JPH09219861A - Digital image expansion system - Google Patents
Digital image expansion systemInfo
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- JPH09219861A JPH09219861A JP2520196A JP2520196A JPH09219861A JP H09219861 A JPH09219861 A JP H09219861A JP 2520196 A JP2520196 A JP 2520196A JP 2520196 A JP2520196 A JP 2520196A JP H09219861 A JPH09219861 A JP H09219861A
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Landscapes
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル画像処理
に関し、特にデータ圧縮されたデジタル画像をデータ伸
張するためのデジタル画像伸張システムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to digital image processing, and more particularly to a digital image decompression system for decompressing a data-compressed digital image.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、デジタル画像のデータベースが活
用されている。画像データベースは、データ量を減らす
ため、画像データをそのまま保持せず、画像データを圧
縮した形式の圧縮データを保持している。2. Description of the Related Art In recent years, databases of digital images have been used. In order to reduce the amount of data, the image database does not hold the image data as it is, but holds the compressed data in a format in which the image data is compressed.
【０００３】画像データベースは、例えば、デジタルス
チルカメラを用いて作成することができる。デジタルス
チルカメラを用いて撮影を行えば、レンズを通して結像
される像をデジタル画像として、データベース化するこ
とができる。The image database can be created using, for example, a digital still camera. When shooting is performed using a digital still camera, the image formed through the lens can be stored in a database as a digital image.
【０００４】画像データベースは、多数の画像を保持し
ているので、所望の画像を探し出すための検索手段が必
要になる。検索手段の１つとして、インデックス画像を
用いる方法がある。インデックス画像とは、一般的に原
画像を縮小した検索用の画像である。インデックス画像
は、どのような画像であるのかさえ分かればよいので、
縮小画像で十分である。また、インデックス画像を縮小
画像とすれば、表示画面上に複数のインデックス画像を
一覧表にして表示させることができ便利である。Since the image database holds many images, a search means for finding a desired image is required. As one of the search means, there is a method using an index image. The index image is generally a search image obtained by reducing the original image. Since the index image only needs to know what kind of image it is,
A reduced image is sufficient. Further, if the index image is a reduced image, it is convenient because a plurality of index images can be displayed as a list on the display screen.
【０００５】画像データを検索する際、インデックス画
像を参照しながら行えば検索しやすい。検索により所望
の画像を見つけたら、その後、その画像を復元すればよ
い。画像の復元は、データベース中の圧縮データをデー
タ伸張することにより行う。データ伸張を行い、通常の
大きさの原画像を復元する。It is easy to search the image data by referring to the index image. When the desired image is found by the search, the image may be restored thereafter. The image is restored by decompressing the compressed data in the database. Data expansion is performed to restore a normal size original image.
【０００６】インデックス画像の生成方法は、一般的に
２種類ある。１つは、原画像の圧縮データと、それとは
別にインデックス画像用のデータをも保持する方法であ
る。この方法は、原画像のデータの他、インデックス画
像のためのデータをも保持する必要があるので、保持す
るデータ量が大きくなり、データベースが大きくなって
しまう。There are generally two types of index image generation methods. One is a method of holding the compressed data of the original image and the data for the index image separately from the compressed data. In this method, since it is necessary to hold not only the data of the original image but also the data for the index image, the amount of data to be held becomes large and the database becomes large.
【０００７】もう１つは、原画像の圧縮データのみを保
持し、この圧縮データを伸張し原画像を復元した後、そ
の原画像を縮小処理してインデックス画像を生成する方
法である。この方法は、データベースを小さくすること
ができるが、インデックス画像の生成に長時間を要す
る。これでは、検索時、小さな画像でいいから高速にイ
ンデックス画像を表示させたいという要求に応えられ
ず、検索時間が長くなってしまう。The other is a method of retaining only the compressed data of the original image, decompressing the compressed data to restore the original image, and then reducing the original image to generate an index image. This method can make the database small, but it takes a long time to generate the index image. This makes it difficult to meet the demand for displaying the index image at high speed because only a small image is needed at the time of search, and the search time becomes long.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】従来、インデックス画
像を用いて検索を行う画像データベースは、保持するデ
ータ量が多くなってしまったり、インデックス画像生成
のための時間、すなわち検索時間が長くなってしまうと
いう欠点がある。Conventionally, in an image database that is searched using index images, the amount of data to be held becomes large, or the time for generating index images, that is, the search time becomes long. There is a drawback that.
【０００９】なお、本願と同一出願人、同一発明者によ
る特開平６−２２５２１３号公報は、画像の圧縮データ
を基に、画像の大きさを自在に変化させて伸張する方法
を開示している。この方法は、離散コサイン変換（以
下、ＤＣＴという）を用いてデータ圧縮された圧縮デー
タを用いる。当該圧縮データを逆ＤＣＴ処理することに
よりデータ伸張を行うが、その際ＤＣＴ係数の高周波成
分を除去することにより、縮小画像の生成を行う。JP-A-6-225213 by the same applicant and the same inventor as the present application discloses a method of freely changing the size of an image and expanding the image based on the compressed data of the image. . This method uses compressed data that has been data-compressed using discrete cosine transform (hereinafter referred to as DCT). Data decompression is performed by subjecting the compressed data to inverse DCT processing. At this time, a high-frequency component of the DCT coefficient is removed to generate a reduced image.
【００１０】本発明の目的は、圧縮データを伸張する
際、少ないデータ量で種々の大きさの画像に伸張するこ
とができるデジタル画像伸張システムを提供することで
ある。An object of the present invention is to provide a digital image decompression system capable of decompressing compressed data into images of various sizes with a small amount of data.
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】本発明のデジタル画像伸
張システムは、ブロック毎に画像データを圧縮した圧縮
データを伸張することにより画像を復元するデジタル画
像伸張システムであって、ブロック単位の圧縮データを
ハフマン復号化し離散コサイン変換（ＤＣＴ）係数ブロ
ックを生成する復号化手段と、外部から指示される拡大
縮小率に応じて、前記復号化手段により生成されるＤＣ
Ｔ係数ブロックを所定の大きさに変換する拡大縮小手段
と、前記拡大縮小手段により変換されるＤＣＴ係数ブロ
ックを逆量子化する逆量子化手段と、前記逆量子化手段
により逆量子化されるＤＣＴ係数ブロックを逆ＤＣＴ
し、ブロック単位の画像データを生成する逆ＤＣＴ手段
と、前記逆ＤＣＴ手段により生成されるブロック単位の
画像データをラスタ形式の画像データに変換するブロッ
ク／ラスタ変換手段とを有する。A digital image decompression system of the present invention is a digital image decompression system for restoring an image by decompressing compressed data obtained by compressing image data for each block. Huffman decoding to generate a discrete cosine transform (DCT) coefficient block, and a DC generated by the decoding unit according to a scaling ratio designated from the outside.
Enlarging / reducing means for converting the T coefficient block into a predetermined size, dequantizing means for dequantizing the DCT coefficient block converted by the enlarging / reducing means, and DCT dequantized by the dequantizing means. Inverse DCT of coefficient block
Then, it has an inverse DCT means for generating image data in block units, and a block / raster conversion means for converting the image data in block units generated by the inverse DCT means into image data in a raster format.
【００１２】また、本発明のデジタル画像伸張システム
は、ブロック毎に画像データを圧縮した圧縮データを伸
張することにより画像を復元するデジタル画像伸張シス
テムであって、ブロック単位の圧縮データをハフマン復
号化し離散コサイン変換（ＤＣＴ）係数ブロックを生成
する復号化手段と、前記復号化手段により生成されるＤ
ＣＴ係数ブロックを逆量子化する逆量子化手段と、外部
から指示される拡大縮小率に応じて、前記逆量子化手段
により逆量子化されるＤＣＴ係数ブロックを所定の大き
さに変換する拡大縮小手段と、前記拡大縮小手段により
変換されるＤＣＴ係数ブロックを逆ＤＣＴし、ブロック
単位の画像データを生成する逆ＤＣＴ手段と、前記逆Ｄ
ＣＴ手段により生成されるブロック単位の画像データを
ラスタ形式の画像データに変換するブロック／ラスタ変
換手段とを有する。The digital image decompression system of the present invention is a digital image decompression system that restores an image by decompressing the compressed data obtained by compressing the image data for each block, and Huffman decoding the compressed data in block units. Decoding means for generating a discrete cosine transform (DCT) coefficient block, and D generated by the decoding means.
Dequantization means for dequantizing the CT coefficient block, and scaling for converting the DCT coefficient block dequantized by the dequantization means to a predetermined size according to the scaling rate externally specified. Means, inverse DCT means for performing inverse DCT on the DCT coefficient block converted by the enlarging / reducing means, and generating image data in block units, and the inverse D
And block / raster conversion means for converting the image data in block units generated by the CT means into image data in a raster format.
【００１３】画像の圧縮データを基にして種々の大きさ
の画像に伸張することができる。同一の圧縮データを基
に伸張を行い、異なる大きさの画像を生成することがで
きる。画像の大きさに応じて、別の圧縮データを用意す
る必要がないので、用意するデータの量は少なくて済
む。特に、縮小画像を生成する場合には、ＤＣＴ係数ブ
ロックが小さくなるので、逆量子化またはＩＤＣＴのた
めの処理時間が短くなり、高速な伸張が実現できる。Images of various sizes can be decompressed based on the compressed data of the images. It is possible to expand images based on the same compressed data and generate images of different sizes. Since it is not necessary to prepare separate compressed data according to the size of the image, the amount of prepared data can be small. In particular, when a reduced image is generated, the DCT coefficient block becomes small, so the processing time for inverse quantization or IDCT becomes short, and high-speed decompression can be realized.
【００１４】[0014]
【発明の実施の形態】デジタル静止画像の標準的な圧縮
方式として、ＪＰＥＧ（joint photographicexpert gro
up ）方式がある。ＪＰＥＧ方式は、画像圧縮の分野で
多岐にわたって使用されている。ＪＰＥＧ方式を用いて
作成された画像データベースも数多く存在する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION As a standard compression method for digital still images, JPEG (joint photographic expert gro
up) method. The JPEG method is widely used in the field of image compression. There are many image databases created using the JPEG method.
【００１５】本実施例では、ＪＰＥＧ方式のデータ圧縮
により生成された画像データベースが既にあるものとし
て説明を行う。本実施例のデジタル画像伸張システム
は、ＪＰＥＧ圧縮された圧縮データを伸張し、原画像ま
たは縮小画像（インデックス画像）を生成する。In the present embodiment, description will be given assuming that there is already an image database generated by JPEG data compression. The digital image decompression system of this embodiment decompresses JPEG-compressed compressed data to generate an original image or a reduced image (index image).
【００１６】まず、本実施例のデジタル画像伸張システ
ムを説明する前に、予め用意する圧縮データの生成方法
を説明する。圧縮データは、通常使われているＪＰＥＧ
方式により生成する。First, before describing the digital image expansion system of the present embodiment, a method of generating compressed data prepared in advance will be described. Compressed data is JPEG which is usually used
It is generated by the method.
【００１７】図２は、ＪＰＥＧ圧縮処理を示すためのブ
ロック図である。画像データは、ラスタ／ブロック変換
部１１に供給される。白黒画像は、画像データが１種類
である。カラー画像は、輝度データと色データとに別れ
るが、それぞれを別の画像データとして扱う。FIG. 2 is a block diagram showing the JPEG compression process. The image data is supplied to the raster / block conversion unit 11. A monochrome image has one type of image data. A color image is divided into luminance data and color data, but each is treated as different image data.
【００１８】ラスタ／ブロック変換部１１は、画像デー
タをラスタ形式の並びからブロック形式の並びに変換す
る。画像データは、複数の画素データの並びである。ラ
スタ形式とは、表示画面上において、１フレームの画像
についての以下の画素データの並びである。まず、画像
の左上隅の画素から始まって右水平方向に向かい順次並
ぶ。右端の画素まで行ったら、続いて、１つ下のライン
の左端の画素から始まり、右水平方向に向かい順次並
ぶ。以下、同様にして、１番下のラインまで行う。右下
隅の画素が最後のデータとなる。The raster / block conversion unit 11 converts image data from a raster format arrangement to a block format arrangement. The image data is an array of a plurality of pixel data. The raster format is the following arrangement of pixel data for one frame image on the display screen. First, the images are arranged sequentially starting from the pixel at the upper left corner of the image toward the right horizontal direction. When the pixel at the right end is reached, the pixels at the left end of the line immediately below are sequentially arranged in the right horizontal direction. Hereinafter, the process is similarly performed up to the bottom line. The pixel at the lower right corner is the last data.
【００１９】ブロック形式とは、表示画面上において、
１フレームの画像についての以下の画素データの並びで
ある。１フレームの画像は、複数のブロックに領域分割
される。１ブロックは、８×８画素である。１フレーム
におけるブロックの順番は、上記のラスタ形式と同様
に、左上隅のブロックから始まり、右水平方向に並ぶ。
最後のブロックは、右下隅のブロックである。ブロック
内の画素データの並びは、やはりラスタ形式と同様であ
り、ブロック内の左上隅の画素データから始まり、右水
平方向に並ぶ。最後の画素データは、ブロック内の右下
隅の画素データである。The block format means on the display screen
The following is an array of pixel data for an image of one frame. One frame image is divided into a plurality of blocks. One block is 8 × 8 pixels. The order of the blocks in one frame starts from the block at the upper left corner and is arranged in the right horizontal direction as in the above-mentioned raster format.
The last block is the block in the lower right corner. The arrangement of the pixel data in the block is also similar to the raster format, starting from the pixel data at the upper left corner in the block and arranged in the right horizontal direction. The last pixel data is the pixel data at the lower right corner in the block.
【００２０】ＤＣＴ部１２には、ブロック形式の画像デ
ータが供給される。以下は、１ブロックの画像データを
１単位としてブロック毎に処理が行われる。つまり、Ｊ
ＰＥＧ圧縮は、１枚の画像を８×８画素のブロックに分
割し、当該ブロックを単位に、以下の処理を行う。Image data in block format is supplied to the DCT unit 12. In the following, processing is performed for each block with one block of image data as one unit. That is, J
In PEG compression, one image is divided into blocks of 8 × 8 pixels, and the following processing is performed for each block.
【００２１】ＤＣＴ部１２は、１ブロックの画像データ
ＩについてＤＣＴ処理を行う。ＤＣＴ処理は、画像デー
タＩを、転置コサイン係数行列Ｄt とコサイン係数行列
Ｄとで挟み、行列演算を行うことによって、ＤＣＴ係数
Ｆを得る。The DCT section 12 performs DCT processing on one block of image data I. In the DCT processing, the image data I is interposed between a transposed cosine coefficient matrix Dt and a cosine coefficient matrix D, and a matrix operation is performed to obtain a DCT coefficient F.
【００２２】Ｆ＝Ｄt ＩＤ ここで、ＤＣＴ係数Ｆは、８×８の行列であり、空間周
波数成分を示す。量子化部１３は、量子化処理を行う。
量子化処理は、ＤＣＴ部１２で求められたＤＣＴ係数Ｆ
を量子化して、量子化データＲを得る。８×８のＤＣＴ
係数Ｆは、周波数成分によって変化する量子化テーブル
Ｑで除算され、周波数が低いほど細かく、周波数が高い
ほど粗い量子化が行われる。すなわち、ＤＣＴ係数Ｆｕ
ｖは、行ｕおよび列ｖが小さい成分ほど細かなステップ
サイズの量子化テーブルＱｕｖで線形量子化される。F = D t ID Here, the DCT coefficient F is an 8 × 8 matrix and represents a spatial frequency component. The quantization unit 13 performs a quantization process.
The quantization process is performed by the DCT coefficient F calculated by the DCT unit 12.
Is quantized to obtain quantized data R. 8x8 DCT
The coefficient F is divided by the quantization table Q that changes depending on the frequency component, and finer quantization is performed as the frequency is lower, and coarser quantization is performed as the frequency is higher. That is, the DCT coefficient Fu
v is linearly quantized by the quantization table Quv having a finer step size as the component of which the row u and the column v are smaller.
【００２３】量子化係数Ｒｕｖは、以下の式で表され
る。丸め込みｒｏｕｎｄは、最も近い整数への整数化を
意味する。 Ｒｕｖ＝ｒｏｕｎｄ〔Ｆｕｖ／（ＳＦ・Ｑｕｖ）〕 なお、スケールファクタＳＦは、量子化の際、量子化テ
ーブルＱｕｖに乗算される。スケールファクタＳＦを、
大きくすれば高圧縮になり、小さくすれば低圧縮にな
る。The quantized coefficient Ruv is expressed by the following equation. Rounding round means rounding to the nearest integer. Ruv = round [Fuv / (SF · Quv)] The scale factor SF is multiplied by the quantization table Quv at the time of quantization. Scale factor SF
Higher compression results in higher compression, and smaller compression results in lower compression.
【００２４】符号化部１４は、量子化データＲｕｖに対
して符号化処理を行う。符号化処理は、ランレングス符
号化およびハフマン符号化を含む。ランレングス符号化
は、０の値が連続して続くようなデータに対して、高圧
縮を行うことができる。量子化データＲｕｖは、行列の
右下部分（高周波成分）に多くの０が集まりやすい。こ
の性質を利用して、量子化データの行列Ｒｕｖをジグザ
グスキャンでランレングス符号化を行えば、高圧縮を行
うことができる。ジグザグスキャンとは、低周波成分か
ら高周波成分へ向けて順次スキャンを行う方法である。The encoding unit 14 performs an encoding process on the quantized data Ruv. The encoding process includes run length encoding and Huffman encoding. The run-length encoding can perform high compression on data in which the value of 0 continues continuously. In the quantized data Ruv, many zeros tend to be collected in the lower right part (high-frequency component) of the matrix. By utilizing this property and performing run-length encoding of the matrix Ruv of quantized data by zigzag scanning, high compression can be performed. Zigzag scanning is a method of sequentially scanning from low frequency components to high frequency components.
【００２５】ランレングス符号化を行った後に、ハフマ
ン符号化を行い、圧縮データを生成する。以上のように
して、１フレーム内の全てのブロックについて圧縮デー
タを生成する。全ブロックの圧縮データを生成すれば、
１フレームのデジタル静止画像のＪＰＥＧ圧縮処理は終
了する。After the run length coding, Huffman coding is performed to generate compressed data. As described above, compressed data is generated for all blocks in one frame. If you generate compressed data for all blocks,
The JPEG compression processing of the digital still image of one frame ends.
【００２６】本実施例では、上記のＪＰＥＧ圧縮により
生成される画像データベースを用いる。既存のデータベ
ースは、多くがＪＰＥＧ圧縮により生成されている。次
に、このデータベースをデータ伸張し、任意の大きさの
画像（インデックス画像）を生成する方法を説明する。In this embodiment, the image database generated by the above JPEG compression is used. Most existing databases are generated by JPEG compression. Next, a method of decompressing this database to generate an image of any size (index image) will be described.
【００２７】図１は、本発明の実施例によるデジタル画
像伸張システムの構成を示すブロック図である。画像伸
張は、ブロック毎に伸張を行う。ＪＰＥＧ圧縮により生
成された圧縮データは、復号化部１に供給される。縮小
率ＲＴは、縮小部２、逆量子化部３、ＩＤＣＴ部４、ブ
ロック／ラスタ変換部５に供給される。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a digital image expansion system according to an embodiment of the present invention. Image expansion is performed for each block. The compressed data generated by the JPEG compression is supplied to the decoding unit 1. The reduction ratio RT is supplied to the reduction unit 2, the inverse quantization unit 3, the IDCT unit 4, and the block / raster conversion unit 5.
【００２８】縮小率ＲＴは、伸張により生成される画像
の大きさを決める。縮小率ＲＴが１であれば、通常の伸
張と同じであり、原画像がそのままの大きさで復元され
る。縮小率ＲＴが１／４であれば、原画像の１／４（面
積比）の大きさの画像が復元される。The reduction ratio RT determines the size of the image generated by the expansion. If the reduction ratio RT is 1, it is the same as normal expansion, and the original image is restored in its original size. If the reduction rate RT is 1/4, an image having a size of 1/4 (area ratio) of the original image is restored.
【００２９】復号化部１は、１ブロックの圧縮データ
を、ハフマン復号化およびランレングス復号化し、量子
化データＲｕｖを生成する。量子化データＲｕｖは、例
えば８×８の行列を形成する。ハフマン符号化およびラ
ンレングス符号化は可逆符号化であるので、復号化され
た量子化データＲｕｖはＪＰＥＧ圧縮した時の量子化デ
ータＲｕｖと全く同じである。The decoding unit 1 Huffman-decodes and run-length-decodes one block of compressed data to generate quantized data Ruv. The quantized data Ruv forms, for example, an 8 × 8 matrix. Since the Huffman coding and the run length coding are lossless coding, the decoded quantized data Ruv is exactly the same as the quantized data Ruv when JPEG-compressed.
【００３０】縮小部２は、量子化データＲｕｖの高周波
成分を切り捨て、小さな次元の行列に変換する。量子化
データＲｕｖは、ＤＣＴ係数を単に量子化したデータで
ある。したがって、量子化データＲｕｖとＤＣＴ係数Ｆ
ｕｖとでは、行列における各要素が示す周波数成分の意
味は同じである。各要素の周波数は、行列の行番号の大
きさおよび列番号の大きさに対応して高くなる。行番号
の大きさは、縦方向成分の周波数の高さをを表し、列番
号の大きさは横方向成分の周波数の高さを表す。高周波
成分を切り捨てるということは、行番号の大きな要素と
列番号の大きな要素を切り捨てることを意味する。The reduction unit 2 cuts off the high frequency component of the quantized data Ruv and converts it into a matrix of a small dimension. The quantized data Ruv is data in which DCT coefficients are simply quantized. Therefore, the quantized data Ruv and the DCT coefficient F
In uv, the meaning of the frequency component indicated by each element in the matrix is the same. The frequency of each element increases corresponding to the size of the row number and the column number of the matrix. The size of the row number represents the height of the frequency of the vertical component, and the size of the column number represents the height of the frequency of the horizontal component. Truncation of high-frequency components means truncation of elements with large row numbers and elements with column numbers.
【００３１】縮小部２が行列の大きさを縮小する割合
は、縮小率ＲＴにより決まる。例えば、縮小率ＲＴが１
であれば、８×８の行列がそのまま出力される。縮小率
ＲＴが１／４（面積比）であれば、８×８の行列が４×
４の行列に縮小され出力される。縮小された量子化デー
タＲｕｖは、逆量子化部３に供給される。The rate at which the reduction unit 2 reduces the size of the matrix is determined by the reduction rate RT. For example, the reduction rate RT is 1
If so, the 8 × 8 matrix is output as it is. If the reduction ratio RT is 1/4 (area ratio), the 8 × 8 matrix is 4 ×
It is reduced to a matrix of 4 and output. The reduced quantized data Ruv is supplied to the inverse quantization unit 3.
【００３２】逆量子化部３では、縮小された量子化デー
タＲｕｖが量子化テーブルＱｕｖとの積により逆量子化
演算され、ＤＣＴ係数Ｆｕｖに戻される。量子化テーブ
ルＱｕｖは、ＪＰＥＧ圧縮時に用いた量子化テーブルと
同じものを用いる。In the inverse quantization unit 3, the reduced quantized data Ruv is inversely quantized by the product of the quantization table Quv and returned to the DCT coefficient Fuv. As the quantization table Quv, the same quantization table used during JPEG compression is used.
【００３３】なお、逆量子化の際、量子化テーブルＱｕ
ｖには、スケールファクタＳＦが乗算される。 Ｆｕｖ＝Ｒｕｖ・（ＳＦ・Ｑｕｖ） なお、量子化テーブルＱｕｖおよびＤＣＴ係数Ｆｕｖの
大きさは、量子化データＲｕｖと同じであり、縮小率Ｒ
Ｔにより決まる。縮小率ＲＴが１であれば８×８の行列
であり、縮小率が１／４（面積比）であれば４×４の行
列である。In the inverse quantization, the quantization table Qu
v is multiplied by the scale factor SF. Fuv = Ruv · (SF · Quv) The size of the quantization table Quv and the DCT coefficient Fuv is the same as that of the quantized data Ruv, and the reduction ratio R
Determined by T. If the reduction rate RT is 1, it is an 8 × 8 matrix, and if the reduction rate is 1/4 (area ratio), it is a 4 × 4 matrix.
【００３４】逆離散コサイン変換（以下、ＩＤＣＴとい
う）部４は、ＤＣＴ係数Ｆｕｖに対してＩＤＣＴ処理を
行う。ＩＤＣＴ処理は、逆方向のＤＣＴ演算であり、周
波数領域から空間領域への変換を行い、画像データＩｕ
ｖを得る。ＤＣＴ係数Ｆｕｖを、コサイン係数行列Ｄと
転置コサイン係数行列Ｄt とで挟み、行列演算を行うこ
とによって伸張画像データＩｕｖを得る。The inverse discrete cosine transform (hereinafter referred to as IDCT) unit 4 performs IDCT processing on the DCT coefficient Fuv. The IDCT process is a DCT operation in the reverse direction, transforms the frequency domain into the spatial domain, and outputs the image data Iu.
Get v. The expanded image data Iuv is obtained by sandwiching the DCT coefficient Fuv with the cosine coefficient matrix D and the transposed cosine coefficient matrix D t and performing a matrix operation.
【００３５】Ｉ＝ＤＦＤt なお、コサイン係数行列Ｄと転置コサイン係数行列Ｄt
と画像データＩの大きさは、それぞれＤＣＴ係数Ｆと同
じであり、縮小率ＲＴにより決まる。縮小率ＲＴが１で
あれば８×８の行列であり、縮小率が１／４（面積比）
であれば４×４の行列である。I = DFD t The cosine coefficient matrix D and the transposed cosine coefficient matrix D t
And the size of the image data I are the same as the DCT coefficient F, and are determined by the reduction rate RT. If the reduction ratio RT is 1, it is an 8 × 8 matrix, and the reduction ratio is 1/4 (area ratio).
Then, it is a 4 × 4 matrix.
【００３６】この画像データＩが１ブロックのデータで
ある。１ブロックの大きさは、縮小率ＲＴにより異な
り、例えば８×８であったり４×４であったりする。こ
こまでが、ブロック毎の処理である。ブロック毎の画像
データＩは、ブロック／ラスタ変換部５に供給される。This image data I is one block of data. The size of one block differs depending on the reduction ratio RT, and is, for example, 8 × 8 or 4 × 4. The processing up to this point is the processing for each block. The image data I for each block is supplied to the block / raster conversion unit 5.
【００３７】ブロック／ラスタ変換部５は、画像データ
Ｉをブロック形式の並びからラスタ形式の並びに変換す
る。つまり、図２のラスタ／ブロック変換部１１とは逆
の処理を行い、ラスタ形式の画像データを生成する。ラ
スタ形式の画像データは、１フレームの画像データであ
り、表示装置に表示可能なデータ形式である。The block / raster conversion unit 5 converts the image data I from a block format array to a raster format array. That is, the process reverse to that of the raster / block conversion unit 11 in FIG. 2 is performed to generate image data in the raster format. The raster-format image data is one-frame image data and is a data format that can be displayed on a display device.
【００３８】次に、縮小部２およびＩＤＣＴ部４で行う
処理についてより詳しく説明する。図３は、画像の縮小
を行う場合のＤＣＴ係数の変換を示す。図３（Ａ）は、
ＤＣＴ処理が標準的な８×８ユニットで行われた場合の
ＤＣＴ係数の構成を示す。原画像が８×８ユニットの場
合、ＤＣＴ係数も８×８の行列で表示することができ
る。ＤＣＴ係数Ｆは、原画像の情報を周波数解析したも
のであり、左上のＦ00が横方向にも縦方向にも直流の成
分を示し、横方向に向かうＦi0は、横方向に関して、次
第に高周波成分を示す情報となる。Next, the processing performed by the reduction unit 2 and the IDCT unit 4 will be described in more detail. FIG. 3 shows the conversion of DCT coefficients when reducing an image. FIG. 3 (A)
The structure of the DCT coefficient when the DCT processing is performed by a standard 8 × 8 unit is shown. When the original image has 8 × 8 units, the DCT coefficient can also be displayed in an 8 × 8 matrix. The DCT coefficient F is obtained by frequency-analyzing the information of the original image. F 00 in the upper left indicates a direct current component in both the horizontal and vertical directions, and F i0 heading in the horizontal direction gradually increases in frequency in the horizontal direction. It becomes the information showing the component.
【００３９】また、縦方向に向かうＦ0jは、縦方向に関
して、次第に高周波成分を示す情報となる。画像情報に
とって低周波成分ほど重要な情報であり、高周波成分は
よりノイズ的な情報となる。Further, the vertical direction F 0j becomes information indicating a high frequency component gradually in the vertical direction. The lower frequency component is more important for the image information, and the higher frequency component is more noise-like information.
【００４０】今、画像を１／４（面積比）に縮小する場
合を考える。この場合、８×８のＤＣＴ係数から低周波
成分の４×４ユニットを取り出すことになる。図３
（Ｂ）は、図３（Ａ）の原画像のＤＣＴ係数からその低
周波成分を取り出した４×４の縮小画像のＤＣＴ係数で
ある。図３（Ａ）のＤＣＴ係数と図３（Ｂ）のＤＣＴ係
数の差は、高周波成分の有無である。Now, consider the case where the image is reduced to 1/4 (area ratio). In this case, the low frequency component 4 × 4 unit is extracted from the 8 × 8 DCT coefficient. FIG.
3B is the DCT coefficient of the 4 × 4 reduced image obtained by extracting the low-frequency component from the DCT coefficient of the original image of FIG. The difference between the DCT coefficient in FIG. 3A and the DCT coefficient in FIG. 3B is the presence or absence of a high frequency component.
【００４１】図３（Ａ）に示すＤＣＴ係数から、図３
（Ｂ）に示すＤＣＴ係数を得ると、原画像の情報として
重要な低周波成分はそのまま保持し、高周波成分のみを
切り捨てた画像情報が得られる。From the DCT coefficient shown in FIG.
When the DCT coefficient shown in (B) is obtained, the low frequency component important as the information of the original image is retained as it is, and the image information in which only the high frequency component is cut off is obtained.
【００４２】図４は、ＤＣＴ係数から画像データを再現
するために用いられるコサイン係数行列を示す。図４
（Ａ）は８×８ユニットのコサイン係数行列を示し、図
４（Ｂ）は４×４ユニットのコサイン係数行列を示す。
図３（Ａ）の８×８ユニットのＤＣＴ係数をそのままの
大きさで再現する時には、図４（Ａ）に示す８×８ユニ
ットのコサイン係数行列が用いられる。FIG. 4 shows a cosine coefficient matrix used for reproducing image data from DCT coefficients. FIG.
(A) shows an 8 × 8 unit cosine coefficient matrix, and FIG. 4 (B) shows a 4 × 4 unit cosine coefficient matrix.
When the 8 × 8 unit DCT coefficient of FIG. 3A is reproduced with the same size, the 8 × 8 unit cosine coefficient matrix shown in FIG. 4A is used.
【００４３】縮小した画像を得るためには、まず、図１
の縮小部２で高周波成分を切り捨てるため行列の縮小を
行い、４×４ユニットの量子化データを得る。その後、
逆量子化部３で逆量子化を行い、図３（Ｂ）に示す４×
４ユニットのＤＣＴ係数を得る。その後、図４（Ｂ）に
示す４×４ユニットのコサイン係数行列が用いて、ＩＤ
ＣＴ処理を行う。In order to obtain a reduced image, first, referring to FIG.
The reduction unit 2 reduces the matrix to cut off high-frequency components and obtains quantized data of 4 × 4 units. afterwards,
Inverse quantization is performed by the inverse quantization unit 3, and 4 × shown in FIG.
Obtain a DCT coefficient of 4 units. Then, using the 4 × 4 unit cosine coefficient matrix shown in FIG.
Perform CT processing.
【００４４】図３（Ｂ）に示す縮小画像のＤＣＴ係数
に、図４（Ｂ）に示す４×４ユニットのコサイン係数行
列を用いてＩＤＣＴ処理を行なえば、４×４の画像デー
タが得られる。この画像情報は、原画像の低周波成分を
そのまま保存しているため、原画像に忠実な縮小画像と
なる。4 × 4 image data is obtained by performing IDCT processing on the DCT coefficient of the reduced image shown in FIG. 3B using the cosine coefficient matrix of 4 × 4 units shown in FIG. 4B. . Since this image information stores the low-frequency component of the original image as it is, it becomes a reduced image that is faithful to the original image.
【００４５】図４（Ｂ）の４×４ユニットのコサイン係
数行列は、図４（Ａ）の８×８ユニットのコサイン係数
行列と要素が重複している。４×４ユニットは、８×８
ユニットの奇数行と奇数列の要素を用いて構成される。
この性質を利用すれば、縮小率ＲＴが１／２2nのときに
は、コサイン係数行列を容易に作成することができる。The element of the 4 × 4 unit cosine coefficient matrix of FIG. 4B overlaps with the 8 × 8 unit cosine coefficient matrix of FIG. 4A. 4x4 units are 8x8
It is constructed using elements in odd rows and columns of units.
By using this property, the cosine coefficient matrix can be easily created when the reduction ratio RT is 1/2 2n .
【００４６】図５は、図１のデジタル画像伸張システム
を用いて、インデックス検索を行う方法を示すフローチ
ャートである。ユーザは、画像データベースを基に、イ
ンデックス画像を参照しながら画像検索を行うことがで
きる。所望の画像を見つけたら、その後、その画像を復
元すればよい。FIG. 5 is a flow chart showing a method for index search using the digital image expansion system of FIG. The user can perform an image search while referring to the index image based on the image database. Once the desired image is found, then that image can be restored.
【００４７】ステップＳ１では、ユーザまたはシステム
からの表示コマンドを受け付ける。表示コマンドは、目
的画像をインデックス画像として表示するコマンドと、
目的画像を原画像として表示するコマンドを含む。In step S1, a display command from the user or the system is accepted. The display command is a command to display the target image as an index image,
Contains a command to display the target image as the original image.
【００４８】ステップＳ２では、コマンドの種類を識別
する。インデックス画像としての表示であれば、ステッ
プＳ３へ進む。ステップＳ３では、縮小率ＲＴを１／４
に設定する。ステップＳ４では、縮小率ＲＴを１／４と
して圧縮データの伸張を行い、表示装置に表示し、処理
を終了する。In step S2, the type of command is identified. If it is a display as an index image, the process proceeds to step S3. In step S3, the reduction ratio RT is set to 1/4.
Set to. In step S4, the reduction rate RT is set to 1/4, the compressed data is decompressed, displayed on the display device, and the process ends.
【００４９】ステップＳ２において、表示コマンドが原
画像の表示のためのコマンドであると判断されれば、ス
テップＳ５へ進む。ステップＳ５では、縮小率ＲＴを１
に設定する。ステップＳ６では、縮小率ＲＴを１として
圧縮データの伸張を行い、表示装置に表示し、処理を終
了する。If it is determined in step S2 that the display command is a command for displaying the original image, the process proceeds to step S5. In step S5, the reduction rate RT is set to 1
Set to. In step S6, the reduction rate RT is set to 1 and the compressed data is decompressed, displayed on the display device, and the process ends.
【００５０】以上は、画像を縮小して表示する場合につ
いて説明した。画像を縮小する場合には、縮小率ＲＴを
１から０の間にすればよい。次に、画像を拡大する場合
について説明する。画像を拡大する場合には、縮小率Ｒ
Ｔを１より大きくすればよい。The case where the image is reduced and displayed has been described above. When reducing the image, the reduction ratio RT may be set between 1 and 0. Next, a case of enlarging an image will be described. When enlarging the image, the reduction ratio R
It is sufficient to make T larger than 1.
【００５１】図６は、画像を拡大する場合のＤＣＴ処理
を説明するための図である。図６（Ａ）は原画像が４×
４ユニットの画像である場合のＤＣＴ係数を示す。この
４×４ユニットのＤＣＴ係数から８×８ユニットの画像
を再現する場合を考える。FIG. 6 is a diagram for explaining the DCT process when enlarging an image. The original image is 4 × in FIG.
The DCT coefficient in the case of an image of 4 units is shown. Consider a case where an image of 8 × 8 units is reproduced from the DCT coefficient of 4 × 4 units.
【００５２】図６（Ａ）に示す４×４ユニットのＤＣＴ
係数から８×８ユニットの画像を再現する場合には、図
６（Ｂ）に示すように、図１の縮小部２で高周波成分と
して０を追加し、８×８ユニットのＤＣＴ係数を作成す
る。この処理は、縮小率ＲＴに合わせ、０を追加するだ
けであるので、極めて簡単に行なうことができる。4 × 4 unit DCT shown in FIG. 6 (A)
When an image of 8 × 8 units is reproduced from the coefficients, as shown in FIG. 6B, 0 is added as a high frequency component in the reduction unit 2 of FIG. 1 to create a DCT coefficient of 8 × 8 units. . This processing can be performed extremely easily because only 0 is added in accordance with the reduction rate RT.
【００５３】図６（Ｂ）に示す拡大したＤＣＴ係数に対
し、図４（Ａ）に示す８×８ユニットのコサイン係数行
列を用いて図１のＩＤＣＴ部４でＩＤＣＴ処理を行なえ
ば、８×８ユニットの画像データが得られる。If IDCT processing is performed by the IDCT unit 4 of FIG. 1 on the enlarged DCT coefficient shown in FIG. 6B using the cosine coefficient matrix of 8 × 8 units shown in FIG. 4A, 8 × is obtained. Image data of 8 units can be obtained.
【００５４】次に、本実施例のデジタル画像伸張システ
ムを用いることの効果を説明する。本実施例では、デー
タベースが画像の圧縮データのみを保持すればよい。縮
小画像（インデックス画像）用または拡大画像用のデー
タを保持しなくてよいので、保持するデータ量を増やさ
ずに縮小画像または拡大画像を生成することができる。Next, the effect of using the digital image expansion system of this embodiment will be described. In this embodiment, the database only needs to hold the compressed image data. Since it is not necessary to hold the data for the reduced image (index image) or the enlarged image, it is possible to generate the reduced image or the enlarged image without increasing the amount of data to be held.
【００５５】また、従来の方法として、圧縮データを伸
張して原画像を生成した後に、縮小処理を行い縮小画像
を生成する方法がある。この場合の処理時間は、原画像
の伸張時間に加え、縮小処理の時間が加算される。本実
施例により、縮小画像を生成する時間は、原画像の伸張
時間よりも短い。その理由を、次に説明する。Further, as a conventional method, there is a method of decompressing compressed data to generate an original image, and then performing reduction processing to generate a reduced image. The processing time in this case is the time required for reduction processing in addition to the time required for expansion of the original image. According to this embodiment, the time for generating the reduced image is shorter than the decompression time for the original image. The reason will be described next.
【００５６】図１のデジタル画像伸張システムにおい
て、縮小部２および縮小率ＲＴがなければ通常のＪＰＥ
Ｇ伸張と同じである。縮小部２は、上記の通り、行列を
単純に縮小するか拡大するかであるから、処理時間は他
の処理部に比べれば無視できるほど小さい。伸張システ
ムの中では、ＩＤＣＴ部４の処理時間が他に比べて極端
に長い。したがって、ＩＤＣＴ部４の処理時間が伸張シ
ステムの処理時間を決めると言っても過言ではない。そ
こで、ＩＤＣＴ部４の処理時間を主に説明する。In the digital image expansion system of FIG. 1, if there is no reduction unit 2 and reduction ratio RT, a normal JPE is used.
Same as G stretch. As described above, the contracting unit 2 simply contracts or expands the matrix, so that the processing time is negligibly short compared to other processing units. In the decompression system, the processing time of the IDCT unit 4 is extremely long compared to the others. Therefore, it is no exaggeration to say that the processing time of the IDCT unit 4 determines the processing time of the expansion system. Therefore, the processing time of the IDCT unit 4 will be mainly described.
【００５７】本実施例のデジタル画像伸張システムによ
り、原画像を伸張する場合と縮小画像を伸張する場合の
両者の処理時間を比較する。まず、原画像の伸張する場
合を説明する。この場合の縮小率ＲＴは１である。縮小
部２は、８×８の量子化データを素通りで出力する。With the digital image decompression system of this embodiment, the processing times of decompressing the original image and decompressing the reduced image are compared. First, the case of expanding the original image will be described. The reduction ratio RT in this case is 1. The reduction unit 2 outputs the 8 × 8 quantized data as is.
【００５８】逆量子化部３では、以下の演算を行う。 乗算 ６４（＝８×８）回 続いて、ＩＤＣＴ部４では、以下の演算を行う。ここで
は、通常のＩＤＣＴアルゴリズムを用いる場合を示す。The inverse quantizer 3 performs the following calculation. Multiplication 64 (= 8 × 8) times Subsequently, the IDCT unit 4 performs the following calculation. Here, a case where a normal IDCT algorithm is used is shown.
【００５９】乗算 １０２４回 加算 ８９６回 次に、縮小画像の伸張する場合を説明する。縮小率ＲＴ
が１／４（面積比）のときを例に示す。縮小部２は、行
列の縮小を行い４×４の量子化データを出力する。Multiplication 1024 times Addition 896 times Next, the case of expanding a reduced image will be described. Reduction ratio RT
Is 1/4 (area ratio) as an example. The reduction unit 2 reduces the matrix and outputs 4 × 4 quantized data.
【００６０】逆量子化部３では、以下の演算を行う。 乗算 １６（＝４×４）回 続いて、ＩＤＣＴ部４では、以下の演算を行う。The inverse quantizer 3 performs the following calculation. Multiplication 16 (= 4 × 4) times Subsequently, the IDCT unit 4 performs the following calculation.
【００６１】乗算 １２８回 加算 ９６回 以上のように、生成する画像が小さいほど、言い換えれ
ば、演算を行う行列の大きさが小さいほど、演算回数は
減り、処理時間は短くなる。特に、ＩＤＣＴ部４では、
縮小画像の処理時間が原画像の約１／１０になる。本実
施例によれば、縮小画像を高速に伸張することができ
る。Multiplication 128 times Addition 96 times As described above, the smaller the image to be generated, in other words, the smaller the size of the matrix used for the calculation, the smaller the number of calculations and the shorter the processing time. Especially, in the IDCT unit 4,
The processing time of the reduced image is about 1/10 of the original image. According to this embodiment, the reduced image can be expanded at high speed.
【００６２】なお、図１の縮小部２は、逆量子化部３と
ＩＤＣＴ部４の間に設けてもよい。ただし、その場合
は、逆量子化部３において演算する行列の大きさが小さ
くならないので、逆量子化部３における時間短縮は望め
ない。The reduction unit 2 of FIG. 1 may be provided between the dequantization unit 3 and the IDCT unit 4. However, in that case, the size of the matrix calculated in the dequantization unit 3 does not become small, and therefore the time reduction in the dequantization unit 3 cannot be expected.
【００６３】１ブロックの大きさが８×８画素の場合、
縮小率ＲＴは、ｎ2 ／６４に設定することができる。ｎ
は正の整数である。ｎ＝８にすれば原画像の伸張ができ
る。図４（Ａ）、（Ｂ）に示したように、コサイン係数
行列を容易に作成することができるとの理由から、縮小
率ＲＴ＝１／２2nの伸張を行うのが好ましい。複雑なハ
ードウエアなしで実現できる。When the size of one block is 8 × 8 pixels,
Reduction ratio RT may be set to n 2/64. n
Is a positive integer. If n = 8, the original image can be expanded. As shown in FIGS. 4A and 4B, it is preferable to perform the expansion at the reduction ratio RT = 1/2 2n because the cosine coefficient matrix can be easily created. It can be realized without complicated hardware.
【００６４】図１の復号化部１と逆量子化部３は、ＪＰ
ＥＧ圧縮方式に対応させるためのものであり、必ずしも
必要でない。本実施例の本質は、縮小部２とＩＤＣＴ部
４の組み合わせである。The decoding unit 1 and the inverse quantization unit 3 shown in FIG.
This is for adapting to the EG compression method and is not always necessary. The essence of this embodiment is a combination of the reduction unit 2 and the IDCT unit 4.
【００６５】以上実施例に沿って本発明を説明したが、
本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種
々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に
自明であろう。The present invention has been described above with reference to the embodiments.
The present invention is not limited to these. For example, it will be apparent to those skilled in the art that various modifications, improvements, combinations, and the like can be made.
【００６６】[0066]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像の圧縮データを基にして種々の大きさの画像に伸張
することができる。異なる大きさの画像を生成する際、
別の圧縮データを用意する必要がないので、用意するデ
ータの量は少なくて済む。特に、縮小画像を生成する場
合には、ＤＣＴ係数ブロックが小さくなるので、逆量子
化またはＩＤＣＴのための処理時間が短くなり、高速な
伸張が実現できる。As described above, according to the present invention,
Images of various sizes can be decompressed based on the compressed data of the images. When generating images of different sizes,
Since it is not necessary to prepare separate compressed data, the amount of prepared data can be small. In particular, when a reduced image is generated, the DCT coefficient block becomes small, so the processing time for inverse quantization or IDCT becomes short, and high-speed decompression can be realized.
【図１】本発明の実施例によるデジタル画像伸張システ
ムの構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a digital image expansion system according to an embodiment of the present invention.
【図２】ＪＰＥＧ圧縮処理を示すためのブロック図であ
る。FIG. 2 is a block diagram showing a JPEG compression process.
【図３】画像の縮小を行う場合のＤＣＴ係数の変換を示
す。図３（Ａ）は原画像のＤＣＴ係数（８×８）の構成
を示す図であり、図３（Ｂ）は縮小画像のＤＣＴ係数
（４×４）の構成を示す図である。FIG. 3 shows conversion of DCT coefficients when reducing an image. FIG. 3A is a diagram showing the configuration of the DCT coefficient (8 × 8) of the original image, and FIG. 3B is a diagram showing the configuration of the DCT coefficient (4 × 4) of the reduced image.
【図４】ＤＣＴ係数から画像データを再現するために用
いられるコサイン係数行列を示す。図４（Ａ）は８×８
ユニットのコサイン係数行列を示す図であり、図４
（Ｂ）は４×４ユニットのコサイン係数行列を示す図で
ある。FIG. 4 shows a cosine coefficient matrix used to reproduce image data from DCT coefficients. 8 × 8 in FIG.
5 is a diagram showing a cosine coefficient matrix of a unit, and FIG.
(B) is a diagram showing a 4 × 4 unit cosine coefficient matrix.
【図５】図１のデジタル画像伸張システムを用いてイン
デックス検索を行う方法を示すフローチャートである。5 is a flowchart showing a method of performing an index search using the digital image expansion system of FIG.
【図６】画像の拡大を行う場合のＤＣＴ係数の変換を示
す。図６（Ａ）は原画像のＤＣＴ係数（４×４）の構成
を示す図であり、図６（Ｂ）は拡大画像のＤＣＴ係数
（８×８）の構成を示す図である。FIG. 6 shows conversion of DCT coefficients when enlarging an image. FIG. 6A is a diagram showing the configuration of the DCT coefficient (4 × 4) of the original image, and FIG. 6B is a diagram showing the configuration of the DCT coefficient (8 × 8) of the enlarged image.
【符号の説明】 １ 復号化部 ２ 縮小部 ３ 逆量子化部 ４ 逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）部 ５ ブロック／ラスタ変換部 １１ ラスタ／ブロック変換部 １２ 離散コサイン変換（ＤＣＴ）部 １３ 量子化部 １４ 符号化部[Description of Codes] 1 Decoding unit 2 Reduction unit 3 Inverse quantization unit 4 Inverse discrete cosine transform (IDCT) unit 5 Block / raster transform unit 11 Raster / block transform unit 12 Discrete cosine transform (DCT) unit 13 Quantization unit 14 Encoding section
Claims (4)
データを伸張することにより画像を復元するデジタル画
像伸張システムであって、 ブロック単位の圧縮データをハフマン復号化し離散コサ
イン変換（ＤＣＴ）係数ブロックを生成する復号化手段
（１）と、 外部から指示される拡大縮小率に応じて、前記復号化手
段により生成されるＤＣＴ係数ブロックを所定の大きさ
に変換する拡大縮小手段（２）と、 前記拡大縮小手段により変換されるＤＣＴ係数ブロック
を逆量子化する逆量子化手段（３）と、 前記逆量子化手段により逆量子化されるＤＣＴ係数ブロ
ックを逆ＤＣＴし、ブロック単位の画像データを生成す
る逆ＤＣＴ手段（４）と、 前記逆ＤＣＴ手段により生成されるブロック単位の画像
データをラスタ形式の画像データに変換するブロック／
ラスタ変換手段（５）とを有するデジタル画像伸張シス
テム。1. A digital image decompression system for decompressing image data by decompressing the compressed image data for each block, wherein Huffman decoding is performed on the compressed data in block units to obtain a discrete cosine transform (DCT) coefficient block. A decoding means (1) for generating; a scaling means (2) for converting the DCT coefficient block generated by the decoding means into a predetermined size in accordance with a scaling rate designated from the outside; Dequantizing means (3) for dequantizing the DCT coefficient block transformed by the enlarging / reducing means, and inverse DCT of the DCT coefficient block dequantized by the dequantizing means to generate image data in block units. Inverse DCT means (4) for converting the block unit image data generated by the inverse DCT means into raster format image data Block /
A digital image expansion system comprising a raster conversion means (5).
データを伸張することにより画像を復元するデジタル画
像伸張システムであって、 ブロック単位の圧縮データをハフマン復号化し離散コサ
イン変換（ＤＣＴ）係数ブロックを生成する復号化手段
（１）と、 前記復号化手段により生成されるＤＣＴ係数ブロックを
逆量子化する逆量子化手段（３）と、 外部から指示される拡大縮小率に応じて、前記逆量子化
手段により逆量子化されるＤＣＴ係数ブロックを所定の
大きさに変換する拡大縮小手段（２）と、 前記拡大縮小手段により変換されるＤＣＴ係数ブロック
を逆ＤＣＴし、ブロック単位の画像データを生成する逆
ＤＣＴ手段（４）と、 前記逆ＤＣＴ手段により生成されるブロック単位の画像
データをラスタ形式の画像データに変換するブロック／
ラスタ変換手段（５）とを有するデジタル画像伸張シス
テム。2. A digital image decompression system for decompressing image data by decompressing compressed data for each block, wherein Huffman decoding is performed on the compressed data in block units to obtain a discrete cosine transform (DCT) coefficient block. Decoding means (1) for generation, dequantization means (3) for dequantizing the DCT coefficient block generated by the decoding means, and the dequantization in accordance with the scaling rate externally instructed. Scaling means (2) for transforming the DCT coefficient block inversely quantized by the digitizing means into a predetermined size, and inverse DCT of the DCT coefficient block transformed by the scaling means to generate image data in block units. Inverse DCT means (4) for converting the block unit image data generated by the inverse DCT means into raster format image data Block /
A digital image expansion system comprising a raster conversion means (5).
る拡大縮小率に応じて、ＤＣＴ係数ブロックの高周波成
分を切り捨てＤＣＴ係数ブロックを所定の大きさに縮小
する請求項１または２記載のデジタル画像伸張システ
ム。3. The digital according to claim 1, wherein the scaling means truncates high frequency components of the DCT coefficient block and scales down the DCT coefficient block to a predetermined size according to a scaling rate designated from the outside. Image expansion system.
る拡大縮小率に応じて、ＤＣＴ係数ブロックに高周波成
分として０を付加してＤＣＴ係数ブロックを所定の大き
さに拡大する請求項１または２記載のデジタル画像伸張
システム。4. The enlargement / reduction unit enlarges the DCT coefficient block to a predetermined size by adding 0 as a high-frequency component to the DCT coefficient block according to an enlargement / reduction rate designated from the outside. 2. The digital image expansion system described in 2.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2520196A JPH09219861A (en) | 1996-02-13 | 1996-02-13 | Digital image expansion system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2520196A JPH09219861A (en) | 1996-02-13 | 1996-02-13 | Digital image expansion system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09219861A true JPH09219861A (en) | 1997-08-19 |
Family
ID=12159346
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2520196A Withdrawn JPH09219861A (en) | 1996-02-13 | 1996-02-13 | Digital image expansion system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09219861A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7526030B2 (en) | 1997-11-05 | 2009-04-28 | Sony Corporation | Digital signal conversion method and digital signal conversion device |
| KR101005725B1 (en) * | 2008-06-30 | 2011-01-06 | (주)씨앤에스 테크놀로지 | Method of video bit rate adjustment using residual AC signal omission |
-
1996
- 1996-02-13 JP JP2520196A patent/JPH09219861A/en not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US7593464B2 (en) | 1997-11-05 | 2009-09-22 | Sony Corporation | Information processing apparatus and method, and program storage medium |
| KR101005725B1 (en) * | 2008-06-30 | 2011-01-06 | (주)씨앤에스 테크놀로지 | Method of video bit rate adjustment using residual AC signal omission |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20030506 |