JPH03256454A - 画像データ処理方式 - 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データを圧縮して伝送または記録し
たのち伸張する画像データ処理方式に関する。

〔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　５ｙｓ
ｔｅｖａ’等の各種国際標準化方式が提案されている。

第７図は国際標準化方式のうちの“Ｂａ５ｅｌｉｎｅＳ
ｙｓｔｅｌｌ”の処理手順を示す概略図である。このシ
ステムは一枚の入力画像を１ブロック８×８画素の複数
ブロックに分割し、各ブロック毎に２次元の離散コサイ
ン変換（Ｄ　ＣＴ　：　Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏ５１ｎ
ｅ丁ｒａｎｓｆｏｒｍ）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
）。輝度信号用および色差信号用の量子化マトリクスの
例を、第８図および第９図に示す。

量子化したＤＣＴ係数のうち直流（ＤＣ）Ｉ′ｌｉ、分
は前のブロックで量子化したＤＣ成分と差分を取り、そ
の差分のビット数をハフマン符号化する。

交流（ＡＣ）成分はブロック内でジグザグスキャンを行
って一次元の数列に変換し、有効係数のビット数と連続
する零（無効係数）の個数データとで２次元のハフマン
符号化を行う（処理Ｐ３およびＰ４）、、第１０図にジ
グザグスキャンのテーブルの例を示す。

なお、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である係数（スケールファクタ）を
乗算したのちＤＣＴ係数の除算を行う。圧縮画像の画質
および圧縮率はこのスケールファクタによって調整する
。

こうして圧縮したデータは、処理ＰＩ−Ｐ４と逆の処理
によって伸張する。すなわち、処理Ｐ５におけるハフマ
ン復号化、処理Ｐ６におけるＤＣ成分およびＡＣ威成分
復号化、処理Ｐ７における逆量子化および処理Ｐ８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、前述の処理手順では、スケールファクタの値
を固定しているため、例えば画像の中央部はくっきり見
せ周辺部はボカす等、−画像内で部分的に画質を変化さ
せることが出来ない。

この発明は一画像内で部分的に画質を変化させることの
できる画像データ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、一枚のディジタル画像を、ｌブロックｎ×
ｎ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
スの各閾値で除算して量子化し、ディジタル画像を形成
する入力画像データを圧縮するデータ圧縮工程と、量子
化した変換係数に量子化マトリクスの各閾値を乗算して
逆量子化し、さらに逆離散コサイン変換を行って圧縮し
た画像データを伸張するデータ伸張工程とを含む画像デ
ータ処理方式において、逆量子化前または後に１ブロッ
ク内の変換係数Ｇｕｖ（ｕ、ｖ＝ｏ、ｌ。

２、・・・、ｎ−１）に対し制御変数ｌを設定し、「１
≦ｕ≦ｎ−１」または「ｌ≦ｖ≦ｎ−１」なる条件、若
しくは「１≦ｕ≦ｎ−１」または「１≦ｖ」なる条件を
満たす変換係数ＧｕｖＯ値を零とする処理を行い所定の
高域成分を除去すると共に、変数ｌの値を各ブロック毎
に変化させるようにする。

〔作　用］ この発明は、離散コサイン変換や量子化などの処理によ
って圧縮した入力画像データを、逆量子化や逆離散コサ
イン変換などの処理によって伸張する際に、逆量子化前
または後に得られる２次元マトリクスの変換係数Ｇ　ｕ
Ｖに対し、制御変数ｌを設定し、「１≦ｕ≦ｎ−１」ま
たは「ｌ≦■≦ｎ１」なる関係を満たす変換係数Ｇｕｖ
Ｏ値を零としてブロック内の所定の高域成分を除去する
ローパスフィルタ処理を行う。この場合、制御変数ｌの
値をブロック毎に変化させれば、−画像内で部分的にボ
ケた状態の画質の画像が得られる。

また、「１≦ｕ≦ｎ−１」または「１≦■」なる関係を
満たす変換係数Ｇ　ａｖＯ値を零とする処理を行えば、
この処理は画像の水平方向に関する成分を零とする処理
なので、伸張後の画像は縦ストライプ状にボケた状態の
画質の画像となる。

［実施例〕 第１図はこの発明による画像データ処理方式の処理手順
の一実施例を示す概略図で、第５図と同一部分には同一
符号を付して説明する。

まず、入力画像データは水平および垂直方向に１ブロッ
クｎ×ｎ画素、例えば８×８画素からなる複数のブロッ
クに分割され、各ブロック毎に２次元の離散コサイン変
換（ＤＣＴ）が施される（処理Ｐｉ）。

ＤＣＴは周波数領域における直交変換の一種で、ＤＣＴ
係数Ｆｕｖ（ｔｌ＋Ｖ＝０＋Ｌ”’＋ｎ−１）は、但し
、Ｃ，＝１＃２　　（Ｗ＝Ｏ） ＝１　　　（ｗ≠０） で定義される。なお、ｆ　Ｈ７（ｉ、ｊ　＝０．Ｌ−、
ｎ−１）は１ブロック分の人力画像データを示す。

ＤＣＴ係数Ｆ　ｕｖはｌブロック分の入力画像データの
空間周波数成分を示し、係数Ｆ０゜は入力画像データｆ
　ｉｊのｎ×ｎ画素の平均値に比例した値（ＤＣｄ分）
であり、ｕ、ｖが大きくなるにつれて空間周波数の高い
成分（ＡＣ成分）を表す。

こうして得られたＤＣＴ係数は、次いでｎ×ｎ個の閾値
からなる量子化マトリクスの各閾値にスケールファクタ
を乗算した値で除算されて量子化される（処理Ｐ２）。

スケールファクタによる乗算処理は、前述したように量
子化マトリクスの各閾値にビットシフトを施すことによ
って行う。

続いて、ＤＣＪ分については前のブロックで量子化した
ＤＣ成分と差分を取り（処理Ｐ３）、差分のビット数を
ハフマン符号化する（処理Ｐ４）。

ＡＣ成分については、第１０図に示す順序でジグザグス
キャンを行い一次元の数列に変換した後、連続する零の
個数データを圧縮するランレングス符号化を行う（処理
Ｐ３）。次いで、ランレングス符号化した連続する零の
個数データと有効係数のビット数とで２次元のハフマン
符号化を行い（処理Ｐ４）、データ圧縮処理を終了する
。

ハフマン符号化はＤＣ成分およびＡＣ成分共に量子化さ
れた係数値そのものを使用せず、その値を表現するのに
必要なビット数をハフマン符号化する。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）であるとすると、２進数（２の補数
表示）で表現すると“１１１・・・１１０”となり、下
２ビットが付加ピントとなるが、“′１０”からｒｌｊ
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ピン
トはｌ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。

こうして圧縮したデータを伸張するには、まずハフマン
復号化を行い（処理Ｐ５）、その後ＤＣ成分に関しては
差分復号化を行い、ＡＣ成分についてはランレングス復
号化を行った後にジグザグスキャンの順序にデータを並
べ替え、１ブロック分の変換係数を得る（処理Ｐ６）。

次いで、量子化マトリクスの各閾値にスケールファクタ
を乗算した値を各変換係数に乗算して逆量子化を行う（
処理Ｐ７）。

こうして得られた２次元ＤＣＴ係数Ｇいは、当該ブロッ
クの画像中の位置に応して設定される制御変数ｌに対し
、「１≦ｕ≦ｎ−ＩＪまたはｒｌ≦ｖ≦ｎ−１」なる関
係を有する係数Ｇ□を零とする処理を行う（処理ＰＩＯ
）。第２図は変換係数Ｃｕｖ（図（ａ））に対し、「４
≦ｕ≦７ｊまたは「４≦ｖ≦７ｊなる関係を有する変換
係数Ｃ’　ＥＩ　ＶＯ値を零とする処理（図中））を行
った例を示すマトリクス表である。この表から明らかな
ように、処理Ｐ１０における処理は、変数ｌによって指
定された高域成分を零とする処理で、一種のローパスフ
ィルタ処理に対応する。従って、変数ｌが小さいときは
ローパスフィルタの遮断周波数が低いときに相当し、変
数ｌが大きくなるにつれて遮断周波数は高くなっていく
。

制御変数ｌの値は、第３図または第４図に示すように、
画像中のブロックの位置の応じて変化する（処理ｐＨ）
。第３図に示す例は画像の中央部に位置するブロックに
ついてはローパスフィルタ処理を行わず、画像の周辺部
に位置するブロックについては変数ｌの値を「４」に設
定してローパスフィルタ処理を行う例で、この例によれ
ば、逆ＤＣＴ　（処理Ｐ８）して得られる画像は周辺部
が視覚上ボケて中央部が引き立つ画像となる。また、第
４図に示す例は画像の周辺部に位置するプロ・７りに対
して変数ｌの値を段階的に’６Ｊ　＋　’４Ｊと設定し
てローパスフィルタ処理を行う例で、逆ＤＣＴＬで得ら
れる画像は周辺部が段階的にボケた画像となる。

第５図は、前述のローパスフィルタ処理（処理Ｐ１０）
において、変換係数Ｇ、ｖ（図（ａ））に対し、「６≦
ｕ≦７」または「１≦ｖ」なる関係を有する変換係数Ｇ
　ｕｖＯ値を零とする処理（図（ｂ））を行った例を示
すマトリクス表である。この処理では、画像の水平方向
に関する成分を零としているので、逆変換された画像は
縦ストライプ状にボケた画像となる。

第６図は、前述のローパスフィルタ処理（処理ＰＩＯ）
において、変換係数Ｃ，ｖ（図（ａ））に対し、「ｌ≦
ｕＪまたは「６≦ｖ≦７」なる関係を有する変換係数Ｇ
　ｕｖＯ値を零とする処理（図中））を行った例を示す
マトリクス表である。この処理では、画像の垂直方向に
関する成分を零としているので、逆変換された画像は横
ストライブ状にボケた画像となる。

なお、前述の実施例では、ローパスフィルタ処理（処理
ＰＩＯ）を逆量子化後に行うようにしたが、逆量子化前
に行っても同様である。

〔発明の効果〕

この発明によれば、−画像中のブロックの位置に応じて
ブロック内の高周波成分を変化させるようにしたので、
−画像中の画質を部分的に変化させることが可能となる
。

処理手順を示す図、 第２図は変数２によるローパスフィルタ処理前および処
理後のＤＣＴ係数を示す表、 第３図および第４図は一画像中の変数ｌの変化を示す図
、 第５図および第６図は変数２による他のローパスフィル
タ処理前および処理後のＤＣＴ係数を示す表、 第７図は従来の画像データ処理方式の処理手順を示す図
、 第８図は輝度信号の量子化マトリクスを示す図、第９図
は色差信号の量子化マトリクスを示す図、第１０図はジ
グザグスキャンのテーブルを示す図である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明による画像データ処理方式の（ａ）ロ
ーパスフィルタ処理前 ＤＣＴ係数 第２図 一画像中の変数ｔの値を示す図 第３図 （ａ）ローパスフィルタ処理前 ＤＣＴ係数 第５図 （ａ）ローパスフィルタ処理前 ＤＣＴ係数 第６図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）一枚のディジタル画像を、１ブロックｎ×ｎ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の各
   閾値で除算して量子化し、上記ディジタル画像を形成す
   る入力画像データを圧縮するデータ圧縮工程と、 上記量子化した変換係数に上記量子化マトリクスの各閾
   値を乗算して逆量子化し、さらに逆離散コサイン変換を
   行って上記圧縮した画像データを伸張するデータ伸張工
   程とを含む画像データ処理方式において、 上記逆量子化前または後に１ブロック内の変換係数Ｇ＿
   ｕ＿ｖ（ｕ、ｖ＝０、１、２、・・・、ｎ−１）に対し
   制御変数ｌを設定し、「１≦ｕ≦ｎ−１」または「ｌ≦
   ｖ≦ｎ−１」なる条件を満たす上記変換係数Ｇ＿ｕ＿ｖ
   の値を零とする処理を行い所定の高域成分を除去すると
   共に、上記変数ｌの値を上記各ブロック毎に変化させる
   ことを特徴とする画像データ処理方式。
2. （２）一枚のディジタル画像を、１ブロックｎ×ｎ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の各
   閾値で除算して量子化し、上記ディジタル画像を形成す
   る入力画像データを圧縮するデータ圧縮工程と、 上記量子化した変換係数に上記量子化マトリクスの各閾
   値を乗算して逆量子化し、さらに逆離散コサイン変換を
   行って上記圧縮した画像データを伸張するデータ伸張工
   程とを含む画像データ処理方式において、 上記逆量子化前または後に１ブロック内の変換係数Ｇ＿
   ｕ＿ｖ（ｕ、ｖ＝０、１、２、・・・、ｎ−１）に対し
   制御変数ｌを設定し、「ｌ≦ｕ≦ｎ−１」または「１≦
   ｖ」なる条件を満たす上記変換係数Ｇ＿ｕ＿ｖの値を零
   とする処理を行い所定の高域成分を除去すると共に、上
   記変数ｌの値を上記各ブロック毎に変化させることを特
   徴とする画像データ処理方式。