JP2006135521A - Image processing apparatus, image processing method, program, and information recording medium - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To eliminate false edges while storing true edges from an expanded image of coded data from a low compressibility ratio to a high compressibility ratio. <P>SOLUTION: An edge amount (absolute value) is calculated by an edge amount calculation means 111 concerning each pixel. A threshold ε is calculated from the edge amount and a compressibility ratio by a threshold ε calculation means 112 concerning each pixel. In a filtering means 113, image data wherein false edges are suppressed are obtained by performing smoothing filtering of an attention pixel, by using a neighborhood pixel where an edge amount not exceeding the threshold ε calculated concerning the attention pixel has been calculated concerning the attention pixel. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、画像処理の分野に係り、特に、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置及び方法に関する。本発明は、画像処理機能を持つ携帯電話などの携帯情報機器、デジタルカメラなどの画像撮像機器、インターネット関連機器、医療用画像や衛星通信用画像などの画像を扱う各種機器、パソコンなどのコンピュータのアプリケーションプログラムもしくはプリンタドライバなどのデバイスドライバに適用し得るものである。   The present invention relates to the field of image processing, and in particular, an image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by decompressing encoded data of an image And a method. The present invention relates to a portable information device such as a mobile phone having an image processing function, an imaging device such as a digital camera, an Internet-related device, various devices that handle images such as medical images and satellite communication images, and a computer such as a personal computer. The present invention can be applied to a device driver such as an application program or a printer driver.

近年、画像入出力技術の進歩により、画像に対する高精細化の要求が高まっている。画像入力機器として、デジタル・カメラを例にあげると、画素数が３００万以上の高性能な電化結合素子の低価格化が進み、普及価格帯の製品においても広く用いられるようになっている。画像出力装置に関してもレーザ・プリンタ、インクジェット・プリンタ等のハード・コピー分野における高精細化・低価格化は目を見張るものがあり、このことはディスプレイ等のソフト・コピー分野においても例外ではない。   In recent years, with the advancement of image input / output technology, there is an increasing demand for higher definition of images. Taking a digital camera as an example of an image input device, the price of a high-performance electrified coupling element having 3 million pixels or more has been reduced, and it has been widely used in products in a popular price range. As for image output devices, there is a remarkable increase in definition and price in the hard copy field such as laser printers and inkjet printers, and this is no exception in the soft copy field such as displays.

以上を背景として、高精細画像を容易に取扱うことのできる圧縮伸長技術に対する要求も、今後ますます高まっていくことは必至と思われる。こうした要求を満たす圧縮方式の一つとして、高精細画像を小さい単位に分割して処理することが可能であり、高圧縮率でも高画質な画像を復号可能なJPEG2000がある。   Against this background, it is inevitable that the demand for compression / decompression technology that can easily handle high-definition images will continue to increase. One compression method that satisfies these requirements is JPEG2000, which can process a high-definition image by dividing it into small units, and can decode a high-quality image even at a high compression rate.

しかし、JPEG2000の符号化データを伸長した画像において、真のエッジの近傍に微細な擬似エッジ（リンギング）が生じることがある。このようなリンギング状の擬似エッジの除去に効果的な手段としてεフィルタが知られているが、このεフィルタを用いてJPEG2000符号化データの伸長画像における擬似エッジを除去する方法が非特許文献１，２に記載されている。   However, in an image obtained by decompressing JPEG2000 encoded data, a fine pseudo edge (ringing) may occur in the vicinity of the true edge. An ε filter is known as an effective means for removing such ringing-like pseudo edges, and a method for removing pseudo edges in a decompressed image of JPEG2000 encoded data using this ε filter is described in Non-Patent Document 1. , 2.

非特許文献１に記載の方法では、線形量子化のステップサイズと符号破棄によるポスト量子化のステップサイズ基に画像全体の歪量を計算し、この歪量に基づいて計算したεフィルタの閾値εを伸長画像の全画素に適用する。   In the method described in Non-Patent Document 1, the distortion amount of the entire image is calculated based on the linear quantization step size and the post-quantization step size by code discard, and the threshold ε of the ε filter calculated based on the distortion amount is calculated. Is applied to all pixels of the decompressed image.

非特許文献２に記載の方法では、伸長画像の各画素について小ブロック内の画素値の分散を算出し、各画素について小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を代表値として求め、伸長画像の各画素に対し適用されるεフィルタの閾値εとして、その画素についての分散の代表値に定数（０．０１）を乗じた値を用いる。   In the method described in Non-Patent Document 2, the variance of the pixel value in the small block is calculated for each pixel of the decompressed image, and the maximum value of the variance calculated for the pixel in the small block is obtained for each pixel as a representative value. As the threshold ε of the ε filter applied to each pixel of the decompressed image, a value obtained by multiplying a representative value of dispersion for the pixel by a constant (0.01) is used.

安藤勝俊，外３名，”Motion JPEG2000におけるポストフィルタによる画質改善の検討”，2002年画像符号化シンポジウム(PCSJ2002)，2002年11月，pp.59-60Katsutoshi Ando and 3 others, “Examination of image quality improvement by post filter in Motion JPEG2000”, 2002 Image Coding Symposium (PCSJ2002), November 2002, pp.59-60 佐々木陽助，外４名，”εフィルタによるJPEG2000復号画像の画質改善”，日本画像学会誌第４１巻第１号（2002），pp.46-51Yosuke Sasaki, 4 others, “Improvement of image quality of JPEG2000 decoded image by ε filter”, Journal of the Imaging Society of Japan, Vol. 41, No. 1 (2002), pp.46-51

非特許文献１記載の方法では、画像全体の歪量に応じて閾値εを算出するため、歪量と無関係な値を閾値εとして用いる場合に比べ、より確実に真のエッジを残した擬似エッジ抑制を行うことができる。しかし、閾値εは画像全体の歪量に適応化されるのであって、その値は局所的には必ずしも最適な値である保証はない。したがって、局所的に、真のエッジまでも平滑化されたり擬似エッジの抑制が不十分になるおそれがある。   In the method described in Non-Patent Document 1, since the threshold value ε is calculated according to the distortion amount of the entire image, a pseudo edge that leaves a true edge more reliably than when a value irrelevant to the distortion amount is used as the threshold value ε. Suppression can be performed. However, the threshold value ε is adapted to the distortion amount of the entire image, and the value is not necessarily an optimal value locally. Therefore, there is a possibility that even the true edge is locally smoothed or the suppression of the pseudo edge becomes insufficient.

非特許文献２記載の方法によれば、各画素に適用される閾値εに画像の輪郭情報が反映されるため、画像全体に一定の閾値εを適用する方法に比べ、真のエッジをより確実に保存した擬似エッジ抑制を期待できるであろう。しかし、同文献にも記載されているように、符号化データの圧縮率がある範囲内では良好な結果を得られるが、それ以外の圧縮率では効果を期待できない。   According to the method described in Non-Patent Document 2, since the contour information of the image is reflected in the threshold value ε applied to each pixel, the true edge is more reliably compared with the method in which the constant threshold value ε is applied to the entire image. We can expect the pseudo-edge suppression stored in However, as described in the same document, a good result can be obtained within a certain range of the compression rate of the encoded data, but an effect cannot be expected at other compression rates.

以上に鑑み、本発明は、JPEG2000の符号化データなどの伸長画像におけるリンギング状の擬似エッジの抑制をより確実に達成するための新規な画像処理装置及び画像処理方法を提供しようとするものである。   In view of the above, the present invention intends to provide a novel image processing apparatus and image processing method for more reliably achieving suppression of ringing-like pseudo edges in decompressed images such as JPEG2000 encoded data. .

請求項１記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。 The invention according to claim 1 is an image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges, on image data obtained by decompressing encoded data of an image,
Edge amount calculating means for calculating an edge amount (absolute value) for each pixel of the image data;
For each pixel of the image data, threshold ε calculating means for calculating the threshold ε based on the edge amount calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
Image processing, comprising: a filter processing unit that performs smoothing filter processing on each pixel of the image data using a neighboring pixel in which an edge amount that does not exceed the threshold value ε calculated for the pixel is calculated Device.

請求項２記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。 The invention according to claim 2 is an image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges, on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating the variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
An image processing apparatus comprising: a filter processing unit that performs a smoothing filter process on each pixel of the image data using a neighboring pixel whose variance not exceeding the threshold ε calculated for the pixel is calculated. It is.

請求項３記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。 The invention according to claim 3 is an image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by decompressing encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating the variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a variance maximum value calculating means for obtaining a maximum value of variance calculated for pixels in a small block including the image data;
For each pixel of the image data, threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the maximum value of variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
Filter processing means for performing smoothing filter processing on each pixel of the image data using neighboring pixels for which the maximum value of variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated An image processing apparatus.

請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記エッジ量の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする画像処理装置である。   A fourth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the first aspect of the present invention, wherein the image data includes R, G, and B components, and the R, G, and B components of the image data are The image processing apparatus is characterized in that edge amount calculation, threshold value ε calculation, and smoothing filter processing are performed independently.

請求項５記載の発明は、請求項２記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする画像処理装置である。   A fifth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the second aspect of the present invention, wherein the image data includes R, G, and B components, and the R, G, and B components of the image data are The image processing apparatus is characterized in that calculation of variance, calculation of the threshold value ε, and smoothing filter processing are performed independently.

請求項６記載の発明は、請求項３記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記分散の最大値の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする画像処理装置である。   A sixth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the third aspect of the present invention, wherein the image data includes R, G, and B components, and the R, G, and B components of the image data are The image processing apparatus is characterized in that calculation of variance, calculation of the maximum value of variance, calculation of the threshold value ε, and the smoothing filter processing are performed independently.

請求項７記載の発明は、請求項１記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、前記画像データのＹコンポーネントについて前記エッジ量の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られたエッジ量及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする画像処理装置である。   A seventh aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the first aspect of the present invention, wherein the image data includes Y, Cr, and Cb components, and the calculation of the edge amount and the calculation of the edge amount for the Y component of the image data The threshold value ε is calculated, and the smoothing filter process is performed on the Y, Cr, and Cb components of the image data using the edge amount and the threshold value ε obtained for the Y component. An image processing apparatus.

請求項８記載の発明は、請求項２記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする画像処理装置である。   The invention according to claim 8 is the image processing apparatus according to claim 2, wherein the image data includes Y, Cr, Cb components, and the calculation of the variance and the threshold value for the Y component of the image data. An image in which ε is calculated, and the smoothing filter processing is performed on each of the Y, Cr, and Cb components of the image data using the variance and the threshold value ε obtained for the Y component. It is a processing device.

請求項９記載の発明は、請求項３記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出、前記分散の最大値の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散の最大値及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする画像処理装置である。   A ninth aspect of the present invention is the image processing apparatus according to the third aspect of the present invention, wherein the image data includes Y, Cr, and Cb components, and the calculation of the variance and the variance for the Y component of the image data. And the threshold value ε are respectively calculated, and the smoothing is performed using the maximum variance value and the threshold value ε obtained for the Y component for each of the Y, Cr, and Cb components of the image data. An image processing apparatus characterized in that filter processing is performed.

請求項１０記載の発明は、請求項１，２又は３記載の発明に係る画像処理中であって、前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする画像処理装置である。   A tenth aspect of the present invention is the image processing according to the first, second, or third aspect of the present invention, wherein a quantization degree is used instead of the compression rate of the encoded data. Device.

請求１１項記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。 The invention according to claim 11 is an image processing method for performing processing for suppressing false edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
An edge amount calculating step of calculating an edge amount (absolute value) for each pixel of the image data;
For each pixel of the image data, a threshold ε calculation step for calculating a threshold ε based on the edge amount calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A filtering process step of performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using a neighboring pixel in which an edge amount not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. Is the method.

請求項１２記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。 The invention according to claim 12 is an image processing method for performing processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating step for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a threshold ε calculation step for calculating a threshold ε based on the variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A filtering process step of performing a smoothing filtering process on each pixel of the image data using a neighboring pixel whose variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. It is.

請求項１３記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。 The invention according to claim 13 is an image processing method for performing processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating step for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a dispersion maximum value calculating step for obtaining a maximum value of dispersion calculated for pixels in a small block including the image data;
For each pixel of the image data, a threshold ε calculation step of calculating a threshold ε based on the maximum value of variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A filtering process step of performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using a neighboring pixel for which a maximum variance value not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. This is an image processing method.

請求項１４記載の発明は、請求項１１，１２又は１３記載の発明に係る画像処理方法であって、前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする画像処理方法である。   A fourteenth aspect of the present invention is the image processing method according to the eleventh, twelfth or thirteenth aspect of the present invention, wherein the degree of quantization is used instead of the compression rate of the encoded data. Is the method.

請求項１５記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラムである。 The invention described in claim 15 provides a computer for suppressing false edges while preserving true edges of image data obtained by decompressing encoded data of images.
Edge amount calculating means for calculating an edge amount (absolute value) for each pixel of the image data;
For each pixel of the image data, a threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the edge amount calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A program that causes each pixel of the image data to function as a filter processing unit that performs a smoothing filter process using a neighboring pixel in which an edge amount not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. is there.

請求項１６記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について決定された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラムである。 The invention described in claim 16 provides a computer for suppressing pseudo edges while preserving true edges of image data obtained by decompressing encoded data of images.
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A program that causes each pixel of the image data to function as a filter processing unit that performs a smoothing filter process using a neighboring pixel in which a variance not exceeding a threshold value ε determined for the pixel is calculated. .

請求項１７記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラムである。 The invention described in claim 17 provides a computer for suppressing pseudo edges while preserving true edges of image data obtained by decompressing encoded data of images.
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a variance maximum value calculating means for obtaining a maximum variance calculated for the pixels in the small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a threshold value ε calculating means for calculating a threshold value ε based on a maximum value of variance calculated for the pixel and a compression rate of the encoded data;
Each pixel of the image data is caused to function as a filter processing unit that performs a smoothing filter process using a neighboring pixel in which a maximum value of variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. It is a program.

請求項１８記載の発明は、請求項１５，１６又は１７記載の発明に係るプログラムであって、符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とすプログラムである。   The invention described in claim 18 is a program according to the invention described in claim 15, 16 or 17, characterized in that the quantization degree is used instead of the compression rate of the encoded data.

請求項１９記載の発明は、請求項１５，１６，１７又は１８記載の発明に係るプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な情報記録媒体である。   A nineteenth aspect of the invention is a computer-readable information recording medium on which a program according to the fifteenth, sixteenth, seventeenth, or eighteenth aspect of the invention is recorded.

JPEG2000の符号化データを例に、擬似エッジの発生について図１と図２により説明する。JPEG2000では２次元のウェーブレット変換が用いられるが、図１及び図２では簡略化のためウェーブレット変換は１次元で表されている。   The generation of a pseudo edge will be described with reference to FIGS. 1 and 2, taking JPEG 2000 encoded data as an example. In JPEG2000, a two-dimensional wavelet transform is used. In FIG. 1 and FIG. 2, the wavelet transform is represented in one dimension for simplification.

JPEG2000では、圧縮時のウェーブレット変換により、原信号は低周波成分Ｌｏｗと高周波成分Ｈｉｇｈに分割される。ロスレス圧縮では、図１に示すように、これら周波数成分は保存されるため、伸長時の逆ウェーブレット変換で足し合わされて原信号に戻る。しかし、ロシー圧縮では、量子化により例えば図２のように高周波数成分Ｈｉｇｈが失われたような場合、復号信号には急峻なエッジの近傍に微細な擬似エッジ（リンギング）が発生する。   In JPEG2000, the original signal is divided into a low frequency component Low and a high frequency component High by wavelet transform at the time of compression. In the lossless compression, as shown in FIG. 1, since these frequency components are stored, they are added together by the inverse wavelet transform at the time of decompression to return to the original signal. However, in lossy compression, when a high frequency component High is lost due to quantization, for example, as shown in FIG. 2, a fine pseudo edge (ringing) is generated near a steep edge in the decoded signal.

本発明の画像処理装置及び方法においては、注目画素に対し、その近傍画素中のエッジ量又は分散もしくは分散の最大値が閾値ε以下の画素を用いて平滑化フィルタ処理を行うことにより擬似エッジを抑制するが、閾値εの値が不適切であると真のエッジまでも平滑化してしまうか擬似エッジを十分に抑制できない。   In the image processing apparatus and method of the present invention, a pseudo edge is obtained by performing smoothing filter processing on a pixel of interest using a pixel whose edge amount or variance or maximum value of variance is equal to or less than a threshold value ε. However, if the value of the threshold ε is inappropriate, even the true edge is smoothed or the pseudo edge cannot be sufficiently suppressed.

真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するためには、真のハイコントラスト・エッジの周りでは閾値εを大きな値にしてよいが、真のローコントラスト・エッジの近傍では、それが保存されるように閾値εを小さな値にする必要がある。また、符号化データの圧縮率が大きい場合（量子化度合が大きい場合）には、真のローコントラスト・エッジは量子化により消えてしまうため、閾値εは比較的大きな値にしてよい。これに対し、圧縮率が小さい場合（量子化度合が小さい場合）には、真のローコントラスト・エッジが復元されることが多いので、閾値εを大きくしてしまうと真のローコントラスト・エッジまでも平滑化されて目立たなくなってしまうため、閾値εを小さくする必要がある。   To suppress false edges while preserving true edges, the threshold ε may be increased around true high contrast edges, but it is preserved near true low contrast edges Thus, the threshold value ε needs to be a small value. When the compression rate of the encoded data is large (when the degree of quantization is large), the true low contrast edge disappears due to the quantization, so the threshold ε may be a relatively large value. On the other hand, when the compression ratio is small (when the degree of quantization is small), the true low contrast edge is often restored. Therefore, if the threshold value ε is increased, the true low contrast edge is increased. Also, the threshold value ε needs to be reduced because it becomes smooth and unnoticeable.

本発明に係る画像処理装置及び方法にあっては、各画素のエッジ量又は分散もしくは分散の最大値、及び、符号化データの圧縮率又は量子化度合に基づいて、上に述べた条件を満たすように閾値εを画素毎に制御することができる。したがって、低圧縮率の符号化データから高圧縮率までの符号化データの伸長画像における真のエッジを保存しつつ擬似エッジを効果的に抑制することが可能になる。   In the image processing apparatus and method according to the present invention, the above-described conditions are satisfied based on the edge amount or dispersion or maximum dispersion value of each pixel, and the compression rate or quantization degree of the encoded data. Thus, the threshold value ε can be controlled for each pixel. Therefore, it is possible to effectively suppress the pseudo edge while preserving the true edge in the decompressed image of the encoded data from the low compression rate to the high compression rate.

本発明の実施の形態の説明に先立ち、JPEG2000における圧縮（符号化）処理の概要を説明する。図３は、JPEG2000の圧縮処理の概要を示すブロック図である。   Prior to the description of the embodiment of the present invention, an outline of compression (encoding) processing in JPEG 2000 will be described. FIG. 3 is a block diagram showing an outline of JPEG2000 compression processing.

例えばＲＧＢ表色系の画像データは、コンポーネント毎に重複しない矩形ブロック（タイル）に分割される。各タイルの各コンポーネントの画像データは、ＤＣレベルシフトとＹＣｂＣｒ表色系への色変換が行われる（ブロック１）。以後、Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントが別々に処理される。まず、タイル毎に２次元のウェーブレット変換が行われサブバンドに分割される（ブロック２）。JPEG2000の基本仕様では、ウェーブレット変換として９×７変換を用いる場合、ウェーブレット係数はサブバンド毎に線形量子化される（ブロック３）。したがって、線形量子化による画質制御の単位はサブバンドである。次に、ウェーブレット係数はビットプレーン符号化される（ブロック４）。次に、不要なエントロピー符号を破棄し（ポスト量子化）、必要なエントロピー符号をまとめてパケットが生成される（ブロック５）。最後にパケットが所定の順に並べられるとともに必要なヘッダなどが付加されることにより、１本のコードストリーム（符号化データ）が形成される（ブロック６）。   For example, RGB color system image data is divided into rectangular blocks (tiles) that do not overlap for each component. The image data of each component of each tile is subjected to DC level shift and color conversion to the YCbCr color system (Block 1). Thereafter, the Y, Cb, and Cr components are processed separately. First, a two-dimensional wavelet transform is performed for each tile and divided into subbands (block 2). In the basic specification of JPEG2000, when 9 × 7 transformation is used as wavelet transformation, the wavelet coefficients are linearly quantized for each subband (block 3). Therefore, the unit of image quality control by linear quantization is a subband. Next, the wavelet coefficients are bit-plane encoded (block 4). Next, unnecessary entropy codes are discarded (post-quantization), and necessary entropy codes are collected to generate a packet (block 5). Finally, the packets are arranged in a predetermined order and necessary headers and the like are added to form one code stream (encoded data) (block 6).

図４は画像、タイル、サブバンド、プリシンクト、コードブロックの関係を示す図である。プリシンクトとは、サブバンドを（ユーザが指定可能なサイズの）矩形に分割したものであり、ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの３つのサブバンドの対応したプリシンクトが１まとまりで扱われる。プリシンクトは大まかには画像中の場所（Position）を表す。プリシンクトをサブバンドと同じサイズにすることもできる。プリシンクトをさらに（ユーザが指定可能なサイズの）矩形に分割したものがコードブロックである。   FIG. 4 is a diagram illustrating the relationship among images, tiles, subbands, precincts, and code blocks. The precinct is obtained by dividing a subband into rectangles (of a size that can be specified by the user), and precincts corresponding to the three subbands HL, LH, and HH are handled as one group. The precinct roughly represents a position in the image. The precinct can be the same size as the subband. A code block is obtained by further dividing the precinct into rectangles (of a size that can be specified by the user).

サブバンドの係数はコードブロック単位でビットプレーン符号化される（詳しくは１つのビットプレーンは３つのサブビットプレーンに分解されて符号化される）。プリシンクトに含まれる全てのコードブロックの符号から一部を取り出して集めたもの（例えば全てのコードブロックのMSBから３枚目までのビットプレーンの符号を集めたもの）がパケットである。   The subband coefficients are bit-plane encoded in units of code blocks (specifically, one bit plane is decomposed into three sub-bit planes and encoded). A packet is obtained by extracting a part from the codes of all the code blocks included in the precinct (for example, collecting the codes of the MSBs of all the code blocks to the third bit plane).

全てのプリシンクト（＝全てコードブロック＝全てのサブバンド）のパケットを集めると、画像全域の符号の一部（例えば画像全域のウェーブレット係数の、MSBから３枚目までのビットプレーンの符号）ができるが、これをレイヤーとよぶ。レイヤーは、大まかには画像全体のビットプレーンの符号の一部であるから、復号されるレイヤー数が増えれば画質は上がる。すなわち、レイヤーはいわば画質の単位である。すべてのレイヤーを集めると、画像全域の全てのビットプレーンの符号になる。   By collecting packets of all precincts (= all code blocks = all subbands), a part of the code of the entire image (for example, the code of the bit plane from the MSB to the third bit of the wavelet coefficients of the entire image) can be created. But this is called a layer. Since the layer is roughly a part of the code of the bit plane of the entire image, the image quality increases as the number of layers to be decoded increases. That is, a layer is a unit of image quality. If all the layers are collected, it becomes the sign of all the bit planes throughout the image.

ウェーブレット変換の階層数(デコンポジションレベル数)＝２、プリシンクトサイズ＝サブバンドサイズ、としたときのレイヤーの例を図５に示す。そのレイヤーに含まれるパケットの例を図６に示す。この例の場合、プリシンクトサイズ＝サブバンドサイズであり、プリンシンクトの大きさと同じ大きさのコードブロックを採用しているため、デコンポジションレベル２のサブバンドは４つのコードブロックに、デコンポジションレベル１のサブバンドは９個のコードブロックに分割されている。パケットはプリシンクトを単位とするものであるから、プリシンクト＝サブバンドとした場合、ＨＬ〜ＨＨサブバンドをまたいだものとなる。   FIG. 5 shows an example of layers when the number of wavelet transform layers (decomposition level) = 2 and the precinct size = subband size. An example of a packet included in the layer is shown in FIG. In this example, since the precinct size = subband size and the code block having the same size as the size of the printinct is adopted, the subband of the decomposition level 2 is divided into four code blocks. The position level 1 subband is divided into nine code blocks. Since the packet is a unit of precinct, when precinct = subband, the packet spans HL to HH subbands.

上に述べたようにパケットは「コードブロックの符号の一部を取り出して集めたもの」であり、不要な符号はパケットとして生成する必要はない。例えば、図５のレイヤ９に含まれる様な下位ビットプレーンの符号は破棄されるのが通常である。したがって、符号破棄による画質制御（ポスト量子化）は、コードブロック単位（かつサブビットプレーン単位）で可能である（符号破棄による画質制御単位はコードブロックである）。   As described above, the packet is “a collection of code blocks extracted and collected”, and unnecessary codes need not be generated as packets. For example, the code of the lower bit plane as contained in the layer 9 of FIG. 5 is usually discarded. Therefore, image quality control (post-quantization) by code discard is possible in units of code blocks (and sub-bit planes) (the image quality control unit by code discard is a code block).

JPEG2000の伸長（復号化）処理は圧縮処理の丁度逆の処理になるが、その処理内容については図７に関連して説明する。   The JPEG2000 decompression (decoding) process is just the reverse of the compression process, and the processing content will be described with reference to FIG.

＜実施形態１＞
図７は本発明の実施形態１を説明するためのブロック図である。図７において、１００はJPEG2000の符号化データの伸長（復号化）処理を行う伸長処理装置であり、１１０は伸長処理装置１００による伸長画像データに対し真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置である。 <Embodiment 1>
FIG. 7 is a block diagram for explaining the first embodiment of the present invention. In FIG. 7, reference numeral 100 denotes a decompression processing device that performs JPEG2000 encoded data decompression (decoding) processing, and 110 suppresses pseudo edges while preserving true edges in decompressed image data by the decompression processing device 100. This is an image processing apparatus that performs processing for this purpose.

伸長処理装置１００は一般的なJPEG2000デコーダと同様な構成であるので、簡略に説明する。伸長処理装置１００において、ブロック１０１で符号化データを解析し、パケットに分割する。この符号解析の際に、符号化データの劣化度合の尺度として圧縮率が求められて画像処理装置１１０へ通知される。符号化データのヘッダ情報から、符号長が分かり、また原画像の縦横サイズとビット深さが分かるため原画像のデータサイズを計算することができるので、その原画像データサイズを符号長で割ることにより圧縮率を求めることができる。なお、圧縮率に代えて量子化率（量子化度合）を求めること可能であり、これについては後述する。   Since the decompression processing apparatus 100 has the same configuration as a general JPEG2000 decoder, it will be described briefly. In the decompression processing apparatus 100, the encoded data is analyzed in block 101 and divided into packets. At the time of this code analysis, the compression rate is obtained as a measure of the degree of deterioration of the encoded data and notified to the image processing apparatus 110. Since the code length is known from the header information of the encoded data, and the vertical and horizontal sizes and bit depth of the original image are known, the data size of the original image can be calculated, so the original image data size is divided by the code length. Thus, the compression rate can be obtained. It is possible to obtain a quantization rate (quantization degree) instead of the compression rate, which will be described later.

次にブロック１０２でパケットをコードブロック単位に分割し、ブロック１０３でコードブロック毎に符号のビットプレーン復号化を行いウェーブレット係数を復号する。次にブロック１０４で、ウェーブレット係数に対しサブバンド単位で逆量子化（９×７変換の場合は逆正規化も含む）を行う。次にブロック１０５でタイル毎に２次元逆ウェーブレット変換を行う。ここでは符号化データはＹ，Ｃｂ，Ｃｒコンポーネントからなるものとすると、この段階でＹ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントの画像データが復元される。この画像データはブロック１０６で逆色変換及びＤＣレベル逆シフトが行われることにより、元のＲＧＢ表色系の伸長画像データが生成される。   Next, in block 102, the packet is divided into code block units, and in block 103, code bit-plane decoding is performed for each code block to decode wavelet coefficients. Next, in block 104, inverse quantization (including denormalization in the case of 9 × 7 transform) is performed on the wavelet coefficients in subband units. Next, in block 105, two-dimensional inverse wavelet transform is performed for each tile. Here, assuming that the encoded data is composed of Y, Cb, and Cr components, the image data of each component of Y, Cb, and Cr is restored at this stage. This image data undergoes reverse color conversion and DC level reverse shift in block 106, thereby generating the original RGB color system decompressed image data.

本実施形態にあっては、画像処理装置１１０は伸長画像データに対しＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントの処理を独立して行うため、以下の説明ではコンポーネントを区別せず単に伸長画像データと記す。   In the present embodiment, the image processing apparatus 110 performs the processing of each of the R, G, and B components independently on the decompressed image data. Therefore, in the following description, the components are simply referred to as decompressed image data without being distinguished.

図８は画像処理装置１１０の実施例１を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１１０はエッジ量算出手段１１１、閾値ε算出手段１１２及びフィルタ処理手段１１３から構成される。   FIG. 8 is a block diagram illustrating the first embodiment of the image processing apparatus 110. The image processing apparatus 110 according to this embodiment includes an edge amount calculation unit 111, a threshold ε calculation unit 112, and a filter processing unit 113.

エッジ量算出手段１１１は、伸長画像データの各画素について図９に示すような３×３のエッジ量検出フィルタを用いてエッジ量（絶対値）を算出する。なおエッジ量検出フィルタはこれに限るものではない。   The edge amount calculation unit 111 calculates an edge amount (absolute value) for each pixel of the decompressed image data using a 3 × 3 edge amount detection filter as shown in FIG. The edge amount detection filter is not limited to this.

閾値ε算出手段１１２は、伸長画像データの各画素について、エッジ量算出手段１１１で算出されたエッジ量（絶対値）と伸長処理装置１００より通知された圧縮率を用い
ε＝エッジ量（絶対値）×α×圧縮率 ・・・（１）式
により閾値εを算出する。ここでαは定数であり、フィルタ処理手段１１３において、急峻なエッジは平滑化されず、急峻なエッジのまわりの微細な擬似エッジ（リンギング）は平滑化され、かつ、真のローコントラスト・エッジ（薄いエッジ）は平滑化されないような閾値εが算出されるような値に選ばれる。 The threshold value ε calculating unit 112 uses the edge amount (absolute value) calculated by the edge amount calculating unit 111 and the compression rate notified from the expansion processing device 100 for each pixel of the expanded image data. Ε = edge amount (absolute value) ) × α × compression ratio Threshold value ε is calculated using equation (1). Here, α is a constant. In the filter processing unit 113, sharp edges are not smoothed, fine pseudo edges (ringing) around the sharp edges are smoothed, and true low-contrast edges ( (Thin edge) is chosen to be such a value that the threshold value ε is calculated so as not to be smoothed.

フィルタ処理手段１１３は画素選択手段１１４と平滑化フィルタ手段１１５から構成される。画素選択手段１１４は、伸長画像データの注目した画素を中心とした例えば３×３画素ブロック内で、エッジ量算出手段１１１により算出されたエッジ量（絶対値）が注目画素について算出された閾値ε以下の画素を選択し、選択した画素及び注目画素に対応して１を、選択されなかった画素に対応して０を設定した３×３の平滑化フィルタ係数を出力する。図１０に平滑化フィルタ係数の例を示す。この例では、注目画素の上、下、左上、右上、右下の近傍画素が選択されたことを意味する。この画素選択は、微細な擬似エッジ（リンギング）の抽出に相当し、注目画素が擬似エッジに対応する場合にはその近傍画素の多くが選択される。   The filter processing unit 113 includes a pixel selection unit 114 and a smoothing filter unit 115. The pixel selection unit 114 is a threshold ε in which the edge amount (absolute value) calculated by the edge amount calculation unit 111 is calculated for the target pixel in, for example, a 3 × 3 pixel block centered on the target pixel of the expanded image data. The following pixels are selected, and a 3 × 3 smoothing filter coefficient is output in which 1 is set corresponding to the selected pixel and the target pixel, and 0 is set corresponding to the unselected pixel. FIG. 10 shows an example of the smoothing filter coefficient. In this example, it means that the upper, lower, upper left, upper right, and lower right neighboring pixels of the target pixel have been selected. This pixel selection corresponds to extraction of a fine pseudo edge (ringing), and when the target pixel corresponds to the pseudo edge, many of the neighboring pixels are selected.

平滑化フィルタ手段１１５は、伸長画像データの各画素に対し、画素選択手段１１４で生成された平滑化フィルタ係数を用いた平滑化フィルタ処理、すなわち画素選択手段１１４で選択された画素を用いた平滑化フィルタ処理（ここでは、注目画素とエッジ量が閾値ε以下の近傍画素の値の平均化）を行う。このような平滑化フィルタ処理により、微細な擬似エッジ（リンギング）の画素はその近傍画素を用いて平滑化されるため、擬似エッジは目立たなくなる。擬似エッジより幅が大きな真のローコントラスト・エッジ部分の画素では、一般に、エッジ量は小さいので閾値εは小さな値となり、かつ、その近傍画素でエッジ量が閾値ε以下のものは少ないため殆ど平滑化されず、よって真のローコントラスト・エッジは保存される。   The smoothing filter means 115 performs smoothing filter processing using the smoothing filter coefficient generated by the pixel selection means 114 for each pixel of the expanded image data, that is, smoothing using the pixels selected by the pixel selection means 114. Filter processing (here, averaging the values of the target pixel and neighboring pixels whose edge amount is equal to or smaller than the threshold ε). By such a smoothing filter process, a fine pseudo edge (ringing) pixel is smoothed using its neighboring pixels, so the pseudo edge becomes inconspicuous. For pixels with true low-contrast edges that are wider than the pseudo edges, the edge amount is generally small, so the threshold value ε is small, and there are few neighboring pixels that have an edge amount less than or equal to the threshold value ε, so they are almost smooth. Not preserved, so true low contrast edges are preserved.

そして、閾値は圧縮率にも比例し、圧縮率が高い場合には閾値εは大きめな値に決定され、圧縮率が低い場合には閾値εは小さめな値に決定されるため、高圧縮率から低圧縮率まで、真のエッジを保存した微細な擬似エッジの抑制が可能である。   The threshold value is also proportional to the compression rate. When the compression rate is high, the threshold value ε is determined to be a large value, and when the compression rate is low, the threshold value ε is determined to be a small value. From low to low compression ratio, it is possible to suppress fine pseudo edges that preserve true edges.

ここまでの説明から明らかなように、フィルタ処理手段１１３はεフィルタの一種であり、フィルタサイズをＭ×Ｍ、エッジ量（絶対値）をＥとすると、処理前の画素値ｘと処理後の画素値ｙの関係は次式で表すことができる。なお、注目画素のＴ［Ｅ］は常に１である。   As is apparent from the above description, the filter processing means 113 is a kind of ε filter. If the filter size is M × M and the edge amount (absolute value) is E, the pre-processing pixel value x and the post-processing pixel value x are processed. The relationship of the pixel value y can be expressed by the following equation. Note that T [E] of the pixel of interest is always 1.

このような画像処理装置１１０の各手段１１１〜１１３はハードウェアで実現することも、ＣＰＵやメモリなどを備えるパソコンやマイクロコンピュータなどのコンピュータ上でプログラムにより実現することも可能である。図１１はプログラムで実現する例を示すフローチャートである。   Each of the units 111 to 113 of the image processing apparatus 110 can be realized by hardware, or can be realized by a program on a computer such as a personal computer or a microcomputer including a CPU and a memory. FIG. 11 is a flowchart showing an example realized by a program.

図１１において、ｓｔｅｐ１からｓｔｅｐ４までの処理ルーチンはエッジ量算出手段１１１（エッジ量算出工程）及び閾値ε算出手段１１２（閾値ε算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ１で、コンピュータのメモリに記憶されている伸長画像データ１２０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ２で注目画素を中心とした例えば３×３画素ブロックに例えば図９のエッジ量算出フィルタを適用することにより注目画素のエッジ量（絶対値）を算出し、ｓｔｅｐ３でエッジ量から前記（１）式によって閾値εを算出する。注目画素を順次移動させながら同様の処理を繰り返し、伸長画像データの各画素についてのエッジ量のデータ１２１及び閾値εのデータ１２２をコンピュータのメモリ上に得る。最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ４，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。   In FIG. 11, the processing routine from step 1 to step 4 corresponds to the edge amount calculating unit 111 (edge amount calculating step) and the threshold ε calculating unit 112 (threshold ε calculating step). At step 1, one pixel is selected as the target pixel in the raster scan order from the upper left pixel of the decompressed image data 120 stored in the memory of the computer, and at step 2, for example, a 3 × 3 pixel block centered on the target pixel is shown in FIG. The edge amount (absolute value) of the target pixel is calculated by applying the edge amount calculation filter of No. 9, and the threshold value ε is calculated from the edge amount according to the equation (1) at step 3. Similar processing is repeated while sequentially moving the target pixel, and edge amount data 121 and threshold value ε data 122 for each pixel of the decompressed image data are obtained on the memory of the computer. When the processing is performed up to the last pixel (step 4, Yes), the processing routine is finished.

ｓｔｅｐ１１からｓｔｅｐ１４までの処理ルーチンはフィルタ処理手段１１３（フィルタ処理工程）を構成する画素選択手段１１４及び平滑化フィルタ手段１１５に対応する。ｓｔｅｐ１１で、伸長画像データ１２０の左上の画素よりラスター順に１の画素を注目画素として選択する。ｓｔｅｐ１２で、閾値εデータ１２２より注目画素についての閾値εを読み込むとともに、エッジ量データ１２１より注目画素の近傍画素についてのエッジ量を読み込み、エッジ量が閾値ε以下の近傍画素を選択する。そして、ｓｔｅｐ１３で、注目画素の値と選択された近傍画素の値を伸長画像データ１２０より読み込み平滑化フィルタ処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、擬似ノイズが抑制された画像データ１２３をコンピュータのメモリ上に生成する。伸長画像データ１２０の最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ１４，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。   The processing routine from step 11 to step 14 corresponds to the pixel selection unit 114 and the smoothing filter unit 115 that constitute the filter processing unit 113 (filter processing step). In step 11, one pixel is selected as a target pixel in raster order from the upper left pixel of the expanded image data 120. At step 12, the threshold value ε for the target pixel is read from the threshold value ε data 122, and the edge amount for the neighboring pixel of the target pixel is read from the edge amount data 121 to select neighboring pixels whose edge amount is equal to or smaller than the threshold value ε. In step 13, the value of the target pixel and the value of the selected neighboring pixel are read from the expanded image data 120 and smoothing filter processing is performed. By repeating such processing, the image data 123 in which the pseudo noise is suppressed is generated on the memory of the computer. When processing is performed up to the last pixel of the decompressed image data 120 (step 14, Yes), the processing routine ends.

図１２は画像処理装置１１０の実施例２を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１１０は分散算出手段１３１、閾値ε算出手段１３２及びフィルタ処理手段１３３から構成される。   FIG. 12 is a block diagram illustrating a second embodiment of the image processing apparatus 110. The image processing apparatus 110 according to this embodiment includes a variance calculating unit 131, a threshold ε calculating unit 132, and a filter processing unit 133.

分散算出手段１３１は、伸長画像データの各画素について、例えば、その画素を中心としたＮ×Ｎ画素ブロック内の画素値の分散を算出する。Ｎ＝３としたときの分散（ｂｕｎｓａｎ）は次式により算出される。   For example, for each pixel of the decompressed image data, the variance calculation unit 131 calculates the variance of pixel values in an N × N pixel block centered on the pixel. The variance (bunsan) when N = 3 is calculated by the following equation.

式中、ｘは画素値、ａｖｅは３×３画素ブロック内の画素値の平均である。なお、分散を算出する画素ブロックサイズはこれに限らない。

In the formula, x is a pixel value, and ave is an average of the pixel values in the 3 × 3 pixel block. Note that the pixel block size for calculating the variance is not limited to this.

閾値ε算出手段１３２は、伸長画像データの各画素について分散算出手段１３１で算出された分散と伸長処理装置１００より通知された圧縮率を用い
ε＝分散×β×圧縮率 ・・・（４）式
により閾値εを算出する。ここでβは定数であり、フィルタ処理手段１３３において急峻なエッジは平滑化されず、急峻なエッジのまわりの微細な擬似エッジ（リンギング）は平滑化され、かつ、真のローコントラスト・エッジ（薄いエッジ）は平滑化されないような閾値εが算出されるような値に選ばれる。 The threshold ε calculating unit 132 uses the variance calculated by the variance calculating unit 131 for each pixel of the decompressed image data and the compression rate notified from the decompression processing device 100. ε = dispersion × β × compression rate (4) The threshold ε is calculated from the equation. Here, β is a constant, steep edges are not smoothed in the filter processing means 133, fine pseudo edges (ringing) around the steep edges are smoothed, and true low contrast edges (thin) Edge) is selected to be a value at which a threshold value ε that is not smoothed is calculated.

フィルタ処理手段１３３は画素選択手段１３４と平滑化フィルタ手段１３５から構成される。画素選択手段１３４は、伸長画像データの注目した画素を中心とした例えば３×３画素ブロック内で、分散算出手段１３１により算出された分散が注目画素について算出された閾値ε以下の画素を選択し、選択した画素及び注目画素に対応して１を、選択されなかった画素に対応して０を設定した３×３の平滑化フィルタ係数を出力する。図１３に平滑化フィルタ係数の例を示す。この例では、注目画素の上、左上、左、左下の近傍画素が選択されたことを意味する。この画素選択は微細な擬似エッジ（リンギング）の抽出に相当し、注目画素が擬似エッジに対応する場合にはその近傍画素の多くが選択される。   The filter processing unit 133 includes a pixel selection unit 134 and a smoothing filter unit 135. The pixel selection unit 134 selects a pixel whose variance calculated by the variance calculation unit 131 is less than or equal to the threshold value ε calculated for the target pixel in a 3 × 3 pixel block centered on the target pixel of the expanded image data. Then, a 3 × 3 smoothing filter coefficient is output in which 1 is set corresponding to the selected pixel and the target pixel and 0 is set corresponding to the non-selected pixel. FIG. 13 shows an example of the smoothing filter coefficient. In this example, it means that the upper, upper left, left, and lower left neighboring pixels are selected. This pixel selection corresponds to extraction of a fine pseudo edge (ringing), and when the target pixel corresponds to the pseudo edge, many of the neighboring pixels are selected.

平滑化フィルタ手段１３５は、伸長画像データの各画素に対し、画素選択手段１３４で生成された平滑化フィルタ係数を用いて、すなわち分散が注目画素に対する閾値ε以下の近傍画素を用いて平滑化フィルタ処理を行う。このような平滑化フィルタ処理により、微細な擬似エッジ（リンギング）の画素はその近傍画素を用いて平滑化されるため、擬似エッジは目立たなくなる。擬似エッジより幅が大きな真のローコントラスト・エッジ部分の画素では、一般に、分散が小さいので閾値εは小さな値となり、かつ、その近傍画素で分散がその閾値ε以下のものは少ないため殆ど平滑化されず、よって真のローコントラスト・エッジは保存される。そして、閾値は圧縮率にも比例し、圧縮率が高い場合には閾値εは大きめな値に決定され、圧縮率が低い場合には閾値εは小さめな値に決定されるため、高圧縮率から低圧縮率まで、上のような真のエッジを保存した微細な擬似エッジの抑制が可能である。   The smoothing filter unit 135 uses the smoothing filter coefficient generated by the pixel selection unit 134 for each pixel of the decompressed image data, that is, using a neighboring pixel whose variance is equal to or less than the threshold value ε for the target pixel. Process. By such a smoothing filter process, a fine pseudo edge (ringing) pixel is smoothed using its neighboring pixels, so the pseudo edge becomes inconspicuous. For pixels with true low-contrast edges that are wider than the pseudo-edge, generally the variance is small, so the threshold ε is small, and there are few neighboring pixels whose variance is less than or equal to the threshold ε. Is not preserved, so the true low contrast edge is preserved. The threshold value is also proportional to the compression rate. When the compression rate is high, the threshold value ε is determined to be a large value, and when the compression rate is low, the threshold value ε is determined to be a small value. From the low compression ratio to the low compression ratio, it is possible to suppress the fine pseudo edge that preserves the true edge as described above.

ここまでの説明から明らかなように、フィルタ処理手段１３３はεフィルタの一種であり、フィルタサイズをＭ×Ｍ、分散をσとすると、処理前の画素値ｘと処理後の画素値ｙの関係は次式で表すことができる。なお、注目画素のＴ［σ］は常に１である。   As will be apparent from the above description, the filter processing means 133 is a kind of ε filter. When the filter size is M × M and the variance is σ, the relationship between the pixel value x before processing and the pixel value y after processing. Can be expressed as: Note that T [σ] of the pixel of interest is always 1.

このような画像処理装置１１０の各手段１３１〜１３３はハードウェアで実現することも、パソコンやマイクロコンピュータなどのコンピュータ上でプログラムにより実現することも可能である。図１４はプログラムで実現する例を示すフローチャートである。   Each of the units 131 to 133 of the image processing apparatus 110 can be realized by hardware or can be realized by a program on a computer such as a personal computer or a microcomputer. FIG. 14 is a flowchart showing an example realized by a program.

図１４において、ｓｔｅｐ２１からｓｔｅｐ２４までの処理ルーチンは分散算出手段１３１（分散算出工程）及び閾値ε算出手段１３２（閾値ε算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ２１でコンピュータのメモリに記憶されている伸長画像データ１４０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ２２で注目画素を中心とした例えば３×３画素ブロック内の画素値の分散を算出し、ｓｔｅｐ２３で分散から前記（４）式によって閾値εを算出する。注目画素を順次移動させながら同様の処理を繰り返すことにより、伸長画像データの各画素についての分散のデータ１４１及び閾値εのデータ１４２をコンピュータのメモリ上に得る。最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ２４，Ｙｅｓ）当該処理ルーチンを終了する。   In FIG. 14, the processing routine from step 21 to step 24 corresponds to the variance calculating means 131 (dispersion calculating step) and the threshold value ε calculating means 132 (threshold value ε calculating step). In step 21, one pixel is selected as a target pixel in the raster scan order from the upper left pixel of the decompressed image data 140 stored in the memory of the computer, and in step 22, for example, a pixel value in a 3 × 3 pixel block centered on the target pixel And the threshold value ε is calculated from the variance in step 23 according to the equation (4). By repeating the same process while sequentially moving the pixel of interest, dispersion data 141 and threshold value ε data 142 for each pixel of the decompressed image data are obtained on the memory of the computer. When the processing is performed up to the last pixel (step 24, Yes), the processing routine is finished.

ｓｔｅｐ３１からｓｔｅｐ３４までの処理ルーチンはフィルタ処理手段（フィルタ処理工程）を構成する画素選択手段１３４及び平滑化フィルタ手段１３５に対応する。ｓｔｅｐ３１で、伸長画像データ１４０の左上の画素よりラスター順に１の画素を注目画素として選択する。ｓｔｅｐ３２で、閾値εデータ１４２より注目画素についての閾値εを読み込むとともに、分散データ１４１より注目画素の近傍画素についての分散を読み込み、分散が閾値ε以下の近傍画素を選択する。そして、ｓｔｅｐ３３で、注目画素の値と選択された近傍画素の値を伸長画像データ１４０より読み込み平滑化フィルタ処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、擬似ノイズが抑制された画像データ１４３をコンピュータのメモリ上に生成する。伸長画像データ１４０の最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ３４，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。   The processing routine from step 31 to step 34 corresponds to the pixel selection unit 134 and the smoothing filter unit 135 that constitute the filter processing unit (filter processing step). In step 31, one pixel is selected as a pixel of interest in raster order from the upper left pixel of the expanded image data 140. At step 32, the threshold value ε for the pixel of interest is read from the threshold value ε data 142, and the variance for the neighboring pixel of the pixel of interest is read from the variance data 141, and neighboring pixels whose variance is equal to or less than the threshold value ε are selected. In step 33, the value of the target pixel and the value of the selected neighboring pixel are read from the expanded image data 140 and smoothing filter processing is performed. By repeating such processing, the image data 143 in which the pseudo noise is suppressed is generated on the memory of the computer. When processing is performed up to the last pixel of the decompressed image data 140 (step 34, Yes), the processing routine ends.

図１５は画像処理装置１１０の実施例３を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１１０は分散算出手段１５１、分散最大値算出手段１５２、閾値ε算出手段１５３及びフィルタ処理手段１５４から構成される。   FIG. 15 is a block diagram illustrating a third embodiment of the image processing apparatus 110. The image processing apparatus 110 according to this embodiment includes a variance calculating unit 151, a maximum variance calculating unit 152, a threshold ε calculating unit 153, and a filter processing unit 154.

分散算出手段１５１は、伸長画像データの各画素について、例えば、その画素を中心としたＮ×Ｎ画素ブロック内の画素値の分散を算出する。Ｎ＝３としたときの分散（ｂｕｎｓａｎ）は前記（３）式により算出される。   For example, for each pixel of the expanded image data, the variance calculation unit 151 calculates the variance of the pixel values in the N × N pixel block centered on the pixel. The variance (bunsan) when N = 3 is calculated by the equation (3).

分散最大値算出手段１５２は、注目した画素を中心としたＭ×Ｍ画素ブロック内の各画素について算出された分散のうちの最大値を求め、これを注目画素に対する分散最大値とする処理を行う。   The variance maximum value calculation unit 152 obtains the maximum value of the variances calculated for each pixel in the M × M pixel block centered on the pixel of interest, and performs processing for setting this as the variance maximum value for the pixel of interest. .

閾値ε算出手段１５３は、伸長画像データの各画素について、分散最大値算出手段１５２で算出された分散最大値と伸長処理装置１００より通知された圧縮率を用い
ε＝分散最大値×λ×圧縮率 ・・・（６）式
により閾値εを算出する。ここでλは定数であり、フィルタ処理手段１５４において急峻なエッジは平滑化されず、急峻なエッジのまわりの微細な擬似エッジ（リンギング）は平滑化され、かつ、真のローコントラスト・エッジ（薄いエッジ）は平滑化されないような閾値εが算出されるような値に選ばれる。 The threshold value ε calculating unit 153 uses, for each pixel of the decompressed image data, the maximum variance value calculated by the maximum variance value calculating unit 152 and the compression ratio notified from the decompression processing device 100. ε = maximum variance value × λ × compression Rate: The threshold value ε is calculated by the equation (6). Here, λ is a constant, steep edges are not smoothed in the filter processing means 154, fine pseudo edges (ringing) around the steep edges are smoothed, and true low contrast edges (thin) Edge) is selected to be a value at which a threshold value ε that is not smoothed is calculated.

フィルタ処理手段１５４は画素選択手段１５５と平滑化フィルタ手段１５６から構成される。画素選択手段１５５は、伸長画像データの注目した画素を中心としたＭ×Ｍ画素ブロック（例えば３×３画素ブロック）内で、分散最大値算出手段１５２により算出された分散最大値が注目画素について算出された閾値ε以下の画素を選択し、選択した画素及び注目画素に対応して１を、選択されなかった画素に対応して０を設定したＭ×Ｍの平滑化フィルタ係数を出力する。Ｍ＝３とした場合の平滑化フィルタ係数の例を図１６に示す。この例では、注目画素の上、左上、左、左下の近傍画素が選択されたことを意味する。この画素選択は微細な擬似エッジ（リンギング）の抽出に相当し、注目画素が擬似エッジに対応する場合にはその近傍画素の多くが選択される。   The filter processing unit 154 includes a pixel selection unit 155 and a smoothing filter unit 156. The pixel selection unit 155 determines that the maximum variance value calculated by the maximum variance value calculation unit 152 in the M × M pixel block (for example, 3 × 3 pixel block) centered on the target pixel of the expanded image data is the target pixel. A pixel equal to or less than the calculated threshold value ε is selected, and an M × M smoothing filter coefficient in which 1 is set corresponding to the selected pixel and the target pixel and 0 is set corresponding to the unselected pixel is output. FIG. 16 shows an example of the smoothing filter coefficient when M = 3. In this example, it means that the upper, upper left, left, and lower left neighboring pixels are selected. This pixel selection corresponds to extraction of a fine pseudo edge (ringing), and when the target pixel corresponds to the pseudo edge, many of the neighboring pixels are selected.

平滑化フィルタ手段１５６は、伸長画像データの各画素に対し、画素選択手段１５５で生成された平滑化フィルタ係数を用いて、すなわち分散最大値が注目画素に対する閾値ε以下の近傍画素を用いて平滑化フィルタ処理を行う。このような平滑化フィルタ処理により、微細な擬似エッジ（リンギング）の画素はその近傍画素を用いて平滑化されるため、擬似エッジは目立たなくなる。擬似エッジより幅の大きな真のローコントラスト・エッジ部分の画素では、一般に、分散最大値が小さいので閾値εは小さな値となり、かつ、その近傍画素で分散最大値がその閾値ε以下のものは少ないため殆ど平滑化されず、したがって真のローコントラスト・エッジは保存される。そして、閾値は圧縮率にも比例し、圧縮率が高い場合には閾値εは大きめな値に決定され、圧縮率が低い場合には閾値εは小さめな値に決定されるため、高圧縮率から低圧縮率まで、上のような真のエッジを保存した微細な擬似エッジの抑制が可能である。   The smoothing filter unit 156 uses the smoothing filter coefficient generated by the pixel selection unit 155 for each pixel of the decompressed image data, that is, uses a neighboring pixel whose maximum variance is equal to or less than the threshold ε for the target pixel. Perform the filter processing. By such a smoothing filter process, a fine pseudo edge (ringing) pixel is smoothed using its neighboring pixels, so the pseudo edge becomes inconspicuous. In the true low-contrast edge pixel, which is wider than the pseudo edge, in general, since the maximum dispersion value is small, the threshold value ε is small, and there are few neighboring pixels whose maximum dispersion value is less than or equal to the threshold value ε. Therefore, it is hardly smoothed and therefore true low contrast edges are preserved. The threshold value is also proportional to the compression rate. When the compression rate is high, the threshold value ε is determined to be a large value, and when the compression rate is low, the threshold value ε is determined to be a small value. From the low compression ratio to the low compression ratio, it is possible to suppress the fine pseudo edge that preserves the true edge as described above.

本実施例では分散に代えて分散の最大値を用いるため、分散を用いる前記実施例２に比べ、図１６の例のように、接続した近傍画素がまとまった形で画素選択手段１５５により選択されやすくなる。このような画素選択が行われる方が、画素が飛び飛びに選択される場合に比べ、平滑化フィルタ処理の副作用が目立ちにくい利点がある。   In the present embodiment, since the maximum value of the dispersion is used instead of the dispersion, the connected pixels are selected by the pixel selection unit 155 as a group as in the example of FIG. It becomes easy. When such pixel selection is performed, there is an advantage that the side effects of the smoothing filter processing are less conspicuous than when pixels are selected in a blinking manner.

ここまでの説明から明らかなように、フィルタ処理手段１５４はεフィルタの一種であり、フィルタサイズをＭ×Ｍ、分散最大値をσとすると、処理前の画素値ｘと処理後の画素値ｙの関係は前記（５）式で表すことができる。なお、注目画素のＴ［σ］は常に１である。   As will be apparent from the above description, the filter processing means 154 is a kind of ε filter. If the filter size is M × M and the maximum dispersion value is σ, the pixel value x before processing and the pixel value y after processing are processed. This relationship can be expressed by the above equation (5). Note that T [σ] of the pixel of interest is always 1.

このような画像処理装置１１０の各手段１５１〜１５４はハードウェアで実現することも、パソコンやマイクロコンピュータなどのコンピュータ上でプログラムにより実現することも可能である。図１７はプログラムで実現する例を示すフローチャートである。   Each of the units 151 to 154 of the image processing apparatus 110 can be realized by hardware, or by a program on a computer such as a personal computer or a microcomputer. FIG. 17 is a flowchart showing an example realized by a program.

図１７において、ｓｔｅｐ４１からｓｔｅｐ４３までの処理ルーチンは分散算出手段１５１（分散算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ４１でコンピュータのメモリに記憶されている伸長画像データ１６０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ４２で注目画素を中心としたＮ×Ｎ画素ブロック内の画素値の分散を算出する（図１８（ａ）参照）。注目画素を順次移動させながら同様の処理を繰り返すことにより、伸長画像データの各画素について算出された分散を画素対応に格納した分散マトリクス１６１（図１８の（ｂ）参照）をコンピュータのメモリ上に得る。最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ４３，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。   In FIG. 17, the processing routine from step 41 to step 43 corresponds to the variance calculating means 151 (dispersion calculating step). In step 41, one pixel is selected as the target pixel in the raster scan order from the upper left pixel of the decompressed image data 160 stored in the memory of the computer, and in step 42, the pixel value in the N × N pixel block centered on the target pixel is selected. The variance is calculated (see FIG. 18 (a)). By repeating the same process while sequentially moving the pixel of interest, a dispersion matrix 161 (see FIG. 18B) storing the dispersion calculated for each pixel of the decompressed image data corresponding to the pixel is stored in the memory of the computer. obtain. When the processing is performed up to the last pixel (step 43, Yes), the processing routine is ended.

ｓｔｅｐ５１からｓｔｅｐ５４までの処理ルーチンは分散最大値算出手段１５２（分散最大値算出工程）及び閾値ε算出手段１５３（閾値ε算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ５１で伸長画像データ１６０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ５２で注目画素について、それを中心としたＭ×Ｍ画素ブロック内の各画素についての分散を分散マトリクス１６１より読み込み、そのうちの最大の分散値を算出し、その分散の最大値を画素対応に格納した分散最大値マトリクス１６２（図１８（ｃ）参照）をコンピュータのメモリ上に作成する。次のｓｔｅｐ１５３で、注目画素について算出された分散の最大値と圧縮率を用いて前記（６）式により注目画素についての閾値εを算出し、この閾値εを画素対応に格納したεマトリクス１６３をコンピュータのメモリ上に作成する。注目画素を順次移動させながら同様の処理が繰り返され、最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ５４，Ｙｅｓ）当該処理ルーチンを終了する。なお、Ｎ，Ｍは微細な擬似エッジと真のローコントラスト・エッジとの分離に支障がない範囲で任意の値に選ぶことができる。   The processing routine from step 51 to step 54 corresponds to the maximum variance calculation unit 152 (maximum variance calculation step) and the threshold ε calculation unit 153 (threshold ε calculation step). In step 51, one pixel is selected as the target pixel in the raster scan order from the upper left pixel of the decompressed image data 160, and in step 52, the distribution of each pixel in the M × M pixel block centered on the target pixel is distributed. 161, the maximum variance value is calculated, and a maximum variance matrix 162 (see FIG. 18C) in which the maximum variance value is stored for each pixel is created in the memory of the computer. In the next step 153, the threshold value ε for the target pixel is calculated by the above equation (6) using the maximum value of the variance calculated for the target pixel and the compression ratio, and an ε matrix 163 storing this threshold ε in correspondence with the pixel is obtained. Create on the computer's memory. The same processing is repeated while sequentially moving the target pixel, and when processing is performed up to the last pixel (step 54, Yes), the processing routine is ended. Note that N and M can be selected to arbitrary values within a range that does not hinder the separation between the fine pseudo edge and the true low contrast edge.

ｓｔｅｐ６１からｓｔｅｐ６３はフィルタ処理手段１５４（フィルタ処理工程）を構成する画素選択手段１５５及び平滑化フィルタ手段１５６に対応する。ｓｔｅｐ６１で、伸長画像データ１６０の左上の画素よりラスター順に１の画素を注目画素として選択する。ｓｔｅｐ６２で、閾値εマトリクス１６３より注目画素についての閾値εを読み込むとともに、分散最大値マトリクス１６２より注目画素の近傍画素についての分散最大値を読み込み、分散最大値が閾値ε以下の近傍画素を選択する。そして、ｓｔｅｐ６３で、注目画素の値と選択された近傍画素の値を伸長画像データ１６０より読み込み平滑化フィルタ処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、擬似ノイズが抑制された画像データ１６４をコンピュータのメモリ上に生成する。伸長画像データ１６０の最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ６３，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。   Step 61 to step 63 correspond to the pixel selection unit 155 and the smoothing filter unit 156 constituting the filter processing unit 154 (filter processing step). In step 61, one pixel is selected as a target pixel in raster order from the upper left pixel of the expanded image data 160. At step 62, the threshold value ε for the target pixel is read from the threshold value ε matrix 163, and the maximum variance value for the neighboring pixels of the target pixel is read from the maximum variance matrix 162, and neighboring pixels whose maximum variance value is equal to or less than the threshold value ε are selected. . In step 63, the value of the target pixel and the value of the selected neighboring pixel are read from the expanded image data 160 and smoothing filter processing is performed. By repeating such processing, the image data 164 in which the pseudo noise is suppressed is generated on the memory of the computer. When processing up to the last pixel of the decompressed image data 160 (step 63, Yes), the processing routine ends.

ここまでは、符号化データの劣化度合の尺度として圧縮率が用いられた。圧縮率はその算出が最も容易であるという利点があるが、圧縮率に代えて量子化率（量子化の度合）を用いてもよい。JPEG2000の符号化データを対象とする場合、線形量子化と符号破棄によるポスト量子化の両方を考慮した量子化率を定義するのが好ましい。カラー画像の場合、Ｙコンポーネントに関してのみ量子化率を計算するのが簡便である。そのような量子化率の算出方法の一例を次に述べる。   Up to this point, the compression rate has been used as a measure of the degree of deterioration of the encoded data. Although the compression rate has the advantage of being most easily calculated, a quantization rate (degree of quantization) may be used instead of the compression rate. When JPEG2000 encoded data is targeted, it is preferable to define a quantization rate that considers both linear quantization and post-quantization by code discard. In the case of a color image, it is convenient to calculate the quantization rate only for the Y component. An example of a method for calculating such a quantization rate will be described next.

伸長処理装置１００のブロック１０１において、符号化データのヘッダ解析の際に、ヘッダ情報より画像の画素数、各サブバンドの量子化ステップサイズの指数ｅｂと仮数μｂ、ガードビットＧｂ、レンジＲｂ、ウェーブレットフィルタのＬ２ノルムＬ２ｂ、各コードブロックのコーディングパス数Ｎｃ、Insignificant Bits数Ｉｃ、係数の面積ＳＩＺｃを抽出する。符号化段階で完全に符号が破棄（トランケーション）されたコードブロックのＮｃ，Ｉｃは周囲のコードブロック、サブバンドから推定する。   In the block 101 of the decompression processing device 100, when header analysis of encoded data is performed, the number of pixels of the image, the exponent eb and mantissa μb of the quantization step size of each subband, the guard bit Gb, the range Rb, the wavelet from the header information The L2 norm L2b of the filter, the coding pass number Nc of each code block, the number of Insignificant Bits Ic, and the coefficient area SIZc are extracted. Nc and Ic of a code block whose code is completely discarded (truncated) in the encoding stage are estimated from surrounding code blocks and subbands.

指数ｅｂ，仮数μｂからJPEG2000規定の計算式によりサブバンドｂの量子化ステップサイズＱｂを求める。また、サブバンドｂ内のコードブロックｃのトランケーションビット数Ｔｃを
Ｔｃ＝（Ｇｂ＋ｅｂ−１）−Ｉｃ−｛（Ｎｃ＋２）／３｝ ・・・（７）式
により求める。次にサブバンドｂ内のコードブロックｃについて
Ｄｃ＝２＾Ｔｃ×ＳＩＺｃ×Ｑｂ×Ｌ２ｂ ・・・（８）式
を算出する。そして、例えばデコンポジションレベル２以上の全サブバンドの全コードブロックのＤｃの総和ΣＤｃと画像の画素数から
量子化率＝ΣＤｃ／画素数 ・・・（９）式
により量子化率を求める。 The quantization step size Qb of the subband b is obtained from the exponent eb and the mantissa μb by a formula defined by JPEG2000. Further, the truncation bit number Tc of the code block c in the subband b is obtained by the following equation: Tc = (Gb + eb−1) −Ic − {(Nc + 2) / 3} (7) Next, Dc = 2 ^ Tc × SIZc × Qb × L2b (8) is calculated for the code block c in the subband b. Then, for example, the quantization rate is obtained from the sum ΣDc of all the code blocks of all the sub-bands of the decomposition level 2 or higher and the number of pixels of the image by quantization rate = ΣDc / number of pixels (9).

＜実施形態２＞
図１９は本発明の実施形態２を説明するためのブロック図である。図１９において、１００はJPEG2000の符号化データの伸長処理を行う伸長処理装置であり、その構成は図７に関連して説明した通りである。１１０は伸長処理装置１００による伸長画像データに対し真のエッジを保存しつつ擬似エッジを除去するための画像処理を行う画像処理装置であるが、前記実施形態１と異なり、伸長装置１００のブロック１０５とブロック１０６の間に設けられている。ブロック１０６は、画像処理装置１００により処理後のＹＣｂＣｒ表色系の画像データに対し逆色変換及びＤＣレベル逆シフトを行いＲＧＢ表色系の画像データを生成する。 <Embodiment 2>
FIG. 19 is a block diagram for explaining the second embodiment of the present invention. In FIG. 19, reference numeral 100 denotes a decompression processing device that performs decompression processing of JPEG2000 encoded data, and the configuration thereof is as described in relation to FIG. Reference numeral 110 denotes an image processing apparatus that performs image processing for removing the pseudo edge while preserving the true edge of the decompressed image data by the decompression processing apparatus 100. Unlike the first embodiment, reference numeral 110 denotes a block 105 of the decompression apparatus 100. And the block 106. A block 106 performs reverse color conversion and DC level reverse shift on the YCbCr color system image data processed by the image processing apparatus 100 to generate RGB color system image data.

本実施形態に係る画像処理装置１１０は、ブロック１０５により生成されたＹＣｂＣｒ表色系伸長画像データのＹ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントに対し微小な擬似エッジ（リンギング）を抑制するための平滑化フィルタ処理を行うことを別にすれば、その構成は前記実施形態１に関連して述べたものと同様である。ただし、各画素のエッジ量、分散又は分散の最大値、閾値εの計算はＹコンポーネントに関して行われ、これら計算値がＹ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントに対する平滑化フィルタ処理に共通に利用される。   The image processing apparatus 110 according to the present embodiment performs smoothing filter processing for suppressing minute pseudo edges (ringing) with respect to the Y, Cb, and Cr components of the YCbCr color system expanded image data generated by the block 105. Aside from performing the above, the configuration is the same as that described in relation to the first embodiment. However, the calculation of the edge amount of each pixel, the variance or the maximum value of the variance, and the threshold ε is performed for the Y component, and these calculated values are commonly used for the smoothing filter processing for each of the Y, Cb, and Cr components.

以上に述べた実施形態に係る画像処理装置における処理内容についての説明は、本発明に係る画像処理方法の処理手順の説明でもあることは明らかである。よって、本発明に係る画像処理方法の実施形態についての説明は繰り返さない。   It is obvious that the description of the processing contents in the image processing apparatus according to the embodiment described above is also the description of the processing procedure of the image processing method according to the present invention. Therefore, the description of the embodiment of the image processing method according to the present invention will not be repeated.

また、図１１，図１４又は図１７に関連して説明したようなプログラム、及び、同プログラムが記録された磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶素子などの各種情報記録（記憶）媒体も本発明に包含される。   Further, there is a program as described with reference to FIG. 11, FIG. 14 or FIG. 17 and various information recording (storage) media such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, and a semiconductor storage element on which the program is recorded. Included in the present invention.

なお、以上に述べた実施形態はJPEG2000の符号化データの伸長画像データを処理するものであったが、JPEG2000以外のウェーブレット変換を利用する符号化方式やウェーブレット変換以外の周波数変換を利用する他の符号化方式により圧縮された符号化データの伸長画像データに対しても本発明を適用し得ることは明らかである。   The embodiment described above is for processing decompressed image data of JPEG2000 encoded data, but other encoding methods using wavelet transforms other than JPEG2000 and frequency transforms other than wavelet transforms are used. It is obvious that the present invention can be applied to decompressed image data of encoded data compressed by the encoding method.

JPEG2000のロスレス圧縮における原信号と復号信号の説明図である。It is explanatory drawing of the original signal and decoded signal in the lossless compression of JPEG2000. JPEG2000のロシー圧縮における原信号と復号信号の説明図である。It is explanatory drawing of the original signal and decoded signal in the lossy compression of JPEG2000. JPEG2000の圧縮処理の概要を説明するためのブロック図である。It is a block diagram for demonstrating the outline | summary of the compression process of JPEG2000. JPEG2000における画像、タイル、サブバンド、プリシンクト、コードブロックの大小関係の説明図である。It is explanatory drawing of the magnitude relationship of the image, tile, subband, precinct, and code block in JPEG2000. JPEG2000のレイヤ構造の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the layer structure of JPEG2000. 図５に示したレイヤ構造におけるパケットの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the packet in the layer structure shown in FIG. 本発明の一実施形態を説明するためのブロック図である。It is a block diagram for describing one embodiment of the present invention. 画像処理装置の実施例１を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a first embodiment of an image processing apparatus. エッジ量検出フィルタの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an edge amount detection filter. 平滑化フィルタ係数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a smoothing filter coefficient. 図８に示した画像処理装置をプログラムで実現する例を説明するためのフローチャートである。9 is a flowchart for explaining an example of realizing the image processing apparatus shown in FIG. 8 by a program. 画像処理装置の実施例２を示すブロック図である。It is a block diagram which shows Example 2 of an image processing apparatus. 平滑化フィルタ係数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a smoothing filter coefficient. 図１２に示した画像処理装置をプログラムで実現する例を説明するためのフローチャートである。13 is a flowchart for explaining an example in which the image processing apparatus shown in FIG. 12 is realized by a program. 画像処理装置の実施例３を示すブロック図である。It is a block diagram which shows Example 3 of an image processing apparatus. 平滑化フィルタ係数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a smoothing filter coefficient. 図１５に示した画像処理装置をプログラムで実現する例を説明するためのフローチャートである。16 is a flowchart for explaining an example of realizing the image processing apparatus shown in FIG. 15 by a program. 分散、分散最大値、閾値ε算出の説明図である。It is explanatory drawing of dispersion | distribution, dispersion | distribution maximum value, and threshold value (epsilon) calculation. 本発明の他の実施形態を説明するためのブロック図である。It is a block diagram for demonstrating other embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１００ 伸長処理装置
１１０ 画像処理装置
１１１ エッジ量算出手段
１１２ 閾値ε算出手段
１１３ フィルタ処理手段
１１４ 画素選択手段
１１５ 平滑化フィルタ手段
１３１ 分散算出手段
１３２ 閾値ε算出手段
１３３ フィルタ処理手段
１３４ 画素選択手段
１３５ 平滑化フィルタ手段
１５１ 分散算出手段
１５２ 分散最大値算出手段
１５３ 閾値ε算出手段
１５４ フィルタ処理手段
１５５ 画素選択手段
１５６ 平滑化フィルタ手段 100 Decompression processing unit 110 Image processing unit 111 Edge amount calculation unit 112 Threshold value ε calculation unit 113 Filter processing unit 114 Pixel selection unit 115 Smoothing filter unit 131 Dispersion calculation unit 132 Threshold value ε calculation unit 133 Filter processing unit 134 Pixel selection unit 135 Smoothing Filter means 151 dispersion calculation means 152 dispersion maximum value calculation means 153 threshold ε calculation means 154 filter processing means 155 pixel selection means 156 smoothing filter means

Claims (19)

画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
Edge amount calculating means for calculating an edge amount (absolute value) for each pixel of the image data;
For each pixel of the image data, threshold ε calculating means for calculating the threshold ε based on the edge amount calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
Filter processing means for performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using neighboring pixels in which an edge amount not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated;
An image processing apparatus comprising: 画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating the variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
Filter processing means for performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using neighboring pixels whose variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated;
An image processing apparatus comprising: 画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 An image processing apparatus that performs processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating the variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a variance maximum value calculating means for obtaining a maximum value of variance calculated for pixels in a small block including the image data;
For each pixel of the image data, threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the maximum value of variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
Filter processing means for performing a smoothing filter process for each pixel of the image data using a neighboring pixel in which the maximum value of variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated;
An image processing apparatus comprising: 前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記エッジ量の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 The image data consists of R, G and B components,
2. The image processing according to claim 1, wherein the calculation of the edge amount, the calculation of the threshold value ε, and the smoothing filter processing are performed independently for each of R, G, and B components of the image data. apparatus. 前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 The image data consists of R, G and B components,
The image processing apparatus according to claim 2, wherein the calculation of the variance, the calculation of the threshold value ε, and the smoothing filter processing are performed independently for each of R, G, and B components of the image data. . 前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記分散の最大値の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。 The image data consists of R, G and B components,
The variance calculation, the maximum variance calculation, the threshold ε calculation, and the smoothing filter processing are performed independently for each of R, G, and B components of the image data. The image processing apparatus according to claim 3. 前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＹコンポーネントについて前記エッジ量の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、
前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られたエッジ量及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 The image data consists of Y, Cr, Cb components,
The calculation of the edge amount and the calculation of the threshold value ε are performed for the Y component of the image data,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the smoothing filter process is performed on each of Y, Cr, and Cb components of the image data using an edge amount and a threshold value ε obtained for the Y component. . 前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、
前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。 The image data consists of Y, Cr, Cb components,
The variance calculation and the threshold value ε are respectively calculated for the Y component of the image data,
The image processing apparatus according to claim 2, wherein the smoothing filter process is performed on each of the Y, Cr, and Cb components of the image data using a variance and a threshold value ε obtained for the Y component. 前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出、前記分散の最大値の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、
前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散の最大値及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。 The image data consists of Y, Cr, Cb components,
For the Y component of the image data, calculation of the variance, calculation of the maximum value of the variance, and calculation of the threshold value ε are performed, respectively.
4. The image according to claim 3, wherein the smoothing filter processing is performed on each of the Y, Cr, and Cb components of the image data by using the maximum value of the variance and the threshold value ε obtained for the Y component. Processing equipment. 前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする請求項１，２又は３記載の画像処理装置。   4. The image processing apparatus according to claim 1, wherein a quantization degree is used instead of the compression rate of the encoded data. 画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for performing processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
An edge amount calculating step of calculating an edge amount (absolute value) for each pixel of the image data;
For each pixel of the image data, a threshold ε calculation step for calculating a threshold ε based on the edge amount calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A filter processing step of performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using a neighboring pixel in which an edge amount not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated;
An image processing method comprising: 画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for performing processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating step for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a threshold ε calculation step for calculating a threshold ε based on the variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A filter processing step of performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using neighboring pixels whose variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated;
An image processing method comprising: 画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。 An image processing method for performing processing for suppressing pseudo edges while preserving true edges on image data obtained by expanding encoded data of an image,
For each pixel of the image data, a variance calculating step for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a dispersion maximum value calculating step for obtaining a maximum value of dispersion calculated for pixels in a small block including the image data;
For each pixel of the image data, a threshold ε calculation step of calculating a threshold ε based on the maximum value of variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A filter processing step for performing a smoothing filter process on each pixel of the image data using a neighboring pixel in which a maximum value of variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated;
An image processing method comprising: 前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする請求項１１，１２又は１３記載の画像処理方法。   The image processing method according to claim 11, wherein a degree of quantization is used instead of the compression rate of the encoded data. 画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。 In order to suppress the pseudo edge while preserving the true edge of the image data obtained by decompressing the encoded data of the image,
Edge amount calculating means for calculating an edge amount (absolute value) for each pixel of the image data;
For each pixel of the image data, a threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the edge amount calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A program that causes each pixel of the image data to function as a filter processing unit that performs a smoothing filter process using a neighboring pixel in which an edge amount that does not exceed the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. 画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。 In order to suppress the pseudo edge while preserving the true edge of the image data obtained by decompressing the encoded data of the image,
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a threshold ε calculating means for calculating a threshold ε based on the variance calculated for the pixel and the compression rate of the encoded data;
A program that causes each pixel of the image data to function as a filter processing unit that performs a smoothing filter process using neighboring pixels whose variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. 画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。 In order to suppress the pseudo edge while preserving the true edge of the image data obtained by decompressing the encoded data of the image,
For each pixel of the image data, a variance calculating means for calculating a variance of pixel values in a small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a variance maximum value calculating means for obtaining a maximum variance calculated for the pixels in the small block including the pixel,
For each pixel of the image data, a threshold value ε calculating means for calculating a threshold value ε based on a maximum value of variance calculated for the pixel and a compression rate of the encoded data;
Each pixel of the image data is caused to function as a filter processing unit that performs a smoothing filter process using a neighboring pixel in which a maximum value of variance not exceeding the threshold value ε calculated for the pixel is calculated. program. 前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする請求項１５，１６又は１７記載のプログラム。   18. The program according to claim 15, 16 or 17, wherein a quantization degree is used instead of the compression rate of the encoded data. 請求項１５，１６，１７又は１８記載のプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な情報記録媒体。   A computer-readable information recording medium on which the program according to claim 15, 16, 17, or 18 is recorded.

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