JPH11316843A - デジタル画像の適応量子化のための画像ブロックのタイプ判定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 デジタル画像の適応量子化のための、画像タ
イプの判定方法を提供する。 【解決手段】 入力画像の画素ブロック１０２を、各画
素ブロック１０２の行と列に位置する互いに隣接する画
素同士の値の二階差分に基づいて所定のいくつかのタイ
プに分類する。この解析を好適に行うために、二階差分
のヒストグラムを用いることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書画像を走査、
表現、再生するデジタルシステムに関する。特に、本発
明はＪＰＥＧシーケンシャルモードデータシンタックス
（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｍｏｄｅ ｄａｔａ ｓｙｎ
ｔａｘ）内での適応量子化に関する。詳しくは、本発明
は、異なる画像タイプのブロックに画像をセグメント化
する方法に関し、本方法を用いると、人間の視覚性質に
基づく情報を顕著に失わずに、より効率的に画像を圧縮
することができる。

【０００２】

【従来の技術】ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒ
ａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ）アーキテクチ
ャは、圧縮方法と見ることができ、多種多様なアプリケ
ーションは、具体的な必要を満たす適切な圧縮システム
をこの方法から規定することができる。

【０００３】ＪＰＥＧ不可逆圧縮アルゴリズムは、本発
明が最も関心するところである標準シーケンシャルモー
ドを含めて、図１に示されるように幾つかの段階を順次
に行っていく。これらの段階が組み合わせられることに
よって、主に連続階調の画像を圧縮しながらも、最初の
忠実度（フィデリティ）を殆ど損なわない圧縮器が形成
される。一般に本明細書では簡単化のため、形容詞とし
て用いられる「ＪＰＥＧ」という語は、普通、ＪＰＥＧ
シーケンシャルモードデータシンタックスを意味する。
すなわち、「ＪＰＥＧ＊＊」などの形の用語は、ＪＰＥ
Ｇシーケンシャルモードデータシンタックスに関する＊
＊であることを示す。例えば「ＪＰＥＧ準拠」と言え
ば、ＪＰＥＧシーケンシャルモードデータシンタックス
に準拠していることを意味する。

【０００４】圧縮法の中心は、１つの画像の各画像プレ
ーン（例えば、色差値または輝度値）に行われる離散コ
サイン変換（ＤＣＴ）である。例えば、どの画像面内で
も８×８画素のブロックの６４個の値についてＤＣＴ演
算を行うと、各々が６４個の直交波形成分の振幅を表す
６４個の係数の集合が得られる。これらの係数全部で８
×８画素ブロックの全６４個の画素に対する値を規定す
る。

【０００５】滑らかなテクスチャのブロックは、画素と
画素との間の変化が小さく、値がゼロである「高域周波
数」ＤＣＴ係数が数多く生じ易い。例えば、同じ値を有
する６４個の画素からなるブロックにＤＣＴ演算を行う
と、値がゼロでない係数が１個と、値がゼロの係数が６
３個得られる。更に、上記係数を空間周波数に従って並
べると、値がゼロの係数が並んだ長い列が得られる。

【０００６】ゼロの値が並んだ長い列を有するデータが
あると、例えば、ハフマン（Ｈｕｆｆｍａｎ）タイプの
エントロピー符号化を用いて大幅なデータ圧縮が可能と
なる。この理由で、（通常８×８の）画素ブロックにＤ
ＣＴ演算を行う時、高い空間周波数に対する係数は、正
確さを落として表すのが望ましい。これは、図２に示さ
れる量子化と呼ばれるプロセスで行われる。

【０００７】ＤＣＴ係数は、これを、量子化値と呼ばれ
るゼロでない正の整数で割り、商の小数点以下を切り捨
て、すなわち丸めて、最も近い整数（量子化されたＤＣ
Ｔ係数）にすることによって量子化される。量子化され
たＤＣＴ係数を再生（逆量子化）するには、デコーダは
今度はこの量子化値を掛ける必要がある。

【０００８】量子化の前に、ＤＣＴ係数は、以下の図１
に示される周知のジグザグ走査シーケンスを用いて一次
元ベクトルの形に並べられる。最も低い周波数成分は、
ゼロとラベル付けされた係数で表され、ＤＣ（直流）成
分である。残りの係数はＡＣ（交流）係数である。ＤＣ
係数は、一次元ＤＰＣＭ（差分パルス符号変調、Ｄｉｆ
ｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕ
ｌａｔｉｏｎ）技法を用いて符号化される。これは、現
在のＤＣ係数を、その直前のブロックのＤＣ係数からの
差に変換し、次いでエントロピー符号化を行うものであ
る。ジグザグ走査のＡＣ係数は、各々がゼロでない係数
で終わるゼロ係数のラン（ｒｕｎ）に分割される。次
に、ハフマン符号が、ゼロ係数のランレングス（ｒｕｎ
ｌｅｎｇｔｈ）とその次のゼロでないＡＣ係数の大き
さとの各々可能な組み合わせに割り当てられる。

【０００９】

【表１】 画像の画像プレーンを圧縮するために、ＪＰＥＧのプロ
トコルを用いると、エンコーダは、８×８量子化テーブ
ル（Ｑテーブル）をデコーダに送られるデータに埋め込
むことが可能となる。

【００１０】典型的なＪＰＥＧベースラインシーケンシ
ャル技術では、図１〜３に示されるように、ソース画像
の８×８画素ブロックの画素値（ｐ₀₀，
ｐ₀₁，．．．．．，ｐ_xy，．．．．．．，ｐ₇₇）１０２
を離散コサイン変換（ＤＣＴ）１０４Ｆにかける。得ら
れたＤＣＴ係数は、上の表１に示されるようなＤＣＴ係
数マトリックス（Ｓ₀₀，Ｓ₀₁，．．．．．，
Ｓ_xy，．．．．．．，Ｓ₇₇）１０4の形に並べられる。
量子化処理１０８Ｆが、Ｑテーブル（Ｑ₀₀，
Ｑ₀₁，．．．．．，Ｑ_xy，．．．．．．，Ｑ₇₇）１０６
を用いてＤＣＴ係数１０４に対して行われる。ここで
は、各Ｓ_xyを対応するＱ_xyで割り、商の小数点以下を四
捨五入して最も近い整数とすることによって量子化され
たＤＣＴ係数（Ｓｑ₀₀，Ｓｑ₀₁，．．．．．，Ｓ
ｑ_xy，．．．．．．，Ｓｑ₇₇）１０８が得られる。量子
化されたＤＣＴ係数１０８は、次いでハフマン符号テー
ブル１１２を用いてエントロピーエンコーダ１１０によ
って符号化され、得られた符号化（圧縮）されたデータ
１１４は、伝送されたり、必要な時が来るまで記憶され
たりする。必要な時には、符号化データは、復号され、
逆量子化され、逆ＤＣＴにかけられ、ソース画像の８×
８画素ブロック１０２（すなわちその近似）が再生され
る。

【００１１】ＪＰＥＧ準拠の圧縮を行うステップは、図
３に総括される。ステップＳ３０２で画像が走査され、
画素群が８×８画素ブロックに纏められる。ステップＳ
３０４で、離散コサイン変換（ＤＣＴ）がブロックに行
われる。ステップＳ３０６でＤＣＴ係数が量子化され、
ステップＳ３０８で画素ブロックの符号化が行われる。
このプロセスを画像の全てのブロックに対して繰り返し
て行い、最終的に画像全体に対してＪＰＥＧ符号化が行
われる。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】最適なＱテーブルは画
像のタイプが異なれば（テキスト、ハーフトーン、ピク
トリアル（写真等の連続階調あるいはそれに近い画
像）、その他）異なるので、圧縮される画像のタイプに
依存して異なるＱテーブルを選んでデコーダへ送ること
ができる。大抵のコピー機では、コピーされる文書の画
像タイプが何であっても、テキストに最適なＱテーブル
を常に用い、出力されるコピーに人間の目で認識できる
アーティファクトが生じるのを最小限に抑えている。し
かし、コピー機に「画像タイプ」を選択する機能を付与
し、コピーする画像のタイプをユーザ側でマニュアルで
選択することができるようにすることも可能である。別
の方法として、コピーされる文書各々の画像タイプを自
動的に決定し、最適なＱテーブルを選択する手段を、コ
ピー機や他の画像圧縮器に備えさせることも可能であ
る。

【００１３】しかし、文書が複数の異なる画像タイプか
ら構成されている時は、そのような方式を実現するのは
複雑である。文書が複数の画像タイプで構成され、しか
も１個のＱテーブルをこれら全ての画像タイプ用に選択
しなければならない場合は、テキストに最適なＱテーブ
ルを選ぶべきであって、そうすれば画像全体に対して高
認知品質が得られる。

【００１４】従って、画像タイプが決められたブロック
に対しては、その画像タイプに最適なＱテーブルを用い
てＤＣＴ係数を量子化できるようにするのが有利であろ
う。これを行う一つの方法としては、その画像タイプに
応じた異なるＱテーブルを用いて各ブロックを量子化
し、そのテーブルをデコーダに渡すことであろう。そう
すれば、各ブロックを最小の認知誤差で再生できる。ま
た、このようなシステムは、各ブロックに用いられた量
子化テーブルについてエンコーダから情報を受け取るこ
とができる非標準型のデコーダを必要とする。しかし残
念ながら、現在のＪＰＥＧ準拠のデコーダではこれがで
きない。なぜなら、上記で説明された通り、ベースライ
ンＪＰＥＧプロトコルでは、画像プレーン当たりＱテー
ブル１枚（画像当たりでは最大４枚まで）をデコーダに
渡すことが可能にすぎないからである。従って、画像タ
イプが混在している文書に現行のシーケンシャルＪＰＥ
Ｇアルゴリズムを用いたのでは、圧縮画像のサイズと圧
縮画像から再生することができる画像の品質とのバラン
スは良いものにならない。

【００１５】適応量子化を用いる場合は、ある値をデコ
ーダに渡すと、デコーダの方では、その値により、復号
されたデータの逆量子化のために使用しているＱテーブ
ルを修正する。最近、ＪＰＥＧ委員会は勧告Ｔ．８４を
承認した。この勧告では、ある一つのスケーリングファ
クター（ｓｃａｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）をデコーダに
渡すことが可能となり、デコーダは、これを用いてＱテ
ーブルの値を全て線形的にスケーリングする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明を用いると、エン
コーダは、画像タイプに最適化された量子化テーブルを
必要な数だけ実質的に用い、画像内の異なる画素ブロッ
クの異なる画像タイプに基づく画像を符号化することが
可能となる。この場合、適切な量子化テーブルの選択
は、ＤＣＴ係数の解析、若しくは画素ブロック自体の空
間領域での画素値変化の解析によって定まる。しかし、
デコーダへ送られるテーブルの数は、ＪＰＥＧ「ベース
ライン」モデルに準拠しているので、標準ＪＰＥＧデコ
ーダを画像再生に用いることができる。

【００１７】本発明のより詳細な態様の一つでは、最初
に、画素値の８×８ブロックが解析され、各ブロックが
予め定義された異なる複数の画像タイプのうちのあるタ
イプであるか、あるいは別のタイプであるか、分類が行
われる。この解析の際、そのような各ブロックの空間領
域での生データ、または各ブロックの画素値の離散コサ
イン変換（ＤＣＴ）表現のいずれかが用いられる。次
に、これら画像タイプが決定された各画素ブロックに対
するＤＣＴ値が、非線形に閾値処理されたり、あるいは
画素ブロック各個が示す画像タイプについて最適化され
た１セットのファクターで修正されたりして、１セット
の修正されたＤＣＴ値が得られる。次に、この修正され
たＤＣＴ値セットが、テキストタイプ画像について最適
化されている量子化テーブルに従って量子化される。次
に、このテーブルが、量子化されたＤＣＴ値と一緒に、
標準ＪＰＥＧシーケンスモードデータシンタックスに準
拠してデコーダへ送られる。このプロセスは、テキスト
タイプ画像ブロックを処理する際には、ＤＣＴ値の量子
化前の閾値処理／修正処理をバイパスすることによって
更に強化することができる。

【００１８】テキストに最適化された量子化テーブル
は、「精細」量子化テーブルと称されるテーブルの例で
ある。しかし、より一般的には、精細量子化テーブルと
は、比較的小さい量子化ファクターでできたテーブルを
称する。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下に記載されるこの装置と方法
は、処理コストと画像品質とが共に重要なリアルタイム
デジタル文書システムに使用するのに好適であり、ベー
スラインシーケンシャルＤＣＴ符号化用の標準ＪＰＥＧ
圧縮データシンタックス内でセグメント化と適応量子化
を行う手順を提供する。本発明を用いて作成された圧縮
データを復号するには、標準シーケンシャルＪＰＥＧデ
コーダを用いることができるので、適応量子化を復号処
理に埋め込む必要はない。

【００２０】以下に開示の本発明の態様は、画像を標準
フォーマットにコンパクトに符号化し、オリジナルの画
像のビジュアル品質を実質的に維持する低コストのシス
テムを提供するものであって、記憶または伝送用のどん
なデジタル画像化システムにも適用できる。本発明は、
画像処理装置、例えば、デジタルコピー機、マルチファ
ンクション機（いわゆる複合機）、カラーファックス、
インターネットファクス、文書記憶装置、スキャン装置
などの記憶コストを低減し、伝送時間を短縮することが
できる。

【００２１】上記の目的を達成するために、画素ブロッ
クのテクスチャすなわち「煩雑さ（ｂｕｓｙｎｅｓ
ｓ）」に基づいて、画像を複数の異なる画像タイプのブ
ロックへとセグメント化する方法が本明細書に開示され
る。ＤＣＴ係数から生成される特徴に基づいて異なる画
像タイプのブロックへと画像をセグメント化する方法も
開示される。また、これらのセグメント化方法は、各画
像タイプに対して、異なった、より適切な描画方法を用
いることによって、プリンタ、コピー機などの再生画像
品質を改良するのにも用いることができる。以下に記載
のように、いずれのセグメント化方法も、具体的なアプ
リケーションの要求に応じ、ＪＰＥＧベースラインシー
ケンシャルデコーダに合わせたＤＣＴ係数適応量子化処
理のために用いることも考えられる。

【００２２】図４と図５は、本発明のセグメント化およ
び適応量子化技術を用いるＪＰＥＧベースラインシーケ
ンスモード準拠の圧縮スキームを示す。このセグメント
化および量子化修正機能は、標準ＪＰＥＧエンコーダと
一緒に用いることにより、強力な圧縮装置となり、テキ
ストとピクトリアル（写真等の連続階調画像、又はそれ
に近い画像）との混合画像を含む文書を、以下に記載の
ように、高品質、高圧縮率のＪＰＥＧストリームまたは
ファイルに圧縮することができる。以下の説明は、画像
の一つのプレーンだけに焦点を当てて簡略化したもので
あり、レイヤが複数ある画像の場合、その各レイヤのプ
レーンには実質的に同じ説明が当てはまることは、以下
の説明からも理解されよう。

【００２３】図４と図５を参照すると、本発明のＪＰＥ
Ｇ圧縮では、画素ブロック１０２に従来のＤＣＴ処理１
０４Ｆを行い、ＤＣＴ係数（Ｓ₀₀，Ｓ₀₁，．．．．．，
Ｓ_xy，．．．．．．，Ｓ₇₇）１０4を得る。次に、以下
に記載のように、画素ブロック１０２に適用した空間領
域セグメント化技術またはＤＣＴ係数１０４に適用した
周波数領域セグメント化技術のいずれかを用いて、セグ
メント化４０６Ｆを行う。次に、ＤＣＴ係数１０４に
は、修正量子化４０８Ｆが行われる。修正量子化４０８
Ｆは、本態様では、セグメント化手順４０６Ｆの結果に
従って選択または修正された画像タイプ依存量子化修正
テーブル（Ｑ^*テーブル）に基づいてＤＣＴ係数１０４
の閾値処理４０７Ｆを行うことと、ＪＰＥＧデコーダへ
送られる１つの量子化テーブル（Ｑテーブル）４０６
（以下に記載の態様ではテキスト用に最適化されたＱテ
ーブル（テキスト最適化Ｑテーブルと呼ぶ））を用い
て、閾値処理されたＤＣＴ係数（Ｓ^* ₀₀，
Ｓ^* ₀₁，．．．．．，Ｓ^* _xy，．．．．．．，Ｓ^* ₇₇）５
０７を量子化１０８Ｆすることから構成される。次い
で、修正された量子化ＤＣＴ係数（Ｓｑ^* ₀₀，Ｓ
ｑ^* ₀₁，．．．．．，Ｓｑ^* _xy，．．．．．．，Ｓ
ｑ^* ₇₇）５０８は、従来のやり方でハフマン符号テーブ
ル１１２を用いてエントロピーエンコーダ１１０によっ
て符号化される。その結果得られた符号化圧縮データ１
１４は、伝送されたり、あるいは必要な時が来るまで記
憶されたりする。

【００２４】セグメント化は、周波数領域または空間領
域のいずれでも行われる。セグメント機能４０６Ｆは、
各８×８画素のブロックを画像タイプのカテゴリ、例え
ば、「ラインアート（線図：ｌｉｎｅａｒｔ）」（例え
ば、テキスト）または「ディテール（ｄｅｔａｉｌｅ
ｄ）」（例えば、ハーフトーン）など、に分類する。空
間領域のセグメント化は、ＤＣＴ係数から得られる特徴
に基づいた周波数領域のセグメント化よりも正確ではあ
るが、計算が多い。以下では、空間領域のセグメント化
を最初に説明し、周波数領域でのセグメント化はその後
で説明する。画像をセグメント化する以下の方法（ルー
ル）は、本発明の特定の態様に関するものである。これ
に関する他の変形も容易に考えることができ、これも本
発明の範囲に含まれる。

【００２５】画像タイプ別に画像の画素ブロックをセグ
メント化することは、各画像の画素ブロックをテクスチ
ャ（空間領域における画素値の変化）で分類することに
よって行われる。この方法は、８×８画素の各ブロック
の「煩雑さ」を識別するものであり。大変広い範囲の画
像のクラスについて信頼性があり、しかも本方法の大部
分はハードウエアに実装して低コストのリアルタイムセ
グメント化が実現できるほど単純である。

【００２６】セグメント化器の仕事は、画素ブロックを
画像タイプで分類することである。タグは、画像タイプ
を識別すなわち記述するためのものである。タグは、例
えば、ブロックを名前、例えば「ラインアート」や「デ
ィテール」などで、分類すなわち記述するラベルであ
る。また、タグは、ブロックの煩雑さを記述する値また
は特徴セットでもよい。後者の方が前者より正確であ
る。なぜなら、ブロックには、複数の画像タイプの部分
が含まれ得るからである。タグ値が先験的（ア・プリオ
リ）に知られている画像セットを用いることによって、
タグを計算するためのルールセットを作り出すことがで
きる。ＪＰＥＧと互換性を持たせるために、そして計算
と記憶とのコストを低減するために、入力画像の８×８
画素のブロック全部に対して特徴を計算する。

【００２７】テクスチャは、画像の基本的な性質であ
り、領域同士を区別するのに重要である。直感的に言え
ば、テクスチャとは、単に小さなスケールの柄であり、
画像に対し、いくぶん「煩雑な」感じを与える模様であ
る。フラット（ｆｌａｔ：平坦）領域は、実質的に特徴
が無く、テクスチャ値が最も小さい。コントーン（ｃｏ
ｎｔｏｎｅ：連続階調）領域は、ある画素から隣の画素
までに値にスムースな変化がある領域であり、より高い
テクスチャ値を有する。鋭い値の変化が繰り返すライン
アート領域（例えば、テキスト）が、この次に来る。最
後に、ディテール領域は、最高のテクスチャ値を有す
る。なぜなら、ハーフトーンすなわち誤差拡散ドット
（すなわち例えば、草原の写真の一部）が存在するから
である。領域群をテクスチャで区別する多様なアルゴリ
ズムを本発明で用いることができる。以下に記載の方法
では、隣接する画素同士の間での、閾値処理された二階
差分を用いてテクスチャを決定する。

【００２８】行テクスチャおよび列テクスチャは、図６
に示されるように、それぞれ水平方向および垂直方向に
沿って定義された一次元テクスチャである。空間セグメ
ント化法の態様の一つでは、画像のｕ行ｖ列にある８×
８画素のブロックに関するテクスチャヒストグラム（Ｈ
ｉｓｔ_uv）が、行または列の煩雑さの指標を与える一次
元の行テクスチャ関数と列テクスチャ関数（前者をＲ
Ｔ、後者をＣＴと称する）から得られる。次に、このヒ
ストグラムを画像タイプタグ（Ｔ_uv）に対応づける。Ｔ
_uvは、区間［０ １］の間のファジー数であり、ブロッ
クの煩雑さの程度を示す画像タイプ識別情報である。次
に、新しいＱ^*テーブルをＴ_uvに基づいて作成すなわち
選択する。ブロックの煩雑さＴ_uvは、Ｈｉｓｔ_uvのある
関数として発生することができるが、テクスチャヒスト
グラム自体をＱ^*テーブルを作成・選択するのに用いる
こともできる。

【００２９】本明細書で議論される態様では、８画素の
行または列に対するテクスチャヒストグラムに入る数
は、０と１２の間の範囲である。実際上はテクスチャヒ
ストグラムに入る数は、普通、偶数の整数であるから、
ＲＴとＣＴ値を各々２で割り、小数点以下を切り捨て
る。だから、この場合テクスチャヒストグラムに入る数
は０と６の間の範囲である。こうすると、必要なレジス
タの数が殆ど半分になる。図１４は、こうして得られた
７値のテクスチャヒストグラム（Ｈｉｓｔ_uv）を、異な
る複数の画像タイプを代表する８×８画素ブロックにつ
いて示したものである。

【００３０】別の方法としては、ブロックの煩雑さＴ_uv
は、画素ブロックの行テクスチャＲＴと列テクスチャＣ
Ｔの個々の関数として、例えば、これらを全部まとめて
平均することなどにより、発生することができる。ヒス
トグラム法を使う態様を一つと、非ヒストグラム法を使
う態様を一つとを以下に記載する。もっとも、以下に記
載のアルゴリズムを変形した多くの異なる態様も実現す
ることができる。

【００３１】以下に記載の本発明の態様を参照するが、
行テクスチャ関数と列テクスチャ関数は次のように定義
される。ブロック中の１×Ｎ画素の行ｉの各々に対し
て、順に並んだ画素値ｐ（ｉ，０），ｐ（ｉ，
１），．．．，ｐ（ｉ，ｊ），．．．、ｐ（ｉ，Ｎ−
１）同士の差ｄ_r（ｉ，０），ｄ_r（ｉ，１），．．．，
ｄ_r（ｉ，ｊ），．．．、ｄ_r（ｉ，Ｎ−２）がまず計算
される。ここでｄ_r（ｉ，ｊ）は「ｐ（ｉ，ｊ＋１）−
ｐ（ｉ，ｊ）」と定義される。各ｄ_r（ｉ，ｊ）は、図
７に示されるように量子化され、これによりテクスチャ
計算に対するバックグラウンドノイズの影響を低下させ
る。この量子化処理の出力であるｑ_r（ｉ，ｊ）は、−
１、０、＋１のいずれかである。ｑ_r（ｉ，ｊ）は、ｄ_r
（ｉ，ｊ）の値が−ｅ未満の時は−１、−ｅとｅとの間
の時は０、＋ｅを超えるときは＋１である。パラメータ
ｅは、テクスチャの計算において無視すべき画素間ノイ
ズの尺度である。このようなバックグラウンドページノ
イズを無視しないと、画像全体が高テクスチャを有する
ことになり、異なる領域同士を区別するテクスチャ関数
の能力が著しく損なわれる。

【００３２】行テクスチャ（ＲＴ）計算の最後のステッ
プは、隣り合う値ｑ_r（ｉ，ｊ）同士の差の絶対値の総
和を計算することである。すなわち、

【数１】 ＲＴ＝Σ｜ｑ_r（ｉ，ｊ＋１）−ｑ_r（ｉ，ｊ）｜ 行テクスチャ値ＲＴが、画素ブロックの各行ｉについて
計算され、同様に、列テクスチャ値ＣＴも画素ブロック
の各列ｊについて計算される。ここで、

【数２】 ｄ_c（ｉ，ｊ）＝ｐ（ｉ＋１，ｊ）−ｐ（ｉ，ｊ） ｄ_c（ｉ，ｊ）→ｑ_c（ｉ，ｊ）（量子化） ＣＴ＝Σ｜ｑ_c（ｉ，ｊ＋１）−ｑ_c（ｉ，ｊ）｜ である。

【００３３】このヒストグラム法に替わる方法として、
全部で１６個のＲＴとＣＴテクスチャ値をブロックに対
して平均し、この結果を（０から１までの値に）規格化
することによって、画像のｕ行ｖ列における画素ブロッ
クに対して一つのテクスチャ値Ｔ_uvを計算することがで
きる。Ｔ_uvを決める二つの方法は、図８〜１１を参照し
て説明される。もっとも、本発明ではいずれの方法でも
行うことができることを理解されたい。

【００３４】さて、テクスチャ決定を図８を参照して説
明する。ステップＳ８０２では、テクスチャ決定のため
のヒストグラム法が用いられている場合、ブロックのヒ
ストグラム配列Ｈ[]の７個の値が０に初期化される。ヒ
ストグラム法が用いられていない場合は、全テクスチャ
値のレジスタＴが０に初期化される。

【００３５】ステップＳ８０４で、行インデックスｉが
０に初期化される。ステップＳ８０６で、画素ブロック
の行ｉに対する行テクスチャＲＴが、図９を参照して後
に説明されるように計算される。ステップＳ８０８で、
ヒストグラム法が用いられている場合Ｈ[ｔ]が増分され
る。ここで、ｔは行ｉの行テクスチャＲＴに対応する。
この態様では、ヒストグラムＨ[]は、配列に７個の値が
入り、最大行テクスチャＲＴが１２だから、行テクスチ
ャＲＴを２で割って、答えの小数点以下を切り捨てて、
すなわち、ｔ＝Int（ＲＴ／２）として、Ｈ[ｔ]を算出
する。ヒストグラム法が用いられていない場合、ステッ
プＳ８０８でブロックのテクスチャレジスタＴが、画素
ブロック行ｉの行テクスチャＲＴだけ増加される。

【００３６】ステップＳ８１０で、ｉがＮ−１未満であ
る場合は、ｉがステップＳ８１２で増分され、プロセス
はステップＳ８０６へ戻り、次の行ｉに対する行テクス
チャＲＴを計算する。ステップＳ８１０でｉがＮ−１未
満でない場合、これは、画素ブロック中の行全ての行テ
クスチャＲＴが計算されてしまい、その結果がヒストグ
ラム配列又はブロックのテクスチャレジスタＴに反映さ
れていることを意味する。この場合、プロセスはステッ
プＳ８１４へ進み、列インデックスｊがゼロに初期化さ
れ、該画素ブロックに対する列テクスチャ値ＣＴの計算
が開始される。次に、プロセスはステップＳ８１６へ進
む。

【００３７】ステップＳ８１６で、画素ブロックの列ｊ
に対する列テクスチャＣＴが、図１０を参照して後に説
明されるように計算される。ステップＳ８１８でヒスト
グラム法が用いられている場合、Ｈ[ｔ]が増分される。
ここでｔ＝Int（ＣＴ／２）である。ヒストグラム法が
用いられていない場合、ステップＳ８１８でブロックの
テクスチャレジスタＴが、画素ブロック列ｊの列テクス
チャＣＴだけ増加される。

【００３８】ステップＳ８２０で、ｊがＮ−１未満であ
る場合は、ｊがステップＳ８２２で増分され、プロセス
はステップＳ８１６へ戻り、次の列ｊに対する列テクス
チャＲＴを計算する。ステップＳ８２０でｊがＮ−１未
満でない場合は、全ての行テクスチャＲＴと列テクスチ
ャＣＴとが計算され終わり、その結果がヒストグラム配
列Ｈｉｓｔ_uv又はブロックテクスチャレジスタＴに総和
されたことになるので、プロセスはステップＳ８２４へ
進む。

【００３９】ステップＳ８２４で、画像のｕ行ｖ列にあ
る画素ブロックの「煩雑さ」タグＴ_uvが選択すなわち計
算される。ヒストグラム法が用いられている場合、Ｔ_uv
は、例えば、図１１を参照して後に説明されるように、
全ブロックヒストグラムの関数として定義される。ヒス
トグラム法が用いられていない場合、煩雑さＴ_uvは、Ｔ
を１９２（ＲＴ及びＣＴの最大値（１２）と画素ブロッ
ク中の列と行の数の和（１６）との積）で割ることによ
り、０から１までの値に規格化される。

【００４０】さて、本発明の態様の一つに従って、行に
沿ってテクスチャを計算する方法を図９を参照して説明
する。ステップＳ８３２で、行テクスチャ値ＲＴと列イ
ンデックスｊがゼロに初期化される（行インデックスｉ
は図８に示される呼出元ルーチンで設定されている）。
ステップＳ８３４で、画素ブロック行ｉ中の隣接する画
素値（列ｊ＋１とｊ）の間の画素値の差分ｄが計算され
る。

【００４１】次に、画素値の差分ｄが次のように量子化
される。ステップＳ８３６で、ｄがｅより大きい場合
は、次にステップＳ８３８で、量子化された画素値差分
ｑ（ｊ）が＋１に等しいと設定され、プロセスはステッ
プＳ８４６へ進む。ｄがｅ以下の場合はプロセスはステ
ップＳ８４０に続く。ステップＳ８４０で、画素値差分
ｄ（ｊ）が−ｅより小さい場合は、次にステップＳ８４
２で、量子化された画素値差分ｑ（ｊ）が−１に等しい
と設定され、プロセスはステップＳ８４６へ進む。ステ
ップＳ８４０で、画素値差分ｄ（ｊ）が−ｅより小さく
ない場合は、次にステップＳ８４４で量子化画素値差ｑ
（ｊ）は０に等しいと設定される。量子化画素値差ｑ
（ｊ）がステップＳ８３８、Ｓ８４２、またはＳ８４４
で設定されてしまうと、プロセスはステップＳ８４６に
移行する。

【００４２】ステップＳ８４６でｊ＝０の場合、プロセ
スはステップＳ８５０へ進む。そうでない場合は、ステ
ップＳ８４８で、行テクスチャ値ＲＴは、現在の量子化
画素値差分ｑ（ｊ）とその前の量子化画素値差分ｑ（ｊ
−１）との差の絶対値だけ増加される。次にプロセスは
ステップＳ８５０に続く。

【００４３】ステップＳ８５０でｊがＮ−２を超えてい
ない場合はｊはステップＳ８５２で一つ増分され、プロ
セスはステップＳ８３４へ戻り、ここで量子化画素値差
分ｑ（ｊ）が行の次の画素に対して計算される。このプ
ロセスは、ｊがステップＳ８５０でＮ−２以上となるま
で、画素ブロックのその行全部について続く。これで、
その行についての全テクスチャ値ＲＴが計算されたこと
になる。

【００４４】列に沿ったテクスチャであるＣＴも、同じ
やり方で計算される。図１０を参照して、ステップＳ８
６２で、列テクスチャ値ＣＴと行インデックスｉがゼロ
に初期化される（列インデックスｊは図８に示される呼
出元ルーチンで設定されている）。ステップＳ８６４で
画素ブロック列ｊ中の隣接する画素値（行ｉ＋１とｉ）
の間の画素値の差分ｄが計算される。

【００４５】次に画素値差分ｄが次のように量子化され
る。ステップＳ８６６で、ｄがｅより大きい場合、次に
ステップＳ８６８で、量子化された画素値差分ｑ（ｉ）
が＋１に等しいと設定され、プロセスはステップＳ８７
６へ進む。そうでない場合、プロセスはステップＳ８７
０に続く。ステップＳ８７０で、画素値差分ｄ（ｉ）が
−ｅより小さい場合は、次にステップＳ８７２で、量子
化画素値差分ｑ（ｉ）が−１に等しいと設定され、プロ
セスはステップＳ８７６へ進む。ステップＳ８７０で、
画素値差分ｄ（ｉ）が−ｅより小さくない場合は、次に
ステップＳ８７４で、量子化画素値差分ｑ（ｉ）は０に
等しいと設定される。量子化された画素値差ｑ（ｉ）が
ステップＳ８６８、Ｓ８７２、またはＳ８７４で設定さ
れてしまうと、プロセスはステップＳ８７６に移行す
る。

【００４６】ステップＳ８７６でｉ＝０の場合、プロセ
スはステップＳ８８０へ進む。そうでない場合、ステッ
プＳ８７８で、列テクスチャ値ＣＴは、現在の量子化画
素値差分ｑ（ｉ）とその前の量子化画素値差分ｑ（ｉ−
１）との差の絶対値だけ増加される。次にプロセスはス
テップＳ８８０に続く。

【００４７】ステップＳ８８０でｉがＮ−２を超えてい
ない場合はｉはステップＳ８８２で一つ増分され、プロ
セスはステップＳ８６４へ戻り、ここで量子化画素値差
分ｑ（ｉ）が列の次の画素に対して計算される。このプ
ロセスは、ｉがステップＳ８８０でＮ−２以上となるま
で、画素ブロックの列全部について続く。これで、全テ
クスチャ値ＣＴがその列について計算されたことにな
る。

【００４８】上に記載のＲＴとＣＴの関数は、それぞ
れ、行と列に沿った画素と画素との間の有意の変化を解
析する。ある変化が有意であると認められるには、該変
化が、ある閾値より大きく、かつ閾値処理された変化の
直前の値とは異なる場合である。従って、一様な画素
値、又は図１２に示されるように画素値が一定割合で増
大または減少する行または列は、テクスチャ値ゼロとな
る。対照的に、図１３に示されるように、交互にａ，
ｂ，ａ，ｂ，ａ，ｂ，ａ，ｂと変化する画素値から構成
される行または列は、｜ａ−ｂ｜＞ｅである限り、テク
スチャ値最大となる。

【００４９】上に定義したテクスチャ関数の性質の一つ
は、ｅの値に極めて鋭敏なことである。従って、ｅの設
定値は、特定のスキャナで測定できるバックグラウンド
のページノイズより僅かに大きい値とする必要がある。
典型的なｅ値は、画素が取り得る値が０〜２５５とした
場合、６〜１０の範囲である。

【００５０】さて、ブロックに対するテクスチャヒスト
グラムＨｉｓｔ_uvに基づいて煩雑さＴ_uvを決定可能なア
ルゴリズムの一つを、図１１を参照して説明する。この
実施例では、ステップＳ８９０においてヒストグラム配
列の最初の三つの値（これらは可能な行テクスチャの中
で最も低い値に対応する）の和が求められる。ステップ
Ｓ８９２で、和が８未満であると、ステップＳ８９３
で、Ｔ_uvは、ブロックがディテール画像部分として分類
すべきと示すように設定される。しかし、和が８以上で
あると、ステップＳ８９４で第二の和が計算され、今度
はヒストグラム配列の最初の二つの値だけの和が求めら
れ、プロセスはステップＳ８９６へ進む。この第二の和
がステップＳ８９６で９より大きいと、ステップＳ８９
７で、Ｔ_uvは、画像ブロックがラインアート部分として
分類すべきと示すように設定される。この第二の和がス
テップＳ８９６で９以下であると、ステップＳ８９９
で、Ｔ_uvは、画像ブロックがピクトリアルとして分類す
べきと示すように設定される。

【００５１】図１５は、本発明の空間領域セグメント化
を用いて修正量子化を行う装置を示す。コンピュータ１
１０６には、メモリ１１０８、離散コサイン変換モジュ
ール（ＤＣＴＭ）１１１０、セグメント化器１１１２、
１個以上の量子化テーブル１１１４、修正量子化器１１
１６、ハフマン符号テーブル１１１８、エンコーダ１１
２０、およびメモリ１１２２が備えられる。

【００５２】スキャナ１１０４は、画像１１０２を走査
し、これを８×８画素のブロックに分割する。デジタル
化された走査データはコンピュータ１１０６のメモリ１
１０８に伝送される。ＤＣＴＭ１１１０は該画素ブロッ
クにＤＣＴ演算を行う。セグメント化器１１１２は、上
に記載のように、空間領域セグメント化法を用い、メモ
リ１１０８に記憶された画素データに基づいて画素ブロ
ックを分類する。

【００５３】ブロックがセグメント化器１１１２によっ
て画像タイプに分類された後に、修正量子化器１１１６
が、画像タイプに基づいて選択または修正された量子化
テーブル１１１４を用いて、ＤＣＴＭ１１１０からのＤ
ＣＴ結果の閾値処理および／または量子化を行う。量子
化が修正量子化器１１１６によって行われた後に、コン
ピュータ内蔵のエンコーダ１１２０が、ハフマン符号テ
ーブル１１１８を用いて、画素ブロックデータを符号化
し、結果を出力したり、メモリ１１２２に記憶したりす
る。

【００５４】適応量子化に好ましいＱ^*テーブルを選択
するために画素ブロックを画像タイプで分類すること
は、画素ブロックのＤＣＴ係数の関数に基づく周波数領
域セグメント化を用いても行うことができる。例えば、
画素ブロックの分類は、低い周波数および高い周波数の
ＡＣ成分を示すＤＣＴ係数のそれぞれの大きさに基づい
て行うことが可能である。本発明の態様においてこれを
行う方法の一つを以下に記載する。

【００５５】周波数領域セグメント化法を用いるこの態
様では、第一に、閾値振幅ｋ_lowを超えるｎ_low個の最も
低域の周波数のＡＣ係数の数（Ｎ_low）が決定され、そ
れから閾値振幅ｋ_highを超えるｎ_high個の最も高い周波
数のＡＣ係数の数（Ｎ_high）が決定される。第二に、該
ブロックが、Ｎ_low（低い周波数ＡＣ成分で、有意に大
きい成分の数）とＮ_high（高い周波数のＡＣ成分で、有
意に大きい成分の数）との関数として分類される。ｎ
_low、ｎ_high、ｋ_low、およびｋ_highに対する適切な値を
選択することによって、該ブロックを、幾つかの可能な
画像タイプ領域、例えばラインアートまたはディテール
など、の一つとしてタグ付けすることができる。

【００５６】［アルゴリズム１］ ステップ１．デコーダへ送るＱテーブルを定義し、 ステップ２．各８×８画素ブロックに対して修正量子化
を行い、 ステップ２ａ．画素ブロックに対してＮ_low（ｕ，ｖ）
とＮ_high（ｕ，ｖ）の計算を行い、 ステップ２ｂ．Ｎ_low（ｕ，ｖ）＞ｃ_lowかつＮ
_high（ｕ，ｖ）＞ｃ_highならば、Ｔ_uv＝ＴＡＧ₁と設定
し、そうでないならば、 ステップ２ｃ．Ｔ_uv＝ＴＡＧ₂と設定し、 ステップ２ｄ．ＱテーブルとＴ_uvとの関数として８×８
画素ブロックの修正量子化を行い、 ステップ２ｅ．画素ブロックのエントロピー符号化を行
い、そして ステップ３．画像中のブロック全部が処理されるまでス
テップ２を繰り返す。

【００５７】上記のアルゴリズムは、画素ブロックを分
類するのに用いることができる周波数領域セグメント化
ルールの可能な一つを示す。この態様では、ラインアー
トタイプとディテールタイプとについてのみの、画像ブ
ロックの分類が行われる。ＴＡＧ₁とＴＡＧ₂とは、０か
ら１までのファジー数で、ブロックの煩雑さの程度を表
す。ｕは該ブロックを含む画像の行のインデックスで、
ｖは該ブロックを含む画像列のインデックスである。ｃ
_low、ｃ_high、ＴＡＧ₁、ＴＡＧ₂の値は、最良の結果を
得るように経験的に選択することができる。以下の値
は、このアルゴリズムを用いて成功した例に用いられた
ものである。ｋ_low＝３１；ｋ_high＝３２；ｎ_low＝３
２；ｎ_high＝８；ｃ_low＝５；ｃ_high＝２０；ＴＡＧ₁＝
ラインアート；ＴＡＧ₂＝ディテール。

【００５８】以下のアルゴリズムは、この方法の別の態
様の一つを示すもので、各画素ブロックについて最大４
個までの異なる画像タイプを識別する方法である。ｃ
_low1、ｃ_high1、ｃ_low2、ｃ_high2、ＴＡＧ₁、ＴＡＧ₂、
ＴＡＧ₃、およびＴＡＧ₄の値は、最良の結果を得るよう
に経験的に選択することができる。

【００５９】［アルゴリズム２］ ステップ１．デコーダへ送るＱテーブルを定義し、 ステップ２．各８×８画素ブロックに対して修正量子化
を行い、 ステップ２ａ．画素ブロックに対してＮ_low（ｕ，ｖ）
とＮ_high（ｕ，ｖ）の計算を行い、 ステップ２ｂ．Ｎ_low（ｕ，ｖ）＞ｃ_low1かつＮ
_high（ｕ，ｖ）＞ｃ_high1ならば、Ｔ_uv＝ＴＡＧ₁と設定
し、そうでない場合、 ステップ２ｃ．Ｎ_low（ｕ，ｖ）＞ｃ_low2かつＮ
_high（ｕ，ｖ）＞ｃ_high2ならば、Ｔ_uv＝ＴＡＧ₂と設定
し、そうでない場合、 ステップ２ｄ．Ｎ_low（ｕ，ｖ）＞ｃ_low1かつＮ
_high（ｕ，ｖ）＞ｃ_high2ならば、Ｔ_uv＝ＴＡＧ₃と設定
し、そうでないならば、 ステップ２ｅ．Ｔ_uv＝ＴＡＧ₄と設定し、 ステップ２ｆ．ＱテーブルとＴ_uvとの関数として８×８
画素ブロックの修正量子化を行い、 ステップ２ｇ．画素ブロックのエントロピー符号化を行
い、そして ステップ３．画像中のブロック全部が処理されるまでス
テップ２を繰り返す。

【００６０】上記のアルゴリズムは、最大４個までだけ
の異なる画像タイプを認識するにすぎないが、他の態様
では同様の方法を用いて、より細かく画像タイプを区別
することができる。例えば、上記の二番目のアルゴリズ
ムで、｛Ｎ_low（ｕ，ｖ）＞ｃ_low2かつＮ_high（ｕ，
ｖ）＞ｃ_high1｝という場合に対しもう一つ別のタグ
（ＴＡＧ）を定義することができる。他の態様では、別
の値のｃ_lowとｃ_highとを追加して定義することによっ
て、更に別の画像タイプを識別することもできる。ｊ個
の異なるｃ_low値とｋ個の異なるｃ_high値とがあれば、
このやり方で最大でｊ・ｋ＋１個の画像タイプの段階を
識別できる。

【００６１】この周波数領域セグメント化法を、上記の
アルゴリズムを示している図１６と図１７とを参照して
説明する。ステップＳ１２０２で、ＪＰＥＧデコーダへ
伝送されるＱテーブルが定義される。ステップＳ１２０
４で、「低い周波数」と考えられる最も低い周波数のＡ
Ｃ成分の数（ｎ_low）が定義される。ステップＳ１２０
６で、「高い周波数」と考えられる最も高いＡＣ成分の
数（ｎ_high）が定義される。ステップＳ１２０８で、Ａ
Ｃ成分の低振幅の閾値（ｋ_low）とＡＣ成分の高振幅の
閾値（ｋ_high）とが定義される。ステップＳ１２０９
で、低い周波数の閾値および高い周波数の閾値であるｃ
_low1、ｃ_high1、ｃ_low2、ｃ_high2が定義される。

【００６２】次に、プロセスは継続して、ブロック毎に
画像タイプ（ＴＡＧ）が決定される。ステップＳ１２１
０で，ｎ_low個の最も低い周波数のＡＣ成分で、振幅が
ｋ_lowより大きいものの数（Ｎ_low）が決定される。ステ
ップＳ１２１２で，ｎ_high個の最も高い周波数のＡＣ成
分で、振幅がｋ_highより大きいものの数（Ｎ_high）が決
定される。

【００６３】Ｎ_lowがステップＳ１２１４でｃ_low1より
大きい場合は、Ｎ_highがステップＳ１２１６でｃ_high1
と比較される。Ｎ_highがステップＳ１２１６でｃ_high1
より大きい場合は、Ｔ_uvはステップＳ１２１８でＴＡＧ
₁と設定され、プロセスはステップ１２３２に続く。Ｎ
_lowがステップＳ１２１４でｃ_low1より大きいと判った
が、Ｎ_highがステップＳ１２１６でｃ_high1より大きく
ないと判った場合は、Ｎ_{h igh}はステップＳ１２２０でｃ
_high2と比較される。Ｎ_highがステップＳ１２２０でｃ
_high2より大きいと判定された場合は、Ｔ_uvはステップ
Ｓ１２２２でＴＡＧ₃と設定され、プロセスはステップ
１２３２に続く。

【００６４】一方、Ｎ_lowがステップＳ１２１４でｃ
_low1より大きくないと判った場合、あるいはステップＳ
１２２０でｃ_high2より大きくないと判った場合は、プ
ロセスはステップＳ１２２４へ続く。Ｎ_lowがステップ
Ｓ１２２４でｃ_low2より大きい場合はＮ_highがステップ
Ｓ１２２６でｃ_high2と比較される。Ｎ_highがステップ
Ｓ１２２６でｃ_high2より大きいと判定された場合は、
Ｔ_uvはステップＳ１２２８でＴＡＧ₂と等しいと設定さ
れる。一方、Ｎ_lowがステップＳ１２２４でｃ_low2より
大きくないと判った場合、あるいはＮ_highがステップＳ
１２２６でｃ_high2より大きくないと判った場合は、Ｔ
_uvはステップＳ１２３０でＴＡＧ₄と設定される。

【００６５】Ｔ_uvに対する値がステップＳ１２１８、Ｓ
１２２２、Ｓ１２２８、またはＳ１２３０で設定されて
しまうと、プロセスはステップＳ１２３２に継続する。
プロセスが、ステップＳ１２３２で画像の全てのブロッ
クに対してまだ行われなかった場合は、プロセスはステ
ップＳ１２１０へ戻り、ここで上記のセグメント化手順
が繰り返され、画像の次のブロックに対して正しいＴ_uv
を求める。プロセスが、ステップＳ１２３２で画像の全
てのブロックに対して行われたと判定された場合は、プ
ロセスは終了である。

【００６６】図１８は、本発明の空間領域セグメント化
を用いて修正量子化を行う装置を示す。コンピュータ１
３０６には、メモリ１３０８、離散コサイン変換モジュ
ール（ＤＣＴＭ）１３１０、セグメント化器１３１２、
１以上の量子化テーブル１３１４、修正量子化器１３１
６、ハフマン符号テーブル１３１８、エンコーダ１３２
０、およびメモリ１３２２が備えられる。

【００６７】スキャナ１３０４は、画像１３０２を走査
し、これを８×８画素ブロックに分割する。デジタル化
された走査データはコンピュータ１３０６のメモリ１３
０８に伝送される。ＤＣＴＭ１３１０は該画素ブロック
にＤＣＴを行う。セグメント化器１３１２は、上に記載
のように、ＤＣＴＭ１３１０によって計算されたＤＣＴ
係数に基づく周波数領域セグメント化を用いて、画素ブ
ロックを分類する。

【００６８】ブロックが画像タイプに分類された後で
は、修正量子化器１３１６が、上に記載のように、セグ
メント化器１３１２からの結果に基づいて選択または修
正された量子化テーブル１３１４を用いて、ＤＣＴＭ１
３１０から得られるＤＣＴ係数の閾値処理および／また
は量子化を行う。量子化が修正量子化器１３１６によっ
て行われた後では、コンピュータ内蔵のエンコーダ１３
２０が、ハフマン符号テーブル１３１８を用いて、画素
ブロックデータを符号化し、結果を出力したり、メモリ
１３２２に記憶したりする。

【００６９】もう一度図４と図５を参照する。画素ブロ
ックが画像タイプで分類された後では、そのブロックの
画像タイプの分類に従って、そのブロックの量子化が最
良になるように、修正量子化４０８Ｆが行われる。態様
の一つでは、タグが、セグメント化関数４０６Ｆによっ
て作成され、これによりＤＣＴ係数が量子化される。次
いで、図５を参照すると、上記のように８×８画素ブロ
ックに行われたＤＣＴ演算から得られるＤＣＴ係数が、
Ｑ^*テーブルを用いて閾値処理される。このＱ^*テーブル
は、画素ブロックに対して決定された画像タイプに依存
して変わる。

【００７０】適切な量子化修正テーブルは、Ｔ_uvに応じ
てルックアップテーブルから検索することができるし、
あるいは量子化修正テーブルは、Ｔ_uvと、デコーダへ伝
送されるＱテーブル４０６の係数との関数から作成する
ことができる。例えば、Ｔ_uv＝０．９がディテール領域
を示すとすれば、テキストについて最適化されたＱテー
ブル４０６の値を、上記関数によって非線形的に調整し
て、Ｑ^*テーブル５０６の値を得るようにできる。この
やり方で、セグメント化タグＴ_uvの関数として元のテー
ブルから新しいＱ^*テーブルを作成することができる。

【００７１】適切なＱ^*テーブルを選択もしくは作成し
た後で、ＤＣＴ係数１０４をその修正量子化テーブルに
基づいて閾値処理する。これは、ブロックの画像品質に
寄与しない係数をゼロにしてしまう効果がある。強度の
小さな係数は、粗い量子化が望ましい時にはゼロにさ
れ、より精細な量子化Ｑテーブルだけがデコーダへ伝送
される。Ｑ^*テーブルは、セグメント化タグがラインア
ートタイプ（例えば、テキストタイプ）領域を示す場合
には、元のＱテーブルと全く同一であることに留意され
たい。

【００７２】修正ＤＣＴ係数５０７を得た後では、これ
ら係数を元のＱテーブル４０６によって量子化し、各Ｓ
^* _xyを対応するＱ_xyで割り、その結果を最も近い整数に
丸めることによって、量子化ＤＣＴ係数（Ｓｑ^* ₀₀，Ｓ
ｑ^* ₀₁，．．．．．，Ｓｑ^* _xy，．．．．．．，Ｓ
ｑ^* ₇₇）５０８を得る。以下のアルゴリズムはこのプロ
セスを示す。

【００７３】[アルゴリズム３]Ｑ^* _xyを、Ｑ_xyとＴ_uvと
の関数として定義し（ここでＴ_uv＝セグメント化タ
グ）、ＤＣＴ係数Ｓ_xyを、Ｓ_xy＜Ｑ^* _xyならばＳ^* _xy＝
０、そうでなければＳ^* _xy＝Ｓ_xy、と閾値処理し、そし
てＳ^* _xyを、Ｑテーブルを用いて量子化し、Ｓｑ^* _xy＝Ｒ
ｏｕｎｄ（Ｓ^* _xy／Ｑ_xy）とする（Ｒｏｕｎｄは丸め処
理を表す）。

【００７４】本発明の別の方法の態様では、Ｑ^*テーブ
ル５０６を閾値処理に用いるのではなく、デコーダに送
られるＱテーブル４０６の代わりに、ＤＣＴ係数１０４
の量子化にＱ^*テーブル５０６を直接用いる。次に、得
られた量子化係数Ｓｑ^* _xy各個に、Ｑ^*テーブルの係数Ｑ
^* _xyを対応するＱテーブルの係数Ｑ_xyで割って得られる
スケーリングファクターを乗じる。以下のアルゴリズム
は、この方法のプロセスを示す。

【００７５】［アルゴリズム４］Ｑ^* _xyを、Ｔ_uvとの関
数として定義し（ここでＴ_uv＝セグメント化タグであ
り、Ｑ^* _xy ≧Ｑ_xyとなるようにする）、そしてＳ
^* _xyを、Ｑ^*テーブルを用いて量子化し、Ｑテーブルに基
づいてスケーリングし、Ｓｑ^* _xy＝Ｒｏｕｎｄ｛Ｑ^* _xyＲ
ｏｕｎｄ（Ｓ_xy／Ｑ^* _xy）／Ｑ_xy｝とする。

【００７６】上記の量子化修正アルゴリズムの修正量子
化処理を用いて圧縮を行う例を、図１９〜２１、図２２
〜２６、図２７〜３１、および図３２〜３６を参照して
以下に説明する。図１９は、テキストに最適化されたＱ
テーブルで、これがＪＰＥＧデコーダへ送られる。図２
０に示すのは、ピクトリアルタイプの画像に適用された
場合に、図１９のＱテーブルよりも高い圧縮率を実現
し、再生されたＪＰＥＧ画像に人間の目に認識できる望
ましくないアーティファクトが過度に形成されないよう
にできる量子化テーブルである。同様に、図２１に示す
のは、ディテールタイプ画像領域（例えば、ハーフトー
ン）では、より一層高い圧縮率をもたらし、人間の目に
認識できる望ましくないアーティファクトが過度に形成
されないような量子化テーブルである。以下の例は、い
かにしてディテール画像、ピクトリアル画像、およびテ
キスト画像が、それぞれ量子化され、ＪＰＥＧ符号化さ
れるかを示す。

【００７７】図２２は、ディテールタイプと分類された
８×８ハーフトーン画素ブロックの生データのサンプル
を示す。この画素ブロックにＤＣＴ演算を行うと、図２
３に示されるＤＣＴ係数が、ブロックオーダーフォーマ
ットで得られる。これは図２および図５のＳ_xy係数１０
４に対応する。図２４は、ディテールタイプと分類され
た画素ブロックに対して最適化されたＱ^*テーブルのサ
ンプルを示す（図２１の値と同じ）。このＱ^*テーブル
の係数は、図５のＱ^* _xy係数５０６に対応する。

【００７８】図５と図２５に示される閾値処理されたＤ
ＣＴ係数のテーブル５０７は、この態様では閾値処理関
数４０７Ｆにより、図２３のＤＣＴ係数Ｓ_xyの大きさが
図２４の閾値処理用Ｑ^*テーブル中の対応する閾値Ｑ^* _xy
未満の場合に、それらＳ_xyをゼロに設定することによっ
て作成される。例えば、図２３，２４，および２５を参
照すると、閾値処理されたＤＣＴ係数Ｓ^* ₃₀は、−３５
である。なぜなら、閾値処理用Ｑ^*テーブル中の係数Ｑ^*
₃₀＝３３が、対応するＤＣＴデータ係数の大きさすなわ
ち｜Ｓ₃₀｜＝３５より大きくないからである。しかし、
閾値処理されたＤＣＴ係数Ｓ^* ₃₂は、ゼロである。なぜ
なら、閾値処理用Ｑ^*テーブル中の係数Ｑ^* ₃₂＝１０５
が、対応するＤＣＴデータ係数の大きさ｜Ｓ₃₂｜＝９４
より大きいからである。

【００７９】量子化処理１０８Ｆが、図５と１９に示さ
れるテキスト最適化Ｑテーブル４０６を用いて、閾値処
理されたＤＣＴテーブル５０７に対して行われ、この結
果図５と図２６に示される量子化されたＤＣＴ係数５０
８が得られる。量子化されたＤＣＴ係数Ｓｑ^* ₁₀は、−
８である。なぜなら、Ｓ^* ₁₀／Ｑ₁₀＝Ｒｏｕｎｄ （−
８１／１０）＝−８だからである。その結果、ＪＰＥＧ
圧縮画像の復号において、復号により得られる係数は−
８×１０＝−８０である。この態様では、画像タイプに
鋭敏な閾値処理用Ｑ^*テーブル５０６が閾値処理に用い
られるが、復号に用いられるテキスト最適化Ｑテーブル
４０６も、閾値処理された値を量子化するのに用いられ
る。

【００８０】図２７〜３１は、本発明の同じ態様を、図
２７に示されるピクトリアルタイプの画素ブロックに適
用するサンプルを示す。この画素ブロックにＤＣＴ演算
を行うと、図２８に示されるＤＣＴ係数が得られる。こ
の場合、ピクトリアルとして分類される画素ブロックに
対する閾値処理用Ｑ^*テーブル５０６であって、図５，
２０，および２９に示されるテーブルが、図２８のＤＣ
Ｔテーブルに適用され、図５と３０に示される、閾値処
理されたＤＣＴ係数のテーブル５０７が得られる。この
場合、得られた閾値処理後のＤＣＴ係数Ｓ^* ₇₀はゼロで
ある。なぜならＱ^* ₇₀＝５９が｜Ｓ₇₀｜＝２１より大き
いからである。一方、図１９のテキスト最適化Ｑテーブ
ルを用いた場合は、閾値処理されたＤＣＴ係数Ｓ
^* ₇₀は、−２１になったはずである。なぜなら、図１９
でのＱ₇₀＝１６は｜Ｓ₇₀｜＝２１より大きくないからで
ある。

【００８１】最後に、得られた閾値処理後のＤＣＴ係数
Ｓ^*が、図５と図１９に示されるテキスト最適化Ｑテー
ブル４０６を用いて、量子化され、図５と図３１に示さ
れる量子化されたＤＣＴ係数５０８が得られる。この場
合も、画像タイプに鋭敏な閾値処理用Ｑ^*テーブル５０
６が閾値処理に用いられるが、復号に用いられるテキス
ト最適化Ｑテーブル４０６も、閾値処理された値を量子
化するのに用いられる。

【００８２】最後に、図３２〜３６は、本発明のこの態
様が、図３２に示されるテキストタイプの画素ブロック
にどのように適用されるかを示す。この画素ブロックに
ＤＣＴ演算を行うと、図３３に示されるＤＣＴ係数が得
られる。本発明の態様の一つでは、処理は前と同じよう
に進めることができる。すなわち、図１，５， および
３３に示されるＤＣＴ係数１０４を、テキスト用に最適
化されたＱ^*テーブル５０６を用いて、閾値処理するこ
とができる。該テーブルはこの場合、図１９に示される
Ｑテーブルと同一である。この処理により、図５と図３
４に示される閾値処理後のＤＣＴ係数５０７が得られ
る。閾値処理されたＤＣＴ係数Ｓ^*を、テキスト最適化
Ｑテーブル４０６を用いて量子化すると、図５と図３５
に示される、量子化されたＤＣＴ係数５０８が得られ
る。

【００８３】ただし、図１９に示されるＱテーブル４０
６は既にテキスト用に最適化されているので、量子化の
前にテキストタイプＤＣＴ係数を閾値処理することは不
必要であり、不利ですらあるとも考えられる。なぜなら
画質に悪影響を与える恐れがあるからである。従って、
最も精細な量子化値を要する画像タイプ（この場合、テ
キスト）を処理している時は、図２に示されるような閾
値処理ステップは行わないで済ませてもよい。この場
合、図１９のテキスト最適化Ｑテーブル１０６、４０６
を、図３３の閾値処理されていないテキストＤＣＴ係数
１０４を直接量子化するのに使えば、結果は、図３６の
量子化ＤＣＴ係数１０８となる。

【００８４】このように、この態様では、認知品質を過
度に劣化させないで一層の圧縮化を行うことができる画
像タイプの画素ブロックは、量子化の前に閾値処理が行
われる。しかし、最も高精細な量子化値を要する画像タ
イプの画素ブロックは、閾値処理を行わないで量子化さ
れるので、これら特定のブロックに対しては、処理は図
１〜３に示される処理と同じである。

【００８５】上記の本発明の態様の一つが、図３７に記
載される。ステップＳ１８００で、すでにセグメント化
が行われ、所与の画素ブロックに対する画像タイプタグ
Ｔ_uvが既に決定されているものとする。ステップＳ１８
０２で、修正量子化モジュール４０８Ｆは、Ｔ_uvの示す
のが、最高品質の処理を必要とする画像タイプ（例え
ば、テキストが可能な画像タイプの中に含まれる場合
は、テキスト）であるかどうかをチェックする。そうな
らば、プロセスはステップＳ１８０８へ進む。

【００８６】Ｔ_uvの示すのが、一層の圧縮を行うことが
できる画像タイプ（例えば、ピクトリアルまたはディテ
ール）ならば、その画像タイプに対する適切な量子化修
正テーブル（ Ｑ^*テーブル）がステップＳ１８０４で選
択される。ステップＳ１８０６で、画素ブロックのＤＣ
Ｔ係数が、選択されたＱ^*テーブルを用いて閾値処理さ
れ、プロセスはステップＳ１８０８に続く。ステップＳ
１８０８では、得られたＤＣＴ係数が、閾値処理の有無
を問わず、最高品質の（例えば、テキストに最適化され
た）テーブルを用いて量子化され、デコーダへ伝送され
る。

【００８７】表２に示すのは、上記の方法を４００〜６
００ｄｐｉの幾つかの画像に適用したものである。比較
のために、同一の量子化テーブル（Ｑテーブル）をエン
コーダとデコーダとに用い、同様の解像度の画像のＪＰ
ＥＧおよびＱＳＥＧ圧縮／伸張を行った。解像度が異な
る画像は、異なるＱテーブルを用いて圧縮し、伸張し
た。なお、「ＱＳＥＧ」とは、本実施形態で行われる圧縮
を称する。

【００８８】

【表２】 上の表２から判るように、本発明による量子化修正法で
は、一般に圧縮率が格段に改良される。本方法の別の利
点は、本実施形態の適応ＪＰＥＧ量子化法のＱ^*テーブ
ルが連続的に修正できるということである。各ブロック
が異なる圧縮技術間で選択する有限のタグセットを作成
する（これも取りうるオプションの一つではある）代わ
りに、本方法では、元のＱテーブルから新しいＱ^*テー
ブルを各画素ブロックに対して個別に作成できる連続関
数が提供される。

【００８９】以上を総括すれば、本発明によって、デコ
ーダへ新しい情報を更に伝送することなく圧縮率を改善
できる適応量子化が達成される。本実施形態の量子化修
正処理を用いれば、画像が画素ブロックにセグメント化
され、各画素ブロックの画像タイプが個別に決定され
る。各画像ブロックのＤＣＴ係数は、量子化の前に修正
することもできるし、あるいは決定された画像ブロック
タイプに基づき、量子化修正テーブルを用いて量子化す
ることもできる。こうすると、同じ量子化テーブルを用
いて画像のブロック全てのＤＣＴ係数を直接量子化する
ことによって得られた圧縮率よりも高い圧縮率を有する
データが（後続のエントロピー符号化の後）得られる。

【００９０】得られた圧縮データは、それでも、デコー
ダへ送られる（画像プレーン当たり）１個の量子化テー
ブルを用いて、標準ＪＰＥＧベースラインデコーダで復
号できる。量子化テーブルやＤＣＴ係数を圧縮の前にど
のように修正したかに関する情報は、一切デコーダへ送
る必要はない。従って、既存のＪＰＥＧデコーダは、多
数の量子化テーブルをサポート不可能なベースラインシ
ーケンシャルＪＰＥＧデコーダをも含めて、本発明に従
って符号化された圧縮データを正確に伸張するのに用い
ることができる。

【００９１】本発明に関し、上述のごとく具体的な態様
を説明したが、当業者ならばこれに対して多くの別法や
修正や変形ができることは明らかである。例えば、本発
明はＪＰＥＧシーケンシャルモードに準拠しているけれ
ども、ＪＰＥＧプログレッシブ符号化にも適用できる。
更に例を挙げれば、本発明は、図１５と１８に示される
ような、プログラムされた汎用コンピュータに組み入れ
ることができる。しかし、本発明は、特定用途用のコン
ピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサまたは
マイクロコントローラおよび周辺ＩＣ部品、ＡＳＩＣま
たは他のＩＣ、プログラマブルロジック装置、例えば、
ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡまたはＰＡＬなどに組み入れ
ることができる。一般には、図８〜１１、１６、１７、
および３７に示されるフローチャートを組み入れること
が可能な装置はどんなものでも本発明を用いることが可
能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 ＪＰＥＧ準拠の技術を表す機能ブロック図で
ある。

【図２】 ＪＰＥＧ準拠の符号化に対する量子化プロセ
スを示す図である。

【図３】 ＪＰＥＧ圧縮技術のフローチャートである。

【図４】 本発明の態様の一つのセグメント化および適
応量子化技術を表す機能ブロック図である。

【図５】 本発明の態様の一つの量子化プロセスを示す
図である。

【図６】 本発明の態様の一つのＮ×Ｎ画素ブロックに
対するテクスチャ配列を示す図である。

【図７】 本発明の態様の一つの適応量子化に用いられ
る量子化関数を示す図である。

【図８】 本発明の態様の一つに従って全画素ブロック
テクスチャと画素ブロックテクスチャヒストグラムを計
算するプロセスを示す図である。

【図９】 図８のプロセスに用いられる行テクスチャ計
算アルゴリズムを示す図である。

【図１０】 図８のプロセスに用いられる列テクスチャ
計算アルゴリズムを示す図である。

【図１１】 画素ブロックテクスチャヒストグラムから
画像タイプタグを得るアルゴリズムを示す図である。

【図１２】 画素値が単調増大する行がゼロテクスチャ
となることを説明するための図である。

【図１３】 ａ，ｂと交互に変化するパターンが最大値
テクスチャとなることを説明するための図である。

【図１４】 異なるテクスチャの８×８ブロックにおけ
る典型的テクスチャヒストグラムを示す図である。

【図１５】 本発明の態様の一つの空間領域セグメント
化を用いて修正量子化を行う装置を示す図である。

【図１６】 本発明の態様の一つである周波数領域セグ
メント化処理の一態様のアルゴリズムを示す図である。

【図１７】 本発明の態様の一つである周波数領域セグ
メント化処理の一態様のアルゴリズムを示す図である。

【図１８】 本発明の態様の一つの周波数領域セグメン
ト化を用いて修正量子化を行う装置を示す図である。

【図１９】 本発明の態様の一つにおいてＪＰＥＧデコ
ーダへ送られるテキスト最適量子化テーブルを示す図で
ある。

【図２０】 本発明の態様の一つにおいて用いられるピ
クトリアルタイプ画像ブロック用量子化テーブルを示す
図である。

【図２１】 本発明の態様の一つにおいて用いられるデ
ィテールタイプ画像ブロック用量子化テーブルを示す図
である。

【図２２】 ある画像のディテールタイプの８×８画素
ブロックの例を示す図である。

【図２３】 図２２の画素ブロックから求められたＤＣ
Ｔ係数を示す図である。

【図２４】 図２１の量子化テーブルを、本発明の一態
様においてディテールタイプ画像ブロックに対する量子
化修正テーブルとして用いた場合を示す図である。

【図２５】 図２１の量子化テーブルを、図２３のＤＣ
Ｔ係数を閾値処理するのに用いた時に得られるＤＣＴ係
数を示す図である。

【図２６】 図１９の量子化テーブルを、図２５の閾値
処理されたＤＣＴ係数を量子化するのに用いた時に得ら
れる量子化ＤＣＴ係数を示す図である。

【図２７】 ある画像におけるピクトリアルタイプの８
×８画素ブロックの例を示す図である。

【図２８】 図２７の画素ブロックから求められたＤＣ
Ｔ係数を示す図である。

【図２９】 ピクトリアルタイプ画像ブロックに対して
本発明の一態様において量子化修正テーブルとして用い
る図２０の量子化テーブルを示す図である。

【図３０】 図２０の量子化テーブルを、図２８のＤＣ
Ｔ係数を閾値処理するのに用いた時に得られる閾値処理
されたＤＣＴ係数を示す図である。

【図３１】 図１９の量子化テーブルを、図３０の閾値
処理されたＤＣＴ係数を量子化するのに用いた時に得ら
れる量子化ＤＣＴ係数を示す図である。

【図３２】 ある画像におけるテキストタイプの８×８
画素の例を示す図である。

【図３３】 図３２の画素ブロックから求められたＤＣ
Ｔ係数を示す図である。

【図３４】 図１９の量子化テーブルを、図３３のＤＣ
Ｔ係数を閾値処理するのに用いた時に得られる閾値処理
されたＤＣＴ係数を示す図である。

【図３５】 図１９の量子化テーブルを、図３４の閾値
処理されたＤＣＴ係数を量子化するのに用いた時に得ら
れる量子化ＤＣＴ係数を示す図である。

【図３６】 図１９の量子化テーブルを、図３３の閾値
処理されていないＤＣＴ係数を量子化するのに用いた時
に得られる量子化ＤＣＴ係数を示す図である。

【図３７】 本発明の態様の一つであるＪＰＥＧ準拠の
修正量子化技術を表すフローチャートである。

【符号の説明】

１０２ ８×８画素ブロック、１０４ ＤＣＴ（離散コ
サイン変換）係数、１０４Ｆ ＤＣＴ処理、１０６，４
０６ 量子化テーブル、１０８ 量子化ＤＣＴ係数、１
０８Ｆ 量子化処理、１１０ エントロピーエンコー
ダ、１１２，１１１８ ハフマン符号テーブル、１１４
圧縮データ、４０６Ｆ セグメント化処理、４０７Ｆ
閾値処理、４０８Ｆ 修正量子化処理、５０６ 修正
量子化テーブル、１１０２，１３０２ 画像、１１０
４，１３０４ スキャナ、１１０８，１１２２，１３０
８，１３２２ メモリ、１１１０，１３１０ 離散コサ
イン変換モジュール、１１１２，１３１２ セグメント
化器、１１１４、１３１４ 量子化テーブル、１１１
６，１３１６ 修正量子化器、１１２０，１３２０ エ
ンコーダ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジャン マルク フレイロン アメリカ合衆国 カリフォルニア州 ポル トーラ バレー ビスタ ベルデ ウェイ 231 (72)発明者 ドナルド ジェイ カリー アメリカ合衆国 カリフォルニア州 メン ロー パーク リーランド アベニュー 333 (72)発明者 アシャー ナファリエ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 メン ロー パーク モリー ドライブ 525 (72)発明者 ドロン クレッター アメリカ合衆国 カリフォルニア州 サン マテオ タートル ベイ プレース 20

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像領域における複数の画素行及び画素
   列を含んだ画素ブロックの画像タイプを判定する方法に
   おいて、 画素ブロックの画素行及び画素列の画素群の値を示す画
   像信号データを入力し、 前記画像ブロックの画素行及び画素列における隣接画素
   同士の値の閾値処理された二階差分に基づいて、それら
   画素行及び画素列に関する空間領域テクスチャ値を得る
   ことを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 画像領域における複数の画素行及び画素
   列を含んだ画素ブロックの画像タイプを判定する方法に
   おいて、 画素ブロックの画素行及び画素列の画素群の値を示す画
   像信号データを入力し、 前記画素値のノイズを除去するために選択された量子化
   閾値を用いて、前記画素行及び画素列における隣接画素
   同士の値の量子化された一階差分を計算し、 前記隣接画素同士の値の前記量子化された一階差分に対
   し、二階空間領域解析を行うことによって、前記ブロッ
   クの画素行及び画素列の各々に沿ったテクスチャ値を求
   め、 前記画素行と画素列について得られたテクスチャ値の分
   布を定めるヒストグラム値を計算し、 テクスチャ値の分布に基づいて画像タイプを決定するこ
   とを特徴とする方法。