(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
波長に依存して強度を有するスペクトルデータを構成要素とするスペクトルカラー画像の符号化方法において、
スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを有し、
視覚のｎ（ｎ≦１）個の刺激値に直接対応するｎ次元色空間内の情報、又は前記の直接対応する色空間から変換によって得られる間接的に対応する色空間内の情報を利用して、スペクトルデータを任意の数の基底成分に展開し、これらの基底成分の中から適当に選択された基底成分によって元のスペクトルデータを符号化することを特徴とするスペクトルカラー画像符号化方式。
【請求項２】
波長に依存して強度を有するスペクトルデータを構成要素とするスペクトルカラー画像の符号化方法において、
スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを有し、
視覚のｎ（ｎ≦１）個の刺激値に直接対応するｎ次元色空間内の分散値、又は前記の直接対応する色空間から変換によって得られる間接的に対応する色空間内の分散値を利用して、スペクトルデータを任意の数の基底成分に展開し、これらの基底成分の中から適当に選択された基底成分によって元のスペクトルデータを符号化することを特徴とするスペクトルカラー画像符号化方法。
【請求項３】
波長に依存して強度を有するスペクトルデータを構成要素とするスペクトルカラー画像の符号化方法において、
スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを有し、
視覚のｎ（ｎ≦１）個の刺激値に直接対応するｎ次元色空間内の分散値、又は前記の直接対応する色空間から変換によって得られる間接的に対応する色空間内の分散値を利用して、分散値最大を規範として、スペクトルデータを任意の数の基底成分に展開し、これらの基底成分の中から適当に選択された基底成分によって元のスペクトルデータを符号化することを特徴とするスペクトルカラー画像符号化方法。
【請求項４】
波長に依存して強度を有するスペクトルデータを構成要素とするスペクトルカラー画像の符号化方法において、
スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを有し、
視覚のｎ（ｎ≦１）個の刺激値に直接対応するｎ次元色空間内の分散値、又は前記の直接対応する色空間から変換によって得られる間接的に対応する色空間内の分散値を利用して、分散値最大を規範としてスペクトルデータ空間内での線形変換を行い、この線形変換に基づくスペクトルデータ座標軸について、スペクトルデータを任意の数の基底成分に展開し、これらの基底成分の中から適当に選択された基底成分によって元のスペクトルデータを符号化することを特徴とするスペクトルカラー画像符号化方法。
【請求項５】
波長に依存して強度を有するスペクトルデータを構成要素とするスペクトルカラー画像の符号化方法において、
スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを有し、
視覚のｎ（ｎ≦１）個の刺激値に直接対応するｎ次元色空間内の分散値、又は前記の直接対応する色空間から変換によって得られる間接的に対応する色空間内の分散値を利用して、分散値最大を規範としてスペクトルデータ空間内での線形変換を行い、この線形変換に基づくスペクトルデータ座標軸について、分散値の大きい順に対応する任意の数の基底成分にスペクトルデータを展開し、これらの基底成分の中から適当に選択された基底成分によって元のスペクトルデータを符号化することを特徴とするスペクトルカラー画像符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、カラー画像処理における、スペクトル表現によるカラー画像データのデータ圧縮方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
スペクトルカラー画像の圧縮方法としては特開２００１−１１９５８６公報に示されるものがある。この方法は、スペクトルカラー画像データのデータ量を削減するためのデータ圧縮方法に関するもので、スペクトルカラー画像データに対して主成分分析を行い、元のデータを低次のいくつかの主成分の線形和で表現することにおいて最適主成分数を求めることで、余分な主成分を用いることなくデータ量の総和をできるだけ少なくするものである。ここで、スペクトル画像Ｉは、画素位置（ｘ，ｙ）において分光分布ｄ（ｘ，ｙ，λｈ）  （ｈ＝１，２，・・，ｎ）を持つ画像とする。ここで、λは波長を示す。画像領域全体またはその一部分の画素に関する分散行列Ｔを求め、分光分布の主成分分析を行うことができる。ここで求められる主成分とは、統計的処理を用いて得られるもので、分光分布の値からなる正規直交化された分散行列Ｔの固有ベクトルである主成分ベクトルを用いて、スペクトル画像の画素位置（ｘ，ｙ）での分光分布を線形式で展開し、この場合の主成分にかかる係数を画素位置（ｘ，ｙ）の画像データとしてみたてた主成分画像を得ることができる。すなわち、分光分布をいくつかの主成分の線形式で展開し符号化する方法に関するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
主成分によって近似復元される元のスペクトルが波長領域で積分された結果として三刺激値が求められ、この三刺激値を人間が直接知覚するという原理からすると、スペクトルデータの変動座標空間での分散値に基づき主成分を求めている従来のスペクトル情報記述は、人間が知覚する三刺激値とは直接対応がとれていない。すなわち、人間が最終的に知覚するという前提の下での情報記述方法としては、従来技術は効率の良いものではないという問題がある。ここで、スペクトルデータの変動座標空間とは、波長領域でスペクトルデータを有限個でサンプリングしたとき、この有限個のサンプリング点でのサンプリング値の変動が変動座標であり、変動座標を包含する空間である。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明では、人間が知覚する三刺激値の空間において情報の変動を定義し、この変動を最大化する軸を大きい順にスペクトルデータの変動座標空間において定義し、この軸についての変動成分を、変動が大きい順に第１主成分、第２主成分、・・・として求めることで、最終的に人間が知覚する空間での情報記述がなされたスペクトルデータの記述を行ない、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップとを設ける。
【０００５】
【発明の実施の形態】
（第１の実施の形態）
図１に本発明を用いる符号化装置１０の構成を説明するブロック図を示す。図１で、１はスペクトルデータバッファ、２は積分計算処理部、３は積分値空間分散値算出部、４は積分値空間分散値最大化主成分求解部、５は符号構成部、６は符号バッファである。入力信号はスペクトルデータであり、スペクトルデータバッファ１に接続されている。スペクトルデータバッファ１の出力は積分計算処理部２の入力と符号構成部５の入力に接続されている。積分計算処理部２の出力は積分値空間分散値算出部３の入力に接続されている。積分値空間分散値算出部３の出力は積分値空間分散値最大化主成分求解部４の入力に接続されている。積分値空間分散値最大化主成分求解部４の出力は符号構成部５の入力に接続されている。符号構成部５の出力は符号バッファ６の入力に接続されている。符号バッファ６の出力が、本発明で得る最終結果である。これらの構成要素で従来方法と異なるのは、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップを実行する積分計算処理部２、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップを実行する積分値空間分散値算出部３、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを実行する積分値空間分散値最大化主成分求解部４である。
【０００６】
第１の実施の形態では、ＸＹＺ三刺激値のうちの、Ｘ刺激値の分散値のみを考慮する。
図１に示したブロック図上で実行される処理の流れを図２の処理フローに示す。処理をフローに従って順に説明する。
各画素ごとのスペクトルデータを、１ブロックｐ個のデータブロックに分割しスペクトルデータバッファ１に順に格納する（ステップＳ１）。例えば、第ｉデータブロックの内容は、
【数１】
0003751554.tif 000002
【０００７】
【数２】
0003751554.tif 000003
式（１）を波長について積分すると、
【数３】
0003751554.tif 000004
【数４】
0003751554.tif 000005
である。次に，分散Vａｒ（Ｘ）を以下の式で求める。
【数５】
0003751554.tif 000006
ステップＳ２では、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するが、これは、式（５）のλ、λ’に関わる波長についての積分値計算である。この処理は、図１の積分計算処理部２で行う。ステップＳ３では、式（５）の分散値を計算する。この処理は、図１の積分値空間分散値算出部３で行う。
【０００８】
以上から、拘束条件
【数６】
0003751554.tif 000007
におけるＬａｇｒａｎｇｅ関数Ｆは次のようになる。
【数７】
0003751554.tif 000008
式（７）のＦをｖで偏微分したものが０であるので、
【数８】
0003751554.tif 000009
が得られるが、これは式（６）そのものに他ならない。また、ｗｉｊで偏微分したものが０であるので、すべてのについて得られる式をまとめると、次式のようになる。
【数９】
0003751554.tif 000010
以下の式（１１）から、最大分散を求めることは、ｖの最大値を求めることであることが分かる。
【数１０】
0003751554.tif 000011
ここで，式（４），（６），（９）を用いた。固有値問題の式（９）で最大固有値ｖ１に属する固有ベクトルｗ１を求めれば，第１主成分
【数１１】
0003751554.tif 000012
が得られることが分かる。
【０００９】
ステップＳ４では第１主成分を求めるが、これは以上に記載した処理手順に従う。主成分は積分値の分散に基づいて求められる。この処理は図１の積分値空間分散値最大化主成分求解部４で行う。図2の処理フローでは、第ｍ主成分を求める繰り返し処理ループを含んでいるが、この第ｍ主成分を求める処理は、以下に記載するようにして行う。
第１主成分を求める場合と全く同様に考えると、一般に第ｍ（≦ｐ)主成分は次のように求めることができる。固有値問題
【数１２】
0003751554.tif 000013
で第ｍ番目に大きい固有値に属する固有ベクトル
【数１３】
0003751554.tif 000014
を求めれば，第ｍ主成分
【数１４】
0003751554.tif 000015
が得られる。
【００１０】
ステップＳ９では、主成分をベースに符号を構成する。この処理は、図１の符号構成部５で行う。符号は、ｍ個の主成分の並びに引き続く、主成分係数の順列として構成される。
【００１１】
本実施の形態では、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを設けたことで、従来方法と比較して、スペクトルデータから計算されるＸ刺激値の正解値に対する精度が高いものとなる。
【００１２】
（第２の実施の形態）
図１に本発明を用いる符号化装置１０の構成を説明するブロック図を示す。図１で、１はスペクトルデータバッファ、２は積分計算処理部、３は積分値空間分散値算出部、４は積分値空間分散値最大化主成分求解部、５は符号構成部、６は符号バッファである。入力信号はスペクトルデータであり、スペクトルデータバッファ１に接続されている。スペクトルデータバッファ１の出力は積分計算処理部２の入力と符号構成部５の入力に接続されている。積分計算処理部２の出力は積分値空間分散値算出部３の入力に接続されている。積分値空間分散値算出部３の出力は積分値空間分散値最大化主成分求解部４の入力に接続されている。積分値空間分散値最大化主成分求解部４の出力は符号構成部５の入力に接続されている。符号構成部５の出力は符号バッファ６の入力に接続されている。符号バッファ６の出力が、本発明で得る最終結果である。これらの構成要素で従来方法と異なるのは、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップを実行する積分計算処理部２、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップを実行する積分値空間分散値算出部３、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを実行する積分値空間分散値最大化主成分求解部４である。
【００１３】
第２の実施の形態では、ＸＹＺ三刺激値に関わる分散値を考慮する。第１の実施例で特定の座標軸に着目して、その軸上の情報変動を考慮していたのに対して、第２の実施例では、３次元空間内の情報変動を考慮する点が異なっている。
【００１４】
図１に示したブロック図上で実行される処理の流れを図２の処理フローに示す。処理をフローに従って順に説明する。
各画素ごとのスペクトルデータを、１ブロックｐ個のデータブロックに分割しスペクトルデータバッファ１に順に格納する（ステップＳ１））。例えば、第ｉデータブロックの内容は、
【数１５】
0003751554.tif 000016
【数１６】
0003751554.tif 000017
式（１６）を波長について積分すると、
【数１７】
0003751554.tif 000018
【数１８】
0003751554.tif 000019
である。次に，分散Ｖａｒ（Ｘ）を以下の式で求める。
【数１９】
0003751554.tif 000020
【数２０】
0003751554.tif 000021
【００１５】
ステップＳ２では、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するが、これは、式（５）のλ、λ’に関わる波長についての積分値計算である。この処理は、図１の積分計算処理部２で行う。ステップＳ３では、式（２０）の分散値を計算する。この処理は、図１の積分値空間分散値算出部３で行う。
以上から、拘束条件
【数２１】
0003751554.tif 000022
におけるＬａｇｒａｎｇｅ関数Ｆは次のようになる。
【数２２】
0003751554.tif 000023
ここで、ｖはＬａｇｒａｎｇｅの未定乗数である。式（２２）のFをｖで偏微分したものが０であるので、
【数２３】
0003751554.tif 000024
が得られるが、これは式（２１）そのものに他ならない。また、ｗ１ｉで偏微分したものが０であるので、すべてのｉについて得られる式をまとめると、次式のようになる。
【数２４】
0003751554.tif 000025
以下の式（２６）から、最大分散を求めることは、ｖの最大値を求めることであることが分かる。
【数２５】
0003751554.tif 000026
【数２６】
0003751554.tif 000027
が得られることが分かる。
【００１６】
ステップＳ４では第１主成分を求めるが、これは以上に記載した処理手順に従う。主成分は積分値の分散に基づいて求められる。この処理は図１の積分値空間分散値最大化主成分求解部４で行う。処理フローでは、第ｍ主成分を求める繰り返し処理ループを含んでいるが、この第ｍ主成分を求める処理は、以下に記載するようにして行う。
第１主成分を求める場合と全く同様に考えると、一般に第ｍ（≦ｐ）主成分は次のように求めることができる。固有値問題
【数２７】
0003751554.tif 000028
で第ｍ番目に大きい固有値ｖｍに属する固有ベクトル
【数２８】
0003751554.tif 000029
を求めれば，第ｍ主成分
【数２９】
0003751554.tif 000030
が得られる。
【００１７】
ステップＳ９では、主成分をベースに符号を構成する。この処理は、図１の符号構成部５で行う。符号は、ｍ個の主成分の並びに引き続く、主成分係数の順列として構成される。
【００１８】
本実施の形態では、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを設けたことで、従来方法と比較して、スペクトルデータから計算されるＸＹＺ刺激値の正解値に対する精度が高いものとなる。
【００１９】
【発明の効果】
本発明では、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを有することで、人間が知覚する三刺激値の空間において情報の変動を定義し、この変動を最大化する軸を大きい順にスペクトルデータの変動座標空間において定義し、この軸についての変動成分を、変動が大きい順に主成分として求めることで、最終的に人間が知覚する空間での情報記述の最適化がなされたスペクトルデータの記述が行え、従来方式が抱えていた大きな問題を解決することができる。主成分による情報記述によって、元データを近似的にコンパクトに表現できる点は従来方法でも同様であるが、本発明では、スペクトルデータの重み付き積分値を計算するステップと、この積分値を基にした積分値分散行列を計算するステップと、この積分値分散行列からスペクトルデータの主成分を求めるステップを設けたことで、従来方法と比較して、スペクトルデータから求められる三刺激値の正解値に対する精度が高いという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を用いた符号化装置の構成を示すブロック図。
【図２】本発明の動作を示す処理フロー。
【符号の説明】
１  スペクトルデータバッファ
２  積分計算処理部
３  積分値空間分散値算出部
４  積分値空間分散値最大化主成分求解部
５  符号構成部
６  符号バッファ
１０  符号化装置
【図１】
0003751554.tif 000031
【図２】
0003751554.tif 000032