JP3915272B2 - 量子化方法，および量子化プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
量子化方法，および量子化プログラムを記録した記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3915272B2 JP3915272B2 JP28453198A JP28453198A JP3915272B2 JP 3915272 B2 JP3915272 B2 JP 3915272B2 JP 28453198 A JP28453198 A JP 28453198A JP 28453198 A JP28453198 A JP 28453198A JP 3915272 B2 JP3915272 B2 JP 3915272B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- quantization
- scale factor
- code amount
- trial
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/189—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding
- H04N19/192—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding the adaptation method, adaptation tool or adaptation type being iterative or recursive
- H04N19/194—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding the adaptation method, adaptation tool or adaptation type being iterative or recursive involving only two passes
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/115—Selection of the code volume for a coding unit prior to coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/124—Quantisation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
- H04N19/147—Data rate or code amount at the encoder output according to rate distortion criteria
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
- H04N19/149—Data rate or code amount at the encoder output by estimating the code amount by means of a model, e.g. mathematical model or statistical model
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
- H04N19/15—Data rate or code amount at the encoder output by monitoring actual compressed data size at the memory before deciding storage at the transmission buffer
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
- H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
- H04N19/152—Data rate or code amount at the encoder output by measuring the fullness of the transmission buffer
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/189—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding
- H04N19/192—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding the adaptation method, adaptation tool or adaptation type being iterative or recursive
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、量子化方法と、その方法を実行する量子化プログラムを記録した記録媒体に関する。特に、本発明は、所望の符号量を得るために必要な量子化の条件を、１回の試行で的確に決定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、電子カメラやコンピュータなどでは、記録媒体に画像データを効率よく記録するため、画像データに対して画像圧縮（例えば、ＪＰＥＧ圧縮など）の処理を施す。
このような画像圧縮の処理は、例えば、下記（１）〜（４）の手順で実行される。
【０００３】
（１）画像データを、８×８画素程度の画素ブロックに分割する。これらの画素ブロックにＤＣＴ変換（離散コサイン変換）などの直交変換を施し、画像データを空間周波数成分に変換する。
（２）８×８程度の空間周波数成分に対する量子化の刻みをそれぞれ定義した標準の量子化テーブルを用意する。この標準量子化テーブルにスケールファクタＳＦを乗じて、実際に使用する量子化テーブルを得る。
（３）上記で得た量子化テーブルを用いて、ＤＣＴ変換後のデータを量子化する。
（４）量子化後のデータに対し、可変長符号化やランレングス符号化などの符号化を施す。
【０００４】
しかしながら、個々の画像データにより情報量が大幅に異なるため、圧縮後の符号量を一律に予測することは非常に困難である。そのため、所望の符号量（以下「目標符号量」という）に圧縮するためには、スケールファクタＳＦの値を変更しながら、上記（１）〜（４）の手順を何回も試行する必要があった。
そこで、このような試行の回数を省くため、ＵＳＰ５５９４５５４では、最低２回の試し圧縮に基づいて、適正なスケールファクタＳＦを決定する方法が開示されている。
【０００５】
図１６は、この種の従来方法を説明する流れ図である。以下、図１６に示すステップの順に従って、従来方法を説明する。
まず、従来方法では、入力された画像データに対し、１回目の試し圧縮を行う。このとき使用したスケールファクタＳＦ１と、圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａ１とを記憶する（図１６Ｓ９１）。
【０００６】
続いて、入力された画像データに対し、２回目の試し圧縮を行う。このとき使用したスケールファクタＳＦ２と、圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａ２とを記憶する（図１６Ｓ９２）。
このようにして得た結果を、スケールファクタＳＦと符号量ＡＣＶｄａｔａとの関係式に代入し、
１回目の関係式：log(ACVdata1)=a・log(SF1)+b ・・・［１］
２回目の関係式：log(ACVdata2)=a・log(SF2)+b ・・・［２］
を得る。
上記の［式１］，［式２］を解くことにより、関係式中の２つの未定パラメータａ，ｂを確定する（図１６Ｓ９３）。
その結果、入力された画像データについて、スケールファクタＳＦと符号量ＡＣＶｄａｔａとの関係を近似的に示す関係式が得られる。
【０００７】
関係式：log(ACVdata)=a・log(SF)+b ・・・［３］
この関係式［式３］に、目標符号量ＴＣＶを代入して解くことにより、目標符号量ＴＣＶを得るために適当な目標スケールファクタＮＳＦを求める（図１６Ｓ９４）。
この目標スケールファクタＮＳＦを使用して、入力された画像データを改めて圧縮する（図１６Ｓ９５）。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記した従来方法では、２つの未定パラメータａ，ｂを確定するために、最低でも２回の試し圧縮を実行しなければならない。
しかしながら、画像圧縮の高速化などの要請から、試行回数をさらに低減することが強く要望されている。
【０００９】
そこで、請求項１〜５に記載の発明では、最低１回の試行で、目標スケールファクタＮＳＦを求めることが可能な量子化方法を提供することを目的とする。
また、請求項６に記載の発明では、請求項１〜５に記載の量子方法をコンピュータ上で実現可能とする量子化プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
以下、参考のため実施形態のステップ番号を対応付けながら、課題を解決するための手段を説明する。
【００１１】
（請求項１）
図１は、本発明を説明するための流れ図である。
請求項１に記載の量子化方法は、予め定められた初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップ（図１Ｓ１，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６，図１４Ｓ７６）と、量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを、符号化した場合の符号量を求める符号化試行ステップ（図１Ｓ２，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６，図１４Ｓ７７）と、２つの未定パラメータａ，ｂを有してなる「符号量とスケールファクタとの関係式」に対して初期量子化テーブルのスケールファクタと符号量とをそれぞれ代入し、「代入後の関係式」と「過去の量子化演算から求めた未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係」とに基づいて、関係式の未定パラメータを確定する関係確定ステップ（図１Ｓ３，Ｓ４，図４Ｓ３７，図９Ｓ５２，図１２Ｓ３７，図１４Ｓ７８，Ｓ７９）と、関係確定ステップで確定した未定パラメータを入れた関係式を用いて、目標符号量に対する目標スケールファクタを求めるスケールファクタ決定ステップ（図１Ｓ５，図４Ｓ３８，図９Ｓ５３，図１２Ｓ３８，図１４Ｓ８０）と、スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化ステップ（図１Ｓ６，Ｓ７，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９，図１４Ｓ８１，Ｓ８２）と、量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップ（図１Ｓ８，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９，図１４Ｓ８３）とを有することを特徴とする。
【００１２】
本願の発明者は、後述する実施形態に示すように、２つの未定パラメータａ，ｂ間に、再現性の高い統計的な関係が存在することを発見した。
そこで、本発明の関係確定ステップでは、過去の量子化演算から求めたこの統計的な関係を、未定パラメータの確定作業に使用する。その結果、上記の関係式中の未定パラメータは、２つから実質１つに減少する。
【００１３】
そのため、入力データについて（スケールファクタ，符号量）の試行データを最低１回得ることにより、関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となる。
したがって、本発明の量子化方法では、試行回数を従来方法（最低２回）よりも低減することが可能となり、量子化方法に要する計算量および所要時間が確実に減少する。
【００１４】
（請求項２）
請求項２に記載の量子化方法は、請求項１に記載の量子化方法において、関係確定ステップが、下記（１）（２）のステップを含むことを特徴とする。
【００１５】
（１）スケールファクタと符号量とを軸とする座標空間を複数区域に分割し、これらの各区域ごとに２つの未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を予め求めておき、前記初期量子化テーブルのスケールファクタと、前記符号化試行ステップで求めた符号量とに基づいて、前記複数区域の一つを選択する区域選択ステップ（図９Ｓ４９）。
（２）前記初期量子化テーブルのスケールファクタと、前記符号化試行ステップで求めた符号量とを前記関係式にそれぞれ代入し、「代入後の前記関係式」と「前記区域選択ステップで選択した区域における前記統計的関係」とに基づいて、前記関係式の未定パラメータを確定する区域別関係確定ステップ（図９Ｓ５０〜Ｓ５２）。
【００１６】
上記のような量子方法では、スケールファクタと符号量とを軸とする座標空間を複数区域に分割し、これら各区域ごとにパラメータ確定を行う。
このように統計的関係を区域ごとに求めることにより、各区域内における統計的関係の正確性および再現性を一段と高めることができる。したがって、より高精度にパラメータ確定を実行することが可能となる。
また、区域選択ステップでは、試行段階で求めた（スケールファクタ，符号量）に基づいて区域を選択する。そのため、１回分の試行結果から「区域の選択」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、区域別処理に伴う計算量や所要時間の増大を極力抑えることが可能となる。
【００１７】
（請求項３）
請求項３に記載の量子化方法は、請求項１に記載の量子化方法において、スケールファクタ決定ステップでは、符号化試行ステップで求めた符号量に対応して、目標符号量を変更する（図１２Ｓ６０，Ｓ６１）。
上記のような量子化方法では、例えば、試行段階の符号量が比較的多くて高圧縮が困難と推定されるような場合、目標符号量を増やして情報の劣化を避けることが可能となる。
【００１８】
また、例えば、試行段階の符号量が少なく、高圧縮が可能であると推定されるような入力データについては、目標符号量を下げて符号量を適正に減らすことが可能となる。
これらのように、試行段階の符号量に応じて目標符号量を変更することにより、入力データの質や内容に対応した量子化を柔軟に実行することが可能となる。
さらに、このような目標符号量の変更は、試行段階で求めた符号量に基づいて実行される。したがって、１回分の試行結果から「目標符号量の変更」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、目標符号量の変更に伴う計算量や所要時間の増大を極力抑えることが可能となる。
【００１９】
（請求項４）
請求項４に記載の量子化方法は、予め定められた初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップ（図１Ｓ１，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６）と、量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化して、符号量ＡＣＶdataを求める符号化試行ステップ（図１Ｓ２，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６）と、符号量ＡＣＶdataと、初期量子化テーブルのスケールファクタＩＳＦと、過去の量子化演算から統計的に求めた値Ｃ１，Ｃ２とを用いて、ａ＝｛ｌｏｇ（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝を算出し、未定パラメータａを確定する関係確定ステップ（図１Ｓ３，Ｓ４，図４Ｓ３７，図９Ｓ５２，図１２Ｓ３７）と、符号量ＡＣＶdataと、初期量子化テーブルのスケールファクタＩＳＦと、目標符号量ＴＣＶとを用いて、ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦを算出し、目標スケールファクタＮＳＦを求めるスケールファクタ決定ステップ（図１Ｓ５，図４Ｓ３８，図９Ｓ５３，図１２Ｓ３８）と、スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタＮＳＦに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化ステップ（図１Ｓ６，Ｓ７，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９）と、量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップ（図１Ｓ８，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９）とを有することを特徴とする。
【００２０】
上記の量子化方法の特徴は、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係をｂ＝Ｃ１・ａ＋Ｃ２という一次式で表現している点である。
したがって、２つの係数Ｃ１，Ｃ２により統計的関係を簡易に記憶することが可能となる。また、パラメータの確定に当たっても、単純な一次式を使用するので、計算量や処理時間を無理なく低減することが可能となる。
【００２１】
（請求項５）
試験的に求めた「初期量子化テーブルを使用して試験用データを量子化・符号化した場合の符号量」と「その試験用データを目標符号量に量子化するための目標スケールファクタ」との対応関係を予め記憶する関係確定ステップと、前記初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップと、量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化した場合の符号量を求める符号化試行ステップと、関係確定ステップで記憶された対応関係に基づいて、符号試行ステップで求めた符号量に対応する目標スケールファクタを求めるスケールファクタ決定ステップと、スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化ステップと、量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップとを有することを特徴とする量子化方法。
【００２２】
上述したように、本願の発明者は、２つの未定パラメータａ，ｂ間に、再現性の高い統計的な関係が存在することを発見した。このことは、高い確率で「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」とが一義的に対応することを意味する。
そこで、請求項５に記載の量子化方法では、前準備として、上記の一義的な対応関係を試験的に求めて記憶する。そして、この対応関係をもとにして、試行段階で得た符号量から、対応する目標スケールファクタを直接的もしくは補間的に求める。
したがって、請求項１〜４に記載されるような未定パラメータの演算処理を逐一行うことなく、目標スケールファクタを迅速に求めることが可能となる。
【００２３】
（請求項６）
請求項６に記載の記録媒体は、コンピュータに、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の前記量子化試行ステップ、前記符号化試行ステップ、前記関係確定ステップ、前記スケールファクタ決定ステップ、前記量子化ステップ、前記符号化ステップを実行させるための量子化プログラムを記録していることを特徴とする。
このような記録媒体中の量子化プログラムをコンピュータで実行することにより、請求項１〜５のいずれか１項に記載の各ステップがそれぞれ実行される。
したがって、コンピュータ上において、請求項１〜５のいずれか１項に記載の量子化方法を実現することが可能となる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明における実施の形態を説明する。
【００２５】
＜第１の実施形態＞
第１の実施形態は、請求項１，４，６に記載の発明に対応した実施形態である。
図２は、第１の実施形態の量子化方法を実施するためのシステム構成を示す図である。
図２において、コンピュータ１１の内部には、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）１２が設けられる。このＭＰＵ１２には、キーボードやマウスなどからなる入力装置１３、ハードディスク１６、メモリ１７、画像処理ボード１８、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置２０並びに入出力ポート２２が接続される。この画像処理ボード１８の画像出力端子には、モニタ１９が接続される。また、入出力ポート２２には、電子カメラなどの外部機器２３が接続される。
【００２６】
また一方、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置２０には、量子化プログラムを含む画像圧縮プログラム、並びにそのインストールプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ２１が挿入される。
このＣＤ−ＲＯＭ２１内のインストールプログラムにより、ＭＰＵ１２は、ＣＤ−ＲＯＭ２１内の各プログラムを展開し、ハードディスク１６内に実行可能な状態で格納する。
【００２７】
（前準備の説明）
図３は、量子化方法の前準備の手順を示した流れ図である。このような前準備は、通常、量子化プログラムの開発時などに実施される。
なお、コンピュータ１１の使用者が、使用頻度の高い画像を具体的に選んで前準備を実行し、プログラム上で係数Ｃ１，Ｃ２の値（後述）を設定変更できるようにしても勿論かまわない。
【００２８】
まず、図３を用いて、この前準備の手順を説明する。（ここでは、説明の都合上、前準備の実行者を、プログラムの開発者と仮定している。）
開発者は、処理対象となる画像の範囲内で、なるべく多種類の標準的な画像（以下「テスト画像」という）を用意する。
開発者は、これらのテスト画像についてＤＣＴ変換を実行する（図３Ｓ３１）。
【００２９】
次に、ＤＣＴ変換を終えた各テスト画像ごとに、開発者は、スケールファクタＳＦの値を徐々に変えながら量子化および符号化を反復し、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータを多数求める（図３Ｓ３２）。
図５は、このように求めた（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例をテスト画像ごとにプロットした図である。
【００３０】
次に、開発者は、これらデータをテスト画像ごとに回帰分析し、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＳＦ）＋ｂ ・・・［４］
に当てはまるパラメータａ，ｂを求める（図３Ｓ３３）。
図６は、このようにして具体的に求めたパラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。なお、このような実験データを求めるにあたっては、具体的に、（１）〜（４）に分類されるテスト画像を多数使用している。
【００３１】
（１）ＩＴＥ高精細度解像度チャート、ＩＴＥ高精細度グレースケールチャート、高精細度標準画像（食物）、高精細度サーキュラーゾーンプレート、肌色チャート、ヨットハーバー、セーターと鞄、エッフェル塔、帽子屋、雪の中の恋人、刊行案内板、チューリップガーデン、クロマキーなどのテストチャートを電子カメラで撮像した画像。
（２）輝度差の大きな晴天時における多様な屋外景色（空や雲などの平坦部、樹木や花壇などのディテール部などを含む）および人物の撮像画像。
（３）色や輝度差の少ない夜景の撮像画像。
（４）輝度差の小さな室内における人物の撮像画像。
【００３２】
この図６に示されるように、パラメータａ，ｂの実験データは、ランダムに分布することなく、再現性の高い統計的関係のもとに分布する。
ここで、開発者は、図６に示すａ，ｂの実験データを回帰分析し、
ａ，ｂ間の統計的関係：ｂ＝Ｃ１・ａ＋Ｃ２ ・・・［５］
に当てはまる係数Ｃ１，Ｃ２を求める（図３Ｓ３４）。
開発者は、このように求めた係数Ｃ１，Ｃ２を、量子化プログラム内に格納する。
【００３３】
（量子化方法の説明）
以下、具体的な量子化方法について説明する。
図４は、ＭＰＵ１２が実行する画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
まず、ＭＰＵ１２は、目標圧縮率の値に対応して、初期スケールファクタＩＳＦを一つ選択する（図４Ｓ３５）。
【００３４】
ＭＰＵ１２は、このように選択した初期スケールファクタＩＳＦを標準量子化テーブルに乗じて、試し圧縮に使用する初期量子化テーブルを得る。ＭＰＵ１２は、この初期量子化テーブルを用いて、入力画像を試し圧縮する（図４Ｓ３６）。
次に、ＭＰＵ１２は、この試し圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａと、初期スケールファクタＩＳＦとを用いて、
ａ＝｛ｌｏｇ（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝・・［６］
を算出し、未定パラメータａを確定する（図４Ｓ３７）。
【００３５】
なお、この［式６］は、（初期スケールファクタＩＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）を代入した関係式［式４］と、前準備で求めたａ，ｂ間の統計的関係［式５］とから導出される式である。
次に、ＭＰＵ１２は、目標符号量ＴＣＶ（＝入力データの符号量×目標圧縮率）を用いて、
ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦ ・・・［７］
を算出し、目標符号量ＴＣＶを得るために適当な目標スケールファクタＮＳＦを求める（図４Ｓ３８）。
【００３６】
この［式７］は、未定パラメータａの確定した関係式［式４］に（目標スケールファクタＮＳＦ，目標符号量ＴＣＶ）を代入・変形して導出した式である。なお、この式変形の過程で、（初期スケールファクタＩＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）を代入した関係式［式４］を使用して未定パラメータｂを消去し、式の簡略化を図っている。
【００３７】
続いて、ＭＰＵ１２は、この目標スケールファクタＮＳＦを用いて、入力画像を改めて画像圧縮する（図４Ｓ３９）。
ここで、ＭＰＵ１２は、画像圧縮後の符号量が、目標符号量ＴＣＶの許容範囲内に入るか否かを判定する（図４Ｓ４０）。
万一、許容範囲内から外れた場合（図４Ｓ４０のＮＯ側）、ＭＰＵ１２は、ステップＳ３８に動作を戻し、目標スケールファクタＮＳＦを更新して画像圧縮を再度繰り返す。
一方、許容範囲内に入った場合（図４Ｓ４０のＹＥＳ側）、ＭＰＵ１２は、所望の画像圧縮（量子化）が達成されたと判断して、動作を終了する。
【００３８】
（第１の実施形態の効果）
以上説明したように、第１の実施形態では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を使用して、関係式中の未定パラメータを実質１つに減らす。したがって、最低１回の試し圧縮の結果から、関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となる。したがって、従来方法のように試し圧縮を最低２回実行する必要がなく、計算量および所要時間を確実に低減することが可能となる。
【００３９】
また特に、第１の実施形態では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を係数Ｃ１，Ｃ２の値で記憶する。したがって、統計的関係を記憶するために、複雑な関数式やデータテーブルなどを記憶する必要がない。また、パラメータの確定に当たっても、単純な一次式を使用するので、計算量や処理時間を少なくすることができる。
次に、別の実施形態について説明する。
【００４０】
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態は、請求項１，２，４，６に記載の発明に対応した実施形態である。
図７は、第２の実施形態の量子化方法を実行する電子カメラのブロック構成図である。
【００４１】
図７において、電子カメラ３１には、撮影光学系や撮像素子などからなる撮像部３２が設けられる。この撮像部３２で撮像された画像信号は、周知の色信号処理やＡ／Ｄ変換などを経た後、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）３３に送られる。このＭＰＵ３３には、ＪＰＥＧ圧縮を専用に行う画像圧縮部３５，画像データを一時記憶するための画像メモリ３４，圧縮後の画像データを格納するメモリカード３６などが接続されている。
【００４２】
（前準備の説明）
図８は、量子化方法の前準備の手順を示すものである。このような前準備は、通常、電子カメラ３１の設計時に実施される。
なお、撮像動作の合間に、電子カメラ３１が、撮像済みの画像を対象に前準備の手順を実行し、係数Ｃ１，Ｃ２（後述）を自動的に更新するようにしても勿論かまわない。このような更新処理により、カメラ使用者の撮影傾向に合わせた係数Ｃ１，Ｃ２を適切に得ることが可能となる。
【００４３】
まず、図８を用いて、この前準備の手順を説明する。（ここでは、説明の都合上、前準備の実行者を、電子カメラ３１の設計者と仮定している。）
設計者は、処理対象となる画像の範囲内で、なるべく多種類のテスト画像を用意する。設計者は、これらのテスト画像をそれぞれＤＣＴ変換する。
次に、ＤＣＴ変換を終えた各テスト画像ごとに、設計者は、スケールファクタＳＦの値を徐々に変えながら量子化および符号化を反復し、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータを多数求める（図８Ｓ４１）。
【００４４】
図１０は、このように求めた（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例を示した図である。設計者は、このデータ例の曲折具合いなどに基づいて、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）からなる座標空間を、図１０に示すように複数の区域Ａ，Ｂに区分する。
次に、設計者は、区域Ａ内のデータを回帰分析し、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＳＦ）＋ｂ ・・・［８］
に当てはまるパラメータａ，ｂをテスト画像ごとに求める（図８Ｓ４２）。
【００４５】
ここで、設計者は、区域Ａ内で求めたパラメータａ，ｂを回帰分析し、
ａ，ｂ間の統計的関係：ｂ＝Ｃ１・ａ＋Ｃ２ ・・・［９］
に当てはまる係数Ｃ１，Ｃ２を求める（図８Ｓ４３）。
設計者は、区域Ｂについても同様の処理を実施し（図８Ｓ４４，Ｓ４５）、係数Ｃ１，Ｃ２を求める。
図１１は、区域Ａ，Ｂに分けて求めたパラメータａ，ｂの実験データと、回帰分析の結果を示した図である。
設計者は、これら区域ごとの係数Ｃ１，Ｃ２を、ＭＰＵ３３内部の読み出し専用メモリに格納する。
【００４６】
（量子化方法の説明）
以下、具体的な量子化方法について説明する。
図９は、ＭＰＵ３３内に格納される画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
まず、ＭＰＵ３３は、目標圧縮率の値に応じて、初期スケールファクタＩＳＦを一つ選択する（図９Ｓ４７）。
【００４７】
ＭＰＵ３３は、このように選択した初期スケールファクタＩＳＦを標準量子化テーブルに乗じて、試し圧縮に使用する初期量子化テーブルを得る。ＭＰＵ３３は、この初期量子化テーブルを用いて、入力画像を試し圧縮する（図９Ｓ４８）。
次に、試し圧縮の結果（初期スケールファクタＩＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）に基づいて、ＭＰＵ３３は、区域Ａ，Ｂのどちらが量子化処理に適当かを選択する（図９Ｓ４９）。
【００４８】
ここでは、「初期スケールファクタＩＳＦ≦０．１ かつ 符号量ＡＣＶｄａｔａ＞目標符号量ＴＣＶ」の条件を満たした場合（図９Ｓ４９のＹＥＳ側）、ＭＰＵ３３は、区域Ａの係数Ｃ１，Ｃ２を使用する（図９Ｓ５０）。一方、それ以外の場合は（図９Ｓ４９のＮＯ側）、区域Ｂの係数Ｃ１，Ｃ２を使用する（図９Ｓ５１）。
【００４９】
次に、ＭＰＵ３３は、この試し圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａと、初期スケールファクタＩＳＦとに基づいて、
ａ＝｛log（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛log（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝・・［１０］
を算出し、未定パラメータａを確定する（図９Ｓ５２）。
なお、この［式１０］中の係数Ｃ１，Ｃ２は、上記の区域選択で選択した係数を使用する。
【００５０】
次に、ＭＰＵ３３は、目標符号量ＴＣＶを用いて、
ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦ ・・・［１１］
を算出し、目標符号量ＴＣＶを得るために適当な目標スケールファクタＮＳＦを求める（図９Ｓ５３）。
続いて、ＭＰＵ３３は、この目標スケールファクタＮＳＦを用いて、入力画像を改めて画像圧縮する（図９Ｓ５４）。
【００５１】
ここで、ＭＰＵ３３は、画像圧縮後の符号量が、目標符号量ＴＣＶの許容範囲内に入るか否かを判定する（図９Ｓ５５）。
万一、許容範囲内から外れた場合（図９Ｓ５５のＮＯ側）、ＭＰＵ３３は、ステップＳ５３に動作を戻し、目標スケールファクタＮＳＦを更新して画像圧縮を再度繰り返す。
一方、許容範囲内に入った場合（図９Ｓ５５のＹＥＳ側）、ＭＰＵ３３は、所望の画像圧縮（量子化）が達成されたと判断して、動作を終了する。
【００５２】
（第２の実施形態の効果）
以上説明したように、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
さらに、第２の実施形態に特有な効果としては、区域別に処理を行っているので、区域ごとにおける統計的関係の正確性や再現性が一段と高まり、パラメータａ，ｂをより精度よく確定できる点である。
【００５３】
また、第２の実施形態では、試し圧縮の結果を用いて区域を選択する。したがって、１回の試し圧縮で「使用区域の選択」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、余分な計算量や所要時間を極力低減することが可能となる。
次に、別の実施形態について説明する。
【００５４】
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態は、請求項１，３，４，６に記載の発明に対応した実施形態である。
図１２は、第３の実施形態における画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。なお、第３の実施形態のシステム構成および主要な動作については、第１の実施形態（図２，図３，図４）とほぼ同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００５５】
第３の実施形態の特徴点は、図１２に示すように、試し圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａを閾値判定して、目標符号量ＴＣＶを変更する点である（図１２Ｓ６０，Ｓ６１）。
このような動作により、第３の実施形態では、試し圧縮後の符号量から、入力画像の内容（線画か自然画か、階調が複雑か平坦か、色数が多いか少ないかなど）をおおまかに判断して、目標符号量を柔軟に変更することが可能となる。
【００５６】
また、このような目標符号量の変更は、試し圧縮の結果を使用して実行される。したがって、１回の試し圧縮で「目標符号量の変更」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、余分な計算量や所要時間を極力低減することが可能となる。
次に、別の実施形態について説明する。
【００５７】
＜第４の実施形態＞
第４の実施形態は、請求項１，６に記載の発明に対応した実施形態である。なお、第３の実施形態のシステム構成および主要な動作については、第１の実施形態（図２，図３，図４）とほぼ同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００５８】
（前準備の説明）
図１３は、第４の実施形態における前準備の手順を示すものである。
まず、この前準備の手順から説明する。（ここでは、説明の都合上、前準備の実行者を、プログラムの開発者と仮定している。）
開発者は、処理対象となる画像の範囲内で、なるべく多種類のテスト画像を用意する。開発者は、これらのテスト画像をそれぞれＤＣＴ変換する（図１３Ｓ７１）。
【００５９】
次に、ＤＣＴ変換を終えた各テスト画像ごとに、開発者は、スケールファクタＳＦの値を徐々に変えながら量子化および符号化を反復し、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータを多数求める（図１３Ｓ７２）。
次に、開発者は、これらデータをテスト画像ごとに回帰分析し、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＳＦ）＋ｂ ・・［１２］
に当てはまるパラメータａ，ｂを求める（図１３Ｓ７３）。
【００６０】
図１５は、このようにして具体的に求めたパラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。
ここで、開発者は、図１５に示すａ，ｂの実験データを統計分析し、ａ，ｂ間の統計的関係を示す近似線（図１５中のＳ）を求める（図１３Ｓ７４）。
開発者は、このように求めた近似線Ｓを、テーブルデータや多項式の係数や関数式などの表現形式で、量子化プログラム内に格納する。
【００６１】
（量子化方法の説明）
以下、具体的な量子化方法について説明する。
図１４は、ＭＰＵ１２が実行する画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
まず、ＭＰＵ１２は、入力画像をＤＣＴ変換する（図１４Ｓ７５）。
【００６２】
次に、ＭＰＵ１２は、ＤＣＴ変換後のデータを、初期量子化テーブルを用いて量子化する（図１４Ｓ７６）。
ＭＰＵ１２は、この量子化データを符号化した場合の符号量ＡＣＶｄａｔａを計算する（図１４Ｓ７７）。
ここで、ＭＰＵ１２は、符号量ＡＣＶｄａｔａと、初期スケールファクタＩＳＦとを、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋ｂ ・・［１３］
に代入して、未定パラメータａ，ｂを含む関係式を求める（図１４Ｓ７８）。
【００６３】
次に、未定パラメータａ，ｂを軸とする座標空間上で、［式１３］が示す直線と近似線Ｓとの交点（図１５中のＰ）を求める。この交点Ｐの座標から未定パラメータａ，ｂの値が確定する（図１４Ｓ７９）。
ＭＰＵ１２は、未定パラメータａ，ｂの確定した関係式［式１２］に、目標符号量ＴＣＶを代入して解き、目標スケールファクタＮＳＦを求める（図１４Ｓ８０）。
【００６４】
ＭＰＵ１２は、この目標スケールファクタＮＳＦを標準量子化テーブルに乗じて、今回使用する量子化テーブルを得る（図１４Ｓ８１）。
ＭＰＵ１２は、このように求めた量子化テーブルを用いて、ステップＳ７５で量子化したデータを、改めて量子化する（図１４Ｓ８２）。
続いて、ＭＰＵ１２は、量子化されたデータを改めて符号化する（図１４Ｓ８３）。
以上のような一連の処理により、符号量を目標符号量ＴＣＶに近づけて画像圧縮を行うことが可能となる。
【００６５】
（第４の実施形態の効果）
以上説明したように、第４の実施形態では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を使用して関係式中の未定パラメータを実質１つに減らす。したがって、最低１回の試し圧縮の結果から、関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となる。したがって、従来方法のように試し圧縮を２回実行する必要がなく、計算量および所要時間を確実に低減することが可能となる。
【００６６】
＜実施形態の補足事項＞
なお、上述した第１〜第４の実施形態では、画像圧縮の量子化に用途を限定して説明したが、本発明の量子化方法は、画像圧縮の量子化に限定されるものではない。請求項１〜４に記載の量子化方法は、一般的に、次の条件（１），（２）を満たす量子化の事例すべてに適用することが可能である。
【００６７】
（１）スケールファクタと符号量との関係式に、２つの未定パラメータａ，ｂが含まれる。
（２）これらの未定パラメータａ，ｂ間に統計的関係が存在する。
【００６８】
また、これらの量子化の事例では、関係式の形が上記の実施形態に挙げた式の形に限定されるものではない。具体的には、各事例ごとに実験などにより関係式の形を決定すればよい。
また、第２の実施形態では、図１０に示すように、スケールファクタと符号量とを境界条件に使用して、座標空間を２つの区域Ａ，Ｂに分けている。しかしながら、請求項２に記載の発明は、このような区域の分け方に限定されるものではない。一般的に、区域は、前準備のデータの曲折具合いなどから適宜に決定すればよい。したがって、３つ以上の区域に分けても勿論かまわない。また、スケールファクタのみを境界条件に使用して座標空間を区域分けしてもよいし、符号量のみを境界条件に使用して座標区間を区域分けしてもよい。さらに、区域の形状は、矩形のみに限らず、楕円やかぎ型など任意の形状にしても勿論かまわない。
【００６９】
なお、上述した各実施形態では、未定パラメータの算出過程を経て、目標スケールファクタを求めているが、これに限定されるものではない。上述のように目標スケールファクタが決定できるということは、「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」が高い確率で一義的（一対一）で対応するということである。そこで、請求項５の発明に記載されるように、「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」との対応関係を予め記憶し、この対応関係を用いて、試行段階の符号量から、対応する目標スケールファクタを直接的もしくは補間的に求めてもよい。このような量子化方法では、未定パラメータの算出過程を経ないため、目標スケールファクタを迅速かつ簡易に求めることが可能となる。
このような請求項５に発明に対応する実施形態の具体的な手順（１）〜（６）を下記に示す。
【００７０】
（１）前準備として、多種類の試験用データについて量子化の実験を行い、「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」との対応関係を示す変換テーブルを、各種の目標圧縮率ごとに求めておく。
（２）目標符号率に基づいて初期量子化テーブルを定め、この初期量子化テーブルを用いて、入力データを試行的に量子化する。
（３）試行的に量子化されたデータを符号化した場合の符号量を求める。
（４）目標符号率に基づいて、変換テーブルを選択する。選択した変換テーブルを用いて、「試行段階の符号量」を「目標スケールファクタ」に変換する。
（５）目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する。
（６）量子化データを実際に符号化する。
【００７１】
このような実施形態では、目標圧縮率に適合した目標スケールファクタを迅速かつ簡易に求めることが可能となる。
なお、上記手順（１）〜（６）をプログラム化して記録媒体に記録し、その記録媒体を用いてコンピュータ上で上記手順（１）〜（６）を実行しても勿論かまわない。
また、上記手順（１）〜（６）では、変換テーブルの形で対応関係を記憶しているが、これに限定されるものではない。例えば、求めた対応関係を数式化して記憶しても勿論かまわない。
【００７２】
【発明の効果】
（請求項１）
請求項１に記載の量子化方法では、未定パラメータ間の統計的関係を使用して、スケールファクタと符号量との関係式中の未定パラメータを実質１つに減らす。
そのため、最低１回の試行結果から関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となり、量子化方法に要する計算量および所要時間を従来方法よりも確実に低減することが可能となる。
【００７３】
（請求項２）
請求項２に記載の量子化方法では、区域別の統計的関係を使用するので、それぞれの区域内において統計的関係の正確性や再現性が一段と高まり、より精度の高いパラメータを確定することが可能となる。
また、試行段階で求めた（スケールファクタ，符号量）のデータを区域選択に利用する。したがって、１回の試行結果に基づいて「使用区域の選択」と「パラメータ確定」の両方を効率よく実行することが可能となり、計算量や所要時間を極力低減することも可能となる。
【００７４】
（請求項３）
請求項３に記載の量子化方法では、試行段階の符号量から、入力データの質や内容などを判断して、目標符号量を適正値に設定することが可能となる。
さらに、このような目標符号量の変更は、試行段階で求めた符号量を利用して実行する。したがって、１回の試行結果に基づいて「目標符号量の変更」と「パラメータ確定」の両方を効率よく実行することが可能となり、計算量や所要時間を極力低減することも可能となる。
【００７５】
（請求項４）
請求項４に記載の量子化方法では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を一次式の係数Ｃ１，Ｃ２で記憶する。したがって、複雑な統計データや、多項式の係数などを記憶する必要がない。また、パラメータの確定に当たっても、単純な一次式を使用するので、計算量や処理時間を低減することが可能となる。
【００７６】
（請求項５）
請求項５に記載の量子化方法では、試験的に求めた「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」との対応関係を使用して、目標スケールファクタを迅速かつ簡易に求めることができる。
【００７７】
（請求項６）
請求項６に記載の記録媒体を用意することにより、コンピュータ上で、請求項１〜５のいずれか１項に記載の量子化方法を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を説明するための流れ図である。
【図２】量子化方法を実施する際のシステム構成を示す図である。
【図３】量子化方法の前準備の手順を示すものである。
【図４】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図５】（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例を示した図である。
【図６】未定パラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。
【図７】電子カメラ３１のブロック構成図である。
【図８】量子化方法の前準備の手順を示すものである。
【図９】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図１０】（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例を示した図である。
【図１１】区域Ａ，Ｂに分けて求めたパラメータａ，ｂの実験データと、回帰分析の結果を示した図である。
【図１２】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図１３】前準備の手順を示すものである。
【図１４】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図１５】未定パラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。
【図１６】従来方法を説明する図である。
【符号の説明】
１１ コンピュータ
１２ ＭＰＵ
１３ 入力装置
１６ ハードディスク
１７ メモリ
１８ 画像処理ボード
２０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置
２１ ＣＤ−ＲＯＭ
２２ 入出力ポート
２３ 外部機器
３１ 電子カメラ
３２ 撮像部
３３ ＭＰＵ
３５ 画像圧縮部
【発明の属する技術分野】
本発明は、量子化方法と、その方法を実行する量子化プログラムを記録した記録媒体に関する。特に、本発明は、所望の符号量を得るために必要な量子化の条件を、１回の試行で的確に決定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、電子カメラやコンピュータなどでは、記録媒体に画像データを効率よく記録するため、画像データに対して画像圧縮（例えば、ＪＰＥＧ圧縮など）の処理を施す。
このような画像圧縮の処理は、例えば、下記（１）〜（４）の手順で実行される。
【０００３】
（１）画像データを、８×８画素程度の画素ブロックに分割する。これらの画素ブロックにＤＣＴ変換（離散コサイン変換）などの直交変換を施し、画像データを空間周波数成分に変換する。
（２）８×８程度の空間周波数成分に対する量子化の刻みをそれぞれ定義した標準の量子化テーブルを用意する。この標準量子化テーブルにスケールファクタＳＦを乗じて、実際に使用する量子化テーブルを得る。
（３）上記で得た量子化テーブルを用いて、ＤＣＴ変換後のデータを量子化する。
（４）量子化後のデータに対し、可変長符号化やランレングス符号化などの符号化を施す。
【０００４】
しかしながら、個々の画像データにより情報量が大幅に異なるため、圧縮後の符号量を一律に予測することは非常に困難である。そのため、所望の符号量（以下「目標符号量」という）に圧縮するためには、スケールファクタＳＦの値を変更しながら、上記（１）〜（４）の手順を何回も試行する必要があった。
そこで、このような試行の回数を省くため、ＵＳＰ５５９４５５４では、最低２回の試し圧縮に基づいて、適正なスケールファクタＳＦを決定する方法が開示されている。
【０００５】
図１６は、この種の従来方法を説明する流れ図である。以下、図１６に示すステップの順に従って、従来方法を説明する。
まず、従来方法では、入力された画像データに対し、１回目の試し圧縮を行う。このとき使用したスケールファクタＳＦ１と、圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａ１とを記憶する（図１６Ｓ９１）。
【０００６】
続いて、入力された画像データに対し、２回目の試し圧縮を行う。このとき使用したスケールファクタＳＦ２と、圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａ２とを記憶する（図１６Ｓ９２）。
このようにして得た結果を、スケールファクタＳＦと符号量ＡＣＶｄａｔａとの関係式に代入し、
１回目の関係式：log(ACVdata1)=a・log(SF1)+b ・・・［１］
２回目の関係式：log(ACVdata2)=a・log(SF2)+b ・・・［２］
を得る。
上記の［式１］，［式２］を解くことにより、関係式中の２つの未定パラメータａ，ｂを確定する（図１６Ｓ９３）。
その結果、入力された画像データについて、スケールファクタＳＦと符号量ＡＣＶｄａｔａとの関係を近似的に示す関係式が得られる。
【０００７】
関係式：log(ACVdata)=a・log(SF)+b ・・・［３］
この関係式［式３］に、目標符号量ＴＣＶを代入して解くことにより、目標符号量ＴＣＶを得るために適当な目標スケールファクタＮＳＦを求める（図１６Ｓ９４）。
この目標スケールファクタＮＳＦを使用して、入力された画像データを改めて圧縮する（図１６Ｓ９５）。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記した従来方法では、２つの未定パラメータａ，ｂを確定するために、最低でも２回の試し圧縮を実行しなければならない。
しかしながら、画像圧縮の高速化などの要請から、試行回数をさらに低減することが強く要望されている。
【０００９】
そこで、請求項１〜５に記載の発明では、最低１回の試行で、目標スケールファクタＮＳＦを求めることが可能な量子化方法を提供することを目的とする。
また、請求項６に記載の発明では、請求項１〜５に記載の量子方法をコンピュータ上で実現可能とする量子化プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
以下、参考のため実施形態のステップ番号を対応付けながら、課題を解決するための手段を説明する。
【００１１】
（請求項１）
図１は、本発明を説明するための流れ図である。
請求項１に記載の量子化方法は、予め定められた初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップ（図１Ｓ１，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６，図１４Ｓ７６）と、量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを、符号化した場合の符号量を求める符号化試行ステップ（図１Ｓ２，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６，図１４Ｓ７７）と、２つの未定パラメータａ，ｂを有してなる「符号量とスケールファクタとの関係式」に対して初期量子化テーブルのスケールファクタと符号量とをそれぞれ代入し、「代入後の関係式」と「過去の量子化演算から求めた未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係」とに基づいて、関係式の未定パラメータを確定する関係確定ステップ（図１Ｓ３，Ｓ４，図４Ｓ３７，図９Ｓ５２，図１２Ｓ３７，図１４Ｓ７８，Ｓ７９）と、関係確定ステップで確定した未定パラメータを入れた関係式を用いて、目標符号量に対する目標スケールファクタを求めるスケールファクタ決定ステップ（図１Ｓ５，図４Ｓ３８，図９Ｓ５３，図１２Ｓ３８，図１４Ｓ８０）と、スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化ステップ（図１Ｓ６，Ｓ７，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９，図１４Ｓ８１，Ｓ８２）と、量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップ（図１Ｓ８，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９，図１４Ｓ８３）とを有することを特徴とする。
【００１２】
本願の発明者は、後述する実施形態に示すように、２つの未定パラメータａ，ｂ間に、再現性の高い統計的な関係が存在することを発見した。
そこで、本発明の関係確定ステップでは、過去の量子化演算から求めたこの統計的な関係を、未定パラメータの確定作業に使用する。その結果、上記の関係式中の未定パラメータは、２つから実質１つに減少する。
【００１３】
そのため、入力データについて（スケールファクタ，符号量）の試行データを最低１回得ることにより、関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となる。
したがって、本発明の量子化方法では、試行回数を従来方法（最低２回）よりも低減することが可能となり、量子化方法に要する計算量および所要時間が確実に減少する。
【００１４】
（請求項２）
請求項２に記載の量子化方法は、請求項１に記載の量子化方法において、関係確定ステップが、下記（１）（２）のステップを含むことを特徴とする。
【００１５】
（１）スケールファクタと符号量とを軸とする座標空間を複数区域に分割し、これらの各区域ごとに２つの未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を予め求めておき、前記初期量子化テーブルのスケールファクタと、前記符号化試行ステップで求めた符号量とに基づいて、前記複数区域の一つを選択する区域選択ステップ（図９Ｓ４９）。
（２）前記初期量子化テーブルのスケールファクタと、前記符号化試行ステップで求めた符号量とを前記関係式にそれぞれ代入し、「代入後の前記関係式」と「前記区域選択ステップで選択した区域における前記統計的関係」とに基づいて、前記関係式の未定パラメータを確定する区域別関係確定ステップ（図９Ｓ５０〜Ｓ５２）。
【００１６】
上記のような量子方法では、スケールファクタと符号量とを軸とする座標空間を複数区域に分割し、これら各区域ごとにパラメータ確定を行う。
このように統計的関係を区域ごとに求めることにより、各区域内における統計的関係の正確性および再現性を一段と高めることができる。したがって、より高精度にパラメータ確定を実行することが可能となる。
また、区域選択ステップでは、試行段階で求めた（スケールファクタ，符号量）に基づいて区域を選択する。そのため、１回分の試行結果から「区域の選択」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、区域別処理に伴う計算量や所要時間の増大を極力抑えることが可能となる。
【００１７】
（請求項３）
請求項３に記載の量子化方法は、請求項１に記載の量子化方法において、スケールファクタ決定ステップでは、符号化試行ステップで求めた符号量に対応して、目標符号量を変更する（図１２Ｓ６０，Ｓ６１）。
上記のような量子化方法では、例えば、試行段階の符号量が比較的多くて高圧縮が困難と推定されるような場合、目標符号量を増やして情報の劣化を避けることが可能となる。
【００１８】
また、例えば、試行段階の符号量が少なく、高圧縮が可能であると推定されるような入力データについては、目標符号量を下げて符号量を適正に減らすことが可能となる。
これらのように、試行段階の符号量に応じて目標符号量を変更することにより、入力データの質や内容に対応した量子化を柔軟に実行することが可能となる。
さらに、このような目標符号量の変更は、試行段階で求めた符号量に基づいて実行される。したがって、１回分の試行結果から「目標符号量の変更」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、目標符号量の変更に伴う計算量や所要時間の増大を極力抑えることが可能となる。
【００１９】
（請求項４）
請求項４に記載の量子化方法は、予め定められた初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップ（図１Ｓ１，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６）と、量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化して、符号量ＡＣＶdataを求める符号化試行ステップ（図１Ｓ２，図４Ｓ３６，図９Ｓ４８，図１２Ｓ３６）と、符号量ＡＣＶdataと、初期量子化テーブルのスケールファクタＩＳＦと、過去の量子化演算から統計的に求めた値Ｃ１，Ｃ２とを用いて、ａ＝｛ｌｏｇ（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝を算出し、未定パラメータａを確定する関係確定ステップ（図１Ｓ３，Ｓ４，図４Ｓ３７，図９Ｓ５２，図１２Ｓ３７）と、符号量ＡＣＶdataと、初期量子化テーブルのスケールファクタＩＳＦと、目標符号量ＴＣＶとを用いて、ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦを算出し、目標スケールファクタＮＳＦを求めるスケールファクタ決定ステップ（図１Ｓ５，図４Ｓ３８，図９Ｓ５３，図１２Ｓ３８）と、スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタＮＳＦに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化ステップ（図１Ｓ６，Ｓ７，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９）と、量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップ（図１Ｓ８，図４Ｓ３９，図９Ｓ５４，図１２Ｓ３９）とを有することを特徴とする。
【００２０】
上記の量子化方法の特徴は、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係をｂ＝Ｃ１・ａ＋Ｃ２という一次式で表現している点である。
したがって、２つの係数Ｃ１，Ｃ２により統計的関係を簡易に記憶することが可能となる。また、パラメータの確定に当たっても、単純な一次式を使用するので、計算量や処理時間を無理なく低減することが可能となる。
【００２１】
（請求項５）
試験的に求めた「初期量子化テーブルを使用して試験用データを量子化・符号化した場合の符号量」と「その試験用データを目標符号量に量子化するための目標スケールファクタ」との対応関係を予め記憶する関係確定ステップと、前記初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップと、量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化した場合の符号量を求める符号化試行ステップと、関係確定ステップで記憶された対応関係に基づいて、符号試行ステップで求めた符号量に対応する目標スケールファクタを求めるスケールファクタ決定ステップと、スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化ステップと、量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップとを有することを特徴とする量子化方法。
【００２２】
上述したように、本願の発明者は、２つの未定パラメータａ，ｂ間に、再現性の高い統計的な関係が存在することを発見した。このことは、高い確率で「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」とが一義的に対応することを意味する。
そこで、請求項５に記載の量子化方法では、前準備として、上記の一義的な対応関係を試験的に求めて記憶する。そして、この対応関係をもとにして、試行段階で得た符号量から、対応する目標スケールファクタを直接的もしくは補間的に求める。
したがって、請求項１〜４に記載されるような未定パラメータの演算処理を逐一行うことなく、目標スケールファクタを迅速に求めることが可能となる。
【００２３】
（請求項６）
請求項６に記載の記録媒体は、コンピュータに、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の前記量子化試行ステップ、前記符号化試行ステップ、前記関係確定ステップ、前記スケールファクタ決定ステップ、前記量子化ステップ、前記符号化ステップを実行させるための量子化プログラムを記録していることを特徴とする。
このような記録媒体中の量子化プログラムをコンピュータで実行することにより、請求項１〜５のいずれか１項に記載の各ステップがそれぞれ実行される。
したがって、コンピュータ上において、請求項１〜５のいずれか１項に記載の量子化方法を実現することが可能となる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づいて本発明における実施の形態を説明する。
【００２５】
＜第１の実施形態＞
第１の実施形態は、請求項１，４，６に記載の発明に対応した実施形態である。
図２は、第１の実施形態の量子化方法を実施するためのシステム構成を示す図である。
図２において、コンピュータ１１の内部には、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）１２が設けられる。このＭＰＵ１２には、キーボードやマウスなどからなる入力装置１３、ハードディスク１６、メモリ１７、画像処理ボード１８、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置２０並びに入出力ポート２２が接続される。この画像処理ボード１８の画像出力端子には、モニタ１９が接続される。また、入出力ポート２２には、電子カメラなどの外部機器２３が接続される。
【００２６】
また一方、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置２０には、量子化プログラムを含む画像圧縮プログラム、並びにそのインストールプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ２１が挿入される。
このＣＤ−ＲＯＭ２１内のインストールプログラムにより、ＭＰＵ１２は、ＣＤ−ＲＯＭ２１内の各プログラムを展開し、ハードディスク１６内に実行可能な状態で格納する。
【００２７】
（前準備の説明）
図３は、量子化方法の前準備の手順を示した流れ図である。このような前準備は、通常、量子化プログラムの開発時などに実施される。
なお、コンピュータ１１の使用者が、使用頻度の高い画像を具体的に選んで前準備を実行し、プログラム上で係数Ｃ１，Ｃ２の値（後述）を設定変更できるようにしても勿論かまわない。
【００２８】
まず、図３を用いて、この前準備の手順を説明する。（ここでは、説明の都合上、前準備の実行者を、プログラムの開発者と仮定している。）
開発者は、処理対象となる画像の範囲内で、なるべく多種類の標準的な画像（以下「テスト画像」という）を用意する。
開発者は、これらのテスト画像についてＤＣＴ変換を実行する（図３Ｓ３１）。
【００２９】
次に、ＤＣＴ変換を終えた各テスト画像ごとに、開発者は、スケールファクタＳＦの値を徐々に変えながら量子化および符号化を反復し、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータを多数求める（図３Ｓ３２）。
図５は、このように求めた（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例をテスト画像ごとにプロットした図である。
【００３０】
次に、開発者は、これらデータをテスト画像ごとに回帰分析し、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＳＦ）＋ｂ ・・・［４］
に当てはまるパラメータａ，ｂを求める（図３Ｓ３３）。
図６は、このようにして具体的に求めたパラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。なお、このような実験データを求めるにあたっては、具体的に、（１）〜（４）に分類されるテスト画像を多数使用している。
【００３１】
（１）ＩＴＥ高精細度解像度チャート、ＩＴＥ高精細度グレースケールチャート、高精細度標準画像（食物）、高精細度サーキュラーゾーンプレート、肌色チャート、ヨットハーバー、セーターと鞄、エッフェル塔、帽子屋、雪の中の恋人、刊行案内板、チューリップガーデン、クロマキーなどのテストチャートを電子カメラで撮像した画像。
（２）輝度差の大きな晴天時における多様な屋外景色（空や雲などの平坦部、樹木や花壇などのディテール部などを含む）および人物の撮像画像。
（３）色や輝度差の少ない夜景の撮像画像。
（４）輝度差の小さな室内における人物の撮像画像。
【００３２】
この図６に示されるように、パラメータａ，ｂの実験データは、ランダムに分布することなく、再現性の高い統計的関係のもとに分布する。
ここで、開発者は、図６に示すａ，ｂの実験データを回帰分析し、
ａ，ｂ間の統計的関係：ｂ＝Ｃ１・ａ＋Ｃ２ ・・・［５］
に当てはまる係数Ｃ１，Ｃ２を求める（図３Ｓ３４）。
開発者は、このように求めた係数Ｃ１，Ｃ２を、量子化プログラム内に格納する。
【００３３】
（量子化方法の説明）
以下、具体的な量子化方法について説明する。
図４は、ＭＰＵ１２が実行する画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
まず、ＭＰＵ１２は、目標圧縮率の値に対応して、初期スケールファクタＩＳＦを一つ選択する（図４Ｓ３５）。
【００３４】
ＭＰＵ１２は、このように選択した初期スケールファクタＩＳＦを標準量子化テーブルに乗じて、試し圧縮に使用する初期量子化テーブルを得る。ＭＰＵ１２は、この初期量子化テーブルを用いて、入力画像を試し圧縮する（図４Ｓ３６）。
次に、ＭＰＵ１２は、この試し圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａと、初期スケールファクタＩＳＦとを用いて、
ａ＝｛ｌｏｇ（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝・・［６］
を算出し、未定パラメータａを確定する（図４Ｓ３７）。
【００３５】
なお、この［式６］は、（初期スケールファクタＩＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）を代入した関係式［式４］と、前準備で求めたａ，ｂ間の統計的関係［式５］とから導出される式である。
次に、ＭＰＵ１２は、目標符号量ＴＣＶ（＝入力データの符号量×目標圧縮率）を用いて、
ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦ ・・・［７］
を算出し、目標符号量ＴＣＶを得るために適当な目標スケールファクタＮＳＦを求める（図４Ｓ３８）。
【００３６】
この［式７］は、未定パラメータａの確定した関係式［式４］に（目標スケールファクタＮＳＦ，目標符号量ＴＣＶ）を代入・変形して導出した式である。なお、この式変形の過程で、（初期スケールファクタＩＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）を代入した関係式［式４］を使用して未定パラメータｂを消去し、式の簡略化を図っている。
【００３７】
続いて、ＭＰＵ１２は、この目標スケールファクタＮＳＦを用いて、入力画像を改めて画像圧縮する（図４Ｓ３９）。
ここで、ＭＰＵ１２は、画像圧縮後の符号量が、目標符号量ＴＣＶの許容範囲内に入るか否かを判定する（図４Ｓ４０）。
万一、許容範囲内から外れた場合（図４Ｓ４０のＮＯ側）、ＭＰＵ１２は、ステップＳ３８に動作を戻し、目標スケールファクタＮＳＦを更新して画像圧縮を再度繰り返す。
一方、許容範囲内に入った場合（図４Ｓ４０のＹＥＳ側）、ＭＰＵ１２は、所望の画像圧縮（量子化）が達成されたと判断して、動作を終了する。
【００３８】
（第１の実施形態の効果）
以上説明したように、第１の実施形態では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を使用して、関係式中の未定パラメータを実質１つに減らす。したがって、最低１回の試し圧縮の結果から、関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となる。したがって、従来方法のように試し圧縮を最低２回実行する必要がなく、計算量および所要時間を確実に低減することが可能となる。
【００３９】
また特に、第１の実施形態では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を係数Ｃ１，Ｃ２の値で記憶する。したがって、統計的関係を記憶するために、複雑な関数式やデータテーブルなどを記憶する必要がない。また、パラメータの確定に当たっても、単純な一次式を使用するので、計算量や処理時間を少なくすることができる。
次に、別の実施形態について説明する。
【００４０】
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態は、請求項１，２，４，６に記載の発明に対応した実施形態である。
図７は、第２の実施形態の量子化方法を実行する電子カメラのブロック構成図である。
【００４１】
図７において、電子カメラ３１には、撮影光学系や撮像素子などからなる撮像部３２が設けられる。この撮像部３２で撮像された画像信号は、周知の色信号処理やＡ／Ｄ変換などを経た後、ＭＰＵ（マイクロプロセッサ）３３に送られる。このＭＰＵ３３には、ＪＰＥＧ圧縮を専用に行う画像圧縮部３５，画像データを一時記憶するための画像メモリ３４，圧縮後の画像データを格納するメモリカード３６などが接続されている。
【００４２】
（前準備の説明）
図８は、量子化方法の前準備の手順を示すものである。このような前準備は、通常、電子カメラ３１の設計時に実施される。
なお、撮像動作の合間に、電子カメラ３１が、撮像済みの画像を対象に前準備の手順を実行し、係数Ｃ１，Ｃ２（後述）を自動的に更新するようにしても勿論かまわない。このような更新処理により、カメラ使用者の撮影傾向に合わせた係数Ｃ１，Ｃ２を適切に得ることが可能となる。
【００４３】
まず、図８を用いて、この前準備の手順を説明する。（ここでは、説明の都合上、前準備の実行者を、電子カメラ３１の設計者と仮定している。）
設計者は、処理対象となる画像の範囲内で、なるべく多種類のテスト画像を用意する。設計者は、これらのテスト画像をそれぞれＤＣＴ変換する。
次に、ＤＣＴ変換を終えた各テスト画像ごとに、設計者は、スケールファクタＳＦの値を徐々に変えながら量子化および符号化を反復し、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータを多数求める（図８Ｓ４１）。
【００４４】
図１０は、このように求めた（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例を示した図である。設計者は、このデータ例の曲折具合いなどに基づいて、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）からなる座標空間を、図１０に示すように複数の区域Ａ，Ｂに区分する。
次に、設計者は、区域Ａ内のデータを回帰分析し、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＳＦ）＋ｂ ・・・［８］
に当てはまるパラメータａ，ｂをテスト画像ごとに求める（図８Ｓ４２）。
【００４５】
ここで、設計者は、区域Ａ内で求めたパラメータａ，ｂを回帰分析し、
ａ，ｂ間の統計的関係：ｂ＝Ｃ１・ａ＋Ｃ２ ・・・［９］
に当てはまる係数Ｃ１，Ｃ２を求める（図８Ｓ４３）。
設計者は、区域Ｂについても同様の処理を実施し（図８Ｓ４４，Ｓ４５）、係数Ｃ１，Ｃ２を求める。
図１１は、区域Ａ，Ｂに分けて求めたパラメータａ，ｂの実験データと、回帰分析の結果を示した図である。
設計者は、これら区域ごとの係数Ｃ１，Ｃ２を、ＭＰＵ３３内部の読み出し専用メモリに格納する。
【００４６】
（量子化方法の説明）
以下、具体的な量子化方法について説明する。
図９は、ＭＰＵ３３内に格納される画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
まず、ＭＰＵ３３は、目標圧縮率の値に応じて、初期スケールファクタＩＳＦを一つ選択する（図９Ｓ４７）。
【００４７】
ＭＰＵ３３は、このように選択した初期スケールファクタＩＳＦを標準量子化テーブルに乗じて、試し圧縮に使用する初期量子化テーブルを得る。ＭＰＵ３３は、この初期量子化テーブルを用いて、入力画像を試し圧縮する（図９Ｓ４８）。
次に、試し圧縮の結果（初期スケールファクタＩＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）に基づいて、ＭＰＵ３３は、区域Ａ，Ｂのどちらが量子化処理に適当かを選択する（図９Ｓ４９）。
【００４８】
ここでは、「初期スケールファクタＩＳＦ≦０．１ かつ 符号量ＡＣＶｄａｔａ＞目標符号量ＴＣＶ」の条件を満たした場合（図９Ｓ４９のＹＥＳ側）、ＭＰＵ３３は、区域Ａの係数Ｃ１，Ｃ２を使用する（図９Ｓ５０）。一方、それ以外の場合は（図９Ｓ４９のＮＯ側）、区域Ｂの係数Ｃ１，Ｃ２を使用する（図９Ｓ５１）。
【００４９】
次に、ＭＰＵ３３は、この試し圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａと、初期スケールファクタＩＳＦとに基づいて、
ａ＝｛log（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛log（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝・・［１０］
を算出し、未定パラメータａを確定する（図９Ｓ５２）。
なお、この［式１０］中の係数Ｃ１，Ｃ２は、上記の区域選択で選択した係数を使用する。
【００５０】
次に、ＭＰＵ３３は、目標符号量ＴＣＶを用いて、
ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦ ・・・［１１］
を算出し、目標符号量ＴＣＶを得るために適当な目標スケールファクタＮＳＦを求める（図９Ｓ５３）。
続いて、ＭＰＵ３３は、この目標スケールファクタＮＳＦを用いて、入力画像を改めて画像圧縮する（図９Ｓ５４）。
【００５１】
ここで、ＭＰＵ３３は、画像圧縮後の符号量が、目標符号量ＴＣＶの許容範囲内に入るか否かを判定する（図９Ｓ５５）。
万一、許容範囲内から外れた場合（図９Ｓ５５のＮＯ側）、ＭＰＵ３３は、ステップＳ５３に動作を戻し、目標スケールファクタＮＳＦを更新して画像圧縮を再度繰り返す。
一方、許容範囲内に入った場合（図９Ｓ５５のＹＥＳ側）、ＭＰＵ３３は、所望の画像圧縮（量子化）が達成されたと判断して、動作を終了する。
【００５２】
（第２の実施形態の効果）
以上説明したように、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
さらに、第２の実施形態に特有な効果としては、区域別に処理を行っているので、区域ごとにおける統計的関係の正確性や再現性が一段と高まり、パラメータａ，ｂをより精度よく確定できる点である。
【００５３】
また、第２の実施形態では、試し圧縮の結果を用いて区域を選択する。したがって、１回の試し圧縮で「使用区域の選択」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、余分な計算量や所要時間を極力低減することが可能となる。
次に、別の実施形態について説明する。
【００５４】
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態は、請求項１，３，４，６に記載の発明に対応した実施形態である。
図１２は、第３の実施形態における画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。なお、第３の実施形態のシステム構成および主要な動作については、第１の実施形態（図２，図３，図４）とほぼ同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００５５】
第３の実施形態の特徴点は、図１２に示すように、試し圧縮後の符号量ＡＣＶｄａｔａを閾値判定して、目標符号量ＴＣＶを変更する点である（図１２Ｓ６０，Ｓ６１）。
このような動作により、第３の実施形態では、試し圧縮後の符号量から、入力画像の内容（線画か自然画か、階調が複雑か平坦か、色数が多いか少ないかなど）をおおまかに判断して、目標符号量を柔軟に変更することが可能となる。
【００５６】
また、このような目標符号量の変更は、試し圧縮の結果を使用して実行される。したがって、１回の試し圧縮で「目標符号量の変更」と「パラメータ確定」の両方を一度に実行することが可能となり、余分な計算量や所要時間を極力低減することが可能となる。
次に、別の実施形態について説明する。
【００５７】
＜第４の実施形態＞
第４の実施形態は、請求項１，６に記載の発明に対応した実施形態である。なお、第３の実施形態のシステム構成および主要な動作については、第１の実施形態（図２，図３，図４）とほぼ同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００５８】
（前準備の説明）
図１３は、第４の実施形態における前準備の手順を示すものである。
まず、この前準備の手順から説明する。（ここでは、説明の都合上、前準備の実行者を、プログラムの開発者と仮定している。）
開発者は、処理対象となる画像の範囲内で、なるべく多種類のテスト画像を用意する。開発者は、これらのテスト画像をそれぞれＤＣＴ変換する（図１３Ｓ７１）。
【００５９】
次に、ＤＣＴ変換を終えた各テスト画像ごとに、開発者は、スケールファクタＳＦの値を徐々に変えながら量子化および符号化を反復し、（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータを多数求める（図１３Ｓ７２）。
次に、開発者は、これらデータをテスト画像ごとに回帰分析し、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＳＦ）＋ｂ ・・［１２］
に当てはまるパラメータａ，ｂを求める（図１３Ｓ７３）。
【００６０】
図１５は、このようにして具体的に求めたパラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。
ここで、開発者は、図１５に示すａ，ｂの実験データを統計分析し、ａ，ｂ間の統計的関係を示す近似線（図１５中のＳ）を求める（図１３Ｓ７４）。
開発者は、このように求めた近似線Ｓを、テーブルデータや多項式の係数や関数式などの表現形式で、量子化プログラム内に格納する。
【００６１】
（量子化方法の説明）
以下、具体的な量子化方法について説明する。
図１４は、ＭＰＵ１２が実行する画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
まず、ＭＰＵ１２は、入力画像をＤＣＴ変換する（図１４Ｓ７５）。
【００６２】
次に、ＭＰＵ１２は、ＤＣＴ変換後のデータを、初期量子化テーブルを用いて量子化する（図１４Ｓ７６）。
ＭＰＵ１２は、この量子化データを符号化した場合の符号量ＡＣＶｄａｔａを計算する（図１４Ｓ７７）。
ここで、ＭＰＵ１２は、符号量ＡＣＶｄａｔａと、初期スケールファクタＩＳＦとを、
関係式：ｌｏｇ（ＡＣＶｄａｔａ）＝ａ・ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋ｂ ・・［１３］
に代入して、未定パラメータａ，ｂを含む関係式を求める（図１４Ｓ７８）。
【００６３】
次に、未定パラメータａ，ｂを軸とする座標空間上で、［式１３］が示す直線と近似線Ｓとの交点（図１５中のＰ）を求める。この交点Ｐの座標から未定パラメータａ，ｂの値が確定する（図１４Ｓ７９）。
ＭＰＵ１２は、未定パラメータａ，ｂの確定した関係式［式１２］に、目標符号量ＴＣＶを代入して解き、目標スケールファクタＮＳＦを求める（図１４Ｓ８０）。
【００６４】
ＭＰＵ１２は、この目標スケールファクタＮＳＦを標準量子化テーブルに乗じて、今回使用する量子化テーブルを得る（図１４Ｓ８１）。
ＭＰＵ１２は、このように求めた量子化テーブルを用いて、ステップＳ７５で量子化したデータを、改めて量子化する（図１４Ｓ８２）。
続いて、ＭＰＵ１２は、量子化されたデータを改めて符号化する（図１４Ｓ８３）。
以上のような一連の処理により、符号量を目標符号量ＴＣＶに近づけて画像圧縮を行うことが可能となる。
【００６５】
（第４の実施形態の効果）
以上説明したように、第４の実施形態では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を使用して関係式中の未定パラメータを実質１つに減らす。したがって、最低１回の試し圧縮の結果から、関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となる。したがって、従来方法のように試し圧縮を２回実行する必要がなく、計算量および所要時間を確実に低減することが可能となる。
【００６６】
＜実施形態の補足事項＞
なお、上述した第１〜第４の実施形態では、画像圧縮の量子化に用途を限定して説明したが、本発明の量子化方法は、画像圧縮の量子化に限定されるものではない。請求項１〜４に記載の量子化方法は、一般的に、次の条件（１），（２）を満たす量子化の事例すべてに適用することが可能である。
【００６７】
（１）スケールファクタと符号量との関係式に、２つの未定パラメータａ，ｂが含まれる。
（２）これらの未定パラメータａ，ｂ間に統計的関係が存在する。
【００６８】
また、これらの量子化の事例では、関係式の形が上記の実施形態に挙げた式の形に限定されるものではない。具体的には、各事例ごとに実験などにより関係式の形を決定すればよい。
また、第２の実施形態では、図１０に示すように、スケールファクタと符号量とを境界条件に使用して、座標空間を２つの区域Ａ，Ｂに分けている。しかしながら、請求項２に記載の発明は、このような区域の分け方に限定されるものではない。一般的に、区域は、前準備のデータの曲折具合いなどから適宜に決定すればよい。したがって、３つ以上の区域に分けても勿論かまわない。また、スケールファクタのみを境界条件に使用して座標空間を区域分けしてもよいし、符号量のみを境界条件に使用して座標区間を区域分けしてもよい。さらに、区域の形状は、矩形のみに限らず、楕円やかぎ型など任意の形状にしても勿論かまわない。
【００６９】
なお、上述した各実施形態では、未定パラメータの算出過程を経て、目標スケールファクタを求めているが、これに限定されるものではない。上述のように目標スケールファクタが決定できるということは、「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」が高い確率で一義的（一対一）で対応するということである。そこで、請求項５の発明に記載されるように、「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」との対応関係を予め記憶し、この対応関係を用いて、試行段階の符号量から、対応する目標スケールファクタを直接的もしくは補間的に求めてもよい。このような量子化方法では、未定パラメータの算出過程を経ないため、目標スケールファクタを迅速かつ簡易に求めることが可能となる。
このような請求項５に発明に対応する実施形態の具体的な手順（１）〜（６）を下記に示す。
【００７０】
（１）前準備として、多種類の試験用データについて量子化の実験を行い、「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」との対応関係を示す変換テーブルを、各種の目標圧縮率ごとに求めておく。
（２）目標符号率に基づいて初期量子化テーブルを定め、この初期量子化テーブルを用いて、入力データを試行的に量子化する。
（３）試行的に量子化されたデータを符号化した場合の符号量を求める。
（４）目標符号率に基づいて、変換テーブルを選択する。選択した変換テーブルを用いて、「試行段階の符号量」を「目標スケールファクタ」に変換する。
（５）目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する。
（６）量子化データを実際に符号化する。
【００７１】
このような実施形態では、目標圧縮率に適合した目標スケールファクタを迅速かつ簡易に求めることが可能となる。
なお、上記手順（１）〜（６）をプログラム化して記録媒体に記録し、その記録媒体を用いてコンピュータ上で上記手順（１）〜（６）を実行しても勿論かまわない。
また、上記手順（１）〜（６）では、変換テーブルの形で対応関係を記憶しているが、これに限定されるものではない。例えば、求めた対応関係を数式化して記憶しても勿論かまわない。
【００７２】
【発明の効果】
（請求項１）
請求項１に記載の量子化方法では、未定パラメータ間の統計的関係を使用して、スケールファクタと符号量との関係式中の未定パラメータを実質１つに減らす。
そのため、最低１回の試行結果から関係式中の未定パラメータを全て確定することが可能となり、量子化方法に要する計算量および所要時間を従来方法よりも確実に低減することが可能となる。
【００７３】
（請求項２）
請求項２に記載の量子化方法では、区域別の統計的関係を使用するので、それぞれの区域内において統計的関係の正確性や再現性が一段と高まり、より精度の高いパラメータを確定することが可能となる。
また、試行段階で求めた（スケールファクタ，符号量）のデータを区域選択に利用する。したがって、１回の試行結果に基づいて「使用区域の選択」と「パラメータ確定」の両方を効率よく実行することが可能となり、計算量や所要時間を極力低減することも可能となる。
【００７４】
（請求項３）
請求項３に記載の量子化方法では、試行段階の符号量から、入力データの質や内容などを判断して、目標符号量を適正値に設定することが可能となる。
さらに、このような目標符号量の変更は、試行段階で求めた符号量を利用して実行する。したがって、１回の試行結果に基づいて「目標符号量の変更」と「パラメータ確定」の両方を効率よく実行することが可能となり、計算量や所要時間を極力低減することも可能となる。
【００７５】
（請求項４）
請求項４に記載の量子化方法では、未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を一次式の係数Ｃ１，Ｃ２で記憶する。したがって、複雑な統計データや、多項式の係数などを記憶する必要がない。また、パラメータの確定に当たっても、単純な一次式を使用するので、計算量や処理時間を低減することが可能となる。
【００７６】
（請求項５）
請求項５に記載の量子化方法では、試験的に求めた「試行段階の符号量」と「目標スケールファクタ」との対応関係を使用して、目標スケールファクタを迅速かつ簡易に求めることができる。
【００７７】
（請求項６）
請求項６に記載の記録媒体を用意することにより、コンピュータ上で、請求項１〜５のいずれか１項に記載の量子化方法を実行することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を説明するための流れ図である。
【図２】量子化方法を実施する際のシステム構成を示す図である。
【図３】量子化方法の前準備の手順を示すものである。
【図４】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図５】（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例を示した図である。
【図６】未定パラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。
【図７】電子カメラ３１のブロック構成図である。
【図８】量子化方法の前準備の手順を示すものである。
【図９】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図１０】（スケールファクタＳＦ，符号量ＡＣＶｄａｔａ）のデータ例を示した図である。
【図１１】区域Ａ，Ｂに分けて求めたパラメータａ，ｂの実験データと、回帰分析の結果を示した図である。
【図１２】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図１３】前準備の手順を示すものである。
【図１４】画像圧縮プログラム（量子化プログラムを含む）を概略説明する流れ図である。
【図１５】未定パラメータａ，ｂの実験データをプロットしたものである。
【図１６】従来方法を説明する図である。
【符号の説明】
１１ コンピュータ
１２ ＭＰＵ
１３ 入力装置
１６ ハードディスク
１７ メモリ
１８ 画像処理ボード
２０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置
２１ ＣＤ−ＲＯＭ
２２ 入出力ポート
２３ 外部機器
３１ 電子カメラ
３２ 撮像部
３３ ＭＰＵ
３５ 画像圧縮部
Claims (6)
- 予め定められた初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップと、
前記量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化した場合の符号量を求める符号化試行ステップと、
２つの未定パラメータａ，ｂを有してなる「符号量とスケールファクタとの関係式」に対して前記初期量子化テーブルのスケールファクタと前記符号量とをそれぞれ代入し、「代入後の前記関係式」と「過去の量子化演算から求めた前記未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係」とに基づいて、前記関係式の未定パラメータを確定する関係確定ステップと、
前記関係確定ステップで確定した未定パラメータを入れた前記関係式を使用して、目標符号量に対する目標スケールファクタを求めるスケールファクタ決定ステップと、
前記スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、前記入力データを量子化する量子化ステップと、
前記量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップと
を有することを特徴とする量子化方法。 - 請求項１に記載の量子化方法において、
前記関係確定ステップは、下記（１）（２）のステップを含むことを特徴とする量子化方法。
（１）スケールファクタと符号量とを軸とする座標空間を複数区域に分割し、これらの各区域ごとに２つの未定パラメータａ，ｂ間の統計的関係を予め求めておき、前記初期量子化テーブルのスケールファクタと、前記符号化試行ステップで求めた符号量とに基づいて、前記複数区域の一つを選択する区域選択ステップ
（２）前記初期量子化テーブルのスケールファクタと、前記符号化試行ステップで求めた符号量とを前記関係式にそれぞれ代入し、「代入後の前記関係式」と「前記区域選択ステップで選択した区域における前記統計的関係」とに基づいて、前記関係式の未定パラメータを確定する区域別関係確定ステップ - 請求項１に記載の量子化方法において、
前記スケールファクタ決定ステップでは、
前記符号化試行ステップで求めた符号量に対応して、目標符号量を変更する
ことを特徴とする量子化方法。 - 予め定められた初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップと、
前記量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化して、符号量ＡＣＶdataを求める符号化試行ステップと、
符号量ＡＣＶdataと、前記初期量子化テーブルのスケールファクタＩＳＦと、過去の量子化演算から統計的に求めた値Ｃ１，Ｃ２とを用いて、
ａ＝｛ｌｏｇ（ＡＣＶdata）−Ｃ２｝／｛ｌｏｇ（ＩＳＦ）＋Ｃ１｝
を算出し、未定パラメータａを確定する関係確定ステップと、
符号量ＡＣＶdataと、前記初期量子化テーブルのスケールファクタＩＳＦと、目標符号量ＴＣＶとを用いて、
ＮＳＦ＝（ＡＣＶdata／ＴＣＶ）(-1/a)・ＩＳＦ
を算出し、目標スケールファクタＮＳＦを求めるスケールファクタ決定ステップと、
前記スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタＮＳＦに対応した量子化テーブルを用いて、前記入力データを量子化する量子化ステップと、
前記量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップと
を有することを特徴とする量子化方法。 - 試験的に求めた「初期量子化テーブルを使用して試験用データを量子化・符号化した場合の符号量」と「その試験用データを目標符号量に量子化するための目標スケールファクタ」との対応関係を予め記憶する関係確定ステップと、
前記初期量子化テーブルを用いて、入力データを量子化する量子化試行ステップと、
前記量子化試行ステップにおいて量子化されたデータを符号化した場合の符号量を求める符号化試行ステップと、
前記関係確定ステップで記憶された対応関係に基づいて、前記符号試行ステップで求めた符号量に対応する目標スケールファクタを求めるスケールファクタ決定ステップと、
前記スケールファクタ決定ステップで求めた目標スケールファクタに対応した量子化テーブルを用いて、前記入力データを量子化する量子化ステップと、
前記量子化ステップにおいて量子化されたデータを符号化する符号化ステップと
を有することを特徴とする量子化方法。 - コンピュータに、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の前記量子化試行ステップ、前記符号化試行ステップ、前記関係確定ステップ、前記スケールファクタ決定ステップ、前記量子化ステップ、前記符号化ステップを実行させるための量子化プログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28453198A JP3915272B2 (ja) | 1998-10-06 | 1998-10-06 | 量子化方法，および量子化プログラムを記録した記録媒体 |
| US09/412,649 US6697529B2 (en) | 1998-10-06 | 1999-10-05 | Data compression method and recording medium with data compression program recorded therein |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28453198A JP3915272B2 (ja) | 1998-10-06 | 1998-10-06 | 量子化方法，および量子化プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000114980A JP2000114980A (ja) | 2000-04-21 |
| JP3915272B2 true JP3915272B2 (ja) | 2007-05-16 |
Family
ID=17679682
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28453198A Expired - Lifetime JP3915272B2 (ja) | 1998-10-06 | 1998-10-06 | 量子化方法，および量子化プログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6697529B2 (ja) |
| JP (1) | JP3915272B2 (ja) |
Families Citing this family (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7027087B2 (en) * | 1998-08-21 | 2006-04-11 | Nikon Corporation | Electronic camera |
| US7088865B2 (en) * | 1998-11-20 | 2006-08-08 | Nikon Corporation | Image processing apparatus having image selection function, and recording medium having image selection function program |
| JP3858528B2 (ja) * | 1999-08-17 | 2006-12-13 | 株式会社ニコン | 電子カメラ、および画像処理プログラムを記録した記録媒体 |
| EP1173025A1 (en) * | 2000-07-10 | 2002-01-16 | STMicroelectronics S.r.l. | A method of compressing digital images |
| JP4517504B2 (ja) * | 2000-12-22 | 2010-08-04 | 株式会社ニコン | 画像符号化装置、電子カメラおよび記録媒体 |
| JP4370726B2 (ja) * | 2001-02-15 | 2009-11-25 | 株式会社ニコン | 電子カメラ、および画像処理プログラム |
| US7155070B2 (en) * | 2001-03-29 | 2006-12-26 | Fotomedia Technologies, Llc | Visual cell phone notification of processed film images |
| JP2004159171A (ja) * | 2002-11-07 | 2004-06-03 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像圧縮方法及び画像圧縮装置 |
| JP2004179840A (ja) | 2002-11-26 | 2004-06-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像データ圧縮装置および画像データ圧縮方法 |
| JP2004221998A (ja) * | 2003-01-15 | 2004-08-05 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| AU2003244192A1 (en) | 2003-06-25 | 2005-01-13 | Nokia Corporation | Image data compression parameter value controlling digital imaging device and image data compression parameter value decision method |
| US7418148B2 (en) * | 2003-09-29 | 2008-08-26 | Casio Computer Co., Ltd. | Image compression method and image compression device |
| GB2414126B (en) * | 2004-05-12 | 2008-10-01 | Sendo Int Ltd | Communications unit with improved image processing |
| JP4335779B2 (ja) | 2004-10-28 | 2009-09-30 | 富士通マイクロエレクトロニクス株式会社 | 符号化装置およびこれを用いた録画装置、並びに符号化方法および録画方法 |
| ITTO20040863A1 (it) * | 2004-12-10 | 2005-03-10 | St Microelectronics Srl | Procedimento per la compressione di dati di immagine, relativo apparato e prodotto informatico |
| JP4725217B2 (ja) * | 2005-07-11 | 2011-07-13 | 株式会社ニコン | 撮像装置 |
| US8379721B2 (en) | 2005-09-22 | 2013-02-19 | Qualcomm Incorported | Two pass rate control techniques for video coding using a min-max approach |
| US7876819B2 (en) * | 2005-09-22 | 2011-01-25 | Qualcomm Incorporated | Two pass rate control techniques for video coding using rate-distortion characteristics |
| US8842197B2 (en) | 2005-11-30 | 2014-09-23 | Scenera Mobile Technologies, Llc | Automatic generation of metadata for a digital image based on ambient conditions |
| KR101393299B1 (ko) | 2006-06-21 | 2014-05-09 | 삼성전자주식회사 | 오디오 데이터 부호화 방법 및 장치 |
| JP4274234B2 (ja) | 2006-12-04 | 2009-06-03 | ソニー株式会社 | 圧縮データ量制御方法及び画像データ圧縮装置 |
| TWI407794B (zh) * | 2009-11-17 | 2013-09-01 | Alpha Imaging Technology Corp | 檔案壓縮方法及檔案壓縮系統 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0832037B2 (ja) | 1988-10-07 | 1996-03-27 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像データ圧縮装置 |
| JPH0759069B2 (ja) | 1988-10-14 | 1995-06-21 | 富士写真フイルム株式会社 | 静止画のディジタル記録装置 |
| JP2616229B2 (ja) | 1990-11-27 | 1997-06-04 | 松下電器産業株式会社 | 画像データ圧縮装置 |
| JP2797159B2 (ja) | 1992-03-02 | 1998-09-17 | カシオ計算機株式会社 | 画像データ圧縮装置及び画像データ圧縮方法 |
| US5594554A (en) | 1993-10-04 | 1997-01-14 | Zoran Corporation | Image compression coder having improved scale factor control |
| JPH08265577A (ja) * | 1994-11-18 | 1996-10-11 | Ricoh Co Ltd | デジタル複写装置 |
| JP3414901B2 (ja) * | 1995-09-29 | 2003-06-09 | 池上通信機株式会社 | 量子化／逆量子化を行うための方法および装置、ならびに、量子化データ伝送システム |
| JPH09247675A (ja) * | 1996-03-13 | 1997-09-19 | Fuji Film Micro Device Kk | 画像圧縮方法および画像圧縮システム |
-
1998
- 1998-10-06 JP JP28453198A patent/JP3915272B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-10-05 US US09/412,649 patent/US6697529B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000114980A (ja) | 2000-04-21 |
| US20030103676A1 (en) | 2003-06-05 |
| US6697529B2 (en) | 2004-02-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3915272B2 (ja) | 量子化方法，および量子化プログラムを記録した記録媒体 | |
| US6031939A (en) | Method of optimizing the compression of image data, with automatic selection of compression conditions | |
| US20020104891A1 (en) | Smart card for storage and retrieval of digitally compressed color images | |
| US7194128B1 (en) | Data compression using principal components transformation | |
| US20050190980A1 (en) | Lossy method for compressing images and video | |
| US6754383B1 (en) | Lossy JPEG compression/reconstruction using principal components transformation | |
| EP0890265A1 (en) | Image data compression method and system | |
| US8050506B2 (en) | Image enhancement device | |
| US6427025B1 (en) | Image processing with selection between reversible and irreversible compression | |
| US5915046A (en) | System for and method of processing digital images | |
| JP4078085B2 (ja) | 変倍画像生成装置、方法、及びそのコンピュータプログラムとコンピュータ読み取り可能な記憶媒体 | |
| US6614942B1 (en) | Constant bitrate algorithm for block based image compression | |
| US5594503A (en) | Image information compressing method, compressed image information recording medium and compressed image information reproducing apparatus | |
| US6832001B1 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JP3462867B2 (ja) | 画像圧縮方法および装置、画像圧縮プログラムならびに画像処理装置 | |
| JP2005533419A (ja) | ビデオ画像データの圧縮及び圧縮解除方法 | |
| JP3250507B2 (ja) | 画像データの符号量制御方法および装置 | |
| JPH05176173A (ja) | 画像データ圧縮方法 | |
| JPH05176179A (ja) | 圧縮・伸張処理された画像データの評価方法及びその装置 | |
| JP2006101512A (ja) | 画像圧縮装置および画像送受信装置 | |
| JP2955266B2 (ja) | 画像符号化のための量子化テーブルの最適化方法及び装置並びに記録媒体 | |
| JP2002354266A (ja) | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、記録媒体およびプログラム | |
| JP2002540685A (ja) | 画像圧縮及び圧縮解除 | |
| EP1100049A2 (en) | Method for digital compression of color images | |
| JPH1066004A (ja) | 画像ファイルサイズ制御装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050523 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20061201 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070116 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070129 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100216 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130216 Year of fee payment: 6 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130216 Year of fee payment: 6 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130216 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140216 Year of fee payment: 7 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |