JP3891246B2 - マルチスペクトル画像の圧縮方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
マルチバンド写真法で撮影されたマルチスペクトル画像の技術分野に属し、詳しくは、その特性を生かしたマルチスペクトル画像の圧縮方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラで撮影された画像や写真撮影された画像の再現や解析は、通常、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の３つのチャネルの画像（画像データ）を用いることで行われている。
ところが、カラー画像（撮影シーン）には、非常に多くの情報が含まれているため、デジタルカメラや写真感光材料等の分光感度特性の高精度な解析、画像の高精度な解析、画像の高精度な再現等を行う際には、前述のＲ、ＧおよびＢの３チャネルの画像では、十分な情報を得ることができない場合も多々ある。
【０００３】
このような問題を解決できる画像として、マルチバンド写真法によって撮影されたマルチスペクトル画像が知られている。
マルチスペクトル画像とは、分光分布領域の異なる多数のチャネルの画像から成るものであり、４種以上、例えば、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７００ｎｍの各波長をピークとする分光透過率特性を有する６種のフィルタを用い、各フィルタを順次挿入して、同じ被写体（シーン）をフィルタ枚数回撮影することによって、使用するフィルタの枚数に応じて、互いに分光分布領域の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像を得ることができる。
この方法によれば、用いるフィルタの数や波長分解能に応じて、被写体が有する情報の波長領域を細かく分けた画像を得ることができるので、デジタルカメラや写真感光材料等の解析、画像の解析、画像の再生等を高精度に行うことができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、マルチスペクトル画像は、通常、４チャネル〜１０チャネルの画像を有するため、通常のＲ、ＧおよびＢの３チャネルの画像に比べ、画像データ量が非常に多くなってしまい、取り扱いに多量の記憶領域を必要とする上に、データの読み出しや書き込みに非常に時間がかかってしまう。
また、画像の状態や絵柄等を把握するためには、全画像を見る（再生する）必要があり、取り扱いに時間と手間がかかる。
【０００５】
本発明の目的は、前記従来技術の問題点を解決することにあり、マルチスペクトル画像を、その特性を生かして好適に圧縮することができ、しかも、全ての画像を見る必要なく、画像全体感を把握することができるマルチスペクトル画像の圧縮方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明は、分光分布領域の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像の圧縮方法であって、分光分布領域の近い２つの画像の平均画像を算出し、さらに、分光分布領域の近い２つの平均画像同士の平均画像を算出することを階層的に繰り返すことにより、全画像を平均した画像を算出し、かつ、全画像および全平均画像について上層の平均画像との差を取ってなる差分画像を圧縮した圧縮差分画像を算出し、前記全画像を平均した画像および圧縮差分画像を、前記全画像を平均した画像を頂点とする前記平均画像の算出に対応する階層構造として記録することを特徴とするマルチスペクトル画像の圧縮方法を提供する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法について詳細に説明する。
図１に、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法（以下、圧縮方法とする）を概念的に示す。この例は、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７００ｎｍの各波長をピークとする分光透過率特性を有する６種のフィルタを用い、これらを１枚ずつ順次挿入して撮影して得られた、互いに分光分布領域の異なる６つの画像（以下、原画像とする）からなるマルチスペクトル画像の圧縮に対応する例である。
【０００８】
なお、本発明の圧縮方法で圧縮するマルチスペクトル画像の原画像の数は６つに限定はされず、４以上であればよいが、好ましくは、マルチスペクトル画像は６〜１０の原画像からなる。
また、各原画像の分光分布領域（各原画像に撮影された被写体（シーン）の分光反射率領域）すなわち撮影された原画像の波長の間隔は、上述のような等間隔に限定はされず、マルチスペクトル画像の用途等に応じて、異なる間隔であってもよい。なお、波長の間隔とは、図示例であれば、各原画像の撮影に用いたフィルタのピークの間隔であり、回折格子を用いるマルチバンド写真法であれば同様に回折強度のピークとすればよい。
さらに、原画像は、デジタルカメラによって撮影されたものであっても、可視域においてほぼ均一な分光感度を持つ白黒フィルムに撮影されたものであってもよく、原画像（その画像データ）は、輝度データでも濃度データでもよい。
【０００９】
本発明においては、波長が近い原画像を２つ組み合わせて、両者を平均化した平均画像を算出し、さらに、波長が近い平均画像同士を２つ組み合わせて、両者を平均化した平均画像を算出することを、階層的に繰り返すことにより、全原画像を平均した画像（以下、頂点画像Ｚとする）を算出する。
【００１０】
具体的には、４５０ｎｍをピークとするフィルタを用いて撮影された原画像を原画像Ａ、以下同様に、５００ｎｍを原画像Ｂ、５５０ｎｍを原画像Ｃ、６００ｎｍを原画像Ｄ、６５０ｎｍを原画像Ｅ、７００ｎｍを原画像Ｆとすると、原画像Ａと原画像Ｂを組み合わせて両者の平均画像ＡＢav（＝（Ａ＋Ｂ）／２）を算出し、以下、同様にして、平均画像ＣＤavおよび平均画像ＥＦavを算出する。
なお、原画像の組み合わせは、このような最も波長が近い物に限定はされず、波長が近い原画像、例えば、フィルタの分光透過率特性に応じて、波長領域が重なる部分を有する原画像を組み合わせてもよいが、圧縮率や、読み出し時の取り扱い等の点では、最も似ている画像である、波長が最も近い原画像同士を組み合わせるのが好ましい。この点に関しては、次いで行う平均画像同士の平均化でも同様である。
【００１１】
次いで、波長の近い平均画像同士を組み合わせて、それを平均化した平均画像を算出することを、階層的に繰り返すことにより、全原画像を平均化した頂点画像Ｚを算出する。
図示例においては、平均画像ＡＢavと平均画像ＣＤavを組み合わせて、平均画像［Ａ−Ｄ］avを算出し、平均画像ＥＦavは組み合わせる平均画像がないので、そのまま、上の階層に持っていき、平均画像［Ａ−Ｄ］avと平均画像ＥＦavとを平均化して、原画像Ａ〜Ｆを平均化した頂点画像Ｚを算出する。
【００１２】
すなわち、本発明においては、いわゆるトーナメント方式のようにして平均化を繰り返し、頂点画像を算出すれば良い。
従って、図示例においては、例えば、最下層において原画像Ｂと原画像Ｃを組み合わせ平均画像ＢＣavを算出し、その上の階層で、原画像Ａと平均画像ＢＣavを組み合わせて、平均画像［Ａ−Ｃ］avを算出する等の方法によって、頂点画像Ｚを算出してもよい。
【００１３】
このような平均画像の算出と平行して、あるいは平均画像の算出を全て終了した後に、原画像および各平均画像について、上の階層の平均画像との差分をとった差分画像を算出する。
【００１４】
図示例においては、原画像Ａと上の階層の平均画像ＡＢavとの差分を取って差分画像Ａfi（＝ＡＢav−Ａ）を算出し、以下、同様に、差分画像Ｂfi、差分画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差分画像Ｅfi、差分画像Ｆfiを算出する。
さらに、その上の階層についても、平均画像ＡＢavと平均画像［Ａ−Ｄ］avとの差分を取って、差分画像ＡＢfi（＝［Ａ−Ｄ］av−ＡＢav）を算出し、同様に、差分画像ＣＤfiを算出する。なお、平均画像ＥＦavについては、平均化を行わなかったので、差分画像は算出せず、その旨の情報を持って差分画像とする。
さらに、その上層についても、同様にして、頂点画像Ｚと平均画像［Ａ−Ｄ］avとの差分画像［Ａ−Ｄ］fi、および頂点画像Ｚと平均画像ＥＦavとの差分画像ＥＦfiを算出する。
【００１５】
このようにして算出した各差分画像、好ましくは、さらに頂点画像Ｚを圧縮する。
圧縮方法には特に限定はなく、公知の方法が各種利用可能であるが、画像の再現や解析等を考慮すると、好ましくは、可逆圧縮方法が利用され、具体的には、ランレングス法やハフマン法等が例示される。
【００１６】
次いで、圧縮した頂点画像Ｚおよび各差分画像を、頂点画像を頂点として、平均画像を算出した際の階層構造となるように、記録媒体等に記録（記憶）し、画像の圧縮を終了する。
すなわち、図１に示されるように、頂点画像Ｚを頂点として、その下の差分画像１と示される階層には差分画像［Ａ−Ｄ］fiおよび差分画像ＥＦfiが位置し、その下の差分画像２と示される階層には差分画像ＡＢfi、差分画像ＣＤfiおよび平均画像ＥＦavの差分画像の算出は無かったことの情報が位置し、最下層の差分画像３と示される階層には、差分画像Ａfi、差分画像Ｂfi、差分画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差分画像Ｅfiおよび差分画像Ｆfiが位置する。
【００１７】
本発明の圧縮方法は、波長が近接、好ましくは最も近い原画像（平均画像）を組み合わせて、その平均画像との差を取った差分画像を記憶する。
マルチスペクトル画像において、波長が近接する原画像は、類似性の高いのが通常であるので、その差分画像は小さく、しかも、これを圧縮することにより、良好な圧縮率を達成することができる。また、差分画像は小さいので、解像度（データのビット数）を頂点画像Ｚや原画像よりも低くすることもできる。
【００１８】
しかも、本発明においては、階層の頂点となる頂点画像Ｚは、全原画像を平均化した平均画像であるので、これを見るだけで、被写体（全原画像）の概要を把握することができる。すなわち、頂点画像だけの少ない読み出しで、あるいは読み出し直後に、画像の全体感を把握することができる。
また、本発明によって圧縮された画像の解凍は、各差分画像を用いて、頂点画像から下の階層に向かって、順次、先の計算を逆算することで行われるが、下の階層まで解凍するに従って、次第に画像の状態を詳細に把握することが可能となり、すなわち、必要な情報が得られた時点で、読み出しをやめることができ、画像解析等の効率を向上することができる。
【００１９】
以上、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法について詳細に説明したが、本発明は、上記実施例に限定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を行ってもよいのはもちろんである。
【００２０】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法によれば、マルチスペクトル画像を、その特性を生かして良好な圧縮率で圧縮することができ、しかも、全ての画像を見る必要なく、少ないデータの読み出しで、画像全体感を的確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法を説明するための概念図である。
【発明の属する技術分野】
マルチバンド写真法で撮影されたマルチスペクトル画像の技術分野に属し、詳しくは、その特性を生かしたマルチスペクトル画像の圧縮方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラで撮影された画像や写真撮影された画像の再現や解析は、通常、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の３つのチャネルの画像（画像データ）を用いることで行われている。
ところが、カラー画像（撮影シーン）には、非常に多くの情報が含まれているため、デジタルカメラや写真感光材料等の分光感度特性の高精度な解析、画像の高精度な解析、画像の高精度な再現等を行う際には、前述のＲ、ＧおよびＢの３チャネルの画像では、十分な情報を得ることができない場合も多々ある。
【０００３】
このような問題を解決できる画像として、マルチバンド写真法によって撮影されたマルチスペクトル画像が知られている。
マルチスペクトル画像とは、分光分布領域の異なる多数のチャネルの画像から成るものであり、４種以上、例えば、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７００ｎｍの各波長をピークとする分光透過率特性を有する６種のフィルタを用い、各フィルタを順次挿入して、同じ被写体（シーン）をフィルタ枚数回撮影することによって、使用するフィルタの枚数に応じて、互いに分光分布領域の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像を得ることができる。
この方法によれば、用いるフィルタの数や波長分解能に応じて、被写体が有する情報の波長領域を細かく分けた画像を得ることができるので、デジタルカメラや写真感光材料等の解析、画像の解析、画像の再生等を高精度に行うことができる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、マルチスペクトル画像は、通常、４チャネル〜１０チャネルの画像を有するため、通常のＲ、ＧおよびＢの３チャネルの画像に比べ、画像データ量が非常に多くなってしまい、取り扱いに多量の記憶領域を必要とする上に、データの読み出しや書き込みに非常に時間がかかってしまう。
また、画像の状態や絵柄等を把握するためには、全画像を見る（再生する）必要があり、取り扱いに時間と手間がかかる。
【０００５】
本発明の目的は、前記従来技術の問題点を解決することにあり、マルチスペクトル画像を、その特性を生かして好適に圧縮することができ、しかも、全ての画像を見る必要なく、画像全体感を把握することができるマルチスペクトル画像の圧縮方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、本発明は、分光分布領域の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像の圧縮方法であって、分光分布領域の近い２つの画像の平均画像を算出し、さらに、分光分布領域の近い２つの平均画像同士の平均画像を算出することを階層的に繰り返すことにより、全画像を平均した画像を算出し、かつ、全画像および全平均画像について上層の平均画像との差を取ってなる差分画像を圧縮した圧縮差分画像を算出し、前記全画像を平均した画像および圧縮差分画像を、前記全画像を平均した画像を頂点とする前記平均画像の算出に対応する階層構造として記録することを特徴とするマルチスペクトル画像の圧縮方法を提供する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法について詳細に説明する。
図１に、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法（以下、圧縮方法とする）を概念的に示す。この例は、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍおよび７００ｎｍの各波長をピークとする分光透過率特性を有する６種のフィルタを用い、これらを１枚ずつ順次挿入して撮影して得られた、互いに分光分布領域の異なる６つの画像（以下、原画像とする）からなるマルチスペクトル画像の圧縮に対応する例である。
【０００８】
なお、本発明の圧縮方法で圧縮するマルチスペクトル画像の原画像の数は６つに限定はされず、４以上であればよいが、好ましくは、マルチスペクトル画像は６〜１０の原画像からなる。
また、各原画像の分光分布領域（各原画像に撮影された被写体（シーン）の分光反射率領域）すなわち撮影された原画像の波長の間隔は、上述のような等間隔に限定はされず、マルチスペクトル画像の用途等に応じて、異なる間隔であってもよい。なお、波長の間隔とは、図示例であれば、各原画像の撮影に用いたフィルタのピークの間隔であり、回折格子を用いるマルチバンド写真法であれば同様に回折強度のピークとすればよい。
さらに、原画像は、デジタルカメラによって撮影されたものであっても、可視域においてほぼ均一な分光感度を持つ白黒フィルムに撮影されたものであってもよく、原画像（その画像データ）は、輝度データでも濃度データでもよい。
【０００９】
本発明においては、波長が近い原画像を２つ組み合わせて、両者を平均化した平均画像を算出し、さらに、波長が近い平均画像同士を２つ組み合わせて、両者を平均化した平均画像を算出することを、階層的に繰り返すことにより、全原画像を平均した画像（以下、頂点画像Ｚとする）を算出する。
【００１０】
具体的には、４５０ｎｍをピークとするフィルタを用いて撮影された原画像を原画像Ａ、以下同様に、５００ｎｍを原画像Ｂ、５５０ｎｍを原画像Ｃ、６００ｎｍを原画像Ｄ、６５０ｎｍを原画像Ｅ、７００ｎｍを原画像Ｆとすると、原画像Ａと原画像Ｂを組み合わせて両者の平均画像ＡＢav（＝（Ａ＋Ｂ）／２）を算出し、以下、同様にして、平均画像ＣＤavおよび平均画像ＥＦavを算出する。
なお、原画像の組み合わせは、このような最も波長が近い物に限定はされず、波長が近い原画像、例えば、フィルタの分光透過率特性に応じて、波長領域が重なる部分を有する原画像を組み合わせてもよいが、圧縮率や、読み出し時の取り扱い等の点では、最も似ている画像である、波長が最も近い原画像同士を組み合わせるのが好ましい。この点に関しては、次いで行う平均画像同士の平均化でも同様である。
【００１１】
次いで、波長の近い平均画像同士を組み合わせて、それを平均化した平均画像を算出することを、階層的に繰り返すことにより、全原画像を平均化した頂点画像Ｚを算出する。
図示例においては、平均画像ＡＢavと平均画像ＣＤavを組み合わせて、平均画像［Ａ−Ｄ］avを算出し、平均画像ＥＦavは組み合わせる平均画像がないので、そのまま、上の階層に持っていき、平均画像［Ａ−Ｄ］avと平均画像ＥＦavとを平均化して、原画像Ａ〜Ｆを平均化した頂点画像Ｚを算出する。
【００１２】
すなわち、本発明においては、いわゆるトーナメント方式のようにして平均化を繰り返し、頂点画像を算出すれば良い。
従って、図示例においては、例えば、最下層において原画像Ｂと原画像Ｃを組み合わせ平均画像ＢＣavを算出し、その上の階層で、原画像Ａと平均画像ＢＣavを組み合わせて、平均画像［Ａ−Ｃ］avを算出する等の方法によって、頂点画像Ｚを算出してもよい。
【００１３】
このような平均画像の算出と平行して、あるいは平均画像の算出を全て終了した後に、原画像および各平均画像について、上の階層の平均画像との差分をとった差分画像を算出する。
【００１４】
図示例においては、原画像Ａと上の階層の平均画像ＡＢavとの差分を取って差分画像Ａfi（＝ＡＢav−Ａ）を算出し、以下、同様に、差分画像Ｂfi、差分画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差分画像Ｅfi、差分画像Ｆfiを算出する。
さらに、その上の階層についても、平均画像ＡＢavと平均画像［Ａ−Ｄ］avとの差分を取って、差分画像ＡＢfi（＝［Ａ−Ｄ］av−ＡＢav）を算出し、同様に、差分画像ＣＤfiを算出する。なお、平均画像ＥＦavについては、平均化を行わなかったので、差分画像は算出せず、その旨の情報を持って差分画像とする。
さらに、その上層についても、同様にして、頂点画像Ｚと平均画像［Ａ−Ｄ］avとの差分画像［Ａ−Ｄ］fi、および頂点画像Ｚと平均画像ＥＦavとの差分画像ＥＦfiを算出する。
【００１５】
このようにして算出した各差分画像、好ましくは、さらに頂点画像Ｚを圧縮する。
圧縮方法には特に限定はなく、公知の方法が各種利用可能であるが、画像の再現や解析等を考慮すると、好ましくは、可逆圧縮方法が利用され、具体的には、ランレングス法やハフマン法等が例示される。
【００１６】
次いで、圧縮した頂点画像Ｚおよび各差分画像を、頂点画像を頂点として、平均画像を算出した際の階層構造となるように、記録媒体等に記録（記憶）し、画像の圧縮を終了する。
すなわち、図１に示されるように、頂点画像Ｚを頂点として、その下の差分画像１と示される階層には差分画像［Ａ−Ｄ］fiおよび差分画像ＥＦfiが位置し、その下の差分画像２と示される階層には差分画像ＡＢfi、差分画像ＣＤfiおよび平均画像ＥＦavの差分画像の算出は無かったことの情報が位置し、最下層の差分画像３と示される階層には、差分画像Ａfi、差分画像Ｂfi、差分画像Ｃfi、差分画像Ｄfi、差分画像Ｅfiおよび差分画像Ｆfiが位置する。
【００１７】
本発明の圧縮方法は、波長が近接、好ましくは最も近い原画像（平均画像）を組み合わせて、その平均画像との差を取った差分画像を記憶する。
マルチスペクトル画像において、波長が近接する原画像は、類似性の高いのが通常であるので、その差分画像は小さく、しかも、これを圧縮することにより、良好な圧縮率を達成することができる。また、差分画像は小さいので、解像度（データのビット数）を頂点画像Ｚや原画像よりも低くすることもできる。
【００１８】
しかも、本発明においては、階層の頂点となる頂点画像Ｚは、全原画像を平均化した平均画像であるので、これを見るだけで、被写体（全原画像）の概要を把握することができる。すなわち、頂点画像だけの少ない読み出しで、あるいは読み出し直後に、画像の全体感を把握することができる。
また、本発明によって圧縮された画像の解凍は、各差分画像を用いて、頂点画像から下の階層に向かって、順次、先の計算を逆算することで行われるが、下の階層まで解凍するに従って、次第に画像の状態を詳細に把握することが可能となり、すなわち、必要な情報が得られた時点で、読み出しをやめることができ、画像解析等の効率を向上することができる。
【００１９】
以上、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法について詳細に説明したが、本発明は、上記実施例に限定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を行ってもよいのはもちろんである。
【００２０】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法によれば、マルチスペクトル画像を、その特性を生かして良好な圧縮率で圧縮することができ、しかも、全ての画像を見る必要なく、少ないデータの読み出しで、画像全体感を的確に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明のマルチスペクトル画像の圧縮方法を説明するための概念図である。
Claims (1)
- 分光分布領域の異なる複数の画像からなるマルチスペクトル画像の圧縮方法であって、
分光分布領域の近い２つの画像の平均画像を算出し、さらに、分光分布領域の近い２つの平均画像同士の平均画像を算出することを階層的に繰り返すことにより、全画像を平均した画像を算出し、かつ、全画像および全平均画像について上層の平均画像との差を取ってなる差分画像を圧縮した圧縮差分画像を算出し、
前記全画像を平均した画像および圧縮差分画像を、前記全画像を平均した画像を頂点とする前記平均画像の算出に対応する階層構造として記録することを特徴とするマルチスペクトル画像の圧縮方法。
Priority Applications (2)
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|---|---|---|---|
| JP18213099A JP3891246B2 (ja) | 1999-06-28 | 1999-06-28 | マルチスペクトル画像の圧縮方法 |
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Applications Claiming Priority (1)
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| JP18213099A JP3891246B2 (ja) | 1999-06-28 | 1999-06-28 | マルチスペクトル画像の圧縮方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| JP2001016581A JP2001016581A (ja) | 2001-01-19 |
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ID=16112864
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP18213099A Expired - Fee Related JP3891246B2 (ja) | 1999-06-28 | 1999-06-28 | マルチスペクトル画像の圧縮方法 |
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| JP (1) | JP3891246B2 (ja) |
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1999
- 1999-06-28 JP JP18213099A patent/JP3891246B2/ja not_active Expired - Fee Related
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2000
- 2000-06-28 US US09/604,435 patent/US6643407B1/en not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Publication date |
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