JPH01157168A - 画像符号化方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は画像符号化方式、特に中間調の画像情報を符号
化する画像符号化方式に関するものである。

［従来の技術］ 従来より、画像の伝送および蓄積の際、その効率を考慮
して符号化により冗長度を抑圧（一般に圧縮と呼ばれる
）するのが一般的である。近年ディジタル画像処理技術
やデバイス技術の発展に伴ない、伝送・蓄積の対象とな
る画像は２値から多値に移っており、更に解像度も大き
くなってきた。この結果データ量が膨大となり、高能率
な符号化技術が必要となってきている。

しかし、これまでの符号化技術は２値画像を対象とした
ものが多く、例えばその代表的なものはファクシミリ用
に考案されたＭＨ，ＭＲ。

ＭＭＲ等であるが、これらの方式は本質上多値画像の符
号化には適していない。また、多値画像の符号化技術も
いくつか報告されており、例えばブロック符号化、予測
符号化、直交変換符号化等が有る。しかし、これらの方
式はいずれもテレビ画像を対象としたものが多く、一般
の文書画像。

網点画像の符号化には適していない。

特に直交交換符号化においては、従来シーケンシの小さ
い所に電力が集中する性質を利用していた。ところがこ
の方式によると、写真等の連続階調画像に対しては有効
であるが、文書画像や網点画像のように特異なエツジ構
造を持つ画像に適用すると著しい劣化を生じるという欠
点があった。

［発明の解決しようとする問題点］ 本発明は、上述従来例の欠点を除去し、文書画像、網点
画像あるいは写真画像を含むの多値データに対して、著
しい劣化をする事なく効率的符号化を行う画像符号化方
式を提供する。

［問題点を解決するための手段］ この問題点を解決するための一手段として、本発明の画
像符号化方式は、画像を所定サイズのブロックに分割し
て、該ブロックのそれぞれに直交交換を施し、 変換後のマトリックスの係数とあらかじめ検知あるいは
設定された入力画像の性質とにより、該ブロックをいく
つかの定められたカテゴリーに分類し、 該カテゴリー毎に量子化を行う。

［作用］ かかる構成により、画像情報の予備走査をして、画像の
性質例えば文書画像、網点画像。

写真等の連続階調画像に分類し、この分類情報にブロッ
ク単位のみの特徴抽出に起因する不適当な符号化を解決
する。

［実施例］ 第１図は本発明の画像符号化方式を実現する一実施例の
画像符号化装置の構成を示すものである。

ここで、１０１はアダマール変換を行うアゲマール変換
部、１０２は後に詳説するカテゴリーに画像のカテゴリ
ー分類を行うセグメンテーション部、１０３はセグメン
テーション部１０２か゛らの出力により、カテゴリーに
対応した量子化器を選択するセレクタである。１０４は
明度平均値を表すスカラー量子化器（５ｃａｌａｒ　Ｑ
ｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎＨ以下ＳＱ）であり、１０５，
１０６，１０７は各カテゴリーに適したスカラー量子化
を行うスカラー量子化器（ＳＱ）　、１０８，１０９，
１１０は各カテゴリーに適したベクトル量子化を行うベ
クトル量子化器（Ｖｅｃｔｏｒ　Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉ
ｏｎ：以下ＶＱ）である。１１１は各カテゴリーのベク
トル量子化器の出力の中からセグメンテーション部１０
２から出力の出力線により、処理対象となっているブロ
ックに応じたものを選択するセレクタであり、前段のセ
レクタ１０３と同様の働きをするものである。

１１２は画像符号化に先だって行われる予備走査により
画像分析を行う画像分析器、これによりこれから符号化
しようとする画像のタイプを、１、網点画像、 ２、文字画像、 ３、写真画像（連続トーン） の３種に分類する。予備走査と実際の符号化とは同一の
動作であるが、予備走査時は、セグメンテーション部１
０２において分類されるカテゴリー別の頻度を信号線１
１３を介し画像分析器１１２で計測し、画像のタイプを
決定しているのみでセレクタ１０３以後の動作は行なわ
れない。

符号化時は、画像分析器１１２で予備走査時に決定した
画像タイプ（前述３種）を２ビツトの信号線１１４を介
しセグメンテーション部１０２に出力し、カテゴリー分
類にフィードバックを行う。

ここで動作について説明を行う。１画素が８ビツトの画
像データを４Ｘ４画素を１ブロツクとして切り出す。こ
れを第２図に示すＸ（Ｘ＋＋〜ｘ４４）とする。この１
ブロツクの画像データをアダマール変換すると第２図の
Ｙ（ｙ＋＋〜ｙ４４）となり、Ｙ＋＋はＯ〜１０２０の
値で即ち１０ビツトで表され、ＹＩ２〜Ｙ４４は各々−
５１０〜＋５１０の値で即ち１０ビツトで表せる。

そこで、ＹＩ）をスカラー量子化器１０４で８ビツトの
データに量子化し、これをブロック内の明度平均値とす
る。Ｙｌｌ〜Ｙ４４はセグメンテーション部１０２によ
り、これらの係数の値の大小と元の画像の特徴とに応じ
て数種のカテゴリーに分類される。

セレクタ１０３，１１１は各々このカテゴリーに応じた
スカラー量子化器およびベクトル量子化器を選択し、９
ビツトのコード（パターン・コード）として出力する。

以下に、アダマール変換、セグメンテーション、スカラ
ー量子化、ベクトル量子化について、それぞれ説明する
。

第２図は４Ｘ４のアダマール変換を示しておりＸは変換
前、Ｙは変換後の信号である。

尚この変換は、 で表わされる。ここで、 Ｈｔｓ：１６次アダマール行列であり、＝　［ＸＩＩ、
　　Ｘ１２．　　ＸＩ３．　　ＸＩ−、Ｘ２１．　　Ｘ
２２゜・・・、　Ｘａ８．　Ｘ４４］τ 一以下余白一 ＝　　［Ｙ　＋＋、Ｙ　ｒ□、Ｙ　＋３．Ｙ　１４．Ｙ
２１１　　Ｙ　２２゜・・・＋　　Ｙ４３１　　Ｙ４４
］　　Ｔとすれば、 となる。

第３図（ａ）〜（ｐ）は、アダマール変換の例を示して
おり、図中（ａ）のようにブロック内に縦エツジが有る
場合には、係数Ｙｒｚに大きな値が表れる。尚、符号は
Ｘの明度の傾きにより、左半分が“０”で右半分が“２
５５”の時に−（マイナス）、左半分が“２５５“で右
半分が“Ｏのときに＋（プラス）となる。但し、係数Ｙ
ｚは明度平均を表す為、ここでは特に説明しない。

同様に、第３図、（ｂ）はブロック内に横エツジが有る
場合で、係数Ｙ２１に大きな値が表れる。

その他の第３図（Ｃ）〜（ｐ）は、図に示すように、縦
・横ライン、鍵型、斜のエツジ、斜の線等のパターンを
示している。

第４図はセグメンテーションを行う際のパラメータを説
明している。図示のパラメータは、各、々第３図に示し
たようなパターンの特徴に着目し、決定されている。こ
こで、ＵＦＥは縦エツジ成分パラメータ、ＯＬＥは縦線
成分パラメータ、１（ＥＥは横エツジ成分パラメータ、
）ＩＬＥは横線成分パラメータ、ＯＴＨはその他科のエ
ツジ等の成分パラメータ、ＥＦはエツジの強弱を表すパ
ラメータで、これが大きいと強いエツジである事がわか
る。同様に、ＬＦは線分の強弱を示すパラメータである
。

第５図は、第４図に示した５つのパラメータにより、カ
テゴリーを１６種類に分類する手順のフローチャートを
示しており、各分岐及び各カテゴリーには次のような意
味が有る。これをセグメンテーションと呼ぶ。

カテゴリー２０＝斜めエツジ、線 ２１：斜めエツジ、線＋複雑パターン ２２：横エツジ＋複雑パターン ２３：縦エツジ＋複雑パターン ２４：横線＋複雑パターン ２５：縦線＋複雑パターン カテゴリー３０：単調平坦部 ３１：平坦ぎみ ３２：階調差の小さい横エツジ ３３：階調差の小さい縦エツジ カテゴＩＪ−４０：階調差の大きい横エッジ４１：階調
差の大きい縦エツジ カテゴＩＪ−５０：階調差の大きい横エツジ系パターン ５１：階調差の大きい横糸パターン ５２：階調差の大きい横糸パターン ５３：階調差の大きい縦糸パターン また、第５図中、各分岐には以下に示す様な意味付けが
有る。

〈分岐１〉強い斜め線（ＯＴＨが大きい）の分離く分岐
２〉エツジ系パターン（ＶＥＥ、　ＨＥＥが大き）と線
形パターン（ＶＬＥ、　ＨＬＥが大きい）との分離 〈分岐３〉強い横エツジパターン（ＥＦが大きい）の抽
出 く分岐４〉縦エツジ（ＶＥＥが大きい）と横エツジ（Ｈ
ＥＥが大きい）との分離 〈分岐５〉斜めエツジを含む複雑パターン（ＯＴＨが大
きい）の抽出 〈分岐６〉弱い縦横パターン（ＥＦが大きい）と平坦部
とを分離 〈分岐７〉縦エツジ（ＶＥＥが大きい）と横エツジ（Ｆ
ＥＥが大きい）との分離 く分岐８〉複雑パターンの中から０Ｔ）Ｉが大きいもの
を抽出 〈分岐９〉複雑パターンの中からＯＬＥが大きいものを
抽出 〈分岐１０〉複雑パターンの中からＢＬＥが大きいもの
を抽出 〈分岐１１）複雑パターンの中からＨＥＥが大きいもの
を抽出 く分岐１２〉強い縦横線パターン（ＬＦが大きい）の抽
出 く分岐１３〉縦横パターン（ＶＬＥが大きい）と横線パ
ターン（ＨＬＥが大きい）の分離〈分岐１４）分岐２で
分離された線系パターンの内エツジ成分（ＥＦがやや大
きい）を含むパターンを抽出 〈分岐１５）縦エツジ（ＶＥＥが大きい）と横エツジ系
（ＨＥＥが大きい）との分離〈分岐１６）斜めイツジを
含む複雑パターン（ＯＴＨが大きい）と平坦部とを分離 第５図に示したカテゴリー分類のアルゴリズムを実現す
るためのハードウェアブロック図を第６図に示す。ここ
で、５０１は第４図に示したパラメータを算出するパラ
メータ算出部、５０２〜５１１は第５図で示した各分岐
１〜１６を決定する比較器、５１２は各分岐情報に応じ
て１６種類のカテゴリーパターンを４ビツトパターンで
発生するルックアップテーブル（以下ＬＵＴ）である。

前述のように画像情報に応じて、カテゴリーが決まるが
、網点画像の場合はカテゴリー２１〜２５に集中し、写
真等の連続トーン画像の場合はカテゴリー３０〜３３に
集中、文字画像の場合はバックグラウンド部でカテゴリ
ー３０が多く、文字部でカテゴリー４０．４１及び５０
〜５３が発生する傾向がある。

ところが、例えば網点画像画像の場合、ブロック内のみ
の小エリアのみをカテゴリー分けした場合は、前述の様
にカテゴリー分類においてはエツジあるいは線のあるエ
リアとなってしまい、これを複合化した場合は網点がエ
ツジ強調されて、ざらざらした再生画像となってしまう
。従って、網点画像の場合はむしろカテゴリー３０〜３
３の分類を多くし写真のような符号化をしたほうが画質
の劣化は少ない。

そこで予備操作により第６図にＬｔＪＴ５１２で決定す
るカテゴリーパターンを信号線５１３を介し、画像分析
器１１２において、各カテゴリーの頻度を計算する。そ
して、カテゴリー２１〜２５が多かった場合は網点画像
と判断し、カテゴリー２１〜２５に入る分岐を少なくし
カテゴリー３０〜３３に入る分岐を多くする。実際には
第５図の分岐５と分岐１６とにおいて比較値３２を大き
くすることによりカテゴリーへの分岐が補正される。

第６図においては画像符号化時、画像分析器１１２から
信号線５１７を介し、ＯＴＨ≧３２の比較値３２を変更
し例えば６４を出力しＯＴＨ≧６４の比較に変更する。

写真画像の場合さらに３１〜３３を多くするため、同様
に分岐５と分岐１６とにおいて０Ｔ）Ｉ≧９６に変更す
る。この場合も信号線５１７を介して行なわれる。

文字画像の場合は、バックグラウンドでカテゴリー３０
、文字部でカテゴリー４０．４１とカテゴリー５０〜５
３を多くするため分岐３でＥＦ≧９６をＥＦ≧６４に、
分岐６でＥＦ≧１６をＥＦ≧３２に、分岐１３でＬＦ≧
６４をＬＦ≧３２に、分岐１４でＥＦ≧をＥＦ≧３２に
変更し、それぞれ信号線５１６〜５１８，５１４．４１
４により比較器のデータを変更することにより実現され
る。

第７図は量子化の簡単な説明である。同図ではカテゴリ
ー４０の１パターンを例に説明している。まず、セグメ
ンテーションにより、分類されてきたパターンに対して
、Ｙｌｌを除く各係数の＋／−符号とその絶対値とを分
離したものを、各々゛°位相成分”、“振幅成分”と呼
ぶ。そして、振幅成分には各係数に重みっけをし、非線
形スカラー量子化を施こす。尚、図中網線部の係数は無
視する所であり、数字は丸められた結果である。

第８図（ａ）〜（ｐ）は、１６種の全カテゴリーの非線
形スカラー量子化結果を示しており、図中点で示した係
数は上にも述べた無視する係数である。また数字は各々
の係数に割り当てられるビット数を表わしている。

第９図は、アダマール変換を実現する為のハードウェア
ブロック図であり、高速化の為全係数を並列演算する。

８０１はデータ入力線であり、各画素８ビツトのデータ
が１６個入力されている。８０２はこれのブロックバッ
ファであり、４Ｘ４＝１６個のラッチで構成される。８
０３はアドレスジェネレータであり、Ｘブロックバッフ
ァ８０２中の画素の指定と、Ｈｋｌ要素ジェネレータ８
０４中の要素の指定を行う。

即ち、先に示したアダマール変換 Ｙ＝１／４ＸＨ１６Ｘ　（４Ｘ４ブロツクサイズ）の計
算におけるｈｋ＋とＸ、Ｊを指定するものである。８０
４は上に記したｈＩＪを発生するものであり、ＲＯＭで
構成されている。尚、出力は、？１＋＋、ｈ２□＋ｈ３
□、・・・＋？１１６１　と、１６本パラレルになって
おり、アドレスジェネレーターより出力される４ビツト
がＲＯＭのアドレスに入力され、旦＝１〜１６まで指定
される事になる。

図中、ｉ、ｊ＝１〜４、Ｋ、旦＝１〜１６である。

８０５はＹマトリクスの要素Ｙｌｌ係数の演算器であり
、先に示した計算式でもわかる通り加算器で構成される
。８０６，８０７は各々Ｙｌｌ以外の係数の演算器であ
り、計算式に示したように加減算器により構成される。

８０８，８０９，８１０は１／４除算器であり、下位２
ビツトの切り捨てを行うものである。８１１，８１２，
８１３はこれらの演算結果であり、Ｙｌｌは１０ビツト
の正の数、それ以外は＋／−の符号を示すフラグビット
と９ビツトの補数が出力される。

回路の動作は先にも述べた様に、１６個の係数が並列演
算される。計算内容は、式に示した通りである。即ち、
ブロックバッファ８０２から１画素毎にデータが読み出
され、Ｈｋｌ要素ジェネレータレーク８０４から出力さ
れる＋／−符号に応じて、加算もしくは減算が行なわれ
る。

本実施例では、演算の容易さとハード化の容易さとから
アダマール変換を用いたが、これに類する直交変換（離
散的ＣＯ８変換、゛スラント変換等）を用いて、同じ考
え方を適用しても良い。

本実施例ではセグメンテーションにＶＥＥ。

ＶＬＥ　、　ＨＥＥ　、　ＨＬε、　ＯＴＨの五つのパ
ラメータを用いたが、基本的に縦、横エツジ、縦横線、
その他斜めエツジ等に着目してカテゴリー分けを行う方
法であれば、それに置き換え可能である。例えば、ＶＥ
Ｅ　＝　（Ｙ＋−）　、ＶＬＥ　＝　（Ｙ１４）　、Ｈ
ＥＥ　＝（Ｙ２１）　、ＨＬＥ　＝（Ｙ４１）　、０Ｔ
）Ｉ　”　（Ｙ２２）等である。

本実施例中、量子化にスカラ量子化＋ベクトル量子化を
用いたが、これに限定する事なくスカラー量子化あるい
はベクトル量子化単独でも良い。また、“位相成分”、
“振幅成分“に分離し量子化るる手法を用いているが、
それに限定はしない。

更に本実施例で゛は、画像の予備走査を用いて画像の性
質である網点画像、写真画像３文字画像等の判別を行い
、その結果を画像符号化時にカテゴリー分類にフィード
バックを行ったが、次のような他の実施例も考えられる
。

ユーザ側で画像のタイプを設定したい場合は予備走査す
ることなく、セグメンテーション部の比較をマニュアル
設定できるように構成する。

第１０図にその場合のセグメンテーション部を示す。第
１０図において５２０はコントローラー、５２１．５２
２，５２３はコントローラー中にあるそれぞれ網点画像
、写真１文字画像設定用のマニアルスイッチである。ス
イッチの状態に応じて画像符号化時に、第６図の信号線
５１４〜５１８と同様な出力をコントロラー５２０で出
力することにより、前記同様の動作を実現できる。

第１ｏ図で５０１〜５１２は第６図と同一の要素である
。

以上説明したように、本実施例は、符号化に先立って予
備走査を行い、画像のカテゴリー分類を行ってカテゴリ
ー別の頻度を計測することにより画像のタイプを決定し
、符号化時にカテゴリー分類の情報にフィードバックす
るものであり、従来、小ブロツク毎の符号化に起因する
不適当な符号化による画質劣化を改善するものである。

又カテゴリー分類を用いスカラー量子化、ベクトル量子
化を用うることによりブロック内のエツジ形状の著しい
劣化を防ぐものである。

［発明の効果］ 本発明により、文書画像、網点画像あるいは写真画像を
含むの多値データに対して、著しい劣化をする事なく効
率的符号化を行う画像符号化方式を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例の画像符号化方式を実現する画像符号
化装置の構成図、 第２図はアダマール変換の説明図、 第３図（ａ）〜（ｐ）はアダマール変換例を示す図、 第４図はセグメンテーションを行うためのパラメータの
説明図、 第５図はセグメンテーションの具体例を示す図、 第６図はセグメンテーション及び画像分析器のハードウ
ェアブロック図、 第７図は位相成分と振幅成分との分離の説明図、 第８図（ａ）〜（ｐ）はスカラー量子化の結果を示す図
、 第９図はアダマール変換を実現するためのハードウェア
ブロック図、 第１０図は他の実施例のセグメンテーション及び画像分
析器のハードウェアブロック図である。 図中、１０１・・・アダマール変換部、１０２・・・セ
グメンテーション部、１０３・・・セレクタ、１０４・
・・明度平均用スカラー量子化器、１０５゜１０６，１
０７−、Ｉ、カラー量子化器、１０８゜１０９．１１０
・・・ベクトル量子化器、１１１・・・セレクタ、１１
２・・・画像分析器、１１３゜１１４・・・信号線であ
る。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像を所定サイズのブロックに分割して、該ブロ
   ックのそれぞれに直交交換を施し、 変換後のマトリックスの係数とあらかじめ検知あるいは
   設定された入力画像の性質とにより、該ブロックをいく
   つかの定められたカテゴリーに分類し、 該カテゴリー毎に量子化を行うことを特徴とする画像符
   号化方式。
2. （２）入力画像の性質は、予備走査をし、この予備走査
   時の各カテゴリーの出現頻度に基づいて決められること
   を特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像符号化方
   式。