JP3709106B2 - 画像圧縮および伸張装置 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー静止画像である原画像の画素数を低減させることで画像を圧縮し、画素数が低減された画像から原画像を復元するための画像圧縮および伸張装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、画像圧縮処理方法として、複数の画素ブロックで構成されるデジタルの原画像に対し、画素ブロック毎に平均値となる平均画素値を算出し、その平均画素値から成る画像を縮小画像データとして記録媒体に記録するものが知られている。画素数が縮小された画像を伸張する場合、線形補間などの補間処理を施すことにより、原画像に対応する画像が生成される。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、圧縮処理過程において原画像の情報が一部欠落するため、補間処理を施しても、圧縮処理される前の各画素の値と補間処理によって生成される各画素の値は必ずしも一致しない。すなわち、圧縮、伸張過程において、画質劣化が生じ、縮小された画像データから原画像そのものを復元することができない。
【0004】
本発明は、画像を効率的に圧縮し、かつ画質の劣化を抑えながら原画像を復元することができる画像圧縮および伸張装置を得ることを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像圧縮装置は、複数の画素から成る第1のブロックにより構成されるデジタルの原画像データを、原画像データの画素数よりも少ない画素から成る縮小画像データに変換する縮小画像生成手段と、縮小画像データに対し、複数の変換モードをもつフルーエンシー(Fluency )変換を適用させることにより、第1のブロックに対応する第2のブロックで構成される拡大画像データを、変換モードにしたがって生成するフルーエンシー変換手段と、複数の変換モードの中から1つの変換モードを設定する変換モード設定手段と、拡大画像データと原画像データの差である差分値を算出する差分値算出手段と、差分値に対して直交変換を施すことにより、直交変換係数を生成する直交変換手段と、直交変換係数のエントロピー符号化に対する符号量を、複数の変換モードについてそれぞれ計算する符号量算定手段と、複数の変換モードの中で、符号量が最も少ない変換モードを最適モードに定める変換モード最適化手段と、最適モードに応じた直交変換係数をエントロピー符号化することによって、符号ビットを生成するエントロピー符号化手段とを備えたことを特徴とする。このように原画像データと拡大画像データとの差である差分値を算出し、その差分値をエントロピー符号化することにより、効率的に画像を圧縮することができるとともに、画像伸張処理において、原画像データとほぼ同じ画像を復元することができる。さらに、最も符号量が少ない変換モードを最適モードとして定めることにより、記録する符号ビットの符号量が少なくて済む。
【0006】
画像圧縮装置は、最適モードと縮小画像データを記録媒体に記録する記録手段をさらに有することが望ましい。
【0007】
第1および第2のブロックは、8×8=64個の画素から成ることが望ましい。このとき、縮小画像データ生成手段は、第1のブロックにおける画素の平均値をブロック毎に算出し、算出された平均値を縮小画像の画素値として定めることによって、縮小画像データを生成することが望ましい。これにより、各ブロックにおける平均値から成る縮小画像データが生成される。
【0008】
フルーエンシー変換手段は、縮小画像データの各画素値に対して次式に示すフルーエンシー変換を施すことにより、縮小画像データを拡大画像データに変換することが望ましい。
【数式2】
Figure 0003709106
ただし、F(u)を縮小画像データの画素値と定め、f(t)をその出力値と定める。φ(t,u)は、フルーエンシー関数空間 mSの関数であり、関数空間のm(=1、2、3・・・)は、微分可能性を示すパラメータである。なお、p、qは任意の整数である。これにより、縮小画像データの画素値は、連続的な関数値に変換される。
【0009】
フルーエンシー変換手段は、縮小画像データの各画素値に対してフルーエンシー変換による出力値を生成した後、第2ブロックにおける各画素の位置に対応するフルーエンシー変換の出力値の総和を第2のブロックの画素値と定めることが望ましい。これにより、生成される拡大画像データにおいて、各画素間における画素値の変化は、滑らかになる。さらに、フルーエンシー変換手段は、フルーエンシー変換により、縮小画像データの画素値から水平方向に沿った複数の画素値をまず生成し、その後、水平方向に沿った複数の画素値に基づいて、フルーエンシー変換により垂直方向に沿った複数の画素値を生成することによって、第2のブロックを生成することが望ましい。このようなフルーエンシー変換を適用することにより、線形補間に比べ、より原画像に近い拡大画像データが得られ、各画素毎の差分値が小さくなり、符号量を抑えることができる。
【0010】
変換モードは、パラメータmの値であることが望ましい。このパラメータmの値を変えることで、フルーエンシー変換の出力値を変えることが可能となる。
【0011】
直交変換手段は、差分値に対してDCT(離散コサイン変換)演算を施すことを施すことが望ましい。また、エントロピー符号化手段は、直交変換係数に対してハフマン符号化を施すことが望ましい。この場合、符号量算定手段は、直交変換係数のハフマン符号化に対する符号量を算出する。これにより、差分値はDCT演算により差分DCT係数に変換され、また、ハフマン符号化により符号ビットが生成される。
【0012】
変換モード最適化手段は、複数のパラメータの中で、符号量が最も少ない時のパラメータを最適パラメータとして定めることが望ましい。これにより、最も符号量の少ない変換モードによる符号ビットが生成され、圧縮率が向上する。
【0013】
さらに、変換モード最適化手段は、拡大画像データを構成する第2のブロック1つずつに対して最適パラメータを順次定めていくことが望ましい。これにより、各ブロックの画像データに応じて変わる最適パラメータをそれぞれ求めることができる。
【0014】
画像圧縮装置は、直交変換係数を量子化することにより量子化直交変換係数を生成し、ハフマン符号化手段へ量子化直交変換係数を送る量子化手段を有することが望ましい。これにより、さらに画像を効率的に圧縮することができる。この場合、符号量算定手段は、量子化直交変換係数のエントロピー符号化に対する符号量を計算する。
【0015】
本発明の画像伸張装置は、記録媒体に記録された最適モードと縮小画像データおよび符号ビットを読み出すデータ読み出し手段と、複数の変換モードをもつフルーエンシー変換に対し、変換モードを前記最適モードに設定する最適モード設定手段と、縮小画像データに対し、最適モードによるフルーエンシー変換を適用させることにより、原画像データに対応する拡大画像データを生成する拡大画像生成手段と、符号ビットに対してエントロピー復号化を施すことによって、直交変換係数を復元するエントロピー復号化手段と、直交変換係数に対して逆直交変換を施すことにより、差分値を復元する差分値復元手段と、拡大画像データと差分値とに基づいて原画像データを復元する画素値合成手段とを備えたことを特徴とする。このような画像伸張処理手段により、原画像データと略同じ拡大画像データが復元される。
【0016】
エントロピー復号化手段は、符号ビットに対してハフマン復号化を施すことが望ましい。また、逆直交変換手段は、直交変換係数に対してIDCT(逆離散コサイン変換)演算を施すことが望ましい。
【0017】
【発明の実施の形態】
以下では、図面を参照して本発明の実施形態である画像圧縮および伸張装置について説明する。
【0018】
図1は、画像圧縮装置の電気的回路を示したブロック図である。図1を参照して、画像圧縮装置を概略的に説明する。なお、本実施形態において、画像圧縮装置はデジタルカメラ内に設けられている。
【0019】
被写体Sにおいて反射した光は、レンズLを介して、撮像素子31の受光面上に結像される。撮像素子31の受光面には、レッド(R)、グリーン(G)、ブルー(B)のカラーフィルタがそれぞれ設けられており、光電変換によって、各色に応じた画像信号が発生する。R、G、Bに応じた画像信号は、A/D変換器32においてデジタル信号に変換され、画像処理回路(図示せず)において輝度データYおよび色差データCb、Crに変換される。格納メモリ33には、輝度、色差データ毎にメモリ領域が設けられており、輝度データYおよび色差データCb、Crは、格納メモリ33の各領域に一時的に格納される。なお、輝度データYおよび色差データCb、Crの原画像データは、8×8=64個の画素からなる複数の画素ブロック(第1のブロック)により構成されている。
【0020】
輝度データYおよび色差データCb、Crは、格納メモリ33から読み出されると、画像圧縮装置10に入力される。画像圧縮装置10は、縮小画像生成部11、変換モード設定部12、フルーエンシー変換部13、差分値生成部14、DCT(離散コサイン変換)演算部15、符号量算定部16、最適モード選択部17、ハフマン符号化部18、記憶媒体Mから構成されている。なお、画像圧縮装置10内において、輝度データYおよび色差データCb、Crは、ブロック毎に圧縮処理されるとともに、それぞれ別々に圧縮処理される。
【0021】
縮小画像生成部11では、輝度データYおよび色差データCb、Crに対し、縮小処理が各画素ブロック毎に施される。これにより、原画像データの画素数より少ない画素数で構成される縮小画像データが生成される。ここでの画素数は、原画像の64分の1である。縮小画像データは、ICメモリなどの記録媒体Mの画像データ記録領域M1に記録される。
【0022】
本実施形態では、後述する画像伸張装置における画像伸張処理において、フルーエンシー変換を適用する。画像圧縮装置10では、伸張装置において原画像と同じ画像データが復元されるように、あらかじめ縮小画像データに対してフルーエンシー変換を施し、フルーエンシー変換により生成される画像データと原画像データとの差分を求め、その差分を符号化する。符号化には、静止画像の圧縮符号方式として標準化されているJPEG(Joint Photographic coding Experts Group)方式を適用する。
【0023】
フルーエンシー変換部13では、縮小画像データがフルーエンシー変換される。フルーエンシー変換は複数の変換モードを有しており、変換モード設定部12において、複数ある変換モードの中から1つの変換モードが設定されている。設定された変換モードに応じたフルーエンシー変換が縮小画像データに対して施されると、原画像データに対応する拡大画像データが得られる。この拡大画像データは、原画像データと同じ画素数(サイズ)で構成される。
【0024】
差分値生成部14では、フルーエンシー変換部13において生成された拡大画像データと原画像データとの差である差分値が算出される。DCT演算部15では、差分値に対してDCT演算(離散コサイン変換)が施され、差分値は差分DCT係数に変換される。DCT演算は直交変換の1つであり、各ブロックを空間周波数毎に分解する。
【0025】
符号量算定部16では、差分DCT係数のハフマン符号化に対する符号量が計算される。すなわち、差分DCT係数に対してハフマン符号化に必要なビット長が算出される。フルーエンシー変換部13では、設定可能な変換モードの数だけ縮小画像データに対しフルーエンシー変換が順次施されている。そのため、符号量算定部16においても、変換モードに応じた符号量が順次算出される。最適モード選択部17では、複数の変換モードの中で、符号量が最小となる変換モードが最適モードとして定められる。最適モードは、記録媒体Mのモード記録領域M2に記録される。
【0026】
最適モードによるフルーエンシー変換が縮小画像データに施され、差分値生成部14、DCT演算部15を介して拡大画像データが差分DCT係数に変換されると、ハフマン符号化部18では、差分DCT係数がハフマン符号化され、符号ビットが生成される。符号ビットは、データとして記録媒体Mのビットデータ記録領域M3に記録される。
【0027】
図2は、第1の実施形態である画像伸張装置の電気的回路を示したブロック図である。
【0028】
画像伸張装置20は、記憶媒体M、最適モード設定部21、拡大画像生成部22、ハフマン復号化部23、IDCT(逆離散コサイン変換)演算部24および画素値合成部25から構成されており、記録媒体Mには、図1の画像圧縮装置10により得られた縮小画像データ、最適モードおよび符号ビットが記録されている。
【0029】
最適モード設定部21では、最適モードが読み出され、読み出された最適モードがフルーエンシー変換の変換モードとして定められる。そして、拡大画像生成部22では、縮小画像データが読み出されるとともに、最適モードに従ったフルーエンシー変換が縮小画像データに対して施される。
【0030】
ハフマン復号化部23では、符号ビットがビットデータ記録領域M3から読み出され、符号ビットに対してハフマン復号化が施される。ハフマン復号化は、ハフマン符号化と逆の作用であり、符号ビットから差分DCT係数が復元される。そして、IDCT演算部24では、差分DCT係数に対してIDCT演算が施される。IDCT演算は、DCT演算と逆の演算であり、差分DCT係数は差分値に変換される。
【0031】
画素値合成部25では、拡大画像生成部22において生成された拡大画像データに対し、IDCT演算部24において得られた差分値が減じられる。これにより、原画像データが復元される。復元された原画像データは、格納メモリ33に送られる。なお、DCT演算、IDCT演算により生じる誤差は微小であることから、本実施形態による画像圧縮および伸張処理に関しては、実質的に可逆とみなすことができる。
【0032】
格納メモリ33に格納された輝度データYおよび色差データCb、Crの原画像データは、外部の表示装置(図示せず)などに送り出される。これにより、原画像が画面上で再生表示される。
【0033】
図3は、図1の画像圧縮装置10において縮小処理される原画像データを示す図である。図3を参照して、1つのブロックに対する縮小画像生成部11の作用を説明する。
【0034】
原画像データは、1024×512の画素値Pvuから成り、8×8=64個の画素から成るブロックB毎にそれぞれ分割されている。図3には、左上隅のブロックを原点として水平方向にsブロック目、垂直方向にtブロック目に位置するブロックB0を示している。なお、原画像データにおいて、左上隅を原点とし、水平右方向をu座標、垂直下方向をv座標とする。
【0035】
縮小画像生成部11(図1参照)では、各ブロックを構成する8×8の画素値Pvuの平均値がブロック毎に求められ、これにより縮小画像データRが生成される。例えば、水平方向にsブロック目、垂直方向にtブロック目に位置するブロックB0は、次式において縮小画像データRの画素値Rtsに変換される。画素値Rtsは、水平方向にs画素目、垂直方向にt画素目に位置する。
【0036】
【数式3】
Figure 0003709106
【0037】
このような平均値算出を各ブロック毎に施すことによって、画素数が原画像データよりも少ない縮小画像データRが生成される。すなわち、原画像データが圧縮される。縮小画像データRの画素数は、原画像データの1/64である。
【0038】
図4は、図1の画像圧縮装置10におけるフルーエンシー変換部13(および図2の画像伸張装置20における拡大画像生成部22)において実行される、縮小画像データRに対する伸張処理(拡大処理)を示した図である。
【0039】
縮小画像データRの各画素値は、フルーエンシー変換により、8×8=64個の画素からなるブロックB’(第2のブロック)に変換される。例えば、画素値Rtsに対してフルーエンシー変換を適用させると、まず、水平方向に沿った8つの画素値で構成されるブロックIが生成され、次に、水平方向の8つの画素値から垂直方向に沿った画素値が生成される。これにより、8×8=64個の画素からなるブロックB0’が形成される。ブロックB0’は、原画像データにおけるブロックB0に対応する。
【0040】
ブロックB0’の画素値を、I’yx(0≦x≦7、0≦y≦7)として表す。このとき、I’yxは、次の関係式を満たす。
【0041】
【数式4】
Figure 0003709106
【0042】
縮小画像データRのすべての画素値についてフルーエンシー変換が施されると、原画像データと同じ画素数(サイズ)で構成される拡大画像データJvuが得られる。
【0043】
図5、図6を用いて、画像圧縮装置10における差分値生成部14、DCT演算部15、ハフマン符号化部18(図1参照)において実行される処理を具体的に1つのブロックB0’を対象にして説明する。ただし、原画像データPvuのブロックB0において、水平方向にx座標、垂直方向にy座標を設定する。
【0044】
図5には、ブロックB0と、ブロックB0’と、差分値行列Dと、差分DCT係数行列Cがそれぞれ8×8のマトリクスで例示されている。各マトリクスの要素は、それぞれ原画像データPyx、拡大画像データI’yx、差分値Dyx、差分DCT係数Cjiと表される。
【0045】
差分DCT係数Cjiにおける添字jは、添字yと同じように垂直方向の位置を示し、また、添字iは、添字xと同じように水平方向の位置を示す。例えば、j=1、i=1の場合、差分DCT係数Cjiの値は0である。
【0046】
まず、ブロックB0の画素Pyx と対応するブロックB0’の画素I’yxとの差である差分値Dyx が、各画素毎に次式で求められる。
【0047】
【数式5】
Figure 0003709106
【0048】
例えば、原画像データP10(=74)と拡大画像データI’10(=77)を(4)式に代入することにより、差分値D10(=3)が求められる。
【0049】
次に、差分値行列Dの各差分値Dyxは、DCT演算によって差分DCT係数Cjiに変換される。差分DCT係数行列Cの中において、位置(0,0)にある差分DCT係数C00はDC成分であり、残りの位置にある差分DCT係数CjiはAC成分である。DC成分は、差分値行列Dの各差分値Dyxの平均値を示しており、空間周波数は0である。一方、AC成分は、差分DCT係数C01ないしC10から差分DCT係数C77に向かって、より高い空間周波数の成分の値が差分DCT係数行列Cの中にどれほどあるかを示す。このように差分値行列Dは、DCT演算によって空間周波数成分毎に分解され、差分DCT係数行列Cに変換される。
【0050】
図6は、図5に示した差分DCT係数行列Cに対するハフマン符号化を示している。
【0051】
本実施形態では、差分値Dyxに対するDCT演算を実行しているため、DC成分である差分DCT係数C00は0の値に近い。したがって、ハフマン符号化の際には、差分DCT係数行列Cに対し、AC成分に対するハフマン符号化のみ実行する。
【0052】
差分DCT係数行列Cは、図6に示す矢印方向の順に沿ってジグザグスキャンされ、1次元の列に並び替えられる。そして、1次元の列(−2、−20、−18,9,0、−14,0、−2・・・・)に対し、以下に述べるように、左から順に符号化される。
【0053】
1次元の列に並べられた差分DCT係数Cjiのうち、値が0以外の差分DCT係数Cjiは、グループ表(図示せず)によりグループ分けされ、対応するグループのグループ番号Hに基づいて付加ビットが求められる。また、差分DCT係数Cjiが0である場合、0が連続する長さ、すなわちゼロラン長Zが求められる。
【0054】
そして、グループ番号Hとゼロラン長Zに基づいてハフマンテーブル(図示せず)を参照することにより、符号語が求められる。この符号語と付加ビットを組み合わせることにより、符号ビットが得られる。
【0055】
例えば、差分DCT係数C10(=−18)の場合、グループ番号H=5であることから、付加ビット「01101」が得られる。このとき、前後に0の差分DCT係数Cjiが存在しないためゼロラン長Z=0であることから、グループ番号H+ゼロラン長Zは、図6に示すように、「05」と表される。そして、グループ番号H=5およびゼロラン長Z=0に基づいてハフマンテーブルを参照することにより、符号語「11010」が得られる。したがって、符号ビットは、符号語と付加ビットを組み合わせた「1101001101」となる。他の差分DCT係数Cjiに対しても、ハフマン符号化が同様に施され、1ブロック分の符号ビットが生成される。
【0056】
このようなハフマン符号化が1画像分に対して施されると、符号ビットはビット列データとしてビットデータ記録領域M3(図1参照)に記録される。グループ表およびハフマンテーブルに関しては、従来の画像圧縮装置に使用されているデフォルトのテーブルを適用する。
【0057】
なお、画像伸張装置20では、符号ビットに対し、ハフマン復号化およびIDCT演算の処理、すなわち、図5、6で示した処理と逆の順による処理が施される。
【0058】
図7〜図10を参照して、フルーエンシー変換について説明する。フルーエンシー変換は、フルーエンシー(Fluency)関数に基づいた変換であるので、始めに、フルーエンシー関数空間およびフルーエンシー関数を説明し、その後、直交変換であるフルーエンシー変換について述べる。
【0059】
フルーエンシー関数は、様々な信号を適切に表現できる関数として従来知られており、例えば、「数理科学No.363, pp8-12(1993)」(以下、文献1という)に開示されている。
【0060】
まず、フルーエンシー関数の関数空間について定義する。下に示すように、(5)式で示される矩形関数により生成される階段状関数からなる関数を(6)式で示すとき、関数空間 mSは、(7)式で定義される。ただし、(6)式のbn は、係数である。
【0061】
【数式6】
Figure 0003709106
【0062】
関数空間 mSのmは、(m−2)回連続微分可能な高々(m−1)次の区分的多項式から関数が成り立っていることを意味する。また、(7)式では、畳み込み積分が施されていることを示している。
【0063】
この一連の関数空間 mSが、連続微分可能性mをパラメータとして、階段状関数空間(m=1)からフーリエ帯域制限関数空間(m→∞)までを結びつける関数空間となっている。関数空間 mSを特徴づける、インパルス応答に相当する関数系は、標本化基底とその双直交基底の組として双直交標本化定理により導出されており、この定理において、任意の関数f∈ mSは、標本値fn : =f(n)に対して、次の(8)、(9)式を満たす。
【0064】
【数式7】
Figure 0003709106
【0065】
(8)式は、標本値から導出されたフルーエンシー変換関数を示し、標本値列を展開係数とする関数の展開形式を表している。また、(9)式は、フルーエンシー変換関数から導出されたフルーエンシー逆変換関数を示しており、関数からその標本値列を得る作用素を積分変換の形式で表している。なお、p、qは、任意の整数であり、(9)式においてφの上部に示されたバー(横線)は、φの共役複素数をとることを示している。
【0066】
また、関数空間 mSにおいて、mを無限大とする極限でフーリエ変換に一致するという意味での周波数概念の一般化を与え、 mSの高調波構造を特徴付ける直交変換は、フルーエンシー直交変換定理により導入されており、この定理において、任意の関数f∈ mSは、(10)、(11)式を満たす。ただし、φ(t,u)は、 mSの関数であり、Dirac のδ関数を用いて表される。なお、uは任意の変数である。
【0067】
【数式8】
Figure 0003709106
【0068】
本実施形態では、(10)式をフルーエンシー直交変換、(11)式をフルーエンシー逆直交変換として表す。このような双直交標本化定理や直交変換などを含めた枠組みを、フルーエンシー解析と呼ぶ。
【0069】
(10)式のフルーエンシー直交変換は、離散的なサンプル(標本値)を連続的な関数値に変換させることが可能である。そこで、本実施形態では、直交変換であるフルーエンシー変換(10)式を利用して、縮小された画像に拡大処理を施す。すなわち、縮小画像データRの各画素値に対して(10)式のフルーエンシー変換を適用し、出力される連続的な関数値に基づいて拡大画像データJvuを生成する。
【0070】
そこで、まず具体的にパラメータmの値を設定した時のフルーエンシー関数を示す。
【0071】
関数空間 mSにおいて、パラメータmを順次1、2・・・としたときのフルーエンシー関数を求めていく。フルーエンシー関数の最も簡単な関数系は、(5)式で示した矩形関数χ(t)を(6)式のf(t)∈ 1Sとし、このf(t)を(7)式における関数g∈ 1Sとした関数である。すなわち、入力値として矩形関数の代わりにδ関数を用いることで出力f(t)∈ 1Sを矩形関数とし、(7)式において関数空間 m-1Sから関数空間 mSへの変換のために施される畳み込みの関数にf(t)を適用させる。
【0072】
入力値(標本値)χn を、t=τの時に1、それ以外のときに0であるδ関数とする(図7参照)。m=1の場合、その出力であるフルーエンシー関数f(t)は、次式で表される。
【0073】
【数式9】
Figure 0003709106
【0074】
m=1でのフルーエンシー関数は、図7に示すように、矩形関数となる。そして、パラメータm=2である時のフルーエンシー関数g(t)は、次式で示すように、この矩形関数とf(t)との畳み込み積分により求められる。フルーエンシー関数g(t)は、図8に示すように、三角形状関数となる。
【0075】
【数式10】
Figure 0003709106
【0076】
パラメータm=3、4・・・の場合も、同様に畳み込み積分が施される。すなわち、パラメータ(m−1)におけるフルーエンシー関数と(12)式のf(t)との畳み込み積分が施されると、 m-1Sの関数空間が mSの関数空間に変換され、これにより、パラメータmにおけるフルーエンシー関数が生成される。
【0077】
例えば、パラメータm=3の時、(13)式で求められたg(t)とf(t)とのたたみ積分が施されることにより、図8に示すような曲線状のフルーエンシー関数h(t)が求められる。フルーエンシー関数h(t)は、次式で表される。
【0078】
【数式11】
Figure 0003709106
【0079】
このように、パラメータmの値を変えていくことにより、フルーエンシー関数は様々な関数に変化する。図7、8で示された、パラメータm=1、2、3におけるフルーエンシー関数は、(8)式におけるφ(t)の例となる基本的関数であり、文献1にも開示されている。そして、本実施形態では、これら具体的に示されたフルーエンシー関数に基づくフルーエンシー変換を、縮小画像データRに対して施す。
【0080】
なお、関数空間 m-1Sから mSへの変換(m≧3)において、図7に示したf(t)をそのまま畳み込みに使用すると、t=τで関数値が入力値の1とならない。そこで、本実施形態では、関数空間 m-1Sから関数空間 mSへの変換時(m≧3)において畳み込みに使用されるf(t)を、図7ではなく図9に示すような形状の関数を使用する。例えば、m=3のとき、f(t)は、次式で表される。
【0081】
【数式12】
Figure 0003709106
【0082】
関数f(t)は、面積が1になるように正規化されており、これにより、フルーエンシー関数は、正規系をなす。したがって、t=τの値は、常に1となる。
【0083】
図10は、縮小画像データRの画素値およびそれに対応する拡大画像データJvuの画素値をそれぞれグラフで示した図である。ここでは、フルーエンシー変換による画素値生成について説明するため、水平方向へのフルーエンシー変換を取り上げる。
【0084】
一例として、縮小画像データRにおいて互いに値が異なった隣接する3つの画素値Rts-1、Rts、Rts+1に対し、(10)式に示すフルーエンシー変換を水平方向へ適用させる。ただし、入力値F(u)は、縮小画像データRの画素値である。
【0085】
出力となるf(t)の関数形状は、図7、図8で示したフルーエンシー関数に対応する。すなわち、(10)式のフルーエンシー直交変換により、サンプルである画素値が連続的な関数の値に変換される。
【0086】
例えば、パラメータm=1の場合、画素値Rtsに対するフルーエンシー変換の出力関数fs は矩形関数となり、生成されるブロックIの8つの水平方向の画素値は、それぞれ同じ値となる。本実施形態では、この矩形関数の出力範囲Lを、ブロックIの8画素と対応させており、パラメータm=1である場合、画素値Rts-1、Rts+1に対するフルーエンシー変換の出力fs-1 、fs+1 は、画素ブロックIにおける画素値の算出に影響しない。なお、水平方向へのフルーエンシー変換によって生成された各画素値を、それぞれ縦棒線Qで示す。
【0087】
パラメータm=2の場合、3つの画素値Rts-1、Rts、Rts+1がそれぞれ(10)式によりフルーエンシー変換されると、出力f(t)は、それぞれ図10で示すような三角形状の関数fs-1 、fs 、fs+1 となる。この場合、各出力の出力範囲において、お互いに重なり合う部分が存在し(LとL’)、生成されるブロックIの画素値は、各出力fs-1 、fs 、fs+1 の出力値を加算した値となる。つまり、ブロックB0’における各画素の位置に応じたそれぞれの出力値の総和を、その位置における画素値として算出する。
【0088】
さらにパラメータmの値が大きくなると、フルーエンシー変換による出力f(t)の出力範囲はより広くなり、ブロックIの各画素値は、画素値Rts-1、Rts +1だけでなく、それ以外の周辺画素値に対するフルーエンシー変換の出力値に基づいて算出される。
【0089】
このように縮小画像データRの画素値に対して(10)式のフルーエンシー変換を水平方向へ施すと、水平方向に沿って画素値が生成される。したがって、縮小画像データRの各画素値を水平方向、垂直方向へ順次フルーエンシー変換することによって、離散的に配置されたサンプル(縮小画像データの画素値)からサンプル間の画素値が生成(補間)され、拡大画像データJvuの生成が可能となる。
【0090】
また、パラメータmを変えることによって、生成される拡大画像データJvuの各画素値が変化する。このパラメータmが、フルーエンシー変換の変換モードとなる。
【0091】
図11〜図14を用いて、本実施形態において実行される、フルーエンシー変換による拡大画像データJvu(特にブロックB0’)の生成について説明する。
【0092】
図11は、縮小画像データRに対する水平方向のフルーエンシー変換を示した図である。なお、パラメータmを1〜3の範囲で設定することを考慮し、生成されるブロックIの水平方向の各画素値を算出するのに必要となる縮小画像データRの画素値を、それぞれb、c、Rts、d、eで表す。また、ブロックIにおける画素値の位置を、水平方向に沿って左から0、1、2・・・7と順番で表す。
【0093】
まず、縮小画像データRの各画素値に対し、所定のパラメータm(1〜3)によるフルーエンシー変換が水平方向に施される。このとき、画素値Rtsは、生成されるブロックI内の水平方向に沿った中心(3番目と4番目の画素の間)位置に配置された状態でフルーエンシー変換される。同じように、画素値b、c、d、eに対しても、各ブロックの水平方向に沿った中心位置において、フルーエンシー変換が施される。
【0094】
図12は、ブロックIにおける水平方向の各画素値を算出する式を示した表である。この表では、パラメータmが1〜3の時の算術式をそれぞれ示しており、これらの式は(10)式に基づいて得られる。なお、ブロックIの各画素値を、水平方向の画素値の順0〜7(図11参照)に対応させるように、それぞれI0、I1、I2、・・・I7と表す。
【0095】
パラメータm=1の場合、すべての画素値I0、I1・・・I7が、縮小画像データRの画素値Rtsの値となる(図10参照)。一方、パラメータm=2の場合、画素値c、Rts、dに対するフルーエンシー変換により得られるそれぞれの出力値に基づいて、ブロックIの水平方向の8つの画素値I0〜I7が求められる。また、パラメータm=3の場合、画素値b、c、Rts、d、eに対するフルーエンシー変換により得られるそれぞれの出力値に基づいて、8つの画素値I0〜I7が求められる。
【0096】
水平方向のフルーエンシー変換が施されると、次に、生成された水平方向の8つの画素値に対し、垂直方向のフルーエンシー変換が施される。
【0097】
図13は、水平方向へのフルーエンシー変換により生成された水平方向の画素値I0〜I7に対する垂直方向へのフルーエンシー変換を示した図である。生成されるブロックB0’における垂直方向の各画素値の位置に対しても、それぞれ垂直方向に沿って0〜7の順序を設ける。また、パラメータmが1〜3であるフルーエンシー変換を考慮して、ブロックB0’の各画素値を求めるために必要となる周辺画素値を、b、c、d、eに加え、垂直方向に沿ってそれぞれf、g、h、kとする。
【0098】
縮小画像データRの各画素値に対して水平方向にフルーエンシー変換が施されているため、画素値f、g、h、kに関しても、水平方向に8つの画素値が生成されている。例えば、縮小画像データRの画素値gに対してフルーエンシー変換が施され、水平方向にg0、g1、g2・・・g7の画素値が生成されている。
【0099】
8つの画素値I0〜I7は、生成されるブロックB0’の垂直方向に沿った中心位置(3番目と4番目の画素値の間)において、それぞれ垂直方向に沿ってフルーエンシー変換される。他の画素値f0〜f7、g0〜g7、h0〜h7、k0〜k7に対しても、同様にフルーエンシー変換が施される。
【0100】
ブロックB0’における各画素値I’yx は、図14で示された算術式により求められる。ただし、画素値b、c、Rts、d、eの代わりに、それぞれf0〜f7、g0〜g7、I0〜I7、h0〜h7、k0〜k7が用いられる。
【0101】
図14では、パラメータm=1〜3の範囲において、水平方向に沿って7番目に位置する8つの画素値I’y7(y=0〜7)を求める算術式を示した表である。例えば、パラメータm=2の場合、8つの画素値I’y7は、3つの画素値g7、I7、h7に基づいてそれぞれ求められる。
【0102】
このような水平方向、垂直方向のフルーエンシー変換により、8×8=64個の画素から成るブロックB0’が生成される。そして、フルーエンシー変換が縮小画像データRのすべての画素値に対して施されることによって、拡大画像データJvuが生成される。
【0103】
ところで、パラメータmを一定に定めた場合、水平、垂直方向のフルーエンシー変換をすべての画素値に対して同時に施すことにより、拡大画像データJvuが生成される。しかしながら、本実施形態では、生成される拡大画像データJvuをより原画像データPvuに近づけるため、拡大画像データJvuの各ブロックB’(換言すると、縮小画像データRの各画素)毎にフルーエンシー変換のパラメータmの値を設定する。
【0104】
図15は、符号量が最小になるパラメータm(変換モード)を定めるモード最適化動作を示すフローチャートである。ここでは、ブロックB0’(B0)に対する最適なパラメータmを求める。
【0105】
ステップ101では、パラメータmが1に設定される。そして、ステップ102では、m=1における符号量E(m)が計算される。符号量E(m)は、差分DCT係数をハフマン符号化することにより生成される1ブロック分の符号ビットのビット長に等しい。
【0106】
符号量算定部16において施される符号量算定処理は、一部ハフマン符号化処理と異なる部分を有する。まず、図6に示すように、差分DCT係数行列Cに対してジグザグスキャンを実行する。1次元に並べられた差分DCT係数Cjiのうち、0でない差分DCT係数Cjiをグループ表によりグループ分けし、グループ番号Hに対応する付加ビット長を求める。さらに、0である差分DCT係数Cjiに基づいてゼロラン長Zが求められることから、グループ番号Hとゼロラン長Zをハフマンテーブルに照らし合わせることにより、符号語に応じた符号長を求める。そして、求められた符号長と付加ビット長を順次組み合わせていくことによって、符号ビットを生成せずに、1ブロック分のハフマン符号化に必要となる符号量(ビット長)を算出する。
【0107】
ステップ102では、パラメータm(1〜3)の中で符号量E(m)が最小となるパラメータが1に設定されるとともに、このときの符号量E(1)も最小符号量Emin と設定される。以下では、符号量Eが最小となる時のパラメータmを最適パラメータmdとして表す。
【0108】
ステップ103では、パラメータmに1が加算され、新たに設定されたパラメータmでの符号量E(m)が求められる。
【0109】
ステップ104では、ステップ103において求められた符号量E(m)が最小符号量Emin よりも小さいか否かが判定される。
【0110】
ステップ104において、符号量E(m)が最小符号量Emin よりも小さいと判断されると、ステップ105に移る。ステップ105では、新たに符号量E(m)が最小符号量Emin として設定され、最適モードmdがmに設定される。最小符号量Emin と最適モードmdが設定されると、ステップ106に移る。
【0111】
ステップ104において、符号量E(m)が最小符号量Emin 以上である判断された場合、ステップ105はスキップされ、ステップ106に移る。
【0112】
ステップ106では、パラメータmが3であるか否かが判定される。パラメータmが3であると判断されると、このモード最適化動作は終了する。パラメータmが3ではないと判断されると、ステップ103に戻る。
【0113】
ステップ103〜106の実行が繰り返されることにより、パラメータm=1〜3の中で符号量E(m)が最小となる最適パラメータmdが求められる。このようなステップ101〜106の実行は、すべてのブロックに対して施される。
【0114】
このように本実施形態によれば、画像圧縮装置10において、原画像データPvuが画素数の少ない縮小画像データRに変換され、記録媒体Mに記録される。そして、画像伸張装置20において、縮小画像データRに対してフルーエンシー変換が施され、これにより原画像データPvuに応じた拡大画像データJvuが生成される。画像伸張処理においてフルーエンシー変換を適用することにより、線形補間に比べ、画素間の変化量が滑らかな拡大画像データJvuが得られる。
【0115】
画像圧縮装置10内において、縮小画像データRに対してフルーエンシー変換を施し、生成される拡大画像データJvuと原画像データPvuとの差分値を算出し、その差分値をハフマン符号化して記録媒体Mに記録する。そして、画像伸張装置20では、生成される拡大画像データJvuとハフマン復号化によって復元された差分値とに基づいて、原画像データPvuが復元される。すなわち、ブロックB0およびB0’に関して言えば、次の(16)式に示すように、フルーエンシー変換により生成された拡大画像データI’yxから差分値Dyxを減じることによって、原画像データPyxが求められる。
【0116】
【数式13】
Figure 0003709106
【0117】
このように画像圧縮装置10内においてあらかじめフルーエンシー変換を施し、原画像データPvuと拡大画像データJvuとの差である差分値を算出することによって、画像伸張処理において原画像データPvuを復元することができるとともに、差分値をハフマン符号化することにより、記録媒体Mに記録される情報量(ビットデータ量)を抑えることができる。すなわち、画質劣化を抑えながら、効率的に画像を圧縮することができる。
【0118】
また、画像伸張処理においてフルーエンシー変換を適用していることにより、原画像データPvuと拡大画像データJvuとの各画素毎の差は、線形補間処理に比べて小さい。すなわち、各差分値はいずれも小さな値となる。これにより、ハフマン符号化により生成される符号ビットの情報量は抑えられ、効率的に画像を圧縮することができる。
【0119】
複数のパラメータm(1〜3)の中で最も符号量が少なくなるパラメータmを最適パラメータとして定めることにより、記録媒体Mに記録される情報量がさらに抑えられ、効率的に画像を圧縮することができる。さらに、ブロック毎に最適パラメータを定めることにより、記録される情報量をより抑えることができる。
【0120】
なお、本実施形態では、差分DCT係数をハフマン符号化しているが、差分DCT係数を量子化する量子化部を、ハフマン符号化部18の入力側に設けてもよい。ただし、量子化に用いられる量子化テーブルには、各量子化係数の値が小さい圧縮率の低いテーブルを用いる。この場合、符号量算定部16では、差分DCT係数が量子化され、量子化差分DCT係数のハフマン符号化に対する符号量が算定される。
【0121】
差分値に対する圧縮処理として、直交変換の1つであるDCT演算を適用しいるが、代わりに、アダマール変換を適用してもよい。この場合、画像伸張装置20において、逆アダマール変換処理が施される。また、エントロピー符号化の1つとしてハフマン符号化を適用しているが、代わりに算術符号化などを適用させてもよい。この場合、画像伸張装置20において、算術復号化などが施される。
【0122】
本実施形態では、画像圧縮装置10をデジタルカメラ内に設けたが、コンピュータにおける画像の記録処理に適用させてもよい。
【0123】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、画像を効率的に圧縮し、かつ画質の劣化を抑えながら原画像を復元することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】第1の実施形態である画像圧縮装置の電気的回路を示したブロック図である。
【図2】画像伸張装置の電気的回路を示したブロック図である。
【図3】原画像データに対する縮小処理を示した図である。
【図4】縮小画像データに対する拡大処理を示した図である。
【図5】差分値の生成および差分DCT係数の生成を示した図である。
【図6】差分DCT係数行列に対するハフマン符号化を示した図である。
【図7】フルーエンシー関数を示した図である。
【図8】フルーエンシー関数を示した図である。
【図9】正規化したフルーエンシー関数を示した図である。
【図10】水平方向へのフルーエンシー変換により生成される拡大画像データの画素値を示した図である。
【図11】水平方向のフルーエンシー変換を示した図である。
【図12】水平方向の各画素値を求める算術式を示した表である。
【図13】垂直方向のフルーエンシー変換を示した図である。
【図14】垂直方向の画素値を求める算術式を示した表である。
【図15】変換モードの最適化動作を示したフローチャートである。
【符号の説明】
10 画像圧縮装置
11 縮小画像生成部
12 変換モード設定部
13 フルーエンシー変換部
14 差分値生成部
15 DCT演算部(直交変換手段)
16 符号量算定部
17 最適モード選択部(モード最適化手段)
18 ハフマン符号化部(エントロピー符号化手段)
20 画像伸張装置
21 最適モード設定部
22 拡大画像生成部
23 ハフマン復号化部(エントロピー復号化手段)
24 IDCT演算部(逆直交変換手段)
25 画素値合成部
B0 ブロック(第1のブロック)
B0’ ブロック(第2のブロック)
B ブロック(第1のブロック)
B’ ブロック(第2のブロック)
ji 差分DCT係数(直交変換係数)
yx 差分値
vu 原画像データ
vu 拡大画像データ
M 記録媒体(記録手段)
m パラメータ(変換モード)
md 最適パラメータ(最適モード)

Claims (17)

  1. 複数の画素から成る第1のブロックにより構成されるデジタルの原画像データを、前記原画像データの画素数よりも少ない画素から成る縮小画像データに変換する縮小画像生成手段と、
    前記縮小画像データに対し、複数の変換モードをもつフルーエンシー(Fluency )変換を適用させることにより、前記第1のブロックに対応する第2のブロックで構成される拡大画像データを、前記変換モードにしたがって生成するフルーエンシー変換手段と、
    前記複数の変換モードの中から1つの変換モードを設定する変換モード設定手段と、
    前記拡大画像データと前記原画像データの差である差分値を算出する差分値算出手段と、
    前記差分値に対して直交変換を施すことにより、直交変換係数を生成する直交変換手段と、
    前記直交変換係数のエントロピー符号化に対する符号量を、前記複数の変換モードについてそれぞれ計算する符号量算定手段と、
    前記複数の変換モードの中で、前記符号量が最も少ない変換モードを最適モードに定める変換モード最適化手段と、
    前記最適モードに応じた前記直交変換係数をエントロピー符号化することによって、符号ビットを生成するエントロピー符号化手段と
    前記最適モード、前記縮小画像データおよび前記符号ビットを、記録媒体に記録する記録手段と
    を備えたことを特徴とする画像圧縮装置。
  2. 前記第1および第2のブロックが、8×8=64個の画素から成ることを特徴とする請求項1に記載の画像圧縮装置。
  3. 前記縮小画像データ生成手段が、前記第1のブロックにおける画素の平均値をブロック毎に算出し、算出された前記平均値を前記縮小画像の画素値として定めることによって、前記縮小画像データを生成することを特徴とする請求項に記載の画像圧縮装置。
  4. 前記フルーエンシー変換手段が、前記縮小画像データの各画素値に対して次式に示すフルーエンシー変換を施すことにより、前記縮小画像データを前記拡大画像データに変換することを特徴とする請求項1に記載の画像圧縮装置。
    【数式1】
    Figure 0003709106
    ただし、F(u)を前記縮小画像データの画素値とし、f(t)をその出力値と定める。φ(t,u)は、フルーエンシー関数空間 mSの関数であり、関数空間のm(=1、2、3・・・)は、微分可能性を示すパラメータである。なお、p、qは任意の整数である。
  5. 前記フルーエンシー変換手段が、前記縮小画像データの各画素値に対して前記フルーエンシー変換による出力値を生成し、前記第2ブロックにおける各画素の位置に対応する前記フルーエンシー変換の出力値の総和を前記第2のブロックの画素値と定めることを特徴とする請求項に記載の画像圧縮装置。
  6. 前記フルーエンシー変換手段が、前記フルーエンシー変換により、前記縮小画像データの画素値から水平方向に沿った複数の画素値をまず生成し、その後、前記水平方向に沿った複数の画素値に基づいて、前記フルーエンシー変換により垂直方向に沿った複数の画素値を生成することによって、前記第2のブロックを生成することを特徴とする請求項に記載の画像圧縮装置。
  7. 前記変換モードが、前記パラメータmの値であることを特徴とする請求項に記載の画像圧縮装置。
  8. 前記直交変換手段が、前記差分値に対してDCT(離散コサイン変換)演算を施すことを特徴とする請求項1に記載の画像圧縮装置。
  9. 前記エントロピー符号化手段が、前記直交変換係数に対してハフマン符号化を施すことを特徴とする請求項1に記載の画像圧縮装置。
  10. 前記符号量算定手段が、前記直交変換係数のハフマン符号化に対する符号量を算出することを特徴とする請求項に記載の画像圧縮装置。
  11. 前記変換モード最適化手段が、複数の前記パラメータの中で、前記符号量が最も少ない時のパラメータである最適パラメータ前記最適モードとして定めることを特徴とする請求項に記載の画像圧縮装置。
  12. 前記変換モード最適化手段が、前記拡大画像データを構成する前記第2のブロック1つずつに前記最適パラメータを順次定めていくことを特徴とする請求項11に記載の画像圧縮装置。
  13. 前記直交変換係数を量子化することにより量子化直交変換係数を生成し、エントロピー符号化手段へ前記量子化直交変換係数を送る量子化手段を有することを特徴とする請求項1に記載の画像圧縮装置。
  14. 前記符号量算定手段が、前記量子化直交変換係数のエントロピー符号化に対する符号量を計算することを特徴とする請求項13に記載の画像圧縮装置。
  15. 請求項に記載された画像圧縮装置により前記記録媒体に記録された前記最適モードと前記縮小画像データおよび前記符号ビットを読み出すデータ読み出し手段と、
    複数の変換モードをもつフルーエンシー変換に対し、変換モードを前記最適モードに設定する最適モード設定手段と、
    前記縮小画像データに対し、前記最適モードによるフルーエンシー変換を適用させることにより、原画像データに対応する拡大画像データを生成する拡大画像生成手段と、
    前記符号ビットに対してエントロピー復号化を施すことによって、直交変換係数を復元するエントロピー復号化手段と、
    前記直交変換係数に対して逆直交変換を施すことにより、差分値を復元する差分値復元手段と、
    前記拡大画像データと前記差分値とに基づいて原画像データを復元する画素値合成手段と
    を備えたことを特徴とする画像伸張装置。
  16. 前記エントロピー復号化手段が、前記符号ビットに対してハフマン復号化を施すことを特徴とする請求項15に記載の画像伸張装置。
  17. 前記逆直交変換手段が、前記直交変換係数に対してIDCT(逆離散コサイン変換)演算を施すことを特徴とする請求項15に記載の画像伸張装置。
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