JP4001261B2 - 画像処理装置および方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の種類を判別して処理する画像種判別方法、画像種判別装置、画像種に適した圧縮方法で画像を圧縮する画像処理装置および方法に関し、アプリケーションプログラムやプリンタドライバ等のデバイスドライバ、その他画像を扱う機器に好適な技術である。
【0002】
【従来の技術】
コンピュータの普及と高性能化により、写真のような自然画像とは異なったロゴやバナーのような人工的な画像(以下、人工画像)の作成が容易となっている。このような人工画像は、同一色の画素が連続する一方で、隣接画素間の色が極端に異なる場合があるという特徴を持つ。
【0003】
一般に、画像データは容量が大きいため、その保存や送信に際しては、通常、圧縮が施される。そして、自然画像の圧縮法としては、例えばJPEG方式がある。しかし、JPEGは、隣接画素の色の差が小さいという自然画像の特徴を前提としているため、このような前提が成立しない人工画像に適用すると、画質劣化を招くという問題がある。また逆に、人工画像に適した圧縮方法(例えば、ランレングス符号化)を自然画像に適用すると、圧縮率が上がらないという問題が生じる。
【0004】
そこで、これら異なった種類の画像に対しては、異なった圧縮方式を適用することが望ましい。このような従来例として、第1の圧縮方法で画像を部分的に圧縮し、その圧縮率が所定のしきい値を超えているときには第1の圧縮方法で画像を圧縮し、そうでないときは第2の圧縮方法を選択して画像を圧縮するプリンタシステムが提案されている(特許第2814970号を参照)。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記した方法では、圧縮率のみから異なる圧縮方法を選択しているので、必ずしも画像の種類(自然画像と人工画像など)に最適な圧縮方法を選択しているとはいえない。
【0006】
本発明は上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、自然画像と人工画像のような、異なった特徴を持つ画像を簡易に判別し、判別された画像種に適切な圧縮方法を選択する画像処理装置および方法を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
本発明では、画像データのラン長(ランレングス)の分布を求めることによって、画像種が自然画像であるか人工画像であるかを判別する。自然画像と判別された場合には、自然画像に適した圧縮方法(JPEG)を選択し、人工画像と判別された場合には、人工画像の圧縮率を上げることができ、また画質的に人工画像に適した圧縮方法(ランレングス符号化)を選択する。
【0008】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明する。
【0009】
図1は、本発明の実施例の第1の構成を示す。図において、1は画像データ、2は画像データの所定方向のラン長の分布を算出するラン長分布算出手段、3はラン長分布を基に画像データの種類を判別する画像種判別手段、4は第1の画像圧縮手段、5は第2の画像圧縮手段、6は判別された画像種を基に第1または第2の画像圧縮手段の出力を選択する選択手段、7は圧縮データである。
【0010】
第1の画像圧縮手段4は、オリジナル画像をロスレスのランレングス符号化で圧縮する圧縮手段であり、圧縮法を示すヘッダ(例えばビット1)を付けた圧縮データを選択手段6に出力する。また、第2の画像圧縮手5は、オリジナル画像をロッシーなJPEGで圧縮する圧縮手段であり、圧縮法を示すヘッダ(例えばビット0)を付けた圧縮データを選択手段6に出力する。
【0011】
図2は、本発明の実施例の第2の構成を示す。図1の構成と相違する点は、選択回路6が第1の画像圧縮手段4と第2の画像圧縮手段5の入力側に設けられている点である。図1の構成では、ラン長の分布算出、画像種の判別処理と、画像圧縮処理とを並行して行ったが、図2の構成では、前処理の段階で、ラン長分布算出手段2は画像データのラン長の分布を算出し、ラン長の分布を基に画像種判別手段3は画像データの画像種を判別する。画像種判別手段3からの判別信号が選択手段6に与えられ、圧縮処理の段階で、画像データ1は選択手段6で選択された第1または第2の画像圧縮手段4、5で圧縮され、圧縮法を示すヘッダが付加された圧縮データ7が出力される。
【0012】
図3は、典型的な自然画像の例を示す。また、図4は、図3の円内を拡大した図である。自然画像は、その照明条件(太陽光等)が被写体の位置によって異なり、かつCCDなどの撮像素子のノイズも加わるため、画像を構成する画素の色は、隣接画素同士でもほとんど同じにはならない。
【0013】
すなわち、図4の矢印方向に、同じ色が連続する長さ(同色画素のラン長)の統計をとった場合、ほとんどが1(同色が連続しないため1、あるいはこれを0として扱う場合もある)となる。つまり、自然画の同色画素のラン長(ランレングス)の分布は、ほとんど0に集中する。図5は、自然画像のラン長の分布を示す。
【0014】
これに対して、図6は、典型的な人工画像の例である。人工画像は、ある領域を同一色や同一パターンで塗りつぶすことによって作成することが多いため、同色画素のラン長には長いものと短いものが混在し、その分布の幅は自然画像よりも遙かに広いものとなる。図7は、人工画像のラン長の分布を示す。このように、自然画像と人工画像では、ラン長の分布が異なる。
【0015】
図8は、画像判別の実験結果例を示す。図9は実験に使用した人工画像の例を示し、図10は実験に使用した自然画像の例を示す。
【0016】
(実施例1)
そこで、本発明の実施例1では、画像データの画素の特性値(上記した例では色)について、所定方向(図4の例では矢印方向)へのラン長の分布を求めることにより、画像の種類(自然画像か人工画像か等)を簡易に判別し、画像の種類に適した処理を選択する。
【0017】
図11、12は、本発明の実施例1に係る処理フローチャートである。図11は、図1に示す第1の構成により実行される処理フローチャートであり、図12は、図2に示す第2の構成により実行される処理フローチャートである。
【0018】
ラン長分布算出手段2は、オリジナル画像データ1を読込後、該画像の20行おきに(全ての行について処理してもよいが、必ずしもその必要はない)、該行の同色画素のラン長を求め、ラン長毎の頻度を保持する(図11のステップ101、図12のステップ201)。なお、上記した行は、主走査ラインに相当する
。
【0019】
ここで、ラン長(ランレングス)とは周知の量であり、本実施例においては図13に示すように、1つの行(ライン)において同一色の画素がいくつ続くかを数えたものであり、図13の例では、左から順に1、0、1、1となる。なお、ラン長を2、1、2、2と数えても良いが、数え始めの点を除く場合には上記したように1、0、1、1となる。また、同一色とは、2つの画素においてR,G,B各々の値がすべて等しいことを意味する。
【0020】
20行おきのすべての行についてのラン長の頻度が保持された後、前記頻度の合計をn(ラン長が全部でn個あったということ)、i番目のラン長をXiとしたとき、以下の式(1)または式(2)を用いてラン長の分散DevRunを計算する(図11のステップ102、図12のステップ202)。
【0021】
一般に、ある値の分布を調べるためには、その値のヒストグラムをとり、その形状を比較することにより行う。しかし、分布の幅が広いか狭いかだけを見れば充分である場合には、前記値の分散を求めるのが簡易な方法である。本実施例および後述する実施例では、ラン長の分布を分散として求めることにより、簡単な計算で分布形状の指標を得ることができる。
【0022】
【数1】
【0023】
画像種判別手段3は、分散DevRunが実験で規定された閾値Th(たとえば10)以上の場合には(図11のステップ103でYes、図12のステップ203でYes)、人工画像であると判別し、図1の構成においては、選択手段6に対して人工画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第1の画像圧縮手段4で圧縮されたデータを選択し、出力する(ステップ104)。図2の構成においては、選択手段6に対して人工画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第1の画像圧縮手段4を選択し、画像データ1は第1の画像圧縮手段4で圧縮される(ステップ204)。
【0024】
このように、オリジナル画像が人工画像と判別されたとき、画質的に人工画像に適したロスレスのランレングス符号化が選択され、高い圧縮率のデータが得られる。
【0025】
一方、分散DevRun<Thの場合(図11のステップ103でNo、図12のステップ203でNo)、画像種判別手段3は自然画像であると判別し、図1の構成においては、選択手段6に対して自然画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第2の画像圧縮手段5で圧縮されたデータを選択し、出力する(ステップ105)。図2の構成においては、選択手段6に対して自然画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第2の画像圧縮手段5を選択し、画像データ1は第2の画像圧縮手段5で圧縮される(ステップ205)。
【0026】
このように、オリジナル画像が自然画像と判別されたとき、ロッシーなJPEGが選択される。
【0027】
なお、上記したように、ラン長の分布を画像の水平方向(一方向)だけから採取してもよいが、2方向(水平および垂直方向)から採取すれば、画像種判別の信頼性を向上させることができる。
【0028】
(実施例2)
図14は、人工画像として代表的な縞からなる模様を示す。この縞からなる模様場合、矢印方向にラン長の分布をとると全て0となり自然画像的な分布となる。そこで、このような場合には、ラン長の分布ではなく、隣接する2つのラインの重複性として“重複ランの長さ(以下、重複ラン長)”の分布を求める。
【0029】
すなわち、図14において、ラインA上とラインB上の画素の色は全く同一であるから、重複ラン長=11と定義する。またラインC,D間においては、ラインC上の画素と、それに対するラインD上の画素の色はまったく一致しないため、重複ラン長はすべて0と定義する。従って、画像全体では、人工画像の重複ラン長の分布は広い幅を持つが、自然画像では図4に示すように、重複ラン長はほとんど0である。
【0030】
実施例2では、人工画像がパターンからなる場合等に、隣接する2ラインの重複性を見ることにより、画像の種類(自然画像か人工画像か等)を簡易に判別し、画像の種類に適した処理を選択する。
【0031】
図15、16は、本発明の実施例2に係る処理フローチャートである。図15は、図1に示す第1の構成により実行される処理フローチャートであり、図16は、図2に示す第2の構成により実行される処理フローチャートである。
【0032】
ラン長分布算出手段2は、オリジナル画像データ1を読込後、該画像の20行おきに、該行の重複ラン長を求め、ラン長毎の頻度を保持する(図15のステップ301、図16のステップ401)。また、該画像の20列おきに、該列の重複ラン長を求め、ラン長毎の頻度を保持する(図15のステップ302、図16のステップ402)。実施例1と同様に、ラン長の分布を画像の一方向(例えば水平方向)だけから採取してもよいが、2方向(水平および垂直方向)から採取すれば、画像種判別の信頼性を向上させることができる。なお、水平方向を主走査方向とすると、垂直方向は副走査方向となる。
【0033】
重複ラン長とは、画像データ中に所定方向へ向かう隣接する2ライン(図17のA,B)を想定し、該第1のライン中の第1の画素(例えばC)と、該第1の画素と同一の特性値(図17では色)を有し、該第1の画素に隣接する、第2のライン中の第2の画素(例えばD)をペアとした場合、該ペアのラン長(ただし、前記第1の画素Cと第2の画素Dの特性値が同一であればよく、隣接するペア同士の特性値が一致する必要はない;C=D、E=Fであり、CとEの特性値が不一致でもよい)を指し、図17のように2,0,2,0となる(数えはじめのペアを除いて、1,0,1,0のように数えることも可能である)。
【0034】
次いで、ラン長分布算出手段2は、20行おき、および20列おきのすべての行、列についての重複ラン長の頻度が保持された後、前記頻度の合計をn(重複ランが全部でn個あったということ)、i番目の重複ラン長をXiとした場合、前記した式(1)または式(2)を用いて重複ラン長の分散DevRunを計算する(図15のステップ303、図16のステップ403)。
【0035】
画像種判別手段3は、分散DevRunが実験で規定された閾値Th以上の場合には(図15のステップ304でYes、図16のステップ404でYes)、人工画像であると判別し、図1の構成においては、選択手段6に対して人工画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第1の画像圧縮手段4で圧縮されたデータを選択し、出力する(ステップ305)。図2の構成においては、選択手段6に対して人工画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第1の画像圧縮手段4を選択し、画像データ1は第1の画像圧縮手段4で圧縮される(ステップ405)。
【0036】
一方、分散DevRun<Thの場合(図15のステップ304でNo、図16のステップ404でNo)、画像種判別手段3は自然画像であると判別し、図1の構成においては、選択手段6に対して自然画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第2の画像圧縮手段5で圧縮されたデータを選択し、出力する(ステップ306)。図2の構成においては、選択手段6に対して自然画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第2の画像圧縮手段5を選択し、画像データ1は第2の画像圧縮手段5で圧縮される(ステップ406)。
【0037】
(実施例3)
図14に示す縞からなるパターンの場合は、隣接する2ラインの他に、隣接しない2ライン間での重複ラン長の分布を求めてもよい。つまり、ラインA,C間では重複ラン長=11であり、ラインC,E間では重複ラン長=0となるからである。
【0038】
すなわち、重複ランと同様の量として、画像データ中に所定方向へ向かう隣接しない2ラインを想定し、第1のライン中の第1の画素と、該第1の画素と同一の特性値を有し、第2のライン上で第1の画素の位置と同一位置にある第2の画素をペアとした場合、該ペアのラン長(ただし、第1と第2の画素の特性値が同一であればよく、隣接するペア同士の特性値が一致する必要はない。以下、「非隣接重複ラン」いう)も有用である。
【0039】
非隣接重複ラン長は、図14の2ラインA,Cのペアを例に採ると、11(1サンプルのみ)であり、C,Eのペアを例に採ると、0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0(11サンプル)である。
【0040】
実施例3では、人工画像が縞などのパターンからなる場合等に、隣接しない2ラインの重複性を見ることにより、画像の種類(自然画像か人工画像か等)を簡易に判別し、画像の種類に適した処理を選択にする。
【0041】
図18、19は、本発明の実施例3に係る処理フローチャートである。図18は、図1に示す第1の構成により実行される処理フローチャートであり、図19は、図2に示す第2の構成により実行される処理フローチャートである。
【0042】
ラン長分布算出手段2は、オリジナル画像データ1の20行おきに、非隣接重複ラン長を計算し、ラン長毎の頻度を保持する(図18のステップ501、図19のステップ601)。ここで「非隣接」の度合いとしては、図14の例で説明したように1ラインおき(例えばAとC)としている。
【0043】
次いで、非隣接重複ラン長の分散DevRunを計算し(図18のステップ502、図19のステップ602)、DevRunをオリジナル画像の横画素数(ライン方向の画素数)widthの2乗で正規化する(図18のステップ503、図19のステップ603)。ラン長や重複ラン長は、画素数が多いほど大きな値をとると考えられるため、分散を所定方向(横方向)の画素数の2乗で正規化することによって分布形状の指標の精度を向上させることができる。
【0044】
画像種判別手段3は、正規化されたDevRunが実験で規定された閾値Th以上の場合には(図18のステップ503でYes、図19のステップ603でYes)、人工画像であると判別し、図1の構成においては、選択手段6に対して人工画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第1の画像圧縮手段4で圧縮されたデータを選択し、出力する(ステップ504)。図2の構成においては、選択手段6に対して人工画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第1の画像圧縮手段4を選択し、画像データ1は第1の画像圧縮手段4で圧縮される(ステップ604)。
【0045】
一方、正規化されたDevRun<Thの場合(図18のステップ503でNo、図19のステップ603でNo)、画像種判別手段3は自然画像であると判別し、図1の構成においては、選択手段6に対して自然画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第2の画像圧縮手段5で圧縮されたデータを選択し、出力する(ステップ505)。図2の構成においては、選択手段6に対して自然画像を選択する信号を指示する。選択手段6は、第2の画像圧縮手段5を選択し、画像データ1は第2の画像圧縮手段5で圧縮される(ステップ605)。
【0046】
なお、実施例3についても、実施例1、2と同様に、ラン長の分布を画像の2方向(水平および垂直方向)から採取することにより、画像種判別の信頼性を向上させることができる。
【0047】
上記した各実施例では、「画素の特性値」を色の全成分値、つまりRGBの画像ならRGB値の全て、CMYK画像ならCMYKの全てとし、色の全成分値を用いてラン長等を求めることにより、分布形状の指標を高精度に求めることができた。
【0048】
すなわち、オリジナル画像がRGB画像である場合には、ラン長等を求めるときには、R,G,Bのすべての値が一致することを条件としていた。しかし、計算を簡単にするために、輝度成分が多く含まれたGの値だけを参照し(2つの画素の違いは、両者の輝度成分に大きく反映されるので)、Gの値が一致すればラン長としてカウントしてもよい。これにより、簡易な計算で、分布形状の指標を高速に求めることができる。
【0049】
図20は、6画素のGの値をグレーレベルで示した図であり、Gのラン長としては、2、4となる。
【0050】
同様に、図21は、オリジナル画像がCMYK画像であり、輝度成分が多く含まれたMの値だけを参照して(2つの画素の違いは、両者の輝度成分に大きく反映されるので)、Mの値が一致すれば重複ラン長としてカウントした例である。この例でも、簡易な計算で、分布形状の指標を高速に求めることができる。
【0051】
図21の例では、12画素のMの値をグレーレベルで示し、Mの重複ラン長としては、2,0,2,0となる。
【0052】
図22は、1つの画像中に自然画像と人工画像が混在している場合の例である。この場合、前述した画像種判別法では、人工画像部分の影響によって、全体のラン長や重複ラン長は人工画像的な分布となってしまう。そこで、人工画像と自然画像が混在した場合でも適切な処理を行うために、画像を図22に示すように複数のブロック(タイル)に分割し、分割されたブロック毎に、前述した各実施例と同様の計算を行い、ブロック毎に画像種を判別して、圧縮手段を選択する。
【0053】
図23は、画像をブロックに分割して処理する場合の第1の構成を示し、図1の構成にさらに画像分割手段8が追加されている。図24は、画像をブロックに分割して処理する場合の第2の構成を示し、図2の構成にさらに画像分割手段8が追加されている。
【0054】
図25は、圧縮されたデータを復元するための構成を示す。圧縮されたデータ7はデコーダ9に入力され、デコーダ9では、圧縮データのヘッダを復号することにより、圧縮方法を識別し、その識別結果でランレングス復号器10またはJPEG伸張手段11の何れかを用いて画像データ12を復元する。
【0055】
上記したように、本発明は専用のハードウェアによって実施してもよいことは当然であるが、汎用のコンピュータシステムを利用し、ソフトウェアで実施してもよい。ソフトウェアで実施する場合には、本発明の各実施例で説明した、処理フローチャートの各ステップを実行するプログラムが記録媒体などに記録されていて、該記録媒体などからプログラムがコンピュータシステムに読み込まれてCPUによって実行される。
【0056】
図26は、本発明をソフトウェアで実施する場合の第1の構成例を示す。データバスを介して、HDD(ハードディスク)、RAM、CPUが接続され、以下の手順により、オリジナル画像の種類の判別と、該種類に応じた圧縮処理が実行される。
1.HDD上に記録されたオリジナル画像は、CPUからの命令によってRAM上に読み込まれる。
2.CPUは、RAM上の画像を読み込み、本発明の判別方法によって画像種を判別し、画像種に応じた圧縮方法を選択して圧縮を行う。
3.CPUは、圧縮後のデータをRAM上の別の領域に書き込む。
4.全てのオリジナル画像が圧縮されると、CPUからの命令によって、圧縮後のデータがHDD上に記録される。
【0057】
図27は、本発明をソフトウェアで実施する場合の第2の構成例を示す。データバスを介して、HDD、RAM1(PC内)、CPU1(PC内)、プリンタが接続されている。
【0058】
オリジナル画像をプリントアウトする際に、該画像の種類を判別し、該種類に応じた圧縮を行い、圧縮後のデータがプリンタに送信される。プリンタへの送信データ量が低減されるため、送信時間が短縮され、圧縮・伸張に要する時間を加味しても、高速なプリントが可能になる。
1.HDD上に記録されたオリジナル画像は、CPUからの命令によってRAM上に読み込まれる。
2.CPU1は、RAM1上の画像を読み込み、本発明の判別方法によって画像種を判別し、該種類に応じた圧縮方法を選択して圧縮を行う。
3.CPU1は、圧縮後のデータをRAM1上の別の領域に書き込む。
4.CPU1からの命令によって、圧縮後のデータがプリンタ内のRAM2上に記録される。
5.プリンタ内のCPU2は、圧縮後のデータを読み込み、該圧縮後のデータのヘッダ部分に記録された情報から前記選択された圧縮方法を識別し、該圧縮方法を逆に処理することによって復号値を得て、画像の伸張を行う。
6.CPU2は、伸張後のデータをRAM2上に書き込む。
7.その後プリンタは、伸張されたデータを所定の手順でプリントアウトする。
上記した構成例では、オリジナル画像がハードディスクに用意されていたが、本発明のオリジナル画像はこれに限定されず、例えばスキャナなどから読み込んだ画像データやネットワークを介して取り込んだ画像データでもよい。また、図27の構成例において、圧縮後の画像をネットワークを介して他の外部装置(プリンタなど)に出力するようにしてもよい。
【0059】
なお、本発明は上記した実施例に限定されず種々の変更が可能である。例えば、本発明の画像種判別方法は、適切な圧縮方法の選択の他に、画像種に適した色変換処理や中間調処理を選択する場合などにも適用することができる。
【0060】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明によれば、以下のような効果が得られる。
(1)画像データのラン長の分布を基に人工画像と自然画像を簡易かつ精度よく判別でき、画像種に適した圧縮方法を選択することが可能となる。
(2)人工画像が所定パターンからなる場合に、隣接する2ラインまたは隣接しない2ラインの重複ラン長の分布を求めることにより、画像の種類を簡易かつ精度よく判別でき、画像種に適した圧縮方法を選択することが可能となる。
(3)複数方向のラン長の分布を求めているので、人工画像と自然画像を簡易かつ高い信頼性で判別することができる。
(4)画像をブロックに分割し、ブロック毎にラン長の分布を求めているので、人工画像と自然画像が混在した場合でも、ブロック毎に適切な圧縮方法を選択することが可能となる。
(5)ラン長の分布を分散として求めているので、簡易な計算で分布形状の指標を得ることができ、また分散を所定方向の画素数の2乗で正規化しているので、分布形状の指標の精度を向上させることができる。
(6)色の全成分値を用いてラン長の分布を求めているので、分布形状の指標を高精度に求めることができる。
(7)色のG成分またはM成分のみを用いてラン長の分布を求めているので、簡易な計算で、分布形状の指標を高速に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施例の第1の構成を示す。
【図2】 本発明の実施例の第2の構成を示す。
【図3】 自然画像の例を示す。
【図4】 自然画像の一部拡大図を示す。
【図5】 自然画像のラン長の分布を示す。
【図6】 人工画像の例を示す。
【図7】 人工画像のラン長の分布を示す。
【図8】 画像判別の実験結果例を示す。
【図9】 実験に使用した人工画像の例を示す。
【図10】 実験に使用した自然画像の例を示す。
【図11】 本発明の実施例1に係る第1の処理フローチャートである。
【図12】 本発明の実施例1に係る第2の処理フローチャートである。
【図13】 実施例1におけるラン長の数え方を説明する図である。
【図14】 縞からなる模様の例を示す。
【図15】 本発明の実施例2に係る第1の処理フローチャートである。
【図16】 本発明の実施例2に係る第2の処理フローチャートである。
【図17】 重複ランを説明する図である。
【図18】 本発明の実施例3に係る第1の処理フローチャートである。
【図19】 本発明の実施例3に係る第2の処理フローチャートである。
【図20】 Gの値のみによるラン長の例を示す。
【図21】 Mの値のみによる重複ラン長の例を示す。
【図22】 1つの画像中に自然画像と人工画像が混在している例を示す。
【図23】 画像をブロックに分割して処理する場合の第1の構成を示す。
【図24】 画像をブロックに分割して処理する場合の第2の構成を示す。
【図25】 圧縮されたデータを復元するための構成を示す。
【図26】 本発明をソフトウェアで実施する場合の第1の構成例を示す。
【図27】 本発明をソフトウェアで実施する場合の第2の構成例を示す。
【符号の説明】
1、12 画像データ
2 ラン長分布算出手段
3 画像種判別手段
4 第1の画像圧縮手段
5 第2の画像圧縮手段
6 選択手段
7 圧縮データ
8 画像分割手段
9 デコーダ
10 ランレングス復号器
11 JPEG伸張手段
Claims (4)
- 画像データの隣接する2ラインをペアとして、所定ライン毎にラン長の分布を算出するラン長分布算出手段と、前記ラン長分布算出手段で算出されたラン長分布に基づき、前記画像データが人工画像か自然画像かを判別する画像種判別手段と、前記画像データにロスレスの圧縮処理を施す第1の圧縮手段と、前記画像データにロッシーの圧縮処理を施す第2の圧縮手段とを有し、前記画像種判別手段が、前記画像データを人工画像と判別した場合に前記ロスレスの圧縮処理を行い、前記画像データが自然画像と判別した場合に前記ロッシーの圧縮処理を行なう画像処理装置であって、前記ラン長は、第1のライン中の第1の画素と同一の特性値であり、前記第1の画素に隣接する、第2のライン中の第2の画素をペアとし、連続したペアの数であることを特徴とする画像処理装置。
- 画像データの隣接しない2ラインをペアとして、所定ライン毎にラン長の分布を算出するラン長分布算出手段と、前記ラン長分布算出手段で算出されたラン長分布に基づき、前記画像データが人工画像か自然画像かを判別する画像種判別手段と、前記画像データにロスレスの圧縮処理を施す第1の圧縮手段と、前記画像データにロッシーの圧縮処理を施す第2の圧縮手段とを有し、前記画像種判別手段が、前記画像データを人工画像と判別した場合に前記ロスレスの圧縮処理を行い、前記画像データが自然画像と判別した場合に前記ロッシーの圧縮処理を行なう画像処理装置であって、前記ラン長は、第1のライン中の第1の画素と同一の特性値であり、第2のライン上で前記第1の画素の位置と同一位置にある第2の画素をペアとし、連続したペアの数であることを特徴とする画像処理装置。
- 画像データの隣接する2ラインをペアとして、所定ライン毎にラン長の分布を算出するラン長分布算出工程と、前記ラン長分布算出工程で算出されたラン長分布に基づき、前記画像データが人工画像か自然画像かを判別する画像種判別工程と、前記画像データにロスレスの圧縮処理を施す第1の圧縮工程と、前記画像データにロッシーの圧縮処理を施す第2の圧縮工程とを有し、前記画像種判別工程が、前記画像データを人工画像と判別した場合に前記ロスレスの圧縮処理を行い、前記画像データが自然画像と判別した場合に前記ロッシーの圧縮処理を行なう画像処理方法であって、前記ラン長は、第1のライン中の第1の画素と同一の特性値であり、前記第1の画素に隣接する、第2のライン中の第2の画素をペアとし、連続したペアの数であることを特徴とする画像処理方法。
- 画像データの隣接しない2ラインをペアとして、所定ライン毎にラン長の分布を算出するラン長分布算出工程と、前記ラン長分布算出工程で算出されたラン長分布に基づき、前記画像データが人工画像か自然画像かを判別する画像種判別工程と、前記画像データにロスレスの圧縮処理を施す第1の圧縮工程と、前記画像データにロッシーの圧縮処理を施す第2の圧縮工程とを有し、前記画像種判別工程が、前記画像データを人工画像と判別した場合に前記ロスレスの圧縮処理を行い、前記画像データが自然画像と判別した場合に前記ロッシーの圧縮処理を行なう画像処理方法であって、前記ラン長は、第1のライン中の第1の画素と同一の特性値であり、第2のライン上で前記第1の画素の位置と同一位置にある第2の画素をペアとし、連続したペアの数であることを特徴とする画像処理方法。
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