(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の品質制御パラメータのセットの中からの画像の少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及び解像度スケーリングによって変換される前記画像のファイルサイズを予想するシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるコンピュータ読取可能命令を格納したコンピュータ読取可能媒体とを備え、前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサは、
（ａ）複数のトレーニング画像のセットにおける前記複数のトレーニング画像の特性に基づいて、前記複数のトレーニング画像のセットを複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングし、
（ｂ）クラスのそれぞれに対して、前記複数のトレーニング画像に対する前記１つ以上の変更及び解像度スケーリングによってトレーニング変換される前記複数のトレーニング画像に対する相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出し、
前記変換される前記画像に対して、
（ｃ）前記変換の前の前記画像のファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータの前記変更に関する情報、及び前記変換の時に前記画像に対して利用される解像度スケーリング係数を取得し、
（ｄ）前記複数のトレーニング画像の前記セットにおける前記複数の画像を有する対応するクラス、及び対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を決定し、
（ｅ）前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータの前記変更に関する前記情報、前記解像度スケーリング係数、及び前記対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を用いて、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する
システム。
【請求項２】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
クラスのそれぞれに対して、少なくとも２次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出し、
１つの次元は、複数の解像度スケーリングに関連しており、別の１つの次元は、前記トレーニング変換の時に前記複数のトレーニング画像に対して利用される前記１つ以上の品質制御パラメータの１つに関連している
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータ及び前記１つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の時に利用される品質係数を含む
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
クラスのそれぞれに対して、前記トレーニング変換の前の前記複数のトレーニング画像の前記１つ以上の品質制御パラメータの１つに関連したさらに別の１つの次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する
請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータ及び前記１つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の前の品質係数を含む
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ及び前記変換の後の前記画像の予想された前記ファイルサイズは、圧縮されたファイルサイズである
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記複数のトレーニング画像の前記セットの画像のそれぞれを、前記画像のそれぞれの特性を表すベクトルに関連付け、
前記複数のトレーニング画像のクラスのそれぞれを、前記クラスのそれぞれを表し、複数の画像の前記クラスのそれぞれに含まれる前記複数の画像に関連した複数のベクトルを表す別の１つのベクトルに関連付ける
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
トレーニング画像の前記セットにおける前記画像のそれぞれの特性を表す前記ベクトルは、複数の画素において測定される前記画像のそれぞれの幅と高さの関数である
請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記別の１つのベクトルは、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記複数のベクトルに対するセントロイドベクトルである
請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記クラスのそれぞれに対して、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記ベクトルと前記クラスのそれぞれを表す別の１つのベクトルのそれぞれとの距離を最小化するように、複数の画像の前記セットをパーティショニングする
請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、ｋ平均アルゴリズムに従って、複数のトレーニング画像の前記セットをパーティショニングする
請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
最も近い解像度スケーリング係数及び最も近い品質制御パラメータに量子化することを含む、前記事前算出された配列における前記相対ファイルサイズ予想の最も近い適合をサーチする
請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の幅、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の高さ、及び
トレーニング変換の前のトレーニング画像の品質係数
の特性の１つ以上に基づいて、前記複数のトレーニング画像を複数のクラスにパーティショニングする
請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記変換される前記画像に関連したベクトルと、前記変換がされる前記画像が属する複数の画像のクラスを表す別の１つのベクトルとの距離を最小化するように、前記変換がされる前記画像に対して、複数のトレーニング画像の前記セットにおける複数の画像を有する対応するクラスを決定する
請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想とを乗算して、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する
請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記コンピュータ読取可能命令の実行により前記プロセッサはさらに、
前記変換の後の前記ファイルサイズ
0005391466.tif 000157
を
0005391466.tif 000158
により予想し、ここで、
Ｓ（Ｉ）は、前記変換の前の画像Ｉの前記ファイルサイズであり、
0005391466.tif 000159
は、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想であり、
ＱＦｉｎは、前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数であり、
ＱＦｏｕｔは前記変換の後の前記画像の出力品質係数であり、
ｚは前記画像に対する前記解像度スケーリング係数である
請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記１つ以上の品質制御パラメータの前記セットからの前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータは、
（ｉ）前記変換の前の前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数と
（ｉｉ）前記変換の時の前記画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記変換の時の前記画像に利用される前記画像の品質係数とを含む
請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記１つ以上の品質制御パラメータは、
（ｉ）トレーニング変換の前のトレーニング画像の量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の前の前記トレーニング画像の品質係数と、
（ｉｉ）前記変換の時のトレーニング画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の時のトレーニング画像に利用される前記トレーニング画像の品質係数とを含む
請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
１つ以上の品質制御パラメータのセットの中からの画像の少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及び解像度スケーリングによって変換される前記画像のファイルサイズを予想する方法であって、
少なくとも１つのプロセッサを用いることによって、
（ａ）複数のトレーニング画像のセットにおける前記複数のトレーニング画像の特性に基づいて、前記複数のトレーニング画像のセットを複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングする段階と、
（ｂ）クラスのそれぞれに対して、前記複数のトレーニング画像に対する前記１つ以上の変更及び解像度スケーリングによってトレーニング変換される前記複数のトレーニング画像に対する相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する段階と、
前記変換される前記画像に対して、
（ｃ）前記変換の前の前記画像のファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータの前記変更に関する情報、及び前記変換の時に前記画像に対して利用される解像度スケーリング係数を取得する段階と、
（ｄ）前記複数のトレーニング画像の前記セットにおける前記複数の画像を有する対応するクラス、及び対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を決定する段階と、
（ｅ）前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ、前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータの前記変更に関する前記情報、前記解像度スケーリング係数、及び前記対応する事前算出された相対ファイルサイズ予想の配列を用いて、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する段階と
を備える方法。
【請求項２０】
前記相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する段階（ｂ）はさらに、
クラスのそれぞれに対して、少なくとも２次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する段階を含み、
１つの次元は、複数の解像度スケーリングに関連しており、別の１つの次元は、前記トレーニング変換の時に前記複数のトレーニング画像に対して利用される前記１つ以上の品質制御パラメータの１つに関連している
請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータ及び前記１つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の時に利用される品質係数を含む
請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する段階（ｂ）はさらに、
クラスのそれぞれに対して、前記トレーニング変換の前の前記複数のトレーニング画像の前記１つ以上の品質制御パラメータの１つに関連したさらに別の１つの次元を有する相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する段階を含む
請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータ及び前記１つ以上の品質制御パラメータは、量子化パラメータに逆比例する、変換の前の品質係数を含む
請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズ及び前記変換の後の前記画像の予想された前記ファイルサイズは、圧縮されたファイルサイズである
請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数のクラスにパーティショニングする段階（a）はさらに、
前記複数のトレーニング画像の前記セットの画像のそれぞれを、前記画像のそれぞれの特性を表すベクトルに関連付ける段階と、
前記複数のトレーニング画像のクラスのそれぞれを、前記クラスのそれぞれを表し、複数の画像の前記クラスのそれぞれに含まれる前記複数の画像に関連した複数のベクトルを表す別の１つのベクトルに関連付ける段階とを含む
請求項１９に記載の方法。
【請求項２６】
トレーニング画像の前記セットにおける前記画像のそれぞれの特性を表す前記ベクトルは、複数の画素において測定される前記画像のそれぞれの幅と高さの関数である
請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記別の１つのベクトルは、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記複数のベクトルに対するセントロイドベクトルである
請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
前記複数のクラスにパーティショニングする段階（a）はさらに、
前記クラスのそれぞれに対して、前記クラスのそれぞれにおける前記複数の画像に関連した前記ベクトルと前記クラスのそれぞれを表す別の１つのベクトルのそれぞれとの距離を最小化するように、複数の画像の前記セットをパーティショニングする段階を含む
請求項２５に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数のクラスにパーティショニングする段階（a）はさらに、ｋ平均アルゴリズムに従って、複数のトレーニング画像の前記セットをパーティショニングする段階を含む
請求項１９に記載の方法。
【請求項３０】
前記相対ファイルサイズ予想の配列を決定する段階（ｄ）はさらに、
最も近い解像度スケーリング係数及び最も近い品質制御パラメータに量子化することを含む、前記事前算出された配列における前記相対ファイルサイズ予想の最も近い適合をサーチする段階を含む
請求項１９に記載の方法。
【請求項３１】
前記複数のクラスにパーティショニングする段階（a）はさらに、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の幅、
複数の画素において測定されるトレーニング画像の高さ、及び
トレーニング変換の前のトレーニング画像の品質係数
の特性の１つ以上に基づいて、前記複数のトレーニング画像を複数のクラスにパーティショニングする
請求項１９に記載の方法。
【請求項３２】
前記相対ファイルサイズ予想の配列を決定する段階（ｄ）はさらに、
前記変換される前記画像に関連したベクトルと、前記変換がされる前記画像が属する複数の画像のクラスを表す別の１つのベクトルとの距離を最小化するように、前記変換がされる前記画像に対して、複数のトレーニング画像の前記セットにおける複数の画像を有する対応するクラスを決定する段階を含む
請求項１９に記載の方法。
【請求項３３】
前記ファイルサイズを予想する段階（ｅ）はさらに、
前記変換の前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想とを乗算して、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズを予想する段階を含む
請求項１９に記載の方法。
【請求項３４】
前記ファイルサイズを予想する段階（ｅ）はさらに、
前記変換の後の前記ファイルサイズ
0005391466.tif 000160
を
0005391466.tif 000161
により予想する段階を含み、ここで、
Ｓ（Ｉ）は、前記変換の前の画像Ｉの前記ファイルサイズであり、
0005391466.tif 000162
は、前記対応する事前算出された複数の相対サイズ予想の配列からの相対ファイルサイズ予想であり、
ＱＦｉｎは、前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数であり、
ＱＦｏｕｔは前記変換の後の前記画像の出力品質係数であり、
ｚは前記画像に対する前記解像度スケーリング係数である
請求項１９に記載の方法。
【請求項３５】
前記１つ以上の品質制御パラメータの前記セットからの前記画像の前記少なくとも１つの品質制御パラメータは、
（ｉ）前記変換の前の前記画像の量子化パラメータに逆比例する、前記変換の前の前記画像の品質係数と
（ｉｉ）前記変換の時の前記画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記変換の時の前記画像に利用される前記画像の品質係数とを含む
請求項１９に記載の方法。
【請求項３６】
前記１つ以上の品質制御パラメータは、
（ｉ）トレーニング変換の前のトレーニング画像の量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の前の前記トレーニング画像の品質係数と、
（ｉｉ）前記変換の時のトレーニング画像に利用される量子化パラメータに逆比例する、前記トレーニング変換の時のトレーニング画像に利用される前記トレーニング画像の品質係数とを含む
請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は主に画像トランスコーディングに関する。より具体的には、本発明は品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステム及び方法に関連する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯端末、電子デバイス、コミュニケーション及びマルチメディアアプリケーションの異種性質のために、マルチメディアトランスコーディングが必須のものとなっている。例えば、新たなマルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ）においては、送り先の携帯端末が現行のフォーマットで受信したメディアを取り扱えないときに相互運用性を保証するためにはサーバ側の適合が必要となる。画像関連の相互運用性の問題は主に、過度の解像度又はファイルサイズに起因する。従って、画像トランスコーディング動作は、通例、画像スケーリング及びファイルサイズ縮小に関連する。
【０００３】
画像の解像度を減少することはよく知られており、確定的な問題であるが、所望の目標を満たす目的で画像の圧縮ファイルサイズを効率的に縮小することは依然として困難である。例えば、非可逆のＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）フォーマットにおいては、ユーザは通常、品質係数（ＱＦ）を制御する。品質係数は、量子化プロセスに影響を与え、それゆえ、圧縮ファイルサイズに影響を与える。実際、より高いＱＦは、より良い画像品質及びより大きいファイルサイズにつながる。しかしながら、ＱＦと圧縮ファイルサイズとの間の関係を確立するときには、他の画像特性を考慮する必要があるので、ＱＦと圧縮ファイルサイズとの間の正確な関係性はまだ十分にない。
【０００４】
画像のファイルサイズ縮小に対しての単純なトランスコーディングアプローチは、画像をデコードすること、その後に、許容範囲内において所望の目標サイズが実現できるまで異なるＱＦ値によって画像を反復的に再エンコードすることを含み得る。このアプローチは機能的ではあるが、計算の観点からは非常に非効率であり、高容量画像トランスコーディングサーバにとっては容認できないものである。
【０００５】
幾つかの研究において、量子化とファイルサイズ又はビットレートとの間の関係が調べられている。これらの研究は興味深い結果を提供しているが、多くの条件を保持できないので、ＱＦ値の変更及びスケーリングによって変換されるＪＰＥＧ画像ファイルサイズを予想する提案されたコンテキストにおいてはこれらの実行は困難である。例えば、研究の多くは、オリジナルの加工されていない画像から始まっている。また、これらの研究の幾つかは、ＪＰＥＧよりも単純な量子化スキームを用いるＭＰＥＧビデオコーディングのコンテキストにおいてなされている。更に重要なことに、これらの研究は、公式の適合戦略として、画像のスケーリングを無視している。提案されたコンテキストにおけるこれらの差異の影響については以下で説明される。
【０００６】
更に、ＪＰＥＧサイズ適合特有の問題点に対処する目的で、興味深い方法が提案されている（例えば、Ｒａｔｎａｋａｒその他に２００１年５月１５日に付与された特許文献、ＵＳ ６，２３３，３５９ Ｂ１、及び、２００３年９月、Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ： Ｉｍａｇｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ, １８（８）：６２１−６３９、Ｊ．  Ｒｉｄｇｅ著、論文"Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ−ｄｏｍａｉｎ ｓｉｚｅ ａｎｄ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅｓ"を参照のこと）。Ｊ．  Ｒｉｄｇｅの論文に記載されたとおり、特許文献ＵＳ ６，２３３，３５９ Ｂ１の方法は、２つの重要な欠点であるが、ユーザ経験以上の複雑性に対処しており、そしてまた、ファイルサイズ目標に届かない傾向がある。Ｊ．  Ｒｉｄｇｅの方法は、特許文献、ＵＳ ６，２３３，３５９ Ｂ１に開示された方法よりはるかに良好な結果を提供するとはいえ、特に、ファイルサイズ縮小ストラテジーとしてスケーリングを取り扱わないことにおいて、これら２つの方法は依然として重要な欠点又は制限を有する。このため、現行の方法を更に調査及び改善する必要がある。
【０００７】
例えば、現行のアルゴリズムは、最初に、幾つかの画像統計を集める必要がある。そのため、処理の複雑性が増大するばかりではなく、画像圧縮ツールのある程度のリエンジニアリングが必要となる。このため、ＪＰＥＧエンコーダ／デコーダソフトウェアは、特化したトランスコーダにならざるを得ない。
【０００８】
第２に、これらのアルゴリズムは、画像解像度を固定値又は前段階で独立して変更されたものとして考慮して、ファイルサイズ縮小だけに焦点を当てている。しかしながら、品質制御パラメータ及びスケーリング両方の変更がもたらす影響の研究が必要となるであろう。実際、このことは、端末の制限を満たすスケーリング及びＱＦ値の最良の組み合わせを選択するために有効であろう。特に、低品質で高解像度の画像より、高品質でより低解像度の場合に、大抵好ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は、品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステム及び方法を提供することである。これらのシステム及び方法は、上記の問題及び欠点を克服することができる。
【００１０】
より具体的には、本発明に従って、少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想する方法が提供される。本方法は、（a）画像変換前のファイルサイズ、（ｂ）画像変換前の画像の少なくとも１つの品質制御パラメータについての情報、（ｃ）画像変換時の画像に対して利用される少なくとも１つの品質制御パラメータについての情報、及び（ｄ）画像変換時の画像に対して利用されるスケーリング係数を受信する工程を含む。本方法は、品質制御パラメータ及びスケーリング係数に関する受信した情報に基づいて、相対ファイルサイズ予想を計算する工程を含む。本方法は、画像変換後の画像のファイルサイズ予想を計算する工程を含む。画像変換後の画像のファイルサイズ予想は、画像変換前の画像のファイルサイズと計算された相対ファイルサイズ予想との関数として計算される。
【００１１】
本発明はまた、少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステムに関する。本システムは、（ａ）画像変換前の画像のファイルサイズ、（ｂ）画像変換前の画像の少なくとも１つの品質制御パラメータについての情報、（ｃ）画像変換時の画像に対して利用される少なくとも１つの品質制御パラメータについての情報、及び（ｄ）画像変換時の画像に対して利用されるスケーリング係数を受信する入力部を含む。本システムは、品質制御パラメータ及びスケーリング係数に関する受信した情報に基づいて、相対ファイルサイズ予想を行なう計算器を含む。本システムは、画像変換後の画像のファイルサイズ予想を行なう計算器を含む。画像変換後の画像のファイルサイズ予想は、画像変換前の画像のファイルサイズと計算された相対ファイルサイズ予想との関数として計算される。
【００１２】
本発明の前述の及びその他の目的、利点及び特徴は、添付図面を参照して例としてのみ挙げられた、以下の実施例の非限定的記載を読みことでより明確になるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
添付の図面においては：
【００１４】
【図１】本発明の第１の非限定的実施例に準じた、品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想する第１のシステムの概略ブロック図である。
【００１５】
【図２】本発明の第１の非限定的実施例に準じた、品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想する（図１の第１のシステムに対応した）第１の方法のトレーニング局面を示すフローチャートである。
【００１６】
【図３】本発明の第２の非限定的実施例に準じた、品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想する第２のシステムの概略ブロック図である。
【００１７】
【図４】本発明の第２の非限定的実施例に準じた、品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想する（図３の第２のシステムに対応した）第２の方法のトレーニング局面を示すフローチャートである。
【００１８】
【図５】推定量又はその等価配列の幾何学的解釈を示すグラフである。
【００１９】
【図６】クラスタリングの一例を示す図表である。
【００２０】
【図７ａ】ファイルサイズ（バイト）の関数として零の割合を示すグラフである。
【図７ｂ】ファイルサイズ（バイト）の関数として零の割合を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
一般的に述べると、本発明の非限定的実施例に準じたシステム及び方法は、既に圧縮された、品質制御パラメータの変更及びスケーリングの両方によって変換される画像のファイルサイズを予想する。
【００２２】
また、本発明の非限定的実施例に準じたシステム及び方法は、少なくとも１つの品質制御パラメータ、この場合はＱＦ（品質係数）、の変更及びスケーリングによって変換されるＪＰＥＧ画像のファイルサイズを予想するものであるが、同一の概念は、ＧＩＦ（グラフィック相互変換フォーマット）等の他の種類のフォーマット、及び、色数、色深度及び色成分サンプリング構造（４：４：４、４：２：２、４：２：０等）、水平及び垂直解像度、及びサンプリング係数等の他の品質制御パラメータを有する他の画像フォーマットに対して適用できることに注意されたい。本発明は、主として、明確にする及び記載を簡易に保つ目的で、１つの品質制御パラメータを用いて説明されているが、多くの品質制御パラメータに拡張できる。この点については、以下で詳細に説明する。
【００２３】
本発明の非限定的実施例に準じたシステム及び方法はまた、特定のサイズ制限を満たす、スケーリングとＱＦとの適切な組み合わせを選択するものである。更に、処理複雑性を最小化する目的で、ファイルサイズの予想をするシステム、以下ではファイルサイズ予想器と称される、は画像から容易に利用可能で容易に取得可能な値を使用する。
【００２４】
しかしながら、ファイルサイズ予想器について更に明確に述べる前に、画像コーパスをトレーニング及びテストする概念を説明する。
【００２５】
ファイルサイズ予想器及び／又はファイルサイズ予想方法をテストする目的で、複数の画像を含むコーパスが用いられる。有用なコーパスは、調査される母集団を代表する標本の集まり、本願の場合では、画像の集まりから形成される。現状では、標準的なＪＰＥＧデータベースは広く利用可能ではない。従って、人ごとのデータベース又は画像コーパスを構築する必要がある。例えば、インターネットから画像が集められて、画像コーパスが形成される。実際、クローラーは、人気のウェブページから始まるリンクを容易にたどることができる。これにより、トレンドが確保され、見つけた如何なる画像メディアをも素早く入手することができる。更に、画像コーパス内の画像の匿名性及び独自性は、例えば、全部のファイルに適用されるＭＤ５（Ｍｅｓｓａｇｅ Ｄｉｇｅｓｔ ５）等の強固なハッシュ関数によって生成される識別子等の、独自の識別子を用いてファイル名を変えることによって、保障することができる。またコリジョンは、支障なく無視することができる。ＭＤ５等の強固なハッシュ関数は、計算されるドキュメントを特定する目的で容易に使用できるデジタル署名をドキュメントから算出する。ＭＤ５等のような非常に強固なハッシュ関数は、２つの異なるドキュメントに対して同一のデジタル署名を生成する可能性が極めて少ない。このため、同一のファイルを検知するのに非常に信頼性のある方法が実現できる。
【００２６】
これに加えて、画像コーパスは、複数の画像のトレーニングセット及び複数の画像のテストセットである、２つのランダムなバラバラなセットに分割される。トレーニングセットは、予想モデル及び方法を最適化する目的で使用される一方で、テストセットは、最適化された予想モデル及び方法を実際にテストするのに使用される。コーパスはかなり限られた数の標本を提示するので、品質制御パラメータ及びスケーリングの両方において多くの考えられる変換を適用することによって、新しい標本が生成される。これにより、はるかに多くの有用な標本集団と共にモデルを存在させることができる。
【００２７】
ｉ）多項式予想及びｉｉ）ρ−ドメイン予想システム及び方法等の、現在用いられている画像ファイルサイズ予想システム及び方法を以下に説明する。
［ｉ）多項式予想］
【００２８】
多項式予想は、予想を公式化する目的で、低位の多項式を用いる。一次元データの多項式フィッテングの算出が単純なタスクな場合には、しかしながら、フィッテングに対してより多くの変数を追加することにより、算出が必要な点の数が飛躍的に増加する。実際、Ｌｉｎその他（Ｐｒｏｃｓ． ＶＣＩＰ'９６、１９９６年、１１１−１２２頁、論文"Ｒａｔｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｓｉｎｇ ｓｐｌｉｎｅ−ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ Ｒ−Ｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ"）からの技術がｎ個の変数において、ｄ位の多項式を使用して生成される場合、（ｄ＋１）ｎ個の未知数において、（ｄ＋１）n個の式を解く必要が生じる。これらの（ｄ＋１）ｎ個の式のそれぞれに対して、曲線上の点を評価する必要がある。Ｌｉｎその他によって提案された方法においては、このことは、各点に対して部分的トランスコーディングを実行する必要があることを意味し、このことは、容認できない量の計算をもたらす。
【００２９】
更に、多項式（たとえそれが一個の多項式であったとしても）の最適な位ｄが幾つであるか、及び、変数の数ｎを予想に幾つ含ませるべきであるかは不明である。少なくともスケーリング及び所望の出力品質係数ＱＦｏｕｔが、予想の公式化のために用いられるべきである。入力品質係数ＱＦｉｎは、画像そのものの中に潜在し、このため、（ｄ＋１）ｎ個の点が算出されるときに、その計算に用いられる。この手順は、計算の観点から非常に費用がかかるので、その挙動を深く調査しないことが求められる。
【００３０】
ＱＰ（量子化パラメータ）及びＱＦ（品質係数）は逆比例関係である点に注意されたい。高いＱＰは、より積極的な量子化を意味する一方で、高いＱＦは、より高い品質、従ってより積極的ではない量子化であることを意味する。ＱＰは、規格Ｈ．２６３で使用されるような体系における量子化と直接的に関係している。しかしながら、ＪＰＥＧにおいては、ＱＦは、区分的変換関数が用いられる第１の工程と、量子化マトリクスが用いられる第２の工程とでなる２つの連続した工程を通した量子化と関係している。量子化マトリクスは、エンコードする前にＤＣＴ（離散コサイン変換）係数をも見積もる。本明細書においては、ＱＦは、独立ＪＰＥＧグループ（ＩＪＧ）によって理解される、ＪＰＥＧ品質係数を表すことに注意されたい。
［ｉｉ）ρ−ドメイン予想］
【００３１】
ρ−ドメイン予想においては、ビットレートの正確な予想は、量子化によって得られる零の数の評価に基づいて算出される。
【００３２】
ρ−ドメイン予想においては、ｉ）画像サイズの変更はされない、ｉｉ）目標ビットレートは非常に小さい、及びｉｉｉ）原画像は圧縮器に利用できるとの仮定がなされる。規格Ｈ．２６３のコンテキストにおいては、最初の２つの仮定ｉ）及びｉｉ）は有効である。しかしながら、原画像が圧縮器に利用できるとの仮定（仮定ｉｉｉ））は、画像適合及びトランスコーディングのコンテキストにおいて有効ではない。上記のとおり、原画像及び未処理画像は、通常、トランスコーディングエンジンに対しては利用できない。
【００３３】
ρ−ドメイン予想は、規格Ｈ．２６３のより粗い量子化を用いる。ＪＰＥＧは、カスタマイズされ得る量子化マトリクスを用いる一方で、規格Ｈ．２６３はより単純な均一量子化器を用いる。量子化マトリクスによって生じる付加的な複雑性は、ρ−ドメイン予想のモデルを、ＪＰＥＧ適合に対してより適合しないものにする。
【００３４】
図７a及び７ｂは、ρ−ドメイン予想に準じた予想器が、非常に低いＱＦの領域内で線形であることを示す。より具体的には、零の数が、ビットレートに応じて線形に変化するのは、小さいビットレートのときだけである。しかしながら、図７ｂに示されたとおり、より広い領域のビットレートが考慮される場合、線形性は失われる。また、非常に小さいＱＦは、アーチファクト及び認識性の乏しい画像品質をもたらすので、ＪＰＥＧを用いた静止画コーディングに対しては好ましくない。ユーザの経験を最大限生かすときには、ファイルサイズ制限を満たす中で考えられる最も高いＱＦが考慮されるべきである。
【００３５】
更に、ρ−ドメイン予想は計算の観点から費用がかかり、異なる領域の量子化パラメータ値を前提とする。
【００３６】
多項式予想ばかりではなく、ρ−ドメイン予想もかなり複雑であり、これらの予想はまた欠点を有する。第１に、多項式予想及びρ−ドメイン予想においては、大抵、原画像を用いる等の、トランスコーディングにおいては維持されない仮定をする。第２に、多項式予想及びρ−ドメイン予想は、ファイルサイズ縮小のためのスケーリング動作を無視する。従って、これらの推定は、スケーリング及びＱＦ減少の合同評価にはつながらない。ρ−ドメイン予想は、スケーリングが行なわれるときは、トランスコードされたファイルサイズ予想の前に行なわれることを想定し、これにより、スケーリング及び品質係数の両方に基づいてファイルサイズ縮小に対する適合ストラテジーを公式化することができない。多項式予想は、理論的には、スケーリングもまた含むが、それをするための計算費用が非常に高い。なぜなら、使用される変数の数に応じて、必要とされるトランスコーディングの数が飛躍的に増えるからである。適合ストラテジーとしてスケーリングを無視することは、重要な欠点である。なぜなら、ユーザの経験を最大限生かす目的で、より小さいＱＦでただ再圧縮されるよりもむしろ、画像はスケールダウンされ、より高いＱＦを用いてエンコードされることが十分考えられるからである。従って、ファイルサイズ予想器は、ＱＦ変更に加えてスケーリングも考慮すべきである。
【００３７】
更に、画像の幅、高さ、スケーリング及びＱＦ以外の画像データを使用しないファイルサイズ予想器を確立することは興味深いであろう。また、ファイルサイズ予想器は、目下の画像についての予想を公式化する目的で、他の画像についての情報を使用することができるべきである。従って、非パラメトリック方法を優位に使用し得る。
【００３８】
非パラメトリックモデリングは、内部パラメータの数において、パラメトリックモデリングと異なる。非パラメトリックモデリングでは、内部パラメータの数はかなり大きく、構造発見を可能にすべく、これらのパラメータは、緩やかに組織化されている。反対に、パラメトリックモデリングは、それぞれが事前推定によって非常に特異な役目が割り当てられた、固定された小さい数のパラメータを用いる。
［第１の変換画像ファイルサイズ予想器］
【００３９】
概説すると、本発明の第１の非限定的実施例に準じた、ファイルサイズ予想器は、品質係数の変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを、特定の予想係数、以下では相対ファイルサイズ予想と称する、を乗じられる画像変換前の画像の圧縮されたファイルサイズを考慮することによって予想することである。
【００４０】
ここで図１を参照すると、本発明の第１の非限定的実施例に準じたファイルサイズ予想器１０が記されている。ファイルサイズ予想器１０は、通常、トランスコーディングエンジン（図示せず）において使用される。しかしながら、ファイルサイズ予想器１０をトランスコーディングエンジン以外のデバイス、例えば、エンコーダ及びデコーダ等において使用することも本発明の範囲に含まれる。
【００４１】
トランスコーディングにおいては、メディアタイプ及び解像度等のメディア特性が、適合が必要であるかどうかを決定する目的で通常使用される。これらのパラメータは、圧縮メディアを解凍することなく、大抵は取得することができる。例えば、圧縮メディアのファイルヘッダーを調べることで通常は十分である。ファイルサイズ予想器においては、圧縮画像の解凍又は画素レベルの計算を必要とするメトリクスに基づいたパラメータの使用は、計算の観点から非常に費用がかかり、実際のトランスコーディングと略同じ処理時間及び処理パワーを必要とする。よって、この種のパラメータの使用は避けるべきである。
【００４２】
ファイルサイズ予想器１０の入力として、特性データが用いられる。例えば、ＪＰＥＧ画像の場合、特性データは、画像の幅及び高さ等である解像度であってもよく、品質係数ＱＦ、サブサンプリング方法、又は他の如何なる画像から容易に取得できる情報であってもよい。
【００４３】
図１に示された、本発明の第１の非限定的実施例においては、ファイルサイズ予想器１０には、入力１１として、ｉ）画像変換前の画像ＩのファイルサイズＳ（Ｉ）、ｉｉ）画像変換前の画像Ｉの原品質係数ＱＦｉｎ、ｉｉｉ）変換時の画像に対して利用される所望の出力品質係数ＱＦｏｕｔ、及びｉｖ）変換時の画像に対して利用されるスケーリング係数（ズーム係数）ｚ（０＜ｚ≦１）が供給される。
【００４４】
図１に示されたとおり、ファイルサイズ予想器１０は、量子化品質係数
0005391466.tif 000002
及び量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000003
を得るべく、原品質係数ＱＦｉｎ、出力品質係数ＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数ｚを量子化する量子化器１４を含む。量子化器は当業者にとっては公知であるため、本願明細書においてはさらなる説明はしない。
【００４５】
ファイルサイズ予想器１０はまた、以下に述べる予想配列に基づいて相対ファイルサイズ予想を事前算出する、配列ベースの、相対ファイルサイズ予想計算器１６を含む。これにより、予想関数１５
0005391466.tif 000004
が生成される。予想関数は、所望の出力品質係数ＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数（ズーム係数）ｚが適用される画像Ｉの相対圧縮ファイルサイズ予想をもたらす。
【００４６】
最後に、ファイルサイズ予想器１０は、画像変換前の画像Ｉの圧縮ファイルサイズＳ（Ｉ）及び予想関数
0005391466.tif 000005
が供給され、以下に示すとおり変換後（画像Ｊ）の画像Ｉのファイルサイズ予想１９
0005391466.tif 000006
を算出する、変換画像ファイルサイズ予想計算器１８を含む。
【数１】
0005391466.tif 000007
関数
0005391466.tif 000008
は、相対サイズ予想であり、以下の式によって導き出せる。
【数２】
0005391466.tif 000009
図１の生成された出力１９。
【００４７】
関数
0005391466.tif 000010
は、所望のＱＦｏｕｔ及びスケーリングｚにおける変換画像Ｊのファイルサイズの正確な関数である。当関数は、下記の式によって導き出せる。
【数３】
0005391466.tif 000011
【００４８】
ここで、Ｓ（Ｊ）は変換画像Ｊの圧縮ファイルサイズであり、Ｔ（Ｊ，ＱＦout，ｚ）は、品質係数のＱＦｏｕｔへの変更及びスケーリングｚの両方を適用された後で、圧縮及び変換された画像Ｊを戻す関数である。記号Ｓ（Ｔ（））は、所望の出力品質係数ＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数ｚを用いた変換画像Ｊに関連した圧縮ファイルサイズ関数である。
【００４９】
ＴＱＦ（Ｉ）⊆Ｔは、トレーニングセットＴにおける画像Ｉと同一のＱＦを有する複数の画像を含むサブセットであり、
0005391466.tif 000012
は、サブセットＴＱＦ（Ｉ）のカーディナリティである点に注目すべきである。関数Ｔ（）は、例えば、完全なＪＰＥＧトランスコーダであり得る。
【００５０】
また、
0005391466.tif 000013
は、最適最小二乗平均推定量を表す点に注目すべきである。実際、これは、下記の式によって容易に検証できる。
【数４】
0005391466.tif 000014
【００５１】
しかしながら、関数
0005391466.tif 000015
は、計算の観点から費用がかかるので、計算の複雑性を低減する目的で、当関数を用いて、相対ファイルサイズ予想の配列は事前算出され得る。従って、相対ファイルサイズ予想計算器１６では、その指標が画像変換前の画像の量子化品質係数
0005391466.tif 000016
、画像変換時に利用される所望の品質係数
0005391466.tif 000017
、及び画像変換時に利用されるスケーリング係数
0005391466.tif 000018
である、事前算出されたファイルサイズ予想の配列Ｍが用いられる。量子化値は、ティルダ（〜）記号によって表される。
【００５２】
適した量子化は、配列Ｍを効果的にサーチすると同時に、コンテキスト不明瞭化を防ぐことができる。値は、従来の量子化器（図示せず）を介して量子化され得る。量子化器は当業者にとっては公知であるため、本願明細書においてはさらなる説明はしない。
【００５３】
上記のとおり、配列ベース相対サイズ予想計算器１６の入力は、画像変換前の画像の量子化品質係数
0005391466.tif 000019
、画像変換時の画像の所望の量子化出力品質係数
0005391466.tif 000020
及び画像変換時に利用される量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000021
を含み、配列ベース相対ファイルサイズ予想計算器１６は、これらの入力が供給され、相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する、相対ファイルサイズ予想配列計算器（図示せず）を含む。配列Ｍのエントリは、下記の式によって導き出せる。
【数５】
0005391466.tif 000022
ここで、
0005391466.tif 000023
及び
0005391466.tif 000024
は、変換時に使用されるＱＦ又はＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数ｚをそれぞれ戻す関である。関数
0005391466.tif 000025
（式５）は、変換画像Ｊに所定の変換がされたときに観測された相対ファイルサイズ変更を戻す。セット
0005391466.tif 000026
は、相当する量子化セル範囲に含まれる品質係数及びスケーリング係数を有する全ての画像のカーディナリティのセット
0005391466.tif 000027
を示す。量子化セルは、同一の所定の値に量子化した全ての値のセットである。セル
0005391466.tif 000028
は、
0005391466.tif 000029
にそれぞれ量子化されるＱＦｉｎ、ＱＦｏｕｔ及びｚの全ての値のセットを意味する。ここで、
0005391466.tif 000030
は、
0005391466.tif 000031
に量子化される同一の原品質係数、
0005391466.tif 000032
に量子化される出力品質係数の値ＱＦｏｕｔに対する値、
0005391466.tif 000033
に量子化されるスケーリング係数ｚに対する値を有する画像の集まりの全ての画像を含むＱＦｉｎに対する値を有する画像セットである（つまり、３つのセット
0005391466.tif 000034
の共通集合である）。より大きい品質制御パラメータ（ＱＦを超えるもの）が使用された場合、パラメータ特定の適切な方法でまた品質制御パラメータは量子化されてもよく、予想配列に対しての更に大きい次元として用いられてもよい。関数Ｓ（）は、画像Ｊが変換されたときに観測された正確な相対ファイルサイズ予想である。
【００５４】
従って、
0005391466.tif 000035
は、配列Ｍのスライス、すなわち、指標
0005391466.tif 000036
及び
0005391466.tif 000037
を含む配列を示す。例えば、画像トレーニングセットＴから最適化された配列
0005391466.tif 000038
は、表１に示されるものである。
【表１】
0005391466.tif 000039
【００５５】
ファイルサイズ予想器１０が含む配列ベース相対サイズ予想計算器１８は、変換画像ファイルサイズ予想計算器１８を用いて下記の式により変換後（画像Ｊ）の画像Ｉの予想されるファイルサイズ１９を計算する目的で、画像変換前の画像ＩのファイルサイズＳ（Ｉ）及び相対ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000040
に応答する。
【数６】
0005391466.tif 000041
【００５６】
関数Ｓ（Ｉ）は、他のシステム及び方法が計算の観点からより高い費用で明確に抽出する、画像Ｉについての情報の幾つかを組み込むことに注意されたい。Ｓ（Ｉ）は、画像特性についての情報を保持し、その情報を変換画像ファイルサイズ予想計算器１８に供給する、画像Ｉのハッシュ関数としてみなし得る。
【００５７】
第１の非限定的実施例に準じたファイルサイズ予想器１０は、ノンパラメトリック予想器である。
［２．  第１の配列計算器及びトレーニング方法］
【００５８】
図２に、第１の方法に準じた、配列ベースの相対ファイルサイズ予想計算器２０のトレーニング局面を示す。そのような方法は、相対ファイルサイズ予想器１０に対して実行され得る。
【００５９】
工程２１において、画像コーパスが取得される。そのような取得の手段は、本願明細書の範囲を超えるものであるが、非限定的実施例は、ウエブクローラー、又は既存の信頼性のある画像調査を実行する他の如何なる手段であってもよい。トランスコーダによってオンザフライで取得される画像をトレーニングにまた用いてもよい。
【００６０】
工程２２において、コーパス内の各画像は、ある所望の数の標本を生成する目的で使用される。下位工程２３において、典型的にはファイルサイズ予想器１０で用いられる量子化スキームに適合する方法で品質制御パラメータ変更及びスケーリングが適用される大量の数の画像が、コーパスから抽出された画像から生成される。各標本には、その品質係数ＱＦｉｎ、品質係数ＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数ｚが格納される。
【００６１】
下位工程２４において、生成された標本のそれぞれが、コーパスからの原画像をまた含む標本リストに加えられる。コーパス内に未処理の画像がある限り、工程２２は繰り返される。
【００６２】
工程２６において、配列Ｍが算出される。工程２２で生成された各標本は、配列Ｍを算出する目的でここで処理される。
【００６３】
下位工程２７において、所定の標本から抽出されたデータが量子化される。その品質係数ＱＦｉｎ、品質係数ＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数ｚの値が
0005391466.tif 000042
及び
0005391466.tif 000043
に量子化される。
【００６４】
下位工程２８において、量子化された品質係数
0005391466.tif 000044
及び
0005391466.tif 000045
、及び量子化されたスケーリング係数 
0005391466.tif 000046
が配列Ｍの更新のために使用される。
【００６５】
工程２６の後で、配列Ｍは、全ての画像に対する相対ファイルサイズ予想を含む。式（５）に従って：
【数５】
0005391466.tif 000047
ここで、ｓ（）は、式（３）に従って算出される。
0005391466.tif 000048
は、
0005391466.tif 000049
と同一の量子化品質係数を有する全ての画像のサブセットである。
0005391466.tif 000050
は、
0005391466.tif 000051
と同一の量子化出力品質係数を有する全ての画像のサブセットである。
0005391466.tif 000052
は、
0005391466.tif 000053
と同一の量子化スケーリング係数を有する全ての画像のサブセットである。
0005391466.tif 000054
は、式（５）に示したとおり、これら３つのセットの共通集合である。
【００６６】
図２の配列ベース相対ファイルサイズ予想計算器２０は、時間適合である。例えば、予想を更新するために、式（２）において、つまり、下位工程２７及び２８だけを通して、新しい標本を追加することが可能である。予想セットから最も古い標本を削除することによって、トレンド適合をすることもできる。幸いにも、そうする場合には、画像の保存は必要とせず、保存を必要とするのは、変換値（品質係数及びスケーリング係数）、タイムスタンプ及び画像変換後の相対ファイルサイズだけである。
【００６７】
図2の配列ベース相対ファイルサイズ予想計算器２０における更新時間はオーダーO(1)である点に注意されたい。O(1)においては、配列ベース相対ファイルサイズ予想計算器２０の更新が必要な工程の数は一定であり、つまり、トレーニングセットにおける画像の数には依存しないことを意味する。
［３．第１の数値例セット］
【００６８】
図１のファイルサイズ予想器１０及び図２の相対ファイルサイズ予想配列計算器２０を用いて、手法が実行される。その結果を、上記表１に提示した。例えば、表１は、画像トレーニングセットから最適化された、式（５）に従って計算された配列
0005391466.tif 000055
を示す。
【００６９】
シミュレーションに用いられるコーパスは、７０，３００個のＪＰＥＧファイルを含む。コーパスは、破損ファイルが存在せず、ＥＸＩＦタグ等の全てのメタデータは除去される。ＥＸＩＦは、ＪＰＥＧを含む多くの画像フォーマットに対する公知の拡張子であり、特に、デジタルカメラから派生する場合において、写真又は画像についての付加的情報を保持する。ＥＸＩＦ拡張子は、露光詳細、色バランス、カメラブランド名及び他のデジタル写真情報等のデータを格納するために用いられる。コーパス内の各原標本（画像）に対して、異なる品質係数ＱＦｏｕｔ及びスケーリング係数ｚを用いて１００個の標本が生成される。トレーニングセットとテストセットとの分割は、約８０／２０である。
【００７０】
表２に、予想配列
0005391466.tif 000056
に対する期待絶対誤差
0005391466.tif 000057
を示す。予想誤差は、
0005391466.tif 000058
及び
0005391466.tif 000059
の近辺で最小になることが分かる。
0005391466.tif 000060
及び
0005391466.tif 000061
及びスケーリング係数が最も異なるとき、例えば、表２の左上において予想誤差は最大となる。また、表２のグレー部分は、期待絶対誤差が１０％以下である領域を示している。
【表２】
0005391466.tif 000062
【００７１】
表３は、
0005391466.tif 000063
等の典型的な品質係数に対しての、絶対相対誤差が特定の閾値βを下回る確率を示すものである。確率は下記の式によって導き出せる。変数β及び
0005391466.tif 000064
に対して、
【数７】
0005391466.tif 000065
【表３】
0005391466.tif 000066
【００７２】
分かるとおり、誤差の広がり分布は、スケーリング１００％から更に離れることに注意されたい。
【００７３】
図５は、推定量
0005391466.tif 000067
又はその等価配列
0005391466.tif 000068
の幾何学的解釈を示すグラフである。
ここで図５の説明になるが、推定量
0005391466.tif 000069
及び量子化配列
0005391466.tif 000070
の幾何学的解釈が示されている。
【００７４】
図５に、１０％に丸められて量子化された複数のスケーリング係数における、
0005391466.tif 000071
に対応した配列
0005391466.tif 000072
の列を示す、５０等の一連のボックスを示す。
【００７５】
各ボックス５０上には、推定量
0005391466.tif 000073
の算出に用いられる全ての画像の
0005391466.tif 000074
の実測値の分布がプロットされている。画像の分布は複数の点によって示されている。細線５１は、異なる最小２乗平均推定量
0005391466.tif 000075
を結んだものであり、これは、サーフェスが大して滑らかではないことを明確に示している。
【００７６】
プロットは四分位（５２等の長方形）を示し、５％／９５％境界は、５３等のダッシュによって示されている。図５から分かるとおり、分布は大して大きい広がりを有さない分布であって、これにより、例えば、予想誤差における良好な分割境界をもたらす。
【００７７】
四分位の上又は下に、四分位から離れたところに位置する幾つかの点が、図５において確認できる。これらの点は異常値である。幾つかの異常値は、そのファイルが大抵付帯物で構成された画像である。画像が非常に低い解像度である場合、ＱＦ及びスケーリングの変化は、全体のファイルサイズにごく僅かな影響しか与えない。なぜなら、圧縮データは既に、ヘッダー及びマーカー等のファイルフォーマット付帯物と比較して小さいものであるからである。しかしながら、画像の原スケールが無視された場合、式（１）によって導き出せる最小２乗平均推定量は異常値に対して大きな影響を受けるので、ファイルサイズ予想器は、正常に動かなくなり得る。従って、オリジナル解像度を予想パラメータ４として含めるべきである。
［４．第２の変換画像ファイルサイズ予想器］
【００７８】
本発明の第２の非限定的実施例に準じた、ファイルサイズ予想器３０を以下に示す。ファイルサイズ予想器３０は、画像の原解像度を考慮し、そしてそれにより異常値の存在を考慮する。
【００７９】
ここで図３の説明をすると、本発明の第２の非限定的実施例に準じたファイルサイズ予想器３０は、パラメータ量子化器３２と相対ファイルサイズ予想３５を生成するクラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器３４とを含む。
【００８０】
ファイルサイズ予想器３０には、原ファイルサイズＳ（Ｉ）、原品質係数ＱＦ（Ｉ）（ＱＦｉｎと示される）、画像変換前の画像Ｉの幅Ｗ（Ｉ）及び高さＨ（Ｉ）、及び画像変換後の所望の品質係数ＱＦｏｕｔ及び所望のスケーリング係数（ズーム係数）ｚを含む入力３１が供給される。予想器３０の出力３７は、スケーリング係数ｚ及び品質係数ＱＦoutが適用される画像の変換後の画像Ｉのファイルサイズ予想
0005391466.tif 000076
を生成する。
【００８１】
量子化器３２は、品質係数ＱＦout及びスケーリング係数ｚを処理して、量子化品質係数
0005391466.tif 000077
及び量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000078
をそれぞれ生成して、クラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器３４の入力として供給する。
【００８２】
量子化器３２においては、セントロイド決定がまた行なわれる。これにより、幅Ｗ（Ｉ）、高さＨ（Ｉ）及び原品質係数ＱＦinから画像Ｉに対しての配列
0005391466.tif 000079
が生成され、クラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器３４に対して入力として供給される。より多くの品質制御パラメータが使用される場合、パラメータは、
0005391466.tif 000080
のベクトルＸＩ（以下に定義する）に付加されてもよい。
【００８３】
クラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器３４は、入力として配列
0005391466.tif 000081
、量子化品質係数
0005391466.tif 000082
、量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000083
を量子化器３２から受信して、相対ファイルサイズ予想３５を公式化する。
【００８４】
次に、変換画像ファイルサイズ予想計算器３６は、以下の式のとおり、計算器３４からの出力３５を用いて、変換後（画像Ｊ）の画像Ｉのファイルサイズ予想３７
0005391466.tif 000084
を算出する。
【数１】
0005391466.tif 000085
ここで、関数
0005391466.tif 000086
は相対サイズ予想３５である。
【００８５】
上記のとおり、異常値が存在するような場合には、画像の低解像度が、上記のファイルサイズ予想器１０を正常に動作させなくなる。この問題を解決する目的で、画像を複数の領域に分断することが行なわれる。ここでは、同様の解像度を有する複数の領域がグループ化される。これを行なうために、画像のコーパスから生成された標本が、クラスタを用いて複数のクラスに分割され得る。更に、クラスタリングの使用によって、各クラスに対して最小２乗平均推定量の最適化がなされ、これにより、予想誤差を更に最小化できる。
【００８６】
クラスタリングは、各サブセットのデータが選択されたメトリックの元で最大限同様になるように、クラスと呼ばれるばらばらな所定数のサブセットにデータをパーティションする自己学習技術である点に注意されたい。各サブセットに対して、代表値又はプロトタイプが算出される。通常、プロトタイプは、サブセットのセントロイドである。従って、クラスタリングは、量子化レベルがクラスのセントロイドである、確率分布関数最適化ベクトル量子化と同義である。
【００８７】
ここで図４を説明すると、クラスタ計算器４４は、トレーニングセットＴにおける各画像ＩをｘＩ＝（Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）、αＱＦ（Ｉ））等のベクトルに関連付ける。ここで、αは、品質係数の次元を幅及び高さと同一の位の大きさに変換するためのスケーリング定数である。Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）及びＱＦ（Ｉ）はそれぞれ、画像Ｉの幅、高さ及びＱＦを示す。より多くの品質制御パラメータを使用する場合には、パラメータはベクトルｘＩに付加されてもよく、パラメータはこの第２のアルゴリズムによって考慮されてもよい。
【００８８】
クラスの数ｋは、クラスタリングの前に選択される。当業者には、そのようなクラスの数ｋを選択する方法は知られている。例えば、パラメータｋは、誤差を減らせるほど十分に大きいながら、コンテキスト不明瞭化を防げるほど十分に小さい。
【００８９】
ここでまた図４を説明すると、コーパス４１の取得が、図２の工程２１と同様の方法で行なわれる。
【００９０】
新しい標本の生成４２は、図２の下位工程２４が、付加情報ＱＦout及びｚを含むベクトルｘＩ＝（Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）、αＱＦ（Ｉ））の生成を含む下位工程４３に置き換えられる点を除いて、図２の工程２２と同様の方法で行なわれる。
【００９１】
従って、工程４２は、ｋ個のクラスに分けられる画像のトレーニングセットＴのパーティションＣを計算する目的でクラスタ計算器４４によって必要とされる標本ベクトルを生成する。
【００９２】
定義により、パーティションＣは、Ｃ＝｛Ｃ１，Ｃ２，...，Ｃｋ｝によって導き出され、
0005391466.tif 000087
及び
0005391466.tif 000088
の関係を満たす。
【００９３】
更に、最適なパーティション
0005391466.tif 000089
は、Ｉ∈ＴにおけるベクトルｘＩと割り当てられたセントロイドとの間の期待平方距離を最小化し得る。最適なパーティション
0005391466.tif 000090
は、下記の式によって導き出せる。
【数８】
0005391466.tif 000091
ここで、
0005391466.tif 000092
は、公知のＬ2ノルムであり、Ｔはｔｒａｎｓｐｏｓｅ関数、そして、
0005391466.tif 000093
は、クラスＣｉのプロトタイプである。
【００９４】
クラスタリングの一例を図６に示す。図６において、算出されるファイルサイズ予想が２次元で視覚化できるよう、全ての画像はＱＦ＝８０である。しかしながら、実際のパーティションは、幅、高さ及び量子化ＱＦの３次元にわたる。
【００９５】
クラスの数ｋが決定された後で、クラスタ計算器４４は、ｋ平均アルゴリズムを用いてクラス又はクラスタを計算する（４５を参照）。次に、プロトタイプ計算器が、以下の式により、セントロイド
0005391466.tif 000094
を計算する（４５を参照）。
【数９】
0005391466.tif 000095
これは、クラスＣｉにおける全てのベクトルのプロトタイプを表す。
【００９６】
最適なパーティション
0005391466.tif 000096
の計算の複雑性は、計算の観点から実行不能にさせる要因となる。しかしながら、Ｇ． Ｔｅｓａｕｒｏ、 Ｄ． Ｔｏｕｒｅｔｚｋｙ及び Ｔ． Ｌｅｅｎを編者とする、ＭＩＴプレス、１９９５、「Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ」、７巻、５８５−５９２頁、題名"Ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｋ−ｍｅａｎｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ" の、Ｌｅｏｎ Ｂｏｔｔｏｕ及びＹｏｓｈｕａ Ｂｅｎｇｉｏによる論文に記されたようにｋ平均アルゴリズムを用いることで、高精度の近似化ができる。ニュートンアルゴリズムと同様に、ｋ平均アルゴリズムは、スーパーリニア収束であり、このことは、実際には、良好な近似のために比較的少ない数の反復しか必要としないことを意味する。ｋ平均の詳細及び特性は、当業者には公知であると思われるので、本願明細書ではこれ以上の説明はしない。
【００９７】
クラス又はクラスタＣが一旦算出されると、配列計算器は、算出されたそれぞれのセントロイド
0005391466.tif 000097
に対する相対ファイルサイズ予想の配列
0005391466.tif 000098
を計算する（図４の４７から４９を参照）。
【００９８】
これらの予想配列のそれぞれは、この実施例では２次元であり、量子化出力品質係数
0005391466.tif 000099
及び量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000100
である（しかし、より多くの品質制御パラメータが用いられた場合には２次元より多くなり得る）。工程４８において量子化が行なわれる。これらの配列のエントリのそれぞれは、以下のとおり算出される。
【数１０】
0005391466.tif 000101
ここで、Ｊ∈Ｃｉは、カーディナリティ
0005391466.tif 000102
の、セントロイド
0005391466.tif 000103
である、クラスＣｉに割り当てられた画像である。
【００９９】
画像Ｉの変換により得られる画像Ｊに関連した推定量を求める目的で、最も近いセントロイド
0005391466.tif 000104
が工程４７において以下の式のとおり最初に算出される。
【数１１】
0005391466.tif 000105
【０１００】
最後に、ファイルサイズ予想器３０のクラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器（図３）は、相対ファイルサイズ予想３５を生成し、以下の式に従ってファイルサイズ予想３７が計算器３８において算出される。
【数１２】
0005391466.tif 000106
【０１０１】
予想器３０における計算の観点からの費用は、適切なデータ構造を用いることによって効率的に算出することができる、最も近いセントロイドを算出するための費用に限定されることに注意されたい（詳細については、Ｊｅａｎ−Ｄａｎｉｅｌ Ｂｏｉｓｓｏｎｎａｔ及びＭａｒｉｅｔｔｅ Ｙｖｉｎｅｃ、"Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ"ケンブリッジ大学プレス、１９９８を参照されたい）。一端配置されると、
0005391466.tif 000107
の値を生成する目的で、配列
0005391466.tif 000108
は一定時間サーチされ得る。
［５．    第２の配列計算器及びトレーニング方法］
【０１０２】
図４に戻って、本発明の第２の非限定的実施例に準じた、相対サイズ予想配列計算器４０をトレーニングする第２の方法をここで説明する。
【０１０３】
第２のトレーニング方法は、ファイルサイズ予想器３０に対して実行され得る。
【０１０４】
工程４２において、コーパス内の各画像が、所望の数の標本を生成する目的で用いられる。工程４２においては、典型的には、クラスタベース相対ファイルサイズ予想計算器３４で使用される量子化スキームに適合する方法で品質制御パラメータの変更及びスケーリングが適用される多くの数の画像が、コーパスから抽出された画像から生成される。標本Ｊのそれぞれにおいて、ＱＦout及びｚに加えそのベクトルｘＩ＝（Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）、αＱＦ（Ｉ））が格納される。
【０１０５】
下位工程４３において、生成された標本のそれぞれが、コーパスからの原画像をまた含む標本リストに追加される。工程４２は、コーパス内に未処理の画像が存在する限り繰り返される。
【０１０６】
クラスタ計算器４４において、クラス又はクラスタの数ｋが特定される。
【０１０７】
工程４５において、クラスタ及びセントロイドが算出される。式（９）を用いて、セントロイド
0005391466.tif 000109
はクラスタ又はクラスＣｉ（１≦ｉ≦ｋ）それぞれに対して計算される。配列
0005391466.tif 000110
が生成されるが満杯ではない。
【０１０８】
工程４６において、セントロイドに関連した配列が追加される。
【０１０９】
工程４７において、標本Ｊのそれぞれに対して、対応するセントロイド及びその関連した予想アレイを求める目的で、画像変換前の品質係数ＱＦｉｎ（Ｊ）、幅W（Ｊ）及び高さＨ（Ｊ）が用いられる。画像Ｉに最も近いセントロイドが式（１１）を用いて算出される。
【０１１０】
工程４８において、画像の変換後の所望の品質係数ＱＦout、及びスケーリング係数ｚが量子化され、それぞれ
0005391466.tif 000111
及び
0005391466.tif 000112
となる。
【０１１１】
最後に、工程４９において、所望の量子化品質係数及びスケーリングが適用された後で、式（１２）を用いて、相対ファイルサイズ予想の配列
0005391466.tif 000113
が
0005391466.tif 000114
、
0005391466.tif 000115
及びxＪ＝（Ｗ（Ｊ）、Ｈ（Ｊ）、αＱＦ（Ｊ））を用いて更新される。
［６．  第２の数値例セット］
【０１１２】
実験的に、ｋ＝２００となるようにｋを選択した。実験的に
0005391466.tif 000116
が求められた。
【０１１３】
結果を表４に示す。表４は、ＱＦｉｎ＝８０における、コーパス内の画像に対してのクラスタ化予想配列
0005391466.tif 000117
に対する期待絶対誤差を示す。期待絶対誤差は式（７）によって導き出せる。
【表４】
0005391466.tif 000118
【０１１４】
ファイルサイズ予想器１０と同様に、ファイルサイズ予想器３０の最小誤差は、
0005391466.tif 000119
における
0005391466.tif 000120
近辺に集中する。最大予想誤差は、表４の
0005391466.tif 000121
、
0005391466.tif 000122
及びスケーリング係数が最も異なる部分、例えば、表４の左上部分に見られる。表２と同様に、表４のグレー部分は、期待絶対誤差が１０％以下の部分に対応する。しかしながら、表２及び４の２つのグレー部分を比較すると、クラスタ使用のおかげで、表４の期待絶対誤差は、表２の期待絶対誤差よりも顕著に小さい。例えば、表２から表４とでは、もっとも困難なトランスコーディング設定、すなわち
0005391466.tif 000123
及び
0005391466.tif 000124
において、１１２、９３％から２４、８２パーセントまで減少する。
【０１１５】
さらに、本発明の非限定的実施例に準じたシステム及び方法は、品質制御パラメータ、この場合にはＱＦ（品質係数）の変更及びスケーリングによって変換されるＪＰＥＧ画像のファイルサイズを予想するものであるが、同一の概念は、ＧＩＦ（グラフィック相互変換フォーマット）等の他の種類のフォーマット、及び、色数、色深度及び色成分サンプリング構造等の他の品質制御パラメータ、及び色エンハンスメント及びクロッピング等の変換に対して適用できることに注意されたい。
【０１１６】
本発明は上記のとおり非限定的実施例を用いて説明したが、これらの実施例は、添付の請求項の範囲を超えず、本発明主題の精神及び本質から逸脱しない範囲において変更が可能である。
［項目１］
少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステムであって、
（ａ）前記画像の変換前の前記画像の前記ファイルサイズ、（ｂ）前記変換前の前記画像の少なくとも１つの品質制御パラメータに関する情報、（ｃ）前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の少なくとも１つの品質制御パラメータに関する情報、及び（ｄ）前記変換時に前記画像に対して利用されるスケーリング係数を受信する入力手段と、
前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及び前記スケーリング係数に関する受信した前記情報に基づいて、前記変換の後の前記画像の相対ファイルサイズ予想を決定する計算器と、
前記変換の後の前記画像のファイルサイズ予想を前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと前記相対ファイルサイズ予想との関数として決定する計算器とを備える、システム。
［項目２］
（ｉ）前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータに関する前記情報、又は前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータに関する前記情報は、品質係数、色数、色深度、色成分サンプリング構造、水平解像度、及び垂直解像度からなるグループから選択されること、
（ｉｉ）前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズ及び前記ファイルサイズ予想は、圧縮されたファイルサイズであること、及び
（ｉｉｉ）前記ファイルサイズ予想を決定する前記計算器は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想との乗算を行なうこと
のうち少なくとも１つを満たす、項目１に記載のシステム。
［項目３］
前記ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000125
を決定する前記計算器は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000126
との乗算を、下記の関係を用いて行い、
［数１］
0005391466.tif 000127
Ｓ（Ｉ）は、前記変換前の前記画像Ｉの前記ファイルサイズであり、
0005391466.tif 000128
は、前記相対ファイルサイズ予想であり、ＱＦｉｎは前記変換前の前記画像の品質係数であり、ＱＦｏｕｔは前記変換の後の前記画像の品質係数であり、ｚは前記スケーリング係数である、項目２に記載のシステム。
［項目４］
前記相対ファイルサイズ予想を決定する前記計算器は、予め算出された相対ファイルサイズ予想の配列を決定する計算器を含む、項目１から３のいずれか１項に記載のシステム。
［項目５］
前記変換前の前記画像の少なくとも１つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換前の前記画像の品質係数ＱＦｉｎを含み、前記変換時に利用される前記画像の少なくとも１つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換の後に得られる前記画像の所望の出力品質係数ＱＦｏｕｔを含み、
事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を決定する前記計算器は、
量子化品質係数
0005391466.tif 000129
、
0005391466.tif 000130
及び量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000131
のそれぞれを取得するために、前記品質係数ＱＦｉｎ、前記品質係数ＱＦｏｕｔ及び前記スケーリング係数ｚを量子化する量子化器と、
0005391466.tif 000132
に量子化される前記品質係数ＱＦｉｎの値と、
0005391466.tif 000133
に量子化される前記出力品質係数ＱＦｏｕｔに対する値と、
0005391466.tif 000134
に量子化される前記スケーリング係数ｚに対する値とを有する複数の画像のセット
0005391466.tif 000135
と、
下記の関係に従って、事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を決定する前記計算器とを含み、
［数５］
0005391466.tif 000136
Ｓ（）は、相対ファイルサイズ結果であり、
0005391466.tif 000137
は、前記セット
0005391466.tif 000138
のカーディナリティである、項目４に記載のシステム。
［項目６］
前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000139
を決定する前記計算器は、下記の関係を用い、
［数６］
0005391466.tif 000140
Ｓ（Ｉ）は、前記変換前の前記画像Ｉの圧縮されたファイルサイズである、項目５に記載のシステム。
［項目７］
事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を決定する前記計算器は、
（ａ）画像のセットに含まれる画像のそれぞれを、前記画像の特性を表すベクトルに関連づけて、（ｂ）画像の前記セットを、画像の前記セットに含まれる前記画像に関連づけられたベクトルに従って、複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングするクラスタ計算器と、
複数の画像を有するクラスのそれぞれに対して、複数の画像を有する前記クラスのそれぞれに含まれる複数の前記画像に関連付けられたベクトルを表すセントロイドベクトルを計算するプロトタイプ計算器と、
セントロイドベクトルのそれぞれに対して、相対ファイルサイズ予想の配列を算出する配列計算器とを含み、
前記配列は、少なくとも１つの前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、少なくとも１つの前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及びスケーリング係数の変更に関する前記情報を含む少なくとも２次元を有する、項目４又は５に記載のシステム。
［項目８］
それぞれの画像Ｉに関連付けられた前記ベクトルは、次の関係によって導き出せ、
ｘＩ＝（Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）、αＱＦ（Ｉ））
ｘＩは前記画像Ｉに関連付けられた前記ベクトルであり、αはスケール定数であり、Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）及びＱＦ（Ｉ）はそれぞれ、前記変換前の前記画像Ｉの幅、高さ及び品質係数である、項目７に記載のシステム。
［項目９］
画像の少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される前記画像のファイルサイズを予想する方法であって、
（ａ）前記画像の変換前の前記画像の前記ファイルサイズ、（ｂ）前記変換前の前記画像の少なくとも１つの品質制御パラメータに関する情報、（ｃ）前記変換時に前記画像に対して利用される少なくとも１つの品質制御パラメータに関する情報、及び（ｄ）前記変換時に前記画像に対して利用されるスケーリング係数とを受信する工程と、
前記変換前の前記画像の少なくとも１つの前記品質制御パラメータ、前記変換時に利用される前記画像の少なくとも１つの前記品質制御パラメータ、及び前記スケーリング係数に関する受信した前記情報に基づいて、前記変換の後の前記画像の相対ファイルサイズ予想を前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと前記相対ファイルサイズ予想との関数として決定する工程とを備える、方法。
［項目１０］
（ｉ）受信する前記工程は、品質係数、色数、色深度、色成分サンプリング構造、水平解像度及び垂直解像度からなるグループから選択される前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータに関する情報又は前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータに関する情報を受信する工程を含むこと、
（ｉｉ）前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズを受信する工程は、圧縮されたファイルサイズを受信する工程を含み、前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想を決定する工程は、圧縮されたファイルサイズを決定する工程を含むこと、及び
（ｉｉｉ）前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想を決定する工程は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想との乗算を行なう工程を含むこと
のうち少なくとも１つを満たす、項目９に記載の方法。
［項目１１］
前記ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000141
を決定する工程は、前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと、前記相対ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000142
との乗算を、下記の関係を用いて行い、
［数１］
0005391466.tif 000143
Ｓ（Ｉ）は、前記変換前の前記画像Ｉの前記ファイルサイズであり、
0005391466.tif 000144
は、前記相対ファイルサイズ予想であり、ＱＦｉｎは前記変換前の前記画像の品質係数であり、ＱＦｏｕｔは前記変換の後の前記画像の出力品質係数であり、ｚは前記スケーリング係数である、項目１０に記載の方法。
［項目１２］
前記相対ファイルサイズ予想を決定する工程は、相対ファイルサイズ予想の配列を事前算出する工程を含む、項目９から１１のいずれか１項に記載の方法。
［項目１３］
前記変換前の前記画像の少なくとも１つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換前の前記画像の品質係数ＱＦｉｎを含み、前記変換時に利用される前記画像の少なくとも１つの前記品質制御パラメータに関する前記情報は、前記変換の後に得られる前記画像の所望の出力品質係数ＱＦｏｕｔを含み、
前記相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する工程は、前記品質係数ＱＦｉｎ、前記出力品質係数ＱＦｏｕｔ及び前記スケーリング係数ｚを量子化して、各量子化品質係数
0005391466.tif 000145
、
0005391466.tif 000146
及び量子化スケーリング係数
0005391466.tif 000147
を取得する工程と、
0005391466.tif 000148
に量子化される前記品質係数ＱＦｉｎの値と、
0005391466.tif 000149
に量子化される前記出力品質係数ＱＦｏｕｔに対する値と、
0005391466.tif 000150
に量子化される前記スケーリング係数ｚに対する値とを有する複数の画像のセット
0005391466.tif 000151
を選択する工程と、
下記の関係を用いて事前算出された相対ファイルサイズ予想の前記配列を計算する工程とを含み、
［数５］
0005391466.tif 000152
Ｓ（）は、相対ファイルサイズ結果であり、
0005391466.tif 000153
は、前記セット
0005391466.tif 000154
のカーディナリティである、項目１２に記載の方法。
［項目１４］
前記変換の後の前記画像の前記ファイルサイズ予想
0005391466.tif 000155
を決定する工程は、下記の関係を用いる工程を含み、
［数６］
0005391466.tif 000156
Ｓ（Ｉ）は、前記変換前の前記画像Ｉの圧縮されたファイルサイズである、項目１３に記載の方法。
［項目１５］
前記相対ファイルサイズ予想の前記配列を事前算出する工程は、
（ａ）画像のセットに含まれる画像のそれぞれを、前記画像の特性を表すベクトルに関連づけて、（ｂ）画像の前記セットを、画像の前記セットに含まれる前記画像に関連づけられたベクトルに従って、複数の画像を有する複数のクラスにパーティショニングする工程と、
複数の画像を有するクラスのそれぞれに対して、複数の画像を有する前記クラスのそれぞれに含まれる複数の前記画像に関連付けられたベクトルを表すセントロイドベクトルを計算する工程と、
セントロイドベクトルのそれぞれに対して、相対ファイルサイズ予想の配列を算出する工程とを含み、
前記配列は、少なくとも１つの前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、少なくとも１つの前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及びスケーリング係数の変更に関する前記情報を含む少なくとも２次元を有する、項目１２から１４のいずれか１項に記載の方法。
［項目１６］
前記ベクトルを関連付ける工程は、次の関係を用いる工程を含み、
ｘＩ＝（Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）、αＱＦ（Ｉ））
ｘＩは前記画像Ｉに関連付けられた前記ベクトルであり、αはスケール定数であり、Ｗ（Ｉ）、Ｈ（Ｉ）及びＱＦ（Ｉ）はそれぞれ、前記変換前の前記画像Ｉの幅、高さ及び品質係数である、項目１５に記載の方法。
［項目１７］
少なくとも１つの品質制御パラメータの変更及びスケーリングによって変換される画像のファイルサイズを予想するシステム用のプログラムであって、コンピュータを、
（ａ）前記画像の変換前の前記画像の前記ファイルサイズ、（ｂ）前記変換前の前記画像の少なくとも１つの品質制御パラメータに関する情報、（ｃ）前記変換時に前記画像に対して利用される前記画像の少なくとも１つの品質制御パラメータに関する情報、及び（ｄ）前記変換時に前記画像に対して利用されるスケーリング係数を受信する入力手段と、
前記変換前の前記画像の前記品質制御パラメータ、前記変換時に利用される前記画像の前記品質制御パラメータ及び前記スケーリング係数に関する受信した前記情報に基づいて、前記変換の後の前記画像の相対ファイルサイズ予想を決定する計算器と、
前記変換の後の前記画像のファイルサイズ予想を前記変換前の前記画像の前記ファイルサイズと前記相対ファイルサイズ予想との関数として決定する計算器として機能させるプログラム。
【図１】
0005391466.tif 000163
【図２】
0005391466.tif 000164
【図３】
0005391466.tif 000165
【図４】
0005391466.tif 000166
【図５】
0005391466.tif 000167
【図７ａ】
0005391466.tif 000168
【図７ｂ】
0005391466.tif 000169
【図６】
0005391466.tif 000170