(57)【要約】【課題】  ＤＣＴ符号化における計算量の増加を抑制し、復元画像の推定精度を向上させる。【解決手段】  本発明は、ＤＣＴ符号化画像が、観測データがＤＣＴ係数で与えられること、及び空間領域での畳み込みがＤＣＴ領域では該ＤＣＴ領域の要素毎の積に対応することを利用して、該ＤＣＴ領域で前記ＳＲ法を適用し、入力された量子化行列を線形補間し、該量子化行列の要素毎の逆数を重みとして掛けることで量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元し、量子化誤差が発生している場合に、一致度評価値の最小値を０として、フィッティングに用いる両端の２点の評価値の差分率が最小になる組み合わせを用いてフィッティングを行う。【選択図】  図１
2011182330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＤＣＴ（Discrete cosine Transformer）符号化による画像圧縮を行う際に、超解像法（ＳＲ（Super Resolution)法）を用いる画像処理装置であって、
ＤＣＴ符号化画像が、観測データがＤＣＴ係数で与えられること、及び空間領域での畳み込みがＤＣＴ領域では該ＤＣＴ領域の要素毎の積に対応することを利用して、該ＤＣＴ領域で前記ＳＲ法を適用するＤＣＴ領域処理手段と、
入力された量子化行列を線形補間し、該量子化行列の要素毎の逆数を重みとして掛けることで量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元する線形補間手段と、
量子化誤差が発生している場合に、一致度評価値の最小値を０として、フィッティングに用いる両端の２点の評価値の差分率が最小になる組み合わせを用いてフィッティングを行う位置合わせ手段、
の少なくともいずれか１つを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記位置合わせ手段において、
前記評価値は、濃度差の２乗和を用いる
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記ＤＣＴ領域処理手段から事前情報画像Ｃ、ＰＳＦ（point spread function）画像Ｂを取得し、前記線形補間手段から量子化行列Ｑを取得し、前記位置合わせ手段から観測画像の平均画素値からなる平均画像Ｇ、及び、正則化パラメータαを取得して、
超解像度画像Ｆを、
Ｆ＝｛ＢＧ｝／｛（１−α）２Ｂ２＋Ｑ（αＣ）２｝
により求める超解像度合成手段を有する
請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
ＤＣＴ（Discrete cosine Transformer）符号化による画像圧縮を行う際に、超解像法（ＳＲ（Super Resolution)法）を用いる画像処理方法であって、
画像処理装置は、
ＤＣＴ符号化画像が、観測データがＤＣＴ係数で与えられること、及び空間領域での畳み込みがＤＣＴ領域では該ＤＣＴ領域の要素毎の積に対応することを利用して、該ＤＣＴ領域で前記ＳＲ法を適用するＤＣＴ領域処理ステップ、
入力された量子化行列を線形補間し、該量子化行列の要素毎の逆数を重みとして掛けることで量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元する線形補間ステップ、
量子化誤差が発生している場合に、一致度評価値の最小値を０として、フィッティングに用いる両端の２点の評価値の差分率が最小になる組み合わせを用いてフィッティングを行う位置合わせステップ、
の少なくともいずれかのステップを行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
前記位置合わせステップにおいて、
前記評価値は、濃度差の２乗和を用いる
請求項１記載の画像処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法及び画像処理装置及びプログラムに係り、特に、圧縮画像に対する高速・高精度な超解像度処理を行うための画像処理方法及び画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル画像において、解像度が高ければ物体のエッジやテクスチャ部分を正確に表現することができるため、医用画像や航空写真などの様々な分野で高解像度画像に対する需要が高まっている。
【０００３】
画像の解像度を上げるためにはハードウェア性能向上とソフトウェア処理の２つの方法がある。ハードウェア性能の向上による方法では撮影素子の配置密度を増すことで高解像度画像を取得できるが、ハードの性能限界や開発のためのコストの問題がある。
【０００４】
それに対し、ソフトウェア処理を用いる方法が様々な研究で提案されている。近年、その中でも、位置ずれを含む複数枚の観測画像から高解像度画像を復元する超解像（SR: Super Resolution）技術が注目されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００５】
一方、一般にカメラで撮影された画像や動画像は伝送コストやストレージコストを減らすために圧縮される。その中で、よく用いられる画像圧縮技術はJPEGなどで規格化されているＤＣＴ(Discrete Cosine Transformer)符号化であり、量子化による劣化を受けた状態で保存される。しかし、通常の圧縮操作は不可逆変化であり、これにSR法を直接適用しても復元精度の向上に限界がある。このため圧縮画像にSR法を適用することが検討されている。
【０００６】
しかし、ＤＣＴ符号化画像に適用するためのＳＲ法については、以下の２つの問題点があった。
【０００７】
（１）ＳＲ画像を復元する際のＭＡＰ(Maximum A Posteriori)などの再構成型アルゴリズムは安定して高解像度画像を推定できるが、一般に計算量（計算コスト）が大きくなる。ここで、ＭＡＰは統計的推定処理により、最も確からしい再構成画像を求める方法である。
【０００８】
（２）圧縮された画像に対するＳＲ復元画像の精度向上が困難である。
【０００９】
これらの問題を解決するために従来行われてきた方法として、ＳＲ高速化法、ＤＣＴ符号化圧縮画像に対するＳＲ法、位置合わせ法の３つがあるが、これらについて以下に説明する。
【００１０】
１：高速化手法：
当該手法は、評価関数を計算するための画素値推定計算回数を低減させるという観点から、複数の低解像度画像を位置合わせし、高解像度画像空間に離散化点を設定し、離散化点近傍に対応する画素の平均画素値を利用する。このとき、離散化点近傍に対応する画素の個数を重みとして考慮することで、推定精度を落とさずに高速に計算可能である（例えば、非特許文献２参照）。また、最適化計算を周波数領域で行うことにより高速計算できる（例えば、非特許文献３参照）。
【００１１】
図１１は、周波数領域最適化法の誤差項とその微分計算のブロック図を示す。同図中の記号『×』は各要素毎の乗算を、Ｆ，Ｆ−１はそれぞれフーリエ変換、逆フーリエ変換を表す。また、平均画素は、観測画像の平均画素値からなる画像、重み画像は平均画像のそれぞれの画素の要素数を表す。ＰＳＦはpoint spread functionの略である。
【００１２】
一方、画像を空間領域で分割処理することで高速計算する方法もある（例えば、非特許文献４参照）。図１２に示すように、分割画像ａ〜ｄをそれぞれ独立に処理する。このとき、境界誤差を回避するために、各分割画像を重ねるようにする必要がある。
【００１３】
２．ＤＣＴ符号化圧縮画像に対するＳＲ：
ＳＲ法として、観測画像の獲得モデルにＤＣＴ符号化プロセスを組み込み、量子化による誤差をガウス性ノイズと仮定し、高解像度化する（例えば、非特許文献５参照）。また、は、量子化誤差をガウス性ノイズではないとして、評価関数の誤差項にガウス関数と量子化行列の積を重み付けする（例えば、非特許文献６参照）。図１３に従来の方法の量子化誤差モデルを示す。同図（Ａ）は、非特許文献５のモデルを示し、同図（Ｂ）は非特許文献６のモデルを示す。
【００１４】
３．位置合わせ手法：
従来の位置合わせ手法の１つとして、図１4に示すように、画素単位での一致度評価値から与えたフィッティング関数を用いる方法がある。この方法は、少ない計算量でサブピクセル変位を求めることができる（例えば、非特許文献７参照）。また、ＤＣＴ符号化された画像に対する位置合わせ手法では、ＤＣＴ正負符号を用いた位置合わせ手法に対して、主に低周波成分だけを用いることで推定精度を向上させる（例えば、非特許文献６参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】S. C. Park, M. K. Park, M. G. Kang, "Super-Resolution Image Reconstruction: A Technical Overview", IEEE, MAY, 2003.
【非特許文献２】田中正行、奥富正敏、"再構成型超解像処理の高速化アルゴリズムとその精度評価"、電子情報通信学会論文誌  D-II Vol. J88-D-II No.11 pp. 2200-2209, 2005
【非特許文献３】田中正行、奥富正敏、"周波数領域最適化法によるMAP型超解像処理の高速化"、情報処理学会論文誌  Vol. 47 No. SIG10, July 2006.
【非特許文献４】D. Zhang, H. Li, M. Du, "Fast MAP-based multiframe super-resolution image reconstruction", Image and Vision computing 23 pp. 671-679, 2005.
【非特許文献５】Bahadir K. Gunturk, Y. Altunbasak, Russell M. Merserreau, "SR reconstruction of compressed video Using Transform-Domain Statistics", IEEE, 2004.
【非特許文献６】Y. Yamaguchi and N. Hamada,  "Super Resolution for DCT-based Compressed Images", Proceedings of NCSP' 09, March, 2009.
【非特許文献７】清水雅夫、奥富正敏、"画像のマッチングにおける高精度なサブピクセル推定手法"、電子情報通信学会論文誌 D-II Vol. J84-D-II No.7 pp. 1409-1418, 2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
しかしながら、上記の従来の技術では、以下のような課題がある。
【００１７】
１．高速化アルゴリズムの課題：
従来の周波数領域最適化法（非特許文献３）は、推定精度を落とさないために離散化点近傍に対応する画素の個数を重みとしてかける。しかし、そのためには最適化計算の過程で周波数領域から空間領域に戻す必要があり、フーリエ変換と逆フーリエ変換の計算をしなければならない。また、重み画像をかける操作はＤＣＴ符号化圧縮画像に対してはほとんど意味のない操作であるばかりか、逆にＳＲ精度を低下させてしまう要因となる。これは量子化誤差を考慮していないためである。
【００１８】
また、空間領域分割処理（非特許文献４）では、境界条件の違いによる境界誤差が発生するため、これが発生しないようにするためには最低でも（PSFカーネルサイズ−１）ピクセルのオーバーラップを施す必要がある。
【００１９】
２．量子化誤差補償の課題：
前述の非特許文献５の技術では、量子化誤差モデルを８×８ブロック単位で仮定しているため、周波数分解能が低くなり量子化誤差を精度よく補償できない。また、前述の非特許文献６の技術では、ガウス関数の分散値を随時実験的に決める必要があり、この値はＳＲ精度に大きく影響することを考えると、実用的とはいえない。
【００２０】
３．位置合わせ手法の課題：
従来法では、量子化誤差を考慮していないため、１ピクセル周期についての検討しか行われていないが、ＤＣＴ符号化圧縮画像に対する位置合わせは８×８ブロック単位での圧縮を考慮し、８ピクセル周期での検討が必要になる。
【００２１】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ＤＣＴ符号化画像に対する超解像度処理において、計算コストを削減し、復元画像の推定精度を向上させることが可能な画像処理方法及び画像処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００２３】
本発明（請求項１）は、ＤＣＴ符号化による画像圧縮を行う際に、超解像法（ＳＲ法）を用いる画像処理装置であって、
ＤＣＴ符号化画像が、観測データがＤＣＴ係数で与えられること、及び空間領域での畳み込みがＤＣＴ領域では該ＤＣＴ領域の要素毎の積に対応することを利用して、該ＤＣＴ領域で前記ＳＲ法を適用するＤＣＴ領域処理手段１１０と、
入力された量子化行列を線形補間し、該量子化行列の要素毎の逆数を重みとして掛けることで量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元する線形補間手段１２０と、
量子化誤差が発生している場合に、一致度評価値の最小値を０として、フィッティングに用いる両端の２点の評価値の差分率が最小になる組み合わせを用いてフィッティングを行う位置合わせ手段１３０、の少なくともいずれか１つを有する。
【００２４】
また、本発明（請求項２）は、請求項１の画像処理装置の位置合わせ手段１３０において、
評価値は、濃度差の２乗和を用いる。
【００２５】
また、本発明（請求項３）は、請求項１または２の画像処理装置において、
ＤＣＴ領域処理手段１１０からＤＣＴ変換された事前情報画像Ｃ及びＰＳＦ（point spread function）画像Ｂを取得し、線形補間手段１２０から量子化行列Ｑを取得し、位置合わせ手段１３０から観測画像の平均画素値からなる平均画像Ｇ、及び、正則化パラメータαを取得して、
超解像度画像Ｆを、
Ｆ＝｛ＢＧ｝／｛（１−α）２Ｂ２＋Ｑ（αＣ）２｝
により求める超解像度合成手段１５０を有する。
【００２６】
本発明（請求項４）は、ＤＣＴ符号化による画像圧縮を行う際に、超解像法（ＳＲ法）を用いる画像処理方法であって、
画像処理装置は、
ＤＣＴ符号化画像が、観測データがＤＣＴ係数で与えられること、及び空間領域での畳み込みがＤＣＴ領域では該ＤＣＴ領域の要素毎の積に対応することを利用して、該ＤＣＴ領域で前記ＳＲ法を適用するＤＣＴ領域処理ステップ、
入力された量子化行列を線形補間し、該量子化行列の要素毎の逆数を重みとして掛けることで量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元する線形補間ステップ、
量子化誤差が発生している場合に、一致度評価値の最小値を０として、フィッティングに用いる両端の２点の評価値の差分率が最小になる組み合わせを用いてフィッティングを行う位置合わせステップ、の少なくともいずれかのステップを行う。
【００２７】
また、本発明（請求項５）は、請求項４の画像処理方法において、
位置合わせステップにおいて、評価値は、濃度差の２乗和を用いる。
【００２８】
本発明（請求項６）は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００２９】
上記のように本発明によれば、ＤＣＴ符号化による画像圧縮において超解像法（ＳＲ法）を提供する画像処理方法（装置）において、ＤＣＴ領域でＳＲ法を適用し、量子化誤差の小さい低周波数成分を重点的に復元し、フィッティングする際の評価値を推定誤差が発生しにくいように選択することにより、計算コストの増加を抑制でき、復元画像の推定精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における画像処理装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における高速化アルゴリズムである。
【図４】本発明の一実施の形態における高解像度画像の画素数との関係を示す図である。
【図５】本発明と従来技術におけるＰＳＦカーネル数との関係を示す図である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるＤＣＴ符号化画像に対する位置合わせ結果を示す図である。
【図７】誤差が大きく発生するケースを示す図である。
【図８】誤差が大きく発生しないケースを示す図である。
【図９】本発明の一実施の形態におけるサブピクセル推定を示す図である。
【図１０】従来の方法と本発明との比較を示す図である。
【図１１】周波数領域最適化法の誤差項とその微分計算のブロック図である。
【図１２】画像を空間領域で分割処理する方法を示す図である。
【図１３】従来の方法の量子化誤差モデルを示す図である。
【図１４】従来の方法（非特許文献７）の位置合わせ手法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００３２】
図２は、本発明の一実施の形態における画像処理装置の構成を示す。
【００３３】
同図に示す画像処理装置は、位置合わせ処理部１１０、重ね合わせ部１２０、ＤＣＴ領域変換処理部１３０、線形補間部１４０、超解像度合成部１５０から構成される。
【００３４】
同図では、複数のＤＣＴ領域変換処理部１３０を示しているが、１つのＤＣＴ領域変換処理部であってもよい。
【００３５】
また、当該画像処理装置には、図示しないが、正則化パラメータ、量子化行列、事前情報、ＰＳＦカーネル、低解像度画像等を入力するための入力手段が接続されているものとする。
【００３６】
位置合わせ処理部１１０は、入力された低解像度画像の位置合わせのずれの量を計算する。このとき、入力された低解像度画像について差分率が最小になる組み合わせを用いてフィッティングする。詳細については後述する。
【００３７】
重ね合わせ部１２０は、位置合わせ処理部１１０で複数の位置ずれが補正された低解像度画像を重ね合わせて高解像度画像を合成する。重ね合わせ部１２０では、必要に応じて平均値処理を行う。例えば、低解像度画像の数が十分にない場合には、重ね合わせ信号がない部分（信号が歯抜けになっている部分）がでてくる。このときには、周囲の信号を用いて補正(平均値処理)を行う。なお、重ね合わせ信号がない場合は、当該平均値処理に限定されるものではない。
【００３８】
ＤＣＴ領域変換処理部１３０ｃは、位置合わせ部１３０、重ね合わせ部１４０の位置合わせ結果を用いて生成された高解像度画像のＤＣＴ変換を行う。
【００３９】
ＤＣＴ領域変換処理部１３０ｂは、ＰＳＦカーネルのＤＣＴ変換を行う。
【００４０】
ＤＣＴ領域変換処理部１３０ａは、空間領域の事前情報(事前情報画像)のＤＣＴ変換を行う。
【００４１】
線形補間部１４０は、量子化行列毎の逆数は低周波成分ほど大きな値を持つこと利用して量子化行列を線形補間する。
【００４２】
超解像度合成部１５０は、ＤＣＴ領域変換処理部１３０ｃから出力された平均画像（Ｇ）、線形補間部１４０から出力された画像サイズに線形補間された量子化行列（Ｑ）、ＤＣＴ領域変換処理部１３０ａから出力された事前情報画像（Ｃ）、ＤＣＴ領域変換処理部１３０から出力されたＰＳＦ画像（Ｂ）、及び入力された正則化パラメータ(α)を用いて高解像度画像を求める演算を行う。
【００４３】
図３は、本発明の一実施の形態における高速化アルゴリズムを示す。
【００４４】
本実施の形態では、ＤＣＴ領域変換処理部１３０において、ＤＣＴ符号化画像は観測データがＤＣＴ係数で与えられること、空間領域での畳み込みがＤＣＴ領域では要素毎に積に対応することを利用してＤＣＴ領域でのＳＲ問題を解く高速計算法を実現する。
【００４５】
また、線形補間部１４０において、重みをＤＣＴ領域で掛けることで量子化誤差に対してロバストになり、従来法の空間領域に戻す操作を無くすことができる。このため、更なる高速化が可能になる。
【００４６】
また、ＤＣＴ領域変換処理部１３０において、ＤＣＴ領域で分割処理を行うことで、空間域でのようにオーバーラップすることなく境界誤差の発生を無くすことができる。
【００４７】
以下に、従来の方法（空間領域）と従来の方法（周波数領域）と本発明（ＤＣＴ領域）での最急降下法に必要な乗算回数を示す。
【００４８】
【表１】
2011182330.tif 000003
本発明によれば、高解像度画像のピクセル数と乗算回数の関係は図４に示すようになり、従来の空間領域または周波数領域での高解像度化に比べて所要の高解像度画素数全般に亘って乗算回数を低減できるので、高解像度化に要する計算量とコストが低減される。
【００４９】
また、ＰＳＦカーネル数と乗算回数の関係は図５に示すようになり、従来の空間領域または周波数領域での高解像度化に比べて所要のＰＳＦカーネル数全般に亘って乗算回数を低減できるので、高解像度化に要する計算量とコストが低減される。
【００５０】
次に、線形補間部１４０における量子化誤差の補償について説明する。
【００５１】
量子化操作は量子化行列に対して剰余算が行われるため、量子化誤差は量子化行列の値に依存する。一般に、量子化行列の値は高周波成分ほど大きな値であり、低周波成分よりも大きな誤差が発生するため、ＳＲ精度を低下させる要因となる。つまり、量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元することで量子化誤差の影響を抑えることができる。
【００５２】
そこで、本実施の形態では、分解能を高くするために画像全体のＤＣＴ領域で最適化を行い、量子化行列毎の逆数は低周波成分ほど大きな値を持つこと利用して、線形補間部１４０において量子化行列を線形補間し、要素毎の逆数を重みとして掛けることで量子化誤差の小さい低周波成分を重点的に復元できるようにする。
【００５３】
超解像度合成部１５０では、入力された正規化パラメータα、線形補間部１４０から出力された線形補間された量子化行列Ｑ、ＤＣＴ領域変換処理部１３０から出力された事前情報画像Ｃ、ＰＳＦ画像Ｂ、ＤＣＴ領域変換処理部１３０ｃから出力された平均画像ＧS&Aを用いて、以下の計算を行うことにより、超解像度画像Ｆを求める。
【００５４】
【数１】
2011182330.tif 000004
但し、上記の各値はＤＣＴ領域での値である。
【００５５】
上記の式（１）の右辺の
【００５６】
【数２】
2011182330.tif 000005
は誤差項であり、また、
【００５７】
【数３】
2011182330.tif 000006
は正規化項である。
【００５８】
従来の方法では、高次元で複雑な問題となるため、繰り返し計算をする必要があったが、本発明の評価関数では問題が単純化され、解析的に解を求めることができる。すなわち、Ｅを最小にするＦを次のように陽形式で求めることができる。
【００５９】
【数４】
2011182330.tif 000007
上記の式（２）をＦについて解くと、
【００６０】
【数５】
2011182330.tif 000008
となる。式（１）〜（３）の演算はＤＣＴ領域で行われ、全て行列の掛け算は要素毎の掛け算、行列の割算は要素毎の割算となる。上記の（３）の演算は超解像度合成部１５０で行われ、超解像度画像Ｆが出力される。
【００６１】
次に、位置合わせ処理部１１０におけるＤＣＴ符号化画像に対する位置合わせについて説明する。
【００６２】
最初に、量子化誤差が発生している場合の位置合わせ推定精度がどのようになるのかを検証する。
【００６３】
まず、テスト画像を０〜８ピクセルの範囲でｙ方向に０．１単位でシフトさせ、圧縮（圧縮率１．２５）したもの（計８１枚）を作成し、非特許文献７の方法によるサブピクセル推定を行った。このとき、シフト画像はＤＣＴ基底行列を２πδシフトさせて逆ＤＣＴすることにより生成し、一致度の評価には濃度差の２乗和を用いた。その結果を図６に示す。この結果から位置ずれ量が０〜２と６〜８の範囲で誤差が大きく出ていることが分かるこの原因は、以下のように考えることができる。
【００６４】
図７は、大きな誤差が発生するケースを示しており、同図のように、位置ずれ０の評価値には量子化誤差がほとんど発生しないが、その他の部分で誤差が発生すると考えられるため、評価値の大きい方へと推定誤差が発生しやすいと考えられる。
【００６５】
図８は、誤差が大きくないケースを示しており、図７と同様に考えると、図８のケースでは、３点の評価値の誤差が符号・大きさ共に同じように発生するので推定誤差が発生しにくいと考えられる。
【００６６】
つまり、フィッティングに用いる両端の評価値が近い値をとっていれば誤差が発生しにくくなると考えられる。
【００６７】
そこで、本発明では、図９に示すように、フィッティングする際の評価値を推定誤差が発生しにくいように選択することで、推定誤差の低減を行う。具体的には、図９において、一致度評価値の最小値を０として、−３〜３の範囲での評価値の中で、フィッティングに用いる両端の２点をその差分率（評価値の大きさ）が最小になる組み合わせを用いてフィッティングを行う。また、評価値は量子化誤差による評価値の誤差の符号・大きさを同じように発生させるために、以下のような濃度差の２乗和を用いる。
【００６８】
【数６】
2011182330.tif 000009
ここで、Ｒｉ，Ｒｊはフィッティングに用いる両端の評価値を表す。
【００６９】
位置合わせ処理部１１０は、上記の差分率を用いて位置合わせのずれの量を計算し、その値を前述の重ね合わせ部１２０に出力する。
【００７０】
図１０に、従来法と本発明の量子化誤差がない場合、ある場合の評価値の比較結果を示す。
【００７１】
同図（Ａ）は、従来の方法［−１，０，１］の３点で推定した場合の評価値を示し、同図（Ｂ）は本発明により［−１，０，２］の３点で推定した場合の評価値を示す。同図から分かるように、本発明によれば推定誤差が発生しにくくなる。
【００７２】
なお、上記の実施の形態では、ＤＣＴ領域でのＳＲ問題を解く高速計算法（高速化アルゴリズム）、量子化誤差の補償、ＤＣＴ符号化画像に対する位置合わせについて述べたが、これらのうち、少なくとも１つを用いても計算コストを低減させることが可能である。
【００７３】
なお、上記の図３に示す画像処理装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、画像処理装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００７４】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００７５】
なお、本発明は、上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００７６】
本発明は、画像圧縮技術のＤＣＴ符号化に適用可能である。
【符号の説明】
【００７７】
１１０  位置合わせ手段、位置合わせ処理部
１２０  重ね合わせ部
１３０  ＤＣＴ領域処理手段、ＤＣＴ領域変換処理部
１４０  線形補間手段、線形補間部
１５０  超解像度合成手段、超解像度合成部
【図１】
2011182330.tif 000010
【図２】
2011182330.tif 000011
【図３】
2011182330.tif 000012
【図４】
2011182330.tif 000013
【図５】
2011182330.tif 000014
【図６】
2011182330.tif 000015
【図７】
2011182330.tif 000016
【図８】
2011182330.tif 000017
【図９】
2011182330.tif 000018
【図１０】
2011182330.tif 000019
【図１１】
2011182330.tif 000020
【図１２】
2011182330.tif 000021
【図１４】
2011182330.tif 000022
【図１３】
2011182330.tif 000023