JPH09307897A - Image data compression processing method - Google Patents

Image data compression processing method

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JPH09307897A
JPH09307897A JP11513296A JP11513296A JPH09307897A JP H09307897 A JPH09307897 A JP H09307897A JP 11513296 A JP11513296 A JP 11513296A JP 11513296 A JP11513296 A JP 11513296A JP H09307897 A JPH09307897 A JP H09307897A
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JP
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image data
image
quantization
wavelet transform
performing
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Application number
JP11513296A
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Japanese (ja)
Inventor
Masashi Hara
昌司 原
Original Assignee
Fuji Photo Film Co Ltd
富士写真フイルム株式会社
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To compress image data at a high compression rate without deteriorating image quality of an important part of an original image and to reduce the arithmetic time in the image data compression processing method.
SOLUTION: Weblet transformation 2 is applied to original image data 1 representing an original image to obtain image data 3 for each of a plurality of frequency bands. Then histogram analysis is applied to the image data 3, importance is recognized (5) by each density band in the image based on the analysis result, and a table conducting quantization with higher bit number as importance is higher is selected among a plurality of quantization tables used to conduct quantization by different bit numbers. The quantization 7 is applied to the image data 3 based on the selected table. The coding 8 is applied to the image data 3 to which quantization 7 is applied.
COPYRIGHT: (C)1997,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は画像データの圧縮処理方法、特に詳細には多重解像度変換を用いて高いデータ圧縮率が得られるようにした画像データの圧縮処理方法に関するものである。 The present invention relates to relates to a compression method of image data to compression processing method of the image data, particularly high data compression ratio by using a multi-resolution transform in detail can be obtained.

【0002】 [0002]

【従来の技術】例えばTV信号等、中間調画像を担持する画像信号は膨大な情報量を有しているので、その伝送には広帯域の伝送路が必要である。 BACKGROUND ART For example TV signals, etc., since the image signals carrying the halftone image has a large amount of information, it is necessary broadband transmission path to the transmission. そこで従来より、このような画像信号は冗長性が大きいことに着目し、この冗長性を抑圧することによって画像データを圧縮する試みが種々なされている。 Therefore conventionally, such an image signal is focused in large redundancy, attempts to compress the image data by suppressing the redundancy is made various. また最近では、例えば光ディスクや磁気ディスク等に中間調画像を記録することが広く行われており、この場合には記録媒体に効率良く画像信号を記録することを目的として画像データ圧縮が広く適用されている。 Recently also for example to record a halftone image on an optical disk, magnetic disk, or the like has been conducted widely, in this case the image data compression is widely applied for the purpose of recording efficiently image signal on a recording medium ing.

【0003】このような画像データの圧縮方法の一つとして、従来から、画像データを格納、伝送等する場合に、該画像データに予測符号化による圧縮処理を施してデータ量を圧縮減少せしめた上で格納、伝送等を行い、 [0003] One method for compressing such image data, conventionally, stores the image data, when transmitting such a data amount allowed compressed reduced by performing compression processing by the predictive coding on the image data stored on, sends a transmission or the like,
画像再生の際はその圧縮された画像データ(圧縮画像データ)に復号化処理を施して伸長し、その伸長された画像データ(伸長画像データ)に基づいて可視像を再生するような方法が採用されている。 When image reproduction is extended by performing decoding processing on the compressed image data (compressed image data), the method to reproduce a visible image based on the decompressed image data (decompressed image data) It has been adopted.

【0004】また、画像データ圧縮処理方法の一つとして、ベクトル量子化を利用する方法が知られている。 Further, as one of the image data compression processing method, there is known a method utilizing a vector quantization. この方法は、2次元画像データを標本数K個のブロックに分割し、予めK個のベクトル要素を規定して作成した相異なる複数のベクトルからなるコードブックの中で、上記ブロックの各々内の画像データの組と最小歪にて対応するベクトルをそれぞれ選択し、この選択されたベクトルを示す情報を各ブロックと対応させて符号化するようにしたものである。 This method divides the two-dimensional image data to the number of samples K blocks, in a code book comprising a plurality of vectors having different phases created by defining in advance the K vector elements, within each of the blocks image data sets and the corresponding vector with minimal distortion respectively selected, information indicating the selected vector is obtained so as to encode in correspondence with each block.

【0005】上述のようなブロック内の画像データは互いに高い相関性を有しているので、各ブロック内の画像データを、比較的少数だけ用意したベクトルのうちの1 [0005] because it has the image data is mutually highly correlated block as described above, one of the vectors of the image data in each block, and a relatively small number only prepared
つを用いてかなり正確に示すことが可能となる。 One it is possible to indicate quite precisely using. したがって、画像データの伝送あるいは記録は、実際のデータの代わりにこのベクトルを示す符号を伝送あるいは記憶することによってなし得るから、データ圧縮が実現されるのである。 Therefore, transmission or recording of image data, since be done by transmitting or storing a code indicating the vector instead of the actual data is the data compression is achieved. 例えば256 レベル(=8bit)の濃度スケールの中間調画像における64画素についての画像データ量は、8×64=512bitとなるが、この64画素を1ブロックとして該ブロック内の各画像データを64要素からなるベクトルで表し、このようなベクトルを256 通り用意したコードブックを作成するものとすれば、1ブロック当りのデータ量はベクトル識別のためのデータ量すなわち8bitとなり、結局データ量を8/(8×6 For example the amount of image data for 64 pixels in the halftone image density scale of 256 levels (= 8bit) is a 8 × 64 = 512 bits, 64 elements each image data of the block to the 64 pixels as one block represented by a vector consisting of, if one creates a codebook prepared 256 such vector, the data amount per block data amount i.e. 8bit next for vector identification, eventually the data amount of 8 / ( 8 × 6
4)=1/64に圧縮可能となる。 4) the compressible = 1/64.

【0006】以上のようにして画像データを圧縮して記録あるいは伝送した後、ベクトル識別情報が示すベクトルのベクトル要素を各ブロックごとの再構成データとし、この再構成データを用いれば原画像が再現される。 [0006] After recording or transmission by compressing the image data as described above, the vector elements of a vector indicated by the vector identification information and reconstruction data for each block, the original image is reproduced by using this reconstructed data It is.

【0007】また、上述した予測符号化によるデータ圧縮を行う場合の圧縮率を向上させる方法の1つとして、 [0007] One way to increase the compression ratio in the case of performing data compression by predictive coding as described above,
予測符号化処理と共に画像データのビット分解能(濃度分解能)を低下させる、すなわち画像データをより粗く量子化する量子化処理を行うことが考えられる。 Reduce the bit resolution of the image data together with the predictive coding process (density resolution), i.e. it is conceivable to perform the quantization process to more coarsely quantize the image data.

【0008】そこで、本出願人により、上述した予測符号化による方法と量子化による方法とを組み合わせた補間符号化による画像データ圧縮処理方法が提案されている(特開昭62−247676号公報)。 [0008] Therefore, by the present applicant, the image data compression processing method according to the interpolation encoding a combination of the method according to the method and quantization by predictive coding as described above has been proposed (JP 62-247676 JP) . この方法は、画像データを適当な間隔でサンプリングした主データと該主データ以外の補間データとに区分し、補間データは上記主データに基づいて内挿予測符号化処理、すなわち補間データを主データに基づいて内挿予測し、予測誤差に対してハフマン符号化等の可変長符号化(値により符号長が変わるような信号への変換)を行うことにより画像データを圧縮するものである。 This method is divided into the main data except the main data of the interpolated data obtained by sampling the image data at appropriate intervals, interpolation data interpolation predictive coding process on the basis of the main data, i.e., interpolated data the main data and interpolation prediction based on, is to compress the image data by performing variable-length coding such as Huffman encoding (converting to the signal, such as the code length is changed by the value) to the prediction error.

【0009】また、画像データを圧縮するにあたっては当然圧縮率は高い方が望ましい。 [0009] Naturally the compression ratio when compressing the image data is higher is desirable. しかしながら、上記補間符号化において大きな圧縮率の向上を望むことは技術的に困難であり、従ってより大きな圧縮率を達成するため、空間分解能を小さくする画像データ数減少処理を上記補間符号化と組合わせることが考えられる。 However, the desire to improve the large compression ratio in the interpolation encoding is technically difficult, therefore in order to achieve greater compression ratio, the interpolation coded image data number reducing process to reduce the spatial resolution and the set it is conceivable that match.

【0010】そこで本出願人により、上述した補間符号化と画像データ数減少処理とを組み合わせ、高画質を維持しつつより高い圧縮率を達成し得る画像データ圧縮処理方法が提案されている(特開平2-280462号公報)。 [0010] Therefore by the present applicant, combining the above-described interpolation coding and image data count reduction processing, the image data compression processing method capable of achieving a higher compression ratio while maintaining high image quality has been proposed (Japanese Patent No. 2-280462 JP).

【0011】一方、上述した画像データを処理するための方法として、画像を複数の周波数帯域ごとの多重解像度画像に変換し、各周波数帯域の画像に対して所定の処理を行って、再度これを逆多重解像度変換することにより、最終的な処理済画像を得るための多重解像度変換なる方法が提案されている。 Meanwhile, as a method for processing image data described above, it converts the image into multi-resolution images of each of the plurality of frequency bands, performs predetermined processing on the image of each frequency band, this again by inverse multiresolution transform, multiresolution transform becomes a method for obtaining a final processed image is proposed. この多重解像度変換の方法としてはウェーブレット変換、ラプラシアンピラミッドあるいはフーリエ変換などの方法が知られている。 The wavelet transform as a method for multiresolution transform, a method such as a Laplacian pyramid or the Fourier transform is known.

【0012】ここで、ウェーブレット変換について説明する。 [0012] Here, a description will be given of the wavelet transform.

【0013】ウェーブレット変換は、周波数解析の方法として近年開発されたものであり、ステレオのパターンマッチング、データ圧縮等に応用がなされているものである(OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets a [0013] The wavelet transform has been developed in recent years as a method of frequency analysis, the stereo pattern matching, in which applications have been made to the data compression or the like (OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI; Wavelets a
nd Signal Processing,IEEESP MAGAZINE,P.14-38,OCTOB nd Signal Processing, IEEESP MAGAZINE, P.14-38, OCTOB
ER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavel ER 1991, Stephane Mallat; Zero-Crossings of a Wavel
et Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEO et Transform, IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEO
RY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 )。 RY, VOL.37, NO.4, P.1019-1033, JULY 1991).

【0014】このウェーブレット変換は、図12に示すような関数hを基底関数として、 [0014] The wavelet transform as a basis function of the function h as shown in FIG. 12,

【0015】 [0015]

【数1】 [Number 1]

【0016】なる式において信号を複数の周波数帯域ごとの周波数信号に変換するため、フーリエ変換のような偽振動の問題が発生しない。 [0016] made to convert the signal into a frequency signal for a plurality of frequency bands in the formula, the problem of false vibration, such as Fourier transform is not generated. すなわち、関数hの周期および縮率を変化させ、原信号を移動させることによりフィルタリング処理を行えば、細かな周波数から粗い周波数までの所望とする周波数に適合した周波数信号を作成することができる。 That is, by changing the period and shrinkage ratio of the function h, by performing the filtering process by moving the original signal, it is possible to create a frequency signal adapted to a desired and frequency to a coarse frequency from fine frequency. 例えば、図13に示すように、信号So For example, as shown in FIG. 13, the signal So
rgをウェーブレット変換し、各周波数帯域ごとに逆ウェーブレット変換した信号と、図14に示すように信号Sor The rg wavelet transform, a signal obtained by inverse wavelet transform for each frequency band, the signal Sor as shown in FIG. 14
g をフーリエ変換し、各周波数帯域ごとに逆フーリエ変換した信号で見てみると、ウェーブレット変換はフーリエ変換と比べて原信号Sorg の振動と対応した周波数帯域の周波数信号を得ることができる。 The g Fourier transform, looking at the inverse Fourier transform signal in each frequency band, wavelet transform are able to obtain a frequency signal of a frequency band corresponding to the vibration of the original signal Sorg compared to Fourier transform. すなわち、フーリエ変換において原信号Sorg の部分Bと対応する周波数帯域7の部分B′には振動が発生しているのに対し、ウェーブレット変換では原信号Sorg の部分Aと対応する周波数帯域W7の部分A′には原信号と同様に振動は発生していないものとなる。 That is, part of the frequency band W7 in part B 'of the frequency bands 7 whereas vibration occurs, in a wavelet transform corresponding to the portion A of the original signal Sorg and the corresponding part B of the original signal Sorg in the Fourier transform the a 'becomes not vibration occurs like the original signal.

【0017】また、このウェーブレット変換を用いて、 [0017] In addition, by using the wavelet transform,
前述した画像データの圧縮を行う方法が提案されている(Marc Antonini et al.,Image Coding Using Wavelet Method of performing compression of image data described above has been proposed (Marc Antonini et al., Image Coding Using Wavelet
Transform,IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING Transform, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING
,VOL.1 ,NO.2,p205-220,APRIL 1992)。 , VOL.1, NO.2, p205-220, APRIL 1992).

【0018】この方法は、画像を表す原画像データにウェーブレット変換を施して、原画像データを複数の周波数帯域の画像データに変換し、この各画像データに対してノイズ成分を多く担持する高周波数帯域の画像データにはビット数を少なく、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域の画像データにはビット数を多く割り当てて前述したベクトル量子化を施すことにより、原画像データの圧縮を行うものである。 [0018] This method is an image subjected to wavelet transformation to the original image data representing the original image data into image data of a plurality of frequency bands, high frequency to increase bearing noise components with respect to the respective image data reducing the number of bits in the image data of the band, by performing vector quantization described above by assigning a number of bits in the image data of the low frequency band that carries the information of the main subject, which compresses the original image data it is. この方法によれば、原画像データの圧縮率を向上させることができ、また、圧縮された画像データに対して逆ウェーブレット変換を施すことにより、原画像を完全に復元することができる。 According to this method, it is possible to improve the compression ratio of the original image data and performs inverse wavelet transform on the compressed image data, it is possible to completely restore the original image.

【0019】一方、ラプラシアンピラミッドなる方法は例えば特開平5-244508号、特開平6-301766号に記載されており、このラプラシアンピラミッドは、原画像に対してガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数を間引いて半分にすることにより、原画像の1/4のサイズのボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされた画素に値が0の画素を補間して元の大きさの画像に戻し、 Meanwhile, the method comprising Laplacian pyramid JP-A-5-244508, are described in JP-A-6-301766, the Laplacian pyramid, the mask as is approximated by a Gaussian function with respect to the original image was subjected to mask processing, by image in half by thinning the number of pixels by subsampling to obtain 1/4 of the size of the blurred image of the original image, the value on the sampled pixel of the blurred image is 0 It returned to the original size of the image pixels by interpolating,
この画像に対してさらに上述したマスクによりマスク処理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像から減算して原画像の所定の周波数帯域を表す細部画像を得るものである。 Give a blurred image by performing a masking process by further above the mask on the image and to obtain a detailed image representing a predetermined frequency band of the subtraction to the original image of this blurred image from the original image. この処理を得られたボケ画像に対して繰り返すことにより原画像の1/2 2Nの大きさのボケ画像をN個作成するものである。 The 1/2 2N of the size of the blurred image of the original image by repeating for this process the resulting blurred images is to N pieces created. ここで、ガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対してサンプリングを行っているため、実際にはガウシアンフィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけた場合と同様の処理済画像が得られる。 Here, because a sampling on the image subjected to mask processing by the mask, as is approximated by a Gaussian function, but actually uses a Gaussian filter, the same processing as when subjected to Laplacian filter finished image can be obtained. そしてこのように原画像サイズの画像から順に1/2 2Nの大きさの低周波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られた画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。 And because in this way the image of the magnitude of the low frequency band of 1/2 2N from the image of the original image size in order to obtain, resulting image to be processed is referred to as the Laplacian pyramid.

【0020】なお、このラプラシアンピラミッドについては、Burt PJ,“Fast Filter Transforms for Image [0020] It should be noted that, for the Laplacian pyramid, Burt PJ, "Fast Filter Transforms for Image
Processing”,Computer Graphics and Image Process Processing ", Computer Graphics and Image Process
ing16巻、20〜51頁、1981年;Crowley JL,Stern R. ing16, pp. 20-51, 1981; Crowley JL, Stern R.
M.,“Fast Computation of the Difference of Low・Pa M., "Fast Computation of the Difference of Low · Pa
ss Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis andMac ss Transform "IEEETrans.on Pattern Analysis andMac
hine Intelligence、6巻、2号、1984年3月、Mallat hine Intelligence, 6 Vol., No. 2, March 1984, Mallat
SG,“A Theory forMultiresolution Signal Decompos SG, "A Theory forMultiresolution Signal Decompos
ition ;The Wavelet Representation”IEEETrans.on P ition; The Wavelet Representation "IEEETrans.on P
attern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、 attern Analysis and Machine Intelligence, 11, pp.
7号、1989年7月;Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image comp No. 7, July 1989;. Ebrahimi T., Kunt M, "Image comp
ression by Gabor Expansion”,Optical Engineering, ression by Gabor Expansion ", Optical Engineering,
30巻、7号、873 〜880 頁、1991年7月、およびPieter Vol. 30, No. 7, pp. 873-880, July 1991, and Pieter
Vuylsteke,Emile Schoeters,“Multiscale Image Con Vuylsteke, Emile Schoeters, "Multiscale Image Con
trast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processin trast Amplification "SPIEVol.2167 Image Processin
g(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。 g (1994), are described in detail in pp551 ~560.

【0021】ところで、上述したような多重解像度変換を用いて画像データを圧縮する方法においては、さらに圧縮率を向上させようとすると、原画像の画質が劣化してしまうおそれがあり、画像の高圧縮率化には限界があった。 [0021] Incidentally, in the method for compressing image data by using a multi-resolution conversion as described above, when an attempt to further improve the compression ratio, there is a possibility that the image quality of the original image is degraded, the image high the compression ratio reduction was limited. 一方、画像データを量子化する場合において、量子化する際の量子化幅を細かくすると、データの圧縮率は低下するが、より原画像に近い状態で圧縮することができるため、再構成された画像の画質の劣化は少なくなる。 On the other hand, in the case of quantizing the image data, the finer quantization width for quantizing, the data compression ratio is reduced, but it is possible to compress in a state closer to the original image, the reconstructed deterioration of image quality of the image is reduced. 一方、量子化幅を粗くすれば、圧縮された画像データを復元した際の誤差が大きく、この誤差は画像を復元した際にノイズとなって画像に現れるため、再構成された画像の画質の劣化は大きいが、符号化を行う際の符号が短くなるためデータの圧縮率を向上させることができるものである。 On the other hand, if coarse quantization width, large error in the restored compressed image data, but this error to appear in the image as noise when restoring an image, the reconstructed image quality deterioration is large, but one that can sign when performing coding to improve the compression ratio of the data to become shorter.

【0022】そこで、本出願人により、ウェーブレット変換により複数の周波数帯域に分解された画像データについて、画像各部の重要度を認識し、この重要度に応じて画像に対してラベリングを行い、重要度が高い部分は細かい量子化幅によって量子化を行い、重要度が低い部分は重要度が高い部分と比較して粗い量子化幅によって量子化を行う画像データ圧縮処理方法が提案されている(特開平6-350989号公報)。 [0022] Therefore, by the present applicant, the image data is decomposed into a plurality of frequency bands by the wavelet transform, recognized the importance of the image each portion performs labeling on the image in accordance with the importance, the importance performs quantization by high portion finer quantization width, less important part image data compression processing method for performing quantization has been proposed by the coarse quantization width as compared to the high importance moiety (especially No. 6-350989 JP). この方法によれば、画像内の各部分のうち重要な部分については、画質を維持しつつ画像データの圧縮を行うことができ、重要でない部分についてはより高い圧縮率により画像データの圧縮を行うことができる。 According to this method, the important portion of each portion in the image, the image quality can be performed to compress the image data while maintaining compresses the image data by a higher compression ratio for the part not important be able to. したがって、画像として重要な部分の画質を劣化させることなく画像データの圧縮率を向上させることができる。 Therefore, it is possible to improve the compression ratio of the image data without deteriorating the image quality of an important part as an image.

【0023】すなわち、高周波成分の量子化においては、原画像もしくは低周波画像から重要度を求め、求められた重要度に応じて量子化幅を変えるようにしている。 [0023] That is, in the quantization of the high frequency component, determine the importance from the original image or the low-frequency image, depending on the degree of importance determined so that changing the quantization width. また、高周波成分の符号化においては、1つのハフマンテーブルを用いて符号化を行い、高周波成分の復号化においては、符号化と同様に1つのハフマンテーブルを用いて行っている。 In the encoding of the high frequency components, performs coding using a single Huffman table, in the decoding of the high frequency component, is performed by using a single Huffman table similar to the coding. そして、逆量子化においては、量子化時に量子化テーブルの切換などを行っていないため、そのままの状態ににおいて逆ウェーブレット変換を行うことができる。 Then, in the inverse quantization, since not performed and switching the quantization table during quantization, it is possible to perform inverse wavelet transform in intact. したがって、復号化時の場合分けを行うことなく高速な復号化を行うことができる。 Therefore, it is possible to perform high-speed decoding without performing separation of cases at the time of decoding.

【0024】 [0024]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特開平6-350989号公報に記載された方法においては、圧縮率を向上させることはできるものの、さらに圧縮率を向上させることが望まれている。 [SUMMARY OF THE INVENTION However, in the method described in JP-A Hei 6-350989, although it is possible to improve the compression ratio, it is desirable to further improve the compression ratio.

【0025】本発明は上記事情に鑑み、さらに圧縮率を向上させることができる画像データ圧縮処理方法を提供することを目的とするものである。 [0025] The present invention aims to provide an image data compression processing method in view of the above circumstances, it is possible to further improve the compression ratio.

【0026】 [0026]

【課題を解決するための手段】本発明による第1の画像データ圧縮処理方法は、所定の被写体を含む画像を表す原画像データに圧縮処理を施す画像データ圧縮処理方法において、前記原画像データに多重解像度変換を施すことにより、前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データに分解し、該各画像データに対してヒストグラム解析を行って前記画像中の濃度帯域ごとの重要度を認識し、予め定められた複数の量子化テーブルの中から、前記画像中の濃度帯域に対応する量子化テーブルを前記重要度に応じて選択し、該選択された量子化テーブルにより前記各画像データを量子化し、該量子化された前記各画像データを符号化することを特徴とするものである。 First image data compression processing method according to the present invention, in order to solve the problem] is an image data compression method for performing compression processing on the original image data representing an image including a predetermined object, the original image data by performing multi-resolution transform, decomposing the original image data into image data for a plurality of frequency bands, performing histogram analysis to recognize the importance of each concentration range in the image to respective image data , quantum from a plurality of quantization tables predefined, the quantization table corresponding to the concentration zone in the image is selected in accordance with the importance, the by the selected quantization table each image data However, it is characterized in that for encoding the respective image data quantized.

【0027】また、本発明による第2の画像データ圧縮処理方法は、所定の被写体を含む画像を表す原画像データに圧縮処理を施す画像データ圧縮処理方法において、 Further, the second image data compression processing method according to the present invention is an image data compression method for performing compression processing on the original image data representing an image including a predetermined object,
前記原画像データに多重解像度変換を施すことにより、 By performing multi-resolution conversion to the original image data,
前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データに分解し、該各画像データに対して微分処理を行って前記画像中の微分値ごとの重要度を認識し、予め定められた複数の量子化テーブルの中から、前記画像中の微分値に対応する量子化テーブルを前記重要度に応じて選択し、該選択された量子化テーブルにより前記各画像データを量子化し、該量子化された前記各画像データを符号化することを特徴とするものである。 Decomposing the raw image data into image data for a plurality of frequency bands, performs differential processing with respect to respective image data to recognize the importance of each differential value in the image, a plurality of quantum predetermined from the quantization table, a quantization table corresponding to the differential value in the image selected according to the severity, the said by the selected quantization table quantizes the image data has been quantized each image data is characterized in that the encoding.

【0028】さらに、本発明による画像データの再構成方法は、本発明による第1または第2の画像データ圧縮処理方法により得られた圧縮画像データを再構成するための方法であり、前記符号化された前記各画像データを復号化し、該復号化された前記各画像データに逆量子化を行ない逆多重解像度変換を施すことにより前記原画像データを再構成することを特徴とするものである。 Furthermore, reconstruction method of the image data according to the present invention is a method for reconstructing the compressed image data obtained by the first or second image data compression processing method according to the present invention, the encoding by the decode each image data, is characterized in that reconstructing the original image data by performing an inverse multi-resolution transform performs inverse quantization to the respective image data 該復 Goka.

【0029】 [0029]

【発明の効果】本発明による画像データ圧縮処理方法は、多重解像度変換により複数の周波数帯域に分解された画像データについて、画像各部の重要度をヒストグラム解析あるいは微分処理の結果に基づいて認識し、量子化幅が互いに異なる複数の量子化テーブルの中から、重要度に応じたテーブルを選択し、この選択されたテーブルにより量子化を行うようにしたものである。 Image data compression processing method according to the present invention exhibits, for the image data is decomposed into a plurality of frequency bands by the multiresolution transformation, to recognize on the basis of the importance of the image each portion of the result of histogram analysis or differential processing, from the quantization width is a plurality of different quantization tables, selects a table according to the importance, this selected table is obtained to perform the quantization. すなわち、重要度が高い部分は量子化幅が細かい量子化を行う量子化テーブルを選択し、重要度が低い部分は重要度が高い部分と比較して粗い量子化幅によって量子化を行う量子化テーブルを選択するようにしたものである。 That is, high importance portion quantizes selects a quantization table to perform the quantization width finer quantization, less important part of performing quantization by rough quantization width as compared with the high importance portion it is obtained so as to select a table. このため、画像内の各部分のうち重要な部分については、画質を維持しつつ画像データの圧縮を行うことができ、重要でない部分についてはより高い圧縮率により画像データの圧縮を行うことができるとともに、量子化後のハフマン符号化においては、1つのハフマンテーブルを用いて符号化を行うことができるため、演算が複雑になることを防止することができる。 Therefore, the important portion of each portion in the image, the image quality can be performed to compress the image data while maintaining, it is possible to compress the image data by a higher compression ratio for the part not important with, in the Huffman coding after quantization, it is possible to perform coding using one of the Huffman tables can be prevented that the operation becomes complicated. したがって、全体として画像として重要な部分の画質を劣化させることなく画像データの圧縮率を向上させることができる。 Therefore, it is possible to improve the compression ratio of the image data without deteriorating the image quality of an important part as an image as a whole.

【0030】また、本発明による第2の画像データ圧縮処理方法は、微分処理により画像中の重要度を認識するようにしたものである。 Further, the second image data compression processing method according to the present invention which is adapted to recognize the importance of the image by the differentiation process. 例えば画像中の文字のように微分値の大きい部分については、量子化を細かくしないと画像劣化が非常に目立ってしまうものである。 For example, for a large part of the differential value as a character in the image is a image degradation unless finer quantization results in a very noticeable. そこで、 there,
微分処理により重要度を認識することにより、文字などのように微分値の非常に大きな部分については量子化幅の細かい量子化を行う量子化テーブルを選択するようにし、これにより画像の劣化を少なくして画像データ圧縮処理を行うことができる。 By recognizing the importance by the differentiation process, so for a very large part of the differential value, such as a character selecting a quantization table for performing a fine quantization of the quantization width, thereby reducing the deterioration of the image image data compression processing can be performed by. 一方、濃淡画像のように微分値の比較的大きいものについては、量子化を粗くしても画像劣化はそれほど目立たないため、量子化幅の粗い量子化を行う量子化テーブルを選択するようにし、これにより比較的高い圧縮率により画像データ圧縮処理を行うことができる。 On the other hand, relatively large differential values ​​as grayscale images, the image degradation is not so conspicuous even if rough quantization, so as to select a quantization table to perform coarse quantization of the quantization width, Thus, the image data compression processing can be performed by relatively high compression ratio.

【0031】また、本発明による画像データの再構成方法は、本発明による第1または第2の画像データ圧縮処理方法により圧縮された画像データを復号化し、この復号化された画像データに逆量子化を行ない逆ウェーブレット変換を施すようにしたため、画像の各部分のうち重要な部分の画質を維持しつつ原画像を再生することができる。 Further, reconstruction method of the image data according to the present invention decodes image data compressed by the first or second image data compression processing method according to the present invention, an inverse quantization to the decoded image data because you like performs inverse wavelet transform performs reduction, it is possible to reproduce the original image while maintaining the quality of important parts of the respective portions of the image.

【0032】 [0032]

【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。 Referring to DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The drawings will be described embodiments of the present invention.

【0033】図1は本発明による画像データ圧縮処理方法の基本的概念を表す図である。 [0033] FIG. 1 is a view of the basic concept of the image data compression processing method according to the invention. 図1に示すように、本発明による画像データ圧縮処理方法は、原画像を表す原画像データ1に対して多重解像度変換の1つの手法であるウェーブレット変換2を施して複数の周波数帯域ごとの画像データ3を得る。 As shown in FIG. 1, the image data compression processing method according to the present invention, an image of each of the plurality of frequency bands by performing wavelet transform 2 is one approach multiresolution transform on the original image data 1 representing an original image obtain the data 3. 次いで、各画像データ3に対してヒストグラム解析4を行い、このヒストグラム解析の結果に基づいて、画像中の濃度帯域ごとの重要度の認識5を行い、この重要度に応じて、量子化幅が異なる複数の量子化テーブルの中から、画像中の濃度帯域に対応する量子化テーブルの選択6を行う。 Next, by histogram analysis 4 for each image data 3, based on the result of the histogram analysis, performed recognition 5 importance for each concentration band in the image, depending on the severity, the quantization width from among the plurality of different quantization tables, performs selection 6 of quantization table corresponding to the concentration range in the image. そしてこの選択された量子化テーブルにより各画像データ3に対して量子化7を行い、この量子化7がなされた各画像データ3に対して符号化8を行うものである。 And we quantize 7 for each image data 3 by the selected quantization table, and performs encoding 8 for each image data 3 which the quantized 7 were made.

【0034】以下本発明による実施の形態の詳細について説明する。 The following examples of the invention embodiment details will be described.

【0035】本実施の形態は、例えば特開昭55-12492号公報や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光体シートを利用した放射線画像情報記録再生システムにおいて、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像をレーザビーム走査によりデジタル画像データとして読み取ったものを対象としている。 The present embodiment, in the radiation image recording and reproducing system utilizing a stimulable phosphor sheet is recorded in, for example, JP-55-12492 and JP 56-11395 Nos like stimulable It is directed to those read as digital image data of the human body radiation image recorded in the phosphor sheet by the laser beam scanning. なお、放射線画像の読み取りは、図2に示すように、蓄積性蛍光体シート Incidentally, the reading of the radiation image, as shown in FIG. 2, the stimulable phosphor sheet
10に対して主走査方向(横方向)にレーザビームを走査させながらシート10を副走査方向(縦方向)に移動させてシート10を2次元走査することにより行われたものである。 In the main scanning direction (lateral direction) with respect to 10 of the sheet 10 while scanning the laser beam is moved in the sub-scanning direction (vertical direction) of the work was performed by scanning the sheet 10 two-dimensionally.

【0036】次いで、原画像データに対してウェーブレット変換がなされる。 [0036] Next, wavelet transform is performed on the original image data.

【0037】図3は、原画像データSorg に対するウェーブレット変換の詳細を表す図である。 [0037] FIG. 3 is a diagram showing details of the wavelet transform of the original image data Sorg. なお、本実施の形態においては、ウェーブレット変換の各係数が直交する直交ウェーブレット変換を行うものであり、前述した In the present embodiment, which performs orthogonal wavelet transform coefficients of the wavelet transform are orthogonal, previously described
Marc Antonini らの文献に記載されているものである。 Are those described in Marc Antonini et al.

【0038】図3に示すように、原画像データSorg の主走査方向に基本ウェーブレット関数より求められる関数gと関数hとによりフィルタリング処理を行う。 As shown in FIG. 3, the filtering process by the function g and the function h obtained from the basic wavelet function in the main scanning direction of the original image data Sorg. すなわち、このような関数g,hによる主走査方向に並ぶ画素の一列ごとのフィルタリング処理を副走査方向に一画素ずつズラしながら行い、原画像データSorg の主走査方向のウェーブレット変換係数信号Wg0,Wh0を求めるものである。 That is, such function g, is performed while Shifts pixel by pixel filtering process for each one row of pixels aligned in the main scanning direction by h in the sub-scanning direction, the original image data main scanning direction of the wavelet transform factor signal Sorg Wg0, Wh0 is intended to determine a.

【0039】ここで、関数g,hは基本ウェーブレット関数より一意に求められるものであり、例えば、関数h [0039] Here, the function g, h are those obtained uniquely from the basic wavelet function, for example, the function h
は、以下の表1に示すものとなる。 It is as shown in Table 1 below. なお、表1において関数h′は、ウェーブレット変換がなされた画像データに逆ウェーブレット変換を行う際に用いる関数を表すものである。 Incidentally, the function h 'in Table 1 is representative of the function to use in performing inverse wavelet transform on the image data wavelet transform has been performed. また以下の式(2) に示すように関数gは関数h′から求められ、逆ウェーブレット変換を行うための関数g′は関数hから求められる。 The function g as shown in the following equation (2) is 'determined from the function g for performing inverse wavelet transform' function h is determined from the function h.

【0040】 [0040]

【表1】 [Table 1]

【0041】 g′=(−1) n h g =(−1) n h′ …(2) このようにして、ウェーブレット変換係数信号Wg0、W [0041] g '= (- 1) n h g = (- 1) n h' ... (2) in this manner, wavelet transform factor signals Wg0, W
h0が求められると、ウェーブレット変換係数信号Wg0、 If h0 is determined, the wavelet transform factor signals Wg0,
Wh0について、主走査方向の画素を1画素おきに間引き、主走査方向の画素数を1/2 にする。 For Wh0, the main scanning direction of the pixel thinning every other pixel, the number of pixels in the main scanning direction to 1/2. ついで、この画素が間引かれたウェーブレット変換係数信号Wg0、Wh0 Then, the wavelet transform factor signals Wg0 this pixel is thinned out, Wh0
それぞれの副走査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号WW 0 ,W Each sub-scanning direction in the function g, performs filtering processing by h, the wavelet transform factor signals WW 0, W
0 ,VW V 0, VW 0およびVV 0を得る。 Get the 0 and VV 0.

【0042】次いでウェーブレット変換係数信号W [0042] Then wavelet transform factor signal W
0 ,WV 0 ,VW 0およびVV 0について、副走査方向の画素を1画素おきに間引くことを行い、副走査方向の画素数を1/2 とする処理を行う。 For W 0, WV 0, VW 0 and VV 0, performs thinning out the sub-scan direction of pixels in every other pixel, performs processing for the number of pixels the sub-scanning direction and 1/2. これにより、各ウェーブレット変換係数信号VV 0 ,WV 0 ,VW 0 ,WW Thus, each wavelet transform factor signal VV 0, WV 0, VW 0 , WW
0の画素数は原画像データSorg の画素数の1/4 となる。 0 The number of pixels is 1/4 of the number of pixels of the original image data Sorg. 次いで、ウェーブレット変換係数信号VV 0の主走査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行う。 Then, the filtering process in the main scanning direction of the wavelet transform factor signal VV 0 function g, by h.

【0043】すなわち、関数g,hにより主走査方向に並ぶ画素の一列ごとのフィルタリング処理を副走査方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブレット変換係数信号VV 0の主走査方向のウェーブレット変換係数信号Wg1およびWh1を求めるものである。 [0043] That is, the function g, the filtering process for each one row of pixels aligned in the main scanning direction is performed while Shifts by one pixel in the sub-scanning direction by h, the main scanning direction of the wavelet transform factor signals of the wavelet transform factor signal VV 0 Wg1 and Wh1 those seeking.

【0044】ここでウェーブレット変換係数信号VV 0 [0044] Here, the wavelet transform factor signals VV 0
は主副両方向について画素数が原画像データの1/2 となっているため、画像の解像度は原画像データと比較して半分となっている。 Since the number of pixels in the main sub both directions is in the half of the original image data, the image resolution becomes half as compared with the original image data. したがって、ウェーブレット変換係数信号VV 0を関数g,hでフィルタリング処理を施すことにより、原画像データの周波数成分のうちウェーブレット変換係数信号VV 0が表す周波数成分よりも低周波数成分を表すウェーブレット変換係数信号Wg1,Wh1 Thus, the wavelet transform factor signals VV 0 the function g, by performing a filtering process in h, wavelet transform factor signal representing the low frequency components than the frequency components represented by the wavelet transform factor signal VV 0 among the frequency components of the original image data Wg1, Wh1
が求められる。 Is required.

【0045】このようにして、ウェーブレット変換係数信号Wg1,Wh1が求められると、ウェーブレット変換係数信号Wg1,Wh1について、主走査方向の画素を1画素おきに間引き、主走査方向の画素数をさらに1/2 とする。 [0045] In this way, the wavelet transform factor signals Wg1, Wh1 is required, the wavelet transform factor signals Wg1, Wh1, thinning the main scanning direction of the pixel on every other pixel, further the number of pixels in the main scanning direction 1 / 2 to. 次いでウェーブレット変換係数信号Wg1、Wh1それぞれの副走査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号WW 1 ,W Then the wavelet transform factor signals Wg1, Wh1 function g in each of the sub-scanning direction, performs a filtering process by h, the wavelet transform factor signals WW 1, W
1 ,VW 1およびVV 1を得る。 Obtain V 1, VW 1 and VV 1.

【0046】次いでウェーブレット変換係数信号W [0046] Then wavelet transform factor signal W
1 ,WV 1 ,VW 1 ,VV 1について、副走査方向の画素を1画素おきに間引き、副走査方向の画素数を1/2 For W 1, WV 1, VW 1, VV 1, thinning the sub-scanning direction of the pixels in every other pixel, the number of sub-scanning direction pixel 1/2
とする処理を行う。 The processing to be carried out. これにより、各ウェーブレット変換係数信号VV 1 ,WV 1 ,VW 1 ,WW 1の画素数は原画像データSorg の画素数の1/16となる。 Thus, each wavelet transform factor signal VV 1, WV 1, VW 1 , the number of pixels WW 1 is 1/16 of the number of pixels of the original image data Sorg.

【0047】以下、上述したのと同様にして、画素が間引かれたウェーブレット変換係数信号VV 1の主走査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行い、さらに得られたウェーブレット変換係数信号の主走査方向の画素を間引き、この画素を間引いたウェーブレット変換係数信号について、副走査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号W [0047] In the same manner as described above, performs a filtering process in the main scanning direction of the wavelet transform factor signal VV 1 which pixels are thinned out function g, by h, the main wavelet transform factor signals further obtained thinning scanning direction of the pixel, the wavelet transform factor signals obtained by thinning the pixels, performs a filtering process in the sub-scanning direction function g, by h, wavelet transform factor signal W
2 ,WV 2 ,VW 2 ,VV 2を得る。 W 2, get the WV 2, VW 2, VV 2 .

【0048】このようなウェーブレット変換をN回繰り返すことによりウェーブレット変換係数信号WW 0 〜W The wavelet transform factor signals WW 0 to W-by repeating N times such wavelet transform
N ,WV 0 〜WV N ,VW 0 〜VW N ,およびVV N W N, WV 0 ~WV N, VW 0 ~VW N, and VV N
を得る。 Obtained. ここで、N回目のウェーブレット変換により得られるウェーブレット変換係数信号WW N ,WV N ,V Here, the wavelet transform factor signals obtained by the wavelet transform of the N-th WW N, WV N, V
N ,VV Nは、原画像データと比較して主副各方向の画素数が(1/2) Nとなっているため、各ウェーブレット変換係数信号はNが大きいほど周波数帯域が低く、原画像データの周波数成分のうち低周波数成分を表すデータとなる。 W N, VV N are the original as compared with the image data is the number of pixels in the main sub each direction (1/2) because it is a N, each wavelet transform factor signal has a low enough frequency bands N is large, the original the data representing the low frequency component among the frequency components of the image data.

【0049】したがって、ウェーブレット変換係数信号WW i (i=0〜N、以下同様)は、原画像データSor [0049] Thus, the wavelet transform factor signals WW i (i = 0~N, hereinafter the same), the original image data Sor
g の主副両方向の周波数の変化を表すものであり、iが大きいほど低周波信号となる。 Represents a change in the primary and secondary both the frequency of g, as i is greater it becomes the low-frequency signal. またウェーブレット変換係数信号WV iは画像信号Sorg の主走査方向の周波数の変化を表すものであり、iが大きいほど低周波信号となる。 The wavelet transform factor signals WV i are those showing a change in frequency of the main scanning direction of the image signal Sorg, as i is greater it becomes the low-frequency signal. さらにウェーブレット変換係数信号VW iは画像信号Sorg の副走査方向の周波数の変化を表すものであり、iが大きいほど低周波信号となる。 Further wavelet transform factor signal VW i is represents a change in the sub-scanning direction of the frequency of the image signal Sorg, as i is greater becomes the low-frequency signal.

【0050】ここで、図4にウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域ごとに表す図を示す。 [0050] Here, a diagram representing the wavelet transform factor signals for each of the plurality of frequency bands in FIG. 4. なお、図4 It should be noted that, as shown in FIG. 4
においては便宜上3回目のウェーブレット変換を行った状態までを表すものとする。 Denote the up state was carried out for convenience third wavelet transform in. なお、図4においてウェーブレット変換係数信号WW は原画像を主副各方向が(1/2) 3に縮小したものとなっている。 Incidentally, the wavelet transform factor signals WW 3 in FIG. 4 and is obtained by reducing the original image is the main sub each direction (1/2) 3.

【0051】次いで、ウェーブレット変換をN回行った最も小さい周波数帯域のウェーブレット変換係数信号W [0051] Then, the wavelet transform factor signals W of the smallest frequency band of the wavelet transform was performed N times
Nに対してヒストグラム解析がなされ、このヒストグラム解析の結果に基づいて画像中の濃度帯域ごとの重要度が求められる。 W N histogram analysis is made to the importance of each concentration range in the image is determined based on the result of the histogram analysis. 図5はウェーブレット変換係数信号W Figure 5 is a wavelet transform coefficient signal W
Nのヒストグラムを表す図である。 Is a diagram representing the histogram of W N. 図5に示すヒストグラムにおいて、斜線部で示す領域Aが最も重要な領域(図7に示すような胸部の放射線画像であれば肺野部) In the histogram shown in FIG. 5, the most important region is a region A indicated by the shaded area (if the radiation image of the chest as shown in FIG. 7 lung field)
であり、領域Bが肺野以外の部分であり2番目に重要な領域である。 And is a critical area in the second there area B at portions other than the lung. そして、領域Cが直接放射線が照射されたすぬけ部に対応するほとんど重要でない領域である。 Then, an area of ​​little importance corresponding to be missing part of area C radiation directly irradiated.

【0052】このようにしてヒストグラム解析がなされて重要度が求められると、互いに量子化の量子化幅が異なる複数の量子化テーブルの中から、この重要度に応じた量子化テーブルの選択がなされる。 [0052] In this way, histogram analysis is importance have been made is determined from among the quantization width of the quantization different quantization tables, the selection of quantization table corresponding to the importance made mutually that. すなわち、重要な濃度帯域ほど細かい量子化幅により量子化を行うようなテーブルが選択される。 That is, table performs quantization is selected by key concentrations band finer quantization width. ここで、量子化テーブルの例を図6に示す。 Here, an example of a quantization table in Fig. 図6に示すテーブルにおいてテーブル1が最も量子化幅が細かく、テーブル2、テーブル3の順に量子化幅が粗くなる。 Table 1 Most quantization width finely in the table shown in FIG. 6, Table 2, the quantization width becomes rough in order of the table 3. そしてこの3つのテーブル1, And the three of table 1,
2,3が図5に示すヒストグラム解析の結果から得られた重要度に応じて選択される。 2 and 3 are selected according to the degree of importance obtained from the results of the histogram analysis shown in FIG. すなわち、図5に示すように、肺野部に対応する領域Aについては、量子化幅が最も細かいテーブル1を、領域Bについては2番目に量子化幅が細かいテーブル2を、そして領域Cについては量子化幅が粗いテーブル3を割り当てるように、各テーブルの選択がなされる。 That is, as shown in FIG. 5, for the area A corresponding to the lung field, the finest table 1 the quantization width, the second quantization width fine table 2 for the region B, and the region C It is to allocate coarse table 3 quantization width, selection of each table is made. この選択されたテーブルと画像中の濃度帯域との関係を図7に示す。 It shows the relationship between the concentration range in this selected table and the image in FIG. 図7における数字はテーブルの番号に対応するものである。 Numerals in FIG. 7 corresponds to the number of the table.

【0053】このようにして濃度帯域に応じたテーブルの選択がなされると、次いで、ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW iについて量子化がなされる。 [0053] When the selection of the table corresponding to this way density band is made, then, wavelet transform factor signals WV i, VW i, the quantization the WW i is made. ここで、各ウェーブレット変換係数信号WV i ,V Wherein each wavelet transform factor signals WV i, V
i ,WW iにより表される画像は原画像を縮小したものとなっているため、ウェーブレット変換係数信号WW W i, since the image represented by WW i has a obtained by reducing the original image, the wavelet transform factor signals WW
Nの濃度帯域に対応する濃度帯域については、各ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW iについても対応するものとなっている。 The concentration range corresponding to the density band of N, the wavelet transform factor signals WV i, VW i, has a corresponding ones also WW i. したがって、各ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW iを量子化する際に、濃度帯域に応じてテーブル1,2,3を割り当てて量子化を行う。 Thus, the wavelet transform factor signals WV i, VW i, in quantizing the WW i, performs quantization by assigning table 1, 2 and 3 in accordance with the concentration zone.

【0054】ここで、データを量子化する際には、量子化幅が細かいほど原画像に近い状態でデータを圧縮することができるが、圧縮率をそれほど向上させることができない。 [0054] Here, in quantizing the data, can be compressed data in a state close to the original image as the quantization width is small, can not be so much improved compression ratio. また、量子化幅を粗くすれば圧縮率を向上させることができるが、圧縮データを復元した際の誤差が大きく、原画像と比較してノイズが多いものとなる。 Further, it is possible to improve the compression ratio if coarse quantization width larger error when restoring the compressed data, it becomes noisier compared to the original image.

【0055】したがって、本発明においては、ノイズ成分を多く担持する高周波数帯域の画像データには量子化幅を粗く、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域の画像データには量子化幅を細かくするとともに各ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW iのそれぞれについて全体に同一のビット数ではなく、重要な部分ほど細かい量子化幅により量子化を行うことができるテーブルを選択して画質を維持し、重要でない部分は画質はそれほど問題とならないことから粗い量子化幅により量子化を行うテーブルを選択して圧縮率を向上させ、全体として画像の主要部分の画質を維持しつつ、圧縮率を向上させるようにしたものである。 [0055] Thus, in the present invention, the image data of the high frequency band to increase bearing noise components coarser quantization width, the image data of the low frequency band that carries the information of the main subject finer quantization width each wavelet transform factor signals WV i while, VW i, rather than the same number of bits across each of the WW i, the image quality by selecting a table capable of performing quantization by significant portion finer quantization width maintaining unimportant part quality improves coarse quantization compression ratio by selecting a table for performing the quantization on the width because it not a serious problem, while maintaining the quality of the major portion of the overall image, the compression ratio it is obtained so as to improve the.

【0056】このようにして各ウェーブレット変換係数信号の量子化を行った後、前述したハフマン符号化、予測符号化等の符号化を行うことにより圧縮処理がなされる。 [0056] After quantization of the thus each wavelet transform factor signals, Huffman coding described above, the compression processing is performed by coding, such as predictive coding. なお、この符号化の際、濃度帯域とこれに対応するテーブルの情報とを同時に符号化しておくことにより、 Note that by this time of encoding, keep simultaneously encode information table corresponding thereto and concentration band,
復号化を直ちに行うことができることとなるため、好ましいものである。 Since the can be performed decoding immediately, it is preferred.

【0057】このように符号化がなされて圧縮された原画像データSorg は例えば光ディスク等の記録媒体に格納され、保存、移送等がなされる。 [0057] Thus coding original image signal Sorg which has been compressed is made is stored in a recording medium such as an optical disk such as preservatives, transport, etc. are made.

【0058】次に圧縮されたデータを再構成する方法について説明する。 [0058] Next will be described a method for reconstructing a compressed data.

【0059】まず、圧縮された原画像データに対し、ハフマン符号化や予測符号化に対する復号化を行うことにより、逆量子化テーブルを切り換えながら、前述した各ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW iを得る。 [0059] First, with respect to the compressed original image data, by performing decoding for the Huffman coding or predictive coding, while switching the inverse quantization tables, each wavelet transform factor signals WV i described above, VW i, get the WW i.

【0060】次いで、復号化がなされることにより得られたウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW [0060] Then, the wavelet transform factor signals WV i obtained by decoding is performed, VW i, WW
iについて逆ウェーブレット変換を施す。 It performs inverse wavelet transform for i.

【0061】図8は、逆ウェーブレット変換の詳細を表す図である。 [0061] Figure 8 is a diagram showing details of inverse wavelet transform.

【0062】図8に示すように、まず各ウェーブレット変換係数信号VV N ,VW N ,WV N ,WW Nについて副走査方向に並ぶ画素間に1画素分の間隔をあける処理を行う(図では×2と表示)。 [0062] As shown in FIG. 8, first, the wavelet transform factor signals VV N, VW N, WV N , the WW N performs processing spacing of one pixel among pixels arranged in the sub-scanning direction (× in FIG. 2 and the display). 次いでこの間隔があけられたウェーブレット変換係数信号VV Nを副走査方向に前述した関数hとは異なる関数h′により、ウェーブレット変換係数信号VW Nを副走査方向に前述した関数g Followed by different function h 'is the function h described above wavelet transform factor signals VV N this spaced in the sub-function g mentioned above the wavelet transform factor signal VW N in the sub-scanning direction
とは異なる関数g′によりフィルタリング処理を行う。 It performs filtering processing by different functions g 'and.
すなわち、関数g′,h′によるウェーブレット変換係数信号VV N ,VW Nの副走査方向に並ぶ一列の画素ごとのフィルタリング処理を主走査方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブレット変換係数信号VV N ,V That is, the function g ', h' wavelet transform factor signals by VV N, filtering processing for each pixel of a row aligned in the sub-scanning direction VW N in the main scanning direction is performed while Shifts pixel by pixel, the wavelet transform factor signals VV N , V
Nの逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号WhN′を得る。 Give the inverse wavelet transform factor signal W N, obtain the inverse wavelet transform factor signals WhN 'by adding to 2 times this.

【0063】このようにウェーブレット変換を行う関数と逆ウェーブレット変換を行う関数とを異なるものとしているのは、以下のような理由からである。 [0063] What is this way be different and functions for performing the function and inverse wavelet transform for performing wavelet transform is the following reasons. ウェーブレット変換と逆ウェーブレット変換で同一の関数となる、 The same function in the wavelet transform and inverse wavelet transform,
すなわち、直交する関数を設計することは難しく、直交性、連続性、関数の短さ、対称性のいずれかの条件を緩める必要がある。 In other words, designing the functions to be orthogonal is difficult, orthogonality, continuity, shortness of function, it is necessary to loosen one of the conditions of symmetry. そこで、直交性の条件を緩めることにより他の条件を満たす関数を選択したものである。 Therefore, it is obtained by selecting the other conditions are satisfied functions by loosening the orthogonality condition.

【0064】以上より、本実施の形態ではウェーブレット変換を行う関数h,gと逆ウェーブレット変換を行う関数h′,g′とを双直交の異なるものとしている。 [0064] From the above, and in this embodiment function h for performing wavelet transform, g the inverse wavelet transform functions perform h ', g' and the different ones of biorthogonal. したがって、ウェーブレット変換係数信号VV i ,V Thus, the wavelet transform factor signals VV i, V
i ,WV i ,WW iを関数h′,g′で逆ウェーブレット変換することにより、原画像データを完全に復元できることとなる。 W i, WV i, and WW i function h ', g' by the inverse wavelet transform in, and can be completely restore the original image data.

【0065】一方、これと並列して、ウェーブレット変換係数信号WV Nを副走査方向に関数h′により、ウェーブレット変換係数信号WW Nを副走査方向に関数g′ [0065] On the other hand, in parallel with this, the function h wavelet transform factor signals WV N in the sub-scanning direction ', the wavelet transform factor signal WW function N in the sub-scanning direction g'
によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号WV N ,WW Nの逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号WgN′を得る。 The performs filtering process, to obtain an inverse wavelet transform factor signals of the wavelet transform factor signals WV N, WW N, obtain the inverse wavelet transform factor signals WGN 'by adding to 2 times this.

【0066】次いで、逆ウェーブレット変換係数信号W [0066] Next, inverse wavelet transform factor signal W
hN′,WgN′について主走査方向に並ぶ画素間に1画素分の間隔をあける処理を行う。 hN ', WgN' process performs spacing of one pixel among pixels arranged in the main scanning direction for. その後逆ウェーブレット変換係数信号WhN′を主走査方向に関数h′により、逆ウェーブレット変換係数信号WgN′を主走査方向に関数g′によりフィルタリング処理し、ウェーブレット変換係数信号WhN′,WgN′の逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号VV N-1 ′を得る。 Subsequent 'function h to the main scanning direction' inverse wavelet transform factor signals WhN, inverse wavelet of 'the function g in the main scanning direction' inverse wavelet transform factor signals WGN filtering processing by the wavelet transform factor signals WhN ', WGN' give the transform coefficient signal to obtain an inverse wavelet transform factor signal VV N-1 'by adding to 2 times this.

【0067】次いでこの逆ウェーブレット変換係数信号VV N-1 ′、ウェーブレット変換係数信号VW N-1 ,W [0067] Then the inverse wavelet transform factor signal VV N-1 ', wavelet transform factor signal VW N-1, W
N-1 ,WW N-1について副走査方向に並ぶ画素間に1 For V N-1, WW N- 1 between the pixels aligned in the sub-scanning direction 1
画素分の間隔をあける処理を行う。 It performs processing spacing of pixels. その後この逆ウェーブレット変換係数信号VV N-1 ′を副走査方向に前述した関数h′により、ウェーブレット変換係数信号VW Then by the inverse wavelet transform factor signal VV N-1 'functions mentioned above in the sub-scanning direction h', the wavelet transform factor signals VW
N-1を副走査方向に前述した関数g′によりフィルタリング処理を行う。 It performs filtering processing by the function g 'described above the N-1 in a sub-scanning direction. すなわち、関数g′,h′によるウェーブレット変換係数信号VV N-1 ′,VW N-1の副走査方向に並ぶ一列の画素ごとのフィルタリング処理を主走査方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブレット変換係数信号VV N-1 ′,VW N-1の逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号WhN-1′を得る。 That is, the function g ', h' wavelet transform factor signal VV N-1 'according conducted while Shifts pixel by pixel filtering processing for each pixel of a row aligned in the sub-scanning direction of the VW N-1 in the main scanning direction, wavelet transform factor signals VV N-1 to obtain a ', to give the inverse wavelet transform factor signal VW N-1, the inverse wavelet transform factor signals WhN-1 by adding to 2 times this'.

【0068】一方、これと並列して、ウェーブレット変換係数信号WV N-1を副走査方向に関数h′により、ウェーブレット変換係数信号WW N-1を副走査方向に関数g′によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号WV N-1 ,WW N-1の逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号WgN-1′を得る。 Meanwhile, in parallel with this, 'it allows the wavelet transform factor signal WW N-1 function g in the sub-scanning direction' function h wavelet transform factor signals WV N-1 in the sub-scanning direction to perform filtering processing by , to obtain a wavelet transform factor signals WV N-1, the inverse wavelet transform factor signal WW N-1, to obtain an inverse wavelet transform factor signals WGN-1 'by adding to 2 times this.

【0069】次いで、逆ウェーブレット変換係数信号W [0069] Next, inverse wavelet transform factor signal W
hN-1′,WgN-1′について主走査方向に並ぶ画素間に1 hN-1 ', WgN-1' 1 between the pixels arranged in the main scanning direction for
画素分の間隔をあける処理を行う。 It performs processing spacing of pixels. その後逆ウェーブレット変換係数信号WhN-1′を主走査方向に関数h′により、逆ウェーブレット変換係数信号WgN-1′を主走査方向に関数g′によりフィルタリング処理し、ウェーブレット変換係数信号WhN-1′,WgN-1′の逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号VV N-2 ′を得る。 Subsequent inverse wavelet transform factor signals WhN-1 'function in the main scanning direction h', 'a function g in the main scanning direction' inverse wavelet transform factor signals WGN-1 filtering process by the wavelet transform factor signals WhN-1 ' , WGN-1 to obtain a 'give inverse wavelet transform factor signals, inverse wavelet transform factor signal VV N-2 by adding to 2 times this'.

【0070】以下、順次逆ウェーブレット変換係数信号VV i ′(i=−1〜N)を作成し、最終的に逆ウェーブレット変換係数信号VV -1 ′を得る。 [0070] Hereinafter, 'create a (i = -1~N), finally inverse wavelet transform factor signal VV -1' sequentially inverse wavelet transform factor signals VV i obtained. この最終的な逆ウェーブレット変換係数信号VV -1 ′が原画像データS The final inverse wavelet transform factor signal VV -1 'is the original image data S
org を表す画像データとなる。 The image data representing the org.

【0071】このようにして得られたウェーブレット変換係数信号VV -1 ′は図示しない画像再生装置に送られて、放射線画像の再生に供せられる。 [0071] Thus the wavelet transform factor signals VV -1 'obtained is sent to an image reproducing apparatus, not shown, is subjected to the reproduction of the radiation image.

【0072】この再生装置は、CRT等のディスプレイ手段でもよいし、感光フイルムに光走査記録を行う記録装置であってもよい。 [0072] The reproducing apparatus may be a display means such as a CRT, may be a recording apparatus for performing optical scanning recording on a photosensitive film.

【0073】ここで、再生された画像において肺野部以外の部分についてはノイズが多いものとなるが、重要な情報を担持する部分ではないため問題はないものである。 [0073] Here, although becomes noisy portions other than lung field in the reproduced image, but no problem because not part carrying the important information.

【0074】このようにして、原画像データSorg をウェーブレット変換し、複数の周波数帯域ごとの画像データを得、この画像データのうち重要な情報を担持する部分については細かい量子化幅により量子化を行うテーブルを選択し、重要でない部分については粗い量子化幅により量子化を行うテーブルを選択することにより、重要な部分の画質を維持しつつデータ圧縮率の向上を図ることができる。 [0074] In this manner, the original image signal Sorg wavelet transform to obtain the image data for a plurality of frequency bands, the quantized by a fine quantization width to the portion carrying the important information of the image data performing select the table, by selecting a table for performing quantized by coarse quantization width for the part not important, it is possible to improve the data compression rate while maintaining the quality of important parts.

【0075】また、上記特開平6-350989号と比較して、 [0075] Further, as compared with the above-mentioned Japanese Unexamined Patent Publication No. 6-350989,
高周波成分のエントロピーが小さくなるため、より高い圧縮率によりデータ圧縮を行うことができる。 Since the entropy of the high-frequency component is reduced, it is possible to perform data compression by a higher compression ratio. 例えば、 For example,
図9に示すような同一のデータを特開平6-350989号の方法と本実施の形態の方法とによりデータ圧縮した場合を比較すると、本実施の形態の方がデータ値の小さいものが多くなるため、より高い圧縮率を実現することができる。 Comparing the case where the data compression of the same data as shown by the method of the method and the embodiment of JP-A-6-350989 in FIG. 9, towards the present embodiment is a number having a small data value Therefore, it is possible to achieve a higher compression ratio. また、逆量子化した場合にも、重要度の高い部分においては、データが欠落することなく、データを再現することができる。 Further, even when the inverse quantization, in the portion of high importance, without data is missing, it is possible to reproduce the data. なお、本実施の形態においては、復号化時に再度重要度を求める必要があるため、復号化の演算時間を要するものである。 In the present embodiment, since it is necessary to obtain the re-importance in decoding those requiring operation time of decoding. しかしながら、重要度と濃度依存のテーブルとを対応付けておき、このテーブルも同時に符号化しておくことにより、復号化の演算を高速に行うことができる。 However, advance in association with the importance and concentration dependent table, by this table should be encoded at the same time, the operation of the decoding can be performed at high speed.

【0076】なお、上述した実施の形態においては、ウェーブレット変換を行うための関数h,h′として表1 [0076] In the embodiment described above, Table 1 as a function h, h 'to perform the wavelet transform
に示すものを用いたが、これに限定されるものではなく以下に示す表2、表3に示すものを用いてもよい。 It was used as shown in Table 2 below without being limited thereto, may be used as shown in Table 3.

【0077】 [0077]

【表2】 [Table 2]

【0078】 [0078]

【表3】 [Table 3]

【0079】また、これ以外にもウェーブレット変換を行うことのできる関数であれば、いかなる関数を用いてもよく、例えば双直交ではなく対称ではないが直交するものを用いてもよい。 [0079] In addition, if a function capable of performing a wavelet transform other than this may be used in which it may be used any function, such as, but not symmetrical rather than biorthogonal orthogonal.

【0080】さらに、表1,2および3に示すようにn [0080] Further, n as shown in Tables 1, 2 and 3
=0の軸に関して左右対称な関数のみではなく、n=0 Not only symmetrical function with respect to = 0 axis, n = 0
の軸に関して左右非対称な関数を用いてウェーブレット変換を行うようにしてもよいものである。 In which it may perform wavelet transform using asymmetric function with respect to the axis. このように左右非対称な関数を用いてウェーブレット変換を行った場合は、ウェーブレット変換を行った関数をn=0の軸に関して左右を反転させた関数を用いて逆ウェーブレット変換を行うものである。 The case of performing wavelet transformation in this way with asymmetrical functions, and performs inverse wavelet transform using a function obtained by reversing the left and right function of performing a wavelet transform with respect to the axis of n = 0. すなわち、左右非対称な関数g,hについて、逆ウェーブレット変換を行う関数g′,h′は、 g[n]=g′[−n] h[n]=h′[−n] …(3) 但し、[−n]は左右反転を表す。 That is, asymmetrical function g, for h, the function g performs inverse wavelet transform ', h' is, g [n] = g '[- n] h [n] = h' [- n] ... (3) However, [- n] represents a horizontal flip.

【0081】となる。 The [0081].

【0082】なお、上記実施の形態においてはウェーブレット変換により、画像を多重解像度画像に変換するようにしているが、これに限定されるものではなく、上述したラプラシアンピラミッドの手法やフーリエ変換により画像を多重解像度に変換するようにしてもよいものである。 [0082] Incidentally, the wavelet transform in the above embodiments, although so as to convert the image into multi-resolution images, it is not limited thereto, the images by a method and Fourier transformation of the Laplacian pyramid described above in which it may be converted into multi-resolution.

【0083】次いで本発明の第2の実施の形態について説明する。 [0083] Next explained is the second embodiment of the present invention. 図10は本発明の第2の実施の形態による画像データ圧縮処理方法の基本的概念を表す図である。 Figure 10 is a view of the basic concept of the image data compression processing method according to the second embodiment of the present invention. 図10 Figure 10
において図1と同一の構成については説明を省略し、図1と異なる構成についてのみ説明する。 1 are given to the same configuration as not described, it will be described only the structure different from FIG. 1 in. 図10においては、各画像データ3に対して微分処理4′を行い、この微分処理の結果に基づいて、画像中の微分値の重要度の認識5を行う点が図1と異なるものである。 10 performs differential processing 4 'for each image data 3, based on the result of the differentiation process, that performs recognition 5 severity of a differential value in the image is different from FIG. 1 . 以下この微分処理について説明する。 Below this differentiation process will be described.

【0084】この微分処理は上述した実施の形態と同様に、ウェーブレット変換係数信号WW Nに対して行われるものであり、ウェーブレット変換係数信号WW Nの各画素値に対して下記の式(4) により処理を行うものである。 [0084] Similar to the embodiment the differential processing described above, which are made to the wavelet transform factor signals WW N, the following equation for each pixel value of the wavelet transform factor signals WW N (4) and performs processing by.

【0085】 微分値=4f(i,j)-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1) …(4) そしてこのようにしてウェーブレット変換係数信号WW [0085] differential value = 4f (i, j) -f (i + 1, j) -f (i-1, j) -f (i, j + 1) -f (i, j-1) ... ( 4) the wavelet transform factor signals WW in this way
Nの微分値を求めた後、この微分値ごとの重要度が求められる。 After obtaining the differential value of N, the importance of each the differential value is determined. このようにして算出された微分値において、微分値の特異的に大きい例えば画像中の文字に対応する部分においては、データ圧縮により画像が劣化するとこの劣化が非常に目立ってしまうため、画像を劣化させないようにできるだけ細かい量子化幅により量子化を行うことが好ましい。 In this way the differential value calculated, in the specifically greater example portions corresponding to the character in the image of the differential value, because this degradation the image deteriorates due to data compression resulting in a very noticeable, deteriorating the image it is preferable to carry out the quantization by possible small quantization width so as not to. また、画像中の被写体の強いエッジ部分においては少々画像が劣化しても問題ではないものである。 Further, those not a problem even if a little image deterioration in strong edge portions of the subject in the image. このため、このように算出された微分値の大きさに基づいて、図11に示すように画像中の重要度に応じて上述したテーブル1,2,3を選択して割り当てる。 Therefore, this on the basis of the magnitude of the calculated differential value, the assigned select the table 1, 2 and 3 described above in accordance with the importance of the image as shown in FIG. 11. すなわち、特異的に微分値の大きい画像中の文字に対応する部分については、量子化のビット数が最も高いテーブル1を、画像中の被写体のエッジ部分については量子化のビット数が最も低いテーブル3を、そしてその他の部分については2番目に量子化のビット数が高いテーブル2 That is, for the portion corresponding to the specific character in the image having a large differential value, the highest table 1 the number of bits of quantization, the edge portion of the subject in the image is the lowest number of bits of the quantization table 3, and other number of bits of quantization the second highest to the portion table 2
を割り当てるように、各テーブルの選択がなされる。 To assign, selection of each table is made.

【0086】このようにして微分値に応じたテーブルの選択がなされると、次いで、上述した実施の形態と同様にしてウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,W [0086] When the selection of the table corresponding to the differential value this way is made, then, wavelet transform factor signals WV i in the same manner as the embodiment described above, VW i, W
について量子化がなされる。 Quantization is made as to W i. ここで、各ウェーブレット変換係数信号WV ,VW i ,WW iにより表される画像は原画像を縮小したものとなっているため、ウェーブレット変換係数信号WW Nの微分値については、 Here, since each wavelet transform factor signals WV i, VW i, the image represented by WW i has a obtained by reducing the original image, the differential value of the wavelet transform factor signals WW N is
各ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW i Each wavelet transform factor signals WV i, VW i, WW i
についても対応するものとなっている。 So that the corresponding is also about. したがって、各ウェーブレット変換係数信号WV i ,VW i ,WW iを量子化する際に、微分値に応じてテーブル1,2,3を割り当てて量子化を行う。 Thus, the wavelet transform factor signals WV i, VW i, in quantizing the WW i, performs quantization by assigning table 1, 2 and 3 in accordance with the differential value.

【0087】このようにして各ウェーブレット変換係数信号の量子化を行った後、前述したハフマン符号化、予測符号化等の符号化を行うことにより圧縮処理がなされる。 [0087] After quantization of the thus each wavelet transform factor signals, Huffman coding described above, the compression processing is performed by coding, such as predictive coding.

【0088】そしてこのようにして圧縮されたデータを再構成する場合は、量子化されたデータに対して再度微分処理を施して微分値を求め、この微分値に基づいてテーブル1,2,3に対応した逆量子化テーブルを選択して逆量子化を行うことにより復合化を行う。 [0088] Then when reconstructing the data compressed in this way, obtains a differential value by performing again differential process on the quantized data, tables 1, 2 and 3 on the basis of the differential value performing Fukugoka by making a selection to inverse quantization of inverse quantization table corresponding to the. このように本実施の形態においては量子化されたデータに対して再度の微分処理を行いながら行う必要があるが、微分演算は上記式(4) に示すように簡易なものであるため、演算処理のための負荷はそれほど問題とはならないものである。 Because this way but in the present embodiment it is necessary to perform while differential process again with respect to the quantized data, differential operation is simple as shown in the equation (4), calculation load for the process is one that does not become a serious problem.

【0089】このようにして、ウェーブレット変換係数信号WW Nの微分値に基づいて画像中の重要度を求め、 [0089] In this way, we obtain the degree of importance of the image based on the differential value of the wavelet transform factor signals WW N,
この重要度に応じて量子化テーブルを選択するようにしたため、文字情報のように微分値の特異的に大きな部分は画質の劣化を抑制して圧縮処理を行うことができるとともに、微分値の比較的小さい濃淡部分などにおいては、高い圧縮率により圧縮を行うことができる。 The importance depending on the order in which to choose a quantization table, with the specific large part of the differential value as the character information can be performed compression processing by suppressing deterioration of image quality, the comparison of the differential value target in such small shading part, it can be compressed by a high compression ratio.

【0090】なお、上述した実施の形態においては、放射線画像を表す原画像データを圧縮処理する実施の形態について説明したが、本発明による画像の圧縮処理方法は、通常の画像についても適用できるものである。 [0090] In the embodiment described above, those have been described embodiments of compressing the original image data representing a radiographic image, compression processing method of an image according to the invention, can be applied for the normal image it is.

【0091】また、この圧縮された画像データを前述した実施の形態と同様に復号化し、さらに逆ウェーブレット変換を施すことにより、原画像データを再構成することができる。 [0091] Further, by applying the compressed image data similarly decoded and the above-described embodiment, and further inverse wavelet transform can reconstruct the original image data.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明による画像データ圧縮処理方法の基本的概念を表す図 View of the basic concept of the image data compression processing method according to the invention; FIG

【図2】本発明に用いられる画像データの読み取り方式を表す図 Diagram illustrating a method of reading image data used in the present invention; FIG

【図3】ウェーブレット変換の詳細を表す図 FIG. 3 is a diagram showing details of the wavelet transform

【図4】ウェーブレット変換係数信号を表す図 FIG. 4 is a diagram representing the wavelet transform factor signals

【図5】ウェーブレット変換係数信号WW Nのヒストグラムを表す図 5 is a diagram representing the histogram of the wavelet transform factor signal WW N

【図6】量子化テーブルを表す図 6 is a diagram representing the quantization table

【図7】胸部の放射線画像を表す図 FIG. 7 is a diagram representing the radiation image of the chest

【図8】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図 Figure showing details of FIG. 8 inverse wavelet transform

【図9】本発明と従来技術との比較を表す図 Diagram illustrating a comparison between FIG. 9 present invention and the prior art

【図10】本発明による他の画像データ圧縮処理方法の基本的概念を表す図 View of the basic concept of another image data compression processing method according to the invention; FIG

【図11】微分値ごとに選択された量子化テーブルを表す図 11 is a diagram representing the quantization table selected for each differential value

【図12】ウェーブレット変換に用いられる基本ウェーブレット関数を表す図 12 is a diagram representing the basic wavelet function used for a wavelet transform

【図13】ウェーブレット変換を説明するための図 13 is a diagram for explaining a wavelet transform

【図14】フーリエ変換を説明するための図 Figure 14 is a diagram for explaining a Fourier transform

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

10 蓄積性蛍光体シート h,h′,g,g′ ウェーブレット変換を行うための関数 VV i ,VW i ,WV i ,WW i (i=1〜n) ウェーブレット変換係数信号 10 stimulable phosphor sheet h, h ', g, g ' function VV i for performing a wavelet transform, VW i, WV i, WW i (i = 1~n) wavelet transform factor signals

Claims (4)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 所定の被写体を含む画像を表す原画像データに圧縮処理を施す画像データ圧縮処理方法において、 前記原画像データに多重解像度変換を施すことにより、 1. A picture data compression processing method for performing compression processing on the original image data representing an image including a predetermined object by applying multi-resolution conversion to the original image data,
    前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データに分解し、 該各画像データに対してヒストグラム解析を行って前記画像中の濃度帯域ごとの重要度を認識し、 予め定められた複数の量子化テーブルの中から、前記画像中の濃度帯域に対応する量子化テーブルを前記重要度に応じて選択し、 該選択された量子化テーブルにより前記各画像データを量子化し、 該量子化された前記各画像データを符号化することを特徴とする画像データ圧縮処理方法。 Decomposing the raw image data into image data for a plurality of frequency bands, performing a histogram analysis on the respective image data to recognize the importance of each concentration band in the image, a plurality of quantum predetermined from the quantization table, a quantization table corresponding to the concentration zone in the image is selected in accordance with the importance, the said by the selected quantization table quantizes the image data has been quantized image data compression processing method characterized by encoding each image data.
  2. 【請求項2】 前記符号化された前記各画像データを復号化し、 該復号化された前記各画像データに逆量子化を行ない逆多重解像度変換を施すことにより、請求項1記載の画像データ圧縮処理方法により圧縮された前記原画像データを再構成することを特徴とする画像データの再構成方法。 Wherein decoding the encoded each image data, by performing an inverse multi-resolution transform performs inverse quantization to the respective image data 該復 Goka, image data compression according to claim 1, wherein reconstruction method of the image data, characterized in that reconstructing the original image data compressed by the processing method.
  3. 【請求項3】 所定の被写体を含む画像を表す原画像データに圧縮処理を施す画像データ圧縮処理方法において、 前記原画像データに多重解像度変換を施すことにより、 3. A picture data compression processing method for performing compression processing on the original image data representing an image including a predetermined object by applying multi-resolution conversion to the original image data,
    前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データに分解し、 該各画像データに対して微分処理を行って前記画像中の微分値ごとの重要度を認識し、 予め定められた複数の量子化テーブルの中から、前記画像中の微分値に対応する量子化テーブルを前記重要度に応じて選択し、 該選択された量子化テーブルにより前記各画像データを量子化し、 該量子化された前記各画像データを符号化することを特徴とする画像データ圧縮処理方法。 Decomposing the raw image data into image data for a plurality of frequency bands, performs differential processing with respect to respective image data to recognize the importance of each differential value in the image, a plurality of quantum predetermined from the quantization table, a quantization table corresponding to the differential value in the image selected according to the severity, the said by the selected quantization table quantizes the image data has been quantized image data compression processing method characterized by encoding each image data.
  4. 【請求項4】 前記符号化された前記各画像データを復号化し、 該復号化された前記各画像データに逆量子化を行ない逆多重解像度変換を施すことにより、請求項3記載の画像データ圧縮処理方法により圧縮された前記原画像データを再構成することを特徴とする画像データの再構成方法。 Wherein decoding the encoded each image data, by performing an inverse multi-resolution transform performs inverse quantization to the respective image data 該復 Goka, image data compression according to claim 3, wherein reconstruction method of the image data, characterized in that reconstructing the original image data compressed by the processing method.
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