专利名称：图像处理装置和方法
技术领域：
本公开涉及图像处理装置和方法，更具体而言涉及能够抑制量化误差的图像处理装置和方法。
背景技术：
在现有技术中，用于执行从高比特深度到低比特深度的变换的比特变换技术通常被用作用于图像处理等的量化技术。换言之，N比特图像通过量化处理被变换成L比特图像(N>L)。另一方面，从低比特深度到高比特深度的逆变换处理相当于逆量化。线性量化技术通常被用作图像量化技术。然而，线性量化技术的计算成本较低，但量化误差相对比较大。由于此原因，当高比特深度的图像通过量化被变换成低比特深度的图像，然后低比特深度的图像通过逆量化被变换回高比特深度的图像(返回到原始比特深度)时，所恢 复的高比特深度的图像(经历了量化和逆量化处理的图像)与原始图像(量化和逆量化处理之前的图像)相比可表现出相当大的劣化。就此，提出了罗依-麦斯(Lloyd-Max)量化技术(例如参见Lloyd, " Leastsquares quantization in PCM 丨丨，IEEE Transactions，Information Theory, vol. IT-28,no. 2,pp. 129-137,Mar. 1982)。一般来说，已知罗依-麦斯量化技术是一种引起很小图像失真的量化技术。
发明内容
然而，在罗依-麦斯量化技术中，用于给出最小失真的量化区间的宽度和量化代表值是迭代计算的，从而处理时间可增长。本公开是鉴于前述情况而做出的，并且希望实现量化误差的减小和量化/逆量化处理速度的提高。根据本公开的一个实施例，提供了一种图像处理装置，其包括直方图生成单元，该直方图生成单元生成表示输入图像的像素值的出现频率分布的直方图；以及量化表格生成单元，该量化表格生成单元生成包括用于执行输入图像的像素值的比特深度的变换的表格信息和用于将在直方图生成单元生成的直方图中出现频率不为零的有效像素分配到比特深度变换后的索引值的表格信息的量化表格，以使得有效像素被尽可能均等地分配到索引值。量化表格生成单元可向每个索引值分配与均等分配数s或s+1相对应的有效像素，所述均等分配数是能够均等分配到比特深度变换后的所有索引值的有效像素的最大数目。量化表格生成单元可包括第一索引值决定单元，该第一索引值决定单元按均等分配数s+1向每个索引值分配有效像素；第二索引值决定单元，该第二索引值决定单元按均等分配数s向每个索引值分配有效像素；以及控制单元，该控制单元选择第一索引值决定单元和第二索引值决定单元中的任何一个，并且利用所选的索引值决定单元来分配有效像素。控制单元可执行控制，以使得按索引值的升序分配有效像素，并且由第一索引值决定单元执行有效像素的分配直到被分配了有效像素的索引值的数目达到分配残余Nh为止，该分配残余Nh表示当按均等分配数s向每个索引值分配有效像素时剩余有效像素的数目，并且控制单元可执行控制，以使得在被分配了有效像素的索引值的数目达到分配残余Nh之后，由第二索引值决定单元执行有效像素的分配。图像处理装置还可包括有效像素信息生成单元，该有效像素信息生成单元在直方图生成单元生成的直方图中检测有效像素，并且获得表示有效像素的数目的有效像素数和表示有效像素的值的有效像素值。图像处理装置还可包括均等分配数计算单元，该均等分配数计算单元利用由有效像素信息生成单元获得的有效像素数来计算均等分配数S。图像处理装置还可包括分配残余计算单元，该分配残余计算单元利用由有效像素·信息生成单元获得的有效像素数和由均等分配数计算单元生成的均等分配数来生成分配残余Nh。图像处理装置还可包括量化表格存储单元，该量化表格存储单元存储由量化表格生成单元生成的量化表格。图像处理装置还可包括量化单元，该量化单元利用由量化表格生成单元生成的量化表格对输入图像的每个像素值执行量化。图像处理装置还可包括代表值表格生成单元，该代表值表格生成单元生成代表值表格，该代表值表格包括用于执行输入图像的像素值的比特深度的逆变换的表格信息和用于向索引值分配对每个索引设定的预定代表值的表格信息。代表值表格生成单元可使用向每个索引值分配的有效像素值的重心作为与该索引值相对应的代表值。图像处理装置还可包括代表值表格存储单元，该代表值表格存储单元存储由代表值表格生成单兀生成的代表值表格。图像处理装置还可包括逆量化单元，该逆量化单元利用由代表值表格生成单元生成的代表值表格来执行索弓I值的逆量化。根据本公开的另一实施例，提供了一种用于图像处理装置的图像处理方法，其包括利用直方图生成单元生成表示输入图像的像素值的出现频率分布的直方图；以及利用量化表格生成单元生成包括用于执行输入图像的像素值的比特深度的变换的表格信息和用于将在直方图生成单元生成的直方图中出现频率不为零的有效像素分配到比特深度变换后的索引值的表格信息的量化表格，以使得有效像素被尽可能均等地分配到索引值。根据本公开的实施例，生成表示输入图像的像素值的出现频率分布的直方图，并且生成包括用于执行输入图像的像素值的比特深度的变换的表格信息和用于将在直方图生成单元生成的直方图中出现频率不为零的有效像素分配到比特深度变换后的索引值的表格信息的量化表格，以使得有效像素被尽可能均等地分配到索引值。根据本公开的实施例，能够执行量化。特别地，能够减小量化误差，同时抑制量化处理时间的增长。
图I是描述像素值的直方图的示例的示图；图2是示出执行量化的图像处理装置的主要构造的示例的框图；图3是示出量化表格生成单元的主要构造的示例的框图；图4是描述分配有效像素值的形式的示例的示图；图5是示出执行量化和逆量化的系统的主要构造的示例的框图；图6是描述量化表格设定处理的流程的示例的流程图；图7是描述量化表格设定处理的流程的示例的流程图；
图8是描述量化处理的流程的示例的流程图；图9是描述逆量化处理的流程的示例的流程图；图10是示出12比特深度的医用图像的示例的示图；图11是示出量化和逆量化之后的图像质量的示例的示图；图12是示出处理时间的示例的示图；图13是示出量化表格生成单元的主要构造的示例的框图；图14是描述量化表格设定处理的流程的另一示例的流程图；图15是示出量化表格生成单元的主要构造的示例的框图；图16是描述量化表格设定处理的流程的另一示例的流程图；图17是示出执行量化和逆量化的系统的另一示例构造的框图；并且图18是示出个人计算机的主要构造的示例的框图。
具体实施例方式以下，将参考附图详细描述本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，用相同的标号表示具有基本相同的功能和结构的结构元素，并且省略对这些结构元素的重复说明。以下，将描述本公开的实施例(以下称为“实施例”)。描述将按以下顺序进行。I.第一实施例(图像处理装置)2.第二实施例(量化表格生成单元的另一示例)3.第三实施例(量化表格生成单元的另一示例)4.第四实施例(以块为单位执行量化/逆量化的系统)5.第五实施例(个人计算机)〈I.第一实施例>[图像的直方图]一般来说，图像在直方图的频率上具有偏差。例如，每个像素的比特深度是N比特的图像不一定具有2N个不同的像素值。换言之，许多图像具有稀疏的直方图。特别是在高动态范围图像或RAW图像的情况下，这种稀疏性是相当强的。这里，“稀疏”指的是存在出现频率为零的像素值。换言之，出现频率为零的像素值越多，稀疏性就越高。图I示出RAW图像的亮度成分的直方图的示例的示图。在一般的RAW图像中，直方图整体上看起来是“密集”的，即其看起来就好像所有像素值的出现频率都不是零一样，如图I的A中所示。然而，许多直方图实际上是稀疏直方图，其中许多像素值的出现频率是零，如图I的B中所示。图I的B是图I的A的直方图的一部分的放大视图。如上所述，RAW图像的直方图一般是稀疏的。换言之，当具有出现频率不是零的像素值的像素被定义为“有效像素”时，有效像素的数目Ne是Ne < 2N。当利用已知作为最优量化技术的罗依-麦斯量化技术对具有稀疏直方图的图像执行量化时，很有可能生成其中所有像素值的出现频率都是零的类别。这是因为在罗依-麦斯量化技术中，在分类时是按等间 隔对直方图划界的。由于此原因，已经知道类别的数目不足，并且因此难以获得最优解。在此情况下，在通用数学软件MATLAB中，通过使得两个相邻的代表值变成同一值来更新代表值。结果，出现频率为零(O)的类别被与相邻类别合并。该更新处理被重复，直到具有O出现频率的类别最终消失为止。然而，在此方法的情况下，相邻类别被组合成一个类别，因此类别的数目减少了。这增大了量化误差，并且解的最优性可能得不到补偿。此外，在罗依-麦斯量化技术的情况下，用于给出最小失真的量化区间的宽度和量化代表值是迭代计算的，必须花很长的计算时间。由于此原因，取决于应用，整个量化处理的处理时间可能长到不可允许的地步。就此，在本实施例中，提出了一种量化/逆量化技术，其与现有技术的线性量化相比能够进一步减小量化误差、实现最小量化误差并且比罗依-麦斯量化技术更快速。在以下描述中，将假定输入图像是单色RAW图像。彩色图像(多个成分)的处理将在后文描述。[图像处理装置]在图2中，生成在将输入图像的每个像素值的比特深度从N比特变换成L比特(N> L)的比特深度变换处理(即量化处理)及其逆变换处理(即逆量化处理)中使用的表格信息(后文将描述的量化表格和代表值表格)。如图2中所示，图像处理装置100包括直方图生成单元101、非零类别检测单元102、有效像素数分配计算单元103、分配残余计算单元104、量化表格生成单元105和代表值表格生成单元106。直方图生成单元101如图I中所示利用输入图像(箭头121)生成输入图像的像素值的出现频率分布(直方图H(k) (k = 0，1，. . .，2N-1))。直方图生成单元101对输入图像中获得像素值的范围内Oiici至mu)每个值(k)出现的次数计数。直方图H(k)是其中每个值Oni)与每个值的出现频率相关联的直方图，并且表示每个值Oni)的频率分布。直方图生成单元101将直方图H(k)提供给非零类别检测单元102 (箭头122)。非零类别检测单元102从提供来的直方图H(k)中检测具有出现频率不为零的像素值的有效像素(H(k) Φ O)并且计算有效像素的数目(有效像素数Ne) (Ne ^ 2N)。非零类别检测单元102将有效像素数Ne提供给有效像素数分配计算单元103 (箭头123)。另外，非零类别检测单元102将每个检测到的有效像素的像素值(与使得H(k)关O的k相对应的像素值)Hii (i = O, . . . , Ne-I)(即mQ, Hi1, , Hin^1)提供给有效像素数分配计算单元103 (箭头123)。在将N比特图像量化成M比特图像(N > M)的情况下，当Ne写2M时，所有像素值可由M比特表示，因此可以执行无损量化和逆量化。然而，当Ne > 2m时，量化误差不可避免地发生。有效像素数分配计算单元103利用以下公式(I)计算当与由非零类别检测单元102检测到的有效像素数Ne相对应的有效像素被均等分配到2M个类别时每个类别的有效像素数(均等分配数)S。s = [Ne/2M] — (I)这里，[X]表示不大于X的最大整数。换言之，s个有效像素可被均等分配到2M个类别中的每一个。有效像素数分配计算单元103将计算出的均等分配数s与提供来的有效像素数Ne —起提供给分配残余计算单元104 (箭头124)。此时，有效像素数分配计算单元103还将有效像素值Hii提供给分配残余计算单元104 (箭头124)。
分配残余计算单元104利用以下公式(2)计算在与有效像素数Ne相对应的有效像素被按均等分配数s分配到每个类别之后剩余的未分配有效像素(分配残余Nh)的数目。Nh = Ne-2MX s — (2)换言之，当与有效像素数Ne相对应的有效像素被按s个有效像素分配到2M个类别中的每一个时，与分配残余Nh相对应的有效像素剩余。这Nh个有效像素被尽可能均等地也就是逐一地分配到一些类别。换言之，s+1个有效像素被分配到2M个类别之中的Nh个类别中的每一个。然而，s个有效像素被分配到2M-Nh个类别中的每一个。分配残余计算单元104将计算出分配残余Nh提供给量化表格生成单元105 (箭头125)。另外，有效像素数分配计算单元103将均等分配数s和有效像素数Ne提供给量化表格生成单元105 (箭头124)。此时，有效像素数分配计算单元103还将每个有效像素值Hii提供给量化表格生成单元105 (箭头124)。量化表格生成单元105利用有效像素数Ne、有效像素值叫、均等分配数s和分配残余Nh来生成用于输入图像的像素值的量化(比特深度变换)的量化表格T Oni)。量化表格T (Hli)包括表示量化前的每个有效像素(有效像素值Hli)被分配到量化后(比特深度变换后)的每个类别(索引值)的对应关系的表格信息。此时，量化表格生成单元105尽可能均等地向每个类别分配有效像素。更具体而言，量化表格生成单元105利用以下公式(3)和⑷生成量化表格T (Hli)。T (mi) == s丄τ ( i <Nh (s + 1 )) —⑶TCmi) = [i_Nh:s + 1)] (i>Nh(s+1)) ___ (句换言之，量化表格生成单元105利用公式(3)决定对于分配s+1个像素值的类别要分配的有效像素值IV并且利用公式(4)决定对于分配s个像素值的类别要分配的有效
像素值Hli。在量化处理中使用量化表格。量化表格生成单元105将以上述方式生成的量化表格T (Hii)提供给量化表格存储单元107，使得量化表格T (Hii)被存储在量化表格存储单元107中(箭头126)。量化表格存储单元107包括任意存储介质并且可将量化表格T (Hii)存储在该存储介质的存储区域中。例如，量化表格存储单元107可以像内置硬盘驱动器(HDD)或内置闪存那样被部署为包括在图像处理装置100中的构造。例如，量化表格存储单元107可以像外部HDD或通用串行总线(USB)闪存那样被部署为图像处理装置100的外部构造。此外，量化表格存储单元107可以像网络附接存储(NAS)的硬盘那样被部署为另一装置的构造的一部分。例如，量化表格存储单元107可以是诸如可写数字多功能盘(DVD)或蓝光盘(BD)之类的可移除介质。在此情况下，量化表格存储单元107被安放在连接到图像处理装置100的驱动器(未示出)中，并且通过该驱动器对图像处理装置100执行读取和写入操作。换言之，量化表格存储单元107可由任何能够存储量化表格的装置实现。 分配残余计算单元104将计算出的分配残余Nh、均等分配数s和有效像素值Hii提供给量化表格生成单元105(箭头125)。另外，直方图生成单元101将直方图H(k)提供给量化表格生成单元105 (箭头122)。代表值表格生成单元106利用有效像素值Hii、均等分配数s、分配残余Nh和直方图H(k)来设定量化后的每个类别的代表值，并且生成表示每个类别与代表值之间的对应关系的代表值表格R (η)。代表值表格生成单兀106利用以下公式(5)和(6)来生成代表值表格R (η)。
权利要求
1.一种图像处理装置，包括 直方图生成单元，该直方图生成单元生成表示输入图像的像素值的出现频率分布的直方图；以及 量化表格生成单元，该量化表格生成单元生成包括用于执行所述输入图像的像素值的比特深度的变换的表格信息和用于将在所述直方图生成单元生成的直方图中出现频率不为零的有效像素分配到比特深度变换后的索引值的表格信息的量化表格，以使得有效像素被尽可能均等地分配到索引值。
2.根据权利要求I所述的图像处理装置， 其中，所述量化表格生成单元向每个索引值分配与均等分配数s或s+1相对应的有效像素，所述均等分配数是能够均等分配到比特深度变换后的所有索引值的有效像素的最大数目。
3.根据权利要求2所述的图像处理装置， 其中，所述量化表格生成单元包括 第一索引值决定单元，该第一索引值决定单元按均等分配数s+1向每个索引值分配有效像素； 第二索引值决定单元，该第二索引值决定单元按均等分配数s向每个索引值分配有效像素；以及 控制单元，该控制单元选择所述第一索引值决定单元或所述第二索引值决定单元之一，并且利用所选的索引值决定单元来分配有效像素。
4.根据权利要求3所述的图像处理装置， 其中，所述控制单元执行控制，以使得按索引值的升序分配有效像素，并且由所述第一索引值决定单元执行有效像素的分配直到被分配了有效像素的索引值的数目达到分配残余Nh为止，该分配残余Nh表示当按所述均等分配数s向每个索引值分配有效像素时剩余有效像素的数目，并且 所述控制单元执行控制，以使得在被分配了有效像素的索引值的数目达到所述分配残余Nh之后，由所述第二索引值决定单元执行有效像素的分配。
5.根据权利要求4所述的图像处理装置，还包括 有效像素信息生成单元，该有效像素信息生成单元在所述直方图生成单元生成的直方图中检测有效像素，并且获得表示有效像素的数目的有效像素数和表示有效像素的值的有效像素值。
6.根据权利要求5所述的图像处理装置，还包括 均等分配数计算单元，该均等分配数计算单元利用由所述有效像素信息生成单元获得的有效像素数来计算所述均等分配数S。
7.根据权利要求6所述的图像处理装置，还包括 分配残余计算单元，该分配残余计算单元利用由所述有效像素信息生成单元获得的有效像素数和由所述均等分配数计算单元生成的均等分配数来生成所述分配残余Nh。
8.根据权利要求I所述的图像处理装置，还包括 量化表格存储单元，该量化表格存储单元存储由所述量化表格生成单元生成的量化表格。
9.根据权利要求I所述的图像处理装置，还包括 量化单元，该量化单元利用由所述量化表格生成单元生成的量化表格对所述输入图像的每个像素值执行量化。
10.根据权利要求I所述的图像处理装置，还包括 代表值表格生成单兀，该代表值表格生成单7Π生成代表值表格，该代表值表格包括用于执行所述输入图像的像素值的比特深度的逆变换的表格信息和用于向索引值分配对每个索引设定的预定代表值的表格信息。
11.根据权利要求10所述的图像处理装置， 其中，所述代表值表格生成单元使用向每个索引值分配的有效像素值的重心作为与该索引值相对应的代表值。
12.根据权利要求10所述的图像处理装置，还包括 代表值表格存储单元，该代表值表格存储单元存储由所述代表值表格生成单元生成的代表值表格。
13.根据权利要求10所述的图像处理装置，还包括 逆量化单元，该逆量化单元利用由所述代表值表格生成单元生成的代表值表格来执行索引值的逆量化。
14.一种用于图像处理装置的图像处理方法，包括 利用直方图生成单元生成表示输入图像的像素值的出现频率分布的直方图；以及 利用量化表格生成单元生成包括用于执行所述输入图像的像素值的比特深度的变换的表格信息和用于将在所述直方图生成单元生成的直方图中出现频率不为零的有效像素分配到比特深度变换后的索引值的表格信息的量化表格，以使得有效像素被尽可能均等地分配到索引值。
全文摘要
公开了图像处理装置和方法。提供了一种图像处理装置，其包括直方图生成单元，该直方图生成单元生成表示输入图像的像素值的出现频率分布的直方图；以及量化表格生成单元，该量化表格生成单元生成包括用于执行输入图像的像素值的比特深度的变换的表格信息和用于将在直方图生成单元生成的直方图中出现频率不为零的有效像素分配到比特深度变换后的索引值的表格信息的量化表格，以使得有效像素被尽可能均等地分配到索引值。
文档编号G06T5/40GK102903088SQ20121025981
公开日2013年1月30日 申请日期2012年7月23日 优先权日2011年7月28日
发明者福原隆浩, 贵家仁志 申请人:索尼公司, 公立大学法人首都大学东京