(57)【要約】【課題】ＢＴＣに比べて圧縮効果が高く、かつ処理負担の増加や画質劣化の少ない画像圧縮方法を提供する。【解決手段】ｎチャンネル（例えばＲＧＢの３チャンネル）の画像をブロックに分割し、ブロック毎に、そのブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態が何次元的分布であるかを調べ、ｍ次元（例えば１次元）であれば、チャンネル間のデータの相関に関するｍ次元の座標空間を示す座標空間情報を生成し、該ブロックに属する各画素の画像データをその座標空間内の位置を示す位置情報に変換し、この座標空間情報と位置情報とを該ブロックの圧縮データとする。【選択図】図３
2011019204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像データを所定の複数画素毎のブロックに分割し、該ブロック単位に不可逆圧縮する画像圧縮方法において、
前記ブロック毎に、そのブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態に基づいて、チャンネル間のデータの相関に関するｍ（ｍはｎより小さい０以上の整数）次元の座標空間を示す座標空間情報を生成し、該ブロックに属する各画素の画像データをその座標空間内の位置を示す位置情報に変換し、前記座標空間情報と前記位置情報を該ブロックの圧縮データとする
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項２】
前記座標空間の次元数ｍを、画像データの属性情報に応じて決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像圧縮方法。
【請求項３】
ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像データを所定の複数画素毎のブロックに分割し、該ブロック単位に不可逆圧縮する画像圧縮方法において、
前記ブロック毎に、そのブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態に基づいて、チャンネル間のデータの相関に関するｍ（ｍはｎ以下かつ０以上の整数）次元の座標空間を示す座標空間情報を生成し、該ブロックに属する各画素の画像データをその座標空間内の位置を示す位置情報に変換し、前記座標空間情報と前記位置情報を該ブロックの圧縮データとすると共に、
前記座標空間の次元数ｍを、処理するブロック毎に決定する
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項４】
前記座標空間の次元数ｍを、処理するブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態に基づいて決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像圧縮方法。
【請求項５】
前記座標空間の次元数ｍを、画像データの属性情報に応じて決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像圧縮方法。
【請求項６】
請求項３乃至５のいずれか一項に記載の画像圧縮方法と、他の画像圧縮方法のいずれを使用して圧縮するかを、処理するブロック毎に決定する
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項７】
ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像データを所定の複数画素毎のブロックに分割し、ブロック単位に不可逆圧縮する画像圧縮方法において、
前記ブロック毎に、ｍ（ｍはｎより小さい正整数）個のチャンネルについては画像データをチャンネル毎に圧縮処理し、残りのチャンネルのそれぞれについてはそのチャンネルの画素値を前記ｍ個のチャンネルの色成分の画素値に対する相関で表わすための相関情報を求め、前記圧縮処理で得た情報と前記相関情報をこのブロックの圧縮データとする
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を所定のブロックに分割し、ブロック毎に符号化する画像符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像情報を符号化して圧縮する方法として、符号化対象の画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に符号化するＢＴＣ（Block Truncation Coding）がある。ＢＴＣでは、画像情報をａ×ｂ画素（たとえば、４×４画素）の矩形のブロックに分割し、各ブロックを、そのブロックに属する画素の階調値の分布範囲（たとえば、最大値と最小値などで表す）と、該分布範囲内においてブロック内の各画素の階調値を元画像の階調数（たとえば、２５６階調）より少ない階調数（たとえば、４階調）で量子化した画素データとによって表すように符号化する。ＢＴＣによる圧縮は、ＲＧＢなど複数の色成分（チャンネル）で構成された画像データの場合、色成分（チャンネル）毎に独立に行われる。
【０００３】
また、複数チャンネルの画像データに対する圧縮効率を高めるためにＢＴＣを改良した圧縮方法が特許文献１に開示されている。この方法（以下、ＡＢＴＣ（Advanced BTC）と称す）は、局所的には色の分布範囲が比較的狭いことを利用し、ブロック内の画素をそのブロックに属する画素の色を代表する所定数（たとえば、４個）の代表色で表わすようになっている。
【０００４】
さらに、ブロック毎に、３以上の代表色を求め、その中から他の２以上の代表色の補間によって表現できる補間代表色とその補間係数とを決定し、ブロック内の各画素を代表色と補間代表色のいずれで表現できるかを決定して符号化する画像符号化方法もある（たとえば、特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１０６５１号公報
【特許文献２】特開２００４−１０４６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＡＢＴＣや特許文献１に開示された圧縮方法は、チャンネル毎に独立に圧縮を行うＢＴＣに比べて圧縮効率を高めることができる。しかし、代表色や補間代表色を決定するための処理が複雑なため、特に代表色数が多い場合には、処理負担や処理回路の規模が大きくなるという問題があった。
【０００７】
また特許文献１に開示の技術では、補間タイプの切り替えも必要となり、符号化過程がさらに煩雑になってしまう。また符号化情報として、代表色、補間係数、画素毎の画素データを要するので、処理が複雑な割に圧縮効率向上の効果は少ない。
【０００８】
本発明は、上記の問題を解決しようとするものであり、ＢＴＣに比べて圧縮効果が高く、かつ処理負担の増加や画質劣化の少ない画像圧縮方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
【００１０】
［１］ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像データを所定の複数画素毎のブロックに分割し、該ブロック単位に不可逆圧縮する画像圧縮方法において、
前記ブロック毎に、そのブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態に基づいて、チャンネル間のデータの相関に関するｍ（ｍはｎより小さい０以上の整数）次元の座標空間を示す座標空間情報を生成し、該ブロックに属する各画素の画像データをその座標空間内の位置を示す位置情報に変換し、前記座標空間情報と前記位置情報を該ブロックの圧縮データとする
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【００１１】
上記発明では、少なくとも１つのチャンネルについて他のチャンネルとの相関を利用して表わすので、ＢＴＣ圧縮に比較して、圧縮効果を高めることができる。また、チャンネル間の相関関係が保持されるので、ＢＴＣ圧縮・伸張で生じる離散化による偽色（色のばらつき）による画質低下が抑制でき、文字のエッジ部やグラデーションパターンなどで好ましい再現性を得ることができる。
【００１２】
［２］前記座標空間の次元数ｍを、画像データの属性情報に応じて決定する
ことを特徴とする［１］に記載の画像圧縮方法。
【００１３】
上記発明では、画像の属性に応じたチャンネル間のデータ相関の自由度（次元数ｍ）を段階的に設定することで、より領域属性に対応したきめ細かな圧縮が実現でき、圧縮効果の向上と再現性を重視した最適化を図ることができる。
【００１４】
［３］ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像データを所定の複数画素毎のブロックに分割し、該ブロック単位に不可逆圧縮する画像圧縮方法において、
前記ブロック毎に、そのブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態に基づいて、チャンネル間のデータの相関に関するｍ（ｍはｎ以下かつ０以上の整数）次元の座標空間を示す座標空間情報を生成し、該ブロックに属する各画素の画像データをその座標空間内の位置を示す位置情報に変換し、前記座標空間情報と前記位置情報を該ブロックの圧縮データとすると共に、
前記座標空間の次元数ｍを、処理するブロック毎に決定する
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【００１５】
上記発明では、ブロック毎のデータ相関に応じて、チャンネル間のデータ相関の自由度（次元数ｍ）を調整できるので、半透明画像など局所的に複数の色が込み入っている部分の再現性を維持しながら、全体的にＢＴＣ圧縮に比較して圧縮効果を高めることができる。
【００１６】
［４］前記座標空間の次元数ｍを、処理するブロックに含まれる画像データの各チャンネルの画素値の分布状態に基づいて決定する
ことを特徴とする［３］に記載の画像圧縮方法。
【００１７】
上記発明では、各ブロックの画素値の分布状況に応じてチャンネル間のデータ相関の自由度（次元数ｍ）を切り替えることで、圧縮効果を高めることの可能なブロックでは圧縮効果を高め、再現性を重視すべきブロック（色が込み入った網点のような領域など）では少なくとも通常のＢＴＣと同等の再現性を確保することができる。
【００１８】
［５］前記座標空間の次元数ｍを、画像データの属性情報に応じて決定する
ことを特徴とする［３］に記載の画像圧縮方法。
【００１９】
上記発明では、画像の属性に応じたチャンネル間のデータ相関の自由度（次元数ｍ）を段階的に設定することで、より領域属性に対応したきめ細かな圧縮が実現でき、圧縮効果の向上と再現性を重視した最適化を図ることができる。
【００２０】
［６］［３］乃至［５］のいずれか一項に記載の画像圧縮方法と、他の画像圧縮方法のいずれを使用して圧縮するかを、処理するブロック毎に決定する
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【００２１】
上記発明では、本発明に係る相関を利用した圧縮方法が適する部分にはこれを適用して圧縮効果を高め、従来のＢＴＣ等を適用することが望ましい領域にはその圧縮方法を適用する、というように１ページの画像内で圧縮方法を適宜切り替えるので、最大限の圧縮効果と画質確保を両立させることができる。なお、実際上は、１次元的分布を前提とした圧縮を適用することでほとんどの部分において再現性を確保することができる。
【００２２】
［７］ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像データを所定の複数画素毎のブロックに分割し、ブロック単位に不可逆圧縮する画像圧縮方法において、
前記ブロック毎に、ｍ（ｍはｎより小さい正整数）個のチャンネルについては画像データをチャンネル毎に圧縮処理し、残りのチャンネルのそれぞれについてはそのチャンネルの画素値を前記ｍ個のチャンネルの色成分の画素値に対する相関で表わすための相関情報を求め、前記圧縮処理で得た情報と前記相関情報をこのブロックの圧縮データとする
ことを特徴とする画像圧縮方法。
【００２３】
上記発明では、相関情報は、[１]〜［６］の座標空間情報とは別の形（たとえば、回帰式の係数など）で表わされる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明に係る画像圧縮方法によれば、処理負担の増加や画質劣化を少なく抑えつつ、ＢＴＣに比べて高い圧縮効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】ＲＧＢ３次元の色空間の中で色データが１次元的分布となっている場合および２次元的分布となっている場合を例示した説明図である。
【図２】本実施の形態に係る画像圧縮方法による画像の圧縮と伸張を行う画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の画像圧縮方法による圧縮処理を示す流れ図である。
【図４】０次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０３）の詳細を示す流れ図である。
【図５】１次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０６）の詳細を示す流れ図である。
【図６】図５の続きを示す流れ図である。
【図７】１次元的分布を前提とした場合の座標空間を例示した説明図である。
【図８】２次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０９）の詳細を示す流れ図である。
【図９】２次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０９）の詳細を示す流れ図である。
【図１０】２次元的分布を前提とした場合の座標空間を例示した説明図である。
【図１１】３次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１１０）の詳細を示す流れ図である。
【図１２】従来のＢＴＣによる圧縮と本発明による圧縮と従来のＡＢＴＣによる圧縮とを対比して示す説明図である。
【図１３】本発明の画像圧縮方法によってＲＧＢ画像を圧縮した場合に生成される圧縮データのデータ構造を示す説明図である。
【図１４】本発明の画像圧縮方法によってＹＭＣＫ画像を圧縮した場合に生成される圧縮データのデータ構造を示す説明図である。
【図１５】本発明の画像圧縮方法によって生成された圧縮データの伸張処理を示す流れ図である。
【図１６】０次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０２）の詳細を示す流れ図である。
【図１７】１次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０３）の詳細を示す流れ図である。
【図１８】２次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０４）の詳細を示す流れ図である。
【図１９】３次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０５）の詳細を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００２７】
まず、本発明の基本的概念を説明する。半透明画像などを除く通常の画像の局所部分では、各画素は色空間内に無秩序に分布するのではなく、制限された分布になっていることがほとんどである。たとえば、Ｒ(レッド)、Ｇ（グリーン）、Ｂ（ブルー）の色成分で構成された画像であっても、図１（ａ）に示すようにＲＧＢ３次元の色空間の中で１次元的分布３となっていたり、同図（ｂ）に示すように２次元的分布４となっていたりする場合が多い。たとえば、文字画像や１色のみ濃度が変化するグラデーションパターンなどは１次元的分布になり、２色の濃度が変化するグラデーションパターンは２次元的分布になる。また、局所部分内がほぼ同一色であれば０次元的分布になる。
【００２８】
３次元では（ｘ，ｙ，ｚ）、２次元では（ｘ，ｙ）というように、次元数が少なくなればそれだけ、その座標空間内での位置を示すための情報量は少なくて済む。そこで、本発明の画像圧縮方法では、ｎ（ｎは２以上の整数）チャンネルの色成分を有する画像をｋ画素単位のブロックに分割し、各ブロックにおける画像データの分布状況を分析し、分布がｍ次元的であれば、そのブロックに属する各画素の画素値をｍ次元の座標空間上で表わすことによって圧縮率を高めるようにしている。
【００２９】
一般的に、ｎチャンネルの画像について、０次元的分布、１次元的分布、……ｎ次元数的分布が考えられる。次元数を規定する考え方としては、たとえば、
（１）ブロック毎に画像データの分布状況を調査し、それに応じてｍを決定する
（２）画像データの属性情報に応じて決定する
がある。
【００３０】
上記（１）の場合、ブロック毎にｍは０〜ｎのいずれかに決定されるので、ブロック毎に可変長のコード化となり、またブロック毎にｍの値を示す情報を付加する必要がある。ｍを決定する方法としては、たとえば、各画素の画像データのチャンネル間の相関係数（１次元的分布の場合）や重相関係数（２次元的分布以上の場合）などが所定以上の場合にｍが想定以下の次元での分布であると判定する方法がある。
【００３１】
上記（２）では、画像の領域属性情報などに基づいて、その領域の次元数ｍの値を固定する方法がある。たとえば、半透明領域、ハッチングパターンや網点領域以外はｍ＝１とする（少なくとも単色パターンや単純なグラデーションパターンであればｍ＝１で充分である）。また画像全体でｍの値を固定する方法も取り得る。たとえば、文字画像であれば、このページ全体についてｍ＝１に固定するなどである。
【００３２】
図２は、本発明に係る画像圧縮方法による画像の圧縮とその伸張を行う画像処理装置１０の構成例を示している。画像処理装置１０は、画像を圧縮する圧縮部２０と、圧縮された画像データ（圧縮データ）を記憶する画像メモリ１１と、圧縮部２０によって圧縮された圧縮データを伸張する伸張部３０とを備えて構成される。
【００３３】
圧縮部２０は、圧縮対象の元画像の画像データを入力し、これを所定画素毎のブロックに分割する分割部２１と、分割部２１によって分割されたブロック単位にそのブロックに属する画像データの分布状況を分析する分析部２２と、分析部２２の分析結果等に基づいてチャンネル間の画像データの相関に関するｍ次元の座標空間を表わした座標空間情報を生成する座標空間導出部２３と、該ブロックに属する各画素の画像データをその座標空間内の位置を示す位置情報に変換して画素データ(符号データ)を生成するコード化部２４とを備えて構成される。圧縮部２０から出力される圧縮データは、座標空間情報と画素毎の画素データ（ｍ次元）とから構成される。
【００３４】
伸張部３０は、画像メモリ１１から読み出して入力される圧縮データを解析し、ブロック毎（あるいは領域毎、画像毎）に圧縮データの次元数ｍを評価して確認する次元数評価部３１と、次元数評価部３１によって確認された次元数ｍにしたがって圧縮データを伸張する復元処理部３２と、復元処理部３２の出力する伸張後の画像データを元画像内の対応する位置に配置して１枚の画像の画像データに構成する再構成部３３とを備えて構成される。再構成部３３から出力される画像データは、表示や印刷などに利用される。圧縮部２０や伸張部３０は、専用回路で構成されてもよいし、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの情報処理部と該情報処理部を圧縮部２０や伸張部３０として機能させるためのプログラムで構成されてもよい。
【００３５】
次に、本発明の画像圧縮方法を詳細に説明する。ここでは、次元数ｍを、画像データの分布状況に基づいてブロック毎に決定する場合を例に説明する。また、元画像は、Ｒ、Ｇ、Ｂの色成分を有する３チャンネルの画像データで構成されているものとする。
【００３６】
図３は、本発明の画像圧縮方法による圧縮処理の流れを示している。同図は、分割後の処理（図２の構成では分析部２２、座標空間導出部２３、コード化部２４の処理）を示している。
【００３７】
分割された各ブロックについて以下の処理が行われる。まず、分散分析を行う(ステップＳ１０１)。分散分析では、処理中ブロックに属する画素のＲ色の画素値の分散（σＲ）と、Ｇ色の画素値の分散（σＧ）と、Ｂ色の画素値の分散（σＢ）とを求める。そして、Ｒ色の画素値の分散（σＲ）、Ｇ色の画素値の分散（σＧ）、Ｂ色の画素値の分散（σＢ）のすべてが閾値（σｔｈ）未満の場合は（ステップＳ１０２；Ｔｒｕｅ）、０次元的分布であると判断し、０次元分布を前提としたコード化を行う（ステップＳ１０３）。
【００３８】
Ｒ色の画素値の分散（σＲ）、Ｇ色の画素値の分散（σＧ）、Ｂ色の画素値の分散（σＢ）のいずれか１つでも閾値（σｔｈ）以上の場合は（ステップＳ１０２；Ｆａｌｓｅ）、単回帰分析を行う（ステップＳ１０４）。この処理では、分散（最大最小格差）が最大の色と他の１色とのすべての組み合わせについて単回帰分析を行う。ここでは、Ｒの最大最小格差（σＲ）≧  Ｇの最大最小格差（σＧ），Ｂの最大最小格差（σＢ）、となっているものとし、Ｒに対するＧの単回帰分析と、Ｒに対するＢの単回帰分析とをそれぞれ行い、ＲとＧの相関係数Ｒ（ＲＧ）と、ＲとＢの相関係数Ｒ（ＲＢ）を求める。
【００３９】
相関係数Ｒ（ＲＧ）とＲ（ＲＢ）のいずれもが所定の閾値（Ｒｔｈ）を超える場合は（ステップＳ１０５；Ｔｒｕｅ）、Ｇ、ＢのいずれもＲと十分な相関があるので、１次元的分布であると判断し、１次元分布を前提としたコード化を行う（ステップＳ１０６）。
【００４０】
相関係数Ｒ（ＲＧ）とＲ（ＲＢ）のいずれか１つでも閾値（σｔｈ）未満の場合は（ステップＳ１０５；Ｆａｌｓｅ）、重回帰分析を行う（ステップＳ１０７）。ここでは、Ｒの最大最小格差（σＲ）、Ｇの最大最小格差（σＧ）≧  Ｂの最大最小格差（σＢ）、となっているものとし、ＲとＧの２色と、分散が最小のＢ色との関係について重回帰分析を行い、重相関係数Ｒ（ＲＧ・Ｂ）を求める。
【００４１】
重相関係数Ｒ（ＲＧ・Ｂ）が所定の閾値（Ｒｔｈ）を超える場合は（ステップＳ１０８；Ｔｒｕｅ）、２次元的分布であると判断し、２次元分布を前提としたコード化を行う（ステップＳ１０９）。重相関係数Ｒ（ＲＧ・Ｂ）が所定の閾値（Ｒｔｈ）未満の場合は（ステップＳ１０８；Ｆａｌｓｅ）、３次元的分布であると判断し、３次元分布を前提としたコード化を行う（ステップＳ１１０）。
【００４２】
図４は、０次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０３）の詳細を示している。０次元分布の場合、圧縮データは、ブロック内の画素のＲ色の画素値の平均値（Ｒ平均値）と、Ｇ色の画素値の平均値（Ｇ平均値）と、Ｂ色の画素値の平均値（Ｂ平均値）で構成される。画素毎の画素データ（符号データ）はない。ここでは、０次元の場合でも（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）の２点を規定するものとし、Ｒ１、Ｒ２にＲ平均値、Ｇ１、Ｇ２にＧ平均値、Ｂ１、Ｂ２にＢ平均値を代入する（ステップＳ２０１）。
【００４３】
図５および図６は、１次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０６）の詳細を示している。まず、Ｒ色の最大最小格差ΔＲ（なお、図中はΔに代えて数学差分のデルタ記号を使用している）と、Ｇ色の最大最小格差ΔＧと、Ｂ色の最大最小格差ΔＢを求め（ステップＳ２２１）、これらの大小比較を行う（ステップＳ２２２）。
【００４４】
ΔＲ≧ΔＧ  かつ  ΔＲ≧ΔＢ  であれば、Ｒ１をＲの最小値、Ｒ２をＲの最大値とし、ブロック内データの単回帰分析により得られた回帰式、
Ｇ＝ａ１×Ｒ＋ｂ１
Ｂ＝ａ２×Ｒ＋ｂ２
より、Ｒ１に対応するＧ１及びＢ１と、Ｒ２に対応するＧ２及びＢ２を求める（ステップＳ２２３、Ｓ２２４）。
【００４５】
次に、Ｒに関して通常のＢＴＣと同様に所定水準（ここでは４水準）に等分割する閾値を設定し（ステップＳ２２５）、その閾値により各画素の画像データのコード化を行う（ステップＳ２２６〜Ｓ２３０）。１次元的分布の場合、各画素のコード化データ（画素データ）は、最大最小格差の最も大きなチャンネル（等しい場合は、たとえば、Ｒ→Ｇ→Ｂの順に優先）に割り当てられる。１次元分布を前提としたコード化処理により生成される圧縮データは（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）と各画素のコード化データ（１チャンネル分）とで構成される。
【００４６】
詳細には、第１閾値Ｒｔｈ１を（Ｒ１×３＋Ｒ２×１）／４に、第２閾値Ｒｔｈ２を（Ｒ１×２＋Ｒ２×２）／４、第３閾値Ｒｔｈ３を、（Ｒ１×１＋Ｒ２×３）／４とし（ステップＳ２２５）、各画素につき、そのＲ成分の画素値Ｒ≦Ｒｔｈ１であればその画素の符号データｄ１を０に（ステップＳ２２７）、Ｒｔｈ１＜画素値Ｒ≦Ｒｔｈ２であればその画素の符号データｄ１を１に（ステップＳ２２８）、Ｒｔｈ２＜画素値Ｒ≦Ｒｔｈ３であればその画素の符号データｄ１を２に（ステップＳ２２９）、Ｒｔｈ３＜画素値Ｒであればその画素の符号データｄ１を３に（ステップＳ２３０）設定する。
【００４７】
図７は、１次元分布を前提とした場合の座標空間を例示している。座標空間は（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）とを両端とする直線４０で表わされる。４水準で表わす場合はこの直線４０は４区間に区切られ、Ｒの最大最小格差が最大であれば、Ｒ成分の画素値が第１区間４１（Ｒ≦Ｒｔｈ１）に属する画素は第１区間に対応する符号（たとえば、０）に、Ｒ成分の画素値が第２区間４２（Ｒｔｈ１＜Ｒ≦Ｒｔｈ２）に属する画素は第２区間４２に対応する符号（たとえば、１）に、Ｒ成分の画素値が第３区間４３（Ｒｔｈ２＜Ｒ≦Ｒｔｈ３）に属する画素は第３区間に対応する符号（たとえば、２）に、Ｒ成分の画素値が第４区間４４（Ｒｔｈ３＜Ｒ）に属する画素は第４区間に対応する符号（たとえば、３）にそれぞれ符号化される。
【００４８】
図５のステップＳ２２２において、ΔＧ＞ΔＲ  かつ  ΔＧ≧ΔＢ  であれば前述のステップＳ２２３〜Ｓ２３０におけるＲとＧに代えて同様の処理を行い（ステップＳ２４３〜Ｓ２５０）、ΔＢ＞ΔＲ  かつ  ΔＢ＞ΔＧであればＲとＢを代えて同様の処理が行われる（ステップＳ２６３〜Ｓ２７０）。
【００４９】
図８および図９は、２次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１０９）の詳細を示している。まず、Ｒ色の最小値をＲ１に最大値をＲ２に、Ｇ色の最小値をＧ１に最大値をＧ２に、Ｂ色の最小値をＢ１に最大値をＢ２にそれぞれセットする（ステップＳ３０１）。続いて、Ｒ色の最大最小格差（Ｒ２−Ｒ１）をΔＲに、Ｇ色の最大最小格差（Ｇ２−Ｇ１）をΔＧに、Ｂ色の最大最小格差（Ｂ２−Ｂ１）をΔＢにセットし（ステップＳ３０２）、これらの大小比較を行う（ステップＳ３０３）。
【００５０】
ΔＲ≧ΔＢ  かつ  ΔＧ≧ΔＢ  であれば、ブロック内データの重回帰分析によって得られた回帰式、
Ｂ＝ｃ１×Ｒ＋ｃ２×Ｇ＋ｃ３
より、（Ｒ１  Ｇ１）に対応するＢ１１、（Ｒ１  Ｇ２）に対応するＢ１２、（Ｒ２  Ｇ１）に対応するＢ２１、（Ｒ２  Ｇ２）に対応するＢ２２を求め（これら４点は実データが存在しない仮想データである）、さらに、Ｂ０をＢ１１（＝ｃ１×Ｒ１＋ｃ２×Ｇ１＋ｃ３）とし、Ｂ１をＢ２１−Ｂ１１（＝Ｂ２２−Ｂ１２）＝ｃ１×（Ｒ２−Ｒ１）とし、Ｂ２をＢ１２−Ｂ１１（＝Ｂ２２−Ｂ２１）＝ｃ２×（Ｇ２−Ｇ１）とする（ステップＳ３０４、Ｓ３０５）。Ｂ１とＢ２がどのチャンネルの変化量に対応するのかの識別は、予め定めたチャンネル間の優先順や｜Ｒ２−Ｒ１｜と｜Ｇ２−Ｇ１｜の大小関係などを基準に行うことが考えられる。
【００５１】
なお、
｜Ｒ２−Ｒ１｜，｜Ｇ２−Ｇ１｜≧ｍａｘ（Ｂ１１，Ｂ１２，Ｂ２１，Ｂ２２）−ｍｉｎ（Ｂ１１，Ｂ１２，Ｂ２１，Ｂ２２）
｜Ｂ２−Ｂ１｜＝｜（Ｂ１２−Ｂ１１）−（Ｂ２１−Ｂ１１）｜（＝｜（Ｂ２２−Ｂ２１）−（Ｂ２２−Ｂ１２）｜）
＝｜Ｂ１２−Ｂ２１｜≦ｍａｘ（Ｂ１１，Ｂ１２，Ｂ２１，Ｂ２２）−ｍｉｎ（Ｂ１１，Ｂ１２，Ｂ２１，Ｂ２２）
より、｜Ｒ２−Ｒ１｜，｜Ｇ２−Ｇ１｜≧｜Ｂ２−Ｂ１｜となっており、符号化された情報Ｒ１，Ｒ２，Ｇ１，Ｇ２，Ｂ１，Ｂ２に基づいてどのチャンネル（本例ではＢチャンネル）が他のチャンネルと異なる特定方式で符号化されていることを判別することが可能である。すなわち、差分の絶対値が最小のチャンネルは、他のチャンネルとの相関に基づいて表わされた特定チャンネルであることがわかる。
【００５２】
また、仮に｜Ｒ２−Ｒ１｜≧｜Ｇ２−Ｇ１｜＝｜Ｂ２−Ｂ１｜であって、Ｂチャンネルを上記特定チャンネルとする場合、Ｂ１あるいはＢ２を微調整することで｜Ｇ２−Ｇ１｜＞｜Ｂ２−Ｂ１｜となるようにするなどの対策により、特定チャンネル識別情報を別途符号化することなく特定チャンネルであるかを識別可能となる。もちろんチャンネル識別情報を符号化してもかまわない。
【００５３】
次に、Ｒ及びＧに関して通常のＢＴＣと同様に所定水準（ここでは４水準）に等分割する閾値を設定し（ステップＳ３０６）、その閾値により各画素データのコード化を行う（ステップＳ３０７〜Ｓ３１６）。２次元的分布の場合、各画素のコード化データは、最大最小格差の最も小さなチャンネル（等しい場合は、Ｂ→Ｇ→Ｒの順に優先）を除く２チャンネル（Ｒ→Ｇ→Ｂの順にｄ１→ｄ２）に割り当てられる。２次元分布を前提としたコード化処理により生成される圧縮データは（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）と（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）と、各画素のコード化データ（２チャンネル分）と、Ｒ０／Ｂ０／Ｇ０の中の１つとで構成される。
【００５４】
図８のステップＳ３０３において、Ｒ≧ΔＧ  かつ  ΔＢ＞ΔＧであれば前述のステップＳ３０４〜Ｓ３１６におけるＢとＧを代えて同様の処理を行い（ステップＳ３２４〜Ｓ３３６）、ΔＧ＞ΔＲ  かつ  ΔＢ＞ΔＲであればＢとＲを代えて同様の処理が行われる（ステップＳ３４４〜Ｓ３５６）。
【００５５】
図１０は、２次元的分布を前提とした場合の座標空間を例示している。ＢをＲとＧの重回帰によって表わした場合であり、座標空間は（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１１）と（Ｒ２，Ｇ１，Ｂ２１）と（Ｒ１，Ｇ２，Ｂ１２）と（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２２）を頂点とする矩形平面５０で表わされる。Ｒ、Ｇそれぞれを４水準で表わす場合はこの矩形平面５０は４×４＝１６区域に区分され、各画素はそのＲとＧの値によって定まる区域に対応する符号データに符号化される。
【００５６】
図１１は、３次元分布を前提としたコード化処理（図３のステップＳ１１０）の詳細を示している。この処理はチャンネル毎に独立して行われる通常のＢＴＣと同様である。詳細には、まず、Ｒ色の最小値をＲ１、最大値をＲ２とし、Ｒ２とＲ１の間を所定水準（ここでは４水準）に等分割する閾値を設定する（ステップＳ４０１）。同様の処理をＧ色（およびＢ色について行う（ステップＳ４０２、Ｓ４０３）。続いてステップＳ４０１で求めたＲ色の閾値に基づいて各画素のＲ色成分の画像データを符号化する（ステップＳ４０４〜Ｓ４０８）。同様にステップＳ４０２で求めたＧ色の閾値に基づいて各画素のＧ色成分の画像データを符号化する（ステップＳ４０９〜Ｓ４１３）、さらにステップＳ４０３で求めたＢ色の閾値に基づいて各画素のＢ色成分の画像データを符号化する（ステップＳ４１４〜Ｓ４１８）。各画素のコード化データ（画素データ）は、全チャンネル（Ｒ→Ｇ→Ｂの順にｄ１→ｄ２→ｄ３）に割り当てられる。
【００５７】
図１２は、２チャンネルの色成分を有する１ブロックの画像データを従来のＢＴＣで圧縮した場合(同図（ａ）)と、本発明により１次元的分布として圧縮した場合（同図（ｂ））と、従来のＡＢＴＣで圧縮した場合（同図（ｃ））とを対比して示したものである。従来のＢＴＣでは、各チャンネルで独立に最大値・最小値を求め、それらに基づいて代表色は等間隔に割り当てられる。この例ではチャンネル毎に４つの代表色で割り当てている。これに対し本発明の画像圧縮方法では、同図（ｂ）に示すように、チャンネル間のデータ相関関係を規定し、代表色は相関関係式を満たす色を等間隔で割り当てることになる。同図（ｃ）のＡＢＴＣの場合はチャンネルデータの組合せで任意に代表色を設定する。本発明の画像圧縮方法では、チャンネル間の相関を利用することで画素データ（コード化データ）のチャンネル数を削減するので圧縮データのデータ量を通常のＢＴＣに比べて削減できる、また、代表色を等間隔に決定するので、ＡＢＴＣに比べて代表色を決定するための処理負担も少なく抑えることができる。
【００５８】
図１３は、本発明の画像圧縮方法によって生成される圧縮データのデータ構造例を示している。この例は、色成分がＲＧＢの３チャンネル、データ幅が８ビット、ブロックサイズが４×４画素、画素コードビット幅が２ビット（４代表値（水準）の量子化）の場合における圧縮データのデータ構造等を示してある。圧縮前の１ブロックは、チャンネル数×ビット幅×画素数＝３×８×４×４＝３８４ビットのデータ量である。
【００５９】
図１３（ａ）は１次元分布の場合の圧縮データのデータ形式であり、分布次元数ｍと、座標空間情報として（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）および（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）と、画素数分の画素コード（座標空間内での各画素の位置情報）とから構成される。
【００６０】
同図（ｂ）は２次元分布の場合の圧縮データのデータ形式である。分布次元数ｍと、座標空間情報として（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）、（Ｒ２，Ｇ２，Ｂ２）および（Ｒ０／Ｇ０／Ｂ０）のいずれかと、画素数分の画素コード（座標空間内での各画素の位置情報（２チャンネル分））とから構成される。２次元分布の場合、１つの特定チャンネルにつき３つのデータが必要になっている。たとえば、Ｂチャンネルを他の２チャンネルとの相関で表わされる特定チャンネルとすると、ＢチャンネルについてはＢ１とＢ２とＢ０を必要とする。
【００６１】
図１３（ｃ）は圧縮率を対比して示したものである。なお、通常のＢＴＣは１４４ビット（圧縮率３７．５％）である。ほとんどの画像において大多数のブロックが１次元分布に圧縮されるので、高い圧縮率を得ることができる。
【００６２】
図１４は、色成分がＹ（イエロ）Ｍ（マゼンタ）Ｃ（シアン）Ｋ(ブラック)の４チャンネル、データ幅が８ｂｉｔ、ブロックサイズが８×８画素、画素コードビッド幅が１ビット（２代表値の量子化）の場合の圧縮データのデータ構造等を示している。圧縮前の１ブロックは、チャンネル数×ビット幅×画素数＝４×８×８×８＝２０４８ビットのデータ量である。
【００６３】
図１４（ａ）は１次元分布の場合の圧縮データのデータ形式であり、同図（ｂ）は２次元分布の場合の圧縮データのデータ形式である。２次元分布の場合は２つの特定チャンネルにつきそれぞれ４つのデータが必要になる。同図（ｃ）は３次元分布の場合の圧縮データのデータ形式であり、この場合は１つの特定チャンネルにつき４つのデータが必要になる。図１４（ｄ）は圧縮率を対比して示したものである。なお、通常のＢＴＣは３２０ビット（圧縮率１５．６％）である。
【００６４】
次に、本発明の画像圧縮方法によって生成された圧縮データの伸張処理について説明する。Ｒ、Ｇ、Ｂの色成分を有する３チャンネルの画像データをブロック毎に次元数を決定して得た圧縮データを伸張するものとする。
【００６５】
図１５は、本発明の画像圧縮方法によって生成された圧縮データの伸張処理の流れを示している。各ブロックについて以下の処理が全ブロックの伸張が終了するまで行われる。まず、伸張対象のブロックの圧縮データに含まれている分布次元数ｍの値を調べ（ステップＳ５０１）、分布次元数ｍが０（０次元）の場合は、０次元分布を前提とした復元処理を行う(ステップＳ５０２)。分布次元数ｍが１（１次元）の場合は、１次元分布を前提とした復元処理を行う(ステップＳ５０３)。分布次元数ｍが２（２次元）の場合は、２次元分布を前提とした復元処理を行い(ステップＳ５０４)、分布次元数ｍが３（３次元）の場合は、３次元分布を前提とした復元処理を行う(ステップＳ５０５)。
【００６６】
図１６は、０次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０２）の詳細を示している。全画素データをＲ平均値、Ｇ平均値、Ｂ平均値とする。すなわち、画素のＲ色成分の画像データをＲ１とし、Ｇ色成分の画像データをＧ１とし、Ｂ色成分の画像データをＢ１とする処理を行う（ステップＳ６０１）。ブロック内の全画素が同一色に伸張される。
【００６７】
図１７は、１次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０３）の詳細を示している。この場合、この画素の画素コードがｄ（０≦ｄ＜２ｐ）のとき、画素のＲ色成分の画像データＲ＝Ｒ１＋（Ｒ２−Ｒ１）×ｄ／（２ｐ−１）、画素のＧ色成分の画像データＧ＝Ｇ１＋（Ｇ２−Ｇ１）×ｄ／（２ｐ−１）、画素のＢ色成分の画像データＢ＝Ｂ１＋（Ｂ２−Ｂ１）×ｄ／（２ｐ−１）とする(ステップＳ６２１)。なお、ｐは画素コードのビット数で、この場合２である。
【００６８】
図１８は、２次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０４）の詳細を示している。各チャンネルについて、２つの代表値の差（ΔＲ、ΔＧ、ΔＢ）を求め（ステップＳ６４１）、これらを大小比較する（ステップＳ６４２）。そして、ΔＲ≧ΔＢ  かつ  ΔＧ≧ΔＢ  であれば、画素データがｄ１，ｄ２（０≦ｄ１，ｄ２＜２ｐ）のとき、画素のＲ色成分の画像データＲ＝Ｒ１＋（Ｒ２−Ｒ１）×ｄ１／（２ｐ−１）、画素のＧ色成分の画像データＧ＝Ｇ１＋（Ｇ２−Ｇ１）×ｄ２／（２ｐ−１）、また、画素のＢ色成分の画像データＢ＝Ｂ０＋（Ｂ１×ｄ１＋Ｂ２×ｄ２）／（２ｐ−１）  とする（ステップＳ６４３）。
【００６９】
なお、本来、Ｂの値は重回帰式よりＢ＝ｃ１×Ｒ＋ｃ２×Ｇ＋ｃ３  であるが、重回帰係数ｃ１，ｃ２，ｃ３は、符号化されておらず、符号化された情報Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２とｄ１，ｄ２を用いて表す。ＲとＧの上記デコード式を代入し、
Ｂ＝ｃ１×｛Ｒ１＋（Ｒ２−Ｒ１）×ｄ１／（２ｐ−１）｝＋ｃ２×｛Ｇ１＋（Ｇ２−Ｇ１）×ｄ２／（２ｐ−１）｝＋ｃ３
＝ｃ１×Ｒ１＋ｃ２×Ｇ１＋ｃ３＋ｃ１×（Ｒ２−Ｒ１）×ｄ１／（２ｐ−１）＋ｃ２×（Ｇ２−Ｇ１）×ｄ２／（２ｐ−１）
また、
ｃ１×Ｒ１＋ｃ２×Ｇ１＋ｃ３＝Ｂ１１＝Ｂ０，
ｃ１×（Ｒ２−Ｒ１）＝Ｂ１，
ｃ２×（Ｇ２−Ｇ１）＝Ｂ２であるから、
Ｂ＝Ｂ０＋（Ｂ１×ｄ１＋Ｂ２×ｄ２）／（２ｐ−１）  となる。
【００７０】
ステップＳ６４２の大小比較の結果が、ΔＲ≧ΔＧ  かつ  ΔＢ＞ΔＧ  であれば、画素のＲ色成分の画像データＲ＝Ｒ１＋（Ｒ２−Ｒ１）×ｄ１／（２ｐ−１）、画素のＧ色成分の画像データＧ＝Ｇ０＋（Ｇ１×ｄ１＋Ｇ２×ｄ２）／（２ｐ−１）、画素のＢ色成分の画像データＢ＝Ｂ１＋（Ｂ２−Ｂ１）×ｄ２／（２ｐ−１）  とする（ステップＳ６４４）。
【００７１】
また、ΔＧ＞ΔＲ  かつ  ΔＢ＞ΔＲ  であれば、画素のＲ色成分の画像データＲ＝Ｒ０＋（Ｒ１×ｄ１＋Ｒ２×ｄ２）／（２ｐ−１）、画素のＧ色成分の画像データＧ＝Ｇ１＋（Ｇ２−Ｇ１）×ｄ１／（２ｐ−１）、画素のＢ色成分の画像データＢ＝Ｂ１＋（Ｂ２−Ｂ１）×ｄ２／（２ｐ−１）  とする（ステップＳ６４５）。
【００７２】
図１９は、３次元分布を前提とした復元処理（図１５のステップＳ５０５）の詳細を示している。通常のＢＴＣの場合と同様に伸張される。すなわち、画素のＲ色成分の画像データＲ＝Ｒ１＋（Ｒ２−Ｒ１）×ｄ１／（２ｐ−１）、画素のＧ色成分の画像データＧ＝Ｇ１＋（Ｇ２−Ｇ１）×ｄ２／（２ｐ−１）、画素のＢ色成分の画像データＢ＝Ｂ１＋（Ｂ２−Ｂ１）×ｄ３／（２ｐ−１）  とする（ステップＳ６６１）。
【００７３】
このように、本発明に係る画像圧縮方法によれば、チャンネル間の相関を利用することで画素データのチャンネル数を削減するので、圧縮データのデータ量を削減し高い圧縮効果を得ることができる。また、通常のＢＴＣと同様に画素データの最大最小格差を等分するなどによって代表色を決定できるので、ＡＢＴＣなどに比べて代表色の決定に関する処理負担を少なくすることができる。
【００７４】
さらに、チャンネル間の相関関係が保持されるので、ＢＴＣ圧縮・伸張で生じる離散化による偽色（色のばらつき）による画質低下が抑制でき、文字のエッジ部やグラデーションパターンなどで好ましい再現性を得ることができる。
【００７５】
また、ブロック毎のデータ相関に応じて、チャンネル間のデータ相関の自由度(次元数ｍ)を調整できるので、半透明画像など局所的に複数の色が込み入っている部分の再現性を維持しながら、全体的にＢＴＣ圧縮に比較して圧縮効果を高めることができる。たとえば、半透明画像など局所的に複数の色が込み入っている部分についてはチャンネル間の相関を使用せずに元画像と同じチャンネル数で独立にＢＴＣ圧縮し、他の部分については相関を利用してチャンネル数を削減する本発明の画像圧縮方法によって圧縮するようにするとよい。
【００７６】
また、各チャンネルの代表色を示す画素データの最大最小格差等に基づいて、どのチャンネルが相関を利用して画素データの省略された特定チャンネルとなっているかを判断できるので、特定チャンネルを識別するための情報を別途付加する必要がなく、その分、圧縮効果を高めることができる。
【００７７】
なお、これまでの説明では、ブロック毎にそのブロックにおける画像データの分布状況に応じて次元数ｍを決定するようにしたが、画像データの属性情報に応じて次元数を決定するようにしてもよい。この場合、部分領域毎に次元数を決定してもよいし、ページ単位や画像ファイル単位で次元数を決定するようにしてもよい。画像データの属性とは、たとえば、その画像データの画像が半透明画像、文字画像、写真画像、網画像、特別に入り組んだデザイン画像などのいずれの種類の画像であるか等を示す情報である。
【００７８】
また、ブロック毎にそのブロックにおける画像データの分布状況に応じて次元数ｍを決定した結果、すべてのブロックの次元数ｍが一致する場合（たとえば、すべて１次元の場合）は、ブロック毎に分布次元数ｍを示す情報を付加することに代えて、画像単位やページ単位に次元数を示す情報を付加するようにしてもよい。
【００７９】
以上、本発明の実施の形態を図面によって説明してきたが、具体的な構成は実施の形態に示したものに限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における変更や追加があっても本発明に含まれる。
【００８０】
たとえば、実施の形態では、画像データを、ｍ次元の座標空間情報とこの座標空間情報が示す座標空間内での各画素の位置情報とで表わすように圧縮したが、特定チャンネルについては、回帰式など相関を示す情報を利用してもよい。たとえば、ＲＧＢの色成分を有する画像を２次元分布を前提とし、ＲとＧの重回帰分析によってＢ＝ｃ１×Ｒ＋ｃ２×Ｇ＋ｃ３  という回帰式を導出した場合に、ｃ１、ｃ２、ｃ３の各係数を相関情報とし、この相関情報と、（Ｒ１，Ｇ１）、（Ｒ２，Ｇ２）と、特定チャンネルがＢチャンネルであることを示す情報と、ＲＧ平面内での各画素の位置情報とで圧縮データを構成するようにされてもかまわない。このように、ｍ次元的分布の場合、ｍ個のチャンネルについては画像データをチャンネル毎に圧縮処理し、残りのチャンネルのそれぞれについてはそのチャンネルの画素値をｍ個のチャンネルの色成分の画素値に対する相関で表わすための相関情報を求め、この相関情報と先の圧縮処理で得た情報とをこのブロックの圧縮データとするようにしてもかまわない。この場合、圧縮されているｍ個のチャンネルについて伸張し、伸張後のｍチャンネルの画素値と相関情報とから特定チャンネルの画素値を求めればよい。
【００８１】
なお、画像処理装置１０に含まれる圧縮部２０と伸張部３０を別装置として構成してもかまわない。
【符号の説明】
【００８２】
３…１次元的分布
４…２次元的分布
１０…画像処理装置
１１…画像メモリ
２０…圧縮部
２１…分割部
２２…分析部
２３…座標空間導出部
２４…コード化部
３０…伸張部
３１…次元数評価部
３２…復元処理部
３３…再構成部
４０…１次元の座標空間を示す直線
４１、４２、４３、４４…等間隔で区分した区間
５０…２次元の座標空間を示す矩形平面
【図１】
2011019204.tif 000003
【図２】
2011019204.tif 000004
【図３】
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【図４】
2011019204.tif 000006
【図５】
2011019204.tif 000007
【図６】
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【図７】
2011019204.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2011019204.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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