5. ４ 帯域ブロックをベースとする視覚の空間 周波数特性を考慮した画像の最適帯域分割
5.4.1 帯域分割パラメータの選定
最後に，本方式における利点を挙げておく．
・変換時にmirror symmetry条件が考慮されているので，画像端における偽エッジの発生 がない．
・周波数領域で処理を行うために，視覚の空間周波数特性による正確な重み付けを実現 できる．
・変換後の係数を全て実数で扱うことができるために，後の量子化を簡易的に実現する ことができる．
・DCT は，画像全体に対して適用されるので，ブロックひずみを発生しない．
5. ４ 帯域ブロックをベースとする視覚の空間
スとする視覚の空間周波数特性を考慮した最適帯域分割による改善量特性
G
(W)(J
opt(W)(M))を 求めたものである．なお，各特性図には，各画像におけるG
(W)の理論限界値を推定するた めに，帯域ブロックのみによって分割が行われる場合のG
(W)の値であるG
(W)(N
2)特性を併 せて表示している．まず，所要とされる帯域ブロックの個数
N
2について検討する．帯域ブロック数N
2に対 するG
(W)(N
2)は，N
2を16から64まで増加させた場合，その改善が最大である画像におい ては1.7[dB
]，最小である画像おいても0.8[dB
]なる平均して1.3[dB
]もの大きな改善がなさ れる．それに対して，更にN
2を64から256にまで増加させても，それに伴う改善は全て の画像において僅か0.5[dB
]前後にすぎない．なお，今回は，実画像を用いた検討のため に，各画像に対するG
(W)の理論限界値を正確に求めることはできないが，以上の結果か ら，N
2の値を今後更に増加させたとしても，G
(W)の値においてこれ以上の大きな改善が得 られるとは考えにくい．よって，帯域ブロック数として，N
2=
64 を選定する．次に，帯域分割数
M
について検討を行う．上記で選定されたN
2=
64 の条件下で，各M
が与えられた場合に各画像において求められたG
(W)(J
opt(W)(M))特性は，M
の増加に伴い，改 善量の値は増大するものの，図5.3の各図共に，M≥
6の範囲において飽和傾向が見られる．各図において，
M
の値を64 とした場合のG
(W)(J
opt(W)(64))なる値は，G
(W)(64)の値と一致する ことは明らかであるから，M
>8の範囲においては，G
(W)(J
opt(W)(M))特性はG
(W)(64)に対して，緩やかに漸近していくものと推測される．しかし，上述したように，符号化システム実 現の簡易化のためには，帯域分割数
M
はできるだけ小さい方が望ましいことから，ここ では，妥当と思われる所要帯域分割数として，M=
8を選定する．全ての画像において，帯 域ブロックをベースとする視覚の空間周波数特性を考慮した場合に，帯域分割数M
が8で あるときの最適帯域分割による改善量G
(W)(J
opt(W)(8))と64 分割に相当する改善量G
(W)(64)と の差は，平均して僅か 0.5[dB
]となっている．図 5.2 テスト画像 (a) 画像 "Hada"
図 5.3 帯域ブロックをベースとする視覚の空間周波数特性を考慮した 最適帯域分割における （パラメータ：帯域分割数 ）
(a) 画像 "Hada"
8 7
6 5
4 3
15 16 17 18 19 20 21 22 23
optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =16) optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =64) N =16
N =64 N =256
band partition number M G [dB] (W)
2 2
2 2 2
図 5.3 帯域ブロックをベースとする視覚の空間周波数特性を考慮した 最適帯域分割における
G
(W)（パラメータ：帯域分割数M）
(b) 画像 "Lenna"
(b) 画像 "Lenna"
図 5.2 テスト画像
8 7
6 5
4 3
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =16) optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =64) N =16
N =64 N =256
band partition number M G [dB] (W)
2 2 2
2 2
図 5.3 帯域ブロックをベースとする視覚の空間周波数特性を考慮した 最適帯域分割における （パラメータ：帯域分割数 ）
(c) 画像 "Cameraman"
(c) 画像 "Cameraman"
図 5.2 テスト画像
8 7
6 5
4 3
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =16) optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =64) N =16
N =64 N =256
band partition number M G [dB] (W)
2 2 2
2 2
図 5.3 帯域ブロックをベースとする視覚の空間周波数特性を考慮した 最適帯域分割における
G
(W)（パラメータ：帯域分割数M
）(d) 画像 "Tulip"
(d) 画像 "Tulip"
図 5.2 テスト画像
8 7
6 5
4 3
6 7 8 9 10 11 12 13 14
optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =16) optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =64) N =16
N =64 N =256
band partition number M G [dB] (w)
2 2 2
2 2
図 5.3 帯域ブロックをベースとする視覚の空間周波数特性を考慮した 最適帯域分割における （パラメータ：帯域分割数 ）
(e) 画像 "Wine"
(e) 画像 "Wine"
図 5.2 テスト画像
8 7
6 5
4 3
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =16) optimum band partition based on band blocks with human visual sensitivity (N =64) N =16
N =64 N =256
band partition number M G [dB] (W)
2 2 2
2 2