JP3645690B2

JP3645690B2 - Image compression apparatus and camera

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Publication number: JP3645690B2
Application number: JP17291897A
Authority: JP
Inventors: 紳聡阿部
Original assignee: ペンタックス株式会社
Priority date: 1997-06-13
Filing date: 1997-06-13
Publication date: 2005-05-11
Anticipated expiration: 2017-06-13
Also published as: JPH114438A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー静止画像をＪＰＥＧアルゴリズムに準拠して情報圧縮する画像圧縮装置およびカメラに関する。
【０００２】
【従来の技術】
高解像度画像を符号化（圧縮）して、情報の授受を通信伝送路を介して行なう標準化アルゴリズムがＪＰＥＧ（Joint Photographic Expert Group ）から勧告されている。このＪＰＥＧアルゴリズムのプロセスでは、原画像データを２次元離散コサイン変換（以下、２次元ＤＣＴという）によって空間周波数軸上の成分に分解し、この空間周波数軸上で表された各データを量子化し、量子化した各データを符号化することにより、大幅な情報圧縮が行なわれている。また圧縮された画像データは復号化、逆量子化することにより伸張される。
【０００３】
ＪＰＥＧでは、量子化あるいは逆量子化のために、所定の量子化テーブルを推奨している。このＤＣＴと量子化による画像圧縮は、広範な被写体において効率の良い画像圧縮であるが、原画像データと伸張された再生画像データとの間に誤差を伴う非可逆方式である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
画像圧縮の量子化あるいは逆量子化において、被写体の多様性にも関わらず、単一の量子化テーブルを使用するため、被写体によっては再生画像データの劣化が大きくなることが問題である。
【０００５】
本発明は、この様な問題点に鑑み、量子化誤差を予測し、量子化と逆量子化による画像劣化が少ない画像圧縮を容易にする画像圧縮装置およびカメラを提供することが目的である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像圧縮装置は、撮影光学系から得られた原画像データに対応した直交変換係数を、量子化テーブルを用いて量子化し、量子化直交変換係数を求める量子化手段と、直交変換係数に基づいて、量子化テーブルを更新する量子化テーブル作成手段とを備えたことを特徴としている。
【０００７】
画像圧縮装置において、好ましくは、量子化テーブル作成手段が、量子化直交変換係数を逆量子化して求められる逆量子化直交変換係数と直交変換係数との誤差の絶対値が２よりも大きい直交変換係数の標本数を、直交変換係数毎にカウントし、各画像における標本数のデータ（標本数データ）を、所定画像枚数分だけ格納する格納部を備える。
【０００８】
画像圧縮装置において、好ましくは、格納部において、新たな画像の標本数データが入力される毎に、格納部に格納された最も古い画像の標本数データが消去されることにより、所定枚数の標本数データが更新される。
【０００９】
画像圧縮装置において、好ましくは、量子化テーブル作成手段が、所定枚数の標本数データに基づいて、誤差を予測する量子化誤差予測部と、量子化誤差予測部から得られた予測誤差値に基づいて量子化テーブルを算出し、量子化手段に出力する量子化テーブル算出部とを備える。
【００１０】
画像圧縮装置において、好ましくは、量子化テーブル作成手段が、新規に入力された標本数データを含めた所定枚数の標本数データにより、量子化テーブルを作成する。また好ましくは、量子化テーブル作成手段が、新規に入力された標本数データより前に入力された所定枚数の標本数データにより、量子化テーブルを作成する。
【００１１】
また本発明によるカメラは、撮影光学系から得られた原画像データに対応した直交変換係数を、量子化テーブルを用いて量子化し、量子化直交変換係数を求める量子化手段と、
直交変換係数に基づいて、量子化テーブルを更新する量子化テーブル作成手段とを備え、
量子化テーブル作成手段が、１画像分の画像データに対応し、量子化直交変換係数を逆量子化して求められる逆量子化直交変換係数と直交変換係数との誤差の絶対値が２よりも大きい直交変換係数の標本数を、直交変換係数毎にカウントし、各画像における標本数のデータ（標本数データ）を、所定画像枚数分だけ格納可能な標本数データ格納手段と、
標本数データ格納手段に格納されている所定枚数の標本数データに基づいて、誤差を予測する量子化誤差予測部と、
量子化誤差予測部から得られた予測誤差値に基づいて量子化テーブルを算出し、量子化手段に出力する量子化テーブル算出部とを備え、
さらに量子化テーブル作成手段によって作成された量子化テーブルを用いて画像圧縮された圧縮画像データを記録媒体に記録する記録手段と、
作成された量子化テーブルを格納する量子化テーブル格納手段とを備える。
【００１２】
カメラにおいて、好ましくは、記録手段によって、圧縮画像データが記録媒体の第１の領域に記録され、量子化に用いられた量子化テーブルが記録媒体の第２の領域に記録される。
【００１３】
カメラにおいて、好ましくは、量子化テーブル作成手段が、テーブル格納手段に格納されている量子化テーブルを、量子化に用いるとともに、記録媒体への圧縮画像データの記録が完了した後に、この圧縮画像データと対応する標本数データに基づいた量子化テーブルを作成し、作成された量子化テーブルを量子化テーブル格納手段に格納することにより、量子化テーブルを更新する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による画像圧縮装置およびカメラの実施形態について添付図面を参照して説明する。
【００１５】
図１には本発明の実施形態であるカメラの概略構成が示される。
被写体Ｓの撮影光学系１１を介して得られる被写体像（静止画）は、色分解光学系１３によってレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）およびブルー（Ｂ）の画像に分解され、例えばＣＣＤから成る３枚の撮像素子１５に結像される。即ち、各撮像素子１５にはそれぞれＲ、Ｇ、Ｂの画像が形成される。これらＲ、Ｇ、Ｂの画像信号は信号処理部１７において所定の処理を施され、輝度データＹ、色差データＣｂ、Ｃｒに変換されて、画像メモリ１９に入力される。画像メモリ１９は輝度データＹおよび色差データＣｂ、Ｃｒをそれぞれ格納するために、相互に独立したメモリ領域に分割されており、各メモリ領域は１画像分の記憶容量を有している。輝度データＹ、色差データＣｂ、Ｃｒは、画像圧縮装置１０に対する入力データ（原画像データ）である。
【００１６】
輝度データＹ、あるいは色差データＣｂ、Ｃｒは、ＤＣＴ処理回路１２において２次元ＤＣＴを施され、空間周波数毎にＤＣＴ係数に変換される。これらのＤＣＴ係数に基づいて、量子化テーブル作成回路２０により輝度データ用量子化テーブルＱｙａ、および色差データ用量子化テーブルＱｃａが作成され、量子化処理回路１４に出力される。量子化テーブル作成回路２０には統計量格納部２１、量子化誤差予測部２２、量子化テーブル算出部２４が設けられているが、これらの構成および動作については後で詳述する。
【００１７】
輝度データＹ、あるいは色差データＣｂ、ＣｒのＤＣＴ係数は、量子化処理回路１４において、量子化テーブル作成回路２０により作成された量子化テーブルＱｙａ、Ｑｃａを用いて量子化され、量子化ＤＣＴ係数に変換される。輝度データＹ、あるいは色差データＣｂ、Ｃｒの量子化ＤＣＴ係数は、図示しない符号化処理回路によってＪＰＥＧアルゴリズムに従って符号化（圧縮）され、圧縮画像データとして記録媒体Ｍの圧縮画像データ記録領域Ｍ１に記録される。量子化処理回路１４において用いられた量子化テーブルＱｙａ、Ｑｃａは、記録媒体Ｍのテーブル記録領域Ｍ２に記録される。記録媒体Ｍは、例えば着脱自在なＩＣカードである。
【００１８】
図２は、ＪＰＥＧの推奨する従来の量子化テーブルを示す。図２（ａ）は輝度値Ｙ用の量子化テーブルＱｙであり、図２（ｂ）は色差Ｃｂ、Ｃｒ用の量子化テーブルＱｃである。
【００１９】
図３を参照して、量子化と逆量子化について説明する。図３には、一例として、８×８画素の原画像データ、すなわち輝度データＹのＤＣＴ係数Ｆ_vuと、量子化ＤＣＴ係数Ｒ_vuと、逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vu、および量子化テーブルＱｙが示される。添字ｖ，ｕは、６４個のＤＣＴ係数を８×８のマトリクスの形式で表示したときの縦および横方向の位置をそれぞれ示し、添字ｖは上から０，１，２，．．．７であり、添字ｕは左から０，１，２，．．．７である。
【００２０】
原画像データは、ＤＣＴ処理回路１２における２次元ＤＣＴによって、８×８＝６４個のＤＣＴ係数Ｆ_vuに変換される。２次元ＤＣＴは公知であるため、ここでは詳述しない。
【００２１】
６４個のＤＣＴ係数のうち、位置（０，０）にあるＤＣＴ成分Ｆ00はＤＣ（直流）成分であり、残り６３個のＤＣＴ係数Ｆ_vuはＡＣ（交流）成分である。ＡＣ成分は、係数Ｆ01もしくは係数Ｆ10から係数Ｆ77に向かって、より高い空間周波数成分が８×８画素ブロックの原画像データ中にどのくらいあるかを示している。ＤＣ成分は８×８画素のブロック全体の画素値の平均値（直流成分）を表している。すなわち、各ＤＣＴ係数Ｆ_vuはそれぞれ所定の空間周波数に対応している。
【００２２】
量子化テーブルＱｙを用いてＤＣＴ係数Ｆ_vuを量子化する式は（１）式により定義される。この式におけるround は、最も近い整数への近似を意味する。すなわち、ＤＣＴ係数Ｆ_vuおよび量子化テーブルＱｙの各要素同士の割算と、四捨五入とによって、量子化ＤＣＴ係数Ｒ_vuが求められる。
【００２３】

【００２４】
このように、量子化処理回路１４において求められた量子化ＤＣＴ係数Ｒ_vuは、例えばＪＰＥＧに準拠したハフマン符号化を用いて、ＤＣ成分、ＡＣ成分毎に符号化され、圧縮画像データとして記録媒体Ｍに記録される。ハフマン符号化については、従来公知のため詳細な説明は省略する。
【００２５】
符号化された圧縮画像信号を伸張して、画面に表示するためには、復号化、逆量子化、２次元ＤＣＴの逆変換（以下、２次元ＩＤＣＴという）の処理が必要である。この復号化は、ハフマン符号化とは逆の作用であり、従来公知であるため詳述しない。復号化によって得られた量子化ＤＣＴ係数は、量子化に用いた量子化テーブルＱｙ、Ｑｃを用いてそれぞれ逆量子化され、逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vuに変換される。これらの逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vuは２次元ＤＣＴの逆変換である２次元ＩＤＣＴを施され、それぞれ輝度データＹ’、色差データＣｂ’、Ｃｒ’に変換される。２次元ＩＤＣＴについても公知であるのでここでは詳述しない。
【００２６】
例えば、図３に示すＤＣＴ係数Ｆ00（＝２６１）を、量子化係数ｑ00（＝１６）を用いて（１）式により求めると、量子化ＤＣＴ係数Ｒ00は１６になり、この量子化ＤＣＴ係数Ｒ00（＝１６）にｑ00（＝１６）を掛け合わせると、逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’00（=16 ×16=256）が求められる。なお、ＤＣＴ係数Ｆ00（＝２６１）と、逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’00（＝２５６）との差分値ｉ00（256-261=-5）を係数値誤差とする。このように量子化では除算の余りを丸めるため、圧縮画像データの伸張（逆量子化）において係数値誤差ｉを生じる。これが量子化誤差の原因である。
【００２７】
図４は、ＤＣＴ係数Ｆ_vuと、量子化および逆量子化した後の逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vuとの各係数毎の係数値誤差ｉ_vuを示す図である。本実施形態は、このように量子化、あるいは逆量子化によって生じる係数値誤差ｉ_vuを予測し、各量子化係数ｑ_vuを算出して量子化テーブルＱｙ、Ｑｃを作成することにより、量子化誤差を小さくする構成を備えている。
【００２８】
図１および図５を参照して、量子化テーブル作成回路２０における量子化テーブル作成処理を説明する。
例えば８×８画素のブロック数がＭである画像データ１枚分が入力される（以下、最新画像データという）と、まず図示しない信号処理回路においてブロック毎に輝度データＹと色差データＣｂ、Ｃｒに変換され、ＤＣＴ処理回路１２においてＤＣＴが施されて、ＤＣＴ係数に変換され、統計量格納部２１に出力される。
【００２９】
統計量格納部２１において、最新画像データのＤＣＴ係数に関し、ｖ×ｕ×Ｍ個のＤＣＴ係数から、予測誤差値の統計量が算出される。統計量格納部２１は、最新画像データの直前に得られた所定枚数（Ｎ枚）の画像データにおける各周波数の標本数のデータ（以下標本数データという）を記録しており、新たに標本数データが入力されると、一番古い標本数データが消去され、最新の標本数データを含む新たなＮ枚分の標本数データに書き換えられる。
【００３０】
量子化誤差予測部２２では、統計量格納部２１から得られたＮ枚分の標本数データから量子化誤差を予測する。量子化テーブル算出部２４では、量子化誤差予測部２２による量子化誤差予測結果に基づいて、量子化テーブルＱｙａ、Ｑｃａが算出され、量子化処理回路１４に出力される。
【００３１】
量子化誤差予測部２２における量子化誤差予測について詳述する。
量子化テーブルＱｙにおける量子化係数をｑ_vuとすると、ＤＣＴ係数Ｆ_vuと逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vuとの係数値誤差ｉ_vuの範囲は、次の（２）式により表される。
【００３２】
−ｑ_vu／２≦ｉ_vu≦ｑ_vu／２・・・（２）
【００３３】
例えば量子化係数ｑ_vu＝６であれば、係数値誤差ｉ_vuは−３、−２、−１、０、１、２、３の何れかに相当する。係数値誤差ｉ_vuの範囲は、量子化係数ｑ_vuが大きくなるにつれ拡大する。
【００３４】
次にＭ×Ｎブロックの係数値誤差ｉ_vuが、（２）式に示した範囲内で平均的に分布すると予測し、（３）式によって係数値誤差ｉ_vuの予測値ｒｍｓ_vuを求める。なお（３）式において、ｉは係数値誤差ｉ_vu、ｑは量子化係数ｑ_vu、ｒｍｓは各空間周波数における係数値誤差ｉ_vuの二乗平均値の平方根、即ちｒｍｓ値を示す。例えばｑ＝６であれば、ｒｍｓ＝約１．７７９５である。
【００３５】
【数１】

【００３６】
図６に、量子化係数ｑとｒｍｓ値との対応表を示す。
本実施形態では、輝度データＹは８ビット（２５６段階）で表され、量子化係数ｑは１から２５５まで変化することとする。この表によく示されるように、量子化係数ｑが大きくなると、係数値誤差ｉの範囲も大きくなるため、ｒｍｓ値は拡大する。
【００３７】
本実施形態では、Ｍ×Ｎ個の全ブロックにおいて所定の条件を満たす、例えば各空間周波数におけるＤＣＴ係数Ｆ_vuの絶対値が２より大きいＤＣＴ係数Ｆ_vuの数を、標本数Ｅ_vuとする（０≦Ｅ_vu≦Ｍ×Ｎ）。本実施形態ではＤＣＴ係数Ｆ_vuの絶対値が２より大きい場合、量子化係数ｑ_vuの値が大きくなるにつれ係数値誤差ｉ_vuが大きくなる、また標本数Ｅ_vuが多くなるにつれ、画像全体の量子化誤差が拡大することに注目して、予測誤差合計値Ｇ_vuを次の（４）式で表している。
【００３８】
Ｇ_vu＝ｒｍｓ_vu×Ｅ_vu ・・・（４）
【００３９】
予測誤差合計値Ｇ_vuが各空間周波数について均一であれば、画像全体の量子化誤差は減少し、画像伸張時において復元性の高い再生画像データが得られる。従って本実施形態では、空間周波数の低い方、特にＤＣ成分に画像情報が集中する性質を利用して、まずＤＣ成分であるＤＣＴ係数Ｆ00の予測誤差合計値Ｇ00が、予め決定された所定の量子化係数ｑ00から（３）式および（４）式により求められる。他のＤＣＴ係数Ｆ_vu（ｖ，ｕ≠０）、即ち６３個のＡＣ成分の予測誤差合計値Ｇ_vuは、ＤＣ成分の予測誤差合計値Ｇ00と同じ値として、（５）式により対応する予測誤差ｒｍｓ’_vuが算出され、量子化テーブル算出部２４に出力される。
【００４０】

【００４１】
次に、量子化テーブル算出部２４における、量子化テーブル作成処理を説明する。前述の量子化誤差予測により得られた予測誤差ｒｍｓ’_vuは、（６）式に代入され、（６）式を満たすｑ’に最も近い整数である予測量子化係数ｑ’_vu（ｖ，ｕ≠０）が求められる。
【００４２】
【数２】

【００４３】
例えば、480 ×720 画素の画像を１０枚処理する場合、画像１枚当たりのブロック数Ｍは５４００であり、総ブロック数Ｍ×Ｎは5400×10=54000である。このときのＤＣ成分に対応する量子化係数ｑ00を６とし、ＤＣＴ係数Ｆ00の絶対値が２より大きい標本数Ｅ00を53940 とすると、（３）式および（４）式により予測誤差合計値Ｇ00＝1.7795×53940 ＝95986.23が求められる。ＡＣ成分、例えばＤＣＴ係数Ｆ77の絶対値が２より大きい標本数Ｅ77を31520 とすると、（５）式により予測量子化係数ｒｍｓ’77＝95986.23÷31520 ＝約３．０４５２が求められ、（６）式を満たす予測量子化係数ｑ’77＝１１が求められる。
【００４４】
以上のように求められた各予測量子化係数ｑ’_vuは、圧縮比に応じてスケーリングされ、８×８のマトリクスＱｙａの形で量子化処理回路１４に出力される。画像圧縮では、量子化係数ｑを大きくすると高圧縮ができるが、画質は劣化する。逆に量子化係数ｑを小さくすると画質は向上するが、圧縮後のデータ量が大きくなる。画質は、量子化係数ｑに所定の圧縮比をかけることによりコントロールされる。
【００４５】
図７は作成された量子化テーブルの一例を示す。図７（ａ）は輝度値Ｙ用の量子化テーブルＱｙａであり、図７（ｂ）は色差Ｃｂ、Ｃｒ用の量子化テーブルＱｃａである。図２と比較すると、特にＡＣ成分においてそれぞれ対応する量子化係数に違いが見られる。
【００４６】
図８、図９のフローチャートを参照して、統計量格納部２１における統計処理を説明する。図８および図９において、ＢＬＯＣＫＳはブロック数Ｍを示す変数であり、ＢＡは処理する総ブロック数（Ｍ×Ｎ）と等しい。Ｆ_vuはＤＣＴ係数を示し、添字ｖ、ｕは、それぞれ０から７まで変化する。Ｅ_vuは標本数を示す変数である。
【００４７】
まず図８を参照する。ステップＳ１０２では、変数ＢＬＯＣＫＳと変数Ｅ_vuとの初期値が、それぞれ０に設定される。ステップＳ１０４では変数ｖの初期値が０、ステップＳ１０６では変数ｕの初期値が０に設定される。ステップＳ１０８ではＤＣＴ係数Ｆ_vuの絶対値が２よりも大きいか否かが判定される。ＤＣＴ係数Ｆ_vuの絶対値が２よりも大きければ、ステップＳ１１０において標本数Ｅ_vuが１インクリメントされステップＳ１１２に進む。ＤＣＴ係数Ｆ_vuの絶対値が２よりも大きくなければ、ステップＳ１１２に進み、変数ｕが１インクリメントされる。
【００４８】
ステップＳ１１４では変数ｕが８であるか否かが判定され、ｕが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ１０８から再実行される。ｕ＝８であればステップＳ１１６に進み、変数ｖが１インクリメントされる。同様に、ステップＳ１１８では変数ｖが８であるか否かが判定され、ｖが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ１０６から再実行される。ｖ＝８であればステップＳ１２０に進む。
【００４９】
ステップＳ１２０では、変数ＢＬＯＣＫＳが１インクリメントされ、ステップＳ１２２において変数ＢＬＯＣＫＳが総ブロック数ＢＡであるか否かが判定される。ＢＬＯＣＫＳがＢＡでなければ、ステップＳ１０４から再実行され、ＢＬＯＣＫＳ＝ＢＡであればステップＳ１２４に進む。
【００５０】
このように、８×８のＤＣＴ係数のマトリクスＦ_vuにおいて、まず一番上の横一列の標本数Ｅ_vuが左から順にカウントされ、順に次の横一列の標本数Ｅ_vuがカウントされる。即ち図８の処理では、６４個の各周波数成分において、ＤＣＴ係数Ｆ_vuの絶対値が２よりも大きい標本数Ｅ_vuがそれぞれカウントされる。
【００５１】
次に図９を参照する。ステップＳ１２４では変数ｖの初期値が０、ステップＳ１２６では変数ｕの初期値が０、ステップＳ１２８では画像数を表す変数ｉの初期値が０に設定される。ステップＳ１３０では、Ｅ_vu[i+1] はＥ_vu[i] に変換される。例えばＥ[1] がＥ[0] になり、Ｅ[6] はＥ[5] になる。ステップＳ１３４では変数ｉが画像数より１枚少ない数（Ｎ−１）と等しいか否かが判定される。変数ｉが（Ｎ−１）と等しくなければステップＳ１３０が再実行され、変数ｉが（Ｎ−１）と等しければステップＳ１３６に進む。ステップＳ１３６では、Ｅ_vu[N-1] がＥ_vuに設定され、ステップＳ１３８に進む。
【００５２】
ステップＳ１３８では、変数ｕが１インクリメントされ、ステップＳ１４０では変数ｕが８であるか否かが判定される。ｕが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ１２８から再実行される。ｕ＝８であればステップＳ１４２に進み、変数ｖが１インクリメントされる。同様に、ステップＳ１４４では変数ｖが８であるか否かが判定され、ｖが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ１２６から再実行される。ｖ＝８であれば処理は終了する。
【００５３】
例えば、Ｎ＝１０枚分の標本数データ（Ｅ[0] 、Ｅ[1] 、．．．Ｅ[9] ；括弧内の数値が大きいほど最新の画像データであることを示す）が、統計量格納部２１に格納されているとする。最新標本数であるＥが統計量格納部２１に入力されると、格納されていた標本数データＥ[i] の添字ｉ（１≦ｉ≦Ｎ−１）がそれぞれ１繰り下がり（ステップＳ１３０）、標本数データはＥ[0] 、Ｅ[1] 、．．．Ｅ[8] となる。そして最新標本数データＥが、Ｅ[9] に更新される（ステップＳ１３６）。更新されたＥ[0] 〜Ｅ[8] 、およびＥ[9] は、再び統計量格納部２１に格納されるとともに、量子化誤差予測部２２に出力される。このように図９の処理では、統計量格納部２１に格納されているＮ枚分の標本数データＥを、最新の撮影画像のＮ枚の標本数データＥで常に更新している。
【００５４】
図１０、図１１のフローチャートを参照して、量子化誤差予測部２２における量子化誤差予測処理を説明する。図１０および図１１において、Ｅ_vuは標本数を示す変数である。
【００５５】
まず図１０を参照する。ステップＳ２０２では、変数Ｅ_vuの初期値が０に設定される。ステップＳ２０４では変数ｖの初期値が０、ステップＳ２０６では変数ｕの初期値が０に設定される。ステップＳ２０８では変数ｉの初期値が０に設定される。
【００５６】
ステップＳ２１０では、各空間周波数における標本数Ｅ_vu[i] の加算が行なわれ、ステップＳ２１２において変数ｉが１インクリメントされ、ステップＳ２１４に進む。ステップＳ２１４では変数ｉがＮであるか否かが判定され、ｉがＮでなければステップＳ２１０から再実行される。変数ｉがＮであると判定されるとステップＳ２１６に進む。即ち、ステップＳ２０８からステップＳ２１４までの処理によって、各空間周波数における標本数Ｅ_vuのＮ個の総和が求められる。
【００５７】
ステップＳ２１６において、変数ｕが１インクリメントされ、ステップＳ２１８では変数ｕが８であるか否かが判定され、ｕが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ２０８から再実行される。ｕ＝８であればステップＳ２２０に進み、変数ｖが１インクリメントされる。同様に、ステップＳ２２２では変数ｖが８であるか否かが判定され、ｖが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ２０６から再実行される。ｖ＝８であればステップＳ３０２に進む。
【００５８】
このように図１０の処理では、図８のフローチャートにおいてカウントされた各画像ｉの標本数Ｅ_vu[i] の総和Ｅvuを各空間周波数毎に求めている。
【００５９】
次に図１１を参照する。ステップＳ３０２では変数ｖの初期値が０、ステップＳ３０４では変数ｕの初期値が０に設定される。ステップＳ３０６では変数ｖ、ｕが共に０であるか否かが判定される。変数ｖ、ｕが共に０であればステップＳ３０８に進み、変数ｖ、ｕが共に０でなければ、ステップＳ３１０に進む。
【００６０】
ステップＳ３０８では、所定の量子化係数ｑ00に基づいて、（３）式を用いてｑ00のｒｍｓ値、即ちｒｍｓ00が求められる。このｒｍｓ00と標本数Ｅ00との乗算により、予測誤差合計値Ｇ00が求められ、ステップＳ３１２に進む。
【００６１】
ステップＳ３１０では、予測誤差合計値Ｇ00と標本数Ｅ_vuを（５）式に代入して、ｒｍｓ値であるｒｍｓ’_vuが求められる。その後、ｒｍｓ’_vuを（６）式に代入することにより予測量子化係数ｑ’_vuが求められ、ステップＳ３１２に進む。
【００６２】
ステップＳ３１２では、変数ｕが１インクリメントされ、ステップＳ３１４では変数ｕが８であるか否かが判定される。ｕが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ３０６から再実行される。ｕ＝８であればステップＳ３１６に進み、変数ｖが１インクリメントされる。同様に、ステップＳ３１８では変数ｖが８であるか否かが判定され、ｖが８でない、即ち７以下であれば、ステップＳ３０４から再実行される。ｖ＝８であれば処理は終了する。
【００６３】
このように、まず量子化係数ｑ00によりＤＣ成分の予測誤差合計値Ｇ00を求め、ＤＣ成分のｒｍｓ00を決定する（ステップＳ３０８）。そして、ＡＣ成分の各ｒｍｓ値ｒｍｓ’_vuを、各総和標本数Ｅ_vuと予測誤差合計値Ｇ00とから求め、予測量子化係数ｑ’_vu（ｖ，ｕ≠０）を算出する（ステップＳ３１０）。即ち図１１の処理では、ＤＣ成分の予測誤差合計値Ｇ00を基に、ＡＣ成分の各周波数成分に対応した６３個の予測量子化係数ｑ’_vuが決定される。
【００６４】
第１実施形態には量子化テーブル作成回路２０が設けられ、この量子化テーブル作成回路２０は、原画像データのＤＣＴ係数から、量子化誤差に関係の深い統計量である標本数データを各空間周波数毎に算出し、所定枚数標本数データを格納し、画像入力毎に更新する統計量格納部２１を備えている。また、この標本数データを用いて量子化誤差を予測する量子化誤差予測部２２と、量子化係数を量子化誤差に基づいて求め、量子化テーブルを出力する量子化テーブル算出部２４とを備えている。従って、所定枚数の最新の画像に最適な単一の量子化テーブルＱｙａを作成できる。従って同じ圧縮画像データ量で量子化誤差の少ない再生画像データを得ることができる。
【００６５】
図１２は本発明の第２実施形態を示す図である。第１実施形態と同一の構成には第１実施形態と同符号を付しており、ここでは説明を省略する。第２実施形態では、量子化テーブル作成回路２０によって作成された量子化テーブルをＱ’ｙ（輝度データ用）、Ｑ’ｃ（色差データ用）とする。
【００６６】
量子化テーブル格納部３０は、例えばデフォオルトの量子化テーブルＱｙ、Ｑｃが書き込まれたメモリである。ＤＣＴ処理回路１２からにより得られるＤＣＴ係数Ｆ_vuは、量子化処理回路１４に入力されると共に、量子化テーブル作成回路２０にも入力される。量子化処理回路１４ではデフォルトの量子化テーブルＱｙ、Ｑｃを用いて量子化が行なわれる。量子化された画像データは符号化され、圧縮画像データとして記録媒体Ｍの圧縮画像データ記録領域Ｍ１に記録される。デフォルトの量子化テーブルＱｙ、Ｑｃは、記録媒体Ｍのテーブル記録領域Ｍ２に記録される。
【００６７】
次に量子化テーブル作成回路２０では、新たに入力されたＤＣＴ係数による量子化誤差と、統計量格納部２１に記録された過去の量子化誤差とに基づいて、量子化テーブルＱ’ｙ、Ｑ’ｃが作成され、量子化テーブル格納部３０に出力される。量子化テーブル格納部３０は、量子化テーブル作成回路から得られた量子化テーブルＱ’ｙ、Ｑ’ｃを、デフォルトの量子化テーブルＱｙ、Ｑｃとして書き換える。
【００６８】
従って、量子化に用いられる量子化テーブルＱｙ、Ｑｃは、以前に入力された画像データに基づいて作成されたものである。第２実施形態においても、第１実施形態と同様、各画像のＤＣＴ係数から量子化誤差を予測し、誤差の統計量を更新することにより量子化テーブルＱｙ、Ｑｃを作成する構成であり、同じ圧縮画像データ量で量子化誤差の少ない再生画像データを得ることができる。さらに第２実施形態では、量子化テーブルＱｙ、Ｑｃは量子化テーブル格納部３０から読み込むだけで良いので、量子化テーブルの算出結果を待たずに量子化でき、処理時間の短縮も図られる。
【００６９】
【発明の効果】
本発明によると、量子化誤差を予測し、量子化と逆量子化による画像劣化が少ない画像圧縮を容易にする画像圧縮装置、およびカメラを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるカメラの第１実施形態を示すブロック図である。
【図２】ＪＰＥＧ推奨の輝度データ用量子化テーブルと色差データ用量子化テーブルを示す図である。
【図３】輝度データＹのＤＣＴ係数Ｆ_vuと、量子化ＤＣＴ係数Ｒ_vuと、逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vu、および量子化テーブルＱｙを示す図である。
【図４】ＤＣＴ係数Ｆ_vuと、逆量子化ＤＣＴ係数Ｆ’_vuとの各係数毎の係数値誤差ｉ_vuを示す図である。
【図５】量子化テーブル作成回路におけるフローを示すブロック図である。
【図６】量子化係数ｑとｒｍｓ値との対応を示す表である。
【図７】作成された輝度データ用量子化テーブルＱｙａと色差データ用量子化テーブルＱｃａとを示す図である。
【図８】量子化誤差統計処理のフローチャートの前半部分を示す図である。
【図９】量子化誤差統計処理のフローチャートの後半部分を示す図である。
【図１０】量子化誤差予測処理のフローチャートの前半部分を示す図である。
【図１１】量子化誤差予測処理のフローチャートの後半部分を示す図である。
【図１２】本発明によるカメラの第２実施形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０画像圧縮装置
１２ＤＣＴ処理回路
１４量子化処理回路
２０量子化テーブル作成回路
２１統計量格納部
２２量子化誤差予測部
２４量子化テーブル算出部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image compression apparatus and a camera for compressing information of a color still image according to a JPEG algorithm.
[0002]
[Prior art]
JPEG (Joint Photographic Expert Group) recommends a standardization algorithm that encodes (compresses) high-resolution images and exchanges information via a communication transmission path. In this JPEG algorithm process, original image data is decomposed into components on the spatial frequency axis by two-dimensional discrete cosine transform (hereinafter referred to as two-dimensional DCT), and each data represented on the spatial frequency axis is quantized. Significant information compression is performed by encoding each quantized data. The compressed image data is expanded by decoding and inverse quantization.
[0003]
JPEG recommends a predetermined quantization table for quantization or inverse quantization. This image compression by DCT and quantization is efficient image compression in a wide range of subjects, but is an irreversible method with an error between the original image data and the expanded reproduced image data.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In quantization or inverse quantization of image compression, a single quantization table is used regardless of the variety of subjects, so that there is a problem that degradation of reproduced image data increases depending on subjects.
[0005]
In view of such problems, it is an object of the present invention to provide an image compression apparatus and a camera that predict a quantization error and facilitate image compression with little image deterioration due to quantization and inverse quantization.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
An image compression apparatus according to the present invention includes a quantization unit that quantizes an orthogonal transform coefficient corresponding to original image data obtained from a photographing optical system using a quantization table to obtain a quantized orthogonal transform coefficient, and an orthogonal transform coefficient. And a quantization table creating means for updating the quantization table based on the above.
[0007]
In the image compression apparatus, preferably, the quantization table creating means performs orthogonal transform in which an absolute value of an error between the inverse quantized orthogonal transform coefficient and the orthogonal transform coefficient obtained by dequantizing the quantized orthogonal transform coefficient is greater than 2. A storage unit that counts the number of samples of the coefficient for each orthogonal transform coefficient and stores data of the number of samples in each image (sample number data) for a predetermined number of images is provided.
[0008]
In the image compression device, preferably, every time new sample number data is input in the storage unit, the sample number data of the oldest image stored in the storage unit is deleted, whereby a predetermined number of samples are obtained. Number data is updated.
[0009]
In the image compression apparatus, preferably, the quantization table creating means is based on a quantization error prediction unit that predicts an error based on a predetermined number of sample data, and a prediction error value obtained from the quantization error prediction unit. A quantization table calculating unit that calculates a quantization table and outputs the quantization table to the quantization means.
[0010]
In the image compression apparatus, it is preferable that the quantization table creating unit creates a quantization table from a predetermined number of sample number data including newly input sample number data. Preferably, the quantization table creating means creates a quantization table from a predetermined number of sample number data input before the newly input sample number data.
[0011]
The camera according to the present invention includes a quantization unit that quantizes an orthogonal transform coefficient corresponding to original image data obtained from a photographing optical system using a quantization table, and obtains a quantized orthogonal transform coefficient;
A quantization table creating means for updating the quantization table based on the orthogonal transform coefficient,
The quantization table creation means corresponds to the image data for one image, and the absolute value of the error between the inverse quantization orthogonal transform coefficient and the orthogonal transform coefficient obtained by inverse quantization of the quantized orthogonal transform coefficient is greater than 2. A sample number data storage means for counting the number of samples of the orthogonal transform coefficient for each orthogonal transform coefficient and storing data of the number of samples in each image (sample number data) for a predetermined number of images;
A quantization error prediction unit that predicts an error based on a predetermined number of sample data stored in the sample data storage means;
A quantization table calculating unit that calculates a quantization table based on the prediction error value obtained from the quantization error prediction unit and outputs the quantization table to the quantization unit;
Further, a recording means for recording the compressed image data, which has been compressed using the quantization table created by the quantization table creating means, on a recording medium;
Quantization table storage means for storing the created quantization table.
[0012]
In the camera, the compressed image data is preferably recorded by the recording means in the first area of the recording medium, and the quantization table used for quantization is recorded in the second area of the recording medium.
[0013]
In the camera, preferably, the quantization table creating unit uses the quantization table stored in the table storage unit for quantization, and after the compressed image data is recorded on the recording medium, the compressed image data is stored. A quantization table is created based on the sample number data corresponding to and the created quantization table is stored in the quantization table storage means, thereby updating the quantization table.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of an image compression apparatus and a camera according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
[0015]
FIG. 1 shows a schematic configuration of a camera according to an embodiment of the present invention.
A subject image (still image) obtained through the photographing optical system 11 of the subject S is decomposed into red (R), green (G), and blue (B) images by the color separation optical system 13, and is composed of, for example, a CCD. The image is formed on three image sensors 15. That is, R, G, and B images are formed on each image sensor 15. These R, G, and B image signals are subjected to predetermined processing in the signal processing unit 17, converted into luminance data Y and color difference data Cb, Cr, and input to the image memory 19. The image memory 19 is divided into mutually independent memory areas in order to store the luminance data Y and the color difference data Cb and Cr, and each memory area has a storage capacity for one image. Luminance data Y and color difference data Cb and Cr are input data (original image data) to the image compression apparatus 10.
[0016]
The luminance data Y or the color difference data Cb and Cr are subjected to two-dimensional DCT in the DCT processing circuit 12 and converted into DCT coefficients for each spatial frequency. Based on these DCT coefficients, the quantization table creation circuit 20 creates the brightness data quantization table Qya and the color difference data quantization table Qca, and outputs them to the quantization processing circuit 14. The quantization table creation circuit 20 is provided with a statistic storage unit 21, a quantization error prediction unit 22, and a quantization table calculation unit 24. The configuration and operation thereof will be described in detail later.
[0017]
The DCT coefficients of the luminance data Y or the color difference data Cb and Cr are quantized by the quantization processing circuit 14 using the quantization tables Qya and Qca created by the quantization table creating circuit 20, and converted into quantized DCT coefficients. Converted. The quantized DCT coefficients of the luminance data Y or the color difference data Cb and Cr are encoded (compressed) according to the JPEG algorithm by an encoding processing circuit (not shown) and recorded as compressed image data in the compressed image data recording area M1 of the recording medium M. Is done. The quantization tables Qya and Qca used in the quantization processing circuit 14 are recorded in the table recording area M2 of the recording medium M. The recording medium M is, for example, a detachable IC card.
[0018]
FIG. 2 shows a conventional quantization table recommended by JPEG. 2A shows a quantization table Qy for the luminance value Y, and FIG. 2B shows a quantization table Qc for the color differences Cb and Cr.
[0019]
With reference to FIG. 3, the quantization and the inverse quantization will be described. In FIG. 3, as an example, the original image data of 8 × 8 pixels, that is, the DCT coefficient F _vu of the luminance data Y, the quantized DCT coefficient R _vu , the inverse quantized DCT coefficient F ′ _vu , and the quantization table Qy Is shown. Subscripts v and u indicate the positions in the vertical and horizontal directions when 64 DCT coefficients are displayed in the form of an 8 × 8 matrix, respectively, and the subscript v is 0, 1, 2,. . . 7 and the subscript u is 0, 1, 2,. . . 7.
[0020]
The original image data is converted into 8 × 8 = 64 DCT coefficients F _vu by the two-dimensional DCT in the DCT processing circuit 12. Two-dimensional DCT is well known and will not be described in detail here.
[0021]
Of the 64 DCT coefficients, the DCT component F00 at the position (0, 0) is a DC (direct current) component, and the remaining 63 DCT coefficients F _vu are AC (alternating current) components. The AC component indicates how much higher spatial frequency components are present in the original image data of the 8 × 8 pixel block from the coefficient F01 or the coefficient F10 to the coefficient F77. The DC component represents an average value (DC component) of pixel values of the entire 8 × 8 pixel block. That is, each DCT coefficient F _vu corresponds to a predetermined spatial frequency.
[0022]
An equation for quantizing the DCT coefficient F _vu using the quantization table Qy is defined by equation (1). Round in this equation means approximation to the nearest integer. That is, the quantized DCT coefficient R _vu is obtained by dividing each element of the DCT coefficient F _vu and the quantization table Qy and rounding off.
[0023]

[0024]
As described above, the quantized DCT coefficient R _vu obtained in the quantization processing circuit 14 is encoded for each DC component and AC component using, for example, Huffman coding compliant with JPEG, and is recorded as compressed image data. Recorded in M. Since Huffman coding is conventionally known, detailed description thereof is omitted.
[0025]
In order to decompress the encoded compressed image signal and display it on the screen, decoding, inverse quantization, and inverse transformation of the two-dimensional DCT (hereinafter referred to as two-dimensional IDCT) are required. This decoding is the reverse of Huffman coding and is well known in the art and will not be described in detail. The quantized DCT coefficients obtained by decoding are inversely quantized using the quantization tables Qy and Qc used for quantization, respectively, and converted into inverse quantized DCT coefficients F ′ _vu . These inversely quantized DCT coefficients F ′ _vu are subjected to two-dimensional IDCT , which is the inverse transformation of the two-dimensional DCT, and converted into luminance data Y ′, color difference data Cb ′, and Cr ′, respectively. The two-dimensional IDCT is also known and will not be described in detail here.
[0026]
For example, when the DCT coefficient F00 (= 261) shown in FIG. 3 is obtained by the equation (1) using the quantization coefficient q00 (= 16), the quantization DCT coefficient R00 becomes 16, and this quantization DCT coefficient R00 When (00) is multiplied by q00 (= 16), an inverse quantized DCT coefficient F′00 (= 16 × 16 = 256) is obtained. Note that a difference value i00 (256−261 = −5) between the DCT coefficient F00 (= 261) and the inverse quantization DCT coefficient F′00 (= 256) is defined as a coefficient value error. As described above, since the remainder of division is rounded in quantization, a coefficient value error i occurs in decompression (inverse quantization) of compressed image data. This is the cause of quantization error.
[0027]
FIG. 4 is a diagram showing a coefficient value error i _vu for each coefficient between the DCT coefficient F _vu and the quantized and inverse quantized DCT coefficient F ′ _vu . The present embodiment predicts the coefficient value error i _vu caused by quantization or inverse quantization in this way, calculates each quantization coefficient q _vu and creates the quantization tables Qy and Qc, thereby quantizing A configuration for reducing the error is provided.
[0028]
The quantization table creation process in the quantization table creation circuit 20 will be described with reference to FIGS.
For example, when one piece of image data in which the number of blocks of 8 × 8 pixels is M is input (hereinafter referred to as the latest image data), first, luminance data Y and color difference data Cb, Cr for each block in a signal processing circuit (not shown). The DCT processing circuit 12 performs DCT, converts the DCT coefficient into a DCT coefficient, and outputs the DCT coefficient to the statistic storage unit 21.
[0029]
In the statistic storage unit 21, the statistic of the prediction error value is calculated from the v × u × M DCT coefficients regarding the DCT coefficients of the latest image data. The statistic storage unit 21 records data of the number of samples at each frequency (hereinafter referred to as sample number data) in a predetermined number (N) of image data obtained immediately before the latest image data. When data is input, the oldest sample number data is deleted and rewritten with new N sample number data including the latest sample number data.
[0030]
The quantization error prediction unit 22 predicts the quantization error from the N sample number data obtained from the statistic storage unit 21. In the quantization table calculation unit 24, the quantization tables Qya and Qca are calculated based on the quantization error prediction result by the quantization error prediction unit 22 and output to the quantization processing circuit 14.
[0031]
The quantization error prediction in the quantization error prediction unit 22 will be described in detail.
If the quantization coefficient in the quantization table Qy is q _vu , the range of the coefficient value error i _vu between the DCT coefficient F _vu and the inverse quantization DCT coefficient F ′ _vu is expressed by the following equation (2).
[0032]
−q _vu / 2 ≦ i _vu ≦ q _vu / 2 (2)
[0033]
For example, if the quantization coefficient q _vu = 6, the coefficient value error i _vu corresponds to any of −3, −2, −1, 0, 1, 2, and 3. The range of the coefficient value error i _vu increases as the quantization coefficient q _vu increases.
[0034]
Next, it is predicted that the coefficient value error i _vu of the M × N block is _averagely distributed within the range shown in the equation (2), and the predicted value rms _vu of the coefficient value error i _{vu is obtained} by the equation (3). In equation (3), i is a coefficient value error i _vu , q is a quantization coefficient q _vu , and rms is a square root of a mean square value of the coefficient value error i _vu at each spatial frequency, that is, an rms value. For example, if q = 6, rms = about 1.7795.
[0035]
[Expression 1]

[0036]
FIG. 6 shows a correspondence table between the quantization coefficient q and the rms value.
In the present embodiment, the luminance data Y is represented by 8 bits (256 levels), and the quantization coefficient q changes from 1 to 255. As well shown in this table, when the quantization coefficient q increases, the range of the coefficient value error i also increases, so that the rms value increases.
[0037]
In the present embodiment, the predetermined condition is satisfied in the M × N total blocks, for example, the absolute value of the DCT coefficients F _vu at each spatial frequency a number greater than 2 DCT coefficients F _vu, the number of samples E _vu ( 0 ≦ E _vu ≦ M × N). In this embodiment, when the absolute value of the DCT coefficient F _vu is larger than 2, the coefficient value error i _vu increases as the value of the quantization coefficient q _vu increases, and as the number of samples E _vu increases, Focusing on the fact that the quantization error increases, the prediction error total value G _vu is expressed by the following equation (4).
[0038]
G _vu = rms _vu × E _vu (4)
[0039]
If the prediction error total value G _vu is uniform for each spatial frequency, the quantization error of the entire image is reduced, and reproduced image data with high recoverability can be obtained at the time of image expansion. Therefore, in the present embodiment, the prediction error total value G00 of the DCT coefficient F00, which is a DC component, is first determined to be a predetermined predetermined quantum by utilizing the property that image information is concentrated on the lower spatial frequency, particularly the DC component. It can be obtained from equation (3) and equation (4) from the conversion factor q00. The other DCT coefficients F _vu (v, u ≠ 0), that is, the prediction error total value G _vu of the 63 AC components is assumed to be the same value as the DC component prediction error total value G 00 and the corresponding prediction is performed according to the equation (5). The error rms ′ _vu is calculated and output to the quantization table calculation unit 24.
[0040]

[0041]
Next, the quantization table creation process in the quantization table calculation unit 24 will be described. The prediction error rms ′ _vu obtained by the above-described quantization error prediction is substituted into the equation (6), and the predicted quantization coefficient q ′ _vu (v, u) that is the integer closest to q ′ that satisfies the equation (6). ≠ 0).
[0042]
[Expression 2]

[0043]
For example, when processing 10 images of 480 × 720 pixels, the number of blocks M per image is 5400, and the total number of blocks M × N is 5400 × 10 = 54000. Assuming that the quantization coefficient q00 corresponding to the DC component at this time is 6 and the number of samples E00 whose DCT coefficient F00 is larger than 2 is 53940, the prediction error total value G00 = Equation (3) and (4) 1.7795 × 53940 = 95986.23 is required. If the sample number E77 whose absolute value of the AC component, for example, the DCT coefficient F77 is larger than 2, is set to 31520, the predicted quantization coefficient rms'77 = 95986.23 ÷ 31520 = about 3.0452 is obtained by the equation (5). A predicted quantization coefficient q′77 = 11 that satisfies the equation is obtained.
[0044]
Each predicted quantization coefficient q ′ _vu obtained as described above is scaled according to the compression ratio, and is output to the quantization processing circuit 14 in the form of an 8 × 8 matrix Qya. In image compression, if the quantization coefficient q is increased, high compression can be performed, but the image quality deteriorates. Conversely, if the quantization coefficient q is reduced, the image quality is improved, but the amount of data after compression is increased. The image quality is controlled by applying a predetermined compression ratio to the quantization coefficient q.
[0045]
FIG. 7 shows an example of the created quantization table. FIG. 7A shows a quantization table Qya for the luminance value Y, and FIG. 7B shows a quantization table Qca for the color differences Cb and Cr. Compared to FIG. 2, there is a difference in the quantization coefficient corresponding to each of the AC components.
[0046]
The statistical processing in the statistic storage unit 21 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 8 and 9, BLOCKS is a variable indicating the number of blocks M, and BA is equal to the total number of blocks to be processed (M × N). F _vu indicates a DCT coefficient, and the subscripts v and u change from 0 to 7, respectively. E _vu is a variable indicating the number of samples.
[0047]
Reference is first made to FIG. In step S102, initial values of the variable BLOCKS and the variable E _vu are set to 0, respectively. In step S104, the initial value of the variable v is set to 0, and in step S106, the initial value of the variable u is set to 0. In step S108, it is determined whether or not the absolute value of the DCT coefficient F _vu is larger than 2. If the absolute value of the DCT coefficient F _vu is larger than 2, the sample number E _vu is incremented by 1 in step S110, and the process proceeds to step S112. If the absolute value of the DCT coefficient F _vu is not larger than 2, the process proceeds to step S112, and the variable u is incremented by 1.
[0048]
In step S114, it is determined whether or not the variable u is 8. If u is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S108. If u = 8, the process proceeds to step S116, and the variable v is incremented by one. Similarly, in step S118, it is determined whether or not the variable v is 8. If v is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S106. If v = 8, the process proceeds to step S120.
[0049]
In step S120, the variable BLOCKS is incremented by 1. In step S122, it is determined whether or not the variable BLOCKS is the total number of blocks BA. If BLOCKS is not BA, the process is re-executed from step S104, and if BLOCKS = BA, the process proceeds to step S124.
[0050]
Thus, in the matrix F _vu of the DCT coefficients of 8 × 8, most sample sizes E _vu horizontal row on the first counting from left to right, sequentially the number of samples E _vu of the next horizontal row is counted. That is, in the process of FIG. 8, the number of samples E _vu whose absolute value of the DCT coefficient F _vu is greater than 2 is counted in each of the 64 frequency components.
[0051]
Reference is now made to FIG. In step S124, the initial value of variable v is set to 0. In step S126, the initial value of variable u is set to 0. In step S128, the initial value of variable i representing the number of images is set to 0. In step S130, E _vu [i + 1] is converted to E _vu [i]. For example, E [1] becomes E [0] and E [6] becomes E [5]. In step S134, it is determined whether or not the variable i is equal to a number (N-1) that is one less than the number of images. If the variable i is not equal to (N-1), step S130 is re-executed, and if the variable i is equal to (N-1), the process proceeds to step S136. In step S136, E _vu [N-1] is set to E _vu , and the process proceeds to step S138.
[0052]
In step S138, the variable u is incremented by 1. In step S140, it is determined whether or not the variable u is 8. If u is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S128. If u = 8, the process proceeds to step S142, and the variable v is incremented by one. Similarly, in step S144, it is determined whether or not the variable v is 8. If v is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S126. If v = 8, the process ends.
[0053]
For example, N = 10 sample number data (E [0], E [1],... E [9]; the larger the value in parentheses indicates the more recent image data is) It is assumed that it is stored in the quantity storage unit 21. When E which is the latest number of samples is input to the statistic storage unit 21, the subscripts i (1 ≦ i ≦ N−1) of the stored sample number data E [i] are each reduced by one (step S130). The sample number data are E [0], E [1],. . . E [8]. The latest sample number data E is updated to E [9] (step S136). The updated E [0] to E [8] and E [9] are stored again in the statistic storage unit 21 and output to the quantization error prediction unit 22. In this way, in the processing of FIG. 9, the N sample number data E stored in the statistic storage unit 21 is constantly updated with the N sample number data E of the latest photographed image.
[0054]
The quantization error prediction process in the quantization error prediction unit 22 will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 10 and 11, E _vu is a variable indicating the number of samples.
[0055]
Reference is first made to FIG. In step S202, the initial value of the variable E _vu is set to 0. In step S204, the initial value of the variable v is set to 0, and in step S206, the initial value of the variable u is set to 0. In step S208, the initial value of the variable i is set to zero.
[0056]
In step S210, the number of samples E _vu [i] at each spatial frequency is added. In step S212, the variable i is incremented by 1, and the process proceeds to step S214. In step S214, it is determined whether or not the variable i is N. If i is not N, the process is re-executed from step S210. If it is determined that the variable i is N, the process proceeds to step S216. In other words, N sums of the number of samples E _vu at each spatial frequency are obtained by the processing from step S208 to step S214.
[0057]
In step S216, the variable u is incremented by 1. In step S218, it is determined whether the variable u is 8. If u is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S208. If u = 8, the process proceeds to step S220, and the variable v is incremented by one. Similarly, in step S222, it is determined whether or not the variable v is 8. If v is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S206. If v = 8, the process proceeds to step S302.
[0058]
Thus, in the process of FIG. 10, the total Evu of the number of samples E _vu [i] of each image i counted in the flowchart of FIG. 8 is obtained for each spatial frequency.
[0059]
Reference is now made to FIG. In step S302, the initial value of the variable v is set to 0, and in step S304, the initial value of the variable u is set to 0. In step S306, it is determined whether or not the variables v and u are both 0. If both the variables v and u are 0, the process proceeds to step S308. If both the variables v and u are not 0, the process proceeds to step S310.
[0060]
In step S308, based on a predetermined quantization coefficient q00, the rms value of q00, that is, rms00, is obtained using equation (3). By multiplying rms00 by the number of samples E00, a prediction error total value G00 is obtained, and the process proceeds to step S312.
[0061]
In step S310, the prediction error total value G00 and the number of samples E _vu are substituted into equation (5) to obtain rms ′ _vu which is an rms value. Thereafter, the predicted quantization coefficient q ′ _vu is obtained by substituting rms ′ _vu into the equation (6), and the process proceeds to step S312.
[0062]
In step S312, the variable u is incremented by 1. In step S314, it is determined whether or not the variable u is 8. If u is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S306. If u = 8, the process proceeds to step S316, and the variable v is incremented by one. Similarly, in step S318, it is determined whether or not the variable v is 8. If v is not 8, that is, 7 or less, the process is re-executed from step S304. If v = 8, the process ends.
[0063]
Thus, first, the DC component prediction error total value G00 is obtained from the quantization coefficient q00, and the DC component rms00 is determined (step S308). Then, each rms value rms ' _vu of the AC component is obtained from each total sample number E _vu and the prediction error total value G00, and a predicted quantization coefficient q' _vu (v, u ≠ 0) is calculated (step S310). . That is, in the process of FIG. 11, 63 predicted quantization coefficients q ′ _vu corresponding to each frequency component of the AC component are determined based on the DC component prediction error total value G00.
[0064]
In the first embodiment, a quantization table creating circuit 20 is provided. The quantization table creating circuit 20 receives, from each DCT coefficient of the original image data, sample number data, which is a statistic closely related to quantization error, in each space. A statistic storage unit 21 is provided which calculates for each frequency, stores a predetermined number of sample data, and updates each time an image is input. In addition, a quantization error prediction unit 22 that predicts a quantization error using the sample number data, and a quantization table calculation unit 24 that obtains a quantization coefficient based on the quantization error and outputs a quantization table are provided. ing. Therefore, a single quantization table Qya that is optimal for a predetermined number of latest images can be created. Therefore, it is possible to obtain reproduced image data with the same amount of compressed image data and a small quantization error.
[0065]
FIG. 12 is a diagram showing a second embodiment of the present invention. The same components as those of the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those of the first embodiment, and description thereof is omitted here. In the second embodiment, the quantization table created by the quantization table creation circuit 20 is Q′y (for luminance data) and Q′c (for color difference data).
[0066]
The quantization table storage unit 30 is a memory in which, for example, default quantization tables Qy and Qc are written. The DCT coefficient F _vu obtained from the DCT processing circuit 12 is input to the quantization processing circuit 14 and also input to the quantization table creation circuit 20. The quantization processing circuit 14 performs quantization using the default quantization tables Qy and Qc. The quantized image data is encoded and recorded in the compressed image data recording area M1 of the recording medium M as compressed image data. The default quantization tables Qy and Qc are recorded in the table recording area M2 of the recording medium M.
[0067]
Next, in the quantization table creation circuit 20, the quantization tables Q′y and Q ′, Q ′, Q ′, Q ′, Q ′, 'c is created and output to the quantization table storage unit 30. The quantization table storage unit 30 rewrites the quantization tables Q′y and Q′c obtained from the quantization table creation circuit as default quantization tables Qy and Qc.
[0068]
Accordingly, the quantization tables Qy and Qc used for quantization are created based on previously input image data. In the second embodiment, as in the first embodiment, the quantization error is predicted from the DCT coefficient of each image, and the quantization tables Qy and Qc are created by updating the error statistic. Reproduced image data with a small quantization error can be obtained with the amount of compressed image data. Furthermore, in the second embodiment, the quantization tables Qy and Qc need only be read from the quantization table storage unit 30, so that the quantization can be performed without waiting for the calculation result of the quantization table, and the processing time can be shortened.
[0069]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to provide an image compression apparatus and a camera that predict a quantization error and facilitate image compression with little image deterioration due to quantization and inverse quantization.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of a camera according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a JPEG recommended luminance data quantization table and a color difference data quantization table;
FIG. 3 is a diagram illustrating a DCT coefficient F _vu , a quantized DCT coefficient R _vu , an inverse quantized DCT coefficient F ′ _vu , and a quantization table Qy of luminance data Y.
FIG. 4 is a diagram showing a coefficient value error i _vu for each coefficient between a DCT coefficient F _vu and an inverse quantized DCT coefficient F ′ _vu .
FIG. 5 is a block diagram showing a flow in a quantization table creation circuit.
FIG. 6 is a table showing a correspondence between a quantization coefficient q and an rms value.
FIG. 7 is a diagram illustrating a created luminance data quantization table Qya and a color difference data quantization table Qca.
FIG. 8 is a diagram showing the first half of a flowchart of quantization error statistical processing;
FIG. 9 is a diagram illustrating a latter half of a flowchart of quantization error statistical processing;
FIG. 10 is a diagram showing the first half of a flowchart of quantization error prediction processing;
FIG. 11 is a diagram illustrating a latter half of the flowchart of the quantization error prediction process;
FIG. 12 is a block diagram showing a second embodiment of the camera according to the present invention.
[Explanation of symbols]
10

image compression

device 12 DCT processing circuit 14 quantization processing circuit 20 quantization table creation circuit 21 statistic storage unit 22 quantization error prediction unit 24 quantization table calculation unit

Claims

Quantization means for quantizing the orthogonal transform coefficient corresponding to the original image data obtained from the photographing optical system using a quantization table and obtaining the quantized orthogonal transform coefficient;
A storage unit that counts the number of samples of the orthogonal transform coefficient whose absolute value is greater than a predetermined value, and stores the data of the number of samples in each image (sample number data) for a predetermined number of images; The number of samples of the oldest image stored in the storage unit each time the sample number data of the new image is input and the sample number data of the new image exceeding the predetermined number is input in the storage unit. By deleting the data, the sample number data can be updated, and the coefficient value error that can be taken by the first orthogonal transform coefficient whose absolute value is larger than the predetermined value and the corresponding inverse quantization orthogonal transform coefficient can be reduced. A root mean square (rms value) is calculated, a prediction error total value is obtained by multiplying the rms value by the number of samples of the first orthogonal transform coefficient in the updated sample number data, and the prediction error The calculated value is divided by the number of samples of the second orthogonal transform coefficient in the updated sample number data to obtain a prediction error value expressed as an rms value corresponding to the second orthogonal transform coefficient, and the orthogonal transform A quantization table that updates the quantization table based on the quantization coefficient when the prediction error value is the rms value corresponding to the second orthogonal transform coefficient among the quantization coefficients corresponding to the coefficient An image compression apparatus comprising: creation means.

The quantization table creating means includes
The image compression apparatus according to claim 1, further comprising: the storage unit that counts the number of samples of the orthogonal transform coefficient whose absolute value is greater than two.

The quantization table creating means includes
The quantization error of the entire image, which is an error between the inversely quantized orthogonal transform coefficient obtained by dequantizing the quantized orthogonal transform coefficient and the orthogonal transform coefficient,
The rms value corresponding to the DC component of the root mean square (rms value) of the coefficient value error that can be taken by the orthogonal transform coefficient corresponding to the orthogonal transform coefficient having an absolute value larger than a predetermined value ; A prediction error total value is obtained by multiplying the DC component in the stored sample number data by the sample number, and the prediction error total value is calculated as the sample number of the AC component in the stored sample number data. A quantization error prediction unit for predicting by calculating a prediction error value expressed as the rms value corresponding to the AC component by dividing by
Of the quantized coefficients corresponding to the orthogonal transform coefficients , the quantized coefficient when the predicted error value obtained from the quantized error predicting means is a square root of the root mean square of the coefficient value error, the entire image the image compression apparatus according to claim 1, characterized in that it comprises a quantization table calculating unit that calculates a predictive quantization coefficients to reduce the quantization error, and outputs before Symbol quantizing means.

4. The image compression according to claim 3 , wherein the quantization table creating unit creates the quantization table from the predetermined number of the sample number data including the newly input sample number data. apparatus.

The quantization table creation means, by the number of samples data of the predetermined number which is input prior to the sample number data inputted anew, according to claim 3, characterized in that to create the quantization table Image compression device.

Quantization means for quantizing the orthogonal transform coefficient corresponding to the original image data obtained from the photographing optical system using a quantization table and obtaining the quantized orthogonal transform coefficient;
A quantization table creating means for updating the quantization table based on the orthogonal transform coefficient ;
The quantization table creating means counts the number of samples of the orthogonal transform coefficient corresponding to the image data for one image and whose absolute value is larger than a predetermined value for each orthogonal transform coefficient, and the number of samples in each image Sample number data storage means capable of storing a predetermined number of image data (sample number data),
Based on a predetermined number of the sample number data stored in the sample number data storage means, an error between an inverse quantized orthogonal transform coefficient obtained by dequantizing the quantized orthogonal transform coefficient and the orthogonal transform coefficient The quantization error of an entire image
The root mean square (rms value) of the coefficient value error that can be taken by the first orthogonal transform coefficient whose absolute value is larger than a predetermined value and the corresponding inverse quantization orthogonal transform coefficient, and the stored sample number data A prediction error total value is obtained by multiplying the first orthogonal transform coefficient by the number of samples in, and the prediction error total value is calculated as the number of samples of the second orthogonal transform coefficient in the stored sample number data. A quantization error prediction unit for predicting by calculating a prediction error value expressed as an rms value corresponding to the second orthogonal transform coefficient by dividing ;
Of the quantization coefficients corresponding to the orthogonal transform coefficients, the quantization coefficient when the prediction error value obtained from the quantization error prediction unit is the rms value corresponding to the second orthogonal transform coefficient. the image to calculate the overall quantization error as the predictive quantization coefficients to reduce said calculating a quantization table based on the predicted quantization factor, and a said quantization table calculating unit for outputting the quantization means,
Further, a recording unit that records compressed image data that has been image-compressed using the quantization table created by the quantization table creating unit, on a recording medium;
Quantization table storage means for storing the created quantization table ,
After the quantization means uses the quantization table stored in the table storage means for quantization and the quantization table creation means completes recording of the compressed image data on the recording medium The quantization table is created based on the sample number data corresponding to the compressed image data, and the quantization table storage unit updates the quantization table by storing the created quantization table. the camera according to claim to Rukoto.

By said recording means, claim the compressed image data is recorded in the first area of the recording medium, characterized in that the quantization table used for quantization is recorded in the second area of the recording medium 6. The camera according to 6 .

2. The rms value when the coefficient value error between the first orthogonal transform coefficient and the corresponding inverse quantization orthogonal transform coefficient is averagely distributed within a possible range is calculated. The image compression apparatus described in 1.

7. The rms value when the coefficient value error between the first orthogonal transform coefficient and the corresponding inverse quantization orthogonal transform coefficient is averagely distributed within a possible range is calculated. Camera described in.