JPH1175069A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置及び画像処理方法Info
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- JPH1175069A JPH1175069A JP23300597A JP23300597A JPH1175069A JP H1175069 A JPH1175069 A JP H1175069A JP 23300597 A JP23300597 A JP 23300597A JP 23300597 A JP23300597 A JP 23300597A JP H1175069 A JPH1175069 A JP H1175069A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/005—Statistical coding, e.g. Huffman, run length coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
- H04N19/91—Entropy coding, e.g. variable length coding [VLC] or arithmetic coding
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＣＧ画像領域及び読取イメージ領域が混在す
る画像において、マルチモード圧縮方式を用いて画像圧
縮を行っても、高品質な伸張画像を得る。 【解決手段】 入力された画像データのヒストグラム及
び検出したヒストグラムの分布状態に関する特徴量に基
づいてブロック代表値を適応的に設定するので、ＣＧ画
像領域と読取画像領域が混在する入力画像に基づいてブ
ロックトランケーション符号化を行う場合でも、効率的
に符号化でき、高品質な伸張画像を得ることができる。
さらにヒストグラムを複数の画像データ群に分割する際
に高品質な伸張画像を得るべく、画像データ群の再分割
を行えるので、より確実に効率的符号化及び高品質な伸
張画像が得られる。
る画像において、マルチモード圧縮方式を用いて画像圧
縮を行っても、高品質な伸張画像を得る。 【解決手段】 入力された画像データのヒストグラム及
び検出したヒストグラムの分布状態に関する特徴量に基
づいてブロック代表値を適応的に設定するので、ＣＧ画
像領域と読取画像領域が混在する入力画像に基づいてブ
ロックトランケーション符号化を行う場合でも、効率的
に符号化でき、高品質な伸張画像を得ることができる。
さらにヒストグラムを複数の画像データ群に分割する際
に高品質な伸張画像を得るべく、画像データ群の再分割
を行えるので、より確実に効率的符号化及び高品質な伸
張画像が得られる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置及び
その制御方法に係り、特に画像データを効率よく符号化
／復号化するための画像処理装置及びその制御方法に関
する。
その制御方法に係り、特に画像データを効率よく符号化
／復号化するための画像処理装置及びその制御方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】近年、原稿画像をスキャナ等の画像入力
装置により読取り、得られた画像データをディジタル処
理し、プリンタ等の画像出力装置を介して出力すること
により、原稿のハードコピーを得るディジタル複写機が
普及しつつある。
装置により読取り、得られた画像データをディジタル処
理し、プリンタ等の画像出力装置を介して出力すること
により、原稿のハードコピーを得るディジタル複写機が
普及しつつある。
【０００３】このディジタル複写機においては、複数の
画像に対応する画像データを複写機内部に蓄積し、原稿
のソートを行う電子ソーター機能や、ファイリング、ペ
ージ編集等を行う電子ＲＤＨ機能が必須の機能となって
いる。このためディジタル複写機内部には、画像データ
を一時的に記憶するメモリやハードディスク装置に代表
される大容量記憶装置等のデータ蓄積装置が設けられて
おり、画像データを蓄積し、必要に応じて各種処理を行
うことにおり上記機能を実現している。
画像に対応する画像データを複写機内部に蓄積し、原稿
のソートを行う電子ソーター機能や、ファイリング、ペ
ージ編集等を行う電子ＲＤＨ機能が必須の機能となって
いる。このためディジタル複写機内部には、画像データ
を一時的に記憶するメモリやハードディスク装置に代表
される大容量記憶装置等のデータ蓄積装置が設けられて
おり、画像データを蓄積し、必要に応じて各種処理を行
うことにおり上記機能を実現している。
【０００４】大量の画像データを蓄積するにはデータ蓄
積装置の蓄積容量を増加させることが必要であるが、デ
ータ容量の増加に応じてデータ蓄積装置自体の規模やコ
ストも増加することとなる。これを回避するために、画
像データを圧縮してデータ蓄積装置に蓄積する方法が多
数提案されている。この結果、少ない容量のデータ蓄積
装置で多量の画像データを蓄積することが可能となって
いる。
積装置の蓄積容量を増加させることが必要であるが、デ
ータ容量の増加に応じてデータ蓄積装置自体の規模やコ
ストも増加することとなる。これを回避するために、画
像データを圧縮してデータ蓄積装置に蓄積する方法が多
数提案されている。この結果、少ない容量のデータ蓄積
装置で多量の画像データを蓄積することが可能となって
いる。
【０００５】また、画像出力装置として、レーザビーム
を用いたレーザビームプリンタが知られている。このレ
ーザビームプリンタへの画像出力の制御方法には、一般
的にページ記述言語が用いられている。より詳細には、
ホストコンピュータはレーザビームプリンタに出力内容
そのものをビットマップイメージ（ラスターイメージ）
として転送するのではなく、出力内容の文字情報や画像
情報を記述したページ記述言語の内容をプリンタへ転送
する。プリンタはそのページ記述言語を受取り、プリン
タ内部においてその言語内容を解釈し、ページの画像デ
ータをビットマップイメージ（ラスターイメージ）とし
て展開し紙の上にそのイメージを転写して出力する。
を用いたレーザビームプリンタが知られている。このレ
ーザビームプリンタへの画像出力の制御方法には、一般
的にページ記述言語が用いられている。より詳細には、
ホストコンピュータはレーザビームプリンタに出力内容
そのものをビットマップイメージ（ラスターイメージ）
として転送するのではなく、出力内容の文字情報や画像
情報を記述したページ記述言語の内容をプリンタへ転送
する。プリンタはそのページ記述言語を受取り、プリン
タ内部においてその言語内容を解釈し、ページの画像デ
ータをビットマップイメージ（ラスターイメージ）とし
て展開し紙の上にそのイメージを転写して出力する。
【０００６】プリンタ内部にはページ記述言語の内容を
解釈する機能と画像データを展開するビットマップイメ
ージを保持するメモリが必須である。このメモリの容量
は、例えば、Ａ３サイズの用紙を用いて出力するモノク
ロプリンタにおいて、画像の出力解像度が４００ｄｐ
ｉ、出力階調が２５６階調である場合３２ＭByteにもな
る。さらにカラープリンタにおいては、ＹＭＣＫの４色
の出力が必要となるため、モノクロプリンタの場合と比
較してメモリ容量も４倍となり、画像の出力解像度が４
００ｄｐｉ、出力階調が２５６階調である場合１２８２
ＭByteにもなってしまう。
解釈する機能と画像データを展開するビットマップイメ
ージを保持するメモリが必須である。このメモリの容量
は、例えば、Ａ３サイズの用紙を用いて出力するモノク
ロプリンタにおいて、画像の出力解像度が４００ｄｐ
ｉ、出力階調が２５６階調である場合３２ＭByteにもな
る。さらにカラープリンタにおいては、ＹＭＣＫの４色
の出力が必要となるため、モノクロプリンタの場合と比
較してメモリ容量も４倍となり、画像の出力解像度が４
００ｄｐｉ、出力階調が２５６階調である場合１２８２
ＭByteにもなってしまう。
【０００７】このような大容量のメモリをプリンタ内部
に設けることは、プリンタの装置規模やコストを増大さ
せることとなり、好ましくない。そこで、これらの不具
合を回避すべく、画像データを圧縮することにより必要
なメモリ容量を削減する方法が提案されている。画像デ
ータを圧縮して、そのデータ容量を削減する場合、画像
の再現階調数を削減すると、最終的に得られる画像出力
の画質が劣化する。特に画像を二値化した状態で蓄積す
るとその影響が大きい。このため、高品質の画像出力を
得るためには、画像を多値の状態で蓄積することが望ま
しい。
に設けることは、プリンタの装置規模やコストを増大さ
せることとなり、好ましくない。そこで、これらの不具
合を回避すべく、画像データを圧縮することにより必要
なメモリ容量を削減する方法が提案されている。画像デ
ータを圧縮して、そのデータ容量を削減する場合、画像
の再現階調数を削減すると、最終的に得られる画像出力
の画質が劣化する。特に画像を二値化した状態で蓄積す
るとその影響が大きい。このため、高品質の画像出力を
得るためには、画像を多値の状態で蓄積することが望ま
しい。
【０００８】この多値画像データを圧縮する方法には数
多くの方法が存在する。ディジタル複写機やプリンタに
出力する原稿には、一枚の原稿の中にも文字領域と写真
領域が混在する場合も多い。また、プリンタの出力画像
にはコンピュータで作成されたイメージ、いわゆる、コ
ンピュータグラフィックス（以下、ＣＧという。）と、
スキャナから読み込まれた写真等の読取イメージ（Scan
ned Image）と、が混在している場合が多い。
多くの方法が存在する。ディジタル複写機やプリンタに
出力する原稿には、一枚の原稿の中にも文字領域と写真
領域が混在する場合も多い。また、プリンタの出力画像
にはコンピュータで作成されたイメージ、いわゆる、コ
ンピュータグラフィックス（以下、ＣＧという。）と、
スキャナから読み込まれた写真等の読取イメージ（Scan
ned Image）と、が混在している場合が多い。
【０００９】このＣＧと読取イメージとは、まったく異
なった画像特性を有している。例えば、ＣＧの画像が描
かれている領域であるＣＧ画像領域は、 画素値の変化
は一定であり、画素値変化が全くない、フラットな背景
領域を多く含んでいる。しかしながら、ＣＧ画像領域に
おいても白黒の２値子か存在しない文字領域や、画素値
の変化が激しいグラデーション領域等も存在する。
なった画像特性を有している。例えば、ＣＧの画像が描
かれている領域であるＣＧ画像領域は、 画素値の変化
は一定であり、画素値変化が全くない、フラットな背景
領域を多く含んでいる。しかしながら、ＣＧ画像領域に
おいても白黒の２値子か存在しない文字領域や、画素値
の変化が激しいグラデーション領域等も存在する。
【００１０】これらに対し、読取イメージが描かれてい
る領域である読取イメージ画像領域は、スキャナにおけ
る画像読取時にノイズを含んでしまうことも多く、画像
の背景、余白等にフラットに見える領域においても、画
素値が細かく変動している場合が多い。
る領域である読取イメージ画像領域は、スキャナにおけ
る画像読取時にノイズを含んでしまうことも多く、画像
の背景、余白等にフラットに見える領域においても、画
素値が細かく変動している場合が多い。
【００１１】このようにＣＧ画像領域と読取イメージ画
像領域とは異なった画像特性を有しているため、ＣＧ画
像領域と読取イメージ画像領域とが混在する画像に対応
する画像データを画質の劣化を抑制し、かつ、有効に圧
縮するには、各画像領域の画像特性に適正な圧縮処理を
行う必要がある。このような要求に応えるためには、異
なる画像特性を有する領域が混在する画像に対応する画
像データに対して、その画像特性に応じて各領域毎に最
適な画像処理を選択し、圧縮処理することが必要であ
る。このような各領域毎に最適な画像処理を行う圧縮方
式は、適応的画像圧縮方式あるいはマルチモード（Mult
i-Mode）圧縮方式として数多く提案されている。
像領域とは異なった画像特性を有しているため、ＣＧ画
像領域と読取イメージ画像領域とが混在する画像に対応
する画像データを画質の劣化を抑制し、かつ、有効に圧
縮するには、各画像領域の画像特性に適正な圧縮処理を
行う必要がある。このような要求に応えるためには、異
なる画像特性を有する領域が混在する画像に対応する画
像データに対して、その画像特性に応じて各領域毎に最
適な画像処理を選択し、圧縮処理することが必要であ
る。このような各領域毎に最適な画像処理を行う圧縮方
式は、適応的画像圧縮方式あるいはマルチモード（Mult
i-Mode）圧縮方式として数多く提案されている。
【００１２】ＣＧ画像領域には、文字／線画等の高解像
度が要求される画像を含む場合が多いため、解像度デー
タが劣化しない圧縮方式が望ましい。例えば、ＭＭＲ
（Modified Modified Read）、ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Wel
ch）、ＪＢＩＧ（Joint Bi-level Image Group）等の可
逆圧縮方式や、階調データは劣化するが解像度データは
劣化しないブロックトランケーション符号化等のブロッ
ク圧縮方式がＣＧ画像領域には適している。また、ＣＧ
画像領域の中でも、画素値変化がほとんどない背景領域
に対しては画像をｎ×ｍ画素毎にブロックに分割し、そ
のブロックの代表値とそのブロックが連続する個数とを
組合わせたブロックランレングス符号化が適している。
度が要求される画像を含む場合が多いため、解像度デー
タが劣化しない圧縮方式が望ましい。例えば、ＭＭＲ
（Modified Modified Read）、ＬＺＷ（Lempel-Ziv-Wel
ch）、ＪＢＩＧ（Joint Bi-level Image Group）等の可
逆圧縮方式や、階調データは劣化するが解像度データは
劣化しないブロックトランケーション符号化等のブロッ
ク圧縮方式がＣＧ画像領域には適している。また、ＣＧ
画像領域の中でも、画素値変化がほとんどない背景領域
に対しては画像をｎ×ｍ画素毎にブロックに分割し、そ
のブロックの代表値とそのブロックが連続する個数とを
組合わせたブロックランレングス符号化が適している。
【００１３】読取イメージ領域は、写真や自然画像等の
解像度よりも階調数が要求される画像を含む場合が多い
ため、階調データが劣化しない圧縮方式が望ましい。と
ころで、伸張後に画像が劣化しない可逆圧縮方式を読取
イメージ領域に適用した場合、この領域は画素値変化が
激しく、エントロピーが高いため、可逆圧縮方式では、
圧縮効率を高めることができない。
解像度よりも階調数が要求される画像を含む場合が多い
ため、階調データが劣化しない圧縮方式が望ましい。と
ころで、伸張後に画像が劣化しない可逆圧縮方式を読取
イメージ領域に適用した場合、この領域は画素値変化が
激しく、エントロピーが高いため、可逆圧縮方式では、
圧縮効率を高めることができない。
【００１４】そこで、読取イメージ領域には、非可逆方
式で有り、かつ、伸張後に階調数に対応する階調データ
保持することが可能な方式が望ましい。例えば、カラー
ファックスの標準化方式として採用されているＪＰＥＧ
（Joint Photographic Experts Group）baseline方式に
代表されるＡＤＣＴ（AdaptiveDiscrete Cosine Transf
orm）等が読取イメージ領域には適している。
式で有り、かつ、伸張後に階調数に対応する階調データ
保持することが可能な方式が望ましい。例えば、カラー
ファックスの標準化方式として採用されているＪＰＥＧ
（Joint Photographic Experts Group）baseline方式に
代表されるＡＤＣＴ（AdaptiveDiscrete Cosine Transf
orm）等が読取イメージ領域には適している。
【００１５】ここで、ブロックトランケーション符号化
について説明する。ブロックトランケーション符号化
は、ブロック符号化の一種であり、ブロック符号化は、
画像をｍ×ｎ（ｍ、ｎ：自然数。但し、ｍ＝ｎ＝１の場
合を除く）画素毎のブロックに分割し、各ブロック毎に
ブロックを代表する値（以下、ブロック代表値とい
う。）を一つ以上算出し、複数のブロック代表値を算出
する場合には、当該ブロック内の各画素に対し、いずれ
のブロック代表値を割当てるかを示すインデックス番号
を決定するものである。
について説明する。ブロックトランケーション符号化
は、ブロック符号化の一種であり、ブロック符号化は、
画像をｍ×ｎ（ｍ、ｎ：自然数。但し、ｍ＝ｎ＝１の場
合を除く）画素毎のブロックに分割し、各ブロック毎に
ブロックを代表する値（以下、ブロック代表値とい
う。）を一つ以上算出し、複数のブロック代表値を算出
する場合には、当該ブロック内の各画素に対し、いずれ
のブロック代表値を割当てるかを示すインデックス番号
を決定するものである。
【００１６】ブロックトランケーションは、ブロック代
表値及び各画素毎のインデックス番号を符号データとす
る符号化方式であり、ブロック代表値の個数により、得
られる符号データの量と復号画像の画質が決定される。 Ａ：ブロック代表値が一つの場合 ブロック代表値が一つの場合には、例えば、ブロック代
表値として、当該ブロック内の平均値等が用いられ、当
該ブロック内の画素には全てこのブロック代表値が割当
てられることとなる。この結果、復号画像では、当該ブ
ロック内全体が割当てられたブロック代表値に相当する
色一色となる。
表値及び各画素毎のインデックス番号を符号データとす
る符号化方式であり、ブロック代表値の個数により、得
られる符号データの量と復号画像の画質が決定される。 Ａ：ブロック代表値が一つの場合 ブロック代表値が一つの場合には、例えば、ブロック代
表値として、当該ブロック内の平均値等が用いられ、当
該ブロック内の画素には全てこのブロック代表値が割当
てられることとなる。この結果、復号画像では、当該ブ
ロック内全体が割当てられたブロック代表値に相当する
色一色となる。
【００１７】Ｂ：ブロック代表値が二つの場合 ブロック代表値が二つの場合、例えば、ブロック代表値
として、当該ブロックを構成する画素の画素データの最
大値及び最小値が用いられ、当該ブロック内の画素は、
画素毎に二つのブロック代表値のいずれにより近似する
かが判定され、各画素には、より近似するブロック代表
値に相当するインデックス番号が割当てられる。より具
体的には、二つのブロック代表値を表わす各画素毎のイ
ンデックス番号は１［bit］で表現できるので、画像を
４×４の画素のブロックに分割し、二つのブロック代表
値を元の画像の階調データビット数に等しいそれぞれ８
［bits]で表現すると仮定すると、各ブロックを表現す
るのに必要な符号量Ｍは、
として、当該ブロックを構成する画素の画素データの最
大値及び最小値が用いられ、当該ブロック内の画素は、
画素毎に二つのブロック代表値のいずれにより近似する
かが判定され、各画素には、より近似するブロック代表
値に相当するインデックス番号が割当てられる。より具
体的には、二つのブロック代表値を表わす各画素毎のイ
ンデックス番号は１［bit］で表現できるので、画像を
４×４の画素のブロックに分割し、二つのブロック代表
値を元の画像の階調データビット数に等しいそれぞれ８
［bits]で表現すると仮定すると、各ブロックを表現す
るのに必要な符号量Ｍは、
【００１８】 Ｍ＝｛（ブロック代表値のビット数）×２｝ ＋｛（インデックス番号のビット数）×（ブロックの画素数）｝ ＝（８×２）＋（１×４×４） ＝１６＋１６ ＝３２［bits］ となる。
【００１９】元の画像のデータ量Ｍ’は、 Ｍ’＝（階調データビット数）×（ブロックの画素数） ＝８×４×４ ＝１２８［bits］ であるので、この場合の圧縮率（＝Ｍ／Ｍ’）は、 Ｍ／Ｍ’＝３２／１２８ ＝１／４ となる。
【００２０】Ｃ：ブロック代表値が四つの場合 ブロック代表値が四つの場合、当該ブロックを構成する
画素の画素データの最大値、最小値、ダイナミックレン
ジ、平均値等に基づいて計算によりブロック代表値が算
出するのが一般的である。そして、当該ブロック内の画
素は、画素毎に四つのブロック代表値のいずれにより近
似するかが判定され、各画素にはより近似するブロック
代表値に相当するインデックス番号が割当てられる。
画素の画素データの最大値、最小値、ダイナミックレン
ジ、平均値等に基づいて計算によりブロック代表値が算
出するのが一般的である。そして、当該ブロック内の画
素は、画素毎に四つのブロック代表値のいずれにより近
似するかが判定され、各画素にはより近似するブロック
代表値に相当するインデックス番号が割当てられる。
【００２１】より具体的には、四つのブロック代表値を
表わす各画素毎のインデックス番号は２［bit］で表現
できるので、画像を４×４の画素のブロックに分割し、
二つのブロック代表値を元の画像の階調データビット数
に等しいそれぞれ８［bits]で表現すると仮定すると、
各ブロックを表現するのに必要な符号量Ｍは、
表わす各画素毎のインデックス番号は２［bit］で表現
できるので、画像を４×４の画素のブロックに分割し、
二つのブロック代表値を元の画像の階調データビット数
に等しいそれぞれ８［bits]で表現すると仮定すると、
各ブロックを表現するのに必要な符号量Ｍは、
【００２２】 Ｍ＝｛（ブロック代表値のビット数）×４｝ ＋｛（インデックス番号のビット数）×（ブロックの画素数）｝ ＝（８×４）＋（２×４×４） ＝３２＋３２ ＝６４［bits］ となる。
【００２３】元の画像のデータ量Ｍ’は、 Ｍ’＝（階調データビット数）×（ブロックの画素数） ＝８×４×４ ＝１２８［bits］ であるので、この場合の圧縮率（＝Ｍ／Ｍ’）は、 Ｍ／Ｍ’＝６４／１２８ ＝１／２ となる。
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】上記ブロックトランケ
ーション符号化においては、ブロックサイズ（＝ｍ×
ｎ）は、任意に設定することが可能である。しかし、ブ
ロックトランケーション符号化は、当該ブロックに含ま
れる画素値を限られた個数のブロック代表値で近似する
ため、ブロックサイズが大きく、ブロック代表値の個数
が少ない場合には、復号画像と元の画像との差が大きく
なってしまうという不具合がある。
ーション符号化においては、ブロックサイズ（＝ｍ×
ｎ）は、任意に設定することが可能である。しかし、ブ
ロックトランケーション符号化は、当該ブロックに含ま
れる画素値を限られた個数のブロック代表値で近似する
ため、ブロックサイズが大きく、ブロック代表値の個数
が少ない場合には、復号画像と元の画像との差が大きく
なってしまうという不具合がある。
【００２５】これを防止すべく、ブロック代表値の個数
を増加させると、各画素毎にブロック代表値を表わすイ
ンデックス番号を示すデータのビット数が多くなり、圧
縮効率が低下してしまう。従って、一般にブロックトラ
ンケーション符号化ではブロックサイズが４×４画素程
度のブロックサイズで符号化を行うのが一般的であっ
た。ここで、上記ブロックトランケーション符号化及び
ＡＤＣＴを組合わせたマルチモード圧縮方式を構成した
場合について検討する。
を増加させると、各画素毎にブロック代表値を表わすイ
ンデックス番号を示すデータのビット数が多くなり、圧
縮効率が低下してしまう。従って、一般にブロックトラ
ンケーション符号化ではブロックサイズが４×４画素程
度のブロックサイズで符号化を行うのが一般的であっ
た。ここで、上記ブロックトランケーション符号化及び
ＡＤＣＴを組合わせたマルチモード圧縮方式を構成した
場合について検討する。
【００２６】ブロックトランケーション符号化及びＡＤ
ＣＴ符号化を組合わせたマルチモード圧縮方式の場合、
ブロック単位にブロックトランケーション符号化とＡＤ
ＣＴ符号化とを切り換える必要がある。二つの符号化方
式ともにブロック単位に符号化処理を行うが、ブロック
単位に符号化方式を切り換えるためには、ブロックサイ
ズを共通にしておく必要がある。
ＣＴ符号化を組合わせたマルチモード圧縮方式の場合、
ブロック単位にブロックトランケーション符号化とＡＤ
ＣＴ符号化とを切り換える必要がある。二つの符号化方
式ともにブロック単位に符号化処理を行うが、ブロック
単位に符号化方式を切り換えるためには、ブロックサイ
ズを共通にしておく必要がある。
【００２７】ＡＤＣＴ符号化のブロックサイズは一般的
には８×８画素である。ＡＤＣＴ符号化においては、こ
の８×８画素のブロックサイズよりも小さいブロックサ
イズも理論的には採用可能であるが、ＤＣＴ（Discreat
e Cosine Transform）演算時に生成されるＤＣＴ係数の
数が極端に減少するため、有効な符号化を行うことはで
きず、実用的ではない。従って、マルチモード圧縮方式
のブロックサイズも８×８画素にするのが好ましく、ブ
ロックトランケーション符号化のブロックサイズも必然
的に８×８画素とすることとなる。
には８×８画素である。ＡＤＣＴ符号化においては、こ
の８×８画素のブロックサイズよりも小さいブロックサ
イズも理論的には採用可能であるが、ＤＣＴ（Discreat
e Cosine Transform）演算時に生成されるＤＣＴ係数の
数が極端に減少するため、有効な符号化を行うことはで
きず、実用的ではない。従って、マルチモード圧縮方式
のブロックサイズも８×８画素にするのが好ましく、ブ
ロックトランケーション符号化のブロックサイズも必然
的に８×８画素とすることとなる。
【００２８】ＣＧ画像領域と読取イメージ領域が混在す
る画像の画像データを上記マルチモード圧縮方式により
符号化する場合、符号化の対照となる各ブロックは、含
まれる画像の種類により以下の３通りに分類することが
できる。 ＣＧ画像領域のみを含むブロック 読取イメージ領域のみを含むブロック ＣＧ画像領域及び読取イメージ領域の双方を含むブ
ロック
る画像の画像データを上記マルチモード圧縮方式により
符号化する場合、符号化の対照となる各ブロックは、含
まれる画像の種類により以下の３通りに分類することが
できる。 ＣＧ画像領域のみを含むブロック 読取イメージ領域のみを含むブロック ＣＧ画像領域及び読取イメージ領域の双方を含むブ
ロック
【００２９】これらのブロックのうち、ＣＧ画像領域の
みを含むブロックは、上述したようにブロックトランケ
ーション符号化で符号化し、読取イメージ領域のみを含
むブロックについては、ＡＤＣＴ符号化で符号化するの
が望ましい。ところで、ＣＧ画像領域及び読取イメージ
領域の双方を含むブロックをＡＤＣＴ符号化により符号
化した場合には、ＣＧ画像領域と読取イメージ領域の境
界近傍におけるＣＧ画像領域側において、ＡＤＣＴ符号
化特有のノイズであるモスキートノイズ画目立ちやすく
なり、伸張画像の画質を低下させるという懸念がある。
従って、ＣＧ画像領域及び読取イメージ領域の双方を
含むブロックについては、ブロックトランケーション符
号化で符号化することが望ましく、そのブロックサイズ
は上述したように８×８画素となる。
みを含むブロックは、上述したようにブロックトランケ
ーション符号化で符号化し、読取イメージ領域のみを含
むブロックについては、ＡＤＣＴ符号化で符号化するの
が望ましい。ところで、ＣＧ画像領域及び読取イメージ
領域の双方を含むブロックをＡＤＣＴ符号化により符号
化した場合には、ＣＧ画像領域と読取イメージ領域の境
界近傍におけるＣＧ画像領域側において、ＡＤＣＴ符号
化特有のノイズであるモスキートノイズ画目立ちやすく
なり、伸張画像の画質を低下させるという懸念がある。
従って、ＣＧ画像領域及び読取イメージ領域の双方を
含むブロックについては、ブロックトランケーション符
号化で符号化することが望ましく、そのブロックサイズ
は上述したように８×８画素となる。
【００３０】８×８画素のブロックについてブロックト
ランケーション符号化を行う場合、少なくともブロック
代表値を四つは選定する必要が有り、従って、上述した
ように、当該ブロックを構成する画素の画素データの最
大値、最小値、ダイナミックレンジ、平均値等に基づい
て計算によりブロック代表値が算出するのが一般的であ
る。しかしながら、ブロック代表値を線形演算的に決定
する方法は、符号化対象の画像データを構成する画素の
画素値が、例えば、読取イメージ領域の様に比較的なだ
らかで連続しているヒストグラム分布を有する画像デー
タを前提とするものである。
ランケーション符号化を行う場合、少なくともブロック
代表値を四つは選定する必要が有り、従って、上述した
ように、当該ブロックを構成する画素の画素データの最
大値、最小値、ダイナミックレンジ、平均値等に基づい
て計算によりブロック代表値が算出するのが一般的であ
る。しかしながら、ブロック代表値を線形演算的に決定
する方法は、符号化対象の画像データを構成する画素の
画素値が、例えば、読取イメージ領域の様に比較的なだ
らかで連続しているヒストグラム分布を有する画像デー
タを前提とするものである。
【００３１】従って、ＣＧ画像領域及び読取イメージ領
域の双方を含むブロックのように、画素値の分布とし
て、離散的な分布と、なだらかで連続的な分布と、が混
在しているような場合には、上記線形演算的なブロック
代表値の決定方法では、有効なブロック代表値を決定す
ることは困難であるという問題点があった。より具体的
には、ＣＧ画像領域は一定の画素値が小領域で連続して
いることが多い。
域の双方を含むブロックのように、画素値の分布とし
て、離散的な分布と、なだらかで連続的な分布と、が混
在しているような場合には、上記線形演算的なブロック
代表値の決定方法では、有効なブロック代表値を決定す
ることは困難であるという問題点があった。より具体的
には、ＣＧ画像領域は一定の画素値が小領域で連続して
いることが多い。
【００３２】このため、本来同一の画素値が連続してい
る小領域を複数のブロックに分割してブロックトランケ
ーション符号化した場合に、ブロック間でブロック代表
値が異なってしまうと伸張画像が非常に不自然となっ
て、画質の低下を招いてしまうという不具合が生じるこ
ととなる。しかしながら、従来のブロックトランケーシ
ョン符号化では、ブロック代表値を線形演算的に決定し
ていたため、ＣＧ画像領域において上述の不具合が発生
し、高品質な伸張画像を得ることが出来ないという問題
点があった。
る小領域を複数のブロックに分割してブロックトランケ
ーション符号化した場合に、ブロック間でブロック代表
値が異なってしまうと伸張画像が非常に不自然となっ
て、画質の低下を招いてしまうという不具合が生じるこ
ととなる。しかしながら、従来のブロックトランケーシ
ョン符号化では、ブロック代表値を線形演算的に決定し
ていたため、ＣＧ画像領域において上述の不具合が発生
し、高品質な伸張画像を得ることが出来ないという問題
点があった。
【００３３】そこで、本発明の目的は、ＣＧ画像領域及
び読取イメージ領域が混在する画像において、マルチモ
ード圧縮方式を用いて画像圧縮を行っても、高品質な伸
張画像を得ることが可能な画像処理装置及び画像処理方
法を提供することにある。
び読取イメージ領域が混在する画像において、マルチモ
ード圧縮方式を用いて画像圧縮を行っても、高品質な伸
張画像を得ることが可能な画像処理装置及び画像処理方
法を提供することにある。
【００３４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１記載の発明は、入力画像を構成する各画素
に対応する画像データに対し、前記画像データを近似す
るための複数のブロック代表値のうちのいずれか一つを
割当てた後に、複数の前記画素により構成されるブロッ
ク画像を単位として符号化を行う画像処理装置であっ
て、前記ブロック画像毎に入力された画像データの頻度
分布を検出する頻度分布検出手段と、前記検出した頻度
分布における分布範囲端部近傍領域の分布状態に関する
特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記算出した特徴
量に基づいて前記分布範囲端部近傍領域の頻度分布から
前記ブロック代表値を設定するか否かを判別する判別手
段と、前記判別の結果に基づいて、前記検出した頻度分
布に基づく前記複数のブロック代表値を設定する代表値
設定手段と、を備えて構成する。
め、請求項１記載の発明は、入力画像を構成する各画素
に対応する画像データに対し、前記画像データを近似す
るための複数のブロック代表値のうちのいずれか一つを
割当てた後に、複数の前記画素により構成されるブロッ
ク画像を単位として符号化を行う画像処理装置であっ
て、前記ブロック画像毎に入力された画像データの頻度
分布を検出する頻度分布検出手段と、前記検出した頻度
分布における分布範囲端部近傍領域の分布状態に関する
特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記算出した特徴
量に基づいて前記分布範囲端部近傍領域の頻度分布から
前記ブロック代表値を設定するか否かを判別する判別手
段と、前記判別の結果に基づいて、前記検出した頻度分
布に基づく前記複数のブロック代表値を設定する代表値
設定手段と、を備えて構成する。
【００３５】請求項４記載の発明は、入力画像を構成す
る各画素に対応する画像データに対し、前記画像データ
を近似するための複数のブロック代表値のうちのいずれ
か一つを割当てた後に複数の前記画素により構成される
ブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置で
あって、前記ブロック画像毎に入力された画像データの
ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記
作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを複
数の画像データ群に分割する画像データ群分割手段と、
前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段
と、前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ群分
割手段により分割された前記各画像データ群に対応する
ヒストグラムを用いてブロック代表値を算出するか否か
を判別する判別手段と、前記判別の結果に基づいて、前
記画像データ群分割手段により分割された前記各画像デ
ータ群に対応するヒストグラムを用いてブロック代表値
を算出しない場合に前記画像データ群分割手段に対し、
再分割を行わせる最分割制御手段と、前記判別手段の判
別に基づいて前記ブロック代表値を算出するブロック代
表値算出手段と、を備えて構成する。
る各画素に対応する画像データに対し、前記画像データ
を近似するための複数のブロック代表値のうちのいずれ
か一つを割当てた後に複数の前記画素により構成される
ブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置で
あって、前記ブロック画像毎に入力された画像データの
ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記
作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを複
数の画像データ群に分割する画像データ群分割手段と、
前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段
と、前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ群分
割手段により分割された前記各画像データ群に対応する
ヒストグラムを用いてブロック代表値を算出するか否か
を判別する判別手段と、前記判別の結果に基づいて、前
記画像データ群分割手段により分割された前記各画像デ
ータ群に対応するヒストグラムを用いてブロック代表値
を算出しない場合に前記画像データ群分割手段に対し、
再分割を行わせる最分割制御手段と、前記判別手段の判
別に基づいて前記ブロック代表値を算出するブロック代
表値算出手段と、を備えて構成する。
【００３６】請求項７記載の発明は、入力画像を構成す
る各画素に対応する画像データに対し、前記画像データ
を近似するための複数のブロック代表値のうちのいずれ
か一つを割当てた後に複数の前記画素により構成される
ブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置で
あって、前記ブロック画像毎に入力された画像データの
ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記
作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを予
め定めた条件に基づいて複数の画像データ群に分割する
画像データ群分割手段と、前記各画像データ群に対応す
るヒストグラムに対して、その分布状態に関する特徴量
を算出する特徴量算出手段と、前記算出された特徴量に
基づいて、前記分割された複数の画像データ群を再分割
させるためのしきい値を算出するしきい値算出手段と、
前記しきい値に基づいて前記分割された複数の画像デー
タ群を再分割させるための再分割制御手段と、前記再分
割後の各画像データ群に対応するヒストグラムに基づい
てブロック代表値を設定するブロック代表値設定手段
と、を備えて構成する。
る各画素に対応する画像データに対し、前記画像データ
を近似するための複数のブロック代表値のうちのいずれ
か一つを割当てた後に複数の前記画素により構成される
ブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置で
あって、前記ブロック画像毎に入力された画像データの
ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記
作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを予
め定めた条件に基づいて複数の画像データ群に分割する
画像データ群分割手段と、前記各画像データ群に対応す
るヒストグラムに対して、その分布状態に関する特徴量
を算出する特徴量算出手段と、前記算出された特徴量に
基づいて、前記分割された複数の画像データ群を再分割
させるためのしきい値を算出するしきい値算出手段と、
前記しきい値に基づいて前記分割された複数の画像デー
タ群を再分割させるための再分割制御手段と、前記再分
割後の各画像データ群に対応するヒストグラムに基づい
てブロック代表値を設定するブロック代表値設定手段
と、を備えて構成する。
【００３７】請求項９記載の発明は、入力画像を構成す
る各画素に対応する画像データに対し、前記画像データ
を近似するための複数のブロック代表値のうちのいずれ
か一つを割当てた後に複数の前記画素により構成される
ブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置で
あって、前記ブロック画像毎に入力された画像データの
ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記
各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、その
分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
をＭ個（Ｍ：２以上の整数）の画像データ群に分割する
画像データ群分割手段と、前記画像データ群の数Ｍを予
め設定したブロック代表値の個数Ｎ（Ｎ：自然数）と比
較する比較手段と、前記比較の結果に基づいて、前記画
像データ群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数Ｎ以下の
場合に、Ｍ個のブロック代表値を設定する第１代表値設
定手段と、前記比較の結果に基づいて、前記画像データ
群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数を超えている場合
に、Ｎ個のブロック代表値を設定する第２代表値設定手
段と、を備えて構成する。
る各画素に対応する画像データに対し、前記画像データ
を近似するための複数のブロック代表値のうちのいずれ
か一つを割当てた後に複数の前記画素により構成される
ブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置で
あって、前記ブロック画像毎に入力された画像データの
ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前記
各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、その
分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
をＭ個（Ｍ：２以上の整数）の画像データ群に分割する
画像データ群分割手段と、前記画像データ群の数Ｍを予
め設定したブロック代表値の個数Ｎ（Ｎ：自然数）と比
較する比較手段と、前記比較の結果に基づいて、前記画
像データ群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数Ｎ以下の
場合に、Ｍ個のブロック代表値を設定する第１代表値設
定手段と、前記比較の結果に基づいて、前記画像データ
群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数を超えている場合
に、Ｎ個のブロック代表値を設定する第２代表値設定手
段と、を備えて構成する。
【００３８】請求項１０記載の発明は、入力画像を構成
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前
記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを
複数の画像データ群に分割する画像データ群分割手段
と、前記画像データ群数が予め設定したブロック代表値
の個数と異なる場合に、前記画像データ群分割手段に対
し、再分割を行わせる最分割制御手段と、前記各画像デ
ータ群に対応するヒストグラムに対して、その分布状態
に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記算出
した特徴量に基づいて前記画像データ群に対応するヒス
トグラムを用いてブロック代表値を算出するか否かを判
別する判別手段と、前記判別手段の判別に基づいて前記
ブロック代表値を算出するブロック代表値算出手段と、
を備えて構成する。
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理装置
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、前
記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを
複数の画像データ群に分割する画像データ群分割手段
と、前記画像データ群数が予め設定したブロック代表値
の個数と異なる場合に、前記画像データ群分割手段に対
し、再分割を行わせる最分割制御手段と、前記各画像デ
ータ群に対応するヒストグラムに対して、その分布状態
に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記算出
した特徴量に基づいて前記画像データ群に対応するヒス
トグラムを用いてブロック代表値を算出するか否かを判
別する判別手段と、前記判別手段の判別に基づいて前記
ブロック代表値を算出するブロック代表値算出手段と、
を備えて構成する。
【００３９】請求項１６記載の発明は、入力画像を構成
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理方法
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前
記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、そ
の分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出工程
と、前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像デ
ータをＭ個（Ｍ：２以上の整数）の画像データ群に分割
する画像データ群分割工程と、前記画像データ群の数Ｍ
を予め設定したブロック代表値の個数Ｎ（Ｎ：自然数）
と比較する比較工程と、前記比較の結果に基づいて、前
記画像データ群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数Ｎ以
下の場合に、Ｍ個のブロック代表値を設定する第１代表
値設定工程と、前記比較の結果に基づいて、前記画像デ
ータ群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数を超えている
場合に、Ｎ個のブロック代表値を設定する第２代表値設
定工程と、を備えて構成する。
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理方法
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前
記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、そ
の分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出工程
と、前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像デ
ータをＭ個（Ｍ：２以上の整数）の画像データ群に分割
する画像データ群分割工程と、前記画像データ群の数Ｍ
を予め設定したブロック代表値の個数Ｎ（Ｎ：自然数）
と比較する比較工程と、前記比較の結果に基づいて、前
記画像データ群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数Ｎ以
下の場合に、Ｍ個のブロック代表値を設定する第１代表
値設定工程と、前記比較の結果に基づいて、前記画像デ
ータ群の数Ｍが前記ブロック代表値の個数を超えている
場合に、Ｎ個のブロック代表値を設定する第２代表値設
定工程と、を備えて構成する。
【００４０】請求項１７記載の発明は、入力画像を構成
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理方法
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前
記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを
複数の画像データ群に分割する画像データ群分割工程
と、前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対し
て、その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出
工程と、前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ
群分割手段により分割された前記各画像データ群に対応
するヒストグラムを用いてブロック代表値を算出するか
否かを判別する判別工程と、前記判別の結果に基づい
て、前記画像データ群分割工程により分割された前記各
画像データ群に対応するヒストグラムを用いてブロック
代表値を算出しない場合に前記画像データ群分割工程に
対し、再分割を行わせる最分割制御工程と、前記判別手
段の判別に基づいて前記ブロック代表値を算出するブロ
ック代表値算出工程と、を備えて構成する。
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理方法
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前
記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを
複数の画像データ群に分割する画像データ群分割工程
と、前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対し
て、その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出
工程と、前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ
群分割手段により分割された前記各画像データ群に対応
するヒストグラムを用いてブロック代表値を算出するか
否かを判別する判別工程と、前記判別の結果に基づい
て、前記画像データ群分割工程により分割された前記各
画像データ群に対応するヒストグラムを用いてブロック
代表値を算出しない場合に前記画像データ群分割工程に
対し、再分割を行わせる最分割制御工程と、前記判別手
段の判別に基づいて前記ブロック代表値を算出するブロ
ック代表値算出工程と、を備えて構成する。
【００４１】請求項１８記載の発明は、入力画像を構成
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理方法
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前
記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを
複数の画像データ群に分割する画像データ群分割工程
と、前記画像データ群数が予め設定したブロック代表値
の個数と異なる場合に、前記画像データ群分割工程に対
し、再分割を行わせる最分割制御工程と、前記各画像デ
ータ群に対応するヒストグラムに対して、その分布状態
に関する特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記算出
した特徴量に基づいて前記画像データ群に対応するヒス
トグラムを用いてブロック代表値を算出するか否かを判
別する判別工程と、前記判別手段の判別に基づいて前記
ブロック代表値を算出するブロック代表値算出工程と、
を備えて構成する。
する各画素に対応する画像データに対し、前記画像デー
タを近似するための複数のブロック代表値のうちのいず
れか一つを割当てた後に複数の前記画素により構成され
るブロック画像を単位として符号化を行う画像処理方法
であって、前記ブロック画像毎に入力された画像データ
のヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前
記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データを
複数の画像データ群に分割する画像データ群分割工程
と、前記画像データ群数が予め設定したブロック代表値
の個数と異なる場合に、前記画像データ群分割工程に対
し、再分割を行わせる最分割制御工程と、前記各画像デ
ータ群に対応するヒストグラムに対して、その分布状態
に関する特徴量を算出する特徴量算出工程と、前記算出
した特徴量に基づいて前記画像データ群に対応するヒス
トグラムを用いてブロック代表値を算出するか否かを判
別する判別工程と、前記判別手段の判別に基づいて前記
ブロック代表値を算出するブロック代表値算出工程と、
を備えて構成する。
【００４２】
【発明の実施の形態】次に図面を参照して本発明の実施
形態について説明する。以下の説明においては、入力画
像の階調数が８ビット／画素（＝bits/pixel）のモノク
ロ画像を例として説明するが、入力画像の階調数が２４
ビット／画素のＲＧＢ画像、３２ビット／画素のＹＭＣ
Ｋ画像についても同様に適用が可能である。
形態について説明する。以下の説明においては、入力画
像の階調数が８ビット／画素（＝bits/pixel）のモノク
ロ画像を例として説明するが、入力画像の階調数が２４
ビット／画素のＲＧＢ画像、３２ビット／画素のＹＭＣ
Ｋ画像についても同様に適用が可能である。
【００４３】＜第１実施形態＞図１に第１実施形態の画
像処理装置の符号化回路の概要構成ブロック図を示す。
画像処理装置の符号化回路１は、入力画像Ｇに基づいて
画像データＤＧを生成し出力する画像入力装置２と、入
力された画像データＤＧを８×８画素のブロック画像Ｂ
Ｇに分割するラスターブロック変換回路３と、ブロック
画像ＢＧ内の画素値の変化を参照して入力されたブロッ
ク画像ＢＧをＡＤＣＴ符号化するか、あるいは、ブロッ
クトランケーション符号化するかを判定し、判定結果に
基づいてタグ信号ＳTAGを出力する画像特性判定回路４
と、タグ信号ＳTAGに基づいて入力されたブロック画像
ＢＧを後述のＡＤＣＴ符号化回路６あるいはブロックト
ランケーション符号化回路７のいずれか一方に出力する
第１セレクタ５と、入力されたブロック画像ＢＧに対し
てＡＤＣＴ符号化処理を行いＡＤＣＴ符号化データＤAD
CTを出力するＡＤＣＴ符号化回路６と、入力されたブロ
ック画像ＢＧに対してブロックトランケーション符号化
処理を行いブロックトランケーション符号化データＤBC
Tを出力するブロックトランケーション符号化回路７
と、タグ信号ＳTAGに基づいて、ＡＤＣＴ符号化データ
ＤADCTあるいはブロックトランケーション符号化データ
ＤBCTのいずれか一方を符号化データＤA/Bとして出力す
る第２セレクタ８と、符号化データＤA/Bとタグ信号ＳT
AGを合成して符号データＤＥとして出力する符号合成回
路９と、を備えて構成されている。
像処理装置の符号化回路の概要構成ブロック図を示す。
画像処理装置の符号化回路１は、入力画像Ｇに基づいて
画像データＤＧを生成し出力する画像入力装置２と、入
力された画像データＤＧを８×８画素のブロック画像Ｂ
Ｇに分割するラスターブロック変換回路３と、ブロック
画像ＢＧ内の画素値の変化を参照して入力されたブロッ
ク画像ＢＧをＡＤＣＴ符号化するか、あるいは、ブロッ
クトランケーション符号化するかを判定し、判定結果に
基づいてタグ信号ＳTAGを出力する画像特性判定回路４
と、タグ信号ＳTAGに基づいて入力されたブロック画像
ＢＧを後述のＡＤＣＴ符号化回路６あるいはブロックト
ランケーション符号化回路７のいずれか一方に出力する
第１セレクタ５と、入力されたブロック画像ＢＧに対し
てＡＤＣＴ符号化処理を行いＡＤＣＴ符号化データＤAD
CTを出力するＡＤＣＴ符号化回路６と、入力されたブロ
ック画像ＢＧに対してブロックトランケーション符号化
処理を行いブロックトランケーション符号化データＤBC
Tを出力するブロックトランケーション符号化回路７
と、タグ信号ＳTAGに基づいて、ＡＤＣＴ符号化データ
ＤADCTあるいはブロックトランケーション符号化データ
ＤBCTのいずれか一方を符号化データＤA/Bとして出力す
る第２セレクタ８と、符号化データＤA/Bとタグ信号ＳT
AGを合成して符号データＤＥとして出力する符号合成回
路９と、を備えて構成されている。
【００４４】次に動作を説明する。画像入力装置２は、
ラスターイメージを受けとるインターフェースとして機
能し、外部インターフェースのように外部ネットワーク
等から入力画像Ｇに対応する画像データＤＧを直接ディ
ジタルデータのラスターイメージとして受信したり、ポ
ストスクリプトプリンタのデコンポーザが出力したラス
ターデータを受け取り、画像データＤＧとしてラスター
ブロック変換回路３に出力する。
ラスターイメージを受けとるインターフェースとして機
能し、外部インターフェースのように外部ネットワーク
等から入力画像Ｇに対応する画像データＤＧを直接ディ
ジタルデータのラスターイメージとして受信したり、ポ
ストスクリプトプリンタのデコンポーザが出力したラス
ターデータを受け取り、画像データＤＧとしてラスター
ブロック変換回路３に出力する。
【００４５】ラスターブロック変換回路３は、入力され
た画像データＤＧを８×８画素を１単位のブロック画像
ＢＧとして画像特性判定回路４及び第１セレクタ５に出
力する。画像特性判定回路４は、ブロック画像ＢＧ内の
画素値の変化を参照して入力されたブロック画像ＢＧを
ＡＤＣＴ符号化するか、あるいは、ブロックトランケー
ション符号化するかを判定すべく、画像特性を解析し、
判定結果に基づいてタグ信号ＳTAGを第１セレクタ５、
第２セレクタ８及び符号合成回路９に出力する。
た画像データＤＧを８×８画素を１単位のブロック画像
ＢＧとして画像特性判定回路４及び第１セレクタ５に出
力する。画像特性判定回路４は、ブロック画像ＢＧ内の
画素値の変化を参照して入力されたブロック画像ＢＧを
ＡＤＣＴ符号化するか、あるいは、ブロックトランケー
ション符号化するかを判定すべく、画像特性を解析し、
判定結果に基づいてタグ信号ＳTAGを第１セレクタ５、
第２セレクタ８及び符号合成回路９に出力する。
【００４６】より具体的には、画像特性判定回路４は、
ブロック画像ＢＧ内に含まれる画像は、読取イメージ領
域のみを含むのか、ＣＧ画像領域のみを含むのか、読取
イメージ領域及びＣＧ画像領域の双方を含むのかをブロ
ック画像ＢＧの最大階調数、ダイナミックレンジ、複雑
度等の特性値を算出し、それらの特性値の相関を考慮し
ながら判定する。
ブロック画像ＢＧ内に含まれる画像は、読取イメージ領
域のみを含むのか、ＣＧ画像領域のみを含むのか、読取
イメージ領域及びＣＧ画像領域の双方を含むのかをブロ
ック画像ＢＧの最大階調数、ダイナミックレンジ、複雑
度等の特性値を算出し、それらの特性値の相関を考慮し
ながら判定する。
【００４７】そして、判定の結果、ブロック画像ＢＧ内
に含まれるブロック画像が読取イメージ領域のみを含む
場合には、ＡＤＣＴ符号化することを選択して、対応す
るタグ信号ＳTAGを第１セレクタ５、第２セレクタ８及
び符号合成回路９に出力する。
に含まれるブロック画像が読取イメージ領域のみを含む
場合には、ＡＤＣＴ符号化することを選択して、対応す
るタグ信号ＳTAGを第１セレクタ５、第２セレクタ８及
び符号合成回路９に出力する。
【００４８】またブロック画像ＢＧ内に含まれるブロッ
ク画像がＣＧ画像領域のみを含む場合及び読取イメージ
領域及びＣＧ画像領域の双方を含む場合には、ブロック
トランケーション符号化することを選択して、対応する
タグ信号ＳTAGを第１セレクタ５、第２セレクタ８及び
符号合成回路９に出力する。
ク画像がＣＧ画像領域のみを含む場合及び読取イメージ
領域及びＣＧ画像領域の双方を含む場合には、ブロック
トランケーション符号化することを選択して、対応する
タグ信号ＳTAGを第１セレクタ５、第２セレクタ８及び
符号合成回路９に出力する。
【００４９】ブロック画像ＢＧ内に含まれるブロック画
像が読取イメージ領域のみを含む場合には、第１セレク
タ５及び第２セレクタ８は、タグ信号ＳTAGに基づい
て、ＡＤＣＴ符号化回路６をそれぞれラスターブロック
回路３、符号合成回路９に接続する。
像が読取イメージ領域のみを含む場合には、第１セレク
タ５及び第２セレクタ８は、タグ信号ＳTAGに基づい
て、ＡＤＣＴ符号化回路６をそれぞれラスターブロック
回路３、符号合成回路９に接続する。
【００５０】ＡＤＣＴ符号化回路は、カラーファックス
の標準符号化方式であるＪＰＥＧbaseline方式に代表さ
れる符号化方式により、ブロック画像ＢＧに含まれるブ
ロック画像をＤＣＴ変換し、量子化処理を行い、ハフマ
ン符号化する。より詳細にはＡＤＣＴ符号化回路は、Ｄ
ＣＴ演算回路、量子化回路及びハフマン符号化回路を含
み、ＤＣＴ演算回路は、第１セレクタ５を介して入力さ
れたブロック画像ＢＧに含まれるブロック画像をＤＣＴ
変換し、６４個のＤＣＴ変換係数を出力する。
の標準符号化方式であるＪＰＥＧbaseline方式に代表さ
れる符号化方式により、ブロック画像ＢＧに含まれるブ
ロック画像をＤＣＴ変換し、量子化処理を行い、ハフマ
ン符号化する。より詳細にはＡＤＣＴ符号化回路は、Ｄ
ＣＴ演算回路、量子化回路及びハフマン符号化回路を含
み、ＤＣＴ演算回路は、第１セレクタ５を介して入力さ
れたブロック画像ＢＧに含まれるブロック画像をＤＣＴ
変換し、６４個のＤＣＴ変換係数を出力する。
【００５１】量子化回路は、この６４個のＤＣＴ変換係
数を予め定めた量子化テーブルの値に基づいて量子化す
る。ハフマン符号化回路は、この量子化されたＤＣＴ係
数を符号化し、ＡＤＣＴ符号化データＤADCTを第２セレ
クタ８を介して、符号化データＤA/Bとして符号合成回
路９に出力する。
数を予め定めた量子化テーブルの値に基づいて量子化す
る。ハフマン符号化回路は、この量子化されたＤＣＴ係
数を符号化し、ＡＤＣＴ符号化データＤADCTを第２セレ
クタ８を介して、符号化データＤA/Bとして符号合成回
路９に出力する。
【００５２】またブロック画像ＢＧ内に含まれるブロッ
ク画像がＣＧ画像領域のみを含む場合及び読取イメージ
領域及びＣＧ画像領域の双方を含む場合には、第１セレ
クタ５及び第２セレクタ８は、タグ信号ＳTAGに基づい
て、ブロックトランケーション符号化回路７をそれぞれ
ラスターブロック回路３、符号合成回路９に接続する。
ブロックトランケーション符号化回路７は、入力された
ブロック画像ＢＧに含まれるブロック画像を複数（＝Ｎ
個）の限られた数の代表値で近似することにより符号化
を行う回路である。ブロックトランケーション符号化に
おいて、ブロック代表値を決定する方法については、従
来技術として述べたように、様々な方法がある。
ク画像がＣＧ画像領域のみを含む場合及び読取イメージ
領域及びＣＧ画像領域の双方を含む場合には、第１セレ
クタ５及び第２セレクタ８は、タグ信号ＳTAGに基づい
て、ブロックトランケーション符号化回路７をそれぞれ
ラスターブロック回路３、符号合成回路９に接続する。
ブロックトランケーション符号化回路７は、入力された
ブロック画像ＢＧに含まれるブロック画像を複数（＝Ｎ
個）の限られた数の代表値で近似することにより符号化
を行う回路である。ブロックトランケーション符号化に
おいて、ブロック代表値を決定する方法については、従
来技術として述べたように、様々な方法がある。
【００５３】本実施形態のブロックトランケーション符
号化回路７は、本発明の特徴であるブロックトランケー
ション符号化方式（以下、ＱＢＴＣ符号化方式と呼ぶこ
ととする。）を採用している。ＱＢＴＣ符号化方式は、
ブロック画像ＢＧ毎に画素値のヒストグラム分布を算出
し、このヒストグラム分布を代表値の個数であるＮ個
（Ｎ：整数）のグループに分割し、各グループ毎に当該
グループを代表する代表値を算出し、このＮ個の代表値
をブロック代表値とするブロックトランケーション符号
化方式である。以下、図２乃至図１４を参照してＱＢＴ
Ｃ符号化方式について説明する。以下の説明において
は、ブロック画像ＢＧのブロックサイズをＸ×Ｙとする
（Ｘ、Ｙ：整数）。
号化回路７は、本発明の特徴であるブロックトランケー
ション符号化方式（以下、ＱＢＴＣ符号化方式と呼ぶこ
ととする。）を採用している。ＱＢＴＣ符号化方式は、
ブロック画像ＢＧ毎に画素値のヒストグラム分布を算出
し、このヒストグラム分布を代表値の個数であるＮ個
（Ｎ：整数）のグループに分割し、各グループ毎に当該
グループを代表する代表値を算出し、このＮ個の代表値
をブロック代表値とするブロックトランケーション符号
化方式である。以下、図２乃至図１４を参照してＱＢＴ
Ｃ符号化方式について説明する。以下の説明において
は、ブロック画像ＢＧのブロックサイズをＸ×Ｙとする
（Ｘ、Ｙ：整数）。
【００５４】図２にＱＢＴＣ符号化処理のフローチャー
トを示す。ブロックトランケーション符号化回路（＝Ｑ
ＢＴＣ符号化回路）７は、第１セレクタ５を介してラス
ターブロック変換回路３からＸ×Ｙのサイズを有するブ
ロック画像ＢＧを受け取り、当該ブロック画像ＢＧ内の
画素値を全て調べる。そして何種類の画素値が当該ブロ
ック画像ＢＧ内に存在するかを計算することによりブロ
ック画像ＢＧ内のレベル数ＣＮを算出する（ステップＳ
１）。この場合において、当該ブロック画像ＢＧ内のＣ
Ｎ種類の画素値をそれぞれ画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1
とする。
トを示す。ブロックトランケーション符号化回路（＝Ｑ
ＢＴＣ符号化回路）７は、第１セレクタ５を介してラス
ターブロック変換回路３からＸ×Ｙのサイズを有するブ
ロック画像ＢＧを受け取り、当該ブロック画像ＢＧ内の
画素値を全て調べる。そして何種類の画素値が当該ブロ
ック画像ＢＧ内に存在するかを計算することによりブロ
ック画像ＢＧ内のレベル数ＣＮを算出する（ステップＳ
１）。この場合において、当該ブロック画像ＢＧ内のＣ
Ｎ種類の画素値をそれぞれ画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1
とする。
【００５５】次に算出したレベル数ＣＮとブロック代表
値の個数Ｎとを比較する（ステップＳ２）。ステップＳ
２の判別において、レベル数ＣＮがブロック代表値の個
数Ｎ以下の場合（ステップＳ２；Ｙｅｓ）、すなわち、 ＣＮ≦Ｎ の場合には、当該ブロックのブロック代表値は、得られ
たＣＮ種類の画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とし、各画素
に最近傍の値を有する画素値ＶＡＬX（Ｘ：０〜ＣＮ−
１）を割当て（マッピング）し（ステップＳ８）、処理
を終了する。
値の個数Ｎとを比較する（ステップＳ２）。ステップＳ
２の判別において、レベル数ＣＮがブロック代表値の個
数Ｎ以下の場合（ステップＳ２；Ｙｅｓ）、すなわち、 ＣＮ≦Ｎ の場合には、当該ブロックのブロック代表値は、得られ
たＣＮ種類の画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とし、各画素
に最近傍の値を有する画素値ＶＡＬX（Ｘ：０〜ＣＮ−
１）を割当て（マッピング）し（ステップＳ８）、処理
を終了する。
【００５６】ステップＳ２の判別において、レベル数Ｃ
Ｎがブロック代表値の個数Ｎより大の場合（ステップＳ
２；Ｎｏ）、すなわち、 ＣＮ＞Ｎ の場合には、当該ブロック画像ＢＧ内の画素値のヒスト
グラム度数分布を計算する（ステップＳ３）。次に計算
したヒストグラム度数分布を参照し、画素値を複数の画
素値グループに分割し、グループ数ＧＮを算出する（グ
ループ分割；ステップＳ４）。
Ｎがブロック代表値の個数Ｎより大の場合（ステップＳ
２；Ｎｏ）、すなわち、 ＣＮ＞Ｎ の場合には、当該ブロック画像ＢＧ内の画素値のヒスト
グラム度数分布を計算する（ステップＳ３）。次に計算
したヒストグラム度数分布を参照し、画素値を複数の画
素値グループに分割し、グループ数ＧＮを算出する（グ
ループ分割；ステップＳ４）。
【００５７】ここで、グループ分割について図面を参照
して説明する。図３にヒストグラム分布のグループ分割
の説明図を示す。この場合において、画素値ＶＡＬXを
８ビットで表現する、すなわち、画素値ＶＡＬXは０〜
２５５の値を有するものとする。また、縦軸は、同一の
画素値の度数、横軸は、画素値ＶＡＬXである。
して説明する。図３にヒストグラム分布のグループ分割
の説明図を示す。この場合において、画素値ＶＡＬXを
８ビットで表現する、すなわち、画素値ＶＡＬXは０〜
２５５の値を有するものとする。また、縦軸は、同一の
画素値の度数、横軸は、画素値ＶＡＬXである。
【００５８】そして、ヒストグラムの度数分布が連続し
た値を有する複数の画素値にわたっている場合、当該連
続する複数の画素値を一つのグループとみなす。例え
ば、画素値ＶＡＬ＝５の度数（縦軸の値）が０であり、
画素値ＶＡＬ＝１１の度数が０である場合に、画素値Ｖ
ＡＬ＝６〜画素値ＶＡＬ＝１０の度数が全て０では無い
場合に、当該画素値ＶＡＬ＝６〜画素値ＶＡＬ＝１０を
一つのグループとみなすのである。
た値を有する複数の画素値にわたっている場合、当該連
続する複数の画素値を一つのグループとみなす。例え
ば、画素値ＶＡＬ＝５の度数（縦軸の値）が０であり、
画素値ＶＡＬ＝１１の度数が０である場合に、画素値Ｖ
ＡＬ＝６〜画素値ＶＡＬ＝１０の度数が全て０では無い
場合に、当該画素値ＶＡＬ＝６〜画素値ＶＡＬ＝１０を
一つのグループとみなすのである。
【００５９】より具体的には、図３（ａ）に示すよう
に、ヒストグラムの度数分布が離散的な場合であり、か
つ、度数分布が連続した値を有する複数の画素値にわた
っている箇所が４ヵ所（Ｇ1〜Ｇ4）あるので、グループ
数ＧＮ＝４となる。また、図３（ｂ）に示すように、ヒ
ストグラムの度数分布が離散的な場合であり、かつ、度
数分布が連続した値を有する複数の画素値にわたってい
る箇所が６ヵ所（Ｇ1〜Ｇ6）あるので、グループ数ＧＮ
＝６となる。
に、ヒストグラムの度数分布が離散的な場合であり、か
つ、度数分布が連続した値を有する複数の画素値にわた
っている箇所が４ヵ所（Ｇ1〜Ｇ4）あるので、グループ
数ＧＮ＝４となる。また、図３（ｂ）に示すように、ヒ
ストグラムの度数分布が離散的な場合であり、かつ、度
数分布が連続した値を有する複数の画素値にわたってい
る箇所が６ヵ所（Ｇ1〜Ｇ6）あるので、グループ数ＧＮ
＝６となる。
【００６０】さらに図３（ｃ）に示すように、ヒストグ
ラムの度数分布が連続的な場合には、グループ数ＧＮ＝
１となる。なお、図３（ｃ）は、画素値ＶＡＬXの値が
０〜２５５の全域にわたって分布している場合である。
次に分割した画素値グループ毎に当該グループの画素値
の分布状態を示すグループステイタス値を計算する（ス
テップＳ５）。グループステイタス値には様々なものが
考えられるが、本実施形態では、以下の４種類のグルー
プステイタス値を計算している。
ラムの度数分布が連続的な場合には、グループ数ＧＮ＝
１となる。なお、図３（ｃ）は、画素値ＶＡＬXの値が
０〜２５５の全域にわたって分布している場合である。
次に分割した画素値グループ毎に当該グループの画素値
の分布状態を示すグループステイタス値を計算する（ス
テップＳ５）。グループステイタス値には様々なものが
考えられるが、本実施形態では、以下の４種類のグルー
プステイタス値を計算している。
【００６１】 グループ分布範囲 グループ分布幅 グループ内度数 隣接グループまでの距離
【００６２】グループ分布範囲とは、当該画素値グルー
プ内の画素値の最小値ＶＡＬMIN及び最大値ＶＡＬMAXで
ある。グループ分布幅ＧＷとは、当該画素値グループ内
の画素値の分布範囲であり、 ＧＷ＝ＶＡＬMAX−ＶＡＬMIN＋１ で表わされる。
プ内の画素値の最小値ＶＡＬMIN及び最大値ＶＡＬMAXで
ある。グループ分布幅ＧＷとは、当該画素値グループ内
の画素値の分布範囲であり、 ＧＷ＝ＶＡＬMAX−ＶＡＬMIN＋１ で表わされる。
【００６３】グループ内度数とは、当該画素値グループ
に属する画素値の度数の合計である。 隣接グループま
での距離ＧＤとは、当該画素値グループの最大値ＶＡＬ
MAXよりも大きな値の最小値を有する画素値グループ
（図３において、ヒストグラムの右側に位置する）のう
ち、最も小さな値の最小値ＶＡＬMIN’を有する画素値
グループとどれだけ離れているかを示すものであり、 ＧＤ＝ＶＡＬMIN’−ＶＡＬMAX で表わされる。
に属する画素値の度数の合計である。 隣接グループま
での距離ＧＤとは、当該画素値グループの最大値ＶＡＬ
MAXよりも大きな値の最小値を有する画素値グループ
（図３において、ヒストグラムの右側に位置する）のう
ち、最も小さな値の最小値ＶＡＬMIN’を有する画素値
グループとどれだけ離れているかを示すものであり、 ＧＤ＝ＶＡＬMIN’−ＶＡＬMAX で表わされる。
【００６４】次にグループ数ＧＮとブロック代表値の個
数Ｎが等しいか否かを判別する（ステップＳ６）。ステ
ップＳ６の判別において、グループ数ＧＮとブロック代
表値の個数Ｎが等しい場合には（ステップＳ６；Ｙｅ
ｓ）、図４（ａ）に示すように、各画素値グループ毎に
当該画素値グループを代表するグループ代表値を算出
し、それらのグループ代表値をブロック代表値とし（ス
テップＳ７）、各画素に最近傍の値を有するブロック代
表値ＶＡＬX（Ｘ：０〜Ｎ−１）を割当て（マッピン
グ）し（ステップＳ８）、処理を終了する。
数Ｎが等しいか否かを判別する（ステップＳ６）。ステ
ップＳ６の判別において、グループ数ＧＮとブロック代
表値の個数Ｎが等しい場合には（ステップＳ６；Ｙｅ
ｓ）、図４（ａ）に示すように、各画素値グループ毎に
当該画素値グループを代表するグループ代表値を算出
し、それらのグループ代表値をブロック代表値とし（ス
テップＳ７）、各画素に最近傍の値を有するブロック代
表値ＶＡＬX（Ｘ：０〜Ｎ−１）を割当て（マッピン
グ）し（ステップＳ８）、処理を終了する。
【００６５】この場合において、グループ代表値の算出
方法としては、様々な方法が考えられる。例えば、画素
値グループ内の各画素値の総和を求め、グループ内度数
で割ることにより得られる当該画素値グループの平均値
や、当該画素値グループにおける度数分布がちょうど二
つに分割できる画素値である中央値や、当該画素値グル
ープの最大値ＶＡＬMAXと最小値ＶＡＬMINとを１：１に
内聞する値ＶＡＬ1:1、すなわち、 ＶＡＬ1:1＝（ＶＡＬMAX＋ＶＡＬMIN）／２ 等が考えられる。
方法としては、様々な方法が考えられる。例えば、画素
値グループ内の各画素値の総和を求め、グループ内度数
で割ることにより得られる当該画素値グループの平均値
や、当該画素値グループにおける度数分布がちょうど二
つに分割できる画素値である中央値や、当該画素値グル
ープの最大値ＶＡＬMAXと最小値ＶＡＬMINとを１：１に
内聞する値ＶＡＬ1:1、すなわち、 ＶＡＬ1:1＝（ＶＡＬMAX＋ＶＡＬMIN）／２ 等が考えられる。
【００６６】ステップＳ６の判別において、グループ数
ＧＮとブロック代表値の個数Ｎが等しくない場合には
（ステップＳ６；Ｎｏ）、画素値グループの構成を変更
し、グループ数ＧＮを増減すべく、グループ数ＧＮがブ
ロック代表値の個数Ｎよりも小であるか否か、すなわ
ち、 ＧＮ＜Ｎ であるか否かを判別する（ステップＳ９）。
ＧＮとブロック代表値の個数Ｎが等しくない場合には
（ステップＳ６；Ｎｏ）、画素値グループの構成を変更
し、グループ数ＧＮを増減すべく、グループ数ＧＮがブ
ロック代表値の個数Ｎよりも小であるか否か、すなわ
ち、 ＧＮ＜Ｎ であるか否かを判別する（ステップＳ９）。
【００６７】ステップＳ９の判別において、グループ数
ＧＮがブロック代表値の個数Ｎよりも小である場合（ス
テップＳ９；Ｙｅｓ）には、グループ数ＧＮを増加させ
るべく画素値グループの構成を変更すべく処理を行う
（ステップＳ１０〜ステップＳ１２）。画素値グループ
のグループ数ＧＮを増加させる方法としては、様々な方
法が考えられるが、本実施形態では、以下に述べる方法
により画素値グループのグループ数を増加している。
ＧＮがブロック代表値の個数Ｎよりも小である場合（ス
テップＳ９；Ｙｅｓ）には、グループ数ＧＮを増加させ
るべく画素値グループの構成を変更すべく処理を行う
（ステップＳ１０〜ステップＳ１２）。画素値グループ
のグループ数ＧＮを増加させる方法としては、様々な方
法が考えられるが、本実施形態では、以下に述べる方法
により画素値グループのグループ数を増加している。
【００６８】まず、全ての画素値グループのグループス
テイタス値を参照し、図４（ｂ）に示すように、グルー
プ分布幅ＧＷが最大の画素値グループを検出する（ステ
ップＳ１０）。そして、当該グループ分布幅ＧＷが最大
の画素値グループを二つの画素値グループに分割する処
理を行う（ステップＳ１１）。一つの画素値グループを
二つに分割する方法としては、様々な方法が考えられる
が、分割後の各画素値グループのグループ分布幅ＧＷが
等しくなるように分割する方法や、当該画素値グループ
内の平均値に等しい画素値で分割する方法等が考えられ
る。
テイタス値を参照し、図４（ｂ）に示すように、グルー
プ分布幅ＧＷが最大の画素値グループを検出する（ステ
ップＳ１０）。そして、当該グループ分布幅ＧＷが最大
の画素値グループを二つの画素値グループに分割する処
理を行う（ステップＳ１１）。一つの画素値グループを
二つに分割する方法としては、様々な方法が考えられる
が、分割後の各画素値グループのグループ分布幅ＧＷが
等しくなるように分割する方法や、当該画素値グループ
内の平均値に等しい画素値で分割する方法等が考えられ
る。
【００６９】本実施形態においては、当該画素値グルー
プ内での中央値に基づいて、当該が措置グループを二つ
に分割する方法を採用している。より具体的には、二つ
に分割した後の各画素値グループの度数の合計が等しく
なるように検出されたグループを二つに分割する。
プ内での中央値に基づいて、当該が措置グループを二つ
に分割する方法を採用している。より具体的には、二つ
に分割した後の各画素値グループの度数の合計が等しく
なるように検出されたグループを二つに分割する。
【００７０】この結果、すべての画素値グループのうち
分布範囲が最大の画素値グループは二つに分割され、グ
ループ数ＧＮは１増加することとなる。すなわち、 ＧＮ＝ＧＮ＋１ となるので（ステップＳ１２）、処理を再びステップＳ
５に移行して、変更後のグループ数ＧＮとブロック代表
値の個数Ｎとの比較を行い、変更後のグループ数ＧＮと
ブロック代表値の個数Ｎとが等しくなるまでステップＳ
５、Ｓ６、Ｓ９〜Ｓ１２の処理を繰り返す。そして、変
更後のグループ数ＧＮとブロック代表値の個数Ｎとが等
しくなった場合には、図４（ａ）に示したように、各画
素値グループ毎に当該画素値グループを代表するグルー
プ代表値を算出し、それらのグループ代表値をブロック
代表値とし（ステップＳ７）、各画素の画素値に最も近
い値を有するブロック代表値ＶＡＬX（Ｘ：０〜Ｎ−
１）を選択（マッピング）し（ステップＳ８）、符号化
データＤA/Bとして各画素毎に選択したブロック代表値
ＶＡＬXに対応するインデックス番号を出力して処理を
終了する。
分布範囲が最大の画素値グループは二つに分割され、グ
ループ数ＧＮは１増加することとなる。すなわち、 ＧＮ＝ＧＮ＋１ となるので（ステップＳ１２）、処理を再びステップＳ
５に移行して、変更後のグループ数ＧＮとブロック代表
値の個数Ｎとの比較を行い、変更後のグループ数ＧＮと
ブロック代表値の個数Ｎとが等しくなるまでステップＳ
５、Ｓ６、Ｓ９〜Ｓ１２の処理を繰り返す。そして、変
更後のグループ数ＧＮとブロック代表値の個数Ｎとが等
しくなった場合には、図４（ａ）に示したように、各画
素値グループ毎に当該画素値グループを代表するグルー
プ代表値を算出し、それらのグループ代表値をブロック
代表値とし（ステップＳ７）、各画素の画素値に最も近
い値を有するブロック代表値ＶＡＬX（Ｘ：０〜Ｎ−
１）を選択（マッピング）し（ステップＳ８）、符号化
データＤA/Bとして各画素毎に選択したブロック代表値
ＶＡＬXに対応するインデックス番号を出力して処理を
終了する。
【００７１】ステップＳ９の判別において、グループ数
ＧＮがブロック代表値の個数Ｎ以上である場合（ステッ
プＳ９；Ｎｏ）には、グループ数ＧＮを減少させるべく
画素値グループの構成を変更すべく処理を行う（ステッ
プＳ１３〜ステップＳ１５）。画素値グループのグルー
プ数ＧＮを減少させる方法としては、様々な方法が考え
られるが、本実施形態では、以下に述べる方法により画
素値グループのグループ数を減少している。
ＧＮがブロック代表値の個数Ｎ以上である場合（ステッ
プＳ９；Ｎｏ）には、グループ数ＧＮを減少させるべく
画素値グループの構成を変更すべく処理を行う（ステッ
プＳ１３〜ステップＳ１５）。画素値グループのグルー
プ数ＧＮを減少させる方法としては、様々な方法が考え
られるが、本実施形態では、以下に述べる方法により画
素値グループのグループ数を減少している。
【００７２】まず、全ての画素値グループのグループス
テイタス値を参照し、図４（ｃ）に示すように、隣接グ
ループまでの距離ＧＤが最小の画素値グループを検出す
る（ステップＳ１３）。そして、当該隣接グループまで
の距離ＧＤが最小の画素値グループと当該隣接グループ
までの距離ＧＤが最小の画素値グループに隣接する他の
画素値グループを一つのグループとして合併する処理を
行う（ステップＳ１４）。
テイタス値を参照し、図４（ｃ）に示すように、隣接グ
ループまでの距離ＧＤが最小の画素値グループを検出す
る（ステップＳ１３）。そして、当該隣接グループまで
の距離ＧＤが最小の画素値グループと当該隣接グループ
までの距離ＧＤが最小の画素値グループに隣接する他の
画素値グループを一つのグループとして合併する処理を
行う（ステップＳ１４）。
【００７３】この結果、すべての画素値グループのうち
隣接グループまでの距離ＧＤが最小の二つの画素値グル
ープが一つの画素値グループに合併され、グループ数Ｇ
Ｎは１減少することとなる、すなわち、 ＧＮ＝ＧＮ−１ となるので（ステップＳ１５）、処理を再びステップＳ
５に移行して、変更後のグループ数ＧＮとブロック代表
値の個数Ｎとの比較を行い、変更後のグループ数ＧＮと
ブロック代表値の個数Ｎとが等しくなるまでステップＳ
５、Ｓ６、Ｓ９、Ｓ１３〜Ｓ１５の処理を繰り返し、変
更後のグループ数ＧＮとブロック代表値の個数Ｎとが等
しくなった場合には、図４（ａ）に示したように、各画
素値グループ毎に当該画素値グループを代表するグルー
プ代表値を算出する。
隣接グループまでの距離ＧＤが最小の二つの画素値グル
ープが一つの画素値グループに合併され、グループ数Ｇ
Ｎは１減少することとなる、すなわち、 ＧＮ＝ＧＮ−１ となるので（ステップＳ１５）、処理を再びステップＳ
５に移行して、変更後のグループ数ＧＮとブロック代表
値の個数Ｎとの比較を行い、変更後のグループ数ＧＮと
ブロック代表値の個数Ｎとが等しくなるまでステップＳ
５、Ｓ６、Ｓ９、Ｓ１３〜Ｓ１５の処理を繰り返し、変
更後のグループ数ＧＮとブロック代表値の個数Ｎとが等
しくなった場合には、図４（ａ）に示したように、各画
素値グループ毎に当該画素値グループを代表するグルー
プ代表値を算出する。
【００７４】そして、それらのグループ代表値をブロッ
ク代表値とし（ステップＳ７）、各画素の画素値に最も
近い値を有するブロック代表値ＶＡＬX（Ｘ：０〜Ｎ−
１）を選択（マッピング）し（ステップＳ８）、符号化
データＤA/Bとして各画素毎に選択したブロック代表値
ＶＡＬXに対応するインデックス番号を出力して処理を
終了する。
ク代表値とし（ステップＳ７）、各画素の画素値に最も
近い値を有するブロック代表値ＶＡＬX（Ｘ：０〜Ｎ−
１）を選択（マッピング）し（ステップＳ８）、符号化
データＤA/Bとして各画素毎に選択したブロック代表値
ＶＡＬXに対応するインデックス番号を出力して処理を
終了する。
【００７５】図５にＱＢＴＣ符号化による符号化データ
ＤA/Bのデータ構成を示す。図５は、ブロック画像ＢＧ
のブロックサイズを８×８画素、ブロック代表値の個数
Ｎ＝４とした場合の各ブロック画像ＢＧ毎の符号化デー
タＤA/Bのデータ構成である。データＤA/Bの先頭には、
ブロック代表値を示すブロック代表値データＲＥＰ1〜
ＲＥＰ4が配置されている。
ＤA/Bのデータ構成を示す。図５は、ブロック画像ＢＧ
のブロックサイズを８×８画素、ブロック代表値の個数
Ｎ＝４とした場合の各ブロック画像ＢＧ毎の符号化デー
タＤA/Bのデータ構成である。データＤA/Bの先頭には、
ブロック代表値を示すブロック代表値データＲＥＰ1〜
ＲＥＰ4が配置されている。
【００７６】ブロック代表値データＲＥＰ1〜ＲＥＰ4
は、画素深さが８［bits／pixel］なので、各８［bit
s］で表現され、合計 ８［bits］×４＝３２［bits］ となっている。ブロック代表値データＲＥＰ1〜ＲＥＰ4
につづいて各画素毎にどのブロック代表値にマッピング
されたかを示すインデックス番号データで構成されるイ
ンデックス番号データ群ＧIDが配置されている。
は、画素深さが８［bits／pixel］なので、各８［bit
s］で表現され、合計 ８［bits］×４＝３２［bits］ となっている。ブロック代表値データＲＥＰ1〜ＲＥＰ4
につづいて各画素毎にどのブロック代表値にマッピング
されたかを示すインデックス番号データで構成されるイ
ンデックス番号データ群ＧIDが配置されている。
【００７７】各インデックス番号データは、ブロック代
表値が４個であるので、それらを表現すべく２［bits］
で構成されている。従って、インデックス番号データ群
ＧIDは、画素数が８×８＝６４個であるので、 合計２［bits］×６４＝１２８［bits］ となる。
表値が４個であるので、それらを表現すべく２［bits］
で構成されている。従って、インデックス番号データ群
ＧIDは、画素数が８×８＝６４個であるので、 合計２［bits］×６４＝１２８［bits］ となる。
【００７８】これらの結果、一つのブロック画像ＢＧ当
り、ブロック代表値データＲＥＰ1〜ＲＥＰ4とインデッ
クス番号データ群ＧIDとを合計して、 ３２［bits］＋１２８［bits］＝１６０［bits］ の符号化データ量となる。
り、ブロック代表値データＲＥＰ1〜ＲＥＰ4とインデッ
クス番号データ群ＧIDとを合計して、 ３２［bits］＋１２８［bits］＝１６０［bits］ の符号化データ量となる。
【００７９】従って、圧縮率は、元のブロック画像ＢＧ
のデータ量が、 ８×８×８［bits］＝５１２［bits］ となるので、 １６０［bits］／５１２［bits］＝１／３．２ となる。
のデータ量が、 ８×８×８［bits］＝５１２［bits］ となるので、 １６０［bits］／５１２［bits］＝１／３．２ となる。
【００８０】図６に第１実施形態の画像処理装置の復号
化回路の概要構成ブロック図を示す。画像処理装置の復
号化回路１１は、入力された符号データＤＥがＡＤＣＴ
符号化されたデータなのか、ブロックトランケーション
符号化されたデータなのかを判別するためのタグ信号Ｓ
TAGを符号データＤＥから抽出し出力するとともに、符
号データＤＥをそのまま出力するタグ抽出回路１２と、
タグ抽出回路１２により抽出されたタグ信号ＳTAGに基
づいて、ＡＤＣＴ符号化データＤADCTを含む符号データ
ＤＥであるのか、あるいは、ブロックトランケーション
符号化データＤBCTを含む符号データＤＥであるのかを
判別し、符号データＤＥを後述するＡＤＣＴ符号化回路
１４あるいはブロックトランケーション（ＢＴＣ）復号
化回路１５のいずれか一方に出力する第１セレクタ１３
と、入力された符号データＤＥに対してＡＤＣＴ復号化
処理を行いＡＤＣＴ復号化データＤＥADCTを出力するＡ
ＤＣＴ符号化回路１４と、入力された符号データＤＥに
対してブロックトランケーション復号化処理を行いブロ
ックトランケーション復号化データＤＥBCTを出力する
ブロックトランケーション復号化回路１５と、タグ信号
ＳTAGに基づいて入力されたＡＤＣＴ復号化データＤＥA
DCTあるいはブロックトランケーション復号化データＤ
ＥBCTのいずれか一方をブロック画像ＢＧ１として出力
する第２セレクタ１６と、入力されたブロック画像ＢＧ
1をラスター画像に変換するブロックラスター変換回路
１７と、ラスター画像に基づいて紙等に画像を形成する
ことにより出力画像Ｇ1としたり、メモリ上に直接ラス
ター画像を書込むことにより出力画像Ｇ1とする画像出
力装置１８と、を備えて構成されている。
化回路の概要構成ブロック図を示す。画像処理装置の復
号化回路１１は、入力された符号データＤＥがＡＤＣＴ
符号化されたデータなのか、ブロックトランケーション
符号化されたデータなのかを判別するためのタグ信号Ｓ
TAGを符号データＤＥから抽出し出力するとともに、符
号データＤＥをそのまま出力するタグ抽出回路１２と、
タグ抽出回路１２により抽出されたタグ信号ＳTAGに基
づいて、ＡＤＣＴ符号化データＤADCTを含む符号データ
ＤＥであるのか、あるいは、ブロックトランケーション
符号化データＤBCTを含む符号データＤＥであるのかを
判別し、符号データＤＥを後述するＡＤＣＴ符号化回路
１４あるいはブロックトランケーション（ＢＴＣ）復号
化回路１５のいずれか一方に出力する第１セレクタ１３
と、入力された符号データＤＥに対してＡＤＣＴ復号化
処理を行いＡＤＣＴ復号化データＤＥADCTを出力するＡ
ＤＣＴ符号化回路１４と、入力された符号データＤＥに
対してブロックトランケーション復号化処理を行いブロ
ックトランケーション復号化データＤＥBCTを出力する
ブロックトランケーション復号化回路１５と、タグ信号
ＳTAGに基づいて入力されたＡＤＣＴ復号化データＤＥA
DCTあるいはブロックトランケーション復号化データＤ
ＥBCTのいずれか一方をブロック画像ＢＧ１として出力
する第２セレクタ１６と、入力されたブロック画像ＢＧ
1をラスター画像に変換するブロックラスター変換回路
１７と、ラスター画像に基づいて紙等に画像を形成する
ことにより出力画像Ｇ1としたり、メモリ上に直接ラス
ター画像を書込むことにより出力画像Ｇ1とする画像出
力装置１８と、を備えて構成されている。
【００８１】次に動作を説明する。画像処理装置の復号
化回路１１のタグ抽出回路１２は、タグ信号ＳTAGを符
号データＤＥから抽出し第１セレクタ１３及び第２セレ
クタ１６に出力するとともに、符号データＤＥをそのま
まＡＤＣＴ符号化回路１４及びブロックトランケーショ
ン復号化回路１５に出力する。
化回路１１のタグ抽出回路１２は、タグ信号ＳTAGを符
号データＤＥから抽出し第１セレクタ１３及び第２セレ
クタ１６に出力するとともに、符号データＤＥをそのま
まＡＤＣＴ符号化回路１４及びブロックトランケーショ
ン復号化回路１５に出力する。
【００８２】第１セレクタ１３は、タグ抽出回路１２に
より抽出されたタグ信号ＳTAGに基づいて、ＡＤＣＴ符
号化データＤADCTを含む符号データＤＥをＡＤＣＴ復号
下界ろ１４に出力し、ブロックトランケーション符号化
データＤBCTを含む符号データＤＥをブロックトランケ
ーション復号化回路１５に出力する。ＡＤＣＴ符号化回
路１４と、入力された符号データＤＥに対してＡＤＣＴ
復号化処理を行いＡＤＣＴ復号化データＤＥADCTを第２
セレクタ１６に出力する。
より抽出されたタグ信号ＳTAGに基づいて、ＡＤＣＴ符
号化データＤADCTを含む符号データＤＥをＡＤＣＴ復号
下界ろ１４に出力し、ブロックトランケーション符号化
データＤBCTを含む符号データＤＥをブロックトランケ
ーション復号化回路１５に出力する。ＡＤＣＴ符号化回
路１４と、入力された符号データＤＥに対してＡＤＣＴ
復号化処理を行いＡＤＣＴ復号化データＤＥADCTを第２
セレクタ１６に出力する。
【００８３】ブロックトランケーション復号化回路１５
は、入力された符号データＤＥに対してブロックトラン
ケーション復号化処理を行いブロックトランケーション
復号化データＤＥBCTを出力する。第２セレクタ１６
は、タグ信号ＳTAGに基づいて入力されたＡＤＣＴ復号
化データＤＥADCTあるいはブロックトランケーション復
号化データＤＥBCTのいずれか一方をブロック画像ＢＧ
１としてブロックラスター変換回路１７に出力する。ブ
ロックラスター変換回路１７は、入力されたブロック画
像ＢＧ1をラスター画像に変換し画像出力装置１８に出
力する。
は、入力された符号データＤＥに対してブロックトラン
ケーション復号化処理を行いブロックトランケーション
復号化データＤＥBCTを出力する。第２セレクタ１６
は、タグ信号ＳTAGに基づいて入力されたＡＤＣＴ復号
化データＤＥADCTあるいはブロックトランケーション復
号化データＤＥBCTのいずれか一方をブロック画像ＢＧ
１としてブロックラスター変換回路１７に出力する。ブ
ロックラスター変換回路１７は、入力されたブロック画
像ＢＧ1をラスター画像に変換し画像出力装置１８に出
力する。
【００８４】画像出力装置１８は、ラスター画像に基づ
いて紙等に画像を形成することにより出力画像Ｇ1とし
たり、メモリ上に直接ラスター画像を書込むことにより
出力画像Ｇ1とする。図７にブロックトランケーション
復号化回路１５におけるＱＢＴＣ復号化処理の処理フロ
ーチャートを示す。ブロックトランケーション復号化回
路１５は、入力された符号データＤＥからブロック代表
値データ（上述の例におけるブロック代表値データＲＥ
Ｐ1〜ＲＥＰ4）を抽出する（ステップＳ２１）。
いて紙等に画像を形成することにより出力画像Ｇ1とし
たり、メモリ上に直接ラスター画像を書込むことにより
出力画像Ｇ1とする。図７にブロックトランケーション
復号化回路１５におけるＱＢＴＣ復号化処理の処理フロ
ーチャートを示す。ブロックトランケーション復号化回
路１５は、入力された符号データＤＥからブロック代表
値データ（上述の例におけるブロック代表値データＲＥ
Ｐ1〜ＲＥＰ4）を抽出する（ステップＳ２１）。
【００８５】つづいて、インデックス番号データ群（上
述の例におけるインデックス番号データ群ＧID）からブ
ロック画像ＢＧ１の画素数分のインデックスデータを抽
出する。そして抽出したインデックスデータに対応して
ブロック代表値データを対応する画素位置に当てはめる
ことにより、１ブロック画像分の画像データを再現する
（ステップＳ２２）。このように、ＱＢＴＣ復号化処理
は、符号化処理に比較して非常に単純な処理により符号
化を実現することが可能となる。
述の例におけるインデックス番号データ群ＧID）からブ
ロック画像ＢＧ１の画素数分のインデックスデータを抽
出する。そして抽出したインデックスデータに対応して
ブロック代表値データを対応する画素位置に当てはめる
ことにより、１ブロック画像分の画像データを再現する
（ステップＳ２２）。このように、ＱＢＴＣ復号化処理
は、符号化処理に比較して非常に単純な処理により符号
化を実現することが可能となる。
【００８６】このため、復号化処理に必要な時間が短く
てすむため、高速な伸張処理が可能となる。以上の説明
のように、本第１実施形態によれば、ブロック画像毎の
ヒストグラム分布を画素値グループに分割し、画素値グ
ループのグループ数がブロック代表値の個数と等しくな
るまでグループ数の増加、減少処理を繰り返しループ処
理により行うことにより、当該ブロック画像のヒストグ
ラム分布に最適なグループ構成を得ることが可能とな
る。従って、ＣＧ画像領域、読取画像領域が混在してい
る画像データであっても、伸張画像のがしる劣化を最小
限に押さえ、高品質な画像を得ることが可能な符号化方
式（ＱＢＴＣ符号化方式）を実現することができる。
てすむため、高速な伸張処理が可能となる。以上の説明
のように、本第１実施形態によれば、ブロック画像毎の
ヒストグラム分布を画素値グループに分割し、画素値グ
ループのグループ数がブロック代表値の個数と等しくな
るまでグループ数の増加、減少処理を繰り返しループ処
理により行うことにより、当該ブロック画像のヒストグ
ラム分布に最適なグループ構成を得ることが可能とな
る。従って、ＣＧ画像領域、読取画像領域が混在してい
る画像データであっても、伸張画像のがしる劣化を最小
限に押さえ、高品質な画像を得ることが可能な符号化方
式（ＱＢＴＣ符号化方式）を実現することができる。
【００８７】＜第２実施形態＞次に第２実施形態につい
て説明する。以下の説明においては、ＱＢＴＣ符号化方
式のブロックトランケーション符号化回路を中心として
説明し、第１実施形態と同一の部分については、同一の
符号を付し、その詳細な説明を省略する。また、ブロッ
ク画像ＢＧのブロックサイズを８×８画素、ブロック代
表値の個数Ｎ＝４とした場合について説明する。
て説明する。以下の説明においては、ＱＢＴＣ符号化方
式のブロックトランケーション符号化回路を中心として
説明し、第１実施形態と同一の部分については、同一の
符号を付し、その詳細な説明を省略する。また、ブロッ
ク画像ＢＧのブロックサイズを８×８画素、ブロック代
表値の個数Ｎ＝４とした場合について説明する。
【００８８】本第２実施形態におけるＱＢＴＣ符号化方
式は、ブロック画像ＢＧ毎に高濃度域分布平均値と最大
値との差分値及び低濃度域分布平均値と最小値との差分
値を算出し、それらの値の相関からブロック画像ＢＧ毎
のヒストグラム分布の状態を４つの状態に分類し、各ヒ
ストグラム分布状態に応じたブロック代表値の算出方法
を適用するものである。各ブロック画像ＢＧ内の画素値
のブロック代表値へのマッピング処理等のブロック代表
値決定後の処理は第１実施形態と同様である。
式は、ブロック画像ＢＧ毎に高濃度域分布平均値と最大
値との差分値及び低濃度域分布平均値と最小値との差分
値を算出し、それらの値の相関からブロック画像ＢＧ毎
のヒストグラム分布の状態を４つの状態に分類し、各ヒ
ストグラム分布状態に応じたブロック代表値の算出方法
を適用するものである。各ブロック画像ＢＧ内の画素値
のブロック代表値へのマッピング処理等のブロック代表
値決定後の処理は第１実施形態と同様である。
【００８９】本第２実施形態において、ヒストグラム分
布状態は、ヒストグラム分布上で連続的分布ではない、
離散的な画素値の分布状態を考慮して以下の４つの状態
に分類することができる。 高／低域離散分布 高域離散分布 低域離散分布 離散分布なし
布状態は、ヒストグラム分布上で連続的分布ではない、
離散的な画素値の分布状態を考慮して以下の４つの状態
に分類することができる。 高／低域離散分布 高域離散分布 低域離散分布 離散分布なし
【００９０】図８に第２実施形態のＱＢＴＣ符号化方式
の処理フローチャートを示す。ブロックトランケーショ
ン符号化回路（＝ＱＢＴＣ符号化回路）７は、第１セレ
クタ５を介してラスターブロック変換回路３から８×８
画素のサイズを有するブロック画像ＢＧを受け取り、当
該ブロック画像ＢＧ内の画素値を全て調べる。
の処理フローチャートを示す。ブロックトランケーショ
ン符号化回路（＝ＱＢＴＣ符号化回路）７は、第１セレ
クタ５を介してラスターブロック変換回路３から８×８
画素のサイズを有するブロック画像ＢＧを受け取り、当
該ブロック画像ＢＧ内の画素値を全て調べる。
【００９１】そして何種類の画素値が当該ブロック画像
ＢＧ内に存在するかを計算することによりブロック画像
ＢＧ内のレベル数ＣＮを算出する（ステップＳ５１）。
この場合において、当該ブロック画像ＢＧ内のＣＮ種類
の画素値をそれぞれ画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とす
る。次に算出したレベル数ＣＮとブロック代表値の個数
Ｎ＝４とを比較する（ステップＳ３２）。ステップＳ３
２の判別において、レベル数ＣＮがブロック代表値の個
数Ｎ＝４以下の場合（ステップＳ２；Ｙｅｓ）、すなわ
ち、 ＣＮ≦Ｎ＝４ の場合には、当該ブロックのブロック代表値は、得られ
たＣＮ種類の画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とし、各画素
に最近傍の値を有する画素値ＶＡＬX（Ｘ：０〜ＣＮ−
１）を割当て（マッピング）し（ステップＳ４５）、処
理を終了する。
ＢＧ内に存在するかを計算することによりブロック画像
ＢＧ内のレベル数ＣＮを算出する（ステップＳ５１）。
この場合において、当該ブロック画像ＢＧ内のＣＮ種類
の画素値をそれぞれ画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とす
る。次に算出したレベル数ＣＮとブロック代表値の個数
Ｎ＝４とを比較する（ステップＳ３２）。ステップＳ３
２の判別において、レベル数ＣＮがブロック代表値の個
数Ｎ＝４以下の場合（ステップＳ２；Ｙｅｓ）、すなわ
ち、 ＣＮ≦Ｎ＝４ の場合には、当該ブロックのブロック代表値は、得られ
たＣＮ種類の画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とし、各画素
に最近傍の値を有する画素値ＶＡＬX（Ｘ：０〜ＣＮ−
１）を割当て（マッピング）し（ステップＳ４５）、処
理を終了する。
【００９２】ステップＳ３２の判別において、レベル数
ＣＮがブロック代表値の個数Ｎより大の場合（ステップ
Ｓ３２；Ｎｏ）、すなわち、 ＣＮ＞Ｎ の場合には、ブロック画像ＢＧ内の画素値を参照して以
下の４つのブロック代表値を決定する（ステップＳ３３
〜３６）。
ＣＮがブロック代表値の個数Ｎより大の場合（ステップ
Ｓ３２；Ｎｏ）、すなわち、 ＣＮ＞Ｎ の場合には、ブロック画像ＢＧ内の画素値を参照して以
下の４つのブロック代表値を決定する（ステップＳ３３
〜３６）。
【００９３】最小値minの計算（ステップＳ３３） 最小値minは、当該ブロック画像ＢＧ内の全ての画素値
の中の最小値である。 最大値maxの計算（ステップＳ３４） 最大値maxは、当該ブロック画像ＢＧ内の全ての画素値
の中の最大値である。 低濃度域分布平均low＿meanの計算（ステップＳ３
５） 低濃度域分布平均low＿meanは、画素値の中で比較的低
い値を有する画素値の集合の平均値である。 高濃度域分布平均up＿meanの計算（ステップＳ３６） 高濃度域分布平均up＿meanは、画素値の中で比較的高い
値を有する画素値の集合の平均値である。
の中の最小値である。 最大値maxの計算（ステップＳ３４） 最大値maxは、当該ブロック画像ＢＧ内の全ての画素値
の中の最大値である。 低濃度域分布平均low＿meanの計算（ステップＳ３
５） 低濃度域分布平均low＿meanは、画素値の中で比較的低
い値を有する画素値の集合の平均値である。 高濃度域分布平均up＿meanの計算（ステップＳ３６） 高濃度域分布平均up＿meanは、画素値の中で比較的高い
値を有する画素値の集合の平均値である。
【００９４】図９に低濃度域分布平均low＿mean及び高
濃度分布平均up＿meanの計算の説明図を示す。ブロック
画像ＢＧ内の画素値の最大値maxと最小値minとの差分値
を当該ブロック画像ＢＧ内の画素値の分布幅ＷＤとした
とき、 最小値min≦Ｘ１＜最小値min＋（分布幅ＷＤ／Ｒ） で表わされる値Ｘ１の範囲を低濃度域とし、 最大値max−（分布幅ＷＤ／Ｒ）≦Ｘ２＜最大値max で表わされる値Ｘ２の範囲を高濃度域とする。
濃度分布平均up＿meanの計算の説明図を示す。ブロック
画像ＢＧ内の画素値の最大値maxと最小値minとの差分値
を当該ブロック画像ＢＧ内の画素値の分布幅ＷＤとした
とき、 最小値min≦Ｘ１＜最小値min＋（分布幅ＷＤ／Ｒ） で表わされる値Ｘ１の範囲を低濃度域とし、 最大値max−（分布幅ＷＤ／Ｒ）≦Ｘ２＜最大値max で表わされる値Ｘ２の範囲を高濃度域とする。
【００９５】これらの範囲に属する画素値の平均値をそ
れぞれ低濃度域分布平均low＿mean、高濃度域分布平均u
p＿meanと呼ぶこととする。次に、最小値min、最大値ma
x、低濃度域分布平均low＿mean、高濃度域分布平均up＿
meanからブロック画像ＢＧ内の画素値のヒストグラム分
布の状態を分類すべく、最小値min、最大値max、低濃度
域分布平均low＿mean、高濃度域分布平均up＿meanに基
づいて絶対値s1及び絶対値s2を求める（ステップＳ３
７）。
れぞれ低濃度域分布平均low＿mean、高濃度域分布平均u
p＿meanと呼ぶこととする。次に、最小値min、最大値ma
x、低濃度域分布平均low＿mean、高濃度域分布平均up＿
meanからブロック画像ＢＧ内の画素値のヒストグラム分
布の状態を分類すべく、最小値min、最大値max、低濃度
域分布平均low＿mean、高濃度域分布平均up＿meanに基
づいて絶対値s1及び絶対値s2を求める（ステップＳ３
７）。
【００９６】 s1＝｜max−up＿mean｜ s2＝｜min−low＿mean｜ ところでブロック画像内画素値のヒストグラム分布にお
いて、最大値maxと高濃度域分布平均up＿meanとの差分
値の絶対値s1の値が小さい場合には、ヒストグラム分布
において高濃度域に分布する画素値の数が多く、最大値
max付近に離散的な大きな分布があると考えられる。
いて、最大値maxと高濃度域分布平均up＿meanとの差分
値の絶対値s1の値が小さい場合には、ヒストグラム分布
において高濃度域に分布する画素値の数が多く、最大値
max付近に離散的な大きな分布があると考えられる。
【００９７】また、同様にブロック画像内画素値のヒス
トグラム分布において、最小値ｍｉｎと低濃度域分布平
均ｌｏｗ＿meanとの差分値の絶対値s2の値が小さい場合
には、ヒストグラム分布において低濃度域に分布する画
素値の数が多く、最小値min付近に離散的な大きな分布
があると考えられる。これらのことから、絶対値s1、s2
の値を予め設定した第１しきい値th1及び第２しきい値t
h2とそれぞれ比較することによりヒストグラム分布状態
を分類することが可能となる。
トグラム分布において、最小値ｍｉｎと低濃度域分布平
均ｌｏｗ＿meanとの差分値の絶対値s2の値が小さい場合
には、ヒストグラム分布において低濃度域に分布する画
素値の数が多く、最小値min付近に離散的な大きな分布
があると考えられる。これらのことから、絶対値s1、s2
の値を予め設定した第１しきい値th1及び第２しきい値t
h2とそれぞれ比較することによりヒストグラム分布状態
を分類することが可能となる。
【００９８】より具体的には、まず、絶対値s1が第１し
きい値th1以下であるか否かを判別する（ステップＳ３
７）。ステップＳ３７の判別において、絶対値s1が第１
しきい値th1以下である場合には（ステップＳ３７；Ｙ
ｅｓ）、絶対値s2が第２しきい値th2以下であるか否か
を判別する（ステップＳ３９）。ステップＳ３９の判別
において、絶対値s2が第２しきい値th2以下である場合
には（ステップＳ３９；Ｙｅｓ）、第１代表値決定処理
（図中、代表値決定処理で示す。；ステップＳ４０）
に移行する。
きい値th1以下であるか否かを判別する（ステップＳ３
７）。ステップＳ３７の判別において、絶対値s1が第１
しきい値th1以下である場合には（ステップＳ３７；Ｙ
ｅｓ）、絶対値s2が第２しきい値th2以下であるか否か
を判別する（ステップＳ３９）。ステップＳ３９の判別
において、絶対値s2が第２しきい値th2以下である場合
には（ステップＳ３９；Ｙｅｓ）、第１代表値決定処理
（図中、代表値決定処理で示す。；ステップＳ４０）
に移行する。
【００９９】第１代表値決定処理は、ブロック画像ＢＧ
内の画素値のヒストグラム分布において、最大値max付
近及び最小値min付近の双方に離散的な大きな分布があ
ると判断された場合のブロック代表値の決定処理であ
る。この離散的な大きな分布を示す画素値は、ブロック
画像ＢＧに対応する画像に占める面積が多い画素に対応
するため、この画素値をそのままブロック代表値として
採用する。伸張画像においてブロック代表値はそのまま
復元されるため、結果的に良好な伸張画像を得ることが
できることとなる。
内の画素値のヒストグラム分布において、最大値max付
近及び最小値min付近の双方に離散的な大きな分布があ
ると判断された場合のブロック代表値の決定処理であ
る。この離散的な大きな分布を示す画素値は、ブロック
画像ＢＧに対応する画像に占める面積が多い画素に対応
するため、この画素値をそのままブロック代表値として
採用する。伸張画像においてブロック代表値はそのまま
復元されるため、結果的に良好な伸張画像を得ることが
できることとなる。
【０１００】すなわち、ヒストグラム分布において最大
値max付近に大きな分布を持つため、高濃度域分布平均u
p＿meanをそのままブロック代表値の一つとして採用す
る。また、ヒストグラム分布において、最小値min付近
に大きな分布を持つため、低濃度域分布平均low＿mean
をそのままブロック代表値の一つとして採用する。これ
により二つのブロック代表値が決定されるため、ヒスト
グラム分布において、この二つの値を除いた分布範囲に
おいて、残り二つのブロック代表値を決定すれば良い。
値max付近に大きな分布を持つため、高濃度域分布平均u
p＿meanをそのままブロック代表値の一つとして採用す
る。また、ヒストグラム分布において、最小値min付近
に大きな分布を持つため、低濃度域分布平均low＿mean
をそのままブロック代表値の一つとして採用する。これ
により二つのブロック代表値が決定されるため、ヒスト
グラム分布において、この二つの値を除いた分布範囲に
おいて、残り二つのブロック代表値を決定すれば良い。
【０１０１】具体的には、低濃度域分布平均low＿mean
から高濃度域分布平均up＿meanまでの範囲において、残
り二つの代表値を決定する。すなわち、低濃度域分布平
均low＿meanから高濃度域分布平均up＿meanまでの範囲
全体を代表する値を一つ決定し、この値で低濃度域分布
平均low＿meanから高濃度域分布平均up＿meanまでの範
囲を二つに分割し、分割した二つの範囲内において、各
々の分割範囲を代表する値を設定することにより残り二
つのブロック代表値を決定するのである。
から高濃度域分布平均up＿meanまでの範囲において、残
り二つの代表値を決定する。すなわち、低濃度域分布平
均low＿meanから高濃度域分布平均up＿meanまでの範囲
全体を代表する値を一つ決定し、この値で低濃度域分布
平均low＿meanから高濃度域分布平均up＿meanまでの範
囲を二つに分割し、分割した二つの範囲内において、各
々の分割範囲を代表する値を設定することにより残り二
つのブロック代表値を決定するのである。
【０１０２】図１０に第１代表値決定処理の処理フロー
チャートを示す。まず、ブロック画像ＢＧ内の画素値を
全て参照して、画素値の範囲が０（＝0x00）〜２５５
（＝0xFF）までの範囲で、当該ブロック画像ＢＧを代表
する値repval0を算出する（ステップＳ５１）。この値r
epval0としては、例えば、当該ブロック画像ＢＧ内の画
素値の平均値や、中央値、最頻出値等を用いる。次に算
出した値repval0を用いて低濃度域分布平均low＿meanか
ら高濃度域分布平均up＿meanまでのヒストグラム分布の
範囲を２分割し、各分割範囲において、各分割範囲を代
表する値、すなわち、ブロック代表値を決定する処理を
行う。
チャートを示す。まず、ブロック画像ＢＧ内の画素値を
全て参照して、画素値の範囲が０（＝0x00）〜２５５
（＝0xFF）までの範囲で、当該ブロック画像ＢＧを代表
する値repval0を算出する（ステップＳ５１）。この値r
epval0としては、例えば、当該ブロック画像ＢＧ内の画
素値の平均値や、中央値、最頻出値等を用いる。次に算
出した値repval0を用いて低濃度域分布平均low＿meanか
ら高濃度域分布平均up＿meanまでのヒストグラム分布の
範囲を２分割し、各分割範囲において、各分割範囲を代
表する値、すなわち、ブロック代表値を決定する処理を
行う。
【０１０３】より具体的は、ブロック内の画素値を参照
して、画素値Ｘの範囲が低濃度域分布平均low＿meanか
ら値repval0までの範囲、すなわち、 low＿mean＜Ｘ≦repval0 の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝repval
1を算出する（ステップＳ５２）。このブロック代表値
ＶＡＬ［１］＝repval1の算出には、値repval0の算出と
同様に当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出
値等を用いる。
して、画素値Ｘの範囲が低濃度域分布平均low＿meanか
ら値repval0までの範囲、すなわち、 low＿mean＜Ｘ≦repval0 の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝repval
1を算出する（ステップＳ５２）。このブロック代表値
ＶＡＬ［１］＝repval1の算出には、値repval0の算出と
同様に当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出
値等を用いる。
【０１０４】同様に画素値Ｘの範囲が値repval0から高
濃度域分布平均up＿meanまでの範囲、すなわち、 repval0＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝repval
2を算出する（ステップＳ５３）。このブロック代表値
ＶＡＬ［２］＝repval2の算出には、値repval0の算出と
同様に当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出
値等を用いる。
濃度域分布平均up＿meanまでの範囲、すなわち、 repval0＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝repval
2を算出する（ステップＳ５３）。このブロック代表値
ＶＡＬ［２］＝repval2の算出には、値repval0の算出と
同様に当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出
値等を用いる。
【０１０５】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ５４）。 ＶＡＬ［０］＝low＿mean ＶＡＬ［１］＝repval1 ＶＡＬ［２］＝repval2 ＶＡＬ［３］＝up＿mean
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ５４）。 ＶＡＬ［０］＝low＿mean ＶＡＬ［１］＝repval1 ＶＡＬ［２］＝repval2 ＶＡＬ［３］＝up＿mean
【０１０６】ステップＳ３９の判別において、絶対値s2
が第２しきい値th2より大である場合には（ステップＳ
３９；Ｎｏ）、第２代表値決定処理（図中、代表値決定
処理で示す。；ステップ４１）に移行する。第２代表
値決定処理は、ブロック画像ＢＧ内の画素値のヒストグ
ラム分布において、最大値max付近に離散的な大きな分
布があると判断された場合のブロック代表値の決定処理
である。この場合、ヒストグラム分布において最大値ma
x付近に大きな分布を持つため、高濃度域分布平均up＿m
eanをそのままブロック代表値の一つとして採用する。
が第２しきい値th2より大である場合には（ステップＳ
３９；Ｎｏ）、第２代表値決定処理（図中、代表値決定
処理で示す。；ステップ４１）に移行する。第２代表
値決定処理は、ブロック画像ＢＧ内の画素値のヒストグ
ラム分布において、最大値max付近に離散的な大きな分
布があると判断された場合のブロック代表値の決定処理
である。この場合、ヒストグラム分布において最大値ma
x付近に大きな分布を持つため、高濃度域分布平均up＿m
eanをそのままブロック代表値の一つとして採用する。
【０１０７】これにより一つのブロック代表値が決定さ
れるため、ヒストグラム分布において、この一つの値を
除いた分布範囲において、残り三つのブロック代表値を
決定すれば良い。具体的には、最小値minから高濃度域
分布平均up＿meanまでの範囲において、残り三つの代表
値を決定する。すなわち、最小値minから高濃度域分布
平均up＿meanまでの範囲全体を代表する値repval1を一
つ決定し、さらにこの範囲の最大値max1及び最小値min1
を求める。
れるため、ヒストグラム分布において、この一つの値を
除いた分布範囲において、残り三つのブロック代表値を
決定すれば良い。具体的には、最小値minから高濃度域
分布平均up＿meanまでの範囲において、残り三つの代表
値を決定する。すなわち、最小値minから高濃度域分布
平均up＿meanまでの範囲全体を代表する値repval1を一
つ決定し、さらにこの範囲の最大値max1及び最小値min1
を求める。
【０１０８】この値repval1と最大値max1あるいは値rep
val1と最小値min1との差分の絶対値を求め差分絶対値を
それぞれr1、r2とする。これらの差分絶対値r1、r2の値
により、最小値minから高濃度域分布平均up＿meanまで
の範囲におけるヒストグラム分布状態を３通りに分類
し、その分布状態に応じてこの範囲を３つに分割する方
法を３通りの方法から選択する。
val1と最小値min1との差分の絶対値を求め差分絶対値を
それぞれr1、r2とする。これらの差分絶対値r1、r2の値
により、最小値minから高濃度域分布平均up＿meanまで
の範囲におけるヒストグラム分布状態を３通りに分類
し、その分布状態に応じてこの範囲を３つに分割する方
法を３通りの方法から選択する。
【０１０９】図１１に第２代表値決定処理の処理フロー
チャートを示す。まず、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）
から高濃度域分布平均up＿meanまでのヒストグラム分布
の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を決定
する処理を行う。より具体的には、ブロック内の画素値
を参照して、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）から高濃度
域分布平均up＿meanまでの範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を算出
する（ステップＳ６１）。この代表値repval1の算出に
は、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出値
等を用いる。
チャートを示す。まず、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）
から高濃度域分布平均up＿meanまでのヒストグラム分布
の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を決定
する処理を行う。より具体的には、ブロック内の画素値
を参照して、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）から高濃度
域分布平均up＿meanまでの範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を算出
する（ステップＳ６１）。この代表値repval1の算出に
は、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出値
等を用いる。
【０１１０】次に画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）から高
濃度域分布平均up＿meanまでの範囲において、最大値ma
x1及び最小値min1を求める（ステップＳ６２）。つづい
て、代表値repval1と、最大値max1あるいは最小値min1
との差分の絶対値r1、r2をそれぞれ次式により求める
（ステップＳ６２）。 r1＝｜min1−repval1 r2＝｜repval1−max1｜
濃度域分布平均up＿meanまでの範囲において、最大値ma
x1及び最小値min1を求める（ステップＳ６２）。つづい
て、代表値repval1と、最大値max1あるいは最小値min1
との差分の絶対値r1、r2をそれぞれ次式により求める
（ステップＳ６２）。 r1＝｜min1−repval1 r2＝｜repval1−max1｜
【０１１１】ところで、範囲内の最小値min1と範囲内の
代表値repval1との差分の絶対値r2が小さい場合には、
この画素値の範囲内における画素値のヒストグラム分布
は正規分布に近い形ではなく、ヒストグラム分布は最小
値min方向に偏った分布をしていると判断できる。同様
に範囲内の最大値max1と範囲内の代表値repval1との差
分の絶対値r2が小さい場合には、この画素値の範囲内に
おける画素値のヒストグラム分布は正規分布に近い形で
はなく、最大値max方向に偏った分布をしていると判断
できる。
代表値repval1との差分の絶対値r2が小さい場合には、
この画素値の範囲内における画素値のヒストグラム分布
は正規分布に近い形ではなく、ヒストグラム分布は最小
値min方向に偏った分布をしていると判断できる。同様
に範囲内の最大値max1と範囲内の代表値repval1との差
分の絶対値r2が小さい場合には、この画素値の範囲内に
おける画素値のヒストグラム分布は正規分布に近い形で
はなく、最大値max方向に偏った分布をしていると判断
できる。
【０１１２】また、二つの差分の絶対値r1、r2がともに
大きい場合には、この範囲での画素値のヒストグラム分
布は比較的偏りの少ない正規分布に近い形か、あるい
は、フラットな分布であると判断できる。これらのこと
から、差分の絶対値r1、r2を所定のしきい値th3、th4と
比較することによりこの範囲内でのヒストグラム分布状
態を分類が可能となる。
大きい場合には、この範囲での画素値のヒストグラム分
布は比較的偏りの少ない正規分布に近い形か、あるい
は、フラットな分布であると判断できる。これらのこと
から、差分の絶対値r1、r2を所定のしきい値th3、th4と
比較することによりこの範囲内でのヒストグラム分布状
態を分類が可能となる。
【０１１３】そこで、まず、差分の絶対値r1がしきい値
th3以下であるか否か、すなわち、 r1≦th3 であるか否かを判別する（ステップＳ６４）。ステップ
Ｓ６４の判別において、差分の絶対値r1がしきい値th3
以下である場合、すなわち、 r1≦th3 である場合には（ステップＳ６４；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向に
偏った分布の形であると判断できる。
th3以下であるか否か、すなわち、 r1≦th3 であるか否かを判別する（ステップＳ６４）。ステップ
Ｓ６４の判別において、差分の絶対値r1がしきい値th3
以下である場合、すなわち、 r1≦th3 である場合には（ステップＳ６４；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向に
偏った分布の形であると判断できる。
【０１１４】このため、この範囲を３分割する場合に
は、画素値Ｘの範囲がrepval1から高濃度域分布平均up
＿meanまでの範囲、すなわち、 repval1＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ７０）。
は、画素値Ｘの範囲がrepval1から高濃度域分布平均up
＿meanまでの範囲、すなわち、 repval1＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ７０）。
【０１１５】そして、第１分割範囲値thr0＝repval1と
し、第２分割範囲値thr1＝repval2とする（ステップＳ
７１）。次に画素値Ｘの範囲が０（＝00x0）から第１分
割範囲値thr0＝repval1の範囲において、ブロック代表
値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ７
２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算
出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用
いる。
し、第２分割範囲値thr1＝repval2とする（ステップＳ
７１）。次に画素値Ｘの範囲が０（＝00x0）から第１分
割範囲値thr0＝repval1の範囲において、ブロック代表
値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ７
２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算
出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用
いる。
【０１１６】同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値
thr0＝repval1から第２分割範囲値thr1＝repval2の範囲
において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算
出する（ステップＳ７３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。さらに同様に、画素値Ｘの
範囲が第２分割範囲値thr1＝repval2から高濃度域分布
平均up＿meanの範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ７４）。この
ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当
該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
thr0＝repval1から第２分割範囲値thr1＝repval2の範囲
において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算
出する（ステップＳ７３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。さらに同様に、画素値Ｘの
範囲が第２分割範囲値thr1＝repval2から高濃度域分布
平均up＿meanの範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ７４）。この
ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当
該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１１７】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ７５）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝up＿mean
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ７５）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝up＿mean
【０１１８】ステップＳ６４の判別において、差分の絶
対値r1がしきい値th3より大である場合、すなわち、 r1＞th3 である場合には（ステップＳ６４；Ｎｏ）、差分の絶対
値r2がしきい値th4以下であるか否か、すなわち、 r2≦th4 であるか否かを判別する（ステップＳ６５）。
対値r1がしきい値th3より大である場合、すなわち、 r1＞th3 である場合には（ステップＳ６４；Ｎｏ）、差分の絶対
値r2がしきい値th4以下であるか否か、すなわち、 r2≦th4 であるか否かを判別する（ステップＳ６５）。
【０１１９】ステップＳ６５の判別において、差分の絶
対値r2がしきい値th4以下である場合、すなわち、 r2≦th4 である場合には（ステップＳ６５；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max1方向に
偏った分布の形であると判断できる。このため、この範
囲を３分割する場合には、画素値Ｘの範囲が０（＝0x0
0）から値repval1までの範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦repval1 の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ６８）。
対値r2がしきい値th4以下である場合、すなわち、 r2≦th4 である場合には（ステップＳ６５；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max1方向に
偏った分布の形であると判断できる。このため、この範
囲を３分割する場合には、画素値Ｘの範囲が０（＝0x0
0）から値repval1までの範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦repval1 の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ６８）。
【０１２０】そして、第１分割範囲値thr0＝repval2と
し、第２分割範囲値thr1＝repval1とする（ステップＳ
６９）。次に画素値Ｘの範囲が０（＝00x0）から第１分
割範囲値thr0＝repval2の範囲において、ブロック代表
値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ７
２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算
出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用
いる。
し、第２分割範囲値thr1＝repval1とする（ステップＳ
６９）。次に画素値Ｘの範囲が０（＝00x0）から第１分
割範囲値thr0＝repval2の範囲において、ブロック代表
値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ７
２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算
出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用
いる。
【０１２１】同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値
thr0＝repval2から第２分割範囲値thr1＝repval1の範囲
において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算
出する（ステップＳ７３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
thr0＝repval2から第２分割範囲値thr1＝repval1の範囲
において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算
出する（ステップＳ７３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
【０１２２】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝repval1から高濃度域分布平均up＿meanの
範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３
を算出する（ステップＳ７４）。このブロック代表値Ｖ
ＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値
の平均値や、中央値等を用いる。これらの結果、４つの
ブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下の
ように定まることとなる（ステップＳ７５）。
範囲値thr1＝repval1から高濃度域分布平均up＿meanの
範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３
を算出する（ステップＳ７４）。このブロック代表値Ｖ
ＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値
の平均値や、中央値等を用いる。これらの結果、４つの
ブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下の
ように定まることとなる（ステップＳ７５）。
【０１２３】ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝up＿mean
【０１２４】ステップＳ６５の判別において、差分の絶
対値r2がしきい値th4より大である場合、すなわち、 r2＞th4 である場合には（ステップＳ６５；Ｎｏ）、この画素値
の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向や、
最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布に近
い形か、あるいは、フラットな分布であると判断でき
る。
対値r2がしきい値th4より大である場合、すなわち、 r2＞th4 である場合には（ステップＳ６５；Ｎｏ）、この画素値
の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向や、
最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布に近
い形か、あるいは、フラットな分布であると判断でき
る。
【０１２５】このため、この範囲を３分割する場合に
は、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ 第２分割範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３ を求め（ステップＳ６７）、これらの分割範囲値thr0、
thr1を用いて３つの範囲に分割している。
は、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ 第２分割範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３ を求め（ステップＳ６７）、これらの分割範囲値thr0、
thr1を用いて３つの範囲に分割している。
【０１２６】そして、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）か
ら第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ま
での範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦（min1＋repval1×２）／３ の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ
１を算出する（ステップＳ７２）。このブロック代表値
ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素
値の平均値や、中央値等を用いる。
ら第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ま
での範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦（min1＋repval1×２）／３ の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ
１を算出する（ステップＳ７２）。このブロック代表値
ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素
値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１２７】同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値
thr0＝（min1＋repval1×２）／３から第２分割範囲値t
hr1＝（repval2×２＋max1）／３の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出する（ステッ
プＳ７３）。このブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ
２の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値
等を用いる。
thr0＝（min1＋repval1×２）／３から第２分割範囲値t
hr1＝（repval2×２＋max1）／３の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出する（ステッ
プＳ７３）。このブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ
２の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値
等を用いる。
【０１２８】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３から高濃度域
分布平均up＿meanの範囲において、ブロック代表値ＶＡ
Ｌ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ７４）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。こ
れらの結果、４つのブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡ
Ｌ［３］が、以下のように定まることとなる（ステップ
Ｓ７５）。
範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３から高濃度域
分布平均up＿meanの範囲において、ブロック代表値ＶＡ
Ｌ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ７４）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。こ
れらの結果、４つのブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡ
Ｌ［３］が、以下のように定まることとなる（ステップ
Ｓ７５）。
【０１２９】ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝up＿mean
【０１３０】ステップＳ３７の判別において、絶対値s1
が第１しきい値th1より大である場合には（ステップＳ
３７；Ｎｏ）、絶対値s2が第２しきい値th2以下である
か否かを判別する（ステップＳ４２）。ステップＳ４２
の判別において、絶対値s2が第２しきい値th2以下であ
る場合には（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、第３代表値決
定処理（図中、代表値決定処理で示す。；ステップＳ
４３）に移行する。第３代表値決定処理は、ブロック画
像ＢＧ内の画素値のヒストグラム分布において、最小値
min付近に離散的な大きな分布があると判断された場合
のブロック代表値の決定処理である。
が第１しきい値th1より大である場合には（ステップＳ
３７；Ｎｏ）、絶対値s2が第２しきい値th2以下である
か否かを判別する（ステップＳ４２）。ステップＳ４２
の判別において、絶対値s2が第２しきい値th2以下であ
る場合には（ステップＳ４２；Ｙｅｓ）、第３代表値決
定処理（図中、代表値決定処理で示す。；ステップＳ
４３）に移行する。第３代表値決定処理は、ブロック画
像ＢＧ内の画素値のヒストグラム分布において、最小値
min付近に離散的な大きな分布があると判断された場合
のブロック代表値の決定処理である。
【０１３１】この場合、ヒストグラム分布において最小
値min付近に大きな分布を持つため、低濃度域分布平均l
ow＿meanをそのままブロック代表値の一つとして採用す
る。これにより一つのブロック代表値が決定されるた
め、ヒストグラム分布において、この一つの値を除いた
分布範囲において、残り三つのブロック代表値を決定す
れば良い。
値min付近に大きな分布を持つため、低濃度域分布平均l
ow＿meanをそのままブロック代表値の一つとして採用す
る。これにより一つのブロック代表値が決定されるた
め、ヒストグラム分布において、この一つの値を除いた
分布範囲において、残り三つのブロック代表値を決定す
れば良い。
【０１３２】具体的には、低濃度域分布平均low＿mean
から最大値maxまでの範囲において、残り三つの代表値
を決定する。すなわち、低濃度域分布平均low＿meanか
ら最大値maxまでの範囲全体を代表する値repval1を一つ
決定し、さらにこの範囲の最大値max1及び最小値min1を
求める。この値repval1と最大値max1あるいは値repval1
と最小値min1との差分の絶対値を求め差分絶対値をそれ
ぞれr1、r2とする。
から最大値maxまでの範囲において、残り三つの代表値
を決定する。すなわち、低濃度域分布平均low＿meanか
ら最大値maxまでの範囲全体を代表する値repval1を一つ
決定し、さらにこの範囲の最大値max1及び最小値min1を
求める。この値repval1と最大値max1あるいは値repval1
と最小値min1との差分の絶対値を求め差分絶対値をそれ
ぞれr1、r2とする。
【０１３３】これらの差分絶対値r1、r2の値により、最
小値minから高濃度域分布平均up＿meanまでの範囲にお
けるヒストグラム分布状態を３通りに分類し、その分布
状態に応じてこの範囲を３つに分割する方法を３通りの
方法から選択する。
小値minから高濃度域分布平均up＿meanまでの範囲にお
けるヒストグラム分布状態を３通りに分類し、その分布
状態に応じてこの範囲を３つに分割する方法を３通りの
方法から選択する。
【０１３４】図１２に第３代表値決定処理の処理フロー
チャートを示す。まず、画素値Ｘの範囲が低濃度域分布
平均low＿meanから２５５（＝0xFF）までのヒストグラ
ム分布の範囲において、当該範囲を代表する値repval1
を決定する処理を行う。
チャートを示す。まず、画素値Ｘの範囲が低濃度域分布
平均low＿meanから２５５（＝0xFF）までのヒストグラ
ム分布の範囲において、当該範囲を代表する値repval1
を決定する処理を行う。
【０１３５】より具体的には、ブロック内の画素値を参
照して、画素値Ｘの範囲が低濃度域分布平均low＿mean
から２５５（＝0xFF）までの範囲、すなわち、 low＿mean＜Ｘ≦0xFF の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を算出
する（ステップＳ８１）。この代表値repval1の算出に
は、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出値
等を用いる。次に画素値Ｘの範囲がlow＿meanから２５
５（＝0xFF）までの範囲において、最大値max1及び最小
値min1を求める（ステップＳ８２）。
照して、画素値Ｘの範囲が低濃度域分布平均low＿mean
から２５５（＝0xFF）までの範囲、すなわち、 low＿mean＜Ｘ≦0xFF の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を算出
する（ステップＳ８１）。この代表値repval1の算出に
は、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出値
等を用いる。次に画素値Ｘの範囲がlow＿meanから２５
５（＝0xFF）までの範囲において、最大値max1及び最小
値min1を求める（ステップＳ８２）。
【０１３６】つづいて、代表値repval1と、最大値max1
あるいは最小値min1との差分の絶対値r1、r2をそれぞれ
次式により求める（ステップＳ８２）。 r1＝｜min1−repval1｜ r2＝｜repval1−max1｜
あるいは最小値min1との差分の絶対値r1、r2をそれぞれ
次式により求める（ステップＳ８２）。 r1＝｜min1−repval1｜ r2＝｜repval1−max1｜
【０１３７】ところで、範囲内の最小値min1と範囲内の
代表値repval1との差分の絶対値r2が小さい場合には、
この画素値の範囲内における画素値のヒストグラム分布
は正規分布に近い形ではなく、ヒストグラム分布は最大
値max方向に偏った分布をしていると判断できる。同様
に範囲内の最大値max1と範囲内の代表値repval1との差
分の絶対値r2が小さい場合には、この画素値の範囲内に
おける画素値のヒストグラム分布は正規分布に近い形で
はなく、最小値min方向に偏った分布をしていると判断
できる。
代表値repval1との差分の絶対値r2が小さい場合には、
この画素値の範囲内における画素値のヒストグラム分布
は正規分布に近い形ではなく、ヒストグラム分布は最大
値max方向に偏った分布をしていると判断できる。同様
に範囲内の最大値max1と範囲内の代表値repval1との差
分の絶対値r2が小さい場合には、この画素値の範囲内に
おける画素値のヒストグラム分布は正規分布に近い形で
はなく、最小値min方向に偏った分布をしていると判断
できる。
【０１３８】また、二つの差分の絶対値r1、r2がともに
大きい場合には、この範囲での画素値のヒストグラム分
布は比較的偏りの少ない正規分布に近い形か、あるい
は、フラットな分布であると判断できる。これらのこと
から、差分の絶対値r1、r2を所定のしきい値th3、th4と
比較することによりこの範囲内でのヒストグラム分布状
態を分類が可能となる。
大きい場合には、この範囲での画素値のヒストグラム分
布は比較的偏りの少ない正規分布に近い形か、あるい
は、フラットな分布であると判断できる。これらのこと
から、差分の絶対値r1、r2を所定のしきい値th3、th4と
比較することによりこの範囲内でのヒストグラム分布状
態を分類が可能となる。
【０１３９】そこで、まず、差分の絶対値r1がしきい値
th3以下であるか否か、すなわち、 r1≦th3 であるか否かを判別する（ステップＳ８４）。ステップ
Ｓ８４の判別において、差分の絶対値r1がしきい値th3
以下である場合、すなわち、 r1≦th3 である場合には（ステップＳ８４；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向に
偏った分布の形であると判断できる。
th3以下であるか否か、すなわち、 r1≦th3 であるか否かを判別する（ステップＳ８４）。ステップ
Ｓ８４の判別において、差分の絶対値r1がしきい値th3
以下である場合、すなわち、 r1≦th3 である場合には（ステップＳ８４；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向に
偏った分布の形であると判断できる。
【０１４０】このため、この範囲を３分割する場合に
は、画素値Ｘの範囲がrepval1から高濃度域分布平均up
＿meanまでの範囲、すなわち、 repval1＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ９０）。そして、第１分割範囲値thr0
＝repval1とし、第２分割範囲値thr1＝repval2とする
（ステップＳ９１）。
は、画素値Ｘの範囲がrepval1から高濃度域分布平均up
＿meanまでの範囲、すなわち、 repval1＜Ｘ≦up＿mean の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ９０）。そして、第１分割範囲値thr0
＝repval1とし、第２分割範囲値thr1＝repval2とする
（ステップＳ９１）。
【０１４１】次に画素値Ｘの範囲が低濃度域分布平均lo
w＿meanから第１分割範囲値thr0＝repval1の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する
（ステップＳ９２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］
＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平均値
や、中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１
分割範囲値thr0＝repval1から第２分割範囲値thr1＝rep
val2の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝Ｖ
ＡＬ２を算出する（ステップＳ９３）。このブロック代
表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の
画素値の平均値や、中央値等を用いる。
w＿meanから第１分割範囲値thr0＝repval1の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する
（ステップＳ９２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］
＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平均値
や、中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１
分割範囲値thr0＝repval1から第２分割範囲値thr1＝rep
val2の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝Ｖ
ＡＬ２を算出する（ステップＳ９３）。このブロック代
表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の
画素値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１４２】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝repval2から２５５（＝00xFF）の範囲にお
いて、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３を算出す
る（ステップＳ９４）。このブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。これらの結果、４つのブロ
ック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のよう
に定まることとなる（ステップＳ９５）。
範囲値thr1＝repval2から２５５（＝00xFF）の範囲にお
いて、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３を算出す
る（ステップＳ９４）。このブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。これらの結果、４つのブロ
ック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のよう
に定まることとなる（ステップＳ９５）。
【０１４３】ＶＡＬ［０］＝low＿mean ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
【０１４４】ステップＳ８４の判別において、差分の絶
対値r1がしきい値th3より大である場合、すなわち、 r1＞th3 である場合には（ステップＳ８４；Ｎｏ）、差分の絶対
値r2がしきい値th4以下であるか否か、すなわち、 r2≦th4 であるか否かを判別する（ステップＳ８５）。
対値r1がしきい値th3より大である場合、すなわち、 r1＞th3 である場合には（ステップＳ８４；Ｎｏ）、差分の絶対
値r2がしきい値th4以下であるか否か、すなわち、 r2≦th4 であるか否かを判別する（ステップＳ８５）。
【０１４５】ステップＳ８５の判別において、差分の絶
対値r2がしきい値th4以下である場合、すなわち、 r2≦th4 である場合には（ステップＳ８５；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max1方向に
偏った分布の形であると判断できる。
対値r2がしきい値th4以下である場合、すなわち、 r2≦th4 である場合には（ステップＳ８５；Ｙｅｓ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max1方向に
偏った分布の形であると判断できる。
【０１４６】このため、この範囲を３分割する場合に
は、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）から値repval1まで
の範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦repval1 の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ８８）。そして、第１分割範囲値thr0
＝repval2とし、第２分割範囲値thr1＝repval1とする
（ステップＳ８９）。
は、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）から値repval1まで
の範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦repval1 の範囲において、当該範囲を代表する値repval2を算出
する（ステップＳ８８）。そして、第１分割範囲値thr0
＝repval2とし、第２分割範囲値thr1＝repval1とする
（ステップＳ８９）。
【０１４７】次に画素値Ｘの範囲が０（＝00x0）から第
１分割範囲値thr0＝repval2の範囲において、ブロック
代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ
９２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の
算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を
用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値thr0
＝repval2から第２分割範囲値thr1＝repval1の範囲にお
いて、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出す
る（ステップＳ９３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
１分割範囲値thr0＝repval2の範囲において、ブロック
代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ
９２）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の
算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を
用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値thr0
＝repval2から第２分割範囲値thr1＝repval1の範囲にお
いて、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出す
る（ステップＳ９３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
【０１４８】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝repval1から高濃度域分布平均up＿meanの
範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３
を算出する（ステップＳ９４）。このブロック代表値Ｖ
ＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値
の平均値や、中央値等を用いる。これらの結果、４つの
ブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下の
ように定まることとなる（ステップＳ９５）。
範囲値thr1＝repval1から高濃度域分布平均up＿meanの
範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３
を算出する（ステップＳ９４）。このブロック代表値Ｖ
ＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値
の平均値や、中央値等を用いる。これらの結果、４つの
ブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下の
ように定まることとなる（ステップＳ９５）。
【０１４９】ＶＡＬ［０］＝low＿mean ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
【０１５０】ステップＳ８５の判別において、差分の絶
対値r2がしきい値th4より大である場合、すなわち、 r2＞th4 である場合には（ステップＳ６５；Ｎｏ）、この画素値
の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向や、
最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布に近
い形か、あるいは、フラットな分布であると判断でき
る。
対値r2がしきい値th4より大である場合、すなわち、 r2＞th4 である場合には（ステップＳ６５；Ｎｏ）、この画素値
の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向や、
最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布に近
い形か、あるいは、フラットな分布であると判断でき
る。
【０１５１】このため、この範囲を３分割する場合に
は、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ 第２分割範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３ を求め（ステップＳ８７）、これらの分割範囲値thr0、
thr1を用いて３つの範囲に分割している。
は、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ 第２分割範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３ を求め（ステップＳ８７）、これらの分割範囲値thr0、
thr1を用いて３つの範囲に分割している。
【０１５２】そして、画素値Ｘの範囲が０（＝0x00）か
ら第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ま
での範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦（min1＋repval1×２）／３ の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ
１を算出する（ステップＳ９２）。このブロック代表値
ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素
値の平均値や、中央値等を用いる。
ら第１分割範囲値thr0＝（min1＋repval1×２）／３ま
での範囲、すなわち、 0x00＜Ｘ≦（min1＋repval1×２）／３ の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ
１を算出する（ステップＳ９２）。このブロック代表値
ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素
値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１５３】同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値
thr0＝（min1＋repval1×２）／３から第２分割範囲値t
hr1＝（repval2×２＋max1）／３の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出する（ステッ
プＳ９３）。このブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ
２の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値
等を用いる。
thr0＝（min1＋repval1×２）／３から第２分割範囲値t
hr1＝（repval2×２＋max1）／３の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出する（ステッ
プＳ９３）。このブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ
２の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値
等を用いる。
【０１５４】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３から高濃度域
分布平均up＿meanの範囲において、ブロック代表値ＶＡ
Ｌ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ９４）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。こ
れらの結果、４つのブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡ
Ｌ［３］が、以下のように定まることとなる（ステップ
Ｓ７５）。
範囲値thr1＝（repval2×２＋max1）／３から高濃度域
分布平均up＿meanの範囲において、ブロック代表値ＶＡ
Ｌ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ９４）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。こ
れらの結果、４つのブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡ
Ｌ［３］が、以下のように定まることとなる（ステップ
Ｓ７５）。
【０１５５】ＶＡＬ［０］＝low＿mean ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
【０１５６】ステップＳ４２の判別において、絶対値s2
が第２しきい値th2より大である場合には（ステップＳ
４２；Ｎｏ）、第４代表値決定処理（図中、代表値決定
処理で示す。；ステップ４４）に移行する。第４代表
値決定処理はブロック画像ＢＧ内の画素値のヒストグラ
ム分布において、離散的な分布のない場合の代表値決定
処理である。従って、ブロック画像ＢＧ内の画素値全体
のヒストグラム分布から４つのブロック代表値を算出す
ることとなる。
が第２しきい値th2より大である場合には（ステップＳ
４２；Ｎｏ）、第４代表値決定処理（図中、代表値決定
処理で示す。；ステップ４４）に移行する。第４代表
値決定処理はブロック画像ＢＧ内の画素値のヒストグラ
ム分布において、離散的な分布のない場合の代表値決定
処理である。従って、ブロック画像ＢＧ内の画素値全体
のヒストグラム分布から４つのブロック代表値を算出す
ることとなる。
【０１５７】まず画素値が０（＝0x00）から２５５（＝
0xFF）までの画素値全範囲を代表する値を一つ決定す
る。この範囲における最小値min及び最大値maxは前の段
階の処理で求めているため、求めた画素値全範囲を代表
する値と最小値minあるいは最大値maxとの差分の絶対値
を求め、それぞれr1、r2とする。そしてこの差分の絶対
値r1、r2によりヒストグラム分布状態を考慮しながら、
画素値全範囲を４分割する。分割した各範囲毎に、各範
囲を代表する値を決定し、それら４つの代表値をブロッ
ク代表値とする。
0xFF）までの画素値全範囲を代表する値を一つ決定す
る。この範囲における最小値min及び最大値maxは前の段
階の処理で求めているため、求めた画素値全範囲を代表
する値と最小値minあるいは最大値maxとの差分の絶対値
を求め、それぞれr1、r2とする。そしてこの差分の絶対
値r1、r2によりヒストグラム分布状態を考慮しながら、
画素値全範囲を４分割する。分割した各範囲毎に、各範
囲を代表する値を決定し、それら４つの代表値をブロッ
ク代表値とする。
【０１５８】図１３に第４代表値決定処理の処理フロー
チャートを示す。まず、画素値Ｘの範囲が０（＝00x0
0）から２５５（＝0xFF）までのヒストグラム分布の範
囲において、当該範囲を代表する値repval1を決定する
処理を行う。より具体的には、ブロック内の画素値を参
照して、画素値Ｘの範囲が０（＝00x00）から２５５
（＝0xFF）までの範囲、すなわち、 00x00＜Ｘ≦0xFF の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を算出
する（ステップＳ１０１）。この代表値repval1の算出
には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出
値等を用いる。
チャートを示す。まず、画素値Ｘの範囲が０（＝00x0
0）から２５５（＝0xFF）までのヒストグラム分布の範
囲において、当該範囲を代表する値repval1を決定する
処理を行う。より具体的には、ブロック内の画素値を参
照して、画素値Ｘの範囲が０（＝00x00）から２５５
（＝0xFF）までの範囲、すなわち、 00x00＜Ｘ≦0xFF の範囲において、当該範囲を代表する値repval1を算出
する（ステップＳ１０１）。この代表値repval1の算出
には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出
値等を用いる。
【０１５９】次に画素値Ｘの範囲がrepval1から２５５
（＝0xFF）までの範囲において、最大値max1及び最小値
min1を求める（ステップＳ１０２）。さらに画素値Ｘの
範囲が０（＝00x00）からrepval1までの範囲において、
最大値max2及び最小値min2を求める（ステップＳ１０
３）。つづいて、代表値repval1と、最大値maxあるいは
最小値minとの差分の絶対値r1、r2をそれぞれ次式によ
り求める（ステップＳ１０４）。
（＝0xFF）までの範囲において、最大値max1及び最小値
min1を求める（ステップＳ１０２）。さらに画素値Ｘの
範囲が０（＝00x00）からrepval1までの範囲において、
最大値max2及び最小値min2を求める（ステップＳ１０
３）。つづいて、代表値repval1と、最大値maxあるいは
最小値minとの差分の絶対値r1、r2をそれぞれ次式によ
り求める（ステップＳ１０４）。
【０１６０】r1＝｜min−repval1｜ r2＝｜repval1−max｜ 次に、差分の絶対値r1がしきい値th3以下であるか否
か、すなわち、 r1≦th3 であるか否かを判別する（ステップＳ１０５）。
か、すなわち、 r1≦th3 であるか否かを判別する（ステップＳ１０５）。
【０１６１】ステップＳ１０５の判別において、差分の
絶対値r1がしきい値th3以下である場合、すなわち、 r1≦th3 である場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、最小値
minと代表値repval1との差が小さいＫとを示しており、
ヒストグラム分布は最小値min1方向に偏った分布の形で
あると判断できる。
絶対値r1がしきい値th3以下である場合、すなわち、 r1≦th3 である場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、最小値
minと代表値repval1との差が小さいＫとを示しており、
ヒストグラム分布は最小値min1方向に偏った分布の形で
あると判断できる。
【０１６２】このため、この範囲を４分割する場合、そ
の分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実施
形態では、以下の計算式により求められる３つの分割範
囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割する。
三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も最小
値minに近い値を有する第１分割範囲値thr0には代表値r
epval1をそのまま適用する。第２分割範囲値thr1には、
画素値範囲repval1から２５５（＝0xFF）における最大
値max1、最小値min1を参照して最大値max1と最小値min1
を１：２に内分する値を適用する。また、第３分割範囲
値には、画素値範囲repval1から２５５（＝0xFF）にお
ける最大値max1、最小値min1を参照して最大値max1と最
小値min1を２：１に内分する値を適用する。
の分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実施
形態では、以下の計算式により求められる３つの分割範
囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割する。
三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も最小
値minに近い値を有する第１分割範囲値thr0には代表値r
epval1をそのまま適用する。第２分割範囲値thr1には、
画素値範囲repval1から２５５（＝0xFF）における最大
値max1、最小値min1を参照して最大値max1と最小値min1
を１：２に内分する値を適用する。また、第３分割範囲
値には、画素値範囲repval1から２５５（＝0xFF）にお
ける最大値max1、最小値min1を参照して最大値max1と最
小値min1を２：１に内分する値を適用する。
【０１６３】すなわち、 thr0＝reoval1 thr1＝（min1×２＋max1）／３ thr2＝（min1＋max1×２）／３ を算出する（ステップＳ１０９）。
【０１６４】次に画素値Ｘの範囲が０（0x00）から第１
分割範囲値thr0＝repval1の範囲において、ブロック代
表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ１
１０）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の
算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を
用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値thr0
＝repval1から第２分割範囲値thr1＝（min1×２＋max
1）／３の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］
＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１１１）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
分割範囲値thr0＝repval1の範囲において、ブロック代
表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ステップＳ１
１０）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１の
算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を
用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値thr0
＝repval1から第２分割範囲値thr1＝（min1×２＋max
1）／３の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］
＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１１１）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１６５】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝（min1×２＋max1）／３から第３分割範囲
値thr2＝（min1＋max1×２）／３の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステッ
プＳ１１２）。このブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡ
Ｌ３の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央
値等を用いる。さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分
割範囲値thr2＝（min1＋max1×２）／３から２５５（＝
0xFF）の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［３］＝
ＶＡＬ４を算出する（ステップＳ１１３）。このブロッ
ク代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲
内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
範囲値thr1＝（min1×２＋max1）／３から第３分割範囲
値thr2＝（min1＋max1×２）／３の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステッ
プＳ１１２）。このブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡ
Ｌ３の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央
値等を用いる。さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分
割範囲値thr2＝（min1＋max1×２）／３から２５５（＝
0xFF）の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［３］＝
ＶＡＬ４を算出する（ステップＳ１１３）。このブロッ
ク代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲
内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１６６】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４
【０１６７】ステップＳ１０５の判別において、差分の
絶対値r1がしきい値th3より大である場合、すなわち、 r1＞th3 である場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、差分の絶
対値r2がしきい値th4以下であるか否か、すなわち、 r2≦th4 であるか否かを判別する（ステップＳ１０６）。
絶対値r1がしきい値th3より大である場合、すなわち、 r1＞th3 である場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、差分の絶
対値r2がしきい値th4以下であるか否か、すなわち、 r2≦th4 であるか否かを判別する（ステップＳ１０６）。
【０１６８】ステップＳ１０６の判別において、差分の
絶対値r2がしきい値th4以下である場合、すなわち、 r2≦th4 である場合には（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、最大値
maxと代表値との差が小さいことを示しており、この画
素値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max1方向
に偏った分布の形であると判断できる。
絶対値r2がしきい値th4以下である場合、すなわち、 r2≦th4 である場合には（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、最大値
maxと代表値との差が小さいことを示しており、この画
素値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max1方向
に偏った分布の形であると判断できる。
【０１６９】このため、この範囲を４分割する場合、そ
の分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実施
形態では、以下の計算式により求められる３つの分割範
囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割する。
三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も最大
値maxに近い値を有する第３分割範囲値thr2には代表値r
epval1をそのまま適用する。第１分割範囲値thr0には、
画素値範囲０（＝0x00）から代表値repval1における最
大値max2、最小値min2を参照して最小値min2と最大値ma
x2とを１：２に内分する値を適用する。また、第２分割
範囲値thr1には、画素値範囲０（＝0x00）から代表値re
pval1における最大値max2、最小値min2を参照して最小
値min2と最大値max2とを２：１に内分する値を適用す
る。
の分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実施
形態では、以下の計算式により求められる３つの分割範
囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割する。
三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も最大
値maxに近い値を有する第３分割範囲値thr2には代表値r
epval1をそのまま適用する。第１分割範囲値thr0には、
画素値範囲０（＝0x00）から代表値repval1における最
大値max2、最小値min2を参照して最小値min2と最大値ma
x2とを１：２に内分する値を適用する。また、第２分割
範囲値thr1には、画素値範囲０（＝0x00）から代表値re
pval1における最大値max2、最小値min2を参照して最小
値min2と最大値max2とを２：１に内分する値を適用す
る。
【０１７０】すなわち、 thr0＝（min2×２＋max2）／３ thr1＝（min2＋max2×２）／３ thr2＝reoval1 を算出する（ステップＳ１０８）。
【０１７１】次に画素値Ｘの範囲が０（0x00）から第１
分割範囲値thr0＝（min2×２＋max2）／３の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する
（ステップＳ１１０）。このブロック代表値ＶＡＬ
［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が
第１分割範囲値thr0＝（min2×２＋max2）／３から第２
分割範囲値thr1＝（min2＋max2×２）／３の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出する
（ステップＳ１１１）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
分割範囲値thr0＝（min2×２＋max2）／３の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する
（ステップＳ１１０）。このブロック代表値ＶＡＬ
［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が
第１分割範囲値thr0＝（min2×２＋max2）／３から第２
分割範囲値thr1＝（min2＋max2×２）／３の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２を算出する
（ステップＳ１１１）。このブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
【０１７２】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝（min2＋max2×２）／３から第３分割範囲
値thr2＝reoval1の範囲において、ブロック代表値ＶＡ
Ｌ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１１２）。
このブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出に
は、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用い
る。さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値th
r2＝reoval1から２５５（＝0xFF）の範囲において、ブ
ロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する（ステ
ップＳ１１３）。このブロック代表値ＶＡＬ［２］＝Ｖ
ＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中
央値等を用いる。
範囲値thr1＝（min2＋max2×２）／３から第３分割範囲
値thr2＝reoval1の範囲において、ブロック代表値ＶＡ
Ｌ［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１１２）。
このブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出に
は、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用い
る。さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値th
r2＝reoval1から２５５（＝0xFF）の範囲において、ブ
ロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する（ステ
ップＳ１１３）。このブロック代表値ＶＡＬ［２］＝Ｖ
ＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中
央値等を用いる。
【０１７３】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
【０１７４】ステップＳ１０６の判別において、差分の
絶対値r2がしきい値th4より大である場合、すなわち、 r2＞th4 である場合には（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向
や、最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布
に近い形か、あるいは、フラットな分布であると判断で
きる。
絶対値r2がしきい値th4より大である場合、すなわち、 r2＞th4 である場合には（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向
や、最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布
に近い形か、あるいは、フラットな分布であると判断で
きる。
【０１７５】このため、この範囲を４分割する場合に
は、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min2＋max2）／２ 第２分割範囲値thr1＝repval1 第３分割範囲値thr2＝（min1＋max1）／２ を求め（ステップＳ１０７）、これらの分割範囲値thr
0、thr1、thr2を用いて４つの範囲に分割している。
は、様々な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min2＋max2）／２ 第２分割範囲値thr1＝repval1 第３分割範囲値thr2＝（min1＋max1）／２ を求め（ステップＳ１０７）、これらの分割範囲値thr
0、thr1、thr2を用いて４つの範囲に分割している。
【０１７６】次に画素値Ｘの範囲が０（0x00）から第１
分割範囲値thr0＝（min2＋max2）／２の範囲において、
ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ス
テップＳ１１０）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝
ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、
中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割
範囲値thr0＝（min2＋max2）／２から第２分割範囲値th
r1＝repval1の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１１１）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
分割範囲値thr0＝（min2＋max2）／２の範囲において、
ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ス
テップＳ１１０）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝
ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、
中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割
範囲値thr0＝（min2＋max2）／２から第２分割範囲値th
r1＝repval1の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［１］＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１１１）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１７７】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝repval1から第３分割範囲値thr2＝（min1
＋max1）／２の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１１２）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さ
らに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値thr2＝
（min1＋max1）／２から２５５（＝0xFF）の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する
（ステップＳ１１３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
範囲値thr1＝repval1から第３分割範囲値thr2＝（min1
＋max1）／２の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１１２）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さ
らに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値thr2＝
（min1＋max1）／２から２５５（＝0xFF）の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する
（ステップＳ１１３）。このブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値等を用いる。
【０１７８】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
【０１７９】そして、これらの４個のブロック代表値Ｖ
ＡＬ［１］〜ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近
傍の値を有するブロック代表値を割当て（マッピング）
し）、処理を終了する。なお、符号データのフォーマッ
トは第１実施形態と同様である。以上の説明のように、
本第２実施形態の符号化処理方式によれば、処理段数が
固定であることから、処理がループ処理となっていた第
１実施形態と異なり、処理時間を保証することが可能で
ある。そのため、ハードウエアにより処理により適して
いる。
ＡＬ［１］〜ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近
傍の値を有するブロック代表値を割当て（マッピング）
し）、処理を終了する。なお、符号データのフォーマッ
トは第１実施形態と同様である。以上の説明のように、
本第２実施形態の符号化処理方式によれば、処理段数が
固定であることから、処理がループ処理となっていた第
１実施形態と異なり、処理時間を保証することが可能で
ある。そのため、ハードウエアにより処理により適して
いる。
【０１８０】また、本第２実施形態によれば、ブロック
画像毎にブロック画像内の画素値の状態を示す値を算出
し、その値の相関からブロック画像内の画素値のヒスト
グラム分布の状態を４つに分類し、各々の分布状態に応
じたブロック代表値の算出方法を適用することにより、
ＣＧ画像領域、読取画像領域が混在している画像データ
であっても、伸張画像のがしる劣化を最小限に押さえ、
高品質な画像を得ることが可能な符号化方式（ＱＢＴＣ
符号化方式）を実現することができる。
画像毎にブロック画像内の画素値の状態を示す値を算出
し、その値の相関からブロック画像内の画素値のヒスト
グラム分布の状態を４つに分類し、各々の分布状態に応
じたブロック代表値の算出方法を適用することにより、
ＣＧ画像領域、読取画像領域が混在している画像データ
であっても、伸張画像のがしる劣化を最小限に押さえ、
高品質な画像を得ることが可能な符号化方式（ＱＢＴＣ
符号化方式）を実現することができる。
【０１８１】＜第３実施形態＞次に第３実施形態につい
て説明する。以下の説明においては、ＱＢＴＣ符号化方
式のブロックトランケーション符号化回路を中心として
説明し、第１実施形態と同一の部分については、同一の
符号を付し、その詳細な説明を省略する。また、ブロッ
ク画像ＢＧのブロックサイズを８×８画素、ブロック代
表値の個数Ｎ＝４とした場合について説明する。
て説明する。以下の説明においては、ＱＢＴＣ符号化方
式のブロックトランケーション符号化回路を中心として
説明し、第１実施形態と同一の部分については、同一の
符号を付し、その詳細な説明を省略する。また、ブロッ
ク画像ＢＧのブロックサイズを８×８画素、ブロック代
表値の個数Ｎ＝４とした場合について説明する。
【０１８２】本第３実施形態におけるＱＢＴＣ符号化方
式はブロック画像毎に最大値max、最小値min及び中央値
mainを算出し、中央値mainと最大値maxとの差分値及び
中央値mainと最小値minとの差分値の相関に基づいてヒ
ストグラム分布状態を３つの状態に分類し、各々のヒス
トグラムの分布状態に応じたブロック代表値の算出を行
うものである。各ブロック画像ＢＧ内の画素値のブロッ
ク代表値へのマッピング処理等のブロック代表値決定後
の処理は第１実施形態と同様である。
式はブロック画像毎に最大値max、最小値min及び中央値
mainを算出し、中央値mainと最大値maxとの差分値及び
中央値mainと最小値minとの差分値の相関に基づいてヒ
ストグラム分布状態を３つの状態に分類し、各々のヒス
トグラムの分布状態に応じたブロック代表値の算出を行
うものである。各ブロック画像ＢＧ内の画素値のブロッ
ク代表値へのマッピング処理等のブロック代表値決定後
の処理は第１実施形態と同様である。
【０１８３】本第３実施形態においては、ヒストグラム
の分布状態は、以下の三つの状態に分類される。 最小値min方向に偏った分布 最大値max方向に偏った分布 中央付近に偏った分布
の分布状態は、以下の三つの状態に分類される。 最小値min方向に偏った分布 最大値max方向に偏った分布 中央付近に偏った分布
【０１８４】図１４に第３実施形態のブロックトランケ
ーション符号化方式の処理フローチャートを示す。ブロ
ックトランケーション符号化回路（＝ＱＢＴＣ符号化回
路）７は、第１セレクタ５を介してラスターブロック変
換回路３から８×８画素のサイズを有するブロック画像
ＢＧを受け取り、当該ブロック画像ＢＧ内の画素値を全
て調べる。そして何種類の画素値が当該ブロック画像Ｂ
Ｇ内に存在するかを計算することによりブロック画像Ｂ
Ｇ内のレベル数ＣＮを算出する（ステップＳ１２１）。
ーション符号化方式の処理フローチャートを示す。ブロ
ックトランケーション符号化回路（＝ＱＢＴＣ符号化回
路）７は、第１セレクタ５を介してラスターブロック変
換回路３から８×８画素のサイズを有するブロック画像
ＢＧを受け取り、当該ブロック画像ＢＧ内の画素値を全
て調べる。そして何種類の画素値が当該ブロック画像Ｂ
Ｇ内に存在するかを計算することによりブロック画像Ｂ
Ｇ内のレベル数ＣＮを算出する（ステップＳ１２１）。
【０１８５】次に算出したレベル数ＣＮとブロック代表
値の個数Ｎ＝４とを比較する（ステップＳ１２２）。ス
テップＳ１２２の判別において、レベル数ＣＮがブロッ
ク代表値の個数Ｎ＝４以下の場合（ステップＳ１２２；
Ｙｅｓ）、すなわち、 ＣＮ≦Ｎ＝４ の場合には、当該ブロックのブロック代表値は、得られ
たＣＮ種類の画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とし、各画素
に最近傍の値を有する画素値ＶＡＬX（Ｘ：０〜ＣＮ−
１）を割当て（マッピング）し（ステップＳ４５）、処
理を終了する。
値の個数Ｎ＝４とを比較する（ステップＳ１２２）。ス
テップＳ１２２の判別において、レベル数ＣＮがブロッ
ク代表値の個数Ｎ＝４以下の場合（ステップＳ１２２；
Ｙｅｓ）、すなわち、 ＣＮ≦Ｎ＝４ の場合には、当該ブロックのブロック代表値は、得られ
たＣＮ種類の画素値ＶＡＬ0〜ＶＡＬCN-1とし、各画素
に最近傍の値を有する画素値ＶＡＬX（Ｘ：０〜ＣＮ−
１）を割当て（マッピング）し（ステップＳ４５）、処
理を終了する。
【０１８６】ステップＳ３２の判別において、レベル数
ＣＮがブロック代表値の個数Ｎより大の場合（ステップ
Ｓ３２；Ｎｏ）、すなわち、 ＣＮ＞Ｎ の場合には、ブロック画像ＢＧ内の画素値を参照して最
小値min、最大値max及び中央値mainを計算する（ステッ
プＳ１２３〜１２５）。
ＣＮがブロック代表値の個数Ｎより大の場合（ステップ
Ｓ３２；Ｎｏ）、すなわち、 ＣＮ＞Ｎ の場合には、ブロック画像ＢＧ内の画素値を参照して最
小値min、最大値max及び中央値mainを計算する（ステッ
プＳ１２３〜１２５）。
【０１８７】最小値minの計算（ステップＳ１２３） 最小値minは、当該ブロック画像ＢＧ内の全ての画素値
の中の最小値である。 最大値maxの計算（ステップＳ１２４） 最大値maxは、当該ブロック画像ＢＧ内の全ての画素値
の中の最大値である。 中央値mainの計算（ステップＳ１２５） 中央値mainは、ブロック画像内の画素値のヒストグラム
分布を作成し、全度数の半分の度数を示す値である。
の中の最小値である。 最大値maxの計算（ステップＳ１２４） 最大値maxは、当該ブロック画像ＢＧ内の全ての画素値
の中の最大値である。 中央値mainの計算（ステップＳ１２５） 中央値mainは、ブロック画像内の画素値のヒストグラム
分布を作成し、全度数の半分の度数を示す値である。
【０１８８】次に個の最大値max、最小値min、中央値ma
inの相関から、ヒストグラム分布状態を三つの状態に分
類する。より詳細には、中央値mainと最小値minあるい
は最大値maxとの差分の絶対値Ｌ1、Ｌ2をそれぞれ次式
により求める（ステップＳ１０４）。 Ｌ1＝｜main−min｜ Ｌ2＝｜main−max｜
inの相関から、ヒストグラム分布状態を三つの状態に分
類する。より詳細には、中央値mainと最小値minあるい
は最大値maxとの差分の絶対値Ｌ1、Ｌ2をそれぞれ次式
により求める（ステップＳ１０４）。 Ｌ1＝｜main−min｜ Ｌ2＝｜main−max｜
【０１８９】この場合において、絶対値Ｌ1が小さい場
合は、ヒストグラム分布は最小値方向に偏っていると判
断でき、絶対値Ｌ2が小さい場合はヒストグラム分布は
最大値方向に偏っていると判断できる。このことから、
絶対値Ｌ1、Ｌ2を予め定めたしきい値Ｐ1、Ｐ2と比較す
ることにより、絶対値Ｌ1がしきい値Ｐ1よりも小さい場
合には、ヒストグラム分布は最小値min方向に偏ってい
ると判断できる。また、絶対値Ｌ2がしきい値Ｐ2よりも
小さい場合にはヒストグラム分布は最大値max方向に偏
っていると判断できる。さらに絶対値Ｌ1、Ｌ2がともに
しきい値Ｐ1、Ｐ2よりも大きい場合には、ヒストグラム
の分布は正規分布に近い形か、あるいは、フラット名形
であるような、最大値max方向あるいは最小値min方向に
偏りの無いものであると判断する。この３通りのヒスト
グラム分布状態に応じて最適なブロック代表値を算出す
る。
合は、ヒストグラム分布は最小値方向に偏っていると判
断でき、絶対値Ｌ2が小さい場合はヒストグラム分布は
最大値方向に偏っていると判断できる。このことから、
絶対値Ｌ1、Ｌ2を予め定めたしきい値Ｐ1、Ｐ2と比較す
ることにより、絶対値Ｌ1がしきい値Ｐ1よりも小さい場
合には、ヒストグラム分布は最小値min方向に偏ってい
ると判断できる。また、絶対値Ｌ2がしきい値Ｐ2よりも
小さい場合にはヒストグラム分布は最大値max方向に偏
っていると判断できる。さらに絶対値Ｌ1、Ｌ2がともに
しきい値Ｐ1、Ｐ2よりも大きい場合には、ヒストグラム
の分布は正規分布に近い形か、あるいは、フラット名形
であるような、最大値max方向あるいは最小値min方向に
偏りの無いものであると判断する。この３通りのヒスト
グラム分布状態に応じて最適なブロック代表値を算出す
る。
【０１９０】次に、差分の絶対値Ｌ1がしきい値Ｐ１未
満であるか否か、すなわち、 Ｌ1＜Ｐ１ であるか否かを判別する（ステップＳ１２７）。ステッ
プＳ１２７の判別において、差分の絶対値Ｌ1がしきい
値Ｐ１未満である場合、すなわち、 Ｌ1≦Ｐ１ である場合には（ステップＳ１２７；Ｙｅｓ）、最小値
minと中央値mainとの差が小さいことを示しており、ヒ
ストグラム分布は最小値min1方向に偏った分布の形であ
ると判断できる。
満であるか否か、すなわち、 Ｌ1＜Ｐ１ であるか否かを判別する（ステップＳ１２７）。ステッ
プＳ１２７の判別において、差分の絶対値Ｌ1がしきい
値Ｐ１未満である場合、すなわち、 Ｌ1≦Ｐ１ である場合には（ステップＳ１２７；Ｙｅｓ）、最小値
minと中央値mainとの差が小さいことを示しており、ヒ
ストグラム分布は最小値min1方向に偏った分布の形であ
ると判断できる。
【０１９１】次に画素値Ｘの範囲が中央値mainから最大
値maxまでの範囲において、最小値min1を求める（ステ
ップＳ１２８）。そして、この範囲を４分割する場合、
その分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実
施形態では、以下の計算式により求められる３つの分割
範囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割す
る。三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も
最小値minに近い値を有する第１分割範囲値thr0には中
央値mainをそのまま適用する。第２分割範囲値thr1に
は、画素値範囲最小値min1から最大値maxにおける最小
値min1、最大値maxを参照して最小値min1と最大値maxを
１：２に内分する値を適用する。また、第３分割範囲値
thr2には、画素値範囲最小値min1から最大値maxにおけ
る最小値min1、最大値maxを参照して最小値min1と最大
値maxを２：１に内分する値を適用する。
値maxまでの範囲において、最小値min1を求める（ステ
ップＳ１２８）。そして、この範囲を４分割する場合、
その分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実
施形態では、以下の計算式により求められる３つの分割
範囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割す
る。三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も
最小値minに近い値を有する第１分割範囲値thr0には中
央値mainをそのまま適用する。第２分割範囲値thr1に
は、画素値範囲最小値min1から最大値maxにおける最小
値min1、最大値maxを参照して最小値min1と最大値maxを
１：２に内分する値を適用する。また、第３分割範囲値
thr2には、画素値範囲最小値min1から最大値maxにおけ
る最小値min1、最大値maxを参照して最小値min1と最大
値maxを２：１に内分する値を適用する。
【０１９２】すなわち、 thr0＝main thr1＝（min1×２＋max）／３ thr2＝（min1＋max×２）／３ を算出する（ステップＳ１２８）。次に画素値Ｘの範囲
が０（0x00）から第１分割範囲値thr0＝mainの範囲にお
いて、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出す
る（ステップＳ１３４）。このブロック代表値ＶＡＬ
［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値、最頻出値等を用いる。
が０（0x00）から第１分割範囲値thr0＝mainの範囲にお
いて、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出す
る（ステップＳ１３４）。このブロック代表値ＶＡＬ
［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値、最頻出値等を用いる。
【０１９３】同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割範囲値
thr0＝mainから第２分割範囲値thr1＝（min1×２＋ma
x）／３の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］
＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１３５）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さらに同
様に、画素値Ｘの範囲が第２分割範囲値thr1＝（min1×
２＋max）／３から第３分割範囲値thr2＝（min1＋max×
２）／３の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］
＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１３６）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
thr0＝mainから第２分割範囲値thr1＝（min1×２＋ma
x）／３の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］
＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１３５）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さらに同
様に、画素値Ｘの範囲が第２分割範囲値thr1＝（min1×
２＋max）／３から第３分割範囲値thr2＝（min1＋max×
２）／３の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］
＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１３６）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。
【０１９４】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割
範囲値thr2＝（min1＋max×２）／３から２５５（＝0xF
F）の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［３］＝Ｖ
ＡＬ４を算出する（ステップＳ１３７）。このブロック
代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４の算出には、当該範囲内
の画素値の平均値や、中央値、最頻出値等を用いる。こ
れらの結果、４つのブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡ
Ｌ［３］が、以下のように定まることとなる（ステップ
Ｓ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４
範囲値thr2＝（min1＋max×２）／３から２５５（＝0xF
F）の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［３］＝Ｖ
ＡＬ４を算出する（ステップＳ１３７）。このブロック
代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４の算出には、当該範囲内
の画素値の平均値や、中央値、最頻出値等を用いる。こ
れらの結果、４つのブロック代表値ＶＡＬ［０］〜ＶＡ
Ｌ［３］が、以下のように定まることとなる（ステップ
Ｓ１１４）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４
【０１９５】そして、これらの４個のブロック代表値Ｖ
ＡＬ［１］〜ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近
傍の値を有するブロック代表値を割当て（マッピング）
し（ステップＳ１３９）、処理を終了する。なお、符号
データのフォーマットは第１実施形態と同様である。ス
テップＳ１２７の判別において、差分の絶対値Ｌ1がし
きい値Ｐ１以上である場合、すなわち、 Ｌ1≧Ｐ１ である場合には（ステップＳ１２７；Ｎｏ）、差分の絶
対値Ｌ2がしきい値Ｐ２未満であるか否か、すなわち、 Ｌ2＜Ｐ２ であるか否かを判別する（ステップＳ１３１）。
ＡＬ［１］〜ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近
傍の値を有するブロック代表値を割当て（マッピング）
し（ステップＳ１３９）、処理を終了する。なお、符号
データのフォーマットは第１実施形態と同様である。ス
テップＳ１２７の判別において、差分の絶対値Ｌ1がし
きい値Ｐ１以上である場合、すなわち、 Ｌ1≧Ｐ１ である場合には（ステップＳ１２７；Ｎｏ）、差分の絶
対値Ｌ2がしきい値Ｐ２未満であるか否か、すなわち、 Ｌ2＜Ｐ２ であるか否かを判別する（ステップＳ１３１）。
【０１９６】ステップＳ１３１の判別において、差分の
絶対値Ｌ2がしきい値Ｐ２以下である場合、すなわち、 Ｌ2≦Ｐ２ である場合には（ステップＳ１３１；Ｙｅｓ）、最大値
maxと中央値mainとの差が小さいことを示しており、こ
の画素値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max
方向に偏った分布の形であると判断できる。次に画素値
Ｘの範囲が最小値minから中央値mainまでの範囲におい
て、最大値max1を求める（ステップＳ１３１）。
絶対値Ｌ2がしきい値Ｐ２以下である場合、すなわち、 Ｌ2≦Ｐ２ である場合には（ステップＳ１３１；Ｙｅｓ）、最大値
maxと中央値mainとの差が小さいことを示しており、こ
の画素値の範囲におけるヒストグラム分布は最大値max
方向に偏った分布の形であると判断できる。次に画素値
Ｘの範囲が最小値minから中央値mainまでの範囲におい
て、最大値max1を求める（ステップＳ１３１）。
【０１９７】つづいて、この範囲を４分割する場合、そ
の分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実施
形態では、以下の計算式により求められる３つの分割範
囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割する。
三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も最大
値maxに近い値を有する第３分割範囲値thr2には中央値m
ainをそのまま適用する。第１分割範囲値thr0には、画
素値範囲最小値minから中央値mainにおける最小値min、
最大値max1を参照して最小値minと最大値max1とを１：
２に内分する値を適用する。また、第２分割範囲値thr1
には、画素値範囲最小値minから中央値mainにおける最
小値min、最大値max1を参照して最小値minと最大値max1
とを２：１に内分する値を適用する。
の分割方法としては様々な方法が考えられるが、本実施
形態では、以下の計算式により求められる３つの分割範
囲値thr0、thr1、thr2を用いて範囲を４つに分割する。
三つの分割範囲値値thr0、thr1、thr2のうち、最も最大
値maxに近い値を有する第３分割範囲値thr2には中央値m
ainをそのまま適用する。第１分割範囲値thr0には、画
素値範囲最小値minから中央値mainにおける最小値min、
最大値max1を参照して最小値minと最大値max1とを１：
２に内分する値を適用する。また、第２分割範囲値thr1
には、画素値範囲最小値minから中央値mainにおける最
小値min、最大値max1を参照して最小値minと最大値max1
とを２：１に内分する値を適用する。
【０１９８】すなわち、 thr0＝（min×２＋max1）／３ thr1＝（min＋max1×２）／３ thr2＝main を算出する（ステップＳ１３２）。
【０１９９】次に画素値Ｘの範囲が０（0x00）から第１
分割範囲値thr0＝（min×２＋max1）／３の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する
（ステップＳ１３４）。このブロック代表値ＶＡＬ
［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値、最頻出値等を用いる。同様に、画素値
Ｘの範囲が第１分割範囲値thr0＝（min×２＋max1）／
３から第２分割範囲値thr1＝（min＋max1×２）／３の
範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２
を算出する（ステップＳ１３５）。このブロック代表値
ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素
値の平均値や、中央値等を用いる。
分割範囲値thr0＝（min×２＋max1）／３の範囲におい
て、ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する
（ステップＳ１３４）。このブロック代表値ＶＡＬ
［０］＝ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平
均値や、中央値、最頻出値等を用いる。同様に、画素値
Ｘの範囲が第１分割範囲値thr0＝（min×２＋max1）／
３から第２分割範囲値thr1＝（min＋max1×２）／３の
範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２
を算出する（ステップＳ１３５）。このブロック代表値
ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範囲内の画素
値の平均値や、中央値等を用いる。
【０２００】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝（min＋max1×２）／３から第３分割範囲
値thr2＝mainの範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１３６）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さ
らに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値thr2＝ms
inから２５５（＝0xFF）の範囲において、ブロック代表
値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する（ステップＳ１１
３）。このブロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４の算
出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用
いる。
範囲値thr1＝（min＋max1×２）／３から第３分割範囲
値thr2＝mainの範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ
［２］＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１３６）。こ
のブロック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、
当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さ
らに同様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値thr2＝ms
inから２５５（＝0xFF）の範囲において、ブロック代表
値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する（ステップＳ１１
３）。このブロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４の算
出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央値等を用
いる。
【０２０１】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１３８）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３ そして、これらの４個のブロック代表値ＶＡＬ［１］〜
ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近傍の値を有す
るブロック代表値を割当て（マッピング）し（ステップ
Ｓ１３９）、処理を終了する。なお、符号データのフォ
ーマットは第１実施形態と同様である。
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１３８）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３ そして、これらの４個のブロック代表値ＶＡＬ［１］〜
ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近傍の値を有す
るブロック代表値を割当て（マッピング）し（ステップ
Ｓ１３９）、処理を終了する。なお、符号データのフォ
ーマットは第１実施形態と同様である。
【０２０２】ステップＳ１３０の判別において、差分の
絶対値Ｌ2がしきい値Ｐ２以上である場合、すなわち、 Ｌ2≧Ｐ２ である場合には（ステップＳ１３０；Ｎｏ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向
や、最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布
に近い形か、あるいは、フラットな分布であると判断で
きる。このため、この範囲を４分割する場合には、様々
な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min＋main）／２ 第２分割範囲値thr1＝main 第３分割範囲値thr2＝（main＋max）／２ を求め（ステップＳ１３３）、これらの分割範囲値thr
0、thr1、thr2を用いて４つの範囲に分割している。
絶対値Ｌ2がしきい値Ｐ２以上である場合、すなわち、 Ｌ2≧Ｐ２ である場合には（ステップＳ１３０；Ｎｏ）、この画素
値の範囲におけるヒストグラム分布は最小値min1方向
や、最大値max1方向への偏りが小さく、比較的正規分布
に近い形か、あるいは、フラットな分布であると判断で
きる。このため、この範囲を４分割する場合には、様々
な方法が考えられるが、本実施形態では、 第１分割範囲値thr0＝（min＋main）／２ 第２分割範囲値thr1＝main 第３分割範囲値thr2＝（main＋max）／２ を求め（ステップＳ１３３）、これらの分割範囲値thr
0、thr1、thr2を用いて４つの範囲に分割している。
【０２０３】次に画素値Ｘの範囲が０（0x00）から第１
分割範囲値thr0＝（min＋main）／２の範囲において、
ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ス
テップＳ１３４）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝
ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、
中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割
範囲値thr0＝（min＋main）／２から第２分割範囲値thr
1＝mainの範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］
＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１３５）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出値等を用い
る。
分割範囲値thr0＝（min＋main）／２の範囲において、
ブロック代表値ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１を算出する（ス
テップＳ１３４）。このブロック代表値ＶＡＬ［０］＝
ＶＡＬ１の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、
中央値等を用いる。同様に、画素値Ｘの範囲が第１分割
範囲値thr0＝（min＋main）／２から第２分割範囲値thr
1＝mainの範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［１］
＝ＶＡＬ２を算出する（ステップＳ１３５）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値、最頻出値等を用い
る。
【０２０４】さらに同様に、画素値Ｘの範囲が第２分割
範囲値thr1＝mainから第３分割範囲値thr2＝（main＋ma
x）／２の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］
＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１３４）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さらに同
様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値thr2＝（main＋
max）／２から２５５（＝0xFF）の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する（ステッ
プＳ１３７）。このブロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡ
Ｌ４の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央
値等を用いる。
範囲値thr1＝mainから第３分割範囲値thr2＝（main＋ma
x）／２の範囲において、ブロック代表値ＶＡＬ［２］
＝ＶＡＬ３を算出する（ステップＳ１３４）。このブロ
ック代表値ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３の算出には、当該範
囲内の画素値の平均値や、中央値等を用いる。さらに同
様に、画素値Ｘの範囲が第３分割範囲値thr2＝（main＋
max）／２から２５５（＝0xFF）の範囲において、ブロ
ック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４を算出する（ステッ
プＳ１３７）。このブロック代表値ＶＡＬ［３］＝ＶＡ
Ｌ４の算出には、当該範囲内の画素値の平均値や、中央
値等を用いる。
【０２０５】これらの結果、４つのブロック代表値ＶＡ
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１３８）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
Ｌ［０］〜ＶＡＬ［３］が、以下のように定まることと
なる（ステップＳ１３８）。 ＶＡＬ［０］＝ＶＡＬ１ ＶＡＬ［１］＝ＶＡＬ２ ＶＡＬ［２］＝ＶＡＬ３ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ４ ＶＡＬ［３］＝ＶＡＬ３
【０２０６】そして、これらの４個のブロック代表値Ｖ
ＡＬ［１］〜ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近
傍の値を有するブロック代表値を割当て（マッピング）
し（ステップＳ１３９）、処理を終了する。なお、符号
データのフォーマットは第１実施形態と同様である。
ＡＬ［１］〜ＶＡＬ［４］が得られると、各画素に最近
傍の値を有するブロック代表値を割当て（マッピング）
し（ステップＳ１３９）、処理を終了する。なお、符号
データのフォーマットは第１実施形態と同様である。
【０２０７】以上の説明のように、本第３実施形態の符
号化処理方式によれば、上記第１実施形態及び第２実施
形態の符号化処理方式と比較して処理が簡単なため、高
速疎処理の適しており、ハードウェア化等も適してい
る。本実施形態の符号化方式は、ブロック画像毎にブロ
ック内の画素値の状態を示す値を算出し、その値の相関
からブロック画像内の画素値のヒストグラム分布の城田
おを４つに分類し、各々の分布状態に応じたブロック代
表値を算出するので、ＣＧ画像領域、読取画像領域が混
在している画像データであっても、伸張画像のがしる劣
化を最小限に押さえ、高品質な画像を得ることが可能な
符号化方式（ＱＢＴＣ符号化方式）を実現することがで
きる。
号化処理方式によれば、上記第１実施形態及び第２実施
形態の符号化処理方式と比較して処理が簡単なため、高
速疎処理の適しており、ハードウェア化等も適してい
る。本実施形態の符号化方式は、ブロック画像毎にブロ
ック内の画素値の状態を示す値を算出し、その値の相関
からブロック画像内の画素値のヒストグラム分布の城田
おを４つに分類し、各々の分布状態に応じたブロック代
表値を算出するので、ＣＧ画像領域、読取画像領域が混
在している画像データであっても、伸張画像のがしる劣
化を最小限に押さえ、高品質な画像を得ることが可能な
符号化方式（ＱＢＴＣ符号化方式）を実現することがで
きる。
【０２０８】
【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、入力され
た画像データの頻度分布及び検出した頻度分布における
分布範囲端部近傍領域の分布状態に関する特徴量に基づ
いて適応的にブロック代表値を設定するので、ＣＧ画像
領域と読取画像領域が混在する入力画像に基づいてブロ
ックトランケーション符号化を行う場合でも、効率的に
符号化で機、高品質な伸張画像を得ることができる。
た画像データの頻度分布及び検出した頻度分布における
分布範囲端部近傍領域の分布状態に関する特徴量に基づ
いて適応的にブロック代表値を設定するので、ＣＧ画像
領域と読取画像領域が混在する入力画像に基づいてブロ
ックトランケーション符号化を行う場合でも、効率的に
符号化で機、高品質な伸張画像を得ることができる。
【０２０９】請求項４記載の発明によれば、入力された
画像データのヒストグラム及び検出したヒストグラムの
分布状態に関する特徴量に基づいてブロック代表値を適
応的に設定するので、ＣＧ画像領域と読取画像領域が混
在する入力画像に基づいてブロックトランケーション符
号化を行う場合でも、効率的に符号化でき、高品質な伸
張画像を得ることができる。
画像データのヒストグラム及び検出したヒストグラムの
分布状態に関する特徴量に基づいてブロック代表値を適
応的に設定するので、ＣＧ画像領域と読取画像領域が混
在する入力画像に基づいてブロックトランケーション符
号化を行う場合でも、効率的に符号化でき、高品質な伸
張画像を得ることができる。
【０２１０】さらにヒストグラムを複数の画像データ群
に分割する際に高品質な伸張画像を得るべく、画像デー
タ群の再分割を行えるので、より確実に効率的符号化及
び高品質な伸張画像が得られる。請求項７記載の発明に
よれば、入力された画像データのヒストグラム及び検出
したヒストグラムの分布状態に関する特徴量に基づいて
ブロック代表値を適応的に設定するに際し、算出された
特徴量に基づいて、分割された複数の画像データ群を再
分割させるためのしきい値を算出するので、ＣＧ画像領
域と読取画像領域が混在する入力画像に基づいてブロッ
クトランケーション符号化を行う場合でも、より確実に
効率的な符号化が行え、高品質な伸張画像を得ることが
できる。
に分割する際に高品質な伸張画像を得るべく、画像デー
タ群の再分割を行えるので、より確実に効率的符号化及
び高品質な伸張画像が得られる。請求項７記載の発明に
よれば、入力された画像データのヒストグラム及び検出
したヒストグラムの分布状態に関する特徴量に基づいて
ブロック代表値を適応的に設定するに際し、算出された
特徴量に基づいて、分割された複数の画像データ群を再
分割させるためのしきい値を算出するので、ＣＧ画像領
域と読取画像領域が混在する入力画像に基づいてブロッ
クトランケーション符号化を行う場合でも、より確実に
効率的な符号化が行え、高品質な伸張画像を得ることが
できる。
【０２１１】請求項９記載の発明によれば、ブロック代
表値の設定時に画像データ群の数Ｍを予め設定したブロ
ック代表値の個数Ｎと比較し、画像データ群の数Ｍがブ
ロック代表値の個数Ｎ以下の場合に、Ｍ個のブロック代
表値を設定し、画像データ群の数Ｍがブロック代表値の
個数を超えている場合に、Ｎ個のブロック代表値を設定
するので、無駄な処理が発生すること無く、符号化処理
を高速化することが可能となる。
表値の設定時に画像データ群の数Ｍを予め設定したブロ
ック代表値の個数Ｎと比較し、画像データ群の数Ｍがブ
ロック代表値の個数Ｎ以下の場合に、Ｍ個のブロック代
表値を設定し、画像データ群の数Ｍがブロック代表値の
個数を超えている場合に、Ｎ個のブロック代表値を設定
するので、無駄な処理が発生すること無く、符号化処理
を高速化することが可能となる。
【０２１２】請求項１０記載の発明によれば、ブロック
代表値を設定するに際し、ヒストグラムの特徴量に基づ
いて当該ヒストグラムを用いてブロック代表値を算出す
るか否かを判別するので、無駄な算出処理を行うこと無
く、最も効率的なブロック代表値を得ることが可能とな
る。
代表値を設定するに際し、ヒストグラムの特徴量に基づ
いて当該ヒストグラムを用いてブロック代表値を算出す
るか否かを判別するので、無駄な算出処理を行うこと無
く、最も効率的なブロック代表値を得ることが可能とな
る。
【０２１３】請求項１６記載の発明によれば、ブロック
代表値の設定時に画像データ群の数Ｍを予め設定したブ
ロック代表値の個数Ｎと比較し、画像データ群の数Ｍが
ブロック代表値の個数Ｎ以下の場合に、Ｍ個のブロック
代表値を設定し、画像データ群の数Ｍがブロック代表値
の個数を超えている場合に、Ｎ個のブロック代表値を設
定するので、無駄な処理が発生すること無く、符号化処
理を高速化することが可能となる。
代表値の設定時に画像データ群の数Ｍを予め設定したブ
ロック代表値の個数Ｎと比較し、画像データ群の数Ｍが
ブロック代表値の個数Ｎ以下の場合に、Ｍ個のブロック
代表値を設定し、画像データ群の数Ｍがブロック代表値
の個数を超えている場合に、Ｎ個のブロック代表値を設
定するので、無駄な処理が発生すること無く、符号化処
理を高速化することが可能となる。
【０２１４】請求項１７記載の発明によれば、入力され
た画像データのヒストグラム及び検出したヒストグラム
の分布状態に関する特徴量に基づいてブロック代表値を
適応的に設定するので、ＣＧ画像領域と読取画像領域が
混在する入力画像に基づいてブロックトランケーション
符号化を行う場合でも、効率的に符号化でき、高品質な
伸張画像を得ることができる。
た画像データのヒストグラム及び検出したヒストグラム
の分布状態に関する特徴量に基づいてブロック代表値を
適応的に設定するので、ＣＧ画像領域と読取画像領域が
混在する入力画像に基づいてブロックトランケーション
符号化を行う場合でも、効率的に符号化でき、高品質な
伸張画像を得ることができる。
【０２１５】さらにヒストグラムを複数の画像データ群
に分割する際に高品質な伸張画像を得るべく、画像デー
タ群の再分割を行えるので、より確実に効率的符号化及
び高品質な伸張画像が得られる。請求項１８記載の発明
によれば、ブロック代表値を設定するに際し、ヒストグ
ラムの特徴量に基づいて当該ヒストグラムを用いてブロ
ック代表値を算出するか否かを判別するので、無駄な算
出処理を行うこと無く、最も効率的なブロック代表値を
得ることが可能となる。
に分割する際に高品質な伸張画像を得るべく、画像デー
タ群の再分割を行えるので、より確実に効率的符号化及
び高品質な伸張画像が得られる。請求項１８記載の発明
によれば、ブロック代表値を設定するに際し、ヒストグ
ラムの特徴量に基づいて当該ヒストグラムを用いてブロ
ック代表値を算出するか否かを判別するので、無駄な算
出処理を行うこと無く、最も効率的なブロック代表値を
得ることが可能となる。
【図１】 符号化回路の概要構成ブロック図である。
【図２】 第１実施形態の符号化処理フローチャートで
ある。
ある。
【図３】 グループ分割の概念説明図である。
【図４】 グループ数の計算概念説明図である。
【図５】 符号データのフォーマットの説明図である。
【図６】 復号化回路の概要構成ブロック図である。
【図７】 第１実施形態の復号化処理フローチャートで
ある。
ある。
【図８】 第２実施形態の符号化処理フローチャートで
ある。
ある。
【図９】 第２実施形態におけるブロックステイタス値
の計算概念の説明図である。
の計算概念の説明図である。
【図１０】 第１代表値決定処理の処理フローチャート
である。
である。
【図１１】 第２代表値決定処理の処理フローチャート
である。
である。
【図１２】 第３代表値決定処理の処理フローチャート
である。
である。
【図１３】 第４代表値決定処理の処理フローチャート
である。
である。
【図１４】 第３実施形態の符号化処理フローチャート
である。
である。
１ 画像処理装置の符号化回路 ２ 画像入力装置 ３ ラスターブロック変換回路３ ４ 画像特性判定回路 ５ 第１セレクタ（第１ＳＥＬ） ６ ＡＤＣＴ符号化回路 ７ ブロックトランケーション符号化回路 ８ 第２セレクタ ９ 符号合成回路 １１ 画像処理装置の復号化回路 １２ タグ抽出回路 １３ 第１セレクタ １４ ＡＤＣＴ復号化回路 １５ ブロックトランケーション（ＢＴＣ）復号化回路 １６ 第２セレクタ１６ １７ ブロックラスター変換回路 １８ 画像出力装置 ＢＧ ブロック画像 ＢＧ１ ブロック画像 ＤADCT ＡＤＣＴ符号化データ ＤBCT ブロックトランケーション符号化データ ＤA/B 符号化データ ＤＥ 符号データ ＤＥADCT ＡＤＣＴ復号化データ ＤＥBCT ブロックトランケーション復号化データ ＤＧ 画像データ Ｇ 入力画像 Ｇ1 出力画像Ｇ1 ＳTAG タグ信号
Claims (22)
- 【請求項１】 入力画像を構成する各画素に対応する画
像データに対し、前記画像データを近似するための複数
のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後
に、複数の前記画素により構成されるブロック画像を単
位として符号化を行う画像処理装置であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データの頻度分布
を検出する頻度分布検出手段と、 前記検出した頻度分布における分布範囲端部近傍領域の
分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、 前記算出した特徴量に基づいて前記分布範囲端部近傍領
域の頻度分布から前記ブロック代表値を設定するか否か
を判別する判別手段と、 前記判別の結果に基づいて、前記検出した頻度分布に基
づく前記複数のブロック代表値を設定する代表値設定手
段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の画像処理装置において、 前記特徴量算出手段は、前記分布範囲端部近傍領域にお
ける前記頻度分布が前記頻度分布検出手段によって検出
された頻度分布範囲端部側に偏って分布していることを
示す指標を前記特徴量として算出することを特徴とする
画像処理装置。 - 【請求項３】 請求項１記載の画像処理装置において、 前記代表値設定手段は、Ｎ個（Ｎ＝２以上の整数）の前
記ブロック代表値を設定するものであって、 前記判別手段が前記分布範囲端部近傍の頻度分布から前
記ブロック代表値を設定すると判別した場合に前記分布
範囲端部近傍の前記頻度分布に基づき、ｎ個（ｎ＝１、
２）の前記ブロック代表値を設定する第１ブロック代表
値設定部と、 前記第１ブロック代表値設定部がｎ個の前記ブロック代
表値を設定した場合に前記頻度分布検出手段が検出した
頻度分布のうち前記第１ブロック代表値設定部によって
設定された前記ブロック代表値が設定されない前記画像
データの頻度分布に基づいて（Ｎ−ｎ）個のブロック代
表値を設定する第２ブロック代表値設定部と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 入力画像を構成する各画素に対応する画
像データに対し、前記画像データを近似するための複数
のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後に
複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位と
して符号化を行う画像処理装置であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成手段と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
を複数の画像データ群に分割する画像データ群分割手段
と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段
と、 前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ群分割手
段により分割された前記各画像データ群に対応するヒス
トグラムを用いてブロック代表値を算出するか否かを判
別する判別手段と、 前記判別の結果に基づいて、前記画像データ群分割手段
により分割された前記各画像データ群に対応するヒスト
グラムを用いてブロック代表値を算出しない場合に前記
画像データ群分割手段に対し、再分割を行わせる再分割
制御手段と、 前記判別手段の判別に基づいて前記ブロック代表値を算
出するブロック代表値算出手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項５】 請求項４記載の画像処理装置において、 前記作成されたヒストグラムの分布範囲端部近傍の前記
画像データ群を分離して分割するように構成したことを
特徴とする画像処理装置。 - 【請求項６】 請求項５記載の画像処理装置において、
前記分布範囲端部近傍の前記画像データ群についての前
記特徴量を算出することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項７】 入力画像を構成する各画素に対応する画
像データに対し、前記画像データを近似するための複数
のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後に
複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位と
して符号化を行う画像処理装置であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成手段と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
を予め定めた条件に基づいて複数の画像データ群に分割
する画像データ群分割手段と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段
と、 前記算出された特徴量に基づいて、前記分割された複数
の画像データ群を再分割させるためのしきい値を算出す
るしきい値算出手段と、 前記しきい値に基づいて前記分割された複数の画像デー
タ群を再分割させるための再分割制御手段と、 前記再分割後の各画像データ群に対応するヒストグラム
に基づいてブロック代表値を設定するブロック代表値設
定手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項８】 請求項７記載の画像処理装置において、 前記再分割制御手段は、再分割後の画像データ群数を再
分割前の画像データ群数よりも増加させることを特徴と
する画像処理装置。 - 【請求項９】 入力画像を構成する各画素に対応する画
像データに対し、前記画像データを近似するための複数
のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後に
複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位と
して符号化を行う画像処理装置であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成手段と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段
と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
をＭ個（Ｍ：２以上の整数）の画像データ群に分割する
画像データ群分割手段と、 前記画像データ群の数Ｍを予め設定したブロック代表値
の個数Ｎ（Ｎ：自然数）と比較する比較手段と、 前記比較の結果に基づいて、前記画像データ群の数Ｍが
前記ブロック代表値の個数Ｎ以下の場合に、Ｍ個のブロ
ック代表値を設定する第１代表値設定手段と、 前記比較の結果に基づいて、前記画像データ群の数Ｍが
前記ブロック代表値の個数を超えている場合に、Ｎ個の
ブロック代表値を設定する第２代表値設定手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１０】 入力画像を構成する各画素に対応する
画像データに対し、前記画像データを近似するための複
数のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後
に複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位
として符号化を行う画像処理装置であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成手段と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
を複数の画像データ群に分割する画像データ群分割手段
と、 前記画像データ群数が予め設定したブロック代表値の個
数と異なる場合に、前記画像データ群分割手段に対し、
再分割を行わせる最分割制御手段と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出手段
と、 前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ群に対応
するヒストグラムを用いてブロック代表値を算出するか
否かを判別する判別手段と、 前記判別手段の判別に基づいて前記ブロック代表値を算
出するブロック代表値算出手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１１】 請求項１０記載の画像処理装置におい
て、 前記再分割制御手段は、前記画像データ群数が予め設定
したブロック代表値の個数Ｎよりも小さい場合に、前記
各画像データ群の分布範囲に基づいて再分割すべき前記
画像データ群を選択することを特徴とする画像処理装
置。 - 【請求項１２】 請求項１０記載の画像処理装置におい
て、 前記再分割制御手段は、前記画像データ群数が予め設定
したブロック代表値の個数Ｎ以上である場合に、一つの
前記画像データ群を構成する画像データの最大値と他の
前記画像データ群を構成する画像データの最小値の差に
相当する画像データ群相互間の距離に基づいて統合すべ
き前記一つの画像データ群及び他の画像データ群を選択
することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１３】 請求項１０記載の画像処理装置におい
て、 前記作成されたヒストグラムの分布範囲端部近傍の前記
画像データ群を分離して分割するように構成したことを
特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１４】 請求項１１記載の画像処理装置におい
て、前記分布範囲端部近傍の前記画像データ群について
の前記特徴量を算出することを特徴とする画像処理装
置。 - 【請求項１５】 請求項１乃至請求項１４のいずれかに
記載の画像処理装置において、 前記画像データを前記ブロック代表値に対応付ける対応
付手段と、 前記対応づけられたブロック代表値に基づいて符号化を
行う符号化手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項１６】 入力画像を構成する各画素に対応する
画像データに対し、前記画像データを近似するための複
数のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後
に複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位
として符号化を行う画像処理方法であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成工程と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出工程
と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
をＭ個（Ｍ：２以上の整数）の画像データ群に分割する
画像データ群分割工程と、 前記画像データ群の数Ｍを予め設定したブロック代表値
の個数Ｎ（Ｎ：自然数）と比較する比較工程と、 前記比較の結果に基づいて、前記画像データ群の数Ｍが
前記ブロック代表値の個数Ｎ以下の場合に、Ｍ個のブロ
ック代表値を設定する第１代表値設定工程と、 前記比較の結果に基づいて、前記画像データ群の数Ｍが
前記ブロック代表値の個数を超えている場合に、Ｎ個の
ブロック代表値を設定する第２代表値設定工程と、 を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１７】 入力画像を構成する各画素に対応する
画像データに対し、前記画像データを近似するための複
数のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後
に複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位
として符号化を行う画像処理方法であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成工程と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
を複数の画像データ群に分割する画像データ群分割工程
と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出工程
と、 前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ群分割手
段により分割された前記各画像データ群に対応するヒス
トグラムを用いてブロック代表値を算出するか否かを判
別する判別工程と、 前記判別の結果に基づいて、前記画像データ群分割工程
により分割された前記各画像データ群に対応するヒスト
グラムを用いてブロック代表値を算出しない場合に前記
画像データ群分割工程に対し、再分割を行わせる最分割
制御工程と、 前記判別手段の判別に基づいて前記ブロック代表値を算
出するブロック代表値算出工程と、 を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１８】 入力画像を構成する各画素に対応する
画像データに対し、前記画像データを近似するための複
数のブロック代表値のうちのいずれか一つを割当てた後
に複数の前記画素により構成されるブロック画像を単位
として符号化を行う画像処理方法であって、 前記ブロック画像毎に入力された画像データのヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成工程と、 前記作成されたヒストグラムに基づいて前記画像データ
を複数の画像データ群に分割する画像データ群分割工程
と、 前記画像データ群数が予め設定したブロック代表値の個
数と異なる場合に、前記画像データ群分割工程に対し、
再分割を行わせる最分割制御工程と、 前記各画像データ群に対応するヒストグラムに対して、
その分布状態に関する特徴量を算出する特徴量算出工程
と、 前記算出した特徴量に基づいて前記画像データ群に対応
するヒストグラムを用いてブロック代表値を算出するか
否かを判別する判別工程と、 前記判別手段の判別に基づいて前記ブロック代表値を算
出するブロック代表値算出工程と、 を備えたことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１９】 請求項１８記載の画像処理方法におい
て、 前記再分割制御工程は、前記画像データ群数が予め設定
したブロック代表値の個数Ｎよりも小さい場合に、前記
各画像データ群の分布範囲に基づいて再分割すべき前記
画像データ群を選択することを特徴とする画像処理方
法。 - 【請求項２０】 請求項１８記載の画像処理方法におい
て、 前記再分割制御工程は、前記画像データ群数が予め設定
したブロック代表値の個数Ｎ以上である場合に、一つの
前記画像データ群を構成する画像データの最大値と他の
前記画像データ群を構成する画像データの最小値の差に
相当する画像データ群相互間の距離に基づいて統合すべ
き前記一つの画像データ群及び他の画像データ群を選択
することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２１】 請求項１８記載の画像処理方法におい
て、 前記作成されたヒストグラムの分布範囲端部近傍の前記
画像データ群を分離して分割するように構成したことを
特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２２】 請求項１６至請求項２１のいずれかに
記載の画像処理方法において、 前記画像データを前記ブロック代表値に対応付ける対応
付工程と、 前記対応づけられたブロック代表値に基づいて符号化を
行う符号化工程と、 を備えたことを特徴とする画像処理方法。
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