JPH03181229A - 画像処理方法および装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は静止画像をデータ圧縮して伝送または記録す
るための画像処理方式に関する。

〔従来の技術〕

自然画符号化方式の標準化を図るために“Ｂａ５ｅ−１
ｉｎｅ　Ｓｙｓｔｅｍ”や”Ｅｘｔｅｎｄｅｄ　Ｓｙｓ
ｔｅｍ”等の各種国際化標準方式が提案されている。

第３図は国際化標準方式のうちのＢａ５ｅｌ　ｉｎｅＳ
ｙｓｔｅｍ”の処理手順を示す概略図である。このシス
テムは入力画像を８×８画素からなるブロックに分割し
、各ブロック毎に離散コサイン変換（ＤＣＴ　：　Ｄｉ
ｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏ５１ｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を
行い（処理Ｐ１）、得られるＤＣＴ係数を８×８個の閾
値からなる量子化マトリクスの各閾値により除算するこ
とで量子化を行う（処理Ｐ２）。第４図は輝度信号用の
量子化マトリクスの例を示す図である。

量子化されたＤＣＴ係数のＤＣＣ骨分前のブロックで量
子化されたＤＣ成分と差分が取られ、その差分のピント
数がハフマン符号化される（処理Ｐ３およびＰ４）。Ａ
Ｃ成分はブロック内でジグザグスキャンされて一次元の
数列に変換されたのち、連続する零（無効係数）の個数
と有効係数のビット数とで２次元のハフマン符号化が行
われる（処理Ｐ３およびＰ４）。第５図はジグザグスキ
ャンの順序の例を示すテーブルである。

なお、処理Ｐ２における量子化のときには、量子化マト
リクスの各閾値に対しである係数（スケールファクタ）
が乗算されたのち量子化が行われる。このスケールファ
クタにより圧縮画像の画質および圧縮率が調整される。

こうして圧縮されたデータは、処理Ｐ１〜Ｐ４とは逆の
処理によって伸張される。すなわち、処理Ｐ４’におけ
るハフマン復号化、処理Ｐ３’におけるＤＣ成分および
ＡＣ成分の復号化、処理Ｐ２′における逆量子化および
処理ＰＬ’における逆ＤＣＴ　（ＩＤＣＴ）である。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、前述の処理手順において、スケールファクタ
を、ある一定の値に固定して量子化すると、圧縮される
画像の内容によって画像の品質が変化するという不都合
がある。

一般に一枚の画像には、画像信号の変化が激しい絵柄の
細かい部分と画像信号の変化が比較的緩やかな平坦な部
分とが混在し、絵柄の細かい部分の面積が多い画像では
、圧縮画像の品質を保つために圧縮率をあまり高く上げ
ることは出来ない。

逆に平坦な部分の面積が多い画像では、圧縮率を高くし
ても画質の劣化は少ない。

そこで、この発明では、圧縮される画像の内容、によっ
てスケールファクタの値を変化させ、圧縮画像の品質を
、はぼ一定に保つことのできる画像処理方式を提供する
ことを目的とする。

〔課題を解決するための手段］ この発明は、入力画像を、１ブロックｎ、　Ｘ　ｎ個の
画素からなる複数のブロックに分割し、各ブロック毎に
離散コサイン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ個の
変換係数を、ｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マトリクス
を用いて量子化を行う圧縮工程を含む画像処理方式にお
いて、各ブロック内の離散コサイン変換係数をＣｉｊ　
（ｉｊ＝１．２＋　・・・＋ｎ）とし、 （１＜ｋ＜ｎ、ｉ＜ｆ＜ｎ） で定義されるパラメータａを算出してこのパラメータａ
が所定の閾値以上であるか否かにより各ブロックを区分
し、この区分したブロックの数の比の関数として得られ
る係数すを、上記ｎ×ｎ個の量子化マトリクスの各閾値
に乗算したのち量子化を行うようにする。

〔作　用〕

この発明による画像処理方式は、離散コサイン変換など
の処理によって画像データを圧縮する際に、圧縮する画
像の内容が画像信号の変化が激しい絵柄の細かい部分か
、あるいは画像信号の変化が緩やかな平坦な部分かに応
じて量子化時のスケールファクタを変化させ、圧縮画像
の品質をほぼ一定に保つようにしている。

画像の内容が絵柄の細かい部分か平坦な部分かの判別は
、−枚の画像を構成する各ブロックのＤＣＴスペクトル
の検出によって行う。この検出によって一枚の画像中の
絵柄の細かい部分と平坦な部分との面積比、言い換えれ
ば、−枚の画像の全面積に対する絵柄の細かい部分また
は平坦な部分の面積比を求め、予め視覚テストで求めて
おいた面積比とスケールファクタとの関係から求めた面
積比に応じたスケールファクタを得る。このようにして
得たスケールファクタを、量子化マトリクスの各閾値に
乗算したのち量子化を行う。

このようにすれば、圧縮される画像の内容に応じてスケ
ールファクタを変化させることができ、圧縮画像の品質
をほぼ一定に保つことが出来る。

〔実施例〕

第１図はこの発明による画像処理方式の処理手順を示す
概略図で、第３図と同一部分には同一符号を付して説明
する。

まず、入力画像は水平方向にｎドツト、垂直方向にｎラ
インのｎ×ｎ画素、例えば８×８画素からなるブロック
に分割され、各ブロック毎に離散コサイン変換（ＤＣＴ
）される（処理ＰＩ）。

このＤＣＴによって得られるＤＣＴ係数は８×８個の閾
値からなる量子化マトリクスの各閾値により除算されて
量子化が行われる（処理Ｐ２）。

量子化されたＤＣＴ係数のＤＣ成分は前のブロックで量
子化されたＤＣ成分との差分が取られ、差分のビット数
がハフマン符号化される。ＡＣｆｉ分はブロック内でジ
グザグスキャンが行われ一次元の数列に変換されたのち
連続する零（無効係数）の個数と有効係数のビット数と
で２次元のハフマン符号化が行われる（処理Ｐ３および
Ｐ４）。

ハフマン符号化はＤＣ成分およびＡＣＣ骨分に量子化さ
れた係数値そのものを使用せず、その値を表現するのに
必要なビット数がハフマン符号化の対象になる。そして
ハフマン符号とは別にそのビット数の値が付加情報とし
て付は加えられる。

例えば、量子化された係数が２（１０進数）とした場合
、２進数で表現すると°゛０００・・・ｏｉｏ”となる
が、これを表現するのに必要なビット数２がこの値を代
表する値としてハフマン符号化され、付加ビットとして
２ビツトのデータ“１０”が付加される。

他方、量子化された係数が負の場合は付加ビットから１
を引いたデータが付加される。例えば、量子化された係
数が−２（１０進数）とすると、２進数（２の補数表示
）で表現すると“１１１・・・１１０”となり、下２ビ
ットが付加ビットとなるが、１０”から「１」を引いた
“０１”“が付加ビットとして付加される。こうするこ
とにより、量子化された係数が正のときは付加ビットは
１で始まり、負であればＯで始まることになり、正負の
判別が容易に行える。

また、処理Ｐ２における量子化のときに、量子化マトリ
クスの各閾値に対して圧縮する画像の内容に応じたスケ
ールファクタを乗算し、圧縮画像の品質をほぼ一定に保
つために、処理１で得られるＤＣＴ係数に基づいてスケ
ールファクタの決定を行う（処理Ｐ５）。

画像内容の判別は処理１で求めたＤＣＴ係数によって行
う。すなわち、ＤＣＴ係数をＣ１ｊ（ｉ＋ｊ＝１．２．
・・・、８）とすると、その絶対値１ｃｉｊｌはそのブ
ロックの画像の各周波数成分の大きさを表している。従
って、画像内容が平坦で信号の変化が緩やかであれば、
ｉ、ｊが大きいときの絶対値ＩＣ１ｊ　ｌは小さくなり
、逆に絵柄が細かく信号の変化が激しい画像であれば、
絶対（＋！１ｃｉｊｌは大きくなり高周波数成分は多く
なる。

そこで、−枚の画像中の絵柄の細かい部分と平坦な部分
との面積比、言い換えれば、−枚の画像の全面積に対す
る絵柄の細かい部分または平坦な部分の面積比を求め、
予め視覚テストで求めた面積比とスケールファクタとの
関係から画像内容に応したスケールファクタを得るよう
にする。

次に、第２図のフローチャートを参照してスケールファ
クタの決定方法について説明する。なお、以下の説明で
は一枚の画像の全面積に対する絵柄の細かい部分の面積
比を求め、この面積比からスケールファクタを求めるも
のとする。

まず、−枚の画像中の絵柄の細かい部分のブロック数を
計数するためにカウンタｍをリセットする（ステップ３
１）。

次いで、第１ブロツク（ｎ×ｎ画素）のＤＣＴ係数を入
力しくステップＳ２）、各係数の絶対値を算出する（ス
テップＳ３）。この絶対値の算出は１ブロツクのＤＣＴ
係数をＣ１ｊ（ｉ、ｊ＝１．２．・・・、８）とすると
、次式で定義される値ａを算出することによって行われ
る。

（１＜ｋ＜ｎ、１＜　ｌ　＜ｎ　） この値ａはＤＣＴ絶対値スペクトルの全体に対する低域
成分の比を表し、ブロックが絵柄の細かい部分に属すれ
ばそのＤＣＴスペクトルの高域成分は多くなり、平坦な
部分に属すれば少なくなる。

従って、ＤＣＴスペクトルからそのブロックが絵柄の細
かい部分に属するか平坦な部分に属するかが識別でき、
値ａが大きいほど絵柄が平坦であることを示す。そこで
、閾値Ｖを定め、ａ＜Ｖとなれば、そのブロックは絵柄
の細かい部分に属するブロックであると判断できる（ス
テップＳ４）。

次いで、絵柄の細かい部分に属するブロックの数をカウ
ントしくステップＳ５）、これらの処理が一枚の画像の
全ブロックに対して行われたか否かを判定して（ステッ
プＳ６）、−枚の画像内の全ブロックに対する絵柄の細
かい部分に属するブロック数を求める。

こうして求めた絵柄の細かい部分のブロック数ｍを、全
ブロック数Ｍで割り、画像内容を示すパラメータｒを求
め（ステップＳ７）、このパラメータｒから視覚テスト
により求めた関数ｆによってスケールファクタｂを求め
（ステップ３８）、処理を終了する。

なお、前述の実施例において、画像内容を示す値を求め
るために絶対値を採用しているのは、ハードウェア構成
が容易であることが理由であり、他の方法として２乗し
てパワーを求めたり、実効値を採用するようにしてもよ
い。

〔発明の効果〕

この発明によれば、圧縮される画像の内容によってスケ
ールファクタを変化させることができるので、圧縮画像
の品質をほぼ一定に保つことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明による画像処理方式の処理手順を示す
図、 第２図は第１図におけるスケールファクタ決定のための
処理を示すフローチャート、 第３図は従来の画像処理方式の処理手順を示す図、 第４図は輝度信号の量子化マトリクスを示す図、第５図
はジグザグスキャンのテーブルを示す図である。 スケールファクタ決定のフローチャート苓２図 輝度信号の量子化マトリクス 第４図 ジグザグスキヤシのテーブル 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力画像を、１ブロックｎ×ｎ個の画素からなる複数の
   ブロックに分割し、各ブロック毎に離散コサイン変換を
   行い、変換して得られるｎ×ｎ個の変換係数を、ｎ×ｎ
   個の閾値からなる量子化マトリクスを用いて量子化を行
   う圧縮工程を含む画像処理方式において、 上記各ブロック内の離散コサイン変換係数をＣ＿ｉ＿ｊ
   （ｉ，ｊ＝１，２，・・・，ｎ）とし、▲数式、化学式
   、表等があります▼ （１＜ｋ＜ｎ，１＜ｌ＜ｎ） で定義されるパラメータａを算出してこのパラメータａ
   が所定の閾値以上であるか否かにより上記各ブロックを
   区分し、この区分したブロックの数の比の関数として得
   られる係数ｂを、上記ｎ×ｎ個の量子化マトリクスの各
   閾値に乗算したのち上記量子化を行うことを特徴とする
   画像処理方式。