(57)【要約】  本発明では、圧縮画像ノイズを推定するシステムおよび方法を提供する。本発明の方法は、画像の画像データを受け取るステップと、画像の圧縮比（１１５）、画像サイズ比率（１２０）およびアクティビティ（１３５）を決定するステップ（３２０、３３０および３４０）と、圧縮比（１１５）、画像サイズ比率（１２０）およびアクティビティ（１３５）に基づいて圧縮アーティファクト推定（１５０）を決定するステップとを含む。【選択図】  図１
2007536774.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データと関連した圧縮画像の圧縮比を決定するステップと、
前記圧縮画像の画像サイズ比率を決定するステップと、
前記圧縮画像のアクティビティを決定するステップと、
前記圧縮比、前記画像サイズ比率および前記アクティビティに基づいて圧縮アーティファクト推定を決定するステップと
を含む、圧縮画像ノイズを推定する方法。
【請求項２】
前記画像データが、輝度情報、色情報、画像サイズ情報、描画ターゲット画像サイズ情報および圧縮ファイルサイズ情報を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記圧縮比が、前記画像サイズ情報を前記圧縮ファイルサイズ情報で割ったものである請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像サイズ比率が、前記描画ターゲット画像サイズ情報を前記画像サイズ情報で割ったものである請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記アクティビティを決定するステップが、
前記圧縮画像の少なくとも１つの列と行の画素の前記画像データを標本化するステップと、
標本画像データの順次差分にフィルタを適用して一連のフィルタ値を取得するステップと、
前記フィルタ値のうちの１つに基づいて前記アクティビティを決定するステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記フィルタが帯域フィルタである請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記標本画像データの前記順次差分を決定するステップをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記フィルタが低域フィルタである請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記アクティビティを決定するステップが、前記フィルタ値の絶対値の平均を計算するステップを含む請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記圧縮アーティファクト推定を決定するステップが、前記アクティビティと、前記圧縮比と前記画像サイズ比率の二乗積とをかけることを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記画像データがＪＰＥＧ画像データであり、前記圧縮アーティファクト推定がＪＰＥＧ圧縮アーティファクト推定である請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータシステムに圧縮画像のアクティビティを決定する方法を実行させるコンピュータ可読プログラムコードが組み込まれたコンピュータ可読媒体であって、
前記圧縮画像の少なくとも１つの列と行の画素の画像データを標本化して少なくとも１つの画像データシーケンスを取得するステップと、
前記画像データシーケンスの画素の前記画像データの順次差分を決定して順次差分シーケンスを取得するステップと、
前記順次差分シーケンスに低域フィルタを適用して一連の低域通過値を取得するステップと、
前記低域通過値のうちの１つに基づいて前記アクティビティを決定するステップと
を含むコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記画像データがＪＰＥＧ画像データである請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記画像データが輝度値を含む請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記低域フィルタが、無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記アクティビティを決定するステップが、前記低域通過値の絶対値の平均を計算するステップを含む請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
圧縮画像の画像データを受け取る手段と、
前記圧縮画像の圧縮比を決定する手段と、
前記圧縮画像の画像サイズ比率を決定する手段と、
前記圧縮画像のアクティビティを決定する手段と、
前記圧縮比、前記画像サイズ比率および前記アクティビティに基づいて圧縮アーティファクト推定を決定する手段と
を含む、圧縮画像ノイズを推定するシステム。
【請求項１８】
前記画像データが、輝度情報、色情報、画像サイズ情報、描画ターゲット画像サイズ情報およびファイルサイズ情報を含む請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記圧縮比が、前記画像サイズ情報を前記ファイルサイズ情報で割ったものである請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記画像サイズ比率が、前記描画ターゲット画像サイズ情報を前記画像サイズ情報で割ったものである請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記アクティビティを決定する手段が、
前記圧縮画像の少なくとも１つの列と行の画素の前記画像データを標本化する手段と、
前記画素の前記画像データの順次差分を決定して順次差分シーケンスを取得する手段と、
前記順次差分シーケンスに低域フィルタを適用して一連の低域通過値を取得する手段と、
前記低域通過値のうちの１つに基づいて前記アクティビティを決定する手段と
を含む、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記アクティビティを決定する手段が、前記フィルタ値の絶対値の平均を計算することによって前記アクティビティを決定するように構成されている請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記圧縮アーティファクト推定を決定する手段が、前記アクティビティを前記圧縮比と前記画像サイズ比率の二乗積をかけることによって前記圧縮アーティファクト推定を決定するように構成されている請求項１７に記載のシステム。
【請求項２４】
前記画像データがＪＰＥＧ画像データであり、前記圧縮アーティファクト推定がＪＰＥＧ圧縮アーティファクト推定である請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理は、画像処理アプリケーションが入力画像データを変更するプロセスである。例えば、画像処理は、デジタル画像の色空間を変更するために使用される。印刷装置の仕様に従って画像の色の見え方またはシャープさを調整するため、印刷装置と関連して画像処理が実施されることがある。多くの場合、画像は、画像の画質を低下させるノイズアーティファクトを含む。特に、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）圧縮で圧縮された画像は、一般に、ＪＰＥＧアーティファクトと呼ばれる独特なタイプの劣化を受ける。
【０００３】
一般に、ノイズの多い画像の画質を高めると、望ましくないノイズが増える。画像画質向上にはＪＰＥＧアーティファクトの知覚的影響が重要であり、ＪＰＥＧアーティファクトの程度が、ＪＰＥＧ画像の好ましい画像画質向上の中心となる。例えば、多くの典型的ノイズ除去技術は、ＪＰＥＧ画像のＪＰＥＧアーティファクトの程度を基準にしている。したがって、画像画質向上前にＪＰＥＧアーティファクトの知覚的影響を推定できることが重要である。
【０００４】
ＪＰＥＧ画像アーティファクトを推定するためにノイズ推定技術が使用される。現在、いくつかのＪＰＥＧアーティファクト推定方法がある。しかしながら、現在利用可能な方法にはそれぞれ、いくつかの動作上の欠点または制限がある。具体的には、典型的なＪＰＥＧアーティファクト推定方法は、集中的な計算を必要とする。例えば、１つの方法は、画素ブロックの高調波成分の不均衡状態の識別が必要である。この方法は、画像のすべての画素を処理するので、時間がかかり集中的な計算が必要になる。他の同様のＪＰＥＧアーティファクト推定方法は、画像全体を処理することであり、これは一般に非効率的である。
【０００５】
ニューラルネットワークを使用するなどの他のＪＰＥＧ推定方法は、きわめて労働集約的であり、かなりの訓練を必要とする。さらに、この方法は、ＪＰＥＧ画像の拡大やダウンサンプリングを考慮しておらず、知覚ＪＰＥＧアーティファクトの数を変化させる可能性がある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書において画像の圧縮ノイズを推定するための本発明の様々な実施形態、方法およびシステムを説明する。１つの実施形態において、画像の画像データを受け取る。画像の圧縮比、画像サイズ比率およびアクティビティを決定する。圧縮比、画像サイズ比率、およびアクティビティに基づいて圧縮アーティファクト推定を決定する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
添付図面は、本明細書に含まれまたその一部を構成し、本発明の実施形態を示し、本発明の原理を説明する役割をする。この説明において参照する図面は、特に断らない限り、一律の縮尺で描かれていないことを理解されたい。
【０００８】
次に、本発明の様々な実施形態について詳細に言及する。本発明をそのような実施形態と関連して説明するが、これらの実施形態が、本発明を限定するように意図されていないことを理解されよう。本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義されるような代替物、修正物および等価物を対象として含むように意図される。さらに、本発明の以下の詳細な説明において、本発明の完全な理解を実現するために多くの特定の詳細を説明する。しかしながら、本発明をこれらの特定の詳細なしに実施できることは当業者によって理解されよう。他の実例において、本発明の態様を不必要にわかりにくくしないように、周知の方法、手順、構成要素および回路は詳細に説明しない。
【０００９】
本発明の態様は、一般に、情報と命令を処理するプロセッサ、情報と命令を記憶するランダムアクセス（揮発性）メモリ（ＲＡＭ）、情報と命令を静的に記憶する読み出し専用（不揮発性）メモリ（ＲＯＭ）、情報と命令を記憶する磁気または光ディスクあるいはハードディスクなどのデータ記憶装置、コンピュータユーザに情報を表示する表示装置（例えば、モニタ）などのオプションのユーザ出力装置、プロセッサに情報およびコマンド選択を伝える英数字キーとファンクションキーを含むオプションのユーザ入力装置（例えば、キーボード）、プロセッサにユーザ入力情報およびコマンド選択を伝えるカーソル制御装置などのオプションのユーザ入力装置（例えば、マウス）を含むコンピュータシステムで実施される。
【００１０】
図１は、本発明の実施形態による画像の圧縮ノイズアーティファクトを推定するシステム１００のブロック図である。１つの実施形態において、画像はＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）画像である。説明する様々な実施形態がＪＰＥＧ画像データを対象とするが、本発明の他の実施形態は、ＴＩＦＦ（Ｔａｇｇｅｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ  Ｆｏｒｍａｔ）画像データ、ＧＩＦ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ  Ｆｏｒｍａｔ）画像データ、ビットマップ画像データなどの他のタイプの画像データに適用することができることを理解されたい。
【００１１】
１つの実施形態において、システム１００は、画像の標本データを利用して画像の圧縮ノイズを推定する。システム１００は、画像因子抽出モジュール１１０、アクティビティ抽出モジュール１３０、および圧縮アーティファクト推定モジュール１４０を含む。システム１００が、コンピュータシステム内で、ソフトウェアでもハードウェアでも実施できることを理解されたい。例えば、モジュールは、ソフトウェアコード、ハードウェア装置、またはハードウェア装置の一部分である。
【００１２】
システム１００は、入力画像データ１０５を画像因子抽出モジュール１１０とアクティビティ抽出モジュール１３０で受け取る。１つの実施形態において、入力画像データ１０５はＪＰＥＧ画像である。入力画像データ１０５は、輝度情報、色情報、画像サイズ情報、描画ターゲット画像サイズ情報、および圧縮ファイルサイズ情報を含む。画像データ１０５が他の画像情報を含んでもよいことを理解されたい。例えば、ＪＰＥＧ画像の場合、画像データ１０５は、ＪＰＥＧ色彩設計（ｃｏｌｏｒ  ｓｃｈｅｍｅ）情報Ｙ（輝度）およびＣｒ、Ｃｂ（色差）も含む。１つの実施形態において、色情報は、赤−緑−青（ＲＧＢ）色彩設計データを含む。別の実施形態において、色情報は、シアン−マジェンタ−イエローブラック（ＣＭＹＫ）色彩設計データを含む。入力画像データ１０５は、特定の画素が画像データと関連付けられた画素グリッドを含む。例えば、画素グリッドの画素は、関連付けられた輝度値と色情報とを含む。
【００１３】
１つの実施形態において、画像因子抽出モジュール１１０は、入力画像データ１０５から圧縮比１１５と画像サイズ比率１２０を抽出するように構成される。一般に、画像が圧縮されるほど、圧縮ノイズアーティファクトに気づく可能性が高くなる。圧縮比１１５は、画像の面積を圧縮したファイルサイズで割ったものである。１つの実施形態において、圧縮比１１５（Ｃ）は、次の式（１）により計算される。
【００１４】
Ｃ＝（ＪW＊ＪH）／ｊF  （１）
【００１５】
ここで、ｊWは画像の幅、ｊHは画像の高さ、ｊFは画像の圧縮ファイルサイズである。入力画像データ１０５が、ｊW、ｊHおよびｊFを含むことを理解されたい。
【００１６】
一般に、画像を副次標本化（ｓｕｂ−ｓａｍｐｌｅ）すると、画像の圧縮アーティファクトが減少する。換言すると、所定の描画画像サイズの場合、入力画像が小さいほど、大きい画像よりも圧縮アーティファクトを有する可能性が高くなる。画像サイズ比率１１５は、知覚画像サイズｐsと実画像サイズｊsに基づく倍率である。１つの実施形態において、画像サイズ比率１２０（ｓ）は、次の式（２）により計算される。
【００１７】
ｓ＝ｐs／ｊs  （２）
【００１８】
ここで、知覚画像サイズｐsと実画像サイズｊsはそれぞれ、次の式（３）と式（４）により計算される。
【００１９】
【数１】
2007536774.tif 000003
【００２０】
【数２】
2007536774.tif 000004
【００２１】
ここで、ｐWは、表示サイズにおける画像の知覚（すなわち描画ターゲット）の幅であり、ｐHは、画像の知覚（すなわち描画ターゲット）の高さであり、ｊWは、ＪＰＥＧ画像の幅であり、ｊHは画像の高さである。入力画像データ１０５が、ｐW、ｐH、ｊW、およびｊHを含むことを理解されたい。
【００２２】
例えば、解像度１２００ｘ８００（ｐW＝１２００、ｐH＝８００）のモニタに表示されるｊW＝２４００、ｊH＝１６００を有するＪＰＥＧ画像の画像サイズ比率は０．５になる。同様に、同じＪＰＥＧ画像を６００ドット／インチ（ｄｐｉ）プリンタによって６”ｘ４”（ｐW＝３６００、ｐH＝２４００）で印刷する場合、画像サイズ比率は１．５である。
【００２３】
１つの実施形態において、アクティビティ抽出モジュール１３０は、入力画像データ１０５からアクティビティを決定するように構成される。アクティビティは、画像の急激な変化（例えば、縁）に関連し、縁の画像の振幅と広がりによって分類される。図２を参照すると、本発明の実施形態による、画像のアクティビティを決定するアクティビティ抽出モジュール１３０のブロック図が示される。アクティビティ抽出モジュール１３０は、画像の標本データを利用して画像のアクティビティを決定する。アクティビティ抽出モジュール１３０は、画像データ標本化モジュール２１０、順次差分モジュール２２０、フィルタリングモジュール２３０、およびアクティビティ決定モジュール２４０からなる。アクティビティ抽出モジュール１３０が、コンピュータシステム内でソフトウェアとして実施されてもよくハードウェアとして実施されてもよいことを理解されたい。例えば、モジュールは、ソフトウェアコード、ハードウェア装置、またはハードウェア装置の一部分でよい。
【００２４】
アクティビティ抽出モジュール１３０は、入力画像データ１０５を画像データ標本化モジュール２１０に受け取る。１つの実施形態において、入力画像データ１０５はＪＰＥＧ画像である。入力画像データ１０５は、輝度情報と色情報を含む。画像データ１０５が他の画像情報を含んでもよいことを理解されたい。１つの実施形態において、色情報は、赤−緑−青（ＲＧＢ）色彩設計データを含む。別の実施形態において、色情報は、シアン−マゼンタ−イエロー−ブラック（ＣＭＹＫ）色彩設計データを含む。１つの実施形態において、ＪＰＥＧ画像の場合、画像データ１０５は、ＪＰＥＧ色彩設計情報Ｙ（輝度）とＣｒ，Ｃｂ（クロミナンス）を含んでもよい。入力画像データ１０５は、特定の画素が画像データと関連付けられた画素グリッドを含む。例えば、画素グリッドの画素は、関連付けられた輝度値と色情報を含む。
【００２５】
画像データ標本化モジュール２１０は、入力画像データ１０５の画素の一部分から画像データを標本化するように構成される。１つの実施形態において、標本画像データは、画素の輝度値である。別の実施形態において、標本画像データは、画素の明度である。１つの実施形態において、少なくとも１列の画素と１行の画素から画像データが標本化される。１つの実施形態において、Ｍ番目ごとの行の画素とＮ番目ごとの列の画素から画像データが標本化される。ここで、ＭとＮは正の整数である。１つの実施形態において、ＭとＮは等しい。一連の標本化された画像データ（例えば、標本化シーケンス２１５）が、特定の列または行の画素と関連付けられる。次に、標本化シーケンス２１５は、順次差分モジュール２２０に送られる。標本化シーケンス２１５の標本化シーケンスＸiは、Ｘiとして示すことができ、ｉ＝１，２，３，４，．．．，Ｎである。
【００２６】
順次差分モジュール２２０は、標本化シーケンス２１５の標本値間の順次差分を決定するように動作することができる。１つの実施形態において、順次差分シーケンス２２５の順次差分Ｙiは、Ｙi＝Ｘ(i+1)−Ｘiによって計算され、ｉ＝１，２，．．．，Ｎである。順次差分決定をフィルタリングモジュール２３０に組み込むことができることを理解されたい。
【００２７】
フィルタリングモジュール２３０は、順次差分シーケンス２２５をフィルタリングするように動作することができる。１つの実施形態において、フィルタリングモジュール２３０は、１つの低域フィルタを含む。しかしながら、フィルタリングモジュール２３０が、さらに多数または異なるフィルタを使用できることを理解されたい。例えば、フィルタリングモジュール２３０の個々のフィルタが、標本化シーケンス２１５の順次差分値を決定するように構成されている場合（例えば、順次差分モジュール２２０がない）、低域フィルタを帯域フィルタと置き換えることができる。１つの実施形態において、低域フィルタは、６タップ無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタである。しかしながら、任意のフィルタを使用できることを理解されたい。１つの実施形態において、低域通過値Ｚiは、次の式（５）により計算される。
【００２８】
Ｚi＝ａ3*Ｙ(i-3)＋ａ2*Ｙ(i-2)＋ａ1*Ｙ(i-1)＋ａ0*Ｙi−［ｂ3*Ｚ(i-3)＋Ｚ2*Ｌ(i-2)＋Ｚ1*Ｌ(i-1)］  （５）
【００２９】
ここで、ａ3、ａ2、ａ1、ａ0、ｂ3、ｂ2、およびｂ1は、６タップＩＩＲフィルタの設計パラメータである。１つの実施形態において、ａ3＝ａ0＝０．００２９、ａ1＝ａ2＝０．００８７、ｂ3＝−０．５３２１、ｂ2＝１．９２９４、およびｂ1＝−２．３７４１である。フィルタリングモジュール２３０は、低域通過値（例えば、Ｚi）を含むフィルタシーケンス２３５を生成するように動作することができる。
【００３０】
アクティビティ決定モジュール２４０は、フィルタシーケンス２３５に基づいてアクティビティ１３５を決定するように動作することができる。１つの実施形態において、アクティビティ１３５は、フィルタシーケンス２３５のフィルタ値の絶対値の平均を計算することによって決定される。例えば、アクティビティ（Ａ）１３５は、次の式（６）により計算される。
【００３１】
Ａ＝ｍｅａｎ（ａｂｓ（Ｚi））  （６）
【００３２】
ここで、平均は、フィルタシーケンス２３５のすべての画素にわたるものである。
【００３３】
図１を参照すると、圧縮アーティファクト推定モジュール１４０は、圧縮比１１５、画像サイズ比率１２０およびアクティビティ１３５に基づいて圧縮アーティファクト推定１５０を決定するように構成される。１つの実施形態において、圧縮アーティファクト推定１５０は、次の式（７）により計算される。
【００３４】
圧縮アーティファクト推定＝Ａ（Ｃ*ｓ）2  （７）
【００３５】
ここで、Ａはアクティビティ１３５、Ｃは圧縮比１１５、ｓは画像サイズ比率１２０である。圧縮アーティファクト推定１５０は、描画画像の圧縮ノイズアーティファクトの予想される視覚的影響に対応する。
【００３６】
図３は、本発明の実施形態による圧縮画像の圧縮ノイズアーティファクトを推定するプロセス３００のフローチャートである。１つの実施形態において、プロセス３００は、コンピュータ可読およびコンピュータ実行可能命令の制御下でプロセッサと電気構成要素によって実行される。コンピュータ可読およびコンピュータ実行可能命令は、例えば、コンピュータが使用可能な揮発性メモリや不揮発性メモリなどのデータ記憶機能内に存在する。しかしながら、コンピュータ可読およびコンピュータ実行命令は、任意のタイプのコンピュータ可読媒体内にあってもよい。プロセス３００で特定の段階を開示するが、そのような段階は例示である。すなわち、本発明の実施形態は、図３に詳述した様々な他の段階または段階の変形を実行するように適用できる。
【００３７】
段階３２０で、画像データに基づいて画像の圧縮比が決定される。１つの実施形態において、画像データはＪＰＥＧ画像データである。１つの実施形態において、画像データは、輝度情報、色情報、実画像サイズ情報、知覚、画像サイズ情報および圧縮ファイルサイズ情報を含む。１つの実施形態において、圧縮比は、画像の実際の面積を圧縮ファイルサイズで割ったものである。段階３３０で、画像データに基づいて画像の画像サイズ比率が決定される。１つの実施形態において、画像サイズ比率は、実画像サイズに対する画像の描画ターゲットサイズの比率である。
【００３８】
段階３４０で、画像データに基づいて画像のアクティビティが決定される。図４は、本発明の実施形態による画像アクティビティを決定するプロセス３４０のフローチャートである。１つの実施形態において、プロセス３４０は、コンピュータ可読およびコンピュータ実行命令の制御下でプロセッサおよび電気構成要素によって実行される。コンピュータ可読およびコンピュータ実行命令は、例えば、コンピュータが使用可能な揮発性メモリや不揮発性メモリなどのデータ記憶機能内にある。しかしながら、コンピュータ可読およびコンピュータ実行命令は、任意のタイプのコンピュータ可読媒体内にあってもよい。プロセス３４０の特定の段階を開示するが、そのような段階は例示である。すなわち、本発明の実施形態は、図４に詳述した様々な他の段階または段階の変形を実行するように適用できる。
【００３９】
プロセス３４０の段階４１０で、画像の少なくとも１列の画素と少なくとも１行の画素の画像データを標本化し、少なくとも１つの画像データシーケンスを取得する。１つの実施形態において、標本画像データは輝度値を含む。別の実施形態において、標本画像データは明度を含む。１つの実施形態において、画像がもっと小さいサイズであるかのように画像の標本化をエミュレートするように標本画像データが再標本化される。段階４２０で、画像データシーケンスの画素の標本画像データの順次差分が決定され、それにより順次差分シーケンスが得られる。
【００４０】
段階４３０で、低域フィルタが順次差分シーケンスに適用され、それにより低域通過値の低域通過シーケンスが得られる。１つの実施形態において、低域フィルタは、６タップＩＩＲフィルタである。段階４４０で、標本化した画素の低域通過値に基づいて画像のアクティビティが決定される。１つの実施形態において、アクティビティは、低域通過シーケンスの低域通過値の絶対値の平均を計算することにより決定される。
【００４１】
図３を参照すると、プロセス３００の段階３５０で、圧縮比、画像サイズ比率およびアクティビティに基づいて、圧縮アーティファクト推定が決定される。１つの実施形態において、圧縮アーティファクト推定は、式（７）に示したように決定される。
【００４２】
本発明の実施形態は、圧縮画像ノイズを推定する方法を提供する。具体的には、本発明の実施形態は、画像のアクティビティを推定することによって有効圧縮ノイズアーティファクト推定を実現する。さらに、本発明の実施形態は、アクティビティの計算を一次元の行と列で実行することによって計算効率を高め、行と列は画像から標本化される。さらに、圧縮アーティファクト推定を決定する際に画像サイズ比率を使用することによって、知覚画像が考慮され、圧縮アーティファクト推定が改善される。
【００４３】
このように、圧縮画像ノイズを推定するための本発明の様々な実施形態および方法を説明した。本発明を特定の実施形態で説明したが、本発明は、そのような実施形態によって限定されるべきでなく、添付の特許請求の範囲に従って解釈されるべきであることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施形態による画像の圧縮ノイズアーティファクトを推定するシステムのブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による画像のアクティビティを判定するシステムのブロック図である。
【図３】本発明の実施形態による画像の圧縮ノイズアーティファクトを推定する方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態による画像のアクティビティを推定する方法のフローチャートである。
【図１】
2007536774.tif 000005
【図２】
2007536774.tif 000006
【図３】
2007536774.tif 000007
【図４】
2007536774.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成18年12月26日(2006.12.26)
【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】
画像データと関連した圧縮画像の圧縮比を決定するステップと、
前記圧縮画像の画像サイズ比率を決定するステップと、
前記圧縮画像のアクティビティを決定するステップと、
前記圧縮比、前記画像サイズ比率および前記アクティビティに基づいて圧縮アーティファクト推定を決定するステップと
を含む、圧縮画像ノイズを推定する方法。
【請求項２】
前記画像データが、輝度情報、色情報、画像サイズ情報、描画ターゲット画像サイズ情報および圧縮ファイルサイズ情報を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記圧縮比が、前記画像サイズ情報を前記圧縮ファイルサイズ情報で割ったものである請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像サイズ比率が、前記描画ターゲット画像サイズ情報を前記画像サイズ情報で割ったものである請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記アクティビティを決定するステップが、
前記圧縮画像の少なくとも１つの列と行の画素の前記画像データを標本化するステップと、
標本画像データの順次差分にフィルタを適用して一連のフィルタ値を取得するステップと、
前記フィルタ値のうちの１つに基づいて前記アクティビティを決定するステップと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記フィルタが帯域フィルタである請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記標本画像データの前記順次差分を決定するステップをさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記フィルタが低域フィルタである請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記アクティビティを決定するステップが、前記フィルタ値の絶対値の平均を計算するステップを含む請求項５に記載の方法。
【請求項１０】
前記圧縮アーティファクト推定を決定するステップが、前記アクティビティと、前記圧縮比と前記画像サイズ比率の二乗積とをかけることを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記画像データがＪＰＥＧ画像データであり、前記圧縮アーティファクト推定がＪＰＥＧ圧縮アーティファクト推定である請求項１に記載の方法。
【国際調査報告】
2007536774.tif 000009
2007536774.tif 000010
2007536774.tif 000011
2007536774.tif 000012
2007536774.tif 000013