JP4070846B2 - 画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、及び画像復号化方法 - Google Patents
画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、及び画像復号化方法 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の伝送・蓄積に利用出来る、画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、及び画像復号化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像を合成する際、物体の輝度の他にアルファ値と呼ばれる物体の占有領域や透過度を示す情報を付加する場合がある。このアルファ値は画素毎に定められ、１では不透過もしくは占有、０では完全透過もしくは不占有を意味する。すなわちある物体の画像を背景画像にはめ込む際には、アルファ値が必要となる。以下、このアルファ値のみを持つ画像をアルファプレーンと呼ぶ。
【０００３】
なお、アルファ値は、雲、すりガラスなどの場合では、［０、１］の中間値で表す。
【０００４】
一般のアルファプレーンの符号化には、ＪＰＥＧ方式と同様に、波形符号化が用いられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、多くのアルファプレーンには、ほとんどが一様な部分でその境界部分に中間値が分布しているという性質がある。
【０００６】
従って、そのようなアルファプレーンは、境界部分で高周波成分を含むので、従来の様な波形符号化では効率的な符号化が難しいと言う課題が有った。
【０００７】
本発明は、この様な従来の課題を考慮し、中間値の分布を解析し、その分布を近似する平滑化関数と、最大値と最小値の２値しか持たない２値基底画像とをそれぞれ符号化することにより、従来に比べてより一層効率的な符号化が行える画像符号化装置とその復号化装置、画像符号化方法とその復号化方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
第１の本発明は、被符号化画像である対象多値画像から得られる画素値の平均勾配により平滑化関数の係数を推定し、平滑化関数を生成する平滑化関数推定手段と、
前記推定された係数を利用して得られる多値２値変換基準を用いて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記生成された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
を備えたことを特徴とする画像符号化装置である。
【００１０】
また、第２の本発明は、被符号化画像である対象多値画像から２値画像を生成する多値２値変換手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記２値画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成する平滑化関数生成手段と、
前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
を備えたことを特徴とする画像符号化装置であって、
前記平滑化関数生成手段は、前記２値画像の中で最大画素値を持つ画素につき近傍画素の各画素値から中間値を置換値として求めることにより前記２値画像の前記最大画素値を置換し、輪郭近傍の前記求めた中間値が２画素以上の幅で存在する場合は、前記置換後の前記２値画像に対して前記置換値を求め、前記置換を再帰的に多段階に適用する、画像符号化装置である。
【００１１】
また、第３の本発明は、前記平滑化関数は、前記近傍画素の２値パターンとそれに対する前記置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする上記第２の本発明の画像符号化装置である。
【００１２】
また、第４の本発明は、前記２値画像を前記平滑化関数で平滑化して、多値画像を生成する２値多値変換手段と、
前記２値多値変換手段により生成された多値画像と、前記多値２値変換手段において変換対象となった前記多値画像との残差成分を符号化する残差成分符号化手段と、
を更に備えたことを特徴とする上記第２の本発明の画像符号化装置である。
【００１３】
また、第５の本発明は、前記対象多値画像からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備え、
前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする上記第１、又は第２の本発明の画像符号化装置である。
【００１４】
また、第６の本発明は、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段と、
前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
前記対象多値画像の画素値の最大値と最小値からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備え、
前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする画像符号化装置である。
【００１５】
また、第７の本発明は、上記第１、２、又は６の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像復号化装置である。
【００１６】
また、第８の本発明は、上記第５の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記符号化データの内、前記ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化し、前記復号化されたダイナミックレンジで画素値変換し、多値画像を得る２値多値変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像復号化装置である。
【００１７】
また、第９の本発明は、上記第３の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段とを備え、
前記復号化された平滑化関数は、近傍画素の２値パターンとそれに対する置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする画像復号化装置である。
また、第１０の本発明は、前記２値多値変換手段は、前記テーブルで表現される平滑化関数により、前記２値画像に対して画素置換を再帰的に多段階に適用して多値画像を得ることを特徴とする上記第９の本発明の画像復号化装置である。
また、第１１の本発明は、上記第４の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段と、
前記残差成分を復号化する残差成分復号化手段とを備え、
前記２値多値変換手段からの出力に前記復号化された残差成分を加算することにより出力画像を得ることを特徴とする画像復号化装置である。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる実施の形態について図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
図１は本発明の第１の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００１９】
同図において、ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）は、対象多値画像を入力とし、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出し、ダイナミックレンジとして出力する手段である。
【００２０】
平滑化関数推定手段（１０１０２）は、多値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【００２１】
多値２値変換手段（１０１０３）は、上記ダイナミックレンジを利用して輝度変換し、対応する復号化装置側で、上記と同じ平滑化関数を用いて平滑化したとした場合に、元の多値画像を良く近似する様に予め決められた多値２値変換基準としての閾値を用いて、多値画像から２値画像を生成する手段である。尚、この閾値を用いた閾値処理は、以下の動作説明において詳細に述べる。又、平滑化関数推定手段１０１０２により、多値画像に応じて推定された平滑化関数は、対応する復号化装置側で、対応する２値画像にその平滑化関数を適用したとしたら元の多値画像が実質的又は近似的に再現できる様に調整された関数である。
【００２２】
ダイナミックレンジ符号化手段（１０１０５）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００２３】
平滑化関数符号化手段（１０１０６）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００２４】
２値画像符号化手段（１０１０４）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００２５】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を、図１〜図９を用いて以下で説明しながら、本発明の画像符号化方法の一実施の形態についても同時に述べる。
【００２６】
ここで、図２は、対象多値画像（１０２０１）を示す図である。又、図３は、図２中に示すＡ−Ｂ線上における画素値の分布図である。図２に示す様に、黒の画素値を２５５とし、白の画素値を０とした。
【００２７】
ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【００２８】
平滑化関数推定手段（１０１０２）を図４に示す。
【００２９】
同図に示す様に、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。
【００３０】
ｙ方向フィルタリング（１０３０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。
【００３１】
勾配検出（１０３０３）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００３２】
【数１】
【００３３】
勾配方向検出（１０３０４）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００３４】
【数２】
【００３５】
非極大値抑制（１０３０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【００３６】
平均勾配検出（１０３０６）では、非極大値抑制（１０３０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１０３０３）で得られた勾配の平均を計算し、平均勾配ｄ'aveを得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、数３により正規化平均勾配を再計算し、ｄaveを得る。
【００３７】
【数３】
【００３８】
平滑化関数選択手段（１０３０７）では、平均勾配ｄaveにより、図６に示すように平滑化フィルタを選択する。図６の平滑化フィルタ１の詳細を図７に示す。図７において、丸で囲んだ箇所は、平滑化の対象となる画素位置を示す。画像を走査しながら、フィルタ１（１０６０１）の畳み込み結果、フィルタ２（１０６０２）の畳み込み結果、フィルタ３（１０６０３）の畳み込み結果、フィルタ４（１０６０４）の畳み込み結果をそれぞれ計算し、４つのフィルタの最小値を平滑化フィルタ１の結果とする。図７のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈは、それぞれ０．５とする。平滑化フィルタ２は、平滑化フィルタ１を作用させた後、平滑化フィルタ１を作用させるフィルタである。
【００３９】
平滑化フィルタ３は、平滑化フィルタ２を作用させた後、平滑化フィルタ１を作用させるフィルタである。ｄaveが、１９１より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、平滑化フィルタは平滑化を行わないものとする。また、ｄaveが１０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、平滑化フィルタは、平滑化を行わないものとする。
【００４０】
多値２値変換手段（１０１０３）では、平滑化関数推定手段（１０１０２）で、推定された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を２５５と０の２値しか持たない２値画像に変換する。平滑化フィルタ１、平滑化フィルタ２、平滑化フィルタ３の１次元のステップに対する応答は、図８に示すようになるので、平滑化フィルタ１、平滑化フィルタ２、平滑化フィルタ３に対応する多値２値変換は図９に示すような閾値処理となる。したがって、多値２値変換手段（１０１０３）では、図９の閾値処理を多値画像に適用する。
【００４１】
２値画像符号化手段（１０１０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【００４２】
平滑化関数符号化手段（１０１０６）では、平滑化関数推定手段（１０１０２）で推定された平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。本実施の形態の場合は、３つの平滑化関数から選択されるので、平滑化関数の識別番号を符号化し、符号化データを出力する。
【００４３】
ダイナミックレンジ符号化手段（１０１０５）では、ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【００４４】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率の良い符号化が可能である。
（実施の形態２）
図１０は本発明の第２の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００４５】
同図において、２値画像復号化手段（１０９０１）は、２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る手段である。
【００４６】
平滑化関数復号化手段（１０９０２）は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る手段である。
ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得る手段である。
【００４７】
２値多値変換手段（１０９０４）は、２値画像を平滑化関数復号化手段（１０９０２）で得られた平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）で得られたダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得る手段である。
【００４８】
２値マスク適用手段（１０９０５）は、２値画像復号化手段（１０９０１）で得られた２値画像により、多値画像をマスク処理し、新たな多値画像をえる手段である。
【００４９】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【００５０】
２値画像復号化手段（１０９０１）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化で符号化された２値画像符号化データを復号化し、０と２５５の画素値しかもたない２値画像を得る。
【００５１】
平滑化関数復号化手段（１０９０２）では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る。
【００５２】
ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを得る。
【００５３】
２値多値変換手段（１０９０４）では、平滑化関数復号化手段（１０９０２）で得られた平滑化フィルタを実際に適用する。（平滑化フィルタの適用方法は、平滑化関数選択手段（１０３０７）の説明と図７を参照。）さらに、ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）で得られた画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを用いて、図１１に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【００５４】
２値マスク適用手段（１０９０５）では、被符号化多値画像の画素値最小を持つ画素が、画素値最小以外の値を持たないように、２値画像復号化手段（１０９０１）で得られた２値画像を用い、２値画像が０の画素に対応する多値画像の画素値を強制的にＤminに変更する。２値マスク適用手段（１０９０５）は、特に、テクスチャデータとの整合をとるためにＤminの位置を限定する必要がある場合には有効であるが、その必要がない場合には省略が可能である。
【００５５】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データを復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可能である。
（実施の形態３）
図１２は本発明の第３の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００５６】
同図において、対象多値画像を入力とし、ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）は、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出する手段である。
【００５７】
平滑化関数推定手段（１１１０２）は、多値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【００５８】
多値２値変換手段（１１１０３）は、ダイナミックレンジと平滑化関数と多値画像より、ダイナミックレンジで輝度変換し、平滑化関数を用いて平滑化した場合に、多値画像を良く近似するように２値画像を生成する手段である。ダイナミックレンジ符号化手段（１１１０５）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
平滑化関数符号化手段（１１１０６）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。２値画像符号化手段（１１１０４）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００５９】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【００６０】
ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【００６１】
平滑化関数推定手段（１１１０２）を図１３に示す。
【００６２】
ｘ方向フィルタリング（１１２０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。ｙ方向フィルタリング（１１２０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。
【００６３】
勾配検出（１１２０３）では、ｘ方向フィルタリング（１１２０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１２０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００６４】
勾配方向検出（１１２０４）では、ｘ方向フィルタリング（１１２０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１２０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００６５】
非極大値抑制（１１２０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【００６６】
平均勾配検出（１１２０６）では、非極大値抑制（１１２０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１１２０３）で得れた勾配の平均を計算し、平均勾配ｄ'aveを得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、数２により正規化平均勾配を再計算し、ｄaveを得る。
【００６７】
平滑化関数構成（１１２０７）では、正規化平均勾配ｄaveにより、図１４に示すように平滑化フィルタを構成する。構成される平滑化フィルタは、図１４のように勾配によりステップ数を変化させる。図１４の平滑化フィルタの詳細を図１５に示す。同図において、平滑化フィルタステップ２、平滑化フィルタステップ３、平滑化フィルタステップ４をそれぞれ、１１４０１、１１４０２、１１４０３で示す。又、平滑化フィルタ係数表１１４０４を同図に示す。ｄaveが、１９１より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、平滑化フィルタは平滑化を行わないものとする。また、ｄaveが１０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、平滑化フィルタは、平滑化を行わないものとする。
【００６８】
多値２値変換手段（１１１０３）では、平滑化関数推定手段（１１１０２）で、推定された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を２５５と０の２値しか持たない２値画像に変換する。平滑化フィルタステップ２、平滑化フィルタステップ３、平滑化フィルタステップ４の１次元のステップエッジに対する応答は、図１６に示すようになるので、平滑化フィルタステップ２（１１４０１）、平滑化フィルタステップ３（１１４０２）、平滑化フィルタステップ４（１１４０３）に対する多値２値変換は、図９に示す閾値処理を行った後に、図１７に示すようなモルフォロジーフィルタでモルフォロジー処理を行ったものとなる。つまり、平滑化フィルタステップ２が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ１（１１６０１）を用いて基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理、平滑化フィルタステップ３（１１６０３）が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ２（１１６０２）を用いて基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理、平滑化フィルタステップ４が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ３を用いて基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理である。
【００６９】
したがって、多値２値変換手段（１１１０３）では、図９に示す閾値処理を行った後に、図１７の構成された平滑化フィルタによって、前述のモルフォロジー処理を多値画像に適用する。
【００７０】
２値画像符号化手段（１１１０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【００７１】
平滑化関数符号化手段（１１１０５）では、平滑化関数推定手段（１１１０２）で推定された平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。
【００７２】
ダイナミックレンジ符号化手段（１１１０６）では、ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【００７３】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率のよい符号化が可能である。
（実施の形態４）
図１８は本発明の第４の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００７４】
同図において、２値画像復号化手段（１１７０１）は、２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る手段である。
平滑化関数復号化手段（１１７０２）は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る手段である。
【００７５】
ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得る手段である。
２値多値変換手段（１１７０４）は、２値画像を平滑化関数復号化手段（１１７０２）で得られた平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）で得られたダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得る手段である。
【００７６】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【００７７】
２値画像復号化手段（１１７０１）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化で符号化された２値画像符号化データを復号化し、０と２５５の画素値しかもたない２値画像を得る。
【００７８】
平滑化関数復号化手段（１１７０２）では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る。
【００７９】
ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを得る。２値多値変換手段（１１７０４）では、平滑化関数復号化手段（１１７０２）で得られた平滑化フィルタを実際に適用する。（平滑化フィルタの適用方法は、平滑化関数構成手段（１１２０７）の説明と図１５を参照。）さらに、ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）で得られた画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを用いて、図１１に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【００８０】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データを復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可能である。
（実施の形態５）
図１９は本発明の第５の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
同図において、対象多値画像を入力とし、ダイナミックレンジ推定手段（１１８０１）は、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出する手段である。
【００８１】
平滑化関数推定手段（１１８０２）は、多値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。多値２値変換手段（１１８０３）は、ダイナミックレンジと平滑化関数と多値画像より、ダイナミックレンジで輝度変換し、平滑化関数を用いて平滑化した場合に、多値画像を良く近似するように２値画像を生成する手段である。
【００８２】
ダイナミックレンジ符号化手段（１１８０４）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００８３】
平滑化関数係数符号化手段（１１８０５）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。２値画像符号化手段（１１８０６）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００８４】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【００８５】
ダイナミックレンジ推定手段（１１８０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【００８６】
平滑化関数推定手段（１１８０２）を図２０に示す。ｘ方向フィルタリング（１１９０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。
【００８７】
ｙ方向フィルタリング（１１９０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。勾配検出（１１９０３）では、ｘ方向フィルタリング（１１９０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１９０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００８８】
勾配方向検出（１１９０４）では、ｘ方向フィルタリング（１１９０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１９０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。非極大値抑制（１１９０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【００８９】
方向別平均勾配検出（１１９０６）では、非極大値抑制（１１９０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１１９０３）で得れた勾配の平均を、勾配方向検出（１１９０４）で得られた勾配方向に基づいて、上下、左右の２方向別に、平均勾配を得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（１１９０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、数３により正規化平均勾配を再計算し、上下方向の平均勾配、ｄave_1、左右方向の平均勾配、ｄave_2を得る。
【００９０】
平滑化関数生成（１１９０７）では、平均勾配ｄave_1、ｄave_2により、平滑化フィルタの係数を推定し、平滑化フィルタを生成する。本実施の形態では図２１に示すステップ数３の平滑化フィルタの係数を推定する。ここでは、数４の拘束を持たせるが、画像によってはそれぞれに重みを持たせても良い。
【００９１】
【数４】
【００９２】
ｄave_1を用いて、ｃを数式（８）によって推定する。但し、ｄave_1が、２００より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、ｃは０とする。また、ｄave_1が５０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、ｃは０とする。
【００９３】
【数５】
【００９４】
ｄave_2を用いて、ｂを数式（９）によって推定する。但し、ｄave_2が、２００より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、ｂは０とする。また、ｄave_2が５０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、ｂは０とする。
【００９５】
【数６】
【００９６】
以上、数式（４）〜数式（９）より、フィルタ係数、スケールを推定する。多値２値変換手段（１１８０３）では、平滑化関数推定手段（１１８０２）で、推定された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を２５５と０の２値しか持たない２値画像に変換する。ここでは、フィルタ係数に基づいて閾値を推定し、推定された閾値で、多値画像を閾値処理し、２値画像を得る。閾値γは数式（１０）によって推定する。
【００９７】
【数７】
【００９８】
２値画像符号化手段（１１８０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【００９９】
平滑化関数係数符号化手段（１１８０６）では、平滑化関数推定手段（１１８０２）で推定された平滑化関数の各係数と、スケールをそれぞれ符号化し、符号化データを出力する。ダイナミックレンジ符号化手段（１１８０５）では、ダイナミックレンジ推定手段（１１８０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【０１００】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率のよい符号化が可能である。
（実施の形態６）
図２２は本発明の第６の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
同図において、２値画像復号化手段（１２１０１）は、２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る手段である。
【０１０１】
平滑化関数係数復号化手段（１２１０２）は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る手段である。
【０１０２】
ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得る手段である。
【０１０３】
２値多値変換手段（１２１０４）は、２値画像を平滑化関数復号化手段（１２１０２）で得られた平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）で得られたダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得る手段である。
【０１０４】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【０１０５】
２値画像復号化手段（１２１０１）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化で符号化された２値画像符号化データを復号化し、０と２５５の画素値しかもたない２値画像を得る。
【０１０６】
平滑化関数係数復号化手段（１２１０２）では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化フィルタの係数と、スケールを得、平滑化関数を得る。ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを得る。
【０１０７】
２値多値変換手段（１２１０４）では、平滑化関数係数復号化手段（１２１０２）で得られた平滑化フィルタを畳み込み処理により適用する。
さらに、ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）で得られた画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを用いて、図１１に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【０１０８】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データを復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可能である。
（実施の形態７）
図２３は本発明の第７の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【０１０９】
同図において、多値２値変換手段（１２２０１）は 対象入力画像（値域は０から２５５の整数値）を入力として ０を０、それ以外を２５５として２値化する手段である。
【０１１０】
２値画像符号化手段（１２２０２）は、｛０，２５５｝の値を持つ２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。平滑化関数推定手段（１２２０３）は、平滑化関数を決定する手段である。平滑化関数符号化手段（１２２０４）は決定された関数を符号化する手段である。尚、平滑化関数推定手段（１２２０３）は、本発明の平滑化関数生成手段に対応する。
【０１１１】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【０１１２】
多値２値変換手段（１２２０１）によって２値化された２値画像は２値画像符号化手段（１２２０２）によって符号化される。これには、０を白、２５５を黒として、ＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用る 。
【０１１３】
一方、平滑化関数推定手段（１２２０３）により２値化された画像は 入力多値画像と比較されて 平滑化関数が決定される。これを図２５、図２６を用いて以下に説明する。
【０１１４】
背景技術の説明のところで述べたように、多くのアルファプレーンには、ほとんどが一様な部分でその境界部分に中間値が分布しているという性質がある。この境界部分の中間値を再現するために、図２５に示すように上下(ｂ３, ｂ０)、左右(ｂ２, ｂ１)の画素が２５５かそれ以外かで中心画素値xを置き換える平滑化を考える。
【０１１５】
対象多値入力画像の中で、０の値は、０に、それ以外は２５５として２値化されているために、この置換は 対象画素が２５５の場合にのみ行なわれる。したがって、２５５の値をとる画素の４近傍の２値化パターンは４bit(１６パターンで表現される）。
【０１１６】
平滑化関数推定手段（１２２０３）は画像を走査して、２５５の値を持つ画素につき近傍４画素の１６パターンに対して平均値を求めることにより置換値を求める。この例を表１に示す。
【０１１７】
【表１】
【０１１８】
これにより、例えば、図２６の平滑化１段目のように０から２５５に変化する境界の１画素が１２８に置換される。輪郭近傍の中間値が２画素以上の幅で存在する場合は、以上の２５５の値を持つ画素につき近傍４画素の１６パターンに対して平均値を求める処理を再帰的に繰り返す。 表２に、この２回目の処理結果の例を示す。これにより図２６の平滑化２段目に相当する中間値をもつ境界を表現することができる。
【０１１９】
【表２】
【０１２０】
平滑化関数推定手段（１２２０３）の出力は、平滑化の段数（この例では２段、最大８段）と、 段数分の(ｂ３,ｂ２,ｂ１,ｂ０)のパターンに対応する画素値テーブルとして得られる。 ここで、段数とは、平滑化処理を再帰的に繰り返すときの繰り返し回数のことである。そして、平滑化関数符号化手段（１２２０４）が平滑化の段数を３ｂｉｔ、 (ｂ３, ｂ２, ｂ１, ｂ０)のパターンに対応する画素値テーブルを８ｂｉｔ×１５(全ての画素値が２５５となるパターンを除くパターン数）×段数、として符号化する。
（実施の形態８）
図２４は本発明の第８の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。 本実施の形態は 実施の形態７の画像符号化装置の出力を入力とする。２値画像復号化手段（１２３０１）は２値画像符号化手段（１２２０２）の出力を入力として２値画像符号化データから｛０、２５５｝の２値画像を得る手段である。 平滑化関数復号化手段（１２３０２）は 平滑化関数符号化手段（１２２０４）の出力に対応する復号手段である。 ２値多値変換手段（１２３０３）は 平滑化関数と２値画像を入力として多値画像を再構成する手段である。
【０１２１】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【０１２２】
２値画像復号化手段（１２３０１）には ＭＭＲ復号化方式が用いられる。 平滑化関数復号化手段は平滑化の段数と段数分のパターンに対する置換画素値のテーブルを復号化する。 これを画像符号化装置の例と同じく表１、表２の二つのテーブルであるとする。 ２値多値変換手段（１２３０３）は 図２６に示すように、２５５の値を持つ画素について、その４近傍画素から 表１、表２に従って、値を２段階で変換していく。
【０１２３】
以上のように、第７，８の実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な２値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定する。 この平滑化関数は多段で表現されていることから、中間値が２画素以上の幅を持った場合でも、最大８画素までであれば 任意の平滑化パターンが表現できる。 ここで 任意の平滑化パターンとは、境界部で立ち上がり、立ち下がり特性のことを意味する。（実施の形態９）
図２７は本発明の第９の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。 同図において、多値２値変換手段（１２６０１）は 対象入力画像（値域は０から２５５の整数値）を入力として ０を０、それ以外を２５５として２値化する手段である。 ２値画像符号化手段（１２６０２）は、｛０、２５５｝の値を持つ２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。 平滑化関数推定手段（１２６０３）は、平滑化関数を決定する手段である。
【０１２４】
平滑化関数符号化手段（１２６０４）は決定された関数を符号化する手段である。 ２値多値変換手段（１２６０５）は 平滑化関数と２値画像を入力として多値画像を再構成する手段である。 差分器（１２６０６）は２値多値変換手段（１２６０５）の出力と対象多値画像との差分を求める手段である。 残差符号化手段（１２６０７）は前記差分を符号化する手段である。
【０１２５】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【０１２６】
付された番号が２６０１から２６０５までのブロックは図２３および図２４で既に説明された同名のブロックと全く同じで動作を行なう。 本実施の形態は、実施の形態７で示した画像符号化装置を予測器として用いている。 すなわち、２値多値変換手段（１２６０５）の出力を予測画像として、これとの差分を 差分器（１２６０６）により求め、差分を残差符号化手段（１２６０７）で符号化する。 この差分符号化にはＣＣＩＴＴによる国際標準である動画像符号化技術Ｈ.２６１のをフレーム間符号化モードの方式（離散コサイン変換符号化）を用いる。
（実施の形態１０）
図２８は本発明の第１０の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。本実施の形態は実施の形態９の画像符号化装置の出力を入力とする。
【０１２７】
同図において、２値画像復号化手段（１２７０１）は２値画像符号化手段（１２６０２）の出力を入力として２値画像符号化データから｛０、２５５｝の２値画像を得る手段である。 平滑化関数復号化手段（１２７０２）は 平滑化関数符号化手段（１２６０４）の出力に対応する復号手段である。 ２値多値変換手段（１２７０３）は 平滑化関数と２値画像を入力として多値画像を再構成する手段である。 残差復号化手段（１２７０４）は残差符号化手段（１２６０７）の出力を入力として残差を求める手段である。 加算器（１２７０５）は ２値多値変換手段（１２７０３）と残差復号化手段（１２７０４）の出力を加算する。
【０１２８】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【０１２９】
付された番号が２７０１から２７０３までのブロックは図２３および図２４で既に説明された同名のブロックと全く同じ動作を行なう。 残差復号化手段（１２７０４）には残差符号化手段（１２６０７）の出力に対応して、前記画像符号化技術H.２６１のをフレーム間復号化モードの方式を用いる。 これにより、図６における対象多値画像と２値画像の平滑化により得られた画像との差分信号が復元され、これを加算器（１２７０５）により加算することにより、多値画像が復元される。 第９，１０の実施の形態では、第７，８の実施の形態で示した画像符号化方式を予測に用いてその残差成分を別途符号化し伝送・蓄積することにより、 より正確に対象多値画像を再現する。 特に、境界部での急峻な値の変化を予測することにより、残差信号から高い周波数成分を除くことができ、離散コサイン変換の符号化による符号化効率を改善することができる。
（実施の形態１１）
図２９は本発明の第１１の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【０１３０】
同図において、ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）は、対象多値画像を入力とし、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出し、ダイナミックレンジとして出力する手段である。
【０１３１】
多値２値変換手段（２０１０３）は、上記ダイナミックレンジを利用して輝度変換し、所定の閾値により閾値処理を行い、２値画像を生成する手段である。
【０１３２】
平滑化関数推定手段（２０１０２）は、多値２値変換手段（２０１０３）で行われた閾値処理を考慮し、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【０１３３】
ダイナミックレンジ符号化手段（２０１０５）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
【０１３４】
平滑化関数符号化手段（２０１０６）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【０１３５】
２値画像符号化手段（２０１０４）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【０１３６】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を、図５，図１４等を用いて以下で説明しながら、本発明の画像符号化方法の一実施の形態についても同時に述べる。
【０１３７】
ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【０１３８】
多値２値変換手段（２０１０３）では、各画素値を最大値Ｄｍａｘが２５５、最小値Ｄｍｉｎが０となるように、図５の様に線形変換し、閾値１２８により閾値処理を行う。
【０１３９】
平滑化関数推定手段（２０１０２）で、多値２値変換手段（２０１０３）での閾値処理と画像中の画素値の勾配の平均を考慮し、平滑化関数を推定する。本実施の形態の場合、多値２値変換手段（２０１０３）で、閾値１２８による閾値処理を行ったので、基準点を中心に持つ平均フィルタを採用する。
【０１４０】
平均フィルタの大きさは、画像中の画素値の勾配の平均により決定する。
【０１４１】
画像中の画素値の勾配の平均ｄaveは、以下のようにして計算する。
【０１４２】
即ち、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。
【０１４３】
ｙ方向フィルタリング（１０３０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。
【０１４４】
勾配検出（１０３０３）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、実施の形態１で述べた、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【０１４５】
勾配方向検出（１０３０４）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、実施の形態１で述べた数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【０１４６】
非極大値抑制（１０３０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【０１４７】
平均勾配検出（１０３０６）では、非極大値抑制（１０３０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１０３０３）で得られた勾配の平均を計算し、平均勾配ｄ'aveを得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、上記実施の形態で述べた数３により正規化平均勾配を再計算し、ｄaveを得る。
【０１４８】
この正規化平均勾配ｄaveと、図１４により、平均フィルタの大きさを決定する。
【０１４９】
２値画像符号化手段（２０１０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【０１５０】
平滑化関数符号化手段（２０１０６）では、平滑化関数推定手段（２０１０２）で推定された平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。本実施の形態の場合は、平均フィルタの大きさを符号化し、符号化データを出力する。
【０１５１】
ダイナミックレンジ符号化手段（２０１０５）では、ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【０１５２】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、多値画像の多値２値変換処理を行い、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率の良い符号化が可能である。
【０１５３】
ところで、上述した実施の形態の何れか一つの実施の形態に記載の各手段の全部又は一部の手段の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムを磁気ディスクや光ディスク等に記録した媒体を作成して、その媒体を利用して上記と同様の動作をコンピュータに実行させることも可能である。
【０１５４】
尚、本発明の画像符号化装置は、以上述べた実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段とその符号化手段を備えていたが、これに限らず例えば、一般にＤｍａｘが２５５、Ｄｍｉｎが０となる場合が多いので、それら双方の手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は、図３０に示す様に、被符号化画像である対象多値画像から平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段（１０１０２）と、前記推定された平滑化関数に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段（１０１０３）と、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段（１０１０４）と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段（１０１０６）とを備えた構成である。この構成によれば、被符号化画像である対象多値画像から平滑化関数を推定し、前記推定された平滑化関数に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換し、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力し、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記の構成の場合とほぼ同様の効果を得る。
【０１５５】
又、本発明の画像符号化装置は、以上述べた実施の形態では、平滑化関数推定手段を備えていたが、これに限らず例えば、平滑化関数推定手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は図３１に示す様に、被符号化画像である対象多値画像と平滑化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値画像から２値画像を生成する多値２値変換手段と、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段とを備えた構成であり、前記平滑化関数は、前記２値画像にその平滑化関数を適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再現できる様に調整された関数であり、予め定められている。又、この構成によれば、被符号化画像である対象多値画像と平滑化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値画像から２値画像を生成し、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力し、前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記の構成の場合とほぼ同様の効果を得る。
【０１５６】
又、本発明の画像符号化装置は、図３１を用いて述べた上記実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段等を備えていなかったが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ推定等を備えた構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は、図３２に示すように、図３１に示した構成に、更に、前記対象多値画像からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備えた構成であり、前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成するものである。この構成における動作は、図３１の構成において説明した動作に、更に以下の動作、即ち、前記対象多値画像からダイナミックレンジを得、前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力すると言う動作が加わるものである。
【０１５７】
又、本発明の画像符号化装置は、図２９を用いて述べた上記実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段等を備えていたが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ推定手段等を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は、図３３に示すように、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段（２０１０３）と、前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段（２０１０２）と、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段（２０１０４）と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段（２０１０６）とを備えている。又、この構成によれば、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換し、前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再現できる平滑化関数を推定し、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力し、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記構成とほぼ同様の効果を発揮する。
【０１５８】
又、本発明の画像復号化装置は、上述した実施の形態では、ダイナミックレンジ復号化手段を備えていたが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ復号化手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像復号化装置は、図３４に示すように、図２３，図３０，図３１，又は図３３に記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする構成であり、前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段とを備えている。この構成により、上記いずれかの画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とし、前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得、前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得、前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得るものであり、上記の構成とほぼ同様の効果を発揮する。
【０１５９】
以上述べたように、本発明の画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法と画像復号化方法では、以下の理由により、従来の多値画像符号化技術を用いるよりも効率の良い符号化と復号化が可能となる。
【０１６０】
即ち、１．多値画像において、その大部分を占める最大値領域と、同じく大部分を占める最小値領域の、境界部分にある中間値領域の分布を解析し、その分布をよく近似する平滑化関数を決定する。
【０１６１】
２．上記１で決定された平滑化関数を基に、最大値と最小値のみをもつ２値画像を生成する。
【０１６２】
３．多値画像を上記１の平滑化関数と、上記２の２値画像により表現し符号化する。
【０１６３】
４．復号化器において、符号化された平滑化関数と２値画像を復号化し、多値画像を再構成する。
【０１６４】
【発明の効果】
以上述べたことから明らかなように本発明は、従来に比べてより一層効率の良い符号化又は復号化が出来ると言う長所を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２】同実施の形態で用いる多値画像の図
【図３】図２のＡーＢ線上における画素値の分布図
【図４】第１の実施の形態における平滑化関数推定手段のブロック図
【図５】 本実施の形態で用いる非極大値抑制の説明図
【図６】第１の実施の形態における正規化平均勾配と平滑化フィルタの対応図
【図７】第１の実施の形態における平滑化フィルタの説明図
【図８】第１の実施の形態における平滑化フィルタのステップ応答の説明図
【図９】本実施の形態で用いる閾値処理の説明図
【図１０】第２の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図１１】本実施の形態で用いる画素値変換の説明図
【図１２】第３の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図１３】第３の実施の形態における平滑化関数推定手段のブロック図
【図１４】第３の実施の形態における正規化平均勾配と平滑化フィルタの対応図
【図１５】第１の実施の形態における平滑化フィルタの説明図
【図１６】第１の実施の形態における平滑化フィルタのステップ応答の説明図
【図１７】本実施の形態のモルフォロジーフィルタの説明図
【図１８】第４の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図１９】第５の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２０】第５の実施の形態における平滑化関数推定手段のブロック図
【図２１】第５の実施の形態における平滑化フィルタの説明図
【図２２】第６の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図２３】第７の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２４】第８の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図２５】第７，第８，第９，第１０の実施の形態における平滑化パターンを説明する図
【図２６】第７，第８，第９，第１０の実施の形態における多段階平滑化を説明する図
【図２７】第９の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２８】第１０の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図２９】第１１の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図３０】第１の実施の形態の変形例における画像符号化装置のブロック図
【図３１】本発明の他の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図３２】図３１に示す実施の形態の変形例における画像符号化装置のブロック図
【図３３】第１１の実施の形態の変形例における画像符号化装置のブロック図
【図３４】本発明の他の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【符号の説明】
１０１０１ ダイナミックレンジ推定手段, １０１０２ 平滑化関数推定手段
１０１０３ 多値２値変換手段 １０１０４ ２値画像符号化手段
１０１０５ ダイナミックレンジ符号化手段, １０１０６ 平滑化関数符号化手段１０２０１ 多値画像 １０３０１ ｘ方向フィルタリング１０３０２ ｙ方向フィルタリング １０３０３ 勾配検出
１０３０４ 勾配方向検出 １０３０５ 非極大値抑制
１０３０６ 平均勾配検出 １０３０７ 平滑化関数選択
１０６０１ フィルタ１ １０６０２ フィルタ２
１０６０３ フィルタ３ １０６０４ フィルタ４
１０９０１ ２値画像復号化手段 １０９０２ 平滑化関数復号化手段１０９０３ ダイナミックレンジ復号化手段, １０９０４ ２値多値変換手段
１０９０５ ２値マスク適用手段
１１１０１ ダイナミックレンジ推定手段
１１１０２ 平滑化関数推定手段 １１１０３ 多値２値変換手段
１１１０４ ２値画像符号化手段
１１１０５ ダイナミックレンジ符号化手段
１１１０６ 平滑化関数符号化手段 １１２０１ ｘ方向フィルタリング１１２０２ ｙ方向フィルタリング １１２０３ 勾配検出
１１２０４ 勾配方向検出 １１２０５ 非極大値抑制
１１２０６ 平均勾配検出 １１２０７ 平滑化関数構成
１１４０１ 平滑化フィルタステップ２
１１４０２ 平滑化フィルタステップ３
１１４０３ 平滑化フィルタステップ４
１１４０４ 平滑化フィルタ係数表
１１６０１ モルフォロジーフィルタ１
１１６０２ モルフォロジーフィルタ２
１１６０３ モルフォロジーフィルタ３
１１７０１ ２値画像復号化手段 １１７０２ 平滑化関数復号化手段１１７０３ ダイナミックレンジ復号化手段, １１７０４ ２値多値変換手段
１１８０１ ダイナミックレンジ推定手段, １１８０２ 平滑化関数推定手段
１１８０３ 多値２値変換手段 １１８０４ ２値画像符号化手段
１１８０５ ダイナミックレンジ符号化手段
１１８０６ 平滑化関数係数符号化手段 １１９０１ ｘ方向フィルタリング１１９０２ ｙ方向フィルタリング １１９０３ 勾配検出
１１９０４ 勾配方向検出 １１９０５ 非極大値抑制
１１９０６ 平均勾配検出 １１９０７ 平滑化関数生成
１２１０１ ２値画像復号化手段
１２１０２ 平滑化関数係数復号化手段
１２１０３ ダイナミックレンジ復号化手段
１２１０４ ２値多値変換手段 １２２０１ 多値２値変換手段
１２２０２ ２値画像符号化手段 １２２０３ 平滑化関数推定手段
１２２０４ 平滑化関数符号化手段 １２３０１ ２値画像復号化手段
１２３０２ 平滑化関数復号化手段 １２３０３ ２値多値変換手段
１２６０１ 多値２値変換手段 １２６０２ ２値画像符号化手段
１２６０３ 平滑化関数推定手段 １２６０４ 平滑化関数符号化手段１２６０５ ２値多値変換手段 １２６０６ 差分器
１２６０７ 残差符号化手段 １２７０１ ２値画像復号化手段
１２７０２ 平滑化関数復号化手段 １２７０３ ２値多値変換手段
１２７０４ 残差復号化手段 １２７０５ 加算器
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の伝送・蓄積に利用出来る、画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、及び画像復号化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像を合成する際、物体の輝度の他にアルファ値と呼ばれる物体の占有領域や透過度を示す情報を付加する場合がある。このアルファ値は画素毎に定められ、１では不透過もしくは占有、０では完全透過もしくは不占有を意味する。すなわちある物体の画像を背景画像にはめ込む際には、アルファ値が必要となる。以下、このアルファ値のみを持つ画像をアルファプレーンと呼ぶ。
【０００３】
なお、アルファ値は、雲、すりガラスなどの場合では、［０、１］の中間値で表す。
【０００４】
一般のアルファプレーンの符号化には、ＪＰＥＧ方式と同様に、波形符号化が用いられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、多くのアルファプレーンには、ほとんどが一様な部分でその境界部分に中間値が分布しているという性質がある。
【０００６】
従って、そのようなアルファプレーンは、境界部分で高周波成分を含むので、従来の様な波形符号化では効率的な符号化が難しいと言う課題が有った。
【０００７】
本発明は、この様な従来の課題を考慮し、中間値の分布を解析し、その分布を近似する平滑化関数と、最大値と最小値の２値しか持たない２値基底画像とをそれぞれ符号化することにより、従来に比べてより一層効率的な符号化が行える画像符号化装置とその復号化装置、画像符号化方法とその復号化方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
第１の本発明は、被符号化画像である対象多値画像から得られる画素値の平均勾配により平滑化関数の係数を推定し、平滑化関数を生成する平滑化関数推定手段と、
前記推定された係数を利用して得られる多値２値変換基準を用いて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記生成された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
を備えたことを特徴とする画像符号化装置である。
【００１０】
また、第２の本発明は、被符号化画像である対象多値画像から２値画像を生成する多値２値変換手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記２値画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成する平滑化関数生成手段と、
前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
を備えたことを特徴とする画像符号化装置であって、
前記平滑化関数生成手段は、前記２値画像の中で最大画素値を持つ画素につき近傍画素の各画素値から中間値を置換値として求めることにより前記２値画像の前記最大画素値を置換し、輪郭近傍の前記求めた中間値が２画素以上の幅で存在する場合は、前記置換後の前記２値画像に対して前記置換値を求め、前記置換を再帰的に多段階に適用する、画像符号化装置である。
【００１１】
また、第３の本発明は、前記平滑化関数は、前記近傍画素の２値パターンとそれに対する前記置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする上記第２の本発明の画像符号化装置である。
【００１２】
また、第４の本発明は、前記２値画像を前記平滑化関数で平滑化して、多値画像を生成する２値多値変換手段と、
前記２値多値変換手段により生成された多値画像と、前記多値２値変換手段において変換対象となった前記多値画像との残差成分を符号化する残差成分符号化手段と、
を更に備えたことを特徴とする上記第２の本発明の画像符号化装置である。
【００１３】
また、第５の本発明は、前記対象多値画像からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備え、
前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする上記第１、又は第２の本発明の画像符号化装置である。
【００１４】
また、第６の本発明は、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段と、
前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
前記対象多値画像の画素値の最大値と最小値からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備え、
前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする画像符号化装置である。
【００１５】
また、第７の本発明は、上記第１、２、又は６の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像復号化装置である。
【００１６】
また、第８の本発明は、上記第５の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記符号化データの内、前記ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化し、前記復号化されたダイナミックレンジで画素値変換し、多値画像を得る２値多値変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像復号化装置である。
【００１７】
また、第９の本発明は、上記第３の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段とを備え、
前記復号化された平滑化関数は、近傍画素の２値パターンとそれに対する置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする画像復号化装置である。
また、第１０の本発明は、前記２値多値変換手段は、前記テーブルで表現される平滑化関数により、前記２値画像に対して画素置換を再帰的に多段階に適用して多値画像を得ることを特徴とする上記第９の本発明の画像復号化装置である。
また、第１１の本発明は、上記第４の本発明の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段と、
前記残差成分を復号化する残差成分復号化手段とを備え、
前記２値多値変換手段からの出力に前記復号化された残差成分を加算することにより出力画像を得ることを特徴とする画像復号化装置である。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる実施の形態について図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
図１は本発明の第１の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００１９】
同図において、ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）は、対象多値画像を入力とし、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出し、ダイナミックレンジとして出力する手段である。
【００２０】
平滑化関数推定手段（１０１０２）は、多値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【００２１】
多値２値変換手段（１０１０３）は、上記ダイナミックレンジを利用して輝度変換し、対応する復号化装置側で、上記と同じ平滑化関数を用いて平滑化したとした場合に、元の多値画像を良く近似する様に予め決められた多値２値変換基準としての閾値を用いて、多値画像から２値画像を生成する手段である。尚、この閾値を用いた閾値処理は、以下の動作説明において詳細に述べる。又、平滑化関数推定手段１０１０２により、多値画像に応じて推定された平滑化関数は、対応する復号化装置側で、対応する２値画像にその平滑化関数を適用したとしたら元の多値画像が実質的又は近似的に再現できる様に調整された関数である。
【００２２】
ダイナミックレンジ符号化手段（１０１０５）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００２３】
平滑化関数符号化手段（１０１０６）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００２４】
２値画像符号化手段（１０１０４）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００２５】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を、図１〜図９を用いて以下で説明しながら、本発明の画像符号化方法の一実施の形態についても同時に述べる。
【００２６】
ここで、図２は、対象多値画像（１０２０１）を示す図である。又、図３は、図２中に示すＡ−Ｂ線上における画素値の分布図である。図２に示す様に、黒の画素値を２５５とし、白の画素値を０とした。
【００２７】
ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【００２８】
平滑化関数推定手段（１０１０２）を図４に示す。
【００２９】
同図に示す様に、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。
【００３０】
ｙ方向フィルタリング（１０３０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。
【００３１】
勾配検出（１０３０３）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００３２】
【数１】
勾配方向検出（１０３０４）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００３４】
【数２】
非極大値抑制（１０３０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【００３６】
平均勾配検出（１０３０６）では、非極大値抑制（１０３０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１０３０３）で得られた勾配の平均を計算し、平均勾配ｄ'aveを得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、数３により正規化平均勾配を再計算し、ｄaveを得る。
【００３７】
【数３】
平滑化関数選択手段（１０３０７）では、平均勾配ｄaveにより、図６に示すように平滑化フィルタを選択する。図６の平滑化フィルタ１の詳細を図７に示す。図７において、丸で囲んだ箇所は、平滑化の対象となる画素位置を示す。画像を走査しながら、フィルタ１（１０６０１）の畳み込み結果、フィルタ２（１０６０２）の畳み込み結果、フィルタ３（１０６０３）の畳み込み結果、フィルタ４（１０６０４）の畳み込み結果をそれぞれ計算し、４つのフィルタの最小値を平滑化フィルタ１の結果とする。図７のａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈは、それぞれ０．５とする。平滑化フィルタ２は、平滑化フィルタ１を作用させた後、平滑化フィルタ１を作用させるフィルタである。
【００３９】
平滑化フィルタ３は、平滑化フィルタ２を作用させた後、平滑化フィルタ１を作用させるフィルタである。ｄaveが、１９１より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、平滑化フィルタは平滑化を行わないものとする。また、ｄaveが１０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、平滑化フィルタは、平滑化を行わないものとする。
【００４０】
多値２値変換手段（１０１０３）では、平滑化関数推定手段（１０１０２）で、推定された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を２５５と０の２値しか持たない２値画像に変換する。平滑化フィルタ１、平滑化フィルタ２、平滑化フィルタ３の１次元のステップに対する応答は、図８に示すようになるので、平滑化フィルタ１、平滑化フィルタ２、平滑化フィルタ３に対応する多値２値変換は図９に示すような閾値処理となる。したがって、多値２値変換手段（１０１０３）では、図９の閾値処理を多値画像に適用する。
【００４１】
２値画像符号化手段（１０１０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【００４２】
平滑化関数符号化手段（１０１０６）では、平滑化関数推定手段（１０１０２）で推定された平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。本実施の形態の場合は、３つの平滑化関数から選択されるので、平滑化関数の識別番号を符号化し、符号化データを出力する。
【００４３】
ダイナミックレンジ符号化手段（１０１０５）では、ダイナミックレンジ推定手段（１０１０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【００４４】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率の良い符号化が可能である。
（実施の形態２）
図１０は本発明の第２の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００４５】
同図において、２値画像復号化手段（１０９０１）は、２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る手段である。
【００４６】
平滑化関数復号化手段（１０９０２）は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る手段である。
ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得る手段である。
【００４７】
２値多値変換手段（１０９０４）は、２値画像を平滑化関数復号化手段（１０９０２）で得られた平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）で得られたダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得る手段である。
【００４８】
２値マスク適用手段（１０９０５）は、２値画像復号化手段（１０９０１）で得られた２値画像により、多値画像をマスク処理し、新たな多値画像をえる手段である。
【００４９】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【００５０】
２値画像復号化手段（１０９０１）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化で符号化された２値画像符号化データを復号化し、０と２５５の画素値しかもたない２値画像を得る。
【００５１】
平滑化関数復号化手段（１０９０２）では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る。
【００５２】
ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを得る。
【００５３】
２値多値変換手段（１０９０４）では、平滑化関数復号化手段（１０９０２）で得られた平滑化フィルタを実際に適用する。（平滑化フィルタの適用方法は、平滑化関数選択手段（１０３０７）の説明と図７を参照。）さらに、ダイナミックレンジ復号化手段（１０９０３）で得られた画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを用いて、図１１に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【００５４】
２値マスク適用手段（１０９０５）では、被符号化多値画像の画素値最小を持つ画素が、画素値最小以外の値を持たないように、２値画像復号化手段（１０９０１）で得られた２値画像を用い、２値画像が０の画素に対応する多値画像の画素値を強制的にＤminに変更する。２値マスク適用手段（１０９０５）は、特に、テクスチャデータとの整合をとるためにＤminの位置を限定する必要がある場合には有効であるが、その必要がない場合には省略が可能である。
【００５５】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データを復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可能である。
（実施の形態３）
図１２は本発明の第３の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００５６】
同図において、対象多値画像を入力とし、ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）は、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出する手段である。
【００５７】
平滑化関数推定手段（１１１０２）は、多値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【００５８】
多値２値変換手段（１１１０３）は、ダイナミックレンジと平滑化関数と多値画像より、ダイナミックレンジで輝度変換し、平滑化関数を用いて平滑化した場合に、多値画像を良く近似するように２値画像を生成する手段である。ダイナミックレンジ符号化手段（１１１０５）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
平滑化関数符号化手段（１１１０６）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。２値画像符号化手段（１１１０４）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００５９】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【００６０】
ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【００６１】
平滑化関数推定手段（１１１０２）を図１３に示す。
【００６２】
ｘ方向フィルタリング（１１２０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。ｙ方向フィルタリング（１１２０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。
【００６３】
勾配検出（１１２０３）では、ｘ方向フィルタリング（１１２０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１２０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００６４】
勾配方向検出（１１２０４）では、ｘ方向フィルタリング（１１２０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１２０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００６５】
非極大値抑制（１１２０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【００６６】
平均勾配検出（１１２０６）では、非極大値抑制（１１２０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１１２０３）で得れた勾配の平均を計算し、平均勾配ｄ'aveを得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、数２により正規化平均勾配を再計算し、ｄaveを得る。
【００６７】
平滑化関数構成（１１２０７）では、正規化平均勾配ｄaveにより、図１４に示すように平滑化フィルタを構成する。構成される平滑化フィルタは、図１４のように勾配によりステップ数を変化させる。図１４の平滑化フィルタの詳細を図１５に示す。同図において、平滑化フィルタステップ２、平滑化フィルタステップ３、平滑化フィルタステップ４をそれぞれ、１１４０１、１１４０２、１１４０３で示す。又、平滑化フィルタ係数表１１４０４を同図に示す。ｄaveが、１９１より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、平滑化フィルタは平滑化を行わないものとする。また、ｄaveが１０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、平滑化フィルタは、平滑化を行わないものとする。
【００６８】
多値２値変換手段（１１１０３）では、平滑化関数推定手段（１１１０２）で、推定された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を２５５と０の２値しか持たない２値画像に変換する。平滑化フィルタステップ２、平滑化フィルタステップ３、平滑化フィルタステップ４の１次元のステップエッジに対する応答は、図１６に示すようになるので、平滑化フィルタステップ２（１１４０１）、平滑化フィルタステップ３（１１４０２）、平滑化フィルタステップ４（１１４０３）に対する多値２値変換は、図９に示す閾値処理を行った後に、図１７に示すようなモルフォロジーフィルタでモルフォロジー処理を行ったものとなる。つまり、平滑化フィルタステップ２が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ１（１１６０１）を用いて基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理、平滑化フィルタステップ３（１１６０３）が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ２（１１６０２）を用いて基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理、平滑化フィルタステップ４が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ３を用いて基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理である。
【００６９】
したがって、多値２値変換手段（１１１０３）では、図９に示す閾値処理を行った後に、図１７の構成された平滑化フィルタによって、前述のモルフォロジー処理を多値画像に適用する。
【００７０】
２値画像符号化手段（１１１０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【００７１】
平滑化関数符号化手段（１１１０５）では、平滑化関数推定手段（１１１０２）で推定された平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。
【００７２】
ダイナミックレンジ符号化手段（１１１０６）では、ダイナミックレンジ推定手段（１１１０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【００７３】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率のよい符号化が可能である。
（実施の形態４）
図１８は本発明の第４の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【００７４】
同図において、２値画像復号化手段（１１７０１）は、２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る手段である。
平滑化関数復号化手段（１１７０２）は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る手段である。
【００７５】
ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得る手段である。
２値多値変換手段（１１７０４）は、２値画像を平滑化関数復号化手段（１１７０２）で得られた平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）で得られたダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得る手段である。
【００７６】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【００７７】
２値画像復号化手段（１１７０１）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化で符号化された２値画像符号化データを復号化し、０と２５５の画素値しかもたない２値画像を得る。
【００７８】
平滑化関数復号化手段（１１７０２）では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る。
【００７９】
ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを得る。２値多値変換手段（１１７０４）では、平滑化関数復号化手段（１１７０２）で得られた平滑化フィルタを実際に適用する。（平滑化フィルタの適用方法は、平滑化関数構成手段（１１２０７）の説明と図１５を参照。）さらに、ダイナミックレンジ復号化手段（１１７０３）で得られた画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを用いて、図１１に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【００８０】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データを復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可能である。
（実施の形態５）
図１９は本発明の第５の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
同図において、対象多値画像を入力とし、ダイナミックレンジ推定手段（１１８０１）は、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出する手段である。
【００８１】
平滑化関数推定手段（１１８０２）は、多値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。多値２値変換手段（１１８０３）は、ダイナミックレンジと平滑化関数と多値画像より、ダイナミックレンジで輝度変換し、平滑化関数を用いて平滑化した場合に、多値画像を良く近似するように２値画像を生成する手段である。
【００８２】
ダイナミックレンジ符号化手段（１１８０４）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００８３】
平滑化関数係数符号化手段（１１８０５）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。２値画像符号化手段（１１８０６）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【００８４】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【００８５】
ダイナミックレンジ推定手段（１１８０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【００８６】
平滑化関数推定手段（１１８０２）を図２０に示す。ｘ方向フィルタリング（１１９０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。
【００８７】
ｙ方向フィルタリング（１１９０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。勾配検出（１１９０３）では、ｘ方向フィルタリング（１１９０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１９０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【００８８】
勾配方向検出（１１９０４）では、ｘ方向フィルタリング（１１９０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１１９０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。非極大値抑制（１１９０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【００８９】
方向別平均勾配検出（１１９０６）では、非極大値抑制（１１９０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１１９０３）で得れた勾配の平均を、勾配方向検出（１１９０４）で得られた勾配方向に基づいて、上下、左右の２方向別に、平均勾配を得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（１１９０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、数３により正規化平均勾配を再計算し、上下方向の平均勾配、ｄave_1、左右方向の平均勾配、ｄave_2を得る。
【００９０】
平滑化関数生成（１１９０７）では、平均勾配ｄave_1、ｄave_2により、平滑化フィルタの係数を推定し、平滑化フィルタを生成する。本実施の形態では図２１に示すステップ数３の平滑化フィルタの係数を推定する。ここでは、数４の拘束を持たせるが、画像によってはそれぞれに重みを持たせても良い。
【００９１】
【数４】
ｄave_1を用いて、ｃを数式（８）によって推定する。但し、ｄave_1が、２００より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、ｃは０とする。また、ｄave_1が５０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、ｃは０とする。
【００９３】
【数５】
ｄave_2を用いて、ｂを数式（９）によって推定する。但し、ｄave_2が、２００より大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えられるので、ｂは０とする。また、ｄave_2が５０より小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、ｂは０とする。
【００９５】
【数６】
以上、数式（４）〜数式（９）より、フィルタ係数、スケールを推定する。多値２値変換手段（１１８０３）では、平滑化関数推定手段（１１８０２）で、推定された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を２５５と０の２値しか持たない２値画像に変換する。ここでは、フィルタ係数に基づいて閾値を推定し、推定された閾値で、多値画像を閾値処理し、２値画像を得る。閾値γは数式（１０）によって推定する。
【００９７】
【数７】
２値画像符号化手段（１１８０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【００９９】
平滑化関数係数符号化手段（１１８０６）では、平滑化関数推定手段（１１８０２）で推定された平滑化関数の各係数と、スケールをそれぞれ符号化し、符号化データを出力する。ダイナミックレンジ符号化手段（１１８０５）では、ダイナミックレンジ推定手段（１１８０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【０１００】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率のよい符号化が可能である。
（実施の形態６）
図２２は本発明の第６の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
同図において、２値画像復号化手段（１２１０１）は、２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る手段である。
【０１０１】
平滑化関数係数復号化手段（１２１０２）は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る手段である。
【０１０２】
ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得る手段である。
【０１０３】
２値多値変換手段（１２１０４）は、２値画像を平滑化関数復号化手段（１２１０２）で得られた平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）で得られたダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得る手段である。
【０１０４】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【０１０５】
２値画像復号化手段（１２１０１）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化で符号化された２値画像符号化データを復号化し、０と２５５の画素値しかもたない２値画像を得る。
【０１０６】
平滑化関数係数復号化手段（１２１０２）では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化フィルタの係数と、スケールを得、平滑化関数を得る。ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを得る。
【０１０７】
２値多値変換手段（１２１０４）では、平滑化関数係数復号化手段（１２１０２）で得られた平滑化フィルタを畳み込み処理により適用する。
さらに、ダイナミックレンジ復号化手段（１２１０３）で得られた画素値最大値Ｄmaxと画素値最小値Ｄminを用いて、図１１に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【０１０８】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する２値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データを復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可能である。
（実施の形態７）
図２３は本発明の第７の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【０１０９】
同図において、多値２値変換手段（１２２０１）は 対象入力画像（値域は０から２５５の整数値）を入力として ０を０、それ以外を２５５として２値化する手段である。
【０１１０】
２値画像符号化手段（１２２０２）は、｛０，２５５｝の値を持つ２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。平滑化関数推定手段（１２２０３）は、平滑化関数を決定する手段である。平滑化関数符号化手段（１２２０４）は決定された関数を符号化する手段である。尚、平滑化関数推定手段（１２２０３）は、本発明の平滑化関数生成手段に対応する。
【０１１１】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【０１１２】
多値２値変換手段（１２２０１）によって２値化された２値画像は２値画像符号化手段（１２２０２）によって符号化される。これには、０を白、２５５を黒として、ＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用る 。
【０１１３】
一方、平滑化関数推定手段（１２２０３）により２値化された画像は 入力多値画像と比較されて 平滑化関数が決定される。これを図２５、図２６を用いて以下に説明する。
【０１１４】
背景技術の説明のところで述べたように、多くのアルファプレーンには、ほとんどが一様な部分でその境界部分に中間値が分布しているという性質がある。この境界部分の中間値を再現するために、図２５に示すように上下(ｂ３, ｂ０)、左右(ｂ２, ｂ１)の画素が２５５かそれ以外かで中心画素値xを置き換える平滑化を考える。
【０１１５】
対象多値入力画像の中で、０の値は、０に、それ以外は２５５として２値化されているために、この置換は 対象画素が２５５の場合にのみ行なわれる。したがって、２５５の値をとる画素の４近傍の２値化パターンは４bit(１６パターンで表現される）。
【０１１６】
平滑化関数推定手段（１２２０３）は画像を走査して、２５５の値を持つ画素につき近傍４画素の１６パターンに対して平均値を求めることにより置換値を求める。この例を表１に示す。
【０１１７】
【表１】
これにより、例えば、図２６の平滑化１段目のように０から２５５に変化する境界の１画素が１２８に置換される。輪郭近傍の中間値が２画素以上の幅で存在する場合は、以上の２５５の値を持つ画素につき近傍４画素の１６パターンに対して平均値を求める処理を再帰的に繰り返す。 表２に、この２回目の処理結果の例を示す。これにより図２６の平滑化２段目に相当する中間値をもつ境界を表現することができる。
【０１１９】
【表２】
平滑化関数推定手段（１２２０３）の出力は、平滑化の段数（この例では２段、最大８段）と、 段数分の(ｂ３,ｂ２,ｂ１,ｂ０)のパターンに対応する画素値テーブルとして得られる。 ここで、段数とは、平滑化処理を再帰的に繰り返すときの繰り返し回数のことである。そして、平滑化関数符号化手段（１２２０４）が平滑化の段数を３ｂｉｔ、 (ｂ３, ｂ２, ｂ１, ｂ０)のパターンに対応する画素値テーブルを８ｂｉｔ×１５(全ての画素値が２５５となるパターンを除くパターン数）×段数、として符号化する。
（実施の形態８）
図２４は本発明の第８の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。 本実施の形態は 実施の形態７の画像符号化装置の出力を入力とする。２値画像復号化手段（１２３０１）は２値画像符号化手段（１２２０２）の出力を入力として２値画像符号化データから｛０、２５５｝の２値画像を得る手段である。 平滑化関数復号化手段（１２３０２）は 平滑化関数符号化手段（１２２０４）の出力に対応する復号手段である。 ２値多値変換手段（１２３０３）は 平滑化関数と２値画像を入力として多値画像を再構成する手段である。
【０１２１】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【０１２２】
２値画像復号化手段（１２３０１）には ＭＭＲ復号化方式が用いられる。 平滑化関数復号化手段は平滑化の段数と段数分のパターンに対する置換画素値のテーブルを復号化する。 これを画像符号化装置の例と同じく表１、表２の二つのテーブルであるとする。 ２値多値変換手段（１２３０３）は 図２６に示すように、２５５の値を持つ画素について、その４近傍画素から 表１、表２に従って、値を２段階で変換していく。
【０１２３】
以上のように、第７，８の実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な２値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定する。 この平滑化関数は多段で表現されていることから、中間値が２画素以上の幅を持った場合でも、最大８画素までであれば 任意の平滑化パターンが表現できる。 ここで 任意の平滑化パターンとは、境界部で立ち上がり、立ち下がり特性のことを意味する。（実施の形態９）
図２７は本発明の第９の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。 同図において、多値２値変換手段（１２６０１）は 対象入力画像（値域は０から２５５の整数値）を入力として ０を０、それ以外を２５５として２値化する手段である。 ２値画像符号化手段（１２６０２）は、｛０、２５５｝の値を持つ２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。 平滑化関数推定手段（１２６０３）は、平滑化関数を決定する手段である。
【０１２４】
平滑化関数符号化手段（１２６０４）は決定された関数を符号化する手段である。 ２値多値変換手段（１２６０５）は 平滑化関数と２値画像を入力として多値画像を再構成する手段である。 差分器（１２６０６）は２値多値変換手段（１２６０５）の出力と対象多値画像との差分を求める手段である。 残差符号化手段（１２６０７）は前記差分を符号化する手段である。
【０１２５】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を以下で説明する。
【０１２６】
付された番号が２６０１から２６０５までのブロックは図２３および図２４で既に説明された同名のブロックと全く同じで動作を行なう。 本実施の形態は、実施の形態７で示した画像符号化装置を予測器として用いている。 すなわち、２値多値変換手段（１２６０５）の出力を予測画像として、これとの差分を 差分器（１２６０６）により求め、差分を残差符号化手段（１２６０７）で符号化する。 この差分符号化にはＣＣＩＴＴによる国際標準である動画像符号化技術Ｈ.２６１のをフレーム間符号化モードの方式（離散コサイン変換符号化）を用いる。
（実施の形態１０）
図２８は本発明の第１０の実施の形態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。本実施の形態は実施の形態９の画像符号化装置の出力を入力とする。
【０１２７】
同図において、２値画像復号化手段（１２７０１）は２値画像符号化手段（１２６０２）の出力を入力として２値画像符号化データから｛０、２５５｝の２値画像を得る手段である。 平滑化関数復号化手段（１２７０２）は 平滑化関数符号化手段（１２６０４）の出力に対応する復号手段である。 ２値多値変換手段（１２７０３）は 平滑化関数と２値画像を入力として多値画像を再構成する手段である。 残差復号化手段（１２７０４）は残差符号化手段（１２６０７）の出力を入力として残差を求める手段である。 加算器（１２７０５）は ２値多値変換手段（１２７０３）と残差復号化手段（１２７０４）の出力を加算する。
【０１２８】
以上のように構成された本実施の形態の画像復号化装置の動作を以下で説明する。
【０１２９】
付された番号が２７０１から２７０３までのブロックは図２３および図２４で既に説明された同名のブロックと全く同じ動作を行なう。 残差復号化手段（１２７０４）には残差符号化手段（１２６０７）の出力に対応して、前記画像符号化技術H.２６１のをフレーム間復号化モードの方式を用いる。 これにより、図６における対象多値画像と２値画像の平滑化により得られた画像との差分信号が復元され、これを加算器（１２７０５）により加算することにより、多値画像が復元される。 第９，１０の実施の形態では、第７，８の実施の形態で示した画像符号化方式を予測に用いてその残差成分を別途符号化し伝送・蓄積することにより、 より正確に対象多値画像を再現する。 特に、境界部での急峻な値の変化を予測することにより、残差信号から高い周波数成分を除くことができ、離散コサイン変換の符号化による符号化効率を改善することができる。
（実施の形態１１）
図２９は本発明の第１１の実施の形態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【０１３０】
同図において、ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）は、対象多値画像を入力とし、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出し、ダイナミックレンジとして出力する手段である。
【０１３１】
多値２値変換手段（２０１０３）は、上記ダイナミックレンジを利用して輝度変換し、所定の閾値により閾値処理を行い、２値画像を生成する手段である。
【０１３２】
平滑化関数推定手段（２０１０２）は、多値２値変換手段（２０１０３）で行われた閾値処理を考慮し、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【０１３３】
ダイナミックレンジ符号化手段（２０１０５）は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データを出力する手段である。
【０１３４】
平滑化関数符号化手段（２０１０６）は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【０１３５】
２値画像符号化手段（２０１０４）は、２値画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【０１３６】
以上のように構成された本実施の形態の画像符号化装置の動作を、図５，図１４等を用いて以下で説明しながら、本発明の画像符号化方法の一実施の形態についても同時に述べる。
【０１３７】
ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）では、多値画像の最大領域の画素値と２番目に大きい領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを抽出する。
【０１３８】
多値２値変換手段（２０１０３）では、各画素値を最大値Ｄｍａｘが２５５、最小値Ｄｍｉｎが０となるように、図５の様に線形変換し、閾値１２８により閾値処理を行う。
【０１３９】
平滑化関数推定手段（２０１０２）で、多値２値変換手段（２０１０３）での閾値処理と画像中の画素値の勾配の平均を考慮し、平滑化関数を推定する。本実施の形態の場合、多値２値変換手段（２０１０３）で、閾値１２８による閾値処理を行ったので、基準点を中心に持つ平均フィルタを採用する。
【０１４０】
平均フィルタの大きさは、画像中の画素値の勾配の平均により決定する。
【０１４１】
画像中の画素値の勾配の平均ｄaveは、以下のようにして計算する。
【０１４２】
即ち、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）では、ｘ方向フィルタ（１０４０１）を画像上走査し、作用させて、画像中のｘ方向の勾配を検出する。
【０１４３】
ｙ方向フィルタリング（１０３０２）では、ｙ方向フィルタ（１０４０２）を画像上走査し、作用させて、画像中のｙ方向の勾配を検出する。
【０１４４】
勾配検出（１０３０３）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、実施の形態１で述べた、数１により勾配ｄ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【０１４５】
勾配方向検出（１０３０４）では、ｘ方向フィルタリング（１０３０１）で得られたｘ方向の勾配ｄｘ（ｉ，ｊ）と、ｙ方向フィルタリング（１０３０２）で得られたｙ方向の勾配ｄｙ（ｉ，ｊ）を用いて、実施の形態１で述べた数２により勾配方向θ（ｉ，ｊ）を検出する。但し、（ｉ，ｊ）は、画像上の座標を表す。
【０１４６】
非極大値抑制（１０３０５）では、図５に示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を１、窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の画像を０にした画像を作成する。
【０１４７】
平均勾配検出（１０３０６）では、非極大値抑制（１０３０５）で得られた２値画像の１の画素の座標に対応する、勾配検出（１０３０３）で得られた勾配の平均を計算し、平均勾配ｄ'aveを得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）で検出された画素値の最大値Ｄmaxと最小値Ｄminを用いて、上記実施の形態で述べた数３により正規化平均勾配を再計算し、ｄaveを得る。
【０１４８】
この正規化平均勾配ｄaveと、図１４により、平均フィルタの大きさを決定する。
【０１４９】
２値画像符号化手段（２０１０４）では、従来のファクシミリなどに使われているＣＣＩＴＴによる国際標準である２値画像符号化技術ＭＭＲ符号化を用いて符号化し、符号化データを出力する。
【０１５０】
平滑化関数符号化手段（２０１０６）では、平滑化関数推定手段（２０１０２）で推定された平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。本実施の形態の場合は、平均フィルタの大きさを符号化し、符号化データを出力する。
【０１５１】
ダイナミックレンジ符号化手段（２０１０５）では、ダイナミックレンジ推定手段（２０１０１）で得られたＤmax、Ｄminを、それぞれ符号化し、符号化データを出力する。
【０１５２】
以上のように、本実施の形態では、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、多値画像の多値２値変換処理を行い、中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された２値画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力することで、効率の良い符号化が可能である。
【０１５３】
ところで、上述した実施の形態の何れか一つの実施の形態に記載の各手段の全部又は一部の手段の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムを磁気ディスクや光ディスク等に記録した媒体を作成して、その媒体を利用して上記と同様の動作をコンピュータに実行させることも可能である。
【０１５４】
尚、本発明の画像符号化装置は、以上述べた実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段とその符号化手段を備えていたが、これに限らず例えば、一般にＤｍａｘが２５５、Ｄｍｉｎが０となる場合が多いので、それら双方の手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は、図３０に示す様に、被符号化画像である対象多値画像から平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段（１０１０２）と、前記推定された平滑化関数に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段（１０１０３）と、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段（１０１０４）と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段（１０１０６）とを備えた構成である。この構成によれば、被符号化画像である対象多値画像から平滑化関数を推定し、前記推定された平滑化関数に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換し、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力し、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記の構成の場合とほぼ同様の効果を得る。
【０１５５】
又、本発明の画像符号化装置は、以上述べた実施の形態では、平滑化関数推定手段を備えていたが、これに限らず例えば、平滑化関数推定手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は図３１に示す様に、被符号化画像である対象多値画像と平滑化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値画像から２値画像を生成する多値２値変換手段と、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段とを備えた構成であり、前記平滑化関数は、前記２値画像にその平滑化関数を適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再現できる様に調整された関数であり、予め定められている。又、この構成によれば、被符号化画像である対象多値画像と平滑化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値画像から２値画像を生成し、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力し、前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記の構成の場合とほぼ同様の効果を得る。
【０１５６】
又、本発明の画像符号化装置は、図３１を用いて述べた上記実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段等を備えていなかったが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ推定等を備えた構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は、図３２に示すように、図３１に示した構成に、更に、前記対象多値画像からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備えた構成であり、前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成するものである。この構成における動作は、図３１の構成において説明した動作に、更に以下の動作、即ち、前記対象多値画像からダイナミックレンジを得、前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力すると言う動作が加わるものである。
【０１５７】
又、本発明の画像符号化装置は、図２９を用いて述べた上記実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段等を備えていたが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ推定手段等を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は、図３３に示すように、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段（２０１０３）と、前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段（２０１０２）と、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段（２０１０４）と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段（２０１０６）とを備えている。又、この構成によれば、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換し、前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再現できる平滑化関数を推定し、前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力し、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記構成とほぼ同様の効果を発揮する。
【０１５８】
又、本発明の画像復号化装置は、上述した実施の形態では、ダイナミックレンジ復号化手段を備えていたが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ復号化手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画像復号化装置は、図３４に示すように、図２３，図３０，図３１，又は図３３に記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする構成であり、前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段とを備えている。この構成により、上記いずれかの画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とし、前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得、前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得、前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得るものであり、上記の構成とほぼ同様の効果を発揮する。
【０１５９】
以上述べたように、本発明の画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法と画像復号化方法では、以下の理由により、従来の多値画像符号化技術を用いるよりも効率の良い符号化と復号化が可能となる。
【０１６０】
即ち、１．多値画像において、その大部分を占める最大値領域と、同じく大部分を占める最小値領域の、境界部分にある中間値領域の分布を解析し、その分布をよく近似する平滑化関数を決定する。
【０１６１】
２．上記１で決定された平滑化関数を基に、最大値と最小値のみをもつ２値画像を生成する。
【０１６２】
３．多値画像を上記１の平滑化関数と、上記２の２値画像により表現し符号化する。
【０１６３】
４．復号化器において、符号化された平滑化関数と２値画像を復号化し、多値画像を再構成する。
【０１６４】
【発明の効果】
以上述べたことから明らかなように本発明は、従来に比べてより一層効率の良い符号化又は復号化が出来ると言う長所を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２】同実施の形態で用いる多値画像の図
【図３】図２のＡーＢ線上における画素値の分布図
【図４】第１の実施の形態における平滑化関数推定手段のブロック図
【図５】 本実施の形態で用いる非極大値抑制の説明図
【図６】第１の実施の形態における正規化平均勾配と平滑化フィルタの対応図
【図７】第１の実施の形態における平滑化フィルタの説明図
【図８】第１の実施の形態における平滑化フィルタのステップ応答の説明図
【図９】本実施の形態で用いる閾値処理の説明図
【図１０】第２の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図１１】本実施の形態で用いる画素値変換の説明図
【図１２】第３の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図１３】第３の実施の形態における平滑化関数推定手段のブロック図
【図１４】第３の実施の形態における正規化平均勾配と平滑化フィルタの対応図
【図１５】第１の実施の形態における平滑化フィルタの説明図
【図１６】第１の実施の形態における平滑化フィルタのステップ応答の説明図
【図１７】本実施の形態のモルフォロジーフィルタの説明図
【図１８】第４の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図１９】第５の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２０】第５の実施の形態における平滑化関数推定手段のブロック図
【図２１】第５の実施の形態における平滑化フィルタの説明図
【図２２】第６の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図２３】第７の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２４】第８の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図２５】第７，第８，第９，第１０の実施の形態における平滑化パターンを説明する図
【図２６】第７，第８，第９，第１０の実施の形態における多段階平滑化を説明する図
【図２７】第９の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図２８】第１０の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図２９】第１１の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【図３０】第１の実施の形態の変形例における画像符号化装置のブロック図
【図３１】本発明の他の実施の形態における画像符号化装置のブロック図
【図３２】図３１に示す実施の形態の変形例における画像符号化装置のブロック図
【図３３】第１１の実施の形態の変形例における画像符号化装置のブロック図
【図３４】本発明の他の実施の形態における画像復号化装置のブロック図
【符号の説明】
１０１０１ ダイナミックレンジ推定手段, １０１０２ 平滑化関数推定手段
１０１０３ 多値２値変換手段 １０１０４ ２値画像符号化手段
１０１０５ ダイナミックレンジ符号化手段, １０１０６ 平滑化関数符号化手段１０２０１ 多値画像 １０３０１ ｘ方向フィルタリング１０３０２ ｙ方向フィルタリング １０３０３ 勾配検出
１０３０４ 勾配方向検出 １０３０５ 非極大値抑制
１０３０６ 平均勾配検出 １０３０７ 平滑化関数選択
１０６０１ フィルタ１ １０６０２ フィルタ２
１０６０３ フィルタ３ １０６０４ フィルタ４
１０９０１ ２値画像復号化手段 １０９０２ 平滑化関数復号化手段１０９０３ ダイナミックレンジ復号化手段, １０９０４ ２値多値変換手段
１０９０５ ２値マスク適用手段
１１１０１ ダイナミックレンジ推定手段
１１１０２ 平滑化関数推定手段 １１１０３ 多値２値変換手段
１１１０４ ２値画像符号化手段
１１１０５ ダイナミックレンジ符号化手段
１１１０６ 平滑化関数符号化手段 １１２０１ ｘ方向フィルタリング１１２０２ ｙ方向フィルタリング １１２０３ 勾配検出
１１２０４ 勾配方向検出 １１２０５ 非極大値抑制
１１２０６ 平均勾配検出 １１２０７ 平滑化関数構成
１１４０１ 平滑化フィルタステップ２
１１４０２ 平滑化フィルタステップ３
１１４０３ 平滑化フィルタステップ４
１１４０４ 平滑化フィルタ係数表
１１６０１ モルフォロジーフィルタ１
１１６０２ モルフォロジーフィルタ２
１１６０３ モルフォロジーフィルタ３
１１７０１ ２値画像復号化手段 １１７０２ 平滑化関数復号化手段１１７０３ ダイナミックレンジ復号化手段, １１７０４ ２値多値変換手段
１１８０１ ダイナミックレンジ推定手段, １１８０２ 平滑化関数推定手段
１１８０３ 多値２値変換手段 １１８０４ ２値画像符号化手段
１１８０５ ダイナミックレンジ符号化手段
１１８０６ 平滑化関数係数符号化手段 １１９０１ ｘ方向フィルタリング１１９０２ ｙ方向フィルタリング １１９０３ 勾配検出
１１９０４ 勾配方向検出 １１９０５ 非極大値抑制
１１９０６ 平均勾配検出 １１９０７ 平滑化関数生成
１２１０１ ２値画像復号化手段
１２１０２ 平滑化関数係数復号化手段
１２１０３ ダイナミックレンジ復号化手段
１２１０４ ２値多値変換手段 １２２０１ 多値２値変換手段
１２２０２ ２値画像符号化手段 １２２０３ 平滑化関数推定手段
１２２０４ 平滑化関数符号化手段 １２３０１ ２値画像復号化手段
１２３０２ 平滑化関数復号化手段 １２３０３ ２値多値変換手段
１２６０１ 多値２値変換手段 １２６０２ ２値画像符号化手段
１２６０３ 平滑化関数推定手段 １２６０４ 平滑化関数符号化手段１２６０５ ２値多値変換手段 １２６０６ 差分器
１２６０７ 残差符号化手段 １２７０１ ２値画像復号化手段
１２７０２ 平滑化関数復号化手段 １２７０３ ２値多値変換手段
１２７０４ 残差復号化手段 １２７０５ 加算器
Claims (22)
- 被符号化画像である対象多値画像から得られる画素値の平均勾配により平滑化関数の係数を推定し、平滑化関数を生成する平滑化関数推定手段と、
前記推定された係数を利用して得られる多値２値変換基準を用いて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記生成された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
を備えたことを特徴とする画像符号化装置。 - 被符号化画像である対象多値画像から２値画像を生成する多値２値変換手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記２値画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成する平滑化関数生成手段と、
前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
を備えたことを特徴とする画像符号化装置であって、
前記平滑化関数生成手段は、前記２値画像の中で最大画素値を持つ画素につき近傍画素の各画素値から中間値を置換値として求めることにより前記２値画像の前記最大画素値を置換し、輪郭近傍の前記求めた中間値が２画素以上の幅で存在する場合は、前記置換後の前記２値画像に対して前記置換値を求め、前記置換を再帰的に多段階に適用する、画像符号化装置。 - 前記平滑化関数は、前記近傍画素の２値パターンとそれに対する前記置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする請求項２記載の画像符号化装置。
- 前記２値画像を前記平滑化関数で平滑化して、多値画像を生成する２値多値変換手段と、
前記２値多値変換手段により生成された多値画像と、前記多値２値変換手段において変換対象となった前記多値画像との残差成分を符号化する残差成分符号化手段と、
を更に備えたことを特徴とする請求項２記載の画像符号化装置。 - 前記対象多値画像からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備え、
前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする請求項１、又は２記載の画像符号化装置。 - 被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換手段と、
前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段と、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化手段と、
前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、
前記対象多値画像の画素値の最大値と最小値からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段と、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化手段とを備え、
前記多値２値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする画像符号化装置。 - 請求項１、２、又は６記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像復号化装置。 - 請求項５記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記符号化データの内、前記ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化し、前記復号化されたダイナミックレンジで画素値変換し、多値画像を得る２値多値変換手段と、
を備えたことを特徴とする画像復号化装置。 - 請求項３記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段とを備え、
前記復号化された平滑化関数は、近傍画素の２値パターンとそれに対する置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする画像復号化装置。 - 前記２値多値変換手段は、前記テーブルで表現される平滑化関数により、前記２値画像に対して画素置換を再帰的に多段階に適用して多値画像を得ることを特徴とする請求項９記載の画像復号化装置。
- 請求項４記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化手段と、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換手段と、
前記残差成分を復号化する残差成分復号化手段とを備え、
前記２値多値変換手段からの出力に前記復号化された残差成分を加算することにより出力画像を得ることを特徴とする画像復号化装置。 - 被符号化画像である対象多値画像から得られる画素値の平均勾配により平滑化関数の係数を推定し、平滑化関数を生成する平滑化関数推定ステップと、
前記推定された係数を利用して得られる多値２値変換基準を用いて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換ステップと、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化ステップと、
前記生成された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化ステップと、
を備えたことを特徴とする画像符号化方法。 - 被符号化画像である対象多値画像から２値画像を生成する多値２値変換ステップと、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化ステップと、
前記２値画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成する平滑化関数生成ステップと、
前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化ステップと、
を備えたことを特徴とする画像符号化方法であって、
前記平滑化関数生成ステップは、前記２値画像の中で最大画素値を持つ画素につき近傍画素の各画素値から中間値を置換値として求めることにより前記２値画像の前記最大画素値を置換し、輪郭近傍の前記求めた中間値が２画素以上の幅で存在する場合は、前記置換後の前記２値画像に対して前記置換値を求め、前記置換を再帰的に多段階に適用する、画像符号化方法。 - 前記平滑化関数は、前記近傍画素の２値パターンとそれに対する前記置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。
- 前記２値画像を前記平滑化関数で平滑化して、多値画像を生成する２値多値変換ステップと、
前記２値多値変換ステップにおいて生成された多値画像と、前記多値２値変換ステップにおいて変換対象となった前記多値画像との残差成分を符号化する残差成分符号化ステップと、
を更に備えたことを特徴とする請求項１３記載の画像符号化方法。 - 前記対象多値画像からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定ステップと、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化ステップとを備え、
前記多値２値変換ステップは、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする請求項１２、又は１３記載の画像符号化方法。 - 被符号化画像である対象多値画像に対応した多値２値変換基準に基づいて、前記多値画像を２値画像に変換する多値２値変換ステップと、
前記２値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定ステップと、
前記２値画像を符号化し、２値画像符号化データとして出力する２値画像符号化ステップと、
前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化ステップと、
前記対象多値画像の画素値の最大値と最小値からダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定ステップと、
前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレンジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号化ステップとを備え、
前記多値２値変換ステップは、前記ダイナミックレンジをも加味して前記２値画像を生成することを特徴とする画像符号化方法。 - 請求項１２，１３，又は１７記載の画像符号化方法により符号化された各種符号化データを入力とするステップと、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化ステップと、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップと、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換ステップと、
を備えたことを特徴とする画像復号化方法。 - 請求項１６記載の画像符号化方法により符号化された各種符号化データを入力とするステップと、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化ステップと、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップと、
前記符号化データの内、前記ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ復号化ステップと、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化し、前記復号化されたダイナミックレンジで画素値変換し、多値画像を得る２値多値変換ステップと、
を備えたことを特徴とする画像復号化方法。 - 請求項１４記載の画像符号化方法により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化ステップと、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップと、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換ステップとを備え、
前記復号化された平滑化関数は、近傍画素の２値パターンとそれに対する置換値からなる１以上のテーブルで表現されることを特徴とする画像復号化方法。 - 前記２値多値変換ステップは、前記テーブルで表現される平滑化関数により、前記２値画像に対して画素置換を再帰的に多段階に適用して多値画像を得ることを特徴とする請求項２０記載の画像復号化方法。
- 請求項１５記載の画像符号化方法により符号化された各種符号化データを入力とする手段と、
前記符号化データの内、前記２値画像符号化データを復号化し、２値画像を得る２値画像復号化ステップと、
前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップと、
前記復号化された２値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得る２値多値変換ステップと、
前記残差成分を復号化する残差成分復号化ステップとを備え、
前記２値多値変換ステップからの出力に前記復号化された残差成分を加算することにより出力画像を得ることを特徴とする画像復号化方法。
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