(57)【要約】本発明は、画像データを複数のタイルに区分し、各タイルごとに画像圧縮を施す画像圧縮装置であって、統計処理部、パラメータ設定部、および画像圧縮部を備える。この統計処理部は、画像データを処理して「画像データに階調ズレを生じた場合の階調ズレの目立ちやすさ」と相関する統計的性質を求める。パラメータ設定部は、この統計的性質に基づいて、画像伸張時におけるタイル境界の目立ちやすさを予測し、このタイル境界の目立ちやすさに応じて「圧縮歪みの出現量を左右する画像圧縮パラメータ」を調整設定する。画像圧縮部は、このように調整設定された画像圧縮パラメータを用いて、画像データを画像圧縮する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを複数のタイルに区分し、前記各タイルごとに画像圧縮を施す画像圧縮装置であって、
前記画像データを処理して、「前記画像データに階調ズレを生じた場合の前記階調ズレの目立ちやすさ」と相関する統計的性質を求める統計処理部と、
前記統計的性質に基づいて画像伸張時におけるタイル境界の目立ちやすさを予測し、前記タイル境界の目立ちやすさに応じて「圧縮歪みの出現量を左右する画像圧縮パラメータ」を調整設定するパラメータ設定部と、
調整設定された前記画像圧縮パラメータを用いて、前記画像データを画像圧縮する画像圧縮部と
を備えたことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像圧縮装置において、
前記統計的性質は、前記画像データの階調の平坦さを示す値であり、
前記パラメータ設定部は、前記平坦さの度合いが高いほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に前記画像圧縮パラメータを調整設定する
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像圧縮装置において、
前記統計的性質は、前記複数のタイルに占める階調平坦タイル（平坦な階調とみなせるタイル）の割合であり、
前記パラメータ設定部は、前記階調平坦タイルの割合が多いほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に前記画像圧縮パラメータを調整設定する
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像圧縮装置において、
前記統計的性質は、前記画像データを空間周波数領域に変換した変換係数について求めた分散であり、
前記パラメータ設定部は、前記変換係数の分散が小さいほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に前記画像圧縮パラメータを調整設定する
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像圧縮装置において、
前記統計的性質は、前記画像データをウェーブレット変換した変換係数について求めた分散である
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の画像圧縮装置において、
前記パラメータ設定部は、前記複数のタイル全体について、前記画像圧縮パラメータを一律に設定する
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項７】
請求項１、２、４、５のいずれか１項に記載の画像圧縮装置において、
前記統計処理部は、前記タイル単位に前記統計的性質を求め、
前記パラメータ設定部は、前記タイル単位の前記統計的性質に基づいて、前記タイル境界の目立ちやすさを前記タイル単位に予測し、タイル境界の目立ちやすいタイルほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に前記画像圧縮パラメータを調整設定する
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像圧縮装置において、
前記パラメータ設定部は、前記タイル境界が目立ちやすいタイルに隣接するタイルについても、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に前記画像圧縮パラメータを調整設定する
ことを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の前記統計処理部、前記パラメータ設定部、および前記画像圧縮部として機能させるための画像圧縮プログラム。
【請求項１０】
画像データを複数のタイルに区分し、前記各タイルごとに画像圧縮を施す画像圧縮方法であって、
前記画像データを処理して、「前記画像データに階調ズレを生じた場合の目立ちやすさ」と相関する統計的性質を求める統計処理ステップと、
前記統計的性質に基づいて画像伸張時におけるタイル境界の目立ちやすさを予測し、予測された前記タイル境界の目立ちやすさに応じて圧縮歪みの出現量を左右する画像圧縮パラメータ」を調整設定するパラメータ設定ステップと、
調整設定された前記画像圧縮パラメータを用いて、前記画像データを画像圧縮する画像圧縮ステップと
を有することを特徴とする画像圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
発明の分野
本発明は、画像データを複数のタイルに分割し、各タイルごとに画像圧縮する画像圧縮装置に関する。
本発明は、コンピュータを画像圧縮装置として機能させるための画像圧縮プログラムに関する。
本発明は、画像データを各タイルごとに画像圧縮する画像圧縮方法に関する。
背景技術の説明
従来、ＪＰＥＧ２０００のように、画像データをタイルと呼ばれる小領域に区分し、これらタイルごとに画像圧縮を実施する画像圧縮方式が知られている。
このようなタイル単位の画像圧縮では、大量の画像データを一度に扱う必要がなく、ワークメモリを節約できるという利点がある。
また、画像データの画面サイズ（縦横画素数）が変動しても、タイルの分割数を変化させることにより、各タイルの画面サイズを概ね一定に保つことができる。この場合、タイル単位の画像圧縮処理をさほど変えずに、多様な画面サイズに柔軟に対応できるという利点がある。
さらに、タイル単位に画像圧縮処理を分離実行できるので、画像圧縮の並列処理やマルチスレッド化などを容易に実現できるといった利点もある。
以上のような利点により、タイル単位の画像圧縮は、画像圧縮技術において重要な技術となっている。
なお、タイル単位の画像圧縮とは異なるが、直交変換の区分範囲である画素ブロック単位に画像圧縮する従来技術として、下記の特許文献１が知られている。この特許文献１では、空間周波数成分が含まれる程度を示すアクティビティを画素ブロックごとに算出し、そのアクティビティに応じて各画素ブロックに割り当てる圧縮符号量を調整している。
（特許文献１）
特開平２−２６２７８６号公報（ＵＳ５０５１８４０）
ところで、上述したタイル単位の画像圧縮では、隣接するタイルにおいて個別に画像圧縮が行われる。そのため、圧縮歪みもタイル毎に独立に発生し、タイル境界では圧縮歪みが不連続となる。その結果、伸張後の画像には、タイル間の境界が境目（以下、この境目を『タイル境界』という）となって見えるなどの問題があった。
このようなタイル境界の問題を改善するには、可逆圧縮に近い画像圧縮を行って圧縮歪みの発生自体を抑制すればよい。しかしながら、必要以上に圧縮歪みを抑制すれば、画像圧縮の符号化効率が低くなり、圧縮データ量が徒らに増えるなどの問題が生じてしまう。
また、上述した特許文献１では、アクティビティの大きな画素ブロックほど、割り当てる圧縮符号量を増加させる。そのため、タイル境界が最も目立つ平坦部（アクティビティは殆どゼロ）では、割り当てる圧縮符号量が少なくなる。その結果、特許文献１では、タイル境界を積極的に改善することは難しい。
さらに、特許文献１では、画素ブロックの単位に圧縮符号量を調整するのみで、圧縮符号量の周波数配分（特に、低周波成分に割り当てる符号量）については変更されない。そのため、タイル境界が現実問題となる極めて高い画像圧縮率において、タイル境界を改善しつつ、中高域周波数の画像情報劣化を抑えるといった微妙な調整は困難であったと思われる。
発明の開示
そこで、本発明では、上述した問題点に鑑みて、画像伸張時にタイル境界が目立たないよう適度に抑制することが可能な画像圧縮技術を提供することを目的とする。
以下、本発明について説明する。
本発明の画像圧縮装置は、画像データを複数のタイルに区分し、各タイルごとに画像圧縮を施す画像圧縮装置であって、統計処理部、パラメータ設定部、および画像圧縮部を備える。
この統計処理部は、画像データを処理して「画像データに階調ズレを生じた場合の階調ズレの目立ちやすさ」と相関する統計的性質を求める。
パラメータ設定部は、この統計的性質に基づいて、画像伸張時におけるタイル境界の目立ちやすさを予測し、このタイル境界の目立ちやすさに応じて「圧縮歪みの出現量を左右する画像圧縮パラメータ」を調整設定する。
画像圧縮部は、このように調整設定された画像圧縮パラメータを用いて、画像データを画像圧縮する。
さらに好ましくは、本発明において、統計的性質を、画像データの階調の平坦さを示す値にする。パラメータ設定部は、この平坦さの度合いが高いほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に画像圧縮パラメータを調整設定する。
また好ましくは、本発明において、統計的性質を、複数のタイルに占める階調平坦タイル（平坦な階調とみなせるタイル）の割合とする。パラメータ設定部は、この階調平坦タイルの割合が多いほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に画像圧縮パラメータを調整設定する。
さらに好ましくは、本発明において、統計的性質を、画像データを空間周波数領域に変換した変換係数について求めた分散とする。パラメータ設定部は、この変換係数の分散が小さいほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に画像圧縮パラメータを調整設定する。
また好ましくは、本発明において、統計的性質を、画像データをウェーブレット変換して得た変換係数について求めた分散とする。
さらに好ましくは、本発明のパラメータ設定部が、複数のタイル全体について、画像圧縮パラメータを一律に設定する。
また好ましくは、本発明の統計処理部が、タイル単位に統計的性質を求める。パラメータ設定部は、タイル単位に求めた統計的性質に基づいて、タイル境界の目立ちやすさをタイル単位に予測し、タイル境界の目立ちやすいタイルほど、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に画像圧縮パラメータを調整設定する。
さらに、好ましくは、パラメータ設定部が、タイル境界が目立ちやすいタイルに隣接するタイルについても、低域空間周波数成分の圧縮歪みを軽減する方向に画像圧縮パラメータを調整設定する。
一方、本発明の画像圧縮プログラムは、コンピュータを、上述した統計処理部、パラメータ設定部、および画像圧縮部として機能させることを特徴とする。
また、本発明の画像圧縮方法は、画像データを複数のタイルに区分し、各タイルごとに画像圧縮を施す画像圧縮方法であって、画像データを処理して「画像データに階調ズレを生じた場合の目立ちやすさ」と相関する統計的性質を求める統計処理ステップと、この統計的性質に基づいて画像伸張時におけるタイル境界の目立ちやすさを予測し、予測されたタイル境界の目立ちやすさに応じて「圧縮歪みの出現量を左右する画像圧縮パラメータ」を調整設定するパラメータ設定ステップと、調整設定された画像圧縮パラメータを用いて画像データを画像圧縮する画像圧縮ステップとを有する。
発明を実施するための最良の形態
以下、図面に基づいて本発明にかかる実施形態を説明する。
《第１の実施形態》
［電子カメラの構成説明］
図１は、本実施形態における電子カメラ１１の構成を示す図である。
図１において、電子カメラ１１には、撮影レンズ１２が装着される。この撮影レンズ１２の像空間には、撮像素子１３の受光面が配置される。この撮像素子１３の出力は、ＡＤ変換部１４および信号処理部１５を介して処理された後、バッファメモリ１６に記録される。
このバッファメモリ１６のデータバスには、画像処理部１７および画像圧縮部１８がそれぞれ接続される。
この画像圧縮部１８は、下記のような構成要件▲１▼〜▲７▼を備える。
▲１▼タイル処理部２１
▲２▼ウェーブレット変換部２２
▲３▼量子化部２３
▲４▼ビットモデリング部２４
▲５▼算術符号化部２５
▲６▼ビットストリーム生成部２６
▲７▼ＲＯＩ設定部２７
このような画像圧縮部１８において生成された圧縮ファイルは、記録部３２に与えられる。記録部３２は、この圧縮ファイルを、メモリカード３３に記録保存する。
さらに、電子カメラ１１の筐体には、レリーズ釦や設定釦などからなる操作部材３８が設けられる。これらの操作部材３８の出力信号は、マイクロプロセッサ３９に与えられる。このマイクロプロセッサ３９は、電子カメラ１１をシステム制御するためのマイクロプロセッサであり、画像圧縮部１８および画像処理部１７などと信号線を介して接続される。
［発明との対応関係］
ここで、請求項の記載事項と、上述した電子カメラ１１との対応関係について説明する。なお、ここでの対応関係は、参考のために一解釈を例示するものであり、本発明を徒らに限定するものではない。
請求項記載の統計処理部は、画像圧縮部１８およびマイクロプロセッサ３９に対応する。
請求項記載のパラメータ設定部は、画像圧縮部１８およびマイクロプロセッサ３９に対応する。
請求項記載の画像圧縮部は、画像圧縮部１８に対応する。
［第１の実施形態の動作説明］
以下、第１の実施形態の動作について説明する。
まず、撮像素子１３で生成されたアナログの画像データは、ＡＤ変換部１４を介してデジタル化された後、信号処理部１５に与えられる。信号処理部１５は、この画像データに、黒レベル補正、およびガンマ補正などの信号処理を施す。信号処理後の画像データは、バッファメモリ１６に一時記録される。画像処理部１７は、このバッファメモリ１６内の画像データを処理単位ずつ読み出し、色補間処理、および色座標変換などの画像処理を施す。
画像圧縮部１８は、バッファメモリ１６内から、画像処理後の画像データを読み出して、画像圧縮処理を実施する。図２は、この画像圧縮処理を説明する流れ図である。
以下、この図２に示すステップ番号に沿って、本発明の特徴である画像圧縮処理を説明する。
ステップＳ１：  画像圧縮部１８内のタイル処理部２１は、バッファメモリ１６内の画像データをタイル単位に分割して逐次読み出す。
ステップＳ２：  ウェーブレット変換部２２は、各タイルをウェーブレット変換し、図３に示すような複数のサブバンドに分ける。
ステップＳ３：  ウェーブレット変換部２２は、各タイルについて、ウェーブレット変換係数の標準偏差（分散の平方根）をサブバンド毎に求める。一般に、これらの標準偏差が全体的に小さいほど、画像データの階調（色調も含む）の平坦さは高い。そのため、画像データに僅かな階調ズレが生じても、その階調ズレが目立ちやすいと判断できる。ウェーブレット変換部２２は、このように求めた標準偏差を、マイクロプロセッサ３９に伝達する。
ステップＳ４：  マイクロプロセッサ３９は、変換係数の標準偏差に応じて、画像伸張に際してタイル境界に生じる不連続な圧縮歪みの目立ちやすさを予測する。マイクロプロセッサ３９は、その予測状況に応じて、各サブバンドの視覚重み（視覚的な重要度）を調整設定する。
以下、この調整設定の具体例について説明する。
まず、マイクロプロセッサ３９は、各タイルの３ＬＬバンド（最低域バンド）の中で、標準偏差が閾値以下（ここでは３以下）となる階調平坦タイルの割合を求め、その割合をｒ１とする。このｒ１の値が大きいほど、画像データの階調は大局的に平坦であり、階調ズレが目立ちやすいと判断できる。
さらに、マイクロプロセッサ３９は、各タイルの３ＬＨ，３ＨＬ，３ＨＨバンドの中で標準偏差が閾値以下（ここでは３以下）となる階調平坦タイルの割合を求め、その割合をｒ２とする。このｒ２は、中間の空間周波数域において階調平坦とみなせるタイルの割合である。ｒ１に加えて、このｒ２の値が大きいほど、画像データの階調は更に平坦であり、階調ズレは更に目立ちやすいと判断できる。
また、マイクロプロセッサ３９は、各タイルの２ＬＨ，２ＨＬ，２ＨＨバンドの中で標準偏差が閾値以下（ここでは３以下）となる階調平坦タイルの割合を求め、その割合をｒ３とする。このｒ３も、中間の空間周波数域において階調平坦とみなせるタイルの割合である。ｒ１およびｒ２に加えて、このｒ３の値が大きいほど、画像データの階調は一層と平坦になり、階調ズレは一段と目立ちやすいと判断できる。
さらに、マイクロプロセッサ３９は、各タイルの１ＬＨ，１ＨＬ，１ＨＨバンドの中で標準偏差が閾値以下（ここでは３以下）となる階調平坦タイルの割合を求め、その割合をｒ４とする。このｒ４は、高域の空間周波数域において階調平坦とみなせるタイルの割合である。ｒ１〜ｒ３に加えて、このｒ４の値が大きいほど、画像データの階調はシルクのように平坦であり、階調ズレは非常に目立ちやすいと判断できる。
このように求めた、階調平坦タイルの割合ｒ１〜４を用いて、マイクロプロセッサ３９は、
2003041394.tif 000003
を算出し、パラメータｋを求める。このパラメータｋは、上述したｒ１〜ｒ４を統合した評価パラメータである。したがって、この評価パラメータｋが大きいほど、画像データの階調は、低域から高域の空間周波数にかけて平坦であり、階調ズレが目立ちやすいと判断できる。
このような評価パラメータｋの大きな画像データとしては、例えば晴天時の青空などの絵柄が想定される。このような画像データは、単調な絵柄のため、タイル境界が浮き上がって特に目立ちやすいと予測される。
一方、評価パラメータｋの小さな画像データとしては、ディテールを豊富に含むような複雑な絵柄が想定される。このような画像データは、タイル境界に発生する不連続な圧縮歪みが、複雑な絵柄に埋もれて目立ちにくいと予測される。
マイクロプロセッサ３９は、このような評価パラメータｋによる予測状況を加味し、次式を用いて各サブバンドの視覚重みを決定する。
γ３ＬＬ＝１．０
γ３ＬＨ＝γ３ＨＬ＝ｅｘｐ（−１／１８×ｋ）
γ３ＨＨ＝ｅｘｐ（−２／１８×ｋ）
γ２ＬＨ＝γ２ＨＬ＝ｅｘｐ（−４／１８×ｋ）
γ２ＨＨ＝ｅｘｐ（−８／１８×ｋ）
γ１ＬＨ＝γ１ＨＬ＝ｅｘｐ（−９／１８×ｋ）
γ１ＨＨ＝ｅｘｐ（−１８／１８×ｋ）
上式では、評価パラメータｋが大きくなるに従って、低域サブバンドの視覚重みγ３ＬＬが相対的に大きく設定される。
これは、発明者が多数の画像圧縮実験に基づいて明らかにした「低域の圧縮歪みが発生するほど、タイル境界が目立ちやすくなる」という知見に基づく処置である。
マイクロプロセッサ３９は、このように選択された視覚重みを、量子化部２３に伝達する。
ステップＳ５：  量子化部２３は、適当な符号化レートの拘束条件下で、量子化歪みによる視覚的な画質劣化を最小化するよう、変換係数の量子化ステップ幅を最適化する。
以下、この量子化ステップ幅の最適化手法について、原理的に説明する。
通常、サブバンド毎の変換係数は、ラプラス分布によく似た確率分布を示す。そこで、変換係数の確率分布を下記のラプラス分布式で近似し、ラプラス分布を特定する変数αを求める。
2003041394.tif 000004
このような変換係数を、量子化ステップ幅Ｑで量子化した場合、量子化後の変換係数がｋ番目の量子化値を取る確率ｐｋは、
2003041394.tif 000005
となる。このとき、量子化後の符号化レートＲ（Ｑ）は、理想的にはエントロピーに等しく、
2003041394.tif 000006
となる。
一方、量子化歪みＤ（Ｑ）は、２乗誤差を用いて、
2003041394.tif 000007
と表される。
ここで、ｉ番目のサブバンドの量子化ステップ幅をＱｉとし、そのときの符号化レートをＲｉ（Ｑｉ）とし、量子化歪みをＤｉ（Ｒｉ）と表す。
ここでは、サブバンドの符号化レートの総和を目標レートにするという拘束条件のもとで、量子化歪みによる視覚的な画質劣化を最小化する。そこで、ラグランジェの未定乗数λを用いて、次の関数Ｊを導入する。
2003041394.tif 000008
この関数Ｊの式中において、γｉは、サブバンドｉに属する変換係数の視覚重みに該当し、上述したステップＳ４で既に求めた値群γ３ＬＬ〜γ１ＨＨである。
次に、この関数ＪをＲｉで偏微分して、関数Ｊの第１項が停留値となる条件式を求めると、
2003041394.tif 000009
となる。この式を変形することにより、
2003041394.tif 000010
が得られる。
この［７］式に適当なλの値を与えて解くことにより、サブバンド毎のＱｉがそれぞれ求まる。これらのＱｉに基づいて、
2003041394.tif 000011
を計算し、トータルの符号化レートＲλを求める。
この符号化レートＲλが目標符号化レートに一致するように、未定乗数λを微調整することにより、量子化ステップ幅Ｑｉが確定する。
（なお、上述した最適化の演算結果をデータテーブルとして予めまとめておいてもよい。この場合、量子化部２３は、このデータテーブルを、変数αおよび視覚重みに基づいて参照することにより、最適な量子化ステップ幅を即座に決定することができる。）
ステップＳ６：  量子化部２３は、このように最適化された量子化ステップ幅Ｑｉに従って、各サブバンドの変換係数を量子化する。
ところで、上述した量子化ステップ幅の最適化では、評価パラメータｋが大きいほど、低域サブバンドの量子化ステップ幅は狭く設定される。その結果、評価パラメータｋの大きな画像データほど、低域の圧縮歪み（ここでは量子化歪み）が小さくなる。
ステップＳ７：  ビットモデリング部２４は、ＲＯＩ設定部２７に予め設定される選択領域のマスク画像を読み出す。ビットモデリング部２４は、この選択領域のマスク画像に基づいて、サブバンド毎に変換係数が選択領域に含まれるか否かを判定する。ビットモデリング部２４は、選択領域内に位置する量子化後の変換係数を、Ｓビット分だけシフトする。なお、このＳビットは、公知のマックスシフト法に従って定められるビット数である。
ステップＳ８：  ビットモデリング部２４は、量子化後の変換係数をビットプレーンに分割する。ビットモデリング部２４は、最上位桁のビットプレーンから順に、ＪＰＥＧ２０００に規定される３通りの符号化パスを実行する。
ステップＳ９：  算術符号化部２５は、ビットモデリング部２４から符号化データを処理単位ごとに取得する。算術符号化部２５は、この符号化データに対して、２値算術符号であるＭＱコーダーを用いて、算術符号化を施す。
ステップＳ１０：  ビットストリーム生成部２６は、符号化データをＳＮＲプログレッシブその他の優先順位に従って並べ替え、ビットストリームを生成する。ステップＳ１１：  ビットストリーム生成部２６は、このビットストリームを所定の符号量で打ち切り、圧縮ファイルとして出力する。記録部３２は、この圧縮ファイルをメモリカード３３に記録保存する。
上述した一連の動作により、電子カメラ１１の撮像動作および画像圧縮処理が完了する。
［第１の実施形態の効果など］
以上説明したように、電子カメラ１１は、ウェーブレット変換係数の標準偏差を用いて、タイル境界の目立ちやすさを予測する。このとき、タイル境界の目立ちやすい画像データほど、低域の圧縮歪みを低く抑えるように量子化ステップ幅を調整設定する。
その結果、タイル境界が視覚的に目立ちやすい画像データ（例えば青空などの絵柄）を適切に選別し、問題となる低域の圧縮歪みを予め抑えることが可能になる。
また逆に、タイル境界が視覚的に目立ちにくい画像データ（例えば細かく複雑な絵柄）を適切に選別し、適度に低域の圧縮歪みを許容することが可能になる。
次に、別の実施形態について説明する。
《第２の実施形態》
第２の実施形態の構成は、第１の実施形態（図１）と同一であるため、ここでの説明を省略する。
図４は、第２の実施形態における画像圧縮処理を示す図である。以下、図４に示すステップ番号に沿って、第２の実施形態の動作を説明する。
ステップＳ２１：  マイクロプロセッサ３９は、圧縮対象の画像データを複数の分割領域（例えばタイル）に分けて抽出し、分割領域ごとに画素値（輝度、色、色差などの値）の標準偏差を求める。
ステップＳ２２：  抽出した分割領域全体に占める『標準偏差が所定の閾値以下となった分割領域』の割合を求め、その割合を画像データの平坦度Ｒとする。この平坦度Ｒが大きいほど、画像データの階調（色調も含む）の平坦さが高く、階調ズレが目立ちやすいと判断できる。
ステップＳ２３：  この平坦度Ｒが大きいほど、画像伸張に際してタイル境界に生じる不連続な圧縮歪みが目立ちやすくなると予測される。そこで、マイクロプロセッサ３９は、平坦度Ｒの値が大きいほど、低域サブバンドの視覚重みを相対的に増大させる。マイクロプロセッサ３９は、このように調整設定された視覚重みを量子化部２３に伝達する。
ステップＳ２４：  タイル処理部２１は、バッファメモリ１６内の画像データをタイル単位に分割して逐次読み出す。
ステップＳ２５：  ウェーブレット変換部２２は、各タイルを独立にウェーブレット変換し、図３に示すようなサブバンドに分ける。
なお、以降の動作（ステップＳ２６〜３２）は、第１の実施形態で説明したステップＳ５〜Ｓ１１と同一動作のため、ここでの説明を省略する。
［第２の実施形態の効果など］
以上説明した動作により、第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
特に、第２の実施形態では、画素値の標準偏差に基づいて、タイル境界の目立ちやすさを予測している。その結果、第１の実施形態とは異なり、ウェーブレット変換を待たずに予測動作を実施することができる。その結果、タイル境界の目立ちやすさの予測動作と、ウェーブレット変換などを並列に処理できるなど、処理効率の向上に適している。
以下、別の実施形態について説明する。
《第３の実施形態》
第３の実施形態の構成は、第１の実施形態（図１）と同一であるため、ここでの説明を省略する。
図５は、第３の実施形態における画像圧縮処理を示す図である。以下、図５に示すステップ番号に沿って、第３の実施形態の動作を説明する。
ステップＳ４１〜Ｓ４２：  第１の実施形態で説明したステップＳ１〜Ｓ２と同じ。
ステップＳ４３：  ウェーブレット変換部２２は、各タイルについて、ウェーブレット変換係数の分散をサブバンド毎に求める。下式は、ウェーブレット変換係数の分散（標準偏差の二乗）を算出するための式である。
2003041394.tif 000012
なお、ここではタイル内部の全域について分散を算出している。しかしながら、タイル境界と関係するタイル内周に限って分散を算出してもよい（つまり、タイル境界と関係しないタイルの中央域は分散演算から除いてもよい）。また、タイルの各辺ごとにタイル境界の目立ちやすさを区別して予測するため、タイルの上辺近傍、下辺近傍、左辺近傍、および右辺近傍に分けて、分散を算出してもよい。
図６は、テスト画像（人物画像）の特徴的な画像領域をピックアップして、ウェーブレット変換係数の標準偏差をサブバンド別に示した図である。
このテスト画像の場合、『背景』に該当するタイルは、画像全体がぼかされているため、高域サブバンドから低域サブバンドにかけて標準偏差の値が一様に低く、タイル境界が非常に目立ちやすいと判断できる。
一方、『ニットの服』，『目』，『口元』のタイルは、低域サブバンドから中域サブバンドにかけて標準偏差の値が比較的高く、タイル境界は比較的目立ちにくいと判断できる。
また、『髪の毛』のタイルは、低域サブバンドから高域サブバンドにかけて標準偏差の値が全体的に高い。そのため、複雑な絵柄に埋もれて、タイル境界は殆ど目立たないと判断できる。
ウェーブレット変換部２２は、このように求めた標準偏差を、マイクロプロセッサ３９に伝達する。
ステップＳ４４：  マイクロプロセッサ３９は、図６で示したような評価判断を計算で行うため、タイル境界の目立ちやすさを数値で示す評価パラメータｋを求める。ここでの評価パラメータｋは、第１の実施形態とは異なり、下式を用いて、タイル別に算出された値である。
2003041394.tif 000013
［１０］式中の重み係数Ｗｓは、各サブバンドＳがタイル境界の目立ちやすさに寄与する割合を示す値であり、画像の主観評価実験などに基づいて決定すればよい。図７は、このように決定した重み係数Ｗｓの一例を示す表である。また、［１０］式中のＡは比例定数である。
なお、ステップＳ４３において、タイルを上辺、下辺、右辺、および左辺に区分して分散を計算している場合は、これらの区分ごとに評価パラメータｋを求めることが好ましい。
ちなみに、ここでは［１０］式を用いて評価パラメータｋを決定しているが、本発明はこの評価式に限定されない。分散の値が大きいほど、タイル境界が目立たないとの評価パラメータを算出する評価式であればよい。
図８は、テスト画像（人物画像）の特徴的な画像領域をピックアップして、評価パラメータｋの値を示した表である。この評価パラメータｋの値が大きいほど、タイル境界が目立ちやすいと予測できる。
ステップＳ４５：  続いて、マイクロプロセッサ３９は、隣接タイル間において評価パラメータｋの値を調整する。ここでは、マイクロプロセッサ３９が、処理対象のタイルごとに上下左右の隣接タイルを含めた局所領域をまず設定する。次に、マイクロプロセッサ３９は、その局所領域内で評価パラメータｋの平滑化（単純平均や重み付き平均など）を行う。
図９［Ａ］は、人物画像の評価パラメータｋをタイル区分に合わせて配列したマップである。図９［Ｂ］は、平滑化処理後の評価パラメータｋを示したマップである。
なお、ここでの平滑化演算の代わりに、ＭＡＸ値，メディアン値などの算出演算を使用してもよい。
また、ステップＳ４３において、タイルを上辺、下辺、右辺、および左辺に区分して標準偏差を計算している場合は、実際に隣接する辺の間で評価パラメータｋの調整を行えばよい。（例えば、右に位置するタイルの左辺と、左に位置するタイルの右辺との間で、評価パラメータｋの調整を行えばよい。）
このような評価パラメータｋの調整により、タイル境界が目立ちやすいタイルまたは辺が存在した場合、そのタイルまたは辺に接するタイルについてもタイル境界が目立ちやすいとの判断がなされる。
ステップＳ４６：  マイクロプロセッサ３９は、このような評価パラメータｋによる予測状況を加味し、次式を用いて各サブバンドの視覚重みを決定する。
γ３ＬＬ＝１．０
γ３ＬＨ＝γ３ＨＬ＝ｅｘｐ（−１／１８×ｋ）
γ３ＨＨ＝ｅｘｐ（−２／１８×ｋ）
γ２ＬＨ＝γ２ＨＬ＝ｅｘｐ（−４／１８×ｋ）
γ２ＨＨ＝ｅｘｐ（−８／１８×ｋ）
γ１ＬＨ＝γ１ＨＬ＝ｅｘｐ（−９／１８×ｋ）
γ１ＨＨ＝ｅｘｐ（−１８／１８×ｋ）
上式では、評価パラメータｋが大きくなるに従って、低域サブバンドの視覚重みγ３ＬＬが相対的に大きく設定される。
マイクロプロセッサ３９は、このように選択された視覚重みを、量子化部２３に伝達する。
ステップＳ４７：  量子化部２３は、タイル別に設定された視覚重みに従って、量子化歪みを視覚的な画質劣化を最小化するように、変換係数の量子化ステップをタイルごとに最適化する。この最適化手法の手順については、第１の実施形態のステップＳ５と同一であるため、ここでの重複説明を省略する。
ステップＳ４８：  量子化部２３は、タイル別に最適化された各サブバンドの量子化ステップ幅を用いて、タイル別に変換係数を量子化する。
ところで、上述した量子化ステップ幅の最適化では、評価パラメータｋが大きいほど、低域サブバンドの量子化ステップ幅は狭く設定される。その結果、評価パラメータｋの大きなタイルほど、低域の圧縮歪み（ここでは量子化歪み）が小さくなる。
ステップＳ４９〜Ｓ５３：  第１の実施形態で説明したステップＳ７〜Ｓ１１と同じ。
ステップＳ５４：  マイクロプロセッサ３９は、画像伸張時のデータ使用に備えて、タイル別に決定した量子化ステップ幅に関するデータを圧縮データに付加し、圧縮ファイルを生成する。記録部３２は、生成された圧縮ファイルをメモリカード３３に記録保存する。
上述した一連の動作により、電子カメラ１１の撮像動作および画像圧縮処理が完了する。
［第３の実施形態の効果など］
以上説明した動作により、第３の実施形態においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
特に、第３の実施形態では、タイル境界の目立ちやすいタイル（例えば青空などのタイル）を適切に選別し、問題となる低域の圧縮歪み（すなわちタイル境界の発生）をタイル単位に抑えることが可能になる。また逆に、タイル境界が視覚的に目立ちにくいタイル（例えば絵柄の複雑なタイル）を適切に選別し、適度に低域の圧縮歪みを許容することが可能になる。その結果、絵柄の複雑なタイルについては、タイル境界の発生を許容する分だけ、中域〜高域周波数成分の画像情報をなるべく正確に圧縮し、圧縮による画像情報劣化をできる限り防ぐことが可能になる。
このように第３の実施形態では、タイル境界の目立ちやすさを基準にして、圧縮符号量の周波数配分をタイル別に調整する。その結果、タイル境界が現実問題となる極めて高い圧縮率において、タイル境界を改善しつつ、画像情報劣化を極力抑えるといった調整を実現することが可能になる。
さらに、第３の実施形態では、タイル境界の目立つタイルの周囲についても、低域の圧縮歪みを抑えている。その結果、平坦タイルの周囲に低域歪みが発生して、結果としてタイル境界が目立ってしまうといった事態を改善することが可能になる。
［実施形態の補足事項］
なお、上述した実施形態では、変換係数や画素値の標準偏差（分散の平方根）を求めて、階調ズレの目立ちやすさを評価している。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。一般に、本発明の統計的性質としては、『階調ズレの目立ちやすさ』と相関する量であればなんでもよい。例えば、階調の平坦さ、階調の一様さ、階調の単調さなどを示す統計的性質でもよい。
また、本発明の『分散』は、値の分散具合を示す尺度であればよく、［９］式で示した統計学的な算出式に限定されるものではない。
ちなみに、画素値のダイナミックレンジは、瞬間的にでも大きな階調変化があれば大きく変動してしまう値である。そのため、画素値のダイナミックレンジについては、階調の平坦さを示す値ではなく、『階調ズレの目立ちやすさ』と相関する量でもない。
また、上述した実施形態では、画像圧縮パラメータとして、変換係数の量子化ステップ幅を調整設定している。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。一般に、本発明の画像圧縮パラメータは、タイル境界における圧縮歪みの出現量を左右するパラメータであればなんでもよい。例えば、画像圧縮パラメータとしては、ビットプレーンの下位桁打ち切りを調整するパラメータや、ビットストリームの打ち切りを調整するパラメータや、ＲＯＩ符号化の選択領域を調整するパラメータなどでもよい。
なお、第１および第２の実施形態では、複数のタイル全体に対して画像圧縮パラメータを一律に変更している。この場合、複数のタイル全体に均質に画像圧縮を施すため、画面上において圧縮歪みの現れ方にムラを生じるなどのおそれが少ない。ただし、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、第３の実施形態に示したように、個々のタイルごとに画像圧縮パラメータを調整設定してもよい。また、タイル境界とタイル内側とにおいて画像圧縮パラメータを個別に調整設定してもよい。
また、上述した実施形態では、電子カメラ１１において本発明の画像圧縮を実施する場合について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、コンピュータ上において本発明の画像圧縮装置を実現してもよい。この場合、上述した実施形態における画像圧縮の手順をプログラムコード化することにより、画像圧縮プログラム（請求項９に対応）を作成すればよい。
なお、本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、前述の実施例はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、すべて本発明の範囲内のものである。
産業上の利用の可能性
本発明の画像圧縮では、「階調ズレの視覚的な目立ちやすさ」と相関する統計的性質を画像データから求め、この統計的性質により予測されるタイル境界の目立ちやすさに応じて、圧縮歪みの出現量を左右する画像圧縮パラメータを調整設定する。
したがって、画像伸張時にタイル境界が目立ちそうな画像データに対しては、圧縮歪みを予め抑えるなどの適切な対処が容易になる。
【図面の簡単な説明】
なお、本発明における上述した目的およびそれ以外の目的は、以下の説明と添付図面とによって容易に確認することができる。
図１は、本実施形態における電子カメラ１１の構成を示す図である。
図２は、第１の実施形態における画像圧縮処理を説明する流れ図である。
図３は、ウェーブレット変換によるサブバンド分割の様子を示す図である。
図４は、第２の実施形態における画像圧縮処理を説明する流れ図である。
図５は、第３の実施形態における画像圧縮処理を説明する流れ図である。
図６は、テスト画像の特徴的なタイルをピックアップして、変換係数の標準偏差（分散の平方根）をサブバンド別に示した図である。
図７は、評価パラメータｋの計算に使用するサブバンド別の重み係数Ｗｓの一例を示す図である。
図８は、テスト画像の特徴的なタイルをピックアップして、評価パラメータｋを示した図である。
図９は、評価パラメータｋをタイル区分に従って配列したマップである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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