(57)【要約】【課題】本発明は原画像に対してＪＰＥＧ変換を行って、ＪＰＥＧ圧縮画像を得る画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び、記録媒体に関し、圧縮率を高くしても画質が劣化しにくい画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明は、入力画像をＪＰＥＧ変換して符号化する画像処理方法であって、入力画像をＪＰＥＧ符号化し、復号化した際に発生する画質の劣化を防止する補正を行う補正手順と、補正手順で補正された画像をＪＰＥＧ変換により符号化するＪＰＥＧ符号化手順とを有し、補正手順は、入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行う第１の補正手順と、第１の補正手順で輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正する第２の補正手順とを有することを特徴とする。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像をＪＰＥＧ変換して符号化する画像処理方法であって、
前記入力画像をＪＰＥＧ符号化し、復号化した際に発生する画質の劣化を防止する補正を行う補正手順と、
前記補正手順で補正された画像をＪＰＥＧ変換により符号化するＪＰＥＧ符号化手順とを有する画像処理方法。
【請求項２】
入力画像をＪＰＥＧ変換して、符号化する画像処理方法であって、
前記入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行う第１の補正手順と、
前記第１の補正手順で輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正する第２の補正手順と、
前記第２補正手順で補正された画像に対してＪＰＥＧ符号化を行うＪＰＥＧ符号化手順とを有する画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の補正手順は、前記入力画像をラプラシアンフィルタかけ、前記ラプラシアンフィルタをかけた画像のうちラプラシアンの値が一定値より大きい箇所をエッジ部分であると判断するエッジ検出手順と、
前記エッジ検出手順で前記エッジ部分であると判断された部分の近傍に対してガウシアンフィルタにかける補正手順とを有する請求項２１記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２補正手順は、ＰＯＣＳアルゴリズムによる補正を含む請求項２１又は２２記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記ＰＯＣＳアルゴリズムは、前記第１補正手順で補正された画像をＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換するＤＣＴ変換手順と、
前記第１補正手順で補正された画像を同質色の複数の画素集合にクラスタリングするクラスタリング手順と、
前記ＤＣＴ変換手順でＤＣＴ変換後、ＤＣＴ逆変換された画像を、前記クラスタリング手順でクラスタリングされた同質色の各画像と同質色となるように補正するひずみ補正手順とを有する請求項２１乃至２３のいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第１の補正手順及び第２の補正手順は、ブロックに分割することなく、前記入力画像全体を対象に補正を行う請求項２乃至５いずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記ＰＯＣＳアルゴリズムは、同質の画素集合の画素値をｒg(i)、同質の画素集合の画素値の平均値をＭrg、許容誤差範囲をεとしたとき、補正後の画素値ｒf(i)を
【数１】
2009212837.tif 000016
により求める請求項５記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記ＰＯＣＳアルゴリズムは、無彩色の部分を輝度値Ｈで１２０分割し、
該輝度値Ｈのヒストグラムをとり、
該ヒストグラムが所定値より大きい範囲に限定してクラスタリングを行う請求項４乃至７のいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項９】
入力画像をＪＰＥＧ変換して、符号化する画像処理装置であって、
前記入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行う第１の補正手段と、
前記第１の補正手順で輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正する第２の補正手段と、
前記第２補正手順で補正された画像に対してＪＰＥＧ符号化を行うＪＰＥＧ符号化手段とを有する画像処理装置。
【請求項１０】
前記第１の補正手段は、前記入力画像をラプラシアンフィルタかけ、前記ラプラシアンフィルタをかけた画像のうちラプラシアンの値が一定値より大きい箇所をエッジ部分であると判断し、前記エッジ部分であると判断された部分の近傍に対してガウシアンフィルタにかける請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第２補正手段は、ＰＯＣＳアルゴリズムによる補正を含む請求項９又は１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
コンピュータに、
入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行う第１の補正手順と、
前記第１の補正手順で輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正する第２の補正手順と、
前記第２補正手順で補正された画像に対してＪＰＥＧ符号化を行うＪＰＥＧ符号化手順とを実行させるコンピュータ読み取り可能な画像処理プログラム。
【請求項１３】
コンピュータに、
入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行う第１の補正手順と、
前記第１の補正手順で輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正する第２の補正手順と、
前記第２補正手順で補正された画像に対してＪＰＥＧ符号化を行うＪＰＥＧ符号化手順とを実行させるコンピュータ読み取り可能な画像処理プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び、記録媒体に係り、特に、原画像に対してＪＰＥＧ変換を行って、ＪＰＥＧ圧縮画像を得る画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及に伴って、ウェブ上でディジタル画像を扱うことが多くなっている。ディジタル画像は情報量が大きなものとなるため、データの転送や蓄積を行う際、データ圧縮が不可欠である。特に、携帯電話の高性能化によって、単に通話機能だけでなく、ゲームやカメラ機能、ディジタル動画像閲覧など、その機能は多様化している。最近では、インターネットの携帯電話向けサイトで多くの画像を使用したり、マンガ配信のような画像配信コンテンツなど、画像を用いた携帯電話向けのコンテンツの需要が高まっている。
【０００３】
一般に、静止画像の圧縮方法としてＤＣＴを用いたＪＰＥＧによる圧縮が使用されている（例えば、特許文献１−１２参照）。ＪＰＥＧによる画像圧縮は、ＹＣr-Ｃb変換、ＤＣＴ、量子化、符号化の順で構成されている。ＤＣＴ係数が量子化幅よりも小さいＤＣＴ係数は零値にすることによってデータ量を削除し、ファイルサイズを削減している。量子化幅は量子化テーブルを設定し、量子化テーブルと量子化ファクタの積によって決定される。一般に、量子化ファクタを可変させることによって圧縮率と画質の制御行われている。人間の視覚は、高周波より低周波の変化に敏感であるため、高域のＤＣＴ係数は低域のＤＣＴ係数に比べて量子化幅を大きな値に設定する。
【０００４】
一般に、量子化ファクタを小さく設定して圧縮すると、量子化幅が大きくなり、多くの高域のＤＣＴ係数が零値になるため、ファイルサイズは削減できるが、復元画像のひずみの原因となる。
【０００５】
ところで、色差成分Ｃr／Ｃbの変化は、輝度成分Ｙの変化に比べて、人間の視覚では鈍いため、ＪＰＥＧ画像圧縮では多くの情報を削除している。連続した色変化が多い風景写真などの自然画などをＪＰＥＧにより画像圧縮すると、見た目上、画質を保ったまま、データ量を数十分の一程度まで小さくすることができる。
【特許文献１】特開２００６−０８６８８３号公報
【特許文献２】特開２００６−０６０５０８号公報
【特許文献３】特開２００５−３１８０６３号公報
【特許文献４】特開２００５−３１１７８５号公報
【特許文献５】特開２００５−１３０２４４号公報
【特許文献６】特開２００４−０３８４８２号公報
【特許文献７】特開２００４−０３８４８１号公報
【特許文献８】特開２００４−０３８４８０号公報
【特許文献９】特開２００３−２３０１４５号公報
【特許文献１０】特開２００２−１５７１０８号公報
【特許文献１１】特開２００１−３１９２１６号公報
【特許文献１２】特開２０００−３０８０１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、輪郭線や文字などコントラストが大きくなる画像、すなわち、エッジ部分では、量子化により高域成分を削除するために、モスキートノイズが生じやすい。また、画像をブロックに分割すると、隣接するブロックの境界部分が不連続になることで生じるブロックノイズが生じやすい。このことは、圧縮容量を優先して圧縮を行うと情報量が不足して、見た目上の画質劣化につながる。
【０００７】
なお、ブロック歪みを低減する技術としては、従来、多く報告されている。これらの方法では、ＪＰＥＧ符号化や復号化の際に、射影アルゴリズムを用いてブロック歪みを低減するものである。したがって、ＪＰＥＧ変換アルゴリズムの中に新たなアルゴリズムを付加しなければならない。これにより、復号化のアルゴリズムの変更する必要がある。なお、従来、ＪＰＥＧ変換アルゴリズムを変えることなく圧縮画像のファイルサイズを低減する方法は提案されていない。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、圧縮率を高くしても画質が劣化しにくい画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、入力画像をＪＰＥＧ変換して符号化する画像処理方法であって、入力画像をＪＰＥＧ符号化し、復号化した際に発生する画質の劣化を防止する補正を行う補正手順と、補正手順で補正された画像をＪＰＥＧ変換により符号化するＪＰＥＧ符号化手順とを有し、補正手順は、入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行う第１の補正手順と、第１の補正手順で輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正する第２の補正手順とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、入力画像に対して輝度変化を小さくする輝度成分補正を行った後、輝度補正された画像に対してＤＣＴ変換及びＤＣＴ逆変換を行った際に生じるひずみを補正し、ひずみを補正された画像に対してＪＰＥＧ符号化を行うことにより、ＪＰＥＧ変換を行ったときに見た目上の画質の劣化が目立つ部分について補正が行われているので、見た目上の画質の劣化を防止しつつ、ＪＰＥＧ変換を行うことで画像容量を小さくすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１は本発明の一実施例のシステム構成図を示す。
【００１２】
本実施例の画像処理システム１００は、処理部１１１、記憶装置１１２、メモリ１１３、インタフェース回路１１４、入力装置１１５、表示制御部１１６、表示装置１１７、通信制御部１１８から構成されている。
【００１３】
処理部１１１は、例えば、ＣＰＵなどから構成されており、記憶装置１１２に予めインストールされた画像処理プログラムに基づいて画像圧縮処理を行う。
【００１４】
記憶装置１１２は、例えば、ハードディスクドライブなどから構成されており、画像処理プログラムが予めインストールされているとともに、原画像、及び、画像処理プログラムにより圧縮された画像が記憶される。メモリ１１３は、ＲＡＭ、ＲＯＭなどから構成されており、処理部１１１の作業用記憶領域として用いられる。
【００１５】
インタフェース回路１１４は、入力装置１１５とバス１１９とのインタフェースをとる。入力装置１１５は、キーボード１１５ａ、マウス１１５ｂなどから構成されており、入力・指示操作を行う。
【００１６】
表示制御部１１６は、グラフィックコントローラなどから構成されており、処理部１１１から画像データなどが供給され、表示装置１１７に表示させる。表示装置１１７は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴなどから構成されており、表示制御部１１６からの画像を画面に２次元表示する。通信制御部１１８は、ネットワークを介したデータ通信の制御を行う。
【００１７】
次に、本実施例の画像処理システム１００により実行される画像処理プログラムによる画像処理について説明する。
【００１８】
本実施例の画像処理プログラムでは、輝度成分補正、ＰＯＣＳアルゴリズムを８×８画素のブロックに分割して処理するのではなく、画像全体を色相に基づいてクラス分けして輝度成分補正を行うようにする。また、輝度成分が激しく変化しているところにだけガウシアンフィルタをかけるようにした。また、輝度成分補正により生じた歪みを、ＰＯＣＳアルゴリズムを用いて補正するようにした。なお、ＰＯＣＳアルゴリズムを用いる際に必要となる色相によるクラスタリングを画像全体に適用するようにしている。
【００１９】
上記方法によりブロックノイズを低減できる。また、すべての補正処理を符号化の前に行うため、符号化・復号化は従来のＪＰＥＧ形式で行うことができる。
【００２０】
まず、ＪＰＥＧ変換による画像劣化について説明する。
【００２１】
図２乃至図４はＪＰＥＧ変換による画質劣化を説明するための図である。図２（ａ）は原画像、図２（ｂ）は図２（ａ）の要部の拡大図、図２（ｃ）は図２（ａ）の原画像をＪＰＥＧ変換した後の画像、図２（ｄ）は図２（ｃ）の要部の拡大図、図２（ｅ）は原画像をガウシアンフィルタにかけたときの画像、図２（ｆ）は図２（ｆ）の要部の拡大図、図３（ａ）は図２（ａ）の画像にラプラシアンフィルタをかけた画像、図３（ｂ）はガウシアンフィルタのガウス関数の重みを１５０としたときの画像、図８（ａ）はエッジにのみガウシアンフィルタをかけた画像、図８（ｂ）は図８（ａ）の要部の拡大図を示す。
【００２２】
輝度変化量が大きい画素は、高周波成分を多く含んだ、エッジ成分となるので、ノイズの原因となりやすい。例えば、図２（ａ）をＪＰＥＧ変換すると、図２（ｃ）、図２（ｄ）に示すようにモスキートノイズが発生し、見た目に悪い影響が出ていることがわかる。
【００２３】
なお、輝度変化を小さくする方法の一つとして、注目画素とその８画素近傍の画素に対して次式で示すガウシアンフィルタをかける方法が考えられる。
【００２４】
【数１】
2009212837.tif 000003
ただし、ｘ、ｙ＝−１、０、１、ωはガウス関数の重みとする。ω＝１５０としたガウシアンフィルタをかけた結果を図２（ｅ）に、また、その拡大した画像を図２（ｆ）に示す。
【００２５】
図２（ｃ）に比べてモスキートノイズが減少していることがわかる。しかし、画像全体にガウシアンフィルタをかけると、全体的に画像がぼやけてしまう。そこで、本実施例では、画像中の輝度変化が大きい部分に限定してガウシアンフィルタをかける。これによって、画像全体への影響を抑制できる。
【００２６】
例えば、注目画素の４画素近傍のラプラシアンを用いてエッジ検出を行う。
【００２７】
図３（ａ）は、図２（ａ）にラプラシアンフィルタをかけた画像Ｔを示している。
【００２８】
一般に、ラプラシアンの値が大きければ大きい程急峻なエッジとなる。そこで、本実施例では、ラプラシアンの値が閾値σより大きいところをエッジとして判断する。すなわち、エッジ部分は、
σ＜Ｔ(i,j)                      （２）
を満たす画素Ｔ(i,j)を抽出する。
【００２９】
ただし、i,jは画素の位置を示す。
【００３０】
図３（ａ）においてσ＝１５０としたときの画像処理結果を図３（ｂ）に示す。さらに、抽出されたエッジ部分にのみガウシアンフィルタをかけた画像を図８（ａ）に示す。図８（ｂ）は図８（ａ）の画像を拡大したものである。図８（ｂ）に示す画像は、図６（ｂ）に比べて画像ぼけが改善されていることがわかる。
【００３１】
次に、本実施例のＰＯＣＳアルゴリズムによる画像補正方法について説明する。
【００３２】
輝度補正を施した画像に対してＪＰＥＧ圧縮を行うと、輝度補正によって生じた歪みのため、原画像と同色となる部分が復号画像において同色とならない場合がある。そこで、本実施例では、輝度補正を行った画像に対してＰＯＣＳアルゴリズムを用いて補正を行うようにする。
【００３３】
まず、同色の決定方法について説明する。
【００３４】
本実施例では、ＨＶＳ色空間を用いて同色を決定することとする。ＨＶＳ色空間は、色相Ｈ[0,300]、彩度Ｓ[0,1]、明度Ｖ[0,1]で色を示す色空間であり、ＲＧＢやＹＣrＣbの色空間に比べて人間の視覚に近いため、見た目上で同質色となる部分が抽出しやすいという利点がある。
【００３５】
このとき、８×８画素毎にクラスタリングを行いＰＯＣＳアルゴリズムによる補正を行うと、８×８画素のブロック毎にブロックノイズが生じてしまう。
【００３６】
そこで、本実施例では、８×８画素単位でクラスタリングを行い、ＰＯＣＳアルゴリズムにより補正を行うのではなく、画像全体を対象としてＰＯＣＳアルゴリズムによる補正を行うようにしている。
【００３７】
例えば、彩度Ｓが０．０５より大きく、また、明度Ｖが０．２より大きい場合、有彩色としてクラスタリングを定義する。また、有彩色をＨの値で３６等分、Ｖの値で８等分に分割する。有彩色に含まれない残りの部分は無彩色とし、Ｖの値によって、１０等分割する。以上により、合計で、２９８分割にクラスタリングすることができる。
【００３８】
しかし、画像全体を２９８分割にクラスタリングしただけでは、同色となる画素の集合が大きくなり、復号画像において複数の色が混ざって出現し、原画像と同じ色とはならなく可能性がある。また、等間隔に分割した場合には、画像全体に対して、少ない画素しか含まれないクラスが発生し、ＰＯＣＳアルゴリズムによる補正による効果が期待できない。
【００３９】
そこで、本実施例では、無彩色の部分をＨの値で１２０分割し、さらに、Ｈのヒストグラムをとり、ヒストグラムの大きい範囲をクラスタリングに限定する。これにより、ＰＯＣＳアルゴリズムによる補正対象となるクラスは、Ｈのヒストグラムの大きい部分となる。
【００４０】
次に、本実施例のＰＯＣＳアルゴリズムについて説明する。
【００４１】
元画像の画素値をｒg(i)とし、クラスタリングした各クラスの持つ画素値の平均をＭrgとすると、Ｍrgは、
【００４２】
【数２】
2009212837.tif 000004
となる。ただし、ｋは各ラスタの画素数を示す。見た目上の画質を向上させるために、定義した同色相クラスの範囲内で、画素値を設定した許容誤差ε内に収めるための制約条件は、
【００４３】
【数３】
2009212837.tif 000005
となる。そこで、補正後の画素をｒf(i)とすると、
【００４４】
【数４】
2009212837.tif 000006
λはラグランジェ(Lagrange）乗数であり、Ｍrfは補正後の画像のクラスの平均値である。
式（５）をｒf(i)について偏微分し、これをゼロとすると、
【００４５】
【数５】
2009212837.tif 000007
となる。
【００４６】
また、式（５）をｒf(i)で整理すると以下のように書き換えることができる。
【００４７】
【数６】
2009212837.tif 000008
式（３）と式（７）において、原画像と補正画像で同色画素の平均は等しくなるとすると、式（７）は、以下のように書き換えることができる。
【００４８】
【数７】
2009212837.tif 000009
λを解くために、以下の条件を与える。
【００４９】
【数８】
2009212837.tif 000010
式（７）を式（９）に代入すると、
【００５０】
【数９】
2009212837.tif 000011
となり、以下のように展開できる。
【００５１】
【数１０】
2009212837.tif 000012
ここで、λは
【００５２】
【数１１】
2009212837.tif 000013
である。式（１２）を式（８）に代入すると、
【００５３】
【数１２】
2009212837.tif 000014
となる、よって、ｒfは、
【００５４】
【数１３】
2009212837.tif 000015
となる。
【００５５】
ｎ個の同色相のクラスがあると、そのｎ個の各クラス毎に式（１４）によって補正を加える。
【００５６】
そして、補正後の画像を、再び原画像として、ＤＣＴ、量子化、ＩＤＣＴを行い、決められた回数、式（１４）による補正を加える。
【００５７】
この処理は、カラー画像の場合、各色ＲＧＢに対してそれぞれ行う。
【００５８】
次に本実施例の画像処理を実現するための具体的な構成及び処理について説明する。
【００５９】
図５は本発明の一実施例の機能ブロック図を示す。
【００６０】
本実施例の画像処理システム２００は、入力画像をＪＰＥＧ変換して、符号化する装置であり、入力画像に対して前記ＪＰＥＧ変換により発生するノイズの要因を除去する補正を行う補正部２１１、補正部２１１で補正された補正画像に対してＪＰＥＧ変換を行うＪＰＥＧ変換部２１２を有する。
【００６１】
補正部２１１は、入力画像に対してＪＰＥＧ変換により発生するノイズの要因を除去する補正を行う第１の補正部２２１、第１の補正部２２１の補正により発生する画像の歪みを除去する補正を行う第２の補正部２２２を有する。
【００６２】
第１の補正部２２１は、入力画像の輝度変化が急峻である箇所を輝度変化が小さくなるように補正する輝度成分補正を行う。このとき、第１の補正部２２１は、入力画像の輝度変化が急峻である箇所に対してのみ輝度変化が小さくなるように輝度成分補正を行う。
【００６３】
このため、第１の補正部２２１は、入力画像からエッジ部分を検出するエッジ検出部２３１、エッジ検出部２３１で検出されたエッジの近傍に対して輝度変化を小さくする補正を行う輝度補正部２３２を有する。
【００６４】
エッジ検出部２３１は、入力画像をラプラシアンフィルタにかけ、ラプラシアンフィルタをかけた画像のうちラプラシアンの値が一定値より大きい箇所をエッジ部分であると判断している。輝度補正部２３２は、エッジ検出部２３１でエッジ部分と判断された部分に対してのみガウシアンフィルタをかけることにより、輝度変化が小さくなるように補正を行っている。
【００６５】
第１の補正部２２１によりＪＰＥＧ変換を行った際のモスキートノイズを低減できる。
【００６６】
また、第２の補正部２２２は、第１の補正部２２１で輝度成分の補正が行われた画像に対してＰＯＣＳ補正を行う。このとき、第２の補正部２２２での処理は、ブロック単位ではなく入力画像全体を対象として行われる。
【００６７】
図６は第２の補正部２２２の処理フローチャートを示す。
【００６８】
第２の補正部２２２は、まず、ステップＳ２−１で第１の補正部２２１で輝度補正された画像を取り込む。次に第２の補正部２２２は、ステップＳ２−２で第１の補正部２２１で輝度成分補正された画像に対して色相に基づいてクラスタリング処理を行う。クラスタリング処理においては、ブロック毎ではなく、画像全体を対象として同質色相毎にクラス分けを行う。
【００６９】
第２の補正部２２２は、ステップＳ２−３で輝度補正画像に対してＤＣＴ、量子化、ＩＤＣＴを行い、ＪＰＥＧ符号化、復号化を行う。第２の補正部２２２は、ステップＳ２−４で、各クラスの画像毎と輝度補正画像に対してＤＣＴ、量子化、ＩＤＣＴを行い、ＪＰＥＧ符号化、復号化された画像とを用い、式（２６）によって補正を加える。
【００７０】
第２の補正部２２２は、ステップＳ２−４で式（２６）により補正された画像に対してステップＳ２−３でＪＰＥＧ符号化、復号化を行い、再びステップＳ２−４で式（２６）により補正を行う処理を、ステップＳ２−５で所定の回数ｍ繰り返えす。そして、第２の補正部２２２は、ステップＳ２−６で全クラスに対して、ｍ回、式（２６）による補正が行われると、ステップＳ２−７で補正された画像をＪＰＥＧ変換部２１２に転送する。
【００７１】
第２の補正部２２２の処理によって、第１の補正部２２１での補正処理で発生する画像のひずみを補正する。すなわち、原画像で同色をしている部分が復号画像においても同色となるように補正することができる。このとき、第２の補正部２２２は、通常、この種の処理で行われる８×８画素のブロック毎に補正処理を行うのではなく、画像全体を色相毎にクラス分けし、補正処理をかけることにより、ブロックノイズの発生を防止できる。
【００７２】
次に、本実施例による処理の効果について説明する。
【００７３】
図７に示す画像は２５６×２５６画素の２４ビットカラーＢＭＰ画像である。図１１に示す画像をＪＰＥＧ圧縮するときの処理について説明する。
【００７４】
本実施例の画像処理では、同じクラスタリングを行っても輝度補正時に使用するガウス関数の重みωやラプラシアンのしきい値σの値によりファイルサイズや画質が異なる。
【００７５】
図８はラプラシアンσ＝１００で輝度を補正したときのωに対するファイルサイズの関係を示す図である。
【００７６】
図８に示すようにファイルサイズは０＜ω＜１の間で減少し、ω＞１ではファイルサイズがほぼ一定となる。しかし、ωが大きくなるにしたがって、平滑化の影響が強くなり画像はぼやけてしまう。
【００７７】
図９はω＝０．７としたときのσに対するファイルサイズの関係を示す図である。
【００７８】
図９に示すようにσ≧５００ファイルサイズは殆ど変化しないが、σを低くするとファイルサイズを小さくすることができる。これは多くの画素にガウシアンフィルタが適用されるためである。
【００７９】
なお、図１０（ａ）は図７（ｂ）に示すテスト画像を量子化ファクタＱ＝６０、ガウス関数の重みω＝０．６、ラプラシアンの閾値σ＝１００として、従来のＪＰＥＧ変換を行った画像、図１０（ｂ）は図１０（ａ）の要部の拡大図、図１０（ｃ）は図７（ｂ）に示すテスト画像を量子化ファクタＱ＝６０、ガウス関数の重みω＝０．６、ラプラシアンの閾値σ＝１００として、第１実施例の補正方法を適用した上でＪＰＥＧ変換を行った画像、図１０（ｄ）は図１０（ｃ）の要部の拡大図、図１０（ｅ）は図７（ｂ）に示すテスト画像を量子化ファクタＱ＝６０、ガウス関数の重みω＝０．６、ラプラシアンの閾値σ＝１００として本実施例の補正方法を適用した上でＪＰＥＧ変換を行った画像、図１０（ｆ）は図１０（ｅ）の要部の拡大図を示している。
【００８０】
図１０（ｃ）〜図１０（ｆ）では画質に殆ど差はない。
【００８１】
図１１はＪＰＥＧファイルサイズの比較結果を示す図である。
【００８２】
図１１に示すように第２実施例の補正方法を実施したＪＰＥＧ画像は、第１実施例の補正方法を実施したＪＰＥＧ画像のファイルサイズに比べて最大で約２０％ファイルサイズを小さくできる。
【００８３】
以上のように、本実施例によれば、ファイルサイズを削減できるともに、画質の劣化を防止でき、さらに、既存のＪＰＥＧアルゴリズムをそのまま適用して圧縮することができる。
【００８４】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形例が考えられることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の一実施例のシステム構成図である。
【図２】ＪＰＥＧ変換による画質劣化を説明するための図である。
【図３】エッジ検出結果を示す図である。
【図４】ガウシアンフィルタの効果を示す図である。
【図５】本発明の一実施例の機能ブロック図である。
【図６】第２の補正部２２２の処理フローチャートである。
【図７】２５６×２５６画素の２４ビットカラーＢＭＰ画像である。
【図８】ラプラシアンσ＝１００で輝度を補正したときのωに対するファイルサイズの関係を示す図である。
【図９】ω＝０．７としたときのσに対するファイルサイズの関係を示す図である。
【図１０】ＪＰＥＧ画像を比較するための図である。
【図１１】ＪＰＥＧファイルサイズの比較結果を示す図である。
【符号の説明】
【００８６】
１００  画像処理システム
１１１  処理部、１１２  記憶装置、１１３  メモリ、１１４  インタフェース回路
１１５  入力装置、１１６  表示制御部、１１７  表示装置、１１８  通信制御部
１１９  バス
２１１  補正部、２１２  ＪＰＥＧ変換部
２２１  第１の補正部、２２２  第２の補正部
２３１  エッジ検出部、２３２  輝度成分補正部
【図１】
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【図５】
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【図６】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図７】
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【図１０】
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