JPS6075865A - Character data compression system - Google Patents

Character data compression system

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JPS6075865A
JPS6075865A JP58183077A JP18307783A JPS6075865A JP S6075865 A JPS6075865 A JP S6075865A JP 58183077 A JP58183077 A JP 58183077A JP 18307783 A JP18307783 A JP 18307783A JP S6075865 A JPS6075865 A JP S6075865A
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approximation
character
sample points
approximation method
data compression
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真一郎 福田
博之 芝田
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Shaken Co Ltd
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Shaken Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、文字データの圧縮方式に係わり、特にその輪
郭特定情報を記憶することによって、デ−タの圧縮を計
るようにしたデータ圧縮方式に関するものである。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The present invention relates to a compression method for character data, and more particularly to a data compression method that compresses data by storing its contour specifying information.

文字をドツト分解してめた2値データが極めて冗長度の
高いデータであることは周知である。
It is well known that binary data obtained by dividing characters into dots has extremely high redundancy.

そこで従来、この冗長性を軽減するために種々のデータ
圧縮方式が提案されて来た。
Conventionally, various data compression methods have been proposed to reduce this redundancy.

文字の形状を輪郭で把握し、その輪郭特定情報を記憶す
ることによってデータ量の圧縮を計るようにした、いわ
ゆる輪郭法と呼ばれるデータ圧縮方式もその1つである
One such data compression method is the so-called contour method, which compresses the amount of data by determining the shape of a character by its outline and storing information specifying the outline.

この輪郭法によるデータ圧縮方式としては、第1図の如
きベクトル近似法や、第2図に示すような、多項式で文
字の輪郭を近似する方式が知られている。
As data compression methods based on the contour method, the vector approximation method as shown in FIG. 1 and the method of approximating the outline of a character using a polynomial as shown in FIG. 2 are known.

第1図に示したベクトル近似法は、特開昭54−149
522号公報、特開昭55−79154号公報等に開示
された手法である。このベクトル近似法の概要は、点線
で示した任意文字の輪郭1を2次元゛ベクトル2の集合
で近似し、各ベクトルの特定情報(始点位置、長さ及び
傾き、あるいは、水平・垂直方向成分)を記憶データと
する事によってデータ圧縮を可能とするものである。
The vector approximation method shown in FIG.
This method is disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 55-79154, etc. The outline of this vector approximation method is to approximate the contour 1 of an arbitrary character indicated by a dotted line with a set of two-dimensional vectors 2, ) as storage data, data compression is possible.

又、第2図に示した多項式で文字の輪郭を近似する方式
は、本出願人における、特開昭58−134745号公
報、特開昭58−134746号公報等に示ず通りであ
る。
Furthermore, the method of approximating the outline of a character using a polynomial as shown in FIG. 2 is not disclosed in Japanese Patent Laid-Open Nos. 58-134745 and 1982-134746, etc. by the present applicant.

この方式の概要は、第2図に実線で示したように、まず
文字の輪郭Xを変数とする関数に分割したブロックBを
作り、そのブロックBの中でさらに複数のサンプル点P
Lを選定して、複数のセグメントSLに分割する。その
後、 ■0輪輪郭体は連続している。
The outline of this method is as shown by the solid line in Figure 2. First, a block B is created in which the character outline X is divided into functions, and within that block B, multiple sample points P
Select L and divide it into multiple segments SL. After that, ①0 wheel contour body is continuous.

■0輪郭の一次導関数は連続的に変化する。■The first derivative of the 0 contour changes continuously.

等の条件を満足するようなセグメントを近似する多項式
の係数をめ、その係数を記憶するようにしたものである
The system calculates the coefficients of a polynomial that approximates a segment that satisfies the following conditions, and stores the coefficients.

これらの輪郭法によるデータ圧縮方式は、その圧縮デー
タを呼び出して文字を再生する際、補間処理ないしベク
トルの倍率変換処理を実施することによって、種々倍率
の文字像再生に対処し得るという特性を有している。
These contour method-based data compression methods have the characteristic of being able to handle character image reproduction at various magnifications by performing interpolation processing or vector magnification conversion processing when the compressed data is recalled and characters are reproduced. are doing.

しかし、その反面、ベクトル近似法は、充分に大きなマ
トリクスサイズでドツト分解した文字画素データに基づ
いて近似を実施しない限り、輪郭の滑らかさく輪郭の傾
きの連続性)について、最適の結果が保証されず、特に
高倍率で文字像を再生したときに輪郭の粗さが目立つと
いう欠点を有していた。
However, on the other hand, the vector approximation method does not guarantee optimal results in terms of contour smoothness and continuity of contour slope, unless the approximation is performed based on character pixel data that has been decomposed into dots with a sufficiently large matrix size. First, it has the disadvantage that the roughness of the outline is noticeable especially when character images are reproduced at high magnification.

本発明は以上の点から成したものであり、同一マスクフ
ォントを用い、小さいサイズの文字はベクトル近似で再
生し、大きいサイズの文字は多項式近似で再生可能とす
ることにより、文字輪郭の滑らかさを忠実に再現し、か
つ文字の再生速度も低下させないで充分なデータ圧縮率
を得ることができるデータ圧縮方式を提供することを目
的とするものである。その特徴とするところは、文字の
輪郭特定情報を記憶することによってデータ量の圧縮を
計る文字データ圧縮方式において、文字の輪郭を近似す
る第1の近似方式に用いるサンプル点を、マトリクスに
展開した文字の輪郭から抽出する第1のステップと、前
記第1のステップで抽出したサンプル点を少なくとも流
用して、前記第1の近似方式とは異なる第2の近似方式
に用いるサンプル点を、マトリクスに展開した文字の輪
郭から抽出する第2のステップと、によりサンプル点を
抽出し、該抽出したサンプル点情報と前記第1又は第2
のステップによって抽出されたサンプル点で分割される
各セグメントを特定する情報を、前記サンプル点が第1
、第2のどちらの近似方式で用いるサンプル点であるの
かを識別する情報と共に文字データ中に格納したことで
ある。
The present invention is based on the above points, and by using the same mask font, small-sized characters can be reproduced by vector approximation, and large-sized characters can be reproduced by polynomial approximation, thereby improving the smoothness of character outlines. The object of the present invention is to provide a data compression method that can faithfully reproduce the text and obtain a sufficient data compression rate without reducing the reproduction speed of characters. Its feature is that in a character data compression method that compresses the amount of data by storing character outline specific information, the sample points used in the first approximation method to approximate the character outline are expanded into a matrix. A first step of extracting from the outline of the character; and at least reusing the sample points extracted in the first step to form sample points to be used in a second approximation method different from the first approximation method into a matrix. a second step of extracting sample points from the contours of the developed characters;
When the sample points are the first
, the sample point is stored in the character data along with information identifying which of the second approximation methods the sample point is used for.

以下本発明を図面を用いて詳細に説明する。The present invention will be explained in detail below using the drawings.

本発明になる方式は、例えばスキャナー装置等から供給
される行列ドツトマトリクス状の2値文字データに対し
て適用される。更に他の例では、行列マトリクス状のド
ツトパターンを特定可能な任意方式による符号化文字デ
ータに対して適用される。
The method according to the present invention is applied to binary character data in the form of a matrix and dot matrix supplied from, for example, a scanner device. In yet another example, the present invention is applied to encoded character data using any method that can specify a matrix-like dot pattern.

即ち、例えばスキャナー装置のラスター走査によって文
−字を行列マトリクス状にドツト分解し、これによって
められたビットパターンデータが8本発明力式の処理対
象となるオリジナル文字データとして供給される。
That is, for example, characters are decomposed into dots in the form of a matrix by raster scanning using a scanner device, and the bit pattern data obtained thereby is supplied as original character data to be processed by the method of the present invention.

本発明によって作成されるマスクフォントデータは、例
えば第3図のような文字の輪郭Xを変数とする関数で表
現できるように点Pで区分する如く複数のブロック81
〜B4に分割し、分割した各ブロック情報の集合として
1文字分のデータを構成する。1つのブロックは、サン
プル点P′で更に複数のセグメントに分割されている(
点Pもサンプル点)。そのサンプル点毎にその点がベク
トル近似と多項式近似の両方に用いるものなのか、ある
いは一方にのみ用いるものなのかを識別する識別コード
と、サンプル点座標情報、及び多項式近似の際の各セグ
メント毎の係数情報等を備えているものである。
The mask font data created according to the present invention includes a plurality of blocks 81 divided by points P so that they can be expressed by a function using the character outline X as a variable, as shown in FIG. 3, for example.
~ B4, and one character's worth of data is constructed as a set of information on each divided block. One block is further divided into multiple segments at the sample point P' (
Point P is also a sample point). For each sample point, an identification code that identifies whether the point is used for both vector approximation and polynomial approximation, or for only one, sample point coordinate information, and for each segment during polynomial approximation. It is equipped with coefficient information, etc.

以下に本発明によるマスクフォントデータの作成方法の
一実施例を説明する。第4図(1)は原字の輪郭部の1
ブロツクを模式的に示した図である。
An embodiment of the mask font data creation method according to the present invention will be described below. Figure 4 (1) shows the outline of the original character.
FIG. 3 is a diagram schematically showing a block.

はじめに、最も頻度が高く使用される小サイズの文字の
大きさに対応して、例えばNXNドツトの71〜リクス
サイズに輪郭部を展開する(第4図■)。点線で示す曲
線が展開された輪郭部である。
First, the outline is developed to correspond to the most frequently used small character size, for example, NXN dot size 71 to 90x (FIG. 4 (2)). The curved line indicated by the dotted line is the developed contour.

このマトリクスサイズ上で、ベクトル近似に用いるサン
プル点を任意の方式により抽出する。第4図(2)に・
印で示す点がベクトル近似に用いるサンプル点である。
Sample points used for vector approximation are extracted using an arbitrary method on this matrix size. In Figure 4 (2)
The points indicated by marks are sample points used for vector approximation.

以上のようにして第1のステップで小さなマトリクスよ
りベクトル近似によるサンプル点を抽出したら、次の第
2のステップにおいて先ずそれを大サイズのマトリクス
に拡大する。第4図(3)は第4図(2)を拡大した図
(例えば5NX5Nドツト)であり、・印が第4図■の
サンプル点に対応する点である。また、第4図(1)の
原字の輪郭を第4図(3)と同サイズのマトリクスに直
接拡大し、前記人サイズに拡大したサンプル点のマトリ
クスに重ね合せる。点線で示す部分が拡大した輪郭部で
ある。
After extracting sample points by vector approximation from a small matrix in the first step as described above, in the next second step, it is expanded into a large-sized matrix. FIG. 4(3) is an enlarged view of FIG. 4(2) (for example, 5N x 5N dots), and the .marks correspond to the sample points in FIG. 4 (■). Further, the outline of the original character in FIG. 4(1) is directly enlarged into a matrix of the same size as that in FIG. 4(3), and superimposed on the matrix of sample points enlarged to the human size. The part indicated by the dotted line is the enlarged outline.

次にベクトル近似に用いるサンプル点(・印)を少なく
とも流用するようにして、多項式近似に用いるサンプル
点を追加抽出する。サンプル点の抽出については、例え
ば本出願人による特開昭58−134747号公報等に
開示されている方法で行う。第4図(3)にム印で示す
点が追加抽出したサンプル点である。多項式近似におい
て再生する際には、・印で示した点及びム印で示した点
をサンプル点として用いる。
Next, sample points used for polynomial approximation are additionally extracted by reusing at least the sample points (marked with *) used for vector approximation. The sample points are extracted by the method disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 134747/1983 by the present applicant. The points indicated by square marks in FIG. 4(3) are additionally extracted sample points. When reproducing in polynomial approximation, the points indicated by . and the points indicated by mu are used as sample points.

最後にサンプル点により分割された各セグメンt’ 8
1〜S9毎の近似多項式の各項の係数をめる。例えばこ
の係数の算出は本出願人による特開昭58.−1347
45号公報等の方法によってめることができる。このよ
うにして第2のステップによって、大きなマトリクスよ
り多項式近似による記憶データをめる。
Finally, each segment t' 8 divided by sample points
Calculate the coefficients of each term of the approximate polynomial for each of 1 to S9. For example, the calculation of this coefficient is described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 1983-1999 by the present applicant. -1347
It can be determined by the method described in Japanese Patent No. 45 or the like. In this way, in the second step, the stored data is obtained by polynomial approximation from a large matrix.

第5図は本発明で作成したマスタフォントデータの基本
構成を示す図である。図のように、1文字のデータは、
複数個のブロック情報から成る。
FIG. 5 is a diagram showing the basic structure of master font data created according to the present invention. As shown in the figure, one character data is
Consists of multiple pieces of block information.

モして1ブロツク情報のフォーマットはBで示ず構造を
している。
The format of one block information is shown in B and has a structure.

まずブロックヘッダはそのブロック全体に関する情報を
記憶している。第1にそのブロックの終点のX座標情報
、第2にそのブロックが文字の再生時にOFFからON
へ変化する文字の輪郭を示すのか、ONからOFFへ変
化する輪郭を示すのかを識別する情報、第3にそのブロ
ックのセグメントの数の情報が記憶されている。ブロッ
クヘッダの次はA+ + A2 r・・・、で示す各セ
グメントに関する情報部が続く。セグメントに関する情
報部のセグメントヘッダはサンプル点の座標と多項式の
次数及びベクトル近似に用いるサンプル点かどうかを識
別するコードが記憶されている。今識別コードを、 0:ベクトル近似に用いるサンプル点でない1;ベクト
ル近似に用いるサンプル点であると設定したとすると、
第4図(3)の点P1はベクトル近似に用いるので01
″となる(尚、多項式近似にはザベてのサンプル点を用
いる)。点P2はベクトル近似には用いないので110
1+となる。
First, the block header stores information about the entire block. First, the X coordinate information of the end point of the block, and second, when the block is turned from OFF to ON when playing characters.
Information for identifying whether the outline of a character changing from ON to OFF is shown or the outline changing from ON to OFF is stored, and thirdly information about the number of segments of the block is stored. The block header is followed by an information section regarding each segment indicated by A+ + A2 r . . . . The segment header of the information section regarding the segment stores the coordinates of the sample point, the degree of the polynomial, and a code for identifying whether the sample point is used for vector approximation. If we now set the identification code as 0: sample point not used for vector approximation, 1: sample point used for vector approximation,
Point P1 in Figure 4 (3) is used for vector approximation, so it is 01
'' (note that the last sample point is used for polynomial approximation). Point P2 is not used for vector approximation, so 110
It becomes 1+.

セグメント情報部には多項式近似の際の各項の係数を記
憶している。
The segment information section stores coefficients of each term in polynomial approximation.

このようにしてブロックヘッダに記憶されたセグメント
数の情報だけのセグメント情報から1ブロツク情報が構
成される。
In this way, one block information is constructed from segment information as many as the number of segments stored in the block header.

このような1ブロック情報複数個で1文字のマスタフォ
ントデータを構成する。
A plurality of pieces of one block information constitute master font data for one character.

次に以上述べてきた文字データ圧縮方式による記憶ゲー
タに基づいて、文字像を再生する場合について説明する
Next, a case will be described in which a character image is reproduced based on the storage gater using the character data compression method described above.

[小サイズの文字] 小サイズの文字はベクトル近似で輪郭の再生を行うので
、第5図の1ブロツク情報の中からベクトル近似に用い
る、識別コードが“1″のセグメント情報のみを抽出し
て各セグメントの補間値演算を行い、1ブロツクのベク
トル近似を行う。尚、このときには係数情報は全く必要
ない。以上の操作を1文字分のブロックについて行う。
[Small-sized characters] Since the outline of small-sized characters is reproduced by vector approximation, only the segment information with the identification code "1" used for vector approximation is extracted from the 1 block information in Figure 5. Interpolated values are calculated for each segment, and vector approximation for one block is performed. Note that no coefficient information is necessary at this time. The above operations are performed for one character block.

[大サイズの文字コ 大サイズの文字は多項式近似で輪郭の再生を行うので第
5図の1ブロツク情報の中から多項式近似に用いる識別
コード゛1パ及びl Q 11、即ちすべてのセグメン
ト情報を用いて補間値を演算して多項式近似を行う。以
上の操作を1文字分のブロックについて行う。
[Large-sized characters] Since the contours of large-sized characters are reproduced by polynomial approximation, the identification codes '1' and '1' used for polynomial approximation, that is, all segment information, are extracted from the 1 block information in Figure 5. Polynomial approximation is performed by calculating interpolated values using The above operations are performed for one character block.

次に本発明の他の実施例を説明する。Next, another embodiment of the present invention will be described.

第6図は本発明の他の実施例のマスタフォントデータの
作成方法をシ1明する図である。以下に手順を説明する
FIG. 6 is a diagram illustrating a method for creating master font data according to another embodiment of the present invention. The procedure will be explained below.

はじめに第6図(1)のように中程麿のマトリクスサイ
ズに文字の輪郭を展開する。第6図(1)の曲線は輪郭
部の1ブロツクを示す。次に多項式近似に用いるサンプ
ル点を抽出する。・印で示す点がサンプル点である。そ
して各セグメント毎の多項式近似における各項の係数を
める。以上が第1のステップである。第2のステップと
して次に同じマトリクスサイズでベクトル近似に用いる
サンプル点を追加抽出する。この際、既に抽出した多条
式近似に用いるサンプル点は必ず流用して抽出する。、
第6図に間中で示す点がベクトル近似に用いる追加抽出
したサンプル点である。
First, as shown in Figure 6 (1), the outline of the character is developed into a medium-sized matrix size. The curve in FIG. 6(1) shows one block of the contour. Next, sample points used for polynomial approximation are extracted.・The points indicated by marks are sample points. Then, calculate the coefficients of each term in the polynomial approximation for each segment. The above is the first step. As a second step, sample points to be used for vector approximation are additionally extracted using the same matrix size. At this time, the sample points used for the multi-line approximation that have already been extracted are always used and extracted. ,
The points shown in the middle in FIG. 6 are additionally extracted sample points used for vector approximation.

以上のようにして第1、第2のステップで作成したマス
クフォントデータは前実施例と同様、第5図の如きフォ
ーマットで記憶される。但し、識別コードは本実施例の
場合、サンプル点が多項式近似に用いるサンプル点かど
うかを識別するコードである。ここでは識別コードを、 O;多項式近似に用いるサンプル点でない1;多項式近
似に用いるサンプル点であると設定する(ベクトル近似
にはすべてのサンプル点を用いる)。従って、第6図(
2)の点R1は多項式近似に用いるので識別コードは1
111+となる。
The mask font data created in the first and second steps as described above is stored in the format shown in FIG. 5, as in the previous embodiment. However, in this embodiment, the identification code is a code for identifying whether a sample point is a sample point used for polynomial approximation. Here, the identification code is set as O: not a sample point used for polynomial approximation, and 1: sample point used for polynomial approximation (all sample points are used for vector approximation). Therefore, Fig. 6 (
Point R1 in 2) is used for polynomial approximation, so the identification code is 1.
It becomes 111+.

点R2は多項式近似に用いないので“0″となる。Since point R2 is not used for polynomial approximation, it becomes "0".

そのほか前記実施例と異なる点は、前実施例ではめたサ
ンプル点は、すべて多項式近似に用いられたため、第5
図のセグメントヘッダに記憶されているサンプル点座標
情報の後には必ず係数情報を記憶しているセグメント情
報部が続いていた。
The other difference from the previous example is that all the sample points fitted in the previous example were used for polynomial approximation, so the fifth
The sample point coordinate information stored in the segment header in the figure is always followed by a segment information section storing coefficient information.

ところが本実施例ではめたサンプル点をすべて多項式近
似に用いるわけではないので、必ずしもセグメントヘッ
ダに続いて係数情報を有していないセグメント情報部も
有る。
However, in this embodiment, not all the sample points fitted are used for polynomial approximation, so some segment information parts do not necessarily have coefficient information following the segment header.

文字の再生は、 [小サイズの文字] 小サイズの文字はすべてのサンプル点を用いてベクトル
近似を行う。
For character reproduction, [Small-sized characters] For small-sized characters, vector approximation is performed using all sample points.

[大サイズの文字] 識別コードが′1″のセグメント情報のみを用いて多項
式近似を行う。
[Large size characters] Polynomial approximation is performed using only segment information with an identification code of '1'.

以上説明してきたように、本発明によれば同一のマスク
フォントデータを用いて、各文字サイズの再生に適した
近似方法、即ち小サイズの文字はベクトル近似、大サイ
ズの文字は多項式近似によって文字の輪郭を再生し得る
ようにマスクフォントデータを構成したので、従来のベ
クトル近似単一、あるいは多項式近似単一ですべてのサ
イズの文字を再生する方式に比べ、両者の欠点を互いに
補い合う形となり、その効果は著しいものがある。
As explained above, according to the present invention, using the same mask font data, an approximation method suitable for reproducing each character size is used, that is, vector approximation is used for small-sized characters, and polynomial approximation is used for large-sized characters. Since the mask font data is configured to be able to reproduce the outline of The effect is remarkable.

具体的には、本文等で頻繁に使用されるサイズの小さい
文字は、それに応じた小さいドツトマトリクスで表示す
れば充分である。それよりも本文等では多数の文字を出
力する必要があるため、出力速度の高い近似方法が望ま
しい。この点で本発明では再生におけるアルゴリズムが
単純なため、出力速度が高速なベクトル近似を用いて出
力速度の高速化が可能となる。
Specifically, it is sufficient to display small-sized characters that are frequently used in the main text, etc., in a correspondingly small dot matrix. Since it is necessary to output a large number of characters in the main text, etc., an approximation method with a high output speed is desirable. In this respect, in the present invention, since the algorithm for reproduction is simple, it is possible to increase the output speed using vector approximation, which has a high output speed.

一方、犬サイズの文字は出現頻度は高くないが大きいた
め、ベクトル近似による再生のように、文字品質が多少
でも悪いと目立ってしまう。そのためベクトル近似に比
較して多少の出ツノ速度の値下はあるものの、再生され
た文字の品質が良好な多項式近似を用い得るようにした
。普通、大サイズの文字は小サイズの文字に比べその出
現頻度は極めて低いので、文字全体の出力速度にはほと
んど影響ない。
On the other hand, dog-sized characters do not appear frequently but are large, so even a slight drop in character quality will be noticeable, as in reproduction using vector approximation. Therefore, polynomial approximation can be used, which provides good quality of reproduced characters, although the output speed is slightly lower than vector approximation. Normally, large-sized characters appear much less frequently than small-sized characters, so they have little effect on the overall character output speed.

また、ベクトル近似、多項式近似ともデータの圧縮率が
高いことは、既に前述の公報等において周知のことであ
り、この2つの近似方式を使い分ける様にマスクフォン
トデータを構成したとしても単に両者を識別するコード
が増加した程度であるので、本発明による方法において
もデータの圧縮率は高いことに変りはない。
Furthermore, it is already well known from the above-mentioned publications that both vector approximation and polynomial approximation have high data compression rates, and even if mask font data is configured to use these two approximation methods separately, it is easy to distinguish between the two. The data compression ratio is still high even in the method according to the present invention, since the number of codes to be processed is only increased.

本発明は以上のように顕著な効果を有するものThe present invention has remarkable effects as described above.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図はベクトル近似を説明する図、第2図は多項式近
似を説明する図、第3図はマスクフォントデータを説明
する図、第4図は本発明の一実施例のマスタフォントの
作成方法を示した図、第5図はマスクフォントデータの
基本構成を示す図、第6図は本発明の他の実施例のマス
タフォントの作成方法を示した図である。 特許出願人 株式会社 写 研 第1図 第、2図 第3図 第4図 第5図
Figure 1 is a diagram explaining vector approximation, Figure 2 is a diagram explaining polynomial approximation, Figure 3 is a diagram explaining mask font data, and Figure 4 is a master font creation method according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is a diagram showing the basic structure of mask font data, and FIG. 6 is a diagram showing a method for creating a master font according to another embodiment of the present invention. Patent applicant Shaken Co., Ltd. Figure 1, Figure 2, Figure 3, Figure 4, Figure 5

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)1文字の輪郭特定情報を記憶することによってデ
ータ量の圧縮を計る文字データ圧縮方式において、 文字の輪郭を近似する第1の近似方式に用いるサンプル
点を、マトリクスに展開した文字の輪郭から抽出する第
1のステップと、 前記第1のステップで抽出したサンプル点を少なくとも
流用して、前記第1の近似方式とは異なる第2の近似方
式に用いるサンプル点を、マトリクスに展開した文字の
輪郭から抽出する第2のステップと、によりサンプル点
を抽出し、該抽出したサンプル点情報と前記第1又は第
2のステップによって抽出されたサンプル点で分割され
る各セグメントを特定する情報を、前・記サンプル点が
第1、第2のどちらの近似方式で用いるサンプル点であ
るのかを識別する情報と共に文字データ中に格納したこ
とを特徴とする文字データ圧縮方式。
(1) In a character data compression method that compresses the amount of data by storing the outline specific information of one character, the sample points used in the first approximation method to approximate the character outline are expanded into a matrix to create the character outline. a first step of extracting from the first step; and a character developed into a matrix by at least reusing the sample points extracted in the first step and using the sample points for a second approximation method different from the first approximation method. A second step of extracting sample points from the contour of . A character data compression method, characterized in that the sample points are stored in the character data along with information identifying whether the sample points are used in a first or second approximation method.
(2)、ベクトル近似方式を前記第1の近似方式とし、
多項式近似方式を前記第2の近似方式とすると共に、前
記第2のステップでは、前記第1のサンプル点を抽出し
たマトリクスより大なるサイズのマトリクスを用いてサ
ンプル点を抽出することを特徴とする特許請求の範囲第
(1)項記載の文字データ圧縮方式。
(2), the vector approximation method is the first approximation method;
A polynomial approximation method is used as the second approximation method, and in the second step, sample points are extracted using a matrix larger in size than the matrix from which the first sample points were extracted. A character data compression method according to claim (1).
(3)、多項式近似方式を前記第1の近似方式とし、ベ
クトル近似方式を前記第2の近似方式とすると共に、前
記第1.第2の近似方式に用いるサンプル点の抽出は、
同一のサイズのマトリクスで行うことを特徴とする特許
請求の範囲第(1)項記載の文字データ圧縮方式。
(3) A polynomial approximation method is used as the first approximation method, a vector approximation method is used as the second approximation method, and the first approximation method is used as the first approximation method. Extraction of sample points used in the second approximation method is as follows:
The character data compression method according to claim 1, wherein the character data compression method is performed using matrices of the same size.
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