、Ｎ個の画素のそれぞれは、第１色に対応する副画素、第２色に対応する副画素、及び、第３色に対応する副画素を含む場合、前処理におけるＮ個の画素をＭ個のグループへのグループ化は、初期的にＮ個の画素を一のグループに分類すると共に、処理対象になっているグループについて、副画素の階調の最大値と最小値との差が大きいグループ及び色を選択し、選択されたグループに属する画素を、選択された色の副画素の階調によって２つのグループに分類する手順を繰り返すことによって行われることが好ましい。
一実施形態では、Ｍ個のデータセットは、４個のデータセットからなり、該複数の圧縮処理は、４個のデータセットに対応する第１代表値を算出し、第１代表値を圧縮画像データに組み込む第１圧縮処理と、４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第２代表値を算出し、残りの２個のデータセットに対応する第３代表値を算出し、圧縮画像データに第２代表値及び第３代表値を含める第２圧縮処理と、４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第４代表値を算出すると共に、残りの２個のデータセットのそれぞれについてビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第１ビット減少データを生成し、圧縮画像データに第４代表値及び第１ビット減少データを組み込む第３圧縮処理と、４個のデータセットそれぞれに対してビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第２ビットプレーン減少データを算出し、圧縮画像データに第２ビットプレーン減少データを含める第４圧縮処理とを含んでいてもよい。
他の実施形態では、該Ｎ個の画素は、８個の画素からなり、該Ｍ個のデータセットは、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットからなる。この場合、代表値算出回路は、前処理において、８個の画素の画像データに対してＹＣｒＣｂ変換を行って８個の画素のそれぞれについてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを生成し、８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値とが最も大きいデータから８個の第１代表値を算出し、８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうちの残りの２つのデータから、４個の第２代表値を算出し、４個のデータセットのそれぞれは、８個の第１代表値のうちの２つと、４個の第２代表値のうちの１つとを含んでいることが好ましい。
本発明の他の観点では、表示装置が、表示パネルと、表示パネルを駆動する表示パネルドライバとを備えている。表示パネルドライバは、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する圧縮回路と、圧縮画像データを格納する画像メモリと、画像メモリから読み出された圧縮画像データを展開して展開画像データを生成する展開回路と、展開画像データに応答して表示パネルを駆動する駆動回路とを具備する。圧縮回路は、Ｎ個の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路とを含む。
本発明の更に他の観点では、画像処理回路が、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個のデータセットを生成する代表値算出回路と、Ｍ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路とを含む。
本発明の更に他の観点では、画像処理方法が、
Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成するステップと、
Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成するステップ
とを具備する。
本発明によれば、圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制することができる画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置が提供される。
本発明の第１の実施形態の液晶表示装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における画像圧縮回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における総比較圧縮回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における画像展開回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における１２代表値復元回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理の内容を示すフローチャートである。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理の内容を示すフローチャートである。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態におけるデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの内容を示す図である。 第１の実施形態において、総比較圧縮回路の形状認識部において最適な圧縮処理を選択する動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態において、４つのデータセットが図１２に図示されている内容のデータで構成されている場合に、復元される８画素の画像データの内容を示す表である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理の内容を示すフローチャートである。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態におけるデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの内容を示す図である。 第２の実施形態において、画像展開回路で行われる展開処理の内容を示すフローチャートである。 第２の実施形態において画像展開回路で行われる展開処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において画像展開回路で行われる展開処理を、具体的な数値例で説明する図である。 可逆圧縮データのフォーマットを示す図である。 （１×４）圧縮データのフォーマットを示す図である。 （２＋１×２）圧縮データのフォーマットを示す図である。 （２×２）圧縮データのフォーマットを示す図である。 （４×１）圧縮データのフォーマットを示す図である。
まず、本発明で用いられる画像圧縮方法の概要について説明する。本発明の画像圧縮方法では、Ｎ個の画素毎に圧縮処理が行われる。圧縮処理では、まず、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行ってＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する。各データセットは、該Ｎ個の画素の画像データに対して決定された複数の代表値を有している。更に、Ｍ個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択し、選択した圧縮手法によってＭ個のデータセットに対して圧縮処理を行って最終的な圧縮画像データを生成する。
展開処理では、最終的な圧縮画像データに対し、該Ｍ個のデータセットに対して選択された圧縮処理に対応する展開処理が行われ、Ｍ個のデータセットが復元される。更に、当該Ｍ個のデータセットに対して上記の前処理に対応する後処理が行われ、元のＮ個の画素の画像データが復元される。
上記のような圧縮処理及び復元処理によれば、前処理によって相関性の演算の組み合わせの数を減らすことで回路規模の増大を抑制することができる一方で、Ｍ個のデータセットの間の相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差の低減も実現することができる。
以下では、本発明の実施形態について詳細に説明する。以下に述べられる実施形態では、圧縮対象のブロックの８画素の画像データに対して前処理を行って、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットを生成し、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択する圧縮処理が記載される。しかしながら、ブロックの画素の数は８に限定されない。また、該ブロックに対応して生成されるデータセットの数は４に限定されない。更に、各データセットに含まれる代表値の数も３には限定されない。
（第１の実施形態）
１．液晶表示装置の全体構成
図１は、本発明の第１の実施形態の液晶表示装置の構成を示すブロック図である。本発明の液晶表示装置１は、ＬＣＤパネル（液晶表示パネル）２とコントローラドライバ３とを備えている。ＬＣＤパネル２は、データ線と、ゲート線と、Ｖ行Ｈ列に配置された画素とを備えている。ＬＣＤパネル２の１水平ラインには、Ｈ個の画素が設けられている。各画素は、赤に対応する副画素（Ｒ副画素）、緑に対応する副画素（Ｇ副画素）、青に対応する副画素（Ｂ副画素）の３つの副画素で構成されており、各副画素は、データ線とゲート線とが交差する位置に設けられている。コントローラドライバ３は、処理装置４から受け取った入力画像データ５に応答してＬＣＤパネル２の各副画素を駆動し、所望の画像を表示する。本実施形態では、入力画像データ５は、各画素の３つの副画素の階調を８ビットで表すデータ、言い換えれば、各画素の色を２４ビットで表すデータである。コントローラドライバ３の動作は、処理装置４から供給される制御信号群６によって制御される。処理装置４としては、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）が使用される。制御信号群６としては、例えば、ドットクロック信号ＤＣＬＫ、水平同期信号Ｈｓｙｎｃ、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが含まれ得る。
コントローラドライバ３は、命令制御回路１１と、ラインメモリ１２と、画像圧縮回路１３と、画像メモリ１４と、画像展開回路１５と、データ線駆動回路１６と、ゲート線駆動回路１７と、タイミング制御回路１８と、階調電圧発生回路１９とを備えている。
命令制御回路１１は、下記の３つの機能を有している。第１に、命令制御回路１１は、制御信号群６に応答して、コントローラドライバ３の動作タイミングを示すタイミング設定データ２５をタイミング制御回路１８に供給する機能を有している。第２に、命令制御回路１１は、ＬＣＤパネル２に供給される駆動電圧の電圧レベルと、入力画像データ５に示されている階調値との間の関係（即ち、γカーブ）を設定する階調設定データ２６を階調電圧発生回路１９に供給する機能を有している。
第３に、命令制御回路１１は、処理装置４から供給される入力画像データ５を画像圧縮回路１３に転送する機能を有している。このとき、命令制御回路１１は、入力画像データ５を２行４列の画素（２水平ライン×４画素／水平ライン）毎に画像圧縮回路１３に転送する。通常、画像データは、上の水平ラインの画素から順次にＬＣＤドライバに送られるため、入力画像データ５を２行４列の画素毎に画像圧縮回路１３に転送するためには入力画像データ５の並べ替えを行う必要がある。命令制御回路１１は、１水平ラインの画素の入力画像データ５を保持する容量を有するラインメモリ１２を用いて並べ替えを行う。図１においては、並べ替えによって得られた画像データが、符号２１によって示されている。
画像圧縮回路１３は、命令制御回路１１から送られてくる画像データ２１に対して画像圧縮処理を行う。画像圧縮回路１３による画像圧縮処理は、２行４列の画素毎に行われる。以下では、画像圧縮処理の単位となる２行４列の画素を「ブロック」と呼び、画像圧縮処理の対象のブロックを「対象ブロック」と呼ぶことにする。対象ブロックの画素の画像データ２１が命令制御回路１１から送られてくると、画像圧縮回路１３は、その画像データ２１に対して画像圧縮処理が行って圧縮画像データ２２を生成する。
本実施形態では、画像圧縮回路１３によって生成される圧縮画像データ２２は、各ブロックを構成する８つの画素の階調を６４ビットで表すデータである。元の画像データ２１は、８つの画素の階調を１９２（＝２４×８）ビットで表すから、画像圧縮回路１３による画像圧縮処理によりデータ量が３分の１になる。即ち、あるブロックについて生成された圧縮画像データ２２のビット数は、当該ブロックの圧縮前の画像データ２１のビット数の３分の１である。
画像メモリ１４は、画像圧縮回路１３によって生成された圧縮画像データ２２を保存する。一実施形態では、画像メモリ１４は、（１／８）×Ｖ×Ｈ×６４ビットの容量を有している。画像メモリ１４から読みだされた圧縮画像データは、画像展開回路１５に送られる。図１では、画像メモリ１４から読みだされた圧縮画像データが符号２３で示されている。
画像展開回路１５は、画像メモリ１４から読み出された圧縮画像データ２３を展開して展開画像データ２４を生成する。本実施形態では、展開画像データ２４は、各画素の３つの副画素の階調をそれぞれ８ビットで表す、２４ビットデータである。画像展開回路１５の構成、及び動作は、後に詳細に説明する。生成された展開画像データ２４は、データ線駆動回路１６に送られる。
データ線駆動回路１６は、画像展開回路１５から送られてくる展開画像データ２４に応答してＬＣＤパネル２を駆動する。詳細には、データ線駆動回路１６は、シフトレジスタ１６ａと、表示ラッチ１６ｂと、駆動回路１６ｃとを備えている。シフトレジスタ１６ａは、画像展開回路１５から展開画像データを順次に受け取って保存する。シフトレジスタ１６ａは、１水平ラインにあるＨ個の画素の展開画像データを保持する容量を有している。表示ラッチ１６ｂは、シフトレジスタ１６ａに保持されている１水平ライン分の画素（Ｈ個の画素）の展開画像データを一時にラッチし、ラッチした展開画像データを駆動回路１６ｃに転送する。シフトレジスタ１６ａと表示ラッチ１６ｂの動作タイミングは、タイミング制御回路１８から供給されるタイミング制御信号２７によって制御される。駆動回路１６ｃは、表示ラッチ１６ｂから送られてくる１ライン分の展開画像データに応答して対応するＬＣＤパネル２のデータ線を駆動する。より具体的には、駆動回路１６ｃは、展開画像データに応答して階調電圧発生回路１９から供給される複数の階調電圧Ｖ１〜Ｖｍのうちから対応する階調電圧を選択し、ＬＣＤパネル２の対応するデータ線を選択された階調電圧に駆動する。
ゲート線駆動回路１７は、ＬＣＤパネル２のゲート線を駆動する。ゲート線駆動回路１７の動作タイミングは、タイミング制御回路１８から送られるタイミング制御信号２８によって制御される。
タイミング制御回路１８は、命令制御回路１１から送られるタイミング設定データ２５に応答して、コントローラドライバ３全体のタイミング制御を行う。より具体的には、タイミング制御回路１８は、タイミング制御信号２７をデータ線駆動回路１６に供給してデータ線駆動回路１６の動作タイミングを制御すると共に、タイミング制御信号２８をゲート線駆動回路１７に供給してゲート線駆動回路１７の動作タイミングを制御する。
階調電圧発生回路１９は、命令制御回路１１から受け取った階調設定データ２６に応答して、階調電圧Ｖ１〜Ｖｍを発生し、データ線駆動回路１６に供給する。階調電圧Ｖ１〜Ｖｍの電圧レベルは、階調設定データ２６に応じて制御される。
２．画像圧縮回路と画像展開回路の構成及び動作
続いて、画像圧縮回路１３と画像展開回路１５の構成及び動作について説明する。図２Ａは、画像圧縮回路１３の構成を示すブロック図である。画像圧縮回路１３は、１９２ビットデータである８個の画素（即ち、２４個の副画素）の画像データ２１を、６４ビットデータに圧縮することで圧縮画像データ２２を生成する機能を有しており、１２代表値算出回路３１と、総比較圧縮回路３２とを備えている。
１２代表値算出回路３１は、対象ブロックの８個の画素（即ち、２４個の副画素）の画像データ２１から代表値データ３３を生成する回路であり、上述の前処理を行う回路である。代表値データ３３は、８個の画素（即ち、２４個の副画素）の画像データ２１を４個のデータセット及び付属データで表わすデータである。本実施形態では、４個のデータセットが、それぞれが８ビットの３つの代表値を含んでいる。言い換えれば、代表値データ３３は、１２個の代表値を含んでいることになる。また、付属データは１６ビットデータである。即ち、代表値データ３３は、１１２（＝８×１２＋１６）ビットデータである。
後に詳細に説明するように、本実施形態では、８個の画素が４つのグループにグループ化され、これら４つのグループが４個のデータセットにそれぞれに対応づけられる。各データセットの３個の代表値は、対応するグループに属する画素のＲ副画素の階調の平均値、Ｇ副画素の階調値の平均値、Ｂ副画素の階調の平均値として決定される。なお、各「グループ」には、１個の画素しか属しないことも許容されることに留意されたい。また、グループ化の手法によっては、あるグループに画素が分類されないことがあり得る（例えば、全ての画素が同一のデータである場合）。このような場合、当該グループのデータとして、他の任意のグループのデータがコピーされる。
総比較圧縮回路３２は、代表値データ３３の４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮処理のうちから最適な圧縮処理を選択し、該４個のデータセットに対して選択した圧縮処理を行って圧縮画像データ２２を生成する回路である。圧縮画像データ２２は、選択された圧縮処理によって得られる圧縮データと、代表値データ３３の付属データとを含むように生成される。
総比較圧縮回路３２の圧縮処理は、概略的には、次のようにして行われる。総比較圧縮回路３２は、代表値データ３３に記述された４個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて該２個のデータセットの間の相関性を算出する。総比較圧縮回路３２は、算出された相関性に応じて圧縮処理を選択し、総比較圧縮回路３２は、該４個のデータセットに対して選択された圧縮処理を行う。総比較圧縮回路３２は、この圧縮処理によって生成された４８ビットデータに、代表値データ３３に含まれていた１６ビットの付属データを付加することで、６４ビットの圧縮画像データ２２を生成する。総比較圧縮回路３２によって生成された圧縮画像データ２２が画像メモリ１４に送られて保存される。
本実施形態では、総比較圧縮回路３２によって選択される圧縮処理は、次の５つの圧縮処理：可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮を含んでいる。これらの５つの圧縮処理の詳細については後に詳細に説明する。
一方、図３Ａは、画像展開回路１５の構成を示すブロック図である。画像展開回路１５は、１２代表値復元回路３４と、画像データ復元回路３５とを備えている。１２代表値復元回路３４は、総比較圧縮回路３２で行われる圧縮処理に対応する展開処理を行って代表値データ３３の４個のデータセットを復元する機能を有している。詳細には、１２代表値復元回路３４は、画像メモリ１４から読みだされた圧縮画像データ２３が、上記の５つの圧縮処理のいずれによって圧縮されたかを判断し、圧縮に使用された圧縮処理に対応した展開処理で圧縮画像データ２３を展開することで代表値データ３３の４個のデータセットを復元する。１２代表値復元回路３４は、更に、復元した４個のデータセットと、圧縮画像データ２３に含まれていた付属データ（即ち、代表値データ３３に含まれていた付属データ）とを含む代表値復元データ３６を出力する。本実施形態では、上述のように、４個のデータセットのそれぞれが３つの代表値を含み、各代表値が８ビットで表わされ、且つ、付属データが１６ビットであるから、代表値復元データ３６は、１１２ビットデータである。
画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に含まれている、復元された４個のデータセットと付属データとから、元の８個の画素の画像データを復元する。画像データ復元回路３５は、復元された８つの画素の画像データを展開画像データ２４としてデータ線駆動回路１６に出力する。
３．１２代表値算出回路における前処理の詳細
続いて、画像圧縮回路１３の１２代表値算出回路３１によって行われる前処理について詳細に説明する。図４Ａ、図４Ｂは、１２代表値算出回路３１によって行われる前処理の内容を示すフローチャートであり、図５〜図１２は、１２代表値算出回路３１における前処理を、具体的な数値例を示して説明する図である。
８個の画素の画像データ２１に対して１２代表値算出回路３１によって行われる前処理は、全体としては、（ａ）該８個の画素を４つのグループにグループ化し、（ｂ）該４つのグループのそれぞれについて、各グループに属する画素のＲ副画素の階調の平均値、Ｇ副画素の階調の平均値、Ｂ副画素の階調の平均値を算出する手順を含んでいる。算出されたＲ副画素の階調の平均値、Ｇ副画素の階調の平均値、Ｂ副画素の階調の平均値が、各グループに対応するデータセットを構成する代表値として使用される。
ここで、該８個の画素を４つのグループにグループ化する処理は、次の３つの処理：
（ａ１）各グループに属する画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出する処理（ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ２０、Ｓ２１参照）、
（ａ２）算出されたバラツキが最も大きいグループ及び色の組み合わせを選択する処理（ステップＳ１４、Ｓ１８、Ｓ２２参照）、及び、
（ａ３）選択されたグループの画素を、選択された色の副画素の階調により２つのグループにグループ分けを行う処理（ステップＳ１５、Ｓ１９、Ｓ２３参照）
が、所望数のグループがグループ分けによって定義されるまで繰り返して行われる。ここで、初期状態では、８個の画素が単一のグループに属しているとして、上記の（ａ２）、（ａ３）の処理が行われる。即ち、１回目の（ａ２）の処理では、グループの選択枝が一つのみであり、１回目の（ａ３）の処理では、初期状態で定義されているグループが自動的に選択される。
ここで、（ａ２）、（ａ３）の処理によれば、バラツキが最も大きいグループが分割されることに留意されたい。これにより、各グループに含まれる画素のバラツキを小さくすることができる。これは、Ｒ副画素の階調の平均値、Ｇ副画素の階調の平均値、Ｂ副画素の階調の平均値を代表値として使用した場合に、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与する。以下、１２代表値算出回路３１によって行われる前処理について詳細に説明する。
図４Ａを参照して、８画素の画像データ２１が１２代表値算出回路３１に入力されると（ステップＳ１１）、当該８画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出するための処理が行われる（Ｓ１２、１３）。より具体的には、当該８画素のＲ副画素について、該Ｒ副画素の階調の最大値、最小値が算出される（ステップＳ１２−１）。例えば、図５に図示されている８個の画素＃０〜＃７の画像データについて前処理が行われる場合、図６に図示されているように、画素＃０〜＃７のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘは“１０７”であり、最小値Ｒｍｉｎは“１００”である。
同様に、該８画素のＧ副画素の階調の最大値、最小値、及び、Ｂ副画素の階調の最大値、最小値が算出される（ステップＳ１２−２、Ｓ１２−３）。図５に図示されている８個の画素＃０〜＃７の画像データについて前処理が行われる場合、図６に図示されているように、画素＃０〜＃７のＧ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘは“２３５”であり、最小値Ｇｍｉｎは“２００”である。一方、画素＃０〜＃７のＢ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘは“１８７”であり、最小値Ｇｍｉｎは“９７”である。
更に、当該８画素のＲ副画素の階調の中央値Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ（即ち、最大値と最小値の平均値）が算出されると共に、Ｒ副画素の階調のバラツキを示すデータとして、最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆとが算出される（ステップＳ１３−１）。図６の例では、Ｒ副画素の階調の中央値Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒは、“１０３．５”と算出され、差Ｒｄｉｆｆは、“７”と算出される。
同様に、当該８画素のＧ副画素の階調の中央値Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ（即ち、最大値と最小値の平均値）が算出されると共に、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータとして、最大値と最小値の差Ｇｄｉｆｆとが算出される（ステップＳ１３−２）。更に、当該８画素のＢ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒ（即ち、最大値と最小値の平均値）が算出されると共に、Ｂ副画素の階調のバラツキを示すデータとして、最大値と最小値の差Ｂｄｉｆｆとが算出される。
続いて、当該８画素について、副画素の階調のバラツキ（即ち、最大値と最小値との差）が最も大きい色が選択される（ステップＳ１４）。図６の例では、Ｂｄｉｆｆが、Ｒｄｉｆｆ及びＧｄｉｆｆよりも大きく、よって、Ｂ副画素が階調のバラツキが最も大きい。このため、図６の例では、色“Ｂ”（青）が選択される。
続いて、選択された色の副画素の階調により当該８画素についてグループ分けが行われる（ステップＳ１５）。図７の例では、色“Ｂ”が選択されているので、Ｂ画素の階調に基づいてグループ分けが行われる。詳細には、当該８画素のうち、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素がグループ＃０に分類され、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素がグループ＃１に分類される。このような分類は、各画素のＢ副画素の階調を、Ｂ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図７には、Ｂ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが１４２である例が図示されている。図７に図示されている例では、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素＃２、＃３、＃６、＃７がグループ＃０に分類され、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素＃０、＃１、＃４、＃５がグループ＃１に分類されている。
続いて、各グループについて、各グループに属する４画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出するための処理が行われる（ステップＳ１６、Ｓ１７）。より具体的には、グループ＃０の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ１６−１）。同様に、グループ＃１の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ１６−２）。図８は、図７に図示されている例についての、グループ＃０、＃１のそれぞれについての、最大値、最小値の算出結果を示している。
更に、グループ＃０の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ１７−１）。同様に、グループ＃１の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ１７−２）。
続いて、副画素の階調のバラツキ（即ち、最大値と最小値との差）が最も大きいグループ及び色の組み合わせが選択される（ステップＳ１８）。図８の例では、グループ＃１のＢ副画素の階調のバラツキ（Ｂｄｉｆｆ）が、グループ＃１のＲ副画素、Ｇ副画素の階調のバラツキ（Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ）、及び、グループ＃０のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調のバラツキ（Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ）よりも大きいので、グループ＃１、及び、色“Ｂ”が選択される。
続いて、図４Ｂに図示されているように、選択されたグループの画素に対し、選択された色の副画素の階調によりグループ分けが行われる（ステップＳ１９）。グループ＃１、及び、色“Ｂ”が選択される図８の例については、図９に図示されているように、グループ＃１に属する画素＃０、＃１、＃４、＃５について、Ｂ副画素の階調が、該グループ＃１のＢ副画素の階調の中央値よりも大きい２個の画素が、グループ＃１０に分類され、Ｂ副画素の階調が、該グループ＃１のＢ副画素の階調の中央値よりも小さい２個の画素が、グループ＃１１に分類される。このような分類は、グループ＃１の各画素のＢ副画素の階調を、グループ＃１に属する画素のＢ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図９には、Ｂ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが１１４である例が図示されている。なお、ステップＳ１９において、選択されていないグループについてはグループ化（即ち、グループの分割）は行われないことに留意されたい。
以下、同様に、各グループに属する画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出する処理（ステップＳ１６、１７参照）と、算出されたバラツキが最も大きいグループ及び色の組み合わせを選択する処理（ステップＳ１８参照）と、選択されたグループの画素を、選択された色の副画素の階調により２つのグループにグループ分けを行う処理（ステップＳ１９参照）が、所望数のグループがグループ分けによって定義されるまで繰り返して行われる。
本実施形態では、４つのグループが定義されるので、上記の一連の処理がもう一度行われる。詳細には、グループ＃０の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ２０−１）。同様に、グループ＃１０の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出され（ステップＳ２０−２）、グループ＃１１の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ２０−３）。図１０は、図９に図示されている例についての、グループ＃０、＃１０、＃１１のそれぞれについての、最大値、最小値の算出結果を示している。
更に、グループ＃０の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ２１−１）。同様に、グループ＃１０の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ２１−２）。更に、グループ＃１１の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される。
続いて、副画素の階調のバラツキ（即ち、最大値と最小値との差）が最も大きいグループ及び色の組み合わせが選択される（ステップＳ２２）。図１０の例では、グループ＃０のＧ副画素の階調のバラツキ（Ｇｄｉｆｆ）が、グループ＃１０のＲ副画素、Ｇ副画素の階調のバラツキ、及び、グループ＃１１のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調のバラツキよりも大きいので、グループ＃０、及び、色“Ｇ”が選択される。
続いて、選択されたグループ＃０の画素に対し、選択された色“Ｇ”の副画素の階調によりグループ分けが行われる（ステップＳ２３）。グループ＃０、及び、色“Ｇ”が選択される図１０の例については、図１１に図示されているように、グループ＃０に属する画素＃２、＃３、＃６、＃７について、Ｇ副画素の階調が、該グループ＃０のＧ副画素の階調の中央値よりも大きい２個の画素が、グループ＃００に分類され、Ｇ副画素の階調が、該グループ＃０のＧ副画素の階調の中央値よりも小さい２つの画素が、グループ＃０１に分類される。このような分類は、グループ＃０の各画素のＧ副画素の階調を、Ｇ副画素の階調の中央値Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図１１には、Ｂ副画素の階調の中央値Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒが２２２である例が図示されている。
以上の処理により、４つのグループ＃００、＃０１、＃１０、＃１０が定義される。なお、上述では、まず、８個の画素がグループ＃０、＃１に分類された後、グループ＃０、＃１のそれぞれが、２つのグループに分割されて４つのグループが定義されているが、このような手順で４つのグループが定義されるとは限らないことに留意されたい。例えば、ステップＳ２２において、グループ＃０、＃１０、＃１１のうち、グループ＃１０の特定の色が、副画素の階調のバラツキが最も大きいグループ及び色の組み合わせとして選択された場合には、グループ＃１０が２つのグループ＃１００、＃１０１に分割される。また、グループ分けの結果、１個の画素しか属しないグループが定義され得ることにも留意されたい。また、例えば、全ての画素が同一のデータである場合のように、中央値と比較することでグループ化する手法を採用する本実施形態では、あるグループに画素が分類されないことがあり得る。このような場合、当該グループのデータとして、他の任意のグループのデータがコピーされる。
続いて、４つのグループのそれぞれについて、各グループに属する画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、Ｂ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ２４−１〜Ｓ２４−４）。更に、４つのグループのそれぞれについて、各グループに属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出される（ステップＳ２５−１〜Ｓ２５−４）。図１２は、図１１に図示されている例についての、グループ＃００、＃０１、＃１０、＃１１のそれぞれについての、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値の算出結果を示している。
続いて、グループの並び替え処理が行われる（ステップＳ２６）。並び替え処理は、特定の画素（本実施形態では画素＃０）が、特定のグループＩＤを有するグループ（本実施形態では、グループ＃００）に属するように決定される。ここで、グループＩＤとは、グループを特定する一連番号であり、本実施形態では、「グループ＃ｘ」と記載した場合におけるｘが、グループＩＤである。
この並び替え処理は、代表値データ３３に含まれる付属データのビット数をなるべく低減するために行われる。代表値データ３３に含まれる付属データには、各画素が、どのグループに属するかを示すグループデータが組み込まれる。そして、特定の画素（本実施形態では画素＃０）が、特定のグループＩＤを有するグループ（本実施形態では、グループ＃００）に属するように決定することで、グループデータのビット数、即ち、付属データのビット数を低減することができる。本実施形態では、（画素＃０を除く）画素＃１〜画素＃７のそれぞれが属するグループが２ビットで表現される。即ち、付属データのうちの１４ビットが、画素＃１〜画素＃７のそれぞれが属するグループを記述するグループデータとして使用される。付属データのうちの残りの２ビットは、任意に使用され得るが、例えば、本実施形態のような圧縮処理（前処理による４つのデータセットの生成と、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択する圧縮処理）が行われたことを示す識別子として使用されうる。
上記のようにして定義された４つのグループのそれぞれについて算出された、各グループに属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値が、１２個の代表値として用いられる。ここで、各グループのＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成される３つのデータが、データセットとして使用される。図１３は、４個のデータセットの内容を示す図である。４個のデータセットＡ〜Ｄは、それぞれ、グループ＃００、＃０１、＃１０、＃１１に対応づけられている。データセットＡは、グループ＃００に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成され、データセットＢは、グループ＃０１に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成される。同様に、グループ＃１０に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成され、データセットＢは、グループ＃１１に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成される。
以上に定義された４個のデータセットに１６ビットの付属データを付加することで、代表値データ３３が生成される。上述のように、付属データには、各画素が、どのグループに属するかを示す１４ビットのグループデータが含まれている。
４．総比較圧縮回路における圧縮処理
続いて、画像圧縮回路１３の総比較圧縮回路３２によって行われる圧縮処理について説明する。上述されているように、総比較圧縮回路３２は、代表値データ３３に記述された４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択し、選択した圧縮手法によって該４個のデータセットに対して圧縮処理を行って圧縮画像データ２２を生成する。ここで、本実施形態では、上述されているように、可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮のうちから最適な圧縮手法が選択される。
ここで、可逆圧縮は、圧縮画像データから完全に元の４個のデータセットを復元できるように圧縮する方式であり、本実施形態では、圧縮対象の４個のデータセットが特定のパターンを有している場合に使用される。
（１×４）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットのそれぞれについてビット数を減少させる処理（本実施形態では、ディザマトリックスを用いたディザ処理）を独立に行う方式である。この（１×４）圧縮は、圧縮対象の４個のデータセットの相関性が低い場合に好適である。
（２＋１×２）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットのうちの２つのデータセットの値を代表する代表値を定める一方、他の２つのデータセットのそれぞれについて、ビット数を減少させる処理（本実施形態では、ディザマトリックスを用いたディザ処理）を行う方式である。この（２＋１×２）圧縮は、４個のデータセットのうちの２つのデータセットの間の相関性が高く、且つ、他の２つのデータセットの間の相関性が低い場合に好適である。
（２×２）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットを２つのデータセットからなる２つの組に分け、当該２つのデータセットの組のそれぞれについてデータを代表する代表値を定める方式である。この（２×２）圧縮は、４個のデータセットのうちの２つのデータセットの相関性が高く、且つ、他の２つのデータセットの相関性が高い場合に好適である。
（４×１）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットを代表する代表値を定めて当該４個のデータセットを圧縮する方式である。この（４×１）圧縮は、対象ブロックの全４個のデータセットの間の相関性が高い場合に好適である。
上記の５つの圧縮処理のいずれが使用されるかは、圧縮対象の４個のデータセットが特定のパターンを有しているか否か、及び、４個のデータセットのうちから２つのデータセットを選択する組み合わせの全てについて算出された２つのデータセットの間の相関性に応じて決定される。例えば、全４個のデータセットの画像データの相関性が高い場合には（４×１）圧縮が使用され、４個のデータセットのうちの２つのデータセットの画像データの相関性が高く、且つ、他の２つのデータセットの画像データの相関性が高い場合には（２×２）圧縮が使用される。
上記の動作を行うために、図２Ｂに示されているように、総比較圧縮回路３２は、形状認識部４１と、可逆圧縮部４２と、（１×４）圧縮部４３と、（２＋１×２）圧縮部４４と、（２×２）圧縮部４５と、（４×１）圧縮部４６と、圧縮データ選択部４７とを備えている。
形状認識部４１は、代表値データ３３の４個のデータセットを受け取り、上記の５つの圧縮処理のいずれを選択すべきかを決定する。例えば、形状認識部４１は、４個のデータセットのうち、どの組み合わせのデータセットの相関性が高いか、或いは、どのデータセットが他のデータセットに対して相関性が低いかを認識する。更に、形状認識部４１は、認識結果に応答して、５つの圧縮処理：可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮のいずれを使用すべきかを指示する選択データを生成する。
（１×４）圧縮部４３、（２＋１×２）圧縮部４４、（２×２）圧縮部４５、及び（４×１）圧縮部４６は、それぞれ、代表値データ３３の４個のデータセットに対して上述の（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、及び（４×１）圧縮を行い、それぞれ、（１×４）圧縮データ、（２＋１×２）圧縮データ、（２×２）圧縮データ、及び（４×１）圧縮データを生成する。
圧縮データ選択部４７は、形状認識部４１から送られてくる選択データに基づいて、（１×４）圧縮データ、（２＋１×２）圧縮データ、（２×２）圧縮データ、及び（４×１）圧縮データのいずれかを選択し、選択した圧縮データに、代表値データ３３に含まれる１６ビットの付属データを付加したデータを圧縮画像データ２２として出力する。圧縮画像データ２２には、上記の５つの圧縮処理のいずれが使用されたかを示す圧縮種類認識ビットが含まれている。圧縮データ選択部４７から出力された圧縮画像データ２２は、画像メモリ１４に送られて書き込まれる。
図１４は、総比較圧縮回路３２の形状認識部４１において、最適な圧縮処理を選択する動作を示すフローチャートである。以下の説明では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに記述されたＲ副画素の階調の平均値を、それぞれ、ＲデータＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤと記載する。同様に、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに記述されたＧ副画素の階調の平均値を、それぞれ、ＧデータＧＡ、ＧＢ、ＧＣ、ＧＤと記載し、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに記述されたＢ副画素の階調の平均値をそれぞれ、ＢデータＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤと記載する。
まず、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが特定パターンに該当するかが判断され（ステップＳ０１）、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが特定パターンに該当する場合、可逆圧縮が行われる。本実施形態では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値が５種類以下であるような所定のパターンが、可逆圧縮が行われる特定パターンとして選択されている。
一例では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、以下の４つのパターン（１）〜（４）のいずれかに該当する場合、可逆圧縮が行われる：
（１） データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが一致
データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが下記条件（１ａ）を満足する場合、可逆圧縮が行われる。
条件（１ａ）：
ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ，
ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ，
ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は３種類である。
（２） データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄそれぞれにおいて、３つの代表値が同一
データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが下記条件（２ａ）を満足する場合にも可逆圧縮が行われる。
条件（２ａ）：
ＲＡ＝ＧＡ＝ＢＡ，
ＲＢ＝ＧＢ＝ＢＢ，
ＲＣ＝ＧＣ＝ＢＣ，
ＲＤ＝ＧＤ＝ＢＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は４種類である。
（３）Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータのうちの２つの値が、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて同一
下記の３つの条件（３ａ）〜（３ｃ）のいずれかを満足する場合にも可逆圧縮が行われる：
条件（３ａ）： ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ＝ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ．
条件（３ｂ）： ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ＝ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ．
条件（３ｃ）： ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ＝ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は５種類である。
（４）Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータのうちの１つのデータ値が同一、且つ、残りの２つのデータがデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて同一
更に、下記の３つの条件（４ａ）〜（４ｃ）のいずれかを満足する場合にも可逆圧縮が行われる：
条件（４ａ）：
ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ，
ＲＡ＝ＢＡ，
ＲＢ＝ＢＢ，
ＲＣ＝ＢＣ，
ＲＤ＝ＢＤ．
条件（４ｂ）：
ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ．
ＲＡ＝ＧＡ，
ＲＢ＝ＧＢ，
ＲＣ＝ＧＣ，
ＲＤ＝ＧＤ．
条件（４ｃ）
ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ．
ＧＡ＝ＢＡ，
ＧＢ＝ＢＢ，
ＧＣ＝ＢＣ，
ＧＤ＝ＢＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は５種類である。
可逆圧縮が行われない場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの間の相関に応じて圧縮手法が選択される。より具体的には、形状認識部４１は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、下記のいずれの場合に該当するかを判断する：
ケースＡ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのから選択された任意の２つのデータセットの組み合わせのすべてについて、相関性が低い。
ケースＢ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの２つの間に高い相関性があり、かつ、残り２つのデータセットは、先の２つのデータセットと相関性が低く、且つ、互いに相関性が低い。
ケースＣ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、残りの２つのデータセットの間に高い相関性がある
ケースＤ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの間に高い相関性がある。
詳細には、
ｉ∈｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝
ｊ∈｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝
ｉ≠ｊ
なるｉ、ｊの全ての組み合わせについて下記条件（Ａ）が成立しない場合、形状認識部４１は、ケースＡに該当する（即ち、４画素のうちの任意の組み合わせの画素の画像データの間の相関性が低い）と判断する（ステップＳ０２）。
条件（Ａ）：
｜Ｒｉ―Ｒｊ｜≦Ｔｈ１，且つ
｜Ｇｉ―Ｇｊ｜≦Ｔｈ１，且つ
｜Ｂｉ―Ｂｊ｜≦Ｔｈ１，
ケースＡに該当する場合、形状認識部４１は、（１×４）圧縮を行うと決定する。
ケースＡに該当しないと判断した場合、形状認識部４１は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに対して第１組の２つのデータセットと第２組の２つのデータセットを規定し、その全ての組み合わせについて、前記第１組の２つのデータセットのデータ値の差分が所定値よりも小さく且つ前記第２組の２つのデータセットのデータ値の差分が所定値よりも小さいという条件が満足されるか否かを判断する。より具体的には、形状認識部４１は、下記条件（Ｂ１）〜（Ｂ３）のいずれかが成立するか否かを判断する（ステップＳ０３）。
条件（Ｂ１）：
｜ＲＡ―ＲＢ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＡ―ＧＢ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＡ―ＢＢ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＲＣ―ＲＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＣ―ＧＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＣ―ＢＤ｜≦Ｔｈ２．
条件（Ｂ２）：
｜ＲＡ―ＲＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＡ―ＧＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＡ―ＢＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＲＢ―ＲＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＢ―ＧＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＢ―ＢＤ｜≦Ｔｈ２．
条件（Ｂ３）：
｜ＲＡ―ＲＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＡ―ＧＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＡ―ＢＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＲＢ―ＲＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＢ―ＧＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＢ―ＢＣ｜≦Ｔｈ２．
下記条件（Ｂ１）〜（Ｂ３）がいずれも成立しない場合、形状認識部４１は、ケースＢに該当する（即ち、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットは、互いに相関性が低い）と判断する。この場合、形状認識部４１は、（２＋１×２）圧縮を行うと決定する。
ケースＡ、Ｂのいずれにも該当しないと判断した場合、形状認識部４１は、４つのデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれについて、４つのデータセットの最大値と最小値との差が所定値より小さいという条件が満足されるか否かを判断する。より具体的には、形状認識部４１は、下記条件（Ｃ）が成立するか否かを判断する（ステップＳ０４）。
条件（Ｃ）：
ｍａｘ（ＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤ）−ｍｉｎ（ＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤ）＜Ｔｈ３，且つ
ｍａｘ（ＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤ）−ｍｉｎ（ＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤ）＜Ｔｈ３，且つ
ｍａｘ（ＢＡ，ＢＢ，ＢＣ，ＢＤ）−ｍｉｎ（ＢＡ，ＢＢ，ＢＣ，ＢＤ）＜Ｔｈ３．
条件（Ｃ）が成立しない場合、形状認識部４１は、ケースＣに該当する（即ち、４つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の４つのデータセットの間に高い相関性がある）と判断する。この場合、形状認識部４１は、（２×２）圧縮を行うと決定する。
一方、条件（Ｃ）が成立する場合、形状認識部４１は、ケースＤに該当する（４つのデータセットの間に高い相関性がある）と判断する。この場合、形状認識部４１は、（４×１）圧縮を行うと決定する。
形状認識部４１は、上記の相関性の認識結果に基づき、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮のいずれを使用すべきかを指示する選択データを生成し、圧縮データ選択部４７に送る。上述のように、圧縮データ選択部４７は、形状認識部４１から送られてくる選択データに基づいて、可逆圧縮部４２から出力される可逆圧縮データ、（１×４）圧縮部４３から出力される（１×４）圧縮データ、（２＋１×２）圧縮部４４から出力される（２＋１×２）圧縮データ、（２×２）圧縮部４５から出力される（２×２）圧縮データ、及び（４×１）圧縮部４６から出力される（４×１）圧縮データのいずれかを圧縮画像データ２２として出力する。
なお、可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮それぞれの詳細については、後の章において詳細に説明する。
５．１２代表値復元回路で行われる展開処理
１２代表値復元回路３４は、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３が、上記の５つの圧縮処理のいずれによって圧縮されたかを判断し、圧縮に使用された圧縮処理に対応した展開処理で圧縮画像データ２３を展開する。
このような動作を行うために、図３Ｂに示されているように、１２代表値復元回路３４は、元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３と、（２×２）展開部５４と、（４×１）展開部５５と、展開データ選択部５６とを備えている。元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３、（２×２）展開部５４、及び（４×１）展開部５５は、それぞれ、可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、及び（４×１）圧縮によって圧縮された圧縮画像データ２３を展開する機能を有している。展開データ選択部５６は、圧縮画像データ２３に含まれている圧縮種類認識ビットから実際に圧縮に使用された圧縮処理を認識し、元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３、（２×２）展開部５４、及び（４×１）展開部５５から出力される展開データのうち実際に使用された圧縮処理に対応する展開処理で展開されて生成された展開データを選択する。展開データ選択部５６は、選択した展開データに、圧縮画像データ２３に含まれる１６ビットの付属データを付加したデータを代表値復元データ３６として出力する。１２代表値復元回路３４による展開処理で得られた代表値復元データ３６は、復元された４つのデータセットと、１６ビットの付属データとを含んで構成されることになる。よって、代表値復元データ３６は、１１２ビットデータである。
なお、元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３、（２×２）展開部５４、及び（４×１）展開部５５において行われる展開処理については、後の章で詳細に説明する。
６．画像データ復元回路による後処理
画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に記述されている４つのデータセットと付属データとから、元の８画素の画像データを復元する処理（以下では、「後処理」とも呼ばれる。）を行う。画像データ復元回路３５は、後処理によって復元した画像データを展開画像データ２４として出力する。画像データ復元回路３５による後処理においては、各画素の画像データの復元が以下の手順で行われる。
まず、画像データを復元すべき画素が８つの画素のうちから選択される。以下では選択された画素を対象画素という。続いて、対象画素が属するグループが、付属データから特定される。当該グループに対応するデータセットに記述されているＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の平均値が、それぞれ、該対象画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調と決定され、これにより、対象画素の画像データが復元される。
図１５は、４つのデータセットが図１２に図示されている内容のデータで構成されている場合に、復元された８画素の画像データの内容（即ち、展開画像データ２４の内容）を示す表である。例えば、グループ＃００に属する画素＃０について考える。代表値復元データ３６の付属データから、画像データ復元回路３５は、画素＃０がグループ＃００に属すると認識する。このとき、グループ＃００に対応するデータセットＡには、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の平均値が、それぞれ、“１０２”、“２１０”、“９７”であると記述されている。この場合、画素＃０のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調は、それぞれ、“１０２”、“２１０”、“９７”と復元される。他の画素＃１〜＃７についても、同様の処理が行われて、展開画像データ２４が生成される。
展開画像データ２４は、データ線駆動回路１６に送られ、ＬＣＤパネル２のデータ線の駆動は、展開画像データ２４に応答して行われる。
以上に説明されているように、本実施形態では、画像圧縮回路１３において、８個の画素の画像データ２１に対して前処理を行って４個のデータセットを含む代表値データ３３が生成される。更に、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法が選択され、選択した圧縮手法によって代表値データ３３の４個のデータセットに対して圧縮処理を行って最終的な圧縮画像データ２２が生成される。
一方、展開処理では、選択された圧縮処理に対応する展開処理が圧縮画像データ２３に対して行われ、４個のデータセットを含む代表値復元データ３６が復元される。更に、当該４個のデータセットに対して上記の前処理に対応する後処理が行われ、元の８個の画素の画像データが復元された展開画像データ２４が生成される。
上記のような圧縮処理及び復元処理によれば、前処理によって相関性の演算の組み合わせの数を減らすことで回路規模の増大を抑制することができる一方で、４個のデータセットの間の相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差の低減も実現することができる。
加えて、本実施形態の前処理では、バラツキが最も大きいグループが分割されてグループ化されるので、各グループに含まれる画素のバラツキを小さくすることができる。これは、Ｒ副画素の階調の平均値、Ｇ副画素の階調の平均値、Ｂ副画素の階調の平均値を代表値として使用した場合に、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与する。
（第２の実施形態）
図１６は、本発明の第２の実施形態における１２代表値算出回路３１によって行われる前処理の内容を示すフローチャートであり、図１６〜図２２は、１２代表値算出回路３１における前処理を、具体的な数値例を示して説明する図である。また、図２３は、画像データ復元回路３５によって行われる後処理の内容を示すフローチャートであり、図２４、図２５は、画像データ復元回路３５における後処理を、具体的な数値例を示して説明する図である。
第２の実施形態では、１２代表値算出回路３１における前処理、及び、画像データ復元回路３５における後処理の内容が第１の実施形態と異なっている。以下では、第２の実施形態における１２代表値算出回路３１における前処理、及び、画像データ復元回路３５における後処理について詳細に説明する。なお、第２の実施形態における液晶表示装置１の構成及び動作は、１２代表値算出回路３１における前処理、及び、画像データ復元回路３５における後処理以外は第１の実施形態と同一である。
第２の実施形態において、１２代表値算出回路３１によって行われる前処理は、全体としては、
（ａ）該８個の画素の画像データ２１に対してＹＣｒＣｂ変換を行う処理
（ｂ）ＹＣｒＣｂ変換によって得られた輝度データ（Ｙデータ）と２種類の色差データ（Ｃｒデータ、Ｃｂデータ）のうち、最もバラツキが大きいデータから８つの代表値を生成する処理、
（ｃ）他の２つのデータのそれぞれから２つの代表値を生成する（即ち、合計で４つの代表値を生成する）処理
を含んでいる。このようにして得られた１２個の代表値が、４つのデータセットにグループ化される。更に、このようにして定義された４つのデータセットについて総比較圧縮回路３２による圧縮処理（即ち、４つのデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択する処理）が行われて圧縮画像データ２２が生成される。以下、１２代表値算出回路３１における前処理について詳細に説明する。
８画素の画像データ２１が１２代表値算出回路３１に入力されると（ステップＳ３１）、入力された８画素の画像データ２１に対してＹＣｒＣｂ変換が行われる（ステップＳ３２）。本実施形態では、各画素について、下記式によってＹＣｒＣｂ変換が行われる：
Ｙ＝Ｒ＋２Ｇ＋Ｂ ・・・（１１ａ）
Ｃｒ＝Ｒ−Ｇ ・・・（１１ｂ）
Ｃｂ＝Ｂ−Ｇ ・・・（１１ｃ）
ここで、Ｒは、各画素のＲ副画素の階調であり、Ｇは、各画素のＧ副画素の階調であり、
なお、当業者には周知であるように、ＹＣｒＣｂ変換は、式（１１ａ）〜（１１ｃ）とは異なる様々な式を用いて実行され得ることに留意されたい。図１７は、８画素の画像データ２１の具体的な数値例を示しており、図１８は、図１７に図示されている８画素の画像データ２１に対して式（１１ａ）〜（１１ｃ）によるＹＣｒＣｂ変換を行って得られたＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを示している。
続いて、Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、バラツキが最大のデータが選択され、選択されたデータから８つの代表値が生成されて保存される（ステップＳ３３）。詳細には、８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて、最大値、最小値が算出され、更に、最大値と最小値との差が算出される。Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値との差が最も大きいデータが、バラツキが最大のデータとして選択される。図１８の例では、Ｙデータの最大値と最小値との差が、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの最大値と最小値との差よりも大きいため、Ｙデータが、バラツキが最大のデータとして選択され、８画素のＹデータから８つの代表値が生成されて保存される。
ここで、本実施形態では代表値は８ビットデータなので、バラツキが最大のデータとして選択されたデータのビット幅が８ビットを超える場合には、ビット数を低減する処理が行われる。例えば、画像データ２１においてＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調がそれぞれ８ビットデータで記述されている場合、上記式（１１ａ）によって演算されたＹデータは１０ビットデータになる。そのためＹデータが、バラツキが最大のデータとして選択された場合には、下位２ビットを切り捨てる処理（言い換えれば、４で除算する処理）が行われる。即ち、８画素のＹデータに対して下位２ビットを切り捨てる処理を行うことで、８つの代表値が生成される。図１６では、得られた８つの代表値がＹ０〜Ｙ７として図示されている。
更に、Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのいずれが選択されたかを示す色変換データが生成される。色変換データは２ビットデータであり、付属データ（１６ビット）のうちの２ビットとして代表値データ３３に組み込まれる。
なお、以下の説明では、ステップＳ３３において、Ｙデータが、バラツキが最大のデータとして選択された場合について説明するが、Ｃｒデータ又はＣｂデータの一方が、バラツキが最大のデータとして選択された場合、残りの２つのデータ（Ｙデータと、Ｃｒデータ又はＣｂデータの他方）について、下記のステップＳ３４〜Ｓ４１の処理が行われることに留意されたい。
続いて、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて（即ち、ステップＳ３３において選択されなかった残り２つのデータについて）、最大値、最小値が算出される（ステップＳＳ３４−１、Ｓ３４−２）。更に、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて、中央値（即ち、最大値と最小値の平均値）、及び、バラツキ（即ち、最大値と最小値の差）が算出される（ステップＳ３５−１、３５−２）。図１９には、図１８に図示されているＣｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて算出された最大値、最小値、バラツキ（最大値と最小値の差）が図示されている。ここで、Ｃｒ＿Ｍａｘ、Ｃｒ＿Ｍｉｎ、Ｃｒ＿Ｄｉｆｆは、それぞれ、Ｃｒデータの最大値、最小値、バラツキ（最大値と最小値の差）を示している。同様に、Ｃｂ＿Ｍａｘ、Ｃｂ＿Ｍｉｎ、Ｃｂ＿Ｄｉｆｆは、それぞれ、Ｃｂデータの最大値、最小値、バラツキ（最大値と最小値の差）を示している。
続いて、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、バラツキが大きい方のデータ（即ち、最大値と最小値の差が大きい方のデータ）が、選択される（ステップＳ３６）。図１９の例では、ＣｂデータのばらつきＣｂ＿Ｄｉｆｆが、ＣｒデータのばらつきＣｒ＿Ｄｉｆｆよりも大きいので、Ｃｂデータが選択される。
続いて、選択されたデータにより、当該８画素についてグループ分けが行われる（ステップＳ３７）。図２０の例では、Ｃｂデータが選択されているので、Ｃｂデータに基づいてグループ分けが行われる。詳細には、当該８画素のうち、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素が、グループ＃０に分類され、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素が、グループ＃１に分類される。このような分類は、各画素のＣｂデータを、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図２０には、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒが７５である例が図示されている。図２０に図示されている例では、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素＃０、＃４、＃５がグループ＃０に分類され、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素＃１、＃２、＃３、＃６、＃７がグループ＃１に分類されている。
ここで、ステップＳ３７のグループ分けは、特定の画素（本実施形態では、画素＃０）が、必ずグループ＃０に分類されるように行われる。これにより、画素＃０については、いずれのグループに属するかを示す情報を保存する必要がなくなる。
ステップＳ３７におけるグループ分けにより、画素＃１〜＃７がいずれのグループに分類されたかを示すグループデータが生成される。グループデータは７ビットデータであり、付属データ（１６ビット）のうちの７ビットとして代表値データ３３に組み込まれる。
続いて、各グループに属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの最大値、最小値を算出する処理（ステップＳ３８）、及び、各グループに属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値（最大値と最小値の平均値）を算出する処理（ステップＳ３９）が行われる。より具体的には、グループ＃０の画素のＣｒデータの最大値Ｃｒ＿Ｍａｘ０、最小値Ｃｒ＿Ｍｉｎ０、及び、Ｃｂデータの最大値Ｃｂ＿Ｍａｘ０、最小値Ｃｂ＿Ｍｉｎ０が算出される（ステップＳ３８−１）。同様に、グループ＃１の画素のＣｒデータの最大値Ｃｒ＿Ｍａｘ１、最小値Ｃｒ＿Ｍｉｎ１、及び、Ｃｂデータの最大値Ｃｂ＿Ｍａｘ１、最小値Ｃｂ＿Ｍｉｎ１が算出される（ステップＳ３８−２）。図２１は、図２０に図示されている例についての、グループ＃０、＃１のそれぞれについての、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの最大値、最小値の算出結果を示している。
更に、グループ＃０に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０が算出される（ステップＳ３９−１）。中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０は、それぞれ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの最大値、最小値の平均値として算出される。即ち、
Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０＝（Ｃｒ＿Ｍａｘ０＋Ｃｒ＿Ｍｉｎ０）／２ ・・・（１２ａ）
Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０＝（Ｃｂ＿Ｍａｘ０＋Ｃｂ＿Ｍｉｎ０）／２ ・・・（１２ｂ）
グループ＃１についても同様に、グループ＃１に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１が下記式により算出される（ステップＳ３９−２）。
Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１＝（Ｃｒ＿Ｍａｘ１＋Ｃｒ＿Ｍｉｎ１）／２ ・・・（１２ｃ）
Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１＝（Ｃｂ＿Ｍａｘ１＋Ｃｂ＿Ｍｉｎ１）／２ ・・・（１２ｄ）
続いて、グループ＃０に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０と、グループ＃１に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１とから、残り４つの代表値を決定する処理が行われる。以下に述べられるステップＳ４０、Ｓ４１は、残り４つの代表値を決定するための処理である（８つの代表値が、既に、８画素のＹデータから決定されていることに留意されたい）。
グループ＃０、＃１それぞれのＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１は、そのまま、２つの代表値として使用される。ここで、グループ＃０、＃１それぞれのＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１から決定された代表値を、それぞれ、Ｃｒ０、Ｃｒ１と表記する。即ち、
Ｃｒ０＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０ ・・・（１３ａ）
Ｃｒ１＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１ ・・・（１３ｂ）
である。
一方、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１については、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０がＣｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０の値に近い値になるように加減算処理がなされ、該加減算処理によって得られた２つの値が２つの代表値として使用される。ここで、グループ＃０、＃１それぞれのＣｒデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１から決定された代表値を、それぞれ、Ｃｂ０、Ｃｂ１と表記する。
詳細には、まず、グループ＃０に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値の差分ΔＣｒＣｂ０（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０）が算出される（ステップＳ４０）。
更に、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して、差分ΔＣｒＣｂ０に応じて決定されるパラメータ値ηを加算する処理が行われる（ステップ。即ち、代表値Ｃｒ０、Ｃｒ１は、下記式によって算出される：
Ｃｂ０＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０＋η ・・・（１４ａ）
Ｃｂ１＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１＋η ・・・（１４ｂ）
ここで、パラメータ値ηは、負の値であることが許容されている。言い換えれば、式（１４ａ）、（１４ｂ）による処理は、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して、加算又は減算を行う処理である。
式（４ａ）、（４ｂ）のパラメータ値ηは、
η＝ｍ・２Ｋ ・・・（１５ａ）
となるように決定されている値である。ここで、ｍは、差分ΔＣｒＣｂ０（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０）に応じて決定される整数であり、Ｋは、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのビット数より小さい所定の自然数である。ここで、ｍは、正の整数、負の整数、０のいずれかである。本実施形態では、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのビット数が９であり、Ｋは、５と定められているとする。よって、式（１５ａ）は、下記式（１５ｂ）と書き換えることができる。
η＝３２×ｍ ・・・（１５ｂ）
即ち、式（１５ｂ）によりパラメータ値ηが決定される本実施形態では、式（１４ａ）、（１４ｂ）は、３２（＝２５）の整数倍を加算又は減算する演算である。
ｍは、差分ΔＣｒＣｂ０（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０）に応じて決定される。より具体的には、ｍは、次のように決定される：
（Ａ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０≦Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０の場合
ｍ＝［｜ΔＣｒＣｂ０｜／２Ｋ］ ・・・（１６ａ）
（Ｂ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０＞Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０の場合
ｍ＝−［｜ΔＣｒＣｂ０｜／２Ｋ］ ・・・（１６ｂ）
ここで、［ｘ］は、ガウス記号（より厳密には床関数（floor function））を示しており、実数ｘに対してｘ以下の最大の整数を意味している。
ｍを表わすために必要であるビット数は、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのビット数から式（５ａ）のＫを減じた数に１を加えた数である。即ち、本実施形態では、ｍは、５ビットデータである。式（１６ａ）、（１６ｂ）で決定されたｍが、ＣｒＣｂ差分データとして、付属データ（１６ビット）のうちの５ビットとして代表値データ３３に組み込まれる。
例えば、図２１の例では、差分ΔＣｒＣｂ０は２である。このため、式ｍ＝０と決定される。即ち、η＝０である。よって、
Ｃｂ０＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０ ・・・（１４ａ’）
Ｃｂ１＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１ ・・・（１４ｂ’）
となり、中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１が、そのまま、代表値Ｃｂ０、Ｃｂ１として用いられる。
なお、ステップＳ４０においては、グループ＃０のＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０と、ＣｂデータのＣｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０から算出された差分ΔＣｒＣｂ０に基づいて、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して加減算が行われているが、グループ＃１のＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１と、ＣｂデータのＣｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１から算出された差分ΔＣｒＣｂ１に基づいて、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して加減算が行われてもよい。この場合、ｍは、差分ΔＣｒＣｂ１（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１）に応じて決定される。より具体的には、ｍは、次のように決定される：
（Ａ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１≦Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１の場合
ｍ＝［｜ΔＣｒＣｂ１｜／２Ｋ］ ・・・（１６ｃ）
（Ｂ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１＞Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１の場合
ｍ＝−［｜ΔＣｒＣｂ１｜／２Ｋ］ ・・・（１６ｃ）
上記の過程により、１２個の代表値（即ち、Ｙ０〜Ｙ７、Ｃｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１）が決定される。これらの１２個の代表値から、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが決定される。図２２は、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの内容を示す表である。データセットＡは、データＹ０、Ｃｒ０、Ｙ４で構成され、データセットＢは、データＹ１、Ｃｂ０、Ｙ５で構成される。また、データセットＣは、データＹ２、Ｃｒ１、Ｙ６で構成され、データセットＤは、データＹ３、Ｃｂ１、Ｙ７で構成される。
上記の演算によれば、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、比較的に相関性が高いように決定されていることに留意されたい。Ｙ０〜Ｙ７は、２行４列に並んだ（言い換えれば、比較的に近接した）８画素の画像データ２１から算出された輝度データ（Ｙデータ）から得られているので差異は小さい。Ｃｒ０、Ｃｒ１も同様に、２行４列に並んだ８画素の画像データ２１から算出された色差データ（Ｃｒデータ）から得られているので、差異が小さい。また、Ｃｒ０、Ｃｂ０も、上記のステップＳ４０、Ｓ４１の演算により、差異が小さくなるように決定されている。これは、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与している。
以上に定義された４個のデータセットに１６ビットの付属データを付加することで、代表値データ３３が生成される。上述のように、付属データは、ステップＳ３３においてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのいずれが選択されたかを示す色変換データ（２ビット）と、各画素が属するグループを示すグループデータ（７ビット）と、式（１６ａ）、（１６ｂ）で決定されたｍを示すＣｒＣｂ差分データ（５ビット）とを含んでいる。付属データのうちの残りの２ビットは、任意に使用され得るが、例えば、本実施形態のような圧縮処理が行われたことを示す識別子として使用され得る。
このようにして生成された代表値データ３３は総比較圧縮回路３２に入力され、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに対し、総比較圧縮回路３２によって圧縮処理が行われる。ただし、本実施形態では、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを構成するデータと、総比較圧縮回路３２の入力として使用される１２個のデータ（ＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤ、ＧＡ、ＧＢ、ＧＣ、ＧＤ、ＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤ）の対応関係が、次のように定義される。まず、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのデータＹ０、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３が、それぞれ、ＲデータＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤとして用いられる。また、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのデータＣｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１が、それぞれ、ＧデータＧＡ、ＧＢ、ＧＣ、ＧＤとして用いられる。更に、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのデータＹ４、Ｙ５、Ｙ６、Ｙ７が、それぞれ、ＢデータＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤとして用いられる。第２の実施形態では、総比較圧縮回路３２の入力であるＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータには、色を識別するという技術的意味は失われているが、総比較圧縮回路３２における演算処理としては、第１の実施形態と同一の処理が行われて圧縮画像データ２２が生成される。なお、圧縮画像データ２２には、代表値データ３３に含まれていた付属データも組み込まれることに留意されたい。
図２３は、第２の実施形態における、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３に対して行われる展開処理を示すフローチャートである。まず、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３が画像展開回路１５に入力されると（ステップＳ５１）、１２代表値復元回路３４により、総比較圧縮回路３２における圧縮処理に対応する展開処理が行われる（ステップＳ５２）。具体的には、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３が、上記の５つの圧縮処理のいずれによって圧縮されたかを判断し、圧縮に使用された圧縮処理に対応した展開処理で圧縮画像データ２３が展開され、代表値復元データ３６が生成される。即ち、１２個の代表値（即ち、Ｙ０〜Ｙ７、Ｃｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１）が復元される。ここで、代表値復元データ３６には、圧縮画像データ２３に含まれていた付属データがそのまま組み込まれる。
更に、画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に記述されている４つのデータセットと付属データとから、元の８画素の画像データを復元する後処理を行う。画像データ復元回路３５は、後処理によって復元した画像データを展開画像データ２４として出力する。本実施形態では、画像データ復元回路３５による後処理において、各画素の画像データの復元が以下の手順で行われる。
まず、画像データ復元回路３５は、付属データに含まれる。色変換データから、ステップＳ３３において、輝度データ（Ｙデータ）が選択されたことを認識する。
更に、画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に記述されているＣｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１と、ＣｒＣｂ差分データとから、グループ＃０、＃１のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１を復元する（ステップＳ５３）。ここで、ＣｒＣｂ差分データは、式（１６ａ）、（１６ｂ）で決定されたｍを示すデータであるから、式（１４ａ）、（１４ｂ）、（１５ａ）、（１５ｂ）を介して、中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１が復元可能であることに留意されたい。
更に、画像データ復元回路３５は、データＹ０〜Ｙ７と、中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１とから、元の８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを復元する処理を行う（ステップＳ５４）。元の８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを復元する処理は、下記の手順で行われる。
まず、Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを復元すべき画素が８つの画素のうちから選択される。以下では選択された画素を対象画素という。続いて、対象画素が属するグループが、付属データから特定される。対象グループが属するグループのＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値の組（Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０の組、又は、）が、対象画素のＣｒデータ、Ｃｂデータとして復元される。加えて、データＹ０〜Ｙ７のうち対象画素に対応するデータから該対象画素のＹデータが復元される。本実施形態では、Ｙデータについて下位２ビットを切り捨てる処理を行ってデータＹｉ（ｉは０〜７の整数）を生成しているので、データＹ０〜Ｙ７のうち対象画素に対応するデータを４倍した値として対象画素のＹデータが復元される。
図２４は、グループ＃０、＃１のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値が、図２１に示されているような値である場合に、復元された８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの内容（即ち、展開画像データ２４の内容）を示す表である。例えば、グループ＃０に属する画素＃０について考える。このとき、画素＃０に対応するデータＹ０を４倍することで画素＃０のＹデータが復元される。更に、代表値復元データ３６の付属データから、画像データ復元回路３５は、画素＃０がグループ＃０に属すると認識する。画素＃０のＣｒデータは、グループ＃０について算出されたＣｒデータの中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０と決定され、画素＃０のＣｂデータは、グループ＃０について算出されたＣｂデータの中央値Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０と決定される。この結果、画素＃０のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータは、それぞれ、５９６、１１０、１０８と決定される。他の画素＃１〜＃７についても同様の処理が行われて、画素＃１〜＃７のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータが決定される。
更に、画素＃０〜＃７のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータに対して、ＹＣｒＣｂ−ＲＧＢ変換が行われ、画素＃０〜＃７の展開画像データ２４が生成される（ステップＳ５５）。展開画像データ２４は、データ線駆動回路１６に送られ、ＬＣＤパネル２のデータ線の駆動は、展開画像データ２４に応答して行われる。
なお、以上の説明では、ステップＳ３３において、Ｙデータが、バラツキが最大のデータとして選択された場合について説明されているが、Ｃｒデータ又はＣｂデータの一方が、バラツキが最大のデータとして選択された場合、残りの２つのデータ（Ｙデータと、Ｃｒデータ又はＣｂデータの他方）について、上記のステップＳ５３〜Ｓ５４の処理が行われることに留意されたい。
以上に説明されているように、本実施形態においても、画像圧縮回路１３において、８個の画素の画像データ２１に対して前処理を行って４個のデータセットを含む代表値データ３３が生成される。更に、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法が選択され、選択した圧縮手法によって代表値データ３３の４個のデータセットに対して圧縮処理を行って最終的な圧縮画像データ２２が生成される。
一方、展開処理では、選択された圧縮処理に対応する展開処理が圧縮画像データ２３に対して行われ、４個のデータセットを含む代表値復元データ３６が復元される。更に、当該４個のデータセットに対して上記の前処理に対応する後処理が行われ、元の８個の画素の画像データが復元された展開画像データ２４が生成される。
上記のような圧縮処理及び復元処理によれば、前処理によって相関性の演算の組み合わせの数を減らすことで回路規模の増大を抑制することができる一方で、４個のデータセットの間の相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差の低減も実現することができる。
加えて、第２の実施形態においては、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、比較的に相関性が高いように決定される。Ｙ０〜Ｙ７は、２行４列に並んだ８画素の画像データ２１から算出された輝度データ（Ｙデータ）から得られているので差異は小さい。Ｃｒ０、Ｃｒ１も同様に、２行４列に並んだ８画素の画像データ２１から算出された色差データ（Ｃｒデータ）から得られているので、差異が小さい。また、Ｃｒ０、Ｃｂ０も、上記のステップＳ４０、Ｓ４１の演算により、差異が小さくなるように決定されている。これは、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与している。
（総比較圧縮回路における圧縮処理及び１２代表値復元回路における展開処理の詳細）
以下では、第１及び第２の実施形態において、総比較圧縮回路３２で行われる可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮、及び、これらの圧縮処理によって圧縮された圧縮画像データに対して１２代表値復元回路３４で行われる展開処理の例について詳細に説明する。
１．可逆圧縮及びその展開処理
本実施形態では、可逆圧縮は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値を並び替えることによって行われる。図２６は、可逆圧縮によって生成された可逆圧縮データのフォーマットを示す図である。本実施形態では、可逆圧縮データは、４８ビットデータであり、圧縮種類認識ビットと、パターン種類データと、データ＃１〜＃５と、パディングデータとで構成される。
圧縮種類認識ビットは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、可逆圧縮データでは、４ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、可逆圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１１１１」である。
パターン種類データは、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが該当するパターンを指定するデータである。本実施形態では、８つの特定パターン（即ち、上述の条件（１ａ）、（２ａ）、（３ａ）〜（３ｃ）、（４ａ）〜（４ｃ）に該当するパターン）が定義されているから、パターン種類データは３ビットである。
データ＃１〜＃５は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値を並び替えることによって得られるデータである。データ＃１〜＃５は、いずれも８ビットデータである。上述のように、可逆圧縮が行われる場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は５種類以下であるから、データ＃１〜＃５に全てのデータ値を格納することができる。
パディングデータは、可逆圧縮データのビット数を、他の圧縮処理で圧縮された圧縮画像データと同一にするために追加されるデータである。本実施形態では、パディングデータは１ビットである。
上述の可逆圧縮によって生成された可逆圧縮データの展開は、パターン種類データを参照してデータ＃１〜＃５を並び替えることによって行われる。パターン種類データには、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが該当するパターンが記述されているから、パターン種類データを参照することにより、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを、何らの圧縮歪みを生じさせずに完全に復元することができる。
２．（１×４）圧縮及びその展開処理
図２７は、（１×４）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（１×４）圧縮は、４データセットのうちから選択された２つのデータセットの組み合わせの全てについて、該２つのデータセットの間の相関性が低い場合に採用される圧縮処理である。図２７に示されているように、本実施形態では、（１×４）圧縮データが、圧縮種類認識ビットと、ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データと、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データと、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データと、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データとで構成される。本実施形態では、（１×４）圧縮データは、４８ビットデータである。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（１×４）圧縮データでは、１ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（１×４）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「０」である。
一方、ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データは、それぞれ、データセットＡのＲデータＲＡ、ＧデータＧＡ、ＢデータＢＡに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータであり、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データは、データセットＢのＲデータＲＢ、ＧデータＧＢ、ＢデータＢＢに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータである。同様に、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データは、それぞれ、データセットＣのＲデータＲＣ、ＧデータＧＣ、ＢデータＢＣに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータであり、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データは、データセットＤのＲデータＲＤ、ＧデータＧＤ、ＢデータＢＤに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータである。本実施形態では、データセットＤのＢデータに対応するＢＤ ＊データのみ３ビットデータであり、残りのデータ（ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及び、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊データ）は４ビットデータである。
以下、図２７を参照しながら、（１×４）圧縮におけるデータ処理について説明する。（１×４）圧縮では、データセットＡ〜Ｄのそれぞれについて、ディザマトリックスを用いたディザ処理が行われ、これにより、データセットＡ〜Ｄのビット数が減少される。詳細には、まず、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれに誤差データαを加算する処理が行われる。本実施形態では、誤差データαは、当該圧縮処理の対象のブロックの位置から適宜の方法（例えば、ベイヤーマトリックスである基本マトリックスを用いた方法）で決定される。以下では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて定められた誤差データαが、それぞれ、０、５、１０、１５であるとして説明が行われる。
誤差データαが加算されたデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータに、丸め処理とビット切捨て処理が行われてＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データが生成される。詳細には、データセットＤのＢデータＢＤについては、値１６を加算した後、下位５ビットを切り捨てる処理が行われる。データセットＡ、Ｂ、ＣのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータ、及び、データセットＤのＲデータ、Ｇデータについては、値８を加算した後、下位４ビットを切り捨てる処理が行われる。このようにして生成されたＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データに、圧縮種類認識ビットとして値「０」を付加することにより、（１×４）圧縮データが生成される。
一方、（１×４）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開では、まず、ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データのビット繰上げが行われる。詳細には、データセットＤのＢデータＢＤに対応するＢＤ ＊データについては、５ビットの繰上げが行われ、他のデータ（ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊データ）については、４ビットの繰上げが行われる。更に、誤差データαの減算が行われ、これにより、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータが復元される。即ち、（１×４）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
３．（２＋１×２）圧縮及びその展開処理
図２８は、（２＋１×２）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（２＋１×２）圧縮は、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットは、先の２つのデータセットと相関性が低く、且つ、互いに相関性が低い場合に採用される。図２８に示されているように、本実施形態では、（２＋１×２）圧縮データが、圧縮種類認識ビット、選択データ、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値、付加情報データ、Ｒｉ ＊、Ｇｉ ＊、Ｂｉ ＊データ、及びＲｊ ＊、Ｇｊ ＊、Ｂｊ ＊データで構成される。ここで、（２＋１×２）圧縮データは、上述の（１×４）圧縮データと同様に４８ビットデータである。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（２＋１×２）圧縮データでは、２ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（２＋１×２）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１０」である。
選択データとは、データセットＡ〜Ｄのうち、どの２つのデータセットの間の相関性が高いかを示す３ビットデータである。（２＋１×２）圧縮が使用される場合、データセットＡ〜Ｄのうち、２つのデータセットの間の相関性が高く、残りの２つのデータセットは他の２つのデータセットとの相関性が低い。したがって、相関性が高い２つのデータセットの組み合わせは、下記の６通りである：
・データセットＡ、Ｃ
・データセットＢ、Ｄ
・データセットＡ、Ｂ
・データセットＣ、Ｄ
・データセットＢ、Ｃ
・データセットＡ、Ｄ
選択データは、３ビットによって、相関性が高い２つのデータセットが、これらの６つの組み合わせのいずれであるかを示している。
Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値は、それぞれ、相関性が高い２つのデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを代表する値である。図２８の例では、Ｒ代表値及びＧ代表値に５ビット又は６ビットのデータであり、Ｂ代表値は５ビットのデータである。
付加情報データは、β比較データと、大小認識データとを含んでいる。β比較データとは、相関性が高い２つのデータセットのＲデータの差及びＧデータの差が、所定の閾値βよりも大きいか否かを示すデータである。本実施形態では、β比較データは２ビットのデータである。一方、大小認識データは、相関性が高い２つのデータセットのうち、どちらのデータセットのＲデータが大きいか、及び、どちらのデータセットのＧデータが大きいかを示すデータである。Ｒデータに対応する大小認識データは、相関性が高い２つのデータセットのＲデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成され、Ｇデータに対応する大小認識データは、相関性が高い２つのデータセットのＧデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成される。したがって、大小認識データは、０〜２ビットのデータである。
Ｒｉ ＊、Ｇｉ ＊、Ｂｉ ＊データ、及びＲｊ ＊、Ｇｊ ＊、Ｂｊ ＊データは、相関性が低い２つのデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータである。なお、ｉ、ｊは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから互いに異なるように選択された２つである。本実施形態では、Ｒｉ ＊、Ｇｉ ＊、Ｂｉ ＊データ、及びＲｊ ＊、Ｇｊ ＊、Ｂｊ ＊データは、いずれも、４ビットデータである。
以下、図２８を参照しながら、（２＋１×２）圧縮におけるデータ処理について説明する。以下の説明では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、データセットＣ、ＤのそれぞれがデータセットＡ、Ｂに対して相関性が低く、且つ、データセットＣ、Ｄ相互の相関性が低い場合における（２＋１×２）圧縮データの生成について記述している。他の場合も同様にして（２＋１×２）圧縮データが生成可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、（相関性が高い）データセットＡ、Ｂの圧縮処理について説明する。まず、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれの平均値が算出される。Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ、Ｇａｖｅ、Ｂａｖｅは、下記式によって算出される：
Ｒａｖｅ＝（ＲＡ＋ＲＢ＋１）／２，
Ｇａｖｅ＝（ＧＡ＋ＧＢ＋１）／２，
Ｂａｖｅ＝（ＢＡ＋ＢＢ＋１）／２．
更に、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜及び、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が、所定の閾値βよりも大きいか否かが比較される。この比較結果がβ比較データとして（２＋１×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。
更に、下記の手順により、データセットＡ、ＢのＲデータ及びＧデータについて大小認識データが作成される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＲデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＲデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＧデータが大きいかが、大小認識データとして、（２＋１×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＧデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。
続いて、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ、Ｇａｖｅ、Ｂａｖｅに誤差データαが加算される。本実施形態では、本実施形態では、誤差データαは、当該圧縮処理の対象のブロックの位置から適宜の方法（例えば、ベイヤーマトリックスである基本マトリックスを用いた方法）で決定される。以下では、本実施形態では、データセットＡ、Ｂについて定められた誤差データαが０であるとして説明が行われる。
更に、丸め処理及びビット切捨て処理が行われてＲ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値が算出される。詳細には、Ｒデータの平均値Ｒａｖｅ及びＧデータの平均値Ｇａｖｅについての丸め処理において加算される数値及びビット切捨て処理で切り捨てられるビット数は、それぞれ、差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて決定される。Ｒデータの平均値Ｒａｖｅについては、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒデータの平均値Ｒａｖｅに値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値が算出される。そうでない場合、平均値Ｒａｖｅに値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値が算出される。Ｇデータの平均値Ｇａｖｅについても同様に、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇデータの平均値Ｇａｖｅに値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値が算出される。そうでない場合、平均値Ｇａｖｅに値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値が算出される。
一方、Ｂ代表値については、Ｂデータの平均値Ｂａｖｅに値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＢ代表値が算出される。以上により、データセットＡ、Ｂの圧縮処理が完了する。
（相関性が低い）データセットＣ、Ｄについては、（１×４）圧縮と同様の処理が行われる。即ち、データセットＣ、Ｄのそれぞれについて、ディザマトリックスを用いたディザ処理が独立に行われ、これにより、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのビット数を減少する処理が行われる。詳細には、まず、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれに誤差データαを加算する処理が行われる。上述のように、誤差データαは、当該圧縮処理の対象のブロックの位置から算出される。以下では、データセットＣ、Ｄについて定められた誤差データαがそれぞれ１０、１５であるとして説明が行われる。
更に、丸め処理とビット切捨て処理が行われてＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データが生成される。詳細には、データセットＣ、ＤそれぞれのＲ、Ｇ、Ｂデータのそれぞれについて、値８を加算した後、下位４ビットを切り捨てる処理が行われる。これにより、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データが算出される。
以上のようにして生成されたＲ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値、大小認識データ、β比較結果データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データに、圧縮種類認識ビット及び選択データを付加することにより、（２＋１×２）圧縮データが生成される。
（２＋１×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理は、以下のようにして行われる。以下では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、データセットＣ、ＤがデータセットＡ、Ｂに対して相関性が低く、且つ、データセットＣ、Ｄ相互の相関性が低い場合における（２＋１×２）圧縮データの展開について記述している。他の場合も同様にして（２＋１×２）圧縮データが展開可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、（相関性が高い）データセットＡ、Ｂに関する展開処理について説明する。まず、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値に対してビット繰上げ処理が行われる。Ｒ代表値、Ｇ代表値に対するビット繰上げ処理のビット数は、β比較データに記述された、階調値の差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて決定される。Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒ代表値に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。同様に、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇ代表値に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。
更に、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値のそれぞれについて、誤差データαの減算が行われた後、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値からデータセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの階調値を復元する処理が行われる。
データセットＡ、ＢのＲデータの復元においては、付加情報データに含まれるβ比較データ及び大小認識データが使用される。β比較データにおいて、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きいと記述されている場合、Ｒ代表値に一定値（例えば、５）を加えた値が、データセットＡ、Ｂのうち大小認識データにおいて大きいと記述されている方のＲデータとして復元され、Ｒ代表値に該一定値を減じた値が大小認識データにおいて小さいと記述されている方のＲデータの階調値として復元される。一方、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも小さい場合、データセットＡ、ＢのＲデータは、Ｒ代表値に一致するとして復元される。
データセットＡ、ＢのＧデータの復元においても、β比較データ及び大小認識データを用いて同様の処理が行われる。一方、データセットＡ、ＢのＢデータの階調値の復元においては、β比較データ及び大小認識データに無関係に、データセットＡ、ＢのＢデータの値がいずれも、Ｂ代表値に一致するとして復元される。
以上で、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元が完了する。
（相関性が低い）データセットＣ、Ｄに対する展開処理では、上述の（１×４）圧縮データの展開処理と同様の処理が行われる。データセットＣ、Ｄに対する展開処理では、まず、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データのそれぞれについて、４ビットのビット繰上げ処理が行われる。更に、誤差データαの減算が行われ、これにより、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータが復元される。
以上の過程により、データセットＡ〜Ｄの全ての復元が完了する。即ち、（２＋１×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
４．（２×２）圧縮及びその展開処理
図２９は、（２×２）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（２×２）圧縮は、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットの間に高い相関性がある場合に使用される圧縮処理である。図２９に示されているように、本実施形態では、（２×２）圧縮データが４８ビットデータであり、圧縮種類認識ビットと、選択データと、Ｒ代表値＃１と、Ｇ代表値＃１と、Ｂ代表値＃１と、Ｒ代表値＃２と、Ｇ代表値＃２と、Ｂ代表値＃２と、大小認識データと、β比較結果データとで構成される。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（２×２）圧縮データでは、３ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（２×２）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１１０」である。
選択データとは、データセットＡ〜Ｄのうち、どの２つのデータセットの間の相関性が高いかを示す２ビットデータである。（２×２）圧縮が使用される場合、データセットＡ〜Ｄのうち、２つのデータセット（以下、第１データセット対という）の間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセット（以下、第２データセット対という）の間に高い相関性がある。したがって、相関性が高い２つのデータセットの組み合わせは、下記の３通りである：
・データセットＡ、Ｂの相関性が高く、データセットＣ、Ｄの相関性が高い
・データセットＡ、Ｃの相関性が高く、データセットＢ、Ｄの相関性が高い
・データセットＡ、Ｄの相関性が高く、データセットＢ、Ｃの相関性が高い
選択データは、２ビットによって、これらの３つの組み合わせのいずれかを示している。
Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１は、それぞれ、第１データセット対のデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを代表する値であり、Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２は、それぞれ、第２データセット対のデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを代表する値である。図２９の例では、Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１、Ｒ代表値＃２、及びＢ代表値＃２は、５ビット又は６ビットのデータであり、Ｇ代表値＃２は６又は７ビットのデータである。
付加情報データは、β比較データと大小認識データとを含んでいる。β比較データとは、相関性が高い２つのデータセットのＲデータの差、Ｇデータの差、及び、Ｂデータの差が、それぞれ、所定の閾値βよりも大きいか否かを示すデータである。本実施形態では、β比較データは、第１データセット対及び第２データセット対のそれぞれに３ビットが割り当てられた６ビットのデータである。一方、大小認識データは、第１データセット対、及び第２データセット対のそれぞれについて、どちらのデータセットのＲデータの値が大きいか、どちらのデータセットのＧデータの値が大きいか、及び、どちらのデータセットのＢデータの値が大きいかを示すデータである。各データセット対について、Ｒデータに対応する大小認識データは、該データセット対のＲデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成される。同様に、各データセット対について、Ｇデータに対応する大小認識データは、該データセット対のＧデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成され、Ｂデータに対応する大小認識データは、該データセット対のＢデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成される。したがって、大小認識データは、０〜６ビットのデータである。
以下、図２９を参照しながら、（２×２）圧縮におけるデータ処理について説明する。以下では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、データセットＣ、Ｄの間の相関性が高い場合における（２×２）圧縮データの生成について記述している。データセットＡ、Ｂが第１データセット対と定義され、データセットＣ、Ｄが第２データセット対と定義される。他の場合も同様にして（２×２）圧縮データが生成可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、各データセット対について、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値が算出される。詳細には、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ１、Ｇａｖｅ１、Ｂａｖｅ１、及びデータセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ２、Ｇａｖｅ２、Ｂａｖｅ２は、下記式によって算出される：
Ｒａｖｅ１＝（ＲＡ＋ＲＢ＋１）／２，
Ｇａｖｅ１＝（ＧＡ＋ＧＢ＋１）／２，
Ｂａｖｅ１＝（ＢＡ＋ＢＢ＋１）／２，
Ｒａｖｅ２＝（ＲＡ＋ＲＢ＋１）／２，
Ｇａｖｅ２＝（ＧＡ＋ＧＢ＋１）／２，
Ｂａｖｅ１＝（ＢＡ＋ＢＢ＋１）／２．
更に、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜、及び、Ｂデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が、所定の閾値βよりも大きいか否かが比較される。同様に、データセットＣ、ＤのＲデータの差｜ＲＣ−ＲＤ｜、Ｇデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜、及び、Ｂデータの差｜ＢＣ−ＢＤ｜が、所定の閾値βよりも大きいか否かが比較される。これらの比較結果は、β比較データとして（２×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。
更に、データセットＡ、Ｂの組み合わせ、及びデータセットＣ、Ｄの組み合わせのそれぞれについて大小認識データが作成される。作成された大小認識データは、（２＋１×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。
詳細には、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＲデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＲデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＧデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＧデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。加えて、データセットＡ、ＢのＢデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＢデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＢデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＢデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。
同様に、データセットＣ、ＤのＲデータの差｜ＲＣ−ＲＤ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＣ、ＤのいずれのＲデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＣ、ＤのＲデータの差｜ＲＣ−ＲＤ｜が閾値β以下の場合には、データセットＣ、ＤのＲデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。同様に、データセットＣ、ＤのＧデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＣ、ＤのいずれのＧデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＣ、ＤのＧデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値β以下の場合には、データセットＣ、ＤのＧデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。加えて、データセットＣ、ＤのＢデータの差｜ＢＣ−ＢＤ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＣ、ＤのいずれのＢデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＣ、ＤのＢデータの差｜ＢＣ−ＢＤ｜が閾値β以下の場合には、データセットＣ、ＤのＢデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。
更に、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ１、Ｇａｖｅ１、Ｂａｖｅ１、及び、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ２、Ｇａｖｅ２、Ｂａｖｅ２に、誤差データαが加算される。本実施形態では、誤差データαは、圧縮処理の対象のブロックの位置からベイヤーマトリックスである基本マトリックスを用いて決定される。以下では、本実施形態では、データセットＡ、Ｂについて定められた誤差データαが０であるとして説明が行われる。
更に、丸め処理及びビット切捨て処理が行われてＲ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１、Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２が算出される。まず、データセットＡ、Ｂについて説明すると、丸め処理において加算される数値及びビット切捨て処理で切り捨てられるビット数は、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜、及び｜ＢＡ−ＢＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて、２ビット又は３ビットに決定される。Ｒデータについては、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒデータの平均値Ｒａｖｅ１に値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値＃１が算出される。そうでない場合、平均値Ｒａｖｅ１に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値＃１が算出される。結果として、Ｒ代表値＃１は、５ビット又は６ビットになる。Ｇデータ、Ｂデータについても同様である。Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇデータの平均値Ｇａｖｅ１に値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃１が算出される。そうでない場合、平均値Ｇａｖｅ１に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃１が算出される。更に、Ｂデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｂデータの平均値Ｂａｖｅ１に値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＢ代表値＃１が算出される。そうでない場合、平均値Ｂａｖｅ１に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＢ代表値＃１が算出される。
データセットＣ、Ｄの組み合わせについても同様の処理が行われてＲ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２が算出される。ただし、データセットＣ、ＤのＧデータについては、丸め処理において加算される数値及びビット切捨て処理で切り捨てられるビット数は、１ビット又は２ビットである。Ｇデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇデータの平均値Ｇａｖｅ２に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃２が算出される。そうでない場合、平均値Ｇａｖｅ２に値１を加えた後下位１ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃２が算出される。
以上により、（２×２）圧縮による圧縮処理が完了する。
一方、（２×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理は、以下のようにして行われる。以下では、データセットＡ、Ｂの画像データの間の相関性が高く、且つ、データセットＣ、Ｄの画像データの間の相関性が高い場合における（２×２）圧縮データの展開について記述している。他の場合も同様にして（２×２）圧縮データが展開可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１に対してビット繰上げ処理が行われる。ビット繰上げ処理のビット数は、β比較データに記述された、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜、｜ＢＡ−ＢＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて決定される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒ代表値＃１に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇ代表値＃１に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。更に、データセットＡ、ＢのＢデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｂ代表値＃１に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。
Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２についても同様のビット繰上げ処理が行われる。ただし、Ｇ代表値＃２のビット繰上げ処理のビット数は、１ビット又は２ビットのうちから選ばれる。データセットＣ、ＤのＧデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇ代表値＃２に対して２ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、１ビットのビット繰上げ処理が行われる。
更に、Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１、Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２のそれぞれから誤差データαが減算された後、これらの代表値から、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを復元する処理が行われる。
Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元においては、β比較データ及び大小認識データが使用される。β比較データにおいて、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きいと記述されている場合、Ｒ代表値＃１に一定値（例えば、５）を加えた値が、データセットＡ、Ｂのうち大小認識データにおいて大きいと記述されている方のＲデータとして復元され、Ｒ代表値＃１に該一定値を減じた値が、大小認識データにおいて小さいと記述されている方のＲデータとして復元される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも小さい場合、データセットＡ、ＢのＲデータは、Ｒ代表値＃１に一致するとして復元される。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータ、Ｂデータ、及びデータセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータも同様の手順によって復元される。
以上でデータセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元が完了する。即ち、（２×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
５．（４×１）圧縮及びその展開処理
図３０は、（４×１）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（４×１）圧縮は、４つのデータセットＡ〜Ｄの間に高い相関性がある場合に使用される圧縮処理である。図３０に示されているように、本実施形態では、（４×１）圧縮データが４８ビットデータであり、圧縮種類認識ビットと、下記の７つのデータ：Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２、アドレスデータ、Ｃｂ’、Ｃｒ’とで構成される。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（４×１）圧縮データでは、４ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（４×１）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１１１０」である。
Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２、アドレスデータ、Ｃｂ’、Ｃｒ’は、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータに対してＹＵＶ変換を行ってＹＵＶデータに変換し、更に、該ＹＵＶデータについて圧縮処理を行うことによって得られるデータである。ここで、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２は、４つのデータセットのＹＵＶデータのうち、輝度データから得られるデータであり、Ｃｂ’、Ｃｒ’は、色差データから得られるデータである。Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２及びＣｂ’、Ｃｒ’が、データセットＡ〜Ｄの代表値である。本実施形態では、最小輝度データＹｍｉｎに１０ビット、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２のそれぞれに４ビット、アドレスデータに２ビット、Ｃｂ’、Ｃｒ’のそれぞれに１０ビットが割り当てられている。以下、（４×１）圧縮について詳細に説明する。
まず、データセットＡ〜ＤのそれぞれのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータについて下記のマトリックス演算が行われ、輝度データＹと色差データＣｒ、Ｃｂが算出される：
Figure 2014107754
 ここで、Ｙｋは、データセットｋの輝度データであり、Ｃｒｋ、Ｃｂｋは、データセットｋの色差データである。また、上述の通り、Ｒｋ、Ｇｋ、Ｂｋは、それぞれ、データセットｋのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータである。
更に、データセットＡ〜Ｄの輝度データＹｋ、色差データＣｒｋ、Ｃｂｋから、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２、アドレスデータ、Ｃｂ’、Ｃｒ’が作成される。
Ｙｍｉｎは、輝度データＹＡ〜ＹＤのうちの最小のもの（最小輝度データ）として定義される。また、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２は、残りの輝度データと最小輝度データＹｍｉｎの差分に２ビットの切捨て処理を行うことによって生成される。アドレスデータは、データセットＡ〜Ｄのいずれの輝度データが最小であるかを示すデータとして生成される。即ち、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２は、下記式によって算出される：
Ｙｍｉｎ＝ＹＤ，
Ｙｄｉｓｔ０＝（ＹＡ−Ｙｍｉｎ）＞＞２
Ｙｄｉｓｔ１＝（ＹＢ−Ｙｍｉｎ）＞＞２
Ｙｄｉｓｔ２＝（ＹＣ−Ｙｍｉｎ）＞＞２
ここで、「＞＞２」は、２ビットの切捨て処理を示す演算子である。アドレスデータには、輝度データＹＤが最小である旨が記載される。
更に、Ｃｒ’が、ＣｒＡ〜ＣｒＤの和に１ビットの切捨て処理を行うことによって生成され、同様に、Ｃｂ’が、ＣｂＡ〜ＣｂＤの和に１ビットの切捨て処理を行うことによって生成される。即ち、Ｃｒ’、Ｃｂ’が下記の式によって算出される：
Ｃｒ’＝（ＣｒＡ＋ＣｒＢ＋ＣｒＣ＋ＣｒＤ）＞＞１
Ｃｂ’＝（ＣｂＡ＋ＣｂＢ＋ＣｂＣ＋ＣｂＤ）＞＞１
ここで、「＞＞１」は、１ビットの切捨て処理を示す演算子である。以上で、（４×１）圧縮データの生成が完了する。
一方、（４×１）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理は、以下のようにして行われる。（４×１）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開では、まず、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２から、データセットＡ〜Ｄそれぞれの輝度データが復元される。以下では、復元されたデータセットＡ〜Ｄの輝度データをＹＡ’〜ＹＤ’と記載する。より具体的には、アドレスデータによって最小であると示されているデータセットの輝度データとして、最小輝度データＹｍｉｎの値が使用される。更に、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２に２ビットの繰上げ処理を行った後、最小輝度データＹｍｉｎに加算することにより、他のデータセットの輝度データが復元される。本実施形態では、下記式によって輝度データＹＡ’〜ＹＤ’が復元される：
ＹＡ’＝Ｙｄｉｓｔ０×４＋Ｙｍｉｎ
ＹＢ’＝Ｙｄｉｓｔ１×４＋Ｙｍｉｎ
ＹＣ’＝Ｙｄｉｓｔ２×４＋Ｙｍｉｎ
ＹＤ’＝Ｙｍｉｎ＝４
更に、輝度データＹＡ’〜ＹＤ’と色差データＣｒ’、Ｃｂ’から、下記のマトリックス演算により、データセットＡ〜ＤのＲ、Ｇ、Ｂデータが復元される：
Figure 2014107754
 ここで、「＞＞２」は、２ビットを切り捨てる処理を示す演算子である。上記の式から理解されるように、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元では、色差データＣｒ’、Ｃｂ’が共通に使用される。
以上でデータセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元が完了する。即ち、（４×１）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
以上には、本発明の実施形態が具体的に記述されているが、本発明は、上記の実施形態には限定されない。本発明が、様々な変更と共に実施され得ることは、当業者には容易に理解されよう。例えば、上記の実施形態では、ＬＣＤパネル２を備えた液晶表示装置１が記述されているが、本発明は、他の表示パネル（例えば、プラズマ表示パネル及び有機ＥＬ表示パネル）を備える表示装置にも適用可能である。
また、上記の実施形態では、画像メモリ１４に記憶される圧縮画像データ２２を生成するために圧縮処理が行われているが、本発明の画像処理方法は、他の用途にも適用可能である。例えば、表示パネルドライバにデータ圧縮された画像データを転送する場合に、本発明による画像処理方法が適用されてもよい。
更に、上記の実施形態において、第１の実施形態の前処理と、第２の実施形態の前処理のいずれかが、画像データの内容に応じて選択され、選択された前処理が用いられても良い。
１ ：液晶表示装置
２ ：ＬＣＤパネル
３ ：コントローラドライバ
４ ：処理装置
５ ：入力画像データ
６ ：制御信号群
１１ ：命令制御回路
１２ ：ラインメモリ
１３ ：画像圧縮回路
１４ ：画像メモリ
１５ ：画像展開回路
１６ ：データ線駆動回路
１６ａ ：シフトレジスタ
１６ｂ ：表示ラッチ
１６ｃ ：駆動回路
１７ ：ゲート線駆動回路
１８ ：タイミング制御回路
１９ ：階調電圧発生回路
２１ ：画像データ
２２ ：圧縮画像データ
２３ ：圧縮画像データ
２４ ：展開画像データ
２５ ：タイミング設定データ
２６ ：階調設定データ
２７ ：タイミング制御信号
２８ ：タイミング制御信号
３１ ：１２代表値算出回路
３２ ：総比較圧縮回路
３３ ：代表値データ
３４ ：１２代表値復元回路
３５ ：画像データ復元回路
３６ ：代表値復元データ
４１ ：形状認識部
４２ ：可逆圧縮部
４３ ：（１×４）圧縮部
４４ ：（２＋１×２）圧縮部
４５ ：（２×２）圧縮部
４６ ：（４×１）圧縮部
４７ ：圧縮データ選択部
５１ ：元データ復元部
５２ ：（１×４）展開部
５３ ：（２＋１×２）展開部
５４ ：（２×２）展開部
５５ ：（４×１）展開部
５６ ：展開データ選択部
本発明は、画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置に関し、特に、画像の圧縮処理及び展開処理を行うための画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置に関する。
液晶表示装置、有機ＥＬ（electroluminescence）表示装置、プラズマ表示パネルその他の表示装置では、画像圧縮技術が用いられることがある。例えば、表示パネル（例えば、液晶表示パネル、有機ＥＬ表示パネル、及びプラズマ表示パネル）を駆動する表示パネルドライバに画像メモリを搭載する場合、画像圧縮を用いることで該画像メモリの容量を低減させることができる。また、画像データを圧縮して表示パネルドライバに転送すれば、データ転送量を低減することができる。これは、データ転送に必要なデータ転送速度及び消費電力の低減に寄与する。
一般的に使用される圧縮方式の一つは、複数の画素からなるブロック単位で圧縮処理を行うブロック符号化である。ブロック符号化では、ブロックを構成する複数の画素の画像データが、少なくとも一つの代表値で表現される。ブロック符号化の代表例が、ＢＴＣ（Block Truncation Coding）である。例えば、ＢＴＣについては、例えば、特開２００６−４２１９４号公報、特開２００９−２１２７８９号公報、特開２０１１−１９２０４号公報、特許第３７９０７２８号に開示されている。ＢＴＣは、圧縮率がそれほど高くないので、圧縮率を改善するために、同じ圧縮方法を複数回行う方法も提案されている（特開２００７−４３５７７号公報、特許第３０３６０５８号公報）。
公知の他の圧縮方式の一つは、各画素の画像データを周波数領域の情報に変換することで圧縮を行う方法である。このような圧縮方式の代表例は、ＤＣＴ（Discrete Cosine Translation）である。ＤＣＴは、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）等の画像圧縮の基本的な技術であり、画像処理において広く用いられている。
しかしながら、ＢＴＣ、ＤＣＴは、いずれも、固定長の圧縮処理（圧縮率が固定）を行う場合、特定の画像で圧縮誤差が大きくなり、その結果、画像劣化が起こるという問題がある。具体的には、ＢＴＣは、低周波成分を多く含む画像（例えば、写真のような画像）で画像劣化が顕著になり、ＤＣＴは、高周波成分を多く含む画像（例えば、文字のような画像）で画像劣化が顕著になる。例えばスマートフォンその他の携帯端末の表示装置では、例えばＷｅｂ表示を行う場合のように、文字、画像、グラフィック画像が混在した画像を表示する機会が多く、特定の画像において画像劣化が増大する圧縮処理を採用することは困難である。
出願人は、このような問題に対処するために、ブロック内の画素の相関性に応じて圧縮手法を選択する技術を提案している（例えば、特許第４５０７２６５号）。この技術の一つの特徴は、ブロックに含まれる画素のうちから２画素を選択する組み合わせの全てについて相関性が算出されることである。組み合わせの全てについて算出された相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差を低減し、画像劣化を抑制することができる。
しかしながら、ブロック内の画素の相関性に応じて圧縮手法を選択する技術は、圧縮誤差の低減には有効であるが、１度に処理される画素の数（ブロックに含まれる画素の数）が増えると画素の組み合わせの数が飛躍的に増加するため、回路規模が増加してしまうという問題がある。例えば、ブロックの画素が４個である場合、そのうちから２画素を選択する組み合わせの数は６（＝４Ｃ２）であるが、ブロックの画素が８個である場合、組み合わせの数は２８（＝８Ｃ２）である。
したがって、圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制する技術を提供することには、技術的なニーズが存在する。
特開２００６−４２１９４号公報 特開２００９−２１２７８９号公報 特開２０１１−１９２０４号公報 特許第３７９０７２８号 特開２００７−４３５７７号公報 特許第３０３６０５８号公報 特許第４５０７２６５号
したがって、本発明の目的は、圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制することができる画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置を提供することにある。
本発明の一の観点では、表示パネルドライバが、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する圧縮回路と、圧縮画像データを格納する画像メモリと、画像メモリから読み出された圧縮画像データを展開して展開画像データを生成する展開回路と、展開画像データに応答して表示パネルを駆動する駆動回路とを具備する。圧縮回路は、Ｎ個の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路とを含む。
一実施形態では、代表値算出回路は、前処理において、Ｎ個の画素を、Ｍ個のデータセットに対応づけられたＭ個のグループにグループ化し、Ｍ個のデータセットのそれぞれに含まれる代表値を、Ｍ個のグループのうちの対応するグループに属する画素の画像データから算出する。
ここで、Ｎ個の画素のそれぞれは、第１色に対応する副画素、第２色に対応する副画素、及び、第３色に対応する副画素を含む場合、前処理におけるＮ個の画素をＭ個のグループへのグループ化は、初期的にＮ個の画素を一のグループに分類すると共に、処理対象になっているグループについて、副画素の階調の最大値と最小値との差が大きいグループ及び色を選択し、選択されたグループに属する画素を、選択された色の副画素の階調によって２つのグループに分類する手順を繰り返すことによって行われることが好ましい。
一実施形態では、Ｍ個のデータセットは、４個のデータセットからなり、該複数の圧縮処理は、４個のデータセットに対応する第１代表値を算出し、第１代表値を圧縮画像データに組み込む第１圧縮処理と、４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第２代表値を算出し、残りの２個のデータセットに対応する第３代表値を算出し、圧縮画像データに第２代表値及び第３代表値を含める第２圧縮処理と、４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第４代表値を算出すると共に、残りの２個のデータセットのそれぞれについてビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第１ビット減少データを生成し、圧縮画像データに第４代表値及び第１ビット減少データを組み込む第３圧縮処理と、４個のデータセットそれぞれに対してビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第２ビットプレーン減少データを算出し、圧縮画像データに第２ビットプレーン減少データを含める第４圧縮処理とを含んでいてもよい。
他の実施形態では、該Ｎ個の画素は、８個の画素からなり、該Ｍ個のデータセットは、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットからなる。この場合、代表値算出回路は、前処理において、８個の画素の画像データに対してＹＣｒＣｂ変換を行って８個の画素のそれぞれについてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを生成し、８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値とが最も大きいデータから８個の第１代表値を算出し、８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうちの残りの２つのデータから、４個の第２代表値を算出し、４個のデータセットのそれぞれは、８個の第１代表値のうちの２つと、４個の第２代表値のうちの１つとを含んでいることが好ましい。
本発明の他の観点では、表示装置が、表示パネルと、表示パネルを駆動する表示パネルドライバとを備えている。表示パネルドライバは、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する圧縮回路と、圧縮画像データを格納する画像メモリと、画像メモリから読み出された圧縮画像データを展開して展開画像データを生成する展開回路と、展開画像データに応答して表示パネルを駆動する駆動回路とを具備する。圧縮回路は、Ｎ個の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路とを含む。
本発明の更に他の観点では、画像処理回路が、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個のデータセットを生成する代表値算出回路と、Ｍ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路とを含む。
本発明の更に他の観点では、画像処理方法が、
Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成するステップと、
Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によってＭ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成するステップ
とを具備する。
本発明によれば、圧縮誤差を低減しながら回路規模の増大を抑制することができる画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置が提供される。
本発明の第１の実施形態の液晶表示装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における画像圧縮回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における総比較圧縮回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における画像展開回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における１２代表値復元回路の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理の内容を示すフローチャートである。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理の内容を示すフローチャートである。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第１の実施形態におけるデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの内容を示す図である。 第１の実施形態において、総比較圧縮回路の形状認識部において最適な圧縮処理を選択する動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態において、４つのデータセットが図１２に図示されている内容のデータで構成されている場合に、復元される８画素の画像データの内容を示す表である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理の内容を示すフローチャートである。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において１２代表値算出回路によって行われる前処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態におけるデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの内容を示す図である。 第２の実施形態において、画像展開回路で行われる展開処理の内容を示すフローチャートである。 第２の実施形態において画像展開回路で行われる展開処理を、具体的な数値例で説明する図である。 第２の実施形態において画像展開回路で行われる展開処理を、具体的な数値例で説明する図である。 可逆圧縮データのフォーマットを示す図である。 （１×４）圧縮データのフォーマットを示す図である。 （２＋１×２）圧縮データのフォーマットを示す図である。 （２×２）圧縮データのフォーマットを示す図である。 （４×１）圧縮データのフォーマットを示す図である。
まず、本発明で用いられる画像圧縮方法の概要について説明する。本発明の画像圧縮方法では、Ｎ個の画素毎に圧縮処理が行われる。圧縮処理では、まず、Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行ってＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する。各データセットは、該Ｎ個の画素の画像データに対して決定された複数の代表値を有している。更に、Ｍ個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択し、選択した圧縮手法によってＭ個のデータセットに対して圧縮処理を行って最終的な圧縮画像データを生成する。
展開処理では、最終的な圧縮画像データに対し、該Ｍ個のデータセットに対して選択された圧縮処理に対応する展開処理が行われ、Ｍ個のデータセットが復元される。更に、当該Ｍ個のデータセットに対して上記の前処理に対応する後処理が行われ、元のＮ個の画素の画像データが復元される。
上記のような圧縮処理及び復元処理によれば、前処理によって相関性の演算の組み合わせの数を減らすことで回路規模の増大を抑制することができる一方で、Ｍ個のデータセットの間の相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差の低減も実現することができる。
以下では、本発明の実施形態について詳細に説明する。以下に述べられる実施形態では、圧縮対象のブロックの８画素の画像データに対して前処理を行って、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットを生成し、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択する圧縮処理が記載される。しかしながら、ブロックの画素の数は８に限定されない。また、該ブロックに対応して生成されるデータセットの数は４に限定されない。更に、各データセットに含まれる代表値の数も３には限定されない。
（第１の実施形態）
１．液晶表示装置の全体構成
図１は、本発明の第１の実施形態の液晶表示装置の構成を示すブロック図である。本発明の液晶表示装置１は、ＬＣＤパネル（液晶表示パネル）２とコントローラドライバ３とを備えている。ＬＣＤパネル２は、データ線と、ゲート線と、Ｖ行Ｈ列に配置された画素とを備えている。ＬＣＤパネル２の１水平ラインには、Ｈ個の画素が設けられている。各画素は、赤に対応する副画素（Ｒ副画素）、緑に対応する副画素（Ｇ副画素）、青に対応する副画素（Ｂ副画素）の３つの副画素で構成されており、各副画素は、データ線とゲート線とが交差する位置に設けられている。コントローラドライバ３は、処理装置４から受け取った入力画像データ５に応答してＬＣＤパネル２の各副画素を駆動し、所望の画像を表示する。本実施形態では、入力画像データ５は、各画素の３つの副画素の階調を８ビットで表すデータ、言い換えれば、各画素の色を２４ビットで表すデータである。コントローラドライバ３の動作は、処理装置４から供給される制御信号群６によって制御される。処理装置４としては、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）が使用される。制御信号群６としては、例えば、ドットクロック信号ＤＣＬＫ、水平同期信号Ｈｓｙｎｃ、垂直同期信号Ｖｓｙｎｃが含まれ得る。
コントローラドライバ３は、命令制御回路１１と、ラインメモリ１２と、画像圧縮回路１３と、画像メモリ１４と、画像展開回路１５と、データ線駆動回路１６と、ゲート線駆動回路１７と、タイミング制御回路１８と、階調電圧発生回路１９とを備えている。
命令制御回路１１は、下記の３つの機能を有している。第１に、命令制御回路１１は、制御信号群６に応答して、コントローラドライバ３の動作タイミングを示すタイミング設定データ２５をタイミング制御回路１８に供給する機能を有している。第２に、命令制御回路１１は、ＬＣＤパネル２に供給される駆動電圧の電圧レベルと、入力画像データ５に示されている階調値との間の関係（即ち、γカーブ）を設定する階調設定データ２６を階調電圧発生回路１９に供給する機能を有している。
第３に、命令制御回路１１は、処理装置４から供給される入力画像データ５を画像圧縮回路１３に転送する機能を有している。このとき、命令制御回路１１は、入力画像データ５を２行４列の画素（２水平ライン×４画素／水平ライン）毎に画像圧縮回路１３に転送する。通常、画像データは、上の水平ラインの画素から順次にＬＣＤドライバに送られるため、入力画像データ５を２行４列の画素毎に画像圧縮回路１３に転送するためには入力画像データ５の並べ替えを行う必要がある。命令制御回路１１は、１水平ラインの画素の入力画像データ５を保持する容量を有するラインメモリ１２を用いて並べ替えを行う。図１においては、並べ替えによって得られた画像データが、符号２１によって示されている。
画像圧縮回路１３は、命令制御回路１１から送られてくる画像データ２１に対して画像圧縮処理を行う。画像圧縮回路１３による画像圧縮処理は、２行４列の画素毎に行われる。以下では、画像圧縮処理の単位となる２行４列の画素を「ブロック」と呼び、画像圧縮処理の対象のブロックを「対象ブロック」と呼ぶことにする。対象ブロックの画素の画像データ２１が命令制御回路１１から送られてくると、画像圧縮回路１３は、その画像データ２１に対して画像圧縮処理が行って圧縮画像データ２２を生成する。
本実施形態では、画像圧縮回路１３によって生成される圧縮画像データ２２は、各ブロックを構成する８つの画素の階調を６４ビットで表すデータである。元の画像データ２１は、８つの画素の階調を１９２（＝２４×８）ビットで表すから、画像圧縮回路１３による画像圧縮処理によりデータ量が３分の１になる。即ち、あるブロックについて生成された圧縮画像データ２２のビット数は、当該ブロックの圧縮前の画像データ２１のビット数の３分の１である。
画像メモリ１４は、画像圧縮回路１３によって生成された圧縮画像データ２２を保存する。一実施形態では、画像メモリ１４は、（１／８）×Ｖ×Ｈ×６４ビットの容量を有している。画像メモリ１４から読みだされた圧縮画像データは、画像展開回路１５に送られる。図１では、画像メモリ１４から読みだされた圧縮画像データが符号２３で示されている。
画像展開回路１５は、画像メモリ１４から読み出された圧縮画像データ２３を展開して展開画像データ２４を生成する。本実施形態では、展開画像データ２４は、各画素の３つの副画素の階調をそれぞれ８ビットで表す、２４ビットデータである。画像展開回路１５の構成、及び動作は、後に詳細に説明する。生成された展開画像データ２４は、データ線駆動回路１６に送られる。
データ線駆動回路１６は、画像展開回路１５から送られてくる展開画像データ２４に応答してＬＣＤパネル２を駆動する。詳細には、データ線駆動回路１６は、シフトレジスタ１６ａと、表示ラッチ１６ｂと、駆動回路１６ｃとを備えている。シフトレジスタ１６ａは、画像展開回路１５から展開画像データを順次に受け取って保存する。シフトレジスタ１６ａは、１水平ラインにあるＨ個の画素の展開画像データを保持する容量を有している。表示ラッチ１６ｂは、シフトレジスタ１６ａに保持されている１水平ライン分の画素（Ｈ個の画素）の展開画像データを一時にラッチし、ラッチした展開画像データを駆動回路１６ｃに転送する。シフトレジスタ１６ａと表示ラッチ１６ｂの動作タイミングは、タイミング制御回路１８から供給されるタイミング制御信号２７によって制御される。駆動回路１６ｃは、表示ラッチ１６ｂから送られてくる１ライン分の展開画像データに応答して対応するＬＣＤパネル２のデータ線を駆動する。より具体的には、駆動回路１６ｃは、展開画像データに応答して階調電圧発生回路１９から供給される複数の階調電圧Ｖ１〜Ｖｍのうちから対応する階調電圧を選択し、ＬＣＤパネル２の対応するデータ線を選択された階調電圧に駆動する。
ゲート線駆動回路１７は、ＬＣＤパネル２のゲート線を駆動する。ゲート線駆動回路１７の動作タイミングは、タイミング制御回路１８から送られるタイミング制御信号２８によって制御される。
タイミング制御回路１８は、命令制御回路１１から送られるタイミング設定データ２５に応答して、コントローラドライバ３全体のタイミング制御を行う。より具体的には、タイミング制御回路１８は、タイミング制御信号２７をデータ線駆動回路１６に供給してデータ線駆動回路１６の動作タイミングを制御すると共に、タイミング制御信号２８をゲート線駆動回路１７に供給してゲート線駆動回路１７の動作タイミングを制御する。
階調電圧発生回路１９は、命令制御回路１１から受け取った階調設定データ２６に応答して、階調電圧Ｖ１〜Ｖｍを発生し、データ線駆動回路１６に供給する。階調電圧Ｖ１〜Ｖｍの電圧レベルは、階調設定データ２６に応じて制御される。
２．画像圧縮回路と画像展開回路の構成及び動作
続いて、画像圧縮回路１３と画像展開回路１５の構成及び動作について説明する。図２Ａは、画像圧縮回路１３の構成を示すブロック図である。画像圧縮回路１３は、１９２ビットデータである８個の画素（即ち、２４個の副画素）の画像データ２１を、６４ビットデータに圧縮することで圧縮画像データ２２を生成する機能を有しており、１２代表値算出回路３１と、総比較圧縮回路３２とを備えている。
１２代表値算出回路３１は、対象ブロックの８個の画素（即ち、２４個の副画素）の画像データ２１から代表値データ３３を生成する回路であり、上述の前処理を行う回路である。代表値データ３３は、８個の画素（即ち、２４個の副画素）の画像データ２１を４個のデータセット及び付属データで表わすデータである。本実施形態では、４個のデータセットが、それぞれが８ビットの３つの代表値を含んでいる。言い換えれば、代表値データ３３は、１２個の代表値を含んでいることになる。また、付属データは１６ビットデータである。即ち、代表値データ３３は、１１２（＝８×１２＋１６）ビットデータである。
後に詳細に説明するように、本実施形態では、８個の画素が４つのグループにグループ化され、これら４つのグループが４個のデータセットにそれぞれに対応づけられる。各データセットの３個の代表値は、対応するグループに属する画素のＲ副画素の階調の中央値、Ｇ副画素の階調値の中央値、Ｂ副画素の階調の中央値として決定される。ここで、中央値とは、最大値と最小値の平均値を意味している。なお、各「グループ」には、１個の画素しか属しないことも許容されることに留意されたい。また、グループ化の手法によっては、あるグループに画素が分類されないことがあり得る（例えば、全ての画素が同一のデータである場合）。このような場合、当該グループのデータとして、他の任意のグループのデータがコピーされる。
総比較圧縮回路３２は、代表値データ３３の４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮処理のうちから最適な圧縮処理を選択し、該４個のデータセットに対して選択した圧縮処理を行って圧縮画像データ２２を生成する回路である。圧縮画像データ２２は、選択された圧縮処理によって得られる圧縮データと、代表値データ３３の付属データとを含むように生成される。
総比較圧縮回路３２の圧縮処理は、概略的には、次のようにして行われる。総比較圧縮回路３２は、代表値データ３３に記述された４個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて該２個のデータセットの間の相関性を算出する。総比較圧縮回路３２は、算出された相関性に応じて圧縮処理を選択し、総比較圧縮回路３２は、該４個のデータセットに対して選択された圧縮処理を行う。総比較圧縮回路３２は、この圧縮処理によって生成された４８ビットデータに、代表値データ３３に含まれていた１６ビットの付属データを付加することで、６４ビットの圧縮画像データ２２を生成する。総比較圧縮回路３２によって生成された圧縮画像データ２２が画像メモリ１４に送られて保存される。
本実施形態では、総比較圧縮回路３２によって選択される圧縮処理は、次の５つの圧縮処理：可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮を含んでいる。これらの５つの圧縮処理の詳細については後に詳細に説明する。
一方、図３Ａは、画像展開回路１５の構成を示すブロック図である。画像展開回路１５は、１２代表値復元回路３４と、画像データ復元回路３５とを備えている。１２代表値復元回路３４は、総比較圧縮回路３２で行われる圧縮処理に対応する展開処理を行って代表値データ３３の４個のデータセットを復元する機能を有している。詳細には、１２代表値復元回路３４は、画像メモリ１４から読みだされた圧縮画像データ２３が、上記の５つの圧縮処理のいずれによって圧縮されたかを判断し、圧縮に使用された圧縮処理に対応した展開処理で圧縮画像データ２３を展開することで代表値データ３３の４個のデータセットを復元する。１２代表値復元回路３４は、更に、復元した４個のデータセットと、圧縮画像データ２３に含まれていた付属データ（即ち、代表値データ３３に含まれていた付属データ）とを含む代表値復元データ３６を出力する。本実施形態では、上述のように、４個のデータセットのそれぞれが３つの代表値を含み、各代表値が８ビットで表わされ、且つ、付属データが１６ビットであるから、代表値復元データ３６は、１１２ビットデータである。
画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に含まれている、復元された４個のデータセットと付属データとから、元の８個の画素の画像データを復元する。画像データ復元回路３５は、復元された８つの画素の画像データを展開画像データ２４としてデータ線駆動回路１６に出力する。
３．１２代表値算出回路における前処理の詳細
続いて、画像圧縮回路１３の１２代表値算出回路３１によって行われる前処理について詳細に説明する。図４Ａ、図４Ｂは、１２代表値算出回路３１によって行われる前処理の内容を示すフローチャートであり、図５〜図１２は、１２代表値算出回路３１における前処理を、具体的な数値例を示して説明する図である。
８個の画素の画像データ２１に対して１２代表値算出回路３１によって行われる前処理は、全体としては、（ａ）該８個の画素を４つのグループにグループ化し、（ｂ）該４つのグループのそれぞれについて、各グループに属する画素のＲ副画素の階調の中央値、Ｇ副画素の階調の中央値、Ｂ副画素の階調の中央値を算出する手順を含んでいる。算出されたＲ副画素の階調の中央値、Ｇ副画素の階調の中央値、Ｂ副画素の階調の中央値が、各グループに対応するデータセットを構成する代表値として使用される。
ここで、該８個の画素を４つのグループにグループ化する処理は、次の３つの処理：
（ａ１）各グループに属する画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出する処理（ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１６、Ｓ１７、Ｓ２０、Ｓ２１参照）、
（ａ２）算出されたバラツキが最も大きいグループ及び色の組み合わせを選択する処理（ステップＳ１４、Ｓ１８、Ｓ２２参照）、及び、
（ａ３）選択されたグループの画素を、選択された色の副画素の階調により２つのグループにグループ分けを行う処理（ステップＳ１５、Ｓ１９、Ｓ２３参照）
が、所望数のグループがグループ分けによって定義されるまで繰り返して行われる。ここで、初期状態では、８個の画素が単一のグループに属しているとして、上記の（ａ２）、（ａ３）の処理が行われる。即ち、１回目の（ａ２）の処理では、グループの選択枝が一つのみであり、１回目の（ａ３）の処理では、初期状態で定義されているグループが自動的に選択される。
ここで、（ａ２）、（ａ３）の処理によれば、バラツキが最も大きいグループが分割されることに留意されたい。これにより、各グループに含まれる画素のバラツキを小さくすることができる。これは、Ｒ副画素の階調の中央値、Ｇ副画素の階調の中央値、Ｂ副画素の階調の中央値を代表値として使用した場合に、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与する。以下、１２代表値算出回路３１によって行われる前処理について詳細に説明する。
図４Ａを参照して、８画素の画像データ２１が１２代表値算出回路３１に入力されると（ステップＳ１１）、当該８画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｂ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出するための処理が行われる（ステップＳ１２、Ｓ１３）。より具体的には、当該８画素のＲ副画素について、該Ｒ副画素の階調の最大値、最小値が算出される（ステップＳ１２−１）。例えば、図５に図示されている８個の画素＃０〜＃７の画像データについて前処理が行われる場合、図６に図示されているように、画素＃０〜＃７のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘは“１０７”であり、最小値Ｒｍｉｎは“１００”である。
同様に、該８画素のＧ副画素の階調の最大値、最小値、及び、Ｂ副画素の階調の最大値、最小値が算出される（ステップＳ１２−２、Ｓ１２−３）。図５に図示されている８個の画素＃０〜＃７の画像データについて前処理が行われる場合、図６に図示されているように、画素＃０〜＃７のＧ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘは“２３５”であり、最小値Ｇｍｉｎは“２００”である。一方、画素＃０〜＃７のＢ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘは“１８７”であり、最小値Ｇｍｉｎは“９７”である。
更に、当該８画素のＲ副画素の階調の中央値Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ（即ち、最大値と最小値の平均値）が算出されると共に、Ｒ副画素の階調のバラツキを示すデータとして、最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆとが算出される（ステップＳ１３−１）。図６の例では、Ｒ副画素の階調の中央値Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒは、“１０３．５”と算出され、差Ｒｄｉｆｆは、“７”と算出される。
同様に、当該８画素のＧ副画素の階調の中央値Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ（即ち、最大値と最小値の平均値）が算出されると共に、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータとして、最大値と最小値の差Ｇｄｉｆｆとが算出される（ステップＳ１３−２）。更に、当該８画素のＢ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒ（即ち、最大値と最小値の平均値）が算出されると共に、Ｂ副画素の階調のバラツキを示すデータとして、最大値と最小値の差Ｂｄｉｆｆとが算出される。
続いて、当該８画素について、副画素の階調のバラツキ（即ち、最大値と最小値との差）が最も大きい色が選択される（ステップＳ１４）。図６の例では、Ｂｄｉｆｆが、Ｒｄｉｆｆ及びＧｄｉｆｆよりも大きく、よって、Ｂ副画素が階調のバラツキが最も大きい。このため、図６の例では、色“Ｂ”（青）が選択される。
続いて、選択された色の副画素の階調により当該８画素についてグループ分けが行われる（ステップＳ１５）。図７の例では、色“Ｂ”が選択されているので、Ｂ画素の階調に基づいてグループ分けが行われる。詳細には、当該８画素のうち、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素がグループ＃０に分類され、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素がグループ＃１に分類される。このような分類は、各画素のＢ副画素の階調を、Ｂ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図７には、Ｂ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが１４２である例が図示されている。図７に図示されている例では、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素＃２、＃３、＃６、＃７がグループ＃０に分類され、Ｂ副画素の階調が中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素＃０、＃１、＃４、＃５がグループ＃１に分類されている。
続いて、各グループについて、各グループに属する４画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｂ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出するための処理が行われる（ステップＳ１６、Ｓ１７）。より具体的には、グループ＃０の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ１６−１）。同様に、グループ＃１の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ１６−２）。図８は、図７に図示されている例についての、グループ＃０、＃１のそれぞれについての、最大値、最小値の算出結果を示している。
更に、グループ＃０の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ１７−１）。同様に、グループ＃１の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ１７−２）。
続いて、副画素の階調のバラツキ（即ち、最大値と最小値との差）が最も大きいグループ及び色の組み合わせが選択される（ステップＳ１８）。図８の例では、グループ＃１のＢ副画素の階調のバラツキ（Ｂｄｉｆｆ）が、グループ＃１のＲ副画素、Ｇ副画素の階調のバラツキ（Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ）、及び、グループ＃０のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調のバラツキ（Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆ）よりも大きいので、グループ＃１、及び、色“Ｂ”が選択される。
続いて、図４Ｂに図示されているように、選択されたグループの画素に対し、選択された色の副画素の階調によりグループ分けが行われる（ステップＳ１９）。グループ＃１、及び、色“Ｂ”が選択される図８の例については、図９に図示されているように、グループ＃１に属する画素＃０、＃１、＃４、＃５について、Ｂ副画素の階調が、該グループ＃１のＢ副画素の階調の中央値よりも大きい２個の画素が、グループ＃１０に分類され、Ｂ副画素の階調が、該グループ＃１のＢ副画素の階調の中央値よりも小さい２個の画素が、グループ＃１１に分類される。このような分類は、グループ＃１の各画素のＢ副画素の階調を、グループ＃１に属する画素のＢ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図９には、Ｂ副画素の階調の中央値Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが１１４である例が図示されている。なお、ステップＳ１９において、選択されていないグループについてはグループ化（即ち、グループの分割）は行われないことに留意されたい。
以下、同様に、各グループに属する画素のＲ副画素の階調のバラツキを示すデータ、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータ、及び、Ｇ副画素の階調のバラツキを示すデータを算出する処理（ステップＳ１６、１７参照）と、算出されたバラツキが最も大きいグループ及び色の組み合わせを選択する処理（ステップＳ１８参照）と、選択されたグループの画素を、選択された色の副画素の階調により２つのグループにグループ分けを行う処理（ステップＳ１９参照）が、所望数のグループがグループ分けによって定義されるまで繰り返して行われる。
本実施形態では、４つのグループが定義されるので、上記の一連の処理がもう一度行われる。詳細には、グループ＃０の４画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ２０−１）。同様に、グループ＃１０の２画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出され（ステップＳ２０−２）、グループ＃１１の２画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、及び、Ｂ副画素の階調の最大値Ｂｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ２０−３）。図１０は、図９に図示されている例についての、グループ＃０、＃１０、＃１１のそれぞれについての、最大値、最小値の算出結果を示している。
更に、グループ＃０の４画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ２１−１）。同様に、グループ＃１０の２画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される（ステップＳ２１−２）。更に、グループ＃１１の２画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出されると共に、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の最大値と最小値の差Ｒｄｉｆｆ、Ｇｄｉｆｆ、Ｂｄｉｆｆが算出される。
続いて、副画素の階調のバラツキ（即ち、最大値と最小値との差）が最も大きいグループ及び色の組み合わせが選択される（ステップＳ２２）。図１０の例では、グループ＃０のＧ副画素の階調のバラツキ（Ｇｄｉｆｆ）が、グループ＃０のＲ副画素、Ｂ副画素の階調のバラツキ、グループ＃１０のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調のバラツキ、及び、グループ＃１１のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調のバラツキよりも大きいので、グループ＃０、及び、色“Ｇ”が選択される。
続いて、選択されたグループ＃０の画素に対し、選択された色“Ｇ”の副画素の階調によりグループ分けが行われる（ステップＳ２３）。グループ＃０、及び、色“Ｇ”が選択される図１０の例については、図１１に図示されているように、グループ＃０に属する画素＃２、＃３、＃６、＃７について、Ｇ副画素の階調が、該グループ＃０のＧ副画素の階調の中央値よりも大きい２個の画素が、グループ＃００に分類され、Ｇ副画素の階調が、該グループ＃０のＧ副画素の階調の中央値よりも小さい２つの画素が、グループ＃０１に分類される。このような分類は、グループ＃０の各画素のＧ副画素の階調を、Ｇ副画素の階調の中央値Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図１１には、Ｇ副画素の階調の中央値Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒが２２２である例が図示されている。
以上の処理により、４つのグループ＃００、＃０１、＃１０、＃１０が定義される。なお、上述では、まず、８個の画素がグループ＃０、＃１に分類された後、グループ＃０、＃１のそれぞれが、２つのグループに分割されて４つのグループが定義されているが、このような手順で４つのグループが定義されるとは限らないことに留意されたい。例えば、ステップＳ２２において、グループ＃０、＃１０、＃１１のうち、グループ＃１０の特定の色が、副画素の階調のバラツキが最も大きいグループ及び色の組み合わせとして選択された場合には、グループ＃１０が２つのグループ＃１００、＃１０１に分割される。また、グループ分けの結果、１個の画素しか属しないグループが定義され得ることにも留意されたい。また、例えば、全ての画素が同一のデータである場合のように、中央値と比較することでグループ化する手法を採用する本実施形態では、あるグループに画素が分類されないことがあり得る。このような場合、当該グループのデータとして、他の任意のグループのデータがコピーされる。
続いて、４つのグループのそれぞれについて、各グループに属する画素のＲ副画素の階調の最大値Ｒｍａｘ、最小値Ｒｍｉｎ、Ｇ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎ、Ｂ副画素の階調の最大値Ｇｍａｘ、最小値Ｇｍｉｎが算出される（ステップＳ２４−１〜Ｓ２４−４）。更に、４つのグループのそれぞれについて、各グループに属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値（最大値と最小値の平均値）Ｒ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｇ＿ｃｅｎｔｅｒ、Ｂ＿ｃｅｎｔｅｒが算出される（ステップＳ２５−１〜Ｓ２５−４）。図１２は、図１１に図示されている例についての、グループ＃００、＃０１、＃１０、＃１１のそれぞれについての、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値の算出結果を示している。
続いて、グループの並び替え処理が行われる（ステップＳ２６）。並び替え処理は、特定の画素（本実施形態では画素＃０）が、特定のグループＩＤを有するグループ（本実施形態では、グループ＃００）に属するように決定される。ここで、グループＩＤとは、グループを特定する一連番号であり、本実施形態では、「グループ＃ｘ」と記載した場合におけるｘが、グループＩＤである。
この並び替え処理は、代表値データ３３に含まれる付属データのビット数をなるべく低減するために行われる。代表値データ３３に含まれる付属データには、各画素が、どのグループに属するかを示すグループデータが組み込まれる。そして、特定の画素（本実施形態では画素＃０）が、特定のグループＩＤを有するグループ（本実施形態では、グループ＃００）に属するように決定することで、グループデータのビット数、即ち、付属データのビット数を低減することができる。本実施形態では、（画素＃０を除く）画素＃１〜画素＃７のそれぞれが属するグループが２ビットで表現される。即ち、付属データのうちの１４ビットが、画素＃１〜画素＃７のそれぞれが属するグループを記述するグループデータとして使用される。付属データのうちの残りの２ビットは、任意に使用され得るが、例えば、本実施形態のような圧縮処理（前処理による４つのデータセットの生成と、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択する圧縮処理）が行われたことを示す識別子として使用されうる。
上記のようにして定義された４つのグループのそれぞれについて算出された、各グループに属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値が、１２個の代表値として用いられる。ここで、各グループのＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成される３つのデータが、データセットとして使用される。図１３は、４個のデータセットの内容を示す図である。４個のデータセットＡ〜Ｄは、それぞれ、グループ＃００、＃０１、＃１０、＃１１に対応づけられている。データセットＡは、グループ＃００に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成され、データセットＢは、グループ＃０１に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成される。同様に、データセットＣは、グループ＃１０に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成され、データセットＤは、グループ＃１１に属する画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値で構成される。
以上に定義された４個のデータセットに１６ビットの付属データを付加することで、代表値データ３３が生成される。上述のように、付属データには、各画素が、どのグループに属するかを示す１４ビットのグループデータが含まれている。
４．総比較圧縮回路における圧縮処理
続いて、画像圧縮回路１３の総比較圧縮回路３２によって行われる圧縮処理について説明する。上述されているように、総比較圧縮回路３２は、代表値データ３３に記述された４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択し、選択した圧縮手法によって該４個のデータセットに対して圧縮処理を行って圧縮画像データ２２を生成する。ここで、本実施形態では、上述されているように、可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮のうちから最適な圧縮手法が選択される。
ここで、可逆圧縮は、圧縮画像データから完全に元の４個のデータセットを復元できるように圧縮する方式であり、本実施形態では、圧縮対象の４個のデータセットが特定のパターンを有している場合に使用される。
（１×４）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットのそれぞれについてビット数を減少させる処理（本実施形態では、ディザマトリックスを用いたディザ処理）を独立に行う方式である。この（１×４）圧縮は、圧縮対象の４個のデータセットの相関性が低い場合に好適である。
（２＋１×２）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットのうちの２つのデータセットの値を代表する代表値を定める一方、他の２つのデータセットのそれぞれについて、ビット数を減少させる処理（本実施形態では、ディザマトリックスを用いたディザ処理）を行う方式である。この（２＋１×２）圧縮は、４個のデータセットのうちの２つのデータセットの間の相関性が高く、且つ、他の２つのデータセットの間の相関性が低い場合に好適である。
（２×２）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットを２つのデータセットからなる２つの組に分け、当該２つのデータセットの組のそれぞれについてデータを代表する代表値を定める方式である。この（２×２）圧縮は、４個のデータセットのうちの２つのデータセットの相関性が高く、且つ、他の２つのデータセットの相関性が高い場合に好適である。
（４×１）圧縮とは、圧縮対象の４個のデータセットを代表する代表値を定めて当該４個のデータセットを圧縮する方式である。この（４×１）圧縮は、対象ブロックの全４個のデータセットの間の相関性が高い場合に好適である。
上記の５つの圧縮処理のいずれが使用されるかは、圧縮対象の４個のデータセットが特定のパターンを有しているか否か、及び、４個のデータセットのうちから２つのデータセットを選択する組み合わせの全てについて算出された２つのデータセットの間の相関性に応じて決定される。例えば、全４個のデータセットの相関性が高い場合には（４×１）圧縮が使用され、４個のデータセットのうちの２つのデータセットの相関性が高く、且つ、他の２つのデータセットの相関性が高い場合には（２×２）圧縮が使用される。
上記の動作を行うために、図２Ｂに示されているように、総比較圧縮回路３２は、形状認識部４１と、可逆圧縮部４２と、（１×４）圧縮部４３と、（２＋１×２）圧縮部４４と、（２×２）圧縮部４５と、（４×１）圧縮部４６と、圧縮データ選択部４７とを備えている。
形状認識部４１は、代表値データ３３の４個のデータセットを受け取り、上記の５つの圧縮処理のいずれを選択すべきかを決定する。例えば、形状認識部４１は、４個のデータセットのうち、どの組み合わせのデータセットの相関性が高いか、或いは、どのデータセットが他のデータセットに対して相関性が低いかを認識する。更に、形状認識部４１は、認識結果に応答して、５つの圧縮処理：可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮のいずれを使用すべきかを指示する選択データを生成する。
（１×４）圧縮部４３、（２＋１×２）圧縮部４４、（２×２）圧縮部４５、及び（４×１）圧縮部４６は、それぞれ、代表値データ３３の４個のデータセットに対して上述の（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、及び（４×１）圧縮を行い、それぞれ、（１×４）圧縮データ、（２＋１×２）圧縮データ、（２×２）圧縮データ、及び（４×１）圧縮データを生成する。
圧縮データ選択部４７は、形状認識部４１から送られてくる選択データに基づいて、（１×４）圧縮データ、（２＋１×２）圧縮データ、（２×２）圧縮データ、及び（４×１）圧縮データのいずれかを選択し、選択した圧縮データに、代表値データ３３に含まれる１６ビットの付属データを付加したデータを圧縮画像データ２２として出力する。圧縮画像データ２２には、上記の５つの圧縮処理のいずれが使用されたかを示す圧縮種類認識ビットが含まれている。圧縮データ選択部４７から出力された圧縮画像データ２２は、画像メモリ１４に送られて書き込まれる。
図１４は、総比較圧縮回路３２の形状認識部４１において、最適な圧縮処理を選択する動作を示すフローチャートである。以下の説明では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに記述されたＲ副画素の階調の中央値を、それぞれ、ＲデータＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤと記載する。同様に、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに記述されたＧ副画素の階調の中央値を、それぞれ、ＧデータＧＡ、ＧＢ、ＧＣ、ＧＤと記載し、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに記述されたＢ副画素の階調の中央値をそれぞれ、ＢデータＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤと記載する。
まず、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが特定パターンに該当するかが判断され（ステップＳ０１）、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが特定パターンに該当する場合、可逆圧縮が行われる。本実施形態では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値が５種類以下であるような所定のパターンが、可逆圧縮が行われる特定パターンとして選択されている。
一例では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、以下の４つのパターン（１）〜（４）のいずれかに該当する場合、可逆圧縮が行われる：
（１） データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが一致
データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが下記条件（１ａ）を満足する場合、可逆圧縮が行われる。
条件（１ａ）：
ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ，
ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ，
ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は３種類である。
（２） データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄそれぞれにおいて、３つの代表値が同一
データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが下記条件（２ａ）を満足する場合にも可逆圧縮が行われる。
条件（２ａ）：
ＲＡ＝ＧＡ＝ＢＡ，
ＲＢ＝ＧＢ＝ＢＢ，
ＲＣ＝ＧＣ＝ＢＣ，
ＲＤ＝ＧＤ＝ＢＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は４種類である。
（３）Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータのうちの２つの値が、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて同一
下記の３つの条件（３ａ）〜（３ｃ）のいずれかを満足する場合にも可逆圧縮が行われる：
条件（３ａ）： ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ＝ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ．
条件（３ｂ）： ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ＝ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ．
条件（３ｃ）： ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ＝ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は５種類である。
（４）Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータのうちの１つのデータ値が同一、且つ、残りの２つのデータがデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて同一
更に、下記の３つの条件（４ａ）〜（４ｃ）のいずれかを満足する場合にも可逆圧縮が行われる：
条件（４ａ）：
ＧＡ＝ＧＢ＝ＧＣ＝ＧＤ，
ＲＡ＝ＢＡ，
ＲＢ＝ＢＢ，
ＲＣ＝ＢＣ，
ＲＤ＝ＢＤ．
条件（４ｂ）：
ＢＡ＝ＢＢ＝ＢＣ＝ＢＤ．
ＲＡ＝ＧＡ，
ＲＢ＝ＧＢ，
ＲＣ＝ＧＣ，
ＲＤ＝ＧＤ．
条件（４ｃ）
ＲＡ＝ＲＢ＝ＲＣ＝ＲＤ．
ＧＡ＝ＢＡ，
ＧＢ＝ＢＢ，
ＧＣ＝ＢＣ，
ＧＤ＝ＢＤ．
この場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は５種類である。
可逆圧縮が行われない場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの間の相関に応じて圧縮手法が選択される。より具体的には、形状認識部４１は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、下記のいずれの場合に該当するかを判断する：
ケースＡ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのから選択された任意の２つのデータセットの組み合わせのすべてについて、相関性が低い。
ケースＢ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの２つの間に高い相関性があり、かつ、残り２つのデータセットは、先の２つのデータセットと相関性が低く、且つ、互いに相関性が低い。
ケースＣ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、残りの２つのデータセットの間に高い相関性がある
ケースＤ：データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの間に高い相関性がある。
詳細には、
ｉ∈｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝
ｊ∈｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝
ｉ≠ｊ
なるｉ、ｊの全ての組み合わせについて下記条件（Ａ）が成立しない場合、形状認識部４１は、ケースＡに該当する（即ち、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのうちの任意の組み合わせの間の相関性が低い）と判断する（ステップＳ０２）。
条件（Ａ）：
｜Ｒｉ―Ｒｊ｜≦Ｔｈ１，且つ
｜Ｇｉ―Ｇｊ｜≦Ｔｈ１，且つ
｜Ｂｉ―Ｂｊ｜≦Ｔｈ１，
ケースＡに該当する場合、形状認識部４１は、（１×４）圧縮を行うと決定する。
ケースＡに該当しないと判断した場合、形状認識部４１は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに対して第１組の２つのデータセットと第２組の２つのデータセットを規定し、その全ての組み合わせについて、前記第１組の２つのデータセットのデータ値の差分が所定値よりも小さく且つ前記第２組の２つのデータセットのデータ値の差分が所定値よりも小さいという条件が満足されるか否かを判断する。より具体的には、形状認識部４１は、下記条件（Ｂ１）〜（Ｂ３）のいずれかが成立するか否かを判断する（ステップＳ０３）。
条件（Ｂ１）：
｜ＲＡ―ＲＢ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＡ―ＧＢ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＡ―ＢＢ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＲＣ―ＲＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＣ―ＧＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＣ―ＢＤ｜≦Ｔｈ２．
条件（Ｂ２）：
｜ＲＡ―ＲＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＡ―ＧＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＡ―ＢＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＲＢ―ＲＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＢ―ＧＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＢ―ＢＤ｜≦Ｔｈ２．
条件（Ｂ３）：
｜ＲＡ―ＲＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＡ―ＧＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＡ―ＢＤ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＲＢ―ＲＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＧＢ―ＧＣ｜≦Ｔｈ２，且つ
｜ＢＢ―ＢＣ｜≦Ｔｈ２．
上記条件（Ｂ１）〜（Ｂ３）がいずれも成立しない場合、形状認識部４１は、ケースＢに該当する（即ち、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットは、互いに相関性が低い）と判断する。この場合、形状認識部４１は、（２＋１×２）圧縮を行うと決定する。
ケースＡ、Ｂのいずれにも該当しないと判断した場合、形状認識部４１は、４つのデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれについて、４つのデータセットの最大値と最小値との差が所定値より小さいという条件が満足されるか否かを判断する。より具体的には、形状認識部４１は、下記条件（Ｃ）が成立するか否かを判断する（ステップＳ０４）。
条件（Ｃ）：
ｍａｘ（ＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤ）−ｍｉｎ（ＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤ）＜Ｔｈ３，且つ
ｍａｘ（ＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤ）−ｍｉｎ（ＧＡ，ＧＢ，ＧＣ，ＧＤ）＜Ｔｈ３，且つ
ｍａｘ（ＢＡ，ＢＢ，ＢＣ，ＢＤ）−ｍｉｎ（ＢＡ，ＢＢ，ＢＣ，ＢＤ）＜Ｔｈ３．
条件（Ｃ）が成立しない場合、形状認識部４１は、ケースＣに該当する（即ち、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットの間に高い相関性がある）と判断する。この場合、形状認識部４１は、（２×２）圧縮を行うと決定する。
一方、条件（Ｃ）が成立する場合、形状認識部４１は、ケースＤに該当する（４つのデータセットの間に高い相関性がある）と判断する。この場合、形状認識部４１は、（４×１）圧縮を行うと決定する。
形状認識部４１は、上記の相関性の認識結果に基づき、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮のいずれを使用すべきかを指示する選択データを生成し、圧縮データ選択部４７に送る。上述のように、圧縮データ選択部４７は、形状認識部４１から送られてくる選択データに基づいて、可逆圧縮部４２から出力される可逆圧縮データ、（１×４）圧縮部４３から出力される（１×４）圧縮データ、（２＋１×２）圧縮部４４から出力される（２＋１×２）圧縮データ、（２×２）圧縮部４５から出力される（２×２）圧縮データ、及び（４×１）圧縮部４６から出力される（４×１）圧縮データのいずれかを圧縮画像データ２２として出力する。
なお、可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮それぞれの詳細については、後の章において詳細に説明する。
５．１２代表値復元回路で行われる展開処理
１２代表値復元回路３４は、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３が、上記の５つの圧縮処理のいずれによって圧縮されたかを判断し、圧縮に使用された圧縮処理に対応した展開処理で圧縮画像データ２３を展開する。
このような動作を行うために、図３Ｂに示されているように、１２代表値復元回路３４は、元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３と、（２×２）展開部５４と、（４×１）展開部５５と、展開データ選択部５６とを備えている。元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３、（２×２）展開部５４、及び（４×１）展開部５５は、それぞれ、可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、及び（４×１）圧縮によって圧縮された圧縮画像データ２３を展開する機能を有している。展開データ選択部５６は、圧縮画像データ２３に含まれている圧縮種類認識ビットから実際に圧縮に使用された圧縮処理を認識し、元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３、（２×２）展開部５４、及び（４×１）展開部５５から出力される展開データのうち実際に使用された圧縮処理に対応する展開処理で展開されて生成された展開データを選択する。展開データ選択部５６は、選択した展開データに、圧縮画像データ２３に含まれる１６ビットの付属データを付加したデータを代表値復元データ３６として出力する。１２代表値復元回路３４による展開処理で得られた代表値復元データ３６は、復元された４つのデータセットと、１６ビットの付属データとを含んで構成されることになる。よって、代表値復元データ３６は、１１２ビットデータである。
なお、元データ復元部５１、（１×４）展開部５２、（２＋１×２）展開部５３、（２×２）展開部５４、及び（４×１）展開部５５において行われる展開処理については、後の章で詳細に説明する。
６．画像データ復元回路による後処理
画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に記述されている４つのデータセットと付属データとから、元の８画素の画像データを復元する処理（以下では、「後処理」とも呼ばれる。）を行う。画像データ復元回路３５は、後処理によって復元した画像データを展開画像データ２４として出力する。画像データ復元回路３５による後処理においては、各画素の画像データの復元が以下の手順で行われる。
まず、画像データを復元すべき画素が８つの画素のうちから選択される。以下では選択された画素を対象画素という。続いて、対象画素が属するグループが、付属データから特定される。当該グループに対応するデータセットに記述されているＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値が、それぞれ、該対象画素のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調と決定され、これにより、対象画素の画像データが復元される。
図１５は、４つのデータセットが図１２に図示されている内容のデータで構成されている場合に、復元された８画素の画像データの内容（即ち、展開画像データ２４の内容）を示す表である。例えば、グループ＃００に属する画素＃０について考える。代表値復元データ３６の付属データから、画像データ復元回路３５は、画素＃０がグループ＃００に属すると認識する。このとき、グループ＃００に対応するデータセットＡには、Ｒ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調の中央値が、それぞれ、“１０２”、“２１０”、“９７”であると記述されている。この場合、画素＃０のＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調は、それぞれ、“１０２”、“２１０”、“９７”と復元される。他の画素＃１〜＃７についても、同様の処理が行われて、展開画像データ２４が生成される。
展開画像データ２４は、データ線駆動回路１６に送られ、ＬＣＤパネル２のデータ線の駆動は、展開画像データ２４に応答して行われる。
以上に説明されているように、本実施形態では、画像圧縮回路１３において、８個の画素の画像データ２１に対して前処理を行って４個のデータセットを含む代表値データ３３が生成される。更に、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法が選択され、選択した圧縮手法によって代表値データ３３の４個のデータセットに対して圧縮処理を行って最終的な圧縮画像データ２２が生成される。
一方、展開処理では、選択された圧縮処理に対応する展開処理が圧縮画像データ２３に対して行われ、４個のデータセットを含む代表値復元データ３６が復元される。更に、当該４個のデータセットに対して上記の前処理に対応する後処理が行われ、元の８個の画素の画像データが復元された展開画像データ２４が生成される。
上記のような圧縮処理及び復元処理によれば、前処理によって相関性の演算の組み合わせの数を減らすことで回路規模の増大を抑制することができる一方で、４個のデータセットの間の相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差の低減も実現することができる。
加えて、本実施形態の前処理では、バラツキが最も大きいグループが分割されてグループ化されるので、各グループに含まれる画素のバラツキを小さくすることができる。これは、Ｒ副画素の階調の中央値、Ｇ副画素の階調の中央値、Ｂ副画素の階調の中央値を代表値として使用した場合に、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与する。
（第２の実施形態）
図１６は、本発明の第２の実施形態における１２代表値算出回路３１によって行われる前処理の内容を示すフローチャートであり、図１７〜図２２は、１２代表値算出回路３１における前処理を、具体的な数値例を示して説明する図である。また、図２３は、画像データ復元回路３５によって行われる後処理の内容を示すフローチャートであり、図２４、図２５は、画像データ復元回路３５における後処理を、具体的な数値例を示して説明する図である。
第２の実施形態では、１２代表値算出回路３１における前処理、及び、画像データ復元回路３５における後処理の内容が第１の実施形態と異なっている。以下では、第２の実施形態における１２代表値算出回路３１における前処理、及び、画像データ復元回路３５における後処理について詳細に説明する。なお、第２の実施形態における液晶表示装置１の構成及び動作は、１２代表値算出回路３１における前処理、及び、画像データ復元回路３５における後処理以外は第１の実施形態と同一である。
第２の実施形態において、１２代表値算出回路３１によって行われる前処理は、全体としては、
（ａ）該８個の画素の画像データ２１に対してＹＣｒＣｂ変換を行う処理
（ｂ）ＹＣｒＣｂ変換によって得られた輝度データ（Ｙデータ）と２種類の色差データ（Ｃｒデータ、Ｃｂデータ）のうち、最もバラツキが大きいデータから８つの代表値を生成する処理、
（ｃ）他の２つのデータのそれぞれから２つの代表値を生成する（即ち、合計で４つの代表値を生成する）処理
を含んでいる。このようにして得られた１２個の代表値が、４つのデータセットにグループ化される。更に、このようにして定義された４つのデータセットについて総比較圧縮回路３２による圧縮処理（即ち、４つのデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法を選択する処理）が行われて圧縮画像データ２２が生成される。以下、１２代表値算出回路３１における前処理について詳細に説明する。
８画素の画像データ２１が１２代表値算出回路３１に入力されると（ステップＳ３１）、入力された８画素の画像データ２１に対してＹＣｒＣｂ変換が行われる（ステップＳ３２）。本実施形態では、各画素について、下記式によってＹＣｒＣｂ変換が行われる：
Ｙ＝Ｒ＋２Ｇ＋Ｂ ・・・（１１ａ）
Ｃｒ＝Ｒ−Ｇ ・・・（１１ｂ）
Ｃｂ＝Ｂ−Ｇ ・・・（１１ｃ）
ここで、Ｒは、各画素のＲ副画素の階調であり、Ｇは、各画素のＧ副画素の階調であり、Ｂは、各画素のＢ副画素の階調である。なお、当業者には周知であるように、ＹＣｒＣｂ変換は、式（１１ａ）〜（１１ｃ）とは異なる様々な式を用いて実行され得ることに留意されたい。図１７は、８画素の画像データ２１の具体的な数値例を示しており、図１８は、図１７に図示されている８画素の画像データ２１に対して式（１１ａ）〜（１１ｃ）によるＹＣｒＣｂ変換を行って得られたＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを示している。
続いて、Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、バラツキが最大のデータが選択され、選択されたデータから８つの代表値が生成されて保存される（ステップＳ３３）。詳細には、８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて、最大値、最小値が算出され、更に、最大値と最小値との差が算出される。Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値との差が最も大きいデータが、バラツキが最大のデータとして選択される。図１８の例では、Ｙデータの最大値と最小値との差が、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの最大値と最小値との差よりも大きいため、Ｙデータが、バラツキが最大のデータとして選択され、８画素のＹデータから８つの代表値が生成されて保存される。
ここで、本実施形態では代表値は８ビットデータなので、バラツキが最大のデータとして選択されたデータのビット幅が８ビットを超える場合には、ビット数を低減する処理が行われる。例えば、画像データ２１においてＲ副画素、Ｇ副画素、Ｂ副画素の階調がそれぞれ８ビットデータで記述されている場合、上記式（１１ａ）によって演算されたＹデータは１０ビットデータになる。そのためＹデータが、バラツキが最大のデータとして選択された場合には、下位２ビットを切り捨てる処理（言い換えれば、４で除算する処理）が行われる。即ち、８画素のＹデータに対して下位２ビットを切り捨てる処理を行うことで、８つの代表値が生成される。図１６では、得られた８つの代表値がＹ０〜Ｙ７として図示されている。
更に、Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのいずれが選択されたかを示す色変換データが生成される。色変換データは２ビットデータであり、付属データ（１６ビット）のうちの２ビットとして代表値データ３３に組み込まれる。
なお、以下の説明では、ステップＳ３３において、Ｙデータが、バラツキが最大のデータとして選択された場合について説明するが、Ｃｒデータ又はＣｂデータの一方が、バラツキが最大のデータとして選択された場合、残りの２つのデータ（Ｙデータと、Ｃｒデータ又はＣｂデータの他方）について、下記のステップＳ３４〜Ｓ４１の処理が行われることに留意されたい。
続いて、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて（即ち、ステップＳ３３において選択されなかった残り２つのデータについて）、最大値、最小値が算出される（ステップＳ３４−１、Ｓ３４−２）。更に、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて、中央値（即ち、最大値と最小値の平均値）、及び、バラツキ（即ち、最大値と最小値の差）が算出される（ステップＳ３５−１、３５−２）。図１９には、図１８に図示されているＣｒデータ、Ｃｂデータのそれぞれについて算出された最大値、最小値、バラツキ（最大値と最小値の差）が図示されている。ここで、Ｃｒ＿Ｍａｘ、Ｃｒ＿Ｍｉｎ、Ｃｒ＿Ｄｉｆｆは、それぞれ、Ｃｒデータの最大値、最小値、バラツキ（最大値と最小値の差）を示している。同様に、Ｃｂ＿Ｍａｘ、Ｃｂ＿Ｍｉｎ、Ｃｂ＿Ｄｉｆｆは、それぞれ、Ｃｂデータの最大値、最小値、バラツキ（最大値と最小値の差）を示している。
続いて、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、バラツキが大きい方のデータ（即ち、最大値と最小値の差が大きい方のデータ）が、選択される（ステップＳ３６）。図１９の例では、ＣｂデータのばらつきＣｂ＿Ｄｉｆｆが、ＣｒデータのばらつきＣｒ＿Ｄｉｆｆよりも大きいので、Ｃｂデータが選択される。
続いて、選択されたデータにより、当該８画素についてグループ分けが行われる（ステップＳ３７）。図２０の例では、Ｃｂデータが選択されているので、Ｃｂデータに基づいてグループ分けが行われる。詳細には、当該８画素のうち、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素が、グループ＃０に分類され、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素が、グループ＃１に分類される。このような分類は、各画素のＣｂデータを、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒと比較することで行うことができる。図２０には、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒが７５である例が図示されている。図２０に図示されている例では、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより大きい画素＃０、＃４、＃５がグループ＃０に分類され、Ｃｂデータが中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒより小さい画素＃１、＃２、＃３、＃６、＃７がグループ＃１に分類されている。
ここで、ステップＳ３７のグループ分けは、特定の画素（本実施形態では、画素＃０）が、必ずグループ＃０に分類されるように行われる。これにより、画素＃０については、いずれのグループに属するかを示す情報を保存する必要がなくなる。
ステップＳ３７におけるグループ分けにより、画素＃１〜＃７がいずれのグループに分類されたかを示すグループデータが生成される。グループデータは７ビットデータであり、付属データ（１６ビット）のうちの７ビットとして代表値データ３３に組み込まれる。
続いて、各グループに属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの最大値、最小値を算出する処理（ステップＳ３８）、及び、各グループに属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値（最大値と最小値の平均値）を算出する処理（ステップＳ３９）が行われる。より具体的には、グループ＃０の画素のＣｒデータの最大値Ｃｒ＿Ｍａｘ０、最小値Ｃｒ＿Ｍｉｎ０、及び、Ｃｂデータの最大値Ｃｂ＿Ｍａｘ０、最小値Ｃｂ＿Ｍｉｎ０が算出される（ステップＳ３８−１）。同様に、グループ＃１の画素のＣｒデータの最大値Ｃｒ＿Ｍａｘ１、最小値Ｃｒ＿Ｍｉｎ１、及び、Ｃｂデータの最大値Ｃｂ＿Ｍａｘ１、最小値Ｃｂ＿Ｍｉｎ１が算出される（ステップＳ３８−２）。図２１は、図２０に図示されている例についての、グループ＃０、＃１のそれぞれについての、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの最大値、最小値の算出結果を示している。
更に、グループ＃０に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０が算出される（ステップＳ３９−１）。中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０は、それぞれ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの最大値、最小値の平均値として算出される。即ち、
Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０＝（Ｃｒ＿Ｍａｘ０＋Ｃｒ＿Ｍｉｎ０）／２ ・・・（１２ａ）
Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０＝（Ｃｂ＿Ｍａｘ０＋Ｃｂ＿Ｍｉｎ０）／２ ・・・（１２ｂ）
グループ＃１についても同様に、グループ＃１に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１が下記式により算出される（ステップＳ３９−２）。
Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１＝（Ｃｒ＿Ｍａｘ１＋Ｃｒ＿Ｍｉｎ１）／２ ・・・（１２ｃ）
Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１＝（Ｃｂ＿Ｍａｘ１＋Ｃｂ＿Ｍｉｎ１）／２ ・・・（１２ｄ）
続いて、グループ＃０に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０と、グループ＃１に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１とから、残り４つの代表値を決定する処理が行われる。以下に述べられるステップＳ４０、Ｓ４１は、残り４つの代表値を決定するための処理である（８つの代表値が、既に、８画素のＹデータから決定されていることに留意されたい）。
グループ＃０、＃１それぞれのＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１は、そのまま、２つの代表値として使用される。ここで、グループ＃０、＃１それぞれのＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１から決定された代表値を、それぞれ、Ｃｒ０、Ｃｒ１と表記する。即ち、
Ｃｒ０＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０ ・・・（１３ａ）
Ｃｒ１＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１ ・・・（１３ｂ）
である。
一方、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１については、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０がＣｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０の値に近い値になるように加減算処理がなされ、該加減算処理によって得られた２つの値が２つの代表値として使用される。ここで、グループ＃０、＃１それぞれのＣｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１から決定された代表値を、それぞれ、Ｃｂ０、Ｃｂ１と表記する。
詳細には、まず、グループ＃０に属する画素のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値の差分ΔＣｒＣｂ０（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０）が算出される（ステップＳ４０）。
更に、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して、差分ΔＣｒＣｂ０に応じて決定されるパラメータ値ηを加算する処理が行われる（ステップＳ４１）。即ち、代表値Ｃｒ０、Ｃｒ１は、下記式によって算出される：
Ｃｂ０＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０＋η ・・・（１４ａ）
Ｃｂ１＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１＋η ・・・（１４ｂ）
ここで、パラメータ値ηは、負の値であることが許容されている。言い換えれば、式（１４ａ）、（１４ｂ）による処理は、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して、加算又は減算を行う処理である。
式（４ａ）、（４ｂ）のパラメータ値ηは、
η＝ｍ・２Ｋ ・・・（１５ａ）
となるように決定されている値である。ここで、ｍは、差分ΔＣｒＣｂ０（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０）に応じて決定される整数であり、Ｋは、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのビット数より小さい所定の自然数である。ここで、ｍは、正の整数、負の整数、０のいずれかである。本実施形態では、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのビット数が９であり、Ｋは、５と定められているとする。よって、式（１５ａ）は、下記式（１５ｂ）と書き換えることができる。
η＝３２×ｍ ・・・（１５ｂ）
即ち、式（１５ｂ）によりパラメータ値ηが決定される本実施形態では、式（１４ａ）、（１４ｂ）は、３２（＝２５）の整数倍を加算又は減算する演算である。
ｍは、差分ΔＣｒＣｂ０（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０）に応じて決定される。より具体的には、ｍは、次のように決定される：
（Ａ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０≦Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０の場合
ｍ＝［｜ΔＣｒＣｂ０｜／２Ｋ］ ・・・（１６ａ）
（Ｂ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０＞Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０の場合
ｍ＝−［｜ΔＣｒＣｂ０｜／２Ｋ］ ・・・（１６ｂ）
ここで、［ｘ］は、ガウス記号（より厳密には床関数（floor function））を示しており、実数ｘに対してｘ以下の最大の整数を意味している。
ｍを表わすために必要であるビット数は、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのビット数から式（５ａ）のＫを減じた数に１を加えた数である。即ち、本実施形態では、ｍは、５ビットデータである。式（１６ａ）、（１６ｂ）で決定されたｍが、ＣｒＣｂ差分データとして、付属データ（１６ビット）のうちの５ビットとして代表値データ３３に組み込まれる。
例えば、図２１の例では、差分ΔＣｒＣｂ０は２である。このため、式ｍ＝０と決定される。即ち、η＝０である。よって、
Ｃｂ０＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０ ・・・（１４ａ’）
Ｃｂ１＝Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１ ・・・（１４ｂ’）
となり、中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１が、そのまま、代表値Ｃｂ０、Ｃｂ１として用いられる。
なお、ステップＳ４０においては、グループ＃０のＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ０と、ＣｂデータのＣｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０から算出された差分ΔＣｒＣｂ０に基づいて、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して加減算が行われているが、グループ＃１のＣｒデータの中央値Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１と、ＣｂデータのＣｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１から算出された差分ΔＣｒＣｂ１に基づいて、Ｃｂデータの中央値Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１に対して加減算が行われてもよい。この場合、ｍは、差分ΔＣｒＣｂ１（＝Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１−Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１）に応じて決定される。より具体的には、ｍは、次のように決定される：
（Ａ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１≦Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１の場合
ｍ＝［｜ΔＣｒＣｂ１｜／２Ｋ］ ・・・（１６ｃ）
（Ｂ）Ｃｒ＿ｃｅｎｔｅｒ１＞Ｃｂ＿ｃｅｎｔｅｒ１の場合
ｍ＝−［｜ΔＣｒＣｂ１｜／２Ｋ］ ・・・（１６ｃ）
上記の過程により、１２個の代表値（即ち、Ｙ０〜Ｙ７、Ｃｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１）が決定される。これらの１２個の代表値から、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが決定される。図２２は、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの内容を示す表である。データセットＡは、データＹ０、Ｃｒ０、Ｙ４で構成され、データセットＢは、データＹ１、Ｃｂ０、Ｙ５で構成される。また、データセットＣは、データＹ２、Ｃｒ１、Ｙ６で構成され、データセットＤは、データＹ３、Ｃｂ１、Ｙ７で構成される。
上記の演算によれば、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、比較的に相関性が高いように決定されていることに留意されたい。Ｙ０〜Ｙ７は、２行４列に並んだ（言い換えれば、比較的に近接した）８画素の画像データ２１から算出された輝度データ（Ｙデータ）から得られているので差異は小さい。Ｃｒ０、Ｃｒ１も同様に、２行４列に並んだ８画素の画像データ２１から算出された色差データ（Ｃｒデータ）から得られているので、差異が小さい。また、Ｃｒ０、Ｃｂ０も、上記のステップＳ４０、Ｓ４１の演算により、差異が小さくなるように決定されている。これは、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与している。
以上に定義された４個のデータセットに１６ビットの付属データを付加することで、代表値データ３３が生成される。上述のように、付属データは、ステップＳ３３においてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのいずれが選択されたかを示す色変換データ（２ビット）と、各画素が属するグループを示すグループデータ（７ビット）と、式（１６ａ）、（１６ｂ）で決定されたｍを示すＣｒＣｂ差分データ（５ビット）とを含んでいる。付属データのうちの残りの２ビットは、任意に使用され得るが、例えば、本実施形態のような圧縮処理が行われたことを示す識別子として使用され得る。
このようにして生成された代表値データ３３は総比較圧縮回路３２に入力され、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに対し、総比較圧縮回路３２によって圧縮処理が行われる。ただし、本実施形態では、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを構成するデータと、総比較圧縮回路３２の入力として使用される１２個のデータ（ＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤ、ＧＡ、ＧＢ、ＧＣ、ＧＤ、ＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤ）の対応関係が、次のように定義される。まず、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのデータＹ０、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３が、それぞれ、ＲデータＲＡ、ＲＢ、ＲＣ、ＲＤとして用いられる。また、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのデータＣｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１が、それぞれ、ＧデータＧＡ、ＧＢ、ＧＣ、ＧＤとして用いられる。更に、代表値データ３３のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのデータＹ４、Ｙ５、Ｙ６、Ｙ７が、それぞれ、ＢデータＢＡ、ＢＢ、ＢＣ、ＢＤとして用いられる。第２の実施形態では、総比較圧縮回路３２の入力であるＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータには、色を識別するという技術的意味は失われているが、総比較圧縮回路３２における演算処理としては、第１の実施形態と同一の処理が行われて圧縮画像データ２２が生成される。なお、圧縮画像データ２２には、代表値データ３３に含まれていた付属データも組み込まれることに留意されたい。
図２３は、第２の実施形態における、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３に対して行われる展開処理を示すフローチャートである。まず、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３が画像展開回路１５に入力されると（ステップＳ５１）、１２代表値復元回路３４により、総比較圧縮回路３２における圧縮処理に対応する展開処理が行われる（ステップＳ５２）。具体的には、画像メモリ１４から送られてきた圧縮画像データ２３が、上記の５つの圧縮処理のいずれによって圧縮されたかを判断し、圧縮に使用された圧縮処理に対応した展開処理で圧縮画像データ２３が展開され、代表値復元データ３６が生成される。即ち、１２個の代表値（即ち、Ｙ０〜Ｙ７、Ｃｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１）が復元される。ここで、代表値復元データ３６には、圧縮画像データ２３に含まれていた付属データがそのまま組み込まれる。
更に、画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に記述されている４つのデータセットと付属データとから、元の８画素の画像データを復元する後処理を行う。画像データ復元回路３５は、後処理によって復元した画像データを展開画像データ２４として出力する。本実施形態では、画像データ復元回路３５による後処理において、各画素の画像データの復元が以下の手順で行われる。
まず、画像データ復元回路３５は、付属データに含まれる色変換データから、ステップＳ３３において、輝度データ（Ｙデータ）が選択されたことを認識する。
更に、画像データ復元回路３５は、代表値復元データ３６に記述されているＣｒ０、Ｃｂ０、Ｃｒ１、Ｃｂ１と、ＣｒＣｂ差分データとから、グループ＃０、＃１のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１を復元する（ステップＳ５３）。ここで、ＣｒＣｂ差分データは、式（１６ａ）、（１６ｂ）で決定されたｍを示すデータであるから、式（１４ａ）、（１４ｂ）、（１５ａ）、（１５ｂ）を介して、中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１が復元可能であることに留意されたい。
更に、画像データ復元回路３５は、データＹ０〜Ｙ７と、中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１とから、元の８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを復元する処理を行う（ステップＳ５４）。元の８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを復元する処理は、下記の手順で行われる。
まず、Ｙデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを復元すべき画素が８つの画素のうちから選択される。以下では選択された画素を対象画素という。続いて、対象画素が属するグループが、付属データから特定される。対象画素が属するグループのＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値の組（Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０の組、又は、Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ１、Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ１の組）が、対象画素のＣｒデータ、Ｃｂデータとして復元される。加えて、データＹ０〜Ｙ７のうち対象画素に対応するデータから該対象画素のＹデータが復元される。本実施形態では、Ｙデータについて下位２ビットを切り捨てる処理を行ってデータＹｉ（ｉは０〜７の整数）を生成しているので、データＹ０〜Ｙ７のうち対象画素に対応するデータを４倍した値として対象画素のＹデータが復元される。
図２４は、グループ＃０、＃１のＣｒデータ、Ｃｂデータの中央値が、図２１に示されているような値である場合に、復元された８画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータの内容（即ち、展開画像データ２４の内容）を示す表である。例えば、グループ＃０に属する画素＃０について考える。このとき、画素＃０に対応するデータＹ０を４倍することで画素＃０のＹデータが復元される。更に、代表値復元データ３６の付属データから、画像データ復元回路３５は、画素＃０がグループ＃０に属すると認識する。画素＃０のＣｒデータは、グループ＃０について算出されたＣｒデータの中央値Ｃｒ＿Ｃｅｎｔｅｒ０と決定され、画素＃０のＣｂデータは、グループ＃０について算出されたＣｂデータの中央値Ｃｂ＿Ｃｅｎｔｅｒ０と決定される。この結果、画素＃０のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータは、それぞれ、５９６、１１０、１０８と決定される。他の画素＃１〜＃７についても同様の処理が行われて、画素＃１〜＃７のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータが決定される。
更に、画素＃０〜＃７のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータに対して、ＹＣｒＣｂ−ＲＧＢ変換が行われ、画素＃０〜＃７の展開画像データ２４が生成される（ステップＳ５５）。展開画像データ２４は、データ線駆動回路１６に送られ、ＬＣＤパネル２のデータ線の駆動は、展開画像データ２４に応答して行われる。
なお、以上の説明では、ステップＳ３３において、Ｙデータが、バラツキが最大のデータとして選択された場合について説明されているが、Ｃｒデータ又はＣｂデータの一方が、バラツキが最大のデータとして選択された場合、残りの２つのデータ（Ｙデータと、Ｃｒデータ又はＣｂデータの他方）について、上記のステップＳ５３〜Ｓ５４の処理が行われることに留意されたい。
以上に説明されているように、本実施形態においても、画像圧縮回路１３において、８個の画素の画像データ２１に対して前処理を行って４個のデータセットを含む代表値データ３３が生成される。更に、４個のデータセットの間の相関性に応じて複数の圧縮手法のうちから最適な圧縮手法が選択され、選択した圧縮手法によって代表値データ３３の４個のデータセットに対して圧縮処理を行って最終的な圧縮画像データ２２が生成される。
一方、展開処理では、選択された圧縮処理に対応する展開処理が圧縮画像データ２３に対して行われ、４個のデータセットを含む代表値復元データ３６が復元される。更に、当該４個のデータセットに対して上記の前処理に対応する後処理が行われ、元の８個の画素の画像データが復元された展開画像データ２４が生成される。
上記のような圧縮処理及び復元処理によれば、前処理によって相関性の演算の組み合わせの数を減らすことで回路規模の増大を抑制することができる一方で、４個のデータセットの間の相関性に応じて圧縮手法を選択することで、圧縮誤差の低減も実現することができる。
加えて、第２の実施形態においては、４個のデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが、比較的に相関性が高いように決定される。Ｙ０〜Ｙ７は、２行４列に並んだ８画素の画像データ２１から算出された輝度データ（Ｙデータ）から得られているので差異は小さい。Ｃｒ０、Ｃｒ１も同様に、２行４列に並んだ８画素の画像データ２１から算出された色差データ（Ｃｒデータ）から得られているので、差異が小さい。また、Ｃｒ０、Ｃｂ０も、上記のステップＳ４０、Ｓ４１の演算により、差異が小さくなるように決定されている。これは、失われる情報が少ないことを意味しており、画質劣化の低減に寄与している。
（総比較圧縮回路における圧縮処理及び１２代表値復元回路における展開処理の詳細）
以下では、第１及び第２の実施形態において、総比較圧縮回路３２で行われる可逆圧縮、（１×４）圧縮、（２＋１×２）圧縮、（２×２）圧縮、（４×１）圧縮、及び、これらの圧縮処理によって圧縮された圧縮画像データに対して１２代表値復元回路３４で行われる展開処理の例について詳細に説明する。
１．可逆圧縮及びその展開処理
本実施形態では、可逆圧縮は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値を並び替えることによって行われる。図２６は、可逆圧縮によって生成された可逆圧縮データのフォーマットを示す図である。本実施形態では、可逆圧縮データは、４８ビットデータであり、圧縮種類認識ビットと、パターン種類データと、データ＃１〜＃５と、パディングデータとで構成される。
圧縮種類認識ビットは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、可逆圧縮データでは、４ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、可逆圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１１１１」である。
パターン種類データは、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが該当するパターンを指定するデータである。本実施形態では、８つの特定パターン（即ち、上述の条件（１ａ）、（２ａ）、（３ａ）〜（３ｃ）、（４ａ）〜（４ｃ）に該当するパターン）が定義されているから、パターン種類データは３ビットである。
データ＃１〜＃５は、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値を並び替えることによって得られるデータである。データ＃１〜＃５は、いずれも８ビットデータである。上述のように、可逆圧縮が行われる場合、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのデータ値は５種類以下であるから、データ＃１〜＃５に全てのデータ値を格納することができる。
パディングデータは、可逆圧縮データのビット数を、他の圧縮処理で圧縮された圧縮画像データと同一にするために追加されるデータである。本実施形態では、パディングデータは１ビットである。
上述の可逆圧縮によって生成された可逆圧縮データの展開は、パターン種類データを参照してデータ＃１〜＃５を並び替えることによって行われる。パターン種類データには、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが該当するパターンが記述されているから、パターン種類データを参照することにより、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを、何らの圧縮歪みを生じさせずに完全に復元することができる。
２．（１×４）圧縮及びその展開処理
図２７は、（１×４）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（１×４）圧縮は、４データセットのうちから選択された２つのデータセットの組み合わせの全てについて、該２つのデータセットの間の相関性が低い場合に採用される圧縮処理である。図２７に示されているように、本実施形態では、（１×４）圧縮データが、圧縮種類認識ビットと、ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データと、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データと、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データと、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データとで構成される。本実施形態では、（１×４）圧縮データは、４８ビットデータである。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（１×４）圧縮データでは、１ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（１×４）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「０」である。
一方、ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データは、それぞれ、データセットＡのＲデータＲＡ、ＧデータＧＡ、ＢデータＢＡに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータであり、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データは、データセットＢのＲデータＲＢ、ＧデータＧＢ、ＢデータＢＢに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータである。同様に、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データは、それぞれ、データセットＣのＲデータＲＣ、ＧデータＧＣ、ＢデータＢＣに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータであり、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データは、データセットＤのＲデータＲＤ、ＧデータＧＤ、ＢデータＢＤに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータである。本実施形態では、データセットＤのＢデータに対応するＢＤ ＊データのみ３ビットデータであり、残りのデータ（ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及び、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊データ）は４ビットデータである。
以下、図２７を参照しながら、（１×４）圧縮におけるデータ処理について説明する。（１×４）圧縮では、データセットＡ〜Ｄのそれぞれについて、ディザマトリックスを用いたディザ処理が行われ、これにより、データセットＡ〜Ｄのビット数が減少される。詳細には、まず、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれに誤差データαを加算する処理が行われる。本実施形態では、誤差データαは、当該圧縮処理の対象のブロックの位置から適宜の方法（例えば、ベイヤーマトリックスである基本マトリックスを用いた方法）で決定される。以下では、データセットＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄについて定められた誤差データαが、それぞれ、０、５、１０、１５であるとして説明が行われる。
誤差データαが加算されたデータセットＡ、Ｂ、Ｃ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータに、丸め処理とビット切捨て処理が行われてＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データが生成される。詳細には、データセットＤのＢデータＢＤについては、値１６を加算した後、下位５ビットを切り捨てる処理が行われる。データセットＡ、Ｂ、ＣのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータ、及び、データセットＤのＲデータ、Ｇデータについては、値８を加算した後、下位４ビットを切り捨てる処理が行われる。このようにして生成されたＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データに、圧縮種類認識ビットとして値「０」を付加することにより、（１×４）圧縮データが生成される。
一方、（１×４）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開では、まず、ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データのビット繰上げが行われる。詳細には、データセットＤのＢデータＢＤに対応するＢＤ ＊データについては、５ビットの繰上げが行われ、他のデータ（ＲＡ ＊、ＧＡ ＊、ＢＡ ＊データ、ＲＢ ＊、ＧＢ ＊、ＢＢ ＊データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊データ）については、４ビットの繰上げが行われる。更に、誤差データαの減算が行われ、これにより、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータが復元される。即ち、（１×４）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
３．（２＋１×２）圧縮及びその展開処理
図２８は、（２＋１×２）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（２＋１×２）圧縮は、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットは、先の２つのデータセットと相関性が低く、且つ、互いに相関性が低い場合に採用される。図２８に示されているように、本実施形態では、（２＋１×２）圧縮データが、圧縮種類認識ビット、選択データ、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値、付加情報データ、Ｒｉ ＊、Ｇｉ ＊、Ｂｉ ＊データ、及びＲｊ ＊、Ｇｊ ＊、Ｂｊ ＊データで構成される。ここで、（２＋１×２）圧縮データは、上述の（１×４）圧縮データと同様に４８ビットデータである。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（２＋１×２）圧縮データでは、２ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（２＋１×２）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１０」である。
選択データとは、データセットＡ〜Ｄのうち、どの２つのデータセットの間の相関性が高いかを示す３ビットデータである。（２＋１×２）圧縮が使用される場合、データセットＡ〜Ｄのうち、２つのデータセットの間の相関性が高く、残りの２つのデータセットは他の２つのデータセットとの相関性が低い。したがって、相関性が高い２つのデータセットの組み合わせは、下記の６通りである：
・データセットＡ、Ｃ
・データセットＢ、Ｄ
・データセットＡ、Ｂ
・データセットＣ、Ｄ
・データセットＢ、Ｃ
・データセットＡ、Ｄ
選択データは、３ビットによって、相関性が高い２つのデータセットが、これらの６つの組み合わせのいずれであるかを示している。
Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値は、それぞれ、相関性が高い２つのデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを代表する値である。図２８の例では、Ｒ代表値及びＧ代表値に５ビット又は６ビットのデータであり、Ｂ代表値は５ビットのデータである。
付加情報データは、β比較データと、大小認識データとを含んでいる。β比較データとは、相関性が高い２つのデータセットのＲデータの差及びＧデータの差が、所定の閾値βよりも大きいか否かを示すデータである。本実施形態では、β比較データは２ビットのデータである。一方、大小認識データは、相関性が高い２つのデータセットのうち、どちらのデータセットのＲデータが大きいか、及び、どちらのデータセットのＧデータが大きいかを示すデータである。Ｒデータに対応する大小認識データは、相関性が高い２つのデータセットのＲデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成され、Ｇデータに対応する大小認識データは、相関性が高い２つのデータセットのＧデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成される。したがって、大小認識データは、０〜２ビットのデータである。
Ｒｉ ＊、Ｇｉ ＊、Ｂｉ ＊データ、及びＲｊ ＊、Ｇｊ ＊、Ｂｊ ＊データは、相関性が低い２つのデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータに対してビット数を減少させる処理を行って得られるデータである。なお、ｉ、ｊは、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄから互いに異なるように選択された２つである。本実施形態では、Ｒｉ ＊、Ｇｉ ＊、Ｂｉ ＊データ、及びＲｊ ＊、Ｇｊ ＊、Ｂｊ ＊データは、いずれも、４ビットデータである。
以下、図２８を参照しながら、（２＋１×２）圧縮におけるデータ処理について説明する。以下の説明では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、データセットＣ、ＤのそれぞれがデータセットＡ、Ｂに対して相関性が低く、且つ、データセットＣ、Ｄ相互の相関性が低い場合における（２＋１×２）圧縮データの生成について記述している。他の場合も同様にして（２＋１×２）圧縮データが生成可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、（相関性が高い）データセットＡ、Ｂの圧縮処理について説明する。まず、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれの平均値が算出される。Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ、Ｇａｖｅ、Ｂａｖｅは、下記式によって算出される：
Ｒａｖｅ＝（ＲＡ＋ＲＢ＋１）／２，
Ｇａｖｅ＝（ＧＡ＋ＧＢ＋１）／２，
Ｂａｖｅ＝（ＢＡ＋ＢＢ＋１）／２．
更に、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜及び、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が、所定の閾値βよりも大きいか否かが比較される。この比較結果がβ比較データとして（２＋１×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。
更に、下記の手順により、データセットＡ、ＢのＲデータ及びＧデータについて大小認識データが作成される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＲデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＲデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＧデータが大きいかが、大小認識データとして、（２＋１×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＧデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。
続いて、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ、Ｇａｖｅ、Ｂａｖｅに誤差データαが加算される。本実施形態では、本実施形態では、誤差データαは、当該圧縮処理の対象のブロックの位置から適宜の方法（例えば、ベイヤーマトリックスである基本マトリックスを用いた方法）で決定される。以下では、本実施形態では、データセットＡ、Ｂについて定められた誤差データαが０であるとして説明が行われる。
更に、丸め処理及びビット切捨て処理が行われてＲ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値が算出される。詳細には、Ｒデータの平均値Ｒａｖｅ及びＧデータの平均値Ｇａｖｅについての丸め処理において加算される数値及びビット切捨て処理で切り捨てられるビット数は、それぞれ、差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて決定される。Ｒデータの平均値Ｒａｖｅについては、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒデータの平均値Ｒａｖｅに値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値が算出される。そうでない場合、平均値Ｒａｖｅに値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値が算出される。Ｇデータの平均値Ｇａｖｅについても同様に、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇデータの平均値Ｇａｖｅに値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値が算出される。そうでない場合、平均値Ｇａｖｅに値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値が算出される。
一方、Ｂ代表値については、Ｂデータの平均値Ｂａｖｅに値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＢ代表値が算出される。以上により、データセットＡ、Ｂの圧縮処理が完了する。
（相関性が低い）データセットＣ、Ｄについては、（１×４）圧縮と同様の処理が行われる。即ち、データセットＣ、Ｄのそれぞれについて、ディザマトリックスを用いたディザ処理が独立に行われ、これにより、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのビット数を減少する処理が行われる。詳細には、まず、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータのそれぞれに誤差データαを加算する処理が行われる。上述のように、誤差データαは、当該圧縮処理の対象のブロックの位置から算出される。以下では、データセットＣ、Ｄについて定められた誤差データαがそれぞれ１０、１５であるとして説明が行われる。
更に、丸め処理とビット切捨て処理が行われてＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データが生成される。詳細には、データセットＣ、ＤそれぞれのＲ、Ｇ、Ｂデータのそれぞれについて、値８を加算した後、下位４ビットを切り捨てる処理が行われる。これにより、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、ＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データが算出される。
以上のようにして生成されたＲ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値、大小認識データ、β比較結果データ、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データに、圧縮種類認識ビット及び選択データを付加することにより、（２＋１×２）圧縮データが生成される。
（２＋１×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理は、以下のようにして行われる。以下では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、データセットＣ、ＤがデータセットＡ、Ｂに対して相関性が低く、且つ、データセットＣ、Ｄ相互の相関性が低い場合における（２＋１×２）圧縮データの展開について記述している。他の場合も同様にして（２＋１×２）圧縮データが展開可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、（相関性が高い）データセットＡ、Ｂに関する展開処理について説明する。まず、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値に対してビット繰上げ処理が行われる。Ｒ代表値、Ｇ代表値に対するビット繰上げ処理のビット数は、β比較データに記述された、階調値の差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて決定される。Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒ代表値に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。同様に、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇ代表値に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。
更に、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値のそれぞれについて、誤差データαの減算が行われた後、Ｒ代表値、Ｇ代表値、Ｂ代表値からデータセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの階調値を復元する処理が行われる。
データセットＡ、ＢのＲデータの復元においては、付加情報データに含まれるβ比較データ及び大小認識データが使用される。β比較データにおいて、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きいと記述されている場合、Ｒ代表値に一定値（例えば、５）を加えた値が、データセットＡ、Ｂのうち大小認識データにおいて大きいと記述されている方のＲデータとして復元され、Ｒ代表値に該一定値を減じた値が大小認識データにおいて小さいと記述されている方のＲデータの階調値として復元される。一方、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも小さい場合、データセットＡ、ＢのＲデータは、Ｒ代表値に一致するとして復元される。
データセットＡ、ＢのＧデータの復元においても、β比較データ及び大小認識データを用いて同様の処理が行われる。一方、データセットＡ、ＢのＢデータの階調値の復元においては、β比較データ及び大小認識データに無関係に、データセットＡ、ＢのＢデータの値がいずれも、Ｂ代表値に一致するとして復元される。
以上で、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元が完了する。
（相関性が低い）データセットＣ、Ｄに対する展開処理では、上述の（１×４）圧縮データの展開処理と同様の処理が行われる。データセットＣ、Ｄに対する展開処理では、まず、ＲＣ ＊、ＧＣ ＊、ＢＣ ＊データ、及びＲＤ ＊、ＧＤ ＊、ＢＤ ＊データのそれぞれについて、４ビットのビット繰上げ処理が行われる。更に、誤差データαの減算が行われ、これにより、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータが復元される。
以上の過程により、データセットＡ〜Ｄの全ての復元が完了する。即ち、（２＋１×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
４．（２×２）圧縮及びその展開処理
図２９は、（２×２）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（２×２）圧縮は、２つのデータセットの間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセットの間に高い相関性がある場合に使用される圧縮処理である。図２９に示されているように、本実施形態では、（２×２）圧縮データが４８ビットデータであり、圧縮種類認識ビットと、選択データと、Ｒ代表値＃１と、Ｇ代表値＃１と、Ｂ代表値＃１と、Ｒ代表値＃２と、Ｇ代表値＃２と、Ｂ代表値＃２と、付加情報データとで構成される。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（２×２）圧縮データでは、３ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（２×２）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１１０」である。
選択データとは、データセットＡ〜Ｄのうち、どの２つのデータセットの間の相関性が高いかを示す２ビットデータである。（２×２）圧縮が使用される場合、データセットＡ〜Ｄのうち、２つのデータセット（以下、第１データセット対という）の間に高い相関性があり、かつ、他の２つのデータセット（以下、第２データセット対という）の間に高い相関性がある。したがって、相関性が高い２つのデータセットの組み合わせは、下記の３通りである：
・データセットＡ、Ｂの相関性が高く、データセットＣ、Ｄの相関性が高い
・データセットＡ、Ｃの相関性が高く、データセットＢ、Ｄの相関性が高い
・データセットＡ、Ｄの相関性が高く、データセットＢ、Ｃの相関性が高い
選択データは、２ビットによって、これらの３つの組み合わせのいずれかを示している。
Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１は、それぞれ、第１データセット対のデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを代表する値であり、Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２は、それぞれ、第２データセット対のデータセットのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを代表する値である。図２９の例では、Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１、Ｒ代表値＃２、及びＢ代表値＃２は、５ビット又は６ビットのデータであり、Ｇ代表値＃２は６又は７ビットのデータである。
付加情報データは、β比較データと大小認識データとを含んでいる。β比較データとは、相関性が高い２つのデータセットのＲデータの差、Ｇデータの差、及び、Ｂデータの差が、それぞれ、所定の閾値βよりも大きいか否かを示すデータである。本実施形態では、β比較データは、第１データセット対及び第２データセット対のそれぞれに３ビットが割り当てられた６ビットのデータである。一方、大小認識データは、第１データセット対、及び第２データセット対のそれぞれについて、どちらのデータセットのＲデータの値が大きいか、どちらのデータセットのＧデータの値が大きいか、及び、どちらのデータセットのＢデータの値が大きいかを示すデータである。各データセット対について、Ｒデータに対応する大小認識データは、該データセット対のＲデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成される。同様に、各データセット対について、Ｇデータに対応する大小認識データは、該データセット対のＧデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成され、Ｂデータに対応する大小認識データは、該データセット対のＢデータの差が閾値βよりも大きい場合にのみ生成される。したがって、大小認識データは、０〜６ビットのデータである。
以下、図２９を参照しながら、（２×２）圧縮におけるデータ処理について説明する。以下では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、データセットＣ、Ｄの間の相関性が高い場合における（２×２）圧縮データの生成について記述している。データセットＡ、Ｂが第１データセット対と定義され、データセットＣ、Ｄが第２データセット対と定義される。他の場合も同様にして（２×２）圧縮データが生成可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、各データセット対について、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値が算出される。詳細には、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ１、Ｇａｖｅ１、Ｂａｖｅ１、及びデータセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ２、Ｇａｖｅ２、Ｂａｖｅ２は、下記式によって算出される：
Ｒａｖｅ１＝（ＲＡ＋ＲＢ＋１）／２，
Ｇａｖｅ１＝（ＧＡ＋ＧＢ＋１）／２，
Ｂａｖｅ１＝（ＢＡ＋ＢＢ＋１）／２，
Ｒａｖｅ２＝（ＲＡ＋ＲＢ＋１）／２，
Ｇａｖｅ２＝（ＧＡ＋ＧＢ＋１）／２，
Ｂａｖｅ１＝（ＢＡ＋ＢＢ＋１）／２．
更に、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜、Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜、及び、Ｂデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が、所定の閾値βよりも大きいか否かが比較される。同様に、データセットＣ、ＤのＲデータの差｜ＲＣ−ＲＤ｜、Ｇデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜、及び、Ｂデータの差｜ＢＣ−ＢＤ｜が、所定の閾値βよりも大きいか否かが比較される。これらの比較結果は、β比較データとして（２×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。
更に、データセットＡ、Ｂの組み合わせ、及びデータセットＣ、Ｄの組み合わせのそれぞれについて大小認識データが作成される。作成された大小認識データは、（２×２）圧縮データの付加情報データに組み込まれる。
詳細には、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＲデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＲデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＧデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＧデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。加えて、データセットＡ、ＢのＢデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＡ、ＢのいずれのＢデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＡ、ＢのＢデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値β以下の場合には、データセットＡ、ＢのＢデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。
同様に、データセットＣ、ＤのＲデータの差｜ＲＣ−ＲＤ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＣ、ＤのいずれのＲデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＣ、ＤのＲデータの差｜ＲＣ−ＲＤ｜が閾値β以下の場合には、データセットＣ、ＤのＲデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。同様に、データセットＣ、ＤのＧデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＣ、ＤのいずれのＧデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＣ、ＤのＧデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値β以下の場合には、データセットＣ、ＤのＧデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。加えて、データセットＣ、ＤのＢデータの差｜ＢＣ−ＢＤ｜が閾値βよりも大きい場合、データセットＣ、ＤのいずれのＢデータが大きいかが、大小認識データに記述される。データセットＣ、ＤのＢデータの差｜ＢＣ−ＢＤ｜が閾値β以下の場合には、データセットＣ、ＤのＢデータの大小関係は、大小認識データに記述されない。
更に、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ１、Ｇａｖｅ１、Ｂａｖｅ１、及び、データセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの平均値Ｒａｖｅ２、Ｇａｖｅ２、Ｂａｖｅ２に、誤差データαが加算される。本実施形態では、誤差データαは、圧縮処理の対象のブロックの位置からベイヤーマトリックスである基本マトリックスを用いて決定される。以下では、本実施形態では、データセットＡ、Ｂについて定められた誤差データαが０であるとして説明が行われる。
更に、丸め処理及びビット切捨て処理が行われてＲ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１、Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２が算出される。まず、データセットＡ、Ｂについて説明すると、丸め処理において加算される数値及びビット切捨て処理で切り捨てられるビット数は、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜、及び｜ＢＡ−ＢＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて、２ビット又は３ビットに決定される。Ｒデータについては、Ｒデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒデータの平均値Ｒａｖｅ１に値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値＃１が算出される。そうでない場合、平均値Ｒａｖｅ１に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＲ代表値＃１が算出される。結果として、Ｒ代表値＃１は、５ビット又は６ビットになる。Ｇデータ、Ｂデータについても同様である。Ｇデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇデータの平均値Ｇａｖｅ１に値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃１が算出される。そうでない場合、平均値Ｇａｖｅ１に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃１が算出される。更に、Ｂデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｂデータの平均値Ｂａｖｅ１に値４を加えた後下位３ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＢ代表値＃１が算出される。そうでない場合、平均値Ｂａｖｅ１に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＢ代表値＃１が算出される。
データセットＣ、Ｄの組み合わせについても同様の処理が行われてＲ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２が算出される。ただし、データセットＣ、ＤのＧデータについては、丸め処理において加算される数値及びビット切捨て処理で切り捨てられるビット数は、１ビット又は２ビットである。Ｇデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇデータの平均値Ｇａｖｅ２に値２を加えた後下位２ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃２が算出される。そうでない場合、平均値Ｇａｖｅ２に値１を加えた後下位１ビットを切り捨てる処理が行われ、これによりＧ代表値＃２が算出される。
以上により、（２×２）圧縮による圧縮処理が完了する。
一方、（２×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理は、以下のようにして行われる。以下では、データセットＡ、Ｂの間の相関性が高く、且つ、データセットＣ、Ｄの間の相関性が高い場合における（２×２）圧縮データの展開について記述している。他の場合も同様にして（２×２）圧縮データが展開可能であることは、当業者には容易に理解されよう。
まず、Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１に対してビット繰上げ処理が行われる。ビット繰上げ処理のビット数は、β比較データに記述された、データセットＡ、ＢのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜、｜ＧＡ−ＧＢ｜、｜ＢＡ−ＢＢ｜と閾値βとの大小関係に応じて決定される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｒ代表値＃１に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータの差｜ＧＡ−ＧＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇ代表値＃１に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。更に、データセットＡ、ＢのＢデータの差｜ＢＡ−ＢＢ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｂ代表値＃１に対して３ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、２ビットのビット繰上げ処理が行われる。
Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２についても同様のビット繰上げ処理が行われる。ただし、Ｇ代表値＃２のビット繰上げ処理のビット数は、１ビット又は２ビットのうちから選ばれる。データセットＣ、ＤのＧデータの差｜ＧＣ−ＧＤ｜が閾値βよりも大きい場合、Ｇ代表値＃２に対して２ビットのビット繰上げ処理が行われ、そうでない場合、１ビットのビット繰上げ処理が行われる。
更に、Ｒ代表値＃１、Ｇ代表値＃１、Ｂ代表値＃１、Ｒ代表値＃２、Ｇ代表値＃２、Ｂ代表値＃２のそれぞれから誤差データαが減算された後、これらの代表値から、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータを復元する処理が行われる。
Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元においては、β比較データ及び大小認識データが使用される。β比較データにおいて、データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも大きいと記述されている場合、Ｒ代表値＃１に一定値（例えば、５）を加えた値が、データセットＡ、Ｂのうち大小認識データにおいて大きいと記述されている方のＲデータとして復元され、Ｒ代表値＃１に該一定値を減じた値が、大小認識データにおいて小さいと記述されている方のＲデータとして復元される。データセットＡ、ＢのＲデータの差｜ＲＡ−ＲＢ｜が閾値βよりも小さい場合、データセットＡ、ＢのＲデータは、Ｒ代表値＃１に一致するとして復元される。同様に、データセットＡ、ＢのＧデータ、Ｂデータ、及びデータセットＣ、ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータも同様の手順によって復元される。
以上でデータセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元が完了する。即ち、（２×２）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
５．（４×１）圧縮及びその展開処理
図３０は、（４×１）圧縮データのフォーマットを示す概念図である。上述のように、（４×１）圧縮は、４つのデータセットＡ〜Ｄの間に高い相関性がある場合に使用される圧縮処理である。図３０に示されているように、本実施形態では、（４×１）圧縮データが４８ビットデータであり、圧縮種類認識ビットと、下記の７つのデータ：Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２、アドレスデータ、Ｃｂ’、Ｃｒ’とで構成される。
圧縮種類認識ビットとは、圧縮に使われた圧縮処理の種類を示すデータであり、（４×１）圧縮データでは、４ビットが圧縮種類認識ビットに割り当てられる。本実施形態では、（４×１）圧縮データの圧縮種類認識ビットの値は「１１１０」である。
Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２、アドレスデータ、Ｃｂ’、Ｃｒ’は、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータに対してＹＵＶ変換を行ってＹＵＶデータに変換し、更に、該ＹＵＶデータについて圧縮処理を行うことによって得られるデータである。ここで、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２は、４つのデータセットのＹＵＶデータのうち、輝度データから得られるデータであり、Ｃｂ’、Ｃｒ’は、色差データから得られるデータである。Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２及びＣｂ’、Ｃｒ’が、データセットＡ〜Ｄの代表値である。本実施形態では、最小輝度データＹｍｉｎに１０ビット、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２のそれぞれに４ビット、アドレスデータに２ビット、Ｃｂ’、Ｃｒ’のそれぞれに１０ビットが割り当てられている。以下、（４×１）圧縮について詳細に説明する。
まず、データセットＡ〜ＤのそれぞれのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータについて下記のマトリックス演算が行われ、輝度データＹと色差データＣｒ、Ｃｂが算出される：
Figure 2014107754
 ここで、Ｙｋは、データセットｋの輝度データであり、Ｃｒｋ、Ｃｂｋは、データセットｋの色差データである。また、上述の通り、Ｒｋ、Ｇｋ、Ｂｋは、それぞれ、データセットｋのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータである。
更に、データセットＡ〜Ｄの輝度データＹｋ、色差データＣｒｋ、Ｃｂｋから、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２、アドレスデータ、Ｃｂ’、Ｃｒ’が作成される。
Ｙｍｉｎは、輝度データＹＡ〜ＹＤのうちの最小のもの（最小輝度データ）として定義される。また、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２は、残りの輝度データと最小輝度データＹｍｉｎの差分に２ビットの切捨て処理を行うことによって生成される。アドレスデータは、データセットＡ〜Ｄのいずれの輝度データが最小であるかを示すデータとして生成される。即ち、輝度データＹ Ａ 〜Ｙ Ｄ のうち、Ｙ Ｄ が最小である場合には、下Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２は、下記式によって算出される：
Ｙｍｉｎ＝ＹＤ，
Ｙｄｉｓｔ０＝（ＹＡ−Ｙｍｉｎ）＞＞２
Ｙｄｉｓｔ１＝（ＹＢ−Ｙｍｉｎ）＞＞２
Ｙｄｉｓｔ２＝（ＹＣ−Ｙｍｉｎ）＞＞２
ここで、「＞＞２」は、２ビットの切捨て処理を示す演算子である。アドレスデータには、輝度データＹＤが最小である旨が記載される。
更に、Ｃｒ’が、ＣｒＡ〜ＣｒＤの和に１ビットの切捨て処理を行うことによって生成され、同様に、Ｃｂ’が、ＣｂＡ〜ＣｂＤの和に１ビットの切捨て処理を行うことによって生成される。即ち、Ｃｒ’、Ｃｂ’が下記の式によって算出される：
Ｃｒ’＝（ＣｒＡ＋ＣｒＢ＋ＣｒＣ＋ＣｒＤ）＞＞１
Ｃｂ’＝（ＣｂＡ＋ＣｂＢ＋ＣｂＣ＋ＣｂＤ）＞＞１
ここで、「＞＞１」は、１ビットの切捨て処理を示す演算子である。以上で、（４×１）圧縮データの生成が完了する。
一方、（４×１）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理は、以下のようにして行われる。（４×１）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開では、まず、Ｙｍｉｎ、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２から、データセットＡ〜Ｄそれぞれの輝度データが復元される。以下では、復元されたデータセットＡ〜Ｄの輝度データをＹＡ’〜ＹＤ’と記載する。より具体的には、アドレスデータによって最小であると示されているデータセットの輝度データとして、最小輝度データＹｍｉｎの値が使用される。更に、Ｙｄｉｓｔ０〜Ｙｄｉｓｔ２に２ビットの繰上げ処理を行った後、最小輝度データＹｍｉｎに加算することにより、他のデータセットの輝度データが復元される。本実施形態では、輝度データＹ Ａ 〜Ｙ Ｄ のうち、Ｙ Ｄ が最小である場合には、下記式によって輝度データＹＡ’〜ＹＤ’が復元される：
ＹＡ’＝Ｙｄｉｓｔ０×４＋Ｙｍｉｎ
ＹＢ’＝Ｙｄｉｓｔ１×４＋Ｙｍｉｎ
ＹＣ’＝Ｙｄｉｓｔ２×４＋Ｙｍｉｎ
ＹＤ’＝Ｙｍｉｎ
更に、輝度データＹＡ’〜ＹＤ’と色差データＣｒ’、Ｃｂ’から、下記のマトリックス演算により、データセットＡ〜ＤのＲ、Ｇ、Ｂデータが復元される：
Figure 2014107754
 ここで、「＞＞２」は、２ビットを切り捨てる処理を示す演算子である。上記の式から理解されるように、データセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元では、色差データＣｒ’、Ｃｂ’が共通に使用される。
以上でデータセットＡ〜ＤのＲデータ、Ｇデータ、Ｂデータの復元が完了する。即ち、（４×１）圧縮で圧縮された圧縮画像データの展開処理が完了する。
以上には、本発明の実施形態が具体的に記述されているが、本発明は、上記の実施形態には限定されない。本発明が、様々な変更と共に実施され得ることは、当業者には容易に理解されよう。例えば、上記の実施形態では、ＬＣＤパネル２を備えた液晶表示装置１が記述されているが、本発明は、他の表示パネル（例えば、プラズマ表示パネル及び有機ＥＬ表示パネル）を備える表示装置にも適用可能である。
また、上記の実施形態では、画像メモリ１４に記憶される圧縮画像データ２２を生成するために圧縮処理が行われているが、本発明の画像処理方法は、他の用途にも適用可能である。例えば、表示パネルドライバにデータ圧縮された画像データを転送する場合に、本発明による画像処理方法が適用されてもよい。
更に、上記の実施形態において、第１の実施形態の前処理と、第２の実施形態の前処理のいずれかが、画像データの内容に応じて選択され、選択された前処理が用いられても良い。
１ ：液晶表示装置
２ ：ＬＣＤパネル
３ ：コントローラドライバ
４ ：処理装置
５ ：入力画像データ
６ ：制御信号群
１１ ：命令制御回路
１２ ：ラインメモリ
１３ ：画像圧縮回路
１４ ：画像メモリ
１５ ：画像展開回路
１６ ：データ線駆動回路
１６ａ ：シフトレジスタ
１６ｂ ：表示ラッチ
１６ｃ ：駆動回路
１７ ：ゲート線駆動回路
１８ ：タイミング制御回路
１９ ：階調電圧発生回路
２１ ：画像データ
２２ ：圧縮画像データ
２３ ：圧縮画像データ
２４ ：展開画像データ
２５ ：タイミング設定データ
２６ ：階調設定データ
２７ ：タイミング制御信号
２８ ：タイミング制御信号
３１ ：１２代表値算出回路
３２ ：総比較圧縮回路
３３ ：代表値データ
３４ ：１２代表値復元回路
３５ ：画像データ復元回路
３６ ：代表値復元データ
４１ ：形状認識部
４２ ：可逆圧縮部
４３ ：（１×４）圧縮部
４４ ：（２＋１×２）圧縮部
４５ ：（２×２）圧縮部
４６ ：（４×１）圧縮部
４７ ：圧縮データ選択部
５１ ：元データ復元部
５２ ：（１×４）展開部
５３ ：（２＋１×２）展開部
５４ ：（２×２）展開部
５５ ：（４×１）展開部
５６ ：展開データ選択部

Claims (15)

  1. Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する圧縮回路と、
    前記圧縮画像データを格納する画像メモリと、
    前記画像メモリから読み出された前記圧縮画像データを展開して展開画像データを生成する展開回路と、
    前記展開画像データに応答して表示パネルを駆動する駆動回路
    とを具備し、
    前記圧縮回路は、
    前記Ｎ個の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、
    前記Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて前記２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によって前記Ｍ個のデータセットを圧縮して前記圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路
    とを含む
    表示パネルドライバ。
  2. 請求項１に記載の表示パネルドライバであって、
    前記代表値算出回路は、前記前処理において、前記Ｎ個の画素を、前記Ｍ個のデータセットに対応づけられたＭ個のグループにグループ化し、前記Ｍ個のデータセットのそれぞれに含まれる代表値を、前記Ｍ個のグループのうちの対応するグループに属する画素の画像データから算出する
    表示パネルドライバ。
  3. 請求項２に記載の表示パネルドライバであって、
    前記Ｎ個の画素のそれぞれは、第１色に対応する副画素、第２色に対応する副画素、及び、第３色に対応する副画素を含み、
    前記前処理における前記Ｎ個の画素を前記Ｍ個のグループへのグループ化は、初期的に前記Ｎ個の画素を一のグループに分類すると共に、処理対象になっているグループについて、副画素の階調の最大値と最小値との差が大きいグループ及び色を選択し、選択されたグループに属する画素を、選択された色の副画素の階調によって２つのグループに分類する手順を繰り返すことによって行われる
    表示パネルドライバ。
  4. 請求項１乃至３のいずれかに記載の表示パネルドライバであって、
    前記Ｍ個のデータセットは、４個のデータセットからなり、
    前記複数の圧縮処理は、
    前記４個のデータセットに対応する第１代表値を算出し、前記第１代表値を前記圧縮画像データに組み込む第１圧縮処理と、
    前記４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第２代表値を算出し、残りの２個のデータセットに対応する第３代表値を算出し、前記圧縮画像データに前記第２代表値及び前記第３代表値を含める第２圧縮処理と、
    前記４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第４代表値を算出すると共に、残りの２個のデータセットのそれぞれについてビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第１ビット減少データを生成し、前記圧縮画像データに前記第４代表値及び前記第１ビット減少データを組み込む第３圧縮処理と、
    前記４個のデータセットそれぞれに対してビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第２ビットプレーン減少データを算出し、前記圧縮画像データに前記第２ビットプレーン減少データを含める第４圧縮処理
    とを含む
    表示パネルドライバ。
  5. 請求項１に記載の表示パネルドライバであって、
    前記Ｎ個の画素は、８個の画素からなり、
    前記Ｍ個のデータセットは、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットからなり、
    前記代表値算出回路は、前記前処理において、前記８個の画素の画像データに対してＹＣｒＣｂ変換を行って前記８個の画素のそれぞれについてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを生成し、前記８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値とが最も大きいデータから８個の第１代表値を算出し、前記８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうちの残りの２つのデータから、４個の第２代表値を算出し、
    前記４個のデータセットのそれぞれは、前記８個の第１代表値のうちの２つと、前記４個の第２代表値のうちの１つとを含んでいる
    表示パネルドライバ。
  6. 請求項５に記載の表示パネルドライバであって、
    前記複数の圧縮処理は、
    前記４個のデータセットに対応する第１代表値を算出し、前記第１代表値を前記圧縮画像データに組み込む第１圧縮処理と、
    前記４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第２代表値を算出し、残りの２個のデータセットに対応する第３代表値を算出し、前記圧縮画像データに前記第２代表値及び前記第３代表値を含める第２圧縮処理と、
    前記４個のデータセットのうちの２個のデータセットに対応する第４代表値を算出すると共に、残りの２個のデータセットのそれぞれについてビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第１ビット減少データを生成し、前記圧縮画像データに前記第４代表値及び前記第１ビット減少データを組み込む第３圧縮処理と、
    前記４個のデータセットそれぞれに対してビット数を減少させる処理を独立に行うことによって第２ビットプレーン減少データを算出し、前記圧縮画像データに前記第２ビットプレーン減少データを含める第４圧縮処理
    とを含む
    表示パネルドライバ。
  7. 表示パネルと、
    前記表示パネルを駆動する表示パネルドライバ
    とを備え、
    前記表示パネルドライバは、
    Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データを圧縮して圧縮画像データを生成する圧縮回路と、
    前記圧縮画像データを格納する画像メモリと、
    前記画像メモリから読み出された前記圧縮画像データを展開して展開画像データを生成する展開回路と、
    前記展開画像データに応答して前記表示パネルを駆動する駆動回路
    とを具備し、
    前記圧縮回路は、
    前記Ｎ個の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、
    前記Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて前記２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によって前記Ｍ個のデータセットを圧縮して前記圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路
    とを含む
    表示装置。
  8. 請求項７に記載の表示装置であって、
    前記代表値算出回路は、前記前処理において、前記Ｎ個の画素を、前記Ｍ個のデータセットに対応づけられたＭ個のグループにグループ化し、前記Ｍ個のデータセットのそれぞれに含まれる代表値を、前記Ｍ個のグループのうちの対応するグループに属する画素の画像データから算出する
    表示装置。
  9. 請求項８に記載の表示装置であって、
    前記Ｎ個の画素のそれぞれは、第１色に対応する副画素、第２色に対応する副画素、及び、第３色に対応する副画素を含み、
    前記前処理における前記Ｎ個の画素を前記Ｍ個のグループへのグループ化は、初期的に前記Ｎ個の画素を一のグループに分類すると共に、処理対象になっているグループについて、副画素の階調の最大値と最小値との差が大きいグループ及び色を選択し、選択されたグループに属する画素を、選択された色の副画素の階調によって２つのグループに分類する手順を繰り返すことによって行われる
    表示装置。
  10. 請求項７に記載の表示装置であって、
    前記Ｎ個の画素は、８個の画素からなり、
    前記Ｍ個のデータセットは、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットからなり、
    前記代表値算出回路は、前記前処理において、前記８個の画素の画像データに対してＹＣｒＣｂ変換を行って前記８個の画素のそれぞれについてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを生成し、前記８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値とが最も大きいデータから８個の第１代表値を算出し、前記８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうちの残りの２つのデータから、４個の第２代表値を算出し、
    前記４個のデータセットのそれぞれは、前記８個の第１代表値のうちの２つと、前記４個の第２代表値のうちの１つとを含んでいる
    表示装置。
  11. Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成する代表値算出回路と、
    前記Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて前記２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によって前記Ｍ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成する総比較圧縮回路
    とを含む
    画像処理回路。
  12. 請求項１１に記載の画像処理回路であって、
    前記代表値算出回路は、前記前処理において、前記Ｎ個の画素を、前記Ｍ個のデータセットに対応づけられたＭ個のグループにグループ化し、前記Ｍ個のデータセットのそれぞれに含まれる代表値を、前記Ｍ個のグループのうちの対応するグループに属する画素の画像データから算出する
    画像処理回路。
  13. 請求項１２に記載の画像処理回路であって、
    前記Ｎ個の画素のそれぞれは、第１色に対応する副画素、第２色に対応する副画素、及び、第３色に対応する副画素を含み、
    前記前処理における前記Ｎ個の画素を前記Ｍ個のグループへのグループ化は、初期的に前記Ｎ個の画素を一のグループに分類すると共に、処理対象になっているグループについて、副画素の階調の最大値と最小値との差が大きいグループ及び色を選択し、選択されたグループに属する画素を、選択された色の副画素の階調によって２つのグループに分類する手順を繰り返すことによって行われる
    画像処理回路。
  14. 請求項１１に記載の画像処理回路であって、
    前記Ｎ個の画素は、８個の画素からなり、
    前記Ｍ個のデータセットは、それぞれが３つの代表値を含む４個のデータセットからなり、
    前記代表値算出回路は、前記前処理において、前記８個の画素の画像データに対してＹＣｒＣｂ変換を行って前記８個の画素のそれぞれについてＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータを生成し、前記８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうち、最大値と最小値とが最も大きいデータから８個の第１代表値を算出し、前記８個の画素のＹデータ、Ｃｒデータ、Ｃｂデータのうちの残りの２つのデータから、４個の第２代表値を算出し、
    前記４個のデータセットのそれぞれは、前記８個の第１代表値のうちの２つと、前記４個の第２代表値のうちの１つとを含んでいる
    画像処理回路。
  15. Ｎ個（Ｎは、３以上の自然数）の画素の画像データに対して前処理を行い、それぞれが複数の代表値を含むＭ個（Ｍは、Ｎより小さい２以上の自然数）のデータセットを生成するステップと、
    前記Ｍ個のデータセットのうちから２個のデータセットを選択する組み合わせの全てについて前記２個のデータセットの間の相関性を算出し、算出された相関性に応じて複数の圧縮処理のうちのいずれかを選択し、選択された圧縮処理によって前記Ｍ個のデータセットを圧縮して圧縮画像データを生成するステップ
    とを具備する
    画像処理方法。
JP2012260176A 2012-11-28 2012-11-28 画像処理回路及び画像処理方法並びにそれを用いた表示パネルドライバ及び表示装置 Active JP6068108B2 (ja)

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