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その90「JPEGの特徴」 |
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■ JPEGって何？ その88でMPEGについて簡単に説明しましたが、今回はMPEGの基本ともなったJPEGについて説明したいと思います。JPEGとは、「Joint Photographic Experts Group」の略で、MPEGと同様に標準化団体の名前がそのまま規格の名前として使われています。JPEGの標準化作業は1986年に開始され、1992年に規格が定まります。ただ、最終的に「ISO10918-1」として標準化されたのは1994年のことです。 これ以降も、さまざまな拡張が行なわれており、2001年には後継となるJPEG2000も標準化されましたが、両者の間に互換性がないこともあり、未だにJPEGが広く使われ、JPEG2000の普及は遅々として進まない状況にあります。 ■ JPEGの特徴 JPEGは、幅広い色空間をカバーし、また低解像度から高解像度まで利用できることを目指したフォーマットです。TIFFなどのフォーマットもすでに存在していましたが、これらはデータサイズが大きくなってしまうという欠点があり、このため効果的な圧縮方法をサポートすることが求められました。最終的にJPEGでは、複数の技法を組み合わせてデータサイズを削減する方法が採用されましたが、規格が1本化されるまでの間にはずいぶん紆余曲折があったようです。JPEGの中で核となる部分は「DCT（Discrete Cosine Transform:離散コサイン変換）」ですが、他に「VQ（Vector Quantization）」や「算術符号化（Arithmetic Codings）」なども有力な候補として出てきており、収拾にはずいぶん時間がかかったようです。
（1）色空間変換による間引き JPEGでは、よく使われるRGB（加色法）のほか、YMCK（減色法）、YUV/YCbCr（色差法）など数多くの表現方法をサポートしています。ここでは一例として、RGB→YUVの例をとってみたいと思います。 RGBは画像の色をR（赤）/G（緑）/B（青）に分解してそれぞれ保持するというもので、一方のYUVはY（輝度）/U（青の差分）/V（赤の差分）に変換するというものです。このRGBとYUVは、ほぼ1:1で変換が可能になっています。 それで、いま睡眠中のびびちゃんの写真を、まずYUVに変換します。RGBではRGBが各8ビット、一方、YUV444ではやはりYUVが各8ビットなので、このままではデータ量に差がありません。 ところで、人間の目は輝度には敏感なのですが、色差はそれほど敏感ではありません。このため、例えば色差を半分（YUV422）にしても、ほとんど見分けがつきませんし、それほど高いクオリティでなければ4分の１（YUV411）に変換しても、それほど違和感を感じません。YUV422では元のデータと比較して3分の2、YUV411では2分の1までデータ量が減らせるため、これは効果的なデータ間引きの方法として利用されます。
一般的に人間の目は、細かいディテールはあまり目につきにくい、という特徴があります。例えば図2がその例になります。左上が元サイズで、そこから以下2分の1（縦、横ともに半分にした。データ量は4分の1）、4分の1（同16分の1）……と32分の1まで減らしていったものです。 さすがに32分の1では原形を止めていませんが、それでも大雑把な輪郭はわかりますし、8分の1では寝ているびびちゃんだとちゃんと理解できます。この例は単純にピクセル数を減らしただけなので、必ずしも効率は良くないケースもあるのですが、もう少しちゃんと「ディテールを落とす」という処理を行なうのがこのDCTとQuantizeです。 JPEGの場合、画像を8×8ピクセルのブロックに分解した上で、それぞれのブロックをDCTを使い空間周波数成分に変換します。空間周波数、というのは「その空間の細かさ」を示すものと考えれば良く、大雑把に言えば周波数が低いものは画像全体を、高いものは画像のディテールをそれぞれ示すものと考えれば良いでしょう。 さて、図3はこれと量子化がどう絡むかというものです。まず左上は、まったく量子化を行なわないケースです。左が8×8ピクセルの画像、右がその成分を周波数別に並べたものです。 量子化を行なわない場合、（変換誤差などを抜きにすれば）原理的にこの時点での画像の劣化はほとんどありません。ただし、周波数は無限に伸びてゆくので、適当なところでこれを打ち切っている関係で、現実には多少の劣化はあります。また、データ量も精度次第ですが、あまり減りません。ここで、この周波数成分を「量子化」します。要するに、適当な単位に四捨五入していく処理です。矢印が進むにつれて量子化を高くしており、それによってグラフの形状が次第に単調なものになっていきます。これにより画像はどんどん劣化していきますが、その反面、データ量も圧倒的に減っていくわけです。
（3）ハフマン符号化 最後に登場するのがハフマン符号です。簡単に言えば「よく使われるデータを、サイズの小さな符号に割り当てることで全体のデータ量を減らす」という方法で、データをそのまま格納した場合と比較して数分の1サイズ（効率はデータにかなり依存します）に減らすことができます。 以上の方法で、JPEGは圧倒的な圧縮率を確保することに成功しました。例えば、図2の元絵は800×600ピクセル、24ビットカラーですから、これを非圧縮で保存すると800×600×3＝1,440,000バイトが必要になります。 しかし、実際のJPEG画像サイズは90,379バイト。たったの6.3％でしかないわけで、90％以上の圧縮に成功したわけです。JPEGの標準化がすんだのは、折りしもWWWが普及をはじめた時期にあたります。当時はまだ回線も細く、大きな画像ファイルを扱うのは大変に困難でした。そうしたこともあり、JPEGは爆発的に普及し、現在に至ります。 ■ これからのJPEG
こうした問題に対して解決策を提示したのが、冒頭でも触れたJPEG2000です。JPEG2000は、さらなる画像圧縮の手段としてウェーブレット変換と呼ばれる技法を搭載し、JPEGと同様の画質であれば平均20％程度の圧縮率向上が期待できるとしました。 しかし、このウェーブレット変換は従来のDCT方式と互換性がなく、アプリケーション側はJPEG対応に加えて、JPEG2000対応も行なわなければならなくなりました。実際Adobe Photoshopをはじめ、いくつかのアプリケーションはこのJPEG2000対応ルーチンを搭載しています。 ただ、世の中に出ている大半のアプリケーションは、そもそもJPEGすら自前で処理していません。例えば、Windows系OSの場合、Internet Explorerで画像を表示するために、OSのカーネル（GDI）にJPEG処理ルーチンが含まれており、多くのアプリケーションはこれを呼び出して使っています。このため、OSなどがJPEG2000対応をしない限り、アプリケーション側でも対応できない、といった状態にあります。こうした背景もあって、今のところJPEGがJPEG2000などに置き換わる気配はなく、今後もJPEGは広く使われていくと思われます。 2006/08/21 10:55
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