(57)【要約】  【課題】  ウェーブレット変換の帯域分割処理を行う際のメモリアクセス回数を削減する。  【解決手段】  第１ステージでは、原画像データ（図１Ａ）を横方向に、帯域Ｈと帯域Ｌとに帯域分割し（図１Ｂ）、次に、帯域Ｈおよび帯域Ｌそれぞれに対して縦方向に、高域および低域の帯域分割を行い、帯域ＬＬ、ＬＨ、ＨＬおよびＨＨを得る（図１Ｃ）。第２ステージでは、先ず帯域ＬＬを縦方向に、帯域ＬＬＨと帯域ＬＬＬとに帯域分割し、次に、帯域ＬＬＨおよび帯域ＬＬＬをそれぞれ横方向に、高域および低域の帯域分割を行う（図１Ｅ）。これにより、帯域ＬＬＬＬ、ＬＬＬＨ、ＬＬＨＬおよびＬＬＨＨが得られる。ステージが移行した際の最初の帯域分割の方向と、前のステージで最後に行った帯域分割の方向とを一致させている。ステージの移行時にメモリアクセスを行わずに済み、メモリアクセス回数が削減され、処理速度が向上される。【選択図】  図１
2005341430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元以上の次元で配列されたデータに対してウェーブレット変換を行うデータ変換方法において、
２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、上記単位処理で得られた最低域のデータに対して上記単位処理を再帰的に繰り返すようにされ、
上記単位処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ変換方法において、
上記２次元以上の次元で配列されたデータは、互いに直交する２つの次元からなる２次元データであることを特徴とするデータ変換方法。
【請求項３】
請求項１に記載のデータ変換方法において、
上記単位処理を繰り返す際に、該繰り返し直前の帯域分割と該繰り返し直後の帯域分割とを同時的に行うようにしたことを特徴とするデータ変換方法。
【請求項４】
請求項３に記載のデータ変換方法において、
上記同時的に行う上記帯域分割は、上記繰り返し直前の帯域分割と上記繰り返し直後の帯域分割とを合成した特性のフィルタ処理で行うことを特徴とするデータ変換方法。
【請求項５】
２次元以上の次元で配列されたデータに対してウェーブレット変換を行うデータ変換装置において、
データが２次元以上の次元で配列されて書き込まれるメモリと、
上記メモリから読み出されたデータに対して、帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を、各次元でそれぞれ１回ずつ行い、該帯域分割されたデータを上記各次元毎に上記メモリの対応する領域に書き込む処理を単位とする複数の帯域分割手段と
を有し、
上記帯域分割手段は、上記単位処理で得られた最低域のデータに対して上記単位処理を再帰的に行い、上記単位処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換装置。
【請求項６】
２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、上記単位処理で得られた最低域のデータに対して上記単位処理を再帰的に繰り返してウェーブレット変換されたデータに対して逆ウェーブレット変換を行うデータ変換方法において、
上記ウェーブレット変換されたデータの最低域のデータから低域および高域の帯域を合成する帯域合成処理を各次元でそれぞれ１回ずつ行う合成処理を単位とし、上記単位合成処理で得られた最低域のデータに対して上記単位合成処理を再帰的に繰り返すようにされ、
上記単位合成処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換方法。
【請求項７】
請求項６に記載のデータ変換方法において、
上記２次元以上のデータは、互いに直交する２つの次元からなる２次元データであることを特徴とするデータ変換方法。
【請求項８】
請求項６に記載のデータ変換方法において、
上記合成処理単位を繰り返す際に、該繰り返し直前の帯域分割と該繰り返し直後の帯域分割とを同時的に行うようにしたことを特徴とするデータ変換方法。
【請求項９】
請求項８に記載のデータ変換方法において、
上記同時的に行う上記帯域合成は、上記繰り返し直前の帯域分割と上記繰り返し直後の帯域分割とを合成した特性のフィルタ処理で行うことを特徴とするデータ変換方法。
【請求項１０】
２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、上記単位処理で得られた最低域のデータに対して上記単位処理を再帰的に繰り返してウェーブレット変換されたデータに対して逆ウェーブレット変換を行うデータ変換装置において、
２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、上記単位処理で得られた最低域のデータに対して上記単位処理を再帰的に繰り返してウェーブレット変換されたデータが上記２次元以上の次元で配列されて書き込まれるメモリと、
上記メモリから読み出されたデータに対して、最低域のデータから低域および高域の帯域を合成する帯域合成を各次元でそれぞれ１回ずつ行い、該帯域合成されたデータを上記各次元毎に上記メモリの対応する領域に書き込む合成処理を単位とする複数の帯域合成手段と
を有し、
上記帯域合成手段は、上記単位合成処理で得られた最低域のデータに対して上記単位合成処理を再帰的に行い、上記単位合成処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ウェーブレット変換を効率的に行うことができるデータ変換方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
データの符号化方式の一つとして、ウェーブレット(Wavelet)変換符号化方法がある。このウェーブレット変換符号化方法（以下、ウェーブレット変換と略称する）は、サブバンド符号化の一種であり、データに対してローパスフィルタ処理とハイパスフィルタ処理とを施し、データを空間周波数の低域成分と高域成分の２つの係数に変換し、この係数を符号化する。ウェーブレット変換は、データの可逆性、高能率、階層化の可能性などから、近年、注目が集まっている。例えば、ウェーブレット変換は、静止画像データの圧縮符号化方式のＪＰＥＧ(Joint Photographic Experts Group)に続く新しい技術として期待されるＪＰＥＧ２０００に採用されている。特許文献１に、より符号化効率を向上させたウェーブレット変換方法が記載されている。
【特許文献１】特開平９−１３０８００
【０００３】
静止画像に対するウェーブレット変換では、画像データを空間周波数の高い帯域と低い帯域とに分割する処理を、分割の結果得られる空間周波数の低い帯域のデータに対して再帰的に繰り返す。こうして、空間周波数の低い帯域のデータをより小さな領域に追い込んでいくことで、効率的な圧縮符号化を可能とする。画像中のエッジ部分などからなる空間周波数の高い帯域に対する量子化係数を粗く設定し、画像にとって重要度の高い空間周波数が低い帯域のデータに対する量子化係数を細かく設定することで、高画質を保ったままで高い圧縮率を得ることが可能となる。
【０００４】
図１３を用いて、従来技術によるウェーブレット変換の帯域分割の例について概略的に説明する。図１３Ａに示される原画像データを、画像の横方向にローパスフィルタおよびハイパスフィルタに入力して走査し、隣接する２つの画素データ毎に低域成分および高域成分の２つの係数に変換し、低域成分による帯域Ｌおよび高域成分による帯域Ｈに帯域分割する（図１３Ｂ）。次に、帯域Ｌおよび帯域Ｈの各係数成分を、直前の分割方向に対して例えば直交する方向、すなわち画像の縦方向にローパスフィルタおよびハイパスフィルタに入力して走査し、画像の横方向に２分割された帯域Ｌおよび帯域Ｈのそれぞれをさらに縦方向に２分割する。これにより、画像データは、図１３Ｃに示されるように、帯域Ｌ中の低域成分を抽出した帯域ＬＬ、帯域Ｌ中の高域成分を抽出した帯域ＬＨ、帯域Ｈ中の低域成分を抽出した帯域ＨＬ、帯域Ｈ中の高域成分を抽出した帯域ＨＨの４種類の帯域に分けられる。
【０００５】
分割された帯域のうち最低域（図１３の例では帯域ＬＬ）に対して、同様の手順でさらに帯域分割を行い、帯域分割処理を階層的に行うことができる。すなわち、図１３Ｄに示されるように、帯域ＬＬのデータを横方向に、高域および帯域の帯域に２分割し、さらに、図１３Ｅに示されるように、横方向に２分割された帯域ＬＬのデータを縦方向に高域および低域の帯域に２分割する。
【０００６】
なお、画像の横方向および縦方向の帯域分割処理の組を、ステージと称する。図１３の例では、図１３Ｃまでが第１ステージで、図１３Ｄおよび図１３Ｅが第２ステージである。従来では、このように、画像の横方向の帯域分割処理および画像の縦方向の帯域分割処理を、ステージ毎に繰り返し行い、複数のステージを形成していた。上述のＪＰＥＧ２０００では、最大で第５ステージまでの帯域分割を行う。
【０００７】
上述のような帯域分割処理は、原画像データをメモリに書き込み、メモリを所定にアクセスして画像データを読み出してフィルタ処理を施し、処理された画像データを再びメモリに書き戻す処理を繰り返して行う。図１４は、帯域分割処理におけるメモリアクセスを概略的に示す。メモリには、画像データが、当該画像データにより表示される画像の縦方向および横方向にそれぞれ対応したアドレス配置で書き込まれる。以下では、「画像の縦方向に向けてメモリから画像データを読み出す」または「画像の縦方向に向けてメモリに画像データを書き込む」ことを、「縦方向に読み出す」または「縦方向に書き込む」などのように記述する。また、フィルタ処理に関しては、「画像データを、画像の縦方向にフィルタに入力して走査しフィルタの通過帯域の係数に変換する」ことを、「縦方向にフィルタ処理する」などのように記述する。これらの記述は、横方向に関しても同様とする。
【０００８】
先ず、帯域分割により横方向に２分割するために、メモリから横方向に、例えば１ライン分の画像データを読み出し（図１４Ａ）、高域および低域のフィルタ処理を施し、横方向に帯域分割する（図１４Ｂ）。帯域分割された画像データは、メモリに書き込まれる（図１４Ｃ）。この処理が画像データ全体に対して繰り返される。
【０００９】
横方向の帯域分割が終了すると、同様にして縦方向の帯域分割が行われる。メモリから縦方向に、例えば１列分の画像データを読み出し（図１４Ｄ）、高域および低域のフィルタ処理を施し、縦方向に帯域分割する（図１４Ｅ）。帯域分割された画像データは、メモリに書き込まれる（図１４Ｆ）。この処理が画像データ全体に対して繰り返される。このように、帯域分割する方向が変わる際には、画像データを一旦メモリに書き込み、書き込まれた画像データを書き込みの際と異なる方向に読み出す必要があり、処理に時間がかかることになる。１ステージ分の縦横２分割で、２回のメモリアクセスが必要となる。
【００１０】
図１５および図１６を用いて、より具体的に説明する。図１５は、帯域分割を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。図１６は、図１５の構成における帯域分割処理の一例のフローチャートである。なお、図１５中、「Ｈ−ＨＰＦ」および「Ｈ−ＬＰＦ」は、それぞれ横方向のフィルタ処理を行うハイパスおよびローパスフィルタ、「Ｖ−ＨＰＦ」および「Ｖ−ＬＰＦ」は、それぞれ縦方向のフィルタ処理を行うハイパスおよびローパスフィルタである。
【００１１】
第１ステージでは、先ず、ステップＳ１００で、メモリに書き込まれた画像データを、横方向に例えば１ライン毎に読み出す。そして、ステップＳ１０１で、読み出された画像データに対してＨ−ＨＰＦ１００およびＨ−ＬＰＦ１０１により、横方向に高域と低域のフィルタ処理を施す。Ｈ−ＨＰＦ１００およびＨ−ＬＰＦ１０１から出力されたデータに対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行う（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０３で、ダウンサンプリングされたデータのそれぞれを、メモリの対応する領域に横方向に書き戻す。この処理を、画像データ全ラインに対して繰り返す。
【００１２】
次に、縦方向に２分割する処理が行われる。ステップＳ１０４で、上述の横方向に２分割された画像データを、縦方向に例えば１列分、読み出し、読み出された画像データに対して縦方向に帯域分割を行う。図１５の例では、Ｈ−ＨＰＦ１００のフィルタ処理結果に対して、Ｖ−ＨＰＦ１０２およびＶ−ＬＰＦ１０３により縦方向に高域と低域のフィルタ処理を施す（ステップＳ１０５）。Ｖ−ＨＰＦ１０２およびＶ−ＬＰＦ１０３の出力に対してそれぞれ１サンプルずつサンプルを間引いて１／２のダウンサンプリングを行う（ステップＳ１０６）。同様に、Ｈ−ＬＰＦ１０１のフィルタ処理結果に対して、Ｖ−ＨＰＦ１０４およびＶ−ＬＰＦ１０５により縦方向に高域と低域のフィルタ処理を施し、それぞれ１／２のダウンサンプリングを行う。ダウンサンプリングした画像データのそれぞれを、ステップＳ１０７で、メモリの対応する領域に縦方向に書き戻す。この処理を、画像データの縦方向の全列に対して繰り返す。
【００１３】
ステップＳ１０８で、以上の帯域分割処理が２回目すなわち第２ステージに対する処理であるか否かを判断する。若し、１回目の処理であると判断されれば、上述のステップＳ１００〜Ｓ１０７の処理で４分割された画像データの最低域部分、すなわち、Ｖ−ＬＰＦ１０５のフィルタリング結果を処理対象にして（ステップＳ１０９）、ステップＳ１００からの処理を再び行い、第２ステージの帯域分割を行う。
【００１４】
第２ステージの処理は、Ｖ−ＬＰＦ１０５のフィルタ処理結果をメモリから横方向に読み出し、Ｈ−ＨＰＦ１０６およびＨ−ＬＰＦ１０７により横方向に高域と低域のフィルタ処理を施し、それぞれ１／２のダウンサンプリングを行う。ダウンサンプリングした画像データのそれぞれを、メモリの対応する領域に横方向に書き戻す。
【００１５】
次に、横方向に２分割した画像データに対して、縦方向に例えば１列分の画像データの読み出しを行い、読み出された画像データに対して縦方向に帯域分割を行う。Ｈ−ＨＰＦ１０６のフィルタリング結果に対してＶ−ＨＰＦ１０８およびＶ−ＬＰＦ１０９により縦方向に高域と低域のフィルタ処理を施し、それぞれ１／２のダウンサンプリングを行う。また、Ｈ−ＬＰＦ１０７のフィルタリング結果に対してＶ−ＨＰＦ１１０およびＶ−ＬＰＦ１１１により縦方向に高域と低域のフィルタ処理を施し、それぞれ１／２のダウンサンプリングを行う。ダウンサンプリングした画像データのそれぞれを、メモリの対応する領域に縦方向に書き戻す。２回目の処理すなわち第２ステージの処理が終了すると、一連の処理が終了される（ステップＳ１０９）。
【００１６】
なお、帯域分割されたデータは、逆ウェーブレット変換により帯域合成することで、元の状態に戻すことができる。逆ウェーブレット変換は、ウェーブレット変換と逆方向の処理であって、帯域分割されたデータをそれぞれメモリから所定の方向に読み出し、１／２のダウンサンプリングは、サンプル間に値０を挿入する２倍のアップサンプリング処理に代わり、高域および低域のフィルタ処理を施したデータは、例えば加算器で加算して合成する。このアップサンプリング、フィルタ処理および加算器による合成処理を１ステージで縦横方向に行い、このステージの処理をデータのステージ数だけ、繰り返す。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
このように、従来のウェーブレット変換では、横方向の帯域の２分割と、縦方向の帯域の２分割とを交互に行うことにより処理を行っていた。そのため、帯域の２分割毎にメモリへの書き込みと読み出しが発生し、処理に時間がかかってしまうという問題点があった。例えば、上述の例では、２ステージの帯域分割を行うのに、メモリへの画像データの書き戻し処理を４回、行う必要がある。すなわち、処理が図１５に示される点線を越えるときに、画像情報のメモリへの書き戻しが行われる。
【００１８】
なお、上述では、２ステージ分の処理を行うのに、４段のフィルタを用いているが、図１７に一例が示されるように、第１ステージの処理が終了したデータを最初に戻して第２ステージの処理を行うようにすることで、フィルタを２段に減らすことが可能である。しかしながら、この場合でも、１ステージ分で２回のメモリアクセスが行われる点は、４段のフィルタを用いる場合と同様である。
【００１９】
したがって、この発明の目的は、ウェーブレット変換の帯域分割処理を行う際に、データのメモリからの読み出しおよびメモリへの書き込みの回数が少ないデータ変換方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上述した課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、２次元以上の次元で配列されたデータに対してウェーブレット変換を行うデータ変換方法において、２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、単位処理で得られた最低域のデータに対して単位処理を再帰的に繰り返すようにされ、単位処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換方法である。
【００２１】
また、請求項５に記載の発明は、２次元以上の次元で配列されたデータに対してウェーブレット変換を行うデータ変換装置において、データが２次元以上の次元で配列されて書き込まれるメモリと、メモリから読み出されたデータに対して、帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を、各次元でそれぞれ１回ずつ行い、帯域分割されたデータを各次元毎にメモリの対応する領域に書き込む処理を単位とする複数の帯域分割手段とを有し、帯域分割手段は、単位処理で得られた最低域のデータに対して単位処理を再帰的に行い、単位処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換装置である。
【００２２】
また、請求項６に記載の発明は、２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、単位処理で得られた最低域のデータに対して単位処理を再帰的に繰り返してウェーブレット変換されたデータに対して逆ウェーブレット変換を行うデータ変換方法において、ウェーブレット変換されたデータの最低域のデータから低域および高域の帯域を合成する帯域合成処理を各次元でそれぞれ１回ずつ行う合成処理を単位とし、単位合成処理で得られた最低域のデータに対して単位合成処理を再帰的に繰り返すようにされ、単位合成処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換方法である。
【００２３】
また、請求項１０に記載の発明は、２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、単位処理で得られた最低域のデータに対して単位処理を再帰的に繰り返してウェーブレット変換されたデータに対して逆ウェーブレット変換を行うデータ変換装置において、２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、単位処理で得られた最低域のデータに対して単位処理を再帰的に繰り返してウェーブレット変換されたデータが２次元以上の次元で配列されて書き込まれるメモリと、メモリから読み出されたデータに対して、最低域のデータから低域および高域の帯域を合成する帯域合成を各次元でそれぞれ１回ずつ行い、帯域合成されたデータを各次元毎にメモリの対応する領域に書き込む合成処理を単位とする複数の帯域合成手段とを有し、帯域合成手段は、単位合成処理で得られた最低域のデータに対して単位合成処理を再帰的に行い、単位合成処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしたことを特徴とするデータ変換装置である。
【００２４】
上述したように、請求項１および５に記載の発明は、２次元以上の次元で配列されたデータに対して帯域を低域および高域に２分割する帯域分割を各次元でそれぞれ１回ずつ行う処理を単位とし、単位処理で得られた最低域のデータに対して単位処理を再帰的に繰り返すようにされ、単位処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしているため、単位処理を繰り返す際のメモリアクセスを行わずに済み、処理速度が向上される。
【００２５】
また、請求項６および１０に記載の発明は、ウェーブレット変換されたデータの最低域のデータから低域および高域の帯域を合成する帯域合成処理を各次元でそれぞれ１回ずつ行う合成処理を単位とし、単位合成処理で得られた最低域のデータに対して単位合成処理を再帰的に繰り返すようにされ、単位合成処理毎に各次元の処理順番を入れ替え、対応する次元の処理が連続的に行われるようにしているため、単位合成処理を繰り返す際のメモリアクセスを行わずに済み、処理速度が向上される。
【発明の効果】
【００２６】
この発明は、ウェーブレット変換における帯域分割を行う際に、ステージを移行する際に、フィルタ処理の方向を直前の処理と同一としているため、メモリへのアクセス回数を減らすことができ、処理速度をより高速にすることができるという効果がある。
【００２７】
また、メモリアクセスの回数が減るため、消費電力の削減を図ることができるという効果がある。
【００２８】
また、この発明の実施の第２の形態では、ステージ間の２つのフィルタの特性を合成したバンドパスフィルタとローパスフィルタとを用いているため、従来技術と同一のフィルタ段数で従来技術による帯域分割および帯域合成よりも多いステージを処理することができる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、この発明の実施の第１の形態を、図面を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施の第１の形態による、ウェーブレット変換における画像データの帯域分割を概略的に示す。なお、図１において、分割された領域は、横方向には右から左に向けて、また、縦方向には下から上に向けて、より低域の帯域とされる。例えば、図１Ｅにおいて、図の左上隅の領域が最低域の帯域となる。
【００３０】
第１ステージの帯域分割処理は、従来の帯域分割処理と同様にして行われる。処理の対象となる原画像データは、互いに直交する２つの次元、例えば水平方向（横方向）および垂直方向（縦方向）の２次元でデータが配列されてなる。この原画像データ（図１Ａ）を横方向に、空間周波数の高域成分の帯域Ｈと低域成分の帯域Ｌとに帯域分割し（図１Ｂ）、次に、横方向に帯域分割されたそれぞれの帯域Ｈおよび帯域Ｌに対して縦方向に、空間周波数の高域成分の帯域と低域成分の帯域とに帯域分割する（図１Ｃ）。これにより、横方向に帯域分割された低域成分の帯域Ｌが縦方向に、低域成分の帯域ＬＬと高域成分の帯域ＬＨとに帯域分割される。同様に、横方向に帯域分割された高域成分の帯域Ｈが縦方向に、低域成分の帯域ＨＬと高域成分の帯域ＨＨとに帯域分割される。
【００３１】
第２ステージでは、図１Ｄに示されるように、先ず帯域ＬＬを縦方向に、高域成分の帯域ＬＬＨと低域成分の帯域ＬＬＬとに帯域分割する。そして、縦方向に帯域分割された帯域ＬＬＨおよび帯域ＬＬＬをそれぞれ横方向に、高域成分の帯域と低域成分の帯域とに帯域分割する（図１Ｅ）。これにより、縦方向に帯域分割された低域成分の帯域ＬＬＬが横方向に、低域成分の帯域ＬＬＬＬと高域成分の帯域ＬＬＬＨとに帯域分割される。同様に、縦方向に帯域分割された高域成分の帯域ＬＬＨが横方向に、低域成分の帯域ＬＬＨＬと高域成分の帯域ＬＬＨＨとに帯域分割される。
【００３２】
このように、この発明の実施の第１の形態では、ステージが移行した際の最初の帯域分割の方向と、前のステージで最後に行った帯域分割の方向とを一致させている。そのため、ステージの移行時に、メモリに対して画像データの書き戻しを行うことなく、連続的に処理を行うことが可能となる。したがって、２ステージ分の処理を行う場合、横方向の帯域分割は、第１および第２ステージでそれぞれ１回ずつのメモリアクセスが必要であるが、縦方向の帯域分割は、第１ステージの処理と第２ステージの前半の処理とを合わせて、１回のアクセスで済む。そのため、メモリアクセス回数を減らすことができ、処理速度が向上される。
【００３３】
図２は、図１のような帯域分割を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。なお、図２および以下の同様の図において、「Ｈ−ＨＰＦ」および「Ｈ−ＬＰＦ」は、それぞれ、画像を水平方向（横方向）に走査した画像データに対するディジタルフィルタ処理を行うハイパスおよびローパスフィルタである。また、「Ｖ−ＨＰＦ」および「Ｖ−ＬＰＦ」は、それぞれ、画像を垂直方向（縦方向）に走査した画像データに対するディジタルフィルタ処理を行うハイパスおよびローパスフィルタである。
【００３４】
第１ステージでは、先ず、メモリ（図示しない）に書き込まれた画像データに対して、横方向に例えば１ライン毎に画像データの読み出しを行い、読み出された画像データに対してＨ−ＨＰＦ１０およびＨ−ＬＰＦ１１により、横方向に高域と低域のフィルタ処理を施す。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１サンプルずつサンプルを間引く１／２のダウンサンプリングによりサブサンプリング処理し、図１Ｂの帯域Ｈおよび帯域Ｌのデータを得る。帯域Ｈおよび帯域Ｌのデータを、メモリの対応する領域にそれぞれ書き戻す。この処理を、画像データ全ラインに対して繰り返す。
【００３５】
次に、縦方向に２分割する処理が行われる。メモリに書き込まれた帯域Ｈのデータを縦方向に読み出し、Ｖ−ＨＰＦ１２およびＶ−ＬＰＦ１３により縦方向に高域と低域のフィルタ処理を施す。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行い、図１Ｃの帯域ＨＨおよび帯域ＨＬのデータを得る。帯域分割した帯域ＨＨおよび帯域ＨＬのデータを、メモリに書き戻す。この処理を、画像データの縦方向の全列に対して繰り返す。
【００３６】
メモリに書き込まれた帯域Ｌのデータを縦方向に読み出し、Ｖ−ＨＰＦ１４およびＶ−ＬＰＦ１５により高域と低域のフィルタ処理を施す。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行い、帯域ＬＨのデータを得る。帯域ＬＨのデータを、メモリの対応する領域に縦方向に書き戻す。
【００３７】
Ｖ−ＬＰＦ１５のフィルタ処理および１／２のダウンサンプリングにより帯域分割されたデータを用いて、第２ステージの処理が行われる。Ｖ−ＬＰＦ１５のフィルタ処理が施されたデータを、１／２のダウンサンプリングの後、そのままＶ−ＨＰＦ１６およびＶ−ＬＰＦ１７に送り込む。例えば、Ｖ−ＬＰＦ１５により縦方向の１列毎にフィルタ処理を施したデータを１／２にダウンサンプリングし、順次、Ｖ−ＨＰＦ１６およびＶ−ＬＰＦ１７に供給する。
【００３８】
第２ステージの処理は、上述の第１ステージの処理に対して縦横の処理方向を入れ替えて、再帰的に行う。Ｖ−ＨＰＦ１６およびＶ−ＬＰＦ１７で、供給されたデータから順次、縦方向の高域および低域のフィルタ処理をそれぞれ施す。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行い、帯域ＬＬＬおよび帯域ＬＬＨのデータを得る。帯域ＬＬＬおよび帯域ＬＬＨのデータを、メモリの対応する領域に縦方向に書き戻す。この処理を、図１Ｃの帯域ＬＬ全体に対して行う（図１Ｄ参照）。
【００３９】
次に、メモリに書き込まれた帯域ＬＬＨのデータを横方向に読み出し、Ｈ−ＨＰＦ１８およびＨ−ＬＰＦ１９により横方向に高域および低域のフィルタ処理を施す。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行い、帯域ＬＬＨＨおよび帯域ＬＬＬＨのデータを得る。帯域ＬＬＨＨおよび帯域ＬＬＬＨのデータを、メモリの対応する領域に横方向に書き戻す。同様に、メモリに書き込まれた帯域ＬＬＬのデータを横方向に読み出し、Ｈ−ＨＰＦ２０およびＨ−ＬＰＦ２１により高域および低域のフィルタ処理を施す。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行い、領域ＬＬＨＬおよび領域ＬＬＬＬのデータを得る。領域ＬＬＨＬおよび領域ＬＬＬＬのデータを、メモリの対応する領域に横方向に書き戻す。
【００４０】
このように、図２の構成では、従来技術の構成と同様に４段のフィルタ処理が必要となるが、２段目と３段目の帯域分割の処理方向が一致しているため、フィルタ処理を施したデータをメモリに書き戻さなくても処理を続けられる。そのため、従来技術で示した方法よりも、処理を高速にできる。図２の例では、図中に点線で示されるように、２ステージの処理を行うのに必要なメモリアクセス回数が３回となり、図１５を用いて説明した従来技術の方法よりも少なくできる。
【００４１】
この実施の第１の形態は、逆ウェーブレット変換の際の、帯域合成処理にも適用することができる。上述の図１の手順でウェーブレット変換による帯域分割を行ったデータを、逆ウェーブレット変換により帯域合成する処理は、図３に一例が示されるように、図１の逆の手順を辿ることで可能である。
【００４２】
帯域合成処理は、最低域の帯域から開始される。すなわち、図３Ａの状態から開始し、メモリ（図示しない）の第２ステージのデータ領域から横方向にデータを読み出し、横方向への帯域合成処理を行う。合成されたデータは、帯域ＬＬＬＬ、帯域ＬＬＬＨ、帯域ＬＬＨＬおよび帯域ＬＬＨＨのデータからなる第２ステージの領域を縦方向に２つに帯域分割したデータとして、メモリに書き戻す（図３Ｂ）。次に、メモリから縦方向にデータを読み出し、第２ステージの領域の縦方向への帯域合成処理を行う（図３Ｃ）と共に、他の領域の縦方向への帯域合成処理も行い、画像全体を横方向に２つに帯域分割したデータとしてメモリに書き戻す（図３Ｄ）。そして、メモリから横方向にデータを読み出し、横方向への帯域合成処理を行い、逆ウェーブレット変換による帯域合成処理が完了する（図３Ｅ）。
【００４３】
図４は、図３のような帯域合成処理を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。先ず、メモリ（図示しない）から帯域ＬＬＨＨおよび帯域ＬＬＬＨのデータを横方向に読み出し、それぞれ各サンプルの間に値０を挿入して２倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＨＰＦ５０およびＨ−ＬＰＦ５１によりそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器５４で加算して合成する。同様に、メモリから帯域ＬＬＬＨおよび帯域ＬＬＬＬのデータを横方向に読み出し、それぞれ２倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＨＰＦ５２およびＨ−ＬＰＦ５３によりそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器５５で加算して合成する。加算器５４および加算器５５の出力を、それぞれメモリの帯域ＬＬＨおよび帯域ＬＬＬに対応する領域に縦方向に書き戻す（図３Ｂ）。
【００４４】
メモリから帯域ＬＬＨおよび帯域ＬＬＬのデータを縦方向に読み出し、それぞれ２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ５６およびＶ−ＬＰＦ５７でそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器５８で加算して合成する。合成結果は、帯域ＬＬに対応するデータである（図３Ｃ）。加算器５８の出力は、そのまま２倍のアップサンプル処理を介してＶ−ＬＰＦ６２に送り込み、Ｖ−ＬＰＦ６２により低域のフィルタ処理を施す。また、メモリから帯域ＬＨのデータを縦方向に読み出し、２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ６１で高域のフィルタ処理を施す。Ｖ−ＬＰＦ６２およびＶ−ＨＰＦ６１のフィルタ処理結果を、加算器６４で加算して合成する。
【００４５】
また、メモリから帯域ＨＨおよび帯域ＨＬのデータを縦方向に読み出し、それぞれ２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ５９およびＶ−ＬＰＦ６０で高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器６３で加算して合成する。加算器６４および加算器６３の出力は、それぞれメモリの帯域Ｌおよび帯域Ｈに対応する領域に縦方向に書き戻す（図３Ｄ）。
【００４６】
メモリから帯域Ｌおよび帯域Ｈのデータを横方向に読み出し、２倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＨＰＦ６５およびＨ−ＬＰＦ６６で高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器６７で加算して合成する。合成したデータは、逆ウェーブレット変換による帯域合成が完了したデータとして、メモリに横方向に書き戻す（図３Ｅ）。
【００４７】
このように、逆ウェーブレット変換処理においても、帯域合成処理の方向を図３Ｂおよび図３Ｃの場合で同一としておくことで、メモリに対するアクセスを少なくすることができる。図４の例では、点線で示される処理を超えるときにメモリアクセスが発生し、２ステージ分の帯域合成処理を３回のメモリアクセスで行うことができることが分かる。
【００４８】
次に、この発明の実施の第２の形態について説明する。図５は、この実施の第２の形態による帯域分割を概略的に示す。この発明の実施の第２の形態では、上述した実施の第１の形態においてステージ間で処理の方向を入れ替えてステージ移行の直前と直後とで処理の方向が一致させることで、ステージ移行の際にメモリアクセスを行わなくて済むことを利用し、これらステージ移行の直前および直後の処理を同時的に行うようにする。これにより、上述の第１の実施の形態や従来技術で説明したような４段のフィルタ構成で、これらのステージ数より多い、３ステージ分の処理を行うことができる。
【００４９】
より具体的に説明する。原画像（図５Ａ）に対して、先ず横方向に高域および低域のフィルタ処理を施し、全体を横方向の高域の帯域Ｈおよび横方向の低域の帯域Ｌの２つの帯域に分割する（図５Ｂ）。次に、横方向の高域領域に対しては、縦方向に高域および低域のフィルタ処理を施し、帯域（ＨＨ）Ａおよび帯域Ｂ（ＨＬ）の２つの帯域に分割する。なお、図５において、分割された領域は、横方向には右から左に向けて、また、縦方向には下から上に向けて、より低域の帯域とされる。
【００５０】
一方、横方向の低域領域に対しては、縦方向に、高域、中域および低域のフィルタ処理を施し、縦方向に帯域Ｃ（ＬＨ）、帯域Ｄ（ＬＬＨ）および帯域Ｅ（ＬＬＬ）の３つの帯域に分割する。したがって、画像全体が５つの帯域に分割されることになる（図５Ｃ）。
【００５１】
次に、帯域Ｄおよび帯域Ｅに対して横方向の帯域分割が行われる。帯域Ｄおよび帯域Ｅの領域全体に対して、横方向に、高域、中域および低域のフィルタ処理を施し、帯域Ｄおよび帯域Ｅの領域全体を、横方向に３つの帯域に分割する。したがって、縦方向の分割と合わせて、帯域Ｆ（ＬＬＨＨ）、帯域Ｇ（ＬＨＬＬ）、帯域Ｈ（ＬＬＬＨ）、帯域Ｉ（ＬＬＬＬＨ）および帯域Ｊ（ＬＬＬＬＬ）の５帯域に分割される（図５Ｄ）。最後に、帯域Ｉおよび帯域Ｊに対して縦方向の分割が行われ、帯域Ｉ1（ＬＬＬＬＨＬ）および帯域Ｉ2（ＬＬＬＬＨＨ）、ならびに、帯域Ｊ1（ＬＬＬＬＬＬ）および帯域Ｊ2（ＬＬＬＬＬＨ）が得られる（図５Ｅ）。一連の処理で３ステージ分の帯域分割が行われる。
【００５２】
図６は、図５のような帯域分割を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。また、図７、図８および図９は、図６の構成による一例の帯域分割処理を示すフローチャートである。なお、図６において、Ｖ−ＢＰＦおよびＨ−ＢＰＦは、それぞれ縦方向および横方向に走査した画像データに対して中域のディジタルフィルタ処理を行うためのバンドパスフィルタである。また、図７、図８および図９において、「Ａ」および「Ｂ」の符号は、図７、図８および図９の間で対応する符号に処理が移行することを示す。
【００５３】
先ず、メモリ（図示しない）から横方向に、例えば１ライン毎に画像データが読み出される（ステップＳ３０）。読み出された画像データに対して、Ｈ−ＨＰＦ３０およびＨ−ＬＰＦ３１により、横方向に高域および低域のフィルタ処理を施す（ステップＳ３１）。フィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングによりサブサンプル処理を行い、図５Ｂの帯域Ｈおよび帯域Ｌのデータを得る（ステップＳ３２）。帯域Ｈおよび帯域Ｌのデータを、メモリの対応する領域に、それぞれ横方向に書き戻す（ステップＳ３３）。
【００５４】
次に、ステップＳ３４で、メモリに書き込まれた画像データが縦方向に読み出される。そして、ステップＳ３５で、図５Ｂの帯域Ｈのデータに対しては、Ｖ−ＨＰＦ３２およびＶ−ＬＰＦ３３により高域および低域のフィルタ処理を施す。また、帯域Ｌのデータに対しては、Ｖ−ＨＰＦ３４、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６により、高域、中域および低域のフィルタ処理をそれぞれ施す。ステップＳ３６で、Ｖ−ＨＰＦ３２、Ｖ−ＬＰＦ３３およびＶ−ＨＰＦ３４の出力に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行う。また、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６の出力に対してそれぞれ１／４のダウンサンプリングを行う。これにより、帯域Ａ、帯域Ｂ、帯域Ｃ、帯域Ｄおよび帯域Ｅのデータがそれぞれ得られる。ステップＳ３７で、帯域Ａ、帯域Ｂ、帯域Ｃ、帯域Ｄおよび帯域Ｅのデータを、メモリの対応する領域に縦方向に書き込む。
【００５５】
Ｖ−ＢＰＦ３５でのフィルタ処理は、上述した実施の第１の形態の図２におけるＶ−ＬＰＦ１５およびＶ−ＨＰＦ１６での処理を１個のバンドパスフィルタで行うことを意味する。したがって、Ｖ−ＢＰＦ３５は、Ｖ−ＬＰＦ１５およびＶ−ＨＰＦ１６の特性を合成した特性を持つものとする。同様に、Ｖ−ＬＰＦ３６でのフィルタ処理は、上述の図２におけるＶ−ＬＰＦ１５およびＶ−ＬＰＦ１７の処理を１個のローパスフィルタで行うことを意味する。したがって、Ｖ−ＬＰＦ３６は、Ｖ−ＬＰＦ１５およびＶ−ＬＰＦ１７の特性を合成した特性を持つものとする。
【００５６】
また、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６は、このように、本来２個のフィルタを縦続的に用いて行う処理を１個のフィルタで行っており、帯域が狭くなっている。そのため、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６の直後では、１／４のダウンサンプリングが行われる。
【００５７】
次は、縦方向に帯域分割された帯域Ｄ（中域）および帯域Ｅ（低域）が処理対象とされる（ステップＳ３８）。メモリの、帯域Ｄおよび帯域Ｅを合わせた領域から横方向にデータが読み出される（ステップＳ３９）。読み出されたデータのうち、帯域Ｄのデータは、Ｈ−ＨＰＦ３７およびＨ−ＬＰＦ３８で高域および低域のフィルタ処理を施す。また、帯域Ｅのデータは、Ｈ−ＨＰＦ３９、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１により、高域、中域および低域のフィルタ処理を施す。ステップＳ４１で、Ｈ−ＨＰＦ３７およびＨ−ＬＰＦ３８のフィルタ処理結果に対してそれぞれ１／２のダウンサンプリングを行い、帯域Ｆおよび帯域Ｇのデータを得る。それと共に、ステップＳ４１では、Ｈ−ＨＰＦ３９のフィルタ処理結果に対して１／２のダウンサンプリングを行い、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１のフィルタ処理結果に対して、それぞれ１／４のダウンサンプリングを行う。これにより、高域の帯域Ｈ、中域の帯域Ｉおよび低域の帯域Ｊのデータをそれぞれ得る。帯域Ｆ、帯域Ｇ、帯域Ｈ、帯域Ｉおよび帯域Ｊのデータは、ステップＳ４２で、メモリの対応する領域に、横方向に書き込まれる。
【００５８】
Ｈ−ＢＰＦ４０でのフィルタ処理は、上述の図２におけるＨ−ＬＰＦ２１によるフィルタ処理と、図２の構成において第３ステージ目の処理を行う際に想定されるハイパスフィルタの処理とを１個のバンドパスフィルタで行うことを意味する。したがって、Ｈ−ＢＰＦ４０は、これらのフィルタの特性を合成した特性を持つものとする。同様に、Ｈ−ＬＰＦ４１でのフィルタ処理は、上述の図２におけるＨ−ＬＰＦ２１によるフィルタ処理と、図２の構成において第３ステージ目の処理を行う際に想定されるローパスフィルタの処理とを１個のローパスフィルタで行うことを意味する。したがって、Ｈ−ＬＰＦ４１は、これらのフィルタの特性を合成した特性を持つものとする。
【００５９】
また、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１は、このように、本来２個のフィルタを縦続的に用いて行う処理を１個のフィルタで行っており、帯域が狭くなっている。そのため、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１の直後では、１／４のダウンサンプリングが行われる。
【００６０】
次は、帯域Ｉ（中域）および帯域Ｊ（低域）が処理対象とされる（ステップＳ４３）。メモリの、帯域Ｉおよび帯域Ｊに対応する領域から縦方向にデータが読み出される（ステップＳ４４）。読み出されたデータのうち、帯域Ｉのデータに対し、Ｖ−ＨＰＦ４２およびＶ−ＬＰＦ４３で高域および低域のフィルタ処理を施し、帯域Ｊのデータに対し、Ｖ−ＨＰＦ４４およびＶ−ＬＰＦ４５で高域および低域のフィルタ処理を施す（ステップＳ４５）。Ｖ−ＨＰＦ４２およびＶ−ＬＰＦ４３の出力は、ステップＳ４６でそれぞれ１／２のダウンサンプリングされて、帯域Ｉ1（ＬＬＬＬＨＨ）および帯域Ｉ2（ＬＬＬＬＨＬ）のデータを得る。同様に、Ｖ−ＨＰＦ４４およびＶ−ＬＰＦ４５の出力は、ステップＳ４６でそれぞれ１／２のダウンサンプリングされて、帯域Ｊ1（ＬＬＬＬＬＨ）および帯域Ｊ2（ＬＬＬＬＬＬ）のデータを得る。次のステップＳ４７で、帯域Ｉ1および帯域Ｉ2、ならびに、帯域Ｊ1および帯域Ｊ2のデータを、メモリの対応するアドレスに縦方向に書き込む。
【００６１】
このように、この発明の実施の第２の形態では、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６でのフィルタ処理において、第１ステージから第２ステージに移行する際の、移行直前の処理と、移行直後の処理とが同時的に行われる。また、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１でのフィルタ処理において、第２ステージから第３ステージに移行する際の、移行直前の処理と、移行直後の処理とが同時的に行われる。これにより、４段のフィルタ処理によって３ステージ分の帯域分割処理が可能となり、処理をより効率的に行うことができる。
【００６２】
なお、この図６の構成は、この例に限らず、例えばステージ数を少なくしてフィルタの段数を減らすようにすることが可能である。
【００６３】
さらに、図１０のように、フィルタの出力を入力側に戻して処理を行うこともできる。なお、図１０において、図６と共通する部分には同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。Ｈ−ＢＰＦ４０によりフィルタ処理され１／４のダウンサンプリングされたデータが経路Ｐを介してＶ−ＨＰＦ３２およびＶ−ＬＰＦ３３に戻される。また、Ｈ−ＬＰＦ４１によりフィルタ処理され１／４のダウンサンプリングされたデータが経路Ｑを介してＶ−ＨＰＦ３４、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６にそれぞれ戻される。これにより、Ｖ−ＨＰＦ３４、Ｖ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６、ならびに、Ｈ−ＨＰＦ３９、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１による処理が再帰的に行われ、図５Ｃおよび図５Ｄで説明した処理が繰り返される。すなわち、図５Ｄにおける帯域Ｉおよび帯域Ｊが図５Ｂの高域領域および低域領域にそれぞれ置き換えられ、帯域Ｉおよび帯域Ｊに対して、図５Ｃのように帯域分割処理が行われる。
【００６４】
最終段では、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１のフィルタ処理結果をそれぞれ１／４にダウンサンプリングした出力を、Ｖ−ＨＰＦ４２、Ｖ−ＬＰＦ４３、Ｖ−ＨＰＦ４４およびＶ−ＬＰＦ４５にそれぞれ供給する。
【００６５】
この構成では、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１から出力を戻し処理を繰り返す回数によって、３ステージ、５ステージ、７ステージのように、奇数ステージの処理を行うことができる。なお、Ｈ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１から出力が戻され、処理が繰り返される際には、各フィルタの係数を、次のサイクルの処理に適合した係数に変更する必要がある。
【００６６】
この実施の第２の形態も、上述した実施の第１の形態と同様に、逆ウェーブレット変換の際の、帯域合成処理にも適用することができる。上述の図５の手順でウェーブレット変換による帯域分割を行ったデータを、逆ウェーブレット変換により帯域合成する処理は、図１１に一例が示されるように、図５の逆の手順を辿ることで可能である。すなわち、帯域合成処理の際にも、ステージ間で処理の方向を入れ替えてステージ移行の直前と直後とで処理の方向が一致させることでステージ移行の際にメモリアクセスを行わなくて済むことを利用し、これらステージ移行の直前および直後の処理を同時的に行うようにする。
【００６７】
すなわち、図１１Ａの状態から開始し、メモリ（図示しない）から縦方向に、帯域Ｊ1および帯域Ｊ2、ならびに、帯域Ｉ1および帯域Ｉ2のデータをそれぞれ読み出し、縦方向への帯域合成処理を行い、合成したデータをメモリに書き戻す（図１１Ｂ）。次に、メモリから横方向に、帯域Ｊおよび帯域Ｉのデータをそれぞれ読み出し、横方向への帯域合成処理を行い、続けて、帯域Ｈのデータを横方向に読み出し、帯域Ｊおよび帯域Ｉが合成されたデータに対して、さらに帯域Ｈのデータを横方向に帯域合成する。それと共に、メモリから横方向に帯域Ｇおよび帯域Ｆのデータを読み出し、横方向への帯域合成処理を行う（図１１Ｃ）。合成したデータは、メモリに書き戻される。
【００６８】
次に、メモリから縦方向に、帯域Ｊ、帯域Ｉおよび帯域Ｈを合成したデータと、帯域Ｇおよび帯域Ｆを合成したデータとを読み出し、縦方向への帯域合成処理を行い、続けて、帯域Ｃのデータを縦方向に読み出し、上述の帯域Ｊ〜帯域Ｆを合成したデータとの帯域合成処理を行う。それと共に、メモリから横方向に、帯域Ｂおよび帯域Ａのデータを読み出し、横方向への帯域合成処理を行い（図１１Ｄ）、逆ウェーブレット変換による帯域合成処理が完了する（図１１Ｅ）。
【００６９】
図１２は、図１１のような帯域合成処理を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。先ず、メモリから縦方向に、帯域Ｊ1および帯域Ｊ2のデータを読み出し、それぞれ各サンプルの間に値０を挿入して２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ７２およびＶ−ＬＰＦ７３によりそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器７５で加算して合成する。同様に、メモリから縦方向に、帯域Ｉ1および帯域Ｉ2のデータを読み出し、それぞれ各サンプルの間に値０を挿入して２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ７０およびＶ−ＬＰＦ７１によりそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器７４で加算して合成する。加算器７４および７５の出力を、それぞれメモリの対応する領域に縦方向に書き戻す（図１１Ｂ）。
【００７０】
メモリから横方向に、帯域Ｊおよび帯域Ｉのデータを読み出し、それぞれ各サンプルの間に３個の値０を挿入して４倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＢＰＦ７９およびＨ−ＬＰＦ８０によりそれぞれ中域および低域のフィルタ処理を施す。Ｈ−ＢＰＦ７９およびＨ−ＬＰＦ８０の特性は、例えば図４を用いて説明したＨ−ＢＰＦ４０およびＨ−ＬＰＦ４１の特性と、それぞれ同等であるものとする。さらに、メモリから横方向に、帯域Ｈの領域のデータを読み出し、２倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＨＰＦ７８により高域のフィルタ処理を施す。Ｈ−ＨＰＦ７８、Ｈ−ＢＰＦ７９およびＨ−ＬＰＦ８０の出力を加算器８２で加算し合成する。
【００７１】
メモリから横方向に、帯域Ｆおよび帯域Ｇのデータを読み出し、それぞれ２倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＨＰＦ７６およびＨ−ＬＰＦ７７によりそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器８１で加算し合成する。加算器８１および８２の出力を、メモリの対応する領域に、横方向に書き戻す。
【００７２】
メモリから縦方向に、帯域Ｆおよび帯域Ｇの領域、ならびに、帯域Ｈ、帯域Ｉおよび帯域Ｊのデータを読み出し、それぞれ４倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＢＰＦ８６およびＶ−ＬＰＦ８７によりそれぞれ中域および低域のフィルタ処理を施す。Ｖ−ＢＰＦ８６およびＶ−ＬＰＦ８７の特性は、例えば図４を用いて説明したＶ−ＢＰＦ３５およびＶ−ＬＰＦ３６の特性と、それぞれ同等であるものとする。さらに、メモリから縦方向に、帯域Ｃのデータを読み出し、２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ８５により高域のフィルタ処理を施す。Ｖ−ＨＰＦ８５、Ｖ−ＢＰＦ８６およびＶ−ＬＰＦ８７の出力を、加算器８９で加算し合成する。
【００７３】
メモリから縦方向に、帯域Ａおよび帯域Ｂのデータを読み出し、それぞれ２倍にアップサンプリングし、Ｖ−ＨＰＦ８３およびＶ−ＬＰＦ８４によりそれぞれ高域および低域のフィルタ処理を施し、加算８８で加算し合成する。加算器８８の出力を、メモリの対応する領域にそれぞれ縦方向に書き戻す。そして、メモリから横方向に、高域領域および低域領域のデータを読み出し、それぞれ２倍にアップサンプリングし、Ｈ−ＨＰＦ９０およびＨ−ＬＰＦ９１により高域および低域のフィルタ処理を施し、加算器９２で加算し合成する。合成したデータは、逆ウェーブレット変換による帯域合成が完了したデータとして、メモリに横方向に書き戻す。
【００７４】
このように、この発明の実施の第２の形態では、Ｈ−ＢＰＦ７９およびＨ−ＬＰＦ８０でのフィルタ処理において、ステージを移行する際の、移行直前の処理と、移行直後の処理とが同時的に行われる。また、Ｖ−ＢＰＦ８６およびＶ−ＬＰＦ８７でのフィルタ処理において、ステージを移行する際の、移行直前の処理と、移行直後の処理とが同時的に行われる。これにより、逆ウェーブレット変換処理においても、４段のフィルタ処理によって３ステージ分の帯域合成処理が可能となり、処理をより効率的に行うことができる。
【００７５】
なお、実施の第１および／または第２の形態で説明したウェーブレット変換の帯域分割および帯域合成は、それぞれ対にして用いる必要は特にない。例えば、実施の第１および／または第２の形態の方法により帯域分割したデータを、他の方法により帯域合成することができる。同様に、他の方法で帯域分割したデータを実施の第１および／または第２の形態の方法により帯域合成することも可能である。
【００７６】
また、上述では、この発明が画像データに対して適用されるように説明したが、これはこの例に限定されない。この発明は、２次元的に配列された他のデータに対しても適用することができる。また、この発明による帯域分割方法および帯域合成方法を、２次元以上の次元、例えば３次元的に配列されたデータに対して適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】この発明の実施の第１の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割を概略的に示す略線図である。
【図２】この発明の実施の第１の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】この発明の実施の第１の形態による逆ウェーブレット変換における画像データの帯域合成を概略的に示す略線図である。
【図４】この発明の実施の第１の形態による逆ウェーブレット変換における画像データの帯域合成を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】この発明の実施の第２の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割を概略的に示す略線図である。
【図６】この発明の実施の第２の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。
【図７】この発明の実施の第２の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割処理の一例のフローチャートである。
【図８】この発明の実施の第２の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割処理の一例のフローチャートである。
【図９】この発明の実施の第２の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割処理の一例のフローチャートである。
【図１０】この発明の実施の第２の形態によるウェーブレット変換における画像データの帯域分割を行うための他の例の構成を示す機能ブロック図である。
【図１１】この発明の実施の第２の形態による逆ウェーブレット変換における画像データの帯域合成を概略的に示す略線図である。
【図１２】この発明の実施の第２の形態による逆ウェーブレット変換における画像データの帯域合成を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。
【図１３】従来技術によるウェーブレット変換の帯域分割について概略的に説明するための略線図である。
【図１４】従来技術による帯域分割処理におけるメモリアクセスを概略的に示す略線図である。
【図１５】従来技術による帯域分割を行うための一例の構成を示す機能ブロック図である。
【図１６】従来技術による帯域分割処理の一例のフローチャートである。
【図１７】従来技術による帯域分割を行うための他の例の構成を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００７８】
１０，１８，２０，３０，３７，３９  Ｈ−ＨＰＦ
１１，１９，２１，３１，３８，４１  Ｈ−ＬＰＦ
１２，１４，１６，３２，３４，４２，４４  Ｖ−ＨＰＦ
１３，１５，１７，３３，３６，４３，４５  Ｖ−ＬＰＦ
３５  Ｖ−ＢＰＦ
４０  Ｈ−ＢＰＦ
【図１】
2005341430.tif 000003
【図２】
2005341430.tif 000004
【図３】
2005341430.tif 000005
【図４】
2005341430.tif 000006
【図５】
2005341430.tif 000007
【図６】
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【図７】
2005341430.tif 000009
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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