JP3559314B2

JP3559314B2 - Image compression device

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Publication number: JP3559314B2
Application number: JP15524594A
Authority: JP
Inventors: 紳聡阿部
Original assignee: ペンタックス株式会社
Priority date: 1994-06-14
Filing date: 1994-06-14
Publication date: 2004-09-02
Anticipated expiration: 2019-09-02
Also published as: JPH089373A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、カラー静止画像をＪＰＥＧアルゴリズムに準拠して情報圧縮する画像圧縮装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
高解像度画像を符号化して通信伝送路を介して情報の授受を行う標準化アルゴリズムが、ＪＰＥＧ（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃＥｘｐｅｒｔＧｒｏｕｐ）から勧告されている。このＪＰＥＧから勧告されているアルゴリズム、すなわちＪＰＥＧアルゴリズムのベースライン・プロセスでは、大幅な情報圧縮を行うため、初めに２次元ＤＣＴ変換によって原画像データを空間周波数軸上の成分に分解し、そして、その空間周波数軸上で表された各データを量子化し、さらに量子化した各データを符号化する。ＪＰＥＧでは、この符号化のため、所定のハフマンテーブルを推奨している。
【０００３】
一方、固定長化圧縮、すなわち１つの画面に対応した画像データの量が一定値になるように情報圧縮する画像圧縮装置が従来知られている。このような画像圧縮装置では、ハフマンテーブルを用いた符号化によっても画像データの量がまだ一定値を越えている場合、量子化テーブルを変更して量子化を再び行うことにより情報圧縮を図っている。この結果、まだ画像データの量が多過ぎる場合には、設定ビット長を越えた高周波成分のデータを強制的に０にしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このような従来の固定長化圧縮によると、量子化の結果、画像データの量が一定値よりも減少しすぎることがあり、このような場合、画像データを再生した時、原画像に比較して画質が低下することとなる。また、量子化の後、設定ビット長を越えた高周波成分のデータを強制的に０に定めた場合にも、再生画像の画質が低下するという問題が発生する。
【０００５】
本発明は、以上のような問題点に鑑み、再生画像の画質を低下させることなく、画像データを固定長化圧縮することができる画像圧縮装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像圧縮装置は、原画像データに直交変換を施して直交変換係数を求める直交変換手段と、直交変換係数を第１の量子化テーブルを用いて量子化することにより量子化直交変換係数を求める第１の量子化手段と、この第１の量子化手段により得られた量子化直交変換係数を、第１のハフマンテーブルを用いて符号化する第１のハフマン符号化手段と、この第１のハフマン符号化手段により得られた符号量を算定し、符号量が設定符号量以下であるか否かを判定する符号量判定手段と、この符号量判定手段により符号量が設定符号量以下ではないと判定されたとき、第２のハフマンテーブルを生成する手段と、第２のハフマンテーブルを用いて量子化直交変換係数を符号化する第２のハフマン符号化手段とを備えたことを特徴としている。
【０００７】
【実施例】
以下図示実施例に基づいて本発明を説明する。
図１は本発明の第１実施例に係る画像圧縮装置のブロック図である。
【０００８】
被写体Ｓから到来した光は集光レンズ１１によって集光され、被写体像がＣＣＤ（固体撮像素子）１２の受光面上に結像される。ＣＣＤ１２の受光面には多数の光電変換素子が配設され、また光電変換素子の上面には、例えばＲ、Ｇ、Ｂの各色フィルタ要素から成るカラーフィルタが設けられている。各光電変換素子はひとつの画素データに対応している。被写体像は、各光電変換素子によって所定の色に対応した電気信号に変換され、Ａ／Ｄ変換器１３に入力される。なお、図１の構成ではＣＣＤ１２が１枚のみであるが、２枚以上のＣＣＤが設けられた構成でもよい。
【０００９】
Ａ／Ｄ変換器１３においてＡ／Ｄ変換された信号は、図示しない信号処理回路によって輝度信号Ｙと色差信号Ｃｂ、Ｃｒとに変換され、画像メモリ１４に入力される。画像メモリ１４は輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、Ｃｒをそれぞれ格納するために、相互に独立したメモリ領域に分割されており、各メモリ領域は１画像分の記憶容量を有している。
【００１０】
画像メモリ１４から読み出された輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、Ｃｒは、データ圧縮処理のため、ＤＣＴ処理回路２１に入力される。ＤＣＴ処理回路２１では、輝度信号Ｙ等の原画像データが離散コサイン変換（以下ＤＣＴという）される。すなわち本実施例では、原画像データの直交変換としてＤＣＴ変換が利用される。なお、図１ではＤＣＴ処理回路２１が１つの処理回路として示されているが、実際には輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、Ｃｒ毎に独立したＤＣＴ処理回路が設けられている。
【００１１】
ＤＣＴ処理回路２１、量子化処理回路２２、ハフマン符号化処理回路２３、制御回路２４等から成る画像圧縮装置では、輝度信号Ｙ等の画像データは１画面に関して複数のブロックに分割され、ブロック単位で処理される。また各ブロックは８×８個の画素データから構成される。
【００１２】
ＤＣＴ処理回路２１において求められた輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、ＣｒのＤＣＴ係数は、それぞれ量子化処理回路２２に入力される。量子化処理回路２２も、ＤＣＴ処理回路２１と同様、各信号毎に設けられている。量子化処理回路２２に入力された輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、ＣｒのＤＣＴ係数は、８×８個の量子化係数により構成される量子化テーブルによって、それぞれ量子化される。この量子化は線形量子化であり、すなわち各ＤＣＴ係数は対応する量子化係数によって割算される。
【００１３】
なお本実施例においては、ＪＰＥＧアルゴリズムに準拠して、輝度信号ＹのＤＣＴ係数を量子化する量子化テーブルと、色差信号Ｃｂ、ＣｒのＤＣＴ係数を量子化する量子化テーブルとは異なっているが、各信号において同一の量子化テーブルを用いてもよい。また、これらの量子化テーブルは、後述するように固定長化圧縮のため、制御回路２４によって変更可能である。
【００１４】
量子化処理回路２２から出力された輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ、Ｃｒの量子化ＤＣＴ係数はハフマン符号化処理回路２３に入力され、所定のアルゴリズムによりハフマン符号化される。このハフマン符号化において用いられるハフマンテーブルはハフマン符号長テーブルに従って生成され、ハフマン符号長テーブルは、量子化テーブルと同様に制御回路２４によって変更可能である。
【００１５】
ハフマン符号化により得られた画像信号（Ｙ’，Ｃｂ’，Ｃｒ’）は、ＩＣメモリカード（記録媒体）Ｍに記録される。この画像データのＩＣメモリカードＭへの記録の際に、量子化テーブルとハフマン符号長テーブルも画像データ内に組み込まれてＩＣメモリカードＭに記録される。
【００１６】
図２は、一例として、８×８画素のブロックの画像データＰ（Ｙ）ｘｙと、ＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）ｕｖと、量子化ＤＣＴ係数Ｒ（Ｙ）ｕｖと、量子化テーブルＱ（Ｙ）ｕｖとを示している。
【００１７】
図２（ａ）の画像データＰ（Ｙ）ｘｙは、２次元ＤＣＴ変換によって、図２（ｂ）に示す８×８＝６４個のＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）ｕｖに変換される。これらのＤＣＴ係数のうち、位置（０，０）にあるＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）_００はＤＣ係数であり、残り６３個のＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）ｕｖはＡＣ係数である。ＡＣ係数は、係数Ｓ（Ｙ）_０１若しくは係数Ｓ（Ｙ）_１０から係数Ｓ（Ｙ）_７７に向かって、より高い空間周波数成分が８×８画素ブロックの画像データ中にどのくらいあるかを示している。ＤＣ係数は８×８画素のブロック全体の画素値の平均値（直流成分）を表している。すなわち、各ＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）ｕｖはそれぞれ所定の空間周波数に対応している。
【００１８】
図２（ｄ）は量子化処理回路２１で用いられる量子化テーブルＱ（Ｙ）ｕｖの一例を示している。このような量子化テーブルＱ（Ｙ）ｕｖとしては、上述したように、輝度信号Ｙと色差信号Ｃｂ、Ｃｒとで別のものでもよい。この場合、ＪＰＥＧフォーマットの画像データをＩＣメモリカードＭに記録する際に、各信号に対応した位置に、その信号の量子化に使用された量子化テーブルＱ（Ｙ）ｕｖの内容が記録される。
【００１９】
量子化テーブルＱ（Ｙ）ｕｖを用いてＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）ｕｖを量子化する式は以下のように定義される。
Ｒ（Ｙ）ｕｖ＝ｒｏｕｎｄ（Ｓ（Ｙ）ｕｖ／Ｑ（Ｙ）ｕｖ）｛０≦ ｕ，ｖ≦７｝
この式におけるｒｏｕｎｄは最も近い整数への近似を意味する。すなわち、ＤＣＴ係数Ｓ（Ｙ）ｕｖ及び量子化テーブルＱ（Ｙ）ｕｖの各要素同士の割算と四捨五入とによって、図２（ｃ）に示すような量子化ＤＣＴ係数Ｒ（Ｙ）ｕｖが求められる。
【００２０】
このようにして量子化処理回路２２において求められた量子化ＤＣＴ係数Ｒ（Ｙ）ｕｖ、Ｒ（Ｃｂ）ｕｖ、Ｒ（Ｃｒ）ｕｖは、ハフマン符号化処理回路２３に入力される。
【００２１】
次にハフマン符号化処理回路２３におけるハフマン符号化について、図３〜図７を参照して説明する。
量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００と量子化ＡＣ係数（量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００以外の量子化ＤＣＴ係数Ｒ（Ｙ）ｕｖ）では符号化方法が異なっている。量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００の符号化は次のように行われる。
【００２２】
まず、現在符号化しようとするブロックの量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００と一つ前に符号化されたブロックの量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００との差分が求められる。この差分値が図３に示すグループの何れに属するかが判断され、そのグループの番号を表す符号語が、図４に示す符号表（ＤＣ係数の符号化テーブル）から求められる。例えば、現在符号化しようとするブロックの量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００が「１６」であり、一つ前に符号化されたブロックの量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００が「２５」である時、差分値は「−９」であるので、図３のグループ番号表から、差分値＝−９の属するグループの番号（ＳＳＳＳ）は「４」と判別され、さらにそのグループ番号（ＳＳＳＳ）の符号語が図４の符号表より「１０１」と判断される。
【００２３】
次いで差分値が、図３のグループ番号表において、そのグループ内において何番目の値であるかが、付加ビットにより表される。例えば差分値＝−９はグループ番号（ＳＳＳＳ）＝４のグループにおいて、小さい方から７番目にあるので、付加ビットは「０１１０」となる。すなわち、現在符号化しているブロックの量子化ＤＣ係数Ｒ（Ｙ）_００のハフマン符号語は「１０１０１１０」となる。
【００２４】
一方、量子化ＡＣ係数の符号化は、図５に示す処理ルーチンによって行われる。まずステップ１２０において、６３個の量子化ＡＣ係数が図６に示す順序でジクザクスキャンされ、１次元配列データに並びかえられる。次に、ステップ１２２では、１次元に並べられた各量子化ＡＣ係数値が「０」であるか否かが判断される。量子化ＡＣ係数が「０」である時、ステップ１２４において、その「０」である量子化ＡＣ係数が連続する数がカウントされる。これにより「０」が連続する長さ、すなわちラン長（ＮＮＮＮ）が求められる。
【００２５】
これに対し、ステップ１２２において量子化ＡＣ係数が「０」でないと判断された時、ステップ１２６において、量子化ＤＣ係数と同じようなグループ分けが行われるとともに付加ビットが求められる。この量子化ＡＣ係数のグループ分けは、量子化ＤＣ係数のグループ分けとは異なり、その量子化ＡＣ係数そのものについて行われる。すなわち、量子化ＡＣ係数が例えば「４」である時、図７に示す表を参照してグループ番号（ＳＳＳＳ）「３」が得られる。また、量子化ＡＣ係数「４」はグループ番号（ＳＳＳＳ）＝３のグループにおいて小さい方から５番目にあるので、付加ビットは「１００」となる。
【００２６】
ステップ１３０では、ハフマンテーブルのＡＣ符号表（図９）を参照し、例えば量子化ＡＣ係数「４」の直前のデータのラン長が「０」である場合、このラン長とグループ番号（ＳＳＳＳ）＝３とに基づいて、符号語「１００」が得られる。そして、この符号語「１００」とステップ１２６において得られた付加ビット「１００」を組み合わせことにより２次元ハフマン符号語「１００１００」が求められる。
【００２７】
図２（ｃ）の量子化ＤＣＴ係数をハフマン符号化した結果を、図８の符号化データ９９として示す。
【００２８】
図１０は、画像データの固定長化圧縮の処理の流れを示すブロック図であり、図１１は、この固定長化圧縮の処理ルーチンを示すフローチャートである。これらの図を参照して、固定長化圧縮の処理を説明する。
【００２９】
ステップ２０１では、Ａ／Ｄ変換された画像データが画像メモリ１４に格納される。画像メモリ１４から読み出された画像データは、ステップ２０２において、ＤＣＴ処理回路２１によりＤＣＴ係数に変換される。ＤＣＴ係数はステップ２０３において、第１の量子化テーブルＲＴ１を用いて量子化され、ステップ２０４において、第１のハフマンテーブルＨＴ１を用いてハフマン符号化される。なお、ハフマンテーブルＨＴ１の一部は図９に示されている。
【００３０】
ステップ２０５では、ハフマン符号化により得られた全符号語のビット長の総和、すなわち圧縮符号量が算定されるとともに、設定符号量以下であるか否かが判定される。この設定符号量は、固定長化圧縮により得られる符号量の目標値であり、例えばユーザーが画像圧縮装置のスイッチ等を操作することにより定められる。圧縮符号量が設定符号量以下であると判定された場合、そのハフマン符号語はステップ２０６において圧縮データとして出力され、記録媒体Ｍ（図１）に記録される。
【００３１】
一方ステップ２０５において、圧縮符号量が設定符号量以下ではないと判定された場合、ステップ２１１において、後述するハフマン符号長テーブルが生成され、このハフマン符号長テーブルに基づいて第２のハフマンテーブルＨＴ２が生成される。そしてステップ２１２では、第２のハフマンテーブルＨＴ２を用いて量子化ＤＣＴ係数をハフマン符号化した場合の圧縮符号量が算定されるとともに、この圧縮符号量が設定符号量以下であるか否かが判定される。圧縮符号量が設定符号量以下であると判定された場合、ステップ２１３〜２１６が実行されて圧縮データが記録媒体Ｍに記録され、圧縮符号量がまだ設定符号量よりも大きいと判定された場合、ステップ２２１以下が実行され、量子化テーブルを変更して再びハフマン符号化が行われる。
【００３２】
すなわちステップ２１３では、画像データがＤＣＴ処理回路２１によりＤＣＴ係数に変換される。ステップ２１４では、ＤＣＴ係数が第１の量子化テーブルＲＴ１により量子化される。この量子化ＤＣＴ係数は、ステップ２１５において、第２のハフマンテーブルＨＴ２によりハフマン符号化される。このようにして得られたハフマン符号語は、ステップ２１６において圧縮データとして出力され、記録媒体Ｍに記録される。
【００３３】
一方ステップ２２１では、第２の量子化テーブルＲＴ２が生成される。この量子化テーブルＲＴ２は、少なくとも一部の量子化係数が第１の量子化テーブルＲＴ１の量子化係数よりも大きい値を有している。したがって、第１の量子化テーブルを用いて量子化を行う場合と比較して、第２の量子化テーブルＲＴ２を用いた量子化の方が、量子化ＤＣＴ係数の絶対値が小さくなり、これによりハフマン符号語のビット長を短縮させることができる。なお、このような第２の量子化テーブルＲＴ２の生成は従来公知であるので、その説明は省略する。
【００３４】
ステップ２２２では、画像データがＤＣＴ処理回路２１によりＤＣＴ係数に変換され、このＤＣＴ係数はステップ２２３において、第２の量子化テーブルＲＴ２により量子化され、ステップ２２４において、第１のハフマンテーブルＨＴ１によりハフマン符号化される。次いでステップ２２５では、ハフマン符号化の処理の後の圧縮符号量が算定され、設定符号量以下であるか否かが判定される。圧縮符号量が設定符号量以下であると判定された場合、そのハフマン符号語はステップ２２６において圧縮データとして出力され、記録媒体Ｍに記録される。
【００３５】
一方ステップ２２５において、圧縮符号量が設定符号量よりも大きいと判定された場合、ステップ２３１において画像データがＤＣＴ処理回路２１によりＤＣＴ係数に変換され、ステップ２３２において第２の量子化テーブルＲＴ２により量子化される。ステップ２３３では、ビット量調整が行われ、設定ビット長を越えた所定の高周波成分のデータが強制的に０に定められる。次いでステップ２３４では、量子化ＤＣＴ係数が第２のハフマンテーブルＨＴ２によりハフマン符号化され、このハフマン符号語は、ステップ２３５において圧縮データとして出力され、記録媒体Ｍに記録される。
【００３６】
次に図１２〜図１５を参照して、第２のハフマンテーブルを用いたハフマン符号化により達成される固定長化圧縮について説明する。図１２は、ある画像データをハフマン符号化するために生成された第２のハフマンテーブルと、このハフマンテーブルを生成するための手順を示し、図１３〜図１５は第２のハフマンテーブルに対応した符号長等の表を示している。
【００３７】
図１３〜図１５の各表において、最上欄の「０」〜「Ａ」の数値はグループ番号（図３、図７参照）を、左欄の「０」〜「Ｆ」の数値はラン長をそれぞれ示す。なお以下の説明において、ラン長とグループ番号の組合せ（例えばラン長が「０」でグループ番号が「１」である場合は「０１」）をシンボルという。図１３の表中の数値は各シンボルの出現数を示しており、例えばシンボル「０１」の出現数は７２３０である。図１４の表中の各数値はＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルの各符号語の符号長を示し、図１５の表中の各数値は、第２のハフマンテーブルの各符号語の符号長を示している。
【００３８】
図１３から理解されるように、この例の画像データにおいて、グループ番号の最大値は「４」であり、ラン長の最大値は「４」である。そして、出現数が０であるものを除くと、各シンボルの出現数はシンボル「０１」が最も多く、「０３」、「００」、「０２」の順に少なくなっており、出現数の最も少ないシンボルは「４１」である。
【００３９】
図１２を参照して第２のハフマンテーブルの生成手順を説明する。
まず、シンボルがその出現数の大きい順に並べられる。なお図１２では、０であるシンボルとしてダミーシンボルを１個追加している。
【００４０】
出現数が最も少ないシンボル「（ダミー）」と、出現数が２番目に小さいシンボル「４１」とに対し、それぞれ１と０が割り当てられる。そして、この２つのシンボルを併せたもの「４１（ダミー）」を１つのシンボルと見做し、このシンボル「４１（ダミー）」と、出現数が次に小さいシンボル「４４」に対し、それぞれ１と０が割り当てられる。以下同様にして、全てのシンボルに１または０が割り当てられる。
【００４１】
次いで、上述のようにして割り当てられた１または０の数字を、割り当てられた時とは逆の順に読み出し、これにより得られた数字がそのシンボルに対する符合語となる。例えば、シンボル「０３」の符合語は「110」であり、シンボル「４１」の符合語は「11111111111110」である。

【００４２】
このようにして得られた第２のハフマンテーブルの符号語は、ＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルの符号語とは異なっており、図１３〜図１５の各表の比較から理解されるように、例えば出現数の最も多いシンボル「０１」については、ＪＰＥＧによる符号長（図１４において「２」）よりも第２のハフマンテーブルの符号長（図１５において「１」）の方が短くなっている。また第２のハフマンテーブルにおいて、グループ番号が「４」よりも大きく、あるいはラン長が「４」よりも大きいシンボルについては、符号語は存在しない。
【００４３】
本実施例では、出現数が０より多いシンボルについて第２のハフマンテーブルを生成しており、図１２〜図１５に示す例では、２１個の符号語が生成されている。各シンボルの出現数と、そのシンボルに対応する符号長との積を求め、各積の和を計算すると全符号量（ただし付加ビットのデータ量は含まない）が得られ、図１４の符号長テーブルによると、全符号量は４６７８５ビットであるが、図１５の符号長テーブルによると、全符号量は３８２１８ビットまで縮小されている。
【００４４】
以上のように本実施例によれば、第２のハフマンテーブルを用いて画像データを情報圧縮するように構成されているため、量子化テーブルだけを変更する従来装置と比較して、画像データの情報量を減らしすぎて再生画像の画質が低下することはない。また本実施例によれば、全符号量をできるだけ圧縮できるので、一定の容量を有する記録媒体Ｍに対して、より多くの画像データを記録することが可能となる。
【００４５】
図１６と図１７は第２実施例を示し、図１６は、第２実施例において第２のハフマンテーブルを生成する処理を示すフローチャートであり、図１７は第２のハフマンテーブルに対応した符号長の表を示している。その他の構成は第１実施例と同様である。
【００４６】
これらの図を参照して、第２実施例において、第２のハフマンテーブルを用いたハフマン符号化により達成される固定長化圧縮について説明する。なお、画像データ中の各シンボルの出現数は、第１実施例と同じであり（図１３参照）、またＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルの各符号語の符号長も第１実施例と同じである（図１４参照）。図１７の表中の各数値は、第２実施例における第２のハフマンテーブルの各符号語の符号長を示している。
【００４７】
図１６の処理ルーチンにおいて、最初ハフマンテーブルはＪＰＥＧに準拠して生成された図１４の表が設定されている。第２のハフマンテーブルは後述するように、図１４のハフマンテーブルの符号長を基にして、全符号語のビット長の総和が減少するように、２つの係数値（シンボル）に対応した符号長を相互に交換することにより生成される。
【００４８】
ステップ３０１では、削減しようとするビット数すなわち削減ビット数ＢＤが算出される。例えば、図１４のハフマンテーブルを用いた時、図１３の全符号量は４６７８５ビットであり、これを４３０００ビットまで削減しようとする場合、削減ビット数ＢＤは４６７８５−４３０００＝３７８５（ビット）である。ステップ３０２では、全てのシンボルについて、フラグＦｉが０に定められる。このフラグＦｉは、ステップ３０３が実行された後、ステップ３０４において１に定められる。なお添字ｉは、量子化ＤＣＴ係数のＡＣ成分に関しては１〜１６２の範囲にあり、ＤＣ成分に関しては１〜１２の範囲にある。
【００４９】
ステップ３０３では、フラグＦｊが０のシンボルの中で最大の出現数Ｎｊを持つシンボルの符号長Ｂｊと、フラグＦｋが０のシンボルの中で最小の符号長を有するシンボルのうち最も出現数が少ないシンボルの符号長Ｂｋとが交換される。初めてステップ３０３が実行されるとき、全てのフラグは０であり、シンボル「０１」が最大の出現数７２３０を有しており、またシンボル「０２」が最小の符号長２を有している。したがってシンボル「０１」と「０２」の符号長が交換されるが、これらは共に２であるので、この場合にはビット長は削減されない。
【００５０】
ステップ３０４では、ステップ３０３において符号長の交換が行われた、最大の出現数を持つシンボルのフラグＦｊが１に定められる。
【００５１】
ステップ３０５では、ステップ３０３における符号長の交換により削減されたビット数が下式に従って削減ビット数ＢＤから減算され、新たな削減ビット数ＢＤが求められる。
ＢＤ←ＢＤ−〔（ＮｊＢｊ＋ＮｋＢｋ）─（ＮｊＢｋ＋ＮｋＢｊ）〕
上述のようにシンボル「０１」と「０２」の符号長は交換しても変化しないので、削減ビット数ＢＤは減少しない。したがってステップ３０６では、ＢＤが正であると判定される。次いでステップ３０７では、全てのフラグＦｉが１ではないと判定され、再びステップ３０３以下が実行される。
【００５２】
次のステップ３０３の実行では、シンボル「０３」が最大の出現数２０１１を有しており、またシンボル「０２」が最小の符号長２を有しているため、これらのシンボルにおいて符号長の交換が行われる。このシンボル「０３」の符号長は３であり、シンボル「０２」の符号長２よりも長いため、ステップ３０３の符号長の交換処理によって全符号量は削減される。
【００５３】
ステップ３０６では、現在の削減ビット数ＢＤが０以下であるか否かが判定され、０以下になっていれば、すなわちさらに削減すべきビット数がなければ、これにより本ルーチンは終了する。一方、ステップ３０７において全てのフラグＦｉが１に変化していると判定された場合、これ以上交換できる符号長がないため、本ルーチンは終了する。
【００５４】
図１７のハフマン符号長テーブルは、図１６のルーチンによって得られたハフマン符号長を示しており、図１４との比較から理解されるように、全部で１２個のシンボルに関して符号長が変更されている。また全符号量は４２４７２ビットであり、固定長化圧縮の目標値である４３０００ビットに近く、最小限の情報圧縮が施されている。
【００５５】
本実施例において第２のハフマンテーブルは、第１のハフマンテーブルの符号長を基にして、全符号量が減少するように、２つのシンボルに対応した符号長を相互に交換することにより、生成される。そして、削減ビット数ＢＤが０以下になったことにより、図１６の処理ルーチンは終了する。したがって、第１実施例の処理ルーチン（図１１）と比較して、符号長が変更されるシンボルの数は少なく、短時間で固定長化圧縮が達成される。
【００５６】
以上のように第２実施例によれば、短時間で固定長化圧縮が達成される点を除いて、第１実施例と同様な効果が得られる。
【００５７】
なお第１および第２実施例では、量子化ＤＣＴ係数の各係数値を、出現数を用いて統計処理することにより第２のハフマンテーブルを生成しているが、出現数以外の統計量を用いてもよい。
【００５８】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、再生画像の画質を低下させることなく、画像データを固定長化圧縮することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施例の画像圧縮装置を示すブロック図である。
【図２】第１実施例における画像データＰ（Ｙ）ｘｙ、ＤＣＴ変換係数Ｓ（Ｙ）ｕｖ、量子化ＤＣＴ係数Ｒ（Ｙ）ｕｖの例を示す図である。
【図３】ＤＣ係数の差分値のグループ化を示す図である。
【図４】ＤＣ係数の符号表を示す図である。
【図５】量子化ＡＣ係数の符号化を行う処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】ＡＣ係数のハフマン符号化におけるジグザグスキャンを示す図である。
【図７】ＡＣ係数のグループ化を示す図である。
【図８】ハフマン符号化による符号化データの一例を示す図である。
【図９】ＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルを示す図である。
【図１０】画像データの固定長化圧縮の処理の流れを示すブロック図である。
【図１１】画像データの固定長化圧縮の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１２】ある画像をハフマン符号化するために生成された第２のハフマンテーブルと、このハフマンテーブルを生成するための手順を示す図である。
【図１３】図１２における画像データ中の「ラン長とグループ番号の組合せ」の出現数を示す図である。
【図１４】ＪＰＥＧにより推奨されたハフマンテーブルの各符号語の符号長を示す図である。
【図１５】第１実施例において生成された第２のハフマンテーブルの各符号語の符号長を示す図である。
【図１６】第２実施例において第２のハフマンテーブルを生成する処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図１７】第２実施例において生成された第２のハフマンテーブルの各符号語の符号長を示す図である。
【符号の説明】
ＭＩＣメモリカード[0001]
[Industrial applications]
The present invention relates to an image compression apparatus for compressing information of a color still image in accordance with the JPEG algorithm.
[0002]
[Prior art]
A standardized algorithm for encoding a high-resolution image and exchanging information via a communication transmission path is recommended by JPEG (Joint Photographic Expert Group). In the algorithm recommended by JPEG, that is, the baseline process of the JPEG algorithm, the original image data is first decomposed into components on the spatial frequency axis by a two-dimensional DCT transform in order to perform significant information compression. Each data represented on the spatial frequency axis is quantized, and each quantized data is encoded. JPEG recommends a predetermined Huffman table for this encoding.
[0003]
On the other hand, there is conventionally known an image compression apparatus for performing fixed-length compression, that is, information compression so that the amount of image data corresponding to one screen becomes a constant value. In such an image compression apparatus, when the amount of image data still exceeds a certain value even by encoding using the Huffman table, information compression is performed by changing the quantization table and performing quantization again. I have. As a result, if the amount of image data is still too large, high-frequency component data exceeding the set bit length is forcibly set to zero.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, according to such conventional fixed-length compression, as a result of quantization, the amount of image data may be reduced below a certain value. In such a case, when the image data is reproduced, As a result, the image quality is reduced. In addition, even if the data of the high-frequency component exceeding the set bit length is forcibly set to 0 after the quantization, a problem that the image quality of the reproduced image is deteriorated occurs.
[0005]
SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above problems, an object of the present invention is to provide an image compression apparatus that can perform fixed length compression of image data without deteriorating the image quality of a reproduced image.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
An image compression apparatus according to the present invention includes an orthogonal transform unit for performing orthogonal transform on original image data to obtain an orthogonal transform coefficient, and a quantized orthogonal transform by quantizing the orthogonal transform coefficient using a first quantization table. First quantizing means for obtaining coefficients, first Huffman encoding means for encoding the quantized orthogonal transform coefficients obtained by the first quantizing means using a first Huffman table, Code amount determining means for calculating the code amount obtained by the first Huffman coding means and determining whether the code amount is equal to or less than a set code amount; When it is determined that the above is not the case, it is provided that there are provided a means for generating a second Huffman table, and a second Huffman coding means for coding the quantized orthogonal transform coefficient using the second Huffman table. Features There.
[0007]
【Example】
Hereinafter, the present invention will be described based on illustrated embodiments.
FIG. 1 is a block diagram of an image compression apparatus according to a first embodiment of the present invention.
[0008]
Light arriving from the subject S is condensed by the condenser lens 11, and a subject image is formed on a light receiving surface of a CCD (solid-state imaging device) 12. A large number of photoelectric conversion elements are provided on the light receiving surface of the CCD 12, and a color filter including, for example, R, G, and B color filter elements is provided on the upper surface of the photoelectric conversion element. Each photoelectric conversion element corresponds to one pixel data. The subject image is converted into an electric signal corresponding to a predetermined color by each photoelectric conversion element, and is input to the A / D converter 13. In the configuration of FIG. 1, only one CCD 12 is provided, but a configuration in which two or more CCDs are provided may be employed.
[0009]
The signal A / D converted by the A / D converter 13 is converted into a luminance signal Y and color difference signals Cb and Cr by a signal processing circuit (not shown), and is input to the image memory 14. The image memory 14 is divided into mutually independent memory areas for storing the luminance signal Y and the color difference signals Cb and Cr, respectively, and each memory area has a storage capacity for one image.
[0010]
The luminance signal Y and the color difference signals Cb and Cr read from the image memory 14 are input to a DCT processing circuit 21 for data compression processing. In the DCT processing circuit 21, the original image data such as the luminance signal Y is subjected to discrete cosine transform (hereinafter referred to as DCT). That is, in the present embodiment, DCT transform is used as orthogonal transform of original image data. Although the DCT processing circuit 21 is shown as one processing circuit in FIG. 1, an independent DCT processing circuit is provided for each of the luminance signal Y, the color difference signals Cb, and Cr.
[0011]
In an image compression device including a DCT processing circuit 21, a quantization processing circuit 22, a Huffman coding processing circuit 23, a control circuit 24, and the like, image data such as a luminance signal Y is divided into a plurality of blocks for one screen, and the image data is divided into blocks. It is processed. Each block is composed of 8 × 8 pixel data.
[0012]
The DCT coefficients of the luminance signal Y and the color difference signals Cb and Cr obtained by the DCT processing circuit 21 are input to the quantization processing circuit 22, respectively. As with the DCT processing circuit 21, the quantization processing circuit 22 is provided for each signal. The DCT coefficients of the luminance signal Y and the chrominance signals Cb and Cr input to the quantization processing circuit 22 are respectively quantized by a quantization table including 8 × 8 quantization coefficients. This quantization is a linear quantization, ie each DCT coefficient is divided by the corresponding quantization coefficient.
[0013]
In the present embodiment, the quantization table for quantizing the DCT coefficients of the luminance signal Y and the quantization table for quantizing the DCT coefficients of the color difference signals Cb and Cr are different from each other in accordance with the JPEG algorithm. , The same quantization table may be used for each signal. Further, these quantization tables can be changed by the control circuit 24 for fixed length compression as described later.
[0014]
The quantized DCT coefficients of the luminance signal Y and the chrominance signals Cb and Cr output from the quantization processing circuit 22 are input to a Huffman coding processing circuit 23 and are subjected to Huffman coding by a predetermined algorithm. The Huffman table used in the Huffman coding is generated according to the Huffman code length table, and the Huffman code length table can be changed by the control circuit 24 in the same manner as the quantization table.
[0015]
The image signals (Y ′, Cb ′, Cr ′) obtained by the Huffman coding are recorded on an IC memory card (recording medium) M. When the image data is recorded on the IC memory card M, the quantization table and the Huffman code length table are also incorporated in the image data and recorded on the IC memory card M.
[0016]
FIG. 2 shows, as an example, image data P (Y) xy of a block of 8 × 8 pixels, DCT coefficient S (Y) uv, quantized DCT coefficient R (Y) uv, and quantization table Q (Y). uv.
[0017]
The image data P (Y) xy of FIG. 2A is converted into 8 × 8 = 64 DCT coefficients S (Y) uv shown in FIG. 2B by two-dimensional DCT. Among these DCT coefficients, the DCT coefficient S (Y) _{00 at} the position (0, 0) is a DC coefficient, and the remaining 63 DCT coefficients S (Y) uv are AC coefficients. The AC coefficient indicates from the coefficient S (Y) ₀₁ or S (Y) ₁₀ to the coefficient S (Y) ₇₇ how much higher spatial frequency components are present in the image data of the 8 × 8 pixel block. I have. The DC coefficient represents the average value (DC component) of the pixel values of the entire block of 8 × 8 pixels. That is, each DCT coefficient S (Y) uv corresponds to a predetermined spatial frequency.
[0018]
FIG. 2D shows an example of the quantization table Q (Y) uv used in the quantization processing circuit 21. As described above, the quantization table Q (Y) uv may be different for the luminance signal Y and the color difference signals Cb and Cr. In this case, when the JPEG format image data is recorded on the IC memory card M, the contents of the quantization table Q (Y) uv used for quantization of the signal are recorded at the position corresponding to each signal. .
[0019]
An expression for quantizing the DCT coefficient S (Y) uv using the quantization table Q (Y) uv is defined as follows.
R (Y) uv = round (S (Y) uv / Q (Y) uv) {0 ≦ u, v ≦ 7}
Round in this equation means approximation to the nearest integer. That is, the quantized DCT coefficient R (Y) uv as shown in FIG. 2C is obtained by dividing and rounding each element of the DCT coefficient S (Y) uv and the quantization table Q (Y) uv. Can be
[0020]
The quantized DCT coefficients R (Y) uv, R (Cb) uv, and R (Cr) uv obtained in the quantization processing circuit 22 are input to the Huffman coding processing circuit 23.
[0021]
Next, Huffman encoding in the Huffman encoding processing circuit 23 will be described with reference to FIGS.
The encoding method differs between the quantized DC coefficient R (Y) ₀₀ and the quantized AC coefficient (the quantized DCT coefficient R (Y) uv other than the quantized DC coefficient R (Y) ₀₀ ). The encoding of the quantized DC coefficient R (Y) ₀₀ is performed as follows.
[0022]
First, difference between the current quantized DC coefficient of a block to be coded R (Y) ₀₀ and one previously coded blocks quantized DC coefficient R (Y) ₀₀ is obtained. It is determined to which of the groups shown in FIG. 3 the difference value belongs, and a code word indicating the number of the group is obtained from the code table (DC coefficient coding table) shown in FIG. For example, the quantized DC coefficient R (Y) _{00 of} the block to be currently encoded is “16”, and the quantized DC coefficient R (Y) _{00 of} the block encoded immediately before is “25”. At one time, since the difference value is “−9”, the group number (SSSS) to which the difference value = −9 belongs is determined to be “4” from the group number table of FIG. Is determined to be "101" from the code table of FIG.
[0023]
Next, the number of the difference value in the group number table of FIG. 3 within the group is represented by an additional bit. For example, since the difference value = -9 is the seventh from the smallest in the group with the group number (SSSS) = 4, the additional bit is "0110". That is, the Huffman code word of the quantized DC coefficient R (Y) ₀₀ of the block currently being encoded is “1010110”.
[0024]
On the other hand, encoding of the quantized AC coefficient is performed by a processing routine shown in FIG. First, at step 120, the 63 quantized AC coefficients are zigzag scanned in the order shown in FIG. 6 and rearranged into one-dimensional array data. Next, in step 122, it is determined whether or not the quantized AC coefficient values arranged one-dimensionally are “0”. When the quantized AC coefficient is “0”, the number of consecutive “0” quantized AC coefficients is counted in step 124. As a result, a length in which “0” continues, that is, a run length (NNNN) is obtained.
[0025]
On the other hand, when it is determined in step 122 that the quantized AC coefficient is not “0”, in step 126, the same grouping as the quantized DC coefficient is performed and additional bits are obtained. The grouping of the quantized AC coefficients is different from the grouping of the quantized DC coefficients, and is performed on the quantized AC coefficients themselves. That is, when the quantized AC coefficient is, for example, “4”, the group number (SSSS) “3” is obtained with reference to the table shown in FIG. Further, since the quantized AC coefficient “4” is the fifth in the group with the group number (SSSS) = 3 from the smallest, the additional bit is “100”.
[0026]
In step 130, referring to the AC code table of the Huffman table (FIG. 9), for example, when the run length of the data immediately before the quantized AC coefficient “4” is “0”, the run length and the group number (SSSS) = 3, the code word “100” is obtained. Then, a two-dimensional Huffman code word "100100" is obtained by combining the code word "100" and the additional bit "100" obtained in step 126.
[0027]
The result of the Huffman coding of the quantized DCT coefficient in FIG. 2C is shown as coded data 99 in FIG.
[0028]
FIG. 10 is a block diagram showing the flow of processing for fixed-length compression of image data, and FIG. 11 is a flowchart showing a processing routine for this fixed-length compression. The fixed length compression processing will be described with reference to these figures.
[0029]
In step 201, the A / D converted image data is stored in the image memory 14. At step 202, the DCT processing circuit 21 converts the image data read from the image memory 14 into DCT coefficients. The DCT coefficients are quantized in step 203 using the first quantization table RT1, and in step 204, Huffman encoded using the first Huffman table HT1. A part of the Huffman table HT1 is shown in FIG.
[0030]
In step 205, the sum of the bit lengths of all the codewords obtained by the Huffman coding, that is, the compression code amount is calculated, and it is determined whether or not it is equal to or less than the set code amount. The set code amount is a target value of the code amount obtained by the fixed-length compression, and is determined, for example, by a user operating a switch or the like of the image compression device. If it is determined that the compression code amount is equal to or less than the set code amount, the Huffman code word is output as compressed data in step 206 and recorded on the recording medium M (FIG. 1).
[0031]
On the other hand, if it is determined in step 205 that the compression code amount is not less than the set code amount, a Huffman code length table described later is generated in step 211, and the second Huffman table HT2 is generated based on the Huffman code length table. Generated. In step 212, the compressed code amount when the quantized DCT coefficient is Huffman-encoded using the second Huffman table HT2 is calculated, and it is determined whether the compressed code amount is equal to or less than the set code amount. Is done. When it is determined that the compression code amount is equal to or less than the set code amount, steps 213 to 216 are executed to record the compressed data on the recording medium M, and when it is determined that the compression code amount is still larger than the set code amount , 221 and the subsequent steps are executed, the quantization table is changed, and Huffman encoding is performed again.
[0032]
That is, in step 213, the image data is converted into DCT coefficients by the DCT processing circuit 21. In step 214, the DCT coefficient is quantized by the first quantization table RT1. In step 215, the quantized DCT coefficients are Huffman-coded by the second Huffman table HT2. The Huffman codeword thus obtained is output as compressed data in step 216 and recorded on the recording medium M.
[0033]
On the other hand, in step 221, a second quantization table RT2 is generated. In the quantization table RT2, at least some of the quantization coefficients have values larger than the quantization coefficients of the first quantization table RT1. Therefore, the absolute value of the quantized DCT coefficient is smaller in the quantization using the second quantization table RT2 than in the case where the quantization is performed using the first quantization table. The bit length of the Huffman code word can be reduced. Since the generation of the second quantization table RT2 is conventionally known, a description thereof will be omitted.
[0034]
In step 222, the image data is converted into DCT coefficients by the DCT processing circuit 21, and the DCT coefficients are quantized in step 223 by the second quantization table RT2, and in step 224, by the first Huffman table HT1. Encoded. Next, at step 225, the compression code amount after the Huffman coding process is calculated, and it is determined whether the compression code amount is equal to or less than the set code amount. If it is determined that the compression code amount is equal to or less than the set code amount, the Huffman code word is output as compressed data in step 226 and recorded on the recording medium M.
[0035]
On the other hand, when it is determined in step 225 that the compression code amount is larger than the set code amount, the image data is converted into DCT coefficients by the DCT processing circuit 21 in step 231, and the quantization is performed by the second quantization table RT 2 in step 232. Be transformed into In step 233, bit amount adjustment is performed, and data of a predetermined high-frequency component exceeding the set bit length is forcibly set to zero. Next, in step 234, the quantized DCT coefficients are Huffman-coded by the second Huffman table HT2, and this Huffman codeword is output as compressed data in step 235 and recorded on the recording medium M.
[0036]
Next, fixed-length compression achieved by Huffman coding using the second Huffman table will be described with reference to FIGS. FIG. 12 shows a second Huffman table generated for performing Huffman coding on certain image data, and a procedure for generating this Huffman table. FIGS. 13 to 15 correspond to the second Huffman table. A table such as code length is shown.
[0037]
In each of the tables of FIGS. 13 to 15, numerical values of “0” to “ A ” in the uppermost column represent group numbers (see FIGS. 3 and 7), and numerical values of “0” to “ F ” in the left column represent run lengths. Are respectively shown. In the following description, a combination of a run length and a group number (for example, “01” when the run length is “0” and the group number is “1”) is referred to as a symbol. The numerical values in the table of FIG. 13 indicate the number of appearances of each symbol. For example, the number of appearances of the symbol “01” is 7230. Each numerical value in the table of FIG. 14 indicates the code length of each code word of the Huffman table recommended by JPEG, and each numerical value in the table of FIG. 15 indicates the code length of each code word of the second Huffman table. ing.
[0038]
As understood from FIG. 13, in the image data of this example, the maximum value of the group number is “4” and the maximum value of the run length is “4”. Then, except for the case where the number of appearances is 0, the number of appearances of each symbol is the largest for the symbol “01”, and decreases in the order of “03”, “00”, and “02”, and the number of appearances is the smallest. The symbol is “41”.
[0039]
The procedure for generating the second Huffman table will be described with reference to FIG.
First, the symbols are arranged in descending order of the number of appearances. In FIG. 12, one dummy symbol is added as a symbol that is 0.
[0040]
1 and 0 are assigned to the symbol “(dummy)” with the smallest number of appearances and the symbol “41” with the second smallest number of appearances. Then, the combination of these two symbols “41 (dummy)” is regarded as one symbol, and the symbol “41 (dummy)” and the symbol “44” having the next smallest number of appearances are each 1 symbol. And 0 are assigned. Similarly, 1 or 0 is assigned to all symbols.
[0041]
Next, the numbers 1 or 0 assigned as described above are read out in the reverse order of the assignment, and the number obtained as a code word for the symbol. For example, the code word of the symbol “03” is “110”, and the code word of the symbol “41” is “11111111111110”.

[0042]
The codeword of the second Huffman table obtained in this way is different from the codeword of the Huffman table recommended by JPEG, and as can be understood from the comparison of the tables of FIGS. For example, for the symbol “01” having the largest number of appearances, the code length of the second Huffman table (“1” in FIG. 15) is shorter than the code length by JPEG (“2” in FIG. 14). . In the second Huffman table, no codeword exists for a symbol whose group number is larger than “4” or whose run length is larger than “4”.
[0043]
In the present embodiment, the second Huffman table is generated for symbols whose number of appearances is greater than 0, and in the examples shown in FIGS. 12 to 15, 21 code words are generated. When the product of the number of appearances of each symbol and the code length corresponding to the symbol is obtained and the sum of the products is calculated, the total code amount (excluding the data amount of the additional bits) is obtained. According to the table, the total code amount is 46785 bits, but according to the code length table of FIG. 15, the total code amount is reduced to 38218 bits.
[0044]
As described above, according to the present embodiment, since the image data is compressed using the second Huffman table, the image data is compared with the conventional device in which only the quantization table is changed. The amount of information is not reduced too much, so that the image quality of the reproduced image does not deteriorate. Further, according to the present embodiment, since the entire code amount can be compressed as much as possible, it is possible to record more image data on the recording medium M having a fixed capacity.
[0045]
16 and 17 show the second embodiment. FIG. 16 is a flowchart showing a process for generating a second Huffman table in the second embodiment. FIG. 17 shows a code length corresponding to the second Huffman table. Is shown. Other configurations are the same as in the first embodiment.
[0046]
With reference to these figures, a description will be given of fixed-length compression achieved by Huffman coding using the second Huffman table in the second embodiment. The number of appearances of each symbol in the image data is the same as in the first embodiment (see FIG. 13), and the code length of each codeword in the Huffman table recommended by JPEG is the same as in the first embodiment. (See FIG. 14). Each numerical value in the table of FIG. 17 indicates the code length of each codeword of the second Huffman table in the second embodiment.
[0047]
In the processing routine of FIG. 16, the Huffman table is initially set to the table of FIG. 14 generated in conformity with JPEG. As will be described later, the second Huffman table has a code length corresponding to two coefficient values (symbols) based on the code length of the Huffman table in FIG. 14 so that the sum of the bit lengths of all codewords is reduced. Are generated by exchanging.
[0048]
In step 301, the number of bits to be reduced, that is, the reduced bit number BD is calculated. For example, when the Huffman table in FIG. 14 is used, the total code amount in FIG. 13 is 46785 bits, and when trying to reduce this to 43000 bits, the reduced bit number BD is 46785-43000 = 3785 (bits). . In step 302, the flags Fi are set to 0 for all the symbols. This flag Fi is set to 1 in step 304 after step 303 is executed. The subscript i ranges from 1 to 162 for the AC component of the quantized DCT coefficient, and ranges from 1 to 12 for the DC component.
[0049]
In step 303, the code length Bj of the symbol having the largest number of occurrences Nj among the symbols having the flag Fj of 0 and the symbol having the smallest number of occurrences among the symbols having the smallest code length among the symbols having the flag Fk of 0 are provided. The code length Bk of the symbol is exchanged. When step 303 is executed for the first time, all flags are 0, symbol “01” has the largest number of occurrences 7230, and symbol “02” has the smallest code length of 2. Therefore, the code lengths of the symbols "01" and "02" are exchanged, but since both are 2, the bit length is not reduced in this case.
[0050]
In step 304, the flag Fj of the symbol having the largest number of occurrences whose code length has been exchanged in step 303 is set to 1.
[0051]
In step 305, the number of bits reduced by the exchange of the code length in step 303 is subtracted from the number of reduced bits BD according to the following equation to obtain a new number of reduced bits BD.
BD ← BD − [(NjBj + NkBk) ─ (NjBk + NkBj)]
As described above, since the code lengths of the symbols “01” and “02” do not change even if they are exchanged, the reduced bit number BD does not decrease. Therefore, in step 306, it is determined that BD is positive. Next, at step 307, it is determined that all the flags Fi are not 1, and the steps after step 303 are executed again.
[0052]
In the execution of the next step 303, the symbol “03” has the maximum number of appearances 2011 and the symbol “02” has the minimum code length 2, so that the exchange of code lengths in these symbols is performed. Is performed. Since the code length of the symbol “03” is 3, which is longer than the code length 2 of the symbol “02”, the code length exchange processing in step 303 reduces the total code amount.
[0053]
In step 306, it is determined whether or not the current number of bits BD to be reduced is equal to or less than 0. If the number is equal to or less than 0, that is, if there is no further number of bits to be reduced, the routine ends. On the other hand, if it is determined in step 307 that all the flags Fi have changed to 1, this routine ends because there is no more code length that can be exchanged.
[0054]
The Huffman code length table in FIG. 17 shows the Huffman code length obtained by the routine in FIG. 16, and as understood from the comparison with FIG. 14, the code length is changed for a total of 12 symbols. I have. The total code amount is 42472 bits, which is close to the target value of the fixed-length compression of 43000 bits, and the minimum information compression is performed.
[0055]
In this embodiment, the second Huffman table is generated based on the code length of the first Huffman table by exchanging the code lengths corresponding to the two symbols with each other so that the total code amount is reduced. Is done. Then, when the reduced bit number BD becomes 0 or less, the processing routine of FIG. 16 ends. Therefore, as compared with the processing routine of the first embodiment (FIG. 11), the number of symbols whose code length is changed is small, and fixed-length compression is achieved in a short time.
[0056]
As described above, according to the second embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be obtained except that fixed length compression is achieved in a short time.
[0057]
In the first and second embodiments, the second Huffman table is generated by statistically processing each coefficient value of the quantized DCT coefficient using the number of appearances. May be.
[0058]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to obtain an effect that image data can be fixed-length-compressed without lowering the image quality of a reproduced image.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an image compression apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of image data P (Y) xy, a DCT transform coefficient S (Y) uv, and a quantized DCT coefficient R (Y) uv in the first embodiment.
FIG. 3 is a diagram showing grouping of difference values of DC coefficients.
FIG. 4 is a diagram showing a code table of DC coefficients.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a processing routine for encoding a quantized AC coefficient.
FIG. 6 is a diagram illustrating a zigzag scan in Huffman coding of AC coefficients.
FIG. 7 is a diagram showing grouping of AC coefficients.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of encoded data obtained by Huffman encoding.
FIG. 9 is a diagram showing a Huffman table recommended by JPEG.
FIG. 10 is a block diagram showing a flow of processing for fixed-length compression of image data.
FIG. 11 is a flowchart illustrating a processing routine for fixed-length compression of image data.
FIG. 12 is a diagram illustrating a second Huffman table generated for performing Huffman coding on a certain image, and a procedure for generating the Huffman table.
13 is a diagram illustrating the number of appearances of “combination of run length and group number” in the image data in FIG. 12;
FIG. 14 is a diagram showing the code length of each codeword of the Huffman table recommended by JPEG.
FIG. 15 is a diagram illustrating the code length of each codeword of the second Huffman table generated in the first embodiment.
FIG. 16 is a flowchart illustrating a processing routine for generating a second Huffman table in the second embodiment.
FIG. 17 is a diagram showing the code length of each codeword of a second Huffman table generated in the second embodiment.
[Explanation of symbols]
M IC memory card

Claims

Orthogonal transformation means for performing orthogonal transformation on the original image data to obtain orthogonal transformation coefficients,
A first quantizing means for obtaining a first quantized orthogonal transform coefficients by quantizing using a first quantization table the orthogonal transform coefficients,
First Huffman encoding means for encoding the quantized orthogonal transform coefficients obtained by the first quantization means using a first Huffman table;
A code amount determining unit that calculates a code amount obtained by the first Huffman coding unit and determines whether the code amount is equal to or less than a set code amount;
Means for generating a second Huffman table when the code amount determining means determines that the code amount is not less than the set code amount;
The second quantization is performed by quantizing the orthogonal transform coefficients using a second quantization table in which at least a part of the quantization coefficients has a value larger than that of the first quantization table. Second quantization means for obtaining orthogonal transform coefficients,
A second Huffman encoding unit that encodes the first or second quantized orthogonal transform coefficient using the second Huffman table ,
The second Huffman table, based on the code length of the first Huffman table, in the coefficient value corresponding to the first quantized orthogonal transform coefficient, the code length of the coefficient value having the largest number of occurrences and An image compression apparatus characterized by being generated by exchanging a code length having the smallest number of occurrences among coefficient values having a minimum code length and reducing the sum of bit lengths of all codewords .