JP2000261672A - 画像符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 視覚的な歪みを発生させずに効率良い画像符
号化を行う。 【解決手段】 入力多値ビットマップ情報１０１を、画
像形成位置抽出部１０４に入力し、画像形成位置情報１
０５を抽出する。入力コンピュータ描画画像１０６を画
像形成位置抽出部１０７に入力し、画像形成位置を生成
する。画像形成位置重ね合わせ部１０９では、２つの画
像形成位置を重ね合わせ、合成した画像形成位置を画素
値算出部１１２と、画像形成位置決定部１１０に送る。
画素値算出部１１２では、合成した画像形成位置の幅を
計測して画素値に変換する。画像形成位置決定部１１０
では、合成した画像形成位置の重心位置を計算する。画
素値および重心位置が画像情報として送られる。重心位
置精度を高くして歪みのない符号化を行える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、面積階調方式を用
いる画像形成装置に利用して好適な画像符号化装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】プリンタで処理を行う画像データには以
下の２種類がある。 ビットマップ情報として入力されるラスタ画像情報。
ラスタ画像は、通常、多値画像である。 描画コマンドあるいはテキストデータとして入力さ
れ、プリント時に描画、ラスタライズを行ってラスタ情
報に変換されるベクタ画像情報。ベクタ画像は一般に、
均一の画素値が連続した領域として表わすことができ
る。

【０００３】ここで、ラスタ画像の解像度と、ベクタ画
像の解像度（マーキング時の一画素の大きさ）とは同一
とは限らない。一般に自然画を示すラスタ画像は、比較
的低解像度で十分とされているため、低解像度で表現さ
れる。また、文字・線画を示すベクタ画像は位置情報が
重要とされるため、高解像度で表現される。

【０００４】例えば、特開平８−２２３４２３号公報に
示される方式（従来例１）のように、ベクタ画像である
文字線画情報は２値で高解像度、ラスタ画像である中間
調画像は低解像度で表わされることが多い。

【０００５】従来例１では、ラスタ画像は３００ｄｐｉ
（ドット・パー・インチ：１インチは約２５．４ｍｍ）
の解像度の多値データであり、ベクタ画像は６００ｄｐ
ｉの解像度の２値データであるとする。この時、ラスタ
画像の一画素の面積は、ベクタ画像縦横２画素の計４画
素の面積に対応する。ラスタ画像とベクタ画像が混在す
る例が図２８に示される。図２８において、一つの矩形
が１画素に対応し、斜線を引いた領域がラスタ画像領域
であり、その他の領域がベクタ画像領域となる。

【０００６】ラスタ画像１画素に対応するベクタ画像４
画素のデータのパターンは、図２９に示される１６種類
である。ラスタ画像とベクタ画像を同一のプレーンで表
わすために、従来例１では、画素値のレベルが０〜２３
９までは、ラスタ画像とする。また、２４０〜２５５ま
ではベクタ画像とする。画素値レベル２４０〜２５５に
対しては、図２９の１６種類のデータパターンを割り当
てる。ラスタ画像は２４０レベルとなるため、２５６階
調の画像が入力された場合は、図３０（ａ）に示される
ような階調圧縮処理を行う。２５６階調の画像を出力す
る時には、図３０（ｂ）に示されるような階調伸張処理
を行う。

【０００７】ところで、高品位なディジタル画像をプリ
ントするためには、より多い階調数や高い解像度を必要
とする。画像の容量は、（画素数×階調ビット数）で表
わされ、膨大なものとなる。画像の蓄積コストや伝送コ
ストを削減するため、プリンタに伝送する画像の量やプ
リンタ内で処理する画像の量はできるだけ小さくするこ
とが望まれる。

【０００８】画像データ量を削減する方式として、画像
の符号化方式が種々提案されている。その中で、代表的
な画像符号化方式としてＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉｎｅ方
式（従来例２）がある。ＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉｎｅ方
式は、安田編、丸善、「マルチメディア符号化の国際標
準」、ｐ．１８〜ｐ．２３に示される（ＪＰＥＧ：Ｊｏ
ｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ ｃｏｄｉｎｇ Ｅ
ｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）。以下、図２２を用いてこ
の方式を説明する。

【０００９】図２２において、１００１は入力画像、１
００２はブロック化回路、１００３はＤＣＴ回路、１０
０４は量子化器、１００５は量子化テーブル、１００６
はスキャン変換回路、１００７は有意係数検出回路、１
００８はグループ化回路、１００９はラン長カウンタ、
１０１０は２次元ハフマン符号化回路、１０１１はＤＣ
差分算出回路、１０１２はグループ化回路、１０１３は
１次元ハフマン符号化回路、１０１４は多重化回路、１
０１５は出力符号である。

【００１０】図２２において、入力された画像１００１
は、ブロック化回路１００２で８×８画素のブロック
（以下、画素ブロックと呼ぶ）に分割される。画素ブロ
ックは、ＤＣＴ回路１００３でＤＣＴ変換され、ＤＣＴ
変換の結果出力される変換係数は、量子化テーブル１０
０５に記憶された量子化ステップ情報にしたがって、量
子化器１００４で量子化される。量子化された変換係数
は８×８の行列で表わすことができる。通常、行列の縦
方向は下にいくほど高次のＤＣＴ係数に対応する係数と
なるように、また、横方向は右に行くほど高次のＤＣＴ
係数に対応する係数となるように配置する。６４個の変
換係数のうち、最も左かつ上の係数はＤＣＴ変換領域の
直流周波数領域に対応する係数であるため、直流成分あ
るいはＤＣ係数と呼ばれる。他の６３個は交流周波数領
域に対応するため、交流成分あるいはＡＣ係数と呼ばれ
る係数である。

【００１１】ＤＣ係数は、ＤＣ差分算出回路１０１１に
おいて、前画像ブロックのＤＣ成分との差分がとられ、
グループ化回路１０１２に送られる。

【００１２】グループ化回路１０１２では、ＤＣ差分値
から図２５に示されるグループ番号と、付加ビットを算
出する。付加ビットは同一グループ内のＤＣ差分値を特
定するために用いられる値である。付加ビットのビット
数は図２５に示されている。

【００１３】グループ化回路１０１２で算出されたグル
ープ番号は、１次元ハフマン符号化回路１０１３でハフ
マン符号化される。また、付加ビットは、多重化回路１
０１４に送られる。

【００１４】量子化器１００４で量子化されたＡＣ係数
は、スキャン変換回路１００６で、図２３に示されるジ
グザグスキャン順序にスキャン変換され、有意係数検出
回路１００７に送られる。有意係数検出回路１００７で
は、量子化されたＡＣ係数が”０”か、”０”以外かを
判別し、”０”の場合はラン長カウンタ１００９にカウ
ントアップ信号を供給し、カウンタの値を１増加させ
る。ＡＣ係数の値が”０”以外の有意係数の場合は、リ
セット信号をラン長カウンタ１００９に供給し、カウン
タの値をリセットすると共にＡＣ係数をグループ化回路
１００８に送る。

【００１５】ラン長カウンタ１００９は、”０”のラン
長をカウントする回路である。有意係数と有意係数の間
にある”０”の数ＮＮＮＮを２次元ハフマン符号化回路
１０１０に送る。グループ化回路１００８では、ＡＣ係
数を、図２４に示されるグループ番号ＳＳＳＳと付加ビ
ットに分割し、グループ番号を２次元ハフマン符号化回
路１０１０に、付加ビットを多重化回路１０１４に送
る。付加ビットは同一グループ内のＤＣ差分値を特定す
るために用いられる値である。付加ビットのビット数は
図２４に示されている。

【００１６】２次元ハフマン符号化回路１０１０は、ラ
ン長ＮＮＮＮとグループ番号ＳＳＳＳの組み合わせをハ
フマン符号化し、多重化回路１０１４に送る。

【００１７】多重化回路１０１４では、１画素ブロック
分のＤＣ係数ハフマン符号、ＡＣ係数ハフマン符号、Ｄ
Ｃ係数付加ビット、ＡＣ係数付加ビットを多重化し、符
号データ１０１５を出力する。

【００１８】以上に述べたように、ＪＰＥＧ Ｂａｓｅ
ｌｉｎｅ符号化方式は、多値画像を対象とする非可逆符
号化方式である。また、ＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉｎｅ符
号化方式は、高い周波数領域の電力が小さくなること、
言い換えれば、近隣の画素値が同じ値になりやすいとい
う性質を期待した冗長度の削減を行っている。そのた
め、高域の周波数が低減するような普通の自然画像に適
している。また、期待と異なって、高い周波数領域の電
力が大きな画像では、符号化歪みが発生してしまう、あ
るいは、符号量が増大してしまうという問題がある。

【００１９】高域の周波数電力が小さな自然画に対して
は、多値画像符号化方式であるＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉ
ｎｅ符号化方式での符号化が有利である。

【００２０】次に画像符号化の第２の例として、画像の
ディジタル信号処理（日刊工業新聞社）２５７ページ〜
２６１ページに示されるＭＨ符号化方式の例を示す。

【００２１】ＭＨ符号化方式では、入力された２値画像
は図２６に示されるようなラスタスキャン順にスキャン
される。ラスタスキャン順に黒画素、あるいは白画素の
連続数（ラン長）が計測され、ラン長がハフマン符号化
される。出現確率の高いラン長には短い符号が割り当て
られ、出現確率の低いラン長には長い符号が割り当てら
れることによって、効率的な符号化が可能となる。

【００２２】以上で述べたように、ＭＨ符号化方式は、
２値画像を対象とする可逆符号化方式である。ＭＨ符号
化方式は、テキストや、線画等に適した符号化方式であ
る。

【００２３】ベクタ画像は、均一の画素値が連続した領
域として表わすことができる。普通、このような画像は
２値可逆符号化方式によりデータ量を削減することが可
能である。ベクタ画像の描画領域が黒（画素値１）であ
り、描画されていない領域が白（画素値０）であるとす
ることにより、ＭＨ符号化等の２値可逆符号化方式が適
用できる。

【００２４】プリント画像内にラスタ画像のみ、あるい
は、ベクタ画像のみがある場合は、いずれか一方の符号
化方式のみを利用すれば良い。プリント画像内に双方の
画像が混在する場合は問題となる。

【００２５】従来例１のように、画素値のレベルに入れ
込む場合は、ＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉｎｅ方式のような
多値符号化方式を用いて符号化することができる。

【００２６】その他の方式としては、図２７に示される
ような３プレーン構造を用いて扱う方式がある（従来例
３）。

【００２７】従来例３では、ラスタ画像とベクタ画像を
別のプレーンで持ち、さらに、ラスタ画像とベクタ画像
を選択する１ビット／画素の選択情報プレーンを加える
ことで、一枚のプリント画像を生成できる。本方式にお
いては、ラスタ画像は多値画像符号化方式で、ベクタ画
像と選択情報は２値画像符号化方式で符号化を行えば良
い。

【００２８】さらに、以下に、面積階調方式で階調を表
現することによる、プリント画像内に双方の画像が混在
する場合の例（従来例４）を示す。

【００２９】各種印刷、あるいは、プリント方式におい
て、各ドット毎にインクあるいはトナーの厚みを変化さ
せる等の手法により濃度を変化させることができない場
合、インクあるいはトナーの存在する面積を変化させる
ことで階調を表現する手法を用いる。

【００３０】例えば、「イメージング Ｐａｒｔ１」
（写真工業出版社）１１８ページに示されるような網点
による面積階調方式がある。ここで説明を行う面積階調
方式は、１画素の入力多値画素を、８×８＝６４画素の
２値画素ブロックに変換するものである。入力画素値を
Ｎとする。Ｎと、図３１（ａ）に示されるマトリクスの
数値を比較することにより、２値化を行う。各マトリク
スの数値よりＮのほうが大であれば、その画素はＯＮ
（インクあるいはトナーがつく画素）となる。各マトリ
クスの数値よりＮのほうが小あるいは同値であれば、そ
の画素はＯＦＦ（インクあるいはトナーが着かない画
素）となる。

【００３１】例えば、入力画素値が２５の場合は、図３
１（ｂ）に示されるような形状となって階調を表わすこ
とになる。

【００３２】以上のようにすれば、多値画像であるラス
タ画像を２値画像で表わすことが可能となる。ベクタ画
像の解像度を網点マトリクスの解像度と同じにすれば、
ラスタ画像とベクタ画像を同じ仕組みで蓄積、符号化す
ることができる（すなわち、２値画像として蓄積し、２
値画像符号化方式で符号化することができる）。

【００３３】

【発明が解決しようとする課題】以上説明した従来例で
は、以下のような課題が残されていた。 （１）ビットマップで入力された画像の解像度がプリン
ト時の解像度よりも高い場合には、帯域を制限すること
により、プリント時の解像度に落として、ラスタ画像用
の符号化を行えば良い。しかしながら、ビットマップで
入力されていても、文字線画のようなベクタ画像である
場合がある。文字線画は位置情報が重要であるため、単
純に解像度を落とすと画質が劣化する。画質を落とさな
いためには、文字線画に必要な解像度でラスタ画像を持
つ必要がある。

【００３４】例えば、文字線画に必要な解像度が２４ｄ
ｏｔ／ｍｍであり、自然画に必要な解像度が８ｄｏｔ／
ｍｍであるとする。自然画は、縦横１／８ｍｍの正方形
の中で１画素存在していれば良い。ところが、ビットマ
ップで入力された画像の中に文字・線画情報が入ってい
る場合も、画質を落とさないようにするためには、縦横
１／８ｍｍの正方形の中で３×３＝９画素必要となって
しまう。すなわち図３２に例示されるように、文字・線
画情報が入っていない場合には１画素で十分なはずの領
域に、常に９画素分のデータが必要となってしまう。文
字線画に必要な解像度がさらに高い場合は、必要となる
データ量がさらに増大してしまう。という課題がある。 （２）多値画像情報と、２値画像情報が混在する場合の
画像データ形式に対して、各従来例ではつぎのような問
題点があった。 従来例１では、２値画像パターンが画素値レベルに換
算されているため、ＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉｎｅ方式等
の非可逆符号化方式が想定するような画像とならない危
険性がある。すなわち、隣の画素の画素レベルが似た値
になり易いという保証がない。その場合には、ＪＰＥＧ
Ｂａｓｅｌｉｎｅ方式の圧縮率が上がらない。

【００３５】また、従来例１では、画素値レベルそのま
ま圧縮・伸張するため画質が劣化してしまう。 従来例３では、プレーン数が複数あり、複雑となって
しまう。また、同じ位置に２つのプレーンが存在してお
り、また、選択情報は本来必要のない情報であるため、
最悪必要量の３倍の画素量となってしまう。 従来例４では、全て２値情報として単一の処理が可能
であるが、多値であれば元々８ビットで表わすことので
きた画素値情報を、２値の網点情報に変換すると、図３
１の例では、６４ビット必要となってしまう。さらに、
２値画像の場合、有効な非可逆符号化方式が存在しない
ため、圧縮率を上げることができず、結局データ量が大
きくなってしまう。

【００３６】本発明は、以上の事情を考慮してなされた
ものであり、面積階調方式による画像形成を行う装置に
利用する画像の情報を、視覚的に意味のある最低解像度
の濃度情報と、トナーあるいはインクのマーキングされ
る位置情報に分離することにより、必要以上の解像度の
情報を持つことが無いため効率的であり、かつ、多値情
報と２値情報を統一的に扱うことのできる画像符号化装
置を実現することを目的とする。

【００３７】

【課題を解決するための手段】本発明は、視覚特性に関
する以下の２点を利用することにより、視覚的な歪みが
発生せず、かつ効率の良い画像符号化装置を実現するも
のである。

【００３８】視覚の周波数特性は高周波になるにつれ
て減衰する。これは、ある周波数以上の縞模様は視覚的
に縞とは検知されず、濃度値が平均化されて見えてしま
うことを意味している。図２にこの様子を示す。 位相のずれは、上記周波数以上の感度がある。これ
は、検知限以下の周期間隔であっても、ずれ量は検知可
能であることを示している。図３に示した図のように、
上下の縞模様は見えにくくなっているにもかかわらず、
縞模様と同じだけずらした（すなわち位相を１８０度ず
らした）境界の線は非常にくっきりと見える。

【００３９】これは、視覚モデルが以下で示されるため
と考えられる。

【００４０】図２１を用いて、視覚のモデル化について
説明する。印刷あるいはプリント画像に光が照射され、
インクあるいはトナーへの吸収を免れた成分が目への入
力光となる。画像情報は一般に画像位置と周波数特性の
２つを変数とした非定常過程として表わすことができ
る。そこで、目への入力光を画像位置ｔと、各周波数ω
を用いて、Ｆ（ω，ｔ）と表わす。図２１に示されるよ
うに、入力光情報に対して、２つの処理、画像位置微分
∂／∂ｔと、周波数伝達関数Ｈ（ω）が行われると考え
られる。周波数伝達関数Ｈ（ω）は、周波数が高くなる
に従って減衰する関数である。∂／∂ｔは、画像情報を
位置情報で微分し、エッジを抽出する処理である。処理
結果∂Ｆ（ω，ｔ）／∂ｔとＨ（ω）・Ｆ（ω，ｔ）
は、何らかの形で重ね合わされて最終的な知覚となる。
人間の視覚は、平均的に画素値を積分して見る処理と、
物の境界を抽出して見る処理の２つの処理を同時に行っ
ていると考えられる。網点のような面積階調で中間調を
感じるのは前者の処理によるものであり、物体の形を認
識する能力は後者の処理によるものと考えられる。

【００４１】本発明は、以上の考察のもと、全ての画素
を検知限の最低解像度で表わし、最低限の解像度で表現
しきれない位相のずれ情報を別に与えることによって、
必要最低限のデータ量で統一的に画像を表現するもので
ある。

【００４２】最低解像度の情報は画素値そのものである
ため、多値画像情報として与える。

【００４３】また、面積階調においては最終的には全て
２値化されてマーキングされる。２値画像は、ＯＮ画素
の位置すなわち、マーキングされるインクあるいはトナ
ーの位置で表わすことができる。この位置が上記位相の
ずれに相当する。

【００４４】以上より、本発明の請求項１の画像符号化
装置は、画像情報に基づいて、所定の解像度に応じたサ
イズの画素の内部に出力されるマークの面積を表す面積
データを生成する手段と、上記画素内におけるマークの
位置を表す位置データを生成する手段とを有し、上記面
積データと上記位置データとにより画像情報を表すよう
にしている。

【００４５】所定の解像度とは、例えば、上記で縞模様
が検知されず、濃度値が平均化される限界の解像度を意
味している。マークの位置は、上記における位相のずれ
量を意味している。

【００４６】本方式の概念的な説明を図４を用いて行
う。図４においては、位相情報の精度は所定の解像度の
倍必要であると仮定している。また、画素値レベルは０
〜２５５であるとする。

【００４７】通常の自然画であるラスタ画像は、最低限
の解像度で表現できるため、インクやトナーのマーキン
グされる位置はどこでも良く、適切な面積階調がなされ
ていれば良い。図４の（ａ）に示されるように、画素値
のみで表わすことができる。同様に画素値０（ｂ）と画
素値２５５（ｆ）も画素値のみで表わすことができる。
文字線画等の位相情報を必要とする画像の場合、図４の
（ｃ），（ｄ），（ｅ）のように符号化する。例えば
（ｃ）では、総面積の１／４を占めているため、画素値
は６４である。右下という位置情報はクリティカルであ
る。画素値に加えて「右下」という位置情報を付加すれ
ば（ｃ）の画素値の情報は歪みなく保持できる。ここで
は、位置右下という情報を付加することにより、歪みな
く文字・線画情報を符号化することが可能となる。
（ｄ）も画素値「１２８」に加えて「下」という位置情
報を与えれば、歪みなく文字・線画情報を符号化でき
る。（ｅ）も画素値「１９２」に加えて「左上以外」と
いう位置情報を与えれば歪みなく符号化できる。

【００４８】請求項２の画像符号化装置では、上記位置
データは、上記マークの重心の位置を表す。

【００４９】請求項３の画像符号化装置では、上記位置
データは、上記マークの右端、左端、上端および下端の
位置のうちのいずれか予め定められ対置を表す。

【００５０】請求項４の画像符号化装置では、上記マー
クの境界は直線であり、上記位置データは、上記直線の
位置および角度を表す。

【００５１】請求項５の画像符号化装置では、上記面積
データを非可逆符号化する手段をさらに具備する。

【００５２】請求項６の画像符号化装置では、上記位置
データを可逆符号化する手段をさらに具備する。

【００５３】請求項７の画像符号化装置では、上記マー
クの位置が問題とならない場合は、上記位置データを求
めない。これは、例えば、図４の（ａ）、（ｂ）、
（ｆ）では、画像情報が形成される位置が必要ないた
め、画像情報を所定の解像度で十分表わすことができ、
マークの位置を求めないことを意味している。

【００５４】請求項８の画像符号化装置は、多値ビット
マップ画像を入力する第１の入力手段と、コンピュータ
描画画像を入力する第２の入力手段と、上記多値ビット
マップ画像に基づいて、所定の解像度に応じたサイズの
画素の内部における第１のマークの領域を求める手段
と、上記コンピュータ描画画像に基づいて上記画素の内
部における第２のマークの領域を求める手段と、上記第
１のマークの領域と上記第２のマークの領域とを重ねあ
わせて第３のマークの領域を求める合成手段と、上記第
３のマークの面積を表す面積データを生成する手段と、
上記第３のマークの位置を表す位置データを生成する手
段とを有し、上記面積データと上記位置データとにより
画像情報を表す。

【００５５】多値ビットマップ画像は、従来例で述べた
ラスタ画像のことである。コンピュータ描画画像は、従
来例で述べたベクタ画像を意味する。マーク（画像形
成）位置は、面積階調方式のプリント装置において、イ
ンクあるいはトナーが付着する位置を示している。マー
クが形成される位置は、ラスタ画像が形成される位置
と、ベクタ画像が形成される位置の合成であるため、請
求項８の画像符号化装置では合成手段を具備している。

【００５６】請求項９の画像符号化装置は、多値ビット
マップ画像を入力する手段と、上記多値ビットマップ画
像に基づいて、所定の解像度に応じたサイズの画素の内
部におけるマークの面積を表す面積データを生成する手
段と、上記多値ビット画像に基づいて、上記画素の内部
におけるマークの位置を表す位置データを生成する手段
とを有し、上記面積データと上記位置データとにより画
像情報を表す。

【００５７】請求項９の画像符号化装置は、入力画像が
多値ビットマップのみである場合に好適なものである。

【００５８】請求項１０の画像符号化装置は、コンピュ
ータ描画画像を入力する入力手段と、上記コンピュータ
描画画像に基づいて、所定の解像度に応じたサイズの画
素の内部におけるマークの面積を表す面積データを生成
する手段と、上記コンピュータ描画画像に基づいて上記
画素の内部におけるマークの位置を表す位置データを生
成する手段とを有し、上記面積データと上記位置データ
とにより画像情報を表す。

【００５９】請求項１０の画像符号化装置は、入力画像
がコンピュータ描画画像のみである場合に好適なもので
ある。

【００６０】

【発明の実施の態様】以下、本発明の実施例について説
明する。

【００６１】［実施例１］本実施例は、請求項１、請求
項２、請求項８に対応する。

【００６２】実施例１は、ラスタ画像とベクタ画像が入
力され、画像形成位置情報は、画像形成領域の重心とす
る装置の例を示す。

【００６３】以下、多値ビットマップ画像は、既出のラ
スタ画像と同じ意味である。また、コンピュータ描画画
像はベクタ画像と同じ意味として用いる。

【００６４】以下、図１を用いて本実施例の説明を行
う。図１において、１０１は入力多値ビットマップ画
像、１０３は最終的な解像度の画素値、１０４は多値ビ
ットマップ画像の画像形成位置抽出部、１０５は抽出さ
れた多値ビットマップ画像の画像形成位置情報、１０６
は入力コンピュータ描画画像、１０７はコンピュータ描
画画像の画像形成位置抽出部、１０８は抽出されたコン
ピュータ描画画像の画像形成位置、１０９は画像形成位
置重ね合わせ部、１１０は最終的な画像形成位置決定
部、１１１は最終的な画像形成位置位相情報、１１２は
最終的な画素値を算出する画素値算出部である。

【００６５】以下、動作を詳細に記述する。以下の例で
は、所定の解像度は２００ｄｐｉ（２００ｄｏｔ／２
５．４ｍｍ）であるとする。また、位相のずれ量の検知
限は解像度換算で、１６００ｄｐｉであるとする。

【００６６】また、本実施例では、図７に示されるよう
な一次元の面積階調方式で画像を形成するものとする。
図７に示されるように、一画素は矩形であり、一画素の
矩形の中にインクあるいはトナーが付着する領域（マー
ク）が一次元的に増加することにより階調を実現するも
のとする。インクあるいはトナーが付着する領域が大き
な場合は大きな濃度値を示す。インクあるいはトナーが
付着する領域が小さな場合は小さな濃度値を示す。

【００６７】入力多値ビットマップ情報１０１は、エッ
ジ情報を保持するため、所定の解像度より高い解像度で
入力される。例えば主走査方向に４００ｄｐｉで入力さ
れるものとする。

【００６８】入力多値ビットマップ情報１０１は、画像
形成位置抽出部１０４に入力され、多値ビットマップ情
報の画像形成位置情報１０５が抽出される。

【００６９】画像形成位置抽出部１０４では、入力解像
度と所定の解像度との差があるため、２画素の入力多値
ビットマップ情報１０１から、一つの画像形成位置を抽
出する。図８に示すように、２００ｄｐｉの一画素を中
心から分割し、左右それぞれに２つの４００ｄｐｉの入
力多値ビットマップ情報を面積階調化することにより、
抽出できる。この時、画像形成する位置は２００ｄｐｉ
の一画素の中心に必ず接するようにする。

【００７０】さらに、入力コンピュータ描画画像１０６
は画像形成位置抽出部１０７に入力される。画像形成位
置抽出部１０７では、１６００ｄｐｉの精度で入力コン
ピュータ描画画像１０６の画像形成位置を生成する。

【００７１】以上で生成された２つの画像形成位置は図
９に示される。

【００７２】画像形成位置重ね合わせ部１０９では、図
９に示される画像形成位置の論理和を取る。論理和は画
像が形成される位置を１とし、画像が形成されない位置
を０として行う。論理和を取った画素の例が図１０に示
される。画像形成位置重ね合わせ部１０９で重ね合わさ
れた画像生成位置は画素値算出部１１２と、画像形成位
置決定部１１０に送られる。

【００７３】画像形成位置重ね合わせ部１０９で２つの
画像形成位置の間に隙間ができる場合は、多値ビットマ
ップ情報の画像形成位置を移動させて隙間を消去する。

【００７４】画素値算出部１１２では、重ね合わされた
画像形成位置の幅を計測し、その幅を画素値に換算す
る。図１０に重ね合わされた画像形成位置の幅が図示さ
れている。

【００７５】最大取りうる画像形成位置の幅をＷ、重ね
合わされた画像形成位置の幅をＸ、最終的に必要な画素
値のレベル数をＬとする。画素値算出部１１２で求める
画素値Ｙは、

【００７６】

【数１】Ｙ＝Ｌ×Ｘ／Ｗ の演算で求めることができる。画素値は例えば８ｂｉｔ
で表わすことができる。

【００７７】画像形成位置決定部１１０では、重ね合わ
された画像形成位置の重心位置を計算する。ここで位相
のずれの精度は１６００ｄｐｉとしたため、重心位置の
場所の精度も１６００ｄｐｉで良い。２００ｄｐｉの１
画素を８等分する精度であるから、３ｂｉｔで表わすこ
とができる。

【００７８】以上で、本発明においては、２００ｄｐｉ
の１画素に相当する面積の画像情報を表わすための情報
量は、画素値８ビット＋重心位置３ビット＝計１１ｂｉ
ｔ必要である。図１１に示されるように、２００ｄｐｉ
の１画素毎に１１ｂｉｔの情報を与えることで画質上歪
みのない画像形成が可能となる。

【００７９】画質を落とさずに情報を持つことのできる
従来例は従来例２と３である。従来例２と３を比較すれ
ば、従来例２のほうがデータ量が少ないため、従来例２
に対して圧縮前のデータ量の比較を行う。

【００８０】従来例２では、４００ｄｐｉを２００ｄｐ
ｉに画質を保証して削減することができないため、２０
０ｄｐｉの１画素に相当する面積の画像情報を表わすた
めには、最低１６ｂｉｔの情報が必要となる。さらに、
コンピュータ描画画像の情報は、１６００ｄｐｉの情報
量が必要な場合は、２００ｄｐｉの１画素に対して８画
素分必要であるため、８ｂｉｔ必要である。計２４ｂｉ
ｔの情報が必要である。

【００８１】本実施例では、２４ｂｉｔの情報を、視覚
特性を鑑みることによって、１１ｂｉｔに削減すること
を可能にしている。

【００８２】［実施例２］本実施例は請求項１、請求項
２、請求項９に対応し、とくに、請求項９に関する。

【００８３】本実施例は、多値ビットマップ画像のみが
入力される場合について述べる。

【００８４】以下、図５を用いて本実施例の説明を行
う。

【００８５】図５において、１０１は入力多値ビットマ
ップ画像、１０３は最終的な解像度の画素値、１０４は
多値ビットマップ画像の画像形成位置抽出部、１０５は
抽出された多値ビットマップ画像の画像形成位置情報、
１１０は最終的な画像形成位置決定部、１１１は最終的
な画像形成位置位相情報、１１２は最終的な画素値を算
出する画素値算出部である。

【００８６】以下、動作を記述する。

【００８７】以下の例では、実施例１と同様に、所定の
解像度は２００ｄｐｉ（２００ｄｏｔ／２５．４ｍｍ）
であるとする。また、位相のずれ量の検知限は解像度換
算で、１６００ｄｐｉであるとする。

【００８８】また、図７に示されるような一次元の面積
階調方式で画像を形成するものとする。図７に示される
ように、一画素は矩形であり、一画素の矩形の中にイン
クあるいはトナーが付着する領域が一次元的に増加する
ことにより階調を実現するものとする。インクあるいは
トナーが付着する領域が大きな場合は大きな濃度値を示
す。インクあるいはトナーが付着する領域が小さな場合
は小さな濃度値を示す。

【００８９】入力多値ビットマップ情報１０１は、エッ
ジ情報を保持するため、所定の解像度より高い解像度で
入力される。例えば主走査方向に４００ｄｐｉで入力さ
れるものとする。

【００９０】入力多値ビットマップ情報１０１は、画像
形成位置抽出部１０４に入力され、多値ビットマップ情
報の画像形成位置情報１０５が抽出される。

【００９１】画像形成位置抽出部１０４では、入力解像
度と所定の解像度との差があるため、２画素の入力多値
ビットマップ情報１０１から、一つの画像形成位置を抽
出する。図８に示すように、２００ｄｐｉの一画素を中
心から分割し、左右それぞれに２つの４００ｄｐｉの入
力多値ビットマップ情報を面積階調化することにより、
抽出できる。この時、画像形成する位置は２００ｄｐｉ
の一画素の中心に必ず接するようにする。

【００９２】画素値算出部１１２では、画像形成位置抽
出部で抽出された画像形成位置１０５の幅を計測し、そ
の幅を画素値に換算する。画素値算出部１１２の動作は
実施例１と同じである。

【００９３】画像形成位置決定部１１０の動作は、実施
例１と同じである。重ね合わされた画像形成位置の重心
位置を計算する。ここで位相のずれの精度は１６００ｄ
ｐｉとしたため、重心位置の場所の精度も１６００ｄｐ
ｉで良い。２００ｄｐｉの１画素を８等分する精度であ
るから、３ｂｉｔで表わすことができる。

【００９４】以上で、本実施例においては、２００ｄｐ
ｉの１画素に相当する面積の画像情報を表わすための情
報量は、１１ｂｉｔ必要である。図１１に示されるよう
に、２００ｄｐｉの１画素毎に１１ｂｉｔの情報を与え
ることで画質上歪みのない画像形成が可能となる。

【００９５】［実施例３］本実施例は請求項１、請求項
２、請求項１０に対応し、とくに請求項１０に関する。

【００９６】本実施例は、コンピュータ描画画像のみが
入力される場合について述べる。

【００９７】以下、図６を用いて本実施例の説明を行
う。

【００９８】図６において、１０３は最終的な解像度の
画素値、１０６は入力コンピュータ描画画像、１０７は
コンピュータ描画画像の画像形成位置抽出部、１０８は
抽出されたコンピュータ描画画像の画像形成位置、１１
０は最終的な画像形成位置決定部、１１１は最終的な画
像形成位置位相情報、１１２は最終的な画素値を算出す
る画素値算出部である。

【００９９】以下、動作を記述する。

【０１００】以下の例では実施例１と同様に、所定の解
像度は２００ｄｐｉ（２００ｄｏｔ／２５．４ｍｍ）で
あるとする。また、位相のずれ量の検知限は解像度換算
で、１６００ｄｐｉであるとする。

【０１０１】また、図７に示されるような一次元の面積
階調方式で画像を形成するものとする。図７に示される
ように、一画素は矩形であり、一画素の矩形の中にイン
クあるいはトナーが付着する領域が一次元的に増加する
ことにより階調を実現するものとする。インクあるいは
トナーが付着する領域が大きな場合は大きな濃度値を示
す。インクあるいはトナーが付着する領域が小さな場合
は小さな濃度値を示す。

【０１０２】入力コンピュータ描画画像１０６は画像形
成位置抽出部１０７に入力される。画像形成位置抽出部
１０７では、１６００ｄｐｉの精度で入力コンピュータ
描画画像１０６の画像形成位置を生成する。

【０１０３】画素値算出部１１２では、画像形成位置抽
出部１０７で抽出された画像形成位置の幅を計測し、そ
の幅を画素値に換算する。画素値算出部１１２の動作は
実施例１と同じである。

【０１０４】画像形成位置決定部１１０では、重ね合わ
された画像形成位置の重心位置を計算する。ここで位相
のずれの精度は１６００ｄｐｉとしたため、重心位置の
場所の精度も１６００ｄｐｉで良い。２００ｄｐｉの１
画素を８等分する精度であるから、３ｂｉｔで表わすこ
とができる。

【０１０５】以上で、本実施例においては、２００ｄｐ
ｉの１画素に相当する面積の画像情報を表わすための情
報量は、１１ｂｉｔ必要である。図１１に示されるよう
に、２００ｄｐｉの１画素毎に１１ｂｉｔの情報を与え
ることで画質上歪みのない画像形成が可能となる。

【０１０６】従来例では、コンピュータ描画画像は別プ
レーンあるいは、別解像度で表わしたが、本発明では多
値ビットマップ情報と区別することなく、全く同じ仕組
みで表現することが可能となる。

【０１０７】［実施例４］以上は、単純のため、面積階
調が一次元の場合について示した。面積階調が２次元の
場合も装置を同様の構成とすることができる。

【０１０８】以下、動作を詳細に記述する。

【０１０９】以下の例では、所定の解像度は２００ｄｐ
ｉ（２００ｄｏｔ／２５．４ｍｍ）であるとする。ま
た、位相のずれ量の検知限は解像度換算で、１６００ｄ
ｐｉであるとする。

【０１１０】また、本実施例では、図１２に示されるよ
うな一次元の面積階調方式で画像を形成するものとす
る。図１２に示されるように、一画素は矩形であり、一
画素の矩形の中にインクあるいはトナーが付着する領域
が二次元的に増加することにより階調を実現するものと
する。インクあるいはトナーが付着する領域が大きな場
合は大きな濃度値を示す。インクあるいはトナーが付着
する領域が小さな場合は小さな濃度値を示す。一次元面
積階調の場合と同様に、面積階調の画像形成位置は、画
素値と、画像形成位置の重心位置で特定できる。

【０１１１】入力多値ビットマップ情報１０１は、エッ
ジ情報を保持するため、所定の解像度より高い解像度で
入力される。例えば主走査方向、副走査方向ともに４０
０ｄｐｉで入力されるものとする。

【０１１２】入力多値ビットマップ情報１０１は、画像
形成位置抽出部１０４に入力され、多値ビットマップ情
報の画像形成位置情報１０５が抽出される。

【０１１３】画像形成位置抽出部１０４では、入力解像
度と所定の解像度との差があるため、２×２＝４画素の
入力多値ビットマップ情報１０１から、一つの画像形成
位置を抽出する。図１３に示すように、２００ｄｐｉの
一画素を中心から４分割し、上下左右それぞれに４つの
４００ｄｐｉの入力多値ビットマップ情報を面積階調化
することにより、抽出できる。この時、画像形成する位
置は２００ｄｐｉの一画素の中心に必ず存在するように
する。

【０１１４】さらに、入力コンピュータ描画画像１０６
は画像形成位置抽出部１０７に入力される。画像形成位
置抽出部１０７では、１６００ｄｐｉの精度で入力コン
ピュータ描画画像１０６の画像形成位置を生成する。

【０１１５】以上で生成された２つの画像形成位置は図
１４に示される。

【０１１６】画像形成位置重ね合わせ部１０９では、図
１４に示される画像形成位置の論理和を取る。論理和は
画像が形成される位置を１とし、画像が形成されない位
置を０として行う。論理和を取った画素の例が図１５に
示される。画像形成位置重ね合わせ部１０９で重ね合わ
された画像生成位置は画素値算出部１１２と、画像形成
位置決定部１１０に送られる。

【０１１７】画像形成位置重ね合わせ部１０９で２つの
画像形成位置の間に隙間ができる場合は、多値ビットマ
ップ情報の画像形成位置を移動させて隙間を消去する。

【０１１８】画素値算出部１１２では、重ね合わされた
画像形成位置の面積を計測し、その面積を画素値に換算
する。図１５に重ね合わされた画像形成位置の幅が図示
されている。

【０１１９】最大取りうる画像形成位置の面積をＷ、重
ね合わされた画像形成位置の面積をＸ、最終的に必要な
画素値の最大レベル数をＬとする。画素値算出部１１２
で求める画素値Ｙは、

【０１２０】

【数２】Ｙ＝Ｌ×Ｘ／Ｗ の演算で求めることができる。画素値は例えば８ｂｉｔ
で表わすことができる。

【０１２１】画像形成位置決定部１１０では、重ね合わ
された画像形成位置の重心位置を計算する。ここで位相
のずれの精度は１６００ｄｐｉとしたため、重心位置の
場所の精度も１６００ｄｐｉで良い。２００ｄｐｉの１
画素を８等分する精度であるから、一次元では、３ｂｉ
ｔで表わすことができる。２次元では主走査方向と、副
走査方向独立に重心位置を示せば良いため、６ｂｉｔで
表わすことができる。

【０１２２】画像形成位置が重心のみで表わされるた
め、復号時の画像形成位置は図１５に示されるような複
雑な形状ではなく、予め決められた形状（例えば矩形、
あるいは従来例３で示した網点等）となる。ただし、図
１５に示されるような複雑な形状は、視覚上は意味の無
い情報である。画像形成位置決定部１１０における処理
は、視覚上の冗長度を削減する処理であると言える。

【０１２３】以上で、本発明においては、２００ｄｐｉ
の１画素に相当する面積の画像情報を表わすための情報
量は、８＋６＝１４ｂｉｔ必要である。図１６に示され
るように、２００ｄｐｉの１画素毎に１４ｂｉｔの情報
を与えることで画質上歪みのない画像形成が可能とな
る。

【０１２４】画質を落とさずに情報を持つことのできる
従来例は従来例２と３である。従来例２と３を比較すれ
ば、従来例２のほうがデータ量が少ないため、従来例２
に対して圧縮前のデータ量の比較を行う。

【０１２５】従来例２では、４００ｄｐｉを２００ｄｐ
ｉに画質を保証して削減することができないため、２０
０ｄｐｉの１画素に相当する面積の画像情報を表わすた
めには、２次元では最低４画素分×８ｂｉｔ＝３２ｂｉ
ｔの情報が必要となる。さらに、コンピュータ描画画像
の情報は、１６００ｄｐｉの情報量が必要な場合は、２
００ｄｐｉの１画素に対して１次元で８画素分必要であ
るため、２次元で６４画素分＝６４ｂｉｔ必要である。
計９６ｂｉｔの情報が必要である。

【０１２６】本実施例では、９６ｂｉｔの情報を、視覚
特性を鑑みることによって、１４ｂｉｔに削減すること
を可能にしている。１次元よりも高い効果を得ることが
できる。

【０１２７】以上の２次元に対する適用は、実施例１に
対してのみ説明したが、実施例２、実施例３に対しても
同様に適用可能であることは明らかである。

【０１２８】［実施例５］本実施例は請求項１、請求項
３に対応する。

【０１２９】実施例１では、画像情報形成位置情報を重
心位置によって表わしたが、本実施例では、画像情報が
形成される位置の端の位置を示すことによって、画像情
報形成位置情報を表わす。

【０１３０】例えば１次元の面積階調における例を示
す。本実施例では、実施例１とは、最終的な画像形成位
置決定部１１０の動作のみが異なる。以下、最終的な画
像形成位置決定部１１０の動作のみについて示す。

【０１３１】画像形成位置決定部１１０では、重ね合わ
された画像形成位置の右端の位置を計算する。ここで位
相のずれの精度は１６００ｄｐｉとしたため、右端位置
の場所の精度も１６００ｄｐｉで良い。２００ｄｐｉの
１画素を８等分する精度であるから、３ｂｉｔで表わす
ことができる。重ね合わされた画像形成位置の右端の位
置は図１７に示される。図１７の画像形成位置は図１０
と同じものである。

【０１３２】本実施例では、右端の位置を示したが、左
端の位置であっても良いことは自明である。

【０１３３】［実施例６］本実施例は、請求項１、請求
項３に対応する。

【０１３４】実施例４では、画像情報形成位置情報を重
心位置によって表わしたが、本実施例では、画像情報が
形成される位置の端の位置を示すことによって、画像情
報形成位置情報を表わす。

【０１３５】実施例５では、１次元の画像形成位置につ
いて示したが、本実施例では、２次元の例を示す。

【０１３６】本実施例では、実施例４とは、最終的な画
像形成位置決定部１１０の動作のみが異なる。以下、最
終的な画像形成位置決定部１１０の動作のみについて示
す。

【０１３７】画像形成位置決定部１１０では、重ね合わ
された画像形成位置の右端及び下端の位置を計算する。
ここで位相のずれの精度は１６００ｄｐｉとしたため、
右端及び下端の位置の場所の精度も１６００ｄｐｉで良
い。２００ｄｐｉの１画素を８等分する精度であるか
ら、３ｂｉｔで表わすことができる。

【０１３８】例えば、コンピュータ描画画像の画像形成
位置が重要であるとして、コンピュータ描画画像の右端
と下端位置を符号化する方法が考えられる。

【０１３９】重ね合わされた画像形成位置の右端の位置
は図１８に示される。図１８の画像形成位置は図１５と
同じものである。

【０１４０】本実施例では、右端と下端の位置を示した
が、左端あるいは上端の位置であっても良いことは自明
である。

【０１４１】［実施例７］本実施例７は、請求項１、請
求項４に対応する。

【０１４２】実施例６では、画像形成位置の境界が画像
の走査線に対し垂直、水平の場合を示したが、本実施例
では、画像形成位置の境界が画像の走査線に対し斜めの
場合を示す。

【０１４３】本実施例では、実施例４とは、最終的な画
像形成位置決定部１１０の動作のみが異なる。以下、最
終的な画像形成位置決定部１１０の動作のみについて示
す。

【０１４４】画像形成位置決定部１１０では、重ね合わ
された画像形成位置の境界位置を計算する。ここで位相
のずれの精度は１６００ｄｐｉとしたため、右端及び下
端の位置の場所の精度も１６００ｄｐｉで良い。２００
ｄｐｉの１画素を８等分する精度であるから、斜めの場
合は、√２倍して、約１１．５２レベルであるため、４
ｂｉｔで表わすことができる。

【０１４５】例えば、コンピュータ描画画像の画像形成
位置が重要であるとして、コンピュータ描画画像の境界
位置を符号化する方法が考えられる。また、ここでは、
例えば、境界の内、最も重要な境界一つのみを符号化す
る例を示す。

【０１４６】重ね合わされた画像形成位置の境界位置の
例は図１９に示される。この図の場合は、右下の境界位
置が重要であるとして、右下の境界位置を符号化する。
境界位置の角度は、３０度単位に限定する。境界位置と
角度とをつぎのように対応づける。

【０１４７】

【表１】０度の時： 下端 ３０度、６０度の時： 右下端 ９０度の時： 右端 １２０度、１５０度の時： 右上端 １８０度の時： 上端 ２１０度、２４０度の時： 左上端 ２７０度の時： 左端 ３００度、３３０度の時： 左下端 以上のように対応づければ、角度を示すことにより、境
界の位置を示すことができる。

【０１４８】以上で、境界位置は、４ｂｉｔの位置精度
と、４ｂｉｔの角度で表わすことができる。

【０１４９】［実施例８］本実施例は、請求項１、請求
項５、請求項６に対応する。

【０１５０】本実施例は、図１、図５、及び図６に示さ
れる、最終的な画像形成位置位相情報１１１を可逆符号
化し、最終的な解像度の画素値１０３を非可逆符号化す
るものである。

【０１５１】図２０を用いて説明する。図２０におい
て、１０３は既出の最終的な解像度の画素値、１１１は
既出の最終的な画像形成位置位相情報、１９１は非可逆
符号化部、１９２は非可逆符号、１９３は可逆符号化
部、１９４は可逆符号である。

【０１５２】最終的な解像度の画素値１０３は、非可逆
符号化部１９１に入力され、非可逆符号化され、非可逆
符号１９２となる。例えば、非可逆符号化には、従来例
で示したＪＰＥＧ Ｂａｓｅｌｉｎｅ方式が適用でき
る。

【０１５３】最終的な画像形成位置位相情報１１１は、
可逆符号化部１９３に入力され、可逆符号化され、可逆
符号１９４となる。例えば、可逆符号化には、予測符号
化とハフマン符号化の組み合わせ等が適用できる。

【０１５４】画素値情報は非可逆符号化を行うことによ
り、さらにデータ量を削減できる。また、画像形成位置
位相情報も冗長度が残っているため、可逆符号化を行う
ことにより、さらに、データ量を削減できる。

【０１５５】［実施例９］本実施例は、主として、請求
項７に対応する。

【０１５６】以上で述べた、実施例における画像形成位
置情報が画質上重要では無い場合、例えば、コンピュー
タ描画画像が重なっていない場合は、画像形成位置情報
（重心位置、境界位置）を符号化しない。

【０１５７】あるいは、上端、下端、右端、左端の内、
重要なもののみを符号化しても良い。

【０１５８】符号内に、画像形成位置を符号化するか否
かのフラグを入れることにより復号時に切り替えが可能
となる。

【０１５９】

【発明の効果】本発明によれば、面積階調方式による画
像形成を行う装置に利用する画像の情報を、視覚的に意
味のある最低解像度の濃度情報と、トナーあるいはイン
クのマーキングされる位置情報に分離して符号化するよ
うにしたため、画質を劣化させないで、画像データ量を
大幅に削減することが可能である。また、多値画像情報
と、２値画像情報が混在する場合の画像データを統一的
に扱うことが可能となる。

【０１６０】具体的には、従来方式では、ビットマップ
で入力された画像の解像度がプリント時の解像度よりも
高い場合には、帯域を制限することにより、プリント時
の解像度に落として、ラスタ画像用の符号化を行えば良
い。しかしながら、ビットマップで入力されていても、
文字線画のようなベクタ画像である場合がある。文字線
画は位置情報が重要であるため、単純に解像度を落とす
と画質が劣化する。画質を落とさないためには、文字線
画に必要な解像度でラスタ画像を持つ必要がある。

【０１６１】本発明では、最低解像度の画像情報に、ト
ナーあるいはインクのマーキングされる位置情報を付加
することにより、入力画像情報を必要最低限の解像度に
落としても画質の劣化を抑えることができるため、デー
タ量を削減できる。

【０１６２】例えば、実施例４で述べたように、最低限
必要な解像度は２００ｄｐｉ（２００ｄｏｔ／２５．４
ｍｍ）であるとする。また、トナーあるいはインクのマ
ーキングされる位置の検知限は解像度換算で、１６００
ｄｐｉであるとする。また、入力画像情報は、例えば主
走査方向、副走査方向ともに４００ｄｐｉで入力される
ものとすると、従来では、画質を劣化させず、画像情報
を全て表わすためには最悪９６ｂｉｔ必要であるのに対
し、本発明では最悪１４ｂｉｔで済む。

【０１６３】さらに、一旦面積階調の２値画像情報に戻
してから重ね合わせを行い、１プレーンのみで扱うこと
ができるため、従来例２で述べたような３プレーン構造
を取る必要がなく単純に扱うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の構成（実施例１）を説明する図で
る。

【図２】 視覚特性とくに視覚の限界を説明する図であ
る。

【図３】 視覚特性とくに位相のずれに関する視覚特性
を説明する図である。

【図４】 本発明の原理を説明する図である。

【図５】 本発明の構成（実施例２）を説明する図であ
る。

【図６】 本発明の構成（実施例３）を説明する図であ
る。

【図７】 一次元面積階調を説明する図である。

【図８】 ２つの画素データにより１／２の解像度とし
て得た一次元面積階調を説明する図である。

【図９】 多値ビットマップ情報およびコンピュータ描
画画像の一次元面積階調を説明する図である。

【図１０】 一次元面積階調の論理和を説明する図であ
る。

【図１１】 画像フォーマット例を説明する図である。

【図１２】 ２次元面積階調を説明する図である。

【図１３】 ４つの画素から得た２次元面積階調を説明
する図である。

【図１４】 多値ビットマップ情報およびコンピュータ
描画画像の２次元面積階調を説明する図である。

【図１５】 ２次元面積階調の論理和を説明する図であ
る。

【図１６】 画像フォーマット例を説明する図である。

【図１７】 一次元面積階調の論理和を説明する図であ
る。

【図１８】 ２次元面積階調の論理和を説明する図であ
る。

【図１９】 ２次元面積階調の論理和を説明する図であ
る。

【図２０】 本発明の構成例（実施例８）を説明する図
である。

【図２１】 視覚モデル化を説明する図である。

【図２２】 従来例２の非可逆符号化（ＪＰＥＧ Ｂａ
ｓｅｌｉｎｅ方式）を説明する図である。

【図２３】 図２２の従来例のスキャン変換を説明する
図である。

【図２４】 図２２の従来例のＡＣ係数グループ化表を
示す図である。

【図２５】 図２２の従来例のＤＣ差分グループ化表を
示す図である。

【図２６】 図２２の寿ライ例のラスタスキャン順を説
明する図である。

【図２７】 従来例３の３プレーン構造を説明する図で
ある。

【図２８】 従来例１を説明する図である。

【図２９】 従来例１の２値データパターンを説明する
図である。

【図３０】 従来例１の階調圧縮伸張処理を説明する図
である。

【図３１】 従来例４の網点生成を説明する図である。

【図３２】 本発明の課題を説明する図である。

【符号の説明】

１０１ 入力多値ビットマップ画像 １０３ 最終的な解像度の画素値 １０４ 多値ビットマップ画像の画像形成位置抽出部 １０５ 多値ビットマップ画像の画像形成位置情報 １０６ 入力コンピュータ描画画像 １０７ コンピュータ描画画像の画像形成位置抽出部 １０８ コンピュータ描画画像の画像形成位置 １０９ 画像形成位置重ね合わせ部 １１０ 最終的な画像形成位置決定部 １１１ 最終的な画像形成位置位相情報 １１２ 画素値算出部 １９１ 非可逆符号化部 １９２ 非可逆符号 １９３ 可逆符号化部 １９４ 可逆符号 １００１ 入力画像 １００２ ブロック化回路 １００３ ＤＣＴ回路 １００４ 量子化器 １００５ 量子化テーブル １００６ スキャン変換回路 １００７ 有意係数検出回路 １００８ グループ化回路 １００９ ラン長カウンタ １０１０ ２次元ハフマン符号化回路 １０１１ ＤＣ差分算出回路 １０１２ グループ化回路 １０１３ １次元ハフマン符号化回路 １０１４ 多重化回路 １０１５ 出力符号 １０５１ ＡＣ成分符号化回路 １０５２ 入力ブロックの画素値あるいはＤＣＴ変換
係数等 １０５３ スケーリングファクタ算出回路 １０５４ 基本量子化テーブル １０５５ スケーリングファクタ １０５６ 基本量子化ステップ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 篠原 浩一郎 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内 Ｆターム(参考） 5C059 KK02 LA02 MA00 MA23 MA45 MB06 MB14 MC32 MC34 ME02 PP01 PP19 RC30 RC33 SS15 5C078 AA04 AA05 AA08 BA21 CA21 DA00 DA01 DB00 DB05 9A001 EE04 HH27 KK42

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像情報に基づいて、所定の解像度に応
   じたサイズの画素の内部に出力されるマークの面積を表
   す面積データを生成する手段と、 上記画素の内部におけるマークの位置を表す位置データ
   を生成する手段とを有し、 上記面積データと上記位置データとにより画像情報を表
   す画像符号化装置。
2. 【請求項２】 上記位置データは、上記マークの重心の
   位置を表す請求項１記載の画像符号化装置。
3. 【請求項３】 上記位置データは、上記マークの右端、
   左端、上端および下端の位置のうちのいずれか予め定め
   られ対置を表す請求項１記載の画像符号化装置。
4. 【請求項４】 上記マークの境界は直線であり、上記位
   置データは、上記直線の位置および角度を表す請求項１
   記載の画像符号化装置。
5. 【請求項５】 上記面積データを非可逆符号化する手段
   をさらに具備する請求項１記載の画像符号化装置
6. 【請求項６】 上記位置データを可逆符号化する手段を
   さらに具備する請求項１記載の画像符号化装置。
7. 【請求項７】 上記マークの位置が問題とならない場合
   は、上記位置データを求めない請求項１記載の画像符号
   化装置。
8. 【請求項８】 多値ビットマップ画像を入力する第１の
   入力手段と、 コンピュータ描画画像を入力する第２の入力手段と、 上記多値ビットマップ画像に基づいて、所定の解像度に
   応じたサイズの画素の内部における第１のマークの領域
   を求める手段と、 上記コンピュータ描画画像に基づいて上記画素の内部に
   おける第２のマークの領域を求める手段と、 上記第１のマークの領域と上記第２のマークの領域とを
   重ねあわせて第３のマークの領域を求める手段と、 上記第３のマークの面積を表す面積データを生成する手
   段と、 上記第３のマークの位置を表す位置データを生成する手
   段とを有し、 上記面積データと上記位置データとにより画像情報を表
   す画像符号化装置。
9. 【請求項９】 多値ビットマップ画像を入力する手段
   と、 上記多値ビットマップ画像に基づいて、所定の解像度に
   応じたサイズの画素の内部におけるマークの面積を表す
   面積データを生成する手段と、 上記多値ビット画像に基づいて、上記画素の内部におけ
   るマークの位置を表す位置データを生成する手段とを有
   し、 上記面積データと上記位置データとにより画像情報を表
   す画像符号化装置。
10. 【請求項１０】 コンピュータ描画画像を入力する入力
    手段と、 上記コンピュータ描画画像に基づいて、所定の解像度に
    応じたサイズの画素の内部におけるマークの面積を表す
    面積データを生成する手段と、 上記コンピュータ描画画像に基づいて上記画素の内部に
    おけるマークの位置を表す位置データを生成する手段と
    を有し、 上記面積データと上記位置データとにより画像情報を表
    す画像符号化装置。