JPH06350989A - 画像データ圧縮処理方法 - Google Patents
画像データ圧縮処理方法Info
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Abstract
なく高い圧縮率により画像データの圧縮を行うことがで
きる画像データ圧縮処理方法を提供する。 【構成】 原画像を表す原画像データ1に対してウェー
ブレット変換2を施し、複数の周波数帯域毎の画像デー
タ3を得る。次いで、各画像データ3または原画像デー
タ1のいずれかに基づいて、画像の各部の重要度の認識
4を行い、この重要度に応じて重要度の認識を行ったデ
ータにラベリング処理5を施し、このラベリング処理5
の結果に基づいて、重要度が大きいほど高いビット数に
より各画像データ3に対して量子化6を行う。その後量
子化6がなされた各画像データ3に対して符号化7を行
う。
Description
法、特に詳細にはウェーブレット変換を用いて高いデー
タ圧縮率が得られるようにした画像データの圧縮処理方
法に関するものである。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
する。
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 a Wavel
et Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEO
RY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 )。
うな関数hを基底関数として、
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8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9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。
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)。
ェーブレット変換を施して、原画像データを複数の周波
数帯域の画像データに変換し、この各画像データに対し
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、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。
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、ベクトル量子化により圧縮を行う必要が
あるため、さらに圧縮率を向上させようとすると、原画
像の画質が劣化してしまうおそれがあり、画像の高圧縮
率化には限界があった。
劣化させることなく高い圧縮率により画像データの圧縮
を行うことができる画像データ圧縮処理方法を提供する
ことを目的とするものである。
圧縮処理方法は、所定の被写体を含む画像を表す原画像
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、前記原画像データにウェーブレット変換を施すこと
により、前記原画像データを複数の周波数帯域毎の画像
データに分解し、該各画像データまたは前記原画像デー
タのいずれかに基づいて、前記画像の各部の重要度を認
識し、該認識された前記各部の重要度に応じて該データ
にラベリング処理を施し、該ラベリング処理の結果に基
づいて、前記重要度が大きいほど高いビット数により前
記各画像データを量子化し、該量子化された前記各画像
データを符号化することを特徴とするものである。
法は、本発明による画像データ圧縮処理方法により得ら
れた圧縮画像データを再構成するための方法であり、前
記符号化された前記各画像データを復号化し、該復号化
された前記各画像データに逆ウェーブレット変換を施す
ことにより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。
する際のビット数を高くするとデータの圧縮率は低下す
るが、より原画像に近い状態で圧縮することができるた
め、再構成された画像の画質の劣化は少なくなる。一
方、ビット数を低くすれば、圧縮された画像データを復
元した際の誤差が大きく、この誤差は画像を復元した際
にノイズとなって画像に現れるため、再構成された画像
の画質の劣化は大きいが、符号化を行う際の符号が短く
なるためデータの圧縮率を向上させることができる。本
願発明はこの点に着目してなされたものである。
理方法は、ウェーブレット変換により複数の周波数帯域
に分解された画像データについて、画像各部の重要度を
認識し、重要度が高い部分は高いビット数によって量子
化を行い、重要度が低い部分は重要度が高い部分と比較
して低いビット数によって量子化を行うようにしたもの
である。このため、画像内の各部分のうち重要な部分に
ついては、画質を維持しつつ画像データの圧縮を行うこ
とができ、重要でない部分についてはより高い圧縮率に
より画像データの圧縮を行うことができる。したがっ
て、全体として画像として重要な部分の画質を劣化させ
ることなく画像データの圧縮率を向上させることができ
る。
法は、本発明による画像データ圧縮処理方法により圧縮
された画像データを復号化し、この復号化された画像デ
ータに対して逆ウェーブレット変換を施すようにしたた
め、画像の各部分のうち重要な部分の画質を維持しつつ
原画像を再生することができる。
説明する。
法の基本的概念を表す図である。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に対してウェーブレット変換2を施して複
数の周波数帯域毎の画像データ3を得る。次いで、各画
像データ3または原画像データ1のいずれかに基づい
て、画像の各部の重要度の認識4を行い、この重要度に
応じて重要度の認識4を行った画像データ3にラベリン
グ処理5を施す。そしてこのラベリング処理5の結果に
基づいて、各画像データ3に対して重要度が大きいほど
高いビット数により量子化6を行い、この量子化6がな
された各画像データ3に対して符号化7を行うものであ
る。
明する。
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。
ット変換がなされる。
ーブレット変換の詳細を表す図である。
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。
主走査方向に基本ウェーブレット関数より求められる関
数gと関数h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,h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
向のウェーブレット変換係数信号Wg0,Wh0を求めるも
のである。
関数より一意に求められるものであり、例えば、関数h
は、以下の表1に示すものとなる。なお、表1において
関数h′は、ウェーブレット変換がなされた画像データ
に逆ウェーブレット変換を行う際に用いる関数を表すも
のである。また以下の式(2) に示すように関数gは関数
h′から求められ、逆ウェーブレット変換を行うための
関数g′は関数hから求められる。
h0が求められると、ウェーブレット変換係数信号Wg0、
Wh0について、主走査方向の画素を1画素おきに間引
き、主走査方向の画素数を1/2 にする。ついで、この画
素が間引かれたウェーブレット変換係数信号Wg0、Wh0
それぞれの副走査方向に関数g,hによりフィルタリン
グ処理を行い、ウェーブレット変換係数信号WW0 ,W
V0 ,VW0 およびVV0 を得る。
W0 ,WV0 ,VW0 およびVV0 について、副走査方
向の画素を1画素おきに間引くことを行い、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、各ウェ
ーブレット変換係数信号VV0 ,WV0 ,VW0 ,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、ウェーブレット変換係数信号VV0 の主走
査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行う。
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、ウェーブレット変換係数信
号VV0 の主走査方向のウェーブレット変換係数信号W
g1およびWh1を求めるものである。
は主副両方向について画素数が原画像データの1/2 とな
っているため、画像の解像度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、ウェーブレット変換係
数信号VV0 を関数g,h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ウェーブ
レット変換係数信号VV0 が表す周波数成分よりも低周
波数成分を表すウェーブレット変換係数信号Wg1,Wh1
が求められる。
信号Wg1,Wh1が求められると、ウェーブレット変換係
数信号Wg1,Wh1について、主走査方向の画素を1画素
おきに間引き、主走査方向の画素数をさらに1/2 とす
る。次いでウェーブレット変換係数信号Wg1、Wh1それ
ぞれの副走査方向に関数g,hによりフィルタリング処
理を行い、ウェーブレット変換係数信号WW1 ,W
V1 ,VW1 およびVV1 を得る。
W1 ,WV1 ,VW1 ,VV1 について、副走査方向の
画素を1画素おきに間引き、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、各ウェーブレット変換
係数信号VV1 ,WV1 ,VW1,WW1 の画素数は原
画像データSorg の画素数の1/16となる。
引かれたウェーブレット変換係数信号VV1 の主走査方
向に関数g,hによりフィルタリング処理を行い、さら
に得られたウェーブレット変換係数信号の主走査方向の
画素を間引き、この画素を間引いたウェーブレット変換
係数信号について、副走査方向に関数g,hによりフィ
ルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号W
W2 ,WV2 ,VW2,VV2 を得る。
返すことによりウェーブレット変換係数信号WW0 〜W
WN ,WV0 〜WVN ,VW0 〜VWN ,およびVVN
を得る。ここで、N回目のウェーブレット変換により得
られるウェーブレット変換係数信号WWN ,WVN ,V
WN ,VVN は、原画像データと比較して主副各方向の
画素数が(1/2)N となっているため、各ウェーブレット
変換係数信号は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。
WWi (i=0〜N、以下同様)は、原画像データSor
g 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。またウェーブレット変換
係数信号WVi 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
なる。さらにウェーブレット変換係数信号VWi 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る。
号を複数の周波数帯域毎に表す図を示す。なお、図4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4においてウェーブ
レット変換係数信号WW3 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。
最も小さい周波数帯域のウェーブレット変換係数信号W
WN に基づいて、このウェーブレット変換係数信号WW
N が担持する画像に含まれる各部分の重要度が求めら
れ、この重要度に応じたラベリング処理が施される。こ
れはまず、ウェーブレット変換係数信号WWN につい
て、照射野認識、被写体認識等を行い、ウェーブレット
変換係数信号WWN により表される画像に何が映し込ま
れているのかを認識する。すなわち、図5(a) に示すよ
うに、照射野絞りを用いて人間の頭の撮影がなされた放
射線画像においては、頭の部分の情報が最も重要であ
り、それ以外のすぬけ部の情報は不要であることから、
まず、照射野認識が行われる。
人により多数の方法が提案されている(特開昭61-39039
号、特開昭62-15536号、特開昭62-15537号、特開昭62-1
5539号、特開昭63-259538 号、特開昭64-11465号、特開
平2-43436 号等)。例えば特開昭63-259538 号公報に記
載されている方法は、画像信号に基づいて照射野内と照
射野外の境目であるエッジ候補点を求め、それを線で結
ぶことにより照射野を認識するものであり、この方法に
よれば、照射野が矩形のみならず、不規則な多角形、あ
るいは円、楕円等曲線で囲まれる形状である場合にもそ
の照射野を正確に認識することができる。
いる方法は、記録シート上の照射野内に含まれる所定の
点と記録シートの端部とを結ぶ放射状の複数の線分の各
々について、これら各線分上の各画素にそれぞれ対応し
た画像データに基づいて、これらの各線分毎に1つまた
は複数の記録シート上の照射野の輪郭と上記線分との交
叉点と考えられる輪郭候補点を候補順位とともに求め、
各線分上の輪郭候補点が記録シートの端部に近接した所
定の周辺範囲内とこの周辺範囲より内側の中央範囲内の
双方に存在し、かつ周辺範囲内に第1順位の輪郭候補点
が存在するときは中央範囲内にある輪郭候補点のうち最
先順位の輪郭候補点の候補順位を第1順位に繰りあげ、
このようにして定めた各線分毎の第1の順位の輪郭候補
点に基づいて、照射野を認識するようにして、被写体以
外の異物が被写体とともに撮影されていても照射野を正
しく認識できるようにしたものである。
野内のデータについてヒストグラム解析等がなされ、頭
の部分が認識される。そして、頭の部分を1、それ以外
の部分を0とするようなラベリング処理がなされる。一
方、図5(b) に示すような、人間の胸部放射線画像の場
合は、肺野の部分が最も重要であり、肺野以外の部分は
それほど重要でなく、さらにすぬけ部は不要なものであ
ることから、ヒストグラム解析等の方法により、肺野、
肺野以外の部分およびすぬけ部が認識され、肺野部分は
3、肺野以外の部分は2、すぬけ部は1というように重
要な部分には高い値を付すようにラベリング処理がなさ
れる。
i ,VWi ,WWi について量子化がなされる。ここ
で、各ウェーブレット変換係数信号WVi ,VWi ,W
Wi により表される画像は原画像を縮小したものとなっ
ているため、ウェーブレット変換係数信号WWN に施さ
れたラベリンクについては各ウェーブレット変換係数信
号WVi ,VWi ,WWi についても対応するものとな
っている。したがって、各ウェーブレット変換係数信号
WVi ,VWi ,WWi を量子化する際に、ラベリンク
の結果に応じて量子化のビット数を変化させる。
場合においては、人間の頭の部分は重要な情報を担持す
るものであるから、各画素の濃度スケールが256 レベル
(8ビット)となるようにし、頭以外の部分はそれほど
重要でないことからビット数を4ビットほどに下げて量
子化を行う。また、前述した図5(b) に示す画像の場合
は、肺野の部分については8ビット、肺野以外の部分に
ついては4ビット、それ以外のすぬけ部については1ビ
ットとして量子化を行う。
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。
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とともに各
ウェーブレット変換係数信号WVi ,VWi ,WWi の
それぞれについて全体に同一のビット数ではなく、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
数を低くして圧縮率を向上させ、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。
信号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。
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。
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。
ついて説明する。
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、前述した各ウェーブレット変換係数信号WVi ,
VWi ,WWi を得る。
れたウェーブレット変換係数信号WVi ,VWi ,WW
i について逆ウェーブレット変換を施す。
す図である。
変換係数信号VVN ,VWN ,WVN ,WWN 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
れたウェーブレット変換係数信号VVN を副走査方向に
前述した関数hとは異なる関数h′により、ウェーブレ
ット変換係数信号VWN を副走査方向に前述した関数g
とは異なる関数g′によりフィルタリング処理を行う。
すなわち、関数g′,h′によるウェーブレット変換係
数信号VVN ,VWN 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、ウェーブレット変換係数信号VVN ,VW
N の逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍し
て加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号W
hN′を得る。
と逆ウェーブレット変換を行う関数とを異なるものとし
ているのは、以下のような理由からである。ウェーブレ
ット変換と逆ウェーブレット変換で同一の関数となる、
すなわち、直交する関数を設計することは難しく、直交
性、連続性、関数の短さ、対称性のいずれかの条件を緩
める必要がある。そこで、直交性の条件を緩めることに
より他の条件を満たす関数を選択したものである。
換を行う関数h,gと逆ウェーブレット変換を行う関数
h′,g′とを双直交の異なるものとしている。したが
って、ウェーブレット変換係数信号VVi ,VWi ,W
Vi ,WWi を関数h′,g′で逆ウェーブレット変換
することにより、原画像データを完全に復元できること
となる。
換係数信号WVN を副走査方向に関数h′により、ウェ
ーブレット変換係数信号WWN を副走査方向に関数g′
によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換
係数信号WVN ,WWN の逆ウェーブレット変換係数信
号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブ
レット変換係数信号WgN′を得る。
hN′,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。その後逆ウェーブレット
変換係数信号WhN′を主走査方向に関数h′により、逆
ウェーブレット変換係数信号WgN′を主走査方向に関数
g′によりフィルタリング処理し、ウェーブレット変換
係数信号WhN′,WgN′の逆ウェーブレット変換係数信
号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブ
レット変換係数信号VVN-1 ′を得る。
VVN-1 ′、ウェーブレット変換係数信号VWN-1 ,W
VN-1 ,WWN-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。その後この逆ウェー
ブレット変換係数信号VVN-1 ′を副走査方向に前述し
た関数h′により、ウェーブレット変換係数信号VW
N-1 を副走査方向に前述した関数g′によりフィルタリ
ング処理を行う。すなわち、関数g′,h′によるウェ
ーブレット変換係数信号VVN-1 ′,VWN-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、ウェーブレット変
換係数信号VVN-1 ′,VWN-1 の逆ウェーブレット変
換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆
ウェーブレット変換係数信号WhN-1′を得る。
換係数信号WVN-1 を副走査方向に関数h′により、ウ
ェーブレット変換係数信号WWN-1 を副走査方向に関数
g′によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット
変換係数信号WVN-1 ,WWN-1 の逆ウェーブレット変
換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆
ウェーブレット変換係数信号WgN-1′を得る。
hN-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。その後逆ウェーブレ
ット変換係数信号WhN-1′を主走査方向に関数h′によ
り、逆ウェーブレット変換係数信号WgN-1′を主走査方
向に関数g′によりフィルタリング処理し、ウェーブレ
ット変換係数信号WhN-1′,WgN-1′の逆ウェーブレッ
ト変換係数信号を得、これを2倍して加算することによ
り逆ウェーブレット変換係数信号VVN-2 ′を得る。
VVi ′(i=−1〜N)を作成し、最終的に逆ウェー
ブレット変換係数信号VV-1′を得る。この最終的な逆
ウェーブレット変換係数信号VV-1′が原画像データS
org を表す画像データとなる。
換係数信号VV-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。
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。
における頭の部分および図5(b) における肺野部以外の
部分についてはノイズが多いものとなるが、重要な情報
を担持する部分ではないため問題はないものである。
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。
ブレット変換を行うための関数h,h′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以下
に示す表2、表3に示すものを用いてもよい。
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、例えば双直交ではなく対称ではないが直交する
ものを用いてもよい。
=0の軸に関して左右対称な関数のみではなく、n=0
の軸に関して左右非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
右非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をn=0の軸に
関して左右を反転させた関数を用いて逆ウェーブレット
変換を行うものである。すなわち、左右非対称な関数
g,hについて、逆ウェーブレット変換を行なう関数
g′,h′は、 g[n]=g′[−n] h[n]=h′[−n] …(3) 但し、[−n]は左右反転を表す。
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。
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関数g,h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。次いでウェーブレット変換を行うことにより得られ
たウェーブレット変換係数信号に対し、円形パターンマ
ッチングや肌色フィルタによるフィルタリングを施して
人物の顔を認識する。ここで人物を含む画像について
は、顔の部分の情報が最も重要であり、これ以外の背景
部分の情報は不要であることから、顔の部分を2、それ
以外の部分を1とするようなラベリング処理を施す。
いて、顔の部分については高いビット数(例えば8ビッ
ト)、その他の部分については低いビット数(例えば4
ビット)により量子化を行い、次いで符号化を行うこと
により画像データを圧縮する。
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。
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。
波数帯域が低いウェーブレット変換係数信号に基づいて
画像の各部分の重要度を認識するようにしているが、各
ウェーブレット変換係数信号および原画像データにおい
ては、各データが担持する画像の位置は全て対応してい
るため、原画像データあるいは最も周波数帯域が低いウ
ェーブレット変換係数信号以外の係数信号に基づいて、
画像各部の重要度を認識するようにしてもよいものであ
る。
る画像データ圧縮処理方法は、画像に含まれる被写体の
重要度が高い部分については、量子化を行う際のビット
数を高くし、それほど重要でない部分についてはビット
数を低くするようにしたため、画像の重要な部分の画質
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。
概念を表す図
を表す図
レット関数を表す図
の関数 VVi ,VWi ,WVi ,WWi (i=1〜n) ウェーブレット変換係数信号
Claims (2)
- 【請求項1】 所定の被写体を含む画像を表す原画像デ
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、 前記原画像データにウェーブレット変換を施すことによ
り、前記原画像データを複数の周波数帯域毎の画像デー
タに分解し、 該各画像データまたは前記原画像データのいずれかに基
づいて、前記画像の各部の重要度を認識し、 該認識された前記各部の重要度に応じて該データにラベ
リング処理を施し、 該ラベリング処理の結果に基づいて、前記重要度が大き
いほど高いビット数により前記各画像データを量子化
し、 該量子化された前記各画像データを符号化することを特
徴とする画像データ圧縮処理方法。 - 【請求項2】 前記符号化された前記各画像データを復
号化し、 該復号化された前記各画像データに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の再構成方法。
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