JP3282138B2 - 画像データ圧縮処理方法および画像データ再構成方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像データの圧縮処理方
法、特に詳細にはウェーブレット変換を用いて原画像の
データ量を削減するための画像データの圧縮処理方法お
よび圧縮された画像データを再構成する方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】例えばＴＶ信号等、中間調画像を担持す
る画像信号は膨大な情報量を有しているので、その伝送
には広帯域の伝送路が必要である。そこで従来より、こ
のような画像信号は冗長性が大きいことに着目し、この
冗長性を抑圧することによって画像データを圧縮する試
みが種々なされている。また最近では、例えば光ディス
クや磁気ディスク等に中間調画像を記録することが広く
行われており、この場合には記録媒体に効率良く画像信
号を記録することを目的として画像データ圧縮が広く適
用されている。

【０００３】このような画像データの圧縮方法の一つと
して、従来から、画像データを格納，伝送等する場合
に、該画像データに予測符号化による圧縮処理を施して
データ量を圧縮減少せしめた上で格納，伝送等を行い、
画像再生の際はその圧縮された画像データ（圧縮画像デ
ータ）に復号処理を施して伸長し、その伸長された画像
データ（伸長画像データ）に基づいて可視像を再生する
ような方法が採用されている。

【０００４】また、画像データ圧縮方法の一つとして、
ベクトル量子化を利用する方法が知られている。この方
法は、２次元画像データを標本数Ｋ個のブロックに分割
し、予めＫ個のベクトル要素を規定して作成した相異な
る複数のベクトルから成るコードブックの中で、上記ブ
ロックの各々内の画像データの組と最小歪にて対応する
ベクトルをそれぞれ選択し、この選択されたベクトルを
示す情報を各ブロックと対応させて符号化するようにし
たものである。

【０００５】上述のようなブロック内の画像データは互
いに高い相関性を有しているので、各ブロック内の画像
データを、比較的少数だけ用意したベクトルのうちの１
つを用いてかなり正確に示すことが可能となる。したが
って、画像データの伝送あるいは記録は、実際のデータ
の代わりにこのベクトルを示す符号を伝送あるいは記憶
することによってなし得るから、データ圧縮が実現され
るのである。例えば256 レベル（＝８ｂｉｔ）の濃度ス
ケールの中間調画像における64画素についての画像デー
タ量は、８×64＝５１２ｂｉｔとなるが、この64画素を
１ブロックとして該ブロック内の各画像データを64要素
からなるベクトルで表わし、このようなベクトルを256
通り用意したコードブックを作成するものとすれば、１
ブロック当りのデータ量はベクトル識別のためのデータ
量すなわち８ｂｉｔとなり、結局データ量を８／（８×
64）＝１／64に圧縮可能となる。

【０００６】以上のようにして画像データを圧縮して記
録あるいは伝送した後、ベクトル識別情報が示すベクト
ルのベクトル要素を各ブロック毎の再構成データとし、
この再構成データを用いれば原画像が再現される。

【０００７】また、上述した予測符号化によるデータ圧
縮を行う場合の圧縮率を向上させる方法の１つとして、
予測符号化処理と共に画像データのビット分解能（濃度
分解能）を低下させる、すなわち画像データをより粗く
量子化する量子化処理を行うことが考えられる。

【０００８】そこで、本願出願人により、上述した予測
符号化による方法と量子化による方法とを組み合わせた
補間符号化による画像データ圧縮方法が提案されている
（特開昭62−247676号公報）。この方法は、画像データ
を適当な間隔でサンプリングした主データと該主データ
以外の補間データとに区分し、補間データは上記主デー
タに基づいて内挿予測符号化処理、すなわち補間データ
を主データに基づいて内挿予測し、予測誤差に対してハ
フマン符号化等の可変長符号化（値により符号長が変わ
るような信号への変換）を行うことにより画像データを
圧縮するものである。

【０００９】また、画像データを圧縮するにあたっては
当然圧縮率は高い方が望ましい。しかしながら、上記補
間符号化において大きな圧縮率の向上を望むことは技術
的に困難であり、従ってより大きな圧縮率を達成するた
め、空間分解能を小さくする画像データ数減少処理を上
記補間符号化と組合わせることが考えられる。

【００１０】そこで本願出願人により、上述した補間符
号化と画像データ数減少処理とを組み合わせ、より高画
質を維持しつつより高い圧縮率を達成し得る画像データ
圧縮方法が提案されている（特開平2-280462号公報）。

【００１１】一方、上述した画像データを処理するため
の方法としてウェーブレット変換なる方法が提案されて
いる。

【００１２】ここで、ウェーブレット変換について説明
する。

【００１３】ウェーブレット変換は、周波数解析の方法
として近年開発されたものであり、ステレオのパターン
マッチング、データ圧縮等に応用がなされているもので
ある（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets a
nd Signal Processing,IEEESP MAGAZINE,P.14-38,OCTOB
ER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of aWavele
t Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEOR
Y,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。

【００１４】このウェーブレット変換は、図８に示すよ
うな関数ｈを基本ウェーブレット関数として、

【数１】 なる式において信号を複数の周波数帯域毎の周波数信号
に変換するため、フーリエ変換のような偽振動の問題が
発生しない。すなわち、関数ｈの周期および縮率を変化
させ、原信号を移動させることによりフィルタリング処
理を行えば、細かな周波数から粗い周波数までの所望と
する周波数に適合した周波数信号を作成することができ
る。例えば、図９に示すように、信号Sorgをウェーブレ
ット変換し、各周波数帯域毎に逆ウェーブレット変換し
た信号と、図10に示すように信号Ｓorg をフーリエ変換
し、各周波数帯域毎に逆フーリエ変換した信号で見てみ
ると、ウェーブレット変換はフーリエ変換と比べて原信
号Ｓorg の振動と対応した周波数帯域の周波数信号を得
ることができる。すなわち、フーリエ変換において原信
号Ｓorg の部分Ｂと対応する周波数帯域７の部分Ｂ′に
は振動が発生しているのに対し、ウェーブレット変換で
は原信号Ｓorg の部分Ａと対応する周波数帯域Ｗ７の部
分Ａ′には原信号と同様に振動は発生していないものと
なる。

【００１５】また、このウェーブレット変換を用いて、
前述した画像データの圧縮を行う方法が提案されている
（Marc Antonini et al.，Image Coding Using Wavelet
Transform，IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING
，VOL.1 ，NO.2，p205-220，APRIL 1992）。

【００１６】この方法は、画像を表す原画像データを、
所定の基本ウェーブレット関数により所定間隔でサンプ
リングをしながら順次ウェーブレット変換を行うことに
より、原画像データを主副両方向について高周波数帯域
から低周波数帯域までの周波数帯域の組合わせが異なる
複数の画像データに分解し、これらの画像データに対し
てノイズ成分を多く担持する高周波数帯域の画像データ
にはビット数を少なくするあるいはビット数を０とし、
主要被写体の情報を担持する低周波数帯域の画像データ
にはビット数を多く割り当てて前述したベクトル量子化
を施すことにより、原画像データの圧縮を行うものであ
る。この方法によれば、原画像データの圧縮率を向上さ
せることができ、また、圧縮された画像データに対して
所定のサンプリング間隔で間引かれたデータの部分を補
完しつつ順次逆ウェーブレット変換を施すことにより、
原画像を完全に復元することができる。

【００１７】上述したウェーブレット変換を用いて画像
データを圧縮する方法においては、ウェーブレット変換
と所定間隔でのサンプリングとを繰返すことにより原画
像データを高周波数帯域から低周波数帯域までの画像デ
ータに分割するものであるため、サンプリングを行う際
にエリアジングを生じるものである。ここで、エリアジ
ングとは元のデータの高周波成分が低周波成分に混合し
てしまう現象をいう。したがって、画像データをサンプ
リングすることにより、サンプリングされた画像データ
の高周波成分が低周波成分に混合してしまう。例えば、
前述したサンプリング間隔を画像データの１画素毎にサ
ンプリングした場合、ナイキスト周波数（限られた周波
数帯域を持つ信号を一定間隔で標本化する場合に、元信
号波形を一義的に記述できる標本間隔の最大値の逆数）
の高周波成分は低周波成分に混合され、画像データのナ
イキスト周波数は元の画像データのナイキスト周波数の
１／２となってしまう。このようなエリアジングが発生
することにより、ウェーブレット変換された画像データ
を逆ウェーブレット変換する場合に、サンプリグされた
データを原画像のまま完全に復元することがっできず、
サンプリングされた画像データの部分にアーチファクト
（偽画像）が発生するという問題がある。

【００１８】この問題は、原画像データにウェーブレッ
ト変換を施す際に用いる基本ウェーブレット関数を適切
に選択することにより、解決することができる。すなわ
ち、基本ウェーブレット関数を適切に選択することによ
り、ウェーブレット変換された画像データを逆ウェーブ
レット変換する際に、エリアジングの影響を低周波数帯
域と高周波数帯域とで互いに補償することができるた
め、画像データをサンプリングすることにより発生する
エリアジングによってはアーチファクトは発生しない。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たAntoniniらの方法は、ウェーブレット変換により得ら
れた画像データのうち高周波数帯域の画像データについ
ては、ビット数を０もしくは少なくして量子化を行うも
のであるため、画像データを逆ウェーブレット変換する
際に必要なエリアジングを補償すべき画像データが０と
なるあるいは少なくなってしまう。したがって、上述し
たAntoniniらの方法は画像データの圧縮率は向上させる
ことはできるものの、圧縮された画像データを再構成し
た際にエリアジングを適切に補償することができず、再
構成した画像に前述したアーチファクトが発生してしま
うものであった。

【００２０】このような問題は、ウェーブレット変換を
行う際の基本ウェーブレット関数のフィルタサイズを大
きくすることにより、周波数変換レスポンスの自由度を
大きくしてエリアジングを少なくすることにより解決す
ることができるが、基本ウェーブレット関数のフィルタ
サイズを大きくすると、ウェーブレット変換を行うため
の演算時間が長くなり、高速な圧縮処理を行うことがで
きないものであった。

【００２１】本発明は上記事情に鑑み、高い圧縮率によ
り画像データを圧縮することができるとともに、再構成
された画像に発生するアーチファクトの問題もなく、さ
らに高速に処理を行うことができる画像データ圧縮処理
方法および画像データ再構成方法を提供することを目的
とするものである。

【００２２】

【課題を解決するための手段】本発明による画像データ
圧縮処理方法は、画像を表す原画像データを所定間隔に
よりサンプリングしつつウェーブレット変換を順次施す
ことにより、該原画像データを高周波数帯域から低周波
数帯域までの異なる周波数帯域を表す複数の係数画像デ
ータに順次分解し、該複数の係数画像データを少なくと
も最も高い周波数帯域の係数画像データについて他の周
波数帯域の係数画像データよりも小さいビット数により
量子化し、該量子化された前記係数画像データを符号化
することにより前記原画像データの高周波成分における
ノイズを除去して前記原画像データに圧縮処理を施す画
像データ圧縮処理方法において、前記係数画像データの
周波数帯域が低いほど、エリアジングを低減させるフィ
ルタサイズが大きい関数を基本ウェーブレット関数とし
て前記ウェーブレット変換を施すことを特徴とするもの
である。

【００２３】また、本発明による画像データ再構成方法
は、前記符号化された係数画像データを復号化し、該復
号化された係数画像データについて周波数帯域が低いほ
ど、エリアジングを低減させるフィルタサイズが大きい
関数を基本ウェーブレット関数として逆ウェーブレット
変換を施すことにより、本発明による画像データ圧縮処
理方法により圧縮された前記原画像データを再構成する
ことを特徴とするものである。

【００２４】

【作用】本発明による画像データ圧縮処理方法は、ウェ
ーブレット変換を行うことにより画像データの圧縮を行
う上述したAntoniniらの画像データ圧縮処理方法におい
て、原画像データをサンプリングしつつウェーブレット
変換を施す際に、低周波数帯域の係数画像データに対し
ては、高周波数帯域の係数画像データと比較して、ウェ
ーブレット変換を施す際に用いる基本ウェーブレット関
数のフィルタサイズを大きくしたことを特徴とするもの
である。すなわち、高周波数帯域の画像データはノイズ
等の成分を多く含みかつ処理すべきデータ数が多いた
め、エリアジングが発生しても原画像の画質にはそれほ
ど影響を与えないことから、フィルタサイズが小さい基
本ウェーブレット関数によりにウェーブレット変換を行
うことにより高速に圧縮処理を行うようにしたものであ
る。一方、低周波数帯域の係数画像データは、重要な情
報を担持しておりかつ処理すべきデータ数も少ないた
め、フィルタサイズが大きい基本ウェーブレット関数に
よりウェーブレット変換を行いエリアジングを少なくす
るようにしたものである。

【００２５】このため、圧縮された減画像データを再構
成した場合にも、重要な情報を担持する周波数帯域の画
像にはエリアジングによるアーチファクトが発生せず、
また、処理すべきデータ数の多い高周波数帯域の画像デ
ータを高速にウェーブレット変換することができる。し
たがって全体として、アーチファクトのない画像を再構
成することができ、高速に画像データの圧縮処理を行う
ことができるとともに、高い圧縮率により画像データを
圧縮することが可能となる。

【００２６】

【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例について
説明する。

【００２７】図１は本発明による画像データ圧縮処理方
法の実施例の基本的概念を表す図である。

【００２８】図１に示すように、本発明による画像デー
タ圧縮処理方法は、原画像を表す原画像データ１に対し
て前述したAntoniniらの方法により、低周波数帯域ほど
フィルタサイズが大きい関数を基本ウェーブレット関数
としてウェーブレット変換２を施して複数の周波数帯域
毎の係数画像データ３を得る。次いで、ウェーブレット
変換２により得られた係数画像データ３に対して、周波
数帯域が高いほど低いビット数により量子化４を施し、
この量子化４がなされた各画像データ３に対して符号化
５を行うものである。

【００２９】以下本発明による実施例の詳細について説
明する。

【００３０】本実施例は、例えば特開昭55-12492号公報
や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光体シ
ートを利用した放射線画像情報記録再生システムにおい
て、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像
をレーザビーム走査によりデジタル画像データとして読
み取ったものを対象としている。なお、放射線画像の読
み取りは、図２に示す様に、蓄積性蛍光体シート10に対
して主走査方向（横方向）にレーザビームを走査させな
がらシート10を副走査方向（縦方向）に移動させてシー
ト10を２次元走査することにより行われたものである。

【００３１】次いで、原画像データに対してウェーブレ
ット変換がなされる。

【００３２】図３は、原画像データＳorg に対するウェ
ーブレット変換の詳細を表す図である。

【００３３】なお、本実施例においては、ウェーブレッ
ト変換の各係数が直交する直交ウェーブレット変換を行
うものであり、前述したMarc Antonini らの文献に記載
されているものである。さらに、本実施例においては、
ウェーブレット変換により得られた係数画像データのう
ち最も高い周波数帯域の係数画像データについて、ビッ
ト数を０として量子化を行うものとする。

【００３４】まず、図３に示すように、原画像データＳ
org の主走査方向に基準となる基本ウェーブレット関数
より求められる基本ウェーブレット関数（以下単に関数
とする）ｇ_Ｎ と関数ｈ_Ｎ とによりフィルタリング処
理を行う。すなわち、このような関数ｇ_Ｎ ，ｈ_Ｎ に
よる主走査方向に並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処
理を副走査方向に一画素ずつズラしながら行い、原画像
データＳorg の主走査方向の係数画像データを求めるも
のである。

【００３５】ここで、関数ｇ_Ｎ ，ｈ_Ｎ は基準となる
基本ウェーブレット関数より一意に求められるものであ
り、係数画像データがウェーブレット変換により低周波
数帯域のデータとなるにつれてフィルタサイズを大きく
するものである。この関数ｈ_Ｎ は、以下の表１に示す
ものである。なお、表１にはＮ＝２（最もフィルタサイ
ズが小さい関数、すなわち基準となる基本ウェーブレッ
ト関数）からＮ＝10（最もフィルタサイズが大きい関
数）までを示すものとする。ここで、ｇ_Ｎ はｈ_Ｎ よ
り求められるものであり、ｇ_Ｎ とｈ_Ｎ との関係は以
下の式(2) に示すものとする。

【００３６】

【表１】 ｇ_Ｎ ＝（−１）^ｎ ｈ_Ｎ …(2) なお、上述した原画像データＳorg については最もフィ
ルタサイズが小さい関数ｇ_２ ，ｈ_２ によりフィルタ
リング処理がなされ、原画像データの係数画像データＷ
g0，Ｗh0が求められるものとする。ここで、関数ｈ_２
をその周波数強調特性とともに図４に示す。

【００３７】このようにして、関数ｇ_２ ，ｈ_２ によ
り係数画像データＷg0、Ｗh0が求められると、係数画像
データＷg0、Ｗh0について、主走査方向の画素を１画素
おきにサンプリングし、主走査方向の画素数を1/2 にす
る。このサンプリングにより、関数ｈ_２ によりフィル
タリングされた画像データのナイキスト周波数のうち、
ナイキスト周波数0.5 以上の高周波数成分が0.5 以下の
低周波数成分と混合するエリアジングが発生する。次い
で、この画素が間引かれた係数画像データＷg0、Ｗh0そ
れぞれの副走査方向に関数ｇ_２ ，ｈ_２ によりフィル
タリング処理を行い、係数画像データＷＷ_０ ，ＷＶ
_０ ，ＶＷ_０ およびＶＶ_０ を得る。

【００３８】次いで係数画像データＷＷ_０ ，Ｗ
Ｖ_０ ，ＶＷ_０ およびＶＶ_０ について、副走査方向
の画素を１画素おきにサンプリングし、副走査方向の画
素数を1/2とする処理を行う。このサンプリングにより
上述したのと同様にエリアジングが発生する。これによ
り、各係数画像データＶＶ_０ ，ＷＶ_０ ，ＶＷ_０ ，
ＷＷ_０ の画素数は原画像データＳorg の画素数の1/4
となる。次いで、関数ｇ_２，ｈ_２ よりもフィルタサイ
ズが大きい関数ｇ_３ ，ｈ_３ により係数画像データＶ
Ｖ_０ の主走査方向によりフィルタリング処理を行う。
なお、関数ｈ_３ は表１に示されるようにフィルタサイ
ズは６であり関数ｇ_３ は関数ｈ_３ より求められる。

【００３９】すなわち、関数ｇ_３ ，ｈ_３ により主走
査方向に並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処理を副走
査方向に一画素づつズラながら行い、係数画像データＶ
Ｖ_０の主走査方向の係数画像データＷg1およびＷh1を求
めるものである。

【００４０】ここで係数画像データＶＶ_０ は主副両方
向についてサンプリングにより画素数が原画像データの
1/2 となっているため、画像の周波数帯域は原画像デー
タと比較して半分となっている。したがって、係数画像
データＶＶ_０ を関数ｇ_３，ｈ_３ でフィルタリング処
理を施すことにより、原画像データの周波数成分のうち
係数画像データＶＶ_０ が表す周波数成分よりも低周波
数成分を表す係数画像データＷg1，Ｗh1が求められる。

【００４１】このようにして、係数画像データＷg1，Ｗ
h1が求められると、係数画像データＷg1，Ｗh1につい
て、主走査方向の画素を１画素おきにサンプリングし、
主走査方向の画素数をさらに1/2 とする。次いで係数画
像データＷg1、Ｗh1それぞれの副走査方向に関数
ｇ_３ ，ｈ_３ によりフィルタリング処理を行い、係数
画像データＷＷ_１ ，ＷＶ_１ ，ＶＷ_１ およびＶＶ
_１ を得る。

【００４２】次いで係数画像データＷＷ_１ ，Ｗ
Ｖ_１ ，ＶＷ_１ ，ＶＶ_１ について、副走査方向の画
素を１画素おきにサンプリングし、副走査方向の画素数
を1/2 とする処理を行う。これにより、各係数画像デー
タＶＶ_１ ，ＷＶ_１ ，ＶＷ_１ ，ＷＷ_１ の画素数は
原画像データＳorg の画素数の1/16となる。

【００４３】以下、上述したのと同様にして、画素が間
引かれた係数画像データＶＶ_１ の主走査方向に関数ｇ
_３ ，ｈ_３ よりもフィルタサイズが大きい関数
ｇ_４ ，ｈ_４ によりフィルタリング処理を行い、さら
に得られた係数画像データの主走査方向の画素をサンプ
リングし、この画素を間引いた係数画像データについ
て、副走査方向に関数ｇ_４ ，ｈ_４ によりフィルタリ
ング処理を行い、係数画像データＷＷ_２ ，ＷＶ_２ ，
ＶＷ_２ ，ＶＶ_２ を得る。

【００４４】このようなウェーブレット変換をＮ回繰り
返すことにより係数画像データＷＷ_０ 〜ＷＷ_Ｎ ，Ｗ
Ｖ_０ 〜ＷＶ_Ｎ ，ＶＷ_０ 〜ＶＷ_Ｎ ，およびＶＶ
_Ｎ を得る。ここで、Ｎ回目のウェーブレット変換によ
り得られる係数画像データＷＷ_Ｎ ，ＷＶ_Ｎ ，ＶＷ
_Ｎ ，ＶＶ_Ｎ は、サンプリングにより原画像データと
比較して主副両方向の画素数が(1/2）^Ｎ となっている
ため、各係数画像データはＮが大きいほど周波数帯域が
低く、原画像データの周波数成分のうち低周波成分を表
すデータとなる。

【００４５】したがって、係数画像データＷＷ_ｉ （ｉ
＝０〜Ｎ、以下同様）は、原画像データＳorg の主副両
方向の周波数の変化を表すものであり、ｉが大きいほど
低周波信号となる。また係数画像データＷＶ_ｉ は画像
信号Ｓorg の主走査方向の周波数の変化を表すものであ
り、ｉが大きいほど低周波信号となっている。また、主
走査方向の周波数は副走査方向の周波数より低いものと
なっている。さらに係数画像データＶＷ_ｉ は画像信号
Ｓorg の副走査方向の周波数の変化を表すものであり、
ｉが大きいほど低周波信号となり、副走査方向の周波数
は主走査方向の周波数より低いものとなっている。

【００４６】ここで、図６に係数画像データを複数の周
波数帯域毎に表す図である。なお、図６においては便宜
上３回目のウェーブレット変換を行った状態までを表す
ものとする。なお、図６において係数画像データＷＷ
_３ は原画像を主副各方向が(1/2）^３ に縮小したもの
となっている。

【００４７】またウェーブレット変換の回数を重ねるに
つれ表１に示すように関数ｇ_Ｎ ，ｈ_Ｎ のフィルタサ
イズを大きくしていくことにより、係数画像データの画
素をサンプリングする際に発生するエリアジングを少な
くすることができる。例えば、図５に示すような関数ｈ
_１０においては、フィルタサイズは20となっており、周
波数強調特性は図５(b) に示すものとなっている。すな
わち、関数ｈ_１０においては、ナイキスト周波数0.5 以
上の強調度は図４(b) に示す関数ｈ_２ の強調度を比較
して小さくなっている。したがって、画素のサンプリン
グによりナイキスト周波数0.5 以下の低周波成分に混合
される高周波数成分が少なくなり、エリアジングが低減
されるものである。

【００４８】一方、基本ウェーブレット関数のフィルタ
サイズを大きくすると、フィルタリングを行うための演
算量が増え、処理時間が長くなるが、上述したサンプリ
ングにより、低周波数帯域の係数画像データのデータ量
は高周波数帯域の係数信号と比較して少なくなっている
ため、処理時間が長くなることによる圧縮処理の遅延は
問題とならないものである。

【００４９】次いで、再度のウェーブレット変換が施さ
れた、ウェーブレット再変換係数信号ＷＶ_ｉ ，ＶＷ
_ｉ （ｉ＝１は除く）、ＷＷ_ｉ ，ＶＶ_ｉ について量
子化がなされる。

【００５０】ここで、各係数画像データのうち、高周波
数帯域の係数画像データは、ノイズ等の不要な情報を担
持するものであり、低周波数帯域の係数画像データにつ
いては、主要被写体等の重要な情報を担持するものであ
るため、高周波数帯域の係数信号ほど、低いビット数に
より量子化を行う。すなわち、図６に示すように、高周
波数帯域となる係数画像データＷＷ_１ ，ＷＶ_１ ，Ｖ
Ｗ_１ については０ビットとし、係数画像データＷＷ
_２ については１ビット、係数画像データＷＶ_２，ＶＷ
_２ については２ビット、それ以上の係数画像データに
ついては、８ビットで量子化を行う。

【００５１】ここで、データを量子化する際には、ビッ
ト数が高いほど原画像に近い状態でデータを圧縮するこ
とができるが、圧縮率をそれほど向上させることができ
ない。また、ビット数を低くすれば圧縮率を向上させる
ことができるが、圧縮データを復元した際の誤差が大き
く、原画像と比較してノイズが多いものとなる。

【００５２】したがって、本発明においては、ノイズ成
分を多く担持する高周波数帯域の画像データにはビット
数を少なく、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域
の画像データにはビット数を多く割り当てるようにした
ため、重要な部分ほどビット数を高くして画質を維持
し、重要でない部分は画質はそれほど問題とならないこ
とからビット数を低くし、全体として画像の主要部分の
画質を維持しつつ、圧縮率を向上させるようにしたもの
である。

【００５３】このようにして各係数画像データの量子化
を行った後、前述したハフマン符号化、予測符号化等の
符号化を行うことにより圧縮処理がなされる。

【００５４】なお、量子化のレベルは、各ラベル毎に一
定のものとして説明したが、周波数帯域毎に量子化のレ
ベルを変えるようにしてもよく、例えば、高周波数帯域
ではより量子化のビット数を小さくする。また、量子化
のレベルとしてビット数を０と設定してもよく、この場
合は、符号長が０となるので高圧縮率を実現することが
できる。

【００５５】このように符号化がなされて圧縮された原
画像データＳorg は例えば光ディスク等の記録媒体に格
納され、保存、移送等がなされる。

【００５６】次に圧縮されたデータを再構成する方法に
ついて説明する。

【００５７】まず、圧縮された原画像データに対し、ハ
フマン符号化や予測符号化に対する復号化を行うことに
より、前述した各係数画像データＷＶ_ｉ ，ＶＷ_ｉ ，
ＷＷ_ｉ を得る。

【００５８】次いで、復号化がなされることにより得ら
れた係数画像データＷＶ_ｉ ，ＶＷ_ｉ ，ＷＷ_ｉ ，Ｖ
Ｖ_ｉ について逆ウェーブレット変換を施す。

【００５９】図７は、逆ウェーブレット変換の詳細を表
す図である。

【００６０】図７に示すように、まず各係数画像データ
ＶＶ_Ｎ ，ＶＷ_Ｎ ，ＷＶ_Ｎ ，ＷＷ_Ｎ について副走
査方向に並ぶ画素間に１画素分の間隔をあける処理を行
う（図では×２と表示）。次いでこの間隔があけられた
係数画像データＶＶ_Ｎ を副走査方向に前述した関数ｈ
_Ｎ とは異なる関数ｈ_Ｎ ′により、係数画像データＶ
Ｗ_Ｎ を副走査方向に前述した関数ｇ_Ｎ とは異なる関
数ｇ_Ｎ ′によりフィルタリング処理を行う。すなわ
ち、関数ｇ_Ｎ ′，ｈ_Ｎ ′による係数画像データＶＶ
_Ｎ ，ＶＷ_Ｎ の副走査方向に並ぶ一列の画素毎のフィ
ルタリング処理を主走査方向に一画素ずつズラしながら
行い、係数画像データＶＶ_Ｎ ，ＶＷ_Ｎの逆係数画像デ
ータを得、これを２倍して加算することにより逆係数画
像データＷhN′を得る。

【００６１】ここで関数ｇ_Ｎ ，ｈ_Ｎ と関数
ｇ_Ｎ ′，ｈ_Ｎ ′との関係は、以下の式(3) に示すも
のとなる。

【００６２】 ｈ_Ｎ ′［ｎ］＝ｈ_Ｎ ［−ｎ］ ｇ_Ｎ ′［ｎ］＝ｇ_Ｎ ［−ｎ］ …(3) 但し［−ｎ］は関数の中心軸に関する左右半転を表すす
なわち、関数ｇ_Ｎ ，ｈ_Ｎ とは中心軸に関して左右非
対称な関数ｇ_Ｎ ′，ｈ_Ｎ ′により逆ウェーブレット
変換を行うものである。

【００６３】一方、これと並列して、係数画像データＷ
Ｖ_Ｎ を副走査方向に関数ｈ_Ｎ ′により、係数画像デ
ータＷＷ_Ｎ を副走査方向に関数ｇ_Ｎ ′によりフィル
タリング処理を行い、係数画像データＷＶ_Ｎ ，ＷＷ
_Ｎ の逆係数画像データを得、これを２倍して加算する
ことにより逆係数画像データＷgN′を得る。

【００６４】次いで、逆係数画像データＷhN′，ＷgN′
について主走査方向に並ぶ画素間に１画素分の間隔をあ
ける処理を行う。その後逆係数画像データＷhN′を主走
査方向に関数ｈ_Ｎ ′により、逆係数画像データＷgN′
を主走査方向に関数ｇ_Ｎ ′によりフィルタリング処理
し、係数画像データＷhN′，ＷgN′の逆係数画像データ
を得、これを２倍して加算することにより逆係数画像デ
ータＶＶ_Ｎ−１ ′を得る。

【００６５】次いでこの逆係数画像データＶ
Ｖ_Ｎ−１ ′、係数画像データＶＷ_Ｎ−１ ，ＷＶ
_Ｎ−１ ，ＷＷ_Ｎ−１ について副走査方向に並ぶ画素
間に１画素分の間隔をあける処理を行う。その後この逆
係数画像データＶＶ_Ｎ−１ ′を副走査方向に関数ｈ
_Ｎ−１ ′により、係数画像データＶＷ_Ｎ−１ を副走
査方向に関数ｇ_Ｎ−１ ′によりフィルタリング処理を
行う。すなわち、関数ｈ_Ｎ ，ｇ_Ｎ よりもフィルタサ
イズが小さい関数ｇ_Ｎ−１ ′，ｈ_Ｎ−１ ′による係
数画像データＶＶ_Ｎ−１ ′，ＶＷ_Ｎ−１ の副走査方
向に並ぶ一列の画素毎のフィルタリング処理を主走査方
向に一画素ずつズラしながら行い、係数画像データＶＶ
_Ｎ−１ ′，ＶＷ_Ｎ−１ の逆係数画像データを得、こ
れを２倍して加算することにより逆係数画像データＷhN
-1′を得る。

【００６６】一方、これと並列して、係数画像データＷ
Ｖ_Ｎ−１ を副走査方向に関数ｈ_Ｎ−１ ′により、係
数画像データＷＷ_Ｎ−１ を副走査方向に関数ｇ
_Ｎ−１ ′によりフィルタリング処理を行い、係数画像
データＷＶ_Ｎ−１ ，ＷＷ_Ｎ−１の逆係数画像データを
得、これを２倍して加算することにより逆係数画像デー
タＷgN-1′を得る。

【００６７】次いで、逆係数画像データＷhN-1′，ＷgN
-1′について主走査方向に並ぶ画素間に１画素分の間隔
をあける処理を行う。その後逆係数画像データＷhN-1′
を主走査方向に関数ｈ_Ｎ−１ ′により、逆係数画像デ
ータＷgN-1′を主走査方向に関数ｇ_Ｎ−１ ′によりフ
ィルタリング処理し、係数画像データＷhN-1′，ＷgN-
1′の逆係数画像データを得、これを２倍して加算する
ことにより逆係数画像データＶＶ_Ｎ−２ ′を得る。

【００６８】以下、順次逆係数画像データＶＶ_ｉ ′
（ｉ＝−１〜Ｎ）を作成し、最終的に逆係数画像データ
ＶＶ_−１′を得る。この最終的な逆係数画像データＶＶ
_−１′が原画像データＳorg を表す画像データとなる。

【００６９】このようにして得られた係数画像データＶ
Ｖ_−１′は図示しない画像再生装置に送られて、放射線
画像の再生に供せられる。

【００７０】この再生装置は、ＣＲＴ等のディスプレイ
手段でもよいし、感光フイルムに光走査記録を行う記録
装置であってもよい。

【００７１】このようにして、原画像データＳorg をウ
ェーブレット変換し、複数の周波数帯域毎の画像データ
を得、この画像データのうち高周波数帯域のデータにつ
いて再度ウェーブレット変換を施して複数の周波数帯域
毎のデータを得、これらのデータのうち重要な情報を担
持する部分についてはビット数を高くして量子化し、重
要でない部分についてはビット数を低くして量子化を行
うことにより、重要な部分の画質を維持しつつデータ圧
縮率の向上を図ることができる。

【００７２】ここで、各係数画像データＶＶ_Ｎ ，ＶＷ
_Ｎ ，ＷＶ_Ｎ ，ＷＷ_Ｎ について各画素間に１画素分
の間隔をあけ、関数ｇ_Ｎ ′，ｈ_Ｎ ′により逆ウェー
ブレット変換を施すことにより間隔をあけた部分の画素
についてデータが形成されるが、これは前述したエリア
ジングにより画像データの低周波成分に混在されていた
高周波成分を引き出すことにより復元されて形成される
ものであるため、原画像のデータとは異なるものとなっ
ている、すなわちアーチファクトが発生している。しか
しながら、低周波数帯域の係数画像データについては、
エリアジングが少ないため、このアーチファクトも小さ
くなることから、重要な情報を担持する低周波数帯域の
画像データについてはアーチファクトの少ない画像を得
ることができる。

【００７３】なお、上述した実施例においては、ウェー
ブレット変換を行うための関数ｇ_Ｎ，ｈ_Ｎ として表１
に示すものを用いたが、これに限定されるものではなく
低周波数帯域の係数画像データほどフィルタサイズが大
きい関数であればいかなる関数を用いてもよい。

【００７４】また、これ以外にもウェーブレット変換を
行うことのできる関数であれば、いかなる関数を用いて
もよく、例えば直交ではなく双直交のものを用いてもよ
い。

【００７５】さらに、表１，図４，図５に示すように中
心軸に関して非左右対称な関数のみではなく、中心の軸
に関して左右対称な関数を用いてウェーブレット変換を
行うようにしてもよいものである。このように左右対称
な関数を用いてウェーブレット変換を行った場合は、ウ
ェーブレット変換を行った関数と逆ウェーブレット変換
を行う関数とは同一形状のものとなる。

【００７６】また、上述した実施例においては、放射線
画像を表す原画像データを圧縮処理する実施例について
説明したが、本発明による画像の圧縮処理方法は、通常
の画像についても適用できるものである。

【００７７】例えば、主要被写体として人物等が記録さ
れた35mmネガフイルムの画像を圧縮する実施例について
説明すると、まずこのネガフイルムをデジタルスキャナ
ーで読み取り、この画像を表す画像データを得、この画
像データについて前述したような低周波数帯域ほどフィ
ルタサイズが大きい関数ｇ_Ｎ ，ｈ_Ｎ によりフィルタ
リング処理することによりウェーブレット変換を行う。

【００７８】次いで、前述した実施例と同様に高周波数
帯域の部分については低いビット数、低周波数帯域の部
分については高いビット数により量子化を行い、必要に
応じて符号化を行うことにより画像データを圧縮する。

【００７９】また、この圧縮された画像データを前述し
た実施例と同様に復号化し、さらに逆ウェーブレット変
換を施すことにより、原画像データを再構成することが
できる。

【００８０】このように、圧縮処理を行うことにより、
通常の画像についても重要な部分の画質を維持しつつ、
データの圧縮率を向上させることができるものである。

【００８１】また、上述した実施例においては、係数画
像データを量子化する際に、高周波数帯域の係数信号に
ついてはビット数を０としているが、これに限られるも
のではなく、低周波数帯域の係数信号を量子化する際の
ビット数より低いものであれば、何ビットにしてもよい
ものである。

【００８２】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
る画像データ圧縮処理方法は、ウェーブレット変換によ
り複数の周波数帯域毎の係数画像データを得る際に、低
周波数帯域の係数画像データほどエリアジングを低減さ
せるフィルタサイズが大きい関数を基本ウェーブレット
関数としてウェーブレットを施すようにしたものであ
る。このため、重要な情報を担持する低周波数帯域の係
数画像データほどエリアジングの発生が少なくなり、こ
の画像データを再構成した際にエリアジングが原因で発
生するアーチファクトを減少させることができる。

【００８３】また、フィルタリングすべきデータ数の多
い高周波数帯域の画像データについては、アーチファク
トが発生するがそれほど重要な情報を担持するものでは
ないため、フィルタサイズが小さい周波数によりフィル
タリング速度を向上させたものである。したがって、高
周波数帯域の画像データについては低周波数帯域の画像
データよりも少ないビット数で量子化をすることによ
り、データ圧縮率を向上させつつもアーチファクトのな
い良好な画像で得られるように画像データを圧縮するこ
とができるとともに圧縮処理を行うための時間を短縮す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像データ圧縮処理方法の基本的
概念を表す図

【図２】本発明に用いられる画像データの読み取り方式
を表す図

【図３】ウェーブレット変換の詳細を表す図

【図４】フィルタサイズが小さい基本ウェーブレット関
数を表す図

【図５】フィルタサイズが大きい基本ウェーブレット関
数を表す図

【図６】係数画像データを表す図

【図７】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図

【図８】ウェーブレット変換に用いられる基本ウェーブ
レット関数を表す図

【図９】ウェーブレット変換を説明するための図

【図１０】フーリエ変換を説明するための図

【符号の説明】

10 蓄積性蛍光体シート ｈ，ｈ′，ｇ，ｇ′ ウェーブレット変換を行うため
の関数 ＶＶ_ｉ ，ＶＷ_ｉ ，ＷＶ_ｉ ，ＷＷ_ｉ （ｉ＝１〜
ｎ） 係数画像データ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−136890（ＪＰ，Ａ) Ｍａｒｃ Ａｎｔｏｎｉｎｉ ｅｔ ａｌ，Ｉｍａｇｅ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓ ｉｎｇ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆ ｏｒｍ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉ ｏｎｓ ｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅ ｓｓｉｎｇ，ｉＥＥＥ，Ｖｏｌ．１，Ａ ｐｌｉｌ 1992，ｐ．205−ｐ．220 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 7/24 - 7/68

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像を表す原画像データを所定間隔によ
   りサンプリングしつつウェーブレット変換を順次施すこ
   とにより、該原画像データを高周波数帯域から低周波数
   帯域までの異なる周波数帯域を表す複数の係数画像デー
   タに順次分解し、該複数の係数画像データを少なくとも
   最も高い周波数帯域の係数画像データについて他の周波
   数帯域の係数画像データよりも小さいビット数により量
   子化し、該量子化された前記係数画像データを符号化す
   ることにより前記原画像データの高周波成分におけるノ
   イズを除去して前記原画像データに圧縮処理を施す画像
   データ圧縮処理方法において、 前記係数画像データの周波数帯域が低いほど、エリアジ
   ングを低減させるフィルタサイズが大きい関数を基本ウ
   ェーブレット関数として前記ウェーブレット変換を施す
   ことを特徴とする画像データ圧縮処理方法。
2. 【請求項２】 前記符号化された係数画像データを復号
   化し、該復号化された係数画像データについて周波数帯
   域が低いほど、エリアジングを低減させるフィルタサイ
   ズが大きい関数を基本ウェーブレット関数として逆ウェ
   ーブレット変換を施すことにより、請求項１記載の画像
   データ圧縮処理方法により圧縮された前記原画像データ
   を再構成することを特徴とする画像データ再構成方法。