(57)【要約】【課題】低圧縮率から高圧縮率の符号化データの伸長画像から、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを除去する。【解決手段】エッジ量算出手段１１１で各画素についてエッジ量（絶対値）を算出する。閾値ε算出手段１１２で各画素についてエッジ量と圧縮率とから閾値εを算出する。フィルタ処理手段１１３において、注目画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いて注目画素の平滑化フィルタ処理を行うことにより、擬似エッジが抑制された画像データを得る。【選択図】図７
2006135521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記エッジ量の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記分散の最大値の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＹコンポーネントについて前記エッジ量の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、
前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られたエッジ量及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、
前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、
前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出、前記分散の最大値の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、
前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散の最大値及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする請求項１，２又は３記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする請求項１１，１２又は１３記載の画像処理方法。
【請求項１５】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする請求項１５，１６又は１７記載のプログラム。
【請求項１９】
請求項１５，１６，１７又は１８記載のプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な情報記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の分野に係り、特に、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置及び方法に関する。本発明は、画像処理機能を持つ携帯電話などの携帯情報機器、デジタルカメラなどの画像撮像機器、インターネット関連機器、医療用画像や衛星通信用画像などの画像を扱う各種機器、パソコンなどのコンピュータのアプリケーションプログラムもしくはプリンタドライバなどのデバイスドライバに適用し得るものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像入出力技術の進歩により、画像に対する高精細化の要求が高まっている。画像入力機器として、デジタル・カメラを例にあげると、画素数が３００万以上の高性能な電化結合素子の低価格化が進み、普及価格帯の製品においても広く用いられるようになっている。画像出力装置に関してもレーザ・プリンタ、インクジェット・プリンタ等のハード・コピー分野における高精細化・低価格化は目を見張るものがあり、このことはディスプレイ等のソフト・コピー分野においても例外ではない。
【０００３】
以上を背景として、高精細画像を容易に取扱うことのできる圧縮伸長技術に対する要求も、今後ますます高まっていくことは必至と思われる。こうした要求を満たす圧縮方式の一つとして、高精細画像を小さい単位に分割して処理することが可能であり、高圧縮率でも高画質な画像を復号可能なJPEG2000がある。
【０００４】
しかし、JPEG2000の符号化データを伸長した画像において、真のエッジの近傍に微細な擬似エッジ（リンギング）が生じることがある。このようなリンギング状の擬似エッジの除去に効果的な手段としてεフィルタが知られているが、このεフィルタを用いてJPEG2000符号化データの伸長画像における擬似エッジを除去する方法が非特許文献１，２に記載されている。
【０００５】
非特許文献１に記載の方法では、線形量子化のステップサイズと符号破棄によるポスト量子化のステップサイズ基に画像全体の歪量を計算し、この歪量に基づいて計算したεフィルタの閾値εを伸長画像の全画素に適用する。
【０００６】
非特許文献２に記載の方法では、伸長画像の各画素について小ブロック内の画素値の分散を算出し、各画素について小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を代表値として求め、伸長画像の各画素に対し適用されるεフィルタの閾値εとして、その画素についての分散の代表値に定数（０．０１）を乗じた値を用いる。
【０００７】
【非特許文献１】安藤勝俊，外３名，”Motion  JPEG2000におけるポストフィルタによる画質改善の検討”，2002年画像符号化シンポジウム(PCSJ2002)，2002年11月，pp.59-60
【非特許文献２】佐々木陽助，外４名，”εフィルタによるJPEG2000復号画像の画質改善”，日本画像学会誌第４１巻第１号（2002），pp.46-51
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１記載の方法では、画像全体の歪量に応じて閾値εを算出するため、歪量と無関係な値を閾値εとして用いる場合に比べ、より確実に真のエッジを残した擬似エッジ抑制を行うことができる。しかし、閾値εは画像全体の歪量に適応化されるのであって、その値は局所的には必ずしも最適な値である保証はない。したがって、局所的に、真のエッジまでも平滑化されたり擬似エッジの抑制が不十分になるおそれがある。
【０００９】
非特許文献２記載の方法によれば、各画素に適用される閾値εに画像の輪郭情報が反映されるため、画像全体に一定の閾値εを適用する方法に比べ、真のエッジをより確実に保存した擬似エッジ抑制を期待できるであろう。しかし、同文献にも記載されているように、符号化データの圧縮率がある範囲内では良好な結果を得られるが、それ以外の圧縮率では効果を期待できない。
【００１０】
以上に鑑み、本発明は、JPEG2000の符号化データなどの伸長画像におけるリンギング状の擬似エッジの抑制をより確実に達成するための新規な画像処理装置及び画像処理方法を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
請求項１記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１２】
請求項２記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１３】
請求項３記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１４】
請求項４記載の発明は、請求項１記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記エッジ量の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする画像処理装置である。
【００１５】
請求項５記載の発明は、請求項２記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする画像処理装置である。
【００１６】
請求項６記載の発明は、請求項３記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＲ，Ｇ，Ｂコンポーネントからなり、前記画像データのＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントについて、前記分散の算出、前記分散の最大値の算出、前記閾値εの算出、及び、前記平滑化フィルタ処理がそれぞれ独立に行われることを特徴とする画像処理装置である。
【００１７】
請求項７記載の発明は、請求項１記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、前記画像データのＹコンポーネントについて前記エッジ量の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られたエッジ量及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする画像処理装置である。
【００１８】
請求項８記載の発明は、請求項２記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする画像処理装置である。
【００１９】
請求項９記載の発明は、請求項３記載の発明に係る画像処理装置であって、前記画像データはＹ，Ｃｒ，Ｃｂコンポーネントからなり、前記画像データのＹコンポーネントについて前記分散の算出、前記分散の最大値の算出及び前記閾値εの算出がそれぞれ行われ、前記画像データのＹ，Ｃｒ，Ｃｂ各コンポーネントに対して、Ｙコンポーネントについて得られた分散の最大値及び閾値εを用いて前記平滑化フィルタ処理が行われることを特徴とする画像処理装置である。
【００２０】
請求項１０記載の発明は、請求項１，２又は３記載の発明に係る画像処理中であって、前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする画像処理装置である。
【００２１】
請求１１項記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００２２】
請求項１２記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００２３】
請求項１３記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データに対し、真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理方法であって、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出工程と、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出工程と、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出工程と、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００２４】
請求項１４記載の発明は、請求項１１，１２又は１３記載の発明に係る画像処理方法であって、前記符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とする画像処理方法である。
【００２５】
請求項１５記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素についてエッジ量（絶対値）を算出するエッジ量算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出されたエッジ量及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えないエッジ量が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラムである。
【００２６】
請求項１６記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について決定された閾値εを越えない分散が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラムである。
【００２７】
請求項１７記載の発明は、画像の符号化データを伸長して得られた画像データの真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するために、コンピュータを、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素値の分散を算出する分散算出手段、
前記画像データの各画素について、それを含む小ブロック内の画素について算出された分散の最大値を求める分散最大値算出手段、
前記画像データの各画素について、当該画素について算出された分散の最大値及び前記符号化データの圧縮率に基づいて閾値εを算出する閾値ε算出手段、
前記画像データの各画素に対し、当該画素について算出された閾値εを越えない分散の最大値が算出された近傍画素を用いた平滑化フィルタ処理を行うフィルタ処理手段として機能させることを特徴とするプログラムである。
【００２８】
請求項１８記載の発明は、請求項１５，１６又は１７記載の発明に係るプログラムであって、符号化データの圧縮率に代えて量子化度合が用いられることを特徴とすプログラムである。
【００２９】
請求項１９記載の発明は、請求項１５，１６，１７又は１８記載の発明に係るプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な情報記録媒体である。
【発明の効果】
【００３０】
JPEG2000の符号化データを例に、擬似エッジの発生について図１と図２により説明する。JPEG2000では２次元のウェーブレット変換が用いられるが、図１及び図２では簡略化のためウェーブレット変換は１次元で表されている。
【００３１】
JPEG2000では、圧縮時のウェーブレット変換により、原信号は低周波成分Ｌｏｗと高周波成分Ｈｉｇｈに分割される。ロスレス圧縮では、図１に示すように、これら周波数成分は保存されるため、伸長時の逆ウェーブレット変換で足し合わされて原信号に戻る。しかし、ロシー圧縮では、量子化により例えば図２のように高周波数成分Ｈｉｇｈが失われたような場合、復号信号には急峻なエッジの近傍に微細な擬似エッジ（リンギング）が発生する。
【００３２】
本発明の画像処理装置及び方法においては、注目画素に対し、その近傍画素中のエッジ量又は分散もしくは分散の最大値が閾値ε以下の画素を用いて平滑化フィルタ処理を行うことにより擬似エッジを抑制するが、閾値εの値が不適切であると真のエッジまでも平滑化してしまうか擬似エッジを十分に抑制できない。
【００３３】
真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するためには、真のハイコントラスト・エッジの周りでは閾値εを大きな値にしてよいが、真のローコントラスト・エッジの近傍では、それが保存されるように閾値εを小さな値にする必要がある。また、符号化データの圧縮率が大きい場合（量子化度合が大きい場合）には、真のローコントラスト・エッジは量子化により消えてしまうため、閾値εは比較的大きな値にしてよい。これに対し、圧縮率が小さい場合（量子化度合が小さい場合）には、真のローコントラスト・エッジが復元されることが多いので、閾値εを大きくしてしまうと真のローコントラスト・エッジまでも平滑化されて目立たなくなってしまうため、閾値εを小さくする必要がある。
【００３４】
本発明に係る画像処理装置及び方法にあっては、各画素のエッジ量又は分散もしくは分散の最大値、及び、符号化データの圧縮率又は量子化度合に基づいて、上に述べた条件を満たすように閾値εを画素毎に制御することができる。したがって、低圧縮率の符号化データから高圧縮率までの符号化データの伸長画像における真のエッジを保存しつつ擬似エッジを効果的に抑制することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
本発明の実施の形態の説明に先立ち、JPEG2000における圧縮（符号化）処理の概要を説明する。図３は、JPEG2000の圧縮処理の概要を示すブロック図である。
【００３６】
例えばＲＧＢ表色系の画像データは、コンポーネント毎に重複しない矩形ブロック（タイル）に分割される。各タイルの各コンポーネントの画像データは、ＤＣレベルシフトとＹＣｂＣｒ表色系への色変換が行われる（ブロック１）。以後、Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントが別々に処理される。まず、タイル毎に２次元のウェーブレット変換が行われサブバンドに分割される（ブロック２）。JPEG2000の基本仕様では、ウェーブレット変換として９×７変換を用いる場合、ウェーブレット係数はサブバンド毎に線形量子化される（ブロック３）。したがって、線形量子化による画質制御の単位はサブバンドである。次に、ウェーブレット係数はビットプレーン符号化される（ブロック４）。次に、不要なエントロピー符号を破棄し（ポスト量子化）、必要なエントロピー符号をまとめてパケットが生成される（ブロック５）。最後にパケットが所定の順に並べられるとともに必要なヘッダなどが付加されることにより、１本のコードストリーム（符号化データ）が形成される（ブロック６）。
【００３７】
図４は画像、タイル、サブバンド、プリシンクト、コードブロックの関係を示す図である。プリシンクトとは、サブバンドを（ユーザが指定可能なサイズの）矩形に分割したものであり、ＨＬ，ＬＨ，ＨＨの３つのサブバンドの対応したプリシンクトが１まとまりで扱われる。プリシンクトは大まかには画像中の場所（Position）を表す。プリシンクトをサブバンドと同じサイズにすることもできる。プリシンクトをさらに（ユーザが指定可能なサイズの）矩形に分割したものがコードブロックである。
【００３８】
サブバンドの係数はコードブロック単位でビットプレーン符号化される（詳しくは１つのビットプレーンは３つのサブビットプレーンに分解されて符号化される）。プリシンクトに含まれる全てのコードブロックの符号から一部を取り出して集めたもの（例えば全てのコードブロックのMSBから３枚目までのビットプレーンの符号を集めたもの）がパケットである。
【００３９】
全てのプリシンクト（＝全てコードブロック＝全てのサブバンド）のパケットを集めると、画像全域の符号の一部（例えば画像全域のウェーブレット係数の、MSBから３枚目までのビットプレーンの符号）ができるが、これをレイヤーとよぶ。レイヤーは、大まかには画像全体のビットプレーンの符号の一部であるから、復号されるレイヤー数が増えれば画質は上がる。すなわち、レイヤーはいわば画質の単位である。すべてのレイヤーを集めると、画像全域の全てのビットプレーンの符号になる。
【００４０】
ウェーブレット変換の階層数(デコンポジションレベル数)＝２、プリシンクトサイズ＝サブバンドサイズ、としたときのレイヤーの例を図５に示す。そのレイヤーに含まれるパケットの例を図６に示す。この例の場合、プリシンクトサイズ＝サブバンドサイズであり、プリンシンクトの大きさと同じ大きさのコードブロックを採用しているため、デコンポジションレベル２のサブバンドは４つのコードブロックに、デコンポジションレベル１のサブバンドは９個のコードブロックに分割されている。パケットはプリシンクトを単位とするものであるから、プリシンクト＝サブバンドとした場合、ＨＬ〜ＨＨサブバンドをまたいだものとなる。
【００４１】
上に述べたようにパケットは「コードブロックの符号の一部を取り出して集めたもの」であり、不要な符号はパケットとして生成する必要はない。例えば、図５のレイヤ９に含まれる様な下位ビットプレーンの符号は破棄されるのが通常である。したがって、符号破棄による画質制御（ポスト量子化）は、コードブロック単位（かつサブビットプレーン単位）で可能である（符号破棄による画質制御単位はコードブロックである）。
【００４２】
JPEG2000の伸長（復号化）処理は圧縮処理の丁度逆の処理になるが、その処理内容については図７に関連して説明する。
【００４３】
＜実施形態１＞
図７は本発明の実施形態１を説明するためのブロック図である。図７において、１００はJPEG2000の符号化データの伸長（復号化）処理を行う伸長処理装置であり、１１０は伸長処理装置１００による伸長画像データに対し真のエッジを保存しつつ擬似エッジを抑制するための処理を行う画像処理装置である。
【００４４】
伸長処理装置１００は一般的なJPEG2000デコーダと同様な構成であるので、簡略に説明する。伸長処理装置１００において、ブロック１０１で符号化データを解析し、パケットに分割する。この符号解析の際に、符号化データの劣化度合の尺度として圧縮率が求められて画像処理装置１１０へ通知される。符号化データのヘッダ情報から、符号長が分かり、また原画像の縦横サイズとビット深さが分かるため原画像のデータサイズを計算することができるので、その原画像データサイズを符号長で割ることにより圧縮率を求めることができる。なお、圧縮率に代えて量子化率（量子化度合）を求めること可能であり、これについては後述する。
【００４５】
次にブロック１０２でパケットをコードブロック単位に分割し、ブロック１０３でコードブロック毎に符号のビットプレーン復号化を行いウェーブレット係数を復号する。次にブロック１０４で、ウェーブレット係数に対しサブバンド単位で逆量子化（９×７変換の場合は逆正規化も含む）を行う。次にブロック１０５でタイル毎に２次元逆ウェーブレット変換を行う。ここでは符号化データはＹ，Ｃｂ，Ｃｒコンポーネントからなるものとすると、この段階でＹ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントの画像データが復元される。この画像データはブロック１０６で逆色変換及びＤＣレベル逆シフトが行われることにより、元のＲＧＢ表色系の伸長画像データが生成される。
【００４６】
本実施形態にあっては、画像処理装置１１０は伸長画像データに対しＲ，Ｇ，Ｂ各コンポーネントの処理を独立して行うため、以下の説明ではコンポーネントを区別せず単に伸長画像データと記す。
【００４７】
図８は画像処理装置１１０の実施例１を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１１０はエッジ量算出手段１１１、閾値ε算出手段１１２及びフィルタ処理手段１１３から構成される。
【００４８】
エッジ量算出手段１１１は、伸長画像データの各画素について図９に示すような３×３のエッジ量検出フィルタを用いてエッジ量（絶対値）を算出する。なおエッジ量検出フィルタはこれに限るものではない。
【００４９】
閾値ε算出手段１１２は、伸長画像データの各画素について、エッジ量算出手段１１１で算出されたエッジ量（絶対値）と伸長処理装置１００より通知された圧縮率を用い
ε＝エッジ量（絶対値）×α×圧縮率                      ・・・（１）式
により閾値εを算出する。ここでαは定数であり、フィルタ処理手段１１３において、急峻なエッジは平滑化されず、急峻なエッジのまわりの微細な擬似エッジ（リンギング）は平滑化され、かつ、真のローコントラスト・エッジ（薄いエッジ）は平滑化されないような閾値εが算出されるような値に選ばれる。
【００５０】
フィルタ処理手段１１３は画素選択手段１１４と平滑化フィルタ手段１１５から構成される。画素選択手段１１４は、伸長画像データの注目した画素を中心とした例えば３×３画素ブロック内で、エッジ量算出手段１１１により算出されたエッジ量（絶対値）が注目画素について算出された閾値ε以下の画素を選択し、選択した画素及び注目画素に対応して１を、選択されなかった画素に対応して０を設定した３×３の平滑化フィルタ係数を出力する。図１０に平滑化フィルタ係数の例を示す。この例では、注目画素の上、下、左上、右上、右下の近傍画素が選択されたことを意味する。この画素選択は、微細な擬似エッジ（リンギング）の抽出に相当し、注目画素が擬似エッジに対応する場合にはその近傍画素の多くが選択される。
【００５１】
平滑化フィルタ手段１１５は、伸長画像データの各画素に対し、画素選択手段１１４で生成された平滑化フィルタ係数を用いた平滑化フィルタ処理、すなわち画素選択手段１１４で選択された画素を用いた平滑化フィルタ処理（ここでは、注目画素とエッジ量が閾値ε以下の近傍画素の値の平均化）を行う。このような平滑化フィルタ処理により、微細な擬似エッジ（リンギング）の画素はその近傍画素を用いて平滑化されるため、擬似エッジは目立たなくなる。擬似エッジより幅が大きな真のローコントラスト・エッジ部分の画素では、一般に、エッジ量は小さいので閾値εは小さな値となり、かつ、その近傍画素でエッジ量が閾値ε以下のものは少ないため殆ど平滑化されず、よって真のローコントラスト・エッジは保存される。
【００５２】
そして、閾値は圧縮率にも比例し、圧縮率が高い場合には閾値εは大きめな値に決定され、圧縮率が低い場合には閾値εは小さめな値に決定されるため、高圧縮率から低圧縮率まで、真のエッジを保存した微細な擬似エッジの抑制が可能である。
【００５３】
ここまでの説明から明らかなように、フィルタ処理手段１１３はεフィルタの一種であり、フィルタサイズをＭ×Ｍ、エッジ量（絶対値）をＥとすると、処理前の画素値ｘと処理後の画素値ｙの関係は次式で表すことができる。なお、注目画素のＴ［Ｅ］は常に１である。
【００５４】
【数１】
2006135521.tif 000003
【００５５】
このような画像処理装置１１０の各手段１１１〜１１３はハードウェアで実現することも、ＣＰＵやメモリなどを備えるパソコンやマイクロコンピュータなどのコンピュータ上でプログラムにより実現することも可能である。図１１はプログラムで実現する例を示すフローチャートである。
【００５６】
図１１において、ｓｔｅｐ１からｓｔｅｐ４までの処理ルーチンはエッジ量算出手段１１１（エッジ量算出工程）及び閾値ε算出手段１１２（閾値ε算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ１で、コンピュータのメモリに記憶されている伸長画像データ１２０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ２で注目画素を中心とした例えば３×３画素ブロックに例えば図９のエッジ量算出フィルタを適用することにより注目画素のエッジ量（絶対値）を算出し、ｓｔｅｐ３でエッジ量から前記（１）式によって閾値εを算出する。注目画素を順次移動させながら同様の処理を繰り返し、伸長画像データの各画素についてのエッジ量のデータ１２１及び閾値εのデータ１２２をコンピュータのメモリ上に得る。最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ４，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。
【００５７】
ｓｔｅｐ１１からｓｔｅｐ１４までの処理ルーチンはフィルタ処理手段１１３（フィルタ処理工程）を構成する画素選択手段１１４及び平滑化フィルタ手段１１５に対応する。ｓｔｅｐ１１で、伸長画像データ１２０の左上の画素よりラスター順に１の画素を注目画素として選択する。ｓｔｅｐ１２で、閾値εデータ１２２より注目画素についての閾値εを読み込むとともに、エッジ量データ１２１より注目画素の近傍画素についてのエッジ量を読み込み、エッジ量が閾値ε以下の近傍画素を選択する。そして、ｓｔｅｐ１３で、注目画素の値と選択された近傍画素の値を伸長画像データ１２０より読み込み平滑化フィルタ処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、擬似ノイズが抑制された画像データ１２３をコンピュータのメモリ上に生成する。伸長画像データ１２０の最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ１４，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。
【００５８】
図１２は画像処理装置１１０の実施例２を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１１０は分散算出手段１３１、閾値ε算出手段１３２及びフィルタ処理手段１３３から構成される。
【００５９】
分散算出手段１３１は、伸長画像データの各画素について、例えば、その画素を中心としたＮ×Ｎ画素ブロック内の画素値の分散を算出する。Ｎ＝３としたときの分散（ｂｕｎｓａｎ）は次式により算出される。
【００６０】
【数２】
2006135521.tif 000004
式中、ｘは画素値、ａｖｅは３×３画素ブロック内の画素値の平均である。なお、分散を算出する画素ブロックサイズはこれに限らない。
【００６１】
閾値ε算出手段１３２は、伸長画像データの各画素について分散算出手段１３１で算出された分散と伸長処理装置１００より通知された圧縮率を用い
ε＝分散×β×圧縮率                          ・・・（４）式
により閾値εを算出する。ここでβは定数であり、フィルタ処理手段１３３において急峻なエッジは平滑化されず、急峻なエッジのまわりの微細な擬似エッジ（リンギング）は平滑化され、かつ、真のローコントラスト・エッジ（薄いエッジ）は平滑化されないような閾値εが算出されるような値に選ばれる。
【００６２】
フィルタ処理手段１３３は画素選択手段１３４と平滑化フィルタ手段１３５から構成される。画素選択手段１３４は、伸長画像データの注目した画素を中心とした例えば３×３画素ブロック内で、分散算出手段１３１により算出された分散が注目画素について算出された閾値ε以下の画素を選択し、選択した画素及び注目画素に対応して１を、選択されなかった画素に対応して０を設定した３×３の平滑化フィルタ係数を出力する。図１３に平滑化フィルタ係数の例を示す。この例では、注目画素の上、左上、左、左下の近傍画素が選択されたことを意味する。この画素選択は微細な擬似エッジ（リンギング）の抽出に相当し、注目画素が擬似エッジに対応する場合にはその近傍画素の多くが選択される。
【００６３】
平滑化フィルタ手段１３５は、伸長画像データの各画素に対し、画素選択手段１３４で生成された平滑化フィルタ係数を用いて、すなわち分散が注目画素に対する閾値ε以下の近傍画素を用いて平滑化フィルタ処理を行う。このような平滑化フィルタ処理により、微細な擬似エッジ（リンギング）の画素はその近傍画素を用いて平滑化されるため、擬似エッジは目立たなくなる。擬似エッジより幅が大きな真のローコントラスト・エッジ部分の画素では、一般に、分散が小さいので閾値εは小さな値となり、かつ、その近傍画素で分散がその閾値ε以下のものは少ないため殆ど平滑化されず、よって真のローコントラスト・エッジは保存される。そして、閾値は圧縮率にも比例し、圧縮率が高い場合には閾値εは大きめな値に決定され、圧縮率が低い場合には閾値εは小さめな値に決定されるため、高圧縮率から低圧縮率まで、上のような真のエッジを保存した微細な擬似エッジの抑制が可能である。
【００６４】
ここまでの説明から明らかなように、フィルタ処理手段１３３はεフィルタの一種であり、フィルタサイズをＭ×Ｍ、分散をσとすると、処理前の画素値ｘと処理後の画素値ｙの関係は次式で表すことができる。なお、注目画素のＴ［σ］は常に１である。
【００６５】
【数３】
2006135521.tif 000005
【００６６】
このような画像処理装置１１０の各手段１３１〜１３３はハードウェアで実現することも、パソコンやマイクロコンピュータなどのコンピュータ上でプログラムにより実現することも可能である。図１４はプログラムで実現する例を示すフローチャートである。
【００６７】
図１４において、ｓｔｅｐ２１からｓｔｅｐ２４までの処理ルーチンは分散算出手段１３１（分散算出工程）及び閾値ε算出手段１３２（閾値ε算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ２１でコンピュータのメモリに記憶されている伸長画像データ１４０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ２２で注目画素を中心とした例えば３×３画素ブロック内の画素値の分散を算出し、ｓｔｅｐ２３で分散から前記（４）式によって閾値εを算出する。注目画素を順次移動させながら同様の処理を繰り返すことにより、伸長画像データの各画素についての分散のデータ１４１及び閾値εのデータ１４２をコンピュータのメモリ上に得る。最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ２４，Ｙｅｓ）当該処理ルーチンを終了する。
【００６８】
ｓｔｅｐ３１からｓｔｅｐ３４までの処理ルーチンはフィルタ処理手段（フィルタ処理工程）を構成する画素選択手段１３４及び平滑化フィルタ手段１３５に対応する。ｓｔｅｐ３１で、伸長画像データ１４０の左上の画素よりラスター順に１の画素を注目画素として選択する。ｓｔｅｐ３２で、閾値εデータ１４２より注目画素についての閾値εを読み込むとともに、分散データ１４１より注目画素の近傍画素についての分散を読み込み、分散が閾値ε以下の近傍画素を選択する。そして、ｓｔｅｐ３３で、注目画素の値と選択された近傍画素の値を伸長画像データ１４０より読み込み平滑化フィルタ処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、擬似ノイズが抑制された画像データ１４３をコンピュータのメモリ上に生成する。伸長画像データ１４０の最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ３４，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。
【００６９】
図１５は画像処理装置１１０の実施例３を示すブロック図である。本実施例に係る画像処理装置１１０は分散算出手段１５１、分散最大値算出手段１５２、閾値ε算出手段１５３及びフィルタ処理手段１５４から構成される。
【００７０】
分散算出手段１５１は、伸長画像データの各画素について、例えば、その画素を中心としたＮ×Ｎ画素ブロック内の画素値の分散を算出する。Ｎ＝３としたときの分散（ｂｕｎｓａｎ）は前記（３）式により算出される。
【００７１】
分散最大値算出手段１５２は、注目した画素を中心としたＭ×Ｍ画素ブロック内の各画素について算出された分散のうちの最大値を求め、これを注目画素に対する分散最大値とする処理を行う。
【００７２】
閾値ε算出手段１５３は、伸長画像データの各画素について、分散最大値算出手段１５２で算出された分散最大値と伸長処理装置１００より通知された圧縮率を用い
ε＝分散最大値×λ×圧縮率                        ・・・（６）式
により閾値εを算出する。ここでλは定数であり、フィルタ処理手段１５４において急峻なエッジは平滑化されず、急峻なエッジのまわりの微細な擬似エッジ（リンギング）は平滑化され、かつ、真のローコントラスト・エッジ（薄いエッジ）は平滑化されないような閾値εが算出されるような値に選ばれる。
【００７３】
フィルタ処理手段１５４は画素選択手段１５５と平滑化フィルタ手段１５６から構成される。画素選択手段１５５は、伸長画像データの注目した画素を中心としたＭ×Ｍ画素ブロック（例えば３×３画素ブロック）内で、分散最大値算出手段１５２により算出された分散最大値が注目画素について算出された閾値ε以下の画素を選択し、選択した画素及び注目画素に対応して１を、選択されなかった画素に対応して０を設定したＭ×Ｍの平滑化フィルタ係数を出力する。Ｍ＝３とした場合の平滑化フィルタ係数の例を図１６に示す。この例では、注目画素の上、左上、左、左下の近傍画素が選択されたことを意味する。この画素選択は微細な擬似エッジ（リンギング）の抽出に相当し、注目画素が擬似エッジに対応する場合にはその近傍画素の多くが選択される。
【００７４】
平滑化フィルタ手段１５６は、伸長画像データの各画素に対し、画素選択手段１５５で生成された平滑化フィルタ係数を用いて、すなわち分散最大値が注目画素に対する閾値ε以下の近傍画素を用いて平滑化フィルタ処理を行う。このような平滑化フィルタ処理により、微細な擬似エッジ（リンギング）の画素はその近傍画素を用いて平滑化されるため、擬似エッジは目立たなくなる。擬似エッジより幅の大きな真のローコントラスト・エッジ部分の画素では、一般に、分散最大値が小さいので閾値εは小さな値となり、かつ、その近傍画素で分散最大値がその閾値ε以下のものは少ないため殆ど平滑化されず、したがって真のローコントラスト・エッジは保存される。そして、閾値は圧縮率にも比例し、圧縮率が高い場合には閾値εは大きめな値に決定され、圧縮率が低い場合には閾値εは小さめな値に決定されるため、高圧縮率から低圧縮率まで、上のような真のエッジを保存した微細な擬似エッジの抑制が可能である。
【００７５】
本実施例では分散に代えて分散の最大値を用いるため、分散を用いる前記実施例２に比べ、図１６の例のように、接続した近傍画素がまとまった形で画素選択手段１５５により選択されやすくなる。このような画素選択が行われる方が、画素が飛び飛びに選択される場合に比べ、平滑化フィルタ処理の副作用が目立ちにくい利点がある。
【００７６】
ここまでの説明から明らかなように、フィルタ処理手段１５４はεフィルタの一種であり、フィルタサイズをＭ×Ｍ、分散最大値をσとすると、処理前の画素値ｘと処理後の画素値ｙの関係は前記（５）式で表すことができる。なお、注目画素のＴ［σ］は常に１である。
【００７７】
このような画像処理装置１１０の各手段１５１〜１５４はハードウェアで実現することも、パソコンやマイクロコンピュータなどのコンピュータ上でプログラムにより実現することも可能である。図１７はプログラムで実現する例を示すフローチャートである。
【００７８】
図１７において、ｓｔｅｐ４１からｓｔｅｐ４３までの処理ルーチンは分散算出手段１５１（分散算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ４１でコンピュータのメモリに記憶されている伸長画像データ１６０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ４２で注目画素を中心としたＮ×Ｎ画素ブロック内の画素値の分散を算出する（図１８（ａ）参照）。注目画素を順次移動させながら同様の処理を繰り返すことにより、伸長画像データの各画素について算出された分散を画素対応に格納した分散マトリクス１６１（図１８の（ｂ）参照）をコンピュータのメモリ上に得る。最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ４３，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。
【００７９】
ｓｔｅｐ５１からｓｔｅｐ５４までの処理ルーチンは分散最大値算出手段１５２（分散最大値算出工程）及び閾値ε算出手段１５３（閾値ε算出工程）に対応する。ｓｔｅｐ５１で伸長画像データ１６０の左上の画素よりラスター走査順に１の画素を注目画素として選択し、ｓｔｅｐ５２で注目画素について、それを中心としたＭ×Ｍ画素ブロック内の各画素についての分散を分散マトリクス１６１より読み込み、そのうちの最大の分散値を算出し、その分散の最大値を画素対応に格納した分散最大値マトリクス１６２（図１８（ｃ）参照）をコンピュータのメモリ上に作成する。次のｓｔｅｐ１５３で、注目画素について算出された分散の最大値と圧縮率を用いて前記（６）式により注目画素についての閾値εを算出し、この閾値εを画素対応に格納したεマトリクス１６３をコンピュータのメモリ上に作成する。注目画素を順次移動させながら同様の処理が繰り返され、最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ５４，Ｙｅｓ）当該処理ルーチンを終了する。なお、Ｎ，Ｍは微細な擬似エッジと真のローコントラスト・エッジとの分離に支障がない範囲で任意の値に選ぶことができる。
【００８０】
ｓｔｅｐ６１からｓｔｅｐ６３はフィルタ処理手段１５４（フィルタ処理工程）を構成する画素選択手段１５５及び平滑化フィルタ手段１５６に対応する。ｓｔｅｐ６１で、伸長画像データ１６０の左上の画素よりラスター順に１の画素を注目画素として選択する。ｓｔｅｐ６２で、閾値εマトリクス１６３より注目画素についての閾値εを読み込むとともに、分散最大値マトリクス１６２より注目画素の近傍画素についての分散最大値を読み込み、分散最大値が閾値ε以下の近傍画素を選択する。そして、ｓｔｅｐ６３で、注目画素の値と選択された近傍画素の値を伸長画像データ１６０より読み込み平滑化フィルタ処理を行う。このような処理を繰り返すことにより、擬似ノイズが抑制された画像データ１６４をコンピュータのメモリ上に生成する。伸長画像データ１６０の最後の画素まで処理すると（ｓｔｅｐ６３，Ｙｅｓ）、当該処理ルーチンを終了する。
【００８１】
ここまでは、符号化データの劣化度合の尺度として圧縮率が用いられた。圧縮率はその算出が最も容易であるという利点があるが、圧縮率に代えて量子化率（量子化の度合）を用いてもよい。JPEG2000の符号化データを対象とする場合、線形量子化と符号破棄によるポスト量子化の両方を考慮した量子化率を定義するのが好ましい。カラー画像の場合、Ｙコンポーネントに関してのみ量子化率を計算するのが簡便である。そのような量子化率の算出方法の一例を次に述べる。
【００８２】
伸長処理装置１００のブロック１０１において、符号化データのヘッダ解析の際に、ヘッダ情報より画像の画素数、各サブバンドの量子化ステップサイズの指数ｅｂと仮数μｂ、ガードビットＧｂ、レンジＲｂ、ウェーブレットフィルタのＬ２ノルムＬ２ｂ、各コードブロックのコーディングパス数Ｎｃ、Insignificant  Bits数Ｉｃ、係数の面積ＳＩＺｃを抽出する。符号化段階で完全に符号が破棄（トランケーション）されたコードブロックのＮｃ，Ｉｃは周囲のコードブロック、サブバンドから推定する。
【００８３】
指数ｅｂ，仮数μｂからJPEG2000規定の計算式によりサブバンドｂの量子化ステップサイズＱｂを求める。また、サブバンドｂ内のコードブロックｃのトランケーションビット数Ｔｃを
Ｔｃ＝（Ｇｂ＋ｅｂ−１）−Ｉｃ−｛（Ｎｃ＋２）／３｝    ・・・（７）式
により求める。次にサブバンドｂ内のコードブロックｃについて
Ｄｃ＝２＾Ｔｃ×ＳＩＺｃ×Ｑｂ×Ｌ２ｂ                  ・・・（８）式
を算出する。そして、例えばデコンポジションレベル２以上の全サブバンドの全コードブロックのＤｃの総和ΣＤｃと画像の画素数から
量子化率＝ΣＤｃ／画素数                                ・・・（９）式
により量子化率を求める。
【００８４】
＜実施形態２＞
図１９は本発明の実施形態２を説明するためのブロック図である。図１９において、１００はJPEG2000の符号化データの伸長処理を行う伸長処理装置であり、その構成は図７に関連して説明した通りである。１１０は伸長処理装置１００による伸長画像データに対し真のエッジを保存しつつ擬似エッジを除去するための画像処理を行う画像処理装置であるが、前記実施形態１と異なり、伸長装置１００のブロック１０５とブロック１０６の間に設けられている。ブロック１０６は、画像処理装置１００により処理後のＹＣｂＣｒ表色系の画像データに対し逆色変換及びＤＣレベル逆シフトを行いＲＧＢ表色系の画像データを生成する。
【００８５】
本実施形態に係る画像処理装置１１０は、ブロック１０５により生成されたＹＣｂＣｒ表色系伸長画像データのＹ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントに対し微小な擬似エッジ（リンギング）を抑制するための平滑化フィルタ処理を行うことを別にすれば、その構成は前記実施形態１に関連して述べたものと同様である。ただし、各画素のエッジ量、分散又は分散の最大値、閾値εの計算はＹコンポーネントに関して行われ、これら計算値がＹ，Ｃｂ，Ｃｒ各コンポーネントに対する平滑化フィルタ処理に共通に利用される。
【００８６】
以上に述べた実施形態に係る画像処理装置における処理内容についての説明は、本発明に係る画像処理方法の処理手順の説明でもあることは明らかである。よって、本発明に係る画像処理方法の実施形態についての説明は繰り返さない。
【００８７】
また、図１１，図１４又は図１７に関連して説明したようなプログラム、及び、同プログラムが記録された磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶素子などの各種情報記録（記憶）媒体も本発明に包含される。
【００８８】
なお、以上に述べた実施形態はJPEG2000の符号化データの伸長画像データを処理するものであったが、JPEG2000以外のウェーブレット変換を利用する符号化方式やウェーブレット変換以外の周波数変換を利用する他の符号化方式により圧縮された符号化データの伸長画像データに対しても本発明を適用し得ることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】JPEG2000のロスレス圧縮における原信号と復号信号の説明図である。
【図２】JPEG2000のロシー圧縮における原信号と復号信号の説明図である。
【図３】JPEG2000の圧縮処理の概要を説明するためのブロック図である。
【図４】JPEG2000における画像、タイル、サブバンド、プリシンクト、コードブロックの大小関係の説明図である。
【図５】JPEG2000のレイヤ構造の一例を示す図である。
【図６】図５に示したレイヤ構造におけるパケットの例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態を説明するためのブロック図である。
【図８】画像処理装置の実施例１を示すブロック図である。
【図９】エッジ量検出フィルタの一例を示す図である。
【図１０】平滑化フィルタ係数の一例を示す図である。
【図１１】図８に示した画像処理装置をプログラムで実現する例を説明するためのフローチャートである。
【図１２】画像処理装置の実施例２を示すブロック図である。
【図１３】平滑化フィルタ係数の一例を示す図である。
【図１４】図１２に示した画像処理装置をプログラムで実現する例を説明するためのフローチャートである。
【図１５】画像処理装置の実施例３を示すブロック図である。
【図１６】平滑化フィルタ係数の一例を示す図である。
【図１７】図１５に示した画像処理装置をプログラムで実現する例を説明するためのフローチャートである。
【図１８】分散、分散最大値、閾値ε算出の説明図である。
【図１９】本発明の他の実施形態を説明するためのブロック図である。
【符号の説明】
【００９０】
１００    伸長処理装置
１１０    画像処理装置
１１１    エッジ量算出手段
１１２    閾値ε算出手段
１１３    フィルタ処理手段
１１４    画素選択手段
１１５    平滑化フィルタ手段
１３１    分散算出手段
１３２    閾値ε算出手段
１３３    フィルタ処理手段
１３４    画素選択手段
１３５    平滑化フィルタ手段
１５１    分散算出手段
１５２    分散最大値算出手段
１５３    閾値ε算出手段
１５４    フィルタ処理手段
１５５    画素選択手段
１５６    平滑化フィルタ手段
【図１】
2006135521.tif 000006
【図２】
2006135521.tif 000007
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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