6.2 JPEG圧縮法の概略

JPEG圧縮法の原理を一口で簡単に説明するのは至難の業なので、少々長くなりますが、できる限り噛み砕いて説明してみます。 JPEG圧縮法の圧縮手順を模式化しますと、だいたい左図のようになります。 そして、圧縮されたデータを展開するにはこの手順を逆に行います。

(1) YCbCr変換

まず最初に、三原色系のRGBカラーモデルのビットマップ・イメージデータを、工学系のYCbCr(輝度／色相)カラーモデルデータに変換します。 第1章で説明しましたように、YCbCrカラーモデルではＹは輝度(明るさ)、Cbは青み、Crは赤みを表し、Ｙは画像のモノクロイメージとなります。 RGBカラーモデルデータからYCbCrカラーモデルデータに変換する理由は、人間の視覚は、明るさの変化に比べて色の変化の方が鈍感なので、データの精度を落とす場合、色相データの精度を落とした方が画像の劣化に気付きにくいからです。 RGBカラーモデルデータではRGBの全てに輝度に関する情報が含まれていますので、色相データだけ精度を落とすのが困難なのです。

ちなみに、人間の視覚が色の変化に鈍感であるという性質を利用したものに、まだカラー写真がなかった明治時代に流行した「彩色写真」があります。 これは白黒写真に着色料で色を付けたもので、極簡単な着色を施すだけですが、けっこう本物のカラー写真のように見える不思議なシロモノです。 少し前に、衛星TVの「彩色写真館　古き日本の風景」という番組で明治時代の彩色写真を紹介していましたが、ちょうど色があせてセピアがかったカラー写真のような、奇妙に懐かしい感じのするものでした。

RGBカラーモデルをYCbCrカラーモデルに変換するには、次のような簡単な変換式を用います。

「1.3 色をコントロールするための各種カラーモデル」で説明しましたように、YCCbCrカラーモデルはＹ(光度)・Cb(同輝度の原色の青からの差異)・Cr(同輝度の原色の赤からの差異)の３つのデータで色をコントロールする方法で、テレビやビデオで用いられている方法です。 そしてRGBカラーモデルとYCbCrカラーモデルの間には、次のような関係があります。(これはYCbCrカラーモデルの定義でもあります)

ただし、Lr、Lg、Lbは白の光度を１とした時のRGB各原色の光度を表す係数で、

という関係があります。

コンピュータのCRTカラーモニターが表現できる色の範囲は、可視光線領域の一部だけであり、RGBの各原色は工学分野で用いられる光の３原色とは若干異なります。 このため、理想的にはLr＝Lg＝Lb ＝1/3となるべき係数が、

と、緑が比較的明るく、青がやや暗くなります。 このことはCRTカラーモニターでRGBの各原色を表示してみますと、感覚的に納得できると思います。

このLr、Lg、Lbの値を上の関係式に代入しますと、RGBカラーモデルをYCbCrカラーモデルに変換する前述の変換式を導くことができます。 またYCbCrデータからRGBデータに逆変換する変換式も同様に導くことができますので、興味のある方は自分で計算してみてください。(^_-)

(2) サブサンプリング(sub sampling)

次に、Ｙ(輝度)データとCbCr(色相)データを個別にサンプリングする「サブサンプリング」を行います。 通常は、色の変化に鈍感な人間の視覚の特徴を利用して、ＹデータよりもCbCrデータを低い割合でサンプリングします。 例えば２×２(＝４)ピクセルの領域ごとに、Ｙデータはそのまま４データをサンプリングし、CbとCrは４ピクセルの平均値を各１データとしてサブサンプリングするとします。 こうしますと、元のRGBデータは４ピクセル×３バイト＝12バイトですが、YCbCrデータは４＋１＋１＝６バイトと半分に圧縮することができます。 この場合、輝度に関する情報は劣化していませんから、画像の劣化はほとんど目立たない程度です。

この輝度データと色相データのサンプリング比は、１対１(Ｙ１、Cb・Cr各々１)、２対１、４対１などがありますが、普通は４対１にすることが多いようです。 この過程で最初の圧縮が行われ、それは元の画像の色相情報を厳密には復元できない非可逆的な圧縮となります。

最終更新日：2000年1月1日 　第1節へ その２へ

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