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JPH0638193A - Picture compressor - Google Patents

Picture compressor

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Publication number
JPH0638193A
JPH0638193A JP21367292A JP21367292A JPH0638193A JP H0638193 A JPH0638193 A JP H0638193A JP 21367292 A JP21367292 A JP 21367292A JP 21367292 A JP21367292 A JP 21367292A JP H0638193 A JPH0638193 A JP H0638193A
Authority
JP
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Application
Patent type
Prior art keywords
transformation
band
picture
hadamard
division
Prior art date
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Pending
Application number
JP21367292A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Shinichi Matsui
紳一 松井
Original Assignee
Casio Comput Co Ltd
カシオ計算機株式会社
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Filing date
Publication date

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Abstract

PURPOSE:To obtain the picture compressor suitable for the visual sense charac teristic of human being while enhancing the energy concentration in which Hadamard transformation is adopted for a band division means so as to make orthogonal transformation adaptive. CONSTITUTION:In the picture compressor in which an input is divided into prescribed bands by a band division means and prescribed sample processing is performed for divided outputs, Hadamard transformation is adopted for the band division means. Then the orthogonal wavelets transformation is applied to a partial picture to prevent production of mosquito noise, and the Hadamard transformation is applied to a partial picture whose energy concentration is desired to be enhanced. For example, in band divisions A-C for the orthogonal transformation for band division, a quadrature mirror filter QMF (marked O) with long taps of nearly 10 taps is employed and a filter (marked square) with 2 taps employing the Hadamard transformation is adopted for other band divisions D-G.

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【産業上の利用分野】本発明は、画像データの圧縮処理等に用いられる画像圧縮装置に係り、詳細には、適応的直交変換を用いた画像圧縮装置に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates to an image compression apparatus for use in compression processing of image data, and more particularly, to an image compression apparatus using the adaptive orthogonal transformation.

【0002】 [0002]

【従来の技術】ISDNやCD−ROMを前提とした画像の高能率符号化技術において、DCT(離散コサイン変換)が高能率符号化技術の主流になりつつある。 In the high efficiency coding technique of the Prior Art Image premised on the ISDN or CD-ROM, DCT (discrete cosine transform) is becoming the mainstream of the high-efficiency coding technique. このDCTの長所はエネルギー集中度が高いことでありこの長所を最大限に利用することにより圧縮を可能にしている。 The advantage of this DCT is to allow compression by energy concentration is not less high utilizing this advantage maximally. 一方、欠点としては「モスキートノイズ」の発生、 On the other hand, the occurrence of "mosquito noise" as a drawback,
「ブロック歪」の発生など、人間の視覚特性にマッチしないノイズが発生することであり、このノイズを取り除くことが必要となってきている。 Such as the occurrence of the "block distortion" is that it does not match the human visual characteristic noise is generated, it can remove this noise has become necessary. ブロック歪を取り除く方法としてLOT(Lapped Orthogonal Transform:重合直交変換)等が考察されていたが、その一般化の方法としてSBC(sub-band coding:帯域分割符号化)が注目されている。 LOT As a method of removing the block distortion: While (Lapped Orthogonal Transform polymerization orthogonal transform) or the like has been discussed, as a method of generalized SBC (sub-band coding: sub-band coding) has attracted attention. SBCでは、帯域分割を2分割を単位として行うことを基本とし、折返し成分がキャンセルされるQMF(quadrature mirror filter)を用いるのが一般的である。 In SBC, a basic to carry out band division two divided units, use a QMF (quadrature mirror filter) which aliasing components are canceled is common. QMFについて簡単に説明する。 It will be briefly described QMF. 図5は一次元の帯域分割を説明するための図であり、図5に示すように、あるデータ列x(n)が入力された時、x Figure 5 is a diagram for explaining the band division of a one-dimensional, as shown in FIG. 5, when a data sequence x (n) is the input, x
(n)をHiとLoの2つの帯域に分割してサブサンプル(図5の↓参照)する。 (N) to the Hi and two sub-samples by dividing the band of Lo (↓ see Figure 5). サブサンプルされるため、データが2つに分かれても合計のデータ数に変化はない。 To be sub-sampled, the data does not change the number of data of the total be divided into two.
次に元に戻すためオーバサンプル(図5の↑参照)してフィルタリングすることにより出力y(n)を得る。 Then obtain the output y (n) is by to filtering (↑ see Fig. 5) over the sample to undo. 図8に示すように上記の方法を数回繰り返すことにより、 By repeating several times the above method, as shown in FIG. 8,
帯域を分割することができる。 It is possible to split the band. このように、QMFは図5において入力X(n)を2つの帯域に分割するためプリフィルタ(H 0 ,H 1 )を掛けた後、サブサンプルを実行する。 Thus, QMF after multiplied by the pre-filter (H 0, H 1) for dividing input X (n) to the two bands 5, executes a sub-sample. また、逆に変換する場合には、オーバーサンプルした後にポストフィルタ(G 0 ,G 1 )を掛けることによって得られる。 Moreover, when converting the contrary is obtained by applying a post filter (G 0, G 1) after the oversampling. ところで、QMFの場合、そのフィルタH 0 ,H 1の係数に次のような特徴がある。 In the case of QMF, it has the following characteristics in its coefficients of the filter H 0, H 1. すなわち、 That is,
0の係数をa 0 ,a 1 ,…,a 9とするときH 1の係数はa 0 ,−a 1 ,…,a 2 ,−a 3 ,…,a 8 ,−a 9となり、 The coefficients of H 0 a 0, a 1, ..., the coefficients of an H 1 when a a 9 a 0, -a 1, ..., a 2, -a 3, ..., a 8, -a 9 , and the
さらにa 0 =a 9 ,a 1 =a 8 ,a 2 =a 7 ,…,a 4 =a 5となっている。 Furthermore a 0 = a 9, a 1 = a 8, a 2 = a 7, ..., has a a 4 = a 5. このため、従来よりその分割装置として図6に示すようなバタフライ演算を行うものが考察されてきた。 Therefore, we have to perform butterfly operations as shown in FIG. 6 as a dividing apparatus conventionally discussed. このように、図5に示すQMFは図6のようなバタフライ演算を含むアダマール変換により演算されることが考えられる。 Thus, QMF shown in FIG. 5 is considered to be calculated by Hadamard transformation comprising the butterfly operation as shown in FIG. 6. ここで、図5においてy(n)とx Here, in FIG. 5 and y (n) x
(n)が完全に一致しているか、H 0 ,H 1などが直交性を満たしているか、また直線位相になっているかなどの問題があるがQMF,CQF,SSKFなどの方法により部分的に問題は解決している。 Or (n) is perfectly matched, H 0, or the like H 1 satisfies orthogonality, also there are problems such as whether become linear phase QMF, CQF, partly by a method such as SSKF the problem is solved. これらはすべてそのフィルタの係数を決定する方法であり、基本的に図5のH These are all methods for determining the coefficients of the filter, H basically 5
0 ,H 1 ,…の定め方のみの問題である。 0, H 1, which is ... determined how only the problem of. うまく係数を定めることができれば、DCTと同じ程度のエネルギ集中度でフィルタの係数が十分長く、H 1のDC付近のエネルギが十分小さいものを選ぶことができ、圧縮率とブロック歪の問題を同時に解決することができる。 If it is possible to determine the well coefficients, DCT coefficient of the filter is sufficiently long in the same degree of energy concentration degree, the energy near DC of an H 1 is able to choose a sufficiently small, the compression ratio and the block distortion problems simultaneously it can be solved.

【0003】 [0003]

【発明が解決しようとする課題】ところが、モスキートノイズはこのような方法ではまったく解決することができない。 The object of the invention is to be Solved However, mosquito noise can not be completely solved in this way. 近年、モスキートノイズを減らす方法として高い周波数帯域のものは時間分解能をupし、周波数分解能をdownさせ、逆に低い周波数帯域のものは時間分解能をdownし、周波数分解能をupするウェーブレット(wavelet)理論に基づく方法が考えられている。 Recently, the time resolution as the high frequency band as a method for reducing mosquito noise is up, the frequency resolution is down, and down the time resolution as low-frequency band Conversely, the frequency resolution is up wavelet (wavelet) Theory method based on is considered.
すなわち、例えばDCTでは低い周波数帯域から高い周波数帯域までサンプリング個数は1個(固定)であり周波数とサンプリングの関係は固定であった。 That is, for example, one sampling number from the DCT in a low frequency band to a high frequency band (fixed), and relationship between the frequency and the sampling was fixed. しかし、D However, D
CTで代表される周波数帯域に毎にサンプリング個数を均一に分割する方法では位相関係は適正に表現される反面、一様な画面(例えば、空)に不自然な歪が生じるモスキートノイズが発生することがある。 Whereas the method of uniformly dividing the sampling number for each frequency band represented by CT phase relationship is properly represented, uniform screen (e.g., air) mosquito noise unnatural distortion occurs to generate Sometimes. そこで、高い周波数帯域のもの程時間分解能を上げる(周波数分解能は下げる)ウェーブレット変換方法を適用して人間の視覚特性に合った画像圧縮を行うことができる。 Therefore, it is possible to perform high increase as time resolution that frequency band (frequency resolution lowers) image compression by applying a wavelet transform method suited to human visual characteristics. 具体例で簡単に説明する。 Briefly described in a specific example. 図9において入力x(n)に対して帯域分割Aにおいて、2分割後、サブサンプルしてx(n) In the band division A with respect to the input x (n) in FIG. 9, after divided into two sub-samples to x (n)
/2個づつのデータを得る。 / Get two at a time of data. 次にBにおいて、さらに同様にしてx(n)/4個づつのデータを得る。 Next, in B, to obtain the x (n) / 4 pieces at a time of data in the further similarly. 最後にC Finally, C
においてx(n)/8個づつのデータを得る。 Obtaining x (n) / 8 pieces increments the data in. 合計では、x(n)/8+x(n)/8+x(n)/4+x In total, x (n) / 8 + x (n) / 8 + x (n) / 4 + x
(n)/2=x(n)となり変化していない。 (N) / 2 = x (n) does not change next. すなわち、入力x(n)に対してサンプル間隔の異なる4種のデータを出力する(規定の数(8個)が全て表現できる)直交変換となっている。 That, and outputs the four data having different sample interval for the input x (n) (the number of provisions (8) can be any expression) has an orthogonal transformation. Aの出力データはサブサンプルが1回のため十分時間分解能がある。 Output data of the A sub sample is sufficient time resolution for a single. このような直交変換を用いるとモスキートノイズに非常に有効に働く。 Such very effectively acts to mosquito noise when using orthogonal transformation. ここで、2のべき(2 n )で示される直交ウェーブレット変換はQMFと近似することが知られている。 Here, orthogonal wavelet transform represented by powers of two (2 n) is known to be approximated with QMF. 図10はQMFのサンプリングを示す図であり、同図・印はサンプリング密度を示す。 Figure 10 is a diagram showing the sampling of QMF, drawing-mark indicates the sampling density. 入力x(n)に対しロウ(L)側、ハイ(H)側において図示のようなサンプリングとなり、H側はそのままにしL側についてのみサンプリングを重ねてLL,LLLのサンプリング密度を作成する(図9の分割パターン参照)。 Input x (n) with respect to the row (L) side, and sampling as illustrated in high (H) side, H side overlapping sampling only the L-side Leave the LL, to create a sampling density of LLL (Figure 9 reference of the division pattern). なお、上記帯域分割を行ってもLH及びLLのデータを使用して逆QMF Incidentally, the reverse using data of LH and LL even if the band division QMF
をかければLを復元することができ、同様にLLH及びLLLのデータを使用すればLLを復元することができる。 Can restore the L multiply the length, similarly it can be restored LL Using data LLH and LLL. 上記ウェーブレット直交変換は、ブロック歪み、モスキートノイズに関して非常に有効ではあるが、エネルギ集中度、量子化と考え合わせると必ずしも適切な方法とは言えず適応的な方法が望まれていた。 The wavelet orthogonal transform, block distortion, although it is very effective with respect to mosquito noise, energy concentration degree, adaptive methods not always suitable method Taken together the quantization has been desired. すなわち、画像圧縮ではエネルギ集中度が最も重要であるが、ウェーブレット変換だけで処理すると集中度が足りないために圧縮効率が落ちてしまう欠点があった。 That is, in the image compression but energy concentration degree is most important, the degree of concentration and treatment with only the wavelet transform has a drawback that the compression efficiency falls to lack. そこで本発明は、直交変換を適応化することができ、エネルギ集中とを高めつつ人間に視覚特性に適した画像圧縮装置を提供することを目的としている。 The present invention, an orthogonal transformation can be adapted, and its object is to provide an image compression apparatus suitable visual characteristics to humans while increasing the energy concentration.

【0004】 [0004]

【課題を解決するための手段】請求項1記載の発明は、 Means for Solving the Problems The invention according to claim 1,
上記目的達成のため、入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、前記帯域分割手段が、アダマール変換であるように構成されている。 For the purposes achieved, divided into a predetermined band by the band dividing means an input, the image compression apparatus that performs a predetermined sample processing on the divided output, said band division means, configured to be a Hadamard transform It is. 請求項2記載の発明は、入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、前記帯域分割手段が、直交変換手段とアダマール変換からなるように構成されている。 According to a second aspect of the invention is divided into a predetermined band by the band dividing means an input, the image compression apparatus that performs a predetermined sample processing on the divided output, the band dividing means, orthogonal transformation means and the Hadamard It is configured to be from the conversion. 請求項3記載の発明は、入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、前記帯域分割手段が、ウェーブレット理論に基づく直交ウェーブレット変換とアダマール変換からなるように構成されている。 According to a third aspect of the invention, divided into a predetermined band by the band dividing means an input, the image compression apparatus that performs a predetermined sample processing on the divided output, said band division means, based on wavelet theory orthogonal It is configured to be from the wavelet transform and Hadamard transform. 請求項4記載の発明は、入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、前記帯域分割手段が、直交ミラーフィルタ(QMF)とアダマール変換からなるように構成されている。 Invention according to claim 4, divided into a predetermined band by the band dividing means an input, the image compression apparatus that performs a predetermined sample processing on the divided output, said band division means, Quadrature Mirror Filter (QMF ) and is configured to be a Hadamard transform. 前記帯域分割手段は、例えば請求項5に記載されているように部分画像の特徴に応じて変換手段を選択して使用するように構成されていてもよく、また、例えば請求項6に記載されているように、モスキートノイズの発生を防止しようとする部分画像については前記直交ウェーブレット変換を使用し、エネルギ集中度を高めようとする部分画像については前記アダマール変換を使用するように構成されているものでもよい。 Said band dividing means, for example, may be configured to be used in selecting the converting means in accordance with the characteristic of the partial image as described in claim 5, also, for example, set forth in claim 6 and as, using the orthogonal wavelet transform for partial image to be prevent the occurrence of mosquito noise, it is configured to use the Hadamard transform to the portion image to attempt to increase the energy concentration degree it may be the one. また、前記アダマール変換が、 Further, the Hadamard transform,
例えば請求項7に記載されているようにアダマール行列の要素が1と−1のアダマール変換であってもよい。 For example elements of the Hadamard matrix may be a Hadamard transform of 1 and -1, as described in claim 7.

【0005】 [0005]

【作用】本発明の手段の作用は次の通りである。 [Action] action of the means of the present invention is as follows. 請求項1、2、3、4、5、6及び7記載の発明では、モスキートノイズの発生を防止しようとする部分画像については直交ウェーブレット変換が適応され、エネルギ集中度を高めようとする部分画像についてはアダマール変換が適応されて適応された変換手段により入力が所定の帯域に分割される。 In the invention of claim 1,2,3,4,5,6 or 7, wherein the partial image to be prevent the occurrence of mosquito noise is orthogonal wavelet transform is adapted, the partial image to be increase the energy concentration degree input by the conversion means Hadamard transform is adapted is adapted are divided into the predetermined band for. そして、分割された出力に対しサンプル処理手段により所定のサンプル処理が実行される。 Then, a given sample processing is executed by the sample processing unit to split output. 従って、直交変換を適応化するとができ、エネルギ集中度を高めつつ人間の視覚特性に適した画像圧縮装置が実現できる。 Therefore, when adapting the orthogonal transform can be, image compression apparatus suitable for human visual characteristics while enhancing energy concentration degree can be realized.

【0006】 [0006]

【実施例】以下、本発明を図面に基づいて説明する。 EXAMPLES The following description will explain the present invention with reference to the drawings. 原理説明まず、ウェーブレット変換ではエネルギ集中度が足りない場合があることについて述べ、次に本発明の基本原理を説明する。 Rationale First, describe that it may energy concentration degree is insufficient in the wavelet transform, and then explaining the basic principle of the present invention. 図1に示すように前記図9で分割した後、 After splitting with FIG 9, as shown in FIG. 1,
さらに分割して、あるブロック単位で分割するものとしないものに分ける(当然どちらを選択したかは、フラグを立てて、別の量子化等の処理をする)ことにより適応的な直交変換を作ることができるように考えられる。 And further divided, it is divided into what does and does not split in blocks (Do you chose course, a flag, a processing such as different quantization) making adaptive orthogonal transformation by it is thought to be as it is possible. すなわち、あるブロックではモスキートノイズを防ぐためにA,B,Cなる分割のみを行って時間軸の分解能を高くし、また、あるブロックではA〜Gのすべての分割をすることによりノイズが分散するようにすることができるように考えられる。 Ie, A to prevent mosquito noise in one block, B, to increase the resolution of the time performing C becomes split only shaft, also, so that noise is dispersed by a certain block of all split A~G it is considered to be able to to. 換言すれば、図9に示したA, In other words, as shown in FIG. 9 A,
B,Cなる分割だけではなく図1に示したようなD, B, D as shown in FIG. 1 not only C becomes split,
E,F,G,…の枝の部分についてデータを利用できるようにすればエネルギ集中度を高めることが可能になる。 E, F, G, ... it is possible to increase the energy concentration degree if data can be utilized for the portion of the branch. ところが、このようなブロック毎の分割・非分割は、一般にはうまくいかない。 However, division and non-division of each such block, generally does not work. これを図2を用いて説明する。 This will be described with reference to FIG. 図2はH 0 ,H 1として4タップのFIRフィルタを考えている。 Figure 2 contemplates FIR filter 4 taps as H 0, H 1. 図2において、,Dの上側、下側出力というのは図1で示される位置の信号であり、○印がサンプル、破線の○印がサブサンプルを表わす。 Upper ,, D 2, because the lower output is the signal of the position shown in Figure 1 represents ○ mark sample, dashed ○ mark a sub-sample. 簡単のため、Dが適当なブロック毎に行われるか、行われないかを考えると、Dの出力の値d 1を作り出すのにx(n) For simplicity, or D is performed for each appropriate block, considering whether or not performed, to produce a value d 1 of the output of the D x (n)
のデータx(4)〜x(13)を使用しているのがわかる。 It can be seen that using the data x (4) ~x (13). ここで、ブロック1,2を図2のように定義してブロック1はDによる分割を行い、ブロック2は行わないと仮定する。 Here, it is assumed that block 1 defines the blocks 1 and 2 as shown in FIG. 2 performs a division by D, the block 2 is not performed. データとしてブロック1はd 0 〜d 4 、ブロック2はd 5 〜d 8 (ブロックはDの分割は行わないため、データの種類が異なる)を持つことになる。 Block 1 as the data d 0 ~d 4, (because the block does not perform division and D, the type of data is different) block 2 d 5 to d 8 will have. この場合に問題となるは逆変換であり、量子化→符号化→伝送路→逆量子化の後、逆変換を行わなくてはならない理由が問題となる。 This becomes a problem when are inverse transform, after quantization → coding → transmission line → inverse quantization, why must perform inverse transform becomes a problem. 逆変換は順変換と同タップ数のフィルタをオーバーサンプルの後に掛けることによって実行される。 Inverse transformation is performed by multiplying the filter forward transform and the number of the taps after the oversampling. すなわち、図2のDの出力の点丸(○印参照)の位置に0を挿入した後、d 1 ,f 0 (=0),d 3 ,f 2 (= That is, after inserting the zero position of the point circles outputs of D of FIG. 2 (see ○ mark), d 1, f 0 ( = 0), d 3, f 2 (=
0)をたたみこみ、又d 2 ,f 1 (=0),d 4 ,f 3 (= 0) convolution, also d 2, f 1 (= 0 ), d 4, f 3 (=
0)をたたみこみ、両者を加えることによってg 1を作ることができる。 0) convolution, you can make g 1 by adding. ここで、問題点はg 2を作る際にd 1 Here, the problem d 1 ~ in making the g 2
8だけでは作れないことになり、d 5 ',d 6 'が必要不可欠であるにもかかわらず、d 5 ',d 6 'はg 2 it can not make the only d 8, despite d 5 ', d 6' is essential, d 5 ', d 6' is g 2,
5 ,d 6 ,d 7がなくては作れない。 d 5, without a d 6, d 7 can not make is. すなわち、ウェーブレット直交変換はブロック構造をもっていないのでブロック毎に分岐を増やしたり増やさなかったりすることはできない。 That is, the wavelet orthogonal transformation can not or may not increase or increased branching in each block does not have a block structure.

【0007】そこで本発明は、直交変換を適応化する手段として、上記直交変換のフィルタ係数に変換行列の要素が1,−1のみからなるアダマール変換行列を用いるようにする。 [0007] The present invention, as a means of adapting an orthogonal transform, the elements of the transformation matrix as the filter coefficients of the orthogonal transformation is 1, it is to use a Hadamard transform matrix comprising only -1. 帯域分割手段にアダマール変換を用いると前述したようにブロック化が不可能であったウェーブレット変換においてブロック化ができるようになることを本発明者は見いだした。 That will allow the blocking in the wavelet transform blocks is impossible as described above and used Hadamard transform to the band dividing means inventor has found. すなわち、アダマール変換は2 In other words, Hadamard transform 2
のべき(2 n )であるからブロック構造を持っており、 Because it is powers of (2 n) has a block structure,
これを使ってブロックに分割できるようにする。 Use this to be able to split the block.

【0008】 実施例図3〜図5は本発明に係る画像圧縮装置の一実施例を示す図である。 [0008] Example FIGS. 3 5 is a diagram showing an embodiment of an image compression apparatus according to the present invention. 先ず、構成を説明する。 First, a description will be given of the configuration. 図3は適応的直交変換が可能な画像圧縮装置を示す図である。 Figure 3 is a diagram showing an image compression apparatus capable of adaptive orthogonal transformation. 図3において、画像圧縮装置は、帯域分割を行う直交変換として帯域分割A,B,Cにおいてはタップの長い(例えば、1 3, the image compression apparatus, band division A as the orthogonal transform that performs band division, B, long tap in C (e.g., 1
0タップ前後)のQMF(図3○印参照)を、それ以外の帯域分割D,E,F,Gにおいてはアダマール変換によるタップ2のフィルタ(図3□印参照)を使用するように構成する。 The 0 QMF taps before and after) (see FIG. 3 ○ mark), configured to use the tap 2 by Hadamard conversion filter (refer to FIG. 3 □ mark) in the other band division D, E, F, G of . すなわち、A,B,Cなる分割はタップの長い従来例と同様のフィルタ(本実施例では、QM That, A, B, a similar filter (present embodiment and long conventional example of C becomes division taps, QM
F)を用いて、その他の分割はアダマール変換(特に、 With F), the other split Hadamard transform (in particular,
変換行列の要素が+1,−1のみのもの)によるタップ2のフィルタを用いるようにする。 Elements of the transformation matrix is ​​+ 1, so that a filter tap 2 by -1 only one). ここで、実験によりA,B,C以外のフィルタはタップ2のフィルタでも十分なことが証明されている。 Here, A, B, that filter other than C is sufficient even tap 2 filter has been demonstrated experimentally. なお、A,B,Cなる分割で用いられるQMFは前記図5〜図7と同様な装置及びフィルタ係数を使用してもよい。 Incidentally, A, B, QMF used in C consisting division may use the same equipment and filter coefficients with the FIGS. 5 to 7.

【0009】次に、本実施例の動作を説明する。 [0009] Next, the operation of this embodiment will be described. 前記図2のタイミングチャートにおいて、サンプルデータd 1 In the timing chart of FIG. 2, the sample data d 1
〜d 4がタップ2のアダマール変換変換によるフィルタで製作されているものとする。 To d 4 it is assumed to be produced by the filter by Hadamard transform conversion of the tap 2. すると、今回はg 1を作るためにはd 3 ,d 4のみで十分なだけではなく、g 2も同様なことになる。 Then, this time to make the g 1 is not only enough d 3, d 4, g 2 also will be similar. すなわち、D,E,F,G,なる分割はフィルタ係数が1,−1のアダマール変換を用いているからそのフィルタ自体ブロック構造を持っておりd That, D, E, F, G, becomes split filter coefficients 1, with the filter itself block structure because using Hadamard transform -1 d
1 〜d 8だけでg 1 ,g 2が復元できる。 G 1, g 2 can be restored by only 1 to d 8. 以上のような画像圧縮装置を一般に拡大すると図4に示すようにモスキートノイズを発生させなくないブロック(例えば、同図ハッチングに示すような線画を含むブロック)と、エネルギを集中させたい、またはノイズを分散させたいブロックという具合いに自由な選択が可能となる。 Above-mentioned image when enlarging the compressor generally not not generate mosquito noise as shown in FIG. 4 blocks (e.g., block containing line drawing as shown in FIG hatching) and want to concentrate energy, or noise free choice so on block desired to be dispersed becomes possible.

【0010】以上説明したように、画像圧縮装置は、帯域分割にタップの長いQMFと直交変換のフィルタ係数に変換行列の要素が1,−1のみからなるアダマール変換行列を用いるようにしているので、直交変換を適応化することができ、エネルギ集中度を高めつつ人間の視覚特性に適した変換にできる。 [0010] As described above, the image compression device, the elements of the band division converted into filter coefficients of the orthogonal transform long QMF the tap matrix 1, so that use of the Hadamard transform matrix comprising only -1 , it is possible to adapt the orthogonal transformation, possible to convert suitable for human visual characteristics while enhancing energy concentration degree.

【0011】なお、画像圧縮装置やフィルタ係数を構成する回路や部材の数、種類などは前述した実施例に限られないことは言うまでもない。 [0011] Note that the number of circuits and members constituting the image compression apparatus and filter coefficients, type, etc. is of course not limited to the embodiments described above.

【0012】 [0012]

【発明の効果】請求項1、2、3、4、5、6及び7記載の発明によれば、入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、前記帯域分割手段が、アダマール変換であるように構成されているので、 Effects of the Invention According to the invention of claim 1,2,3,4,5,6 or 7, wherein, divided into a predetermined band by the band dividing means input, divided predetermined sample processing to output in the image compression apparatus to execute, the band dividing means, which is configured to be a Hadamard transformation,
直交変換を適応化することができ、エネルギ集中度を高めつつ人間の視覚特性に適した画像圧縮装置を実現することができる。 An orthogonal transformation can be adapted, it is possible to realize an image compression apparatus suitable for human visual characteristics while enhancing energy concentration degree.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】画像圧縮装置の構成図である。 1 is a configuration diagram of an image compression apparatus.

【図2】画像圧縮装置のタイミングチャートである。 2 is a timing chart of the image compression apparatus.

【図3】画像圧縮装置の構成図である。 3 is a configuration diagram of an image compression apparatus.

【図4】画像圧縮装置の分割画面を示す図である。 4 is a diagram showing a split screen of the image compression apparatus.

【図5】画像圧縮装置のブロック構成図である。 5 is a block diagram of an image compression apparatus.

【図6】画像圧縮装置の分割装置を示す回路構成図である。 6 is a circuit diagram showing a dividing apparatus of the image compression device.

【図7】画像圧縮装置のフィルタ係数を示す図である。 7 is a diagram showing filter coefficients of the image compression apparatus.

【図8】画像圧縮装置の分割方法を示す図である。 8 is a diagram showing a method of dividing the image compression device.

【図9】従来の画像圧縮装置の構成図である。 9 is a configuration diagram of a conventional image compression apparatus.

【図10】従来の画像圧縮装置のタイミングチャートを示す図である。 10 is a diagram showing a timing chart of the conventional image compression apparatus.

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

A,B,C QMF D,E,F,G タップ2のフィルタ A, B, C QMF D, E, F, G-tap 2 filter

Claims (7)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、 前記帯域分割手段が、アダマール変換であることを特徴とする画像圧縮装置。 By 1. A band dividing means an input is divided into a predetermined band, the image compression apparatus for performing a predetermined sample processing on the divided output, the band dividing means, and characterized by a Hadamard transform image compression apparatus.
  2. 【請求項2】 入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、 前記帯域分割手段が、直交変換手段とアダマール変換からなることを特徴とする画像圧縮装置。 2. A divided into a predetermined band by the band dividing means an input, the image compression apparatus that performs a predetermined sample processing on the divided output, said band dividing means comprises a orthogonal transform means and Hadamard transform image compression apparatus characterized by.
  3. 【請求項3】 入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、 前記帯域分割手段が、ウェーブレット(wavelet)理論に基づく直交ウェーブレット変換とアダマール変換からなることを特徴とする画像圧縮装置。 3. A divided input to a predetermined band by the band dividing means, orthogonal in the image compression apparatus for performing a predetermined sample processing on the divided output, said band division means, based on the wavelet (wavelet) Theory image compression apparatus characterized by comprising a wavelet transform and Hadamard transform.
  4. 【請求項4】 入力を帯域分割手段により所定の帯域に分割し、分割された出力に対し所定のサンプル処理を実行する画像圧縮装置において、 前記帯域分割手段が、直交ミラーフィルタ(QMF)とアダマール変換からなることを特徴とする画像圧縮装置。 By wherein the band dividing means an input is divided into a predetermined band, the image compression apparatus for performing a predetermined sample processing on the divided output, the band dividing means, Quadrature Mirror Filter (QMF) and Hadamard image compression apparatus characterized by comprising a conversion.
  5. 【請求項5】 前記帯域分割手段は、部分画像の特徴に応じて変換手段を選択して使用するように構成されていることを特徴とする請求項1、請求項2、請求項3又は請求項4の何れかに記載の画像圧縮装置。 Wherein said band dividing means, according to claim 1, characterized in that it is configured to use by selecting the conversion means in accordance with the characteristic of the partial image, according to claim 2, claim 3 or claim the image compression apparatus according to any one of claim 4.
  6. 【請求項6】 前記帯域分割手段は、モスキートノイズの発生を防止しようとする部分画像については前記直交ウェーブレット変換を使用し、エネルギ集中度を高めようとする部分画像については前記アダマール変換を使用するように構成されていることを特徴とする請求項1、 Wherein said band dividing means, using the orthogonal wavelet transform for partial image to be prevent the occurrence of mosquito noise, the partial image to be increase the energy concentration degree of using said Hadamard transform claim 1, characterized in that it is configured to,
    請求項2、請求項3又は請求項4の何れかに記載の画像圧縮装置。 Claim 2, the image compression apparatus according to claim 3 or claim 4.
  7. 【請求項7】 前記アダマール変換が、アダマール行列の要素が1と−1のアダマール変換であることを特徴とする請求項1、請求項2、請求項3、請求項4、請求項5又は請求項6の何れかに記載の画像圧縮装置。 Wherein said Hadamard transform, claim 1, wherein the elements of the Hadamard matrix is ​​a Hadamard transform of 1 and -1, claim 2, claim 3, claim 4, claim 5 or claim the image compression apparatus according to any one of claim 6.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7418142B2 (en) * 1994-09-20 2008-08-26 Ricoh Company, Ltd. Method for compression using reversible embedded wavelets
CN102494785A (en) * 2011-10-21 2012-06-13 中国科学院光电技术研究所 Device and method for measuring transfer matrix of adaptive optics system based on Hadamard matrix multi-channel method

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