JPH08275163A

JPH08275163A - 画像処理装置およびその方法

Info

Publication number: JPH08275163A
Application number: JP7651095A
Authority: JP
Inventors: Teruyoshi Washisawa; 輝芳鷲澤
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1995-03-31
Filing date: 1995-03-31
Publication date: 1996-10-18

Abstract

(57)【要約】【目的】三次元の動きおよび三次元構造の抽出を必要
としないアシンメトリック符号化を実行する画像処理装
置およびその方法を提供する。【構成】変換器102は、画像入力装置101により入力さ
れた画像151を、多重解像度空間へ変換する。量子化器1
05は、変換器102から出力された多重解像度表現の画像1
52の局所パターンに対してベクトル量子化を行う。離散
奥行計算器107は、量子化器105から出力された入力画像
に含まれる複数の符号語それぞれに対応する位置、およ
び/または回転角、および/またはスケールの情報と、こ
れら複数の代表ベクトルの前後関係を表す情報を抽出す
る。代数符号化器108は、抽出された情報を基に、入力
画像を符号化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置およびその
方法に関し、例えば、画像を高能率符号化したり認識す
る画像処理装置およびその方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】これまでの多くの画像符号化技術は、周
波数領域の解析を基礎とするフィルタリング理論と、情
報源の符号化理論とを基礎として発展してきた。これら
の理論の変換過程と逆変換過程とは、互いに対称な構造
をもっているので、逆変換は自明であり、逆変換過程を
とくに意識する必要はない。このような意味から、従来
の符号化を「シンメトリック符号化」と呼ぶことにす
る。

【０００３】ここで、シンメトリック符号化について概
説する。まず、シンメトリック符号化で要請される性能
は以下のようにまとめられる。

【０００４】(1)ユニバーサル性: 様々なタイプの画像
情報を効率的に符号化できること

【０００５】(2)整合性: 解像度の異なる画像メディア
間の整合性を確保できること。これには、符号化ビット
列の一部分を取出せば、解像度の異なる各種の画像メデ
ィア用のビット列が得られるようにするなどの工夫が必
要になる

【０００６】(3)忠実性: 再生画像が原画像に近いこ
と。これを評価するための画像間の距離の概念を確立す
る

【０００７】シンメトリック符号化は、ここ数年の間に
急速に進展し、とくに、サブバンド符号化は以下の理由
で盛んに検討されている。

【０００８】(1)画像通信のサービスレイヤに対応した
適合性の高い実用的な画像符号化方式が容易に実現可能
であること

【０００９】(2)サブバンド領域で精密にモデル化した
視覚の空間周波数特性を符号化パラメタのコントロール
に直接反映できること

【００１０】次に、シンメトリック画像符号化の要素技
術である、変換および量子化技術に関する研究動向や技
術レベルについて説明する。

【００１１】変換技術において、予測や直交変換に関す
る検討は一段落し、現在は主に、サブバンド符号化用の
帯域分離/合成フィルタについての検討が進んでいる。
帯域分離/合成フィルタに要求される性能は以下の三点
である。

【００１２】(1)完全再現性: 符号化を行わずに再生し
た場合、折返しに伴う歪を生じることなく元の信号を忠
実に再生すること

【００１３】(2)線形位相性: 画像符号化において線形
あるいはそれに近い位相特性を有すること

【００１４】(3)直交性: 帯域分離用の各フィルタ間の
重なりがないこと

【００１５】現在のところ、有限次数の直交フィルタ
で、線形位相性と完全再生性を厳密に満足するフィルタ
はHaarフィルタ（二次元の直交ミラーフィルタに相当）
以外にはない。

【００１６】量子化技術に関しては、現在、理想に近い
符号化特性が実現可能な技術レベルに到達している。無
記憶情報源の高レートの量子化では、線形量子化と量子
化出力のエントロピ符号化とを組合せることによって、
レート・歪限界に比較してほぼ0.25ビット/sampleの量
子化損失で量子化することが可能である。より低いレー
トでの量子化では、デッドゾーン付きのスカラ量子化と
ゼロランの符号化を含めた量子化出力のエントロピ符号
化とを組合せることで、良好な量子化性能が実現でき
る。さらに低いレートでは、ベクトル量子化の利用も可
能であり、格子ベクトル量子化や順列符号のようにコー
ドブックにある程度の代数的構造が付与された多次元量
子化法を用いれば、低レートから高レートまでの広い範
囲に亘って、レート・歪限界により近い高次元かつ高能
率な量子化を実現できる。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、扱う情報の多
くの部分を画像が占めるようになると、これら信号の幾
何学的情報だけに頼る符号化では間に合わなくなってく
る。そこで、画像の構造、すなわち実世界の構造を利用
して圧縮する試みが、幾つかの立場から検討されるよう
になった。これらの新しい試みでは、最早、変換過程と
逆変換過程とが対象である保証はなくなる。従って、こ
のような符号化では逆変換過程に対する充分な考察が必
要とされる。これらの符号化を「アシンメトリック符号
化」と呼ぶことにする。

【００１８】「特徴抽出符号化」や「構造抽出符号化」
などと呼ばれる新しいタイプの画像符号化（アシンメト
リック画像符号化）の概念は、従来の画像符号化技術の
ように、その基礎をフィルタリング理論のみに全面的に
依拠しているわけではない。アシンメトリック画像符号
化では、記号化および再生アルゴリズムが以下の性質を
有することが要求される。

【００１９】(1)入力画像に雑音が加えられた際に、こ
れによって特徴パラメタに生じる変動はごく僅かである
こと

【００２０】(2)記号化アルゴリズムによって同一の特
徴パラメタに写像される入力画像の集合は、できるだけ
小さな集合であること。できれば、記号化アルゴリズム
は、入力画像から特徴・構造パラメタへの一対一の写像
であることが望ましく、このとき特徴・構造パラメタ空
間および記号化アルゴリズムは完備なものとする

【００２１】(3)再生アルゴリズムが安定、すなわち連
続な写像であること。より具体的にいえば、記号化アル
ゴリズムによって抽出された特徴パラメタに、粗量子化
による雑音が加わったとき、また、計算精度が不充分で
あったときでも、原画像に近い画像が再生されることが
保証されること

【００２２】(4)記号化アルゴリズム、再生アルゴリズ
ムともに数値的に安定、かつ有限回のステップで計算可
能であること

【００２３】現在検討されているアシンメトリック画像
符号化は以下のように分類できる。

【００２４】●IFS(Interated Function Systems)の応
用これは、入力画像の部分画像間に存在するであろう自己
相似性（フラクタル性）と利用して、各部分画像に固有
の縮小写像を発見し、それによって符号化しようとする
ものである。現在のところ、写像としてはアフィン変換
が採用されている。再生画像は力学系の安定点の集合と
して与えられるので、反復処理によって画像が復号され
る。

【００２５】●エッジ情報の応用エッジが視覚情報処理において重要な情報を与えること
は、古くから知られていて、このエッジ情報と適当な付
加情報を組合せることによって、画像の完備な記述を達
成することができる。エッジ情報を応用した画像符号化
復号システムでは、符号化器により入力画像からエッジ
の位置と、そのエッジ位置におけるある種の情報（例え
ば微係数）を抽出し、復号器で適当な内装法によって画
像を再生する。

【００２６】●動き情報の応用動画像符号化ではかなり以前から、特徴パラメタとして
動きベクトルを推定し、これを用いて符号化を行う方式
が検討されている。具体的には、動きベクトルを予測
し、それにより三次元の動きおよび三次元構造（規則）
を予測し、これらを基に三次元構造（規則）モデルを構
築する。画像は、この三次元構造（規則）モデルを用い
て、符号化復号される。

【００２７】現時点において、画像符号化にIFSを応用
する場合、一枚の画像の全域に同程度の自己相似性があ
ると仮定している。しかし、自然画像を例にとれば、一
枚の画像中には複数の物体が存在するので、自然画像の
全域に亘って自己相似性を仮定するのは、かなり乱暴な
方法であると言わざるを得ない。また、エッジ情報や動
き情報の応用は、パターン認識や知識の学習など、未解
決の技術的課題が多い。

【００２８】本発明は、上述の問題を解決するためのも
のであり、三次元の動きおよび三次元構造の抽出を必要
としないアシンメトリック符号化を実行することができ
る画像処理装置およびその方法を提供することを目的と
する。また、上記画像処理装置およびその方法を画像認
識に応用して、部分画像から画像データを検索する画像
処理装置を提供することを他の目的とする。

【００２９】

【課題を解決するための手段】および

【作用】本発明は、前記の目的を達成する一手段とし
て、以下の構成を備える。

【００３０】本発明にかかる画像処理装置は、入力画像
を多重解像度空間に変換して、前記入力画像の多重解像
度表現を出力する第一の変換手段と、前記入力画像の特
異点の位置を検出する検出手段と、検出された特異点を
含む部分領域内における前記多重解像度表現の強度の空
間的配置によって形成される局所パターンを、複数の大
きさの部分領域について抽出する第二の変換手段と、抽
出された局所パターンを基に量子化のコードブックを作
成し、そのコードブックを用いて前記多重解像度表現を
符号化する量子化手段と、前記多重解像度表現における
前記特異点の位置座標と、前記量子化手段によって与え
られた符号語とを含む符号データを代数符号化する符号
化手段とを有することを特徴とする。

【００３１】また、前記の画像処理装置を画像認識に応
用して、部分画像から画像データを検索することを特徴
とする。

【００３２】また、前記の画像処理装置により生成され
た符号を復号する復号手段と、前記復号手段により復号
された符号データに含まれる符号語から局所パターンを
生成する逆量子化手段と、前記復号手段により復号され
た特異点の位置座標と、それら複数の代表ベクトルの奥
行きに関する順序情報に基づいて、前記逆量子化手段に
より生成された複数の局所パターンを合成する合成手段
とを有することを特徴とする。

【００３３】本発明にかかる画像処理方法は、入力画像
を多重解像度空間に変換して、前記入力画像の多重解像
度表現を得る第一の変換ステップと、前記入力画像の特
異点の位置を検出する検出ステップと、検出した特異点
を含む部分領域内における前記多重解像度表現の強度の
空間的配置によって形成される局所パターンを、複数の
大きさの部分領域について抽出する第二の変換ステップ
と、抽出した局所パターンを基に量子化のコードブック
を作成し、そのコードブックを用いて前記多重解像度表
現を符号化する量子化ステップと、前記多重解像度表現
における前記特異点の位置座標と、前記量子化ステップ
で得た符号語とを含む符号データを代数符号化する符号
化ステップとを有することを特徴とする。

【００３４】また、前記の画像処理方法により生成され
た符号を復号する復号ステップと、前記復号ステップで
復号した符号データに含まれる符号語から局所パターン
を生成する逆量子化ステップと、前記復号ステップで復
号した特異点の位置座標と、それら複数の代表ベクトル
の奥行きに関する順序情報に基づいて、前記逆量子化ス
テップで生成した複数の局所パターンを合成する合成ス
テップとを有することを特徴とする画像処理方法。

【００３５】

【実施例】以下、本発明にかかる一実施例の画像処理装
置を図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明
において、「a^u」および「a^{u}」は、aのu乗、または
uがaの上付添字であることを表し、「a_b」および「a_
{b}」は、bがaの下付添字であることを表す。また、「a
^u_b」は、uがaの上付添字、bがaの下付添字であること
を表す。

【００３６】図1は本発明にかかる実施例の画像処理装
置の構成例を示すブロック図である。

【００３７】同図において、101は画像入力装置で、例
えばイメージスキャナであり、原稿画像を読取って入力
画像151を出力する。また、画像入力装置101は、図示し
ない画像処理装置やコンピュータなどから画像データを
直接入力することもできる。なお、以後では、入力画像
151を図2に示す式(1)で表わす。また、入力画像がディ
ジタル画像として与えられる場合は、以下の説明で示さ
れる式を離散化すればよい。

【００３８】102は変換器で、入力画像151を多重解像度
空間へ変換する。ここで、多重解像度空間とは、例え
ば、一次元のスケールパラメタs、二次元のシフトパラ
メタb、一次元の回転角パラメタθにより張られる四次
元空間である。多重解像度空間で表現された入力画像15
1を多重解像度表現152と呼ぶ。変換器102は図2に示す式
(2)(3)により変換を行う。式(3)において、R(θ)は回転
行列、ψ_xはアナライジングウェーブレット(analysing
wavelet)と呼ばれる関数で、図2に示す式(4)の条件を
満足する。また、画像fは図2に示す式(5)のようにして
再現される。

【００３９】実際の計算には離散多重解像度空間が便利
である。この場合、各パラメタは、例えば図2に示す式
(6)のように設定する。式(6)において、jは後に定義す
る局所パターンの深さである。通常よく使われるパラメ
タの取り方と異なる点は、式(6)のシフトパラメタの幅2
^{Max(0,k-j)}である。図3に示すように、あるスケール
における空間サンプリング間隔（符号201で示す間隔と
符号202で示す間隔のずれ）は、そのスケールにより局
所パターンの深さ分だけ細かいスケールでのウェーブレ
ット基底の空間幅203に等しい。

【００４０】なお、混乱を避けるために、実空間（画
像）上での二次元座標は実空間座標とし、多重解像度空
間での座標はパラメタ座標と表記する。さてアナライジ
ングウェーブレットψ_xとして回転対称のものを採用す
ると、多重解像度空間は回転角に関する軸がなくなり三
次元になる。本実施例では、以下の議論を分かりやすく
するため、回転対称なアナライジングウェーブレットを
採用することにするが、回転角を考慮した場合でも同様
の議論ができる。なお説明に用いる図は、簡単のため
に、実空間を一次元で表現する。回点対称なアナライジ
ングウェーブレットの場合の変換は図2に示す式(7)のよ
うになる。

【００４１】103は変換器で、多重解像度表現152を局所
パターン空間の表現へ変換し、局所パターン153を出力
する機能を有する。ここで、まず、パラメタ座標(s_1=s
^{k_1},b_1}に対する深さλの近傍N_λ(s_1,b_1)という
ものを、図2に示す式(8)(9)で定義する。図4は深さλ=3
の局所パターン例を示す図で、パラメタ座標が異なれ
ば、局所パターンが覆う領域、すなわち実空間領域（b
の幅）、スケール領域（sの幅で周波数領域に相当）も
異なることを表している。

【００４２】このように深さλの近傍N_λ(s_1,b_1)
は、パラメタ座標(s_1,b_1)をルートとする四分木（図4
では二分木）に等しい。パラメタ座標(s,b)、深さλの
局所パターンとは、N_λ(s,b)の各ノードに、そのパラ
メタ座標でのウェーブレット係数<ψ_{s_j,b_k}>の値を
対応させたものをいい、深さλの局所パターン空間と
は、上記四分木の集合に、図2に示す式(10)で定義され
る内積を定義することによって張られる関数空間をいう
（図5参照）。式(10)の右辺の和は局所パターンに属す
るノードにわたるものとする。以後では、深さλの局所
パターン空間をT^λ、その要素をt^λ_n∈T^λと表記す
る。

【００４３】変換器103は、離散多重解像度空間におい
て、後述する量子化器105から送られてきたパラメタ座
標と深さの情報を基に、対応する局所パターンを抽出し
て、これらを、それぞれ対応する深さの局所パターン空
間に写像する。さらに、それぞれの局所パターンt^λ_n
の出現頻度p(t^λ_t)をカウントし、その値を記憶して
おく機能も有する。

【００４４】1031は特異点検出器で、画像入力装置101
によって入力された画像の特異点を検出する。この特異
点としては、ラプラシアンフィルタやCannyフィルタな
どで検出されるエッジや、その他画像の特徴的な点があ
る。

【００４５】104はコードブック作成器で、前記した局
所パターン出現頻度p(t^λ_t)を基に、出現頻度pがある
適当な値（閾値）を超えた局所パターンt^λ_tを、代表
ベクトルとしてコードブックに登録し、代表ベクトルと
符号語とを対応付ける機能を有する。以後では、深さλ
でj番目の代表ベクトルをd^λ_jと表記する。なお、出
現頻度pに対する閾値は、深さλごとに設定する場合
と、すべての深さλに共通に設定する場合とが可能であ
る。

【００４６】深さkの局所パターンと深さλ(>k)の局所
パターンの間には、集合論的順序関係が成立する要素の
組が存在する（図6参照）。コードブック作成器104に接
続された包含関係抽出機1041は、異なる深さの局所パタ
ーン間の関係を調べる機能を有する。ここでいう順序関
係とは図2の式(11)に示すものである。ここで木が一致
するとは、各ノードでのウェーブレット係数の値が一致
することである。このような順序関係によって異なる深
さの局所パターンが関係付けられるが、実際のデータに
は誤差が含まれているので、先に定義した内積を用い
て、図2の式(12)に示すように表現するほうが現実的で
ある。

【００４７】105は量子化器で、多重解像度表現152と、
コードブック154の代表ベクトルとの比較を行う。比較
は、多重解像度空間の各パラメタ座標において、代表ベ
クトルが存在するすべての深さの局所パターンについて
行い、前記した内積を最大にするような代表ベクトルd^
λ_jを用いて、各パラメタ座標近傍の局所パターンを符
号語で置換えることによってコード化する。ただし、内
積の最大値がある閾値より大きくならない場合は、比較
対象の局所パターンを代表ベクトルの候補とし、そのパ
ラメタ座標と深さを変換器103へ出力する。この処理に
よって、多重解像度空間のすべてのパラメタ座標に、適
当な符号語が対応付けられる。

【００４８】106は冗長性除去器で、上記した局所パタ
ーンによりコード化された画像155を圧縮する。各パラ
メタ座標において代表ベクトルを用いてコード化された
データは、近接する代表ベクトルの順序関係に関して冗
長である（図6参照）。そこで、冗長性除去器106では、
実空間におけるサポートが共通部分をもつ代表ベクトル
について、包含関係抽出器1041により抽出された集合論
的順序関係を用いて、不要な代表ベクトルを削除する。

【００４９】107は離散奥行計算器で、冗長性除去器106
から出力された信号156から代表ベクトルの前後関係を
抽出する。近接する代表ベクトルの中には、実空間位置
に関するサポートが重複するものも存在する。そこで、
共通部分でのウェーブレット係数がどちらの代表ベクト
ルに近いかによって、これらの前後関係を決定すること
ができる。以下、図7を用いて説明する。

【００５０】量子化器105において、各パラメタ座標近
傍の局所パターンをコード化するために、代表ベクトル
との内積を計算した。実空間において、最も手前に位置
する物体は何物にも隠されないで、この物体に対する代
表ベクトルが獲得されているならば、その代表ベクトル
と、この物体に対応する局所パターンとの内積は、測定
誤差がない状態では代表ベクトルのノルムと一致する。
図7に示す局所パターン601と602は、そのような（最も
手前に位置する）物体に対応する局所パターンである。

【００５１】一方、図7に示す局所パターン603は、他の
物体によって隠されている物体に対応する局所パターン
である。局所パターン603と他の物体（すなわち局所パ
ターン602）との共通な実空間サポートはb_{10}とb_{1
1}であるが、この共通領域以外（すなわちb_{11}からb_
{13}）の領域では、それに対応する代表ベクトルとの内
積がノルムと一致するはずである。すなわち、b_{10}と
b_{11}の共通領域においては、物体603は物体602により
隠されていると予測することができる。このようにし
て、各パラメタ座標における代表ベクトルとの内積を知
ることにより、それぞれの局所パターンの前後関係が決
定できる。

【００５２】108は代数符号化器で、離散奥行計算器107
より出力された信号157、すなわち符号語と、特異点の
実空間座標，回転，スケールと、離散奥行情報とを代数
符号化して、符号158を出力する。なお、出力された符
号158は図示しない記憶装置に記憶されたり、回線を介
して伝送される。

【００５３】109は代数復号器で、記憶装置や回線から
入力された符号158を代数復号する。110は逆量子化器
で、代数復号された信号159の内、符号語から局所パタ
ーンを生成し、多重解像度表現の信号160として出力す
る。

【００５４】111は画像合成器で、代数復号された実空
間座標，回転，スケールおよび離散奥行情報を基に、逆
量子化器110で生成された複数の局所パターンを一枚の
画像に合成する。ただし、ここでの信号160は多重解像
度空間で表現されている。112は逆変換器で、画像合成
器111で合成された画像（多重解像度表現）161を実空間
上の関数に逆変換して、信号162を出力する。

【００５５】113は画像出力装置で、例えばプリンタや
ディスプレイであり、信号162が表す画像を形成したり
表示したりする。また、画像出力装置113は、信号162
を、記憶媒体に記憶させたり、図示しない画像処理装置
やコンピュータなどへ出力することもできる。

【００５６】なお、上述においては、変換器102が、入
力画像151を多重解像度空間へ変換する例を説明した
が、入力画像151を多重解像度ピラミッドへ変換するこ
とも有効である。この方法は、原画像を幾つかの部分画
像（例えば四つ）に分割して、それぞれの画素値の平均
を求め、次に、これら部分画像をさらに幾つかの部分画
像に分割して、それぞれの平均を求める。このような処
理を繰返すことによって、元の画像の多重解像度近似を
得ることができる。

【００５７】このように、本実施例によれば、各入力画
像を、複数の符号語とそれらの位置と大きさ、または、
これら代表ベクトルの前後関係で表現することができ
る。ある有限個の剛体の運動によって無数の画像を生成
することができるが、本実施例は、この種の画像集合を
コンパクトに表現することができる。

【００５８】より具体的には、本実施例によれば、次の
効果などを期待することができる。

【００５９】(1)離散奥行計算器は、量子化器から出力
された入力画像に含まれる複数の符号語それぞれに対応
する位置、および/または回転角、および/またはスケー
ルの情報と、これら複数の代表ベクトルの前後関係を表
す情報を抽出する。そして、抽出された情報を基に、符
号化器は入力画像を符号化するので、高能率符号化が可
能になる。

【００６０】(2)さらに、離散奥行計算器は、上記(2)項
で抽出した情報を用いて、複数の画像の局所的なパター
ンを比較するので、局所的なパターンの比較を容易に行
える。

【００６１】(3)上記(2)項を画像認識装置に応用すれ
ば、部分画像からの画像データの検索が容易に行える。

【００６２】(4)上記(1)の符号化装置と、代数復号器10
9、復号結果の複数の符号語から局所パターンを生成す
る逆量子化器110、生成された局所パターンにそれぞれ
対応する位置，回転角，大きさ、および、これら複数の
代表ベクトルの前後関係を表す情報によって、その局所
パターンを合成する画像合成器111とを備える復号装置
とを組合わせることによって、画像データを伝送する場
合の伝送量を大幅に減少させたり、記憶装置に記憶でき
るデータ（画像）数を増加させることができる。

【００６３】なお、本発明は、複数の機器から構成され
るシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適
用してもよい。

【００６４】また、本発明は、システムあるいは装置に
プログラムを供給することによって達成される場合にも
適用できることはいうまでもない。

【００６５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
三次元の動きおよび三次元構造の抽出を必要としないア
シンメトリック符号化を実行する画像処理装置およびそ
の方法を提供することができる。また、上記画像処理装
置およびその方法を画像認識に応用して、部分画像から
画像データを検索する画像処理装置を提供することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明にかかる実施例の画像処理装置の構成例
を示すブロック図、

【図２】図1に示す各ブロックの処理を表す式の一例を
示す図、

【図３】あるスケールにおける空間サンプリング間隔の
一例を示す図、

【図４】深さλ=3の局所パターン例を示す図、

【図５】深さλの局所パターン空間例を示す図、

【図６】深さkの局所パターンと深さλ(>k)の局所パタ
ーンの間に成立する集合論的順序関係の一例を示す図、

【図７】代表ベクトルの前後関係を抽出する様子を示す
図である。

【符号の説明】

101 画像入力装置 102 変換器 103 変換器 1031 特異点検出器 104 コードブック作成器 1041 包含関係抽出器 105 量子化器 106 冗長性除去器 107 離散奥行計算器 108 代数符号化器 109 代数復号器 110 逆量子化器 111 画像合成器 112 逆変換器 113 画像出力装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像を多重解像度空間に変換して、
前記入力画像の多重解像度表現を出力する第一の変換手
段と、前記入力画像の特異点の位置を検出する検出手段と、検出された特異点を含む部分領域内における前記多重解
像度表現の強度の空間的配置によって形成される局所パ
ターンを、複数の大きさの部分領域について抽出する第
二の変換手段と、抽出された局所パターンを基に量子化のコードブックを
作成し、そのコードブックを用いて前記多重解像度表現
を符号化する量子化手段と、前記多重解像度表現における前記特異点の位置座標と、
前記量子化手段によって与えられた符号語とを含む符号
データを代数符号化する符号化手段とを有することを特
徴とする画像処理装置。
【請求項２】さらに、前記局所パターンの出現頻度を
カウントするカウント手段を有し、前記量子化手段は、前記カウント手段のカウント結果を
基に、前記コードブックを作成することを特徴とする請
求項1に記載された画像処理装置。
【請求項３】さらに、前記コードブックに登録されて
いる任意の二つの代表ベクトル間の包含関係を検出して
前記コードブックを構造化する抽出手段を有することを
特徴とする請求項2に記載された画像処理装置。
【請求項４】さらに、前記量子化手段により計算され
記憶された前記局所パターンを代表ベクトルに割当てる
際の適合度あるいは量子化誤差を基に、前記符号データ
に含まれる任意の二つの代表ベクトル間の奥行きに関す
る順序を決定する決定手段を有し、前記符号化手段は前記奥行きに関する順序を符号化する
ことを特徴とする請求項3に記載された画像処理装置。
【請求項５】請求項4に記載された画像処理装置を画
像認識に応用して、部分画像から画像データを検索する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】請求項1に記載された画像処理装置によ
り生成された符号を復号する復号手段と、前記復号手段により復号された符号データに含まれる符
号語から局所パターンを生成する逆量子化手段と、前記復号手段により復号された特異点の位置座標と、そ
れら複数の代表ベクトルの奥行きに関する順序情報に基
づいて、前記逆量子化手段により生成された複数の局所
パターンを合成する合成手段とを有することを特徴とす
る画像処理装置。
【請求項７】さらに、請求項1に記載された画像処理
装置により生成された符号を記憶し、記憶する符号を前
記復号手段へ出力する記憶手段を有することを特徴とす
る請求項6に記載された画像処理装置。
【請求項８】入力画像を多重解像度空間に変換して、
前記入力画像の多重解像度表現を得る第一の変換ステッ
プと、前記入力画像の特異点の位置を検出する検出ステップ
と、検出した特異点を含む部分領域内における前記多重解像
度表現の強度の空間的配置によって形成される局所パタ
ーンを、複数の大きさの部分領域について抽出する第二
の変換ステップと、抽出した局所パターンを基に量子化のコードブックを作
成し、そのコードブックを用いて前記多重解像度表現を
符号化する量子化ステップと、前記多重解像度表現における前記特異点の位置座標と、
前記量子化ステップで得た符号語とを含む符号データを
代数符号化する符号化ステップとを有することを特徴と
する画像処理方法。
【請求項９】さらに、前記局所パターンの出現頻度を
カウントするカウントステップを有し、前記量子化ステップは、前記カウントステップのカウン
ト結果を基に、前記コードブックを作成することを特徴
とする請求項8に記載された画像処理方法。
【請求項１０】さらに、前記コードブックに登録され
ている任意の二つの代表ベクトル間の包含関係を抽出し
て前記コードブックを構造化する構造化ステップを有す
ることを特徴とする請求項9に記載された画像処理装
置。
【請求項１１】さらに、前記量子化ステップで前記局
所パターンを代表ベクトルに割当てる際の適合度あるい
は量子化誤差を計算し記憶する計算ステップと、前記計算ステップで得た適合度あるいは量子化誤差を基
に、前記符号データに含まれる任意の二つの代表ベクト
ル間の奥行きに関する順序を決定する決定ステップとを
有し、前記符号化ステップは前記奥行きに関する順序を符号化
することを特徴とする請求項10に記載された画像処理装
置。
【請求項１２】請求項8に記載された画像処理方法に
より生成された符号を復号する復号ステップと、前記復号ステップで復号した符号データに含まれる符号
語から局所パターンを生成する逆量子化ステップと、前記復号ステップで復号した特異点の位置座標と、それ
ら複数の代表ベクトルの奥行きに関する順序情報に基づ
いて、前記逆量子化ステップで生成した複数の局所パタ
ーンを合成する合成ステップとを有することを特徴とす
る画像処理方法。