JPH02108372A - 画像データの圧縮装置、及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （概要） 多階調適応形ブロック符号化方式（ＧＢＴＣ）を採用し
、複数成分に分解したカラー画像の符号化を行なう画像
データの圧縮装置に関し、画像を特定の符号量に符号化
するに際して、その符号量の大小を決定する閾値の決定
を迅速に行うことができるようにすることを目的とし、
上述のような画像データの圧縮装置において、ブロック
内の最大階調値と最小階調値との差分を求める階調変化
量検出手段と、前記階調変化量検出手段により求めた階
調変化量の多値画像全体における出現頻度を求める出現
頻度算出手段と、前記出現頻度算出手段で求めた各々の
階調変化量に対する出現頻度の統計値を求める統計値算
出手段と、上記統計値算出手段で求めた統計値に基づい
て前記閾値を決定する閾値決定手段とを設けて構成する
。

（産業上の利用分野） 本発明は画像データの圧縮装置に係り、特に複数成分に
分解したカラー画像の多値画像を隣接する複数の画素か
らなるブロックに分割し、各ブロック毎にブロック内の
最大階調値と最小階調値との差を閾値と比較してこのブ
ロックの画像を表示する１または複数の代表階調を求め
、代表階調を各ブロックにおける基準値と、この基準値
と代表階調との差分値とで表示し、各ブロックにおける
代表階調の分布を示す分解能成分を算出し、上記基準値
と差分値と分解能成分とを符号化する多階調適応形ブロ
ック符号化方式を採用する画像データの圧縮装置に関す
る。

〔従来の技術〕 画像データの高能率を圧縮方式として、例えば多階調適
応形ブロック符号化方式（昭和６２年画像電子学会全国
大会予稿６）がある。

この多階調適応形ブロック符号化方式（Ｇｅｎｅｒａｆ
ｉｚｅｄ　Ｂｌｏｃｋ　Ｔｒｕｎｃａｔｉｏｎ　Ｃｏｄ
ｉｎｇ　　以下、略してＧＢＴＣと称する）は、カラー
画像を符号化するに際しては、カラー画像を例えば輝度
（Ｙ）成分画像データ、色差（Ｕ）成分画像データ及び
色差（Ｖ）成分画像データからなる複数成分の画像デー
タに分解し、これらを原画像として、この原画像をＮｘ
Ｎ画素からなるブロックに分割し、各画素（Ｘ　Ｊ　＝
　）をブロック内の最大・最小階調値内の２”　　（ｎ
＝０．１，２．・・・）レベルで量子化すると共に、各
画素の量子化レベルをビットプレーン形式で表現し、階
調情報とビットプレーン情報とを符号化するものである
。

これを、Ｎ＝４．ｎ＝２とした場合について、詳細に述
べる。第３図はＧＢＴＣのアルゴリズムを示すものであ
る。各ブロックは、ブロック内の最大階調値（ＬＭＡＸ
）と最小階調値（ＬＭ□Ｎ）の差と符号化パラメータＴ
□、Ｔ２（Ｔ工〈Ｔ２）により、第４図に示すように、
以下の３つの符号化モード（モードＡ、モードＢ、モー
ドＣ）に分類される。

モードＡ　：　ＬＭＡＸ　　ＬＭＩＮ≦Ｔ１の場合、ブ
ロック内の画素はルベル（Ｐｏ）に量子化される。

モードＢ　：　Ｔ　□＜　ＬＭＡＸ　　ＬＭＩＮ≦Ｔ２
の場合、ブロック内の画素は２レベル（Ｐｌ、Ｐ２）に
量子化される。

モードＣ：　Ｔ　２　＜　ＬＭＡＸ　−ＬＭＩＮの場合
、ブロック内の画素は等間隔な４レベル（Ｑ□〜Ｑ４）
に量子化される。

量子化レベルは、ブロックの基準レベルＬａ、レベル間
隔Ｌｄ及び画素毎のレベル指定信号（φ１）ｘｉ、（φ
２）ｉｊ　　で記述される。平均値処理をＡＶＥ（）と
すると、第４図に示すように、符号化に必要な各個が算
出される。

モードＡ　：　Ｐａ　＝ＡＶＥ　（Ｘｔｊ）＝Ｌａ（φ
１）Ｚａ＝Ｏ，（φ２）ｉｊ＝０ （全ての１＋Ｊに対して） モードＢ　：　Ｐ　ｔ　＝　ＡＶＥ　（Ｘ、ｊ≧（ＬＭ
ＡＸ　＋ＬＭＩＮ　）　／２　） Ｐ　　２　　＝　　ＡＶＥ　　（ＸＬＪ＜　　（ＬＭＡ
Ｘ　　＋ＬＭＩＮ）／２） Ｌａ＝　（Ｐｔ　＋Ｐ２　）／２ Ｌ　ｄ　”　Ｐ　Ｉ　　Ｐ　２ （φｔ）ｚ、ｔ＝ｏ： （ただし、Ｘ　ｉ　ｊ≧（ＬＭＡＸ＋ ＬＭｒＮ）／２の場合） （φｔ）ｔｊ＝１： （ただし、Ｘｚｉ＜　（ＬＭＡＸ　＋ ＬＭ□Ｎ）／２の場合） （φ２）ｉｊ＝０： （全ての１ｔＪに対して） モードＣ：　Ｑ、＝ＡＶＥ　（Ｘｉｊ≧（３ＬＭＡＸ＋
ＬＭＩＮ　）　／４） Ｑ４　　＝　ＡＶＥ　　（Ｘ　Ｈｊ＜　　（ＬＭＡＸ　
　＋３　ＬＭＸＮ　）　／４　） Ｌ　ａ＝（Ｑｌ　　＋Ｑ４　）／２ ｔｃｔ＝２　（Ｑｌ　　−Ｑ４　）／３（φＸ）Ｚ、＋
＝Ｏ，（φ２　）　五ｊ＝　０　：（ただし、ＸｉＪ≧
Ｌ　ａ　＋　Ｌ　ｄ　／　２の場合） （φ１）１．＋＝０．（φｚ）ｔＪ＝１：（ただし、Ｌ
　ａ　＋　Ｌ　ｄ　／　２　＞Ｘ工、≧Ｌａの場合） （φ、　）　五ｊ＝１．（φ２　）、ｊ＝０：（ただし
、Ｌａ＞Ｘ１ｊ＞＝Ｌａ　− Ｌｄ／２の場合） （φ１）ｉｊ＝１．（φ２）ｔ、；＝１：（ただし、Ｌ
ａ−Ｌｄ／２＞Ｘｚ、Ｈ の場合） 分解能成分（φ１．φ２）は、第５図に示すように、ブ
ロック間で接続して２つのビットマッフに変換し、それ
ぞれ２値画像の標準符号化方式であるＭＭＲ符号化方式
で符号化する。Ｌｄは、非線形量子化後、可変長符号化
し、Ｌａは、ＤＰＣＭ符号化を用いて前置差分（ΔＬａ
）を非線形量子化後、可変長符号化する。

ＧＢＴＣにおいては、ある画像を符号化したときには符
号化パラメータＴ□、Ｔ２の値により３つの符号化モー
ド（モードＡ、モードＢ、モードＣ）の割合が決定され
、又全体としての符号量も決定される。従って１つの画
像データについての総符号量は符号化パラメータＴ工、
Ｔ２の値を変えることによって変化させることができる
。

即ち、モードＡの割合を増せば符号量は減少し、モード
Ｃの割合を増加させると符号量は増加するものとなる。

上述した処理は、輝度（Ｙ）成分画像データ、色差（Ｕ
）成分画像データ及び色差（Ｖ）成分画像データの全て
の画像データについてなされ、全ての画像データについ
ての符号量の合計が−のカラー画像についての符号量と
なる。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで従来の画像データの圧縮装置において、総符号
量を所定の値以下に調整する必要があるときには、符号
化すべき画像の見掛けの複雑さにより各画像データを符
号化するための符号化パラメータの値を変化させ、これ
を総符号量が所定の値になるまで行うようにしている。

ところが、全ての符号に対する各画像データの割合、即
ち輝度（Ｙ）成分画像データ、色差（Ｕ）成分画像デー
タ及び色差（Ｖ）成分画像データにどれだけの符号量を
割振るかによって、再生される画像の品質は大きな影響
を受けることとなる。このことは、特に輝度（Ｙ）成分
と、色差（Ｕ、Ｖ）成分との符号配分量を変化させるこ
とで顕著なものとなる。

従って、適正な総符号量で符号化され、且つ再生画像が
良好な品質を有する適正な符号化パラメータの選択にい
たるまで試行錯誤的に選択を行うほかなく、時間がかか
ってしまうという問題がある。

そこで、本発明は画像を特定の符号量に符号化するに際
して、特定の符号量内において良好な画像品質を得るこ
とができる閾値を迅速に決定することができる画像デー
タの圧縮装置を提供することを目的とする。

（課題を解決するための手段） 本発明にあって、上記の課題を解決するための手段は、
第１図に示すように、複数成分に分解したカラー画像の
多値画像を隣接する複数の画素からなるブロックに分割
し、各ブロック毎にブロック内の最大階調値と最小階調
値との差を閾値と比較してこのブロックの画像を表示す
る１または複数の代表階調を求め、代表階調を各ブロッ
クにおける基準値と、この基準値と代表階調との差分値
とで表示し、各ブロックにおける代表階調の分布を示す
分解能成分を算出し、上記基準値と差分値と分解能成分
とを符号化する画像データの圧縮装置において、ブロッ
ク内の最大階調値と最小階調値との差分を求める階調変
化量検出手段４１と、前記階調変化量検出手段４１によ
り求めた階調変化量の多値画像全体における出現頻度を
求める出現頻度算出手段４２と、前記出現頻度算出手段
４２で求めた各々の階調変化量に対する統計量を求める
統計量算出手段４３と、上記統計量算出手段４３で求め
た統計量に基づいて前記閾値を決定する閾値決定手段４
４とを設けたことである。

（作用） 本願出願人の調査によれば、各ブロック内の階調変化量
を算出して求めた成分内毎の平均値、標準偏差及び分散
等の統計値により各成分の複雑さを判定することができ
る。

よって、本発明によれば、ブロック内の階調変化量多値
画像全体の出現頻度を求め、更にこの階調変化量に関す
る統計量を算出し、符号化に際して特定の符号量内にお
いて良好な画像品質を得ることができる閾値の値を決定
するから、試行錯誤的ではなく迅速に閾値な決定するこ
とができる。

（実施例） 以下本発明に係る画像データの圧縮装置の実施例を図面
に基づいて説明する。

第２図は本発明に係る画像データ圧縮装置の実施例を示
すものである。同図において１は画像データの入力端子
、２は入力された画像データを複数の画像データ、即ち
、輝度（Ｙ）成分画像データ、色差（Ｕ）成分画像デー
タ及び色差（Ｖ）成分画像データに分離して出力するデ
マルチプレクサ、３，４．５は入力された各画像データ
格納するバッファメモリ、６は各バッファメモリからの
画像出力を選択して出力するマルチプレクサ、７は画像
データの最大階調値（ＬＭＡＸ）と最小階調値（ＬＭＸ
Ｎ）とを検出する階調変化量検出部、１８は後述する閾
値算出部１６からの閾値に基づいて階調数を決定する階
調数決定部を示している。　又同図において１９は最大
階調値（ＬＭＡＸ）と最小階調値（ＬＭ□Ｎ）と階調数
とから１又は複数の代表階調値と基準階調値（Ｌａ）と
差分値（Ｌｄ）とを発生する代表階調値決定部、２ｏは
この決定された基準階調値を符号化する基準階調値符号
発生部、２１はこの値を一時格納する代表階調値バッフ
ァメモリ、また、２２は差分値を符号化する差分値符号
発生部、２３はこの符号化された差分値を格納する差分
値バッファメモリを示している。更に、２４は代表階調
値を格納する階調値格納部、２８は画像データと代表階
調値とを比較する比較部、２５．２９は二つの分解能成
分φ０．φ２に対応する格納バッファ、２６．３０は分
解能成分を符号化する分解能成分符号化部、２７．３１
は符号化された分解能成分を格納する分解能成分符号バ
ッファ、３２は基準階調値、差分値、分解能成分の符号
を送出するマルチプレクサ、３３は上記のデマルチプレ
クサ２、マルチプレクサ６及びマルチプレクサ３２の入
出力制御を実行する制御部を示している。これらの部分
は通常の画像データの圧縮部分である。

そして本実施例において、所定の符号量に対応する閾値
を決定する部分として、上記の階調変化量検出部８には
階調変化量の多値画像全体における出現頻度を求める出
現頻度算出手段である出現頻度算出部８を設け、続いて
、出現頻度を格納する出現頻度テーブル９、この出現頻
度テーブルの内容から出現頻度の統計量、即ち平均値、
標準偏差、分散を求める統計量算出手段である統計量算
出部１０と、この統計量算出部１０で算出した各成分の
統計量を格納する統計量メモリ１２゜１３．１４と、こ
の統計量メモリに格納した統計量を比較する統計量比較
部１５とを設けている。

本実施例において、上述した出現頻度テーブル９には出
現頻度の累積頻度を算出する累積頻度算出部１１と、各
画像データの統計量の関係に基づいて予め定めた符号化
パラメータの組合せを格納した符号化パラメータメモリ
１７と、上記の統計量比較部１５と累積頻度算出部１１
と、符号化パラメータメモリ１７との出力に基づき符号
化パラメータの値を算出する閾値算出部１６とを設けて
いる。ここでこの統計量算出部１ｏ、統計量メモリ１２
，１３，１４、統計量比較部１５、符号化パラメータメ
モリ１７及び閾値算出部１６について詳細に説明する。

本実施例においては統計量は各画像データの階調変化量
の標準偏差σを求めるものとし、算出された標準偏差σ
Ｙ、σ０．σＶの値を各成分の統計量メモリ１２，１３
．１４に格納する。統計量比較部１５では２つの色差成
分の標準偏差の平均値σｕｖ＝（σ０＋σｖ）／２を求
め、この値と輝度（Ｙ）成分の標準偏差σ７との比σＹ
／σｕｖを求める。一方、符号化パラメータメモリ１７
には、上述したσＹ／σｕｖの値に対応した輝度成分及
び色差成分に適用する符号化パラメータ（閾値）　Ｔ　
１ｙＴ　２ＹＩ　Ｔ　ｔｕｖ　Ｔ　２ＵＶの値のセット
が格納されている。この符号化パラメータは各成分の累
積頻度中の閾値の位置を全体のデータの何パーセントの
値とするかを示す値で、σＹ／σｕｖの値が大きいほど
輝度成分の符号量の配分を大きいものとしている。例え
ばこの実施例ではσＹ／σｕｖの値を３を境とする第１
表のような２組の符号化パラメータセットを持つものと
している。即ち閾値算出部１６においてσＹ／σｕｖ≧
３のときパラメータセット１が選択され、σＹ／σｕｖ
＜３のときパラメータセット２が選択される。

第１表 そして具体的には第２表に示すような標準偏差σ７．σ
。、σ、を有する画像Ａに対してはパラメータセット１
を、また、画像Ｂに対してはパラメータセット２を用い
るようにしている。

第２表 このような値により累積頻度算出部より算出された累積
頻度により、所定のパーセンテージとなるようにその画
像における閾値の値を出力する。

次に本実施例に係る画像データ圧縮装置の実施例の作動
を説明する。

本実施例では、画像データの階調レベルを０〜２５５と
して説明する。

まず、端子１から入力された多値画像データは、デマル
チプレクサ２で各画像データ毎にバッファメモリ３，４
．５に蓄積され原画像とされる。そして、原画像を４×
４画素で構成されるブロックに分割し、このうちの１ブ
ロツクの画像データＸ目がバッファメモリより順々に読
み出される。階調変化量検出部７は、入力された多値画
像データＸ　ｉ　ｊから最大階調値ＬＭＡＸと最小階調
値ＬＭ□、を検出して出力する。

出現頻度算出部８では、階調変化量検出部７からのブロ
ック内最大階調値ＬＭＡＸと最小階調値ＬＭＩＮに基づ
いて、差分値ＬＭＡＸ　　ＬＭＩＮを求め、差分値ＬＭ
ＡＸ−ＬＭ工、の出現頻度を計数する。ここで、画像デ
ータの階調レベルか０〜２５５であるので、差分値ＩＬ
ＭＡＸ　−ＬＭＩＮも０〜２５５の範囲で分布する。

これらの処理を、１画面に対して繰り返し、１画面内で
の２５６種類の差分値の出現頻度を算出し、出現頻度テ
ーブル９に格納する。

出現頻度を算出した後、前記出現頻度テーブル９内の出
現頻度データをもとに、統計量算出部１０は多値画像デ
ータの差分値の標準偏差を算出する。算出した標準偏差
は、制御部３３の指示により、Ｙ成分統計量メモリ１２
、Ｕ成分統計量メモリ１３または、■成分統計量メモリ
１４のいずれかに格納される。

以上の処理を３成分（Ｙ成分、Ｕ成分、■成分）につい
て行い、各成分の処理が終了した後、Ｙ成分統計量メモ
リ１２、Ｕ成分統計量メモリ１３、■成分統計量メモリ
１４内のデータを上述したように統計量比較部１５で比
較する。

各統計量の値により、符号化パラメータメモリ１７中の
各成分の符号化パラメータ（累積頻度に対するパーセン
テージ）を選択する。

上記処理後、制御部３３の指示により、再度、原画像（
各成分画像の内の１つの画像）を選択して、第３図に示
すように４ｘ４画素で構成されるブロックに分割し、こ
のうちの１ブロツクの画像データＸｉ、が制御装置３３
の指示により各成分のバッファメモリ３，４．５のいず
れかが選択され、順次読み出される。

階調変化量検出部７は、画像データＸｉｊから最大値Ｌ
ＭＡＸと最小値Ｌ　Ｍ　Ｉ　Ｎとを検出し、出力する。

出現頻度算出部８は、階調変化量検出部７からのブロッ
ク内最大階調値ＬＭＡＸと最小階調値Ｌ　ＭＩ　Ｎとに
基づいて、差分値ＬＪＭＡＸ　　ＬＭ□、を算出し、差
分値ＬＭＡＸ　　ＬＭＩＮの出現頻度を計数する。

上記の処理を１成分の多値画像データに対して繰り返し
、各成分内での出現頻度を算出し、出現頻度テーブル９
に格納する。

出現頻度を算出した後、前記出現頻度テーブル９内の出
現頻度データをもとに累積頻度算出部１１は累積頻度を
算出する。さらに、閾値算出部１６では、前記累積頻度
算出部１１の出力と前記統計量比較部１５の出力および
符号化パラメータメモリ１７の内容とから、上述したよ
うに閾値な算出する。

階調数決定部１８は、前記差分値と前記閾値算出部１６
の出力である代表階調数判定用の閾値Ｔ１　（Ｙ成分な
らＴｔｙ、ＵＶ成分ならＴｌｕｖ）とを比較し、代表階
調数を１とするか、２以上とするかを決定する。代表階
調数が２以上と判定した場合には、前記差分値を代表階
調数判定の第二の閾値Ｔ２と比較し、代表階調数２とす
るか４とするかを決定する。

前記階調数決定部１８で決定した代表階調数に応じて、
代表階調値決定部１９は、ブロック内の階調を線形また
は非線形量子化により求める。

代表階調数が１の場合、第４図（１）に示すようにブロ
ック内の平均値を代表階調値とし、基準値Ｌａとする。

さらに分解能成分φ４．φ２として、第５図（１）に示
すように全画素に０を割り当てる。

代表階調数が２の場合、第４図（２）に示すように　ブ
ロック内の最大階調値ＬＭＡＸと最小階調値ＬＭ□、の
中間値を算出し、該中間値以上の階調値の平均値Ｐ□と
該中間値未満の階調値の平均値Ｐ２を求める。さらに、
基準値ＬａとしてＰ工とＰ２の平均値（Ｐ□＋Ｐ２）／
２を算出する。分解能成分φ、として、代表階調値Ｐ１
の画素には０を割り当て、代表階調値がＰ２の画素には
１を割り当てる。φ２は全画素に０を割り当てる（第５
図（２））。また、前記Ｐ工とＰ２の差Ｐｉ　　Ｐ２を
差分値Ｌｄとする。

代表階調数が４の場合、第４図（３）に示すように、ブ
ロック内の最大階調値ＬＭＡＸと最小階調値Ｌ　Ｍ　Ｉ
　Ｎを４等分して、上位１／４の範囲（境界線を含む）
となる階調値の平均値Ｑ□と下位１／４の範囲（境界線
を含まず）となる階調値の平均値Ｑ４を求める。基準値
Ｌａは、前記Ｑ１とＱ２の平均値（Ｑ□＋Ｑ４）／２を
算出する。また、前記Ｑ□とＱ２から２（Ｑ□−Ｑ４）
／３を差分値Ｌｄとする。さらに、Ｑ、、Ｑ、間を３等
分する階調値を算出する。前記Ｑ□ＩＱ４と３等分する
階調値をブロックの代表階調値とする。これをＱ□＋　
Ｑ２　＋　Ｑ３　＋　Ｑ４とし、第４図（３）のよに定
める。分解能成分は、代表階調値に応じて、次のように
割り当てる。

代表階調値がＱ工の画素では、φ１ φ２ 代表階調値がＱ２の画素では、φ、 φ２ 代表階調値がＱ３の画素では、φ□ φ２ 代表階調値がＱ４の画素では、φ１ φ２ ＝０゜ ＝０とし、 ＝０゜ ＝１゜ ＝１゜ ＝０゜ ＝１゜ ＝１とする。

上記のようにして、代表階調値決定部１９で、ブロック
内の代表階調値、基準値、差分値を決定後、階調値格納
部２４に代表階調値を格納する。

比較部２８は、１ブロツクの多値画像データＸ　ｉｊを
１画素ずつ読み出して前記階調値格納部２４の代表階調
値と比較する。これにより、いずれの代表階調値で近似
するかを決定し、代表階調値に対応する分解能成分φ□
、φ２を出力し、出力された分解能成分は、各々、分解
能成分格納バッファ２５．２９に格納される。

前記分解能成分格納バッファ２５．２９の内容は、符号
化部２６．３０に読み出され、公知のＭＭＲ符号化によ
り符号化され、分解能成分格納部２７．３１に格納され
る。

代表階調決定部１９で算出された基準値Ｌａと差分値Ｌ
ｄとは、符号発生部２０．２２で可変長符号化されて各
々バッファメモリ２１．２３に格納される。

以上のようにして、ｌ成分の多階調画像の処理終了後、
Ｌａ、Ｌｄ、φ１．φ２の符号化データはマルチプレク
サ（ＭＰＸ）３２を介して順次読み出され、送出される
。

従って、本実施例によれば、各画像データの符号量を階
調変化量の統計量に基づいて定めるようにしたため、カ
ラー画像データを定められた符号量内に符号化するに際
して、良好な画像を得ることができ、各画像データの符
号量の配分を短時間に行なうことができる。

尚、本実施例において、符号量の配分に用いる統計量と
して、標準偏差を用いた例を示したが、統計量として、
分散、平均を用いても同様の判別ができる。また、本実
施例では、符号化パラメータは所定の値のものを２セッ
ト設けるようにしたがこれは他の値を採用することもで
きるし、また、３セット以上のものを設けるようにして
もよい。

更に、本実施例では、出現頻度テーブル１１を各成分共
通としたが、出現頻度テーブルを各成分ごとに用意する
ことにより、出現頻度の算出回数を削減し、高速化が可
能となる。

（発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、画像データの圧
縮装置において、カラー画像を符号化するに際し、カラ
ー画像の各画像成分毎にブロック内階調値の階調変化量
の出現頻度を算出し、この変化量の統計量を算出し、該
統計量に基づいて、各成分への符号量の配分を行なうよ
うにしたため、定められた符号量内において最適な符号
量の配分を短時間で行なうことができるという効果を奏
する。

４４・・・閾値決定手段

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 複数成分に分解したカラー画像の多値画像を隣接する複
   数の画素からなるブロックに分割し、各ブロック毎にブ
   ロック内の最大階調値と最小階調値との差を閾値と比較
   してこのブロックの画像を表示する１または複数の代表
   階調を求め、代表階調を各ブロックにおける基準値と、
   この基準値と代表階調との差分値とで表示し、 各ブロックにおける代表階調の分布を示す分解能成分を
   算出し、 上記基準値と差分値と分解能成分とを符号化する画像デ
   ータの圧縮装置において、 ブロック内の最大階調値と最小階調値との差分を求める
   階調変化量検出手段（４１）と、 前記階調変化量検出手段（４１）により求めた階調変化
   量の多値画像全体における出現頻度を求める出現頻度算
   出手段（４２）と、 前記出現頻度算出手段（４２）で求めた各々の階調変化
   量に対する統計量を求める統計量算出手段（４３）と、 上記統計量算出手段（４３）で求めた統計量に基づいて
   前記閾値を決定する閾値決定手段（４４）とを設けたこ
   とを特徴とする画像データ圧縮装置。