(57)【要約】【課題】  重み付け量子化による画素劣化を抑制すること。【解決手段】  サブバンド分割されたデータを重み付け量子化する際に用いる重み値として、特定の条件を満たすように設定した重み値を用いる。【選択図】  図１
2005150846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに、縦方向及び横方向の、低周波成分と高周波成分に分解する変換を行うことにより得られる、縦低周波かつ横低周波の成分、縦低周波かつ横高周波の成分、縦高周波かつ横低周波の成分及び縦高周波かつ横高周波の成分の４つの成分の変換係数を重み付け量子化する画像処理方法であって、
前記変換係数の各々に対し、予め定められた成分毎の重み値及び量子化係数の逆数を乗じるステップを有し、
前記成分毎の重み値が、前記縦低周波かつ横低周波の成分に対する第１の重み値と、前記縦低周波かつ横高周波の成分に対する第２の重み値と、前記縦高周波かつ横低周波の成分に対する第３の重み値と、縦高周波かつ横高周波の成分に対する第４の重み値とを有し、
・第１の重み値＝１
・第２の重み値＝第３の重み値
・第４の重み値＝２×第２又は第３の重み値−１
（ただし、第１〜第４の重み値が全て等しい場合を除く）
との関係を満たすことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記縦方向及び横方向の、低周波成分と高周波成分に分解する変換は、二次元離散ウェーブレット変換であることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
請求項１の画像処理方法をコンピュータ装置に実行させるプログラム。
【請求項４】
請求項３記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
画像データに、縦方向及び横方向の、低周波成分と高周波成分に分解する変換を行うことにより得られる、縦低周波かつ横低周波の成分、縦低周波かつ横高周波の成分、縦高周波かつ横低周波の成分及び縦高周波かつ横高周波の成分の４つの成分の変換係数を重み付け量子化する画像処理装置であって、
前記変換係数の各々に対し、予め定められた成分毎の重み値及び量子化係数の逆数を乗じる手段を有し、
前記成分毎の重み値が、前記縦低周波かつ横低周波の成分に対する第１の重み値と、前記縦低周波かつ横高周波の成分に対する第２の重み値と、前記縦高周波かつ横低周波の成分に対する第３の重み値と、縦高周波かつ横高周波の成分に対する第４の重み値とを有し、
・第１の重み値＝１
・第２の重み値＝第３の重み値
・第４の重み値＝２×第２又は第３の重み値−１
（ただし、第１〜第４の重み値が全て等しい場合を除く）
との関係を満たすことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像圧縮技術に関するものであり、特にＪＰＥＧ２０００規格に準拠した画像圧縮技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、画像データに対する様々な圧縮方式が提案されている。そのひとつとして、２００１年に規格化された、ＪＰＥＧ２０００（ＩＳＯ／ＩＥＣ−１５４４４）方式がある。
【０００３】
まず、ＪＰＥＧ２０００方式における圧縮伸張処理を、図２及び図４を用いて簡単に説明する。なお、以下に述べるＪＰＥＧ２０００の詳細は、非特許文献１などに詳しく開示されている。
図２は圧縮（符号化）器の構成例を示す図である。入力された例えばＲＧＢ形式の画像データは、まずＤＣレベルシフト処理部１１により直流成分を除去される。そして、コンポーネント変換処理部１２で、輝度及び色差信号（Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）の各コンポーネントに変換される。各コンポーネントは、ウェーブレット変換処理部１３により二次元離散ウェーブレット変換され、後述するサブバンド変換係数に変換される。サブバンド変換係数は量子化処理部１４において所定の量子化係数を用いて、量子化され、量子化インデックスに変換される。
【０００４】
量子化インデックスは算術符号化処理部１５において、コードブロック処理及びビットプレーン分割されたのち、さらにビットプレーン毎にさらに３つのパスに分割され、パス毎に走査された係数が、算術符号化されて圧縮される。そして、圧縮されたデータは、符号列形成処理部１６において、量子化に用いた量子化テーブルなどを示す情報などを含んだ付加情報と多重化され、階層化されたひとつのコードストリーム（ＪＰＥＧ２０００ビットストリーム）として出力される。
【０００５】
このような圧縮（符号化）処理において行われる離散ウェーブレット変換（順方向離散ウェーブレット変換、Ｆ−ＤＷＴ）は、一次元ウェーブレット変換を、画像データの垂直及び水平方向に逐次適用することで、二次元ウェーブレット変換を行っている。
【０００６】
一次元ウェーブレット変換を実現する非可逆９ｘ７フィルタの例を以下に示す。この式は、現在の係数に、前後の係数の和に一定の値を乗算したものを加算する処理を繰り返し行っている（［Ｓｔｅｐ１］から［Ｓｔｅｐ４］）。このことから、通称リフティング演算と呼ばれている。
【０００７】
【数１】
2005150846.tif 000003
【０００８】
ここで、式中の各係数α、β、γ、δ及びＫの値は、
α＝−１．５８６ １３４ ３４２ ０５９ ９２４
β＝−０．０５２ ９８０ １１８ ５７２ ９６１
γ＝  ０．８８２ ９１１ ０７５ ５３０ ９３４
δ＝  ０．４４３ ５０６ ８５２ ０４３ ９７１
Ｋ＝  １．２３０ １７４ １０４ ９１４ ００１
である。
【０００９】
１回の二次元離散ウェーブレット変換により、画像はＬＬ（縦低周波、横低周波）サブバンド、ＬＨ（縦低周波、横高周波）サブバンド、ＨＬ（縦高周波、横低周波）サブバンド、ＨＨ（縦高周波、横高周波）サブバンドに分割される。そして、二次元離散ウェーブレット変換を、ＬＬサブバンドに繰り返し適用することで、階層化した縮小画像を作り出している。
【００１０】
この様子を図３に示す。図３で、左端は元の画像データであり、これが一回の二次元Ｆ−ＤＷＴにより、４つのサブバンドに分解される（図３中央）。サブバンド１ＬＬは、一回の二次元Ｆ−ＤＷＴを行った結果、縦方向の低周波成分で横方向も低周波成分となるサブバンドであることを示す。同様に、１ＨＬは縦が高周波成分で横が低周波成分、１ＬＨは縦が低周波成分で横が高周波成分、１ＨＨは縦横共に高周波成分のサブバンドである。１ＬＬについては、さらに二次元Ｆ−ＤＷＴが施される。１ＬＬに対しては２度目の二次元離散ウェーブレット変換を行ったので、１ＬＬサブバンドは２ＬＬ，２ＨＬ，２ＬＨ，２ＨＨに再分割される（図３右）。
【００１１】
図４は伸張（復号化）器の構成例を示す図である。伸張器は基本的に圧縮器と逆の処理を行う。まず、符号列読み取り処理部２１において、入力されたＪＰＥＧ２０００圧縮符号化データから伸張に必要な符号列を読み取る。そして、算術復号化処理部２２によって算術復号化され、ビットプレーンが再構成される。次いで、逆量子化器２３において、符号列の付加情報から取得した量子化時に用いた係数の情報に基づいて逆量子化処理され、サブバンド変換係数に復元される。次いで、ウェーブレット逆変換処理部２４において、圧縮時と同じ回数の二次元離散ウェーブレット逆変換がなされ、輝度及び色差信号に戻される。そして、コンポーネント変換処理部２５で圧縮時とは逆方向にＲＧＢ色成分に変換され、ＤＣレベルシフト処理部２６で圧縮時と逆の処理を行い、元の画像を再現する。
【００１２】
この際、離散ウェーブレット逆変換（逆方向ウェーブレット変換、Ｉ−ＤＷＴ）処理は、圧縮時のＦ−ＤＷＴ処理と同様、一次元ウェーブレット逆変換を、水平及び垂直方向に逐次適用することで、二次元ウェーブレット逆変換を行っている。なお、以下の説明において、画像データに行う処理としての「ウェーブレット変換」及び「ウェーブレット逆変換」という記載は、特にことわりのない限り、それぞれ「二次元離散ウェーブレット変換」及び「二次元離散ウェーブレット逆変換」を意味するものとする。
【００１３】
一次元ウェーブレット逆変換を実現する９ｘ７フィルタの例を以下に示す。
【００１４】
【数２】
2005150846.tif 000004
【００１５】
式中の各係数は、先に示した順変換のものと同じである。
このウェーブレット逆変換を、ＬＬサブバンド画像（．．．２ＬＬ，１ＬＬ）に繰り返し適用することで、次々と縮小画像を復元しながら、元のサイズの画像を作り出している。この様子を図５に示す。
【００１６】
ところで、ＪＰＥＧ２０００方式では、画質向上を実現するためのVisual Weightingという手法が提案されている。上述したように、ＪＰＥＧ２０００方式では縦横とも低周波成分であるＬＬサブバンドに繰り返しウェーブレット変換を行うため、低周波成分の誤差が復元画像の画質に与える影響が大きい。また、人間の視覚特性は高域成分よりも低域成分の誤差に敏感であるため、この点からも低周波成分の誤差は好ましくない。そのため、Visual Weghtingでは、人間の視覚特性が敏感な低域成分ほど高精度に符号化することで、人間の視覚に基づく画質を向上させるものである。
【００１７】
Visual Weightingの実現方法としては、（ｉ）量子化処理の際、量子化ステップ（量子化係数）に重み付けする方法、（ｉｉ）算術符号化を行うパスの選択の際、選択優先順序を変える方法がある。このうち、前者の方法について説明する。
【００１８】
通常の（Visual Weightingを行わない）量子化処理では、与えられた量子化ステップ△ｂの値で、離散ウェーブレット変換で得られた変換係数（Ａとする）を除算し、丸め処理を加えて、量子化値（Ｑとする）を得る。この量子化処理は、ｓｉｇｎ（）を符号関数、L」をｆｌｏｏｒ関数（Lａ」はａを超えない最大の整数値を表す）とすると、以下の式で表される。
【００１９】
【数３】
2005150846.tif 000005
【００２０】
一方、Visual Weightingを行う量子化処理では、量子化ステップ△ｂとは独立に、ウェーブレット変換係数Ａに、重みｗを与える。すなわち、以下の式のようになる。
【００２１】
【数４】
2005150846.tif 000006
【００２２】
ここで、いずれの量子化処理を行った場合も、量子化ステップ△ｂは、圧縮結果として得られるＪＰＥＧ２０００ビットストリームの付加情報（ヘッダ）に記述され、伸張時に利用されるが、重みｗはヘッダに記述されず、伸張時に知ることができない。重みｗはサブバンド単位に設定され、なおかつ伸張時に反映されないことから、重みｗを与えることは、圧縮時に周波数フィルタ処理を加えることに相当する。
【００２３】
数式１のｆｌｏｏｒ関数内の除算は、実際には逆数（１／△ｂ）の乗算で行われることが多い。同様に、数式２では、あらかじめｗ／△ｂを計算しておき、これを乗算することで、量子化処理が行える。すなわち、このVisual Weightingの方法は、元々の量子化処理の演算量と同程度の演算量で周波数フィルタ処理が実現できるのである。
【００２４】
重みｗの設定値は、人間の視覚特性に基づいた値が推奨されている。例として、規格書(ISO/IEC 15444-1)のAnnex Jの表J-24に上げられている値からViewing distance 1000で示されている値を、表１に示す。
【００２５】
【表１】
2005150846.tif 000007
【００２６】
表１におけるｌｅｖｅｌは、ウェーブレット変換の階層（処理回数）を示し、低い周波数から高い周波数に向けて番号付けされている。ＨＬ，ＬＨ，ＨＨはウェーブレット変換係数のサブバンドを示している。ＬＬサブバンドは表に無いが、これは常に重みを１としているためである。この表によれば、５ＨＬ及び５ＬＨには重み０．５６０８０５が、５ＨＨには重み０．２８４１７３が、４ＨＨには重み０．７２７１７２が、それ以外のサブバンドには重み１が与えられることになる。
【非特許文献１】ISO/IEC-15444-1：JPEG2000規格書 part-1
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２７】
しかしながら、Visual Weightingによる重み付けは、上述のように一種の周波数フィルタ処理であるため、復号画像に多少の劣化を生じさせることになる。また、２次元フィルタ処理となるため、劣化の範囲は２次元的に影響する。例えば上述の非可逆９ｘ７フィルタを使用した離散ウェーブレット逆変換を行う場合、圧縮画像データの一つの画素から生じる劣化は、伸張後の画像データのおよそ１５ｘ１５画素の範囲に影響する。以下、この劣化が伝播する過程を、インパルス応答を用いて実例で示す。簡単のため、ウェーブレット変換のｌｅｖｅｌは１回で説明する。
【００２８】
今、１５ｘ１５画素の画像で、中心にインパルス（値１００とする）があり、それ以外は０の画像を考える。画素アドレスは左上が（０，０）、右下が（１４，１４）とする。このときの画素値を表２に示す。表の左端、上端の数字は、アドレスを示す。
【００２９】
【表２】
2005150846.tif 000008
【００３０】
この画像に、上述の非可逆９ｘ７フィルタによるウェーブレット変換を施し、係数並び替えを行う前の状態を、表３に示す。１回のウェーブレット変換の結果、１画素のインパルスが７ｘ７画素の範囲に広がったことが分かる。
【００３１】
【表３】
2005150846.tif 000009
【００３２】
表３のウエーブレット変換係数を並び替え、ＬＬ，ＬＨ，ＨＬ，ＨＨサブバンド毎に配置しなおした状態を表４に示す。
【００３３】
【表４】
2005150846.tif 000010
【００３４】
表４をみると、ウェーブレット変換後、７ｘ７画素に広がった係数（表３）は、ＬＬサブバンドに４ｘ４画素、ＨＬサブバンドに４ｘ３画素、ＬＨサブバンドに３ｘ４画素及びＨＨサブバンドに３ｘ３画素配分されていることが分かる。
【００３５】
この係数の状態で、量子化処理を行わなかった場合、すなわち△ｂによる除算や丸め処理を加えなかった場合、ウェーブレット逆変換を行うと、元のインパルス（表２）が、完全に再現される。
【００３６】
このサブバンドに分割した係数に、重みｗを掛ける。例として、表１に示したｌｅｖｅｌ  ５の値を使用する。すなわち、ＬＬサブバンドに対する重み（ｗＬＬ）＝１．０，ＨＬサブバンドに対する重み（ｗＨＬ）＝０．５６０８０５，ＬＨサブバンドに対する重み（ｗＬＨ）＝０．５６０８０５，ＨＨサブバンドに対する重み（ｗＨＨ）＝０．２８４１７３とする。この結果を、表５に示す。
【００３７】
【表５】
2005150846.tif 000011
【００３８】
表５の変換係数に対し、上述の非可逆９×７フィルタによるウェーブレット逆変換を施した結果を表６に示す。表６では、中心の１３ｘ１３画素に０以外の係数が分布している。
【００３９】
【表６】
2005150846.tif 000012
【００４０】
このように、Visual Weightingによりサブバンドに重み付けを行った場合、量子化誤差を考慮しなくとも、画像劣化が２次元的に広く分布することになる。
【００４１】
本発明はこのような従来技術の問題点に鑑みなされたものであり、その主な目的は、画像の劣化を抑制しつつ、２次元離散ウェーブレット変換係数を重み付け量子化する画像処理方法及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】
【００４２】
すなわち、本発明の要旨は、画像データに、縦方向及び横方向の、低周波成分と高周波成分に分解する変換を行うことにより得られる、縦低周波かつ横低周波の成分、縦低周波かつ横高周波の成分、縦高周波かつ横低周波の成分及び縦高周波かつ横高周波の成分の４つの成分の変換係数を重み付け量子化する画像処理方法であって、変換係数の各々に対し、予め定められた成分毎の重み値及び量子化係数の逆数を乗じるステップを有し、成分毎の重み値が、縦低周波かつ横低周波の成分に対する第１の重み値と、縦低周波かつ横高周波の成分に対する第２の重み値と、縦高周波かつ横低周波の成分に対する第３の重み値と、縦高周波かつ横高周波の成分に対する第４の重み値とを有し、
・第１の重み値＝１
・第２の重み値＝第３の重み値
・第４の重み値＝２×第２又は第３の重み値−１
（ただし、第１〜第４の重み値が全て等しい場合を除く）
との関係を満たすことを特徴とする画像処理方法に存する。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によれば、特定の条件を有する重み値を用いることにより、重み付け量子化による画像劣化を抑制することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下、図面を参照して本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態としての重み付け量子化器１００の構成例を示す。なお、図１に示す量子化器を画像圧縮器に適用する場合には、図２における量子化処理部１４の代わりに用いればよく、他の構成を変更する必要はない。
【００４５】
また、本実施形態においては、説明及び理解を容易にするため、重み付け量子化器をＪＰＥＧ２０００方式におけるvisual weightingに適用した例を示すが、サブバンド分割を行う他の画像処理技術にも適用可能であることは言うまでもない。
【００４６】
本実施形態に係る重み付け量子化器は、専用のハードウェアとして実現することも可能であるし、ＣＰＵが実行することによって同等の処理を実現するソフトウェアとして実現することも可能である。また、符号化器や復号化器の一部として、他の構成要素と機能を共有することにより実現されてもよい。
【００４７】
図１において、重みテーブル１０１は、visual weightingを行う際、サブバンド毎に適用する重み値を後述する方法で計算し、予め設定した表（重み表）であり、例えば不揮発性メモリや磁気／光学記録媒体等に格納されている。量子化テーブル１０２には、例えばＪＰＥＧ２０００規格において定められている、サブバンド毎に適用する量子化係数（量子化ステップ）が予め記録され、重みテーブル１０１と同様に格納されている。
【００４８】
量子化係数決定部１０３は、重みテーブル１０１と量子化テーブル１０２から、対応するサブバンド毎にそれぞれの値を読み出し、これを合わせて実際にウェーブレット変換係数に適用する量子化係数（ｗ／Δｂ）を計算する。量子化時に量子化テーブル１０２から用いた値を特定可能な情報は付加情報であるメインヘッダ１０４に記述され、例えば符号列形成部１６へ渡されて、最終的には圧縮画像データと一体化され、ビットストリームとして出力される。
【００４９】
基本的な圧縮（符号化）処理の流れは図２で説明した通りであり、離散ウェーブレット変換処理部１３によりサブバンド分割された画像データ（ウェーブレット変換係数）１０５が、量子化部１０６に入力される。そして、量子化係数決定部１０３が求めた量子化係数を用いてサブバンド毎に重み付け量子化された係数データ１０７が求められる。係数データ１０７は、その後算術符号化処理、符号列形成処理を経て、ＪＰＥＧ２０００ビットストリームとして出力される。
【００５０】
＜重み値の算出方法＞
ここで、本実施形態における重み値の算出方法について説明する。本実施形態では、
ｗＬＬ＝１．０
ｗＨＬ＝ｗＬＨ  かつ
ｗＨＨ＝２＊ｗＨＬ−１
（ただしｗＬＬ＝ｗＨＬ＝ｗＬＨ＝ｗＨＨである場合を除く）
という関係を満たすよう、Visual Weightingに使用する重み値を計算する。これらの関係から、ｗＨＬ，ｗＬＨ，ｗＨＨのいずれか一つの重み値を指定すれば、残りの重み値も直ちに求めることが出来る。本実施形態ではｗＨＬ１０８を指定し、重み算出器１０９によって残りのｗＬＨ及びｗＨＨを求めている（ｗＬＬは常に１．０である）。
【００５１】
この重み値の算出は、予め行っておくことも可能であり、その場合重み算出器１０９は不要となる。
ここで、このような関係を満たす重み値の例を表７に示す。そして、上述の表４に示したウェーブレット変換係数に表７の例１の重み値を乗じ、非可逆９×７フィルタを用いて表６と同様にウェーブレット逆変換した結果を示す。
【００５２】
同様に、表９〜１１は重み値として例２〜４の値を用いた結果をそれぞれ示す。なお、表７の例１から例３の重み値の適用は、高周波成分を減衰させる周波数フィルタ処理に、例４の重み値の適用は高周波成分を強調する周波数フィルタ処理に相当する。
実際には、要求する画質に応じて、表７に記載される例のような複数の選択肢から重みを選択して用いる。どのような条件により重みを選択するかは任意であるが、例えば高周波成分を無視できるような場合には例３のような値を、逆に高周波成分をある程度残したい場合には例１のような値を選択すればよい。同様に、例４では高周波成分を重視したい場合に選択すればよい。具体的には、画像の高域又はエッジ部を重視したい場合にはこのような高域重視の重み付けが有用である（Visual Weightingの機能は、低域重視のみならず、高域重視を目的とした場合にも利用可能である）。
【００５３】
【表７】
2005150846.tif 000013
【００５４】
【表８】
2005150846.tif 000014
【００５５】
【表９】
2005150846.tif 000015
【００５６】
【表１０】
2005150846.tif 000016
【００５７】
【表１１】
2005150846.tif 000017
【００５８】
表８〜１１から明らかなように、上述の関係式を満たす表７の重み値を適用した場合、中心部に十字状に係数値が残るだけで、それ以外の係数は０となっている。すなわち、ｗＬＬ＝１．０，ｗＨＬ＝ｗＬＨとしたうえで、さらにｗＨＨ＝２＊ｗＨＬ−１という関係を持った係数を与えた場合、ウェーブレット逆変換後の係数は表６に示した従来例と比べて０である範囲が広く、Visual Weightingによる画像劣化が復元画像に波及する範囲は、少なくなる。
【００５９】
なお、ｗＨＬではなくｗＨＨを指定して重み値を求める場合、ｗＨＬ＝（ｗＨＨ＋１）／２と変形した式でｗＨＬ（＝ｗＬＨ）を求めればよい。
【００６０】
また、表８〜１１においては、表６との比較により本実施形態により実現される効果を明らかにするため、量子化を行わない状態を示した。しかしながら、実際には量子化係数決定部１０３が算出した重み付け量子化係数を用いた量子化処理により、同等の効果が得られることは当業者に容易に理解される。
【００６１】
＜他の実施形態＞
なお、上述の実施形態においては、量子化係数に重みを乗じた（ｗ／Δｂ）を量子化部１０６で適用していたが、変換係数１０５に重みｗを乗じてから量子化係数の逆数（１／Δｂ）を乗じても同等の結果が得られることは上述の数式から明らかであろう。従って、量子化部１０６は、変換係数に重みを乗じる乗算器と、量子化係数の逆数を乗じる乗算器とから構成されても良い。その場合、量子化係数決定器１０３は量子化部１０６に重み値と量子化係数を供給すればよい。
【００６２】
また、量子化の対象は二次元離散ウェーブレット変換係数のみならず、画像データを、縦方向及び横方向の、低周波成分と高周波成分に分解する変換結果であれば他の変換の結果であって良い。
【００６３】
なお、本発明の画像処理装置と同等の機能を複数の機器から構成されるシステムによって実現しても良い。
【００６４】
尚、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、記録媒体から直接、或いは有線／無線通信を用いて当該プログラムを実行可能なコンピュータを有するシステム又は装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータが該供給されたプログラムを実行することによって同等の機能が達成される場合も本発明に含む。
【００６５】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータに供給、インストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明に含まれる。
【００６６】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００６７】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記録媒体、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ等の光／光磁気記憶媒体、不揮発性の半導体メモリなどがある。
【００６８】
有線／無線通信を用いたプログラムの供給方法としては、コンピュータネットワーク上のサーバに本発明を形成するコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイル等、クライアントコンピュータ上で本発明を形成するコンピュータプログラムとなりうるデータファイル（プログラムデータファイル）を記憶し、接続のあったクライアントコンピュータにプログラムデータファイルをダウンロードする方法などが挙げられる。この場合、プログラムデータファイルを複数のセグメントファイルに分割し、セグメントファイルを異なるサーバに配置することも可能である。
【００６９】
つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムデータファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるサーバ装置も本発明に含む。
【００７０】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件を満たしたユーザに対して暗号化を解く鍵情報を、例えばインターネットを介してホームページからダウンロードさせることによって供給し、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。
【００７１】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００７２】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の実施形態に係る重み付け量子化器の構成例を示す図である。
【図２】ＪＰＥＧ２０００方式に基づく圧縮器の構成例を示す図である。
【図３】二次元離散ウェーブレット変換によるサブバンド分割を説明する図である。
【図４】ＪＰＥＧ２０００方式に基づく伸張器の構成例を示す図である。
【図５】ウェーブレット変換係数からの元画像の復元を説明する図である。
【図１】
2005150846.tif 000018
【図２】
2005150846.tif 000019
【図３】
2005150846.tif 000020
【図４】
2005150846.tif 000021
【図５】
2005150846.tif 000022