JPH11187273A

JPH11187273A - 画像分析装置および方法

Info

Publication number: JPH11187273A
Application number: JP35258097A
Authority: JP
Inventors: Shunichi Kimura; 俊一木村; Setsu Kunitake; 節國武; Yutaka Koshi; 裕越; Isao Uesawa; 功上澤
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1997-12-22
Filing date: 1997-12-22
Publication date: 1999-07-09
Also published as: US6236756B1

Abstract

(57)【要約】【課題】画質要因を正確に推定する機構を用意し、複
数の、性質の異なる、画質要因を組み合せて、入力画像
の符号化パラメタを決定し、入力画像の画質を劣化させ
ず、かつ、できるだけ圧縮比を高くする。【解決手段】画像取り出し部１０２は、入力画像１０
１から、分析に用いる画像領域を取り出す。取り出され
た画像領域１０２は、複数の物理量算出部１０４に入力
される。個々の物理量算出部１０４では、独立に物理量
１０５を算出する。各々の物理量１０５は、複数の画質
要因算出部１０６に入力される。画質要因算出部１０６
には、複数の物理量１０５が入力され、画質要因１０７
が算出される。符号化パラメタ算出部１０８では、複数
の画質要因１０７から、符号化パラメタ１０９を算出す
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、画像圧縮を行う時
に入力画像を分析して画像符号化パラメタを求める装置
および方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像を圧縮することによって、蓄
積媒体の容量あるいは伝送時間を削減することが行われ
ている。電子的に蓄積や伝送される画像は高精細化、カ
ラー化し、大容量となっているため、画像の圧縮比を高
めることが重要となっている。なお、以下の説明におい
ては、画像符号化と画像圧縮は同じ意味で使用する。

【０００３】画像圧縮方式は、可逆的なものと非可逆的
なものとに分けられる。可逆的なものは圧縮した後、伸
長すれば、元の画像を完全に復元できる。非可逆的な圧
縮方式では、可逆的な圧縮方式よりも高い圧縮比を期待
できるが、伸長しても完全には元に戻らず、画質の劣化
を起こす。

【０００４】一般に、同一の符号化条件下であれば、圧
縮比と画質とは反比例の関係にある。すなわち、圧縮比
が小さければ捨てる情報が少なく画質が良いが、圧縮比
を大きくすると、捨てる情報が多くなり画質が劣化す
る。

【０００５】画像圧縮装置や方式では、画像符号化パラ
メタを変えることによって、画像の圧縮比および画質を
制御することができる。

【０００６】画像圧縮を行う時には、所定の画質を維持
し、かつ、できるだけ高い圧縮比を実現することが望ま
れる。すなわち、許されるぎりぎりの画質になるように
符号化パラメタを制御する必要がある。

【０００７】入力画像はその内部で局所的に画像の性質
が変化する場合がある。ある符号化方式で符号化した場
合、画質劣化が目立ち易い画像部分と目立ちにくい画像
部分がある。入力画像全体の画質を考慮すると、画質劣
化が目立ちやすい画像部分の劣化を少なくするために全
体の圧縮比を小さくする必要がある。

【０００８】そこで、以下のような方式により、全体の
圧縮比を大きくして、かつ画質を劣化させないことがで
きる。

【０００９】すなわち、入力画像をブロックに分割し
て、ブロック毎に画像劣化が目立ち易いか目立ちにくい
かを判断する。さらに、目立ち易いブロックは圧縮比を
低くする符号化パラメタとし、目立ちにくいブロックは
圧縮比を高くする符号化パラメタとする方式である。こ
れにより、目立ちにくい部分の圧縮比を上げることがで
きるため、画質を一定にして全体の圧縮比を向上でき
る。

【００１０】この方式では、選択された符号化パラメタ
はブロック毎に変化する。そのため、例えば、図１４に
示されるように、各ブロックの符号の先頭等に選択され
た符号化パラメタも符号化される。

【００１１】図１９を用いて、さらに詳しく説明する。
図１９は、本発明が適用される一般的な構成例を示した
ものである。図１９において、１９０１は入力画像、１
９０２は入力画像を分割する入力画像分割回路、１９０
３は、画質分析回路、１９０４は符号化パラメタ、１９
０５は非可逆符号化回路、１９０６は符号、１９０７は
分割画像である。

【００１２】入力画像１９０１は、入力画像１９０２で
分割され、分割画像１９０７は画質分析回路１９０３
と、非可逆符号化回路１９０５に送られる。画質分析回
路１９０３では、分割画像１９０７を分析して、符号化
パラメタ１９０４を出力する。非可逆符号化回路１９０
５は符号化パラメタ１９０４を用いて、分割画像１９０
７を符号化し、符号１９０６を出力する。

【００１３】本発明は、図１９に示された構成のうち、
画質分析回路１９０３の装置に関するものである。

【００１４】以下、さらに具体的に、従来例の説明を行
う。符号化パラメタを変化させることによって、画質や
圧縮比を制御できる具体的な方式として、丸善「マルチ
メディア符号化の国際標準１８〜４３ページ」に記述さ
れているようなＪＰＥＧ（ＪｏｉｎｔＰｈｏｔｏｇｒ
ａｐｈｉｃＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ）方式があ
る。ＪＰＥＧ方式に代表されるＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔ
ｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いる方式
の場合、入力画像ブロックの性質に適応した量子化マト
リクスを用いることにより同じ画質で高い圧縮比を得る
ことができる。以下、図１５を用いてＤＣＴ符号化方式
を簡単に説明する。

【００１５】図１５において、１５０１は入力画像、１
５０２は入力画像１５０１をブロック化するブロック化
回路、１５０３はブロック化された画像情報を直交変換
する直交変換回路、１５０４は直交変換係数、１５０５
は直交変換係数１５０４を量子化する量子化回路、１５
０６は量子化された直交変換係数を符号化する符号化回
路、１５０７は符号である。

【００１６】入力された画像情報１５０１はブロック化
回路１５０２において矩形のブロックに切り出される。
ブロック化された画像情報は直交変換回路１５０３で直
交変換され、直交変換係数１５０４が出力される。直交
変換係数１５０４は量子化回路１５０５で所定の量子化
マトリクスによって量子化され、量子化された直交変換
係数は符号化回路１５０６で符号を割当てられ、符号１
５０７として出力される。

【００１７】図１５に示されるような符号化方式では、
全てのブロックで同一の量子化を行うため、歪みの出や
すいブロックでは画質が劣化し、歪みの出にくいブロッ
クでは視覚的に無駄な情報を符号化することになる。

【００１８】そこで、先に述べたように、画質劣化が目
立ち易い画像部分と目立ちにくい画像部分で異なる量子
化を行うことにより、同一画質で圧縮比を高める方式が
ある。この方式を、図１６を用いて説明する。

【００１９】図１６において、図１５と同一の番号は図
１５と同一の構成である。また、図１６において、１５
０８は画像ブロックの性質を分析する画像分析回路、１
５０９は画像分析回路１５０８で分析された分析結果、
１５１０は分析結果１５０９を基に量子化方法を選択す
る量子化選択回路、１５１１は量子化選択回路１５１０
で選択された量子化方法である。

【００２０】以下、図１６を用いて動作を説明する。図
１６において、ブロック化された画像情報は画像分析回
路１５０８に送られ、ブロック内の画像の性質が分析さ
れる。分析された分析結果１５０９は量子化選択回路１
５１０に送られ、量子化方法が選択される。ＤＣＴ符号
化方式では、量子化選択回路１５１０では、分析結果１
５０９に最も適した量子化マトリクスが選択される。選
択された量子化方法１５１１は量子化回路１５０５に送
られ、この量子化方法１５１１を用いて量子化回路１５
０５では量子化が行われる。他の構成手段の動作は図１
５における動作と同じである。

【００２１】以上の方式において、画質と圧縮比の向上
のためには、画像を分析して符号化パラメタを得る画像
分析方式が重要となる。分析の方式は種々あり、以下に
従来方式１および、従来方式２として、従来の画像分析
装置の具体例を述べる。

【００２２】図１６を用いて、具体的に説明する。図１
６は従来方式１および従来方式２の主要部分を抜き出し
て書き直したものである。

【００２３】［従来方式１］従来方式１として、特開平
６−１６５１４９号公報の手法を説明する。従来方式１
では、入力画像ブロックがここで用いられている符号化
方式で符号化することに適しているか、適していないか
を判断し、適している場合には高画質が期待できるた
め、高い圧縮比で符号化する。また、適していない場合
には低い画質が予想されるため画質を高めるため低い圧
縮比で符号化する。

【００２４】例えば、従来方式１では図１６の画像分析
回路１５０８において、ブロック毎にモスキートノイズ
の出やすさを示す物理量１５０９を計測する。さらに、
この物理量１５０９に応じて量子化選択回路１５１０で
量子化パラメタを選択することで同じ画質における圧縮
比を向上させている。これは、モスキートノイズが発生
しやすいブロックでは符号量が大きくなるように制御
し、モスキートノイズが発生しにくいブロックでは符号
量が小さくなるように制御することによって同じ画質で
高い圧縮比を得るようにしたものである。

【００２５】具体的には、従来方式１において画像分析
回路１５０８では、ブロック内の各画素について、３×
３の窓をかけ、中心画素の周囲の画素について各々隣接
する画素との階調レベル差の絶対値の平均値を求め、該
平均値と、ブロック内の階調レベル信号のレンジ幅との
比率が所定の閾値以下である画素数を算出し、該画素数
が前記ブロック内に所定個数以上あるか否かによってモ
スキートノイズが出やすいか出にくいかを判定してい
る。

【００２６】用いられるパラメタは、ブロック内の階調
レベル信号のレンジ幅との比率の閾値と、ブロック内の
階調レベル信号のレンジ幅との比率が所定の閾値以下で
ある画素数と比較する閾値の２つである。

【００２７】［従来方式２］従来方式２として、米国特
許第５１２１２１６号明細書を説明する。従来方式２で
は、入力画像ブロックに符号化による歪みを加えた時
に、視覚的に知覚されやすいかどうかを判断し、知覚さ
れやすい時には低い圧縮比で符号化する。また、知覚さ
れにくい時には高い圧縮比で符号化する。これにより、
人間視覚上は同一の画質で高い圧縮比を得ることができ
るとしている。

【００２８】従来方式２では、複雑な画像は歪みが知覚
されにくいとして、圧縮率を高くしている。具体的に
は、入力ブロックをＤＣＴ変換し、大きいほうから（Ｋ
＋１）番目のＤＣＴ係数の絶対値に応じて、量子化特性
を決定している。（Ｋ＋１）番目のＤＣＴ係数が大きい
ほど量子化ステップを大きくする。（Ｋ＋１）番目のＤ
ＣＴ係数が大きいブロックは複雑なブロックであるか
ら、量子化ステップを大きくしても歪みは目につきにく
いことを期待している。また、（Ｋ＋１）番目のＤＣＴ
係数が小さいブロックは複雑ではないブロックであるか
ら、量子化ステップを小さくして歪みを目につきにくく
している。

【００２９】この従来方式２で用いられるパラメタはＫ
である。

【００３０】

【発明が解決しようとする課題】従来方式１では、モス
キートノイズの出やすい画像に対しては、量子化ステッ
プ幅を小さくし、モスキートノイズの出にくい画像に対
しては、量子化ステップ幅を大きくしている。それに対
し、従来方式２では、ＤＣＴ係数の大きな画像に対して
は量子化ステップ幅を大きくし、ＤＣＴ係数の小さな画
像に対しては量子化ステップ幅を小さくしている。

【００３１】従来方式１で、本当に入力画像がモスキー
トノイズの出やすい画像であることが分析できれば、上
記の仮定が成り立つ。しかしながら、従来方式１では、
用いた分析方式がモスキートノイズの出やすさに対応す
るかどうかを保証してはいない。また、モスキートノイ
ズの出やすさに対応しない場合、パラメタ数が少ないた
め、対応させるように調整を行うことは困難である。

【００３２】また、従来方式２で、本当に入力画像が複
雑で歪みがマスクされる画像であることが分析できれ
ば、上記の仮定が成り立つ。しかしながら、従来方式２
では、用いた分析方式が歪みのマスクされやすさに対応
するかどうかを保証してはいない。また、歪みのマスク
のされやすさに対応しない場合、パラメタ数が少ないた
め、対応させるように調整を行うことは困難である。

【００３３】さらに、仮に、「従来方式１で用いた分析
方式がモスキートノイズの出やすさに対応する」、か
つ、「従来方式２で用いた分析方式が歪みのマスクされ
かたに対応する」と仮定した場合についても、以下の理
由により、従来方式１および従来方式２は利用できな
い。

【００３４】従来方式１が利用できない場合を示す。モ
スキートノイズが出ると分析された画像であるにもかか
わらず、複雑な画像であるためノイズがマスクされて見
えない場合である。例えば図１７に示されるような入力
画像ブロックは、従来方式１の分析方式では非常にモス
キートノイズの大きな画像と判断される。しかし、モス
キートノイズはエッジ周辺のなだらかな部分に発生する
ノイズであるため、図１７の画像は、モスキートノイズ
が発生しにくい画像である。この場合は、さらに圧縮比
を高くしても歪みが見えないにもかかわらず、圧縮比を
高くすることができない。

【００３５】次に、従来方式２が利用できない場合を示
す。例えば図１８に示されるような画像ブロックをＪＰ
ＥＧ−ＤＣＴ方式で符号化する場合を考える。図１８
（ａ）に示される入力画像は、０と２５５からなる画像
であり、図１８（ｂ）に示されるように、復号画像には
モスキートノイズ（画素値２５５の一部の画素値が変化
している）が発生する。また、このような入力画像ブロ
ックをＤＣＴ変換すると、図１８（ｃ）に示されるよう
に、ＤＣＴ係数領域全体にわたって、非常に大きな値と
なる。すなわち、ＤＣＴ係数領域の分析では複雑である
ため量子化ステップを大きくすれば良いように見える
が、実際にはモスキートノイズが発生するため、量子化
ステップを大きくできない画像である。この場合、モス
キートノイズを発生し、画質を劣化させてしまう。

【００３６】以上で述べた課題をまとめると次に示す２
点となる。

【００３７】予め定められた一つの物理量のみ（従来
方式１では、３×３の窓のフィルタの出力値、従来方式
２では、Ｋ＋１番目に大きなＤＣＴ係数）をもとにして
画質の悪くなる要因あるいは画質の良くなる要因を予測
している。このような決め打ちの物理量の計測では、各
々の物理量を計測するパラメタの数は限られているた
め、画質の悪くなる要因あるいは画質の良くなる要因に
一致させるように調整を行うことが困難である。

【００３８】画質を悪くする要因と画質を良くする
（歪みをマスクする）要因が複数存在すると考えられる
が、従来方式では、一つの要因のみしか考慮していない
か、あるいは、複数の要因には対応できない。そのため
結果として画質が劣化するか、あるいは、圧縮比が小さ
くなってしまう場合がある。

【００３９】そこで、本発明の目的は、画質要因（画質の悪くなる要因および画質の悪くなる
要因。以下では、モスキートノイズの出やすさや、歪み
の見えにくさ等の画質を左右する要因を画質要因と呼
ぶ。）を正確に推定する機構を用意し、複数の、性質の異なる、画質要因を組み合せて、入力
画像の符号化パラメタを決定することによって、入力画
像の画質を劣化させず、かつ、できるだけ圧縮比を高く
できる符号化パラメタを推定する画像分析装置および方
法を提供することにある。

【００４０】

【課題を解決するための手段】本発明において物理量と
は、ディジタル画像データを入力として、メモリとディ
ジタル演算によって求めることのできるディジタル量の
ことを示す。（発明の概念）従来例では、符号化方式の性質をある程
度定性的に分析し、「良さそうな」物理量を選択して分
析するという、決めうちの方法しか取ることができなか
った。決めうちの方法であるため、精度の高い符号化パ
ラメタの推定には自ずから限界があった。

【００４１】本発明においては、物理量を選択すること
は行わない。考えついた物理量は実装上不都合がない限
り全て採用することができる。採用した物理量を系統立
てて組み込み、符号化パラメタを推定できる構成が与え
られる。物理量数に原理的な制限がないため、新たな物
理量算出演算を考案する毎に、さらに高精度な推定を行
える。

【００４２】構成として２段階の分析を行うことによ
り、複数の物理量の組み込みと、複数の物理量の相互作
用の双方を系統的に満たすことを可能とする。

【００４３】複数の物理量から複数の画質要因を独立
に推定し、複数の性質の異なる画質要因を総合して符号
化パラメタを推定する２段階の分析を行う。個々の画質要因の推定をより正確なものにするため、
複数の物理量の関数として推定を行う。複数のパラメタ
が存在するため、パラメタセットの選択の幅が広がり、
より正確な推定を可能としている。さらに、これらの複数の画質要因を総合して、符号化
パラメタを決定する。この時に、ある画質要因の影響が
大きな時は他の画質要因の影響がマスクされるような状
況に対応することを可能にしている。

【００４４】（全体構成）本発明によれば、上述の目的
を達成するために、入力された画像情報を画像符号化す
るために、符号化対象の画像部分毎に、画像符号化パラ
メタを求める画像分析装置に、入力画像から、符号化対
象の画像部分を含むように、画像領域を取り出す画像取
り出し手段と、前記画像取り出し手段によって取り出さ
れた画像領域の特徴を示す第１段階物理量を算出する一
つ以上の第１段階物理量算出手段と、前記画像領域毎
に、前記第１段階物理量算出手段によって算出された一
つ以上の第１段階物理量を用いて、複数の第２段階物理
量を算出する第２段階物理量算出手段と、前記複数の第
２段階物理量から、前記符号化対象の画像部分の符号化
パラメタを求める、符号化パラメタ算出手段とを設ける
ようにしている。

【００４５】この構成においては、複数の物理量から複
数の画質要因を独立に推定し、複数の性質の異なる画質
要因を総合して符号化パラメタを推定する２段階の分析
を行う。

【００４６】入力画像は通常、矩形のブロックに分割さ
れて、ブロック毎に符号化される。符号化対象の画像部
分は、この符号化ブロックである。また、画像取り出し
手段において取り出される画像領域は、符号化ブロック
と等しいか、または、符号化ブロックより大きく、符号
化ブロックを含むものである。

【００４７】第１段階物理量は、従来方式、および、発
明が解決しようとする課題で述べた、物理量のことを意
味している。また、第２段階物理量は、従来方式、およ
び、発明が解決しようとする課題で述べた、画質要因を
意味している。

【００４８】符号化パラメタは、例えば、ＪＰＥＧＤ
ＣＴ符号化方式では、予め用意された量子化マトリクス
を何倍かする時の倍数のことである。

【００４９】（周辺画像の参照）本発明においては、前
記第１段階物理量を蓄積する第１段階蓄積手段をさらに
設け、前記符号化対象の画像部分以外の、複数の画像領
域の特徴を示す第１段階物理量を蓄積し、複数の蓄積さ
れた第１段階物理量から、前記符号化対象の画像部分を
含む画像領域の第１段階物理量を算出するようにしても
よい。

【００５０】すなわち、本発明において、符号化パラメ
タは、符号化対象のブロックの周囲のブロックの物理量
も参照してもよい。符号化対象の画像部分以外の複数の
画像領域とは、符号化対象のブロックの周囲のブロック
を示している。この場合、周囲のブロックの物理量を毎
回算出しないですむ。

【００５１】（第２物理量算出手段の構成）第２段階物
理量算出手段、すなわち、画質要因を算出する部分は、
入力された第１段階物理量の値をパラメタに基づいて変
換する、一つ以上の第１段階物理量変換手段と、第１段
階物理量加算手段と、第１段階物理量の数に１を加えた
数の係数保持手段とを具備し、前記一つ以上の第１段階
物理量を変換して、さらに係数を掛けて足し合わせて第
２段階物理量を求めるようにしてもよい。

【００５２】例えば、第１段階物理量が３つ存在し、そ
れぞれ値が、Ａ、Ｂ、Ｃであるとする。画質要因Ｘは、
Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの関数の線形結合

【００５３】

【数１】Ｘ＝ａ×ｆ（Ａ）＋ｂ×ｇ（Ｂ）＋ｃ×ｈ（Ｃ）＋ｄで求めることを特徴としている。関数ｆ（Ａ）、ｇ
（Ｂ）、ｈ（Ｃ）は、パラメタを一つ以上含むものであ
る。

【００５４】関数ｆ（Ａ）、ｇ（Ｂ）、ｈ（Ｃ）は、そ
れぞれ、Ａのｌ乗、Ｂのｎ乗、Ｃのｍ乗とすることがで
きる。ここで、ｌ，ｍ，ｎは、実数である。

【００５５】（符号化パラメタ算出手段）前記符号化パ
ラメタ算出手段は、第２段階物理量変換手段と、第２段
階物理量加算手段と、第２段階物理量の数に１を加えた
数の係数保持手段とを具備し、複数の第２段階物理量を
線形あるいは非線形な関数で変換して、さらに係数を掛
けて足し合わせて符号化パラメタを求めるように構成し
てもよい。

【００５６】例えば、第２段階物理量すなわち、画質要
因が３つ存在し、それぞれ値が、Ａ、Ｂ、Ｃであるとす
る。符号化パラメタＸは、Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの関数の
線形結合

【００５７】

【数２】Ｘ＝ａ×ｆ（Ａ）＋ｂ×ｇ（Ｂ）＋ｃ×ｈ（Ｃ）＋ｄで求めることを特徴としている。

【００５８】また線形結合で生成された符号化パラメタ
を暫定的なものとし、この暫定的な符号化パラメタをＸ
を非線形な関数で変換して最終的な符号化パラメタを算
出してもよい。

【００５９】この場合、暫定的な符号化パラメタを変換
する非線形な関数をルックアップテーブルで実現し、複
数のルックアップテーブルを用意し、ルックアップテー
ブルを選択することで、画質を制御するようにしてもよ
い。

【００６０】また、画質要因が他の画質要因に比べて小
さいときは画質に及ぼす影響が小さいとして、符号化パ
ラメタ算出手段の算出時に計算に入れない、すなわち該
当する画質要因量を０とするようにしてもよい。

【００６１】例えば、第２段階物理量すなわち画質要因
が２つの時、それぞれの値をＡ、Ｂとすると（Ａ，Ｂと
もに正または０とする）、

【００６２】

【数３】Ａ−Ｂ＞閾値１のとき、Ｂ＝０Ｂ−Ａ＞閾値２のとき、Ａ＝０とする処理を行う。

【００６３】例えば、第２段階物理量すなわち画質要因
が３つの時、それぞれの値をＡ、Ｂ、Ｃとすると（Ａ，
Ｂ，Ｃともに正または０とする）、

【００６４】

【数４】Ａ−Ｂ＞閾値ＡＢのとき、Ｂ＝０Ｂ−Ａ＞閾値ＢＡのとき、Ａ＝０Ａ−Ｃ＞閾値ＡＣのとき、Ｃ＝０Ｃ−Ａ＞閾値ＣＡのとき、Ａ＝０Ｃ−Ｂ＞閾値ＣＢのとき、Ｂ＝０Ｂ−Ｃ＞閾値ＢＣのとき、Ｃ＝０とする処理を行う。

【００６５】また、画質要因量を上記のようにゼロとす
るのではなく、徐々に減少させるようにしてもよい。

【００６６】（第１段階物理量）第１段階物理量は、例
えば、入力画像領域内の画素値の平均値、入力画像領域
内の画素値の分散である。

【００６７】また、第１段階物理量を次のように求める
こともできる。以下、求めた値を平均値交番数と呼ぶ。

【００６８】カウンタを０とする。入力画像領域内の画素値の平均値を求める。入力画像領域内の画素値をラスタスキャン順にスキャ
ンする。入力画像領域内の画素値と、平均値を比較し、画素値
が平均値より大か小かを判断する。直前の画素値の大小関係と、現在の画素値の大小関係
が異なっていれば、カウンタを１増加する。以上を入力画像領域内で計算し、カウンタの値を出力
値とする。

【００６９】また、入力画像領域に高域通過フィルタを
かけ、フィルタの出力値の最大値を第１段階物理量とし
てもよい。

【００７０】また、入力画像領域に高域通過フィルタを
かけ、フィルタの出力値が所定の閾値より小さな画素値
数を第１段階物理量としてもよい。

【００７１】また、第１段階物理量を入力画像領域内の
画素値の最大値と最小値の差分としてもよい。

【００７２】さらに、入力画像領域内の画素値を離散コ
サイン変換し、離散コサイン変換係数の一部を取り出
し、その自乗和をとったものを、第１段階物理量として
もよい。

【００７３】（符号化パラメタ算出手段の変形例）本発
明においては、画質要因毎に符号化パラメタを求め、そ
の中から、最も画質が良い符号化パラメタを選択するよ
うにしてもよい。すなわち、符号化パラメタ算出手段
を、個々の第２段階物理量を符号化パラメタに変換す
る、個別符号化パラメタ算出手段と、個別符号化パラメ
タ算出手段によって個別に算出された符号化パラメタの
うち、最も画質が良くなる符号化パラメタを求める、符
号化パラメタ選択手段とを含んで構成してもよい。

【００７４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例について詳
細に説明する。［第１の実施例］以下で、複数の物理量を算出し、複数
の物理量から、３つの画質要因を算出し、３つの画質要
因から暫定の符号化パラメタを算出、さらに、符号化パ
ラメタ変換手段で、最終的な符号化パラメタを算出する
例について説明を行う。

【００７５】図１は、発明の全体構成を記述したもので
ある。まず、概略について図１を用いて説明する。図１
において、１０１は入力画像、１０２は分析画像領域を
取り出す、画像取り出し部、１０３は取り出された分析
画像領域、１０４は物理量算出部、１０５は物理量算出
部で算出された物理量、１０６は画質要因算出部、１０
７は画質要因算出部で算出された画質要因量、１０８は
符号化パラメタ算出部、１０９は符号化パラメタであ
る。

【００７６】ここで、画像取り出し部１０２は画像取り
出し手段を実現し、物理量算出部１０４は第１段階物理
量算出手段を実現し、画質要因算出部１０７は第２段階
物理量算出手段を実現し、符号化パラメタ算出部１０８
は、符号化パラメタ算出手段を実現しているものであ
る。

【００７７】入力画像１０１から、画像取り出し手段で
ある画像取り出し部１０２が分析に用いる画像領域を取
り出す。取り出された画像領域１０２は、複数の物理量
算出部１０４に入力される。個々の物理量算出部１０４
では、独立に物理量１０５を算出する。各々の物理量１
０５は、複数の画質要因算出部１０６に入力される。画
質要因算出部１０６には、複数の物理量１０５が入力さ
れ、画質要因１０７が算出される。符号化パラメタ算出
部１０８では、複数の画質要因１０７から、符号化パラ
メタ１０９を算出する。

【００７８】次に、図２を用いて画像取出部の説明を行
う。図２において、符号化を行うために、入力画像は矩
形のブロックに分割される。符号化時は、このブロック
毎に符号化が行われる。また、符号化パラメタはこのブ
ロック毎に変化させる。ここで、入力ブロックを分析し
てブロック毎に適した符号化パラメタを求める。分析に
用いるブロックは、必ずしも符号化に用いるブロックと
同一でなくとも良い。図２に示されるように、符号化を
行うブロックを含むように、分析を行うブロックを取り
出せば良い。もちろん、分析を行うブロックと、符号化
を行うブロックを同一としても良い。

【００７９】次に、図１０を用いて、分析画像領域１０
３が入力されてから、物理量１０５が出力されるまでを
詳細に述べる。図１０は、物理量算出部１０４（第１段
階物理量算出手段）の例を述べたものである。図１０に
おいて、１０３は分析画像領域、９０１は平均値算出回
路、９０２および９０８は平均値、９０３は平均値交番
数算出回路、９０４は高域通過フィルタ回路、９０５お
よび９１３は高域通過画像、９０６は閾値以下画素数カ
ウント回路、９０７は最大最小差分回路、９０９は平均
値交番数、９１０は最大高域通過画素値、９１１は閾値
以下画素数、９１２は最大最小差分、９１４は最大値回
路である。

【００８０】平均値算出回路９０１、平均値算出回路９
０１を含む平均値交番数９０３、高域通過フィルタ回路
９０４を含む最大値回路９１４、高域通過フィルタ回路
９０４を含む閾値以下画素数カウント回路９０６、最大
最小差分回路９０７は、それぞれ、図１における物理量
算出部１０４に対応し、第１段階物理量算出手段を実現
している。また、平均値９０８、平均値交番数９０９、
最大高域通過画素値９１０、閾値以下画素数９１１、最
大最小差分９１２は、図１における物理量１０５に対応
している。

【００８１】次に物理量算出部１０４の動作を説明す
る。分析画像領域１０３から、平均値算出回路９０１に
おいて分析画像領域内の平均値９０８および９０２が算
出される。また、平均値交番数算出回路９０３では、分
析画像領域１０３と、平均値９０２から平均値交番数９
０９が算出される。また、分析画像領域１０３から、高
域通過フィルタ回路９０４では高域通過画像９１３およ
び９０５が算出される。最大値回路９１４では、高域通
過画像９１３の最大値を算出し、最大高域通過画素値９
１０を出力する。また、閾値以下画素数カウント回路９
０６は、分析画像領域１０３と、高域通過画像９０５か
ら閾値以下画素数９１１を算出する。さらに、最大最小
差分回路９０７では最大最小差分９１２を算出する。

【００８２】さらに、上記のそれぞれの物理量算出部１
０４について詳しく述べる。以下に、個々の物理量算出
部１０４の動作を具体的に説明する。

【００８３】以下、分析を行う画像領域の画素値をＸ
（ｉ，ｊ）とする。画像領域のサイズは、横方向にｍ画
素、縦方向にｎ画素とする。ｉ，ｊはそれぞれ、横方
向、縦方向の座標であり、１＜ｉ≦ｍ、１＜ｊ≦ｎであ
る。

【００８４】平均値算出回路９０１は、以下の式をハー
ドウエアあるいはソフトウエアで実現したものである。

【００８５】

【数５】次に、平均値交番数算出回路９０２の説明を行う。平均
値交番数算出回路９０２は、例えば以下のアルゴリズム
をハードウエアあるいはソフトウエアで実現したもので
ある。

【００８６】（１）ｊ＝１、Ｋ＝０、Ｍ＝平均値（２）Ｕ＝Ｘ（１，ｊ）−Ｍ、ｉ＝２（３）Ｖ＝Ｘ（ｉ，ｊ）−Ｍ（４）Ｕ×Ｖ＜０であれば、Ｋに１を加える。ＵにＶを
代入する。（５）ｉ＜ｍであれば、ｉに１を加えて、（３）に戻
る。ｉ＝ｍであれば、（６）に行く。（６）ｊ＜ｎであれば、ｊに１を加えて、（２）に戻
る。ｊ＝ｎであれば、終了。この時のＫが求める平均値
交番数である。

【００８７】次に高域通過フィルタ回路９０４の説明を
行う。

【００８８】高域通過フィルタ出力値Ｙ（ｉ，ｊ）は、
例えば以下の式をハードウエアあるいはソフトウエアで
実現したものである。フィルタ係数をＣ（ｉ，ｊ）とす
る。係数の範囲を横方向は、−ｐからｐまで、縦方向は
−ｑからｑまでとする。

【００８９】

【数６】具体的な高域通過フィルタ計算の例として以下の式を示
す。

【００９０】

【数７】Ｙ（ｉ，ｊ）＝４×Ｘ（ｉ，ｊ）−Ｘ（ｉ−
１，ｊ）−Ｘ（ｉ＋１，ｊ）−Ｘ（ｉ，ｊ−１）−Ｘ
（ｉ，ｊ＋１）端点処理の例を以下に示す。端点は以下の点である。

【００９１】

【数８】ｉ−１＜１、ｉ＋１＞ｍ、ｊ−１＜１、ｊ＋１＞ｎこれらの場合は、その画素値を０として計算する。画素
値を０とした画素数をＷとすると、

【００９２】

【数９】Ｙ（ｉ，ｊ）＝（４−Ｗ）×Ｘ（ｉ，ｊ）−Ｘ
（ｉ−１，ｊ）−Ｘ（ｉ＋１，ｊ）−Ｘ（ｉ，ｊ−１）
−Ｘ（ｉ，ｊ＋１）の式で計算する。

【００９３】次に閾値以下画素数カウント回路９０６の
説明を行う。閾値以下画素数カウント回路９０６は、例
えば以下のアルゴリズムをハードウエアあるいはソフト
ウエアで実現したものである。高域通過フィルタ出力値
をＹ（ｉ，ｊ）とする。

【００９４】（１）ｉ＝１、ｊ＝１、Ｋ＝０、Ｔ＝閾値（２）Ｙ（ｉ，ｊ）＜Ｔであれば、Ｋに１を加える。（３）ｉ＜ｍであれば、ｉに１を加えて、（２）に戻
る。ｉ＝ｍであれば、ｉ＝１とし、（４）に行く。（４）ｊ＜ｎであれば、ｊに１を加えて、（２）に戻
る。ｊ＝ｎであれば、終了。この時のＫが求める閾値以
下画素数である。

【００９５】次に最大最小差分回路９０７の説明を行
う。最大最小差分回路９０７は、例えば以下のアルゴリ
ズムをハードウエアあるいはソフトウエアで実現したも
のである。

【００９６】（１）ｉ＝１、ｊ＝１、ＭＩＮ＝十分大き
な値、ＭＡＸ＝０（２）Ｘ（ｉ，ｊ）＜ＭＩＮであれば、ＭＩＮ＝Ｘ
（ｉ，ｊ）Ｘ（ｉ，ｊ）＞ＭＩＮであれば、ＭＡＸ＝Ｘ
（ｉ，ｊ）（３）ｉ＜ｍであれば、ｉに１を加えて、（２）に戻
る。ｉ＝ｍであれば、ｉ＝１とし、（４）に行く。（４）ｊ＜ｎであれば、ｊに１を加えて、（２）に戻
る。ｊ＝ｎであれば、（５）に行く。（５）最大最小差分＝ＭＡＸ−ＭＩＮ。終了。

【００９７】以上の他に、分散や、一部のＤＣＴ係数の
自乗和を利用した物理量算出を行っても良い。

【００９８】例えば分散を算出する場合、以下の式を用
いれば良い。

【００９９】

【数１０】例えば一部のＤＣＴ係数の自乗和を算出する場合、以下
の式を用いれば良い。ＤＣＴ係数をＤ（ｕ，ｖ）とす
る。以下の式で、予め選択されたｕ，ｖの組合せについ
てのみ、自乗和を算出する。

【０１００】

【数１１】以上、第１段階物理量の例について述べたが、第１段階
物理量はこれらに限るものではなく、ディジタル化され
た画像領域の画素値から算出可能な量であれば何でも良
い。

【０１０１】以上で、図１における物理量１０５が算出
されるまでを述べた。次に、これら複数の物理量から、
画質要因１０７を算出する画質要因算出部１０６の動作
について詳しく述べる。

【０１０２】図３を用いて説明を行う。ここでは、４つ
の物理量があるとして説明する。図３において、１０５
ａ、１０５ｂ、１０５ｃ、１０５ｄは、物理量、３０２
は物理量のｎ乗算出部、３０３は係数保持部、３０４は
積算部、３０５は加算部である。

【０１０３】各々の物理量１０５ａ〜１０５ｄは、それ
ぞれ、ｎ乗算出部３０２で、ｎ乗される。例えば、予め
ｎ乗の計算結果を蓄積したルックアップテーブルを用い
ることでｎ乗計算を実現することが可能である。ｎ乗さ
れた物理量はそれぞれ、積算部３０４で、係数保持部３
０３に蓄積された係数と積算され、加算部３０５で加算
されることによって、画質要因１０７を算出する。ここ
では、各物理量をＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、係数をそれぞ
れ、ｐ，ｑ，ｒ，ｓ、係数保持部０で保持される固定の
係数をｔとすると、

【０１０４】

【数１２】画質要因＝ｐＡ^a＋ｑＢ^b＋ｒＣ^c＋ｓＤ^d＋ｔの計算を実現していることになる。

【０１０５】ここでの、ｎ乗算出部３０２は、線形ある
いは非線形な関数を実現する、一つ以上の第１段階物理
量変換手段に対応している。ここでは、ｎ乗計算を行う
ことによって変換関数を実現した。この場合は、図４の
（ａ）あるいは、（ｂ）に示さるような特性を得ること
ができる。しかし、他の関数であってももちろん良い。
例えば、図４の（ｃ）に示されるような、ある閾値まで
は０で、それ以上の時線形になるような関数としても良
い。

【０１０６】以上のパラメタｐ，ｑ，ｒ，ｓ、ａ，ｂ，
ｃ，ｄは、例えば以下のようにして求めることができ
る。画質要因をここでは、画像の持つ周波数帯域と定義
する。

【０１０７】Ｎ枚の画像を用意する。入力画像から低域通過フィルタを用いて周波数帯域を
限定した画像を作る。各画像に対して、Ｍ個の低域通過フィルタで、Ｍ枚の周
波数帯域限定画像を作る。Ｎ枚の入力画像に対し、それぞれ、Ｍ枚の周波数帯域
限定画像ができる。個々の画像に対し、原画像との違い
が認識できるか、官能評価を行う。以上で、Ｎ枚の画像それぞれに対し、画質に影響を与
える周波数帯域を求めることができる。これを、各画像
の画質要因（第２段階物理量）とする。第１段階物理量から、画質要因を予測するために、以
下の手法で、パラメタｐ，ｑ，ｒ，ｓ、ａ，ｂ，ｃ，ｄ
を最適化する。（１）ａ，ｂ，ｃ，ｄをそれぞれ、０．５、１．０、
２．０と変化させる。（３⁴通りの場合の数がある）（２）それぞれの場合に対して、重回帰分析で、ｐ，
ｑ，ｒ，ｓを求める。（３）官能評価で求めた画質要因と、パラメタｐ，ｑ，
ｒ，ｓ、ａ，ｂ，ｃ，ｄを用いて推定した画質要因との
相関が最も高くなるパラメタを選択する。（４）おわり。

【０１０８】画質要因としては、他に画像の持つ階調数
等を挙げることができる。

【０１０９】以上で、図１における画質要因１０７が算
出されるまでを述べた。次に、これら複数の画質要因か
ら、符号化パラメタを算出する符号化パラメタ算出部１
０８の動作について詳しく述べる。

【０１１０】図５を用いて説明を行う。ここでは、３つ
の画質要因があるとして説明する。図５において、１０
７ａ、１０７ｂ、１０７ｃは、画質要因、５０１は画質
要因を非線形変換する画質要因変換部、５０２ａ、５０
２ｂ、５０２ｃは変換された画質要因、５０３は積算
部、５０４は係数保持部、５０５は加算部、５０６は暫
定の符号化パラメタ、５０７は符号化パラメタ変換部で
ある。

【０１１１】各々の画質要因１０７ａ〜１０７ｃは、画
質要因変換部５０１で非線形変換される。画質要因変換
部５０１の動作は後に述べる。変換された画質要因はそ
れぞれ、積算部５０３で、係数保持部５０４に蓄積され
た係数と積算され、加算部５０５で加算されることによ
って、暫定の符号化パラメタ５０６を算出する。ここで
は、各変換された画質要因をＡ，Ｂ，Ｃとし、係数をそ
れぞれ、ｐ，ｑ，ｒ、係数保持部０で保持される固定の
係数をｓとすると、

【０１１２】

【数１３】暫定の符号化パラメタ＝ｐＡ＋ｑＢ＋ｒＣ＋ｓの計算を実現していることになる。さらに暫定の符号化
パラメタ５０６は符号化パラメタ変換部５０７で変換さ
れ、符号化パラメタ１０９を出力する。

【０１１３】符号化パラメタ変換部５０７の動作を以下
に述べる。

【０１１４】符号化パラメタ変換部５０７では、ルック
アップテーブルにより、暫定の符号化パラメタを実測符
号化パラメタに合致するように微調整する。例えば、図
７のＬＵＴ１あるいは、ＬＵＴ２に示されるような特性
の変換を行う。

【０１１５】図７に示されるように、暫定符号化パラメ
タと、実際に官能評価で求めた符号化パラメタはある程
度の分散を持つ。図７に示される符号化パラメタは、小
さい値であるほうが画質が良いとする。

【０１１６】この暫定の符号化パラメタを用いる場合、
暫定の符号化パラメタよりも下の画像では、符号化歪み
が発生してしまう。それを割けるためには、図７のＬＵ
Ｔ１で示されたような、予測符号化パラメタからの変換
を行えば良い。この変換は、ルックアップテーブルで実
現可能である。

【０１１７】逆に、この暫定の符号化パラメタを用いる
場合、暫定の符号化パラメタよりも上の画像では、符号
化効率が低下する。画質をある程度犠牲にしても、符号
化効率を下げないためには、ＬＵＴ２で示されたよう
な、予測符号化パラメタからの変換を行えば良い。

【０１１８】さらに、このようなルックアップテーブル
を複数用意して、テーブルを切換えることにより、画質
を制御することが可能である。

【０１１９】また、符号化パラメタ変換部５０７を用い
ずに、加算部５０５の出力値を直接最終の符号化パラメ
タとしてそのまま利用することも、もちろん可能であ
る。

【０１２０】次に、画質要因変換部５０１の動作を詳し
く述べる。

【０１２１】画質要因変換部５０１では、画質要因が他
の画質要因に比べて小さいときは画質に及ぼす影響が小
さいとして、符号化パラメタ算出手段の算出時に計算に
入れない、すなわち該当する画質要因量を０とする。

【０１２２】例えば、第２段階物理量すなわち画質要因
が２つの時、それぞれの値をＡ、Ｂとすると（Ａ，Ｂと
もに正または０とする）、

【０１２３】

【数１４】Ａ−Ｂ＞閾値１のとき、Ｂ＝０Ｂ−Ａ＞閾値２のとき、Ａ＝０とする処理を行う。

【０１２４】例えば、第２段階物理量すなわち画質要因
が３つの時、それぞれの値をＡ、Ｂ、Ｃとすると（Ａ，
Ｂ，Ｃともに正または０とする）、

【０１２５】

【数１５】Ａ−Ｂ＞閾値ＡＢのとき、Ｂ＝０Ｂ−Ａ＞閾値ＢＡのとき、Ａ＝０Ａ−Ｃ＞閾値ＡＣのとき、Ｃ＝０Ｃ−Ａ＞閾値ＣＡのとき、Ａ＝０Ｃ−Ｂ＞閾値ＣＢのとき、Ｂ＝０Ｂ−Ｃ＞閾値ＢＣのとき、Ｃ＝０とする処理を行う。画質要因が４つ以上の時も同様にす
る。ｉ番目の画質要因量をＡ（ｉ）とする。

【０１２６】

【数１６】Ａ（ｎ）−Ａ（ｉ）＞閾値ｎｉのとき、Ａ
（ｉ）＝０、ただし、ｎはｉ以外の数として、変換を行
う。

【０１２７】また、画質要因変換部５０１を以下のよう
に動作するように構成してもよい。すなわち、この画質
要因変換部５０１においては、画質要因が他の画質要因
に比べて小さいときには画質に及ぼす影響が小さいとし
て、該当する画質要因量を減少させる（先の例では０と
した）。

【０１２８】まず、係数βを用意する。例えば、第２段
階物理量すなわち画質要因が２つのとき、それぞれの値
をＡ、Ｂとすると（Ａ、Ｂともに正、または０とす
る）、

【０１２９】

【数１７】Ａ−Ｂ＞閾値１のとき、Ｂ＝Ｂ−β×｛（Ａ
−Ｂ）−閾値１｝Ｂ−Ａ＞閾値２のとき、Ａ＝Ａ−β×｛（Ｂ−Ａ）−閾
値２｝とする処理を行い、さらに

【０１３０】

【数１８】Ｂ＜０のとき、Ｂ＝０Ａ＜０のとき、Ａ＝０とする処理を行なう。

【０１３１】例えば、第２段階物理量すなわち画質要因
が３つのとき、それぞれの値をＡ、Ｂ、Ｃとすると
（Ａ、Ｂ、Ｃともに正または０とする）、

【０１３２】

【数１９】ＳＡ＝ＭＡＸ｛（Ｂ−Ａ）−閾値ＢＡ，（Ｃ
−Ａ）−閾値ＣＡ｝ＳＡ＞０ならば、Ａ＝Ａ−β×ＳＡの処理を行なう。

【０１３３】

【数２０】ＳＢ＝ＭＡＸ｛（Ａ−Ｂ）−閾値ＡＢ，（Ｃ
−Ｂ）−閾値ＣＢ｝ＳＢ＞０ならば、Ｂ＝Ｂ−β×ＳＢの処理を行なう。

【０１３４】

【数２１】ＳＣ＝ＭＡＸ｛（Ａ−Ｃ）−閾値ＡＣ，（Ｂ
−Ｃ）−閾値ＢＣ｝ＳＣ＞０ならば、Ｃ＝Ｃ−β×ＳＣの処理を行なう。

【０１３５】さらに、

【０１３６】

【数２２】Ａ＜０のとき、Ａ＝０Ｂ＜０のとき、Ｂ＝０Ｃ＜０のとき、Ｃ＝０とする処理を行なう。ただし、ＭＡＸ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ
３，．．．）はＸ１，Ｘ２，Ｘ３，．．．のうちの最大
である値を出力する関数である。

【０１３７】画質要因が４つ以上の場合も同様である。
すなわち、ｉ番目の画質要因をＡ（ｉ）とする。Ａ
（ｉ）とＡ（ｊ）の比較を行なう閾値を、閾値ｊｉとし
て設定する。ｎをｉ以外の数としたときに、｛（Ａ
（ｎ）−Ａ（ｉ））−閾値ｎｉの最大値をＳｉとする。

【０１３８】

【数２３】Ｓｉ＞０ならば、Ａ（ｉ）＝Ａ（ｉ）−β×Ｓｉの処理を行ない、さらに

【０１３９】

【数２４】Ａ（ｉ）＜０のとき、Ａ（ｉ）＝０とする。

【０１４０】図６に画質要因数が３の場合の画質要因変
換部５０１の構成例を示す。以下、図６を用いて動作の
説明を行う。図６において、１０７ａ、１０７ｂ、１０
７ｃは、画質要因、６０１は差分算出部、６０２は差分
比較部、６０３は閾値保持部、６０４は画質要因変換フ
ラグ、６０５は画質要因変換演算部である。

【０１４１】差分算出部６０１では、入力された画質要
因のうち、２つを選択し入力し、差分を算出する。差分
比較部６０２は差分と、閾値保持部６０３で保持されて
いる閾値を比較し、差分が閾値より大であるか小である
かの画質要因変換フラグ６０４を出力する。画質要因変
換フラグは、差分が閾値より大であればＯＮ、小であれ
ばＯＦＦとする。画質要因変換演算部６０５では、画質
要因変換フラグ６０４がＯＮの時、変換された画質要因
５０２を０として出力する。画質要因変換フラグ６０４
がＯＦＦの時、画質要因量１０７をそのまま、変換され
た画質要因５０２として出力する。

【０１４２】第１の実施例により、符号化パラメタを予
測した実験結果を以下に示す。

【０１４３】複数の画像を用意して、符号化パラメタを
変化させて符号化を行う。それぞれについて復号画像の
官能評価を行う。官能評価によって、それぞれの画像が
目標の画質になる符号化パラメタを求めることができ
る。

【０１４４】以上の第１の実施例を用いて、符号化パラ
メタを予測した結果と、実際に官能評価で計測した実測
符号化パラメタを各画像毎にマッピングしたものを図１
２に示す。予測符号化パラメタと実測符号化パラメタの
相関は０．９３７であり、良好な予測が可能であること
が分かる。

【０１４５】良好な予測が行えた第１の理由は、画質要
因算出部あるいは符号化パラメタ算出部における種々の
パラメタ、すなわち、物理量算出部１０４の閾値やｎ乗
算出部３０２のｎの値や係数保持部３０３あるいは５０
４の係数を最適化することによって、より精度を高くす
ることが可能となったためである。第２の理由は、影響
度の小さい画質要因を縮退させることにより、視覚のマ
スク効果を取り入れた予測を行ったためである。

【０１４６】それに対して、従来の予測手法で予測した
結果を次に示す。

【０１４７】従来の予測手法では、単一の物理量で予測
を行う。ここでは、第１の実施例で示した、平均値（物
理量１）、平均値交番数（物理量２）、最大最小差分
（物理量３）、最大高域通過画素値（物理量４）、閾値
以下画素数（物理量５）の５つの物理量をそれぞれ個々
に計測した時の相関を取った。図１３に示されるよう
に、単一の物理量では、相関を上げることができず、良
好な予測を行えない。

【０１４８】［第２の実施例］以下、本発明の第２の実
施例について説明する。第２の実施例では、複数の画像
領域で計算された物理量をもとに画質要因を算出するよ
うにしている。

【０１４９】図２に示されるように、分析を行う画像領
域は符号化を行うブロックよりも大きく取る。大きな画
像領域で分析を行ったほうが分析結果が安定するという
利点があるためである。

【０１５０】その反面、分析領域がオーバーラップする
ため、分析負荷が増大してしまう。第２の実施例は分析
負荷を増大させずに大きな領域で分析を行う装置および
方法について述べるものである。

【０１５１】図８および図９を用いて説明を行う。図８
において、８０１は物理量蓄積部である。物理量算出部
１０４で算出された物理量は一旦物理量蓄積部８０１に
入力される。画質要因算出部１０６は、物理量算出部８
０１から、１種類の物理量につき複数画像領域分の物理
量を引き出し画質要因を算出する。複数画像領域分の物
理量を平均するかまたは、複数画像領域分の物理量の最
大値あるいは最小値を符号化を行う画像領域の物理量と
して再定義する。

【０１５２】複数画像領域は、図９に示されるようなも
のである。ここでは、分析を行うブロックと、符号化を
行うブロックを同一のブロックとする。図９において、
斜線部のブロックが符号化を行うブロックであるとす
る。その周囲のブロックに対応する分析を行う画像ブロ
ックの物理量も斜線部の分析に利用する。図９の例で
は、３×３＝９ブロックの物理量の平均あるいは最大値
あるいは最小値を斜線部のブロックの物理量とする。

【０１５３】［第３の実施例］つぎに本発明の第３の実
施例について説明する。先の第１の実施例では、符号化
パラメタ算出手段は、変換された画質要因の線形結合で
符号化パラメタを算出した。第３のの実施例では、画質
要因毎に符号化パラメタを算出し、その中で、最も画質
が良い符号化パラメタを選択するようにしている図１１
を用いて第３の形態の符号化パラメタ算出部の説明を行
う。図１１において、１１０１は個別符号化パラメタ算
出部、１１０２は符号化パラメタ選択部である。

【０１５４】個別符号化パラメタ算出部１１０１では、
個々の画質要因から予め定めておいたルックアップテー
ブル等で、符号化パラメタを算出する。符号化パラメタ
選択部１１０２では、複数の画質要因から算出された個
別の符号化パラメタのうち、画質が最も良くなる符号化
パラメタを選択し出力する。符号化パラメタとして、Ｊ
ＰＥＧＤＣＴ方式のスケーリングファクタを例にとる
ならば、最も小さなスケーリングファクタを選択する。

【０１５５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、符号化
対象の画像部分毎に画像符号化パラメタを求める際に、
画質の悪くなる要因および画質の良くなる要因を正確に
推定する機構を用意し、複数の、性質の異なる、画質要
因を組み合せて、入力画像の符号化パラメタを決定する
ことによって、入力画像の画質を劣化させず、かつ、で
きるだけ圧縮比を高くできる符号化パラメタを正確に推
定することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の構成を全体として示
すブロック図である。

【図２】画像取り出し部を説明する図である。

【図３】画質要因算出部の構成を示すブロック図であ
る。

【図４】物理量変換部を説明する図である。

【図５】符号化パラメタ算出部の構成を示すブロック
図である。

【図６】画質要因変換部の構成を示すブロック図であ
る。

【図７】符号化パラメタ変換部を説明する図である。

【図８】本発明の第２の実施例の構成を全体として示
すブロック図である。

【図９】画質要因算出部を説明する図である。

【図１０】物理量算出部分の構成を示すブロック図で
ある。

【図１１】符号化パラメタ算出部の他の構成例を示す
ブロック図である。

【図１２】発明分析結果を説明する図である。

【図１３】従来例分析結果を説明する図である。

【図１４】符号構成例を説明する図である。

【図１５】ＤＣＴ符号化方式の構成例を示すブロック
図である。

【図１６】従来方式の構成例を示すブロック図であ
る。

【図１７】入力ブロックの画素値の例を示す図であ
る。

【図１８】入力ブロックの画素値の他の例を示す図で
ある。

【図１９】本発明の適用例を説明する図である。

【符号の説明】

１０１入力画像１０２画像取り出し部１０３取り出された分析画像領域１０４物理量算出部１０５物理量１０６画質要因算出部１０７画質要因量１０８符号化パラメタ算出部１０９符号化パラメタ３０２ｎ乗算出部３０３係数保持部３０４積算部３０５加算部５０１画質要因変換部５０２変換された画質要因５０３積算部５０４係数保持部５０５加算部５０６暫定の符号化パラメタ５０７符号化パラメタ変換部６０１差分算出部６０２差分比較部６０３閾値保持部６０４画質要因変換フラグ６０５画質要因変換演算部８０１物理量蓄積部９０１平均値算出回路９０２平均値９０３平均値交番数算出回路９０４高域通過フィルタ回路９０５高域通過画像９０６閾値以下画素数カウント回路９０７最大最小差分回路９０８平均値９０９平均値交番数９１０最大高域通過画素値９１１閾値以下画素数９１２最大最小差分９１３高域通過画像９１４最大値回路である。１１０１個別符号化パラメタ算出部１１０２符号化パラメタ選択部１５０１入力画像１５０２ブロック化回路１５０３直交変換回路１５０４直交変換係数１５０５量子化回路１５０６符号化回路１５０７符号１５０８画像分析回路１５０９分析結果１５１０量子化選択回路１５１１量子化方法１０５０１入力画像１０５０２入力画像分割回路１０５０３画質分析回路１０５０４符号化パラメタ１０５０５非可逆符号化回路１０５０６符号１０５０７分割画像

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者上澤功神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーンテクなかい富士ゼロックス株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された画像情報を画像符号化するた
めに、符号化対象の画像部分毎に、画像符号化パラメタ
を求める画像分析装置において、入力画像から、符号化対象の画像部分を含むように、画
像領域を取り出す画像取り出し手段と、前記画像取り出し手段によって取り出された画像領域の
特徴を示す第１段階物理量を算出する一つ以上の第１段
階物理量算出手段と、前記画像領域毎に、前記第１段階物理量算出手段によっ
て算出された一つ以上の第１段階物理量を用いて、複数
の第２段階物理量を算出する第２段階物理量算出手段
と、前記複数の第２段階物理量から、前記符号化対象の画像
部分の符号化パラメタを求める、符号化パラメタ算出手
段とを有することを特徴とする画像分析装置。
【請求項２】前記第１段階物理量を蓄積する第１段階
蓄積手段をさらに具備し、前記符号化対象の画像部分以
外の、複数の画像領域の特徴を示す第１段階物理量を蓄
積し、複数の蓄積された第１段階物理量から、前記符号
化対象の画像部分を含む画像領域の第１段階物理量を算
出する請求項１記載の画像分析装置。
【請求項３】前記第２段階物理量算出手段は、入力された第１段階物理量の値をパラメタに基づいて変
換する、一つ以上の第１段階物理量変換手段と、第１段階物理量加算手段と、第１段階物理量の数に１を加えた数の係数保持手段とを
具備し、前記一つ以上の第１段階物理量を変換して、さらに係数
を掛けて足し合わせて第２段階物理量を求める請求項１
記載の画像分析装置。
【請求項４】前記第１段階物理量変換手段は、第１段
階物理量のｎ乗を算出する請求項３記載の画像分析装
置。
【請求項５】前記符号化パラメタ算出手段は、第２段階物理量変換手段と、第２段階物理量加算手段と、第２段階物理量の数に１を加えた数の係数保持手段とを
具備し、複数の第２段階物理量を線形あるいは非線形な関数で変
換して、さらに係数を掛けて足し合わせて符号化パラメ
タを求める請求項１記載の画像分析装置。
【請求項６】前記符号化パラメタ算出手段は、第２段階物理量変換手段と、第２段階物理量加算手段と、第２段階物理量の数に１を加えた数の係数保持手段と、符号化パラメタ変換手段とを具備し、複数の第２段階物理量を線形あるいは非線形な関数で変
換して、さらに係数を掛けて足し合わせて暫定の符号化
パラメタを求め、さらに、前記符号化パラメタ変換手段
で、前記暫定の符号化パラメタから、最終の符号化パラ
メタを求める請求項１記載の画像分析装置。
【請求項７】前記符号化パラメタ変換手段は、ルック
アップテーブルにより、前記暫定の符号化パラメタか
ら、前記最終の符号化パラメタを算出するものであり、
さらに、複数のルックアップテーブルを具備し、画質要
求に合わせてルックアップテーブルを選択する請求項６
記載の画像分析装置。
【請求項８】前記符号化パラメタ算出手段は、閾値保
持手段と、第２段階物理量比較手段と、第２段階物理量削減手段とを具備し、所定の第２段階物理量と他の第２段階物理量との絶対値
の差分が閾値以上の時には前記所定の第２段階物理量を
０とする請求項５または６記載の画像分析装置。
【請求項９】前記符号化パラメタ算出手段は、閾値保持手段と、第２段階物理量比較手段と、第２段階物理量削減手段とを具備し、所定の第２段階物理量と他の第２段階物理量との絶対値
の差分が閾値以上の時にはその差分に応じて前記第２段
階物理量を徐々に小さくする請求項５または６記載の画
像分析装置。
【請求項１０】前記第１段階物理量の一つは、前記画
像領域の平均値である請求項１記載の画像分析装置。
【請求項１１】前記第１段階物理量の一つは、前記画
像領域の分散である請求項１記載の画像分析装置。
【請求項１２】前記第１段階物理量算出手段の一つ
は、前記画像領域の平均値を算出する平均値算出手段と、前記画像領域内の画素値をラスタ順に取り出す画素値取
り出し手段と、平均値と、画素値の大小を比較する画素値比較手段と、直前の画素値比較手段の比較結果を保持する比較結果保
持手段と、平均値交番数保持手段とを具備し、前記画素値比較手段の結果と、前記比較結果保持手段の
結果が変化していれば、前記平均値交番数保持手段に保
持されている平均値交番数を１増加させることによっ
て、平均値交番数を算出する請求項１記載の画像分析装
置。
【請求項１３】前記第１段階物理量算出手段の一つ
は、画像の高域通過フィルタリング手段を具備し、前記
画像領域の高域通過フィルタ出力の最大値を算出する請
求項１記載の画像分析装置。
【請求項１４】前記第１段階物理量の一つは、画像領
域の高域フィルタ出力が所定の閾値より小さい画素数で
ある請求項１記載の画像分析装置。
【請求項１５】前記第１段階物理量算出手段の一つ
は、入力画像領域内の画素値の最大値を求める手段と、
最小値を求める手段とを具備し、画像領域の最大値と最
小値の差分を算出する請求項１記載の画像分析装置。
【請求項１６】前記第１段階物理量の一つは、ＤＣＴ
係数の一部の自乗和である請求項１記載の画像分析装
置。
【請求項１７】前記符号化パラメタ算出手段は、個々の第２段階物理量を符号化パラメタに変換する、個
別符号化パラメタ算出手段と、前記個別符号化パラメタ算出手段によって個別に算出さ
れた符号化パラメタのうち、最も画質が良くなる符号化
パラメタを求める、符号化パラメタ選択手段とを具備す
る請求項１記載の画像分析装置。
【請求項１８】入力された画像情報を画像符号化する
ために、符号化対象の画像部分毎に、画像符号化パラメ
タを求める画像分析方法において、入力画像から、符号化対象の画像部分を含むように、画
像領域を取り出す画像取り出しステップと、画像取り出しステップによって取り出された画像領域の
特徴を示す一つ以上の物理量を算出する第１段階物理量
算出ステップと、該画像領域毎に、該第１段階物理量算出ステップによっ
て算出された一つ以上の第１段階物理量を用いて、複数
の第２段階物理量を算出する第２段階物理量算出ステッ
プと、該複数の第２段階物理量から、符号化対象の画像部分の
符号化パラメタを求める、符号化パラメタ算出ステップ
とを有することを特徴とする画像分析方法。