JPH09247675A

JPH09247675A - 画像圧縮方法および画像圧縮システム

Info

Publication number: JPH09247675A
Application number: JP5648896A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Yashima; 秀明八島
Original assignee: Fujifilm Microdevices Co Ltd; Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp; Fujifilm Microdevices Co Ltd
Priority date: 1996-03-13
Filing date: 1996-03-13
Publication date: 1997-09-19

Abstract

(57)【要約】【課題】高精度の固定長化処理を行うことができる画
像圧縮技術を提供することである。【解決手段】圧縮度とコードボリュームの関係を示す
第１の特性線において目標コードボリュームに対応する
圧縮度で対象画像データを符号化し、該符号化により得
られる第１のコードボリュームを求める第１の符号化工
程と、第１のコードボリュームに基づき修正特性線を生
成する特性線修正工程と、修正特性線を用いて目標コー
ドボリュームに対応する修正圧縮度を求める圧縮度修正
工程と、修正圧縮度で対象画像データを符号化し、符号
データを生成する第２の符号化工程とを含む。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル画像処理
に関し、特に、デジタル画像を圧縮してデータ量を少な
くすることができる画像圧縮技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像圧縮システムを用いるものの一つ
に、デジタルスチルカメラがある。デジタルスチルカメ
ラは、被写体にレンズを向けて、シャッタボタンを押す
ことにより、デジタル静止画像の撮影を行う。レンズを
介して結像される画像は、電気信号に変換され、データ
圧縮されて、取り替え可能なメモリカード等に記憶され
る。データ圧縮は、データ量を減らして、メモリカード
に多くの画像データを記憶させるために行われる。

【０００３】デジタル画像をデータ圧縮することにより
得られる符号データの量は、デジタル画像が有する空間
的周波数分布等により異なる。例えば、高周波成分を多
く含むデジタル画像については、符号データの量をあま
り少なくすることができない。一方、高周波成分の少な
いデジタル画像については、符号データの量をかなり少
なくすることができる。つまり、データ圧縮の方式によ
り異なるが、一般的にデータ圧縮により生成される符号
データの量は、デジタル画像の種類により異なる。

【０００４】データ圧縮された符号データは、メモリカ
ード等の記憶媒体に記憶される。メモリカードは、例え
ば１Ｍバイトの記憶容量を有するものであり、その場合
１Ｍバイト以上のデータを記憶させることができない。

【０００５】メモリカードに１Ｍバイトを越えて、符号
データを書き込まないようにするため、または撮影者の
便宜のために、記録可能な残り枚数を撮影者に知らせる
必要がある。データ圧縮される符号データがデジタル画
像の種類によらず、各画像当たり全て同じデータ量であ
るならば、メモリカードに記録可能なデジタル画像の枚
数を撮影者に容易に知らせることができる。

【０００６】しかし、符号データ量が可変である場合に
は、残り枚数を撮影者に知らせることができない。これ
から撮影する画像の符号データ量が少なければ、多くの
枚数を記録可能であり、撮影する画像の符号データ量が
多ければ、少ない枚数しか記録することができない。

【０００７】そこで、デジタル画像をデータ圧縮する際
には、符号データの固定長化処理を行うことが望まれ
る。固定長化処理を行うことにより、どんな種類のデジ
タル画像であってもほぼ一定量の符号データに変換する
ことができる。固定長化処理は、１枚（１フレーム）の
デジタル画像をデータ圧縮し、固定長の符号データを生
成するための処理である。符号データが固定長であれ
ば、容易に残り枚数を撮影者に知らせることができる。

【０００８】次に、固定長化処理について説明する。固
定長化処理を行うには、まず前処理として統計処理を行
い、その統計処理の結果に応じて、データ圧縮の圧縮度
を調整し、固定長の符号データを生成する。

【０００９】撮影者がシャッタボタンを押すと、デジタ
ル画像が取り込まれる。次に、取り込まれたデジタル画
像に対して、統計処理を行う。統計処理とは、取り込ま
れたデジタル画像について圧縮を行った場合にどの位の
量の符号データが生成されるのかを推測する処理であ
る。

【００１０】統計処理が終了すると、圧縮処理および記
憶処理が行われる。統計処理の結果、符号データが多め
に生成されそうであると推測されれば、圧縮度を高めに
設定して圧縮を行えばよい。符号データが少なめに生成
されそうであると推測されれば、圧縮度を低めに設定し
て圧縮を行えばよい。データ圧縮により生成される符号
データは、常にほぼ一定のデータ量となる。

【００１１】その後、記憶処理により、データ圧縮され
た符号データは、メモリカードに記録される。以上で、
デジタル画像の取り込みから、メモリカードへの記録ま
での一連の処理は終了する。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】符号データの固定長化
処理を行う方法として、以下の方法がある。まず、統計
処理として、基準の圧縮度で圧縮処理を１回行ってみ
る。その結果、目標のデータ量より多いデータ量が生成
されたときには、基準の圧縮度よりも高い圧縮度に設定
する。一方、目標のデータ量より少ない量の符号データ
が生成されたときには、基準の圧縮度よりも低い圧縮度
に設定する。その設定された圧縮度で、正式な圧縮処理
を行い、画像の符号データを生成する。

【００１３】しかし、圧縮度と符号データ量の関係は、
画像の種類により異なるので、目標データ量と生成され
る符号データ量の誤差にばらつきが生じる。統計処理を
１回行っただけでは、固定長化の精度は低い。

【００１４】本発明の目的は、高精度の固定長化処理を
行うことができる画像圧縮方法を提供することである。
本発明の他の目的は、高精度の固定長化処理を行うこと
ができる画像圧縮システムを提供することである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明の画像圧縮方法
は、圧縮度とコードボリュームの関係を示す第１の特性
線において目標コードボリュームに対応する圧縮度で対
象画像データを符号化し、該符号化により得られる第１
のコードボリュームを求める第１の符号化工程と、前記
第１のコードボリュームに基づき修正特性線を生成する
特性線修正工程と、前記修正特性線を用いて目標コード
ボリュームに対応する修正圧縮度を求める圧縮度修正工
程と、前記修正圧縮度で対象画像データを符号化し、符
号データを生成する第２の符号化工程とを含む。

【００１６】第１の特性線は、圧縮度とコードボリュー
ムの関係を示すものとして決められている。目標コード
ボリュームの符号データを生成するため、まず、第１の
特性線において、目標コードボリュームに対応する圧縮
度を求める。当該圧縮度で対象画像データを符号化し、
当該符号化により得られる第１のコードボリュームを求
める。そして、第１のコードボリュームを基にして修正
特性線を生成し、当該修正特性線において、目標コード
ボリュームに対応する修正圧縮度を求める。修正圧縮度
は、目標コードボリュームの符号データを生成するため
の圧縮度として推定される。修正圧縮度で対象画像デー
タを符号化することにより、高精度の符号データを生成
することができる。

【００１７】本発明の画像圧縮システムは、圧縮度とコ
ードボリュームの関係を示す第１の特性線を記憶する記
憶手段と、前記第１の特性線において目標コードボリュ
ームに対応する圧縮度で対象画像データを符号化し、該
符号化により得られる第１のコードボリュームを求める
第１の符号化手段と、前記第１のコードボリュームに基
づき修正特性線を生成する特性線修正手段と、前記修正
特性線を用いて目標コードボリュームに対応する修正圧
縮度を求める圧縮度修正手段と、前記修正圧縮度で対象
画像データを符号化し、符号データを生成する第２の符
号化手段とを有する。

【００１８】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施例による画
像圧縮システムの構成を示すブロック図である。この画
像圧縮システムは、デジタル静止画像の標準的な圧縮方
式であるＪＰＥＧ（joint photographic expert group
）方式に準拠する符号データを生成する。従来のＪＰ
ＥＧ方式のシステムの資源をそのまま活用することがで
きる。

【００１９】画像圧縮システムは、画像メモリ１、離散
コサイン変換（以下、ＤＣＴという）部２、ＤＣＴ係数
メモリ３、量子化部４、符号化部５、カウンタ６、スケ
ールファクタ決定部７、およびコントローラ８を有す
る。コントローラ８は、他の全ての処理ブロックとの間
でタイミング信号の受け渡しを行い、処理ブロック間の
タイミングを調整する。

【００２０】次に、各処理ブロックについて説明する。
画像メモリ１は、例えば、ＤＲＡＭやフラッシュメモリ
であり、１フレームの画像データを記憶する。画像メモ
リ１には、通常ラスタ形式で画像データが記憶されてい
る。画像データは、複数の画素データからなる。

【００２１】ラスタ形式とは、１フレームの画像につい
ての以下の画素データの並びである。まず、画像の左上
隅の画素から始まって右水平方向に向かい順次並ぶ。右
端の画素まで行ったら、続いて、次のラインの左端の画
素から始まり、右水平方向に向かい順次並ぶ。以下、同
様にして、１番下のラインまで行う。右下隅の画素が最
後のデータとなる。

【００２２】画像圧縮システムは、基本的に、８×８画
素からなるブロック単位で処理を行うので、画像メモリ
１は、画像データをラスタ形式からブロック形式に変換
し、ＤＣＴ部２に供給する。白黒画像は、画像データが
１種類である。カラー画像は、輝度データと色データと
に別れるが、それぞれのデータは別の画像データとして
ラスタ／ブロック変換される。

【００２３】ブロック形式とは、１フレームの画像につ
いての以下の画素データの並びである。１フレームの画
像は、複数のブロックに領域分割される。１ブロック
は、８×８画素である。１フレームにおけるブロックの
順番は、上記のラスタ形式と同様に、左上隅のブロック
から始まり、右水平方向に並ぶ。右端に達したら、次の
ブロックの並びに移り、左から右に並ぶ。以下、同様の
並びを繰り返す。最後のブロックは、右下隅のブロック
である。ブロック内の画素データの並びは、やはりラス
タ形式と同様であり、ブロック内の左上隅の画素データ
から始まり、右水平方向に並ぶ。右端に達したら、次の
ラインに移る。最後の画素データは、ブロック内の右下
隅の画素データである。

【００２４】ＤＣＴ部２には、ブロック形式の画像デー
タＩが供給される。以下は、１ブロックの画像データを
１単位として処理が行われる。つまり、ＪＰＥＧ圧縮
は、１枚の画像を８×８画素のブロックに分割し、各ブ
ロックを単位に、以下の処理を行う。

【００２５】ＤＣＴ部２は、ブロック単位の画像データ
ＩについてＤＣＴ処理を行う。ＤＣＴ処理は、画像デー
タＩを、転置コサイン係数行列Ｄ^t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、ＤＣＴ係数
Ｆを得る。

【００２６】Ｆ＝Ｄ^tＩＤＤＣＴ係数Ｆは、８×８の行列であり、空間周波数成分
を示す。ＤＣＴ係数メモリ３は、例えばＤＲＡＭやＳＲ
ＡＭであり、ＤＣＴ部２で生成されるＤＣＴ係数Ｆを記
憶する。

【００２７】次に、量子化部４の構成を説明する。メモ
リ１１は、基準量子化テーブルＱを記憶する。図２は、
基準量子化テーブルＱの例を示す。前述のように、画像
圧縮システムは、８×８のブロック単位でデータ圧縮を
行うので、それに対応して量子化テーブルＱは、８×８
の行列により構成される。

【００２８】基準量子化テーブルＱは、標準の圧縮度で
データ圧縮を行うための量子化テーブルである。量子化
処理は、８×８のＤＣＴ係数Ｆに対して、量子化テーブ
ルＱ内の対応する係数で除算を行う。ＤＣＴ係数は、行
列の左上方向ほど空間的周波数成分が低く、右下方向ほ
ど周波数成分が高い。基準量子化テーブルＱは、全体と
して低い周波数成分ほど細かく、高い周波数成分ほど粗
く量子化を行うことを示している。一般的に、データ圧
縮は、人間の視覚特性を考慮して、また高周波成分にノ
イズが多いことを考慮して、画像データの高周波成分の
情報を削ることにより行う。

【００２９】図１に戻り、乗算器１２は、基準量子化テ
ーブルＱにスケールファクタＳＦを乗じる。つまり、基
準量子化テーブルＱの行列の全ての要素にスケールファ
クタＳＦを乗じる。乗算器１２は、量子化テーブルＳＦ
・Ｑを出力する。

【００３０】スケールファクタＳＦは、符号データの圧
縮度に相当する。スケールファクタＳＦが大きいほど圧
縮度が大きいことを示し、スケールファクタＳＦが小さ
いほど圧縮度が小さいことを示す。

【００３１】除算器１３には、ＳＦ・Ｑが供給される。
除算器１３は、ＤＣＴ係数メモリ３に記憶されているＤ
ＣＴ係数Ｆｕｖを、量子化テーブルＳＦ・Ｑｕｖで割
り、下式で示す量子化係数Ｒｕｖを出力する。丸め込み
ｒｏｕｎｄは、最も近い整数への整数化を意味する。

【００３２】Ｒｕｖ＝ｒｏｕｎｄ〔Ｆｕｖ／（ＳＦ・Ｑｕｖ）〕符号化部５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
マン符号化の処理を含む。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。ジグザグスキャンとは、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。

【００３３】符号化部５は、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、符号データを生成す
る。カウンタ６は、符号化部５で生成された符号データ
の量ＣＶをカウントする。１フレームの画像は、例え
ば、ｎ個のブロックから構成される。符号データはブロ
ック単位で生成されるので、カウンタ６は、全てのブロ
ック（ｎ個のブロック）の符号データの量を累算するこ
とにより、１フレームの画像の符号データの量（以下、
コードボリュームという）ＣＶを算出する。

【００３４】スケールファクタ決定部７には、カウンタ
６からコードボリュームＣＶが供給される他、外部から
目標コードボリュームＣＶｘが供給される。目標コード
ボリュームＣＶｘは、ユーザまたはシステムが望む１枚
の画像について生成される符号データの量である。

【００３５】スケールファクタ決定部７は、カウントし
たコードボリュームＣＶと目標コードボリュームＣＶｘ
に基づき、量子化部４に供給すべきスケールファクタＳ
Ｆを決定する。そして、数種類のスケールファクタＳＦ
を量子化部４に供給し、それぞれのスケールファクタＳ
Ｆでのコードボリュームを得た後、目標コードボリュー
ムＣＶｘに対応するスケールファクタＳＦｎを推定し、
量子化部４に出力する。

【００３６】スケールファクタＳＦｎは、目標コードボ
リュームＣＶｘの符号データを生成するための圧縮度と
して推定される。スケールファクタＳＦｎが求まると、
統計処理は終了する。

【００３７】図３は、本実施例による画像圧縮システム
が行う処理手順を示すフローチャートである。画像圧縮
システムは、固定長化処理を行い、符号データを生成す
る。固定長化される目標コードボリュームはＣＶｘであ
る。

【００３８】ステップＳＡ１では、統計処理を行う。統
計処理は、目標コードボリュームＣＶｘを生成するため
のスケールファクタＳＦｎを推定する。スケールファク
タＳＦｎは、スケールファクタ決定部７から出力され
る。統計処理の詳細は、後に図５を参照しながら説明す
る。

【００３９】ステップＳＡ２では、統計処理で決定され
たスケールファクタＳＦｎを用いて正式な圧縮処理を行
う。スケールファクタＳＦｎは、量子化部４に供給され
る。画像圧縮システムは、スケールファクタＳＦｎを用
いてデータ圧縮を行い、１枚の画像の符号データを生成
する。

【００４０】符号データは、符号化部５から出力され
る。生成される符号データのコードボリュームは、目標
コードボリュームＣＶｘに高精度で近づけることができ
る。以上で、固定長化圧縮処理は終了する。

【００４１】図１のスケールファクタ決定部７は、図４
（Ｂ）に示す平均特性曲線ａｖを記憶する。平均特性曲
線ａｖは、スケールファクタＳＦを関数とするコードボ
リュームＣＶの曲線である。平均特性曲線ａｖの求め方
を次に説明する。

【００４２】図４（Ａ）は、４つの代表的な特性曲線を
示すグラフである。横軸はスケールファクタＳＦを示
し、縦軸はコードボリュームＣＶを示す。曲線ＳＰ１，
ＳＰ２，ＳＰ３，ＳＰ４は、それぞれ代表的な画像の特
性曲線を示す。特性曲線は、画像の種類により異なる。
どんな画像でもスケールファクタＳＦが大きくなるほど
コードボリュームＣＶは小さくなるが、画像の種類によ
りその変化の度合いが異なる。例えば、スケールファク
タＳＦを大きくすると、コードボリュームＣＶが急激に
小さくなるものもあれば、コードボリュームＣＶがほと
んど変わらないものもある。

【００４３】図４（Ｂ）は、平均特性曲線ａｖを示すグ
ラフである。横軸はスケールファクタＳＦを示し、縦軸
はコードボリュームＣＶを示す。平均特性曲線ａｖは、
図４（Ａ）の代表的な特性曲線ｓｐ１〜ｓｐ４を基にし
て生成されるものであり、例えばあらゆる画像の平均的
な特性曲線である。図４（Ａ）では図の簡素化のため、
わずか４つの曲線ｓｐ１〜ｓｐ４しか示していないが、
なるべく多くの画像の特性曲線を基に平均特性曲線ａｖ
を生成するのが好ましい。平均特性曲線ａｖは、図１の
スケールファクタ決定部７に記憶される。

【００４４】イニシャルスケールファクタＳＦｉは、平
均特性曲線ａｖ上において目標コードボリュームＣＶｘ
に対応するスケールファクタである。目標コードボリュ
ームＣＶｘは、図１に示すように、外部からスケールフ
ァクタ決定部７に供給されるパラメータである。

【００４５】イニシャルスケールファクタＳＦｉは、統
計処理を行う際に用いられる。次に、統計処理の説明を
行う。図５は、図３のステップＳＡ１の統計処理の詳細
を示すフローチャートである。

【００４６】ステップＳＢ１では、イニシャルスケール
ファクタＳＦｉを用いて１枚の画像のデータ圧縮を行
い、コードボリュームＣＶｘ’を求める。図６（Ａ）
に、その様子を示す。イニシャルスケールファクタＳＦ
ｉは、平均特性曲線ａｖ上において目標コードボリュー
ムＣＶｘに対応するスケールファクタである。スケール
ファクタＳＦｉを用いて、実際に対象画像をデータ圧縮
する。圧縮の結果、例えばコードボリュームＣＶｘ’が
得られる。点２１は、スケールファクタＳＦｉとコード
ボリュームＣＶｘ’の交点である。

【００４７】もし、対象画像が平均特性曲線ａｖと同じ
特性を持つのであれば、点２１は平均特性曲線ａｖ上に
位置する。すなわち、コードボリュームＣＶｘ’はコー
ドボリュームＣＶｘと同じ値になる。

【００４８】しかし、画像の種類に応じて特性曲線は異
なるので、ほとんどの場合、コードボリュームＣＶｘ’
とコードボリュームＣＶｘは等しくならない。もし、コ
ードボリュームＣＶｘ’がコードボリュームＣＶｘと同
じになったときには、イニシャルスケールファクタＳＦ
ｉをスケールファクタＳＦｎとして決定し、統計処理を
終了すればよい。

【００４９】もし、コードボリュームＣＶｘ’とコード
ボリュームＣＶｘが等しくないときには、以下の処理を
続ける。ここで、以上の処理を、図１を参照しながら説
明する。スケールファクタ決定部７は、イニシャルスケ
ールファクタＳＦｉを量子化テーブル４に供給する。画
像圧縮システムは、画像メモリ１に記憶されている画像
データをＤＣＴ部２でＤＣＴ処理し、量子化部４で量子
化し、符号化部５で符号化処理する。カウンタ６は、符
号データのコードボリュームＣＶｘ’を出力する。

【００５０】なお、後にコードボリュームを求める際に
も、スケールファクタＳＦの指示方法とコードボリュー
ムＣＶの算出方法は上記と同じである。図５に戻り、ス
テップＳＢ２では、前ステップで求められたコードボリ
ュームＣＶｘ’を基に、新たな特性曲線ａｖ’を求め
る。

【００５１】図６（Ｂ）に、その様子を示す。点２１
は、イニシャルスケールファクタＳＦｉとコードボリュ
ームＣＶｘ’の交点であり、対象画像の特性を示す点で
ある。対象画像の特性曲線は、点２１を通過するものに
なることが推定できる。そこで、点２１を通過するよう
に、新たな特性曲線ａｖ’を求める。特性曲線ａｖ’
は、例えば、平均特性曲線ａｖを平行移動させることに
より生成される。当該平行移動は、縦軸方向の移動、横
軸方向の移動、縦軸および横軸方向の移動であってもよ
い。

【００５２】なお、特性曲線ａｖ’は、平均特性曲線ａ
ｖを平行移動させる場合に限らず、その他の方法により
生成してもよい。また、特性曲線ａｖ’は、点２１を通
過するものでなくてもよい。ただし、平均特性曲線ａｖ
と点２１を基に生成するのが好ましい。

【００５３】図５に戻り、ステップＳＢ３では、特性曲
線ａｖ’を基にｎ個のスケールファクタを決定し、当該
ｎ個のスケールファクタを用いてデータ圧縮を行う。ｎ
回のデータ圧縮を行うことにより、ｎ個のコードボリュ
ームが得られる。

【００５４】続いて、ステップＳＢ４において、前ステ
ップで得られたｎ個のコードボリュームを基にして近似
の特性曲線を求める。図７（Ｃ）、（Ｄ）に、その様子
を示す。図７（Ｃ）に示すように、特性曲線ａｖ’上
で、目標コードボリュームＣＶｘに対応するスケールフ
ァクタＳＦｘを求める。求めるべきスケールファクタ
は、ＳＦｘの近辺にあるであろうことが推測される。

【００５５】次に、図７（Ｄ）に示すように、スケール
ファクタＳＦｘを含む領域内にｎ個のスケールファクタ
を決定する。例えば、ｎ＝４とし、ＳＦｘの前後に４個
のスケールファクタＳＦ１、ＳＦ２、ＳＦ３、ＳＦ４を
決定する。

【００５６】ｎの値は任意であるが、ｎを大きくすれば
高精度の統計処理（固定長化処理）を行うことができ、
ｎを小さくすれば高速の統計処理を行うことができる。
スケールファクタＳＦ１〜ＳＦ４を決定した後、各スケ
ールファクタを用いてデータ圧縮を行い、点３１、３
２、３３、３４を求める。点３１は、スケールファクタ
ＳＦ１でデータ圧縮を行ったときのコードボリュームを
表す。点３２、３３、３４は、それぞれスケールファク
タＳＦ２、ＳＦ３、ＳＦ４でデータ圧縮したときのコー
ドボリュームを表す。

【００５７】次に、点３１、３２、３３、３４を基に、
近似特性曲線ａｐｒを求める。近似特性曲線ａｐｒは、
例えば、直線近似、最小２乗法等により求めることがで
きる。また、ある曲線を容易しておき、当該曲線を点３
１、３２、３３、３４の座標位置に移動させることによ
り、近似特性曲線ａｐｒを生成してもよい。

【００５８】目標コードボリュームＣＶｘに対応するス
ケールファクタＳＦｘ付近で、細かく特性点３１、３
２、３３、３４を求めることにより、高精度の統計処理
を行うことができる。スケールファクタの全範囲におい
て細かく特性点を求めるよりも、必要な範囲に絞ってか
ら、その範囲でのみ細かな特性点を求めるので、高速に
統計処理を行うことができる。

【００５９】図５に戻り、ステップＳＢ５では、前ステ
ップで求められた近似特性曲線ａｐｒを用いて、目標コ
ードボリュームＣＶｘに対応するスケールファクタＳＦ
ｎを求め、統計処理を終了する。

【００６０】図８（Ｅ）に、その様子を示す。近似特性
曲線ａｐｒは、特性点３１、３２、３３、３４を基に近
似された曲線である。この近似特性曲線ａｐｒ上におい
て、目標コードボリュームＣＶｘに対応するスケールフ
ァクタＳＦｎを求める。スケールファクタＳＦｎは、ス
ケールファクタ決定部７（図１）から量子化部４に出力
される。

【００６１】以上で、統計処理は終了する。統計処理に
より、目標コードボリュームＣＶｘを実現するためのス
ケールファクタＳＦｎが推定される。統計処理が終了し
た後は、スケールファクタＳＦｎを用いてデータ圧縮を
行い、符号データを生成する。

【００６２】次に、統計処理の他の実施例を示す。先の
統計処理では、スケールファクタ決定部７（図１）が１
つの平均特性曲線ａｖを記憶していたが、本実施例で
は、スケールファクタ決定部７が図９に示すような３つ
の特性曲線ＭＩＮＣＶ，ＴＹＰＣＶ，ＭＡＸＣＶを記憶
する。

【００６３】図９は、３つの特性曲線ＭＩＮＣＶ，ＴＹ
ＰＣＶ，ＭＡＸＣＶを示すグラフである。３つの特性曲
線ＭＩＮＣＶ，ＴＹＰＣＶ，ＭＡＸＣＶは、例えば、図
４（Ａ）に示す代表的な特性曲線ｓｐ１〜ｓｐ４を基に
生成される。

【００６４】ここで、特性曲線ｓｐ１〜ｓｐ４は、４つ
に限らず、多い方がよい。数多くの特性曲線を重ねる
と、ある範囲に納まる帯ができる。その帯は、例えば、
下限が曲線ｓｐ１であり、上限が曲線ｓｐ４である。

【００６５】図９において、曲線ＭＩＮＣＶは、帯の下
限付近を示す曲線である。曲線ＭＡＸＣＶは、帯の上限
付近を示す曲線である。曲線ＴＹＰＣＶは、帯の真ん中
付近を示す曲線である。

【００６６】イニシャルスケールファクタＳＦｉは、曲
線ＴＹＰＣＶ上において目標コードボリュームＣＶｘに
対応するスケールファクタである。以下、このイニシャ
ルファクタＳＦｉを用いて、以下に示す統計処理を行
う。

【００６７】図１０は、３つの特性曲線を使用する統計
処理を示すフローチャートである。ステップＳＣ１で
は、上記のイニシャルスケールファクタＳＦｉを用いて
１枚の画像のデータ圧縮を行い、コードボリュームＣＶ
ｘ’を求める。

【００６８】図１１（Ａ）に、その様子を示す。イニシ
ャルスケールファクタＳＦｉは、特性曲線ＴＹＰＣＶ上
において目標コードボリュームＣＶｘに対応するスケー
ルファクタである。スケールファクタＳＦｉで実際にデ
ータ圧縮を行うと、例えばコードボリュームＣＶｘ’が
得られる。点４１は、スケールファクタＳＦｉとコード
ボリュームＣＶｘ’の交点である。

【００６９】もし、コードボリュームＣＶｘ’が目標コ
ードボリュームＣＶｘと同じになったときには、イニシ
ャルスケールファクタＳＦｉをスケールファクタＳＦｎ
として決定し、統計処理を終了すればよい。

【００７０】もし、コードボリュームＣＶｘ’とコード
ボリュームＣＶｘが等しくないときには、以下の処理を
続ける。図１０に戻り、ステップＳＣ２では、前ステッ
プで求められたコードボリュームＣＶｘ’を基に、３つ
の特性曲線の中から１つの特性曲線を選択する。

【００７１】図１１（Ｂ）に、その様子を示す。まず、
求められたコードボリュームＣＶｘ’が３つの特性曲線
ＭＩＮＣＶ，ＴＹＰＣＶ，ＭＡＸＣＶの中で、どの特性
曲線に一番近いかを調べる。そして、１番近い特性曲線
を選択する。以下、図を参照しながら、具体的に説明す
る。

【００７２】コードボリュームＣＶｘ’は、イニシャル
スケールファクタＳＦｉを用いて、実際に求められたも
のである。そこで、イニシャルスケールファクタＳＦｉ
を用いた際の３つの特性曲線のそれぞれのコードボリュ
ームとコードボリュームＣＶｘ’とを比較する。

【００７３】特性曲線ＭＡＸＣＶ上において、イニシャ
ルスケールファクタＳＦｉに対応するコードボリューム
はＣＶｍａｘである。特性曲線ＭＩＮＣＶ上において、
イニシャルスケールファクタＳＦｉに対応するコードボ
リュームはＣＶｍｉｎである。特性曲線ＴＹＰＣＶ上に
おいて、イニシャルスケールファクタＳＦｉに対応する
コードボリュームはＣＶｘである。

【００７４】コードボリュームＣＶｘ’が、３つのコー
ドボリュームＣＶｍａｘ，ＣＶｘ，ＣＶｍｉｎの中でど
れに一番近いのかを調べる。一例として、コードボリュ
ームＣＶｘ’がコードボリュームＣＶｍａｘに一番近い
場合を説明する。

【００７５】コードボリュームＣＶｘ’がコードボリュ
ームＣＶｍａｘに一番近いときには、図１２（Ｃ）に示
すように、特性曲線ＭＡＸＣＶを選択する。図１０に戻
り、ステップＳＣ３では、前ステップで選択された特性
曲線を用いて、目標コードボリュームＣＶｘに対応する
スケールファクタＳＦｎを求め、統計処理を終了する。

【００７６】図１２（Ｄ）に、その様子を示す。特性曲
線ＭＡＸＣＶが、３つの特性曲線の中から選択されたも
のとする。この特性曲線ＭＡＸＣＶ上において、目標コ
ードボリュームＣＶｘに対応するスケールファクタＳＦ
ｎを求める。

【００７７】このスケールファクタＳＦｎは、スケール
ファクタ決定部７（図１）から量子化部４に出力され、
統計処理は終了する。統計処理が終了した後は、スケー
ルファクタＳＦｎを用いてデータ圧縮を行い、符号デー
タを生成する。

【００７８】なお、３つの特性曲線ＭＩＮＣＶ，ＴＹＰ
ＣＶ，ＭＡＸＣＶを用いて統計処理を行う場合について
述べたが、２つ以上の特性曲線であればいくつの特性曲
線を用いてもよい。多くの特性曲線を用いるほど、固定
長化のための精度は向上する。

【００７９】この統計処理は、固定長化のための精度が
高くはないが、高速化を実現することができる。上限の
特性曲線ＭＡＸＣＶと下限の特性曲線ＭＩＮＣＶの間の
幅が広すぎる場合には、かなり固定長化のための精度が
低くなるが、対象画像の種類が限定されている場合には
実用的である。

【００８０】図１３は、対象画像の種類を限定する一例
を示す。ユーザは、画像の種類に応じてスイッチ等を操
作することにより、３つのモードＭＤ１，ＭＤ２，ＭＤ
３の内のいずれかを画像圧縮システムに指示する。例え
ば、モードＭＤ１は風景画像、モードＭＤ２は人物画
像、モードＭＤ３は複雑画像を指示するためのモードで
ある。

【００８１】スケールファクタＳＦ対コードボリューム
ＣＶの特性曲線は、モードＭＤ１，ＭＤ２，ＭＤ３に応
じて、それぞれのモードに対応した範囲の帯ができる。
モードを指定することにより、特性曲線の範囲は狭い範
囲に限定される。特性曲線の範囲をある程度の範囲に限
定した後に、上記に示した２つの統計処理（図５と図１
０）のうちのいずれかを行えば、高精度のスケールファ
クタＳＦｎを決定することができる。

【００８２】すなわち、モードを指定した後に、図５の
統計処理では平均特性曲線ａｖを決定し、図１０の統計
処理では３つの特性曲線ＭＩＮＣＶ，ＴＹＰＣＶ，ＭＡ
ＸＣＶを決定すればよい。

【００８３】本実施例によれば、統計処理により、精度
よくまたは高速に最適なスケールファクタを求めること
ができる。精度と速度は、相反する関係にあるので、い
ずれを重視するかは用途により異なる。ユーザは、用途
に応じて、精度を重視するかまたは速度を重視するかの
いずれかを任意に選択し、目標コードボリュームＣＶｘ
の符号データの生成を指示することができる。

【００８４】なお、スケールファクタ決定部７（図１）
は、特性曲線を関数式として記憶してもよいし、ルック
アップテーブルとして記憶してもよい。また、統計処理
は、１枚の画像に含まれる全てのブロックについて処理
を行う場合について説明した。しかし、統計処理は、あ
くまでもコードボリュームを見積もるためのものである
ので、必ずしも全てのブロックについて処理を行う必要
はない。そこで、全てのブロックについて処理を行うの
ではなく、サンプルブロックについてのみ処理を行い、
処理時間の短縮を図ってもよい。

【００８５】さらに、統計処理において、スケールファ
クタを求める方法について説明したが、スケールファク
タではなく量子化テーブルそのものを求めるようにして
もよいし、その他のパラメータを求めるようにしてもよ
い。言い換えれば、スケールファクタ以外のパラメータ
を圧縮度として採用してもよい。

【００８６】固定長化を行うための統計処理を必要とす
るものであれば、ＪＰＥＧ圧縮に限定されず、その他の
圧縮にも適用できる。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。

【００８７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
圧縮度とコードボリュームの関係を示す第１の特性線に
おいて目標コードボリュームに対応する圧縮度で対象画
像データを符号化し、その後、修正特性線を生成する。
当該修正特性線を用いて修正圧縮度を求めるので、高精
度の固定長化処理により、符号データを生成することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例による画像圧縮システムの構成
を示すブロック図である。

【図２】基準量子化テーブルを構成する行列を示す図で
ある。

【図３】本実施例による画像圧縮システムが行う処理手
順を示すフローチャートである。

【図４】図４（Ａ）は代表的な画像の特性曲線を示すグ
ラフであり、図４（Ｂ）はスケールファクタ決定部に記
憶される平均特性曲線を示すグラフである。

【図５】図３のステップＳＡ１の統計処理の詳細を示す
フローチャートである。

【図６】図６（Ａ）はスケールファクタＳＦｉとコード
ボリュームＣＶｘ’の関係を示すグラフであり、図６
（Ｂ）は特性曲線ａｖ’を示すグラフである。

【図７】図７（Ｃ）は目標コードボリュームＣＶｘとス
ケールファクタＳＦｘの関係を示すグラフであり、図７
（Ｄ）は近似の特性曲線を示すグラフである。

【図８】図８（Ｅ）は目標コードボリュームＣＶｘとス
ケールファクタＳＦｎの関係を示すグラフである。

【図９】３つの代表的な特性曲線を示すグラフである。

【図１０】統計処理の他の例を示すフローチャートであ
る。

【図１１】図１１（Ａ）はスケールファクタＳＦｉとコ
ードボリュームＣＶｘ’の関係を示すグラフであり、図
１１（Ｂ）はスケールファクタＳＦｉにおけるコードボ
リュームを示すグラフである。

【図１２】図１２（Ｃ）はコードボリュームＣＶｘ’と
コードボリュームＣＶｍａｘの関係を示すグラフであ
り、図１２（Ｄ）は目標コードボリュームＣＶｘとスケ
ールファクタＳＦｎの関係を示すグラフである。

【図１３】３つのモードに対応する特性曲線を示すグラ
フである。

【符号の説明】

１画像メモリ２離散コサイン変換（ＤＣＴ）部３ＤＣＴ係数メモリ４量子化部５符号化部６カウンタ７スケールファクタ決定部８コントローラ１１基準量子化テーブルメモリ１２乗算器１３除算器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】圧縮度とコードボリュームの関係を示す
第１の特性線において目標コードボリュームに対応する
圧縮度で対象画像データを符号化し、該符号化により得
られる第１のコードボリュームを求める第１の符号化工
程と、前記第１のコードボリュームに基づき修正特性線を生成
する特性線修正工程と、前記修正特性線を用いて目標コードボリュームに対応す
る修正圧縮度を求める圧縮度修正工程と、前記修正圧縮度で対象画像データを符号化し、符号デー
タを生成する第２の符号化工程とを含む画像圧縮方法。
【請求項２】前記圧縮度修正工程は、前記修正特性線を用いて目標コードボリュームに対応す
る圧縮度を含む領域内で複数の圧縮度で対象画像データ
を符号化し、該符号化によりそれぞれ得られる複数のコ
ードボリュームを求める第３の符号化工程と、前記複数のコードボリュームを基に圧縮度とコードボリ
ュームの関係を示す第２の特性線を生成する工程と、前記第２の特性線において目標コードボリュームに対応
する修正圧縮度を求める工程とを含む請求項１記載の画
像圧縮方法。
【請求項３】さらに、対象画像データの種類を選択す
るためのモード選択工程を含み、前記第１の特性線は、該選択された対象画像データの種
類に応じて決められる請求項２記載の画像圧縮方法。
【請求項４】前記第１、第２および第３の符号化工程
は、量子化を用いて符号化する工程であり、前記圧縮度
は量子化のステップにより決まる請求項２または３記載
の画像圧縮方法。
【請求項５】前記対象画像データは複数のブロックか
ら構成され、前記第１および第３の符号化工程は、対象
画像データのうちのサンプルブロックについて符号化を
行い、前記第２の符号化工程は、対象画像データの全て
のブロックについて符号化を行う請求項２〜４のいずれ
かに記載の画像圧縮方法。
【請求項６】前記第１の符号化工程において、前記第
１の特性線は圧縮度とコードボリュームの関係を示す２
以上の代表特性線のうちの１つとして選択されたもので
あり、前記特性線修正工程は、前記第１のコードボリュームを
基に前記２以上の代表特性線のうちで最も近い修正特性
線を選択する工程である請求項１記載の画像圧縮方法。
【請求項７】さらに、対象画像データの種類を選択す
るためのモード選択工程を含み、前記２以上の代表特性線は、該選択された対象画像デー
タの種類に応じて決められる請求項６記載の画像圧縮方
法。
【請求項８】前記対象画像データは複数のブロックか
ら構成され、前記第１の符号化工程は、対象画像データ
のうちのサンプルブロックについて符号化を行い、前記
第２の符号化工程は、対象画像データの全てのブロック
について符号化を行う請求項６または７記載の画像圧縮
方法。
【請求項９】前記第１および第２の符号化工程は、量
子化を用いて符号化する工程であり、前記圧縮度は量子
化のステップにより決まる請求項６〜８のいずれかに記
載の画像圧縮方法。
【請求項１０】圧縮度とコードボリュームの関係を示
す第１の特性線を記憶する記憶手段と、前記第１の特性線において目標コードボリュームに対応
する圧縮度で対象画像データを符号化し、該符号化によ
り得られる第１のコードボリュームを求める第１の符号
化手段と、前記第１のコードボリュームに基づき修正特性線を生成
する特性線修正手段と、前記修正特性線を用いて目標コードボリュームに対応す
る修正圧縮度を求める圧縮度修正手段と、前記修正圧縮度で対象画像データを符号化し、符号デー
タを生成する第２の符号化手段とを有する画像圧縮シス
テム。
【請求項１１】前記圧縮度修正手段は、前記修正特性線を用いて目標コードボリュームに対応す
る圧縮度を含む領域内で複数の圧縮度で対象画像データ
を符号化し、該符号化によりそれぞれ得られる複数のコ
ードボリュームを求める第３の符号化手段と、前記複数のコードボリュームを基に圧縮度とコードボリ
ュームの関係を示す第２の特性線を生成する手段と、前記第２の特性線において目標コードボリュームに対応
する修正圧縮度を求める手段とを含む請求項１０記載の
画像圧縮システム。
【請求項１２】前記記憶手段は、前記第１の特性線を
含む圧縮度とコードボリュームの関係を示す２以上の代
表特性線を記憶し、前記特性線修正手段は、前記第１のコードボリュームを
基に前記２以上の代表特性線のうちで最も近い修正特性
線を選択する請求項１０記載の画像圧縮システム。