JPS62188565A - 画像デ−タ量子化方法および装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （発明の分野） 本発明は、階調を有する画像データを量子化する方法お
よび装置であって、例えば画像データをより粗く量子化
する場合等に好適に用い得る量子化方法および装置に関
する。

（発明の技術的背景および従来技術） 近年、画像データを光ディスク等の記録媒体に格納し、
必要に応じて該格納された画像データを読み出してＣＲ
Ｔ等に可視像として再生したり、あるいは画像データを
ファクシミリ等で送信し、受信先で該送信された画像デ
ータに基づいて可視像を再生したりすることが行なわれ
ている。

この様に画像データを格納したり送信したりする場合に
は、その画像データの量を減少せしめた上で格納し、あ
るいは送信したりするのが望ましい。なぜならば、階調
を有する画像データの場合一般にそのデータ琵は極めて
多く、従ってその様な画像データをそのまま格納し、あ
るいは送信しようとすると、格納コストあるいは送信コ
スト等が著るしく高くなる等の問題があるからである。

上記画像データの岱を減少せしめる方法としては、例え
ば冗長度抑圧符号化処理（予測符号化処理や直交変換に
よる符号化処理等）によって画像データを圧縮する方法
が従来から知られているが、その他にも、例えば画像デ
ータの濃度分解能を低下させる、即ち画像データの母子
化を粗くする方法や、上記冗長度抑圧符号化処理と濃度
分解能低下処理の双方を組合せる方法等が考えられる。

しかしながら、−上記の如く画像データの量子化を粗く
して濃度分解能を低Ｆさせると、画像データｍを減少せ
しめることができる反面、再生画像において偽輪郭など
の偽画像が発生し易いという問題がある。

〈発明の目的） 本発明の目的は、上記事情に鑑み、量子化の程度をより
粗くしても偽画像が発生しにくい画像データの母子化方
法および装置を提供することにある。

（発明の構成） 本発明に係る画像データの母子化方法および装置は、上
記目的を達成するため、画像データを量子化する際に、
画像を多数の微小中位領域に分割し、組子化後のレベル
数がおおよそ同じであって量子化ステップの位置が量子
化幅方向に豆いにずれている複数の量子化特性を上記各
単位領域毎に切り替えて適用してその各単位領域内の画
像データを量子化することを特徴とする。

即ち、画像データをある所定のレベル数で量子化する場
合、画像全体を一様に母子化するのではなく、母子化後
のレベル数はおおよそ同じであるが母子化ステップの位
置が量子化幅方向に互いにずれている複数の例えば２つ
の量子化特性を設定すると共に、画像を多数の微小単位
領域例えば−走査線領域毎に分割し、その様にして分割
された各単位領域毎に上記複数の母子化特性を切り替え
適用して各単位領域中の画像データを量子化する、例え
ばある単位領域中の画像データは一方の量子化特性Ａに
基づいて量子化し、その隣りの単位領域中の画像データ
は他方の量子化特性Ｂに基づいて面子化し、ざらにその
隣りの単位領域中の画像データは再び上記一方の量子化
特性Ａに基づいて母子化するという様に順次母子化特性
を切り替えながら母子化し、そうすることによって、人
間の視覚の積分効果に基づき、見かけ上各々の量子化特
性の濃度分解能（レベル数）の数倍の濃度分解能を画像
に持たせることができ、その結果偽画像の発生を押える
ことができるようにしたことを特徴とするものである。

〈発明の実施態様） 以下、図面を参照しながら本発明の実施態様について詳
細に説明する。

以下に説明する実施態様は、第１図に示す様に画像を矢
印り方向に順次走査して得られた８ビツト　２５６レベ
ルで表わされている階調画像データを７ビツト　１２８
レベルに粗く量子化する場合の母子化方法である。

まず、画像を多数の微小単位領域に分割する。

本実施態様では、この微小１４１位領域として一走査線
領域を採択し、第１図に示す如く画像を各走査線順Ｊｉ
ＡＸｘ　、　Ｘｚ　、　Ｘ３　、　Ｘｍ　、　−−Ｘｍ
−ｚ、　Ｘｍ−＋。

Ｘｍ毎に区分する。次に、この様に区分された各走査線
領域毎に２つの異なる量子化特性、即ら通子化後のレベ
ル数が共に同じ１２８レベルであって量子化ステップの
位置が母子化幅の方向に互いにずれている２つの量子化
特性を切り替えながら適用して各走査線領域中の画素の
画像データを母子化する。

即ち、上記２つの異なる量子化特性をＡ、Ｂとすると、
第１の走査線領域Ｘ１には量子化特性Ａを、第２の走査
線領域×２には量子化特性Ｂを、第３の走査線領域×３
には９子化特性八を、第４の走査線領域Ｘ４には母子化
特性Ｂをという様に各走査線領域毎に異なるｔ子化特性
Ａ、Ｂを交互に切り替えて適用し、各走査線領域中の画
素の画像データをその走査線領域に適用した量子化特性
に基づいて量子化する。換言すれば、分割された各走査
線領域中の画像データを母子化する場合、隣接する走査
線領域はそれぞれ異なる量子化特性Ａ、Ｂに基づいて量
子化を行なうようにする。

上記異なるｍ子化特性Ａ、Ｂは、前述の如く量子化後の
レベル数が同じであって量子化ステップの位置が量子化
幅方向に互いにずれているものであり、本実施態様では
量子化特性Ａとして第２図に示す様なものを、母子化特
性Ｂとして第３図に示す様なものを採択している。第２
図に示す量子化特性Ａは、２５６レベルの原画像データ
を１２８レベルの画像データに量子化するものであり、
具体的には原画像データのレベル０．１をレベルＯに、
レベル２，３をレベル２に、レベル４，５をレベル４に
という様に原画像データの２レベルをルベルとするもの
である。また、第３図に示す量子化特性Ｂも、２５６レ
ベルの原画像データを１２８レベルの画像データに量子
化するものであり、具体的には、原画像データのレベル
０，１．２をレベル１に、レベル３，４をレベル３に、
レベル５゜６をレベル５にという様に原画像データの２
レベルをルベルとする（ただし、原画像データのレベル
０，１．２の部分とレベル２５５の部分は端部データ処
理の関係上３レベルとルベルがそれぞれｍ子化後ルベル
になっている）ものであると共に、この量子化特性Ｂは
上記母子化特性Ａに対してその量子化ステップの位置が
吊子化幅方向にずれているものである。

即ち、令弟２図および第３図において原画像データと量
子化後の画像データとの関係を示す点く第２図では黒丸
、第３図では白丸）のうちＱ子化後には同じレベルにな
る点を結んだ線、即ち第２図の場合は原画像データのレ
ベルＯと１の黒丸、レベル２と３の黒丸、レベル４と５
の黒丸、・・・・・・を結んだ各線、第３図の場合は原
画像データのレベル０，１および２の白丸、レベル３と
４の白丸、レベル５と６の白丸、・・・・・・を結んだ
各線をそれぞれの量子化ステップと定義すると共に、こ
の分子化ステップの幅、即ち量子化後に１つのレベルに
なる原画像データの範囲の大きさを８子化幅と定義した
場合、上記量子化特性Ａのステップと量子化特性Ｂのス
テップとは、その両特性Ａ、Ｂをまとめて示した第４図
から容易に理解される様に、その位置が互いに母子化幅
の方向（図中では原画像データを示す横軸方向）に母子
化幅の半分づつずれているものである。

上記実施態様においては、画像を分割する際の微小単位
領域として一走査線領域を採択しているが、この微小単
位領域は上記−走査線領域の他二走査線領域あるいは一
画素領域、２×２画素領域、３×３画素領域等であって
も良い。ただし、この領域はあまり大きくすると前述し
た人間の視覚的積分効果を充分に発揮せしめることがで
きないので、その視覚的積分効果を発揮せしめるに充分
な微小領域であることが必要である。

第５図は上記の微小単位領域を一画素領域とした場合の
分子化特性Ａ、Ｂの適用状態の一例を示すものであり、
この場合は、図示の如く隣接する画素領域（図中の１つ
のます目が１画素領域）毎に適用する特性Ａ、Ｂを切り
替えれば良い。

また、第６図は上記の微小単位領域を２×２画素領域と
した場合の量子化特性Ａ、Ｂの適用状態の一例を示すも
のであり、この場合は図示の如（一つの２×２画素領域
中の画素に対しては同じ量子化特性を適用すると共に隣
接する２×２画素領域毎に適用する特性Ａ、Ｂを切り替
えれば良い。

また、量子化後のレベル数が同じであって量子化ステッ
プの位置が量子化幅方向に互いにずれている複数の量子
化特性としては、上記実施態様では第４図に示す様な２
つの母子化特性Ａ、Ｂを採択しているが、その他にも第
７図〜第１２図に示す様な複数の母子化特性を採用する
ことができる。

第７図に示すものは黒丸で示す量子化特性Ａと白丸で示
す分子化特性Ｂとの２つの組合せであり、第４図におけ
る両特性Ａ、Ｂのｃ子化ステップの位置が量子化幅方向
のみでなく該母子化幅方向に直角な方向（縦軸方向）に
もずれているのに対し、この第７図に示す両特性Ａ、Ｂ
はそれらの母子化ステップの位置が吊子化幅方向にのみ
ずれているものである。

第８図に示すものち黒丸と白丸とで示す２つの母子化特
性Ａ、Ｂの組合せであり、第４図における両特性Ａ、Ｂ
の逗子化幅が２レベルであったのに対し、この第８図に
示す両特性Ａ、Ｂはそれらの母子化幅が３レベルのもの
である。この場合は、量子化後の画像データのレベル数
は原画像に対して１／３に減少せしめられる。

第９図に示すものは黒丸、白丸およびＸｍで示す３つの
量子化特性Ａ、Ｂ、Ｃの組合せであり、第４図における
２つの異なる２子化特性がそうであった様に、この第９
図に示す３つの量子化特性Ａ、Ｂ、Ｃもそれぞれ量子化
後のレベル数は同じでありかつそれぞれの量子化ステッ
プの位置は互いにロイ化幅方向にずれているものである
。この様に３つの量子化特性Ａ、Ｂ、Ｃを用いる場合は
、例えば第１図における各走査線領域ＸＩ　、　Ｘ２　
。

・・・・・・Ｘｍに対して、Ｘ＋にはＡ、Ｘ２には８．
ＸｓにはＣ，ＸｉにはＡ、ＸｓにはＢ、・・・・・・と
いう様に隣り合う走査線領域に対してこの３つの量子化
特性Ａ、Ｂ、Ｃを順次切り替えて適用すれば良い。

第１０図に示すものは黒丸と白丸とで示す２つの量子化
特性Ａ、Ｂの組合せであり、この両特性Ａ。

Ｂは、原画像データレベルが小さい部分においては第４
図の場合と同様であるが、原画像データレベルが大きく
なって行くとある所（図においては破線Ｅで示す所）を
境にしてそれより高レベルの部分（高濃度範囲部分）で
は同一になるものである。即ち、画像の高濃度範囲部分
においては人間の視覚特性により量子化を粗くすること
による偽画像が認識されにくいので、その節回部分にお
いては特に量子化ステップをずらさなくても良いという
ものである。

第１１図に示すものは黒丸と白丸とで示１２つの量子化
特性Ａ、Ｂの組合せであり、この両特性Ａ。

Ｂは、原画像データレベルが小さい部分においては第４
図の場合と同様であるが、破線Ｅで示す所より高レベル
部分になるとＧ子化幅が２レベルから３レベルに広くな
るものである。この場合も、高濃度範囲部分においては
偽画像発生という問題が生じにくいので、その部分につ
いては分子化をさらに粗くしたものである。

第１２図に示すものは黒丸と白丸とで示す２つの量子化
特性Ａ、Ｂの組合せであり、この両特性Ａ。

Ｂは破線Ｅで示す所を境としてステップ位置のずれ方が
逆になっている、即ち破線Ｅより左側では白丸のステッ
プ位置の方が黒丸のそれよりも右側にずれていたのが、
破線Ｅよりも右側になると白丸のステップ位置の方が黒
丸のそれよりも左側にずれているものである。即ち、人
間の視覚的積分効果は要するにステップ位置をずらすこ
とによって得られ、そのずれ方向はどちらの方向でも良
く、また双方をこの第１２図の場合の様に組み合わせて
使用することも可能である。また、第１３図はほぼ第４
図と同様であるが、端部が異なる。つまり、黒丸で示さ
れる量子化でのご子化後のレベル数が白丸で示される量
子化での量子化後のし、ベル数に比べてルベル少なく完
全に両者が等しくはない。

このように端部の処理によって量子化後のレベル数は必
ずしも完全には等しくない場合があってもよい。

以上の各具体例から理解される様に、本発明において使
用し得る複数の量子化特性は、要するに団子化後のレベ
ル数がおおよそ同じで量子化ステップが団子化幅方向に
ずれているという条件を満たすものであれば良く、その
特性の数や、ｊ子化幅の大きさは適宜に決定することが
でき、またその条件も第１０図や第１１図の場合の如く
必ずしもその特性全域にわたって満たしている必要はな
く、一部において満たしていれば良いものである。

本発明に係る量子化方法は、それ自体で団子化を粗くし
、画像データの量を減少させることができるものである
が、例えば前述の如く冗長度抑圧符号化処理と組合せて
より大きな画像データ量の減少を図ることができるもの
であり、その場合は本発明に係る団子化を冗長度抑圧符
号化処理の前で行なう場合、中で行なう場合および前と
中の双方で行なう場合等が考えられる。

例えば、冗長度抑圧符号化処理の一つである予測符号化
処理、即ち各画素についてその画素の画像データを当該
画素の近傍の画素の画像データに基づいて予測し、その
予測された画像データ値と実際の当該画素の画像データ
値との差（予測誤差）を求め、この様な予測誤差の分’
１１５は零Ｎ近に集中するという特性を利用し、この各
予測誤差を八ツマン符号等の可変長符号により符号化し
てデータ圧縮を図る処理の場合を例にとって説明すると
、かかる予測符号化処理の前に本発明に係る母子化を行
なった場合は、予測符号化処理における予測は、同じ母
子化特性に基づいて量子化されたデータ同志で行なうこ
とが望ましい。例えば、第１図で説明したー走査線領域
毎に因子化特性を切り替える場合は各走査線ｆＩＡ域内
において一次元予測で予測を行ない、第５図で説明した
市松状にＲ子化特性を異にする場合は予測も市松状に、
即ち第５図中に実線および破線の矢印で示す順番に前置
予測を行ない、第６図で説明した様に２×２画素領域毎
に母子化特性を異にする場合も、同じ量子化特性を適用
した２×２画素領域をジグザグに連ねて行って予測を行
なうことが望ましい。

また、上記予測符号化処理の中で行なう場合とは、例え
ば上記の如くして求めた各予測誤差に対して本発明に係
る母子化を行ない、その量子化後の画像データに対して
八ツマン符号化を行なう様な場合であり、その場合に用
いられる量子化特性の一例を第１４図に示す。図に示す
母子化特性は第４図の場合と同様の黒丸と白丸で示す２
つの量子化特性Ａ、Ｂの組であり、予測誤差は（＋）　
　（−）があるので−２５５から＋２５５まで５１ルベ
ルであって、それを白丸の母子化特性Ｂは−２５５から
＋２５３までの間１つ置きで計２５５レベルに、黒丸の
母子化特性Ａは−２５４から＋２５４までの間１つ置き
で計２５５レベルに置き換えるものである。もちろん、
この場合も前述と同様に予測誤差データから成る画像を
微小単位領域毎に分割し、それぞれの単位領域毎に両特
性Ａ、Ｂを交互に切り替えて適用するものである。

第１５図は本発明に係る方法を実施するための母子化装
置の一実施態様を含む画像データ圧縮装置を示すブロッ
ク図であり、この画像データ圧縮装置は前述の予測符号
化処理の前に本発明の母子化を行なう様に構成したもの
である。

図示装置は、量子化すべき原画像データが記録されてい
る画像メモリ１０と、該画像メモリから出力された画像
データを量子化する量子化器であって、Ｑ子化後のレベ
ル数はおおよそ同じであるが量子化ステップの。位置が
母子化幅方向にずれている２つの量子化特性、例えば前
述の第４図に示す２つの母子化特性Ａ、Ｂの一方に従っ
て量子化を行なう第１量子化器１２および他方の量子化
特性に従って量子化を行なう第２母子化器１４と、上記
画像メモリ１０から出力された画像データをどちらかの
量子化器１２．１４に切り替えて入力せしめる母子化切
替器１６と、該母子化切替器１６の切り替作動を制御す
る、例えば各走査線毎に切り替える様に制御する制御器
１８と、上記両母子化器１２．１４によって量子化され
た画像データを予測符号化処理してデータ圧縮を行なう
同一の予測符号化器１６．１８と、両予測符号化器１６
．１８から出力される符号データを切り替えて光ディス
ク２２に入力せしめる切替器２０とで構成されている。

なお、上記切替器２０の切り替え作動は上記母子化切替
器１６の切り替え作動に同期するように制御器１８によ
って制御される。

第１６図は上記画像データ圧縮装置によって粗く量子化
され、圧縮されて光ディスクに格納されたデータを、該
光ディスク２２から読み出し、復号化器２４によって復
号伸長して画像メモリ１０に向けて出力する画像データ
伸長装置の一例を示すブロック図であり、復号化器２４
においては、上記予測符号化処理によって圧縮されたデ
ータを圧縮前の形、即ち予測符号化処理前の形もしくは
それに対応する形に戻す処理であって、例えば上記予測
符す化処理のプロセスを逆に遂行する処理が行なわれる
。

上記実施態様は、いずれも既に母子化されたデジタル画
像データをさらに粗（量子化するものであったが、本発
明はアナログ画像データを母子化する場合にも当然に適
用可能なものである。

（発明の効果） 本発明に係る画像データ母子化方法および装置は、上述
の如く、画像データをＧ子化する際に、画像データ全体
を一様に量子化するのではなく、画像を微小単位領域毎
に分割し、量子化後のレベル数がおおよそ同じであって
量子化ステップの位置が母子化幅方向に互いにずれてい
る複数の最子化特性を上記各微小単位領域毎に切り替え
て適用してその各単位領域中の画像データを量子化する
ものである。

例えば、第４図で説明した様に、８ビツト２５６レベル
の原画像データを７ビツト１２８レベルに粗く量子化す
る場合、画像全体を一様に、例えば同図中の黒丸で示す
母子化特性Ａのみに基づいて量子化すると元々あまり濃
度差のない隣り合っているレベルの画像データ、例えば
レベル３とレベル４の画像データがｍ子化後はレベル２
とレベル４の画像データとなって濃度差が倍に大きくな
り、それに起因して等高線状の偽輪郭が出やすくなるが
、本発明の如く母子化ステップの位置が母子化幅方向に
互いにずれている複数の量子化特性を用いると、例えば
第４図の如く一方の母子化特性Ａの下では前述の如く原
画像データレベル３と４とは分子化後レベル２と４とに
なるが他方の白丸のΦ子化特性Ｂの下ではどちらもレベ
ル３となってａ反差がなくなり、従って画像を多数の微
小単位領域に分割して各単位領域に対してこれらの異な
るｍ子化特性Ａ、Ｂを切り替えながら適用していくと、
その様に濃度差の大きい部分とそうでない部分とが分散
されて交ｎに位置することとなり、その結果人間の視覚
的積分効果により見かけ上実際の濃度分解能（レベル数
）よりも大きい濃度分解能を有する画像を得ることがで
き、偽輪郭の発生を押えることができる。

従って、上記本発明によれば、粗く皇子化することによ
って画像データ量を減少せしめることが可能であると共
に、粗く母子化することによって発生する可能性のある
偽輪郭を押えることができるという効果が奏される。

なお、本発明は、その要旨を越えない範囲において種々
変更可能であり、上述した実施態様に限定されるもので
はない。

【図面の簡単な説明】

第１図は画像を微小単位領域毎に分割した一例を示す図
、第２図〜第４図は組子化後のビット数が同じで量子化
ステップの位置が量子化幅方向にずれている２つの量子
化特性を示す図であり、第２図は一方の母子化特性を示
す図、第３図は他方の母子化特性を示す図、第４図は両
方の皇子化特性をまとめて示す図、第５図および第６図
はそれぞれ画像を微小単位領域毎に分割した他の例を示
す図、第７図〜第１３図はそれぞれ吊子化後のビット数
がおおよそ同じで母子化ステップの位置が母子化幅方向
にずれている複数の皇子化特性の組合せの他の例を示す
図、第１４図は予測符号化処理と組合せる場合における
予測誤差の量子化特性の一例を示す図、第１５図は本発
明に係る装置を含む画像データ圧縮装置の一例を示すブ
ロック図、第１６図は第１５図の装置で圧縮した画像デ
ータを伸長する画像データ伸長装置の一例を示すブロッ
ク図である。 １２、１４・・・吊子化器　　　　１６・・・量子化切
換器１８・・・制　御　器 昧　　　　　　　　　　　　　　　゛載′！！′　責−
゛さ・・を第７図 第１３図 、原１イ亀テ゛−タレＶル 第１４図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像データを量子化する際に、画像を多数の微小
   単位領域に分割し、量子化後のレベル数がおおよそ同じ
   であって量子化ステップの位置が量子化幅方向に互いに
   ずれている複数の量子化特性を上記各単位領域毎に切り
   替えて適用してその各単位領域中の画像データを量子化
   することを特徴とする画像データ量子化方法。
2. （２）それぞれの有する量子化特性が量子化後のレベル
   数はおおよそ同じであって量子化ステップの位置が量子
   化幅方向に互いにずれている複数の量子化器と、画像デ
   ータを上記各量子化器に切り替えて入力せしめる量子化
   切替器と、該量子化切替器の切り替えを制御する制御器
   とを備えて成ることを特徴とする画像データ量子化装置
   。