JPH09149413A - 画像復号化装置 - Google Patents

画像復号化装置

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JPH09149413A
JPH09149413A JP29993395A JP29993395A JPH09149413A JP H09149413 A JPH09149413 A JP H09149413A JP 29993395 A JP29993395 A JP 29993395A JP 29993395 A JP29993395 A JP 29993395A JP H09149413 A JPH09149413 A JP H09149413A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
circuit
image
inverse
noise
orthogonal transform
Prior art date
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Pending
Application number
JP29993395A
Other languages
English (en)
Inventor
Eiji Kakii
栄治 柿井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kyocera Corp
Original Assignee
Kyocera Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by Kyocera Corp filed Critical Kyocera Corp
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Publication of JPH09149413A publication Critical patent/JPH09149413A/ja
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  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は簡単な回路構成により、適応的にもや
状のモスキートノイズを除去処理を行うことのできる画
像復号化装置を提供することを目的とする。 【解決手段】可変長復号回路からの復号データを、逆量
子化、逆直交変換することによって得られる再生画像デ
ータに対してモスキートノイズ除去処理を行うノイズ除
去回路と逆量子化変換された直交変換係数からノイズ除
去回路の特性を変化させるノイズ除去特性決定回路とを
具備することを特徴とする。伝送された画像情報だけを
用いて、簡単な回路構成で適応的にノイズ除去を行うこ
とができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明はブロック分割された
画素画像を直交変換後に量子化し、更に可変長符号化し
た画像信号を画素画像に復号する画像復号化装置に係わ
り、特に復号化後の画素画像のノイズ除去を行う画像復
号化装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】通常、画像情報はデータ量が多く、特に
動画像は膨大なデータ量を有している。従って従来よ
り、このような画像情報を伝送したり、記録するために
は何らかの高能率な圧縮を行うことが必要になる。高能
率な画像データの圧縮方式としては直交変換符号化を利
用して高圧縮を達成する方法が一般的である。この方法
についての一例を図2を用いて以下に説明する。
【0003】まず入力画像信号Aをブロック化回路11
により所定のブロックに分割し、分割されたブロックに
対して直交変換回路12で直交変換を施して周波数成分
信号Bを生成する。この直交変換としては、例えば、2
次元フーリエ変換や、Walsh-Hadamard変換、Karhunen-L
oeve変換、離散コサイン変換(DCT)等がある。次に
直交変換データを量子化ステップ幅制御回路13で設定
された量子化ステップ幅(Qs)で量子化回路14によ
り線形量子化を行う。更に量子化結果Bqは可変長符号
化回路15により可変長符号を割り当て符号化画像信号
Cを生成する。
【0004】図3に一般的な画像の復号化装置のブロッ
ク図を示す。この復号化装置は、図2の画像符号化装置
で生成された符号化画像信号Cから、入力画像信号Aに
対応する再生画像信号A’を生成するものである。伝送
されてきた符号化画像信号は、可変長復号回路21によ
り可変長復号化を行い、次に逆量子化回路22により可
変長復号部21で得られた量子化ステップ幅(Qs)で
逆量子化を行う。更に逆直交変換23により再生画像信
号A’を得る。尚、以上の構成例では簡単化のためフレ
ーム間符号化、フレーム間復号化のための回路は省略し
てある。上記構成例において、直交変換および量子化は
非可逆変換であるため画像復号装置により得られた画像
信号A’は誤差を含んでおり、特に量子化/逆量子化に
よる量子化誤差が再生画像の画質劣化の原因となってお
り、量子化ステップ幅が大きいほど量子化誤差は大きく
なり再生画像信号の画質劣化が目立つようになる。この
変換係数の量子化誤差は再生画像においてブロックの境
界部分に不連続が発生するブロック歪みや、エッジ近傍
の平坦部分にもや状のものが見えるモスキートノイズと
して現れてしまう。特にモスキートノイズは高周波成分
を含んだブロックに生じやすい。そこで復号装置により
再生された再生画像に、ノイズ除去処理用として低域通
過型濾波器(ローパスフィルタ)24をかけることが提
案されている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら前記ロー
パスフィルタはすべての画像データに施すため、画面全
体がぼけてしまう、またローパスフィルタを通過する低
域の度合いを緩くすると、ノイズを完全に除去できない
といった不具合があった。
【0006】この発明は前記従来の問題点を解決するべ
くなされたもので、ブロック分割された画像信号を直交
変換後に量子化し、更に符号化した画像信号を、画像信
号に復号する画像復号化装置において、復号後の再生画
像のモスキートノイズを除去することができる画像復号
化装置を提供することを目的とする。
【0007】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成する手
段は、ブロック分割された画像を直交変換後に量子化し
更に符号化した画像信号を、再生画像に復号する画像復
号化装置において、符号化装置によりブロック毎に直交
変換を施された直交変換係数の周波数軸上での分布に基
づいてブロック毎に適応的にノイズ除去フィルタのしき
い値を与えることのできるしきい値制御手段を具備する
ことを特徴とする画像復号化装置により達成できる。
【0008】
【作用】本発明においては、可変長復号化手段からの復
号化出力を、逆量子化、逆直交変換することによって得
られる再生画像に対して、ノイズ除去処理を行うノイズ
除去フィルタのしきい値を、前記逆直交変換手段によっ
て得られる直交変換係数の周波数軸上での分布に基づい
て変化させるものである。
【0009】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係わる動画像符号
化装置の実施例を説明する。図1は本発明による画像復
号化装置の構成を示すブロック図である。同図におい
て、1は可変長復号回路であり画像のブロック毎の符号
データが復号される。可変長復号回路1で検出される量
子化ステップ(Qs)を用いて逆量子化回路2で逆量子
化を行い、さらに逆直交変換回路3を介して加算回路4
に出力される。この加算部4の出力は動き補償予測回路
5を経て自身に加算されると共にノイズ除去フィルタ回
路6に供給される。またしきい値制御回路7は逆直交変
換回路3からの直交変換係数を入力し、周波数軸上での
分布から適応的にノイズ除去フィルタ回路6を制御する
ものである。
【0010】以上のような構成において、以下その動作
を説明する。直交変換および量子化は非可逆変換である
ため画像復号装置により得られた画像信号は誤差を含ん
でおり、特に量子化/逆量子化による量子化誤差が再生
画像の画質劣化の原因となっており、量子化ステップ幅
が大きいほど量子化誤差は大きくなり再生画像信号の画
質劣化が目立つようになる。この変換係数の量子化誤差
は再生画像においてブロックの境界部分に不連続が発生
するブロック歪みや、エッジ近傍の平坦部分にもや状の
ものが見えるモスキートノイズとして現れてしまう。こ
のモスキートノイズを除去するフィルタとしてシグマフ
ィルタを用いる。まずシグマフィルタに関して説明す
る。シグマフィルタは注目画素の近傍+ー3画素につい
て注目画素の差をとり、その絶対値がしきい値より小さ
い場合にその差をある重み付けをして注目画素に加えて
いくものである。このフィルタにより平坦部に現れるも
や状のノイズは軽減される。したがって変換係数の高周
波成分が小さい場合は、モスキートノイズの発生は少な
いので、しきい値を小さくとることによりフィルタの強
度を弱くして画像のぼけを防ぐ。また変換係数の高周波
成分が大きい場合にはしきい値を大きくとることにより
フィルタの強度を強くしてモスキートノイズを除去する
ことを目的としている。以上のような構成において、以
下しきい値制御回路7の詳細例を図4を用いて説明す
る。図1の逆量子化部の出力である直交変換係数はDC係
数を先頭に周波数順に並んでいる。たとえば8 ×8 のブ
ロックの場合、64個の直交変換係数が周波数順に入力さ
れる。直交変換係数カウンタ31では直交変換係数の入
力個数を1 から64の範囲でカウントし、比較回路32で
直交変換係数カウンタ31と、外部より設定される設定
値と比較する。例えば設定値を32とした場合、変換係
数の入力個数が32個以上になれば比較回路32からイ
ネーブル信号Enがアクティブになる。有意信号カウン
タ33ではイネーブル信号がアクティブかつ変換係数が
有意(0でない値を有する場合)であればカウントを行
う。またブロックの入力のたびにつまり変換係数カウン
タが64になれば上記すべての回路はリセットされる。ブ
ロック毎の有意信号カウンタ33の値により、上記フィ
ルタのしきい値をしきい値決定テーブル34によって決
定する。つまり有意信号カウンタ33のカウント値が小
さければ、そのブロックは高周波成分が小さいと判断で
きるので、フィルタのしきい値を小さくすることによ
り、そのフィルタの強度を弱める。逆にカウント値が大
きい場合には、高周波成分も大きいのでフィルタのしき
い値を大きくすることで、フィルタの強度を強めること
ができ、結果として適応的にモスキートノイズを除去す
ることが可能となる。
【0011】
【発明の効果】以上説明したように本発明の構成ならび
に方法によれば、周波数成分の低い画像の場合にはモス
キートノイズの発生は少ないのでフィルタの強度を弱く
して画像のぼけを防ぐ。また周波数成分の高い画像の場
合にはフィルタの強度を強くしてモスキートノイズを除
去する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の画像復号化装置の一実施例を示すブロ
ック図である。
【図2】直交変換を利用した従来の画像圧縮方式の符号
化装置の構成例を示すブロック図である。
【図3】直交変換を利用した従来の画像圧縮方式の復号
化装置の構成例を示すブロック図である。
【図4】図1のしきい値制御回路の構成例を示すブロッ
ク図である。。
【符号の説明】
1 可変長復号化回路 2 逆量子化回路 3 逆直交変換回路 4 加算回路 5 動き補償予測回路 6 ノイズ除去フィルタ回路 7 しきい値制御回路 11 ブロック化回路 12 直交変換回路 13 量子化ステップ幅制御回路 14 量子化回路 15 可変長符号化回路 21 可変長復号化回路 22 逆量子化回路 23 逆直交変換回路 24 ローパスフィルタ 31 直交変換係数カウンタ 32 比較回路 33 有意信号カウンタ 34 しきい値決定テーブル

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】画像データをブロックに分割し、この分割
    されたブロック毎に直交変換と量子化と可変長符号を用
    いて圧縮された画像データを復号化する画像復号化装置
    において、圧縮された画像データを可変長復号する可変
    長復号手段と、前記可変長復号化手段からの復号化出力
    を逆量子化する逆量子化手段と、前記逆量子化手段から
    の逆量子化出力を逆直交変換をする逆直交変換手段と、
    前記逆直交変換手段からの出力に対して、ノイズ除去を
    行うノイズ除去フィルタ手段と、前記逆直交変換手段よ
    り得られた直交変換係数により、ノイズ除去フィルタの
    しきい値を制御するしきい値制御手段を有することを特
    徴とする画像復号化装置。
JP29993395A 1995-11-17 1995-11-17 画像復号化装置 Pending JPH09149413A (ja)

Priority Applications (1)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108776090A (zh) * 2018-02-28 2018-11-09 中国地质大学(武汉) 一种基于机器视觉的柴油车排放黑烟浓度测量方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108776090A (zh) * 2018-02-28 2018-11-09 中国地质大学(武汉) 一种基于机器视觉的柴油车排放黑烟浓度测量方法及系统
CN108776090B (zh) * 2018-02-28 2019-12-17 中国地质大学(武汉) 一种基于机器视觉的柴油车排放黑烟浓度测量方法及系统

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