(57)【要約】【課題】画像データの符号化を行うにあたり、より効率的に目標符号量を達成できるようにすること。【解決手段】本発明は、画像データを入力する入力手段１と、入力手段１で入力した画像データを所定の符号化パラメータによって符号化する非可逆符号化手段２と、非可逆符号化手段２で画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定する判定手段３と、判定手段３によって判定した符号量と予め設定された目標符号量とに基づき目標符号化パラメータを推定する推定手段４とを備える画像符号化装置であり、推定手段４が、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差を補正値として目標符号化パラメータを推定するものである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段で入力した画像データを所定の符号化パラメータによって符号化する符号化手段と、
前記符号化手段で前記画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定する判定手段と、
前記判定手段によって判定した符号量と予め設定された目標符号量とに基づきその目標符号量以下となるような目標符号化パラメータを推定する推定手段とを備える画像符号化装置において、
前記推定手段は、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から補正値を算出して前記目標符号化パラメータを推定する
ことを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
前記推定手段は、第１の符号化パラメータによる第１の符号量と第２の符号化パラメータによる第２の符号量とから一次関数近似により第３の符号化パラメータを演算するとともに、前記第２の符号化パラメータで符号化した際の符号量と前記目標符号量との差から目標符号量以下とするための補正値を算出し、前記第３の符号化パラメータに前記補正値を加算して前記目標符号化パラメータを推定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像符号化装置。
【請求項３】
前記符号化手段は、前記画像データを非可逆符号化する
ことを特徴とする請求項１記載の画像符号化装置。
【請求項４】
画像データを所定の符号化パラメータによって符号化する工程と、
前記画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定する工程と、
判定して得た前記符号量と予め設定された目標符号量とに基づき目標符号化パラメータを推定する工程とを有する画像符号化方法において、
前記目標符号化パラメータを推定するにあたり、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から算出した補正値を用いる
ことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項５】
前記目標符号化パラメータを推定するにあたり、第１の符号化パラメータによる第１の符号量と第２の符号化パラメータによる第２の符号量とから一次関数近似により第３の符号化パラメータを演算するとともに、前記第２の符号化パラメータで符号化した際の符号量と前記目標符号量との差から目標符号量以下とするための補正値を算出し、前記第３の符号化パラメータに前記補正値を加算する演算処理を施す
ことを特徴とする請求項４記載の画像符号化方法。
【請求項６】
前記画像データを非可逆符号化する
ことを特徴とする請求項４記載の画像符号化方法。
【請求項７】
画像データを所定の符号化パラメータによって符号化するステップと、
前記画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定するステップと、
判定して得た前記符号量と予め設定された目標符号量とに基づき目標符号化パラメータを推定するステップとを有する画像符号化プログラムにおいて、
前記目標符号化パラメータを推定するにあたり、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から算出した補正値を用いる
ことを特徴とする画像符号化プログラム。
【請求項８】
前記目標符号化パラメータを推定するにあたり、第１の符号化パラメータによる第１の符号量と第２の符号化パラメータによる第２の符号量とから一次関数近似により第３の符号化パラメータを演算するとともに、前記第２の符号化パラメータで符号化した際の符号量と前記目標符号量との差補正値を加算する演算処理を施す
ことを特徴とする請求項７記載の画像符号化プログラム。
【請求項９】
前記画像データを非可逆符号化する
ことを特徴とする請求項７記載の画像符号化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを所定の符号化パラメータを用いて符号化する画像符号化装置および画像符号化方法ならびに画像符号化プログラムに関し、特に目標符号量以下となるような符号化パラメータを効率よく求めるものに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像データを目標符号量以下となるように符号量を制御する方法として、符号化結果の符号量から漸近的に目標の符号化パラメータを推定するNewton-Raphson法(以下、Newton法)が知られている。Newton法では目標符号量に到達するまで符号化処理、符号量判定処理、および目標符号化パラメータの推定処理を反復することで目標符号量以下となる符号化パラメータを求めるようにしている。
【０００３】
すなわち、画像データを符号化するにあたり、符号化パラメータと符号量（圧縮率）との間には符号化方式や各画像データの特性に応じた関係がある。そこで、ある画像データを符号化する際に目標とする符号量に達する符号化パラメータをNewton法によって推定し、その推定した符号化パラメータによって画像データを符号化するようにしている。
【０００４】
ここで、図２に基づきNewton法による目標符号化パラメータの推定手法を簡単に説明する。図２では、ある関数ｆ（ｘ）におけるｆ（ｘ）＝０となるｘをNewton法によって数値的（近似的）に解く場合を例とする。先ず、ｘの初期値としてｘ０を選び、ｆ（ｘ０）での接線を引いてｘ軸と交わる点（ｘ１）を求める。ｘ＝ｘ０における接線の方程式は＜数１＞のようになる。ｘ１は接線とｘ軸の交点であるのでｙ＝０のときｘ＝ｘ１となる。
【０００５】
＜数１＞
ｙ＝ｆ’（ｘ０）（ｘ−ｘ０）＋ｆ（ｘ０）
【０００６】
次いで、このｘ１でのｆ（ｘ１）を求め、このｆ（ｘ１）での接線を引いてｘ軸と交わる点（ｘ２）を求める。この処理を繰り返していき、｜ｆ（ｘｎ）｜が所定の範囲εに収まるｘｎを解（近似値）として求める。
【０００７】
接線を引くためには各点における微分係数を求める必要があるが、ｆ（ｘ）が微分できない場合、あるいは、ｆ（ｘ）が未知の場合は、接線の代わりに２点を結ぶ直線で近似する。この場合は、先ず、ｘの初期値としてｘ０とｘ１を選び、ｆ（ｘ０）とｆ（ｘ１）を結ぶ直線を引いてｘ軸と交わる点（ｘ２）を求める。この直線の方程式は＜数２＞のようになる。ｘ２は直線とｘ軸の交点であるのでｙ＝０のときｘ＝ｘ２となる。
【０００８】
＜数２＞
ｙ＝｛（ｆ（ｘ１）−ｆ（ｘ０））／（ｘ１−ｘ０）｝（ｘ−ｘ０）＋ｆ（ｘ０）
【０００９】
次いで、このｘ１でのｆ（ｘ１）とｘ２でのｆ（ｘ２）を結ぶ直線を引いてｘ軸と交わる点（ｘ３）を求める。この処理を繰り返していき、｜ｆ（ｘｎ）｜が所定の範囲εに収まるｘｎを解（近似値）として求める。
【００１０】
上記のようにNewton法によって解を求める場合、初期値から接線を引いてｘ軸との交点を次の値として次の接線を求め、さらにｘ軸との交点を求める…といった演算を反復する必要があり、演算処理の負荷や処理時間の増大を招くことになるが、初期値が解となる値と近い場合には反復回数を少なくすることができる。
【００１１】
例えば、特許文献１では、入力値に対応する演算結果を求めるためのテーブルを設け、テーブルの２つの参照値を一次補間した近似値に対してNewton法による推定処理を適用することにより演算精度を向上するようにしている。
【００１２】
【特許文献１】特開平１０−２８３１６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、画像データを符号化する場合は、符号化方式や各画像データの特性に応じて符号化パラメータと符号量（圧縮率）との関係が異なるため、目標符号化パラメータに十分近い所定の初期値を選択することは困難である。特に非可逆符号化方式を用いる場合は、符号化パラメータは画質に影響するため、なるべく画質に影響しないような初期値をとることが望ましいが、このような初期値は目標符号化パラメータと大きく異なる場合もある。上記特許文献１による目標符号化パラメータの推定では、参照する２つのテーブル値が大きく離れていると一次補間で十分に近似ができないため、符号化パラメータが収束するまで推定処理を反復する必要があり、効率的に目標符号量を達成できないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、このような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、画像データを入力する入力手段と、入力手段で入力した画像データを所定の符号化パラメータによって符号化する符号化手段と、符号化手段で画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定する判定手段と、判定手段によって判定した符号量と予め設定された目標符号量とに基づき目標符号化パラメータを推定する推定手段とを備える画像符号化装置であり、推定手段が、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から補正値を算出して目標符号化パラメータを推定するものである。
【００１５】
また、本発明は、画像データを所定の符号化パラメータによって符号化する工程と、画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定する工程と、判定して得た符号量と予め設定された目標符号量とに基づき目標符号化パラメータを推定する工程とを有する画像符号化方法であり、目標符号化パラメータを推定するにあたり、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から算出した補正値を用いている。
【００１６】
また、本発明は、画像データを所定の符号化パラメータによって符号化するステップと、画像データを符号化して得た符号データの符号量を判定するステップと、判定して得た符号量と予め設定された目標符号量とに基づき目標符号化パラメータを推定するステップとを有する画像符号化プログラムにおいて、目標符号化パラメータを推定するにあたり、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から算出した補正値を用いている。
【００１７】
このような本発明では、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差が所定の符号化パラメータと目標符号化パラメータとの差に相関関係があることを利用し、この所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差から補正値を算出して目標符号化パラメータを推定しているため、簡単な計算で目標符号化パラメータを推定できるようになる。
【発明の効果】
【００１８】
したがって、本発明によれば、画像データの符号化を行うにあたり、符号化処理、符号量判定処理、および目標符号量以下となる目標符号化パラメータの推定処理の反復を最小限にすることができ、より効率的に目標符号量を達成できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図１は、本実施形態に係る画像符号化装置を説明するブロック図である。すなわち、この画像符号化装置は、画像データを符号化（例えば、非可逆符号化）するにあたり、目標とする符号量となる符号化パラメータを推定し、その符号化パラメータによって目標符号量の符号データを得るものである。このため、本実施形態の画像符号化装置は、入力手段１、非可逆符号化手段２、判定手段３、推定手段４および出力手段５を備えている。
【００２０】
入力手段１は、画像データを入力して非可逆符号化手段２に出力する。非可逆符号化手段２は、所定の符号化パラメータで画像データを符号化する部分である。本実施形態の非可逆符号化手段２は、画像の解像度情報（[dpi]）を符号化パラメータとして用いる。符号化して得た符号データの符号量は画像データや符号化パラメータによって変化する。判定手段３は、符号データの符号量と目標符号量との差分を判定して推定手段４に出力する。推定手段４は、所定の符号化パラメータで符号化した際の符号量と目標符号量との差を補正値として目標符号化パラメータを推定する処理を行う。出力手段５は、目標符号量以下の符号データを出力する部分である。
【００２１】
このような構成から成る画像符号化装置において、本実施形態では推定手段４による目標符号化パラメータの推定手法に特徴がある。すなわち、推定手段４は、非可逆符号化手段２の符号化パラメータと符号量との関係に基づいて、所定の２つの符号化パラメータ（第１の符号化パラメータおよび第２の符号化パラメータ）で符号化した符号データの符号量からNewton法による推定値（第３の符号化パラメータ）を算出し、所定の符号化パラメータ（第２の符号化パラメータ）で符号化した符号データの符号量と目標符号量との差分から補正値を算出し、Newton法による推定値（第３の符号化パラメータ）に補正値を加えた値を目標の符号化パラメータ（目標符号化パラメータ）としている。これにより、目標符号化パラメータの推定処理における反復を最小限にすることができ、効率的に目標符号量を得ることが可能となる。
【００２２】
つまり、推定手段４は目標符号化パラメータを推定するにあたり、Newton法における反復演算を大幅に削減し、特定の補正値によって短時間で目標符号化パラメータを推定できるようになっている。
【００２３】
上記で説明したように画像データを符号化する場合は、目標符号化パラメータに十分近い初期値を選択することは困難であり、Newton法によって解を求める場合は反復回数が膨大となり、非常に長い演算時間がかかることになる。
【００２４】
そこで、本実施形態の画像符号化装置における推定手段４では、所定の符号化パラメータ（初期値）で符号化した際の符号量と目標符号量との差が補正値と相関することを利用して目標符号化パラメータを簡単な演算のみで推定している。
【００２５】
図３は、本実施形態の推定手段による目標符号化パラメータの推定手法を説明する図である。なお、符号量は＜数３＞に示す画像データのサイズ（画像サイズ）に依存する。特定の画像サイズに依存しないで目標符号化パラメータの推定をするためには＜数４＞のように画像データのサイズと符号量との比を圧縮率として計算し、目標符号量となる圧縮率を目標圧縮率とする。この場合、目標符号化パラメータは目標圧縮率以上となるような符号化パラメータとなる。図３では、横軸に符号化パラメータｐ、縦軸に画像データの非可逆符号化による圧縮率ＣＲをとり、画像データの非可逆圧縮で目標圧縮率を得るための符号化パラメータを推定する場合を説明する。
【００２６】
＜数３＞
画像データのサイズ＝画像データの幅×画像データの高さ×１画素当りのバイト数
【００２７】
＜数４＞
圧縮率ＣＲ＝画像データのサイズ／符号量
【００２８】
符号化パラメータｐと圧縮率ＣＲとの関係は、符号化パラメータｐが大きくなるほど圧縮率ＣＲが大きくなるが、符号化パラメータｐがある程度大きくなると圧縮率ＣＲが飽和する関係となっている。本実施形態の推定手段はこのような飽和する関係式において目標とする値（目標ＣＲ）を得るための符号化パラメータ（目標符号化パラメータ）を得るため、先ず、２つの符号化パラメータｐ１、ｐ２を初期値として設定し、これらの符号化パラメータｐ１、ｐ２の各々に対応する圧縮率ＣＲ１、ＣＲ２を求める。
【００２９】
次に、Newton法を適用して、これらの圧縮率ＣＲ１、ＣＲ２となる関係（曲線）の座標（ｐ１，ＣＲ１）、（ｐ２，ＣＲ２）を繋ぐ直線と目標ＣＲとの交点（目標交点ｋ）を求める。一方、圧縮率ＣＲ１とＣＲ２のうち目標ＣＲに近いＣＲ２と目標ＣＲとの差ｄを求める。この差ｄに基づく補正値αを求め、先に求めた目標交点ｋに対応する符号化パラメータ（Ｎｔ）に補正値αを加える演算を行って（Ｎｔ＋α）、目標符号化パラメータとする。
【００３０】
このように、本実施形態の推定手段は、２つの符号化パラメータから得た曲線上の座標を繋いで目標ＣＲとの交点（目標交点ｋ）を求め、この目標交点ｋに対応した符号化パラメータＮｔに補正値αを加えるだけの演算で目標符号化パラメータを推定していることから、反復演算を用いることなく短時間で目標符号化パラメータを得ることが可能となる。
【００３１】
ここで、圧縮率ＣＲ２と目標ＣＲとの差ｄと補正値αとの相関について説明する。図４は、この相関を説明する図である。ある画像に対して符号化パラメータと圧縮率とは図４に示すような上に凸であるような曲線関係となっている。このとき、ｐ２としてｐ２１を選択した場合は、目標圧縮率ＣＲとｐ２１のときの圧縮率ＣＲ２１の差分はｄ１であり、座標（ｐ１，ＣＲ１）、（ｐ２１，ＣＲ２１）を繋ぐ直線と目標ＣＲとの交点はｋ１となり、目標圧縮率を得るためにはα１以上の補正値が必要となる。また、ｐ２としてｐ２２を選択した場合は、目標圧縮率ＣＲとｐ２２のときの圧縮率ＣＲ２２の差分はｄ２であり、座標（ｐ１，ＣＲ１）、（ｐ２２，ＣＲ２２）を繋ぐ直線と目標ＣＲとの交点はｋ２となり、目標圧縮率を得るためにはα２以上の補正値が必要となる。このとき、目標圧縮率ＣＲとの差分と目標符号化パラメータを得るための補正値について＜数５＞のような関係がある。すなわち、目標圧縮率ＣＲとの差分ｄが大きい程、目標符号化パラメータを得るための補正値αが大きくなるという相関関係がある。
【００３２】
＜数５＞
ｄ１＞ｄ２  →  α１＞α２
【００３３】
上記の符号化パラメータと圧縮率の関係は、画像データによって異なる。図６は２つの画像について符号化パラメータと圧縮率の関係、および、目標圧縮率ＣＲとの差分ｄに対する補正値αの関係を説明する図である。図６において、目標圧縮率ＣＲとの差分がｄのとき、ｆ１の関係を持つ画像では補正値としてα３、ｆ２の関係を持つ画像では補正値としてα４がそれぞれ必要であるが、α３とα４は異なっている。
【００３４】
そこで、本実施形態の推定手段では、所定の複数の画像データについて予め符号化パラメータと圧縮率を測定したデータを利用して、目標圧縮率ＣＲとの差分ｄに対して必要な補正値の最大値をとるようにしている。
【００３５】
次に、図１に示す画像符号化装置を用いた画像符号化方法を説明する。先ず、入力手段１によって画像データを入力し、非可逆符号化手段２へ渡す。入力手段１は、複写機やファクシミリ装置等の画像入出力機器ではスキャナによって取り込んだ原稿画像から電気信号である画像データを得る部分、デジタルカメラ等の画像入力機器ではＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）センサー等の光電変換部分、コンピュータ等の画像処理機器ではスキャナであったりネットワークを介して画像データを得る部分であったり、内部で生成した画像データを取り込む部分であったりする。
【００３６】
次いで、非可逆符号化手段２は入力手段１から得た画像データを２つの符号化パラメータによって符号化し、それらの符号データを判定手段３へ送る。判定手段３は、２つの符号化パラメータによって符号化して得た各符号データの符号量を判定し、目標符号量との差を演算して推定手段４へ渡す。
【００３７】
推定手段４は、２つの符号化パラメータと各符号データの圧縮率とに基づきその画像データにおける目標交点ｋ（図３参照）を求め、判定手段３から得た差分（補正値）を目標交点ｋに対応する符号化パラメータに加えて目標符号化パラメータを推定し、非可逆符号化手段２へ渡す。そして、非可逆符号化手段２は推定手段４から渡された目標符号化パラメータを用いて画像データを符号化する。そして、符号化して得た符号データを出力手段５から出力する。
【００３８】
図１に示す画像符号化装置の構成は、推定手段４に予め初期値となる２点の符号化パラメータと目標圧縮率と目標圧縮率との差分に応じた補正値が固定値として設定されており、入力手段１によって入力した画像データに対して初期値となる２点の符号化パラメータに応じた圧縮率を算出し、これらの圧縮率および目標圧縮率から上記のような差ｄおよび補正値αを求め、補正値αを上記交点に対応する符号化パラメータの値に加えて目標符号化パラメータを推定している。
【００３９】
また、図５に示す構成は、初期値となる２点の符号化パラメータと目標圧縮率と目標圧縮率との差分に応じた補正値を可変値として設定できる構成となっている。すなわち、設定手段６では目標圧縮率、初期値となる２点の符号化パラメータおよび目標圧縮率との差分に応じた補正値を推定用参照データとして推定手段４に設定し、評価手段７では上記差ｄを算出し、推定手段４では評価手段７で算出した差ｄに基づき補正値αを加算して目標符号化パラメータを演算する。このような構成により、符号化手段や画像データの特質に応じて、目標圧縮率、符号化パラメータの初期値および目標圧縮率との差分に応じた補正値を設定して、最適な符号化を行うことが可能となる。
【００４０】
このような推定手段４による目標符号化パラメータの推定手法によって、反復演算回数を大幅に削減でき、効率の良い符号量制御を行うことが可能となる。この符号量制御はデジタル複写機、プリンター、デジタルカメラ等における画像データ圧縮では必須の機能であり、これによって目標とする符号量への画像データ符号化を迅速に行うことができ、画像処理の高速化を実現できるようになる。
【００４１】
なお、上記説明した目標符号化パラメータの推定や画像データの符号化処理はコンピュータで実行されるプログラム処理によって実現してもよい。すなわち、例えばグラフィックスソフトウェアの一機能として画像データに対する目標符号量（目標圧縮率）での符号化を行うにあたり、上記の符号化処理をプログラム処理によって実行してもよい。また、このプログラムを所定の媒体に記憶して提供したり、ネットワークを介して配信することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本実施形態に係る画像符号化装置を説明するブロック図である。
【図２】Newton法による目標符号化パラメータの推定手法を説明する図である。
【図３】本実施形態の推定手段による目標符号化パラメータの推定手法を説明する図である。
【図４】圧縮率ＣＲ２と目標ＣＲとの差ｄと補正値αとの相関について説明する図である。
【図５】他の構成を説明するブロック図である。
【図６】異なる２つの画像について目標ＣＲとの差ｄに対する補正値αの差異を説明する図である。
【符号の説明】
【００４３】
１…入力手段、２…非可逆符号化手段、３…判定手段、４…推定手段、５…出力手段
【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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