JPS6192073A - 画像デ−タ圧縮方式 - Google Patents
画像デ−タ圧縮方式Info
- Publication number
- JPS6192073A JPS6192073A JP21251984A JP21251984A JPS6192073A JP S6192073 A JPS6192073 A JP S6192073A JP 21251984 A JP21251984 A JP 21251984A JP 21251984 A JP21251984 A JP 21251984A JP S6192073 A JPS6192073 A JP S6192073A
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- JP
- Japan
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- xij
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- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は画像データの圧縮方式に関するものである。
従来の画像データ圧縮方式としては、画像上の各画素に
ついて隣接画素との差分値を算出し、それをハフマン符
号化する方式（ＣＴ両画像データ圧縮、テレビジョン学
会技術報告、１９８０年）と、原データとある基準値と
の差分を取シ、その差分値を原データの−の長さを持つ
ワード（ハーフワ−ド）に格納する圧縮方式（特開昭５
８−３０５８号）とが提案されている。これらの手法は
それぞれ一長一短を持ち、前者は一般に圧縮率は高いが
、ハフマン符号化に要する演算時間が大きく、高周波成
分を多く含む画像に対しては圧縮率が低下することがわ
かっておシ、これに対し後者は処理が単純で回路化も可
能であるが圧縮率（原画像の総使用ビット数／圧縮デー
タの総使用ビット数）の上限がｚＯに制限される。
ついて隣接画素との差分値を算出し、それをハフマン符
号化する方式（ＣＴ両画像データ圧縮、テレビジョン学
会技術報告、１９８０年）と、原データとある基準値と
の差分を取シ、その差分値を原データの−の長さを持つ
ワード（ハーフワ−ド）に格納する圧縮方式（特開昭５
８−３０５８号）とが提案されている。これらの手法は
それぞれ一長一短を持ち、前者は一般に圧縮率は高いが
、ハフマン符号化に要する演算時間が大きく、高周波成
分を多く含む画像に対しては圧縮率が低下することがわ
かっておシ、これに対し後者は処理が単純で回路化も可
能であるが圧縮率（原画像の総使用ビット数／圧縮デー
タの総使用ビット数）の上限がｚＯに制限される。
本発明の目的は、一つの予測法によって各画素について
算出した濃度値の予測値と真値との誤差によって示され
る画像のエントロピーの値によシ、２種類の画像データ
圧縮方式を選択することで従来方式に比べてより対象画
像に適した効率的な画像データ圧縮方式を提供すること
にある。
算出した濃度値の予測値と真値との誤差によって示され
る画像のエントロピーの値によシ、２種類の画像データ
圧縮方式を選択することで従来方式に比べてより対象画
像に適した効率的な画像データ圧縮方式を提供すること
にある。
一般に画像上に、おいて隣接する画素同士は互いに強い
相関を持っておシ、これを利用した前値予測、傾斜予測
等の予測法を用いて各画素に対して濃度値の予測値を求
め、真値と予算値との誤差（予測誤差）を求めると原デ
ータに比較してダイナミックレンジが狭くなるので圧縮
に好都合である。本発明においては、算出された予測誤
差をハフマン符号化する方式と、予測誤差を原データの
に格納することによシデータ圧縮を行なう方式（ハーフ
ワード化処理方式）の２つを考える。前者は処理が複雑
であり、圧縮に要する演算時間が大きいが、圧縮後の一
画素当りの平均データ長を予測誤差で示される誤差画像
のエントロピー、すなわち、可能な平均データ長の下限
とほぼ同程度にまで圧縮することが可能である。これに
対して後者は処理が単純であり、回路化も可能であるが
、圧縮率（原データの純使用ビット数／圧縮データの総
使用ビット数）は高々２−０である。従ってＣＴ両画像
ように背景のような一様領域を多く含む画像における誤
差画像はそのエントロピー低く、ハフマン符号処理が有
効であシ、胸部Ｘ線画像のように濃度変化の空間周波数
の高い画像は誤差画像のエントロピーは高い値を示すの
で、複雑なハフマン符号化処理を行なうよシもノ・−７
ワード化処理を適用する方が得策と考えられる。そこで
本発明においては、誤差画像のエントロピーを予じめ算
出してハフマン符号化処理を行なったときの一画素当り
の平均データ長を見積り、その値があるしきい値以下で
あるか否かによって、すなわちハフマン符号化処理の適
用が有効であるか否かを判定することによシ、２つの圧
縮方式を切り換えて適用し、対象画像に適した効率的な
画像データの圧縮を行なう。
相関を持っておシ、これを利用した前値予測、傾斜予測
等の予測法を用いて各画素に対して濃度値の予測値を求
め、真値と予算値との誤差（予測誤差）を求めると原デ
ータに比較してダイナミックレンジが狭くなるので圧縮
に好都合である。本発明においては、算出された予測誤
差をハフマン符号化する方式と、予測誤差を原データの
に格納することによシデータ圧縮を行なう方式（ハーフ
ワード化処理方式）の２つを考える。前者は処理が複雑
であり、圧縮に要する演算時間が大きいが、圧縮後の一
画素当りの平均データ長を予測誤差で示される誤差画像
のエントロピー、すなわち、可能な平均データ長の下限
とほぼ同程度にまで圧縮することが可能である。これに
対して後者は処理が単純であり、回路化も可能であるが
、圧縮率（原データの純使用ビット数／圧縮データの総
使用ビット数）は高々２−０である。従ってＣＴ両画像
ように背景のような一様領域を多く含む画像における誤
差画像はそのエントロピー低く、ハフマン符号処理が有
効であシ、胸部Ｘ線画像のように濃度変化の空間周波数
の高い画像は誤差画像のエントロピーは高い値を示すの
で、複雑なハフマン符号化処理を行なうよシもノ・−７
ワード化処理を適用する方が得策と考えられる。そこで
本発明においては、誤差画像のエントロピーを予じめ算
出してハフマン符号化処理を行なったときの一画素当り
の平均データ長を見積り、その値があるしきい値以下で
あるか否かによって、すなわちハフマン符号化処理の適
用が有効であるか否かを判定することによシ、２つの圧
縮方式を切り換えて適用し、対象画像に適した効率的な
画像データの圧縮を行なう。
第１図は本発明の一実施例を示す処理フロー図である。
原画像入力後、各画素の濃度値Ｘム」について隣接画素
よシ予測値ＸＩＪを求める。予測値としては、 前値予測値 ＸＩ Ｊ ＝ｘＩ −１＋ Ｊ傾斜予測値
” ’ ｊ ＝”’ −１＋ Ｊ ”ｌ −２＋
Ｊ平面予測値 ＸＩ ｊ＝Ｘ＋ −＋ ＋ ｊ＋ｘ＋＋
＋−ｔ ＸＩ−＋１１−１の中の１つを選択する。次に
各画素について真値と予測値との誤差（予測誤差） ８
日（＝Ｘｚ−ＸＩＪ）を求める。この予測誤差で表わさ
れる画像（誤差画像）のヒストグラムを作成し、それを
もとに誤差画像のエントロピーＥ（＝−Σｐ Ｉｔｏｇ
ｐｌ ）を算出する。ここで１）＋は、誤差画像におい
てｉ番目の予測誤差値の全画素に対する発生確率である
。ここでＥの値が、あるしきい値ＥｒＩｆ以下あれば、
ハフマン符号化処理によって、そうでなければハーフワ
ード化処理によってデータ圧縮を行なう。
よシ予測値ＸＩＪを求める。予測値としては、 前値予測値 ＸＩ Ｊ ＝ｘＩ −１＋ Ｊ傾斜予測値
” ’ ｊ ＝”’ −１＋ Ｊ ”ｌ −２＋
Ｊ平面予測値 ＸＩ ｊ＝Ｘ＋ −＋ ＋ ｊ＋ｘ＋＋
＋−ｔ ＸＩ−＋１１−１の中の１つを選択する。次に
各画素について真値と予測値との誤差（予測誤差） ８
日（＝Ｘｚ−ＸＩＪ）を求める。この予測誤差で表わさ
れる画像（誤差画像）のヒストグラムを作成し、それを
もとに誤差画像のエントロピーＥ（＝−Σｐ Ｉｔｏｇ
ｐｌ ）を算出する。ここで１）＋は、誤差画像におい
てｉ番目の予測誤差値の全画素に対する発生確率である
。ここでＥの値が、あるしきい値ＥｒＩｆ以下あれば、
ハフマン符号化処理によって、そうでなければハーフワ
ード化処理によってデータ圧縮を行なう。
第２図はノ・フマン符号化処理の概要を示すフロー図で
ある。まず誤差画像のヒストグラムを頻度順に並び換え
、これをもとに各々の発生した誤差値に対して１対１に
対応するようにノ・フマン符号を割り当てて誤差値とＩ
・フマン符号との対応表を作成する。なおここでは発表
確率の大きい誤差値に対してよυ短いビット長の符号を
割り当てる。
ある。まず誤差画像のヒストグラムを頻度順に並び換え
、これをもとに各々の発生した誤差値に対して１対１に
対応するようにノ・フマン符号を割り当てて誤差値とＩ
・フマン符号との対応表を作成する。なおここでは発表
確率の大きい誤差値に対してよυ短いビット長の符号を
割り当てる。
その後各画素における誤差値をこの対応表を参照しなが
ら逐次ノ・フマン符号化し、圧縮データを作成する。な
お圧縮データより原画像データを復元する際には、一画
素ずつ、ノ・フマン符号と誤差値との対応表を参照しな
がら圧縮データを入力し、かつそれを符号処理とは逆に
ノ・フマン符号から予測誤差値に逆変換する。そして既
に復元された隣接画素の濃度値よシ圧縮時に用いた予測
値を算出し、これと復元された予測誤差を足し合わせる
ことによシ、原データの濃度値を復元する。
ら逐次ノ・フマン符号化し、圧縮データを作成する。な
お圧縮データより原画像データを復元する際には、一画
素ずつ、ノ・フマン符号と誤差値との対応表を参照しな
がら圧縮データを入力し、かつそれを符号処理とは逆に
ノ・フマン符号から予測誤差値に逆変換する。そして既
に復元された隣接画素の濃度値よシ圧縮時に用いた予測
値を算出し、これと復元された予測誤差を足し合わせる
ことによシ、原データの濃度値を復元する。
第３図はハーフワード化処理の概要を示すフロー図であ
る。ここでは−画素当り２バイトの画像データを圧縮す
る実施例を示す。予測誤差ｅｌＩの絶対値が１２７以下
であればｅｌは１バイト（８ビツト）に格納が可能であ
り、そのようにする。
る。ここでは−画素当り２バイトの画像データを圧縮す
る実施例を示す。予測誤差ｅｌＩの絶対値が１２７以下
であればｅｌは１バイト（８ビツト）に格納が可能であ
り、そのようにする。
もしそうでなければ、２バイトを使用しなければならな
い。ただしこの場合そのまま圧縮データメモリに格納し
た場合、後に圧縮データから画像を復元するときに１バ
イトのデータと２バイトのデータとの区別が不可能とな
るので２バイトデータの直前の１バイトには、２進の（
１１１１１１１１）すなわち−１２８を格納する。この
ようにすれば、原画像を復元する際に通常はデータを１
バイトずつ入力して予測誤差値とし、（１１１１１１１
１）が出現したときのみそれに続く２バイトを１つのデ
ータとして読み込んで予測誤差とすればよいことになる
。そして既に示したハフマン符号化処理の逆過程と全く
同様な方法によシ原画像の濃度値を復元する。
い。ただしこの場合そのまま圧縮データメモリに格納し
た場合、後に圧縮データから画像を復元するときに１バ
イトのデータと２バイトのデータとの区別が不可能とな
るので２バイトデータの直前の１バイトには、２進の（
１１１１１１１１）すなわち−１２８を格納する。この
ようにすれば、原画像を復元する際に通常はデータを１
バイトずつ入力して予測誤差値とし、（１１１１１１１
１）が出現したときのみそれに続く２バイトを１つのデ
ータとして読み込んで予測誤差とすればよいことになる
。そして既に示したハフマン符号化処理の逆過程と全く
同様な方法によシ原画像の濃度値を復元する。
第４図は本発明の実施に使用するハードウェア構成を示
すものである。画像入力装置４１、モニターディスプレ
イ４３、ディスク４４はそれぞれ計算機４２に接続され
ている。
すものである。画像入力装置４１、モニターディスプレ
イ４３、ディスク４４はそれぞれ計算機４２に接続され
ている。
本発明においては予測誤差算出後に誤差画像のエントロ
ピーを算出し、予じめハフマン符号化処理によシ作成さ
れる圧縮データの一画素当シの平均データ長を見積もり
、その値いかんによシハフマン符号化処理、あるいはハ
ーフデータ化処理を選択する方式をとっているが、これ
によシ対象とする画像に対して、圧縮率、処理の容易さ
のバランスを考慮したより有効な圧縮方式を選択するこ
とができ、高能率な画像データの圧縮が可能となる。
ピーを算出し、予じめハフマン符号化処理によシ作成さ
れる圧縮データの一画素当シの平均データ長を見積もり
、その値いかんによシハフマン符号化処理、あるいはハ
ーフデータ化処理を選択する方式をとっているが、これ
によシ対象とする画像に対して、圧縮率、処理の容易さ
のバランスを考慮したより有効な圧縮方式を選択するこ
とができ、高能率な画像データの圧縮が可能となる。
第１図は本発明の一実施例を示す処理フロー図、第２図
、第３図はそれぞれ第１図におけるハフマン符号化処理
、ハーフワード化処理の概要を示すフロー図、第４図は
、本発明の実施に対して使用するハードウェアの構成を
示す図である。 Ｅ・・・誤差画像のエントロピー、ＥＴト・・ハフマン
符号化処理、ハーフワード化処理の選択の判断に用いる
誤差画像のエントロピーのしきい値、ｅｌｊ・・・冗
１ （２） 第 ２（２１
、第３図はそれぞれ第１図におけるハフマン符号化処理
、ハーフワード化処理の概要を示すフロー図、第４図は
、本発明の実施に対して使用するハードウェアの構成を
示す図である。 Ｅ・・・誤差画像のエントロピー、ＥＴト・・ハフマン
符号化処理、ハーフワード化処理の選択の判断に用いる
誤差画像のエントロピーのしきい値、ｅｌｊ・・・冗
１ （２） 第 ２（２１
Claims (1)
- １、デジタル画像における隣接画素間の相関の高さを利
用し、画像上の各画素について隣接画素からその濃度値
の予測値を算出し、原データと予測値との誤差（予測誤
差）画像を求めてそのエントロピーを算出し、その値が
あるしきい値以下であるか否かによつて、各画素の予測
誤差をハフマン符号処理する方式と、原データの１／２
のビット長をもつワードに格納して圧縮する方式とを切
り換える画像データ圧縮方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21251984A JPS6192073A (ja) | 1984-10-12 | 1984-10-12 | 画像デ−タ圧縮方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21251984A JPS6192073A (ja) | 1984-10-12 | 1984-10-12 | 画像デ−タ圧縮方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6192073A true JPS6192073A (ja) | 1986-05-10 |
Family
ID=16624013
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21251984A Pending JPS6192073A (ja) | 1984-10-12 | 1984-10-12 | 画像デ−タ圧縮方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6192073A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03121036A (ja) * | 1989-10-05 | 1991-05-23 | Olympus Optical Co Ltd | 内視鏡画像データ記録再生装置 |
| JPH0563580A (ja) * | 1991-09-02 | 1993-03-12 | Mitsubishi Electric Corp | 音声信号処理方法 |
| EP0684738A3 (en) * | 1994-05-23 | 1998-05-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image encoding apparatus |
| US6504540B1 (en) | 1995-06-19 | 2003-01-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for altering one or more attributes of one or more blocks of image data in a document |
| JP2011050090A (ja) * | 2003-05-12 | 2011-03-10 | Google Inc | ビデオ圧縮方法 |
| US8819525B1 (en) | 2012-06-14 | 2014-08-26 | Google Inc. | Error concealment guided robustness |
| US8891616B1 (en) | 2011-07-27 | 2014-11-18 | Google Inc. | Method and apparatus for entropy encoding based on encoding cost |
| US9774856B1 (en) | 2012-07-02 | 2017-09-26 | Google Inc. | Adaptive stochastic entropy coding |
| US10102613B2 (en) | 2014-09-25 | 2018-10-16 | Google Llc | Frequency-domain denoising |
| US11039138B1 (en) | 2012-03-08 | 2021-06-15 | Google Llc | Adaptive coding of prediction modes using probability distributions |
-
1984
- 1984-10-12 JP JP21251984A patent/JPS6192073A/ja active Pending
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03121036A (ja) * | 1989-10-05 | 1991-05-23 | Olympus Optical Co Ltd | 内視鏡画像データ記録再生装置 |
| JPH0563580A (ja) * | 1991-09-02 | 1993-03-12 | Mitsubishi Electric Corp | 音声信号処理方法 |
| EP0684738A3 (en) * | 1994-05-23 | 1998-05-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image encoding apparatus |
| US6504540B1 (en) | 1995-06-19 | 2003-01-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Method and apparatus for altering one or more attributes of one or more blocks of image data in a document |
| US8824553B2 (en) | 2003-05-12 | 2014-09-02 | Google Inc. | Video compression method |
| JP2011050090A (ja) * | 2003-05-12 | 2011-03-10 | Google Inc | ビデオ圧縮方法 |
| US8942290B2 (en) | 2003-05-12 | 2015-01-27 | Google Inc. | Dynamic coefficient reordering |
| US10616576B2 (en) | 2003-05-12 | 2020-04-07 | Google Llc | Error recovery using alternate reference frame |
| US8891616B1 (en) | 2011-07-27 | 2014-11-18 | Google Inc. | Method and apparatus for entropy encoding based on encoding cost |
| US11039138B1 (en) | 2012-03-08 | 2021-06-15 | Google Llc | Adaptive coding of prediction modes using probability distributions |
| US8819525B1 (en) | 2012-06-14 | 2014-08-26 | Google Inc. | Error concealment guided robustness |
| US9774856B1 (en) | 2012-07-02 | 2017-09-26 | Google Inc. | Adaptive stochastic entropy coding |
| US10102613B2 (en) | 2014-09-25 | 2018-10-16 | Google Llc | Frequency-domain denoising |
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