(57)【要約】【課題】  本発明により、画質の劣化を抑え、演算速度を向上することを目的とする。【解決手段】  画像信号を圧縮する圧縮方法であって、画像信号圧縮方法は、画像信号を周波数成分からなる信号に変換する変換ステップを有しており、前記変換ステップにおいて、所定の周波数成分の演算ビット数を、該所定の周波数成分よりも周波数の低い他の所定の周波数成分の演算ビット数よりも小さくする。【選択図】  図１
2006295336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像信号を圧縮する圧縮方法であって、
画像信号を周波数成分からなる信号に変換する変換ステップを有しており、
前記変換ステップにおいて、所定の周波数成分の演算ビット数を、該所定の周波数成分よりも周波数の低い他の所定の周波数成分の演算ビット数よりも小さくすることを
特徴とする画像信号の圧縮方法。
【請求項２】
前記変換ステップは、
所定の周波数成分の演算において画像信号を圧縮することにより、該所定の周波数成分よりも周波数の低い他の所定の周波数成分の演算ビット数を小さくすることを
特徴とする請求項１記載の画像信号の圧縮方法。
【請求項３】
前記変換ステップは、
前記圧縮を水平方向の周波数変換及び垂直方向の周波数変換に実行することを
特徴とする請求項２記載の画像信号の圧縮方法。
【請求項４】
前記変換ステップは、
量子化テーブル値を検出するステップを有しており、
前記量子化テーブル値検出ステップにおいて検出された量子化値に応じて前記所定の周波数成分の演算ビット数を変更することを
特徴とする請求項１に記載の画像信号の圧縮方法。
【請求項５】
画像信号を圧縮する圧縮方法であって、
画像信号をブロック単位で入力する入力ステップ、
各々が画像信号を周波数成分からなる信号に変換する複数の変換ステップ、
処理要求に応じた変換ステップをブロック単位で選択する選択ステップを有しており、前記複数の変換ステップは各々異なる演算速度及び演算精度を有すること
を特徴とする画像信号の圧縮方法。
【請求項６】
前記変換ステップにおいて、所定の周波数成分の演算ビット数を、該所定の周波数成分よりも周波数の低い他の所定の周波数成分の演算ビット数よりも小さくすることを
特徴とする請求項５記載の画像信号の圧縮方法。
【請求項７】
画像信号を圧縮する圧縮装置であって、
画像信号をブロック単位で入力する入力手段、
各々が画像信号を周波数成分からなる信号に変換する複数の変換手段、
処理要求に応じた変換手段をブロック単位で選択する選択手段を有しており、
前記複数の変換手段は各々異なる演算速度及び演算精度を有し、
前記変換手段は、所定の周波数成分の演算ビット数を、該所定の周波数成分よりも周波数の低い他の所定の周波数成分の演算ビット数よりも小さくすることを
特徴とする画像信号の圧縮装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像信号の圧縮方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１１は、ＪＰＥＧベースライン・プロセスの圧縮処理の一般的な構成図である。
【０００３】
８ｘ８ピクセル単位のブロックに分割された入力画像データは、入力装置７１より後段の直交変換器７２に送られる。
【０００４】
直交変換器７２は空間データを周波数データに変換する２次元の離散コサイン変換処理（Discrete Cosine Transform, DCT）を行い、６４個のＤＣＴ係数を出力する。
【０００５】
入力装置７１より送られる入力画像データは画素が８ｘ８の２次元に分布した空間データである。このブロックの各行に１次元離散コサイン変換を行い、水平方向への周波数変換結果を得る。次に、この中間結果を用いて、ブロックの各列に１次元離散コサイン変換を行い垂直方向の周波数変換を施し、２次元ＤＣＴ係数を得る。１次元離散コサイン変換を繰り返す場合、行と列の順番は逆にしても同じ結果となる。
【０００６】
結果のＤＣＴ係数のうち、左上の係数はＤＣ成分と呼ばれ、残りの６３個の係数はＡＣ成分と呼ばれる。
【０００７】
直交変換器７２より出力されたＤＣＴ係数は、次に量子化ステップが設定された量子化テーブル７５を用いて、量子化器７３により線形量子化され、さらに符号化テーブル７６とエントロピー符号化器７４によって更に圧縮処理される。
【０００８】
しかし、従来の画像符号化処理にあっては、演算のビット数が固定されていたため、演算の精度、時間に自由度が低いという欠点があった。
【０００９】
前記問題を解決するために、画像の符号化の演算精度、処理時間を必要に応じて可変にすることが可能な方法が知られている（特開平６−２０５２２２号公報（特許文献１））。
【００１０】
特許文献１は、ビット長を制御するビット長制御処理によって、精度を制御する画像圧縮方法を記載している（図１２）。
【００１１】
前記従来の圧縮処理と同様に、ブロック化された入力画像データは入力装置８１より後段の直交変換器８２に送られる。
【００１２】
直交変換器８２は２次元の離散コサイン変換処理を行い６４個のＤＣＴ係数を出力する。こちらも、前記従来の圧縮処理と同様に水平離散コサイン変換によって得た結果に垂直離散コサイン変換を施す、２次元離散コサイン変換処理を行っている。
【００１３】
演算ビット数制御部８５は、演算精度・処理速度に自由度を与えるために直交変換部８２の入出力データのビット数を変更する。例えば、演算に速度が要求されているのならば、１次元目の離散コサイン変換結果が２次元目の離散コサイン変換処理に入力される時にビット数を減らし、２次元目の離散コサイン変換処理を行う。
【００１４】
直交変換器８２より出力されたＤＣＴ係数は、次に量子化ステップが設定された量子化テーブル８６を用いて、量子化器８３により線形量子化され、さらに符号化テーブル８７とエントロピー符号化器８４によって更に圧縮処理される。
【００１５】
特許文献１は、ビット長の制御において、離散コサイン変換などを行うデータ変換演算部の入出力時点でのみデータビット数を変化させる。例えば、２回のデータ変換を必要とする画像データ対して、１次元目の出力データのビット数、すなわち２次元目の入力データのビット数を可変制御するビット数制御手段により、２次元目の入力データのビット数を可変にすることを開示する。
【特許文献１】特開平６−２０５２２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
前記従来の圧縮処理においては、演算のビット数が固定されていたため、演算の精度、時間に自由度が低いという問題があった。この問題を解決するために、画像の符号化の演算精度、処理時間を必要に応じて可変にすることが可能とした特許文献１が提出されている。しかし、この特許文献１に記載されている画像圧縮方法は、データのビット数を可変制御できる部分は直交変換器前後と限られており、そのため演算処理の精度、時間の自由度は小さいという問題があった。
【００１７】
本発明は、画像の劣化を抑え、演算速度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は上記目的を達成するため、画像信号を圧縮する圧縮方法であって、画像信号を周波数成分からなる信号に変換する変換ステップを有しており、変換ステップにおいて、所定の周波数成分の演算ビット数を、該所定の周波数成分よりも周波数の低い他の所定の周波数成分の演算ビット数よりも小さくすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明により、画質の劣化を抑え、演算速度を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明の画像信号の圧縮方法は、直交変換を用いて画像信号の圧縮・解凍をする圧縮方法を含む。特に、ＪＰＥＧ圧縮処理において直交変換処理に離散コサイン変換処理を用いる事は、画像の劣化を抑えつつ演算速度の向上が図れるため、本発明に適用されるに好ましい処理である。
【００２１】
また、本発明の符号化処理は、ＳＩＭＤ（Single Instruction Multiple Data）演算を備えたプロセッサを用いての実現は、演算速度の一層の向上を図れるため、本発明に適用されるに好ましい処理である。
【００２２】
本発明は、直交変換部の内部で行われる演算の過程において、入力データと周波数変換係数との積和演算時の演算ビット数を変化させる。
【００２３】
＜実施形態１＞
図１は本発明の圧縮方法を実現する構成例を示す図である。図１を参照して、演算ビット数に違いのある離散コサイン変換（DCT）の選択方法を説明する。
【００２４】
図１において、１１は入力装置である。入力装置１１に入力されるデータは、画像データの８ｘ８画素を１ブロックとするＪＰＥＧ圧縮処理に用いる入力データであることが好
ましい。
【００２５】
１２はセレクタである。セレクタ１２は、ユーザーの要求に沿った演算速度・演算精度を選択するために直交変換部１３のＤＣＴ１からＤＣＴｎを選択する。これにより、直交変換演算の自由度を向上できる。
【００２６】
１８は演算速度・演算精度の要求入力装置である。要求入力装置１８は、例えば、入力画像に対して８x８ブロック単位でＤＣＴ１からＤＣＴｎを選択するための要求を送信す
る。セレクタ１２がユーザーの要求により直交変換部１３を選択する。
【００２７】
ここで、要求入力装置１８は処理速度または演算精度のいずれかを優先させる要求を送信する。つまり、ユーザーの要求は、画質（演算精度）と処理速度に関して、画質と処理速度いずれかをどの程度優先するかをブロック単位で選択するための要求である。例えば、セレクタ１２はユーザーの要求にしたがって、画像の一部分のみ高画質とし、残りは処理速度を優先する処理をするためにＤＣＴ１からＤＣＴｎを選択する。
【００２８】
また、直交変換部１３は、高速離散コサイン変換処理の演算ビット数が異なるnパター
ンの装置からなる。これにより、直交変換演算の更なる効率化を実現できる。
【００２９】
また、１４は量子化器である。量子化器１４は、任意の値を設定した量子化テーブル１６に基づいて量子化をおこなう。特に、量子化器１４が高周波成分を大きく削減するようにすると、画像の劣化を抑えつつ高圧縮できる。
【００３０】
また、１５はエントロピー符号化部である。エントロピー符号化部１５は、特に、ハフマン符号化を用いて符号化テーブル１７に基づいた符号の割り当てを行うと。効率よくデータを圧縮できる。
【００３１】
＜実施形態２＞
図２は本発明の圧縮方法を実現する構成例を示す図である。図２を参照して、量子化テーブル１６の値を利用した演算ビット数制御方法を説明する。
【００３２】
図２において、２１は入力装置である。入力装置２１に入力されるデータは、画像データの８ｘ８画素を１ブロックとするＪＰＥＧ圧縮処理に用いる入力データであることが好ましい。
【００３３】
また、２２は直交変換部である。直交変換部２２は、直交変換演算の一層の効率化を実現するために、高速離散コサイン変換処理部であることが好ましい。また直交変換部２２は自由度の高い演算を行うために６４ビットプロセッサを用いたソフトウェアによって実現することが好ましい。
【００３４】
また、２３は量子化器である。量子化器２３は、任意の値を設定した量子化テーブル２６に基づいて量子化をおこなう。特に、量子化器２３が高周波成分を大きく削減するようにすると、画像の劣化を抑えつつ高圧縮できる。
【００３５】
また、２４はエントロピー符号化部（可変長符号化部）である。エントロピー符号化部２４は、特に、ハフマン符号化を用いて符号化テーブル２７に基づいた符号の割り当てを行うと、効率よくデータを圧縮できる。
【００３６】
また、２５は演算ビット数制御部である。演算ビット数制御部２５は直交変換部２２の高速離散コサイン変換処理における周波数成分の演算ビット数を可変にする。演算ビット
数制御部２５は、効率良い演算を行うために量子化テーブル２６の情報を用いて演算ビット制御を行う。
【００３７】
以下、具体的な実施例を挙げて本発明を詳しく説明する。
【実施例１】
【００３８】
本実施例において、図１に示されるＪＰＥＧ圧縮処理を説明する。
【００３９】
入力装置１１は、原画像データを８ｘ８画素のブロックに分割したデータを入力する。入力データであるデジタルの静止画像は、２次元に分布した画素の集まりであり、さらに各画素は８ビットの情報からなる。
【００４０】
セレクタ１２は、後段の直交変換部１３に複数備えられている複数の離散コサイン変換処理（ＤＣＴ１からＤＣＴｎ）から、ユーザーの要求に沿った処理をブロック単位で選択する。即ち、セレクタ１２は、前段の入力装置１１より受け取った原画像データを目的の離散コサイン変換処理部に出力する。
【００４１】
直交変換器１３は、離散コサイン変換の演算方法をnパターン用意したものを内部に備
えている。セレクタ１２からの２次元の入力データを受け取り、水平方向の周波数変換と、垂直方向の周波数変換の２次元の離散コサイン変換を行い、ＤＣＴ係数を出力する（図４）。
【００４２】
直交変換部１３に備えられている複数の離散コサイン変換（ＤＣＴ１からＤＣＴｎ）は、演算精度と演算速度がそれぞれ違った設定で実現されているものである。
【００４３】
離散コサイン変換には、高速実現法と呼ばれる演算量の少ない計算アルゴリズムが存在する。図１０は高速アルゴリズムの一つであるChenのアルゴリズムのグラフを示す。グラフ左端の入力装置ｘ０〜ｘ７に原画像ブロックの１行８係数を入力し、２つのパスの交わるところでは加減算を、パスの一部はある定数を積算し、右端子のｔ０〜ｔ７より周波数変換係数を出力する。同様の処理を２行以降も行う。次に１次元の周波数変換後の８ｘ８ブロックを、１列８係数を入力とした周波数変換を同様に行い、２次元の周波数変換を行う。
【００４４】
また、図３は本実施例で用いられるChenのアルゴリズムの一つを示す。これは、高周波成分を求める演算部分の演算ビット数を落とした（少なくした）ものである。図３のグラフによる実現法は、図６のグラフによる実現法よりも演算速度は向上するが、演算精度の低下より画質の劣化が増大する。８ビットの情報を持っている入力データに対して、２次元の離散コサイン変換出力結果の値域は１０ビットである。そのため、演算の一部分において、演算ビット数を削減し、２次元の離散コサイン変換出力結果を８ビットで求めるとしたとき演算の高速化を図ることができる。
【００４５】
図３に示すような、演算の一部の演算ビット数を削減し、演算精度と速度とを段階的に変化させた離散コサイン変換を複数パターン準備することで、ユーザーの要求（本発明の「処理要求」に相当）に沿った直交変換処理を選択する事が出来る。
【００４６】
量子化器１４は、直交変換器１３によって周波数成分に変換された画像データを、量子化テーブル１６の値に従って量子化演算を行う。エントロピー符号化器１５は、エントロピー符号化テーブル１６の値に従って、量子化器１４の出力に対してエントロピー符号化を施し、画像の圧縮データを出力する。
【実施例２】
【００４７】
本実施例において、図２に示されるＪＰＥＧ圧縮処理を説明する。基本的な圧縮処理は実施例１と同様である。更に、本実施例におけるＪＰＥＧ圧縮処理はＳＩＭＤ演算を備えた６４ビット演算用のプロセッサを用いる。
【００４８】
実施例１と同様に、入力装置２１は、原画像データを８ｘ８画素のブロックに分割したデータを入力する。入力データであるデジタルの静止画像は、２次元に分布した画素の集まりであり、さらに各画素は８ビットの情報からなる。
【００４９】
直交変換器２２は、入力装置２１からの２次元の入力データに対して、水平方向への周波数変換と、垂直方向への周波数変換の２次元の離散コサイン変換を行い、ＤＣＴ係数を出力する。
【００５０】
直交変換器２２において、周波数変換はＳＩＭＤ演算を備えた６４ビット演算用のプロセッサによって実現される。ＳＩＭＤ演算を持つ６４ビットプロセッサでは、一般的には６４ビットのデータ幅の中に、８、１６ビットのデータを複数詰め込み、１命令ですべてのデータに対して同時に処理を行うことができる。
【００５１】
また、直交変換部２２は、演算ビット数制御部２５によって、量子化テーブル２６の値に対応した内部演算の演算ビット数を変更できる。
【００５２】
一般的に、８ビットの値域を持っている入力データに対して、２次元の離散コサイン変換出力結果の値域は１０ビットである。そのため、６４ビットプロセッサを用いた並列演算は１６ビット演算を４並列処理で行うものになる。しかし、２次元離散コサイン変換処理内部の演算において、演算ビット数を削減させる処理（図３に示す「圧縮」処理）を行い、演算結果を求めるまでの処理を全て８ビットで求める事によって、６４ビットプロセッサを用いた並列演算では８ビット演算を８並列で実現することができ、演算の高速化を図ることができる。
【００５３】
直交変換器２２は、後段の量子化器２３において大きく量子化される演算部分については、演算ビット数を削減し、６４ビットプロセッサを用いた時の演算の並列性を上げ、演算速度の向上を図る。
【００５４】
図５は量子化テーブルを示す図である。図６〜図８は図５の量子化テーブルに対応するChenのアルゴリズムの例を示す図である。
【００５５】
図５の量子化テーブル（a−１）は、後段の量子化処理で削減される量が全体的に小さ
い事を示している。よって、演算ビット数を多く持ち、精度を落とさずに周波数変換を行う必要があるため、図６に示すChenアルゴリズムの直交変換処理を行う。
【００５６】
図５の量子化テーブル（a−２）は、後段の量子化処理で値を大きく削減されるAC成分
が高周波部分に存在する。大きく削減される箇所においては、ある程度精度を落とし、演算ビット数を少なく持つことで高速化を図れる。ここでは図７に示すChenアルゴリズムを用いて、直交変換処理の高周波成分の演算ビット数を落とす処理を行う。
【００５７】
図５の量子化テーブル（a−３）は、後段の量子化処理で全体的に大きく削減される。
よって直交変換処理全体の演算ビット数を小さく持ち、演算精度をある程度落としてもよい。ここでは、図８に示すChenアルゴリズムの直交変換処理を行い、演算の並列化によって処理速度が向上する。
【００５８】
図５の量子化テーブル（a−４）は、高周波部分の多くが量子化処理で値を多く削減さ
れる。このときの直交変換処理を図９に示す。水平方向の離散コサイン変換は、低周波を含む上段４行に関しては図３に示すアルゴリズムを用いて低周波部分の演算精度を落とさずに処理を行う。低周波を含まない下段４行に関しては図８に示すアルゴリズムを用い、処理速度の向上を図る。同様に垂直方向の離散コサイン変換も行う。
【００５９】
ここで、実施例１の直交変換器１３内の各装置が上述のChenアルゴリズムを実現するように構成してもよい。
【００６０】
量子化器２３は、直交変換器２２によって周波数成分に変化された画像データを、量子化テーブル２６の値に従って量子化演算を行う。エントロピー符号化器２４は、エントロピー符号化テーブル２７の値に従って、量子化器２３の出力に対してエントロピー符号化を施し、画像の圧縮データを出力する。
【００６１】
なお、実施例１と実施例２は同時に実現可能であって、実施例２と同様の構成において、セレクタ１２はユーザーの要求に従って量子化テーブル２６の値を選択し、演算ビット数制御部２５は前記選択された量子化テーブル２６の値を受け取る。演算ビット数制御部２５は前記受け取った量子化テーブル２６の値に従って、直交変換部２２の高速離散コサイン変換処理における周波数成分の演算ビット数を可変にする。
【００６２】
また、実施形態１と２は同時に実施可能であって、実施例１と同様の構成において、セレクタ１２は量子化テーブルの値に従って直交変換部１３を選択する。
【００６３】
本発明によると、画像信号を周波数成分からなる信号に変換する時に、画質に影響の少ない周波数成分の演算実行時には演算ビット数を減らすことで高速化が図れるため、画質の劣化を抑え、演算速度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の圧縮方法を実現する構成例を示す図である。
【図２】本発明の圧縮方法を実現する構成例を示す図である。
【図３】離散コサイン変換のパターンを示す図である。
【図４】２次元の離散コサイン変換を示す図である。
【図５】本発明の圧縮方法を実現する量子化テーブルを示す図である。
【図６】図５の量子化テーブル（ａ−１）に対応するChenのアルゴリズムの例を示す図である。
【図７】図５の量子化テーブル（ａ−２）に対応するChenのアルゴリズムの例を示す図である。
【図８】図５の量子化テーブル（ａ−３）に対応するChenのアルゴリズムの例を示す図である。
【図９】高周波部分の多くが量子化処理で値を多く削減されるときの直交変換処理示す図である。
【図１０】高速アルゴリズムの一つであるChenのアルゴリズムのグラフを示す。
【図１１】ＪＰＥＧベースライン・プロセスの圧縮処理の一般的な構成図である。
【図１２】ビット長を制御するビット長制御処理によって、精度を制御する圧縮処理の一般的な構成図である。
【符号の説明】
【００６５】
１１  入力装置
１２  セレクタ
１３  直交変換器
１４  量子化器
１５  エントロピー符号化器
１６  量子化テーブル
１７  符号化テーブル
１８  演算精度・速度の要求入力装置
２１  入力装置
２２  直交変換器
２３  量子化器
２４  エントロピー符号化器
２５  演算ビット数制御部
２６  量子化テーブル
２７  符号化テーブル
４１  入力原画像データ
４２  水平方向離散コサイン変換
４３  １次元DCT係数
４４  垂直方向離散コサイン変換
４５  ２次元DCT係数
７１  入力装置
７２  直交変換器
７３  量子化器
７４  エントロピー符号化器
７５  量子化テーブル
７６  符号化テーブル
８１  入力装置
８２  直交変換器
８３  量子化器
８４  エントロピー符号化器
８５  演算ビット数制御部
８６  量子化テーブル
８７  符号化テーブル
【図１】
2006295336.tif 000003
【図２】
2006295336.tif 000004
【図３】
2006295336.tif 000005
【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】
2006295336.tif 000012
【図１１】
2006295336.tif 000013
【図１２】
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