JP3986012B2 - 適応型予測符号化装置および適応型予測符号復号化方法 - Google Patents
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Description
図2は、画像を構成する各画素が0か1の2値しか取らない2値画像を符号化する方式の国際標準であるJBIG(Joint Bi−level Image experts Group)方式の参照画素位置パターンを示す(以降では、このような参照画素位置パターンのことをテンプレートと呼ぶ)。
(A)入力された画像情報に対してその局所的な類似度に基づいて画像分割を行い、(B)分割された領域ごとにデータベース、解析処理、高速化機構を有する人工知能技術などを用いたテンプレート最適化により予測精度を高め、
(C)その最適化結果を用いてデータベースを更新して、次回以降における圧縮効率および速度の向上を図ること特徴とするものである。
まず、(A)について述べる。入力された画像情報を適切に分割するということは、同一の領域内では均質で、隣り合う領域同士では異なる性質を持つ領域単位で画像を切り分けることである。分割の例を図14に示す。こうすることで、同一領域内では無条件に同じテンプレートを用いることができるようになる。さらに、適切に画像分割することで、木目細かなテンプレートの最適化を行えるようになり、分割画像ブロック内での画素値予測の精度が向上するため、結果として全体の圧縮効率が向上する。
まず、当該システムの外部から、画像データに関する属性情報が属性情報入力線18を介して圧縮符号化済みデータ合成器13に入力され、圧縮符号化済みデータのヘッダとして記録される。この属性情報はなくても構わない。
まず、圧縮符号化済みデータ入力線21を介してデータ解析器22へと圧縮符号化済みデータ20が入力される。圧縮符号化済みデータ20のフォーマットは図24を用いて後述する。データ解析器22では、圧縮符号化済みデータ20を解析し、ヘッダ部分と、各ブロックに関する圧縮情報(ブロック情報、テンプレート、圧縮データ)が分離して取り出される。
入力画像データに対して、はじめに、性質の似通った領域単位で別々に圧縮処理を行うために画像分割s1を行う。ここで、画像全体をブロックに分割してしまってもよいし、一部分だけをブロックに分割し、残った部分を後からブロックに分割してもよい。前者は2パス、後者は1パスの処理に相当する。ここでは1パス処理を行うこととする。
画像分割s1で生成された画像ブロックの全てに対してテンプレート最適化が行われた後、画像末端に達するまで、残りの部分のブロック分割とブロックごとのテンプレート最適化が行われる。
KLD=KL(X)+KL(Y)
と計算される。ただし、ここで
KL(X)=Σ{Xi×log(Xi/Yi)}
KL(Y)=Σ{Yi×log(Yi/Xi)}
であるものとする。
まずステップs131において、垂直分割位置候補の選出を行う。ステップ121において記録した、各ラインにおける同一色によるランの長さを参照しながら、全てのラインにおいて垂直分割位置候補を選び出すことができる。
まず、ステップs21にてデータベース検索を行う。図6におけるメモリ8Mに格納されるデータベースには、あらかじめ登録されたテンプレートのほか、後述のテンプレート探索で得られたテンプレートが記録されている。
もし、データベース中に該当するテンプレートが登録されていなければ、次に、画像解析s22を行う。ここでは、データの周期性などを参照して、統計処理や簡単な計算により、画像データに適したテンプレートを求める。続いて、画像解析s22の結果であるテンプレートを検索キーとして用いて、データベースの再検索s27を行う。このとき、デーータベースに該当テンプレートが登録されていようと、いまいと、テンプレート探索を行うかどうかの判断ステップs28に進む。
図29は、データベース検索s21の処理フローである。データベース検索は、ステップs211において、属性情報が登録内容と照合される。図16は、テンプレートデータベース構造の一例である。この場合、検索キーとして符号化対象である画像データを生成したシステム、そのバージョン、画像データの解像度、線数、スクリーン角度が使用され、あらかじめ定められた閾値以上に一致度が高い登録テンプレートが選択される。画像解析結果(入力テンプレート)は、図28におけるデータベース再検索s27で使用するための検索キーで、ここでは使用しない。データベース検索s21の結果、適合するテンプレートが発見された場合、ステップs26から、テンプレート探索を行うかどうかの判断ステップs28に進む。ここでの判断規範としては、基準テンプレートを用いた場合と比較して、(a)圧縮率が一定閾値以上高いかどうか、(b)テンプレートに含まれる各画素の相関強度(後述)の総和が一定閾値以上高いかどうか、などを用いる。通常は(a)を用いるが、少しでも処理時間を短縮したい場合には(b)を使用してもよい。
ここで、基準テンプレートとしては、JBIGおよびJBIG2方式のデフォルトテンプレートを使用する。データベース検索で2番目に適合したテンプレート、あるいは、既に処理済のブロックで最終的に使用されたテンプレートなどを使用してもよい。
ステップs28において、テンプレート探索を行うという判断が下されたときは、そのままステップs23でテンプレート探索を行い、行わないという判断が下された場合は、ステップs25に進んで、テンプレート最適化処理を完了する。テンプレート探索については後述する。
図30は、画像解析の処理フローである。ここでは、ディザ分析s221を試み、それが可能だった場合はそのまま終了し、それができなかった場合には相関分析s223を行ってから終了する。
以上の手続きにより、ディザ分析が完了する。なお、あらかじめディザマトリクスが判明している場合には、その大きさから周期性や相関パターンを明確に検出することができるので、理想画素配置の計算を省略することが可能である。
検索キーとしての画像解析結果(入力テンプレート)に適合するテンプレートがデータベース中に登録されているということは、現在圧縮処理しようとしている画像データと、非常に統計的性質の似通った画像データに関して、これまでに圧縮処理を行った経験があるということを意味している。すなわち、そのときのテンプレート探索結果である登録テンプレートを利用することによって、テンプレート探索結果に要する計算時間を省きつつ、画像解析結果そのままより有効に機能するテンプレートを得ることができる。
上述のデータベース検索s21とは異なり、ここでは検索キーとして画像解析結果(入力テンプレート)だけを使用し(図16参照)、一定閾値以上適合した登録テンプレートを出力する。
つづいて、テンプレート探索s23について述べる。
・生物集団全体の平均の適応度が、ある閾値より大きくなった。
・生物集団の適応度の増加率が、ある閾値以下の世代が一定の期間以上続いた。
・世代交代の回数が、あらかじめ定めた回数に到達した。
(a)染色体の表現方法
(b)初期個体集団の発生方法
(c)個体の評価関数
(d)選択淘汰方法
(e)交叉方法
(f)突然変異方法
(g)探索終了条件
またさらに、{0、1}の2進数あるいはグレイコードで染色体を表現するのではなく、参照画素位置の座標を示す整数で染色体を構成することも可能である。つまり、この場合には同図(b)におけるx座標値とy座標値がともに{0、…、255}の値をとる。
遺伝的アルゴリズムは、非常に強力な探索手法であるが、探索手続きの終盤で、最適解あるいは局所解近傍において探索速度が低下するという問題がある。すなわち、図22に例示するように、探索の序盤から中盤にかけて、世代数が進むごとに適応度の増加率が低下してゆき、終盤では殆ど適応度が改善されなくなる。そこで、本実施例では、遺伝的アルゴリズムによる探索で得られた最良のテンプレートに対して、山登り方を用いて最終調整を行う。この処理を導入することにより、遺伝的アルゴリズムにおける終盤の無駄な探索を行わずにすむため、全体として探索速度が向上する。
データベースは、圧縮符号化対象である画像データに関する先験的知識が明らかな場合に、画像解析s22やテンプレート探索s23を実行せずにテンプレートを決定するために用いられる。とくに印刷用画像の場合、ディザ法をベースとした画像生成手続きが、その画像生成ソフトウェアを作成したメーカーごとに決まっていて、それぞれのメーカー毎に、ディザマトリクスの作り方などに独自の特徴がある。一般にそのような特徴が公開されることはないが、本実施例のようにテンプレート探索の結果をデータベースに蓄積することで、テンプレート決定に関する重要な手がかりとして再利用できるようになる。また、データベースに登録された情報を初期状態としてテンプレート探索s23を行うことにより、より優れたテンプレートを発見することもある。
まず、ステップs241において、図16に構造例を示すテンプレートデータベースを検索し、全く同じ画像生成システムで生成された、解像度や線数やスクリーン角度の同じ画像に対するテンプレートが登録されているか否かをまず検索する。
なお、リファレンスバッファへの領域切り出し、コンテクスト抽出、MQ−Coder(C)での圧縮データ計算をパイプライン的に行うことで、上記の手続きを高速化することが可能である。
(1)圧縮すべき画像データを読み込む手順(s601)と、
(2)圧縮符号化済みデータのヘッダを生成し、出力する手順(s602)と、
(3)入力された画像データを、特徴的なブロック単位に分割する手順(s603)と、
(4)ブロック毎に最適なテンプレートを生成する手順(s604)と、
(5)ブロック内の全ての画素に対して、走査方向順にコンテクストを発生する手順(s605)と、
(6)ブロック内の全ての画素と、ステップs605で生成されたその画素に対応するコンテクストを用いて圧縮データを生成する手順(s606)と、
(7)これまでの手順で得られたブロック情報、テンプレート情報、圧縮データを合成して、圧縮符号化済みデータを生成および出力する手順(s607)と、
を実行させるようになっている。
(1)圧縮符号化済みデータを読み込む手順(s701)と、
(2)圧縮符号化済みデータを解析して、伸張画像全体の大きさ(縦横サイズ)と、ブロック分割された各ブロックに対応する圧縮情報とに分離し、各ブロックを圧縮する際に使用したテンプレートと圧縮データを取り出す手順(s702)と、
(3)伸張された画像データの先頭からコンテクストを逐次生成するための手順(s703)と、
(4)コンテクストを用いて圧縮データから復号データを生成する手順(s704)と、
(5)各ブロックに対応する復号データを合成して、1つの伸張画像データを生成する手順(s706)と、
を実行させるようになっている。
Claims (2)
- 解析した各ラインデータの特徴を比較することによって入力画像データを1つ以上のブロックに分割するブロック化手段と、
データの周期性を推定するブロックデータ解析手段の解析結果に基づいて、各ブロック毎に初期テンプレートを生成する初期テンプレート生成手段と、符号圧縮率ないしエントロピのいずれか若しくは両者を評価関数とする、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化方法によって初期テンプレートから最適なテンプレートを生成するテンプレート最適化手段とを備えた、各ブロック毎にテンプレートを決定するテンプレート決定手段と、
前記テンプレートに基づき入力画像データを圧縮する圧縮手段と、
前記圧縮手段の出力データ、前記テンプレート情報、前記ブロック情報を合成する合成手段とを備えた適応予測符号化装置において、
前記テンプレートのデータベースを有し、前記ブロック判定の後にまず該データベース検索を行い、該当するテンプレートが発見されなかった場合、次にディザ分析あるいは相関分析による画像解析を行い、画像解析の結果であるテンプレートを検索キーとして用いてデータベースの再検索を行うものであって、
該再検索時、前記遺伝的アルゴリズムを用いた最適化方法によるテンプレート探索で得られた最適化テンプレートを前記データベースにフィードバックしてデータベースを更新することを特徴とする適応予測符号化装置。 - 解析した各ラインデータの特徴を比較することによって入力画像データを1つ以上のブロックに分割するステップと、
データの周期性を推定するブロックデータ解析手段の解析結果に基づいて、各ブロック毎に初期テンプレートを生成する初期テンプレート生成ステップと、符号圧縮率ないしエントロピのいずれか若しくは両者を評価関数とする、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化方法によって初期テンプレートから最適なテンプレートを生成するテンプレート最適化ステップとを備えた、各ブロック毎にテンプレートを決定するステップと、
前記テンプレートに基づき入力画像データを圧縮するステップと、
前記圧縮ステップの出力データ、前記テンプレート情報、前記ブロック情報を合成するステップとを備えた適応型予測符号化方法において、
前記テンプレートのデータベースを有し、前記ブロック判定の後にまず該データベース検索を行い、該当するテンプレートが発見されなかった場合、次にディザ分析あるいは相関分析による画像解析を行い、画像解析の結果であるテンプレートを検索キーとして用いてデータベースの再検索を行うものであって、
該再検索時、前記遺伝的アルゴリズムを用いた最適化方法によるに基づくテンプレート探索で得られた最適化テンプレートを前記データベースにフィードバックしてデータベースを更新することを特徴とする適応型予測符号復号化方法。
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