(57)【要約】本発明は、強相関画像データを圧縮する方法及びシステムの両方に関する。画像及びその他の強相関データを圧縮するシステムは、画像を獲得する手段と、デジタル形式へ変換する手段と、データを再構成する手段と、繰り返しを符号化する手段と、圧縮データを記憶する手段と、データを取り出す手段と、を具備する。画像及びその他の強相関データを圧縮する方法は、画像を獲得するステップと、デジタル形式へ変換するステップと、データをマトリックス形式に再構成するステップと、繰り返しをビットプレーンインデックス及び記憶データ値に符号化するステップと、圧縮データを記憶装置に記憶するステップと、伸長のためデータを取り出すステップのようなステップから構成される。画像及びその他の強相関データを圧縮するシステム及び方法は、明細書に記載され、図面を用いて説明される。
2005522106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を獲得する手段と、デジタル形式へ変換する手段と、データをマトリックス形式に再構成する手段と、繰り返しをビットプレーンインデックス及び記憶データ値に符号化する手段と、圧縮データを記憶する手段と、データを取り出す手段と、を備えた繰り返し符号化圧縮システム。
【請求項２】
乗算を必要とすることなく画像データを圧縮する単一の数学演算を実行する繰り返し符号化圧縮システム。
【請求項３】
前記水平方向と前記垂直方向に沿って前記繰り返しを符号化する繰り返し符号化圧縮システム。
【請求項４】
ａ）画像を獲得するステップと、
ｂ）デジタル形式へ変換するステップと、
ｃ）データをマトリックス形式に再構成するステップと、
ｄ）繰り返しをビットプレーンインデックス及び記憶データ値に符号化するステップと、
ｅ）圧縮データを記憶装置に記憶するステップと、
ｆ）伸長のためデータを取り出すステップと、
を含む、画像及びその他の強相関データを圧縮する繰り返し符号化圧縮方法。
【請求項５】
前記水平方向と前記垂直方向に沿った前記繰り返しに関する情報を収容する前記ビットプレーンを生成する繰り返し符号化方法。
【請求項６】
前記ＲＣＣビットプレーンを生成するため前記２進加算演算を用いて前記水平ビットプレーンと前記垂直ビットプレーンを組み合わせる繰り返し符号化方法。
【請求項７】
前記最終的なＲＣＣデータ値を得るため、生成された前記ＲＣＣビットプレーンを前記原画像マトリックスと比較する繰り返し符号化方法。
【請求項８】
前記水平ビットプレーン及び前記垂直ビットプレーンと共に前記ＲＣＣデータ値を記憶し保存する繰り返し符号化方法。
【請求項９】
記憶された前記ＲＣＣデータ値及び前記ビットプレーンから原画像を再構成する繰り返し符号化方法。
【請求項１０】
圧縮画像データを保存し、また、原画像を再構成するため該圧縮画像データを取り出す繰り返し符号化システム。
【請求項１１】
画像データ値の損失のない圧縮のための繰り返し符号化方法。
【請求項１２】
著しく高い圧縮率を達成するため閾値との比較を用いる損失のある圧縮のための繰り返し符号化方法。
【請求項１３】
医用画像保存及び伝送、データベースシステム、情報テクノロジー、娯楽、通信及びワイヤレスアプリケーション、衛星画像化、リモートセンシング、軍事アプリケーションのような種々のアプリケーションのため前記圧縮方法を実施するための繰り返し符号化圧縮システム。
【請求項１４】
明細書に記載され、図面を用いて説明された画像及びその他の強相関データを圧縮する繰り返し符号化システム。
【請求項１５】
明細書に記載され、図面を用いて説明された画像圧縮のための繰り返し符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の分野】
【０００１】
本発明は、画像データ及びその他の強相関データストリームを圧縮する方法及びシステムに関する。
【発明の背景】
【０００２】
画像及びデータ圧縮は、多数の実用的なアプリケーション（用途）において極めて重要であり非常に意義がある。非可逆圧縮と可逆圧縮との間の選択は主としてアプリケーションに依存する。
【０００３】
アルゴリズムを使用して画像又はデータに関する自動解析が行われる一部のアプリケーションは、自動的な解析にエラーが生じることがないように完全に損失のない圧縮方式を必要とする。
【０００４】
一般に、ハフマン符号化技術及びその他の情報源符号化技術は、画像データの損失のない圧縮を実現するため使用される。
【０００５】
ある種の別のアプリケーションでは、ヒトの視覚が画像を解析する。ヒトの視覚は画像内のある種のパターンを感じないので、このようなパターンは、優れたデータ圧縮が行われるように原画像から棄てられる。これらの方式は、「視覚的に損失のない」圧縮方式と称される。これは、完全に可逆的なプロセスではない。すなわち、伸長画像データは原画像データとは異なる。差異の程度は、圧縮の品質に依存し、圧縮率にも依存する。
【０００６】
データの非可逆量子化が後に続けられる離散コサイン変換及びウェーブレット変換に基づく圧縮方式は、典型的に、視覚的に損失のない方式の例である。
【０００７】
一般的な規則として、画像の品質の損失が零であるか、又は、できるだけ少ない最大圧縮率を達成することが望ましい。同時に、システムに必然的に伴う複雑性と、画像圧縮システムによって消費される電力は、ハードウェアに基づいて実施するとき、非常に重大なパラメータである。
【０００８】
通常、画像圧縮は２ステップで実行される。第１のステップは、殆どの場合に信号変換に基づく符号化前技術を使用し、第２のステップは、ハフマン方式及びLempel-Zip方式のような標準的な情報源符号化技術によってデータ値をさらに圧縮する。最初の符号化前ステップは、画像圧縮方式全体で最も決定的で重要な演算である。ＤＣＴ及びウェーブレットに基づく変換に伴って生じる複雑さの程度は、その演算に膨大な数の乗算が必要とされるので非常に高い。これは以下の式によって説明される。
【数１】
2005522106.tif 000003
ここで、ｘ＝０の場合、Ｃ（ｘ）＝１／√２であり、ｘ＞０の場合、Ｃ（ｘ）＝１である。
【０００９】
上記のＤＣＴの式を実行する際に膨大な数の乗算が必要となることに加えて、画像データのジグザグ型再配置も起こり、それに伴ってさらなる複雑さが生じる。このことから、上記の従来の画像圧縮方式がハードウェアに基づく実施にあまり巧く適合しないことが明らかになる。
【００１０】
したがって、実際に要求されるのは、厳密な変換と複雑な計算を伴わない画像圧縮システムである。画像圧縮システムは、また、メモリ効率と電力効率が必要である。繰り返し符号化圧縮（ＲＣＣ）と称される本発明は、上記の要求に理想的に適している。繰り返し符号化圧縮は、単一の数学演算に基づき、その繰り返し符号化圧縮を実施するために必要とされる乗算は０回である。この結果として、圧縮を実行する際にかなりの量のメモリ効率、電力効率及び速度が得られる。本発明の実施に必ず伴う数学演算は単一であるので、システムは完全に可逆的であり、全く損失がない。これは、無損失を要求する多数のアプリケーションにおいて非常に重要である。圧縮率は既存の損失のない圧縮方式よりも著しく高い。しかし、アプリケーションが損失のあるシステムを許容するならば、本発明は、損失のある要求にも応じる。この場合、ある程度の損失が圧縮に観察され、その結果として、より高い圧縮率が得られるように、数学演算に僅かな変更が加えられる。この損失のある圧縮システムは、娯楽システム及び電気通信システムに重大なアプリケーションが見出されるであろう。
【００１１】
［現在の画像圧縮技術の欠点］
種々の画像圧縮技術が存在する。よく知られている少数の技術は、ＪＰＥＧ、ＪＰＥＧ−ＬＳ、ＪＰＥＧ−２０００、ＣＡＬＩＣ、ＦＲＡＣＴＡＬ及びＲＬＥである。
【００１２】
［ＪＰＥＧ］
ＪＰＥＧ圧縮は、圧縮の量と、得られる画質と、圧縮／伸長に要する時間とのトレードオフである。
【００１３】
高画像圧縮率で濃淡むらが生じる。
【００１４】
ＪＰＥＧはテキスト、又は、鋭いエッジ若しくは線を含む画像を圧縮するときに画質が悪い。
【００１５】
ギブスの現象は、外乱／リップルが鋭い境界線をもつ対象の余白で見られる現象に与えられた名前である。
【００１６】
ＪＰＥＧは黒と白の２ビット画像に適してない。
【００１７】
ＪＰＥＧは解像度と独立ではない。画像が表示装置の解像度に依存して最適表示されるスケーラビリティが得られない。
【００１８】
［ＪＰＥＧ−ＬＳ］
ＪＰＥＧ−ＬＳはスケーラビリティ、誤り耐性又はこのようないかなる機能性もサポートしない。濃淡のむらは、より高圧縮率においても存在する。
【００１９】
ＪＰＥＧ−ＬＳは、リスタートマーカーの他に、誤り耐性のための特定のサポートを提供せず、誤り耐性を考慮して設計されていない。
【００２０】
［ＪＰＥＧ−２０００］
Ｊｐｅｇ−２０００は、圧縮効率に関して本当に実質的な改良を行うものではなく、損失のない圧縮のためのＪＰＥＧ−ＬＳを除いては、ＪＰＥＧよりも著しく複雑である。
【００２１】
ＪＰＥＧ−２０００に必然的に伴う複雑さが増加するが、それにもかかわらず圧縮率及び効率はあまり改善されない。
【００２２】
［ＣＡＬＩＣ］
ＣＡＬＩＣは損失のない圧縮に最良の性能を示すが、プログレッシブ画像伝送のため使用できない（ＣＡＬＩＣは、無損失モード／殆ど損失のないモードだけで動作し得る予測に基づくアルゴリズムを実施する）。複雑さ及び計算コストが高い。
【００２３】
その結果、「最良」標準の選定は当面のアプリケーションに全面的に依存することになる。
【００２４】
本願の新規性を確認するため、米国特許データベースと欧州特許データベースを用いて調査が行われた。４００件もの特許出願がデータ圧縮という題目の下で発見された。多数の特許明細書が慎重に検討され、本発明の新規性が確認された。
【００２５】
以下の明細書、すなわち、ＰＣＴ／ＵＳ９８／０７０７４、ＥＰ０８７１２９４Ａ３、ＥＰ０８８０１００Ａ２、ＷＯ９８／５０８８６が引用され、欧州及び米国データベース下の種々の特許明細書を精読して、本願明細書と引用された明細書の特許請求の範囲に記載された権利範囲は相違するとの結論が下された。
【発明の概要】
【００２６】
画像データは強相関データである。すなわち、画像中の隣接データ値は本質的に繰り返しが多い。したがって、この画像の繰り返し特性から何らかの圧縮を実現し、次に、ハフマン符号化方式又はその他の情報源符号化方式を適用することが可能であるならば、この方法は非常に効率的である。
【００２７】
この繰り返し符号化圧縮アルゴリズムにおいて、各要素は前の要素と比較される。両者が一致するならば、値’１’がビットプレーンに記憶される。さもなければ、値’０’がビットプレーンに記憶される。この差の値だけがマトリックスに記憶され、繰り返し値のすべてが記憶されるわけではない。
【００２８】
１次元ＲＣＣ方法では、水平方向の繰り返しを符号化するため一つのビットプレーンだけが使用される。
【００２９】
しかし、２次元ＲＣＣ方法では、水平方向と垂直方向の両方向の繰り返しを符号化するため二つのビットプレーンが使用される。２次元ＲＣＣ方法は、より効率的であり、より優れた圧縮率を与える。
【００３０】
これは、圧縮システムが乗算及び複雑な変換を用いることなく実施されることを明瞭に示す。圧縮システムは隣接画像データ値の数学的比較だけに基づいている。この比較は水平方向と垂直方向の両方向において隣接画像データ値の間で実行される。上記の水平方向と垂直方向の比較の結果として形成されるビットプレーンは、それぞれに、２進加算方法を用いて組み合わされる。この２進加算方法の後、合成されたビットプレーン位置はＲＣＣビットプレーンと称される。ＲＣＣビットプレーン中の零値は、原画像の損失のない再構成のためだけに記憶されるべき値である。ＲＣＣビットプレーン中の零と同じ場所に対応する原画像マトリックス中のこのような値は、ＲＣＣデータ値と称される。他のすべての画像値は、ＲＣＣデータ値と、水平ビットプレーン及び垂直ビットプレーンを用いて再構成することができる。
【００３１】
損失のある圧縮システムを実施する場合、隣接画素は、繰り返しに関して比較されるだけではなく、差の値のために比較される。隣接画素の間の差の値が所定の任意の閾値よりも小さい場合、二つの隣接画素は同じにされる。これにより、画像データ中の繰り返し回数がさらに増加するので、繰り返し符号化圧縮が適用された後の圧縮率も増大する。この閾値は、特定のアプリケーション及びシステムの要求に応じて変えることが可能である。この閾値が大きくなるほど、圧縮率がより良くなり、再構成された画像の品質の損失も多くなる。
【発明の目的】
【００３２】
本発明の主な目的は、強相関画像データの繰り返し符号化圧縮を用いて新規性のある技術を創作することである。本発明のもう一つの目的は、強相関画像データの繰り返し符号化圧縮システムを創作することである。本発明のもう一つの目的は、アプリケーションが多方面にわたるシステムを創作することである。本発明のさらなる目的は以下の説明から明らかであろう。
【発明の詳細説明】
【００３３】
画像データは強相関データである。すなわち、画像中の隣接データ値は本質的に繰り返しが多い。したがって、この画像の繰り返し特性から何らかの圧縮を実現し、次に、ハフマン符号化方式又はその他の情報源符号化方式を適用することが可能であるならば、この方法は非常に効率的である。
【００３４】
この繰り返し符号化圧縮アルゴリズムにおいて、各要素は前の要素と比較される。両者が一致するならば、値’１’がビットプレーンに記憶される。さもなければ、値’０’がビットプレーンに記憶される。この差の値だけがマトリックスに記憶され、繰り返し値のすべてが記憶されるわけではない。
【００３５】
１次元ＲＣＣ方法では、水平方向の繰り返しを符号化するため一つのビットプレーンだけが使用される。
【００３６】
しかし、２次元ＲＣＣ方法では、水平方向と垂直方向の両方向の繰り返しを符号化するため二つのビットプレーンが使用される。２次元ＲＣＣ方法は、より効率的であり、より優れた圧縮率を与える。
【００３７】
これは、圧縮システムが乗算及び複雑な変換を用いることなく実施されることを明瞭に示す。圧縮システムは隣接画像データ値の数学的比較だけに基づいている。この比較は水平方向と垂直方向の両方向において隣接画像データ値の間で実行される。上記の水平方向と垂直方向の比較の結果として形成されるビットプレーンは、それぞれに、２進加算方法を用いて組み合わされる。この２進加算方法の後、合成されたビットプレーン位置はＲＣＣビットプレーンと称される。ＲＣＣビットプレーン中の零値は、原画像の損失のない再構成のためだけに記憶されるべき値である。ＲＣＣビットプレーン中の零と同じ場所に対応する原画像マトリックス中のこのような値は、ＲＣＣデータ値と称される。他のすべての画像値は、ＲＣＣデータ値と、水平ビットプレーン及び垂直ビットプレーンを用いて再構成することができる。
【００３８】
損失のある圧縮システムを実施する場合、隣接画素は、繰り返しに関して比較されるだけではなく、差の値のために比較される。隣接画素の間の差の値が所定の任意の閾値よりも小さい場合、二つの隣接画素は同じにされる。これにより、画像データ中の繰り返し回数がさらに増加するので、繰り返し符号化圧縮が適用された後の圧縮率も増大する。この閾値は、特定のアプリケーション及びシステムの要求に応じて変えることが可能である。この閾値が大きくなるほど、圧縮率がより良くなり、再構成された画像の品質の損失も多くなる。
【００３９】
図１はハードウェアで実施された繰り返し符号化圧縮に基づく全画像圧縮システムの説明図である。未加工アナログ画像信号は、カメラによって撮影され、アナログ・デジタル変換器によって対応したデジタルデータへ変換される。このデジタルデータは、再構成ブロックによって、画像データ値のマトリックスに再配置される。再構成された画像マトリックスは内蔵チップに記憶され、この内蔵チップが全ＲＣＣシステムを実行する。したがって、全ＲＣＣシステムは、圧縮されたＲＣＣデータ値を生成し、また、記憶、保存及びさらなる取り出しのためのビットプレーンを生成する。
【００４０】
図２は磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）を用いて撮影されたヒトの脳のサンプル画像であり、このサンプル画像は繰り返し符号化圧縮システムによって達成された圧縮を実証する。このサンプル画像は階調画像である。
【００４１】
図３はヒトの脳のサンプルＭＲＩ画像からの小領域の拡大図である。拡大された領域は圧縮システムを実証するため使用される。
【００４２】
図４は画像が多数の階調画素により構成されることを示す図である。図５はヒトの脳のサンプルＭＲＩ画像内の３６画素領域を示す図である。図６はデータ記憶のため最初に使用された画像データ値と等価であるＡＳＣＩＩ値を示す図である。各値は、８ビットのデータメモリ、すなわち、１バイトのデータメモリを必要とする。これまでのところ、３６画素領域は、約２８８ビット、すなわち、３６バイトのデータメモリを必要とする。後で明らかにされるように、データは１１２ビットだけで圧縮され記憶される。
【００４３】
図７は画像マトリックスの水平方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。この結果として、水平ビットプレーンと、記憶された水平値とが得られる。図８は画像マトリックスの垂直方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。この結果として、垂直ビットプレーンと、記憶された垂直値とが得られる。
【００４４】
図９は、２進加算演算を用いて、これにより原画像マトリックスからの最終記憶値に対応する５個の零値だけが得られる、水平ビットプレーンと垂直ビットプレーンの組み合わせを示す図である。図１０は、繰り返し符号化圧縮を適用する前後で３６画素領域のために必要なメモリ合計を示す図である。元のメモリ必要量は２８８ビットであった。繰り返し符号化圧縮の適用後、必要なメモリは１１２ビットであった。これは非常に多量の圧縮が達成されたことを証明する。
【００４５】
図１１は画像全体への繰り返し符号化圧縮の適用を示す図であり、サイズは元の１８８０００ビットから４４０００ビットに圧縮されている。図１２は繰り返し符号化圧縮の実施のための完全な原理を示す図である。画像マトリックスは、水平方向と垂直方向に沿って符号化され、それぞれのビットプレーンが得られる。さらなる圧縮は、２進加算演算を用いて水平ビットプレーンと垂直ビットプレーンを組み合わせることにより実現される。これにより、ＲＣＣビットプレーンが得られ、このＲＣＣビットプレーンは論理的に反転され、最終的なＲＣＣデータ値を得るため、原画像マトリックスと比較される。これらのＲＣＣデータ値は、水平ビットプレーン及び垂直ビットプレーンと共に、保存及びさらなる取り出しのためデータメモリに記憶される。
【００４６】
符号化データはハフマン符号化を用いてさらに圧縮できる。このようにして、画像データの圧縮は繰り返し符号化圧縮システムを使用して実現される。このシステムは、複雑な変換技術を全く利用しないので、容易に実施でき、非常に高速である。実際の効果は、この方法があらゆるタイプの画像ファイルのため使用できることである。ここでは、このシステムは階調画像だけに適用されている。しかし、将来、このシステムはカラー画像にも適用することができる。
【００４７】
損失のある圧縮システムを実施する場合、隣接画素は、繰り返しに関して比較されるだけではなく、差の値のために比較される。隣接画素の間の差の値が所定の任意の閾値よりも小さい場合、二つの隣接画素は同じにされる。これにより、画像データ中の繰り返し回数がさらに増加するので、繰り返し符号化圧縮が適用された後の圧縮率も増大する。この閾値は、特定のアプリケーション及びシステムの要求に応じて変えることが可能である。この閾値が大きくなるほど、圧縮率がより良くなり、再構成された画像の品質の損失も多くなる。
【００４８】
この画像の繰り返し符号化圧縮システムは、医用画像保存及び伝送、データベースシステム、情報テクノロジー、娯楽、通信及びワイヤレスアプリケーション、衛星画像化、リモートセンシング、軍事アプリケーションのような分野に適用可能である。本発明は具体的な実施形態を参照して説明され、上記説明は決して本発明の権利範囲を限定しない。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】ハードウェアで実施された繰り返し符号化圧縮に基づく画像圧縮システムの全体の説明図である。
【図２】磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）を用いて撮影されたヒトの脳のサンプル画像であり、このサンプル画像は繰り返し符号化圧縮システムによって達成された圧縮を実証する。このサンプル画像は階調画像である。
【図３】ヒトの脳のサンプルＭＲＩ画像からの小領域の拡大図である。拡大された領域は圧縮システムを実証するため使用される。
【図４】画像が多数の階調画素により構成されることを示す図である。
【図５】ヒトの脳のサンプルＭＲＩ画像内の３６画素領域を示す図である。
【図６】データ記憶のため最初に使用された画像データ値と等価であるＡＳＣＩＩ値を示す図である。各値は、８ビットのデータメモリ、すなわち、１バイトのデータメモリを必要とする。これまでのところ、３６画素領域は、約２８８ビット、すなわち、３６バイトのデータメモリを必要とする。後で明らかにされるように、データは１１２ビットだけで圧縮され記憶される。
【図７】画像マトリックスの水平方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。この結果として、水平ビットプレーンと、記憶された水平値とが得られる。
【図８】画像マトリックスの垂直方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。この結果として、垂直ビットプレーンと、記憶された垂直値とが得られる。
【図９】２進加算演算を用いて、これにより原画像マトリックスからの最終記憶値に対応する５個の零値だけが得られる、水平ビットプレーンと垂直ビットプレーンの組み合わせを示す図である。
【図１０】繰り返し符号化圧縮を適用する前後で３６画素領域のために必要なメモリ合計を示す図である。元のメモリ必要量は２８８ビットであった。繰り返し符号化圧縮の適用後、必要なメモリは１１２ビットであった。これは非常に多量の圧縮が達成されたことを証明する。
【図１１】画像全体への繰り返し符号化圧縮の適用を示す図であり、サイズは元の１８８０００ビットから４４０００ビットに圧縮されている。
【図１２】繰り返し符号化圧縮の実施のための完全な原理を示す図である。
【図１】
2005522106.tif 000004
【図２】
2005522106.tif 000005
【図３】
2005522106.tif 000006
【図４】
2005522106.tif 000007
【図５】
2005522106.tif 000008
【図６】
2005522106.tif 000009
【図７】
2005522106.tif 000010
【図８】
2005522106.tif 000011
【図９】
2005522106.tif 000012
【図１０】
2005522106.tif 000013
【図１１】
2005522106.tif 000014
【図１２】
2005522106.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成17年2月22日(2005.2.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各要素を前の要素と比較し、
（ａ）両要素が等しい場合、第１の値を記憶し、
（ｂ）両要素が異なる場合、第２の値を記憶する、
画像の画像データを圧縮する方法であって、方法。
【請求項２】
前記各要素は画素である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の値は「１」であり、前記第２の値は「０」である、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の値及び前記第２の値がビットプレーンに記憶される、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
１次元圧縮のために、単一のビットプレーンが前記値を記憶するために用いられる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
２次元圧縮のために、圧縮が水平方向と垂直方向の両方で行われ、個々のビットプレーンが各方向について用いられる、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
水平方向についてのビットプレーン及び垂直方向についてのビットプレーンが２進加算演算により組み合わされ、繰り返し符号化圧縮ビットプレーンを形成する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記組み合わせが２進加算演算によるものであり、前記第２の値のみが画像の損失のない再構成のために記憶される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記組み合わせの結果が繰り返し符号化圧縮データ値であり、全ての他の画像データ値が、前記繰り返し符号化圧縮データ値並びに水平方向についてのビットプレーン及び垂直方向についてのビットプレーンを用いて再構成することができる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
ビットプレーンの記憶がマトリックス状である、請求項１〜９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
単一の数学演算が各要素について実行される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
（ａ）少なくとも一つの画像を獲得し、デジタルデータを提供するカメラと、
（ｂ）前記デジタルデータを画像データ値のマトリックスに再配列する再構成ブロックと、
（ｃ）前記画像データ値のマトリックスを受け、圧縮データを形成すべく前記画像データ値を圧縮するプロセッサと、
（ｄ）前記圧縮データを記憶するためのメモリと
を備える繰り返し符号化圧縮システム。
【請求項１３】
前記カメラはアナログ式であり、アナログ画像を変換してデジタルデータを提供するためにアナログ・デジタル変換器が用いられる、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
（ａ）画像を獲得するステップと、
（ｂ）前記画像をデジタル形式へ変換するステップと、
（ｃ）前記デジタルデータをデジタルデータマトリックスに再構成するステップと、
（ｄ）デジタルデータマトリックスの繰り返しがビットプレーンインデックス及び記憶データ値に符号化されるステップと、
（ｅ）圧縮データを記憶メモリに記憶するステップと、
を含む、画像を圧縮する方法。
【請求項１５】
水平方向と垂直方向に沿った前記繰り返しに関する情報を含むビットプレーンを有する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
繰り返し符号化圧縮ビットプレーンを生成するため２進加算演算により前記水平ビットプレーンと前記垂直ビットプレーンとを組み合わせることをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
最終的な繰り返し符号化圧縮データ値を得るため、前記繰り返し符号化圧縮ビットプレーンを前記デジタルデータマトリックスと比較することをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記水平ビットプレーン及び前記垂直ビットプレーンと共に前記繰り返し符号化圧縮データ値を記憶し保存することをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記圧縮が損失のないものである、請求項１４〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
著しく高い圧縮率及び損失のある圧縮を達成するため閾値との比較をによる圧縮をさらに含む、請求項１４〜１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
医用画像保存、医用画像伝送、データベースシステム、情報テクノロジー、娯楽、通信アプリケーション、ワイヤレスアプリケーション、衛星画像化、リモートセンシング及び軍事アプリケーションよりなる群から選択されたアプリケーションに用いられる、請求項１４〜２０のいずれか１項に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【発明の分野】
【０００１】
本発明は、画像データ及びその他の強相関データストリームを圧縮する方法及びシステムに関する。
【発明の背景】
【０００２】
画像及びデータ圧縮は、多数の実用的なアプリケーション（用途）において極めて重要であり非常に意義がある。非可逆圧縮と可逆圧縮との間の選択は主としてアプリケーションに依存する。
【０００３】
一部のアプリケーションは、自動的な解析にエラーが生じることがないように完全に損失のない圧縮方式を必要とする。これは、特に、画像又はデータに関する自動解析が行われる場合に、価値がある。一般に、ハフマン符号化技術及びその他の情報源符号化技術は、画像データの損失のない圧縮を実現するため使用される。
【０００４】
ある種の別のアプリケーションでは、ヒトの視覚が画像を解析する。ヒトの視覚は画像内のある種のパターンを感じないので、このようなパターンは、優れたデータ圧縮が行われるように原画像から棄てられる。これらの方式は、「視覚的に損失のない」圧縮方式と称される。これは、非圧縮画像データが原画像データから異なっているので、完全なる可逆的なプロセスではない。差異の程度は、圧縮の品質、及び圧縮率に依存する。データの非可逆量子化が後に続けられる離散コサイン変換及びウェーブレット変換に基づく圧縮方式は、視覚的に損失のない方式の代表例である。
【０００５】
一般的な規則として、画像の品質の損失が零であるか、又は、できるだけ少ない最大圧縮率を達成することが望ましい。同時に、システムに必然的に伴う複雑性と、画像圧縮システムによって消費される電力は、ハードウェアに基づいて実施するとき、重要なパラメータである。
【０００６】
通常、画像圧縮は２ステップで実行される。第１のステップは、一般的に信号変換に基づく符号化前技術を使用する。第２のステップは、ハフマン方式及びLempel-Zip方式のような標準的な情報源符号化技術によってデータ値をさらに圧縮する。
【０００７】
最初の符号化前ステップは、画像圧縮方式全体で最も決定的で重要な演算である。ＤＣＴ及びウェーブレットに基づく変換に伴って生じる複雑さの程度は、その演算に膨大な数の乗算が必要とされるので非常に高い。これは以下の式によって説明される。
【数１】
2005522106.tif 000016
ここで、ｘ＝０の場合、Ｃ（ｘ）＝１／√２であり、ｘ＞０の場合、Ｃ（ｘ）＝１である。
【０００８】
上記のＤＣＴの式を実行する際に膨大な数の乗算が必要となることに加えて、画像データのジグザグ型再配置も起こり、それに伴ってさらなる複雑さが生じる。このことから、上記の従来の画像圧縮方式がハードウェアに基づく実施にあまり巧く適合しない。
【０００９】
したがって、実際に要求されるのは、厳密な変換と複雑な計算を伴わない画像圧縮システムである。また、それはメモリ効率と電力効率が必要である。
【００１０】
種々の画像圧縮技術が存在する。よく知られている少数の技術は、ＪＰＥＧ、ＪＰＥＧ−ＬＳ、ＪＰＥＧ−２０００、ＣＡＬＩＣ、ＦＲＡＣＴＡＬ及びＲＬＥである。
【００１１】
ＪＰＥＧ圧縮は、圧縮の量と、得られる画質と、圧縮／伸長（解凍）に要する時間とのトレードオフである。高画像圧縮率で濃淡むらが生じる。ＪＰＥＧはテキスト、又は、鋭いエッジ若しくは線を含む画像を圧縮するときに画質が悪い。ギブスの現象は、外乱／リップルが鋭い境界線をもつ対象の余白で見られる現象に与えられた名前である。ＪＰＥＧは黒と白の２ビット画像に適してない。ＪＰＥＧは解像度と独立ではない。画像が表示装置の解像度に依存して最適表示されるスケーラビリティが得られない。
【００１２】
ＪＰＥＧ−ＬＳはスケーラビリティ、誤り耐性又はこのようないかなる機能性もサポートしない。濃淡のむらは、より高圧縮率においても存在する。そして、ＪＰＥＧ−ＬＳは、リスタートマーカーの他に、誤り耐性のための特定のサポートを提供していない。
【００１３】
ＪＰＥＧ−２０００は、圧縮効率に関して本当に実質的な改良を行うものではなく、損失のない圧縮のためのＪＰＥＧ−ＬＳを除いては、ＪＰＥＧよりも著しく複雑である。ＪＰＥＧ−２０００に必然的に伴う複雑さが増加するが、それにもかかわらず圧縮率及び効率はあまり改善されない。
【００１４】
ＣＡＬＩＣは損失のない圧縮に最良の性能を示すが、ＣＡＬＩＣは、無損失モード／殆ど損失のないモードだけで動作し得る予測に基づくアルゴリズムを実施するので、プログレッシブ画像伝送のため使用できない。複雑さ及び計算コストが高い。
【００１５】
その結果、「最良」標準の選定は当面のアプリケーションに全面的に依存することになる。
【発明の概要】
【００１６】
好適な態様によれば、各要素を前の要素と比較するという、画像の画像データを圧縮する方法が提供される。両要素が一致する場合、第１の値を記憶する。一方、両要素が異なる場合、第２の値を記憶する。各要素は画素であるとするのがよい。また、前記第１の値は「１」とし、前記第２の値は「０」とするのがよい。
【００１７】
第１の値及び第２の値はビットプレーンに記憶される。１次元圧縮については、単一のビットプレーンが前記値を記憶するために用いられる。これに対して、２次元圧縮については、圧縮が水平方向と垂直方向の両方で行われ、個々のビットプレーンが各方向について用いられる。
【００１８】
水平方向についてのビットプレーン及び垂直方向についてのビットプレーンが２進加算演算により組み合わされ、それにより、繰り返し符号化圧縮ビットプレーンを形成することができる。組み合わせは、２進加算演算によるものであり、第２の値のみが画像の損失のない再構成のために記憶される。組み合わせの結果は繰り返し符号化圧縮データ値であり、全ての他の画像データ値は、繰り返し符号化圧縮データ値並びに水平方向についてのビットプレーン及び垂直方向についてのビットプレーンを用いて再構成することができる。
【００１９】
ビットプレーンの記憶はマトリックス状とするのがよい。また、単一の数学演算が各要素について実行されることができる。
【００２０】
他の態様によれば、少なくとも一つの画像を獲得し、デジタルデータを提供するカメラと、デジタルデータを画像データ値のマトリックスに再配列する再構成ブロックと、画像データ値のマトリックスを受け、圧縮データを形成すべく画像データ値を圧縮するプロセッサと、圧縮データを記憶するためのメモリとを備える繰り返し符号化圧縮システムが提供される。
【００２１】
カメラはアナログ式とすることができる。アナログ画像を変換してデジタルデータを提供するために、アナログ・デジタル変換器が用いられるとよい。
【００２２】
さらに他の態様によれば、画像を取得し、デジタルデータを形成すべくその画像をデジタル形式に変換するという画像圧縮方法が提供される。デジタルデータは、デジタルデータマトリックスに再構成される。デジタルデータマトリックスの繰り返しがビットプレーンインデックス及び記憶データ値に符号化される。そして、圧縮データが記憶メモリに記憶される。
【００２３】
ビットプレーンは水平方向と垂直方向に沿った繰り返しに関する情報を含む。さらに、繰り返し符号化圧縮ビットプレーンを生成するため２進加算演算により水平ビットプレーンと垂直ビットプレーンとを組み合わせることを含むとよい。また、最終的な繰り返し符号化圧縮データ値を得るため、繰り返し符号化圧縮ビットプレーンをデジタルデータマトリックスと比較することをさらに含むとよい。
【００２４】
この方法は、水平ビットプレーン及び垂直ビットプレーンと共に繰り返し符号化圧縮データ値を記憶し保存することをさらに含むとよい。
【００２５】
圧縮が損失のないものであることが好適である。或いはまた、著しく高い圧縮率及び損失のある圧縮を達成するため、本方法は、閾値との比較をによる圧縮をさらに含んでもよい。
【００２６】
この方法は、医用画像保存、医用画像伝送、データベースシステム、情報テクノロジー、娯楽、通信アプリケーション、ワイヤレスアプリケーション、衛星画像化、リモートセンシング及び軍事アプリケーションよりなる群から選択されたアプリケーションに用いられ得る。
【００２７】
本発明を十分に理解し、容易に実現するために、以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施形態を単に限定的な例示として説明する。
【好適な実施形態の詳細な説明】
【００２８】
画像データは強相関データである。これは、画像中の隣接データ値は本質的に繰り返しが多いことを意味する。したがって、この画像の繰り返し特性から幾つかの圧縮を実現し、次に、ハフマン符号化方式又はその他の情報源符号化方式を適用することが可能である。よって、この方法は非常に効率的である。
【００２９】
繰り返し符号化圧縮（ＲＣＣ）において、各要素は前の要素と比較される。両者が一致するならば、値「１」がビットプレーンに記憶される。さもなければ、値「０」がビットプレーンに記憶される。この差の値だけがマトリックスに記憶され、繰り返し値のすべてが記憶されるわけではない。
【００３０】
この方法の１次元的実行では、水平方向の繰り返しを符号化するため一つのビットプレーンだけが使用される。
【００３１】
しかし、この方法の２次元的実行では、水平方向と垂直方向の両方向の繰り返しを符号化するため二つのビットプレーンが使用される。これは、より効率的であり、より優れた圧縮率を与える。
【００３２】
圧縮システムは隣接画像データ値の数学的比較に基づいている。この比較は水平方向と垂直方向の両方向において隣接画像データ値の間で実行される。水平方向と垂直方向の比較の結果として形成されるビットプレーンは、それぞれに、２進加算方法を用いて組み合わされる。この２進加算方法の後、合成されたビットプレーン位置はＲＣＣビットプレーンと称される。ＲＣＣビットプレーン中の零値は、原画像の損失のない再構成のためだけに記憶される。損失のない再構成のために、それらは記憶された値だけである。記憶された値は、ＲＣＣビットプレーン中の零と同じ原画像マトリック中の場所に対応しており、このような値を、以下、ＲＣＣデータ値と称する。他のすべての画像値は、ＲＣＣデータ値と、水平ビットプレーン及び垂直ビットプレーンを用いて再構成することができる。
【００３３】
損失のある圧縮システムを実施する場合、隣接画素は、繰り返しに関して比較されるだけではなく、差の値のために比較される。隣接画素の間の差の値が所定の任意の閾値よりも小さい場合、二つの隣接画素は同じにされる。これにより、画像データ中の繰り返し回数がさらに増加するので、繰り返し符号化圧縮が適用された後の圧縮率も増大する。この閾値は、特定のアプリケーション及びシステムの要求に応じて変えることが可能である。この閾値が大きくなるほど、圧縮率がより良くなり、再構成された画像の品質の損失も多くなる。
【００３４】
図１はハードウェアで実施された繰り返し符号化圧縮に基づく全画像圧縮システムの説明図である。アナログ画像信号１２は、カメラ１０によって撮影され、アナログ・デジタル変換器によって対応したデジタルデータ１６へ変換される。このデジタルデータ１６は、再構成ブロック１８によって、画像データ値のマトリックスに再配置される。再構成された画像マトリックスは内蔵チップ２０に記憶され、この内蔵チップが全繰り返し符号化圧縮システムを実行する。したがって、これは、圧縮された繰り返し符号化圧縮データ値を生成し、また、記憶、保存及びさらなる取り出し２６のためのデータ２４のビットプレーンを生成する。
【００３５】
図２は磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）を用いて撮影されたヒトの脳のサンプル画像であり、このサンプル画像は繰り返し符号化圧縮システムによって達成された圧縮を実証する。このサンプル画像は階調画像である。
【００３６】
図３はヒトの脳のサンプルＭＲＩ画像からの小領域の拡大図である。拡大された領域は繰り返し符号化圧縮システムを実証するためにも使用される。
【００３７】
図４は画像が多数の階調画素により構成されることを示す図である。
【００３８】
図５はヒトの脳のサンプルＭＲＩ画像内の３６画素領域を示す図である。
【００３９】
図６はデータ記憶のため最初に使用された画像データ値と等価であるＡＳＣＩＩ値を示す図である。各値は、８ビットのデータメモリ、すなわち、１バイトのデータメモリを必要とする。これまでのところ、３６画素領域は、約２８８ビット、すなわち、３６バイトのデータメモリを必要とする。このデータは、繰り返し符号化圧縮した後、１１２ビットだけで圧縮され記憶される。
【００４０】
図７は画像マトリックスの水平方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。この結果として、水平ビットプレーンと、記憶された水平値とが得られる。
【００４１】
図８は画像マトリックスの垂直方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。この結果として、垂直ビットプレーンと、記憶された垂直値とが得られる。
【００４２】
図９は、２進加算演算による水平ビットプレーンと垂直ビットプレーンの組み合わせを示す図である。これにより原画像マトリックスから記憶された最終値に対応する５個の零値だけが得られる。
【００４３】
図１０は、繰り返し符号化圧縮を適用する前後で３６画素領域のために必要なメモリ合計を示す図である。元のメモリ必要量は２８８ビットであった。繰り返し符号化圧縮の適用後、必要なメモリは１１２ビットであった。これは非常に多量の圧縮を示す。
【００４４】
図１１は画像全体への繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。サイズは元の１８８０００ビットから４４０００ビットに圧縮されている。
【００４５】
図１２は繰り返し符号化圧縮の実施方法を示している。画像マトリックス１２０１は、転置され（１２０２）、水平方向に沿って符号化されるとともに（１２０３）、垂直方向に沿って符号化され（１２０４）、それぞれのビットプレーンが得られる（１２０５，１２０６）。さらなる圧縮は、２進加算演算を用いて水平ビットプレーン１２０５と垂直ビットプレーン１２０６を組み合わせることにより実現される。これにより、繰り返し符号化圧縮（ＲＣＣ）ビットプレーン１２０７が得られ、このＲＣＣビットプレーンは論理的に反転され（１２０８）、最終的なＲＣＣデータ値を得るため、原画像マトリックス１２０１と比較される（１２０９）。これらのＲＣＣデータ値１２１０は、水平ビットプレーン１２０５及び垂直ビットプレーン１２０６と共に、保存及びさらなる取り出しのためデータメモリ１２１１に記憶される。
【００４６】
符号化データはハフマン符号化を用いてさらに圧縮できる。このようにして、画像データの圧縮は繰り返し符号化圧縮システムを使用して実現される。このシステムは、複雑な変換技術を全く利用しないので、高速である。この方法はあらゆるタイプの画像ファイルのために使用できる。上記の例では、このシステムは階調画像だけに適用されている。しかし、将来、このシステムはカラー画像にも適用することができる。
【００４７】
この画像の繰り返し符号化圧縮システムは、医用画像保存及び伝送、データベースシステム、情報テクノロジー、娯楽、通信及びワイヤレスアプリケーション、衛星画像化、リモートセンシング、軍事アプリケーションのような分野に適用可能である。
【００４８】
本発明のこの好適な実施形態は、単一の数学演算に基づいており、その実行には乗算は不要である。これは、圧縮を実行する際、メモリ効率、パワー効率及び速度に影響を与える。関連する単一の数学演算のために、このシステムは可逆的であり、損失がない。これは、損失ゼロが要求されるアプリケーションにおいて重要である。圧縮率は、既存の損失のない圧縮方式よりも相当に高い。
【００４９】
アプリケーションが損失のある圧縮システムを許容するような場合には、一定量の損失が圧縮において認められるよう数学演算に変更が加えられ、それによって高圧縮率が得られる。この損失のある圧縮システムは、娯楽や遠隔通室システムに有用であることが分かっている。
【００５０】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明から逸脱することなくデザインや構成、作用において種々の変更や変更がなされ得ることは当業者であれば理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】ハードウェアで実施された繰り返し符号化圧縮に基づく画像圧縮システムの全体の説明図である。
【図２】磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）を用いて撮影されたヒトの脳のサンプル画像であり、このサンプル画像は繰り返し符号化圧縮システムによって達成された圧縮を実証している。
【図３】図２からの小領域の拡大図である。
【図４】図２の画像が多数の階調画素により構成されることを示す図である。
【図５】図２のサンプルＭＲＩ画像内の３６画素領域を示す図である。
【図６】図２の画像についての画像データ値と等価であるＡＳＣＩＩ値を示す図である。
【図７】画像マトリックスの水平方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。
【図８】画像マトリックスの垂直方向に沿った繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。
【図９】２進加算演算による水平ビットプレーンと垂直ビットプレーンの組み合わせを示す図である。
【図１０】繰り返し符号化圧縮を適用する前後で３６画素領域のために必要なメモリ合計を示す図である。
【図１１】画像全体への繰り返し符号化圧縮の適用を示す図である。
【図１２】繰り返し符号化圧縮の実施のための動作フローを示す図である。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2005522106.tif 000017
【図２】
2005522106.tif 000018
【図３】
2005522106.tif 000019
【図４】
2005522106.tif 000020
【図５】
2005522106.tif 000021
【図６】
2005522106.tif 000022
【図７】
2005522106.tif 000023
【図８】
2005522106.tif 000024
【図９】
2005522106.tif 000025
【図１０】
2005522106.tif 000026
【図１１】
2005522106.tif 000027
【図１２】
2005522106.tif 000028
【国際調査報告】
2005522106.tif 000029
2005522106.tif 000030
2005522106.tif 000031