JPH03213059A - 画像データ圧縮方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は静止画像データを圧縮して伝送または記録す
る際の画像データ圧縮方式に関する。

〔従来の技術〕

自然画符号化方式の標準化を図るために“Ｂａ５ｅｌｉ
ｎｅ　Ｓｙｓｔｅｍ”や”Ｅｘｔｅｎｃｆｅｄ　Ｓｙｓ
ｔｅｍ”等の各種国際標準化方式が提案されている。

第４図は国際標準化方式のうちの“ＢａｓｅｌｉｎｅＳ
ｙｓｔｅｍ　”の処理手順を示す概略図である。このシ
ステムは一枚の入力画像を１ブロック８×８画素の複数
ブロックに分割し、各ブロック毎に離散コサイン変換（
Ｄ　ＣＴ　：　Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｃｏ５１ｎｅ　Ｔｒ
ａｎｓｆｏｒｍ）を行い（処理Ｐ１）、得られるＤＣＴ
係数を８×８個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾
値により除算することで量子化を行う（処理Ｐ２）。

第５図および第６図は輝度信号用および色差信号用の量
子化マトリクスの例である。

量子化されたＤＣＴ係数の直流（ＤＣ）成分は前のブロ
ックで量子化されたＤＣ成分と差分が取られ、その差分
のビット数がハフマン符号化される。交流（ＡＣ）成分
はブロック内でジグザグスキャンされて一次元の数列に
変換されたのち、有効係数のビット数と連続する零（無
効係数）の個数とで２次元のハフマン符号化が行われる
（処理Ｐ３およびＰ４）。第７図はジグザグスキャンの
順序の例を示すテーブルである。

なお、処理Ｐ２における量子化のときに、量子化マトリ
クスの各閾値に対しである係数（スケールファクタ）を
乗算したのちＤＣＴ係数の除算を行う。このスケールフ
ァクタによって圧縮画像の画質および圧縮率が調整され
る。

こうして圧縮されたデータは、処理Ｐ１〜Ｐ４とは逆の
処理によって伸張される。すなわち、処理Ｐ５における
ハフマン復号化、処理Ｐ６におけるＤＣ成分およびＡＣ
成分の復号化、処理Ｐ７における逆量子化および処理Ｐ
８における逆ＤＣＴ（ＩＤＣＴ）である。

〔発明が解決しようとする課題〕

前述の処理手順において、処理Ｐ２における量子化の際
に、量子化マトリクスの各閾値に対してスケールファク
タを乗算することにより圧縮画像の画質および圧縮率を
調整している。このスケールファクタによる乗算処理は
、量子化マトリクスの各閾値をビットシフトすることに
よって行っている。従って、各閾値は２倍、４倍、８倍
、・・・と２ｐ倍で変化するか、または、１７２倍、１
７４倍。

１／８倍、・・・と１／２ｐ倍で変化する。このため、
変化幅が大きくなり圧縮率の微調整が行えないという不
都合がある。

この発明は前述した従来の画像処理方式と互換性があり
、しかもより細かな圧縮率の調整が可能な画像データ圧
縮方式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〕

この発明による画像データ圧縮方式は、−枚のディジタ
ル画像を、１ブロックｎ×ｎ画素からなる複数のブロッ
クに分割し、各ブロック毎に離散コサイン変換を行い、
変換して得られるｎ×ｎ個の変換係数にｎ×ｎ個の閾値
からなる量子化マトリクスの各閾値を除算して量子化を
行い、量子化後の上記変換係数を、直流成分から高周波
成分に向かって一定の順序で一次元の数列に変換し、変
換して得られる数列中の連続する零の個数を符号化する
圧縮方式であって、 上記一次元の数列ａ　ｐ　（ｐ＝０，１，２．−、ｎ２
−１　）に対し特定の値ｋを設定し、「ｋ≦ｑ≦ｎ２−
１」なる条件を満たす数列ａｑの各係数を零とすること
により、上記連続する零の個数を変化させて圧縮率の調
整を行うようにしている。

〔作　用〕

この発明によれば、離散コサイン変換や量子化などの処
理によって画像データを圧縮する際に、離散コサイン変
換して得られるｎ×ｎ個の２次元マｌ−１」クスの変換
係数を、直流成分から高周波成分に向かって一定の順序
で一次元の数列ａｐに変換し、その中で「ｋ≦ｑ≦ｎｚ
−Ｉ　Ｊなる関係を満たす数列ａｑを零とする。数列ａ
、は値ｐが増加するほど高周波成分の変換係数を示して
いるので、ｋ番目以降の数列を零とするこの処理はロー
パスフィルタ処理を行っていることに対応する。

値ｋを変化させることによって、数列ａ、中の連続する
零の個数が変化するので、その後に行われる連続する零
の個数の符号化によって圧縮率の調整が行われることに
なる。

この圧縮方式によれば、従来のスケールファクタによる
圧縮率調整方式に比べ、より細かな圧縮率の調整を行う
ことが出来る。

〔実施例〕

第１図はこの発明による画像データ圧縮方式の処理手順
の一実施例を示す概略図で、第４図と同一部分には同一
符号を付して説明する。

まず、入力画像は水平方向にｎドツト、垂直方向にｎラ
インのｎ×ｎ画素、例えば８×８画素からなるブロック
に分割され、各ブロック毎に離散コサイン変換（ＤＣＴ
）される（処理Ｐｉ）。

ＤＣＴは次式で定義される直交変換の一種で、変換係数
をＦ（ｕ、ｖ）　、１ブロック分の入力画像データをｆ
　（ｉ、ｊ）　　とすると、 ２ｎ　　　　　　　　　２ｎ 但し、Ｃ（智）　　＝１／　　２　　（ｗ＝ｏ）−１（
ｗ≠０） となり、得られる変換係数Ｆ（ｕ、ν）は１ブロック分
の入力画像データを空間周波数に分解した成分を示して
いる。

この実施例では、ｎ＝８であるので、 ６ ６ となる。

変換係数Ｆ　（０，０） は人力画像データｆ（ｉ ｊ） の ６４画素の平均値に比例した値（ＤＣ成分）を示し、Ｆ
　（ｕ、ｖ）において、ｕ、ｖが大きくなるにつれて空
間周波数の高い成分（ＡＣ成分）を示す。

このようにして得られる２次元ＤＣＴ係数に対し、８×
８個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾値にスケー
ルファクタを乗算した値を除算して量子化を行う（処理
Ｐ２）。スケールファクタによる乗算処理は、前述した
ように量子化マトリクスの各閾値にビットシフトを施す
ことによって行う。

次いでミＤＣ成分については前のブロックで量子化され
た成分と差分を取り（処理Ｐ９）、差分のビット数をハ
フマン符号化する（処理Ｐ４）。

ＡＣ成分については、第７図に示す順序でジグザグスキ
ャンを行い一次元の数列ａｐ（ｐ＝Ｌ２．・・・６３）
に変換する（処理Ｐ１０）。第２図は量子化後のＤＣＴ
係数のマトリクスであり、第３図（ａ）はジグザグスキ
ャン後の一次元数列ａｐである。

次に、この数列ａｐに対し所定の値ｋを設定し、「ｋ≦
ｑ≦６３」なる関係を有する数列ａｑの各値を零とする
処理を行う（処理Ｐ１１）。第３図（′ｂ）はに＝８と
した場合に、ａＱ＝Ｑなる処理を行った後の数列ａ、′
を示す。第３図（ｂ）から明らかなように、処理ｐＨに
おける処理は、数列ａｐのに番目以降の高周波数成分を
強制的に零にする処理で、一種のローパスフィルタ処理
に対応する。

次いで、ランレングス符号化によって連続する零の個数
を圧縮しく処理Ｐ１２）、続いてランレングス符号化し
た連続する零の個数データと有効係数のビット数とで２
次元のハフマン符号化を行う（処理Ｐ４）。

従って、処理Ｐ１０におけるローパスフィルタ処理にお
いて、ｋの値を変化させることにより連続する零の個数
を変化させることができ、圧縮後のデータ量、すなわち
圧縮率を調整することが出来る。

ところで、ハフマン符号化はＤＣ成分およびＡＣ成分共
に量子化された係数値そのものを使用せず、その値を表
現するのに必要なビット数をハフマン符号化する。そし
てハフマン符号とは別にそのビット数の値が付加情報と
して付は加えられる。

例えば、量子化された係数が２（１０進数）とした場合
、２進数で表現すると“０００・・・０１０”となるが
、これを表現するのに必要なビット数２がこの値を代表
する値としてハフマン符号化され、付加ビットとして２
ビツトのデータ“１０”が付加される。

他方、量子化された係数が負の場合は付加ビットから１
を引いたデータが付加される。例えば、量子化された係
数が−２（１０進数）とすると、２進数（２の補数表示
）で表現すると“１１１・・・１１０”となり、下２ビ
ットが付加ビットとなるが、“１０”から「１」を引い
た“０１”が付加ビットとして付加される。こうするこ
とにより、量子化された係数が正のときは付加ビットは
１で始まり、負であればＯで始まることになり、正負の
判別が容易に行える。

圧縮データを伸張するには、従来通りのデータ伸張処理
を行えばよい。すなわち、ハフマン復号化を行い（処理
Ｐ５）、その後ＤＣ成分に関しては差分復号化を行い、
ＡＣ成分についてはランレングス復号を行ってジグザグ
スキャンの順序にデータを並べ替え、１プロ・ツクの変
換係数を得る（処理Ｐ６）。次いで、量子化マトリクス
の各閾値にスケールファクタを乗算した値を各変換係数
に乗算して逆量子化を行い（処理Ｐ７）、続いて逆離散
コサイン変換（ＩＤＣＴ）を行ったのち画像データを出
力する（処理Ｐ８）。データ圧縮時に指定した値には、
データ伸張処理には不要となるので、従来方式による伸
張処理が可能となる。

〔発明の効果〕

この発明によれば、２次元ＤＣＴ係数のマトリクスを一
次元の数列に変換し、任意のに番目以降の高周波数成分
の係数を零とすることで圧縮後のデータ量を調整するよ
うにしているので、従来のスケールファクタによる圧縮
率の調整に比べ、より細かな調整が可能となり、かつ従
来のデータ伸張方式との互換性を保つことが出来る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明による画像データ圧縮方式の処理手順
を示す図、 第２図はＤＣＴ係数のマトリクスを示す表、第３図はＤ
ＣＴ係数のマトリクスを一次元の数列に変換した表、 第４図は従来の画像処理方式の処理手順を示す図、 第５図は輝度信号の量子化マトリクスを示す図、第６図
は色差信号の量子化マトリクスを示す図、第７図はジグ
ザグスキャンのテーブルを示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 一枚のディジタル画像を、１ブロックｎ×ｎ画素からな
   る複数のブロックに分割し、各ブロック毎に離散コサイ
   ン変換を行い、変換して得られるｎ×ｎ個の変換係数に
   ｎ×ｎ個の閾値からなる量子化マトリクスの各閾値を除
   算して量子化を行い、量子化後の上記変換係数を、直流
   成分から高周波成分に向かって一定の順序で一次元の数
   列に変換し、変換して得られる数列中の連続する零の個
   数を符号化する圧縮方式であって、 上記一次元の数列ａ＿ｐ（ｐ＝０、１、２、…、ｎ＾２
   −１）に対し特定の値ｋを設定し、「ｋ≦ｑ≦ｎ＾２−
   １」なる条件を満たす数列ａ＿ｑの各係数を零とするこ
   とにより、上記連続する零の個数を変化させて圧縮率の
   調整を行うことを特徴とする画像データ圧縮方式。