(57)【要約】  既知の圧縮法を用いて最初に圧縮された画像を解凍するための方法が提供されている。最初に圧縮された画像ファイルは、画像データに対応する複数の位置によって規定される。平滑化テスト画像が、最も小さい大きさのカーネルで始まる開始画像の各位置に複数の異なる大きさのＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを反復的に適用することによって生成される。各平滑化テスト画像が、既知の圧縮法を用いて圧縮され、その後、画像の各場所で元の圧縮画像と比較され、元の圧縮画像ファイルの各場所への圧縮した平滑化テスト画像の適合度を判断する。各位置について、所定の適合度をパスする最も大きいサイズのカーネルを有する平滑化テスト画像が、解凍画像の所定の位置について選択される。圧縮法は、画像の中の節点の最適化のためにＰＩＸＯＮ（登録商標）法を利用する。最適化した節点を使用して、節点間の画像強度を補間する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
既知の圧縮技術を用いて最初に圧縮された画像を解凍するための方法であって、当該方法が：
画像データに対応する複数の位置を有する元の圧縮画像ファイルを、メモリ及びそれに記憶された、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためのソフトウェアを有するプロセッサに入力するステップと；
複数の異なるサイズのＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを、前記複数のサイズのうち最も小さなサイズのカーネルで始まる開始画像のそれぞれの位置に反復的に適用することによって、解空間の中に複数の平滑化テスト画像を生成するステップと；
前記既知の圧縮技術を用いて各平滑化テスト画像を圧縮し、前記元の圧縮画像ファイルの各位置に圧縮された前記平滑化テスト画像の適合度を判断するステップと；
各位置について、所定の適合度基準をパスする最も大きなサイズのカーネルを有する前記平滑化テスト画像を選択するステップと；
表示装置への表示のための最適化解凍画像として、選択した前記平滑化テスト画像を出力するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記複数の平滑化テスト画像が、擬似画像の最適化をＰＩＸＯＮ（登録商標）マップの最適化に、前記擬似画像及び前記ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップが収束するまで変更することによって生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記開始画像が、前記既知の圧縮方法に対応する解凍方法を用いて前記元の圧縮画像ファイルを解凍することによって得られる最初の解凍画像であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の平滑化テスト画像が、相当に大きなＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを用いて、前記複数の異なるサイズのＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルから前記最初の解凍画像を反復的に畳み込むことによって生成されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
工業標準の圧縮方法を用いて最初に圧縮された画像を解凍するための方法であって、当該方法が：
画像データに対応する複数の位置を有する元の圧縮画像ファイルを、メモリ及びそれに記憶された、画像を解凍しＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためのソフトウェアを有するプロセッサに入力するステップと；
対応する工業標準の解凍法を用いて前記元の圧縮画像を解凍し、元の解凍画像データファイルを生成するステップと；
前記工業標準の解凍ファイルでＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を初期化するステップと；
複数の異なるカーネルから選択された最も小さいカーネルを用いて前記元の解凍画像を平滑化し、第１の平滑化テスト画像を生成するステップと；
前記工業標準の圧縮法を用いて前記第１の平滑化テスト画像を圧縮するステップと；
第１の圧縮候補画像を前記元の圧縮画像ファイルと比較し、前記元の圧縮画像ファイルの中の前記複数の位置のそれぞれでの所定の許容範囲内の適合度を判定するステップと；
前記適合度が前記所定の許容範囲内である各位置についての前記ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像として、前記第１の平滑化テスト画像を取得し、他の全ての位置の前記ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を変えない状態にするステップと；
前記複数の異なるカーネルのうちの残りの各カーネルについて、前記平滑化するステップ及び前記比較するステップを実行し、複数の異なる候補画像を生成するステップであって、各繰り返しの後に、対応する平滑化テスト画像を、前記適合度が前記所定の許容範囲内である各位置でのＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像として取得し、他の全ての位置が前のＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像のままであり、得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像が最後の繰り返しの後に残るステップと；
前記得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像をメモリに記憶するステップと；
前記得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を表示装置に出力するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項６】
前記複数の位置が、画素を具えていることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の位置が、画素のブロックを具えていることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記平滑化及び比較するステップが、前記複数のカーネルの全てのカーネルについて並列に実行されることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項９】
既知の圧縮法を用いて圧縮された圧縮画像ファイルから解凍画像を生成するための方法であって、当該方法が：
複数の画像の位置を有する元の圧縮画像ファイルをプロセッサに入力するステップであって、各画像の位置が前記画像ファイルの中の画像データに対応し、前記プロセッサが、複数の異なるカーネルを用いて画像を解凍し且つＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するために記憶されたソフトウェアを有するメモリと連絡するステップと；
前記既知の圧縮法に対応する解凍法を用いて前記元の圧縮画像を解凍し、元の解凍画像データファイルを生成するステップと；
工業標準の解凍ファイルでＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を初期化するステップと；
複数の異なるカーネルから選択された最も小さいカーネルを用いて前記元の解凍画像ファイルを平滑化し、第１の平滑化テスト画像を生成するステップと；
前記工業標準の圧縮法を用いて前記第１の平滑化テスト画像を圧縮するステップと；
圧縮された前記第１の平滑化テスト画像を前記元の圧縮画像ファイルと比較し、前記元の圧縮画像ファイルの中の複数の位置のそれぞれでの所定の許容範囲内の適合度を判定するステップと；
前記適合度が前記所定の許容範囲内である各位置についてのＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像として前記第１の平滑化テスト画像を取得し、他の全ての位置の前記ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を変えない状態にするステップと；
前記取得するステップの前後において、前記複数の異なるカーネルのうちの残りの各カーネルについて、平滑化、圧縮及び比較するステップを実行し、複数の異なる平滑化テスト画像を生成するステップであって、各繰り返しの後に、対応する平滑化画像を、前記適合度が前記所定の許容範囲内であり他の全ての位置が前の候補画像のままである各位置でのＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像として取得し、得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像が最後の繰り返しの後に残るステップと；
前記得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像をメモリに記憶するステップと；
前記得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を表示装置に出力するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
前記複数の位置が、画素を具えていることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の位置が、画素のブロックを具えていることを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
画像を圧縮するための方法であって、
プロセッサ及びＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するために記憶されたソフトウェアを有するメモリに、画像データを具える画像ファイルを入力するステップであって、前記画像ファイルが前記画像データに対応する複数の位置を具えるステップと；
前記ＰＩＸＯＮ（登録商標）法によって識別される前記データ画像の中の情報密度を使用する第１のアルゴリズムを実行し、１又はそれ以上の画像データポイントを計算して取得した画像データのモデルを表す画像マップを生成するステップと；
前記画像データポイントの数を減らすための前記画像データポイントの場所及び強度を含む、前記１又はそれ以上の画像データポイントを最適化するための第２のアルゴリズムを実行するステップと；
減少した前記画像データポイントの数を再び最適化するステップと；
入力画像データに対応する位置と前記１又はそれ以上の画像データポイントとの間の適合度が、前記画像データ内の各位置で所定の許容範囲内のままであるか否かを判定するステップと；
前記所定の許容範囲内である前記位置での画像圧縮のための候補として、前記１又はそれ以上の画像データポイントを取得するステップであって、取得した前記画像データの対応する部分を他の場所で使用するステップと；
前記入力画像内の全ての位置について前記取得したデータポイントを組み合わせることによって、圧縮画像ファイルを生成するステップと；
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１３】
前記１又はそれ以上の画像データポイントが、節点を具えていることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第１のアルゴリズムが、画像補間アルゴリズムを具えていることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２のアルゴリズムが、シンプレックス（又は他の）最小化アルゴリズムを具えていることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記取得した画像データのモデルが、前記節点間の画像強度の線形補間を通して構成されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、２００７年４月２５日に出願され、参照することにより全体として本書に盛り込まれた米国仮出願番号第６０／９１４，０３０号の優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
多くの軍隊、通信及びセキュリティでの適用において、画像データを圧縮して、画像データが送信される無線及びネットワークベースのシステムの帯域幅の必要度を減らすのが望ましい。これらの画像に関するデータ量を減らすことで、必要となる記憶スペースの量もまた最小限にすることが可能であり、１つのディスクに長い画像シーケンスを記憶し得る。
【０００３】
最も広く使用される画像圧縮法は、ＪＰＥＧ、ＭＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ、及びＨ．２６４であり、これらはブロックベースの方法である。これらの方法は、離散的コサイン変換（ＤＣＴ）を用いて元の画像を変換し、その後で変換係数を量子化することによって動作する。ＤＣＴは画像を画像の見た目に関して様々な重要度のパーツ（又はスペクトルサブバンド）に分け、空間領域から周波数領域に画像を変換する。これらの画像を解凍するために、最も市販されたハードウェア及びソフトウェアの実施は、逆ＤＣＴである。大量の圧縮を実現するためにブロック変換コードは非可逆であり、これは、画像情報が圧縮の際に永久に削除されて圧縮されたバージョンから元の画像を完全に再構成できないことを意味する。圧縮及び解凍のプロセスにおいて、変換に関する８×８のマトリクスのサブ画像ブロックが、多くの場合、符号化ブロックの輪郭があるブロックから別のブロックへのはっきりと見える移行部として画像に重なっている画像ブロックアーチファクトを生成する。圧縮量が低い場合、情報の喪失はわずかで異論のないものである。しかしながら、より高い圧縮レベルでは、情報の喪失が次第に明らかとなり、ブロックの符号化の性質及びＤＣＴ係数の量子化に関する目に見えるアーチファクトの出現に関連する。ＪＰＥＧは、明るさよりも色彩をあまり詳細に認識しない人間の視覚の特定の特性を引き出そうとするため、輝度に使用されるのよりも大きなブロックにおけるクロミナンスを符号化する。これらの技術は、高圧縮におけるさらなるアーチファクトにつながる。各サブブロック（及び各マクロブロック）が独立して処理されるため、隣接するブロックに結合する画像データの重要部分は、多くの場合失われ、余分なエッジ及び不連続性がブロックの境界に現れる。
【０００４】
ブロックのアーチファクトに加えて変換データが量子化されるため、情報が失われてブロックのコンテンツを正確に再生成できなくなる。これらの「モスキートアーチファクト」、又は「リンギング」は、対象体の周囲のオーラ又はハローとして現れる。
【０００５】
多くの適合可能なフィルタリング法が、ブロックのアーチファクト及びリンギングを減らすために開発されている。このような方法の数例が、Ｙｕの米国特許番号第６，６３６，６４５号；Ｌｅ  Ｄｉｎｈの第７，０７６，１１３号；Ａｎｄｅｒｓｓｏｎの第７，１３６，５３６号に提供されている。これらのフィルタリング法はアーチファクトを減らすことに成功しているものの、あるケースでは、さらなる態様（アーチファクト）が加わる可能性があり、又はデータが失われる。
【０００６】
参照することにより本書に盛り込まれている米国特許番号第５，９１２，９９３号、及び第６，８９５，１２５号に開示されたＰＩＸＯＮ（登録商標）法は、画像の再構成のために本来開発された。このような適用では、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法は、競合する方法と比較して優れた性能を提供し、再構成された画像の空間的な解像度が増大しアーチファクトが減少する。これらの利点を、再構成画像のためのＰＩＸＯＮ（登録商標）法の最小複雑モデルに由来することができる。
【０００７】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）画像再構成方式は、空間的に大きさ及び形状を変えることができるＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを備えた擬似画像の畳み込みとして再構成画像を表現することによって、その最小複雑モデルを構築した。「最小複雑」の意味は文脈に依存する。データ（文脈）に関する特定の問いに答えるために最小複雑仮定（モデル）を構築しようとするときに、最小複雑仮定（モデル）は、これらの問いに対する答えについてどちらがより情報が少ないかということである。画像のケースでは、関心のある問いは、一般に：（ａ）対象体の形状はどのようなものか；（ｂ）対象体はどこに位置しているか；（ｃ）放射の流束密度はどれほどか、等といったことである。最小複雑モデル（より情報が少ない仮定）は、データと一致した最も滑らかな画像である。最も滑らかな画像は、対象体の形状、それらの正確な位置に関するより少ない量の情報を提供し、流束密度ができる限り広がっている。このため、このような問いに関して、データが過度に解釈されないであろうことを保証し得る。また、このようなモデルは、アーチファクトレベルが最大限減少するため、自動的に再構成アーチファクトを除去し、感度及び分解能を増大させる。
【０００８】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）法、擬似ＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルは、画素単位に基づいて変化し得る。これは、隣接する画素を強く相互に関連付けることによって（それらは、最早独立数ではない）、再構成される画像の情報コンテンツを劇的に減らす一方、このような方法は、各画像について、各画素での擬似画像だけでなく多数のＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの選択を特定する必要があるため、逆方向の画像圧縮に入る。換言すれば、直接に画像を描くことは、このような画像が取得されたこのような方法を記載することよりも非常に簡潔である。このため、画像を描くためのこのような言語の選択は、画像自身を描くことと比較して画像の記述を簡潔化するのに有用ではない。
【０００９】
それにも拘わらず、画像の再構成に関する所定のその優れた性能のため、画像圧縮及び解凍で使用するためにＰＩＸＯＮ（登録商標）法を採用するのが望ましい。
【発明の概要】
【００１０】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）の最小複雑度画像モデルが、画像圧縮及び解凍動作に適用される。データ圧縮の分野では、強いが不可逆である圧縮と緩いが可逆である圧縮とを通常区別する。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を使用して、例えば、ＪＰＥＧ、ＭＪＰＥＧ（動画の業界で使用されるＭｏｔｉｏｎ  ＪＰＥＧ）、ＭＰＥＧ、及びＨ．２６４（いずれも映像に使用される）といった工業標準の圧縮法で圧縮された画像を解凍してもよい。また、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法をほとんど全ての現状の画像圧縮方法に拡張してもよい。
【００１１】
本発明の第１の態様では、工業標準の圧縮法を用いて圧縮した入力画像をファイルの解凍法が、圧縮画像ファイルを複数の圧縮平滑化テスト画像ファイルのそれぞれと反復的に比較するステップと、画像の中の各位置についての所定の適合度基準に合致する平滑化テスト画像を選択するステップと、を有している。平滑化テスト画像は、各複数のＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを元の解凍画像ファイルに適用することによって、生成される。そして、各平滑化テスト画像ファイルを、同じ工業標準の圧縮法を用いて再圧縮し、元の圧縮画像とセグメント毎に比較する。画像の中の所定の位置について、圧縮した場合に元の圧縮画像ファイルの適合度基準の特定の許容範囲内に収まる最も滑らかな平滑化テスト画像を、画像の中のその位置に対応する所望の解凍画像として認識する。各位置について、特定の許容範囲に合致し得る最も大きいカーネルを、過度の平滑化による情報の喪失を避けるよう選択する。得られた解凍画像は、選択した平滑化テスト画像から対応する画素を用いて位置毎にまとめられる。そして、解凍画像を表示又は記憶装置にダウンロードする。
【００１２】
本発明の別の態様では、既知の圧縮技術を用いて最初に圧縮された画像を解凍するための方法が提供されており、画像データに対応する複数の位置を有する元の圧縮画像ファイルを、メモリ及びそれに記憶された、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためのソフトウェアを有するプロセッサに入力するステップと；複数の異なるサイズのＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを、複数のサイズのうち最も小さなサイズのカーネルで始まる開始画像のそれぞれの位置に反復的に適用することによって、解空間の中に複数の平滑化テスト画像を生成するステップと；既知の圧縮技術を用いて各平滑化テスト画像を圧縮し、元の圧縮画像ファイルの各位置に圧縮された平滑化テスト画像の適合度を判断するステップと；所定の適合度基準をパスする最も大きなサイズのカーネルを有する平滑化テスト画像を選択するステップと；表示装置への表示のための最適化解凍画像として選択した平滑化テスト画像を出力するステップと；を有している。
【００１３】
本発明のさらに別の態様では、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を用いて画像を解凍するための方法が、画像データに対応する複数の位置を有する元の圧縮画像ファイルを、メモリ及びそれに記憶された、画像を解凍しＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためのソフトウェアを有するプロセッサに入力するステップと；対応する工業標準の解凍法を用いて元の圧縮画像を解凍し、元の解凍画像データファイルを生成するステップと；複数の異なるカーネルから選択された最も小さいカーネルを用いて元の解凍画像を平滑化し、第１の候補画像を生成するステップと；工業標準の圧縮法を用いて第１の候補画像を圧縮するステップと；第１の圧縮候補画像を元の圧縮画像ファイルと比較し、元の圧縮画像ファイルの中の複数の位置のそれぞれでの所定の許容範囲内の適合度を判定するステップと；適合度が所定の許容範囲内である各位置についての第１の候補画像を取得し、他の全ての位置の元の解凍画像をそのままにするステップと；複数のカーネルのうちの残りの各カーネルについて、平滑化及び比較するステップを繰り返し、複数の異なる候補画像を生成するステップであって、各繰り返しの後に、対応する平滑化テスト画像を、適合度が所定の許容範囲内である各位置で取得し、他の全ての位置が前の候補画像のままであり、得られたＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像が最後の繰り返しの後に残るステップと；得られた解凍画像をメモリに記憶するステップと；得られた解凍画像をコンピュータのモニタ、グラフィックディスプレイ又はプリンタといった表示装置に出力するステップを有している。
【００１４】
上記の実施例では、解空間が、元の工業標準の解凍画像を平滑化することによって取得し得る候補画像を具えている。代替的な実施例では、ＰＩＸＯＮ（登録商標）の集まりによって平滑化される擬似画像から成る一般的なＰＩＸＯＮ（登録商標）画像モデルを用いてより大きい解空間を生成する。ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップは、画像の各画素で使用されるＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの集まりから成り、ＧＯＦを最小化する擬似画像とともに、画像の中の各画素で最も広いＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの組み合わせを見つけることによって、生成される。代替的に、ＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを一定にしつつ共役勾配法を用いて適合度を最小限し、続いて擬似画像を一定にしてＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの幅を最大限にすることによって擬似画像を最適化し得る。このような２段階の手順を、擬似画像及びＰＩＸＯＮ（登録商標）マップの収束に至るまで繰り返す。シンプレックスアルゴリズムといった他の多次元最適化法が、当技術分野で知られており、用いてもよい。
【００１５】
工業標準の解凍画像の平滑化に対するこのような反復処理の１つの利点は、平滑化処理が圧縮データに含まれていない画像コンテンツをを導入できないことであり；単に構造を除去する。データに一致する最も簡単なモデルを生成するために画像情報の付加を必要とするため、反復的な実施例にしたがった擬似画像及びＰＩＸＯＮ（登録商標）マップの同時最適化が、圧縮段階で喪失した空間的構造を導入し得る。
【００１６】
別の実施例では、情報ベースの座標系を構築してＰＩＸＯＮ（登録商標）法を用いて画像を最適に圧縮解凍する方法が、プロセッサ及びＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためのソフトウェアを記憶する関連するメモリに、画像データを有する画像ファイルを入力するステップであって、画像ファイルが画像データに対応する複数の位置を具えている。また、この方法は、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法によって識別されるデータ画像の中の情報密度を使用する第１のアルゴリズムを実行し、１又はそれ以上の画像データポイントを計算して取得した画像データのモデルを表す画像マップを生成するステップを有している。第２のアルゴリズムを実行して、画像データポイントの数を減らすための画像データポイントの場所及び強度を含む、１又はそれ以上の画像データポイントを最適化してもよい。そして、減少した画像データポイントの数を再び最適化し、取得した画像データに対応する位置と１又はそれ以上の画像データポイントとの間の適合度が判定され、ＧＯＦが、画像データ内の各位置で所定の許容範囲内であることを確実にする。所定の許容範囲内である位置での画像圧縮のための候補として、１又はそれ以上の画像データポイントを取得し、取得した画像データの対応する部分を他の場所で使用する。一実施例では、１又はそれ以上の画像データポイントが節点を有している。また、この方法は、画像データの圧縮のために使用される画像データポイントの位置及び値を含む１又はそれ以上の画像データポイントを符号化するステップを有している。第１のアルゴリズムは画像補間アルゴリズムを有しており、第２のアルゴリズムはシンプレックス（又は他の）最小化アルゴリズムを有している。ある実施例では、取得した画像データのモデルが、節点間の画像強度の線形補間を通して構成される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本発明の態様、利点及び詳細は、その構造及び動作双方に関して、同じ符号が同じ部品に言及する添付の典型的な図面を調べることによって、一部において集められる。図面は、必ずしも等尺ではなく、代わりに本発明の原理を表す強調がなされている。
【００１８】
【図１】図１は、本発明に係るＰＩＸＯＮ（登録商標）を用いて画像を解凍するための、簡潔化した典型的なコントローラモジュールのブロック図である。
【図２】図２は、ＰＩＸＯＮ（登録商標）を用いて画像を圧縮及び解凍するための、典型的なコントローラモジュールのブロック図である。
【図３】図３は、工業標準の方法を用いて圧縮された画像の一般的な解凍方式のブロック図である。
【図４】図４は、工業標準の方法を用いて圧縮された画像に使用するための独創的な解凍法のステップを示すフローチャートである。
【図５】図５は、工業標準の方法を用いて圧縮された画像に使用するための代替的な独創的な解凍法のステップを示すフローチャートである。
【図６】図６ａ及び６ｂは、それぞれ工業標準の解凍法及び独創的なＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍法を用いた第１の簡単な画像ファイルの典型的な解凍結果を示す写真である。
【図７】図７は、第２のサンプル画像ファイルの典型的な解凍の結果を示す写真であり、図７ａは、工業標準の解凍法の結果を示し、図７ｂは、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍処理の結果を示す。
【図８】図８は、第３のサンプル画像、熱赤外画像ファイルの典型的な解凍の結果を示す写真であり、図８ａは、工業標準の解凍法の結果を示し、図８ｂは、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍処理の結果を示す。
【図９】図９は、第４のサンプル画像、暗視ゴーグルからの典型的な解凍の結果を示す写真であり、図９ａは、工業標準の解凍法の結果を示し、図９ｂは、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍処理の結果を示す。
【図１０】図１０は、典型的なＰＩＸＯＮ（登録商標）画像圧縮手順のステップを示すフローチャートである。
【図１１−１】図１１ａ−ｃは、入力画像（図１１ａ）の圧縮のための典型的な内挿方式に含まれる進行ステップを示す。
【図１１−２】図１１ｄ−ｅは、入力画像（図１１ａ）の圧縮のための典型的な内挿方式に含まれる進行ステップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
ここで開示する特定の実施例は、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を使用して優れた画像圧縮／解凍を実現するための方法及びシステムを提供する。本発明の様々な実施例をここで開示するが、これらの実施例は、単に具体例として与えられ限定されるものではないことに留意されたい。様々な代替的な実施例のこのような詳細な説明は、本発明の範囲又は広さを限定するものと解釈すべきではない。
【００２０】
発明の動作を理解するために、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法の動作を簡単に確認することが有用である。（参照により本書に盛り込まれた１９９９年１月１７日のＲｉｃｈａｒｄ  Ｃ．Ｐｕｅｔｔｅｒ及びＡｍｏｓ  Ｙａｈｉｌによる「Ｔｈｅ  ＰＩＸＯＮ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  Ｉｍａｇｅ  Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ」を参照）
【００２１】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）法は、許容範囲が、画像の最下位ビットよりも厳しい状態から画像の詳細を徐々に減らす次第に緩くなる状態に変化する際の、可逆及び不可逆圧縮／解凍のための基本を同時に提供する。さらに、許容範囲レベルを、位置に依存する方法で特定することができ、画像の様々な部分での様々なレベルの圧縮／解凍が可能となる。
【００２２】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）法は、画像データが可能がくらいに大きく局所的に画像モデルを平滑化することによって複雑度を最小限にすることで、画像の中の独立したパッチ又はＰＩＸＯＮ（登録商標）要素の数を減らす。ＰＩＸＯＮ（登録商標）の一般的な実施では、画像が擬似画像にわたる積分として書かれる。
2010525750.tif 000003
ここで、正のカーネル関数、Ｋが平滑化を与えることを意図する。また、カーネル関数は、空間的に変化する大きさ及び形状を有し得るＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルに関する。この方法は、画像データの画素グリッドに定義される擬似画像φを反復的に演算する。擬似画像は真の画像ではないが、画像データ画素グリッドとともに使用されてＰＩＸＯＮ（登録商標）分布及び得られる画像を生成するのに要する数値演算を実行する。負ではない最小二乗適合のケースでは、正であることが必要な擬似画像φがＫの幅よりも小さなスケールの画像Ｉのフラクチュエーションを除去する。このようなスケールは画像データに適合する。各位置で、スケールの大きさを、局所的な適合度（ＧＯＦ）に反することなくできる限り大きく増やすことができる。複数の分解能を可能とする異なる大きさのカーネル関数を用いるだけではなく、それらの形状の賢明な選択によっても複雑さを減らし得る。例えば、大部分の天文画像の再構成には十分である環状に対称なカーネルは、例えば都市の航空写真といった引き延ばした態様の画像のための最も有効な平滑化カーネルではない可能性がある。カーネルの選択は、画像モデルが特定され画像の全ての独立した要素を特徴付けるのに十分豊かであるべき「言語」である。
【００２３】
画像の解凍のためのＰＩＸＯＮ（登録商標）法は、可能な限り最も広い（広い領域、容積等）カーネル関数のための同時検索及び同時にデータに対して十分な適合を与えるそれらに関連する擬似画像の値を含めることができる。実際には、検索の詳細は、使用されるＰＩＸＯＮ（登録商標）法の性質に応じて変化する。しかしながら、一般的に、カーネル関数のＰＩＸＯＮ（登録商標）マップを与える擬似画像を解き（それぞれの位置におけるカーネルの選択）、そして現在の画像値を与えるカーネル関数のスケールの大きさを大きくしようとする。必要とされる反復の数は画像の複雑度に応じて変化するが、大部分の課題について１回の反復で十分であろう。適切なカーネルを選択するための基準は、ＧＯＦ及びフットプリント内の信号対雑音比（ＳＮＲ）が、ユーザによって設定される所定の承認条件をパスする最も大きいＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルである。カーネルが十分なＧＯＦを有しない場合、そのフットプリントに関するＳＮＲが十分に高いならば、デルタ関数カーネルが割り当てられる。また、ＳＮＲが特定の条件に合致しない場合、カーネルは割り当てられない。ＰＩＸＯＮ（登録商標）で必要とされるＳＮＲは、画像データの画素毎でなくてもよく、ＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの画像データのフットプリントの全体的なＳＮＲでよいことに留意されたい。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法は、より大きな表面輝度を備えた小さな態様と同じくらい、大きな低い表面輝度の態様を検出する際に有効である。このような形態の受容及び拒否は、いずれの場合もユーザによって選択される統計的有意性に基づいている。
【００２４】
ここで、このような背景情報を念頭に置いて、図１を参照して本発明を説明することとする。図１は、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍法を実施するのに使用する典型的な制御モジュールのブロック図である。一実施例では、制御モジュールが取得モジュール１００２、演算モジュール１００８及び適合度モジュール１００６を有している。取得モジュール１００２を、演算モジュール１００８及び適合度（ＧＯＦ）モジュール１００６に結合してもよく、画像が画像データに対応する複数の位置を備えている工業標準の解凍画像を備えた画像ファイルを取得するよう構成される。大部分の状況では、位置が、画素アレイの中の画素又は画素ブロックに対応するが、画像の中のセグメントのアレイを備えたグリッドの規定といった他の索引方法を使用して位置を規定してもよい。工業標準の解凍画像は、標準的なスチルカメラ、ビデオカメラ、赤外線カメラ、Ｘ線画像装置、レーダ画像装置、多数の他の画像装置に由来する。本発明に係る解凍に先立って、工業標準の圧縮方式によって工業標準の圧縮画像（又は元の圧縮データファイル）に画像が圧縮され、例えば、より小さなサイズのファイルで画像を送り又は記憶する。取得した工業標準の解凍画像を、ＧＯＦモジュール１００６及び演算モジュール１００８と連絡する記憶装置１００４で記憶する。解凍の後に、解凍画像ファイルを、記憶装置に保存し及び／又はプリンタ、コンピュータのモニタ又は他の画像表示装置といった表示装置１０１０によって表示されるよう出力するか、又はさらなる処理のために外部装置に送ってもよい。
【００２５】
記憶装置１００４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）といった１又はそれ以上の揮発性の記憶装置とともに、例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性のランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）等といった、揮発性及び／又は不揮発性の記憶装置を有している。演算モジュール１００８は、以下のようにして解凍入力画像を平滑化するためのＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためのサブルーチンを備えた計算機コードを有している。
【００２６】
図２は、本発明に係るＰＩＸＯＮ（登録商標）法を用いて画像を圧縮及び解凍するためのコンピュータベースのシステムで使用するための典型的なモジュール２０００のブロック図である。モジュール２００１は、取得モジュール２００５、第１の制御モジュール２００７、第２の制御モジュール２００８、演算モジュール１００８及び適合度モジュール１００６を有している。取得モジュール２００５は、画像データ及び画像データに対応する複数の位置を備えた入力画像ファイルを取得するよう構成される。演算モジュール１００８及び／又はそれに関連するメモリ（図示せず）は、本方法を実行して入力画像の情報密度に対応するＰＩＸＯＮ（登録商標）マップを生成するための計算機プログラムコードをその中に記憶する。第１の制御モジュール２００７は、第１のアルゴリズムを実行するよう構成され、ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップを使用して１又はそれ以上の画像データポイントを演算し、取得画像データのモデルを表す画像マップを生成する。第２の制御モジュール２００８は、第２のアルゴリズムを実行して、画像データポイントの位置及び強度を含む１又はそれ以上の画像データポイントを最適化し、画像データポイントの数を減らすよう構成される。また、第２の制御モジュール２００８を、減少した画像データポイントを再び最適化するよう構成してもよい。出力装置２０１０は、出力が視られることを意図する場合表示装置であり、又は得られた圧縮又は解凍画像ファイルの別の装置への通信のためのインタフェース又はネットワーク結合である。
【００２７】
図３は、工業標準の圧縮方法を用いて圧縮した画像を処理するための一般的な解凍方式のステップを示す。標準的なスチルカメラ、ビデオカメラ、赤外線カメラ、Ｘ線画像装置、レーダ画像装置、又は多数の他の画像装置によって、元の画像２０００を生成する。また、画像を、ラジオ、テレビ、インターネット、又は他の送信手段によって送信されるディスク又はビデオアーカイブに記憶し得る。一般的に、大容量の画像データを送信する能力は限られているため、画像又は映像を工業標準の圧縮方式で圧縮して、圧縮画像データ（例えば、元の圧縮画像データファイル、又は「ＯＣＤＦ」）２００２を取得する。平滑化テスト画像（ＳＴＩ）２００４が、本発明に係るＰＩＸＯＮ（登録商標）法を用いて生成される複数の平滑化テスト画像（ＳＴＩ）を具えた解空間から選択され、ＯＣＤＦで使用されたのと同じ工業標準の圧縮方式を用いて圧縮される。テスト圧縮画像ファイル（ＴＣＤＦ）２００６はＯＣＤＦ２００２と比較され、元の圧縮データファイル２００２の所定の許容範囲内での適合度を判断する。テスト圧縮データファイルが所定の許容範囲内に適合する場合、代表的な元の画像として選択される。
【００２８】
図４は、本発明に係る典型的な画像圧縮／解凍方法のステップを示すフローチャートである。本方法のステップを、図１を参照して説明したような処理モジュールを用いて実行してもよい。本実施例では、平滑化テスト画像を生成するための方法が、処理モジュール１０００への工業標準の解凍画像の入力で開始する。高いレベルの圧縮のために、このような解凍画像は、ブロック及びモスキートアーチファクトでいっぱいのようである。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を使用して、このような開始画像を平滑化し、アーチファクトを除去する一方、元の圧縮画像データファイルに対する特定の許容範囲内にＧＯＦを保持する。図４に示すように、処理がステップ３０００で開始し、元の圧縮データファイル（ＯＣＤＦ）を取得する。ステップ３００２で、対応する工業標準の解凍法を使用してＯＣＤＦを解凍し、工業標準の入力解凍画像ＩＤＩＳを生成する。ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像をＩＤＩＳで初期化して、それに続くステップで修正する。ステップ３００６で、入力解凍画像を、複数の異なるＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルＫｉから選択されるＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを用いて平滑化する。好適な実施例では、複数のカーネルの中の最小のカーネルが初めに適用されるが、初めのカーネルを選択してこのような反復処理を初期化するための他の基準を用いてもよい。ＰＩＸＯＮ（登録商標）平滑化処理は、複数のＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルで入力解凍画像の畳み込みを実行し、複数の平滑化テスト画像（ＳＴＩ）を形成することを含んでいる。次のステップ３００８は、複数の位置について画像の各位置での各ＳＴＩに対応する各ＴＣＤＦの適合度を比較し、最も広いＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを有し及び依然として適合度の特定の許容範囲内に合うＴＣＤＦを有する各場所のＳＴＩについてのＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像として選択するＰＩＸＯＮ（登録商標）テストである。
【００２９】
図４のステップ３００８で、一度に１つのＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルについて、ＰＩＸＯＮ（登録商標）テストを連続して実行する。このようなステップでは、候補となる解凍画像を工業標準の圧縮法を用いて圧縮し、テスト圧縮データファイル（ＴＣＤＦ）を生成する。様々なＧＯＦ（適合度）の性能指数を使用して、ＴＣＤＦがＯＣＤＦの所定の許容範囲内にあるかどうかを判断してもよい。ＪＰＥＧ又はＭＪＰＥＧ圧縮画像では、典型的な手順が、ブロック毎に基づいて比較し、ＯＣＤＦに関する量子化されたＤＣＴ画像データ及びＴＣＤＦの量子化されたＤＣＴ間の差の二乗和が、特定の許容範囲よりも小さいか否かを判断することを含んでいる。すなわち、
2010525750.tif 000004
か否かを判断する。ここで、各８×８画素ブロックについてのＧＯＦ基準が、和が各８×８画素ブロックでの画素全体として規定され、ＯＣＤＦｉは、元の圧縮データファイルについての画素ｉでの量子化されたＤＣＴ値で、ＴＣＤＦは、テスト圧縮データファイルに関して対応する画素値で、所定の許容範囲がｔｏｌｅｒａｎｃｅで与えられる。目標は、各位置でできる限り滑らかである一方、画像の各８×８画素ブロックについてのＧＯＦ許容範囲に依然として合う平滑化テスト画像を生成することである。
【００３０】
動き推定を用いて圧縮レベルを高める圧縮方式では、ＧＯＦは、必ずしも１つのフレームに基づく必要がないが、多数のフレームにわたって動く対象体をいかに良く適合させることを含んでいる。効果的なＧＯＦ基準を構築する詳細は、圧縮方式によって変わり、特定の実施によって許容される演算負荷のレベルによっても変わる。それにも拘わらず、効果的なＧＯＦの目標は、特定のテスト圧縮データファイルが元の圧縮データファイルにいかに良く合致するかを評価することである。
【００３１】
図４のステップ３００８に戻って、ＧＯＦ基準をパスした画素について、平滑化テスト画像が、これらの画素における新たなＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像として受け取られる。ＧＯＦ基準をパスしない画素については、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像がループの最後のパスにおける画素と同じ状態のままである。そして、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像を再び処理して、次の最も大きいカーネルがステップ３００６での平滑化ＩＤＩＳのために選択されるステップ３００４に戻すことによって、平滑化画像をさらに平滑化し得るか否かを判断する。同じような工業標準の圧縮方法を用いて、このような平滑化テスト画像（ＳＴＩ）を再び圧縮し、ステップ３００８でＯＣＤＦと比較してＧＯＦ基準をパスするこれらの画素を特定し、さらにパスしたＳＴＩの画素を用いてＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像におけるこれらの画素を更新する。カーネルの全てが試みられると、ステップ３０１０で、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像ができる限り滑らかとなる。その結果として、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像は、表示装置に出力されても、メモリーに記憶されても、又は解凍画像の更なる処理のために外部装置に送信されてもよい。さらなる処理が、顔認識の実行、画像解析といった動作を含んでいてもよく、又はあるタイプの公表への画像の盛り込み、又は事実上終わりのない可能なリストが解凍画像を使用する。
【００３２】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍方式によって実現される解凍の質は、平滑化テスト画像が選択される解空間の大きさに依存する。上述の手順は、位置依存方式の度合いを変えることで工業標準の解凍画像の平滑化によって取得し得る画像のみを含む解空間を有している。解空間が全ての可能な画像の空間である場合、得られる解凍画像は、特定の許容範囲内で元の圧縮画像データファイル（ＯＣＤＦ）に圧縮する最も可能な滑らかな画像である。このような画像は、圧縮処理において情報が全体として失われるため、許容範囲がゼロに設定されていても元の原資料画像ではない。平滑化テスト画像は元の画像よりも滑らかである一方、元の画像がアーチファクトフリーであると仮定するとアーチファクトが無いため、工業標準の解凍画像よりも元の画像に非常に近い。
【００３３】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍法の別の実施例では、ＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの集まりによって平滑化される擬似画像から成る一般的なＰＩＸＯＮ（登録商標）画像モデルを使用する場合、より大きな解空間を取得し得る。得られる解空間は、非常に大きい解空間であり、限られた組のＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを使用するため、「完全な」解空間のレベルに達しない。ＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの集まりによって平滑化される擬似画像を具える一般的なＰＩＸＯＮ（登録商標）画像モデル使用する場合、より大きな解空間を取得することができ、すなわち、平滑化テスト画像を
2010525750.tif 000005
として書く。このように、この式は、一般的なｎ次元画像についての
2010525750.tif 000006
空間
2010525750.tif 000007
の体積にわたる積分を用いて書かれ、
（従来の２次元画像では、これは２次元画像の単純な積分となる）、
2010525750.tif 000008
は、
2010525750.tif 000009
位置での擬似画像、
2010525750.tif 000010
は、画素
2010525750.tif 000011
でのＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルである（放射状に対称的なカーネルでは、これは一般的な仮定、
2010525750.tif 000012
である）。そして、ＧＯＦを最小限にする擬似画像とともに、各画素における最も広いＰＩＸＯＮ（登録商標）のカーネルの組み合わせを見付けることによって、擬似画像及びＰＩＸＯＮ（登録商標）マップを取得する。これは、図５に示す一般的なステップに続く、多くの多次元最適化方法によって達成し得る。
【００３４】
図示するステップでは、元の圧縮画像ファイル（ＯＣＤＦ）４０００を、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を実行するためにプログラムされたプロセッサに入力して、ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップ及び擬似画像を初期化するよう使用し（ステップ４００１）、その後でそれらを、ＯＣＤＦに対して圧縮した平滑化テスト画像（ＳＴＩ）を繰り返して生成及びテストすることを含む複数のステップで最適化する。各位置で選択される擬似画像及びＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの最適化がなされる多くの可能な方法の１つを、テスト圧縮データファイル（ＴＣＤＦ）のＧＯＦをＯＣＤＦに最小化することによる擬似画像の代替的な最適化をしつつ、一定のＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを保持し（ステップ４００３）、それに続いて、各画像の位置を、ＴＣＤＦ及びＯＣＤＦ間の所定のＧＯＦ許容範囲が一致しなくなるまで、次第に広くなるカーネルで平滑化することによりＰＩＸＯＮ（登録商標）の幅を最大限にすることによって達成し得る（ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップ演算）（ステップ４００４）。そして、２つのステップの手順を、収束が得られるまで（ステップ４００６）繰り返すことが可能である（ステップ４００２）。ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップ及び擬似画像の収束に対応する画像は、元の圧縮画像ファイルの最適な解凍である（ステップ４００８）。そして、最適な解凍画像を上記の実施例を参照して説明したように出力する。
【００３５】
最良適合平滑化テスト画像を特定するための第１の方法とは異なり、最適な解凍画像を特定する上述の方法は、元の解凍データファイルを用いて初期化する必要がない。代替例として、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法をゼロ画像、又は他の画像、及びデルタ関数である可能な最小のＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルを用いて開始する反復処理で初期化し得る。収束に達するのに多くの反復を要する一方、結果は依然として最適に解凍された画像であろう。
【００３６】
第１の実施例の工業標準の解凍画像を平滑化することに対するこのような反復手順の利点は、平滑化が構造を取り上げるだけで導入しないので、前者の平滑化法は圧縮データに含まれていない画像コンテンツを導入できないことである。擬似画像及びＰＩＸＯＮ（登録商標）マップ（各画素で使用する適切なＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルの集まり）の反復的な同時最適化は、圧縮ステップが無い空間的な構造を導入し得る。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法により複雑性を最小限に強く抑えることを通して、圧縮画像の中に存在する情報コンテンツを最適に適合させることで、圧縮によって失われる可能性のある情報を含む画像モデルを自動的にもたらす。
【００３７】
上述のＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍方式を、広範な工業標準の圧縮法に拡張し得る。ある実施例では、方法が、元の画像又は平滑化テスト画像をそれぞれの圧縮画像データファイルに圧縮するための工業標準の圧縮法が任意である、という事実に基づいている。このため、工業標準の圧縮法は、例えば、ＭＰＥＧ−２，ＭＰＥＧ−４，ＭＯＶ，ＡＶＩ，又はＨ．２６４といった圧縮方法である。さらなるＰＩＸＯＮ（登録商標）テスト、すなわち、元の圧縮画像データファイルへのテスト圧縮画像データファイル２００６のＧＯＦの評価は、圧縮方法とは独立している。実際には、上述の解凍法の全てのステップが、圧縮法とは独立している。圧縮方法を変えることが、圧縮画像データファイルを演算するやり方を変え、どのようにＧＯＦを使用して最適化するかの詳細を変える一方、画像のＰＩＸＯＮ（登録商標）モデルの方法全体及びＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍画像の同時に起きる最適化を変えない。
【００３８】
図６乃至図９は、異なるタイプの画像に対する独創的なＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍法の適用例である。
【００３９】
図６ａ及び図６ｂは、それぞれ、テレビ放送からのＭＪＰＥＧフレームの工業標準の解凍法及びＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍法の結果の比較である。
【００４０】
図７ａ及び図７ｂは、工業標準のＪＰＥＧ解凍（図７ａ）と比較したスチルイメージカメラによって生成された画像のＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍（図７ｂ）の例である。
【００４１】
図８ａ及び図８ｂは、それぞれ工業標準のＪＰＥＧ圧縮を用いて元々圧縮された、熱赤外線画像のＪＰＥＧ及びＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍の結果の例である。赤外線画像は、多くの場合、熱漏洩の検査のために使用され、アーチファクト及びノイズが画像の正確な解釈を妨げ得る。
【００４２】
図９ａ及び図９ｂは、それぞれ軍隊又は警察での適用で使用される暗視機器によって生成された画像の工業標準の解凍及びＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍の結果の例である。
【００４３】
図１０は、画像補間に基づくＰＩＸＯＮ（登録商標）画像圧縮手順のステップを示す。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法は画像の中の情報密度を特定することで、画像圧縮のための一般的なフレームワークを提供し、すなわち、画像表現のための簡潔且つ自然な言語を見つける可能性を提供する。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を使用して画像を圧縮するために、ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップで表示されるＰＩＸＯＮ（登録商標）カーネルによって平滑化される擬似画像を表す言語とは区別される、画像を表すための簡潔な言語を必要としてもよい。有用且つ構造の中に黙示的により多くの情報を送る１つの可能な言語は、画像内挿である。様々なタイプの内挿を用いてもよい一方、節点（ｋｎｏｔ  ｐｏｉｎｔ）間の線形内挿を通して画像のモデルを構成する簡単な内挿法を一例として考える。ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップによって与えられるように、画像の情報密度に基づいて節点を選択してもよい。例えば、（Ｂ−スプラインのような）３次スプラインといった節点間での内挿のために、多項フィッティングの適切な方法を使用してもよい。当技術分野で知られているように、２次元画像処理は、内挿のためにスプライン関数を頻繁に使用する。代替的に、（例えば、線形又は２次フィッティングといった）カーブフィッティングを使用してもよい。
【００４４】
節点に対する初期近似が見つかると、例えば、シンプレックス最小化アルゴリズムといったアルゴリズムによって節点を最適化する。シンプレックス最小化アルゴリズムは、例えば、２次元での三角形といった、これら全ての次元に及ぶ所定の次元における最も単純な幾何学的図形に由来する。シンプレックス最小化アルゴリズムは、シンプレックス図形を構成し、個々の頂点に対する変換及びスケーリングの基本セットを適用し、所定のｎ次元空間を通してそれらを動かす。これらの動作は、シンプレックス図形が空間で規定される費用関数（適合度又はメリット関数）の極小を一括するまで続く。各変換又はスケーリングの後で、費用関数が新たな頂点の位置で計算され、次のステップでいずれの変換／スケーリング動作を適用するのか、そして、それをいずれの頂点に適用するのかを決定する。本方法は各節点で適用され、ひいては最適化された節点の新たなセットを生成する。
【００４５】
このような手順のステップのフローチャートを図１０に示す。本発明によれば、圧縮するための内挿法が、圧縮すべき元の画像ファイルの入力で開始する（ステップ８０００）。ＰＩＸＯＮ（登録商標）法を使用して、元の画像の中の情報密度を特定し（ステップ８００１）、節点の数及び位置から成る初期状態を特定する。ステップ８００２は、節点の数を徐々に減らすための反復処理の開始点である。ステップ８００３で、節点の位置及び強度が最適化され、画像の各位置で、元の画像に対して内挿されたテスト画像（ＩＴＩ）のＧＯＦが最小化される。そして、ステップ８００４で、節点の数が、画像の中の各位置において、元の画像と比較してＩＴＩのＧＯＦができるる限り近付くが所定の許容範囲を超えなくなるまで減少する。ステップ８００６で、新たな節点（又は節点の近傍）がテストされる。新たな節点の最適化がＧＯＦ基準を満足する場合、ステップ８０００、８００２及び８００４が繰り返される。満足しない場合、ＰＩＸＯＮ（登録商標）圧縮画像として使用するために、直前に内挿された画像が選択され、処理が終了する。そして、圧縮画像をメモリに記憶し又は送信、記憶又は他の動作のために外部装置に送る。
【００４６】
図１１ａ乃至図１１ｅは、広く使用される「Ｌｅｎａ」のテスト画像に対する独創的な内挿方式の適用例を示す。図１１ａは、元の画像を示し、図１１ｂは、節点の位置を示し、図１１ｃは、直線三角形分割及び内挿のための内挿グリッドを示す。図１１ｄ及び１１ｅは、大体同じ圧縮率の標準的なＪＰＥＧ及びＰＩＸＯＮ（登録商標）生成の画像をそれぞれ示す。ある実施例では、標準的な圧縮法を使用して、内挿方式の使用及びＰＩＸＯＮ（登録商標）の概念に基づいて複雑性の観点からその最適化が可能な節点のデータを符号化し得る。節点の密度は、画像情報の密度を制御し、ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップを表す。
【００４７】
上述の画像の内挿圧縮方式は、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法によって与えられる画像情報密度の知識を巧みに利用するためのただ１つ可能な方法である。可能な圧縮方式の別の例は、情報密度の知識を用いて位置の基準により位置での量子化のレベルを変えることによって多くの方式が今日このような方法を修正するように、量子化されたＤＣＴ（又は他の変換）に関する圧縮をベースとすることを含んでいる。例えば、８×８画素のＤＣＴボックスを使用し、１６の異なる量子化マトリクスを選択する場合、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解析を使用して、いずれの量子化マトリクスがそれぞれの８×８の画素ボックスにおいて適切であるかを判断してもよい。このようなさらなる情報は比較的小さく、１６の８×８マトリクス（又は１つのＱマトリクス及び１５のスケールファクタ）及び元の画像の１／６４の画素を具えた４ビットの画像である。異なる数のＱマトリクス（又はスケールファクタ）とともに、他のＤＣＴボックスの大きさ（又はボックスの組み合わせの大きさ）を使用してもよい。また、ＰＩＸＯＮ（登録商標）マップを使用して、各場所におけるＤＣＴボックスの適切な大きさを選択する。
【００４８】
上述の手順を用いて生成した圧縮データファイルの解凍は、容易である。第１に、複雑な位置及び強度データを解凍する必要がある。上述のように、このようなデータは、一連の強度値（複雑な強度値）及び空間座標のセット（節点の位置）に関して多くの標準的な圧縮方式で正常に圧縮される。このようなデータ手に入れると、特定の内挿方式にしたがって内挿画像を簡単に構成し、その後終了する。上述の解凍のみのＰＩＸＯＮ（登録商標）とは異なり、実行すべき最適化を有しない。このため、解凍が非常に速くなる。
【００４９】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）法によって与えられる画像情報の密度の知識を多くの方法で使用して、現状の方法を修正し、全く新しい圧縮及び解凍方法を考案し得る。画像内挿方式のための節点の密度を見付けるためにそれを使用してもよい。また、ＤＣＴ−ベースの圧縮方式のための量子化レベルを及びボックスの大きさを判定するよう使用してもよい。情報密度の知識は、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解析無しに可能なものよりも、その方式を有効にし高い圧縮率を実現する際の重要なイネーブリング（ｅｎａｂｌｉｎｇ）ファクタである。
【００５０】
ＰＩＸＯＮ（登録商標）法の画像の情報密度を測定及び制御する能力は、画像の解凍及び圧縮において相当に進歩する能力をその方法に与える。最も単純な方式は、画像解凍のみを有している。このような方式では、既存の圧縮法（例えば、ＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ、Ｈ．２６４）で圧縮した画像を、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法によって解凍して、アーチファクト（ブロック及びモスキート）の生成に対するより大きな抵抗を与え得る。これにより、同じ画像又は映像を、依然として同じ画質を実現したままで、より大きな程度まで圧縮し得るであろう。また、ＰＩＸＯＮ（登録商標）解凍は、圧縮処理で喪失した画像の情報を回復する能力を提供する。このような情報の回復は、最も単純な方式に関してさらなる計算を要し、回折限界のイメージの画像の再構成の際にデータに含まれていない空間的な頻度に関する情報を回復するためのＰＩＸＯＮ（登録商標）法の能力に類似する。結局、ＰＩＸＯＮ（登録商標）法の原理を使用して、複雑性を最小限に抑えた画像内挿又は画像情報密度の他の知識の適用に基づいて、全体として新規且つ高効率の画像圧縮方法を開発し得る。
【００５１】
本発明の様々な実施を、電子的なハードウェア、コンピュータソフトウェア、又はこれらの技術の組み合わせで実現する。ある実施は、１又はそれ以上の演算装置によって実行される１又はそれ以上のコンピュータプログラムを有している。一般に、各コンピュータは、１又はそれ以上のプロセッサ、１又はそれ以上のデータ記憶部（例えば、揮発性又は不揮発性メモリモジュール及びハード及びフロッピー（登録商標）ディスク装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、及び磁気テープドライブといった永久的な光及び磁気記憶装置）、１又はそれ以上の入力装置（例えば、ユーザインタフェース、マウス又はトラックボール、及びキーボード）、及び１又はそれ以上の出力装置（例えば、ディスプレイコンソール及びプリンタ）を有している。
【００５２】
コンピュータプログラムは、永久的な記憶媒体に通常記憶されて実行時にメモリにコピーされる実行可能なコードを有している。少なくとも１つのプロセッサは、所定の順序でメモリからプログラム命令を検索することによって、コードを実行する。プログラムコードを実行する際に、コンピュータは入力及び／又は記憶装置からデータを受け取り、データに関する動作を実行して得られたデータを出力及び／又は記憶装置に送る。
【００５３】
本発明の様々な具体例を説明した。しかしながら、当業者は、さらなる実施例もまた可能であり本発明の範囲内であることを理解するであろう。
【００５４】
したがって、本発明は上述のような具体例のみに限定されない。当業者は、本書で開示された上述の図面及び実施例と共に説明された様々な具体的なモジュール及び方法のステップを、多くの場合電子的なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこのようなものの組み合わせとして実施してもよいことを理解するであろう。ハードウェア及びソフトウェアのこのような互換性を明確に説明するために、様々な具体例なモジュール及び方法のステップを、全体としてそれらの機能の観点から上述した。このような機能をハードウェア又はソフトウェアで実施するか否かは、特定の適用及びシステムに課される設計上の制約次第である。当業者は、それぞれの特定の適用に関する様々な方法で上述の機能を実施し得るが、このような実施の決定を本発明の範囲からの逸脱と解釈すべきではない。さらに、モジュール又はステップ内の機能のグルーピングは、説明するのが容易である。特定の機能を、本発明から逸脱せずに１つのモジュール又はステップから別のものに移動させてもよい。
【００５５】
さらに、ここで開示した実施例とともに説明した様々な具体的なモジュール及び方法のステップを、汎用のプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（「ＤＳＰ」）、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）又は他のプログラム可能なロジック装置、ディスクリートなゲート又はトランジスタロジック、ディスクリートなハードウェア部品、又はここで説明した機能を実行するよう設計されたそれらの組み合わせで実施又は実行してもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサでよいが、代替的に、プロセッサは任意のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサコントローラでもよい。また、例えば、ＤＳＰ及びマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと結合した１又はそれ以上のマイクロプロセッサ、又は他のこのような構成といった演算装置の組み合わせとして、プロセッサを実施してもよい。
【００５６】
さらに、ここで開示した実施例とともに説明した方法のステップ又はアルゴリズムを、ハードウェアで直接的に、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、又はこれら２つの組み合わせで、実施してもよい。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又はネットワークの記憶媒体を含む他の記憶媒体の形式に存在してもよい。典型的な記憶媒体をプロセッサと結合して、プロセッサが記憶媒体から情報を読み込み又は記憶媒体に情報を書き込んでもよい。代替的な実施例では、記憶媒体はプロセッサと一体であってもよい。また、プロセッサ及び記憶媒体はＡＳＩＣに存在してもよい。
【００５７】
開示した実施例の上述の説明は、当業者が本発明を製造且つ使用し得るよう与えられている。これらの実施例に対する様々な修正は、当業者にとって容易に明らかであり、ここで説明した一般的な原理を、本発明の精神及び範囲から逸脱せずに、他の実施例に適用してもよい。このため、ここで与えられた説明及び図面は、本発明の具体例であって本発明によって広く考えられる発明の代表例を表すことに留意されたい。さらに、本発明の範囲が他の実施例を十分に包含し、本発明の範囲は添付した特許請求の範囲のみに限定されることに留意されたい。
【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１１−１】
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【図１１−２】
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【国際調査報告】
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