【手続補正書】
【提出日】平成16年8月3日(2004.8.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項３】
前記最適主成分数は、前記主成分ベクトルと前記主成分画像の中から選ばれて構成される合成画像の測色値の画像情報の、前記マルチスペクトル画像に基づいて構成されるオリジナル画像の測色値の画像情報に対する誤差の値が、所定値以下となる最小の主成分数であり、あるいは、前記マルチスペクトル画像に対する寄与の大きい主成分ベクトルを、主成分ベクトルの寄与の大きい順に、順次含めて前記合成画像を求めた時の前記オリジナル画像に対する前記誤差の変動が、所定値以下に収まる最小の主成分数である請求項１または２に記載のマルチスペクトル画像の画像圧縮方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
【従来の技術】
今日、デジタル画像処理の進歩によって、画像の色情報（明度、色相、彩度）を完全に表現する手段として、画像の各画素毎に分光情報（スペクトル画像）を備える画像、すなわちマルチスペクトル画像が利用されている。
このマルチスペクトル画像は、撮影被写体を、複数のバンド帯域に分割して各バンド帯域毎に撮影した複数のバンド画像から構成されるマルチバンド画像に基づいて分光反射率分布を各画像毎に推定して得られるものである。このマルチバンド画像は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）画像からなる従来のＲＧＢカラー画像では十分に表現できない色情報を再現することができ、例えばより正確な色再現の望まれる絵画の世界にとって有効である。そこで、この色情報を正確に再現するといった特徴を生かすために、例えば３８０〜７８０ｎｍの撮影波長帯域を１０ｎｍ帯域毎に区切って４１バンドさらには５ｎｍ帯域毎に区切って８１バンドといった多くのバンド数を備えたマルチバンド画像に基づいてマルチスペクトル画像を得ることが望まれる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
このような問題に対して、マルチスペクトル画像の各画素ごとの分光情報から得られるスペクトル波形を３つの等色関数、例えばＲＧＢ表色形の等色関数で展開するとともに、等色関数で表されないスペクトル波形の部分を、主成分分析法を用いて、主成分基底ベクトルで展開し、その中からスペクトル画像の画像情報を代表する主成分を抽出して採用し、それ以外の主成分は取り除き、最終的に等色関数を含め合計６〜８個の基底ベクトルで上記スペクトル波形を表現する方法が提案されている（Th.Keusen,Multispectoral  Color  System  wuth  an  Encoding  Format  Compatible  with  the  Conventional  Tristimulus  Model,Journal  of  Imaging  Science  and  Technology  40:510-515(1996)）。これを用いて、上記スペクトル波形を６〜８個の基底ベクトルとそれに対応した係数の対とで表わすことによって、マルチスペクトル画像の画像データを圧縮することができる。特に、ＲＧＢ表色形の等色関数で表される場合の等色関数の係数は、Ｒ、ＧおよびＢの三刺激値に対応するので、Ｒ、ＧおよびＢ画素による３刺激値に基づいて画像処理や画像表示等が行われる従来の画像処理装置や画像表示装置に対応して適合するように特別な変換を施す必要がなく、直接画像データを従来の画像処理装置や画像表示装置に送ることができるといった処理の低減に対して優れた効果を備える。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
ここで、前記最適主成分数は、色空間上の測色値に基づいて決定されるのが好ましく、その際、最適主成分数は、前記主成分ベクトルと前記主成分画像の中から選ばれて構成される合成画像の測色値の画像情報の、前記マルチスペクトル画像に基づいて構成されるオリジナル画像の測色値の画像情報に対する誤差の値が、所定値以下となる最小の主成分数であり、あるいは、前記マルチスペクトル画像に対する寄与の大きい主成分ベクトルを、主成分ベクトルの寄与の大きい順に、順次含めて前記合成画像を求めた時の前記オリジナル画像に対する前記誤差の変動が、所定値以下に収まる最小の主成分数であるのが好ましい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
図１は、本発明のマルチスペクトル画像の画像圧縮方法を実施し、本発明のマルチスペクトル画像の画像圧縮装置を含むマルチスペクトル画像取得システム（以下、本システムという）１０を示す。
本システム１０は、撮影被写体Ｏを撮影し、得られたマルチスペクトル画像ＭS の画像データを記録メディアに保存するものであって、撮影被写体Ｏを照らす光源１２と、撮影波長帯域を複数のバンド帯域に分割する可変フィルタ１４と、撮影被写体Ｏを撮影してマルチバンド画像ＭBを得るＣＣＤカメラ１６と、画像データを一時保持するマルチバンド画像記憶装置１８と、マルチバンド画像から各画素毎に分光反射率分布を推定してマルチスペクトル画像ＭSを得るマルチスペクトル画像取得装置２０と、マルチスペクトル画像ＭS の画像データを、視覚的な劣化が少なく、圧縮率を高くして圧縮するマルチスペクトル画像圧縮装置２２と、得られた圧縮画像データを保存する記録メディアドライブ装置２４とを主に有して構成される。なお、本発明において、マルチスペクトル画像Ｍsは、少なくとも６チャンネル以上のスペクトル画像を備え、すなわち、分光反射率分布のデータを持つ構成波長数が６以上であるのが好ましい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
主成分分析部２２ａは、マルチスペクトル画像ＭSの各画素毎に備える分光反射率分布の主成分分析を行い、各画素ごとに分光反射率分布を主成分に展開する部分である。なお、以降では、撮影波長帯域を複数のバンド帯域に分割するバンド数をｎとして説明する。
本発明における主成分分析法は、観測波形データ群を正規直交展開して標本化する方法の一つで、最適標本化ともいわれるものである。即ち、最も少ない数の直交基底関数の加重平均で、観測波形データを最も精度良く表現するための方法である。ここでは、直交基底関数を主成分ベクトルと呼ぶ。
本発明における主成分分析として具体的には、観測波形から、統計的手法および固有値解析法を用いて、観測波形に固有の１次独立な固有ベクトルを主成分ベクトルとして求め、この主成分ベクトルから、本来観測波形に雑音成分が無ければ、固有値が０となる固有値の小さな主成分ベクトルを取り除き、バンド数ｎより少ない数の最適主成分ベクトルを求め、この最適主成分ベクトルによって観測波形を線型的に表す、南茂夫著、「科学計測のための波形データ処理」、２２０−２２５頁に記載の方法があげられる。この分析方法は、主成分分析部２２ａおよび後述する最適主成分ベクトル・画像抽出部２２ｂにおいて主に行われる。
主成分分析法を用いる場合には、観測波形であるマルチスペクトル画像ＭSの画素毎の分光反射率波形が、線型的に表すことができ、また分光反射率波形に含まれる雑音成分も、分光反射率の値と無関係な雑音であることが好ましい。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２７】
ＪＰＥＧ方式とは、例えば１０２４×１０２４画素の主成分画像Ｓkを８×８画素のブロック画像に分解し、このブロック画像各々に対して、cosine関数による２次元の離散型のフーリエ展開であるＤＣＴを施し、得られた低周波成分から高周波成分に至る複数のフーリエ係数をＤＣＴ係数として求めたのち、予め与えられた量子化テーブルによって上記ＤＣＴ係数を除して、高周波成分のフーリエ係数を０として省略することで、高周波成分の画像データを圧縮し、その後ＤＣＴ係数の０次低周波成分である直流成分とそれ以外の周波数成分に分け、ハフマン符号化方式や公知の算術符号化方式を用いて、ＤＣＴ係数の画像データを符号化し圧縮する方式である。ここで、上記量子化テーブルの値は、主成分画像Ｓkの像構造によって変化するものである。
本発明においては、上記ＤＣＴ係数の高周波成分を量子化テーブルによって除去した画像データを、ハフマン符号化方式や公知の算術符号化方式を用いることなく、圧縮マルチスペクトル画像データとして、画像圧縮部２２ｃから出力させてもよい。また、最適主成分画像Ｓk（ｋ＝１〜ｍ1）の画像像データに対して、符号化による圧縮を直接施してもよい。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
まず、光源１２、可変フィルタ１４およびＣＣＤカメラ１６によって形成されるマルチバンドカメラによって撮影被写体Ｏを撮影し、複数のバンド帯域に分割された複数のバンド画像からなるマルチバンド画像ＭBを取得する（ステップ１００）。得られたマルチバンド画像ＭBは、マルチバンド画像データ記憶装置１８に一時記憶されると共に、マルチスペクトル画像取得装置２０に送られる。