JPH08265760A - Picture compression device - Google Patents
Picture compression deviceInfo
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- JPH08265760A JPH08265760A JP6976295A JP6976295A JPH08265760A JP H08265760 A JPH08265760 A JP H08265760A JP 6976295 A JP6976295 A JP 6976295A JP 6976295 A JP6976295 A JP 6976295A JP H08265760 A JPH08265760 A JP H08265760A
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- block
- compression
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- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、デジタル画像処理に関
し、特にデジタル画像のデータ圧縮処理に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to digital image processing, and more particularly to data compression processing for digital images.
【０００２】[0002]
【従来の技術】静止画像の標準的な圧縮方式として、Ｊ
ＰＥＧ（joint photographic expertgroup ）圧縮方式
がある。ＪＰＥＧ圧縮方式は、原画像をブロック分割
し、ブロック毎に独立して圧縮処理を行う。１ブロック
は、８×８画素である。2. Description of the Related Art As a standard compression method for still images, J
There is a PEG (joint photographic expert group) compression method. In the JPEG compression method, an original image is divided into blocks and compression processing is performed independently for each block. One block has 8 × 8 pixels.
【０００３】図１２は、従来技術により生成される符号
データ２０を示す図である。ＪＰＥＧ圧縮は、離散コサ
イン変換（以下、ＤＣＴという）処理と量子化処理を含
む非可逆の圧縮処理方式である。ＪＰＥＧ圧縮は、１単
位の処理として、１ブロックの原画像データを入力し、
１ブロックの圧縮画像データを出力する。全てのブロッ
クについて圧縮処理を行うことにより、原画像全体の圧
縮を行う。FIG. 12 is a diagram showing code data 20 generated by the conventional technique. JPEG compression is an irreversible compression processing method including discrete cosine transform (hereinafter referred to as DCT) processing and quantization processing. In JPEG compression, as one unit of processing, one block of original image data is input,
Outputs one block of compressed image data. By compressing all blocks, the entire original image is compressed.
【０００４】符号データ２０は、圧縮画像データ１０と
マーカ１３からなる。圧縮画像データ１０は、ＪＰＥＧ
圧縮により生成される全てのブロックについての圧縮画
像データである。The code data 20 is composed of the compressed image data 10 and the marker 13. The compressed image data 10 is JPEG
It is compressed image data for all blocks generated by compression.
【０００５】マーカ１３は、ＪＰＥＧ圧縮の際に用いら
れる量子化テーブルの種類等の情報を含む。量子化テー
ブルは、ＪＰＥＧ圧縮の中の量子化処理で用いられる。
ＪＰＥＧ伸張は、符号データ２０を基に伸張処理するこ
とにより、原画像を再現することができる。ＪＰＥＧ伸
張は、圧縮画像データ１０を基に、ブロック毎にデータ
伸張を行う。その際、マーカ１３を参照して量子化テー
ブルを特定し、特定した量子化テーブルを用いて、デー
タ伸張を行う。The marker 13 includes information such as the type of quantization table used in JPEG compression. The quantization table is used in the quantization process in JPEG compression.
In the JPEG expansion, the original image can be reproduced by expanding the encoded data 20. In the JPEG expansion, data expansion is performed for each block based on the compressed image data 10. At that time, the marker 13 is referenced to specify the quantization table, and the specified quantization table is used to expand the data.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ＪＰＥＧ圧縮は、非可
逆の圧縮方式である。高圧縮を行えば、画像のデータ量
は減るが、失われる情報は多く、データ伸張による画像
の再現性は悪くなる。それに対し、低圧縮を行えば、画
像のデータ量はそれほど減らないが、失われる情報は少
なく、データ伸張による画像の再現性はよくなる。JPEG compression is a lossy compression method. If high compression is performed, the amount of image data is reduced, but much information is lost, and the image reproducibility due to data decompression deteriorates. On the other hand, if low compression is performed, the amount of image data does not decrease so much, but less information is lost and the reproducibility of the image by data expansion is improved.
【０００７】画像においては、再現性をよくしたいブロ
ックと、それほど再現性を要求しないブロックとがあ
る。再現性をよくしたいか否かは、人間の主観的判断に
よる所が大きい。In an image, there are blocks for which reproducibility is desired to be good and blocks for which reproducibility is not required so much. Whether or not reproducibility should be improved depends largely on human subjective judgment.
【０００８】原画像は、複数のブロックからなり、それ
らのブロックには、様々な性質を有するものが混ざって
いる。全てのブロックが同じ性質を有する画像はまれで
あり、ほとんどの画像は異なる性質を有するブロックの
集まりである。例えば、画像中の輪郭部分については、
人間の視覚特性が敏感であるので、再現性をよくしたい
との要求がある。The original image is composed of a plurality of blocks, and those blocks having various properties are mixed. Images where all blocks have the same properties are rare, and most images are collections of blocks that have different properties. For example, for the outline part in the image,
Since humans are sensitive to visual characteristics, there is a demand to improve reproducibility.
【０００９】しかし、ＪＰＥＧ圧縮は、全てのブロック
について同じ圧縮手法を用いる。つまり、圧縮しようと
するブロックがどのような性質を持っているかは問わず
に同じ処理をする。However, JPEG compression uses the same compression technique for all blocks. In other words, the same processing is performed regardless of the nature of the block to be compressed.
【００１０】本発明の目的は、圧縮対象となる画像の性
質に応じて画像圧縮を行うことができる画像圧縮装置を
提供することである。An object of the present invention is to provide an image compression apparatus capable of performing image compression according to the property of the image to be compressed.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】本発明の画像圧縮装置
は、複数のブロックに分割することができる画像をデー
タ圧縮する画像圧縮装置であって、画像を構成するブロ
ックについて輪郭を多く含むブロックと輪郭を多く含ま
ないブロックとに区別するエッジブロック判定手段と、
輪郭を多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロック
とでは、異なるデータ圧縮処理を行う圧縮手段とを有す
る。An image compression apparatus according to the present invention is an image compression apparatus for compressing an image that can be divided into a plurality of blocks, and a block including a large number of contours among the blocks forming the image. Edge block determination means for distinguishing between blocks that do not include many contours,
The block that includes many contours and the block that does not include many contours have a compression unit that performs different data compression processing.
【００１２】また、本発明の画像伸張装置は、画像を構
成するブロックについて輪郭を多く含むブロックと輪郭
を多く含まないブロックとに区別されてデータ圧縮され
ている符号を伸張する画像伸張装置であって、輪郭を多
く含むブロックと輪郭を多く含まないブロックとでは、
異なるデータ伸張処理を行う伸張手段を有する。The image decompressing device of the present invention is an image decompressing device for decompressing a code which is data-compressed by distinguishing between blocks that include many contours and blocks that do not include many contours. Then, with a block that contains many contours and a block that does not contain many contours,
It has a decompression means for performing different data decompression processing.
【００１３】[0013]
【作用】画像を構成する複数のブロックについて、輪郭
を多く含むブロックと多く含まないブロックに区別する
ことにより、それぞれのブロックの性質に適合した異な
るデータ圧縮を行うことができる。By distinguishing a plurality of blocks forming an image into a block containing many contours and a block containing few contours, different data compression suitable for the properties of each block can be performed.
【００１４】また、ブロックが輪郭を多く含むか否かに
より異なるデータ圧縮をされた符号については、ブロッ
クが輪郭を多く含むか否かにより異なるデータ伸張を行
うことにより、画像を再現することができる。With respect to a code whose data is compressed differently depending on whether the block contains many contours, an image can be reproduced by performing different data expansion depending on whether the block contains many contours. .
【００１５】[0015]
【実施例】図１は、本発明の実施例による画像圧縮装置
の構成を示すブロック図である。画像メモリ１は、圧縮
対象である原画像の画像データを記憶する。画像データ
ＤＴは、外部からの指示により画像メモリ１から読み出
されるデータであり、１ブロックの画像データが１単位
である。１ブロックは、８×８画素である。原画像は、
複数ブロックにより構成される。以下、ブロック単位で
画像データが処理される。1 is a block diagram showing the configuration of an image compression apparatus according to an embodiment of the present invention. The image memory 1 stores the image data of the original image to be compressed. The image data DT is data read from the image memory 1 by an instruction from the outside, and one block of image data is one unit. One block has 8 × 8 pixels. The original image is
It is composed of multiple blocks. Thereafter, the image data is processed in block units.
【００１６】エッジブロック判定回路２は、外部からの
指示の基づき画像メモリ１に読み出し信号を供給し、ブ
ロック単位の画像データＤＴを読み出す。そして、読み
出した画像データＤＴが、輪郭（以下、エッジという）
を含むか否かの判定を行う。判定方法については、後に
説明する。エッジを含むと判定したときには、そのブロ
ックはエッジブロックであるとして、エッジブロックコ
ードＥＣを付与する。それに対し、エッジを含まないと
判定したときには、そのブロックはノンエッジブロック
であるとして、ノンエッジブロックコードＮＥＣを付与
する。エッジブロック判定回路２は、１つのブロックに
ついてのエッジブロック判定を終えると、画像メモリ１
から次のブロックの画像データＤＴを読み出してエッジ
ブロック判定を行い、全てのブロックについて処理を繰
り返す。エッジブロック判定回路２の下流側では、圧縮
対象のブロックがエッジブロックであるか否かにより、
異なる圧縮処理を行う。The edge block determination circuit 2 supplies a read signal to the image memory 1 based on an instruction from the outside to read the image data DT in block units. Then, the read image data DT has a contour (hereinafter referred to as an edge).
It is determined whether or not is included. The determination method will be described later. When it is determined that the block includes an edge, the block is determined to be an edge block and an edge block code EC is given. On the other hand, when it is determined that the block does not include an edge, the block is regarded as a non-edge block and a non-edge block code NEC is given. When the edge block determination circuit 2 completes the edge block determination for one block, the image memory 1
From the next block, the image data DT of the next block is read out to perform edge block determination, and the process is repeated for all blocks. On the downstream side of the edge block determination circuit 2, depending on whether or not the block to be compressed is an edge block,
Perform different compression processing.
【００１７】統計処理回路３は、エッジブロック判定回
路２からエッジブロックであるのかないのかのコードＥ
Ｃ，ＮＥＣを受け取り、画像データＤＴの統計処理を行
う。統計処理は、各ブロックについてデフォルトの圧縮
処理を行った場合に、どの位の符号データ量になるのか
を見積もる処理である。エッジブロックについては符号
データ量ＡＣＶｅ、ノンエッジブロックについては符号
データ量ＡＣＶｎが概算される。The statistical processing circuit 3 sends a code E from the edge block determination circuit 2 indicating whether the block is an edge block or not.
C and NEC are received and the statistical processing of the image data DT is performed. The statistical process is a process of estimating how much code data amount will be obtained when the default compression process is performed for each block. The code data amount ACVe is roughly calculated for the edge block and the code data amount ACVn is roughly calculated for the non-edge block.
【００１８】デフォルトの圧縮処理は、エッジブロック
であるのないのかにより、異なるデフォルトのスケール
ファクタを用いた圧縮処理を行う。スケールファクタ
は、圧縮処理中の量子化の際に用いられる係数であり、
大きくすれば高圧縮になり、小さくすれば低圧縮とな
る。詳しくは、後のＪＰＥＧ圧縮処理の説明の際に述べ
る。なお、実際の圧縮処理に用いられるスケールファク
タは、次に述べるスケールファクタ演算回路４で最適化
される。The default compression process uses different default scale factors depending on whether the block is an edge block or not. The scale factor is a coefficient used during quantization during compression processing,
Higher compression results in higher compression, and smaller compression results in lower compression. Details will be described later in the description of the JPEG compression processing. The scale factor used in the actual compression process is optimized by the scale factor calculation circuit 4 described below.
【００１９】統計処理は、後に説明するＪＰＥＧ圧縮に
より生成される符号データのデータ量を算出することが
望ましい。しかし、ＪＰＥＧ圧縮そのものを行ったので
は、処理に長時間を要するので好ましくない。統計処理
は、短時間で処理が可能であり、なるべくＪＰＥＧ圧縮
により生成される符号データのデータ量に近い値を算出
することが好ましい。In the statistical processing, it is desirable to calculate the data amount of code data generated by JPEG compression described later. However, if JPEG compression itself is performed, the processing takes a long time, which is not preferable. The statistical processing can be performed in a short time, and it is preferable to calculate a value as close as possible to the data amount of code data generated by JPEG compression.
【００２０】例えば、８×８画素の画像データＤＴ全て
を用いるのではなく、その中のいくつかのサンプル画素
を抽出し、そのサンプル画素のみについて処理すること
により処理時間を短縮することができる。また、ＪＰＥ
Ｇ圧縮そのものを行うのではなく、ＪＰＥＧ圧縮に含ま
れる処理の一部についてのみ行うことにより処理時間の
短縮を行うことができる。一部の処理とは、例えばＤＣ
Ｔ処理である。For example, the processing time can be shortened by extracting some sample pixels out of all 8 × 8 pixel image data DT and processing only those sample pixels. Also, JPE
The processing time can be shortened by not performing the G compression itself but performing only a part of the processing included in the JPEG compression. Part of the processing is, for example, DC
This is T processing.
【００２１】スケールファクタ演算回路４は、統計処理
により概算された符号データ量ＡＣＶｅ，ＡＣＶｎに応
じて、最適なスケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦｎを演
算する。スケールファクタＮＳＦｅは、エッジブロック
に適用する係数であり、スケールファクタＮＳＦｎは、
ノンエッジブロックに適用する係数である。The scale factor calculation circuit 4 calculates optimum scale factors NSFe and NSFn according to the code data amounts ACVe and ACVn estimated by the statistical processing. The scale factor NSFe is a coefficient applied to the edge block, and the scale factor NSFn is
These are the coefficients applied to non-edge blocks.
【００２２】前述の統計処理では、デフォルトのスケー
ルファクタを用いた場合の符号データ量ＡＣＶｅ，ＡＣ
Ｖｎを算出した。この符号データ量ＡＣＶｅ，ＡＣＶｎ
を基にして、デフォルトのスケールファクタに代わる最
適なスケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦｎを演算する。
演算方法は、後に説明する。In the above-mentioned statistical processing, the code data amount ACVe, AC when the default scale factor is used is used.
Vn was calculated. This code data amount ACVe, ACVn
Based on, the optimum scale factors NSFe and NSFn in place of the default scale factor are calculated.
The calculation method will be described later.
【００２３】ＪＰＥＧ圧縮回路５は、画像データＤＴに
ついてＪＰＥＧ圧縮を行い、符号データＣＤを生成出力
する。ここでのＪＰＥＧ圧縮は、最適化されたスケール
ファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦｎを用いて行う。処理対象の
圧縮データＤＴがエッジブロックであるのかノンエッジ
ブロックであるのかは、ブロックコードＥＣ，ＮＥＣに
より判断することができる。The JPEG compression circuit 5 performs JPEG compression on the image data DT and generates and outputs code data CD. The JPEG compression here is performed using the optimized scale factors NSFe and NSFn. Whether the compressed data DT to be processed is an edge block or a non-edge block can be determined by the block codes EC and NEC.
【００２４】次に、ＪＰＥＧ圧縮回路５により生成され
る符号データＣＤの詳細を説明する。図２は、符号デー
タＣＤの構成を示す図である。符号データＣＤは、圧縮
画像データ１０、マーカ１３およびブロックコード（Ｅ
Ｃ，ＮＥＣ）１４を有する。圧縮画像データ１０は、Ｊ
ＰＥＧ圧縮により生成される画像の圧縮データそのもの
である。圧縮画像データ１０は、エッジブロックデータ
１１とノンエッジブロックデータ１２からなる。Next, details of the code data CD generated by the JPEG compression circuit 5 will be described. FIG. 2 is a diagram showing the structure of the code data CD. The code data CD includes the compressed image data 10, the marker 13 and the block code (E
C, NEC) 14. The compressed image data 10 is J
It is the compressed data itself of the image generated by PEG compression. The compressed image data 10 includes edge block data 11 and non-edge block data 12.
【００２５】エッジブロックデータ１１は、エッジブロ
ックについて、エッジブロック用のスケールファクタＮ
ＳＦｅを用いてＪＰＥＧ圧縮を行った圧縮画像データで
ある。ノンエッジブロックデータ１２は、ノンエッジブ
ロックについて、ノンエッジブロック用のスケールファ
クタＮＳＦｎを用いてＪＰＥＧ圧縮を行った圧縮画像デ
ータである。The edge block data 11 is, for an edge block, a scale factor N for the edge block.
It is compressed image data that is JPEG-compressed using SFe. The non-edge block data 12 is compressed image data obtained by performing JPEG compression on the non-edge block using the scale factor NSFn for the non-edge block.
【００２６】マーカ１３は、ＪＰＥＧ圧縮の際に用いた
量子化テーブルおよびハフマンテーブルの種類等の情報
を含む。ＪＰＥＧ圧縮は、量子化テーブルを用いて量子
化処理を行い、ハフマンテーブルを用いてハフマン符号
化を行う。The marker 13 includes information such as the types of quantization table and Huffman table used in JPEG compression. In JPEG compression, quantization processing is performed using a quantization table, and Huffman encoding is performed using a Huffman table.
【００２７】ブロックコード１４は、原画像を構成する
複数のブロックがそれぞれエッジブロックであるのかま
たはノンエッジブロックであるのかを示すコードであ
る。エッジブロックであるときには、エッジブロックコ
ードＥＣが付与され、ノンエッジブロックであるときに
は、ノンエッジブロックコードＮＥＣが付与される。The block code 14 is a code indicating whether each of a plurality of blocks forming the original image is an edge block or a non-edge block. When the block is an edge block, the edge block code EC is given, and when it is a non-edge block, the non-edge block code NEC is given.
【００２８】なお、以上の画像圧縮装置は、ＣＰＵ（中
央演算処理装置）等の計算機を用いて、コンピュータプ
ログラムにより実現することもできる。次に、画像圧縮
装置の処理手順の詳細を説明する。The above image compression apparatus can also be realized by a computer program using a computer such as a CPU (Central Processing Unit). Next, details of the processing procedure of the image compression apparatus will be described.
【００２９】図３は、画像圧縮装置のメインルーチンの
処理を示すフローチャートである。ステップＳＡ１で
は、各種レジスタの初期化等の初期設定を行う。以下、
原画像の最初のブロックについて処理を開始する。ステ
ップＳＡ２では、対象ブロックのエッジブロック判定を
行う。エッジブロック判定により、対象ブロックがエッ
ジブロックであるのかまたはノンエッジブロックである
のかが判定される。詳細は、後に図４を参照しながら説
明する。FIG. 3 is a flow chart showing the processing of the main routine of the image compression apparatus. At step SA1, initialization such as initialization of various registers is performed. Less than,
The process starts for the first block of the original image. In step SA2, the edge block of the target block is determined. The edge block determination determines whether the target block is an edge block or a non-edge block. Details will be described later with reference to FIG.
【００３０】ステップＳＡ３では、統計処理を行う。統
計処理は、対象ブロックがエッジブロックであるときに
はエッジブロック用のデフォルトのスケールファクタを
用いて圧縮画像データ量を概算し、対象ブロックがノン
エッジブロックであるときにはノンエッジブロック用の
デフォルトのスケールファクタを用いて圧縮画像データ
量を概算する。対象ブロックがエッジブロックであると
きには、概算された圧縮画像データ量がレジスタＡＣＶ
ｅに累算される。対象ブロックがノンエッジブロックで
あるときには、概算された圧縮画像データ量がレジスタ
ＡＣＶｎに累算される。At step SA3, statistical processing is performed. The statistical processing approximates the compressed image data amount using the default scale factor for edge blocks when the target block is an edge block, and uses the default scale factor for non-edge blocks when the target block is a non-edge block. Use to estimate the amount of compressed image data. When the target block is an edge block, the estimated compressed image data amount is stored in the register ACV.
accumulated in e. When the target block is a non-edge block, the estimated compressed image data amount is accumulated in the register ACVn.
【００３１】ステップＳＡ４では、原画像中の全てのブ
ロックについて処理が終了したか否かをチェックする。
全てのブロックについて処理が終了していないときに
は、ステップＳＡ５へ進む。ステップＳＡ５では、対象
ブロックを１つ進めて、次のブロックを対象ブロックと
して、ステップＳＡ２へ戻り処理を繰り返す。At step SA4, it is checked whether the processing has been completed for all blocks in the original image.
If the processing has not been completed for all blocks, the process proceeds to step SA5. In step SA5, the target block is advanced by one, the next block is set as the target block, and the process returns to step SA2 to repeat the processing.
【００３２】ステップＳＡ４において、全てのブロック
について処理が終了したと判断したときには、ステップ
ＳＡ６へ進む。この時、レジスタＡＣＶｅには、原画像
のうちの全てのエッジブロックの圧縮画像データの合計
データ量が格納されている。レジスタＡＣＶｎには、原
画像のうちの全てのノンエッジブロックの圧縮画像デー
タの合計データ量が格納されている。原画像中におい
て、エッジブロックとノンエッジブロックの比率は、原
画像の種類により異なる。When it is determined in step SA4 that the processing has been completed for all blocks, the process proceeds to step SA6. At this time, the register ACVe stores the total data amount of the compressed image data of all edge blocks in the original image. The register ACVn stores the total amount of compressed image data of all non-edge blocks in the original image. In the original image, the ratio of edge blocks to non-edge blocks differs depending on the type of original image.
【００３３】ステップＳＡ６では、最適のスケールファ
クタを算出する。スケールファクタは、エッジブロック
に適用するものとノンエッジブロックに適用するものの
２種類が算出される。この際、レジスタＡＣＶｅとレジ
スタＡＣＶｎに格納されている圧縮画像データ量が考慮
される。詳細は、後に図７を参照しながら説明する。At step SA6, an optimum scale factor is calculated. Two kinds of scale factors are calculated, one for an edge block and one for a non-edge block. At this time, the amount of compressed image data stored in the registers ACVe and ACVn is taken into consideration. Details will be described later with reference to FIG. 7.
【００３４】ステップＳＡ７では、ＪＰＥＧ圧縮を行
う。ＪＰＥＧ圧縮は、前ステップで算出された最適のス
ケールファクタを用いて圧縮処理を行い、全ブロックの
符号データを生成する。その後、処理は終了する。ＪＰ
ＥＧ圧縮の詳細は、後に図９を参照しながら説明する。At step SA7, JPEG compression is performed. In JPEG compression, compression processing is performed using the optimum scale factor calculated in the previous step, and code data for all blocks is generated. Then, the process ends. JP
Details of the EG compression will be described later with reference to FIG. 9.
【００３５】図４は、図３のステップＳＡ２のエッジブ
ロック判定処理の詳細を示すフローチャートである。ス
テップＳＢ１では、対象ブロックのＤＣＴ処理を行う。
８×８画素のブロックに対して、ＤＣＴ処理を行うと、
８×８行列のＤＣＴ係数が得られる。FIG. 4 is a flow chart showing details of the edge block determination processing in step SA2 of FIG. In step SB1, DCT processing of the target block is performed.
When DCT processing is performed on a block of 8 × 8 pixels,
The 8 × 8 matrix of DCT coefficients is obtained.
【００３６】図５は、ＤＣＴ係数の行列を示す図であ
る。ＤＣＴ係数は、８×８の行列を構成し、画像の空間
周波数成分を示す。ＤＣＴ係数ＤＣは、直流成分のレベ
ルを示す。ＤＣＴ係数ＡＣ１〜ＡＣ６３は、交流成分の
レベルを示す。係数ＡＣｉは、添字ｉが大きければ大き
いほど高周波成分のレベルを示す。つまり、８×８の行
列のうち、左上側は低周波成分を示し、右下側は高周波
成分を示す。FIG. 5 is a diagram showing a matrix of DCT coefficients. The DCT coefficients form an 8 × 8 matrix and indicate the spatial frequency components of the image. The DCT coefficient DC indicates the level of the direct current component. The DCT coefficients AC1 to AC63 indicate the levels of AC components. The coefficient ACi indicates the level of the high frequency component as the subscript i increases. That is, in the 8 × 8 matrix, the upper left side shows the low frequency component and the lower right side shows the high frequency component.
【００３７】図４に戻り、ステップＳＢ２では、低周波
レベルＬｏｗと高周波レベルＨｉｇｈを、以下の式によ
り求める。 Ｌｏｗ＝Σ（ｉ＝１〜１０）｜ＡＣｉ｜ Ｈｉｇｈ＝Σ（ｉ＝１１〜６３）｜ＡＣｉ｜ 低周波レベルＬｏｗは、低周波側の１０個のＤＣＴ係数
ＡＣｉを累算したものである。高周波レベルＨｉｇｈ
は、高周波側の５３個のＤＣＴ係数ＡＣｉを累算したも
のである。Returning to FIG. 4, in step SB2, the low frequency level Low and the high frequency level High are obtained by the following equations. Low = Σ (i = 1 to 10) | ACi | High = Σ (i = 11 to 63) | ACi | The low frequency level Low is an accumulation of 10 DCT coefficients ACi on the low frequency side. High frequency level High
Is an accumulation of 53 DCT coefficients ACi on the high frequency side.
【００３８】ステップＳＢ３では、〔Ｌｏｗ≧３２０か
つＨｉｇｈ≦２０４８〕の判定式を満たすか否かをチェ
ックする。判定式を満たすときには、対象ブロックにエ
ッジが含まれると判断して、ステップＳＢ４へ進む。ス
テップＳＢ４では、対象ブロックにエッジコードＥＣを
設定し、処理を終了する。In step SB3, it is checked whether or not the determination expression of [Low ≧ 320 and High ≦ 2048] is satisfied. When the determination formula is satisfied, it is determined that the target block includes an edge, and the process proceeds to step SB4. In step SB4, the edge code EC is set in the target block, and the process ends.
【００３９】判定式を満たさないときには、対象ブロッ
クにエッジが含まれていないと判断して、ステップＳＢ
５へ進む。ステップＳＢ５では、対象ブロックにノンエ
ッジコードＮＥＣを設定し、処理を終了する。When the judgment formula is not satisfied, it is judged that the target block does not include an edge, and step SB
Go to 5. In step SB5, the non-edge code NEC is set in the target block, and the process ends.
【００４０】なお、判定式は、経験的に見つけ出したも
のであり、他の判定式を適用することもできる。この判
定式では、エッジブロックが一定の低周波レベルＬｏｗ
を有することを示している。つまり、エッジは、変化の
少ない領域と他の変化の少ない領域の境界において生じ
るので、所定値以上の低周波レベルＬｏｗを有するもの
と考えられる。Note that the judgment formula has been empirically found, and other judgment formulas can be applied. In this judgment formula, the edge block has a constant low frequency level Low.
It has shown that it has. That is, since the edge is generated at the boundary between the region having little change and the other region having little change, it is considered that the edge has the low frequency level Low equal to or higher than the predetermined value.
【００４１】図６は、図３のステップＳＡ３の統計処理
の詳細を示すフローチャートである。ステップＳＣ１で
は、対象ブロックがエッジブロックであるか否かをチェ
ックする。エッジブロック判定処理により、エッジコー
ドＥＣが設定されていればエッジブロックであり、ノン
エッジコードＮＥＣが設定されていればノンエッジブロ
ックである。FIG. 6 is a flow chart showing details of the statistical processing in step SA3 of FIG. At step SC1, it is checked whether or not the target block is an edge block. If the edge code EC is set by the edge block determination processing, it is an edge block, and if the non-edge code NEC is set, it is a non-edge block.
【００４２】対象ブロックがエッジブロックであるとき
には、ステップＳＣ２へ進む。ステップＳＣ２では、エ
ッジブロック用のデフォルトのスケールファクタＳＦｅ
を用いて、統計処理を行い、対象ブロックの圧縮画像デ
ータ量を概算する。スケールファクタＳＦｅは、例えば
１．０として設定される。統計処理は、短時間で処理が
可能であり、なるべくＪＰＥＧ圧縮により生成される圧
縮画像データのデータ量に近い値を算出することが好ま
しい。概算されたデータ量は、レジスタＢＣＤに格納さ
れる。その後、ステップＳＣ３へ進む。If the target block is an edge block, the process proceeds to step SC2. In step SC2, the default scale factor SFe for the edge block
Is used to perform statistical processing to estimate the compressed image data amount of the target block. The scale factor SFe is set as 1.0, for example. The statistical processing can be performed in a short time, and it is preferable to calculate a value that is as close as possible to the data amount of the compressed image data generated by JPEG compression. The estimated data amount is stored in the register BCD. Then, it progresses to step SC3.
【００４３】ステップＳＣ３では、レジスタＡＣＶｅに
レジスタＢＣＤの値を累算する。その後、処理を終了す
る。レジスタＡＣＶｅには、最終的に、全てのエッジブ
ロックの圧縮画像データ量の合計量が格納される。At step SC3, the value of the register BCD is accumulated in the register ACVe. Then, the process ends. Finally, the register ACVe stores the total amount of compressed image data amounts of all edge blocks.
【００４４】ステップＳＣ１において、対象ブロックが
エッジブロックでないと判断されたときには、対象ブロ
ックがノンエッジブロックであることを示すので、ステ
ップＳＣ４へ進む。ステップＳＣ４では、ノンエッジブ
ロック用のデフォルトのスケールファクタＳＦｎを用い
て、統計処理を行い、対象ブロックの圧縮画像データ量
を概算する。スケールファクタＳＦｎは、例えば１．０
として設定される。スケールファクタＳＦｎは、スケー
ルファクタＳＮｅと異なる値に設定してもよい。概算さ
れたデータ量は、レジスタＢＣＤに格納される。その
後、ステップＳＣ５へ進む。If it is determined in step SC1 that the target block is not an edge block, it indicates that the target block is a non-edge block, and the process proceeds to step SC4. In step SC4, statistical processing is performed using the default scale factor SFn for non-edge blocks to roughly estimate the compressed image data amount of the target block. The scale factor SFn is 1.0, for example.
Is set as The scale factor SFn may be set to a value different from the scale factor SNe. The estimated data amount is stored in the register BCD. Then, it progresses to step SC5.
【００４５】ステップＳＣ５では、レジスタＡＣＶｎに
レジスタＢＣＤの値を累算する。その後、処理を終了す
る。レジスタＡＣＶｎには、最終的に、全てのノンエッ
ジブロックの圧縮画像データ量の合計量が格納される。At step SC5, the value of the register BCD is accumulated in the register ACVn. Then, the process ends. Finally, the register ACVn stores the total amount of compressed image data amounts of all non-edge blocks.
【００４６】図７は、図３のステップＳＡ６のスケール
ファクタの算出処理の詳細を示すフローチャートであ
る。ステップＳＤ１では、目標圧縮画像データ量ＴＣＶ
ｅ，ＴＣＶｎを算出する。この際、統計処理で求めた概
算圧縮画像データ量ＡＣＶｅ，ＡＣＶｎを考慮する。FIG. 7 is a flow chart showing details of the scale factor calculation processing in step SA6 of FIG. At step SD1, the target compressed image data amount TCV
e, TCVn is calculated. At this time, the approximate compressed image data amounts ACVe and ACVn obtained by the statistical processing are considered.
【００４７】図８（Ａ）は、概算圧縮画像データ量ＡＣ
Ｖｅ，ＡＣＶｎを示す。統計により概算された全圧縮画
像データ量ＡＣＶは、データ量ＡＣＶｅとデータ量ＡＣ
Ｖｎの合計である。データ量ＡＣＶｅは、デフォルトの
スケールファクタＳＦｅを用いたときの全エッジブロッ
クについての圧縮画像データの合計データ量である。デ
ータ量ＡＣＶｎは、デフォルトのスケールファクタＳＦ
ｎを用いたときの全ノンエッジブロックについての圧縮
画像データの合計データ量である。FIG. 8A shows the approximate compressed image data amount AC.
Ve and ACVn are shown. The total compressed image data amount ACV estimated by the statistics is the data amount ACVe and the data amount AC.
It is the sum of Vn. The data amount ACVe is the total data amount of the compressed image data for all edge blocks when the default scale factor SFe is used. The data amount ACVn is the default scale factor SF
It is the total data amount of compressed image data for all non-edge blocks when n is used.
【００４８】図８（Ｂ）は、算出すべき目標圧縮画像デ
ータ量ＴＣＶｅ，ＴＣＶｎを示す。データ量ＴＣＶｅ
は、目標とする全エッジブロックの合計圧縮画像データ
量である。データ量ＴＣＶｎは、目標とする全ノンエッ
ジブロックの合計圧縮画像データ量である。FIG. 8B shows target compressed image data amounts TCVe and TCVn to be calculated. Data amount TCVe
Is the total compressed image data amount of all target edge blocks. The data amount TCVn is the total compressed image data amount of all target non-edge blocks.
【００４９】デフォルトのスケールファクタＳＦｅ，Ｓ
Ｆｎは、後に求める新スケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳ
Ｆｎに変更される。新スケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳ
Ｆｎを用いると、ＪＰＥＧ圧縮時に目標データ量ＴＣＶ
ｅ，ＴＣＶｎの圧縮画像データが生成される。Default scale factors SFe, S
Fn is a new scale factor NSFe, NS to be obtained later.
Changed to Fn. New scale factor NSFe, NS
If Fn is used, the target data amount TCV during JPEG compression
e, TCVn compressed image data is generated.
【００５０】目標データ量ＴＣＶは、エッジブロックの
目標データ量ＴＣＶｅとノンエッジブロックの目標デー
タ量ＴＣＶｎの合計である。目標データ量ＴＣＶは、１
画面分の全圧縮画像データ量であり、一般的にユーザに
より固定値として指定される。したがって、目標データ
量ＴＣＶｅと目標データ量ＴＣＶｎの比率が設定され
る。The target data amount TCV is the sum of the target data amount TCVe of the edge block and the target data amount TCVn of the non-edge block. Target data amount TCV is 1
It is the total compressed image data amount for the screen, and is generally designated by the user as a fixed value. Therefore, the ratio between the target data amount TCVe and the target data amount TCVn is set.
【００５１】例えば、エッジブロックは、画像の再現性
をよくしたいので、データ量を増加させるように、目標
データ量ＴＣＶｅを設定する。この時、ノンエッジブロ
ックの目標データ量ＴＣＶｎは減少させなければならな
い。目標データ量ＴＣＶｅとＴＣＶｎは、概算データ量
ＡＣＶｅとＡＣＶｎの比率を基に、テーブルを用いて算
出する。その他、概算データ量ＡＣＶｅ，ＡＣＶｎに対
して線形的に目標データ量ＴＣＶｅ，ＴＣＶｎを求めて
もよい。For example, since it is desired to improve the reproducibility of the image in the edge block, the target data amount TCVe is set so as to increase the data amount. At this time, the target data amount TCVn of the non-edge block must be reduced. The target data amounts TCVe and TCVn are calculated using a table based on the ratio of the approximate data amounts ACVe and ACVn. Alternatively, the target data amounts TCVe and TCVn may be linearly obtained with respect to the approximate data amounts ACVe and ACVn.
【００５２】目標データ量ＴＣＶｅ，ＴＣＶｎを実現す
るためには、新たなスケールファクタを設定する必要が
ある。図７のステップＳＤ２において、新しいスケール
ファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦｎを算出する。スケールファ
クタＮＳＦｅは、エッジブロックに適用する新たな係数
である。スケールファクタＮＳＦｎは、ノンエッジブロ
ックに適用する新たな係数である。スケールファクタＮ
ＳＦｅ，ＮＳＦｎは、その性質上、以下の式により求め
ることができる。In order to realize the target data amounts TCVe and TCVn, it is necessary to set a new scale factor. In step SD2 of FIG. 7, new scale factors NSFe and NSFn are calculated. The scale factor NSFe is a new coefficient applied to the edge block. The scale factor NSFn is a new coefficient applied to the non-edge block. Scale factor N
Due to its nature, SFe and NSFn can be obtained by the following formula.
【００５３】 ＮＳＦｅ＝ＳＦｅ／（ＴＣＶｅ／ＡＣＶｅ）1.5 ＮＳＦｎ＝ＳＦｎ／（ＴＣＶｎ／ＡＣＶｎ）1.5 このスケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦｎを用いてＪＰ
ＥＧ圧縮を行えば、目標データ量ＴＣＶｅ，ＴＣＶｎを
実現することができる。スケールファクタＮＳＦｅ，Ｎ
ＳＦｎを算出した後に、処理を終了する。NSFe = SFe / (TCVe / ACVe) 1.5 NSFn = SFn / (TCVn / ACVn) 1.5 JP using these scale factors NSFe and NSFn
If the EG compression is performed, the target data amounts TCVe and TCVn can be realized. Scale factor NSFe, N
After calculating SFn, the process ends.
【００５４】図９は、図３のステップＳＡ７のＪＰＥＧ
圧縮処理の詳細を示すフローチャートである。ステップ
ＳＥ１では、対象ブロックについてＤＣＴ処理を行う。
原画像データＩに対してＤＣＴ演算を行い、ＤＣＴ係数
Ｆを生成する。ＤＣＴ係数Ｆは、図５に示した８×８の
行列であり、空間周波数成分を示す。ＤＣＴ演算は、原
画像データＩを、転置コサイン係数行列Ｄt とコサイン
係数行列Ｄとで挟み、行列演算を行うことによって、Ｄ
ＣＴ係数Ｆを得る。FIG. 9 shows the JPEG of step SA7 of FIG.
It is a flowchart which shows the detail of a compression process. In step SE1, DCT processing is performed on the target block.
The DCT operation is performed on the original image data I to generate the DCT coefficient F. The DCT coefficient F is the 8 × 8 matrix shown in FIG. 5 and represents the spatial frequency component. In the DCT calculation, the original image data I is sandwiched between the transposed cosine coefficient matrix D t and the cosine coefficient matrix D, and matrix calculation is performed to obtain D
Obtain the CT coefficient F.
【００５５】Ｆ＝Ｄt ＩＤ ステップＳＥ２では、新たなスケールファクタＮＳＦ
ｅ，ＮＳＦｎを用いて、量子化処理を行う。量子化処理
は、前ステップで求められたＤＣＴ係数Ｆを量子化し
て、量子化データＲを得る。８×８のＤＣＴ係数Ｆは、
周波数成分によって変化する量子化テーブルＱで除算さ
れ、周波数が低いほど細かく、周波数が高いほど粗い量
子化が行われる。すなわち、ＤＣＴ係数Ｆｕｖは、行ｕ
および列ｖが小さい成分ほど細かなステップサイズの量
子化テーブルＱｕｖで線形量子化される。F = D t ID In step SE2, a new scale factor NSF is added.
Quantization processing is performed using e and NSFn. In the quantization processing, the DCT coefficient F obtained in the previous step is quantized to obtain the quantized data R. The 8 × 8 DCT coefficient F is
It is divided by the quantization table Q that changes depending on the frequency component, and finer quantization is performed as the frequency is lower, and coarser quantization is performed as the frequency is higher. That is, the DCT coefficient Fuv is the row u
The linear table is quantized by the quantization table Quv having a finer step size as the component having a smaller column v.
【００５６】なお、スケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦ
ｎは、量子化の際、量子化テーブルＱｕｖに乗算され
る。スケールファクタは、大きくすれば高圧縮になり、
小さくすれば低圧縮となる。The scale factors NSFe, NSF
n is multiplied by the quantization table Quv at the time of quantization. The larger the scale factor, the higher the compression,
The smaller the size, the lower the compression.
【００５７】量子化係数Ｒｕｖは、以下の式で表され
る。量子化は、対象ブロックがエッジブロックであるか
ノンエッジブロックであるかにより異なる。丸め込みｒ
ｏｕｎｄは、最も近い整数への整数化を意味する。 （１）対象ブロックがエッジブロックの場合 Ｒｕｖ＝ｒｏｕｎｄ〔Ｆｕｖ／（ＮＳＦｅ・Ｑｕｖ）〕 （２）対象ブロックがノンエッジブロックの場合 Ｒｕｖ＝ｒｏｕｎｄ〔Ｆｕｖ／（ＮＳＦｎ・Ｑｕｖ）〕 対象ブロックがエッジブロックであるかノンエッジブロ
ックであるかに基づいて、異なるスケールファクタを用
いることにより、最適な量子化を行うことができる。例
えば、エッジブロックの画像の再現性を良くすることが
できる。The quantized coefficient Ruv is expressed by the following equation. Quantization differs depending on whether the target block is an edge block or a non-edge block. Rounding r
ound means integerization to the nearest integer. (1) When the target block is an edge block Ruv = round [Fuv / (NSFe · Quv)] (2) When the target block is a non-edge block Ruv = round [Fuv / (NSFn · Quv)] The target block is an edge block Optimal quantization can be achieved by using different scale factors, depending on whether it is a block or a non-edge block. For example, the reproducibility of the image of the edge block can be improved.
【００５８】ステップＳＥ３では、量子化データＲｕｖ
に対して符号化処理を行う。符号化処理は、ランレング
ス符号化およびハフマン符号化を含む。ランレングス符
号化は、０の値が連続して続くようなデータに対して、
高圧縮を行うことができる。量子化データＲｕｖは、行
列の右下部分（高周波成分）に多くの０が集まりやす
い。この性質を利用して、量子化データの行列Ｒｕｖを
ジグザグスキャンでランレングス符号化を行えば、高圧
縮を行うことができる。ジグザグスキャンは、図５に示
した矢印の順番のスキャンをいう。つまり、低周波成分
から高周波成分へ向けて順次スキャンを行う方法であ
る。At step SE3, the quantized data Ruv
The encoding process is performed on. The encoding process includes run length encoding and Huffman encoding. Run length encoding is for data in which the value of 0 continues in succession.
High compression can be performed. In the quantized data Ruv, many 0s are likely to be collected in the lower right part (high frequency component) of the matrix. Using this property, high-compression can be performed by performing run-length encoding on the quantized data matrix Ruv by zigzag scanning. Zigzag scanning refers to scanning in the order of the arrows shown in FIG. That is, this is a method of sequentially scanning from the low frequency component to the high frequency component.
【００５９】ランレングス符号化を行った後に、ハフマ
ン符号化を行い、圧縮画像データ１０を生成する。以上
で、１ブロックについてのＪＰＥＧ圧縮処理は終了す
る。図２に示したように、圧縮画像データ１０の他に、
マーカ１３とブロックコード１４が出力される。マーカ
１３は、ハフマン符号化に用いたハフマンテーブルの種
類と量子化処理に用いた量子化テーブルの種類を含む。
ブロックコード１４は、各ブロックがエッジブロックで
あるのかまたはノンエッジブロックであるのかを示すコ
ードであり、エッジブロックであるときには、エッジコ
ードＥＣが付与され、ノンエッジブロックであるときに
は、ノンエッジコードＮＥＣが付与される。After the run length coding is performed, the Huffman coding is performed to generate the compressed image data 10. This completes the JPEG compression processing for one block. As shown in FIG. 2, in addition to the compressed image data 10,
The marker 13 and the block code 14 are output. The marker 13 includes the type of Huffman table used for Huffman coding and the type of quantization table used for quantization processing.
The block code 14 is a code indicating whether each block is an edge block or a non-edge block. When the block is an edge block, the edge code EC is given, and when it is a non-edge block, the non-edge code NEC is given. Is given.
【００６０】以上は、画像圧縮について述べた。次に、
画像圧縮装置により圧縮生成された符号データを伸張す
る方法を説明する。画像伸張は、ブロック毎にＪＰＥＧ
伸張を行う。The image compression has been described above. next,
A method of decompressing code data compressed and generated by the image compression device will be described. Image expansion is JPEG for each block
Perform stretching.
【００６１】図１０は、ＪＰＥＧ伸張の処理を示すフロ
ーチャートである。ＪＰＥＧ伸張は、前述のＪＰＥＧ圧
縮により生成された符号データを伸張することにより、
画像を復元する処理である。FIG. 10 is a flow chart showing the JPEG expansion process. The JPEG decompression is performed by decompressing the code data generated by the JPEG compression described above,
This is a process for restoring an image.
【００６２】ステップＳＦ１では、圧縮画像データを、
ハフマン復号化およびランレングス復号化し、量子化デ
ータＲｕｖを生成する。ハフマン符号化およびランレン
グス符号化は可逆符号化であるので、復号化された量子
化データＲｕｖはＪＰＥＧ圧縮時の量子化データＲｕｖ
と同じである。At step SF1, the compressed image data is
Huffman decoding and run length decoding are performed to generate quantized data Ruv. Since the Huffman coding and the run length coding are lossless coding, the decoded quantized data Ruv is the quantized data Ruv at the time of JPEG compression.
Is the same as
【００６３】ステップＳＦ２では、量子化データＲｕｖ
が量子化テーブルＱｕｖとの積により逆量子化演算さ
れ、ＤＣＴ係数Ｆ’ｕｖに戻される。量子化テーブルＱ
ｕｖは、ＪＰＥＧ圧縮時に用いた量子化テーブルと同じ
ものを用いる。At step SF2, the quantized data Ruv
Is inverse-quantized by the product of the quantization table Quv and returned to the DCT coefficient F′uv. Quantization table Q
For uv, the same quantization table used during JPEG compression is used.
【００６４】なお、逆量子化の際、量子化テーブルＱｕ
ｖには、スケールファクタＮＳＦｅ，ＮＳＦｎが乗算さ
れる。逆量子化は、対象ブロックがエッジブロックであ
るかノンエッジブロックであるかにより異なる。 （１）対象ブロックがエッジブロックである場合 Ｆ’ｕｖ＝Ｒｕｖ・（ＮＳＦｅ・Ｑｕｖ） （２）対象ブロックがノンエッジブロックである場合 Ｆ’ｕｖ＝Ｒｕｖ・（ＮＳＦｎ・Ｑｕｖ） ＤＣＴ係数Ｆ’ｕｖは、ＪＰＥＧ圧縮時に生成されたＤ
ＣＴ係数Ｆｕｖに対して量子化誤差を含んだＤＣＴ係数
で表される。When performing inverse quantization, the quantization table Qu
v is multiplied by the scale factors NSFe and NSFn. Inverse quantization differs depending on whether the target block is an edge block or a non-edge block. (1) When the target block is an edge block F′uv = Ruv · (NSFe · Quv) (2) When the target block is a non-edge block F′uv = Ruv · (NSFn · Quv) DCT coefficient F′uv Is the D generated during JPEG compression
The CT coefficient Fuv is represented by a DCT coefficient including a quantization error.
【００６５】ステップＳＦ３では、ＤＣＴ係数Ｆ’ｕｖ
に対して逆ＤＣＴ（以下、ＩＤＣＴという）処理を行
う。ＩＤＣＴ処理は、逆方向のＤＣＴ演算であり、周波
数領域から空間領域への変換を行い、画像データＩ’ｕ
ｖを得る。ＤＣＴ係数Ｆ’ｕｖを、コサイン係数行列Ｄ
と転置コサイン係数行列Ｄt とで挟み、行列演算を行う
ことによって伸張画像データＩ’ｕｖを得る。At step SF3, the DCT coefficient F'uv
Inverse DCT (hereinafter referred to as IDCT) processing is performed on the. The IDCT process is a DCT operation in the reverse direction, transforms the frequency domain into the spatial domain, and outputs the image data I′u.
get v. The DCT coefficient F'uv is the cosine coefficient matrix D
And the transposed cosine coefficient matrix D t , the matrix operation is performed to obtain decompressed image data I′uv.
【００６６】Ｉ’＝ＤＦ’Ｄt 伸張画像データＩ’ｕｖは、ＪＰＥＧ圧縮前の原画像デ
ータＩｕｖに対して、ＤＣＴ誤差と量子化誤差が含まれ
ているものとして、復元される。The decompressed image data I'uv of I '= DF'D t is reconstructed as the DCT error and the quantization error included in the original image data Iuv before JPEG compression.
【００６７】以上は、対象ブロックがエッジブロックか
ノンエッジブロックかにより、使用するスケールファク
タを区別し、最適な圧縮および伸張を行う方法について
述べた。次は、対象ブロックがエッジブロックかノンエ
ッジブロックかにより、量子化テーブル自体を区別して
使用する場合について説明する。The above is a description of a method of performing optimum compression and expansion by distinguishing the scale factor to be used depending on whether the target block is an edge block or a non-edge block. Next, a case will be described in which the quantization table itself is used by being distinguished depending on whether the target block is an edge block or a non-edge block.
【００６８】図１１（Ａ）は、高周波成分を強調させる
ための量子化テーブルである。図１１（Ｂ）は、低周波
成分を強調させるための量子化テーブルである。高周波
成分を強調するためには、標準量子化テーブルに比べ
て、量子化テーブル（図１１（Ａ））の低周波部分（左
上部分）を大きな値とし、高周波部分（右下部分）を小
さな値とすればよい。逆に、低周波成分を強調するため
には、標準量子化テーブルに比べて、量子化テーブル
（図１１（Ｂ））の低周波部分（左上部分）を小さな値
とし、高周波部分（右下部分）を大きな値とすればよ
い。FIG. 11A shows a quantization table for emphasizing high frequency components. FIG. 11B is a quantization table for emphasizing low frequency components. In order to emphasize the high frequency component, the low frequency portion (upper left portion) of the quantization table (FIG. 11A) is set to a larger value and the high frequency portion (lower right portion) is set to a smaller value than the standard quantization table. And it is sufficient. On the contrary, in order to emphasize the low frequency component, the low frequency portion (upper left portion) of the quantization table (FIG. 11B) is set to a smaller value than the standard quantization table, and the high frequency portion (lower right portion). ) Should be a large value.
【００６９】対象ブロックがエッジブロックであるとき
には、高周波強調の量子化テーブル（図１１（Ａ））を
用いて、圧縮および伸張を行う。高周波強調を行えば、
エッジ部分をくっきりとさせ、画質を向上させることが
できる。When the target block is an edge block, compression and decompression are performed using the quantization table for high frequency emphasis (FIG. 11A). With high frequency emphasis,
The edges can be sharpened to improve the image quality.
【００７０】対象ブロックがノンエッジブロックである
ときには、低周波強調の量子化テーブル（図１１
（Ｂ））を用いて、圧縮および伸張を行う。低周波強調
を行えば、ノイズを除去し、画像をソフトな感じにする
ことができる。When the target block is a non-edge block, the quantization table for low frequency emphasis (see FIG. 11).
(B)) is used for compression and decompression. By applying low-frequency enhancement, noise can be removed and the image can be made soft.
【００７１】本実施例では、対象ブロックがエッジブロ
ックであるかノンエッジブロックであるかにより、圧縮
の度合いを変える等して、それぞれにとって最適な処理
を行う。これにより、エッジ部分に生じやすいエッジノ
イズや、画像のブロックとブロックの境界に生じやすい
ブロックノイズを除去することができる。In the present embodiment, the optimum processing is performed for each by changing the degree of compression depending on whether the target block is an edge block or a non-edge block. As a result, it is possible to remove edge noise that tends to occur at edge portions and block noise that tends to occur at boundaries between blocks of an image.
【００７２】なお、上述の処理は、ＪＰＥＧ圧縮および
ＪＰＥＧ伸張のみならず、他の圧縮および伸張の方法に
も適用することができる。また、静止画像の他、ＭＰＥ
Ｇ等の動画像の圧縮・伸張方式にも適用できる。The above-mentioned processing can be applied not only to JPEG compression and JPEG decompression, but also to other compression and decompression methods. In addition to still images, MPE
It can also be applied to a compression / decompression method for moving images such as G.
【００７３】また、エッジブロックとは、エッジが含ま
れるブロックを全て指すものではなく、エッジ領域をあ
る程度多く含むブロックを指すものとしてもよい。ノン
エッジブロックは、残りのブロックとなる。The edge block does not mean all the blocks including the edges, but may indicate the blocks including a large number of edge regions. The non-edge block becomes the remaining block.
【００７４】以上実施例に沿って本発明を説明したが、
本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種
々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に
自明であろう。The present invention has been described above with reference to the embodiments.
The present invention is not limited to these. For example, it will be apparent to those skilled in the art that various modifications, improvements, combinations, and the like can be made.
【００７５】[0075]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像を構成する各ブロックが輪郭を多く含むか否かによ
り、異なるデータ圧縮を行うことができるので、輪郭の
性質を活かした最適な圧縮・伸張を行うことができる。As described above, according to the present invention,
Since different data compression can be performed depending on whether or not each block forming an image includes many contours, optimal compression / expansion that makes use of the nature of the contours can be performed.
【図１】本発明の実施例による画像圧縮装置の構成を示
すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image compression apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】符号データＣＤの構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a configuration of code data CD.
【図３】画像圧縮のメインルーチンの処理を示すフロー
チャートである。FIG. 3 is a flowchart showing processing of a main routine of image compression.
【図４】図３のステップＳＡ２のエッジブロック判定処
理の詳細を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing details of edge block determination processing in step SA2 of FIG.
【図５】ＤＣＴ係数の行列を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing a matrix of DCT coefficients.
【図６】図３のステップＳＡ３の統計処理の詳細を示す
フローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing details of statistical processing in step SA3 of FIG.
【図７】図３のステップＳＡ６のスケールファクタの算
出処理の詳細を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing details of scale factor calculation processing in step SA6 of FIG.
【図８】圧縮画像データを示す。図８（Ａ）は、概算圧
縮画像データ量ＡＣＶｅ，ＡＣＶｎを示す図であり、図
８（Ｂ）は、目標圧縮画像データ量ＴＣＶｅ，ＴＣＶｎ
を示す図である。FIG. 8 shows compressed image data. FIG. 8A is a diagram showing the approximate compressed image data amounts ACVe and ACVn, and FIG. 8B is the target compressed image data amounts TCVe and TCVn.
FIG.
【図９】図３のステップＳＡ７のＪＰＥＧ圧縮処理の詳
細を示すフローチャートである。9 is a flowchart showing details of JPEG compression processing in step SA7 of FIG.
【図１０】ＪＰＥＧ伸張の処理を示すフローチャートで
ある。FIG. 10 is a flowchart showing a JPEG decompression process.
【図１１】量子化テーブルを示す。図１１（Ａ）は、高
周波成分を強調させるための量子化テーブルを示す図で
あり、図１１（Ｂ）は、低周波成分を強調させるための
量子化テーブルを示す図である。FIG. 11 shows a quantization table. FIG. 11A is a diagram showing a quantization table for enhancing high frequency components, and FIG. 11B is a diagram showing a quantization table for enhancing low frequency components.
【図１２】従来技術により生成される符号データを示す
図である。FIG. 12 is a diagram showing code data generated by a conventional technique.
１ 画像メモリ ２ エッジブロック判定回路 ３ 統計処理回路 ４ スケールファクタ演算回路 ５ ＪＰＥＧ圧縮回路 １０ 圧縮画像データ １１ エッジブロックデータ １２ ノンエッジブロックデータ １３ マーカ １４ ブロックコード ２０ 符号データ 1 Image Memory 2 Edge Block Judgment Circuit 3 Statistical Processing Circuit 4 Scale Factor Calculation Circuit 5 JPEG Compression Circuit 10 Compressed Image Data 11 Edge Block Data 12 Non-edge Block Data 13 Marker 14 Block Code 20 Code Data
Claims (9)
画像をデータ圧縮する画像圧縮装置であって、 画像を構成するブロックについて輪郭を多く含むブロッ
クと輪郭を多く含まないブロックとに区別するエッジブ
ロック判定手段（２）と、 輪郭を多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロック
とでは、異なるデータ圧縮処理を行う圧縮手段（５）と
を有する画像圧縮装置。1. An image compression apparatus for data-compressing an image that can be divided into a plurality of blocks, wherein an edge block that distinguishes a block forming an image into a block having many contours and a block not containing many contours. An image compression apparatus comprising: a determination unit (2); and a compression unit (5) that performs different data compression processing on a block containing many contours and a block containing few contours.
び量子化の処理を含む請求項１記載の画像圧縮装置。2. The image compression apparatus according to claim 1, wherein said compression means includes processing of discrete cosine transform and quantization.
クについては細かな量子化を行い、輪郭を多く含まない
ブロックについては粗い量子化を行う請求項２記載の画
像圧縮装置。3. The image compression apparatus according to claim 2, wherein the compression unit performs fine quantization on a block including many contours and performs coarse quantization on a block not including many contours.
クについては空間周波数の高周波成分を強調する量子化
を行い、輪郭を多く含まないブロックについては空間周
波数の低周波成分を強調する量子化を行う請求項２記載
の画像圧縮装置。4. The compression means performs quantization for emphasizing a high frequency component of spatial frequency with respect to a block including many contours, and quantization for emphasizing a low frequency component of spatial frequency with respect to a block not including many contours. The image compression apparatus according to claim 2, which is performed.
縮率を見積もるための統計処理を行う統計処理手段
（３）を有し、 前記圧縮手段は、輪郭を多く含むブロックについては前
記統計処理手段が見積もる圧縮率より低圧縮率でデータ
圧縮し、輪郭を多く含まないブロックについては前記統
計処理手段が見積もる圧縮率より高圧縮率でデータ圧縮
する請求項１または２記載の画像圧縮装置。5. A statistical processing means (3) for performing statistical processing for estimating a compression rate of each block forming an image, wherein the compression means includes the statistical processing means for a block including many contours. 3. The image compression apparatus according to claim 1, wherein data compression is performed at a compression rate lower than that estimated by, and for blocks that do not include many contours, data compression is performed at a compression rate higher than that estimated by the statistical processing means.
多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロックとに区
別されてデータ圧縮されている符号を伸張する画像伸張
装置であって、 輪郭を多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロック
とでは、異なるデータ伸張処理を行う伸張手段を有する
画像伸張装置。6. An image decompression device for decompressing data-compressed codes by distinguishing between blocks that include many contours and blocks that do not include many contours, among blocks that form an image, and a block that includes many contours. An image decompression device having a decompression unit that performs different data decompression processing for a block that does not include many contours.
よび逆量子化の処理を含む請求項６記載の画像伸張装
置。7. The image decompression apparatus according to claim 6, wherein the decompression means includes inverse discrete cosine transform and inverse quantization.
画像をデータ圧縮する画像圧縮方法であって、 画像を構成するブロックについて輪郭を多く含むブロッ
クと輪郭を多く含まないブロックとに区別する工程と、 輪郭を多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロック
とでは、異なるデータ圧縮処理を行う工程とを含む画像
圧縮方法。8. An image compression method for data-compressing an image that can be divided into a plurality of blocks, wherein the blocks constituting the image are distinguished into blocks that include many contours and blocks that do not include many contours. An image compression method including a step of performing different data compression processing on a block containing many contours and a block containing few contours.
多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロックとに区
別されてデータ圧縮されている符号を伸張する画像伸張
方法であって、 輪郭を多く含むブロックと輪郭を多く含まないブロック
とでは、異なるデータ伸張処理を行う工程を含む画像伸
張方法。9. An image decompression method for decompressing a data-compressed code by discriminating a block forming an image from a block having many contours and a block not containing many contours, the block including many contours. An image decompression method including a step of performing different data decompression processing for a block not including many contours.
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|---|---|---|---|---|
| JP2005198186A (en) * | 2004-01-09 | 2005-07-21 | Sharp Corp | Image encoding apparatus, image encoding method and image encoding program |
| JP2010217990A (en) * | 2009-03-13 | 2010-09-30 | Omron Corp | Image processor and image processing method |
| GB2533700A (en) * | 2014-12-23 | 2016-06-29 | Intel Corp | Method and apparatus for a high throughput rasterizer |
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1995
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