JPH09307897A - 画像データ圧縮処理方法 - Google Patents

画像データ圧縮処理方法

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JPH09307897A
JPH09307897A JP11513296A JP11513296A JPH09307897A JP H09307897 A JPH09307897 A JP H09307897A JP 11513296 A JP11513296 A JP 11513296A JP 11513296 A JP11513296 A JP 11513296A JP H09307897 A JPH09307897 A JP H09307897A
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JP
Japan
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image data
image
wavelet transform
quantization
transform coefficient
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Application number
JP11513296A
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English (en)
Inventor
Masashi Hara
昌司 原
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Fujifilm Holdings Corp
Original Assignee
Fuji Photo Film Co Ltd
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Publication date
Application filed by Fuji Photo Film Co Ltd filed Critical Fuji Photo Film Co Ltd
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  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データ圧縮処理方法において、原画像の
重要な部分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行うとともに、演算時間を短縮す
る。 【解決手段】 原画像を表す原画像データ１に対してウ
ェーブレット変換２を施し、複数の周波数帯域ごとの画
像データ３を得る。次いで、各画像データ３に対してヒ
ストグラム解析を施し、この解析結果に基づいて画像中
の濃度帯域ごとの重要度の認識５を行い、互いに異なる
ビット数により量子化を行う複数の量子化テーブルの中
から、重要度が大きいほど高いビット数により量子化を
行うテーブルを選択する。選択されたテーブルにより画
像データ３に対して量子化７を行う。その後量子化７が
なされた各画像データ３に対して符号化８を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像データの圧縮処
理方法、特に詳細には多重解像度変換を用いて高いデー
タ圧縮率が得られるようにした画像データの圧縮処理方
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）に復号化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、画像データ圧縮処理方法の一つとし
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な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／（８×6
4）＝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ごとの再構成データと
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処理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、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処
理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、画像を複数の周波数帯域ごとの多重解像
度画像に変換し、各周波数帯域の画像に対して所定の処
理を行って、再度これを逆多重解像度変換することによ
り、最終的な処理済画像を得るための多重解像度変換な
る方法が提案されている。この多重解像度変換の方法と
してはウェーブレット変換、ラプラシアンピラミッドあ
るいはフーリエ変換などの方法が知られている。
【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12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ご
と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13に示すように、信号So
rgをウェーブレット変換し、各周波数帯域ごとに逆ウェ
ーブレット変換した信号と、図14に示すように信号Ｓor
g をフーリエ変換し、各周波数帯域ごとに逆フーリエ変
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にウ
ェーブレット変換を施して、原画像データを複数の周波
数帯域の画像データに変換し、この各画像データに対し
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、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。
【００１９】一方、ラプラシアンピラミッドなる方法は
例えば特開平5-244508号、特開平6-301766号に記載され
ており、このラプラシアンピラミッドは、原画像に対し
てガウス関数で近似されたようなマスクによりマスク処
理を施した後、画像をサブサンプリングして画素数を間
引いて半分にすることにより、原画像の１／４のサイズ
のボケ画像を得、このボケ画像のサンプリングされた画
素に値が０の画素を補間して元の大きさの画像に戻し、
この画像に対してさらに上述したマスクによりマスク処
理を施してボケ画像を得、このボケ画像を原画像から減
算して原画像の所定の周波数帯域を表す細部画像を得る
ものである。この処理を得られたボケ画像に対して繰り
返すことにより原画像の１／２2Nの大きさのボケ画像を
Ｎ個作成するものである。ここで、ガウス関数で近似さ
れたようなマスクによりマスク処理を施した画像に対し
てサンプリングを行っているため、実際にはガウシアン
フィルタを用いているが、ラプラシアンフィルタをかけ
た場合と同様の処理済画像が得られる。そしてこのよう
に原画像サイズの画像から順に１／２2Nの大きさの低周
波数帯域の画像が得られるため、この処理の結果得られ
た画像はラプラシアンピラミッドと呼ばれる。
【００２０】なお、このラプラシアンピラミッドについ
ては、Burt P.J.,“Fast Filter Transforms for Image
Processing”，Computer Graphics and Image Process
ing16巻、20〜51頁、1981年；Crowley J.L.,Stern R.
M.,“Fast Computation of the Difference of Low・Pa
ss Transform”IEEETrans.on Pattern Analysis andMac
hine Intelligence、６巻、２号、1984年３月、Mallat
S.G.,“A Theory forMultiresolution Signal Decompos
ition ；The Wavelet Representation”IEEETrans.on P
attern Analysis and Machine Intelligence 、11巻、
７号、1989年７月；Ebrahimi T.,Kunt M.,“Image comp
ression by Gabor Expansion”，Optical Engineering,
30巻、７号、873 〜880 頁、1991年７月、およびPieter
Vuylsteke,Emile Schoeters，“Multiscale Image Con
trast Amplification ”SPIEVol.2167 Image Processin
g(1994),pp551 〜560 に詳細が記載されている。
【００２１】ところで、上述したような多重解像度変換
を用いて画像データを圧縮する方法においては、さらに
圧縮率を向上させようとすると、原画像の画質が劣化し
てしまうおそれがあり、画像の高圧縮率化には限界があ
った。一方、画像データを量子化する場合において、量
子化する際の量子化幅を細かくすると、データの圧縮率
は低下するが、より原画像に近い状態で圧縮することが
できるため、再構成された画像の画質の劣化は少なくな
る。一方、量子化幅を粗くすれば、圧縮された画像デー
タを復元した際の誤差が大きく、この誤差は画像を復元
した際にノイズとなって画像に現れるため、再構成され
た画像の画質の劣化は大きいが、符号化を行う際の符号
が短くなるためデータの圧縮率を向上させることができ
るものである。
【００２２】そこで、本出願人により、ウェーブレット
変換により複数の周波数帯域に分解された画像データに
ついて、画像各部の重要度を認識し、この重要度に応じ
て画像に対してラベリングを行い、重要度が高い部分は
細かい量子化幅によって量子化を行い、重要度が低い部
分は重要度が高い部分と比較して粗い量子化幅によって
量子化を行う画像データ圧縮処理方法が提案されている
（特開平6-350989号公報）。この方法によれば、画像内
の各部分のうち重要な部分については、画質を維持しつ
つ画像データの圧縮を行うことができ、重要でない部分
についてはより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。したがって、画像として重要な部分の
画質を劣化させることなく画像データの圧縮率を向上さ
せることができる。
【００２３】すなわち、高周波成分の量子化において
は、原画像もしくは低周波画像から重要度を求め、求め
られた重要度に応じて量子化幅を変えるようにしてい
る。また、高周波成分の符号化においては、１つのハフ
マンテーブルを用いて符号化を行い、高周波成分の復号
化においては、符号化と同様に１つのハフマンテーブル
を用いて行っている。そして、逆量子化においては、量
子化時に量子化テーブルの切換などを行っていないた
め、そのままの状態ににおいて逆ウェーブレット変換を
行うことができる。したがって、復号化時の場合分けを
行うことなく高速な復号化を行うことができる。
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平6-350989号公報に記載された方法においては、圧縮
率を向上させることはできるものの、さらに圧縮率を向
上させることが望まれている。
【００２５】本発明は上記事情に鑑み、さらに圧縮率を
向上させることができる画像データ圧縮処理方法を提供
することを目的とするものである。
【００２６】
【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、所定の被写体を含む画像を表す
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多重解像度変換を施すこ
とにより、前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの
画像データに分解し、該各画像データに対してヒストグ
ラム解析を行って前記画像中の濃度帯域ごとの重要度を
認識し、予め定められた複数の量子化テーブルの中か
ら、前記画像中の濃度帯域に対応する量子化テーブルを
前記重要度に応じて選択し、該選択された量子化テーブ
ルにより前記各画像データを量子化し、該量子化された
前記各画像データを符号化することを特徴とするもので
ある。
【００２７】また、本発明による第２の画像データ圧縮
処理方法は、所定の被写体を含む画像を表す原画像デー
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多重解像度変換を施すことにより、
前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データ
に分解し、該各画像データに対して微分処理を行って前
記画像中の微分値ごとの重要度を認識し、予め定められ
た複数の量子化テーブルの中から、前記画像中の微分値
に対応する量子化テーブルを前記重要度に応じて選択
し、該選択された量子化テーブルにより前記各画像デー
タを量子化し、該量子化された前記各画像データを符号
化することを特徴とするものである。
【００２８】さらに、本発明による画像データの再構成
方法は、本発明による第１または第２の画像データ圧縮
処理方法により得られた圧縮画像データを再構成するた
めの方法であり、前記符号化された前記各画像データを
復号化し、該復号化された前記各画像データに逆量子化
を行ない逆多重解像度変換を施すことにより前記原画像
データを再構成することを特徴とするものである。
【００２９】
【発明の効果】本発明による画像データ圧縮処理方法
は、多重解像度変換により複数の周波数帯域に分解され
た画像データについて、画像各部の重要度をヒストグラ
ム解析あるいは微分処理の結果に基づいて認識し、量子
化幅が互いに異なる複数の量子化テーブルの中から、重
要度に応じたテーブルを選択し、この選択されたテーブ
ルにより量子化を行うようにしたものである。すなわ
ち、重要度が高い部分は量子化幅が細かい量子化を行う
量子化テーブルを選択し、重要度が低い部分は重要度が
高い部分と比較して粗い量子化幅によって量子化を行う
量子化テーブルを選択するようにしたものである。この
ため、画像内の各部分のうち重要な部分については、画
質を維持しつつ画像データの圧縮を行うことができ、重
要でない部分についてはより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とともに、量子化後のハフ
マン符号化においては、１つのハフマンテーブルを用い
て符号化を行うことができるため、演算が複雑になるこ
とを防止することができる。したがって、全体として画
像として重要な部分の画質を劣化させることなく画像デ
ータの圧縮率を向上させることができる。
【００３０】また、本発明による第２の画像データ圧縮
処理方法は、微分処理により画像中の重要度を認識する
ようにしたものである。例えば画像中の文字のように微
分値の大きい部分については、量子化を細かくしないと
画像劣化が非常に目立ってしまうものである。そこで、
微分処理により重要度を認識することにより、文字など
のように微分値の非常に大きな部分については量子化幅
の細かい量子化を行う量子化テーブルを選択するように
し、これにより画像の劣化を少なくして画像データ圧縮
処理を行うことができる。一方、濃淡画像のように微分
値の比較的大きいものについては、量子化を粗くしても
画像劣化はそれほど目立たないため、量子化幅の粗い量
子化を行う量子化テーブルを選択するようにし、これに
より比較的高い圧縮率により画像データ圧縮処理を行う
ことができる。
【００３１】また、本発明による画像データの再構成方
法は、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画像データを復号化し、この復
号化された画像データに逆量子化を行ない逆ウェーブレ
ット変換を施すようにしたため、画像の各部分のうち重
要な部分の画質を維持しつつ原画像を再生することがで
きる。
【００３２】
【発明の実施の形態】以下図面を参照して本発明の実施
の形態について説明する。
【００３３】図１は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である。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に対して多重解像度変換の１つの手法であ
るウェーブレット変換２を施して複数の周波数帯域ごと
の画像データ３を得る。次いで、各画像データ３に対し
てヒストグラム解析４を行い、このヒストグラム解析の
結果に基づいて、画像中の濃度帯域ごとの重要度の認識
５を行い、この重要度に応じて、量子化幅が異なる複数
の量子化テーブルの中から、画像中の濃度帯域に対応す
る量子化テーブルの選択６を行う。そしてこの選択され
た量子化テーブルにより各画像データ３に対して量子化
７を行い、この量子化７がなされた各画像データ３に対
して符号化８を行うものである。
【００３４】以下本発明による実施の形態の詳細につい
て説明する。
【００３５】本実施の形態は、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に示すように、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。
【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。
【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。なお、本実施の
形態においては、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。
【００３８】図３に示すように、原画像データＳorg 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と関数ｈ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，ｈによる主走査方向に並ぶ画
素の一列ごと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Ｗg0，Ｗh0を求める
ものである。
【００３９】ここで、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。なお、表１において
関数ｈ′は、ウェーブレット変換がなされた画像データ
に逆ウェーブレット変換を行う際に用いる関数を表すも
のである。また以下の式(2) に示すように関数ｇは関数
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。
【００４０】
【表１】
【００４１】 ｇ′＝（−１）n ｈ ｇ ＝（−１）n ｈ′ …(2) このようにして、ウェーブレット変換係数信号Ｗg0、Ｗ
h0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Ｗg0、Ｗh0
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ＷＷ0 ，Ｗ
Ｖ0 ，ＶＷ 0 およびＶＶ0 を得る。
【００４２】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、各ウェ
ーブレット変換係数信号ＶＶ0 ，ＷＶ0 ，ＶＷ0 ，ＷＷ
0 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
査方向に関数ｇ，ｈによりフィルタリング処理を行う。
【００４３】すなわち、関数ｇ，ｈにより主走査方向に
並ぶ画素の一列ごと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、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。
【００４４】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画素数が原画像データの1/2 とな
っているため、画像の解像度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。
【００４５】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。
【００４６】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。
【００４７】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。
【００４８】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
ＷN ，ＷＶ0 〜ＷＶN ，ＶＷ0 〜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各方向の
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数成分を表すデータ
となる。
【００４９】したがって、ウェーブレット変換係数信号
ＷＷi （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る。
【００５０】ここで、図４にウェーブレット変換係数信
号を複数の周波数帯域ごとに表す図を示す。なお、図４
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４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。
【００５１】次いで、ウェーブレット変換をＮ回行った
最も小さい周波数帯域のウェーブレット変換係数信号Ｗ
ＷN に対してヒストグラム解析がなされ、このヒストグ
ラム解析の結果に基づいて画像中の濃度帯域ごとの重要
度が求められる。図５はウェーブレット変換係数信号Ｗ
ＷN のヒストグラムを表す図である。図５に示すヒスト
グラムにおいて、斜線部で示す領域Ａが最も重要な領域
（図７に示すような胸部の放射線画像であれば肺野部）
であり、領域Ｂが肺野以外の部分であり２番目に重要な
領域である。そして、領域Ｃが直接放射線が照射された
すぬけ部に対応するほとんど重要でない領域である。
【００５２】このようにしてヒストグラム解析がなされ
て重要度が求められると、互いに量子化の量子化幅が異
なる複数の量子化テーブルの中から、この重要度に応じ
た量子化テーブルの選択がなされる。すなわち、重要な
濃度帯域ほど細かい量子化幅により量子化を行うような
テーブルが選択される。ここで、量子化テーブルの例を
図６に示す。図６に示すテーブルにおいてテーブル１が
最も量子化幅が細かく、テーブル２、テーブル３の順に
量子化幅が粗くなる。そしてこの３つのテーブル１，
２，３が図５に示すヒストグラム解析の結果から得られ
た重要度に応じて選択される。すなわち、図５に示すよ
うに、肺野部に対応する領域Ａについては、量子化幅が
最も細かいテーブル１を、領域Ｂについては２番目に量
子化幅が細かいテーブル２を、そして領域Ｃについては
量子化幅が粗いテーブル３を割り当てるように、各テー
ブルの選択がなされる。この選択されたテーブルと画像
中の濃度帯域との関係を図７に示す。図７における数字
はテーブルの番号に対応するものである。
【００５３】このようにして濃度帯域に応じたテーブル
の選択がなされると、次いで、ウェーブレット変換係数
信号ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷi について量子化がなされ
る。ここで、各ウェーブレット変換係数信号ＷＶi ，Ｖ
Ｗi ，ＷＷi により表される画像は原画像を縮小したも
のとなっているため、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ
N の濃度帯域に対応する濃度帯域については、各ウェー
ブレット変換係数信号ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷi について
も対応するものとなっている。したがって、各ウェーブ
レット変換係数信号ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷi を量子化す
る際に、濃度帯域に応じてテーブル１，２，３を割り当
てて量子化を行う。
【００５４】ここで、データを量子化する際には、量子
化幅が細か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、量子化幅を粗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量子化
幅を粗く、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域の
画像データには量子化幅を細かくするとともに各ウェー
ブレット変換係数信号ＷＶi，ＶＷi ，ＷＷi のそれぞ
れについて全体に同一のビット数ではなく、重要な部分
ほど細かい量子化幅により量子化を行うことができるテ
ーブルを選択して画質を維持し、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粗い量子化幅により
量子化を行うテーブルを選択して圧縮率を向上させ、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。なお、この符号化の際、濃度帯域とこれに対応する
テーブルの情報とを同時に符号化しておくことにより、
復号化を直ちに行うことができることとなるため、好ま
しいものである。
【００５７】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。
【００５８】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。
【００５９】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、逆量子化テーブルを切り換えながら、前述した各
ウェーブレット変換係数信号ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷi を
得る。
【００６０】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 について逆ウェーブレット変換を施す。
【００６１】図８は、逆ウェーブレット変換の詳細を表
す図である。
【００６２】図８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ご
と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 ，Ｖ
ＷN 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。
【００６３】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。
【００６４】以上より、本実施の形態ではウェーブレッ
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 ，Ｖ
Ｗi ，ＷＶi ，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。
【００６５】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。
【００６６】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。
【００６７】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ごと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。
【００６８】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。
【００６９】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。
【００７０】以下、順次逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶi ′（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。
【００７１】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。
【００７２】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。
【００７３】ここで、再生された画像において肺野部以
外の部分についてはノイズが多いものとなるが、重要な
情報を担持する部分ではないため問題はないものであ
る。
【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、複数の周波数帯域ごとの画像デー
タを得、この画像データのうち重要な情報を担持する部
分については細かい量子化幅により量子化を行うテーブ
ルを選択し、重要でない部分については粗い量子化幅に
より量子化を行うテーブルを選択することにより、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】また、上記特開平6-350989号と比較して、
高周波成分のエントロピーが小さくなるため、より高い
圧縮率によりデータ圧縮を行うことができる。例えば、
図９に示すような同一のデータを特開平6-350989号の方
法と本実施の形態の方法とによりデータ圧縮した場合を
比較すると、本実施の形態の方がデータ値の小さいもの
が多くなるため、より高い圧縮率を実現することができ
る。また、逆量子化した場合にも、重要度の高い部分に
おいては、データが欠落することなく、データを再現す
ることができる。なお、本実施の形態においては、復号
化時に再度重要度を求める必要があるため、復号化の演
算時間を要するものである。しかしながら、重要度と濃
度依存のテーブルとを対応付けておき、このテーブルも
同時に符号化しておくことにより、復号化の演算を高速
に行うことができる。
【００７６】なお、上述した実施の形態においては、ウ
ェーブレット変換を行うための関数ｈ，ｈ′として表１
に示すものを用いたが、これに限定されるものではなく
以下に示す表２、表３に示すものを用いてもよい。
【００７７】
【表２】
【００７８】
【表３】
【００７９】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。
【００８０】さらに、表１，２および３に示すようにｎ
＝０の軸に関して左右対称な関数のみではなく、ｎ＝０
の軸に関して左右非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
右非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をｎ＝０の軸に
関して左右を反転させた関数を用いて逆ウェーブレット
変換を行うものである。すなわち、左右非対称な関数
ｇ，ｈについて、逆ウェーブレット変換を行う関数
ｇ′，ｈ′は、 ｇ［ｎ］＝ｇ′［−ｎ］ ｈ［ｎ］＝ｈ′［−ｎ］ …(3) 但し、［−ｎ］は左右反転を表す。
【００８１】となる。
【００８２】なお、上記実施の形態においてはウェーブ
レット変換により、画像を多重解像度画像に変換するよ
うにしているが、これに限定されるものではなく、上述
したラプラシアンピラミッドの手法やフーリエ変換によ
り画像を多重解像度に変換するようにしてもよいもので
ある。
【００８３】次いで本発明の第２の実施の形態について
説明する。図10は本発明の第２の実施の形態による画像
データ圧縮処理方法の基本的概念を表す図である。図10
において図１と同一の構成については説明を省略し、図
１と異なる構成についてのみ説明する。図10において
は、各画像データ３に対して微分処理４′を行い、この
微分処理の結果に基づいて、画像中の微分値の重要度の
認識５を行う点が図１と異なるものである。以下この微
分処理について説明する。
【００８４】この微分処理は上述した実施の形態と同様
に、ウェーブレット変換係数信号ＷＷN に対して行われ
るものであり、ウェーブレット変換係数信号ＷＷN の各
画素値に対して下記の式(4) により処理を行うものであ
る。
【００８５】 微分値＝4f(i,j)-f(i+1,j)-f(i-1,j)-f(i,j+1)-f(i,j-1) …(4) そしてこのようにしてウェーブレット変換係数信号ＷＷ
N の微分値を求めた後、この微分値ごとの重要度が求め
られる。このようにして算出された微分値において、微
分値の特異的に大きい例えば画像中の文字に対応する部
分においては、データ圧縮により画像が劣化するとこの
劣化が非常に目立ってしまうため、画像を劣化させない
ようにできるだけ細かい量子化幅により量子化を行うこ
とが好ましい。また、画像中の被写体の強いエッジ部分
においては少々画像が劣化しても問題ではないものであ
る。このため、このように算出された微分値の大きさに
基づいて、図11に示すように画像中の重要度に応じて上
述したテーブル１，２，３を選択して割り当てる。すな
わち、特異的に微分値の大きい画像中の文字に対応する
部分については、量子化のビット数が最も高いテーブル
１を、画像中の被写体のエッジ部分については量子化の
ビット数が最も低いテーブル３を、そしてその他の部分
については２番目に量子化のビット数が高いテーブル２
を割り当てるように、各テーブルの選択がなされる。
【００８６】このようにして微分値に応じたテーブルの
選択がなされると、次いで、上述した実施の形態と同様
にしてウェーブレット変換係数信号ＷＶi ，ＶＷi ，Ｗ
Ｗｉについて量子化がなされる。ここで、各ウェーブレ
ット変換係数信号ＷＶｉ ，ＶＷi ，ＷＷi により表さ
れる画像は原画像を縮小したものとなっているため、ウ
ェーブレット変換係数信号ＷＷN の微分値については、
各ウェーブレット変換係数信号ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷi
についても対応するものとなっている。したがって、各
ウェーブレット変換係数信号ＷＶi ，ＶＷi ，ＷＷi を
量子化する際に、微分値に応じてテーブル１，２，３を
割り当てて量子化を行う。
【００８７】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。
【００８８】そしてこのようにして圧縮されたデータを
再構成する場合は、量子化されたデータに対して再度微
分処理を施して微分値を求め、この微分値に基づいてテ
ーブル１，２，３に対応した逆量子化テーブルを選択し
て逆量子化を行うことにより復合化を行う。このように
本実施の形態においては量子化されたデータに対して再
度の微分処理を行いながら行う必要があるが、微分演算
は上記式(4) に示すように簡易なものであるため、演算
処理のための負荷はそれほど問題とはならないものであ
る。
【００８９】このようにして、ウェーブレット変換係数
信号ＷＷN の微分値に基づいて画像中の重要度を求め、
この重要度に応じて量子化テーブルを選択するようにし
たため、文字情報のように微分値の特異的に大きな部分
は画質の劣化を抑制して圧縮処理を行うことができると
ともに、微分値の比較的小さい濃淡部分などにおいて
は、高い圧縮率により圧縮を行うことができる。
【００９０】なお、上述した実施の形態においては、放
射線画像を表す原画像データを圧縮処理する実施の形態
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。
【００９１】また、この圧縮された画像データを前述し
た実施の形態と同様に復号化し、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。
【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】ウェーブレット変換係数信号を表す図
【図５】ウェーブレット変換係数信号ＷＷN のヒストグ
ラムを表す図
【図６】量子化テーブルを表す図
【図７】胸部の放射線画像を表す図
【図８】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図
【図９】本発明と従来技術との比較を表す図
【図１０】本発明による他の画像データ圧縮処理方法の
基本的概念を表す図
【図１１】微分値ごとに選択された量子化テーブルを表
す図
【図１２】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１３】ウェーブレット変換を説明するための図
【図１４】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 ＶＶi ，ＶＷi ，ＷＶi ，ＷＷi （ｉ＝１〜ｎ） ウェーブレット変換係数信号

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 所定の被写体を含む画像を表す原画像デ
    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多重解像度変換を施すことにより、
    前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データ
    に分解し、 該各画像データに対してヒストグラム解析を行って前記
    画像中の濃度帯域ごとの重要度を認識し、 予め定められた複数の量子化テーブルの中から、前記画
    像中の濃度帯域に対応する量子化テーブルを前記重要度
    に応じて選択し、 該選択された量子化テーブルにより前記各画像データを
    量子化し、 該量子化された前記各画像データを符号化することを特
    徴とする画像データ圧縮処理方法。
  2. 【請求項２】 前記符号化された前記各画像データを復
    号化し、 該復号化された前記各画像データに逆量子化を行ない逆
    多重解像度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の再構成方
    法。
  3. 【請求項３】 所定の被写体を含む画像を表す原画像デ
    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多重解像度変換を施すことにより、
    前記原画像データを複数の周波数帯域ごとの画像データ
    に分解し、 該各画像データに対して微分処理を行って前記画像中の
    微分値ごとの重要度を認識し、 予め定められた複数の量子化テーブルの中から、前記画
    像中の微分値に対応する量子化テーブルを前記重要度に
    応じて選択し、 該選択された量子化テーブルにより前記各画像データを
    量子化し、 該量子化された前記各画像データを符号化することを特
    徴とする画像データ圧縮処理方法。
  4. 【請求項４】 前記符号化された前記各画像データを復
    号化し、 該復号化された前記各画像データに逆量子化を行ない逆
    多重解像度変換を施すことにより、請求項３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の再構成方
    法。
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