JP4067550B2 - Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program - Google Patents

Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program Download PDF

Info

Publication number
JP4067550B2
JP4067550B2 JP2006007395A JP2006007395A JP4067550B2 JP 4067550 B2 JP4067550 B2 JP 4067550B2 JP 2006007395 A JP2006007395 A JP 2006007395A JP 2006007395 A JP2006007395 A JP 2006007395A JP 4067550 B2 JP4067550 B2 JP 4067550B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
code amount
image
frequency domain
compression rate
code
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 - Fee Related
Application number
JP2006007395A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2006197611A (en
Inventor
麻衣子 山田
宏幸 作山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2006007395A priority Critical patent/JP4067550B2/en
Publication of JP2006197611A publication Critical patent/JP2006197611A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4067550B2 publication Critical patent/JP4067550B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Description

本発明は、画像符号化装置に関し、特に視覚的重みに基づいて符号化を行うことで画質を保持する画像符号化装置、画像符号化方法、画像符号化プログラム、画像符号化プログラムを記録した記録媒体に関する。   The present invention relates to an image encoding device, and in particular, an image encoding device that retains image quality by performing encoding based on visual weight, an image encoding method, an image encoding program, and a recording in which an image encoding program is recorded It relates to the medium.

従来、画像符号化を行う際は、一般的に（色変換）→（周波数領域の係数への変換）→（係数の量子化）→（エントロピー符号化）という手順が取られている。またこの際、低域の画像データを多く残し、高域の画像データを多く削ることで、同等量の圧縮をした場合でも比較的良い画質が得られることが知られている。これは、人間の視覚特性によるものである。   Conventionally, when performing image encoding, generally, a procedure of (color conversion) → (conversion to frequency domain coefficients) → (quantization of coefficients) → (entropy encoding) is taken. Also, at this time, it is known that a relatively good image quality can be obtained even when the same amount of compression is performed by leaving a large amount of low-frequency image data and removing a large amount of high-frequency image data. This is due to human visual characteristics.

上記手順において量子化を行う際には、処理を簡易にするために画像特性（細やかな絵柄が多い画像か、平坦な絵柄の画像か等）を考慮しないで、所定の定数で係数の除算を行うという、一律な量子化が行われていた。   When quantization is performed in the above procedure, the coefficient is divided by a predetermined constant without considering image characteristics (such as an image with many fine patterns or an image with a flat pattern) in order to simplify the processing. Uniform quantization was performed.

しかし、画像特性を考慮しない一律な量子化では、圧縮率が高い（＝除算時の定数が大きい）場合に、低域に較べて高域の画像データ、即ち符号量を多く削りすぎてしまい、画質が保持できなくなるという問題が生じる。また、圧縮率が低い場合には、高域に較べて低域の符号量を多く削りすぎてしまうという問題も存在する。   However, in the uniform quantization that does not consider the image characteristics, when the compression rate is high (= the constant at the time of division is large), the high frequency image data, that is, the code amount is excessively shaved compared to the low frequency, There arises a problem that the image quality cannot be maintained. In addition, when the compression rate is low, there is a problem that the amount of code in the low band is excessively cut as compared with the high band.

このような問題を解決する技術として、符号化時、人間の視覚特性を考慮することによって、削減すべき符号量を精度良く求め、合理的な符号量配分を行う技術が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。
特開平５−８３５６０号公報 As a technique for solving such a problem, a technique has been disclosed in which the amount of code to be reduced is accurately obtained by considering human visual characteristics at the time of encoding, and rational code amount distribution is performed (for example, , See Patent Document 1).
JP-A-5-83560

しかしながら、特許文献１（特開平５−８３５６０号公報）が開示する技術では、削減すべき符号量の算出方法が原画像に基づくものではなく、予め用意された標準的な画像に基づくものであるため、原画像の符号量特性と誤差とが生じる可能性が大きいという問題がある。   However, with the technique disclosed in Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 5-83560), the code amount calculation method to be reduced is not based on an original image but based on a standard image prepared in advance. Therefore, there is a problem that there is a high possibility that an original image code amount characteristic and an error will occur.

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置、画像符号化方法、画像符号化プログラム、画像符号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。   The present invention has been made in view of the above problems, and an image encoding device, an image encoding method, an image encoding program, and an image encoding program that reduce the code amount accurately based on the code amount characteristics of an original image An object of the present invention is to provide a recording medium on which is recorded.

係る目的を達成するために、請求項１記載の発明は、周波数領域に変換された画像データを符号化する画像符号化装置であって、量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減手段を有し、前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に、視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴としている。   In order to achieve such an object, the invention described in claim 1 is an image encoding device that encodes image data converted into a frequency domain, and the image obtained by entropy encoding executed after quantization Based on the distribution of the code amount for each frequency domain of the data, the code amount reducing means for reducing the code amount, the code amount for each frequency domain obtained by the entropy coding or the frequency domain obtained by the quantization It is characterized in that the code amount is reduced based on a value obtained by multiplying each code amount by the reciprocal of the visual transfer function.

これにより、請求項１記載の発明では、ノイズ成分の影響を低減し、視覚特性を反映させながら、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置を提供することが可能となる。   Thus, according to the first aspect of the present invention, there is provided an image encoding device that reduces the amount of code with high accuracy based on the code amount characteristics of the original image while reducing the influence of noise components and reflecting the visual characteristics. Is possible.

更に、請求項２記載の発明は、周波数領域に変換された複数のコンポーネントからなる画像データを符号化する画像符号化装置であって、量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減手段を有し、前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に対して、前記コンポーネント毎に視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴としている。   Furthermore, the invention described in claim 2 is an image encoding device for encoding image data composed of a plurality of components converted into a frequency domain, and the image data obtained by entropy encoding executed after quantization Code amount reduction means for reducing the code amount based on the distribution of the code amount for each frequency region, and the code amount for each frequency region obtained by the entropy coding or for each frequency region obtained by the quantization The code amount is reduced on the basis of a value obtained by multiplying the code amount by the reciprocal of the visual transfer function for each component.

これにより、請求項２記載の発明では、ノイズ成分の影響を低減し、圧縮率を保ちつつ、コンポーネント毎に視覚特性を反映することで、より原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置を提供することが可能となる。   Accordingly, in the invention described in claim 2, by reducing the influence of the noise component and maintaining the compression rate and reflecting the visual characteristics for each component, the code amount is more accurately based on the code amount characteristics of the original image. Therefore, it is possible to provide an image encoding device that reduces the amount of the image.

更に、請求項３記載の発明は、前記符号量削減手段が、低圧縮率である場合と高圧縮率である場合とで符号量の削減を変えることを特徴としている。   Further, the invention according to claim 3 is characterized in that the code amount reduction means changes the code amount reduction between a low compression rate and a high compression rate.

これにより、請求項３記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、圧縮率によって符号量削減方法を変えることで、より画質劣化を低減させることが可能となる。   Thus, according to the third aspect of the present invention, in the image coding apparatus that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristic of the original image, the image quality deterioration is further reduced by changing the code amount reduction method according to the compression rate. It becomes possible to make it.

更に、請求項４記載の発明は、前記符号量削減手段が、ある一定の圧縮率までは全域に渡って平均的に符号量を削減し、前記圧縮率以上からは高域から順に符号量を削減することを特徴としている。   Furthermore, in the invention according to claim 4, the code amount reducing means reduces the code amount on the average over the entire area up to a certain compression rate, and the code amount is increased in order from the high range above the compression rate. It is characterized by reducing.

これにより、請求項４記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、急激な画質劣化を低減することが可能となる。   Thus, according to the fourth aspect of the present invention, it is possible to reduce abrupt image quality degradation in an image coding apparatus that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項５記載の発明は、前記符号量削減手段が、所定の圧縮率以下である場合、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴としている。   Furthermore, in the invention according to claim 5, when the code amount reducing means is equal to or less than a predetermined compression rate, the code amount or the code amount based on the visual characteristic is substantially the same ratio over the entire area. It is characterized by reducing the amount of codes.

これにより、請求項５記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、よりバランスの取れた画質を得ることが可能となる。   Thus, according to the fifth aspect of the present invention, it is possible to obtain a more balanced image quality in the image coding apparatus that reduces the code amount with high accuracy based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項６記載の発明は、前記符号量削減手段が、所定の圧縮率以上である場合、当該圧縮率までは、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴としている。   Further, in the invention according to claim 6, when the code amount reducing means is equal to or higher than a predetermined compression rate, the code amount based on the code amount or the visual characteristic is extended over the entire area up to the compression rate. It is characterized in that the code amount is reduced at substantially the same ratio as the ratio.

これにより、請求項６記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、急激な画質劣化を低減させることが可能となる。   Thus, according to the sixth aspect of the present invention, it is possible to reduce abrupt image quality degradation in an image coding apparatus that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項７の発明では、周波数領域に変換された画像データを符号化する画像符号化方法であって、量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減工程を有し、前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に、視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴としている。
Furthermore, in the invention of claim 7 , there is provided an image encoding method for encoding image data converted into the frequency domain, wherein the code for each frequency domain of the image data obtained by entropy encoding executed after quantization is provided. A code amount reduction step of reducing the code amount based on the distribution of the amount, and the code amount for each frequency domain obtained by the entropy coding or the code amount for each frequency domain obtained by the quantization is visually The code amount is reduced based on a value obtained by multiplying the reciprocal of the transfer function.

これにより、請求項７記載の発明では、ノイズ成分の影響を低減し、視覚特性を反映させながら、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法を提供することが可能となる。
Thus, the invention according to claim 7 provides an image encoding method that reduces the code amount with high accuracy based on the code amount characteristic of the original image while reducing the influence of the noise component and reflecting the visual characteristic. Is possible.

更に、請求項８の発明では、周波数領域に変換された複数のコンポーネントからなる画像データを符号化する画像符号化方法であって、量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減工程を有し、前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に対して、前記コンポーネント毎に視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴としている。
Furthermore, in the invention of claim 8 , there is provided an image encoding method for encoding image data composed of a plurality of components converted into a frequency domain, wherein the image data obtained by entropy encoding executed after quantization is used. A code amount reduction step for reducing the code amount based on the distribution of the code amount for each frequency domain, and the code amount for each frequency domain obtained by the entropy encoding or for each frequency domain obtained by the quantization The code amount is reduced based on a value obtained by multiplying the code amount by the reciprocal of the visual transfer function for each component.

これにより、請求項８記載の発明では、ノイズ成分の影響を低減し、圧縮率を保ちつつ、コンポーネント毎に視覚特性を反映することで、より原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法を提供することが可能となる。
Thus, according to the eighth aspect of the present invention, by reducing the influence of the noise component and maintaining the compression ratio, the visual characteristics are reflected for each component, so that the code amount can be more accurately based on the code amount characteristics of the original image. Therefore, it is possible to provide an image encoding method that reduces the image quality.

更に、請求項９の発明では、前記符号量削減工程が、低圧縮率である場合と高圧縮率である場合とで符号量の削減を変えることを特徴としている。
Furthermore, the invention of claim 9 is characterized in that the code amount reduction step changes the code amount reduction between a low compression rate and a high compression rate.

これにより、請求項９記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、圧縮率によって符号量削減方法を変えることで、より画質劣化を低減させることが可能となる。
Thus, according to the ninth aspect of the present invention, in the image coding method for accurately reducing the code amount based on the code amount characteristic of the original image, the image amount degradation is further reduced by changing the code amount reducing method according to the compression rate. It becomes possible to make it.

更に、請求項１０の発明では、前記符号量削減工程が、ある一定の圧縮率までは全域に渡って平均的に符号量を削減し、前記圧縮率以上からは高域から順に符号量を削減することを特徴としている。
Furthermore, in the invention of claim 10, the code amount reduction step reduces the code amount on the average over the entire area up to a certain compression rate, and reduces the code amount in order from the high range above the compression rate. It is characterized by doing.

これにより、請求項１０記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、急激な画質劣化を低減することが可能となる。
Thus, according to the tenth aspect of the present invention, it is possible to reduce abrupt image quality degradation in an image encoding method that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項１１の発明では、前記符号量削減工程が、所定の圧縮率以下である場合、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴としている。
Furthermore, in the invention of claim 11, when the code amount reduction step is equal to or less than a predetermined compression rate, the code amount is substantially the same as the ratio of the code amount or the code amount based on the visual characteristics over the entire area. It is characterized by reducing the amount.

これにより、請求項１１記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、よりバランスの取れた画質を得ることが可能となる。
Thus, in the invention described in claim 11 , it is possible to obtain a more balanced image quality in the image coding method for accurately reducing the code amount based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項１２の発明では、前記符号量削減工程が、所定の圧縮率以上である場合、当該圧縮率までは、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴としている。
Furthermore, in the invention according to claim 12, when the code amount reduction step is equal to or higher than a predetermined compression rate, the code amount or the ratio of the code amount based on the visual characteristics over the entire area up to the compression rate. The code amount is reduced at substantially the same ratio.

これにより、請求項１２記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、急激な画質劣化を低減させることが可能となる。
Thus, according to the twelfth aspect of the present invention, in the image coding method for accurately reducing the code amount based on the code amount characteristic of the original image, it is possible to reduce rapid image quality degradation.

請求項１記載の発明によれば、ノイズ成分の影響を低減し、視覚特性を反映させながら、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置を提供することが可能となる。   According to the first aspect of the present invention, it is possible to provide an image encoding device that reduces the code amount with high accuracy based on the code amount characteristic of the original image while reducing the influence of the noise component and reflecting the visual characteristic. It becomes possible.

更に、請求項２記載の発明によれば、ノイズ成分の影響を低減し、圧縮率を保ちつつ、コンポーネント毎に視覚特性を反映することで、より原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置を提供することが可能となる。   Furthermore, according to the second aspect of the present invention, the effect of noise components is reduced and the visual characteristics are reflected for each component while maintaining the compression ratio, thereby making it possible to accurately code based on the code amount characteristics of the original image. It is possible to provide an image encoding device that reduces the amount.

更に、請求項３記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、圧縮率によって符号量削減方法を変えることで、より画質劣化を低減させることが可能となる。   Furthermore, according to the third aspect of the present invention, in the image coding apparatus that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristic of the original image, the image quality can be further deteriorated by changing the code amount reduction method according to the compression rate. It can be reduced.

更に、請求項４記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、急激な画質劣化を低減することが可能となる。   Furthermore, according to the fourth aspect of the present invention, it is possible to reduce abrupt image quality degradation in an image encoding apparatus that reduces the code amount with high accuracy based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項５記載の発明によれば、請求項５記載の発明では、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、よりバランスの取れた画質を得ることが可能となる。   Furthermore, according to the fifth aspect of the present invention, in the fifth aspect of the present invention, a more balanced image quality is obtained in the image coding apparatus that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristic of the original image. It becomes possible.

更に、請求項６記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化装置において、急激な画質劣化を低減させることが可能となる。   Furthermore, according to the sixth aspect of the present invention, it is possible to reduce abrupt image quality degradation in an image encoding apparatus that reduces the code amount with high accuracy based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項７記載の発明によれば、ノイズ成分の影響を低減し、視覚特性を反映させながら、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法を提供することが可能となる。
Furthermore, according to the seventh aspect of the present invention, there is provided an image encoding method for reducing the code amount with high accuracy based on the code amount characteristic of the original image while reducing the influence of the noise component and reflecting the visual characteristic. It becomes possible.

更に、請求項８記載の発明によれば、ノイズ成分の影響を低減し、圧縮率を保ちつつ、コンポーネント毎に視覚特性を反映することで、より原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法を提供することが可能となる。
Further, according to the eighth aspect of the present invention, it is possible to more accurately code based on the code amount characteristics of the original image by reflecting the visual characteristics for each component while reducing the influence of noise components and maintaining the compression ratio. It is possible to provide an image encoding method that reduces the amount.

更に、請求項９記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、圧縮率によって符号量削減方法を変えることで、より画質劣化を低減させることが可能となる。
Furthermore, according to the ninth aspect of the present invention, in the image coding method for accurately reducing the code amount based on the code amount characteristic of the original image, the image quality can be further deteriorated by changing the code amount reducing method according to the compression rate. It can be reduced.

更に、請求項１０記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、急激な画質劣化を低減することが可能となる。
Furthermore, according to the tenth aspect of the present invention, it is possible to reduce abrupt image quality degradation in an image encoding method that accurately reduces the code amount based on the code amount characteristics of the original image.

更に、請求項１１記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、よりバランスの取れた画質を得ることが可能となる。
Furthermore, according to the eleventh aspect of the present invention, it is possible to obtain a more balanced image quality in the image coding method for accurately reducing the code amount based on the code amount characteristic of the original image.

更に、請求項１２記載の発明によれば、原画像の符号量特性に基づいて精度良く符号量を削減する画像符号化方法において、急激な画質劣化を低減させることが可能となる。
Furthermore, according to the twelfth aspect of the present invention, in the image coding method for accurately reducing the code amount based on the code amount characteristic of the original image, it is possible to reduce rapid image quality degradation.

〔原理〕
本発明を好適に実施した形態を説明するにあたり、その原理について先に述べる。 〔principle〕
In describing a preferred embodiment of the present invention, its principle will be described first.

上記従来技術の説明で述べたような、「画像データ」と「符号量」とを同等な扱いとしたのには以下に示すような理由がある。   The reason why “image data” and “code amount” are treated in the same manner as described in the description of the prior art is as follows.

一般的に平均情報量はエントロピーと呼ばれるが、上記で述べた（色変換）→（周波数領域の係数への変換）→（係数の量子化）→（エントロピー符号化）の手順における「エントロピー符号化」とは、「画像データのエントロピー（平均情報量）を反映した形で符号化する」ことを意味する。即ち、通常、エントロピー符号化後の符号量は、その画像のデータ量をある程度反映したものとなる。従って、「画像データ量≒符号量」というモデル化が可能である。   In general, the average amount of information is called entropy. In the procedure described above (color conversion) → (conversion to frequency domain coefficients) → (quantization of coefficients) → (entropy encoding), "Means" encoding in a form reflecting the entropy (average amount of information) of image data ". In other words, the code amount after entropy encoding usually reflects the data amount of the image to some extent. Therefore, it is possible to model “image data amount≈code amount”.

そこで「原画像の特性≒画像のデータ量≒符号量」と考えれば、ロスレスのサブバンド全体でエントロピー符号化を行って符号量（の分布）を得た後、それを考慮して再度の量子化或いは符号の破棄等を行うことにより、原画像の特性に合わせた符号が得られる。本発明では、このようにエントロピー符号化により得られた符号量を考慮することによって、エントロピー符号化で得られる符号量の多い画像と少ない画像とに対する量子化方法（符号量の破棄方法）を変える。   Therefore, if we consider that “original image characteristics ≒ image data amount ≒ code amount”, entropy coding is performed on the entire lossless subband to obtain the code amount (distribution), and then it is taken into account By performing conversion or discarding of the code, a code that matches the characteristics of the original image can be obtained. In the present invention, by considering the code amount obtained by entropy coding in this way, the quantization method (code amount discarding method) for an image having a large code amount and an image having a small code amount obtained by entropy coding is changed. .

また、通常、画像を周波数変換してから符号化する方式では、サブバンド符号化に代表されるように周波数領域毎に符号化を施す。このため、符号量としては周波数領域毎に参照することが可能である。従って、周波数領域毎の符号量分布を考慮して、より精密な量子化方法（破棄方法）の調整をするよう構成することも可能である。尚、例えばＪＰＥＧ２０００のような、サブバンド毎の符号量をヘッダ情報として含む符号化方式では、一度得た符号から部分的に符号を破棄することで、最終的な符号量を制御することは容易である。   In general, in a method of encoding an image after frequency conversion, encoding is performed for each frequency domain, as represented by subband encoding. For this reason, the code amount can be referred to for each frequency domain. Therefore, it is also possible to make a more precise adjustment of the quantization method (discard method) in consideration of the code amount distribution for each frequency domain. For example, in an encoding method such as JPEG2000 that includes the code amount for each subband as header information, it is easy to control the final code amount by partially discarding the code from the code once obtained. It is.

このように本発明は、周波数領域に変換された画像データを符号化する際に、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化後の符号量に基づいて符号量を削減することを特徴としている。これにより本発明では、原画像の特性を考慮した符号化を行うことが可能となる。   As described above, the present invention is characterized in that when the image data converted into the frequency domain is encoded, the code amount is reduced based on the code amount after entropy encoding of the entire lossless subband. Thus, in the present invention, it is possible to perform encoding in consideration of the characteristics of the original image.

また、上記で延べた「符号量」はロスレスのものに限定される必要はない。例えば、均一に量子化された後の符号量は、原画像のデータ量がかなりの程度反映されている。更に、この符号量を生成するにあたり用いた量子化方法が明らかであれば（通常、符号のためには量子化方法は明らかである必要がある）、原画像のデータ量を推測することも可能である。従って、ロスが存在する場合でも、本発明を適用することは可能である。   Further, the “code amount” extended above is not necessarily limited to the lossless one. For example, the amount of code after uniform quantization reflects the data amount of the original image to a considerable extent. Furthermore, if the quantization method used to generate this code amount is clear (usually the quantization method needs to be clear for the code), it is possible to estimate the data amount of the original image It is. Therefore, the present invention can be applied even when a loss exists.

但し、原画像にはノイズ成分が含まれている場合がある。このため、ロスレスの場合にはノイズ自体も情報量として符号化される。しかしながら、ノイズが含まれる画像は、量子化することでその多くを削減することが可能である。このため、量子化を取り入れることにより、ノイズ成分を除いた原画像の情報量を基に量子化方法（符号破棄方法）を制御することが可能となる。   However, the original image may contain noise components. For this reason, in the case of lossless, noise itself is encoded as an information amount. However, most of an image including noise can be reduced by quantization. For this reason, by incorporating quantization, the quantization method (code discarding method) can be controlled based on the information amount of the original image excluding the noise component.

このように本発明は、周波数領域に変換された画像データを符号化する際に、量子化後のエントロピー符号化により得られた符号量に基づいて削減する符号量を決定することを特徴としている。これにより本発明では、ノイズ成分の影響を低減し、原画像の特性を考慮した符号化を行うことが可能となる。   As described above, the present invention is characterized in that, when encoding image data converted into the frequency domain, a code amount to be reduced is determined based on a code amount obtained by entropy encoding after quantization. . As a result, in the present invention, it is possible to reduce the influence of noise components and perform encoding in consideration of the characteristics of the original image.

また、上記では「原画像のデータ量≒符号量」というモデルを採用したが、人間の視覚では、単純に「画像のデータ量＝画質」、即ちデータ量が多い画像程、良い画質と認識されるとは限らない。これは、人間の視覚がローパスフィルタだからであり、高周波成分が強く認識されないためである。このため、同じ符号量でも高周波成分の符号量は、より破棄の対象として良いと言える。   In the above description, the model of “original image data amount≈code amount” is adopted. However, human vision simply recognizes that “image data amount = image quality”, that is, an image with a larger amount of data is better image quality. Not necessarily. This is because human vision is a low-pass filter and high frequency components are not strongly recognized. For this reason, even if the code amount is the same, it can be said that the code amount of the high-frequency component is better discarded.

そこで本発明は、上記した特徴の他に、視覚特性に基づきながら符号量を削減することも特徴としている。これにより本発明では、視覚的な重みに基づいて、より良い画質を保つことが可能となる。   Therefore, in addition to the above-described features, the present invention is also characterized in that the code amount is reduced based on visual characteristics. Accordingly, in the present invention, it is possible to maintain better image quality based on the visual weight.

ここで、視覚的な重みを表す関数の代表例として、視覚伝達関数（ｖｉｓｕａｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＶＴＦ）が存在する。ＶＴＦとは、視覚系の振幅伝搬特性（Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＭＴＦ）のことであり、以下の（式１）で表されるものである。
ＶＴＦ＝５．０５（ｅ−０．８４３ｆ）（１−ｅ０．６１１ｆ）：（但し、ｆ＞０．７９）
＝１．０ …（式１）
但し、上記（式１）において、ｆは空間周波数であり、単位は［ｃｙｃｌｅ／ｍｍ］である。 Here, a visual transfer function (VTF) exists as a representative example of a function representing a visual weight. VTF is the amplitude transfer characteristic (Modulation Transfer Function: MTF) of the visual system, and is expressed by the following (Formula 1).
VTF = 5.05 (e -0.843f ) (1-e 0.611f ): (however, f> 0.79)
= 1.0 (Formula 1)
However, in the above (Formula 1), f is a spatial frequency and the unit is [cycle / mm].

このＶＴＦは、簡単には周波数毎の視覚の感度を示している（詳細は画像写真学会年次大会『Ｊａｐａｎ Ｈａｒｄｃｏｐｙ ’９５』論文集１５５−１５８（：以下、引用文献１という）を参照されたい）。   This VTF simply indicates the visual sensitivity for each frequency (for details, refer to the Annual Meeting of Japan Society for Image Photography “Japan Hardcopy '95” 155-158 (hereinafter referred to as Cited Reference 1). ).

一般的に、ウェーブレット符号化に代表されるサブバンド符号化は、画像を周波数領域毎のサブバンドに変換するが、これに対してＶＴＦは周波数の関数であるため、サブバンド毎の符号量にＶＴＦの逆数をかければ、いわば「視覚的に鈍感な程度（＝ＶＴＦの逆数）を反映した符号量」即ち「視覚的に削減可能な程度が反映された削減前の符号量」を得ることができる。ここで、サブバンドとは、例えば３回のサブバンド分割を行った場合、図２に示されているような、それぞれの分割によって得られた３ＬＬ，３ＬＨ，３ＨＬ，３ＨＨ，２ＬＨ，２ＨＬ，２ＨＨ，１ＬＨ，１ＨＬ，１ＨＨのことである。   In general, subband coding represented by wavelet coding converts an image into subbands for each frequency domain. On the other hand, VTF is a function of frequency. If the reciprocal of the VTF is applied, the so-called “amount of code reflecting the visually insensitive degree (= the reciprocal of VTF)”, ie, “the amount of code before the reduction reflecting the visually reducible degree” can be obtained. it can. Here, the subband is, for example, 3LL, 3LH, 3HL, 3HH, 2LH, 2HL, 2HH obtained by the respective divisions as shown in FIG. , 1LH, 1HL, 1HH.

このように本発明は、上記した特徴の他に、ロスレスの符号量に視覚伝達関数（ＶＴＦ）の逆数を乗じたものに基づきながら、符号量を削減していくことを特徴としている。これにより本発明では、視覚特性を反映しながら原画像の特性を考慮した符号化を行うことが可能となる。   As described above, the present invention is characterized in that the code amount is reduced based on the lossless code amount multiplied by the reciprocal of the visual transfer function (VTF) in addition to the above-described features. Thus, in the present invention, it is possible to perform encoding in consideration of the characteristics of the original image while reflecting the visual characteristics.

更に本発明は、上記した特徴の他に、量子化後の符号量に視覚伝達関数ＶＴＦの逆数を乗じたものに基づきながら、符号量を削減していくことを特徴としている。これにより本発明では、ノイズ成分の影響を低減し、且つ視覚特性を反映しながら、原画像の特性を考慮した符号化を行うことが可能となる。   In addition to the above features, the present invention is characterized in that the code amount is reduced based on a product of the quantized code amount and the inverse of the visual transfer function VTF. As a result, according to the present invention, it is possible to perform encoding in consideration of the characteristics of the original image while reducing the influence of noise components and reflecting the visual characteristics.

また、画像が複数のコンポーネント（Ｒ，Ｇ，Ｂの３つのコンポーネントや、輝度Ｙ，色差Ｃｂ，色差Ｃｒの３つのコンポーネント等）から成る場合、上記した視覚特性はコンポーネント毎に異なるものとなる。例えばＷａｔｓｏｎ， Ｇ．Ｙａｎｇ， Ｊ．Ｖｉｌｌａｓｅｎｏｒによる“Ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｗａｖｅｌｅｔ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｎｏｉｓｅ”， ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃ．， ｖｏｌ．６， ｐｐ．１１６４−１１７５， １９９７（以下、引用文献２という）に記載されているように、知覚可能な量子誤差の最大値が、輝度Ｙ，色差Ｃｂ，色差Ｃｒでおよそ１：２：４の比となる実験結果が存在する。この実験結果のグラフを図３に示す。   Further, when an image is composed of a plurality of components (three components of R, G, and B, three components of luminance Y, color difference Cb, and color difference Cr), the visual characteristics described above are different for each component. For example, Watson, G .; Yang, J. et al. “Visibility of wavelet quantization noise” by Villasenor, IEEE Trans. on Image Proc. , Vol. 6, pp. 1164-1175, 1997 (hereinafter referred to as Cited Document 2), the maximum perceivable quantum error is approximately 1: 2: 4 in terms of luminance Y, color difference Cb, and color difference Cr. There are experimental results. A graph of this experimental result is shown in FIG.

図３は、横軸に空間周波数、縦軸に量子化誤差が取られている。また、図３中の「ｏｒ＝１，２，３，４」は順にＬＬ，ＨＬ，ＨＨ，ＬＨと対応する。更に、図３中、下方に位置する曲線から順に輝度Ｙ成分，色差Ｃｒ成分，色差Ｃｂ成分の実験値を示している。この図３からも明らかなように、空間周波数の高い部分においては一部例外があるものの、輝度Ｙ成分，色差Ｃｒ成分，色差Ｃｂ成分の順に量子化誤差が少ないことが解る。   In FIG. 3, the horizontal axis represents the spatial frequency, and the vertical axis represents the quantization error. Further, “or = 1, 2, 3, 4” in FIG. 3 corresponds to LL, HL, HH, and LH in this order. Further, in FIG. 3, experimental values of the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference Cb component are shown in order from the curve positioned below. As can be seen from FIG. 3, although there are some exceptions in the high spatial frequency part, it can be seen that the quantization error is small in the order of the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference Cb component.

ここでいう量子化誤差とは、認識されない程度の誤差の限界値であり、これ以上量子化を行った場合には認識される程度の誤差が生じると判断する際の指標となるものである。即ち、量子化誤差が少ないということは、それだけ量子化がし難く、人間の目にとって敏感であるということになる。逆に量子化誤差が大きいということは、より量子化がし易く、人間の目にとって鈍感であるということになる。このように、人間の目の見え易さを表す輝度Ｙ，色差Ｃｒ，色差Ｃｂ毎の視覚伝達関数ＶＴＦによる関係は、上述の引用文献２及び図３にも示されているように、４：２：１として扱うことができる。   The quantization error here is a limit value of an error that cannot be recognized, and serves as an index for determining that an error that can be recognized when further quantization is performed. That is, the fact that the quantization error is small means that it is difficult to quantize that much and is sensitive to the human eye. Conversely, a large quantization error means that it is easier to quantize and is insensitive to the human eye. As described above, the relationship by the visual transfer function VTF for each of the luminance Y, the color difference Cr, and the color difference Cb representing the visibility of human eyes is 4: 4 as shown in the above cited reference 2 and FIG. 2: 1.

ここで、輝度Ｙ，色差Ｃｂ，色差Ｃｒとは、ＲＧＢの３つのコンポーネント（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を以下に示す（式２）で変換することにより得られるものであり、輝度や色差のコンポーネントのことである。但し、（式２）はＪＰＥＧにおける色変換で広く使用されている用いられる式である。
輝度Ｙ ＝０．２９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ
色差Ｃｂ＝０．５Ｒ−０．４１８７Ｇ−０．０１８１３Ｂ
色差Ｃｒ＝−０．１６８７Ｒ−０．３３１３Ｇ＋０．５Ｂ …（式２）
そこで、本発明は、上記した特徴の他に、画像が複数のコンポーネントで構成されている場合、該コンポーネント毎に上記視覚特性又は視覚伝達関数（ＶＴＦ）を反映して、削減する符号量を決定することを特徴とする。これにより本発明では、圧縮率を保ちつつ、コンポーネント毎にＶＴＦが反映され、より画質劣化を防止することが可能となる。 Here, the luminance Y, the color difference Cb, and the color difference Cr are obtained by converting the three RGB components (R, G, B) according to the following (Equation 2), and the luminance and color difference components That is. However, (Expression 2) is an expression that is widely used in color conversion in JPEG.
Luminance Y = 0.29R + 0.587G + 0.114B
Color difference Cb = 0.5R−0.4187G−0.08113B
Color difference Cr = −0.1687R−0.3313G + 0.5B (Formula 2)
Therefore, in addition to the above-described features, the present invention determines the amount of code to be reduced by reflecting the visual characteristics or visual transfer function (VTF) for each component when the image is composed of a plurality of components. It is characterized by doing. Accordingly, in the present invention, VTF is reflected for each component while maintaining the compression rate, and it becomes possible to prevent image quality deterioration.

また、本発明では、以上で得られた周波数領域毎の「視覚的に削減可能な程度が反映された削減前の符号量」に基づいて、原画像の特性をどう反映しながら符号量を削減するかが問題となる。これは符号量の削減をどの程度簡易に行うか、又、低域から高域のバランスをどうするか、等によって幾通りかの方法を取ることができる。   In the present invention, the code amount is reduced while reflecting the characteristics of the original image on the basis of the “code amount before reduction that reflects the degree that can be visually reduced” for each frequency domain obtained as described above. It will be a problem. This can be done in several ways depending on how much the code amount is reduced and how to balance the low to high range.

上記「視覚的に削減可能な程度が反映された削減前の符号量」は、周波数領域毎のＶＴＦを考慮したものであり、いわゆる正規化したものである。このため、正規化自体が適正に行われていれば、基本的にはどの周波数を削っても同じ程度の画質劣化が生じると期待される。しかしながら、低域の符号を中心に削った場合と、高域の符号を中心に削った場合とでは、認識される画像が違うタイプのものとなる。即ち、前者では全体にシャープではあるが低域のムラが目立つ画像と認識され、後者では低域のムラは生じにくいが全体にぼやけた画像と認識される。このように、高域の符号を削減した場合と、低域の画像を削減した場合とでは、観察者に与える印象が異なる。   The above “amount of codes before reduction reflecting the degree that can be visually reduced” is a so-called normalized value considering VTF for each frequency domain. For this reason, if normalization itself is performed properly, it is expected that basically the same degree of image quality degradation will occur regardless of the frequency. However, the recognized image is a different type of image when the low frequency code is cut off and the high frequency code is cut off. That is, the former is recognized as an image that is sharp overall but has low-frequency unevenness, and the latter is recognized as an image that is blurry throughout, although low-frequency unevenness hardly occurs. Thus, the impression given to the observer differs between the case where the high-frequency code is reduced and the case where the low-frequency image is reduced.

画像を圧縮する場合には観察者の嗜好にも依存するため、設計思想等によって上記のような符号の削減方法を選択しなければならない。ここで、原画像の特性を反映する方法としては、周波数領域毎に見た場合に「視覚的に削減可能な程度の符号量が多い」帯域から順に削減する方法や、低域から高域に渡って平均的に符号量を削減する方法等が存在する。前者は処理が簡易であり、低域重視の仕上がりとなる。一方、後者はバランスの取れた画像を得ることができる。   When the image is compressed, it depends on the preference of the observer, so the code reduction method as described above must be selected according to the design concept or the like. Here, as a method of reflecting the characteristics of the original image, when viewed in each frequency domain, a method of reducing in order from a band having “a large amount of code that can be visually reduced”, or from a low frequency to a high frequency There are methods for reducing the amount of codes on the average. The former is simple in processing and has a finish that emphasizes low frequencies. On the other hand, the latter can obtain a balanced image.

しかしながら、後者の場合、高圧縮率に設定すると、削減する符号量が大幅に増加するため、過剰に低域の符号量が少なくなる傾向にあり、急激な画質劣化を生じる可能性がある。   However, in the latter case, if the compression ratio is set to a high compression rate, the amount of code to be reduced greatly increases, so that the amount of code in the low band tends to decrease excessively, and there is a possibility that image quality will be rapidly deteriorated.

そこで、高圧縮率の場合でも急激な画質劣化をなるべく抑えるために、本発明では、ある一定の圧縮率までは全域に渡って平均的に符号量を削減し、ある一定の圧縮率以上からは高域から順に符号量を削減する方式を取る。この方式によれば、急激な画質劣化を低減することができる。   Therefore, in order to suppress sudden image quality degradation as much as possible even in the case of a high compression rate, the present invention reduces the code amount on the average up to a certain compression rate, and from above a certain compression rate. The code amount is reduced in order from the high range. According to this method, rapid image quality deterioration can be reduced.

このように本発明は、上記した特徴の他に、周波数領域に変換された画像データを符号化する際に、低圧縮率である場合と高圧縮率である場合とで、ロスレスの符号量に視覚伝搬関数（ＶＴＦ）の逆数を乗じたものに基づいて、採用する削減方法を変えることを特徴としている。これにより本発明では、低圧縮でも高圧縮でも高画質を実現することが可能となる。   As described above, the present invention, in addition to the above-described features, has a lossless code amount when encoding image data converted into the frequency domain, depending on whether the compression rate is low or high. It is characterized in that the reduction method employed is changed based on the product of the inverse of the visual propagation function (VTF). Thereby, in the present invention, it is possible to realize high image quality regardless of whether the compression is low or high.

また、本発明は、上記した特徴の他に、ある一定の圧縮率以下である場合、全域に渡って、符号量又は、視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴としている。これにより本発明では、よりバランスの取れた画質を得ることが可能となる。   In addition to the above-described features, the present invention reduces the code amount at almost the same ratio as the code amount or the ratio of the code amount based on visual characteristics over the entire area when the compression ratio is below a certain level. It is characterized by doing. Thereby, in the present invention, it is possible to obtain a more balanced image quality.

また、本発明は、上記した特徴の他に、ある一定の圧縮率以上である場合、この圧縮率までは、全域に渡って、符号量又は、視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減し、ある一定の圧縮率以上である場合、高域から順に符号量を削減することを特徴としている。これにより本発明では、２つの削減方法が使い分けられ、急激な画質劣化を低減させることが可能となる。   In addition to the above-described features, the present invention is substantially the same as the ratio of the code amount or the code amount based on visual characteristics over the entire area up to this compression rate when the compression rate is equal to or higher than a certain compression rate. The code amount is reduced by the ratio, and when the compression rate is equal to or higher than a certain compression rate, the code amount is reduced in order from the high range. As a result, in the present invention, two reduction methods can be used properly, and abrupt image quality degradation can be reduced.

以下、本発明を好適に実施した形態について、その具体例を挙げて詳細に説明する。
〔第１の実施例〕
まず、本発明の第１の実施例について図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, the preferred embodiment of the present invention will be described in detail with specific examples.
[First embodiment]
First, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図１は、本実施例に係る画像符号化を実現する装置の構成例を示すブロック図である。図１を参照すると、本装置は、ＰＣ１０とプリンタ２０とを有して構成されており、これらが例えばシリアル回線やパラレル回線等で構成されたデータバス１を介して接続されている。   FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an apparatus that implements image coding according to the present embodiment. Referring to FIG. 1, the apparatus includes a PC 10 and a printer 20, which are connected via a data bus 1 formed of, for example, a serial line or a parallel line.

ＰＣ１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１や，ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２や，ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１３等を有して構成される。但し、この構成においてＨＤＤ１３は、シリアル回線やパラレル回線等の所定の通信回線を介してＰＣ１０に対し外付けされたものであっても良い。また、プリンタ２０は、ＣＰＵ２１や，ＲＡＭ２２等を有して構成され、データバス１を介して入力された画像データを伸張し、出力する。   The PC 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a RAM (Random Access Memory) 12, an HDD (Hard Disk Drive) 13, and the like. However, in this configuration, the HDD 13 may be externally attached to the PC 10 via a predetermined communication line such as a serial line or a parallel line. The printer 20 includes a CPU 21, a RAM 22, and the like, and decompresses and outputs image data input via the data bus 1.

この構成において、例えばＨＤＤ１３内に格納された原画像Ａをプリントアウトする場合、原画像ＡはＰＣ１０において圧縮された後、プリンタ２０へ送信され、プリンタ２０において伸張される。この際、原画像Ａを圧縮する理由は、ＰＣ１０→プリンタ２０間の送信データ量を低減させるためである。これにより、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プリントアウトまでに要する時間が短縮される。   In this configuration, for example, when printing out the original image A stored in the HDD 13, the original image A is compressed by the PC 10, transmitted to the printer 20, and decompressed by the printer 20. At this time, the reason for compressing the original image A is to reduce the amount of transmission data between the PC 10 and the printer 20. As a result, the transmission time is shortened, and even when the time required for compression / expansion is taken into account, the time required for printing out is shortened.

また、ＨＤＤ１３内に格納された原画像Ａをプリントアウトする際の一連の流れは以下の（１）〜（７）のようになる。
（１）ＣＰＵ１１からの命令により、ＨＤＤ１３上に記録された原画像ＡがＲＡＭ１２上に読み込まれる。
（２）ＣＰＵ１１がＲＡＭ１２上の原画像Ａ’を読み込み、これを所定の圧縮方法で圧縮する。
（３）（２）で作成された圧縮画像ＢをＲＡＭ１２上の別領域に書き込む。
（４）ＣＰＵ１１からの命令により、ＲＡＭ１２上の圧縮画像Ｂがデータバス１を介してプリンタ２０へ送信され、プリンタ２０におけるＲＡＭ２２上に書き込まれる。
（５）ＣＰＵ２１がＲＡＭ２２上の圧縮画像Ｂ’を読み込み、これを所定の伸張方法で伸張する。
（６）（５）で作成された伸張画像ＣをＲＡＭ２２上の別領域に書き込む。
（７）ＣＰＵ２１からの命令により、伸張された伸張画像Ｃを所定の手順（変倍がかかる）で印刷エンジンへ出力し、プリントアウトする。 A series of flow when printing out the original image A stored in the HDD 13 is as follows (1) to (7).
(1) The original image A recorded on the HDD 13 is read onto the RAM 12 by a command from the CPU 11.
(2) The CPU 11 reads the original image A ′ on the RAM 12 and compresses it with a predetermined compression method.
(3) The compressed image B created in (2) is written in another area on the RAM 12.
(4) In accordance with a command from the CPU 11, the compressed image B on the RAM 12 is transmitted to the printer 20 via the data bus 1 and written on the RAM 22 in the printer 20.
(5) The CPU 21 reads the compressed image B ′ on the RAM 22 and expands it with a predetermined expansion method.
(6) The expanded image C created in (5) is written in another area on the RAM 22.
(7) In accordance with a command from the CPU 21, the decompressed expanded image C is output to the print engine in a predetermined procedure (magnification is applied) and printed out.

次に、本実施例における処理の流れを説明する。   Next, the flow of processing in the present embodiment will be described.

本実施例では、まず原画像Ａ（以下、説明の都合上、画像データという）を周波数領域に変換する。このように周波数領域に変換すると、これに対してロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化を施す。その後、符号化された画像データに対して、視覚的重みが考慮された符号量の削減を施す。   In this embodiment, first, an original image A (hereinafter referred to as image data for convenience of description) is converted into a frequency domain. When converted to the frequency domain in this way, entropy coding is performed on the entire lossless subband. Thereafter, the encoded image data is subjected to a reduction of the code amount considering the visual weight.

この流れを図５に示すフローチャートを用いて説明する。但し、本実施例では、サブバンド符号化方式を採用した場合について説明する。   This flow will be described with reference to the flowchart shown in FIG. However, in this embodiment, a case where a subband encoding method is adopted will be described.

従って、本実施例では、まず、ステップＳ１０１として、画像データを１２８画素×１２８画素のタイルに分割し、それぞれに対して３回のウェーブレット変換を行う。これにより図２に示すようなサブバンド構造を有するタイルが作成される。   Therefore, in this embodiment, first, in step S101, the image data is divided into 128 × 128 pixel tiles, and wavelet transformation is performed three times for each. As a result, a tile having a subband structure as shown in FIG. 2 is created.

次に、ステップＳ１０２において、ステップＳ１０１で作成したタイルに対し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化を行う。また、このエントロピー符号化により得られた符号量を保持する。保持する先としては、エントロピー符号化を行うエンコーダとする。但し、本実施例においてエンコーダはＣＰＵ１１及びＲＡＭ１２によりプログラムを用いて実現されるため、保持先はＲＡＭ１２となる。更に、ステップＳ１０２では、保持した符号量に対して個々に視覚系のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで正規化し、これにより得られた値（視覚特性が反映された符号量：以下、正規化された符号量という）をＲＡＭ１２に保持する。   Next, in step S102, entropy encoding of the entire lossless subband is performed on the tile created in step S101. Also, the code amount obtained by this entropy coding is held. The destination to be held is an encoder that performs entropy coding. However, in this embodiment, the encoder is realized by the CPU 11 and the RAM 12 using a program, and therefore the storage destination is the RAM 12. Further, in step S102, the retained code amount is normalized by multiplying the reciprocal of the visual system MTF (VTF) individually, and the value obtained by this (the code amount reflecting the visual characteristics: Is stored in the RAM 12.

その後、ステップＳ１０３において、正規化された符号量を読み出し、それぞれのコンポーネント毎のサブバンドにおいて符号量の多いものから順に所定の条件を満たすまで符号量を削減する。この際の所定の条件については、以下において詳細に説明する。   After that, in step S103, the normalized code amount is read, and the code amount is reduced in order from the largest code amount in the subband for each component until a predetermined condition is satisfied. The predetermined conditions at this time will be described in detail below.

また、ステップＳ１０１からステップＳ１０３までの処理は、全てのタイルに対して完了するまで繰り返し行われる（ステップＳ１０４）。   Further, the processing from step S101 to step S103 is repeated until completion for all tiles (step S104).

ここで、各サブバンドの周波数は、画像データの解像度と観察距離との関数になる。例えば上記で触れた引用文献２に記載されているように、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの４つのサブバンドは異なるフーリエスペクトルを生じる。このため、各サブバンドに生じた誤差に対する視覚の感度は、サブバンド毎に異なると考えられている。上述において触れた引用文献２によれば、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの視覚の感度比は、おおよそ１：（１／１．３）：（１／１．３）：（１／１．８）となっている。   Here, the frequency of each subband is a function of the resolution of the image data and the observation distance. For example, as described in the cited reference 2 mentioned above, the four subbands LL, HL, LH, and HH generate different Fourier spectra. For this reason, it is considered that the visual sensitivity to the error generated in each subband is different for each subband. According to the cited reference 2 mentioned above, the visual sensitivity ratio of LL, HL, LH, and HH is approximately 1: (1 / 1.3) :( 1 / 1.3) :( 1 / 1.8). ).

そこで、本実施例では、周波数の違いによるＶＴＦの値の差に加え、サブバンド毎の感度の違いも考慮に入れる。   Therefore, in this embodiment, in addition to the difference in VTF value due to the difference in frequency, the difference in sensitivity for each subband is also taken into consideration.

例えば３ＬＬ，３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨの空間周波数を‘１’とした場合、２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨの空間周波数は‘２’となり、１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨの空間周波数は‘４’となる。   For example, if the spatial frequency of 3LL, 3HL, 3LH, 3HH is ‘1’, the spatial frequency of 2HL, 2LH, 2HH is ‘2’, and the spatial frequency of 1HL, 1LH, 1HH is ‘4’.

また、例えば下記の（式３）（：（式１）に対応）を、ＬＬのＶＴＦとして用いたとすると、ＨＬ，ＬＨのＶＴＦとＨＨのＶＴＦとの式は、各々下記の（式４），（式５）のようになる。
ＶＴＦ＿ＬＬ＝５．０５（ｅ−０．８４３ｆ）（１−ｅ０．６１１ｆ）：（但し、ｆ＞０．７９）
＝１．０ …（式３）
ＶＴＦ＿（ＨＬ，ＬＨ）＝５．０５（ｅ−０．８４３ｆ）（１−ｅ−０．６１１ｆ）／１．３ …（式４）
ＶＴＦ＿ＨＨ ＝５．０５（ｅ−０．８４３ｆ）（１−ｅ−０．６１１ｆ）／１．８ …（式５）
これにより、（式３），（式４），（式５）により導き出せる、空間周波数に対するＶＴＦの関係は、図４に示すようになる。 Further, for example, if the following (Expression 3) (corresponding to (Expression 1)) is used as the VTF of the LL, the expressions of the HL, LH VTF and the HH VTF are the following (Expression 4), (Formula 5)
VTF_LL = 5.05 (e −0.843f ) (1−e 0.611f ): (where f> 0.79)
= 1.0 (Formula 3)
VTF_ (HL, LH) = 5.05 (e− 0.843f ) (1-e− 0.611f ) /1.3 (Expression 4)
VTF_HH = 5.05 (e− 0.843f ) (1-e− 0.611f ) /1.8 (Formula 5)
Accordingly, the relationship of VTF with respect to the spatial frequency, which can be derived from (Expression 3), (Expression 4), and (Expression 5), is as shown in FIG.

よって、上記での空間周波数に対する輝度Ｙ成分のＶＴＦの値は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝０．９９
３ＹＨＬ＝０．７６
３ＹＬＨ＝０．７６
３ＹＨＨ＝０．５５
２ＹＨＬ＝０．５１
２ＹＬＨ＝０．５１
２ＹＨＨ＝０．３７
１ＹＨＬ＝０．１２
１ＹＬＨ＝０．１２
１ＹＨＨ＝０．０９
また、輝度Ｙ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝１／０．９９
３ＹＨＬ＝１／０．７６
３ＹＬＨ＝１／０．７６
３ＹＨＨ＝１／０．５５
２ＹＨＬ＝１／０．５１
２ＹＬＨ＝１／０．５１
２ＹＨＨ＝１／０．３７
１ＹＨＬ＝１／０．１２
１ＹＬＨ＝１／０．１２
１ＹＨＨ＝１／０．０９
ここで、例えば、ＶＴＦにおける輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との視覚特性の関係が４：２：１であったとすると、ＶＴＦの値の逆数における輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との関係は、その逆数であるから１：２：４となる。 Therefore, the VTF value of the luminance Y component with respect to the spatial frequency is as follows.
3YLL = 0.99
3YHL = 0.76
3YLH = 0.76
3YHH = 0.55
2YHL = 0.51
2YLH = 0.51
2YHH = 0.37
1YHL = 0.12
1YLH = 0.12
1YHH = 0.09
Further, the reciprocal of the value of the VTF of the luminance Y component is as follows.
3YLL = 1 / 0.99
3YHL = 1 / 0.76
3YLH = 1 / 0.76
3YHH = 1 / 0.55
2YHL = 1 / 0.51
2YLH = 1 / 0.51
2YHH = 1 / 0.37
1YHL = 1 / 0.12
1YLH = 1 / 0.12
1YHH = 1 / 0.09
Here, for example, if the relationship between the visual characteristics of the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference Cb component in the VTF is 4: 2: 1, the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference in the reciprocal of the VTF value. The relationship with the Cb component is 1: 2: 4 because it is the reciprocal thereof.

従って、上記における色差Ｃｒ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝２／０．０９
同様に、色差Ｃｂ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝４／０．０９
ここで、ある１つのタイルにおける輝度Ｙ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＹＬＬの符号量＝Ａ＿ｙ
３ＹＨＬの符号量＝Ｂ＿ｙ
３ＹＬＨの符号量＝Ｃ＿ｙ
３ＹＨＨの符号量＝Ｄ＿ｙ
２ＹＨＬの符号量＝Ｅ＿ｙ
２ＹＬＨの符号量＝Ｆ＿ｙ
２ＹＨＨの符号量＝Ｇ＿ｙ
１ＹＨＬの符号量＝Ｈ＿ｙ
１ＹＬＨの符号量＝Ｉ＿ｙ
１ＹＨＨの符号量＝Ｊ＿ｙ
これにより、輝度Ｙ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝Ａ＿ｙ／０．９９
３ＹＨＬ＝Ｂ＿ｙ／０．７６
３ＹＬＨ＝Ｃ＿ｙ／０．７６
３ＹＨＨ＝Ｄ＿ｙ／０．５５
２ＹＨＬ＝Ｅ＿ｙ／０．５１
２ＹＬＨ＝Ｆ＿ｙ／０．５１
２ＹＨＨ＝Ｇ＿ｙ／０．３７
１ＹＨＬ＝Ｈ＿ｙ／０．１２
１ＹＬＨ＝Ｉ＿ｙ／０．１２
１ＹＨＨ＝Ｊ＿ｙ／０．０９
また、同じタイルにおける色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｒＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｒ
３ＣｒＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｒ
２ＣｒＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｒ
１ＣｒＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｒ
これにより、色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることでで得られてた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９
同様に、同じタイルにおける色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｂＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｂ
３ＣｂＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｂ
２ＣｂＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｂ
１ＣｂＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｂ
これにより、色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
次に、全てのコンポーネント毎のサブバンドにおいて最も符号量の多いものから順に、削減すべき値に達する（＝以下に示す所定の条件を満たす）まで符号量を削減していく。 Therefore, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cr component in the above is as follows.
3CrLL = 2 / 0.99
3CrHL = 2 / 0.76
3CrLH = 2 / 0.76
3CrHH = 2 / 0.55
2CrHL = 2 / 0.51
2CrLH = 2 / 0.51
2CrHH = 2 / 0.37
1CrHL = 2 / 0.12
1CrLH = 2 / 0.12
1CrHH = 2 / 0.09
Similarly, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cb component is as follows.
3CbLL = 4 / 0.99
3CbHL = 4 / 0.76
3CbLH = 4 / 0.76
3CbHH = 4 / 0.55
2CbHL = 4 / 0.51
2CbLH = 4 / 0.51
2CbHH = 4 / 0.37
1 CbHL = 4 / 0.12
1CbLH = 4 / 0.12
1CbHH = 4 / 0.09
Here, the lossless code amount of the luminance Y component in a certain tile is assumed as follows.
3YLL code amount = A_y
3YHL code amount = B_y
Code amount of 3YLH = C_y
Code amount of 3YHH = D_y
2YHL code amount = E_y
2YLH code amount = F_y
Code amount of 2YHH = G_y
Code amount of 1YHL = H_y
Code amount of 1YLH = I_y
Code amount of 1YHH = J_y
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the luminance Y component by the reciprocal of VTF is as follows.
3YLL = A_y / 0.99
3YHL = B_y / 0.76
3YLH = C_y / 0.76
3YHH = D_y / 0.55
2YHL = E_y / 0.51
2YLH = F_y / 0.51
2YHH = G_y / 0.37
1YHL = H_y / 0.12
1YLH = I_y / 0.12
1YHH = J_y / 0.09
Further, the lossless code amount of the color difference Cr component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CrLL = A_Cr
Code amount of 3CrHL = B_Cr
Code amount of 3CrLH = C_Cr
Code amount of 3CrHH = D_Cr
2CrHL code amount = E_Cr
Code amount of 2CrLH = F_Cr
Code amount of 2CrHH = G_Cr
Code amount of 1CrHL = H_Cr
Code amount of 1CrLH = I_Cr
Code amount of 1CrHH = J_Cr
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cr component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CrLL = A_Cr · 2 / 0.99
3CrHL = B_Cr · 2 / 0.76
3CrLH = C_Cr · 2 / 0.76
3CrHH = D_Cr · 2 / 0.55
2CrHL = E_Cr · 2 / 0.51
2CrLH = F_Cr · 2 / 0.51
2CrHH = G_Cr · 2 / 0.37
1CrHL = H_Cr · 2 / 0.12
1CrLH = I_Cr · 2 / 0.12
1CrHH = J_Cr · 2 / 0.09
Similarly, the lossless code amount of the color difference Cb component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CbLL = A_Cb
Code amount of 3CbHL = B_Cb
Code amount of 3CbLH = C_Cb
Code amount of 3CbHH = D_Cb
Code amount of 2CbHL = E_Cb
Code amount of 2CbLH = F_Cb
Code amount of 2CbHH = G_Cb
Code amount of 1 CbHL = H_Cb
Code amount of 1CbLH = I_Cb
Code amount of 1CbHH = J_Cb
Thus, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cb component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CbLL = A_Cb · 4 / 0.99
3CbHL = B_Cb · 4 / 0.76
3CbLH = C_Cb · 4 / 0.76
3CbHH = D_Cb · 4 / 0.55
2CbHL = E_Cb · 4 / 0.51
2CbLH = F_Cb · 4 / 0.51
2CbHH = G_Cb · 4 / 0.37
1CbHL = H_Cb · 4 / 0.12
1CbLH = I_Cb · 4 / 0.12
1CbHH = J_Cb · 4 / 0.09
Next, the code amount is reduced in order from the largest code amount in the subband for every component until the value to be reduced is reached (= the following predetermined condition is satisfied).

ここで、例えば、符号量の多い順を１ＣｂＨＨ＞１ＣｂＬＨ＞１ＣｂＨＬ＞１ＣｒＨＨ＞１ＹＨＨ＞１ＣｒＬＨ＞…とし、また、上記の所定の条件を削減対象が最も符号量が多い状態から脱することとする。   Here, for example, the order in which the code amount is large is 1CbHH> 1CbLH> 1CbHL> 1CrHH> 1YHH> 1CrLH>...

この場合、符号量削減処理は下記に（１）〜（５）の行程で示すような順序で行われる。尚、以下における各行程では、削減する度に、削減された符号量の合計が、削減すべき符号量に達しているか否かが判断される。
（１）まず、本実施例では、最も符号量の多い１ＣｂＨＨを対象として符号量を削減していく。この処理は、１ＣｂＨＨの符号量が現時点で２番目に符号量の多い１ＣｂＬＨよりも少なくなるまで行う。この結果、符号量の多い順序が１ＣｂＬＨ＞１ＣｂＨＬ＞１ＣｒＨＨ＞１ＹＨＨ＞１ＣｒＬＨ＞１ＣｂＨＨ…のように変化するしたものとする。但し、削減後のＩＣｂＨＨの順位は２番目以降、任意の順位となる。
（２）次に、（１）の結果として最も符号量が多いものとなった１ＣｂＬＨを対象として符号量を削減していく。この処理でも同様に、１ＣｂＬＨの符号量が現時点で２番目に符号量の多い１ＣｂＨＬよりも少なくなるまで行う。この結果、符号量の多い順序が１ＣｂＨＬ＞１ＣｒＨＨ＞１ＹＨＨ＞１ＣｒＬＨ＞１ＣｂＨＨ＞１ＣｂＬＨ…のように変化したものとする。
（３）次に、（２）の結果として最も符号量の多いものとなった１ＣｂＨＬを対象として符号量を削減していく。この処理でも同様に、１ＣｂＨＬの符号量が現時点で２番目に符号量の多い１ＣｒＨＨよりも少なくなるまで行う。この結果、符号量の多い順序が１ＣｒＨＨ＞１ＹＨＨ＞１ＣｒＬＨ＞１ＣｂＨＨ＞１ＣｂＬＨ＞１ＣｂＨＬ…のように変化したものとする。
（４）次に、（３）の結果として最も符号量の多いものとなった１ＣｒＨＨを対象として符号量を削減していく。この処理でも同様に、１ＣｒＨＨの符号量が現時点で２番目に符号量の多い１ＹＨＨよりも少なくなるまで行う。この結果、符号量の多い順序が１ＹＨＨ＞１ＣｒＬＨ＞１ＣｂＨＨ＞１ＣｂＬＨ＞１ＣｒＨＨ＞１ＣｂＨＬ…のように変化したものとする。
（５）最後に、（４）の結果として最も符号量の多いものとなった１ＹＨＨを対象として符号量を削減していく。この処理でも同様に、１ＹＨＨの符号量が現時点で２番目に符号量の多い１ＣｒＬＨよりも少なくなるまで行う。また、本実施例では、この段階までで、削減した符号量の総和が削減すべき符号量に達したものとする。従って、本実施例では、ここで符号量削減の処理が終了され、図５におけるステップＳ１０４へ移行する。 In this case, the code amount reduction processing is performed in the order shown in the steps (1) to (5) below. In each process described below, each time it is reduced, it is determined whether or not the total of the reduced code amount has reached the code amount to be reduced.
(1) First, in this embodiment, the code amount is reduced for 1 CbHH having the largest code amount. This processing is performed until the code amount of 1CbHH becomes smaller than 1CbLH having the second largest code amount at the present time. As a result, it is assumed that the order in which the code amount is large changes as follows: 1CbLH>1CbHL>1CrHH>1YHH>1CrLH> 1CbHH. However, the rank of ICbHH after the reduction is an arbitrary rank after the second.
(2) Next, the code amount is reduced for 1 CbLH that has the largest code amount as a result of (1). Similarly, this process is performed until the code amount of 1CbLH becomes smaller than 1CbHL having the second largest code amount at present. As a result, it is assumed that the order in which the code amount is large is changed as follows: 1CbHL>1CrHH>1YHH>1CrLH>1CbHH> 1CbLH.
(3) Next, the code amount is reduced for 1 CbHL that has the largest code amount as a result of (2). Similarly, this processing is performed until the code amount of 1CbHL becomes smaller than 1CrHH having the second largest code amount at present. As a result, it is assumed that the order of code amount changes as follows: 1CrHH>1YHH>1CrLH>1CbHH>1CbLH> 1CbHL.
(4) Next, the code amount is reduced for 1CrHH that has the largest code amount as a result of (3). Similarly, this process is performed until the code amount of 1CrHH becomes smaller than 1YHH having the second largest code amount at present. As a result, it is assumed that the order in which the code amount is large is changed as follows: 1YHH>1CrLH>1CbHH>1CbLH>1CrHH> 1CbHL.
(5) Finally, the code amount is reduced for 1YHH that has the largest code amount as a result of (4). Similarly, this process is performed until the code amount of 1YHH becomes smaller than 1CrLH having the second largest code amount at present. Further, in this embodiment, it is assumed that, up to this stage, the sum of the reduced code amounts has reached the code amount to be reduced. Therefore, in this embodiment, the code amount reduction processing is terminated here, and the process proceeds to step S104 in FIG.

また、以上の処理を実行することにより、輝度Ｙ成分，色差Ｃｂ成分，色差Ｃｒ成分の符号量は、図６から図８に示すようになる。但し、図６から図８において、１本の棒グラフは、全体が削減する前の正規化された符号量を示し、棒グラフにおける白抜きの部分が削減分の符号量、又、棒グラフにおける黒塗りの部分が削減後の符号量を示している。   Further, by executing the above processing, the code amounts of the luminance Y component, the color difference Cb component, and the color difference Cr component are as shown in FIGS. However, in FIG. 6 to FIG. 8, one bar graph shows the normalized code amount before the entire reduction, and the white portion in the bar graph is the code amount for the reduction, or the black color in the bar graph The part shows the code amount after the reduction.

このように、本実施例では、視覚特性を考慮した上で、全てのコンポーネント毎のサブバンド中で符号量の多いものから順に削減を行うため、原画像の特性を強く反映させることができる。また、このような構成は、上述したように比較的簡易な構成で実現することが可能である。   In this way, in this embodiment, the visual characteristics are taken into consideration, and the reduction is performed in order from the largest code amount in the subbands of all the components, so that the characteristics of the original image can be strongly reflected. Further, such a configuration can be realized with a relatively simple configuration as described above.

尚、例えばＪＰＥＧ２０００のような、サブバンド毎の符号量をヘッダ情報として含む符号化方式では、一度得た符号から部分的に符号を破棄し、最終的な符号量を制御することは容易であるため、復号化する際に本実施例によるような符号量削減を行ってもよい。これによって、復号化時の処理速度が速くなり且つより画質を上げることができる。   For example, in a coding method such as JPEG2000 that includes the code amount for each subband as header information, it is easy to partially discard the code from the code once obtained and control the final code amount. Therefore, code amount reduction as in the present embodiment may be performed when decoding. Thereby, the processing speed at the time of decoding can be increased and the image quality can be further improved.

また、本実施例による画像符号化を実現するプログラムは、図１におけるＨＤＤ１３等に予め格納されており、必要に応じて読み出され、ＲＡＭ１２に作業領域が確保されてＣＰＵ１１において実行されるものである。   A program for realizing image coding according to the present embodiment is stored in advance in the HDD 13 or the like in FIG. 1 and is read out as necessary, and a work area is secured in the RAM 12 and executed in the CPU 11. is there.

また、このプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等を含む）やＤＶＤ−ＲＡＭ（ＤＣＤ−ＲＷ等を含む）やＭＯ等の持ち運び可能な記録媒体し、任意の端末に組み込めるようにするとよい。
〔第２の実施例〕
また、上記した第１の実施例とは異なり、削減する前の符号量と削減した後の符号量との比率をタイル毎に一定とするよう構成することも可能である。これを以下に第２の実施例として図面を用いて詳細に説明する。 In addition, this program can be incorporated into an arbitrary terminal as a portable recording medium such as a CD-ROM (including CD-R, CD-RW, etc.), DVD-RAM (including DCD-RW, etc.) and MO. It is good to.
[Second Embodiment]
Further, unlike the first embodiment described above, it is possible to make the ratio between the code amount before reduction and the code amount after reduction constant for each tile. This will be described below in detail as a second embodiment with reference to the drawings.

本実施例に係る画像符号化を実現する装置の構成例は、第１の実施例で示すもの（図１参照）と同様である。   A configuration example of an apparatus for realizing image coding according to the present embodiment is the same as that shown in the first embodiment (see FIG. 1).

また、本実施例においても、第１の実施例と同様に、画像データを符号化する際、周波数領域に変換し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化後、符号化後のデータに視覚的重みを考慮し、符号量の削減を実行する。この際の動作を図９を用いて以下に説明する。但し、本実施例でも、サブバンド符号化方式を採用した場合について説明する。   Also in this embodiment, as in the first embodiment, when image data is encoded, it is converted to the frequency domain, and after entropy encoding of the entire lossless subband, the encoded data is visually displayed. The code amount is reduced in consideration of the weight. The operation at this time will be described below with reference to FIG. However, also in the present embodiment, a case where the subband encoding method is adopted will be described.

図９を参照すると、本実施例では、まず、ステップＳ１１１として、画像データを１２８画素×１２８画素のタイルに分割し、それぞれに対して３回のウェーブレット変換を行う。これにより、図２に示すようなサブバンド構造を有するタイルが作成される。   Referring to FIG. 9, in this embodiment, first, in step S111, the image data is divided into tiles of 128 pixels × 128 pixels, and wavelet transform is performed three times for each. As a result, a tile having a subband structure as shown in FIG. 2 is created.

次に、ステップＳ１１２において、ステップＳ１１１で作成したタイルに対し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化を行う。また、このエントロピー符号化により得られた符号量を保持する。保持する先としては、エントロピー符号化を行うエンコーダとする。但し、本実施例においてもエンコーダがＣＰＵ１１及びＲＡＭ１２によりプログラムを用いて実現されるために、保持先はＲＡＭ１２となる。更に、ステップＳ１１２では、保持した符号量に対して個々に視覚系のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで正規化し、これにより得られた値（正規化された符号量）をＲＡＭ１２に保持する。   Next, in step S112, entropy encoding of the entire lossless subband is performed on the tile created in step S111. Also, the code amount obtained by this entropy coding is held. The destination to be held is an encoder that performs entropy coding. However, in this embodiment as well, since the encoder is realized by the CPU 11 and the RAM 12 using a program, the storage destination is the RAM 12. Further, in step S112, the stored code amount is normalized by individually multiplying the reciprocal of the visual system MTF (VTF), and the value (normalized code amount) obtained thereby is stored in the RAM 12. .

その後、ステップＳ１１３において、正規化された符号量を読み出し、これに基づいてコンポーネント毎のサブバンドの符号量比率を求め、削減すべき符号量の合計をそれぞれのコンポーネント毎のサブバンド全てに渡り、所定の条件を満たすまで、略同一の比率で配分し、削減を行う。この際の所定の条件としては、削減した符号量の合計値が、削減すべき符号量の値となることとする。   After that, in step S113, the normalized code amount is read out, and based on this, the subband code amount ratio for each component is obtained, and the total amount of code to be reduced is transferred to all the subbands for each component. Until a predetermined condition is satisfied, distribution is performed at substantially the same ratio and reduction is performed. As a predetermined condition at this time, it is assumed that the total value of the reduced code amount becomes the value of the code amount to be reduced.

また、ステップＳ１１１からステップＳ１１３までの処理は、全てのタイルに対して完了するまで繰り返し行われる（ステップＳ１１４）。   Further, the processing from step S111 to step S113 is repeated until completion for all tiles (step S114).

この処理において、例えばＪＰＥＧ２０００のような符号化方式を用いた場合、パケットのヘッダ情報としてサブバンド毎のロスレスの符号量を含むため、このヘッダ情報からそれぞれの符号量を特定し、積算したものをパックトパケットヘッダに書きこむ。また正規化は、パックトパケットヘッダからそれぞれの符号量を読み出し、これに視覚系のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで行う。   In this process, for example, when an encoding method such as JPEG2000 is used, since the lossless code amount for each subband is included as the header information of the packet, each code amount is specified from this header information and integrated. Write in packed packet header. Also, normalization is performed by reading the respective code amounts from the packed packet header and multiplying this by the reciprocal of the visual MTF (VTF).

ここで、各サブバンドの周波数は、画像データの解像度と観察距離との関数になる。例えば、上記で触れた引用文献２に記載されているように、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの４つのサブバンドは異なるフーリエスペクトルを生じる。このため、各サブバンドに生じた誤差に対する視覚の感度は、サブバンド毎に異なると考えられている。上述において触れた引用文献２によれば、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの視覚の感度比は、おおよそ１：１／１．３：１／１．３：１／１．８となっている。   Here, the frequency of each subband is a function of the resolution of the image data and the observation distance. For example, as described in the cited document 2 mentioned above, the four subbands LL, HL, LH, and HH generate different Fourier spectra. For this reason, it is considered that the visual sensitivity to the error generated in each subband is different for each subband. According to the cited reference 2 mentioned above, the visual sensitivity ratio of LL, HL, LH, and HH is approximately 1: 1 / 1.3: 1 / 1.3: 1 / 1.8.

そこで、本実施例では、周波数の違いによるＶＴＦの値の差に加え、サブバンド毎の感度の違いも考慮に入れるよう構成する。   Therefore, this embodiment is configured to take into account the difference in sensitivity for each subband in addition to the difference in VTF value due to the difference in frequency.

例えば３ＬＬ，３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨの空間周波数を‘１’とした場合、２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨの空間周波数は‘２’となり，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨの空間周波数は‘４’となる。   For example, if the spatial frequency of 3LL, 3HL, 3LH, 3HH is ‘1’, the spatial frequency of 2HL, 2LH, 2HH is ‘2’, and the spatial frequency of 1HL, 1LH, 1HH is ‘4’.

また、第１の実施例で示したように、例えば上記した（式３），（式４），（式５）をそれぞれＬＬ，（ＨＬ，ＬＨ），ＨＨのＶＴＦとして用いたとすると、その特性は図４に示すようになる。   Further, as shown in the first embodiment, for example, if the above-described (Expression 3), (Expression 4), and (Expression 5) are used as VTFs of LL, (HL, LH), and HH, respectively, Is as shown in FIG.

よって、上記での空間周波数に対する輝度Ｙ成分のＶＴＦの値は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝０．９９
３ＹＨＬ＝０．７６
３ＹＬＨ＝０．７６
３ＹＨＨ＝０．５５
２ＹＨＬ＝０．５１
２ＹＬＨ＝０．５１
２ＹＨＨ＝０．３７
１ＹＨＬ＝０．１２
１ＹＬＨ＝０．１２
１ＹＨＨ＝０．０９
また、輝度Ｙ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝１／０．９９
３ＹＨＬ＝１／０．７６
３ＹＬＨ＝１／０．７６
３ＹＨＨ＝１／０．５５
２ＹＨＬ＝１／０．５１
２ＹＬＨ＝１／０．５１
２ＹＨＨ＝１／０．３７
１ＹＨＬ＝１／０．１２
１ＹＬＨ＝１／０．１２
１ＹＨＨ＝１／０．０９
ここで、例えば、ＶＴＦにおける輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との視覚特性の関係が４：２：１であったとすると、ＶＴＦの値の逆数における輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との関係は、その逆数であるから１：２：４となる。 Therefore, the VTF value of the luminance Y component with respect to the spatial frequency is as follows.
3YLL = 0.99
3YHL = 0.76
3YLH = 0.76
3YHH = 0.55
2YHL = 0.51
2YLH = 0.51
2YHH = 0.37
1YHL = 0.12
1YLH = 0.12
1YHH = 0.09
Further, the reciprocal of the value of the VTF of the luminance Y component is as follows.
3YLL = 1 / 0.99
3YHL = 1 / 0.76
3YLH = 1 / 0.76
3YHH = 1 / 0.55
2YHL = 1 / 0.51
2YLH = 1 / 0.51
2YHH = 1 / 0.37
1YHL = 1 / 0.12
1YLH = 1 / 0.12
1YHH = 1 / 0.09
Here, for example, if the relationship between the visual characteristics of the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference Cb component in the VTF is 4: 2: 1, the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference in the reciprocal of the VTF value. The relationship with the Cb component is 1: 2: 4 because it is the reciprocal thereof.

従って、上記における色差Ｃｒ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝２／０．０９
同様に、色差Ｃｂ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝４／０．０９
ここで、ある１つのタイルにおける輝度Ｙ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＹＬＬの符号量＝Ａ＿ｙ
３ＹＨＬの符号量＝Ｂ＿ｙ
３ＹＬＨの符号量＝Ｃ＿ｙ
３ＹＨＨの符号量＝Ｄ＿ｙ
２ＹＨＬの符号量＝Ｅ＿ｙ
２ＹＬＨの符号量＝Ｆ＿ｙ
２ＹＨＨの符号量＝Ｇ＿ｙ
１ＹＨＬの符号量＝Ｈ＿ｙ
１ＹＬＨの符号量＝Ｉ＿ｙ
１ＹＨＨの符号量＝Ｊ＿ｙ
これにより、輝度Ｙ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝Ａ＿ｙ／０．９９
３ＹＨＬ＝Ｂ＿ｙ／０．７６
３ＹＬＨ＝Ｃ＿ｙ／０．７６
３ＹＨＨ＝Ｄ＿ｙ／０．５５
２ＹＨＬ＝Ｅ＿ｙ／０．５１
２ＹＬＨ＝Ｆ＿ｙ／０．５１
２ＹＨＨ＝Ｇ＿ｙ／０．３７
１ＹＨＬ＝Ｈ＿ｙ／０．１２
１ＹＬＨ＝Ｉ＿ｙ／０．１２
１ＹＨＨ＝Ｊ＿ｙ／０．０９
また、同じタイルにおける色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｒＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｒ
３ＣｒＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｒ
２ＣｒＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｒ
１ＣｒＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｒ
これにより、色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９
同様に、同じタイルにおける色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｂＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｂ
３ＣｂＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｂ
２ＣｂＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｂ
１ＣｂＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｂ
これにより、色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
次に、各コンポーネント毎のサブバンドに対し、視覚特性に基づいた符号量（但し、視覚特性を考慮しない場合であってもよい：以下、視覚特性を考慮しない場合を省いて説明する）の比と略同じ比率で符号量を削減する。これは、上述したように、削減した符号量の総和が削減すべき符号量に達するまで行われる。 Therefore, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cr component in the above is as follows.
3CrLL = 2 / 0.99
3CrHL = 2 / 0.76
3CrLH = 2 / 0.76
3CrHH = 2 / 0.55
2CrHL = 2 / 0.51
2CrLH = 2 / 0.51
2CrHH = 2 / 0.37
1CrHL = 2 / 0.12
1CrLH = 2 / 0.12
1CrHH = 2 / 0.09
Similarly, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cb component is as follows.
3CbLL = 4 / 0.99
3CbHL = 4 / 0.76
3CbLH = 4 / 0.76
3CbHH = 4 / 0.55
2CbHL = 4 / 0.51
2CbLH = 4 / 0.51
2CbHH = 4 / 0.37
1 CbHL = 4 / 0.12
1CbLH = 4 / 0.12
1CbHH = 4 / 0.09
Here, the lossless code amount of the luminance Y component in a certain tile is assumed as follows.
3YLL code amount = A_y
3YHL code amount = B_y
Code amount of 3YLH = C_y
Code amount of 3YHH = D_y
2YHL code amount = E_y
2YLH code amount = F_y
Code amount of 2YHH = G_y
Code amount of 1YHL = H_y
Code amount of 1YLH = I_y
Code amount of 1YHH = J_y
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the luminance Y component by the reciprocal of VTF is as follows.
3YLL = A_y / 0.99
3YHL = B_y / 0.76
3YLH = C_y / 0.76
3YHH = D_y / 0.55
2YHL = E_y / 0.51
2YLH = F_y / 0.51
2YHH = G_y / 0.37
1YHL = H_y / 0.12
1YLH = I_y / 0.12
1YHH = J_y / 0.09
Further, the lossless code amount of the color difference Cr component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CrLL = A_Cr
Code amount of 3CrHL = B_Cr
Code amount of 3CrLH = C_Cr
Code amount of 3CrHH = D_Cr
2CrHL code amount = E_Cr
Code amount of 2CrLH = F_Cr
Code amount of 2CrHH = G_Cr
Code amount of 1CrHL = H_Cr
Code amount of 1CrLH = I_Cr
Code amount of 1CrHH = J_Cr
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cr component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CrLL = A_Cr · 2 / 0.99
3CrHL = B_Cr · 2 / 0.76
3CrLH = C_Cr · 2 / 0.76
3CrHH = D_Cr · 2 / 0.55
2CrHL = E_Cr · 2 / 0.51
2CrLH = F_Cr · 2 / 0.51
2CrHH = G_Cr · 2 / 0.37
1CrHL = H_Cr · 2 / 0.12
1CrLH = I_Cr · 2 / 0.12
1CrHH = J_Cr · 2 / 0.09
Similarly, the lossless code amount of the color difference Cb component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CbLL = A_Cb
Code amount of 3CbHL = B_Cb
Code amount of 3CbLH = C_Cb
Code amount of 3CbHH = D_Cb
Code amount of 2CbHL = E_Cb
Code amount of 2CbLH = F_Cb
Code amount of 2CbHH = G_Cb
Code amount of 1 CbHL = H_Cb
Code amount of 1CbLH = I_Cb
Code amount of 1CbHH = J_Cb
Thus, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cb component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CbLL = A_Cb · 4 / 0.99
3CbHL = B_Cb · 4 / 0.76
3CbLH = C_Cb · 4 / 0.76
3CbHH = D_Cb · 4 / 0.55
2CbHL = E_Cb · 4 / 0.51
2CbLH = F_Cb · 4 / 0.51
2CbHH = G_Cb · 4 / 0.37
1CbHL = H_Cb · 4 / 0.12
1CbLH = I_Cb · 4 / 0.12
1CbHH = J_Cb · 4 / 0.09
Next, the ratio of the coding amount based on visual characteristics (however, visual characteristics may not be taken into account: the case where visual characteristics are not taken into account will be omitted) with respect to subbands for each component The amount of code is reduced at approximately the same ratio. As described above, this is performed until the sum of the reduced code amounts reaches the code amount to be reduced.

ここで、上述から導き出せるように、全域における視覚特性に基づいた符号量の比は、以下のようになる。
３ＹＬＬ：３ＹＨＬ：３ＹＬＨ：３ＹＨＨ：２ＹＨＬ：２ＹＬＨ：２ＹＨＨ：１ＹＨＬ：１ＹＬＨ：１ＹＨＨ：３ＣｒＬＬ：３ＣｒＨＬ：３ＣｒＬＨ：３ＣｒＨＨ：２ＣｒＨＬ：２ＣｒＬＨ：２ＣｒＨＨ：１ＣｒＨＬ：１ＣｒＬＨ：１ＣｒＨＨ：３ＣｂＬＬ：３ＣｂＨＬ：３ＣｂＬＨ：３ＣｂＨＨ：２ＣｂＨＬ：２ＣｂＬＨ：２ＣｂＨＨ：１ＣｂＨＬ：１ＣｂＬＨ：１ＣｂＨＨ＝Ａ＿ｙ／０．９９：Ｂ＿ｙ／０．７６：Ｃ＿ｙ／０．７６：Ｄ＿ｙ／０．５５：Ｅ＿ｙ／０．５１：Ｆ＿ｙ／０．５１：Ｇ＿ｙ／０．３７：Ｈ＿ｙ／０．１２：Ｉ＿ｙ／０．１２：Ｊ＿ｙ／０．０９：Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９：Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６：Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６：Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５：Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１：Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１：Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７：Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２：Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２：Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９：Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９：Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６：Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６：Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５：Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１：Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１：Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７：Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２：Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２：Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
従って、全ての比率の総和αは、以下のようになる。
α＝Ａ＿ｙ／０．９９＋Ｂ＿ｙ／０．７６＋Ｃ＿ｙ／０．７６＋Ｄ＿ｙ／０．５５＋Ｅ＿ｙ／０．５１＋Ｆ＿ｙ／０．５１＋Ｇ＿ｙ／０．３７＋Ｈ＿ｙ／０．１２＋Ｉ＿ｙ／０．１２＋Ｊ＿ｙ／０．０９＋Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９＋Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６＋Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６＋Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５＋Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１＋Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１＋Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７＋Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２＋Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２＋Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９＋Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９＋Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６＋Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６＋Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５＋Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１＋Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１＋Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７＋Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２＋Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２＋Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
また、削減すべき総符号量をβとすると、削減すべき符号量はそれぞれ、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝（Ａ＿ｙ／０．９９）／（α／β）
３ＹＨＬ＝（Ｂ＿ｙ／０．７６）／（α／β）
３ＹＬＨ＝（Ｃ＿ｙ／０．７６）／（α／β）
３ＹＨＨ＝（Ｄ＿ｙ／０．５５）／（α／β）
２ＹＨＬ＝（Ｅ＿ｙ／０．５１）／（α／β）
２ＹＬＨ＝（Ｆ＿ｙ／０．５１）／（α／β）
２ＹＨＨ＝（Ｇ＿ｙ／０．３７）／（α／β）
１ＹＨＬ＝（Ｈ＿ｙ／０．１２）／（α／β）
１ＹＬＨ＝（Ｉ＿ｙ／０．１２）／（α／β）
１ＹＨＨ＝（Ｊ＿ｙ／０．０９）／（α／β）
３ＣｒＬＬ＝（Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９）／（α／β）
３ＣｒＨＬ＝（Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６）／（α／β）
３ＣｒＬＨ＝（Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６）／（α／β）
３ＣｒＨＨ＝（Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５）／（α／β）
２ＣｒＨＬ＝（Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１）／（α／β）
２ＣｒＬＨ＝（Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１）／（α／β）
２ＣｒＨＨ＝（Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７）／（α／β）
１ＣｒＨＬ＝（Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２）／（α／β）
１ＣｒＬＨ＝（Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２）／（α／β）
１ＣｒＨＨ＝（Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９）／（α／β）
３ＣｂＬＬ＝（Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９）／（α／β）
３ＣｂＨＬ＝（Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６）／（α／β）
３ＣｂＬＨ＝（Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６）／（α／β）
３ＣｂＨＨ＝（Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５）／（α／β）
２ＣｂＨＬ＝（Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１）／（α／β）
２ＣｂＬＨ＝（Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１）／（α／β）
２ＣｂＨＨ＝（Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７）／（α／β）
１ＣｂＨＬ＝（Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）
１ＣｂＬＨ＝（Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）
１ＣｂＨＨ＝（Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９）／（α／β）
以上のような処理を実行することにより、輝度Ｙ成分，色差Ｃｂ成分，色差Ｃｒ成分の符号量は、図１０から図１２に示すようになる。但し、図６から図８と同様に図１０から図１２において、１本の棒グラフは、全体が削減する前の正規化された符号量を示し、棒グラフにおける白抜きの部分が削減分の符号量、又、棒グラフにおける黒塗りの部分が削減後の符号量を示している。 Here, as can be derived from the above, the ratio of the code amount based on the visual characteristics in the entire area is as follows.
3YLL: 3YHL: 3YLH: 3YHH: 2YHL: 2YLH: 2YHH: 1YHL: 1YLH: 1YHH: 3CrLL: 3CrHL: 3CrLH: 3CrHH: 2CrHL: 2CrLH: 2CrHH: 1CrHL3HL: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH 2CbLH: 2CbHH: 1CbHL: 1CbLH: 1CbHH = A_y / 0.99: B_y / 0.76: C_y / 0.76: D_y / 0.55: E_y / 0.51: F_y / 0.51: G_y / 0. 37: H_y / 0.12: I_y / 0.12: J_y / 0.09: A_Cr · 2 / 0.99: B_Cr · 2 / 0.76: C_Cr · 2 / 0.76: D_Cr · 2/0. 55: E_Cr · 2 / 0.51: F_Cr · 2 / 0.51: G Cr · 2 / 0.37: H_Cr · 2 / 0.12: I_Cr · 2 / 0.12: J_Cr · 2 / 0.09: A_Cb · 4 / 0.99: B_Cb · 4 / 0.76: C_Cb · 4 / 0.76: D_Cb · 4 / 0.55: E_Cb · 4 / 0.51: F_Cb · 4 / 0.51: G_Cb · 4 / 0.37: H_Cb · 4 / 0.12: I_Cb · 4 / 0.12: J_Cb · 4 / 0.09
Accordingly, the sum α of all the ratios is as follows.
α = A_y / 0.99 + B_y / 0.76 + C_y / 0.76 + D_y / 0.55 + E_y / 0.51 + F_y / 0.51 + G_y / 0.37 + H_y / 0.12 + I_y / 0.12 + J_y / 0.09 + A_Cr · 2 / 0.99 + B_Cr · 2 / 0.76 + C_Cr · 2 / 0.76 + D_Cr · 2 / 0.55 + E_Cr · 2 / 0.51 + F_Cr · 2 / 0.51 + G_Cr · 2 / 0.37 + H_Cr · 2 / 0.12 + I_Cr · 2 / 0.12 + J_Cr · 2 / 0.09 + A_Cb.4 / 0.99 + B_Cb.4 / 0.76 + C_Cb.4 / 0.76 + D_Cb.4 / 0.55 + E_Cb.4 / 0.51 + F_Cb.4 / 0.51 + G_Cb.4 / 0.37 + H_Cb.4 / 0. 12 + I_Cb · 4 / 0.12 + J_Cb · 4 / 0.09
If the total code amount to be reduced is β, the code amounts to be reduced are as follows.
3YLL = (A_y / 0.99) / (α / β)
3YHL = (B_y / 0.76) / (α / β)
3YLH = (C_y / 0.76) / (α / β)
3YHH = (D_y / 0.55) / (α / β)
2YHL = (E_y / 0.51) / (α / β)
2YLH = (F_y / 0.51) / (α / β)
2YHH = (G_y / 0.37) / (α / β)
1YHL = (H_y / 0.12) / (α / β)
1YLH = (I_y / 0.12) / (α / β)
1YHH = (J_y / 0.09) / (α / β)
3CrLL = (A_Cr · 2 / 0.99) / (α / β)
3CrHL = (B_Cr · 2 / 0.76) / (α / β)
3CrLH = (C_Cr · 2 / 0.76) / (α / β)
3CrHH = (D_Cr · 2 / 0.55) / (α / β)
2CrHL = (E_Cr · 2 / 0.51) / (α / β)
2CrLH = (F_Cr · 2 / 0.51) / (α / β)
2CrHH = (G_Cr · 2 / 0.37) / (α / β)
1CrHL = (H_Cr · 2 / 0.12) / (α / β)
1CrLH = (I_Cr · 2 / 0.12) / (α / β)
1CrHH = (J_Cr · 2 / 0.09) / (α / β)
3CbLL = (A_Cb · 4 / 0.99) / (α / β)
3CbHL = (B_Cb · 4 / 0.76) / (α / β)
3CbLH = (C_Cb · 4 / 0.76) / (α / β)
3CbHH = (D_Cb · 4 / 0.55) / (α / β)
2CbHL = (E_Cb · 4 / 0.51) / (α / β)
2CbLH = (F_Cb · 4 / 0.51) / (α / β)
2CbHH = (G_Cb · 4 / 0.37) / (α / β)
1 CbHL = (H_Cb · 4 / 0.12) / (α / β)
1CbLH = (I_Cb · 4 / 0.12) / (α / β)
1CbHH = (J_Cb · 4 / 0.09) / (α / β)
By executing the processing as described above, the code amounts of the luminance Y component, the color difference Cb component, and the color difference Cr component are as shown in FIGS. However, as in FIGS. 6 to 8, in FIGS. 10 to 12, one bar graph indicates a normalized code amount before the entire reduction, and a white portion in the bar graph indicates a code amount corresponding to the reduction. In addition, a black portion in the bar graph indicates the code amount after the reduction.

このように、全域に渡り、符号量又は、視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率によって符号量を削減することで、ノイズ成分による影響が低減される。また、符号量を削減する前の符号量と削減した後の符号量との比率をタイル毎に一定とすることで、タイル毎の画質劣化を一定とすることが可能となり、バランスの取れた画像を得ることができる。   In this way, the influence of the noise component is reduced by reducing the code amount by the substantially same ratio as the code amount or the ratio of the code amount based on the visual characteristics over the entire area. In addition, since the ratio of the code amount before reducing the code amount to the code amount after reducing is made constant for each tile, it is possible to make the image quality deterioration for each tile constant, and a balanced image. Can be obtained.

尚、例えばＪＰＥＧ２０００の様な、サブバンド毎の符号量をヘッダ情報として含む符号化方式では、一度得た符号から部分的に符号を破棄し、最終的な符号量を制御することは容易であるため、復号化する際に本実施例によるような符号量削減を行ってもよい。これによって、復号化時の処理速度が速くなり且つより画質を上げることができる。   For example, in an encoding method such as JPEG2000 that includes the code amount for each subband as header information, it is easy to partially discard the code from the code once obtained and control the final code amount. Therefore, code amount reduction as in the present embodiment may be performed when decoding. Thereby, the processing speed at the time of decoding can be increased and the image quality can be further improved.

また、本実施例による画像符号化を実現するプログラムは、図１におけるＨＤＤ１３等に予め格納されており、必要に応じて読み出され、ＲＡＭ１２に作業領域が確保されてＣＰＵ１１において実行されるものである。   A program for realizing image coding according to the present embodiment is stored in advance in the HDD 13 or the like in FIG. 1 and is read out as necessary, and a work area is secured in the RAM 12 and executed in the CPU 11. is there.

また、このプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等を含む）やＤＶＤ−ＲＡＭ（ＤＣＤ−ＲＷ等を含む）やＭＯ等の持ち運び可能な記録媒体し、任意の端末に組み込めるようにするとよい。
〔第３の実施例〕
また、第２の実施例において、符号量の削減時に、それぞれ配分された削減すべき符号量と正規化された符号量とを比較し、これに基づいて削減方法を選択するようにも構成することができる。以下、このように構成したものを、第３の実施例として図面を用いて詳細に説明する。 In addition, this program can be incorporated into an arbitrary terminal as a portable recording medium such as a CD-ROM (including CD-R, CD-RW, etc.), DVD-RAM (including DCD-RW, etc.) and MO. It is good to.
[Third embodiment]
Further, in the second embodiment, when the code amount is reduced, the code amount to be reduced and the normalized code amount are compared with each other, and the reduction method is selected based on the comparison. be able to. In the following, this configuration will be described in detail as a third embodiment with reference to the drawings.

本実施例に係る画像符号化を実現する装置の構成例は、第１の実施例で示すもの（図１参照）と同様である。   A configuration example of an apparatus for realizing image coding according to the present embodiment is the same as that shown in the first embodiment (see FIG. 1).

また、本実施例においても、第１の実施例と同様に、画像データを符号化する際、周波数領域に変換し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化後、符号化後のデータに視覚的重みを考慮し、符号量の削減を実行する。この際の動作を図１３を用いて詳細に説明する。但し、本実施例でも、サブバンド符号化方式を採用した場合について説明する。   Also in this embodiment, as in the first embodiment, when image data is encoded, it is converted to the frequency domain, and after entropy encoding of the entire lossless subband, the encoded data is visually displayed. The code amount is reduced in consideration of the weight. The operation at this time will be described in detail with reference to FIG. However, also in the present embodiment, a case where the subband encoding method is adopted will be described.

図１３を参照すると、本実施例では、まず、ステップＳ１２１として、画像データを１２８画素×１２８画素のタイルに分割し、それぞれに対して３回のウェーブレット変換を行う。これにより、図２に示すようなサブバンド構造を有するタイルが作成される。   Referring to FIG. 13, in this embodiment, first, in step S121, the image data is divided into tiles of 128 pixels × 128 pixels, and wavelet transform is performed three times for each. As a result, a tile having a subband structure as shown in FIG. 2 is created.

次に、ステップＳ１２２において、ステップＳ１２１で作成したタイルに対し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化を行う。また、このエントロピー符号化により得られた符号量を保持する。保持する先としては、エントロピー符号化を行うエンコーダとする。但し、本実施例においてもエンコーダがＣＰＵ１１及びＲＡＭ１２によりプログラムを用いて実現されるために、保持先はＲＡＭ１２となる。更に、ステップＳ１２２では、保持した符号量に対して個々に視覚系のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで正規化し、これにより得られた値（正規化された符号量）をＲＡＭ１２に保持する。   Next, in step S122, entropy encoding of the entire lossless subband is performed on the tile created in step S121. Also, the code amount obtained by this entropy coding is held. The destination to be held is an encoder that performs entropy coding. However, in this embodiment as well, since the encoder is realized by the CPU 11 and the RAM 12 using a program, the storage destination is the RAM 12. Further, in step S122, the retained code amount is normalized by multiplying the reciprocal of the visual system MTF (VTF) individually, and the value (normalized code amount) obtained thereby is retained in the RAM 12. .

その後、ステップＳ１２３において、正規化された符号量を読み出し、これに基づいてコンポーネント毎のサブバンドの符号量比率を求め、削減すべき符号量の合計を、同一の比率でコンポーネント毎のサブバンドに分配する。   Thereafter, in step S123, the normalized code amount is read out, and based on this, the sub-band code amount ratio for each component is obtained, and the total code amount to be reduced is set to the sub-band for each component at the same ratio. Distribute.

このように削減すべき符号量をコンポーネント毎のサブバンドに分配すると、ステップＳ１２４において、各コンポーネント毎のサブバンドに、正規化された符号量が分配した削減すべき符号量以上であるか否かが判定される。   When the code amount to be reduced is distributed to the subbands for each component in this manner, in step S124, whether or not the normalized code amount is equal to or more than the distributed code amount to be reduced to the subbands for each component. Is determined.

この判定の結果、全てのコンポーネント毎のサブバンドにおいて正規化された符号量が分配された削減すべき符号量よりも多い場合（ステップＳ１２４のＹｅｓ）、ステップＳ１２５において、分配された削減すべき符号量を正規化された符号量より削減する。これに対し、何れかのサブバンドにおいて正規化された符号量が分配された符号量よりも少ない場合（ステップＳ１２４のＮｏ）、例えば図５のステップＳ１０３や、図９のステップＳ１１３で説明した処理により、各コンポーネント毎のサブバンドの符号量を削減する。   As a result of this determination, if the normalized code amount in the subbands for all components is larger than the distributed code amount to be reduced (Yes in step S124), the distributed code to be reduced in step S125. The amount is reduced from the normalized code amount. On the other hand, if the normalized code amount in any subband is smaller than the distributed code amount (No in step S124), for example, the processing described in step S103 in FIG. 5 or step S113 in FIG. Thus, the code amount of the subband for each component is reduced.

また、ステップＳ１２１からステップＳ１２７までの処理は、全てのタイルに対して完了するまで繰り返し行われる（ステップＳ１２５）。   Further, the processing from step S121 to step S127 is repeated until completion for all tiles (step S125).

この処理において、例えばＪＰＥＧ２０００のような符号化方式を用いた場合、パケットのヘッダ情報としてサブバンド毎のロスレスの符号量を含むため、このヘッダ情報からそれぞれの符号量を特定し、積算したものをパックトパケットヘッダに書きこむ。また正規化は、パックトパケットヘッダからそれぞれの符号量を読み出し、これに視覚系のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで行う。   In this process, for example, when an encoding method such as JPEG2000 is used, since the lossless code amount for each subband is included as the header information of the packet, each code amount is specified from this header information and integrated. Write in packed packet header. Also, normalization is performed by reading the respective code amounts from the packed packet header and multiplying this by the reciprocal of the visual MTF (VTF).

ここで、各サブバンドの周波数は、画像データの解像度と観察距離との関数になる。例えば、上記で触れた引用文献２に記載されているように、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの４つのサブバンドは異なるフーリエスペクトルを生じる。このため、各サブバンドに生じた誤差に対する視覚の感度は、サブバンド毎に異なると考えられている。上述において触れた引用文献２によれば、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの視覚の感度比は、おおよそ１：１／１．３：１／１．３：１／１．８となっている。   Here, the frequency of each subband is a function of the resolution of the image data and the observation distance. For example, as described in the cited document 2 mentioned above, the four subbands LL, HL, LH, and HH generate different Fourier spectra. For this reason, it is considered that the visual sensitivity to the error generated in each subband is different for each subband. According to the cited reference 2 mentioned above, the visual sensitivity ratio of LL, HL, LH, and HH is approximately 1: 1 / 1.3: 1 / 1.3: 1 / 1.8.

そこで、本実施例では、周波数の違いによるＶＴＦの値の差に加え、サブバンド毎の感度の違いも考慮に入れるよう構成する。   Therefore, this embodiment is configured to take into account the difference in sensitivity for each subband in addition to the difference in VTF value due to the difference in frequency.

例えば３ＬＬ，３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨの空間周波数を‘１’とした場合、２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨの空間周波数は‘２’となり，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨの空間周波数は‘４’となる。   For example, if the spatial frequency of 3LL, 3HL, 3LH, 3HH is ‘1’, the spatial frequency of 2HL, 2LH, 2HH is ‘2’, and the spatial frequency of 1HL, 1LH, 1HH is ‘4’.

また、第１の実施例で示したように、例えば上記した（式３），（式４），（式５）をそれぞれＬＬ，（ＨＬ，ＬＨ），ＨＨのＶＴＦとして用いたとすると、その特性は図４に示すようになる。   Further, as shown in the first embodiment, for example, if the above-described (Expression 3), (Expression 4), and (Expression 5) are used as VTFs of LL, (HL, LH), and HH, respectively, Is as shown in FIG.

よって、上記での空間周波数に対する輝度Ｙ成分のＶＴＦの値は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝０．９９
３ＹＨＬ＝０．７６
３ＹＬＨ＝０．７６
３ＹＨＨ＝０．５５
２ＹＨＬ＝０．５１
２ＹＬＨ＝０．５１
２ＹＨＨ＝０．３７
１ＹＨＬ＝０．１２
１ＹＬＨ＝０．１２
１ＹＨＨ＝０．０９
また、輝度Ｙ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝１／０．９９
３ＹＨＬ＝１／０．７６
３ＹＬＨ＝１／０．７６
３ＹＨＨ＝１／０．５５
２ＹＨＬ＝１／０．５１
２ＹＬＨ＝１／０．５１
２ＹＨＨ＝１／０．３７
１ＹＨＬ＝１／０．１２
１ＹＬＨ＝１／０．１２
１ＹＨＨ＝１／０．０９
ここで、例えば、ＶＴＦにおける輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との視覚特性の関係が４：２：１であったとすると、ＶＴＦの値の逆数における輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との関係は、その逆数であるから１：２：４となる。 Therefore, the VTF value of the luminance Y component with respect to the spatial frequency is as follows.
3YLL = 0.99
3YHL = 0.76
3YLH = 0.76
3YHH = 0.55
2YHL = 0.51
2YLH = 0.51
2YHH = 0.37
1YHL = 0.12
1YLH = 0.12
1YHH = 0.09
Further, the reciprocal of the VTF value of the luminance Y component is as follows.
3YLL = 1 / 0.99
3YHL = 1 / 0.76
3YLH = 1 / 0.76
3YHH = 1 / 0.55
2YHL = 1 / 0.51
2YLH = 1 / 0.51
2YHH = 1 / 0.37
1YHL = 1 / 0.12
1YLH = 1 / 0.12
1YHH = 1 / 0.09
Here, for example, if the relationship between the visual characteristics of the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference Cb component in the VTF is 4: 2: 1, the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference in the reciprocal of the VTF value. The relationship with the Cb component is 1: 2: 4 because it is the reciprocal thereof.

従って、上記における色差Ｃｒ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝２／０．０９
同様に、色差Ｃｂ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝４／０．０９
ここで、ある１つのタイルにおける輝度Ｙ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＹＬＬの符号量＝Ａ＿ｙ
３ＹＨＬの符号量＝Ｂ＿ｙ
３ＹＬＨの符号量＝Ｃ＿ｙ
３ＹＨＨの符号量＝Ｄ＿ｙ
２ＹＨＬの符号量＝Ｅ＿ｙ
２ＹＬＨの符号量＝Ｆ＿ｙ
２ＹＨＨの符号量＝Ｇ＿ｙ
１ＹＨＬの符号量＝Ｈ＿ｙ
１ＹＬＨの符号量＝Ｉ＿ｙ
１ＹＨＨの符号量＝Ｊ＿ｙ
これにより、輝度Ｙ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝Ａ＿ｙ／０．９９
３ＹＨＬ＝Ｂ＿ｙ／０．７６
３ＹＬＨ＝Ｃ＿ｙ／０．７６
３ＹＨＨ＝Ｄ＿ｙ／０．５５
２ＹＨＬ＝Ｅ＿ｙ／０．５１
２ＹＬＨ＝Ｆ＿ｙ／０．５１
２ＹＨＨ＝Ｇ＿ｙ／０．３７
１ＹＨＬ＝Ｈ＿ｙ／０．１２
１ＹＬＨ＝Ｉ＿ｙ／０．１２
１ＹＨＨ＝Ｊ＿ｙ／０．０９
また、同じタイルにおける色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｒＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｒ
３ＣｒＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｒ
２ＣｒＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｒ
１ＣｒＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｒ
これにより、色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９
同様に、同じタイルにおける色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｂＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｂ
３ＣｂＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｂ
２ＣｂＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｂ
１ＣｂＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｂ
これにより、色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
次に、各コンポーネント毎のサブバンドに対し、視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率となるような削減すべき符号量を配分する。これは、上述したように、削減した符号量の総和が削減すべき符号量に達するように配分される。 Therefore, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cr component in the above is as follows.
3CrLL = 2 / 0.99
3CrHL = 2 / 0.76
3CrLH = 2 / 0.76
3CrHH = 2 / 0.55
2CrHL = 2 / 0.51
2CrLH = 2 / 0.51
2CrHH = 2 / 0.37
1CrHL = 2 / 0.12
1CrLH = 2 / 0.12
1CrHH = 2 / 0.09
Similarly, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cb component is as follows.
3CbLL = 4 / 0.99
3CbHL = 4 / 0.76
3CbLH = 4 / 0.76
3CbHH = 4 / 0.55
2CbHL = 4 / 0.51
2CbLH = 4 / 0.51
2CbHH = 4 / 0.37
1 CbHL = 4 / 0.12
1CbLH = 4 / 0.12
1CbHH = 4 / 0.09
Here, the lossless code amount of the luminance Y component in a certain tile is assumed as follows.
3YLL code amount = A_y
3YHL code amount = B_y
Code amount of 3YLH = C_y
Code amount of 3YHH = D_y
2YHL code amount = E_y
2YLH code amount = F_y
Code amount of 2YHH = G_y
Code amount of 1YHL = H_y
Code amount of 1YLH = I_y
Code amount of 1YHH = J_y
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the luminance Y component by the reciprocal of VTF is as follows.
3YLL = A_y / 0.99
3YHL = B_y / 0.76
3YLH = C_y / 0.76
3YHH = D_y / 0.55
2YHL = E_y / 0.51
2YLH = F_y / 0.51
2YHH = G_y / 0.37
1YHL = H_y / 0.12
1YLH = I_y / 0.12
1YHH = J_y / 0.09
Further, the lossless code amount of the color difference Cr component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CrLL = A_Cr
Code amount of 3CrHL = B_Cr
Code amount of 3CrLH = C_Cr
Code amount of 3CrHH = D_Cr
2CrHL code amount = E_Cr
Code amount of 2CrLH = F_Cr
Code amount of 2CrHH = G_Cr
Code amount of 1CrHL = H_Cr
Code amount of 1CrLH = I_Cr
Code amount of 1CrHH = J_Cr
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cr component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CrLL = A_Cr · 2 / 0.99
3CrHL = B_Cr · 2 / 0.76
3CrLH = C_Cr · 2 / 0.76
3CrHH = D_Cr · 2 / 0.55
2CrHL = E_Cr · 2 / 0.51
2CrLH = F_Cr · 2 / 0.51
2CrHH = G_Cr · 2 / 0.37
1CrHL = H_Cr · 2 / 0.12
1CrLH = I_Cr · 2 / 0.12
1CrHH = J_Cr · 2 / 0.09
Similarly, the lossless code amount of the color difference Cb component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CbLL = A_Cb
Code amount of 3CbHL = B_Cb
Code amount of 3CbLH = C_Cb
Code amount of 3CbHH = D_Cb
Code amount of 2CbHL = E_Cb
Code amount of 2CbLH = F_Cb
Code amount of 2CbHH = G_Cb
Code amount of 1 CbHL = H_Cb
Code amount of 1CbLH = I_Cb
Code amount of 1CbHH = J_Cb
Thus, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cb component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CbLL = A_Cb · 4 / 0.99
3CbHL = B_Cb · 4 / 0.76
3CbLH = C_Cb · 4 / 0.76
3CbHH = D_Cb · 4 / 0.55
2CbHL = E_Cb · 4 / 0.51
2CbLH = F_Cb · 4 / 0.51
2CbHH = G_Cb · 4 / 0.37
1CbHL = H_Cb · 4 / 0.12
1CbLH = I_Cb · 4 / 0.12
1CbHH = J_Cb · 4 / 0.09
Next, the code amount to be reduced is allocated to the subbands for each component so that the ratio is substantially the same as the code amount ratio based on the visual characteristics. As described above, this is distributed so that the sum of the reduced code amounts reaches the code amount to be reduced.

ここで、上述から導き出せるように、全域における視覚特性に基づいた符号量の比は、以下のようになる。
３ＹＬＬ：３ＹＨＬ：３ＹＬＨ：３ＹＨＨ：２ＹＨＬ：２ＹＬＨ：２ＹＨＨ：１ＹＨＬ：１ＹＬＨ：１ＹＨＨ：３ＣｒＬＬ：３ＣｒＨＬ：３ＣｒＬＨ：３ＣｒＨＨ：２ＣｒＨＬ：２ＣｒＬＨ：２ＣｒＨＨ：１ＣｒＨＬ：１ＣｒＬＨ：１ＣｒＨＨ：３ＣｂＬＬ：３ＣｂＨＬ：３ＣｂＬＨ：３ＣｂＨＨ：２ＣｂＨＬ：２ＣｂＬＨ：２ＣｂＨＨ：１ＣｂＨＬ：１ＣｂＬＨ：１ＣｂＨＨ＝Ａ＿ｙ／０．９９：Ｂ＿ｙ／０．７６：Ｃ＿ｙ／０．７６：Ｄ＿ｙ／０．５５：Ｅ＿ｙ／０．５１：Ｆ＿ｙ／０．５１：Ｇ＿ｙ／０．３７：Ｈ＿ｙ／０．１２：Ｉ＿ｙ／０．１２：Ｊ＿ｙ／０．０９：Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９：Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６：Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６：Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５：Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１：Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１：Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７：Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２：Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２：Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９：Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９：Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６：Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６：Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５：Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１：Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１：Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７：Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２：Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２：Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
従って、全ての比率の総和αは、以下のようになる。
α＝Ａ＿ｙ／０．９９＋Ｂ＿ｙ／０．７６＋Ｃ＿ｙ／０．７６＋Ｄ＿ｙ／０．５５＋Ｅ＿ｙ／０．５１＋Ｆ＿ｙ／０．５１＋Ｇ＿ｙ／０．３７＋Ｈ＿ｙ／０．１２＋Ｉ＿ｙ／０．１２＋Ｊ＿ｙ／０．０９＋Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９＋Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６＋Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６＋Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５＋Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１＋Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１＋Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７＋Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２＋Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２＋Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９＋Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９＋Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６＋Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６＋Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５＋Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１＋Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１＋Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７＋Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２＋Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２＋Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
また、削減すべき総符号量をβとすると、削減すべき符号量配分はそれぞれ、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝（Ａ＿ｙ／０．９９）／（α／β）
３ＹＨＬ＝（Ｂ＿ｙ／０．７６）／（α／β）
３ＹＬＨ＝（Ｃ＿ｙ／０．７６）／（α／β）
３ＹＨＨ＝（Ｄ＿ｙ／０．５５）／（α／β）
２ＹＨＬ＝（Ｅ＿ｙ／０．５１）／（α／β）
２ＹＬＨ＝（Ｆ＿ｙ／０．５１）／（α／β）
２ＹＨＨ＝（Ｇ＿ｙ／０．３７）／（α／β）
１ＹＨＬ＝（Ｈ＿ｙ／０．１２）／（α／β）
１ＹＬＨ＝（Ｉ＿ｙ／０．１２）／（α／β）
１ＹＨＨ＝（Ｊ＿ｙ／０．０９）／（α／β）
３ＣｒＬＬ＝（Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９）／（α／β）
３ＣｒＨＬ＝（Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６）／（α／β）
３ＣｒＬＨ＝（Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６）／（α／β）
３ＣｒＨＨ＝（Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５）／（α／β）
２ＣｒＨＬ＝（Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１）／（α／β）
２ＣｒＬＨ＝（Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１）／（α／β）
２ＣｒＨＨ＝（Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７）／（α／β）
１ＣｒＨＬ＝（Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２）／（α／β）
１ＣｒＬＨ＝（Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２）／（α／β）
１ＣｒＨＨ＝（Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９）／（α／β）
３ＣｂＬＬ＝（Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９）／（α／β）
３ＣｂＨＬ＝（Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６）／（α／β）
３ＣｂＬＨ＝（Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６）／（α／β）
３ＣｂＨＨ＝（Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５）／（α／β）
２ＣｂＨＬ＝（Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１）／（α／β）
２ＣｂＬＨ＝（Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１）／（α／β）
２ＣｂＨＨ＝（Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７）／（α／β）
１ＣｂＨＬ＝（Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）
１ＣｂＬＨ＝（Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）
１ＣｂＨＨ＝（Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９）／（α／β）
ここで、本実施例では第２の実施例と相違して、それぞれ配分された削減すべき符号量を正規化された符号量と比較する。 Here, as can be derived from the above, the ratio of the code amount based on the visual characteristics in the entire area is as follows.
3YLL: 3YHL: 3YLH: 3YHH: 2YHL: 2YLH: 2YHH: 1YHL: 1YLH: 1YHH: 3CrLL: 3CrHL: 3CrLH: 3CrHH: 2CrHL: 2CrLH: 2CrHH: 1CrHL3HL: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH 2CbLH: 2CbHH: 1CbHL: 1CbLH: 1CbHH = A_y / 0.99: B_y / 0.76: C_y / 0.76: D_y / 0.55: E_y / 0.51: F_y / 0.51: G_y / 0. 37: H_y / 0.12: I_y / 0.12: J_y / 0.09: A_Cr · 2 / 0.99: B_Cr · 2 / 0.76: C_Cr · 2 / 0.76: D_Cr · 2/0. 55: E_Cr · 2 / 0.51: F_Cr · 2 / 0.51: G Cr · 2 / 0.37: H_Cr · 2 / 0.12: I_Cr · 2 / 0.12: J_Cr · 2 / 0.09: A_Cb · 4 / 0.99: B_Cb · 4 / 0.76: C_Cb · 4 / 0.76: D_Cb · 4 / 0.55: E_Cb · 4 / 0.51: F_Cb · 4 / 0.51: G_Cb · 4 / 0.37: H_Cb · 4 / 0.12: I_Cb · 4 / 0.12: J_Cb · 4 / 0.09
Accordingly, the sum α of all the ratios is as follows.
α = A_y / 0.99 + B_y / 0.76 + C_y / 0.76 + D_y / 0.55 + E_y / 0.51 + F_y / 0.51 + G_y / 0.37 + H_y / 0.12 + I_y / 0.12 + J_y / 0.09 + A_Cr · 2 / 0.99 + B_Cr · 2 / 0.76 + C_Cr · 2 / 0.76 + D_Cr · 2 / 0.55 + E_Cr · 2 / 0.51 + F_Cr · 2 / 0.51 + G_Cr · 2 / 0.37 + H_Cr · 2 / 0.12 + I_Cr · 2 / 0.12 + J_Cr · 2 / 0.09 + A_Cb.4 / 0.99 + B_Cb.4 / 0.76 + C_Cb.4 / 0.76 + D_Cb.4 / 0.55 + E_Cb.4 / 0.51 + F_Cb.4 / 0.51 + G_Cb.4 / 0.37 + H_Cb.4 / 0. 12 + I_Cb · 4 / 0.12 + J_Cb · 4 / 0.09
If the total code amount to be reduced is β, the code amount distribution to be reduced is as follows.
3YLL = (A_y / 0.99) / (α / β)
3YHL = (B_y / 0.76) / (α / β)
3YLH = (C_y / 0.76) / (α / β)
3YHH = (D_y / 0.55) / (α / β)
2YHL = (E_y / 0.51) / (α / β)
2YLH = (F_y / 0.51) / (α / β)
2YHH = (G_y / 0.37) / (α / β)
1YHL = (H_y / 0.12) / (α / β)
1YLH = (I_y / 0.12) / (α / β)
1YHH = (J_y / 0.09) / (α / β)
3CrLL = (A_Cr · 2 / 0.99) / (α / β)
3CrHL = (B_Cr · 2 / 0.76) / (α / β)
3CrLH = (C_Cr · 2 / 0.76) / (α / β)
3CrHH = (D_Cr · 2 / 0.55) / (α / β)
2CrHL = (E_Cr · 2 / 0.51) / (α / β)
2CrLH = (F_Cr · 2 / 0.51) / (α / β)
2CrHH = (G_Cr · 2 / 0.37) / (α / β)
1CrHL = (H_Cr · 2 / 0.12) / (α / β)
1CrLH = (I_Cr · 2 / 0.12) / (α / β)
1CrHH = (J_Cr · 2 / 0.09) / (α / β)
3CbLL = (A_Cb · 4 / 0.99) / (α / β)
3CbHL = (B_Cb · 4 / 0.76) / (α / β)
3CbLH = (C_Cb · 4 / 0.76) / (α / β)
3CbHH = (D_Cb · 4 / 0.55) / (α / β)
2CbHL = (E_Cb · 4 / 0.51) / (α / β)
2CbLH = (F_Cb · 4 / 0.51) / (α / β)
2CbHH = (G_Cb · 4 / 0.37) / (α / β)
1 CbHL = (H_Cb · 4 / 0.12) / (α / β)
1CbLH = (I_Cb · 4 / 0.12) / (α / β)
1CbHH = (J_Cb · 4 / 0.09) / (α / β)
Here, in this embodiment, unlike the second embodiment, the allocated code amount to be reduced is compared with the normalized code amount.

この結果、例えば全てのコンポーネント毎のサブバンドにおいて符号量が少ないという結果が得られた場合、配分された削減すべき符号量に基づき符号量を削減するよう動作する。   As a result, for example, when a result that the code amount is small in the subbands for all the components is obtained, the code amount is reduced based on the allocated code amount to be reduced.

また、何れかのコンポーネント毎のサブバンドにおいて符号量が不足していると判定された場合、本実施例では第１又は第２の実施例で説明したような方法により、各コンポーネント毎のサブバンドより所定の符号量を削減する処理を実行する。   In addition, when it is determined that the code amount is insufficient in any of the subbands for each component, in this embodiment, the subband for each component is performed by the method described in the first or second embodiment. Further, processing for reducing a predetermined code amount is executed.

以上のような処理を実行することにより、輝度Ｙ成分，色差Ｃｂ成分，色差Ｃｒ成分の符号量は、図１４から図１６に示すようになる。但し、図６から図８と同様に図１４から図１６において、１本の棒グラフは、全体が削減する前の正規化された符号量を示し、棒グラフにおける白抜きの部分が削減分の符号量、又、棒グラフにおける黒塗りの部分が削減後の符号量を示している。   By executing the processing as described above, the code amounts of the luminance Y component, the color difference Cb component, and the color difference Cr component are as shown in FIGS. However, as in FIGS. 6 to 8, in FIGS. 14 to 16, one bar graph indicates the normalized code amount before the entire reduction, and the white portion in the bar graph indicates the code amount for the reduction. In addition, a black portion in the bar graph indicates the code amount after the reduction.

このように全域に渡り、視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率によって符号量を削減することで、ノイズ成分による影響が低減される。また、符号量を削減する前の符号量と削減した後の符号量との比率をタイル毎に一定とすることで、タイル毎の画質劣化を一定とすることが可能となり、バランスの取れた画像を得ることができる。更に、削減にあたり不足した分の符号量を、視覚的に鈍感な帯域から順に削減するよう構成することで、より画質劣化を抑えることが可能となる。   In this way, the influence of the noise component is reduced by reducing the code amount by a ratio substantially the same as the ratio of the code amount based on the visual characteristics over the entire area. In addition, since the ratio of the code amount before reducing the code amount to the code amount after reducing is made constant for each tile, it is possible to make the image quality deterioration for each tile constant, and a balanced image. Can be obtained. Furthermore, it is possible to further suppress deterioration in image quality by configuring the code amount that is insufficient for reduction in order from the visually insensitive band.

尚、例えばＪＰＥＧ２０００の様な、サブバンド毎の符号量をヘッダ情報として含む符号化方式では、一度得た符号から部分的に符号を破棄し、最終的な符号量を制御することは容易であるため、復号化する際に本実施例によるような符号量削減を行ってもよい。これによって、復号化時の処理速度が速くなり且つより画質を上げることができる。   For example, in an encoding method such as JPEG2000 that includes the code amount for each subband as header information, it is easy to partially discard the code from the code once obtained and control the final code amount. Therefore, code amount reduction as in the present embodiment may be performed when decoding. Thereby, the processing speed at the time of decoding can be increased and the image quality can be further improved.

また、本実施例による画像符号化を実現するプログラムは、図１におけるＨＤＤ１３等に予め格納されており、必要に応じて読み出され、ＲＡＭ１２に作業領域が確保されてＣＰＵ１１において実行されるものである。   A program for realizing image coding according to the present embodiment is stored in advance in the HDD 13 or the like in FIG. 1 and is read out as necessary, and a work area is secured in the RAM 12 and executed in the CPU 11. is there.

また、このプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等を含む）やＤＶＤ−ＲＡＭ（ＤＣＤ−ＲＷ等を含む）やＭＯ等の持ち運び可能な記録媒体し、任意の端末に組み込めるようにするとよい。
〔第４の実施例〕
また、上記第３の実施例では、それぞれ配分された削減すべき符号量を正規化された符号量と比較した結果、全てのサブバンドにおいて符号量が少ないという結果が得られた場合に全ての周波数領域において同一の比率で符号量を削減するよう構成されている。これに対し、上記比較の結果、符号量が削減する分に対し不足する場合、余った削減すべき符号量を他の周波数領域に割り当てるよう構成することも可能である。以下、これを第４の実施例として図面を用いて詳細に説明する。 In addition, this program can be incorporated into an arbitrary terminal as a portable recording medium such as a CD-ROM (including CD-R, CD-RW, etc.), DVD-RAM (including DCD-RW, etc.) and MO. It is good to.
[Fourth embodiment]
Further, in the third embodiment, as a result of comparing the allocated code amount to be reduced with the normalized code amount, when all the subbands have a result that the code amount is small, all the code amounts are obtained. The code amount is reduced at the same ratio in the frequency domain. On the other hand, as a result of the comparison, if the amount of code is insufficient with respect to the reduction, the remaining code amount to be reduced can be assigned to another frequency region. Hereinafter, this will be described in detail as a fourth embodiment with reference to the drawings.

本実施例に係る画像符号化を実現する装置の構成例は、第１の実施例で示すもの（図１参照）と同様であるため、ここでは説明を省略する。   Since the configuration example of the apparatus for realizing the image encoding according to the present embodiment is the same as that shown in the first embodiment (see FIG. 1), description thereof is omitted here.

また、本実施例においても、第１の実施例と同様に、画像データを符号化する際、周波数領域に変化し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化後、符号化後のデータに視覚的重みを考慮し、符号量の削減を実行する。この際の動作を図１７を用いて以下に説明する。但し、本実施例でも、サブバンド符号化方式を採用した場合について説明する。   Also in this embodiment, as in the first embodiment, when image data is encoded, it changes to the frequency domain, and after the entropy encoding of the entire lossless subband, the encoded data is visually displayed. The code amount is reduced in consideration of the weight. The operation at this time will be described below with reference to FIG. However, also in the present embodiment, a case where the subband encoding method is adopted will be described.

図１７を参照すると、本実施例では、まず、ステップＳ１３１として、画像データを１２８画素×１２８画素のタイルに分割し、それぞれに対して３回のウェーブレット変換を行う。これにより、図２に示すようなサブバンド構造を有するタイルが作成される。   Referring to FIG. 17, in this embodiment, first, in step S131, the image data is divided into tiles of 128 pixels × 128 pixels, and wavelet transformation is performed three times for each. As a result, a tile having a subband structure as shown in FIG. 2 is created.

次に、ステップＳ１３２において、ステップＳ１３１で作成したタイルに対し、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化を行う。また、このエントロピー符号化により得られた符号量を保持する。保持する先としては、エントロピー符号化を行うエンコーダとする。但し、本実施例においてもエンコーダがＣＰＵ１１及びＲＡＭ１２によりプログラムを用いて実現されるために、保持先はＲＡＭ１２となる。更に、ステップＳ１３２では、保持した符号量に対して個々に視覚右傾のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで正規化し、これにより得られた値（正規化された符号量）をＲＡＭ１２に保持する。   Next, in step S132, entropy coding of the entire lossless subband is performed on the tile created in step S131. Also, the code amount obtained by this entropy coding is held. The destination to be held is an encoder that performs entropy coding. However, in this embodiment as well, since the encoder is realized by the CPU 11 and the RAM 12 using a program, the storage destination is the RAM 12. Further, in step S132, the retained code amount is normalized by multiplying the reciprocal of the MTF (VTF) tilted to the right individually, and the value (normalized code amount) obtained thereby is retained in the RAM 12. .

その後、ステップＳ１３３において、正規化された符号量を読み出し、これに基づいてコンポーネント毎のサブバンドの符号量比率を求め、削減すべき符号量の合計を、同一の比率でコンポーネント毎のサブバンドに分配する。   Thereafter, in step S133, the normalized code amount is read out, the subband code amount ratio for each component is obtained based on this, and the sum of the code amounts to be reduced is set to the subband for each component at the same ratio. Distribute.

このように削減すべき符号量をコンポーネント毎のサブバンドに分配すると、ステップＳ１３４において、各コンポーネント毎のサブバンドに、正規化された符号量が分配した削減すべき符号量以上であるか否かが判定される。   When the code amount to be reduced is distributed to the subbands for each component in this way, in step S134, whether or not the normalized code amount is equal to or more than the distributed code amount to be reduced to the subbands for each component. Is determined.

この判定の結果、全てのコンポーネント毎のサブバンドにおいて正規化された符号量が分配された削減すべき符号量よりも多い場合（ステップＳ１３４のＹｅｓ）、ステップＳ１３５において、分配された削減すべき符号量を正規化された符号量より削減する。これに対し、何れかのコンポーネント毎のサブバンドにおいて正規化された符号量が分配された符号量よりも少ない場合（ステップＳ１３４のＮｏ）、ステップＳ１３７において不足した削減すべき符号量分を、他のコンポーネント毎のサブバンドから削減する。これは、不足分全てが補われるまで、例えば高域から順に削減するように構成される。   If the result of this determination is that the normalized code amount in the subbands for all components is greater than the distributed code amount to be reduced (Yes in step S134), the distributed code to be reduced in step S135. The amount is reduced from the normalized code amount. On the other hand, when the normalized code amount in the subband for each component is smaller than the distributed code amount (No in step S134), the amount of code amount that should be reduced in step S137 is changed to the other code amount. Reduce from each component subband. This is configured to reduce, for example, in order from the high range until all the shortage is compensated.

また、ステップＳ１３１からステップＳ１３７までの処理は、全てのタイルに対して完了するまで、繰り返し行われる（ステップＳ１３６）。   Further, the processing from step S131 to step S137 is repeated until completion for all tiles (step S136).

この処理において、例えばＪＰＥＧ２０００のような符号化方式を用いた場合、パケットのヘッダ情報としてサブバンド毎のロスレスの符号量を含むため、このヘッダ情報からそれぞれの符号量を特定し、積算したものをパックトパケットヘッダに書き込む。また、正規化は、パックトパケットヘッダからそれぞれの符号量を読み出し、これに視覚系のＭＴＦ（ＶＴＦ）の逆数を乗じることで行う。   In this process, for example, when an encoding method such as JPEG2000 is used, since the lossless code amount for each subband is included as the header information of the packet, each code amount is specified from this header information and integrated. Write to packed packet header. Also, normalization is performed by reading the respective code amounts from the packed packet header and multiplying this by the reciprocal of the visual MTF (VTF).

ここで、各サブバンドの周波数は、画像データの解像度と観察距離との関数になる。例えば、上記で触れた引用文献２に記載されているように、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの４つのサブバンドは異なるフーリエスペクトルを生じる。このため、各サブバンドに生じた誤差に対する視覚の感度は、サブバンド毎に異なると考えられている。上述において触れた引用文献２によれば、ＬＬ，ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの視覚の感度比は、おおよそ１：１／１．３：１／１．３：１／１．８となっている。   Here, the frequency of each subband is a function of the resolution of the image data and the observation distance. For example, as described in the cited document 2 mentioned above, the four subbands LL, HL, LH, and HH generate different Fourier spectra. For this reason, it is considered that the visual sensitivity to the error generated in each subband is different for each subband. According to the cited reference 2 mentioned above, the visual sensitivity ratio of LL, HL, LH, and HH is approximately 1: 1 / 1.3: 1 / 1.3: 1 / 1.8.

そこで、本実施例では、周波数の違いによるＶＴＦの値の差に加え、サブバンドごとの感度の違いも考慮に入れるよう構成する。   Therefore, this embodiment is configured to take into account the difference in sensitivity for each subband in addition to the difference in VTF value due to the difference in frequency.

例えば３ＬＬ，３ＨＬ，３ＬＨ，３ＨＨの空間周波数を‘１’とした場合、２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨの空間周波数は‘２’，１ＨＬ，１ＬＨ，１ＨＨの空間周波数は‘４’となる。   For example, when the spatial frequencies of 3LL, 3HL, 3LH, and 3HH are set to ‘1’, the spatial frequencies of 2HL, 2LH, and 2HH are ‘2’, and the spatial frequencies of 1HL, 1LH, and 1HH are ‘4’.

また、第１の実施例で示したように、例えば上記した（式３），（式４），（式５）をそれぞれＬＬ，（ＨＬ，ＬＨ），ＨＨのＶＴＦとして用いたとすると、その特性は図４に示すようになる。   Further, as shown in the first embodiment, for example, if the above-described (Expression 3), (Expression 4), and (Expression 5) are used as VTFs of LL, (HL, LH), and HH, respectively, Is as shown in FIG.

よって、上記での空間周波数に対する輝度Ｙ成分のＶＴＦの値は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝０．９９
３ＹＨＬ＝０．７６
３ＹＬＨ＝０．７６
３ＹＨＨ＝０．５５
２ＹＨＬ＝０．５１
２ＹＬＨ＝０．５１
２ＹＨＨ＝０．３７
１ＹＨＬ＝０．１２
１ＹＬＨ＝０．１２
１ＹＨＨ＝０．０９
また、輝度Ｙ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝１／０．９９
３ＹＨＬ＝１／０．７６
３ＹＬＨ＝１／０．７６
３ＹＨＨ＝１／０．５５
２ＹＨＬ＝１／０．５１
２ＹＬＨ＝１／０．５１
２ＹＨＨ＝１／０．３７
１ＹＨＬ＝１／０．１２
１ＹＬＨ＝１／０．１２
１ＹＨＨ＝１／０．０９
ここで、例えば、ＶＴＦにおける輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との視覚特性の関係が４：２：１であったとすると、ＶＴＦの値の逆数における輝度Ｙ成分と色差Ｃｒ成分と色差Ｃｂ成分との関係は、その逆数であるから１：２：４となる。 Therefore, the VTF value of the luminance Y component with respect to the spatial frequency is as follows.
3YLL = 0.99
3YHL = 0.76
3YLH = 0.76
3YHH = 0.55
2YHL = 0.51
2YLH = 0.51
2YHH = 0.37
1YHL = 0.12
1YLH = 0.12
1YHH = 0.09
Further, the reciprocal of the value of the VTF of the luminance Y component is as follows.
3YLL = 1 / 0.99
3YHL = 1 / 0.76
3YLH = 1 / 0.76
3YHH = 1 / 0.55
2YHL = 1 / 0.51
2YLH = 1 / 0.51
2YHH = 1 / 0.37
1YHL = 1 / 0.12
1YLH = 1 / 0.12
1YHH = 1 / 0.09
Here, for example, if the relationship between the visual characteristics of the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference Cb component in the VTF is 4: 2: 1, the luminance Y component, the color difference Cr component, and the color difference in the reciprocal of the VTF value. The relationship with the Cb component is 1: 2: 4 because it is the reciprocal thereof.

従って、上記における色差Ｃｒ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝２／０．０９
同様に、色差Ｃｂ成分のＶＴＦの値の逆数は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝４／０．０９
ここで、ある１つのタイルにおける輝度Ｙ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＹＬＬの符号量＝Ａ＿ｙ
３ＹＨＬの符号量＝Ｂ＿ｙ
３ＹＬＨの符号量＝Ｃ＿ｙ
３ＹＨＨの符号量＝Ｄ＿ｙ
２ＹＨＬの符号量＝Ｅ＿ｙ
２ＹＬＨの符号量＝Ｆ＿ｙ
２ＹＨＨの符号量＝Ｇ＿ｙ
１ＹＨＬの符号量＝Ｈ＿ｙ
１ＹＬＨの符号量＝Ｉ＿ｙ
１ＹＨＨの符号量＝Ｊ＿ｙ
これにより、輝度Ｙ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＹＬＬ＝Ａ＿ｙ／０．９９
３ＹＨＬ＝Ｂ＿ｙ／０．７６
３ＹＬＨ＝Ｃ＿ｙ／０．７６
３ＹＨＨ＝Ｄ＿ｙ／０．５５
２ＹＨＬ＝Ｅ＿ｙ／０．５１
２ＹＬＨ＝Ｆ＿ｙ／０．５１
２ＹＨＨ＝Ｇ＿ｙ／０．３７
１ＹＨＬ＝Ｈ＿ｙ／０．１２
１ＹＬＨ＝Ｉ＿ｙ／０．１２
１ＹＨＨ＝Ｊ＿ｙ／０．０９
また、同じタイルにおける色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｒＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｒ
３ＣｒＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｒ
２ＣｒＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｒ
１ＣｒＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｒ
これにより、色差Ｃｒ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｒＬＬ＝Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９
３ＣｒＨＬ＝Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＬＨ＝Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６
３ＣｒＨＨ＝Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５
２ＣｒＨＬ＝Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＬＨ＝Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１
２ＣｒＨＨ＝Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７
１ＣｒＨＬ＝Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＬＨ＝Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２
１ＣｒＨＨ＝Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９
同様に、同じタイルにおける色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量を、以下のように仮定する。
３ＣｂＬＬの符号量＝Ａ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＬの符号量＝Ｂ＿Ｃｂ
３ＣｂＬＨの符号量＝Ｃ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＨの符号量＝Ｄ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＬの符号量＝Ｅ＿Ｃｂ
２ＣｂＬＨの符号量＝Ｆ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＨの符号量＝Ｇ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＬの符号量＝Ｈ＿Ｃｂ
１ＣｂＬＨの符号量＝Ｉ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＨの符号量＝Ｊ＿Ｃｂ
これにより、色差Ｃｂ成分のロスレスの符号量にＶＴＦの逆数を乗じることで得られた正規化された符号量は、以下のようになる。
３ＣｂＬＬ＝Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９
３ＣｂＨＬ＝Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＬＨ＝Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６
３ＣｂＨＨ＝Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５
２ＣｂＨＬ＝Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＬＨ＝Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１
２ＣｂＨＨ＝Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７
１ＣｂＨＬ＝Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＬＨ＝Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２
１ＣｂＨＨ＝Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
次に、各コンポーネント毎のサブバンドに対し、視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率となるような削減すべき符号量を配分する。これは、上述したように、削減した符号量の総和が削減すべき符号量に達するように配分される。 Therefore, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cr component in the above is as follows.
3CrLL = 2 / 0.99
3CrHL = 2 / 0.76
3CrLH = 2 / 0.76
3CrHH = 2 / 0.55
2CrHL = 2 / 0.51
2CrLH = 2 / 0.51
2CrHH = 2 / 0.37
1CrHL = 2 / 0.12
1CrLH = 2 / 0.12
1CrHH = 2 / 0.09
Similarly, the reciprocal of the VTF value of the color difference Cb component is as follows.
3CbLL = 4 / 0.99
3CbHL = 4 / 0.76
3CbLH = 4 / 0.76
3CbHH = 4 / 0.55
2CbHL = 4 / 0.51
2CbLH = 4 / 0.51
2CbHH = 4 / 0.37
1 CbHL = 4 / 0.12
1CbLH = 4 / 0.12
1CbHH = 4 / 0.09
Here, the lossless code amount of the luminance Y component in a certain tile is assumed as follows.
3YLL code amount = A_y
3YHL code amount = B_y
Code amount of 3YLH = C_y
Code amount of 3YHH = D_y
2YHL code amount = E_y
2YLH code amount = F_y
Code amount of 2YHH = G_y
Code amount of 1YHL = H_y
Code amount of 1YLH = I_y
Code amount of 1YHH = J_y
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the luminance Y component by the reciprocal of VTF is as follows.
3YLL = A_y / 0.99
3YHL = B_y / 0.76
3YLH = C_y / 0.76
3YHH = D_y / 0.55
2YHL = E_y / 0.51
2YLH = F_y / 0.51
2YHH = G_y / 0.37
1YHL = H_y / 0.12
1YLH = I_y / 0.12
1YHH = J_y / 0.09
Further, the lossless code amount of the color difference Cr component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CrLL = A_Cr
Code amount of 3CrHL = B_Cr
Code amount of 3CrLH = C_Cr
Code amount of 3CrHH = D_Cr
2CrHL code amount = E_Cr
Code amount of 2CrLH = F_Cr
Code amount of 2CrHH = G_Cr
Code amount of 1CrHL = H_Cr
Code amount of 1CrLH = I_Cr
Code amount of 1CrHH = J_Cr
Accordingly, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cr component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CrLL = A_Cr · 2 / 0.99
3CrHL = B_Cr · 2 / 0.76
3CrLH = C_Cr · 2 / 0.76
3CrHH = D_Cr · 2 / 0.55
2CrHL = E_Cr · 2 / 0.51
2CrLH = F_Cr · 2 / 0.51
2CrHH = G_Cr · 2 / 0.37
1CrHL = H_Cr · 2 / 0.12
1CrLH = I_Cr · 2 / 0.12
1CrHH = J_Cr · 2 / 0.09
Similarly, the lossless code amount of the color difference Cb component in the same tile is assumed as follows.
Code amount of 3CbLL = A_Cb
Code amount of 3CbHL = B_Cb
Code amount of 3CbLH = C_Cb
Code amount of 3CbHH = D_Cb
Code amount of 2CbHL = E_Cb
Code amount of 2CbLH = F_Cb
Code amount of 2CbHH = G_Cb
Code amount of 1 CbHL = H_Cb
Code amount of 1CbLH = I_Cb
Code amount of 1CbHH = J_Cb
Thus, the normalized code amount obtained by multiplying the lossless code amount of the color difference Cb component by the reciprocal of VTF is as follows.
3CbLL = A_Cb · 4 / 0.99
3CbHL = B_Cb · 4 / 0.76
3CbLH = C_Cb · 4 / 0.76
3CbHH = D_Cb · 4 / 0.55
2CbHL = E_Cb · 4 / 0.51
2CbLH = F_Cb · 4 / 0.51
2CbHH = G_Cb · 4 / 0.37
1CbHL = H_Cb · 4 / 0.12
1CbLH = I_Cb · 4 / 0.12
1CbHH = J_Cb · 4 / 0.09
Next, the code amount to be reduced is allocated to the subbands for each component so that the ratio is substantially the same as the code amount ratio based on the visual characteristics. As described above, this is distributed so that the sum of the reduced code amounts reaches the code amount to be reduced.

ここで、上述から導き出せるように、全域における視覚特性に基づいた符号量の比は、以下のようになる。
３ＹＬＬ：３ＹＨＬ：３ＹＬＨ：３ＹＨＨ：２ＹＨＬ：２ＹＬＨ：２ＹＨＨ：１ＹＨＬ：１ＹＬＨ：１ＹＨＨ：３ＣｒＬＬ：３ＣｒＨＬ：３ＣｒＬＨ：３ＣｒＨＨ：２ＣｒＨＬ：２ＣｒＬＨ：２ＣｒＨＨ：１ＣｒＨＬ：１ＣｒＬＨ：１ＣｒＨＨ：３ＣｂＬＬ：３ＣｂＨＬ：３ＣｂＬＨ：３ＣｂＨＨ：２ＣｂＨＬ：２ＣｂＬＨ：２ＣｂＨＨ：１ＣｂＨＬ：１ＣｂＬＨ：１ＣｂＨＨ＝Ａ＿ｙ／０．９９：Ｂ＿ｙ／０．７６：Ｃ＿ｙ／０．７６：Ｄ＿ｙ／０．５５：Ｅ＿ｙ／０．５１：Ｆ＿ｙ／０．５１：Ｇ＿ｙ／０．３７：Ｈ＿ｙ／０．１２：Ｉ＿ｙ／０．１２：Ｊ＿ｙ／０．０９：Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９：Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６：Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６：Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５：Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１：Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１：Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７：Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２：Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２：Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９：Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９：Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６：Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６：Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５：Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１：Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１：Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７：Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２：Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２：Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
従って、全ての比率の総和αは、以下のようになる。
α＝Ａ＿ｙ／０．９９＋Ｂ＿ｙ／０．７６＋Ｃ＿ｙ／０．７６＋Ｄ＿ｙ／０．５５＋Ｅ＿ｙ／０．５１＋Ｆ＿ｙ／０．５１＋Ｇ＿ｙ／０．３７＋Ｈ＿ｙ／０．１２＋Ｉ＿ｙ／０．１２＋Ｊ＿ｙ／０．０９＋Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９＋Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６＋Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６＋Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５＋Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１＋Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１＋Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７＋Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２＋Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２＋Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９＋Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９＋Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６＋Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６＋Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５＋Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１＋Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１＋Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７＋Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２＋Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２＋Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９
また、削減すべき総符号量をβとすると、削減すべき符号量配分はそれぞれ、以下のようになる。
３ＹＬＬ＿γ＝（Ａ＿ｙ／０．９９）／（α／β）
３ＹＨＬ＿γ＝（Ｂ＿ｙ／０．７６）／（α／β）
３ＹＬＨ＿γ＝（Ｃ＿ｙ／０．７６）／（α／β）
３ＹＨＨ＿γ＝（Ｄ＿ｙ／０．５５）／（α／β）
２ＹＨＬ＿γ＝（Ｅ＿ｙ／０．５１）／（α／β）
２ＹＬＨ＿γ＝（Ｆ＿ｙ／０．５１）／（α／β）
２ＹＨＨ＿γ＝（Ｇ＿ｙ／０．３７）／（α／β）
１ＹＨＬ＿γ＝（Ｈ＿ｙ／０．１２）／（α／β）
１ＹＬＨ＿γ＝（Ｉ＿ｙ／０．１２）／（α／β）
１ＹＨＨ＿γ＝（Ｊ＿ｙ／０．０９）／（α／β）
３ＣｒＬＬ＿γ＝（Ａ＿Ｃｒ・２／０．９９）／（α／β）
３ＣｒＨＬ＿γ＝（Ｂ＿Ｃｒ・２／０．７６）／（α／β）
３ＣｒＬＨ＿γ＝（Ｃ＿Ｃｒ・２／０．７６）／（α／β）
３ＣｒＨＨ＿γ＝（Ｄ＿Ｃｒ・２／０．５５）／（α／β）
２ＣｒＨＬ＿γ＝（Ｅ＿Ｃｒ・２／０．５１）／（α／β）
２ＣｒＬＨ＿γ＝（Ｆ＿Ｃｒ・２／０．５１）／（α／β）
２ＣｒＨＨ＿γ＝（Ｇ＿Ｃｒ・２／０．３７）／（α／β）
１ＣｒＨＬ＿γ＝（Ｈ＿Ｃｒ・２／０．１２）／（α／β）
１ＣｒＬＨ＿γ＝（Ｉ＿Ｃｒ・２／０．１２）／（α／β）
１ＣｒＨＨ＿γ＝（Ｊ＿Ｃｒ・２／０．０９）／（α／β）
３ＣｂＬＬ＿γ＝（Ａ＿Ｃｂ・４／０．９９）／（α／β）
３ＣｂＨＬ＿γ＝（Ｂ＿Ｃｂ・４／０．７６）／（α／β）
３ＣｂＬＨ＿γ＝（Ｃ＿Ｃｂ・４／０．７６）／（α／β）
３ＣｂＨＨ＿γ＝（Ｄ＿Ｃｂ・４／０．５５）／（α／β）
２ＣｂＨＬ＿γ＝（Ｅ＿Ｃｂ・４／０．５１）／（α／β）
２ＣｂＬＨ＿γ＝（Ｆ＿Ｃｂ・４／０．５１）／（α／β）
２ＣｂＨＨ＿γ＝（Ｇ＿Ｃｂ・４／０．３７）／（α／β）
１ＣｂＨＬ＿γ＝（Ｈ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）
１ＣｂＬＨ＿γ＝（Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）
１ＣｂＨＨ＿γ＝（Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９）／（α／β）
ここで、本実施例では第３の実施例と同様に、それぞれ配分された削減すべき符号量を正規化された符号量と比較する。 Here, as can be derived from the above, the ratio of the code amount based on the visual characteristics in the entire area is as follows.
3YLL: 3YHL: 3YLH: 3YHH: 2YHL: 2YLH: 2YHH: 1YHL: 1YLH: 1YHH: 3CrLL: 3CrHL: 3CrLH: 3CrHH: 2CrHL: 2CrLH: 2CrHH: 1CrHL3HL: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH: 1CrHLH 2CbLH: 2CbHH: 1CbHL: 1CbLH: 1CbHH = A_y / 0.99: B_y / 0.76: C_y / 0.76: D_y / 0.55: E_y / 0.51: F_y / 0.51: G_y / 0. 37: H_y / 0.12: I_y / 0.12: J_y / 0.09: A_Cr · 2 / 0.99: B_Cr · 2 / 0.76: C_Cr · 2 / 0.76: D_Cr · 2/0. 55: E_Cr · 2 / 0.51: F_Cr · 2 / 0.51: G Cr · 2 / 0.37: H_Cr · 2 / 0.12: I_Cr · 2 / 0.12: J_Cr · 2 / 0.09: A_Cb · 4 / 0.99: B_Cb · 4 / 0.76: C_Cb · 4 / 0.76: D_Cb · 4 / 0.55: E_Cb · 4 / 0.51: F_Cb · 4 / 0.51: G_Cb · 4 / 0.37: H_Cb · 4 / 0.12: I_Cb · 4 / 0.12: J_Cb · 4 / 0.09
Accordingly, the sum α of all the ratios is as follows.
α = A_y / 0.99 + B_y / 0.76 + C_y / 0.76 + D_y / 0.55 + E_y / 0.51 + F_y / 0.51 + G_y / 0.37 + H_y / 0.12 + I_y / 0.12 + J_y / 0.09 + A_Cr · 2 / 0.99 + B_Cr · 2 / 0.76 + C_Cr · 2 / 0.76 + D_Cr · 2 / 0.55 + E_Cr · 2 / 0.51 + F_Cr · 2 / 0.51 + G_Cr · 2 / 0.37 + H_Cr · 2 / 0.12 + I_Cr · 2 / 0.12 ++ J_Cr · 2 / 0.09 + A_Cb.4 / 0.99 + B_Cb.4 / 0.76 + C_Cb.4 / 0.76 + D_Cb.4 / 0.55 + E_Cb.4 / 0.51 + F_Cb.4 / 0.51 + G_Cb.4 / 0.37 + H_Cb.4 / 0. 12 + I_Cb · 4 / 0.12 + J_Cb · 4 / 0.09
If the total code amount to be reduced is β, the code amount distribution to be reduced is as follows.
3YLL_γ = (A_y / 0.99) / (α / β)
3YHL_γ = (B_y / 0.76) / (α / β)
3YLH_γ = (C_y / 0.76) / (α / β)
3YHH_γ = (D_y / 0.55) / (α / β)
2YHL_γ = (E_y / 0.51) / (α / β)
2YLH_γ = (F_y / 0.51) / (α / β)
2YHH_γ = (G_y / 0.37) / (α / β)
1YHL_γ = (H_y / 0.12) / (α / β)
1YLH_γ = (I_y / 0.12) / (α / β)
1YHH_γ = (J_y / 0.09) / (α / β)
3CrLL_γ = (A_Cr · 2 / 0.99) / (α / β)
3CrHL_γ = (B_Cr · 2 / 0.76) / (α / β)
3CrLH_γ = (C_Cr · 2 / 0.76) / (α / β)
3CrHH_γ = (D_Cr · 2 / 0.55) / (α / β)
2CrHL_γ = (E_Cr · 2 / 0.51) / (α / β)
2CrLH_γ = (F_Cr · 2 / 0.51) / (α / β)
2CrHH_γ = (G_Cr · 2 / 0.37) / (α / β)
1CrHL_γ = (H_Cr · 2 / 0.12) / (α / β)
1CrLH_γ = (I_Cr · 2 / 0.12) / (α / β)
1CrHH_γ = (J_Cr · 2 / 0.09) / (α / β)
3CbLL_γ = (A_Cb · 4 / 0.99) / (α / β)
3CbHL_γ = (B_Cb · 4 / 0.76) / (α / β)
3CbLH_γ = (C_Cb · 4 / 0.76) / (α / β)
3CbHH_γ = (D_Cb · 4 / 0.55) / (α / β)
2CbHL_γ = (E_Cb · 4 / 0.51) / (α / β)
2CbLH_γ = (F_Cb · 4 / 0.51) / (α / β)
2CbHH_γ = (G_Cb · 4 / 0.37) / (α / β)
1CbHL_γ = (H_Cb · 4 / 0.12) / (α / β)
1CbLH_γ = (I_Cb · 4 / 0.12) / (α / β)
1CbHH_γ = (J_Cb · 4 / 0.09) / (α / β)
Here, in this embodiment, as in the third embodiment, the allocated code amount to be reduced is compared with the normalized code amount.

この結果、例えば以下のように、１ＣｂＨＨのみ符号量が多く、他のコンポーネント毎のサブバンドでは符号量が少ないという関係が導き出せたとする。
３ＹＬＬ＿γ≧Ａ＿ｙ
３ＹＨＬ＿γ≧Ｂ＿ｙ
３ＹＬＨ＿γ≧Ｃ＿ｙ
３ＹＨＨ＿γ≧Ｄ＿ｙ
２ＹＨＬ＿γ≧Ｅ＿ｙ
２ＹＬＨ＿γ≧Ｆ＿ｙ
２ＹＨＨ＿γ≧Ｇ＿ｙ
１ＹＨＬ＿γ≧Ｈ＿ｙ
１ＹＬＨ＿γ≧Ｉ＿ｙ
１ＹＨＨ＿γ≧Ｊ＿ｙ
３ＣｒＬＬ＿γ≧Ａ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＬ＿γ≧Ｂ＿Ｃｒ
３ＣｒＬＨ＿γ≧Ｃ＿Ｃｒ
３ＣｒＨＨ＿γ≧Ｄ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＬ＿γ≧Ｅ＿Ｃｒ
２ＣｒＬＨ＿γ≧Ｆ＿Ｃｒ
２ＣｒＨＨ＿γ≧Ｇ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＬ＿γ≧Ｈ＿Ｃｒ
１ＣｒＬＨ＿γ≧Ｉ＿Ｃｒ
１ＣｒＨＨ＿γ≧Ｊ＿Ｃｒ
３ＣｂＬＬ＿γ≧Ａ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＬ＿γ≧Ｂ＿Ｃｂ
３ＣｂＬＨ＿γ≧Ｃ＿Ｃｂ
３ＣｂＨＨ＿γ≧Ｄ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＬ＿γ≧Ｅ＿Ｃｂ
２ＣｂＬＨ＿γ≧Ｆ＿Ｃｂ
２ＣｂＨＨ＿γ≧Ｇ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＬ＿γ≧Ｈ＿Ｃｂ
１ＣｂＬＨ＿γ≧Ｉ＿Ｃｂ
１ＣｂＨＨ＿γ＜Ｊ＿Ｃｂ
ここで、配分された符号量と正規化された符号量の符号量差は下記のように表せられる。
Ａ１＿ｙ＝｜３ＹＬＬ＿γ−Ａ＿ｙ｜
Ｂ１＿ｙ＝｜３ＹＨＬ＿γ−Ｂ＿ｙ｜
Ｃ１＿ｙ＝｜３ＹＬＨ＿γ−Ｃ＿ｙ｜
Ｄ１＿ｙ＝｜３ＹＨＨ＿γ−Ｄ＿ｙ｜
Ｅ１＿ｙ＝｜２ＹＨＬ＿γ−Ｅ＿ｙ｜
Ｆ１＿ｙ＝｜２ＹＬＨ＿γ−Ｆ＿ｙ｜
Ｇ１＿ｙ＝｜２ＹＨＨ＿γ−Ｇ＿ｙ｜
Ｈ１＿ｙ＝｜１ＹＨＬ＿γ−Ｈ＿ｙ｜
Ｉ１＿ｙ＝｜１ＹＬＨ＿γ−Ｉ＿ｙ｜
Ｊ１＿ｙ＝｜１ＹＨＨ＿γ−Ｊ＿ｙ｜
Ａ１＿Ｃｒ＝｜３ＣｒＬＬ＿γ−Ａ＿Ｃｒ｜
Ｂ１＿Ｃｒ＝｜３ＣｒＨＬ＿γ−Ｂ＿Ｃｒ｜
Ｃ１＿Ｃｒ＝｜３ＣｒＬＨ＿γ−Ｃ＿Ｃｒ｜
Ｄ１＿Ｃｒ＝｜３ＣｒＨＨ＿γ−Ｄ＿Ｃｒ｜
Ｅ１＿Ｃｒ＝｜２ＣｒＨＬ＿γ−Ｅ＿Ｃｒ｜
Ｆ１＿Ｃｒ＝｜２ＣｒＬＨ＿γ−Ｆ＿Ｃｒ｜
Ｇ１＿Ｃｒ＝｜２ＣｒＨＨ＿γ−Ｇ＿Ｃｒ｜
Ｈ１＿Ｃｒ＝｜１ＣｒＨＬ＿γ−Ｈ＿Ｃｒ｜
Ｉ１＿Ｃｒ＝｜１ＣｒＬＨ＿γ−Ｉ＿Ｃｒ｜
Ｊ１＿Ｃｒ＝｜１ＣｒＨＨ＿γ−Ｊ＿Ｃｒ｜
Ａ１＿Ｃｂ＝｜３ＣｂＬＬ＿γ−Ａ＿Ｃｂ｜
Ｂ１＿Ｃｂ＝｜３ＣｂＨＬ＿γ−Ｂ＿Ｃｂ｜
Ｃ１＿Ｃｂ＝｜３ＣｂＬＨ＿γ−Ｃ＿Ｃｂ｜
Ｄ１＿Ｃｂ＝｜３ＣｂＨＨ＿γ−Ｄ＿Ｃｂ｜
Ｅ１＿Ｃｂ＝｜２ＣｂＨＬ＿γ−Ｅ＿Ｃｂ｜
Ｆ１＿Ｃｂ＝｜２ＣｂＬＨ＿γ−Ｆ＿Ｃｂ｜
Ｇ１＿Ｃｂ＝｜２ＣｂＨＨ＿γ−Ｇ＿Ｃｂ｜
Ｈ１＿Ｃｂ＝｜１ＣｂＨＬ＿γ−Ｈ＿Ｃｂ｜
Ｉ１＿Ｃｂ＝｜１ＣｂＬＨ＿γ−Ｉ＿Ｃｂ｜
Ｊ１＿Ｃｂ＝｜１ＣｂＨＨ＿γ−Ｊ＿Ｃｂ｜
ここで、不足した分である削減すべき符号量Ｊ１＿Ｃｂを、１ＣｂＨＨ以外のコンポーネント毎のサブバンドへ配分する必要がある。配分先のコンポーネント毎のサブバンドの順としては、高域からとした方がよい。これは、低域の符号量は削減しすぎてしまうと、急激な画質劣化をおこしてしまうためである。従って、例えば１ＣｂＨＨ，１ＣｂＬＨ，１ＣｂＨＬ，１ＣｒＨＨ，１ＣｒＬＨ，１ＣｒＨＬ，１ＹＨＨ，１ＹＬＨ，１ＹＨＬ，２ＣｂＨＨ，２ＣｂＬＨ，２ＣｂＨＬ，２ＣｒＨＨ，２ＣｒＬＨ，２ＣｒＨＬ，…の順に配分していく。 As a result, for example, as described below, it is assumed that only 1 CbHH has a large code amount, and that a sub-band for each other component has a small code amount.
3YLL_γ ≧ A_y
3YHL_γ ≧ B_y
3YLH_γ ≧ C_y
3YHH_γ ≧ D_y
2YHL_γ ≧ E_y
2YLH_γ ≧ F_y
2YHH_γ ≧ G_y
1YHL_γ ≧ H_y
1YLH_γ ≧ I_y
1YHH_γ ≧ J_y
3CrLL_γ ≧ A_Cr
3CrHL_γ ≧ B_Cr
3CrLH_γ ≧ C_Cr
3CrHH_γ ≧ D_Cr
2CrHL_γ ≧ E_Cr
2CrLH_γ ≧ F_Cr
2CrHH_γ ≧ G_Cr
1CrHL_γ ≧ H_Cr
1CrLH_γ ≧ I_Cr
1CrHH_γ ≧ J_Cr
3CbLL_γ ≧ A_Cb
3CbHL_γ ≧ B_Cb
3CbLH_γ ≧ C_Cb
3CbHH_γ ≧ D_Cb
2CbHL_γ ≧ E_Cb
2CbLH_γ ≧ F_Cb
2CbHH_γ ≧ G_Cb
1CbHL_γ ≧ H_Cb
1CbLH_γ ≧ I_Cb
1CbHH_γ <J_Cb
Here, the code amount difference between the allocated code amount and the normalized code amount is expressed as follows.
A1_y = | 3YLL_γ-A_y |
B1_y = | 3YHL_γ-B_y |
C1_y = | 3YLH_γ-C_y |
D1_y = | 3YHH_γ-D_y |
E1_y = | 2YHL_γ-E_y |
F1_y = | 2YLH_γ-F_y |
G1_y = | 2YHH_γ-G_y |
H1_y = | 1YHL_γ-H_y |
I1_y = | 1YLH_γ-I_y |
J1_y = | 1YHH_γ-J_y |
A1_Cr = | 3CrLL_γ-A_Cr |
B1_Cr = | 3CrHL_γ-B_Cr |
C1_Cr = | 3CrLH_γ-C_Cr |
D1_Cr = | 3CrHH_γ-D_Cr |
E1_Cr = | 2CrHL_γ−E_Cr |
F1_Cr = | 2CrLH_γ−F_Cr |
G1_Cr = | 2CrHH_γ-G_Cr |
H1_Cr = | 1CrHL_γ−H_Cr |
I1_Cr = | 1CrLH_γ-I_Cr |
J1_Cr = | 1CrHH_γ-J_Cr |
A1_Cb = | 3CbLL_γ-A_Cb |
B1_Cb = | 3CbHL_γ-B_Cb |
C1_Cb = | 3CbLH_γ-C_Cb |
D1_Cb = | 3CbHH_γ-D_Cb |
E1_Cb = | 2CbHL_γ-E_Cb |
F1_Cb = | 2CbLH_γ−F_Cb |
G1_Cb = | 2CbHH_γ-G_Cb |
H1_Cb = | 1CbHL_γ−H_Cb |
I1_Cb = | 1CbLH_γ-I_Cb |
J1_Cb = | 1CbHH_γ-J_Cb |
Here, it is necessary to allocate the code amount J1_Cb to be reduced, which is a shortage, to subbands for each component other than 1CbHH. The order of subbands for each component of the distribution destination should be from the high range. This is because if the code amount of the low band is excessively reduced, the image quality is rapidly deteriorated. Therefore, for example, 1CbHH, 1CbLH, 1CbHL, 1CrHH, 1CrLH, 1CrHL, 1YHH, 1YLH, 1YHL, 2CbHH, 2CbLH, 2CbHL, 2CrHH, 2CrLH, 2CrHL,.

但し、１ＣｂＨＨ，１ＣｂＬＨ，１ＣｂＨＬ，１ＣｒＨＨ，１ＣｒＬＨ，１ＣｒＨＬ，２ＣｂＨＨ，２ＣｂＬＨ，２ＣｂＨＬ，２ＣｒＨＨ，２ＣｒＬＨ，２ＣｒＨＬ，１ＹＨＨ，１ＹＬＨ，１ＹＨＬ，…のような順にしても良い。   However, 1CbHH, 1CbLH, 1CbHL, 1CrHH, 1CrLH, 1CrHL, 2CbHH, 2CbLH, 2CbHL, 2CrHH, 2CrLH, 2CrHL, 1YHH, 1YLH, 1YHL,.

従って、１ＣｂＨＨ以外における最も高域のコンポーネント毎のサブバンドは１ＣｂＬＨであるため、例えばＪ１＿Ｃｂ＜Ｉ１＿Ｃｂであるとすると、１ＣｂＬＨに配分される削減すべき符号量は１ＣｂＬＨ＿γにＪ１＿Ｃｂを加算した符号量となる。   Accordingly, since the subband for each highest component other than 1CbHH is 1CbLH, for example, if J1_Cb <I1_Cb, the code amount to be allocated to 1CbLH is the code amount obtained by adding J1_Cb to 1CbLH_γ. .

よって、最終的に１ＣｂＨＨと１ＣｂＬＨの削減すべき符号量の配分は、以下のようになる。
１ＣｂＬＨ＿γ＝（Ｉ＿Ｃｂ・４／０．１２）／（α／β）＋Ｊ１＿Ｃｂ
１ＣｂＨＨ＿γ＝（Ｊ＿Ｃｂ・４／０．０９）／（α／β）−Ｊ１＿Ｃｂ
本実施例では、上記のような処理により求められた削減すべき符号量の配分に基づき、符号量削減を行う。 Therefore, the distribution of the code amount to be ultimately reduced for 1CbHH and 1CbLH is as follows.
1CbLH_γ = (I_Cb · 4 / 0.12) / (α / β) + J1_Cb
1CbHH_γ = (J_Cb · 4 / 0.09) / (α / β) −J1_Cb
In the present embodiment, the code amount is reduced based on the distribution of the code amount to be reduced obtained by the processing as described above.

以上のような処理を実行することにより、輝度Ｙ成分，色差Ｃｂ成分，色差Ｃｒ成分の符号量は、図１８から図２０に示すようになる。但し、図６から図８と同様に図１８から図２０において、１本の棒グラフは、全体が正規化された符号量を示し、棒グラフにおける白抜きの部分が削減分の符号量、又、棒グラフにおける黒塗りの部分が削減後の符号量を示している。   By executing the processing as described above, the code amounts of the luminance Y component, the color difference Cb component, and the color difference Cr component are as shown in FIGS. However, in FIGS. 18 to 20 as in FIGS. 6 to 8, one bar graph indicates the normalized code amount as a whole, and the white portions in the bar graph indicate the code amount for reduction, and the bar graph. The black-colored portion in FIG. 9 indicates the code amount after reduction.

以上のような構成とすることで、本実施例では、２つの削減方法を適宜、使い分けることが可能となり、急激な画質劣化を低減させることができるようになる。   By adopting the configuration as described above, in this embodiment, the two reduction methods can be properly used appropriately, and abrupt image quality deterioration can be reduced.

尚、例えばＪＰＥＧ２０００の様な、サブバンド毎の符号量をヘッダ情報として含む符号化方式では、一度得た符号から部分的に符号を破棄し、最終的な符号量を制御することは容易である。このため、復号化する際にこの符号量削減を行ってもよい。これによって、復号化時の処理速度が速くなり且つより画質を上げることができる。   For example, in an encoding method such as JPEG2000 that includes the code amount for each subband as header information, it is easy to partially discard the code from the code once obtained and control the final code amount. . For this reason, this code amount reduction may be performed when decoding. Thereby, the processing speed at the time of decoding can be increased and the image quality can be further improved.

また、本実施例による画像符号化を実現するプログラムは、図１におけるＨＤＤ１３等に予め格納されており、必要に応じて読み出され、ＲＡＭ１２に作業領域が確保されてＣＰＵ１１において実行されるものである。   A program for realizing image coding according to the present embodiment is stored in advance in the HDD 13 or the like in FIG. 1 and is read out as necessary, and a work area is secured in the RAM 12 and executed in the CPU 11. is there.

また、このプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ等を含む）やＤＶＤ−ＲＡＭ（ＤＣＤ−ＲＷ等を含む）やＭＯ等の持ち運び可能な記録媒体し、任意の端末に組み込めるようにするとよい。
〔他の実施例〕
また、上記した各実施例では、ロスレスのサブバンド全体のエントロピー符号化を行う際の形態について例を挙げて説明したが、本発明ではこれに限定されず、エントロピー符号化の前行程として量子化を含むよう構成することも可能である。但し、この場合の構成は、上記した各実施例より容易に導き出すことができるため、説明を省略する。 In addition, this program can be incorporated into an arbitrary terminal as a portable recording medium such as a CD-ROM (including CD-R, CD-RW, etc.), DVD-RAM (including DCD-RW, etc.) and MO. It is good to.
[Other Examples]
Further, in each of the above-described embodiments, an example has been described for entropy encoding of the entire lossless subband. However, the present invention is not limited to this, and quantization is performed as a previous process of entropy encoding. It is also possible to comprise so that it contains. However, since the configuration in this case can be easily derived from the above-described embodiments, the description thereof is omitted.

更に、上記した各実施例は、本発明を好適に実施した形態の一例に過ぎず、本発明は、その主旨を逸脱しない限り、種々変形して実施することが可能なものである。   Further, each of the above-described embodiments is merely an example of a preferred embodiment of the present invention, and the present invention can be implemented with various modifications without departing from the gist thereof.

本発明の第１の実施例による画像符号化を実現する装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the apparatus which implement | achieves the image coding by 1st Example of this invention. ウェーブレット変換により作成されるサブバンド構造を示す図である。It is a figure which shows the subband structure produced by wavelet transformation. サブバンド毎における知覚可能な量子誤差の最大値と周波数との関係を輝度Ｙ，色差Ｃｂ，色差Ｃｒ毎に示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the maximum value of the perceivable quantum error for every subband, and a frequency for every brightness | luminance Y, color difference Cb, and color difference Cr. 空間周波数に対するＶＴＦの関係をサブバンド毎に示すグラフである。It is a graph which shows the relationship of VTF with respect to a spatial frequency for every subband. 本発明の第１の実施例における動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement in the 1st Example of this invention. 本発明の第１の実施例における輝度Ｙ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the brightness | luminance Y component in 1st Example of this invention. 本発明の第１の実施例における色差Ｃｒ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cr component in 1st Example of this invention. 本発明の第１の実施例における色差Ｃｂ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cb component in 1st Example of this invention. 本発明の第２の実施例における動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement in the 2nd Example of this invention. 本発明の第２の実施例における輝度Ｙ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the brightness | luminance Y component in 2nd Example of this invention. 本発明の第２の実施例における色差Ｃｒ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cr component in 2nd Example of this invention. 本発明の第２の実施例における色差Ｃｂ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cb component in 2nd Example of this invention. 本発明の第３の実施例における動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement in the 3rd Example of this invention. 本発明の第３の実施例における輝度Ｙ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the brightness | luminance Y component in the 3rd Example of this invention. 本発明の第３の実施例における色差Ｃｒ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cr component in the 3rd Example of this invention. 本発明の第３の実施例における色差Ｃｂ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cb component in the 3rd Example of this invention. 本発明の第４の実施例における動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement in the 4th Example of this invention. 本発明の第４の実施例における輝度Ｙ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the brightness | luminance Y component in the 4th Example of this invention. 本発明の第４の実施例における色差Ｃｒ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cr component in the 4th Example of this invention. 本発明の第４の実施例における色差Ｃｂ成分の符号量を示すグラフである。It is a graph which shows the code amount of the color difference Cb component in the 4th Example of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ データバス
１０ ＰＣ
１１、２１ ＣＰＵ
１２，２２ ＲＡＭ
１３ ＨＤＤ
２０ プリンタ
Ａ、Ａ’ 原画像
Ｂ、Ｂ’ 圧縮画像
Ｃ 伸張画像 1 Data bus 10 PC
11, 21 CPU
12,22 RAM
13 HDD
20 Printer A, A 'Original image B, B' Compressed image C Expanded image

Claims (14)

周波数領域に変換された画像データを符号化する画像符号化装置であって、
量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減手段を有し、
前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に、視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴とする画像符号化装置。 An image encoding device that encodes image data converted into a frequency domain,
Based on the distribution of the code amount for each frequency domain of the image data obtained by entropy encoding performed after quantization, the code amount reducing means for reducing the code amount,
The code amount is reduced based on a value obtained by multiplying the code amount for each frequency domain obtained by the entropy coding or the code amount for each frequency domain obtained by the quantization by the reciprocal of the visual transfer function. An image encoding apparatus characterized by that. 周波数領域に変換された複数のコンポーネントからなる画像データを符号化する画像符号化装置であって、
量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減手段を有し、
前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に対して、前記コンポーネント毎に視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴とする画像符号化装置。 An image encoding device that encodes image data composed of a plurality of components converted into a frequency domain,
Based on the distribution of the code amount for each frequency domain of the image data obtained by entropy encoding performed after quantization, the code amount reducing means for reducing the code amount,
Based on the value obtained by multiplying the code amount for each frequency domain obtained by the entropy coding or the code amount for each frequency domain obtained by the quantization by the reciprocal of the visual transfer function for each component. An image coding apparatus characterized by reducing a code amount. 前記符号量削減手段は、低圧縮率である場合と高圧縮率である場合とで符号量の削減を変えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像符号化装置。   The image coding apparatus according to claim 1, wherein the code amount reduction unit changes the code amount reduction between a low compression rate and a high compression rate. 前記符号量削減手段は、ある一定の圧縮率までは全域に渡って平均的に符号量を削減し、前記圧縮率以上からは高域から順に符号量を削減することを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。   The code amount reducing means reduces the code amount on the average over a whole area up to a certain compression rate, and reduces the code amount in order from the high range above the compression rate. The image encoding device described in 1. 前記符号量削減手段は、所定の圧縮率以下である場合、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。   The code amount reducing means reduces the code amount at substantially the same ratio as the ratio of the code amount or the code amount based on the visual characteristics over the entire area when the compression rate is equal to or lower than a predetermined compression rate. The image encoding device according to claim 3. 前記符号量削減手段は、所定の圧縮率以上である場合、当該圧縮率までは、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴とする請求項３に記載の画像符号化装置。   If the code amount reduction means is equal to or higher than a predetermined compression rate, the code amount is reduced at substantially the same ratio as the code amount or the ratio of the code amount based on the visual characteristics over the entire area up to the compression rate. The image coding apparatus according to claim 3, wherein: 周波数領域に変換された画像データを符号化する画像符号化方法であって、  An image encoding method for encoding image data converted into a frequency domain,
量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減工程を有し、  Based on the distribution of the code amount for each frequency domain of the image data obtained by entropy encoding performed after quantization, and having a code amount reduction step of reducing the code amount,
前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に、視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴とする画像符号化方法。  The code amount is reduced based on the value obtained by multiplying the code amount for each frequency domain obtained by the entropy coding or the code amount for each frequency domain obtained by the quantization by the reciprocal of the visual transfer function. An image encoding method characterized by the above. 周波数領域に変換された複数のコンポーネントからなる画像データを符号化する画像符号化方法であって、An image encoding method for encoding image data composed of a plurality of components converted into a frequency domain,
量子化後に実行したエントロピー符号化により得られた前記画像データの周波数領域毎の符号量の分布に基づき、符号量を削減する符号量削減工程を有し、Based on the distribution of the code amount for each frequency domain of the image data obtained by entropy encoding performed after quantization, and having a code amount reduction step of reducing the code amount,
前記エントロピー符号化により得られた周波数領域毎の符号量又は前記量子化により得られた周波数領域毎の符号量に対して、前記コンポーネント毎に視覚伝達関数の逆数を乗じることで得られる値に基づき、符号量を削減することを特徴とする画像符号化方法。Based on the value obtained by multiplying the code amount for each frequency domain obtained by the entropy coding or the code amount for each frequency domain obtained by the quantization by the reciprocal of the visual transfer function for each component. An image encoding method characterized by reducing a code amount. 前記符号量削減工程は、低圧縮率である場合と高圧縮率である場合とで符号量の削減を変えることを特徴とする請求項７又は８に記載の画像符号化方法。The image encoding method according to claim 7 or 8, wherein the code amount reduction step changes the code amount reduction between a low compression rate and a high compression rate. 前記符号量削減工程は、ある一定の圧縮率までは全域に渡って平均的に符号量を削減し、前記圧縮率以上からは高域から順に符号量を削減することを特徴とする請求項９に記載の画像符号化方法。The code amount reduction step reduces the code amount on an average over the entire area up to a certain compression rate, and reduces the code amount in order from the high range above the compression rate. The image encoding method described in 1. 前記符号量削減工程は、所定の圧縮率以下である場合、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴とする請求項９に記載の画像符号化方法。The code amount reduction step reduces the code amount at substantially the same ratio as the ratio of the code amount or the code amount based on the visual characteristics over the entire area when the compression rate is equal to or lower than a predetermined compression rate. The image encoding method according to claim 9. 前記符号量削減工程は、所定の圧縮率以上である場合、当該圧縮率までは、全域に渡って、前記符号量又は前記視覚特性に基づいた符号量の比と略同じ比率で符号量を削減することを特徴とする請求項９に記載の画像符号化方法。When the code amount reduction step is equal to or higher than a predetermined compression rate, the code amount is reduced at substantially the same ratio as the ratio of the code amount or the code amount based on the visual characteristics up to the compression rate. The image encoding method according to claim 9, wherein: 請求項７乃至１２の何れか１項に記載の画像符号化方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする画像符号化プログラム。An image encoding program for operating a computer so as to execute the image encoding method according to any one of claims 7 to 12. 請求項１３に記載の画像符号化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。A computer-readable recording medium on which the image encoding program according to claim 13 is recorded.
JP2006007395A 2006-01-16 2006-01-16 Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program Expired - Fee Related JP4067550B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006007395A JP4067550B2 (en) 2006-01-16 2006-01-16 Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006007395A JP4067550B2 (en) 2006-01-16 2006-01-16 Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002024121A Division JP3771175B2 (en) 2002-01-31 2002-01-31 Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2006197611A JP2006197611A (en) 2006-07-27
JP4067550B2 true JP4067550B2 (en) 2008-03-26

Family

ID=36803233

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006007395A Expired - Fee Related JP4067550B2 (en) 2006-01-16 2006-01-16 Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4067550B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7813564B2 (en) * 2007-03-30 2010-10-12 Eastman Kodak Company Method for controlling the amount of compressed data

Also Published As

Publication number Publication date
JP2006197611A (en) 2006-07-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11503295B2 (en) Region-based image compression and decompression
US6549666B1 (en) Reversible embedded wavelet system implementation
US6229927B1 (en) Reversible embedded wavelet system implementation
CN109155810B (en) Color look-up table compression
WO2010022002A1 (en) Systems and methods for perceptually lossless video compression
US8218882B2 (en) Image coding method, image coding apparatus, image coding circuit, information recording medium, and computer program
JP2021530156A (en) Equipment and methods for filtering in video coding
Akyazi et al. Learning-based image compression using convolutional autoencoder and wavelet decomposition
US11924470B2 (en) Encoder and method of encoding a sequence of frames
US20110091121A1 (en) Coding apparatus and method
JP4067550B2 (en) Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program
JP3771175B2 (en) Image coding apparatus, image coding method, image coding program, and recording medium recording image coding program
EP1322116A2 (en) Image compression device, method for image compression, and electronic camera
US7327893B2 (en) Method for compressing digital images
US20050207659A1 (en) Image-processing apparatus, program, and recording medium
JP2018011159A (en) Image encoding device and image decoding device, and control method and program thereof
US8311354B2 (en) DCT-based technique with rhombus scanning for image compression
JP6611562B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
JP6564314B2 (en) Image encoding apparatus, control method thereof, program, and storage medium
JP4189956B2 (en) Image data generation apparatus and image data generation method
JP3907505B2 (en) Block truncation coding apparatus and method
CN101394562A (en) Encoding method and device for image data having a plurality of pixels
JP4189957B2 (en) Image data generation apparatus and image data generation method
JP2011130026A (en) Encoder, program, and recording medium
JP2004236219A (en) Image compression apparatus, decoder, image forming apparatus, program, and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20071009

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20071109

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: 20071211

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20080108

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110118

Year of fee payment: 3

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: 20120118

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120118

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130118

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140118

Year of fee payment: 6

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees