JPH07154604A

JPH07154604A - 標準ａｄｃｔ圧縮した文書画像の伸長方法

Info

Publication number: JPH07154604A
Application number: JP6164382A
Authority: JP
Inventors: Zhigang Fan; ジガン・ファン
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Xerox Corp
Priority date: 1993-07-19
Filing date: 1994-07-15
Publication date: 1995-06-16
Also published as: CA2125051A1; DE69415887D1; EP0635985B1; US5359676A; CA2125051C; EP0635985A1; DE69415887T2

Abstract

(57)【要約】【目的】伸長した文書画像が由来する原稿文書との忠実
度を維持しつつ伸長した文書画像の外観を改善する方法
を提供する。【構成】伸長時、原稿画像について符号化した量子化変
換係数のブロックを受信し、同ブロックから無損失符号
化を全て除去し、ブロック内の各量子化変換係数を量子
化テーブルからの対応する量子化値と乗算して、受信し
た変換係数のブロックを得、受信した変換係数に逆変換
演算を適用して画像を復元し、ブロック毎にフィルタ閾
値を適応的に選択し、ブロック内の辺縁を検出して辺縁
の発生の割り当てを形成し、画像をスムージングフィル
タで反復的にフィルタ処理し、フィルタ処理演算は画像
辺縁について演算しないように導出した辺縁マップで制
御し、新しい変換係数の各ブロックを受信した変換係数
の対応するブロック及び選択した量子化テーブルと比較
して原稿画像からフィルタ処理した復元画像が導出可能
かを決定し、決定に従ってフィルタ処理した復元画像を
出力バッファへ転送する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】本発明は現在提案されているＪＰＥＧＡ
ＤＣＴ（適応型ディスクリート・コサイン変換）規格に
準拠して圧縮した画像を伸長する方法に関し、より特定
すれば標準ＪＰＥＧＡＤＣＴ圧縮画像の伸長から得ら
れた文書形式画像における伸長アーチファクト(artifac
t)を減少するための方法に関する。

【０００２】ＪＰＥＧ委員会が普及させた方法であるＡ
ＤＣＴ（適応型ディスクリート・コサイン変換、これに
ついてはたとえばＷ．Ｈ．チェンおよびＣ．Ｈ．スミス
著、「白黒およびカラー画像の適応符号化」、ＩＥＥＥ
機関誌１９７７年１１月号、第ＣＯＭ−２５巻１２８５
〜１２９２ページ（W.H. Chen and C.H. Smith, in "Ad
aptive Coding of Monochrome and Color Images", IEE
E Trans. Comm., Vol.COM-25, pp. 1285-1292, Novembe
r 1977 ）、などに記載されている）は画素間の相関に
基づくデータの冗長性を減少させる高損失システムであ
る。一般に、画像において、画素同士を基準にすると、
画像は大幅に変化するものではない。つまり画像は「自
然空間的相関」としてしられる相関を有している。自然
界において、相関は一般化されるが、正確ではない。雑
音がそれぞれの画素を隣接画素とはいくらか異なったも
のにしてしまう。

【０００３】一般に、図１に図示したように、圧縮処理
ではＭ×Ｍ個の画像タイルを保存するタイル・メモリー
１０を必要とする。ＪＰＥＧ推奨案に基づいて本明細書
では方形のタイルを使用するが、本発明の方法はどのよ
うな形態のタイル並列であっても実行可能であることに
注意すべきである。タイル・メモリー内に保存した画像
の一部から、ディスクリート・コサイン変換（ＤＣＴ）
によって画像の頻度空間的表現が変換装置１２で形成さ
れる。たとえば提案されているＪＰＥＧ規格に準拠した
圧縮または伸長モードいずれかで作動するＣ−キューブ
・マイクロシステムズ社（C-Cube Microsystems ）製Ｃ
Ｌ５５０ＡＪＰＥＧ画像圧縮用プロセッサ装置などのハ
ードウェアへの実装も利用可能である。分割／量子化装
置１４を用いて、Ｑテーブルメモリー内のＱテーブルと
称する一組の値から、独立したＱテーブル値をＤＣＴ値
へ分割し、値の正数部分を量子化ＤＣＴ値として返すよ
うにする。ホフマン符号化装置２０は量子化ＤＣＴ値の
静的符号化を行って、圧縮画像を生成し、これが保存、
伝送などのために出力される。

【０００４】現行のＡＤＣＴ圧縮法は画像をＭ×Ｍ個の
画素のブロックに分割するもので、Ｍ＝８となってい
る。Ｍ＝８の選択は折衷案で、ブロックを大きく取るほ
ど得られる圧縮率は高くなる。しかし大きいブロックは
ブロック内に非相関画素を有するため圧縮率が減少する
傾向も強くなる。ブロックがちいさければ、ブロック内
で大きな相関を得ることができるが、全体としては強い
圧縮が実現されない。特に文書画像内では、自然画像を
形成する場合に比べて文書の辺縁が８×８ブロック内で
遭遇しやすい。つまり空間的相関の仮定はある部分でう
まく行かない。本発明で解決しようとする大きな問題点
は、以下の詳細な説明から一層明らかになるとおり、Ａ
ＤＣＴ試案の仮定は、連続トーンおよび多階調のグレー
画素を含む写真ではうまく機能するが、有意に高い頻度
成分を有しており高コントラストの辺縁が多い文書画像
の再現にはうまく機能しないことが多い点である。

【０００５】圧縮方式は一組の基本関数を用いてブロッ
ク内相関を使用する傾向にある。基本関数はデータを間
隔の空いた一組の直交関数上への投影と定義する。ＡＤ
ＣＴではコサイン関数を基本関数として使用し、ディス
クリート・コサイン変換（ＤＣＴ）を投影段階として使
用する。ＡＤＣＴ規格の第１の段階において、画像は８
×８のブロックに分割される。各ブロック内部で６４個
のＤＣＴ係数の組がブロック内画素について求まる。Ｄ
ＣＴ係数は８×８のブロックのディスクリート・コサイ
ン変換の各コサイン項の係数を表わす。

【０００６】ここで図２を参照すると、画像の８×８ブ
ロック内の６４画素を表わす６４個のグレーレベルの値
のアレイが図示してある。この８×８ブロックをＪＰＥ
ＧＡＤＣＴ仕様にしたがって変換すると図３に図示した
ＤＣＴ係数が求まる。これらの係数は図２の画像データ
をまだ完全に記述しているが、一般に空間頻度の低い領
域の上部左隅に大きな値がかたまっている。同時に、画
像の頻度が増加するにつれ画像の大半の部分で、格子の
下側右手部分の係数値がゼロに向かう傾向にある。

【０００７】ＡＤＣＴ法の次の段階は量子化またはＱ行
列の使用に関する。図４に図示したＱ行列は標準ＪＰＥ
Ｇで提唱されている圧縮用行列であるが、ＡＤＣＴなら
びに本発明で提案する方法では他のＱ行列（またはＱテ
ーブル）を用いて演算することも可能である。Ｑテーブ
ル値は圧縮を増加または減少させるように選択した係数
値で均一に乗算することができる。行列は一般に頻度が
大きいほど大きな量子化段階すなわち大きなエントリー
を導入することによって、概して低い頻度の方が高い頻
度より重要性が高いという効果を含んでいる。しかし、
テーブルは一般的仮定から何らかの望ましい変化を内部
的に構成しようとも試みている。したがって、テーブル
内の値は頻度によって変化することになり、正確な変化
は人間の視覚系、想定する文書形式すなわち写真、文
章、グラフィックス等、または何らかの他の用途に依存
するパラメータの関数となる。図３のＤＣＴ値のそれぞ
れは図４の対応するＱ行列の値で除算すると量子化ＤＣ
Ｔ（ＱＤＣＴ）値が次のようにして求まる：ＱＤＣＴ[m][n]＝ＩＮＴ｛ＤＣＴ[m][n]÷Ｑテーブル
[m][n]＋1/2 ｝ここでＩＮＴ｛Ａ｝はＡの整数部分を表わす。

【０００８】除算処理の余りは破棄するのでデータの損
失が発生する。ここで、また以下においては項の除算を
用いて、丸めを取り扱うための方法を含めたＡＤＣＴに
おける処理を詳細に説明する。さらに、テーブルの下側
右手部分のＱ値は高くなる傾向にあることから、この領
域の値の大半は、画像の極端に高い増幅が高い頻度で行
われない限りゼロになる。

【０００９】図５に図示したように、ＤＣＴ値の量子化
した組を導出してから、空間を埋める屈曲した曲線に沿
って画素を配置して、静的符号化方式たとえばホフマン
処理を用いて送信信号を生成する。静的符号化は無損失
的な方法で行われ、圧縮中に導入される唯一の損失はＱ
テーブルを用いるＤＣＴ係数の量子化により生成された
損失だけである。

【００１０】このようにして圧縮した画像を伸長するに
は、図１を参照すると、一連の関数または段階が前述の
処理を逆にたどるように続いている。ホフマン符号化は
復号装置５０で除去される。これで画像信号が量子化Ｄ
ＣＴ係数を表わすようになり、圧縮処理とは逆の処理
で、これを信号乗算装置５２でメモリー５４内のＱテー
ブル値と乗算する。逆変換装置５６でディスクリート・
コサイン変換の逆変換を行い、空間領域内の出力画像が
画像バッファ５８に保存される。

【００１１】上述の伸長方法では、ホフマン符号化を除
去して量子化ＤＣＴ係数の組を得ている。それぞれの組
の構成要素をＱテーブルの値で乗算すると、図４および
図５のデータを用いれば次式から図６に図示したＤＣＴ
係数が得られる：ＱＤＣＴ[m][n]＝ＱＤＣＴ[m][n]×Ｑテーブル[m][n]

【００１２】しかし図６に図示した結果は図３に図示し
たＤＣＴ係数の本来の組ではない。これは、圧縮処理に
おいて本来のＤＣＴ係数の量子化をＱテーブルで計算し
た余りが喪われたためである。標準ＡＤＣＴ伸長処理に
おいて、ＤＣＴ係数の組の反転ディスクリート・コサイ
ン変換を導くことで図７に図示した画像の値が得られ
る。図７と図２を比較すれば差が見られる。

【００１３】上述の処理は最良の画像を再現するように
うまく働かない。明らかに原稿画像を再現できないので
あるが、これは画像内のデータが圧縮量子化段階で破棄
されたためである。文章内に普遍的に存在する強い辺縁
が現れる場合には失敗が目立つ。特に、「アーチファク
トを取り囲む」ような辺縁またはある種の基準におい
て、「モスキート雑音」が目立つ。これらの問題は文字
列、グラフィックス、ハーフトーンのような文書画像で
非常に普遍的な成分に発生する。モスキート雑音または
取り囲みアーチファクトに加えて、緩やかにグレーが変
化するような画像領域に関連してブロック化アーチファ
クトもしばしば出現し、圧縮計算の基本を形成するそれ
ぞれのＭ×Ｍブロックが肉眼的に出現する。いずれの場
合にせよ問題が発生する。

【００１４】エッシュバッハ（Eschbach）の日本国特許
出願第ＪＰ−Ａ５９０９２２／１９９４号（ドイツ国ウ
ェッツラーで開催の１９９３年ドイツ応用光学学会年次
総会で発表）は伸長した文書画像が由来する原稿文書画
像への忠実度を維持しつつ伸長画像の外観を改善する方
法を提供しており、圧縮時に原稿文書画像を画素のブロ
ックに分割し、画素ブロックを頻度空間変換圧縮演算を
用いる前向き変換符号化演算によって変換係数のブロッ
クに変更し、それぞれの変換係数を量子化テーブルから
の量子化値で除算してから結果の整数部分を量子化変換
係数として用いる高損失量子化処理で変換係数を続けて
量子化して、量子化変換係数のブロックが無損失符号化
方式で符号化されるもので、該変換方法はａ）原稿画像
についての符号化した量子化変換係数ブロックを受信す
る段階と、ｂ）前記原稿画像について量子化変換係数ブ
ロックのあらゆる無損失符号化を除去する段階と、ｃ）
ブロック内のそれぞれの量子化変換係数を量子化テーブ
ル内の対応する量子化値で乗算して受信した変換係数の
ブロックを得る段階と、ｄ）前記受信した変換係数に逆
変換演算を行うことで画像を復元する段階と、ｅ）選択
したフィルタを用いて、辺縁（エッジ）を保存しつつ復
元した画像内に高損失量子化処理の結果出現する高周波
雑音を減少し、これによって復元画像の外見を肉眼的に
一層はっきりさせる段階と、ｆ）頻度空間変換演算を用
いる前向き変換符号化演算により、フィルタをかけて復
元した画像を新しい変換係数のブロックに変換する段階
と、ｇ）新しい変換係数のそれぞれのブロックを受信し
た変換係数の対応するブロックおよび選択した量子化テ
ーブルと比較して、フィルタをかけて復元した画像が原
稿画像から導出可能かを決定する段階と、ｈ）決定に基
づいてフィルタをかけて復元した画像を出力に転送する
段階を含む。

【００１５】段階ｇ）はさらに、１）新しい変換係数の
ブロックが原稿画像から導出可能ではないことを調べる
段階と、２）個々の新しい変換係数を変更して、変更し
た新しい変換係数のブロックが原稿画像から導出できる
ようにする段階と、３）変更した新しい変換係数のブロ
ックから画像を復元する段階を含む。図８は上記参照文
献に記載された方法の機能的ブロック図を示している。

【００１６】上記の方法による実験では、ＤＣＴ係数の
調節処理計算が高価で、なおかついくらかの取り囲みア
ーチファクトを発生していることが教示された。

【００１７】本発明の１つの態様において、伸長した文
書画像が由来する原稿文書との忠実度を維持しつつ伸長
した文書画像の外観を改善する方法を提供し、圧縮にお
いて原稿文書画像を画素のブロックに分割し、頻度空間
変換圧縮演算を用いる前向き変換符号化演算によって前
記画素ブロックを変換係数のブロックへ変更し、前記変
換係数を続けて高損失量子化処理で量子化して、量子化
変換係数のブロックが無損失符号化方式で符号化され、
該変換方法はａ）原稿画像についての符号化した量子化
変換係数ブロックを受信する段階と、ｂ）前記原稿画像
について量子化変換係数ブロックのあらゆる無損失符号
化を除去する段階と、ｃ）ブロック内のそれぞれの量子
化変換係数を量子化テーブル内の対応する量子化値で乗
算して受信した変換係数のブロックを得る段階と、ｄ）
前記受信した変換係数に逆変換演算を行うことで画像を
復元する段階と、ｅ）ｉ）ブロックごとにフィルタ閾値
を適応的に選択する段階と、ｉｉ）ブロック内の辺縁を
検出して辺縁の発生の割り当てを形成する段階と、ｉｉ
ｉ）スムージング・フィルタを用いて所定回数反復して
画像をフィルタにかけ、フィルタ演算を導出した辺縁の
マップと決定した閾値で制御する段階と、ｆ）新しい変
換係数のそれぞれのブロックを受信した変換係数の対応
するブロックおよび選択した量子化テーブルと比較し
て、フィルタをかけて復元した画像が原稿画像から導出
可能かを決定する段階と、ｈ）決定に基づいてフィルタ
をかけて復元した画像を出力に転送する段階よりなる伸
長段階を含む。

【００１８】圧縮処理を変更することに対向して伸長処
理を変更することにより、ＪＰＥＧ規格処理との統合性
および互換性は文書画像データを処理する圧縮／伸長サ
イクルの回数とは無関係に維持される。さらに、画像入
力に基づいて、また本発明の伸長処理を用いて改良を成
し得るかどうかによって、該処理を選択的に用いること
ができる。

【００１９】エッシュバッハ（Eschbach）の日本国特許
出願第ＪＰ−Ａ５９０９２２／１９９４号に記載された
処理に対して、本処理は、１）辺縁検出のためにもっと
洗練されたアルゴリズムを使用可能で、エラー率を低下
させ反復回数を減少させることができること、２）辺縁
が検出されれば、その情報をフィルタ処理の異なる経路
で共有でき、計算コストを減少することができること、
３）カラー画像について異なるチャネルでの辺縁情報の
共有は色の滲みならびに計算を減少することが出きるこ
と、を含む利点を有するものである。

【００２０】図１は従来技術のＡＤＣＴ圧縮／伸長処理
の機能的ブロック図である。

【００２１】図２は圧縮しようとする画像データの８×
８ブロック、図３は図２の画像の頻度空間的表現が得ら
れるように求めたディスクリート・コサイン変換の値
で、図４は実施例において用いる初期設定のＱテーブ
ル、図５は求めた量子化ディスクリート・コサイン変換
の値をそれぞれ示す。

【００２２】図６は図４のＱテーブルを用いて図２のデ
ータから再生成したＤＣＴ値を示し、図７は対応する８
×８の再構成画像データブロックを示す。

【００２３】図８はエッシュバッハ（Eschbach）の日本
国特許出願第ＪＰ−Ａ５９０９２２／１９９４号に記載
の伸長方法を実装したシステムを表わす機能的ブロック
図である。

【００２４】図９は独立して可能な画像のクラスを表わ
す量子化ＡＤＣＴの単一の組の原理を示す。

【００２５】図１０は単一の量子化ＡＤＣＴ値の組で表
わされる複数供給画像の場合の連続的数値の例の略図で
ある。

【００２６】図１１は単一の量子化ＡＤＣＴ値の組で表
わされる複数供給画像の場合の連続的数値の例の略図で
ある。

【００２７】図１２は単一の量子化ＡＤＣＴ値の組で表
わされる複数供給画像の場合の連続的数値の例の略図で
ある。

【００２８】図１３は本発明の伸長方法を実装したシス
テムをあらわす機能的ブロック図である。

【００２９】図１４は受信したＤＣＴ係数の組を表わ
し、図１５はＱ係数を１００に設定したすなわちそれぞ
れのエントリーを２で乗じた標準Ｑテーブルを表わす。

【００３０】図１６は（図７のブロックとは独立した）
８×８再構成画像データブロックを示す。

【００３１】図１７は縦方向の辺縁を見つけるために縦
方向のフィルタ処理を行った後の８×８再構成画像デー
タブロックを表わす。

【００３２】図１８は図１７のデータブロックにおける
辺縁マップを示す。

【００３３】図１９は横方向の辺縁を見つけるために横
方向のフィルタ処理を行った後の８×８再構成画像デー
タブロックを表わす。

【００３４】図２０は図１９のデータブロックにおける
辺縁マップを示す。

【００３５】図２１は図１８および図１９の辺縁マップ
を考慮して、縦方向のフィルタ処理の後で横方向のフィ
ルタ処理を行った第１の反復結果を示す。

【００３６】図２２は図１８および図１９の辺縁マップ
を考慮して、縦方向のフィルタ処理の後で横方向のフィ
ルタ処理を行った第１の３反復結果を示す。

【００３７】図２３は図２２のデータの変換とそれぞれ
の値についての正確度の限界を示す。

【００３８】図２４は調節した係数の組を示す。

【００３９】図２５は図２４のＤＣＴ係数から導出した
出力画像の値を示す。

【００４０】図２６は本発明の方法の流れ図である。

【００４１】図２７は反復フィルタ処理の流れ図であ
る。

【００４２】ここで図面を参照するが、図示は本発明の
実施例を説明する目的であってこれを制限するものでは
ない。第１に、圧縮処理においてデータが逸失したため
圧縮過程で圧縮された本来の正確な画像に復元すること
は不可能ではあるが、本来の圧縮画像にある程度類似し
た画像へ復元することは可能であることに留意する。こ
れについては本発明に関連して以下で詳述する。第２
に、画像内に出現している基本的な画像の欠陥を補正す
ることが可能である。図９を参照すると、圧縮／伸長処
理の概略が図示してある。相互にまったく異なる一組の
画像があり、これらの画像はそれぞれが同一のＡＤＣＴ
表現に圧縮されているという点で類似している。そのた
めこの組の中に出力画像を生成するには何らかの伸長処
理を行わなくてはならない。候補画像の組の知識はＱテ
ーブルを使って符号化してある。Ｑテーブルはディスク
リート量子化変換係数の除数を表現しており、また量子
化処理の結果それぞれの係数の小数点部分が切り捨てら
れるので、候補画像の組はこれらの画像すべてを表わし
ており、ここから変換のそれぞれの項で可能な係数値の
範囲について同一の量子化変換係数を求めることができ
る。最終的に、本発明はグレーを含むような文書画像の
操作に関するものである。グレーという用語は画素反射
強度が最大値と最小値の間にあることを指す。一般に、
グレーは画素単位で定義され、８ビットデータ値の場合
には０から２５５の間で変化し、０と２５５はそれぞれ
黒または白を表わしており、それ以外のすべての値はこ
れらの間の強度を表わすことになる。

【００４３】図１０を参照すると、それぞれがたとえば
この例では０から２５６の間の範囲のグレー濃度値を有
し、ＤＣＴ変換（本図ではＤＣＴブロック１０８として
図示してある）の結果として対応するＤＣＴ係数を従え
ているような画像信号より成る一組の原画像候補１０
０、１０２、１０４、１０６がある。これらの画像は入
力スキャナを用いて原稿文書を操作することによって生
成した、またはコンピュータ上で電子化文書として生成
したなどの文書画像の部分を表わしている。図から解る
ように画像はそれぞれ別個のものであり、図１１に図示
したＤＣＴ係数１１０、１１２、１１４、１１６も別個
のものである。ＤＣＴ係数は図１２に図示したＱテーブ
ル内の対応するエントリーを用いて量子化１１８で量子
化している。小数点部分について丸め演算を行うと、係
数の結果は次のようになる：組１１０では、１５７／１６＝９．８１、丸めて１０組１１２では、１６０／１６＝１０組１１４では、１６３／１６＝１０．１９、丸めて１０組１１６では、１６２／１６＝１０．１３、丸めて１０したがってＤＣＴ係数テーブルの上部左側のエントリー
はすべてこのＱテーブルを用いて同一の量子化ＤＣＴ係
数（図１２では組１２０で図示してある）に割当可能で
ある。組１２０の圧縮データは原画像候補の組を記述し
ていることになり、図１０に図示したこれらの原画像候
補のサブセットに独自の原画像ではない。８×８画像ブ
ロックが量子化ＤＣＴ係数の原候補であることの決定
は、Ｑテーブルのエントリーが量子化回路すなわちＤＣ
Ｔ係数の精度を定義しているという事実を考慮すること
によって導出可能である。図１１に示した例では、上部
左側のエントリーは１５３≦エントリー≦１６８の範囲
にあり、１６個の値を取ることができ、この範囲内のど
の値でも圧縮画像を変化させることなくＤＣＴ係数とし
て用いることができる。この「非独自性」は、ｉ）圧縮
データと一致する原画像候補、およびｉｉ）文書画像の
モデルに適合する画像である原画像候補を選択すること
により本発明の方法に用いることができる。この方法で
は、本発明の方法は導出した最終画像が、後フィルタ処
理法のように圧縮データに一致しない、または伸長を制
限するために原画像モデルを用いないが、画像を不鮮明
にするためにサンプリング手法を用いていたような従来
技術の方法とは異なっている。

【００４４】入力文書画像についての期待値を定義する
ためには、伸長処理に起因する画像の問題が、取り囲み
雑音または高周波雑音であることに注意する。高周波雑
音の除去が望ましいが、ローパスフィルタが必要であ
る。残念ながら、取り囲み雑音は辺縁で発生し、文書画
像中では非常に普遍的かつ重大である。したがって、辺
縁が除去すべきではない高い頻度をあらわすことから、
簡単な線型ローパスフィルタでは辺縁情報すなわち文字
の読みやすさまたは線の定義を雑音の除去と同時に破壊
してしまうため、不十分である。むしろ辺縁を保存する
ようなローパスフィルタが必要である。このようなフィ
ルタは高次統計値フィルタ（または中央値フィルタ）、
シグマフィルタ、または類似のフィルタなどのような非
線型フィルタである。エッシュバッハ（Eschbach）の日
本国特許出願第ＪＰ−Ａ５９０９２２／１９９４号にお
いて、中央値フィルタは本質的にフィルタ演算の一部と
して辺縁を検出し保存している。

【００４５】図１３において、伸長文書画像を導出した
原稿文書画像に対する忠実度を維持しつつ伸長文書画像
の外観を改善するためのシステムが図示してある。該シ
ステムは圧縮データの供給源たとえばメモリーまたは伝
送媒体からデータを受信する圧縮データ入力２００を含
む。ブロック２１０において、ホフマン復号装置が受信
した圧縮データを保存して量子化ＤＣＴ信号をここから
導出し、データから統計的ランレングス符号化を除去す
る。ブロック２２０は基本的に乗算回路で、Ｑテーブル
を入力としてＲＯＭメモリーまたは類似のメモリーに保
存してある量子化係数を非量子化ＤＣＴ係数に変換す
る。ブロック２３０では、非量子化ＤＣＴ係数が画像の
外観を表現する空間値へ変換される。標準ＪＰＥＧＡ
ＤＣＴ伸長処理では、これらの値が出力として使用され
る。本発明では、導出した空間値を出力するのではな
く、詳細については後述するように、それぞれの画像ブ
ロックについて選択した適応的に変化する閾値を有する
σフィルタ２５０で反復的に空間画像信号をフィルタ処
理している。得られた画像はＤＣＴ変換回路２６０への
入力として使用し、ＤＣＴ変換回路２６０は原稿の圧縮
処理が行ったのと同等の頻度空間係数の組を生成し、最
終的にフィルタ処理した変換画像と、受信した画像と、
Ｑテーブルを入力として、コンパレータ２７０がフィル
タ処理した変換係数のそれぞれのブロックを対応する受
信した変換係数のブロックおよび選択したＱテーブルの
ブロックと比較し、フィルタ処理した変換画像が原画像
から導出可能かを決定する。フィルタ処理した画像が許
容し得るものであれば、フィルタ処理した変換画像をブ
ロック２３０へ送出し、ブロック２８０で出力するため
の画像を準備する。画像が許容し得ないものであれば、
ＤＣＴ係数を変更する。反復ＤＣＴ係数検査は可能であ
るが、必ずしも必要ではないことが解っている。

【００４６】ここで、より詳細に本システムで使用して
いる処理を考えてみる。図１４を参照すると復号し非量
子化した典型的な一組のＤＣＴ係数が提供されており、
図１５を参照すると、Ｑ係数を１００に設定した標準Ｑ
テーブルが図示してあり、これはそれぞれのエントリー
が２倍されていることを示している。このＱテーブルか
ら、２つの値、ρ_hとρ_vを水平（ｕ）および垂直
（ｖ）成分について計算する：

【数１】

【００４７】ここでｕ＝０の場合ｄ（ｕ）＝1/2 、それ
以外ではｄ（ｕ）＝１、あらかじめ設定しておく定数と
してＢ＝１／４２０とし、ｑ（ｕ，ｖ）は所定のＱテー
ブル・エントリーである。これらの計算は画像の先頭で
行い（画像のブロックの先頭に対向する）、結果は画像
全体に用いる。２つの値ρ_hとρ_vは後述する辺縁検出
処理において雑音期待値の一部として使用し、さらにこ
こで用いたＱテーブルではρ_hとρ_vはそれぞれ２．０
９４６７４と２．００７２５４に等しい。

【００４８】図１６には伸長した空間画像データが図示
してあり、ダイナミックレンジ（現在ブロックにおける
入力値の最大範囲）は次のように計算する：

【数２】

【００４９】ここでｍとｎは入力画素の空間座標、ｗは
現在のブロックを記述する座標の組を表わす。上記の画
像ブロックでは、ダイナミックレンジは２３６である。
ここでＲとρから、そのブロックでの辺縁検出に用いら
れる閾値を計算することが可能となり、Ｒ＜２０ρについて．６Ｒｔ（Ｒ，ρ）２０ρ≦Ｒ≦５０ρについて
．２５Ｒ＋７ρ Ｒ＞５０ρについて．１５Ｒ＋１２ρ この例ではｔ_vert＝５９、またｔ_horiz＝６１である。

【００５０】真の辺縁を量子化エラーにより導入された
「雑音辺縁」から弁別するための辺縁検出には十分な閾
値選択が必須である。閾値はすべての画像に対して固定
することが可能で、または画像幅、ウィンドウ幅、また
は画素幅ごとに調節することもできる。画像単位の閾値
選択が好適な場合、ｔはρ^1/2に比例し、より特定すれ
ば、ｔ＝３２ρ^1/2 ＪＰＥＧの初期設定ＱテーブルではＴは約３２である。

【００５１】σフィルタの反復適用を考察する上で、辺
縁検出をスムージングから分離することが提案されてい
る。より特定すれば、辺縁を第１に検出してその結果を
ビットマップに保存する、または辺縁をマップする。後
続のスムージング演算はこの辺縁マップで制御する。辺
縁マップの個数はフィルタの設計で決まる。１つの実施
例において、２次元フィルタ処理が１次元横方向フィル
タ処理とこれに続く一次元縦方向フィルタ処理として実
装してある。横方向について１つと縦方向について１つ
の２つの辺縁マップが必要である。一般的実現の１つ
は、局部平均または同等の計算を行って画像を縦方向に
（横方向に）スムージング処理し、しかるのち横方向
（縦方向）の差分演算を行うものである。もう１つの問
題は辺縁スロープ上にある画素の処理である。スロープ
が比較的シャープな場合にはスムージング処理を実行し
ないのが望ましい。この処理において、｜Δｙ’（ｎ，
ｍ）｜＞ｔ、または｜Δｙ’（ｎ，ｍ）｜＞αｔであっ
て（ｎ，ｍ）がスロープ上にある場合に画素（ｎ，ｍ）
と（ｎ−１，ｍ）の間の縦方向の辺縁が宣言される。こ
こで、Δｙ’（ｎ，ｍ）＝ｙ’（ｎ，ｍ）−ｙ’（ｎ−
１，ｍ）、またｙ’（．，．）はスムージングをかけた
画像、ｔは閾値 αは経験上から１／３となるように選択した定数であ
る。画素（ｎ，ｍ）は次の場合にスロープ上にあると見
なすことができる：｜ｙ’（ｎ，ｍ）−ｙ’（ｎ−２，
ｍ）｜＞ｔ、かつｙ’（ｎ，ｍ）−ｙ’（ｎ−２，ｍ）
がΔｙ’（ｎ，ｍ）と同一の符号を有する場合、または
｜ｙ’（ｎ＋１，ｍ）−ｙ’（ｎ−１，ｍ）｜＞ｔ、か
つｙ’（ｎ＋１，ｍ）−ｙ’（ｎ−１，ｍ）がΔｙ’
（ｎ，ｍ）と同一の符号を有する場合。

【００５２】横方向の辺縁も同様の方法で検出する。

【００５３】図１６の例のデータを用いると、縦方向の
ローパスフィルタは閾値０．４Ｒの１×３σフィルタを
用いてこのデータを処理し、この例では閾値９４を提供
するので図１７の結果が得られることになる。当然のこ
とながら、処理方法に独自の用件で示唆されるような他
のフィルタ寸法を用いることも可能である。ｔ_vert＝５
９として辺縁決定の方程式を用いることで、「‖」で記
した位置に辺縁が決定され、辺縁スロープは「｜」で記
してある。縦方向の辺縁マップは、図１７に図示したよ
うに、辺縁またはスロープが検出された位置をＯＮ信号
として出力され、辺縁またはスロープではない値はＯＦ
Ｆ信号となる。図１８では閾値９４と横方向３×１のσ
フィルタを用いる同一の処理の結果を示してある。図１
９ではｔ_horiz＝６１として辺縁決定の方程式を用いて
得られた横方向の辺縁マップを図示してある。

【００５４】辺縁マップが求まれば、縦方向辺縁マップ
を用いる横方向フィルタ（３×１）と、横方向辺縁マッ
プを用いる縦方向フィルタ（１×３）によって入力デー
タブロックをフィルタ処理する。フィルタ処理はウィン
ドウ下の入力画素の平均として、横方向フィルタでは次
の方法で実行する： output(m,n) ＝1/3 ｛input(m-1,n)+input(m,n)+input(m+1,n)｝ここでinput(m ±1,n ）は、input(m ±1,n ）が縦方向
の辺縁でinput(m,n ）と分離している／辺縁−スロープ
が辺縁マップに図示してあるすべてのinput(m±1,n ）
についてinput(m,n ）で置き換える。つまり、入力デー
タの５番目の行が２４１２１３１６１１００４６１４５７また対応する縦方向の辺縁マップが１１１１０００だとすると、３×１ウィンドウの横方向フィルタ処理に
よりこの行が変更され２４１２１３１６１１００３５２０８６となる。ここで第１の４個の画素は、他のすべての画素
と縦方向の辺縁で個々に分離されているため変更されて
いない。この行の第５の画素は画素４と画素５の間の縦
方向の辺縁により中心画素で第４の画素を置き換えるこ
とにより、1/3 ｛４６＋４６＋１４｝＝３４を用いて生
成されている。

【００５５】横方向フィルタ処理に続けて縦方向のフィ
ルタ処理を反復的に行うことによって得られた画像を図
２１に図示した。また第３の反復による結果を図２２に
図示した。

【００５６】図２２の空間画像データは前述の空間用σ
フィルタで反復フィルタ処理されたもので、前向きＤＣ
Ｔ処理を用いて頻度空間へ変換し、図２３の値を得る。
それぞれの値の脇に図示してあるのは所定の量子化テー
ブルで可能な精度の範囲である。これらの反復ＤＣＴ係
数と精度範囲を本来の受信係数（図７参照）と比較し、
精度範囲外に記された係数をマークする。これらの係数
はエッシュバッハ（Eschbach）の日本国特許出願第ＪＰ
−Ａ５９０９２２／１９９４号に示されているように精
度範囲内に戻す。

【００５７】上述の方式には多数の考え得る変化が存在
する。たとえば、画像内容を（何らかの調節を行って）
他の尺度たとえば隣接画素間の差分の最大値または自乗
平均値などで決定することができる。事実上、これらの
尺度はすべて同様な性能を示す。

【００５８】画像をフィルタ処理し、頻度空間に変換
し、頻度空間の値を比較して変更し、グレーの画像画素
へ再変換する処理は頻回反復することができる。反復回
数はＤＣＴ変換における変更なしを基準に選択すること
が可能である（すなわちコンバージェンスが存在す
る）。これ以外にも、本処理は画像内にこれ以上の変化
がなくなるまで（別の種類のコンバージェンス）反復し
ていもよい。本明細書で説明したようなさらに別の方法
としては、反復回数を一定数に設定しておく、または一
定数を反復の上限回数として用いることがある。

【００５９】これで画像は新しいものとなった。第１
に、この画像は圧縮原稿画像が得られた原稿画像の候補
であることに注意する。つまり、原稿画像に対するある
程度の忠実度が存在する。画像を少なくとも一回スムー
ジング処理して高周波雑音を除去し、同時に辺縁を強調
または保持する。補正は画像内に変化をもたらし得る
が、フィルタ処理した画像の圧縮版を原稿圧縮画像（原
稿の候補の組）と比較して忠実度を確保している。フィ
ルタ処理した画像は必要な補正が行われている。補正ず
みフィルタ処理画像は候補画像の範囲と完全に一致して
いることからフィルタ処理画像より良好であると考えら
れる。

【００６０】ここで図２６を参照すると、本発明のさら
なる演算を示す本発明の反復ＡＤＣＴ伸長／再構成の流
れ図を提供してある。統計的符号化によるＡＤＣＴ圧縮
法にしたがって圧縮した画像は段階３００で得られる。
統計的符号化は段階３０２で除去して、量子化ＤＣＴ係
数を得る。段階３０４では量子化ＤＣＴ係数をＱテーブ
ル内の値で乗算して一組のＤＣＴ係数を得る。段階３０
６では、ＤＣＴ係数の逆変換を行ってグレーレベル画像
を生成する。通常の処理から外れて、段階３０８では後
述するように８×８出力ブロックをフィルタ処理する。
段階３１０では、フィルタ処理した画像出力を用いて一
組のＤＣＴ係数を生成する。段階３１２では、フィルタ
処理画像のＤＣＴ係数を段階３１２で得られたＤＣＴ係
数およびそれぞれの値についての許容範囲と比較する。
段階３１４では、フィルタ処理画像ＤＣＴ係数がそれぞ
れの値について許容範囲内にある場合は段階３１６へ進
み、ＤＣＴ係数の逆変換を行ってグレーレベル画像を生
成する。段階３２０ではグレー画像を出力へ送出する。
フィルタ処理画像のＤＣＴ係数がそれぞれの値について
の許容範囲内にない場合には、段階３２２で許容範囲の
値を範囲外の値に置換する。データを段階３１６へ転送
して、段階３２０で次に出力する。

【００６１】本発明では、図２７に図示したように、フ
ィルタ処理段階３０８を４００）それぞれのブロックに
ついて空間画像のダイナミックレンジＳを計算する段階
と、４０２）Ｓおよびρからそのブロックの閾値ｔ_vert
とｔ_horizを決定する段階と、４０６）画像内の縦方向
と横方向の辺縁を割り当てる段階と、４０８）計算した
閾値と辺縁マップを用いてσフィルタにより画像をフィ
ルタ処理し、フィルタ機能を制御する段階とに細分して
もよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来技術のＡＤＣＴ圧縮／伸長処理の機能的
ブロック図である。

【図２】圧縮しようとする画像データの８×８ブロッ
クを示すテーブルである。

【図３】図２の画像の頻度空間的表現が得られるよう
に求めたディスクリート・コサイン変換の値を示すテー
ブルである。

【図４】実施例において用いる初期設定のＱテーブル
である。

【図５】得られた量子化ディスクリート・コサイン変
換の値を示すテーブルである。

【図６】図４のＱテーブルを用いて図２のデータから
再生成したＤＣＴ値を示すテーブルである。

【図７】対応する８×８の再構成画像データブロック
を示すテーブルである。

【図８】エッシュバッハ（Eschbach）の日本国特許出
願第ＪＰ−Ａ５９０９２２／１９９４号に記載の伸長方
法を実装したシステムを表わす機能的ブロック図であ
る。

【図９】独立して可能な画像のクラスを表わす量子化
ＡＤＣＴの単一の組の原理を示す。

【図１０】単一の量子化ＡＤＣＴ値の組で表わされる
複数供給画像の場合の連続的数値の例の略図である。

【図１１】単一の量子化ＡＤＣＴ値の組で表わされる
複数供給画像の場合の連続的数値の例の略図である。

【図１２】単一の量子化ＡＤＣＴ値の組で表わされる
複数供給画像の場合の連続的数値の例の略図である。

【図１３】本発明の伸長方法を実装したシステムをあ
らわす機能的ブロック図である。

【図１４】受信したＤＣＴ係数の組を示すテーブルで
ある。

【図１５】Ｑ係数を１００に設定したすなわちそれぞ
れのエントリーを２で乗じた標準Ｑテーブルである。

【図１６】（図７のブロックとは独立した）８×８再
構成画像データブロックを示すテーブルである。

【図１７】縦方向の辺縁を見つけるために縦方向のフ
ィルタ処理を行った後の８×８再構成画像データブロッ
クを表わす。

【図１８】図１７のデータブロックにおける辺縁マッ
プを示すテーブルである。

【図１９】横方向の辺縁を見つけるために横方向のフ
ィルタ処理を行った後の８×８再構成画像データブロッ
クを表わす。

【図２０】図１９のデータブロックにおける辺縁マッ
プを示すテーブルである。

【図２１】図１８および図１９の辺縁マップを考慮し
て、縦方向のフィルタ処理の後で横方向のフィルタ処理
を行った第１の反復結果を示すテーブルである。

【図２２】図１８および図１９の辺縁マップを考慮し
て、縦方向のフィルタ処理の後で横方向のフィルタ処理
を行った第１の３反復結果を示すテーブルである。

【図２３】図２２のデータの変換とそれぞれの値につ
いての正確度の限界を示すテーブルである。

【図２４】調節した係数の組を示すテーブルである。

【図２５】図２４のＤＣＴ係数から導出した出力画像
の値を示すテーブルである。

【図２６】本発明の方法の流れ図である。

【図２７】反復フィルタ処理の流れ図である。

【符号の説明】

１０タイル・メモリー、１２変換装置、１４分割
／量子化装置、２０ホフマン符号化装置、５０復号
装置、５４メモリー、５８画像バッファ、１００，
１０２，１０４，１０６画像、１０８，１１０，１１
２，１１４，１１６ＤＣＴ係数、１１８量子化、２
００圧縮データ入力、２５０ σフィルタ

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０４Ｎ 7/30

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】圧縮において原稿文書画像を画素のブロ
ックに分割し、前記画素ブロックを頻度空間変換演算を
用いる前向き変換符号化演算によって変換係数のブロッ
クに変更し、それぞれの変換係数が量子化テーブルから
の量子化値にしたがって量子化されるような高損失量子
化処理によって前記変換係数を続けて量子化し、結果を
量子化変換係数として用いるような伸長文書画像が由来
する原稿文書画像に対する忠実度を維持しつつ前記伸長
文書画像の外観を改善する方法であって、ａ）前記原稿画像についての前記量子化した変換係数ブ
ロックを受信する段階と、ｂ）前記量子化テーブルからの対応する量子化値にした
がってブロック内の前記変換係数を非量子化して、受信
した変換係数のブロックを得る段階と、ｃ）逆変換演算を前記受信した変換係数に適用して画素
ブロックを生成することにより前記画像を復元する段階
と、ｄ）ｉ．それぞれの画素ブロックについて、該画素ブロ
ックのダイナミックレンジを決定する段階とｉｉ．それぞれの画素ブロックについて、前記画素ブロ
ックについて求めた前記ダイナミックレンジの関数とし
て辺縁閾値を計算する段階と、ｉｉｉ．前記辺縁閾値を用いて該ブロック内の画像の辺
縁を特定してここから辺縁マップを生成する段階と、ｉｖ．前記画像をσフィルタでフィルタ処理し、前記辺
縁マップ内の辺縁として識別されない前記ブロック内の
画素値を平均化する段階とを含む非線型フィルタにより
前記画像をフィルタ処理する段階と、ｅ）頻度空間変換圧縮演算を用いる前向き変換符号化演
算により前記フィルタ処理した復元画像を新しい変換係
数のブロックに変更する段階と、ｆ）新しい変換係数のそれぞれのブロックを受信した変
換係数の対応するブロックおよび前記選択した量子化テ
ーブルと比較して、前記フィルタ処理した復元画像が前
記原稿画像から導出可能かを調べる段階と、ｇ）判定が真なら前記フィルタ処理した復元画像を出力
バッファへ転送する段階とを含む方法。
【請求項２】１）前記新しい変換係数のブロックが前
記原稿画像から導出可能ではないことを調べる段階と、２）個々の新しい変換係数を変更して、変更した新しい
変換係数のブロックが前記原稿画像から導出可能に成す
段階と、３）前記変更した新しい変換係数のブロックから前記画
像を復元する段階とを前記段階ｆ）がさらに含む請求項
１に記載の方法。