JPH07154605A - カラー画像処理方法 - Google Patents
カラー画像処理方法Info
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- JPH07154605A JPH07154605A JP5295192A JP29519293A JPH07154605A JP H07154605 A JPH07154605 A JP H07154605A JP 5295192 A JP5295192 A JP 5295192A JP 29519293 A JP29519293 A JP 29519293A JP H07154605 A JPH07154605 A JP H07154605A
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- JP
- Japan
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- color
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 従来の多値誤差拡散法よりも少ないデータ量
で、従来と同程度の画質を維持できるカラー画像処理方
法を提供する。 【構成】 座標変換係数算出部１は小ブロックに分割し
た画像の各ブロック毎に色信号間の相関値に基づいて主
成分分析法を用いて座標変換係数を算出し、量子化・誤
差処理部２は各画素の各色信号を前記座標変換係数をも
とにブロック毎に座標変換し、所望の階調数に量子化を
行うと共に、量子化誤差を算出し、この量子化誤差に適
当な重率を掛けて周辺画素に拡散させる補間処理を行
う。また、復元部３は前記座標変換係数と前記量子化・
誤差処理部で処理された座標変換量子化された画像デー
タとから所望の階調数で画像をブロック毎に元の色信号
系のカラー画像に復元する。
で、従来と同程度の画質を維持できるカラー画像処理方
法を提供する。 【構成】 座標変換係数算出部１は小ブロックに分割し
た画像の各ブロック毎に色信号間の相関値に基づいて主
成分分析法を用いて座標変換係数を算出し、量子化・誤
差処理部２は各画素の各色信号を前記座標変換係数をも
とにブロック毎に座標変換し、所望の階調数に量子化を
行うと共に、量子化誤差を算出し、この量子化誤差に適
当な重率を掛けて周辺画素に拡散させる補間処理を行
う。また、復元部３は前記座標変換係数と前記量子化・
誤差処理部で処理された座標変換量子化された画像デー
タとから所望の階調数で画像をブロック毎に元の色信号
系のカラー画像に復元する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、フルカラー画像を疑似
カラー化する際に用いるカラー画像処理方法に関するも
のである。
カラー化する際に用いるカラー画像処理方法に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の分野の技術として下記の
文献に記載されるものが有った。 （１） "Quantization and multilevel halftoning of
color images for near-original image quality", R.
Gentile, et.al, J.Opt.Soc.Am, Vol.7, No.6,pp.1019-
1026(1990) （２） 「算術符号化による多値疑似階調画像の圧
縮」、松代、福田、浅田ｐｐ．２９−３１， ＰＣＳＪ
９２（１９９２）
文献に記載されるものが有った。 （１） "Quantization and multilevel halftoning of
color images for near-original image quality", R.
Gentile, et.al, J.Opt.Soc.Am, Vol.7, No.6,pp.1019-
1026(1990) （２） 「算術符号化による多値疑似階調画像の圧
縮」、松代、福田、浅田ｐｐ．２９−３１， ＰＣＳＪ
９２（１９９２）
【０００３】カラー画像をディジタルファクシミリ等で
伝送する場合には、フルカラー画像ではデータ量が多
く、通信時間がかかるという問題がある。一般に、カラ
ー画像を利用する場合、よりデータ量を少なくした疑似
カラー画像でも十分に目的を達成できることが多い。疑
似カラー画像はフルカラー画像の階調数を減らすことで
データ量を少なくした画像である。この様なフルカラー
画像を疑似カラー化する画像処理方法としては、上記文
献（１）、（２）に記載されるような多値誤差拡散法が
ある。
伝送する場合には、フルカラー画像ではデータ量が多
く、通信時間がかかるという問題がある。一般に、カラ
ー画像を利用する場合、よりデータ量を少なくした疑似
カラー画像でも十分に目的を達成できることが多い。疑
似カラー画像はフルカラー画像の階調数を減らすことで
データ量を少なくした画像である。この様なフルカラー
画像を疑似カラー化する画像処理方法としては、上記文
献（１）、（２）に記載されるような多値誤差拡散法が
ある。
【０００４】この多値誤差拡散法は、入力画素の階調値
を複数の固定閾値を用いて任意のより少ない階調数で表
現し直し、その際に発生する階調誤差を拡散誤差として
一定の重率を掛けて周辺画素に拡散させ、面積階調で入
力画像の階調性を表現するものである。その方法を図２
に示す。図２は入力画像の階調数がＫiの画像の各画素
の階調値（最大階調値をｇmaxとする）を階調数Ｋ
o（０，１，・・・，Ｋo−１までのＫo個の階調値でＫi＞
Ｋoとする）に変換する場合の１次元の多値誤差拡散法
の処理例を示す図である。
を複数の固定閾値を用いて任意のより少ない階調数で表
現し直し、その際に発生する階調誤差を拡散誤差として
一定の重率を掛けて周辺画素に拡散させ、面積階調で入
力画像の階調性を表現するものである。その方法を図２
に示す。図２は入力画像の階調数がＫiの画像の各画素
の階調値（最大階調値をｇmaxとする）を階調数Ｋ
o（０，１，・・・，Ｋo−１までのＫo個の階調値でＫi＞
Ｋoとする）に変換する場合の１次元の多値誤差拡散法
の処理例を示す図である。
【０００５】入力画素の階調値ｎに対する処理方向は、
図の左から右である。まず、第１の入力画素の階調値は
固定閾値ＴＨ２より大きくＴＨ３より小さいので出力階
調値はｇ2（＝ｇmax／Ｋo×ｉ2）とする。実際の出力値
としては、Ｋoが決まればｉ2のみを伝送すればｇ2は求
められるので、ｉ2を出力（伝送）する。ここで、出力
階調値ｇ2と入力画素値ｎとの差が誤差Ｅとなる。この
誤差を拡散させる画素は１次元の場合１つなので、誤差
Ｅに重率１を掛けて右隣りの第２の画素の入力階調値に
加算する。第２の入力画素の階調値は、前記誤差Ｅが加
算された後の値で固定閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を用いて出力
階調値の決定をする。この様にして、入力階調値に前画
素の誤差Ｅを順次加算し、固定閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を用
いて、より階調数の少ない出力画像を得るのが１次元の
多値誤差拡散法である。
図の左から右である。まず、第１の入力画素の階調値は
固定閾値ＴＨ２より大きくＴＨ３より小さいので出力階
調値はｇ2（＝ｇmax／Ｋo×ｉ2）とする。実際の出力値
としては、Ｋoが決まればｉ2のみを伝送すればｇ2は求
められるので、ｉ2を出力（伝送）する。ここで、出力
階調値ｇ2と入力画素値ｎとの差が誤差Ｅとなる。この
誤差を拡散させる画素は１次元の場合１つなので、誤差
Ｅに重率１を掛けて右隣りの第２の画素の入力階調値に
加算する。第２の入力画素の階調値は、前記誤差Ｅが加
算された後の値で固定閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を用いて出力
階調値の決定をする。この様にして、入力階調値に前画
素の誤差Ｅを順次加算し、固定閾値ＴＨ１〜ＴＨ３を用
いて、より階調数の少ない出力画像を得るのが１次元の
多値誤差拡散法である。
【０００６】図３は、２次元の多値誤差拡散法の説明図
であり、主走査方向をＸ，副走査方向をＹとして、着目
画素Ｐに対して誤差を拡散させる近傍画素Ａ，Ｂ，Ｃ，
Ｄと、その近傍画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対する重率７／１
６，３／１６，５／１６，１／１６が示されている。こ
の２次元の多値誤差拡散法では、１次元の多値誤差拡散
法と同様に出力階調値の入力階調値に対する誤差を求
め、この求めた誤差に、所定の重率を掛けて走査方向
Ｘ，Ｙの画素に加算し、その加算値を固定閾値ＴＨ１〜
ＴＨ３を用いてより少ない階調数で表現される画像を得
るようにしている。
であり、主走査方向をＸ，副走査方向をＹとして、着目
画素Ｐに対して誤差を拡散させる近傍画素Ａ，Ｂ，Ｃ，
Ｄと、その近傍画素Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対する重率７／１
６，３／１６，５／１６，１／１６が示されている。こ
の２次元の多値誤差拡散法では、１次元の多値誤差拡散
法と同様に出力階調値の入力階調値に対する誤差を求
め、この求めた誤差に、所定の重率を掛けて走査方向
Ｘ，Ｙの画素に加算し、その加算値を固定閾値ＴＨ１〜
ＴＨ３を用いてより少ない階調数で表現される画像を得
るようにしている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】前述の多値誤差拡散法
は、階調数の減少を面積階調性を利用し、視覚的な階調
数の減少を小さく抑える効果をもつものである。しかし
ながら、多値誤差拡散を用いた画像処理方法は、本来、
単色画像を対象として開発されたものであり、カラー画
像を処理する場合、各色画像信号（ＲＧＢ等）毎に別々
に処理しなければならない。また、多値誤差拡散により
処理した画像の画像圧縮方法についての検討もなされて
いるが、データ量の削減効率が良くないという問題点が
ある。
は、階調数の減少を面積階調性を利用し、視覚的な階調
数の減少を小さく抑える効果をもつものである。しかし
ながら、多値誤差拡散を用いた画像処理方法は、本来、
単色画像を対象として開発されたものであり、カラー画
像を処理する場合、各色画像信号（ＲＧＢ等）毎に別々
に処理しなければならない。また、多値誤差拡散により
処理した画像の画像圧縮方法についての検討もなされて
いるが、データ量の削減効率が良くないという問題点が
ある。
【０００８】本発明は、従来の多値誤差拡散法では扱う
ことができなかった各色信号を同時に扱い、１つの画像
データ上に全ての色信号の情報をもつことが可能で、従
来の多値誤差拡散法よりも少ないデータ量で、従来の多
値誤差拡散法と同程度の画質を維持できるカラー画像処
理方法を提供することを目的とする。
ことができなかった各色信号を同時に扱い、１つの画像
データ上に全ての色信号の情報をもつことが可能で、従
来の多値誤差拡散法よりも少ないデータ量で、従来の多
値誤差拡散法と同程度の画質を維持できるカラー画像処
理方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は前記課題を解決
するために、画像を小ブロックに分割し、各ブロック毎
に色信号間の相関値に基づいて主成分分析法を用いて座
標変換係数を算出する座標変換係数算出部と、各画素の
各色信号を前記座標変換係数をもとにブロック毎に座標
変換し、所望の階調数に量子化を行うと共に、量子化誤
差を算出し、この量子化誤差に適当な重率を掛けて周辺
画素に拡散させる補間処理を行う量子化・誤差処理部
と、前記座標変換係数と前記量子化・誤差処理部で処理
された座標変換量子化された画像データとから所望の階
調数で画像をブロック毎に元の色信号系のカラー画像に
復元する復元部を有することを特徴とする。
するために、画像を小ブロックに分割し、各ブロック毎
に色信号間の相関値に基づいて主成分分析法を用いて座
標変換係数を算出する座標変換係数算出部と、各画素の
各色信号を前記座標変換係数をもとにブロック毎に座標
変換し、所望の階調数に量子化を行うと共に、量子化誤
差を算出し、この量子化誤差に適当な重率を掛けて周辺
画素に拡散させる補間処理を行う量子化・誤差処理部
と、前記座標変換係数と前記量子化・誤差処理部で処理
された座標変換量子化された画像データとから所望の階
調数で画像をブロック毎に元の色信号系のカラー画像に
復元する復元部を有することを特徴とする。
【００１０】
【作用】本発明によれば、座標変換係数算出部におい
て、各色信号間（ＲＧＢ等）に成り立っている強い相互
相関性をもとに主成分分析法を用いた座標変換を行う。
これにより各画素で色信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎に別々であ
った画像データを１つの画像データで表現することが可
能となる。量子化・誤差処理部では、各画素の各色信号
を前記座標変換係数をもとにブロック毎に座標変換し、
この座標変換時に任意の量子化を行い、従来の多値誤差
拡散法により１画素に割り当てた階調数（ビット幅）よ
り小さくすることで従来の方法よりもデータ量の低減を
行う。しかし、この量子化処理のみでは復元画像の画質
が劣化するので、この量子化に伴う復元画像の画質劣化
を最小限に抑える為に量子化の際に発生する誤差を算出
し、周辺画素に拡散する補間処理を併せて行う。また、
復元部においては、前記座標変換係数と前記量子化・誤
差処理部で処理された座標変換量子化された画像データ
とから所望の階調数で画像をブロック毎に元の色信号系
のカラー画像に復元する処理を行う。これらの処理によ
り従来の多値誤差拡散法では１画素当り色信号毎に別々
であった画像データを１つの画像データで表現すること
ができ、しかも従来の多値誤差拡散法よりも少ないデー
タ量で同程度の画質を維持することができる。
て、各色信号間（ＲＧＢ等）に成り立っている強い相互
相関性をもとに主成分分析法を用いた座標変換を行う。
これにより各画素で色信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）毎に別々であ
った画像データを１つの画像データで表現することが可
能となる。量子化・誤差処理部では、各画素の各色信号
を前記座標変換係数をもとにブロック毎に座標変換し、
この座標変換時に任意の量子化を行い、従来の多値誤差
拡散法により１画素に割り当てた階調数（ビット幅）よ
り小さくすることで従来の方法よりもデータ量の低減を
行う。しかし、この量子化処理のみでは復元画像の画質
が劣化するので、この量子化に伴う復元画像の画質劣化
を最小限に抑える為に量子化の際に発生する誤差を算出
し、周辺画素に拡散する補間処理を併せて行う。また、
復元部においては、前記座標変換係数と前記量子化・誤
差処理部で処理された座標変換量子化された画像データ
とから所望の階調数で画像をブロック毎に元の色信号系
のカラー画像に復元する処理を行う。これらの処理によ
り従来の多値誤差拡散法では１画素当り色信号毎に別々
であった画像データを１つの画像データで表現すること
ができ、しかも従来の多値誤差拡散法よりも少ないデー
タ量で同程度の画質を維持することができる。
【００１１】
【実施例】図１に本発明によるカラー画像処理方法の実
施例の機能ブロック図を示す。この機能ブロック図は座
標変換係数算出部１、量子化・誤差処理部２、復元部３
から構成される。ここで、入力画像はＲＧＢ色信号画像
とし、８（bits/pix/color）とする。
施例の機能ブロック図を示す。この機能ブロック図は座
標変換係数算出部１、量子化・誤差処理部２、復元部３
から構成される。ここで、入力画像はＲＧＢ色信号画像
とし、８（bits/pix/color）とする。
【００１２】座標変換係数算出部１は、カラー画像のＲ
ＧＢ色信号間に成り立つ相互相関性を利用して入力画像
の各画素の３つの色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から成る画像デ
ータを１つの画像データに変換するために必要となる座
標変換係数を算出する処理を行う。この座標変換係数算
出部の処理について以下に述べる。カラー画像（ｎ×ｎ
pix の正方サイズと仮定する）のＲＧＢ色信号間には
強い相互相関性が見られる。また、この相関性は画像を
幾つかのブロックに分割することでより強くなる。従っ
て、ブロック毎に処理を行う。色信号ａ（＝Ｒ,Ｇ,Ｂ）
とｂ（＝Ｒ,Ｇ,Ｂ）との共分散σabは、下記式（１）で
表わすことができる。
ＧＢ色信号間に成り立つ相互相関性を利用して入力画像
の各画素の３つの色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から成る画像デ
ータを１つの画像データに変換するために必要となる座
標変換係数を算出する処理を行う。この座標変換係数算
出部の処理について以下に述べる。カラー画像（ｎ×ｎ
pix の正方サイズと仮定する）のＲＧＢ色信号間には
強い相互相関性が見られる。また、この相関性は画像を
幾つかのブロックに分割することでより強くなる。従っ
て、ブロック毎に処理を行う。色信号ａ（＝Ｒ,Ｇ,Ｂ）
とｂ（＝Ｒ,Ｇ,Ｂ）との共分散σabは、下記式（１）で
表わすことができる。
【００１３】
【数１】
【００１４】但し、Ｎ ：ブロック数（原画像は正方サ
イズと仮定する）、ｎB：１ブロックの大きさ（ｎB×ｎ
B pix/block）、ａi，ｂi：ブロック内の第ｉ番目の画
素の１つの色信号値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）（ｉ＝１，２，・・
・，ｎB 2）、<ａ>、<ｂ>：ブロック内の各色信号（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）の平均値、である。
イズと仮定する）、ｎB：１ブロックの大きさ（ｎB×ｎ
B pix/block）、ａi，ｂi：ブロック内の第ｉ番目の画
素の１つの色信号値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）（ｉ＝１，２，・・
・，ｎB 2）、<ａ>、<ｂ>：ブロック内の各色信号（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）の平均値、である。
【００１５】式（１）から得られる各色信号間の共分散
を用いて主成分分析法を適用する。この主成分分析法の
実際の計算は次式（２）で表される固有値問題を解くこ
とである。即ち、固有値λi（ｉ＝１，２，３）と各固
有値に対応する固有ベクトルｘi（ｉ＝１，２，３）を
求めることである。但し、得られた固有値ベクトルは大
きい順にλ1、λ2、λ3と番号付けすることとし、この
ようにして得られた固有値ベクトルを各々、第１、２、
３主成分の座標変換係数、また各変換係数で変換された
後の値を各々、第１、２、３主成分値と称する。これを
行列の形式で表現したものが式（３）である。この行列
は、主成分分析により各主成分の変換係数が独立になる
ため、直交行列となる。
を用いて主成分分析法を適用する。この主成分分析法の
実際の計算は次式（２）で表される固有値問題を解くこ
とである。即ち、固有値λi（ｉ＝１，２，３）と各固
有値に対応する固有ベクトルｘi（ｉ＝１，２，３）を
求めることである。但し、得られた固有値ベクトルは大
きい順にλ1、λ2、λ3と番号付けすることとし、この
ようにして得られた固有値ベクトルを各々、第１、２、
３主成分の座標変換係数、また各変換係数で変換された
後の値を各々、第１、２、３主成分値と称する。これを
行列の形式で表現したものが式（３）である。この行列
は、主成分分析により各主成分の変換係数が独立になる
ため、直交行列となる。
【００１６】
【数２】
【００１７】
【数３】
【００１８】以上のようにして得られたブロック毎の各
色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の平均値と変換行列を量子化・誤
差処理部２及び復元部３に出力する。
色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の平均値と変換行列を量子化・誤
差処理部２及び復元部３に出力する。
【００１９】量子化・誤差処理部２は、座標変換係数算
出部１で得られた各ブロック毎の各色信号の平均値と変
換行列を用いて、入力画素の各色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を
各主成分値へ変換した後、任意の量子化を行い、さらに
量子化により発生する量子化誤差の補間処理をする。こ
の変換は、座標変換係数算出部１で得られた各色信号の
平均値と変換行列とを用いて次式（４）により行う。
出部１で得られた各ブロック毎の各色信号の平均値と変
換行列を用いて、入力画素の各色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を
各主成分値へ変換した後、任意の量子化を行い、さらに
量子化により発生する量子化誤差の補間処理をする。こ
の変換は、座標変換係数算出部１で得られた各色信号の
平均値と変換行列とを用いて次式（４）により行う。
【００２０】
【数４】
【００２１】一般に、式（４）より得られる入力画像の
各画素のカラー座標変換後に得られる各主成分のうち、
第１主成分に原画像の大半の画素情報が含まれる。ま
た、第１主成分の情報のみでも元の色空間に復元するこ
とが可能である。従って、データ量を重視する場合には
各画素の第１主成分のみを伝送すれば良い。この場合に
は、前記座標変換係数算出部１の平均値と変換行列も第
１主成分に関するものだけを本処理部及び復元部３に送
ればよい。
各画素のカラー座標変換後に得られる各主成分のうち、
第１主成分に原画像の大半の画素情報が含まれる。ま
た、第１主成分の情報のみでも元の色空間に復元するこ
とが可能である。従って、データ量を重視する場合には
各画素の第１主成分のみを伝送すれば良い。この場合に
は、前記座標変換係数算出部１の平均値と変換行列も第
１主成分に関するものだけを本処理部及び復元部３に送
ればよい。
【００２２】次に、伝送のための各画素の主成分値の量
子化（ビット幅の縮小）及びその際に発生する量子化誤
差の補間処理の方法を以下に示す。量子化は次式（５）
により行う。 Ｕi＝ｕi／［（Ｋi−１）／（Ｋo−１）］ （５） 但し、ｕiは階調数Ｋiの時の主成分値であり、Ｕiはｕi
の量子化後の値（階調数Ｋo）である。
子化（ビット幅の縮小）及びその際に発生する量子化誤
差の補間処理の方法を以下に示す。量子化は次式（５）
により行う。 Ｕi＝ｕi／［（Ｋi−１）／（Ｋo−１）］ （５） 但し、ｕiは階調数Ｋiの時の主成分値であり、Ｕiはｕi
の量子化後の値（階調数Ｋo）である。
【００２３】各画素の各主成分値の量子化の際に発生す
る量子化誤差ベクトルＥj（第ｊ主成分値の誤差ベクト
ル）は各主成分の変換係数の独立性（変換係数行列
（３）は直交行列であり、行列Ｘの逆行列が行列Ｘの転
置行列に一致する性質がある）から量子化後の主成分値
を逆変換し元の色信号系で表現した場合の値から各色信
号の入力値を差し引くことで得られる。第ｉ番目の画素
の主成分の量子化誤差ベクトルは量子化後の主成分値と
入力画素の各色信号値及び平均値を用いて表わすと次式
（６）のようになる。
る量子化誤差ベクトルＥj（第ｊ主成分値の誤差ベクト
ル）は各主成分の変換係数の独立性（変換係数行列
（３）は直交行列であり、行列Ｘの逆行列が行列Ｘの転
置行列に一致する性質がある）から量子化後の主成分値
を逆変換し元の色信号系で表現した場合の値から各色信
号の入力値を差し引くことで得られる。第ｉ番目の画素
の主成分の量子化誤差ベクトルは量子化後の主成分値と
入力画素の各色信号値及び平均値を用いて表わすと次式
（６）のようになる。
【００２４】
【数５】
【００２５】上式から得られた誤差ベクトルＥjを図３
に示す重率に従って周辺画素の各色信号に拡散すること
で量子化誤差による画質劣化を抑えるのが量子化誤差の
補間処理である。同様の手順で次画素以降に付いても順
次処理を行い、各画素の情報の座標変換を行う。量子化
誤差処理部２は、この様にして得られた各主成分値Ｕi
を復元部３に出力する。
に示す重率に従って周辺画素の各色信号に拡散すること
で量子化誤差による画質劣化を抑えるのが量子化誤差の
補間処理である。同様の手順で次画素以降に付いても順
次処理を行い、各画素の情報の座標変換を行う。量子化
誤差処理部２は、この様にして得られた各主成分値Ｕi
を復元部３に出力する。
【００２６】復元部３は、上記座標変換係数算出部１か
ら送られてくるブロック毎の各色信号の平均値及び変換
行列と上記量子化・誤差処理部２から送られてくる座標
変換、量子化処理のされた主成分値Ｕiをもとに元の色
信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に復元する処理を次式（７）に従っ
て行い、元の画像と同じ色信号系（ＲＧＢ）のカラー画
像を復元する。式（７）は式（４）の変換行列Ｘが直交
行列であるので、両辺に転置行列Ｘtをかけることで導
くことができる。
ら送られてくるブロック毎の各色信号の平均値及び変換
行列と上記量子化・誤差処理部２から送られてくる座標
変換、量子化処理のされた主成分値Ｕiをもとに元の色
信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）に復元する処理を次式（７）に従っ
て行い、元の画像と同じ色信号系（ＲＧＢ）のカラー画
像を復元する。式（７）は式（４）の変換行列Ｘが直交
行列であるので、両辺に転置行列Ｘtをかけることで導
くことができる。
【００２７】
【数６】
【００２８】
【発明の効果】以上、詳細に述べたように本発明による
カラー画像処理方法によればＲＧＢ等の色信号間の相互
相関性を利用した座標変換量子化処理により従来の多値
誤差拡散法よりもデータ量を低減することが可能にな
る。例えば、１０２４×１０２４画素，８（bits/pix）
のＲＧＢ色信号で表現される画像（全データ量25,165,8
24bits）を階調数３（bits/pix）で表現する場合、多値
誤差拡散法による処理では、9,437,184（bits）にしか
できないが、本発明による画像の座標変換量子化を行っ
た場合、多値誤差拡散法と同程度の画質を得るのに必要
であった量子化の際の階調数は第１主成分のみを用いる
場合で４（bits/pix）であり、この時のデータ量は4,20
6,592（bits）となり、従来の多値誤差拡散法の場合の
約１／２のデータ量にすることが可能となった。また、
従来の多値誤差拡散法では、階調数の変更時に復元画像
の階調数も決まってしまった。しかし、本発明による処
理では、伝送する際の量子化の階調数（ビット幅）と復
元する際の画像の階調数とは異なってもよく、量子化の
際の階調数に関係なく復元側で任意の階調数で画像を復
元することができる。これにより種々の階調数の画像の
生成も容易にできる。
カラー画像処理方法によればＲＧＢ等の色信号間の相互
相関性を利用した座標変換量子化処理により従来の多値
誤差拡散法よりもデータ量を低減することが可能にな
る。例えば、１０２４×１０２４画素，８（bits/pix）
のＲＧＢ色信号で表現される画像（全データ量25,165,8
24bits）を階調数３（bits/pix）で表現する場合、多値
誤差拡散法による処理では、9,437,184（bits）にしか
できないが、本発明による画像の座標変換量子化を行っ
た場合、多値誤差拡散法と同程度の画質を得るのに必要
であった量子化の際の階調数は第１主成分のみを用いる
場合で４（bits/pix）であり、この時のデータ量は4,20
6,592（bits）となり、従来の多値誤差拡散法の場合の
約１／２のデータ量にすることが可能となった。また、
従来の多値誤差拡散法では、階調数の変更時に復元画像
の階調数も決まってしまった。しかし、本発明による処
理では、伝送する際の量子化の階調数（ビット幅）と復
元する際の画像の階調数とは異なってもよく、量子化の
際の階調数に関係なく復元側で任意の階調数で画像を復
元することができる。これにより種々の階調数の画像の
生成も容易にできる。
【図１】本発明の一実施例の構成を示す機能ブロック図
である。
である。
【図２】一次元多値誤差拡散法の説明図である。
【図３】二次元多値誤差拡散法の説明図である。
１ 座標変換係数算出部 ２ 量子化誤差処理部 ３ 復元部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/24 Ｈ０４Ｎ 7/13 Ｚ
Claims (1)
- 【請求項１】 画像を小ブロックに分割し、各ブロック
毎に色信号間の相関値に基づいて主成分分析法を用いて
座標変換係数を算出する座標変換係数算出部と、 各画素の各色信号を前記座標変換係数をもとにブロック
毎に座標変換し、所望の階調数に量子化を行うと共に、
量子化誤差を算出し、この量子化誤差に適当な重率を掛
けて周辺画素に拡散させる補間処理を行う量子化・誤差
処理部と、 前記座標変換係数と前記量子化・誤差処理部で処理され
た座標変換量子化された画像データとから所望の階調数
で画像をブロック毎に元の色信号系のカラー画像に復元
する復元部を有することを特徴とするカラー画像処理方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5295192A JPH07154605A (ja) | 1993-11-25 | 1993-11-25 | カラー画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5295192A JPH07154605A (ja) | 1993-11-25 | 1993-11-25 | カラー画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07154605A true JPH07154605A (ja) | 1995-06-16 |
Family
ID=17817396
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5295192A Pending JPH07154605A (ja) | 1993-11-25 | 1993-11-25 | カラー画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07154605A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006238070A (ja) * | 2005-02-25 | 2006-09-07 | Sony Corp | データ変換装置および方法、データ逆変換装置および方法、情報処理システムおよび方法、記録媒体、並びにプログラム |
| JP2006526357A (ja) * | 2003-04-30 | 2006-11-16 | ベンタナ・メディカル・システムズ・インコーポレーテッド | スペクトルの無相関化及び空間的冗長性の除去を用いたカラー画像圧縮 |
| JP2013201639A (ja) * | 2012-03-26 | 2013-10-03 | Kddi Corp | 画像符号化装置及び画像復号装置 |
| CN114449241A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-06 | 复旦大学 | 一种适用于图像压缩的色彩空间转化算法 |
-
1993
- 1993-11-25 JP JP5295192A patent/JPH07154605A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US7925019B2 (en) | 2005-02-25 | 2011-04-12 | Sony Corporation | Method and apparatus for converting data, method and apparatus for inverse converting data, and recording medium |
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| US9088798B2 (en) | 2012-03-26 | 2015-07-21 | Kddi Corporation | Image encoding device and image decoding device |
| CN114449241A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-06 | 复旦大学 | 一种适用于图像压缩的色彩空间转化算法 |
| CN114449241B (zh) * | 2022-02-18 | 2024-04-02 | 复旦大学 | 一种适用于图像压缩的色彩空间转化算法 |
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