JPH05219384A - 画像の直交変換符号化による圧縮・伸張方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 計算処理コストが低く、人間の視知覚特性を
反映し、ブロック歪みに関わる画像品質を適切に評価す
る方法から、適切なブロック歪み尺度を得る。 【構成】 刺激に対する視覚の非直線性、画像表示装置
における発光輝度−電圧の非直線性、人間が輝度刺激に
対し知覚できる明るさ誤差の測定、視知覚の明るさに対
する弁別閾特性、輝度起伏を考慮してブロック歪みの尺
度を求める。輝度起伏を輝度の分散で近似することによ
り、計算コストを低く抑える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像を直交変換符号化画
像のブロック境界に生じる歪みに対する客観的な尺度を
得るための評価方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、テレビ電話やファクシミリのよう
に画像を含む情報の扱いにおいては、情報量が大きいこ
とから情報を圧縮することが行われてきた。画像信号を
符号化して表示・再現する方法において、画像情報を圧
縮する手法として一般に用いられているアルゴリズムと
しては予測符号化と変換符号化がある。予測符号化はす
でに復号されてわかっている信号から次に入力されてく
る信号を予測して、予測から外れた分だけを送ることで
符号化に要する情報量を圧縮する方法である。

【０００３】変換符号化は、相関性の強い画像信号は周
波数軸上でみれば低周波数領域に信号電力が集中的に分
布することを利用し、信号電力が集中して分布する成分
の係数のみを符号化して全体としての情報量を削減する
方法である。変換符号化は画像のもつ相関性を積極的に
利用することで、予測符号化よりも一般に高い圧縮効率
が得られるが、演算処理が多いことから予測符号化に比
べて実用化が遅れた。

【０００４】しかし、コンピュータ技術の発展により変
換符号化に必要な直交変換の計算が容易になり、画像符
号化アルゴリズムの主流になっている。周波数領域への
直交変換として、現在、実用上最も有力視されているの
はＤＣＴ（離散コサイン変換）式であり、低周波成分へ
の電力集中が優れていること、高速演算アルゴリズムが
存在する利点がある。ＤＣＴ法以外に画像の変換符号化
に用いられる直交変換としてはスラント変換、ハール変
換などがある。

【０００５】画像の変換符号化のなかでもＤＣＴを用い
る変換は高能率符号化が可能な変換方式であることか
ら、国際標準のデータ圧縮方式の中に採用されている。
以下、標準的なＤＣＴ方式による画像情報圧縮プロセス
について説明する。原画像は通常８×８画素のブロック
に分割され、各ブロック毎に２次元ＤＣＴ変換を行う。
変換式は以下のようになる。

【数１】

【０００６】ただし、この式でｘ，ｙはブロック内の画
素位置を、ｕ，ｖはＤＣＴ係数の位置を表す。変換式の
係数Ｃ_u、Ｃ_vはｕ，ｖ＝０のとき１／（２）^1/2、その
他の値のとき１となる。画素値Ｐ_xyのビット精度が８ビ
ットのときはＬ_sの値は１２８、１２ビットのときは２
０４８になる。

【０００７】この変換の結果、６４個の係数Ｓ_uvの組が
得られる。係数Ｓ₀₀はＤＣ係数と呼ばれ、ブロック内の
６４個の画素の平均値（直流成分）を示している。残り
の係数はＡＣ係数と呼ばれる。この変換により、ブロッ
クの８×８画素は６４個のＤＣＴの基底ベクトルの線形
結合で表現されたことになる。

【０００８】しかし、６４個の画素を含むブロックをＤ
ＣＴ変換して６４個の係数がでてきただけでは画像圧縮
はなされていない。画像圧縮は、通常の画像ではＤＣＴ
変換したときの電力分布が低周波成分に集中するという
性質を利用して、高周波成分の係数に少ないビット数で
低周波成分の係数に多いビット数を割り当てる量子化に
より行われる。

【０００９】係数Ｓ_uvは符号化量子化テーブルＱ_uvを使
用し、係数位置ごとに異なるステップサイズで線形量子
化する。画像を再生するときは同じ量子化テーブルを使
用して復元することになる。この量子化テーブルを変え
ることで再生画像の画質を制御することができる。

【００１０】量子化された係数は、つぎに伝送のために
エントロピー符号化され符号化する。方式はハフマン符
号化方式がよく使用される。ここでも符号化テーブルが
用いられる。画像データの伝送は画像の符号データとど
のテーブルが使用されているかなどの情報を含んだパラ
メータとともに受信側に送られる。

【００１１】受信側では符号化テーブルを参照して符号
を復元する。復元された量子化されたデータは量子化テ
ーブルを参照して逆量子化によりＤＣＴ係数が復元され
る。この量子化の性質から、完全にもとのＤＣＴ係数に
はもどれない。この意味で、このＤＣＴ方式による画像
圧縮は非可逆符号化であると言われている。さらに復元
されたＤＣＴ係数を逆ＤＣＴ変換することにより、８×
８画素のブロック画像が復元する。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】上記のＤＣＴ変換方式
の画像圧縮法では、量子化の際に係数部分を粗く量子化
すればデータ圧縮率は大きくなるが画質の劣化は免れな
い。２次元ＤＣＴの場合、８×８程度の画素が１ブロッ
クとなるが、ブロック単位で取り出された画像信号を逆
変換して画像を再生するとブロック歪と呼ばれるブロッ
ク境界での不連続が生じてしまう。

【００１３】結局、高度に圧縮し、量子化を粗くすると
高速処理は実現できるが、ブロック歪みが増大してしま
うということになる。圧縮率を下げて量子化を細かくす
るとブロック歪みは減少するが、高速処理や動きのはげ
しい動画の処理は望めない。そこで、実際の画像には高
周波成分があまり含まれないことから、高周波にあたる
高次係数部分を粗く量子化し、低次係数を細かく量子化
することにより、画質を落とさず、高能率符号化を可能
にしている。

【００１４】再生画像の品質を劣化させる要因のひとつ
であるブロック歪みは、視覚的にランダムな妨害よりも
１０倍以上大きく知覚されるという報告がある。包含量
の少ない高周波成分を粗く量子化して高度圧縮に対応し
ているが、ときには原画像が高周波成分の多い画像であ
るときは視覚的にも著しいブロック歪みを起こすことが
ある。

【００１５】ここまでＤＣＴ方式を例にとって説明した
が、この方式に限らず画像をブロック毎に直交変換によ
って符号化する方式で非可逆な圧縮復元を行うと再生画
像のブロック境界に歪みが発生するという問題点があ
る。本発明は、計算処理コストが低く、人間の視知覚特
性を反映し、ブロック歪みに関わる画像品質を適切に評
価する方法を得ることを目的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】上に説明したように画像
の変換符号化におけるブロック歪みの量は、圧縮パラメ
ータに応じて増減する。高度に圧縮して符号量を小さく
すればブロック歪みは増大し、逆に圧縮率を下げて符号
量を大きくすればブロック歪みは減少する。そこで、ブ
ロック歪みの量に応じて圧縮パラメータを制御すれば、
設定された符号量の範囲内で最良の画像品質を得ること
が出来る。

【００１７】再生画像の品質を評価する尺度としては平
均自乗誤差がよく用いられるが、これはランダム状の妨
害の度合いを表すものであり、視覚的妨害がブロック境
界に集中するブロック歪みを正しく評価することは出来
ない。復元画像のブロック歪みを評価する適切な尺度を
得て、画像品質の向上を図るべきである。実際、ブロッ
ク歪みは視知覚的にランダム状の妨害の１０倍以上の大
きな量として観察され、ブロック歪みによる画像品質劣
化の度合いを評価するためには別の画像品質評価尺度が
必要である。

【００１８】ブロック歪みに関わる画像品質の評価を行
う場合、最終的に画質を評価するのが人間であるため、
客観的な尺度を定義するには、人間の視知覚特性を良く
反映させなければならない。また、対象が画像であるた
め、正しい品質評価を行うために必要な情報が大量なも
のとなり、画像を符号化するのと同様に計算処理にかか
るコストが膨大となり、処理が不可能になってしまうこ
とがあることも配慮する必要がある。

【００１９】本発明はこのような問題を解決し、計算処
理コストが低く、ブロック歪みを正しく評価できる画像
品質評価方法を用いて、直交変換符号化画像の画像品質
を改善し、かつ、適正なデータ圧縮に貢献するものであ
る。この課題を解決するために、本発明では以下のよう
な手順で画像品質を評価する。

【００２０】（１）刺激に対する視覚の非直線性を考慮
する。人間が輝度の刺激に対して感じる特性は直線的で
はない。輝度レベルに依存せず人間の感覚に合った誤差
量を計測するためには、輝度レベルを人間の視覚特性に
比例するよう変換する必要がある。一般的に人間の視覚
特性は、ヴェーバー、フェヒナー、およびスティーブン
ス（Ｗｅｂｅｒ、Ｆｅｃｈｎｅｒ、およびＳｔｅｖｅｎ
ｓ）の法則によって近似的に表すことができる。スティ
ーブンスの法則により、輝度刺激Ｉにたいして人間が知
覚する明るさＥは次式で表される。

【００２１】

【数２】 式中、α、βは定数で、βの値は０．３から０．５とさ
れている。

【００２２】（２）画像表示装置における非直線性を考
慮する。一般に、画像信号は最終的にＣＲＴディスプレ
イ装置等の画像表示装置に表示されることを前提として
いるため、画像表示装置の特性を考慮する必要がある。
ＣＲＴディスプレイ装置上の表示は、電極に印加する電
圧に応じて明るくなる。電極への印加電圧をＶ、そのと
きの発光輝度をＩとすると、その関係は次式で示され
る。

【００２３】

【数３】 式中ｃ、γは定数である。数３の中で発光輝度をＩ_kと
するためには印加電圧Ｖ_kを

【数４】 としなければならない。これをγ補正という。一般的な
ＣＲＴディスプレイ装置のγの値は２．２から２．８で
ある。ＣＲＴディスプレイ装置上に原画像の相対輝度を
再現するためには、原画像の輝度に比例した輝度信号に
対してこのγ補正を施さなければならない。本発明で
は、予めこのγ補正を施した画像信号を取り扱う。

【００２４】（３）明るさ誤差の測定 人間の輝度刺激に対する知覚量を単に「明るさ」とす
る。再生画像の画素（ｍ，ｎ）の明るさの、原画像の画
素（ｍ，ｎ）の明るさに対する誤差ｅ（ｍ，ｎ）は次式
で定義される。

【００２５】

【数５】 ここで、ｍは画素の水平方向の番地を表し、画像の左端
の画素はｍ＝０である。ｎは画素の垂直方向の番地を表
し、画像の上端の画素はｎ＝０である。画素（ｍ，ｎ）
の右側に隣接する画素は（ｍ＋１，ｎ）、画素（ｍ，
ｎ）の下側に隣接する画素は（ｍ，ｎ＋１）と表され
る。Ｘ（ｍ，ｎ）は原画像の画素（ｍ，ｎ）の輝度信号
レベル、Ｙ（ｍ，ｎ）は再生画像の画素（ｍ，ｎ）の輝
度信号レベルである。

【００２６】数５においてＥ（Ｖ）は画像の輝度信号レ
ベルＶから明るさへの変換関数である。取り扱う画像復
号は発光輝度に対して予め、数３によりγ補正を施して
いるため、画像信号Ｖに対して数３の変換（逆γ補正）
を施して実際の発光輝度を求めなければならない。さら
に、この発光輝度に対して人間が知覚する相対的な明る
さを得るために、数２の変換を施さなければならない。
したがってＥ（Ｖ）は数２と数３から次のように導かれ
る。

【００２７】

【数６】

【００２８】前述の通り、βの値は０．３から０．５、
γの値を２．２から２．８とすると、γβの値は０．６
６から１．４となる。これを１とみなすことによりＥ
（Ｖ）はＶに比例することになるので、数５をより簡単
な次式に置き換えることができる。

【数７】

【００２９】（４）視知覚の明るさに対する弁別閾特性
を考慮した誤差を定義する。人間の視知覚は明るさに対
して弁別閾特性を保ち、閾値以下の誤差は知覚されな
い。客観的な誤差量を計測するためにはこのことも考慮
する必要がある。視知覚の明るさに対する弁別閾を考慮
した誤差ｅ′（ｍ，ｎ）を次式で定義する。

【００３０】

【数８】 係数ｔは、再生画像の画素の明るさの、原画像の画素の
明るさに対する誤差ｅ（ｍ，ｎ）が、ｅ（ｍ，ｎ）＞Ｋ
_thのときｔ＝１、ｅ（ｍ，ｎ）≦Ｋ_thのときｔ＝０の値
をとる。ここでＫ_thは人間の明るさに対する弁別閾値で
ある。

【００３１】（５）ブロック歪みの尺度を定義する。再
生画像と原画像との間の誤差の変化がブロック境界の前
後において連続的であるならば、誤差の絶対量がどんな
に大きくともブロック歪みとはならない。ブロック境界
に歪みが生じるのは、再生画像と原画像との間の誤差が
ブロック境界の前後において不連続である場合である。

【００３２】画像内で水平方向に隣接する画素（ｍ，
ｎ）と（ｍ−１，ｎ）との間の誤差の変化量ｄ_h（ｍ，
ｎ）および垂直方向に隣接する画素（ｍ，ｎ）と（ｍ，
ｎ−１）との間の誤差の変化量ｄ_v（ｍ，ｎ）は次式で
定義される。

【数９】

【００３３】この誤差の変化量を各ブロック境界につい
てブロックの辺の長さだけ自乗平均をとったものをブロ
ックの境界におけるブロック歪みの尺度とする。ブロッ
ク歪みの尺度を次式で定義する。ブロック（ｋ，ｌ）と
ブロック（ｋ−１，ｌ）との境界における歪みの尺度ｑ
_h（ｋ，ｌ）およびブロック（ｋ，ｌ）とブロック
（ｋ，ｌ−１）との境界における歪みの尺度ｑ_v（ｋ，
ｌ）は以下の式のようになる。

【００３４】

【数１０】 ここで、ｋは着目ブロックの水平方向の番地を表し、画
像の左端のブロックはｋ＝０である。ｌは着目ブロック
の垂直方向の番地を表し、画像の上端のブロックはｌ＝
０である。ブロック（ｋ，ｌ）の右側に隣接するブロッ
クは（ｋ＋１，ｌ）、ブロック（ｋ，ｌ）の下側に隣接
するブロックは（ｋ，ｌ＋１）と表される。Ｍはブロッ
クの水平方向の画素数、Ｎはブロックの垂直方向の画素
数である。

【００３５】（６）輝度起伏を考慮してブロック歪みの
尺度を求める。輝度の変化が大きい部分では、小さな誤
差は人間の目には遮断される傾向がある。輝度が起伏に
富んでいるほど、ブロック歪みの量は小さく知覚される
のである。このことを考慮し、より人間の視知覚特性に
近いブロック歪み尺度として以下のような式が適当であ
ることを見いだした。

【００３６】

【数１１】

【数１２】

【００３７】数１１、数１２においては、輝度の起伏形
状を表すパラメータとして輝度の分散を用いている。再
生画像におけるブロック（ｋ，ｌ）内の視知覚輝度の分
散σ²（ｋ，ｌ）は次式により定義される。

【数１３】

【００３８】数１３中でｐ（ｋ，ｌ）は再生画像におけ
るブロック（ｋ，ｌ）内の視知覚輝度の平均であり、次
式で定義される。

【数１４】

【００３９】数１３、数１４で定義された輝度の分散を
輝度起伏のパラメータとして用いると計算コストを低く
抑えることが出来る。計算結果の精度も充分満足できる
ものである。この本発明で採用した数１１および数１２
のブロック歪み尺度は、人間の視知覚特性を充分考慮し
てあり、ブロック歪みに関わる画像品質を適切に評価す
ることが出来る。また、計算コストの安価な分散を用い
ているので計算処理も容易である。

【００４０】この本発明の数１１および数１２で表され
るブロック歪尺度を用いて、量子化テーブルを適宜選択
しながら画像の圧縮伸長を行うことにより効率の良い画
像圧縮が可能となる。

【００４１】

【発明の効果】本発明の方法において用いられるブロッ
ク歪み評価法は、輝度刺激に対する人間の視覚特性、発
光輝度の電圧特性、視知覚の明るさに対する弁別閾特性
等を考慮しているため適正な画像評価を行う尺度とな
り、これに基づいて圧縮パラメータを選択することによ
り、ブロック歪が少なく、かつ圧縮率の高い圧縮・伸張
を実行できる。

【００４２】また、従来法であれば、このような特性に
輝度起伏パラメータを含めた場合、計算コストの増大を
招き、実質的に処理が不可能となってしまうが、本発明
の方法は、理論的に忠実なパラメータの代わりに輝度の
分散を用いることにより計算の低コスト化が実現し、か
つ、本発明の方法で算出する値は誤差が微小で、適正な
評価尺度となる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】ＤＣＴ符号変換による画像圧縮法の説明図であ
る。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像を特定数の画素の集合からなるブロ
   ックに分割し、該ブロックの画像評価に基づいて画像圧
   縮の程度を調整して画像圧縮・伸長を行う直交変換符号
   化方法において、前記画像評価の手段として隣接するブ
   ロックの境界におけるそれぞれのブロック歪尺度が 【数１１】 【数１２】 で表され、そして再生画像におけるブロック（ｋ，ｌ）
   内の視知覚輝度の分散σ²（ｋ，ｌ）が 【数１３】 で表され、そしてｐ（ｋ，ｌ）が再生画像におけるブロ
   ック（ｋ，ｌ）内の視知覚輝度の平均であり、 【数１４】 で表されるようなブロック歪尺度を画像評価手段とする
   ことを特徴とする画像の直交変換符号化による圧縮・伸
   張方法。