JPH07131655A - Dynamic multilevel data compressing device - Google Patents

Dynamic multilevel data compressing device

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JPH07131655A
JPH07131655A JP27402093A JP27402093A JPH07131655A JP H07131655 A JPH07131655 A JP H07131655A JP 27402093 A JP27402093 A JP 27402093A JP 27402093 A JP27402093 A JP 27402093A JP H07131655 A JPH07131655 A JP H07131655A
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JP
Japan
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image data
class
code amount
image
division
Prior art date
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Pending
Application number
JP27402093A
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Japanese (ja)
Inventor
Takahiro Hamada
敬広 浜田
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Fujitsu Communication Systems Ltd
Original Assignee
Fujitsu Communication Systems Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Communication Systems Ltd filed Critical Fujitsu Communication Systems Ltd
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Publication of JPH07131655A publication Critical patent/JPH07131655A/en
Pending legal-status Critical Current

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  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)

Abstract

PURPOSE:To efficiently compress image data by bisecting a converted image when an image quality reference is satisfied, and converting the image until the image quality reference is satisfied while keeping a block size contact and increasing the number of levels. CONSTITUTION:In a data compression part 2, an image data converting part 5 converts the image data for the blocks obtained by dividing the source image data according to the number of levels, level component and threshold value set by a multilevel setting part 7 and prepares converted image data. On the other hand, an image quality evaluation part 6 evaluates the image quality of the converted image data in the blocks.When the image quality reference is not satisfied in the evaluated of the image quality evaluation part 6, the multilevel setting part 7 increases the multilevel numbers, and the image data conversion part 5 repeats this processing based on the increased number of levels. When the converted image data satisfy the image quality reference, the bisecting part 9 bisects the block and repeats this processing.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は，画像データを多値化し
て画像変換することによりデータ圧縮する装置におい
て，画質基準を満たす最適な階級数を動的に求め，多値
化によりデータ圧縮を行う動的多値化データ圧縮装置に
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a device for compressing data by converting image data into multi-valued data and converting the data, to dynamically obtain an optimum class number satisfying an image quality standard, and to perform data compression by multi-valued data conversion. The present invention relates to a dynamic multilevel data compression apparatus.

【０００２】[0002]

【従来の技術】画像データを符号化することによりデー
タ圧縮する方法として，アダプティブ・ブロック符号化
法がある。アダプティブ・ブロック符号化法は，ブロッ
クの内の近隣画素は諧調が似ている性質を利用してブロ
ック内の画素に二つの諧調を割り当て，ブロック内の画
素の諧調をその２値のいずれかにして少ない符号量で画
像データを符号化するものである。2. Description of the Related Art An adaptive block coding method is known as a method of compressing data by coding image data. The adaptive block coding method assigns two tones to pixels in a block by taking advantage of the fact that neighboring pixels in the block have similar tones, and assigns two tones to the tone of pixels in the block. The image data is encoded with a small code amount.

【０００３】図１８はアダプティブ・ブロック符号化法
の説明図(1) である。(a)は原画像データを複数画素よ
りなるブロックに分割した時の輝度と画素数の分布を示
す。FIG. 18 is an explanatory diagram (1) of the adaptive block coding method. (a) shows the distribution of the luminance and the number of pixels when the original image data is divided into blocks having a plurality of pixels.

【０００４】図１８ (a)において，横軸は輝度，縦軸は
画素数である。Ｘｔはブロックの輝度の平均値である。In FIG. 18 (a), the horizontal axis represents luminance and the vertical axis represents the number of pixels. Xt is the average value of the brightness of the block.

【０００５】ａ0 はＸｔ以下の輝度の平均値である。ａ
1 はＸｔ以上の輝度の平均値である。ブロックの輝度と
画素数の関係を表すグラフは図示のように平均値ａ0 ，
ａ1付近にピークを持つ場合が多い。A 0 is the average value of the luminance below Xt. a
1 is the average value of the brightness of Xt or higher. Mean value a 0 as the graph illustrated represents the relationship between the number of luminance pixel blocks,
It often has a peak near a 1 .

【０００６】従って，ブロックの画素の輝度がしきい値
（例えば，平均値Ｘｔ）より小さいものをａ0 とし，し
きい値より大きいものをａ1 とすることにより，少ない
符号量で原画像に近い画像の画像データが得られる。Therefore, if the luminance of the pixel of the block is smaller than the threshold value (for example, the average value Xt) is set to a 0 and the luminance of the pixel of the block is larger than the threshold value is set to a 1 , the original image can be formed with a small code amount. Image data of a close image can be obtained.

【０００７】(b)を参照して，従来のアダプティブ・ブ
ロック符号化法を示す。図１８ (b)において，２００は
原画像データであって，データ圧縮の対象とする画像デ
ータである。A conventional adaptive block coding method will be described with reference to FIG. In FIG. 18B, 200 is original image data, which is the image data to be data-compressed.

【０００８】２０１はブロックであって，原画像データ
２００を分割する標準分割サイズであり，２値化により
データ圧縮を開始する大きさのブロックである。２０２
は分割ブロックであり，ブロック２０１の縦横をそれそ
れ２分割したものである。Reference numeral 201 denotes a block, which is a standard division size for dividing the original image data 200, and is a block having a size for starting data compression by binarization. 202
Is a divided block, and the vertical and horizontal directions of the block 201 are divided into two.

【０００９】２０５は画素である。２０６は，画素２０
５の画像データを表す記号の定義である。Ｐｉは画素番
号である。Reference numeral 205 is a pixel. 206 is the pixel 20
5 is a definition of a symbol representing the image data of No. 5. Pi is a pixel number.

【００１０】Ｘｉは画素Ｐｉの輝度である。Ｙｉは画素
Ｐｉの変換後の輝度レベルである。ａ0 ，ａ1 は諧調成
分（後述する階級成分に等しい）であって，ブロック内
の画素に割り当てる輝度の諧調成分である。Xi is the brightness of the pixel Pi. Yi is the brightness level of the pixel Pi after conversion. a 0 and a 1 are tone components (equal to a class component described later), which are tone components of luminance assigned to pixels in a block.

【００１１】φｉは分解能成分であって，画素Ｐｉの輝
度にａ0 かａ1 を与えるものである。Ｘｔはブロック内
のしきい値であって，例えばブロックの輝度の平均値で
ある。Φi is a resolution component and gives a 0 or a 1 to the luminance of the pixel Pi. Xt is a threshold value in the block, which is, for example, an average value of the brightness of the block.

【００１２】以上の定義により，画素Ｐｉの輝度Ｙｉは Ｙｉ＝φｉ（ＮＯＴ）・ａ0 ，＋φｉ・ａ1 （但し，φｉ（ＮＯＴ）はφｉの 否定を表す） ・・・・・・・・・・・(10) ここで， Ｘｉ≧Ｘｔの時 φｉ＝１ ・・・・・・・・・・・(11) Ｘｉ＜Ｘｔの時 φｉ＝０ ・・・・・・・・・・・(12) 式(10)〜(12)の変換により，ブロックの画素集合
｛Ｐ1 ，Ｐ2 ，・・・，ＰN｝の輝度レベル｛Ｙ1 ，Ｙ
2 ，・・・，ＹN ｝は，｛ａ0 ，ａ1 ｝と｛φ1 ，
φ 2 ，・・・，φN ｝の組で表現できる。このため，画
素当たりのビット数を各画素の輝度を独立に符号化する
よりも大幅に削減することが可能になる。According to the above definition, the luminance Yi of the pixel Pi is Yi = φi (NOT) · a0, + Φi · a1(However, φi (NOT) represents the negation of φi.) (10) Here, when Xi ≧ Xt, φi = 1 .. (11) When Xi <Xt φi = 0 ··················· (12) The pixel set of the block is converted by the conversion of equations (10) to (12).
{P1, P2・ ・ ・ ・ ・ ・ PN} Luminance level {Y1, Y
2, ・ ・ ・, YN} Is {a0, A1} And {φ1，
φ 2, ..., φN} Pairs can be expressed. Therefore, the image
The number of bits per prime is encoded independently of the brightness of each pixel
It is possible to reduce significantly.

【００１３】符号化レートは，ａ0 ，ａ1 をそれぞれＰ
ビットとすると，１画素当たりの符号化ビット数Ｂは次
のようになる。 Ｂ＝１＋２Ｐ／Ｎ ・・・・・・・・・・・・・・・・・(13) （各画素毎のφｉ（１もしくは０）とブロックにおける
ａ0 およびａ1 を定義する輝度の符号量が２Ｐである）
また，符号化パラメータａ0 ，ａ1 ，Ｘｔの設定につい
ては，２平均値法，分散法，可変しきい値２平均
化法等があるが，シミュレーション実験においては，画
質に対して３つの手法にそれほどの差異はないことが知
られているので，の２平均値法が比較的簡単である
（岸本他：静止画像のブロック符号化法，信学論，Vol.
J62-B,No.1,pp.17-24,'79/1 参照) 。The coding rates are P 0 for a 0 and a 1 , respectively.
Assuming bits, the number of encoded bits B per pixel is as follows. B = 1 + 2P / N (13) (φi (1 or 0) for each pixel and the sign of luminance defining a 0 and a 1 in the block The amount is 2P)
Further, there are two average value methods, a variance method, a variable threshold value two averaging method, etc. for the setting of the encoding parameters a 0 , a 1 , and Xt, but in the simulation experiment, there are three methods for image quality. It is known that there is not so much difference in, so the 2-mean method of is relatively simple (Kishimoto et al .: Still image block coding, SI, Vol.
See J62-B, No.1, pp.17-24, '79 / 1).

【００１４】２平均値法は，ブロックの画素の輝度の平
均値Ｘｔを求める。次にＸｔより小さい輝度の平均値を
求めａ0 とする。Ｘｔより大きい輝度の平均値を求めａ
1 とする。そして，平均値Ｘｔより大きい輝度の画素の
輝度はａ1 とし，平均値Ｘｔより小さい輝度の画素の輝
度はａ0 として，変換後画像データとする。In the two-means method, the average value Xt of the brightness of the pixels of the block is obtained. Next, the average value of the luminance smaller than Xt is obtained and set as a 0 . Obtain the average value of the brightness larger than Xt a
Set to 1 . Then, the brightness of the pixel having the brightness higher than the average value Xt is set to a 1, and the brightness of the pixel having the brightness lower than the average value Xt is set to a 0 , and the converted image data is obtained.

【００１５】式(13)に示すように，ブロックサイズＮを
大きくすれば，符号化ビット数Ｂを小さくすることがで
きるが，そのかわり復元した画像の画質が劣化する。そ
のため，画像の持っている近隣画素の諧調差は小さいと
いう局所的な性質を利用して，ブロックサイズを小さく
し，ブロック毎にＸｔ，ａ0 ，ａ1 を求めることにより
画質の劣化を小さく抑えることができる。As shown in equation (13), if the block size N is increased, the coded bit number B can be decreased, but the quality of the restored image is deteriorated. Therefore, the local property that the gradation difference of neighboring pixels of the image is small is used to reduce the block size, and Xt, a 0 , and a 1 are obtained for each block, thereby suppressing the deterioration of the image quality. be able to.

【００１６】そこで，得られた変換後画像データの画質
を判定し，画質が一定の基準値を満たしていなければ，
ブロックを分割し，画質の劣化を抑えるようにする。画
質の評価は変換後画像データに対して２乗平均誤差（各
画素についての（Ｙｉ−ａ0 ）2 もしくは（Ｙｉ−
ａ1 ）2 の平均値）を算出し，基準値と比較するように
する。Therefore, the image quality of the obtained converted image data is judged, and if the image quality does not satisfy a certain reference value,
Divide the block to prevent deterioration of image quality. The image quality is evaluated by the root mean square error ((Yi-a 0 ) 2 or (Yi-
a 1 ) Calculate the average value of 2 ) and compare it with the reference value.

【００１７】ブロックの大きさは，例えば，最初６４×
６４から開始し，順次，３２×３２，１６×１６，８×
８，４×４，２×２に分割する。図１９は従来のアダプ
ティブ・ブロック符号化法の装置構成およびフローチャ
ートを示す。The block size is, for example, initially 64 ×
Starting from 64, 32x32, 16x16, 8x
It is divided into 8, 4 × 4 and 2 × 2. FIG. 19 shows a device configuration and a flowchart of a conventional adaptive block coding method.

【００１８】図１９ (a)は装置構成を示す。図１９ (a)
において，２２０は画像データ入力部であって，原画像
データを入力するものである。FIG. 19 (a) shows the device configuration. Figure 19 (a)
In the figure, 220 is an image data input section for inputting original image data.

【００１９】２２１はデータ圧縮部であって，２値化法
によりデータ圧縮するものである。２２２は画像データ
出力部であって，圧縮された画像データを出力するもの
である。A data compression unit 221 compresses data by a binarization method. An image data output unit 222 outputs the compressed image data.

【００２０】図１９ (b)はデータ圧縮部２２１のフロー
チャートである。 Ｓ１ 画質基準値を設定する。標準ブロックサイズ（デ
ータ圧縮を開始する時のブロックサイズ）に原画像を分
割する。FIG. 19B is a flow chart of the data compression section 221. S1 Set the image quality reference value. The original image is divided into standard block sizes (block size when data compression starts).

【００２１】Ｓ２ 諧調値ａ0 ，ａ1 ，ブロックの輝度
の平均値Ｘｔを求める。各画素の輝度を平均値に置き換
えた変換後画像データを求め，原画との２乗平均誤差を
求める。画質基準と比較し，画質基準を満たしていれ
ば，その変換後画像データを出力する。S2 Gradation values a 0 , a 1 and the average value Xt of the brightness of the block are obtained. The converted image data in which the brightness of each pixel is replaced with the average value is obtained, and the root mean square error with the original image is obtained. Compared with the image quality standard, if the image quality standard is satisfied, the converted image data is output.

【００２２】Ｓ３ Ｓ２における平均値で変換した変換
後画像データが画質基準を満たしていなければ２値化に
よる画像変換を行う。画素の輝度をＸｔと比較し，Ｘｔ
以下であればａ0 ，Ｘｔ以上であればａ1 として変換後
画像データを求める。If the converted image data converted by the average value in S3 S2 does not satisfy the image quality standard, image conversion by binarization is performed. Pixel brightness is compared with Xt, Xt
The converted image data is obtained as a 0 if it is the following or a 1 if it is Xt or more.

【００２３】Ｓ４ 変換後画像データの２乗平均誤差を
求め，画質基準値と比較する。 Ｓ５ Ｓ４の判定において，変換後画像データの２乗平
均誤差が画質基準を満たしていなければ，画像の縦横を
２分割し，Ｓ２〜Ｓ４を繰り返す。S4: The root mean square error of the converted image data is obtained and compared with the image quality reference value. In the determination of S5 and S4, if the root mean square error of the converted image data does not satisfy the image quality standard, the vertical and horizontal directions of the image are divided into two, and S2 to S4 are repeated.

【００２４】Ｓ６ 変換後画像データの２乗平均誤差が
画質基準を満たしていれば，変換後画像データを出力す
る。S6 If the root mean square error of the converted image data satisfies the image quality standard, the converted image data is output.

【００２５】[0025]

【発明が解決しようとする課題】従来の２値化法による
アダプティブ・ブロック符号化法は，ブロック（領域）
サイズが大きい程符号化ビット数は少なくなるが画質は
悪くなり，ブロックサイズが小さい程画質は良くなるが
符号化ビット数は多くなる。また，従来のアダプティブ
・ブロック符号化法では，２乗平均誤差を求めて符号化
するので，高画質が要求される場合には，２×１画素に
まで分解された領域が増え，少ないビット数で良好な画
質が得られるようにデータ圧縮を行うことが難しかっ
た。A conventional adaptive block coding method based on the binarization method is a block (region) method.
The larger the size, the smaller the number of encoded bits, but the poorer the image quality. The smaller the block size, the better the image quality but the greater the number of encoded bits. Further, in the conventional adaptive block coding method, since the mean square error is calculated for coding, when high image quality is required, the area decomposed into 2 × 1 pixels increases and the number of bits is small. It was difficult to perform data compression so that good image quality could be obtained.

【００２６】本発明は，能率的に画像データの圧縮を行
うことのできる動的多値化データ圧縮装置を提供するこ
とを目的とする。It is an object of the present invention to provide a dynamic multilevel data compression apparatus which can efficiently compress image data.

【００２７】[0027]

【課題を解決するための手段】本発明は，ブロックサイ
ズを一定にしたままで階級数を増やしながら画質基準を
満たすまで画像変換する。画質基準が満たされたら，変
換後画像データを２分割し，それぞれの領域について，
同様に，ブロックサイズを一定のままで階級数を増やし
ながら画質基準を満たすまで画像変換する。According to the present invention, image conversion is performed until the image quality standard is satisfied while increasing the number of classes while keeping the block size constant. When the image quality standard is satisfied, the converted image data is divided into two, and for each area,
Similarly, the image size is converted until the image quality standard is satisfied while increasing the number of classes while keeping the block size constant.

【００２８】そして，分割前の変換後画像データの符号
量と，２分割後の変換後画像データの和とを比較する。
分割前の符号量の方が分割後の符号量より少なければ分
割前の変換後画像データを出力する。２分割後の符号量
の方が分割前の符号量より少なければ，２分割後のそれ
ぞれの領域についてさらに２分割し，同様に階級数を増
やしながら画質基準を満たすまで画像変換し，分割前の
変換後画像データの符号量と，分割後の符号量の和を比
較する処理を繰り返しながらデータ圧縮を進める。Then, the code amount of the converted image data before the division is compared with the sum of the converted image data after the division.
If the code amount before division is smaller than the code amount after division, the converted image data before division is output. If the code amount after the two-division is smaller than the code amount before the two-division, each region after the two-division is further divided into two, and the image conversion is performed until the image quality criterion is satisfied while increasing the number of classes in the same manner. Data compression proceeds while repeating the process of comparing the sum of the code amount of the converted image data and the code amount after division.

【００２９】図１は本発明の基本構成であるが，図１の
説明に先立って，図２，図３により本発明概念を説明す
る。図２は本発明の概略説明図である。Although FIG. 1 shows the basic configuration of the present invention, the concept of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 and 3 prior to the description of FIG. FIG. 2 is a schematic explanatory view of the present invention.

【００３０】図２において，２０は原画像である。２１
はブロックであって，原画像の標準分割サイズのブロッ
クである（以後，標準分割サイズのブロックおよびその
分割ブロックを含めて領域と称する場合がある）。ブロ
ック２１をブロックＡとする。標準分割サイズは６４×
６４画素，３２×３２画素，１６×１６画素等である。In FIG. 2, reference numeral 20 is an original image. 21
Is a block having a standard division size of the original image (hereinafter, the standard division size block and the division block may be referred to as an area). The block 21 is referred to as block A. Standard division size is 64 ×
There are 64 pixels, 32 × 32 pixels, 16 × 16 pixels, and the like.

【００３１】２２はブロックＡ(21)を２分割した一方の
ブロックであって，ブロックＢとする。２３はブロック
Ａ(21)を２分割したブロックの他方のブロックであっ
て，ブロックＣとする。Reference numeral 22 is one block obtained by dividing the block A (21) into two, which is referred to as a block B. The block 23 is the other block of the block obtained by dividing the block A (21) into two blocks, which is referred to as a block C.

【００３２】３１は変換後画像データＡであって，ブロ
ックＡ(21)の画像データを，２値化から始めて，画質基
準を満たすまで階級数を増やしながら画素毎に多値化画
像変換（動的多値化変換）することにより得られた変換
後画像データである。Reference numeral 31 denotes the converted image data A, which starts from the binarization of the image data of the block A (21) and increases the number of classes until the image quality standard is satisfied, and multi-valued image conversion (moving image) for each pixel. The converted image data is obtained by performing the dynamic multi-value conversion).

【００３３】３２は変換後画像データＢであって，ブロ
ックＢ(22)の画像データを，上記の動的多値化変換を行
い，得られた変換後画像データである。３３は変換後画
像データＣであって，ブロックＣ(23)の画像データを，
上記の動的多値化変換を行い，得られた変換後画像デー
タである。Reference numeral 32 denotes converted image data B, which is the converted image data obtained by performing the dynamic multi-value conversion on the image data of the block B (22). 33 is the converted image data C, which is the image data of block C (23)
The converted image data is obtained by performing the dynamic multi-value conversion described above.

【００３４】３４は符号量比較手段であって，変換後画
像データＡ(31)の符号量と，変換後画像データＢと変換
後画像データＣの符号量の和を比較するものである。３
５は変換後画像データのトリー構造であって，変換後画
像データを分割することにより生成される画像データの
階層構造を示す。Reference numeral 34 is a code amount comparing means for comparing the code amount of the converted image data A (31) with the sum of the code amounts of the converted image data B and the converted image data C. Three
Reference numeral 5 denotes a tree structure of the converted image data, and shows a hierarchical structure of the image data generated by dividing the converted image data.

【００３５】本発明の動的多値化符号化方法によるデー
タ圧縮の概念は次のようなものである。 (1) 多値化におけるしきい値（しきい値），階級値（階
級成分），画質基準値（ＳＮ比）の定義について。The concept of data compression by the dynamic multilevel encoding method of the present invention is as follows. (1) Definition of threshold value (threshold value), class value (class component), and image quality reference value (SN ratio) in multi-value quantization.

【００３６】 多値化のしきい値は自動しきい値選定
法にによる（大津：判別および最小２乗基準に基づく自
動しきい値選定法，信学論，Vol.163 -D,No.4,pp.349-3
56'80/4 参照）。階級成分はそれぞれの階級における平
均値とする。The multi-value threshold is based on the automatic threshold selection method (Otsu: Automatic threshold selection method based on discrimination and least-squares criterion, SIJ, Vol.163-D, No.4). , pp.349-3
56'80 / 4). The class component is the average value of each class.

【００３７】 画質の評価は変換後画像の２乗平均誤
差を求め基準値と比較することにより行う。２乗平均誤
差ｅ2 はしきい値，階級値，ヒストグラムを用いて，次
式により算出する（ｋ＝０は平均値化であり，ｋ＝２は
２値化である）。The image quality is evaluated by calculating the root mean square error of the converted image and comparing it with a reference value. The root mean square error e 2 is calculated by the following equation using a threshold value, a class value, and a histogram (k = 0 is averaging, and k = 2 is binarizing).

【００３８】 ここで，Ｓj はＭ個のしきい値μj-1 とμj で区切られ
るクラス内の輝度レベルの集合 ｉはＳj に含まれる輝度レベル μj はＳj 内の平均レベル ｐi は輝度レベルｉの生起確率 (2) 本発明の動的多値化符号化方法のデータ構造とア
ルゴリズムを説明する。[0038] Here, S j is the mean level p i in the M's threshold mu set i of the luminance level in a class separated by j-1 and mu j luminance level mu j contained in S j S j Occurrence Probability of Luminance Level i (2) The data structure and algorithm of the dynamic multilevel encoding method of the present invention will be described.

【００３９】 動的多値化方法について。画質しきい
値を満足させるための多値化階級数を求める方法は，一
般的には，ｎ値化（１≦ｎ≦Ｌ）を行う。ｎを１つずつ
更新しながら，全てについて２乗平均誤差を求めること
は時間がかかる。そこで，値ｎを符号化するのに必要な
ビット数はｌｏｇ2 （ｎ−１）＋１であるので（ｎ＝１
のとき１とするためこのように定義する），ｎ値化の階
級数を２のべき乗で表すこととする（一般的なｎ値化に
ついては後述する）。Regarding the dynamic multi-valued method. As a method for obtaining a multi-valued class number for satisfying the image quality threshold value, generally, n-value conversion (1 ≦ n ≦ L) is performed. It takes time to calculate the root mean square error for all while updating n one by one. Therefore, the number of bits required to encode the value n is log 2 (n−1) +1 (n = 1
In this case, the value is defined as 1 in this case), and the n-valued class is represented by a power of 2 (general n-valued will be described later).

【００４０】このようにすることにより処理時間を短縮
することができる。２のべき乗の階級数での多値化を，
２k 値化（ｋ＝０，１，２，・・・）と称する（ｋ＝０
は平均値化，ｋ＝１は２値化である）。By doing so, the processing time can be shortened. Multi-valued with power-of-two series,
Called as 2 k binarization (k = 0, 1, 2, ...) (k = 0
Is averaging, and k = 1 is binarization).

【００４１】 データ構造 図３ (a)に本発明の変換後画像データのデータ構造（リ
ーフデータ形式）を示す（ブロックの大きさを横ｍ，縦
ｎとする）。Data Structure FIG. 3A shows the data structure (leaf data format) of the converted image data of the present invention (the size of the block is m in the horizontal direction and n in the vertical direction).

【００４２】図３ (a)において，４０は領域（ブロッ
ク）の大きさ（横ｍ，縦ｎ）を表し，例えば，１バイト
の長さで表すものとする。In FIG. 3 (a), reference numeral 40 represents the size (horizontal m, vertical n) of the area (block), for example, 1 byte in length.

【００４３】４１は階級数Ｔであって，例えば，１バイ
トの長さで表すものとする。４２は階級成分へのポイン
タである。４３は分解能成分４５へのポインタである。Reference numeral 41 is a class number T, which is represented by a length of 1 byte, for example. 42 is a pointer to the class component. Reference numeral 43 is a pointer to the resolution component 45.

【００４４】４４は階級成分であって，各階級の輝度を
与えるものであり，階級毎に１バイトの長さで表すもの
として，合計Ｔバイトの符号量のものである。４５は分
解能成分（画素に割り当てられた階級成分（輝度）を与
えるもの）の符号量を表す。Reference numeral 44 is a class component, which gives the brightness of each class, and has a total code amount of T bytes, which is represented by a length of 1 byte for each class. Reference numeral 45 represents the code amount of the resolution component (which gives the class component (luminance) assigned to the pixel).

【００４５】 ブロックに対する多値化の許容限度に
ついて。変換後の符号量が，変換前の画像データをその
まま符号化した符号量（原画符号量）より小さくなけれ
ばならないから，ブロックに対する多値化の許容限度は
次式であたえられる。但し，分割後のブロックと分割前
のブロック（親ブロック）の関係により生成されるトリ
ー構造で各分割ブロックの位置を表すものとする。Regarding the allowable limit of multi-value quantization for blocks. Since the code amount after conversion must be smaller than the code amount (original image code amount) obtained by directly encoding the image data before conversion, the allowable limit for multi-value quantization for a block is given by the following equation. However, the tree structure generated by the relationship between the block after division and the block before division (parent block) represents the position of each divided block.

【００４６】（原画符号量）＞（分解能成分符号量）＋
（階級成分符号量）＋（領域の大きさの格納領域長）＋
（階級数格納領域長） である。(Original picture code amount)> (resolution component code amount) +
(Class component code amount) + (Area size storage area length) +
(Length of storage area for class number).

【００４７】階級数を２k ，ブロックサイズをｍ×ｎと
すると， （分解能成分符号量）＝ｎｍ（ｌｏｇ2 （２k −１）＋
１）＝ｎｍｋである。When the class number is 2 k and the block size is m × n, (resolution component code amount) = nm (log 2 (2 k −1) +
1) = nmk.

【００４８】（階級成分符号量）＝２k ×ｐ 但し，ｐは輝度表現のビット数である。（領域の大きさ
（ｎ，ｍ）の格納領域長）＝１バイトである。(Class component code amount) = 2 k × p where p is the number of bits of the luminance expression. (Storage area length of area size (n, m)) = 1 byte.

【００４９】（階級数（Ｔ）格納領域長）＝１バイトで
ある。ｐ＝８として，ｍ＝１０２４，ｎ＝１０２４以下
の上記条件を満足するｎ，ｍ，ｋの関係を図３ (b)に示
す。この条件を満たす階級数で画質基準を満たせない場
合には，ブロックを分割する。(Class number (T) storage area length) = 1 byte. FIG. 3B shows the relationship between n, m, and k that satisfy the above condition of m = 1024, n = 1024 or less with p = 8. If the image quality standard cannot be satisfied with a class number that satisfies this condition, the block is divided.

【００５０】 基本アルゴリズムについて。多値化を
始める最初の領域（ブロック）の大きさを，画像サイズ
とすることが圧縮の面で最も効率が良いと考えられる。
しかし，高画質を要求した場合，画像の全面的な領域に
おいて，小さな領域まで分割されることが予想される。Regarding the basic algorithm. It is considered that the size of the first area (block) where multi-value conversion starts is the image size, which is the most efficient in terms of compression.
However, when high image quality is required, it is expected that the entire area of the image will be divided into small areas.

【００５１】そこで，多値化を始める最小の領域の大き
さ（標準分割サイズ）を定め，このサイズ迄は無条件に
分割を行うこととする。以上に，基づく基本的アルゴリ
ズムは次の通りである。Therefore, the minimum area size (standard division size) at which multi-value quantization is started is determined, and division is performed unconditionally up to this size. The basic algorithm based on the above is as follows.

【００５２】Ｓ１ 標準分割サイズまで，分割を行いト
リーを作成する。 Ｓ２ 現レベルの長方形領域Ａについて画質しきい値を
満足する多値化を行う。The tree is created by performing the division up to the S1 standard division size. S2 Multi-valued processing that satisfies the image quality threshold value is performed for the rectangular area A of the current level.

【００５３】Ｓ３ 領域Ａを２分割し，領域Ｂ，Ｃと
し，それぞれについて画質しきい値を満足する多値化を
行う。 Ｓ４ 領域Ａの多値化符号量と領域Ｂ，Ｃの多値化符号
量を比較し，分割した方が有利であれば，分割を行い，
Ａ＝ＢとしてＳ３より行う。S3 The area A is divided into two areas, areas B and C, and multivalued to satisfy the image quality threshold value for each area. S4: Compare the multilevel coding amount of area A with the multilevel coding amount of regions B and C, and if it is advantageous to divide, divide it.
Performing from S3 with A = B.

【００５４】Ａ＝ＣとしてＳ３より行う。分割しない方
が有利であれば，現レベルより分割を中止し，Ａと同じ
レベルの次の領域をＡとして，再帰的にＳ２より行う。It is performed from S3 with A = C. If it is advantageous not to divide, the division is stopped from the current level, and the next area of the same level as A is recursively performed from S2.

【００５５】次に本発明の基本構成について説明する。
図１は本発明の基本構成を示す。図１において，１は画
像データ入力部であって，原画像データを入力するもの
である。Next, the basic structure of the present invention will be described.
FIG. 1 shows the basic configuration of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 is an image data input unit for inputting original image data.

【００５６】２はデータ圧縮部であって，動的に多値化
符号化を行うものである。３は圧縮データ出力部であっ
て，圧縮された画像データを出力するものである。Reference numeral 2 is a data compression unit, which dynamically performs multi-value encoding. A compressed data output unit 3 outputs the compressed image data.

【００５７】データ圧縮部２において，４は画像分割部
であって，原画像データを標準分割サイズに分割するも
のである）。In the data compressing section 2, 4 is an image dividing section for dividing the original image data into standard division sizes).

【００５８】５は画像データ変換部であって，多値化
（平均値化，２値化を含む）により画像データを変換
し，変換後画像データを求めるものである。６は画質評
価部であって，変換後の画像データの画質を評価するも
のである。画質評価は，例えば，変換後画像データの２
乗平均誤差を求め，基準値と比較することにより行う。An image data conversion unit 5 converts image data by multi-value conversion (including averaging and binarization) and obtains converted image data. An image quality evaluation unit 6 evaluates the image quality of the converted image data. The image quality evaluation is, for example, 2 of the converted image data.
This is done by finding the mean-squared error and comparing it with the reference value.

【００５９】７は多値設定部であって，多値化の階級
数，階級成分（階級値），しきい値を設定するものであ
る。８は評価基準値保持部であって，画質評価の基準値
を保持するものである。Reference numeral 7 is a multi-value setting unit for setting the number of classes of multi-value, class components (class value), and threshold value. An evaluation reference value holding unit 8 holds a reference value for image quality evaluation.

【００６０】９は２分割部であって，ブロックを２分割
するものである。１０は符号量比較手段であって，変換
後画像データ（変換後画像データＡとする）の符号量
と，２分割した画像データを動的に多値化変換した変換
後画像データ（変換後画像データＢ，変換後画像データ
Ｃ）の符号量の和を比較するものである。Reference numeral 9 denotes a two-division part, which divides the block into two. Reference numeral 10 denotes a code amount comparison means, which is a code amount of the converted image data (referred to as the converted image data A) and the converted image data obtained by dynamically multi-value converting the divided image data. The sum of the code amounts of the data B and the converted image data C) is compared.

【００６１】１１は符号量算出部であって，変換後画像
データの符号量を算出するものである。１２は符号量比
較部であって，変換後画像データ（変換後画像データ
Ａ）の符号量と，２分割した画像データを動的に多値化
変換した変換後画像データの符号量の和（変換後画像デ
ータＢの符号量と変換後画像データＣの符号量の和）を
比較するものである。Reference numeral 11 is a code amount calculation unit for calculating the code amount of the converted image data. Reference numeral 12 denotes a code amount comparison unit, which is the sum of the code amount of the converted image data (converted image data A) and the code amount of the converted image data obtained by dynamically multi-value converting the divided image data ( The code amount of the converted image data B and the code amount of the converted image data C) are compared.

【００６２】１５は階級数テーブルであって，標準分割
サイズと最大階級数ｋ（２のべき乗（２k ）で階級数を
増やす場合）の関係（図３ (b)参照）を持つテーブルで
ある。Reference numeral 15 is a class number table having a relationship between the standard division size and the maximum class number k (when the class number is increased by a power of 2 (2 k )) (see FIG. 3 (b)). .

【００６３】[0063]

【作用】図４のフローチャートを参照して，図１の本発
明の基本構成の動作を説明する（必要に応じて，図２参
照）。The operation of the basic configuration of the present invention shown in FIG. 1 will be described with reference to the flow chart shown in FIG. 4 (see FIG. 2, if necessary).

【００６４】図４は本発明の基本構成のフローチャート
である。 Ｓ１ 画像データ入力部１より，原画像データがデータ
圧縮部２に入力される。画像分割部４は原画像データ２
０を標準分割サイズブロック（ブロックＡ）２１まで分
割する。そして，分割されたブロックをトリー構造に階
層化して管理するようにする。FIG. 4 is a flowchart of the basic configuration of the present invention. The original image data is input to the data compression unit 2 from the S1 image data input unit 1. The image division unit 4 uses the original image data 2
0 is divided into standard division size blocks (block A) 21. Then, the divided blocks are hierarchically managed in a tree structure.

【００６５】Ｓ２ 多値設定部７はブロックの画像デー
タをもとに，階級数，階級成分，しきい値，平均値を求
める。 Ｓ３ 画像データ変換部５はブロックＡ(21)を多値設定
部７で設定された階級数，階級成分，しきい値に従って
画像データを変換し，変換後画像データＡ(31)を生成す
る。多値化数の初期値は，例えばｋ＝０（平均値）であ
り，次いでｋ＝１（２値化），さらにそれ以上の多値に
階級数が設定される。The S2 multi-value setting unit 7 obtains the class number, class component, threshold value, and average value based on the image data of the block. The S3 image data conversion unit 5 converts the image data of the block A (21) according to the class number, class component, and threshold value set by the multivalue setting unit 7, and generates post-conversion image data A (31). The initial value of the multi-valued number is, for example, k = 0 (average value), then k = 1 (binarization), and the class number is set to a higher multi-valued value.

【００６６】Ｓ４ 画質評価部６はブロックＡの変換画
像データＡ(31)の画質を評価する。画質評価は例えば最
小２乗平均誤差を求め，評価基準値保持部８の保持する
評価基準値と比較する。画質が基準値を満たしていれ
ば，Ｓ６に進み，満たしていなければＳ５に進む。The S4 image quality evaluation unit 6 evaluates the image quality of the converted image data A (31) of the block A. In the image quality evaluation, for example, the minimum mean square error is obtained and compared with the evaluation reference value held by the evaluation reference value holding unit 8. If the image quality satisfies the reference value, the process proceeds to S6, and if not, the process proceeds to S5.

【００６７】Ｓ５ 画質評価部６の評価結果で，画質基
準を満たしていなければ，多値設定部７は多値化数を増
やす。そして，画像データ変換部５は増やされた階級数
に基づいてＳ２，Ｓ３，Ｓ４の処理を繰り返す。S5 If the evaluation result of the image quality evaluation unit 6 does not satisfy the image quality standard, the multi-value setting unit 7 increases the number of multi-values. Then, the image data conversion unit 5 repeats the processing of S2, S3 and S4 based on the increased class number.

【００６８】Ｓ６ 変換後画像データＡ(31)が画質基準
を満たしていれば，２分割部９はブロックＡ(21)を２分
割する。そして，２分割されたブロックをそれぞれブロ
ックＢ(22)，ブロックＣ(23)とする。ブロックＢ(22)，
ブロックＣ(23)についてＳ２，Ｓ３，Ｓ４の処理を繰り
返す。S6 If the converted image data A (31) satisfies the image quality standard, the two-division unit 9 divides the block A (21) into two. The blocks divided into two are referred to as block B (22) and block C (23), respectively. Block B (22),
The processing of S2, S3 and S4 is repeated for the block C (23).

【００６９】Ｓ７ 符号量算出部１１は変換後画像デー
タＡ(31)，変換後画像データＢ(32)，変換後画像データ
Ｃ(33)の符号量を求める。そして，符号量比較部１２
は，変換後画像データＡ(31)の符号量と，変換後画像デ
ータＢ(32)と変換後画像データＣ(33)の符号量の和を比
較し，変換後画像データＡ(31)の符号量が変換後画像デ
ータＢ(32)と変換後画像データＣ(33)の符号量の和より
少なければ，Ｓ８で圧縮データ出力部３より変換後画像
データＡ(31)を出力する。また，変換後画像データＡ(3
1)の符号量が変換後画像データＢ(32)と変換後画像デー
タＣ(33)の符号量の和より多ければ，変換後画像データ
Ａ(31)を分割した方が有利であるので，Ｓ９で変換後画
像データＢ(32)，変換後画像データＣ(33)を，それぞれ
変換後画像データＡとしてＳ２，Ｓ３，Ｓ４の処理を繰
り返す。S7 The code amount calculator 11 obtains the code amounts of the converted image data A (31), the converted image data B (32) and the converted image data C (33). Then, the code amount comparison unit 12
Compares the code amount of the converted image data A (31) with the sum of the code amounts of the converted image data B (32) and the converted image data C (33) to obtain the converted image data A (31). If the code amount is less than the sum of the code amounts of the converted image data B (32) and the converted image data C (33), the compressed data output unit 3 outputs the converted image data A (31) in S8. In addition, the converted image data A (3
If the code amount of 1) is larger than the sum of the code amounts of the converted image data B (32) and the converted image data C (33), it is advantageous to divide the converted image data A (31). In S9, the converted image data B (32) and the converted image data C (33) are used as the converted image data A, and the processes of S2, S3, and S4 are repeated.

【００７０】２分割された変換後画像データは図２の３
５に示すように，変換後画像データＡ(31)と変換後画像
データＢ(32)，変換後画像データＣ(33)をトリー構造に
階層化して管理する。また，変換後画像データＢ(32)，
変換後画像データＣ(33)がさらに分割された場合はさら
にその下の階層のトリーとしてトリー構造に階層化す
る。The converted image data divided into two is 3 in FIG.
As shown in FIG. 5, the converted image data A (31), the converted image data B (32), and the converted image data C (33) are hierarchically managed in a tree structure. Also, the converted image data B (32),
When the converted image data C (33) is further divided, it is further hierarchized into a tree structure as a tree of the hierarchy below it.

【００７１】本発明によれば，大きいブロックサイズで
高品質の画質が得られるので，データ圧縮率を上げるこ
とが可能になる。According to the present invention, since a high quality image can be obtained with a large block size, the data compression rate can be increased.

【００７２】[0072]

【実施例】上記説明においては，処理時間を削減するた
め２k 値化により多値化する場合について説明したが，
不都合が生じる場合があるので，それ以外の多値化数を
含めて実施例を説明する。[Embodiment] In the above description, a case has been described in which the value is multivalued by 2 k value conversion in order to reduce the processing time.
Since an inconvenience may occur, the embodiment will be described including the other multi-valued numbers.

【００７３】１． アルゴリズムの補足 (1) ２k 値化の階級数の決定法 領域内に定められたＳ／Ｎ比を満足する２k 値化におけ
るｋのとる値の範囲は，０より許容限度の範囲である。1. Range Supplement (1) 2 k-valued values taken by k in 2 k binarization satisfying the S / N ratio defined in class number of Determination region of the algorithm is the range of acceptable limits from 0 .

【００７４】(2) ２のべき乗（２k ）以外の階級数の
採用 階級数を２のべき乗に限定した場合には，不都合が生じ
る場合がある。領域（ブロック）内に存在する輝度レベ
ルの総数をＶとする場合に，領域での画質しきい値を満
足する２k 値化のｋが決定された際に，２k ＞Ｖとなる
場合である。これは多値化の階級数が，領域内の原画階
級数より大きくなった場合であり，多値化の階級数成分
に重複した値が存在することになる。そこで，その不都
合を解消するために次の工夫をする。(2) Adoption of a class number other than a power of 2 (2 k ) If the class number is limited to a power of 2, inconvenience may occur. When the total number of brightness levels existing in a region (block) is V, and when 2 k > k is determined when 2 k- valued k that satisfies the image quality threshold in the region is determined, is there. This is the case when the multi-valued class number is larger than the original picture class in the region, and there are duplicate values in the multi-valued class component. Therefore, the following measures are taken to eliminate the inconvenience.

【００７５】(a) このような場合には，階級数を２k
個でなく，原画階級成分の（最大階級値−最小階級値＋
１）個とする。このような不都合が生じるのは，通常十
分小さいサイズの領域であり，階級数がほとんど連続し
ていることによるからである。(A) In such a case, the class number is 2 k
Not the individual, but (maximum class value-minimum class value +
1) Number of pieces. Such inconvenience occurs because it is usually a sufficiently small size area and the ranks are almost continuous.

【００７６】(b) 階級成分としての保存は，最小階級
成分の１つだけとして階級成分の容量を削減する。 (c) 階級数が２のべき乗でないとき，本処理がほどこ
されていることを認識し，全階級成分より階級数分復元
する（最小階級成分と差分により復元する）。(B) Saving as a class component reduces the capacity of the class component by setting it as only one of the minimum class components. (c) When the class number is not a power of 2, it is recognized that this processing has been performed, and the number of classes is restored from all the class components (restore by the minimum class component and the difference).

【００７７】(3) 非多値化領域の存在 前記（ブロックに対する多値化の許容限度について）
で示した領域毎の多値化の階級数の許容限度は，２×２
画素では１である。つまり平均化されなければ意味がな
い。しかし，高画質を要求された場合，２×２画素の平
均化でも，画質しきい値を満たさない場合が考えられ
る。この場合は，多値化を中止して，原画データとして
扱う。また，処理時間や処理領域（主にスタック領域）
の節約も考慮する場合は，２×２画素領域でなく，目標
に見合った領域設定（例えば，４×４画素）が必要とな
る。(3) Existence of non-multi-valued area The above (about the multi-valued allowable limit for a block)
The permissible limit of the class number of multi-value quantization for each area is 2 × 2
It is 1 for pixels. In other words, there is no meaning unless they are averaged. However, when high image quality is required, the image quality threshold value may not be satisfied even by averaging 2 × 2 pixels. In this case, the multi-value conversion is stopped and treated as original image data. Also, processing time and processing area (mainly stack area)
If the saving of is also taken into consideration, it is necessary to set the area (for example, 4 × 4 pixels) corresponding to the target instead of the 2 × 2 pixel area.

【００７８】２． 各種符号量の容量削減と計算 (1) 局所領域の符号量 領域＜ｎ，ｍ＞をＸ軸方向にｎ，Ｙ軸方向にｍの長さを
持つ長方形領域を表すものとする。2. Capacity reduction and calculation of various code amounts (1) Code amount of local area Let the area <n, m> be a rectangular area having a length of n in the X-axis direction and m in the Y-axis direction.

【００７９】領域＜ｎ，ｍ＞を階級数Ｔで多値化した場
合の全符号量は次の通りである。 （領域長表現量）＋（階級数表現量）＋（階級成分符号
量）＋（分解能成分符号量） そこで，それぞれの項の符号量について説明する。The total code amount when the region <n, m> is multi-valued with the class number T is as follows. (Area length expression amount) + (Class number expression amount) + (Class component code amount) + (Resolution component code amount) Then, the code amount of each term will be described.

【００８０】(2) 階級成分符号量 充分小さな領域内の階級成分の分散は小さく，以下の差
分による符号化が有効である。(2) Class Component Code Amount The variance of class components in a sufficiently small area is small, and coding by the following differences is effective.

【００８１】そこで，階級成分を昇順にならべ，隣接階
級成分間を差分によって表現する。そして，差分の符号
化に必要ビット数はその最大値を表すビット数あればよ
い。 （ｓ表現ビット数表現量）＋（初期値表現量）＋（階級
成分の差分符号量） ここでｓは階級成分を昇順で並べた際の各隣接階級成分
間の最大差分であり，階級成分の差分を表す符号のビッ
ト数を表すものである。Therefore, the class components are arranged in ascending order, and the adjacent class components are represented by the difference. The number of bits required for encoding the difference may be the number of bits representing the maximum value. (S expression bit number expression amount) + (initial value expression amount) + (class component difference code amount) Here, s is the maximum difference between adjacent class components when the class components are arranged in ascending order, and the class component It represents the number of bits of the code that represents the difference.

【００８２】ｓを表現するためのビット数をｓｂｉｔと
する。 ｓｂｉｔ＝ｌｏｇ2 （ｓ−１）＋１ （ｓ≠１） ＝０ （ｓ＝１） 階級成分の差分符号容量をｓｂｉｔを用いて表すと， （階級成分の差分符号量）＝（Ｔ−１）ｓｂｉｔ／８
（バイト） である。Let sbit be the number of bits for expressing s. sbit = log 2 (s-1) +1 (s ≠ 1) = 0 (s = 1) When the differential code capacity of the class component is expressed using sbit, (the differential code amount of the class component) = (T-1) sbit / 8
(Byte).

【００８３】ここで，Ｔは階級数である。符号量の単位
をバイト単位とするため，８で割ってある。ここで，差
分で表した階級成分符号量がもとの容量Ｔを越えた場合
に圧縮の意味がなくなる。この条件を満たすＴとｓｂｉ
ｔの関係は，ｓ表現ビット数表現量を１バイト，初期値
表現量を１バイトとすると，次のようになる。Here, T is a class number. Since the unit of the code amount is the byte unit, it is divided by 8. Here, if the class component code amount represented by the difference exceeds the original capacity T, the compression becomes meaningless. T and sbi satisfying this condition
The relationship of t is as follows, where the s expression bit number expression amount is 1 byte and the initial value expression amount is 1 byte.

【００８４】Ｔ＞２＋（Ｔ−１）ｓｂｉｔ／８ 従って，ｓｂｉｔ＜８（Ｔ−２）／（Ｔ−１） この関係を満足するＴとｓｂｉｔの関係は，Ｔに対応す
るｓｂｉｔを（Ｔ，ｓｂｉｔ）と表すと次のようにな
る。T> 2+ (T-1) sbit / 8 Therefore, sbit <8 (T-2) / (T-1) The relationship between T and sbit that satisfies this relationship is that sbit corresponding to T is (T , Sbit) is expressed as follows.

【００８５】 （ ２，（０）） （ ３， ４ ） （ ４， ５ ） ・ ・ （１２８， ７ ） (3) 分解能成分の符号量 領域＜ｎ，ｍ＞を階級数Ｔで多値化した場合の分解能成
分の符号量Ｆは次式で表される。(2, (0)) (3, 4) (4, 5) ··· (128, 7) (3) Code amount of resolution component The area <n, m> is multivalued with the class T. In this case, the code amount F of the resolution component is expressed by the following equation.

【００８６】 Ｆ＝（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ））／８ （バイト） 但し，関数，ｂｉｔｃｍｐは，以下に定義された関数で
ある。この関数は階級数がＴのときの分解能成分の表現
ビット数を与えるものである。F = (n · m · bitcmp (T)) / 8 (bytes) However, the function bitcmp is a function defined below. This function gives the number of representation bits of the resolution component when the class is T.

【００８７】 ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）＝ｌｏｇ2 （Ｔ−１）＋１ （Ｔ≠１） ＝０ （Ｔ＝１）・・・(1) 次に，この分解能成分の符号列の圧縮を考える。分解能
成分の符号列は，ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）ビットの符号の密
に並んだものであり，それを符号ビットとは別に，例え
ばバイト単位のパターン列として考えることが可能であ
る。そこで，そのパターン列についてパターン符号化を
行う。最大パターン数はＦとなり，出現パターン数をＰ
（１≦Ｐ≦Ｆ）とすると，分解能成分の符号量は以下の
式で表される。Bitcmp (T) = log 2 (T−1) +1 (T ≠ 1) = 0 (T = 1) (1) Next, consider compression of the code string of this resolution component. The code string of the resolution component is a dense array of bit cmp (T) bit codes, and it can be considered as a pattern string in units of bytes, for example, separately from the code bits. Therefore, pattern coding is performed on the pattern sequence. The maximum number of patterns is F, and the number of appearance patterns is P
When (1 ≦ P ≦ F), the code amount of the resolution component is expressed by the following equation.

【００８８】 （符号量）＝（パターン数表現）＋（パターン表現）＋
（パターン符号表現） パターン符号表現＝（Ｆ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｐ））／８
（バイト） 次に，分解能成分の符号化方法について具体的に説明す
る。(Code amount) = (expression of number of patterns) + (expression of pattern) +
(Pattern code expression) Pattern code expression = (F · bitcmp (P)) / 8
(Byte) Next, the method of encoding the resolution component will be specifically described.

【００８９】図５は本発明の分解能成分の符号化方法の
説明図である。図５において，４７は分解能成分の符号
の並びを表し，階級数Ｔ＝３，ブロックサイズが１６×
１６であるとする。このとき，分解能成分を表すビット
数はｂｉｔｃｍｐ（３）＝２である。FIG. 5 is an explanatory diagram of the encoding method of the resolution component of the present invention. In FIG. 5, 47 represents the arrangement of codes of the resolution component, the class number T = 3, the block size is 16 ×
Assume that it is 16. At this time, the number of bits representing the resolution component is bitcmp (3) = 2.

【００９０】 従って，Ｆ＝（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ））／８ ＝１６×１６×２／８ ＝６４ （バイト） である。Therefore, F = (n · m · bitcmp (T)) / 8 = 16 × 16 × 2/8 = 64 (bytes).

【００９１】４８は分解能成分のパターンであって，分
解能成分の符号の並びを，例えば，８ビットずつ区切っ
た８ビット単位のパターンである。この場合，最大パタ
ーン数（分解能成分のパターン数）はＦ＝６４である。
ここで，６４パターンのうち同じパターンが８種類ある
ものとする（出現パターン数＝８）。Reference numeral 48 is a pattern of resolution components, which is a pattern of 8-bit units in which the code of the resolution components is divided into, for example, 8 bits. In this case, the maximum number of patterns (the number of patterns of resolution components) is F = 64.
Here, it is assumed that there are eight kinds of the same pattern out of 64 patterns (the number of appearance patterns = 8).

【００９２】４９は分解能成分の符号であって，出現パ
ターン数Ｐを８ビット（１バイト）で表し，パターン表
現（出現する８種類のパターンを表す）を各パターンに
ついて８ビット（１バイト）で表現するとする。Reference numeral 49 is a code of the resolution component, and the number of appearance patterns P is represented by 8 bits (1 byte), and the pattern representation (representing 8 types of patterns that appear) is represented by 8 bits (1 byte) for each pattern. Let's say it.

【００９３】パターン符号表現は分解能成分のパターン
４８の各パターンを符号化したものであって，１パター
ンはｂｉｔｃｍｐ（Ｐ）で表されるので，パターン符号
表現＝Ｆ×ｂｉｔｃｍｐ（Ｐ）／８バイトとなる。The pattern code expression is obtained by coding each pattern of the resolution component pattern 48, and one pattern is represented by bitcmp (P). Therefore, pattern code expression = F × bitcmp (P) / 8 bytes. Becomes

【００９４】従って，図５の場合，分解能成分の符号量
＝１（バイト）＋Ｐ（バイト）＋（Ｆ・ｂｉｔｃｍｐ）
＝１＋８＋（６４×３）／８＝３３バイトである。 (4) 領域＜ｎ，ｍ＞の全符号量の計算 以上により，領域＜ｎ，ｍ＞の全符号量Ａは以下の式で
表される。Therefore, in the case of FIG. 5, the code amount of the resolution component = 1 (byte) + P (byte) + (F.bitcmp)
= 1 + 8 + (64 × 3) / 8 = 33 bytes. (4) Calculation of total code amount of area <n, m> As described above, the total code amount A of area <n, m> is represented by the following equation.

【００９５】ここで，局所領域の符号量において，領域
長表現量＝１（バイト），階級数表現量＝１（バイト）
とする。階級成分の符号量において，階級成分符号量の
ｓ表現ビット＝１（バイト），初期値表現量＝１（バイ
ト）とする。分解能成分の符号量において，パターン数
表現＝１（バイト），パターン表現＝Ｐ（バイト）とす
る。Here, in the code amount of the local area, the area length expression amount = 1 (byte), the rank expression amount = 1 (byte)
And In the code amount of the class component, the s representation bit of the class component code amount = 1 (byte) and the initial value representation amount = 1 (byte). In the code amount of the resolution component, the pattern number expression = 1 (byte) and the pattern expression = P (byte).

【００９６】 Ａ＝（領域長表現量）＋（階級数表現量）＋（階級成分符号量） ＋（分解能成分符号量） ＝ １＋１＋｛２＋（（Ｔ−１）ｂｉｔｃｍｐ（Ｓ））／８｝ ＋｛１＋Ｐ＋（Ｆｂｉｔｃｍｐ（Ｐ））／８｝ 但し，Ｆ＝（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ））／８ 従って， Ａ＝（８（Ｔ−１）ｂｉｔｃｍｐ（ｓ）＋ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ） ×ｂｉｔｃｍｐ（Ｐ））／６４＋Ｐ＋５ ・・・・・・・・・・・・(2) ３．領域の分割判定 (1) 一般的分割判定 図６を参照して，一般的な階級数の場合の分割判定につ
いて説明する。A = (area length expression amount) + (class number expression amount) + (class component code amount) + (resolution component code amount) = 1 + 1 + {2 + ((T-1) bitcmp (S)) / 8} + {1 + P + (Fbitcmp (P)) / 8} where F = (n · m · bitcmp (T)) / 8 Therefore, A = (8 (T−1) bitcmp (s) + n · m · bitcmp (T ) × bitcmp (P)) / 64 + P + 5 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ (2) 3. Region division determination (1) General division determination With reference to FIG. 6, the division determination in the case of a general class will be described.

【００９７】図６において，５０はａ領域であって，領
域＜ｎ，ｍ＞であり，Ｔａ値化の全符号量がＡａである
ものとする。In FIG. 6, reference numeral 50 denotes an area a, which is an area <n, m>, and the total code amount for Ta value conversion is Aa.

【００９８】５１はｂ領域であって，ａ領域５０を２分
割したものであり，Ｔｂ値化の全符号量がＡｂであるも
のとする。５２はｃ領域であって，ａ領域５０を２分割
したものであり，Ｔｃ値化の全符号量がＡｃであるもの
とする。Reference numeral 51 denotes a b area, which is obtained by dividing the a area 50 into two, and the total code amount of Tb binarization is Ab. Reference numeral 52 denotes a c area, which is obtained by dividing the a area 50 into two, and the total code amount of Tc value conversion is Ac.

【００９９】６０は分割判定条件である。これについて
は後述する。いま，ａ領域５０（領域＜ｎ，ｍ＞）を，
２乗平均誤差をとり，しきい値Ｅで多値化する場合を考
える。そこで，ａ領域５０の大きさによる許容範囲内で
Ｔａ値化が可能であることがわかったとき，その全符号
量をＡａとする。次にａ領域５０をｙ軸方向（縦方向）
に２分割したｂ領域５１とｃ領域５２について，同様に
Ｔｂ値化，Ｔｃ値化が可能であることがわかり，それぞ
れの全符号量をＡｂ，Ａｃとなるものとする。Reference numeral 60 is a division determination condition. This will be described later. Now, a region 50 (region <n, m>) is
Consider a case in which the root mean square error is taken and the threshold value E is used to make multiple values. Therefore, when it is found that Ta value conversion is possible within the allowable range depending on the size of the a region 50, the total code amount is set to Aa. Next, the area a is set in the y-axis direction (vertical direction).
It is understood that Tb and Tc values can be similarly converted for the b area 51 and the c area 52 divided into two, and the total code amount of each is Ab and Ac.

【０１００】以上により，領域の分割判定方法を導く。
但し，Ｔａ≠１，Ｔｂ≠１，Ｔｃ≠１の場合について考
え，後にＴ＝１（Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃのいずれかが１の場
合）について考える。From the above, the method for determining the division of the area is derived.
However, consider the case of Ta ≠ 1, Tb ≠ 1, Tc ≠ 1, and later consider T = 1 (when either Ta, Tb, or Tc is 1).

【０１０１】Ａａ，Ａｂ，Ａｃを式で表現することを考
えるとき，式(2) のｓ，Ｐに関しては，実際に符号化し
てみなければ決定できない。そこで，前述した通り，Ａ
＝（領域長表現量）＋（階級数表現量）＋（階級成分符
号量）＋（分解能成分符号量）であり，（領域長表現
量）＝１バイト，（階級数表現量）＝１（バイト），
（階級成分符号量） ＝Ｔ（バイト），（分解能成分符
号量）＝ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）であるので，領域
Ａａ，Ａｂ，Ａｃは，以下のようになる。When expressing Aa, Ab, and Ac by formulas, s and P in formula (2) cannot be determined without actually encoding. Therefore, as mentioned above, A
= (Area length expression amount) + (class number expression amount) + (class component code amount) + (resolution component code amount), (region length expression amount) = 1 byte, (class number expression amount) = 1 ( Part-Time Job),
Since (class component code amount) = T (bytes) and (resolution component code amount) = nmmbitcmp (T), the areas Aa, Ab, and Ac are as follows.

【０１０２】 Ａａ＝２＋Ｔａ＋（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔａ））／８ Ａｂ＝２＋Ｔｂ＋（（１／２）ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｂ））／８ Ａｃ＝２＋Ｔｃ＋（（１／２）ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｃ））／８ 上記を分割条件式Ａａ＞Ａｂ＋Ａｃに代入すると， ２＋Ｔａ＋（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔａ））／８ ＞４＋（Ｔｂ＋Ｔｃ）＋（ｎ・ｍ・（ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｂ）＋ｂｉｔｃｍｐ（ Ｔｃ）））／２・８ ・・・・・・・・・・・・・・(3) 即ち， ｎ・ｍ・（２ｂｉｔｃｍｐ（Ｔａ）−（（ｂｉｔｃｍｐ
（Ｔｂ）＋ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｃ）））＞１６（２＋（Ｔ
ｂ＋Ｔｃ）−Ｔａ） ここで，Ｔa ≠１，Ｔｂ≠１，Ｔｃ≠１として，式(1)
を適用すると， ２（ｌｏｇ2 （Ｔa −１）＋１）−（ｌｏｇ2 （Ｔｂ−
１）＋１）−（ｌｏｇ2 （Ｔｃ−１）＋１）＞（１６／
ｎ・ｍ）・（２＋Ｔｂ＋Ｔｃ−Ｔａ） 即ち ｌｏｇ2 （（Ｔａ−１）／（Ｔｂ−１）（Ｔｃ−１））−（１６／ｎ・ｍ） ×（２＋Ｔｂ＋Ｔｃ−Ｔａ）＞０ ・・・・・・・・・・・・・・・・・(4) となり，これが一般的な分割条件式となる。Aa = 2 + Ta + (n · m · bitcmp (Ta)) / 8 Ab = 2 + Tb + ((1/2) n · m · bitcmp (Tb)) / 8 Ac = 2 + Tc + ((1/2) n · m -Bitcmp (Tc)) / 8 Substituting the above into the divisional conditional expression Aa> Ab + Ac, 2 + Ta + (nm * bitcmp (Ta)) / 8> 4+ (Tb + Tc) + (nm * (bitcmp (Tb) + bitcmp) (Tc))) / 2 ········ (3) That is, n · m · (2bitcmp (Ta) − ((bitcmp
(Tb) + bitcmp (Tc)))> 16 (2+ (T
b + Tc) -Ta) where Ta ≠ 1, Tb ≠ 1, Tc ≠ 1, and equation (1)
Is applied, 2 (log 2 (Ta −1) +1) − (log 2 (Tb−
1) +1)-(log 2 (Tc-1) +1)> (16 /
n · m) · (2 + Tb + Tc-Ta) i.e. log 2 ((Ta-1) / (Tb-1) (Tc-1)) - (16 / n · m) × (2 + Tb + Tc-Ta)> 0 ··· (4) This is a general division conditional expression.

【０１０３】Ｔａ≠１，Ｔｂ≠１，Ｔｃ≠１のもとで上
式が成り立つとき分割を決定する。 (2) 平均値をともなった場合の分割判定 次に，Ｔ＝１の場合（すなわち平均化）を考えてみる
と，Ｔ＝１のときｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）＝０であるから，
Ａの第３項が０，すなわち，分解能成分符号量が０とな
るため，Ａ＝３の固定長となる。そこで，Ｔａ，Ｔｂ，
Ｔｃがおのおの１となるときの分割条件を導く。When Ta ≠ 1, Tb ≠ 1, Tc ≠ 1, the division is determined when the above equation is satisfied. (2) Division determination with an average value Next, considering the case of T = 1 (that is, averaging), since bitcmp (T) = 0 when T = 1,
Since the third term of A is 0, that is, the resolution component code amount is 0, the fixed length is A = 3. So Ta, Tb,
The division condition when Tc becomes 1 is derived.

【０１０４】(a) Ｔａ＝１，Ｔｂ＞１，Ｔｃ＞１の場
合 分割条件式は，式(3) より， −１＞（Ｔｂ＋Ｔｃ）＋（ｎ・ｍ・（ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ
ｂ）＋ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｃ）））／２・８ となり，ｎ＞１，ｍ＞１，ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｂ）＞１，
ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｃ）＞１であるため，分割条件式は成
立しない。即ち，ａ領域が平均化されている場合は，Ｔ
ｂ，Ｔｃがいかなる値であっても，分割条件式は成り立
たないことになる。(A) In the case of Ta = 1, Tb> 1, Tc> 1 The division conditional expression is −1> (Tb + Tc) + (nm * (bitcmp (T
b) + bitcmp (Tc))) / 2 · 8, and n> 1, m> 1, bitcmp (Tb)> 1,
Since bitcmp (Tc)> 1, the division conditional expression does not hold. That is, if the area a is averaged, T
Even if b and Tc are any values, the division conditional expression does not hold.

【０１０５】(b) Ｔａ＞１，Ｔｂ＝１，Ｔｃ＞１の場
合 分割条件式は， ｌｏｇ2 （（Ｔａ−１）2 ／（Ｔｃ−１））＋１−１６（３＋Ｔｃ−Ｔａ） ／ｎ・ｍ＞０ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・(5) (c) Ｔａ＞１，Ｔｂ＞１，Ｔｃ＝１の場合 分割条件式は， ｌｏｇ2 （（Ｔａ−１）2 ／（Ｔｂ−１））＋１−１６（３＋Ｔｂ−Ｔａ） ／ｎ・ｍ ＞０ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ (6) (d) Ｔａ＞１，Ｔｂ＝１，Ｔｃ＝１の場合 分割条件式は， ｌｏｇ2 （（Ｔａ−１）2 ）＋２−１６（４−Ｔａ）／ｎ・ｍ＞０ ・・(7) となる。(B) In the case of Ta> 1, Tb = 1, Tc> 1 The dividing conditional expression is log 2 ((Ta-1) 2 / (Tc-1)) + 1-16 (3 + Tc-Ta) / n・ M> 0 ・ ・ ・ ・ ・ (5) (c) In case of Ta> 1, Tb> 1, Tc = 1 The division conditional expression is log 2 (( Ta-1) 2 / (Tb-1)) + 1-16 (3 + Tb-Ta) / n * m> 0 ... (6) (d ) In the case of Ta> 1, Tb = 1, Tc = 1 The division conditional expression is log 2 ((Ta-1) 2 ) + 2-16 (4-Ta) / n · m> 0 ··· (7) .

【０１０６】(3) ２のべき乗でない多値化をともなっ
た場合の分割判定 ２のべき乗でない多値化が決定された領域の階級値を表
現する符号量は，１バイトで一定である（階級値の最小
値のみを符号化する）。その他の符号量には影響を及ぼ
さない。従って，領域＜ｎ，ｍ＞の全符号量Ａは次のよ
うになる。(3) Division determination in the case of multi-value quantization that is not a power of 2 The code amount that expresses the class value of an area where multi-value quantization that is not a power of 2 is determined is constant in 1 byte (class Only encode the minimum value). It does not affect other code amounts. Therefore, the total code amount A of the area <n, m> is as follows.

【０１０７】 Ａ＝３＋（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ））／８ ここで，各Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃが２のべき乗でない場合を
考えると，上記符号量を与える式Ａａ，Ａｂ，Ａｃの第
２項のかっこ内のべき乗でないＴの値が１となることで
ある（１．アルゴリズムの補足の (a)， (b)の条件か
ら，階級成分は最小値のみデータとして与えるのでＴ＝
１）。A = 3 + (n · m · bitcmp (T)) / 8 Here, considering the case where each Ta, Tb, and Tc is not a power of 2, the first of the expressions Aa, Ab, and Ac that give the above code amount is given. The value of T that is not a power within the brackets of the second term is 1. (1. From the conditions (a) and (b) of the supplement of the algorithm, only the minimum value of the class component is given as data, so T =
1).

【０１０８】(4) 分割条件のまとめ 記述上の便宜から，次の関数ｂｉｎｃｈｋを定義する。 ｂｉｎｃｈｋ（Ｔ）＝Ｔ （Ｔが２のべき乗の場合） ｂｉｎｃｈｋ（Ｔ）＝１ （Ｔが２のべき乗でない場
合） 分割判定条件(2) ，(3) をまとめると，次のように記述
できる。(4) Summary of division conditions For convenience of description, the following function binchk is defined. binchk (T) = T (when T is a power of 2) binchk (T) = 1 (when T is not a power of 2) The split judgment conditions (2) and (3) can be summarized as follows. .

【０１０９】ｌｏｇ2 （Ｕ）＋Ｉ−１６（２−ｂｉｎｃ
ｈｋ（Ｔａ）＋ｂｉｎｃｈｋ（Ｔｂ）＋ｂｉｎｃｈｋ
（Ｔｃ））／ｎ・ｍ＞０ そこで，Ｔａ，Ｔｂ，ＴｃによるＵ，Ｉの値は，図６の
分割判定条件６０としてまとめられる。Log 2 (U) + I-16 (2-binc)
hk (Ta) + binchk (Tb) + binchk
(Tc)) / n · m> 0 Therefore, the values of U and I by Ta, Tb, and Tc are summarized as the division determination condition 60 in FIG.

【０１１０】図７は本発明の実施例構成を示す。図７に
おいて，１０１は画像データ入力部であって，原画像デ
ータを入力するものである。FIG. 7 shows the configuration of an embodiment of the present invention. In FIG. 7, 101 is an image data input unit for inputting original image data.

【０１１１】１０２はデータ圧縮部Ａであって，動的多
値化方法によりデータ圧縮を行うものである。１０３は
データ圧縮部Ｂであって，データ圧縮部Ａ（１０２）に
より圧縮された画像データについてさらにＢＤトリー法
（後述する）によりデータ圧縮するものである。Reference numeral 102 denotes a data compression section A, which performs data compression by the dynamic multi-value quantization method. A data compression unit B 103 further compresses the image data compressed by the data compression unit A (102) by the BD tree method (described later).

【０１１２】１０４は圧縮データ出力部であって，圧縮
データを出力するものである。図８は本発明の実施例構
成のデータ圧縮部Ａのフローチャート（その１）であ
る。Reference numeral 104 denotes a compressed data output unit, which outputs compressed data. FIG. 8 is a flow chart (No. 1) of the data compression unit A of the embodiment of the present invention.

【０１１３】図９は本発明の実施例構成のデータ圧縮部
Ａのフローチャート（その２）である。図８，図９によ
り図７の本発明の実施例構成におけるデータ圧縮部Ａの
動作を説明する（図８，図９のステップ番号に従ってフ
ローチャートを説明する）。FIG. 9 is a flow chart (No. 2) of the data compression unit A having the configuration according to the embodiment of the present invention. The operation of the data compression unit A in the configuration of the embodiment of the present invention shown in FIG. 7 will be described with reference to FIGS. 8 and 9 (the flowchart will be described according to the step numbers in FIGS. 8 and 9).

【０１１４】Ｓ１ 画像データを標準分割サイズに分割
し，トリー構造化する。 Ｓ２ 画像変換は，平均値化より開始，画質基準をみた
さない場合に，次いで２値化を行い，２値化でも画質基
準を満たさない場合にさらに階級数を増やすものとす
る。そのための，多値化（平均値化，２値化を含む）の
しきい値，階級値，画質基準値（ＳＮ比）を求める。ま
た，２のべき乗の階級数による多値化の許容範囲を領域
サイズと２のべき乗の許容範囲のテーブル（図３ (b)参
照）を参照して，許容範囲を越えていたらＳ７により２
分割する。また，２のべき乗以外の多値化をするかどう
かも判定する。The S1 image data is divided into standard division sizes to form a tree structure. S2 image conversion starts from averaging, and if the image quality standard is not met, then binarization is performed, and if the binarization does not satisfy the image quality standard, the number of classes is further increased. For that purpose, a threshold value for multi-value conversion (including averaging and binarization), a class value, and an image quality reference value (SN ratio) are obtained. In addition, refer to the table of the region size and the permissible range of exponentiation of 2 (see FIG. 3 (b)) for the permissible range of multi-value quantization based on the power of 2 class.
To divide. Further, it is also determined whether or not multi-valued conversion other than powers of 2 is performed.

【０１１５】Ｓ３ 多値化データ圧縮法により変換画像
データＡを求める。 Ｓ４ 変換画像データＡの２乗平均誤差を求め，画質基
準値を満たしているかいないかを判定する。S3 The converted image data A is obtained by the multi-valued data compression method. S4 The root mean square error of the converted image data A is obtained, and it is determined whether or not the image quality reference value is satisfied.

【０１１６】Ｓ５ 画質を満たしていなかったら階級数
（Ｔ）を増やし，Ｓ３，Ｓ４の処理を繰り返す。画質を
満たしていたら，Ｓ６に進む。 Ｓ６ 変換画像データＡの符号量Ａａを求める（Ａａ＝
２＋Ｔａ＋（ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔａ））／８）。If the image quality does not satisfy S5, the number of classes (T) is increased and the processes of S3 and S4 are repeated. If the image quality is satisfied, proceed to S6. S6 Obtain the code amount Aa of the converted image data A (Aa =
2 + Ta + (n · m · bitcmp (Ta)) / 8).

【０１１７】Ｓ７ 変換後画像データＡを２分割し，Ｓ
２〜Ｓ５を繰り返し，変換後画像データＢ，Ｃを求め
る。 Ｓ８ 変換後画像データＢ，Ｃの符号量を求める。S7 The converted image data A is divided into two, and S
2 to S5 are repeated to obtain converted image data B and C. S8: The code amounts of the converted image data B and C are obtained.

【０１１８】 Ａｂ＝２＋Ｔｂ＋（（１／２）ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｂ））／８ Ａｃ＝２＋Ｔｃ＋（（１／２）ｎ・ｍ・ｂｉｔｃｍｐ（Ｔｃ））／８ Ｓ９ 分割判定をする。Ab = 2 + Tb + ((1/2) n · m · bitcmp (Tb)) / 8 Ac = 2 + Tc + ((1/2) n · m · bitcmp (Tc)) / 8 S9 Division determination is performed.

【０１１９】分割判定条件 ｌｏｇ2 （Ｕ）＋Ｉ−１６（２−ｂｉｎｃｈｋ（Ｔａ）
＋ｂｉｎｃｈｋ（Ｔｂ）＋ｂｉｎｃｈｋ（Ｔｃ））／ｎ
・ｍ＞０ を満たすかどうかを判定する（図６の分割判定条件６０
に従う）。Division determination condition log 2 (U) + I-16 (2-binchk (Ta)
+ Binchk (Tb) + binchk (Tc)) / n
It is determined whether or not m> 0 is satisfied (division determination condition 60 in FIG.
According to).

【０１２０】分割判定条件を満たさなければ，Ｓ１０に
進み，満たせばＳ１１に進む。 Ｓ１０ 変換後画像データＢ，ＣをそれぞれＡとして，
Ｓ３〜Ｓ９を繰り返す。If the division determination condition is not satisfied, the process proceeds to S10, and if it is satisfied, the process proceeds to S11. S10 After the conversion, the image data B and C are each set to A,
Repeat S3 to S9.

【０１２１】Ｓ１１ 画像データＡを出力する。 上記のように動的多値化法により生成された圧縮画像デ
ータを，原画を分割して生成したトリー構造に含めて，
階層化されたトリー構造のデータとして管理する。そこ
で，トリーの余分なノードを表すデータを削除すること
によりさらにデータを圧縮することができる。図７のデ
ータ圧縮部Ｂ（１０３）はそのようなデータ圧縮を行う
ものである。S11 Image data A is output. Include the compressed image data generated by the dynamic multi-valued method as described above in the tree structure generated by dividing the original image,
It is managed as hierarchical tree structure data. Therefore, the data can be further compressed by deleting the data representing the extra nodes in the tree. The data compression unit B (103) in FIG. 7 performs such data compression.

【０１２２】図１０，図１１により，図７のデータ圧縮
部Ｂ（１０３）の動作について説明する。図１０は本発
明を適用するＢＤトリー法の説明図(1) である。The operation of the data compression unit B (103) of FIG. 7 will be described with reference to FIGS. FIG. 10 is an explanatory diagram (1) of the BD tree method to which the present invention is applied.

【０１２３】図１０において，１２０は原画リーフの集
合であって，４個の原画リーフ１２１の集合のリーフを
表す。In FIG. 10, reference numeral 120 denotes a set of original image leaves, which represents a leaf of a set of four original image leaves 121.

【０１２４】１２１は原画リーフである。１２３は原画
リーフの集合のトリー構造であって，原画リーフの集合
１２０の階層構造を表す。原画リーフの集合１２０が分
割される前のリーフに対応するノード１（Ｎ１であっ
て，階層１），ノード１に対応するリーフが２分割され
たリーフのノードであるノード２（Ｎ２であって，階層
２），ノード３（Ｎ３であって，階層２），ノード２，
ノード３のリーフをそれぞれ分割して原画リーフとした
原画リーフＧ（それぞれ階層３）により構成される。Reference numeral 121 is an original image leaf. Reference numeral 123 denotes a tree structure of a set of original image leaves, which represents a hierarchical structure of the set 120 of original image leaves. The node 1 (N1 and the layer 1) corresponding to the leaf before the original image set 120 is divided, and the node 2 (N2 which is the node of the leaf obtained by dividing the leaf corresponding to the node 1 into two) , Layer 2), node 3 (N3, layer 2), node 2,
The leaf of the node 3 is divided into original image leaves G (each of which is layer 3).

【０１２５】１３０は１つに纏められた原画リーフであ
って，原画リーフの集合１２０をひとつのリーフに求め
たものである。１３１はノードであって，１つにまとめ
られた原画リーフ１３０のノードである。Reference numeral 130 is an original image leaf which is collected into one, and is obtained by obtaining a set 120 of original image leaves into one leaf. Reference numeral 131 denotes a node, which is a node of the original image leaves 130 that are combined.

【０１２６】本発明では，分割して多値化しても符号量
を減らすことができないと判定された領域は符号化を行
わず，原画データ（画素の輝度）をそのまま出力する
（１．アルゴリスムの補足 (3) 非多値化領域の存在参
照）。この領域のリーフを原画リーフ（Ｇリーフ）と呼
ぶ。この原画リーフとなる領域近辺は，非常に濃淡変化
の細かい領域であり，原画リーフの近辺も原画リーフで
あることが多い。According to the present invention, the original image data (pixel brightness) is output as it is without encoding the area determined to be unable to reduce the code amount even if the image is divided and multi-valued (1. See (3) Existence of non-multi-valued area). The leaf in this area is called an original image leaf (G leaf). The area near the original image leaf is an area with a very small change in shade, and the vicinity of the original image leaf is often the original image leaf.

【０１２７】そこで，図１０ (a)に示すようなトリーに
対して，図１０ (b)に示すように，原画リーフの集合１
２０を１リーフにまとめ，原画リーフ１３０とする。こ
の場合，ノードはノード１３１のみである。Therefore, for a tree as shown in FIG. 10A, as shown in FIG.
20 are combined into one leaf to form an original leaf 130. In this case, the node is only the node 131.

【０１２８】従って，このように，隣接する原画リーフ
については，１つにまとめることにより，図１０ (a)の
リーフの場合，７ノードが１ノードになり，４リーフが
１リーフになる。そのため，リーフの位置を与えるデー
タを削減することができ，データ圧縮することが可能と
なる。Therefore, by combining adjacent original image leaves into one, in the case of the leaf of FIG. 10A, 7 nodes become 1 node and 4 leaves become 1 leaf. Therefore, the data that gives the position of the leaf can be reduced, and the data can be compressed.

【０１２９】図１１は本発明を適用するＢＤトリー法の
説明図(2) である。ＢＤトリーは２分割過程を２分木と
領域式で表現し，余分なノードを削減する方法である。FIG. 11 is an explanatory view (2) of the BD tree method to which the present invention is applied. The BD tree is a method of expressing the two-partitioning process with a binary tree and a region expression to reduce extra nodes.

【０１３０】図１１において，１３５はステップ１であ
る。１３６はステップ２である。In FIG. 11, step 135 is step 1. Step 136 is step 2.

【０１３１】１３７はステップ３である。１３８はステ
ップ４である。ステップ１（１３５）において，１４０
はノード１（Ｎ１）のリーフであって，図１０において
説明したように，隣接する原画をまとめたリーフ（Ｇ
０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）と多値化したリーフ（Ｔ）によ
り構成されるリーフである。そして，各リーフ（Ｇ０，
Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｔ）は図示のようにノード（Ｎ１，
Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５，Ｎ６，Ｎ７，Ｎ８，Ｎ９）を
もつトリー構造で管理されているものである。137 is the step 3. Step 138 is step 4. In step 1 (135), 140
Is a leaf of the node 1 (N1), and as described in FIG. 10, a leaf (G
0, G1, G2, G3) and a multi-valued leaf (T). And each leaf (G0,
G1, G2, G3 and T are nodes (N1,
N2, N3, N4, N5, N6, N7, N8, N9).

【０１３２】１４２はノード９のリーフであって，多値
化されたリーフ（Ｔリーフ）である。ステップ２（１３
６）はステップ１（１３５）の原画リーフＧ０，Ｇ１を
一枚のリーフにまとめたものである。Reference numeral 142 denotes a leaf of the node 9, which is a multi-valued leaf (T leaf). Step 2 (13
In step 6), the original image leaves G0 and G1 in step 1 (135) are combined into one leaf.

【０１３３】１４０はノード１のリーフであって，ステ
ップ１（１３５）のノード１のリーフ１４０に対応す
る。ステップ２（１３６）の各リーフは図示のように，
ノード（Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５，Ｎ６，Ｎ７）
をもつトリー構造で管理されているものである。Reference numeral 140 is a leaf of the node 1 and corresponds to the leaf 140 of the node 1 in step 1 (135). Each leaf of step 2 (136) is as shown
Nodes (N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7)
It is managed in a tree structure with.

【０１３４】１４２はＮ７のリーフ（Ｔリーフ）であっ
て，ステップ１（１３５）のＮ９のＴリーフ１４２に対
応する。１４５はＮ６のリーフであって，ステップ１
（１３５）の原画Ｇ０とＧ１を一つにまとめたリーフで
ある。Reference numeral 142 denotes an N7 leaf (T leaf), which corresponds to the N9 T leaf 142 in step 1 (135). 145 is a leaf of N6, step 1
It is a leaf that combines the original images G0 and G1 of (135).

【０１３５】ステップ３（１３７）はステップ２（１３
６）の原画リーフＧ２とＧを一枚にまとめたものであ
る。１４０はノード１のリーフであって，ステップ１
（１３５）のノード１のリーフ１４０に対応するもので
ある。ステップ３（１３７）の各リーフは図示のように
ノード（Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５）をもつトリー
構造で管理されているものである。Step 3 (137) corresponds to step 2 (13
The original leaf G2 and G of 6) are combined into one sheet. 140 is a leaf of node 1, and step 1
It corresponds to the leaf 140 of the node 1 of (135). Each leaf in step 3 (137) is managed by a tree structure having nodes (N1, N2, N3, N4, N5) as shown.

【０１３６】１４２はステップ３（１３７）のＮ５のリ
ーフ（Ｔリーフ）であって，ステップ１（１３５）のＮ
９のＴリーフ１４２に対応するものである。１４６はＮ
４のリーフであって，原画リーフＧ０，Ｇ１，Ｇ２をま
とめたものである。Reference numeral 142 denotes the N5 leaf (T leaf) of step 3 (137), which is N of step 1 (135).
9 corresponds to the T leaf 142. 146 is N
It is a leaf of No. 4 and is a collection of original image leaves G0, G1 and G2.

【０１３７】ステップ４（１３８）はステップ３（１３
７）の原画リーフ１４６とＧ３を一枚にまとめたもので
ある。ステップ４（１３８）の各リーフは図示のように
ノード（Ｎ１，Ｎ２，Ｎ３）をもつトリー構造で管理さ
れる。Step 4 (138) corresponds to step 3 (13
The original image leaf 146 of 7) and G3 are put together in one sheet. Each leaf in step 4 (138) is managed in a tree structure having nodes (N1, N2, N3) as shown.

【０１３８】１４２はステップ３（１３７）のノード３
のリーフ（Ｔリーフ）であって，ステップ１（１３５）
のＮ９のＴリーフ１４２に対応するものである。１４７
はＮ２のリーフＧであって，原画リーフＧ０，Ｇ１，Ｇ
２，Ｇ３をまとめたものである。142 is the node 3 of step 3 (137)
Leaf (T leaf) of step 1 (135)
It corresponds to the T leaf 142 of N9. 147
Is a leaf G of N2, and original leaf G0, G1, G
2 and G3 are summarized.

【０１３９】上記のようなトリー構造において，分岐し
たノードに対して領域式を与えることとする。領域式は
親ノードに対して右に分岐したノードを〔１〕，左に分
岐したノードをIn the tree structure as described above, a region expression is given to a branched node. The region expression is [1] for nodes that branch to the right and nodes that branch to the left for parent nodes.

〔０〕とするものである。[0].

【０１４０】ステップ１（１３５）のトリーにおいて，
Ｎ１（基準ノード）に対して，Ｎ２はIn the tree of step 1 (135),
For N1 (reference node), N2 is

〔０〕，Ｎ３は
〔１〕，Ｎ４はＮ２に対して左にあるので[0], N3 is [1], N4 is to the left of N2, so

〔０〕，Ｎ５
はＮ４に対して右にあるので〔１〕である。同様に，Ｎ
６は[0], N5
Is [1] because it is to the right of N4. Similarly, N
6 is

〔０〕，Ｎ７は〔１〕，Ｎ８は[0], N7 is [1], N8 is

〔０〕，Ｎ９は
〔１〕である。[0] and N9 are [1].

【０１４１】ＴリーフはＮ１からＮ２（〔１〕），Ｎ４
（The T-leafs are N1 to N2 ([1]), N4
(

〔０〕），Ｎ７（〔１〕），Ｎ９（〔１〕）に接続さ
れるので，基準ノード（Ｎ１）に対するＴリーフの領域
式を〔００１１〕と表すこととする。[0]), N7 ([1]), and N9 ([1]), the region expression of the T leaf with respect to the reference node (N1) is represented as [0011].

【０１４２】以上のように隣接する結果リーフを全てま
とめることにより，ステップ１（１３５）とステップ４
（１３８）を比較して，５リーフが２リーフとなり，９
ノードが３ノードに圧縮することができる。As described above, by combining all adjacent result leaves, step 1 (135) and step 4
Comparing (138), 5 leaves became 2 leaves, 9
A node can be compressed to 3 nodes.

【０１４３】本実施例において，ＢＤトリー法によりデ
ータ圧縮する対称のトリー構造は，原画像を標準分割サ
イズまで分割することにより生成されたトリー構造と，
標準分割サイズを本発明の動的多値化符号化法により生
成されたそれ以下の階層に分岐するトリー構造を含めた
トリー構造の画像データである。In the present embodiment, the symmetrical tree structure for data compression by the BD tree method is the tree structure generated by dividing the original image into the standard division size,
It is image data of a tree structure including a tree structure in which a standard division size is generated by the dynamic multi-level encoding method of the present invention and branched into layers below it.

【０１４４】最上位の階層のノード（目１）からスター
トしてトリーをたどり，ノードを見つけたらそのノード
を左にたどる。そして，末端のノードに達したらそのノ
ードから逆戻りし，次のノードを右に分岐してトリーを
たどる。さらにノードを見つけたらそのノードを左に分
岐する。そして，末端に達したら再びトリーを逆方向に
もどり，そのトリーでノードを見つけたらそのノードを
左に分岐する。Starting from the node (eye 1) in the highest hierarchy, follow the tree, and when a node is found, follow that node to the left. When it reaches the end node, it returns from that node, branches the next node to the right, and follows the tree. If it finds more nodes, it branches to the left. When the end is reached, the tree is returned in the opposite direction, and when a node is found in that tree, that node is branched to the left.

【０１４５】以上の処理を繰り返し全ノードを探索す
る。図１１を参照し，本発明を適用するＢＤトリー法の
フローを説明する。 (a) Ｇノード（末端のノード）を探す（見つかったＧ
ノードを，Ｇ０とする）。The above processing is repeated to search all the nodes. The flow of the BD tree method to which the present invention is applied will be described with reference to FIG. (a) Search for G node (end node) (found G
Let the node be G0).

【０１４６】(b) Ｇ０ノードは既にＢＤトリー処理さ
れたものかどうかを判定する。既処理であれば，中間Ｂ
Ｄトリー属性であるので， (e)へ進む。未処理であれ
ば，初期ＢＤトリー属性であるので， (c)へ進む。(B) It is determined whether the G0 node has already undergone BD tree processing. Intermediate B if already processed
Since it has the D-tree attribute, proceed to (e). If it is unprocessed, since it has the initial BD tree attribute, the process proceeds to (c).

【０１４７】(c) Ｇ０ノードは，親ノードからみて，
左右どちらのノードであるかを判定する。左ノードであ
れば，Ｇ０ノードの対称ノードは親ノードからみて，右
ノードである。この対称ノードを仮のＴノードとして
（以後，仮想Ｔノードと呼ぶ），仮想Ｔノードの親から
みた領域式〔１〕とする。(C) The G0 node, when viewed from the parent node,
Whether the node is the left or right is determined. If it is the left node, the symmetric node of the G0 node is the right node when viewed from the parent node. This symmetric node is used as a temporary T node (hereinafter referred to as a virtual T node), and an area expression [1] viewed from the parent of the virtual T node is used.

【０１４８】右ノードであれば，Ｇ０の対称ノードは親
ノードからみて左ノードである。この仮想Ｔノードの親
からみた領域式をIf it is the right node, the symmetric node of G0 is the left node as viewed from the parent node. The region expression seen from the parent of this virtual T node

〔０〕とする。 (d) Ｇ０ノードの対称ノード（仮想ノード）は，リー
フノードであるかどうかを判定する。リーフノードであ
れば必ずＴノードであるので，ＢＤトリー処理可能であ
る。そこで， (e)へ進む。リーフノードでなければ，Ｂ
Ｄトリー処理を行わず次のＧノードを探す（ (a)へ戻
る）。[0]. (d) The symmetric node (virtual node) of the G0 node determines whether or not it is a leaf node. Since it is always a T node if it is a leaf node, BD tree processing is possible. Therefore, proceed to (e). B if not a leaf node
Search for the next G node without performing D-tree processing (return to (a)).

【０１４９】(e) Ｇ０ノードの親ノードは，親ノード
の親ノード（祖ノードと呼ぶ）からみて，左右どちらの
ノードであるかを判定する。左ノードであれば，Ｇ０ノ
ードの親ノードに対称なノードは祖ノードからみて右ノ
ードである。そこで，Ｔノードの祖ノードからみて領域
式を(E) The parent node of the G0 node determines which of the left and right nodes is the parent node of the parent node (called the ancestor node). If it is the left node, the node symmetrical to the parent node of the G0 node is the right node when viewed from the ancestor node. Therefore, the region expression is

〔０〕とする。[0].

【０１５０】右ノードであれば，Ｇ０ノードの親ノード
に対称なノードは，祖ノードからみて左ノードである。
Ｔノードの祖ノードからみた領域式を〔１〕とする。 (f) Ｇ０ノードの親ノードに対称なノードはＧノード
であるかどうかを判定する。If it is the right node, the node symmetrical to the parent node of the G0 node is the left node when viewed from the ancestor node.
The region expression viewed from the ancestor node of the T node is [1]. (f) It is determined whether the node symmetrical to the parent node of the G0 node is the G node.

【０１５１】Ｇノードであれば，このＧノードをＧ１ノ
ードと呼び，ＢＤトリー作成可能である。そこで， (g)
へ進む。Ｇノードでなければ，ＢＤトリー作成処理を行
わず，次のＧノードを探す（ (a)へ戻る）。If it is a G node, this G node is called a G1 node and a BD tree can be created. Therefore, (g)
Go to. If it is not the G node, the BD tree creation process is not performed, and the next G node is searched (return to (a)).

【０１５２】(g) Ｇ０ノードの階級成分とＧ１ノード
の階級成分を結合して，新たなＧノードを作成し，Ｇ０
ノードの祖ノードの左ノードに接続する。このとき，Ｇ
０ノードとＧ１ノードの階級数の合計をＧノード（ラベ
ル）に出力する。(G) The class component of the G0 node and the class component of the G1 node are combined to create a new G node, and G0
Connect to the left node of the node's ancestor node. At this time, G
The sum of the classes of 0 node and G1 node is output to G node (label).

【０１５３】(h) Ｔノードを祖ノードの右ノードに接
続する。 (i) Ｔノードの前の領域式の上の桁に (e)で求めた領
域式を追加し，新たなＴノードの領域式とする。(H) Connect the T node to the right node of the ancestor node. (i) Add the area expression obtained in (e) to the upper digit of the area expression in front of the T node to make a new area expression for the T node.

【０１５４】(j) (a)からの処理を，ＢＤトリー作成
のＧノードがなくなるまで行う。図１２〜図１７に本発
明の実験結果を示す。本発明の実施例の動的多値化法と
従来の２値化によるアダプティブ・ブロック符号化法に
ついて比較した実験結果を説明する。(J) The processes from (a) are performed until there are no G nodes for creating BD trees. 12 to 17 show the experimental results of the present invention. An experimental result comparing the dynamic multi-valued method of the embodiment of the present invention and the conventional adaptive block coding method by binarization will be described.

【０１５５】アダプティブ・ブロック符号化法は本来４
分割法であるが，本実験では２分割法とし，さらに各分
割ブロックをトリーにより管理するようにした。尚，本
実験で用いたこの擬似的なアダプティブ・ブロック符号
化法を，以下ＡＢ法と称することとする。The adaptive block coding method is originally 4
Although this is a partitioning method, in this experiment the partitioning method was set to 2 and each partition block was managed by a tree. The pseudo adaptive block coding method used in this experiment is hereinafter referred to as the AB method.

【０１５６】実験結果は，ＳＩＤＢ（Ｓｔａｎｄａｒｄ
Ｉｍａｇｅ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）の中のＶ−８０１
（’８３） Ｎｏ．４０ ＳＴＭＡＣ−ＸＲ３につい
て，行ったものを記す。The experimental results are shown in SIDB (Standard)
V-801 in Image Data Base)
('83) No. Regarding 40 STMAC-XR3, what was done is described.

【０１５７】測定方法は，本発明の方法とＡＢ法により
画質しきい値３０ｄＢから５５ｄＢの範囲における符号
量，実測ＳＮ比，リーフ数の計測を行った。また，本実
験でのＡＢ法は符号にトリー構造の情報を含んでいるの
で，実測符号量とリーフ数からの計算によりこれを除
き，純粋な符号量とした。As the measuring method, the code amount, the measured SN ratio, and the number of leaves in the image quality threshold value range of 30 dB to 55 dB were measured by the method of the present invention and the AB method. Further, since the AB method in this experiment includes the information of the tree structure in the code, this was removed by calculation from the actually measured code amount and the number of leaves, and the pure code amount was obtained.

【０１５８】圧縮比はＡＢ法では計算符号量／原画符号
量とし，本発明の方法では実測符号量／原画符号量とし
た。図１２は本発明の実験結果(1) である。The compression ratio is calculated code amount / original image code amount in the AB method, and measured code amount / original image code amount in the method of the present invention. FIG. 12 shows the experimental result (1) of the present invention.

【０１５９】図１２において， (a)は圧縮比と画質の関
係を示すものである。横軸は圧縮比，縦軸は画質（ＳＮ
比）である。図１２ (a)において，□は，本発明の多値
化によるものであり，標準分割サイズが１６×１６の場
合である。In FIG. 12, (a) shows the relationship between the compression ratio and the image quality. The horizontal axis is the compression ratio, and the vertical axis is the image quality (SN
Ratio). In FIG. 12 (a), the squares are due to the multi-valued processing of the present invention, and the standard division size is 16 × 16.

【０１６０】＋は，本発明の多値化によるものであり，
標準分割サイズが３２×３２の場合である。△は，本発
明の多値化によるものであり，標準分割サイズが６４×
６４の場合である。+ Is due to the multi-valued conversion of the present invention,
This is the case where the standard division size is 32 × 32. Δ is due to the multi-valued processing of the present invention, and the standard division size is 64 ×
This is the case of 64.

【０１６１】○は，２分割の従来のアダプティブ・ブロ
ック法（ＡＢ法）によるものであり，標準分割サイズが
１６×１６の場合である。×は，ＡＢ法によるものであ
り，標準分割サイズが３２×３２の場合である。The circles are based on the conventional adaptive block method (AB method) of two divisions, and the standard division size is 16 × 16. “X” is based on the AB method, and the standard division size is 32 × 32.

【０１６２】▽は，ＡＢ法によるものであり，標準分割
サイズが６４×６４の場合である。（以下に説明する図
１３(a) ，(b) ，１４(a) ，(b) に示す実験験結果にお
ける記号は全て上記に同じである。）圧縮比は，標準分
割サイズが１６×１６の場合には実験での画質しきい値
の範囲で，全て本発明がＡＢ法を上回っている。The symbol ∇ is based on the AB method, and the standard division size is 64 × 64. (The symbols in the experimental results shown in FIGS. 13 (a), (b), 14 (a), and (b) described below are all the same as above.) The compression ratio has a standard division size of 16 × 16. In the case of, the present invention exceeds the AB method in the range of the image quality threshold value in the experiment.

【０１６３】また，曲線の傾向から，測定範囲外におい
ても上回っていると予想される。また，低画質（ＳＮ比
３０ｄＢ程度）およびと高画質（ＳＮ比５０ｄＢ程度以
上）になる程，その本発明の方法とＡＢ法との差が開く
ことが示されている。Also, from the tendency of the curve, it is expected that the value is out of the measurement range. Further, it is shown that the difference between the method of the present invention and the AB method becomes larger as the image quality becomes lower (SN ratio of about 30 dB) and higher image quality (SN ratio of about 50 dB or more).

【０１６４】また，ＡＢ法ではＳＮ比を上げると急激に
圧縮比が悪くなるのに対して，本発明の方法は高画質に
なっても圧縮比の増加はあまり変化しない。図１２ (b)
は標準分割サイズによる領域サイズへの影響を示す実験
結果である。この図の説明は後述する。Further, in the AB method, when the SN ratio is increased, the compression ratio deteriorates sharply, whereas in the method of the present invention, the increase in the compression ratio does not change much even if the image quality is improved. Figure 12 (b)
Is an experimental result showing the influence of the standard division size on the region size. A description of this figure will be given later.

【０１６５】図１３は本発明の実験結果(2) である。図
１３ (a)は画質とリーフ数の関係を示す。横軸はリーフ
数，縦軸は画質（ＳＮ比）である。FIG. 13 shows the experimental result (2) of the present invention. FIG. 13A shows the relationship between the image quality and the number of leaves. The horizontal axis represents the number of leaves, and the vertical axis represents the image quality (SN ratio).

【０１６６】図１３ (b)は図１３ (a)の横軸を対数で表
したものである。実験結果をプロットする記号の意味は
図１２ (a)の場合と同じである（実線は本発明の方法に
おいて標準分割サイズが１６×１６の場合であり，点線
はＡＢ法の標準分割サイズが１６×１６の場合であ
る）。FIG. 13B shows the horizontal axis of FIG. 13A in logarithm. The symbols for plotting the experimental results have the same meanings as in the case of FIG. 12 (a) (the solid line indicates the standard division size of 16 × 16 in the method of the present invention, and the dotted line indicates the standard division size of the AB method of 16). X16).

【０１６７】ＳＮ比（画質）に対するリーフ数の増減を
みると，ＡＢ法では指数オーダ的に増加するのに対し
て，本発明の方法では一定である。低画質では，両者で
リーフ数は同程度であるが，高画質では本発明の方法の
ほうが少ない。As for the increase / decrease in the number of leaves with respect to the SN ratio (image quality), the AB method increases exponentially, while the method of the present invention is constant. At low image quality, the number of leaves is the same for both, but at high image quality, the method of the present invention is less.

【０１６８】図１４は本発明の実験結果(3) である。図
１４ (a)は画質と処理時間の関係を示す。横軸は処理時
間，縦軸は画質（ＳＮ比）である。FIG. 14 shows the experimental result (3) of the present invention. FIG. 14A shows the relationship between image quality and processing time. The horizontal axis represents the processing time, and the vertical axis represents the image quality (SN ratio).

【０１６９】図１４ (b)は図１４ (a)の横軸を対数で表
したものである。実験結果をプロットする記号の意味は
図１２ (a)の場合と同じである（実線は本発明の方法に
おいて標準分割サイズが１６×１６の場合であり，点線
はＡＢ法の標準分割サイズが１６×１６の場合であ
る）。FIG. 14B shows the horizontal axis of FIG. 14A in logarithm. The symbols for plotting the experimental results have the same meanings as in the case of FIG. 12 (a) (the solid line indicates the standard division size of 16 × 16 in the method of the present invention, and the dotted line indicates the standard division size of the AB method of 16). X16).

【０１７０】リーフ数の比較の場合と同様に，ＡＢ法で
はＳＮ比の増加に従って，処理時間が指数オーダ的に増
加するのに対して，本発明の方法では低画質から高画質
までほぼ一定である。Similar to the case of comparing the number of leaves, in the AB method, the processing time increases exponentially as the SN ratio increases, whereas in the method of the present invention, the low image quality to the high image quality are almost constant. is there.

【０１７１】図１５は本発明の実験結果(4) である。図
１５において，(a)は，分割領域毎の出現数（低画質）
であって，標準分割サイズ１６×１６，低画質（ＳＮ比
３０ｄＢ）の場合の領域サイズと出現数の関係を示す。FIG. 15 shows the experimental result (4) of the present invention. In FIG. 15, (a) shows the number of appearances for each divided area (low image quality).
The relationship between the area size and the number of appearances in the case of the standard division size 16 × 16 and low image quality (SN ratio 30 dB) is shown.

【０１７２】総リーフ数で本発明の方法はＡＢ法の半分
程度であり，４×８，８×８，８×１６，１６×１６の
ブロックでは同程度であるが，その領域の階級数は少な
い（図１５ (b)参照）。従って，符号量は本発明とＡＢ
法で同程度と考えられるので，本発明では１×２，２×
２，２×４，４×４のブロックがないだけ有効である。In the total number of leaves, the method of the present invention is about half that of the AB method, and is the same for blocks of 4 × 8, 8 × 8, 8 × 16, 16 × 16, but the rank of that region is Very few (see Figure 15 (b)). Therefore, the code amount is the same as that of the present invention and AB.
Since it is considered to be about the same by the method, in the present invention, 1 × 2, 2 ×
It is effective as long as there are no 2,2 × 4,4 × 4 blocks.

【０１７３】図１５ (b)は分割領域毎の出現数（中画
質）であって，標準分割サイズ１６×１６，中画質（Ｓ
Ｎ比４０ｄＢ）の場合の領域サイズと出現数の関係を示
す。総リーフ数は本発明ではＡＢ法より少ない。そし
て，４×８，８×８，８×１６，１６×１６の領域では
出現数は同程度であるが，１×２，２×２，２×４，４
×４の領域では本発明の方法ではほとんど出現していな
いのに対してＡＢ法では出現している。FIG. 15 (b) shows the number of appearances (medium image quality) for each divided area, with a standard division size of 16 × 16 and medium image quality (S
The relationship between the area size and the number of appearances when the N ratio is 40 dB) is shown. The total number of leaves is less in the present invention than in the AB method. In the 4 × 8, 8 × 8, 8 × 16, 16 × 16 regions, the number of appearances is about the same, but 1 × 2, 2 × 2, 2 × 4, 4
In the region of × 4, it hardly appears in the method of the present invention, but it appears in the AB method.

【０１７４】図１６は本発明の実験結果(5) を示す。図
１６において，(a)は，分割領域毎の出現数（高画質）
であって，標準分割サイズ１６×１６，高画質（ＳＮ比
５０ｄＢ）の場合の領域サイズと出現数の関係を示す。FIG. 16 shows the experimental result (5) of the present invention. In FIG. 16, (a) shows the number of appearances for each divided area (high image quality).
That is, the relationship between the area size and the number of appearances when the standard division size is 16 × 16 and the image quality is high (SN ratio 50 dB) is shown.

【０１７５】総リーフ数で本発明の方法はＡＢ法よりは
るかに少なく，４×８，８×８，８×１６，１６×１６
のブロックでは本発明の方法はＡＢ法より多いが，本発
明では１×２，２×２，２×４，４×４のブロックの出
現がほとんどない。With the total number of leaves, the method of the present invention is much less than the AB method, and is 4 × 8, 8 × 8, 8 × 16, 16 × 16.
The number of blocks of the present invention is greater than that of the AB method, but the number of blocks of 1 × 2, 2 × 2, 2 × 4, 4 × 4 does not appear in the present invention.

【０１７６】本発明では４×４のブロックより小さいブ
ロックの出現数が大幅に少ないので，高画質では本発明
は大幅に有利である。図１６ (b)は階級数毎の出現数
（低画質）を示す。In the present invention, since the number of blocks smaller than 4 × 4 blocks appears significantly, the present invention is significantly advantageous in high image quality. FIG. 16B shows the number of appearances (low image quality) for each class number.

【０１７７】図１６ (b)は標準分割サイズ１６×１６，
低画質（画質しきい値３０ｄＢ）の場合において，１６
×１６のブロックサイズの階級数の出現数を示す。図１
７は本発明の実験結果(6) を示す。FIG. 16B shows a standard division size 16 × 16,
In the case of low image quality (image quality threshold of 30 dB), 16
The number of appearances of the rank of the block size of × 16 is shown. Figure 1
7 shows the experimental result (6) of the present invention.

【０１７８】図１７ (a)は標準分割サイズ１６×１６，
中画質（画質しきい値４０ｄＢ）の場合において，１６
×１６のブロックサイズの階級数の出現数を示す。図１
７ (b)は標準分割サイズ１６×１６，高画質（画質しき
い値５０ｄＢ）の場合において，１６×１６のブロック
サイズの階級数の出現数を示す。FIG. 17A shows a standard division size 16 × 16,
16 for medium image quality (image quality threshold of 40 dB)
The number of appearances of the rank of the block size of × 16 is shown. Figure 1
7 (b) shows the number of appearances of the class number of the block size of 16 × 16 when the standard division size is 16 × 16 and the image quality is high (image quality threshold value 50 dB).

【０１７９】図１２ (b)は，本発明の画質しきい値５０
ｄＢにおける標準分割サイズによる領域サイズの分布へ
の影響を比較したものである。標準分割サイズ１６×１
６と，標準分割サイズ３２×３２の場合を示す。FIG. 12B shows the image quality threshold value 50 of the present invention.
It is a comparison of the influence of the standard division size in dB on the distribution of the region size. Standard division size 16x1
6 and the standard division size 32 × 32.

【０１８０】棒グラフは各領域の出現数を示し，折れ線
グラフは各領域の符号量への寄与度を示す。折れ線グラ
フは総出現数に対する割合を示す。The bar graph shows the number of appearances of each area, and the line graph shows the contribution of each area to the code amount. The line graph shows the ratio to the total number of appearances.

【０１８１】[0181]

【発明の効果】本発明によれば，高い圧縮率で高画質の
画像を復元できるデータ圧縮を行うことができる。その
ため，医用画像等の画像データ量が多い上に高品質の画
質を要求される分野等にも有効に適用できる。According to the present invention, it is possible to perform data compression capable of restoring a high quality image with a high compression rate. Therefore, it can be effectively applied to a field in which a large amount of image data such as a medical image is required and high quality image is required.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の基本構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a basic configuration of the present invention.

【図２】本発明の概略説明図である。FIG. 2 is a schematic explanatory view of the present invention.

【図３】本発明の多値化符号化方法のデータ構造と階級
数を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a data structure and a rank of the multilevel encoding method according to the present invention.

【図４】本発明の基本構成のフローチャートを示す図で
ある。FIG. 4 is a diagram showing a flowchart of a basic configuration of the present invention.

【図５】本発明の分解能成分の符号化方法の説明図であ
る。FIG. 5 is an explanatory diagram of a resolution component encoding method of the present invention.

【図６】本発明の分割判定の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of division determination according to the present invention.

【図７】本発明の実施例構成を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention.

【図８】本発明の実施例構成のデータ圧縮部Ａのフロー
チャート（その１）を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing a flowchart (part 1) of the data compression unit A of the embodiment configuration of the present invention.

【図９】本発明の実施例構成のデータ圧縮部Ａのフロー
チャート（その２）を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing a flowchart (part 2) of the data compression unit A of the embodiment configuration of the present invention.

【図１０】本発明を適用するＢＤトリー法の説明図(1)
である。FIG. 10 is an explanatory diagram of a BD tree method to which the present invention is applied (1)
Is.

【図１１】本発明を適用するＢＤトリー法の説明図(2)
である。FIG. 11 is an explanatory diagram of a BD tree method to which the present invention is applied (2)
Is.

【図１２】本発明の実験結果(1) を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an experimental result (1) of the present invention.

【図１３】本発明の実験結果(2) を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing an experimental result (2) of the present invention.

【図１４】本発明の実験結果(3) を示す図である。FIG. 14 is a diagram showing an experimental result (3) of the present invention.

【図１５】本発明の実験結果(4) を示す図である。FIG. 15 is a diagram showing an experimental result (4) of the present invention.

【図１６】本発明の実験結果(5) を示す図である。FIG. 16 is a diagram showing an experimental result (5) of the present invention.

【図１７】本発明の実験結果(6) を示す図である。FIG. 17 is a diagram showing an experimental result (6) of the present invention.

【図１８】従来のアダプティブ・ブロック符号化法の説
明図(1) である。FIG. 18 is an explanatory diagram (1) of a conventional adaptive block coding method.

【図１９】従来のアダフティブ・ブロック符号化法の装
置構成およびフローチャートを示す図である。FIG. 19 is a diagram showing a device configuration and a flowchart of a conventional adaptive block coding method.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１：画像データ入力部 ２：データ圧縮部（動的多値化符号化） ３：圧縮データ出力部 ４：画像分割部 ５：画像データ変換部 ６：画質評価部 ７：多値設定部 ８：評価基準値保持部 ９：２分割部 １０：符号量比較手段 １１：符号量算出部 １２：符号量比較部 １５：階級数テーブル 1: Image data input unit 2: Data compression unit (dynamic multilevel encoding) 3: Compressed data output unit 4: Image division unit 5: Image data conversion unit 6: Image quality evaluation unit 7: Multivalue setting unit 8: Evaluation reference value holding unit 9: Dividing unit 10: Code amount comparing unit 11: Code amount calculating unit 12: Code amount comparing unit 15: Class number table

フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 7/24 Continuation of front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Office reference number FI Technical display area H04N 7/24

Claims (9)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 画像データ入力部(1) と，画像データを
平均値もしくは２値以上の多値に変換して圧縮するデー
タ圧縮部(2) と，圧縮された画像データを出力する圧縮
データ出力部(3) とを備え， データ圧縮部(2) は，原画像データを分割してブロック
とし，該ブロックの各画素の２値化による画像変換が画
質基準を満たさない場合には，該ブロックの大きさを変
更することなく変換の階級数を漸次増やして多値化によ
る画像変換を行い，得られた変換後画像データの画質を
評価し，画質基準を満たす変換後画像データを求めるこ
とを特徴とする動的多値化データ圧縮装置。1. An image data input section (1), a data compression section (2) for converting image data into an average value or a multi-value of two or more values and compressing it, and compressed data for outputting compressed image data. An output unit (3) is provided, and the data compression unit (2) divides the original image data into blocks, and if the image conversion by binarizing each pixel of the blocks does not satisfy the image quality standard, Image conversion by multi-valued image conversion by gradually increasing the conversion rank without changing the block size, evaluating the image quality of the obtained converted image data, and obtaining the converted image data that satisfies the image quality standard. A dynamic multilevel data compression apparatus characterized by the following. 【請求項２】 請求項１において，データ圧縮部(2)
は，標準分割サイズに分割されたブロックの画像データ
を平均値もしくは２値を含む多値の階級成分に画像変換
した変換後画像データを求め，該変換後画像データが画
質基準を満たしているかを判定し，画質基準を満たして
いなければ多値化の階級数を増やして変換後画像データ
を求める処理を画質基準を満たすまで繰り返す動的多値
化変換を行い，変換後画像データが画質基準を満たして
いれば変換後画像データを２分割し，分割されたそれぞ
れの画像データについて上記動的多値化変換を行い， 分割前の変換後画像データの符号量と分割した変換後画
像データの符号量の和を比較し，分割前の符号量が分割
後の符号量の和より少なければ，分割前の変換後画像デ
ータを出力し，分割後の符号量の和が分割前の符号量よ
り少なければ，該２分割された画像データをそれぞれ２
分割し，それぞれに対して動的多値化変換を行い，変換
前の符号量と分割後の符号量の和を比較する上記処理を
繰り返し画像データをデータ圧縮することを特徴とする
動的多値化データ圧縮装置。2. The data compression unit (2) according to claim 1.
Is the converted image data obtained by converting the image data of the block divided into the standard divided size into a multi-valued class component including an average value or a binary value, and determines whether the converted image data satisfies the image quality standard. If it does not meet the image quality standard, the process of increasing the number of multi-valued classes and obtaining the converted image data is repeated until the image quality standard is satisfied. Dynamic multi-level conversion is performed, and the converted image data meets the image quality standard. If it is satisfied, the converted image data is divided into two, the above-mentioned dynamic multi-value conversion is performed on each divided image data, and the code amount of the converted image data before the division and the code of the divided image data after the division If the code amount before division is less than the sum of code amounts after division, the converted image data before division is output, and the sum of code amounts after division is less than the code amount before division. If, 2 2 for each divided image data
The dynamic multi-value conversion is characterized in that image data is compressed by repeating the above-described processing of dividing and performing dynamic multi-value conversion for each, and comparing the sum of the code amount before conversion and the code amount after division. Quantized data compression device. 【請求項３】 請求項１もしくは２において，多値化の
階級数を２のべき乗で与えることを特徴とする動的多値
化データ圧縮装置。3. The dynamic multilevel data compression apparatus according to claim 1, wherein the multilevel bins are given by powers of two. 【請求項４】 請求項１もしくは２において，ブロック
内の原画の輝度レベルの総数Ｖに対して，２のべき乗の
階級数が該総数Ｖを越えたときは，原画の輝度レベル数
に基づいて画像変換することとし，階級数を原画階級値
と最小階級値に基づいて設定することを特徴とする動的
多値化データ圧縮装置。4. The method according to claim 1, wherein when the number of powers of 2 exceeds the total number V of the luminance levels of the original image in the block, the number of luminance levels of the original image is determined based on the number of luminance levels of the original image. A dynamic multi-value data compression device characterized by performing image conversion and setting a class number based on an original picture class value and a minimum class value. 【請求項５】 請求項１もしくは２において，標準分割
サイズのブロックもしくは該標準分割サイズから分割さ
れたブロックの領域サイズをｎ×ｍ，階級数をＴとした
とき， 該領域を表すリーフデータを領域サイズと階級数と階級
成分と分解能成分で表し，領域の大きさを１バイト，階
級数を１バイト，階級成分をＴバイト，分解能成分を
（ｌｏｇ2 （Ｔ−１）＋１）・ｎ・ｍ／８バイトで構成
することを特徴とする動的多値化データ圧縮装置。5. The leaf data representing the area according to claim 1 or 2, wherein the area size of the block of the standard division size or the block divided from the standard division size is n × m and the class number is T. It is expressed by the area size, the class number, the class component, and the resolution component. The area size is 1 byte, the class number is 1 byte, the class component is T bytes, and the resolution component is (log 2 (T-1) +1) n. A dynamic multilevel data compression apparatus characterized by comprising m / 8 bytes. 【請求項６】 請求項１もしくは２において，領域の変
換前の画像データを符号化した原画符号量と，多値化に
より画像変換して符号化した多値化符号量を比較し， 原画符号量＞多値化符号量 を満たす範囲に多値化の階級数を制限し，該条件を満た
さなくなった場合には該領域を分割することを特徴とす
る動的多値化データ圧縮装置。6. The original image code according to claim 1, wherein the original image code amount obtained by encoding the image data before conversion of the area is compared with the multi-value code amount obtained by image conversion by multi-value encoding. A dynamic multilevel data compression apparatus, characterized in that the number of levels of multilevel coding is limited to a range that satisfies: quantity> multilevel code quantity, and when the condition is not satisfied, the area is divided. 【請求項７】 請求項６において，領域の位置を分割さ
れた領域とその分割前の領域の親領域との関係に基づく
トリー構造で表すこととして，多値化符号量を分解成分
符号量と階級成分符号量と領域の大きさの格納領域長と
階級数格納領域長との和とし，多値化の階級数を制限す
る条件が， （原画符号量）＞（分解成分符号量）＋（階級成分符号
量）＋（領域の大きさの格納領域長）＋（階級数格納領
域長） であることを特徴とする動的多値化データ圧縮装置。7. The multilevel code amount is defined as a decomposed component code amount, wherein the position of the region is represented by a tree structure based on the relationship between the divided region and the parent region of the region before the division. The condition for limiting the number of classes of multi-valued conversion is the sum of the storage size of the class component code amount and the size of the region and the storage size of the class number. A dynamic multilevel data compression apparatus, characterized in that (class component code amount) + (area size storage area length) + (class number storage area length). 【請求項８】 請求項１もしくは２において，階級数Ｔ
に対する分解能成分のビット数をｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）ビ
ット， 但し，ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）＝ｌｏｇ2 （Ｔ−１）＋１ （Ｔ≠１） ＝０ （Ｔ＝１） で表したとき， ｂｉｔｃｍｐ（Ｔ）ビットの符号の分解能成分の符号列
を複数ビットのパターン列とし，パターン符号化を行う
ことを特徴とする動的多値化データ圧縮装置。8. The class number T according to claim 1 or 2,
Bitcmp (T) bits, where bitcmp (T) = log 2 (T-1) +1 (T ≠ 1) = 0 (T = 1), bitcmp (T) bits A dynamic multilevel data compression apparatus, wherein the code string of the resolution component of the code is a pattern string of multiple bits, and pattern coding is performed. 【請求項９】 請求項１もしくは２において， ｂｉｎｃｈｋ（Ｔ）＝Ｔ （Ｔが２のべき乗の場合） ｂｉｎｃｈｋ（Ｔ）＝１ （Ｔが２のべき乗でない場
合） とし，変換前の画像データの階級数をＴａ，２分割され
た画像データの階級数をそれぞれＴｂ，Ｔｃとしたと
き，分割条件， ｌｏｇ2 （Ｕ）＋Ｉ−１６（２−ｂｉｎｃｈｋ（Ｔａ）
＋ｂｉｎｃｈｋ（Ｔｂ）＋ｂｉｎｃｈｋ（Ｔｃ））／ｎ
・ｍ＞０， 但し， Ｔａ＞１，Ｔｂ＞１，Ｔｃ＞１のとき，Ｕ＝（Ｔａ−
１）2 ／（Ｔｂ−１）（Ｔｃ−１），Ｉ＝０ Ｔａ＞１，Ｔｂ＞１，Ｔｃ＝１のとき，Ｕ＝（Ｔａ−
１）2 ／（Ｔｂ−１），Ｉ＝１ Ｔａ＞１，Ｔｂ＝１，Ｔｃ＞１のとき，Ｕ＝（Ｔａ−
１）2 ／（Ｔｃ−１），Ｉ＝１ Ｔａ＞１，Ｔｂ＝１，Ｔｃ＝１のとき，Ｕ＝（Ｔａ−
１）2 ，Ｉ＝２ を満足するかしないかを判定することにより分割するか
しないかを決定することを特徴とする動的多値化データ
圧縮装置。9. The method according to claim 1 or 2, wherein binchk (T) = T (when T is a power of 2) binchk (T) = 1 (when T is not a power of 2) When the class number is Ta and the class numbers of the image data divided into two are Tb and Tc, respectively, the division condition, log 2 (U) + I-16 (2-binchk (Ta)
+ Binchk (Tb) + binchk (Tc)) / n
・ M> 0, but when Ta> 1, Tb> 1, Tc> 1, U = (Ta-
1) 2 / (Tb-1) (Tc-1), I = 0 When Ta> 1, Tb> 1, Tc = 1, U = (Ta-
1) 2 / (Tb-1), I = 1 When Ta> 1, Tb = 1, Tc> 1, U = (Ta-
1) 2 / (Tc−1), I = 1 When Ta> 1, Tb = 1, Tc = 1, U = (Ta−
1) A dynamic multilevel data compression apparatus characterized by determining whether or not to divide by judging whether 2 and I = 2 are satisfied.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2014171001A1 (en) * 2013-04-19 2014-10-23 日立マクセル株式会社 Encoding method and encoding device
JP2018520576A (en) * 2015-05-21 2018-07-26 ゼロポイント テクノロジーズ アーベー Method, apparatus and system for data compression and decompression of semantic values

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