(57)【要約】【課題】透明色合成を利用した多層構造画像において、高い圧縮率を実現すること。【解決手段】本発明は、所定の画素値が透明色として定義され、この透明色の画素が透過的に合成される多層構造画像を取り扱う画像処理装置において、多層構造画像に含まれる層全体に対して所定の特徴量が減少もしくは増加するように各層の透明色領域と重なり合わせの順序を変更する層構成変更手段３を備えているものである。また、この層構成変更手段３が用いる所定の特徴量として、予測符号化シンボルのエントロピーや各層における画素の線連結に対するオイラー数を適用するものである。【選択図】図１
2007243512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の画素値が透明色として定義され、当該透明色の画素が透過的に合成される多層構造画像を取り扱う画像処理装置において、
前記多層構造画像に含まれる層全体に対して所定の特徴量が減少もしくは増加するように各層の透明色領域と重なり合わせの順序を変更する層構成変更手段を備えている
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記層構成変更手段は、所定の符号化単位毎に合成後の画像に対して各層が使用される領域を判定し、各層の使用領域が重ならないように領域と領域内の画素値を所定の画素値に変更する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記所定の特徴量は、予測符号化シンボルのエントロピーである
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所定の特徴量は、各層における画素の線連結に対するオイラー数である
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項５】
所定の画素値が透明色として定義され、当該透明色の画素が透過的に合成される多層構造画像を取り扱う画像処理プログラムにおいて、
前記多層構造画像に含まれる層全体に対して所定の特徴量が減少もしくは増加するように各層の透明色領域と重なり合わせの順序を変更するステップをコンピュータによって実行する
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の画素値が透明色として定義され、この透明色の画素が透過的に合成される多層構造画像を取り扱う画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、画像データは非常に多くのデータ量を要するため、コンピュータ等が備える記憶装置に格納したり、ネットワークを介して伝送する場合には所定の符号化を行ってデータ量の圧縮を施している。ここで、データ量の圧縮を効率よく行う観点から、画像データを属性に応じて多層化し、各属性の層に適した圧縮処理を施すことが行われている。例えば、ITU-T（TELECOMMUNICATION  STANDARDIZATION  SECTOR  OF  ITU）T.44  MRC（Mixed  Raster  Content）のように、画像データを背景層データ、前景層データ、さらに背景層データと前景層データのいずれかを選択して合成するための２値MASK層データに分離して多層構造画像とする方法が提案されている。
【０００３】
また、特許文献１〜４に開示されるように、背景層データと前景層データを２値MASK層データで選択して合成するのではなく、前景層データに含まれる画素のある値を透明色として規定し、透明色の値をもつ領域は背景層データ、透明色以外(非透明色)の値をもつ領域は前景層データを合成するようにした多層構造画像を構成するものがある。
【０００４】
特許文献１では、各色に対応してそれぞれ割り当てられたデータが複数集まって構成される画像用データを非可逆圧縮して符号化する画像用データの符号化方法において、上記データの１つを透明色に割り当てると共に、その透明色を可逆圧縮する画像用データの符号化方法が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２では、ディジタル画像を所定の画素データで表される透明色とそれ以外の画素データで表される表示色を用いて表現する透明色画像に対して不可逆性の符号化を行い画像圧縮データを生成する圧縮データ生成手段と、透明色画像を構成する画素が透明色であればその画素が透明色であることを示す透明色データを生成する誤り訂正データ生成手段とを有する画像処理技術が開示されている。この技術では、不可逆性の符号化が行われた画像圧縮データを復号化した後に、透明色データを用いて対応する画素に透明色の画素データを設定しており、透明色の画素については誤りのない画像データを復元することができる。
【０００６】
また、特許文献３では、画素値として透明を表現する値が割り当てられた画像情報の全体を非可逆圧縮しながら、透明色について可逆圧縮が可能な画像圧縮方法が開示されている。この方法では、画素ブロック毎に透明画素のみを含んでいるか、非透明画素のみを含んでいるか、または透明画素と非透明画素の双方を含んでいるかを判断し、その結果に応じて異なる処理を行うので、画素ブロック内の全画素について透明・不透明を示すデータを効率よく圧縮することができる。
【０００７】
また、特許文献４では、原画像の透過色の輝度の階調をシフトする階調シフト手段と、前記階調シフト手段によって階調がシフトされた画像を、非可逆符号化する画像符号化手段とを含む画像符号化装置が開示されている。この装置では、透過色と判定した輝度の階調を最も暗い黒を表す値または最も明るい白を表す値とすることによって、クリッピングによってノイズが消去された値を透過色とすることができ、色差画像にノイズが発生していても、正しく透過色を判定することができる。
【０００８】
また、特許文献５に開示されるように、直前の画素がいずれの層に該当するかによって予測方式を切り替える、すなわち、符号化シンボルを切り替える符号化技術がある。
【０００９】
特許文献５では、注目画素の直前が前景層（第１プレーン）か背景層（第２プレーン）かにより、予測条件を切り替え、各画素を前景層と背景層に分離して、各々の層に適した圧縮方式を適用して画像を圧縮する。具体的には、ギャップ情報（isGap）と前進的予測の可否（isPredictable）および後進的予測の可否（isBackwardPredictable）とを用いて、所定の論理演算を定義し、直前の画素が前景層か背景層のいずれかによって、論理演算を切り替え、その結果に応じて注目画素がいずれの層に該当するかを判定する。
【００１０】
すなわち、直前の画素が前景層に該当する場合には、isPredictable || (isGap && isBackwardPredictable)のブーリアン値を演算して、これが真（true）であれば注目画素は前景層、偽（false）であれば注目画素は背景層に分離する。
【００１１】
また、直前の画素が背景層に該当する場合には、isGap && (isPredictable || isBackwardPredictable)のブーリアン値を演算して、これが真（true）であれば注目画素は前景層、偽（false）であれば注目画素は背景層に分離する。
【００１２】
【特許文献１】特開平１０−１６４６２０号公報
【特許文献２】特開平７−２４０８４５号公報
【特許文献３】特開２００３−８７５７２号公報
【特許文献４】特開２００３−２６４８３０号公報
【特許文献５】特開２００３−３４８３５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、従来の透明色合成を利用した多層構造画像では、編集等により既存の層に透明色を含む新たなオブジェクトが追加されると最適な層構成ではなくなるという問題が生じる。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、所定の画素値が透明色として定義され、この透明色の画素が透過的に合成される多層構造画像を取り扱う画像処理装置において、多層構造画像に含まれる層全体に対して所定の特徴量が減少もしくは増加するように各層の透明色領域と重なり合わせの順序を変更する層構成変更手段を備えているものである。
【００１５】
このような本発明では、所定の符号化方式で画像データを圧縮符号化する場合において、圧縮率と負の相関関係がある所定の特徴量、もしくは、符号量と正の相関関係がある所定の特徴量を用いて、多層構造画像に含まれる層全体の特徴量を算出し、その特徴量が減少もしくは増加するように各層の透明色領域と重なり合わせの順序を変更するため、多層構造画像を効率よく圧縮することができるようになる。
【発明の効果】
【００１６】
したがって、本発明によれば、各層の透明色領域と非透明色領域、および各層の重なり合わせの順序を分析して、層全体の特徴量が減少もしくは増加するよう各層の透明色領域と重なり合わせの順序を変更することにより、後工程の圧縮符号化処理において多層構造画像の圧縮率を向上させることが可能となる。また、編集等により既存の層に透明色を含む新たなオブジェクトが追加された場合においても最適な層構成の多層構造画像を構成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】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置を説明するブロック図である。すなわち、本実施形態の画像処理装置は、所定の画素値が透明色として定義され、この透明色の画素が透過的に合成される多層構造画像を取り扱うもので、入力手段１、復号手段２、層構成変更手段３、符号化手段４および出力手段５を備えている。
【００１８】
入力手段１は、各層が圧縮符号化されている多層構造の原画像を入力する部分である。復号手段２は、多層構造画像を各層に分離して各層の符号化処理に対応する復号処理を実施する部分である。層構成変更手段３は、各層の透明色領域と非透明色領域、および各層の重なり合わせの順序を分析して、層全体の特徴量が最小もしくは最大となるように各層の透明色領域と重なり合わせの順序とを変更する処理を行う。なお、特徴量としてエントロピーを用いる場合は最小となるよう変更する。符号化手段４は、層構成変更手段３による変更後の各層を圧縮符号化する部分である。出力手段５は、各層をまとめて多層構造画像として出力する部分である。これらの構成によって、多層構造画像の圧縮率を向上できるようになる。
【００１９】
ここで、画像処理装置における入力手段１から復号手段２に出力されるデータを「多層構造画像データ」、復号手段２から層構成変更手段３に出力されるデータを「層データ（１）」、層構成変更手段３から符号化手段４に出力されるデータを「層データ（２）」、符号化手段４から出力手段５に出力されるデータを「層データの符号データ」と言うものとする。
【００２０】
本実施形態に係る画像処理装置の特徴部分は層構成変更手段３である。層構成変更手段３では、多層構造画像データの層全体の特徴量を算出し、この特徴量によって圧縮率が最も高くなる透明色領域や層の重なり合わせの順序を決定している。
【００２１】
図２は、層構成変更手段の内部ブロック図である。すなわち、層構成変更手段３は、領域変更手段３１、特徴量算出手段３２および最適層データ決定手段３３から構成される。領域変更手段３１は、復号手段２から出力される層データ（１）に基づいて、層順序と透明色領域を変更した層データの組み合わせを出力する。
【００２２】
特徴量算出手段３２は、領域変更手段３１から出力された透明色領域および層順序の組み合わせについて特徴量を算出する。最適層データ決定手段３３は、特徴量算出手段３２で算出された各組み合わせについての特徴量が最も小さいもの、もしくは最も大きいものを最適層データとして決定する。本実施形態では特徴量としてエントロピーを用いる。特徴量がエントロピーの場合には、層全体のエントロピーが最小となる各層の透明色領域と重なり合わせの順序を決定することになる。
【００２３】
ここで、エントロピーと圧縮率との相関について説明する。画像のエントロピーは、各画素値が存在する確率により定まる平均情報量である。ここで、各画素値の確率を、領域の画素数に対する各値の画素数の比として定義する。２値の場合、例えば、画素値が0と1であるとき、ある領域において、画素値が0の確率をP0、画素値が1の確率をP1とすると、
P0＝領域内で画素値が0の画素数／領域の画素数
P1＝領域内で画素値が1の画素数／領域の画素数
ただし、２値の場合は、P1＝1−P0である。
【００２４】
このとき、エントロピーはP0の関数として（１）式で表される。
【００２５】
（１）式…
H(P0)＝−P0×log2(P0)−P1×log2(P1)＝−P0×log2(P0)−(1−P0)×log2(1−P0)
ここで、log2()は2を底とする対数関数である。H(P0)はエントロピー関数と呼ばれる。P0とH(P0)の関係を図で表すと図３のようになる。
【００２６】
図３に示すように、例えば、0と1の各確率が各々1/2(＝0.5)のときエントロピーは最大(＝1)となり、一方の確率が0(すなわち、他方の確率が1)か、または、一方の確率が1(すなわち、他方の確率が0)のとき、エントロピーは最小(＝0)となる。また、図３より、画素値が0か1のどちらかに偏っているほうがエントロピーは小さくなることがわかる。
【００２７】
例えば、写真領域と線分領域が混在する画像に対して、ITU-T T.44に規定されている多層構造画像を作成するとき、２値MASK層により写真領域と線分領域を２値で分離する場合、（線分領域の画素数）≦（領域の画素数／２）の場合には、線分領域を減らす(線分領域の画素を除去していく)と分離結果である２値MASK層のエントロピーは減少し、（線分領域の画素数）＞（領域の画素数／２）の場合には、線分領域を増やす(写真領域の画素を除去していく)と分離結果である２値MASK層のエントロピーは減少する。
【００２８】
多値画像のエントロピーHは、（２）式で表される。
【００２９】
（２）式…
H＝−Σpi・log pi
ここで、piは各階調の画素値が存在する確率である。階調数をmとすると、２値のエントロピーと同様に、全てのiに対して、pi＝1/mのときHは最大(＝log2(m))となる。
【００３０】
一般に符号化シンボルをハフマン符号化などのエントロピー符号化を用いて圧縮符号化すると、エントロピーと圧縮率および符号量との相関関係は図４および図５に示すようになる。すなわち、エントロピーαが増加すると圧縮率は低下し、符号量は増加する。反対に、エントロピーαが低下すると圧縮率は増加し、符号量は低下する。このような性質を利用し、本実施形態では多層構造画像における各層の透明色領域の変更や層の重なり合わせの順序の変更によってエントロピーがどのように変化するかを算出し、最もエントロピーが小さくなる透明色領域および層の重なり合わせ順序を求め、効率的に圧縮符号化できるような層構成に多層構造画像を変更している。
【００３１】
次に、本実施形態の画像処理装置における動作を説明する。本実施形態に係る画像処理装置の動作は、コンピュータによって実行される画像処理プログラムとして実現される。図６は、本実施形態の画像処理装置における動作、主として層構成変更手段の動作を説明するフローチャートである。
【００３２】
先ず、各層の使用領域の重なりが無くなるように各層の領域と画素値とを変更する（ステップＳ１１）。次いで、各層データを符号化単位に分割し（ステップＳ１２）、各層データを符号化単位で入力する（ステップＳ１３）。
【００３３】
次いで、各パラメータを初期化する（ステップＳ１４）。すなわち、特徴量の初期値をＣ0、各層の重ね合わせ順序の組み合わせ候補（１，２，…，ｎ）として、最適層データの組み合わせをＭ＝１、繰り返し適用する候補の番号をｉ＝１とする。そして、画素値を変更し、特徴量Ｃを算出する（ステップＳ１５）。
【００３４】
次に、算出した特徴量Ｃと初期値となるＣ0とを比較し（ステップＳ１６）、Ｃ＜Ｃ0であれば算出した特徴量Ｃを初期値Ｃ0に設定し、ｉをＭに設定して（ステップＳ１７）、ｉを１つインクリメントする（ステップＳ１８）。一方、Ｃ＜Ｃ0でなければ初期値Ｃ0およびＭをそのままにして、ｉのみ１つインクリメントする。
【００３５】
続いて、ｉが各層の組み合わせ候補数に達したか否か（ｉ＜Ｎであるか否か）を判断し（ステップＳ１９）、達していない場合にはステップＳ１５へ戻り、ステップＳ１６〜ステップＳ１８を繰り返す。達している場合には、全て符号化対象が終了したか否かを判断し（ステップＳ２０）、終了している場合は処理を終わる。一方、終了していない場合にはステップＳ１３へ戻り、以降を繰り返す。
【００３６】
このような処理によって、各層の重ね合わせ順序の組み合わせのうち、特徴量が最も小さくなるものを決定することができる。
【００３７】
次に、具体例について説明する。図７は、透明色を用いた２層合成画像の構成例を説明する模式図である。この合成画像は、前景層データと背景層データとの２層から構成され、前景層データには例えば文字、背景層データには例えば写真と背景が存在している。この場合、前景層データの文字以外の領域に透明色が設けられることで、これらを重ね合わせると背景層データのうち前景層データの透明色領域と対応する部分が透過的に合成され、これに前景層データの文字が重畳されることになる。
【００３８】
図８は、透明色を用いた多層合成画像の構成例を説明する模式図である。多層の場合も２層と同様に、第１層以外の層に透明色領域が配置され、重ね合わせることで下層の画像における上層の透明色領域と対応する部分が透過的に合成される。
【００３９】
２層や多層の合成画像において、層の重ね合わせ順序を変えることで、同じ合成画像を得るために透明色領域が変更されることになる。図９は、層の重ね合わせ順序の変更による透明色領域の変化を示す模式図である。図９に示す例は３層を重ね合わせたもので、図中中央に示す合成画像を得る場合、第１層、第２層、第３層の順で上に重ね合わせる場合（図中左側の図）と、第３層、第２層、第１層の順で上に重ね合わせる場合（図中右側の図）とで、透明色領域が変更されることになる。
【００４０】
本実施形態では、このような重ね合わせ順序によって透明色領域が変更されることで、層全体のエントロピーが変わることに着目し、エントロピーが最も小さくなる重ね合わせ順序およびその際の透明色領域を求めるようにしている。その場合の画像圧縮率が最も高くなるためである。
【００４１】
次に、所定領域の画素値の変更を行う例について説明する。図１０は、非透明色から透明色への画素値の置き換えによる例を説明する模式図である。この図の例では、２層による合成画像の場合を示している。変更前は、第１層の画像の上に重ねる第２層の画像には、第１層と同じ下地色（非透明色）が使用される領域がある（図１０（ｃ）の三角形周辺部参照）。この下地色の領域を図１０（ｄ）に示すように透明色に変更しても合成画像は変わらないが、エントロピーは変更前より小さくなる。これを以下に説明する。
【００４２】
すなわち、説明を簡単にするために、三角形の画像が同一画素であるとする。図１０（ｃ）において、透明色の画素数をa、下地の画素数をb、三角形の画素数をc、全画素数をA(＝a＋b＋c)とすると、透明色の発生確率P1、下地の発生確率P2、三角形の画素の発生確率P3は以下のようになる。
P1＝(透明色の画素数)/(全画素数)＝a/A
P2＝(下地の画素数)/(全画素数)＝b/A
P3＝(三角形の画素数)/(全画素数)＝c/A
【００４３】
したがって、図１０（ｃ）に示す層のエントロピーＨは、以下のようになる。
Ｈ＝−(a/A)log2(a/A)−(b/A)log2(b/A)−(c/A)log2(c/A)
【００４４】
これに対して、図１０（ｄ）に示す層では、下地の領域が透明色に置き換わっているので、この場合のエントロピーをＨ'とすると、
Ｈ'＝−((a＋b)/A)log2((a＋b)/A)−(c/A)log2(c/A)
【００４５】
これらのエントロピーを比較すると、Ｈ'＜Ｈとなっている。
【００４６】
なぜならば、
Ｈ＝−(a/A)log2(a/A)−(b/A)log2(b/A)−(c/A)log2(c/A)
＝−(1/A){alog2(a/A)＋blog2(b/A)＋clog2(c/A)}
＝−(1/A){alog2(a)＋blog2(b)＋clog2(c)−(a＋b＋c)log2(A)}
＝−(1/A){alog2(a)＋blog2(b)＋clog2(c)−Alog2(A)}
Ｈ'＝−((a＋b)/A)log2((a＋b)/A)−(c/A)log2(c/A)
＝−(1/A){(a＋b)log2((a＋b)/A)＋clog2(c/A)}
＝−(1/A){(a＋b)log2(a＋b)＋clog2(c)−((a＋b)＋c)log2(A)}
＝−(1/A){(a＋b)log2(a＋b)＋clog2(c)−Alog2(A)}
＝−(1/A){alog2(a＋b)＋blog2(a＋b)＋clog2(c)−Alog2(A)}
対数関数は単調増加であるから、log2(a)＜log2(a＋b)、かつ、log2(b)＜log2(a＋b)
すなわち、−log2(a)＞−log2(a＋b)、かつ、−log2(b)＞−log2(a＋b)であるので上記が成立する。
【００４７】
図１１は、透明色から非透明色への画素値の置き換えによる例を説明する模式図である。この図の例では、２層による合成画像の場合を示している。第１層では、変更前は一部に別の非透明色があったが、変更によって全て同じ非透明色になっている（図１１（ｂ）→図１１（ｅ））。また、第２層では、変更前にあった透明色領域の一部が非透明色になっている（図１１（ｃ）→図１１（ｄ））。
【００４８】
変更前後において、合成画像（図１１（ａ））は同一である。しかし、図１１（ｅ）に示す第１層の画像(変更後)のエントロピーは図１１（ｂ）に示す第１層の画像（変更前）のエントロピーはよりも小さくなり、かつ、図１１（ｄ）に示す第２層の画像（変更後）のエントロピーは図１１（ｃ）に示す第２層の画像(変更前)のエントロピーよりも小さくなっている。これは上記のエントロピー計算と同様である。
【００４９】
いずれの例においても、重ね合わせ順によって透明色領域が変更されるとエントロピーの値が変わることから、種々の重ね合わせ順の組み合わせで計算したエントロピーのうち最小となる組み合わせを求め、これによって圧縮処理を実行すれば最も高い圧縮率を実現できるようになる。
【００５０】
ここで、特開２００３−３４８３５８号公報に開示の技術のように重なり合う前後の層の依存関係によって符号化シンボルを定義している符号化方式においては、合成後の画像上で対応する位置にある各層の画素値の関係が符号化シンボルのエントロピーに影響する。
【００５１】
特に、特開２００３−３４８３５８号公報に開示の技術では、通常の画像(多層構造でない画像)を多層に分離しながら各々の層に適した圧縮方式を適用して画像を圧縮する技術である。したがって、他の分離手法によって既に構成済みの多層構造画像が入力される場合や、あるいは特開２００３−３４８３５８号公報に開示の分離手法で構成された多層構造画像であっても、構成後に編集された場合や新たな層データが追加された場合は、必ずしも、符号化に適した層データではない場合がある。この場合、一旦合成画像を構成してから再度分離する必要がありオーバヘッドが大きくなるという問題が生じる。
【００５２】
このような問題に対し、本実施形態では、画像全体を合成することなく、符号化シンボルのエントロピーが減少するように必要な領域のみ画素値の変更および層の順序を入れ換えるので、上記のようなオーバヘッドを減少させることが可能となる。
【００５３】
上記の実施形態では、画像の特徴量としてエントロピーを用いたが、圧縮率と相関のある特徴量であれば、エントロピー以外であっても適用可能である。例えば、特徴量としてオイラー数を用いることもできる。
【００５４】
画像に適用する一般的なオイラー数は面（２次元の複体）に対するオイラー数（以下では便宜上、「２次元のオイラー数」と呼ぶことにする。）であり、（３）式で表される。
【００５５】
（３）式…
２次元のオイラー数＝画素数−線連結数＋面連結数
なお、線連結と面連結の具体的な画素の結合については図１２に示す。
【００５６】
本実施形態で適用するオイラー数は、線（１次元の複体）に対するオイラー数（以下では便宜上、「１次元のオイラー数」と呼ぶことにする。）であり、（４）式で表される。
（４）式…
１次元のオイラー数＝画素数−線連結数
【００５７】
以下に、オイラー数を適用する対象の次元の差異がどのような効果の差異となって現れるかを説明する。
【００５８】
２次元のオイラー数は領域数となる。ただし、領域に穴がない単連結の場合のみである。そうでない場合は、画像の外部と連結しない領域のうち、もっとも大きい領域の数となる。多値画像に対して２次元のオイラー数を計算すると、その結果は各画素値の画素が連結した領域の個数となる。しかし、領域の個数は、領域の広さを計る尺度となる「画素の結合度合」に対する情報を有していない。
【００５９】
これを図１２を用いて具体的に説明する。以下では計算を簡単にするため４連結で計算するものとする。図１２に示すように、（ａ）と（ｂ）とでは各領域の広さが異なっているが、（ａ）、（ｂ）とも２次元のオイラー数は同じとなる（領域数に等しくなる）。
【００６０】
これに対して、1次元のオイラー数は（ａ）よりも（ｂ）の方が小さい値となる。このように各領域の広さが広いほど1次元のオイラー数は小さくなるので、画素の結合度合を示す尺度として1次元のオイラー数を利用することができる。
【００６１】
図１３に示すように各領域の１次元のオイラー数は各領域の結合度合に応じてそれぞれ値が決定される。
【００６２】
実際の符号化方式での具体例では、例えば、特開平９−２２４２５３号公報に開示される可逆符号化（注目画素と一致する予測器の方向を符号化するような符号化方式）においては、オイラー数は圧縮率と負の相関が見られる（オイラー数が小さいと圧縮率が大きい。）。したがって、１次元のオイラー数を圧縮率の目安として用いることができる。
【００６３】
なお、線連結数のみでは、画像全体に対する画素の結合度合を表す尺度として不十分である。例えば、図１４（ａ）、（ｂ）とも線連結数は、「２」であるが、画像全体に対する画素の結合度合は異なっている(画像全体に対する画素の結合度合は、（ａ）は密、（ｂ）は粗となる。)。
【００６４】
このように、画像の大きさや画素の結合度合が異なっていても線連結数が同じとなる場合があるため、線連結数のみでは画像全体に対する画素の結合度合を表す尺度として不十分である。１次元のオイラー数は画素数も計算するため、線連結数が同じでも画像の大きさによって異なる値となる。例えば、図１４（ａ）の1次元のオイラー数(＝２)＜図１４（ｂ）の1次元のオイラー数(＝１４)
【００６５】
図１５は、オイラー数と特開平９−２２４２５３号公報に開示される可逆符号化の圧縮率との相関を示す図である。オイラー数βは正、負両方の値を取り得るが、オイラー数βが小さくなるほど圧縮率が高くなっている。したがって、特徴量としてオイラー数を用いる場合には、各層の透明色領域の変化および重ね合わせの順序のうちオイラー数が最も小さくなるものを選択することになる。
【００６６】
なお、適用する特徴量によっては、その値が大きくなるほど圧縮率が高くなる場合もある。このような特徴量を用いる際には、最も特徴量が大きくなる透明色領域の変化およびおよび重ね合わせ順序を選択すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本実施形態に係る画像処理装置を説明するブロック図である。
【図２】層構成変更手段の内部ブロック図である。
【図３】エントロピーについて説明する図である。
【図４】エントロピーと圧縮率との相関について示す図である。
【図５】エントロピーと符号量との相関について示す図である。
【図６】本実施形態の動作を説明するフローチャートである。
【図７】透明色を用いた２層合成画像の構成例を説明する模式図である。
【図８】透明色を用いた多層合成画像の構成例を説明する模式図である。
【図９】層の重ね合わせ順序の変更による透明色領域の変化を示す模式図である。
【図１０】非透明色から透明色への画素値の置き換えによる例を説明する模式図である。
【図１１】透明色から非透明色への画素値の置き換えによる例を説明する模式図である。
【図１２】オイラー数について説明する図（その１）である。
【図１３】オイラー数について説明する図（その２）である。
【図１４】連結数について説明する図である。
【図１５】オイラー数と圧縮率との相関について示す図である。
【符号の説明】
【００６８】
１…入力手段、２…復号手段、３…層構成変更手段、４…符号化手段、５…出力手段、３１…領域変更手段、３２…特徴量算出手段、３３…最適層データ決定手段
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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