JPH0779350A - 画像データ圧縮処理方法および画像データ再構成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 原画像の画質を劣化させることなく高い圧縮
率により画像データの圧縮を高速に行うことができる画
像データ圧縮処理方法を提供する。 【構成】 原画像を表す原画像データ１に対して、低周
波数帯域ほどフィルタ長の長い関数を基本ウェーブレッ
ト関数としてウェーブレット変換２を施して複数の周波
数帯域毎の係数画像データ３を得る。これにより画像デ
ータ１をサンプリングする際に発生するエリアジングを
少なくすることができる。次いで、ウェーブレット変換
２により得られた係数画像データ３に対して、周波数帯
域が高いほど低いビット数により量子化４を施し、この
量子化４がなされた各画像データ３に対して符号化５を
行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像データの圧縮処理方
法、特に詳細にはウェーブレット変換を用いて原画像の
データ量を削減するための画像データの圧縮処理方法お
よび圧縮された画像データを再構成する方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】例えばＴＶ信号等、中間調画像を担持す
る画像信号は膨大な情報量を有しているので、その伝送
には広帯域の伝送路が必要である。そこで従来より、こ
のような画像信号は冗長性が大きいことに着目し、この
冗長性を抑圧することによって画像データを圧縮する試
みが種々なされている。また最近では、例えば光ディス
クや磁気ディスク等に中間調画像を記録することが広く
行われており、この場合には記録媒体に効率良く画像信
号を記録することを目的として画像データ圧縮が広く適
用されている。

【０００３】このような画像データの圧縮方法の一つと
して、従来から、画像データを格納，伝送等する場合
に、該画像データに予測符号化による圧縮処理を施して
データ量を圧縮減少せしめた上で格納，伝送等を行い、
画像再生の際はその圧縮された画像データ（圧縮画像デ
ータ）に復号処理を施して伸長し、その伸長された画像
データ（伸長画像データ）に基づいて可視像を再生する
ような方法が採用されている。

【０００４】また、画像データ圧縮方法の一つとして、
ベクトル量子化を利用する方法が知られている。この方
法は、２次元画像データを標本数Ｋ個のブロックに分割
し、予めＫ個のベクトル要素を規定して作成した相異な
る複数のベクトルから成るコードブックの中で、上記ブ
ロックの各々内の画像データの組と最小歪にて対応する
ベクトルをそれぞれ選択し、この選択されたベクトルを
示す情報を各ブロックと対応させて符号化するようにし
たものである。

【０００５】上述のようなブロック内の画像データは互
いに高い相関性を有しているので、各ブロック内の画像
データを、比較的少数だけ用意したベクトルのうちの１
つを用いてかなり正確に示すことが可能となる。したが
って、画像データの伝送あるいは記録は、実際のデータ
の代わりにこのベクトルを示す符号を伝送あるいは記憶
することによってなし得るから、データ圧縮が実現され
るのである。例えば256 レベル（＝８ｂｉｔ）の濃度ス
ケールの中間調画像における64画素についての画像デー
タ量は、８×64＝５１２ｂｉｔとなるが、この64画素を
１ブロックとして該ブロック内の各画像データを64要素
からなるベクトルで表わし、このようなベクトルを256
通り用意したコードブックを作成するものとすれば、１
ブロック当りのデータ量はベクトル識別のためのデータ
量すなわち８ｂｉｔとなり、結局データ量を８／（８×
64）＝１／64に圧縮可能となる。

【０００６】以上のようにして画像データを圧縮して記
録あるいは伝送した後、ベクトル識別情報が示すベクト
ルのベクトル要素を各ブロック毎の再構成データとし、
この再構成データを用いれば原画像が再現される。

【０００７】また、上述した予測符号化によるデータ圧
縮を行う場合の圧縮率を向上させる方法の１つとして、
予測符号化処理と共に画像データのビット分解能（濃度
分解能）を低下させる、すなわち画像データをより粗く
量子化する量子化処理を行うことが考えられる。

【０００８】そこで、本願出願人により、上述した予測
符号化による方法と量子化による方法とを組み合わせた
補間符号化による画像データ圧縮方法が提案されている
（特開昭62−247676号公報）。この方法は、画像データ
を適当な間隔でサンプリングした主データと該主データ
以外の補間データとに区分し、補間データは上記主デー
タに基づいて内挿予測符号化処理、すなわち補間データ
を主データに基づいて内挿予測し、予測誤差に対してハ
フマン符号化等の可変長符号化（値により符号長が変わ
るような信号への変換）を行うことにより画像データを
圧縮するものである。

【０００９】また、画像データを圧縮するにあたっては
当然圧縮率は高い方が望ましい。しかしながら、上記補
間符号化において大きな圧縮率の向上を望むことは技術
的に困難であり、従ってより大きな圧縮率を達成するた
め、空間分解能を小さくする画像データ数減少処理を上
記補間符号化と組合わせることが考えられる。

【００１０】そこで本願出願人により、上述した補間符
号化と画像データ数減少処理とを組み合わせ、より高画
質を維持しつつより高い圧縮率を達成し得る画像データ
圧縮方法が提案されている（特開平2-280462号公報）。

【００１１】一方、上述した画像データを処理するため
の方法としてウェーブレット変換なる方法が提案されて
いる。

【００１２】ここで、ウェーブレット変換について説明
する。

【００１３】ウェーブレット変換は、周波数解析の方法
として近年開発されたものであり、ステレオのパターン
マッチング、データ圧縮等に応用がなされているもので
ある（OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets a
nd Signal Processing,IEEESP MAGAZINE,P.14-38,OCTOB
ER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavel
et Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEO
RY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 ）。

【００１４】このウェーブレット変換は、図８に示すよ
うな関数ｈを基底関数として、

【００１５】

【数１】

【００１６】なる式において信号を複数の周波数帯域毎
の周波数信号に変換するため、フーリエ変換のような偽
振動の問題が発生しない。すなわち、関数ｈの周期およ
び縮率を変化させ、原信号を移動させることによりフィ
ルタリング処理を行えば、細かな周波数から粗い周波数
までの所望とする周波数に適合した周波数信号を作成す
ることができる。例えば、図９に示すように、信号Sorg
をウェーブレット変換し、各周波数帯域毎に逆ウェーブ
レット変換した信号と、図10に示すように信号Ｓorg を
フーリエ変換し、各周波数帯域毎に逆フーリエ変換した
信号で見てみると、ウェーブレット変換はフーリエ変換
と比べて原信号Ｓorg の振動と対応した周波数帯域の周
波数信号を得ることができる。すなわち、フーリエ変換
において原信号Ｓorg の部分Ｂと対応する周波数帯域７
の部分Ｂ′には振動が発生しているのに対し、ウェーブ
レット変換では原信号Ｓorg の部分Ａと対応する周波数
帯域Ｗ７の部分Ａ′には原信号と同様に振動は発生して
いないものとなる。

【００１７】また、このウェーブレット変換を用いて、
前述した画像データの圧縮を行う方法が提案されている
（Marc Antonini et al.，Image Coding Using Wavelet
Transform，IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING
，VOL.1 ，NO.2，p205-220，APRIL 1992）。

【００１８】この方法は、画像を表す原画像データを、
所定の基本ウェーブレット関数により所定間隔でサンプ
リングをしながら順次ウェーブレット変換を行うことに
より、原画像データを主副両方向について高周波数帯域
から低周波数帯域までの周波数帯域の組合わせが異なる
複数の画像データに分解し、これらの画像データに対し
てノイズ成分を多く担持する高周波数帯域の画像データ
にはビット数を少なくするあるいはビット数を０とし、
主要被写体の情報を担持する低周波数帯域の画像データ
にはビット数を多く割り当てて前述したベクトル量子化
を施すことにより、原画像データの圧縮を行うものであ
る。この方法によれば、原画像データの圧縮率を向上さ
せることができ、また、圧縮された画像データに対して
所定のサンプリング間隔で間引かれたデータの部分を補
完しつつ順次逆ウェーブレット変換を施すことにより、
原画像を完全に復元することができる。

【００１９】上述したウェーブレット変換を用いて画像
データを圧縮する方法においては、ウェーブレット変換
と所定間隔でのサンプリングとを繰返すことにより原画
像データを高周波数帯域から低周波数帯域までの画像デ
ータに分割するものであるため、サンプリングを行う際
にエリアジングを生じるものである。ここで、エリアジ
ングとは元のデータの高周波成分が低周波成分に混合し
てしまう現象をいう。したがって、画像データをサンプ
リングすることにより、サンプリングされた画像データ
の高周波成分が低周波成分に混合してしまう。例えば、
前述したサンプリング間隔を画像データの１画素毎にサ
ンプリングした場合、ナイキスト周波数（限られた周波
数帯域を持つ信号を一定間隔で標本化する場合に、元信
号波形を一義的に記述できる標本間隔の最大値の逆数）
の高周波成分は低周波成分に混合され、画像データのナ
イキスト周波数は元の画像データのナイキスト周波数の
１／２となってしまう。このようなエリアジングが発生
することにより、ウェーブレット変換された画像データ
を逆ウェーブレット変換する場合に、サンプリグされた
データを原画像のまま完全に復元することがっできず、
サンプリングされた画像データの部分にアーチファクト
（偽画像）が発生するという問題がある。

【００２０】この問題は、原画像データにウェーブレッ
ト変換を施す際に用いる基本ウェーブレット関数を適切
に選択することにより、解決することができる。すなわ
ち、基本ウェーブレット関数を適切に選択することによ
り、ウェーブレット変換された画像データを逆ウェーブ
レット変換する際に、エリアジングの影響を低周波数帯
域と高周波数帯域とで互いに補償することができるた
め、画像データをサンプリングすることにより発生する
エリアジングによってはアーチファクトは発生しない。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たAntoniniらの方法は、ウェーブレット変換により得ら
れた画像データのうち高周波数帯域の画像データについ
ては、ビット数を０もしくは少なくして量子化を行うも
のであるため、画像データを逆ウェーブレット変換する
際に必要なエリアジングを補償すべき画像データが０と
なるあるいは少なくなってしまう。したがって、上述し
たAntoniniらの方法は画像データの圧縮率は向上させる
ことはできるものの、圧縮された画像データを再構成し
た際にエリアジングを適切に補償することができず、再
構成した画像に前述したアーチファクトが発生してしま
うものであった。

【００２２】このような問題は、ウェーブレット変換を
行う際の基本ウェーブレット関数のフィルタ長を長くす
ることにより、周波数変換レスポンスの自由度を大きく
してエリアジングを少なくできるような関数を選択する
ことにより解決することができるが、関数のフィルタ長
を長くすると、ウェーブレット変換を行うための演算時
間が長くなり、高速な圧縮処理を行うことができないも
のであった。

【００２３】本発明は上記事情に鑑み、高い圧縮率によ
り画像データを圧縮することができるとともに、再構成
された画像に発生するアーチファクトの問題もなく、さ
らに高速に処理を行うことができる画像データ圧縮処理
方法および画像データ再構成方法を提供することを目的
とするものである。

【００２４】

【課題を解決するための手段】本発明による画像データ
圧縮処理方法は、画像を表す原画像データを所定間隔に
よりサンプリングしつつウェーブレット変換を順次施す
ことにより、該原画像データを高周波数帯域から低周波
数帯域までの異なる周波数帯域を表す複数の係数画像デ
ータに順次分解し、該複数の係数画像データを少なくと
も最も高い周波数帯域の係数画像データについて他の周
波数帯域の係数画像データよりも小さいビット数により
量子化し、該量子化された前記係数画像データを符号化
することにより前記原画像データの高周波成分における
ノイズを除去して前記原画像データに圧縮処理を施す画
像データ圧縮処理方法において、前記複数の係数画像デ
ータのうち、低い周波数帯域の係数画像データほどエリ
アジングを低減させるフィルタ長の長い関数を基本ウェ
ーブレット関数として前記ウェーブレット変換を施すこ
とを特徴とするものである。

【００２５】また、本発明による画像データ再構成方法
は、本発明による画像データ圧縮方法により圧縮された
原画像データを再構成するためのものであり、前記符号
化された係数画像データを復号化し、該復号化された係
数画像データについて、低い周波数帯域の係数画像デー
タほどエリアジングを低減させるフイルタ長の長い関数
を基本ウェーブレット関数として逆ウェーブレット変換
を施すことにより、請求項１記載の画像データ圧縮処理
方法により圧縮された前記原画像データを再構成するこ
とを特徴とするものである。

【００２６】

【作用】本発明による画像データ圧縮処理方法は、ウェ
ーブレット変換を行うことにより画像データの圧縮を行
う上述したAntoniniらの画像データ圧縮処理方法におい
て、原画像データをサンプリングしつつウェーブレット
変換を施す際に、低周波数帯域の係数画像データに対し
ては、高周波数帯域の係数画像データと比較して、ウェ
ーブレット変換を施す際に用いる基本ウェーブレット関
数のフィルタ長を長くしたことを特徴とするものであ
る。すなわち、高周波数帯域の画像データはノイズ等の
成分を多く含みかつ処理すべきデータ数が多いため、エ
リアジングが発生しても原画像の画質にはそれほど影響
を与えないことから、フィルタ長の短い基本ウェーブレ
ット関数によりにウェーブレット変換を行うことにより
高速に圧縮処理を行うようにしたものである。一方、低
周波数帯域の画像データは、重要な情報を担持しており
かつ処理すべきデータ数も少ないため、フィルタ長が長
い基本ウェーブレット関数によりウェーブレット変換を
行いエリアジングを少なくするようにしたものである。

【００２７】このため、圧縮された減画像データを再構
成した場合にも、重要な情報を担持する周波数帯域の画
像にはエリアジングによるアーチファクトが発生せず、
また、処理すべきデータ数の多い高周波数帯域の画像デ
ータを高速にウェーブレット変換することができる。し
たがって全体として、アーチファクトのない画像を再構
成することができ、高速に画像データの圧縮処理を行う
ことができるとともに、高い圧縮率により画像データを
圧縮することが可能となる。

【００２８】

【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例について
説明する。

【００２９】図１は本発明による画像データ圧縮処理方
法の実施例の基本的概念を表す図である。

【００３０】図１に示すように、本発明による画像デー
タ圧縮処理方法は、原画像を表す原画像データ１に対し
て前述したAntoniniらの方法により、低周波数帯域ほど
フィルタ長の長い関数を基本ウェーブレット関数として
ウェーブレット変換２を施して複数の周波数帯域毎の係
数画像データ３を得る。次いで、ウェーブレット変換２
により得られた係数画像データ３に対して、周波数帯域
が高いほど低いビット数により量子化４を施し、この量
子化４がなされた各画像データ３に対して符号化５を行
うものである。

【００３１】以下本発明による実施例の詳細について説
明する。

【００３２】本実施例は、例えば特開昭55-12492号公報
や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光体シ
ートを利用した放射線画像情報記録再生システムにおい
て、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像
をレーザビーム走査によりデジタル画像データとして読
み取ったものを対象としている。なお、放射線画像の読
み取りは、図２に示す様に、蓄積性蛍光体シート10に対
して主走査方向（横方向）にレーザビームを走査させな
がらシート10を副走査方向（縦方向）に移動させてシー
ト10を２次元走査することにより行われたものである。

【００３３】次いで、原画像データに対してウェーブレ
ット変換がなされる。

【００３４】図３は、原画像データＳorg に対するウェ
ーブレット変換の詳細を表す図である。

【００３５】なお、本実施例においては、ウェーブレッ
ト変換の各係数が直交する直交ウェーブレット変換を行
うものであり、前述したMarc Antonini らの文献に記載
されているものである。さらに、本実施例においては、
ウェーブレット変換により得られた係数画像データのう
ち最も高い周波数帯域の係数画像データについて、ビッ
ト数を０として量子化を行うものとする。

【００３６】まず、図３に示すように、原画像データＳ
org の主走査方向に基本ウェーブレット関数より求めら
れる関数ｇ_N と関数ｈ_N とによりフィルタリング処理を
行う。すなわち、このような関数ｇ_N ，ｈ_N による主走
査方向に並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処理を副走
査方向に一画素ずつズラしながら行い、原画像データＳ
org の主走査方向のウェーブレット変換係数信号を求め
るものである。

【００３７】ここで、関数ｇ_N ，ｈ_N は基本ウェーブレ
ット関数より一意に求められるものであり、係数画像デ
ータがウェーブレット変換により低周波数帯域のデータ
となるにつれてフィルタ長さを長くするものである。こ
の関数ｈ_N は、以下の表１に示すものである。なお、表
１にはＮ＝２（最もフィルタ長が短い関数）からＮ＝10
（最もフィルタ長が長い関数）までを示すものとする。
ここで、ｇ_N はｈ_N より求められるものであり、ｇ_N と
ｈ_N との関係は以下の式(2) に示すものとする。

【００３８】

【表１】

【００３９】 ｇ_N ＝（−１）ⁿ ｈ_N …(2) なお、、上述した原画像データＳorg については最もフ
ィルタ長の短い関数ｇ₂ ，ｈ₂ によりフィルタリング処
理がなされ、原画像データのウェーブレット変換係数信
号Ｗg0，Ｗh0が求められるものとする。ここで、関数ｈ
₂ をその周波数強調特性とともに図４に示す。

【００４０】このようにして、関数ｇ₂ ，ｈ₂ によりウ
ェーブレット変換係数信号Ｗg0、Ｗh0が求められると、
ウェーブレット変換係数信号Ｗg0、Ｗh0について、主走
査方向の画素を１画素おきにサンプリングし、主走査方
向の画素数を1/2 にする。このサンプリングにより、関
数ｈ₂ によりフィルタリングされた画像データのナイキ
スト周波数のうち、ナイキスト周波数0.5 以上の高周波
数成分が0.5 以下の低周波数成分と混合するエリアジン
グが発生する。次いで、この画素が間引かれたウェーブ
レット変換係数信号Ｗg0、Ｗh0それぞれの副走査方向に
関数ｇ₂ ，ｈ₂によりフィルタリング処理を行い、ウェ
ーブレット変換係数信号ＷＷ₀ ，ＷＶ₀，ＶＷ₀ および
ＶＶ₀ を得る。

【００４１】次いでウェーブレット変換係数信号Ｗ
Ｗ₀ ，ＷＶ₀ ，ＶＷ₀ およびＶＶ₀ について、副走査方
向の画素を１画素おきにサンプリングし、副走査方向の
画素数を1/2 とする処理を行う。このサンプリングによ
り上述したのと同様にエリアジングが発生する。これに
より、各ウェーブレット変換係数信号ＶＶ₀ ，ＷＶ₀ ，
ＶＷ₀ ，ＷＷ₀ の画素数は原画像データＳorg の画素数
の1/4 となる。次いで、関数ｇ₂ ，ｈ₂ よりもフィルタ
長の長い関数ｇ₃ ，ｈ₃ によりウェーブレット変換係数
信号ＶＶ₀ の主走査方向によりフィルタリング処理を行
う。なお、関数ｈ₃は表１に示されるようにフィルタ長
は６であり関数ｇ₃ は関数ｈ₃ より求められる。

【００４２】すなわち、関数ｇ₃ ，ｈ₃ により主走査方
向に並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処理を副走査方
向に一画素づつズラながら行い、ウェーブレット変換係
数信号ＶＶ₀ の主走査方向のウェーブレット変換係数信
号Ｗg1およびＷh1を求めるものである。

【００４３】ここでウェーブレット変換係数信号ＶＶ₀
は主副両方向についてサンプリングにより画素数が原画
像データの1/2 となっているため、画像の周波数帯域は
原画像データと比較して半分となっている。したがっ
て、ウェーブレット変換係数信号ＶＶ₀ を関数ｇ₃ ，ｈ
₃ でフィルタリング処理を施すことにより、原画像デー
タの周波数成分のうちウェーブレット変換係数信号ＶＶ
₀ が表す周波数成分よりも低周波数成分を表すウェーブ
レット変換係数信号Ｗg1，Ｗh1が求められる。

【００４４】このようにして、ウェーブレット変換係数
信号Ｗg1，Ｗh1が求められると、ウェーブレット変換係
数信号Ｗg1，Ｗh1について、主走査方向の画素を１画素
おきにサンプリングし、主走査方向の画素数をさらに1/
2 とする。次いでウェーブレット変換係数信号Ｗg1、Ｗ
h1それぞれの副走査方向に関数ｇ₃ ，ｈ₃ によりフィル
タリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ
₁ ，ＷＶ₁ ，ＶＷ₁ およびＶＶ₁ を得る。

【００４５】次いでウェーブレット変換係数信号Ｗ
Ｗ₁ ，ＷＶ₁ ，ＶＷ₁ ，ＶＶ₁ について、副走査方向の
画素を１画素おきにサンプリングし、副走査方向の画素
数を1/2とする処理を行う。これにより、各ウェーブレ
ット変換係数信号ＶＶ₁ ，ＷＶ₁，ＶＷ₁ ，ＷＷ₁ の画
素数は原画像データＳorg の画素数の1/16となる。

【００４６】以下、上述したのと同様にして、画素が間
引かれたウェーブレット変換係数信号ＶＶ₁ の主走査方
向に関数ｇ₃ ，ｈ₃ よりもフィルタ長の長い関数ｇ₄ ，
ｈ₄によりフィルタリング処理を行い、さらに得られた
ウェーブレット変換係数信号の主走査方向の画素をサン
プリングし、この画素を間引いたウェーブレット変換係
数信号について、副走査方向に関数ｇ₄ ，ｈ₄ によりフ
ィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号
ＷＷ₂ ，ＷＶ₂ ，ＶＷ₂ ，ＶＶ₂ を得る。

【００４７】このようなウェーブレット変換をＮ回繰り
返すことによりウェーブレット変換係数信号ＷＷ₀ 〜Ｗ
Ｗ_N ，ＷＶ₀ 〜ＷＶ_N ，ＶＷ₀ 〜ＶＷ_N ，およびＶＶ_N
を得る。ここで、Ｎ回目のウェーブレット変換により得
られるウェーブレット変換係数信号ＷＷ_N ，ＷＶ_N ，Ｖ
Ｗ_N ，ＶＶ_N は、サンプリングにより原画像データと比
較して主副両方向の画素数が(1/2）^N となっているた
め、各ウェーブレット変換係数信号はＮが大きいほど周
波数帯域が低く、原画像データの周波数成分のうち低周
波成分を表すデータとなる。

【００４８】したがって、ウェーブレット変換係数信号
ＷＷ_i （ｉ＝０〜Ｎ、以下同様）は、原画像データＳor
g の主副両方向の周波数の変化を表すものであり、ｉが
大きいほど低周波信号となる。またウェーブレット変換
係数信号ＷＶ_i は画像信号Ｓorg の主走査方向の周波数
の変化を表すものであり、ｉが大きいほど低周波信号と
なっている。また、主走査方向の周波数は副走査方向の
周波数より低いものとなっている。さらにウェーブレッ
ト変換係数信号ＶＷ_i は画像信号Ｓorg の副走査方向の
周波数の変化を表すものであり、ｉが大きいほど低周波
信号となり、副走査方向の周波数は主走査方向の周波数
より低いものとなっている。

【００４９】ここで、図６にウェーブレット変換係数信
号を複数の周波数帯域毎に表す図を示す。なお、図６に
おいては便宜上３回目のウェーブレット変換を行った状
態までを表すものとする。なお、図６においてウェーブ
レット変換係数信号ＷＷ₃ は原画像を主副各方向が(1/
2）³ に縮小したものとなっている。

【００５０】またウェーブレット変換の回数を重ねるに
つれ表１に示すように関数ｇ_N ，ｈ_N のフィルタ長を長
くしていくことにより、ウェーブレット変換係数信号の
画素をサンプリングする際に発生するエリアジングを少
なくすることができる。例えば、図５に示すような関数
ｈ₁₀においては、フィルタ長は20となっており、周波数
強調特性は図５(b) に示すものとなっている。すなわ
ち、関数ｈ₁₀においては、ナイキスト周波数0.5 以上の
強調度は図４(b) に示す関数ｈ₂ の強調度を比較して小
さくなっている。したがって、画素のサンプリングによ
りナイキスト周波数0.5 以下の低周波成分に混合される
高周波数成分が少なくなり、エリアジングが低減される
ものである。

【００５１】一方、関数のフィルタ長を長くすると、フ
ィルタリングを行うための演算量が増え、処理時間が長
くなるが、上述したサンプリングにより、低周波数帯域
のウェーブレット変換係数信号のデータ量は高周波数帯
域の係数信号と比較して少なくなっているため、処理時
間が長くなることによる圧縮処理の遅延は問題とならな
いものである。

【００５２】次いで、再度のウェーブレット変換が施さ
れた、ウェーブレット再変換係数信号ＷＶ_i ，ＶＷ
_i （ｉ＝１は除く）、ＷＷ_i ，ＶＶ_i について量子化が
なされる。

【００５３】ここで、各ウェーブレット変換係数信号の
うち、高周波数帯域のウェーブレット変換係数信号は、
ノイズ等の不要な情報を担持するものであり、低周波数
帯域のウェーブレット変換係数信号については、主要被
写体等の重要な情報を担持するものであるため、高周波
数帯域の係数信号ほど、低いビット数により量子化を行
う。すなわち、図６に示すように、高周波数帯域となる
ウェーブレット変換係数信号ＷＷ₁ ，ＷＶ₁ ，ＶＷ₁ に
ついては０ビットとし、ウェーブレット変換係数信号Ｗ
Ｗ₂ については１ビット、ウェーブレット変換係数信号
ＷＶ₂ ，ＶＷ₂については２ビット、それ以上のウェー
ブレット変換係数信号については、８ビットで量子化を
行う。

【００５４】ここで、データを量子化する際には、ビッ
ト数が高いほど原画像に近い状態でデータを圧縮するこ
とができるが、圧縮率をそれほど向上させることができ
ない。また、ビット数を低くすれば圧縮率を向上させる
ことができるが、圧縮データを復元した際の誤差が大き
く、原画像と比較してノイズが多いものとなる。

【００５５】したがって、本発明においては、ノイズ成
分を多く担持する高周波数帯域の画像データにはビット
数を少なく、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域
の画像データにはビット数を多く割り当てるようにした
ため、重要な部分ほどビット数を高くして画質を維持
し、重要でない部分は画質はそれほど問題とならないこ
とからビット数を低くし、全体として画像の主要部分の
画質を維持しつつ、圧縮率を向上させるようにしたもの
である。

【００５６】このようにして各ウェーブレット変換係数
信号の量子化を行った後、前述したハフマン符号化、予
測符号化等の符号化を行うことにより圧縮処理がなされ
る。

【００５７】なお、量子化のレベルは、各ラベル毎に一
定のものとして説明したが、周波数帯域毎に量子化のレ
ベルを変えるようにしてもよく、例えば、高周波数帯域
ではより量子化のビット数を小さくする。また、量子化
のレベルとしてビット数を０と設定してもよく、この場
合は、符号長が０となるので高圧縮率を実現することが
できる。

【００５８】このように符号化がなされて圧縮された原
画像データＳorg は例えば光ディスク等の記録媒体に格
納され、保存、移送等がなされる。

【００５９】次に圧縮されたデータを再構成する方法に
ついて説明する。

【００６０】まず、圧縮された原画像データに対し、ハ
フマン符号化や予測符号化に対する復号化を行うことに
より、前述した各ウェーブレット変換係数信号ＷＶ_i ，
ＶＷ_i ，ＷＷ_i を得る。

【００６１】次いで、復号化がなされることにより得ら
れたウェーブレット変換係数信号ＷＶ_i ，ＶＷ_i ，ＷＷ
_i ，ＶＶ_i について逆ウェーブレット変換を施す。

【００６２】図７は、逆ウェーブレット変換の詳細を表
す図である。

【００６３】図７に示すように、まず各ウェーブレット
変換係数信号ＶＶ_N ，ＶＷ_N ，ＷＶ_N ，ＷＷ_N について
副走査方向に並ぶ画素間に１画素分の間隔をあける処理
を行う（図では×２と表示）。次いでこの間隔があけら
れたウェーブレット変換係数信号ＶＶ_N を副走査方向に
前述した関数ｈ_N とは異なる関数ｈ_N ′により、ウェー
ブレット変換係数信号ＶＷ_N を副走査方向に前述した関
数ｇ_N とは異なる関数ｇ_N ′によりフィルタリング処理
を行う。すなわち、関数ｇ_N ′，ｈ_N ′によるウェーブ
レット変換係数信号ＶＶ_N ，ＶＷ_N の副走査方向に並ぶ
一列の画素毎のフィルタリング処理を主走査方向に一画
素ずつズラしながら行い、ウェーブレット変換係数信号
ＶＶ_N ，ＶＷ_N の逆ウェーブレット変換係数信号を得、
これを２倍して加算することにより逆ウェーブレット変
換係数信号ＷhN′を得る。

【００６４】ここで関数ｇ_N ，ｈ_N と関数ｇ_N ′，
ｈ_N ′との関係は、以下の式(3) に示すものとなる。

【００６５】 ｈ_N ′［ｎ］＝ｈ_N ［−ｎ］ ｇ_N ′［ｎ］＝ｇ_N ［−ｎ］ …(3) 但し［−ｎ］は関数の中心軸に関する左右半転を表すす
なわち、関数ｇ_N ，ｈ_N とは中心軸に関して左右非対称
な関数ｇ_N ′，ｈ_N ′により逆ウェーブレット変換を行
うものである。

【００６６】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号ＷＶ_N を副走査方向に関数ｈ_N ′により、ウ
ェーブレット変換係数信号ＷＷ_N を副走査方向に関数ｇ
_N ′によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット
変換係数信号ＷＶ_N ，ＷＷ_Nの逆ウェーブレット変換係
数信号を得、これを２倍して加算することにより逆ウェ
ーブレット変換係数信号ＷgN′を得る。

【００６７】次いで、逆ウェーブレット変換係数信号Ｗ
hN′，ＷgN′について主走査方向に並ぶ画素間に１画素
分の間隔をあける処理を行う。その後逆ウェーブレット
変換係数信号ＷhN′を主走査方向に関数ｈ_N ′により、
逆ウェーブレット変換係数信号ＷgN′を主走査方向に関
数ｇ_N ′によりフィルタリング処理し、ウェーブレット
変換係数信号ＷhN′，ＷgN′の逆ウェーブレット変換係
数信号を得、これを２倍して加算することにより逆ウェ
ーブレット変換係数信号ＶＶ_N-1 ′を得る。

【００６８】次いでこの逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶ_N-1 ′、ウェーブレット変換係数信号ＶＷ_N-1 ，Ｗ
Ｖ_N-1 ，ＷＷ_N-1 について副走査方向に並ぶ画素間に１
画素分の間隔をあける処理を行う。その後この逆ウェー
ブレット変換係数信号ＶＶ_N-1 ′を副走査方向に関数ｈ
_N-1 ′により、ウェーブレット変換係数信号ＶＷ_N-1を
副走査方向に関数ｇ_N-1 ′によりフィルタリング処理を
行う。すなわち、関数ｈ_N ，ｇ_N よりもフィルタ長の短
い関数ｇ_N-1 ′，ｈ_N-1 ′によるウェーブレット変換係
数信号ＶＶ_N-1 ′，ＶＷ_N-1 の副走査方向に並ぶ一列の
画素毎のフィルタリング処理を主走査方向に一画素ずつ
ズラしながら行い、ウェーブレット変換係数信号ＶＶ
_N-1 ′，ＶＷ_N-1 の逆ウェーブレット変換係数信号を
得、これを２倍して加算することにより逆ウェーブレッ
ト変換係数信号ＷhN-1′を得る。

【００６９】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号ＷＶ_N-1 を副走査方向に関数ｈ_N-1 ′によ
り、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ_N-1 を副走査方向
に関数ｇ_N-1 ′によりフィルタリング処理を行い、ウェ
ーブレット変換係数信号ＷＶ_N-1 ，ＷＷ_N-1 の逆ウェー
ブレット変換係数信号を得、これを２倍して加算するこ
とにより逆ウェーブレット変換係数信号ＷgN-1′を得
る。

【００７０】次いで、逆ウェーブレット変換係数信号Ｗ
hN-1′，ＷgN-1′について主走査方向に並ぶ画素間に１
画素分の間隔をあける処理を行う。その後逆ウェーブレ
ット変換係数信号ＷhN-1′を主走査方向に関数ｈ_N-1 ′
により、逆ウェーブレット変換係数信号ＷgN-1′を主走
査方向に関数ｇ_N-1 ′によりフィルタリング処理し、ウ
ェーブレット変換係数信号ＷhN-1′，ＷgN-1′の逆ウェ
ーブレット変換係数信号を得、これを２倍して加算する
ことにより逆ウェーブレット変換係数信号ＶＶ_N-2 ′を
得る。

【００７１】以下、順次逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶ_i ′（ｉ＝−１〜Ｎ）を作成し、最終的に逆ウェー
ブレット変換係数信号ＶＶ_-1′を得る。この最終的な逆
ウェーブレット変換係数信号ＶＶ_-1′が原画像データＳ
org を表す画像データとなる。

【００７２】このようにして得られたウェーブレット変
換係数信号ＶＶ_-1′は図示しない画像再生装置に送られ
て、放射線画像の再生に供せられる。

【００７３】この再生装置は、ＣＲＴ等のディスプレイ
手段でもよいし、感光フイルムに光走査記録を行う記録
装置であってもよい。

【００７４】このようにして、原画像データＳorg をウ
ェーブレット変換し、複数の周波数帯域毎の画像データ
を得、この画像データのうち高周波数帯域のデータにつ
いて再度ウェーブレット変換を施して複数の周波数帯域
毎のデータを得、これらのデータのうち重要な情報を担
持する部分についてはビット数を高くして量子化し、重
要でない部分についてはビット数を低くして量子化を行
うことにより、重要な部分の画質を維持しつつデータ圧
縮率の向上を図ることができる。

【００７５】ここで、各ウェーブレット変換係数信号Ｖ
Ｖ_N ，ＶＷ_N ，ＷＶ_N ，ＷＷ_N について各画素間に１画
素分の間隔をあけ、関数ｇ_N ′，ｈ_N ′により逆ウェー
ブレット変換を施すことにより間隔をあけた部分の画素
についてデータが形成されるが、これは前述したエリア
ジングにより画像データの低周波成分に混在されていた
高周波成分を引き出すことにより復元されて形成される
ものであるため、原画像のデータとは異なるものとなっ
ている、すなわちアーチファクトが発生している。しか
しながら、低周波数帯域の係数画像データについては、
エリアジングが少ないため、このアーチファクトも小さ
くなることから、重要な情報を担持する低周波数帯域の
画像データについてはアーチファクトの少ない画像を得
ることができる。

【００７６】なお、上述した実施例においては、ウェー
ブレット変換を行うための関数ｇ_N，ｈ_N として表１に
示すものを用いたが、これに限定されるものではなく低
周波数帯域のウェーブレット変換係数信号ほどフィルタ
長の長い関数であればいかなる関数を用いてもよい。

【００７７】また、これ以外にもウェーブレット変換を
行うことのできる関数であれば、いかなる関数を用いて
もよく、例えば直交ではなく双直交のものを用いてもよ
い。

【００７８】さらに、表１，図４，図５に示すように中
心軸に関して非左右対称な関数のみではなく、中心の軸
に関して左右対称な関数を用いてウェーブレット変換を
行うようにしてもよいものである。このように左右対称
な関数を用いてウェーブレット変換を行った場合は、ウ
ェーブレット変換を行った関数と逆ウェーブレット変換
を行う関数とは同一形状のものとなる。

【００７９】また、上述した実施例においては、放射線
画像を表す原画像データを圧縮処理する実施例について
説明したが、本発明による画像の圧縮処理方法は、通常
の画像についても適用できるものである。

【００８０】例えば、主要被写体として人物等が記録さ
れた35mmネガフイルムの画像を圧縮する実施例について
説明すると、まずこのネガフイルムをデジタルスキャナ
ーで読み取り、この画像を表す画像データを得、この画
像データについて前述したような低周波数帯域ほどフィ
ルタ長の長い関数ｇ_N ，ｈ_N によりフィルタリング処理
することによりウェーブレット変換を行う。

【００８１】次いで、前述した実施例と同様に高周波数
帯域の部分については低いビット数、低周波数帯域の部
分については高いビット数により量子化を行い、必要に
応じて符号化を行うことにより画像データを圧縮する。

【００８２】また、この圧縮された画像データを前述し
た実施例と同様に復号化し、さらに逆ウェーブレット変
換を施すことにより、原画像データを再構成することが
できる。

【００８３】このように、圧縮処理を行うことにより、
通常の画像についても重要な部分の画質を維持しつつ、
データの圧縮率を向上させることができるものである。

【００８４】また、上述した実施例においては、ウェー
ブレット変換係数信号を量子化する際に、高周波数帯域
の係数信号についてはビット数を０としているが、これ
に限られるものではなく、低周波数帯域の係数信号を量
子化する際のビット数より低いものであれば、何ビット
にしてもよいものである。

【００８５】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
る画像データ圧縮処理方法は、ウェーブレット変換によ
り複数の周波数帯域毎の係数画像データを得る際に、低
周波数帯域の係数画像データほどエリアジングを低減さ
せるフィルタ長の長い関数を基本ウェーブレット関数と
してウェーブレットを施すようにしたものである。この
ため、重要な情報を担持する低周波数帯域の係数画像デ
ータほどエリアジングの発生が少なくなり、この画像デ
ータを再構成した際にエリアジングが原因で発生するア
ーチファクトを減少させることができる。

【００８６】また、フィルタリングすべきデータ数の多
い高周波数帯域の画像データについては、アーチファク
トが発生するがそれほど重要な情報を担持するものでは
ないため、フィルタ長の短い周波数によりフィルタリン
グ速度を向上させたものである。したがって、高周波数
帯域の画像データについては低周波数帯域の画像データ
よりも少ないビット数で量子化をすることにより、デー
タ圧縮率を向上させつつもアーチファクトのない良好な
画像で得られるように画像データを圧縮することができ
るとともに圧縮処理を行うための時間を短縮することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像データ圧縮処理方法の基本的
概念を表す図

【図２】本発明に用いられる画像データの読み取り方式
を表す図

【図３】ウェーブレット変換の詳細を表す図

【図４】フィルタ長の短い基本ウェーブレット関数を表
す図

【図５】フィルタ長の長い基本ウェーブレット関数を表
す図

【図６】ウェーブレット変換係数信号を表す図

【図７】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図

【図８】ウェーブレット変換に用いられる基本ウェーブ
レット関数を表す図

【図９】ウェーブレット変換を説明するための図

【図１０】フーリエ変換を説明するための図

【符号の説明】

10 蓄積性蛍光体シート ｈ，ｈ′，ｇ，ｇ′ウェーブレット変換を行うための関
数 ＶＶ_i ，ＶＷ_i ，ＷＶ_i ，ＷＷ_i （ｉ＝１〜ｎ）ウェー
ブレット変換係数信号

───────────────────────────────────────────────────── 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 // Ｇ０６Ｔ 5/20 9191−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/68 ４００ Ａ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像を表す原画像データを所定間隔によ
   りサンプリングしつつウェーブレット変換を順次施すこ
   とにより、該原画像データを高周波数帯域から低周波数
   帯域までの異なる周波数帯域を表す複数の係数画像デー
   タに順次分解し、該複数の係数画像データを少なくとも
   最も高い周波数帯域の係数画像データについて他の周波
   数帯域の係数画像データよりも小さいビット数により量
   子化し、該量子化された前記係数画像データを符号化す
   ることにより前記原画像データの高周波成分におけるノ
   イズを除去して前記原画像データに圧縮処理を施す画像
   データ圧縮処理方法において、 前記複数の係数画像データのうち、低い周波数帯域の係
   数画像データほどエリアジングを低減させるフィルタ長
   の長い関数を基本ウェーブレット関数として前記ウェー
   ブレット変換を施すことを特徴とする画像データ圧縮処
   理方法。
2. 【請求項２】 前記符号化された係数画像データを復号
   化し、該復号化された係数画像データについて、低い周
   波数帯域の係数画像データほどエリアジングを低減させ
   るフイルタ長の長い関数を基本ウェーブレット関数とし
   て逆ウェーブレット変換を施すことにより、請求項１記
   載の画像データ圧縮処理方法により圧縮された前記原画
   像データを再構成することを特徴とする画像データ再構
   成方法。