JPH0779433A - Picture data compression processing method and picture data re-configurating method - Google Patents
Picture data compression processing method and picture data re-configurating methodInfo
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
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- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は画像データの圧縮処理方
法および再構成方法、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再構成方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of compressing and reconstructing image data, and more particularly to a method of compressing and reconstructing image data for reducing the data amount of an original image by using wavelet transform. It is about.
【０００２】[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。2. Description of the Related Art Since an image signal carrying a halftone image such as a TV signal has an enormous amount of information, a wide band transmission line is required for its transmission. Therefore, conventionally, attention has been paid to the fact that such an image signal has large redundancy, and various attempts have been made to compress the image data by suppressing this redundancy. Further, recently, for example, recording of a halftone image on an optical disk or a magnetic disk has been widely performed, and in this case, image data compression is widely applied for the purpose of efficiently recording an image signal on a recording medium. ing.
【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。As one of such image data compression methods, conventionally, when image data is stored or transmitted, the image data is compressed by predictive coding to reduce the amount of data. Stored, transmitted, etc. above,
At the time of image reproduction, a method is adopted in which the compressed image data (compressed image data) is subjected to decoding processing and decompressed, and a visible image is reproduced based on the decompressed image data (decompressed image data). Has been done.
【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。As one of image data compression methods,
A method utilizing vector quantization is known. In this method, two-dimensional image data is divided into blocks of K samples, and in each of the above blocks in a codebook composed of a plurality of different vectors created by defining K vector elements in advance. The vector corresponding to the set of image data and the minimum distortion is selected, and the information indicating the selected vector is encoded in association with each block.
【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。Since the image data in the blocks as described above have a high correlation with each other, one of the vectors in which a relatively small number of image data in each block are prepared is prepared.
It is possible to give a fairly accurate representation by using one. Therefore, transmission or recording of image data can be performed by transmitting or storing a code indicating this vector instead of actual data, so that data compression is realized. For example, the amount of image data for 64 pixels in a halftone image of a 256-level (= 8 bit) density scale is 8 × 64 = 512 bits, and these 64 pixels are regarded as one block, and each image data in the block has 64 elements. Is represented by a vector consisting of
Assuming that you create a codebook prepared as above, 1
The data amount per block is the data amount for vector identification, that is, 8 bits, and the data amount is 8 / (8 ×
64) = 1/64 can be compressed.
【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。After the image data is compressed and recorded or transmitted as described above, the vector element of the vector indicated by the vector identification information is reconstructed data for each block,
The original image is reproduced by using the reconstructed data.
【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。Further, as one of the methods for improving the compression rate in the case of performing the data compression by the above-mentioned predictive coding,
It is conceivable to reduce the bit resolution (density resolution) of the image data together with the predictive coding process, that is, perform the quantization process of coarsely quantizing the image data.
【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。Therefore, the applicant of the present application has proposed an image data compression method by interpolation coding, which is a combination of the method by predictive coding and the method by quantization described above (Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-247676). In this method, image data is divided into main data sampled at appropriate intervals and interpolation data other than the main data, and the interpolation data is interpolation prediction coding processing based on the main data, that is, interpolation data is the main data. The image data is compressed by performing interpolative prediction based on the above, and performing variable length coding (conversion into a signal whose code length changes depending on the value) such as Huffman coding with respect to the prediction error.
【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。Further, when compressing image data, it is naturally desirable that the compression rate is high. However, it is technically difficult to expect a large improvement in the compression rate in the above-mentioned interpolation coding, and therefore, in order to achieve a higher compression rate, the image data number reduction processing for reducing the spatial resolution is combined with the above-mentioned interpolation coding. It is possible to match.
【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）。Therefore, the applicant of the present application has proposed an image data compression method capable of achieving a higher compression rate while maintaining higher image quality by combining the above-described interpolation coding and the image data number reduction process (special feature). Kaihei 2-280462).
【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。On the other hand, a method called wavelet transform has been proposed as a method for processing the above-mentioned image data.
【００１２】ここで、ウェーブレット変換について説明
する。Here, the wavelet transform will be described.
【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 ）。The wavelet transform has been recently developed as a method of frequency analysis and has been applied to stereo pattern matching, data compression, etc. (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11に示すよ
うな関数ｈを基底関数として、This wavelet transform uses a function h shown in FIG. 11 as a basis function.
【００１５】[0015]
【数１】 [Equation 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12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13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。Since the signal is converted into a frequency signal for each of a plurality of frequency bands in the equation, the problem of false vibration unlike the Fourier transform does not occur. That is, if the filtering process is performed by changing the period and the contraction rate of the function h and moving the original signal, it is possible to create a frequency signal adapted to a desired frequency from a fine frequency to a coarse frequency. For example, as shown in Figure 12, the signal Sorg
Is wavelet-transformed and the inverse wavelet transform is performed for each frequency band, and the signal Sorg is Fourier-transformed as shown in FIG. Compared with the conversion, it is possible to obtain the frequency signal in the frequency band corresponding to the vibration of the original signal Sorg. That is, in the Fourier transform, the frequency band 7 corresponding to the part B of the original signal Sorg
While the vibration is generated in the portion B'of, the wavelet transform does not generate the vibration in the portion A'of the frequency band W7 corresponding to the portion A of the original signal Sorg like the original signal. Become.
【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）。Further, using this wavelet transform,
A method for compressing the above-mentioned image data has been proposed (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にウ
ェーブレット変換を施して、原画像データを主副方向に
ついて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低周波数帯域
の画像データと比較してビット数を少なくし、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。In this method, original image data representing an image is subjected to wavelet transform, the original image data is decomposed into a plurality of image data having different combinations of frequency bands in the main and sub directions, and these image data are The image data in the high frequency band that carries a lot of noise components has a smaller number of bits compared to the image data in the low frequency band, and the image data in the low frequency band that carries the information of the main subject is assigned a larger number of bits. The original image data is compressed by performing the above-mentioned vector quantization. According to this method, the compression rate of the original image data can be improved, and the original image can be completely restored by performing the inverse wavelet transform on the compressed image data.
【００１９】[0019]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、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、少なくとも最も高い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
するものであるため、ノイズ成分を低減させて、高圧縮
率により画像データの圧縮を行うことができるものであ
るが、同時に必要な情報の高周波成分（例えば主要被写
体のエッジに関する情報）をも低減させてしまうもので
ある。このため、原画像データの高周波成分に関する情
報が欠落して圧縮され、圧縮された画像を再構成した際
に画像の鮮鋭度が損なわれてしまうという問題があっ
た。However, in the above-described method of compressing image data using the wavelet transform, the number of bits is reduced or the number of bits is 0 for at least the image data in the highest frequency band. Therefore, it is possible to reduce the noise component and compress the image data with a high compression rate, but at the same time reduce the high frequency component of the necessary information (for example, the information about the edge of the main subject). It is something that ends up. For this reason, there is a problem in that information regarding high-frequency components of the original image data is missing and compressed, and the sharpness of the image is impaired when the compressed image is reconstructed.
【００２０】本発明は上記事情に鑑み、原画像の鮮鋭度
を損なうことなく高い圧縮率により画像データの圧縮を
行うことができる画像データ圧縮処理方法および原画像
の鮮鋭度を損なうことなく圧縮された画像を再構成する
ことのできる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。In view of the above circumstances, the present invention provides an image data compression processing method capable of compressing image data with a high compression rate without impairing the sharpness of the original image, and a compression method without impairing the sharpness of the original image. It is an object of the present invention to provide an image data reconstruction method capable of reconstructing an image.
【００２１】[0021]
【課題を解決するための手段】本発明による第１の画像
データ圧縮処理方法は、画像を表す原画像データにウェ
ーブレット変換を施すことにより、該原画像データを異
なる周波数帯域を表す複数の係数画像データに分解し、
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、前記原画像データについて、所定の周波数
成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本ウェ
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。According to a first image data compression processing method of the present invention, original image data representing an image is subjected to a wavelet transform so that the original image data is converted into a plurality of coefficient images representing different frequency bands. Break it down into data,
Quantizing the plurality of coefficient image data by at least the coefficient image data of the highest frequency band with a smaller number of bits than the coefficient image data of other frequency bands, and encoding the quantized coefficient image data. In the image data compression processing method for removing noise in high frequency components of original image data and performing compression processing on the original image data, a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing a predetermined frequency component of the original image data is a basic wavelet. The wavelet transform is applied as a function.
【００２２】また、本発明による第２の画像データ圧縮
処理方法は、本発明による第１の画像データ圧縮処理方
法において、前記複数の周波数帯域の係数画像データの
うち、最も高い周波数帯域から所望とする周波数帯域ま
での係数画像データについて、さらに前記周波数成分を
強調する周波数強調特性を有する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。A second image data compression processing method according to the present invention is the first image data compression processing method according to the present invention, in which the highest frequency band is selected from the coefficient image data of the plurality of frequency bands. The wavelet transform is performed on the coefficient image data up to the frequency band to be used as a basic wavelet function with a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing the frequency component.
【００２３】さらに、本発明による第１の画像データ再
構成方法は、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、逆ウェー
ブレット変換を施すことにより、前述した本発明による
第１または第２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。Furthermore, the first image data reconstruction method according to the present invention is described above by decoding the coded coefficient image data and applying the inverse wavelet transform to the decoded coefficient image data. The original image data compressed by the first or second image data compression processing method according to the present invention is reconstructed.
【００２４】また、本発明による第２の画像データ再構
成方法は、本発明による第１の画像データ再構成方法に
おいて、前記復号化さ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、前記周波数成
分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本ウェー
ブレット関数として逆ウェーブレット変換を施すことを
特徴とするものである。A second image data reconstructing method according to the present invention is the first image data reconstructing method according to the present invention, wherein the coefficient image data of the highest frequency band among the decoded coefficient image data. The inverse wavelet transform is performed by using a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing the frequency component as a basic wavelet function.
【００２５】さらに、本発明による第３の画像データ再
構成方法は、本発明による第１の画像データ再構成方法
において、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、逆ウェー
ブレット変換を施すとともに、該復号化された係数画像
データのうち前記最も高い周波数帯域から前記所望とす
る周波数帯域までの係数画像データについて、前記周波
数成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本ウ
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
とを特徴とするものである。Further, a third image data reconstruction method according to the present invention is the same as the first image data reconstruction method according to the present invention, in which the coded coefficient image data is decoded and the decoded coefficient image is obtained. The data is subjected to an inverse wavelet transform, and the coefficient image data from the highest frequency band to the desired frequency band of the decoded coefficient image data has a frequency emphasis characteristic that emphasizes the frequency component. It is characterized in that an inverse wavelet transform is performed using the function as a basic wavelet function.
【００２６】さらに、本発明による第４の画像データ再
構成方法は、画像を表す原画像データにウェーブレット
変換を施すことにより、該原画像データを異なる周波数
帯域を表す複数の係数画像データに分解し、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
ータを圧縮した後に、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、
逆ウェーブレット変換を施すことにより前記圧縮された
前記原画像データを再構成する画像データ再構成方法に
おいて、前記復号化さ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、所定の周波数
成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本ウェ
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
を特徴とするものである。Furthermore, the fourth image data reconstruction method according to the present invention decomposes the original image data representing the image into a plurality of coefficient image data representing different frequency bands by performing wavelet transform on the original image data. , By quantizing the coefficient image data at least for coefficient image data of the highest frequency band with a smaller number of bits than coefficient image data of another frequency band, and encoding the quantized coefficient image data After removing the noise in the high-frequency component of the original image data and compressing the original image data, the encoded coefficient image data is decoded, and the decoded coefficient image data,
In an image data reconstruction method for reconstructing the compressed original image data by applying an inverse wavelet transform, a predetermined frequency component is obtained for the coefficient image data in the highest frequency band of the decoded coefficient image data. Inverse wavelet transform is performed by using a function having a frequency emphasis characteristic for emphasizing as a basic wavelet function.
【００２７】また、本発明による第５の画像データ再構
成方法は、本発明による第４の画像データ再構成方法に
おいて、前記復号化された係数画像データのうち、前記
最も高い周波数帯域から所望とする周波数帯域までの係
数画像データについて、さらに前記周波数成分を強調す
る周波数強調特性を有する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を特徴とする
ものである。A fifth image data reconstructing method according to the present invention is the fourth image data reconstructing method according to the present invention, in which the highest frequency band of the decoded coefficient image data is desired. The inverse wavelet transform is performed on the coefficient image data up to the frequency band to be used as a basic wavelet function with a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing the frequency component.
【００２８】[0028]
【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画像データの圧縮を行う
方法において、原画像データあるいはウェーブレット変
換により得られた複数の周波数帯域の係数画像データの
うち、最も高い周波数帯域から所望とする周波数帯域ま
での係数画像データについて、所定の周波数成分を強調
する周波数強調特性を有する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を行うようにしたもので
ある。このような周波数強調特性を有する関数によって
ウェーブレット変換を行うことにより得られる係数画像
データは、関数の特性に応じた周波数成分が強調された
ものとなっている。したがって、原画像データあるいは
最も高い周波数帯域から数段階低い周波数帯域の係数画
像データについて、この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を行うと、ウェーブレット変
換により得られた係数画像データは所定の周波数成分が
強調されたものとなっている。このため、この周波数成
分が強調された係数画像データをウェーブレット変換す
ることにより得られる係数画像データは強調された周波
数成分に応じて鮮鋭度が維持されたものとなる。したが
って、ウェーブレット変換により得られる高周波数帯域
の係数画像データのビット数を０もしくは少なくして
も、画像の鮮鋭度を維持しつつ高い圧縮率により原画像
データの圧縮を行うことができる。The image data compression processing method according to the present invention is a method of compressing image data by performing wavelet transform, wherein among the coefficient image data of a plurality of frequency bands obtained by original image data or wavelet transform, With respect to coefficient image data from the highest frequency band to a desired frequency band, wavelet transform is performed using a function having a frequency emphasis characteristic that emphasizes a predetermined frequency component as a basic wavelet function. The coefficient image data obtained by performing the wavelet transform with the function having such a frequency enhancement characteristic has the frequency component enhanced according to the characteristic of the function. Therefore, when the original image data or the coefficient image data in the frequency band that is several steps lower than the highest frequency band is subjected to wavelet transform using this function as the basic wavelet function, the coefficient image data obtained by the wavelet transform has predetermined frequency components. It is emphasized. Therefore, the coefficient image data obtained by performing the wavelet transform on the coefficient image data in which the frequency component is emphasized has sharpness maintained according to the emphasized frequency component. Therefore, even if the number of bits of the coefficient image data in the high frequency band obtained by the wavelet transform is 0 or reduced, the original image data can be compressed with a high compression rate while maintaining the sharpness of the image.
【００２９】また、このように圧縮された原画像データ
を復号化し、逆ウェーブレット変換を施すことにより鮮
鋭度が維持された原画像データを再構成することができ
る。さらに、前述した周波数強調特性を有する関数を基
本ウェーブレット関数として最も高い周波数帯域の係数
画像データ、あるいは最も高い周波数帯域の係数画像デ
ータから所望とする周波数帯域の係数画像データについ
て逆ウェーブレット変換を施すようにすれば、さらに鮮
鋭度が維持された原画像データを再構成することができ
る。Further, by decoding the original image data compressed in this way and applying the inverse wavelet transform, the original image data whose sharpness is maintained can be reconstructed. Further, the inverse wavelet transform may be performed on the coefficient image data of the highest frequency band, or the coefficient image data of the desired frequency band from the coefficient image data of the highest frequency band, using the above-mentioned function having the frequency emphasis characteristic as a basic wavelet function. By doing so, it is possible to reconstruct the original image data in which the sharpness is maintained.
【００３０】また、ウェーブレット変換を施すことによ
り得られた係数画像データを量子化することにより原画
像データを圧縮し、前述した周波数強調特性を有する関
数を基本ウェーブレット関数として最も高い周波数帯域
の係数画像データ、あるいは最も高い周波数帯域から所
望とする周波数帯域までの係数画像データについて逆ウ
ェーブレット変換を施すようにしても、再構成された画
像データは所定の周波数成分が強調されたものとなり、
鮮鋭度の維持された原画像データを再構成することが可
能となる。Also, the coefficient image data obtained by applying the wavelet transform is quantized to compress the original image data, and the coefficient image of the highest frequency band is obtained by using the above-mentioned function having the frequency enhancement characteristic as the basic wavelet function. Even if the inverse wavelet transform is performed on the data, or the coefficient image data from the highest frequency band to the desired frequency band, the reconstructed image data will have the predetermined frequency component emphasized,
It is possible to reconstruct the original image data whose sharpness is maintained.
【００３１】[0031]
【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。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００３２】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。FIG. 1 is a diagram showing the basic concept of an embodiment of an image data compression processing method according to the present invention.
【００３３】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らの方法により周波数強調特性を有
する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、最高周波数帯域から所定段階低い周
波数帯域の係数画像データ３について、周波数強調特性
を有しな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４を施してさらにこのデータを複数の周波
数帯域毎の係数画像データに分解し、ウェーブレット変
換４により得られた係数画像データおよび他の全ての係
数画像データに対して、周波数帯域が高いほど低いビッ
ト数により量子化５を施し、この量子化５がなされた各
画像データ３に対して符号化６を行うものである。As shown in FIG. 1, in the image data compression processing method according to the present invention, a wavelet is used as a basic wavelet function with respect to the original image data 1 representing the original image by the method of Antonini et al. Transform 2 is applied to obtain coefficient image data 3 for each of a plurality of frequency bands. Next, the coefficient image data 3 in a frequency band lower by a predetermined level from the highest frequency band is subjected to a wavelet transform 4 using a function having no frequency enhancement characteristic as a basic wavelet function, and this data is further converted into coefficient image data for each of a plurality of frequency bands. The coefficient image data that has been decomposed and obtained by the wavelet transform 4 and all other coefficient image data are quantized 5 with a lower number of bits as the frequency band is higher, and each quantized 5 image data Encoding 6 is performed on 3.
【００３４】以下本発明による実施例の詳細について説
明する。The details of the embodiment according to the present invention will be described below.
【００３５】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。The present embodiment is a radiation image information recording / reproducing system using a stimulable phosphor sheet recorded in, for example, JP-A-55-12492 and JP-A-56-11395. It is intended to read a radiation image of a human body recorded on a body sheet as digital image data by laser beam scanning. As shown in FIG. 2, the radiation image is read by moving the sheet 10 in the sub-scanning direction (vertical direction) while scanning the stimulable phosphor sheet 10 with a laser beam in the main scanning direction (horizontal direction). Then, the sheet 10 is two-dimensionally scanned.
【００３６】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。Next, wavelet transform is performed on the original image data.
【００３７】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。FIG. 3 is a diagram showing the details of the wavelet transform for the original image data Sorg.
【００３８】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。In the present embodiment, the orthogonal wavelet transform in which each coefficient of the wavelet transform is orthogonal is performed, which is described in the above-mentioned document of Marc Antonini et al. Furthermore, in this embodiment,
It is assumed that the coefficient image data in the highest frequency band among the coefficient image data obtained by the wavelet transform is quantized with the number of bits set to 0.
【００３９】まず、図３に示すように、原画像データＳ
org の主走査方向に画像データの所定の周波数成分を強
調する周波数強調特性を有する基本ウェーブレット関数
より求められる関数ｈ0 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ｈ0 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Ｓorg の主
走査方向のウェーブレット変換係数信号Ｗh0を求めるも
のである。First, as shown in FIG. 3, the original image data S
The filtering process is performed by the function h 0 obtained from the basic wavelet function having the frequency enhancement characteristic that enhances the predetermined frequency component of the image data in the main scanning direction of org. That is, the filtering processing for each column of pixels arranged in the main scanning direction by such a function h 0 is performed while shifting each pixel in the sub scanning direction to obtain the wavelet transform coefficient signal Wh 0 of the original image data Sorg in the main scanning direction. It is a thing.
【００４０】このようにして、ウェーブレット変換係数
信号Ｗh0が求められると、このウェーブレット変換係数
信号Ｗh0について、主走査方向の画素を１画素おきに間
引き、主走査方向の画素数を1/2 にする。ついで、この
画素が間引かれたウェーブレット変換係数信号Ｗh0の副
走査方向に関数ｈ0 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ＶＶ0 を得る。In this way, when the wavelet transform coefficient signal Wh0 is obtained, every other pixel in the main scanning direction is thinned out from the wavelet transform coefficient signal Wh0, and the number of pixels in the main scanning direction is halved. . Then, filtering processing is performed by the function h 0 in the sub-scanning direction of the wavelet transform coefficient signal Wh 0 in which the pixels are thinned,
The wavelet transform coefficient signal VV 0 is obtained.
【００４１】次いでウェーブレット変換係数信号ＶＶ0
について、副走査方向の画素を１画素おきに間引くこと
を行い、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、ウェーブレット変換係数信号ＶＶ0 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、ウェーブレット変換係数信号ＶＶ0 の主走査方向に
周波数強調特性を有しない関数ｇ，ｈによりフィルタリ
ング処理を行う。Next, the wavelet transform coefficient signal VV 0
With respect to the above, the pixels in the sub-scanning direction are thinned out every other pixel, and the number of pixels in the sub-scanning direction is halved.
As a result, the number of pixels of the wavelet transform coefficient signal VV 0 becomes 1/4 of the number of pixels of the original image data Sorg. Next, filtering processing is performed by the functions g and h having no frequency enhancement characteristic in the main scanning direction of the wavelet transform coefficient signal VV 0 .
【００４２】すなわち、関数ｇ，ｈ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Ｗ
g1およびＷh1を求めるものである。That is, the filtering process for each column of the pixels arranged in the main scanning direction by the functions g and h is performed while shifting the pixels one by one in the sub scanning direction, and the wavelet transform coefficient signal W of the wavelet transform coefficient signal VV 0 in the main scanning direction is obtained.
g1 and Wh1 are obtained.
【００４３】ここで、関数ｈ0 と関数ｇ，ｈとの関係に
ついて説明する。関数ｇ，ｈ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、例えば、関数ｈは、
以下の表１に示すものとなる。ここで、関数ｈを図４
(a) に示す。なお、図４(b) は関数ｈの周波数強調特性
を表すものである。図４(b) において横軸の１の値はナ
イキスト周波数（限られた周波数帯域をもつ信号を一定
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）を示す。また、以下の式
(2) に示すように関数ｇはウェーブレット変換がなされ
た係数画像データを逆ウェーブレット変換する際に用い
る関数ｈ′から求められ、逆ウェーブレット変換を行う
ための関数ｇ′は関数ｈから求められる。Here, the relationship between the function h 0 and the functions g and h will be described. The functions g and h are uniquely obtained from the basic wavelet function. For example, the function h is
The results are shown in Table 1 below. Here, the function h is shown in FIG.
Shown in (a). Note that FIG. 4B shows the frequency emphasis characteristic of the function h. In Fig. 4 (b), the value of 1 on the horizontal axis is the Nyquist frequency (the reciprocal of the maximum sampling interval that can uniquely describe the original signal waveform when sampling a signal with a limited frequency band at regular intervals). ) Is shown. Also, the following formula
As shown in (2), the function g is obtained from the function h'used when inverse wavelet transforming the wavelet transformed coefficient image data, and the function g'for performing inverse wavelet transform is obtained from the function h.
【００４４】[0044]
【表１】 [Table 1]
【００４５】 ｇ′＝（−１）n ｈ ｇ ＝（−１）n ｈ′ …(2) ここで関数ｈ′，ｇ′は関数ｈ，ｇから以下の式により
求められる。G ′ = (− 1) n h g = (− 1) n h ′ (2) Here, the functions h ′ and g ′ are obtained from the functions h and g by the following formula.
【００４６】 ｈ′［ｎ］＝ｈ［−ｎ］ ｇ′［ｎ］＝ｇ［−ｎ］ …(3) 式(3) において、［−ｎ］は関数ｈ，ｇの中心軸に関す
る左右半転を表すものであり、関数ｈ′，ｇ′は関数
ｈ，ｇを左右半転させたものとなっている。H ′ [n] = h [−n] g ′ [n] = g [−n] (3) In equation (3), [−n] is the left / right half with respect to the central axes of the functions h and g. The functions h ′ and g ′ are half-turns of the functions h and g.
【００４７】一方、関数ｈ0 は、所定の周波数強調特性
を有する基本ウェーブレット関数および関数ｈより求め
られるものであり、例えば、以下の表２に示すものとな
る。ここで、関数ｈ0 を図５(a) に示す。なお、図５
(b) は関数ｈ0 の周波数強調特性を表すものである。On the other hand, the function h 0 is obtained from the basic wavelet function having a predetermined frequency enhancement characteristic and the function h, and is, for example, as shown in Table 2 below. Here, the function h 0 is shown in FIG. Note that FIG.
(b) shows the frequency enhancement characteristic of the function h 0 .
【００４８】[0048]
【表２】 [Table 2]
【００４９】図５(b) に示すように、関数ｈ0 はナイキ
スト周波数が０〜0.4 の範囲において、強調度が１を越
えているのに対し、図４(b) に示す関数ｈは、ナイキス
ト周波数が０〜0.4 の範囲においては強調度が１よりも
小さい。したがって、関数ｈ0 により原画像データＳor
g をフィルタリング処理すると、原画像データＳorgの
うちナイキスト周波数が０〜0.4 の範囲にある周波数成
分のデータは強調され、原画像データＳorg よりもレス
ポンスのよい鮮鋭度の向上した画像データとして得るこ
とができる。したがって、関数ｈ0 は関数ｈにより低減
される周波数成分を補償するような値を有するように定
めなければならない。例えば、図４(b)に示す関数ｈの
ナイキスト周波数０〜0.4 の強調度と図５(b) に示す関
数ｈ0 のナイキスト周波数０〜0.4 の強調度とを乗じた
値ができるだけ１に近づくように定めるのが望ましい。As shown in FIG. 5 (b), the function h 0 has a degree of emphasis exceeding 1 in the range of Nyquist frequencies 0 to 0.4, whereas the function h shown in FIG. 4 (b) is In the Nyquist frequency range of 0 to 0.4, the degree of emphasis is smaller than 1. Therefore, by the function h 0 original image data Sor
When g is filtered, the data of the frequency components in which the Nyquist frequency is in the range of 0 to 0.4 in the original image data Sorg is emphasized, and it is possible to obtain image data having a sharper response and better response than the original image data Sorg. it can. Therefore, the function h 0 must be defined to have a value that compensates for the frequency component reduced by the function h. For example, a value obtained by multiplying the enhancement degree of the Nyquist frequency 0 to 0.4 of the function h shown in FIG. 4B and the enhancement degree of the Nyquist frequency 0 to 0.4 of the function h 0 shown in FIG. It is desirable to determine as follows.
【００５０】ここで、上述したウェーブレット変換係数
信号ＶＶ0 は主副両方向について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ｇ，ｈ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ＶＶ0 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。Here, since the number of pixels of the wavelet transform coefficient signal VV 0 described above is half of the original image data in both the main and sub directions, the frequency band of the image is half that of the original image data. ing. Therefore, by filtering the wavelet transform coefficient signal VV 0 with the functions g and h, the wavelet transform coefficient signal representing a frequency component lower than the frequency component represented by the wavelet transform coefficient signal VV 0 among the frequency components of the original image data. Wg1 and Wh1 are required.
【００５１】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
おきに間引き、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、Ｗh1それ
ぞれの副走査方向に関数ｇ，ｈ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ＷＷ1 ，Ｗ
Ｖ1 ，ＶＷ1 およびＶＶ1 を得る。When the wavelet transform coefficient signals Wg1 and Wh1 are obtained in this way, the wavelet transform coefficient signals Wg1 and Wh1 are thinned out every other pixel in the main scanning direction, and the number of pixels in the main scanning direction is further reduced to 1. / 2 Then the wavelet transform factor signals Wg1, Wh1 function g in each of the sub-scanning direction, performs a filtering process by h, the wavelet transform factor signals WW 1, W
Obtain V 1 , VW 1 and VV 1 .
【００５２】なおここで、前述したウェーブレット変換
係数信号Ｗh0については、ウェーブレット変換係数信号
ＷＷ1 ，ＷＶ1 ，ＶＷ1 に対応する係数信号ＷＷ0 ，Ｗ
Ｖ0，ＶＷ0 を求めていないが、ウェーブレット変換係
数信号Ｗg0については、ビット数を０とするものである
ことから、処理速度を向上させるのためウェーブレット
変換を施してさらに低周波数帯域のウェーブレット変換
係数信号を求めないようにしたものである。Here, regarding the above-mentioned wavelet transform coefficient signal Wh0, the coefficient signals WW 0 , W corresponding to the wavelet transform coefficient signals WW 1 , WV 1 , VW 1 are used.
Although V 0 and VW 0 are not obtained, since the number of bits of the wavelet transform coefficient signal Wg0 is set to 0, the wavelet transform is performed to improve the processing speed, and the wavelet transform of the lower frequency band is further performed. The coefficient signal is not obtained.
【００５３】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画素おきに間引き、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。Next, the wavelet transform coefficient signal W
For W 1 , WV 1 , VW 1 , and VV 1 , pixels in the sub-scanning direction are thinned out every other pixel, and the number of pixels in the sub-scanning direction is halved.
And perform the process. As a result, the number of pixels of each wavelet transform coefficient signal VV 1 , WV 1 , VW 1 , WW 1 becomes 1/16 of the number of pixels of the original image data Sorg.
【００５４】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ｇ，ｈ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
画素を間引き、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ｇ，ｈ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Ｗ
Ｗ2 ，ＷＶ2 ，ＶＷ2，ＶＶ2 を得る。Thereafter, in the same manner as described above, filtering processing is performed by the functions g and h in the main scanning direction of the wavelet transform coefficient signal VV 1 from which pixels are thinned, and the main wavelet transform coefficient signal obtained is obtained. Pixels in the scanning direction are thinned out, and the wavelet transform coefficient signal obtained by thinning out the pixels is filtered in the sub-scanning direction by the functions g and h to obtain the wavelet transform coefficient signal W.
W 2 , WV 2 , VW 2 and VV 2 are obtained.
【００５５】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ＷＷ1 〜Ｗ
ＷN ，ＷＶ1 〜ＷＶN ，ＶＷ1 〜ＶＷN ，およびＶＶN
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ＷＷN ，ＷＶN ，Ｖ
ＷN ，ＶＶN は、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。By repeating such wavelet transform N times, wavelet transform coefficient signals WW 1 to W
W N, WV 1 ~WV N, VW 1 ~VW N, and VV N
To get Here, the wavelet transform factor signals obtained by the wavelet transform of the N-th WW N, WV N, V
W N, VV N are the original as compared with the image data is the number of pixels in the main sub both directions (1/2) because it is a N, each wavelet transform factor signal has a low enough frequency bands N is large, the original image It becomes the data representing the low frequency component of the frequency component of the data.
【００５６】したがって、ウェーブレット変換係数信号
ＷＷi （ｉ＝１〜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ＷＶi 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ＶＷi 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。Therefore, the wavelet transform coefficient signal WW i (i = 1 to N, and so on) is the original image data Sor.
It represents a change in the frequency of g in both main and sub directions, and the larger i is, the lower the frequency of the signal becomes. The wavelet transform coefficient signal WV i represents the change in the frequency of the image signal Sorg in the main scanning direction, and the larger i is, the lower the frequency signal becomes. The frequency in the main scanning direction is lower than the frequency in the sub scanning direction. Further, the wavelet transform coefficient signal VW i represents the change in the frequency of the image signal Sorg in the sub-scanning direction. The larger i becomes, the lower the frequency signal becomes, and the frequency in the sub-scanning direction becomes lower than the frequency in the main scanning direction. ing.
【００５７】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。FIG. 6 shows a wavelet transform coefficient signal for each of a plurality of frequency bands. Note that, in FIG. 6, for convenience, the state up to the third wavelet transform is shown. In FIG. 6, the wavelet transform coefficient signal WW 3 is (1/1)
2) It has been reduced to 3 .
【００５８】次いで、ウェーブレット変換が施された、
ウェーブレット変換係数信号ＷＶi，ＶＷi 、ＷＷi ，
ＶＶi について量子化がなされる。Then, the wavelet transform is applied,
Wavelet transform coefficient signals WV i , VW i , WW i ,
Quantization is performed for VV i.
【００５９】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７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１ビットとし、ＷＷ2 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。Among the wavelet transform coefficient signals, the wavelet transform coefficient signal in the high frequency band is
Since it carries unnecessary information such as noise, and for wavelet transform coefficient signals in the low frequency band, it carries important information such as the main subject, so the coefficient signal in the high frequency band has a lower number of bits. To quantize. That is, as shown in FIG. 7, the wavelet transform coefficient signals WW 1 , WV 1 and VW 1 in the high frequency band are set to 1 bit, WW 2 is set to 1 bit, and the wavelet transform coefficient signals WV 2 and VW 2 are set to 1 bit. Two
A wavelet transform coefficient signal of bits or more is quantized by 8 bits.
【００６０】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。Here, when quantizing data, the higher the number of bits, the more the data can be compressed in a state closer to the original image, but the compression rate cannot be improved so much. Further, if the number of bits is reduced, the compression rate can be improved, but the error when the compressed data is restored is large, and the noise is large compared with the original image.
【００６１】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
ものである。このため、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。Therefore, in the present invention, a small number of bits are assigned to the image data in the high frequency band that carries a large amount of noise components, and a large number of bits are assigned to the image data in the low frequency band that carries the information of the main subject. It is the one. For this reason, the more important bits are, the higher the bit number is to maintain the image quality, and the less important parts are less important because the image quality is not so important. It is designed to improve the rate.
【００６２】しかしながら、高周波数帯域の画像データ
のビット数を少なくすると、原画像の鮮鋭度が損われて
しまう。そこで、本発明は、原画像データをウェーブレ
ット変換する際に、所定の周波数成分を強調する関数ｈ
0 によりウェーブレット変換を行うようにしたため、ウ
ェーブレット変換により得られた係数信号は所定の周波
数成分（本実施例においてはナイキスト周波数０〜0.4
の範囲にある周波数成分）が強調され、鮮鋭度が維持さ
れたものとなる。したがって本願発明は、原画像の鮮鋭
度を維持しつつ、原画像データの圧縮率を向上させるこ
とができる。However, if the number of bits of the image data in the high frequency band is reduced, the sharpness of the original image will be impaired. Therefore, according to the present invention, a function h for emphasizing a predetermined frequency component when the original image data is subjected to the wavelet transform is used.
Since the wavelet transform is performed with 0, the coefficient signal obtained by the wavelet transform has a predetermined frequency component (Nyquist frequencies 0 to 0.4 in this embodiment).
The frequency components within the range (1) are emphasized, and the sharpness is maintained. Therefore, the present invention can improve the compression ratio of the original image data while maintaining the sharpness of the original image.
【００６３】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。After each wavelet transform coefficient signal is quantized as described above, compression processing is performed by performing the above-described Huffman coding, predictive coding, and the like.
【００６４】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。The original image data Sorg encoded and compressed in this way is stored in a recording medium such as an optical disk, and is stored and transported.
【００６５】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。Next, a method of reconstructing compressed data will be described.
【００６６】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ＷＶi ，
ＶＷi ，ＷＷi を得る。First, the compressed original image data is decoded by Huffman coding or predictive coding to obtain the above-mentioned wavelet transform coefficient signals WV i ,
Obtain VW i and WW i .
【００６７】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ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷ
i ，ＶＶi について逆ウェーブレット変換を施す。Next, the wavelet transform coefficient signals WV i , VW i , WW obtained by the decoding are performed.
i, performs inverse wavelet transform for VV i.
【００６８】図７は、逆ウェーブレット変換の詳細を表
す図である。FIG. 7 is a diagram showing details of the inverse wavelet transform.
【００６９】図７に示すように、まず各ウェーブレット
変換係数信号ＶＶN ，ＶＷN ，ＷＶN ，ＷＷN 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ＶＶN を副走査方向に
前述した関数ｈとは異なる関数ｈ′により、ウェーブレ
ット変換係数信号ＶＷN を副走査方向に前述した関数ｇ
とは異なる関数ｇ′によりフィルタリング処理を行う。
すなわち、関数ｇ′，ｈ′によるウェーブレット変換係
数信号ＶＶN ，ＶＷN 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ＶＶN ，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Ｗ
hN′を得る。[0069] As shown in FIG. 7, each wavelet transform factor signals VV N, VW N, WV N , the WW N performs processing spacing of one pixel among pixels arranged in the sub-scanning direction (× in FIG. 2). Followed by different function h 'is the function h described above wavelet transform factor signals VV N this spaced in the sub-function g mentioned above the wavelet transform factor signal VW N in the sub-scanning direction
Filtering processing is performed by a function g ′ different from.
That is, the function g ', h' wavelet transform factor signals by VV N, filtering processing for each pixel of a row aligned in the subscanning direction of the VW N in the main scan direction performed while Shifts pixel by pixel, wavelet transform factor signal VV N , VW
The inverse wavelet transform coefficient signal W is obtained by doubling and adding N inverse wavelet transform coefficient signals.
get hN ′.
【００７０】このようにウェーブレット変換を行う関数
と逆ウェーブレット変換を行う関数とを異なるものとし
ているのは、以下のような理由からである。ウェーブレ
ット変換と逆ウェーブレット変換で同一の関数となる、
すなわち、直交する関数を設計することは難しく、直交
性、連続性、関数の短さ、対称性のいずれかの条件を緩
める必要がある。そこで、直交性の条件を緩めることに
より他の条件を満たす関数を選択したものである。The reason why the function for performing the wavelet transform and the function for performing the inverse wavelet transform are different from each other is as follows. Wavelet transform and inverse wavelet transform have the same function,
That is, it is difficult to design orthogonal functions, and it is necessary to loosen any of the conditions of orthogonality, continuity, function shortness, and symmetry. Therefore, a function that satisfies other conditions is selected by relaxing the orthogonality condition.
【００７１】以上より、本実施例ではウェーブレット変
換を行う関数ｈ，ｇと逆ウェーブレット変換を行う関数
ｈ′，ｇ′とを双直交の異なるものとしている。したが
って、ウェーブレット変換係数信号ＶＶi ，ＶＷi ，Ｗ
Ｖi ，ＷＷi を関数ｈ′，ｇ′で逆ウェーブレット変換
することにより、原画像データを完全に復元できること
となる。As described above, in the present embodiment, the functions h and g for performing the wavelet transform and the functions h'and g'for performing the inverse wavelet transform are different from each other in biorthogonal manner. Therefore, the wavelet transform coefficient signals VV i , VW i , W
By inverse wavelet transforming V i and WW i with the functions h ′ and g ′, the original image data can be completely restored.
【００７２】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号ＷＶN を副走査方向に関数ｈ′により、ウェ
ーブレット変換係数信号ＷＷN を副走査方向に関数ｇ′
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ＷＶN ，ＷＷN 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。On the other hand, in parallel with this, the wavelet transform coefficient signal WV N in the sub-scanning direction is given by the function h ', and the wavelet transform coefficient signal WW N is given in the sub-scanning direction by the function g'.
The performs filtering process, to obtain an inverse wavelet transform factor signals of the wavelet transform factor signals WV N, WW N, obtain the inverse wavelet transform factor signals WGN 'by adding to 2 times this.
【００７３】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′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′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ＶＶN-1 ′を得る。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal W
With respect to hN 'and WgN', a process of spacing one pixel between pixels arranged in the main scanning direction is performed. Then, the inverse wavelet transform coefficient signal WhN 'is filtered in the main scanning direction by the function h', and the inverse wavelet transform coefficient signal WgN 'is filtered in the main scanning direction by the function g', and the inverse wavelet of the wavelet transform coefficient signals WhN 'and WgN' is obtained. An inverse wavelet transform coefficient signal VVN -1 'is obtained by obtaining a transform coefficient signal, doubling it, and adding it.
【００７４】次いでこの逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶN-1 ′、ウェーブレット変換係数信号ＶＷN-1 ，Ｗ
ＶN-1 ，ＷＷN-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ＶＶN-1 ′を副走査方向に前述し
た関数ｈ′により、ウェーブレット変換係数信号ＶＷ
N-1 を副走査方向に前述した関数ｇ′によりフィルタリ
ング処理を行う。すなわち、関数ｇ′，ｈ′によるウェ
ーブレット変換係数信号ＶＶN-1 ′，ＶＷN-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ＶＶN-1 ′，ＶＷN-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。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal VVN -1 'and the wavelet transform coefficient signals VWN -1 and W
1 between pixels arranged in the sub - scanning direction for V N-1 and WW N- 1
Performs a process for spacing pixels. After that, the inverse wavelet transform coefficient signal VVN -1 'is processed in the sub-scanning direction by the above-mentioned function h'.
N-1 is filtered in the sub - scanning direction by the function g'described above. That is, the filtering processing is performed for each row of pixels of the wavelet transform coefficient signals VVN -1 ', VWN -1 by the functions g', h ', which are arranged in the sub - scanning direction, while shifting each pixel in the main-scanning direction. transform factor signals VV N-1 to obtain a ', to give the inverse wavelet transform factor signal VW N-1, the inverse wavelet transform factor signals WhN-1 by adding to 2 times this'.
【００７５】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号ＷＶN-1 を副走査方向に関数ｈ′により、ウ
ェーブレット変換係数信号ＷＷN-1 を副走査方向に関数
ｇ′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ＷＶN-1 ，ＷＷN-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。On the other hand, in parallel with this, the wavelet transform coefficient signal WV N-1 is filtered in the sub - scanning direction by the function h ', and the wavelet transform coefficient signal WW N-1 is filtered in the sub - scanning direction by the function g'. , to obtain a wavelet transform factor signals WV N-1, the inverse wavelet transform factor signal WW N-1, to obtain an inverse wavelet transform factor signals WGN-1 'by adding to 2 times this.
【００７６】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′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′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ＶＶN-2 ′を得る。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal W
1 between pixels lined up in the main scanning direction for hN-1 'and WgN-1'
Performs a process for spacing pixels. Thereafter, the inverse wavelet transform coefficient signal WhN-1 'is filtered in the main scanning direction by the function h', and the inverse wavelet transform coefficient signal WgN-1 'is filtered in the main scanning direction by the function g', and the wavelet transform coefficient signal WhN-1 'is obtained. , WGN-1 to obtain a 'give inverse wavelet transform factor signals, inverse wavelet transform factor signal VV N-2 by adding to 2 times this'.
【００７７】以下、順次逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶi ′（ｉ＝０〜Ｎ）を作成し、逆ウェーブレット変
換係数信号ＶＶ0 ′を得る。逆ウェーブレット変換係数
信号ＶＶ0 ′については、図８に示すように、１画素分
の間隔をあける処理がなされ、この間隔があけられた逆
ウェーブレット変換係数信号ＶＶ0 ′について副走査方
向に、関数ｈ′によりフィルタリング処理を行い、逆ウ
ェーブレット変換係数信号Ｗh0′を得る。Thereafter, the inverse wavelet transform coefficient signal VV i ′ (i = 0 to N) is sequentially created to obtain the inverse wavelet transform coefficient signal VV 0 ′. As shown in FIG. 8, the inverse wavelet transform coefficient signal VV 0 ′ is subjected to a process for providing an interval of one pixel, and the inverse wavelet transform coefficient signal VV 0 ′ with this interval is subjected to a function in the sub-scanning direction. Filtering processing is performed by h ', and the inverse wavelet transform coefficient signal Wh0' is obtained.
【００７８】次いでこの逆ウェーブレット変換係数信号
Ｗh0′について主走査方向に、関数ｈ′によりフィルタ
リング処理を行い、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Ｓorg を表す画像データとな
る。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal Wh0 'is filtered in the main scanning direction by the function h', and the inverse wavelet transform coefficient signal VV is obtained.
Get -1 '. The final inverse wavelet transform coefficient signal VV −1 ′ becomes the image data representing the original image data Sorg.
【００７９】ここで、関数ｈと関数ｈ0 の強調特性はそ
れぞれ図４(b) 、図５(b) に示すものとなっており、ナ
イキスト周波数０〜0.4 の範囲における関数ｈと関数ｈ
0 との強調度を乗じた値は１に近いものとなっている。
したがって、逆ウェーブレット変換係数信号ＶＶ-1′に
おけるナイキスト周波数０〜0.4 の範囲にある周波数成
分は、原画像と略同一の強調度で再構成されることとな
る。The enhancement characteristics of the function h and the function h 0 are shown in FIGS. 4 (b) and 5 (b), respectively, and the function h and the function h in the Nyquist frequency range of 0 to 0.4 are shown.
The value obtained by multiplying the emphasis degree with 0 is close to 1.
Therefore, the frequency components in the Nyquist frequency range of 0 to 0.4 in the inverse wavelet transform coefficient signal VV -1 ′ are reconstructed with substantially the same degree of emphasis as the original image.
【００８０】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。The wavelet transform coefficient signal VV -1 ′ thus obtained is sent to an image reproducing device (not shown) for reproduction of a radiation image.
【００８１】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。This reproducing device may be a display device such as a CRT or a recording device for performing optical scanning recording on the photosensitive film.
【００８２】このようにして、原画像データＳorg につ
いて関数ｈ0 により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と
ともに、原画像の鮮鋭度を維持することができる。In this way, the original image data Sorg is wavelet-transformed by the function h 0 to obtain image data for each of a plurality of frequency bands, and high-frequency band data of this image data is again wavelet-transformed to obtain a plurality of images. By obtaining data for each frequency band of, and increasing the number of bits for quantization of a portion that carries important information in these data, and performing quantization by reducing the number of bits for an unimportant portion, It is possible to improve the data compression rate while maintaining the image quality of an important portion, and it is possible to maintain the sharpness of the original image.
【００８３】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ｈ，ｈ′として表１に示
す非対称な関数を用いたが、これに限定されるものでは
なく以下に示す表３、表４、表５に示すような左右対象
な関数を用いてもよい。また、関数ｈ0 についても上述
した関数に限定されるものではなく、高周波成分を強調
できる関数であれば、いかなる関数を用いてもよい。In the above-mentioned embodiment, the asymmetric functions shown in Table 1 are used as the functions h and h'for performing the wavelet transform, but the present invention is not limited to this and Table 3 shown below is used. You may use the function which is left-right symmetrical as shown in Table 4 and Table 5. Further, the function h 0 is not limited to the above-mentioned function, and any function may be used as long as it can emphasize the high frequency component.
【００８４】[0084]
【表３】 [Table 3]
【００８５】[0085]
【表４】 [Table 4]
【００８６】[0086]
【表５】 [Table 5]
【００８７】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、例えば双直交ではなく対称ではないが直交する
ものを用いてもよい。In addition to this, any function may be used as long as it can perform wavelet transformation, and for example, a function which is not bi-orthogonal but orthogonal but not symmetrical may be used.
【００８８】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。Further, in the above-described embodiment, the embodiment in which the original image data representing the radiation image is compressed is described, but the image compression processing method according to the present invention can be applied to a normal image. .
【００８９】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関数ｈ0 ，ｇ，ｈ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。For example, an example of compressing a 35 mm negative film image in which a person or the like is recorded as a main subject will be described. First, the negative film is read by a digital scanner to obtain image data representing this image, and the image data The wavelet transform is performed by performing a filtering process using the functions h 0 , g, and h as described above.
【００９０】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。Then, as in the above-described embodiment, the high frequency band portion is quantized with a low number of bits, the low frequency band portion is quantized with a high number of bits, and the image is encoded as necessary. Compress the data.
【００９１】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。Further, the original image data can be reconstructed by decoding the compressed image data in the same manner as in the above-mentioned embodiment and further applying the inverse wavelet transform.
【００９２】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とともに、画
像の鮮鋭度を維持することができるものである。By performing the compression process in this way,
While maintaining the image quality of important parts for normal images,
The data compression rate can be improved and the sharpness of the image can be maintained.
【００９３】さらに、上述した実施例においては、原画
像データをウェーブレット変換する際にのみ所定周波数
成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本ウェ
ーブレット関数として用いているが、原画像データのみ
ではなく、ウェーブレット変換により得られた最も高い
周波数帯域から、所望とする周波数帯域までの係数画像
データについてウェーブレット変換を施す際に、周波数
強調特性を有する関数を基本ウェーブレット関数として
用いてもよいものである。例えば上述した実施例におけ
るウェーブレット変換係数信号ＶＶ1 をウェーブレット
変換する際に、関数ｈ0 を用いるようにしてもよいもの
である。Further, in the above-described embodiment, the function having the frequency emphasis characteristic for emphasizing the predetermined frequency component is used as the basic wavelet function only when the original image data is wavelet-transformed, but not only the original image data is used. A function having frequency enhancement characteristics may be used as a basic wavelet function when performing wavelet transform on coefficient image data from the highest frequency band obtained by wavelet transform to a desired frequency band. For example, the function h 0 may be used when performing wavelet transform on the wavelet transform coefficient signal VV 1 in the above-described embodiment.
【００９４】また、原画像データにウェーブレット変換
を施す際には、前述した関数ｈ，ｇのような通常の関数
を基本ウェーブレット関数としてウェーブレット変換を
施し、逆ウェーブレット変換を施す際にのみ高周波数帯
域のウェーブレット変換係数信号について、所定の周波
数成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本ウ
ェーブレット関数として逆ウェーブレット変換を行うよ
うにしてもよい。すなわち、図９に示すように、原画像
データＳorg の主副両方向について前述した関数ｈによ
りフィルタリング処理を行うことにより、ウェーブレッ
ト変換係数信号ＶＶ0 を得、以下前述した実施例と同様
に関数ｇ，ｈによるフィルタリング処理をＮ回繰り返し
て、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ1 〜ＷＷN ，ＷＶ
1 〜ＷＶN ，ＶＷ1 〜ＶＷN およびＶＶN を得る。そし
てこれら各ウェーブレット変換係数信号について高周波
数帯域の画像データにはビット数を少なく、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
て量子化を行い、符号化を行うことによりデータの圧縮
処理がなされる。In addition, when performing wavelet transform on the original image data, wavelet transform is performed using a normal function such as the above-mentioned functions h and g as a basic wavelet function, and only when performing inverse wavelet transform, the high frequency band is applied. The inverse wavelet transform may be performed on the wavelet transform coefficient signal of (1) using a function having a frequency enhancement characteristic that enhances a predetermined frequency component as a basic wavelet function. That is, as shown in FIG. 9, the wavelet transform coefficient signal VV 0 is obtained by performing the filtering process with the function h described above in both the main and sub directions of the original image data Sorg. The filtering process by h is repeated N times to obtain the wavelet transform coefficient signals WW 1 to WW N , WV.
1 ~WV N, obtain VW 1 ~VW N and VV N. For each of these wavelet transform coefficient signals, quantization is performed by assigning a small number of bits to image data in the high frequency band and a large number of bits to image data in the low frequency band. The compression process is performed.
【００９５】そして、圧縮されたデータを再構成する際
には、図８に示す本発明の実施例と同様に、関数ｇ′，
ｈ′により逆ウェーブレット変換を行い、逆ウェーブレ
ット変換ＶＶ0 ′が得られたら、図10に示すように周波
数強調特性を有する関数ｈ0′により逆ウェーブレット
変換を行い、逆ウェーブレット変換係数信号ＶＶ-1′を
得るのである。このようにして得られた逆ウェーブレッ
ト変換係数信号ＶＶ-1′は、関数ｈ0 ′により所定の周
波数成分が強調されたものとなっている。したがって、
逆ウェーブレット変換係数信号ＶＶ-1′を可視像として
再生することにより鮮鋭度の優れた再生画像を得ること
ができる。さらに、逆ウェーブレット変換係数信号のみ
ではなく、高周波数帯域のウェーブレット変換係数信号
（例えばＶＶ1 等）について、周波数強調特性を有する
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
変換を行うようにしてもよい。Then, when reconstructing the compressed data, the function g ', the same as in the embodiment of the present invention shown in FIG.
When the inverse wavelet transform is performed by h ′ and the inverse wavelet transform VV 0 ′ is obtained, the inverse wavelet transform is performed by the function h 0 ′ having the frequency enhancement characteristic as shown in FIG. 10, and the inverse wavelet transform coefficient signal VV −1. To obtain ′. The inverse wavelet transform coefficient signal VV -1 ′ obtained in this way is such that a predetermined frequency component is emphasized by the function h 0 ′. Therefore,
By reproducing the inverse wavelet transform coefficient signal VV- 1 'as a visible image, a reproduced image with excellent sharpness can be obtained. Further, not only the inverse wavelet transform coefficient signal but also the wavelet transform coefficient signal in a high frequency band (for example, VV 1 ) may be subjected to the inverse wavelet transform by using a function having a frequency enhancement characteristic as a basic wavelet function.
【００９６】さらに上述した実施例においては、ウェー
ブレット変換あるいは逆ウェーブレット変換を行う際の
いずれか一方にのみ周波数強調特性を有する関数を用い
るようにしているが、図３に示すように、周波数強調特
性を有する関数ｈ0 により原画像データをフィルタリン
グ処理し、ウェーブレット変換を行い、逆ウェーブレッ
ト変換を行う際には、図10に示すように周波数強調特性
を有する関数ｈ0 ′により原画像データをフィルタリン
グ処理して逆ウェーブレット変換を行うようにしてもよ
い。この場合、関数ｈ0 は図５(b) に示すナイキスト周
波数０〜0.5 の範囲における強調度ができるだけ１に近
くフラットとなるように関数ｈ0 を求めればよい。さら
に、この場合においても、原画像データのみではなく、
最も高い周波数帯域から所望とする周波数帯域までの係
数信号について、関数ｈ0 ，ｈ0′によりフィルタリン
グ処理を施してウェーブレット変換および逆ウェーブレ
ット変換を行うようにしてもよい。Further, in the above-described embodiment, the function having the frequency emphasis characteristic is used only in one of the wavelet transformation and the inverse wavelet transformation. However, as shown in FIG. When the original image data is filtered by the function h 0 having the following, the wavelet transform is performed, and when the inverse wavelet transform is performed, the original image data is filtered by the function h 0 ′ having the frequency enhancement characteristic as shown in FIG. Alternatively, the inverse wavelet transform may be performed. In this case, the function h 0 may be determined function h 0 as close a flat only 1 can enhancement degree in the region of the Nyquist frequency 0-0.5 shown in Figure 5 (b). Furthermore, even in this case, not only the original image data,
The coefficient signal from the highest frequency band to the desired frequency band may be subjected to the filtering process by the functions h 0 and h 0 ′ to perform the wavelet transform and the inverse wavelet transform.
【００９７】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。Further, in the above-described embodiment, when the wavelet transform coefficient signal is quantized, the number of bits of the coefficient signal in the high frequency band is set to 0, but the number of bits is not limited to this, and it is not limited to this. Any number of bits may be used as long as it is lower than the number of bits used when quantizing the coefficient signal of.
【００９８】[0098]
【発明の効果】原画像データあるい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、最高周波数帯
域から所望とする周波数帯域の係数画像データについ
て、所定の周波数強調特性を有する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を行うようにした
ため、この関数によりウェーブレット変換を行うことに
より得られる係数画像データは、関数の特性に応じた周
波数成分が強調されたものとなっている。このため、ウ
ェーブレット変換により得られる高周波数帯域の係数信
号のビット数を低周波数の係数信号のビット数より小さ
くして画像データ圧縮処理を行っても、圧縮処理がなさ
れた画像データを再構成した際に得られる画像は、鮮鋭
度が維持されることとなる。したがって、本発明による
画像データ圧縮処理方法は、画像の鮮鋭度を維持しつ
つ、高圧縮率で画像データの圧縮を行うことができる。Of the original image data or the coefficient image data obtained by the wavelet transform, the coefficient image data in the desired frequency band from the highest frequency band is wavelet using a function having a predetermined frequency enhancement characteristic as a basic wavelet function. Since the transform is performed, the coefficient image data obtained by performing the wavelet transform with this function has the frequency component emphasized according to the characteristic of the function. Therefore, even if the number of bits of the coefficient signal in the high frequency band obtained by the wavelet transform is made smaller than the number of bits of the coefficient signal of the low frequency to perform the image data compression processing, the compressed image data is reconstructed. The sharpness of the image obtained at this time is maintained. Therefore, the image data compression processing method according to the present invention can compress image data at a high compression rate while maintaining the sharpness of the image.
【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FIG. 1 is a diagram showing a basic concept of an image data compression processing method according to the present invention.
【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FIG. 2 is a diagram showing a method of reading image data used in the present invention.
【図３】ウェーブレット変換の詳細を表す図FIG. 3 is a diagram showing details of a wavelet transform.
【図４】関数ｈを表すグラフFIG. 4 is a graph showing a function h
【図５】関数ｈ0 を表すグラフFIG. 5 is a graph showing a function h 0
【図６】ウェーブレット変換係数信号を表す図FIG. 6 is a diagram showing a wavelet transform coefficient signal.
【図７】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図FIG. 7 is a diagram showing details of inverse wavelet transform.
【図８】ウェーブレット変換係数信号ＶＶ0 ′を逆ウェ
ーブレット変換する状態を表す図FIG. 8 is a diagram showing a state in which a wavelet transform coefficient signal VV 0 ′ is subjected to inverse wavelet transform.
【図９】ウェーブレット変換の詳細を表す図FIG. 9 is a diagram showing details of wavelet transform.
【図１０】ウェーブレット変換係数信号ＶＶ0 ′を逆ウ
ェーブレット変換する状態を表す図FIG. 10 is a diagram showing a state in which a wavelet transform coefficient signal VV 0 ′ is subjected to inverse wavelet transform.
【図１１】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FIG. 11 is a diagram showing a basic wavelet function used in a wavelet transform.
【図１２】ウェーブレット変換を説明するための図FIG. 12 is a diagram for explaining a wavelet transform.
【図１３】フーリエ変換を説明するための図FIG. 13 is a diagram for explaining a Fourier transform.
10 蓄積性蛍光体シート ｈ0 ，ｈ0 ′，ｈ，ｈ′，ｇ，ｇ′ ウェーブレット変換を行うための関数 ＶＶi ，ＶＷi ，ＷＶi ，ＷＷi （ｉ＝１〜ｎ） ウェーブレット変換係数信号10 Accumulative phosphor sheet h 0 , h 0 ′, h, h ′, g, g ′ Functions for performing wavelet transform VV i , VW i , WV i , WW i (i = 1 to n) Wavelet transform coefficient signal
───────────────────────────────────────────────────── 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 1/41 Ｂ // Ｇ０６Ｔ 5/20 9191−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/68 ４０５ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Office reference number FI technical display location H04N 1/41 B // G06T 5/20 9191-5L G06F 15/68 405
Claims (7)
ト変換を施すことにより、該原画像データを異なる周波
数帯域を表す複数の係数画像データに分解し、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、 前記原画像データについて、所定の周波数成分を強調す
る周波数強調特性を有する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。1. The original image data representing an image is subjected to wavelet transform to decompose the original image data into a plurality of coefficient image data representing different frequency bands, and the plurality of coefficient image data is at least the highest frequency band. The coefficient image data is quantized by a smaller number of bits than the coefficient image data in another frequency band, and the quantized coefficient image data is encoded to remove noise in the high frequency component of the original image data. In the image data compression processing method for performing compression processing on the original image data, the wavelet transform is performed on the original image data with a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing a predetermined frequency component as a basic wavelet function. Image data compression processing method.
のうち、最も高い周波数帯域から所望とする周波数帯域
までの係数画像データについて、さらに前記周波数成分
を強調する周波数強調特性を有する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
特徴とする請求項１記載の画像データ圧縮処理方法。2. A basic wavelet having a function having frequency enhancement characteristics for enhancing the frequency component of coefficient image data from a highest frequency band to a desired frequency band among coefficient image data of the plurality of frequency bands. The image data compression processing method according to claim 1, wherein the wavelet transform is applied as a function.
化し、該復号化された係数画像データについて、逆ウェ
ーブレット変換を施すことにより、請求項１または２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。3. The image data compression processing method according to claim 1, wherein the coded coefficient image data is decoded, and the decoded coefficient image data is subjected to inverse wavelet transform, thereby being compressed by the image data compression processing method according to claim 1. An image data reconstructing method comprising reconstructing the original image data.
最も高い周波数帯域の係数画像データについて、前記周
波数成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本
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
ことを特徴とする請求項３記載の画像データ再構成方
法。4. The inverse wavelet transform is performed on the coefficient image data in the highest frequency band of the decoded coefficient image data, using a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing the frequency component as a basic wavelet function. The image data reconstruction method according to claim 3.
化し、該復号化された係数画像データについて、逆ウェ
ーブレット変換を施すとともに、該復号化された係数画
像データのうち前記最も高い周波数帯域から前記所望と
する周波数帯域までの係数画像データについて、前記周
波数成分を強調する周波数強調特性を有する関数を基本
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
ことを特徴とする請求項３記載の画像データ再構成方
法。5. The encoded coefficient image data is decoded, an inverse wavelet transform is applied to the decoded coefficient image data, and the decoded coefficient image data is extracted from the highest frequency band. 4. The image data reconstruction method according to claim 3, wherein the coefficient image data up to the desired frequency band is subjected to an inverse wavelet transform using a function having a frequency enhancement characteristic for enhancing the frequency component as a basic wavelet function. .
ト変換を施すことにより、該原画像データを異なる周波
数帯域を表す複数の係数画像データに分解し、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
データを圧縮した後に、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、逆ウェーブレット変換を施すことにより前記圧縮さ
れた前記原画像データを再構成する画像データ再構成方
法において、 前記復号化さ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、所定の周波数成分を強
調する周波数強調特性を有する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を特徴と
する画像データ再構成方法。6. The original image data representing an image is subjected to wavelet transform to decompose the original image data into a plurality of coefficient image data representing different frequency bands, and the plurality of coefficient image data are at least the highest frequency band. The coefficient image data is quantized by a smaller number of bits than the coefficient image data in another frequency band, and the quantized coefficient image data is encoded to remove noise in the high frequency component of the original image data. After the original image data is compressed, the coded coefficient image data is decoded, and the decoded coefficient image data is subjected to inverse wavelet transform to reconstruct the compressed original image data. In the image data reconstruction method, the highest frequency band of the decoded coefficient image data The number image data, the image data reconstructing method comprising applying an inverse wavelet transform functions having frequency emphasis characteristic emphasizing a predetermined frequency component as a basic wavelet function.
ち、前記最も高い周波数帯域から所望とする周波数帯域
までの係数画像データについて、さらに前記周波数成分
を強調する周波数強調特性を有する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を特
徴とする請求項６記載の画像データ再構成方法。7. The basic wavelet having a function having frequency enhancement characteristics for enhancing the frequency component of coefficient image data from the highest frequency band to a desired frequency band of the decoded coefficient image data. 7. The image data reconstruction method according to claim 6, wherein inverse wavelet transform is applied as a function.
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| JP22090693A JP3260016B2 (en) | 1993-09-06 | 1993-09-06 | Image data compression processing method and image data reconstruction method |
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|---|---|
| JPH0779433A true JPH0779433A (en) | 1995-03-20 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002314999A (en) * | 2001-04-12 | 2002-10-25 | Nikon Corp | Image compression device, image compression program, and electronic camera |
| US7428340B2 (en) | 1998-05-21 | 2008-09-23 | Rohm Co., Ltd. | Wavelet-based encoding method and wavelet-based encoding device |
-
1993
- 1993-09-06 JP JP22090693A patent/JP3260016B2/en not_active Expired - Fee Related
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|---|---|---|---|---|
| US7428340B2 (en) | 1998-05-21 | 2008-09-23 | Rohm Co., Ltd. | Wavelet-based encoding method and wavelet-based encoding device |
| JP2002314999A (en) * | 2001-04-12 | 2002-10-25 | Nikon Corp | Image compression device, image compression program, and electronic camera |
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