WO2001017229A1

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Publication number: WO2001017229A1
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Inventors: Jiro Shindo
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Description

曰月糸田 β 画像圧縮方法技術分野

本発明は、例えば加色三原色（R G B ) 又は減色三原色（C M Y ) などのフルカラー画像や白黒の 2 5 6階調（グレースケール）画像などのデジタル画像デ一夕を圧縮する画像処理技術に関する。背景技術

一般に、カラ一画像のコンビユー夕処理には、 R G B系や C M Y系などのカラ —モデルにおける各色成分即ち各カラ一チャネル（カラ一モデル）の輝度情報からなるデジタル画像デ一夕が使用されている。このデジタル画像デ一夕は、 1画素に対して、例えば R G Bの各色毎にその輝度を 0〜2 5 5までの 2 5 6段階の値（2 5 6階調）で表現する 1バイト（ 8ビヅト）の情報が割り当てられ、従つて 1画素毎に 3バイトの情報を有する。このため、特に高精細なカラー画像のデ一夕量は膨大で、これをコンピュータ処理するためには、大容量のメモリゃハ一ドディスク及び高速 C P U等のハードゥエァリソース、高速のデ一夕転送を可能にする通信技術だけでなく、画像データを圧縮する技術が必要である。

従来、様々なデータ圧縮方法が提案されているが、圧縮した画像を復元する際に品質の劣化を起こす場合がある。例えば、画像デ一夕は必ずしも全ての色を用いていないことから、予め適度な減色を行うことにより、画像の元のイメージを崩すことなくファイルサイズを小さくする方法がある。このような減色を伴う圧縮方法では、近似した色情報を圧縮過程で統合するため、色調変化の連続性が失われ、特に細線の再現が不明瞭になる傾向がある。また、輝度情報を色差情報に変換して色情報を保持する圧縮方法が知られている。しかし、色差情報は、有意な情報量が輝度情報の約 1 / 4以下であり、再現過程において色調の偏向を起こす傾向がある。

また、特開平 1 0— 3 2 7 1 9号公報には、十分な圧縮率及び画像の高い再現品質を目的として、三原色の輝度情報からなるカラ一画像データを 1つの輝度情報と 2つの色差情報とからなるカラ一モデルデ一夕に変換し、これを高品位で再現可能な方法で圧縮する画像圧縮方法及び装置が開示されている。この高品位で再現可能な圧縮処理技術として、 X Y画像平面における各画素の輝度分布を Z軸方向の大きさで表した X Z平面において、輝度が一定の許容誤差範囲内で連続して変化していると見なせる 1群の水平方向画素群を 1単位のべクトルで表現し、かつ同様に Y Z平面において、輝度が一定の許容誤差範囲内で連続して変化していると見なせる 1群の垂直方向画素群を 1単位のべクトルで表現する、所謂三次元ベクトル量子化が採用されている。同公報の画像圧縮方法は、圧縮率を従来よりも大幅に高くできるとしても、色差情報に変換して圧縮していることにより、画像データを圧縮解凍して伸長させたとき、再現画像を劣化させる虞がある。そこで、本発明の目的は、高精細なデジタル画像データについても、高い圧縮効果を実現しつつ、色調の連続的変化を高度に再現し、しかもその際に細線まで明瞭に再現することができ、それによつて印刷の画像原稿としての使用に耐え得る高品質な画像を再現可能な画像圧縮方法を提供することにある。発明の開示

本発明によれば、単一又は複数のカラーチャネルを有するビットマップ ·デジタル画像デ一夕を、その横方向の各列について、各画素の横方向の位置と輝度とで 2次元べクトル化し、かつ前記各列の始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度変化の大きさにより量子化し、

横方向にべクトル化及び量子化した前記画像データを、その縦方向の各行について、縦方向の位置と輝度とで 2次元ベクトル化し、かつ前記各行の始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度変化の大きさにより量子化することにより、各画素が有する輝度情報の有意性に基づいたマトリクス構造の圧縮画像データに変換することを特徴とする画像圧縮方法が提供される。

このように画像デ一夕に含まれる各画素の輝度情報を 2次元べクトル化しかつ輝度変化の大きさにより量子化することにより、各画素が有する情報の有意性の程度に基づいてデ一夕を階層化して再構成するので、実質的に有意性の無い画素の輝度情報は、同じベクトルの中に吸収されることになる。従って、元の画像デ —夕に含まれる情報を実質的に損失することなく、そのデ一夕量を小さくすることができ、特に高精細画像データの圧縮に適した最も効率の良いデータ構造を作り出すことができる。

或る実施例では、元のビットマップ ·デジタル画像データを所定サイズの単位画像デ一夕に分割し、分割した各単位画像デ一夕について、それそれ横方向のベクトル化及び量子化を実行し、かつ縦方向のべクトル化及び量子化を実行して、マトリクス構造の単位圧縮画像データに変換し、最後に各単位圧縮画像デ一夕を統合することができる。これにより、原画のデ一夕量が比較的大きい場合であつても、コンビユー夕の処理能力や要求される画質に応じて、効率よく処理することができる。

別の実施例では、元のビットマップ ·デジタル画像デ一夕を各カラーチャネル毎に分割し、分割した各カラ一チャネル毎の画像データを、それそれマトリクス構造の圧縮画像データに変換した後、 1つの圧縮画像データに統合することができる。これにより、例えば R G B系や C M Y系の画像デ一夕は、処理単位を 1 / 3に小さくできるので、効率よく処理することができる。

また、先に元のビットマップ ·デジタル画像デ一夕を所定サイズの単位画像デ一夕に分割した場合にも、その各単位画像デ一夕を更に各カラ一チャネル毎に分割し、分割した各カラ一チャネル毎の単位画像デ一夕を、それそれマトリクス構造の単位圧縮画像デ一夕に変換した後、 1つの単位圧縮画像データに統合することにより、より一層効率の良い圧縮処理が可能になる。

更に、本発明によれば、このようにして生成したマトリクス構造の圧縮画像デ —夕を、更に算術圧縮することができる。これにより、画像デ一夕を非損失でより高度に圧縮することができる。

或る実施例では、横方向又は縦方向に量子化する過程が、各列又は各行の始点と終点とを結ぶ線分を基準べクトルとして、その区間における正及び/又は負の最大偏差点を計算し、始点及び終点と最大偏差点とにおいて、隣接する各 2点を結ぶ線分を新たな基準べクトルとして、それらの区間における新たな正及び/又は負の最大偏差点を計算し、この最大偏差点を計算する過程を、各最大偏差点の基準べクトルに関する偏差が、所望の画像データとしての有意性を失うまで繰り返し実行し、各最大偏差点の偏差の大きさにより各画素を区分して、それそれビット数の異なる複数の階層データを生成する過程からなる。

例えば、元のビットマップ ·デジタル画像データが 8ビットのデ一夕である場合には、前記複数の階層データを、それぞれ 8ビット、 6ビット、 4ビヅト、 1 ビットのデ一夕からなる第 1〜第 4階層データで構成することが好ましい。図面の簡単な説明

図 1は、本発明による画像圧縮方法の好適な実施例を概略的に示すフロー図である。

図 2は、画像データを最適処理単位に分割する図 1のステップ 3の過程を示すフロー図である。

図 3は、最適処理単位に分割した画像デ一夕をべクトル化してマトリクス構造の画像データを生成する図 1のステップ 4の過程を概略的に示すフロー図である。

図 4は、画像データを横方向にべクトル化して第 1階層データを生成する過程を示すフロー図である。

図 5は、画像データを横方向にべクトル化して第 2階層デ一夕を生成する過程を示すフロー図である。

図 6は、画像デ一夕を横方向にべクトル化して第 3階層データを生成する過程を示すフロー図である。

図 7は、画像デ一夕を横方向にべクトル化して第 4階層データを生成する過程を示すフロー図である。

図 8は、横方向にべクトル化した画像デ一夕を整形処理後に縦方向にべクトル化する過程を概略的に示すフロー図である。

図 9は、横方向及び縦方向にべクトル化した画像データを後処理して本発明の V F Z画像ファイルを生成する過程を示すフロ一図である。

図 1 0は、生成した本発明の V F Z画像ファイルを再生する過程を示すフロー図である。図 1 1は、画像デ一夕の分割の一例を示す図である。

図 1 2は、図 1 1で分割した画像デ一夕を更に: R · G · Bの各カラ一チャネルに分割する図である。

図 1 3 Aは、カラ一チャネル Rの横方向 1列の画像デ一夕を示す図、図 1 3 B は、輝度分布即ち画素の位置（始点からの長さ）に対する輝度の大きさを示し、そのべクトル化の概念を説明するための線図である。

図 1 4 Aは、べクトル化により横方向 1列の画像データから生成される第 1〜第 4階層データを示す図、図 1 4 Bは、横方向にベクトル化した全列の画像デー夕を整形処理した状態を示す図である。

図 1 5は、横方向及び縦方向にべクトル化した画像データの第 1〜第 4階層デ一夕の分布を示す概念図である。

図 1 6は、横方向及び縦方向にべクトル化した画像データの配列を示す図である。発明を実施するための最良の形態

以下に、添付図面を参照しつつ、本発明の画像圧縮方法について、その好適な実施例を用いて詳細に説明する。

図 1は、本発明の実施例による方法を用いて、フルカラー画像の原稿即ち原画から圧縮画像ファイルを生成する過程を概略的に示すフロー図である。先ず、所望の画像原稿を電子的に加工し、例えば R G B系や C M Y系のような複数のカラ —チャネル、又はグレースケールのみで表現される 1つのカラ一チャネルを有するビットマップデータとしての画像データを生成する（ステップ S 1 )。通常このような画像デ一夕は、イメージスキャナ、デジタルカメラなどの様々な公知手段を用いて、任意の入力解像度で、予め設定された例えば 1 2ビット、 8ビット

( 1バイト）、 1ビット（ 2値）などの情報量の輝度で生成される。画像データは、本発明の画像圧縮処理を行うために、 C D— R、 M Oディスク、 D V D等の記録媒体やイーサネットなどを用いたネットワークを介してオンラインで処理コンピュ一夕又はワークステーションに入力される（ステップ S 2 )。

前記処理コンピュータは、入力された画像データを前処理してメモリに記憶させる（ステップ S 3)。先ず、図 2に示すように、画像デ一夕全体をメモリ上に展開する（ステップ S 2 1 )。次に、画像デ一夕のヘッダラベルに含まれる情報を解析して、画像全体のサイズ（ドット数）、カラ一チャネルの構成、 1画素に割り当てられる輝度情報量（ビット数）などを確認した後、解析結果に従って予め決定した最適処理単位の画像サイズに分割し、分割した各単位画像デ一夕をメモリ上に再構成する（ステップ S 22)。この最適処理単位は、予め一定の画像サイズに設定することができ、又は、処理コンビユー夕の処理速度やメモリ容量などの能力、要求される画像品質のような画像再生条件等によって適当に選択することができる。

本実施例では、図 1 1に示すように、解像度 1 024 x 1024 ドットの RG Bカラー画像デ一夕を圧縮処理する。最適処理単位を 256 x 256 ドットとすると、図 1 1の画像データは縦方向及び横方向にそれそれ 4分割され、全部で 1 6個の単位画像デ一夕に再構成される。この RGB単位画像デ一夕は、各画素が R · G · Bの各カラ一チャネルについてそれそれ 1バイト、合計 3バイ卜の情報量（輝度値）を有する。次に、この単位画像データを、図 12に示すように R ' G · Bの各カラ一チャネル毎の単位画像デ一夕に分割し、メモリ上に再構成する

(ステップ S 23)。この各カラーチャネルの単位画像デ一夕を最小処理単位として、データの圧縮処理を行う。単一カラ一チャネルの単位画像デ一夕は、各画素が 1バイトの情報量（輝度値）を有し、従って最小処理単位のデ一夕量は、元の画像データ全体を処理する場合の 1024² X 3² バイトから、 256 x 25 6バイ卜まで小さくなる。

次に、各最適処理単位について、それそれ単一カラ一チャネル毎にその単位画像データを順次べクトル分解処理して、マトリクス構造に変換した画像データを生成する（ステップ S 4)。図 3に示すように、先ず、各カラ一チャネル毎に最小処理単位の画像デ一夕を横方向に 1列ずつ順にべクトル化し、各画素の輝度情報の大きさ（ビット数）により区分される第 1〜第 4階層データを生成する（ステツプ S 3 1 )。

横方向のべクトル化について、図 4乃至図 7を用いて詳細に説明する。図 13 Aに示すように、最小処理単位の画像デ一夕は、横方向の各列が連続する 256 個の画素で構成され、各画素がそれそれに 1バイトの情報量で表現される輝度値を有する。図 13Bは、横方向の 1列について、横軸に 0〜255までの長さで各画素の位置を、縦軸に同じく 0〜 255までの 256段階で各画素の輝度値をとることにより、横 1列の画素に関する輝度分布を示している。本発明では、これを長さ Xと輝度値 yとを有する 2次元べクトルに置き換えて各画素の輝度情報を表現することにより、輝度分布及び輝度の連続的変化の情報が保持されるように画像データのべクトル化を行う。

具体的には、第 1列の最初の画素を始点 P 1 (x l = 0， 1 ) としかつ最後の画素を終点 P 2 (x 2 = 255 , y 2 ) とし、これらを結ぶ線分をマス夕べクトル P 1 P2 = [x2— x l , y 2-y 1] とする（ステップ S41)。次に、始点と終点とを結ぶ区間における他の画素について、マス夕べクトルを基準として輝度の偏差を計算し、正及び負の最大偏差を取る点 D 1 (xll, yll)、 D 2 (xl2, yl2) を決定する（ステップ S42)。そして、隣接する各 2点、 P 1 と D l、 D 1と D2、及び D2と P2間で、それそれ同様に x y 2次元のサブべクトル P 1D 1= [xll— x l, yll— y l]、 D 1 D 2 = [xl2— xll， yl2 — yll] 及び、 D2P2= [x 2 -xl2, y 2 - yl2] を生成する（ステップ S 43)。また、偏差がマスタベクトルを基準として正又は負の一方のみ、即ち最大偏差を取る点が 1つだけの場合が考えられるが、その場合にも同様に隣接する各 2点間でそれらを結ぶ線分からサブべクトルを生成する。

このとき、最大偏差点 D 1及び D 2における偏差の絶対値がそれそれ 64以下であるかないか、即ちその情報量が 6ビット以下であるかないかを決定する（ステツプ S 44)。 64以下でない即ちそれより大きい場合、この点 D 1又は D2 は、始点及び終点に対する輝度の変化量が、 8ビットで表現されるべき情報量を有するものと評価される。逆に、 64以下の場合には、この点 D 1又は D2は、始点及び終点に対する輝度の変化量が、 6ビット又はそれ以下で表現されるべき情報量を有するものと評価されるので、始点と終点の区間における第 1階層デー夕の生成過程を終了して、次の第 2階層データの生成過程に移行する。

最大偏差の絶対値が 64より大きい場合には、その点 D 1及び/又は D 2を含む隣接する各 2点間で生成した前記サブべクトルを第 1階層デ一夕としてメモリに記憶させる（ステップ S 45)。これらのサブベクトルは、それそれに 8ビッ卜の情報量を有する x、 y 2つの量を 1つのデータとして、図 14Aに示すように連続させて配列される。

更に、隣接する各 2点、 P 1と D l、 D 1と D2、及び D2と P2を結ぶそれそれの区間において、各サブベクトルを基準として輝度の偏差を計算し、正及び負の最大偏差を取る点 Dll、 D12、 D21、 D22、 D31、 D32を決定する。次に、これら新たに決定した全ての最大偏差点について、最初の最大偏差点 D l、 D 2 について行った各ステップ S 43〜S 45を、それらの最大偏差の絶対値が 64 以下になるまで繰り返し実行する。

即ち、新たな最大偏差点 Dll、 D12、 D21、 D22、 D31、 D32とそれらの基準としたサブべクトルを構成する各 2点とにおいて、それそれ隣接する各 2点間で同様に X y 2次元のサブベクトル、例えば P 1D11、 D11D12, D12D 1などを生成する（ステップ S 43)。そして、最大偏差の絶対値が 64以下かどうかを決定し（ステップ S 44)、 64以下であれば、その区間について第 1階層デー夕の生成過程を終了して、次の第 2階層デ一夕の生成過程に移行する。 64より大きい場合には、新たに生成したサブベクトルを同様に x、 y 2つの量として第 1階層デ一夕に追加する。このようにして、図 14Aに示す第 1階層データがメモリ上に生成される。

第 2階層データの生成過程では、図 5に示すように、第 1階層データ生成過程のステップ S 44で最大偏差が 64以下と判断された点について、基準べクトルに対する最大偏差の絶対値が 16以下かどうかを決定する（ステップ S 51 )。 16以下でない即ちそれより大きい場合、その点は、基準のサブベクトルに対する輝度の変化量が、 6ビットで表現されるべき情報量を有すると評価される。逆に 16以下の場合、その点は、基準のサブベクトルに対する輝度の変化量が、 4 ビット又はそれ以下で表現されるべき情報量を有すると評価されるので、第 2階層データの生成過程を終了して、次の第 3階層データの生成過程に移行する。最大偏差の絶対値が 16より大きい場合には、第 1階層デ一夕生成過程のステヅプ S 43においてそれらの点を含む隣接する各 2点間で生成したサブべクトルを第 2階層デ一夕としてメモリに記憶させる（ステップ S 52)。これらのサブベクトルは、それそれに 6ビットの情報量を有する x、 y 2つの量を 1つのデー夕として、図 1 4 Aに示すように連続させて配列される。更に、これらの隣接する各 2点を結ぶそれそれの区間において、各サブべクトルを基準として輝度の偏差を計算し、正及び負の最大偏差を取る点を決定する。

次に、新たに決定した全ての最大偏差点とそれらの基準となるサブべクトルを構成する各 2点とにおいて、それそれ隣接する各 2点間で同様に x y 2次元のサブべクトルを生成する（ステップ S 5 3 )。そして、それらの新たな最大偏差点について、最大偏差の絶対値が 1 6以下かどうかを決定し（ステップ S 5 1 )、 1 6より大きい場合には、新たに生成したサブベクトルを x、 y 2つの量として第 2階層データに追加する。

各ステップ S 5 1 ~ S 5 3は、新たに決定される全ての最大偏差点について、それらの最大偏差の絶対値が 1 6以下になるまで繰り返し実行する。 1 6より大きいと判断されたサブベクトルは、第 2階層データとして順次に追加され、最終的に図 1 4 Aに示す第 2階層データがメモリ上に生成される。

第 3階層データの生成過程は、図 6に示すように、第 2階層データの生成過程と同様に実行される。即ち、第 2階層データ生成過程のステップ S 5 1で最大偏差が 1 6以下と判断された各点について、その基準べクトルに対する最大偏差の絶対値が 4以下かどうかを決定する（ステップ S 6 1 )。 4以下でない即ちそれより大きい場合には、基準のサブベクトルに対する輝度の変化量が、 4ビットで表現されるべき情報量を有すると評価され、逆に 4以下の場合には、基準のサブべクトルに対する輝度の変化量が、 2ビット又はそれ以下で表現されるべき情報量を有すると評価されるので、第 3階層データの生成過程を終了して、次の第 4 階層データの生成過程に移行する。

最大偏差の絶対値が 4より大きい場合、第 2階層データ生成過程のステップ S 5 3においてそれらの最大偏差点を含む隣接する各 2点間で生成したサブべクトルを第 3階層デ一夕としてメモリに記憶させる（ステップ S 6 2 )。これらのサブベクトルは、それそれに 4ビットの情報量を有する x、 y 2つの量を 1つのデ一夕として、同じく図 1 4 Aに示すように連続させて配列される。更に、これらの隣接する各 2点を結ぶそれそれの区間において、各サブべクトルを基準として輝度の偏差を計算し、それそれ正及び負の最大偏差を取る点を決定する。

次に、新たに決定した全ての最大偏差点とそれらの基準となるサブべクトルを構成する各 2点とにおいて、それそれ隣接する各 2点間で同様に X y 2次元のサブベクトルを生成する（ステップ S 6 3 )。そして、それらの新たな最大偏差点について、最大偏差の絶対値が 4以下かどうかを決定し（ステップ S 6 1 )、 4 より大きい場合には、新たに生成したサブベクトルを x、 y 2つの量として第 3 階層デ一夕に追加する。

各ステップ S 6 1〜S 6 3は、同様に新たに決定される全ての最大偏差点について、それらの最大偏差の絶対値が 4以下になるまで繰り返し実行する。 4より大きいと判断されたサブベクトルは、第 3階層デ一夕として順次に追加され、最終的に図 1 4 Aに示す第 3階層データがメモリ上に生成される。

第 4階層デ一夕の生成過程では、図 7に示すように、第 3階層データ生成過程のステップ S 6 1で最大偏差が 4以下と判断された各点について、基準ベクトルに対する最大偏差の絶対値が 1又は 0かを決定する（ステップ S 7 1 )。 1又は 0のいずれかである場合、その点は、基準のサブベクトルに対する輝度の変化量が、 1ビットで表現されるべき情報量を有すると評価されるので、その点を含む隣接 2点間のサブベクトルは、第 4階層デ一夕としてメモリに、同じく図 1 4 A に示すように x、 y 2つの量を用いて記憶させる（ステップ S 7 2 )。

最大偏差の絶対値が 1又は 0のいずれかでもでない場合、その点は、基準のサブべクトルに対する輝度の変化量が、 1ビットより大きい情報量を有すると評価される。この場合には更に、第 3階層データ生成過程のステップ S 6 3においてそれらの最大偏差点を含む隣接する各 2点間で生成したサブべクトルを基準として輝度の偏差を計算し、それぞれ正及び負の最大偏差を取る点を決定する（ステップ S 7 3 )。そして、これら新たに決定した最大偏差点とそれらの基準となるサブべクトルを構成する各 2点とにおいて、それそれ隣接する各 2点間で同様に X y 2次元のサブベクトルを生成し（ステップ S 7 4 )、再びその最大偏差の絶対値が 1又は 0かを決定する（ステップ S 7 1 )。

これらのステヅプ S 7 1、 7 3、 7 4は、このようにして生成される全ての最大偏差点について、その基準のサブべクトルに対する輝度の変化量が 1ビットで表現されるべき情報量を有すると評価され、第 4階層データとしてメモリに記憶されるまで、繰り返し実行される。それにより、第 3階層デ一夕の生成後に残つた全ての点のデ一夕は、それそれ 1ビットで表現される x、 y 2つの量を有するベクトルに変換して、第 4階層データとして生成される。

このようにして、最小処理単位の画像デ一夕の各列について、各画素の輝度変化をべクトル分解処理し、その大きさによりビット数の異なる第 1〜第 4階層デ —夕を生成し、メモリ上に第 1列から第 2 5 6列まで順に配列する。このとき、各列の先頭部分には、元の画像デ一夕の始点 P 1及び終点 P 2に関する情報、即ち横方向の長さと輝度値を配置する。また、各階層デ一夕間には、その境界を示すデータを挿入する。

最小処理単位の画像データを横方向にべクトル分解処理しかつ第 1〜第 4階層デ一夕を生成する上記過程では、最小処理単位に分割した画像データを更に各列毎に独立した処理を行うので、 1つのまとまつた処理の対象となるデ一夕のサイズが小さい。また、このデ一夕は、メモリの或る領域に展開して処理した後に再構成すると、元のデータは不要になるので、それらのメモリ領域を開放し、次の処理に使用することができる。このため、本発明では、従来よりも処理コンビュ一夕のメモリを有効に利用することができ、かつその処理能力によっては、上述した横方向の各列を同時に又は或る時間遅れをもって並行して処理できるので、処理速度が大幅に向上する。また、比較的能力の低い処理コンピュータであっても、大きいサイズの画像データを処理することができる。

当然ながら、第 1〜第 4階層デ一夕のデ一夕長は、それそれ各列毎に異なる。そこで、本実施例では、それそれの階層デ一夕について、全列の中から最もデー夕長の長いものを選択しかつそれを基準データ長として、それよりデータ長が短い場合には、それそれ図 1 4 Bにおいて影を付したデータ長不足領域に「0」の値を入れる。これにより、最小処理単位の画像デ一夕は、各階層データが、それそれ第 1列から第 2 5 6列まで同じデータ長となるように、即ち縦方向の各行が同じ 2 5 6個の連続するデ一夕で構成されるように整形処理され、メモリ上に再構成される（ステップ S 3 2 )₀

次に、横方向にベクトル化した図 1 4 Bの画像データを、縦方向の各行毎に順次ベクトル化する（ステップ S 33)。各行のベクトル化は、図 8に示す過程に従って上述した横方向のべクトル化と同様に行われ、それにより各行について第 1〜第 4階層デ一夕を生成する。先ず、先頭の 1行について、その始点 Ql (z 1 = 0, y 1 ) と終点 Q2 ( z 2 = 255 , y 2 ) を基準としてマス夕ベクトル Q 1 Q 2 = [z 2 - z 1 , 2-y 1] を生成する（ステップ S 81 )。

次に、前記始点及び終点を結ぶ区間において、他の画素についてマス夕べクトルを基準として輝度の偏差を計算し、正及び/又は負の最大偏差を取る点 V 1 ( z 11, yll)、 V 2 (zl2， yl2) を決定する（ステップ S 82)。そして、隣接する各 2点、 Q 1と VI、 VIと V2、及び V2と Q2間で、それそれ同様に z y 2次元のサブべクトル Q 1 V 1 = [z 11— z 1 , yll-y 1 ]、 V 1 V 2 = [ z 12— z 11, yl2-yll] 及び、 V2Q2 = [z 2 - zl2, y 2 - yl2] を生成する（ステップ S 83)。尚、ここで Q l、 Q2、 VI、 V2の各点に使用されている y l、 y2、 yll、 y 12は、横方向のベクトル化で用いた各点 P 1、 P2、 D l、 D2の y l、 y2、 yll、 yl2とは異なるものである。

横方向のべクトル化において図 4に関連して上述した過程と同様に、最大偏差点 V 1及び V 2における偏差の絶対値がそれそれ 64以下であるかないかを決定し、 64より大きい場合には、それそれ 8ビットの情報量を有する z、 yの 2つの量で表されるサブべクトルを第 1階層デ一夕としてメモリに記憶させる。そして、更にそのサブべクトルを基準として新たな正及び負の最大偏差点を決定し、その偏差の絶対値が 64を超えている限り、それらのサブべクトルをメモリに追加して、第 1階層データを生成する。

新たに決定される全ての最大偏差点について、その最大偏差の絶対値が 64以下になると、同様に第 2階層デ一夕の生成過程に移行し、図 5に関連して上述したと同様の過程に従ってべクトル化を実行し、 6ビッ卜の情報量を有するデ一夕のみで構成される第 2階層デ一夕を生成して、メモリに記憶させる。次に、図 6 に関連して上述したと同様にべクトル化を実行し、 4ビッ卜の情報量を有するデ一夕のみで構成される第 3階層デ一夕を生成してメモリに記憶させた後、更に図 7に関連して上述したと同様のべクトル化処理により、 1ビットのデ一夕のみで構成される第 4階層デ一夕を生成し、同様にメモリに記憶させる（ステップ S 8 4 ) o

この縦方向のべクトル化においても、横方向のべクトル化に関連して上述したように、第 1〜第 4階層データを生成する各ステップが、サイズの小さいデータに対して、各行毎に独立して行われるので、再構成されたデータの元のメモリ領域を順次開放して次の処理に使用することによりメモリの有効利用が図れ、かつ各行の同時又は時間遅れをもった並行処理により処理速度の大幅向上が実現される。また、比較的大きいサイズの画像データであっても、比較的能力の低い処理コンピュータによる処理が可能になる。

縦方向にべクトル分解処理される画像デ一夕は、図 1 4 Bに示すように予め始点及び終点、第 1〜第 4階層デ一夕に区分されているので、始点及び終点と第 1 階層データからは、第 1〜第 4階層データの全てが生成されるのに対し、第 2階層デ一夕からは第 2〜第 4階層データが、第 3階層データからは第 3及び第 4階層デ一夕が、第 4階層デ一夕からは第 4階層データのみが生成される。実際に、本願発明者がいくつかのフルカラー ·テスト画像について本実施例の画像圧縮処理を実行したところ、第 1〜第 4階層データが、概ね図 1 5に示す領域 a、領域 b + c、領域 d + e + f、領域 g + h + i + jのような一定の割合になることが口心 c れた 0

次に、これらのデータ群 a〜jを、図 1 6に示すように第 1〜第 4階層データの順に即ちビット数の大きい順に並べて整形処理し、メモリ上に再構成する（ステヅプ S 8 5 )。これにより、最小処理単位即ち単一カラーチャネルの単位画像データから、所望のマトリクス構造を有する圧縮画像データが得られる（ステツプ S 4 )。

本発明によれば、各画素の輝度情報をベクトル化し、かつそれらの有意性の程度に基づいてデータを階層化して再構成するので、実質的に有意性の無い画素の輝度情報は、 1つのベクトルの中に吸収することができる。従って、このように階層化するだけで、元のファイルに含まれる情報を実質的に損失することなく、データ量を小さくすることができ、特に情報量の多い高精細画像デ一夕の圧縮において、最も効率の良いデータ構造を作り出すことができる。また、このように横方向 ·縦方向に 2次元べクトル化した画像デ一夕を階層化して再構成する処理は、一定のビット数を基準にデ一夕を区分することにより階層化することから、量子化と称することができる。

この画像データを従来技術で圧縮処理する（ステップ S 5 )。圧縮処理は、第 1〜第 4階層デ一夕のそれそれに対して、例えば公知のラン · レングス圧縮処理及びハフマン圧縮処理を組み合わせた算術圧縮を用いて行う。これにより、単一カラ一チャネルの単位画像データについて、本発明による圧縮デ一夕が生成される。本発明によれば、このように画像データが階層化されているので、従来よりも算術圧縮の効果が高くなる。更に、画像データの階層化に加えて算術圧縮を行うことにより、画像データを非損失であるにも拘わらず、全体として高い圧縮率で圧縮することができる。

同じ最適処理単位の画像デ一夕を構成する他の 2つのカラ一チャネルについても、同様にそれそれべクトル分解処理してマトリクス構造の画像デ一夕に変換しかつ圧縮処理して、本発明による圧縮デ一夕を生成する。

次にステップ S 6において、このように別個に生成された 3つのカラ一チヤネルの画像圧縮デ一夕を 1つに統合して、最適処理単位の R G B画像圧縮データを生成し、メモリに記憶させる（ステップ S 9 1 )。 1 6個全ての単位画像データについて画像圧縮デ一夕の生成が終了すると、これらを 1つに統合して、元の画像デ一夕全体を圧縮した本発明の V F Z画像ファイルを生成する（ステップ S 9 2 )。その際に V F Z画像ファイルの先頭部分には、ファイルのサイズ、データ構造などを記述したヘッダラベルを挿入する。

元のカラ一画像を再生するために、 V F Z画像ファイルは、通常ネットワークを介してオンラインで又は C D— R等の記録媒体を用いて処理コンピュータから再生用コンピュータ又はワークステーションに出力される（ステップ S 7 )。再生用コンビユー夕には、出力解像度、画像サイズなどの再生条件が入力される。 V F Z画像ファイルは解凍され、前記再生条件に基づいて、上述したマトリクス構造の画像デ一夕が生成される。画像データは、再生用コンビユー夕から所定のディスプレイ装置などの画面に直接出力され、又はサーバの記憶装置などに格納され、又はオンラインで転送される。

出力される画像デ一夕は、図 1 6に関連して上述したマトリクス構造を有するので、先に出力される第 1階層デ一夕が入力された時点で、画面には画像全体が表示され、第 2階層以下のデータが入力されるに従って、より精細な画像が表示され、最後に全データが入力されると、元の高精細カラー画像が再現される。上記実施例では、 R G B系の画像データを圧縮処理する場合について説明したが、本発明は、 C M Y系及び他の形式のカラー画像、又はグレースケールのような単一のカラーチャネルを有する画像データについても同様に適用することができる。また、当業者に明らかなように、本発明は、その技術的範囲内において、上述した実施例に様々な変更 ·変形を加えて実施することができる。

Claims

言青求の範囲

1 . 単一又は複数のカラ一チャネルを有するビットマヅプ .デジタル画像デ一夕を、その横方向の各列について、各画素の横方向の位置と輝度とで 2次元べクトル化し、かつ前記各列の始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度変化の大きさにより量子ィ匕し、

横方向にべクトル化及び量子化した前記画像デ一夕を、その縦方向の各行について、縦方向の位置と輝度とで 2次元ベクトル化し、かつ前記各行の始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度変化の大きさにより量子化することにより、各画素が有する輝度情報の有意性に基づいたマトリクス構造の圧縮画像データに変換することを特徴とする画像圧縮方法。

2 . 前記ビットマップ ·デジタル画像デ一夕を所定サイズの単位画像デ一夕に分割し、

分割した各単位画像データについて、それそれ前記横方向のべクトル化及び量子化を実行し、かつ前記縦方向のベクトル化及び量子化を実行して、前記マトリクス構造の単位圧縮画像データに変換し、

前記各単位圧縮画像デ一夕を統合することを特徴とする請求項 1に記載の画像圧縮方法。

3 . 前記ビットマップ ·デジタル画像デ一夕を各カラーチャネル毎に分割し、分割した各カラ一チャネル毎の画像デ一夕を、それそれ前記マトリクス構造の圧縮画像デ一夕に変換した後、 1つの圧縮画像デ一夕に統合することを特徴とする請求項 1に記載の画像圧縮方法。

4 . 分割した前記各単位画像データを更に各カラーチャネル毎に分割し、分割した各カラーチャネル毎の単位画像データを、それそれ前記マトリクス構造の単位圧縮画像デ一夕に変換した後、 1つの単位圧縮画像デ一夕に統合することを特徴とする請求項 2に記載の画像圧縮方法。

5 . 前記マトリクス構造の圧縮画像データを更に算術圧縮する過程を有することを特徴とする請求項 1乃至 4のいずれかに記載の画像圧縮方法。

6 . 前記横方向又は縦方向の量子化が、前記各列又は各行の始点と終点とを結ぶ線分を基準べクトルとして、その区間における正及び/又は負の最大偏差点を計算し、前記始点及び終点と前記最大偏差点とにおいて、隣接する各 2点を結ぶ線分を新たな基準べクトルとして、それらの区間における正及び/又は負の最大偏差点を計算し、この最大偏差点を計算する過程を、前記各最大偏差点の基準べクトルに関する偏差が、所望の画像データとしての有意性を失うまで繰り返し実行し、前記各最大偏差点の偏差の大きさにより各画素を区分して、それそれビット数の異なる複数の階層デ一夕を生成する過程を含むことを特徴とする請求項 1乃至 4のいずれかに記載の画像圧縮方法。

7 . 前記ビヅトマヅプ 'デジタル画像デ一夕が 8ビットのデ一夕である場合に、前記複数の階層データが、それそれ 8ビット、 6ビット、 4ビヅト、 1ビットのデ一夕からなる第 1〜第 4階層デ一夕であることを特徴とする請求項 6に記載の画像圧縮方法。