JPH0638189A - 画像符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明はデジタル画像を圧縮して伝送・記録
する際に用いる画像符号化の際に、画質劣化を抑制し、
人間の視覚特性に合致した高能率な画像圧縮符号化方法
を提供する。 【構成】 ブロック分割器１において画像信号をブロッ
クに分割し、ブロックごとの精細度を局所的精細度検出
器２で算出し、統計器３によって統計的性質に適応した
閾値によるクラス分けの後、相対的輪郭部検出器４で相
対的輪郭部を検出し、符号化制御器５によって符号化対
象ブロックが相対的輪郭部を含む場合と含まない場合で
符号化方法を変えるように、また相対的輪郭部を含まな
い場合には分類されたクラスによって量子化幅を変える
ように符号化器６を制御するようにし、相対的輪郭部の
周辺に発生する符号化ノイズの低減を図り、歪の検知さ
れにくい精細度の高いクラスに符号化ノイズを集めるよ
うに構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、デジタル画像を圧縮し
て伝送・記録する際に用いる画像符号化における画質劣
化を抑制する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、デジタル画像の符号化方法とし
て、画像をブロックに分割しブロックごとに離散コサイ
ン変換（以下、ＤＣＴと呼ぶ）を行い、ＤＣＴ係数を量
子化、符号化する方法が主流となってきた。これらの方
法のうち多くのものは、視覚のマスキング特性を利用し
て、符号化ノイズの検知されやすい平坦部では量子化幅
を小さく、周囲の画像の精細度が高いために符号化ノイ
ズが検知されにくい複雑部では量子化幅を大きく変更す
ることで画質の改善を図っている。それでも、圧縮率を
高めていくに従って、特に画像の輪郭部に発生する符号
化ノイズが非常に目につくようになる。これは、輪郭部
を含んだブロックが輪郭部に隣接する平坦部をも含んで
いるにもかかわらず、複雑部に分類され粗い量子化が行
われるためである。そこで、画像信号レベルの周囲との
変化量に着目し、変化量がある所定の閾値以上の場合に
輪郭部があると判定し、その部分の量子化幅を小さくし
て輪郭部のノイズを低減する試みがなされており、画質
の改善がみられることが確認されているが、人間が輪郭
部であると認識する部分を的確に検出できないために、
検知されるノイズを完全に除去することができない。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】人間の視覚特性は周囲
の画像の複雑さに応じて相対的な輪郭部を認識するた
め、平坦部の輪郭は検知されやすく、複雑部の輪郭は検
知されにくい特性を有している。したがって従来の技術
にあるような、あらかじめ設定した所定の閾値による輪
郭部検出方法では、周囲の画像の複雑さによらず、常に
一定の閾値で輪郭部を判定するため、実際に人間が輪郭
であると認める部分を的確に検出することができない。
さらに、ある画像にとって最適に設定された輪郭部検出
のための閾値は、別の種類の画像にとって最適な閾値と
はならない点に従来の技術では解決できない課題があ
る。したがって、従来の輪郭部検出方法を異なるフレー
ムの連続であると考えることができる動画像に適用する
場合、どのフレームも同じ閾値で輪郭部を検出すること
になり、場面に応じた輪郭部検出ができない。

【０００４】そこで、本発明の画像符号化方法は、１フ
レームの画像信号における局所的精細度に関する統計的
性質を利用し、フレームごとに平均精細度と局所的精細
度の分散からクラス分けの閾値１、閾値２を算出するこ
とによって、フレームごとの最適の輪郭部検出閾値を求
め、人間の視覚特性に適合した相対的輪郭部検出を行
い、さらに、符号化対象ブロックの周囲のブロックに対
する輪郭部検出結果から前記符号化対象ブロックが輪郭
部を含むことを予測することで、画質劣化の少ない高能
率画像符号化を実現することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の画像符号化方法は、画像信号を近接する複
数の画素からなるブロックに分割し符号化処理する方法
において、ブロックごとの離散コサイン変換に代表され
る直交変換による変換係数の交流成分の大きさ、もしく
は、ブロックごとの画像信号レベルの分散に比例した値
で局所的精細度を表現し、フレームごとの局所的精細度
に関する統計的性質を観測することによって、フレーム
ごとに平均精細度に局所的精細度の分散に比例した値を
加算した閾値１と平均精細度から局所的精細度の分散に
比例した値を減算した閾値２とを求め、画像信号の全ブ
ロックを局所的精細度によって閾値１以上のブロックを
複雑ブロック、閾値１よりも小さく閾値２よりも大きい
ものを平均ブロック、閾値２以下のブロックを平坦ブロ
ックというように３クラスに分類し、符号化対象ブロッ
クが複雑ブロックに属し、かつ前記符号化対象ブロック
の周囲のブロックに１つでも平坦ブロックに属するもの
がある場合、もしくは、前記符号化対象ブロックが複雑
ブロックに属し、かつ前記符号化対象ブロックの周囲に
２つ以上の相対的輪郭部を含むブロックがある場合、前
記符号化対象ブロックは相対的輪郭部を含むと判定し、
前記符号化対象ブロックが前記相対的輪郭部を含む場合
の量子化幅を小さく、また、前記符号化対象ブロックが
前記相対的輪郭部を含まない場合の量子化幅は前記符号
化対象ブロックが属するクラスの精細度に比例して大き
く設定することにより、画像信号の統計的性質に適合し
た量子化を行うように構成する。

【０００６】

【作用】本発明は上記の構成において、画像信号の性質
によらず周囲のブロックとの相対的な精細度の差から相
対的輪郭部を検出し、相対的輪郭部の情報量割り当てを
増加することで視覚的に検知されやすい輪郭部の符号化
ノイズを低減し、発生する符号化ノイズを視覚的に検知
されにくい精細度の高いブロックに集めるように作用す
ることとなる。

【０００７】

【実施例】以下本発明の画像符号化方法の一実施例につ
いて、図面を参照しながら説明する。ここでは、画像信
号を８×８画素のブロックに分割した場合の例について
説明するが、ブロックの大きさは８×８画素に限るもの
ではない。まず、図１、図２および図３を用いて第１の
実施例を説明する。図１は本発明の第１の実施例の画像
符号化方法のブロック図であり、ブロック分割器１、符
号化器６、適応輪郭検出部１００から構成されている。
適応輪郭検出部１００は局所的精細度検出器２、統計器
３、相対的輪郭部検出器４、符号化制御器５によって構
成されている。図２はＤＣＴに代表される直交変換器
７、交流成分検出器８から構成される局所的精細度検出
器２の一例を示すブロック図である。また図３は画像信
号をブロックに分割し、ブロックごとのＤＣＴによる変
換係数の一例を示す図である。

【０００８】以上のような構成要素よりなり、つぎにそ
の構成要素相互の関連と動作を説明すると、ブロック分
割器１によって画像信号をブロックに分割したあと、画
像信号の局所的精細度をブロックごとに精細度検出器２
で検出し、統計器３で精細度に関する統計をとる。さら
に、局所的精細度の情報を使って相対的輪郭部検出器４
で画像信号の相対的輪郭部を検出し、符号化制御器５で
局所的精細度と精細度に関する統計と相対的輪郭部検出
結果を利用して、相対的輪郭部を含むブロックに対する
符号化方法を制御する。

【０００９】つぎに、本発明の第２の実施例を説明す
る。図４は本発明の第２の実施例における交流成分検出
器８のブロック図で、乗算器９および加算器１０から構
成されている。直交変換器７によって直交変換された変
換係数のうち、交流成分を表現する変換係数は乗算器９
で２乗され、さらに、加算器１０でその総和、いわゆる
交流電力が計算され、交流成分検出器８の出力とする。

【００１０】つぎに、本発明の第３の実施例を説明す
る。図５は本発明の第３の実施例における交流成分検出
器８の一実施例を示すブロック図で、絶対値器１１およ
び加算器１２から構成される。直交変換器７によって直
交変換された変換係数のうち、交流成分を表現する変換
係数は絶対値器１１で絶対値化され、加算器１２でその
総和が計算され、交流成分検出器８の出力とする。

【００１１】つぎに、本発明の第４の実施例を説明す
る。図６は本発明の第４の実施例における局所的精細度
検出器２の一実施例を示すブロック図で、平均値計算器
１３、乗算器１４、１５、加算器１６および差分器１７
から構成されている。ブロック内の全画素値から平均値
計算器１３で平均画素値を計算し、乗算器１４で平均画
素値の２乗を計算するとともに、画素ごとに乗算器１５
で２乗され加算器１６でその総和が計算される。さら
に、差分器１７で画素ごとの２乗和から平均画素値の２
乗を減じた結果、つまり、ブロック内画素値の分散に比
例した値を局所的精細度として出力する。なお、ここで
は平均値計算器１３、乗算器１４、１５、加算器１６お
よび差分器１７での構成例を示したが、ブロック内画素
値の分散に比例した値を出力できる構成ならば、ここに
示した例に限定されるものではない。

【００１２】つぎに本発明の第５の実施例を説明する。
図７は本発明の第５の実施例における統計器３の一実施
例を示すブロック図で、平均値計算器１８、乗算器１
９、２０、加算器２１、差分器２２、閾値生成器２３お
よび比較器２４から構成されている。また図８は同実施
例における画像信号の局所的精細度と検出頻度に関する
統計の一例を、横軸に局所的精細度を、縦軸に検出頻度
をとって示している。ブロックごとの局所的精細度は平
均値計算器１８で画像信号の平均精細度が計算され、乗
算器１９で平均精細度の２乗が計算されるとともに、局
所的精細度ごとに乗算器２０で２乗され加算器２１でそ
の総和が計算される。さらに、差分器２２で局所的精細
度ごとの２乗和から平均精細度の２乗を減じて、局所的
精細度の分散σを求める。閾値生成器２３では、画像信
号の平均精細度に局所的精細度の分散σに比例した値α
σ（α＞０）を加算した閾値１と平均精細度から局所的
精細度の分散σに比例した値βσ（β＞０）を減算した
閾値２を生成し、比較器２４で局所的精細度が閾値１以
上のブロックを複雑ブロック、閾値１よりも小さく閾値
２よりも大きいブロックを平均ブロック、閾値２以下の
ブロックを平坦ブロックというように３クラスに分類す
る。なお、ここでは平均値計算器１８、乗算器１９、２
０、加算器２１、差分器２２、閾値生成器２３、比較器
２４での構成例を示したが、局所的精細度の分散σに比
例した値でクラス分けを行うことができるならば、この
構成に限定されるものでない。

【００１３】つぎに、図９を用いて本発明の第６の実施
例を説明する。図９は比較器２５、２６、論理積器２７
から構成される相対的輪郭部検出器４の一実施例を示し
ている。輪郭部を含むブロックの局所的精細度は高いこ
とが予想されるため、比較器２５は符号化対象ブロック
の局所的精細度が複雑ブロックに分類される閾値１より
も大きい場合に輪郭部を含む可能性があるとして真を出
力する。また、周囲の局所的精細度が低いことが輪郭部
検出の条件であるため、比較器２６は隣接ブロックの局
所的精細度が平坦ブロックに分類される閾値２よりも小
さいものが１つでもある場合に真を出力するものとす
る。２つの比較器２５、２６の出力の論理積を論理積器
２７で求めることによって相対的輪郭部検出を行う。な
お、ここでは正論理を用いて記述したが、負論理でも同
様の検出を行うことができる。

【００１４】つぎに、図１０を用いて本発明の第７の実
施例を説明する。図１０は計数器２８、比較器２９から
構成される補助の相対的輪郭部検出器４ａの一実施例を
示している。符号化対象ブロックが複雑ブロックに分類
され、かつ周囲のブロックが１つでも平坦ブロックに分
類されるものがあれば、符号化対象ブロックは輪郭部を
含むと判定する第６の実施例だけでは、内部が複雑ブロ
ックである鋭角的な凹部の先端などで輪郭部の検出が不
可能となる。そこで、符号化対象ブロックの周囲のブロ
ックの輪郭部検出結果から２つ以上のブロックが輪郭部
を含む場合に符号化対象ブロックは輪郭部を含むものと
予測するために、計数器２８は符号化対象ブロックの周
囲のブロックのうち、相対的輪郭部を含むブロックの数
をカウントし、比較器２９でカウント数が２以上の場合
に符号化対象ブロックは相対的輪郭部を含んでいると判
定する。

【００１５】つぎに、図１１を用いて本発明の第８の実
施例を説明する。図１１は量子化テーブル選択器３０、
複数の量子化テーブル３１から構成される符号化制御器
５の一実施例を示している。量子化テーブル選択器３０
はブロックごとのクラス分け情報と相対的輪郭部検出結
果から、それぞれの場合に最適な量子化テーブルを複数
の量子化テーブル３１から選択する。その際、符号化対
象ブロックが相対的輪郭部を含む場合には量子化幅の小
さいテーブルを選択し、それ以外の場合には符号化対象
ブロックのクラスに応じて、精細度が高いクラスほど量
子化幅の大きい量子化テーブルを選択するように量子化
テーブル選択器３０を設計する。

【００１６】以上の実施例における発明の効果を、計算
機シミュレーションによって検討した結果、従来の方法
に対してＳ／Ｎ比では０．５ｄＢ程度の改善であった
が、視覚的にはそれ以上の画質改善効果が認められた。

【００１７】

【発明の効果】以上のように本発明の画像符号化方法
は、画像信号を近接する複数の画素からなるブロックに
分割し符号化する方法において、画像信号の局所的精細
度の統計的性質を利用してクラス分けを行い、前記クラ
ス分け情報から相対的輪郭部を検出し、前記相対的輪郭
部を含むブロックに対して符号化方法を変えるように、
また、前記相対的輪郭部を含まないブロックに対しては
クラス別に符号化方法を変えるように構成することで、
画像信号の種類によらず人間が視覚的に輪郭であると認
識する部分を検出し、また、視覚的にノイズが検知され
にくい精細度の高いブロックに符号化ノイズを集めるこ
とにより、静止画像はもとより動画像においても、より
自然で視覚的に劣化の少ない高能率符号化が実現できる
ものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の画像符号化方法のブロ
ック図

【図２】同じくその局所的精細度検出器のブロック図

【図３】同じくＤＣＴ変換係数の図

【図４】本発明の第２の実施例における交流成分検出器
のブロック図

【図５】同じく第３の実施例における交流成分検出器の
ブロック図

【図６】同じく第４の実施例における局所的精細度検出
器のブロック図

【図７】同じく第５の実施例における統計器のブロック
図

【図８】同じく第５の実施例における局所的精細度と検
出頻度との関係図

【図９】同じく第６の実施例における相対的輪郭部検出
器のブロック図

【図１０】同じく第７の実施例における補助の相対的輪
郭部検出器のブロック図

【図１１】同じく第８の実施例における符号化制御器の
ブロック図

【符号の説明】

１ ブロック分割器 ２ 局所的精細度検出器 ３ 統計器 ４ 相対的輪郭部検出器 ４ａ 補助の相対的輪郭部検出器 ５ 符号化制御器 ６ 符号化器 ７ 直交変換器 ８ 交流成分検出器 ９，１４，１５，１９，２０ 乗算器 １０，１２，１６，２１ 加算器 １１ 絶対値器 １３，１８ 平均値計算器 １７，２２ 差分器 ２３ 閾値生成器 ２４，２５，２６，２９ 比較器 ２７ 論理積器 ２８ 計数器 ３０ 量子化テーブル選択器 ３１ 複数の量子化テーブル １００ 適応輪郭検出部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像信号を近接する複数の画素からなる
   ブロックに分割し符号化処理する方法において、前記画
   像信号のフレーム内における局所的精細度をブロックご
   との直交変換による変換係数の交流成分の大きさとして
   計算し、フレームごとに局所的精細度に関する統計的性
   質を利用して相対的輪郭部を検出し、符号化対象ブロッ
   クが前記相対的輪郭部を含む場合と含まない場合の圧縮
   符号化方法を変えることを特徴とする画像符号化方法。
2. 【請求項２】 ブロックごとの直交変換による変換係数
   の交流成分の大きさを、ブロック内の交流変換係数の２
   乗和で表現することを特徴とする請求項１記載の画像符
   号化方法。
3. 【請求項３】 ブロックごとの直交変換による変換係数
   の交流成分の大きさを、ブロック内の交流変換係数の絶
   対値和で表現することを特徴とする請求項１記載の画像
   符号化方法。
4. 【請求項４】 画像信号を近接する複数の画素からなる
   ブロックに分割し符号化処理する方法において、前記画
   像信号のフレーム内の局所的精細度をブロック内の画像
   信号レベルの分散に比例した値として計算し、フレーム
   ごとに局所的精細度に関する統計的性質を利用して相対
   的輪郭部を検出し、符号化対象ブロックが前記相対的輪
   郭部を含む場合と含まない場合の圧縮符号化方法を変え
   ることを特徴とする画像符号化方法。
5. 【請求項５】 フレーム内の平均精細度を中心に、局所
   的精細度の分散に比例して高精細度側、低精細度側に離
   れた精細度をそれぞれ閾値１、閾値２とし、前記閾値
   １、閾値２を用いて前記フレーム内の全ブロックを複雑
   ブロック、平均ブロック、平坦ブロックのいずれかのク
   ラスに分類することを特徴とする請求項１または請求項
   ４記載の画像符号化方法。
6. 【請求項６】 符号化対象ブロックが複雑ブロックに属
   し、かつ前記符号化対象ブロックの周囲のブロックに１
   つでも平坦ブロックに属するものがある場合、前記符号
   化対象ブロックは相対的輪郭部を含むと判定することを
   特徴とする請求項５記載の画像符号化方法。
7. 【請求項７】 符号化対象ブロックが複雑ブロックに属
   し、かつ前記符号化対象ブロックの周囲に２つ以上の相
   対的輪郭部を含むブロックがある場合、前記符号化対象
   ブロックは相対的輪郭部を含むと判定することを特徴と
   する請求項６記載の画像符号化方法。
8. 【請求項８】 符号化対象ブロックが相対的輪郭部を含
   む場合、局所的精細度の分散に反比例して量子化幅小さ
   くし、また、前記符号化対象ブロックが相対的輪郭部を
   含まない場合の量子化幅は前記符号化対象ブロックの属
   するクラスの精細度に比例して大きく設定し、量子化を
   行うことを特徴とする請求項７記載の画像符号化方法。