JP2679769B2

JP2679769B2 - 画像信号の符号化装置

Info

Publication number: JP2679769B2
Application number: JP30545592A
Authority: JP
Inventors: 一弘鈴木; 裕越; 節國武; 俊一木村; 功上澤
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1992-11-16
Filing date: 1992-11-16
Publication date: 1997-11-19
Anticipated expiration: 2012-11-19
Also published as: JPH06164939A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像信号の符号化装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】画像信号の符号化方式として、ファクシ
ミリの標準方式の一つであるＪＰＥＧ方式（ＩＳＯ−Ｉ
ＥＣ／ＣＤ１０９１８−１，“ＤｉｇｉｔａｌＣｏ
ｍｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄＣｏｄｉｎｇｏｆＣ
ｏｎｔｉｎｕｏｕｓ−ｔｏｎｅＳｔｉｌｌＩｍａｇｅ
ｓＰａｒｔ１Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔａｎｄｇ
ｕｉｄｅｌｉｎｅ”参照）で採用されているような、直
交変換の一種である離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔ
ｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ）に基づく手法
が知られている。例えば、８次の２次元離散コサイン変
換の変換は、（１）式で与えられ、逆変換は（２）式と
なる。

【０００３】

【数１】ここで、

【数２】また、ｆ（ｉ，ｊ）は、画素ブロックの各要素を表し、
ｉ，ｊは要素の位置を表す。Ｆ（ｕ，ｖ）は、変換係数
の各要素を表し、ｕ，ｖは要素の位置を表す。

【０００４】人物、風景等の自然画像と呼ばれる画像信
号では、隣接する画素どうしが近い画素値をとる傾向が
あり、相関性の高いことが知られている。このような相
関性の高い信号は、周波数軸上で見ると、ある特定の周
波数成分に信号電力が集中的に分布していることを意味
する。この信号電力が集中して分布する成分の係数のみ
を符号化すれば、全体としての情報量削減が可能とな
る。自然画像の場合には、離散コサイン変換を行うこと
により、大部分の信号電力が低周波領域に集中する。

【０００５】以下、図１０によって従来例の構成につい
て説明する。

【０００６】図において、１は入力画像、３はブロック
抽出部２によって入力画像より切り出された入力ブロッ
ク、１０１は直交変換部１００によって入力ブロック３
に（１）式に示す離散コサイン変換を施して得られる変
換係数、１０３は量子化マトリクス格納部１０４に格納
された量子化マトリクス、１０５は量子化部１０２によ
って変換係数１０１を量子化マトリクス１０３で量子化
することによって得られる量子化係数、１０７は量子化
係数１０５を可変長符号化して得られる可変長符号、１
０９は可変長符号１０７を多重化した符号データであ
る。また、２は入力画像１から画素の矩形領域である入
力ブロック３を抽出するブロック抽出部、１００は入力
ブロック３に対して離散コサイン変換を施す直交変換
部、１０４は量子化マトリクスを記憶する量子化マトリ
クス格納部、１０２は変換係数１０１に対して量子化マ
トリクス１０３を用いて量子化を行う量子化部、１０６
は量子化係数１０６を可変長符号化する可変長符号化
部、１０８は可変長符号１０７を多重化して符号データ
１０９を構成する多重化部である。

【０００７】以下、図１０に基づいて動作を説明する。

【０００８】ブロック抽出部２では、図１１に示すよう
に入力画像１から、画素の矩形領域である入力ブロック
３が抽出される。図は８×８画素の領域の場合であり、
以下実施例では、８×８画素のサイズについて説明す
る。

【０００９】続いて直交変換部１００においては、入力
ブロック３に対して（１）式に示した離散コサイン変換
が施される。離散コサイン変換の結果、変換係数１０１
は８×８のサイズのマトリクスとして得られる。この
時、変換係数１０１は図１２のようにマトリクス内をジ
グザグに走査した一次元の係数列として出力される。

【００１０】量子化部１０２における量子化処理は、変
換係数１０１と量子化マトリクス格納部１０４に格納さ
れた量子化マトリクス１０３を用いて行われる。量子化
は次式で定義される丸め処理である。

【００１１】 C(u,v)=(F(u,v)+(Q(u,v)/2))/Q(u,v) (F(u,v)≧0) ・・・・（４） C(u,v)=(F(u,v)-(Q(u,v)/2))/Q(u,v) (F(u,v)＜0) ・・・・（５）ここで、Ｆ（ｕ，ｖ），Ｑ（ｕ，ｖ）は、それぞれ変換
係数、量子化マトリクスの各要素を表す。ｕ，ｖは要素
の位置を表す。図１３に量子化マトリクス１０３の例を
示す。以下、係数位置ごとのそれぞれの値を量子化ステ
ップ値と呼ぶ。

【００１２】量子化マトリクス１０３は、量子化マトリ
クス格納部１０４に、図１２に示すジグザグスキャンの
順に格納される。これにより、量子化部１０２において
は、ジグザグスキャンの順に、変換係数１０１と対応す
る位置の量子化ステップ値が読み込まれ、（４），
（５）式の量子化処理が順次実行される。

【００１３】従来例においては、画質、符号化効率は量
子化処理によって決定される。符号化における情報削減
効果は、変換係数のビット精度の低減によって実現され
る。通常は、変換係数の電力分布には偏りがあるため、
電力の集中する係数のビット精度を高く、電力の集中し
ない係数のビット精度を粗く設定することによって、再
現画質と符号化効率の両立を計っている。図１３に示す
量子化マトリクスでは、低周波成分の係数には多くのビ
ットが、高周波成分の係数には少ないビットが配分され
る設定となっている。

【００１４】しかしながら、上記したＪＰＥＧ方式にお
いては、入力される画像の波形を分析する手法を持た
ず、また、一つの画像（カラー画像の場合は、色成分ご
と）に対して１種類の量子化特性しか用いることができ
ないことから、原稿内容に対する適応化ができず、再現
画質と符号化効率の改善を十分に両立させることが困難
であるという問題があった。

【００１５】そこでこの問題を解決するものとして、画
像ごとの特性に合わせて、各変換係数の分散に基づいて
最適なビット配分を決定することにより、画質及び圧縮
効率の双方を改善する手法が、尾上守夫、「画像処理ハ
ンドブック（９．３濃淡静止画像の符号化）」，株式
会社昭晃堂発行，１９８７，ｐ２２１に開示されてい
る。この適応符号化におけるビット数の配分は、次式の
ように表せる。

【００１６】

【数３】ここで、ｂ（ｕ，ｖ）は変換係数Ｆ（ｕ，ｖ）に割当て
るビット数、σ（ｕ，ｖ）²は変換係数Ｆ（ｕ，ｖ）の
分散、θは平均のビット数である。

【００１７】これにより、割当てるビット数ｂ（ｕ，
ｖ）と変換係数のダイナミックレンジＬ（ｕ，ｖ）か
ら、量子化ステップ値Ｑ（ｕ，ｖ）は次式によって決定
することができる。

【００１８】 Q(u,v)=Int［L(u,v)/2^b(u,v)］・・・・（８）ここで、Ｉｎｔ［］は整数化することを意味する。

【００１９】図１０に示す可変長符号化部１０６では、
量子化係数１０５に対してハフマン符号化等の可変長符
号化を行い、割当てられた可変長符号１０７が出力され
る。

【００２０】多重化部１０８では、可変長符号を多重化
して符号データ１０９を構成することにより、符号化動
作が完了する。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】通常、スキャナ等で入
力される画像中には、文字、写真などの異種領域が混在
することが予想される。このような異なる領域に変換符
号化を適用する場合、領域によって変換係数の電力分布
は大きく異なる。

【００２２】画像の特性に合わせて最適なビット配分を
行う技術自体は、上記した「画像処理ハンドブック」に
開示されているが、この文献に開示されている従来技術
では、符号化すべき画像全体の平均的な特性に基づいて
ビット配分を決定していたので、異種領域ごとの特性の
違いについては考慮されていなかった。したがって、写
真画像中に文字部が含まれている場合においても、画像
全体に対して求めた平均的なビット配分が適用されるこ
とになる。文字部では、エッジによって発生する高周波
成分を保存するために多くのビット配分が必要となり、
さらにエッジの方向によって高周波成分の分布が異な
る。平均的なビット配分のみでは、これらの特性の違い
に対応できず、文字画質の劣化を引き起こすという問題
があった。

【００２３】図１４〜図１６は、水平方向に階調変化を
有する画素ブロック（図１４）、垂直方向に階調変化を
有する画素ブロック（図１５）、斜め方向に階調変化を
有する画素ブロック（図１６）のそれぞれについて、画
素分布（図１４（ａ）〜図１６（ａ））と変換係数の電
力分布（図１４（ｂ）〜図１６（ｂ））の対応を示すも
のである。図１４〜図１６から判るように、入力ブロッ
ク中の階調変化の方向、振幅変化の大きさによって係数
電力の分布が異なっている。したがって、変換符号化の
場合には、入力ブロックの波形を分析することによっ
て、変換係数の量子化特性を決定する適応符号化が画
質、効率の観点から有望と考えられる。

【００２４】本発明においては、入力ブロックごとの波
形を階調変化の方向と振幅方向の特徴から分析する画素
空間での波形分析手法を用いることにより効率が高く且
つ画質の劣化が少ない適応符号化を実現することを目的
とする。

【００２５】

【課題を解決するための手段】本発明の画像信号の符号
化装置においては、画像信号を複数の画素から成るｍ×
ｎ画素（ｍ，ｎは正整数）の入力ブロックに分割するブ
ロック抽出手段と、前記入力ブロックに直交変換を施し
て変換係数を得る直交変換手段と、量子化の特性を記憶
する量子化特性格納手段と、前記変換係数を前記量子化
特性格納手段に記憶した特性で量子化して量子化係数を
得る量子化手段と、前記量子化係数を可変長符号化する
符号化手段と、可変長符号化の結果を多重化して符号デ
ータを得る多重化手段を備えた画像信号の符号化装置に
おいて、前記入力ブロック内の各画素から平均値を減算
する平均値分離手段と、前記平均値分離手段によって得
られる平均値分離ブロックの階調変化の方向の特徴量を
分析する第１の分析手段と、前記平均値分離ブロックの
振幅方向の特徴量を分析する第２の分析手段と、前記第
１の分析手段の分析結果と第２の分析手段の分析結果に
基づいて前記入力ブロックの波形の特徴を判定する判定
手段とを有し、前記入力ブロックの波形を分析する波形
分析手段を備え、波形の分析結果に基づいて前記量子化
特性格納手段の量子化特性を切り替えることを特徴とす
る。

【００２６】

【作用】ブロック抽出手段では、画像信号を複数の画素
から成るｍ×ｎ画素（ｍ，ｎは正整数）の入力ブロック
に分割する。直交変換手段では、前記入力ブロックに直
交変換を施し、変換係数を得る。波形分析手段では、前
記入力ブロックの波形を分析する。

【００２７】入力ブロックの波形の分析は、平均値分離
手段により入力ブロック内の各画素から平均値を減算
し、第１の分析手段により前記平均値分離手段によって
得られる平均値分離ブロックの階調変化の方向の特徴量
を分析し、第２の分析手段により前記平均値分離ブロッ
クの振幅方向の特徴量を分析し、判定手段により前記第
１の分析手段の分析結果と第２の分析手段の分析結果に
基づいて前記入力ブロックの波形の特徴を判定すること
により行われる。量子化特性格納手段では、波形の分析
結果に対応する量子化特性が設定される。量子化手段で
は、前記変換係数を量子化特性格納手段に設定された特
性で量子化して量子化係数を得る。符号化手段では、前
記量子化係数を可変長符号化し、多重化手段では、符号
化結果を多重化して符号データを得る。

【００２８】

【実施例】図１は、本発明の実施例の構成を示す図であ
る。図において、図１０の従来例と対応する部分には同
一符号を付している。

【００２９】図において、１は入力画像、３はブロック
抽出部２によって入力画像より切り出された入力ブロッ
ク、１３は後述する領域分析部７による入力ブロック３
の分析結果である領域情報、１０１は直交変換部１００
によって入力ブロック３に（１）式に示す離散コサイン
変換を施して得られる変換係数、１０３は量子化マトリ
クス格納部１０４に格納された量子化マトリクスのセッ
トから領域情報１３によって選ばれた量子化マトリク
ス、１０５は量子化部１０２によって変換係数１０１を
量子化マトリクス１０３で量子化することによって得ら
れる量子化係数、１０７は量子化係数１０５を可変長符
号化して得られる可変長符号、１０９は可変長符号１０
７を多重化した符号データである。また、２は入力画像
１から画素の矩形領域である入力ブロック３を抽出する
ブロック抽出部、７は入力ブロック３の波形及び利得に
関する分析を行い、結果を領域情報１３として出力する
領域分析部、１００は入力ブロック３に対して離散コサ
イン変換を施す直交変換部、１０４は量子化マトリクス
を記憶し、領域情報１３に対応する量子化マトリクス１
０３を出力する量子化マトリクス格納部、１０２は変換
係数１０１に対して量子化マトリクス１０３を用いて量
子化を行う量子化部、１０６は量子化係数１０５を可変
長符号化する可変長符号化部、１０８は可変長符号１０
７を多重化して符号データ１０９を構成する多重化部で
ある。

【００３０】図２は、図１に示す領域分析部７の構成を
説明する図である。

【００３１】図において、３はブロック抽出部２によっ
て切り出されたｍ×ｎ画素（ｍ，ｎは正整数）の入力ブ
ロック、６は平均値分離部４によって入力ブロック３の
平均値を各画素から減じた平均値分離ブロック、１８は
波形分析部１４によって平均値分離ブロック６の波形を
分析した結果である波形情報、２７は利得分析部２０に
よって平均値分離ブロック６の利得を分析した結果であ
る利得情報、１３は、領域判定部１２において、波形情
報１８と利得情報２７に基づく領域判定の結果である領
域情報である。また、４は入力ブロック３の平均値を計
算し、各画素から平均値を減じて平均値分離ブロック６
を得る平均値分離部、１４は平均値分離ブロック６の波
形を分析して波形情報１８を出力する波形分析部、２０
は平均値分離ブロック６の利得情報を分析して利得情報
２７を出力する利得分析部、１２は波形情報１８と利得
情報２７から入力ブロック３の領域を判定して領域情報
１３を出力する領域判定部である。

【００３２】図３は、図２に示す波形分析部１４の構成
図である。図において、１６は形状分析部１５によって
選択された代表ベクトルを表す形状インデックス、１８
は波形マッピング・テーブル１７が出力する波形情報で
ある。また、１５は代表的な波形情報を有する代表ベク
トルのセットとｍ×ｎ画素から成るブロックである平均
値分離ブロック６とのパターン・マッチングを行い、最
も近い波形情報を持つ代表ベクトルを選ぶ形状分析部、
１７は形状インデックス１６から波形情報１８を得るた
めの波形マッピング・テーブルである。

【００３３】図３の形状分析部１５は、例えば図４に示
すように、予め用意された代表的な波形情報を有する代
表ベクトル・セットと、分析対象ブロック（以後分析ブ
ロックと呼ぶ）すなわち平均値分離ブロック６とのパタ
ーン・マッチングにより波形情報分析を行う。波形情報
分析により、分析ブロックの階調変化の方向として形状
インデックス１６が得られる。

【００３４】ｍ×ｎ画素の分析ブロックをｘ＝｛ｘ_i｜
ｉ＝１，２，．．．，ｍ×ｎ｝、ｋ個の代表ベクトルか
らなる代表ベクトル・セットをＹ＝｛ｙ_i｜ｉ＝１，
２，．．．，ｋ｝とすると、パタン・マッチングは以下
の式で定義できる。

【００３５】ｄ（ｘ，ｙ_p）＝ｍｉｎ｛ｄ（ｘ，ｙ_i）｝（全ての
ｉに対して）（ｉ＝１，２，．．．．，ｋ）ここで、ｄ（ｘ，ｙ_i）はｘとｙ_iとの歪み測度であ
り、２乗歪み等で定義される。ｐは代表ベクトルのイン
デックスすなわち形状インデックス１６であり、ｐの表
す代表ベクトルｙ_pが、分析ブロックに最も近い波形情
報を持つ代表ベクトルとして選択されたことを示してい
る。

【００３６】以下、波形分析に関する動作について説明
する。

【００３７】代表ベクトルのセットは、水平、垂直、そ
の他の方向をもつ階調変化に対して主成分分析を行うこ
とによって設計する。代表ベクトルのセットを記憶する
メモリの削減のために、パターンマッチングは部分ブロ
ックに分割して行われる。例えば、入力ブロック３が８
×８のサイズであれば、４×４画素の４つの部分ブロッ
クごとにパターンマッチングが行われる。部分ブロック
ごとに得られた４つの形状インデックスは、８×８画素
の入力ブロック中の４×４画素ブロックの２次元の波形
の特徴を表している。これらの４つのインデックスは、
波形マッピングテーブル１７において８×８画素ブロッ
ク全体の波形を示す情報にマッピングされ、波形情報１
８として出力される。この時、４つの部分ブロックの波
形の方向のばらつき（複雑度）が考慮される。例えば、
４つの部分ブロックの波形の方向がすべて一致すれば複
雑度は低く、４つの部分ブロックの波形の方向がすべて
異なる場合には複雑度は高いものとする。

【００３８】図５は、図２に示す利得分析部２０の構成
図である。図において２３は分散算出器２２が出力する
分散値、２５はヒストグラム計数器２４が出力するヒス
トグラム情報、２７は利得情報、３１は平均値分離ブロ
ック６内の最大値と最小値の比率であるダイナミックレ
ンジ比である。２２は平均値分離ブロック６のｍ×ｎ画
素の値の分散値を算出する分散算出器、２４は平均値分
離ブロック６のｍ×ｎ画素の値の頻度分布を計数するヒ
ストグラム計数器、３０は平均値分離ブロック６内の最
大値と最小値を検出し、最大値と最小値の比率を算出す
る最大最小検出器、２６は分散値２３、ヒストグラム情
報２５、およびダイナミックレンジ比３１から利得情報
２７を得るための利得マッピング・テーブルである。

【００３９】以下、利得分析に関する動作について説明
する。

【００４０】図５の利得分析部２０は、平均値分離ブロ
ック６の振幅、画素値の頻度分布、最大値と最小値の比
率を分析し、その結果から入力ブロック３が、文字部の
ブロックであるか写真領域のブロックであるかを判定す
る。利得情報分析は、平均値分離ブロック６を構成する
ｍ×ｎ画素の値の分散値σ²の計算、ヒストグラムの計
数、最大値と最小値の比率によって行われる。

【００４１】図５の分散算出器２２は、平均値分離ブロ
ック６を構成するｍ×ｎ画素の値の分散値σ²すなわち
分散値２３を算出する。平均値を分離したｍ×ｎ画素の
分散値は次式で定義される。

【００４２】

【数４】あるいは、

【数５】ここでは、以後、分散値σを用いて説明する。

【００４３】図５のヒストグラム計数器２４は、図６に
示すように、分散値σにより平均値分離ブロック６を閾
値処理して頻度を計数する。すなわち、閾値を±σ／ａ
に設定し、−σ／ａ未満、−σ／ａ以上かつσ／ａ以
下、σ／ａより大きい範囲の３か所で頻度を計数する。
ここでａは０でない正の実数であり、本実施例では、例
えばａ＝３とする。３か所で計数した頻度値をそれぞれ
Ｈ_-1、Ｈ₀、Ｈ₁とする。図６に示すように、Ｈ_-1、Ｈ
₀、Ｈ₁から、ヒストグラムが単峰分布（同図（ａ）参
照）かあるいは双峰分布（同図（ｂ）参照）かを判断し
結果をヒストグラム情報２５として得る。例えば、Ｈ_-1
≦Ｈ₀かつＨ₀≧Ｈ₁かつの場合に単峰分布であり、そ
の他の場合に双峰分布であると判断する。

【００４４】一般的に文字領域の場合には、文字色と背
景色に相当する位置にヒストグラムのピークが現れるこ
とから、双峰分布の場合は文字領域と判定することがで
きる。

【００４５】最大最小検出器３０では、最大値と最小値
の比率であるダイナミックレンジ比ｒが次式に基づいて
計算される。

【００４６】ｒ＝ｍａｘ｛ｘ_ij｝／ｍｉｎ｛ｘ_ij｝，（ｉ＝１，・・
・，ｍ，ｊ＝１，・・・，ｎ）・・・（１１）文字領域において、ブロック境界に文字等のエッジの一
部がかかっている場合には、背景色の画素数と文字色の
画素数が著しく異なるため、分散、ヒストグラムによっ
て判定を誤る場合がある。ダイナミックレンジ比ｒを導
入することにより、ｒが大きい場合には、ブロック境界
に文字等のエッジの一部がかかっていると判定される。
これにより写真領域との判定誤りを回避できる。

【００４７】図５の利得マッピング・テーブル２６は、
分散値２３、ヒストグラム情報２５、およびダイナミッ
クレンジ比３１から、文字領域、写真領域の識別結果で
ある利得情報２７を得る。

【００４８】図７に利得マッピング・テーブル２６にお
ける領域判定の木構造の例を示す。それぞれの節におい
て、ヒストグラム情報２５、分散値２３、およびダイナ
ミックレンジ比３１に対して閾値処理を行い、分岐の判
定を行う。すなわち、ヒストグラムが双峰の分布を示す
場合には文字と判定し、ヒストグラムが単峰の分布でブ
ロック内分散が大と判定された場合には、写真領域と判
定する。ヒストグラムが単峰の分布であり、ブロック内
の分散が小と判定された場合には、更にダイナミックレ
ンジの比の大小により、文字と写真領域とを区別する。
判定基準となる各節での閾値は、入力される画像の特性
に対して設定する。なお、ここでは、ヒストグラム情報
２５、分散値２３、およびダイナミックレンジ比３１の
それぞれを単一の閾値で判定する場合について説明した
が、閾値の数はこれに限るものではない。したがって、
各節での分岐の数も２に限定されるものではなく、さら
に多くの分岐を持つ木構造を構成することも可能であ
る。

【００４９】利得分析部２０で得られた利得情報２７
は、先に説明した波形分析部１４からの波形情報１８と
ともに図２の領域判定部１２に供給される。

【００５０】領域判定部１２では、上述した波形分析と
利得分析の結果である波形情報１８と利得情報２７から
領域情報１３を決定する。

【００５１】領域情報１３は、文字領域、写真領域の区
別を表す情報と、それぞれの領域での階調変化の方向を
示す情報から構成される。

【００５２】次に、領域情報１３に基づく適応符号化に
ついて説明する。

【００５３】図１に示す実施例においては、上述した手
順によって得られた領域情報１３によって量子化マトリ
クス１３が切り替えられる。これは、量子化マトリクス
格納部１０４において行われる。

【００５４】量子化マトリクス格納部１０４に格納され
る量子化マトリクスは、事前に作成されている必要があ
る。これは例えば、従来例で説明した「画像処理ハンド
ブック」に開示されている手法を、分離された領域ごと
に適用すればよい。

【００５５】図８には、実際の画像に対して振幅方向の
特徴に基づいて写真領域と文字領域の分離を行い、文字
領域については階調変化の方向でさらに垂直、水平、斜
め、その他の４通りに分離する例を示す。図９は、図８
のように写真領域と４通りの文字領域に分割されたそれ
ぞれの領域に対して設計した５種類の量子化マトリクス
の例である。図９（ａ）が写真領域に対応し、同図
（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ）がそれぞれ垂直、水
平、斜め、その他の各方向の階調変化を有する文字領域
に対応している。ここでは量子化マトリクス１３をブロ
ックあたりに配分されるビット数の総計が等しくなるよ
うに設計した。また、直流に対する量子化ステップ値は
いずれも等しく設定している。

【００５６】このように、予め領域に対応する量子化マ
トリクス（量子化特性）を決定しておくことにより、実
際に符号化するときに、入力ブロックの領域判定結果に
応じて量子化特性を切り替える適応符号化方式が実現で
きる。

【００５７】なお、量子化後の可変長符号化の手順につ
いては従来技術と同様であるので省略する。

【００５８】復号側においては、この適応化の情報が必
要であるため、図１の多重化部１０８において、領域情
報１３は符号データ１０９に多重化される。８通りの適
応化の場合、識別のために１ブロックあたり３ビットを
追加すればよい。

【００５９】以上、実施例においては、領域分析の結果
に基づいて量子化マトリクスを変更する手法について説
明してきたが、他の適応化についても可能である。

【００６０】例えば、従来例では図１２に示すジグザグ
スキャンのみによって、係数列の一次元化を行っていた
が、分離された領域ごとにスキャンの順序を設定するこ
とも可能である。とくに階調変化の方向によって領域分
離された場合には、電力の集中する係数が異なるので、
電力の集中する係数を優先的にスキャンする経路を与え
ることが符号化効率の点で望ましい。

【００６１】また、可変長符号化に用いる符号表につい
ても、分離された領域ごとに設定することが可能であ
る。

【００６２】復号側においては、スキャン順序、可変長
符号表とも、符号データ中の領域情報に基づいて切り替
えることができる。

【００６３】

【発明の効果】以上、本発明においては、符号化すべき
画像信号に対して領域分析を行い、領域分析の結果に対
応する量子化マトリクスを符号化に用いるようにしてい
る。これにより、写真画像の一部に文字が存在するよう
な場合でも、文字に対しては文字の特性に適した量子化
特性を用いて符号化が行われるので、文字のエッジ部の
画質を大幅に改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の構成図である。

【図２】領域分析部の構成図である。

【図３】波形分析部の構成図である。

【図４】波形情報分析の説明図である。

【図５】利得分析部の構成図である。

【図６】利得情報分析の説明図である。

【図７】領域分離の判定の木構造を示す説明図であ
る。

【図８】領域分割を説明する図である。

【図９】領域別に設計した量子化マトリクスを示す図
である。

【図１０】従来例の構成図である。

【図１１】ブロック抽出の説明図である。

【図１２】ジグザグスキャンを説明する図である。

【図１３】量子化マトリクスの例を示す図である。

【図１４】水平方向に階調変化を有する画素ブロック
の画素の分布と係数電力分布の対応を示す図である。

【図１５】垂直方向に階調変化を有する画素ブロック
の画素の分布と係数電力分布の対応を示す図である。

【図１６】斜め方向に階調変化を有する画素の分布と
係数電力分布の対応を示す図である。

【符号の説明】

１…入力画像、２…ブロック抽出部、３…入力ブロッ
ク、４…平均値分離部、６…平均値分離ブロック、７…
領域分析部、１２…領域判定部、１３…領域情報、１４
…波形分析部、１５…形状分析部、１６…形状インデッ
クス、１７…波形マッピング・テーブル、１８…波形情
報、２０…利得分析部、２２…分散算出器、２３…分散
値、２４…ヒストグラム計数器、２５…ヒストグラム情
報、２６…利得マッピング・テーブル、２７…利得情
報、３０…最大最小検出器、３１…ダイナミックレンジ
比、１００…直交変換部、１０１…変換係数、１０２…
量子化部、１０３…量子化マトリクス、１０４…量子化
マトリクス格納部、１０５…量子化係数、１０６…可変
長符号化部、１０７…可変長符号、１０８…多重化部、
１０９…符号データ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者木村俊一神奈川県海老名市本郷2274番地富士ゼロックス株式会社内 (72)発明者上澤功神奈川県海老名市本郷2274番地富士ゼロックス株式会社内 (56)参考文献特開平２−76385（ＪＰ，Ａ) 特開平５−260312（ＪＰ，Ａ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】画像信号を複数の画素から成るｍ×ｎ画
素（ｍ，ｎは正整数）の入力ブロックに分割するブロッ
ク抽出手段と、前記入力ブロックに直交変換を施して変
換係数を得る直交変換手段と、量子化の特性を記憶する
量子化特性格納手段と、前記変換係数を前記量子化特性
格納手段に記憶した特性で量子化して量子化係数を得る
量子化手段と、前記量子化係数を可変長符号化する符号
化手段と、可変長符号化の結果を多重化して符号データ
を得る多重化手段を備えた画像信号の符号化装置におい
て、前記入力ブロックの波形を分析する波形分析手段であっ
て、前記入力ブロック内の各画素から平均値を減算する
平均値分離手段と、前記平均値分離手段によって得られ
る平均値分離ブロックの階調変化の方向の特徴量を分析
する第１の分析手段と、前記平均値分離ブロックの振幅
方向の特徴量を分析する第２の分析手段と、前記第１の
分析手段の分析結果と第２の分析手段の分析結果に基づ
いて前記入力ブロックの波形の特徴を判定する判定手段
とを有する波形分析手段を備え、この波形分析手段によ
る波形の分析結果に基づいて前記量子化特性格納手段の
量子化特性を切り替えることを特徴とする画像信号の符
号化装置。
【請求項２】前記第１の分析手段が、予め求めたｍ×
ｎ画素（ｍ，ｎは正整数）、あるいは、その正整数比ｊ
（ｊは正整数）で分割した画素からなる複数の代表形状
のブロックの組のそれぞれと前記平均値分離ブロックと
の近似度を求め、最も近似度の高い代表形状ブロックの
インデックス、あるいは、ｊ個に分割されたブロックご
との最も近似度の高い代表形状のブロックのインデック
スの組を前記入力ブロックの階調変化の方向の第１の特
徴量として出力し、ｊ個に分割されたブロックの場合に
は、得られたｊ個のインデックスの組が互いに一致する
比率を前記平均値分離ブロックの形状の複雑度を示すパ
ラメータとし、この複雑度を前記階調変化の方向の第２
の特徴量として出力するものである請求項２に記載の画
像信号の符号化装置。
【請求項３】前記第２の分析手段が、前記平均値分離
ブロック内の各画素値の二乗平均値、あるいは、絶対値
を平均した値を前記入力ブロックの分散値とし、この分
散値を１種以上の閾値と比較した結果を前記振幅方向の
第１の特徴量として出力し、前記平均値分離ブロック内
の各画素値の累積頻度分布を求め、この累積頻度分布の
形状をあらかじめ設定した単一あるいは複数の分布と比
較し、一致したあるいは最も近い分布のインデックスを
前記振幅方向の第２の特徴量として出力するものである
請求項２に記載の画像信号の符号化装置。
【請求項４】前記第２の分析手段が、前記平均値分離
ブロック内の最大値と最小値を検出し、最大値と最小値
の比率を計算し、この比率を１種以上の閾値と比較した
結果を前記振幅方向の第３の特徴量として出力するもの
である請求項２に記載の画像信号の符号化装置。
【請求項５】前記量子化特性格納手段に記憶される量
子化特性が、前記波形分析手段による分析結果に応じて
画像を複数の部分画像に分割し、それぞれの部分画像に
対して直交変換を施して得られる変換係数の分散、また
は標準偏差に基づいて決定されることを特徴とする請求
項１から請求項５のいずれか１項に記載の画像信号の符
号化装置。