JPH10191322A - 画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、画像復号化方法、及び媒体 - Google Patents

画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、画像復号化方法、及び媒体

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JPH10191322A
JPH10191322A JP26246597A JP26246597A JPH10191322A JP H10191322 A JPH10191322 A JP H10191322A JP 26246597 A JP26246597 A JP 26246597A JP 26246597 A JP26246597 A JP 26246597A JP H10191322 A JPH10191322 A JP H10191322A
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幸一 畑
Minoru Eito
稔 栄藤
Takeshi Ankei
武志 安慶
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Abstract

(57)【要約】 【課題】多値画像を効率良く符号化することが出来ない
という課題。 【解決手段】被符号化画像である対象多値画像からダイ
ナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手段10
101と、そのダイナミックレンジを符号化し、ダイナ
ミックレンジ符号化データとして出力するダイナミック
レンジ符号化手段10105と、上記対象多値画像から
平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段10102
と、その平滑化関数に対応した多値2値変換基準に基づ
いて、上記多値画像を2値画像に変換する多値2値変換
手段10103と、その2値画像を符号化し、2値画像
符号化データとして出力する2値画像符号化手段101
04と、上記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化
データとして出力する平滑化関数符号化手段10106
とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の伝送・蓄積
に利用出来る、画像符号化装置、画像復号化装置、画像
符号化方法、画像復号化方法、及び媒体に関するもので
ある。
【0002】
【従来の技術】従来、画像を合成する際、物体の輝度の
他にアルファ値と呼ばれる物体の占有領域や透過度を示
す情報を付加する場合がある。このアルファ値は画素毎
に定められ、1では不透過もしくは占有、0では完全透
過もしくは不占有を意味する。すなわちある物体の画像
を背景画像にはめ込む際には、アルファ値が必要とな
る。以下、このアルファ値のみを持つ画像をアルファプ
レーンと呼ぶ。
【0003】なお、アルファ値は、雲、すりガラスなど
の場合では、[0、1]の中間値で表す。
【0004】一般のアルファプレーンの符号化には、J
PEG方式と同様に、波形符号化が用いられている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】しかし、多くのアルフ
ァプレーンには、ほとんどが一様な部分でその境界部分
に中間値が分布しているという性質がある。
【0006】従って、そのようなアルファプレーンは、
境界部分で高周波成分を含むので、従来の様な波形符号
化では効率的な符号化が難しいと言う課題が有った。
【0007】本発明は、この様な従来の課題を考慮し、
中間値の分布を解析し、その分布を近似する平滑化関数
と、最大値と最小値の2値しか持たない2値基底画像と
をそれぞれ符号化することにより、従来に比べてより一
層効率的な符号化が行える画像符号化装置とその復号化
装置、画像符号化方法とその復号化方法、及びその実行
プログラムを記録した媒体を提供することを目的とす
る。
【0008】
【課題を解決するための手段】請求項1記載の本発明
は、被符号化画像である対象多値画像と平滑化関数とを
入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値画像から2
値画像を生成する多値2値変換手段と、前記2値画像を
符号化し、2値画像符号化データとして出力する2値画
像符号化手段と、前記平滑化関数を符号化し、平滑化関
数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段と
を備え、前記平滑化関数は、前記2値画像にその平滑化
関数を適用したとしたら元の多値画像が実質的に再現で
きる様に調整された関数であることを特徴とする画像符
号化装置である。
【0009】又、請求項3記載の本発明は、被符号化画
像である対象多値画像から平滑化関数を推定する平滑化
関数推定手段と、前記推定された平滑化関数に対応した
多値2値変換基準に基づいて、前記多値画像を2値画像
に変換する多値2値変換手段と、前記2値画像を符号化
し、2値画像符号化データとして出力する2値画像符号
化手段と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑
化関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手
段とを備えた画像符号化装置である。
【0010】又、請求項4記載の本発明は、被符号化画
像である対象多値画像から2値画像を生成する多値2値
変換手段と、前記2値画像を符号化し、2値画像符号化
データとして出力する2値画像符号化手段と、前記2値
画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成する平滑
化関数生成手段と、前記平滑化関数を符号化し、平滑化
関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段
とを備えた画像符号化装置である。
【0011】又、請求項5記載の本発明は、前記平滑化
関数は、近傍画素の2値パターンとそれに対する置換値
からなる1以上のテーブルで表現されることを特徴とす
る請求項4記載の画像符号化装置である。
【0012】又、請求項6記載の本発明は、前記2値画
像を前記平滑化関数で平滑化して、多値画像を生成する
2値多値変換手段と、前記2値多値変換手段により生成
された多値画像と、前記多値2値変換手段において変換
対象となった前記多値画像との残差成分を符号化する残
差成分符号化手段とを更に備えた請求項4記載の画像符
号化装置である。
【0013】又、請求項7記載の本発明は、被符号化画
像である対象多値画像に対応した多値2値変換基準に基
づいて、前記多値画像を2値画像に変換する多値2値変
換手段と、前記2値画像に適用したとしたら元の多値画
像が実質的に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関
数推定手段と、前記2値画像を符号化し、2値画像符号
化データとして出力する2値画像符号化手段と、前記推
定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化デー
タとして出力する平滑化関数符号化手段とを備えた画像
符号化装置である。
【0014】又、請求項9記載の本発明は、請求項1、
3、4、又は7記載の画像符号化装置により符号化され
た各種符号化データを入力とする手段と、前記符号化デ
ータの内、前記2値画像符号化データを復号化し、2値
画像を得る2値画像復号化手段と、前記符号化データの
内、前記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関
数を得る平滑化関数復号化手段と、前記復号化された2
値画像を前記復号化された平滑化関数により平滑化し
て、多値画像を得る2値多値変換手段とを備えた画像復
号化装置である。
【0015】又、請求項10記載の本発明は、請求項8
記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化デ
ータを入力とする手段と、前記符号化データの内、前記
2値画像符号化データを復号化し、2値画像を得る2値
画像復号化手段と、前記符号化データの内、前記平滑化
関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化
関数復号化手段と、前記符号化データの内、前記ダイナ
ミックレンジ符号化データを復号化し、ダイナミックレ
ンジを得るダイナミックレンジ復号化手段と、前記復号
化された2値画像を前記復号化された平滑化関数により
平滑化し、前記復号化されたダイナミックレンジで画素
値変換し、多値画像を得る2値多値変換手段とを備えた
画像復号化装置である。
【0016】又、請求項11記載の本発明は、請求項5
記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化デ
ータを入力とする手段と、前記符号化データの内、前記
2値画像符号化データを復号化し、2値画像を得る2値
画像復号化手段と、前記符号化データの内、前記平滑化
関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化
関数復号化手段と、前記復号化された2値画像を前記復
号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得
る2値多値変換手段とを備え、前記復号化された平滑化
関数は 近傍画素の2値パターンとそれに対する置換値
からなる1以上のテーブルで表現される画像復号化装置
である。
【0017】又、請求項13記載の本発明は、請求項6
記載の画像符号化装置により符号化された各種符号化デ
ータを入力とする手段と、前記符号化データの内、前記
2値画像符号化データを復号化し、2値画像を得る2値
画像復号化手段と、前記符号化データの内、前記平滑化
関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る平滑化
関数復号化手段と、前記復号化された2値画像を前記復
号化された平滑化関数により平滑化して、多値画像を得
る2値多値変換手段と、前記残差成分を復号化する残差
成分復号化手段とを備え、前記2値多値変換手段からの
出力に前記復号化された残差成分を加算することにより
出力画像を得る画像復号化装置である。
【0018】
【発明の実施の形態】以下、本発明にかかる実施の形態
について図面を参照しながら説明する。 (実施の形態1)図1は本発明の第1の実施の形態であ
る画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同図
を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【0019】同図において、ダイナミックレンジ推定手
段(10101)は、対象多値画像を入力とし、多値画
像の最大領域の画素値と2番目に大きい領域の画素値を
抽出し、ダイナミックレンジとして出力する手段であ
る。
【0020】平滑化関数推定手段(10102)は、多
値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の
輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【0021】多値2値変換手段(10103)は、上記
ダイナミックレンジを利用して輝度変換し、対応する復
号化装置側で、上記と同じ平滑化関数を用いて平滑化し
たとした場合に、元の多値画像を良く近似する様に予め
決められた多値2値変換基準としての閾値を用いて、多
値画像から2値画像を生成する手段である。尚、この閾
値を用いた閾値処理は、以下の動作説明において詳細に
述べる。又、平滑化関数数体手段102により、多値画
像に応じて推定された平滑化関数は、対応する復号化装
置側で、対応する2値画像にその平滑化関数を適用した
としたら元の多値画像が実質的又は近似的に再現できる
様に調整された関数である。
【0022】ダイナミックレンジ符号化手段(1010
5)は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データ
を出力する手段である。
【0023】平滑化関数符号化手段(10106)は、
平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段で
ある。
【0024】2値画像符号化手段(10104)は、2
値画像を符号化し、符号化データを出力する手段であ
る。
【0025】以上のように構成された本実施の形態の画
像符号化装置の動作を、図1〜図9を用いて以下で説明
しながら、本発明の画像符号化方法の一実施の形態につ
いても同時に述べる。
【0026】ここで、図2は、対象多値画像(1020
1)を示す図である。又、図3は、図2中に示すA−B
線上における画素値の分布図である。図2に示す様に、
黒の画素値を255とし、白の画素値を0とした。
【0027】ダイナミックレンジ推定手段(1010
1)では、多値画像の最大領域の画素値と2番目に大き
い領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、
最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態
では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Dmaxと
最小値Dminを抽出する。
【0028】平滑化関数推定手段(10102)を図4
に示す。
【0029】同図に示す様に、x方向フィルタリング
(10301)では、x方向フィルタ(10401)を
画像上走査し、作用させて、画像中のx方向の勾配を検
出する。
【0030】y方向フィルタリング(10302)で
は、y方向フィルタ(10402)を画像上走査し、作
用させて、画像中のy方向の勾配を検出する。
【0031】勾配検出(10303)では、x方向フィ
ルタリング(10301)で得られたx方向の勾配dx
(i,j)と、y方向フィルタリング(10302)で
得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、数1に
より勾配d(i,j)を検出する。但し、(i,j)
は、画像上の座標を表す。
【0032】
【数1】
【0033】勾配方向検出(10304)では、x方向
フィルタリング(10301)で得られたx方向の勾配
dx(i,j)と、y方向フィルタリング(1030
2)で得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、
数2により勾配方向θ(i,j)を検出する。但し、
(i,j)は、画像上の座標を表す。
【0034】
【数2】
【0035】非極大値抑制(10305)では、図5に
示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基
準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を1、
窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の
画像を0にした画像を作成する。
【0036】平均勾配検出(10306)では、非極大
値抑制(10305)で得られた2値画像の1の画素の
座標に対応する、勾配検出(10303)で得られた勾
配の平均を計算し、平均勾配d'aveを得る。さらに、ダ
イナミックレンジ推定手段(10101)で検出された
画素値の最大値Dmaxと最小値Dminを用いて、数3によ
り正規化平均勾配を再計算し、daveを得る。
【0037】
【数3】
【0038】平滑化関数選択手段(10307)では、
平均勾配daveにより、図6に示すように平滑化フィル
タを選択する。図6の平滑化フィルタ1の詳細を図7に
示す。図7において、丸で囲んだ箇所は、平滑化の対象
となる画素位置を示す。画像を走査しながら、フィルタ
1(10601)の畳み込み結果、フィルタ2(106
02)の畳み込み結果、フィルタ3(10603)の畳
み込み結果、フィルタ4(10604)の畳み込み結果
をそれぞれ計算し、4つのフィルタの最小値を平滑化フ
ィルタ1の結果とする。図7のa、b、c、d、e、
f、g、hは、それぞれ0.5とする。平滑化フィルタ
2は、平滑化フィルタ1を作用させた後、平滑化フィル
タ1を作用させるフィルタである。
【0039】平滑化フィルタ3は、平滑化フィルタ2を
作用させた後、平滑化フィルタ1を作用させるフィルタ
である。daveが、191より大きい場合は、画像の勾
配はステップエッジと考えられるので、平滑化フィルタ
は平滑化を行わないものとする。また、daveが10よ
り小さい場合は、画像の勾配はないと考えられるので、
平滑化フィルタは、平滑化を行わないものとする。
【0040】多値2値変換手段(10103)では、平
滑化関数推定手段(10102)で、推定された平滑化
関数の特性を考慮し、多値画像を255と0の2値しか
持たない2値画像に変換する。平滑化フィルタ1、平滑
化フィルタ2、平滑化フィルタ3の1次元のステップに
対する応答は、図8に示すようになるので、平滑化フィ
ルタ1、平滑化フィルタ2、平滑化フィルタ3に対応す
る多値2値変換は図9に示すような閾値処理となる。し
たがって、多値2値変換手段(10103)では、図9
の閾値処理を多値画像に適用する。
【0041】2値画像符号化手段(10104)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化を用
いて符号化し、符号化データを出力する。
【0042】平滑化関数符号化手段(10106)で
は、平滑化関数推定手段(10102)で推定された平
滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。本実施
の形態の場合は、3つの平滑化関数から選択されるの
で、平滑化関数の識別番号を符号化し、符号化データを
出力する。
【0043】ダイナミックレンジ符号化手段(1010
5)では、ダイナミックレンジ推定手段(10101)
で得られたDmax、Dminを、それぞれ符号化し、符号化
データを出力する。
【0044】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似す
る平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する
2値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、
画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された2値
基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力する
ことで、効率の良い符号化が可能である。 (実施の形態2)図10は本発明の第2の実施の形態で
ある画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【0045】同図において、2値画像復号化手段(10
901)は、2値画像符号化データを復号化し、2値画
像を得る手段である。
【0046】平滑化関数復号化手段(10902)は、
平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を得る
手段である。ダイナミックレンジ復号化手段(1090
3)は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、
ダイナミックレンジを得る手段である。
【0047】2値多値変換手段(10904)は、2値
画像を平滑化関数復号化手段(10902)で得られた
平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化
手段(10903)で得られたダイナミックレンジによ
り輝度変換して多値画像を得る手段である。
【0048】2値マスク適用手段(10905)は、2
値画像復号化手段(10901)で得られた2値画像に
より、多値画像をマスク処理し、新たな多値画像をえる
手段である。
【0049】以上のように構成された本実施の形態の画
像復号化装置の動作を以下で説明する。
【0050】2値画像復号化手段(10901)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化で符
号化された2値画像符号化データを復号化し、0と25
5の画素値しかもたない2値画像を得る。
【0051】平滑化関数復号化手段(10902)で
は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を
得る。
【0052】ダイナミックレンジ復号化手段(1090
3)では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化
し、画素値最大値Dmaxと画素値最小値Dminを得る。
【0053】2値多値変換手段(10904)では、平
滑化関数復号化手段(10902)で得られた平滑化フ
ィルタを実際に適用する。(平滑化フィルタの適用方法
は、平滑化関数選択手段(10307)の説明と図7を
参照。)さらに、ダイナミックレンジ復号化手段(10
903)で得られた画素値最大値Dmaxと画素値最小値
Dminを用いて、図11に示すように線形変換を行い多
値画像を得る。
【0054】2値マスク適用手段(10905)では、
被符号化多値画像の画素値最小を持つ画素が、画素値最
小以外の値を持たないように、2値画像復号化手段(1
0901)で得られた2値画像を用い、2値画像が0の
画素に対応する多値画像の画素値を強制的にDminに変
更する。2値マスク適用手段(10905)は、特に、
テクスチャデータとの整合をとるためにDminの位置を
限定する必要がある場合には有効であるが、その必要が
ない場合には省略が可能である。
【0055】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似す
る平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する
2値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、
画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された2値
基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データ
を復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可
能である。 (実施の形態3)図12は本発明の第3の実施の形態で
ある画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【0056】同図において、対象多値画像を入力とし、
ダイナミックレンジ推定手段(11101)は、多値画
像の最大領域の画素値と2番目に大きい領域の画素値を
抽出する手段である。
【0057】平滑化関数推定手段(11102)は、多
値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の
輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
【0058】多値2値変換手段(11103)は、ダイ
ナミックレンジと平滑化関数と多値画像より、ダイナミ
ックレンジで輝度変換し、平滑化関数を用いて平滑化し
た場合に、多値画像を良く近似するように2値画像を生
成する手段である。ダイナミックレンジ符号化手段(1
1104)は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化
データを出力する手段である。平滑化関数符号化手段
(11105)は、平滑化関数を符号化し、符号化デー
タを出力する手段である。2値画像符号化手段(111
06)は、2値画像を符号化し、符号化データを出力す
る手段である。
【0059】以上のように構成された本実施の形態の画
像符号化装置の動作を以下で説明する。
【0060】ダイナミックレンジ推定手段(1110
1)では、多値画像の最大領域の画素値と2番目に大き
い領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、
最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態
では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Dmaxと
最小値Dminを抽出する。
【0061】平滑化関数推定手段(11102)を図1
3に示す。
【0062】x方向フィルタリング(11201)で
は、x方向フィルタ(10401)を画像上走査し、作
用させて、画像中のx方向の勾配を検出する。y方向フ
ィルタリング(11202)では、y方向フィルタ(1
0402)を画像上走査し、作用させて、画像中のy方
向の勾配を検出する。
【0063】勾配検出(11203)では、x方向フィ
ルタリング(11201)で得られたx方向の勾配dx
(i,j)と、y方向フィルタリング(11202)で
得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、数1に
より勾配d(i,j)を検出する。但し、(i,j)
は、画像上の座標を表す。
【0064】勾配方向検出(11204)では、x方向
フィルタリング(11201)で得られたx方向の勾配
dx(i,j)と、y方向フィルタリング(1120
2)で得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、
数2により勾配方向θ(i,j)を検出する。但し、
(i,j)は、画像上の座標を表す。
【0065】非極大値抑制(11205)では、図5に
示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基
準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を1、
窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の
画像を0にした画像を作成する。
【0066】平均勾配検出(11206)では、非極大
値抑制(11205)で得られた2値画像の1の画素の
座標に対応する、勾配検出(11203)で得れた勾配
の平均を計算し、平均勾配d'aveを得る。さらに、ダイ
ナミックレンジ推定手段(11101)で検出された画
素値の最大値Dmaxと最小値Dminを用いて、数2により
正規化平均勾配を再計算し、daveを得る。
【0067】平滑化関数構成(11207)では、正規
化平均勾配daveにより、図14に示すように平滑化フ
ィルタを構成する。構成される平滑化フィルタは、図1
4のように勾配によりステップ数を変化させる。図14
の平滑化フィルタの詳細を図15に示す。同図におい
て、平滑化フィルタステップ2、平滑化フィルタステッ
プ3、平滑化フィルタステップ4をそれぞれ、1140
1、11402、11403で示す。又、平滑化フィル
タ係数表11404を同図に示す。daveが、191よ
り大きい場合は、画像の勾配はステップエッジと考えら
れるので、平滑化フィルタは平滑化を行わないものとす
る。また、daveが10より小さい場合は、画像の勾配
はないと考えられるので、平滑化フィルタは、平滑化を
行わないものとする。
【0068】多値2値変換手段(11103)では、平
滑化関数推定手段(11102)で、推定された平滑化
関数の特性を考慮し、多値画像を255と0の2値しか
持たない2値画像に変換する。平滑化フィルタステップ
2、平滑化フィルタステップ3、平滑化フィルタステッ
プ4の1次元のステップエッジに対する応答は、図16
に示すようになるので、平滑化フィルタステップ2(1
1401)、平滑化フィルタステップ3(1140
2)、平滑化フィルタステップ4(11403)に対す
る多値2値変換は、図9に示す閾値処理を行った後に、
図17に示すようなモルフォロジーフィルタでモルフォ
ロジー処理を行ったものとなる。つまり、平滑化フィル
タステップ2が構成された場合は、モルフォロジーフィ
ルタ1(11601)を用いて基準点をフィルタ窓内の
最小値に置き換える処理、平滑化フィルタステップ3
(11603)が構成された場合は、モルフォロジーフ
ィルタ2(11602)を用いて基準点をフィルタ窓内
の最小値に置き換える処理、平滑化フィルタステップ4
が構成された場合は、モルフォロジーフィルタ3を用い
て基準点をフィルタ窓内の最小値に置き換える処理であ
る。
【0069】したがって、多値2値変換手段(1110
3)では、図9に示す閾値処理を行った後に、図17の
構成された平滑化フィルタによって、前述のモルフォロ
ジー処理を多値画像に適用する。
【0070】2値画像符号化手段(11104)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化を用
いて符号化し、符号化データを出力する。
【0071】平滑化関数符号化手段(11105)で
は、平滑化関数推定手段(11102)で推定された平
滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。
【0072】ダイナミックレンジ符号化手段(1110
6)では、ダイナミックレンジ推定手段(11101)
で得られたDmax、Dminを、それぞれ符号化し、符号化
データを出力する。
【0073】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似す
る平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する
2値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、
画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された2値
基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力する
ことで、効率のよい符号化が可能である。 (実施の形態4)図18は本発明の第4の実施の形態で
ある画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【0074】同図において、2値画像復号化手段(11
701)は、2値画像符号化データを復号化し、2値画
像を得る手段である。平滑化関数復号化手段(1170
2)は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関
数を得る手段である。
【0075】ダイナミックレンジ復号化手段(1170
3)は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、
ダイナミックレンジを得る手段である。2値多値変換手
段(11704)は、2値画像を平滑化関数復号化手段
(11702)で得られた平滑化関数により平滑化し、
ダイナミックレンジ復号化手段(11703)で得られ
たダイナミックレンジにより輝度変換して多値画像を得
る手段である。
【0076】以上のように構成された本実施の形態の画
像復号化装置の動作を以下で説明する。
【0077】2値画像復号化手段(11701)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化で符
号化された2値画像符号化データを復号化し、0と25
5の画素値しかもたない2値画像を得る。
【0078】平滑化関数復号化手段(11702)で
は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を
得る。
【0079】ダイナミックレンジ復号化手段(1170
3)では、ダイナミックレンジ符号化データを復号化
し、画素値最大値Dmaxと画素値最小値Dminを得る。2
値多値変換手段(11704)では、平滑化関数復号化
手段(11702)で得られた平滑化フィルタを実際に
適用する。(平滑化フィルタの適用方法は、平滑化関数
構成手段(11207)の説明と図15を参照。)さら
に、ダイナミックレンジ復号化手段(11703)で得
られた画素値最大値Dmaxと画素値最小値Dminを用い
て、図11に示すように線形変換を行い多値画像を得
る。
【0080】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似す
る平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する
2値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、
画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された2値
基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データ
を復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可
能である。 (実施の形態5)図19は本発明の第5の実施の形態で
ある画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。同図におい
て、対象多値画像を入力とし、ダイナミックレンジ推定
手段(11801)は、多値画像の最大領域の画素値と
2番目に大きい領域の画素値を抽出する手段である。
【0081】平滑化関数推定手段(11802)は、多
値画像とダイナミックレンジを入力とし、多値画像中の
輝度勾配を解析し、平滑化関数を推定する手段である。
多値2値変換手段(11803)は、ダイナミックレン
ジと平滑化関数と多値画像より、ダイナミックレンジで
輝度変換し、平滑化関数を用いて平滑化した場合に、多
値画像を良く近似するように2値画像を生成する手段で
ある。
【0082】ダイナミックレンジ符号化手段(1180
4)は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データ
を出力する手段である。
【0083】平滑化関数係数符号化手段(11805)
は、平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手
段である。2値画像符号化手段(11806)は、2値
画像を符号化し、符号化データを出力する手段である。
【0084】以上のように構成された本実施の形態の画
像符号化装置の動作を以下で説明する。
【0085】ダイナミックレンジ推定手段(1180
1)では、多値画像の最大領域の画素値と2番目に大き
い領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、
最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態
では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Dmaxと
最小値Dminを抽出する。
【0086】平滑化関数推定手段(11802)を図2
0に示す。x方向フィルタリング(11901)では、
x方向フィルタ(10401)を画像上走査し、作用さ
せて、画像中のx方向の勾配を検出する。
【0087】y方向フィルタリング(11902)で
は、y方向フィルタ(10402)を画像上走査し、作
用させて、画像中のy方向の勾配を検出する。勾配検出
(11903)では、x方向フィルタリング(1190
1)で得られたx方向の勾配dx(i,j)と、y方向
フィルタリング(11902)で得られたy方向の勾配
dy(i,j)を用いて、数1により勾配d(i,j)
を検出する。但し、(i,j)は、画像上の座標を表
す。
【0088】勾配方向検出(11904)では、x方向
フィルタリング(11901)で得られたx方向の勾配
dx(i,j)と、y方向フィルタリング(1190
2)で得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、
数2により勾配方向θ(i,j)を検出する。但し、
(i,j)は、画像上の座標を表す。非極大値抑制(1
1905)では、図5に示すように、θによって変化す
る窓を用いて、窓内で基準点の勾配値が最大値ならば基
準点の座標の画像を1、窓内で基準点の勾配が最大値で
なければ基準点の座標の画像を0にした画像を作成す
る。
【0089】方向別平均勾配検出(11906)では、
非極大値抑制(11905)で得られた2値画像の1の
画素の座標に対応する、勾配検出(11903)で得れ
た勾配の平均を、勾配方向検出(11904)で得られ
た勾配方向に基づいて、上下、左右の2方向別に、平均
勾配を得る。さらに、ダイナミックレンジ推定手段(1
1901)で検出された画素値の最大値Dmaxと最小値
Dminを用いて、数2により正規化平均勾配を再計算
し、上下方向の平均勾配、dave_1、左右方向の平均勾
配、dave_2を得る。
【0090】平滑化関数生成(11907)では、平均
勾配dave_1、dave_2により、平滑化フィルタの係数を
推定し、平滑化フィルタを生成する。本実施の形態では
図21に示すステップ数3の平滑化フィルタの係数を推
定する。ここでは、数4の拘束を持たせるが、画像によ
ってはそれぞれに重みを持たせても良い。
【0091】
【数4】
【0092】dave_1を用いて、cを数5によって推定
する。但し、dave_1が、200より大きい場合は、画
像の勾配はステップエッジと考えられるので、cは0と
する。また、dave_1が50より小さい場合は、画像の
勾配はないと考えられるので、cは0とする。
【0093】
【数5】
【0094】dave_1を用いて、bを数6によって推定
する。但し、dave_2が、200より大きい場合は、画
像の勾配はステップエッジと考えられるので、bは0と
する。また、dave_2が50より小さい場合は、画像の
勾配はないと考えられるので、bは0とする。
【0095】
【数6】
【0096】以上、数4、数5、数6より、フィルタ係
数、スケールを推定する。多値2値変換手段(1190
3)では、平滑化関数推定手段(11902)で、推定
された平滑化関数の特性を考慮し、多値画像を255と
0の2値しか持たない2値画像に変換する。ここでは、
フィルタ係数に基づいて閾値を推定し、推定された閾値
で、多値画像を閾値処理し、2値画像を得る。閾値γは
数7によって推定する。
【0097】
【数7】
【0098】2値画像符号化手段(11904)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化を用
いて符号化し、符号化データを出力する。
【0099】平滑化関数係数符号化手段(11905)
では、平滑化関数推定手段(11902)で推定された
平滑化関数の各係数と、スケールをそれぞれ符号化し、
符号化データを出力する。ダイナミックレンジ符号化手
段(11906)では、ダイナミックレンジ推定手段
(11901)で得られたDmax、Dminを、それぞれ符
号化し、符号化データを出力する。
【0100】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似す
る平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する
2値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、
画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された2値
基底画像をそれぞれ符号化し、符号化データを出力する
ことで、効率のよい符号化が可能である。 (実施の形態6)図22は本発明の第6の実施の形態で
ある画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。同図におい
て、2値画像復号化手段(12101)は、2値画像符
号化データを復号化し、2値画像を得る手段である。
【0101】平滑化関数係数復号化手段(12102)
は、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を
得る手段である。
【0102】ダイナミックレンジ復号化手段(1210
3)は、ダイナミックレンジ符号化データを復号化し、
ダイナミックレンジを得る手段である。
【0103】2値多値変換手段(12104)は、2値
画像を平滑化関数復号化手段(12102)で得られた
平滑化関数により平滑化し、ダイナミックレンジ復号化
手段(12103)で得られたダイナミックレンジによ
り輝度変換して多値画像を得る手段である。
【0104】以上のように構成された本実施の形態の画
像復号化装置の動作を以下で説明する。
【0105】2値画像復号化手段(12101)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化で符
号化された2値画像符号化データを復号化し、0と25
5の画素値しかもたない2値画像を得る。
【0106】平滑化関数係数復号化手段(12102)
では、平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化フィ
ルタの係数と、スケールを得、平滑化関数を得る。ダイ
ナミックレンジ復号化手段(12103)では、ダイナ
ミックレンジ符号化データを復号化し、画素値最大値D
maxと画素値最小値Dminを得る。
【0107】2値多値変換手段(12104)では、平
滑化関数係数復号化手段(12102)で得られた平滑
化フィルタを畳み込み処理により適用する。さらに、ダ
イナミックレンジ復号化手段(12103)で得られた
画素値最大値Dmaxと画素値最小値Dminを用いて、図1
1に示すように線形変換を行い多値画像を得る。
【0108】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
中間値の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似す
る平滑化関数を推定し、推定された平滑化関数に対する
2値の基底画像を推定する。推定された画素値最大値、
画素値最小値、推定された平滑化関数、推定された2値
基底画像をそれぞれ符号化し、出力された符号化データ
を復号化することで、符号量の少ない効率な復号化が可
能である。 (実施の形態7)図23は本発明の第7の実施の形態で
ある画像符号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【0109】同図において、多値2値変換手段(122
01)は 対象入力画像(値域は0から255の整数
値)を入力として 0を0、それ以外を255として2
値化する手段である。
【0110】2値画像符号化手段(12202)は、
{0,255}の値を持つ2値画像を符号化し、符号化
データを出力する手段である。平滑化関数推定手段(1
2203)は、平滑化関数を決定する手段である。平滑
化関数符号化手段(12204)は決定された関数を符
号化する手段である。尚、平滑化関数推定手段(122
03)は、本発明の平滑化関数生成手段に対応する。
【0111】以上のように構成された本実施の形態の画
像符号化装置の動作を以下で説明する。
【0112】多値2値変換手段(12201)によって
2値化された2値画像は2値画像符号化手段(1220
2)によって符号化される。これには、0を白、255
を黒として、CCITTによる国際標準である2値画像
符号化技術MMR符号化を用る 。
【0113】一方、平滑化関数推定手段(12203)
により2値化された画像は 入力多値画像と比較されて
平滑化関数が決定される。これを図25、図26を用い
て以下に説明する。
【0114】背景技術の説明のところで述べたように、
多くのアルファプレーンには、ほとんどが一様な部分で
その境界部分に中間値が分布しているという性質があ
る。この境界部分の中間値を再現するために、図25に
示すように上下(b3, b0)、左右(b2, b1)の画素
が255かそれ以外かで中心画素値xを置き換える平滑
化を考える。
【0115】対象多値入力画像の中で、0の値は、0
に、それ以外は255として2値化されているために、
この置換は 対象画素が255の場合にのみ行なわれ
る。したがって、255の値をとる画素の4近傍の2値
化パターンは4bit(16パターンで表現される)。
【0116】平滑化関数推定手段(12203)は画像
を走査して、255の値を持つ画素につき近傍4画素の
16パターンに対して平均値を求めることにより置換値
を求める。この例を表1に示す。
【0117】
【表1】
【0118】これにより、例えば、図26の平滑化1段
目のように0から255に変化する境界の1画素が12
8に置換される。輪郭近傍の中間値が2画素以上の幅で
存在する場合は、以上の255の値を持つ画素につき近
傍4画素の16パターンに対して平均値を求める処理を
再帰的に繰り返す。 表2に、この2回目の処理結果の
例を示す。これにより図26の平滑化2段目に相当する
中間値をもつ境界を表現することができる。
【0119】
【表2】
【0120】平滑化関数推定手段(12203)の出力
は、平滑化の段数(この例では2段、最大8段)と、
段数分の(b3,b2,b1,b0)のパターンに対応する
画素値テーブルとして得られる。 ここで、段数とは、
平滑化処理を再帰的に繰り返すときの繰り返し回数のこ
とである。そして、平滑化関数符号化手段(1220
4)が平滑化の段数を3bit、 (b3, b2, b1,
b0)のパターンに対応する画素値テーブルを8bit
×15(全ての画素値が255となるパターンを除くパ
ターン数)×段数、として符号化する。 (実施の形態8)図24は本発明の第8の実施の形態で
ある画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。 本実施の
形態は 実施の形態7の画像符号化装置の出力を入力と
する。2値画像復号化手段(12301)は2値画像符
号化手段(12202)の出力を入力として2値画像符
号化データから{0、255}の2値画像を得る手段で
ある。 平滑化関数復号化手段(12302)は 平滑化
関数符号化手段(12204)の出力に対応する復号手
段である。 2値多値変換手段(12303)は 平滑
化関数と2値画像を入力として多値画像を再構成する手
段である。
【0121】以上のように構成された本実施の形態の画
像復号化装置の動作を以下で説明する。
【0122】2値画像復号化手段(12301)には
MMR復号化方式が用いられる。 平滑化関数復号化手
段は平滑化の段数と段数分のパターンに対する置換画素
値のテーブルを復号化する。 これを画像符号化装置の
例と同じく表1、表2の二つのテーブルであるとする。
2値多値変換手段(12303)は 図26に示すよう
に、255の値を持つ画素について、その4近傍画素か
ら 表1、表2に従って、値を2段階で変換していく。
【0123】以上のように、第7,8の実施の形態で
は、多値画像の、画像の画素値のほとんどが一様な2値
からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、中間値
の分布状況を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑
化関数を推定する。 この平滑化関数は多段で表現され
ていることから、中間値が2画素以上の幅を持った場合
でも、最大8画素までであれば 任意の平滑化パターン
が表現できる。 ここで任意の平滑化パターンとは、境
界部で立ち上がり、立ち下がり特性のことを意味する。
(実施の形態9)図27は本発明の第9の実施の形態で
ある画像復号化装置の構成を示すブロック図であり、同
図を用いて本実施の形態の構成を説明する。 同図に
おいて、多値2値変換手段(12601)は 対象入力
画像(値域は0から255の整数値)を入力として 0
を0、それ以外を255として2値化する手段である。
2値画像符号化手段(12602)は、{0、25
5}の値を持つ2値画像を符号化し、符号化データを出
力する手段である。 平滑化関数推定手段(1260
3)はは、平滑化関数を決定する手段である。
【0124】平滑化関数符号化手段(12604)は決
定された関数を符号化する手段である。 2値多値変換
手段(12605)は 平滑化関数と2値画像を入力と
して多値画像を再構成する手段である。 差分器(12
606)は2値多値変換手段(12605)の出力と対
象多値画像との差分を求める手段である。 残差符号化
手段(12607)は前記差分を符号化する手段であ
る。
【0125】以上のように構成された本実施の形態の画
像符号化装置の動作を以下で説明する。
【0126】付された番号が2601から2605まで
のブロックは図23および図24で既に説明された同名
のブロックと全く同じで動作を行なう。 本実施の形態
は、実施の形態7で示した画像符号化装置を予測器とし
て用いている。 すなわち、2値多値変換手段(126
05)の出力を予測画像として、これとの差分を 差分
器(12606)により求め、差分を残差符号化手段
(12607)で符号化する。 この差分符号化にはC
CITTによる国際標準である動画像符号化技術H.2
61のをフレーム間符号化モードの方式(離散コサイン
変換符号化)を用いる。 (実施の形態10)図28は本発明の第10の実施の形
態である画像復号化装置の構成を示すブロック図であ
り、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。本実
施の形態は実施の形態9の画像符号化装置の出力を入力
とする。
【0127】同図において、2値画像復号化手段(12
701)は2値画像符号化手段(12602)の出力を
入力として2値画像符号化データから{0、255}の
2値画像を得る手段である。 平滑化関数復号化手段
(12702)は 平滑化関数符号化手段(1260
4)の出力に対応する復号手段である。 2値多値変換
手段(12703)は 平滑化関数と2値画像を入力と
して多値画像を再構成する手段である。 残差復号化手
段(12704)は残差符号化手段(12607)の出
力を入力として残差を求める手段である。 加算器(1
2705)は 2値多値変換手段(12703)と残差
復号化手段(12704)の出力を加算する。
【0128】以上のように構成された本実施の形態の画
像復号化装置の動作を以下で説明する。
【0129】付された番号が2701から2703まで
のブロックは図23および図24で既に説明された同名
のブロックと全く同じ動作を行なう。 残差復号化手段
(12704)には残差符号化手段(12607)の出
力に対応して、前記画像符号化技術H.261のをフレー
ム間復号化モードの方式を用いる。 これにより、図6
における対象多値画像と2値画像の平滑化により得られ
た画像との差分信号が復元され、これを加算器(127
05)により加算することにより、多値画像が復元され
る。 第9,10の実施の形態では、第7,8の実施の
形態で示した画像符号化方式を予測に用いてその残差成
分を別途符号化し伝送・蓄積することにより、 より正
確に対象多値画像を再現する。 特に、境界部での急峻
な値の変化を予測することにより、残差信号から高い周
波数成分を除くことができ、離散コサイン変換の符号化
による符号化効率を改善することができる。 (実施の形態11)図29は本発明の第11の実施の形
態である画像符号化装置の構成を示すブロック図であ
り、同図を用いて本実施の形態の構成を説明する。
【0130】同図において、ダイナミックレンジ推定手
段(20101)は、対象多値画像を入力とし、多値画
像の最大領域の画素値と2番目に大きい領域の画素値を
抽出し、ダイナミックレンジとして出力する手段であ
る。
【0131】多値2値変換手段(20103)は、上記
ダイナミックレンジを利用して輝度変換し、所定の閾値
により閾値処理を行い、2値画像を生成する手段であ
る。
【0132】平滑化関数推定手段(20102)は、多
値2値変換手段(20103)で行われた閾値処理を考
慮し、多値画像中の輝度勾配を解析し、平滑化関数を推
定する手段である。
【0133】ダイナミックレンジ符号化手段(2010
5)は、ダイナミックレンジを符号化し、符号化データ
を出力する手段である。
【0134】平滑化関数符号化手段(20106)は、
平滑化関数を符号化し、符号化データを出力する手段で
ある。
【0135】2値画像符号化手段(20104)は、2
値画像を符号化し、符号化データを出力する手段であ
る。
【0136】以上のように構成された本実施の形態の画
像符号化装置の動作を、図5,図14等を用いて以下で
説明しながら、本発明の画像符号化方法の一実施の形態
についても同時に述べる。
【0137】ダイナミックレンジ推定手段(2010
1)では、多値画像の最大領域の画素値と2番目に大き
い領域の画素値を抽出するが、多くの多値画像の場合、
最大画素値と最小画素値に一致するので、本実施の形態
では、対象多値画像を走査し、画素値の最大値Dmaxと
最小値Dminを抽出する。
【0138】多値2値変換手段(20103)では、各
画素値を最大値Dmaxが255、最小値Dminが0
となるように、図5の様に線形変換し、閾値128によ
り閾値処理を行う。
【0139】平滑化関数推定手段(20120)で、多
値2値変換手段(20103)での閾値処理と画像中の
画素値の勾配の平均を考慮し、平滑化関数を推定する。
本実施の形態の場合、多値2値変換手段(20103)
で、閾値128による閾値処理を行ったので、基準点を
中心に持つ平均フィルタを採用する。
【0140】平均フィルタの大きさは、画像中の画素値
の勾配の平均により決定する。
【0141】画像中の画素値の勾配の平均daveは、以
下のようにして計算する。
【0142】即ち、x方向フィルタリング(1030
1)では、x方向フィルタ(10401)を画像上走査
し、作用させて、画像中のx方向の勾配を検出する。
【0143】y方向フィルタリング(10302)で
は、y方向フィルタ(10402)を画像上走査し、作
用させて、画像中のy方向の勾配を検出する。
【0144】勾配検出(10303)では、x方向フィ
ルタリング(10301)で得られたx方向の勾配dx
(i,j)と、y方向フィルタリング(10302)で
得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、実施の
形態1で述べた、数1により勾配d(i,j)を検出す
る。但し、(i,j)は、画像上の座標を表す。
【0145】勾配方向検出(10304)では、x方向
フィルタリング(10301)で得られたx方向の勾配
dx(i,j)と、y方向フィルタリング(1030
2)で得られたy方向の勾配dy(i,j)を用いて、
実施の形態1で述べた数2により勾配方向θ(i,j)
を検出する。但し、(i,j)は、画像上の座標を表
す。
【0146】非極大値抑制(10305)では、図5に
示すように、θによって変化する窓を用いて、窓内で基
準点の勾配値が最大値ならば基準点の座標の画像を1、
窓内で基準点の勾配が最大値でなければ基準点の座標の
画像を0にした画像を作成する。
【0147】平均勾配検出(10306)では、非極大
値抑制(10305)で得られた2値画像の1の画素の
座標に対応する、勾配検出(10303)で得られた勾
配の平均を計算し、平均勾配d'aveを得る。さらに、ダ
イナミックレンジ推定手段(20101)で検出された
画素値の最大値Dmaxと最小値Dminを用いて、上記実施
の形態で述べた数3により正規化平均勾配を再計算し、
daveを得る。
【0148】この正規化平均勾配daveと、図14によ
り、平均フィルタの大きさを決定する。
【0149】2値画像符号化手段(20104)では、
従来のファクシミリなどに使われているCCITTによ
る国際標準である2値画像符号化技術MMR符号化を用
いて符号化し、符号化データを出力する。
【0150】平滑化関数符号化手段(20106)で
は、平滑化関数推定手段(11102)で推定された平
滑化関数を符号化し、符号化データを出力する。本実施
の形態の場合は、平均フィルタの大きさを符号化し、符
号化データを出力する。
【0151】ダイナミックレンジ符号化手段(2010
5)では、ダイナミックレンジ推定手段(20101)
で得られたDmax、Dminを、それぞれ符号化し、符号化
データを出力する。
【0152】以上のように、本実施の形態では、多値画
像の、画像の画素値のほとんどが一様な最小値もしくは
最大値からなり、境界部で中間値を持つ特性を利用し、
多値画像の多値2値変換処理を行い、中間値の分布状況
を解析し、中間値の分布をよく近似する平滑化関数を推
定する。推定された画素値最大値、画素値最小値、推定
された平滑化関数、推定された2値画像をそれぞれ符号
化し、符号化データを出力することで、効率の良い符号
化が可能である。
【0153】ところで、上述した実施の形態の何れか一
つの実施の形態に記載の各手段の全部又は一部の手段の
機能をコンピュータに実行させるためのプログラムを磁
気ディスクや光ディスク等に記録した媒体を作成して、
その媒体を利用して上記と同様の動作をコンピュータに
実行させることも可能である。
【0154】尚、本発明の画像符号化装置は、以上述べ
た実施の形態では、ダイナミックレンジ推定手段とその
符号化手段を備えていたが、これに限らず例えば、一般
にDmaxが255、Dminが0となる場合が多いの
で、それら双方の手段を備えない構成でもよい。即ち、
この場合の画像符号化装置は、図30に示す様に、被符
号化画像である対象多値画像から平滑化関数を推定する
平滑化関数推定手段(10102)と、前記推定された
平滑化関数に対応した多値2値変換基準に基づいて、前
記多値画像を2値画像に変換する多値2値変換手段(1
0103)と、前記2値画像を符号化し、2値画像符号
化データとして出力する2値画像符号化手段(1010
4)と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化
関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段
(10106)とを備えた構成である。この構成によれ
ば、被符号化画像である対象多値画像から平滑化関数を
推定し、前記推定された平滑化関数に対応した多値2値
変換基準に基づいて、前記多値画像を2値画像に変換
し、前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データと
して出力し、前記推定された平滑化関数を符号化し、平
滑化関数符号化データとして出力するものであり、上記
の構成の場合とほぼ同様の効果を得る。
【0155】又、本発明の画像符号化装置は、以上述べ
た実施の形態では、平滑化関数推定手段を備えていた
が、これに限らず例えば、平滑化関数推定手段を備えな
い構成でもよい。即ち、この場合の画像符号化装置は図
31に示す様に、被符号化画像である対象多値画像と平
滑化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多
値画像から2値画像を生成する多値2値変換手段と、前
記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして出
力する2値画像符号化手段と、前記平滑化関数を符号化
し、平滑化関数符号化データとして出力する平滑化関数
符号化手段とを備えた構成であり、前記平滑化関数は、
前記2値画像にその平滑化関数を適用したとしたら元の
多値画像が実質的、近似的に再現できる様に調整された
関数であり、予め定められている。又、この構成によれ
ば、被符号化画像である対象多値画像と平滑化関数とを
入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値画像から2
値画像を生成し、前記2値画像を符号化し、2値画像符
号化データとして出力し、前記平滑化関数を符号化し、
平滑化関数符号化データとして出力するものであり、上
記の構成の場合とほぼ同様の効果を得る。
【0156】又、本発明の画像符号化装置は、図31を
用いて述べた上記実施の形態では、ダイナミックレンジ
推定手段等を備えていなかったが、これに限らず例え
ば、ダイナミックレンジ推定等を備えた構成でもよい。
即ち、この場合の画像符号化装置は、図32に示すよう
に、図31に示した構成に、更に、前記対象多値画像か
らダイナミックレンジを得るダイナミックレンジ推定手
段と、前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミッ
クレンジ符号化データとして出力するダイナミックレン
ジ符号化手段とを備えた構成であり、前記多値2値変換
手段は、前記ダイナミックレンジをも加味して前記2値
画像を生成するものである。この構成における動作は、
図31の構成において説明した動作に、更に以下の動
作、即ち、前記対象多値画像からダイナミックレンジを
得、前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミック
レンジ符号化データとして出力すると言う動作が加わる
ものである。
【0157】又、本発明の画像符号化装置は、図29を
用いて述べた上記実施の形態では、ダイナミックレンジ
推定手段等を備えていたが、これに限らず例えば、ダイ
ナミックレンジ推定手段等を備えない構成でもよい。即
ち、この場合の画像符号化装置は、図33に示すよう
に、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値2
値変換基準に基づいて、前記多値画像を2値画像に変換
する多値2値変換手段(20103)と、前記2値画像
に適用したとしたら元の多値画像が実質的、近似的に再
現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段(2
0102)と、前記2値画像を符号化し、2値画像符号
化データとして出力する2値画像符号化手段(2010
4)と、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化
関数符号化データとして出力する平滑化関数符号化手段
(20106)とを備えている。又、この構成によれ
ば、被符号化画像である対象多値画像に対応した多値2
値変換基準に基づいて、前記多値画像を2値画像に変換
し、前記2値画像に適用したとしたら元の多値画像が実
質的、近似的に再現できる平滑化関数を推定し、前記2
値画像を符号化し、2値画像符号化データとして出力
し、前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数
符号化データとして出力するものであり、上記構成とほ
ぼ同様の効果を発揮する。
【0158】又、本発明の画像復号化装置は、上述した
実施の形態では、ダイナミックレンジ復号化手段を備え
ていたが、これに限らず例えば、ダイナミックレンジ復
号化手段を備えない構成でもよい。即ち、この場合の画
像復号化装置は、図34に示すように、図23,図3
0,図31,又は図33に記載の画像符号化装置により
符号化された各種符号化データを入力とする構成であ
り、前記符号化データの内、前記2値画像符号化データ
を復号化し、2値画像を得る2値画像復号化手段と、前
記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを復
号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、前
記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関数
により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換手段と
を備えている。この構成により、上記いずれかの画像符
号化装置により符号化された各種符号化データを入力と
し、前記符号化データの内、前記2値画像符号化データ
を復号化し、2値画像を得、前記符号化データの内、前
記平滑化関数符号化データを復号化し、平滑化関数を
得、前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑
化関数により平滑化して、多値画像を得るものであり、
上記の構成とほぼ同様の効果を発揮する。
【0159】以上述べたように、本発明の画像符号化装
置、画像復号化装置、画像符号化方法と画像復号化方法
では、以下の理由により、従来の多値画像符号化技術を
用いるよりも効率の良い符号化と復号化が可能となる。
【0160】即ち、1.多値画像において、その大部分
を占める最大値領域と、同じく大部分を占める最小値領
域の、境界部分にある中間値領域の分布を解析し、その
分布をよく近似する平滑化関数を決定する。
【0161】2.上記1で決定された平滑化関数を基
に、最大値と最小値のみをもつ2値画像を生成する。
【0162】3.多値画像を上記1の平滑化関数と、上
記2の2値画像により表現し符号化する。
【0163】4.復号化器において、符号化された平滑
化関数と2値画像を復号化し、多値画像を再構成する。
【0164】
【発明の効果】以上述べたことから明らかなように本発
明は、従来に比べてより一層効率の良い符号化又は復号
化が出来ると言う長所を有する。
【図面の簡単な説明】
【図1】第1の実施の形態における画像符号化装置のブ
ロック図
【図2】同実施の形態で用いる多値画像の図
【図3】図2のAーB線上における画素値の分布図
【図4】第1の実施の形態における平滑化関数推定手段
のブロック図
【図5】本実施の形態で用いる非極大値抑制の説明図
【図6】第1の実施の形態における正規化平均勾配と平
滑化フィルタの対応図
【図7】第1の実施の形態における平滑化フィルタの説
明図
【図8】第1の実施の形態における平滑化フィルタのス
テップ応答の説明図
【図9】本実施の形態で用いる閾値処理の説明図
【図10】第2の実施の形態における画像復号化装置の
ブロック図
【図11】本実施の形態で用いる画素値変換の説明図
【図12】第3の実施の形態における画像符号化装置の
ブロック図
【図13】第3の実施の形態における平滑化関数推定手
段のブロック図
【図14】第3の実施の形態における正規化平均勾配と
平滑化フィルタの対応図
【図15】第1の実施の形態における平滑化フィルタの
説明図
【図16】第1の実施の形態における平滑化フィルタの
ステップ応答の説明図
【図17】本実施の形態のモルフォロジーフィルタの説
明図
【図18】第4の実施の形態における画像復号化装置の
ブロック図
【図19】第5の実施の形態における画像符号化装置の
ブロック図
【図20】第5の実施の形態における平滑化関数推定手
段のブロック図
【図21】第5の実施の形態における平滑化フィルタの
説明図
【図22】第6の実施の形態における画像復号化装置の
ブロック図
【図23】第7の実施の形態における画像符号化装置の
ブロック図
【図24】第8の実施の形態における画像復号化装置の
ブロック図
【図25】第7,第8,第9,第10の実施の形態にお
ける平滑化パターンを説明する図
【図26】第7,第8,第9,第10の実施の形態にお
ける多段階平滑化を説明する図
【図27】第9の実施の形態における画像符号化装置の
ブロック図
【図28】第10の実施の形態における画像復号化装置
のブロック図
【図29】第11の実施の形態における画像復号化装置
のブロック図
【図30】第1の実施の形態の変形例における画像符号
化装置のブロック図
【図31】本発明の他の実施の形態における画像符号化
装置のブロック図
【図32】図31に示す実施の形態の変形例における画
像符号化装置のブロック図
【図33】第11の実施の形態の変形例における画像符
号化装置のブロック図
【図34】本発明の他の実施の形態における画像復号化
装置のブロック図
【符号の説明】
10101 ダイナミックレンジ推定手段, 1010
2 平滑化関数推定手段 10103 多値2値変換手段 1010
4 2値画像符号化手段 10105 ダイナミックレンジ符号化手段, 1010
6 平滑化関数符号化手段10201 多値画像
10301 x方向フィルタリング1
0302 y方向フィルタリング 10303
勾配検出 10304 勾配方向検出 1030
5 非極大値抑制 10306 平均勾配検出 1030
7 平滑化関数選択 10601 フィルタ1 1060
2 フィルタ2 10603 フィルタ3 1060
4 フィルタ4 10901 2値画像復号化手段 1090
2 平滑化関数復号化手段10903 ダイナミックレ
ンジ復号化手段, 10904 2値多値変換手段 10905 2値マスク適用手段 11101 ダイナミックレンジ推定手段 11102 平滑化関数推定手段 1110
3 多値2値変換手段 11104 2値画像符号化手段 11105 ダイナミックレンジ符号化手段 11106 平滑化関数符号化手段 1120
1 x方向フィルタリング11202 y方向フィルタ
リング 11203 勾配検出 11204 勾配方向検出 1120
5 非極大値抑制 11206 平均勾配検出 1120
7 平滑化関数構成 11401 平滑化フィルタステップ2 11402 平滑化フィルタステップ3 11403 平滑化フィルタステップ4 11404 平滑化フィルタ係数表 11601 モルフォロジーフィルタ1 11602 モルフォロジーフィルタ2 11603 モルフォロジーフィルタ3 11701 2値画像復号化手段 1170
2 平滑化関数復号化手段11703 ダイナミックレ
ンジ復号化手段, 11704 2値多値変換手段 11801 ダイナミックレンジ推定手段, 1180
2 平滑化関数推定手段 11803 多値2値変換手段 1180
4 2値画像符号化手段 11805 ダイナミックレンジ符号化手段 11806 平滑化関数係数符号化手段 1190
1 x方向フィルタリング11902 y方向フィルタ
リング 11903 勾配検出 11904 勾配方向検出 1190
5 非極大値抑制 11906 平均勾配検出 1190
7 平滑化関数生成 12101 2値画像復号化手段 12102 平滑化関数係数復号化手段 12103 ダイナミックレンジ復号化手段 12104 2値多値変換手段 1220
1 多値2値変換手段 12202 2値画像符号化手段 1220
3 平滑化関数推定手段 12204 平滑化関数符号化手段 1230
1 2値画像復号化手段 12302 平滑化関数復号化手段 1230
3 2値多値変換手段 12601 多値2値変換手段 1260
2 2値画像符号化手段 12603 平滑化関数推定手段 1260
4 平滑化関数符号化手段12605 2値多値変換手
段 12606 差分器 12607 残差符号化手段 1270
1 2値画像復号化手段 12702 平滑化関数復号化手段 1270
3 2値多値変換手段 12704 残差復号化手段 1270
5 加算器

Claims (27)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 被符号化画像である対象多値画像と平滑
    化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多値
    画像から2値画像を生成する多値2値変換手段と、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化手段と、 前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データと
    して出力する平滑化関数符号化手段とを備え、 前記平滑化関数は、前記2値画像にその平滑化関数を適
    用したとしたら元の多値画像が実質的に再現できる様に
    調整された関数であることを特徴とする画像符号化装
    置。
  2. 【請求項2】 前記多値2値変換手段による多値2値変
    換は、前記平滑化関数と前記多値画像とに対応した基準
    に基づいて行うことを特徴とする請求項1記載の画像符
    号化装置。
  3. 【請求項3】 被符号化画像である対象多値画像から平
    滑化関数を推定する平滑化関数推定手段と、 前記推定された平滑化関数に対応した多値2値変換基準
    に基づいて、前記多値画像を2値画像に変換する多値2
    値変換手段と、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化手段と、 前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号
    化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、 を備えたことを特徴とする画像符号化装置。
  4. 【請求項4】 被符号化画像である対象多値画像から2
    値画像を生成する多値2値変換手段と、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化手段と、 前記2値画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成
    する平滑化関数生成手段と、 前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データと
    して出力する平滑化関数符号化手段と、を備えたことを
    特徴とする画像符号化装置。
  5. 【請求項5】 前記平滑化関数は、近傍画素の2値パタ
    ーンとそれに対する置換値からなる1以上のテーブルで
    表現されることを特徴とする請求項4記載の画像符号化
    装置。
  6. 【請求項6】 前記2値画像を前記平滑化関数で平滑化
    して、多値画像を生成する2値多値変換手段と、 前記2値多値変換手段により生成された多値画像と、前
    記多値2値変換手段において変換対象となった前記多値
    画像との残差成分を符号化する残差成分符号化手段と、
    を更に備えたことを特徴とする請求項4記載の画像符号
    化装置。
  7. 【請求項7】 被符号化画像である対象多値画像に対応
    した多値2値変換基準に基づいて、前記多値画像を2値
    画像に変換する多値2値変換手段と、 前記2値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的
    に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定手段
    と、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化手段と、 前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号
    化データとして出力する平滑化関数符号化手段と、を備
    えたことを特徴とする画像符号化装置。
  8. 【請求項8】 前記対象多値画像からダイナミックレン
    ジを得るダイナミックレンジ推定手段と、 前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレン
    ジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号
    化手段とを備え、 前記多値2値変換手段は、前記ダイナミックレンジをも
    加味して前記2値画像を生成することを特徴とする請求
    項1、3、4、又は7記載の画像符号化装置。
  9. 【請求項9】 請求項1、3、4、又は7記載の画像符
    号化装置により符号化された各種符号化データを入力と
    する手段と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化手段と、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換手段
    と、を備えたことを特徴とする画像復号化装置。
  10. 【請求項10】 請求項8記載の画像符号化装置により
    符号化された各種符号化データを入力とする手段と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化手段と、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、 前記符号化データの内、前記ダイナミックレンジ符号化
    データを復号化し、ダイナミックレンジを得るダイナミ
    ックレンジ復号化手段と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化し、前記復号化されたダイナミックレン
    ジで画素値変換し、多値画像を得る2値多値変換手段
    と、を備えたことを特徴とする画像復号化装置。
  11. 【請求項11】 請求項5記載の画像符号化装置により
    符号化された各種符号化データを入力とする手段と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化手段と、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換手段
    とを備え、 前記復号化された平滑化関数は、近傍画素の2値パター
    ンとそれに対する置換値からなる1以上のテーブルで表
    現されることを特徴とする画像復号化装置。
  12. 【請求項12】 前記2値多値変換手段は、前記テーブ
    ルで表現される平滑化関数により、前記2値画像に対し
    て画素置換を再帰的に多段階に適用して多値画像を得る
    ことを特徴とする請求項11に記載の画像復号化装置。
  13. 【請求項13】 請求項6記載の画像符号化装置により
    符号化された各種符号化データを入力とする手段と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化手段と、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化手段と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換手段
    と、 前記残差成分を復号化する残差成分復号化手段とを備
    え、 前記2値多値変換手段からの出力に前記復号化された残
    差成分を加算することにより出力画像を得ることを特徴
    とする画像復号化装置。
  14. 【請求項14】 被符号化画像である対象多値画像と平
    滑化関数とを入力とし、前記平滑化関数に基づき前記多
    値画像から2値画像を生成するステップと、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力するステップと、 前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データと
    して出力するステップとを備え、 前記平滑化関数は、前記2値化画像にその平滑化関数を
    適用したとしたら元の多値画像が実質的に再現できる様
    に調整された関数であることを特徴とする画像符号化方
    法。
  15. 【請求項15】 被符号化画像である対象多値画像から
    平滑化関数を推定する平滑化関数推定ステップと、 前記推定された平滑化関数に対応した多値2値変換基準
    に基づいて、前記多値画像を2値画像に変換する多値2
    値変換ステップと、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化ステップと、 前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号
    化データとして出力する平滑化関数符号化ステップと、
    を備えたことを特徴とする画像符号化方法。
  16. 【請求項16】 被符号化画像である対象多値画像から
    2値画像を生成する多値2値変換ステップと、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化ステップと、 前記2値画像と前記対象多値画像から平滑化関数を生成
    する平滑化関数生成ステップと、 前記平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号化データと
    して出力する平滑化関数符号化ステップと、を備えたこ
    とを特徴とする画像符号化方法。
  17. 【請求項17】 前記平滑化関数は、近傍画素の2値パ
    ターンとそれに対する置換値からなる1以上のテーブル
    で表現されることを特徴とする請求項16記載の画像符
    号化方法。
  18. 【請求項18】 前記2値画像を前記平滑化関数で平滑
    化して、多値画像を生成する2値多値変換ステップと、 前記2値多値変換ステップにおいて生成された多値画像
    と、前記多値2値変換ステップにおいて変換対象となっ
    た前記多値画像との残差成分を符号化する残差成分符号
    化ステップと、 を更に備えたことを特徴とする請求項16記載の画像符
    号化方法。
  19. 【請求項19】 被符号化画像である対象多値画像に対
    応した多値2値変換基準に基づいて、前記多値画像を2
    値画像に変換する多値2値変換ステップと、 前記2値画像に適用したとしたら元の多値画像が実質的
    に再現できる平滑化関数を推定する平滑化関数推定ステ
    ップと、 前記2値画像を符号化し、2値画像符号化データとして
    出力する2値画像符号化ステップと、 前記推定された平滑化関数を符号化し、平滑化関数符号
    化データとして出力する平滑化関数符号化ステップと、
    を備えたことを特徴とする画像符号化方法。
  20. 【請求項20】 前記対象多値画像からダイナミックレ
    ンジを得るダイナミックレンジ推定ステップと、 前記ダイナミックレンジを符号化し、ダイナミックレン
    ジ符号化データとして出力するダイナミックレンジ符号
    化ステップとを備え、 前記多値2値変換ステップは、前記ダイナミックレンジ
    をも加味して前記2値画像を生成することを特徴とする
    請求項14、15、16、又は19記載の画像符号化方
    法。
  21. 【請求項21】 請求項14,15,16,又は19記
    載の画像符号化装置により符号化された各種符号化デー
    タを入力とするステップと、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化ステップと、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップ
    と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換ステ
    ップと、を備えたことを特徴とする画像復号化方法。
  22. 【請求項22】 請求項20記載の画像符号化方法によ
    り符号化された各種符号化データを入力とするステップ
    と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化ステップと、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップ
    と、 前記符号化データの内、前記ダイナミックレンジ符号化
    データを復号化し、ダイナミックレンジを得るダイナミ
    ックレンジ復号化ステップと、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化し、前記復号化されたダイナミックレン
    ジで画素値変換し、多値画像を得る2値多値変換ステッ
    プと、を備えたことを特徴とする画像復号化方法。
  23. 【請求項23】 請求項17記載の画像符号化方法り符
    号化された各種符号化データを入力とする手段と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化ステップと、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップ
    と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換ステ
    ップとを備え、 前記復号化された平滑化関数は、近傍画素の2値パター
    ンとそれに対する置換値からなる1以上のテーブルで表
    現されることを特徴とする画像復号化方法。
  24. 【請求項24】 前記2値多値変換ステップは、前記テ
    ーブルで表現される平滑化関数により、前記2値画像に
    対して画素置換を再帰的に多段階に適用して多値画像を
    得ることを特徴とする請求項23に記載の画像復号化方
    法。
  25. 【請求項25】 請求項18記載の画像符号化方法り符
    号化された各種符号化データを入力とする手段と、 前記符号化データの内、前記2値画像符号化データを復
    号化し、2値画像を得る2値画像復号化ステップと、 前記符号化データの内、前記平滑化関数符号化データを
    復号化し、平滑化関数を得る平滑化関数復号化ステップ
    と、 前記復号化された2値画像を前記復号化された平滑化関
    数により平滑化して、多値画像を得る2値多値変換ステ
    ップと、 前記残差成分を復号化する残差成分復号化ステップとを
    備え、 前記2値多値変換ステップからの出力に前記復号化され
    た残差成分を加算することにより出力画像を得ることを
    特徴とする画像復号化方法。
  26. 【請求項26】 請求項1〜13の何れか一つの請求項
    に記載の各手段の全部又は一部の手段の機能をコンピュ
    ータに実行させるためのプログラムを記録したことを特
    徴とする媒体。
  27. 【請求項27】 請求項14〜25の何れか一つの請求
    項に記載の各ステップの全部又は一部のステップの機能
    をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録し
    たことを特徴とする媒体。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100438720B1 (ko) * 2002-04-09 2004-07-05 삼성전자주식회사 영상의 휘도 레벨 변환 방법 및 장치
JP2015521446A (ja) * 2012-06-01 2015-07-27 アルカテル−ルーセント 透明度情報チャネルを有するビデオストリームをエンコードするための方法および装置
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