(57)【要約】カラーデジタル画像データを最適処理単位の画像サイズに分割し、最適処理単位の各画像データを、その各色チャネルについてそれぞれＸＹ座標からなる平面とそれに垂直なＺ座標の輝度分布とからなる３次元色空間で表現し、これを任意の輝度範囲で多段階に分割し又は２分木状に分割することにより、低品位から高品位まで階層化したデータ構造に変換し、更に各階層データを圧縮して保存する。使用時には、最下位から用途に応じた上位階層までの画像データを引き出して所望の品位の画像を再生し、必要に応じて更に上位の階層の画像データを引き出して先の画像データと合成することにより、より高品位又は完全な画像を再生する。従って、高品位な画像を１つの画像ファイルで非損失で保存でき、かつ必要な階層データのみを引き出すことにより用途・所望の品質に応じた再生画像が得られ、データ処理効率が大幅に向上し、ハードウエア資源・ネットワーク資源を効率良く利用できる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元色空間を輝度方向軸に関して任意の設定値で分割し、かつその分割された各領域を更に前記輝度方向軸に関して任意の設定値で分割する過程を、最終的に元の解像度に達するまで繰り返して階層化し、元の画像データの輝度値が、その各階層内で分割された領域である各輝度レンジのいずれに含まれるかを表すフラグ情報に変換して、各階層別に情報を保持することを特徴とする画像フォーマット。
【請求項２】
元のデジタル画像データを所定サイズの単位画像に分割し、かつ前記各単位画像について、前記階層化が行われ、元の画像データの輝度値が、その各階層内で分割された領域である各輝度レンジのいずれに含まれるかを表すフラグ情報に変換して、各階層別に情報を保持することを特徴とする請求項１に記載の画像フォーマット。
【請求項３】
元のデジタル画像データを各カラーチャネル毎に分割し、分割した前記各カラーチャネル毎の画像データについて、前記階層化が行われ、元の画像データの輝度値が、その各階層内で分割された領域である各輝度レンジのいずれに含まれるかを表すフラグ情報に変換して、各階層別に情報を保持することを特徴とする請求項１に記載の画像フォーマット。
【請求項４】
元のデジタル画像データを所定サイズの単位画像に分割し、かつ前記各単位画像について更に各カラーチャネル毎に分割し、分割した前記各カラーチャネル毎の単位画像データにについて、前記階層化が行われ、元の画像データの輝度値が、その各階層内で分割された領域である各輝度レンジのいずれに含まれるかを表すフラグ情報に変換して、各階層別に情報を保持することを特徴とする請求項１に記載の画像フォーマット。
【請求項５】
前記各階層のフラグ情報が更に算術圧縮されていることを特徴とする前記請求項１乃至４のいずれかに記載の画像フォーマット。
【請求項６】
前記各階層のフラグ情報を輝度値として、その横方向の各列を各画素の横方向の位置と輝度とで２次元ベクトル化し、かつ前記各列の始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度変化の大きさにより量子化することにより、横方向にベクトル化及び量子化した前記画像データを、更にその縦方向の各行について、横方向の位置と輝度とで２次元ベクトル化し、かつ前記始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度の変化の大きさにより量子化することにより、各画素が有する輝度情報の有意性に基づいたマトリクスを生成し、輝度変化によるベクトル化して圧縮したものであることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像フォーマット。
【請求項７】
前記横方向又は縦方向の量子化が、前記各列又は各行の始点と終点とを結ぶ線分を基準ベクトルとして、その区間における正及び／負の最大偏差点を計算し、前記始点及び終点と前記最大偏差点とにおいて、隣接する各２点を結ぶ線分を新たな基準ベクトルとして、それらの区間における正及び／又は負の最大偏差点を計算し、この最大偏差点を計算する過程を、前記各最大偏差点の基準ベクトルに関する偏差が、所望の画像データとしての有意性を失うまで繰り返し実行し、前記各最大偏差点の偏差の大きさにより各画素を区分して、それぞれビット数の異なる複数の階層データを生成し、輝度変化によるベクトル化して圧縮したものであることを特徴とする請求項６に記載の画像フォーマット。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、階層化した画像フォーマットに関し、特に高品位のデジタル画像を非損失で保存・配信・利用するのに適したデジタル画像データの処理技術に関する。
背景技術
一般にフルカラー画像は、各カラーチャネル毎のビットマップデータからなるデジタル画像データとしてコンピュータ処理され、これを保存するためのファイル形式としてＴＩＦＦ（登録商標）などのフォーマットが広く使用されている。また最近は、高品位な画質が要求される絵画などのフルカラー画像をデジタルデータ化して保存したり、様々な用途に用いることが考えられている。
しかしながら、上述したＴＩＦＦなどの従来の画像フォーマットで高品位カラー画像をデジタル化した場合には、保存・処理すべきデータ量が大きく、画像保存のための大容量の記憶装置が必要となるという問題点がある。また、画像データをオンライン配信する場合には、ネットワーク資源にかける負荷が大きい。更に、画像データの処理には、サーバーだけでなくクライアントコンピュータのＣＰＵやメモリなどのハードウエア資源を多量に使う。そのため、結果的に処理処理時間が長くなり、画像処理過程（ワークフロー）の効率化が進まない。
そこで本発明は、上述した従来の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、完全可逆の画像データ保持、使用目的に応じて最適化された画像データの配信、下位品質から上位品質までの画像データの再構成を可能とすることによって画像処理過程の効率化を実現する画像フォーマットを提供することにある。
発明の開示
本発明によれば、上記目的を達成するために、デジタル画像データにより構成される３次元色空間を輝度方向軸に関して任意の階層に分割したことを特徴とする画像フォーマットが提供される。
本発明の画像フォーマットは、画像の再構成において、下位階層データの再構成によって低品位画像を再構成できる。下位階層の輝度レンジのフラグ情報から再現される輝度分布情報は、画像全体像の大まかな輝度分布を表し画像としての意味を持つ。ネットワークによる配信を行なう際に、この下位階層（低品位）情報だけを送信することができる。
また、下位階層データによって再構成された画像データに上位階層のデータを加算することによって、高品位画像を再構成できる。下位階層の輝度レンジ情報及びそのフラグ情報から再現される輝度分布情報の上に、上位階層の情報を再現して前記輝度分布情報に加算することにより、容易に高品位画像を再現することができる。ネットワーク上を流れる情報は、上位階層のデータ（差分データ）のみ送信することになり負荷を軽減することができる。これまでの一般的な画像フォーマットが全ての情報を受信してからでないと画像を再構成できないのに対して、本発明の画像フォーマットでは、画像品質の低い下位階層から順次階層を読み込む毎に画像を再現できる特徴を持つ。
或る実施例では、前記画像フォーマットは、３次元色空間が輝度方向軸に関して任意に設定した輝度レンジに従って分割される。
色空間を輝度軸上に４、８、１６、３２などの数値で分割して、その分割された一領域を更に４、８、１６、３２などの数値で分割していき最終的に元の階調に達するまで細分化を繰り返す。この細分化の段階を階層と呼び、各階層内の分割された各領域を輝度レンジと呼ぶ。元の画像の輝度値が、この分割された輝度レンジの何処に含まれるかのフラグ情報に変換して各階層別に情報を保持する。尚、一般的に分割数はコンピュータ処理上、２の階乗であることが望ましいが、用途に応じて別の基数を用いてもかまわない。このように輝度レンジによる色空間を分割する。輝度レンジによる色空間分割された各階層のデータを、輝度変化ベクトル化あるいはその他の算術的な方法で圧縮する。
輝度変化ベクトル化は、単一または複数のカラーチャネルを有するデジタル画像データを、その横方向の各列について、各画素の横方向の位置と輝度とで２次元ベクトル化し、かつ前記各列の始点と終点とを結ぶ線分を基準として輝度変化の大きさにより量子化し、横方向にベクトル化及び量子化した前記画像データを、その縦方向の各列について、縦方向の位置と輝度とで２次元ベクトル化し、かつ前記各行の始点と終点とを結ぶ線分として輝度変化の大きさにより量子化することにより、各画素が有する輝度情報の有意性に基づいたマトリクス構造の圧縮画像データに変換することを特徴とする画像圧縮方法が提供される。このように画像データに含まれる各画素の輝度情報を２次元ベクトル化し、かつ輝度変化の大きさにより量子化することにより、各画素が有する情報の有意性の程度に基づいてデータを階層化して再構成するので、実質的に有意性のない画素の輝度情報は、同じベクトルの中に吸収されることになる。従って、元の画像データに含まれる情報を実質的に損失することなく、そのデータ量を小さくすることができ、特に高精細画像データの圧縮に適した最も効率のよいデータ構造を作り出すことができる。
輝度変化ベクトル化のある実施例では、横方向または縦方向に量子化する過程は、各列または各行の始点と終点とを結ぶ線分を基準ベクトルとして、その区間における正及び／または負の最大偏差点を計算し、始点及び終点と最大偏差点とにおいて、隣接する各２点を結ぶ線分を新たな基準ベクトルとして、それらの区間における新たな正及び／または負の最大偏差点を計算し、この最大偏差点を計算する過程を、各最大偏差点の基準ベクトルに関する偏差が、所望の画像データとしての有意性を失うまで繰り返し実行し、各最大偏差点の偏差の大きさにより各画素を区分してそれぞれビット数の異なる複数の階層データを生成する過程からなる。
別の実施例では、前記画像フォーマットは、３次元色空間が輝度方向軸に関して２分木状に分割される。
色空間を輝度軸上に２分割して、その分割された一領域を更に２分割していき最終的に元の色深度（階調）に達するまで２分木による分割を繰り返す。元の画像の輝度値が、分割された輝度レンジの何処に含まれるかのフラグ情報に変換して各階層別に情報を保持する。このように２分木により設定された輝度レンジによる色空間を分割する。２分木による色空間の分割では、８ｂｉｔ階調のカラーディップスの場合は８階層、１２ｂｉｔ階調のカラーディップスの場合は１２階層の構造となり、輝度値データのビットを分割することによって高速に処理することが出来る。尚、分割は輝度レンジ等分分割以外に重み付けを用いた分割によりデータ毎に最適化されたデータ構造を生成することも出来る。
或る実施例では、上記２分木による各階層データの２値配列（ビット配列）を算術圧縮する。
別の実施例では、画像特性に応じて、上述した２つの３次元色空間の分割方法を組み合わせることにより最適化を行う。例えば、自然画像を対象とした場合、下位階層の分割を所定の輝度レンジで行ない、上位階層の分割を２分木で行なうとデータ効率が高くなる。
発明を実施するための最良の形態
図１は、本発明によるデータ構造を有する画像フォーマットを生成する過程を示している。最初に、所定の画素数を有する例えばＴＩＦＦ形式の元のデジタル画像データを、例えば図１９に示すように、必要に応じてコンピュータの処理能力や画像への要求に応じて設定される最適処理単位の画像サイズに分割する。
最適処理谷の画像サイズに分割し、分割した各単位画像データについて、３次元色空間を輝度方向軸に関して任意に設定した数値で分割して、その分割された各領域を更に任意の数値で分割していき最終的に元の解像度に達するまで細分化を繰り返す。この細分化の段階を階層と呼び、各階層内の分割された各領域を輝度レンジと呼ぶ。元の画像データの各輝度値が、この分割された輝度レンジの何処に含まれるかのフラグ情報に変換して各階層別に情報を保持し、最後に各単位圧縮画像データを統合することができる。これにより、原画のデータ量が比較的大きい場合であっても、コンピュータの処理能力や要求される画質に応じて、効率よく処理することができる。
別の実施例では、元のデジタル画像データを各カラーチャネル毎に分割し、分割した各カラーチャネル毎の画像データを、それぞれ輝度レンジで分割した後、１つの画像データに統合することができる。これにより、例えばＲＧＢ系やＣＭＹ系の画像データは、処理単位を１／３に小さくできるので、効率よく処理することができる。
別の実施例では、各チャンネルの相関が高いことを利用して、各チャンネルの輝度値の加算平均値を算出した輝度成分（基準値）チャンネルと、各チャネルの輝度値とこの基準値からの差分値を算出した色成分チャンネルとに分割分割した画像データを、それぞれ輝度レンジで分割した後、１つの画像データに統合することができる。
また、同様に、各チャンネルの相関が高いことを利用して、全チャンネルにおける最小輝度値を算出した輝度成分（基準値）チャンネルと、各チャネルの輝度値とこの基準値からの差分値を算出した色成分チャンネルとに分割した画像データを、それぞれ輝度レンジで分割した後、１つの画像データに統合することができる。
また、先に元のデジタル画像データを所定サイズの単位画像データに分割した場合にも、その各単位画像データを更に各カラーチャネル毎に分割し、分割した各カラーチャネル毎の単位画像データを、それぞれ輝度レンジで分割した後、１つの単位画像データに統合することにより、より一層効率の良い処理を行うことができる。
次に、分割した最適処理単位の画像データを、図１のフロー図に従って処理する。ステップＳ１において、通常の画像はカラーチャンネルと各カラーチャンネル毎の輝度分布配列で構成されている。各チャンネル毎の画像平面×色深度をここでは３次元色空間と呼ぶ。本発明の画像フォーマットでは、色空間を輝度レンジによって分割して、この細分化を繰り返して階層化された別の構造におきかえる（図２）ことにより、データ非損失かつ高速な処理で、ネットワークによる配信の効率化等をはかることができる。
ステップＳ２において、色空間を分割する方法ならびに分割された各階層データを圧縮する方法を任意に設定する。ステップＳ３では、元の画像データを構成するカラーチャンネルに分解する（図２０参照）。ステップＳ４では、図３に示すフロー図に従って、前記３次元色空間を分割する。
或る実施例では、任意の輝度レンジによる色空間の分割を行う。図４では、輝度値が２５６階調の値を持つ画像を対象としたときに、始めにこれを４等分する６４階調の輝度レンジにより全体を分割する。各画像平面上の輝度値がこの４分割された輝度レンジの何処に位置するかを判定し、フラグとして記録する。このフラグ情報を第１階層のデータと呼ぶ（低品位画像データ）。
次に、各４分割された領域の各々の中を４等分する１６階調の輝度レンジにより分割する。同様に輝度値が４分割された輝度レンジの何処に位置するかを判定しフラグとして記録する。この情報を第２階層のデータと呼ぶ。これを繰り返すことにより第３階層のデータ、および、第４階層のデータを抽出して最終的に１階調単位の識別フラグを得る。
別の実施例では、２分木による色空間分割を行う。輝度値が２５６階調の値を持つ画像を対象としたときに、始めにこれを２等分する１２８階調の輝度レンジにより全体を分割する。各画像平面上の輝度値がこの２分割されたレンジのいずれに位置するか判定し０あるいは１のフラグとして記録する。このフラグ情報を第１階層のデータと呼ぶ（低品位画像データ）。
次に、２分割された各領城の中をさらに２等分する６４階調の輝度レンジにより分割する。同様に輝度値が２分割されたレンジのいずれに位置するかを判定し、０あるいは１のフラグとして記録する。この情報を第２階層のデータと呼ぶ。これを繰り返すことにより第３階層、第４階層、第５階層、第６階層、第７階層、第８階層のデータを抽出して最終的に１階調単位の識別フラグを得る（図５〜図７）。
尚、２分木を用いた色空間分割を行なう場合、２進数の構造をそのまま適応させることにより処理を高速化することが出来る。即ち、上記の２分木による分割の結果は、各輝度値の８ビットデータを上位ビットから下位ビットへ１ビットずつ抽出して際構成したものと同一であるため、これを利用して処理を高速に行なうことが出来る。
更に別の実施例では、輝度レンジによる色空間の分割と２分木による分割とを各階層毎に組み合わせて使用することもできる。例えば、自然画像を対象とした場合に、下位階層を輝度レンジ（輝度範囲）を用いて分割し、上位階層を２分木を用いた分割でおこなうと圧縮効率が高くなる。
更に別の実施例では、輝度レンジによる色空間の分割と輝度変化ベクトル化による変換とを組み合わせて使用することもできる。例えば図８に示すように、輝度値が２５６階調の値を持つ自然画像を対象としたときに、始めにこれを２分木状に４等分する６４階調の輝度レンジにより全体を分割する。この４分割の何処に位置するかを示すフラグ情報を第１階層データとする。次に、４分割された領域を各々、輝度変化ベクトル化によるサブベクトルとの最大偏差点が１６以下か、４以下かを判定して、第３、第４階層データを生成することにより最も効率の良い圧縮データを生成する。
ステップＳ５では、各階層に分けて記録されたデータを各々個別に圧縮する。圧縮方法に関しては、図９に示すように、輝度レンジを用いた分割には、輝度変化ベクトル化による圧縮効率が有効となる。また、２分木による分割には算術圧縮が用いられる。
輝度変化ベクトル化による圧縮では、画像データを横方向に１列ずつ順にベクトル化し、各画素の輝度情報の大きさ（ビット数）により区分される複数階層データを生成する。
まず、横方向のベクトル化について、図１０〜図１３を用いて詳細に説明する。最小処理単位の画像データは、横方向の各列が連続する２５６個の画素で構成され、図１７に示すように各画素がそれぞれに１バイトの情報量で表現される輝度値を有し、輝度レンジによってこれを４分割する輝度レンジの処理を行ったとすると、横方向の１列について、横軸に０〜２５５までの長さで各画素の位置を、縦軸に同じく０〜２５５までの６４階調で各画素の輝度値をとることにより、横１列の画素に関する輝度分布を示している。これを長さｘと輝度値ｙとを有する２次元ベクトルに置き換えて各画素の輝度情報を表現することにより、輝度分布及び輝度の連続的変化の情報が保持されるように画像データのベクトル化を行う。
具体的に、第１列の最初の画素を始点Ｐ１（ｘ１＝０，ｙ１）とし、かつ最後の画素を終点Ｐ２（ｘ２＝２５５，ｙ２）とし、これらを結ぶ線分をマスタベクトルＰ１Ｐ２＝［ｘ２−ｘ１，ｙ２−ｙ１］とする。次に、始点と終点とを結ぶ区間における他の画素について、マスタベクトルを基準として輝度の偏差を計算し、正及び負の最大偏差をとる、Ｄ１（ｘ１１，ｙ１１）、Ｄ２（ｘ１２，ｙ１２）を決定する。そして、隣接する各２点、Ｐ１とＤ１、Ｄ１とＤ２、及びＤ２とＰ２間で、それぞれ同様にｘｙ２次元のサブベクトルＰ１Ｄ１＝［ｘ１１−ｘ１，ｙ１１−ｙ１］、Ｄ１Ｄ２＝［ｘ１２−ｘ１１，ｙ１２−ｙ１１］及び、Ｄ２Ｐ２＝［ｘ２−ｘ１２，ｙ２−ｙ１２］を生成する。また、偏差がマスタベクトルを基準として正または負の一方のみ、すなわち最大偏差をとる点が１つだけの場合が考えられるが、その場合にも同様に隣接する各２点間でそれらを結ぶ線分からサブベクトルを生成する。このとき、最大偏差点Ｄ１及びＤ２における偏差の絶対値がそれぞれ１６以下であるかないか、即ちその情報量が４ビット以下であるかどうかを判定する。４ビット以下でない即ちそれより大きい場合、この点Ｄ１又はＤ２は、始点及び終点に対する輝度の変化量が６ビットで表現されるべき情報量を有するものと評価される。逆に１６以下の場合には、この点Ｄ１又はＤ２は、始点及び終点に対する輝度の変化量が、４ビット又はそれ以下で表現されるべき情報量を有するものと評価されるので、始点と終点の区間における輝度変化ベクトル化の第１階層の生成過程を終了して、次の第２階層データの生成過程へ移行する。
第２階層データでは、前記第２階層データ同様にサブベクトルを生成し、最大偏差点への絶対値が４以下かどうかの判定を行い、第３階層データの生成過程へ移行する。同じく第３階層データではサブベクトルを生成し、最大偏差点への絶対値が０か１かを判定し、第１から第３までの輝度変化ベクトル化により圧縮データを得る（図１８〜図２０参照）。
当然ながら、第１〜第４階層データのデータ長は、それぞれ各列毎に異なる。そこで、本実施例では、それぞれの階層データについて、全列の中から最もデータ長の長いものを選択しかつそれを基準データ長として、それよりデータ長が短い場合には、それぞれ図１８Ｂにおいて影を付したデータ長不足領域に「０」の値を入れる。これにより、最小処理単位の画像データは、各階層データが、それぞれ第１列から第２５６列まで同じデータ長となるように、即ち縦方向の各行が同じ２５６個の連続するデータで構成されるように整形処理され、メモリ上に再構成される。次に、横方向にベクトル化した図１８Ｂの画像データを、縦方向の各行毎に順次ベクトル化する。
ステップＳ６では、データ構造の階層の数および各輝度レンジに関する情報を復元のために記録あるいは送信する。引き続き最下位の階層データから上位に向けて順次取り出せるように、また、生成する画像品位に要求がある場合には、これに必要な階層までのデータを記録あるいは送信する。
次に、本発明の画像フォーマットからなる画像データを復元する過程を、図１４のフロー図を用いて説明する。ステップＳ７において、ステップＳ２によって設定された色空間を分割する方法ならびに分割された各階層データを圧縮する方法またカラーのチャンネル数などを読み出す。
ステップＳ８では、ステップＳ４によって圧縮された各階層データを、全カラーチャンネルに対してそれぞれの圧縮方法に基づいて復元する（図１５）。ステップＳ９では、ステップＳ３によって変換されたフラグ情報から、各レンジの輝度の基底値を生成して各階層に対応する輝度分布の成分データを構成する（図１６）。ステップＳ１０では、カラーチャンネルを再合成する。
ステップＳ１１において、下位階層の低品位画像の再構成と高品位データの積上げを行う（図１７）。全カラーチャンネルの下位階層データを抜き出すことにより、色空間の再構成を行なうことができる。このデータは全体の大きな輝度変化を表す輝度分布となり画像として認識することができる。例えば全体像を知るためのサムネイル画像に用いる低品位画像して有効となる。
更に、上位の階層データを際構成してできる輝度分布を前期の低品位画像に追加（加算）することにより（図１８）、より高品位の画像を再構成することができる。そして、この加算処理を最上位まで行うことによって、可逆性をもたせることができる。このような構造を持ったフォーマットによって、ネットワーク配信時に目的に応じた最適化されたデータを送信することができる。
画像の再構成において、下位階層データの再構成によって低品位（色深度）画像を再構成できることを特徴とする画像フォーマットで、下位階層の情報から再現される輝度分布情報は、画像全体像の大まかな輝度分布を表し画像としての意味を持ち、ネットワークによる配信を行う際に、この下位階層（低品位）情報だけを送信することができる。さらに、下位階層データによって再構成された画像データに、上位階層のデータを加算することによって、高品位画像を再構成できることを特徴とする画像フォーマットが提供される。
例えば、下位階層の輝度レンジ情報及びそのフラグ情報から再現される輝度分布情報の上に、上位階層の情報を再現して前記輝度分布情報に加算することにより、容易に高品位画像を再現することができる。ネットワーク上を流れる情報は、上位階層のデータ（差分データ）のみ送信することになり負荷を軽減することができる。
これまでの一般的な画像フォーマットが全ての情報を受信してからでないと画像を再構成できないのに対して、本フォーマットでは画像品質の低い下位階層から順次階層を読み込む毎に画像を再現できる特徴を持つ。そこで階層化データがさまざまな尺度による画像品質を表現できることを利用して、画像データ配信用サーバのデータベースに蓄積して、クライアントからサーバに所望の画像ファイル識別子と所望の画像品位指定子の対で要求を送信する。
サーバは、要求される画像品位に必要な階層データ部分を抽出して送信し、クライアントにおいて画像を再構成する。クライアントが、同一の画像についてより高品位な画像の要求を新たな指定子として送信すると、サーバは、後から要求された画像品位に対応する階層データ部分から、先に送信した階層データ部分を除いて未送信の階層データ部分をクライアントへ送信し、クライアントは自分が保持している先の階層データ部分と後から受信した階層データ部分とを用いて画像を再構成する。
あるいは、別の実施例では、各レイヤーの情報単位を利用制限識別子を用いて暗号化を行い、特定の利用者のみに、特定の画像情報単位部分のみを解読できる利用制限識別子の組を配布することによって、特定の画像情報単位のみを復号化し、この画像品位あるいは画像部位のみの画像を再構成することを特徴とした画像フォーマットが提供される。
ここで、利用者ならびにセキュリティ画像データは、画像の利用制限管理サーバのデータベースに蓄積されて、管理される。この画像利用制限管理サーバは、利用者識別子、画像識別子、各利用者と各画像との間の利用制限識別子の組を管理する。利用者は、画像を開く際に、画像の利用制限管理サーバにネットワークを通じて問い合わせを行い、サーバは認証された利用者識別子と所望の画像識別子の間に関連付けられた利用制限識別子の組を、クライアント側に送信する。
尚、利用制限識別子の組は一度に組全体を送信だけでなく、クライアント側の要求に合わせて必要な識別子のみを送信することができる。要求に合わせて適時必要な識別子を送る場合、サーバ側のログによって利用者の画像利用の概要が適宜把握できる利点がある。
画像の利用制限には、例えば、解像度情報の多段階的な複合化によって、利用者毎に利用できる画像品質の閲覧を許すことができる。あるいは、輝度変化量の多段階的な複合化によって、利用者毎に利用できる画像品質の閲覧を許すことができる。あるいは、カラーチャンネルの輝度成分（基準値）チャンネルのみの複合化、あるいは色成分チャンネルも含めた復号化といった多段階的な復号化によって利用者毎に許された画像品質の閲覧を許すことができる。あるいは、特定のパネルのみの復号化から全体の復号化といった多段階的な復号化によって、利用者毎に許された画像部位の閲覧を行うことができる。
本発明の画像フォーマットは、上述したように画像データ平面の輝度分布で構成される３次元色空間を、任意の輝度レンジ（輝度範囲）を用いて分割することにより、又は２分木状に分割することによって、階層化された画像データ構造を有するので、完全可逆の画像データ保持、使用目的に応じて最適化された画像データの配信、下位品質から上位品質までの画像データの再構成が可能となり、画像処理過程（ワークフロー）の効率化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
図１は、本発明の画像フォーマットを生成する過程を示すフロー図。
図２は、３次元色空間の分割を概念的に説明する図。
図３は、ステップＳ４の過程を示すフロー図。
図４は、輝度レンジによる３次元色空間の分割を示す図。
図５は、２分木による３次元色空間の分割を示す図。
図６は、２分木による３次元色空間の分割を示す図。
図７は、２分木による３次元色空間の分割を示す図。
図８は、輝度変化ベクトル化による圧縮の説明図。
図９は、ステップＳ５の過程を示すフロー図。
図１０は、横方向のベクトル化を示すフロー図。
図１１は、図１０に続く横方向のベクトル化を示すフロー図。
図１２は、図１１に続く横方向のベクトル化を示すフロー図。
図１３は、図１２に続く横方向のベクトル化を示すフロー図。
図１４は、画像の再現過程を示すフロー図。
図１５は、ステップＳ８の過程を示すフロー図。
図１６は、ステップＳ９の過程を示すフロー図。
図１７は、ステップＳ１１の過程を示すフロー図。
図１８は、３次元色空間の再現を概念的に説明する図。
図１９は、画像データの分割の一例を示す図である。
図２０は、図１９で分割した画像データを更にＲ・Ｇ・Ｂの各カラーチャネルに分割する図である。
図２１Ａは、カラーチャネルＲの横方向１列の画像データを示す図、図２１Ｂは、輝度分布即ち画素の位置（始点からの長さ）に対する輝度の大きさを示し、そのベクトル化の概念を説明するための線図である。
図２２Ａは、ベクトル化により横方向１列の画像データから生成される第１〜第４階層データを示す図、図２２Ｂは、横方向にベクトル化した全列の画像データを整形処理した状態を示す図である。
図２３は、横方向及び縦方向にベクトル化した画像データの第１〜第４階層データの分布を示す概念図である。
図２４は、横方向及び縦方向にベクトル化した画像データの配列を示す図である。
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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