JPH09307898A

JPH09307898A - 画像データ圧縮処理方法

Info

Publication number: JPH09307898A
Application number: JP11513396A
Authority: JP
Inventors: Masashi Hara; 昌司原
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1996-05-09
Filing date: 1996-05-09
Publication date: 1997-11-28

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
重要な部分の情報を欠落させることなく、高画質を維持
し、高い圧縮率により画像データの圧縮を行う。【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、複数の周波数帯域毎の画像
データ３を得る。次いで、各画像データ３に基づいて、
画像の各部の重要度の認識４を行い、この重要度に応じ
て重要度の認識を行ったデータにラベリング処理５を施
し、このラベリング処理５の結果に基づいて、重要度が
大きい部分から順に量子化６を行う。その後量子化６が
なされた各画像データ３に対して符号化７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処理方法の一
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毎の再構成データとし、
この再構成データを用いれば原画像が再現される。

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

【０００８】そこで、本出願人により、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毎の多重解像度
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等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８に示すよ
うな関数ｈを基底関数として、

【００１５】

【数１】

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

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

【００１８】この方法は、画像を表す原画像データにウ
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１／２^2N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１／２^2N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、符号化を行う際のエン
トロピーが小さ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、非等長
符号を用いた画像圧縮では、処理が終了しないと圧縮デ
ータの容量が確定しないため、圧縮処理の途中でデータ
を記憶する手段における予め定められた上限値に達して
しまうことがある。通常画像データを圧縮する際は、例
えば画像の最も左上のデータを圧縮開始点とし、この点
から順にデータの圧縮を行うものである。このため、圧
縮データの上限が定められている場合、圧縮開始点から
順にデータの圧縮を行うと、画像の途中で画像データが
上限に達してしまい、画像中の重要な部位についてデー
タの圧縮を行うことができなくなる場合がある。このよ
うな場合、圧縮されたデータは重要な部位の情報が欠落
したものとなり、このデータを復元しても、復元された
画像は重要な部位が欠落しているため、画像としても意
味をなさないものとなってしまう。

【００２５】本発明は上記事情に鑑み、画像中の重要な
部分を欠落させることなく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毎の画像デー
タに分解し、比較的低周波数帯域の画像データに基づい
て、前記画像の各部の重要度を認識し、前記各画像デー
タを圧縮する際、比較的高周波数帯域の画像データにつ
いては、該認識された重要度が大きい前記各部から順に
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、本発明による画像データ再構成方法
は、前記符号化された前記各画像データのうち比較的低
周波数帯域の画像データを復号化し、該復号化された画
像データに基づいて前記画像の重要度を認識し、前記符
号化された前記各画像データを該重要度の大きい順に復
号化し、該復号化された前記各画像データに逆量子化を
行なった後逆多重解像度変換を施すことにより、上記本
発明による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。

【００２８】

【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認識し、デ
ータ圧縮をする際に、画像中の細かな情報を有する比較
的高周波数帯域の画像データについては、上記特開平6-
350989号とは異なり、重要度が高い順に量子化および符
号化を行うようにしたものである。このため、圧縮され
た画像データの上限データ量が定められている場合であ
っても、重要度の大きい部分から順に圧縮されることと
なるため、圧縮画像データにおいて画像中の重要な部分
の情報が欠落することはなくなる。このため、この圧縮
された画像データを復元した際に得られる画像は、重要
度の高い部分について情報を完全に有するものとなる。
また、画像データの圧縮時に途中で上限データ量に達す
ることがあるが、この場合に欠落する情報は、比較的重
要度が低いものであるため、復元された画像は重要度の
高い部位を完全に有するものとなり、重要度の高い部分
については高い画質を維持することができる。したがっ
て、画像全体としての情報は少なくなるが、画像中の重
要な部分については復元画像が高画質となる圧縮を行う
ことができる。また、符号化されたデータを途中で打ち
切ることにより、圧縮されたデータの再圧縮も可能であ
る。

【００２９】また、本発明による画像データ圧縮処理方
法は、画像データを復元する際には、低周波数帯域の画
像データをまず復元し、この低周波数帯域の画像データ
において画像の重要度を求め、この重要度の順に圧縮さ
れた比較的高周波数帯域の画像データを復元するもので
ある。このため、重要度の位置に関する情報を圧縮時に
記憶する必要がなくなり、これにより高い圧縮率で画像
データの圧縮を行うことができる。

【００３０】

【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。

【００３１】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に対してウェーブレット変換２を施して複
数の周波数帯域毎の画像データ３を得る。次いで、各画
像データ３に基づいて、画像の各部の重要度の認識４を
行い、この重要度に応じて重要度の認識４を行った画像
データ３にラベリング処理５を施す。そしてこのラベリ
ング処理５の結果に基づいて、画像中の細かな情報まで
も有する比較的高周波数帯域の画像データについては重
要度が大きい順から量子化６を行い、この量子化６がな
された画像データ３に対して符号化７を行うものであ
る。

【００３２】以下本発明による実施の形態の詳細につい
て説明する。

【００３３】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。

【００３４】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。

【００３５】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。

【００３６】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。

【００３７】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Ｗg0，Ｗh0を求めるも
のである。

【００３８】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。

【００３９】

【表１】

【００４０】ｇ′＝（−１）ⁿｈｇ＝（−１）ⁿｈ′ …(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，ＶＷ₀およびＶＶ₀を得る。

【００４１】次いでウェーブレット変換係数信号Ｗ
Ｗ₀，ＷＶ₀，ＶＷ₀およびＶＶ₀について、副走査方
向の画素を１画素おきに間引くことを行い、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。

【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。

【００４３】ここでウェーブレット変換係数信号ＶＶ₀
は主副両方向について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。

【００４４】このようにして、ウェーブレット変換係数
信号Ｗg1，Ｗh1が求められると、ウェーブレット変換係
数信号Ｗg1，Ｗh1について、主走査方向の画素を１画素
おきに間引き、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。

【００４５】次いでウェーブレット変換係数信号Ｗ
Ｗ₁，ＷＶ₁，ＶＷ₁，ＶＶ₁について、副走査方向の
画素を１画素おきに間引き、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。

【００４６】以下、上述したのと同様にして、画素が間
引かれたウェーブレット変換係数信号ＶＶ₁の主走査方
向に関数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。

【００４７】このようなウェーブレット変換をＮ回繰り
返すことによりウェーブレット変換係数信号ＷＷ₀〜Ｗ
Ｗ_N，ＷＶ₀〜ＷＶ_N，ＶＷ₀〜ＶＷ_N，およびＶＶ_N
を得る。ここで、Ｎ回目のウェーブレット変換により得
られるウェーブレット変換係数信号ＷＷ_N，ＷＶ_N，Ｖ
Ｗ_N，ＶＶ_Nは、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。

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

【００４９】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毎に表す図を示す。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。

【００５０】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
Ｗ_Nに基づいて、このウェーブレット変換係数信号ＷＷ
_Nが担持する画像に含まれる各部分の重要度が求めら
れ、この重要度に応じたラベリング処理が施される。ま
ず、図５に示すように、人間の胸部放射線画像の場合
は、肺野の部分が最も重要であり、肺野以外の部分はそ
れほど重要でなく、さらにすぬけ部は重要なものでない
ことから、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ_Nに対して
ヒストグラム解析等が施されこれにより、肺野、肺野以
外の部分およびすぬけ部が認識され、肺野部分は１、肺
野以外の部分は２、すぬけ部は３というように重要な部
分から順に値を付すようにラベリング処理がなされる。

【００５１】すなわち、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
ＷＷ_N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毎の重要
度が求められる。図６はウェーブレット変換係数信号Ｗ
Ｗ_Nのヒストグラムを表す図である。図６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５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。そ
して、この領域に対応する濃度域について、重要なもの
から順にラベリング処理を施すものである。

【００５２】次いで、ウェーブレット変換係数信号ＷＶ
_i，ＶＷ_i，ＷＷ_i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ＷＶ_i，ＶＷ_i，Ｗ
Ｗ_i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に施さ
れたラベリンクについては各ウェーブレット変換係数信
号ＷＶ_i，ＶＷ_i，ＷＷ_i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
ＷＶ_i，ＶＷ_i，ＷＷ_iを量子化する際に、ラベリンク
の結果に応じて画像中の重要度の高い部分から順に量子
化する。

【００５３】すなわち、前述した図５に示す画像の場合
は、肺野の部分の重要度が最も大きく、以下順に肺野以
外の部分、すぬけ部の順に重要度が低くなるため、この
順により量子化がなされる。まず、ウェーブレット変換
係数信号ＷＶ_i，ＶＷ_i，ＷＷ_iをラスタースキャン
し、最も高い重要度の部分について量子化を行う。次い
で再度ウェーブレット変換係数信号ＷＶ_i，ＶＷ_i，Ｗ
Ｗ_iをラスタースキャンし、２番目の重要度の部分につ
いて量子化を行う。そしてさらにウェーブレット変換係
数信号ＷＶ_i，ＶＷ_i，ＷＷ_iをラスタースキャンし、
最も重要度の低い部分について量子化を行う。このよう
に重要度の高いものから順に圧縮を行うことにより、圧
縮データの上限値が定められている場合であっても、欠
落するデータは重要度がそれほど高くない部分のデータ
となり、重要の高い部分のデータは欠落することがなく
なる。

【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とともに各
ウェーブレット変換係数信号ＷＶ_i，ＶＷ_i，ＷＷ_i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
な部分ほどビット数を多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
数を少なく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
することが好ましい。

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

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

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

【００５９】次に圧縮されたデータを再構成する方法に
ついて説明する。

【００６０】まず、圧縮された原画像データに対し、ハ
フマン符号化や予測符号化に対する復号化を行うことに
より、最も低周波数帯域の前述した各ウェーブレット変
換係数信号ＶＶ_N，ＶＷ_N，ＷＶ_N，ＷＷ_Nを得る。

【００６１】次いで、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ
_Nに対して、上述したのと同様にヒストグラム解析等に
より重要度を認識し、この重要度に応じてラベリング処
理を施す。そして、ウェーブレット変換係数信号ＷＷ_N
よりも高周波数帯域の圧縮されたウェーブレット変換係
数信号に対しては、このラベリングの結果を参照するこ
とにより、シーケンシャルに格納されている高周波情報
を順次読み出して画像中の座標と対応させることができ
る。このように、比較的低周波数帯域のウェーブレット
変換係数信号ＷＷ_Nに対して、再度重要度を認識し、符
号化された情報の座標を得ることにより、ウェーブレッ
ト変換係数信号を圧縮する際に、重要度の高い部分の位
置に関する情報（例えば座標値）を符号化する必要がな
い。このため、より高い圧縮率により画像の圧縮を行う
ことができる。

【００６２】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ＶＶ_N，ＶＷ_N，ＷＶ
_N，ＷＷ_Nについて逆ウェーブレット変換を施す。

【００６３】図７は、逆ウェーブレット変換の詳細を表
す図である。

【００６４】図７に示すように、まず各ウェーブレット
変換係数信号ＶＶ_N，ＶＷ_N，ＷＶ_N，ＷＷ_Nについて
副走査方向に並ぶ画素間に１画素分の間隔をあける処理
を行う（図では×２と表示）。次いでこの間隔があけら
れたウェーブレット変換係数信号ＶＶ_Nを副走査方向に
前述した関数ｈとは異なる関数ｈ′により、ウェーブレ
ット変換係数信号ＶＷ_Nを副走査方向に前述した関数ｇ
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ＶＶ_N，ＶＷ_Nの副走査方向に並ぶ一列の画素毎
のフィルタリング処理を主走査方向に一画素ずつズラし
ながら行い、ウェーブレット変換係数信号ＶＶ_N，ＶＷ
_Nの逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを２倍し
て加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号Ｗ
hN′を得る。

【００６５】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。

【００６６】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ＶＶ_i，Ｖ
Ｗ_i，ＷＶ_i，ＷＷ_i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。

【００６７】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号ＷＶ_Nを副走査方向に関数ｈ′により、ウェ
ーブレット変換係数信号ＷＷ_Nを副走査方向に関数ｇ′
によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換
係数信号ＷＶ_N，ＷＷ_Nの逆ウェーブレット変換係数信
号を得、これを２倍して加算することにより逆ウェーブ
レット変換係数信号ＷgN′を得る。

【００６８】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ＶＶ_N-1′を得る。

【００６９】次いでこの逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶ_N-1′、ウェーブレット変換係数信号ＶＷ_N-1，Ｗ
Ｖ_N-1，ＷＷ_N-1について副走査方向に並ぶ画素間に１
画素分の間隔をあける処理を行う。その後この逆ウェー
ブレット変換係数信号ＶＶ_N-1′を副走査方向に前述し
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ＶＶ_N-1′，ＶＷ_N-1の副走査
方向に並ぶ一列の画素毎のフィルタリング処理を主走査
方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブレット変
換係数信号ＶＶ_N-1′，ＶＷ_N-1の逆ウェーブレット変
換係数信号を得、これを２倍して加算することにより逆
ウェーブレット変換係数信号ＷhN-1′を得る。

【００７０】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号ＷＶ_N-1を副走査方向に関数ｈ′により、ウ
ェーブレット変換係数信号ＷＷ_N-1を副走査方向に関数
ｇ′によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット
変換係数信号ＷＶ_N-1，ＷＷ_N-1の逆ウェーブレット変
換係数信号を得、これを２倍して加算することにより逆
ウェーブレット変換係数信号ＷgN-1′を得る。

【００７１】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ＶＶ_N-2′を得る。

【００７２】以下、順次逆ウェーブレット変換係数信号
ＶＶ_i′（ｉ＝−１〜Ｎ）を作成し、最終的に逆ウェー
ブレット変換係数信号ＶＶ_-1′を得る。この最終的な逆
ウェーブレット変換係数信号ＶＶ_-1′が原画像データＳ
org を表す画像データとなる。

【００７３】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。

【００７４】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。

【００７５】ここで、再生された画像において、データ
を圧縮した際に、上限データ量に達した場合に欠落する
情報は重要度がそれほど大きくない情報であり、重要度
の大きな情報は完全に残っているものである。このた
め、画像全体についての情報は欠落したものとなるが、
再生された画像の重要度の高い部分については、情報は
欠落していないため、高画質を維持することができる。
したがって、少ない情報であっても、画像中の重要な部
分については高画質の復元画像となる圧縮を行うことが
できる。また、符号化されたデータを途中で打ち切るこ
とにより、圧縮されたデータの再圧縮が可能となる。さ
らに、圧縮データを一定期間ハードディスクにテンポラ
ルファイルとして記憶しておき、その後さらに圧縮率を
上げて光ディスクに記録したいような用途では、データ
の先頭からある符号量までで打ち切ったものを記録すれ
ばよく、圧縮データを複合化し、さらに他の方法により
圧縮する必要が無くなる。

【００７６】なお、上記特開平6-350989号と比較して、
本発明は以下の点が異なる。すなわち、本発明は、高周
波成分の符号化においては、重要度の高いものから順に
符号化を行い、高周波成分の復号化においては、低周波
画像を復号化して重要度を求め、この重要度を参照品柄
高周波成分を順次読み出して復号化を行う。また、逆量
子化においては、量子化テーブルを切り換えて、量子化
を行っていた場合は、量子化テーブルを切り換えながら
高周波成分を作り出し、量子化テーブルを切り換えてい
ない場合は、そのまま逆ウェーブレット変換を行う。

【００７７】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。

【００７８】

【表２】

【００７９】

【表３】

【００８０】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。

【００８１】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。

【００８２】となる。

【００８３】また、上述した実施の形態においては、ヒ
ストグラム解析の結果得られた重要度に応じてラベリン
グを施すようにしているが、ヒストグラム解析の結果に
基づき、画像データを複数の濃度帯域に分割して濃度帯
域毎に重要度を定め、量子化のためのラスタースキャン
時に重要度の大きな濃度帯域をスキャンする際に、この
重要度の大きな濃度帯域から順に量子化を行うようにし
てもよい。

【００８４】さらに、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。

【００８５】さらに、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。

【００８６】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の形態につ
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。次いでウェーブレット変換を行うことにより得
られたウェーブレット変換係数信号に対し、円形パター
ンマッチングや肌色フィルタによるフィルタリングを施
して人物の顔を認識する。ここで人物を含む画像につい
ては、顔の部分の情報が最も重要であり、これ以外の背
景部分の情報は不要であることから、顔の部分を１、そ
れ以外の部分を２とするようなラベリング処理を施す。

【００８７】次いで、このラベリング処理の結果に基づ
いて、顔の部分から順に量子化を行い、次いで符号化を
行うことにより画像データを圧縮する。

【００８８】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、さらに逆量子化を行な
った後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。

【００８９】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については、情報を
欠落させずに画質を維持しつつ、データの圧縮率を向上
させることができるものである。

【００９０】さらに、上述した実施の形態においては最
も周波数帯域が低いウェーブレット変換係数信号に基づ
いて画像の各部分の重要度を認識するようにしている
が、各ウェーブレット変換係数信号および原画像データ
においては、各データが担持する画像の位置は全て対応
しているため、原画像データあるいは最も周波数帯域が
低いウェーブレット変換係数信号以外の係数信号に基づ
いて、画像各部の重要度を認識するようにしてもよいも
のである。

【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】放射線画像を表す図

【図６】ウェーブレット変換係数信号ＷＷ_Nのヒストグ
ラムを表す図

【図７】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図

【図８】ウェーブレット変換に用いられる基本ウェーブ
レット関数を表す図

【図９】ウェーブレット変換を説明するための図

【図１０】フーリエ変換を説明するための図

【符号の説明】

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

Claims

【特許請求の範囲】

【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毎の画像データに
分解し、比較的低周波数帯域の画像データに基づいて、前記画像
の各部の重要度を認識し、前記各画像データを圧縮する際、比較的高周波数帯域の
画像データについては、該認識された重要度が大きい前
記各部から順に量子化し、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。
【請求項２】前記符号化された前記各画像データのう
ち比較的低周波数帯域の画像データを復号化し、該復号化された画像データに基づいて前記画像の重要度
を認識し、前記符号化された前記各画像データを該重要度の大きい
順に復号化し、該復号化された前記各画像データを逆量子化し、さらに
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。