JP3970078B2 - Image processing method and image processing apparatus - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像圧縮方式としては、国際標準であるJPEGやJPEG2000が知られている。
【0003】
図1は、JPEG2000により画像情報を圧縮する一般的な画像処理装置を表す。画像データ11が画像処理装置12に入力されると、変換部13によって離散ウェーブレット変換され、量子化部14によって量子化され、符号化部15によってエントロピー符号化され、符号データ16が出力される。すなわち、画像データ11から符号データ16へと画像情報が圧縮される。
【0004】
なお、「画像情報」とは、画像データ11のほか、変換された画像データ・量子化された画像データ・エントロピー符号化された画像データ(符号データ16)など、画像データ11及び画像データ11から派生するデータの総称を意味するものとする。
【0005】
図2は、JPEG2000により画像情報を伸張する一般的な画像処理装置を表す。符号データ21が画像処理装置22に入力されると、復号化部23によってエントロピー復号化され、逆量子化部24によって逆量子化され、逆変換部25によって逆離散ウェーブレット変換され、画像データ26が出力される。すなわち、符号データ21から画像データ26へと画像情報が伸張される。
【0006】
画像圧縮を行う画像処理装置と画像伸張を行う画像処理装置は、一体化されることも多い。
【0007】
図3により変換部13について説明する。JPEG2000では、一般的に、図3Aのように画像データ11をタイル31に分割して、図3Bのようにタイルごとに離散ウェーブレット変換(DWT)がなされる。図は、画像データ11を128×128の大きさのタイル31に分割した例を示している。128×128の大きさのタイル31を、変換部13によりレベル2で離散ウェーブレット変換すると、図のように、64×64の大きさの3つのサブバンド1LL・1LH・1HLと32×32の大きさの4つのサブバンド2LL・2LH・2HL・2HHからなるウェーブレット係数データ32が得られる。
【0008】
図4により量子化部14について説明する。図は、量子化に用いる式の例を示したものである。aとbはそれぞれ量子化前と量子化後のウェーブレット係数、|a|はaの絶対値、sign(a)はaの符号、[]はフロア関数、Δは量子化ステップを表す。この式により、ウェーブレット係数は値aからbへと量子化される。
【0009】
図5により符号化部15について説明する。JPEG2000では、一般的に、図5Aのように量子化されたウェーブレット係数データ51のサブバンド52を必要に応じてコードブロック53に分割して(コードブロックより大きいサブバンドについて、コードブロックへの分割が必要となる。以下、コードブロックというときは、コードブロックに分割しないサブバンドも含むものとする)、さらに、図5Bのようにコードブロック53をビットプレーン54に分割して、図5Cのようにビットプレーンごとに算術符号化などのエントロピー符号化がなされる。図は、サブバンド52を4×4の大きさのコードブロック53に分割して(この場合はコードブロックを4×4の大きさにしているが、この大きさに限定されるものではない)、4×4の大きさのコードブロック53を4つのビットプレーン54に分割した例を示している。符号化部15により、量子化されたウェーブレット係数データ51はビットプレーン54ごとにエントロピー符号化され、最終的に符号データ16が出力される。
【0010】
なお、ここまでは画像データ11が単色からなる場合について説明したが、画像データ11が複数色からなる場合については、図6のように、各色の画像データ(コンポーネント)を画像処理装置12に入力すればよい。図6Aは、RGB方式で表現された画像データをそのまま入力するが、図6Bのように、YCbCr方式などの他の方式に変換して入力する場合もある。JPEG2000においては、一般に、図6Bの方式がとられている。これは、人間の視覚は輝度成分(Y)に対しては敏感であるが、色差成分(Cb・Cr)に対してはそれほど敏感ではないので、YよりもCbとCrとをより圧縮することで圧縮率を高めるためである。
【0011】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、JPEG2000では、量子化されたウェーブレット係数データをビットプレーンに分割して符号化するので、ビットプレーンの切り捨てによる画像情報の圧縮が可能である。例えば、ビットプレーンを下位側から切り捨てていく(トランケーション)ことによる画像情報の圧縮が行われている。
【0012】
よって、ある圧縮率が目標値として存在する場合、目標値になるまでデータを切り捨てていくことになるが、当然データを切り捨てていくと画質が劣化していくことになる。そのため、データを切り捨てる場合にどれだけデータを切り捨てるとどれだけ画質が劣化するかを検出する必要がある。
【0013】
この検出方法として、JPEG2000のExample and Guideline(EG)で示されている方法では、まず、各コードブロックにおいてビットプレーンを下位側から1つトランケーションした場合の歪量を求め、次に、ビットプレーンを下位側から2つトランケーションした場合の歪量を求め、同様にして、すべてのビットプレーンをトランケーションしたときの歪量を求める。JPEG2000のEGで示されている方法では、歪量を求める場合、トランケーションした状態でデコードを行って原画像データとの誤差を調べる。誤差を調べる方法としては、MSE(Mean Squared Error)を使用している。
【0014】
このように、JPEG2000のEGで示されている方法では、各ビットプレーンまでトランケーションした場合の歪量をそれぞれ求めるために、各ビットブレーンまでトランケーションした状態でそれぞれデコードを行ってMSEで誤差を調べる。よって、歪量を求めるための処理時間が非常に長くなる、又は、歪量を求めるための処理時間を短くするためにハード量が非常に大きくなるという問題がある。
【0015】
したがって、本発明は、JPEG2000のように、画像情報のビットプレーンのトランケーションにより画像情報を圧縮する画像処理方式において、ビットプレーンをトランケーションしたときの画像の歪量を簡単かつ高速に評価することを課題とする。
【0016】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理方法は、画像情報のレイヤーのトランケーションにより画像情報を圧縮する画像処理方法において、各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定ステップと、を有する。
【0017】
本発明の画像処理方法は、画像情報のレイヤーのトランケーションにより画像情報を圧縮する画像処理方法において、各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数と、各レイヤーにおける最上位有効ビットの次の下位のレベルのビットが有効ビットである最上位有効ビットの個数と、を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定ステップと、を有する。
【0018】
本発明の画像処理方法において、さらに、前記決定ステップは、前記抽出ステップにより抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、レイヤーをトランケーションしたときの画像の歪量を推定する推定ステップを有し、前記推定ステップにより推定された前記歪量に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する。
【0019】
本発明の画像処理方法において、さらに、前記画像情報は、複数のコンポーネントからなり、前記推定ステップは、前記コンポーネントごとに重み付けを行って、画像の歪量を推定する。
【0020】
本発明の画像処理方法において、さらに、前記画像情報は、複数のサブバンドからなり、前記推定ステップは、前記サブバンドごとに重み付けを行って、画像の歪量を推定する。
【0021】
本発明の画像処理方法において、さらに、前記画像情報は、複数のサブバンドからなり、前記抽出ステップは、サブバンド又はコードブロックごとに前記最上位有効ビットの個数を抽出する。
【0022】
本発明の画像処理方法において、さらに、前記画像処理方法の画像圧縮方式は、JPEG2000である。
【0023】
本発明の画像処理装置は、画像情報のレイヤーのトランケーションにより画像情報を圧縮する画像処理装置において、各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定手段と、を有する。
【0024】
本発明の画像処理装置は、さらに、画像情報のレイヤーのトランケーションにより画像情報を圧縮する画像処理装置において、各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数と、各レイヤーにおける最上位有効ビットの次の下位のレベルのビットが有効ビットである最上位有効ビットの個数と、を抽出する抽出手段と、前記抽出ステップにより抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定手段と、を有する。
【0025】
本発明の画像処理方法によれば、画像の歪量を考慮したトランケーションを簡単かつ高速に実施することができる。
【0026】
本発明の画像処理装置によれば、画像の歪量をより正確に考慮したトランケーションを簡単かつ高速に実施することができる。
【0027】
本発明の画像処理方法によれば、画像の歪量を簡単かつ高速に推定し、かつ、画像の歪量を考慮したトランケーションを簡単かつ高速に実施することができる。
【0028】
本発明の画像処理方法によれば、より視覚的に誤差が少ない歪量の評価が可能になる。
【0029】
本発明の画像処理方法によれば、サブバンド単位でトランケーションを行う場合、コードブロックごとに最上位有効ビットの個数を抽出するよりも、計算量が少なくてすむ。
【0030】
なお、「画像情報」とは、画像データ及び画像データから派生するデータ(量子化されたウェーブレット係数データ等)の総称である。
【0031】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について説明する。
【0032】
(本発明の実施の形態の例)
図7は、本発明の実施の形態の例を表す。本実施例の画像圧縮方式はJPEG2000であり、図1の画像処理装置12と同様に、画像データ11が画像圧縮装置12に入力されると、変換部13によって離散ウェーブレット変換され、量子化部14によって量子化され、符号化部15によってエントロピー符号化され、符号データ16が出力される。
【0033】
図8Aは、本実施例によって得られるウェーブレット係数データ51のコードブロック53をビットプレーン54に分割したものを表す。JPEG2000では、このビットプレーンをそれぞれ3つのパス(コーディングパス)でエントロピー符号化する。コーディングパスを任意の切り口でグループ化したとき、そのグループをレイヤーと呼ぶ。ここでは、図8Bのように、説明を簡単にするために、ビットプレーン54の切り口とレイヤー81の切り口を合わせる。つまり、ビットプレーンとレイヤーは等しいと考える。
【0034】
レイヤー(ビットプレーン)のトランケーションについて考える。
【0035】
図9は、図8のレイヤー分割されたコードブロックを、図8のA面で切断したときの断面図である。本来は2次元で考察しなければならないが簡単のため1次元で考察する。白色は無効成分(無効ビット)、黒色は有効成分(有効ビット)を表す。図9のデータをレイヤー3までトランケーションした状態を図10に示す。この状態ではほとんどのデータの有効成分は削除されないで残っている。図9のデータをレイヤー7までトランケーションした状態を図11に示す。この状態だと半分以上のデータが完全になくなってしまっている。図9のデータをレイヤー6までトランケーションした場合を図12に示す。この状態であればほとんどのデータの最上位有効ビット(MSB)は残っていることがわかる。また図9のデータをレイヤー8までトランケーションした場合を図13に示す。この場合、ほとんどのデータが消失していることがわかる。
【0036】
図14は、図9のデータに関して、MSBの分布とMSBの各レイヤーにおける個数(Na)を示す。同時に、図9のデータに関して、MSBの次の下位のレベルのビットが有効ビットであるMSBの各レイヤーにおける個数(Nb)を示している。図14でわかるのはレイヤー7のところにMSB成分が多く分布していることである。このように、ウェーブレット係数のMSB成分が多く分布しているレイヤーをトランケーションしてしまうと、そのレイヤーに関するコードブロックのデータの分布状況が大きく変わってしまうことになる。すなわち、レイヤーのトランケーションを行ったときのMSBの個数の変化と歪量の変化との間には相関があると考えられる。この特徴を利用して、レイヤーのトランケーションを行ったときのMSBの個数の変化から画像の歪量の変化を簡単かつ高速に評価することができる。例えば、MSBの個数に基づいてトランケーションするレイヤーのレベルを決定することで、画像の歪量を考慮したトランケーションを簡単かつ高速に実施することができる。さらに、MSBの個数に基づいて歪量を推定し、これに基づいてトランケーションするレイヤーのレベルを決定することで、画像の歪量を簡単かつ高速に推定し、かつ、画像の歪量を考慮したトランケーションを簡単かつ高速に実施することができる。なお、MSBはウェーブレット係数データ51から1回で簡単に抽出できる。
【0037】
本実施例では、図7のように、ウェーブレット係数データ51は符号化部13から抽出部71へと入力され、抽出部71により、各レイヤー内におけるMSBの個数(Na)が抽出される。
【0038】
本実施例ではさらに、図7のように、Naの抽出値は抽出部71から決定部72へと入力され、決定部72により、トランケーションするレイヤーのレベルが、Naの抽出値に基づいて決定される。例えば、レイヤーごとに所定の閾値を設けて、レイヤー1に関するNaの抽出値と閾値とを比較し、次にレイヤー2に関するNaの抽出値と閾値とを比較し、次にレイヤー3に関するNaの抽出値と閾値とを比較し、というように、各レイヤーに関するNaの抽出値と閾値とを順次比較し、レイヤーnにおいて初めてNaの抽出値が閾値以上になったとき、レイヤー1からレイヤーn−1までをトランケーションする(n=1のときはトランケーションしない)ことに決定するという方法が考えられる。この閾値は、全レイヤーで同じ値にしてもよいし、各レイヤーで異なる値にしてもよい。
【0039】
本実施例ではまた、図7のように、決定部72においてNaの抽出値を推定部73へと入力させ、推定部73においてNaの抽出値に基づいて歪量を推定し、決定部72により、トランケーションするレイヤーのレベルを、歪量の推定値に基づいて決定することもできる。例えば、レイヤー1からレイヤーnまでをトランケーションする場合、各レイヤーのNaと各レイヤーのレベルとの積の総和を、歪量(の比)と推定する。このように、Naの抽出値に基づいて歪量を推定することで、歪量を求めるための演算量を削減することが可能になり、処理時間の短縮やハード量の削減が可能になる。
【0040】
本実施例は、(量子化された)ウェーブレット係数データのビットプレーンを扱ったが、他の画像情報のビットプレーンについても適宜適用できる。本実施例は、JPEG2000を画像圧縮方式としたが、JPEG2000のように、画像情報のビットプレーンのトランケーションによる画像情報の圧縮が可能な画像圧縮方式であれば適宜適用できる。
【0041】
(本発明の実施の形態のその他の例)
MSBはそのビットのデータの1/2の情報量を持っている。ここで、MSBの次のビットが1(有効ビット)の場合は、ある画像情報の全ビットに占めるMSBのウェイトは約1/2乃至3/4なのに対して、MSBの次のビットが0(無効ビット)の場合は、ある画像情報の全ビットに占めるMSBのウェイトは約3/4乃至1となる。この特性を利用するために、MSBの各レイヤーにおける個数(Na)のほか、MSBの次の下位のレベルのビットが1(有効ビット)であるMSBの各レイヤーにおける個数(Nb)も抽出し、両者に基づいて画像の歪量を評価すると、より正確に画像の歪量の評価をすることができる。例えば、下位レベルのビットが0であるMSB1個は、下位レベルのビットが1であるMSB1.5個分として、画像の歪量を評価する方法が考えられる。
【0042】
また、推定部73による歪量の推定に関して、すべてのコードブロックを同一に扱うのではなく、各コードブロックにおけるMSBの個数に対して、それぞれのコンポーネント又はサブバンドごとに重み付けを行い、重み付けを行ったMSBの個数に基づいて画像の歪量を推定することで、より視覚的に誤差が少ない歪量の評価が可能になる。
【0043】
トランケーションを行う場合、ひとつのサブバンド内の各コードブロックに対して異なる量のトランケーションを行うと、コードブロック間に歪が生じ、これが歪誤差となって見えてくる場合がある。このため、一般に、トランケーションをコードブロック単位ではなくサブバンド単位で行うこともなされている。よって、サブバンド単位でトランケーションを行う場合、コードブロックごとにMSBの個数等を抽出するよりも、サブバンドごとにMSBの個数等を抽出する方が、計算量が少なくてすむ。
【0044】
【発明の効果】
このように、本発明により、JPEG2000のように、画像情報のビットプレーンのトランケーションにより画像情報を圧縮する画像処理方式において、ビットプレーンをトランケーションしたときの画像の歪量を簡単かつ高速に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】JPEG2000により画像情報を圧縮する一般的な画像処理装置を表す。
【図2】JPEG2000により画像情報を伸張する一般的な画像処理装置を表す。
【図3】変換部について説明する図である。
【図4】量子化部について説明する図である。
【図5】符号化部について説明する図である。
【図6】画像データが複数色からなる場合について説明する図である。
【図7】本発明の実施の形態の例を表す。
【図8】ビットプレーンとレイヤーを表す。
【図9】レイヤー内のデータの配置例の図である。
【図10】下位3レイヤーをトランケーションした場合の図である。
【図11】下位7レイヤーをトランケーションした場合の図である。
【図12】下位6レイヤーをトランケーションした場合の図である。
【図13】下位8レイヤーをトランケーションした場合の図である。
【図14】各レイヤーのNaとNbとを抽出した図である。
【図15】画像の空間内の分布が緩やかに変化している場合の図である。
【図16】画像の空間内の分布が2極分化している場合の図である。
【符号の説明】
11 画像データ
12 画像処理装置
13 変換部
14 量子化部
15 符号化部
16 符号データ
21 符号データ
22 画像処理装置
23 復号化部
24 逆量子化部
25 逆変換部
26 画像データ
31 タイル
32 ウェーブレット係数データ
51 量子化されたウェーブレット係数データ
52 サブバンド
53 コードブロック
54 ビットプレーン
71 抽出部
72 決定部
73 推定部
81 レイヤー[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method and an image processing apparatus.
[0002]
[Prior art]
As image compression methods, international standards such as JPEG and JPEG2000 are known.
[0003]
FIG. 1 shows a general image processing apparatus that compresses image information by JPEG2000. When the
[0004]
Note that “image information” refers to
[0005]
FIG. 2 shows a general image processing apparatus that decompresses image information by JPEG2000. When the
[0006]
An image processing apparatus that performs image compression and an image processing apparatus that performs image expansion are often integrated.
[0007]
The
[0008]
The
[0009]
The
[0010]
Although the case where the
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
As described above, in JPEG 2000, quantized wavelet coefficient data is divided into bit planes and encoded, so that image information can be compressed by truncating the bit planes. For example, compression of image information is performed by truncating a bit plane from the lower side (truncation).
[0012]
Therefore, when a certain compression ratio exists as a target value, data is truncated until the target value is reached. However, when the data is truncated, the image quality deteriorates. Therefore, when truncating data, it is necessary to detect how much data is discarded and how much the image quality deteriorates.
[0013]
As a detection method, in the method shown in the JPEG2000 Example and Guideline (EG), first, the amount of distortion when one bit plane is truncated from the lower side in each code block is obtained, and then the bit plane is calculated. The amount of distortion when truncating two from the lower side is obtained, and similarly, the amount of distortion when truncating all the bit planes is obtained. In the method shown by EG of JPEG2000, when obtaining the distortion amount, decoding is performed in a truncated state to check an error from the original image data. As a method for examining the error, MSE (Mean Squared Error) is used.
[0014]
As described above, in the method indicated by the EG of JPEG2000, in order to obtain the amount of distortion when truncating up to each bit plane, decoding is performed in a state where the truncation is performed up to each bit brain, and the error is examined by MSE. Therefore, there is a problem that the processing time for obtaining the distortion amount becomes very long, or the hardware amount becomes very large in order to shorten the processing time for obtaining the distortion amount.
[0015]
Therefore, an object of the present invention is to easily and quickly evaluate the distortion amount of an image when truncating a bit plane in an image processing method for compressing image information by truncation of a bit plane of image information, such as JPEG2000. And
[0016]
[Means for Solving the Problems]
The image processing method of the present invention is an image processing method for compressing image information by truncation of a layer of image information, an extraction step for extracting the number of the most significant bits in each layer, and the highest step extracted by the extraction step. And determining a layer to be truncated based on the number of upper significant bits.
[0017]
The image processing method of the present invention is an image processing method for compressing image information by truncation of the layer of the image information, and the number of most significant bits in each layer, the most significant bits in each layer of the next lower level An extraction step of extracting the number of the most significant bits whose bits are valid bits, and a determination step of determining a layer to be truncated based on the number of the most significant bits extracted by the extraction step. Have.
[0018]
In the image processing method of the present invention, the determining step further includes an estimating step for estimating a distortion amount of the image when the layer is truncated based on the number of the most significant bits extracted by the extracting step. Then, a layer to be truncated is determined based on the distortion amount estimated in the estimation step.
[0019]
In the image processing method of the present invention, the image information includes a plurality of components, and the estimation step performs weighting for each component to estimate the distortion amount of the image.
[0020]
In the image processing method of the present invention, the image information further includes a plurality of subbands, and the estimation step performs weighting for each subband to estimate an image distortion amount.
[0021]
In the image processing method of the present invention, the image information further includes a plurality of subbands, and the extraction step extracts the number of the most significant bits for each subband or code block.
[0022]
In the image processing method of the present invention, the image compression method of the image processing method is JPEG2000.
[0023]
The image processing apparatus of the present invention is an image processing apparatus that compresses image information by truncation of an image information layer , an extraction means for extracting the number of most significant bits in each layer, and the most extracted by the extraction means. Determining means for determining a layer to be truncated based on the number of upper significant bits.
[0024]
The image processing apparatus of the present invention, further, an image processing apparatus for compressing image information by truncation of the layer of the image information, and the number of most significant bits in each layer, the next lower most significant bit in each layer Extraction means for extracting the number of most significant bits whose level bits are valid bits, and determination means for determining a layer to be truncated based on the number of most significant bits extracted by the extraction step; Have.
[0025]
According to the image processing method of the present invention, truncation considering the distortion amount of an image can be performed easily and at high speed.
[0026]
According to the image processing apparatus of the present invention, truncation considering the distortion amount of an image more accurately can be performed easily and at high speed.
[0027]
According to the image processing method of the present invention, an image distortion amount can be estimated easily and at high speed, and truncation considering the image distortion amount can be performed easily and at high speed.
[0028]
According to the image processing method of the present invention, it is possible to evaluate a distortion amount with less visual error.
[0029]
According to the image processing method of the present invention, when truncation is performed in units of subbands, the calculation amount is smaller than extracting the number of most significant bits for each code block.
[0030]
“Image information” is a general term for image data and data derived from the image data (quantized wavelet coefficient data and the like).
[0031]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described.
[0032]
(Example of embodiment of the present invention)
FIG. 7 shows an example of an embodiment of the present invention. The image compression method of this embodiment is JPEG2000, and when the
[0033]
FIG. 8A shows the
[0034]
Consider truncation of layers (bitplanes).
[0035]
FIG. 9 is a cross-sectional view of the layered code block of FIG. 8 taken along plane A of FIG. Originally, it must be considered in two dimensions, but for simplicity, it is considered in one dimension. White represents an invalid component (invalid bit), and black represents an effective component (valid bit). FIG. 10 shows a state where the data of FIG. In this state, most of the effective components of the data remain without being deleted. FIG. 11 shows a state where the data of FIG. In this state, more than half of the data has been completely lost. FIG. 12 shows a case where the data of FIG. In this state, it can be seen that the most significant bit (MSB) of most data remains. FIG. 13 shows a case where the data shown in FIG. In this case, it can be seen that most data is lost.
[0036]
FIG. 14 shows the MSB distribution and the number (Na) in each layer of the MSB for the data of FIG. At the same time, regarding the data in FIG. 9, the number (Nb) in each layer of the MSB in which the bits at the next lower level of the MSB are valid bits is shown. It can be seen from FIG. 14 that many MSB components are distributed at the
[0037]
In this embodiment, as shown in FIG. 7, the
[0038]
In the present embodiment, as shown in FIG. 7, the extracted value of Na is input from the extracting
[0039]
In this embodiment, as shown in FIG. 7, the determining
[0040]
Although this embodiment deals with bit planes of (quantized) wavelet coefficient data, the present invention can also be applied appropriately to bit planes of other image information. In this embodiment, JPEG2000 is used as an image compression method. However, any image compression method that can compress image information by truncation of a bit plane of image information, such as JPEG2000, can be applied as appropriate.
[0041]
(Other examples of embodiments of the present invention)
The MSB has an information amount that is ½ of the data of the bit. Here, when the next bit of the MSB is 1 (effective bit), the weight of the MSB in all bits of a certain image information is about 1/2 to 3/4, whereas the next bit of the MSB is 0 ( In the case of (invalid bit), the weight of the MSB occupying all the bits of certain image information is about 3/4 to 1. In order to use this characteristic, in addition to the number (Na) in each layer of the MSB, the number (Nb) in each layer of the MSB in which the bit at the next lower level of the MSB is 1 (effective bit) is extracted, If the distortion amount of the image is evaluated based on both, the distortion amount of the image can be more accurately evaluated. For example, a method of evaluating the amount of distortion of an image with one MSB having a lower level bit of 0 as 1.5 MSBs having a lower level bit of 1 may be considered.
[0042]
In addition, regarding the estimation of the amount of distortion by the estimation unit 73, weighting is performed by weighting the number of MSBs in each code block for each component or subband instead of treating all code blocks the same. By estimating the distortion amount of the image based on the number of MSBs, it is possible to evaluate the distortion amount with less visual error.
[0043]
When truncation is performed, if a different amount of truncation is performed on each code block in one subband, distortion may occur between code blocks, which may appear as a distortion error. For this reason, in general, truncation is performed not in units of code blocks but in units of subbands. Therefore, when truncation is performed in units of subbands, it is less computationally expensive to extract the number of MSBs for each subband than to extract the number of MSBs for each code block.
[0044]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, in the image processing method for compressing image information by truncating the bit plane of image information, such as JPEG2000, the distortion amount of the image when the bit plane is truncated is easily and quickly evaluated. Can do.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a general image processing apparatus that compresses image information by JPEG2000.
FIG. 2 shows a general image processing apparatus that decompresses image information by JPEG2000.
FIG. 3 is a diagram illustrating a conversion unit.
FIG. 4 is a diagram illustrating a quantization unit.
FIG. 5 is a diagram illustrating an encoding unit.
FIG. 6 is a diagram illustrating a case where image data is composed of a plurality of colors.
FIG. 7 illustrates an example of an embodiment of the present invention.
FIG. 8 represents bit planes and layers.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of arrangement of data in a layer.
FIG. 10 is a diagram when truncating the lower three layers.
FIG. 11 is a diagram when truncating the lower 7 layers.
FIG. 12 is a diagram when truncating the lower six layers.
FIG. 13 is a diagram when truncating the lower 8 layers.
FIG. 14 is a diagram in which Na and Nb of each layer are extracted.
FIG. 15 is a diagram in a case where the distribution of the image in the space is gradually changing.
FIG. 16 is a diagram in a case where the distribution in the space of the image is bi-polarized.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF
Claims (9)
各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。In an image processing method for compressing image information by truncation of a layer of image information,
An extraction step for extracting the number of most significant bits in each layer ;
Determining a layer to be truncated based on the number of most significant bits extracted in the extracting step;
An image processing method comprising:
各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数と、各レイヤーにおける最上位有効ビットの次の下位のレベルのビットが有効ビットである最上位有効ビットの個数と、を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにより抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定ステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。In an image processing method for compressing image information by truncation of a layer of image information,
And the number of most significant bits in each layer, an extraction step of the next lower level of the bits of the most significant bits are extracted, and the top of the effective bit number that is a valid bit in each layer,
Determining a layer to be truncated based on the number of most significant bits extracted in the extracting step;
An image processing method comprising:
前記推定ステップは、前記コンポーネントごとに重み付けを行って、画像の歪量を推定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。The image information is composed of a plurality of components,
The image processing method according to claim 3, wherein the estimating step estimates a distortion amount of the image by weighting each component.
前記推定ステップは、前記サブバンドごとに重み付けを行って、画像の歪量を推定することを特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。The image information is composed of a plurality of subbands,
The image processing method according to claim 3, wherein the estimating step estimates the amount of distortion of an image by performing weighting for each subband.
前記抽出ステップは、サブバンド又はコードブロックごとに前記最上位有効ビットの個数を抽出することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理方法。The image information is composed of a plurality of subbands,
4. The image processing method according to claim 1, wherein the extracting step extracts the number of the most significant bits for each subband or code block.
各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。In an image processing apparatus that compresses image information by truncation of an image information layer ,
Extraction means for extracting the number of most significant bits in each layer ;
Determining means for determining a layer to be truncated based on the number of most significant bits extracted by the extracting means;
An image processing apparatus comprising:
各レイヤーにおける最上位有効ビットの個数と、各レイヤーにおける最上位有効ビットの次の下位のレベルのビットが有効ビットである最上位有効ビットの個数と、を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記最上位有効ビットの個数に基づいて、トランケーションするレイヤーを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。In an image processing apparatus that compresses image information by truncation of an image information layer ,
And the number of most significant bits in each layer, and extracting means next lower level bits of most significant bits in each layer is extracted, and the top of the effective bit number which is the valid bit,
Determining means for determining a layer to be truncated based on the number of most significant bits extracted by the extracting means;
An image processing apparatus comprising:
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