JPH07504542A - 画像データ圧縮の際の量子化間隔の長さの画像適応制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 画像データ圧縮の際の量子化間隔の長さの画像適応制御方法 画像データ圧縮の際の多数の実際的適用に対して、圧縮された画像データの所定 の画像品質が同時の最大データ圧縮率においても達成されることが必要である、 その際に通常使用される画像データ圧縮方法はパラメータにより制御される。多 様に適用されるＪＰＥＧアルゴリズムにおいては、これはＱ係数である。このＱ 係数を高めると、復元される画像の画像品質が向上する。すなわち、残留する画 像ノイズが比較的に少ない。しかしこのことは常に、Ｑ係数の増大と共に減少す る圧縮率との引替えになる。その際、Ｑ係数はＤＣＴ係数の量子化間隔の長さに 除算的に作用する。すなわちＱ係数の低減は値領域を比較的に粗く分割すること を意味し、ひいては量子化誤差が比較的に大きくなる。

できるだけ大きなデータ圧縮率を達成するため、圧縮すべき各画像に対するＱ係 数をデータを節約するためできるだけ低く、しかし所要の画像品質を保証するた め必要な程度に高くすることが重要である。この調整は最適Ｑ係数と称される。

例えば、それぞれ異なるＱ係数で圧縮された指紋の画像を種々異なる見本から判 定する場合には、最適。

係数を画像ごとに変化しなければならない。すなわち、種々異なる指紋はデータ 圧縮誤差に対して種々異なる感度を有する。したがってこのことは、種々異なる 画像データに対して統一的なＱ係数は存在せず、むしろ各画像に対する最適Ｑ係 数は個別のものであり、画像適応してめなければならないことを意味する。これ までこのことは、例えば所定のＱ係数でデータ圧縮が　−行われた後、画像品質 が満足できるか否かを判定する専門家によって行われ、これに基づいて場合によ り。

係数が高められる。この手順は一般的に、最適。係数が見出されるまで複数のＱ 係数による画像のデータ圧縮の複数の経過を必要とする。

したがって本発明の課題は、最大データ圧縮率でも所定の画像品質を達成するこ とのできる画像データ圧縮法のこのようなパラメータの自動検出方法を提供する ことである。この課題は、請求の範囲第１項の構成により画像データ圧縮の際に 量子化間隔の長さを画像適応して制御する方法により解決される。

本発明の方法によって、圧縮すべき各画像の画像品質が自動的に調整される。こ のことは、平均画像強度を画像のすべての画素の強度値からめ、さらに画像コン トラストをすべての画素の強度値からめ、量子化間隔の長さを、平均画像強度と 画像コントラストとの線形結合の単調関数である関数で割算することにょって行 われる。

この方法には、その適用に際して画像データ圧縮法の暫定経過が必要ないという 利点がある。本発明の方法は、非圧縮画像だけに基づいて最適量子化間隔ないし 最適係数をこの量子化間隔の長さの制御のために提供することができる。その際 本発明の方法は、画素あたり約半分の数学的演算を必要とするだけである。この 計算コストは本来の画像データ圧縮法と比較して無視できるほどである。

画像データの圧縮されたアーカイブに対して本発明の方法を適用すれば、専門家 によるマニュアルの操作介入が必要なくなる。さらに本発明の方法によって、一 定の画像に依存しないデータ圧縮パラメータを使用した場合よりも高いデータ圧 縮率が達成される。。

本発明の方法はとくに、ＪＰＥＧデータ圧縮法におけるＱ係数の検出に適する。

図１は、本発明の第１実施例において、平均値ＭおよびコントラストＣから算出 されたＱ係数の階段状の依存関係を示す線図、 図２は、本発明の第２実施例において、平均値とコントラストから算出されたＱ 係数の線形の依存関係を示す線図。

図３は、５１２Ｘ５１２ピクセルの大きさを有する３８個の指紋の抜取りサンプ リングに基づく、画像中央の６４Ｘ６４ピクセルの大きさの窓内での平均最適Ｑ 係数Ｑとコントラストとの関係性を示す線図、図４は、セグメント化された指紋 内での平均最適Ｑ係数Ｑとコントラストとの関係性を示す線図、図５は、画像全 体にわたる、平均最適Ｑ係数Ｑとコントラストとの関係性を示す線図、 図６は、平均最適Ｑ係数Ｑと平均画像強度との統計的関係性を示す線図、 図７は、平均最適Ｑ係数Ｑと画像内の比較的に低い強度値成分との統計的関係性 を示す線図、図８は、平均最適Ｑ係数Ｑと、平均画像強度ＭとコントラストＣと の差との統計的関係性を示す線図、図９は、平均最適Ｑ係数Ｑと差Ｍ−４・Ｃと の統計的関係性を示す線図、 図１０は、平均最適Ｑ係数Ｑと差Ｍ−１０・Ｃとの統計的関係性を示す線図、 図１１は、最大Ｑ係数と、平均画像強度ＭとコントラストＣとの差との統計的関 係性を示す線図、図１２は、最大Ｑ係数Ｑと差Ｍ−４・Ｃとの統計的関係性を示 す線図、 図１３は、最大Ｑ係数Ｑと差Ｍ−１０・Ｃとの統計的関係性を示す線図である。

以下、本発明を有利な実施例に基づき図面を用いて説明する。

画像データ圧縮の際に量子化間隔の長さを画像適応して制御する方法の作用を、 最も簡単に３８の指紋見本の例に基づいて説明する。この指紋見本はインチ当た り　（ｄｐｉ）５００ポイントの解像度と５１２Ｘ５１２画素のフォーマットに より８ビツトの深さにディジタル化されている。これらの画像を０．４から１゜ ２のＱ係数により５つの品質段階に０．２のステップで変化させて圧縮し、圧縮 しないディジタル画像見本と共に判定のため専門家に提示された。専門家は実際 の条件の下に画面でオリジナルを圧縮され復元された指紋と比較し、それぞれに 未だ許容できる品質等級ないし最適Ｑ係数を割り当てる。その際、専門家による 割当はＱ係数がＱ＝０．４から１．０の間で変化することが示された。このこと から種々異なる指紋が種々異なる誤差感度を有することがわかる。しかし専門家 間の個人差はそれほど大きくない。専門家判定の平均値からの相対偏差は平均で ０．１２であり、このことから専門家判定が比較的信頼性の高いものであること が推定される。

どの画像形式のフィーチャーが専門家により検出された最適Ｑ係数と相関してい るから調べるため、以下のフィーチャーが画像から抽出され、最適Ｑ係数との相 関について検査された。

平均明度、Ｍ　＝　ｌ／Ｎ・Σｉ、ｋ　ｐｌ、ｈただし、ｐｌ、、は指数ｌ、に の画素の画像強度であり、Ｎは使用された画素数を表す。

分散、Ｓ　＝　ｌ／Ｎ−、／’−（Σｉ、ｋ（Ｐ＋、　ｋ　−Ｍ）２）コントラ スト、Ｃ＝　１／２Ｎ・Σｉ、ｋ（ＩＰ＋、　ｂ−Ｐ＋＋＋、　ｈｌ＋ｌｐ＋。

ｂ−Ｐ＋、　ｋ＋ｌ） 並びに画像明度の小さな値の割合、Ｐ＝Ｌ／Ｎただし、Ｌは１２７以下の明度値 の数である。

上記の画像フィーチャーは画像データ圧縮の前に検出することができる。したが って試験的な画像データ圧縮過程が必要なく、これにより他の方法と比較して非 常に時間が節約される。

前記の画像フィーチャーはそれぞれ３つの形式で測定された。すなわち、 一全画像（５１２Ｘ５１２画素） 一小さな中央窓内（６４Ｘ　６４画素）−抽出された指紋面内 図３は最適Ｑ係数Ｑと画像中央における６４Ｘ６４画素の窓内のコントラストと の相関を５１２Ｘ５１２画素の大きさの３８個の指紋の抜取りサンプリングに基 づいて示すものである。

図４は上記の相関をセグメント化された指紋内で示し、図５は最適Ｑ係数Ｑとコ ントラストとの相関を全画像について示すものである。これら３つの線図から、 最適Ｑ係数は全画像について検出されたコントラストと最も明瞭に相関すること がわかる。別の分析では、平均値Ｍ、コントラストＣおよび小さな値の割合Ｐ（ これらはそれぞれ全画像面にわたって測定された）は他のフィーチャーよりも明 らかに小さな分散を有していることが示された。このことは、最適。係数はこれ らのフィーチャーからすでに粗く検出されることを意味する。ここで図６、図７ および図８を見てみると、平均値Ｍと小さな値の割合Ｐは相互に良く単調に依存 していることがわかる。このことは例えば、大きさＰを予測するのに平均値Ｍを 使用することができることを意味する。したがって、最適Ｑ係数を自動的に検出 するために２つのパラメータは必要なく、これらフィーチャーの１つは最適Ｑ係 数の検出の際に省略することができる。しかしコントラストＣと平均値Ｍは相互 に相関していない。したがって２つのパラメータの組合せによってさらに正確な 最適Ｑ係数の予測が得られることがわかる。図面を見るとＱ係数はコントラスト とは負の相関を、平均値とは正の相関を有することがわかる。このことから、最 適Ｑ係数と平均値ＭおよびコントラストＣと関係性に対して数式 ％式％） が得られる。ここでａは適切に選択すべき定数であり、ｆは単調上昇関数である 。指紋画像を用いたさらなる測定によって、ａの値に対するＱ値はａ舛４のとき に最小の分散を有するという満足すべき結果の得られることがわかった。このこ とは図８から図１３に示されている。これらの図面では、Ｑ係数と平均値Ｍおよ びコントラストＣの種々の線形結合との関係性が示されている。図８、図９およ び図１０は、それぞれ平均Ｑ係数とそれぞれの線形結合との関係性を示す。これ に対し、図１１、図１２および図１３は最大Ｑ係数と、パラメータＭおよびＣの 線形結合との関係性を示す。

上記導入した関数は、画素ごとの平均値Ｍに対する１つの加算と、２つの減算と 、２つの絶対値およびコントラストＣに対する２つの加算を必要とする。関数自 体の計算は無視することができる。というのはこれは画像ごとに１度必要なだけ だからである。したがって上記の関数の計算に対しては画素ごとに７つの数学的 演算が必要である。この計算コストをさらに低減することができるようにするた め、これらのフィーチャーをめるのに各方向で係数４だけアンダーサンプリング された画像を使用することができる。これによって結果が影響を受けることはな い。その結果、画素当たりに７／１６の数学的演算が必要なだけとなり、したが って画素当たりの演算はほぼ半分になる。

この研究結果から、最適Ｑ係数をパラメータＭおよびＣから検出するための次の ような関数を導出することができる。

図１１１図１２および図１３の最大Ｑ係数を基礎とすれば、最適Ｑ係数の線形結 合ｘ；Ｍ−４・Ｃへの段階的依存関係性が得られる。これは例えば次の表現で示 される。

これに対して、平均Ｑ係数を基礎とすれば、関数ｆの線形経過が得られる。この 経過はこの実施例では直線 Ｑ２　（ｘ）　：＝０．　８＋０．　００２ｘにより表すことができる。Ｑ２に 対する持続的関数の代わりに、例えば０．２のステップ高さを有する階段関数を 使用することができる。これは専門家に提示されたスケールに相応する。

関数Ｑ２ではいずれの場合でも関数Ｑ１の場合よりも比較的に高いデータ圧縮が 得られる。というのは、Ｑｌは常にＱ２よりも大きいからである。このことは、 量子化間隔はＱｌによる割算のあとは、Ｑ２による割算のあとの量子化間隔より 小さいことを意味する。

Ｊ　ＰＥＧデータ圧縮法を３８の指紋画像の圧縮に使用した場合において、本発 明の方法実施例と、専門家による最適Ｑ係数の検出後の圧縮ないし１．０の一定 のＱ係数を用いた圧縮との比較は以下の通りである。

ａ）指紋専門家による最適Ｑ係数の視覚検出の際には、平均圧縮率、すなわち出 力データの圧縮されたデータに対する比は１０．８５に達することができた。

ｂ）関数Ｑ１を使用すれば、その他は同じ条件で、１０．４３の平均データ圧縮 率が達成された。

Ｃ）関数Ｑ２による平均Ｑ係数の自動検出では、１１゜１３の平均圧縮率が達成 された。

ｄ）これに対し画像データの分類を省略し、その代りに視覚検出された１、０の 最大Ｑ係数を使用すれば、９．６７の平均圧縮率が得られる。

ここから、Ｑ係数Ｑ１を基礎として方法では、分類なしの方法よりも８％のデー タ圧縮率の向上が得られ、Ｑ係数Ｑ２を基礎として方法では１６％の向上が達成 されることがわかる。画像品質については、Ｑ係数Ｑ１を使用すれば画像品質は いずれの場合でも改善されるか、または専門家により要求される画像品質と同等 である。これに対してＱ係数Ｑ２を使用すれば、個々の事例では要求されるもの よりも低い画像品質が発生し得る。しかしこの差は一般的には僅かであり、一方 または他方のどちらの変形実施例を固有の品質要求に応じて決定するかは最終的 には使用者に任される。

ここに説明した方法は第１の方法である。この方法によって、画像データ圧縮の 際に画像品質の自動的維持が可能であり、同時に最大データ圧縮が達成される。

ここで本発明の方法の特別な利点は、本発明の所要の入力パラメータを得るため にデータ圧縮法の試行が必要ないことである。画像データ圧縮法の最適パラメー タを見出すための計算コストは画素当たりほぼ半分の数学的演算しかなく、した がって本来の画像データ圧輸注と比較して無視できる。

ここに説明した、画像データ圧縮の際の量子化間隔の長さの画像適応制御方法は 、ＪＰＥＧ画像データ圧縮法と輸注して使用されるだけでなく、量子化間隔の制 御のためにパラメータの検出が必要である他の画像データ圧縮法と関連して使用 することもできる。基本的に本！！明の方法は、変換係数の連続する量子化によ る離散的コサイン変換を基にした画像データ圧縮法である。しかし基本的に本発 明の方法は、量子化間隔の長さを画像適応して制御することのできる画像データ 圧縮方法すべてに適用することができる。

窓のコントラスト エリアのコントラスト イメージのコントラスト 低い値の相関 Ｍ−４０ −Ｃ −４Ｃ 国際調査報告 国際調査報告 国際調査報告 フロントページの続き （５１）　Ｉｎｔ、　Ｃ１，’　識別記号　庁内整理番号ＨＯ３Ｍ　７／３０　 Ｚ　８８４２−５ＪＨＯ４Ｎ　ｌ／４１　Ｂ　９０７０−５ＣＩ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. １．画像データ圧縮を以下のａ）〜ｃ）のステップで行うことを特徴とする、量 子化間隔の長さの画像適応制御方法、すなわち ａ）平均画像強度 Ｍ＝１／Ｎ・Σｉ，ＫＰ１．Ｋ を、面像のすべての画素１≦ｉ≦Ｉ，１≦ｋ≦Ｋの強度値Ｐ１．ｋから求めるス テップ、ただしＮ＝Ｉ・Ｋは全画素数である。 ｂ）画像コントラスト Ｃ＝１／２Ｎ・Σｉ，ｋ（ＩＰ１．ｋ−Ｐ１＋１，ｋＩ＋ＩＰ１．ｋ−Ｐ１，ｋ ＋１Ｉ）を求めるステップ、ただし１≦ｉ≦Ｉかつ１≦ｋ≦Ｋである。 ｃ）量子化間隔の長さΔを係数Ｑで割算するステップただしＱはパラメータＭ− ａ・Ｃの単調関数ｆであり、 Ｑ電ｆ（Ｍ−ａ・Ｃ） ａは１≦ａ≦１０の定数である。
2. ２．ａ≒４である請求の範囲第１項記載の方法。
3. ３．ｆは段階的に一定の階段関数である請求の範囲第１項または第２項記載の方 法。
4. ４．▲数式、化学式、表等があります▼である請求の範囲第３項記載の方法。
5. ５．ｆは線形関数 ｆ（ｘ）＝ｂ十ｃ・ｘ である請求の範囲第１項または第２項記載の方法。
6. ６．ｂ≒０．８かつｃ≒０．００２である請求の範囲第５項記載の方法。
7. ７．ＪＰＥＧデータ圧縮法においてＱ係数を求めるために使用する請求の範囲第 １項から第６項までのいずれか１項記載の方法。
8. ８．指紋の圧縮アーカイブのために使用する請求の範囲第１項から第７項までの いずれか１項記載の方法９．指紋の圧縮アーカイブのためのＪＰＥＧデータ圧縮 法においてＱ係数を求めるために使用する請求の範囲第１項から第８項までのい ずれか１項記載の方法。