(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データのエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段と、
前記エッジ検出手段および前記微細パターン検出手段によって得られた結果に基づいて前記画像データの分離を行う分離手段と、
前記分離手段により分離された前記画像データ毎に異なるフィルタリングを施すフィルタ手段と、
フィルタリングされた前記画像データをブロック化するブロック化手段と、
ブロック化された前記画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段と、
前記直交変換手段により直交変換された前記画像データを量子化する量子化手段と、
前記量子化手段により量子化された前記画像データをエントロピー符号化するエントロピー符号化手段とを有する画像符号化装置であって、
前記フィルタリングを施すとき、前記エッジ検出手段によって得られた結果には正の重み付けをし、かつ前記微細パターン検出手段によって得られた結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段を備え、前記フィルタ手段は前記劣化度合い算出手段によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すことを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】
画像データのエッジを検出するエッジ検出手段と、
前記画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段と、
前記画像データをブロック化するブロック化手段と、
ブロック化された前記画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段と、
前記エッジ検出手段および前記微細パターン検出手段によって得られた結果に基づいて前記直交変換により直交変換された前記画像データの分離を行う分離手段と、
前記分離手段により分離された前記画像データ毎に異なるフィルタリングを施すフィルタ手段と、
前記フィルタ手段によりフィルタリングされた前記画像データを量子化する量子化手段と、
前記量子化手段により量子化された前記画像データをエントロピー符号化するエントロピー符号化手段とを有する画像符号化装置であって、
前記フィルタリングを施すとき、前記エッジ検出手段によって得られた結果には正の重み付けをし、かつ前記微細パターン検出手段によって得られた結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段を備え、前記フィルタ手段は前記劣化度合い算出手段によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すことを特徴とする画像符号化装置。
【請求項３】
前記劣化度算出手段によって算出された劣化度が所定レベルよりも大きい前記画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換する画素パターン変換手段を備えたことを特徴とする請求項１または２記載の画像符号化装置。
【請求項４】
画像データのエッジを検出し、
前記画像データの微細パターン領域を検出し、
前記画像データのエッジおよび微細パターンの検出結果に基づいて前記画像データの分離を行い、
分離された前記画像データ毎に異なるフィルタリングを施し、
フィルタリングされた前記画像データをブロック化し、
ブロック化された前記画像データをブロック単位で直交変換し、
直交変換された前記画像データを量子化し、
量子化された前記画像データをエントロピー符号化する画像符号化方法であって、
前記フィルタリングを施すとき、前記画像データのエッジの検出結果には正の重み付けをし、かつ微細パターンの検出結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出し、算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項５】
算出された劣化度が所定レベルよりも大きい前記画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換することを特徴とする請求項４記載の画像符号化方法。
【請求項６】
画像データのエッジを検出するステップと、
前記画像データの微細パターン領域を検出するステップと、
前記画像データのエッジおよび微細パターンの検出結果に基づいて前記画像データの分離を行うステップと、
前記画像データのエッジの検出結果には正の重み付けをし、かつ微細パターンの検出結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出するステップと、
算出された劣化度合いに応じて分離された前記画像データ毎に異なるフィルタリングを施すステップと、
フィルタリングされた前記画像データをブロック化するステップと、
ブロック化された前記画像データをブロック単位で直交変換するステップと、
直交変換された前記画像データを量子化するステップと、
量子化された前記画像データをエントロピー符号化するステップとを実行するプログラムが格納されていることを特徴とする情報記録媒体。
【請求項７】
算出された劣化度が所定レベルよりも大きい前記画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換するステップを実行するプログラムが格納されていることを特徴とする請求項６記載の情報記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はプリンタ、スキャナ、ディジタルカメラ、ファクシミリ、ネットワーク等で用いられるカラー画像の圧縮を行う画像符号化技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、カラー画像の符号化技術は情報量の多いカラー画像を圧縮するための手段として用いられ、特に最近では、圧縮率の高い符号化技術への要求が高まっている。
【０００３】
このような画像符号化技術の一つとして、直交変換により画像データを変換する技術が提案されている。ＤＣＴ変換による符号化も直交変換符号化の一つである。そして、ＤＣＴ変換による符号化は符号化効率が高く、非可逆圧縮の国際標準として規定されているＪＰＥＧにも採用されている。
【０００４】
以下に、高い符号化効率を示す直交変換符号化についての従来の技術を説明する。
【０００５】
ここで、図２１は従来における直交変換符号化のプロセスを示す説明図である。
【０００６】
図２１において、先ず最初に、入力された画像データをＮ×Ｍ画素のブロックにブロック化する（Ｓ２００１）。なお、一般的には８×８画素のブロック化がよく用いられる。
【０００７】
次に、ブロック化された画像データを直交変換により変換する（Ｓ２００２）。直交変換としてはＤＣＴ変換、Ｋ−Ｌ変換、アダマール変換等がある。そして、直交変換により画像データは周波数領域のデータに変換される。
【０００８】
次に、直交変換されたデータを視覚特性に基づいて量子化する（Ｓ２００３）。そして、量子化されたデータをジグザグスキャンのような信号レベルの高いデータ順に並べ替える（Ｓ２００４）。最後に、並べ替えられた量子化データをエントロピー符号化する（Ｓ２００５）。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような従来の技術では、超低ビットレートで画像を圧縮する場合に画質劣化が大きくなるという問題を有していた。
【００１０】
ここで、量子化テーブルを画像領域毎に切り換えたり、復号した画像に対して視覚劣化を低減するような修正を加えることにより超低ビットレートでの圧縮を実現する技術も検討されている。しかし、ＪＰＥＧ標準に対応した装置間で画像データの送受信を行う場合、前述の技術では画像全体またはフレーム全体に対して同一の量子化テーブルで量子化を行うため、量子化テーブルの切り換えや復号側での処理を行うことができず、視覚的に劣化の少ない効率のよい符号化を行うことができない。
【００１１】
そこで、本発明は、高い圧縮率で画像符号化を行うことのできる画像符号化技術を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために、本発明の画像符号化装置は、画像データのエッジを検出するエッジ検出手段と、画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段と、エッジ検出手段および微細パターン検出手段によって得られた結果に基づいて画像データの分離を行う分離手段と、分離手段により分離された画像データ毎に異なるフィルタリングを施すフィルタ手段と、フィルタリングされた画像データをブロック化するブロック化手段と、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段と、直交変換手段により直交変換された画像データを量子化する量子化手段と、量子化手段により量子化された画像データをエントロピー符号化するエントロピー符号化手段とを有する画像符号化装置であって、フィルタリングを施すとき、エッジ検出手段によって得られた結果には正の重み付けをし、かつ微細パターン検出手段によって得られた結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段を備え、フィルタ手段は劣化度合い算出手段によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施す構成としたものである。
【００１３】
これにより、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項１に記載の発明は、画像データのエッジを検出するエッジ検出手段と、画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段と、エッジ検出手段および微細パターン検出手段によって得られた結果に基づいて画像データの分離を行う分離手段と、分離手段により分離された画像データ毎に異なるフィルタリングを施すフィルタ手段と、フィルタリングされた画像データをブロック化するブロック化手段と、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段と、直交変換手段により直交変換された画像データを量子化する量子化手段と、量子化手段により量子化された画像データをエントロピー符号化するエントロピー符号化手段とを有する画像符号化装置であって、フィルタリングを施すとき、エッジ検出手段によって得られた結果には正の重み付けをし、かつ微細パターン検出手段によって得られた結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段を備え、フィルタ手段は劣化度合い算出手段によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すことを特徴とする画像符号化装置であり、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。また、フィルタ手段におけるフィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させているので、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００１５】
本発明の請求項２に記載の発明は、画像データのエッジを検出するエッジ検出手段と、画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段と、画像データをブロック化するブロック化手段と、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段と、エッジ検出手段および微細パターン検出手段によって得られた結果に基づいて直交変換により直交変換された画像データの分離を行う分離手段と、分離手段により分離された画像データ毎に異なるフィルタリングを施すフィルタ手段と、フィルタ手段によりフィルタリングされた画像データを量子化する量子化手段と、量子化手段により量子化された画像データをエントロピー符号化するエントロピー符号化手段とを有する画像符号化装置であって、フィルタリングを施すとき、エッジ検出手段によって得られた結果には正の重み付けをし、かつ微細パターン検出手段によって得られた結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段を備え、フィルタ手段は劣化度合い算出手段によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すことを特徴とする画像符号化装置であり、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。また、フィルタ手段におけるフィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させているので、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００１７】
本発明の請求項３に記載の発明は、請求項１または２記載の発明において、劣化度算出手段によって算出された劣化度が所定レベルよりも大きい画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換する画素パターン変換手段を備えた画像符号化装置であり、劣化が目立ちやすく圧縮率の上がりにくい画像領域を圧縮に適した画素パターンに変換することができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００１８】
本発明の請求項４に記載の発明は、画像データのエッジを検出し、画像データの微細パターン領域を検出し、画像データのエッジおよび微細パターンの検出結果に基づいて画像データの分離を行い、分離された画像データ毎に異なるフィルタリングを施し、フィルタリングされた画像データをブロック化し、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換し、直交変換された画像データを量子化し、量子化された画像データをエントロピー符号化する画像符号化方法であって、フィルタリングを施すとき、画像データのエッジの検出結果には正の重み付けをし、かつ微細パターンの検出結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出し、算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すことを特徴とする画像符号化方法であり、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。また、フィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させているので、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００２０】
本発明の請求項５に記載の発明は、請求項４記載の発明において、算出された劣化度が所定レベルよりも大きい前記画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換することを特徴とする画像符号化方法であり、フィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させているので、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００２２】
本発明の請求項６に記載の発明は、画像データのエッジを検出するステップと、画像データの微細パターン領域を検出するステップと、画像データのエッジおよび微細パターンの検出結果に基づいて画像データの分離を行うステップと、画像データのエッジの検出結果には正の重み付けをし、かつ微細パターンの検出結果に対しては負の重み付けをしてこれらを加えることで符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出するステップと、算出された劣化度合いに応じて分離された画像データ毎に異なるフィルタリングを施すステップと、フィルタリングされた画像データをブロック化するステップと、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換するステップと、直交変換された画像データを量子化するステップと、量子化された画像データをエントロピー符号化するステップとを実行するプログラムが格納されていることを特徴とする情報記録媒体であり、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。また、フィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させているので、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００２５】
本発明の請求項７に記載の発明は、請求項６記載の発明において、算出された劣化度が所定レベルよりも大きい前記画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換するステップを実行するプログラムが格納されていることを特徴とする情報記録媒体であり、劣化が目立ちやすく圧縮率の上がりにくい画像領域を圧縮に適した画素パターンに変換することができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという作用を有する。
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について、図１から図１４を用いて説明する。
【００２７】
（前提の形態）
図１は本発明の前提の形態における画像符号化装置の構成を示すブロック図、図２は図１の画像符号化装置による画像符号化のプロセスの一例を示す説明図、図３は図１の画像符号化装置を実現するハードウェアの一例を示すブロック図、図４は図１の画像符号化装置を実現するハードウェアの他の一例を示すブロック図、図５は図２に沿った画像符号化処理の手順を示すフローチャート、図６は図１の画像符号化装置によるエッジ検出における画素を示す説明図、図７は図１の画像符号化装置による微細パターン検出における画素を示す説明図、図８は図１の画像符号化装置の分離手段により分離された画像データを示す説明図、図９は図１の画像符号化装置のブロック化手段によりブロック化された画像データを示す説明図、図１０は図１の画像符号化装置の量子化手段により量子化された画像データを示す説明図、図１１は図１の画像符号化装置の走査順変換手段により走査順が変換された画像データを示す説明図、図１２は図１の画像符号化装置による画像符号化のプロセスの他の一例を示す説明図、図１３は図１２に沿った画像符号化処理の手順を示すフローチャート、図１４はＦＡＸ送受信機器における画像符号化処理による画像送信を示す説明図である。
【００２８】
図１に示すように、前提の形態の画像符号化装置は、記憶手段１１５に格納されたプログラムに基づいて装置の動作制御を行う制御手段１０１と、画像データが入力される入力手段１０２と、画像データのエッジを検出するエッジ検出手段１０３と、画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段１０４と、エッジ検出手段１０３および微細パターン検出手段１０４によって得られた結果に基づいて画像データの分離を行う分離手段１０５と、分離手段１０５により分離された画像データ毎に異なるフィルタリングを施すフィルタ手段１０６と、フィルタリングされた画像データをブロック化するブロック化手段１０７と、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段１０８と、直交変換手段１０８により直交変換された画像データを量子化テーブル１１０を用いて量子化する量子化手段１０９と、量子化された画像データの走査順を変換する走査順変換手段１１１と、量子化手段１０９により量子化されて走査順変換手段１１１により走査順を変換された画像データをハフマンテーブル１１３を用いてハフマン符号化（エントロピー符号化）するハフマン符号化手段（エントロピー符号化手段）１１２と、ハフマン符号化された圧縮データを出力する出力手段１１４とから構成されている。
【００２９】
以上のように構成された画像符号化装置について、図２を用いて処理の流れを説明する。
【００３０】
制御手段１０１が入力手段１０２から画像データを受け取ると、エッジ検出手段１０３は画像データからエッジを検出する（Ｓ２０１）。また、微細パターン検出手段１０４は画像データから微細パターン領域を検出する（Ｓ２０２）。
【００３１】
次に、分離手段１０５はエッジ領域の情報と微細パターン領域の情報とを用いて画像領域の分離を行う（Ｓ２０３）。
【００３２】
次に、フィルタ手段１０６は分離手段１０５によって分離された各領域毎に異なるフィルタリングを行う（Ｓ２０４）。そして、フィルタリングされた画像を、ブロック化手段１０７はＭ×Ｎ画素ブロックにブロック化する（Ｓ２０５）。
【００３３】
次に、直交変換手段１０８はブロック化されたデータを直交変換し（Ｓ２０６）、量子化手段１０９は直交変換手段１０８による係数データを量子化テーブル１１０を用いて量子化する（Ｓ２０７）。さらに、走査順変換手段１１１は量子化されたデータの走査順を変換し（Ｓ２０８）、ハフマン符号化手段１１２はハフマンテーブル１１３を用いて走査順を変換されたデータをハフマン符号化する（Ｓ２０９）。そして、最後に出力手段１１４から圧縮データが出力される。
【００３４】
図３は本発明の前提の形態における画像符号化装置を実現するためのハードウェア構成図を表している。
【００３５】
図３に示すように、画像符号化装置は、たとえばハードディスク、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ等の外部記憶装置３０１と、装置の動作制御を行う中央演算処理装置（以下、「ＣＰＵ」という。）３０２と、プログラム記憶領域、量子化テーブル記憶領域、ハフマンテーブル記憶領域および画素パターンテーブル記憶領域からなるリードオンリーメモリ（以下、「ＲＯＭ」という。）３０３と、画像記憶領域および分離結果記憶領域からなるランダムアクセスメモリ（以下、「ＲＡＭ」という。）３０４と、たとえばディスプレイ、プリンタ、ネットワークポート等の出力装置３０５とから構成され、それぞれが相互にバス結合されている。
【００３６】
なお、図３は組み込み機器のハードウェア構成図であるが、汎用機器で実現する場合には、図４に示すように、外部記憶装置４０１内にプログラム記憶領域、量子化テーブル記憶領域、ハフマンテーブル記憶領域および画素パターンテーブル記憶領域プログラムが設けるようにしてもよい。
【００３７】
次に、本発明の前提の形態における画像符号化処理の流れを、図５を用いて説明する。
【００３８】
図５において、外部記憶装置３０１等に記憶されている画像がＲＡＭ３０４の画像記憶領域に入力されたならば、画素番号の初期化を行う（Ｓ５０１）。
【００３９】
次に、所定の画素番号に当る画素がエッジ領域であるか否かについて判定を行う（Ｓ５０２）。このとき、ＲＡＭ３０４上に記憶された画像データを利用して判定を行う。Ｓ５０２においてエッジ領域と判定されたならば、当該画素が微細パターン領域であるか否かについて判定を行う（Ｓ５０３）。このときもＲＡＭ３０４上に記憶された画像データを利用して判定を行う。そして、これらの判定結果はＲＡＭ３０４の分離結果記憶領域に格納する。
【００４０】
次に、エッジ領域か否か、エッジ領域であるならば微細パターンか否かの判定結果に基づきローパスフィルタリングを行う（Ｓ５０４，Ｓ５０５，Ｓ５０６）。すなわち、対象画素がエッジ領域でない場合には強いローパスフィルタリングを（Ｓ５０４）、対象画素がエッジ領域であるが微細パターンではない場合には弱いローパスフィルタリングを（Ｓ５０５）、対象画素がエッジ領域であり微細パターンである場合には中程度のローパスフィルタリングを行う（Ｓ５０６）。なお、フィルタリングを行った画像についてはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００４１】
ローパスフィルタリングを行ったならば、画素番号をインクリメントする（Ｓ５０７）。そして画素番号と画素数とを比較し（Ｓ５０８）、画素番号の方が小さい場合はＳ５０２に戻る。
【００４２】
Ｓ５０８において画素数の方が小さい場合は、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶されたローパスフィルタリングを施された画像をブロック化する（Ｓ５０９）。なお、ブロック化された画像もＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００４３】
次に、ブロック番号の初期化を行い（Ｓ５１０）、ブロック番号に当るブロックデータに対して直行変換を行い（Ｓ５１１）、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に各周波数成分の係数を記憶する。
【００４４】
そして、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶された各周波数成分の係数を量子化する（Ｓ５１２）。なお、量子化の際は、ＲＯＭ３０３に記憶された量子化テーブルの値を用いて量子化する。そして、量子化されたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００４５】
次に、量子化されたデータの走査順をジグザグ走査順に変換する（Ｓ５１３）。なお、変換されたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００４６】
次に、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶された変換データをハフマン符号化する（Ｓ５１４）。ここで、ＤＣ成分に対しては前のブロックとのＤＣ差分に対してハフマン符号化を、ＡＣ成分に対してはジグザグ走査順にランレングスハフマン符号化を行う。なお、ハフマン符号化はＲＯＭ３０３に記憶されたハフマンテーブルを利用して行う。そして、符号化が行われたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００４７】
次に、ブロック番号をインクリメントし（Ｓ５１５）、ブロック番号とブロック数の比較を行う（Ｓ５１６）。そして、ブロック番号の方が小さい場合はＳ５１１に戻る。なお、上述の処理はＣＰＵ３０２を用いて行う。そして最後に出力装置３０５から符号化されたデータを出力する。
【００４８】
ここで、図１に示す各ブロックについて具体的に説明する。
【００４９】
エッジ検出手段１０３では、入力画像の高周波成分のパワースペクトルを検出するためにハイパスフィルタリングを行う。具体的には、対象画素周辺の画素値の傾斜を求めることになるので、一次微分をとることでエッジを検出することができる。例えば、図６に示すように対象画素をｘi、周辺画素をｘi-1、ｘi+1、ｘi-W、ｘi+Wとすると、（数１）に示すように、周辺画素値の差分値の絶対値和ｆ（ｘi）で代用することができる。つまり、ｆ（ｘi）が画素ｘiのエッジ度となる。この他、使用する画素を変えたり、重み付けして計算してもよい。あるいは、実際に周波数領域に変換して高周波成分のパワースペクトルを計算してもよい。
【００５０】
【数１】
0004085546.tif 000002
【００５１】
微細パターン検出手段１０４では、入力画像中で信号レベルの変化が頻繁に発生する領域を検出する。例えば、図７に示すように対象画素をｘi、その周辺画素をｘi-2、ｘi-1、ｘi+1、ｘi+2とすると、（数２）を計算することによって画素ｘiの微細パターン度ｇ（ｘi）を算出することができる。この他、使用する画素を変えたり、重み付けして計算してもよい。なお、図７では横方向の信号レベルの変化の度合いを計算しているが、縦方向または縦横両方向の信号レベルの変化の度合いを計算して微細パターンを検出してもよい。
【００５２】
【数２】
0004085546.tif 000003
【００５３】
分離手段１０５では、エッジ検出手段１０３と微細パターン検出手段１０４の結果に基づいて領域を分離する。エッジ検出手段１０３では高周波成分を多く含む領域を検出しており、微細パターン検出手段１０４では信号レベルの変化が頻繁に発生する領域を検出している。
【００５４】
ここで、エッジ検出手段１０３ではエッジ度ｆ（ｘi）を適当な閾値によって分離し、エッジ領域であるかエッジ領域以外であるかを判定する。微細パターン検出手段１０４も同様に微細パターン度ｇ（ｘi）を閾値で分離することによって領域を分離する。そして、分離手段１０５はエッジ領域から微細パターン領域を除外した領域１およびそれ以外の領域２に分離する。図８に分離手段により分離された画像データの一例を示す。
図８に示すように微細パターン領域はエッジ領域に含まれており、また既に説明したように微細パターン領域は信号レベルの変化が頻繁に発生する領域であるから、微細パターン領域もエッジ領域と同様に高周波成分を含む領域である。このように分離手段１０５は、高周波成分を含む領域から微小パターン領域を分離している。
【００５５】
なお、エッジ検出手段１０３および微細パターン検出手段１０４では、エッジ度および微細パターン度のそれぞれの値に応じて複数の領域に分離するようにしてもよい。その場合、分離手段１０５ではエッジ度および微細パターン度の値に応じて画像領域は複数の領域に分離される。
【００５６】
次に、フィルタ手段１０６では、分離手段１０５で分離された領域毎に異なるフィルタリングを行う。図８において、エッジ領域から微細パターン領域を除外した領域１には弱いローパスフィルタリングを行うことにより情報量を保存し、それ以外の領域２には強いローパスフィルタリングを行うことにより情報量の削減を図る。なお、分離手段１０５において、エッジ度および微細パターン度を画素単位に数値化し、その値によってフィルタ手段１０６におけるローパスフィルタリングの強度を適応的に調整するようにしてもよい。
【００５７】
ブロック化手段１０７では、画像データをＭ×Ｎ画素ブロックに変換する。一般的には８×８画素ブロックに変換する場合が多い。図９は８×８画素ブロックにブロック化した場合を示している。
【００５８】
直交変換手段１０８では、ブロック化された画像データを周波数成分の係数データに変換する。直交変換の方法としては、一般的にＤＣＴ変換が用いられている。なお、変換式を用いて各係数データを逐次計算する以外に、テーブルデータを作成し、テーブルデータと各ブロック画素データとのマトリックス演算によって計算することもできる。
【００５９】
量子化手段１０９では、量子化テーブル１１０を用いて直交変換による係数データを量子化する。図１０は量子化された画像データの一例を示している。ここで、量子化ステップをＱとすると、係数データが−Ｑ／２〜Ｑ／２なら量子化インデックスは０、Ｑ／２〜３Ｑ／２なら量子化インデックスは１のように量子化インデックスが割り当てられる。高周波成分ほど視覚感度が鈍いので、量子化ステップ幅は高周波成分ほど大きくするのが一般的である。なお、量子化テーブルを用いずに、論理演算のみで量子化してもよい。
【００６０】
走査順変換手段１１１では、係数データを信号レベルの大きい順に並べ替える。一般的に低周波成分ほど信号レベルが大きい確率が高いので、低周波から順番にデータを並べ替える。ここにおいて、一般的によく用いられるのがジグザグスキャンである。図１１にジグザグスキャンの一例を示す。図１１に示すように、低周波成分から高周波成分に向かって順に並べ替えられる。
【００６１】
最後に、ハフマン符号化手段１１２は、ハフマンテーブル１１３を参照して係数データをハフマン符号化する。ここで、ハフマン符号化とは、出現頻度の高いデータには短い符号を、出現頻度の低いデータには長い符号を割り当てる可変長符号で、出現確率に基づいて全体に符号量を小さくする符号化である。なお、エントロピー符号化として、ハフマン符号化の代わりに算術符号化などを用いることもできる。
【００６２】
このように、本実施の形態によれば、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になる。
【００６３】
そして、図１４に示すように、ＦＡＸ送受信機器においては、送信側でＪＰＥＧ圧縮（Ｓ２１０２）を行う前に前処理（Ｓ２１０１）として画像領域またはブロックデータの分離を行い、分離した領域またはブロック毎に異なるフィルタリングを行い劣化が少なくＪＰＥＧ伸長（Ｓ２１０３）しやすい画像を作成することにより、受信側の処理によらず、超低ビットレートのデータ転送を行うことができる。
【００６４】
ここで、分離手段１０５は、図１２に示すように、直交変換（Ｓ１２０４）を行った後にエッジ検出データおよび微細パターン検出データを用いて直交変換による係数データの分離を行い、分離されたブロック毎に異なるフィルタリングを行うようにしてもよい。
【００６５】
このときの処理の流れを図１３を用いて説明する。
【００６６】
図１３において、外部記憶装置３０１等に記憶されている画像がＲＡＭ３０４の画像記憶領域に入力された後、画像データのブロック化を行う（Ｓ１３０１）。なお、ブロック化された画像はＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００６７】
次に、ブロック番号の初期化を行う（Ｓ１３０２）。そしてブロック番号に当るブロックに対して直交変換を行い（Ｓ１３０３）、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域には各周波数成分の係数データを記憶する。
【００６８】
次に、各ブロックがエッジ領域か否かの判定を行い（Ｓ１３０４）、続いて各ブロックが微細パターン領域か否かの判定を行う（Ｓ１３０５）。なお、これらの判定結果はＲＡＭ３０４の分離結果記憶領域に格納される。
【００６９】
次に、エッジ領域か否か、エッジ領域であるならば微細パターンか否かの判定結果に基づき、周波数成分の係数データに対してローパスフィルタリングを行う（Ｓ１３０６，Ｓ１３０７，Ｓ１３０８）。すなわち、対象画素がエッジ領域でない場合には強いローパスフィルタリングを（Ｓ１３０６）、対象画素がエッジ領域であるが微細パターンではない場合には弱いローパスフィルタリングを（Ｓ１３０７）、対象画素がエッジ領域であり微細パターンである場合には中程度のローパスフィルタリングを行う（Ｓ１３０８）。なお、フィルタリングを行った画像についてはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００７０】
ローパスフィルタリングを行ったならば、ＲＯＭ３０３に記憶された量子化テーブルを用いてフィルタリングされたデータの量子化を行い、量子化データをＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する（Ｓ１３０９）。さらに、量子化されたデータの走査順の変換を行い（Ｓ１３１０）、変換されたデータをＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００７１】
そして、変換されたデータをハフマン符号化する（Ｓ１３１１）。ここで、ＤＣ成分に対しては前のブロックとのＤＣ差分に対してハフマン符号化を、ＡＣ成分に対してはジグザグ走査順にランレングスハフマン符号化を行う。なお、ハフマン符号化はＲＯＭ３０３に記憶されたハフマンテーブルを利用して行う。そして、符号化が行われたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００７２】
次に、ブロック番号をインクリメントする（Ｓ１３１２）。そして、ブロック番号とブロック数の比較を行い（Ｓ１３１３）、ブロック番号の方が小さい場合はＳ１３０３に戻る。上述の処理はＣＰＵ３０２を用いて行う。そして最後に出力装置３０５から符号化されたデータを出力する。
【００７３】
（実施の形態１）図１５は本発明の実施の形態１における画像符号化装置の構成を示すブロック図、図１６は図１５の画像符号化装置による画像符号化のプロセスを示す説明図、図１７は図１５の画像符号化装置による画像符号化処理の手順を示すフローチャートである。
【００７４】
図１５に示すように、本実施の形態の画像符号化装置は、記憶手段１４１６に格納されたプログラムに基づいて装置の動作制御を行う制御手段１４０１と、画像データが入力される入力手段１４０２と、画像データのエッジを検出するエッジ検出手段１４０３と、画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段１４０４と、エッジ検出手段１４０３および微細パターン検出手段１４０４によって得られた結果に基づいて画像データの分離を行う分離手段１４０５と、エッジ検出手段１４０３および微細パターン検出手段１４０４によって得られた結果から符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段１４０６と、劣化度合い算出手段１４０６によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すフィルタ手段１４０７と、フィルタリングされた画像データをブロック化するブロック化手段１４０８と、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段１４０９と、直交変換手段１４０９により直交変換された画像データを量子化テーブル１４１１を用いて量子化する量子化手段１４１０と、量子化された画像データの走査順を変換する走査順変換手段１４１２と、量子化手段１４１０により量子化されて走査順変換手段１４１２により走査順を変換された画像データをハフマンテーブル１４１４を用いてハフマン符号化（エントロピー符号化）するハフマン符号化手段（エントロピー符号化手段）１４１３と、ハフマン符号化された圧縮データを出力する出力手段１４１５とから構成されている。
【００７５】
以上のように構成された画像符号化装置について、図１６を用いて処理の流れを説明する。
【００７６】
制御手段１４０１が入力手段１４０２から入力画像データを受け取ると、エッジ検出手段１４０３は画像データからエッジを検出する（Ｓ１５０１）。また、微細パターン検出手段１４０４は画像データから微細パターン領域を検出する（Ｓ１５０２）。
【００７７】
次に、分離手段１４０５はエッジ領域の情報と微細パターン領域の情報とを用いて画像領域の分離を行い（Ｓ１５０３）、劣化度合い算出手段１４０６は各領域の劣化度合いを算出する（Ｓ１５０４）。
【００７８】
次に、フィルタ手段１４０７は劣化度合い算出手段１４０６によって算出された各領域毎の劣化度合いに応じて異なるフィルタリングを行う（Ｓ１５０５）。そして、フィルタリングされた画像を、ブロック化手段１４０８はＭ×Ｎ画素ブロックにブロック化する（Ｓ１５０６）。
【００７９】
次に、直交変換手段１４０９はブロック化されたデータを直交変換し（Ｓ１５０７）、量子化手段１４１０は直交変換手段１４０９による係数データを量子化テーブル１４１１を用いて量子化する（Ｓ１５０８）。さらに、走査順変換手段１４１２は量子化されたデータの走査順を変換し（Ｓ１５０９）、ハフマン符号化手段１４１３はハフマンテーブル１４１４を用いて走査順を変換されたデータをハフマン符号化する（Ｓ１５１０）。そして、最後に出力手段１４１５から圧縮データが出力される。
【００８０】
次に、本発明の実施の形態１における画像符号化処理の流れを、図１７を用いて説明する。
【００８１】
図１７において、外部記憶装置３０１等に記憶されている画像がＲＡＭ３０４の画像記憶装置に入力されたならば、画素番号の初期化を行う（Ｓ１６０１）。
【００８２】
次に、画素番号に当る画素のエッジ度を計算する（Ｓ１６０２）。このとき、ＲＡＭ３０４上に記憶された画像データを利用してエッジ度の計算を行う。続いて、画素番号に当る画素の微細パターン度を計算する（Ｓ１６０３）。このときもＲＡＭ３０４上に記憶された画像データを利用して微細パターン度の計算を行う。そして、これらの結果から劣化度合いの計算を行う（Ｓ１６０４）。なお、エッジ度、微細パターン度、劣化度合いの計算結果はＲＡＭ３０４上に記憶される。
【００８３】
次に、計算された劣化度合いに応じてローパスフィルタリングの特性を決定し、決定された特性に応じて画像データにローパスフィルタリングを行う（Ｓ１６０５）。そして、フィルタリングが行われた画像はＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００８４】
ローパスフィルタリングを行ったならば画素番号をインクリメントし（Ｓ１６０６）、画素番号と画素数を比較する（Ｓ１６０７）。
【００８５】
Ｓ１６０７において画素番号の方が小さい場合はＳ１６０２に戻る。一方、画素数の方が小さい場合には、ＲＡＭ３０４に記憶された画像データをブロック化し（Ｓ１６０８）、そのデータをＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。そして、ブロック番号を初期化する（Ｓ１６０９）。
【００８６】
次に、ブロック化されたデータを直交変換し（Ｓ１６１０）、変換された周波数成分の係数データをＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【００８７】
そして、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶された各周波数成分の係数を量子化する（Ｓ１６１１）。量子化の際はＲＯＭ３０３に記憶された量子化テーブルの値を用いて量子化する。なお、量子化されたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００８８】
次に、量子化されたデータの走査順をジグザグ走査順に変換する（Ｓ１６１２）。なお、変換されたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００８９】
走査順が変換されたならば、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶された変換たデータをハフマン符号化する（Ｓ１６１３）。ここで、ＤＣ成分に対しては前のブロックとのＤＣ差分に対してハフマン符号化を、ＡＣ成分に対してはジグザグ走査順にランレングスハフマン符号化を行う。ハフマン符号化はＲＯＭ３０３に記憶されたハフマンテーブルを利用して行う。そして、符号化が行われたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【００９０】
次に、ブロック番号をインクリメントする（Ｓ１６１４）。そして、ブロック番号とブロック数の比較を行い（Ｓ１６１５）、ブロック番号の方が小さい場合にはＳ１６１０に戻る。なお、上述の処理はＣＰＵ３０２を用いて行う。最後に出力装置３０５から符号化されたデータを出力する。
【００９１】
ここで、劣化度合い算出手段１４０６について具体的に説明する。
【００９２】
分離手段１４０５は、エッジ検出手段１４０３および微細パターン検出手段１４０４によって算出されたエッジ度および微細パターン度に応じて画像領域を分離する。そして、劣化度合い算出手段１４０６は、エッジ度および微細パターン度に応じて各領域の劣化度合いを算出する。なお、各領域の単位としては、ブロックの場合や画素単位の場合が考えられる。したがって、ブロック単位や画素単位で劣化度合いを算出する。
【００９３】
以下に、画素単位で劣化度合いを算出する場合の例を説明する。
【００９４】
（数１）および（数２）によって算出されたエッジ度および微細パターン度を用いて、（数３）に示すようにそれぞれにＷ1とＷ2の重み付けをして足し込むことで劣化度合いを算出する。
【００９５】
【数３】
0004085546.tif 000004
【００９６】
ここで、微細パターンは劣化が目立ちにくいので、Ｗ2を負の値とし、エッジ度から微細パターン度を引くことにより劣化度合いを算出する。そして、フィルタ手段１４０７では劣化度合いによって特性の異なるフィルタリングを行うが、例えば劣化度合いの大きい領域は弱いローパスフィルタリング、劣化度合いの小さい領域は強いローパスフィルタリングを行う。
【００９７】
このように、本実施の形態によれば、フィルタ手段１４０７におけるフィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させているので、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になる。
【００９８】
（実施の形態２）図１８は本発明の実施の形態２における画像符号化装置の構成を示すブロック図、図１９は図１８の画像符号化装置による画像符号化のプロセスを示す説明図、図２０は図１８の画像符号化装置による画像符号化処理の手順を示すフローチャートである。
【００９９】
図１８に示すように、本実施の形態の画像符号化装置は、記憶手段１７１８に格納されたプログラムに基づいて装置の動作制御を行う制御手段１７０１と、画像データが入力される入力手段１７０２と、画像データのエッジを検出するエッジ検出手段１７０３と、画像データの微細パターン領域を検出する微細パターン検出手段１７０４と、エッジ検出手段１７０３および微細パターン検出手段１７０４によって得られた結果に基づいて画像データの分離を行う分離手段１７０５と、エッジ検出手段１７０３および微細パターン検出手段１７０４によって得られた結果から符号化時に発生する視覚的な劣化度合いを算出する劣化度合い算出手段１７０６と、劣化度合い算出手段１７０６によって算出された劣化度合いに応じたフィルタリングを施すフィルタ手段１７０７と、フィルタリングされた画像データをブロック化するブロック化手段１７０８と、ブロック化された画像データであって劣化度が所定レベルよりも大きいものを画素パターンテーブル１７１０の画素パターンから選択された画素パターンに変換する画素パターン変換手段１７０９と、ブロック化された画像データをブロック単位で直交変換する直交変換手段１７１１と、直交変換手段１７１１により直交変換された画像データを量子化テーブル１７１３を用いて量子化する量子化手段１７１２と、量子化された画像データの走査順を変換する走査順変換手段１７１４と、量子化手段１７１２により量子化されて走査順変換手段１７１４により走査順を変換された画像データをハフマンテーブル１７１６を用いてハフマン符号化（エントロピー符号化）するハフマン符号化手段（エントロピー符号化手段）１７１５と、ハフマン符号化された圧縮データを出力する出力手段１７１７とから構成されている。
【０１００】
以上のように構成された画像符号化装置について、図１９を用いて処理の流れを説明する。
【０１０１】
制御手段１７０１が入力手段１７０２から入力画像データを受け取ると、エッジ検出手段１７０３は画像データからエッジを検出する（Ｓ１８０１）。また、微細パターン検出手段１７０４は画像データから微細パターン領域を検出する（Ｓ１８０２）。
【０１０２】
次に、分離手段１７０５はエッジ領域の情報と微細パターン領域の情報とを用いて画像領域の分離を行い（Ｓ１８０３）、劣化度合い算出手段１７０６は各領域の劣化度合いを算出する（Ｓ１８０４）。
【０１０３】
次に、フィルタ手段１７０７は劣化度合い算出手段１７０６によって算出された各領域毎の劣化度合いに応じて異なるフィルタリングを行う（Ｓ１８０５）。そして、フィルタリングされた画像を、ブロック化手段１７０８はＭ×Ｎ画素ブロックにブロック化する（Ｓ１８０６）。
【０１０４】
次に、画素パターン変換手段１７０９は、ブロック化手段１７０８でブロック化されたブロックのうち劣化度合い算出手段１７０７で算出された劣化度が大きいブロックの画素パターンを画素パターンテーブル１７１０の画素パターンの中から選択された画素パターンに変換する（Ｓ１８０７）。そして、直交変換手段１７１１はブロック化されたデータを直交変換し（Ｓ１８０８）、量子化手段１７１２は直交変換手段１７１１による係数データを量子化テーブル１７１３を用いて量子化する（Ｓ１８０９）。
【０１０５】
さらに、走査順変換手段１７１４は量子化されたデータの走査順を変換し（Ｓ１８１０）、ハフマン符号化手段１７１５はハフマンテーブル１７１６を用いて走査順を変換されたデータをハフマン符号化する（Ｓ１８１１）。そして、最後に出力手段１７１７から圧縮データが出力される。
【０１０６】
次に、本発明の実施の形態２における画像符号化処理の流れを、図２０を用いて説明する。
【０１０７】
図２０において、外部記憶装置３０１等に記憶されている画像がＲＡＭ３０４の画像記憶装置に入力されたならば、画素番号の初期化を行う（Ｓ１９０１）。
【０１０８】
次に、画素番号に当る画素のエッジ度を計算する（Ｓ１９０２）。このとき、ＲＡＭ３０４上に記憶された画像データを利用してエッジ度の計算を行う。続いて、画素番号に当る画素の微細パターン度を計算する（Ｓ１９０３）。このときもＲＡＭ３０４上に記憶された画像データを利用して微細パターン度の計算を行う。そして、これらの結果から劣化度合いの計算を行う（Ｓ１９０４）。なお、エッジ度、微細パターン度、劣化度合いの計算結果はＲＡＭ３０４上に記憶される。
【０１０９】
次に、計算された劣化度合いに応じてローパスフィルタリングの特性を決定し、決定された特性に応じて画像データにローパスフィルタリングを行う（Ｓ１９０５）。そして、フィルタリングが行われた画像はＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【０１１０】
ローパスフィルタリングを行ったならば画素番号をインクリメントし（Ｓ１９０６）、画素番号と画素数を比較する（Ｓ１９０７）。
【０１１１】
Ｓ１９０７において画素番号の方が小さい場合はＳ１９０２に戻る。一方、画素数の方が小さい場合には、ＲＡＭ３０４に記憶された画像データをブロック化し（Ｓ１９０８）、そのデータをＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。そして、ブロック番号を初期化する（Ｓ１９０９）。
【０１１２】
次に、該当するブロックが劣化度合いの大きいブロックか否かを判定する（Ｓ１９１０）。そして、劣化度合いが所定レベルよりも大きいブロックに関しては画素パターンの変換を行う（Ｓ１９１１）。なお、画素パターンはＲＯＭ３０３に記憶された画素パターンテーブルを用いて行う。
【０１１３】
必要に応じて画素パターンの変換を行ったならば、ブロック化されたデータを直交変換し（Ｓ１９１２）、変換された周波数成分の係数データをＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶する。
【０１１４】
そして、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶された各周波数成分の係数を量子化する（Ｓ１９１３）。量子化の際はＲＯＭ３０３に記憶された量子化テーブルの値を用いて量子化する。なお、量子化されたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【０１１５】
次に、量子化されたデータの走査順をジグザグ走査順に変換する（Ｓ１９１４）。なお、変換されたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【０１１６】
走査順が変換されたならば、ＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶された変換たデータをハフマン符号化する（Ｓ１９１５）。ここで、ＤＣ成分に対しては前のブロックとのＤＣ差分に対してハフマン符号化を、ＡＣ成分に対してはジグザグ走査順にランレングスハフマン符号化を行う。ハフマン符号化はＲＯＭ３０３に記憶されたハフマンテーブルを利用して行う。そして、符号化が行われたデータはＲＡＭ３０４の画像記憶領域に記憶される。
【０１１７】
次に、ブロック番号をインクリメントする（Ｓ１９１６）。そして、ブロック番号とブロック数の比較を行い（Ｓ１９１７）、ブロック番号の方が小さい場合はＳ１９１０に戻る。なお、上述の処理はＣＰＵ３０２を用いて行う。そして最後に出力装置３０５から符号化されたデータを出力する。
【０１１８】
ここで、画素パターン変換手段１７０９について具体的に説明する。
【０１１９】
画素パターン変換手段１７０９は、劣化度合い算出手段１７０６で算出された劣化度合いが所定レベルよりも大きいブロックの画素パターンを、画素パターンテーブル１７１０を用いて変換する。
【０１２０】
劣化度合いの大きいブロックは高周波成分を多く含んでいるため圧縮率を高めるのが困難である。そこで、高周波成分をそれほど多く含まないエッジの代表パターンを予め作成して画素パターンテーブルとしてテーブル化しておき、劣化度合いの大きいブロックと画素パターンテーブルとのマッチングにより最も整合性のよい画素パターンと置き換える。
【０１２１】
このように、本実施の形態によれば、劣化が目立ちやすく圧縮率の上がりにくい画像領域を圧縮に適した画素パターンに変換することができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になる。
【０１２２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、符号化時の視覚劣化が目立ちにくい微細パターンを検出して高周波領域から除外することで、劣化の目立ちやすい高周波領域とそうでない領域を分離してフィルタリングを行うことができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという有効な効果が得られる。
【０１２３】
また、フィルタリング特性を画像データの劣化度合いに応じて変化させれば、分離境界においてフィルタリング特性の変化による継ぎ目が生じることがなく、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという有効な効果が得られる。
【０１２４】
そして、劣化度が所定レベルよりも大きい画像データを画素パターンテーブルの画素パターンから選択された画素パターンに変換するようにすれば、劣化が目立ちやすく圧縮率の上がりにくい画像領域を圧縮に適した画素パターンに変換することができるので、高い圧縮率で画像符号化を行うことが可能になるという有効な効果が得られる。
【０１２５】
これにより、圧縮率の高いＪＰＥＧ標準に対応した超低ビットレートの画像符号化を行うことが可能になるという有効な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の前提の形態における画像符号化装置の構成を示すブロック図
【図２】  図１の画像符号化装置による画像符号化のプロセスの一例を示す説明図
【図３】  図１の画像符号化装置を実現するハードウェアの一例を示すブロック図
【図４】  図１の画像符号化装置を実現するハードウェアの他の一例を示すブロック図
【図５】  図２に沿った画像符号化処理の手順を示すフローチャート
【図６】  図１の画像符号化装置によるエッジ検出における画素を示す説明図
【図７】  図１の画像符号化装置による微細パターン検出における画素を示す説明図
【図８】  図１の画像符号化装置の分離手段により分離された画像データを示す説明図
【図９】  図１の画像符号化装置のブロック化手段によりブロック化された画像データを示す説明図
【図１０】  図１の画像符号化装置の量子化手段により量子化された画像データを示す説明図
【図１１】  図１の画像符号化装置の走査順変換手段により走査順が変換された画像データを示す説明図
【図１２】  図１の画像符号化装置による画像符号化のプロセスの他の一例を示す説明図
【図１３】  図１２に沿った画像符号化処理の手順を示すフローチャート
【図１４】  ＦＡＸ送受信機器における画像符号化処理による画像送信を示す説明図
【図１５】  本発明の実施の形態１における画像符号化装置の構成を示すブロック図
【図１６】  図１５の画像符号化装置による画像符号化のプロセスを示す説明図
【図１７】  図１５の画像符号化装置による画像符号化処理の手順を示すフローチャート
【図１８】  本発明の実施の形態２における画像符号化装置の構成を示すブロック図
【図１９】  図１８の画像符号化装置による画像符号化のプロセスを示す説明図
【図２０】  図１８の画像符号化装置による画像符号化処理の手順を示すフローチャート
【図２１】  従来における直交変換符号化のプロセスを示す説明図
【符号の説明】
１０３  エッジ検出手段
１０４  微細パターン検出手段
１０５  分離手段
１０６  フィルタ手段
１０７  ブロック化手段
１０８  直交変換手段
１０９  量子化手段
１１２  ハフマン符号化手段（エントロピー符号化手段）
１４０３  エッジ検出手段
１４０４  微細パターン検出手段
１４０５  分離手段
１４０６  劣化度合い算出手段
１４０７  フィルタ手段
１４０８  ブロック化手段
１４０９  直交変換手段
１４１０  量子化手段
１４１３  ハフマン符号化手段（エントロピー符号化手段）
１７０３  エッジ検出手段
１７０４  微細パターン検出手段
１７０５  分離手段
１７０６  劣化度合い算出手段
１７０７  フィルタ手段
１７０８  ブロック化手段
１７０９  画素パターン変換手段
１７１０  画素パターンテーブル
１７１１  直交変換手段
１７１２  量子化手段
１７１５  ハフマン符号化手段（エントロピー符号化手段）
【図１】
0004085546.tif 000005
【図２】
0004085546.tif 000006
【図３】
0004085546.tif 000007
【図４】
0004085546.tif 000008
【図５】
0004085546.tif 000009
【図６】
0004085546.tif 000010
【図７】
0004085546.tif 000011
【図８】
0004085546.tif 000012
【図９】
0004085546.tif 000013
【図１０】
0004085546.tif 000014
【図１１】
0004085546.tif 000015
【図１２】
0004085546.tif 000016
【図１３】
0004085546.tif 000017
【図１４】
0004085546.tif 000018
【図１５】
0004085546.tif 000019
【図１６】
0004085546.tif 000020
【図１７】
0004085546.tif 000021
【図１８】
0004085546.tif 000022
【図１９】
0004085546.tif 000023
【図２０】
0004085546.tif 000024
【図２１】
0004085546.tif 000025