JPH04117088A - 画像符号化用ｋｌ変換演算量低減方法 - Google Patents
画像符号化用ｋｌ変換演算量低減方法Info
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- JPH04117088A JPH04117088A JP2230584A JP23058490A JPH04117088A JP H04117088 A JPH04117088 A JP H04117088A JP 2230584 A JP2230584 A JP 2230584A JP 23058490 A JP23058490 A JP 23058490A JP H04117088 A JPH04117088 A JP H04117088A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title abstract description 17
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 53
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 40
- 238000005070 sampling Methods 0.000 abstract description 27
- 239000003086 colorant Substances 0.000 abstract description 3
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 description 1
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Color Television Systems (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
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。
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）
本発明は画像符号化に用いるＫＬ変換演算量低減方法に
関するものである。
関するものである。
（従来の技術）
複数の色成分から構成されるカラー画像符号化の前処理
として、各色成分間に存在する相関性を軽減した後、各
成分を独立に符号化する方法が用いられている。相関性
を軽減する方法として、ＲＧＢ−Ｙ ＩＱ変換、ＣＭＹ
−ＹＩＱ変換等が用いられているが、色空間におけるＫ
Ｌ変換は相関性を完全に除去できるという点で、理想的
な変換方法である。
として、各色成分間に存在する相関性を軽減した後、各
成分を独立に符号化する方法が用いられている。相関性
を軽減する方法として、ＲＧＢ−Ｙ ＩＱ変換、ＣＭＹ
−ＹＩＱ変換等が用いられているが、色空間におけるＫ
Ｌ変換は相関性を完全に除去できるという点で、理想的
な変換方法である。
また、直交変換を用いた画像符号化方法としては、Ｄ
ＣＴ （Ｄｉｓｃｒｅｔｅ、 Ｃｏ５１ｎｅ Ｔｒａｎ
ｓｆｏｒｍ）等が効率の良い符号化方法として、広く用
いられているが、ＫＬ変換（Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌ ｏ
ｅｖｅ Ｔ ｒａｎｓｆｏｒｍ）が理想的であり、最も
符号化効率が良い。
ＣＴ （Ｄｉｓｃｒｅｔｅ、 Ｃｏ５１ｎｅ Ｔｒａｎ
ｓｆｏｒｍ）等が効率の良い符号化方法として、広く用
いられているが、ＫＬ変換（Ｋａｒｈｕｎｅｎ−Ｌ ｏ
ｅｖｅ Ｔ ｒａｎｓｆｏｒｍ）が理想的であり、最も
符号化効率が良い。
（発明が解決しようとする課題）
しかしながら、ＫＬ変換を行なう場合、画像毎に変換行
列を求めなければならず、加えて該変換行列を求めるた
めに必要な共分散行列算出は、全画素にわたる積和演算
を行なうため、その演算量が膨大になり処理時間が長く
かかったり、装置規模が大きくなるなど、実用上問題が
あった。
列を求めなければならず、加えて該変換行列を求めるた
めに必要な共分散行列算出は、全画素にわたる積和演算
を行なうため、その演算量が膨大になり処理時間が長く
かかったり、装置規模が大きくなるなど、実用上問題が
あった。
（発明の目的）
本発明は、上記課題を解決し、ＫＬ変換に要する演算量
を低減し、該変換を用いた効率の良い画像符号化を実現
することを目的とする。
を低減し、該変換を用いた効率の良い画像符号化を実現
することを目的とする。
（課題を解決するための手段）
本発明は上記課題を解決し目的を達成するため、画像符
号化用ＫＬ変換において、画素をある周期でサンプリン
グし、該サンプリングされた画素から共有分散行列を算
出し、該共有分散行列の固有ベクトルを求め、該固有ベ
クトルから構成されるＫＬ変換行列を用いてＫＬ変換を
行なうことを特徴とする。
号化用ＫＬ変換において、画素をある周期でサンプリン
グし、該サンプリングされた画素から共有分散行列を算
出し、該共有分散行列の固有ベクトルを求め、該固有ベ
クトルから構成されるＫＬ変換行列を用いてＫＬ変換を
行なうことを特徴とする。
（作 用）
本発明はＫＬ変換を用いた画像符号化において、従来の
ように全画素にわたる積和演算を行なうことなく、原画
像をあるサンプリング周期でサンプリングすることによ
り、ＫＬ変換の特徴である高い符号化効率を保持してＫ
Ｌ変換に必要な共分散行列を算出する演算量を低減でき
る。
ように全画素にわたる積和演算を行なうことなく、原画
像をあるサンプリング周期でサンプリングすることによ
り、ＫＬ変換の特徴である高い符号化効率を保持してＫ
Ｌ変換に必要な共分散行列を算出する演算量を低減でき
る。
（実施例）
第１図は本発明方法を実施するための第１の実施例のブ
ロック構成図を示し、これは、Ｃ，Ｍ。
ロック構成図を示し、これは、Ｃ，Ｍ。
、Ｙ、にの４色で構成されるカラー画像を色空間におけ
るＫＬ変換を用いて符号化する場合を示す。
るＫＬ変換を用いて符号化する場合を示す。
図において、符号化部（１）の１は原画像（Ｃ２Ｍ、Ｙ
、Ｋ）、２は原画像１の画素をある周期ＩＩ（または１
２）でサンプリングする画素サンプリング部、３は該画
素サンプリング部２でサンプリングされた画素から共分
散行列を算出する共分散行列算出部、４は該共分散行列
算出部で算出された共分散行列の固有ベクトルを算出し
てＫＬ変換行列４０を得る固定ベクトル算呂部、５は該
固有ベクトル算出部４からのＫＬ変換行列４０を用いて
原画像１のＫＬ変換を行なうＫＬ変換部、６は該ＫＬ変
換部でＫＬ変換された成分を符号化する符号化部である
。
、Ｋ）、２は原画像１の画素をある周期ＩＩ（または１
２）でサンプリングする画素サンプリング部、３は該画
素サンプリング部２でサンプリングされた画素から共分
散行列を算出する共分散行列算出部、４は該共分散行列
算出部で算出された共分散行列の固有ベクトルを算出し
てＫＬ変換行列４０を得る固定ベクトル算呂部、５は該
固有ベクトル算出部４からのＫＬ変換行列４０を用いて
原画像１のＫＬ変換を行なうＫＬ変換部、６は該ＫＬ変
換部でＫＬ変換された成分を符号化する符号化部である
。
また、復号化部（ＩＩ）の７は前記符号化部６で符号化
された符号化データを復号化する復号化部、８は前記Ｋ
Ｌ変換行列４０を転置して逆ＫＬ変換行列８ｏを得る行
列転置部、９は前記復号化部７で復号化された復号化デ
ータと前記逆Ｋ Ｌ変換行列８０を用いて逆ＫＬ変換を
行なう逆ＫＬ変換部であり、１０はその逆ＫＬ変換部か
らの復号化画像を示す。
された符号化データを復号化する復号化部、８は前記Ｋ
Ｌ変換行列４０を転置して逆ＫＬ変換行列８ｏを得る行
列転置部、９は前記復号化部７で復号化された復号化デ
ータと前記逆Ｋ Ｌ変換行列８０を用いて逆ＫＬ変換を
行なう逆ＫＬ変換部であり、１０はその逆ＫＬ変換部か
らの復号化画像を示す。
なお、図中■で示す数値は原画像（Ｃ，Ｍ、Ｙ。
Ｋ）の夫々についての線（４本）があることを示す。
次に上記構成の動作を説明すると、符号化部（Ｉ）では
、Ｃ２１ＶＬＹ、Ｋ（Ｃｙａｎ、 Ｍａｇｅｎｔａ、
Ｙｅｌｌｏｗ。
、Ｃ２１ＶＬＹ、Ｋ（Ｃｙａｎ、 Ｍａｇｅｎｔａ、
Ｙｅｌｌｏｗ。
Ｂ １ａｃｋ）の４色で構成される原画像１が画素サン
プリング部２で、指定されたサンプリング周期１１（ま
たは１２）に従って第２図に示すようにサンプリングさ
れ、共分散行列算出部３で前記サンプリングされた画素
から次式に従って、下記第１表に示すような共分散行列
が算出される。
プリング部２で、指定されたサンプリング周期１１（ま
たは１２）に従って第２図に示すようにサンプリングさ
れ、共分散行列算出部３で前記サンプリングされた画素
から次式に従って、下記第１表に示すような共分散行列
が算出される。
二こで、Ｎ、はサンプリングされた画素数を、く・〉は
平均値を、Ｘ、ｙは色成分画像を、１は画素番号を示す
。
平均値を、Ｘ、ｙは色成分画像を、１は画素番号を示す
。
第１表（Ｃ，Ｍ、Ｙ、に成分間の共分散行列４０）次に
固有ベクトル算出部４で前記共分散行列の固有ベクトル
が算出され、該固有ベクトルからＫＬ変換行列４０を得
る。該ＫＬ変換行列４０を用い、ＫＬ変換部５で原画像
ｌがＫＬ変換され、変換された成分が符号化部６で符号
化される。なお、符号化は、ＤＣＴ法、Ｖ Ｑ （Ｖｅ
ｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅ）法等が適用可能である。
固有ベクトル算出部４で前記共分散行列の固有ベクトル
が算出され、該固有ベクトルからＫＬ変換行列４０を得
る。該ＫＬ変換行列４０を用い、ＫＬ変換部５で原画像
ｌがＫＬ変換され、変換された成分が符号化部６で符号
化される。なお、符号化は、ＤＣＴ法、Ｖ Ｑ （Ｖｅ
ｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅ）法等が適用可能である。
復号化部（ＩＩ）では、前記符号化で得られた符号化デ
ータを復号化部７で復号化し、一方、符号化で用いたＫ
Ｌ変換行列４０は行列転置部８で転置により逆ＫＬ変換
行列８０となり、前記復号化部７で復号化されたデータ
と前記逆ＫＬ変換行列８ｏを用いて逆ＫＬ変換部９で逆
ＫＬ変換され、復号化画像１０が得られる。
ータを復号化部７で復号化し、一方、符号化で用いたＫ
Ｌ変換行列４０は行列転置部８で転置により逆ＫＬ変換
行列８０となり、前記復号化部７で復号化されたデータ
と前記逆ＫＬ変換行列８ｏを用いて逆ＫＬ変換部９で逆
ＫＬ変換され、復号化画像１０が得られる。
第３図は、本発明にもとづきＣ，Ｍ、Ｙ、にの４成分か
ら構成され、２０４８ ｘ ２５６０画素、８ ｂｉｔ
／ ｐｉｘｅｌの精度を持つ印刷用画像を前記実施例に
おける画素サンプリングの周期を変化させて符号化した
結果を圧縮率対Ｓ／Ｎで示した図である。
ら構成され、２０４８ ｘ ２５６０画素、８ ｂｉｔ
／ ｐｉｘｅｌの精度を持つ印刷用画像を前記実施例に
おける画素サンプリングの周期を変化させて符号化した
結果を圧縮率対Ｓ／Ｎで示した図である。
図にはサンプリング周期１画素、即ち全ての画素から共
分散行列を求めた場合（△印）と、縦横方向ともサンプ
リング周期６４画素、即ち演算量１ ／４０９６の場合
（口部）と、縦横方向ともサンプリング周期２５６画素
、即ち演算量１ ／６５５３６の場合（Ｘ印）と、更に
比較のために、ＣＭＹ−Ｙ ＩＱ変換を用いた場合（■
印）とを示しである。
分散行列を求めた場合（△印）と、縦横方向ともサンプ
リング周期６４画素、即ち演算量１ ／４０９６の場合
（口部）と、縦横方向ともサンプリング周期２５６画素
、即ち演算量１ ／６５５３６の場合（Ｘ印）と、更に
比較のために、ＣＭＹ−Ｙ ＩＱ変換を用いた場合（■
印）とを示しである。
グラフから、サンプリング周期が非常に粗く共分散行列
算出の演算量が非常に小さくなっても、符号化効率に殆
んで影響せず、依然としてＣＭＹ−ＹＩＱ変換を用いた
場合に比べて同圧縮率で１．５ｄＢ〜２．（ｌｄＢ程度
Ｓ／Ｎが良く、高い符号化効率が保っていることがわか
る。
算出の演算量が非常に小さくなっても、符号化効率に殆
んで影響せず、依然としてＣＭＹ−ＹＩＱ変換を用いた
場合に比べて同圧縮率で１．５ｄＢ〜２．（ｌｄＢ程度
Ｓ／Ｎが良く、高い符号化効率が保っていることがわか
る。
なお、第２図ではサンプリング周期が２のべき乗になっ
ているが、これに限らず任意の整数としてよい。また、
第２図では縦横のサンプリング周期が同一であるが、こ
れも、縦横のサンプリング周期を変えてもよい。更に、
サンプリング周期は画像内で一定である必要はないので
、例えば乱数を用いてランダムにサンプルしてもよい。
ているが、これに限らず任意の整数としてよい。また、
第２図では縦横のサンプリング周期が同一であるが、こ
れも、縦横のサンプリング周期を変えてもよい。更に、
サンプリング周期は画像内で一定である必要はないので
、例えば乱数を用いてランダムにサンプルしてもよい。
第４図は本発明方法を実施するため第２の実施例のブロ
ック構成図を示し、これは直交変換符号化に適用した場
合である。前記、第１図と同じ各部については同一番号
を付して示しである。
ック構成図を示し、これは直交変換符号化に適用した場
合である。前記、第１図と同じ各部については同一番号
を付して示しである。
本実施例では符号化のＫＬ変換部５の後段に量子化係数
１６をもとに量子化する量子化部１３と逆量子化部１５
及び量子化された係数を可変長符号化する可変長符号化
部１４を有する。
１６をもとに量子化する量子化部１３と逆量子化部１５
及び量子化された係数を可変長符号化する可変長符号化
部１４を有する。
次に上記構成の動作を説明すると、符号化部（■）では
、原画像１が画素サンプリング部２で、サンプリング周
期１１（または１２）に従ってサンプリングされ、該サ
ンプリングされた画素から共分散行列算出部３で下記第
２表に示すような共分散行列が次式にしたがって得られ
る。
、原画像１が画素サンプリング部２で、サンプリング周
期１１（または１２）に従ってサンプリングされ、該サ
ンプリングされた画素から共分散行列算出部３で下記第
２表に示すような共分散行列が次式にしたがって得られ
る。
ただし、画像を１次元データとして示しており、Ｎ、は
サンプリングされた画素数を、く・〉は平均値を、ｆｌ
は画像ｆの第１画素を、ｊは第１画素からの隔たりを示
す。また、積和はサンプリングされた画素にわたって行
なう。
サンプリングされた画素数を、く・〉は平均値を、ｆｌ
は画像ｆの第１画素を、ｊは第１画素からの隔たりを示
す。また、積和はサンプリングされた画素にわたって行
なう。
ただし、
ＣＯＶ、Ｊ：第１画素と第５画素との相関Ｎ ：画
素数 次に、固定ベクトル算出部４で前記共分散行列の固有ベ
クトルが求められ、該固有ベクトルをもとに構成された
ＫＬ変換行列４０用いてＫＬ変換部５で原画像１がＫＬ
変換される。該変換によって得られたＫＬ変換係数は、
与えられた量子化係数１６をもとに量子化部１３で量子
化され、該量子化された係数は可変長符号化部１４で可
変長符号化される。この可変長符号化には、ハフマン符
号化、算術符号化等が適用可能である。
素数 次に、固定ベクトル算出部４で前記共分散行列の固有ベ
クトルが求められ、該固有ベクトルをもとに構成された
ＫＬ変換行列４０用いてＫＬ変換部５で原画像１がＫＬ
変換される。該変換によって得られたＫＬ変換係数は、
与えられた量子化係数１６をもとに量子化部１３で量子
化され、該量子化された係数は可変長符号化部１４で可
変長符号化される。この可変長符号化には、ハフマン符
号化、算術符号化等が適用可能である。
復号化部（Ｉ［）では、前記符号化で得られた符号化デ
ータを復号化部７で復号し、符号化の際に用いた量子化
係数１６をもとに逆量子化部１５で逆量子化される。一
方、行列転置部８で前記符号化で用いたＫＬ変換行列を
転置することによって逆ＫＬ変換行列８０求め、該逆Ｋ
Ｌ変換行列を用いて逆ＫＬ変換部９で前記逆量子化され
たデータが逆ＫＬ変換され、復号化画像１０が得る。
ータを復号化部７で復号し、符号化の際に用いた量子化
係数１６をもとに逆量子化部１５で逆量子化される。一
方、行列転置部８で前記符号化で用いたＫＬ変換行列を
転置することによって逆ＫＬ変換行列８０求め、該逆Ｋ
Ｌ変換行列を用いて逆ＫＬ変換部９で前記逆量子化され
たデータが逆ＫＬ変換され、復号化画像１０が得る。
（発明の効果）
以上説明したように本発明を画像符号化に適用すれば、
ＫＬ変換の特徴である高い符号化効率を保ったまま、Ｋ
Ｌ変換に必要な共分散行列を算出する演算量を低減でき
るので、ＫＬ変換を用いた効率の良い画像符号化を高速
に、また経済的に実現できるという効果がある。
ＫＬ変換の特徴である高い符号化効率を保ったまま、Ｋ
Ｌ変換に必要な共分散行列を算出する演算量を低減でき
るので、ＫＬ変換を用いた効率の良い画像符号化を高速
に、また経済的に実現できるという効果がある。
第１図は本発明方法を実施するための第１の実施例のブ
ロック構成図、第２図は本実施例における画素サンプリ
ングの各側を示す図、第３図は本実施例にもとづき４色
成分から構成される装置画像を画素サンプリングの周期
を変化させて符号化した場合の符号化効率を圧縮率対Ｓ
／Ｎで示した図、第４図は本発明方法を実施するための
第２の実施例のブロック構成図である。 １ ・・・原画像、 ２ ・・・画素サンプリング部、
３ ・・・共分散行列算出部、 ４ ・・・固有ベク
トル算出部、 ５ ・・・ＫＬ変換部、６ ・・・符号
化部、 ７ ・・・復号化部、 ８・・・行列転置部、
９ ・・・逆ＫＬ変換部、１０・・・復号化画像、１
１・・・サンプリング周期２の場合のサンプリングされ
る画素の例、１２・・・サンプリング周期４の場合のサ
ンプリングされる画素の例、１３・・量子化部、■４・
・・可変長符号化部、１５・・・逆量子化部、１６・・
・量子化係数、４０・・・ＫＬ変換行列、８０・・・逆
ＫＬ変換行列。 特許出願人 日本電信電話株式会社
ロック構成図、第２図は本実施例における画素サンプリ
ングの各側を示す図、第３図は本実施例にもとづき４色
成分から構成される装置画像を画素サンプリングの周期
を変化させて符号化した場合の符号化効率を圧縮率対Ｓ
／Ｎで示した図、第４図は本発明方法を実施するための
第２の実施例のブロック構成図である。 １ ・・・原画像、 ２ ・・・画素サンプリング部、
３ ・・・共分散行列算出部、 ４ ・・・固有ベク
トル算出部、 ５ ・・・ＫＬ変換部、６ ・・・符号
化部、 ７ ・・・復号化部、 ８・・・行列転置部、
９ ・・・逆ＫＬ変換部、１０・・・復号化画像、１
１・・・サンプリング周期２の場合のサンプリングされ
る画素の例、１２・・・サンプリング周期４の場合のサ
ンプリングされる画素の例、１３・・量子化部、■４・
・・可変長符号化部、１５・・・逆量子化部、１６・・
・量子化係数、４０・・・ＫＬ変換行列、８０・・・逆
ＫＬ変換行列。 特許出願人 日本電信電話株式会社
Claims (1)
- 画像符号化用ＫＬ変換において、画素をある周期でサン
プリングし、該サンプリングされた画素から共有分散行
列を算出し、該共有分散行列の固有ベクトルを求め、該
固有ベクトルから構成されるＫＬ変換行列を用いてＫＬ
変換を行なうことを特徴とする画像符号化用ＫＬ変換演
算量低減方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2230584A JPH04117088A (ja) | 1990-09-03 | 1990-09-03 | 画像符号化用ｋｌ変換演算量低減方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2230584A JPH04117088A (ja) | 1990-09-03 | 1990-09-03 | 画像符号化用ｋｌ変換演算量低減方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04117088A true JPH04117088A (ja) | 1992-04-17 |
Family
ID=16910034
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2230584A Pending JPH04117088A (ja) | 1990-09-03 | 1990-09-03 | 画像符号化用ｋｌ変換演算量低減方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04117088A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103501438A (zh) * | 2013-09-18 | 2014-01-08 | 浙江大学 | 一种基于主成分分析的内容自适应图像压缩方法 |
-
1990
- 1990-09-03 JP JP2230584A patent/JPH04117088A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103501438A (zh) * | 2013-09-18 | 2014-01-08 | 浙江大学 | 一种基于主成分分析的内容自适应图像压缩方法 |
| CN103501438B (zh) * | 2013-09-18 | 2016-06-29 | 浙江大学 | 一种基于主成分分析的内容自适应图像压缩方法 |
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