(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々８×８の画素からなり各画素がグレースケール値で表された複数個の画素ブロックを含む画像を圧縮する際の画像品質および圧縮率を制御する装置であって、
前記複数個の画素ブロック各々を順次解析して、該ブロックに対する４つの解析値を決定するように動作するブロック解析装置と、
前記４つの解析値に基づく解析値区分方法に関するブロック対応割り当てを含み、複数個の圧縮方式のうちのいずれがブロックの各々を圧縮するために選択されるかを、決定された前記解析値と前記ブロック対応割り当てとに基づいて決定するように動作するブロック分類装置と、
を含み、
前記４つの解析値は、カラー・カウント、アクティビティ、エッジ・エネルギー、及びエッジ・カウントであり、
前記画素ブロックの各画素の画素値であるグレースケール値を、以下の行列で表した場合、
【数１】
0004641650.tif 000008
ただし、ｐｉｊはｉ番目の行およびｊ番目の列中のグレースケール値であり、
前記カラー・カウントは、前記８×８の画素ブロック中に含まれる異なるグレースケール値の数であり、
前記８×８の画素ブロック中に含まれる画素値を、
【数２】
0004641650.tif 000009
と配置した場合、ｐ１２、ｐ１３・・・の順にグレースケール値を選択し、グレースケール値ｐ１２についてはグレースケール値ｐ１１から変化したか、その他のグレースケール値は、当該グレースケール値より１つ前に選択したグレースケール値から変化したか判断し、前記アクティビティは、当該判断において変化したと判断された回数であり、
前記エッジ・エネルギーＥＥは、以下の水平エッジ・エネルギーＨＥＥ及び垂直エッジ・エネルギーＶＥＥの内の何れか大きい値であり、
【数３】
0004641650.tif 000010
但し、ＥＤＴは予め定められた閾値であり、
前記エッジ・カウントＥＣは、以下の式から定められ、
【数４】
0004641650.tif 000011
前記複数個の圧縮方式は、
情報量の削減のない第１の圧縮方式、
情報量の削減のあるＪＰＥＧ圧縮方式である第２の圧縮方式、及び
削減される情報量が前記第２の圧縮方式より少ないＪＰＥＧ圧縮方式である第３の圧縮方式である
ことを特徴とする画像品質および圧縮率を制御する装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像セグメンテーションを使用する画像圧縮に関連する画像品質と圧縮率とを制御する方法および装置に関する。さらに詳細には、本発明は画像セグメント化システムおよびその方法に関し、連続階調の画像ブロックを解析および分類して、例えば損失のある（圧縮）技術または損失のない（圧縮）技術など、画像ブロックが圧縮されるべき方法を決定する。この方式は、画像の特定の領域に関する先験的知識を前提とせず、結果としてさまざまな既知の圧縮技術が効果的に使用可能となり、全体的な圧縮率および画像品質を改善させる。
【０００２】
本発明は、特に画像圧縮技術に関するため、それを参照して説明されるが、本発明は他の分野および適用においても有効である。
【０００３】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
本発明の背景として、ＪＰＥＧや、ウェーブレット、ベクトル、ベクトル量子化などの損失のある画像圧縮技術は、絵に対して高い圧縮率と良好な画像品質を一般的に提供し、ＪＰＥＧ−ＬＳやランレングス符号化、様々なジブランペル方式などの損失のある（圧縮）技術は、線画またはグラフィックを含む画像に対して一般的に良好な圧縮結果を生成する。絵およびグラフィックの両方が同一画像上にある場合は、常に、損失のある（圧縮）技術のみを使用すると、不満足な画像品質となる場合が多く、損失のない（圧縮）方式のみを使用すると、不満足な圧縮率となる場合が多い。なお、前述の圧縮技術などは、当業者にとっては周知のもので、ここでの詳細な説明は必要ないことが理解されるであろう。
【０００４】
さらに、画像の特定の領域の画像コンテンツの先験的な知識を必要としないシステムが所望される。さらに、印刷用のシステムが所望され、使用されるプリンタの記憶装置条件およびデータ帯域幅条件を満足する圧縮率とともに、優良な画像品質が必要とされる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上述の問題点などを解決する画像品質および圧縮率を制御する新規で改善された方法および装置に関するものである。
【０００６】
画像セグメント化技術を使用して画像品質および圧縮率を制御する方法および装置が提供される。そのため、様々な圧縮方式がセグメント化されたブロックに対して選択的に実行されて、性能を改善できる。
【０００７】
本発明の別の態様において、装置は前記ブロックを順次解析して、それに対する少なくとも１つの解析値を決定するように動作するブロック解析装置と、複数個の圧縮方式のうちのいずれがブロックの各々を圧縮するために選択されるかを、前記決定された解析値に基づいて決定するように動作するブロック分類装置とを含む。
【０００８】
本発明の別の態様において、方法は、画像を入力し、前記画像の前記ブロックを順次解析して、それに対する少なくとも１つの解析値を決定し、決定された前記少なくとも１つの解析値に基づいて、各ブロックが圧縮される方法を決定し、前記決定に基づいて各ブロックを圧縮するステップを含む。
【０００９】
本発明は、損失のある（圧縮）（ロッシー：ｌｏｓｓｙ）方式でカラー画像の各分離部の一部の画素ブロック（通常８×８画素に設定）を選択的に圧縮し、残りの画素ブロックを損失のない（圧縮）（ロスレス：ｌｏｓｓｌｅｓｓ）方式で圧縮することによって単一の限定圧縮方式の欠点を解決するものである。この方法は両方の種類の圧縮方式の特長を使用し、圧縮率および画像品質において顕著な全体的改善を提供する。一般的に８×８画素である固定ブロックは、本発明の好適実施形態であるが、他の大きさまたは形状のブロックや可変の大きさのブロックが可能である。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明は、解析と分類という２つの基本機能を実行する画像セグメント化装置を実現するものである。一例として、画像（連続階調の画像が好ましい）の各８×８画素ブロック中の８ビットのグレーレベルの生データをまず解析して、画像ブロックのＭ個の「ブロック特徴づけ解析値」または特性の組を算出する。その後各ブロックに対する解析値は、その出力がブロックをＮ個の損失ある圧縮分類の１つに一意に対応づける分類装置への入力として、または損失のない（圧縮）分類への入力として使用される。Ｎ個の損失ある分類の各々は、異なるレベルの圧縮アグレッシブ性に対応する。アグレッシブ分類がもっとも大きい場合、低い画像品質とひきかえに最高の圧縮率となり、アグレッシブ分類がもっとも小さい場合、圧縮率は低くなるが画像は改善される。異なる解析値の数（Ｍ）と異なるレベルの損失あるアグレッシブ性の数（Ｎ）は変化可能であるが、好ましくは、さらに大部分の実用時において、ＭおよびＮの値は４以下である。一般的にすべての解析および分類機能は、方式が実用的なソフトウェアおよびハードウェアのインプリメンテーションに耐えうるようにすることを考慮した画像品質および圧縮性能を得るために、改善され、好ましくは最適化される。
【００１１】
図は本発明の好適な実施の形態の例示を目的とするのみであって本発明を限定する意図はないもので、図１および図２は好適実施形態の全体的な図を提供するものである。図１に図示するように、画像圧縮システム１０はブロック解析装置１４に対して、解析値（例えば、ＡＹ、ＣＣ、ＥＥ、ＥＣ）または特性の解析および決定が行われる画素ブロック（例えば８×８画素ブロック）を順次供給する画像チャネル１２を有する。その後、この解析値はブロック分類装置１６への入力として使用される。
【００１２】
または、本システムにおいて図示されているのは、画像チャネル１２から供給される画像データを記憶するバッファ記憶装置１８である。好適な実施の形態における選択ゲート２０はＪＰＥＧ圧縮チャネル２２と損失のない圧縮チャネル２４との間での画像データの伝播を切り換える際に好適で、同様に提供される。
【００１３】
好適な実施の形態において、２種類以上の損失ある圧縮方式がインプリメントされることが可能であり、決定路（パス）２６もブロック分類装置１６から圧縮チャネル２２へと提供される。ブロック分類装置１６からＪＰＥＧ圧縮チャネルへと伝送されるデータは特定のブロック上でインプリメントされる損失のある圧縮方式（例えばＪＰＥＧジェントルまたはＪＰＥＧアグレッシブ）の種類を示す。この場合、圧縮チャネル２２は、後述のＪＰＥＧジェントルテーブルを有するＪＰＥＧのインプリメンテーションと、ＪＰＥＧアグレッシブテーブルを有するＪＰＥＧのインプリメンテーションとを含む。ただし、この損失のある圧縮方式は様々な形態をとることが可能である。例えば、任意の種類または数のＪＰＥＧ定量化を使用可能である。さらに、パラメータ化によって損失の量を変化させる方式も使用可能である。その場合、異なるレベルのパラメータ化を使用して、異なるレベルの損失のインプリメンテーションを可能とする。
【００１４】
さらに、データパス２８がシステムに備えられており、ブロック分類装置１６からゲート２０への、画像ブロックが損失のない（圧縮）方法で圧縮されたか、または損失のある圧縮方法で圧縮されたかを示すデータの転送を容易化する。その後、データパス２８上のデータは、対応づけデータ・ファイル３０に供給され、対応づけデータ・ファイル３０は、その後、圧縮対応づけデータ・ファイル３２に圧縮される。データパス２８上のデータは、画像展開において重要であり、このデータは、どのブロックが損失のある（圧縮）展開チャネルで展開される必要があり、どのブロックが損失のない（圧縮）展開チャネルで展開される必要があるかを示すものである。データパス２８上のデータは、画像ブロック毎に１つという形態をとっていることが好ましい。ただし、そのようなデータは、本発明の特徴に適応する任意の最適な形態をとることが可能である。
【００１５】
ＪＰＥＧ圧縮チャネル２２上に発生する圧縮の結果として得られた圧縮画像データと、損失のない圧縮チャネル２４上に発生する圧縮の結果として得られた圧縮画像データとは、モジュール３４で統合される。その後、インタリーブ圧縮データ・ファイル３６が、モジュール３４から出力される。本実施形態において、データ・ファイル３２および３６は個別に示されるが、他の実施形態においては統合されて単一のデータファイルとすることも可能である。
【００１６】
図２において、インタリーブ圧縮データファイル３６と圧縮対応づけファイル３２とは、送信先で画像を展開するために使用される。より詳細に記せば、展開システム３８は、ＪＰＥＧ圧縮データと損失のない圧縮データとを分割するファイル・セグメント分離装置（またはデマルチプレクサ）４０を含む。ＪＰＥＧ圧縮データは、ＪＰＥＧ展開モジュールまたはチャネル４２に供給され、再構成されたＪＰＥＧブロック４４を取得する。損失のない（圧縮）データは、損失のない（圧縮）展開チャネルまたはモジュール４６に供給され、再構成された損失のない（圧縮）ブロック４８が出力される。圧縮マップ・ファイル３２は、モジュール５２で展開される。その後、このデータは、選択ゲート５０に供給され、選択ゲート５０は、再構成されたＪＰＥＧブロックと再構成された損失のない（圧縮）ブロックとの間を最適に切り換えて、再構成された画像５４を最終的に形成する。
【００１７】
また、本発明の原理は、後述の好適な実施の形態のさらなる詳細な説明を読むことによって理解されるであろう。説明される実施形態は、Ｎ＝２、Ｍ＝４、特定ブロック特徴づけ解析値の対応組、各ブロックを圧縮選択肢に対応づける評価基準、および特定のシステム・インプリメンテーションを明示する。当然ながら、それらは単なる例である。それらの要素の多くの変形が実現可能であり、さらに本発明の範囲内に入る。
【００１８】
さらに、ジブランペル７７（ＬＺ７７）アルゴリズムまたはジブランペル７８（ＬＺ７８）アルゴリズムのいずれかが、損失のない圧縮選択肢に対して使用されることが好ましく、業界標準ベースラインＪＰＥＧが、損失のある圧縮選択肢に対して使用されることが好ましい。ここでも、後述の説明から、他のカスタマイズされた実施形態が、本発明の範囲内に入ることは容易に理解されるであろう。
【００１９】
Ｎ個の損失のある（圧縮）選択肢と１個の損失のない選択肢の場合、各８×８画素ブロックに対してＮ＋１個の可能な圧縮選択肢が使用可能である。上述のように、本発明は、各画素ブロックをそれらの選択肢の１つに対応づけ、幅広い範囲の画像種類に対してシステム性能を最適化するセグメント化方式を提供するものである。
【００２０】
さらに詳細に記せば、２個の損失ある選択肢（Ｎ＝２）の各々に対する業界標準ＪＰＥＧアルゴリズムと、損失のない圧縮選択肢に対するジブランペル・アルゴリズムが使用され、全体としてＮ＋１＝３個の圧縮選択肢が与えられる。（この２個の損失のない（圧縮）選択肢は、「ＪＰＥＧアグレッシブ」（ＪＰＥＧ＿ＡＧＧＲ）および「ＪＰＥＧジェントル」（ＪＰＥＧ＿ＧＮＴＬ）を指す。）本実施形態は、後述の４個のブロック特徴づけ解析値または特性（Ｍ＝４）を使用する。
【００２１】
動作時において、解析装置１４は、チャネル１２から供給される画像に基づいて、各ブロック６４のグレー・レベル値から４個の解析値をまず算出する。（各画素のグレー・レベルは、０から２５５の範囲となる）。次に、分類装置１６はその解析値を使用して、３つの使用可能な選択肢のうちのいずれを使用してそのブロックを圧縮するべきかを決定する。以下のテーブルは、解析値の名称をまとめて述べたもので、関連変数は、所与のブロックに対して可能な値および範囲を明示的に述べるために設定されたものである。
【表１】
0004641650.tif 000002
例示された解析値の定義は後述する。ただし、セグメント化処理の全体的な理解のためには、各ブロックに対して、そのブロックが３つの圧縮選択肢（例えば(ＪＰＥＧアグレッシブ、ＪＰＥＧジェントルまたは損失のない（圧縮）)のうちの１つに対応づける値（ＣＣ、ＡＹ、ＥＣ）の１組に対応することを述べれば十分であろう。それらの対応づけは、幅広い範囲の画像種類を含む試験画像の広範囲な解析および経験的な評価に基づくとともに、実用上のハードウェアのインプリメンテーションを考慮することが好ましい。
【００２２】
なお、本願明細書中で説明する、すべてのカラー画像セグメント化、圧縮、および展開処理は、各カラー分離部に対して個別に施される。すなわち各分離部は、画素毎８ビットのグレースケール画像として個別に処理される。各分離部を、「ｓｅｐ」と呼ぶ。当然ながら、原画像が単色である場合、単一のグレー・スケール分離部（「ｓｅｐ」）のみが存在する。
【００２３】
各８×８（画素）ブロックが順次解析および分類されるため、空間生データは、システムのＪＰＥＧチャンネル２２（ＪＰＥＧアグレッシブまたはＪＰＥＧジェントルとして分類される全ブロックを圧縮することが好ましい）または損失のない（圧縮）チャンネル２４（好ましくはジブレンペル・アルゴリズムを使用して割り当てられたブロックを損失なく圧縮する）のいずれかに送られる。圧縮された各ｓｅｐは、データ・ファイル３６中のインタリーブファイル・セグメントに一般的に記憶され、その後展開される。ファイル・セグメントは、対応するＪＰＥＧ装置４２および損失のない（圧縮）展開装置４６中で個別に展開され、個別のインタリーブファイル・セグメント中に再度記憶される。
【００２４】
ｓｅｐを再度組み立てるため、展開システム３８は、連続ブロックが、データ・ファイル３６のインタリーブファイル・セグメントから適切に取り出されることが可能となるように使用可能な補助情報を有する必要がある、この補助情報は、データパス２８上に供給される個別の（損失なく圧縮された）バイナリ制御ストリームを介して供給され、データ・ファイル３０中でコンパイルされ、（例えば３２で）圧縮される。その後、この制御ストリームは、モジュール５２で展開され、原ｓｅｐ中の各連続ブロックがＪＰＥＧで圧縮されたか、または損失なく圧縮されたかを示す。
【００２５】
本実施形態の損失のある（圧縮）ＪＰＥＧ部は、Ｎ＝２の可能なレベルの圧縮アグレッシブ性（ＪＰＥＧ アグレッシブおよびＪＰＥＧ ジェントル）を可能とするものである。ＪＰＥＧにおいて、これは、各々が異なる圧縮動作を提供する２つの異なる定量化テーブル（Ｑテーブルと呼ばれる場合が多い）を有することによって実現される。２つのＱテーブルが使用されているため、ＪＰＥＧ展開装置は、どのＱテーブルが展開される各連続ＪＰＥＧブロックに適用されるかを決定するための補助情報を必要とする。これは、各圧縮ブロックを標準的なＪＰＥＧマーカー・コードで符号化することによって、または各ブロックのＤＣ項目に対するハフマン・コードのパレットに追加される個別の特別ハフマン・コードを設定することによって行われる。いずれの場合においても、マーカー・コードまたは特別ハフマン・コード（およびその関連データ・フィールド）は、Ｑテーブルに変化が生じたときのみ含まれるため、システム・オーバーヘッドは最小限に抑えられる。代替の実施形態は、マップ・チャネルを使用して、補助情報を記憶し、各々が異なるＱテーブルを用いる２つのＪＰＥＧ圧縮インプリメンテーションおよび展開インプリメンテーションを使用する。本実施形態において、インタリーブ圧縮データ・ファイル３６は、３つの個別コンポーネント、損失のない圧縮データ、ＪＰＥＧアグレッシブ圧縮データ、およびＪＰＥＧジェントル圧縮データを含む。
【００２６】
このように、上述のシステムおよび動作において、図１および図２に図示されるシステムは、全体的な流れを有する。図１２において、フロー８００は、画像の入力（ステップ８０２）によって開始される。その後、画像のブロックは、順次解析されて、その解析値または特性を決定する（ステップ８０４）。その後、各ブロックは、圧縮目的のために、解析値に基づいて分類される（ステップ８０６）。その後、ブロックは、その分類に基づいて圧縮される（ステップ８０８）。その後、この圧縮ブロックは、送信先に適切に送信され（ステップ８１０）、そこで分類に基づいて展開される（ステップ８１２）。展開されたブロックは再構成され（ステップ８１４）、最終的な画像が再構成され（ステップ８１６）、原入力画像に反映する。
【００２７】
「解析値の定義」
各８×８画素ブロックに対して、解析装置１４は解析値ＣＣ、ＡＹ、ＥＥおよびＥＣを算出する。これらの解析値は、その後、分類装置１６によって使用され、Ｎ＋１＝３個の圧縮選択肢のうちのいずれを現在のブロックに適用するかを決定する。好適な解析値を以下で定義するが、その画像ブロックの他の適切な解析値または特性も使用可能である。
【００２８】
各画素ブロックは以下の行列により示される。
【数１】
0004641650.tif 000003
ただし、ｐｉｊはｉ番目の行およびｊ番目の列中の画素グレー・スケール値である。
代替の表現は以下の通りである。
【数２】
0004641650.tif 000004
【００２９】
●カラー・カウント（Ｃｏｌｏｒ  Ｃｏｕｎｔ（ＣＣ））
カラー・カウント（またはグレー値カウントとも呼ばれる）は、各８×８（画素）ブロック中に含まれる異なるグレー・レベル値の数を表す。したがって、最小のＣＣは１となり、最大は６４となる。
【００３０】
●アクティビティ（Ａｖｔｉｖｉｔｙ（ＡＹ））
アクティビティ(ＡＹ)を算出する目的として、正方マトリクスPの全６４要素は、行マトリクスPrとして以下のように再配置される。
【数３】
0004641650.tif 000005
アクティビティ（ＡＹ）は、要素が左から右に読みこまれる際に隣接する要素間のグレースケールの値の変化の数として定義される。したがって、可能な最小ＡＹは０となり、最大は６３となる。
【００３１】
●エッジ・エネルギー（Ｅｄｇｅ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＥＥ））
エッジ・エネルギーは、２つの算出結果（８×８（画素）ブロックの各行の隣接要素を使用するものと、各列の隣接要素を使用するもの）の大きい方である。
「水平エッジ・エネルギー（Ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ  Ｅｄｇｅ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＨＥＥ））」は、一般的に４０に設定される調節可能な「エッジ検出」閾値（ＥＤＴ）を超過する各行の隣接要素間のすべてのグレースケールの大きさの差の合計を表す。したがって最小ＨＥＥは０となり、最大は２５５/エッジ×７エッジ/行×８行、すなわち合計で２５５×５６となる。「垂直エッジ・エネルギー（Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｅｄｇｅ  Ｅｎｅｒｇｙ（ＶＥＥ））」は、各列の隣接要素を使用した同種類の算出結果を表す。したがって、ＥＥはＨＥＥとＶＥＥの大きい方を表す。
数式で表すと以下の通りとなる。
【数４】
0004641650.tif 000006
【００３２】
●エッジ・カウント（Ｅｄｇｅ  Ｃｏｕｎｔ  （ＥＣ））
エッジ・カウント (ＥＣ)は、上記のエッジ・エネルギー(ＥＥ)演算と関連したエッジの数を表すものである。水平エッジ・カウント（ＨｏｒｉｚｏｎｔａｌＥｄｇｅ  Ｃｏｕｎｔ（ＨＥＣ））と垂直エッジ・カウント（Ｖｅｒｔｉｃａｌ  Ｅｄｇｅ  Ｃｏｕｎｔ（ＶＥＣ））との両方はブロック毎に使用可能であるが、エッジ・カウント (ＥＣ)となるものは、対応する最大エネルギー値との関連によって単純に決定される。
数式で表すと以下の通りとなる。
【数５】
0004641650.tif 000007
【００３３】
◎ブロック分類について
当業者には理解されるように、ソフトウェアとハードウェアとの両方に対応可能で各｛ＣＣ、ＡＹ、ＥＣ、ＥＥ｝解析値をＮ＋１個の使用可能圧縮選択肢のうちの１つに対応づける効率的分類方法は、幅広い試験画像に適用される画像品質と圧縮選択肢の動作との解析および評価に基づく。本実施形態において、Ｎに対して２を選択すると、合計で３つの異なる圧縮選択肢（２個のＪＰＥＧおよび１個の損失なし（圧縮））が与えられる。２つの異なるＪＰＥＧ  Ｑテーブルを使用することによって、費用対効果の高いインプリメンテーションが実現する。しかしながら、開示される本発明は、使用可能なＮの値を限定するものではない。
【００３４】
以下の定義は、説明目的上有用である。
１．「エッジ・エネルギー密度（Ｅｄｇｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ）」（後述）は、ＥＥおよびＥＣの比率、またはエッジ・エネルギー/エッジの平均を表す。
２．「コンスタント・ブロック（Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｂｌｏｃｋ）」は、１色のみを有する：[ＣＣ＝１]。（したがって、ＡＹ＝ＥＣ＝ＥＥ＝０）。
３．「フラット・ブロック（フラットブロック）」は、[ＣＣ＞１，ＥＥ＝０]。
（したがって、ＡＹ＞０，ＥＣ＝０）。
【００３５】
Ｎ＝２が選択された場合、図３(ａ)および(ｂ)のタイプのＪＰＥＧ  Ｑテーブルが、最適化画像品質および圧縮性能の改善のために使用されることが好ましい。図３(ａ)の「アグレッシブ」Ｑテーブルは、ブロックに対して低〜中のエッジ・エネルギー密度および中〜高のアクティビティやカラー・カウントを供給する。図３(ｂ)「ジェントル」Ｑテーブルは、ブロックに対して、高エッジ・エネルギー密度および中〜高のアクティビティやカラー・カウントを供給する。
【００３６】
個々のブロックをＪＰＥＧ選択肢または損失なし（圧縮）選択肢へ効率良く対応付けるためには、圧縮率と画像品質との間での適切なトレードオフが含まれる。なお、コンスタント・ブロック(ＣＣ＝１)は例外である。コンスタント・ブロックの損失なし圧縮は、完璧な品質と高い圧縮率の両方を実現するために、損失無く圧縮される。
【００３７】
さらに、高いエッジ・エネルギー密度（高いコントラストのオブジェクト、線または曲線のエッジが一般的に得られる）を含むブロックは、ＪＰＥＧでそのようなブロックを圧縮すると、再構成画像中に「リンギング効果」を発生させるため、損失なく圧縮される場合が多い。（リンギングの程度は、使用されるＱテーブルのアグレッシブ性の関数である）。残念ながら、高いエッジ・エネルギー密度ブロックに対して損失のない圧縮を使用するのは、ＡＹおよびＣＣが非常に低い圧縮率を回避するのに十分なほど小さい場合にのみ実用的である。ＡＹおよび/またはＣＣの値が大きい場合、ＪＰＥＧ ジェントル選択肢が、損失のない（圧縮）の代わりに選択される場合が多く、より高い圧縮率を実現する。ＡＹ、ＣＣ値およびジェントルＱテーブルが大きい場合、あらゆる可視性のリンギング・アーチファクトが最小限となる傾向にある。
【００３８】
ＡＹおよびＣＣが低い値であるフラット・ブロック（ＣＣ＞１，ＥＥ＝０）は、「掃引」を起因とする場合が多い。ＡＹおよびＣＣの値が高い（したがってより「微細」である）フラットブロックは、ブロッキング・アーチファクトを示す可能性が低く、したがってアグレッシブＱテーブルを使用して圧縮される。
【００３９】
図３(ａ)および(ｂ)に示すＱテーブルの値は、Ｑテーブルが適合される２つの分類の各々に対する圧縮率と画像品質との許容可能なバランスを達成するように選択される（周知のＣＩＴＴ標準Ｔ．８１を読むことによって当業者が理解可能なＱテーブルの定義にしたがうことが好ましい）。ただし、開示される本発明は、使用可能なＱテーブルに対して限定するものではない。
【００４０】
ブロック対応付け割り当てに対する上述した、基本的かつ好適な品質原則の一部の概要を以下に示す。各々は、画像品質と圧縮性能との間の改善されたトレードオフを示すもので、多くの画像および画像種類の解析および経験的評価から導出されたものである。
１．  コンスタント・ブロック（ＣＣ＝１）は、損失なく圧縮される。
２．  フラット・ブロック（ＣＣ＞１，ＥＥ＝０）は、アグレッシブ またはジェントル ＪＰＥＧ Ｑテーブルのいずれかで圧縮される。アグレッシブとジェントルとの間での選択は、ＡＹとＣＣとの値によって異なる。実際の解析値区分方法は後述する。
３．  その他の全ブロック（ＥＥ＞０）に対して、ＪＰＥＧ ジェントル, ＪＰＥＧ アグレッシブまたは損失のない（圧縮）の選択は、全計測の値（ＣＣ、ＡＹ、ＥＥ、ＥＣ）によって異なる。解析値区分方法は後述する。
【００４１】
コンスタント・ブロック（ＣＣ＝１）の分類は、項目1ですでに定義した通りである。項目２（ＣＣ＞１，ＥＥ＝０）および項目３（ＣＣ＞１，ＥＥ＞０）で述べたブロック（その１つを図４(ａ)に代表的に示す)を分類するために採用された方法は、図４(ａ)〜(ｃ)および図５(ａ)〜(ｄ)中に示す４つの解析値、ＣＣ、ＡＹ、ＥＣ、ＥＥの間での図式上の関係を考慮して理解されるであろう。
【００４２】
四次元空間でそれらの変数を表現しようとするのではなく、変数は、図４(ｂ)中に示すように、｛ＣＣ，ＡＹ｝および｛ＥＣ，ＥＥ｝の対にグループ分けされる。図４（ｃ）および図５(ａ)〜(ｄ)に示すように、２つの個別の二次元｛x,ｙ｝空間で容易に視覚化可能である。図４(ｃ)は、ＡＹとＣＣとの間の関係を示し、図５(ａ)〜(ｄ)は、ＥＥとＥＣとの間の関係を示す。各ブロックに対して、図４（ｃ）中に記入可能な｛ＣＣ，ＡＹ｝座標と図５(ａ)〜(ｄ)の適切な部分に記入可能な｛ＥＣ，ＥＥ｝座標がある。
【００４３】
ＡＹとＣＣとの間の関係を、図４（ｃ）に示す。２本の境界線（点線）および１つの個別点は、すべての可能な（ＣＣ，ＡＹ）値の全範囲を定義する。孤立点（１，０）は、コンスタント・ブロックの座標を表す。下方の境界線の式は、ＡＹ＝ＣＣ−1である。これは、所与のＣＣに対して、少なくともＣＣ−１のＡＹに対応しなければならないからである。図４（ｃ）中の別の境界線は、ＣＣ＝２の水平座標の垂直線である。設定領域は、最大可能ＡＹ値である６３に垂直に延びている。
【００４４】
また、図４（ｃ）は、ゾーンに区分される。ここでも、いずれの実施形態においても設定されるゾーンの数またはその形状に対する理論上の限界はないが、当業者によって理解される実用上のハードウェア・インプリメンテーションを理由として、本実施形態は、｛ＣＣ，ＡＹ｝空間を４つのゾーンに区分することが好ましい。さらに、広範囲な経験および解析データの結果、それらの区分は−２の傾きを有する平行な３本の線によって決定され、そのＡＹは最適化ブロック分類を実現するように「調整」されている。その式は、ＡＹ＋２ＣＣ＝ｇとなる（ただし、ｇは３本の線の各々に対する異なるＡＹ値である。この区分によって、本質的に、｛ＣＣ，ＡＹ｝の空間中の一意の４つのゾーンができ、それらは所与のブロックの「微細度」を分類する傾向にある。その４つのゾーンは、図４(ｃ)において、Ａ、Ｂ、ＣおよびＤで示され、Ａは、「微細度が低い」ゾーンであり、Ｄは「微細度が高い」。したがって、解析値ＡＹおよびＣＣは統合されて、擬似的な「微細度」解析値[ＡＹ＋２ＣＣ]を形成する。g(g0,g1,g2)の選択された３つの値は、空間をＡ、Ｂ、ＣおよびＤに区分けする３つの［ＡＹ＋２ＣＣ］（「微細度」）閾値を定義するものである。したがって、各[ＣＣ，ＡＹ]に対するゾーンの識別は、[ＡＹ＋２ＣＣ]の値を３つの閾値に単に比較することによって容易に決定される。これは、ソフトウェアまたはハードウェアのいずれでも容易に実現可能である。
【００４５】
図３(ｃ)に示す微細ゾーンＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、各々、図５(ａ)〜(ｄ)に示すＥＥ対ＥＣの関係と関連づけられる。４つの図は、所与のブロックに対して存在することが可能な｛ＥＣ，ＥＥ｝の座標の合計を示す同一外側境界（点線）を有する。下方境界線は、エッジ検出閾値（Ｅｄｇｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ＥＤＴ）（一般的に４０）に等しい傾きを有し、上方境界線は、エッジ毎の最大エッジ・エネルギー遷移に対応する２５５の傾きを有する。可能な最大ＥＣは５６で最大エッジ・カウント毎のエッジ・エネルギーは２５５であるため、可能な絶対最大｛ＥＣ，ＥＥ｝座標値は、｛５６，５６×２５５｝となる。
【００４６】
上述のように、図５(ａ)〜(ｄ)は、図４（ｃ）の各々対応する微細ゾーンと直接関連づけられる。解析値｛ＣＣ，ＡＹ，ＥＣ，ＥＥ｝の所与の組に対して、その後の分類処理は、どの微細ゾーンが｛ＣＣ，ＡＹ｝座標を含むかをまず決定することである。これによって、この系は対応するＥＥ対ＥＣ図にベクトル化される。ただし、｛ＥＣ，ＥＥ｝座標を取得する定義領域は、圧縮選択肢を決定する。
【００４７】
ここでも、図５(ａ)〜(ｄ)中の形状および大きさは、論理上任意である。しかしながら、実用上、およびブロック分類ツールとしてのエッジ・エネルギー密度の概念を守るためにも、境界は、ＥＥ＝ｍＥＣ＋ｈの直線になるように選択される。ただし、ｍは傾きであり、ｈはＥＥの切片である。広範囲な解析および試験によって、改善または最適化された４つの図の各々に対する１組の傾きおよび切片を、図４（ｃ）の対応する微細ゾーンと関連して提供された。例えば、画像品質および圧縮率は、非常に低い微細ゾーンＡ閾値を設定し、｛ＥＣ，ＥＥ｝座標の値に関係なく、微細ゾーンＡからのすべてのブロックを損失のない圧縮に送る。これを、図５(ａ)に示す。同図において、フラットブロックを除き、すべての圧縮は損失なし（圧縮）である。微細ゾーンＢに対して、｛ＥＣ，ＥＥ｝座標は、損失のない（圧縮）またはＪＰＥＧ ジェントルのいずれかに対応づけられる。微細ゾーンＣおよびＤに対する対応づけは、各々図５（ｃ）および（ｄ）に同様に示される。各々の場合において、傾斜境界線は、エッジ・エネルギー密度（Ｅｄｇｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ）境界を概略的に表す。
【００４８】
フラットブロック（各図の原点に対応づけられる）は、個別に扱われる。ゾーンＡ中のすべてのフラットブロックはＪＰＥＧ ジェントルで圧縮され、ゾーンＢ、ＣおよびＤ中のすべてのフラットブロックは、ＪＰＥＧ アグレッシブで圧縮される。
【００４９】
上述のすべての処理は、ソフトウェア・インプリメンテーションに容易に対応可能であるが、何らかの追加の調整なく、ハードウェア的に圧縮選択肢（図５(ａ)〜(ｄ)）の最終選択を実現する上で実用的ではない。ソフトウェアにおいて、ブロックの｛ＥＣ，ＥＥ｝座標が配置される領域の識別は、当該座標と、境界線の式によって定義される閾値とを数学的に比較することによって容易に行われる。ハードウェアが演算機能を備えていない限り（多くの適用においては費用対効果が低い）、｛ＥＣ，ＥＥ｝座標は、ＥＣ，ＥＥ面上に定義される長方形の格子中のセル位置として便宜上配置される。そのような格子構造によって、圧縮選択肢の決定を行うためのルックアップ・テーブルの方式（ソフトウェアおよびハードウェアの両方に対応可能）の使用が可能となる。各方向のセルの数は、ルックアップ・テーブルのメモリの条件を決定する。セルの大きさは、等しい必要はない。上述の実施形態において、１６×１６のセル構成は、非統一格子線間隔で構成されることが好ましい。格子線は、ＥＣおよびＥＥの値が小さい場合に微細な解像度を供給し、ＥＣおよびＥＥの値が大きい場合漸次的に粗い解像度を供給するように配置される。一般的な格子構造を図６に示す。
【００５０】
図７〜１０は、ＡＹ、ＣＣ面上に定義された４つの微細ゾーンの各々に対して提示される圧縮決定ルックアップ・テーブルを図示するものである。各セル中に図示される数は、本実施形態に対する以下の圧縮選択肢コードを表す。
コード０：ＪＰＥＧアグレッシブ
コード１：ＪＰＥＧジェントル
コード２：ＪＰＥＧアグレッシブ
コード３：ＪＰＥＧジェントル
コード４：損失なし（圧縮）
コードF：違法領域
【００５１】
本実施形態の実現上有効なハードウェアの好適要素は、1024×４ルックアップ・テーブル・メモリとセル境界を設置するための関連プログラミング可能閾値とである。この点において、例示のブロック分類装置１６の構成を、図１１に示す。４アドレス・ビットがＥＣ座標に対して１６セルのうちの１つを選択するために必要とされ、さらに他の４アドレスビットが１６ＥＥセルのために必要とされ、２ビットが、４つのＡＹ＋２ＣＣ「微細ゾーン」の１つを設定するために必要とされる。２基本ビットのうちの１ビットは、損失なし（圧縮）とＪＰＥＧとのいずれかを選択して、パス２８（図１）に出力するように機能し、もう１ビットはジェントルＱテーブルとアグレッシブＱテーブルとのいずれかを選択してパス26（図１）に出力するように選択する。
【００５２】
１組の代表的なカラー画像に対して行われる広範囲な解析および経験的試験によって、図７〜１０中に示すパラメータ値と、図３(ａ)および(ｂ)中に示すＱテーブル値とが採用される。それらは、可能な選択肢のほぼ無限の１組からの１組の特定の値を表す。当該組に対して得られた結果が許容可能な結果となった。
【００５３】
上記の説明は、損失のない圧縮選択肢に対してジブランペルを使用し、損失ある圧縮選択肢に対してベースラインＪＰＥＧ（Ｎ＝２の場合）を使用し、各ブロックを３つの使用可能圧縮選択肢の１つに対応づけるために４つの特定ブロック特徴づけ解析値(Ｍ＝４)と特定決定基準を使用する特定の好適実施形態に注目したものである。本発明のコンテクスト内において、各ブロックを特定の圧縮選択肢に対して対応づけるさまざまな異なる決定基準を設定するための幅広い自由範囲が存在する。
【００５４】
開示された実施形態（ハードウェアおよび圧縮率上の利点を有する）の特定の変形の１つは、通常の「ブロック・データ損失なし（圧縮）チャネル」から「マップ・データ損失なし（圧縮）チャネル」（図１参照）へのコンスタント・ブロック（ＣＣ＝１）の転換を含む。この実現において、各コンスタント・ブロックのグレーレベルは、１バイトによって表され、単一のバイナリ制御ストリームへのマップ・データと統合される。その後、このストリームは、それ自体の損失なし（圧縮）チャネル中で圧縮される。
【００５５】
広いコンテクストにおいて、他の多くの実施形態は、異なる種類の損失なし圧縮および損失あり圧縮（任意の値Ｎ）、異なるブロック特徴づけ解析値（任意の値Ｍ）、および各ブロックを圧縮選択肢に対応づけるための異なる決定基準を使用して明確に述べることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好適実施形態を図示するブロック図である。
【図２】本発明の好適実施形態を図示するブロック図である。
【図３】本発明の好適実施形態によるＱテーブルを図示する。
【図４】本発明の好適実施形態による分類に関する図である。
【図５】本発明の好適実施形態による分類に関する図である。
【図６】本発明の好適実施形態にしたがう図である。
【図７】本発明の好適実施形態にしたがって使用されるルックアップ・テーブルを表す図である。
【図８】本発明の好適実施形態にしたがって使用されるルックアップ・テーブルを表す図である。
【図９】本発明の好適実施形態にしたがって使用されるルックアップ・テーブルを表す図である。
【図１０】本発明の好適実施形態にしたがって使用されるルックアップ・テーブルを表す図である。
【図１１】本発明の好適実施形態によるブロック分類装置の単純ブロック図である。
【図１２】本発明の好適実施形態による流れを図示するフローチャートである。
【符号の説明】
１０  画像圧縮システム
１４  ブロック解析装置
１６  ブロック分類装置
１８  バッファ記憶装置
２６，２８  データパス
５０  選択ゲート
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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