JPH08265755A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像データの圧縮に伴う画像の劣化を最小限
に抑えることができるようにするとともに、高い圧縮率
で安定して画像圧縮を行うことができるようにすること
を目的とする。 【構成】 空間周波数領域における空間周波数係数の分
布形状を検出する分布形状判定部２０と、ジグザグスキ
ャン部９４で行われる複数種類の配列変換パターンを格
納するためのスキャンパターン格納部２１と、上記分布
形状判定部２０の出力に対応する配列変換パターンを、
上記スキャンパターン格納部２１から読みだして上記ジ
グザグスキャン部９４に設定するテーブル選択部２２と
を設け、上記分布形状判定部２０によって検出した画像
データの分布形状に合わせて配列変換パターンを変更す
ることができるようにすることにより、画像の種類に関
わらず配列中の０データを長くとることができるように
して、０係数の分布状態が異なることにより符号化効率
が極端に悪化するのを防止する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像処理装置および画像
処理方法に係わり、特に、空間周波数領域において画像
情報の圧縮を行う画像処理装置に用いて好適なものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、画像情報の容量圧縮を行う手
法として、Ｈ．２６１、ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧおよびＪＢ
ＩＧなどの標準規格が知られている。特に、静止画につ
いてはＪＰＥＧアルゴリズムが普及し、動画については
ＭＰＥＧアルゴリズムが広く普及している。以下の説明
は、多値静止画に対する圧縮方式である。

【０００３】先ず、ＪＰＥＧ方式について説明する。説
明中で、量子化部、ジグザグスキャン部の技術が、本発
明の画像処理装置および画像処理方法と特に関係する部
である。上記ＪＰＥＧ方式は、さらにＤＣＴ方式とＳＰ
ＡＴＩＡＬ方式の二つに分けられ、ＤＣＴ方式が主流で
ある。

【０００４】これは、ＤＣＴ方式の容量圧縮は、画像の
劣化を伴う非可逆符号化であり、空間周波数領域での量
子化と、エントロピー符号化によって画像データを圧縮
するものであるからである。以下の説明では、ＪＰＥＧ
規格のＤＣＴ方式について説明する。

【０００５】図１３は、ＪＰＥＧ方式の構成を表すブロ
ック図である。図１３において、９１はＲＧＢ−ＹＵＶ
変換部、９２はＤＣＴ変換部、９３は量子化部、９４は
ジグザグスキャン部、９５はハフマン符号化部、９６は
量子化テーブル、９７はハフマン符号化テーブルであ
る。

【０００６】以下に、各ブロックの動作について説明す
る。ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１は、画像の色度座標系を
変換するために設けられているものである。すなわち、
通常の画像はＲＧＢ色度座標で記録されているが、上記
ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１は、ＲＧＢ色度座標をＹＵＶ
色度座標系に変換する。ここで、Ｙ信号は輝度、Ｕ、Ｖ
信号は色差信号である。

【０００７】ＤＣＴ変換部９２は、画像に離散コサイン
変換（ＤＣＴ）を施し、空間周波数分布に変換するもの
である。上記変換に際して、画像を８×８画素の小ブロ
ックに分割し、各ブロック毎にＤＣＴ処理を行う。この
ときの変換例を図３（ａ）に示す。

【０００８】図３（ａ）において、６０は、８×８サイ
ズの単位ブロックであり、ブロック内のマスに書かれた
数字が分布係数である。各係数について説明すると、１
行１列が最も低い周波数、直流成分の割合を表す。

【０００９】すなわち、列方向は水平方向の周波数成
分、行方向は垂直方向の周波数成分を表す。各方向と
も、行（列）の番号が増えるに従って、より高い周波数
の割合を示している。係数の範囲は、例えば、−１２７
〜１２７の範囲の整数値である。

【００１０】次に、図１３に戻って説明する。量子化部
９３は、空間周波数の分布係数を量子化テーブル９６で
除算していくことで、量子化を行う。上記量子化処理
は、上述のブロック単位で行う。量子化テーブル９６
は、一般に、図１５に示されるようなものであって、低
周波数でテーブル値が小さく、高周波域で値が大きくな
るように設定されている。

【００１１】これは、人間の視覚特性が高周波に鈍感で
あることを利用したものであり、高周波域のデータ量を
削減するものである。しかしながら、この量子化によっ
てデータは失われることになるので、画像は劣化するこ
とになる。そのため、ユーザが画像の種類に応じて、量
子化テーブル９６を任意に指定できるようにしたものも
ある。

【００１２】ジグザグスキャン部９４は、ブロック内の
分布係数を一次元配列に並べ替えるものである。並べ替
えの順番は、図３（ｂ）に示す順に行われる。図３
（ｂ）中、マスの中に書かれた数字の順番に、係数が整
列される。この並べ替えをさらに図式化すると、図３
（ｃ）のようになる。図３（ｃ）において、指示線６３
が並べ替えの順番を示す。１行１列の低周波成分からス
タートし、８行８列の高周波成分まで、ジグザグ状に並
べ替えを行う。

【００１３】ハフマン符号化部９５では、ジグザグスキ
ャン部９４の出力である一次元配列を符号化するもので
ある。上記符号化処理の内容を、図１４のブロック図を
用いて説明する。

【００１４】先ず、係数判定部８１では、分布係数が０
であるか否かを判定する。そして、上記係数判定部８１
の判定結果が肯定であればブロック８２に進み、否定で
あればブロック８３に進むように動作する。

【００１５】８２はランレングス符号化部であって、値
が０の係数が連続した数を出力するためのものである。
８３は係数グループ化部であって、係数値の範囲によっ
てグループ化を行い、グループ番号を出力する。８４は
ハフマン符号化ブロックであり、ランレングス符号化部
８２、係数グループ化部８３の出力の符号化を行うため
のものである。

【００１６】ハフマン符号化は、よく知られているよう
に、生起確率の高いシンボルに対して短い符号長を割り
当てるものである。同ブロックによって、さらに冗長符
号の圧縮が行われる。

【００１７】次に、圧縮データの格納構造について、図
１６を用いて説明する。図１６中、８７は一枚の画像分
のデータであり、８５はヘッダ部、８６は画像フレーム
部である。

【００１８】ヘッダ部８５においては、ＳＯＩ、ＤＨ
Ｔ、ＤＱＴ、ＤＡＣ、ＤＲＩ、ＣＯＭ、ＡＰＰなどのコ
ードが記述される。これらのコードの中で、上記手順と
関連するものは、ハフマンテーブルの定義コードＤＨ
Ｔ、量子化テーブル定義コードＤＱＴである。

【００１９】画像フレーム部８６においては、フレーム
開始コードＳＯＦに続いて、圧縮データが記録される。
圧縮データは、Ｙ信号、Ｕ信号およびＶ信号のそれぞれ
に分けて記録される（第１〜第３スキャン）。さらに、
各スキャン内では、制御コードの後に、ブロック毎に圧
縮データが格納される構造となっている。

【００２０】次に、動画の圧縮手法である、ＭＰＥＧ方
式について説明する。ＭＰＥＧ方式は、複数枚の画像フ
レームを、ＧＯＰ（グループ・オブ・ピクチャ）として
まとめて扱うようにしている。

【００２１】そして、一つのＧＯＰは、Ｉピクチャ、Ｐ
ピクチャおよびＢピクチャの３種類の画像フレームから
構成されている。また、ＧＯＰ内の各フレームの並び方
は、ＩＢＢＰＢＢＰＢＢＰＢＢとなっている。

【００２２】Ｉピクチャは、一つのＧＯＰ中に一枚だけ
存在し、ＪＰＥＧ方式と同様な手順で圧縮が行われてい
る。すなわち、ＲＧＢ→ＹＵＶ変換→ＤＣＴ変換→量子
化→ジグザグスキャン→ハフマン符号化の順に圧縮が行
われて記録される。

【００２３】Ｐピクチャは、ＧＯＰ中に３枚存在し、時
間的にＩピクチャ、Ｐピクチャからフレーム間予測を行
って作成される。Ｂピクチャは、時間的に前後にあるＩ
ピクチャ、Ｐピクチャからフレーム間予測を行って作成
される。

【００２４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像処理装置においては、画像データの内容に関わ
らずに一律な処理を行うため、画像の種類によって圧縮
率が低下する問題点があった。特に、ランレングス符号
化部８２においては、画像の種類によって０係数の分布
状態が異なるために、符号化効率が極端に悪化すること
があった。

【００２５】本発明は上述の問題点にかんがみ、画像圧
縮に伴う画像の劣化を最小限に抑えるようにするととも
に、高い圧縮率で安定して画像圧縮を行うことができる
ようにすることを目的とする。

【００２６】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、空間周波数領域での量子化を行う量子化手段と、上
記量子化手段によって量子化された分布係数を一次元配
列に並べ替える配列変換手段とを有し、上記配列変換手
段から出力される一次元配列に符号化を施して画像デー
タを圧縮するようにした画像処理装置において、上記空
間周波数領域における係数の分布形状を判定する分布形
状判定手段と、上記配列変換手段で行われる複数種類の
配列変換パターンが格納されているスキャンパターン格
納手段と、上記分布形状判定の出力に対応する配列変換
パターンを上記スキャンパターン格納手段から読みだし
て上記配列変換手段に設定する配列変換パターン設定手
段とを具備している。

【００２７】また、本発明の画像処理装置の他の特徴と
するところは、画像を複数の領域に分割する領域分割手
段を更に設け、上記領域分割手段によって複数に分割し
た各領域毎に係数の分布形状を検出する処理を行い、各
領域毎に最適なスキャンパターンを設定するようにして
いる。

【００２８】また、本発明の画像処理装置のその他の特
徴とするところは、上記符号化はエントロピー符号化で
あることを特徴としている。

【００２９】また、本発明の画像処理方法の特徴とする
ところは、空間周波数領域での量子化を行い、上記量子
化された分布係数を一次元配列に並べ替える配列変換処
理を行い、さらに上記並べ替えられた一次元配列に符号
化を施して画像データを圧縮するようにした画像処理方
法において、上記空間周波数領域における係数の分布形
状を判定する分布形状判定処理と、上記配列変換処理を
行うために用いる複数種類の配列変換パターンをスキャ
ンパターン格納部に格納しておくスキャンパターン格納
処理と、上記分布形状判定処理の結果に対応する配列変
換パターンを上記スキャンパターン格納部から読みだし
て上記配列変換処理を行うための配列変換手段に設定す
る配列変換パターン設定処理とを行うようにしている。

【００３０】また、本発明の画像処理方法お他の特徴と
するところは、画像を複数の領域に分割する領域分割処
理を更に行い、上記分割した各領域毎に係数の分布形状
を検出する処理を行って、各領域毎に最適なスキャンパ
ターンを設定するようにしている。

【００３１】

【作用】本発明は上記技術手段を有するので、分布形状
判定によって検出した画像データの分布形状に合わせて
配列変換パターンが変更されるようになり、画像の種類
に関わらず、配列中の０データを長くとることができる
ようになる。これにより、画像の劣化が最小限に抑えら
れるとともに、高い圧縮率で安定して画像圧縮を行うこ
とができるようになる

【００３２】また、本発明の他の特徴によれば、同一領
域内のブロックは同じような色相やテクスチャを有する
とともに、係数の分布形状もほぼ同様であるという特性
を最大限に利用した画像圧縮を行うことが可能となる。

【００３３】

【実施例】以下、本発明の画像処理装置および画像処理
方法の実施例を図面を参照して説明する。図１は、本実
施例の画像処理装置に用いられる画像圧縮伸長部１６の
詳細な構成を説明するためのブロック図である。

【００３４】図１中、２０は分布形状判定部、２１はス
キャンパターン格納部、２２はスキャンテーブル選択部
である。また、９１はＲＧＢ−ＹＵＶ変換部、９２はＤ
ＣＴ変換部、９３は量子化部、９４はジグザグスキャン
部、９５はハフマン符号化部、９６は量子化テーブル、
９７はハフマン符号化テーブルである。なお、ＲＧＢ−
ＹＵＶ変換部９１〜ハフマン符号化テーブル９７は、従
来技術で説明した構成と同様の構成であるので、詳細な
説明を省略する。

【００３５】先ず、装置全体の動作を説明すると、画像
の圧縮を行うときには、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１から
画像データを入力して画像圧縮を行い、圧縮した画像デ
ータをハフマン符号化部９５から出力するようにしてい
る。また、画像の伸長を行うときは、ハフマン符号化部
９５から圧縮された画像データを入力して画像の伸長を
行い、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部９１から伸長した画像デー
タを出力するようにしている。

【００３６】＜分布形状判定部の処理の説明（図４、図
８）＞次に、分布形状判定部２０の動作について説明す
る。分布形状判定部２０は、ＤＣＴ変換部９２から出力
される分布係数ブロックの形状を、あらかじめ設定され
たパターンと比較して形状判定するものである。

【００３７】図４（ａ）〜（ｃ）に分布パターンの例を
示す。各パターンにおいて、８×８サイズのブロックが
２つの領域に分割されている。例えば、図４（ａ）にお
いては、網点で示される第１の領域（１）（７３）と、
白地部分の第２の領域（２）（７６）とに分割されてい
る。図４（ｂ）、（ｃ）においても同様に、７４、７５
が第１の領域（１）であり、７７および７８が第２の領
域（２）として分割される。

【００３８】これら分布パターンと実画像の対応を述べ
る。先ず、画像に明確な横縞が多く含まれるときに、係
数ブロックはＡ分布を示す。また、明確な縦縞が多く含
まれるときに、係数ブロックはＢ分布を示す。その他の
場合、風景などはＣ分布を示す。さらに、対応する分布
パターンの第１の領域（１）に係数が集中し、第２の領
域（２）は係数がほぼ０となっている。

【００３９】以下の説明では、図４の分布パターンを用
いた、分布係数ブロックの形状判定処理を説明する。先
ず、ブロックに対して、各分布パターンの第１の領域
（１）に含まれる係数値の絶対値を積算する。そして、
各分布パターンの積算値を比較し、最大の積算値を持つ
パターンをブロックの分布形状と判定する。すなわち、
ブロックの係数分布形状を、第１の領域（１）の積算値
の大小で判定するのである。

【００４０】図８は、上述の判定手順の処理の流れを示
すフローチャートであり、図８を用いて説明を行う。先
ず、ステップＳ１００では、第１の分布パターンＡにつ
いて、第１の領域（１）に含まれる係数の積算を行う。
係数値をＣ（ｎ）、積算和をＳｕｍＡとすると、下記に
示す式により、

【００４１】

【数１】

【００４２】で算出する。

【００４３】次のステップＳ１０１では、同様に、第２
の分布パターンＢについて係数の積算和ＳｕｍＢを求め
る。また、次のステップＳ１０２では、第３の分布パタ
ーンＣについて積算和ＳｕｍＣを求める。

【００４４】次に、ステップＳ１０３では、積算和Ｓｕ
ｍＡ、ＳｕｍＢ、ＳｕｍＣの中で最大のものを判定す
る。続くステップＳ１０４では、判定された分布形状を
出力して処理を終了する。以上に説明したステップＳ１
００〜ステップＳ１０４の処理によって、ブロックの係
数分布形状を判定することができる。

【００４５】＜スキャンテーブル選択部２２の処理の説
明（図５、図６、図９）＞続いて、スキャンテーブル選
択部２２の動作について説明する。ここでは、分布形状
判定部２０の出力に対応するスキャンパターンを、スキ
ャンパターン格納部２１から読みだし、ジグザグスキャ
ン部９４に設定する動作を行う。

【００４６】図５（ａ）〜（ｃ）は、スキャンパターン
格納部２１に格納されているスキャンパターンの内容を
説明する図である。各スキャンパターンにおいては、指
示線６６、６７、６３に示される順番で配列化される。
図５（ａ）のパターンは、分布形状判定部２０の結果と
して、Ａ分布であったときに選択される。

【００４７】また、図５（ｂ）のパターンはＢ分布であ
ったとき、図５（ｃ）のパターンはＣ分布であったとき
に選択される。図５（ａ）においては、１行１列目の係
数から始まり、行方向にスキャンが行われる。Ａ分布の
場合、係数は１列目に集中するから、２列目以降は０が
連続することになる。

【００４８】すなわち、スキャン後の一次元配列を考え
ると、９番目の要素以降は０の連続となる。一方、図５
（ｂ）のパターンは、列方向にスキャンを行う。Ｂ分布
の場合の係数は１行目に集中するから、図５（ｂ）のス
キャンを行うことで、９番目以降の配列要素を０の連続
とすることができる。図５（ｃ）のパターンは従来のも
のと同様であり、対角線方向に行う。

【００４９】図９は、スキャンパターンを選択する処理
の流れを示すフローチャートであり、次に、図９を用い
て説明を行う。先ず、ステップＳ１１０では、分布形状
判定部２０から分布形状を入力する。次に、ステップＳ
１１１では、ブロックがＡ分布であるか否かを判定し、
肯定であればステップＳ１１２に進み、否定であればス
テップＳ１１３に進む。

【００５０】ステップＳ１１２に進んだ場合は、ジグザ
グスキャン部９４に図５（ａ）のパターンを設定し、処
理を終了する。また、ステップＳ１１３に進んだ場合
は、ブロックがＢ分布であるか否かを判定し、肯定であ
ればステップＳ１１４に進み、否定であればステップＳ
１１５に進む。

【００５１】ステップＳ１１４に進んだ場合は、ジグザ
グスキャン部９４に図５（ｂ）のパターンを設定して処
理を終了する。また、ステップＳ１１５に進んだ場合
は、ジグザグスキャン部９４に図５（ｃ）のパターンを
設定して処理を終了する。

【００５２】続いて、スキャン後の一次元配列の格納の
様子を、図６（ａ）〜（ｃ）を用いて説明する。図６
（ａ）において、５０は図５（ａ）のスキャンを行った
結果である。配列要素ＳＤ（ｎ）の中に、ブロックマト
リクスが行方向に格納されていることが分かる。

【００５３】図６（ｂ）において、５１は図５（ｂ）の
スキャンを行った結果である。配列要素ＳＤ（ｎ）内
に、列方向に格納されていることが分かる。図６（ｃ）
において、５２は図５（ｃ）のスキャンを行った結果で
ある。以上の処理により、分布形状に応じてスキャンパ
ターンを選択する処理ができる。

【００５４】＜格納形態の説明（図７、図１６）＞以下
では、ハフマン符号化を行った後のデータ格納構造につ
いて説明する。本実施例において、全体の格納構造は図
１６のものと同様である。図中で、単位ブロック内の格
納構造は、図７に示す順序で行う。

【００５５】図７において、４０は１ブロック分の圧縮
データである。４１はスキャンパターンの番号であり、
Ａ分布、Ｂ分布、Ｃ分布のそれぞれに対応したハフマン
コードが記録される。４２〜４８は、図６に示した配列
データをハフマン符号化した、圧縮データである。図６
の格納形態をとることで、伸長時にもスキャンパターン
の選択を行うことができる。

【００５６】以上、説明したように本実施例によれば、
画像データの分布形状を判定してジグザグスキャンのパ
ターンを変更することができる。これにより、画像種類
に関わらず、配列中の０データを長くとることができる
ようになる。これは、ランレングス符号化の効率を高め
ることとなるので、画像の種類によらず高い圧縮率で画
像圧縮を行うことが可能となる。

【００５７】＜装置構成の説明（図２）＞次に、本実施
例の画像圧縮手段１６をパーソナルコンピュータと組み
合わせて画像処理装置を構成した例を説明する。

【００５８】図２は、本実施例における画像処理装置の
概略構成を示すブロックである。図中、１は装置全体の
制御を行うＣＰＵであり、メモリ部３に格納されたプロ
グラムに従って演算、Ｉ／Ｏ制御などの処理を実行す
る。

【００５９】周辺機器コントローラ２はＣＰＵ１とセッ
トで用いられ、周辺機器を制御するのに必要なＩ／Ｏ
（シリアル通信、パラレル通信、リアルタイムクロッ
ク、タイマ、割り込み制御、ＤＭＡ制御等）の制御を行
う。

【００６０】メモリ部３は、メインメモリとして、ＤＲ
ＡＭ、キャッシュＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリを含む。４
は、ユーザデータや装置の設定、画像データの記憶を行
うハードディスクドライブである。

【００６１】７はキーボード制御部であり、８はキーボ
ードである。５はＦＤＤ制御部であり、６はフロッピー
ディスクドライブである。９は表示ユニットであり、上
記表示ユニット９において、１０は表示制御部であり、
ＶＲＡＭ１１から表示データを順次読みだし、階調変換
等を行いながら液晶パネル１２へデータを転送する処理
を行うためのものである。

【００６２】また、表示制御部１０は、ＣＰＵ１からＶ
ＲＡＭ１１へのアクセスと、ＶＲＡＭ１１から表示部６
へデータ転送するアクセスが衝突しないようにするため
のパス制御も行う。

【００６３】さらには、ＶＲＡＭ１１の内容に対してあ
らかじめ設定されたパターンとのＡＮＤ、ＯＲ、ＥＸＯ
Ｒ等の論理演算を行う。本実施例においては、液晶パネ
ル１２は、各種ファイルの情報を表示するとともに、画
像データを表示するようにしている。

【００６４】１３は通信ユニットであり、上記通信ユニ
ット１３において、１５は通信インタフェースであり、
１４は通信制御部である。なお、通信規格としては、Ｒ
Ｓ−２３２Ｃ、イーサネット等のシリアル通信、セント
ロニクス、ＳＣＳＩ等のパラレル通信のインタフェース
を備えている。そして、テキスト等の各種データに加
え、画像データの入出力を行う。次いで、１６は静止画
像の圧縮および伸長行う画像圧縮伸長部である。

【００６５】＜画像圧縮伸長部の説明（図１）＞本実施
例の画像圧縮伸長部１６においては、ＲＧＢ−ＹＵＶ変
換、ＤＣＴ変換、量子化、ハフマン符号化の手法を用い
て画像データの圧縮を行う。ここで、ＤＣＴ処理後のブ
ロック毎に係数の分布形状を検出し、分布形状に応じて
ジグザグスキャンのパターンを切り換える動作を行う。

【００６６】なお、本発明は、上述の実施例に限られる
ことなく、幅広く応用することができる。例えば、実施
例の分布形状判定部２０はＤＣＴ変換部９２から入力を
行ったが、量子化部９３から入力するようにしてもよ
い。

【００６７】また、分布形状判定部２０における分布形
状判定を行うために、上述の実施例では画素値の積算値
を用いたが、値が０でない画素数を用いるようにしても
よい。さらに、スキャンパターンの例として、図５に示
したパターンを説明したが、任意のスキャンパターンを
用いることができる。

【００６８】例えば、図５のように往復スキャンするパ
ターンでなく、各行、各列の一方向にスキャンするもの
であってもよい。加えて、上記実施例では分布形状に応
じてスキャンテーブルを切り換える処理について説明を
行ったが、量子化テーブルをさらに切り換えるようにし
てもよい。

【００６９】このときの量子化テーブルは、分布形状に
合わせて量子化する値を配置する。例えば、図４におけ
る「第１の領域（１）」内は、量子化値を小さくし、分
布係数を保存するようにする。

【００７０】それ以外の部分、「第２の領域（２）」は
量子化値を大きくし、不用な係数を消去するようにす
る。このような処理によって、画像の劣化の抑えなが
ら、圧縮効率を向上させることが可能となる。さらに、
本発明は動画圧縮にも応用することができる。

【００７１】すなわち、ＭＰＥＧのような圧縮方式にお
いて、Ｉピクチャの圧縮では、ＤＣＴ変換−量子化−ジ
グザグスキャンの処理を共通して行っている。そこで、
Ｉピクチャの圧縮に本実施例の処理をそのまま利用する
ことができ、動画の圧縮効率を高めることができる。

【００７２】次に、本発明の第２の実施例を説明する。
上述の実施例では、ブロック毎に係数の分布形状を検出
し、ジグザグスキャンのパターンを変更する処理につい
て説明を行った。この第２の実施例では、先ず、始めに
画像を領域分割し、領域毎に係数の分布形状を検出する
処理について説明する。すなわち、同一領域内のブロッ
クは同じような色相やテクスチャをもち、係数の分布形
状もほぼ同様である。

【００７３】そこで、始めに画像を複数の領域に分割
し、各領域毎に適当なジグザグスキャンのパターンを設
定すれば、上述の実施例とほぼ同様な効果を得ることが
できる。さらに、圧縮データ中には、領域当たり、スキ
ャンパターンのコードが一度しか書かれないので、画像
全体の圧縮率をより向上させることができる。

【００７４】＜領域分割例の説明（図１０）＞本実施例
においては、始めにブロック単位での領域分割を行う。
この領域分割は、濃度ヒストグラムによる方法や、クラ
スタリングによる方法などのような公知の技術を応用す
ることができる。

【００７５】図１０は、画像の領域分割を行った様子を
表す図であり、図１０を用いて説明を行う。図中、２０
０、２０１は、サンプル画像であり、２０２は８×８画
素で構成される単位ブロックである。

【００７６】図１０（ａ）において、２０３〜２０５は
画像中に含まれている対象物である。一方、図１０
（ｂ）は、ブロック単位の領域分割を行った結果であ
る。図１０において、画像は、２０６〜２０９に示され
る４つの領域に分割される。同一の数字が記入されたブ
ロックが同一領域に属する。

【００７７】＜処理動作の説明（図１１）＞図１１は、
本実施例の画像圧縮処理の流れを示すフローチャートで
あり、図１１を用いて説明を行う。本実施例において
は、はじめに画像の領域分割を行う。次に、領域毎に分
布形状の検出を行う。続いて、検出結果に応じて、スキ
ャンパターンの設定処理を行う。

【００７８】なお、本実施例では、実施例１でハードウ
ェアで実現していた、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換、ＤＣＴ変
換、量子化、ジグザグスキャン、ハフマン符号化などの
処理をソフトウェアで実現するものである。図中、ステ
ップＳ１５０では、ブロック単位での領域分割を行う。

【００７９】領域分割の方法は、濃度ヒストグラム法や
クラスタリング法など公知の方法を用いることができ、
ここでの説明は省略する。ステップＳ１５１では、全画
面について、ＲＧＢ−ＹＵＶ変換およびＤＣＴ変換処理
を行う。続くステップＳ１５２〜Ｓ１５５は、分割され
た領域毎に処理を行う。

【００８０】ステップＳ１５２では、実施例１と同様の
方法を用いて、分布形状の検出を行う。計算を行うブロ
ックは、領域中央のブロックを用いる。また、ブロック
の選び方は、領域の角部や端面にあるものを用いてもよ
い。

【００８１】さらに、領域全体について計算し、平均を
求めるようにしてもよい。次のステップＳ１５３では、
分布形状に応じてスキャンパターンの設定を行う。この
設定は、実施例１で説明した手順と同様である。

【００８２】ステップＳ１５４では、処理対象の領域内
のブロックについて、量子化処理、ジグザグスキャン処
理、ハフマン符号化を行う。ステップＳ１５５では、圧
縮されたデータの出力を行う。このデータは、ハードデ
ィスクドライブ４や通信ユニット１３に出力される。な
お、出力のフォーマットについては後述する。

【００８３】ステップＳ１５６では、画像の全領域の変
換が終了したか否かを判定し、肯定であれば処理を終了
し、否定であればステップＳ１５２へ進む。以上の処理
により、画像の領域毎に分布形状を検出してスキャンパ
ターンの切り換える処理を行うことができる。

【００８４】＜圧縮データの格納構造の説明（図１２）
＞図１２は、圧縮データの格納構造を示す図である。図
１２（ａ）は、図１６における、第ｎスキャンの構造に
対応する。各スキャン内は、ブロックの並びの順番で記
録されている。２１０は、図１０の画像のＢ−Ｂで示す
ラインの格納状態を表す。同ラインは、２１１〜２１３
の３つの領域で構成されている。各領域の格納形式は、
図１２（ｂ）のようである。

【００８５】図中、２２１は領域の識別子であり、２２
２は領域内のジグザグスキャンに使用したスキャンパタ
ーン番号である。２２３〜２２６は、ブロック毎の圧縮
データである。各ブロックの格納形式を第１２（ｃ）に
示す。４２〜４８は、ハフマン符号化を行った後の係数
データである。

【００８６】以上のように格納を行うことで、スキャン
パターン番号の記録回数を低減することができる。ま
た、機器の構成によっては、領域の分割数や使用するス
キャンパターンをヘッダ部に格納することもできる。こ
のとき、スキャンパターン番号の記録回数は、領域当た
りでただ一度になり、圧縮率をさらに向上させることが
できる。

【００８７】以上、説明したように本実施例によれば、
領域毎に係数の分布形状を検出してスキャンパターンを
選択することで、上述の実施例と同様な効果を得ること
ができる。

【００８８】さらに、本実施例においては、スキャンパ
ターンコードの書き込み回数を低減できるので、より圧
縮率を向上できるという効果がある。同時に、分布形状
判定処理は、画像内の領域の数だけ行えばよいので、処
理速度を高速化することができる。

【００８９】

【発明の効果】本発明は上述したように、分布形状判定
によって検出された画像データの分布形状に応じて配列
変換パターンを変更することができるようになり、画像
の種類に関わらず、配列中の０データを長くとることが
できるようになる。これにより、画像の種類によらず高
い圧縮率で画像圧縮を行うことができるとともに、画像
の劣化を最小限に抑えることができる。

【００９０】また、本発明の他の特徴によれば、同一領
域内のブロックは同じような色相やテクスチャを有する
とともに、係数の分布形状もほぼ同様であるという特性
を最大限に利用した画像圧縮を行うことができ、画像全
体の圧縮率をより向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示し、画像圧縮伸長部の構
成を示すブロック図である。

【図２】第１の実施例における画像処理装置の概略構成
を示すブロック図である。

【図３】（ａ）は、従来技術におけるＤＣＴ処理後の分
布係数の様子を説明する図、（ｂ）および（ｃ）は従来
技術におけるジグザグスキャンのスキャン順序を説明す
る図である。

【図４】第１の実施例における分布形状判定部の設定パ
ターンを説明する図である。

【図５】第１の実施例におけるジグザグスキャン部の設
定パターンを説明する図である。

【図６】第１の実施例におけるジグザグスキャン後の配
列データの並びを説明する図である。

【図７】第１の実施例におけるハフマン符号化後のブロ
ックデータの格納構造を説明する図である。

【図８】第１の実施例における分布形状判定部の処理の
流れを示すフローチャートである。

【図９】第１の実施例におけるスキャンパターン選択部
の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１０】第２の実施例における画像の領域分割の様子
を示す図である。

【図１１】第２の実施例における画像圧縮伸長処理の流
れを示すフローチャートである。

【図１２】第２の実施例における圧縮データの格納構造
を説明する図である。

【図１３】従来技術における画像圧縮伸長部の構成を示
すブロック図である。

【図１４】従来技術におけるハフマン符号化部の構成を
示すブロック図である。

【図１５】従来技術における量子化テーブルの様子を説
明する図である。

【図１６】従来技術における圧縮データの格納構造を説
明する図である。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ２ 周辺コントローラ ３ メモリ部 ４ ハードディスクドライブ ５ ＦＤＤ制御部 ６ ＦＤＤドライブ ７ キーボード制御部 ８ キーボード ９ 表示ユニット １０ 表示制御部 １１ ＶＲＡＭ １２ 液晶ディスプレイ １３ 通信ユニット １４ 通信制御部 １５ 通信インタフェース ２０ 分布形状判定部 ２１ スキャンパターン格納部 ２２ スキャンテーブル選択部 ８１ ０係数判定部 ８２ ランレングス符号化部 ８３ 係数グループ化 ８４ ハフマン符号化ブロック ８５ ヘッダ部 ８６ フレーム部 １６ 画像圧縮伸長部 ９１ ＲＧＢ−ＹＵＶ変換部 ９２ ＤＣＴ変換部 ９３ 量子化部 ９４ ジグザグスキャン部 ９５ ハフマン符号化部 ９６ 量子化テーブル ９７ ハフマン符号化テーブル

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 空間周波数領域での量子化を行う量子化
   手段と、上記量子化手段によって量子化された分布係数
   を一次元配列に並べ替える配列変換手段とを有し、上記
   配列変換手段から出力される一次元配列に符号化を施し
   て画像データを圧縮するようにした画像処理装置におい
   て、 上記空間周波数領域における係数の分布形状を判定する
   分布形状判定手段と、 上記配列変換手段で行われる複数種類の配列変換パター
   ンが格納されているスキャンパターン格納手段と、 上記分布形状判定の出力に対応する配列変換パターンを
   上記スキャンパターン格納手段から読みだして上記配列
   変換手段に設定する配列変換パターン設定手段とを具備
   することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 画像を複数の領域に分割する領域分割手
   段を更に設け、上記領域分割手段によって複数に分割し
   た各領域毎に係数の分布形状を検出する処理を行い、各
   領域毎に最適なスキャンパターンを設定するようにした
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 上記符号化はエントロピー符号化である
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記
   載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 空間周波数領域での量子化を行い、上記
   量子化された分布係数を一次元配列に並べ替える配列変
   換処理を行い、さらに上記並べ替えられた一次元配列に
   符号化を施して画像データを圧縮するようにした画像処
   理方法において、 上記空間周波数領域における係数の分布形状を判定する
   分布形状判定処理と、 上記配列変換処理を行うために用いる複数種類の配列変
   換パターンをスキャンパターン格納部に格納しておくス
   キャンパターン格納処理と、 上記分布形状判定処理の結果に対応する配列変換パター
   ンを上記スキャンパターン格納部から読みだして上記配
   列変換処理を行うための配列変換手段に設定する配列変
   換パターン設定処理とを行うようにしたことを特徴とす
   る画像処理方法。
5. 【請求項５】 画像を複数の領域に分割する領域分割処
   理を更に行い、上記分割した各領域毎に係数の分布形状
   を検出する処理を行って、各領域毎に最適なスキャンパ
   ターンを設定するようにしたことを特徴とする請求項３
   に記載の画像処理方法。