JP2918562B2 - カラー画像の符号化方法及びその装置 - Google Patents
カラー画像の符号化方法及びその装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明はカラー画像の符号化方法及びその装置に関
し、特にカラー画像情報を明度情報及び色度情報に変換
してブロツク毎に符号化するカラー画像の符号化方法及
びその装置に関する。
し、特にカラー画像情報を明度情報及び色度情報に変換
してブロツク毎に符号化するカラー画像の符号化方法及
びその装置に関する。
［従来の技術］ 従来、この種の装置では明度や色度に対する人間の視
覚特性を利用してかなりの符号化効率を得ている。
覚特性を利用してかなりの符号化効率を得ている。
第９図は従来の符号化方式を説明する図である。図に
おいて、色変換部１は入力の画像情報R,G,Bを夫々ブロ
ツク（例えば４×４画素）に分割し、これらを均等色空
間における明度情報Ｌ＊及び色度情報ａ＊,b＊に変換す
る。そして明度情報Ｌ＊は、視覚に敏感であるので、忠
実に符号化する。即ち、明度情報Ｌ＊は直交変換器２で
直交変換し、得られた16次元の構造ベクトルをベクトル
量子化器３で符号化する。
おいて、色変換部１は入力の画像情報R,G,Bを夫々ブロ
ツク（例えば４×４画素）に分割し、これらを均等色空
間における明度情報Ｌ＊及び色度情報ａ＊,b＊に変換す
る。そして明度情報Ｌ＊は、視覚に敏感であるので、忠
実に符号化する。即ち、明度情報Ｌ＊は直交変換器２で
直交変換し、得られた16次元の構造ベクトルをベクトル
量子化器３で符号化する。
一方、色度情報ａ＊,b＊は、視覚に敏感でないので、
更に圧縮できる。即ち、色度情報ａ＊,b＊を更にサブブ
ロツク（例えば２×２画素）に分割して各サブブロツク
内の平均値を求め、得られた８次元の色度ベクトルをベ
クトル量子化器６で符号化する。
更に圧縮できる。即ち、色度情報ａ＊,b＊を更にサブブ
ロツク（例えば２×２画素）に分割して各サブブロツク
内の平均値を求め、得られた８次元の色度ベクトルをベ
クトル量子化器６で符号化する。
上記のベクトル量子化に際しては、一般的な画像（ト
レーニング画像）につきサンプリングを行い、LBG法等
により作成したコードブツクを使用する。
レーニング画像）につきサンプリングを行い、LBG法等
により作成したコードブツクを使用する。
［発明が解決しようとする課題］ しかし、上記の如く色度情報の符号化をベクトル量子
化のみで行うと、特に色エツジ等が少ない一般的トレー
ニング画像で作成したコードブツクを使用する場合には
再生色度構造が平坦になる傾向にあり、特に色文字等の
エツジ部で色の濁りを生じた。
化のみで行うと、特に色エツジ等が少ない一般的トレー
ニング画像で作成したコードブツクを使用する場合には
再生色度構造が平坦になる傾向にあり、特に色文字等の
エツジ部で色の濁りを生じた。
また、この解決のために色度構造情報を付加すると符
号長が長くなる欠点がある。
号長が長くなる欠点がある。
本発明は上記従来技術の欠点を除去するために成され
たものであり、カラー画像を表す明度情報の内容をでき
るだけ有効に用いることにより、このカラー画像を表す
色度情報を効率良く符号化するカラー画像の符号化方法
及び装置を提供することを目的とする。
たものであり、カラー画像を表す明度情報の内容をでき
るだけ有効に用いることにより、このカラー画像を表す
色度情報を効率良く符号化するカラー画像の符号化方法
及び装置を提供することを目的とする。
［課題を解決するための手段］ 上記目的を達成するために本発明のカラー画像の符号
化装置は以下のような構成を備える。即ち、 カラー画像情報に含まれる明度情報を直交変換するこ
とにより複数の周波数成分を生成する直交変換手段と、 前記直交変換手段により生成された複数の周波数成分
に基づいて前記カラー画像の特徴を識別する識別手段
と、 前記識別手段により識別された結果に応じて、前記カ
ラー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を選択す
る選択手段と、 前記選択手段により選択された符号化方式を用いて前
記色度情報を符号化する符号化手段と、 を有することを特徴とする。
化装置は以下のような構成を備える。即ち、 カラー画像情報に含まれる明度情報を直交変換するこ
とにより複数の周波数成分を生成する直交変換手段と、 前記直交変換手段により生成された複数の周波数成分
に基づいて前記カラー画像の特徴を識別する識別手段
と、 前記識別手段により識別された結果に応じて、前記カ
ラー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を選択す
る選択手段と、 前記選択手段により選択された符号化方式を用いて前
記色度情報を符号化する符号化手段と、 を有することを特徴とする。
上記目的を達成するために本発明のカラー画像の符号
化方法は以下のような工程を備える。即ち、 カラー画像情報に含まれる明度情報を直交変換するこ
とにより複数の周波数成分を生成する直交変換ステップ
と、 前記直交変換ステップで生成された複数の周波数成分
に基づいて前記カラー画像の特徴を識別する識別ステッ
プと、 前記識別ステップで識別された結果に応じて、前記カ
ラー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を選択す
る選択手段と、 前記選択手段により選択された符号化方式を用いて前
記色度情報を符号化する符号化ステップとを有すること
を特徴とする。
化方法は以下のような工程を備える。即ち、 カラー画像情報に含まれる明度情報を直交変換するこ
とにより複数の周波数成分を生成する直交変換ステップ
と、 前記直交変換ステップで生成された複数の周波数成分
に基づいて前記カラー画像の特徴を識別する識別ステッ
プと、 前記識別ステップで識別された結果に応じて、前記カ
ラー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を選択す
る選択手段と、 前記選択手段により選択された符号化方式を用いて前
記色度情報を符号化する符号化ステップとを有すること
を特徴とする。
［作用］ 以上の構成によれば、カラー画像情報に含まれる明度
情報を直交変換することにより複数の周波数成分を生成
し、これら生成された複数の周波数成分に基づいて前記
カラー画像の特徴を識別し、その識別された結果に応じ
て、カラー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を
選択し、その選択された符号化方式を用いて前記色度情
報を符号化するように動作する。
情報を直交変換することにより複数の周波数成分を生成
し、これら生成された複数の周波数成分に基づいて前記
カラー画像の特徴を識別し、その識別された結果に応じ
て、カラー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を
選択し、その選択された符号化方式を用いて前記色度情
報を符号化するように動作する。
［実施例の説明］ 以下、添付図面に従つて本発明による実施例を詳細に
説明する。
説明する。
第１図は実施例の画像処理部のブロツク構成図であ
る。尚、本実施例では説明の便宜上、入力信号はカラー
画像信号R,G,Bとし、画素ブロツクの大きさは（４×
４）画素とする。
る。尚、本実施例では説明の便宜上、入力信号はカラー
画像信号R,G,Bとし、画素ブロツクの大きさは（４×
４）画素とする。
図において、11は色変換部であり、入力の画像信号R,
G,Bを夫々画素ブロツクに分割し、これらをCIE均等色空
間における明度信号Ｌ＊の画素ブロツク及び色度信号ａ
＊,b＊の夫々の画素ブロツクに変換する。12は直交変換
器であり、例えば（４×４）のアダマール変換器を用
い、明度ブロツクＬ＊についてのシーケンシ（構造情
報）を求める。13,14は平均値演算器であり、色度ブロ
ツクａ＊,b＊の夫々を更に（２×２）画素のサブブロツ
クに分割し、各サブブロツク内の平均値を算出する。15
はクラス分類器であり、直交変換器12出力のシーケンシ
に基づきブロツク内明度の構造が［平坦」「縦エツジ」
「横エツジ」「斜めエツジ」の何れのクラスに属するか
を判断する。16はベクトル量子化器であり、クラス分類
器15出力のクラス分類信号に基づき、明度ブロツクＬ＊
についてのシーケンシベクトル（16次元）を符号化す
る。17はベクトル量子化器であり、同じくクラス分類器
15出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロツクａ＊に
ついてのサブブロツク平均値ベクトル（４次元）を符号
化する。同じく18もベクトル量子化器であり、クラス分
類器15出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロツクｂ
＊についてのサブブロツク平均値ベクトル（４次元）を
符号化する。
G,Bを夫々画素ブロツクに分割し、これらをCIE均等色空
間における明度信号Ｌ＊の画素ブロツク及び色度信号ａ
＊,b＊の夫々の画素ブロツクに変換する。12は直交変換
器であり、例えば（４×４）のアダマール変換器を用
い、明度ブロツクＬ＊についてのシーケンシ（構造情
報）を求める。13,14は平均値演算器であり、色度ブロ
ツクａ＊,b＊の夫々を更に（２×２）画素のサブブロツ
クに分割し、各サブブロツク内の平均値を算出する。15
はクラス分類器であり、直交変換器12出力のシーケンシ
に基づきブロツク内明度の構造が［平坦」「縦エツジ」
「横エツジ」「斜めエツジ」の何れのクラスに属するか
を判断する。16はベクトル量子化器であり、クラス分類
器15出力のクラス分類信号に基づき、明度ブロツクＬ＊
についてのシーケンシベクトル（16次元）を符号化す
る。17はベクトル量子化器であり、同じくクラス分類器
15出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロツクａ＊に
ついてのサブブロツク平均値ベクトル（４次元）を符号
化する。同じく18もベクトル量子化器であり、クラス分
類器15出力のクラス分類信号に基づき、色度ブロツクｂ
＊についてのサブブロツク平均値ベクトル（４次元）を
符号化する。
第２図は実施例のサブブロツクを説明する図である。
図において、101aは色度信号ａ＊（ｂ＊も同様）の画素
ブロツクであり（４×４）に配列する画素信号100a〜10
0pより成る。更に該画素ブロツク101aは図示の如く（２
×２）のサブブロツクに分割され、夫々の平均値Ａ〜Ｄ
が求められる。
図において、101aは色度信号ａ＊（ｂ＊も同様）の画素
ブロツクであり（４×４）に配列する画素信号100a〜10
0pより成る。更に該画素ブロツク101aは図示の如く（２
×２）のサブブロツクに分割され、夫々の平均値Ａ〜Ｄ
が求められる。
第３図（Ａ），（Ｂ）は実施例の直交変換を説明する
図である。第３図（Ａ）は明度ブロツクの画素配列xmn
を示し、第３図（Ｂ）は直交変換出力のシーケンシ配列
ymnを示す。ここで、X,Yは共に16次元ベクトルである。
図である。第３図（Ａ）は明度ブロツクの画素配列xmn
を示し、第３図（Ｂ）は直交変換出力のシーケンシ配列
ymnを示す。ここで、X,Yは共に16次元ベクトルである。
Ｘ＝（x00〜x03,x10〜x13,x20〜x23,x30〜x33）
（１） Ｙ＝（y00〜y03,y10〜y13,y20〜y23,y30〜y33）
（２） Ｙにおいて、y00は直流成分であり、それ以外（y01〜
y33）は交流成分である。また交流成分ymnはｍが大なら
横方向周波数が高いことを示し、ｎが大なら縦方向周波
数が高いことを示す。従つて、シーケンシの大小により
明度ブロツクＸの大まかな構造を把握できる。例えばy
01が大で、それ以外の交流成分が小の場合は明度ブロツ
クＸは縦エツジの傾向が強い。クラス分類器15はこのシ
ーケンシＹの特徴を分析して明度ブロツクＸの構造を
「平坦」「縦エツジ」「横エツジ」「斜めエツジ」の何
れかのクラスに分類する。その判断パラメータとして、
例えば低周波成分の絶対値LSUM、縦エツジの強さVE、横
エツジの強さHEを以下の様に定義する。
（１） Ｙ＝（y00〜y03,y10〜y13,y20〜y23,y30〜y33）
（２） Ｙにおいて、y00は直流成分であり、それ以外（y01〜
y33）は交流成分である。また交流成分ymnはｍが大なら
横方向周波数が高いことを示し、ｎが大なら縦方向周波
数が高いことを示す。従つて、シーケンシの大小により
明度ブロツクＸの大まかな構造を把握できる。例えばy
01が大で、それ以外の交流成分が小の場合は明度ブロツ
クＸは縦エツジの傾向が強い。クラス分類器15はこのシ
ーケンシＹの特徴を分析して明度ブロツクＸの構造を
「平坦」「縦エツジ」「横エツジ」「斜めエツジ」の何
れかのクラスに分類する。その判断パラメータとして、
例えば低周波成分の絶対値LSUM、縦エツジの強さVE、横
エツジの強さHEを以下の様に定義する。
LSUM ＝|y00|＋|y01|＋|y02| ＋|y10|＋|y11|＋|y20| （３） VE ＝|y01|＋|y02|＋|y03| （４） HE ＝|y10|＋|y20|＋|y30| （５） 第４図は実施例のクラス分け処理のフローチヤートで
ある。ここで、T1,T2は所定閾値とする。ステツプS21で
は（LSUM≦T1）か否かを判別し、（LSUM≦T1）ならステ
ツプS24に進み「平坦クラス」と判定する。また（LSUM
≦T1）でなければステツプS22で（|VE−HE|≦T2）か否
かを判別し、（|VE−HE|≦T2）ならステツプS27に進み
「斜めエツジクラス」と判定する。また（|VE−HE|≦
T2）でないならステツプS23で（VE＜HE）か否かを判別
し、（VE＜HE）ならステツプS26に進み「横エツジクラ
ス」と判定する。また（VE＜HE）でないならステツプS2
5に進み「縦エツジクラス」と判定する。
ある。ここで、T1,T2は所定閾値とする。ステツプS21で
は（LSUM≦T1）か否かを判別し、（LSUM≦T1）ならステ
ツプS24に進み「平坦クラス」と判定する。また（LSUM
≦T1）でなければステツプS22で（|VE−HE|≦T2）か否
かを判別し、（|VE−HE|≦T2）ならステツプS27に進み
「斜めエツジクラス」と判定する。また（|VE−HE|≦
T2）でないならステツプS23で（VE＜HE）か否かを判別
し、（VE＜HE）ならステツプS26に進み「横エツジクラ
ス」と判定する。また（VE＜HE）でないならステツプS2
5に進み「縦エツジクラス」と判定する。
第５図はベクトル量子化器17（又は18）のブロツク構
成図である。図において、端子40〜43には夫々平均値Ａ
〜Ｄが入力する。端子44にはクラス分類信号が入力す
る。45〜52はROMであり、２次元ベクトル（A,B）又は
（C,D）に対して予め決められた再生ベクトルコードを
ルツクアツプテーブル（LUT）方式で格納している。更
に具体的に言うと、ROM45,49は［平坦クラス」のブロツ
クに最適なベクトル量子化結果の再生ベクトルコードを
格納している。同様にして、ROM46,50は「縦エツジクラ
ス」、ROM47,51は「横エツジクラス」、ROM48,52は「斜
めエツジクラス」のブロツクに夫々最適なベクトル量子
化結果の再生ベクトルコードを格納している。これらRO
Mの読み出し結果はクラス分類信号によりセレクタ53,54
で選択され、端子55,56から出力される。
成図である。図において、端子40〜43には夫々平均値Ａ
〜Ｄが入力する。端子44にはクラス分類信号が入力す
る。45〜52はROMであり、２次元ベクトル（A,B）又は
（C,D）に対して予め決められた再生ベクトルコードを
ルツクアツプテーブル（LUT）方式で格納している。更
に具体的に言うと、ROM45,49は［平坦クラス」のブロツ
クに最適なベクトル量子化結果の再生ベクトルコードを
格納している。同様にして、ROM46,50は「縦エツジクラ
ス」、ROM47,51は「横エツジクラス」、ROM48,52は「斜
めエツジクラス」のブロツクに夫々最適なベクトル量子
化結果の再生ベクトルコードを格納している。これらRO
Mの読み出し結果はクラス分類信号によりセレクタ53,54
で選択され、端子55,56から出力される。
尚、ベクトル量子化器16についても同様に考えられ
る。
る。
＜コードブツク作成方法（１）＞ 第６図は実施例のコードブツク作成方法（１）のフロ
ーチヤートである。該方法（１）では、色が均等に含ま
れる複数枚のトレーニング画像を用いてテーブルを作成
し、コードブツクを得る。即ち、ステツプS1ではテーブ
ル｛Table（n,cls）｝及びカウンタ｛Count（cls）｝を
クリアする。ステツプS2では不図示のワークエリアに画
像データ（image）Ｌ＊,a＊,b＊を取り込む。ステツプS
3ではワークエリア上のアドレス（i,j）をクリアする。
ステツプS4では画像上のアドレス（i,j）を左上画素と
する（４×４）画素分のブロツク画像｛block（ｋ）
ｋ＝i,j）｝を切り出す。ステツプS5では明度信号Ｌ＊
のブロツク｛block（１）｝に対してアダマール変換（H
T）を施し、結果のシーケンシ（seq）を得る。ステツプ
S6では第４図のフローチヤートに従つてシーケンシ（se
q）をクラス分け｛CLASS（seq）｝し、結果のクラス分
類信号（cls）′を得る。ステツプS7では得られたクラ
ス分類信号（cls）に対応するクラスのカウンタ｛Count
（cls）｝を＋１する。ステツプS8では色度信号ａ＊,b
＊の夫々のブロツク｛block（２），（３）｝に対して
第２図に示すサブブロツク分割を行い、かつサブブロツ
ク毎の平均値｛MEAN（block）｝を求め、結果の平均値
ベクトル（ｍ）を得る。ステツプS9では得られた平均値
ベクトル（ｍ）をテーブル｛Table（count（cls））｝
に新規登録する。ステツプS10ではラスタブロツクデー
タの最終ブロツク（End of Raster）か否かを判別す
る。最終ブロツクでないならステツプS11に進み、アド
レス（ｉ）に＋４してステツプS4に戻る。即ち、次ブロ
ツクへ進む。また最終ブロツクならステツプS12に進
み、画像データ（image）の最終ブロツク（End of im
age）か否かを判別する。画像データの最終ブロツクで
ないならステツプS13に進み、アドレス（ｊ）に＋４
し、かつアドレス（ｉ）を０にしてステツプS4に進む。
即ち、次ラスタの最初のブロツクへ進む。また画像デー
タの最終ブロツクならステツプS14に進み、次の画像デ
ータ（next image）を読み込むか否かを判別する。次
の画像データを読み込むならステツプS2に進み、そうで
ないならステツプS15へ進む。ステツプS15では得られた
各クラスのテーブル（table）から公知のLBG法によつて
再生ベクトル（Vector）を得て、処理終了する。
ーチヤートである。該方法（１）では、色が均等に含ま
れる複数枚のトレーニング画像を用いてテーブルを作成
し、コードブツクを得る。即ち、ステツプS1ではテーブ
ル｛Table（n,cls）｝及びカウンタ｛Count（cls）｝を
クリアする。ステツプS2では不図示のワークエリアに画
像データ（image）Ｌ＊,a＊,b＊を取り込む。ステツプS
3ではワークエリア上のアドレス（i,j）をクリアする。
ステツプS4では画像上のアドレス（i,j）を左上画素と
する（４×４）画素分のブロツク画像｛block（ｋ）
ｋ＝i,j）｝を切り出す。ステツプS5では明度信号Ｌ＊
のブロツク｛block（１）｝に対してアダマール変換（H
T）を施し、結果のシーケンシ（seq）を得る。ステツプ
S6では第４図のフローチヤートに従つてシーケンシ（se
q）をクラス分け｛CLASS（seq）｝し、結果のクラス分
類信号（cls）′を得る。ステツプS7では得られたクラ
ス分類信号（cls）に対応するクラスのカウンタ｛Count
（cls）｝を＋１する。ステツプS8では色度信号ａ＊,b
＊の夫々のブロツク｛block（２），（３）｝に対して
第２図に示すサブブロツク分割を行い、かつサブブロツ
ク毎の平均値｛MEAN（block）｝を求め、結果の平均値
ベクトル（ｍ）を得る。ステツプS9では得られた平均値
ベクトル（ｍ）をテーブル｛Table（count（cls））｝
に新規登録する。ステツプS10ではラスタブロツクデー
タの最終ブロツク（End of Raster）か否かを判別す
る。最終ブロツクでないならステツプS11に進み、アド
レス（ｉ）に＋４してステツプS4に戻る。即ち、次ブロ
ツクへ進む。また最終ブロツクならステツプS12に進
み、画像データ（image）の最終ブロツク（End of im
age）か否かを判別する。画像データの最終ブロツクで
ないならステツプS13に進み、アドレス（ｊ）に＋４
し、かつアドレス（ｉ）を０にしてステツプS4に進む。
即ち、次ラスタの最初のブロツクへ進む。また画像デー
タの最終ブロツクならステツプS14に進み、次の画像デ
ータ（next image）を読み込むか否かを判別する。次
の画像データを読み込むならステツプS2に進み、そうで
ないならステツプS15へ進む。ステツプS15では得られた
各クラスのテーブル（table）から公知のLBG法によつて
再生ベクトル（Vector）を得て、処理終了する。
このように、コードブツク作成に際してクラス分類信
号（cls）を考慮するので、画像の統計的性質にかなつ
た再生ベクトルを得ることができ、色エツジ再生を改善
できる。
号（cls）を考慮するので、画像の統計的性質にかなつ
た再生ベクトルを得ることができ、色エツジ再生を改善
できる。
＜コードブツク作成方法（２）＞ 該方法（２）では、モデルを設定して人工的にテーブ
ルを作成し、これからコードブツクを得る。一般に、明
度ブロツクＬ＊に比較的大きなエツジが存在する時、即
ち、「平坦クラス」を除いたクラスでは色度ブロツクａ
＊及び又はｂ＊の平均値にも比較的大きな差があると考
えられる。例えば「縦エツジクラス」では色度ａ＊又は
ｂ＊に比較的差の大きいベクトルが多いと考えられ、平
坦クラスでは差が小さいと考えられる。
ルを作成し、これからコードブツクを得る。一般に、明
度ブロツクＬ＊に比較的大きなエツジが存在する時、即
ち、「平坦クラス」を除いたクラスでは色度ブロツクａ
＊及び又はｂ＊の平均値にも比較的大きな差があると考
えられる。例えば「縦エツジクラス」では色度ａ＊又は
ｂ＊に比較的差の大きいベクトルが多いと考えられ、平
坦クラスでは差が小さいと考えられる。
第７図は（ａ＊,b＊）平面を示す図である。図におい
て、（ａ＊,b＊）平面の格子上に適当なサンプリング点
を設け、これを代表色とする。次に該代表色に基づきテ
ーブルを作成する。
て、（ａ＊,b＊）平面の格子上に適当なサンプリング点
を設け、これを代表色とする。次に該代表色に基づきテ
ーブルを作成する。
今、ブロツク内には色度平面上で異る２点で代表され
るとする。即ち、ブロツク内には異なる２色が存在して
いるとする。（４×４）画素ブロツクという局所的な部
分では２色程度でも大きな劣化は生じない。そこで、
（ａ＊,b＊）平面上の格子点を２点（W,Z）をサンプリ
ング点として代表色とする。この格子点W,Zは夫々（ａ
＊,b＊）平面上の点であるから、夫々が２次元ベクトル
であると考えられる。この格子点（W,Z）の組み合わせ
でブロツク内の２色を表現する。この組み合せを表わす
４次元ベクトルをФ＝（W,Z）とする。
るとする。即ち、ブロツク内には異なる２色が存在して
いるとする。（４×４）画素ブロツクという局所的な部
分では２色程度でも大きな劣化は生じない。そこで、
（ａ＊,b＊）平面上の格子点を２点（W,Z）をサンプリ
ング点として代表色とする。この格子点W,Zは夫々（ａ
＊,b＊）平面上の点であるから、夫々が２次元ベクトル
であると考えられる。この格子点（W,Z）の組み合わせ
でブロツク内の２色を表現する。この組み合せを表わす
４次元ベクトルをФ＝（W,Z）とする。
まず［平坦クラス」であつてエツジ等が存在しない場
合、即ち、ベクトルФで代表色（W,Z）の値が非常に近
い値の場合のテーブル（Ｆ）の作成方法について述べ
る。格子点の任意の一点を代表色Ｗとする。すると代表
色Ｚは代表色Ｗに非常に近い値を持つていると考えられ
る。そこで、格子の一辺の長さをｌとすると、代表色Ｗ
に対して例えば半径3lの円内の格子点が代表色Ｚとなり
得る。この格子の一辺の長さｌは実際表現できる
（ａ＊,b＊）空間中のサンプリング密度を決定する。こ
れを変えることによつてテーブルの規模を操作すること
が可能である。また半径3lは、（ａ＊,b＊）平面は均等
色空間であるから、中心と半径3l内の各点とは視覚上、
色の違いが顕著でない程度である。第８図にその様子を
示す。代表色Ｗの中心点及び半径3lの円に含まれる28個
の白丸の格子点が代表色Ｚの値であり、これによつて29
個の４次元ベクトルФを得る。従つて、全ての格子点に
ついてこれを行い、重複して生ずるベクトルを削除して
テーブル（Ｆ）を作成する。
合、即ち、ベクトルФで代表色（W,Z）の値が非常に近
い値の場合のテーブル（Ｆ）の作成方法について述べ
る。格子点の任意の一点を代表色Ｗとする。すると代表
色Ｚは代表色Ｗに非常に近い値を持つていると考えられ
る。そこで、格子の一辺の長さをｌとすると、代表色Ｗ
に対して例えば半径3lの円内の格子点が代表色Ｚとなり
得る。この格子の一辺の長さｌは実際表現できる
（ａ＊,b＊）空間中のサンプリング密度を決定する。こ
れを変えることによつてテーブルの規模を操作すること
が可能である。また半径3lは、（ａ＊,b＊）平面は均等
色空間であるから、中心と半径3l内の各点とは視覚上、
色の違いが顕著でない程度である。第８図にその様子を
示す。代表色Ｗの中心点及び半径3lの円に含まれる28個
の白丸の格子点が代表色Ｚの値であり、これによつて29
個の４次元ベクトルФを得る。従つて、全ての格子点に
ついてこれを行い、重複して生ずるベクトルを削除して
テーブル（Ｆ）を作成する。
また逆にエツジ等がある場合、即ち、色度に比較的大
きな差があると考えられる場合のテーブル（Ｅ）の作成
方法について述べる。前とは逆に第８図の代表色Ｗを中
心とする半径3lの円の外側にある全ての格子点（無印の
格子点）が代表色Ｚの値であり、これによつて４次元ベ
クトルФを得る。同様にして、全ての格子点を代表色Ｗ
としてベクトルを求め、重複して生ずるベクトルを削除
してテーブル（Ｅ）を作成する。
きな差があると考えられる場合のテーブル（Ｅ）の作成
方法について述べる。前とは逆に第８図の代表色Ｗを中
心とする半径3lの円の外側にある全ての格子点（無印の
格子点）が代表色Ｚの値であり、これによつて４次元ベ
クトルФを得る。同様にして、全ての格子点を代表色Ｗ
としてベクトルを求め、重複して生ずるベクトルを削除
してテーブル（Ｅ）を作成する。
ここで、実際の画像に当てはめる場合、代表色W,Zは
第２図のサブブロツク内の平均値Ａ〜Ｄとなり、これら
の組み合せは全部で16通りである。さらにベクトル量子
化はａ＊,b＊に関して独立に行うので、テーブル（Ｆ）
の各ベクトルФを平均値Ａ〜Ｄに当てはめ、８次元のベ
クトルＱを作成し、これをａ＊,b＊情報について分離
し、ａ＊情報のみから成る４次元ベクトルＲと、ｂ＊情
報のみから成る４次元ベクトルＳとを求め、各ベクトル
に分離を行なつて、夫々をテーブル（Ｇ），（Ｈ）とす
る。同様に、テーブル（Ｅ）についても同様にしてａ＊
情報のみからなる４次元ベクトルＴから成るテーブル
（Ｉ）、及びｂ＊情報のみから成る４次元ベクトルＵか
ら成るテーブル（Ｊ）を求める。これらのテーブルから
コードブツクを作成する。まずａ＊情報について考え
る。
第２図のサブブロツク内の平均値Ａ〜Ｄとなり、これら
の組み合せは全部で16通りである。さらにベクトル量子
化はａ＊,b＊に関して独立に行うので、テーブル（Ｆ）
の各ベクトルФを平均値Ａ〜Ｄに当てはめ、８次元のベ
クトルＱを作成し、これをａ＊,b＊情報について分離
し、ａ＊情報のみから成る４次元ベクトルＲと、ｂ＊情
報のみから成る４次元ベクトルＳとを求め、各ベクトル
に分離を行なつて、夫々をテーブル（Ｇ），（Ｈ）とす
る。同様に、テーブル（Ｅ）についても同様にしてａ＊
情報のみからなる４次元ベクトルＴから成るテーブル
（Ｉ）、及びｂ＊情報のみから成る４次元ベクトルＵか
ら成るテーブル（Ｊ）を求める。これらのテーブルから
コードブツクを作成する。まずａ＊情報について考え
る。
LBG法をテーブル（Ｇ），（Ｉ）に施して再生ベクト
ルコードを得るのであるが、各コードブツクの出力する
ビツト数をＮとすると、そのうちの一部2n個はテーブル
（Ｇ）から再生ベクトルを求め、残りの2N-1個はテーブ
ル（Ｉ）から再生ベクトルを求めて、合わせてＮビツト
分の再生ベクトルからなるコードブツクを得る。ｂ＊情
報についても同様である。即ち、「平坦クラス」ではｎ
がＮに対して大きな割合をもち、逆に「エツジクラス」
ではｎがＮに対して小さな割合である。このようにビツ
ト配分を変えて加えることにより、クラス分類の不正確
さを補い、よりよい再生を行う。
ルコードを得るのであるが、各コードブツクの出力する
ビツト数をＮとすると、そのうちの一部2n個はテーブル
（Ｇ）から再生ベクトルを求め、残りの2N-1個はテーブ
ル（Ｉ）から再生ベクトルを求めて、合わせてＮビツト
分の再生ベクトルからなるコードブツクを得る。ｂ＊情
報についても同様である。即ち、「平坦クラス」ではｎ
がＮに対して大きな割合をもち、逆に「エツジクラス」
ではｎがＮに対して小さな割合である。このようにビツ
ト配分を変えて加えることにより、クラス分類の不正確
さを補い、よりよい再生を行う。
またこのようにモデルによつて考えることによつてト
レーニング画像には入らなかつたベクトルまで再現が可
能となる上、コンピュータ等で作成された人工画像につ
いても効率のよい符号化が可能となる。
レーニング画像には入らなかつたベクトルまで再現が可
能となる上、コンピュータ等で作成された人工画像につ
いても効率のよい符号化が可能となる。
尚、色変換は上述実施例の信号Ｌ＊,a＊,b＊に限らな
い。Y,I,Q信号、Y,Cr,Cb信号の如く明るさと色味を表す
信号であれば何でも良い。
い。Y,I,Q信号、Y,Cr,Cb信号の如く明るさと色味を表す
信号であれば何でも良い。
また構造信号の抽出はアダマール変換に限定されな
い。離散コサイン方法、代表色と分散、最大値・最小値
を検出する方法等どのような方法でも良い。
い。離散コサイン方法、代表色と分散、最大値・最小値
を検出する方法等どのような方法でも良い。
また構造信号の抽出は明度の代表色を構造信号として
も良い。
も良い。
また実施例中のブロツクサイズ、クラスの数、ベクト
ル量子化器の数、ベクトルの次元等はこれに限定されな
い。
ル量子化器の数、ベクトルの次元等はこれに限定されな
い。
［発明の効果］ 以上説明した様に本発明によれば、カラー画像情報に
含まれる明度情報を直交変換して複数の周波数成分を生
成し、これら複数の周波数成分に基づいてカラー画像情
報の特徴を識別するので、そのカラー画像情報の特徴を
詳細に識別することができる。
含まれる明度情報を直交変換して複数の周波数成分を生
成し、これら複数の周波数成分に基づいてカラー画像情
報の特徴を識別するので、そのカラー画像情報の特徴を
詳細に識別することができる。
また、明度情報の周波数成分を用いて識別された結果
に応じて、そのカラー画像情報の色度情報の符号化方式
を選択するようにしたので、明度情報を有効に用いた符
号化方式の選択ができ、この色度情報に対して非常に効
率の良い符号化を施すことができるという効果がある。
に応じて、そのカラー画像情報の色度情報の符号化方式
を選択するようにしたので、明度情報を有効に用いた符
号化方式の選択ができ、この色度情報に対して非常に効
率の良い符号化を施すことができるという効果がある。
第１図は第１実施例の画像処理部のブロツク構成図、 第２図は実施例のサブブロツクを説明する図、 第３図（Ａ），（Ｂ）は実施例の直交変換を説明する
図、 第４図は実施例のクラス分け処理のフローチヤート、 第５図はベクトル量子化器17（又は18）のブロツク構成
図、 第６図は実施例のコードブツク作成方法（１）のフロー
チヤート、 第７図は（ａ＊,b＊）平面を示す図、 第８図は実施例のモデル代表色のベクトルの一例を示す
図、 第９図は従来の符号化方式を説明する図である。 図中、11……色変換部、12……直交変換部、16〜18……
ベクトル量子化器、13,14……代表色演算器、15……ク
ラス分類器である。
図、 第４図は実施例のクラス分け処理のフローチヤート、 第５図はベクトル量子化器17（又は18）のブロツク構成
図、 第６図は実施例のコードブツク作成方法（１）のフロー
チヤート、 第７図は（ａ＊,b＊）平面を示す図、 第８図は実施例のモデル代表色のベクトルの一例を示す
図、 第９図は従来の符号化方式を説明する図である。 図中、11……色変換部、12……直交変換部、16〜18……
ベクトル量子化器、13,14……代表色演算器、15……ク
ラス分類器である。
Claims (4)
- 【請求項１】カラー画像情報に含まれる明度情報を直交
変換することにより複数の周波数成分を生成する直交変
換手段と、 前記直交変換手段により生成された複数の周波数成分に
基づいて前記カラー画像の特徴を識別する識別手段と、 前記識別手段により識別された結果に応じて、前記カラ
ー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を選択する
選択手段と、 前記選択手段により選択された符号化方式を用いて前記
色度情報を符号化する符号化手段と、 を有することを特徴とするカラー画像の符号化装置。 - 【請求項２】更に、前記直交変換手段により生成された
複数の周波数成分を符号化する第２の符号化手段を有す
ることを特徴とする請求項１に記載のカラー画像の符号
化装置。 - 【請求項３】更に、前記カラー画像情報に含まれる各画
素に対する色度情報から複数画素における代表値を生成
し、前記代表値を色度情報として前記符号化手段に提供
する代表値供給手段を有し、前記符号化手段は前記代表
値に基づいて符号化することを特徴とする請求項１に記
載のカラー画像の符号化装置。 - 【請求項４】カラー画像情報に含まれる明度情報を直交
変換することにより複数の周波数成分を生成する直交変
換ステップと、 前記直交変換ステップで生成された複数の周波数成分に
基づいて前記カラー画像の特徴を識別する識別ステップ
と、 前記識別ステップで識別された結果に応じて、前記カラ
ー画像情報に含まれる色度情報の符号化方式を選択する
選択手段と、 前記選択手段により選択された符号化方式を用いて前記
色度情報を符号化する符号化ステップと、 を有することを特徴とするカラー画像の符号化方法。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8150589A JP2918562B2 (ja) | 1989-04-03 | 1989-04-03 | カラー画像の符号化方法及びその装置 |
| EP90302465A EP0387051B1 (en) | 1989-03-10 | 1990-03-08 | Method and apparatus for coding image information |
| DE69031186T DE69031186D1 (de) | 1989-03-10 | 1990-03-08 | Verfahren und Vorrichtung zum Codieren von Bildinformation |
| US08/003,874 US5341441A (en) | 1989-03-10 | 1993-01-11 | Method and apparatus for coding image information, and method of creating code books |
| US08/236,103 US6072910A (en) | 1989-03-10 | 1994-05-02 | Method and apparatus for coding image information, and method of creating code book |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8150589A JP2918562B2 (ja) | 1989-04-03 | 1989-04-03 | カラー画像の符号化方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02262765A JPH02262765A (ja) | 1990-10-25 |
| JP2918562B2 true JP2918562B2 (ja) | 1999-07-12 |
Family
ID=13748217
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8150589A Expired - Fee Related JP2918562B2 (ja) | 1989-03-10 | 1989-04-03 | カラー画像の符号化方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2918562B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0716230B2 (ja) * | 1986-09-17 | 1995-02-22 | 富士通株式会社 | カラー画像データ圧縮装置 |
| JPS63269683A (ja) * | 1987-04-28 | 1988-11-07 | Canon Inc | カラ−画像デ−タ符号化方式 |
-
1989
- 1989-04-03 JP JP8150589A patent/JP2918562B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02262765A (ja) | 1990-10-25 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |