(57)【要約】【課題】画像の符号化時における量子化などにより劣化したハイパス係数値を、簡易な処理により修復することにより画質向上を図る。【解決手段】５×３ウェーブレット変換を用いるJPEG2000の符号はエントロピー復号部１０１により復号され、さらに逆量子化部１０２で逆量子化された後、逆５×３ウェーブレット変換部１０３で画像データに戻される。ハイパス係数値推定部１０４は、逆５×３ウェーブレット変換部１０３より入力する各デコンポジションレベルの係数値を走査し、ローパス係数値の分布形状から原画像上のエッジを検出し、エッジに対応したハイパス係数値を近傍のローパス係数値を用いて推定する。ハイパス係数値置換部１０５は推定値で元のハイパス係数値を置き換える。【選択図】図１４
2006229895.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サブバンド変換のハイパス係数値及びローパス係数値が入力され、ローパス係数値の局所的な分布形状に基づいてハイパス係数値の推定を行うハイパス係数値推定手段と、
前記ハイパス係数値推定手段による推定値で対応したハイパス係数値を置換するハイパス係数値置換手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記ハイパス係数値推定手段は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のエッジを検出し、検出したエッジに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ハイパス係数値推定手段は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のインパルスを検出し、検出したインパルスに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ハイパス係数値推定手段において推定されるハイパス係数値とその推定に用いられるローパス係数値は同一デコンポジションレベルのものであることを特徴とする請求項１，２又は３記載の装置画像処理装置。
【請求項５】
前記ハイパス係数値推定手段により推定されるハイパス係数値は、サブバンド変換後に量子化により０になったハイパス係数値であることを特徴とする請求項１，２，３又は４記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記ハイパス係数値推定手段は推定に複数の推定式を用いることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値に隣接したローパス係数を用いてエッジ位置を推定す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８】
前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値に隣接したローパス係数を用いてインパルス位置を推定す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９】
前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値の近傍に位置する４つのローパス係数値からエッジ位置を推定す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１０】
前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値の近傍に位置する５つのローパス係数値からインパルス位置を推定す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１１】
前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値の近傍に位置する２つのローパス係数値を推定に用いることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定に複数の推定式を用いることを特徴とする請求項２，７又は９記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記ハイパス係数値推定手段は複数の推定式をエッジ位置によって使い分けることを特徴とする請求項２，７又は９記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記ハイパス係数値推定手段による推定値がエッジ位置に依存しないことを特徴とする請求項２，７又は９記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記サブバンド変換は二次元のサブバンド変換であり、前記ハイパス係数値推定手段はＬＬ係数値からＨＬ係数値又はＬＨ係数値からＨＨ係数値を推定することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記サブバンド変換は二次元のサブバンド変換であり、前記ハイパス係数値推定手段はＬＬ係数値からＬＨ係数値又はＨＬ係数値からＨＨ係数値を推定することを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記サブバンド変換は5x3ウェーブレット変換であり、
前記ハイパス係数値推定手段は、インターリーブされたハイパス係数値Ｈとローパス係数値Ｌの列”L2  H3  L4  H5  L6  H7  L8”におけるハイパス係数値H5を推定対象とするとき、次の推定式
H5＝4（L4−L2）
H5＝（L4−L6）/2
H5＝4（L6−L8）
H5＝4（L4−L2）
H5＝−（L4−L6）/2
H5＝4（L6−L8）
のうちの少なくとも１つを推定に用い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１８】
前記サブバンド変換は5x3ウェーブレット変換であり、
前記ハイパス係数値推定手段は、インターリーブされたハイパス係数値Ｈとローパス係数値Ｌの列”L2  H3  L4  H5  L6  H7  L8”におけるハイパス係数値H5を推定対象とするとき、次の推定式
H5＝4k（L4−L2）
H5＝k（L4−L6）/2
H5＝4k（L6−L8）
H5＝4k（L4−L2）
H5＝−k（L4−L6）/2
H5＝4k（L6−L8）
（ただし、kは１未満の定数）
のうちの少なくとも１つを推定に用い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１９】
サブバンド変換のハイパス係数値及びローパス係数値を入力データとして、ローパス係数値の局所的な分布形状に基づいてハイパス係数値の推定を行うハイパス係数値推定工程と、
前記ハイパス係数値推定工程による推定値で対応したハイパス係数値を置換するハイパス係数値置換工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
前記ハイパス係数値推定工程は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のエッジを検出し、検出したエッジに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記ハイパス係数値推定工程は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のインパルスを検出し、検出したインパルスに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする請求項１９記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記ハイパス係数値推定工程において推定されるハイパス係数値とその推定に用いられるローパス係数値は同一デコンポジションレベルのものであることを特徴とする請求項１９，２０又は２１記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記ハイパス係数値推定工程により推定されるハイパス係数値は、サブバンド変換後に量子化により０になったハイパス係数値であることを特徴とする請求項１９，２０又は２１記載の画像処理方法。
【請求項２４】
請求項１乃至１８のいずれか１項記載のハイパス係数値推定手段及びハイパス係数値置換手段としてコンピュータを機能させるプログラム。
【請求項２５】
請求項１乃至１８のいずれか１項記載のハイパス係数値推定手段及びハイパス係数値置換手段としてコンピュータを機能させ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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像をサブバンド変換した係数値の量子化などによる誤差を修復する技術に係り、特に、符号化時の量子化で劣化した圧縮画像の画質向上のための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、圧縮データから高周波成分を回復させるため、サブバンド変換の完全再構成条件と、ある特定の劣化モデル（詳細は不明）を拘束条件として、正則化理論に基づいた推定フィルタを低周波係数に施すことで、量子化で失われた高周波係数を復元する手法が記載されている。なお、この手法は、本発明とは用いる劣化モデルが異なり、また、原画像中のエッジの存在は利用しない。
【０００３】
特許文献２に、ウェーブレットフィルタを使用する場合のタイル境界歪みを除去するため、隣接するタイルのローパス係数とハイパス係数を利用して、タイル境界に隣接するハイパス係数を補正する手法が記載されている。なお、この手法は、復元対象としている劣化はタイル境界歪みであり、復元上の拘束条件としてタイリング時のミラリングを用いること、原画像中のエッジの存在は利用しない点が本発明とは異なる。
【０００４】
【特許文献１】特表2001−507193号公報
【特許文献２】特開2001−257596号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
撮影時のノイズや符号化時の量子化誤差等によって誤差を生じた画像から、誤差を取り除いた原画像を推定する技術分野を画像復元と呼ぶ。
【０００６】
画像復元では、推定のために、ノイズの重畳や符号化の条件等に関するいくつかの拘束条件を用いる必要があり、復元対象の画像が、サブバンド符号化で符号化された量子化誤差を伴う圧縮画像である場合、まず用い得る拘束条件は完全再構成条件である。
【０００７】
ここで、サブバンド符号化とは、原画像をサブバンド変換によって周波数変換し、周波数係数を量子化して圧縮する符号化方式である。この符号化に用いらるサブバンド変換では、
原画像→（正変換）→周波数係数→（逆変換）→復号画像(＝原画像)
の様に、係数の量子化を行わない場合に、係数を逆変換した復号画像が（数学的に）原画像と一致する必要がある。これを完全再構成条件とよぶ。
【０００８】
前記特許文献１に記載の手法は、かかる完全再構成条件と、ある劣化モデル（詳細は不明）を拘束条件として、正則化理論に基づいた推定フィルタを低周波係数に施すことで、量子化で失われた高周波係数を復元するが、ラグランジェの未定定数法を用いて最尤推定を行う汎用的なものであるがゆえに複雑な処理を必要とする。
【０００９】
よって、本発明の目的は、画像の符号化時の量子化などによって劣化したハイパス係数値を簡易な処理により修復し画質を向上させる新規な画像処理装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
低周波係数に基づいて高周波係数の推定を行う場合、低周波係数の局所的な分布形状が原画像の局所的な特徴を維持しているという仮定を採用すれば、完全再構成条件と合わせることによって、より簡単に高周波係数の推定を行うことができる。以下、JEFG2000で採用されている5x3ウェーブレット変換を例に、その理由を説明する。
【００１１】
図１〜図４は、16×16のモノクロの画像に対して、５x３ウェーブレット変換を２次元(垂直方向および水平方向)で施す過程の例を示したものである。
【００１２】
図１の様にｘｙ座標をとり、あるｘについて、ｙ座標がｙである画素の画素値をP（y）（0≦ｙ≦15）と表す。JPEG2000では、まず垂直方向（Y座標方向）に、ｙ座標が奇数（y=2i+1）の画素を中心にハイパスフィルタを施して係数C(2i+1)を得、次にｙ座標が偶数（y=2i）の画素を中心にローパスフィルタを施して係数C(2i)を得る(これを全てのｘについて行う)。座標の奇偶によってフィルタのハイパス、ローパスを切り替えることは、全ての座標に関してハイパスおよびローパスフィルタをかけた後に、ハイパス係数、ローパス係数を1/2に間引くことと等価である。1/2までなら、間引いた後の係数から逆変換で原画像が再構成可能なため、これをクリティカルサンプリングという。また、式（１）（２）から明らかなように、ハイパス係数とローパス係数の間には所定の関係が成立し、これが完全再構成条件である。
【００１３】
ここで、ハイパスフィルタとローパスフィルタはそれぞれ式（１）と式（２）で表される。式中の記号floor｛ｘ｝は、ｘのフロア関数（実数ｘを、ｘを越えず、かつｘに最も近い整数に置換する関数）を示している。
【００１４】
なお、画像の端部においては、中心となる画素に対して隣接画素群が存在しないことがあり、この場合は図６に示した「ミラリング」と呼ばれる手法によって適宜画素値を補うことになる。ミラリングは、文字通り境界を中心として画素値を線対称に折り返し、折り返した値を上記隣接画素群の値とみなす処理である。
【００１５】
C(2i+1)=P(2i+1)−floor{(P(2i)+P(2i+2))/2｝      式(1)
C(2i)=P(2i)+floor｛(C(2i-1)+C(2i+1)+2)/4｝      式(2)
【００１６】
簡単のため、ハイパスフィルタで得られる係数（ハイパス係数）をＨ、ローパスフィルタで得られる係数（ローパス係数）をＬと表記すれば、前記垂直方向の変換によって図１の画像は図２のようなＬ係数、Ｈ係数の配列へと変換される。
【００１７】
続いて、図２の係数配列に対して、水平方向に、ｘ座標が奇数（y=2i+1）の係数を中心にハイパスフィルタを施し、次にｘ座標が偶数（ｘ=2i）の係数を中心にローパスフィルタを施す。これを全てのｙについて行う。この場合、式(１)、式(２)のP(2i)等は係数値を表すものと読み替える。
【００１８】
簡単のため、
前記L係数を中心にローパスフィルタを施して得られるローパス係数をLL、
前記L係数を中心にハイパスフィルタを施して得られるハイパス係数をHL、
前記H係数を中心にローパスフィルタを施して得られるローパス係数をLH、
前記H係数を中心にハイパスフィルタを施して得られるハイパス係数をHH、
と表記すれば、図２の係数配列は、図３の様な係数配列へと変換される。ここで、同一の記号を付した係数群はサブバンドと呼ばれ、図３は４つのサブバンドで構成される。
【００１９】
以上で、１回のウェーブレット変換（１回のデコンポジション（分解））が終了し、上記LL係数だけを集めると（図４の様にサブバンド毎に集め、LLサブバンドだけ取り出すと）、ちょうど原画像の１/２の解像度の“画像”が得られる。このように、サブバンド毎に分類することをデインターリーブと呼び、図３のような状態に配置することをインターリーブと呼ぶ。
【００２０】
また、２回目のウェーブレット変換は、LLサブバンドを原画像と見なして、上記と同様の変換を行えばよい。この場合、並べ替えを行うと、模式的な図５が得られる。図４、図５において、係数の接頭の１や２は、何回のウェーブレット変換で該係数が得られたかを示しており、デコンポジションレベルと呼ばれる。なお、１次元のみのウェーブレット変換をしたい場合には、いずれかの方向だけの処理を行えばよい。
【００２１】
一方、逆ウェーブレット変換は、図３の様なインターリーブされた係数の配列に対して、まず水平方向に、ｘ座標が偶数（ｘ=2i）の係数を中心に逆ローパスフィルタを施し、次にｘ座標が奇数（ｘ=2i+1）の係数を中心に逆ハイパスフィルタを施す(これを全てのｙについて行う)。ここで、逆ローパスフィルタと逆ハイパスフィルタはそれぞれ式（３）と式（４）で表される。正変換時と同様、画像の端部においては、中心となる係数に対して隣接係数群が存在しないことがあり、この場合も図６のミラリングによって適宜係数値を補うことになる。
【００２２】
P(2i)=C(2i)−floor｛(C(2i-1)+C(2i+1)+2)/4｝        式(３)
P(2i+1)=C(2i+1)＋floor｛(P(2i)+P(2i+2))/2｝        式(４)
【００２３】
以上の処理により、図３の係数配列は図２のような係数配列に変換（逆変換）される。続いて同様に、垂直方向に、ｙ座標が偶数（y=2i）の係数を中心に逆ローパスフィルタを施し、次にｙ座標が奇数（y=2i+1）の係数を中心に逆ハイパスフィルタを施せば(これを全てのｘについて行う)、１回の逆ウェーブレット変換が終了し、図１の画像に戻る(再構成される)ことになる。ウェーブレット変換が複数回施されている場合には、図１をLLサブバンドとみなし、HL等の他のサブバンドの係数を利用して同様の逆変換を繰り返せばよい。
【００２４】
以上に説明したように、逆５x３ウェーブレット変換では、L,H,L,Hの順にインターリーブした係数列に対し、
偶数位置中心に、逆ローパスフィルタ
奇数位置中心に、逆ハイパスフィルタ
をかける。
【００２５】
さて、図７のように、原画像(C)の座標5と座標6の間(以下、奇数座標と偶数座標の間を偶数位置と呼ぶ)に高さSのステップ状のエッジがあった場合、水平方向の１回のデコンポジションで得られるローパス係数Lおよびハイパス係数Hは図中(D)、(E)の様になる。ステップエッジはローパス係数の形状に反映されている。なお、図８は、s=128、b=10の例である。
【００２６】
そして、圧縮時に、ハイパス係数は０に量子化され、ローパス係数は量子化誤差を受けないと仮定する。ハイパス係数はできるだけ量子化し、ローパス係数はできるだけ量子化しないのが符号化の定石であるため、これは一般的に成立する仮定である。よって、量子化後、復号時に逆量子化されたハイパス係数、ローパス係数は図７の(F)、(G)のようになる(ここでは、量子化後の０は、逆量子化されても０であるような逆量子化法の場合、あるいは、量子化後の０を逆量子化した場合の値が小さく、概ね０と近似可能な場合を例としている)。
【００２７】
ここで、図８の太線で示したローパス係数値の折れ線形状を検出することにより、現在は値０である座標５の位置に、本来は非０のハイパス係数が存在していたことが推定できる。そして＜その推定値は−s/2であるべきだが、例えば座標５の近傍の座標２，４に位置するローパス係数値b，-s/8+bを用いて連立方程式を解けば、この値−s/2を容易に算出することができる。
【００２８】
つまり、座標2，4に位置するローパス係数値を順にL2，L4、座標5に位置するハイパス係数をH5とすれば、L2＝b、L4＝−s/8+bより導かれる推定式
H5＝−s/2＝4（L4−L2）                          式（５）
によってハイパス係数H5を算出可能である。
【００２９】
あるいは、座標4，6のローパス係数値を用いて、L4＝−s/8+b、L6＝7s/8+bより導かれる推定式
H5＝−s/2＝（L4−L6）/2                        式（６）
により、あるいは、座標6，8のローパス係数値を用いて、L6＝7s/8+b、L8＝s+bより導かれる推定式
H5＝−s/2＝4（L6−L8）                        式（７）
により、ハイパス係数H5を算出可能である。
【００３０】
また、図９と図１０は、奇数位置にステップエッジが存在する場合であり、同様にローパス係数のステップエッジ的な折れ線形状を検出し、推定すべきハイパス係数近傍のローパス係数の値を用いて連立方程式を解けばよい。すなわち、座標2，4に位置するローパス係数値を用いて、L2＝b、L4＝s/8+bより導かれる推定式
H5＝s/2＝4（L4−L2）                          式（８）
によりハイパス係数H5を算出可能である。
【００３１】
あるいは、座標4，6のローパス係数値を用いて、L4＝s/8+b、L6＝9s/8+bより導かれる推定式
H5＝s/2＝−（L4−L6）/2                      式（９）
により、あるいは、座標6，8のローパス係数値を用いて、L6＝9s/8+b、L8＝s+bより導かれる推定式
H5＝s/2＝4（L6−L8）                        式（10）
によりハイパス係数H5を算出可能である。
【００３２】
よって、以上の様に、ローパス係数値の局所的な分布形状が原画像の局所的な特徴を維持しているという仮定を採用すれば、より簡単にハイパス係数値の推定を行うことができるのである。ここで、式（５）と式（８）、式（７）と式（10）は同一であり、また式（６）と式（９）は符号だけが異なることに注目されたい。すなわち、エッジ位置の奇偶によらずに同じ推定式を用いることも、あるいは、エッジ位置の奇偶を判定し、それによって推定式を使い分けることも可能なのである。
【００３３】
以上の考察に基づき、請求項１記載の発明は、サブバンド変換のハイパス係数値及びローパス係数値が入力され、ローパス係数値の局所的な分布形状に基づいてハイパス係数値の推定を行うハイパス係数値推定手段と、このハイパス係数値推定手段による推定値で対応したハイパス係数値を置換するハイパス係数値置換手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。この発明は、ハイパス係数値を簡易な処理により推定し、推定値で元のハイパス係数値を置き換えることによって画質向上を達成できるものである。
【００３４】
また、請求項２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、前記ハイパス係数値推定手段は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のエッジを検出し、検出したエッジに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする画像処理装置である。この発明は、エッジの存在を利用してハイパス係数値を簡易な処理により推定し、推定値で元のハイパス係数値を置き換えることによって画質向上を達成できるものである。
【００３５】
さて、図１１、図１２は、偶数位置にインパルスが存在する場合を説明する図である。インパルスが存在する場合にも、ステップエッジの場合と同様に、ローパス係数のインパルス的な折れ線形状を検出し、推定すべきハイパス係数近傍のローパス係数の値を用いて連立方程式を解くことによりハイパス係数値の推定式を導くことができる。
【００３６】
よって、請求項３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、前記ハイパス係数値推定手段は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のインパルスを検出し、検出したインパルスに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする画像処理装置である。この発明は、インパルスの存在を利用してハイパス係数値を簡易な処理により推定し、推定値で元のハイパス係数値を置き換えることにより画質向上を達成できるものである。
【００３７】
なお、画像信号の一次元方向の変化は、大別すればランプ（傾き一定）、ステップエッジ、インパルス、指数的変化の４種類となるが、大きなハイパス係数値が生じる（本来大きな係数値だからこそ推定する必要がある）のはステップエッジとインパルスの場合である。したがって、ステップエッジとインパルスの場合についてハイパス係数値の推定と置換を行えば実際的には十分である。
【００３８】
また、請求項４記載の発明は、請求項１，２又は３記載の発明に係る装置画像処理装置であって、前記ハイパス係数値推定手段において推定されるハイパス係数値とその推定に用いられるローパス係数値は同一デコンポジションレベルのものであることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、ハイパス係数値を簡易な処理により推定し、推定値により元のハイパス係数値を置換することにより画質向上を達成できる。
【００３９】
以上のハイパス係数値の推定において、０に量子化されたハイパス係数値を非０の値として推定できた場合が最も効果が高い。
【００４０】
よって、請求項５記載の発明は、請求項１，２，３又は４記載の発明に係る画像処理装置であって、前記ハイパス係数値推定手段により推定されるハイパス係数値は、サブバンド変換後に量子化により０になったハイパス係数値であることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、効果的に画質向上を達成できる。
【００４１】
また、請求項６記載の発明は、請求項１乃至５のいずれか１項記載の発明に係る画像処理装置であって、前記ハイパス係数値推定手段は推定に複数の推定式を用いることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、複数の推定式による推定値の平均や多数決をとる等によって推定精度を向上させることができる。
【００４２】
また、請求項７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、前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値に隣接したローパス係数を用いてエッジ位置を推定することを特徴とする画像処理装置である。この発明は、エッジ位置推定を正確に行うことができる。
【００４３】
また、請求項８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、前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値に隣接したローパス係数を用いてインパルス位置を推定することを特徴とする画像処理装置である。この発明は、インパルス位置推定を正確に行うことができる。
【００４４】
また、請求項９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、前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値の近傍に位置する４つのローパス係数値からエッジ位置を推定することを特徴とする画像処理装置である。この発明は、エッジ位置推定を正確に行うことができる。
【００４５】
また、請求項１０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、前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値の近傍に位置する５つのローパス係数値からインパルス位置を推定することを特徴とする画像処理装置である。この発明は、インパルス位置推定を正確に行うことができる。
【００４６】
また、請求項１１記載の発明は、請求項１乃至９のいずれか１項記載の発明に係る画像処理装置であって、前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定対象のハイパス係数値の近傍に位置する２つのローパス係数値を推定に用いることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、ハイパス係数値推定を正確に行うことができる。
【００４７】
また、請求項１２記載の発明は、請求項２，７又は９記載の発明に係る画像処理装置であって、前記サブバンド変換はクリティカルサンプリングを行うものであり、前記ハイパス係数値推定手段は推定に複数の推定式を用いることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、ハイパス係数値を簡易な処理で高精度に推定するができる。
【００４８】
また、請求項１３記載の発明は、請求項２，７又は９記載の発明に係る画像処理装置であって、前記ハイパス係数値推定手段は複数の推定式をエッジ位置によって使い分けることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、ハイパス係数値を簡易な処理で高精度に推定することができる。
【００４９】
また、請求項１４記載の発明は、請求項２，７又は９記載の画像処理装置であって、前記ハイパス係数値推定手段による推定値がエッジ位置に依存しないことを特徴とする画像処理装置である。より具体的には、エッジ位置の奇偶によらずに共通の推定式を用いるにしても、奇遇に応じた推定式を用いるにしても、エッジ位置の奇偶によらず同じ推定結果を得ることを特徴するものであり、エッジ位置の違いにかかわらずハイパス係数値の高精度な推定を行うことができる。
【００５０】
また、請求項１５記載の発明は、請求項１乃至１３のいずれか１項記載の発明に係る画像処理装置であって、前記サブバンド変換は二次元のサブバンド変換であり、前記ハイパス係数値推定手段はＬＬ係数値からＨＬ係数値又はＬＨ係数値からＨＨ係数値を推定することを特徴とする画像処理装置である。
【００５１】
また、請求項１６記載の発明は、請求項１乃至１３のいずれか１項記載の発明に係る画像処理装置であって、前記サブバンド変換は二次元のサブバンド変換であり、前記ハイパス係数値推定手段はＬＬ係数値からＬＨ係数値又はＨＬ係数値からＨＨ係数値を推定することを特徴とする画像処理装置である。
【００５２】
また、請求項１７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、前記サブバンド変換は5x3ウェーブレット変換であり、前記ハイパス係数値推定手段はインターリーブされたハイパス係数値Ｈとローパス係数値Ｌの列”L2  H3  L4  H5  L6  H7  L8”におけるハイパス係数値H5を推定対象とするとき、前記推定式（５）〜（１０）のうちの少なくとも１つを推定に用いることを特徴とする画像処理装置である。この発明は、ハイパス係数値を簡易に推定することができる。
【００５３】
また、請求項１８記載の発明は、請求項２記載の画像処理装置であって、前記サブバンド変換は5x3ウェーブレット変換であり、前記ハイパス係数値推定手段は、インターリーブされたハイパス係数値Ｈとローパス係数値Ｌの列”L2  H3  L4  H5  L6  H7  L8”におけるハイパス係数値H5を推定対象とするとき、下記の推定式（５’）〜（１０’）のうちの少なくとも１つを推定に用いることを特徴とする画像処理装置である。
H5＝4k（L4−L2）                  式（５’）
H5＝k（L4−L6）/2                式（６’）
H5＝4k（L6−L8）                  式（７’）
H5＝4k（L4−L2）                  式（８’）
H5＝−k（L4−L6）/2              式（９’）
H5＝4k（L6−L8）                  式（１０’）
ただし、kは１未満の定数である。この定数kの好適値の例は1/2である。
【００５４】
前述のように式（５）〜（10）の導出では“ステップエッジ”という最も急峻なエッジを仮定している。しかし、推定対象の実際のエッジは、緩やかなものからステップエッジまで様々なものが存在するため、式（５）〜（10）での推定値は、本来のハイパス係数値よりも大きな値をとる可能性がある。したがって、これら式に１未満の定数ｋを乗じた前記式（５’）〜（１０’）を用いることにより推定精度の向上を期待できる。
【００５５】
また、請求項１９記載の発明は、サブバンド変換のハイパス係数値及びローパス係数値を入力データとして、ローパス係数値の局所的な分布形状に基づいてハイパス係数値の推定を行うハイパス係数値推定工程と、前記ハイパス係数値推定工程による推定値で対応したハイパス係数値を置換するハイパス係数値置換工程とを有することを特徴とする画像処理方法である。
【００５６】
また、請求項２０記載の発明は、請求項１９記載の発明に係る画像処理方法であって、前記ハイパス係数値推定工程は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のエッジを検出し、検出したエッジに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする画像処理方法である。
【００５７】
また、請求項２１記載の発明は、請求項１９記載の発明に係る画像処理方法であって、前記ハイパス係数値推定工程は、ローパス係数値の分布形状からサブバンド変換された原画像上のインパルスを検出し、検出したインパルスに対応したハイパス係数値に対して推定を行うことを特徴とする画像処理方法である。
【００５８】
また、請求項２２記載の発明は、請求項１９，２０又は２１記載の発明に係る画像処理方法であって、前記ハイパス係数値推定工程において推定されるハイパス係数値とその推定に用いられるローパス係数値は同一デコンポジションレベルのものであることを特徴とする画像処理方法である。
【００５９】
また、請求項２３記載の発明は、請求項１９，２０又は２１記載の発明に係る画像処理方法であって、前記ハイパス係数値推定工程により推定されるハイパス係数値は、サブバンド変換後に量子化により０になったハイパス係数値であることを特徴とする画像処理方法である。
【００６０】
また、請求項２４記載の発明は、請求項１乃至１８のいずれか１項記載の発明に係るハイパス係数値推定手段及びハイパス係数値置換手段としてコンピュータを機能させるプログラムである。
【００６１】
また、請求項２５記載の発明は、請求項１乃至１８のいずれか１項記載の発明に係るハイパス係数値推定手段及びハイパス係数値置換手段としてコンピュータを機能させ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】
【００６２】
以上に述べたように、請求項１〜２３に係る発明によれば、簡易な処理によってハイパス係数値を推定し、推定値で元のハイパス係数値を置換することにより、画像の符号化時の量子化などによって劣化したハイパス係数値を修復し画質を向上させることができる。また、請求項２４，２５に係る発明によれば、コンピュータを利用し容易に請求項１〜１８に係る発明を実施することができる等の効果を得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６３】
５×３ウェーブレット変換を用いるＪＰＥＧ２０００の基本的な圧縮処理の流れは、図１３に示すように、原画像に対し５×３ウェーブレット変換を適用し、生成されたウェーブレット係数に対しビットプレーン破棄による量子化を行ったのちエントロピー符号化を行う、というものである。ただし、係数段階での量子化と等価な量子化を、エントロピー符号の破棄によって行うことも可能である。また、カラーの原画像を処理する場合には、予めＤＣレベルシフトと輝度・色差への色変換が行われる。
【００６４】
以下に説明する本発明の実施の形態では、図１３に示すような流れで原画像を圧縮した符号を復号する過程でハイパス係数値の推定及び置換の処理を行う。
【００６５】
図１４は、本発明の実施の形態を説明するためのブロック図である。本実施形態に係る画像処理装置は、図１３に示すような流れで原画像を圧縮した符号から画像を復元するが、その過程で符号化時の量子化などにより劣化したハイパス係数値の修復を行う。
【００６６】
この画像処理装置は、エントロピー復号を行うエントロピー復号部１０１、復号されたウェーブレット係数を逆量子化する逆量子化部１０２、逆量子化後のウェーブレット係数に対し逆５×３ウェーブレット変換を行い復号画像を生成する逆５×３ウェーブレット変換部１０３、全てのデコンポジションレベル又は所要のデコンポジション以下のウェーブレット係数に対しハイパス係数値の推定を行う手段であるハイパス係数値推定部１０４、その推定値により元のハイパス係数値を置き換える手段であるハイパス係数値置換部１０５を備える構成である。なお、カラー原画像の符号が入力される場合には、コンポーネント毎に以上各部による処理が行われ、最後にＤＣ逆レベルシフト及び逆色変換が行われて復号画像が生成される。
【００６７】
ここで付言すれば、エントロピー復号部１０１と逆量子化部１０２を省き、符号をエントロピー復号して逆量子化したウェーブレット係数が外部より直接的に入力される形態も本実施形態に包含される。また、図１３のエントロピー符号化の前段のウェーブレット係数が入力される形態（したがってエントロピー復号部１０１は省かれる）も本実施形態に包含される。さらに、図１３のエントロピー符号化の前段のウェーブレット係数を、エントロピー符号化・復号化を経由することなく、逆量子化したウェーブレット係数が入力される形態（エントロピー復号部１０１及び逆量子化部１０２は不要）も本実施形態に包含される。すなわち、本実施形態に係る画像処理装置の必須構成要素は、逆５×３ウェーブレット変換部１０３、ハイパス係数値推定部１０４及びハイパス係数値置換部１０５である。
【００６８】
図１５は、逆５×３ウェーブレット変換部１０３、ハイパス係数値推定部１０４及びハイパス係数値置換部１０５による処理の流れを示すフローチャートである。この処理は、最も高いデコンポジションレベルからデコンポジションレベル１まで順に実行されるものである。すなわち、各デコンポジションレベルについて、ハイパス係数値の推定処理（ｓｔｅｐ１）、その推定値による元のハイパス係数値の置換処理（ｓｔｅｐ２）、逆５×３ウェーブレット変換処理（ｓｔｅｐ３）が実行され、全てのデコンポジションレベルについて処理済みとなると（ｓｔｅｐ４，Ｙｅｓ）処理は終了する。
【００６９】
図１５では全てのデコンポジションレベルについてハイパス係数の値推定及び推定値による置換の処理が行われるように表されているが、ハイパス係数値の推定及び推定値による置換の処理は、あるデコンポジションレベル以下のみについて実行するようにしてもよい。これは、０に量子化されるのはデコンポジションレベルの低いサブバンドの係数が主だからである。このように推定を行うデコンポジションレベルをあるレベル（例えば２）以下に限定すると、処理の高速化等に有利である。
【００７０】
なお、図１５のフローチャートは、本発明に係る画像処理方法の処理手順を示すものでもある。すなわち、本実施形態に係る画像処理装置についての説明は、本発明に係る画像処理方法の実施形態についての説明でもある。
【００７１】
本実施形態に係る画像処理装置は、図１６に簡略化して示すようなＣＰＵ２００、メモリ２０１、ハードディスク装置２０３、モニタ２０４などをシステムバス２０５で接続したような構成のコンピュータを利用し、プログラムにより実現することも可能である。そのようなプログラム、つまり、各構成要素１０１〜１０５としてコンピュータを機能させるための１以上のプログラム（例えばアプリケーションプログラムやデバイスドライバ）は、通常、ハードディスク装置２０３にインストールされており、必要な時にメモリ２０１へロードされてＣＰＵ２００により実行される。このようなプログラムと、それが記録されたコンピュータが読み取り可能な各種情報記録（記憶）媒体、例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ等の半導体記憶素子なども本発明に含まれる。
【００７２】
処理の概要は次の通りである。ＣＰＵ２００からの命令により、処理対象となる圧縮画像の符号は例えばハードディスク装置２０３より読み出されてメモリ２０１に転送される（１）。ＣＰＵ２００はメモリ２０１より符号を読み込み、エントロピー復号と逆量子化を行い、得られたウェーブレット係数データに対し図１５に示すような逆５×３ウェーブレット変換、ハイパス係数値の推定とその推定値による置換の処理を行い、その復号画像データをメモリ２０１上に生成する（(２)，(３)）。この復号画像データは、ＣＰＵ２００からの命令によりモニタ２０４へ転送され表示される（４）。
【００７３】
さて、図１５のｓｔｅｐ１において、基本的には、ローパス係数値の局所的な分布形状に基づいてハイパス係数値の推定が行われる（請求項１，１９）。前述のようにハイパス係数値の推定（つまり補正）の必要性が高いのは、原画像中のステップエッジ又はインパルスの部分である。したがって、ｓｔｅｐ１において、実際的には後述のように、原画像のエッジを検出し、検出したエッジに対応したハイパス係数値に対し推定を行い（請求２，２０）、あるいは、原画像のインパルスを検出し、検出したインパルスに対応したハイパス係数値に対し推定を行う（請求項３，２１）。以下、ｓｔｅｐ１に関して詳細に説明する。
【００７４】
＜ステップエッジに対応したハイパス係数値の推定を行う態様＞
原画像中のステップエッジの部分に図８及び図１０に示したようなローパス係数値の折れ線形状が現れるが、その形状は、ステップエッジの位置の奇偶とエッジの立ち上がり、立ち下がりにより、図１８に示すような４つのタイプに分類することができる。ここで注意すべきは、図１８中の（１）と（３）の形状の場合にはエッジは奇数位置に存在すること、（２）と（４）の掲示用の場合にはエッジは偶数位置に存在することである。
【００７５】
このような４つのタイプのローパス係数値の折れ線形状の検出は例えば以下のようにして行うことができる。図１８の（４）のタイプの折れ線の様に、折れ線の４つの頂点（請求項９）を左から順にＥ１，Ｃ，Ｅ２，Ｔとし、そのローパス係数値をend1，center，end2，tailとし、予め決めた正の閾値をTH_s，TH_l，TH_mとする。そして、
diff1＝center−end1、diff2＝end2−center、diffT＝tail−end2
を算出し、
diff1＞TH_s  かつ  −diff2＞TH_l  かつ  −diff2
＞diff1*TH_m  かつ
diff2*diffT≧0
という条件が成立するときに（２）のタイプの折れ線として検出し、
上記条件が不成立ならば、
−diff1＞TH_s  かつ  diff2＞TH_l  かつ  diff2＞−diff1*TH_m  かつ
diff2*diffT≧0
という条件が成立するときに（４）のタイプの折れ線として検出する、
というような手順により（２）と（４）のタイプの折れ線を検出可能である。
【００７６】
一方、図１８の（３）のタイプの折れ線の様に、折れ線の４つの頂点を右から順にＥ１，Ｃ，Ｅ２，Ｔとし、
diffT＝end2−tail、diff1＝center−end2、diff2＝end1−center
を算出し、
diff1＞TH_l  かつ  −diff2＞TH_s  かつ  diff1＞−diff2*TH_m  かつ
diffT*diff1≧0  
という条件が成立するときに（１）のタイプの折れ線として検出し、
上記条件が不成立ならば、
−diff1＞TH_l  かつ  diff2＞TH_s  かつ  −diff1＞diff2*TH_m  かつ
diffT*diff1≧0
という条件が成立するときに（３）のタイプの折れ線して検出する、
というような手順により（１）と（３）のタイプの折れ線を検出可能である。
【００７７】
このような折れ線を検出したならば、対応したハイパス係数値を前記式（５）〜式（１０）により推定することができる。なお、前述のように、式（５）と式（８）、式（７）と式（10）は同一である（請求項１４。式が同一であれば結果も同一）。この際、例えば式（５）と式（７）の両方を用いて推定し、その推定値の平均値を最終的な推定値とすることで推定精度をあげることができる（請求項６，１２）。もちろん。式（５）又は（７）の一方のみを用いることも可能である。このような推定は、量子化で０になったハイパス係数値に対してのみ行うことができる（請求項５，２３）。
【００７８】
図１７はｓｔｅｐ１の処理手順の一例を示すフローチャートである。この例では、ｓｔｅｐ１０１において、同一デコンポジションレベルのサブバンドの全ての係数を走査し、上に述べたような方法で４つのタイプの折れ線を検出する。ｓｔｅｐ１０２とｓｔｅｐ１０３において、検出された折れ線に対応したハイパス係数値で、それが０に量子化されたものである場合に前記式（５）による推定値Ａと前記式（７）による推定値Ｂを算出する。そして、上に述べたように推定精度を上げるため、ｓｔｅｐ１０３で推定値Ａと推定値Ｂの平均値Ｃを求め、これを最終的な推定値とする。
【００７９】
なお、ｓｔｅｐ１０１では「全ての係数を走査する」と記したが、図１８から明らかなように、ＣとE2の間にあるハイパス係数値が０に量子化されている場合にのみ推定を実施するため、ＣとE2の間にあるハイパス係数値が０に量子化されている場合にのみ、折れ線の検出を行うのが有効であるのは言うまでもない。
【００８０】
図１９はｓｔｅｐ１の処理手順の別の一例を示すフローチャートである。図１９において、ｓｔｅｐ２０１〜ｓｔｅｐ２０４は図１７中のｓｔｅｐ１０１〜ｓｔｅｐ１０４と同じ処理内容である。この例では、ｓｔｅｐ２０５において、推定値Ｃが量子化前の係数値の存在範囲内にあるかどうかのチェックを行い、その範囲内にある場合には推定値Ｃを有効な推定値として確定し（ｓｔｅｐ２０６）、その範囲外ならば推定値Ｃを無効なものとして破棄する（ｓｔｅｐ２０７）。後者の場合、当該ハイパス係数値はそのままの値とされる。
【００８１】
ここで、ｓｔｅｐ２０５における量子化前の係数値の存在範囲とは、例えば量子化ステップ数stepと量子化後の係数値qとの積で規定される周知の範囲であり、q＞0ならstep×q以上，step×(q＋１)未満の範囲である。JPEG2000の5x3の場合、量子化ステップ数とは、２の(トランケートされたビットプレーンの枚数)乗に相当する。
【００８２】
なお、ｓｔｅｐ２０４を省き、推定値Ａ，Ｂのうち範囲内にある方の推定値を最終的な推定値として採用し、どちらの推定値も範囲内にない場合には破棄し、当該ハイパス係数値をそのままの値にすることも可能である。
【００８３】
図１７及び図１９は、一次元（例えば水平方向）についての処理でハイパス係数値の推定を行う例であるが、これをこれを直交する２方向（水平、垂直方向）に連続して行うことで、二次元での係数値推定を行うことができる（請求項１５，１６）。
【００８４】
二次元での係数値推定の場合、図１５のｓｔｅｐ１からｓｔｅｐ３までの処理は図２０のように表される。ｓｔｅｐ１ａとｓｔｅｐ２ａは水平方向におけるハイパス係数値の推定と置換の処理であり、ｓｔｅｐ１ｂとｓｔｅｐ２ｂは垂直方向におけるハイパス係数値の推定と置換の処理である。
【００８５】
なお、符号が二次元でデコンポジションされたものである場合、一次元のハイパス係数値推定とは、「ＬＬ係数値からＨＬ係数値を推定すること」、「ＬＨ係数値からＨＨ係数値を推定すること」の一方を指し（請求項１５）、あるいは「ＬＬ係数値からＬＨ係数値を推定すること」、「ＨＬ係数値からＨＨ係数値を推定すること」の少なくとも一方を指す（請求項１６）。
【００８６】
また、図２０中のｓｔｅｐ１ａでの水平方向のハイパス係数値推定とは、「ＬＬ係数値からＨＬ係数値を推定すること」、「ＬＨ係数値からＨＨ係数値を推定すること」の少なくとも一方を指し、ｓｔｅｐ１ｂでの垂直方向のハイパス係数値推定とは、「ＬＬ係数値からＬＨ係数値を推定すること」、「ＨＬ係数値からＨＨ係数値を推定すること」の少なくとも一方を指す。
【００８７】
以上に説明した例では、ｓｔｅｐ１において、原画像中のエッジ位置の奇偶によらずに同じ推定式をハイパス係数値の推定に用いたが、エッジ位置の奇偶に応じて複数の推定式を使い分けることも可能である（請求項１３）。そのような例のフローチャートを図２１に示す。
【００８８】
図２１の例においては、ｓｔｅｐ３０１で（１）〜（４）のタイプの折れ線を検出し、ｓｔｅｐ３０２で（１）又は（３）のタイプの折れ線に対応するハイパス係数値を前記式（９）により推定し、ｓｔｅｐ３０３で（２）又は（４）のタイプの折れ線に対応するハイパス係数値を前記（６）式により推定する。そして、ｓｔｅｐ３０４で推定値が量子化前の係数値の存在範囲内にあるかどうかのチェックを行い、その範囲内にある場合には推定値を有効な推定値として確定し（ｓｔｅｐ３０５）、その範囲外ならば推定値を無効なものとして破棄する（ｓｔｅｐ３０６）。
【００８９】
なお、エッジ位置の奇偶を判定して式（６）と式（９）を使いわけて推定を行うとともに式（５）と式（７）による推定も行い、３つの推定値の平均値を最終的な推定値として採用したり、あるいは、異常値（例えば、３つの推定値のうち１つだけ極性の異なるものがあれば、それは推定誤差による異常値である）を破棄したりすることも可能であり、かかる態様も本実施形態に包含される。
【００９０】
以上の説明において、前記式（５）〜式（10）に代えて前記式（６’）〜式（10’）を用いることもでき（請求項１８）、前述のように推定精度の向上を期待できる。
【００９１】
＜インパルスに対応したハイパス係数値の推定を行う態様＞
以上、ステップエッジに関連した推定について説明したが、ここではインパルスに関連した推定について説明する（請求項３）。処理フローは図１７又は図１９に示したものと同様でよい。ただし、折れ線の検出と、それに対応したハイパス係数値の推定に用いる推定式が変わる。この相違点について以下に説明する。
【００９２】
図１１及び図１２より、偶数位置にあるインパルスに対応した折れ線は図２２に示す様な（１）と（２）のタイプに分類されるが、この折れ線の５つの頂点（請求項１０）を左から順にＴ１，Ｅ１，Ｃ，Ｅ２，Ｔ２とし、その係数値をtail1，end1，center，end2，tail2、予め決めた正の閾値をTH_s，TH_l，TH_mとする。そして、
diff1＝end1−tail1、diff2＝center−end1、diff3＝end2−center、
diff4＝tail2−end2
を算出する。そして、例えば、
−diff1＞TH_s  かつ  diff2＞TH_l  かつ  −diff3＞−TH_l  かつ
diff4＞TH_s  かつ  diff2＞−diff1*TH_m  かつ  −diff3＞diff4*TH_m
の条件が成立するときに（１）のタイプの折れ線として検出し、
上記条件が不成立ならば、
diff1＞TH_s  かつ  −diff2＞TH_l  かつ  −diff3＞TH_l  かつ  −diff4＞TH_s
かつ  −diff2＞diff1*TH_m  かつ  diff3＞−diff4*TH_m
の条件が成立したときに（２）のタイプの折れ線として検出する、
というような手順により図２２に示す２つのタイプの折れ線を検出可能である。
【００９３】
また、推定値は、座標2，4のローパス係数値を用いて（図１１，図１２参照）、L2＝b、L4＝−s/8+bより導かれる
H5＝H7＝−s/2＝4（L4−L2）                        式（11）
によって算出し、あるいは、座標4、6のローパス係数値を用いて、L4＝−s/8+b、L6＝3s/4+bより導かれる
H5＝H7＝−s/2＝4/7×（L4−L6）                    式（12）
によって算出し、あるいは、座標6、8のローパス係数値を用いて、L6＝3s/4+b、L8＝-s/8+bより導かれる
H5＝H7＝−s/2＝−4/7×（L6−L8）                  式（13）
によって算出することが可能である（請求項８，１３）。なお、この例においては、簡単の奇数位置のインパルスに関する推定は省略したが、奇数位置のインパルスに関しても同様の手順で導出した推定式を用いてハイパス係数値の推定が可能であることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】原画像の座標系を示す図である。
【図２】垂直方向へのフィルタリングにより得られる係数配列を示す図である。
【図３】水平方向へのフィルタリング後の係数配列を示す図である。
【図４】デインターリーブ後の係数配列を示す図である。
【図５】２回の変換後のデインターリーブされた係数配列を示す図である。
【図６】ミラリングの説明図である。
【図７】偶数位置のステップエッジ部分の係数値等を示す図である。
【図８】偶数位置のステップエッジ部分での係数値の折れ線グラフを示す図である。
【図９】奇数位置のステップエッジ部分の係数値等を示す図である。
【図１０】奇数位置のステップエッジ部分の係数値の折れ線グラフを示す図である。
【図１１】偶数位置のインパルス部分での係数値等を示す図である。
【図１２】偶数位置のインパルス部分の係数値の折れ線グラフを示す図である。
【図１３】５×３ウェーブレット変換を用いるＪＰＥＧ２０００の基本的な圧縮処理の流れを示すブロック図である。
【図１４】本発明の実施形態を説明するためのブロック図である。
【図１５】逆ウェーブレット変換、ハイパス係数値の推定及び置換の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】本発明に係る画像処理装置又は画像処理方法をプログラムにより実現するためのコンピュータの模式的なブロック図である。
【図１７】一次元のハイパス係数値推定処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１８】ステップエッジに対応する４つのタイプの折れ線を示す図である。
【図１９】一次元のハイパス係数値推定処理の別の例を説明するためのフローチャートである。
【図２０】２次元のハイパス係数値推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図２１】一次元のハイパス係数値推定処理の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図２２】インパルスに対応する２つのタイプの折れ線を示す図である。
【符号の説明】
【００９５】
１０１    エントロピー復号部
１０２    逆量子化部
１０３    逆５×３ウェーブレット変換部
１０４    ハイパス係数値推定部
１０５    ハイパス係数値置換部
【図１】
2006229895.tif 000003
【図２】
2006229895.tif 000004
【図３】
2006229895.tif 000005
【図４】
2006229895.tif 000006
【図５】
2006229895.tif 000007
【図６】
2006229895.tif 000008
【図７】
2006229895.tif 000009
【図８】
2006229895.tif 000010
【図９】
2006229895.tif 000011
【図１０】
2006229895.tif 000012
【図１１】
2006229895.tif 000013
【図１２】
2006229895.tif 000014
【図１３】
2006229895.tif 000015
【図１４】
2006229895.tif 000016
【図１５】
2006229895.tif 000017
【図１６】
2006229895.tif 000018
【図１７】
2006229895.tif 000019
【図１８】
2006229895.tif 000020
【図１９】
2006229895.tif 000021
【図２０】
2006229895.tif 000022
【図２１】
2006229895.tif 000023
【図２２】
2006229895.tif 000024