JPH03181287A - 画像処理方式 - 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　５ｙｓｔｅｎ＋”や”Ｅｘｔｅｎｄｅｄ　Ｓｙ
ｓｔｅｍ”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“Ｂａ５ｅｌｉｎｅＳ
ｙｓ　ｔｅｔｓ　”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　：
　Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏ５１ｎｅ　Ｔｒａｎｓｆｏｒ
ｍ）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図に輝度信
号用の量子化マトリクスの例を、第５図に色差信号用の
量子化マトリクスの例を、それぞれ示す。

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成分と差分が取られ、その差分のビット
数がハフマン符号化される（処理Ｐ３およびＰ４）。Ａ
ＣＣ骨分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６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Ｐｉ−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
ＡＣＣ骨分復号化、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。また輝度信号と色差信号とで
は、帯域が異なるなど信号の性質が異なるため、スケー
ルファクタも輝度信号と色差信号とでは別々に設定する
必要がある。

この発明は、圧縮される画像の内容によって、また輝度
信号と色差信号との違いによって、スケールファクタの
値を変化させ、圧縮画像の品質をほ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、−枚のカラーディジタル画像を、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個の閾値からなる輝度
信号用の量子化マトリクスおよびｎ×ｎ個の閾値からな
る色差信号用の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
輝度信号の離散コサイン変換係数をＣｉＪ　（１＋Ｊ＝
Ｌ２＋・・・ｏｎ）　　とし、 （１＜ｋ＜ｎ、１＜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Ｖ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
得られる係数すを、上記輝度信号用の量子化マトリクス
の閾値に乗算したのち上記量子化を行うと共に、上記各
ブロック内の色差信号の離散コサイン変換係数をＤｉｊ
（ｉ、ｊ＝１．２＋・・・ｏｎ）　　とし、 （１＜ｐ＜ｎ、１＜ｑ＜ｎ） で定義されるパラメータＣを算出してこのバラメ−タＣ
が所定の閾値Ｗ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ｄを、上記色差信号用の量子化マトリクス
の閾値に乗算したのち上記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
、または画像信号の変化が緩やかな平坦な部分かに応じ
て、また輝度信号か色差信号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。この検出処理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・夕を一１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ＤＣＣ骨分の差分が取られ、差分のビット数
がハフマン符号化される。ＡＣ成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Ｐ
４）。

ハフマン符号化はＤＣＣ骨分よびＡＣＣ成分に量子化さ
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・・・０１０”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、“ＩＯ”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０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、圧縮画像の品
質をほぼ一定に保つために、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
を乗算する。このため、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）。

圧縮する画像の内容の判別は絵柄の細かい画像か平坦な
画像かを、輝度信号と色差信号とに分けて行う。

輝度信号の画像内容の判別について説明すると、画像内
容の判別は処理ｌで得られるＤＣＴ係数によって求める
。ＤＣＴ係数をＣｉｊ（１，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、１？Ｊが大き
いときの絶対値１ｃｉｊｌ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、絶対値１ｃｉｊ
ｌ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じたスケールファクタを求めるよ
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Ｓ
ｌ）。

次いで、第１ブロック（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３３）。この絶対値の算出は１ブロックのＤＣＴ
係数をＣｉｊ（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。

ａ＝４　　：　ｌ　ＣｉＮ／、Σ　Σ　Ｃｉｊ瓢−啄口
Ｊｌ１１ （１＜ｋ＜ｎ、１＜４！＜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ＯＣＴ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■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。

色差信号の画像内容の判別についても同様にして行われ
る。但し、この場合には、ｌブロックのＤＣＴ係数をＤ
ｉｊ（ｉ、ｊ”＝１．２．・・・、８）とし、次式で定
義される値Ｃを算出することによって絶対値を求める（
ステップ３３）。

ｃ　＝、；、　乙ｌ　Ｄｉｊ　ｌ　／、；、　、Ｅ、、
ｌ　Ｄｉｊ（１＜ｐ＜ｎ、１＜ｑ＜ｎ） そして、値Ｃが閾値Ｗよりも小さいときは、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し
くステップＳ４）、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Ｓを求める（ステップ３７）。このパラメ
ータＳから予め視覚テストによって求めた関数ｇによっ
てスケールファクタｄを算出する（ステップＳ８）。

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圧縮
率（スケールファクタ）を設定するようにしたので、す
なわち圧縮される画像信号の変化が激しい部分と緩やか
な部分との面積比をブロック数の比として求め、その比
の関数として得られる値を圧縮率として設定し、かつ輝
度信号と色差信号とで別々に設定するようにしたので、
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
は色差信号の量子化マトリクスを示す図、第６図はジグ
ザグスキャンのテーブルを示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 一枚のカラーディジタル画像を、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個の閾値からなる輝度信号用の量子
   化マトリクスおよびｎ×ｎ個の閾値からなる色差信号用
   の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輝度信号の離散コサイン変換係数を
   Ｃｉｊ（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Ｖ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数の比の関数として得
   られる係数ｂを、上記輝度信号用の量子化マトリクスの
   閾値に乗算したのち上記量子化を行うと共に、上記各ブ
   ロック内の色差信号の離散コサイン変換係数をＤｉｊ（
   ｉ、ｊ＝１、２、…、ｎ）とし、 ▲数式、化学式、表等があります▼ （１＜ｐ＜ｎ、１＜ｑ＜ｎ） で定義されるパラメータｃを算出してこのパラメータｃ
   が所定の閾値Ｗ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数の比の関数として得
   られる係数ｄを、上記色差信号用の量子化マトリクスの
   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。