JP3489620B2 - 画質予測装置および画質制御装置 - Google Patents
画質予測装置および画質制御装置Info
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- JP3489620B2 JP3489620B2 JP2000243287A JP2000243287A JP3489620B2 JP 3489620 B2 JP3489620 B2 JP 3489620B2 JP 2000243287 A JP2000243287 A JP 2000243287A JP 2000243287 A JP2000243287 A JP 2000243287A JP 3489620 B2 JP3489620 B2 JP 3489620B2
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- Facsimiles In General (AREA)
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像圧縮を行う時
に復号画像の画質を制御する技術および復号画像の画質
を予測する技術に関するものである。
に復号画像の画質を制御する技術および復号画像の画質
を予測する技術に関するものである。
【0002】
【従来の技術】近年、画像を圧縮することによって、蓄
積媒体の容量あるいは伝送時間を削減することが行われ
ている。以下、画像符号化を画像圧縮と同じ意味で使用
する。
積媒体の容量あるいは伝送時間を削減することが行われ
ている。以下、画像符号化を画像圧縮と同じ意味で使用
する。
【0003】図41に示されるように、スキャナ等の画
像入力機器あるいはコンピュータ等の画像生成機器とプ
リンタ等の画像出力機器がネットワークで結ばれるシス
テムでは入力画像が圧縮され、伝送および蓄積される。
近年このようなシステムで用いられる画像が高精細化、
カラー化し、大容量となっているため、画像の圧縮比を
高めることが重要となる。
像入力機器あるいはコンピュータ等の画像生成機器とプ
リンタ等の画像出力機器がネットワークで結ばれるシス
テムでは入力画像が圧縮され、伝送および蓄積される。
近年このようなシステムで用いられる画像が高精細化、
カラー化し、大容量となっているため、画像の圧縮比を
高めることが重要となる。
【0004】画像圧縮方式は、可逆的なものと非可逆的
なものとに分けられる。可逆的なものは圧縮した後、伸
長すれば、元の画像を完全に復元できる。非可逆的な圧
縮方式では、可逆的な圧縮方式よりも高い圧縮比を期待
できるが、伸長しても完全には元に戻らず、画質の劣化
を起こす。
なものとに分けられる。可逆的なものは圧縮した後、伸
長すれば、元の画像を完全に復元できる。非可逆的な圧
縮方式では、可逆的な圧縮方式よりも高い圧縮比を期待
できるが、伸長しても完全には元に戻らず、画質の劣化
を起こす。
【0005】一般に、同一の符号化条件下であれば、画
像圧縮を行う場合には圧縮比と画質とは反比例の関係に
ある。これは、非可逆的な圧縮法が画像の中の比較的視
覚に影響しにくいと考えられる情報を捨てることによっ
て高圧縮比を実現していることによる。このため、圧縮
比が小さければ捨てる情報が少なく画質が良いが、圧縮
比を大きくすると、捨てる情報が多くなり画質が劣化す
る。
像圧縮を行う場合には圧縮比と画質とは反比例の関係に
ある。これは、非可逆的な圧縮法が画像の中の比較的視
覚に影響しにくいと考えられる情報を捨てることによっ
て高圧縮比を実現していることによる。このため、圧縮
比が小さければ捨てる情報が少なく画質が良いが、圧縮
比を大きくすると、捨てる情報が多くなり画質が劣化す
る。
【0006】画像圧縮を行う時には、所定の画質を維持
し、かつ、できるだけ高い圧縮比を実現することが望ま
れる。すなわち、許されるぎりぎりの画質になるように
符号化画質を制御する必要がある。
し、かつ、できるだけ高い圧縮比を実現することが望ま
れる。すなわち、許されるぎりぎりの画質になるように
符号化画質を制御する必要がある。
【0007】以下に、非可逆圧縮方式において符号化画
質を制御する従来の技術を述べる。[従来方式1]従来
方式1として、一般に画質を制御して入力画像全体の圧
縮比を向上させる方式の従来例を述べる。
質を制御する従来の技術を述べる。[従来方式1]従来
方式1として、一般に画質を制御して入力画像全体の圧
縮比を向上させる方式の従来例を述べる。
【0008】入力画像はその内部で局所的に画像の性質
が変化する場合がある。ある符号化方式で符号化した場
合、画質劣化が目立ち易い画像部分と目立ちにくい画像
部分がある。入力画像全体の画質を考慮すると、画質劣
化が目立ちやすい画像部分の劣化を少なくするために全
体の圧縮比を小さくする必要がある。
が変化する場合がある。ある符号化方式で符号化した場
合、画質劣化が目立ち易い画像部分と目立ちにくい画像
部分がある。入力画像全体の画質を考慮すると、画質劣
化が目立ちやすい画像部分の劣化を少なくするために全
体の圧縮比を小さくする必要がある。
【0009】そこで、入力画像をブロックに分割して、
ブロック毎に画像劣化が目立ち易いが目立ちにくいかを
判断し、目立ち易いブロックは圧縮比を低くするかある
いは量子化ステップ幅を狭くする。目立ち難いブロック
は圧縮比を高くするかあるいは量子化ステップ幅を広く
する。これにより、目立ち難い部分の圧縮比を上げるこ
とができるため、画質を一定にして全体の圧縮比を向上
できる。
ブロック毎に画像劣化が目立ち易いが目立ちにくいかを
判断し、目立ち易いブロックは圧縮比を低くするかある
いは量子化ステップ幅を狭くする。目立ち難いブロック
は圧縮比を高くするかあるいは量子化ステップ幅を広く
する。これにより、目立ち難い部分の圧縮比を上げるこ
とができるため、画質を一定にして全体の圧縮比を向上
できる。
【0010】例えば丸善「マルチメディア符号化の国際
標準18〜43ページ」に記述されているようなJPE
G(Joint Photograhic Codin
gExperts Group)方式に代表されるDC
T(離散コサイン変換)を用いる方式の場合、入力画像
ブロックの性質に適応した量子化マトリクスを用いるこ
とにより同じ画質で高い圧縮比を得ることができる。以
下、図42を用いてDCT符号化方式を簡単に説明す
る。
標準18〜43ページ」に記述されているようなJPE
G(Joint Photograhic Codin
gExperts Group)方式に代表されるDC
T(離散コサイン変換)を用いる方式の場合、入力画像
ブロックの性質に適応した量子化マトリクスを用いるこ
とにより同じ画質で高い圧縮比を得ることができる。以
下、図42を用いてDCT符号化方式を簡単に説明す
る。
【0011】図42において、391は入力画像、39
2は入力画像391をブロック化するブロック化回路、
393はブロック化された画像情報を直交変換する直交
変換回路、394は直交変換係数、395は直交変換係
数394を量子化する量子化回路、396は量子化され
た直交変換係数を符号化する符号化回路、397は符号
である。
2は入力画像391をブロック化するブロック化回路、
393はブロック化された画像情報を直交変換する直交
変換回路、394は直交変換係数、395は直交変換係
数394を量子化する量子化回路、396は量子化され
た直交変換係数を符号化する符号化回路、397は符号
である。
【0012】入力された画像情報391はブロック化回
路392において矩形のブロックに切り出される。ブロ
ック化された画像情報は直交変換回路393で直交変換
され、直交変換係数394が出力される。直交変換係数
394は量子化回路395で所定の量子化マトリクスに
よって量子化され、量子化された直交変換係数は符号化
回路396で符号を割当てられ、符号397として出力
される。
路392において矩形のブロックに切り出される。ブロ
ック化された画像情報は直交変換回路393で直交変換
され、直交変換係数394が出力される。直交変換係数
394は量子化回路395で所定の量子化マトリクスに
よって量子化され、量子化された直交変換係数は符号化
回路396で符号を割当てられ、符号397として出力
される。
【0013】図42に示されるような符号化方式では、
全てのブロックで同一の量子化を行うため、歪みの出や
すいブロックでは画質が劣化し、歪みの出にくいブロッ
クでは視覚的に無駄な情報を符号化することになる。
全てのブロックで同一の量子化を行うため、歪みの出や
すいブロックでは画質が劣化し、歪みの出にくいブロッ
クでは視覚的に無駄な情報を符号化することになる。
【0014】そこで、先に述べたように、画質劣化が目
立ち易い画像部分と目立ちにくい画像部分で異なる量子
化を行うことにより、同一画質で圧縮比を高める従来方
式がある。この従来方式1を図43を用いて説明する。
立ち易い画像部分と目立ちにくい画像部分で異なる量子
化を行うことにより、同一画質で圧縮比を高める従来方
式がある。この従来方式1を図43を用いて説明する。
【0015】図43において、同一番号は図42と同一
の構成である。また、図43において、398は画像ブ
ロックの性質を分析する画像分析回路、399は画像分
析回路398で分析された分析結果、400は分析結果
399を基に量子化方法を選択する量子化選択回路、4
01は量子化選択回路400で選択された量子化方法で
ある。
の構成である。また、図43において、398は画像ブ
ロックの性質を分析する画像分析回路、399は画像分
析回路398で分析された分析結果、400は分析結果
399を基に量子化方法を選択する量子化選択回路、4
01は量子化選択回路400で選択された量子化方法で
ある。
【0016】以下、図43を用いて従来方式1の動作を
説明する。
説明する。
【0017】ブロック化された画像情報は画像分析回路
398に送られ、ブロック内の画像の性質が分析され
る。分析の方法は種々あり、以下の従来方式1−1およ
び、従来方式1−2でその具体例を述べる。さらに、分
析された分析結果399は量子化選択回路400に送ら
れ、量子化方法401が選択される。DCT符号化方式
では、量子化選択回路400では、分析結果399に最
も適した量子化マトリクスが選択される。選択された量
子化方法401は量子化回路395に送られ、この量子
化方法401を用いて量子化回路395では量子化が行
われる。他の構成手段の動作は図42における動作と同
じである。
398に送られ、ブロック内の画像の性質が分析され
る。分析の方法は種々あり、以下の従来方式1−1およ
び、従来方式1−2でその具体例を述べる。さらに、分
析された分析結果399は量子化選択回路400に送ら
れ、量子化方法401が選択される。DCT符号化方式
では、量子化選択回路400では、分析結果399に最
も適した量子化マトリクスが選択される。選択された量
子化方法401は量子化回路395に送られ、この量子
化方法401を用いて量子化回路395では量子化が行
われる。他の構成手段の動作は図42における動作と同
じである。
【0018】以下、従来方式1の画質制御方式に関し
て、図43を用いて、従来方式1−1、従来方式1−2
の2つの例を用いて具体的に説明する。図43は従来方
式1−1および従来方式1−2の主要部分を抜き出して
書き直したものである。
て、図43を用いて、従来方式1−1、従来方式1−2
の2つの例を用いて具体的に説明する。図43は従来方
式1−1および従来方式1−2の主要部分を抜き出して
書き直したものである。
【0019】[従来方式1−1]従来方式1−1とし
て、特開平6−165149号公報の手法を説明する。
従来方式1−1では、入力画像ブロックがここで用いら
れている符号化方式で符号化することに適しているか、
適していないかを判断し、適している場合には高画質が
期待できるため、高い圧縮比で符号化する。また、適し
ていない場合には低い画質が予想されるため画質を高め
るため低い圧縮比で符号化する。
て、特開平6−165149号公報の手法を説明する。
従来方式1−1では、入力画像ブロックがここで用いら
れている符号化方式で符号化することに適しているか、
適していないかを判断し、適している場合には高画質が
期待できるため、高い圧縮比で符号化する。また、適し
ていない場合には低い画質が予想されるため画質を高め
るため低い圧縮比で符号化する。
【0020】例えば、従来方式1−1では図43の画像
分析回路398において、ブロック毎にモスキートノイ
ズの出やすさを示す物理量399を計測する。さらに、
この物理量399に応じて量子化選択回路400で量子
化パラメタを選択することで同じ画質における圧縮比を
向上させている。これは、モスキートノイズが発生しや
すいブロックでは符号量が大きくなるように制御し、モ
スキートノイズが発生しにくいブロックでは符号量が小
さくなるように制御することによって同じ画質で高い圧
縮比を得るようにしたものである。
分析回路398において、ブロック毎にモスキートノイ
ズの出やすさを示す物理量399を計測する。さらに、
この物理量399に応じて量子化選択回路400で量子
化パラメタを選択することで同じ画質における圧縮比を
向上させている。これは、モスキートノイズが発生しや
すいブロックでは符号量が大きくなるように制御し、モ
スキートノイズが発生しにくいブロックでは符号量が小
さくなるように制御することによって同じ画質で高い圧
縮比を得るようにしたものである。
【0021】具体的には、従来方式1−1において画像
分析回路398では、ブロック内の各画素について、3
×3の窓をかけ、中心画素の周囲の画素について各々隣
接する画素との階調レベル差の絶対値の平均値を求め、
該平均値と、ブロック内の階調レベル信号のレンジ幅と
の比率が所定の閾値以下である画素数を算出し、該画素
数が前期ブロック内に所定個数以上あるか否かによって
モスキートノイズが出やすいか出にくいかを判定する。
分析回路398では、ブロック内の各画素について、3
×3の窓をかけ、中心画素の周囲の画素について各々隣
接する画素との階調レベル差の絶対値の平均値を求め、
該平均値と、ブロック内の階調レベル信号のレンジ幅と
の比率が所定の閾値以下である画素数を算出し、該画素
数が前期ブロック内に所定個数以上あるか否かによって
モスキートノイズが出やすいか出にくいかを判定する。
【0022】[従来方式1−2]従来方式1−2とし
て、特開平7−135671号公報の手法を説明する。
従来方式1−2では、入力画像ブロックが視覚的に重要
であるか、重要ではないかを判断し、重要である場合に
は高画質が望まれるため、低い圧縮比で符号化する。ま
た、重要ではない場合には低い画質でも構わないため高
い圧縮比で符号化する。
て、特開平7−135671号公報の手法を説明する。
従来方式1−2では、入力画像ブロックが視覚的に重要
であるか、重要ではないかを判断し、重要である場合に
は高画質が望まれるため、低い圧縮比で符号化する。ま
た、重要ではない場合には低い画質でも構わないため高
い圧縮比で符号化する。
【0023】従来方式1−2では、図43の画像分析回
路398において、ブロック内の赤色の彩度が高い画素
数399を検出する。赤色の情報が人間の視覚にとって
重要であるため、赤色の彩度が高い画素数399が大で
ある場合は、量子化選択回路400でブロックの圧縮比
が小さくなるような量子化マトリクスを選択する。赤色
の彩度が高い画素数399が小である場合は、量子化選
択回路400でブロックの圧縮比が大きくなるような量
子化マトリクスを選択する。
路398において、ブロック内の赤色の彩度が高い画素
数399を検出する。赤色の情報が人間の視覚にとって
重要であるため、赤色の彩度が高い画素数399が大で
ある場合は、量子化選択回路400でブロックの圧縮比
が小さくなるような量子化マトリクスを選択する。赤色
の彩度が高い画素数399が小である場合は、量子化選
択回路400でブロックの圧縮比が大きくなるような量
子化マトリクスを選択する。
【0024】具体的には、従来方式1−2においては、
ブロック化回路392において、入力画像信号を輝度信
号であるY信号、色差信号R−Y信号、および、色差信
号B−Y信号をブロック化する。画像分析回路398で
は、R−Y信号が所定の閾値より高い画素を赤色の彩度
が高いと判断する。各画素について高い赤色の彩度が高
いかどうかを検査し、赤色の彩度が高い画素数が所定個
数以上あれば、そのブロックを優位ブロックとして、優
位ブロックに対しては低い圧縮比で圧縮するように量子
化選択回路401で制御する。
ブロック化回路392において、入力画像信号を輝度信
号であるY信号、色差信号R−Y信号、および、色差信
号B−Y信号をブロック化する。画像分析回路398で
は、R−Y信号が所定の閾値より高い画素を赤色の彩度
が高いと判断する。各画素について高い赤色の彩度が高
いかどうかを検査し、赤色の彩度が高い画素数が所定個
数以上あれば、そのブロックを優位ブロックとして、優
位ブロックに対しては低い圧縮比で圧縮するように量子
化選択回路401で制御する。
【0025】[従来方式1−3]従来方式1−3 とし
て、米国特許第5121216号明細書の手法を説明す
る。
て、米国特許第5121216号明細書の手法を説明す
る。
【0026】従来方式1−3では、入力画像ブロックに
符号化による歪みを加えた時に、視覚的に知覚されやす
いかどうかを判断し、知覚されやすい時には低い圧縮比
で符号化する。また、知覚されにくい時には高い圧縮比
で符号化する。これにより、人間視覚上は同一の画質で
高い圧縮比を得ることができる。
符号化による歪みを加えた時に、視覚的に知覚されやす
いかどうかを判断し、知覚されやすい時には低い圧縮比
で符号化する。また、知覚されにくい時には高い圧縮比
で符号化する。これにより、人間視覚上は同一の画質で
高い圧縮比を得ることができる。
【0027】従来方式1−3では、複雑な画像は歪みが
知覚されにくいとして、圧縮率を高くしている。
知覚されにくいとして、圧縮率を高くしている。
【0028】以上の従来方式1において、画質は相対的
なもので、画像を見る人間にとって、満足できるかどう
かという、絶対的な主観画質は述べられてはいない。
なもので、画像を見る人間にとって、満足できるかどう
かという、絶対的な主観画質は述べられてはいない。
【0029】[従来方式2]以上の従来方式は、入力画
像信号と符号化方式のパラメタと画質との関係を示すも
のであり、画像の入力機器と出力機器は固定されてい
た。従来方式2では入力機器、出力機器の性質が変化す
る場合の画質制御法について述べる。
像信号と符号化方式のパラメタと画質との関係を示すも
のであり、画像の入力機器と出力機器は固定されてい
た。従来方式2では入力機器、出力機器の性質が変化す
る場合の画質制御法について述べる。
【0030】従来方式2−1では入力機器の例、従来方
式2−2では出力機器の例について述べる。
式2−2では出力機器の例について述べる。
【0031】[従来方式2−1]従来方式2−1とし
て、特開平7−177463号公報の手法を説明する。
従来方式2−1では、撮像手段への入射光量を制御する
絞り手段の絞り値に基づいてデータ圧縮手段の量子化テ
ーブルを制御する。絞り値は、従来方式1で説明した物
理量に相当する画像の性質を表す量であるため、画像を
分析することなく量子化方式を制御できる。
て、特開平7−177463号公報の手法を説明する。
従来方式2−1では、撮像手段への入射光量を制御する
絞り手段の絞り値に基づいてデータ圧縮手段の量子化テ
ーブルを制御する。絞り値は、従来方式1で説明した物
理量に相当する画像の性質を表す量であるため、画像を
分析することなく量子化方式を制御できる。
【0032】図44を用いて従来方式2−1を説明す
る。図44は従来方式2−1の中から、本発明に関連す
る部分を抜き出し、書き直したたものである。図44に
おいて、411はレンズから入力された画像、412は
入射光量を制限する絞り、419は入力された光信号を
撮像、A/D変換、信号処理等を行ってディジタルデー
タに変換する光電変換部、414は絞り411の絞り
量、415は絞り量414を基に圧縮比を選定する圧縮
比選定部、413は圧縮比選定部415で選定された圧
縮比で圧縮を行う圧縮処理部、418は圧縮データであ
る。
る。図44は従来方式2−1の中から、本発明に関連す
る部分を抜き出し、書き直したたものである。図44に
おいて、411はレンズから入力された画像、412は
入射光量を制限する絞り、419は入力された光信号を
撮像、A/D変換、信号処理等を行ってディジタルデー
タに変換する光電変換部、414は絞り411の絞り
量、415は絞り量414を基に圧縮比を選定する圧縮
比選定部、413は圧縮比選定部415で選定された圧
縮比で圧縮を行う圧縮処理部、418は圧縮データであ
る。
【0033】図44において、絞り量414は、入力画
像データの性質を良く表す物理量であり、図43の画像
分析結果399に相当する。よって、圧縮比選定部41
5では、図43における量子化選択回路400と同様
に、絞り量414から量子化テーブルを選定する。
像データの性質を良く表す物理量であり、図43の画像
分析結果399に相当する。よって、圧縮比選定部41
5では、図43における量子化選択回路400と同様
に、絞り量414から量子化テーブルを選定する。
【0034】具体的には、絞り値が所定の値より大であ
る場合には、圧縮比を下げ、絞り値が所定の値より小で
ある場合には、圧縮比を上げることにより画質を保証す
ることができる。
る場合には、圧縮比を下げ、絞り値が所定の値より小で
ある場合には、圧縮比を上げることにより画質を保証す
ることができる。
【0035】[従来方式2−2]従来方式2−2とし
て、特開平6−165148号公報の手法を説明する。
て、特開平6−165148号公報の手法を説明する。
【0036】従来方式2−2では、画像通信を行う場合
に、相手端末の表示画面サイズを尋ね、その表示サイズ
に対して十分な画質を得ることのできるステップ幅で符
号化を行う。これによって、小さな表示画面サイズを持
つ相手端末の場合、表示画質を落とさずに高い圧縮比を
得ることができるため、同一の回線速度では、動き情報
を多く送ることができ、結果的に主観的画質が向上す
る。
に、相手端末の表示画面サイズを尋ね、その表示サイズ
に対して十分な画質を得ることのできるステップ幅で符
号化を行う。これによって、小さな表示画面サイズを持
つ相手端末の場合、表示画質を落とさずに高い圧縮比を
得ることができるため、同一の回線速度では、動き情報
を多く送ることができ、結果的に主観的画質が向上す
る。
【0037】相手端末の表示画面サイズとそれに適した
量子化ステップ幅の関係は主観評価実験によって定め
る。すなわち、例えば図45に示されるように、表示画
面サイズ毎に量子化ステップ幅を変化させて、MOS
(Mean Opinion Score)と呼ばれる
主観評価値を計測する。MOS尺度上で画質の保証値を
定めて、その保証値となるステップ幅を各表示サイズ毎
に求める。例えば、図45の例では、表示サイズ1の相
手端末に伝送する場合には量子化ステップ幅1で符号化
を行う。また、表示サイズ2の相手端末に伝送する場合
には量子化ステップ幅2で符号化を行う。表示サイズ3
の相手端末に伝送する場合には量子化ステップ幅3で符
号化を行う。
量子化ステップ幅の関係は主観評価実験によって定め
る。すなわち、例えば図45に示されるように、表示画
面サイズ毎に量子化ステップ幅を変化させて、MOS
(Mean Opinion Score)と呼ばれる
主観評価値を計測する。MOS尺度上で画質の保証値を
定めて、その保証値となるステップ幅を各表示サイズ毎
に求める。例えば、図45の例では、表示サイズ1の相
手端末に伝送する場合には量子化ステップ幅1で符号化
を行う。また、表示サイズ2の相手端末に伝送する場合
には量子化ステップ幅2で符号化を行う。表示サイズ3
の相手端末に伝送する場合には量子化ステップ幅3で符
号化を行う。
【0038】なお、MOSは画像品質の主観評価法の1
つであり、各画像が複数の所定の品質カテゴリのいずれ
に属するかを評価者に判断してもらい、その平均点を求
めるものである。
つであり、各画像が複数の所定の品質カテゴリのいずれ
に属するかを評価者に判断してもらい、その平均点を求
めるものである。
【0039】
【発明が解決しようとする課題】従来方式1において
は、入力画像の物理量を計測し、その物理量に適応した
符号化パラメタで符号化を行う。また、従来方式2にお
いては、入力機器あるいは出力機器の状態を物理量とし
て計測し、その状態に適応した符号化パラメタで符号化
を行う。これらの従来方式では、計測を行う物理量は限
定されている。すなわち、従来方式1では入力画像の特
徴量の計測値のみに限定されている。また、従来方式2
では、入力機器あるいは出力機器の特徴量の計測値のみ
に限定されている。
は、入力画像の物理量を計測し、その物理量に適応した
符号化パラメタで符号化を行う。また、従来方式2にお
いては、入力機器あるいは出力機器の状態を物理量とし
て計測し、その状態に適応した符号化パラメタで符号化
を行う。これらの従来方式では、計測を行う物理量は限
定されている。すなわち、従来方式1では入力画像の特
徴量の計測値のみに限定されている。また、従来方式2
では、入力機器あるいは出力機器の特徴量の計測値のみ
に限定されている。
【0040】しかしながら、実際の画質に影響を与える
要素は、限定されるものではない。従来方式に述べたよ
うに、入力画像の性質、入力機器の性質、あるいは、出
力機器の性質等様々ある。さらに、従来方式では述べて
はいないが、画像符号化方式の性質によっても、画質に
影響を与える。
要素は、限定されるものではない。従来方式に述べたよ
うに、入力画像の性質、入力機器の性質、あるいは、出
力機器の性質等様々ある。さらに、従来方式では述べて
はいないが、画像符号化方式の性質によっても、画質に
影響を与える。
【0041】従来方式では、入力された1次元の物理量
に対し、1対1に対応するように画像符号化パラメタを
与える方式を採用している。その他の画質に影響を与え
る要素は固定して考えている。そのため、複数の物理量
が入力された場合に適切な符号化パラメタを与える仕組
みとはなっていない。
に対し、1対1に対応するように画像符号化パラメタを
与える方式を採用している。その他の画質に影響を与え
る要素は固定して考えている。そのため、複数の物理量
が入力された場合に適切な符号化パラメタを与える仕組
みとはなっていない。
【0042】画質は人間の視覚特性に依存し、画質に影
響を与える要素それぞれが独立に変化した場合の画質は
非線形に変化する。そのため、実際に主観評価実験を行
ってはいない物理量に対する画質を予測することが困難
である。この理由により従来は1次元の物理量のみによ
る画質制御を行ってきたと考えられる。
響を与える要素それぞれが独立に変化した場合の画質は
非線形に変化する。そのため、実際に主観評価実験を行
ってはいない物理量に対する画質を予測することが困難
である。この理由により従来は1次元の物理量のみによ
る画質制御を行ってきたと考えられる。
【0043】以上の理由により、様々な上記の画質に影
響を与える要素の性質を加味した画質制御を行うことが
できなかった。
響を与える要素の性質を加味した画質制御を行うことが
できなかった。
【0044】そこで、本発明の目的は、複数の画質に影
響を与える要素の物理量を計測し、それらの物理量から
画質を制御することのできる画像制御装置を提供するこ
とにある。
響を与える要素の物理量を計測し、それらの物理量から
画質を制御することのできる画像制御装置を提供するこ
とにある。
【0045】
【課題を解決するための手段】発明の原理的な説明を最
初に行う。なお以下、出力画像を提示されたときに人間
が画像全体を見て感じる画質を総合画質とする。
初に行う。なお以下、出力画像を提示されたときに人間
が画像全体を見て感じる画質を総合画質とする。
【0046】まず、画質の劣化の状態を複数の項目に分
割する。この画質劣化項目は比較的容易に計測可能な項
目とする。総合画質は様々な要因が重なっており、主観
評価によってのみ計測可能であるが、画質劣化項目毎の
画質は容易に計測できる。この複数の画質劣化項目毎の
画質を総合して、総合画質を決定する。
割する。この画質劣化項目は比較的容易に計測可能な項
目とする。総合画質は様々な要因が重なっており、主観
評価によってのみ計測可能であるが、画質劣化項目毎の
画質は容易に計測できる。この複数の画質劣化項目毎の
画質を総合して、総合画質を決定する。
【0047】さらに、複数の項目に画質劣化項目を分割
することによって、入力画像の性質、出力機器の性質、
入力機器の性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力
物理量を一旦連続な媒介パラメタに変換する。これらの
媒介パラメタからなる空間は、画質が連続に変化するよ
うな空間とすることができる。
することによって、入力画像の性質、出力機器の性質、
入力機器の性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力
物理量を一旦連続な媒介パラメタに変換する。これらの
媒介パラメタからなる空間は、画質が連続に変化するよ
うな空間とすることができる。
【0048】この空間内の画質は連続であるので、格子
上に画質を計測しておけば、媒介パラメタからなる点か
ら補間等により、画質劣化項目別の画質を予測すること
が可能となる。
上に画質を計測しておけば、媒介パラメタからなる点か
ら補間等により、画質劣化項目別の画質を予測すること
が可能となる。
【0049】以上のように、本発明は、分割された画質
項目毎に、入力画像の性質、出力機器の性質、入力機器
の性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力物理量を
連続な媒介パラメタに変換し、複数の媒介パラメタから
該画質項目の画質を予測し、複数の画質項目毎の画質か
ら、総合画質を予測するものである。
項目毎に、入力画像の性質、出力機器の性質、入力機器
の性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力物理量を
連続な媒介パラメタに変換し、複数の媒介パラメタから
該画質項目の画質を予測し、複数の画質項目毎の画質か
ら、総合画質を予測するものである。
【0050】つぎに本発明をさらに詳細に説明する。
【0051】本発明の第1の側面によれば、画質予測装
置が、入力される画像の画質劣化を起こさせる要因であ
る画質劣化評価項目に対して影響がある入力画像の性質
を入力する入力画像性質入力手段と、非可逆符号化によ
り画像圧縮された画像の画質劣化を起こさせる要因であ
る画質劣化評価項目に対して影響がある画像圧縮の性質
を入力する画像符号化性質入力手段と、出力される画像
の画質劣化を起こさせる要因である画質劣化評価項目に
対して影響がある出力装置の性質を入力する出力装置性
質入力手段と、前記入力画像性質入力手段により入力さ
れた入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段により
入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入力手
段により入力された出力装置性質に応じて、画像の画質
劣化評価項目に対する劣化度を予測する画質劣化度予測
手段とを複数の画質劣化評価項目毎に対して、各々備え
た複数の項目別画質予測手段と、前記複数の項目別画質
予測手段の各々に含まれる前記画質劣化度予測手段によ
り予測された評価画質に応じて総合的な評価画質を決定
する総合画質予測手段とを具備するようにしている。
置が、入力される画像の画質劣化を起こさせる要因であ
る画質劣化評価項目に対して影響がある入力画像の性質
を入力する入力画像性質入力手段と、非可逆符号化によ
り画像圧縮された画像の画質劣化を起こさせる要因であ
る画質劣化評価項目に対して影響がある画像圧縮の性質
を入力する画像符号化性質入力手段と、出力される画像
の画質劣化を起こさせる要因である画質劣化評価項目に
対して影響がある出力装置の性質を入力する出力装置性
質入力手段と、前記入力画像性質入力手段により入力さ
れた入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段により
入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入力手
段により入力された出力装置性質に応じて、画像の画質
劣化評価項目に対する劣化度を予測する画質劣化度予測
手段とを複数の画質劣化評価項目毎に対して、各々備え
た複数の項目別画質予測手段と、前記複数の項目別画質
予測手段の各々に含まれる前記画質劣化度予測手段によ
り予測された評価画質に応じて総合的な評価画質を決定
する総合画質予測手段とを具備するようにしている。
【0052】 この構成においても、分割された画質項
目毎に、入力画像の性質、出力機器の性質、入力機器の
性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力物理量をそ
れぞれ媒介パラメタに変換し、複数の媒介パラメタから
該画質項目の画質を予測し、複数の画質項目毎の画質か
ら、総合画質を予測することができる。
目毎に、入力画像の性質、出力機器の性質、入力機器の
性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力物理量をそ
れぞれ媒介パラメタに変換し、複数の媒介パラメタから
該画質項目の画質を予測し、複数の画質項目毎の画質か
ら、総合画質を予測することができる。
【0053】また、この構成において、さらに、前記複
数の項目別画質予測手段の各々は、入力画像性質、画像
圧縮性質および出力装置性質により定まり、画質劣化評
価項目毎に予め評価実験により求められた評価画質が記
憶されているメモリとを具備し、前記画質劣化度予測手
段は、前記メモリに記憶されている評価画質を、前記入
力画像性質入力手段により入力された入力画像性質、前
記画像符号化性質入力手段により入力された画像圧縮性
質および前記出力装置性質入力手段により求められた出
力装置性質を用いて取り出すようにすることができる。
数の項目別画質予測手段の各々は、入力画像性質、画像
圧縮性質および出力装置性質により定まり、画質劣化評
価項目毎に予め評価実験により求められた評価画質が記
憶されているメモリとを具備し、前記画質劣化度予測手
段は、前記メモリに記憶されている評価画質を、前記入
力画像性質入力手段により入力された入力画像性質、前
記画像符号化性質入力手段により入力された画像圧縮性
質および前記出力装置性質入力手段により求められた出
力装置性質を用いて取り出すようにすることができる。
【0054】前記画質劣化度予測手段は、前記入力画像
性質入力手段により入力された入力画像性質、前記画像
符号化性質入力手段により入力された画像圧縮性質およ
び前記出力装置性質入力手段により求められた出力装置
性質に対応する前記メモリに記憶されている評価画質が
なかった場合は、前記入力画像性質入力手段により入力
された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段によ
り入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入力
手段により求められた出力装置性質に近傍する値を用い
て、前記メモリに記憶されている評価画質評価画質と画
像圧縮における符号化パラメタの関係を取り出すように
することができる。
性質入力手段により入力された入力画像性質、前記画像
符号化性質入力手段により入力された画像圧縮性質およ
び前記出力装置性質入力手段により求められた出力装置
性質に対応する前記メモリに記憶されている評価画質が
なかった場合は、前記入力画像性質入力手段により入力
された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段によ
り入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入力
手段により求められた出力装置性質に近傍する値を用い
て、前記メモリに記憶されている評価画質評価画質と画
像圧縮における符号化パラメタの関係を取り出すように
することができる。
【0055】また、本発明の第2の側面によれば、画質
制御装置が、入力される画像の画質劣化を起こさせる要
因である画質劣化評価項目に対して影響がある入力画像
の性質を入力する入力画像性質入力手段と、非可逆符号
化により画像圧縮された画像の画質劣化を起こさせる要
因である画質劣化評価項目に対して影響がある画像圧縮
の性質を入力する画像符号化性質入力手段と、出力され
る画像の画質劣化を起こさせる要因である画質劣化評価
項目に対して影響がある出力装置の性質を入力する出力
装置性質入力手段と、前記入力画像性質入力手段により
入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段
により入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質
入力手段により入力された出力装置性質に応じて、画質
劣化評価項目に対する劣化度と画像圧縮における符号化
パラメタの関係を決定する画質制御方式決定手段とを、
複数の画質劣化評価項目毎に対して、各々備えた複数の
項目別画質制御方式決定手段と、操作者が所望する画質
を入力する所望画質入力手段と、前記複数の項目別画質
制御方式決定手段の各々に含まれる前記画質制御方式決
定手段により決定された評価画質と符号化パラメタの関
係に応じて、前記所望画質入力手段により入力された所
望の画質を達成すべき符号化パラメタを決定する総合画
質制御手段とを具備するようにしている。
制御装置が、入力される画像の画質劣化を起こさせる要
因である画質劣化評価項目に対して影響がある入力画像
の性質を入力する入力画像性質入力手段と、非可逆符号
化により画像圧縮された画像の画質劣化を起こさせる要
因である画質劣化評価項目に対して影響がある画像圧縮
の性質を入力する画像符号化性質入力手段と、出力され
る画像の画質劣化を起こさせる要因である画質劣化評価
項目に対して影響がある出力装置の性質を入力する出力
装置性質入力手段と、前記入力画像性質入力手段により
入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段
により入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質
入力手段により入力された出力装置性質に応じて、画質
劣化評価項目に対する劣化度と画像圧縮における符号化
パラメタの関係を決定する画質制御方式決定手段とを、
複数の画質劣化評価項目毎に対して、各々備えた複数の
項目別画質制御方式決定手段と、操作者が所望する画質
を入力する所望画質入力手段と、前記複数の項目別画質
制御方式決定手段の各々に含まれる前記画質制御方式決
定手段により決定された評価画質と符号化パラメタの関
係に応じて、前記所望画質入力手段により入力された所
望の画質を達成すべき符号化パラメタを決定する総合画
質制御手段とを具備するようにしている。
【0056】 この構成においても、分割された画質項
目毎に、入力画像の性質、出力機器の性質、入力機器の
性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力物理量をそ
れぞれ媒介パラメタに変換し、複数の媒介パラメタから
該画質項目の画質制御方式を決定し、複数の画質制御方
式から、総合的に画質を制御することができる。
目毎に、入力画像の性質、出力機器の性質、入力機器の
性質、画像符号化方式の性質等の様々な入力物理量をそ
れぞれ媒介パラメタに変換し、複数の媒介パラメタから
該画質項目の画質制御方式を決定し、複数の画質制御方
式から、総合的に画質を制御することができる。
【0057】この構成において、さらに、前記複数の項
目別画質制御方式決定手段の各々は、入力画像性質、画
像圧縮性質および出力装置性質により定まり、画質劣化
評価項目毎に予め評価実験により求められた評価画質と
画像圧縮における符号化パラメタの関係が記憶されてい
るメモリとを具備し、前記画質制御方式決定手段は、前
記メモリに記憶されている評価画質と画像圧縮における
符号化パラメタの関係を、前記入力画像性質入力手段に
より入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力
手段により入力された画像圧縮性質および前記出力装置
性質入力手段により求められた出力装置性質を用いて取
り出すようにしてもよい。
目別画質制御方式決定手段の各々は、入力画像性質、画
像圧縮性質および出力装置性質により定まり、画質劣化
評価項目毎に予め評価実験により求められた評価画質と
画像圧縮における符号化パラメタの関係が記憶されてい
るメモリとを具備し、前記画質制御方式決定手段は、前
記メモリに記憶されている評価画質と画像圧縮における
符号化パラメタの関係を、前記入力画像性質入力手段に
より入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力
手段により入力された画像圧縮性質および前記出力装置
性質入力手段により求められた出力装置性質を用いて取
り出すようにしてもよい。
【0058】また、前記画質制御方式決定手段は、前記
入力画像性質入力手段により入力された入力画像性質、
前記画像符号化性質入力手段により入力された画像圧縮
性質および前記出力装置性質入力手段により求められた
出力装置性質に対応する前記メモリに記憶されている評
価画質と画像圧縮における符号化パラメタの関係がなか
った場合は、前記入力画像性質入力手段により入力され
た入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段により入
力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入力手段
により求められた出力装置性質に近傍する値を用いて、
前記メモリに記憶されている評価画質と画像圧縮におけ
る符号化パラメタの関係を取り出すようにしてもよい。
入力画像性質入力手段により入力された入力画像性質、
前記画像符号化性質入力手段により入力された画像圧縮
性質および前記出力装置性質入力手段により求められた
出力装置性質に対応する前記メモリに記憶されている評
価画質と画像圧縮における符号化パラメタの関係がなか
った場合は、前記入力画像性質入力手段により入力され
た入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段により入
力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入力手段
により求められた出力装置性質に近傍する値を用いて、
前記メモリに記憶されている評価画質と画像圧縮におけ
る符号化パラメタの関係を取り出すようにしてもよい。
【0059】また、さらに、入力される画像を分析する
入力画像分析手段と、前記入力画像分析手段により分析
された結果に応じて、画質劣化評価項目に対する影響度
を算出する入力画像画質影響度算出手段とを具備し、前
記入力画像性質入力手段は、前記入力画像画質影響度算
出手段により算出された影響度を入力するようにしても
よい。
入力画像分析手段と、前記入力画像分析手段により分析
された結果に応じて、画質劣化評価項目に対する影響度
を算出する入力画像画質影響度算出手段とを具備し、前
記入力画像性質入力手段は、前記入力画像画質影響度算
出手段により算出された影響度を入力するようにしても
よい。
【0060】また、前記入力画像分析手段は、分析する
入力画像の性質として、その入力画像の画素値種類数、
周辺画素の画素値変化、低域と高域の周波数の信号の電
力、ある一定の画像をある一定の符号化方式で符号化
し、その画像をある一定の出力装置で出力した場合の画
質のいずれか1つ以上を含むようにできる。
入力画像の性質として、その入力画像の画素値種類数、
周辺画素の画素値変化、低域と高域の周波数の信号の電
力、ある一定の画像をある一定の符号化方式で符号化
し、その画像をある一定の出力装置で出力した場合の画
質のいずれか1つ以上を含むようにできる。
【0061】また、前記出力装置性質入力手段は、出力
装置の性質としてその出力装置の解像度、階調数、周波
数伝達特性、ドット形状、ドット印字精度、網点線数、
網点形状、トーンカーブ、コントラスト、ある一定の画
像をある一定の符号化方式で符号化した場合の画質のい
ずれか1つ以上を含むようにしてもよい。
装置の性質としてその出力装置の解像度、階調数、周波
数伝達特性、ドット形状、ドット印字精度、網点線数、
網点形状、トーンカーブ、コントラスト、ある一定の画
像をある一定の符号化方式で符号化した場合の画質のい
ずれか1つ以上を含むようにしてもよい。
【0062】また、前記画像符号化性質入力手段は、画
像圧縮の性質としてその画像圧縮の際のブロッキング手
法、量子化特性、周波数伝達特性、サブサンプリング手
法、補間手法、変換手法、ある一定の画像をある一定の
出力装置で出力した場合の画質のいずれか1つ以上を含
むようにしてもよい。
像圧縮の性質としてその画像圧縮の際のブロッキング手
法、量子化特性、周波数伝達特性、サブサンプリング手
法、補間手法、変換手法、ある一定の画像をある一定の
出力装置で出力した場合の画質のいずれか1つ以上を含
むようにしてもよい。
【0063】また、前記入力画像性質入力手段は、入力
画像の性質として、その入力画像を一定の符号化方式で
符号化し一定の出力装置で出力した場合の画質、画像入
力装置の性質である、入力カメラの絞り情報、画素密
度、画素サイズ、量子化ビット数のいずれか1つ以上を
含むようにしてもよい。
画像の性質として、その入力画像を一定の符号化方式で
符号化し一定の出力装置で出力した場合の画質、画像入
力装置の性質である、入力カメラの絞り情報、画素密
度、画素サイズ、量子化ビット数のいずれか1つ以上を
含むようにしてもよい。
【0064】なお、以上の説明において、画像の画質評
価または画質劣化評価項目に対する画質または画質劣化
度とは、その画像のぼけ、エッジビジネス等に対して観
察者が感じる主観評価画質の値のほか、物理量としての
計測可能な客観的な評価画質の値も含まれる。
価または画質劣化評価項目に対する画質または画質劣化
度とは、その画像のぼけ、エッジビジネス等に対して観
察者が感じる主観評価画質の値のほか、物理量としての
計測可能な客観的な評価画質の値も含まれる。
【0065】
【発明の実施の態様】以下本発明の実施例について説明
する。
する。
【0066】[実施例1]画質は、一般に入力画像の性
質、画像出力装置の性質、画像符号化方式の性質に依存
する。実施例1の画質予測装置は、上記の各性質に依存
しない値に変換した空間上で画質を予測するものであ
る。また、上記のように画像の入出力、および符号化方
式に依存しない空間を実現するために、画質を複数の画
質劣化項目に分割することによって表すものである。な
お画像の画質評価または画質劣化評価項目に対する画質
または画質劣化度とは、その画像のぼけ、エッジビジネ
ス等に対して観察者が感じる主観評価画質の値のほか、
物理量としての計測可能な客観的な評価画質の値も含ま
れる。
質、画像出力装置の性質、画像符号化方式の性質に依存
する。実施例1の画質予測装置は、上記の各性質に依存
しない値に変換した空間上で画質を予測するものであ
る。また、上記のように画像の入出力、および符号化方
式に依存しない空間を実現するために、画質を複数の画
質劣化項目に分割することによって表すものである。な
お画像の画質評価または画質劣化評価項目に対する画質
または画質劣化度とは、その画像のぼけ、エッジビジネ
ス等に対して観察者が感じる主観評価画質の値のほか、
物理量としての計測可能な客観的な評価画質の値も含ま
れる。
【0067】以下、図1、図2および図3を用いて実施
例1を説明する。
例1を説明する。
【0068】図1は、実施例1の画質予測装置を全体と
して示すものであり、図1において、画質予測装置は複
数の項目別画質予測手段101a〜101nおよび総合
画質予測手段102からなっている。項目別画質予測手
段101a〜101nには、対応する入力画像性質10
3、画像出力性質104および画像符号化性質105が
入力されている。それぞれの項目別画質予測手段101
a〜101nは、対応する入力画像性質103、画像出
力性質104および画像符号化性質105に基づいて項
目別の画質を予測し、項目別予測画質106a〜106
nを出力する。総合画質予測手段102は項目別予測画
質106a〜106nに基づいて総合画質107を出力
する。
して示すものであり、図1において、画質予測装置は複
数の項目別画質予測手段101a〜101nおよび総合
画質予測手段102からなっている。項目別画質予測手
段101a〜101nには、対応する入力画像性質10
3、画像出力性質104および画像符号化性質105が
入力されている。それぞれの項目別画質予測手段101
a〜101nは、対応する入力画像性質103、画像出
力性質104および画像符号化性質105に基づいて項
目別の画質を予測し、項目別予測画質106a〜106
nを出力する。総合画質予測手段102は項目別予測画
質106a〜106nに基づいて総合画質107を出力
する。
【0069】図2は項目別画質予測手段101(101
a〜101n)の構成を示すものであり、この図におい
て、項目別画質予測手段101は入力画像性質空間配置
手段108、画像出力性質空間配置手段109、画像符
号化性質空間配置手段110および画質予測手段111
からなっている。入力画像性質空間配置手段108、画
像出力性質空間配置手段109および画像符号化性質空
間配置手段110は、それぞれ入力画像性質103、画
像出力性質104および画像符号化性質105に基づい
て、入力画像性質空間内位置112、画像出力性質空間
内位置113および画像符号化性質空間内位置114を
算出して出力する。画質予測手段111はこれら入力画
像性質空間内位置112、画像出力性質空間内位置11
3および画像符号化性質空間内位置114に基づいて項
目別予測画質106を出力する。
a〜101n)の構成を示すものであり、この図におい
て、項目別画質予測手段101は入力画像性質空間配置
手段108、画像出力性質空間配置手段109、画像符
号化性質空間配置手段110および画質予測手段111
からなっている。入力画像性質空間配置手段108、画
像出力性質空間配置手段109および画像符号化性質空
間配置手段110は、それぞれ入力画像性質103、画
像出力性質104および画像符号化性質105に基づい
て、入力画像性質空間内位置112、画像出力性質空間
内位置113および画像符号化性質空間内位置114を
算出して出力する。画質予測手段111はこれら入力画
像性質空間内位置112、画像出力性質空間内位置11
3および画像符号化性質空間内位置114に基づいて項
目別予測画質106を出力する。
【0070】図3は画質劣化項目別の入力画像性質空
間、画像出力性質空間、画像符号化性質空間を例示した
ものである。図3では説明を簡単化するために、各空間
は1次元であるとして図示している。
間、画像出力性質空間、画像符号化性質空間を例示した
ものである。図3では説明を簡単化するために、各空間
は1次元であるとして図示している。
【0071】図1および図2において、ブロック歪み、
ぼけ等の画像劣化項目毎に、その画質劣化の起こりやす
さである入力画像性質103が入力画像性質空間配置手
段108に入力される。入力画像性質空間配置手段10
8では、図3の入力画像性質の点に入力画像性質を配置
し、入力画像性質空間内位置112を出力する。入力画
像性質112とは、例えば、エッジの量、ある周波数の
信号電力等である。
ぼけ等の画像劣化項目毎に、その画質劣化の起こりやす
さである入力画像性質103が入力画像性質空間配置手
段108に入力される。入力画像性質空間配置手段10
8では、図3の入力画像性質の点に入力画像性質を配置
し、入力画像性質空間内位置112を出力する。入力画
像性質112とは、例えば、エッジの量、ある周波数の
信号電力等である。
【0072】同様に、出力画像性質104と、画像符号
化性質105も、画像劣化項目毎に、その画質劣化の視
覚に対する起こりやすさとして、画像出力性質空間およ
び画像符号化性質空間に配置され、画像出力性質空間内
位置113、画像符号化性質空間内位置114が出力さ
れる。画像出力性質104とは例えば、プリンタの出力
解像度等、画像符号化性質105とは例えば、DCT係
数の量子化マトリクス等である。
化性質105も、画像劣化項目毎に、その画質劣化の視
覚に対する起こりやすさとして、画像出力性質空間およ
び画像符号化性質空間に配置され、画像出力性質空間内
位置113、画像符号化性質空間内位置114が出力さ
れる。画像出力性質104とは例えば、プリンタの出力
解像度等、画像符号化性質105とは例えば、DCT係
数の量子化マトリクス等である。
【0073】入力画像性質空間、画像出力性質空間、画
像符号化性質空間は、それぞれ連続であるようにとる。
像符号化性質空間は、それぞれ連続であるようにとる。
【0074】入力画像性質空間の次元数がA、画像出力
性質空間の次元数がB、画像符号化性質空間の次元数が
Cとすると、各空間を部分空間とする(A+B+C)次
元の空間を張ることができる。この空間内の各点につい
て画質を計測することができる。以下、この(A+B+
C)次元の空間を項目別画質空間と呼ぶ。
性質空間の次元数がB、画像符号化性質空間の次元数が
Cとすると、各空間を部分空間とする(A+B+C)次
元の空間を張ることができる。この空間内の各点につい
て画質を計測することができる。以下、この(A+B+
C)次元の空間を項目別画質空間と呼ぶ。
【0075】画質予測手段111は、項目別の画質値を
予測し、項目別予測画質106を出力する。すなわち、
予め、図3の項目別画質空間内の格子点上の画質を計測
しておく。入力画像性質空間、画像出力性質空間、画像
符号化性質空間は、それぞれ、該画質劣化項目の画質劣
化の起こりやすさとして定義されているため、入力画
像、画像出力手段、画像符号化方式に対して非依存であ
る。入力画像性質空間、画像出力性質空間、画像符号化
性質空間は、それぞれ連続であることから、項目別画質
空間内の画質は連続であると仮定して、予め計測してあ
った格子点上の画質評価値を用いて画質の予測を行う。
予測し、項目別予測画質106を出力する。すなわち、
予め、図3の項目別画質空間内の格子点上の画質を計測
しておく。入力画像性質空間、画像出力性質空間、画像
符号化性質空間は、それぞれ、該画質劣化項目の画質劣
化の起こりやすさとして定義されているため、入力画
像、画像出力手段、画像符号化方式に対して非依存であ
る。入力画像性質空間、画像出力性質空間、画像符号化
性質空間は、それぞれ連続であることから、項目別画質
空間内の画質は連続であると仮定して、予め計測してあ
った格子点上の画質評価値を用いて画質の予測を行う。
【0076】画質を項目別に分けることにより、項目別
画質空間の次元数を減少させることができる。
画質空間の次元数を減少させることができる。
【0077】このようにして得た項目別予測画質106
は、総合画質予測手段102に入力され、総合画質10
7が求められる。
は、総合画質予測手段102に入力され、総合画質10
7が求められる。
【0078】なお、入力画像の性質は、画像入力機器の
性質によって定められる場合がある。例えば入力カメラ
の絞り情報等である。また、入力画像の性質は入力画像
を分析して求めてもよい。例えば、エッジの量、所定の
周波数の信号電力等を分析してもよい。
性質によって定められる場合がある。例えば入力カメラ
の絞り情報等である。また、入力画像の性質は入力画像
を分析して求めてもよい。例えば、エッジの量、所定の
周波数の信号電力等を分析してもよい。
【0079】また項目別画質空間内の画質を予め測定す
る場合には、測定点の数はできるだけ少ないほうが良
い。そのため、各入力画像性質空間、画像出力性質空
間、画像符号化性質空間の次元数はできるだけ小さくす
る方がよい。
る場合には、測定点の数はできるだけ少ないほうが良
い。そのため、各入力画像性質空間、画像出力性質空
間、画像符号化性質空間の次元数はできるだけ小さくす
る方がよい。
【0080】また各入力画像性質空間、画像出力性質空
間、画像符号化性質空間の次元数を1とするように、画
像劣化項目を細分化する方がよい。このようにすると、
事前の主観評価が簡易となる。例えば、画像の濃度値毎
に、画像劣化項目を計測することにより、空間の次元を
減少させることが可能である。
間、画像符号化性質空間の次元数を1とするように、画
像劣化項目を細分化する方がよい。このようにすると、
事前の主観評価が簡易となる。例えば、画像の濃度値毎
に、画像劣化項目を計測することにより、空間の次元を
減少させることが可能である。
【0081】また総合画質予測手段102は、項目別の
予測画質106の最低値を総合画質107として用いた
り、項目別の予測画質106の線形和を総合画質107
として用いることができる。
予測画質106の最低値を総合画質107として用いた
り、項目別の予測画質106の線形和を総合画質107
として用いることができる。
【0082】また、画像出力性質としては、画像出力の
解像度や階調数がある。また画像出力性質として出力装
置に関する情報、例えば、出力装置の種類や出力装置の
識別情報を入力するようにして間接的に画像出力性質を
特定してもよい。出力装置の種類には例えば、ゼログラ
フィ方式のプリンタ、銀塩写真方式のプリンタ、オフセ
ット方式のプリンタ、CRTディスプレイ、LCDディ
スプレイ等の種類が含まれる。出力装置の識別情報には
各メーカの装置名や装置番号が含まれる。
解像度や階調数がある。また画像出力性質として出力装
置に関する情報、例えば、出力装置の種類や出力装置の
識別情報を入力するようにして間接的に画像出力性質を
特定してもよい。出力装置の種類には例えば、ゼログラ
フィ方式のプリンタ、銀塩写真方式のプリンタ、オフセ
ット方式のプリンタ、CRTディスプレイ、LCDディ
スプレイ等の種類が含まれる。出力装置の識別情報には
各メーカの装置名や装置番号が含まれる。
【0083】[実施例2]つぎに実施例2について説明
する。実施例1においては、入力画像性質と、画像出力
性質と、画像符号化性質とから、出力画像の画質を予測
した。実施例2においては、入力画質性質と、画像出力
性質と、画像符号化パラメタを抜いた画像符号化性質と
から、出力画像の画質と画像符号化パラメタの関係を予
測する。これにより、指定した画質で符号化を行うこと
が可能となる。
する。実施例1においては、入力画像性質と、画像出力
性質と、画像符号化性質とから、出力画像の画質を予測
した。実施例2においては、入力画質性質と、画像出力
性質と、画像符号化パラメタを抜いた画像符号化性質と
から、出力画像の画質と画像符号化パラメタの関係を予
測する。これにより、指定した画質で符号化を行うこと
が可能となる。
【0084】以下、図4、図5、図6および図7を用い
て実施例2を説明する。
て実施例2を説明する。
【0085】図4は実施例2の画質制御装置を全体とし
て示すものであり、この図において図1と対応する箇所
には対応する符号を付す。図4において、画質制御装置
は、項目別画質制御方式決定手段121a〜121nお
よび総合画質制御手段122からなっている。項目別画
質制御方式決定手段121a〜121nには、対応する
入力画像性質103、画像出力性質104および画像符
号化性質105(符号化パラメタを抜いたもの)が入力
されている。それぞれの項目別画質制御方式決定手段1
21a〜121nは、対応する入力画像性質103、画
像出力性質104および画像符号化性質105に基づい
て画像制御方式123a〜123nを出力する。総合画
質制御手段122は画像制御方式123a〜123nに
基づいて総合的な符号化パラメタ124を決定し出力す
る。
て示すものであり、この図において図1と対応する箇所
には対応する符号を付す。図4において、画質制御装置
は、項目別画質制御方式決定手段121a〜121nお
よび総合画質制御手段122からなっている。項目別画
質制御方式決定手段121a〜121nには、対応する
入力画像性質103、画像出力性質104および画像符
号化性質105(符号化パラメタを抜いたもの)が入力
されている。それぞれの項目別画質制御方式決定手段1
21a〜121nは、対応する入力画像性質103、画
像出力性質104および画像符号化性質105に基づい
て画像制御方式123a〜123nを出力する。総合画
質制御手段122は画像制御方式123a〜123nに
基づいて総合的な符号化パラメタ124を決定し出力す
る。
【0086】図5は項目別画質制御方式決定手段121
(121a〜121n)の構成を示すものであり、この
図において図2と対応する箇所には対応する符号を付
す。図5において、項目別画質制御方式決定手段121
は入力画像性質空間配置手段108、画像出力性質空間
配置手段109、画像符号化性質空間配置手段110お
よび画質制御方式決定手段125からなっている。入力
画像性質空間配置手段108、画像出力性質空間配置手
段109および画像符号化性質空間配置手段110は、
それぞれ入力画像性質103、画像出力性質104およ
び画像符号化性質105に基づいて、入力画像性質空間
内位置112、画像出力性質空間内位置113および画
像符号化性質空間内位置114を算出して出力する。画
質制御方式決定手段111はこれら入力画像性質空間内
位置112、画像出力性質空間内位置113および画像
符号化性質空間内位置114に基づいて画質制御方式1
23を出力する。
(121a〜121n)の構成を示すものであり、この
図において図2と対応する箇所には対応する符号を付
す。図5において、項目別画質制御方式決定手段121
は入力画像性質空間配置手段108、画像出力性質空間
配置手段109、画像符号化性質空間配置手段110お
よび画質制御方式決定手段125からなっている。入力
画像性質空間配置手段108、画像出力性質空間配置手
段109および画像符号化性質空間配置手段110は、
それぞれ入力画像性質103、画像出力性質104およ
び画像符号化性質105に基づいて、入力画像性質空間
内位置112、画像出力性質空間内位置113および画
像符号化性質空間内位置114を算出して出力する。画
質制御方式決定手段111はこれら入力画像性質空間内
位置112、画像出力性質空間内位置113および画像
符号化性質空間内位置114に基づいて画質制御方式1
23を出力する。
【0087】図6に示されるように、一部の画像符号化
パラメタを抜いた画像符号化性質と、入力画像性質と画
像出力性質は項目別画質空間に配置される。ここでは、
項目別画質空間は、図7に示されるように、符号化パラ
メタと画質との関係を示す。
パラメタを抜いた画像符号化性質と、入力画像性質と画
像出力性質は項目別画質空間に配置される。ここでは、
項目別画質空間は、図7に示されるように、符号化パラ
メタと画質との関係を示す。
【0088】総合画質制御手段122では、各画質劣化
項目毎に所望の画質を得ることのできる符号化パラメタ
を求め、さらに、全体で所望の画質を求めることのでき
る符号化パラメタを求める。
項目毎に所望の画質を得ることのできる符号化パラメタ
を求め、さらに、全体で所望の画質を求めることのでき
る符号化パラメタを求める。
【0089】なお、この実施例においても、入力画像の
性質は、画像入力機器の性質によって定められる場合が
ある。例えば入力カメラの絞り情報等である。また、入
力画像の性質は入力画像を分析して求めてもよい。例え
ば、エッジの量、ある周波数の信号電力等を分析しても
よい。
性質は、画像入力機器の性質によって定められる場合が
ある。例えば入力カメラの絞り情報等である。また、入
力画像の性質は入力画像を分析して求めてもよい。例え
ば、エッジの量、ある周波数の信号電力等を分析しても
よい。
【0090】また項目別画質空間内の画質を予め測定す
る場合には、測定点の数はできるだけ少ないほうが良
い。そのため、各入力画像性質空間、画像出力性質空
間、画像符号化性質空間の次元数はできるだけ小さくす
る方がよい。
る場合には、測定点の数はできるだけ少ないほうが良
い。そのため、各入力画像性質空間、画像出力性質空
間、画像符号化性質空間の次元数はできるだけ小さくす
る方がよい。
【0091】また各入力画像性質空間、画像出力性質空
間、画像符号化性質空間の次元数を1とするように、画
像劣化項目を細分化する方がよい。このようにすると、
事前の主観評価が簡易となる。例えば、画像の濃度値毎
に、画像劣化項目を計測することにより、空間の次元を
減少させることが可能である。
間、画像符号化性質空間の次元数を1とするように、画
像劣化項目を細分化する方がよい。このようにすると、
事前の主観評価が簡易となる。例えば、画像の濃度値毎
に、画像劣化項目を計測することにより、空間の次元を
減少させることが可能である。
【0092】また、総合画質制御手段122は、画質制
御方式決定手段121a〜121nで決定された、画質
と符号化パラメタとの関係を基に、所望の画質を満たす
符号化パラメタのうち最も圧縮比の小さくなるものを最
終的な符号化パラメタとするようにしてもよい。
御方式決定手段121a〜121nで決定された、画質
と符号化パラメタとの関係を基に、所望の画質を満たす
符号化パラメタのうち最も圧縮比の小さくなるものを最
終的な符号化パラメタとするようにしてもよい。
【0093】また、画像出力性質としては、画像出力の
解像度や階調数がある。また画像出力性質として出力装
置に関する情報、例えば、出力装置の種類や出力装置の
識別情報を入力するようにして間接的に画像出力性質を
特定してもよい。出力装置の種類には例えば、ゼログラ
フィ方式のプリンタ、銀塩写真方式のプリンタ、オフセ
ット方式のプリンタ、CRTディスプレイ、LCDディ
スプレイ等の種類が含まれる。出力装置の識別情報には
各メーカの装置名や装置番号が含まれる。
解像度や階調数がある。また画像出力性質として出力装
置に関する情報、例えば、出力装置の種類や出力装置の
識別情報を入力するようにして間接的に画像出力性質を
特定してもよい。出力装置の種類には例えば、ゼログラ
フィ方式のプリンタ、銀塩写真方式のプリンタ、オフセ
ット方式のプリンタ、CRTディスプレイ、LCDディ
スプレイ等の種類が含まれる。出力装置の識別情報には
各メーカの装置名や装置番号が含まれる。
【0094】[実施例3]実施例3は、画像出力装置が
変化した場合に画質を制御できるようにした画像符号化
装置である。
変化した場合に画質を制御できるようにした画像符号化
装置である。
【0095】図8はこの実施例の構成を示しており、こ
の図において、131は入力画像、132は入力画像1
31をブロック状に分割する画像分割手段、133は分
割画像を変換する変換手段、134は変換係数、135
は変換係数134を量子化する量子化手段、136は量
子化された変換係数を符号化する符号化手段、137は
符号、138は分割画像を分析して入力画像性質を出力
する画像分析手段、139は入力画像性質、140は量
子化選択手段、141は選択された量子化方法、142
は画像出力性質出力手段、143は画像出力性質であ
る。
の図において、131は入力画像、132は入力画像1
31をブロック状に分割する画像分割手段、133は分
割画像を変換する変換手段、134は変換係数、135
は変換係数134を量子化する量子化手段、136は量
子化された変換係数を符号化する符号化手段、137は
符号、138は分割画像を分析して入力画像性質を出力
する画像分析手段、139は入力画像性質、140は量
子化選択手段、141は選択された量子化方法、142
は画像出力性質出力手段、143は画像出力性質であ
る。
【0096】入力画像131は画像分割手段132でブ
ロックに分割され、変換手段133で変換係数134に
変換される。さらにブロックに分割された画像は画像分
析手段138で分析され、入力画像性質139として量
子化選択手段140に送られる。さらに、画像出力性質
出力手段142では画像出力性質143を出力し、量子
化選択手段140に送る。
ロックに分割され、変換手段133で変換係数134に
変換される。さらにブロックに分割された画像は画像分
析手段138で分析され、入力画像性質139として量
子化選択手段140に送られる。さらに、画像出力性質
出力手段142では画像出力性質143を出力し、量子
化選択手段140に送る。
【0097】量子化選択手段140は、図4における項
目別画質制御方式決定手段121と、総合画質制御手段
124からなり、所定の画質となる符号化パラメタであ
る量子化方式を選択する。
目別画質制御方式決定手段121と、総合画質制御手段
124からなり、所定の画質となる符号化パラメタであ
る量子化方式を選択する。
【0098】量子化手段135では選択された量子化方
式で変換係数134を量子化し、符号化手段136で符
号137が出力される。
式で変換係数134を量子化し、符号化手段136で符
号137が出力される。
【0099】なお、変換手段133は例えば離散コサイ
ン変換や、近傍の画素値から符号化画素値を予測する予
測方式を採用することができる。
ン変換や、近傍の画素値から符号化画素値を予測する予
測方式を採用することができる。
【0100】また、画像出力性質143として、実効階
調数や出力周波数特性を用いることができる。
調数や出力周波数特性を用いることができる。
【0101】また、画像分析手段138は、例えば入力
画像のライン幅や入力画像の電力スペクトルを検出する
ものである。
画像のライン幅や入力画像の電力スペクトルを検出する
ものである。
【0102】[実施例4]実施例4は、画像符号化性質
が変化した場合に画質を制御できるようにした画像符号
化装置である。図9はこの実施例の構成を示している。
この実施例においては、画像符号化性質出力手段144
が画像符号化性質145を出力し、これに基づいて量子
化方式が決定されるようになっている。図9において、
画像出力性質出力手段142が、画像符号化性質出力手
段144になり、画像出力性質143が画像符号化性質
145に変わった以外は図8の実施例3と同じであり、
詳細な説明は省略する。
が変化した場合に画質を制御できるようにした画像符号
化装置である。図9はこの実施例の構成を示している。
この実施例においては、画像符号化性質出力手段144
が画像符号化性質145を出力し、これに基づいて量子
化方式が決定されるようになっている。図9において、
画像出力性質出力手段142が、画像符号化性質出力手
段144になり、画像出力性質143が画像符号化性質
145に変わった以外は図8の実施例3と同じであり、
詳細な説明は省略する。
【0103】[実施例5]実施例5は実施例1の画像予
測手段111の具体的な構成を実現するものである。図
10はこの構成例を示しており、この図において、14
6はアドレス計算手段、147はアドレス、148は画
質蓄積手段である。画質蓄積手段148には、画質が蓄
積されている。画質の蓄積されているアドレス147
は、入力画質性質空間内位置112と、画層出力性質空
間内位置113と、画像符号化性質空間内位置114か
ら求めることができる。アドレス計算手段146はこの
アドレス147を計算し、画質蓄積手段148に伝送す
る。画質蓄積手段148はアドレス147に対応した予
測画質106を出力する。
測手段111の具体的な構成を実現するものである。図
10はこの構成例を示しており、この図において、14
6はアドレス計算手段、147はアドレス、148は画
質蓄積手段である。画質蓄積手段148には、画質が蓄
積されている。画質の蓄積されているアドレス147
は、入力画質性質空間内位置112と、画層出力性質空
間内位置113と、画像符号化性質空間内位置114か
ら求めることができる。アドレス計算手段146はこの
アドレス147を計算し、画質蓄積手段148に伝送す
る。画質蓄積手段148はアドレス147に対応した予
測画質106を出力する。
【0104】[実施例6]実施例6は実施例2の画質制
御方式決定手段125の具体的な構成を実現するもので
ある。図11はこの構成例を示しており、この図におい
て、149は画質制御方式蓄積手段である。図10にお
ける画質蓄積手段148が予測画質106を出力するの
に対し、図11における画質制御方式蓄積手段149は
画質制御方式123を出力する。
御方式決定手段125の具体的な構成を実現するもので
ある。図11はこの構成例を示しており、この図におい
て、149は画質制御方式蓄積手段である。図10にお
ける画質蓄積手段148が予測画質106を出力するの
に対し、図11における画質制御方式蓄積手段149は
画質制御方式123を出力する。
【0105】[実施例7]つぎに実施例7の画質予測装
置について説明する。図12は、実施例7の画質予測装
置を全体として示すものであり、図13は項目別画質予
測手段162の構成を示している。図12および図13
において、152は入力画像性質入力手段、153は入
力画像性質、155は画像出力性質入力手段、156は
画像出力性質、158は画像符号化性質入力手段、15
9は画像符号化性質、160は画質予測手段、161は
予測された項目別画質、162は項目別画質予測手段、
163は総合画質予測手段、164は予測画質である。
置について説明する。図12は、実施例7の画質予測装
置を全体として示すものであり、図13は項目別画質予
測手段162の構成を示している。図12および図13
において、152は入力画像性質入力手段、153は入
力画像性質、155は画像出力性質入力手段、156は
画像出力性質、158は画像符号化性質入力手段、15
9は画像符号化性質、160は画質予測手段、161は
予測された項目別画質、162は項目別画質予測手段、
163は総合画質予測手段、164は予測画質である。
【0106】図14は画質予測手段160の構成を示し
ており、この図において、171は画質記憶手段、17
2は記憶されている画質、173は画質記憶手段内のア
ドレス、174は画質計算手段である。
ており、この図において、171は画質記憶手段、17
2は記憶されている画質、173は画質記憶手段内のア
ドレス、174は画質計算手段である。
【0107】図15は入力画像性質入力手段152の構
成を示しており、図15において、153は入力画像性
質、181は入力画像、182は画像分析手段、183
は入力画像分析結果、184は入力画像画質影響度算出
手段である。
成を示しており、図15において、153は入力画像性
質、181は入力画像、182は画像分析手段、183
は入力画像分析結果、184は入力画像画質影響度算出
手段である。
【0108】図16は画像出力性質入力手段155の構
成を示しており、この図において、156は画像出力性
質、191は画像出力装置状態、192は画像出力画質
影響度蓄積手段、193は画像出力画質影響度、194
は画像出力画質影響度算出手段である。
成を示しており、この図において、156は画像出力性
質、191は画像出力装置状態、192は画像出力画質
影響度蓄積手段、193は画像出力画質影響度、194
は画像出力画質影響度算出手段である。
【0109】図17は画像符号化性質入力手段158の
構成を示しており、この図において、159は画像符号
化性質、201は画像符号化パラメタ状態、202は画
像符号化画質影響度蓄積手段、203は画像符号化画質
影響度、204は画像符号化画質影響度算出手段であ
る。
構成を示しており、この図において、159は画像符号
化性質、201は画像符号化パラメタ状態、202は画
像符号化画質影響度蓄積手段、203は画像符号化画質
影響度、204は画像符号化画質影響度算出手段であ
る。
【0110】図13を参照する。入力画像性質入力手段
152において入力画像性質153が画質予測手段16
0に入力される。また、画像出力性質入力手段155に
おいて画像出力性質156が画質予測手段160に入力
される。さらに、画像符号化性質入力手段158におい
て画像符号化性質159が画質予測手段160に入力さ
れる。画質予測手段は、入力画像性質152、画像出力
性質155、画像符号化性質158から画質劣化項目別
の画質を予測し、項目別画質161を出力する。総合画
質予測手段163は1つ以上の項目別画質を基に総合予
測画質164を予測する。
152において入力画像性質153が画質予測手段16
0に入力される。また、画像出力性質入力手段155に
おいて画像出力性質156が画質予測手段160に入力
される。さらに、画像符号化性質入力手段158におい
て画像符号化性質159が画質予測手段160に入力さ
れる。画質予測手段は、入力画像性質152、画像出力
性質155、画像符号化性質158から画質劣化項目別
の画質を予測し、項目別画質161を出力する。総合画
質予測手段163は1つ以上の項目別画質を基に総合予
測画質164を予測する。
【0111】図15の入力画像性質入力手段152内で
は、画像分析手段182が入力画像181の分析を行
い、入力画像分析結果183を入力画像画質影響度算出
手段184に入力し、入力画像画質影響度算出手段18
4の出力である入力画像画質影響度を入力画像性質15
3として出力する。
は、画像分析手段182が入力画像181の分析を行
い、入力画像分析結果183を入力画像画質影響度算出
手段184に入力し、入力画像画質影響度算出手段18
4の出力である入力画像画質影響度を入力画像性質15
3として出力する。
【0112】図16の画像出力性質性質入力手段155
内では、入力される画像出力装置状態191に従って画
像出力画質影響度蓄積手段192が画像出力画質影響度
193を画像出力画質影響度算出手段194に1回また
は複数回入力し、画像出力画質影響度算出手段194に
おいて1つまたは複数の画像出力画質影響度から新たに
算出した画像出力画質影響度を画像出力性質156とし
て出力する。
内では、入力される画像出力装置状態191に従って画
像出力画質影響度蓄積手段192が画像出力画質影響度
193を画像出力画質影響度算出手段194に1回また
は複数回入力し、画像出力画質影響度算出手段194に
おいて1つまたは複数の画像出力画質影響度から新たに
算出した画像出力画質影響度を画像出力性質156とし
て出力する。
【0113】図17の画像符号化性質入力手段158内
では、入力される画像符号化パラメタ状態201に従っ
て画像符号化画質影響度蓄積手段202が画像符号化画
質影響度203を画像符号化画質影響度算出手段204
に1回または複数回入力し、画像符号化画質影響度算出
手段204において1つまたは複数の画像符号化画質影
響度から新たに算出した画像符号化画質影響度を画像符
号化性質159として出力する。
では、入力される画像符号化パラメタ状態201に従っ
て画像符号化画質影響度蓄積手段202が画像符号化画
質影響度203を画像符号化画質影響度算出手段204
に1回または複数回入力し、画像符号化画質影響度算出
手段204において1つまたは複数の画像符号化画質影
響度から新たに算出した画像符号化画質影響度を画像符
号化性質159として出力する。
【0114】図14の画質予測手段160内では、画質
計算手段174が、入力画像性質153、画像出力性質
156、画像符号化性質159から最も近いと思われる
1つ以上のアドレス173を計算し、画質記憶手段17
1に送り、画質記憶手段171は画質172を画質計算
手段174に送る。画質計算手段174は送られた画質
172を基に画質161を計算する。
計算手段174が、入力画像性質153、画像出力性質
156、画像符号化性質159から最も近いと思われる
1つ以上のアドレス173を計算し、画質記憶手段17
1に送り、画質記憶手段171は画質172を画質計算
手段174に送る。画質計算手段174は送られた画質
172を基に画質161を計算する。
【0115】[実施例8]つぎに実施例8の画質制御装
置について説明する。図18は実施例8の画質制御装置
を全体として示しており、図19は項目別画質制御方式
決定手段222の構成を示している。図18および図1
9において、152は入力画像性質入力手段、153は
入力画像性質、155は画像出力性質入力手段、156
は画像出力性質、158は画像符号化性質入力手段、1
59は画像符号化性質、211は希望画質入力手段、2
12は希望画質、220は画質制御方式決定手段、22
1は項目別画質制御方式、222は項目別画質制御方式
決定手段、223は総合画質制御手段、224は符号化
パラメタである。
置について説明する。図18は実施例8の画質制御装置
を全体として示しており、図19は項目別画質制御方式
決定手段222の構成を示している。図18および図1
9において、152は入力画像性質入力手段、153は
入力画像性質、155は画像出力性質入力手段、156
は画像出力性質、158は画像符号化性質入力手段、1
59は画像符号化性質、211は希望画質入力手段、2
12は希望画質、220は画質制御方式決定手段、22
1は項目別画質制御方式、222は項目別画質制御方式
決定手段、223は総合画質制御手段、224は符号化
パラメタである。
【0116】図20は画質制御方式決定手段220の構
成を示しており、この図において、231は画質制御方
式記憶手段、232は記憶されている画質制御方式、2
33は画質制御方式記憶手段231内のアドレス、23
4は画質制御方式計算手段である。
成を示しており、この図において、231は画質制御方
式記憶手段、232は記憶されている画質制御方式、2
33は画質制御方式記憶手段231内のアドレス、23
4は画質制御方式計算手段である。
【0117】図21は、入力画像性質入力手段152の
構成を示しており、この図において、152は入力画像
性質入力手段、153は入力画像性質、241は画像入
力装置状態、242は入力画像画質影響度蓄積手段、2
43は入力画像画質影響度、244は入力画質影響度算
出手段である。
構成を示しており、この図において、152は入力画像
性質入力手段、153は入力画像性質、241は画像入
力装置状態、242は入力画像画質影響度蓄積手段、2
43は入力画像画質影響度、244は入力画質影響度算
出手段である。
【0118】図18および図19を参照する。入力画像
性質入力手段152において入力画像性質153が画質
制御方式決定手段220に入力される。また、画像出力
性質入力手段155において画像出力性質156が画質
制御方式決定手段220に入力される。さらに、画像符
号化性質入力手段158において画像符号化性質159
が画質制御方式決定手段220に入力される。画質制御
方式決定手段220は、入力画像性質152、画像出力
性質155、画像符号化性質158から画質劣化項目別
の画質制御方式を決定し、項目別画質制御方式221を
出力する。総合画質制御手段223は個々の項目別画質
制御方式と、希望画質212から個々の項目別画質にお
ける希望画質を満たす符号化パラメタを決定し、さらに
総合画質を満たす符号化パラメタ164を決定する。
性質入力手段152において入力画像性質153が画質
制御方式決定手段220に入力される。また、画像出力
性質入力手段155において画像出力性質156が画質
制御方式決定手段220に入力される。さらに、画像符
号化性質入力手段158において画像符号化性質159
が画質制御方式決定手段220に入力される。画質制御
方式決定手段220は、入力画像性質152、画像出力
性質155、画像符号化性質158から画質劣化項目別
の画質制御方式を決定し、項目別画質制御方式221を
出力する。総合画質制御手段223は個々の項目別画質
制御方式と、希望画質212から個々の項目別画質にお
ける希望画質を満たす符号化パラメタを決定し、さらに
総合画質を満たす符号化パラメタ164を決定する。
【0119】図21の入力画像性質入力手段152内で
は、入力される画像入力装置状態241に従って入力画
像画質影響度蓄積手段242が入力画像画質影響度24
3を入力画像画質影響度算出手段244に1回または複
数回入力し、入力画像画質影響度算出手段244におい
て1つまたは複数の入力画像画質影響度から新たに算出
した入力画像画質影響度を画像出力性質156として出
力する。
は、入力される画像入力装置状態241に従って入力画
像画質影響度蓄積手段242が入力画像画質影響度24
3を入力画像画質影響度算出手段244に1回または複
数回入力し、入力画像画質影響度算出手段244におい
て1つまたは複数の入力画像画質影響度から新たに算出
した入力画像画質影響度を画像出力性質156として出
力する。
【0120】画像出力性質入力手段155、および、画
像符号化性質入力手段158内は実施例7と同様であ
る。
像符号化性質入力手段158内は実施例7と同様であ
る。
【0121】図20の画質制御方式決定手段220内で
は、画質制御方式計算手段234が、入力画像性質15
2、画像出力性質155、画像符号化性質158から最
も近いと思われる1つ以上のアドレス233を計算し、
画質制御方式記憶手段231に送り、画質制御方式記憶
手段231は画質制御方式232を画質制御方式計算手
段234に送る。画質制御方式計算手段234は送られ
た画質制御方式232を基に画質制御方式221を決定
する。
は、画質制御方式計算手段234が、入力画像性質15
2、画像出力性質155、画像符号化性質158から最
も近いと思われる1つ以上のアドレス233を計算し、
画質制御方式記憶手段231に送り、画質制御方式記憶
手段231は画質制御方式232を画質制御方式計算手
段234に送る。画質制御方式計算手段234は送られ
た画質制御方式232を基に画質制御方式221を決定
する。
【0122】[実施例9]つぎに本発明をより具体的に
実現した実施例9について説明する。本実施例では、符
号化方式はJPEGで、入力画像を部分毎に分析して入
力画像の性質を調べる。また、画質劣化項目は、エッジ
ビジネスと、ぼけの2種類を設け、エッジビジネスおよ
び、ボケそれぞれに対する劣化の出やすさ(影響度)を
出力機器(プリンタ)、画像符号化方式(量子化マトリ
クス)、入力画像性質についてそれぞれ1次元にマッピ
ングする例について説明を行う。ここで、エッジビジネ
スとは、エッジの幅が広くなったり狭くなったりしてジ
ャギーとなる歪みを指す。ボケとは、高周波数の信号が
抑圧されてボケて見える歪みを指す。
実現した実施例9について説明する。本実施例では、符
号化方式はJPEGで、入力画像を部分毎に分析して入
力画像の性質を調べる。また、画質劣化項目は、エッジ
ビジネスと、ぼけの2種類を設け、エッジビジネスおよ
び、ボケそれぞれに対する劣化の出やすさ(影響度)を
出力機器(プリンタ)、画像符号化方式(量子化マトリ
クス)、入力画像性質についてそれぞれ1次元にマッピ
ングする例について説明を行う。ここで、エッジビジネ
スとは、エッジの幅が広くなったり狭くなったりしてジ
ャギーとなる歪みを指す。ボケとは、高周波数の信号が
抑圧されてボケて見える歪みを指す。
【0123】この実施例の特徴は、ある入力ブロックに
対して、プリンタ種類と、量子化マトリクスが入力され
た時に、その入力ブロックのプリンタ出力時の画質を予
測することである。
対して、プリンタ種類と、量子化マトリクスが入力され
た時に、その入力ブロックのプリンタ出力時の画質を予
測することである。
【0124】図22は、実施例9を全体として示すもの
であり、この図において、251は入力画像、252は
入力画像をブロック化するブロック化回路、253はブ
ロック化された画像をDCT変換するDCT変換回路、
254はDCT変換係数を量子化する量子化回路、25
5は量子化された変換係数に符号を割当てる符号化回
路、256は符号である。さらに、257は入力画像を
ブロック化したブロック画像、258はブロック画像2
57のエッジビジネス影響度を判定するエッジビジネス
影響度判定回路、259はブロック画像257のボケ影
響度を判定するボケ影響度判定回路、260は入力画像
エッジビジネス影響度、261は入力画像ボケ影響度、
262はプリンタ性能を入力するプリンタ性能入力回
路、263はプリンタ性能、264は出力装置エッジビ
ジネス影響度を判定する出力装置エッジビジネス度、2
65は出力装置のボケ影響度を判定する出力装置ボケ影
響度、266は出力装置エッジビジネス影響度、267
は出力装置ボケ影響度、268は量子化マトリクスを量
子化回路254に入力する量子化マトリクス入力回路、
269は量子化マトリクス、270は符号化方式のエッ
ジビジネスに対する影響度を判定するエッジビジネス影
響度判定回路、271は符号化方式のボケに対する影響
度を判定するボケ影響度判定回路、272は符号化方式
エッジビジネス影響度、273は符号化方式ボケ影響
度、274は量子化マトリクス、275は画質劣化項目
の一つであるエッジビジネスの量を判定するエッジビジ
ネス度判定回路、276は画質劣化項目の一つであるボ
ケの量を判定するボケ度判定回路、277はエッジビジ
ネス度、278はボケ度、279はエッジビジネス度と
ボケ度から総合画質を判定する総合画質判定回路、28
0は総合画質である。
であり、この図において、251は入力画像、252は
入力画像をブロック化するブロック化回路、253はブ
ロック化された画像をDCT変換するDCT変換回路、
254はDCT変換係数を量子化する量子化回路、25
5は量子化された変換係数に符号を割当てる符号化回
路、256は符号である。さらに、257は入力画像を
ブロック化したブロック画像、258はブロック画像2
57のエッジビジネス影響度を判定するエッジビジネス
影響度判定回路、259はブロック画像257のボケ影
響度を判定するボケ影響度判定回路、260は入力画像
エッジビジネス影響度、261は入力画像ボケ影響度、
262はプリンタ性能を入力するプリンタ性能入力回
路、263はプリンタ性能、264は出力装置エッジビ
ジネス影響度を判定する出力装置エッジビジネス度、2
65は出力装置のボケ影響度を判定する出力装置ボケ影
響度、266は出力装置エッジビジネス影響度、267
は出力装置ボケ影響度、268は量子化マトリクスを量
子化回路254に入力する量子化マトリクス入力回路、
269は量子化マトリクス、270は符号化方式のエッ
ジビジネスに対する影響度を判定するエッジビジネス影
響度判定回路、271は符号化方式のボケに対する影響
度を判定するボケ影響度判定回路、272は符号化方式
エッジビジネス影響度、273は符号化方式ボケ影響
度、274は量子化マトリクス、275は画質劣化項目
の一つであるエッジビジネスの量を判定するエッジビジ
ネス度判定回路、276は画質劣化項目の一つであるボ
ケの量を判定するボケ度判定回路、277はエッジビジ
ネス度、278はボケ度、279はエッジビジネス度と
ボケ度から総合画質を判定する総合画質判定回路、28
0は総合画質である。
【0125】次に、この実施例の動作を説明する。図2
2において、入力画像はJPEGと同様の動作で符号化
される。すなわち、入力画像251はブロック化回路2
52において8×8のブロックに分割され、分割された
ブロックはDCT回路253で離散コサイン変換され、
DCT変換係数が出力される。DCT変換係数は量子化
回路254で量子化され、量子化結果に符号化回路25
5で符号が割当てられて、符号256が出力される。こ
こで、量子化回路254で用いる量子化マトリクスは量
子化マトリクス入力回路268で入力されたものであ
る。
2において、入力画像はJPEGと同様の動作で符号化
される。すなわち、入力画像251はブロック化回路2
52において8×8のブロックに分割され、分割された
ブロックはDCT回路253で離散コサイン変換され、
DCT変換係数が出力される。DCT変換係数は量子化
回路254で量子化され、量子化結果に符号化回路25
5で符号が割当てられて、符号256が出力される。こ
こで、量子化回路254で用いる量子化マトリクスは量
子化マトリクス入力回路268で入力されたものであ
る。
【0126】さらに、図22において、ブロック画像2
57は入力画像エッジビジネス影響度判定回路258、
および、入力画像ボケ影響度判定回路259に入力され
る。以下、入力画像エッジビジネス影響度判定回路25
8、および、入力画像ボケ影響度判定回路259の動作
を説明する。
57は入力画像エッジビジネス影響度判定回路258、
および、入力画像ボケ影響度判定回路259に入力され
る。以下、入力画像エッジビジネス影響度判定回路25
8、および、入力画像ボケ影響度判定回路259の動作
を説明する。
【0127】入力画像エッジビジネス影響度判定回路2
58では、入力ブロック画像がどれだけエッジビジネス
を出し易いかの尺度を判定する。図23を用いて入力画
像エッジビジネス影響度判定回路258の動作を説明す
る。図23において、291はエッジ検出回路、292
は二値化回路、293はライン幅検出回路である。エッ
ジ検出回路291では、入力ブロック257にエッジが
含まれるか否かを判定し、エッジが含まれていれば入力
ブロック257を二値化回路292に入力し、エッジが
含まれていなければエッジビジネス影響度260を最低
値として出力する。二値化回路291では、入力ブロッ
ク257の信号のうち、所定の閾値より大であるものを
1、小であるものを0とする。図24に示されるよう
に、ライン幅検出回路292では、縦横斜めの方向で、
1となる画素の塊の中で最小の幅を検出し、これをライ
ン幅とする。ライン幅検出回路293はライン幅を入力
画像エッジビジネス影響度260として出力する。
58では、入力ブロック画像がどれだけエッジビジネス
を出し易いかの尺度を判定する。図23を用いて入力画
像エッジビジネス影響度判定回路258の動作を説明す
る。図23において、291はエッジ検出回路、292
は二値化回路、293はライン幅検出回路である。エッ
ジ検出回路291では、入力ブロック257にエッジが
含まれるか否かを判定し、エッジが含まれていれば入力
ブロック257を二値化回路292に入力し、エッジが
含まれていなければエッジビジネス影響度260を最低
値として出力する。二値化回路291では、入力ブロッ
ク257の信号のうち、所定の閾値より大であるものを
1、小であるものを0とする。図24に示されるよう
に、ライン幅検出回路292では、縦横斜めの方向で、
1となる画素の塊の中で最小の幅を検出し、これをライ
ン幅とする。ライン幅検出回路293はライン幅を入力
画像エッジビジネス影響度260として出力する。
【0128】同様に、入力画像ボケ影響度判定回路25
9においても、入力ブロック257内のライン幅を検出
し、入力画像ボケ影響度261として出力する。
9においても、入力ブロック257内のライン幅を検出
し、入力画像ボケ影響度261として出力する。
【0129】ここで、入力画像エッジビジネス影響度判
定回路258と、入力画像ボケ影響度判定回路259の
動作を同じとしたが、必ずしも同じではなくとも良い。
定回路258と、入力画像ボケ影響度判定回路259の
動作を同じとしたが、必ずしも同じではなくとも良い。
【0130】さらに、図22における動作の説明を続け
る。図22において、プリンタ性能入力回路262で
は、画像出力に用いるプリンタ性能を入力する。ここで
は、プリンタの解像度と階調数を入力する。
る。図22において、プリンタ性能入力回路262で
は、画像出力に用いるプリンタ性能を入力する。ここで
は、プリンタの解像度と階調数を入力する。
【0131】出力装置エッジビジネス影響度判定回路2
64では、入力されたプリンタの解像度と階調数の場
合、どれだけエッジビジネスが視覚的に発生しやすいか
を判定し、出力装置エッジビジネス影響度266として
出力する。予め、解像度と階調数の異なる複数種類プリ
ンタに対し、標準画像で主観評価を行っておく。出力装
置エッジビジネス影響度266はその解像度と階調数に
合致した主観評価値を用いる。主観評価値は例えばMO
S評価値を用いることができる。例えば、図27に示さ
れるような、解像度と階調数が定まれば出力装置エッジ
ビジネス影響度266が定まるような表を用意しておく
ことにより、新たなプリンタの解像度と階調数を入力す
ることで出力装置エッジビジネス影響度を求めることが
できる。
64では、入力されたプリンタの解像度と階調数の場
合、どれだけエッジビジネスが視覚的に発生しやすいか
を判定し、出力装置エッジビジネス影響度266として
出力する。予め、解像度と階調数の異なる複数種類プリ
ンタに対し、標準画像で主観評価を行っておく。出力装
置エッジビジネス影響度266はその解像度と階調数に
合致した主観評価値を用いる。主観評価値は例えばMO
S評価値を用いることができる。例えば、図27に示さ
れるような、解像度と階調数が定まれば出力装置エッジ
ビジネス影響度266が定まるような表を用意しておく
ことにより、新たなプリンタの解像度と階調数を入力す
ることで出力装置エッジビジネス影響度を求めることが
できる。
【0132】図28を用いて出力装置エッジビジネス影
響度判定回路264の動作を説明する。図28におい
て、301はプリンタの解像度情報、302はプリンタ
の階調数情報、303はアドレス計算回路、304はア
ドレス、305はエッジビジネス影響度メモリ、306
はエッジビジネス影響度、307はエッジビジネス影響
度算出回路である。アドレス計算回路303は、プリン
タ性能263として入力されたプリンタの解像度情報3
01とプリンタの階調数情報302からエッジビジネス
影響度メモリ305のアドレス304を計算して出力す
る。エッジビジネス影響度メモリ305はアドレス30
4の値に従ってエッジビジネス影響度306を出力す
る。エッジビジネス影響度算出回路307はエッジビジ
ネス影響度306の値から出力装置エッジビジネス影響
度266を出力する。ここで、エッジビジネス影響度算
出回路307は、アドレス計算回路303が、プリンタ
の解像度情報301とプリンタの階調数情報302から
アドレス304を一意に決定出来る場合は、エッジビジ
ネス影響度の計算を行わず、エッジビジネス影響度メモ
リ305から出力されるエッジビジネス影響度306を
そのまま出力装置エッジビジネス影響度266として出
力する。アドレス304が一意に決定できない場合は、
複数のアドレス304に従ってエッジビジネス影響度メ
モリ305から出力される複数のエッジビジネス影響度
306の値を補間して算出した結果を出力装置エッジビ
ジネス影響度266として出力する。
響度判定回路264の動作を説明する。図28におい
て、301はプリンタの解像度情報、302はプリンタ
の階調数情報、303はアドレス計算回路、304はア
ドレス、305はエッジビジネス影響度メモリ、306
はエッジビジネス影響度、307はエッジビジネス影響
度算出回路である。アドレス計算回路303は、プリン
タ性能263として入力されたプリンタの解像度情報3
01とプリンタの階調数情報302からエッジビジネス
影響度メモリ305のアドレス304を計算して出力す
る。エッジビジネス影響度メモリ305はアドレス30
4の値に従ってエッジビジネス影響度306を出力す
る。エッジビジネス影響度算出回路307はエッジビジ
ネス影響度306の値から出力装置エッジビジネス影響
度266を出力する。ここで、エッジビジネス影響度算
出回路307は、アドレス計算回路303が、プリンタ
の解像度情報301とプリンタの階調数情報302から
アドレス304を一意に決定出来る場合は、エッジビジ
ネス影響度の計算を行わず、エッジビジネス影響度メモ
リ305から出力されるエッジビジネス影響度306を
そのまま出力装置エッジビジネス影響度266として出
力する。アドレス304が一意に決定できない場合は、
複数のアドレス304に従ってエッジビジネス影響度メ
モリ305から出力される複数のエッジビジネス影響度
306の値を補間して算出した結果を出力装置エッジビ
ジネス影響度266として出力する。
【0133】図22に戻る。同様に、出力装置ボケ影響
度判定回路265では、入力されたプリンタの解像度と
階調数の場合、どれだけボケが視覚的に発生しやすいか
を判定し、出力装置ボケ影響度265として出力する。
予め、解像度と階調数の異なる複数種類プリンタに対
し、標準画像で主観評価を行っておく。出力装置ボケ影
響度はその解像度と階調数に合致した主観評価値を用い
る。主観評価値は例えばMOS評価値を用いることがで
きる。
度判定回路265では、入力されたプリンタの解像度と
階調数の場合、どれだけボケが視覚的に発生しやすいか
を判定し、出力装置ボケ影響度265として出力する。
予め、解像度と階調数の異なる複数種類プリンタに対
し、標準画像で主観評価を行っておく。出力装置ボケ影
響度はその解像度と階調数に合致した主観評価値を用い
る。主観評価値は例えばMOS評価値を用いることがで
きる。
【0134】さらに、量子化マトリクス入力回路268
は量子化マトリクス274を量子化回路254に入力す
る。さらに、量子化マトリクス入力回路268は、量子
化マトリクス274を符号化方式エッジビジネス影響度
判定回路270に入力する。
は量子化マトリクス274を量子化回路254に入力す
る。さらに、量子化マトリクス入力回路268は、量子
化マトリクス274を符号化方式エッジビジネス影響度
判定回路270に入力する。
【0135】符号化方式エッジビジネス影響度判定回路
270では、入力された量子化マトリクスの場合、どれ
だけエッジビジネスが視覚的に発生しやすいかを判定
し、符号化方式エッジビジネス影響度272として出力
する。予め、様々な量子化マトリクスで標準画像と標準
プリンタで主観評価を行っておく。符号化方式エッジビ
ジネス影響度はその主観評価値を用いる。主観評価値は
例えばMOS評価値を用いることができる。
270では、入力された量子化マトリクスの場合、どれ
だけエッジビジネスが視覚的に発生しやすいかを判定
し、符号化方式エッジビジネス影響度272として出力
する。予め、様々な量子化マトリクスで標準画像と標準
プリンタで主観評価を行っておく。符号化方式エッジビ
ジネス影響度はその主観評価値を用いる。主観評価値は
例えばMOS評価値を用いることができる。
【0136】図29を用いて符号化方式エッジビジネス
影響度判定回路270の動作を説明する。図29におい
て、311はアドレス計算回路、312はアドレス、3
13はエッジビジネス影響度メモリ、314はエッジビ
ジネス影響度、315はエッジビジネス影響度算出回路
である。アドレス計算回路311は、量子化マトリクス
269からエッジビジネス影響度メモリ313のアドレ
ス312を計算して出力する。エッジビジネス影響度メ
モリ313はアドレス312の値に従ってエッジビジネ
ス影響度314を出力する。エッジビジネス影響度算出
回路315はエッジビジネス影響度314の値から符号
化方式エッジビジネス影響度272を出力する。ここ
で、エッジビジネス影響度算出回路315は、アドレス
計算回路311が、量子化マトリクス269からアドレ
ス312を一意に決定出来る場合は、エッジビジネス影
響度の計算を行わず、エッジビジネス影響度メモリ31
3から出力されるエッジビジネス影響度314をそのま
ま符号化方式エッジビジネス影響度272として出力す
る。アドレス312が一意に決定できない場合は、複数
のアドレス312に従ってエッジビジネス影響度メモリ
313から出力される複数のエッジビジネス影響度31
4の値を補間して算出した結果を符号化方式エッジビジ
ネス影響度272として出力する。
影響度判定回路270の動作を説明する。図29におい
て、311はアドレス計算回路、312はアドレス、3
13はエッジビジネス影響度メモリ、314はエッジビ
ジネス影響度、315はエッジビジネス影響度算出回路
である。アドレス計算回路311は、量子化マトリクス
269からエッジビジネス影響度メモリ313のアドレ
ス312を計算して出力する。エッジビジネス影響度メ
モリ313はアドレス312の値に従ってエッジビジネ
ス影響度314を出力する。エッジビジネス影響度算出
回路315はエッジビジネス影響度314の値から符号
化方式エッジビジネス影響度272を出力する。ここ
で、エッジビジネス影響度算出回路315は、アドレス
計算回路311が、量子化マトリクス269からアドレ
ス312を一意に決定出来る場合は、エッジビジネス影
響度の計算を行わず、エッジビジネス影響度メモリ31
3から出力されるエッジビジネス影響度314をそのま
ま符号化方式エッジビジネス影響度272として出力す
る。アドレス312が一意に決定できない場合は、複数
のアドレス312に従ってエッジビジネス影響度メモリ
313から出力される複数のエッジビジネス影響度31
4の値を補間して算出した結果を符号化方式エッジビジ
ネス影響度272として出力する。
【0137】図22に戻る。符号化方式ボケ影響度判定
回路271では、入力された量子化マトリクスの場合、
どれだけボケが視覚的に発生しやすいかを判定し、符号
化方式ボケ影響度273として出力する。予め、様々な
量子化マトリクスで標準画像と標準プリンタで主観評価
を行っておく。符号化方式ボケ影響度はその主観評価値
を用いる。主観評価値は例えばMOS評価値を用いるこ
とができる。
回路271では、入力された量子化マトリクスの場合、
どれだけボケが視覚的に発生しやすいかを判定し、符号
化方式ボケ影響度273として出力する。予め、様々な
量子化マトリクスで標準画像と標準プリンタで主観評価
を行っておく。符号化方式ボケ影響度はその主観評価値
を用いる。主観評価値は例えばMOS評価値を用いるこ
とができる。
【0138】次に、入力ブロック257に対する、入力
画像エッジビジネス影響度260、出力装置エッジビジ
ネス影響度266、符号化方式エッジビジネス影響度2
72がエッジビジネス度判定回路275に入力される。
画像エッジビジネス影響度260、出力装置エッジビジ
ネス影響度266、符号化方式エッジビジネス影響度2
72がエッジビジネス度判定回路275に入力される。
【0139】図25を用いてエッジビジネス度判定回路
275の説明を行う。図25に示されるように、入力画
像エッジビジネス影響度260、出力装置エッジビジネ
ス影響度266、符号化方式エッジビジネス影響度27
2から、入力画像エッジビジネス影響度、出力装置エッ
ジビジネス影響度、画像符号化エッジビジネス影響度の
3次元からなる空間状の点が指定される。この点はエッ
ジビジネス度が蓄積されているメモリのアドレスを示し
ている。各点のエッジビジネス度は予め、主観評価実験
により求められており、該メモリの該アドレスに蓄積さ
れている。そのメモリを参照することにより、入力ブロ
ック257が指定の量子化マトリクスで符号化し、指定
のプリンタで出力した時のエッジビジネスの主観評価量
を予測し、エッジビジネス度277として出力する。ち
ょうどその点のエッジビジネス度が予め実験されていな
い場合は、近接するエッジビジネス度の線形補間により
求めることができる。
275の説明を行う。図25に示されるように、入力画
像エッジビジネス影響度260、出力装置エッジビジネ
ス影響度266、符号化方式エッジビジネス影響度27
2から、入力画像エッジビジネス影響度、出力装置エッ
ジビジネス影響度、画像符号化エッジビジネス影響度の
3次元からなる空間状の点が指定される。この点はエッ
ジビジネス度が蓄積されているメモリのアドレスを示し
ている。各点のエッジビジネス度は予め、主観評価実験
により求められており、該メモリの該アドレスに蓄積さ
れている。そのメモリを参照することにより、入力ブロ
ック257が指定の量子化マトリクスで符号化し、指定
のプリンタで出力した時のエッジビジネスの主観評価量
を予測し、エッジビジネス度277として出力する。ち
ょうどその点のエッジビジネス度が予め実験されていな
い場合は、近接するエッジビジネス度の線形補間により
求めることができる。
【0140】実際に項目別画質空間内の画質を計測した
実験結果を図26および表1に示す。
実験結果を図26および表1に示す。
【0141】
【表1】
図26では、画質を測定するための標準プリンタとし
て、プリンタ1とプリンタ2の2種類のプリンタを用い
た。また、量子化マトリクスとして方式1、方式2、方
式3の3種類の量子化マトリクスを用いた。さらに、入
力画像のエッジビジネス影響度として、入力画像のライ
ン幅を、ライン幅1、ライン幅2、ライン幅3の3種類
用いた。この3つの軸で指定できる、計2×3×3=1
8の格子点のエッジビジネス度を主観評価実験により求
めた。この格子点の画質を計測した結果が表1である。
て、プリンタ1とプリンタ2の2種類のプリンタを用い
た。また、量子化マトリクスとして方式1、方式2、方
式3の3種類の量子化マトリクスを用いた。さらに、入
力画像のエッジビジネス影響度として、入力画像のライ
ン幅を、ライン幅1、ライン幅2、ライン幅3の3種類
用いた。この3つの軸で指定できる、計2×3×3=1
8の格子点のエッジビジネス度を主観評価実験により求
めた。この格子点の画質を計測した結果が表1である。
【0142】ここで、プリンタ1やプリンタ2以外のプ
リンタで出力する場合、プリンタ1やプリンタ2を図2
6のグラフにマッピングしたのと同じ方法で、項目別画
質空間の出力装置エッジビジネス影響度の軸にマッピン
グする。
リンタで出力する場合、プリンタ1やプリンタ2を図2
6のグラフにマッピングしたのと同じ方法で、項目別画
質空間の出力装置エッジビジネス影響度の軸にマッピン
グする。
【0143】また、入力画像のライン幅も同様に入力画
像エッジビジネス影響度軸にマッピングする。さらに、
新たな量子化マトリクスで符号化する場合もSF1、S
F2、SF3をマッピングした場合と同様の基準で画像
符号化エッジビジネス影響度の軸にマッピングする。
像エッジビジネス影響度軸にマッピングする。さらに、
新たな量子化マトリクスで符号化する場合もSF1、S
F2、SF3をマッピングした場合と同様の基準で画像
符号化エッジビジネス影響度の軸にマッピングする。
【0144】表1は、例えば、ルックアップテーブルと
して、ROMあるいはRAMに入力しておき、各格子点
とROMあるいはRAMのアドレスとの対応をつけてお
くことで参照することができる。
して、ROMあるいはRAMに入力しておき、各格子点
とROMあるいはRAMのアドレスとの対応をつけてお
くことで参照することができる。
【0145】図30にエッジビジネス度判定回路の構成
図を示す。図30において321はアドレス計算回路、
322はアドレス、323は画質メモリである。画質メ
モリ323には、予め、表1の画質の内容が蓄積されて
いる。ここで、出力装置エッジビジネス影響度として与
えられるプリンタ番号をP、入力画像エッジビジネス影
響度として与えられるライン幅をL、符号化方式エッジ
ビジネス影響度として与えられる量子化マトリクス番号
をQとする。この時、画質メモリ323の各番号に対す
るアドレスを、例えば、P×9+L×3+Qのように定
めることができる。各アドレスに、表1の画質量が蓄積
される。
図を示す。図30において321はアドレス計算回路、
322はアドレス、323は画質メモリである。画質メ
モリ323には、予め、表1の画質の内容が蓄積されて
いる。ここで、出力装置エッジビジネス影響度として与
えられるプリンタ番号をP、入力画像エッジビジネス影
響度として与えられるライン幅をL、符号化方式エッジ
ビジネス影響度として与えられる量子化マトリクス番号
をQとする。この時、画質メモリ323の各番号に対す
るアドレスを、例えば、P×9+L×3+Qのように定
めることができる。各アドレスに、表1の画質量が蓄積
される。
【0146】図30において、入力画像エッジビジネス
影響度260、出力装置エッジビジネス影響度266、
符号化方式エッジビジネス影響度272は、アドレス計
算回路321に入力され、アドレス計算回路321は、
画質メモリ323に蓄積された時と同じ計算手法により
アドレス322を計算し、画質メモリ323に伝送す
る。画質メモリ323は、アドレス322で指定された
メモリ空間の内容をエッジビジネス度277として出力
する。
影響度260、出力装置エッジビジネス影響度266、
符号化方式エッジビジネス影響度272は、アドレス計
算回路321に入力され、アドレス計算回路321は、
画質メモリ323に蓄積された時と同じ計算手法により
アドレス322を計算し、画質メモリ323に伝送す
る。画質メモリ323は、アドレス322で指定された
メモリ空間の内容をエッジビジネス度277として出力
する。
【0147】以上により、新たなプリンタ、新たな入力
画像、新たな量子化マトリクスに対するエッジビジネス
の項目別評価空間内の点を求めることができる。既に画
質が求められている点は上記の18点であるため、新た
な点の画質が求められていない場合は、既に求められて
いる近傍の数点の画質の線形和を新たなプリンタ、新た
な入力画像、新たな量子化マトリクスに対するエッジビ
ジネス度とする。
画像、新たな量子化マトリクスに対するエッジビジネス
の項目別評価空間内の点を求めることができる。既に画
質が求められている点は上記の18点であるため、新た
な点の画質が求められていない場合は、既に求められて
いる近傍の数点の画質の線形和を新たなプリンタ、新た
な入力画像、新たな量子化マトリクスに対するエッジビ
ジネス度とする。
【0148】例えば、プリンタ1のエッジビジネス影響
度をA1、プリンタ2のエッジビジネス影響度をA2、
ライン幅1のエッジビジネス影響度をB1、ライン幅2
のエッジビジネス影響度をB2、ライン幅3のエッジビ
ジネス影響度をB3、方式1のエッジビジネス影響度を
C1、方式2のエッジビジネス影響度をC2、方式3の
エッジビジネス影響度をC3とする。表1は、各エッジ
ビジネス影響度の場合入力、出力、画像符号化が行われ
た場合の画質を示している。新たなプリンタのエッジビ
ジネス影響度を計測した結果が(A1+A2)/2であ
ったとする。また、新たな入力のエッジビジネス影響度
がB1であるとする。これを方式1で符号化する場合の
画質は、表1において、ライン幅1、方式1、プリンタ
1の要素(5.000)と、ライン幅1、方式1、プリ
ンタ2の要素(4.857)の中間の値であると予測さ
れる。そこで、新たなプリンタのエッジビジネス影響度
を計測した結果が(A1+A2)/2であったとする。
また、新たな入力のエッジビジネス影響度がB1である
とする。これを方式1で符号化する場合の画質は、
(5.000+4.857)/2=4.9285と予測
することができる。
度をA1、プリンタ2のエッジビジネス影響度をA2、
ライン幅1のエッジビジネス影響度をB1、ライン幅2
のエッジビジネス影響度をB2、ライン幅3のエッジビ
ジネス影響度をB3、方式1のエッジビジネス影響度を
C1、方式2のエッジビジネス影響度をC2、方式3の
エッジビジネス影響度をC3とする。表1は、各エッジ
ビジネス影響度の場合入力、出力、画像符号化が行われ
た場合の画質を示している。新たなプリンタのエッジビ
ジネス影響度を計測した結果が(A1+A2)/2であ
ったとする。また、新たな入力のエッジビジネス影響度
がB1であるとする。これを方式1で符号化する場合の
画質は、表1において、ライン幅1、方式1、プリンタ
1の要素(5.000)と、ライン幅1、方式1、プリ
ンタ2の要素(4.857)の中間の値であると予測さ
れる。そこで、新たなプリンタのエッジビジネス影響度
を計測した結果が(A1+A2)/2であったとする。
また、新たな入力のエッジビジネス影響度がB1である
とする。これを方式1で符号化する場合の画質は、
(5.000+4.857)/2=4.9285と予測
することができる。
【0149】あるいは、新たな点の画質が求められてい
ない場合は、既に求められている最近傍の点の画質を新
たなプリンタ、新たな入力画像、新たな量子化マトリク
スに対するエッジビジネス度とする。この場合、図30
のアドレス計算回路321では、最近傍の格子点を求め
る。
ない場合は、既に求められている最近傍の点の画質を新
たなプリンタ、新たな入力画像、新たな量子化マトリク
スに対するエッジビジネス度とする。この場合、図30
のアドレス計算回路321では、最近傍の格子点を求め
る。
【0150】同様にボケの項目別画質空間内のボケ度を
主観評価により求めることができる。ボケに関して、項
目別画質空間内の画質を計測した実験結果を表2に示
す。この表2に基づいてボケ度判定回路276が動作
し、ボケ度278を出力する。
主観評価により求めることができる。ボケに関して、項
目別画質空間内の画質を計測した実験結果を表2に示
す。この表2に基づいてボケ度判定回路276が動作
し、ボケ度278を出力する。
【0151】
【表2】
その後、エッジビジネス度277とボケ度278が総合
画質判定回路279に送られ、総合画質280が出力さ
れる。
画質判定回路279に送られ、総合画質280が出力さ
れる。
【0152】総合画質判定回路279では、エッジビジ
ネス度とボケ度のうち、劣化が大きなほうを総合画質と
判定する。
ネス度とボケ度のうち、劣化が大きなほうを総合画質と
判定する。
【0153】この実施例においては、予め、画質劣化項
目毎に、画像入力手段あるいは入力画像部分、画像符号
化方式および符号化パラメタ、画像出力手段に対する影
響度が決定されたときの主観評価を決定しておくことに
より、画像入力手段あるいは入力画像部分に対し個々の
画質劣化項目の影響度を計測し、画像符号化方式および
符号化パラメタに対し個々の画質劣化項目の影響度を計
測し、画像出力手段に対し個々の画質劣化項目の影響度
を計測して、個々の画質劣化項目の主観評価の予測値を
求めることができる。
目毎に、画像入力手段あるいは入力画像部分、画像符号
化方式および符号化パラメタ、画像出力手段に対する影
響度が決定されたときの主観評価を決定しておくことに
より、画像入力手段あるいは入力画像部分に対し個々の
画質劣化項目の影響度を計測し、画像符号化方式および
符号化パラメタに対し個々の画質劣化項目の影響度を計
測し、画像出力手段に対し個々の画質劣化項目の影響度
を計測して、個々の画質劣化項目の主観評価の予測値を
求めることができる。
【0154】さらに、個々の画質劣化項目の主観評価の
予測値から、全体の画質評価値を求めることができる。
予測値から、全体の画質評価値を求めることができる。
【0155】これにより、主観評価を行っていない、画
像入力装置あるいは入力画像、画像符号化方式、画像出
力装置の組合わせに対する主観評価画質を予測し、符号
化画像の画質を保証することができるという効果を奏す
る。
像入力装置あるいは入力画像、画像符号化方式、画像出
力装置の組合わせに対する主観評価画質を予測し、符号
化画像の画質を保証することができるという効果を奏す
る。
【0156】[実施例10]上述実施例9においては総
合画質判定回路279で、エッジビジネス度とボケ度の
うち、劣化が大きな方を総合画質と判定したが、これに
限るものではない。この実施例10においては、総合画
質Sは、エッジビジネス度A、ボケ度Bとした時、
合画質判定回路279で、エッジビジネス度とボケ度の
うち、劣化が大きな方を総合画質と判定したが、これに
限るものではない。この実施例10においては、総合画
質Sは、エッジビジネス度A、ボケ度Bとした時、
【0157】
【式1】S=aA+bB
とすることによって求める。係数a,bは予め定めてお
く。他の構成は実施例9と同じであるので説明を省略す
る。
く。他の構成は実施例9と同じであるので説明を省略す
る。
【0158】[実施例11]つぎに本発明をより具体的
に実現した他の実施例11について説明する。
に実現した他の実施例11について説明する。
【0159】図31において、331は画像入力装置状
態入力回路、332は画像入力装置状態である。
態入力回路、332は画像入力装置状態である。
【0160】図31と図22の違いは、図22では入力
ブロックから入力画像エッジビジネス影響度260と入
力画像ボケ影響度261を求めていたが、図31では、
画像入力装置状態入力回路331の出力である画像入力
装置状態から入力画像エッジビジネス影響度260と入
力画像ボケ影響度261を求める点である。
ブロックから入力画像エッジビジネス影響度260と入
力画像ボケ影響度261を求めていたが、図31では、
画像入力装置状態入力回路331の出力である画像入力
装置状態から入力画像エッジビジネス影響度260と入
力画像ボケ影響度261を求める点である。
【0161】図32を用いて、図31の入力画像エッジ
ビジネス影響度判定回路258の動作を説明する。図3
2において、341はアドレス計算回路、342はアド
レス、343はエッジビジネス影響度メモリ、344は
エッジビジネス影響度、345はエッジビジネス影響度
算出回路である。アドレス計算回路341は、画像入力
装置状態332受け取り、エッジビジネス影響度メモリ
343のアドレス342を計算して出力する。エッジビ
ジネス影響度メモリ343はアドレス342の値に従っ
てエッジビジネス影響度344を出力する。エッジビジ
ネス影響度算出回路345は344の値から入力画像エ
ッジビジネス影響度260を出力する。ここで、エッジ
ビジネス影響度算出回路345は、アドレス計算回路3
41が、画像入力装置状態332からアドレス342を
一意に決定出来る場合は、エッジビジネス影響度の計算
を行わず、エッジビジネス影響度メモリ343から出力
されるエッジビジネス影響度344をそのまま入力画像
エッジビジネス影響度260として出力する。アドレス
342が一意に決定できない場合は、複数のアドレス3
42に従ってエッジビジネス影響度メモリ343から出
力される複数のエッジビジネス影響度344の値を補間
して算出した結果を入力画像エッジビジネス影響度26
0として出力する。
ビジネス影響度判定回路258の動作を説明する。図3
2において、341はアドレス計算回路、342はアド
レス、343はエッジビジネス影響度メモリ、344は
エッジビジネス影響度、345はエッジビジネス影響度
算出回路である。アドレス計算回路341は、画像入力
装置状態332受け取り、エッジビジネス影響度メモリ
343のアドレス342を計算して出力する。エッジビ
ジネス影響度メモリ343はアドレス342の値に従っ
てエッジビジネス影響度344を出力する。エッジビジ
ネス影響度算出回路345は344の値から入力画像エ
ッジビジネス影響度260を出力する。ここで、エッジ
ビジネス影響度算出回路345は、アドレス計算回路3
41が、画像入力装置状態332からアドレス342を
一意に決定出来る場合は、エッジビジネス影響度の計算
を行わず、エッジビジネス影響度メモリ343から出力
されるエッジビジネス影響度344をそのまま入力画像
エッジビジネス影響度260として出力する。アドレス
342が一意に決定できない場合は、複数のアドレス3
42に従ってエッジビジネス影響度メモリ343から出
力される複数のエッジビジネス影響度344の値を補間
して算出した結果を入力画像エッジビジネス影響度26
0として出力する。
【0162】[実施例12]つぎに実施例12について
説明する。上述した実施例9の特徴は、ある入力ブロッ
クに対して、プリンタ種類と、量子化マトリクスが入力
された時に、その入力ブロックのプリンタ出力時の画質
を予測することであった(実施例10および11も同
様)。それに対して、実施例12の特徴は、予測した画
質を量子化マトリクス入力回路にフィードバックして、
所望の画質を得ることにある。
説明する。上述した実施例9の特徴は、ある入力ブロッ
クに対して、プリンタ種類と、量子化マトリクスが入力
された時に、その入力ブロックのプリンタ出力時の画質
を予測することであった(実施例10および11も同
様)。それに対して、実施例12の特徴は、予測した画
質を量子化マトリクス入力回路にフィードバックして、
所望の画質を得ることにある。
【0163】図33は実施例12の構成を示しており、
この図において、351は量子化マトリクス発生回路、
352は量子化マトリクスである。
この図において、351は量子化マトリクス発生回路、
352は量子化マトリクスである。
【0164】入力ブロック257を符号化する時、ま
ず、予め定めておいた第1の量子化マトリクスを量子化
マトリクス発生回路351は発生し、量子化マトリクス
を量子化マトリクス入力回路268に送る。このマトリ
クスで予測した総合画質280は量子化マトリクス発生
回路351に入力され、量子化マトリクス発生回路35
1は、この画質が所望の画質以上であれば画質を下げる
ように量子化マトリクスを制御し、この画質が所望の画
質以下であれば画質を上げるように量子化マトリクスを
制御する。
ず、予め定めておいた第1の量子化マトリクスを量子化
マトリクス発生回路351は発生し、量子化マトリクス
を量子化マトリクス入力回路268に送る。このマトリ
クスで予測した総合画質280は量子化マトリクス発生
回路351に入力され、量子化マトリクス発生回路35
1は、この画質が所望の画質以上であれば画質を下げる
ように量子化マトリクスを制御し、この画質が所望の画
質以下であれば画質を上げるように量子化マトリクスを
制御する。
【0165】以上によって、所望の画質の出力画像を得
ることができる。
ることができる。
【0166】[実施例13]つぎに実施例13について
説明する。以上説明した実施例は、単に画質を求めるた
め、あるいは、フィードバックで画質を制御するための
形態であったが、実施例13では、フィードフォワード
で画質制御するようにしている。
説明する。以上説明した実施例は、単に画質を求めるた
め、あるいは、フィードバックで画質を制御するための
形態であったが、実施例13では、フィードフォワード
で画質制御するようにしている。
【0167】実施例13においては、JPEGの量子化
マトリクスを、基本量子化マトリクスとスケーリングフ
ァクタに分解する。量子化マトリクスは、基本量子化マ
トリクスと、スケーリングファクタの積で表すことがで
きるとする。
マトリクスを、基本量子化マトリクスとスケーリングフ
ァクタに分解する。量子化マトリクスは、基本量子化マ
トリクスと、スケーリングファクタの積で表すことがで
きるとする。
【0168】図34は実施例13の構成を示している。
図34において、371は基本量子化マトリクス入力回
路、361はエッジビジネス制御方式決定回路、362
はボケ制御方式決定回路、363はエッジビジネス制御
方式、364はボケ制御方式、365はスケーリングフ
ァクタ決定回路、366はスケーリングファクタ、36
7および372は基本量子化マトリクス、369は量子
化マトリクスである。
図34において、371は基本量子化マトリクス入力回
路、361はエッジビジネス制御方式決定回路、362
はボケ制御方式決定回路、363はエッジビジネス制御
方式、364はボケ制御方式、365はスケーリングフ
ァクタ決定回路、366はスケーリングファクタ、36
7および372は基本量子化マトリクス、369は量子
化マトリクスである。
【0169】図34において、基本量子化マトリクス入
力回路371は符号化方式エッジビジネス影響度判定回
路270および符号化方式ボケ影響度判定回路271に
基本量子化マトリクス372を入力する。
力回路371は符号化方式エッジビジネス影響度判定回
路270および符号化方式ボケ影響度判定回路271に
基本量子化マトリクス372を入力する。
【0170】エッジビジネス制御方式決定回路361の
動作を以下図35を用いて説明する。図35に示される
ように、入力画像エッジビジネス影響度260、出力装
置エッジビジネス影響度266、符号化方式エッジビジ
ネス影響度272から、入力画像エッジビジネス影響
度、出力装置エッジビジネス影響度、画像符号化エッジ
ビジネス影響度の3次元からなる空間状の点が指定され
る。この点はエッジビジネス度とスケーリングファクタ
の関係が蓄積されているメモリのアドレスを示してい
る。エッジビジネス度とスケーリングファクタとの関係
は、図36に示されるようなものである。各点のエッジ
ビジネス度とスケーリングファクタの関係は予め、主観
評価実験により求められており、該メモリの該アドレス
に蓄積されている。そのメモリを参照することにより、
入力ブロック257が指定の基本量子化マトリクスを用
いて指定のプリンタで出力した時に、あるエッジビジネ
スの主観評価量とスケーリングファクタの関係であるエ
ッジビジネス制御方式363を求めることができる。該
当する点のエッジビジネスの主観評価量とスケーリング
ファクタの関係が求められていない場合は、最も近接す
る既に求められている点のエッジビジネスの主観評価量
とスケーリングファクタの関係を用いる。
動作を以下図35を用いて説明する。図35に示される
ように、入力画像エッジビジネス影響度260、出力装
置エッジビジネス影響度266、符号化方式エッジビジ
ネス影響度272から、入力画像エッジビジネス影響
度、出力装置エッジビジネス影響度、画像符号化エッジ
ビジネス影響度の3次元からなる空間状の点が指定され
る。この点はエッジビジネス度とスケーリングファクタ
の関係が蓄積されているメモリのアドレスを示してい
る。エッジビジネス度とスケーリングファクタとの関係
は、図36に示されるようなものである。各点のエッジ
ビジネス度とスケーリングファクタの関係は予め、主観
評価実験により求められており、該メモリの該アドレス
に蓄積されている。そのメモリを参照することにより、
入力ブロック257が指定の基本量子化マトリクスを用
いて指定のプリンタで出力した時に、あるエッジビジネ
スの主観評価量とスケーリングファクタの関係であるエ
ッジビジネス制御方式363を求めることができる。該
当する点のエッジビジネスの主観評価量とスケーリング
ファクタの関係が求められていない場合は、最も近接す
る既に求められている点のエッジビジネスの主観評価量
とスケーリングファクタの関係を用いる。
【0171】実際に項目別画質空間内の画質を計測した
実験結果を図37、表3および表4に示す。
実験結果を図37、表3および表4に示す。
【0172】
【表3】
【0173】
【表4】
図37では、画質を測定するための標準プリンタとし
て、プリンタ1とプリンタ2の2種類のプリンタを用い
た。また、基本量子化マトリクスとして基本量子化マト
リクス1、基本量子化マトリクス2の2種類の量子化マ
トリクスを用いた。さらに、入力画像のエッジビジネス
影響度として、入力画像のライン幅を、ライン幅1、ラ
イン幅2、ライン幅3の3種類用いた。この3つの軸で
指定できる、計2×2×3=12の格子点のエッジビジ
ネス度とスケーリングファクタ(SF1,SF2,SF
3)の関係を主観評価実験により求めた。結果が表3お
よび、表4である。表3は基本量子化マトリクス1の結
果、表4は基本量子化マトリクス2の結果を示す。
て、プリンタ1とプリンタ2の2種類のプリンタを用い
た。また、基本量子化マトリクスとして基本量子化マト
リクス1、基本量子化マトリクス2の2種類の量子化マ
トリクスを用いた。さらに、入力画像のエッジビジネス
影響度として、入力画像のライン幅を、ライン幅1、ラ
イン幅2、ライン幅3の3種類用いた。この3つの軸で
指定できる、計2×2×3=12の格子点のエッジビジ
ネス度とスケーリングファクタ(SF1,SF2,SF
3)の関係を主観評価実験により求めた。結果が表3お
よび、表4である。表3は基本量子化マトリクス1の結
果、表4は基本量子化マトリクス2の結果を示す。
【0174】ここで、プリンタ1やプリンタ2以外のプ
リンタで出力する場合、プリンタ1やプリンタ2を図3
7のグラフにマッピングしたのと同じ方法で、項目別画
質空間の出力装置エッジビジネス影響度の軸にマッピン
グする。
リンタで出力する場合、プリンタ1やプリンタ2を図3
7のグラフにマッピングしたのと同じ方法で、項目別画
質空間の出力装置エッジビジネス影響度の軸にマッピン
グする。
【0175】また、入力画像のライン幅も同様に入力画
像エッジビジネス影響度軸にマッピングする。さらに、
新たな基本量子化マトリクスで符号化する場合も基本量
子化マトリクス1、基本量子化マトリクス2をマッピン
グした場合と同様の基準で画像符号化エッジビジネス影
響度の軸にマッピングする。
像エッジビジネス影響度軸にマッピングする。さらに、
新たな基本量子化マトリクスで符号化する場合も基本量
子化マトリクス1、基本量子化マトリクス2をマッピン
グした場合と同様の基準で画像符号化エッジビジネス影
響度の軸にマッピングする。
【0176】以上により、新たなプリンタ、新たな入力
画像、新たな基本量子化マトリクスに対するエッジビジ
ネスの項目別評価空間内の点を求めることができる。既
に画質とスケーリングファクタの関係が求められている
点は上記の12点であるため、既に求められている点の
うち最も近い点のエッジビジネス度とスケーリングファ
クタの関係を新たなプリンタ、新たな入力画像、新たな
基本量子化マトリクスに対するエッジビジネス度とスケ
ーリングファクタの関係とする。
画像、新たな基本量子化マトリクスに対するエッジビジ
ネスの項目別評価空間内の点を求めることができる。既
に画質とスケーリングファクタの関係が求められている
点は上記の12点であるため、既に求められている点の
うち最も近い点のエッジビジネス度とスケーリングファ
クタの関係を新たなプリンタ、新たな入力画像、新たな
基本量子化マトリクスに対するエッジビジネス度とスケ
ーリングファクタの関係とする。
【0177】例えば、プリンタ1のエッジビジネス影響
度をA1、プリンタ2のエッジビジネス影響度をA2、
ライン幅1のエッジビジネス影響度をB1、ライン幅2
のエッジビジネス影響度をB2、ライン幅3のエッジビ
ジネス影響度をB3、基本量子化マトリクス1のエッジ
ビジネス影響度をC1、基本量子化量子化マトリクス2
のエッジビジネス影響度をC2とする。表3は、各エッ
ジビジネス影響度の場合入力、出力、画像符号化が行わ
れた場合の画質を示している。新たなプリンタのエッジ
ビジネス影響度を計測した結果がA1であったとする。
また、新たな入力のエッジビジネス影響度がB1である
とする。また、新たな量子化マトリクスのエッジビジネ
ス影響度がC1であるとする。この場合の、スケーリン
グファクタと画質の関係は、表3において、ライン幅
1、プリンタ1の3つの要素で示されると予測される。
3つの要素は、図36に示されるようなスケーリングフ
ァクタとエッジビジネス度を表している。ここでは点が
3つの例を示したが、点の数を増やせばさらに正確なエ
ッジビジネス度の予測が可能となる。ここで、望まれる
エッジビジネス度が4.143であれば、SF2を選択
して符号化を行えばよいことになる。
度をA1、プリンタ2のエッジビジネス影響度をA2、
ライン幅1のエッジビジネス影響度をB1、ライン幅2
のエッジビジネス影響度をB2、ライン幅3のエッジビ
ジネス影響度をB3、基本量子化マトリクス1のエッジ
ビジネス影響度をC1、基本量子化量子化マトリクス2
のエッジビジネス影響度をC2とする。表3は、各エッ
ジビジネス影響度の場合入力、出力、画像符号化が行わ
れた場合の画質を示している。新たなプリンタのエッジ
ビジネス影響度を計測した結果がA1であったとする。
また、新たな入力のエッジビジネス影響度がB1である
とする。また、新たな量子化マトリクスのエッジビジネ
ス影響度がC1であるとする。この場合の、スケーリン
グファクタと画質の関係は、表3において、ライン幅
1、プリンタ1の3つの要素で示されると予測される。
3つの要素は、図36に示されるようなスケーリングフ
ァクタとエッジビジネス度を表している。ここでは点が
3つの例を示したが、点の数を増やせばさらに正確なエ
ッジビジネス度の予測が可能となる。ここで、望まれる
エッジビジネス度が4.143であれば、SF2を選択
して符号化を行えばよいことになる。
【0178】同様にボケの項目別画質空間内のボケ度と
スケーリングファクタの関係を主観評価により求めるこ
とができ、ボケ制御方式決定回路362においても、ボ
ケ制御方式364を求めることができる。
スケーリングファクタの関係を主観評価により求めるこ
とができ、ボケ制御方式決定回路362においても、ボ
ケ制御方式364を求めることができる。
【0179】スケーリングファクタ決定回路365で
は、所定のエッジビジネスの量となるスケーリングファ
クタと、所定のボケの量となるスケーリングファクタを
求め、2つのスケーリングファクタのうち、より画質が
良くなるスケーリングファクタを求め、そのスケーリン
グファクタ366を出力する。
は、所定のエッジビジネスの量となるスケーリングファ
クタと、所定のボケの量となるスケーリングファクタを
求め、2つのスケーリングファクタのうち、より画質が
良くなるスケーリングファクタを求め、そのスケーリン
グファクタ366を出力する。
【0180】乗算器368は基本量子化マトリクス36
7と、スケーリングファクタ366の乗算を行い、量子
化マトリクス369を生成し、量子化回路254に送
る。量子化回路254は乗算器368から送られた量子
化マトリクス369で量子化を行う。
7と、スケーリングファクタ366の乗算を行い、量子
化マトリクス369を生成し、量子化回路254に送
る。量子化回路254は乗算器368から送られた量子
化マトリクス369で量子化を行う。
【0181】実施例13においては、画質劣化項目毎
に、画像入力手段あるいは入力画像部分、画像符号化方
式、画像出力手段に対する影響度が決定されたときの主
観評価値と符号化パラメタの関係を決定しておくことに
より、画像入力手段あるいは入力画像部分に対し個々の
画質劣化項目の影響度を計測し、画像符号化方式に対し
個々の画質劣化項目の影響度を計測し、画像出力手段に
対し個々の画質劣化項目の影響度を計測して、個々の画
質劣化項目の主観評価の予測値と符号化パラメタの関係
を求めることができる。
に、画像入力手段あるいは入力画像部分、画像符号化方
式、画像出力手段に対する影響度が決定されたときの主
観評価値と符号化パラメタの関係を決定しておくことに
より、画像入力手段あるいは入力画像部分に対し個々の
画質劣化項目の影響度を計測し、画像符号化方式に対し
個々の画質劣化項目の影響度を計測し、画像出力手段に
対し個々の画質劣化項目の影響度を計測して、個々の画
質劣化項目の主観評価の予測値と符号化パラメタの関係
を求めることができる。
【0182】さらに、個々の画質劣化項目の主観評価の
予測値と符号化パラメタの関係から、所定の主観評価画
質を満たす符号化パラメタを求めることができる。
予測値と符号化パラメタの関係から、所定の主観評価画
質を満たす符号化パラメタを求めることができる。
【0183】[実施例14]つぎに実施例14について
説明する。以上の実施例では、画質劣化項目がエッジビ
ジネスとボケであったが、画質劣化項目がこの2種に限
るものではない。以下の画質劣化項目および、画質劣化
項目に関連する入力画像影響度判定手法、出力装置影響
度判定手法がある。
説明する。以上の実施例では、画質劣化項目がエッジビ
ジネスとボケであったが、画質劣化項目がこの2種に限
るものではない。以下の画質劣化項目および、画質劣化
項目に関連する入力画像影響度判定手法、出力装置影響
度判定手法がある。
【0184】例として以下の項目がある。
疑似輪郭
入力画像影響度判定手法:入力画像の画素値の頻度分布
をとり、画素値種類数を計測する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数を計測
する。 ブロック歪み 入力画像影響度判定手法:ブロック周辺画素の画素値変
化を計測する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。 グラニュラノイズ 入力画像影響度判定手法:入力画像の低域と高域の周波
数の信号の電力を測定する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。 うなり 入力画像影響度判定手法:入力画像の低域と高域の周波
数の信号の電力を測定する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。 モスキートノイズ 入力画像影響度判定手法:入力画像の低域と高域の周波
数の信号の電力を測定する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。
をとり、画素値種類数を計測する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数を計測
する。 ブロック歪み 入力画像影響度判定手法:ブロック周辺画素の画素値変
化を計測する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。 グラニュラノイズ 入力画像影響度判定手法:入力画像の低域と高域の周波
数の信号の電力を測定する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。 うなり 入力画像影響度判定手法:入力画像の低域と高域の周波
数の信号の電力を測定する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。 モスキートノイズ 入力画像影響度判定手法:入力画像の低域と高域の周波
数の信号の電力を測定する。 出力装置影響度判定手法:プリンタの実効階調数、周波
数特性を計測する。
【0185】[実施例15]つぎに実施例15について
説明する。以上の実施例では、入力画像影響度、出力装
置影響度、符号化方式影響度がいずれも1次元の空間に
マッピングできたが、マッピングするのは1次元には限
らない。
説明する。以上の実施例では、入力画像影響度、出力装
置影響度、符号化方式影響度がいずれも1次元の空間に
マッピングできたが、マッピングするのは1次元には限
らない。
【0186】例えば、入力画像の0〜127の画素値の
画素値種類数、128〜255の画素値の画素値種類数
を採ることにより、入力画像の疑似輪郭の影響度を2次
元空間にマッピングすることができる。
画素値種類数、128〜255の画素値の画素値種類数
を採ることにより、入力画像の疑似輪郭の影響度を2次
元空間にマッピングすることができる。
【0187】[実施例16]つぎに実施例16について
説明する。以上の実施例では、符号化方式はJPEGと
したが、符号化方式はこれには限らない。
説明する。以上の実施例では、符号化方式はJPEGと
したが、符号化方式はこれには限らない。
【0188】予測符号化方式で、量子化ステップ幅を変
えることによって画質を制御することもできる。予測符
号化方式は、既に符号化された画素を用いて次の画素値
を予測し、その予測誤差を符号化する符号化方式であ
る。
えることによって画質を制御することもできる。予測符
号化方式は、既に符号化された画素を用いて次の画素値
を予測し、その予測誤差を符号化する符号化方式であ
る。
【0189】予測誤差信号の分布は図38に示されるよ
うに0に偏った分布となる。この予測誤差信号を量子化
する量子化ステップの定め方は様々ある。図39に示さ
れるような非線形量子化、線形量子化がある。図39の
縦線は、量子化の閾値を示す。
うに0に偏った分布となる。この予測誤差信号を量子化
する量子化ステップの定め方は様々ある。図39に示さ
れるような非線形量子化、線形量子化がある。図39の
縦線は、量子化の閾値を示す。
【0190】これらの量子化のパターンを、JPEGに
おける量子化マトリクスと同様に扱うことができる。
おける量子化マトリクスと同様に扱うことができる。
【0191】[実施例17]つぎに実施例17について
説明する。
説明する。
【0192】この実施例17は上述の実施例7をより具
体的な構成で実現するものである。以下、図12、図1
3、図14、図15、図16、図17、図22、図2
3、図28、図29、図31、図33を用いて説明を行
う。図22、図23、図28、図29、図31、図33
に示された構成及び番号等は、対応する実施例で述べた
ものと同じである。また、図22、図31、図33の動
作も、対応する上述実施例で述べたものと同じである。
体的な構成で実現するものである。以下、図12、図1
3、図14、図15、図16、図17、図22、図2
3、図28、図29、図31、図33を用いて説明を行
う。図22、図23、図28、図29、図31、図33
に示された構成及び番号等は、対応する実施例で述べた
ものと同じである。また、図22、図31、図33の動
作も、対応する上述実施例で述べたものと同じである。
【0193】ここでは、主として図22、図23、図2
8、図29、図31、図33の構成と、図12、図1
3、図14、図15、図16、及び図17に示された構
成との対応を説明して具体的な構成についての詳細な説
明を省略する。
8、図29、図31、図33の構成と、図12、図1
3、図14、図15、図16、及び図17に示された構
成との対応を説明して具体的な構成についての詳細な説
明を省略する。
【0194】まず図13の構成との対応について述べ
る。図22、図31、図33において、入力画像エッジ
ビジネス影響度判定回路258及び、入力画像ボケ影響
度判定回路259が、入力画像性質入力手段152に対
応する。出力装置エッジビジネス影響度判定回路264
及び、出力装置ボケ影響度判定回路265が、出力装置
性質入力手段155に対応する。符号化方式エッジビジ
ネス影響度判定回路270及び、符号化方式ボケ影響度
判定回路271が、画像符号化性質入力手段158に対
応する。エッジビジネス度判定回路275、ボケ度判定
回路276が、画質予測手段160に対応する。エッジ
ビジネス度277及びボケ度278が項目別画質161
に対応する。総合画質判定回路279が総合画質予測手
段163に対応する。さらに、総合画質280が総合画
質164に対応する。
る。図22、図31、図33において、入力画像エッジ
ビジネス影響度判定回路258及び、入力画像ボケ影響
度判定回路259が、入力画像性質入力手段152に対
応する。出力装置エッジビジネス影響度判定回路264
及び、出力装置ボケ影響度判定回路265が、出力装置
性質入力手段155に対応する。符号化方式エッジビジ
ネス影響度判定回路270及び、符号化方式ボケ影響度
判定回路271が、画像符号化性質入力手段158に対
応する。エッジビジネス度判定回路275、ボケ度判定
回路276が、画質予測手段160に対応する。エッジ
ビジネス度277及びボケ度278が項目別画質161
に対応する。総合画質判定回路279が総合画質予測手
段163に対応する。さらに、総合画質280が総合画
質164に対応する。
【0195】つぎに図15の構成との対応について述べ
る。図23において、エッジ検出回路291が画像分析
手段182に対応する。二値化回路292およびライン
幅検出回路293が入力画像画質影響度算出手段184
に対応する。
る。図23において、エッジ検出回路291が画像分析
手段182に対応する。二値化回路292およびライン
幅検出回路293が入力画像画質影響度算出手段184
に対応する。
【0196】つぎに図16の構成について述べる。図2
8において、アドレス計算回路303およびエッジビジ
ネス影響度メモリ305が画像出力画質影響度蓄積手段
192に対応する。エッジビジネス影響度算出回路30
7が画像出力画質影響度算出手段194に対応する。
8において、アドレス計算回路303およびエッジビジ
ネス影響度メモリ305が画像出力画質影響度蓄積手段
192に対応する。エッジビジネス影響度算出回路30
7が画像出力画質影響度算出手段194に対応する。
【0197】つぎに図17の構成との対応について述べ
る。図29において、アドレス計算回路311およびエ
ッジビジネス影響度メモリ313が画像符号化画質影響
度蓄積手段201に対応する。エッジビジネス影響度算
出回路315が画像符号化画質影響度算出手段203に
対応する。
る。図29において、アドレス計算回路311およびエ
ッジビジネス影響度メモリ313が画像符号化画質影響
度蓄積手段201に対応する。エッジビジネス影響度算
出回路315が画像符号化画質影響度算出手段203に
対応する。
【0198】以上で述べた、入力画像エッジビジネス影
響度判定回路258、入力画像ボケ影響度判定回路25
9、出力装置エッジビジネス影響度判定回路264、出
力装置ボケ影響度判定回路265、符号化方式エッジビ
ジネス影響度判定回路270、符号化方式ボケ影響度判
定回路271、エッジビジネス度判定回路275、ボケ
度判定回路276、総合画質判定回路279の動作は上
述実施例9で述べたものと全く同じである。
響度判定回路258、入力画像ボケ影響度判定回路25
9、出力装置エッジビジネス影響度判定回路264、出
力装置ボケ影響度判定回路265、符号化方式エッジビ
ジネス影響度判定回路270、符号化方式ボケ影響度判
定回路271、エッジビジネス度判定回路275、ボケ
度判定回路276、総合画質判定回路279の動作は上
述実施例9で述べたものと全く同じである。
【0199】実施例8についても同様にして具体的に実
現できることは明らかである。
現できることは明らかである。
【0200】[実施例18]つぎに実施例18について
説明する。
説明する。
【0201】以下、図18、図19、図20、および図
34を用いて説明を行う。図34に示された構成及び番
号等は上述実施例13で述べたものと同じである。ま
た、図34の動作は、実施例9で述べたものと同じであ
る。
34を用いて説明を行う。図34に示された構成及び番
号等は上述実施例13で述べたものと同じである。ま
た、図34の動作は、実施例9で述べたものと同じであ
る。
【0202】ここでは、主として図34の構成と、図1
8、図19、及び図20に示された構成との対応を述べ
る。
8、図19、及び図20に示された構成との対応を述べ
る。
【0203】図34において、入力画像エッジビジネス
影響度判定回路258及び、入力画像ボケ影響度判定回
路259が、入力画像性質入力手段152に対応する。
出力装置エッジビジネス影響度判定回路264及び、出
力装置ボケ影響度判定回路265が、出力装置性質入力
手段155に対応する。符号化方式エッジビジネス影響
度判定回路270及び、符号化方式ボケ影響度判定回路
271が、画像符号化性質入力手段158に対応する。
エッジビジネス制御方式決定回路361、ボケ制御方式
決定回路362が、画質制御方式決定手段220に対応
する。エッジビジネス制御方式363及びボケ制御方式
364が項目別画質制御方式221に対応する。スケー
リングファクタ決定回路365が総合画質制御手段22
3に対応する。さらに、スケーリングファクタ366が
符号化パラメタ224に対応する。本形態では、希望画
質は固定であり、希望画質入力手段211はスケーリン
グファクタ決定回路365に予め組み込まれている。
影響度判定回路258及び、入力画像ボケ影響度判定回
路259が、入力画像性質入力手段152に対応する。
出力装置エッジビジネス影響度判定回路264及び、出
力装置ボケ影響度判定回路265が、出力装置性質入力
手段155に対応する。符号化方式エッジビジネス影響
度判定回路270及び、符号化方式ボケ影響度判定回路
271が、画像符号化性質入力手段158に対応する。
エッジビジネス制御方式決定回路361、ボケ制御方式
決定回路362が、画質制御方式決定手段220に対応
する。エッジビジネス制御方式363及びボケ制御方式
364が項目別画質制御方式221に対応する。スケー
リングファクタ決定回路365が総合画質制御手段22
3に対応する。さらに、スケーリングファクタ366が
符号化パラメタ224に対応する。本形態では、希望画
質は固定であり、希望画質入力手段211はスケーリン
グファクタ決定回路365に予め組み込まれている。
【0204】以上で述べた、入力画像エッジビジネス影
響度判定回路258、入力画像ボケ影響度判定回路25
9、出力装置エッジビジネス影響度判定回路264、出
力装置ボケ影響度判定回路265、符号化方式エッジビ
ジネス影響度判定回路270、符号化方式ボケ影響度判
定回路271、エッジビジネス制御方式決定回路36
1、ボケ制御方式決定回路362、スケーリングファク
タ決定回路365の動作は実施例13で述べたものと全
く同じである。
響度判定回路258、入力画像ボケ影響度判定回路25
9、出力装置エッジビジネス影響度判定回路264、出
力装置ボケ影響度判定回路265、符号化方式エッジビ
ジネス影響度判定回路270、符号化方式ボケ影響度判
定回路271、エッジビジネス制御方式決定回路36
1、ボケ制御方式決定回路362、スケーリングファク
タ決定回路365の動作は実施例13で述べたものと全
く同じである。
【0205】さらに、図40を用いて、希望画質入力手
段211がスケーリングファクタ決定回路365に予め
組み込まれていない場合の説明を行う。
段211がスケーリングファクタ決定回路365に予め
組み込まれていない場合の説明を行う。
【0206】図40において、381は希望画質入力回
路、382は希望画質である。他の番号は図34と同じ
である。
路、382は希望画質である。他の番号は図34と同じ
である。
【0207】図40において希望画質入力回路381は
希望画質入力手段211に対応する。また、希望画質3
82は希望画質212に対応する。
希望画質入力手段211に対応する。また、希望画質3
82は希望画質212に対応する。
【0208】スケーリングファクタ決定回路365で
は、図36に示されたようにエッジビジネス度とスケー
リングファクタの関係からスケーリングファクタを決定
する。入力された希望画質382は希望エッジビジネス
度を含んでおり、図36に示されるように、希望エッジ
ビジネス度からスケーリングファクタを決定する。
は、図36に示されたようにエッジビジネス度とスケー
リングファクタの関係からスケーリングファクタを決定
する。入力された希望画質382は希望エッジビジネス
度を含んでおり、図36に示されるように、希望エッジ
ビジネス度からスケーリングファクタを決定する。
【0209】同様に希望ボケ度からスケーリングファク
タが決定される。
タが決定される。
【0210】以上のように1つ以上の画質劣化項目から
スケーリングファクタを決定し、それらの中から最も小
さな、すなわち、最も画質がよくなるスケーリングファ
クタをスケーリングファクタ決定回路365は出力す
る。
スケーリングファクタを決定し、それらの中から最も小
さな、すなわち、最も画質がよくなるスケーリングファ
クタをスケーリングファクタ決定回路365は出力す
る。
【0211】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、分割さ
れた画質項目毎に、画質を測定することによって、入力
画像の性質、出力機器の性質、入力機器の性質、画像符
号化方式の性質等の様々な入力物理量を連続な媒介パラ
メタからなる空間にマッピングすることが可能となっ
た。さらに、個々の画質項目毎の画質から総合画質を求
めることができる。これによって、複数の物理量を計測
する場合にも画質制御を行うことが可能となった。
れた画質項目毎に、画質を測定することによって、入力
画像の性質、出力機器の性質、入力機器の性質、画像符
号化方式の性質等の様々な入力物理量を連続な媒介パラ
メタからなる空間にマッピングすることが可能となっ
た。さらに、個々の画質項目毎の画質から総合画質を求
めることができる。これによって、複数の物理量を計測
する場合にも画質制御を行うことが可能となった。
【図1】 本発明の実施例1の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図2】 実施例1の要部を示すブロック図である。
【図3】 実施例1の原理を説明する図である。
【図4】 本発明の実施例2の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図5】 実施例2の要部を示すブロック図である。
【図6】 実施例2の原理を説明する図である。
【図7】 実施例2の原理を説明する図である。
【図8】 本発明の実施例3の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図9】 本発明の実施例4の構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図10】 本発明の実施例5の構成を示すブロック図
である。
である。
【図11】 本発明の実施例6の構成を示すブロック図
である。
である。
【図12】 本発明の実施例7の構成を示すブロック図
である。
である。
【図13】 実施例7の項目別画質予測手段の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図14】 図13の画質予測手段の構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図15】 図13の入力画像性質入力手段の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図16】 図13の画像出力性質入力手段の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図17】 図13の画像符号化性質入力手段の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図18】 本発明の実施例8の構成を示すブロック図
である。
である。
【図19】 実施例8の項目別画質制御方式決定手段の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図20】 図19の画質制御方式決定手段の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図21】 図19の入力画像性質入力手段の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図22】 本発明の実施例9の構成を示すブロック図
である。
である。
【図23】 実施例9の入力画像エッジビジネス影響度
判定回路の構成を示すブロック図である。
判定回路の構成を示すブロック図である。
【図24】 図23のライン幅検出回路を説明する図で
ある。
ある。
【図25】 実施例9のエッジビジネス度判定回路を説
明する図である。
明する図である。
【図26】 実施例9の項目別画質空間を説明する図で
ある。
ある。
【図27】 実施例9の出力装置エッジビジネス影響度
判定回路を説明する図である。
判定回路を説明する図である。
【図28】 実施例9の出力装置エッジビジネス影響度
判定回路の構成を示すブロック図である。
判定回路の構成を示すブロック図である。
【図29】 実施例9の符号化装置エッジビジネス影響
度判定回路の構成を示すをブロック図である。
度判定回路の構成を示すをブロック図である。
【図30】 実施例9のエッジビジネス度判定回路の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図31】 本発明の実施例11の構成を示すブロック
図である。
図である。
【図32】 実施例11の入力画像エッジビジネス影響
度判定回路の構成を示すをブロック図である。
度判定回路の構成を示すをブロック図である。
【図33】 本発明の実施例12の構成を示すブロック
図である。
図である。
【図34】 本発明の実施例13の構成を示すブロック
図である。
図である。
【図35】 実施例13のエッジビジネス制御方式決定
回路を説明する図である。
回路を説明する図である。
【図36】 実施例13のエッジビジネス制御方式決定
回路を説明する図である。
回路を説明する図である。
【図37】 実施例13の項目別画質空間を説明する図
である。
である。
【図38】 本発明の実施例16における予測符号化を
説明する図である。
説明する図である。
【図39】 本発明の実施例16における予測符号化を
説明する図である。
説明する図である。
【図40】 本発明の実施例20を説明するブロック図
である。
である。
【図41】 本発明が適用される環境例を示す図であ
る。
る。
【図42】 従来例を説明する図である。
【図43】 従来例を説明する図である。
【図44】 従来例を説明する図である。
【図45】 主観評価実験を説明する図である。
101 項目別画質予測手段
102 総合画質予測手段
103 入力画像性質
104 画像出力性質
105 画像符号化性質
106 項目別予測画質
107 総合画質
108 入力画像性質空間配置手段
109 画像出力性質空間配置手段
110 画像符号化性質空間配置手段
111 画質予測手段
112 入力画像性質空間内位置
113 画像出力性質空間内位置
114 画像符号化性質空間内位置
121 項目別画質制御方式決定手段
122 総合画質制御手段
123 画質制御方式
124 選択された符号化パラメタ
125 画質制御方式決定手段
131 入力画像
132 画像分割手段
133 変換手段
134 変換係数
135 量子化手段
136 符号化手段
137 符号
138 画像分析手段
139 入力画像性質
140 量子化選択手段
141 量子化方法
142 画像出力性質出力手段
143 画像出力性質
144 画像符号化性質出力手段
145 画像符号化性質
146 アドレス計算手段
147 アドレス
148 画質蓄積手段
149 画質制御方式蓄積手段
152 入力画像性質入力手段
153 入力画像性質
155 画像出力性質入力手段
156 画像出力性質
158 画像符号化性質入力手段
159 画像符号化性質
160 画質予測手段
161 予測された項目別画質
162 項目別画質予測手段
163 総合画質予測手段
164 予測画質
171 画質記憶手段
172 記憶されている画質
173 画質記憶手段内のアドレス
174 画質計算手段
181 入力画像
182 画像分析手段
183 画像分析結果
184 入力画像画質影響度算出手段
191 画像出力装置状態
192 画像出力画質影響度蓄積手段
193 画像出力画質影響度
194 画像出力画質影響度算出手段
201 画像符号化パラメタ状態
202 画像符号化画質影響度蓄積手段
203 画像符号化画質影響度
204 画像符号化画質影響度算出手段
211 希望画質入力手段
212 希望画質
220 画質制御方式決定手段
221 項目別画質制御方式
222 項目別画質制御手段
223 総合画質制御手段
224 符号化パラメタ
231 画質制御方式記憶手段
232 記憶されている画質制御方式
233 画質制御方式記憶手段内のアドレス
234 画質制御方式計算手段
241 画像入力装置状態
242 入力画像画質影響度蓄積手段
243 入力画像画質影響度
244 入力画像画質影響度算出手段
251 入力画像
252 ブロック化回路
253 DCT変換回路
254 量子化回路
255 符号化回路
256 符号
257 ブロック画像
258 エッジビジネス影響度判定回路
259 ボケ影響度判定回路
260 入力画像エッジビジネス影響度
261 入力画像ボケ影響度
262 プリンタ性能入力回路
263 プリンタ性能
264 出力装置エッジビジネス度判定回路
265 出力装置ボケ影響度判定回路
266 出力装置エッジビジネス影響度
267 出力装置ボケ影響度
268 量子化マトリクス入力回路
269 量子化マトリクス
270 符号化方式エッジビジネス影響度判定回路
271 符号化方式ボケ影響度判定回路
272 符号化方式エッジビジネス影響度
273 符号化方式ボケ影響度
274 量子化マトリクス
275 エッジビジネス度判定回路
276 ボケ度判定回路
277 エッジビジネス度
278 ボケ度
279 総合画質判定回路
280 総合画質
291 エッジ検出回路
292 二値化回路
293 ライン幅検出回路
301 プリンタの解像度情報
302 プリンタの階調数情報
303 アドレス計算回路
304 アドレス
305 エッジビジネス影響度メモリ
306 エッジビジネス影響度
307 エッジビジネス影響度算出回路
311 アドレス計算回路
312 アドレス
313 エッジビジネス影響度メモリ
314 エッジビジネス影響度
315 エッジビジネス影響度算出回路
321 アドレス計算回路
322 アドレス
323 画質メモリ
331 画像入力装置状態入力回路
332 画像入力装置状態
341 アドレス計算回路
342 アドレス
343 エッジビジネス影響度メモリ
344 エッジビジネス影響度
345 エッジビジネス影響度算出回路
351 量子化マトリクス発生回路
352 量子化マトリクス
361 エッジビジネス制御方式決定回路
362 ボケ制御方式決定回路
363 エッジビジネス制御方式
364 ボケ制御方式
365 スケーリングファクタ決定回路
366 スケーリングファクタ
367 基本量子化マトリクス
369 量子化マトリクス
371 基本量子化マトリクス入力回路
372 基本量子化マトリクス
381 希望画質入力回路
382 希望画質
391 入力画像
392 ブロック化回路
393 直交変換回路
394 直交変換係数
395 量子化回路
396 符号化回路
397 符号
398 画像分析回路
399 分析結果
400 量子化選択回路
401 量子化方法
411 レンズから入力された画像
412 絞り
413 圧縮処理部
414 絞り量
415 圧縮比選定部
418 圧縮データ
419 光電変換部
フロントページの続き
(72)発明者 横瀬 太郎
神奈川県足柄上郡中井町境430 グリー
ンテクなかい 富士ゼロックス株式会社
内
(72)発明者 越 裕
神奈川県足柄上郡中井町境430 グリー
ンテクなかい 富士ゼロックス株式会社
内
(72)発明者 上澤 功
神奈川県足柄上郡中井町境430 グリー
ンテクなかい 富士ゼロックス株式会社
内
(56)参考文献 特開 平7−107481(JP,A)
特開 平7−66981(JP,A)
(58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名)
H04N 7/24 - 7/68
H04N 1/41 - 1/419
Claims (6)
- 【請求項1】 入力される画像の画質劣化を起こさせる
要因である画質劣化評価項目に対して影響がある入力画
像の性質を入力する入力画像性質入力手段と、非可逆符
号化により画像圧縮された画像の画質劣化を起こさせる
要因である画質劣化評価項目に対して影響がある画像圧
縮の性質を入力する画像符号化性質入力手段と、出力さ
れる画像の画質劣化を起こさせる要因である画質劣化評
価項目に対して影響がある出力装置の性質を入力する出
力装置性質入力手段と、前記入力画像性質入力手段によ
り入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手
段により入力された画像圧縮性質および前記出力装置性
質入力手段により入力された出力装置性質に応じて、画
像の画質劣化評価項目に対する劣化度を予測する画質劣
化度予測手段とを複数の画質劣化評価項目毎に対して、
各々備えた複数の項目別画質予測手段と、 前記複数の項目別画質予測手段の各々に含まれる前記画
質劣化度予測手段により予測された評価画質に応じて総
合的な評価画質を決定する総合画質予測手段とを具備す
ることを特徴とする画質予測装置。 - 【請求項2】 入力される画像の画質劣化を起こさせる
要因である画質劣化評価項目に対して影響がある入力画
像の性質を入力する入力画像性質入力手段と、非可逆符
号化により画像圧縮された画像の画質劣化を起こさせる
要因である画質劣化評価項目に対して影響がある画像圧
縮の性質を入力する画像符号化性質入力手段と、出力さ
れる画像の画質劣化を起こさせる要因である画質劣化評
価項目に対して影響がある出力装置の性質を入力する出
力装置性質入力手段と、前記入力画像性質入力手段によ
り入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手
段により入力された画像圧縮性質および前記出力装置性
質入力手段により入力された出力装置性質に応じて、画
質劣化評価項目に対する劣化度と画像圧縮における符号
化パラメタの関係を決定する画質制御方式決定手段と
を、複数の画質劣化評価項目毎に対して、各々備えた複
数の項目別画質制御方式決定手段と、 操作者が所望する画質を入力する所望画質入力手段と、
前記複数の項目別画質制御方式決定手段の各々に含まれ
る前記画質制御方式決定手段により決定された評価画質
と符号化パラメタの関係に応じて、前記所望画質入力手
段により入力された所望の画質を達成すべき符号化パラ
メタを決定する総合画質制御手段とを具備することを特
徴とする画質制御装置。 - 【請求項3】 さらに、前記複数の項目別画質予測手段
の各々は、入力画像性質、画像圧縮性質および出力装置
性質により定まり、画質劣化評価項目毎に予め評価実験
により求められた評価画質が記憶されているメモリとを
具備し、前記画質劣化度予測手段は、前記メモリに記憶
されている評価画質を、前記入力画像性質入力手段によ
り入力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手
段により入力された画像圧縮性質および前記出力装置性
質入力手段により求められた出力装置性質を用いて取り
出すことを特徴とする請求項1記載の画質予測装置。 - 【請求項4】 前記画質劣化度予測手段は、前記入力画
像性質入力手段により入力された入力画像性質、前記画
像符号化性質入力手段により入力された画像圧縮性質お
よび前記出力装置性質入力手段により求められた出力装
置性質に対応する前記メモリに記憶されている評価画質
がなかった場合は、前記入力画像性質入力手段により入
力された入力画像性質、前記画像符号化性質入力手段に
より入力された画像圧縮性質および前記出力装置性質入
力手段により求められた出力装置性質に近傍する値を用
いて、前記メモリに記憶されている評価画質評価画質と
画像圧縮における符号化パラメタの関係を取り出すこと
を特徴とする請求項3記載の画質予測装置。 - 【請求項5】 さらに、前記複数の項目別画質制御方式
決定手段の各々は、入力画像性質、画像圧縮性質および
出力装置性質により定まり、画質劣化評価項目毎に予め
評価実験により求められた評価画質と画像圧縮における
符号化パラメタの関係が記憶されているメモリとを具備
し、前記画質制御方式決定手段は、前記メモリに記憶さ
れている評価画質と画像圧縮における符号化パラメタの
関係を、前記入力画像性質入力手段により入力された入
力画像性質、前記画像符号化性質入力手段により入力さ
れた画像圧縮性質および前記 出力装置性質入力手段によ
り求められた出力装置性質を用いて取り出すことを特徴
とする請求項2記載の画質制御装置。 - 【請求項6】 前記画質制御方式決定手段は、前記入力
画像性質入力手段により入力された入力画像性質、前記
画像符号化性質入力手段により入力された画像圧縮性質
および前記出力装置性質入力手段により求められた出力
装置性質に対応する前記メモリに記憶されている評価画
質と画像圧縮における符号化パラメタの関係がなかった
場合は、前記入力画像性質入力手段により入力された入
力画像性質、前記画像符号化性質入力手段により入力さ
れた画像圧縮性質および前記出力装置性質入力手段によ
り求められた出力装置性質に近傍する値を用いて、前記
メモリに記憶されている評価画質と画像圧縮における符
号化パラメタの関係を取り出すことを特徴とする請求項
5記載の画質制御装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000243287A JP3489620B2 (ja) | 2000-08-10 | 2000-08-10 | 画質予測装置および画質制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000243287A JP3489620B2 (ja) | 2000-08-10 | 2000-08-10 | 画質予測装置および画質制御装置 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP22913896A Division JP3116994B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 画質予測装置および方法ならびに画質制御装置および方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2001103520A JP2001103520A (ja) | 2001-04-13 |
JP3489620B2 true JP3489620B2 (ja) | 2004-01-26 |
Family
ID=18734162
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000243287A Expired - Fee Related JP3489620B2 (ja) | 2000-08-10 | 2000-08-10 | 画質予測装置および画質制御装置 |
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-
2000
- 2000-08-10 JP JP2000243287A patent/JP3489620B2/ja not_active Expired - Fee Related
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