(57)【要約】  画素の行列からなるデジタル画像を圧縮して所定のサイズの前記画像の圧縮済みデジタル表現を提供する方法において、その圧縮済みデジタル表現の品質は、圧縮品質ファクタＱの影響を受け、前記方法が、特定の画像生成装置について、そのデジタル画像のコンテンツとＱの間の関係を定義する数学的モデルを開発するステップと、各テスト画像が所定のサイズまで圧縮されるまで、変化するＱを有する１組のデジタルテスト画像を繰り返し圧縮することによって前記数学的モデルを開発するステップと、そのデジタル画像のコンテンツを表現するメトリックＭを決定するステップと、前記数学的モデル中で前記メトリックＭを適用して画像決定品質ファクタＱｍｏｄを取得するステップと、この品質ファクタＱｍｏｄを使用して前記デジタル画像を圧縮するステップとを含む方法。
2005510151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素の行列からなるデジタル画像を圧縮して所定のサイズの前記画像の圧縮済みデジタル表現を提供する方法において、前記圧縮済みデジタル表現の品質は、圧縮品質ファクタＱの影響を受け、前記方法は、
特定の画像生成装置について、前記デジタル画像のコンテンツとＱの間の関係を定義する数学的モデルを開発するステップを含み、
各テスト画像が所定のサイズまで圧縮されるまで、変化するＱを有する１組のデジタルテスト画像を繰り返し圧縮することによって前記数学的モデルを開発するステップと、
前記デジタル画像のコンテンツを表現するメトリックＭを決定するステップと、
前記数学的モデル中で前記メトリックＭを適用して画像決定品質ファクタＱｍｏｄを取得するステップと、
前記品質ファクタＱｍｏｄを使用して前記デジタル画像を圧縮するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記メトリックＭは、式
【数１】
2005510151.tif 000005
を用いて計算され、式中、ｎおよびｍは、前記行列のサイズによって決定され、Ｉ（ｉ，ｊ）は、前記行列の（ｉ，ｊ）番目の画素の輝度であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
輝度Ｉは、Ｒ、Ｇ、Ｂカラー画像の緑色チャネル中の輝度によって近似されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
輝度Ｉは、ベイヤー画像の緑色感知画素のサブセットによって近似されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記数学的モデルは、Ｑｍｏｄ（Ｍ）＝ｋ０＋ｋ１Ｍ．．．＋ｋｎＭｎの形式で表現し得る多項式であり、これらの係数は前記１組のデジタルテスト画像によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記数学的モデルは、Ｑｍｏｄ＝ａ  ｃｏｓ（２πＭ／ｂ＋ｃ）＋ｄの形式で表現し得る三角関数であり、これらの係数は前記１組のデジタルテスト画像によって決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
Ｑｍｏｄの上限は、固定値に設定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
Ｑｍｏｄの上限は、９０に設定されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記圧縮済みのデジタル表現のサイズは、所定サイズより小さいか、または等しいことが検査されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
第２の圧縮は、Ｑｍｏｄから導き出される品質ファクタＱｓｅｃｏｎｄを用いて実施されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
第２の圧縮は、Ｑｍｏｄの分数である品質ファクタＱｓｅｃｏｎｄを用いて実施されることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
第２の圧縮は、品質ファクタＱｓｅｃｏｎｄ＝１／３＊Ｑｍｏｄを用いて実施されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にデジタル画像データを圧縮する方法に関し、より詳細にはデジタル画像（ｉｍａｇｅ）データを所定のサイズまで圧縮する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル画像を圧縮するために一般に使用される規格は、ＪＰＥＧであり、これはＩＳＯ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ国際標準化機構）によって認可された規格である。圧縮後に、画像には、見てそれと分かる品質低下がほとんどまたは全く存在しない。
【０００３】
最も一般的なＪＰＥＧ圧縮では、画像を記憶するのに必要なメモリ容量を低減させるために損失のある圧縮アルゴリズムが使用される。これは、伸張アルゴリズムが元の画像を完全に復元できないことを意味する。しかし、この差は、通常は非常に小さく、画像を画面上で見るか、あるいは紙面に印刷するときにはたいていの場合見分けることができない。
【０００４】
ＪＰＥＧ圧縮は、８×８画素のウィンドウ内で計算される画像変換に基づいている。たいていの圧縮は、記憶する必要のあるメモリがより少なくて済むようにこれらの変換の係数を操作することによって実現される。この操作は、圧縮品質ファクタ（ｑｕａｌｉｔｙ  ｆａｃｔｏｒ）Ｑと呼ばれるパラメータの形で量子化することができる。このファクタは、圧縮を実施する前に設定することができるパラメータのうちの１つである。
【０００５】
この品質ファクタＱは、どの圧縮比が特定の画像に対して実際に達成されるかについては、あまり表してはいない。それよりむしろ、圧縮比は画像コンテンツに強く依存するものとなる。
【０００６】
デジタルカメラのように、決まったメモリスロットを画像ごとに使用可能とすることができる用途では、すべての画像がこのスロットに適合することを知ることは非常に重要である。したがって、この目標を達成するのに必要な品質ファクタＱを知ることが望ましい。異なるＱ値で数回にわたって圧縮アルゴリズムに画像を通すことが可能な場合には、最適なＱを見出すことができる。しかし、かかるスキームでは、通常あまりにも時間とメモリが浪費されすぎる。
【０００７】
デジタルカメラでは、通常、ソリッドステートまたは半導体センサを使用して画像を感知する。このセンサは、グリッド状の画素を表す光感知セルである。画素セルセンサは、事実上は単色性であり、光のカラーに関係なく、主としてこれらに当たる光の強度に応答する。これらは、製造時に各画素上にフィルタを配置することによって異なるカラーを感知するようにすることができる。ＲＧＢカラーセンサでは、所与の各画素位置に、赤色、緑色、または青色のフィルタがある。
【０００８】
人間の目は、赤色または青色に比べて緑色の光に対する感受性が強いので、より多くの画素が緑色に振り向けられる。通常、あらゆる列およびあらゆる行で２画素ごとに緑色の画素となるようなパターンが選択される。緑色の画素の他に、１行おきの行が、中間に赤色画素を含み、１行おきの行が中間に青色画素を含んでいる。かかるパターンは、ベイヤーパターン（Ｂａｙｅｒ  ｐａｔｔｅｒｎ）と呼ばれる。
【０００９】
従来例
品質ファクタＱを計算するいくつかの方法がある。一方法は、特許文献１に開示され、任意の画像を所定の固定サイズバッファまで圧縮できる完全にＪＰＥＧに準拠した２パスアプローチ（ｔｗｏ−ｐａｓｓ  ａｐｐｒｏａｃｈ）である。特許文献１に開示の方法によれば、逆ＤＣＴ係数の計算は、第２のパス中から取り除かれる。第１のパス中に、元の画像は、所定のＱファクタ値Ｑｉｎｉｔを使用してＪＰＥＧアルゴリズムで圧縮される。第１のパスは、ＤＣＴ係数プロセス、量子化プロセス、およびＶＬＣ（ｖａｒｉａｂｌｅ  ｌｅｎｇｔｈ  ｃｏｄｉｎｇ可変長符号化）プロセスを含めて標準のＪＰＥＧ処理ブロックのすべてのプロセスを含んでおり、ＱｉｎｉｔというＱファクタをもつＪＰＥＧ圧縮画像の出力をもたらす。
【００１０】
特許文献２は、選択された量子化テーブルを使用することにより、エネルギー圧縮変換（ｅｎｅｒｇｙ−ｐａｃｋｉｎｇ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のどの変換係数を量子化するかに従ってデジタル画像を圧縮する代替方法を開示している。ゼロ値の量子化変換係数の数、および所定のビットバジェット（ｂｉｔ  ｂｕｄｇｅｔ）を使用して各変換の係数を量子化する量子化テーブルを選択し、次いでＲＬＥ（ｒｕｎ−ｌｅｎｇｔｈ−ｅｎｃｏｄｉｎｇランレングス符号化）を使用して係数の圧縮を行う。
【００１１】
【特許文献１】米国特許第５６７７６８９号
【特許文献２】米国特許第６１１８９０３号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
これらの方法ではすべて、とにかく圧縮アルゴリズムが用いられており、時間がかかるかなりの量の余分な処理が必要である。計算ステップはまた、必要な回路からのメモリの要求を増大させる。予備的で信頼可能なステップにおけるデジタル画像のＪＰＥＧ圧縮を簡単にする方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の方法は、デジタル画像を圧縮する２ステップの方法であり、この方法では第２のステップを従来技術によるＪＰＥＧ符号化とすることができる。この方法は、圧縮アルゴリズムを用いてはいないが、画像から直接に簡単に計算することができる量を用いている。この方法はまた、ベイヤーパターン画像に直接に作用することもできる。目標圧縮比を求めて必要なＱファクタとその量の間の関係を決定するキャリブレーションステップが必要である。このキャリブレーションステップは、１組の典型的な画像に基づいており、一度行われる。
【００１４】
以下でメトリックＭと呼ばれる、画像コンテンツを推定するために使用する量は、以下の式（１）によって定義される。
【００１５】
【数１】
2005510151.tif 000003
【００１６】
式中、ｎおよびｍは、行列のサイズによって決定され、Ｉ（ｉ，ｊ）は、前記行列の（ｉ，ｊ）番目の画素の輝度である。
【００１７】
輝度Ｉは、Ｒ、Ｇ、Ｂカラー画像の緑色チャネル、またはベイヤー画像の緑色感知画素のサブセットの輝度によって近似することができる。これについては、実験的に確認されている。これはさらに、他の２色に対してよりも緑色成分に対してさらに大きな重み付けを有するＪＰＥＧ圧縮規格における輝度の定義によってもサポートされ、またベイヤーパターンの定義によってもサポートされる。このメトリックは、比較的高頻度での画像の合計階調度コンテンツの推定値である。
【００１８】
圧縮すべき画像がベイヤー画像から導き出される場合には、ベイヤーパターンに直接に作用させることが望ましい。いくつかの利点がある。すなわち、必要な計算数が、かなり減らされる（これによって必要なメモリを削減でき、また速度をさらに増大させることができる）。メトリックを計算する前に「真の」画像を抽出するための処理は必要なくなる。メトリックを生のベイヤー画像から計算し、それをキャリブレーション中に処理済みの画像と組み合わせる場合には、このモデルの品質は、（補間、カラー補正、鮮鋭化（ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）など）処理の性質に依存する。
【００１９】
本発明の特徴および利点のさらなる理解については、以下の説明と添付図面を参照することによって実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、画像のメトリックＭと圧縮品質ファクタＱの間の関係を記述する数学的モデルを確立する適切なステップを図に示したものである。この方法が確立されると、圧縮するように選択された画像のメトリックＭを決定した後、適切な品質ファクタＱを選択することが可能になる。この関係は、望ましい圧縮比、すなわち（正規化が使用されない場合には）画像のサイズに依存し、ある種の特性を有することもあるその画像源（センサおよびレンズ）に依存する。複数の画像を使用することが好ましい。図１で、テスト画像１０、１１、および１２は、画像０ないし画像ｋと称する。各テスト画像を、Ｑ／圧縮比アナライザ１３に送る。このＱ／圧縮比アナライザ１３は、数学的モデル１４を生成することになる。
【００２１】
数学的モデルを確立する基礎となっているのは、特定の装置、すなわちセンサまたはカメラによって取得される典型的な組のキャリブレーションデジタル画像である。このキャリブレーション画像は、それらを使用する前には損失のある圧縮技法によって圧縮すべきではない。数学的モデルを確立するためのステップは、キャリブレーション画像を使用した装置のキャリブレーションに対応する。
【００２２】
各キャリブレーション画像ごとに、画像のメトリックＭが決定され保存される。複数の従来技術のＪＰＥＧ圧縮が、所定の圧縮ファクタが得られるまで異なる品質ファクタＱを用いて実施される。目標圧縮比（すなわち１：２０）をもたらす一圧縮では、適切なＱ値、すなわちＱｍｏｄが与えられる。
【００２３】
７９枚の画像を用いてテストが行われ、妥当な結果がもたらされることが分かった。メトリックと「適切な」Ｑファクタの間の関係は、ある関数（この例では、多項式関数および三角関数）に適合するものであり、数学的モデルを形成する。この多項式関数は、どのような順序にもすることができる。
【００２４】
図２ａおよび図２ｂは、圧縮目標１／２０についての１組の２４ビットのカラーＶＧＡ画像（６４０×４８０画素）における正規化されたメトリックＭとＱとの関係を示すものである。ここでＭは、緑色の画像面だけを利用して計算され、使用される合計画素数で正規化される。図２ａおよび図２ｂ中の図は、データに適合させた２つの異なる関数、すなわち２次の多項式（図２ａ）および三角関数（図２ｂ）を示している。この例における適合係数は、以下に示すものとなる。
【００２５】
多項式への適合：
使用関数：Ｑ（Ｍ）＝ａ＋ｂＭ＋ｃＭ２（より一般的な関数Ｑｍｏｄ（Ｍ）＝ｋ０＋ｋ１Ｍ．．．＋ｋｎＭｎから選択される）
ａ＝１０３、ｂ＝−１．４６、ｃ＝５．３５＊１０−３
三角関数への適合
使用関数：Ｑ（Ｍ）＝ａ  ｃｏｓ（２πＭ／ｂ＋ｃ）＋ｄ
ａ＝３３．６、ｂ＝１６４、ｃ＝０．３８、ｄ＝６３．６
【００２６】
キャリブレーションステップの完了後に、数学的モデルの係数が決定される。次いで、各新しい画像をこのキャリブレーションステップとして処理してこの画像に関連するメトリックＭを決定する。次いで、このキャリブレーションステップからもたらされる数学的モデルを使用してこの新しい画像に「必要な」Ｑファクタを推定する。
【００２７】
図３に示す図は、必要なＱ値を決定し圧縮画像を生成するプロセスを示すものである。最初のブロック１５では、１枚の画像が記録される。第２のブロック１６では、適切な画素がさらに計算するために選択され、プリスキャン（ＰｒｅＳｃａｎ）ブロック１７では、画像についてのメトリックＭが決定される。
【００２８】
次いで、Ｑファクタ生成ブロック１９で、以前に決定された数学的モデル１４を使用してＱファクタを生成する。ＪＰＥＧ変換ブロック２０で、この結果得られるＱファクタを使用してこの圧縮アルゴリズムを用いて画像を圧縮する。第２の検査ブロック２１において、ＪＰＥＧ変換中またはＪＰＥＧ変換後に圧縮の目標比が満たされたかどうかを検査する。圧縮比が十分な場合には、第３のブロック２２に示すようにこの圧縮画像の準備が整ったことになる。
【００２９】
この圧縮比が許容可能でない場合には、第４のブロック２３でＱファクタを修正し、ＪＰＥＧ変換ブロック２０で、さらに圧縮を行う。第４のブロック２３で行われるＱファクタの修正によって通常、さらに小さなＱファクタがもたらされることになる。後者は、妥当な比まで圧縮されない低いパーセンテージの画像を処理する方法である。
【００３０】
第２の圧縮を実行する画像は一般に、「普通の」画像ではない。すなわち、それらの画像はしばしば、単色の面であり、暗い背景上の小さな明るい物体であり、ホワイトバランシング（ｗｈｉｔｅ  ｂａｌａｎｃｉｎｇ）に起因する増幅された青色チャネルをもつ画像であり、または非常に雑音の多い画像である。これらの画像を２度目に十分に圧縮するためには、より低いＱファクタを使用する必要がある。
【００３１】
画像が、この第２の圧縮で合格できない場合には、第３の圧縮を実施するか、またはアプリケーションでこれをエラーとして処理するかが示唆される。第２のテストを合格できないと認められている画像は、（異なるカラーチャネルで異なる）非常に大きな振幅のランダム雑音を含む人工の画像だけである。
【００３２】
もし第１のＱファクタで圧縮目標に到達できない場合、以下の技法を使用して第２のＱファクタを生成することができる。まず圧縮比Ｒと品質ファクタＱの間の典型的な関係を１組のテスト画像から見出すことができるものと想定する。画像についてのＲ−Ｑ関係は通常、使用することができる大きなＱ値についてかなり典型的な線形部分を有している。所望の圧縮の増加をｆとする場合、新しいＱファクタＱｓは、次式から見出される。
【００３３】
【数２】
2005510151.tif 000004
【００３４】
式中、ｋ１およびｋ２は、キャリブレーションセットにおける典型的な画像についてのＲ−Ｑ関係の線形部分に対する適合係数である。
【００３５】
Ｒ＝ｋ１Ｑ＋ｋ２
【００３６】
この方法は、適合の品質の影響を受けやすい。このモデルがメトリックレベルの低いところでＱファクタを過大評価している場合には、Ｑファクタに対する上限を含めることが可能である。キャリブレーションデータの検証後に上限のレベルを選択することができる。この後者については、２つの異なる関数に適合させた同じデータセットを示す図２に示されている。
【００３７】
簡単なメトリック、または階調度ファクタを使用してＪＰＥＧ圧縮に先立ってＱファクタを推定することができることを示してきた。実際のアプリケーションで動作させるためには、メトリックが不合格となる珍しいケースの処理を行う復元のメカニズムと組み合わせることが好ましい。Ｑファクタの上限によって、わずかな圧縮しか必要としない画像ではＱファクタの過大評価がなくなるはずである。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】画像のメトリックＭと圧縮品質ファクタＱの間の関係を記述する数学的モデルを確立するステップを示すフローチャートである。
【図２ａ】その元のサイズの１／２０にまで圧縮した１組のカラーＶＧＡ画像についてのＭとＱとの関係を示す（適合モデルを用いた）１組の２つのプロット図のうちの１つである。
【図２ｂ】その元のサイズの１／２０にまで圧縮した１組のカラーＶＧＡ画像についてのＭとＱとの関係を示す（適合モデルを用いた）１組の２つのプロット図のうちの１つである。
【図３】本発明による方法における数学的モデルの使用を示すフローチャートである。
【図１】
2005510151.tif 000006
【図２ａ】
2005510151.tif 000007
【図２ｂ】
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【図３】
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【国際調査報告】
2005510151.tif 000010
2005510151.tif 000011
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