JP3282134B2 - Image data compression processing method - Google Patents
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は画像データの圧縮処理方
法、特に詳細にはウェーブレット変換を用いて原画像の
データ量を削減するための画像データの圧縮処理方法に
関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for compressing image data, and more particularly to a method for compressing image data for reducing the data amount of an original image by using a wavelet transform.
【0002】[0002]
【従来の技術】例えばTV信号等、中間調画像を担持す
る画像信号は膨大な情報量を有しているので、その伝送
には広帯域の伝送路が必要である。そこで従来より、こ
のような画像信号は冗長性が大きいことに着目し、この
冗長性を抑圧することによって画像データを圧縮する試
みが種々なされている。また最近では、例えば光ディス
クや磁気ディスク等に中間調画像を記録することが広く
行われており、この場合には記録媒体に効率良く画像信
号を記録することを目的として画像データ圧縮が広く適
用されている。2. Description of the Related Art An image signal carrying a halftone image, such as a TV signal, has an enormous amount of information, and therefore requires a wide-band transmission line for transmission. Therefore, conventionally, attention has been paid to the fact that such an image signal has high redundancy, and various attempts have been made to compress the image data by suppressing this redundancy. Also, recently, recording halftone images on, for example, optical disks and magnetic disks has been widely performed. In this case, image data compression has been widely applied for the purpose of efficiently recording image signals on a recording medium. ing.
【0003】このような画像データの圧縮方法の一つと
して、従来から、画像データを格納,伝送等する場合
に、該画像データに予測符号化による圧縮処理を施して
データ量を圧縮減少せしめた上で格納,伝送等を行い、
画像再生の際はその圧縮された画像データ(圧縮画像デ
ータ)に復号処理を施して伸長し、その伸長された画像
データ(伸長画像データ)に基づいて可視像を再生する
ような方法が採用されている。As one of such image data compression methods, conventionally, when image data is stored or transmitted, the image data is subjected to compression processing by predictive coding to reduce the data amount. Perform storage, transmission, etc.
At the time of image reproduction, a method is employed in which the compressed image data (compressed image data) is decoded and decompressed, and a visible image is reproduced based on the decompressed image data (decompressed image data). Have been.
【0004】また、画像データ圧縮方法の一つとして、
ベクトル量子化を利用する方法が知られている。この方
法は、2次元画像データを標本数K個のブロックに分割
し、予めK個のベクトル要素を規定して作成した相異な
る複数のベクトルから成るコードブックの中で、上記ブ
ロックの各々内の画像データの組と最小歪にて対応する
ベクトルをそれぞれ選択し、この選択されたベクトルを
示す情報を各ブロックと対応させて符号化するようにし
たものである。As one of the image data compression methods,
A method using vector quantization is known. This method divides the two-dimensional image data into blocks of K samples, and includes, in a codebook composed of a plurality of different vectors created in advance by defining K vector elements, in each of the blocks, A vector corresponding to a set of image data and a minimum distortion are respectively selected, and information indicating the selected vector is encoded in association with each block.
【0005】上述のようなブロック内の画像データは互
いに高い相関性を有しているので、各ブロック内の画像
データを、比較的少数だけ用意したベクトルのうちの1
つを用いてかなり正確に示すことが可能となる。したが
って、画像データの伝送あるいは記録は、実際のデータ
の代わりにこのベクトルを示す符号を伝送あるいは記憶
することによってなし得るから、データ圧縮が実現され
るのである。例えば256 レベル(=8bit)の濃度ス
ケールの中間調画像における64画素についての画像デー
タ量は、8×64=512bitとなるが、この64画素を
1ブロックとして該ブロック内の各画像データを64要素
からなるベクトルで表わし、このようなベクトルを256
通り用意したコードブックを作成するものとすれば、1
ブロック当りのデータ量はベクトル識別のためのデータ
量すなわち8bitとなり、結局データ量を8/(8×
64)=1/64に圧縮可能となる。[0005] Since the image data in the above-described blocks have a high correlation with each other, the image data in each of the blocks is represented by one of a relatively small number of vectors prepared.
One can be used to indicate fairly accurately. Therefore, since the transmission or recording of the image data can be performed by transmitting or storing a code indicating this vector instead of the actual data, data compression is realized. For example, the image data amount for 64 pixels in a halftone image of a density scale of 256 levels (= 8 bits) is 8 × 64 = 512 bits, and this 64 pixels is regarded as one block, and each image data in the block is represented by 64 elements. Represented by a vector consisting of
If you create a codebook prepared as follows,
The data amount per block is the data amount for vector identification, that is, 8 bits, and eventually the data amount is 8 / (8 ×
64) = 1/64.
【0006】以上のようにして画像データを圧縮して記
録あるいは伝送した後、ベクトル識別情報が示すベクト
ルのベクトル要素を各ブロック毎の再構成データとし、
この再構成データを用いれば原画像が再現される。After the image data is compressed and recorded or transmitted as described above, the vector element of the vector indicated by the vector identification information is used as reconstructed data for each block.
Using this reconstructed data, the original image is reproduced.
【0007】また、上述した予測符号化によるデータ圧
縮を行う場合の圧縮率を向上させる方法の1つとして、
予測符号化処理と共に画像データのビット分解能(濃度
分解能)を低下させる、すなわち画像データをより粗く
量子化する量子化処理を行うことが考えられる。[0007] One of the methods for improving the compression ratio in the case of performing the above-described data compression by predictive coding is as follows.
It is conceivable to reduce the bit resolution (density resolution) of the image data together with the predictive encoding process, that is, to perform a quantization process for coarsely quantizing the image data.
【0008】そこで、本願出願人により、上述した予測
符号化による方法と量子化による方法とを組み合わせた
補間符号化による画像データ圧縮方法が提案されている
(特開昭62−247676号公報)。この方法は、画像データ
を適当な間隔でサンプリングした主データと該主データ
以外の補間データとに区分し、補間データは上記主デー
タに基づいて内挿予測符号化処理、すなわち補間データ
を主データに基づいて内挿予測し、予測誤差に対してハ
フマン符号化等の可変長符号化(値により符号長が変わ
るような信号への変換)を行うことにより画像データを
圧縮するものである。Therefore, the applicant of the present invention has proposed an image data compression method by interpolation coding which combines the above-described method by predictive coding and the method by quantization (Japanese Patent Laid-Open No. 62-247676). In this method, image data is divided into main data sampled at appropriate intervals and interpolation data other than the main data, and the interpolation data is subjected to interpolation prediction coding processing based on the main data, that is, the interpolation data is converted into the main data. , And compresses image data by performing variable-length coding such as Huffman coding (conversion to a signal whose code length changes depending on a value) on a prediction error.
【0009】また、画像データを圧縮するにあたっては
当然圧縮率は高い方が望ましい。しかしながら、上記補
間符号化において大きな圧縮率の向上を望むことは技術
的に困難であり、従ってより大きな圧縮率を達成するた
め、空間分解能を小さくする画像データ数減少処理を上
記補間符号化と組合わせることが考えられる。When compressing image data, it is naturally desirable that the compression ratio be high. However, it is technically difficult to desire a large improvement in the compression rate in the interpolation coding. Therefore, in order to achieve a higher compression rate, the image data number reduction processing for reducing the spatial resolution is combined with the interpolation coding. It is conceivable to match them.
【0010】そこで本願出願人により、上述した補間符
号化と画像データ数減少処理とを組み合わせ、より高画
質を維持しつつより高い圧縮率を達成し得る画像データ
圧縮方法が提案されている(特開平2-280462号公報)。Therefore, the applicant of the present application has proposed an image data compression method that combines the above-described interpolation coding and the image data number reduction processing and can achieve a higher compression ratio while maintaining higher image quality (particularly). JP-A-2-280462).
【0011】一方、上述した画像データを処理するため
の方法としてウェーブレット変換なる方法が提案されて
いる。On the other hand, a method called wavelet transform has been proposed as a method for processing the above-mentioned image data.
【0012】ここで、ウェーブレット変換について説明
する。Here, the wavelet transform will be described.
【0013】ウェーブレット変換は、周波数解析の方法
として近年開発されたものであり、ステレオのパターン
マッチング、データ圧縮等に応用がなされているもので
ある(OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI;Wavelets a
nd Signal Processing,IEEESP MAGAZINE,P.14-38,OCTOB
ER 1991、Stephane Mallat;Zero-Crossings of a Wavel
et Transform,IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEO
RY,VOL.37,NO.4,P.1019-1033,JULY 1991 )。The wavelet transform has recently been developed as a method of frequency analysis, and is applied to stereo pattern matching, data compression, and the like (OLIVIER RIOUL and MARTIN VETTERLI; Wavelets a).
nd Signal Processing, IEEESP MAGAZINE, P.14-38, OCTOB
ER 1991, Stephane Mallat; Zero-Crossings of a Wavel
et Transform, IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEO
RY, VOL. 37, NO. 4, P. 1019-1033, JULY 1991).
【0014】このウェーブレット変換は、図9に示すよ
うな関数hを基底関数として、In this wavelet transform, a function h as shown in FIG.
【0015】[0015]
【数1】 (Equation 1)
【0016】なる式において信号を複数の周波数帯域毎
の周波数信号に変換するため、フーリエ変換のような偽
振動の問題が発生しない。すなわち、関数hの周期およ
び縮率を変化させ、原信号を移動させることによりフィ
ルタリング処理を行えば、細かな周波数から粗い周波数
までの所望とする周波数に適合した周波数信号を作成す
ることができる。例えば、図10に示すように、信号Sorg
をウェーブレット変換し、各周波数帯域毎に逆ウェーブ
レット変換した信号と、図11に示すように信号Sorg を
フーリエ変換し、各周波数帯域毎に逆フーリエ変換した
信号で見てみると、ウェーブレット変換はフーリエ変換
と比べて原信号Sorg の振動と対応した周波数帯域の周
波数信号を得ることができる。すなわち、フーリエ変換
において原信号Sorg の部分Bと対応する周波数帯域7
の部分B′には振動が発生しているのに対し、ウェーブ
レット変換では原信号Sorg の部分Aと対応する周波数
帯域W7の部分A′には原信号と同様に振動は発生して
いないものとなる。Since the signal is converted into a frequency signal for each of a plurality of frequency bands in the following equation, the problem of spurious vibration such as Fourier transform does not occur. That is, if the filtering process is performed by changing the period and the reduction ratio of the function h and moving the original signal, a frequency signal suitable for a desired frequency from a fine frequency to a coarse frequency can be created. For example, as shown in FIG.
, And a signal obtained by performing an inverse wavelet transform for each frequency band and a signal obtained by performing a Fourier transform on the signal Sorg as shown in FIG. 11 and performing an inverse Fourier transform for each frequency band. As compared with the conversion, a frequency signal in a frequency band corresponding to the vibration of the original signal Sorg can be obtained. That is, the frequency band 7 corresponding to the part B of the original signal Sorg in the Fourier transform
No vibration occurs in the portion B 'of the frequency band W7 corresponding to the portion A of the original signal Sorg in the wavelet transform. Become.
【0017】また、このウェーブレット変換を用いて、
前述した画像データの圧縮を行う方法が提案されている
(Marc Antonini et al.,Image Coding Using Wavelet
Transform,IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING
,VOL.1 ,NO.2,p205-220,APRIL 1992)。Further, using this wavelet transform,
A method for compressing the image data described above has been proposed (Marc Antonini et al., Image Coding Using Wavelet).
Transform, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING
, VOL.1, NO.2, p205-220, APRIL 1992).
【0018】この方法は、画像を表す原画像データにウ
ェーブレット変換を施して、原画像データを主副方向に
ついて周波数帯域の組合わせが異なる複数の画像データ
に分解し、これらの画像データに対してノイズ成分を多
く担持する高周波数帯域の画像データにはビット数を少
なく、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域の画像
データにはビット数を多く割り当てて前述したベクトル
量子化を施すことにより、原画像データの圧縮を行うも
のである。この方法によれば、原画像データの圧縮率を
向上させることができ、また、圧縮された画像データに
対して逆ウェーブレット変換を施すことにより、原画像
を完全に復元することができる。According to this method, original image data representing an image is subjected to wavelet transform, and the original image data is decomposed into a plurality of image data having different combinations of frequency bands in the main and sub directions. By assigning a large number of bits to the image data of the high frequency band carrying a large amount of noise components and assigning a large number of bits to the image data of the low frequency band carrying the information of the main subject, and performing the above-described vector quantization, The compression of the original image data is performed. According to this method, the compression ratio of the original image data can be improved, and the original image can be completely restored by performing an inverse wavelet transform on the compressed image data.
【0019】[0019]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たウェーブレット変換を用いて画像データを圧縮する方
法においては、主副方向で周波数帯域が異なる画像デー
タ、例えば主走査方向については高周波成分であり副走
査方向については低周波成分の画像データである場合で
あっても、高周波数帯域の画像データとして低いビット
数で量子化を行う。このため、副走査方向の画像データ
についても低いビット数で量子化されてしまい、例えば
副走査方向に主要被写体のエッジに関する情報が存在す
る場合に、この情報が欠落されて圧縮され、圧縮画像を
再構成した際に原画像を劣化させることなく再現するこ
とができないという問題があった。However, in the above-described method of compressing image data using the wavelet transform, image data having different frequency bands in the main and sub directions, for example, high frequency components in the main scanning direction and sub scanning. Regarding the direction, even if the image data is low frequency component image data, quantization is performed with a low bit number as high frequency band image data. For this reason, image data in the sub-scanning direction is also quantized with a low bit number. For example, when information on the edge of the main subject exists in the sub-scanning direction, this information is lost and compressed, and the compressed image is compressed. There is a problem that the original image cannot be reproduced without deteriorating when reconstructed.
【0020】本発明は上記事情に鑑み、原画像の画質を
劣化させることなく高い圧縮率により画像データの圧縮
を行うことができる画像データ圧縮処理方法を提供する
ことを目的とするものである。The present invention has been made in view of the above circumstances, and has as its object to provide an image data compression processing method capable of compressing image data at a high compression rate without deteriorating the image quality of an original image.
【0021】[0021]
【課題を解決するための手段】本発明による画像データ
圧縮処理方法は、画像を表す原画像データに圧縮処理を
施す画像データ圧縮処理方法において、前記原画像デー
タにウェーブレット変換を施すことにより、該原画像デ
ータを異なる周波数帯域を表す複数の係数画像データに
分解し、該複数の係数画像データのうち、最高周波数帯
域から所定段階低い周波数帯域の係数画像データであっ
て、主副方向で周波数帯域が異なる係数画像データにつ
いて、周波数帯域が低い方向に再度ウェーブレット変換
を施して、該主副方向で周波数帯域が異なる係数画像デ
ータをさらに異なる周波数帯域を表す複数の再変換係数
画像データに分解し、該各再変換係数画像データおよび
該再変換係数画像データ以外の他の各係数画像データに
ついて、それぞれ異なるビット数により量子化し、該量
子化された前記再変換係数画像データおよび前記係数画
像データを符号化することを特徴とするものである。According to the present invention, there is provided an image data compression processing method for performing compression processing on original image data representing an image by performing a wavelet transform on the original image data. The original image data is decomposed into a plurality of coefficient image data representing different frequency bands, and among the plurality of coefficient image data, coefficient image data of a frequency band lower than the highest frequency band by a predetermined step, and frequency bands in the main and sub directions. For the different coefficient image data, the wavelet transform is performed again in the direction in which the frequency band is lower, and the coefficient image data in which the frequency band is different in the main and sub directions is further decomposed into a plurality of re-transformed coefficient image data representing different frequency bands. For each of the re-transformed coefficient image data and each of the other coefficient image data other than the re-transformed coefficient image data, Quantized by comprising the number of bits, characterized in that for encoding the quantized by the re-transform coefficient image data and the coefficient image data.
【0022】また、本発明による画像データ再構成方法
は、前記符号化された再変換係数画像データおよび係数
画像データを復号化し、該復号化された再変換係数画像
データに逆ウェーブレット変換を施して、前記主副方向
で周波数帯域が異なる係数画像データを復元し、該復元
された主副方向で周波数帯域が異なる係数画像データお
よび該主副方向で周波数帯域が異なる係数画像データ以
外の係数画像データについて、逆ウェーブレット変換を
施すことにより、請求項1記載の画像データ圧縮処理方
法により圧縮された前記原画像データを再構成すること
を特徴とするものである。In the image data reconstructing method according to the present invention, the encoded re-transformed coefficient image data and the coefficient image data are decoded, and the decoded re-transformed coefficient image data is subjected to inverse wavelet transform. Restoring coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions, and reconstructing coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions and coefficient image data other than coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions. , The original image data compressed by the image data compression processing method according to claim 1 is reconstructed by performing an inverse wavelet transform.
【0023】ここで、それぞれ異なるビット数により量
子化するとあるが、0ビットすなわち符号長を0とする
場合も含むものとする。Here, quantization is performed using different numbers of bits, however, it is assumed that a case where the number of bits is 0, that is, the code length is 0 is also included.
【0024】[0024]
【作用】本発明による画像データ圧縮処理方法は、ウェ
ーブレット変換を行うことにより得られた異なる周波数
帯域を表す複数の係数画像データのうち、最高周波数帯
域から所定段階低い周波数帯域の係数画像データであっ
て、主副方向で周波数帯域が異なる係数画像データにつ
いて、周波数帯域が低い方向に再度ウェーブレット変換
を施して、主副方向で周波数帯域が異なる係数画像デー
タをさらに異なる周波数帯域を表す複数の再変換係数画
像データに分解し、各再変換係数画像データおよび再変
換係数画像データ以外の他の各係数画像データについ
て、例えば重要な情報を担持する低周波数帯域の画像デ
ータを通常のビット数で量子化し、ノイズ等の成分を多
く含む高周波数帯域の画像データを低いビット数で量子
化するようにし、量子化された再変換係数画像データお
よび係数画像データを符号化するようにしたものであ
る。このため、ビット数を低くすることができる画像デ
ータの数を増加させることができるとともに、重要な情
報を担持する画像データについてはビット数を確保して
画質を維持することができ、全体として画像中の重要な
部分の画質を劣化させることなく画像データの圧縮率を
向上させることができる。According to the image data compression processing method of the present invention, of a plurality of coefficient image data representing different frequency bands obtained by performing a wavelet transform, coefficient image data in a frequency band lower by a predetermined level from the highest frequency band. The coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions is subjected to the wavelet transform again in the lower frequency band direction, and the coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions is subjected to a plurality of re-transformations representing different frequency bands. Decompose into coefficient image data, quantize each low-frequency band image data carrying important information, for example, with a normal number of bits for each reconversion coefficient image data and each coefficient image data other than the reconversion coefficient image data. Quantize the image data in the high frequency band, which contains many components such as noise, with a low number of bits. The reduction and re-transform coefficient image data and the coefficient image data is obtained so as to encode. Therefore, it is possible to increase the number of pieces of image data that can reduce the number of bits, and to maintain the image quality by securing the number of bits for image data that carries important information. It is possible to improve the compression ratio of image data without deteriorating the image quality of the important part inside.
【0025】また、本発明による画像データの再構成方
法は、本発明による画像データ圧縮処理方法により圧縮
された画像データを復号化し、この復号化された画像デ
ータに対して逆ウェーブレット変換を施すようにしたた
め、画像の各部分のうち重要な部分の画質を維持しつつ
原画像を再生することができる。Further, a method for reconstructing image data according to the present invention decodes image data compressed by the image data compression processing method according to the present invention, and performs inverse wavelet transform on the decoded image data. Therefore, the original image can be reproduced while maintaining the image quality of the important part among the parts of the image.
【0026】[0026]
【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例について
説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0027】図1は本発明による画像データ圧縮処理方
法の実施例の基本的概念を表す図である。FIG. 1 is a diagram showing a basic concept of an embodiment of an image data compression processing method according to the present invention.
【0028】図1に示すように、本発明による画像デー
タ圧縮処理方法は、原画像を表す原画像データ1に対し
て前述したAntoniniらの方法によりウェーブレット変換
2を施して複数の周波数帯域毎の係数画像データ3を得
る。次いで、最高周波数帯域から所定段階低い周波数帯
域の係数画像データ3であって主副方向で周波数帯域の
異なる係数画像データ3のうち、周波数帯域の低い方向
の係数画像データ3について、再度のウェーブレット変
換4を施してさらにこのデータを複数の周波数帯域毎の
再変換係数画像データに分解し、再度のウェーブレット
変換4により得られた再変換係数画像データおよび他の
全ての係数画像データに対して、周波数帯域が高いほど
低いビット数により量子化5を施し、この量子化5がな
された各画像データ3に対して符号化6を行うものであ
る。As shown in FIG. 1, in the image data compression processing method according to the present invention, the original image data 1 representing the original image is subjected to the wavelet transform 2 by the above-mentioned method of Antonini et al. The coefficient image data 3 is obtained. Next, the coefficient image data 3 in the frequency band lower direction among the coefficient image data 3 in the frequency band lower than the highest frequency band by a predetermined step and having different frequency bands in the main and sub directions are subjected to wavelet transform again. 4 and further decomposes this data into re-transformed coefficient image data for each of a plurality of frequency bands. The re-transformed coefficient image data obtained by the wavelet transform 4 again and all other coefficient image data are subjected to frequency conversion. The higher the bandwidth, the lower the number of bits, the more the quantization 5 is applied, and the coding 5 is applied to each of the quantized image data 3.
【0029】以下本発明による実施例の詳細について説
明する。Hereinafter, the embodiment of the present invention will be described in detail.
【0030】本実施例は、例えば特開昭55-12492号公報
や特開昭56-11395号等に記録されている蓄積性蛍光体シ
ートを利用した放射線画像情報記録再生システムにおい
て、蓄積性蛍光体シートに記録された人体の放射線画像
をレーザビーム走査によりデジタル画像データとして読
み取ったものを対象としている。なお、放射線画像の読
み取りは、図2に示す様に、蓄積性蛍光体シート10に対
して主走査方向(横方向)にレーザビームを走査させな
がらシート10を副走査方向(縦方向)に移動させてシー
ト10を2次元走査することにより行われたものである。This embodiment is directed to a radiographic image information recording / reproducing system using a stimulable phosphor sheet recorded in, for example, JP-A-55-12492 and JP-A-56-11395. It is intended to read a radiation image of a human body recorded on a body sheet as digital image data by laser beam scanning. The radiation image is read by moving the sheet 10 in the sub-scanning direction (vertical direction) while scanning the stimulable phosphor sheet 10 with a laser beam in the main scanning direction (horizontal direction) as shown in FIG. This is performed by scanning the sheet 10 two-dimensionally.
【0031】次いで、原画像データに対してウェーブレ
ット変換がなされる。Next, wavelet transform is performed on the original image data.
【0032】図3は、原画像データSorg に対するウェ
ーブレット変換の詳細を表す図である。FIG. 3 is a diagram showing details of the wavelet transform on the original image data Sorg.
【0033】なお、本実施例においては、ウェーブレッ
ト変換の各係数が直交する直交ウェーブレット変換を行
うものであり、前述したMarc Antonini らの文献に記載
されているものである。In the present embodiment, the orthogonal wavelet transform in which each coefficient of the wavelet transform is orthogonal is performed, and is described in the above-mentioned document by Marc Antonini et al.
【0034】図3に示すように、原画像データSorg の
主走査方向に基本ウェーブレット関数より求められる関
数gと関数hとによりフィルタリング処理を行う。すな
わち、このような関数g,hによる主走査方向に並ぶ画
素の一列毎のフィルタリング処理を副走査方向に一画素
ずつズラしながら行い、原画像データSorg の主走査方
向のウェーブレット変換係数信号Wg0,Wh0を求めるも
のである。As shown in FIG. 3, filtering is performed in the main scanning direction of the original image data Sorg using functions g and h obtained from the basic wavelet function. That is, the filtering process for each row of pixels arranged in the main scanning direction by the functions g and h is performed while shifting one pixel at a time in the sub-scanning direction, and the wavelet transform coefficient signals Wg0, Wg0, Wh0 is obtained.
【0035】ここで、関数g,hは基本ウェーブレット
関数より一意に求められるものであり、例えば、関数h
は、以下の表1に示すものとなる。なお、表1において
関数h′は、ウェーブレット変換がなされた画像データ
に逆ウェーブレット変換を行う際に用いる関数を表すも
のである。また以下の式(2) に示すように関数gは関数
h′から求められ、逆ウェーブレット変換を行うための
関数g′は関数hから求められる。Here, the functions g and h are uniquely obtained from the basic wavelet function.
Is shown in Table 1 below. In Table 1, a function h 'represents a function used when performing inverse wavelet transform on image data on which wavelet transform has been performed. As shown in the following equation (2), the function g is obtained from the function h ', and the function g' for performing the inverse wavelet transform is obtained from the function h.
【0036】[0036]
【表1】 [Table 1]
【0037】 g′=(−1)n h g =(−1)n h′ …(2) このようにして、ウェーブレット変換係数信号Wg0、W
h0が求められると、ウェーブレット変換係数信号Wg0、
Wh0について、主走査方向の画素を1画素おきに間引
き、主走査方向の画素数を1/2 にする。ついで、この画
素が間引かれたウェーブレット変換係数信号Wg0、Wh0
それぞれの副走査方向に関数g,hによりフィルタリン
グ処理を行い、ウェーブレット変換係数信号WW0 ,W
V0 ,VW0 およびVV0 を得る。G ′ = (− 1) n h g = (− 1) n h ′ (2) In this manner, the wavelet transform coefficient signals Wg0, Wg
When h0 is obtained, the wavelet transform coefficient signal Wg0,
For Wh0, pixels in the main scanning direction are thinned out every other pixel, and the number of pixels in the main scanning direction is halved. Next, the wavelet transform coefficient signals Wg0 and Wh0 from which this pixel has been thinned out.
Filtering is performed by the functions g and h in the respective sub-scanning directions, and the wavelet transform coefficient signals WW 0 and W
Obtain V 0 , VW 0 and VV 0 .
【0038】次いでウェーブレット変換係数信号W
W0 ,WV0 ,VW0 およびVV0 について、副走査方
向の画素を1画素おきに間引くことを行い、副走査方向
の画素数を1/2 とする処理を行う。これにより、各ウェ
ーブレット変換係数信号VV0 ,WV0 ,VW0 ,WW
0 の画素数は原画像データSorg の画素数の1/4 とな
る。次いで、ウェーブレット変換係数信号VV0 の主走
査方向に関数g,hによりフィルタリング処理を行う。Next, the wavelet transform coefficient signal W
For W 0 , WV 0 , VW 0, and VV 0 , pixels in the sub-scanning direction are thinned out every other pixel, and processing is performed to reduce the number of pixels in the sub-scanning direction to 1/2. Thereby, each wavelet transform coefficient signal VV 0 , WV 0 , VW 0 , WW
The number of pixels of 0 is 1/4 of the number of pixels of the original image data Sorg. Next, filtering is performed by the functions g and h in the main scanning direction of the wavelet transform coefficient signal VV 0 .
【0039】すなわち、関数g,hにより主走査方向に
並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処理を副走査方向に
一画素づつズラながら行い、ウェーブレット変換係数信
号VV0 の主走査方向のウェーブレット変換係数信号W
g1およびWh1を求めるものである。That is, the filtering process for each row of pixels arranged in the main scanning direction is performed by the functions g and h while shifting one pixel at a time in the sub-scanning direction, and the wavelet transform coefficient signal WV 0 in the main scanning direction of the wavelet transform coefficient signal VV 0 is obtained.
g1 and Wh1 are determined.
【0040】ここでウェーブレット変換係数信号VV0
は主副両方向について画素数が原画像データの1/2 とな
っているため、画像の周波数帯域は原画像データと比較
して半分となっている。したがって、ウェーブレット変
換係数信号VV0 を関数g,hでフィルタリング処理を
施すことにより、原画像データの周波数成分のうちウェ
ーブレット変換係数信号VV0 が表す周波数成分よりも
低周波数成分を表すウェーブレット変換係数信号Wg1,
Wh1が求められる。Here, the wavelet transform coefficient signal VV 0
Since the number of pixels in both the main and sub directions is half that of the original image data, the frequency band of the image is half that of the original image data. Therefore, by performing a filtering process on the wavelet transform coefficient signal VV 0 with the functions g and h, the wavelet transform coefficient signal representing a lower frequency component than the frequency component represented by the wavelet transform coefficient signal VV 0 among the frequency components of the original image data. Wg1,
Wh1 is required.
【0041】このようにして、ウェーブレット変換係数
信号Wg1,Wh1が求められると、ウェーブレット変換係
数信号Wg1,Wh1について、主走査方向の画素を1画素
おきに間引き、主走査方向の画素数をさらに1/2 とす
る。次いでウェーブレット変換係数信号Wg1、Wh1それ
ぞれの副走査方向に関数g,hによりフィルタリング処
理を行い、ウェーブレット変換係数信号WW1 ,W
V1 ,VW1 およびVV1 を得る。When the wavelet transform coefficient signals Wg1 and Wh1 are obtained in this manner, the pixels in the main scanning direction are thinned out every other pixel in the wavelet transform coefficient signals Wg1 and Wh1, and the number of pixels in the main scanning direction is further reduced by one. / 2. Then the wavelet transform factor signals Wg1, Wh1 function g in each of the sub-scanning direction, performs a filtering process by h, the wavelet transform factor signals WW 1, W
V 1 , VW 1 and VV 1 are obtained.
【0042】次いでウェーブレット変換係数信号W
W1 ,WV1 ,VW1 ,VV1 について、副走査方向の
画素を1画素おきに間引き、副走査方向の画素数を1/2
とする処理を行う。これにより、各ウェーブレット変換
係数信号VV1 ,WV1 ,VW1,WW1 の画素数は原
画像データSorg の画素数の1/16となる。Next, the wavelet transform coefficient signal W
For W 1 , WV 1 , VW 1 , and VV 1 , pixels in the sub-scanning direction are thinned out every other pixel, and the number of pixels in the sub-scanning direction is reduced by half.
Is performed. Thus, the number of pixels of each wavelet transform coefficient signal VV 1 , WV 1 , VW 1 , WW 1 becomes 1/16 of the number of pixels of the original image data Sorg.
【0043】以下、上述したのと同様にして、画素が間
引かれたウェーブレット変換係数信号VV1 の主走査方
向に関数g,hによりフィルタリング処理を行い、さら
に得られたウェーブレット変換係数信号の主走査方向の
画素を間引き、この画素を間引いたウェーブレット変換
係数信号について、副走査方向に関数g,hによりフィ
ルタリング処理を行い、ウェーブレット変換係数信号W
W2 ,WV2 ,VW2,VV2 を得る。Hereinafter, in the same manner as described above, the filtering process is performed by the functions g and h in the main scanning direction of the wavelet transform coefficient signal VV 1 in which the pixels have been thinned, and further, the main processing is performed on the obtained wavelet transform coefficient signal. Pixels in the scanning direction are thinned out, and a filtering process is performed on the wavelet transform coefficient signal obtained by thinning out the pixels by using functions g and h in the sub-scanning direction.
W 2, get the WV 2, VW 2, VV 2 .
【0044】このようなウェーブレット変換をN回繰り
返すことによりウェーブレット変換係数信号WW0 〜W
WN ,WV0 〜WVN ,VW0 〜VWN ,およびVVN
を得る。ここで、N回目のウェーブレット変換により得
られるウェーブレット変換係数信号WWN ,WVN ,V
WN ,VVN は、原画像データと比較して主副両方向の
画素数が(1/2)N となっているため、各ウェーブレット
変換係数信号はNが大きいほど周波数帯域が低く、原画
像データの周波数成分のうち低周波成分を表すデータと
なる。By repeating such a wavelet transform N times, the wavelet transform coefficient signals WW 0 to W
W N, WV 0 ~WV N, VW 0 ~VW N, and VV N
Get. Here, wavelet transform coefficient signals WW N , WV N , V obtained by the N-th wavelet transform
Since the number of pixels in both the main and sub directions of W N and VV N is (1/2) N compared to the original image data, the larger the N, the lower the frequency band of each wavelet transform coefficient signal. The data represents low-frequency components among the frequency components of the data.
【0045】したがって、ウェーブレット変換係数信号
WWi (i=0〜N、以下同様)は、原画像データSor
g の主副両方向の周波数の変化を表すものであり、iが
大きいほど低周波信号となる。またウェーブレット変換
係数信号WVi は画像信号Sorg の主走査方向の周波数
の変化を表すものであり、iが大きいほど低周波信号と
なっている。また、主走査方向の周波数は副走査方向の
周波数より低いものとなっている。さらにウェーブレッ
ト変換係数信号VWi は画像信号Sorg の副走査方向の
周波数の変化を表すものであり、iが大きいほど低周波
信号となり、副走査方向の周波数は主走査方向の周波数
より低いものとなっている。Therefore, the wavelet transform coefficient signal WW i (i = 0 to N, the same applies hereinafter) is converted to the original image data Sor
This represents the change in the frequency of g in both the main and sub directions. The larger the value of i, the lower the frequency of the signal. The wavelet transform factor signals WV i are those showing a change in frequency of the main scanning direction of the image signal Sorg, i becomes as low-frequency signals and larger. The frequency in the main scanning direction is lower than the frequency in the sub-scanning direction. Further, the wavelet transform coefficient signal VW i represents a change in the frequency of the image signal Sorg in the sub-scanning direction. The larger the value of i, the lower the frequency of the signal, and the lower the frequency in the sub-scanning direction than the frequency in the main scanning direction. ing.
【0046】ここで、図4にウェーブレット変換係数信
号を複数の周波数帯域毎に表す図を示す。なお、図4に
おいては便宜上3回目のウェーブレット変換を行った状
態までを表すものとする。なお、図4においてウェーブ
レット変換係数信号WW3 は原画像を主副各方向が(1/
2)3 に縮小したものとなっている。FIG. 4 is a diagram showing a wavelet transform coefficient signal for each of a plurality of frequency bands. Note that FIG. 4 shows a state up to the state where the third wavelet transform is performed for convenience. In FIG. 4, the wavelet transform coefficient signal WW 3 is such that the main and sub directions of the original image
2) It is reduced to 3 .
【0047】次いで、ウェーブレット変換がN回行われ
たウェーブレット変換係数信号WVi ,VWi ,W
Wi ,VVi のうち、主副方向で周波数帯域が異なるウ
ェーブレット変換係数信号WVi ,VWi のうち、最も
周波数帯域の高いウェーブレット変換係数信号WV1 ,
VW1 に対して、周波数帯域の低い方向について再度ウ
ェーブレット変換がなされ、この方向の画像データをさ
らに複数の周波数帯域毎の画像データに変換する。以
下、この詳細について説明する。Next, the wavelet transform coefficient signals WV i , VW i , W
W i, of the VV i, the main sub-direction at a frequency band different from the wavelet transform factor signals WV i, of the VW i, wavelet transform highest frequency band coefficient signal WV 1,
Against VW 1, again wavelet transform is performed for the lower direction of frequency bands, it converts the image data in this direction further into image data of each of a plurality of frequency bands. Hereinafter, this will be described in detail.
【0048】まず、ウェーブレット変換係数信号W
V1 ,VW1 ,WW1 ,VV1 の関係について説明す
る。図5はウェーブレット変換係数信号WV1 ,V
W1 ,WW1 ,VV1 の関係を表す図である。なお、図
5においてはX方向を主走査方向、y方向を副走査方向
とする。First, the wavelet transform coefficient signal W
V 1, VW 1, WW 1 , the relationship of VV 1 will be described. FIG. 5 shows the wavelet transform coefficient signals WV 1 , VV
W 1, it is a graph showing a relationship between WW 1, VV 1. In FIG. 5, the X direction is the main scanning direction, and the y direction is the sub scanning direction.
【0049】原画像のナイキスト周波数(限られた周波
数帯域をもつ信号を一定間隔で標本化する場合に、元信
号波形を一義的に記述できる標本間隔の最大値の逆数)
をNとした場合、ウェーブレット変換係数信号WV1 は
主走査方向に0〜N/2サイクル、副走査方向にN/2
〜Nサイクルの信号となり、主走査方向に低周波成分、
副走査方向に高周波成分を有するものとなる。また、ウ
ェーブレット変換係数信号VW1 は主走査方向にN/2
〜Nサイクル、副走査方向に0〜N/2サイクルの信号
となり、主走査方向に高周波成分、副走査方向に低周波
成分を有するものとなる。同様にウェーブレット変換係
数信号WW1 は主副両方向に高周波成分(N/2〜Nサ
イクル)、ウェーブレット変換係数信号VV1 は主副両
方向に低周波成分(0〜N/2サイクル)を有するもの
となる。Nyquist frequency of original image (in the case of sampling a signal having a limited frequency band at regular intervals), the reciprocal of the maximum value of the sampling interval that can uniquely describe the original signal waveform
If the set to N, the wavelet transform factor signals WV 1 in the main scanning direction to 0 to N / 2 cycles, the sub-scanning direction to N / 2
To N cycles, a low frequency component in the main scanning direction,
It has a high frequency component in the sub-scanning direction. Further, the wavelet transform coefficient signal VW 1 is N / 2 in the main scanning direction.
The signal has 0 to N cycles and 0 to N / 2 cycles in the sub scanning direction, and has a high frequency component in the main scanning direction and a low frequency component in the sub scanning direction. Similarly wavelet transform factor signal WW 1 is mainly secondary bidirectional high frequency component (N / 2 to N cycles), and those having a low frequency component (0 to N / 2 cycles) wavelet transform factor signal VV 1 to the main sub both directions Become.
【0050】ここで、主副方向で周波数成分が異なる、
すなわち周波数帯域が異なるウェーブレット変換係数信
号WV1 ,VW1 について、低周波成分の方向について
再度ウェーブレット変換を施す。まず、ウェーブレット
変換係数信号WV1 について、前述した関数g,hによ
り主走査方向に並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処理
を副走査方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブ
レット変換係数信号WV1 のウェーブレット再変換係数
信号WV11,WV12を求める。同様にして、ウェーブレ
ット変換係数信号VW1 について、関数g,hにより、
副走査方向に並ぶ画素の一列毎のフィルタリング処理を
主走査方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブレ
ット変換係数信号VW1 のウェーブレット再変換係数信
号VW11,VW12を求める。Here, the frequency components differ in the main and sub directions.
That is, the wavelet transform is performed again on the wavelet transform coefficient signals WV 1 and VW 1 having different frequency bands in the direction of the low frequency component. First, the wavelet transform factor signals WV 1, the function g mentioned above, performed with Shifts a filtering process for each one row of pixels aligned in the main scanning direction by h by one pixel in the sub-scanning direction, wavelet wavelet transform factor signals WV 1 The re-conversion coefficient signals WV 11 and WV 12 are obtained. Similarly, the wavelet transform factor signal VW 1, the function g, by h,
Performed while Shifts pixel by pixel filtering process for each one row of pixels aligned in the sub-scanning direction in the main scanning direction, determine the wavelet transform factor signal VW 1 wavelet re transform factor signals VW 11, VW 12.
【0051】図6は、ウェーブレット再変換係数信号W
V11,WV12,VW11,VW12をウェーブレット変換係
数信号WW1 ,VV1 とともに表す図である。図6に示
すように、ウェーブレット再変換係数信号WV11は主走
査方向に0〜N/4サイクル、副走査方向にN/2〜N
サイクルの信号となりウェーブレット再変換係数信号W
V12は主走査方向にN/4〜N/2サイクル、副走査方
向にN/2〜Nサイクルの信号となる。一方、ウェーブ
レット再変換係数信号VW11は主走査方向にN/2〜N
サイクル、副走査方向に0〜N/4サイクルの信号とな
り、ウェーブレット再変換係数信号VW12は主走査方向
にN/2〜Nサイクル、副走査方向にN/4〜N/2サ
イクルの信号となる。FIG. 6 shows a wavelet retransform coefficient signal W
The V 11, WV 12, VW 11 , VW 12 is a diagram showing along with wavelet transform factor signal WW 1, VV 1. As shown in FIG. 6, the wavelet re transform factor signals WV 11 in the main scanning direction to 0 to N / 4 cycles, the sub-scanning direction to N / 2 to N
Cycle signal and wavelet retransform coefficient signal W
V 12 is the signal of the N / 2 to N cycles in the main scanning direction N / 4 to N / 2 cycles, the sub-scanning direction. On the other hand, wavelet re transform factor signals VW 11 is a main scanning direction to N / 2 to N
Cycle, the sub-scanning direction becomes a signal of 0 to N / 4 cycles, the wavelet re transform factor signals VW 12 is a main scanning direction to N / 2 to N cycles, and signal N / 4 to N / 2 cycles in the sub-scanning direction Become.
【0052】このように、ウェーブレット変換係数信号
WV1 ,VW1 の低周波数成分の方向に再度ウェーブレ
ット変換を施すことにより、各係数信号WV1 ,VW1
を重要な被写体を担持する低周波数帯域の再変換係数信
号WV11,VW11と、ノイズ等を担持する高周波数帯域
の再変換係数信号WV12,VW12とに分解することがで
きる。As described above, by performing the wavelet transform again in the direction of the low frequency component of the wavelet transform coefficient signals WV 1 and VW 1 , the respective coefficient signals WV 1 and VW 1 are obtained.
The re transform factor signals WV 11, VW 11 of the low frequency band carrying an important subject, noise or the like can be decomposed into a re-transform factor signals WV 12, VW 12 of high frequency band carrying the.
【0053】次いで、再度のウェーブレット変換が施さ
れた、ウェーブレット再変換係数信号WV11,WV12,
VW11,VW12および他のウェーブレット変換係数信号
WVi ,VWi (i=1は除く)、WWi ,VVi につ
いて量子化がなされる。Next, the wavelet re-transformed coefficient signals WV 11 , WV 12 ,
VW 11, VW 12 and other wavelet transform factor signals WV i, VW i (i = 1 is excluded), WW i, quantization is performed for VV i.
【0054】ここで、各ウェーブレット変換係数信号の
うち、高周波数帯域のウェーブレット変換係数信号は、
ノイズ等の不要な情報を担持するものであり、低周波数
帯域のウェーブレット変換係数信号については、主要被
写体等の重要な情報を担持するものであるため、高周波
数帯域の係数信号ほど、低いビット数により量子化を行
う。すなわち、図7に示すように、高周波数帯域となる
ウェーブレット変換係数信号WW1 ,WV12,VW12に
ついては0ビットとし、ウェーブレット変換係数信号W
V11,VW11,WW2 については1ビット、ウェーブレ
ット変換係数信号WV2 ,VW2 については2ビット、
それ以上のウェーブレット変換係数信号については、8
ビットで量子化を行う。Here, of each wavelet transform coefficient signal, the wavelet transform coefficient signal of the high frequency band is
Since it carries unnecessary information such as noise, and the wavelet transform coefficient signal in the low frequency band carries important information such as the main subject, the coefficient signal in the high frequency band has a lower bit number. To perform quantization. That is, as shown in FIG. 7, the wavelet transform coefficient signals WW 1 , WV 12 , and VW 12 serving as high frequency bands are set to 0 bit, and the wavelet transform coefficient signals W
2 bits for 1-bit, the wavelet transform factor signals WV 2, VW 2 for V 11, VW 11, WW 2,
For wavelet transform coefficient signals larger than that, 8
Quantize with bits.
【0055】ここで、データを量子化する際には、ビッ
ト数が高いほど原画像に近い状態でデータを圧縮するこ
とができるが、圧縮率をそれほど向上させることができ
ない。また、ビット数を低くすれば圧縮率を向上させる
ことができるが、圧縮データを復元した際の誤差が大き
く、原画像と比較してノイズが多いものとなる。Here, when quantizing the data, the data can be compressed in a state closer to the original image as the number of bits is higher, but the compression ratio cannot be improved so much. Further, the compression ratio can be improved by reducing the number of bits, but the error when the compressed data is restored is large, and the noise is larger than that of the original image.
【0056】したがって、本発明においては、ノイズ成
分を多く担持する高周波数帯域の画像データにはビット
数を少なく、主要被写体の情報を担持する低周波数帯域
の画像データにはビット数を多く割り当てるとともに、
さらに主副方向で周波数帯域が異なるウェーブレット変
換係数信号WV1 ,VW1 に対して再度ウェーブレット
変換を施し、この係数信号を主要被写体を担持する低周
波数帯域の係数信号とノイズ等を多く担持する高周波数
帯域の係数信号とに分解し、各周波数帯域の係数信号に
ついても量子化する際のビット数を高周波数帯域のもの
については0ビット、低周波数帯域のものに対しては1
ビットとするようにしたものである。このため、重要な
部分ほどビット数を高くして画質を維持し、重要でない
部分は画質はそれほど問題とならないことからビット数
を低くし、全体として画像の主要部分の画質を維持しつ
つ、圧縮率を向上させるようにしたものである。Therefore, in the present invention, a small number of bits are assigned to image data in a high frequency band carrying a large amount of noise components, and a large number of bits are assigned to image data in a low frequency band carrying information of a main subject. ,
Further, wavelet transform is performed again on the wavelet transform coefficient signals WV 1 and VW 1 having different frequency bands in the main and sub directions, and this coefficient signal is converted into a low frequency band coefficient signal carrying a main subject and a high frequency carrying a lot of noise and the like. It is decomposed into coefficient signals of frequency bands, and the number of bits when quantizing the coefficient signals of each frequency band is also 0 bit for high frequency band and 1 bit for low frequency band.
It is a bit. For this reason, the higher the number of bits in the important part, the higher the number of bits to maintain the image quality, and the lower the number of bits, since the image quality does not matter so much, the lower the number of bits. The rate is improved.
【0057】このようにして各ウェーブレット変換係数
信号の量子化を行った後、前述したハフマン符号化、予
測符号化等の符号化を行うことにより圧縮処理がなされ
る。After quantizing each wavelet transform coefficient signal in this way, the above-described encoding such as Huffman encoding and predictive encoding is performed to perform compression processing.
【0058】なお、量子化のレベルは、各ラベル毎に一
定のものとして説明したが、周波数帯域毎に量子化のレ
ベルを変えるようにしてもよく、例えば、高周波数帯域
ではより量子化のビット数を小さくする。また、量子化
のレベルとしてビット数を0と設定してもよく、この場
合は、符号長が0となるので高圧縮率を実現することが
できる。Although the quantization level has been described as being fixed for each label, the quantization level may be changed for each frequency band. For example, in a high frequency band, more quantization bits are used. Decrease the number. In addition, the number of bits may be set to 0 as the quantization level. In this case, the code length becomes 0, so that a high compression rate can be realized.
【0059】このように符号化がなされて圧縮された原
画像データSorg は例えば光ディスク等の記録媒体に格
納され、保存、移送等がなされる。The original image data Sorg thus encoded and compressed is stored in a recording medium such as an optical disk, for example, and stored and transported.
【0060】次に圧縮されたデータを再構成する方法に
ついて説明する。Next, a method of reconstructing compressed data will be described.
【0061】まず、圧縮された原画像データに対し、ハ
フマン符号化や予測符号化に対する復号化を行うことに
より、前述した各ウェーブレット変換係数信号WVi ,
VWi ,WWi を得る。First, the compressed original image data is subjected to decoding for Huffman coding or predictive coding, whereby each of the above-described wavelet transform coefficient signals WV i ,
VW i and WW i are obtained.
【0062】次いで、復号化がなされることにより得ら
れたウェーブレット変換係数信号WVi ,VWi ,WW
i ,VVi について逆ウェーブレット変換を施す。Next, the wavelet transform coefficient signals WV i , VW i , and WW obtained by decoding are obtained.
i and VV i are subjected to inverse wavelet transform.
【0063】図8は、逆ウェーブレット変換の詳細を表
す図である。FIG. 8 is a diagram showing details of the inverse wavelet transform.
【0064】図8に示すように、まず各ウェーブレット
変換係数信号VVN ,VWN ,WVN ,WWN について
副走査方向に並ぶ画素間に1画素分の間隔をあける処理
を行う(図では×2と表示)。次いでこの間隔があけら
れたウェーブレット変換係数信号VVN を副走査方向に
前述した関数hとは異なる関数h′により、ウェーブレ
ット変換係数信号VWN を副走査方向に前述した関数g
とは異なる関数g′によりフィルタリング処理を行う。
すなわち、関数g′,h′によるウェーブレット変換係
数信号VVN ,VWN の副走査方向に並ぶ一列の画素毎
のフィルタリング処理を主走査方向に一画素ずつズラし
ながら行い、ウェーブレット変換係数信号VVN ,VW
N の逆ウェーブレット変換係数信号を得、これを2倍し
て加算することにより逆ウェーブレット変換係数信号W
hN′を得る。As shown in FIG. 8, first, for each of the wavelet transform coefficient signals VV N , VW N , WV N , and WW N , processing is performed in which one pixel is spaced between pixels arranged in the sub-scanning direction (in the figure, ×× 2). Followed by different function h 'is the function h described above wavelet transform factor signals VV N this spaced in the sub-function g mentioned above the wavelet transform factor signal VW N in the sub-scanning direction
The filtering process is performed using a function g 'different from.
That is, the filtering process of the wavelet transform coefficient signals VV N and VW N by the functions g ′ and h ′ for each pixel in a row arranged in the sub-scanning direction is performed while shifting one pixel at a time in the main scanning direction, and the wavelet transform coefficient signal VV N , VW
The inverse wavelet transform coefficient signal W is obtained by doubling and adding the inverse wavelet transform coefficient signal W of N.
hN 'is obtained.
【0065】このようにウェーブレット変換を行う関数
と逆ウェーブレット変換を行う関数とを異なるものとし
ているのは、以下のような理由からである。ウェーブレ
ット変換と逆ウェーブレット変換で同一の関数となる、
すなわち、直交する関数を設計することは難しく、直交
性、連続性、関数の短さ、対称性のいずれかの条件を緩
める必要がある。そこで、直交性の条件を緩めることに
より他の条件を満たす関数を選択したものである。The function for performing the wavelet transform and the function for performing the inverse wavelet transform are different from each other for the following reasons. Wavelet transform and inverse wavelet transform have the same function,
That is, it is difficult to design an orthogonal function, and it is necessary to relax one of the conditions of orthogonality, continuity, shortness of function, and symmetry. Therefore, a function that satisfies other conditions by relaxing the orthogonality condition is selected.
【0066】以上より、本実施例ではウェーブレット変
換を行う関数h,gと逆ウェーブレット変換を行う関数
h′,g′とを双直交の異なるものとしている。したが
って、ウェーブレット変換係数信号VVi ,VWi ,W
Vi ,WWi を関数h′,g′で逆ウェーブレット変換
することにより、原画像データを完全に復元できること
となる。As described above, in this embodiment, the functions h and g for performing the wavelet transform and the functions h 'and g' for performing the inverse wavelet transform are different from each other in biorthogonality. Thus, the wavelet transform factor signals VV i, VW i, W
By performing an inverse wavelet transform on V i and WW i with the functions h ′ and g ′, the original image data can be completely restored.
【0067】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号WVN を副走査方向に関数h′により、ウェ
ーブレット変換係数信号WWN を副走査方向に関数g′
によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット変換
係数信号WVN ,WWN の逆ウェーブレット変換係数信
号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブ
レット変換係数信号WgN′を得る。[0067] On the other hand, in parallel with this, the function h wavelet transform factor signals WV N in the sub-scanning direction ', the wavelet transform factor signal WW function N in the sub-scanning direction g'
To obtain an inverse wavelet transform coefficient signal of the wavelet transform coefficient signals WV N and WW N , and doubling and adding them to obtain an inverse wavelet transform coefficient signal WgN ′.
【0068】次いで、逆ウェーブレット変換係数信号W
hN′,WgN′について主走査方向に並ぶ画素間に1画素
分の間隔をあける処理を行う。その後逆ウェーブレット
変換係数信号WhN′を主走査方向に関数h′により、逆
ウェーブレット変換係数信号WgN′を主走査方向に関数
g′によりフィルタリング処理し、ウェーブレット変換
係数信号WhN′,WgN′の逆ウェーブレット変換係数信
号を得、これを2倍して加算することにより逆ウェーブ
レット変換係数信号VVN-1 ′を得る。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal W
For hN 'and WgN', processing is performed to leave an interval of one pixel between pixels arranged in the main scanning direction. Thereafter, the inverse wavelet transform coefficient signal WhN 'is filtered in the main scanning direction by the function h' and the inverse wavelet transform coefficient signal WgN 'is filtered in the main scanning direction by the function g', and the inverse wavelet of the wavelet transform coefficient signals WhN 'and WgN' is obtained. The inverse wavelet transform coefficient signal VV N-1 'is obtained by obtaining the transform coefficient signal, doubling it and adding it.
【0069】次いでこの逆ウェーブレット変換係数信号
VVN-1 ′、ウェーブレット変換係数信号VWN-1 ,W
VN-1 ,WWN-1 について副走査方向に並ぶ画素間に1
画素分の間隔をあける処理を行う。その後この逆ウェー
ブレット変換係数信号VVN-1 ′を副走査方向に前述し
た関数h′により、ウェーブレット変換係数信号VW
N-1 を副走査方向に前述した関数g′によりフィルタリ
ング処理を行う。すなわち、関数g′,h′によるウェ
ーブレット変換係数信号VVN-1 ′,VWN-1 の副走査
方向に並ぶ一列の画素毎のフィルタリング処理を主走査
方向に一画素ずつズラしながら行い、ウェーブレット変
換係数信号VVN-1 ′,VWN-1 の逆ウェーブレット変
換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆
ウェーブレット変換係数信号WhN-1′を得る。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal VV N-1 ', the wavelet transform coefficient signals VW N-1 , W
VN -1 and WWN -1 are set between pixels arranged in the sub - scanning direction.
A process for providing an interval of pixels is performed. Thereafter, the inverse wavelet transform coefficient signal VV N-1 'is converted to the wavelet transform coefficient signal VW
N-1 is subjected to a filtering process in the sub - scanning direction by the function g 'described above. In other words, the wavelet transform coefficient signals VV N-1 'and VW N-1 by the functions g' and h 'are filtered for each pixel in a row in the sub - scanning direction while shifting one pixel at a time in the main scanning direction. An inverse wavelet transform coefficient signal WhN-1 'is obtained by obtaining inverse wavelet transform coefficient signals of the transform coefficient signals VV N-1 ' and VW N-1 and doubling and adding them.
【0070】一方、これと並列して、ウェーブレット変
換係数信号WVN-1 を副走査方向に関数h′により、ウ
ェーブレット変換係数信号WWN-1 を副走査方向に関数
g′によりフィルタリング処理を行い、ウェーブレット
変換係数信号WVN-1 ,WWN-1 の逆ウェーブレット変
換係数信号を得、これを2倍して加算することにより逆
ウェーブレット変換係数信号WgN-1′を得る。On the other hand, in parallel with this, filtering processing is performed on the wavelet transform coefficient signal WW N-1 by the function h 'in the sub - scanning direction and on the wavelet transform coefficient signal WW N-1 by the function g' in the sub - scanning direction. , Wavelet transform coefficient signals WV N-1 , WW N-1 are obtained, and the resulting signal is doubled and added to obtain an inverse wavelet transform coefficient signal WgN-1 '.
【0071】次いで、逆ウェーブレット変換係数信号W
hN-1′,WgN-1′について主走査方向に並ぶ画素間に1
画素分の間隔をあける処理を行う。その後逆ウェーブレ
ット変換係数信号WhN-1′を主走査方向に関数h′によ
り、逆ウェーブレット変換係数信号WgN-1′を主走査方
向に関数g′によりフィルタリング処理し、ウェーブレ
ット変換係数信号WhN-1′,WgN-1′の逆ウェーブレッ
ト変換係数信号を得、これを2倍して加算することによ
り逆ウェーブレット変換係数信号VVN-2 ′を得る。Next, the inverse wavelet transform coefficient signal W
hN-1 'and WgN-1' are set between pixels arranged in the main scanning direction.
A process for providing an interval of pixels is performed. Thereafter, the inverse wavelet transform coefficient signal WhN-1 'is filtered by a function h' in the main scanning direction, and the inverse wavelet transform coefficient signal WgN-1 'is filtered by a function g' in the main scanning direction, and the wavelet transform coefficient signal WhN-1 ' , WgN-1 ', and doubling and adding them to obtain an inverse wavelet transform coefficient signal VV N-2 '.
【0072】一方、ウェーブレット変換係数信号W
V11,WV12およびウェーブレット変換係数信号V
W11,VW12についても関数g′,h′により逆ウェー
ブレット変換がなされ、ウェーブレット変換係数信号W
V1 ,VW1 が得られ、上述した逆ウェーブレット変換
に用いられる。On the other hand, the wavelet transform coefficient signal W
V 11, WV 12 and wavelet transform factor signals V
W 11, the function g also VW 12 ', h' inverse wavelet transform is performed by the wavelet transform factor signals W
V 1 and VW 1 are obtained and used for the inverse wavelet transform described above.
【0073】以下、順次逆ウェーブレット変換係数信号
VVi ′(i=−1〜N)を作成し、最終的に逆ウェー
ブレット変換係数信号VV-1′を得る。この最終的な逆
ウェーブレット変換係数信号VV-1′が原画像データS
org を表す画像データとなる。Thereafter, an inverse wavelet transform coefficient signal VV i ′ (i = −1 to N) is sequentially created, and finally an inverse wavelet transform coefficient signal VV −1 ′ is obtained. The final inverse wavelet transform coefficient signal VV -1 ′ is converted to the original image data S
Image data representing org.
【0074】このようにして得られたウェーブレット変
換係数信号VV-1′は図示しない画像再生装置に送られ
て、放射線画像の再生に供せられる。The wavelet transform coefficient signal VV -1 'obtained as described above is sent to an image reproducing device (not shown) to be used for reproducing a radiation image.
【0075】この再生装置は、CRT等のディスプレイ
手段でもよいし、感光フイルムに光走査記録を行う記録
装置であってもよい。This reproducing apparatus may be a display means such as a CRT or a recording apparatus for performing optical scanning recording on a photosensitive film.
【0076】このようにして、原画像データSorg をウ
ェーブレット変換し、複数の周波数帯域毎の画像データ
を得、この画像データのうち高周波数帯域のデータにつ
いて再度ウェーブレット変換を施して複数の周波数帯域
毎のデータを得、これらのデータのうち重要な情報を担
持する部分についてはビット数を高くして量子化し、重
要でない部分についてはビット数を低くして量子化を行
うことにより、重要な部分の画質を維持しつつデータ圧
縮率の向上を図ることができる。In this way, the original image data Sorg is subjected to wavelet transform to obtain image data for each of a plurality of frequency bands, and of this image data, data of a high frequency band is again subjected to wavelet transform to obtain a plurality of frequency bands. Of the important part of the data is quantized by increasing the number of bits, and the non-essential part is quantized by decreasing the number of bits. The data compression ratio can be improved while maintaining the image quality.
【0077】なお、上述した実施例においては、ウェー
ブレット変換を行うための関数h,h′として表1に示
すものを用いたが、これに限定されるものではなく以下
に示す表2、表3に示すものを用いてもよい。In the above-described embodiment, the functions shown in Table 1 are used as the functions h and h 'for performing the wavelet transform. However, the present invention is not limited to this, and Tables 2 and 3 shown below are used. May be used.
【0078】[0078]
【表2】 [Table 2]
【0079】[0079]
【表3】 [Table 3]
【0080】また、これ以外にもウェーブレット変換を
行うことのできる関数であれば、いかなる関数を用いて
もよく、例えば双直交ではなく対称ではないが直交する
ものを用いてもよい。In addition, any other function that can perform the wavelet transform may be used. For example, a function that is not bi-orthogonal but not symmetric but orthogonal may be used.
【0081】さらに、表1,2および3に示すようにn
=0の軸に関して左右対称な関数のみではなく、n=0
の軸に関して左右非対称な関数を用いてウェーブレット
変換を行うようにしてもよいものである。このように左
右非対称な関数を用いてウェーブレット変換を行った場
合は、ウェーブレット変換を行った関数をn=0の軸に
関して左右を反転させた関数を用いて逆ウェーブレット
変換を行うものである。すなわち、左右非対称な関数
g,hについて、逆ウェーブレット変換を行う関数
g′,h′は、 g[n]=g′[−n] h[n]=h′[−n] …(3) 但し、[−n]は左右反転を表す。Further, as shown in Tables 1, 2 and 3, n
Not only functions that are symmetrical about the axis of = 0, but n = 0
The wavelet transform may be performed using a function that is asymmetrical about the axis. In the case where the wavelet transform is performed using a function that is asymmetrical left and right as described above, an inverse wavelet transform is performed using a function obtained by inverting the function obtained by performing the wavelet transform with respect to the n = 0 axis. That is, the functions g ′ and h ′ for performing the inverse wavelet transform on the functions g and h that are left and right asymmetric are g [n] = g ′ [− n] h [n] = h ′ [− n] (3) However, [-n] indicates left-right inversion.
【0082】となる。Is obtained.
【0083】また、上述した実施例においては、放射線
画像を表す原画像データを圧縮処理する実施例について
説明したが、本発明による画像の圧縮処理方法は、通常
の画像についても適用できるものである。Further, in the above-described embodiment, the embodiment in which the original image data representing the radiation image is compressed has been described. However, the image compression processing method according to the present invention can be applied to a normal image. .
【0084】例えば、主要被写体として人物等が記録さ
れた35mmネガフイルムの画像を圧縮する実施例について
説明すると、まずこのネガフイルムをデジタルスキャナ
ーで読み取り、この画像を表す画像データを得、この画
像データについて前述したような関数g,hによりフィ
ルタリング処理することによりウェーブレット変換を行
う。次いでウェーブレット変換を行うことにより得られ
たウェーブレット変換係数信号に対し、高周波数帯域の
ウェーブレット変換係数信号について前述した実施例と
同様に再度のウェーブレット変換を施して、高周波数帯
域の係数信号をさらに複数の周波数帯域毎の係数信号に
変換する。For example, an embodiment of compressing an image of a 35 mm negative film in which a person or the like is recorded as a main subject will be described. First, the negative film is read by a digital scanner, and image data representing the image is obtained. Is subjected to a filtering process using the functions g and h as described above, thereby performing a wavelet transform. Next, the wavelet transform coefficient signal obtained by performing the wavelet transform is subjected to the wavelet transform again for the wavelet transform coefficient signal in the high frequency band in the same manner as in the above-described embodiment, so that a plurality of high frequency band coefficient signals are obtained. To a coefficient signal for each frequency band.
【0085】次いで、前述した実施例と同様に高周波数
帯域の部分については低いビット数、低周波数帯域の部
分については高いビット数により量子化を行い、必要に
応じて符号化を行うことにより画像データを圧縮する。Next, as in the above-described embodiment, the image is quantized by using a low bit number for the high frequency band portion and a high bit number for the low frequency band portion, and encoded as necessary. Compress data.
【0086】また、この圧縮された画像データを前述し
た実施例と同様に復号化し、さらに逆ウェーブレット変
換を施すことにより、原画像データを再構成することが
できる。Further, the original image data can be reconstructed by decoding the compressed image data in the same manner as in the above-described embodiment and further performing the inverse wavelet transform.
【0087】このように、圧縮処理を行うことにより、
通常の画像についても重要な部分の画質を維持しつつ、
データの圧縮率を向上させることができるものである。As described above, by performing the compression processing,
While maintaining the image quality of important parts even for normal images,
The data compression ratio can be improved.
【0088】さらに、上述した実施例においては、ウェ
ーブレット変換された係数信号のうち、最も高い周波数
帯域の係数信号WV1 ,VW1 にのみ再度のウェーブレ
ット変換を施すようにしているが、これよりもさらに一
段階低い周波数帯域のウェーブレット変換係数信号WV
2 ,VW2 に対しても再度のウェーブレット変換を施す
ようにしてもよく、最も高い周波数帯域のウェーブレッ
ト変換係数信号を含むものであれば、いかなる周波数帯
域の係数信号に対しても再度のウェーブレット変換を施
すようにしてもよいものである。Further, in the above-described embodiment, the wavelet transform is performed again only on the coefficient signals WV 1 and VW 1 in the highest frequency band among the wavelet-transformed coefficient signals. Further, the wavelet transform coefficient signal WV in the lower frequency band by one step
2 and VW 2 may be subjected to the wavelet transform again. As long as the wavelet transform coefficient signal of the highest frequency band is included, the wavelet transform is performed again for the coefficient signal of any frequency band. May be applied.
【0089】また、上述した実施例においては、ウェー
ブレット変換係数信号を量子化する際に、高周波数帯域
の係数信号についてはビット数を0としているが、これ
に限られるものではなく、低周波数帯域の係数信号を量
子化する際のビット数より低いものであれば、何ビット
にしてもよいものである。In the above-described embodiment, when quantizing the wavelet transform coefficient signal, the number of bits is set to 0 for the coefficient signal in the high frequency band. However, the present invention is not limited to this. Any number of bits may be used as long as the number of bits is lower than the number of bits used when quantizing the coefficient signal of.
【0090】また、上述した実施例においては、再度の
ウェーブレット変換を1回のみ行うものであるが、原画
像データに応じて必要な回数行うようにしてもよいもの
である。例えば、上述した実施例において、再度のウェ
ーブレット変換を施したウェーブレット変換係数信号の
うち低い周波数帯域の係数信号に対して再度ウェーブレ
ット変換を施すようにしてもよい。このように再度のウ
ェーブレット変換を複数回繰り返すことによって、画像
データをさらに細かい周波数帯域の係数信号に分解する
ことができる。Further, in the above-described embodiment, the wavelet transform is performed only once, but may be performed a required number of times according to the original image data. For example, in the above-described embodiment, the wavelet transform may be performed again on the coefficient signal in the lower frequency band among the wavelet transform coefficient signals that have been subjected to the wavelet transform again. By repeating the wavelet transform again a plurality of times in this manner, the image data can be decomposed into coefficient signals in a finer frequency band.
【0091】[0091]
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
る画像データ圧縮処理方法は、ウェーブレット変換がな
された複数の周波数帯域毎の係数画像データのうち、最
高周波数帯域から所定段階低い周波数帯域の係数画像デ
ータであって、主副方向で周波数帯域が異なる係数画像
データについて、周波数帯域が低い方向に再度ウェーブ
レット変換を施して、主副方向で周波数帯域が異なる係
数画像データをさらに異なる周波数帯域を表す複数の再
変換係数画像データに分解し、これらの画像データに対
し、周波数帯域が高いほど低いビット数により量子化す
るようにしたため、画像の重要な部分の情報を担持する
低周波数帯域のデータを低圧縮率で圧縮し、ノイズ成分
等が多い高周波数帯域をより高い圧縮率により圧縮し、
画像の重要な部分の画質を維持しつつ、データの圧縮率
を向上させることができる。As described above in detail, the image data compression processing method according to the present invention provides a wavelet-transformed coefficient image data for each of a plurality of frequency bands, a frequency band of a predetermined lower frequency band from the highest frequency band. For coefficient image data, for coefficient image data having a different frequency band in the main and sub directions, the wavelet transform is performed again in the lower frequency band direction, and the coefficient image data having a different frequency band in the main and sub directions is further subjected to a different frequency band. A plurality of re-transformed coefficients representing the image data is decomposed into image data, and these image data are quantized by a lower number of bits as the frequency band is higher, so that data in a low frequency band that carries information of an important part of the image. Is compressed at a low compression rate, and a high frequency band with many noise components is compressed at a higher compression rate.
The data compression ratio can be improved while maintaining the image quality of important parts of the image.
【図1】本発明による画像データ圧縮処理方法の基本的
概念を表す図FIG. 1 is a diagram showing a basic concept of an image data compression processing method according to the present invention.
【図2】本発明に用いられる画像データの読み取り方式
を表す図FIG. 2 is a diagram showing a method of reading image data used in the present invention.
【図3】ウェーブレット変換の詳細を表す図FIG. 3 is a diagram showing details of a wavelet transform.
【図4】ウェーブレット変換係数信号を表す図FIG. 4 is a diagram showing a wavelet transform coefficient signal.
【図5】最も高い周波数帯域のウェーブレット変換係数
信号を表す図FIG. 5 is a diagram showing a wavelet transform coefficient signal in the highest frequency band.
【図6】ウェーブレット変換係数信号WV1 ,VW1 を
再度ウェーブレット変換して得られたウェーブレット変
換係数信号を表す図FIG. 6 is a diagram showing a wavelet transform coefficient signal obtained by performing a wavelet transform on the wavelet transform coefficient signals WV 1 and VW 1 again.
【図7】ウェーブレット変換係数信号の周波数帯域に応
じたビット数の割り当てを表す図FIG. 7 is a diagram illustrating allocation of the number of bits according to a frequency band of a wavelet transform coefficient signal.
【図8】逆ウェーブレット変換の詳細を表す図FIG. 8 is a diagram showing details of an inverse wavelet transform.
【図9】ウェーブレット変換に用いられる基本ウェーブ
レット関数を表す図FIG. 9 is a diagram showing a basic wavelet function used for wavelet transform.
【図10】ウェーブレット変換を説明するための図FIG. 10 is a diagram illustrating a wavelet transform.
【図11】フーリエ変換を説明するための図FIG. 11 is a diagram for explaining a Fourier transform;
10 蓄積性蛍光体シート h,h′,g,g′ ウェーブレット変換を行うため
の関数 VVi ,VWi ,WVi ,WWi (i=1〜n) ウェーブレット変換係数信号10 stimulable phosphor sheet h, h ', g, g ' function VV i for performing a wavelet transform, VW i, WV i, WW i (i = 1~n) wavelet transform factor signals
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平5−122677(JP,A) 特開 平4−247789(JP,A) 特開 平2−272889(JP,A) 特開 平5−276499(JP,A) 特開 平6−292186(JP,A) 特開 平6−38198(JP,A) 特開 昭63−67081(JP,A) Marc Antonini et al,Image Coding Us ing Wavelet Transf orm,IEEE TRANSACTI ONS ON IMAGE PROCE SSING,IEEE,VOL.1,N O.2,p205−220 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H04N 7/24 - 7/68 Continuation of front page (56) References JP-A-5-122677 (JP, A) JP-A-4-247789 (JP, A) JP-A-2-272889 (JP, A) JP-A-5-276499 (JP) , A) JP-A-6-292186 (JP, A) JP-A-6-38198 (JP, A) JP-A-63-67081 (JP, A) Marc Antonini et al, Image Coding Using Wavelet Transform, IEEE TRANSACTION ONS ON IMAGE PROCESS SING, IEEE, VOL. 1, NO. 2, p205-220 (58) Fields surveyed (Int. Cl. 7 , DB name) H04N 7/ 24-7/68
Claims (2)
す画像データ圧縮処理方法において、 前記原画像データにウェーブレット変換を施すことによ
り、該原画像データを異なる周波数帯域を表す複数の係
数画像データに分解し、 該複数の係数画像データのうち、最高周波数帯域から所
定段階低い周波数帯域の係数画像データであって、主副
方向で周波数帯域が異なる係数画像データについて、周
波数帯域が低い方向に再度ウェーブレット変換を施し
て、該主副方向で周波数帯域が異なる係数画像データを
さらに異なる周波数帯域を表す複数の再変換係数画像デ
ータに分解し、 該各再変換係数画像データおよび該再変換係数画像デー
タ以外の他の各係数画像データについて、それぞれ異な
るビット数により量子化し、 該量子化された前記再変換係数画像データおよび前記係
数画像データを符号化することを特徴とする画像データ
圧縮処理方法。1. An image data compression processing method for performing compression processing on original image data representing an image, wherein the original image data is subjected to a wavelet transform to convert the original image data into a plurality of coefficient image data representing different frequency bands. The coefficient image data of the frequency band lower than the highest frequency band by a predetermined step from among the plurality of coefficient image data, and the coefficient image data having a different frequency band in the main and sub directions, is again re-entered in the lower frequency band direction. Performing a wavelet transform to decompose the coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions into a plurality of re-transformed coefficient image data further representing different frequency bands; Each of the coefficient image data other than the above is quantized by a different bit number, and Image data compression processing method characterized by coding the number of image data and said coefficient image data 換係.
および係数画像データを復号化し、 該復号化された再変換係数画像データに逆ウェーブレッ
ト変換を施して、前記主副方向で周波数帯域が異なる係
数画像データを復元し、 該復元された主副方向で周波数帯域が異なる係数画像デ
ータおよび該主副方向で周波数帯域が異なる係数画像デ
ータ以外の係数画像データについて、逆ウェーブレット
変換を施すことにより、請求項1記載の画像データ圧縮
処理方法により圧縮された前記原画像データを再構成す
ることを特徴とする画像データ再構成方法。2. The encoded re-transformed coefficient image data and coefficient image data are decoded, and the decoded re-transformed coefficient image data is subjected to an inverse wavelet transform so that frequency bands differ in the main and sub directions. By restoring coefficient image data, performing inverse wavelet transform on coefficient image data other than coefficient image data having different frequency bands in the restored main and sub directions and coefficient image data having different frequency bands in the main and sub directions, An image data reconstruction method, comprising reconstructing the original image data compressed by the image data compression processing method according to claim 1.
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JP13733893A JP3282134B2 (en) | 1993-06-08 | 1993-06-08 | Image data compression processing method |
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1993
- 1993-06-08 JP JP13733893A patent/JP3282134B2/en not_active Expired - Fee Related
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Marc Antonini et al,Image Coding Using Wavelet Transform,IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING,IEEE,VOL.1,NO.2,p205−220 |
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