JP5223150B1

JP5223150B1 - 画像処理装置及び画像処理方法

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Publication number: JP5223150B1
Application number: JP2012011871A
Authority: JP
Inventors: 優佑星月
Original assignee: Axell Corp
Current assignee: Axell Corp
Priority date: 2012-01-24
Filing date: 2012-01-24
Publication date: 2013-06-26
Anticipated expiration: 2032-01-24
Also published as: JP2013153257A

Abstract

【課題】簡易な計算で、複数の画像圧縮アルゴリズムの中から高い精度で圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる画像処理装置及び方法を提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、画像をマクロブロックに分割する画像分割部１１と、マクロブロック毎の画像の状態を認識すると共に画像の状態に基づいてマクロブロック毎の最適な画像圧縮アルゴリズムを選択するアルゴリズム選択部１２と、アルゴリズム選択部１２によって選択された画像圧縮アルゴリズムを用いてマクロブロック毎に圧縮処理を行う画像圧縮部１３とを備え、アルゴリズム選択部１２は、複数の画像圧縮アルゴリズムを備え、マクロブロック毎に、それぞれの画像圧縮アルゴリズムによって圧縮した場合の画質と圧縮率とをパラメータとするグラフにおける任意の点の接線の傾きを評価の指標として用いることで最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の画像圧縮アルゴリズムの中から圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する画像処理装置及び画像処理方法に関する。

従来より、画像をマクロブロックという複数の画素の集合からなる単位に分割し、マクロブロックを単位に画像データに対する各種画像処理を行う技術が存在する。画像の圧縮処理においても同様の技術が用いられる。従来は、この場合に量子化係数を２乗した結果に基づいて、マクロブロック毎に最適な画像処理アルゴリズムを選択する方法等が存在する（例えば、特許文献１参照）。

特表２０１０−５２１１１３号公報

しかしながら、量子化係数を２乗した結果に基づくような方法は、計算手順が複雑になる場合が多く、また、圧縮処理に最適なアルゴリズムを選択する上で、良好な選択の精度を得ることが困難になる場合が多いという問題がある。

本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、簡易な計算で、複数の画像圧縮アルゴリズムの中から高い精度で圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを課題としている。

かかる課題を達成するために、請求項１に記載の発明は、画像をマクロブロックに分割する画像分割手段と、前記マクロブロック毎の最適な画像圧縮アルゴリズムを選択するアルゴリズム選択手段と、前記アルゴリズム選択手段によって選択された前記圧縮アルゴリズムを用いて前記マクロブロック毎に圧縮処理を行う画像圧縮手段とを備えた画像処理装置であって、前記アルゴリズム選択手段は、複数の画像圧縮アルゴリズムを備え、前記アルゴリズム選択手段は、前記マクロブロック毎に、既に最適な前記画像圧縮アルゴリズムが選択された前記マクロブロックに適用された、前記画像圧縮アルゴリズムとしての既適用画像圧縮アルゴリズムについて、画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標とをパラメータとする座標平面上に、前記既適用画像圧縮アルゴリズムの画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との相関曲線を形成し、直近に前記圧縮処理を行う対象である一の前記マクロブロックとしての直近処理マクロブロックを、前記複数の画像圧縮アルゴリズムのうち少なくとも２つの前記画像圧縮アルゴリズムのそれぞれを用いて圧縮した際の画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との対応点としての個別対応点をそれぞれ算出し、前記相関曲線上の、任意の前記マクロブロックを前記既適用画像圧縮アルゴリズムで圧縮した際の対応点としての相関曲線上対応点をとると共に該相関曲線上対応点における前記相関曲線の接線の傾きを算出し、前記個別対応点のそれぞれに、前記接線と前記傾きが等しくそれぞれの前記個別対応点を通る等高線を算出し、それぞれの前記等高線と前記座標平面の座標軸との交点をとり、該交点の中で値が最大又は最小のものを形成する前記等高線上に位置する前記個別対応点を算出した前記画像圧縮アルゴリズムを、前記直近処理マクロブロックの画像圧縮に最適な前記画像圧縮アルゴリズムとして選択することを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の構成に加え、前記アルゴリズム選択手段は、前記マクロブロック毎に、それぞれの前記画像圧縮アルゴリズムによって圧縮した場合の圧縮後の画質と圧縮後の符号量とを下記の式（１）及び式（２）に用い、前記式（１）の評価の指標の値が最小のもの又は最大のものを最適な前記画像圧縮アルゴリズムとして選択することを特徴とする。
Ｓ＝λＱ＋Ｃ・・・（１）

ただし、
Ｓ：評価の指標
λ：任意の係数
Ｑ：現在注目しているマクロブロックにおける、圧縮前の画像データに対する、圧縮後展開時に再現された画像データにおいて再現された前記画像データの２乗誤差
Ｃ：現在注目しているマクロブロックにおける、圧縮時の符号量
ｃ_１：画質と圧縮率とをパラメータとするグラフにおける、任意の画像圧縮アルゴリズムによって形成される相関曲線の任意の点における接線の傾き
Blocks：評価のために順次選択されたマクロブロックのブロック数

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の構成に加え、前記アルゴリズム選択手段は、予め前記アルゴリズム選択手段に記録されている前記式（２）における前記ｃ_１の値、及び、逐次計算によって算出された前記式（２）における前記ｃ_１の値のうち、少なくとも何れか一つを用いて前記画像圧縮アルゴリズムを選択することを特徴とすることを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の構成に加え、前記アルゴリズム選択手段は、逐次計算によって算出された前記式（２）における前記ｃ_１を用いる場合、処理済の前記マクロブロックを任意の品質パラメータで処理することにより生成された前記ｃ_１の値を用いることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、画像をマクロブロックに分割する画像分割手順と、複数用意された画像圧縮アルゴリズムの中から前記マクロブロック毎の最適な前記画像圧縮アルゴリズムを選択するアルゴリズム選択手順と、前記アルゴリズム選択手順において選択された前記画像圧縮アルゴリズムを用いて前記マクロブロック毎に圧縮処理を行う画像圧縮手順とを備えた画像処理方法であって、前記アルゴリズム選択手順においては、前記マクロブロック毎に、既に最適な前記画像圧縮アルゴリズムが選択された前記マクロブロックに適用された、前記画像圧縮アルゴリズムとしての既適用画像圧縮アルゴリズムについて、画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標とをパラメータとする座標平面上に、前記既適用画像圧縮アルゴリズムの画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との相関曲線を形成し、直近に前記圧縮処理を行う対象である一の前記マクロブロックとしての直近処理マクロブロックを、前記複数の画像圧縮アルゴリズムのうち少なくとも２つの前記画像圧縮アルゴリズムのそれぞれを用いて圧縮した際の画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との対応点としての個別対応点をそれぞれ算出し、前記相関曲線上の、任意の前記マクロブロックを前記既適用画像圧縮アルゴリズムで圧縮した際の対応点としての相関曲線上対応点をとると共に該相関曲線上対応点における前記相関曲線の接線の傾きを算出し、前記個別対応点のそれぞれに、前記接線と前記傾きが等しくそれぞれの前記個別対応点を通る等高線を算出し、それぞれの前記等高線と前記座標平面の座標軸との交点をとり、該交点の中で値が最大又は最小のものを形成する前記等高線上に位置する前記個別対応点を算出した前記画像圧縮アルゴリズムを、前記直近処理マクロブロックの画像圧縮に最適な前記画像圧縮アルゴリズムとして選択することを特徴とする。

請求項１、及び請求項５に記載の発明によれば、マクロブロック毎に、それぞれの画像圧縮アルゴリズムによって圧縮した場合の画質と圧縮率とをパラメータとするグラフにおける任意の点の接線の傾きを評価の指標として用いることで最適な画像圧縮アルゴリズムを選択することにより、常に画質と符号量との状態を踏まえた形で、それぞれのマクロブロックにおける最適な画像圧縮アルゴリズムを計算によって一義的に求めることができる。また、計算に用いる数式も簡易なもので足りる。また、このような選択を全てのマクロブロックに対して順次行うことにより、それぞれのマクロブロック毎に最適な画像圧縮アルゴリズムを適用できる。

以上により、請求項１、請求項５に記載の発明によれば、簡易な計算で、複数の画像圧縮アルゴリズムの中から、圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを、高い精度で選択することができる。

請求項２に記載の発明によれば、現在注目するマクロブロックに複数の画像圧縮アルゴリズムをそれぞれ適用した際の画質及び符号量に基づいて得た数値をそれぞれ比較し、数値が最小のもの又は最大のものを最適な画像圧縮アルゴリズムとして選択することにより、マクロブロックにそれぞれの画像圧縮アルゴリズムを実際に適用して得た数値を比較し、簡易な基準の数値選択に基づいて最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる。これにより、具体的な計算に基づいて簡易かつ確実に、圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる。

請求項３に記載の発明によれば、予めアルゴリズム選択部に記録されている式（２）におけるｃ_１を用いて画像圧縮アルゴリズムを選択することにより、少ない計算量で迅速に傾きｃ_１の値を求めることができる。また、逐次計算によって算出された式（２）におけるｃ_１の値を用いて画像圧縮アルゴリズムを選択することにより、精度の高い傾きｃ_１の値を求めることができる。

請求項４に記載の発明によれば、傾きｃ_１の値をより高精度に求めることができる。

本発明の実施の形態に係る画像処理装置の全体構成を示す機能ブロック図である。同上実施の形態に係る画像処理装置における圧縮処理に最適な圧縮処理アルゴリズムの選択の原理をグラフにより模式的に示す図である。同上実施の形態に係る画像処理装置における圧縮処理に最適な圧縮処理アルゴリズムの選択の原理をグラフにより模式的に示す図である。同上実施の形態に係る画像処理装置において処理の対象となる画像、及び形成されるマクロブロックのイメージ図である。同上実施の形態に係る画像処理装置における、画像圧縮の処理の基本手順を示すフローチャートである。同上実施の形態に係る画像処理装置における、ステップＳ３に示す手順の詳細を示すフローチャートである。

図１乃至図６に本発明の一の実施の形態を示す。

＜基本構成＞
図１は、この発明の実施の形態に係る画像処理装置の全体構成を示す機能ブロック図である。画像処理システム１Ａは、画像の圧縮処理に用いられる。

画像処理システム１Ａは、少なくとも一のＣＰＵを備え、この発明に係る画像処理装置１、デコーダ２、各種処理部３を備えている。画像処理装置１、デコーダ２、各種処理部３がそれぞれＣＰＵを備えた構成でもよい。

画像処理装置１は画像の圧縮処理を行う。

デコーダ２は、圧縮された画像の展開処理を行う。

各種処理部３は、画像の各種処理、記録、外部に対する入出力等を行う。具体的には、画像情報の座標変換や階調補正や圧縮展開等の各種画像処理を行うための構成、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスク等の記憶媒体であって、圧縮されていない画像情報を一時的又は半永久的に記憶したり画像処理装置１との間で画像情報を入出力するための構成、各種インターフェースであって外部の機器等との間で画像情報の入出力を行うための構成等である。

図１に示す通り、画像処理装置１は、「画像分割手段」としての画像分割部１１、「アルゴリズム選択手段」としてのアルゴリズム選択部１２、「画像圧縮手段」としての画像圧縮部１３を備えている。

画像分割部１１は、画像をマクロブロックに分割する。

アルゴリズム選択部１２は、マクロブロック毎の画像の状態を認識すると共に画像の状態に基づいて最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する。

画像圧縮部１３は、アルゴリズム選択部１２によって選択された画像圧縮アルゴリズムを用いて、マクロブロックを単位に圧縮処理を行う。

＜アルゴリズム選択の基本原理＞
アルゴリズム選択部１２は、現在注目するマクロブロックに複数の画像圧縮アルゴリズムをそれぞれ適用した際の画質及び「圧縮率に対応する指標」としての符号量に基づいて得た数値をそれぞれ比較し、数値が最小のもの又は最大のものを最適な画像圧縮アルゴリズムとして選択する。以下、その選択の基本原理について説明する。

図２及び図３は、圧縮処理に最適な圧縮処理アルゴリズムの選択の原理をグラフにより模式的に示す図である。同グラフ３１において、横軸は圧縮後の符号量、縦軸は圧縮時の画質を定めるＰＳＮＲ(Peak signal-to-noise ratio、ピーク信号対雑音比、以下単に「ＰＳＮＲ」と記載する。)を示している。

例えば、図４のイメージ図に示すように、画像４０中にｎ個（ｎ＞１）のマクロブロック４１_１，４１_２，４１_３，・・・４１_ｎが存在し、マクロブロック４１_１，４１_２の評価の指標の算出と最適な画像圧縮アルゴリズムの選択が完了している場合を考える。このとき、マクロブロック４１_１，４１_２について下記の値（１）（２）を考える。

図２及び図３の地点Ｐは、値（１）（２）に基づいて得た値をグラフ３１及びグラフ３２上に示したものである。

一方、現在注目しているマクロブロック４１_３を複数の画像圧縮アルゴリズム、例えば画像圧縮アルゴリズムＡと画像圧縮アルゴリズムＢとでそれぞれ圧縮した場合を考える。このとき、画像圧縮アルゴリズムＡを選んで圧縮した場合の、圧縮時の平均符号量、及び、圧縮前の画像データと圧縮後展開時に再現された画像データとの平均２乗誤差は、下記式（３）（４）のようになる。

ただし、
Blocks：評価を開始したマクロブロック４１_１から現在注目しているマクロブロック４１_３までのブロック数

となる。

一方、画像圧縮アルゴリズムＢを選んで圧縮した場合の平均符号量と平均２乗誤差も、同様に求めることができる。

図２及び図３の「個別対応点」としての地点Ａは、これらに基づいて、画像圧縮アルゴリズムＡに基づいて得た値によってグラフ３１及びグラフ３２上に示したものである。図２及び図３の「個別対応点」としての地点Ｂは、画像圧縮アルゴリズムＢに基づいて得た値によってグラフ３１及びグラフ３２上に示したものである。

一般に、任意の画像圧縮アルゴリズムを用いて画像を圧縮する際、圧縮率を下げると画質が上がり、画質を上げると圧縮率が下がるという相関関係にあり、かかる関係により相関曲線が形成される場合が多い。図３のグラフ３２に示す相関曲線２１は、アルゴリズムの圧縮率と画質との相関関係を模式的に示すものである。即ち、図３のグラフ３２に示す地点Ｐ，Ａ，Ｂは図２に示す地点Ｐ，Ａ，Ｂと同一であり、相関曲線２１は、地点Ｐの算出に用いられた画像圧縮アルゴリズムにおける、圧縮率と画質との相関関係を示すものである。

例えば相関曲線２１の「相関曲線上対応点」としての地点Ｐを例にとると、地点Ｐと同じ圧縮率（横軸方向の位置が同じ）であれば画質の高い方、つまり上方向に位置する方が評価が高い。また、地点Ｐと同じ画質（縦軸方向の位置が同じ）であれば圧縮率が低い方、つまり左方向に位置する方が評価が高い。

即ち、地点Ｐを基準とした場合、図３の矢印２５に例示する左上方向に位置するものが高評価な画像圧縮アルゴリズムである。ここで、矢印２５の示す、相関曲線２１よりも左上方向に離れていればいるほど画像圧縮アルゴリズムの評価が高いことになる。

相関曲線２１から離れているものを選択する手順の一例を説明する。

図３に示すグラフ３２において、接線２２、及び等高線２３，２４は、下記式（５）によって一般化して表すことができる。
ｌ＝ｃ_１ｓ＋ｃ_２・・・（５）
ただし、
ｌ：符号量
ｓ：ＰＳＮＲの値
ｃ_１：接線及び等高線の傾き
ｃ_２：等高線と横軸との交点

このとき、図３に示すように、ｃ_２の値は、横軸と等高線２３，２４との交点に一致する。また、図３に示す通り、地点Ａや地点Ｂが地点Ｐから離れているほど、等高線２３のｃ_２の値や等高線２４のｃ_２の値は小さくなる。従って、それぞれの等高線２３，２４のｃ_２の値がより小さいものを確認することで、地点Ｐに対し、地点Ａ及び地点Ｂのどちらが離れているかを確認できる。

ここで、例えば画像データを８ビット（０〜２５５）として、上記式（５）に対し、下記に示すＰＳＮＲの式（６）

を用いると、地点Ａにおいては、

ただし、
Size：ブロック内の画素数
となる。これを変形してｃ_２についての式とすると、

となる。
同様に、地点Ｂにおいては、

となる。
そして、この式（８）のｃ_２の値と式（９）のｃ_２の値とのうち、どちらが小さいかを確認し、最小の値を選択することで、画像圧縮アルゴリズムＡと画像圧縮アルゴリズムＢのうち、最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる。

一方、logは直線で近似でき、また、定数項は比較に不要である。従って、例えば上記式（８）に示す式は、下記式（１０）のように簡略化できる。

ただし、
Ｓ：評価の指標

ｃ_１：接線２２及等高線２３，２４の傾き

以上から、上記式（１０）のカッコ内の係数が、ＲＤＯの指標における任意の係数λの解析的な最適値であると考えることができる。従って、上記式（１０）に基づいて、ＲＤＯの指標の任意の係数λを、以下式（１１）のように定めることができる。

ただし、
ｃ_１：接線２２及等高線２３，２４の傾き
Blocks：評価を開始したマクロブロック４１_１から現在注目しているマクロブロック４１_３までのブロック数

そして、上記式（１０）と式（１１）とを一般化することにより、以下式（１２）が導出される。
Ｓ＝λＱ＋Ｃ・・・（１２）
ただし、
Ｓ：評価の指標
λ：任意の係数
Ｑ：現在注目しているマクロブロック４１における、圧縮前の画像データと圧縮後展開時に再現された画像データとの２乗誤差
Ｃ：符号量（現在注目しているマクロブロック４１における、圧縮時の平均符号量）

従って、式（１２）の評価の指標Ｓが最小のもの（又は最大のもの）を求めることで、地点Ｐに対し、地点Ａ及び地点Ｂのどちらが離れているかを確認することと同等の評価を行える。この実施の形態の画像処理装置１においては、アルゴリズム選択部１２が画像圧縮アルゴリズム毎の評価の指標Ｓを算出し、値が最小のもの（又は最大のもの）を選ぶことによって、それぞれのマクロブロック４１_１，４１_２，４１_３，・・・４１_ｎの画像圧縮に最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する。

＜画像圧縮の処理手順＞
図５は、この実施の形態の画像処理装置１における、画像圧縮の処理の基本手順を示すフローチャートである。図６は、同画像圧縮の処理における、ステップＳ３に示す手順の詳細を示すフローチャートである。以下、同図に基づいて処理手順を説明する。

まず、各種処理部３から画像処理装置１に画像４０が入力されると（ステップＳ１）、画像分割部１１は、画像４０をｎ個（ｎ＞１）のマクロブロック４１_１，４１_２，４１_３，・・・４１_ｎに分割する（ステップＳ２、画像分割手順）。なお、４１_１，４１_２，４１_３，・・・，４１_ｎは実質的に同じ構成をとるので、特に区別の必要がある場合を除き、説明の簡単のため以下マクロブロック４１と記載する。

アルゴリズム選択部１２は、分割されたマクロブロック４１毎の最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する（ステップＳ３、アルゴリズム選択手順）。

現在注目している「直近処理マクロブロック」としてのマクロブロック４１、例えばマクロブロック４１_１が最初に注目されたものである場合（ステップＳ３０の"Ｎｏ"）は、アルゴリズム選択部１２は、従来の方法、例えば量子化係数の２乗等の処理によって最適な評価の指標を算出し、最適な圧縮率と画質を求める（ステップＳ３１）。

一方、現在注目している「直近処理マクロブロック」としてのマクロブロック４１、例えばマクロブロック４１_３が２番目以降に注目されたものである場合（ステップＳ３０の"Ｙｅｓ"）、アルゴリズム選択部１２は、上述の＜アルゴリズム選択の基本原理＞に示した方法に基づいて処理を行う。

具体的には、アルゴリズム選択部１２が左上のマクロブロック４１_１から順次選択して評価の指標の算出と最適なアルゴリズムの選択を行い、現在３つ目のマクロブロック４１_３に注目している場合を考える。この場合、アルゴリズム選択部１２は、処理済のマクロブロック、例えば、評価の指標Ｓの算出と最適なアルゴリズムの選択とがそれぞれ完了した１つ目、２つ目のマクロブロック４１_１，４１_２について、総合的な評価の指標Ｓを算出する（ステップＳ３２）。具体的には、アルゴリズム選択部１２は、２つのマクロブロック４１_１，４１_２についてそれぞれ最適と見なされた、「既適用画像圧縮アルゴリズム」としての画像圧縮アルゴリズムで圧縮処理をした場合における画質の平均（平均２乗誤差）と符号量の平均（平均符号量）とを求める。求めた評価の指標Ｓの値は、例えば、図３に示すグラフ３２における相関曲線２１上の地点Ｐに対応する。

次に、アルゴリズム選択部１２は、画像圧縮アルゴリズム毎に、現在注目しているマクロブロック４１_３に対し、それぞれの画像圧縮アルゴリズムにおいて取り得る評価の指標Ｓを算出する（ステップＳ３３）。

この実施の形態においては、アルゴリズム選択部１２は、上述の式（１２）及び式（１１）に基づいて、それぞれの画像圧縮アルゴリズムを適用した場合のそれぞれの評価の指標Ｓを算出する。

画像処理装置１が複数の画像圧縮アルゴリズム、例えば画像圧縮アルゴリズムＡと画像圧縮アルゴリズムＢを候補となる画像圧縮アルゴリズムとして有する場合、アルゴリズム選択部１２は、これらの候補となる画像圧縮アルゴリズムＡ及びＢをそれぞれ用いて、注目しているマクロブロック４１_３を処理する（ステップＳ３４）。即ち、アルゴリズム選択部１２は、まず、画像圧縮部１３に、画像圧縮アルゴリズムＡを用いたマクロブロック４１_３の圧縮処理を行わせて圧縮時の平均符号量Ｃを確認し、次に、デコーダ２にマクロブロック４１_３の展開処理を行わせて圧縮前の画像データと展開後の画像データとの比較から画質Ｑを算出する。次に、アルゴリズム選択部１２は、同様の手順を、画像圧縮アルゴリズムＢを用いて行う。

次に、アルゴリズム選択部１２は、図３に示す、地点Ｐにおける相関曲線２１の接線２２の傾きｃ_１を算出する（ステップＳ３５）。傾きｃ_１を求めるには、例えば、以下（方法１）（方法２）に示す手順が考えられる。
（方法１）予めアルゴリズム選択部１２に記録されたｃ_１の値を用いる。具体的には、相関曲線２１の式や相関曲線２１上の複数の任意の地点（図示せず）を予めアルゴリズム選択部１２に記録させておき、地点Ｐと、相関曲線２１上の地点Ｐに近い任意の位置とを結んだ線の傾きを傾きｃ_１とする方法が考えられる。このようにすることで、少ない計算量で迅速に傾きｃ_１の値を求めることができる。
（方法２）アルゴリズム選択部１２が、逐次計算によって傾きｃ_１の値を算出する。具体的には、例えば評価済のマクロブロックを任意の品質パラメータで処理することによりｃ_１の値を生成する。より具体的には、例えば、直前に評価されたマクロブロック４１や、評価済の全てのマクロブロック４１について、下記（判断材料Ａ）（判断材料Ｂ）のうちの少なくとも何れか一方を算出し、算出した値を任意の評価パラメータに代入して演算することでｃ_１の値を算出する。このようにすることで、傾きｃ_１の値を高精度に求めることができる。
（判断材料Ａ）圧縮時の画像データと、圧縮後展開時に再現された画像データとの平均２乗誤差
（判断材料Ｂ）圧縮時の平均符号量

また、上述の方法以外のいかなる方法で傾きｃ_１を求めてもよい。

次に、アルゴリズム選択部１２は、ステップＳ３３において算出された画質の平均と符号量の平均と、ステップＳ３５において算出された接線２２の傾きｃ_１とを用い、上記の式（１１）に基づいて任意の係数λを算出する（ステップＳ３６）。

次に、アルゴリズム選択部１２は、ステップＳ３６で算出された任意の係数λを式（１２）に代入し、マクロブロック４１_３に画像圧縮アルゴリズムＡを適用した場合の評価の指標Ｓを算出する（ステップＳ３７）。

ステップＳ３３〜ステップＳ３７の処理は、順次選択された全ての画像圧縮アルゴリズムについてもそれぞれ同様に行われる（ステップＳ３８の"Ｎｏ"）。即ち、アルゴリズム選択部１２は、画像圧縮アルゴリズムＢについてもステップＳ３３〜ステップＳ３７の処理を行う。これにより、マクロブロック４１_３に画像圧縮アルゴリズムＢを適用した場合の評価の指標Ｓが算出される。

全ての候補となる画像圧縮アルゴリズムについてステップＳ３３〜Ｓ３７の処理が完了したら（ステップＳ３８の"Ｙｅｓ"）、アルゴリズム選択部１２は、ステップＳ３２において算出された評価の指標Ｓと、ステップＳ３３〜Ｓ３７において算出された複数の評価の指標とを対比する。そして、これらの候補指標の中から最適なものを選択することで、最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する（ステップＳ３９）。

具体的には、ステップＳ３３〜Ｓ３７で算出された、マクロブロック４１_３に画像圧縮アルゴリズムＡを適用した場合に算出される評価の指標Ｓ、及びマクロブロック４１_３に画像圧縮アルゴリズムＢを適用した場合に算出される評価の指標Ｓとを対比する。アルゴリズム選択部１２は、これらの評価の指標Ｓの中で、最小のもの（又は最大のもの）を最適な指標とし、この最適な指標に基づいて、最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する。

仮に、ステップＳ３７の処理において、画像圧縮アルゴリズムＡを適用した場合に算出された値に基づいて、図３のグラフ３２上に地点Ａが示され、画像圧縮アルゴリズムＢを適用した場合に算出された値に基づいて、グラフ３２上に地点Ｂが示される場合には、アルゴリズム選択部１２は、かかる結果に基づいて画像圧縮アルゴリズムＢを選択する。

一のマクロブロック４１について最適な画像圧縮アルゴリズムが選択されたのち、まだ注目していないマクロブロック４１が存在する場合（ステップＳ４の“Ｎｏ”）、アルゴリズム選択部１２は、まだ注目していないマクロブロック４１に順次注目し、それらについて、ステップＳ３，Ｓ３０〜Ｓ３９の処理を順次行い、評価の指標Ｓの算出と最適な画像圧縮アルゴリズムの選択を行う。全てのマクロブロック４１について処理が完了したら（ステップＳ４の“Ｙｅｓ”）、画像圧縮部１３は、それぞれのマクロブロック４１毎に選択された最適な画像圧縮アルゴリズムに基づいて、それぞれのマクロブロック４１毎の画像を圧縮することで、画像４０の圧縮を行う（ステップＳ５、画像圧縮手順）。

以上示したように、この実施の形態においては、マクロブロック４１毎に、それぞれの画像圧縮アルゴリズムによって圧縮した場合の画質と圧縮率とをパラメータとするグラフにおける任意の点の接線２２の傾きｃ_１を評価の指標として用いることで最適な画像圧縮アルゴリズムを選択することにより、常に双方の画質と符号量との状態を踏まえた形で、それぞれのマクロブロック４１における最適な画像圧縮アルゴリズムを計算によって一義的に求めることができる。また、計算に用いる数式も簡易なもので足りる。また、このような選択を全てのマクロブロック４１に対して順次行うことにより、それぞれのマクロブロック４１毎に最適な画像圧縮アルゴリズムを適用できる。

この実施の形態においては、現在注目するマクロブロック４１に複数の画像圧縮アルゴリズムをそれぞれ適用した際の画質及び符号量に基づいて得た数値をそれぞれ比較し、数値が最小のもの又は最大のものを最適な画像圧縮アルゴリズムとして選択することにより、マクロブロック４１にそれぞれの画像圧縮アルゴリズムを実際に適用して得た数値を比較し、簡易な基準の数値選択に基づいて最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる。

この実施の形態においては、具体的な計算に基づいて簡易かつ確実に、圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを選択できる。

この実施の形態においては、簡易な計算で、複数の画像圧縮アルゴリズムの中から、圧縮処理に最適な画像圧縮アルゴリズムを、高い精度で選択することができる。

なお、上記実施の形態においては、アルゴリズム選択部１２は、注目するマクロブロック４１に複数の画像圧縮アルゴリズムに適用して算出された複数の評価の指標Ｓの中で、最小のもの（又は最大のもの）に基づいて、最適な画像圧縮アルゴリズムを選択するものとしたが、これに限らず、例えば、図３及び上記式（８）（９）等に示す、圧縮率をパラメータとするグラフの軸と等高線２３，２４の交点ｃ_２の大きさが最小のもの（又は最大のもの）を選択し、この選択結果に基づいて最適な画像圧縮アルゴリズムを選択する構成としてもよい。

なお、上記実施形態は本発明の例示であり、本発明が上記実施形態のみに限定されることを意味するものではないことは、いうまでもない。

１・・・画像処理装置
１１・・・画像分割部（画像分割手段）
１２・・・アルゴリズム選択部（アルゴリズム選択手段）
１３・・・画像圧縮部（画像圧縮手段）
４１，４１_１，４１_２，４１_３，・・・４１_ｎ・・・マクロブロック
ｃ_１・・・接線の傾き

Claims

画像をマクロブロックに分割する画像分割手段と、
前記マクロブロック毎の最適な画像圧縮アルゴリズムを選択するアルゴリズム選択手段と、
前記アルゴリズム選択手段によって選択された前記圧縮アルゴリズムを用いて前記マクロブロック毎に圧縮処理を行う画像圧縮手段とを備えた画像処理装置であって、
前記アルゴリズム選択手段は、複数の画像圧縮アルゴリズムを備え、
前記アルゴリズム選択手段は、
前記マクロブロック毎に、既に最適な前記画像圧縮アルゴリズムが選択された前記マクロブロックに適用された、前記画像圧縮アルゴリズムとしての既適用画像圧縮アルゴリズムについて、画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標とをパラメータとする座標平面上に、前記既適用画像圧縮アルゴリズムの画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との相関曲線を形成し、
直近に前記圧縮処理を行う対象である一の前記マクロブロックとしての直近処理マクロブロックを、前記複数の画像圧縮アルゴリズムのうち少なくとも２つの前記画像圧縮アルゴリズムのそれぞれを用いて圧縮した際の画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との対応点としての個別対応点をそれぞれ算出し、
前記相関曲線上の、任意の前記マクロブロックを前記既適用画像圧縮アルゴリズムで圧縮した際の対応点としての相関曲線上対応点をとると共に該相関曲線上対応点における前記相関曲線の接線の傾きを算出し、
前記個別対応点のそれぞれに、前記接線と前記傾きが等しくそれぞれの前記個別対応点を通る等高線を算出し、
それぞれの前記等高線と前記座標平面の座標軸との交点をとり、該交点の中で値が最大又は最小のものを形成する前記等高線上に位置する前記個別対応点を算出した前記画像圧縮アルゴリズムを、前記直近処理マクロブロックの画像圧縮に最適な前記画像圧縮アルゴリズムとして選択することを特徴とする画像処理装置。
前記アルゴリズム選択手段は、前記マクロブロック毎に、それぞれの前記画像圧縮アルゴリズムによって圧縮した場合の圧縮後の画質と圧縮後の符号量とを下記の式（１）及び式（２）に用い、前記式（１）の評価の指標の値が最小のもの又は最大のものを最適な前記画像圧縮アルゴリズムとして選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
Ｓ＝λＱ＋Ｃ・・・（１）

ただし、
Ｓ：評価の指標
λ：任意の係数
Ｑ：現在注目しているマクロブロックにおける、圧縮前の画像データに対する、圧縮後展開時に再現された画像データにおいて再現された前記画像データの２乗誤差
Ｃ：現在注目しているマクロブロックにおける、圧縮時の符号量
ｃ_１：画質と圧縮率とをパラメータとするグラフにおける、任意の画像圧縮アルゴリズムによって形成される相関曲線の任意の点における接線の傾き
Blocks：評価のために順次選択されたマクロブロックのブロック数
前記アルゴリズム選択手段は、
予め前記アルゴリズム選択手段に記録されている前記式（２）における前記ｃ_１の値、及び、逐次計算によって算出された前記式（２）における前記ｃ_１の値のうち、少なくとも何れか一つを用いて前記画像圧縮アルゴリズムを選択することを特徴とすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
前記アルゴリズム選択手段は、逐次計算によって算出された前記式（２）における前記ｃ_１を用いる場合、処理済の前記マクロブロックを任意の品質パラメータで処理することにより生成された前記ｃ_１の値を用いることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
画像をマクロブロックに分割する画像分割手順と、
複数用意された画像圧縮アルゴリズムの中から前記マクロブロック毎の最適な前記画像圧縮アルゴリズムを選択するアルゴリズム選択手順と、
前記アルゴリズム選択手順において選択された前記画像圧縮アルゴリズムを用いて前記マクロブロック毎に圧縮処理を行う画像圧縮手順とを備えた画像処理方法であって、
前記アルゴリズム選択手順においては、
前記マクロブロック毎に、既に最適な前記画像圧縮アルゴリズムが選択された前記マクロブロックに適用された、前記画像圧縮アルゴリズムとしての既適用画像圧縮アルゴリズムについて、画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標とをパラメータとする座標平面上に、前記既適用画像圧縮アルゴリズムの画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との相関曲線を形成し、
直近に前記圧縮処理を行う対象である一の前記マクロブロックとしての直近処理マクロブロックを、前記複数の画像圧縮アルゴリズムのうち少なくとも２つの前記画像圧縮アルゴリズムのそれぞれを用いて圧縮した際の画質と圧縮率又は圧縮率に対応する指標との対応点としての個別対応点をそれぞれ算出し、
前記相関曲線上の、任意の前記マクロブロックを前記既適用画像圧縮アルゴリズムで圧縮した際の対応点としての相関曲線上対応点をとると共に該相関曲線上対応点における前記相関曲線の接線の傾きを算出し、
前記個別対応点のそれぞれに、前記接線と前記傾きが等しくそれぞれの前記個別対応点を通る等高線を算出し、
それぞれの前記等高線と前記座標平面の座標軸との交点をとり、該交点の中で値が最大又は最小のものを形成する前記等高線上に位置する前記個別対応点を算出した前記画像圧縮アルゴリズムを、前記直近処理マクロブロックの画像圧縮に最適な前記画像圧縮アルゴリズムとして選択することを特徴とする画像処理方法。