JPH08322041A - ブロック歪み除去装置 - Google Patents
ブロック歪み除去装置Info
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- JPH08322041A JPH08322041A JP15094495A JP15094495A JPH08322041A JP H08322041 A JPH08322041 A JP H08322041A JP 15094495 A JP15094495 A JP 15094495A JP 15094495 A JP15094495 A JP 15094495A JP H08322041 A JPH08322041 A JP H08322041A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 モザイク化された画像からブロック歪みを除
去した画像を得る。 【構成】 入力ディジタル画像信号がブロック化回路１
２を介してモザイク化回路１３へ供給され、その出力は
デ・ブロック化回路１４へ供給され、モザイクが含まれ
るディジタル画像信号が画素データ抽出回路１５へ供給
される。ＡＤＲＣ回路１６では、そのディジタル画像信
号が圧縮され、クラスコード発生回路１７において、ク
ラスコードが発生される。正規方程式加算回路１９で
は、入力ディジタル画像信号と、画素データ抽出回路１
５からのディジタル画像信号と、クラスコードから正規
方程式の加算が行われ、予測係数決定回路２１におい
て、予測係数が決定される。その予測係数は、クラス毎
にメモリ２２へ格納される。
去した画像を得る。 【構成】 入力ディジタル画像信号がブロック化回路１
２を介してモザイク化回路１３へ供給され、その出力は
デ・ブロック化回路１４へ供給され、モザイクが含まれ
るディジタル画像信号が画素データ抽出回路１５へ供給
される。ＡＤＲＣ回路１６では、そのディジタル画像信
号が圧縮され、クラスコード発生回路１７において、ク
ラスコードが発生される。正規方程式加算回路１９で
は、入力ディジタル画像信号と、画素データ抽出回路１
５からのディジタル画像信号と、クラスコードから正規
方程式の加算が行われ、予測係数決定回路２１におい
て、予測係数が決定される。その予測係数は、クラス毎
にメモリ２２へ格納される。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、例えばモザイク化さ
れた画像のようなブロック歪みが存在する画像を、ブロ
ック歪みを除去した視覚的に良好な画像に変換するよう
なブロック歪み除去装置に関する。
れた画像のようなブロック歪みが存在する画像を、ブロ
ック歪みを除去した視覚的に良好な画像に変換するよう
なブロック歪み除去装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタルビデオ信号を記録、伝送する
ときには、その情報量の多さ故に高能率符号化によっ
て、ディジタルビデオ信号を圧縮するのが一般的になり
つつある。高能率符号化としては、ＤＣＴ（Discrete C
osine Transform ）、ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Ran
ge Coding ）などのブロック変換符号化が知られてい
る。
ときには、その情報量の多さ故に高能率符号化によっ
て、ディジタルビデオ信号を圧縮するのが一般的になり
つつある。高能率符号化としては、ＤＣＴ（Discrete C
osine Transform ）、ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Ran
ge Coding ）などのブロック変換符号化が知られてい
る。
【０００３】例えば、ＤＣＴによる符号化方式は、１フ
レームのテレビジョン信号を水平方向のｎ画素×ｍ画素
からなる複数個の小ブロックに分割し、各ブロックに対
してＤＣＴを施し、その結果得られた直流成分の係数デ
ータと、複数個の交流成分の係数データを出現確率に応
じてビット長の異なるエントロピー符号、例えばハフマ
ンコードに変換して記録、伝送することにより情報量を
圧縮しようとするものである。
レームのテレビジョン信号を水平方向のｎ画素×ｍ画素
からなる複数個の小ブロックに分割し、各ブロックに対
してＤＣＴを施し、その結果得られた直流成分の係数デ
ータと、複数個の交流成分の係数データを出現確率に応
じてビット長の異なるエントロピー符号、例えばハフマ
ンコードに変換して記録、伝送することにより情報量を
圧縮しようとするものである。
【０００４】記録、伝送のためのレートが、もともとの
画像の持つ情報量に比べてある程度以上多い場合は、圧
縮によって情報量の削減を行っても画質的にはほとんど
劣化が生じない。一方、記録、伝送のためのレートが低
い場合は、大幅な情報量削減が必要になり、そのため画
質の劣化が生じてくる。
画像の持つ情報量に比べてある程度以上多い場合は、圧
縮によって情報量の削減を行っても画質的にはほとんど
劣化が生じない。一方、記録、伝送のためのレートが低
い場合は、大幅な情報量削減が必要になり、そのため画
質の劣化が生じてくる。
【０００５】画質劣化の様子は高能率符号化の種類によ
り多少異なる。例えば、ＤＣＴによる圧縮では、圧縮比
が高くなると、高域の情報から削除していくため、画像
のボケ感が強まり、またエッジ近傍にモスキートノイズ
と呼ばれる特徴的な劣化が生じる。
り多少異なる。例えば、ＤＣＴによる圧縮では、圧縮比
が高くなると、高域の情報から削除していくため、画像
のボケ感が強まり、またエッジ近傍にモスキートノイズ
と呼ばれる特徴的な劣化が生じる。
【０００６】さらに、非常に低レートの圧縮を行った場
合、画像全体にブロックの境界が目立つ、いわゆるブロ
ック歪みが生じ、画面がモザイク状になり、視覚的に劣
化が目立つ。ＤＣＴに限らずＡＤＲＣにおいて、割り当
て量子化ビット数を非常に少なくした場合でも同様にブ
ロック歪みが生じる。このように、圧縮率を高くした場
合のブロック歪みの発生は、ブロック符号化共通の現象
である。
合、画像全体にブロックの境界が目立つ、いわゆるブロ
ック歪みが生じ、画面がモザイク状になり、視覚的に劣
化が目立つ。ＤＣＴに限らずＡＤＲＣにおいて、割り当
て量子化ビット数を非常に少なくした場合でも同様にブ
ロック歪みが生じる。このように、圧縮率を高くした場
合のブロック歪みの発生は、ブロック符号化共通の現象
である。
【０００７】これに対し、従来から行われているブロッ
ク歪み軽減法のほとんどは、ローパスフィルタや線形補
間などの手法により、信号の帯域を落とし、ブロック境
界を目立たなくするという手法であった。しかしなが
ら、この手法によると、視覚的に画像のボケが増し、必
ずしも満足できる復元画像を得られないという問題点が
あった。
ク歪み軽減法のほとんどは、ローパスフィルタや線形補
間などの手法により、信号の帯域を落とし、ブロック境
界を目立たなくするという手法であった。しかしなが
ら、この手法によると、視覚的に画像のボケが増し、必
ずしも満足できる復元画像を得られないという問題点が
あった。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】したがって、この発明
は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、ローパ
スフィルタや線形補間などの単純に帯域を落とす手法に
よらず、ブロック歪みを除去できるようなブロック歪み
除去装置の提供を目的とする。
は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、ローパ
スフィルタや線形補間などの単純に帯域を落とす手法に
よらず、ブロック歪みを除去できるようなブロック歪み
除去装置の提供を目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、入力ディジタル画像信号中のブロック歪みを除去し
た画像信号に変換するようにしたブロック歪み除去装置
において、外部から供給された画像情報から所定の位置
の画像データを切り出す画像切り出し手段と、画像切り
出し手段により抽出された画像情報のレベル分布のパタ
ーンを検出し、このパターンに基づいて、その画像情報
が属するクラスを決定してクラス検出情報を出力するク
ラス検出手段と、検出されたクラス検出手段の結果から
最終的なクラスを決定するクラスコード発生手段と、外
部から供給された画像情報を、ブロック歪みを除去した
画像情報に変換するための情報である推定式の係数デー
タがクラス毎に記憶されており、クラス検出手段からの
クラス検出情報に応じて係数データを出力する係数デー
タ記憶手段と、係数データ記憶手段から供給された係数
データに応じて、推定演算を行い供給された画像情報
を、ブロック歪みを除去した画像情報に変換して出力す
る画像変換手段とを有することを特徴とするブロック歪
み除去装置である。
は、入力ディジタル画像信号中のブロック歪みを除去し
た画像信号に変換するようにしたブロック歪み除去装置
において、外部から供給された画像情報から所定の位置
の画像データを切り出す画像切り出し手段と、画像切り
出し手段により抽出された画像情報のレベル分布のパタ
ーンを検出し、このパターンに基づいて、その画像情報
が属するクラスを決定してクラス検出情報を出力するク
ラス検出手段と、検出されたクラス検出手段の結果から
最終的なクラスを決定するクラスコード発生手段と、外
部から供給された画像情報を、ブロック歪みを除去した
画像情報に変換するための情報である推定式の係数デー
タがクラス毎に記憶されており、クラス検出手段からの
クラス検出情報に応じて係数データを出力する係数デー
タ記憶手段と、係数データ記憶手段から供給された係数
データに応じて、推定演算を行い供給された画像情報
を、ブロック歪みを除去した画像情報に変換して出力す
る画像変換手段とを有することを特徴とするブロック歪
み除去装置である。
【００１０】請求項３に記載の発明は、入力ディジタル
画像信号中のブロック歪みを除去した画像信号に変換す
るようにしたブロック歪み除去装置において、外部から
供給された画像情報から所定の位置の画像データをブロ
ック化するブロック化手段と、ブロック化がなされた画
像データをモザイク化するモザイク化手段と、モザイク
化がなされた画像データを画像情報とするためのブロッ
ク分解手段と、ブロック分解がなされた画像情報から所
定の位置の画像データを切り出す画像切り出し手段と、
画像切り出し手段により抽出された画像情報のレベル分
布のパターンを検出し、このパターンに基づいて、その
画像情報が属するクラスを決定してクラス検出情報を出
力するクラス検出手段と、検出されたクラス検出手段の
結果から最終的なクラスを決定するクラスコード発生手
段と、外部から供給された画像情報と、ブロック分解が
なされた画像情報とからブロック歪みを除去した画像情
報に変換するための情報である推定式の係数データを生
成する係数データ生成手段と、係数データがクラス毎に
記憶されている係数データ記憶手段とからなることを特
徴とするブロック歪み除去装置である。
画像信号中のブロック歪みを除去した画像信号に変換す
るようにしたブロック歪み除去装置において、外部から
供給された画像情報から所定の位置の画像データをブロ
ック化するブロック化手段と、ブロック化がなされた画
像データをモザイク化するモザイク化手段と、モザイク
化がなされた画像データを画像情報とするためのブロッ
ク分解手段と、ブロック分解がなされた画像情報から所
定の位置の画像データを切り出す画像切り出し手段と、
画像切り出し手段により抽出された画像情報のレベル分
布のパターンを検出し、このパターンに基づいて、その
画像情報が属するクラスを決定してクラス検出情報を出
力するクラス検出手段と、検出されたクラス検出手段の
結果から最終的なクラスを決定するクラスコード発生手
段と、外部から供給された画像情報と、ブロック分解が
なされた画像情報とからブロック歪みを除去した画像情
報に変換するための情報である推定式の係数データを生
成する係数データ生成手段と、係数データがクラス毎に
記憶されている係数データ記憶手段とからなることを特
徴とするブロック歪み除去装置である。
【００１１】
【作用】この発明に係るブロック歪み除去装置は、入力
ディジタル画像信号から、ブロック歪みを除去しようと
する対象ブロックの近傍のブロックの画素データを用い
て、レベル分布のパターンを検出を行い、クラス分類を
行う。一方、係数データ記憶手段には外部から供給され
たモザイク化された画像情報を、ブロック歪みを除去し
た画像情報に変換するための情報である線形推定式の係
数データがクラス毎に記憶されており、この係数データ
は、クラス検出情報に応じて出力される。そして、推定
演算手段が、係数データ記憶手段から供給された係数デ
ータに応じて、外部から供給されたモザイク化された画
像情報を、ブロック歪みを除去した画像情報に変換す
る。
ディジタル画像信号から、ブロック歪みを除去しようと
する対象ブロックの近傍のブロックの画素データを用い
て、レベル分布のパターンを検出を行い、クラス分類を
行う。一方、係数データ記憶手段には外部から供給され
たモザイク化された画像情報を、ブロック歪みを除去し
た画像情報に変換するための情報である線形推定式の係
数データがクラス毎に記憶されており、この係数データ
は、クラス検出情報に応じて出力される。そして、推定
演算手段が、係数データ記憶手段から供給された係数デ
ータに応じて、外部から供給されたモザイク化された画
像情報を、ブロック歪みを除去した画像情報に変換す
る。
【００１２】
【実施例】以下、この発明に係るブロック歪み除去装置
の一実施例について図面を参照しながら詳細に説明す
る。図１は、この一実施例、すなわちブロック歪み除去
装置の信号処理の概略的構成を示す。１で示す入力端子
から、外部から供給される画像情報として、ディジタル
化された画像信号が供給される。なお、ここで供給され
る画像信号は、モザイク状の画像信号、すなわち小ブロ
ックに分割され、その各ブロックが同一の輝度値を持つ
信号とする。ただし、この発明は、同一の輝度値に限定
されず、ブロック内の輝度値の変化が非常に少ない画像
も、モザイク化された画像として、処理の対象とするこ
とができる。
の一実施例について図面を参照しながら詳細に説明す
る。図１は、この一実施例、すなわちブロック歪み除去
装置の信号処理の概略的構成を示す。１で示す入力端子
から、外部から供給される画像情報として、ディジタル
化された画像信号が供給される。なお、ここで供給され
る画像信号は、モザイク状の画像信号、すなわち小ブロ
ックに分割され、その各ブロックが同一の輝度値を持つ
信号とする。ただし、この発明は、同一の輝度値に限定
されず、ブロック内の輝度値の変化が非常に少ない画像
も、モザイク化された画像として、処理の対象とするこ
とができる。
【００１３】入力端子１から供給された画像信号は、画
素データ抽出回路２に供給される。画素データ抽出回路
２は、ブロック歪みを除去する対象ブロックの近傍デー
タのレベル分布をパターン化するために必要な画素デー
タを抽出する働きをする。この実施例では、図３に示す
ようにブロック歪みを除去する対象ブロックＢ(0,0)と
その周辺の８ブロック（Ｂ(-1,-1) 〜Ｂ(1,1) ）からそ
れぞれ１画素、計９画素（ｘ1 〜ｘ9 ）を抽出する。モ
ザイクデータであり、ブロック内の輝度値は均一である
から、取り出す画素の位置は所定のブロック内であれば
どこでも良い。画素データ抽出回路２の出力信号は、Ａ
ＤＲＣ回路３に供給される。
素データ抽出回路２に供給される。画素データ抽出回路
２は、ブロック歪みを除去する対象ブロックの近傍デー
タのレベル分布をパターン化するために必要な画素デー
タを抽出する働きをする。この実施例では、図３に示す
ようにブロック歪みを除去する対象ブロックＢ(0,0)と
その周辺の８ブロック（Ｂ(-1,-1) 〜Ｂ(1,1) ）からそ
れぞれ１画素、計９画素（ｘ1 〜ｘ9 ）を抽出する。モ
ザイクデータであり、ブロック内の輝度値は均一である
から、取り出す画素の位置は所定のブロック内であれば
どこでも良い。画素データ抽出回路２の出力信号は、Ａ
ＤＲＣ回路３に供給される。
【００１４】ＡＤＲＣ回路３は、供給された画素データ
の空間内波形を少ないビット数によりパターン化し、そ
の波形のクラス分類を行うことを目的として、画素デー
タ抽出回路２から供給される９画素からなる画素データ
を、例えば８ビットのデータから２ビットのデータに圧
縮するような演算を行う。
の空間内波形を少ないビット数によりパターン化し、そ
の波形のクラス分類を行うことを目的として、画素デー
タ抽出回路２から供給される９画素からなる画素データ
を、例えば８ビットのデータから２ビットのデータに圧
縮するような演算を行う。
【００１５】本来、ＡＤＲＣ（Adaptive Dynamic Range
Coding ）は、ディジタルＶＴＲ用の高能率符号化用に
開発された適応的量子化法であるが、信号レベルの局所
的なパターンを短い語長で効率的に表現できるので、こ
の実施例では信号パターンのクラス分類のためのコード
発生に用いている。ＡＤＲＣ回路３は、領域内のダイナ
ミックレンジをＤＲ、ビット割当をｎ、領域内画素のデ
ータレベルをＬ、再量子化コードをＱとして以下の式
（１）により、領域内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮと
の間を指定されたビット長で均等に分割して再量子化を
行う。
Coding ）は、ディジタルＶＴＲ用の高能率符号化用に
開発された適応的量子化法であるが、信号レベルの局所
的なパターンを短い語長で効率的に表現できるので、こ
の実施例では信号パターンのクラス分類のためのコード
発生に用いている。ＡＤＲＣ回路３は、領域内のダイナ
ミックレンジをＤＲ、ビット割当をｎ、領域内画素のデ
ータレベルをＬ、再量子化コードをＱとして以下の式
（１）により、領域内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮと
の間を指定されたビット長で均等に分割して再量子化を
行う。
【００１６】 ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１ Ｑ＝〔（Ｌ−ＭＩＮ＋０．５）・２n ／ＤＲ〕 （１） ただし、〔 〕は、切り捨てを意味する。
【００１７】この実施例では、画素データ抽出回路２に
より抽出された９画素のデータを、各２ビットに圧縮す
るものとする。圧縮されたデータをそれぞれｑ1 〜ｑ9
とする。また、その際検出されたダイナミックレンジＤ
Ｒを予め用意した以下に示すようなしきい値により、４
レベルのＤＲ-classを算出する。
より抽出された９画素のデータを、各２ビットに圧縮す
るものとする。圧縮されたデータをそれぞれｑ1 〜ｑ9
とする。また、その際検出されたダイナミックレンジＤ
Ｒを予め用意した以下に示すようなしきい値により、４
レベルのＤＲ-classを算出する。
【００１８】 ダイナミックレンジＤＲ≦８の場合 ：ＤＲ-class０ ダイナミックレンジＤＲ≦１６の場合：ＤＲ-class１ ダイナミックレンジＤＲ≦３６の場合：ＤＲ-class２ ダイナミックレンジＤＲ＞３６の場合：ＤＲ-class３ ＡＤＲＣ回路３の出力信号、すなわち各２ビットに圧縮
された画素データｑ1 〜ｑ9 およびＤＲ-classは、クラ
スコード発生回路４に供給される。
された画素データｑ1 〜ｑ9 およびＤＲ-classは、クラ
スコード発生回路４に供給される。
【００１９】クラスコード発生回路４は、ＡＤＲＣ回路
３から供給されるパターン圧縮データｑ1 〜ｑ9 および
ＤＲ-classに基づいて以下の式（２）の演算を行うこと
により、抽出された画素データが属するクラスを検出
し、そのクラスを示すクラスコードclass をＲＯＭテー
ブル５に供給する。このクラスコードclass は、ＲＯＭ
テーブル５からの読み出しアドレスを示すものとなって
いる。
３から供給されるパターン圧縮データｑ1 〜ｑ9 および
ＤＲ-classに基づいて以下の式（２）の演算を行うこと
により、抽出された画素データが属するクラスを検出
し、そのクラスを示すクラスコードclass をＲＯＭテー
ブル５に供給する。このクラスコードclass は、ＲＯＭ
テーブル５からの読み出しアドレスを示すものとなって
いる。
【００２０】
【数１】 この実施例では、ｎは９、ｐは２である。
【００２１】ＲＯＭテーブル５には、モザイク化した後
のデータのパターンとモザイク化する前のデータの関係
を学習することにより、線形推定式を用いて、モザイク
化されたデータに対応するモザイク化する前のデータを
推定演算するための係数データが各クラス毎に記憶され
ている。この実施例においては、係数データは、ブロッ
ク内の各画素位置に対応した形で、すなわち４×４のブ
ロックであれば１６組の係数が独立に用意されている。
なお、ＲＯＭテーブル５に記憶されている係数データの
作成方法については後述する。ＲＯＭテーブル５から
は、クラスコードclass で示されるアドレスから、その
クラスの係数データであるｗi(class)が読み出される。
この係数データは、推定演算回路７に供給される。
のデータのパターンとモザイク化する前のデータの関係
を学習することにより、線形推定式を用いて、モザイク
化されたデータに対応するモザイク化する前のデータを
推定演算するための係数データが各クラス毎に記憶され
ている。この実施例においては、係数データは、ブロッ
ク内の各画素位置に対応した形で、すなわち４×４のブ
ロックであれば１６組の係数が独立に用意されている。
なお、ＲＯＭテーブル５に記憶されている係数データの
作成方法については後述する。ＲＯＭテーブル５から
は、クラスコードclass で示されるアドレスから、その
クラスの係数データであるｗi(class)が読み出される。
この係数データは、推定演算回路７に供給される。
【００２２】一方、画素データ抽出回路２で切り出され
た９つの画素データｘ1 〜ｘ9 も、ＡＤＲＣ回路３、ク
ラスコード発生回路４およびＲＯＭテーブル５に要する
時間だけ、信号を遅延させる働きをする遅延回路６を介
して推定演算回路７に供給される。推定演算回路７は、
画素データ抽出回路２から供給される画素データとＲＯ
Ｍテーブル５から供給される係数データに基づいて、入
力されたモザイク化された画像のモザイクを除去する
（ブロック歪みを除去する）変換処理を行う。
た９つの画素データｘ1 〜ｘ9 も、ＡＤＲＣ回路３、ク
ラスコード発生回路４およびＲＯＭテーブル５に要する
時間だけ、信号を遅延させる働きをする遅延回路６を介
して推定演算回路７に供給される。推定演算回路７は、
画素データ抽出回路２から供給される画素データとＲＯ
Ｍテーブル５から供給される係数データに基づいて、入
力されたモザイク化された画像のモザイクを除去する
（ブロック歪みを除去する）変換処理を行う。
【００２３】より具体的には、推定演算回路７は、画素
データ抽出回路２から供給されるデータであるｘ1 〜ｘ
9 と、クラスコード発生回路４により決定されたclass
に対応する形でＲＯＭテーブル５より供給された係数デ
ータであるｗ1 〜ｗ9 により、推定する画素の画素位置
ごとに用意された係数を用いて演算を行うことにより、
入力されたモザイク化された画像のブロック歪みを除去
する処理を行う。ブロック歪み対象ブロックＢ(0,0) の
画素が図４に示すようにｙ1 〜ｙ16であった場合、推定
演算式は以下のようになる。
データ抽出回路２から供給されるデータであるｘ1 〜ｘ
9 と、クラスコード発生回路４により決定されたclass
に対応する形でＲＯＭテーブル５より供給された係数デ
ータであるｗ1 〜ｗ9 により、推定する画素の画素位置
ごとに用意された係数を用いて演算を行うことにより、
入力されたモザイク化された画像のブロック歪みを除去
する処理を行う。ブロック歪み対象ブロックＢ(0,0) の
画素が図４に示すようにｙ1 〜ｙ16であった場合、推定
演算式は以下のようになる。
【００２４】 ｙ1 ＝ｗ1(y1) ｘ1 ＋ｗ2(y1) ｘ2 ＋・・・＋ｗ9(y1) ｘ9 ｙ2 ＝ｗ1(y2) ｘ1 ＋ｗ2(y2) ｘ2 ＋・・・＋ｗ9(y2) ｘ9 ・・・ ｙ16＝ｗ1(y16)ｘ1 ＋ｗ2(y16)ｘ2 ＋・・・＋ｗ9(y16)ｘ9 （３） 推定演算回路７の出力信号は、ブロック歪みの除去が完
了した信号であり、出力端子８を介して出力され、例え
ばテレビジョン受像機に供給される。
了した信号であり、出力端子８を介して出力され、例え
ばテレビジョン受像機に供給される。
【００２５】このように、モザイク化された画像データ
に対応する、モザイク化される前の画像データを推定す
るための係数データを各クラス毎に予め学習により求め
た上で、ＲＯＭテーブル５に記憶しておき、入力される
画像データおよびＲＯＭテーブル５から読み出した係数
データに基づいて演算を行う。そして、入力された画像
データに対応するブロック歪みを除去した画像データ形
成して出力することにより、入力される画像データを単
に帯域制限処理したのとは異なり、実際のモザイク化さ
れる前の画像データにより近いデータを出力することが
出来る。
に対応する、モザイク化される前の画像データを推定す
るための係数データを各クラス毎に予め学習により求め
た上で、ＲＯＭテーブル５に記憶しておき、入力される
画像データおよびＲＯＭテーブル５から読み出した係数
データに基づいて演算を行う。そして、入力された画像
データに対応するブロック歪みを除去した画像データ形
成して出力することにより、入力される画像データを単
に帯域制限処理したのとは異なり、実際のモザイク化さ
れる前の画像データにより近いデータを出力することが
出来る。
【００２６】上述のように、対象ブロックＢ(0,0) 内の
１６個の画素の値がブロック歪みを除去することができ
る。残りの８個のブロックについていは、対象ブロック
Ｂ(0,0) に関して得られた画素の値ｙ1 〜ｙ16の平均値
によって、８個のブロック内の画素の値が置き換えられ
る。すなわち、この一実施例では、（３×３）＝９個の
ブロック毎にブロック歪みの除去の処理がなされる。も
ちろん、処理が複雑となるが入力画像データに対して、
（３×３）＝９個のブロックの領域をオーバーラップさ
せて、全てのブロックについてブロック歪みの除去を行
うようにしても良い。
１６個の画素の値がブロック歪みを除去することができ
る。残りの８個のブロックについていは、対象ブロック
Ｂ(0,0) に関して得られた画素の値ｙ1 〜ｙ16の平均値
によって、８個のブロック内の画素の値が置き換えられ
る。すなわち、この一実施例では、（３×３）＝９個の
ブロック毎にブロック歪みの除去の処理がなされる。も
ちろん、処理が複雑となるが入力画像データに対して、
（３×３）＝９個のブロックの領域をオーバーラップさ
せて、全てのブロックについてブロック歪みの除去を行
うようにしても良い。
【００２７】続いて、ＲＯＭテーブル５に格納される係
数データの作成方法について図２を用いて説明する。係
数データを学習によって得るためには、まず、既に知ら
れている画像信号に対応した、モザイク画像を形成す
る。具体的には、図２に示すように、入力端子１１を介
して供給される画像信号をブロック化回路１２により小
ブロックに分割し、さらにモザイク化回路１３により、
各ブロック内の輝度値をブロック毎の平均値に置き換え
る、すなわちモザイク化する。モザイク化された信号を
デ・ブロック化回路１４により、ブロックの順序の画素
データをラスター走査の順序に変換する。これらの処理
により、モザイク化された画像信号は、画素データ抽出
回路１５に供給される。
数データの作成方法について図２を用いて説明する。係
数データを学習によって得るためには、まず、既に知ら
れている画像信号に対応した、モザイク画像を形成す
る。具体的には、図２に示すように、入力端子１１を介
して供給される画像信号をブロック化回路１２により小
ブロックに分割し、さらにモザイク化回路１３により、
各ブロック内の輝度値をブロック毎の平均値に置き換え
る、すなわちモザイク化する。モザイク化された信号を
デ・ブロック化回路１４により、ブロックの順序の画素
データをラスター走査の順序に変換する。これらの処理
により、モザイク化された画像信号は、画素データ抽出
回路１５に供給される。
【００２８】画素データ抽出回路１５に供給された画像
信号から、クラス分類のために必要なデータ切り出しが
行われる。具体的には、画素データ抽出回路１５は、先
に説明した画素データ抽出回路２と同一の働きをするも
のである。画素データ抽出回路１５により切り出された
画素データは、ＡＤＲＣ回路１６に供給される。
信号から、クラス分類のために必要なデータ切り出しが
行われる。具体的には、画素データ抽出回路１５は、先
に説明した画素データ抽出回路２と同一の働きをするも
のである。画素データ抽出回路１５により切り出された
画素データは、ＡＤＲＣ回路１６に供給される。
【００２９】ＡＤＲＣ回路１６は、領域毎に供給される
画素データの１次元的あるいは２次元的なレベル分布の
パターンを検出するとともに、上述のように各領域の全
てのデータあるいは一部のデータを、例えば８ビットの
ディジタル画像データから２ビットのデータに圧縮する
ような演算を行うことによりパターン圧縮データを形成
し、このパターン圧縮データをクラスコード発生回路１
７に供給する。ＡＤＲＣ回路１６は、先に説明したＡＤ
ＲＣ回路３と同一のものである。
画素データの１次元的あるいは２次元的なレベル分布の
パターンを検出するとともに、上述のように各領域の全
てのデータあるいは一部のデータを、例えば８ビットの
ディジタル画像データから２ビットのデータに圧縮する
ような演算を行うことによりパターン圧縮データを形成
し、このパターン圧縮データをクラスコード発生回路１
７に供給する。ＡＤＲＣ回路１６は、先に説明したＡＤ
ＲＣ回路３と同一のものである。
【００３０】クラスコード発生回路１７は、先に説明し
たクラスコード発生回路４と同一のものであり、ＡＤＲ
Ｃ回路１６から供給されるパターン圧縮データに基づい
て式（２）の演算を行うことにより、抽出された画素デ
ータが属するクラスを検出し、そのクラスを示すクラス
コードを出力するものである。クラスコード発生回路１
７は、クラスコードを正規方程式加算回路１９に出力す
る。
たクラスコード発生回路４と同一のものであり、ＡＤＲ
Ｃ回路１６から供給されるパターン圧縮データに基づい
て式（２）の演算を行うことにより、抽出された画素デ
ータが属するクラスを検出し、そのクラスを示すクラス
コードを出力するものである。クラスコード発生回路１
７は、クラスコードを正規方程式加算回路１９に出力す
る。
【００３１】一方、画素データ抽出回路１５から供給さ
れたデータは、タイミング合わせのために用意された遅
延回路１８を介して、正規方程式加算回路１９に供給さ
れる。このデータは、推定演算に使用するためのもので
あり、この実施例では、クラス分類に使用する画素と推
定演算に使用する画素が同一であるため、画素データ抽
出回路１５は、クラス分類に使用する画素の抽出と、推
定演算に使用する画素の抽出を兼ねるという構造になっ
ている。
れたデータは、タイミング合わせのために用意された遅
延回路１８を介して、正規方程式加算回路１９に供給さ
れる。このデータは、推定演算に使用するためのもので
あり、この実施例では、クラス分類に使用する画素と推
定演算に使用する画素が同一であるため、画素データ抽
出回路１５は、クラス分類に使用する画素の抽出と、推
定演算に使用する画素の抽出を兼ねるという構造になっ
ている。
【００３２】ここで、正規方程式加算回路１９の説明の
ために、複数個のモザイク化された画素からブロック歪
みを除去した画素への変換式の学習とその予測式を用い
た信号変換について述べる。以下では、説明のために画
素をより一般化してｎ画素による予測を行う場合につい
て説明する。
ために、複数個のモザイク化された画素からブロック歪
みを除去した画素への変換式の学習とその予測式を用い
た信号変換について述べる。以下では、説明のために画
素をより一般化してｎ画素による予測を行う場合につい
て説明する。
【００３３】モザイク化された画素レベルをそれぞれ、
ｘ1 、・・・、ｘn とし、変換後の画素レベルをｙとし
たとき、クラス毎に係数ｗ1 、・・・、ｗn によるｎタ
ップの線形推定式を設定する。これを式（４）に示す。
学習前は、ｗi が未定係数である。
ｘ1 、・・・、ｘn とし、変換後の画素レベルをｙとし
たとき、クラス毎に係数ｗ1 、・・・、ｗn によるｎタ
ップの線形推定式を設定する。これを式（４）に示す。
学習前は、ｗi が未定係数である。
【００３４】 ｙ＝ｗ1 ｘ1 ＋ｗ2 ｘ2 ＋・・・＋ｗn ｘn （４）
【００３５】学習は、クラス毎に複数の信号データに対
して行う。データ数がｍの場合、式（４）に従って、以
下に示す式（５）が設定される。
して行う。データ数がｍの場合、式（４）に従って、以
下に示す式（５）が設定される。
【００３６】 ｙk ＝ｗ1 ｘk1＋ｗ2 ｘk2＋・・・＋ｗn ｘkn （５） （ｋ＝１、２、・・・ｍ）
【００３７】ｍ＞ｎの場合、ｗ1 、・・・、ｗn は一意
に決まらないので、誤差ベクトルｅの要素を式（６）で
定義して、式（７）を最小にする係数を求める。いわゆ
る、最小二乗法による解法である。
に決まらないので、誤差ベクトルｅの要素を式（６）で
定義して、式（７）を最小にする係数を求める。いわゆ
る、最小二乗法による解法である。
【００３８】 ｅk ＝ｙk −｛ｗ1 ｘk1＋ｗ2 ｘk2＋・・・＋ｗn ｘkn｝ （６） （ｋ＝１、２、・・・、ｍ）
【００３９】
【数２】
【００４０】ここで、式（７）のｗi による偏微分係数
を求める。それは式（８）を０にするように、各ｗi を
求めればよい。
を求める。それは式（８）を０にするように、各ｗi を
求めればよい。
【００４１】
【数３】
【００４２】以下、式（９）、式（１０）のように、Ｘ
ijＹi を定義すると、式（８）は、行列を用いて式（１
１）に書き換えられる。
ijＹi を定義すると、式（８）は、行列を用いて式（１
１）に書き換えられる。
【００４３】
【数４】
【００４４】
【数５】
【００４５】
【数６】
【００４６】この方程式は、一般に正規方程式と呼ばれ
ている。正規方程式加算回路１９は、クラスコード発生
回路１７から供給されたクラスコードと、画素データ抽
出回路１５より供給されたモザイク化された画素データ
ｘ1 、・・・、ｘn と、入力端子２１よりタイミング合
わせのために用意された遅延回路２０を介して供給され
たモザイク化前の画素データとを用いて、この正規方程
式の加算を行う。
ている。正規方程式加算回路１９は、クラスコード発生
回路１７から供給されたクラスコードと、画素データ抽
出回路１５より供給されたモザイク化された画素データ
ｘ1 、・・・、ｘn と、入力端子２１よりタイミング合
わせのために用意された遅延回路２０を介して供給され
たモザイク化前の画素データとを用いて、この正規方程
式の加算を行う。
【００４７】すべてのトレーニングデータの入力が終了
した後、正規方程式加算回路１９は、予測係数決定回路
２１に正規方程式データを出力する。予測係数決定回路
２１は、正規方程式を掃き出し法などの一般的な行列解
法を用いて、ｗi について解き、予測係数を算出する。
予測係数決定回路２１は、算出された予測係数をメモリ
２２に書き込む。
した後、正規方程式加算回路１９は、予測係数決定回路
２１に正規方程式データを出力する。予測係数決定回路
２１は、正規方程式を掃き出し法などの一般的な行列解
法を用いて、ｗi について解き、予測係数を算出する。
予測係数決定回路２１は、算出された予測係数をメモリ
２２に書き込む。
【００４８】以上のようにトレーニングを行った結果、
メモリ２２には、クラス毎にモザイク化された画素デー
タからブロック歪みを除去したデータｙを推定するため
の、統計的にもっとも真値に近い推定が出来る予測係数
が格納される。このメモリ２２に格納されたデータテー
ブルが、上述した実施例の発明のブロック歪み除去装置
において使用されるＲＯＭテーブル５である。以上の処
理により、線形推定式により、モザイク化された画素デ
ータからブロック歪みを除去したデータ作成するための
係数データの学習が終了する。
メモリ２２には、クラス毎にモザイク化された画素デー
タからブロック歪みを除去したデータｙを推定するため
の、統計的にもっとも真値に近い推定が出来る予測係数
が格納される。このメモリ２２に格納されたデータテー
ブルが、上述した実施例の発明のブロック歪み除去装置
において使用されるＲＯＭテーブル５である。以上の処
理により、線形推定式により、モザイク化された画素デ
ータからブロック歪みを除去したデータ作成するための
係数データの学習が終了する。
【００４９】なお、上述の実施例の説明では、空間波形
を少ないビット数でパターン化する情報圧縮手段とし
て、ＡＤＲＣを設けることにしたが、これは一例であ
り、信号波形のパターンの少ないクラスで表現できるよ
うな情報圧縮手段であれば何を設けるかは自由であり、
例えばＤＰＣＭ（予測符号化）やＶＱ（ベクトル量子
化）などの圧縮手段を設けても良い。
を少ないビット数でパターン化する情報圧縮手段とし
て、ＡＤＲＣを設けることにしたが、これは一例であ
り、信号波形のパターンの少ないクラスで表現できるよ
うな情報圧縮手段であれば何を設けるかは自由であり、
例えばＤＰＣＭ（予測符号化）やＶＱ（ベクトル量子
化）などの圧縮手段を設けても良い。
【００５０】さらに、上述の実施例の説明では、簡単の
ため、完全にモザイク化された画像データからのブロッ
ク歪みの除去を対象としたが、ＤＣＴの直流成分のみが
記録／伝送されているブロックあるいはＡＤＲＣの０ビ
ット割り当てのブロックは、これと全く同じ処理で、ブ
ロック歪みの除去が実現できる。また、わずかに信号変
化のあるブロックに関してもこの方式を応用することに
より、ブロック歪みの除去が実現できる。
ため、完全にモザイク化された画像データからのブロッ
ク歪みの除去を対象としたが、ＤＣＴの直流成分のみが
記録／伝送されているブロックあるいはＡＤＲＣの０ビ
ット割り当てのブロックは、これと全く同じ処理で、ブ
ロック歪みの除去が実現できる。また、わずかに信号変
化のあるブロックに関してもこの方式を応用することに
より、ブロック歪みの除去が実現できる。
【００５１】
【発明の効果】この発明に依れば、原画像とモザイク化
されたデータとの間の関係を線形一次式を用いて、処理
対象ブロックの近傍画像データのレベル分布のパターン
によりクラス分類した各クラス毎に、最小二乗法を用い
て解き、モデル化し、推定演算式の係数を決定し、その
係数を用いて変換を行う。そのため従来よりも高性能な
ブロック歪みの除去が実現できる。
されたデータとの間の関係を線形一次式を用いて、処理
対象ブロックの近傍画像データのレベル分布のパターン
によりクラス分類した各クラス毎に、最小二乗法を用い
て解き、モデル化し、推定演算式の係数を決定し、その
係数を用いて変換を行う。そのため従来よりも高性能な
ブロック歪みの除去が実現できる。
【図１】この発明に係るブロック歪み除去装置の一実施
例のブロック図である。
例のブロック図である。
【図２】この発明に係る変換のための係数テーブルを作
成する一実施例を示すブロック図である。
成する一実施例を示すブロック図である。
【図３】クラス分類および推定演算に使用する画素の説
明のための図である。
明のための図である。
【図４】推定する画素の説明のための図である。
１２ ブロック化回路 １３ モザイク化回路 １４ デ・ブロック化回路 １５ 画素データ抽出回路 １６ ＡＤＲＣ回路 １７ クラスコード発生回路 １８、２０ 遅延回路 １９ 正規方程式加算回路 ２１ 予測係数決定回路 ２２ メモリ
Claims (3)
- 【請求項１】 入力ディジタル画像信号中のブロック歪
みを除去した画像信号に変換するようにしたブロック歪
み除去装置において、 外部から供給された画像情報から所定の位置の画像デー
タを切り出す画像切り出し手段と、 上記画像切り出し手段により抽出された画像情報のレベ
ル分布のパターンを検出し、このパターンに基づいて、
その画像情報が属するクラスを決定してクラス検出情報
を出力するクラス検出手段と、 上記検出されたクラス検出手段の結果から最終的なクラ
スを決定するクラスコード発生手段と、 上記外部から供給された画像情報を、ブロック歪みを除
去した画像情報に変換するための情報である推定式の係
数データが上記クラス毎に記憶されており、上記クラス
検出手段からのクラス検出情報に応じて上記係数データ
を出力する係数データ記憶手段と、 上記係数データ記憶手段から供給された係数データに応
じて、推定演算を行い供給された画像情報を、ブロック
歪みを除去した画像情報に変換して出力する画像変換手
段とを有することを特徴とするブロック歪み除去装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載のブロック歪み除去装置
において、 上記入力ディジタル画像信号がモザイク化された画像信
号であることを特徴とするブロック歪み除去装置。 - 【請求項３】 入力ディジタル画像信号中のブロック歪
みを除去した画像信号に変換するようにしたブロック歪
み除去装置において、 外部から供給された画像情報から所定の位置の画像デー
タをブロック化するブロック化手段と、 上記ブロック化がなされた画像データをモザイク化する
モザイク化手段と、 上記モザイク化がなされた画像データを画像情報とする
ためのブロック分解手段と、 上記ブロック分解がなされた画像情報から所定の位置の
画像データを切り出す画像切り出し手段と、 上記画像切り出し手段により抽出された画像情報のレベ
ル分布のパターンを検出し、このパターンに基づいて、
その画像情報が属するクラスを決定してクラス検出情報
を出力するクラス検出手段と、 上記検出されたクラス検出手段の結果から最終的なクラ
スを決定するクラスコード発生手段と、 上記外部から供給された画像情報と、上記ブロック分解
がなされた画像情報とからブロック歪みを除去した画像
情報に変換するための情報である推定式の係数データを
生成する係数データ生成手段と、 上記係数データがクラス毎に記憶されている係数データ
記憶手段とからなることを特徴とするブロック歪み除去
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15094495A JP3627291B2 (ja) | 1995-05-25 | 1995-05-25 | ブロック歪み除去装置および方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15094495A JP3627291B2 (ja) | 1995-05-25 | 1995-05-25 | ブロック歪み除去装置および方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2004306301A Division JP3945503B2 (ja) | 2004-10-21 | 2004-10-21 | 係数データ生成装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08322041A true JPH08322041A (ja) | 1996-12-03 |
| JP3627291B2 JP3627291B2 (ja) | 2005-03-09 |
Family
ID=15507836
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15094495A Expired - Lifetime JP3627291B2 (ja) | 1995-05-25 | 1995-05-25 | ブロック歪み除去装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3627291B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19990006985A (ko) * | 1997-06-18 | 1999-01-25 | 크롤 티모시 렉스 | 모자이크 영상의 유손실 압축 방법 및 프로세서 |
| WO2001086820A1 (en) * | 2000-05-09 | 2001-11-15 | Sony Corporation | Data processing device and data processing method, and recorded medium |
| WO2002060069A1 (en) * | 2001-01-25 | 2002-08-01 | Sony Corporation | Data processing apparatus |
| US7082220B2 (en) | 2001-01-25 | 2006-07-25 | Sony Corporation | Data processing apparatus |
| US7650043B2 (en) | 2003-08-11 | 2010-01-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of reducing blocking artifacts from block-coded digital images and image reproducing apparatus using the same |
| JP2010514246A (ja) * | 2006-12-18 | 2010-04-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像圧縮及び伸張 |
| US7729558B2 (en) | 2002-11-20 | 2010-06-01 | Sony Corporation | Image signal, processing device and processing method, coefficient data generation device and generation method used for the same, program for executing the methods and computer readable medium containing the program |
-
1995
- 1995-05-25 JP JP15094495A patent/JP3627291B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19990006985A (ko) * | 1997-06-18 | 1999-01-25 | 크롤 티모시 렉스 | 모자이크 영상의 유손실 압축 방법 및 프로세서 |
| US7336829B2 (en) | 2000-05-09 | 2008-02-26 | Sony Corporation | Data processing apparatus and method and recording medium |
| US7283678B2 (en) | 2000-05-09 | 2007-10-16 | Sony Corporation | Data processing apparatus and method and recording medium |
| WO2001086820A1 (en) * | 2000-05-09 | 2001-11-15 | Sony Corporation | Data processing device and data processing method, and recorded medium |
| US7035471B2 (en) | 2000-05-09 | 2006-04-25 | Sony Corporation | Data processing device and data processing method and recorded medium |
| US7289671B2 (en) | 2000-05-09 | 2007-10-30 | Sony Corporation | Data processing apparatus and method and recording medium |
| US7206452B2 (en) | 2000-05-09 | 2007-04-17 | Sony Corporation | Data processing apparatus and method and recording medium |
| US7082220B2 (en) | 2001-01-25 | 2006-07-25 | Sony Corporation | Data processing apparatus |
| WO2002060069A1 (en) * | 2001-01-25 | 2002-08-01 | Sony Corporation | Data processing apparatus |
| JP2002223167A (ja) * | 2001-01-25 | 2002-08-09 | Sony Corp | データ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体 |
| JP4507046B2 (ja) * | 2001-01-25 | 2010-07-21 | ソニー株式会社 | データ処理装置およびデータ処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体 |
| US7729558B2 (en) | 2002-11-20 | 2010-06-01 | Sony Corporation | Image signal, processing device and processing method, coefficient data generation device and generation method used for the same, program for executing the methods and computer readable medium containing the program |
| US7650043B2 (en) | 2003-08-11 | 2010-01-19 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method of reducing blocking artifacts from block-coded digital images and image reproducing apparatus using the same |
| JP2010514246A (ja) * | 2006-12-18 | 2010-04-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像圧縮及び伸張 |
| US9786066B2 (en) | 2006-12-18 | 2017-10-10 | Koninklijke Philips N.V. | Image compression and decompression |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3627291B2 (ja) | 2005-03-09 |
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