(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタル画像を符合化する方法において、
（ａ）ディジタル画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの前記画素領域について、前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求めるステップと、
（ｂ）複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成するステップと、
（ｃ）複数の所定のパターンのいずれかに、前記１次ブロック候補を分類するステップと、
（ｄ）同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと、
（ｅ）複数の前記１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成するステップと、
（ｆ）前記２次ブロック候補を構成するそれぞれの前記１次ブロックのパターンに応じて、前記２次ブロック候補を分類するステップと、
（ｇ）同一の分類に属する前記２次ブロック候補のうち、前記２次ブロック候補を構成する前記１次ブロックの前記変換係数が線形変換で近似できる前記２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと、
（ｈ）前記ブロックの群化ができなくなるまで、前記ブロックの次元を順次繰り上げて、ステップ（ｅ）乃至（ｇ）を再帰的に実行するステップと、
（ｉ）混在する多次元のブロックの前記パラメータを符合化するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
上記ステップ（ａ）は、前記画素領域を複数の画素領域パターンのいずれかに分類するステップをさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画素領域パターンは、前記画素領域を構成する複数の画素の変化の有無に応じて定められていることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
上記ステップ（ｃ）は、前記１次ブロック候補を構成するそれぞれの前記画素領域に関する前記画素領域パターンと前記画素領域パターンに対する回転角とに基づいて、前記１次ブロック候補を所定のパターンに分類することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
上記ステップ（ｂ）において、隣接する前記１次ブロック候補は互いに重なり合って配置されていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
上記ステップ（ｄ）において、線形変換で近似することができるとは、一の前記１次ブロック候補の輝度値及び色に関するパラメータを他の前記１次ブロック候補のそれらと一定量のシフト及び定数倍で近似した場合に、その誤差が所定の閾値以下の場合であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
上記ステップ（ｄ）は、分類された前記１次ブロック候補の個数が多い分類から群化していくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
上記ステップ（ｄ）において、同一のグループに群化された前記１次ブロックの内のいずれかを代表領域として選び、そのアドレス、輝度値及び色に関するパラメータを保持すると共に、その他の前記１次ブロックを前記代表領域を基準とした回転角及び輝度値及び色の変換係数で符合化することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
上記ステップ（ｆ）における前記２次ブロック候補の分類は、前記ブロック候補を構成するそれぞれの前記１次ブロックの前記代表領域と前記変換係数とに基づいて、前記２次ブロック候補を所定のパターンに分類することを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
上記ステップ（ｇ）において、一の前記２次ブロック候補を構成するそれぞれの前記１次ブロックにおける前記変換係数が、他の前記２次ブロック候補における前記変換係数に対して、一定量のシフト及び定数倍で近似したとき、その誤差が所定の閾値以下である場合に線形変換で近似できるとすることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
ディジタル画像を符合化する方法において、
（ａ）ディジタル画像を複数の画素領域に分割するステップと、
（ｂ）それぞれの前記画素領域を所定のパターンに分類し、分類されたパターンに関するパラメータ及び前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求めるステップと、
（ｃ）複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成するステップと、
（ｄ）前記１次ブロック候補を構成するそれぞれの前記画素領域の前記分類されたパターンに関するパラメータに応じて、前記１次ブロック候補を分類するステップと、
（ｅ）同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと
を有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
前記パターンは、前記画素領域を構成する複数の画素の変化の有無に応じて定められていることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
上記ステップ（ｄ）は、前記１次ブロック候補を構成するそれぞれの前記画素領域に関する前記パターンと前記パターンに対する回転角とに基づいて、前記１次ブロック候補を分類することを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
上記ステップ（ｃ）において、隣接する前記１次ブロック候補は互いに重なり合って配置されていることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
上記ステップ（ｅ）において、線形変換で近似することができるとは、一の前記１次ブロック候補の輝度値及び色に関するパラメータを他の前記１次ブロック候補のそれらと一定量のシフト及び定数倍で近似した場合に、その誤差が所定の閾値以下の場合であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
上記ステップ（ｅ）は、分類された前記１次ブロック候補の個数が多い分類から群化していくことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
ディジタル画像を符合化するシステムにおいて、
ディジタル画像を入力する画像入力手段と、
前記画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの前記画素領域について、前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求める手段と、
複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、前記ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、
同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と、
複数の前記１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成し、前記２次ブロック候補を構成するそれぞれの前記１次ブロックのパターンに応じて、前記２次ブロック候補を分類する手段と、
同一の分類に属する前記２次ブロック候補のうち、前記２次ブロック候補を構成する前記１次ブロックの前記変換係数が線形変換で近似できる前記２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と、
前記ブロックの群化ができなくなるまで、前記ブロックの次元を順次繰り上げて、ステップ（ｅ）乃至（ｇ）を再帰的に実行する制御手段と、
混在する多次元のブロックの前記パラメータを符合化する手段と
を有することを特徴とするシステム。
【請求項１８】
ディジタル画像を符合化するシステムにおいて、
ディジタル画像を入力する画像入力手段と、
前記画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの前記画素領域について、前記画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求める手段と、
複数の前記画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、前記ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、
同一の分類に属する前記１次ブロック候補のうち、前記１次ブロック候補を構成する前記画素領域の前記輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる前記１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、前記線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と
を有することを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ディジタル画像処理方法に係り、特にベクトル量子化に基づく画像圧縮方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
マルチメディアの普及が進むするにつれて、印刷物や写真と同等の品質を有する高精度画像の処理技術に対する要求がますます高まっている。画像データは、音声データ等と比べるとデータ量が膨大であり、画像を高精細にするにつれて、そのデータ量は飛躍的に増大する。従って、画像データのデータ圧縮は不可欠な技術である。
【０００３】
空間的冗長度を利用したデータ圧縮方法の１つとしてベクトル量子化(Vector Quantization)に基づく画像圧縮方法がある。ベクトル量子化とは、代表的な量子化ベクトルのパターンを有限個用意しておき、入力ベクトルが与えられたときに、そのベクトルに最も似ている量子化ベクトルを選択して、その番号を符号化することをいう。これは、比較的低ビットレートで量子化したいときに有効な方法である。
【０００４】
ベクトル量子化には数々の方式が提案されているが、最も一般的に方法として、直交変換ベクトル量子化がある。この方式は、同程度の分散を有する直交変換係数同士をまとめて１つのベクトルとして、ブロック内の直交変換係数をいくつかのベクトルに分類し、各ベクトルをそれぞれ異なるコードブックでベクトル量子化するものである。具体的には、ディスクリート・コサイン変換（ＤＣＴ変換）やカルーネン・レーベ変換（Ｋ−Ｌ変換）などが知られている。
【０００５】
このような直交変換を利用して帯域圧縮を行う従来技術として、特開平３−１２３１７６号公報がある。これには、画像を正方形のブロックに分割し、データ圧縮のために直交変換による帯域圧縮を行い、ブロックごとに量子化して符号化することが開示されている。また、特開平３−２２６７４号公報や特開平７−３８７６１号公報のように、直交変換による帯域圧縮を用いた従来技術は多数提案されている。
【０００６】
しかしながら、このような変換方法においては、データの圧縮のために高周波成分を間引くと、画像の高周波情報であるエッジの周辺に発生するノイズ、いわゆるモスキート雑音が生じる。また、ブロックごとに変換を行うために、隣接するブロックとのわずかな差が、境界部分で人間の視覚特性により強調され、いわゆるブロックひずみが生じ易いという問題もある。
【０００７】
また、多段階画像圧縮方法を用いた従来技術として、特開昭６１−２６３３６９号公報がある。これには、画像をブロックに分割して、ブロック内の画素の平均値を求めた上で第１段階の圧縮を行い、次に第１段階の平均値画像を元に第２段階以降の画像圧縮を繰り返し行う点が開示されている。具体的には、平均値と画素の差を求め、各階層における差分画像をハフマンコードで符号化して、データ圧縮を行うものである。
【０００８】
さらに、特開昭６２−２８９０７９号公報がある。これには、予め画素ごとの閾値として設定してあるマトリクスを利用して基本パターンを登録し、マトリクスと同じ大きさに分割した画像の小ブロックと基本パターンとを比較して、最も近似した基本パターンを求めるとともに、相違部分を分離した残差画像を求める点が開示されている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
上述のように、従来技術のような直交変換を用いた方法においては、データの圧縮のために高周波成分を間引くと、画像の高周波情報であるエッジの周辺にノイズが生じやすかった。また、ブロックごとに変換を行うために、隣接するブロックとのわずかな差が、境界部分で人間の視覚特性により強調され、いわゆるブロックひずみが生じ易いという問題があった。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、視覚特性に敏感なエッジの情報を効率的に保存することである。
【００１１】
また、本発明の別の目的は、平坦領域でタイル状に見えるブロックひずみを低減することである。
【００１２】
さらに、本発明の別の目的は、高効率圧縮が可能な新規なデータ圧縮方法を提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明は、ディジタル画像を符号化する方法において、
(a) ディジタル画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの画素領域について、画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求めるステップと、
(b) 複数の画素領域を併合して１次ブロック候補を生成するステップと、
(c) 複数の所定のパターンのいずれかに、１次ブロック候補を分類するステップと、
(d) 同一の分類に属する１次ブロック候補のうち、１次ブロック候補を構成する画素領域の輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと、
(e) 複数の前記１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成するステップと、
(f) ２次ブロック候補を構成するそれぞれの１次ブロックのパターンに応じて、２次ブロック候補を分類するステップと、
(g) 同一の分類に属する２次ブロック候補のうち、２次ブロック候補を構成する１次ブロックの変換係数が線形変換で近似できる２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップと、
(h) ブロックの群化ができなくなるまで、ブロックの次元を順次繰り上げて、ステップ(e)乃至(g)を再帰的に実行するステップと、(i) 混在する多次元のブロックの前記パラメータを符号化するステップとを有する方法を提供する。
【００１５】
ここで、上記ステップ(a)は、画素領域を複数の画素領域パターンのいずれかに分類するステップをさらに有していてもよい。
【００１６】
また、画素領域パターンは、画素領域を構成する複数の画素の変化の有無に応じて定められていることが好ましい。
【００１７】
上記のステップ(c)は、１次ブロック候補を構成するそれぞれの画素領域に関する画素領域パターンと画素領域パターンに対する回転角とに基づいて、１次
ブロック候補を所定のパターンに分類するようにようにしてもよい。
【００１８】
上記のステップ(b)において、隣接する１次ブロック候補は互いに重なり合って配置されていてもよい。
【００１９】
上記のステップ(d)において、線形変換で近似することができるとは、一の１次ブロック候補の輝度値及び色に関するパラメータを他の１次ブロック候補のそれらと一定量のシフト及び定数倍で近似した場合に、その誤差が所定の閾値以下の場合であるとしてもよい。
【００２０】
上記のステップ(d)は、分類された１次ブロック候補の個数が多い分類から群化していくようにしてもよい。
【００２１】
上記のステップ(d)において、同一のグループに群化された１次ブロックの内のいずれかを代表領域として選び、そのアドレス、輝度値及び色に関するパラメータを保持すると共に、その他の１次ブロックを代表領域を基準とした回転角及び輝度値及び色の変換係数でパラメータ化するようにしてもよい。
【００２２】
上記のステップ(f)における２次ブロック候補の分類は、ブロック候補を構成するそれぞれの１次ブロックの代表領域と変換係数とに基づいて、２次ブロック候補を所定のパターンに分類するようにすることも可能である。
【００２３】
上記のステップ(g)において、一の２次ブロック候補を構成するそれぞれの１次ブロックにおける変換係数が、他の２次ブロック候補における変換係数に対して、一定量のシフト及び定数倍で近似したとき、その誤差が所定の閾値以下である場合に線形変換で近似できるとしてもよい。
【００２４】
また、別の発明は、ディジタル画像を符号化する方法において、(a) ディジタル画像を複数の画素領域に分割するステップと、(b) それぞれの画素領域を所定のパターンに分類し、分類されたパターンに関するパラメータ及び画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求めるステップと、(c) 複数の画素領域を併合して１次ブロック候補を生成するステップと、(d) １次ブロック候補を構成するそれぞれの画素領域の前記分類されたパターンに関するパラメータに応じて、１次ブロック候補を分類するステップと、(e) 同一の分類に属する１次ブロック候補のうち、１次ブロック候補を構成する画素領域の輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数をパラメータで表現するステップとを有する方法を提供する。
【００２５】
ここで、上記パターンは、画素領域を構成する複数の画素の変化の有無に応じて定められているようにすることが好ましい。
【００２６】
また、上記ステップ(d)は、１次ブロック候補を構成するそれぞれの画素領域に関する前記パターンとパターンに対する回転角とに基づいて、１次ブロック候補を分類するようにしてもよい。
【００２７】
上記ステップ(c)において、隣接する１次ブロック候補は互いに重なり合って配置されているようにしてもよい。
【００２８】
上記ステップ(e)において、線形変換での近似を、一の１次ブロック候補の輝度値及び色に関するパラメータを他の１次ブロック候補のそれらと一定量のシフト及び定数倍で近似した場合に、その誤差が所定の閾値以下の場合であることとしてもよい。
【００２９】
上記ステップ(e)は、分類された１次ブロック候補の個数が多い分類から群化していくようにしてもよい。
【００３０】
また、別の発明は、ディジタル画像を符号化するシステムにおいて、ディジタル画像を入力する画像入力手段と、画像を複数の画素領域に分割し、それぞれ記画素領域について、画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求める手段と、複数の画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、同一の分類に属する１次ブロック候補のうち、１次ブロック候補を構成する画素領域の輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と、複数の１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成し、２次ブロック候補を構成するそれぞれの１次ブロックのパターンに応じて、２次ブロック候補を分類する手段と、同一の分類に属する２次ブロック候補のうち、２次ブロック候補を構成する１次ブロックの変換係数が線形変換で近似できる２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段と、ブロックの群化ができなくなるまで、ブロックの次元を順次繰り上げて、ステップ(e)乃至(g)を再帰的に実行する制御手段と、混在する多次元のブロックのパラメータを符号化する手段とを有するシステムを提供する。
【００３１】
さらに、別の発明は、ディジタル画像を符号化するシステムにおいて、ディジタル画像を入力する画像入力手段と、画像を複数の画素領域に分割し、それぞれの画素領域について、画素領域の輝度値と色に関するパラメータを求める手段と、複数の画素領域を併合して１次ブロック候補を生成し、ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する手段と、同一の分類に属する１次ブロック候補のうち、１次ブロック候補を構成する画素領域の輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数をパラメータで表現する手段とを有するシステムを提供する。
【００３２】
【実施例】
図１は、本発明の実施例を示すフローチャートである。このフローチャートは、１次ブロックの群化(clustering)と２次ブロック以降の群化で構成される。以下、このフローチャートに沿って流れを説明する。
【００３３】
画素領域への分割・パラメータ抽出（ステップ１０１）
ある所定の大きさ画素領域を定義し、画像を複数の画素領域に分割する。この画素領域の大きさは、任意に決めることができる。本実施例において、１画素領域は互いに隣接している２×２の画素から構成されるものと定義する（図２の２１参照）。
【００３４】
このように定義された画素領域は、次のようなパラメータを有する。以下それぞれについて説明する。
【００３５】
（画素領域のパラメータ）
パ  タ  ー  ン      ：PAT
回  転  角          ：θ
白領域の平均輝度値  ：Ｙ
白領域の平均色差    ：Ｃb、Ｃr
黒領域の輝度の差分値：ｙ
黒領域の色差の差分値：ｃb及びｃr
【００３６】
［パターン(PAT)］
これは、画素領域を予め決められた画素領域パターンのうちのどれに分類されるかを示すパラメータである。まず、それぞれの画素領域は、平坦、エッジを含むコーナーを有する領域として分類することができる。例えば、緩やかに輝度値が変化している領域の画素領域は、平坦領域として近似することができる。また、輝度値が急激に変化している領域は、エッジ領域のルーフエッジと同一とみなせる。さらに、斜めのエッジ領域を一部に含む領域は、コーナーの一部を含む領域と同一とみなせる。そこで、２×２画素からなる画素領域を、図２に示されているような４つのパターンＡ〜Ｄのいずれかに分類する。ここで、この図に示されてたパターンにおける白と黒は、変化の有無を示している。
【００３７】
すなわち、パターンＡは、４つの画素が変化していないパターンであり、パターンＢは、縦又は横方向の２つの画素が変化しているパターンである。また、パターンＣは、いずれか１つの画素のみが変化しているパターンであり、パターンＤは、対向する２つの画素が変化しているパターンである。なお、パターンＤは、通常の画像においては、このようなパターンが生じることはないが、稀にノイズの影響により生じる可能性がある点を考慮して設けられている。従って、画素領域は、このようなパターンのいずれかに分類される結果、パターンに関するパラメータ（PAT＝Ａ，Ｂ，ＣまたはＤ）を有する。
【００３８】
［回転角（θ）］
これは、分類されたパターンに基づいて、画素領域がどの程度回転しているかを示すパラメータである。例えば、画素領域において右上の１画素のみが変化している場合には、パターンＣを９０度回転させることにより対応付けることができる。このように、パターンを９０度ごとに回転させることを認め、その回転角に関するパラメータを定義すれば、すべての画素領域は、分類パターン（PAT）及び回転角（θ）という２つのパラメータで表現することができる。９０度ごとに４方向に回転させても変化がないパターンもあるので、画素領域は、実際には、以下の８つに分類することができる。
【００３９】
分  類  １：  PAT＝Ａ  θ＝Ｘ（回転させても不変）
分  類  ２：  PAT＝Ｂ  θ＝０
分  類  ３：  PAT＝Ｂ  θ＝90
分  類  ４：  PAT＝Ｃ  θ＝０
分  類  ５：  PAT＝Ｃ  θ＝90
分  類  ６：  PAT＝Ｃ  θ＝180
分  類  ７：  PAT＝Ｃ  θ＝270
分  類  ８：  PAT＝Ｄ  θ＝Ｘ（回転させても不変）
（但し、θの単位は、Degree）
【００４０】
［輝度値／色（Ｙ、Ｃb、Ｃr、ｙ、ｃb、ｃr）］
それぞれの画素が輝度信号及び２つの色差信号で表されている場合、画素領域における輝度及び色に関する情報は、パターン中の白領域における輝度の平均値（Ｙ）及び色の平均値（Ｃb、Ｃr）、黒領域における輝度の平均値と白領域のそれとの差分値（ｙ）、黒領域における色差の平均値と白領域のそれとの差分値（ｃb、ｃr）で表現される。
【００４１】
１次ブロック候補の生成（ステップ１０２）
互いに隣接する画素領域を併合して、１次ブロック候補を生成する。ここでは、２×２の画素領域を併合して１次ブロック候補を生成する。図３は、画素領域ＰＲを併合して作成された１次候補ブロックＲＢを示す図である。この図において、画素領域ＰＲ1、ＰＲ4、ＰＲ5及びＰＲ2で一つの１次ブロック候補ＲＢ1を形成している。他の１次ブロック候補についても同様である。ここで、隣接する１次ブロック候補が互いに重なり合って配置されているのは、高能率な圧縮を可能にするためである。但し、本発明においては、１次候補ブロックが重なり合わないように配置することも可能である。
【００４２】
１次ブロックの群化（ステップ１０３）
ステップ１０２により生成された１次ブロック候補を群化する。この群化は、比較の対象となる１次ブロック候補が、以下の２つの条件を満たす関係にあることが必要である。
【００４３】
条  件  １：
画素領域のパターン及び回転角に関するパラメータが等価であること
条  件  ２：
輝度値及び色に関するパラメータに関して、線形変換の近似が可能であること
【００４４】
（条件１について）
同じパターン（PAT）及び同じ回転角（θ）を有する画素領域が、それぞれの１次ブロック候補中で同様に配置されていることが必要である。これは、１次ブロック候補自身を回転させることにより、同じになる場合であってもよい。図４は、２つの１次ブロック候補が等価である具体例を示す図である。図４（ａ）は、１次ブロック候補ＲＢn及びＲＢmが、ブロック上の位置も含めて、パターン及び回転角が一致している場合である。また、図４（ｂ）は、１次ブロック候補ＲＢm自身をθ(1)＝２７０度反時計周りに回転することにより等価になる場合である。後者の例においては、ブロック候補自身を回転した場合には、画素領域の回転角（θ）の値も下記のように変わることに注意する必要がある。なお、ブロック候補自身を回転させた場合には、ブロック候補の回転角（θ(1)）を記憶する。
【００４５】
【数１】
［(C-3),(C-1),(C-3),(A-x)］=［(C-0),(C-2),(A-x),(C-2)］(θ=3）
但し、［(左上PAT-θ),(左下),(右下),(右上)］
θは、0=0度、1=90度、2=180度、3=270度
【００４６】
（条件２について）
線形変換で近似が可能であるとは、ある１次ブロック候補の要素である輝度値及び色を他の１次ブロック候補のそれらと一定量のシフト（ｂ）及び定数倍（ａ）で近似した場合に、その誤差が所定の閾値以下であることをいう。すなわち、以下のような関係にある場合をいう。
【００４７】
【数２】
Ｘ≒ａＸ'＋ｂ  （ａ，ｂはスカラー値）
【００４８】
但し、Ｘは、ある１次ブロック候補を構成する４つの画素領域それぞれの輝度値及び色を要素とするベクトルである。また、Ｘ'は、他の１次ブロック候補を構成する４つの画素領域それぞれの輝度値及び色を要素とするベクトルである。
【００４９】
以上の２つの条件を満たすような１次ブロック候補のグループについて、いずれか１つをブロックの代表領域とし、残りのブロックを従属領域とする。代表領域中の画素領域の要素は記憶しておくが、従属領域のそれは削除する。そして、(i) 代表領域のアドレス(ADD)、(ii) 代表領域を基準とした回転角(θ)及び(iii) 輝度値及び色の変換係数を記憶する。
【００５０】
ステップ１０３における１次ブロックの群化を、図５及び図６をもとにさらに説明する。図５は、このステップにおいて用いられる頻度表を示す図である。また、図６は、このステップを詳述したフローチャートである。このような頻度表を用いる理由は、頻度の高いものから群化する方がより高い圧縮が可能となるからである。
【００５１】
１次ブロック候補を画素領域のパターン及び回転角に基づいて分類する（ステップ６０１）。
図５に示した頻度表は、まず、１次ブロック候補中の画素領域のパターン（PAT）に基づいて６４に大別され、次にそれぞれの回転角（θ）に基づいて細分類されている。この分類に従って、すべての１次ブロック領域を分類していく。６４のパターンにより、１次ブロック候補が分類できる理由は、１次ブロック候補自身を回転させることにより、同一分類とできる点を考慮したためである。なお、１次ブロック候補自身を回転している場合には、その回転角（θ1）をも記述しておく。
【００５２】
１次ブロック候補の個数が多い分類順に頻度番号Ｎをつける（ステップ６０２）。
この例では、個数が多いもの順に頻度番号を１から６４まで付与する。そして、頻度番号１番から順々に以下のステップが実行される。このように、頻度の高い順に群化するのは、より効率的な圧縮を図るためである。
【００５３】
同一細分類内で輝度値及び色に関して線形変換で近似可能な１次候補ブロックを群化対象とする（ステップ６０３）
ここで、上述の条件２が判断され、同一分類内で条件２を満たすもののみが、群化の対象となる。群化の対象となるものについては、変換係数（ａ及びｂ）を保存する。なお、この条件を満たさないブロック候補は、画素領域ごとに分割される。
【００５４】
既に群化されている１次ブロック候補は、群化対象から除く（ステップ６０４）。
なお、Ｎ＝１では、まだ群化されていないので、そのような１次ブロック候補は存在しない。
【００５５】
代表領域の決定（ステップ６０５）
ステップ６０４で群化対象となったブロック候補の内、いずれか１つを代表領域とし、残りのものは従属領域とする。ここで、代表領域とは、線形変換で表したときに、それぞれのブロックとの距離が最も近くなるブロックをいう。具体的には、ある候補ブロックの要素である輝度値及び色を、他の候補ブロックからの線形変換で近似すると、近似可能な候補との誤差の自乗の総和が最も小さくなるようなブロックを代表領域として決定する。代表領域となった１次ブロックについては、そのブロックを構成する４つの画素領域の輝度値及び色に関する要素（Ｙ、Ｃb、Ｃr、ｙ、ｃb1、ｃr）がそれぞれ保持される。
【００５６】
従属領域の決定（ステップ６０６）
従属領域自身が有する輝度値及び色に関する要素は削除される。従属領域は、代表領域のアドレス（ADD）、代表領域を基準にした回転角（θ1）及び輝度値及び色の変換係数（ａ及びｂ）を記憶する。
【００５７】
１次ブロックの決定（ステップ６０７）
１次ブロック候補を生成する際には、ブロック同士の重なりを許したが、１次ブロックを決定する際には、ブロックの重なりがないようにする。このステップは、ステップ６０４とステップ６０５との間で実行することも可能である。なお、本発明の趣旨からして、ブロック候補が重ならないようにしてもよく、この場合には、このステップは存在しないようにしても良い。
【００５８】
ステップ６０３からステップ６０７を頻度番号順に実行する（ステップ６０８）
頻度番号がラストナンバーとなった場合、または、ブロック候補の個数が１以下になったらステップ１０３の１次ブロックの群化を終了する。
【００５９】
ｎ次ブロック候補の生成（ステップ１０４）
ｎ次以降（ｎ≧２）のブロックの群化は、ステップ１０４及びステップ１０５により再帰的に実行される。具体的な手順については、２次ブロックの群化と同様であるため、以下の２次ブロック群化を例に述べる。まず、互いに隣接する１次ブロックを併合して、２次ブロック候補を生成する。ここでは、ステップ１０２と同様に、２×２の１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成する。但し、２×２で隣接する１次ブロックがない場合には、２次ブロック候補は生成しない点に注意が必要である。また、１次領域ブロック候補を生成したときと同様に、２次ブロック候補でもお互いの重なりを認める。
【００６０】
図７は、２次ブロック候補を示す図である。ブロック内部の１次ブロックは、それぞれ代表領域のアドレスADD、回転角θ及び変換係数Φ（ａ，ｂ）を有している。
【００６１】
ｎ次ブロックの群化（ステップ１０５）
ステップ１０４により生成された２次ブロック候補を群化する。一般に、ｎ次ブロックの群化は、比較の対象となるｎ次ブロック候補が、以下の２つの条件を満たす関係にあることが必要である。
【００６２】
条  件  １：
ｎ次ブロックにおける（ｎ−１）次の代表領域のアドレスの並び（ＡＤＤ）及び回転角（θｎ−１）に関するパラメータが等価であること
条  件  ２：
（ｎ−１）次ブロックの群化で求められた変換係数Φ（＝ａ，ｂ）に関して、線形変換の近似が可能であること
【００６３】
（条件１について）
この条件１は、１次ブロックの群化における条件１の「画素領域のパターン」を「代表領域のアドレス（ＡＤＤ）」に置き換えた点を除き、ほぼ同様の条件である。そして、ｎ次ブロック候補自身を４方向に回転させても良い点も同様である。
【００６４】
（条件２について）
線形変換で近似が可能であるとは、以下のような場合をいう。
【００６５】
【数３】
Φ(2)・Φ(1)→Φ(1)'
(a2,b2)・((a,b),(a,b),(a,b),(a,b))(1)→((a,b),(a,b),(a,b),(a,b))(1)'
（但し、Φ(2)は、２次ブロックの群化における変換係数ベクトル、Φ(1)は、１次ブロックの群化で既に求められた変換係数ベクトル）
【００６６】
すなわち、ある２次ブロック候補内部のすべての１次ブロックにおける変換係数が、他の２次ブロック候補における変換係数に対して、一定量のシフト（ｂ）及び定数倍（ａ）で近似した場合に、その誤差が所定の閾値以下であることをいう。
【００６７】
ステップ１０５は、ステップ１０３の場合に用いる頻度表と類似したものを用い、ステップ１０３と類似した手順で行われる。本ステップで用いられる頻度表は、図５に頻度表のうち、「ブロック候補のパターン」を「代表領域のアドレス」にかえたものが用いられる。また、図６のフローチャートに変えて図８のフローチャートに沿って実行される。基本的な手順は、用いるパラメータが相違する点を除けば、ステップ１０３とほぼ同様である。
【００６８】
ここで重要なことは、２次ブロックの群化においては、画素領域の輝度値や色というパラメータを用いるのではなく、１次の代表領域のアドレス(ADD(1))と代表領域を対する回転角（θ(1)）に基づいて行われている点である。そして、これらに基づいて群化することにより、新たなパラメータ、すなわち、２次の代表領域のアドレス(ADD(2))と２次の代表領域を対する回転角（θ(2)）及び２次の変換係数Φ(2)を得る。
【００６９】
再帰的にステップ１０４及び１０５を実行する
２次ブロックの群化のための一連のステップを、ｎ次元まで繰り返して、ｎ次の代表領域のアドレス（ＡＤＤ（ｎ））とｎ次の代表領域に対する回転角（θ（ｎ））及びｎ次の変換係数Φ（ｎ）を得る。この群化は、（ｎ＋１）次のブロックの群化ができなくなるまで実行される。
【００７０】
図９は、（ｉ＋１）次ブロックの群化を示す状態図である。この図では、（ｉ＋１）次ブロックの群化を行っている。（ｉ＋１）次ブロックの要素であるｉ次ブロックは、ＲＢs(i)、ＲＢt(i)、ＲＢu(i)、ＲＢv(i)を代表領域とし、回転角が異なっている。しかし（ｉ＋１）次ブロックを回転すると、その要素のｉ次ブロックの並びが同じになるだけではなく、回転に伴い回転角のパラメータも変換され等しくなる。線形変換係数Φ(i+1)が存在する場合、ＲＢk(i+1)が（ｉ＋１）次ブロックの代表領域とすると、ＲＢm(i+1)は、ＲＢk(i+1)のアドレス、回転角（θ＝９０）、輝度値及び色の変換係数Φ(i+1)で表現される。その結果、ｎ次では、２n×２nの画素領域が集まった正方領域、すなわち２n+1×２n+1の画
素の併合が行われる。
【００７１】
図１０は、画像の符号化領域の構造を示す図である。本実施例において、符号化された画像は、図に示すように、画素領域と１次からｎ次のブロックとの混在によって表現される。ｎ次ブロックにおいて、代表領域以外の領域、すなわち従属領域では、大きなブロックで代表領域を指し示す。一方、代表領域では、分割された下位の領域のブロックが各々の代表領域を指し示す。
【００７２】
このようにして、求められた複数の次元から混在した高次ブロックと画素領域からなる画像を符号化する。
【００７３】
図１１は、本実施例におけるディジタル画像を符号化するシステムを示すブロック図である。まず、ディジタル画像に関するデータは画像入力手段１１に入力される。そして、この画像は、パラメータ化手段１２により、複数の画素領域に分割されるとともに、それぞれの画素領域について、画素領域の輝度値と色に関するパラメータが求められる。そして生成・分類手段１３により、複数の画素領域を併合して１次ブロック候補が生成されるとともに、１次ブロック候補を複数の所定のパターンのいずれかに分類する。次に、線形近似変換部１４により、同一の分類に属する１次ブロック候補のうち、１次ブロック候補を構成する画素領域の輝度値及び色に関するパラメータが線形変換で近似することができる１次ブロック候補を１次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数がパラメータで表現される。
【００７４】
高次ブロック生成・分類部１５により、複数の１次ブロックを併合して２次ブロック候補を生成し、２次ブロック候補を構成するそれぞれの１次ブロックのパターンに応じて、２次ブロック候補が分類される。そして、線形近似変換部１６により、同一の分類に属する２次ブロック候補のうち、２次ブロック候補を構成する１次ブロックの変換係数が線形変換で近似できる前記２次ブロック候補を２次ブロックとして群化し、線形変換の変換係数がパラメータで表現される。
【００７５】
図示していない制御手段により、ブロックの群化ができなくなるまで、ブロックの次元を順次繰り上げて、群化が再帰的に実行される。そして、符号化部１７により、混在する多次元のブロックのパラメータが符号化される出力される。
【００７６】
上述のシステムは、本実施例の符号化方法を達成するためのシステムである。従って、上述の符号化方法の説明は、本システムの動作等の詳細な動作、機能の説明として適合する。
【００７７】
実施例では、情報量の多い輝度値及び色の情報は、画像全体としてはわずかしか存在しない画素領域のみにしか保存されておらず、１次以上のブロックでは、これらのデータは直接保存されていない。実際には、１次以上のブロックでは、代表領域を示すアドレス、回転角及び線形変換係数のみが保存されている。従って、高い効率でデータの圧縮が可能となる。
【００７８】
なお、上述の実施例は、符号化方法について説明したが、復号化方法についても同様の手順で行うことができる。すなわち、真の画像データ（輝度値及び色差信号）を有しているのは、画素領域のみであるから、群化されなかった画素領域のデータを含めて画像データに復号する。このとき、１次ブロックの代表領域の画像データも復号する。次に、１次ブロックの従属領域を画像データとして復号する。このとき、２次ブロックの代表領域もまた復号されることになる。次に、２次ブロックの従属領域を復号する。これをｎ次まで繰り返し実行することにより、画像全体が復元できる。
【００７９】
【効果】
このように本発明では、単純な変換で効率的な画像の圧縮が可能となる。また、実施例では、画素領域を変化の有無に基づいて、所定のパターンに分類している。従って、視覚特性に敏感なエッジの情報を鈍らせることなく効率的に保存することができる。さらに、実施例における領域ブロックは、類似の程度によって大きさが異なっている。従って、隣接ブロックとの差が、境界部分で人間の視覚特性により強調されるというブロック歪みが目立ちにくい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例を示すフローチャートである。
【図２】画素領域を分類するパターンを示した図である。
【図３】画素領域ＰＲを併合して作成された１次候補ブロックＲＢを示す図である。
【図４】２つの１次ブロック候補が等価である具体例を示す図である。
【図５】頻度表を表す図である。
【図６】ステップ１０３を詳述したフローチャートである。
【図７】２次ブロック候補を示す図である。
【図８】ステップ１０５を詳述したフローチャートである。
【図９】（ｎ＋１）次ブロックの群化を示す状態図である。
【図１０】画像の符号化領域の構造を示す図である。
【図１１】本実施例における符号化システムを示すブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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