專利名稱：圖像壓縮方法及圖像壓縮裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及對從攝像單元得到的圖像數據進行可逆壓縮的圖像壓縮方法及圖像壓縮裝置。
背景技術：
雖然電子照相機的普及飛速發(fā)展，但由于受到圖像記錄介質的有限的記錄容量的制約，至今，多數情況還是通過對圖像數據進行不可逆壓縮來確保拍攝記錄張數。
另外，公知有一種雖然增加了每一張圖像的記錄數據容量，但通過降低壓縮率、或不實施壓縮來提高圖像數據的再現圖像質量的記錄方式。作為這些記錄方式中的一種，有RAW圖像數據記錄方式。RAW圖像數據記錄方式省略了電子照相機內的一系列的數字圖像處理、在將攝像單元的輸出實施A/D轉換后進行數字記錄。但該RAW圖像數據記錄方式也是停留在每一張圖像的記錄容量隨著攝像單元的像素的增加而增加的水平。因此，迫切期望通過將RAW圖像數據進行可逆壓縮，在完全不損害再現圖像質量的條件下抑制圖像記錄容量的增加。
在對圖像數據進行可逆壓縮的情況下，如果處理區(qū)域內的數據被定域化，則在熵編碼中就可以提高壓縮率(編碼效率)。但是，在采用了拜耳濾色鏡的攝像單元所輸出的RAW圖像數據中，由于相鄰像素為相互不同的顏色成分，因而相鄰的像素彼此之間的相關性趨小。因此，在對拜耳RAW圖像數據進行可逆壓縮時，不容易提高壓縮率。
另一方面，例如，在專利文獻1、2及3等中公開了一種將CCD-RAW數據進行可逆壓縮并進行記錄的裝置。另外，在專利文獻4中，公開了這樣一種結構，即，按每個像素分離固體攝像單元的像素信號，求出其他信號相對被定為基準的一個信號的信號差或信號比，根據其他信號相對被定為基準的一個信號的信號差或信號比，作成數據文件并進行記錄。另外，在專利文獻5中，公開了一種具有壓縮處理部的裝置，該壓縮處理部按每個顏色成分分離并抽出拜耳RAW圖像數據，按每個顏色成分實施一系列的壓縮處理。
專利文獻1特開2001-60876號公報專利文獻2特開2001-61067號公報專利文獻3特開2001-326939號公報專利文獻4特開2002-171531號公報專利文獻5特開2003-125209號公報但是，在上述的專利文獻5所公開的裝置，在壓縮處理部中采用了子波轉換技術，對于該技術無論是采用軟件處理還是采用硬件處理均會增大規(guī)模，在不增加處理時間和電路規(guī)模的情況下，是很難實現壓縮處理的。

發(fā)明內容
本發(fā)明就是鑒于上述情況而產生的，其目的在于提供一種能夠對例如拜耳RAW圖像數據等的從攝像單元得到的圖像數據進行高速且高壓縮率的可逆壓縮的圖像壓縮方法、和以簡單的結構采用此方法的圖像壓縮裝置。
為了達到上述目的，本發(fā)明之1的圖像壓縮方法，按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；在按每個所述顏色成分所分解的圖像數據中，求出被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；并且對所述差量數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
根據本方法，從攝像單元所得到的圖像數據被按每個顏色成分進行分解，在按每個所述顏色成分所分解的圖像數據中，求出了被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；并且所述差量數據被進行可變長編碼，被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據被進行預測編碼。
本發(fā)明之2的圖像壓縮方法為按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；在按每個所述顏色成分所分解的圖像數據中，求出被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；將所述各差量數據分解為正負數據和絕對值數據；并且對所述正負數據和絕對值數據分別進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
根據本方法，從攝像單元所得到的圖像數據被按每個顏色成分進行分解，在按每個所述顏色成分所分解的圖像數據中，求出了被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；所述各差量數據被分解為正負數據和絕對值數據，所述正負數據被進行可變長編碼，所述絕對值數據被進行可變長編碼，被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據被進行預測編碼。
本發(fā)明的第3實施例的圖像壓縮方法為按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；在按每個所述顏色成分所分解的圖像數據中，求出被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；根據所述差量數據，求出被定為所述基準顏色的顏色成分以外的其他各顏色成分的偏移數據；從所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；對被減去了所述偏移數據的所述差量數據進行可變長編碼，對所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
根據本方法，從攝像單元所得到的圖像數據被按每個顏色成分進行分解，在按每個所述顏色成分所分解的圖像數據中，求出了被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；根據所述差量數據，求出了被定為所述基準顏色的顏色成分以外的其他各顏色成分的偏移數據；從所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；被減去了所述偏移數據的所述差量數據被進行可變長編碼，所述基準顏色的顏色成分的圖像數據被進行預測編碼。
本發(fā)明之4的圖像壓縮方法為按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，求出其與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；對所述差量數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
根據本方法，按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，求出其與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；并且對所述差量數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
本發(fā)明之5的圖像壓縮方法為按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，求出其與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；將所述各差量數據分解為正負數據和絕對值數據，對所述正負數據進行可變長編碼，對所述絕對值數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
根據本方法，按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，求出其與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；將所述各差量數據分解為正負數據和絕對值數據，對所述正負數據進行可變長編碼，對所述絕對值數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
本發(fā)明之6的圖像壓縮方法為按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，求出其與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；根據各所述差量數據，求出被定為所述基準顏色的顏色成分以外的其他各顏色成分的偏移數據；從所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；對被減去了所述偏移數據的所述差量數據進行可變長編碼，對所述基準顏色的顏色成分的被分解為規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
根據本方法，按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；根據各所述差量數據，求出被定為所述基準顏色的顏色成分以外的各顏色成分的偏移數據；從所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；對被減去了所述偏移數據的所述差量數據進行可變長編碼，對所述基準顏色的顏色成分的被分解為規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
另外，本發(fā)明不限于本發(fā)明之1至6的圖像壓縮方法，也可以構成為圖像壓縮裝置。
根據本發(fā)明，能夠對從攝像單元得到的圖像數據，例如拜耳RAW圖像數據等，進行高速、高壓縮率的可逆壓縮。


圖1是表示實施例1的電子照相機的結構的圖。
圖2是表示拜耳排列的彩色濾色鏡陣列的圖。
圖3是表示實施例1的RAW壓縮處理的功能方框圖。
圖4是說明顏色分解部的處理的圖。
圖5是說明差量作成部的處理的圖。
圖6是表示實施例1的RAW壓縮處理的流程圖。
圖7是表示實施例1的變形例的RAW壓縮處理的功能方框圖。
圖8(a)、(b)是說明方格化部的處理的圖。
圖9是表示實施例1的變形例的RAW壓縮處理的流程圖。
圖10是表示實施例2的RAW壓縮處理的功能方框圖。
圖11是說明正負/絕對值抽出部的處理的圖。
圖12是表示實施例2的RAW壓縮處理的流程圖。
圖13是表示實施例2的變形例的RAW壓縮處理的功能方框圖。
圖14是表示實施例2的變形例的RAW壓縮處理的流程圖。
圖15是表示實施例3的RAW壓縮處理的功能方框圖。
圖16(a)、(b)、(c)是表示偏移量計算部和偏移量減法部的處理的圖。
圖17是表示實施例3的RAW壓縮處理的流程圖。
圖18是表示實施例3的變形例的RAW壓縮處理的功能方框圖。
圖19是表示實施例3的變形例的RAW壓縮處理的流程圖。
圖中1-透鏡系統(tǒng)，2-透鏡驅動部，3-攝像單元，4-攝像電路，5-A/D轉換器，6-RAM，7-ROM，8-ASIC，9-系統(tǒng)控制器，10-驅動器控制器，11-外部I/F，12-視頻編碼器，13-總線，14-LCD驅動器，15-介質驅動器，16-盤，17-外部輸入輸出端子，18-視頻輸出端子，19-LCD，20-透鏡驅動電路，21-頻閃發(fā)光部，22-操作部，23-電源部，24-外部電源輸入端子，26-顏色分解部，27-差量作成部，28-可變長編碼部，29-預測部，30-可變長編碼部，31-數據合成部，32-萊爾化部，36-拜耳RAW圖像數據，37-Gr成分的RAW圖像數據，38-R成分的RAW圖像數據，39-B成分的RAW圖像數據，40-Gb成分的RAW圖像數據，46-正負/絕對值抽出部，47-可變長編碼部，51-偏移量計算部，52偏移量減法部。
具體實施例方式
下面，結合附圖對本發(fā)明的實施例進行說明。
實施例1圖1是表示實施例1的電子照相機的結構的圖。
該電子照相機是具有進行可逆壓縮處理(以下稱為「RAW壓縮處理」)的圖像壓縮裝置的電子照相機，具有對通過拍攝從攝像單元得到的圖像數據進行可逆壓縮、并記錄到記錄介質上的功能。
在該圖中，透鏡系統(tǒng)1被透鏡驅動部2所驅動，將被攝體影像成像在攝像單元3上。攝像單元3將被成像的被攝體影像進行光電轉換，輸出電信號。另外，在本實施例中，作為攝像單元3，采用配置了圖2所述的拜耳排列的彩色濾色鏡陣列的單板式的攝像單元。攝像電路4對所輸入的電信號進行攝像處理，并輸出該處理后的電信號。A/D轉換器5將所輸入的電信號進行A/D轉換，輸出數字電信號。
另外，以下將作為該A/D轉換器5的輸出信號的數字電信號作為從攝像單元3得到的圖像數據，并稱其為拜耳RAW圖像數據。
A/D轉換器5、RAM6、ROM7、ASIC(專用集成電路)8、系統(tǒng)控制器(以下只稱為「系控器」)9、驅動器控制器10、外部I/F11、視頻編碼器12均通過總線13相互連接，根據需要可以進行數據的收發(fā)。
RAM6是將A/D轉換器5所輸出的拜耳RAW圖像數據進行暫時存儲、將ASIC8的壓縮或解壓縮處理的處理中的圖像數據進行暫時存儲、及作為系控器9的執(zhí)行控制處理的工作區(qū)域來使用的存儲器。
ROM7是將控制該電子照相機整體的動作的照相機程序及必要的運算數據進行存儲的存儲器。另外，在該照相機程序內，還包含RAW壓縮處理等的圖像處理程序。
ASIC8在系控器9的控制下，進行拜耳RAW圖像數據的RAW壓縮處理、圖像數據的JPEG(Joint Photographic Expert Group)壓縮處理、及對被JPEG壓縮或MPEG(Moving Picture Experts Group)壓縮后的圖像數據進行JPEG解壓縮處理或MPEG解壓縮處理。
系控器9其結構為具有CPU(中央處理器)，該CPU通過執(zhí)行存儲在ROM7中的照相機程序，控制該電子照相機整體的動作，除了進行對各部分的控制處理，還進行各種圖像處理。
驅動器控制器10控制介質驅動器15，將數據寫入到被裝入介質驅動器15中的作為記錄介質的盤16中，或從盤16中讀出數據。
外部I/F11是在與外部輸出輸入端子17相連接的裝置之間進行數據的收發(fā)的接口。
視頻編碼器12將通過系控器9等所得到的顯示用圖像數據編碼為規(guī)定的視頻信號，并輸出到視頻輸出端子17及LCD驅動器14。例如，如果將顯示裝置連接到視頻輸出端子17，可以將與視頻信號對應的影像顯示在該顯示裝置上。
LCD(液晶顯示器)驅動器14驅動LCD19，通過輸入來自視頻編碼器12的視頻信號，可以將與該視頻信號對應的影像顯示在LCD19上。
透鏡驅動控制電路20在系控器9的控制下，控制透鏡驅動部2，驅動透鏡系統(tǒng)1。
頻閃發(fā)光部21在系控器9的控制下，進行頻閃發(fā)光。
操作部22是由用戶所操作的各種按鈕、控制桿、開關等所構成，接收來自用戶的各種指示并通知給系控器9。
電源部23控制電池(圖中未示)的電壓、或外部電源輸入端子24所輸入的電源的電壓，將電源提供給構成該電子照相機的各部分。
下面，結合圖3至圖6對在上述結構的電子照相機中，ASIC8在系控器9的控制下所進行的RAW壓縮處理進行說明。
圖3是表示該電子照相機的RAW壓縮處理的功能方框圖。另外，該圖的各構成要素，是在系控器9的控制下通過ASIC8來實現的。
在該圖中，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據。具體來講，在定為處理對象的拜耳RAW圖像數據例如為由圖4所示的6行6列的像素所構成的拜耳RAW圖像數據36的情況下，顏色分解部26將該拜耳RAW圖像數據36分解為為奇數行奇數列像素的顏色成分的Gr(綠色)成分的RAW圖像數據37、為奇數行偶數列像素的顏色成分的R(紅色)成分的RAW圖像數據38、為偶數行奇數列像素的顏色成分的B(藍色)成分的RAW圖像數據39、和為偶數行偶數列像素的顏色成分的Gb(綠色)成分的RAW圖像數據40。
差量作成部27在被顏色分解部26按每個顏色成分所分解的RAW圖像數據中，求出事先規(guī)定的基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各RAW圖像數據和該被定為基準顏色的顏色成分的RAW圖像數據的差量數據。另外，在本實施例中，采用Gr成分作為被定為基準顏色的顏色成分。
假定被顏色分解部26按每個顏色成分所分解的各RAW圖像數據是由m行n列的像素構成的RAW圖像數據，當用(行、列)＝(i、j)來表示與各顏色成分所對應的像素位置時，采用以下的算式，可以求出R、B、Gb的顏色成分的各RAW圖像數據和Gr成分的RAW圖像數據的差量數據。
ΔR＝R(i、j)-Gr(i、j)ΔB＝B(i、j)-Gr(i、j)ΔGb＝Gb(i、j)-Gr(i、j)1≤i≤m，1≤j≤n其中，Gr(i、j)表示Gr成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值、R(i、j)表示R成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值、B(i、j)表示B成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值、Gb(i、j)表示Gb成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值。另外，ΔR表示在R成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的和Gr成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值的差量，ΔB表示在B成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的和Gr成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值的差量，ΔGb表示在Gb成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的和Gr成分的RAW圖像數據的像素位置(i、j)的像素值的差量。
這樣，差量作成部27通過將R、B、Gb各顏色成分的RAW圖像數據的各像素位置的與Gr成分的像素值的差量ΔR、ΔB、ΔGb全部求出，就可以求出R、B、Gb的各顏色成分與被定為基準顏色的Gr成分的差量數據。
例如，在被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據是圖5所示的圖像數據的情況下，R、B、Gb各顏色成分的RAW圖像數據的各像素位置的與Gr成分的像素值的差量均為ΔR＝-127(＝0-127)、ΔB＝128(＝255-128)、ΔGr＝0(＝127-127)。
可變長編碼部28將由差量作成部27得到的R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據，按每個顏色成分進行可變長編碼(熵編碼)。
在這里，R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的各差量數據，可以認為是具有定域化的值的數據。即、該Gb成分由于與被定為基準顏色的Gr成分為相同顏色成分，因而被預測為具有在0附近定域化的值的數據。另外，該R、B的各顏色成分可以考慮為具有在某偏移值附近定域化的值的數據。這樣，可變長編碼部28可以將具有定域化的值的數據進行可變長編碼，能夠以高壓縮率來進行可逆壓縮。
預測部29和可變長編碼部30進行被定為基準顏色的Gr成分的RAW圖像數據的預測編碼。具體來講，在Gr成分的RAW圖像數據中，預測部29根據相鄰像素的相互關系，采用規(guī)定的預測公式，求出預測值，通過在各像素位置中將和預測值的像素值的差量全部求出，來求出Gr成分的與預測值的差量數據。并且，可變長編碼部30將該Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼。
另外，可變長編碼部28、30進行的可變長編碼，也可以采用有代表性的哈夫曼編碼及算術編碼等其中的任一個可變長編碼。
數據合成部31將由可變長編碼部28按每個顏色成分進行可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據、和由可變長編碼部30進行可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成，最終形成一個文檔。這樣，就可以得到進行了RAW壓縮處理的拜耳RAW圖像數據。
另外，在該圖中，表示了在差量作成部27的處理完成后，就開始預測部29的處理。但在實際上，在差量作成部27的處理開始的同時、或在其處理中，就開始預測部29的處理。
圖6是表示該RAW壓縮處理的流程圖。
在該圖中，在步驟S1至步驟S6中，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據。具體來講，首先，分別用i、j來指定拜耳RAW圖像數據的縱方向和橫方向的像素位置(步驟S1)，顏色分解部26從該拜耳RAW圖像數據中抽出i為奇數、j為奇數的像素，取得Gr成分的RAW圖像數據(步驟S2)；抽出i為奇數、j為偶數的像素，取得R成分的RAW圖像數據(步驟S3)；抽出i為偶數、j為奇數的像素，取得B成分的RAW圖像數據(步驟S4)；抽出i為偶數、j為偶數的像素，取得Gb成分的RAW圖像數據(步驟S5)。
另外，在本實施例中，在這里，在任何一個顏色成分當中，都得到了由m行n列的像素所構成RAW圖像數據。還有，被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據的各像素和分解后的各顏色成分的RAW圖像數據的各像素的像素位置關系，為圖4所示的像素位置關系。
接下來，在R、B、Gb的各顏色成分的RAW圖像數據中，用t(但，0≤t＜m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的像素位置，首先，設定為t＝0(步驟S6)。
接下來，在步驟S7至步驟S12中，由差量作成部27，進行取得在R、B、Gb的各顏色成分的RAW圖像數據的像素位置t上的與Gr成分的差量的處理。具體是，求出R成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Rt與Gr成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Grt的差量ΔRt(步驟S7)，取得R成分的RAW圖像數據的像素位置t上的與Gr成分的差量數據ΔR(步驟S8)。同樣，求出B成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Bt與Gr成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Grt的差量ΔBt(步驟S9)，取得B成分的RAW圖像數據的像素位置t上中的與Gr成分的差量數據ΔB(步驟S10)，求出Gb成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Gbt與Gr成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Grt的差量ΔGbt(步驟S11)，取得Gb成分的RAW圖像數據的像素位置t上的與Gr成分的差量數據ΔGb(步驟S12)。
另外，在步驟S13至S14中，預測部29進行取得Gr成分的RAW圖像數據的像素位置t上的與預測值的差量的處理。具體來講，預測部29求出Gr成分的RAW圖像數據的像素位置t的像素值Grt與所求出的預測值的差量，取得Gr成分的RAW圖像數據的像素位置t上的與預測值的差量數據。
接下來，判斷是否為t＜m×n(步驟S15)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S6的處理，在步驟S6設定t＝t+1，對下一個像素位置再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S6至15的處理，可以全部求出R、B、Gb各顏色成分的RAW圖像數據的各像素位置中的與Gr成分的像素值的差量、及Gr成分的RAW圖像數據的各像素位置中的與預測值的像素值的差量，得到R、B、Gb的各顏色成分與Gr成分的差量數據、及Gr成分的與預測值的差量數據。
然后，當步驟S15的判斷結果為‘否’時，接下來，可變長編碼部28按每個顏色成分對R、B、Gb的各顏色成分與Gr成分的差量數據進行可變長編碼，還有，可變長編碼部30將Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼(步驟S16)。
接下來，數據合成部31將由可變長編碼部28按每個顏色成分進行可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據、與由可變長編碼部30進行可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成(步驟S17)，然后結束本流程。
以上，根據本實施例，按每個顏色成分分解拜耳RAW圖像數據，求出被定為基準顏色以外的其他各顏色成分與被定為基準顏色的顏色成分的差量數據，通過對其進行可變長編碼，能夠以高壓縮率來進行可逆壓縮。
另外，在本實施例中，上述的RAW壓縮處理，也可以進行以下的變形。
圖7是表示本實施例的變形例的RAW壓縮處理的功能方框圖。該圖的構成要素也是在系控器9的控制下通過ASIC8來實現的。
在該圖中，和圖3所示的不同之處是在顏色分解部26和差量作成部27之間設置了方格化部32。該方格化部將被顏色分解部26按每個顏色成分所分解的RAW圖像數據按每個規(guī)定的尺寸即由每個由m行n列的像素構成的RAW圖像數據進行分解(實施方格化)。
例如，在從顏色分解部26得到的R成分(或也可以為Gr、B、或Gb成分)的RAW圖像數據為圖8(a)所示的、由24行24列的像素所構成的RAW圖像數據的情況下，在方格化部32將其按每個由8行8列(m＝n＝8)的像素所構成的RAW圖像數據進行方格化的情況下，被方格化后的一個RAW圖像數據，成為該圖(b)所示的8行8列的RAW圖像數據。
然后，在顏色分解部26的后段處理中，以被方格化的RAW圖像數據為單位來進行處理。
圖9是表示該變形例的RAW壓縮處理的流程圖。
在該圖中，首先，在步驟S21至S25中，和圖6的步驟S1至S5一樣，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據(但定為總像素數x的拜耳RAW圖像數據)。
接下來，方格化部32將被顏色分解部26按每個顏色成分所分解的各RAW圖像數據方格化為由m行n列的像素所構成的RAW圖像數據(步驟S26)。
接下來，在Gr、R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后RAW圖像數據中，用s(0≤s＜x/m×n))來指定與各顏色成分的空間相對應的被方格化后的RAW圖像數據，另外，在由各顏色成分的s所指定的、被方格化后的RAW圖像數據中，用t(但，0≤t＜m×n))來指定與各顏色成分的空間相對應的RAW圖像數據，首先，設定s＝0(步驟S27)，然后設定t＝0(步驟S28)。
接下來，在步驟S29至S34中，差量作成部27進行取得R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的與Gr成分的差量的處理。具體來講，差量作成部27求出R成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t的像素值Rst、和Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t的像素值Grst的差量ΔRst(步驟S29)，取得R成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的與Gr成分的像素值的差量數據ΔR(步驟S30)。同樣，求出B成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t的像素值Bst、和Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t的像素值Grst的差量ΔBst(步驟S31)，取得B成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的與Gr成分的像素值的差量數據ΔB(步驟S32)，求出Gb成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的像素值Gbst、和Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t的像素值Grst的差量ΔGbst(步驟S33)，取得Gb成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的與Gr成分的像素值的差量數據ΔGb(步驟S34)。
另外，在步驟S35至S36中，預測部29進行取得Gb成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的與預測值的差量數據的處理。具體來講，預測部29求出Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t的像素值Grst、和所求出的預測值的差量，取得Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s的像素位置t上的與預測值的像素值的差量數據。
接下來，判斷是否為t＜m×n)(步驟S37)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S28的處理，在步驟S28設定t＝t+1，對下一個像素位置再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S28至S37的處理，可以得到R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據s與Gr成分的差量數據、和Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s與預測值的差量數據。
另一方面，在步驟S37的判斷結果為‘否’的情況下，接下來，判斷是否為s＜x/m×n)(步驟S38)，在該判斷結果為‘是’時，就返回到步驟S27的處理，在步驟S27中設定s＝s+1，對下一個被方格化后的RAW圖像數據再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S27至S38的處理，可以得到R、B、Gb各顏色成分與Gr成分的差量數據以及Gr成分的與預測值的差量數據。
然后，當步驟S38的判斷結果為‘否’時，接下來，可變長編碼部28以被方格化后的RAW圖像數據為單位，按每個顏色成分對R、B、Gb的各顏色成分與Gr成分的差量數據進行可變長編碼，可變長編碼部30以被方格化后的RAW圖像數據為單位，對Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼(步驟S39)。
接下來，數據合成部31在步驟S39中，將由可變長編碼部28以被方格化后的RAW圖像數據為單位，按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb各顏色成分與Gr成分的差量數據、以及由可變長編碼部30以被方格化后的RAW圖像數據為單位進行了可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成(步驟S40)，然后結束本流程。
以上，根據本變形例，即使通過拍攝所得到的拜耳RAW圖像數據的數據量很大，通過將分解后的各顏色成分的RAW圖像數據實施方格化，可以有效地進行以后的處理。這樣，能夠以高速且高壓縮率進行可逆壓縮。
實施例2在本實施例中，與實施例1不同之處僅為在系控器9的控制下，ASIC8進行RAW壓縮處理。因此，在這里，只對本實施例的RAW壓縮處理進行說明。
圖10是表示本實施例的RAW壓縮處理的功能方框圖。另外，該圖的各構成要素是在系控器9的控制下通過ASIC8來實現的。
在該圖中，與圖3所示的不同之處為在差量作成部27和可變長編碼部28之間設置有正負/絕對值抽出部46，并還設有可變長編碼部47。該正負/絕對值抽出部46將R、B、Gb的各顏色成分與Gr成分的各差量數據分解為正負數據和絕對值數據并抽出。即將R成分的與Gr成分的差量數據分解為正負數據和絕對值數據并抽出，同樣，將B成分的與Gr成分的差量數據分解為正負數據和絕對值數據并抽出，將Gb成分的與Gr成分的差量數據分解為正負數據和絕對值數據并抽出。
例如，在R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的各差量數據為具有圖11所示那樣的由正負數據S和絕對值數據Pv構成的數據結構的情況下，正負/絕對值抽出部46將該差量數據分解為正負數據S和絕對值數據Pv并抽出。另外，在該圖中，正負數據St表示像素位置t的正負數據，絕對值數據Pvt表示在像素位置t的絕對數據。
另外，在圖10中，可變長編碼部47按每個顏色成分對R、B、Gb的各顏色成分的差量數據的正負數據進行可變長編碼，可變長編碼部28按每個顏色成分將R、B、Gb的各顏色成分的差量數據的絕對值數據進行可變長編碼。另外，合成部31將分別由可變長編碼部30、28、47進行了可變長編碼的數據進行合成。
圖12是表示該RAW壓縮處理的流程圖。
在該圖中，首先，在步驟S51至S55中，與圖6的步驟S1至S5一樣，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據，得到由Gr、R、B、Gb的各顏色成分的m行n列的像素所構成的RAW圖像數據。
接下來，在Gr、R、B、Gb的各顏色成分的RAW圖像數據中，用t(0≤t＜m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的像素位置，首先，設定t＝0(步驟S56)。
接下來，在步驟S57至S62中，差量作成部27進行得到R、B、Gb的各顏色成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量的處理，正負/絕對值抽出部46進行將各顏色成分的差量分解為正負和絕對值并抽出的處理。具體來講，首先，差量作成部27求出R成分的RAW圖像數據在像素位置t的像素值Rt與Gr成分的RAW圖像數據在像素位置t的像素值Grt的差量ΔRt(步驟S57)，取得R成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量數據(步驟S58)，接下來，正負/絕對值抽出部46判斷ΔRt的值是正值還是負值(步驟S59)，在該判斷結果為負值的情況下，將Str設定為表示ΔRt值為負的1(Str＝1)，將PVrt設定為ΔRt的絕對值(PVrt＝abs(ΔRt))(步驟S60)，取得正負數據Sr和絕對值數據PVr(步驟S61)。另一方面，在步驟S59的判斷結果為正值的情況下，將Str設定為表示ΔRt值為正的0(Srt＝0)，將PVrt設定為ΔRt的絕對值(PVrt＝abs(ΔRt))(步驟S62)，取得正負數據和絕對值數據(步驟S63)。另外，同樣，在步驟S64至S70中，從B成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量ΔBt中取得正負數據Sb和絕對值數據PVb，在步驟S71至S77中，從Gb成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔGbt中取得正負數據Sgb和絕對值數據PVgb。
另外，在步驟S78至S79中，和圖6的步驟S13至S14一樣，取得Gr成分的RAW圖像數據在像素位置t的與預測值的差量數據。
接下來，判斷是否為t＜m×n(步驟S80)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S56的處理，在步驟S56設定t＝t+1，對下一個像素位置再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S57至S80的處理，可以得到R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的正負數據和絕對值數據，還可以得到Gr成分的與預測值的差量數據。
然后，當步驟S80的判斷結果為‘否’時，接下來，可變長編碼部28按每個顏色成分將R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的絕對值數據進行可變長編碼，可變長編碼部47按每個顏色成分將R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的正負數據進行可變長編碼，另外，可變長編碼部30將Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼(步驟S81)。
接下來，數據合成部31在步驟S81中，將由可變長編碼部28按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的絕對值數據、由可變長編碼部47按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的正負數據、及由可變長編碼部30進行了可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成(步驟S82)，然后結束本流程。
以上，根據本實施例，通過將R、B、Gb的各顏色成分與被定為基準顏色的Gr成分的各差量數據分解為正負數據和絕對值數據并抽出，進行可變長編碼，在該可變長編碼中，能夠以高壓縮率來進行可逆壓縮。
另外，在本實施例中，上述的RAW壓縮處理和實施例1的變形例一樣，可以進行以下的變形。
圖13是表示本實施例的變形例的RAW壓縮處理的功能方框圖。另外，該圖的各構成要素也是在系控器9的控制下通過ASIC8來實現的。
在該圖中，和圖10所示的不同之處為和實施例1的變形例一樣，在顏色分解部26和差量作成部27之間設置有方格化部32。另外，關于該方格化部32，由于已經進行了說明，因而在這里省略說明。
圖14是表示該變形例的RAW壓縮處理的流程圖。
在該圖中，首先，在步驟S91至S95中，和圖12的步驟S5 1至S55一樣，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據(其中采用總像素數為x的拜耳RAW圖像數據)。
接下來，和圖9的步驟S26一樣，方格化部32將由顏色分解部26按每個顏色成分所分解的各RAW圖像數據按每個由m行n列的像素所構成的RAW圖像數據進行方格化(步驟S96)。
接下來，和圖9的步驟S27至S28一樣，在Gr、R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據中，用s(0≤s＜x/m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的被方格化后的RAW圖像數據，另外，在各顏色成分的由s指定的被方格化后的RAW圖像數據中，用t(0≤t＜m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的像素位置，首先，設定s＝0(步驟S97)、接下來，設定t＝0(步驟S98)。
接下來，在步驟S99至S119中，差量作成部27進行得到R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量的處理，另外，正負/絕對值抽出部46進行將該各顏色成分的差量分解為正負值和絕對值并抽出的處理。具體來講，首先，差量作成部27求出R成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的像素值Rst與Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的像素值Grst的差量ΔRst(步驟S99)，取得R成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t與Gr成分的差量數據ΔR(步驟S100)，接下來，正負/絕對值抽出部46判斷ΔRst的值是正值還是負值(步驟S101)，在該判斷結果為負值的情況下，將Srst設定為表示ΔRst值為負的1(步驟Srst＝1)，將PVrst設定為ΔRst的絕對值(PVrst＝abs(ΔRst))(步驟S102)，取得正負數據Sr和絕對值數據PVr(步驟S103)。另一方面，在步驟S101的判斷結果為正值的情況下，將Srst設定為表示ΔRst值為正的0(步驟Srst＝0)，將PVrst設定為ΔRst的絕對值(PVrst＝abs(ΔRst))(步驟S104)，取得正負數據Sr和絕對值數據PVr(步驟S105)。同樣，在步驟S106至112中，從B成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔBst中取得正負數據Sb和絕對值數據PVb，在步驟S113至S119中，從Gb成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔGbst中取得正負數據Sgb和絕對值數據PVgb。
另外，在步驟S120至S121中，和圖12的步驟S78至S79一樣，取得Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與預測值的差量數據。
接下來，和圖9的步驟S37一樣，判斷是否為t＜m×n)(步驟S122)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S98的處理，在步驟S98設定t＝t+1，對下一個像素位置再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行98至122的處理，就可以得到R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據s與Gr成分的差量數據的正負數據和絕對值數據，還可以得到Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s與預測值的差量數據。
另一方面，當步驟S122的判斷結果為‘否’時，接下來，和圖9的步驟S38一樣，判斷是否為s＜x/m×n(步驟S123)，在該判斷結果為‘是’的情況下，就返回到步驟S97的處理，在步驟S97設定s＝s+1，對下一個被方格化的RAW圖像數據再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S97至123的處理，可以得到R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據的正負數據和絕對值數據，還可以得到Gr成分的與預測值的差量數據。
然后，當步驟S123的判斷結果為‘否’時，接下來，可變長編碼部28以被方格化后的RAW圖像數據為單位，按每個顏色成分將R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據的絕對值數據進行可變長編碼，可變長編碼部47以被方格化后的RAW圖像數據為單位，按每個顏色成分將R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據的正負數據進行可變長編碼，還有，可變長編碼部30以被方格化后的RAW圖像數據為單位，將Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼(步驟S124)。
接下來，數據合成部3 1在步驟S 124中，將由可變長編碼部28以被方格化后的RAW圖像數據為單位按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的絕對值數據、由可變長編碼部47以被方格化后的RAW圖像數據為單位按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據的正負數據、以及由可變長編碼部30以被方格化后的RAW圖像數據為單位進行了可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成(步驟S125)，然后結束本流程。
以上，根據本變形例，和實施例1的變形例一樣，即使通過拍攝所得到的拜耳RAW圖像數據的數據量很大，通過將分解后的各顏色成分的RAW圖像數據實施方格化，可以有效地進行以后的處理。這樣，能夠以高速且高壓縮率來進行可逆壓縮。
實施例3在本實施例中，和實施例1不同之處僅為在系控器9的控制下ASIC8進行的RAW壓縮處理。因此，在這里，只對本實施例的RAW壓縮處理進行說明。
圖15是表示本實施例的RAW壓縮處理的功能方框圖。另外，該圖的各構成要素是在系控器9的控制下通過ASIC8來實現的。
在該圖中，和圖3所示的不同之處為在差量作成部27和可變長編碼部28之間設置有偏移量計算部51和偏移量減法部52。偏移量計算部51根據R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的各差量數據，求出該各顏色成分的偏移數據，偏移量減法部52從R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據中，減去分別與之對應的偏移數據。
如在實施例1中所述那樣，通過差量作成部27所得到的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的各差量數據，可以認為是在某偏移值附近具有定域化值的數據。即、可以認為該R、B、Gb的各顏色成分為具有中心值分別為r、b、gb的定域化的值的數據。特別是該Gb成分由于與被定為基準顏色的Gr成分為相同顏色成分，因而就被預測為是具有在0附近被定域化的值的數據。
因此，通過從該R、B、Gb的顏色成分中分別減去r、b、g b的偏移量，可以認為該R、B、Gb的各顏色成分為具有中心值為0的定域化值的數據，在后段的可變長編碼部28中，可以期待高效率的壓縮。但是，如本實施例那樣，在進行可逆壓縮的情況下，需要事先將r、b、gb整數化。
例如，在通過差量作成部27所得到的R成分的RAW圖像數據的與Gr成分的差量數據為具有圖16(a)所示的那樣的偏移量Rof的定域化的值的數據的情況下，如該圖(b)所示，通過減去該偏移量Rof，如該圖(c)所示，可以將該差量數據定為具有以0為中心值的定域化值的數據。
另外，在圖15中，可變長編碼部28按每個顏色成分將被減去了偏移數據的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據進行可變長編碼。
圖17是表示該RAW壓縮處理的流程圖。
在該圖中，首先，在步驟S131至S135中，和圖6的步驟S1至S5一樣，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據(采用總像素數為x的拜耳RAW圖像數據)，得到由Gr、R、B、Gb的各顏色成分的m行n列的像素所構成的RAW圖像數據。
接下來，在Gr、R、B、Gb的各顏色成分的RAW圖像數據中，用t(0≤t＜m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的像素位置，首先，設定為t＝0(步驟S136)。另外，在該步驟S136的處理開始之前，將后面求R、B、Gb的各顏色成分的偏移數據時所使用的各變量ofr、ofb、ofg的值進行清除。
接下來，在步驟S137至S144中，差量作成部27進行得到R、B、Gb各顏色成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量的處理，另外，偏移量計算部51進行求偏移數據的處理。具體來講，差量作成部27求出R成分的RAW圖像數據在像素位置t的像素值Rt和Gt成分的RAW圖像數據在像素位置t的像素值Grt的差量ΔRt(步驟S137)，取得R成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔR(步驟S138)，偏移量計算部51將ΔRt加到ofr上(ofr＝ofr+ΔRt)(步驟S139)。同樣，在步驟S140至142中，差量作成部27求出差量ΔBt(步驟S140)，取得B成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔB(步驟S141)，偏移量計算部51將ΔBt加到ofr上(ofb＝ofb+ΔBt)(步驟S142)。另外，在步驟S143至145中，差量作成部27求出差量ΔGbt(步驟S143)，取得Gb成分的RAW圖像數據在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔGb(步驟S144)，偏移量計算部51將ΔGb加到ofr上(ofgb＝ofgb+ΔGbt)(步驟S145)。
另外，在步驟S 146至S148中，和圖6的步驟S13至S14一樣，差量作成部27取得Gr成分的RAW圖像數據在像素位置t的與預測值的差量數據。
接下來，和圖6的步驟S15一樣，判斷是否為t＜m×n(步驟S149)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S136的處理，在步驟S136設定t＝t+1，對下一個像素位置再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S136至S149的處理，可以得到R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據、R成分的與Gr成分的差量數據的差量的總計ofr、B成分的與Gr成分的差量數據的差量的總計ofb、Gb成分的與Gr成分的差量數據的差量的總計ofgb、以及Gr成分的與預測值的差量數據。
而且，當步驟S149的判斷結果為‘否’時，接下來，在步驟S150至S156中，由偏移量計算部51進行計算R、B、Gb的各顏色成分的偏移數據的處理，由偏移量減法部52進行從R、B、Gb各顏色成分的Gr成分的差量數據中分別減去與其對應的偏移數據的處理。具體來講，在步驟S150至S151中，偏移量計算部51根據ofr＝round(ofr×4/x)，計算出R成分的偏移量ofr(步驟S150)，偏移量減法部52從R成分的與Gr成分的差量數據的各像素位置的像素值中分別減去在步驟S150中所求出的ofr(步驟S151)。同樣，在步驟S152至S153中，由偏移量計算部51計算出B成分的偏移量ofb(步驟S152)，由偏移量減法部52從B成分的與Gr成分的差量數據的各像素位置的像素值中分別減去在步驟S152中求出的ofb(步驟S153)。另外，在步驟S154至S155中，由偏移量計算部51計算出Gb成分的偏移量ofgb(步驟S154)，由偏移量減法部52從Gb成分的與Gr成分的差量數據的各像素位置的像素值中分別減去在步驟S154中求出的ofgb(步驟S155)。另外，將Gr成分的與預測值的差量數據按原樣輸入到可變長編碼部30(步驟S156)。
接下來，可變長編碼部28按每個顏色成分將被減去了偏移數據的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據進行可變長編碼，另外，可變長編碼部30將Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼(步驟S157)。
接下來，數據合成部31在步驟S157中，將由可變長編碼部28按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據、以及由可變長編碼部30進行了可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成(步驟S158)，然后結束本流程。
以上，根據本實施例，通過從R、B、Gb的各顏色成分與被定為基準顏色的Gr成分的差量數據中分別減去與其所對應的偏移數據，進行可變長編碼，可以在該可變長編碼中，以高壓縮率來進行可逆壓縮。
另外，在本實施例中，上述的RAW壓縮處理和實施例1的變形例一樣，可以進行以下的變形。
圖18是表示本實施例的變形例的RAW壓縮處理的功能方框圖。另外，該圖的各構成要素也是在系控器9的控制下通過ASIC8來實現的。
在該圖中，和圖15所示的不同之處為和實施例1的變形例一樣，在顏色分解部26和差量作成部27之間設置有方格化部32。另外，關于該方格化部32，由于已經進行了敘述，因而在這里就省略說明。
圖19是表示該變形例的RAW壓縮處理的流程圖。
在該圖中，首先，在步驟S161至S165中，和圖17的步驟S131至S135一樣，顏色分解部26按每個顏色成分分解被定為處理對象的拜耳RAW圖像數據(采用總像素數為x的拜耳RAW圖像數據)。
接下來，和圖9的步驟S26一樣，方格化部32將顏色分解部26按每個顏色成分所分解的各RAW圖像數據按每個由m行n列的像素所構成的RAW圖像數據進行方格化(步驟S166)。
接下來，和圖9的步驟S27至S28一樣，在Gr、R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據中，用s(0≤s＜x/m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的被方格化后的RAW圖像數據，另外，在由s指定的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據中，用t(0≤t＜m×n)來指定與各顏色成分的空間相對應的像素位置，首先，設定s＝0(步驟S167)，接下來，設定t＝0(步驟S168)。另外，在該步驟S167的處理開始之前，將在后面求R、B、Gb的各顏色成分的偏移數據時所使用的各變量ofr、ofb、ofg的值清除。
接下來，在步驟S169至S177中，差量作成部27進行得到R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量的處理，另外，偏移量計算部51進行求偏移數據的處理。具體來講，差量作成部27求出R成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的像素值Rst與Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的像素值Grst的差量ΔRst(步驟S169)，取得R成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔR(步驟S170)，偏移量計算部51將ΔRst加到ofr上(ofr＝ofr+ΔRst)(步驟S171)。同樣，在步驟S172至S174中，差量作成部27求出差量ΔBst(步驟S172)，取得B成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔB(步驟S173)，偏移量計算部51將ΔBst加到ofb上(ofb＝ofb+ΔBst)(步驟S174)。另外，在步驟S175至S177中，差量作成部27求出差量ΔGbst(步驟S175)，取得Gb成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與Gr成分的差量數據ΔGb(步驟S176)，偏移量計算部5 1將ΔGbst加到ofgb上(ofgb＝ofgb+ΔGb)(步驟S177)。
另外，在步驟S178至S180中，和圖9的步驟S35至S36一樣，差量作成部27取得Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s在像素位置t的與預測值的差量數據。
接下來，和圖9的步驟S37一樣，判斷是否為t＜m×n(步驟S181)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S168的處理，在步驟S168設定t＝t+1，對下一個像素位置再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S168至S181的處理，可以得到R、B、Gb的各顏色成分的被方格化后的RAW圖像數據s的與Gr成分的差量數據、Rst的總計ofr、ΔBst的總計ofb、ΔGbst的總計ofgb、和Gr成分的被方格化后的RAW圖像數據s的與預測值的差量數據。
另一方面，當步驟S181的判斷結果為‘否’的情況下，接下來，和圖9的步驟S38一樣，判斷是否為s＜x/m×n(步驟S182)，在該判斷結果為‘是’的情況下，返回到步驟S1 67的處理，在步驟S167設定s＝s+1，對下一個被方格化后的RAW圖像數據再重復上述的處理。
這樣，通過重復進行步驟S167至S182的處理，可以得到R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據、R成分的與Gr成分的差量數據的差量的總計ofr、B成分的與Gr成分的差量數據的差量的總計ofb、Gb成分的與Gr成分的差量數據的差量的總計ofgb、以及Gr成分的與預測值的差量數據。
而且，當步驟S182判斷結果為‘否’時，接下來，在步驟S183至S189中，偏移量計算部51進行計算R、B、Gb的各顏色成分的偏移數據的處理，偏移量減法部52以被方格化后的RAW圖像數據為單位，進行從R、B、Gb各顏色成分的與Gr成分的差量數據中分別減去與其相對應的偏移數據的處理。具體來講，在步驟S183至S184中，偏移量計算部51根據ofr＝round(ofr×4/x)，計算出R成分的偏移量ofr(步驟S183)，偏移量減法部52以R成分的被方格化后的RAW圖像數據為單位，從R成分的與Gr成分的差量數據的各像素位置的像素值中分別減去在步驟S183中所求出的ofr(步驟S184)。同樣，在步驟S185至S186中，偏移量計算部51計算出B成分的偏移量ofb(步驟S185)，偏移量減法部52以B成分的被方格化后的RAW圖像數據為單位，從B成分的與Gr成分的差量數據的各像素位置的像素值中分別減去在步驟S185中所求出的ofb(步驟S186)。另外，在步驟S187至S188中，偏移量計算部51計算出Gb成分的偏移量ofgb(步驟S187)，偏移量減法部52以Gb成分的被方格化后的RAW圖像數據為單位，從Gb成分的與Gr成分的差量數據的各像素位置的像素值中分別減去在步驟S187中所求出的ofgb(步驟S188)。另外，將Gr成分的與預測值的差量數據按原樣輸入到可變長編碼部30(步驟S189)。
接下來，可變長編碼部28以被方格化后的RAW圖像數據為單位，按每個顏色成分將被減去了偏移數據的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據進行可變長編碼，另外，可變長編碼部30以被方格化后的RAW圖像數據為單位，將Gr成分的與預測值的差量數據進行可變長編碼(步驟S190)。
接下來，數據合成部31在步驟S190中，將由可變長編碼部28以被方格化后的RAW圖像數據為單位按每個顏色成分進行了可變長編碼的R、B、Gb的各顏色成分的與Gr成分的差量數據、以及由可變長編碼部30以被方格化后的RAW圖像數據單位進行了可變長編碼的Gr成分的與預測值的差量數據進行合成(步驟S191)，然后結束本流程。
以上，根據本變形例，和實施例1的變形例一樣，即使通過拍攝所得到的拜耳RAW圖像數據的數據量很大，通過將分解后的各顏色成分的RAW圖像數據實施方格化，也可以有效地進行以后的處理。這樣，能夠以高速且高壓縮率來進行可逆壓縮。
以上，對實施例1至實施例3進行了說明，但在各實施例中所使用的電子照相機的攝像單元并不限于配置了拜耳排列的彩色濾色鏡陣列的攝像單元，也可以采用配置了補色濾色鏡等的其他的排列的彩色濾色鏡陣列的攝像單元。另外，在各實施例中，編碼處理是在進行數據合成前進行的，但并不限于此，也可以在數據合成后進行編碼處理。
以上，對本發(fā)明進行了詳細的說明，但本發(fā)明并不限于上述的實施例，在不脫離本發(fā)明的技術構思的范圍內，當然也可以進行各種改良及變更。
權利要求
1.一種圖像壓縮方法，在電子照相機中用于圖像壓縮，其特征在于，包括以下步驟按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；在按每個所述顏色成分分解的圖像數據中，求出被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；并且對所述差量數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
2.根據權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟將所述各差量數據分解為正負數據和絕對值數據；并且對所述正負數據和絕對值數據分別進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
3.根據權利要求1所述的圖像壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟根據所述差量數據，對被定為所述基準顏色的顏色成分以外的各顏色成分求出偏移數據；從所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；并且對被減去了所述偏移數據的所述差量數據進行可變長編碼，對所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
4.一種圖像壓縮方法，在電子照相機中用于圖像壓縮，其特征在于，包括以下步驟按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；將按每個所述顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解；對被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據，求出其與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據；并且對所述差量數據進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
5.根據權利要求4所述的圖像壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟將所述各差量數據分解為正負數據和絕對值數據；并且對所述正負數據和絕對值數據分別進行可變長編碼，對被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
6.根據權利要求4所述的圖像壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟根據所述差量數據，求出被定為所述基準顏色的顏色成分以外的其他各顏色成分的偏移數據；從所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；并且對被減去了所述偏移數據的所述差量數據進行可變長編碼，對所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的圖像數據進行預測編碼。
7.一種圖像壓縮裝置，在電子照相機中用于圖像壓縮，其特征在于，包括顏色分解單元，按每個顏色成分分解從攝像單元所得到的圖像數據；差量作成單元，在按每個所述顏色成分分解的圖像數據中，求出被定為基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據的差量數據；可變長編碼單元，對由所述差量作成單元得到的所述差量數據進行可變長編碼；和預測編碼單元，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
8.根據權利要求7所述的圖像壓縮裝置，其特征在于，還包括分解單元，將由所述差量作成單元得到的所述各差量數據分解為正負數據和絕對值數據；第1可變長編碼單元，對由所述分解單元分解的所述正負數據進行可變長編碼；第2可變長編碼單元，對由所述分解單元分解的所述絕對值數據進行可變長編碼；和預測編碼單元，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
9.根據權利要求7所述的圖像壓縮裝置，其特征在于，還包括偏移量計算單元，根據由所述差量作成單元作成的所述差量數據，求出被定為所述基準顏色的顏色成分以外的其他各顏色成分的偏移數據；偏移量減去單元，從由所述差量作成單元作成的所述各差量數據中減去對應的所述偏移數據；可變長編碼單元，對由所述偏移量減去單元得出的、被減去了所述偏移數據的所述差量數據進行可變長編碼；和預測編碼單元，對被定為所述基準顏色的顏色成分的圖像數據進行預測編碼。
10.根據權利要求7至9中任意一項所述的圖像壓縮裝置，其特征在于，還包括方格化單元，將所述顏色分解單元按每個顏色成分所分解的各圖像數據按每個規(guī)定的尺寸進行分解，所述差量作成單元對于被所述顏色分解單元按每個顏色成分所分解的、并被所述方格化單元按每個規(guī)定的尺寸所分解的圖像數據，求出被定為所述基準顏色的顏色成分以外的其他顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的各圖像數據與被定為所述基準顏色的顏色成分的被分解為所述規(guī)定的尺寸的空間對應的圖像數據的差量數據。
全文摘要
本發(fā)明提供一種圖像壓縮方法及圖像壓縮裝置，能夠對從攝像單元得到的圖像數據進行高速、高壓縮率的可逆壓縮。按每個顏色成分分解從攝像單元得到的拜耳RAW圖像數據(步驟S1至S5)，在按每個顏色成分分解的圖像數據中，對被定為基準顏色的Gr成分以外的R、B、Gb的顏色成分的各圖像數據求出與被定為基準顏色的Gr成分的圖像數據的差量數據(步驟S6至S15)，對該求出的差量數據進行可變長編碼(步驟S16)，對被定為基準顏色的Gr成分的圖像數據進行預測編碼(步驟S6至S16)。
文檔編號H04N11/04GK1674665SQ20051005895
公開日2005年9月28日 申請日期2005年3月25日 優(yōu)先權日2004年3月26日
發(fā)明者石川隆志, 日暮正樹 申請人:奧林巴斯株式會社