JPH065888B2

JPH065888B2 - 画像デ−タ量子化方法および装置

Info

Publication number: JPH065888B2
Application number: JP61030195A
Authority: JP
Inventors: 一男志村
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1986-02-14
Filing date: 1986-02-14
Publication date: 1994-01-19
Anticipated expiration: 2009-01-19
Also published as: JPS62188565A; US4746978A

Description

【発明の詳細な説明】（発明の分野）本発明は、階調を有する画像データを量子化する方法お
よび装置であって、例えば画像データをより粗く量子化
する場合等に公適に用い得る量子化方法および装置に関
する。

（発明の技術的背景および従来技術）近年、画像データを光ディスク等の記録媒体に格納し、
必要に応じて該格納された画像データを読み出してＣＲ
Ｔ等に可視像として再生したり、あるいは画像データを
ファクシミリ等で送信し、受信先で該送信された画像デ
ータに基づいて可視像を再生したすることが行なわれて
いる。

この様に画像データを格納したり送信したりする場合に
は、その画像データの量を減少せしめた上で格納し、あ
るいは送信したりするのが望ましい。なぜならば、階調
を有する画像データの場合一般にそのデータ量は極めて
多く、従ってその様な画像データをそのまま格納し、あ
るいは送信しようとすると、格納コストあるいは送信コ
スト等が著るしく高くなる等の問題があるからである。

上記画像データの量を減少せしめる方法としては、例え
ば冗長度抑圧符号化処理（予測符号化処理や直交変換に
よる符号化処理等）によって画像データを圧縮する方法
が従来から知られているが、その他にも、例えば画像デ
ータの濃度分解能を低下させる、即ち画像データの量子
化を粗くする方法や、上記冗長度抑圧符号化処理と濃度
分解能低下処理の双方を組合せる方法等が考えられる。

しかしながら、上記の如く画像データの量子化を粗くし
て濃度分解能を低下させると、画像データ量を減少せし
めることができる反面、再生画像において偽輪郭などの
偽画像が発生し易いという問題がある。

（発明の目的）本発明の目的は、上記事情に鑑み、量子化の程度をより
粗くしても偽画像が発生しにくい画像データの量子化方
法および装置を提供することにある。

（発明の構成）本発明に係る画像データの量子化方法および装置は、上
記目的を達成するため、画像データを両子化する際に、
画像を多数の微小単位領域に分割し、量子化後のレベル
数が実質的に同じであって量子化ステップの位置が量子
化幅方向に互いにずれている複数の量子化特性を上記各
単位領域毎に切り替えて適用してその単位領域内の画像
データを量子化することを特徴とする。

即ち、画像データをある所定のレベル数で量子化する場
合、画像全体を一様に量子化するのではなく、量子化後
のレベル数は実質的に同じであるが量子化ステップの位
置が量子化幅方向に互いにずれている複数の例えば２つ
の量子化特性を設定すると共に、画像を多数の微小単位
領域例えば一走査線領域毎に分割し、その様にして分割
された多単位領域毎に上記複数の量子化特性を切り替え
適用して各単位領域中の画像データを量子化する、例え
ばある単位領域中の画像データは一方の量子化特性Ａに
基づいて量子化し、その隣りの単位領域中の画像データ
は他方の量子化特性Ｂに基づいて量子化し、さらにその
隣りの単位領域中の画像データは再び上記一方の量子化
特性Ａに基づいて量子化するという様に順次量子化特性
を切り替えながら量子化し、そうすることによって、人
間の視覚の積分効果に基づき、見かけ上各々の量子化特
性の濃度分解能（レベル数）の数倍の濃度分解能を画像
に持たせることができ、その結果偽画像の発生を押える
ことができるようにしたことを特徴とするものである。

なお、上記量子化後のレベル数が実質的に同じとは、量
子化ビット数は同じであってレベル数も同じである場合
と量子化ビット数は同じであるが量子化ステップの位置
が量子化幅方向にずれているため端部処理の関係でレベ
ル数が１だけ異なる場合とを意味するものである。

（発明の実施例）以下、図面を参照しながら本発明の実施態様について詳
細に説明する。

以下に説明する実施態様は、第１図に示す様に画像を矢
印Ｄ方向に順次走査して得られた８ビット256レベルで
表わされている階調画像データを７ビット128レベルに
粗く量子化する場合の量子化方法である。

まず、画像を多数の微小単位領域に分割する。本実施態
様では、この微小単位領域として一走査線領域を採択
し、第１図に示す如く画像を各走査線領域Ｘ_１，Ｘ_２，
Ｘ_３，Ｘ_４，……Ｘ_m-2，Ｘ_m-1，Ｘ_ｍ毎に区分する。次
に、この様に区分された各走査線領域毎に２つの異なる
量子化特性、即ち量子化後のレベル数が共に同じ128レ
ベルであって量子化ステップの位置が量子化幅の方向に
互いにずれている２つの量子化特性を切り替えながら適
用して各走査線領域中の画素の画像データを量子化す
る。

即ち、上記２つの異なる量子化特性をＡ，Ｂとすると、
第１の走査線領域Ｘ_１には量子化特性Ａを、第２の走査
線領域Ｘ_２には量子化特性Ｂを、第３の走査線領域Ｘ_３
には量子化特性Ａを、第４の走査線領域Ｘ_４には量子化
特性Ｂをという様に各走査線領域毎に異なる量子化特性
Ａ，Ｂを交互に切り替えて適用し、各走査線領域中の画
素の画像データをその走査線領域に適用した量子化特性
に基づいて量子化する。換言すれば、分割された各走査
線領域中の画像データを量子化する場合、隣接する走査
線領域はそれぞれ異なる量子化特性Ａ，Ｂに基づいて量
子化を行なうようにする。

上記異なる量子化特性Ａ，Ｂは、前述の如く量子化後の
レベル数が同じであって量子化ステップの位置が量子化
幅方向に互いにずれているものであり、本実施態様では
量子化特性Ａとして第２図に示す様なものを、量子化特
性Ｂとして第３図に示す様なものを採択している。第２
図に示す量子化特性Ａは、256レベルの原画像データを1
28レベルの画像データに量子化するものであり、具体的
には原画像データのレベルを0.1をレベル０に、レベル
２，３をレベル２に、レベル４，５をレベル４にという
様に原画像データの２レベルを１レベルとするものであ
る。また、第３図に示す量子化特性Ｂも、256レベルの
原画像データを128レベルの画像データに量子化するも
のであり、具体的には、原画像データのレベル０，１，
２をレベル１に、レベル３，４をレベル３に、レベル
５，６をレベル５にという様に原画像データの２レベル
を１レベルとする（ただし、原画像データのレベル０，
１，２の部分とレベル255の部分は端部データ処理の関
係上３レベルと１レベルがそれぞれ量子化後１レベルに
なっている）ものであると共に、この量子化特性Ｂは上
記量子化特性Ａに対してその量子化ステップの位置が量
子化幅方向にずれているものである。

即ち、今第２図および第３図において原画像データと量
子化後の画像データとの関係を示す点（第２図では黒
丸、第３図では白丸）のうち量子化後には同じレベルに
なる点を結んだ線、即ち第２図の場合は原画像データの
レベル０と１の黒丸、レベル２と３の黒丸、レベル４と
５の黒丸、……を結んだ各線、第３図の場合は原画像デ
ータのレベル０，１および２の白丸、レベル３と４の白
丸、レベル５と６の白丸、……を結んだ各線をそれぞれ
の量子化ステップと定義すると共に、この量子化ステッ
プの幅、即ち量子化後に１つのレベルになる原画像デー
タの範囲の大きさを量子化幅と定義した場合、上記量子
化特性Ａのステップと量子化特性Ｂのステップとは、そ
の両特性Ａ，Ｂをまとめて示した第４図から容易に理解
される様に、その位置が互いに量子化幅の方向（図中で
は原画像データを示す横軸方向）に量子化幅の半分づつ
ずれているものである。

上記実施態様においては、画像を分割する際の微小単位
領域として一走査線領域を採択しているが、この微小単
位領域は上記一走査線領域の他二走査線領域あるいは一
画素領域、２×２画素領域、３×３画素領域等であって
も良い。ただし、この領域はあまり大きくすると前述し
た人間の視覚的積分効果を充分に発揮せしめることがで
きないので、その視覚的積分効果を発揮せしめるに充分
な微小領域であることが必要である。

第５図は上記の微小単位領域を一画素領域とした場合の
量子化特性Ａ，Ｂの適用状態の一例を示すものであり、
この場合は、図示の如く隣接する画素領域（図中の１つ
のます目が１画素領域）毎に適用する特性Ａ，Ｂを切り
替えれば良い。

また、第６図は上記の微小単位領域を２×２画素領域と
した場合の量子化特性Ａ，Ｂの適用状態の一例を示すも
のであり、この場合は図示の如く一つの２×２画素領域
中の画素に対しては同じ量子化特性を適用すると共に隣
接する２×２画素領域毎に適用する特性Ａ，Ｂを切り替
えれば良い。

また、量子化後のレベル数が同じであって量子化ステッ
プの位置が量子化幅方向に互いにずれている複数の量子
化特性としては、上記実施態様では第４図に示す様な２
つの量子化特性Ａ，Ｂを採択しているが、その他にも第
７図〜第12図に示す様な複数の量子化特性を採用するこ
とができる。

第７図に示すものは黒丸で示す量子化特性Ａと白丸で示
す量子化特性Ｂとの２つの組合せであり、第４図におけ
る両特性Ａ，Ｂの量子化ステップの位置が量子化幅方向
のみでなく該量子化幅方向に直角な方向（縦軸方向）に
もずれているのに対し、この第７図に示す両特性Ａ，Ｂ
はそれらの量子化ステップの位置が量子化幅方向にのみ
ずれているものである。

第８図に示すものも黒丸と白丸とで示す２つの量子化特
性Ａ，Ｂの組合せであり、第４図における両特性Ａ，Ｂ
の量子化幅が２レベルであったのに対し、この第８図に
示す両特性Ａ，Ｂはそれらの量子化幅が３レベルのもの
である。この場合は、量子化後の画像データのレベル数
は原画像に対して１／３に減少せしめられる。

第９図に示すものは黒丸、白丸およびＸ印で示す３つの
量子化特性Ａ，Ｂ，Ｃの組合せであり、第４図における
２つの異なる量子化特性がそうであった様に、この第９
図に示す３つの量子化特性Ａ，Ｂ，Ｃもそれぞれ量子化
後のレベル数は同じでありかつそれぞれの量子化ステッ
プの位置は互いに量子化幅方向にずれているものであ
る。この様に３つの量子化特性Ａ，Ｂ，Ｃを用いる場合
は、例えば第１図における各走査線領域Ｘ_１，Ｘ_２，…
…Ｘ_ｍに対して、Ｘ_１にはＡ，Ｘ_２にはＢ，Ｘ_３には
Ｃ，Ｘ_４にはＡ，Ｘ_５にはＢ，……という様に隣り合う
走査線領域に対してこの３つの量子化特性Ａ，Ｂ，Ｃを
順次切り替えて適用すれば良い。

第10図に示すものは黒丸と白丸とで示す２つの量子化特
性Ａ，Ｂの組合せであり、この両特性Ａ，Ｂは、原画像
データレベルが小さい部分においては第４図の場合と同
様であるが、原画像データレベルが大きくなって行くと
ある所（図においては破線Ｅで示す所）を境にしてそれ
より高レベルの部分（高濃度範囲部分）では同一になる
ものである。即ち、画像の高濃度範囲部分においては人
間の視覚特性により量子化を粗くすることによる偽画像
が認識されにくいので、その範囲部分においては特に量
子化ステップをずらさなくても良いというものである。

第11図に示すものは黒丸と白丸とで示す２つの量子化特
性Ａ，Ｂの組合せであり、この両特性Ａ，Ｂは、原画像
データレベルが小さい部分においては第４図の場合と同
様であるが、破線Ｅで示す所より高レベル部分になると
量子化幅が２レベルから３レベルに広くなるものであ
る。この場合も、高濃度範囲部分においては偽画像発生
という問題が生じにくいので、その部分については量子
化をさらに粗くしたものである。

第12図に示すものは黒丸と白丸とで示す２つの量子化特
性Ａ，Ｂの組合せであり、この両特性Ａ，Ｂは破線Ｅで
示す所を境としてステップ位置のずれ方が逆になってい
る、即ち破線Ｅより左側では白丸のステップ位置の方が
黒丸のそれよりも右側にずれていたのが、破線Ｅよりも
右側になると白丸のステップ位置の方が黒丸のそれより
も左側にずれているものである。即ち、人間の視覚的積
分効果は要するにステップ位置をずらすことによって得
られ、そのずれ方向はどちらの方向でも良く、また双方
をこの第12図の様に組み合わせて使用することも可能で
ある。また、第13はほぼ第４図と同様であるが、端部が
異なる。つまり、黒丸で示される量子化での量子化後の
レベル数が白丸で示される量子化での量子化後のレベル
数に比べて１レベル少なく完全に両者が等しくはない。
このように端部の処理によって量子化後のレベル数は必
ずしも完全には等しくない場合があってもよい。

以上の各具体例から理解される様に、本発明において使
用し得る複数の量子化特性は、要するに量子化後のレベ
ル数が実質的に同じで量子化ステップが量子化幅方向に
ずれているという条件を満たすものであれば良く、その
特性の数や、量子化幅の大きさは適宜に決定することが
でき、またその条件も第10図や第11図の場合の如く必ず
しもその特性全域にわたって満たしている必要はなく、
一部において満たしていれば良いものである。

本発明に係る量子化方法は、それ自体で量子化を粗く
し、画像データの量を減少させることができるものであ
るが、例えば前述の如く冗長度抑圧符号化処理と組合せ
てより大きな画像データ量の減少を図ることができるも
のであり、その場合は本発明に係る量子化を冗長度抑圧
符号化処理の前で行なう場合、中で行なう場合および前
と中の双方で行なう場合等が考えられる。

例えば、冗長度抑圧符号化処理の一つである予測符号化
処理、即ち各画素についてその画素の画像データを当該
画素の近傍の画素の画像データに基づいて予測し、その
予測された画像データ値と実際の当該画素の画像データ
値との差（予測誤差）を求め、この様な予測誤差の分布
は零付近に集中するという特性を利用し、この各予測誤
差をハフマン符号等の可変長符号により符号化してデー
タ圧縮を図る処理の場合を例にとって説明すると、かか
る不足符号化処理の前に本発明に係る量子化を行なった
場合は、予測符号化処理における予測は、同じ量子化特
性に基づいて量子化されたデータ同志で行なうことが望
ましい。例えば、第１図で説明した一走査線領域毎に量
子化特性を切り替える場合は各走査線領域内において一
次元予測で予測を行ない、第５図で説明した市松状に量
子化特性を異にする場合は予測も市松状に、即ち第５図
中に実線および破線の矢印で示す順番に前置予測を行な
い、第６図で説明した様に２×２画素領域毎に量子化特
性を異にする場合も、同じ量子化特性を適用した２×２
画素領域をジグザグに連ねて行って予測を行なうことが
望ましい。

また、上記予測符号化処理の中で行なう場合とは、例え
ば上記の如くして求めた各予測誤差に対して本発明に係
る量子化を行ない、その量子化後の画像データに対して
ハフマン符号化を行なう様な場合であり、その場合に用
いられる量子化特性の一例を第14図に示す。図に示す量
子化特性は第４図の場合と同様の黒丸と白丸で示す２つ
の量子化特性Ａ，Ｂの組であり、予測誤差は（＋）
（−）があるので、−255から＋255まで511レベルであ
って、それを白丸の量子化特性Ｂは、−255から＋253ま
での間１つ置きで計255レベルに、黒丸の量子化特性Ａ
は−254から＋254までの間１つ置きで計255レベルに置
き換えるものである。もちろん、この場合も前述と同様
に予測誤差データから成る画像を微小単位領域毎に分割
し、それぞれの単位領域毎に両特性Ａ，Ｂを交互に切り
替えて適用するものである。

第15図は本発明に係る方法を実施するための量子化装置
の一実施態様を含む画像データ圧縮装置を示すブロック
図であり、この画像データ圧縮装置は前述の予測符号化
処理の前に本発明の量子化を行なう様に構成したもので
ある。

図示装置は、量子化すべき原画像データが記録されてい
る画像メモリ10と、該画像メモリから出力された画像デ
ータを量子化する量子化器であって、量子化後のレベル
数は実質的に同じであるが量子化ステップの位置が量子
化幅方向にずれている２つの量子化特性、例えば前述の
第４図に示す２つの量子化特性Ａ，Ｂの一方に従って量
子化を行なう第１量子化器12および他方の量子化特性に
従って量子化を行なう第２量子化器14と、上記画像メモ
リ10から出力された画像データをどちらかの量子化器1
2，14に切り替えて入力せしめる量子化切替器16と、該
量子化切替器16の切り替作動を制御する、例えば各走査
線毎に切り替える様に制御する制御器１８と、上記両量
子化器12，14によって量子化された画像データを予測符
号化処理してデータ圧縮を行なう同一の予測符号化器1
6，18と、両予測符号化器16，18から出力される符号デ
ータを切り替えて光ディスク22に入力せしめる切替器20
とで構成されている。なお、上記切替器20の切り替え作
動は上記量子化切替器16の切り替え作動に同期するよう
に制御器18によって制御される。

第16図は上記画像データ圧縮装置によって粗く量子化さ
れ、圧縮されて光ディスクに格納されたデータを、該光
ディスク22から読み出し、復号化器24によって復号伸長
して画像メモリ10に向けて出力する画像データ伸長装置
の一例を示すブロック図であり、復号化器24において
は、上記予測符号化処理によって圧縮されたデータを圧
縮前の形、即ち予測符号化処理前の形もしくはそれに対
応する形に戻す処理であって、例えば上記予測符号化処
理のプロセスを逆に遂行する処理が行なわれる。

上記実施態様は、いずれも既に量子化されたデジタル画
像データをさらに粗く量子化するものであったが、本発
明はアナログ画像データを量子化する場合にも当然に適
用可能なものである。

（発明の効果）本発明に係る画像データ量子化方法および装置は、上述
の如く、画像データを量子化する際に、画像データ全体
を一様に量子化するのではなく、画像を微小単位領域毎
に分割し、量子化後のレベル数が実質的に同じであって
量子化ステップの位置が量子化幅方向に互いにずれてい
る複数の量子化特性を上記各微小単位領域毎に切り替え
て適用してその各単位領域中の画像データを量子化する
ものである。

例えば、第４図で説明した様に、８ビット256レベルの
原画像データを７ビット128レベルに粗く量子化する場
合、画像全体を一様に、例えば同図中の黒丸で示す量子
化特性Ａのみに基づいて量子化すると元々あまり濃度差
のない隣り合っているレベルの画像データ、例えばレベ
ル３とレベル４の画像データが量子化後はレベル２とレ
ベル４の画像データとなって濃度差が倍に大きくなり、
それに起因して等高線状の偽輪郭が出やすくなるが、本
発明の如く量子化ステップの位置が量子化幅方向に互い
にずれている複数の量子化特性を用いると、例えば第４
図の如く一方の量子化特性Ａの下では前述の如く原画像
データレベル３と４とは量子化後レベル２と４とになる
が他方の白丸の量子化特性Ｂの下ではどちらもレベル３
となって濃度差がなくなり、従って画像を多数の微小単
位領域に分割して各単位領域に対してこれらの異なる量
子化特性Ａ，Ｂを切り替えながら適用していくと、その
様に濃度差の大きい部分とそうでない部分とが分散され
て交互に位置することとなり、その結果人間の視覚的積
分効果により見かけ上実際の濃度分解能（レベル数）よ
りも大きい濃度分解能を有する画像を得ることができ、
偽輪郭の発生を押えることができる。

従って、上記本発明によれば、粗く量子化することによ
って画像データ量を減少せしめることが可能であると共
に、粗く量子化することによって発生する可能性のある
偽輪郭を押えることができるという効果が奏される。

なお、本発明は、その要旨を越えない範囲において種々
変更可能であり、上述した実施態様に限定されるもので
はない。

【図面の簡単な説明】

第１図は画像を微小単位領域毎に分割した一例を示す
図、第２図〜第４図は量子化後のビット数が同じで量子
化ステップの位置が量子化幅方向にずれている２つの量
子化特性を示す図であり、第２図は一方の量子化特性を
示す図、第３図は他方の量子化特性を示す図、第４図は
両方の量子化特性をまとめて示す図、第５図および第６
図はそれぞれ画像を微小単位領域毎に分割した他の例を
示す図、第７図〜第13図はそれぞれ量子化後のビット数
がおおよそ同じで量子化ステップの位置が量子化幅方向
にずれている複数の量子化特性の組合せの他の例を示す
図、第14図は予測符号化処理と組合せる場合における予
測誤差の量子化特性の一例を示す図、第15図は本発明に
係る装置を含む画像データ圧縮装置の一例を示すブロッ
ク図、第16図は第15図の装置で圧縮した画像データを伸
長する画像データ伸長装置の一例を示すブロック図であ
る。 12，14…量子化器、16…量子化切換器 18…制御器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データを量子化する際に、画像を多数
の微小単位領域に分割し、量子化後のレベル数が実質的
に同じであって量子化ステップの位置が量子化幅方向に
互いにずれている複数の量子化特性を上記各単位領域毎
に切り替えて適用してその各単位領域中の画像データを
量子化することを特徴とする画像データ量子化方法。
【請求項２】それぞれの有する量子化特性が量子化後の
レベル数は実質的に同じであって量子化ステップの位置
が量子化幅方向に互いにずれている複数の量子化器と、
画像データを上記各量子化器に切り替えて入力せしめる
量子化切替器と、該量子化切替器の切り替えを制御する
制御器とを備えて成ることを特徴とする画像データ量子
化装置。