(57)【要約】【課題】画像圧縮において、高い圧縮率を実現しつつ画像データの細かい情報まで再現可能とすることを課題とする。【解決手段】画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数を用いて画像データを非線形近似することで画像データを細かい情報まで再現可能とすると共に、非線形最小二乗法により、サブブロック毎に分割した画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータを推定することで画像データを高い圧縮率で圧縮することができる。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧縮すべき画像データの入力を受け付けて、受け付けた画像データを記憶手段に記憶する画像データ受付手段と、
前記画像データを所定の数のサブブロックに分割し、分割したサブブロック毎の画像データを記憶手段に記憶する領域分割手段と、
前記画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数に関する情報を予め記憶しておく曲面関数記憶手段と、
非線形最小二乗法により、前記領域分割手段が分割したサブブロック毎の画像データと当該画像データを前記曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータをサブブロック毎に推定し、推定した圧縮パラメータをサブブロック毎に記憶手段に記憶する圧縮パラメータ推定手段と、
を備えることを特徴とする画像圧縮装置。
【請求項２】
前記圧縮パラメータ推定手段は、
ロバスト統計学に基づいたロバスト推定法を用いて圧縮パラメータを推定することを特徴とする請求項１に記載の画像圧縮装置。
【請求項３】
前記圧縮パラメータ推定手段は、
最急降下法により、ロバスト関数として用いるローレンツ関数内の分散値を段階的に小さくしつつ反復計算を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像圧縮装置。
【請求項４】
前記サブブロック毎に推定した圧縮パラメータを前記曲面関数に代入して、全画像データを伸張する画像伸張手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像圧縮装置。
【請求項５】
前記画像データを伝送する際には、前記曲面関数と同一な情報を保有する受信側に対して前記圧縮パラメータに関する情報を送信する圧縮パラメータ送信手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像圧縮装置。
【請求項６】
画像データ受付手段により、圧縮すべき画像データの入力を受け付けて、受け付けた画像データを記憶手段に記憶するステップと、
領域分割手段により、前記画像データを所定の数のサブブロックに分割し、分割したサブブロック毎の画像データを記憶手段に記憶するステップと、
曲面関数記憶手段により、前記画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数に関する情報を予め記憶しておくステップと、
圧縮パラメータ推定手段により、非線形最小二乗法により、前記領域分割手段が分割したサブブロック毎の画像データと当該画像データを前記曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータを推定し、推定した圧縮パラメータをサブブロック毎に記憶手段に記憶するステップと、
を有することを特徴とする画像圧縮方法。
【請求項７】
圧縮パラメータ推定手段によるステップにおいて、
ロバスト統計学に基づいたロバスト推定法を用いて圧縮パラメータを推定することを特徴とする請求項６に記載の画像圧縮方法。
【請求項８】
前記圧縮パラメータ推定手段によるステップにおいて、
最急降下法により、ロバスト関数として用いるローレンツ関数内の分散値を段階的に小さくしながら反復計算を行うことを特徴とする請求項７に記載の画像圧縮方法。
【請求項９】
画像伸張手段により、前記サブブロック毎に推定した圧縮パラメータを前記曲面関数に代入して、全画像データを伸張するステップを更に有することを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の画像圧縮方法。
【請求項１０】
請求項６乃至９のいずれかに記載の画像圧縮方法における各ステップをコンピュータシステムに実行させることを特徴とする画像圧縮プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像圧縮技術に関し、特に、地上デジタルＴＶ、デジタルカメラ、デジタルビデオ、ＤＶＤレコーダ、携帯電話などの情報家電の分野において画像伝送又は画像データの保存の際に利用可能な画像圧縮技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、動画や静止画といった画像データを圧縮する際には、一定の基準により、画像をサブブロック領域ごとに分割し、必要最小限の情報にまで圧縮処理する。動画ではフレーム間の動きベクトル探索精度が圧縮効率に大きく影響を与える。静止画ではどのような基準で画像を分割するかによって圧縮効率が左右される。これまでは領域分割方法として、正方形のサブブロック領域ごとに平均化処理を行って画像を線形近似していた。細かいテクスチャや文字のようなものが混在しているような静止画の場合は、領域ごとに異なる大きさのサブブロックで分割して最適となる。
【０００３】
一方、最近では、３次元ビジョンなどの画像処理の分野においては、非線形な関数を用いて画像を近似する方法が知られている（例えば非特許文献１参照）。
【非特許文献１】徐剛、辻三郎著、「３次元ビジョン」、初版、共立出版、２００１年３月１０日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、画像を線形近似する従来の画像圧縮方法では、個々のサブブロック内での平均化処理は変わらないので、細かい情報がつぶれてしまうという問題があった。これに対し、サブブロックの分割数を増やしていけば近似精度は上昇するが圧縮率は低下してしまうという問題がある。また、上記非線形関数を利用した方法を画像圧縮技術の分野に適用した例は今までになかった。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑み、画像圧縮において、高い圧縮率を実現しつつ画像データの細かい情報まで再現可能とすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の本発明に係る画像圧縮装置は、圧縮すべき画像データの入力を受け付けて、受け付けた画像データを記憶手段に記憶する画像データ受付手段と、画像データを所定の数のサブブロックに分割し、分割したサブブロック毎の画像データを記憶手段に記憶する領域分割手段と、画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数に関する情報を予め記憶しておく曲面関数記憶手段と、非線形最小二乗法により、領域分割手段が分割したサブブロック毎の画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータをサブブロック毎に推定し、推定した圧縮パラメータをサブブロック毎に記憶手段に記憶する圧縮パラメータ推定手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明にあっては、画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数を用いて画像データを非線形近似することで画像データを細かい情報まで再現可能とすると共に、非線形最小二乗法により、サブブロック毎に分割した画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータを推定することで画像データを高い圧縮率で圧縮可能することができる。
【０００８】
上記画像圧縮装置における圧縮パラメータ推定手段は、ロバスト統計学に基づいたロバスト推定法を用いて圧縮パラメータを推定することを特徴とする。
【０００９】
本発明にあっては、ロバスト統計学に基づいたロバスト推定法を用いて圧縮パラメータを推定することで、最小二乗法固有の外れ値からの影響を緩和することができ、より細かい情報まで画像データの再現が可能な圧縮パラメータを推定可能となる。
【００１０】
第２の本発明に係る画像圧縮方法は、画像データ受付手段により、圧縮すべき画像データの入力を受け付けて、受け付けた画像データを記憶手段に記憶するステップと、領域分割手段により、画像データを所定の数のサブブロックに分割し、分割したサブブロック毎の画像データを記憶手段に記憶するステップと、曲面関数記憶手段により、画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数に関する情報を予め記憶しておくステップと、圧縮パラメータ推定手段により、非線形最小二乗法により、領域分割手段が分割したサブブロック毎の画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータを推定し、推定した圧縮パラメータをサブブロック毎に記憶手段に記憶するステップと、を有することを特徴とする。
【００１１】
第３の本発明に係る画像圧縮プログラムは、上記画像圧縮方法における各ステップをコンピュータシステムに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、曲面関数を用いて画像データを非線形近似し、高い圧縮率を実現しつつ画像データの細かい情報まで再現可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００１４】
［第１の実施の形態］
図１のブロック図に示すように、第１の実施の形態に係る画像圧縮装置１００は、画像データ受付部１０１と、領域分割部１０２と、曲面関数に関する情報を記憶しておく曲面関数情報記憶部１０３と、圧縮パラメータ推定部１０４と、画像データ伸張部１０５と、メモリ１１０とを備える。
【００１５】
画像データ受付部１０１は、圧縮すべき画像データの入力を受け付けて、受け付けた画像データをメモリ１１０に記憶する。ここで画像データは、例えばインターネットなどのネットワーク上のウェブサイトに設置されたカメラやウェブサイト上の画像データ、さらにはスキャナやデジタルカメラから入力される。
【００１６】
領域分割部１０２は、画像データを所定の数のサブブロックに分割し、分割したサブブロック毎の画像データをメモリ１１０に記憶する。
【００１７】
曲面関数情報記憶部１０３には、画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数に関する情報を予め記憶しておく。
【００１８】
圧縮パラメータ推定部１０４は、非線形最小二乗法により、領域分割部１０２が分割したサブブロック毎の画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータをサブブロック毎に推定し、推定した圧縮パラメータをサブブロック毎にメモリ１１０に記憶する。
【００１９】
画像データ伸張部１０５は、サブブロック毎に推定した圧縮パラメータを曲面関数に代入して、全画像データを伸張する。
【００２０】
メモリ１１０には、受け付けた画像データがサブブロック毎に分割されて記憶されると共に、推定された圧縮パラメータがサブブロック毎に記憶される。ここでは例えば図２に示すように、３００画素×３００画素の画像データが、３画素×３画素のサブブロックごとに分割される。１００個のサブブロックそれぞれに対応して圧縮パラメータが記憶される。
【００２１】
次に、上記画像圧縮装置による画像圧縮手順について図３のフローチャートを用いて説明する。この処理手順は、本発明の画像圧縮方法に基づくものである。
【００２２】
まず、最初に、画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数に関する情報を曲面関数情報記憶部１０３に予め記憶しておく。ここで記憶する曲面関数は二次曲面とする。
【００２３】
ステップ１：画像データ受付部１０１により、圧縮すべき画像データの入力を受け付けて、受け付けた画像データをメモリ１１０に記憶する。ここでは例えば３００画素×３００画素の画像データが入力される。
【００２４】
ステップ２：領域分割部１０２により、メモリ１１０に記憶された画像データを所定の数のサブブロックに分割して、分割したサブブロック毎の画像データをメモリ１１０に記憶する。ここでメモリ１１０には、図２に示すように、３００画素×３００画素の画像データＩｘ、ｙが、３画素×３画素のサブブロックごとに分割されて記憶される。ここでＩｘ、ｙの各画素の濃淡値は、例えばＲＧＢ３色のうちのいずれかの色に対応した８ビットの階調データに相当する。
【００２５】
ステップ３：圧縮パラメータ推定部１０４により、非線形最小二乗法により、領域分割部１０２が分割したサブブロック毎の画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータを推定する。
【００２６】
具体的には、まず、メモリ１１０に記憶されたサブブロック毎の画像データＩｘ、ｙを、曲面関数情報記憶部１０３に予め記憶された次式（１）で示すような２次の曲面関数で非線形近似する。
【数１】
2008147880.tif 000003
【００２７】
ここでｚ（ｘ，ｙ）は、非線形近似した２次元の画像データを示し、ｘ、ｙの２次元座標は画像の画素に対応する。６つ未知の係数ａ２０、ａ１１、ａ０２、ａ１０、ａ０１、ａ００は推定すべき圧縮パラメータである。
【００２８】
非線形最小二乗法により、サブブロック毎の画像データＩｘ、ｙと、曲面関数で非線形近似した画像データｚ（ｘ，ｙ）との重み付き残差二乗和Ｅ１を次式（２）に示す。
【数２】
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【００２９】
ここでＲ２は、サブブロック内の領域を示す。
【００３０】
本実施の形態では最小二乗法固有の外れ値からの影響を緩和するために、ロバスト統計学に基づいたロバスト推定法を用いて圧縮パラメータａ２０、ａ１１、ａ０２、ａ１０、ａ０１、ａ００を推定する。ロバスト関数を用いて次式（３）で示した重み付き残差二乗和Ｅ２を導入する。
【数３】
2008147880.tif 000005
【００３１】
ここでρはロバスト関数として用いるローレンツ関数である。ローレンツ関数内で定義されたσは、サブブロックにおける画像データの分散値である。以下に示すように、式（３）のＥ２に対するそれぞれの係数についての偏微分を予め計算しておく。
【数４】
2008147880.tif 000006
【００３２】
次に、式（３）を解くに際して、次式（４）で示される最急降下法による反復計算を行う。
【数５】
2008147880.tif 000007
【００３３】
ここで、μは学習率と呼ばれるパラメータであり、降下量を制御するために使用する。ｎは反復回数を示しており、例えば５回程度とする。初期値としてゼロを与えた。このとき、ローレンツ関数内の分散値σを段階的に小さくしながら反復計算を行う。例えばσ１２０から０．９倍していき、段階的に小さくしていく。これにより、パラメータ推定の収束性を向上させることができる。
【００３４】
ステップ４：ステップ３において推定した圧縮パラメータａ２０、ａ１１、ａ０２、ａ１０、ａ０１、ａ００を図２に示すようにサブブロック毎にメモリ１１０に記憶する。このように、曲面関数に関する情報と共に推定した圧縮パラメータをサブブロック毎に記憶しておくことで、例えばデータベースなどの情報保存システム又はＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体において大量の画像データに関する情報を保存可能となる。
【００３５】
次に、画像圧縮と共に画像伸張について図４を用いて説明する。同図に示すように、画像圧縮に際しては、サブブロック画素の濃淡値が１７３〜２０１の範囲内である原画像のあるサブブロックについて圧縮パラメータを求めている。また、本発明者は３×３のサブブロックにより多くの画像パターンで一定水準以上の精度で近似可能であることを確認している。
【００３６】
また、画像伸張に際しては、画像データ伸張部１０５により、サブブロック毎に推定した圧縮パラメータを曲面関数に代入して、全画像データを伸張する。ここでは、圧縮パラメータａ２０、ａ１１、ａ０２、ａ１０、ａ０１、ａ００を式（１）に代入して、サブブロック内部のｘ、ｙの座標値に対応したｚの値を求める。その結果、図４に示すような１６９〜１９８の濃淡値の復元画像を得ている。
【００３７】
図５は、上記画像圧縮・伸張処理をデジタルカメラの撮像画像に適用した例を示している。同図において左側の画像はデジタルカメラから画像圧縮装置１００に入力された原画像を、右側の画像は画像圧縮装置１００により圧縮・伸張した復元画像を示している。同図に示すように、衣服、線など、より細かい画像情報まで近似できていることがわかる。尚、両画像に表示された缶の中央部については評価の対象外とする。
【００３８】
次に、上記画像圧縮方法による画像の圧縮率について説明する。原画像のデータサイズが３００画素×３００画素で１画素につき８ビットの情報量とすると、圧縮前の情報量は３００×３００×８となる。一方、３画素×３画素のサブブロック毎に６つの圧縮パラメータで代表される。ここでサブブロック数は１０×１０であるので圧縮後の情報量は１０×１０×６となる。よって、圧縮前の情報量／圧縮後の情報量＝７２００００／６００＝１２００となり、非常に高い圧縮率が実現できる。
【００３９】
したがって、本実施の形態によれば、画像データを圧縮するための圧縮パラメータを係数として用いる曲面関数を用いて画像データを非線形近似することで画像データを細かい情報まで再現可能とすると共に、非線形最小二乗法により、サブブロック毎に分割した画像データとその画像データを曲面関数で非線形近似した画像データとの重み付き残差二乗和を最小にする圧縮パラメータを推定することで画像データを高い圧縮率で圧縮可能することができる。
【００４０】
［比較例］
次に、本発明の理解を容易なものとするために、画像データの非線形近似と線形近似について両者を比較しながら説明する。
【００４１】
図６に示すように、ここで入力された画像３００は、テクスチャを背景にもち文字Ａが中央に表示された画像を用いる。画像３１０は、画像３００を４つのサブブロックに分割し、線形面で近似した場合の復元画像である。すなわちサブブロック毎に平均濃淡値を計算する。その結果、細かいテクスチャ、文字は近似できなくなっている。線形近似の場合は、サブブロックの分割数を細かくしていけば近似精度は上がるが、圧縮という観点から言えば１０〜３０％が限界である。
【００４２】
一方、画像３２０は、画像３００を４つのサブブロックに分割し、非線形面で近似した場合の復元画像である。ここでは式（１）の２次曲面関数を用いて非線形近似し、式（２）の重み付き残差二乗和Ｅ１に対して最小二乗法により、曲面関数の係数である圧縮パラメータを推定している。その結果、線形近似を用いた場合よりも多少文字の特徴が得られるようになるが、より細かい特徴量までは近似できない。
【００４３】
そこで本実施の形態では、式（３）の重み付き残差二乗和Ｅ２に対して、ロバスト統計学に基づいたロバスト推定法により、圧縮パラメータを推定する。これにより、最小二乗法固有の外れ値からの影響を緩和することができ、より細かい情報まで画像データの再現が可能な圧縮パラメータを推定可能となる。
【００４４】
また、本実施の形態によれば、最急降下法により、ロバスト関数として用いるローレンツ関数内の分散値を段階的に小さくしつつ反復計算を行うことでパラメータ推定の収束性を向上させることができる。
【００４５】
更に、本実施の形態によれば、サブブロック毎に推定した圧縮パラメータを曲面関数に代入して、全画像データを伸張することができる。
【００４６】
［第２の実施の形態］
以下、第２の実施の形態について説明する。本実施の形態に係る画像圧縮装置の構成は、第１の実施の形態で説明したものと基本的な構成は同様である。以下では、第１の実施の形態と異なる点を中心に説明する。
【００４７】
第１の実施の形態と異なる点は、図７の画像圧縮装置１００ａが、画像データを伝送する際には、曲面関数と同一な情報を保有する受信側に対して圧縮パラメータに関する情報を送信する圧縮パラメータ送信部１０６を更に備える点である。これにより、画像圧縮装置１００ａは、例えば画像伝送システムにおいて、受信側としての画像データ受信装置に圧縮パラメータを送信する。
【００４８】
図８のブロック図に示すように、画像データ受信装置２００は、画像圧縮装置１００ａから送信された圧縮パラメータを受信する圧縮パラメータ受信部２０１と、圧縮パラメータ受信部２０１により受信した圧縮パラメータ情報を記憶しておくための記憶部２０２と、曲面関数情報を予め記憶しておくための記憶部２０３と、圧縮パラメータを曲面関数に代入して全画像データを伸張する画像データ伸張部２０４とを備える。尚、画像データ伸張部２０４による画像伸張方法については第１の実施の形態で説明した画像データ伸張部１０５による方法と同様であるのでここでは説明を省略する。
【００４９】
このように送受信側の双方において同一の曲面方程式に関する情報を予め保有しておき、圧縮パラメータに代表される少ない情報のみをやり取りすることで、画像伝送システムにおける画像圧縮通信が可能となり大量の画像データの高速通信と共にシステムのコンパクト化を図ることができる。
【００５０】
以上説明した上記各実施の形態に係る画像圧縮装置は、それを実現するための計算機プログラムを、パーソナルコンピュータなどの計算機に読み込ませ、そのプログラムを実行することによっても実現できる。これら画像圧縮装置を実現するためのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体によって、あるいはネットワークを介して計算機に読み込まれる。
【００５１】
このような計算機は、一般に、ＣＰＵ（中央処理装置）と、プログラムやデータを格納するためのハードディスク装置と、主メモリと、キーボードやマウスなどの入力装置と、ＣＲＴなどの表示装置と、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を読み取る読み取り装置と、ネットワークに接続するための通信インターフェースと、画像を読み取るための画像入力装置（スキャナ装置、デジタルカメラなど）から構成されている。ネットワークを介して、あるいは記録媒体から画像データを読み込む場合には、画像入力装置は必ずしも設けなくてもよい。ハードディスク装置、主メモリ、入力装置、表示装置、読み取り装置、通信インターフェース及び画像入力装置は、いずれもＣＰＵに接続している。この計算機では、画像圧縮装置を実現するためのプログラムを格納した記録媒体を読み取り装置に装着して記録媒体からそのプログラムを読み出してハードディスク装置に格納し、あるいはネットワークを介してそのようなプログラムをダウンロードしてハードディスク装置に格納し、ハードディスク装置に格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより、上述したような画像圧縮装置として機能することになる。
【００５２】
以上、説明した本発明に係る画像圧縮技術は、ブロードバンド時代における家庭用から業務用のデジタルカメラ、デジタルビデオ、デジタルビデオなどの国内外のデジタル産業における新しい画像変換技術の中核となる可能性を有している。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】第１の実施の形態に係る画像圧縮装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像圧縮装置に記憶されるデータの一例を示すチャートである。
【図３】上記画像圧縮装置による画像データの圧縮処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】あるサブブロックにおける画像圧縮・伸張処理を説明するための説明図である。
【図５】上記画像圧縮・伸張処理をカメラの撮像画像に適用した例を示している。
【図６】画像データの線形近似と非線形近似についての説明図。
【図７】第２の実施の形態に係る画像圧縮装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図８】上記画像圧縮装置が送信した圧縮情報を受信する画像データ受信装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５４】
１００、１００ａ…画像圧縮装置
１０１…画像データ受付部
１０２…領域分割部
１０３…曲面関数情報記憶部
１０４…圧縮パラメータ推定部
１０５…画像データ伸張部
１０６…圧縮パラメータ送信部
１１０…メモリ
２００…画像データ受信装置
２０１…圧縮パラメータ受信部
２０２…圧縮パラメータ情報記憶部
２０３…曲面関数情報記憶部
２０４…画像データ伸張部
【図１】
2008147880.tif 000008
【図２】
2008147880.tif 000009
【図３】
2008147880.tif 000010
【図４】
2008147880.tif 000011
【図５】
2008147880.tif 000012
【図６】
2008147880.tif 000013
【図７】
2008147880.tif 000014
【図８】
2008147880.tif 000015