JP2000333020A - ２値画像符号化方法、２値画像符号化装置および記録媒体 - Google Patents
２値画像符号化方法、２値画像符号化装置および記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高圧縮率を実現するための２値画像符号化方
法を提供すること。 【解決手段】 ２値画像を予測する予測ステップ（Ｓ
１）と、予測ステップにおける予測の当り外れを表すデ
ータ系列をブロック化してブロック化データを生成する
ブロック化ステップ（Ｓ２）と、ハフマンブロック符号
化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハフ
マンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップ（Ｓ４）とを有する。
法を提供すること。 【解決手段】 ２値画像を予測する予測ステップ（Ｓ
１）と、予測ステップにおける予測の当り外れを表すデ
ータ系列をブロック化してブロック化データを生成する
ブロック化ステップ（Ｓ２）と、ハフマンブロック符号
化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハフ
マンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップ（Ｓ４）とを有する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、プリンタ、複写
機、ファクシミリ等のデータ出力装置で用いる２値画像
のデータ圧縮を行うための２値画像符号化方法、その方
法が適用される２値画像符号化装置およびその方法を実
行するための記録媒体に関するものである。
機、ファクシミリ等のデータ出力装置で用いる２値画像
のデータ圧縮を行うための２値画像符号化方法、その方
法が適用される２値画像符号化装置およびその方法を実
行するための記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、プリンタ、複写機、ファクシミリ
などのデータ出力装置の高解像度化、高画質化、カラー
化に伴って、記憶容量、伝送時間の削減のためのデータ
圧縮技術、特に画質劣化を防ぐための２値画像データの
圧縮技術が重要となってきている。２値画像データの圧
縮技術としては、算術符号化、ハフマン符号化、ＭＨ
（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｈｕｆｆｍａｎ）符号化、ＭＲ
（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＲＥＡＤ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｅ
ｌｅｍｅｎｔ Ａｄｄｒｅｓｓ Ｄｅｓｉｇｎｅｔ
ｅ））符号化やこれらに予測符号化を組合わせた方法な
どの可逆圧縮の手法が知られるが、自然画像が混在した
多値画像を階調変換した疑似中間調２値画像に対しては
十分な圧縮率を実現することが困難であった。そこで、
従来は２値画像の予測を行い、その予測の当り外れを表
すデータ系列に対して情報源の拡大のためにブロック化
を行い、このブロック化データに対してハフマンブロッ
ク符号化を行っていた。以下に、自然画像が混在する多
値画像を階調変換した擬似中間調２値画像の符号化方法
に対する従来の手法を説明する。
などのデータ出力装置の高解像度化、高画質化、カラー
化に伴って、記憶容量、伝送時間の削減のためのデータ
圧縮技術、特に画質劣化を防ぐための２値画像データの
圧縮技術が重要となってきている。２値画像データの圧
縮技術としては、算術符号化、ハフマン符号化、ＭＨ
（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｈｕｆｆｍａｎ）符号化、ＭＲ
（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ ＲＥＡＤ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｅ
ｌｅｍｅｎｔ Ａｄｄｒｅｓｓ Ｄｅｓｉｇｎｅｔ
ｅ））符号化やこれらに予測符号化を組合わせた方法な
どの可逆圧縮の手法が知られるが、自然画像が混在した
多値画像を階調変換した疑似中間調２値画像に対しては
十分な圧縮率を実現することが困難であった。そこで、
従来は２値画像の予測を行い、その予測の当り外れを表
すデータ系列に対して情報源の拡大のためにブロック化
を行い、このブロック化データに対してハフマンブロッ
ク符号化を行っていた。以下に、自然画像が混在する多
値画像を階調変換した擬似中間調２値画像の符号化方法
に対する従来の手法を説明する。
【０００３】図１１は従来の擬似中間調２値画像の符号
化方法が適用される従来の２値画像符号化装置を示すブ
ロック図である。
化方法が適用される従来の２値画像符号化装置を示すブ
ロック図である。
【０００４】図１１において、１は制御部、２はデータ
入力部、３は予測部、４は予測テーブル、５はブロック
化部、６はハフマンブロック符号化部、７はハフマンテ
ーブル、８はデータ出力部である。
入力部、３は予測部、４は予測テーブル、５はブロック
化部、６はハフマンブロック符号化部、７はハフマンテ
ーブル、８はデータ出力部である。
【０００５】このように構成された２値画像符号化装置
について、その動作等を説明する。
について、その動作等を説明する。
【０００６】図１１において、制御部１は、データ入力
部２から入力画像である２値画像データを受け取り、予
測部３にその２値画像データを転送する。予測部３は、
予測テーブル４を用いて符号化済み周辺画素の情報から
受信データの予測を行う。そして予測が当った画素は
「０」、予測が外れた画素は「１」となるようなデータ
系列に変換する。続いて制御部１は、予測の当り外れを
表すデータ系列をブロック化部５に転送する。ブロック
化部５は、受信データをＭ×Ｎ画素で構成されるブロッ
ク化データに変換する。そしてハフマンブロック符号化
部６は、ハフマンテーブル７を用いて、ブロック化部５
から制御部１を介して受信したブロック化データのハフ
マンブロック符号化を行い、符号化による圧縮データを
出力する。最後に制御部１は、ハフマンブロック符号化
部６からの圧縮データをデータ出力部８に転送し、デー
タ出力部８から圧縮データを出力する。
部２から入力画像である２値画像データを受け取り、予
測部３にその２値画像データを転送する。予測部３は、
予測テーブル４を用いて符号化済み周辺画素の情報から
受信データの予測を行う。そして予測が当った画素は
「０」、予測が外れた画素は「１」となるようなデータ
系列に変換する。続いて制御部１は、予測の当り外れを
表すデータ系列をブロック化部５に転送する。ブロック
化部５は、受信データをＭ×Ｎ画素で構成されるブロッ
ク化データに変換する。そしてハフマンブロック符号化
部６は、ハフマンテーブル７を用いて、ブロック化部５
から制御部１を介して受信したブロック化データのハフ
マンブロック符号化を行い、符号化による圧縮データを
出力する。最後に制御部１は、ハフマンブロック符号化
部６からの圧縮データをデータ出力部８に転送し、デー
タ出力部８から圧縮データを出力する。
【０００７】図１２（ａ）、（ｂ）は２値画像の予測の
説明図である。図１２（ａ）に示す４個の参照画素Ｘ
１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４によって予測する場合、この４画
素の状態は２の４乗＝１６通りあり、それぞれについて
符号化対象画素Ｘ＝１となる確率の方が高いパタンに対
してはｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）＝１となるよう
に、符号化対象画素Ｘ＝０となる確率の方が高いパタン
に対してはｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）＝０となるよ
うに予測関数ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）を決定す
る。この予測関数ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）を用い
て予測を行い、図１２（ｂ）に示すように予測が外れた
画素は「１」を、予測が当たった画素は「０」を出力す
る。予測関数ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）は図１１の
予測テーブル４に示すようにテーブルとすることもあ
る。
説明図である。図１２（ａ）に示す４個の参照画素Ｘ
１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４によって予測する場合、この４画
素の状態は２の４乗＝１６通りあり、それぞれについて
符号化対象画素Ｘ＝１となる確率の方が高いパタンに対
してはｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）＝１となるよう
に、符号化対象画素Ｘ＝０となる確率の方が高いパタン
に対してはｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）＝０となるよ
うに予測関数ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）を決定す
る。この予測関数ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）を用い
て予測を行い、図１２（ｂ）に示すように予測が外れた
画素は「１」を、予測が当たった画素は「０」を出力す
る。予測関数ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４）は図１１の
予測テーブル４に示すようにテーブルとすることもあ
る。
【０００８】図１３はブロック化の説明図である。ブロ
ック化においては例えば図１３に示すように４×４画素
で１つのブロックとしてブロック化するような方法が考
えられる。この場合、１６画素で１ブロックであるた
め、ブロック化されたデータは１６ビットのデータ系列
として出力される。
ック化においては例えば図１３に示すように４×４画素
で１つのブロックとしてブロック化するような方法が考
えられる。この場合、１６画素で１ブロックであるた
め、ブロック化されたデータは１６ビットのデータ系列
として出力される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の２値画像符号化方法および２値画像符号化装置で
は、画像データ全体に同一のハフマンブロック符号化を
施すため、領域毎に隣接画素間の相関が異なるという画
像データの特徴を十分利用できず、効率のよい符号化を
行うことができないという問題点を有していた。
来の２値画像符号化方法および２値画像符号化装置で
は、画像データ全体に同一のハフマンブロック符号化を
施すため、領域毎に隣接画素間の相関が異なるという画
像データの特徴を十分利用できず、効率のよい符号化を
行うことができないという問題点を有していた。
【００１０】この２値画像符号化方法および２値画像符
号化装置では高圧縮率を実現することが要求され、この
記録媒体ではその２値画像符号化方法を実行することが
要求されている。
号化装置では高圧縮率を実現することが要求され、この
記録媒体ではその２値画像符号化方法を実行することが
要求されている。
【００１１】本発明は、高圧縮率を実現するための２値
画像符号化方法および高圧縮率を実現することができる
２値画像符号化装置ならびにその方法を実行するための
記録媒体を提供することを目的とする。
画像符号化方法および高圧縮率を実現することができる
２値画像符号化装置ならびにその方法を実行するための
記録媒体を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明の２値画像符号化方法は、２値画像を予測する
予測ステップと、予測ステップにおける予測の当り外れ
を表すデータ系列をブロック化してブロック化データを
生成するブロック化ステップと、ハフマンブロック符号
化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハフ
マンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップとを有する構成を備えて
いる。
に本発明の２値画像符号化方法は、２値画像を予測する
予測ステップと、予測ステップにおける予測の当り外れ
を表すデータ系列をブロック化してブロック化データを
生成するブロック化ステップと、ハフマンブロック符号
化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハフ
マンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップとを有する構成を備えて
いる。
【００１３】これにより、高圧縮率を実現するための２
値画像符号化方法が得られる。
値画像符号化方法が得られる。
【００１４】上記課題を解決するために本発明の２値画
像符号化装置は、２値画像を予測する予測部と、予測部
による予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化し
てブロック化データを生成するブロック化部と、ハフマ
ンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロック化デー
タに応じてハフマンテーブルを切り換えて対象ブロック
をハフマンブロック符号化するハフマンブロック符号化
部と、全体を制御する制御部とを有する構成を備えてい
る。
像符号化装置は、２値画像を予測する予測部と、予測部
による予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化し
てブロック化データを生成するブロック化部と、ハフマ
ンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロック化デー
タに応じてハフマンテーブルを切り換えて対象ブロック
をハフマンブロック符号化するハフマンブロック符号化
部と、全体を制御する制御部とを有する構成を備えてい
る。
【００１５】これにより、高圧縮率を実現することがで
きる２値画像符号化装置が得られる。
きる２値画像符号化装置が得られる。
【００１６】上記課題を解決するために本発明の記録媒
体は、２値画像を予測する予測ステップと、予測ステッ
プにおける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック
化してブロック化データを生成するブロック化ステップ
と、ハフマンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロ
ック化データに応じてハフマンテーブルを切り換えて対
象ブロックをハフマンブロック符号化する符号化ステッ
プとを実行させるためのプログラムを記録した構成を備
えている。
体は、２値画像を予測する予測ステップと、予測ステッ
プにおける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック
化してブロック化データを生成するブロック化ステップ
と、ハフマンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロ
ック化データに応じてハフマンテーブルを切り換えて対
象ブロックをハフマンブロック符号化する符号化ステッ
プとを実行させるためのプログラムを記録した構成を備
えている。
【００１７】これにより、上記２値画像符号化方法を実
行するための記録媒体が得られる。
行するための記録媒体が得られる。
【００１８】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の２値画
像符号化方法は、２値画像を予測する予測ステップと、
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、ハフマンブロック符号化対象ブロックの
周辺のブロック化データに応じてハフマンテーブルを切
り換えて対象ブロックをハフマンブロック符号化する符
号化ステップとを有することとしたものである。
像符号化方法は、２値画像を予測する予測ステップと、
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、ハフマンブロック符号化対象ブロックの
周辺のブロック化データに応じてハフマンテーブルを切
り換えて対象ブロックをハフマンブロック符号化する符
号化ステップとを有することとしたものである。
【００１９】この構成により、周辺ブロック化データか
ら最適なハフマンテーブルを用いてハフマンブロック符
号化を行うことができるので、高圧縮率の２値画像符号
化を行うことができるという作用を有する。
ら最適なハフマンテーブルを用いてハフマンブロック符
号化を行うことができるので、高圧縮率の２値画像符号
化を行うことができるという作用を有する。
【００２０】請求項２に記載の２値画像符号化方法は、
請求項１に記載の２値画像符号化方法において、ブロッ
ク化データを参照して符号化対象ブロックのブロック化
データの値の出現確率分布モデルを決定するモデル決定
ステップを備え、符号化ステップにおいて、出現確率分
布モデルに最適に設計されたハフマンテーブルに切り換
えることとしたものである。
請求項１に記載の２値画像符号化方法において、ブロッ
ク化データを参照して符号化対象ブロックのブロック化
データの値の出現確率分布モデルを決定するモデル決定
ステップを備え、符号化ステップにおいて、出現確率分
布モデルに最適に設計されたハフマンテーブルに切り換
えることとしたものである。
【００２１】この構成により、周辺ブロック化データか
ら符号化対象ブロックのブロック化データの値の出現確
率分布を推定し、推定された出現確率分布に最適なハフ
マンテーブルを用いてハフマンブロック符号化を行うこ
とができるので、高圧縮率の２値画像符号化を行うこと
ができるという作用を有する。
ら符号化対象ブロックのブロック化データの値の出現確
率分布を推定し、推定された出現確率分布に最適なハフ
マンテーブルを用いてハフマンブロック符号化を行うこ
とができるので、高圧縮率の２値画像符号化を行うこと
ができるという作用を有する。
【００２２】請求項３に記載の２値画像符号化方法は、
２値画像を予測する予測ステップと、予測ステップにお
ける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化して
ブロック化データを生成するブロック化ステップと、ブ
ロック化データのブロック内画素の予測が全て当りのブ
ロックの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化データ
を予測が全て当りのブロックの連続数を表すランデータ
に変換する変換ステップと、変換ステップにおいてブロ
ック化データをランデータに変換したときはランデータ
をハフマンブロック符号化し、ブロック化データをラン
データに変換しないときはブロック化データをハフマン
ブロック符号化する符号化ステップとを有することとし
たものである。
２値画像を予測する予測ステップと、予測ステップにお
ける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化して
ブロック化データを生成するブロック化ステップと、ブ
ロック化データのブロック内画素の予測が全て当りのブ
ロックの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化データ
を予測が全て当りのブロックの連続数を表すランデータ
に変換する変換ステップと、変換ステップにおいてブロ
ック化データをランデータに変換したときはランデータ
をハフマンブロック符号化し、ブロック化データをラン
データに変換しないときはブロック化データをハフマン
ブロック符号化する符号化ステップとを有することとし
たものである。
【００２３】この構成により、予測が全て当るブロック
が複数連続する場合にはランデータとして複数のブロッ
クを一括してハフマンブロック符号化することができる
ので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができると
いう作用を有する。
が複数連続する場合にはランデータとして複数のブロッ
クを一括してハフマンブロック符号化することができる
ので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができると
いう作用を有する。
【００２４】請求項４に記載の２値画像符号化方法は、
請求項３に記載の２値画像符号化方法において、変換ス
テップにおいて、最大ラン長をブロック化データの１ブ
ロックを構成する画素数と同数のビット数で表現できる
長さ以下にすることとしたものである。
請求項３に記載の２値画像符号化方法において、変換ス
テップにおいて、最大ラン長をブロック化データの１ブ
ロックを構成する画素数と同数のビット数で表現できる
長さ以下にすることとしたものである。
【００２５】この構成により、ブロック化データをハフ
マンブロック符号化するときに用いるハフマンテーブル
と同一のハフマンテーブルを用いてランデータを符号化
することができるので、非常に簡単なハードウェア構成
で２値画像符号化を行うことができるという作用を有す
る。
マンブロック符号化するときに用いるハフマンテーブル
と同一のハフマンテーブルを用いてランデータを符号化
することができるので、非常に簡単なハードウェア構成
で２値画像符号化を行うことができるという作用を有す
る。
【００２６】請求項５に記載の２値画像符号化装置は、
２値画像を予測する予測部と、予測部による予測の当り
外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化デー
タを生成するブロック化部と、ハフマンブロック符号化
対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハフマ
ンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブロッ
ク符号化するハフマンブロック符号化部と、全体を制御
する制御部とを有することとしたものである。
２値画像を予測する予測部と、予測部による予測の当り
外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化デー
タを生成するブロック化部と、ハフマンブロック符号化
対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハフマ
ンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブロッ
ク符号化するハフマンブロック符号化部と、全体を制御
する制御部とを有することとしたものである。
【００２７】この構成により、周辺ブロック化データか
ら最適なハフマンテーブルを用いてハフマンブロック符
号化を行うことができるので、高圧縮率の２値画像符号
化を行うことができるという作用を有する。
ら最適なハフマンテーブルを用いてハフマンブロック符
号化を行うことができるので、高圧縮率の２値画像符号
化を行うことができるという作用を有する。
【００２８】請求項６に記載の２値画像符号化装置は、
２値画像を予測する予測部と、予測部による予測の当り
外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化デー
タを生成するブロック化部と、ブロック化データのブロ
ック内画素の予測が全て当りのブロックの連続数が閾値
を越えたとき、ブロック化データを予測が全て当りのブ
ロックの連続数を表すランデータに変換するランデータ
作成部と、ランデータ作成部がブロック化データをラン
データに変換したときはランデータをハフマンブロック
符号化し、ブロック化データをランデータに変換しない
ときはブロック化データをハフマンブロック符号化する
ハフマンブロック符号化部と、全体を制御する制御部と
を有することとしたものである。
２値画像を予測する予測部と、予測部による予測の当り
外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化デー
タを生成するブロック化部と、ブロック化データのブロ
ック内画素の予測が全て当りのブロックの連続数が閾値
を越えたとき、ブロック化データを予測が全て当りのブ
ロックの連続数を表すランデータに変換するランデータ
作成部と、ランデータ作成部がブロック化データをラン
データに変換したときはランデータをハフマンブロック
符号化し、ブロック化データをランデータに変換しない
ときはブロック化データをハフマンブロック符号化する
ハフマンブロック符号化部と、全体を制御する制御部と
を有することとしたものである。
【００２９】この構成により、予測が全て当るブロック
が複数連続する場合にはランデータとして複数のブロッ
クを一括してハフマンブロック符号化することができる
ので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができると
いう作用を有する。
が複数連続する場合にはランデータとして複数のブロッ
クを一括してハフマンブロック符号化することができる
ので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができると
いう作用を有する。
【００３０】請求項７に記載の記録媒体は、２値画像を
予測する予測ステップと、予測ステップにおける予測の
当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化
データを生成するブロック化ステップと、ハフマンブロ
ック符号化対象ブロックの周辺のブロック化データに応
じてハフマンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフ
マンブロック符号化する符号化ステップとを実行させる
ためのプログラムを記録することとしたものである。
予測する予測ステップと、予測ステップにおける予測の
当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化
データを生成するブロック化ステップと、ハフマンブロ
ック符号化対象ブロックの周辺のブロック化データに応
じてハフマンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフ
マンブロック符号化する符号化ステップとを実行させる
ためのプログラムを記録することとしたものである。
【００３１】この構成により、請求項１に記載の２値画
像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行すること
ができるという作用を有する。
像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行すること
ができるという作用を有する。
【００３２】請求項８に記載の記録媒体は、２値画像を
予測する予測ステップと、予測ステップにおける予測の
当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化
データを生成するブロック化ステップと、ブロック化デ
ータを参照して符号化対象ブロックのブロック化データ
の値の出現確率分布モデルを決定するモデル決定ステッ
プと、出現確率分布モデルに最適に設計されたハフマン
テーブルに切り換えて対象ブロックをハフマンブロック
符号化する符号化ステップとを実行させるためのプログ
ラムを記録することとしたものである。
予測する予測ステップと、予測ステップにおける予測の
当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化
データを生成するブロック化ステップと、ブロック化デ
ータを参照して符号化対象ブロックのブロック化データ
の値の出現確率分布モデルを決定するモデル決定ステッ
プと、出現確率分布モデルに最適に設計されたハフマン
テーブルに切り換えて対象ブロックをハフマンブロック
符号化する符号化ステップとを実行させるためのプログ
ラムを記録することとしたものである。
【００３３】この構成により、請求項２に記載の２値画
像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行すること
ができるという作用を有する。
像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行すること
ができるという作用を有する。
【００３４】請求項９に記載の記録媒体は、２値画像を
予測する予測ステップと、予測ステップにおける予測の
当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化
データを生成するブロック化ステップと、ブロック化デ
ータのブロック内画素の予測が全て当りのブロックの連
続数が閾値を越えたとき、ブロック化データを予測が全
て当りのブロックの連続数を表すランデータに変換する
変換ステップと、変換ステップにおいてブロック化デー
タをランデータに変換したときはランデータをハフマン
ブロック符号化し、ブロック化データをランデータに変
換しないときはブロック化データをハフマンブロック符
号化する符号化ステップとを実行させるためのプログラ
ムを記録することとしたものである。
予測する予測ステップと、予測ステップにおける予測の
当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック化
データを生成するブロック化ステップと、ブロック化デ
ータのブロック内画素の予測が全て当りのブロックの連
続数が閾値を越えたとき、ブロック化データを予測が全
て当りのブロックの連続数を表すランデータに変換する
変換ステップと、変換ステップにおいてブロック化デー
タをランデータに変換したときはランデータをハフマン
ブロック符号化し、ブロック化データをランデータに変
換しないときはブロック化データをハフマンブロック符
号化する符号化ステップとを実行させるためのプログラ
ムを記録することとしたものである。
【００３５】この構成により、請求項３に記載の２値画
像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行すること
ができるという作用を有する。
像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行すること
ができるという作用を有する。
【００３６】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図１０を用いて説明する。
〜図１０を用いて説明する。
【００３７】（実施の形態１）図１は本発明の実施の形
態１による２値画像符号化装置を示すブロック図であ
る。
態１による２値画像符号化装置を示すブロック図であ
る。
【００３８】図１において、制御部１、データ入力部
２、予測部３、予測テーブル４、ブロック化部５、ハフ
マンブロック符号化部６、ハフマンテーブル７、データ
出力部８は図１１と同様のものなので、同一符号を付
し、説明は省略する。９は符号化対象ブロックの周辺の
ブロック化データの値を参照して符号化対象ブロックの
ブロック化データの値の出現確率分布モデルを決定する
出現確率分布推定部、１０は制御プログラムを記憶する
記憶部である。ハフマンテーブル７は、予め定めた複数
の出現確率分布モデルのそれぞれに最適なテーブルとな
るように設計されている。
２、予測部３、予測テーブル４、ブロック化部５、ハフ
マンブロック符号化部６、ハフマンテーブル７、データ
出力部８は図１１と同様のものなので、同一符号を付
し、説明は省略する。９は符号化対象ブロックの周辺の
ブロック化データの値を参照して符号化対象ブロックの
ブロック化データの値の出現確率分布モデルを決定する
出現確率分布推定部、１０は制御プログラムを記憶する
記憶部である。ハフマンテーブル７は、予め定めた複数
の出現確率分布モデルのそれぞれに最適なテーブルとな
るように設計されている。
【００３９】以上のように構成された２値画像符号化装
置について、その動作を図２を用いて説明する。図２は
図１の２値画像符号化装置の動作を示すフローチャート
である。
置について、その動作を図２を用いて説明する。図２は
図１の２値画像符号化装置の動作を示すフローチャート
である。
【００４０】まず最初に制御部１は、データ入力部２か
ら入力画像である２値画像データを受け取る。次に制御
部１は、予測部３に２値画像データを転送し、予測部３
は、予測テーブル４を参照して予測を行う（Ｓ１）。予
測部３の出力データは予測の当り外れを表すデータ系列
である。そして制御部１は、ブロック化部５に予測の当
り外れを表すデータ系列を転送し、ブロック化部５は、
予測の当り外れを表すデータ系列をＭ×Ｎ画素で構成さ
れるブロック化データに変換する（Ｓ２）。次に制御部
１はハフマンブロック符号化部６にブロック化データを
転送し、ハフマンブロック符号化部６はブロック化デー
タを逐次符号化していくが、このハフマンブロック符号
化の動作に連動して、制御部１は出現確率分布推定部９
に符号化対象ブロック周辺のブロック化データを転送
し、出現確率分布推定部９は、符号化対象ブロック周辺
のブロック化データを参照して、符号化対象ブロック周
辺のブロック化データの値の出現確率分布モデルを決定
する（Ｓ３）。ハフマンブロック符号化部６は、ハフマ
ンテーブル７の中から、出現確率分布推定部９で推定さ
れた確率分布モデルに最適に設計されたハフマンテーブ
ルを選択し、その選択したハフマンテーブルを用いて符
号化対象ブロックをハフマンブロック符号化する（Ｓ
４）。最後に制御部１は圧縮データをデータ出力部８か
ら出力する。ここで、制御部１の動作については、制御
部１の動作を制御する制御プログラムを記憶する記憶部
１０を制御部１に接続し、記憶部１０に記憶された制御
プログラムによって制御部１が各モジュール（装置を構
成する各ブロック）の動作を制御する場合も考えられ
る。
ら入力画像である２値画像データを受け取る。次に制御
部１は、予測部３に２値画像データを転送し、予測部３
は、予測テーブル４を参照して予測を行う（Ｓ１）。予
測部３の出力データは予測の当り外れを表すデータ系列
である。そして制御部１は、ブロック化部５に予測の当
り外れを表すデータ系列を転送し、ブロック化部５は、
予測の当り外れを表すデータ系列をＭ×Ｎ画素で構成さ
れるブロック化データに変換する（Ｓ２）。次に制御部
１はハフマンブロック符号化部６にブロック化データを
転送し、ハフマンブロック符号化部６はブロック化デー
タを逐次符号化していくが、このハフマンブロック符号
化の動作に連動して、制御部１は出現確率分布推定部９
に符号化対象ブロック周辺のブロック化データを転送
し、出現確率分布推定部９は、符号化対象ブロック周辺
のブロック化データを参照して、符号化対象ブロック周
辺のブロック化データの値の出現確率分布モデルを決定
する（Ｓ３）。ハフマンブロック符号化部６は、ハフマ
ンテーブル７の中から、出現確率分布推定部９で推定さ
れた確率分布モデルに最適に設計されたハフマンテーブ
ルを選択し、その選択したハフマンテーブルを用いて符
号化対象ブロックをハフマンブロック符号化する（Ｓ
４）。最後に制御部１は圧縮データをデータ出力部８か
ら出力する。ここで、制御部１の動作については、制御
部１の動作を制御する制御プログラムを記憶する記憶部
１０を制御部１に接続し、記憶部１０に記憶された制御
プログラムによって制御部１が各モジュール（装置を構
成する各ブロック）の動作を制御する場合も考えられ
る。
【００４１】以下に、各ブロックについて具体的に説明
する。
する。
【００４２】まず最初に、予測部３では符号化画素の周
辺符号化済み画素を元に予測テーブル４を参照して、符
号化画素が「０」か「１」かを予測する。予測に用いる
符号化画素の周辺符号化済み画素の数としては周辺４画
素やそれ以上の周辺画素を用いる場合などが考えられ
る。図３（ａ）は参照画素を示す画素図、図３（ｂ）は
参照画素数が周辺４画素の場合の予測テーブル（予測値
を格納したテーブル）の例を示すテーブル図である。周
辺画素Ｘ１〜Ｘ４の状態から予測テーブルアドレスを計
算し、予測テーブルを参照することにより画素Ｘの予測
値Ｘ０を求めることができる。そして、予測値Ｘ０と実
際の画素値Ｘが同じ場合には「０」を、異なる場合には
「１」を返すことにより予測が行われる。
辺符号化済み画素を元に予測テーブル４を参照して、符
号化画素が「０」か「１」かを予測する。予測に用いる
符号化画素の周辺符号化済み画素の数としては周辺４画
素やそれ以上の周辺画素を用いる場合などが考えられ
る。図３（ａ）は参照画素を示す画素図、図３（ｂ）は
参照画素数が周辺４画素の場合の予測テーブル（予測値
を格納したテーブル）の例を示すテーブル図である。周
辺画素Ｘ１〜Ｘ４の状態から予測テーブルアドレスを計
算し、予測テーブルを参照することにより画素Ｘの予測
値Ｘ０を求めることができる。そして、予測値Ｘ０と実
際の画素値Ｘが同じ場合には「０」を、異なる場合には
「１」を返すことにより予測が行われる。
【００４３】ブロック化部５は、上記予測における予測
の当り外れを表すデータ系列に対してＭ×Ｎ画素で１ブ
ロックを構成するブロック化データへの変換を行う。各
画素は予測の当り外れを表す１ビットのデータであるた
めＭ×Ｎ画素でブロック化されたブロック化データはＭ
×Ｎビットのデータ系列となる。また、ブロック化デー
タとしてブロックサイズを可変にする方法も考えられ
る。例えば、予測が当りのブロックが複数連続する場合
には、それらの複数のブロックを１ブロックとしてブロ
ック化し、そのようなブロックに対応するハフマンテー
ブルを作成することによって符号化を実現することも考
えられる。
の当り外れを表すデータ系列に対してＭ×Ｎ画素で１ブ
ロックを構成するブロック化データへの変換を行う。各
画素は予測の当り外れを表す１ビットのデータであるた
めＭ×Ｎ画素でブロック化されたブロック化データはＭ
×Ｎビットのデータ系列となる。また、ブロック化デー
タとしてブロックサイズを可変にする方法も考えられ
る。例えば、予測が当りのブロックが複数連続する場合
には、それらの複数のブロックを１ブロックとしてブロ
ック化し、そのようなブロックに対応するハフマンテー
ブルを作成することによって符号化を実現することも考
えられる。
【００４４】出現確率分布推定部９は、符号化対象ブロ
ックの出現確率分布モデルを決定する。モデルの決定は
符号化対象ブロックの周辺のブロック化データを参照し
て行う。出現確率分布モデルの決定方法としては、例え
ば符号化対象ブロックの周辺の４ブロックに含まれる予
測外れ画素の数による方法が考えられる。
ックの出現確率分布モデルを決定する。モデルの決定は
符号化対象ブロックの周辺のブロック化データを参照し
て行う。出現確率分布モデルの決定方法としては、例え
ば符号化対象ブロックの周辺の４ブロックに含まれる予
測外れ画素の数による方法が考えられる。
【００４５】図４は、４×４画素でブロック化した場合
に出現確率分布モデルの決定に用いる符号化対象ブロッ
クの周辺の参照ブロックの説明図である。点線で囲んだ
ブロックが参照ブロック、実線で囲んだブロックが符号
化対象ブロックである。１ブロックが４×４の１６画素
で構成される場合、周辺４ブロックに含まれる予測外れ
画素の数は最大６４となる。従って、符号化対象ブロッ
クの出現確率分布モデルは周辺４ブロックに含まれる予
測外れ画素の数に応じて６４個の中から決定される。図
４の場合、予測外れ画素が７個含まれているため、符号
化対象ブロックの出現確率分布モデルは７番目と決定さ
れる。ここで、出現確率分布モデルの決定法として、符
号化対象ブロックの周辺のブロック化データを参照する
のではなく、直接周辺の予測当り外れのデータを参照し
て決定する方法も考えられる。
に出現確率分布モデルの決定に用いる符号化対象ブロッ
クの周辺の参照ブロックの説明図である。点線で囲んだ
ブロックが参照ブロック、実線で囲んだブロックが符号
化対象ブロックである。１ブロックが４×４の１６画素
で構成される場合、周辺４ブロックに含まれる予測外れ
画素の数は最大６４となる。従って、符号化対象ブロッ
クの出現確率分布モデルは周辺４ブロックに含まれる予
測外れ画素の数に応じて６４個の中から決定される。図
４の場合、予測外れ画素が７個含まれているため、符号
化対象ブロックの出現確率分布モデルは７番目と決定さ
れる。ここで、出現確率分布モデルの決定法として、符
号化対象ブロックの周辺のブロック化データを参照する
のではなく、直接周辺の予測当り外れのデータを参照し
て決定する方法も考えられる。
【００４６】最後に、ハフマンブロック符号化部６は、
符号化対象ブロックをハフマンブロック符号化する。ハ
フマンブロック符号化は、ハフマンテーブル７の中から
確率分布推定部９で決定された出現確率分布モデルに最
適に設計されたハフマンテーブルを選択し、そのハフマ
ンテーブルを用いて行われる。図４に示すように４×４
画素でブロック化し、周辺４ブロックの予測外れ画素の
数によって出現確率分布モデルを決定する場合、ハフマ
ンテーブル７にはそれぞれのモデルに最適に設計された
６４個のハフマンテーブルが格納されている。ハフマン
テーブルの作成方法としては予め学習画像を用いて作成
しておく方法や、対象画像を用いて最適に作成する方法
などが考えられる。
符号化対象ブロックをハフマンブロック符号化する。ハ
フマンブロック符号化は、ハフマンテーブル７の中から
確率分布推定部９で決定された出現確率分布モデルに最
適に設計されたハフマンテーブルを選択し、そのハフマ
ンテーブルを用いて行われる。図４に示すように４×４
画素でブロック化し、周辺４ブロックの予測外れ画素の
数によって出現確率分布モデルを決定する場合、ハフマ
ンテーブル７にはそれぞれのモデルに最適に設計された
６４個のハフマンテーブルが格納されている。ハフマン
テーブルの作成方法としては予め学習画像を用いて作成
しておく方法や、対象画像を用いて最適に作成する方法
などが考えられる。
【００４７】以上のように本実施の形態によれば、２値
画像を予測する予測ステップ（Ｓ１）と、予測ステップ
における予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化
してブロック化データを生成するブロック化ステップ
（Ｓ２）と、ハフマンブロック符号化対象ブロックの周
辺のブロック化データを参照することによって出現確率
分布モデルを決定するモデル決定ステップ（Ｓ３）と、
ハフマンテーブルを出現確率分布モデルに最適に設計さ
れたテーブルに切り換えて対象ブロックをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップ（Ｓ４）とを設けるよう
にしたことにより、周辺ブロック化データから符号化対
象ブロックのブロック化データの値の出現確率分布を推
定し、推定された出現確率分布モデルに最適なハフマン
テーブルを用いてハフマンブロック符号化を行うことが
できるので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことがで
きる。
画像を予測する予測ステップ（Ｓ１）と、予測ステップ
における予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化
してブロック化データを生成するブロック化ステップ
（Ｓ２）と、ハフマンブロック符号化対象ブロックの周
辺のブロック化データを参照することによって出現確率
分布モデルを決定するモデル決定ステップ（Ｓ３）と、
ハフマンテーブルを出現確率分布モデルに最適に設計さ
れたテーブルに切り換えて対象ブロックをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップ（Ｓ４）とを設けるよう
にしたことにより、周辺ブロック化データから符号化対
象ブロックのブロック化データの値の出現確率分布を推
定し、推定された出現確率分布モデルに最適なハフマン
テーブルを用いてハフマンブロック符号化を行うことが
できるので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことがで
きる。
【００４８】また、２値画像を予測する予測部３と、予
測部３による予測の当り外れを表すデータ系列をブロッ
ク化してブロック化データを生成するブロック化部５
と、ハフマンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロ
ック化データを参照することによって出現確率分布モデ
ルを決定する出現確率分布推定部９と、ハフマンテーブ
ルを出現確率分布モデルに最適に設計されたテーブルに
切り換えて対象ブロックをハフマンブロック符号化する
ハフマンブロック符号化部６と、全体を制御する制御部
１とを設けるようにしたことにより、周辺ブロック化デ
ータから符号化対象ブロックのブロック化データの値の
出現確率分布を推定し、推定された出現確率分布モデル
に最適なハフマンテーブルを用いてハフマンブロック符
号化を行うことができるので、高圧縮率の２値画像符号
化を行うことができる。
測部３による予測の当り外れを表すデータ系列をブロッ
ク化してブロック化データを生成するブロック化部５
と、ハフマンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロ
ック化データを参照することによって出現確率分布モデ
ルを決定する出現確率分布推定部９と、ハフマンテーブ
ルを出現確率分布モデルに最適に設計されたテーブルに
切り換えて対象ブロックをハフマンブロック符号化する
ハフマンブロック符号化部６と、全体を制御する制御部
１とを設けるようにしたことにより、周辺ブロック化デ
ータから符号化対象ブロックのブロック化データの値の
出現確率分布を推定し、推定された出現確率分布モデル
に最適なハフマンテーブルを用いてハフマンブロック符
号化を行うことができるので、高圧縮率の２値画像符号
化を行うことができる。
【００４９】（実施の形態２）図５は本発明の実施の形
態２による２値画像符号化装置を示すブロック図であ
る。
態２による２値画像符号化装置を示すブロック図であ
る。
【００５０】図５において、制御部１、データ入力部
２、予測部３、予測テーブル４、ブロック化部５、ハフ
マンブロック符号化部６、ハフマンテーブル７、データ
出力部８は図１１と同様のものなので、同一符号を付
し、説明は省略する。１１はブロック化されたデータ系
列のなかで予測が全て当りのブロックの連続する数をカ
ウントするカウンタ、１２は予測が全て当りのブロック
が連続した場合にブロック化データをランデータに変換
するランデータ作成部である。
２、予測部３、予測テーブル４、ブロック化部５、ハフ
マンブロック符号化部６、ハフマンテーブル７、データ
出力部８は図１１と同様のものなので、同一符号を付
し、説明は省略する。１１はブロック化されたデータ系
列のなかで予測が全て当りのブロックの連続する数をカ
ウントするカウンタ、１２は予測が全て当りのブロック
が連続した場合にブロック化データをランデータに変換
するランデータ作成部である。
【００５１】以上のように構成された２値画像符号化装
置について、その動作を図６を用いて説明する。図６は
図５の２値画像符号化装置の動作を示すフローチャート
である。
置について、その動作を図６を用いて説明する。図６は
図５の２値画像符号化装置の動作を示すフローチャート
である。
【００５２】まず最初に制御部１はデータ入力部２から
入力画像である２値画像データを受け取る。次に制御部
１は、予測部３にデータを転送し、予測部３は予測テー
ブル４を参照して予測を行う（Ｓ１１）。予測部３の出
力データは予測の当り外れを表すデータ系列である。そ
して制御部１は、ブロック化部５に予測の当り外れを表
すデータ系列を転送し、ブロック化部５は、予測の当り
外れを表すデータ系列をＭ×Ｎ画素で構成されるブロッ
ク化データに変換する（Ｓ１２）。次に制御部１はカウ
ンタ１１を呼び出し、カウンタ１１は、ブロック化デー
タの予測が全て当りのブロックが連続する場合に、その
連続数をカウントする（Ｓ１３）。そして制御部１は、
カウンタ１１によってカウントされた予測が全て当りブ
ロックの連続数と予め定めた閾値とを比較する（Ｓ１
４）。閾値よりも予測が全て当りのブロックの連続数が
大きい場合には、制御部１は、ランデータ作成部１２を
呼び出し、ブロック化データ系列をランデータに変換す
る（Ｓ１５）。この後、制御部１は、ハフマンブロック
符号化部６にデータを転送し、ハフマンブロック符号化
部６は、ハフマンテーブル７を用いて、予測が全て当り
のブロックの連続数が閾値よりも小さい場合にはブロッ
ク化データをハフマンブロック符号化し、予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値よりも大きい場合にはラン
データをハフマンブロック符号化する（Ｓ１６）。最後
に制御部１は、圧縮データをデータ出力部８から出力す
る。
入力画像である２値画像データを受け取る。次に制御部
１は、予測部３にデータを転送し、予測部３は予測テー
ブル４を参照して予測を行う（Ｓ１１）。予測部３の出
力データは予測の当り外れを表すデータ系列である。そ
して制御部１は、ブロック化部５に予測の当り外れを表
すデータ系列を転送し、ブロック化部５は、予測の当り
外れを表すデータ系列をＭ×Ｎ画素で構成されるブロッ
ク化データに変換する（Ｓ１２）。次に制御部１はカウ
ンタ１１を呼び出し、カウンタ１１は、ブロック化デー
タの予測が全て当りのブロックが連続する場合に、その
連続数をカウントする（Ｓ１３）。そして制御部１は、
カウンタ１１によってカウントされた予測が全て当りブ
ロックの連続数と予め定めた閾値とを比較する（Ｓ１
４）。閾値よりも予測が全て当りのブロックの連続数が
大きい場合には、制御部１は、ランデータ作成部１２を
呼び出し、ブロック化データ系列をランデータに変換す
る（Ｓ１５）。この後、制御部１は、ハフマンブロック
符号化部６にデータを転送し、ハフマンブロック符号化
部６は、ハフマンテーブル７を用いて、予測が全て当り
のブロックの連続数が閾値よりも小さい場合にはブロッ
ク化データをハフマンブロック符号化し、予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値よりも大きい場合にはラン
データをハフマンブロック符号化する（Ｓ１６）。最後
に制御部１は、圧縮データをデータ出力部８から出力す
る。
【００５３】以下に、カウンタ１１およびランデータ作
成部１２について具体的に説明する。
成部１２について具体的に説明する。
【００５４】カウンタ１１では、ブロック化データの予
測が全て当りブロックが連続する場合に、その連続数を
カウントする。
測が全て当りブロックが連続する場合に、その連続数を
カウントする。
【００５５】図７はブロック化データの連続数のカウン
トの説明図である。図７のように４×２画素でブロック
化を行ったデータ系列に対して予測が全て当りのブロッ
クの連続数をカウントすると、この場合５ブロックとな
る。ここで例えば閾値が２であれば、このブロックの連
続数は閾値より大きいので、それ以降に続く予測が全て
当りのブロックの連続数をランデータとしてハフマンブ
ロック符号化する。一方、閾値が例えば８であれば、こ
のブロックの連続数は閾値より小さいので、ブロック化
データとしてハフマンブロック符号化する。閾値の大き
さは符号化の対象画像が自然画像の場合かＣＧ画像の場
合かによって切り替える方法も考えられる。閾値が２の
場合、予測が全て当りのブロックが２つ連続することが
ランデータが始まるフラッグとなる。このためカウンタ
１１は予測が全て当りのブロックの連続数をカウントす
る。また、ブロックの連続数をカウントする際の走査方
法として、ラスタ走査順に行うものの他の例を図８に示
す。
トの説明図である。図７のように４×２画素でブロック
化を行ったデータ系列に対して予測が全て当りのブロッ
クの連続数をカウントすると、この場合５ブロックとな
る。ここで例えば閾値が２であれば、このブロックの連
続数は閾値より大きいので、それ以降に続く予測が全て
当りのブロックの連続数をランデータとしてハフマンブ
ロック符号化する。一方、閾値が例えば８であれば、こ
のブロックの連続数は閾値より小さいので、ブロック化
データとしてハフマンブロック符号化する。閾値の大き
さは符号化の対象画像が自然画像の場合かＣＧ画像の場
合かによって切り替える方法も考えられる。閾値が２の
場合、予測が全て当りのブロックが２つ連続することが
ランデータが始まるフラッグとなる。このためカウンタ
１１は予測が全て当りのブロックの連続数をカウントす
る。また、ブロックの連続数をカウントする際の走査方
法として、ラスタ走査順に行うものの他の例を図８に示
す。
【００５６】図８はブロック化データの連続数をカウン
トするための走査順の説明図である。図８に示すような
ヒルベルト走査順にすることによって、画像の局所的な
冗長度を削減し、より長いランをとることができるの
で、圧縮率を向上させることができると考えられる。ラ
ンデータ作成部１２では、カウンタ１１で予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値を超えた場合に、それ以降
に続く予測が全て当りのブロックの連続数を表すランデ
ータを作成する。
トするための走査順の説明図である。図８に示すような
ヒルベルト走査順にすることによって、画像の局所的な
冗長度を削減し、より長いランをとることができるの
で、圧縮率を向上させることができると考えられる。ラ
ンデータ作成部１２では、カウンタ１１で予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値を超えた場合に、それ以降
に続く予測が全て当りのブロックの連続数を表すランデ
ータを作成する。
【００５７】図９（ａ）〜（ｅ）は閾値が２の場合のブ
ロック化データとランデータの説明図である。ブロック
化データは４×２画素の８画素で構成されているため８
ビットのデータである。図９（ａ）に示すように８ビッ
トのデータをブロックの左上からＭＳＢ、右下をＬＳＢ
とし、予測当り画素を「０」、予測外れ画素を「１」と
すると、例えば１ブロック目は上から３ビット目が
「１」でそれ以外のビットが「０」とみなすことができ
るので、８ビットデータとしては０ｘ２０と表現でき
る。このようにしてブロック化データは構成されてい
る。図９（ｃ）は図９（ｂ）のように構成されるデータ
をブロック化したときのブロック化データを示す。そこ
で閾値が２の場合、予測が全て当りのブロックが２ブロ
ック連続すると、その次には予測が全て当りのブロック
が何ブロック続くかを表すランデータが入っていること
になる。図９（ｄ）は図９（ｃ）のブロック化データか
らランデータを作成したものである。つまり、０ｘ００
が２ブロック続いた後の０ｘ０３は、それ以降に３ブロ
ック予測が全て当りのブロックが連続することを示して
いる。ここで図９（ｂ）に示すようにブロック化データ
が８画素で構成されているため、予測の当り外れを表す
ブロック化データは８ビットのデータとなる。そこで予
測が全て当りのブロックの連続数を表すランデータの最
大長を２５５として表現すると、ランデータは８ビット
のデータとして表せるため、ハフマンブロック符号化に
用いるテーブルと同じテーブルで符号化が可能となる。
ただし、各ラン長の出現頻度とブロック化データの出現
頻度とは異なるため、ラン長とブロック化データの出現
頻度を考慮して、対応テーブルを作成することにより効
率化を図ることも考えられる。
ロック化データとランデータの説明図である。ブロック
化データは４×２画素の８画素で構成されているため８
ビットのデータである。図９（ａ）に示すように８ビッ
トのデータをブロックの左上からＭＳＢ、右下をＬＳＢ
とし、予測当り画素を「０」、予測外れ画素を「１」と
すると、例えば１ブロック目は上から３ビット目が
「１」でそれ以外のビットが「０」とみなすことができ
るので、８ビットデータとしては０ｘ２０と表現でき
る。このようにしてブロック化データは構成されてい
る。図９（ｃ）は図９（ｂ）のように構成されるデータ
をブロック化したときのブロック化データを示す。そこ
で閾値が２の場合、予測が全て当りのブロックが２ブロ
ック連続すると、その次には予測が全て当りのブロック
が何ブロック続くかを表すランデータが入っていること
になる。図９（ｄ）は図９（ｃ）のブロック化データか
らランデータを作成したものである。つまり、０ｘ００
が２ブロック続いた後の０ｘ０３は、それ以降に３ブロ
ック予測が全て当りのブロックが連続することを示して
いる。ここで図９（ｂ）に示すようにブロック化データ
が８画素で構成されているため、予測の当り外れを表す
ブロック化データは８ビットのデータとなる。そこで予
測が全て当りのブロックの連続数を表すランデータの最
大長を２５５として表現すると、ランデータは８ビット
のデータとして表せるため、ハフマンブロック符号化に
用いるテーブルと同じテーブルで符号化が可能となる。
ただし、各ラン長の出現頻度とブロック化データの出現
頻度とは異なるため、ラン長とブロック化データの出現
頻度を考慮して、対応テーブルを作成することにより効
率化を図ることも考えられる。
【００５８】図１０は最大ラン長が２５５の場合の各ラ
ン長とどのハフマンコードを用いるかを表す対応テーブ
ルの例を示すテーブル図である。図１０において対応テ
ーブルは、最も出現頻度の高いラン長２５５にはブロッ
ク化データで最も出現頻度の多い０ｘ００のハフマンコ
ードを、最も出現頻度の低いラン長２５４にはブロック
化データで最も出現頻度の低い０ｘＦＦのハフマンコー
ドを割当てるように構成されている。図１０に示す対応
テーブルを用いてランデータを作成すると図９（ｅ）に
示すように図９（ｄ）の０ｘ０３の部分は０ｘ８０が割
り当てられる。このようにして構成されたランデータに
対してハフマンブロック符号化を適用する。
ン長とどのハフマンコードを用いるかを表す対応テーブ
ルの例を示すテーブル図である。図１０において対応テ
ーブルは、最も出現頻度の高いラン長２５５にはブロッ
ク化データで最も出現頻度の多い０ｘ００のハフマンコ
ードを、最も出現頻度の低いラン長２５４にはブロック
化データで最も出現頻度の低い０ｘＦＦのハフマンコー
ドを割当てるように構成されている。図１０に示す対応
テーブルを用いてランデータを作成すると図９（ｅ）に
示すように図９（ｄ）の０ｘ０３の部分は０ｘ８０が割
り当てられる。このようにして構成されたランデータに
対してハフマンブロック符号化を適用する。
【００５９】以上のように本実施の形態によれば、２値
画像を予測する予測ステップ（Ｓ１１）と、予測ステッ
プにおける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック
化してブロック化データを生成するブロック化ステップ
（Ｓ１２）と、ブロック化データのブロック内画素の予
測が全て当りブロックの連続数が閾値を越えたとき、ブ
ロック化データを予測が全て当りブロックの連続数を表
すランデータに変換する変換ステップ（Ｓ１４、Ｓ１
５）と、変換ステップにおいてブロック化データをラン
データに変換したときはランデータをハフマンブロック
符号化し、ブロック化データをランデータに変換しない
ときはブロック化データをハフマンブロック符号化する
符号化ステップ（Ｓ１６）とを設けるようにしたことに
より、予測が全て当るブロックが複数連続する場合には
ランデータとして複数のブロックを一括してハフマンブ
ロック符号化することができるので、高圧縮率の２値画
像符号化を行うことができる。
画像を予測する予測ステップ（Ｓ１１）と、予測ステッ
プにおける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック
化してブロック化データを生成するブロック化ステップ
（Ｓ１２）と、ブロック化データのブロック内画素の予
測が全て当りブロックの連続数が閾値を越えたとき、ブ
ロック化データを予測が全て当りブロックの連続数を表
すランデータに変換する変換ステップ（Ｓ１４、Ｓ１
５）と、変換ステップにおいてブロック化データをラン
データに変換したときはランデータをハフマンブロック
符号化し、ブロック化データをランデータに変換しない
ときはブロック化データをハフマンブロック符号化する
符号化ステップ（Ｓ１６）とを設けるようにしたことに
より、予測が全て当るブロックが複数連続する場合には
ランデータとして複数のブロックを一括してハフマンブ
ロック符号化することができるので、高圧縮率の２値画
像符号化を行うことができる。
【００６０】また、２値画像を予測する予測部３と、予
測部３による予測の当り外れを表すデータ系列をブロッ
ク化してブロック化データを生成するブロック化部５
と、ブロック化データのブロック内画素の予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化
データを予測が全て当りのブロックの連続数を表すラン
データに変換するランデータ作成部１２と、ランデータ
作成部１２がブロック化データをランデータに変換した
ときはランデータをハフマンブロック符号化し、ブロッ
ク化データをランデータに変換しないときはブロック化
データをハフマンブロック符号化するハフマンブロック
符号化部６と、全体を制御する制御部１とを設けるよう
にしたことにより、予測が全て当るブロックが複数連続
する場合にはランデータとして複数のブロックを一括し
てハフマンブロック符号化することができるので、高圧
縮率の２値画像符号化を行うことができる。
測部３による予測の当り外れを表すデータ系列をブロッ
ク化してブロック化データを生成するブロック化部５
と、ブロック化データのブロック内画素の予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化
データを予測が全て当りのブロックの連続数を表すラン
データに変換するランデータ作成部１２と、ランデータ
作成部１２がブロック化データをランデータに変換した
ときはランデータをハフマンブロック符号化し、ブロッ
ク化データをランデータに変換しないときはブロック化
データをハフマンブロック符号化するハフマンブロック
符号化部６と、全体を制御する制御部１とを設けるよう
にしたことにより、予測が全て当るブロックが複数連続
する場合にはランデータとして複数のブロックを一括し
てハフマンブロック符号化することができるので、高圧
縮率の２値画像符号化を行うことができる。
【００６１】
【発明の効果】以上説明したように本発明の請求項１に
記載の２値画像符号化方法によれば、２値画像を予測す
る予測ステップと、予測ステップにおける予測の当り外
れを表すデータ系列をブロック化してブロック化データ
を生成するブロック化ステップと、ハフマンブロック符
号化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハ
フマンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブ
ロック符号化する符号化ステップとを有することによ
り、周辺ブロック化データから、最適なハフマンテーブ
ルを用いてハフマンブロック符号化を行うことができる
ので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができると
いう有利な効果が得られる。
記載の２値画像符号化方法によれば、２値画像を予測す
る予測ステップと、予測ステップにおける予測の当り外
れを表すデータ系列をブロック化してブロック化データ
を生成するブロック化ステップと、ハフマンブロック符
号化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じてハ
フマンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマンブ
ロック符号化する符号化ステップとを有することによ
り、周辺ブロック化データから、最適なハフマンテーブ
ルを用いてハフマンブロック符号化を行うことができる
ので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができると
いう有利な効果が得られる。
【００６２】請求項２に記載の２値画像符号化方法によ
れば、請求項１に記載の２値画像符号化方法において、
ブロック化データを参照して符号化対象ブロックのブロ
ック化データの値の出現確率分布モデルを決定するモデ
ル決定ステップを備え、符号化ステップにおいて、出現
確率分布モデルに最適に設計されたハフマンテーブルに
切り換えることにより、周辺ブロック化データから符号
化対象ブロックのブロック化データの値の出現確率分布
を推定し、推定された出現確率分布に最適なハフマンテ
ーブルを用いてハフマンブロック符号化を行うことがで
きるので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができ
るという有利な効果が得られる。
れば、請求項１に記載の２値画像符号化方法において、
ブロック化データを参照して符号化対象ブロックのブロ
ック化データの値の出現確率分布モデルを決定するモデ
ル決定ステップを備え、符号化ステップにおいて、出現
確率分布モデルに最適に設計されたハフマンテーブルに
切り換えることにより、周辺ブロック化データから符号
化対象ブロックのブロック化データの値の出現確率分布
を推定し、推定された出現確率分布に最適なハフマンテ
ーブルを用いてハフマンブロック符号化を行うことがで
きるので、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができ
るという有利な効果が得られる。
【００６３】請求項３に記載の２値画像符号化方法によ
れば、２値画像を予測する予測ステップと、予測ステッ
プにおける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック
化してブロック化データを生成するブロック化ステップ
と、ブロック化データのブロック内画素の予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化
データを予測が全て当りのブロックの連続数を表すラン
データに変換する変換ステップと、変換ステップにおい
てブロック化データをランデータに変換したときはラン
データをハフマンブロック符号化し、ブロック化データ
をランデータに変換しないときはブロック化データをハ
フマンブロック符号化する符号化ステップとを有するこ
とにより、予測が全て当るブロックが複数連続する場合
にはランデータとして複数のブロックを一括してハフマ
ンブロック符号化することができるので、高圧縮率の２
値画像符号化を行うことができるという有利な効果が得
られる。
れば、２値画像を予測する予測ステップと、予測ステッ
プにおける予測の当り外れを表すデータ系列をブロック
化してブロック化データを生成するブロック化ステップ
と、ブロック化データのブロック内画素の予測が全て当
りのブロックの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化
データを予測が全て当りのブロックの連続数を表すラン
データに変換する変換ステップと、変換ステップにおい
てブロック化データをランデータに変換したときはラン
データをハフマンブロック符号化し、ブロック化データ
をランデータに変換しないときはブロック化データをハ
フマンブロック符号化する符号化ステップとを有するこ
とにより、予測が全て当るブロックが複数連続する場合
にはランデータとして複数のブロックを一括してハフマ
ンブロック符号化することができるので、高圧縮率の２
値画像符号化を行うことができるという有利な効果が得
られる。
【００６４】請求項４に記載の２値画像符号化方法によ
れば、請求項３に記載の２値画像符号化方法において、
変換ステップにおいて、最大ラン長をブロック化データ
の１ブロックを構成する画素数と同数のビット数で表現
できる長さ以下にすることにより、ブロック化データを
ハフマンブロック符号化するときに用いるハフマンテー
ブルと同一のハフマンテーブルを用いてランデータを符
号化することができるので、非常に簡単なハードウェア
構成で２値画像符号化を行うことができるという有利な
効果が得られる。
れば、請求項３に記載の２値画像符号化方法において、
変換ステップにおいて、最大ラン長をブロック化データ
の１ブロックを構成する画素数と同数のビット数で表現
できる長さ以下にすることにより、ブロック化データを
ハフマンブロック符号化するときに用いるハフマンテー
ブルと同一のハフマンテーブルを用いてランデータを符
号化することができるので、非常に簡単なハードウェア
構成で２値画像符号化を行うことができるという有利な
効果が得られる。
【００６５】請求項５に記載の２値画像符号化装置によ
れば、２値画像を予測する予測部と、予測部による予測
の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック
化データを生成するブロック化部と、ハフマンブロック
符号化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じて
ハフマンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマン
ブロック符号化するハフマンブロック符号化部と、全体
を制御する制御部とを有することにより、周辺ブロック
化データから最適なハフマンテーブルを用いてハフマン
ブロック符号化を行うことができるので、高圧縮率の２
値画像符号化を行うことができるという有利な効果が得
られる。
れば、２値画像を予測する予測部と、予測部による予測
の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック
化データを生成するブロック化部と、ハフマンブロック
符号化対象ブロックの周辺のブロック化データに応じて
ハフマンテーブルを切り換えて対象ブロックをハフマン
ブロック符号化するハフマンブロック符号化部と、全体
を制御する制御部とを有することにより、周辺ブロック
化データから最適なハフマンテーブルを用いてハフマン
ブロック符号化を行うことができるので、高圧縮率の２
値画像符号化を行うことができるという有利な効果が得
られる。
【００６６】請求項６に記載の２値画像符号化装置によ
れば、２値画像を予測する予測部と、予測部による予測
の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック
化データを生成するブロック化部と、ブロック化データ
のブロック内画素の予測が全て当りのブロックの連続数
が閾値を越えたとき、ブロック化データを予測が全て当
りのブロックの連続数を表すランデータに変換するラン
データ作成部と、ランデータ作成部がブロック化データ
をランデータに変換したときはランデータをハフマンブ
ロック符号化し、ブロック化データをランデータに変換
しないときはブロック化データをハフマンブロック符号
化するハフマンブロック符号化部と、全体を制御する制
御部とを有することにより、予測が全て当るブロックが
複数連続する場合にはランデータとして複数のブロック
を一括してハフマンブロック符号化することができるの
で、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができるとい
う有利な効果が得られる。
れば、２値画像を予測する予測部と、予測部による予測
の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロック
化データを生成するブロック化部と、ブロック化データ
のブロック内画素の予測が全て当りのブロックの連続数
が閾値を越えたとき、ブロック化データを予測が全て当
りのブロックの連続数を表すランデータに変換するラン
データ作成部と、ランデータ作成部がブロック化データ
をランデータに変換したときはランデータをハフマンブ
ロック符号化し、ブロック化データをランデータに変換
しないときはブロック化データをハフマンブロック符号
化するハフマンブロック符号化部と、全体を制御する制
御部とを有することにより、予測が全て当るブロックが
複数連続する場合にはランデータとして複数のブロック
を一括してハフマンブロック符号化することができるの
で、高圧縮率の２値画像符号化を行うことができるとい
う有利な効果が得られる。
【００６７】請求項７に記載の記録媒体によれば、２値
画像を予測する予測ステップと、予測ステップにおける
予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロ
ック化データを生成するブロック化ステップと、ハフマ
ンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロック化デー
タに応じてハフマンテーブルを切り換えて対象ブロック
をハフマンブロック符号化する符号化ステップとを実行
させるためのプログラムを記録したことにより、請求項
１に記載の２値画像符号化方法を任意の場所、任意の時
期に実行することができるという有利な効果が得られ
る。
画像を予測する予測ステップと、予測ステップにおける
予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロ
ック化データを生成するブロック化ステップと、ハフマ
ンブロック符号化対象ブロックの周辺のブロック化デー
タに応じてハフマンテーブルを切り換えて対象ブロック
をハフマンブロック符号化する符号化ステップとを実行
させるためのプログラムを記録したことにより、請求項
１に記載の２値画像符号化方法を任意の場所、任意の時
期に実行することができるという有利な効果が得られ
る。
【００６８】請求項８に記載の記録媒体によれば、２値
画像を予測する予測ステップと、予測ステップにおける
予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロ
ック化データを生成するブロック化ステップと、ブロッ
ク化データを参照して符号化対象ブロックのブロック化
データの値の出現確率分布モデルを決定するモデル決定
ステップと、出現確率分布モデルに最適に設計されたハ
フマンテーブルに切り換えて対象ブロックをハフマンブ
ロック符号化する符号化ステップとを実行させるための
プログラムを記録したことにより、請求項２に記載の２
値画像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行する
ことができるという有利な効果が得られる。
画像を予測する予測ステップと、予測ステップにおける
予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロ
ック化データを生成するブロック化ステップと、ブロッ
ク化データを参照して符号化対象ブロックのブロック化
データの値の出現確率分布モデルを決定するモデル決定
ステップと、出現確率分布モデルに最適に設計されたハ
フマンテーブルに切り換えて対象ブロックをハフマンブ
ロック符号化する符号化ステップとを実行させるための
プログラムを記録したことにより、請求項２に記載の２
値画像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行する
ことができるという有利な効果が得られる。
【００６９】請求項９に記載の記録媒体によれば、２値
画像を予測する予測ステップと、予測ステップにおける
予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロ
ック化データを生成するブロック化ステップと、ブロッ
ク化データのブロック内画素の予測が全て当りのブロッ
クの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化データを予
測が全て当りのブロックの連続数を表すランデータに変
換する変換ステップと、変換ステップにおいてブロック
化データをランデータに変換したときはランデータをハ
フマンブロック符号化し、ブロック化データをランデー
タに変換しないときはブロック化データをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップとを実行させるためのプ
ログラムを記録したことにより、請求項３に記載の２値
画像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行するこ
とができるという有利な効果が得られる。
画像を予測する予測ステップと、予測ステップにおける
予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化してブロ
ック化データを生成するブロック化ステップと、ブロッ
ク化データのブロック内画素の予測が全て当りのブロッ
クの連続数が閾値を越えたとき、ブロック化データを予
測が全て当りのブロックの連続数を表すランデータに変
換する変換ステップと、変換ステップにおいてブロック
化データをランデータに変換したときはランデータをハ
フマンブロック符号化し、ブロック化データをランデー
タに変換しないときはブロック化データをハフマンブロ
ック符号化する符号化ステップとを実行させるためのプ
ログラムを記録したことにより、請求項３に記載の２値
画像符号化方法を任意の場所、任意の時期に実行するこ
とができるという有利な効果が得られる。
【図１】本発明の実施の形態１による２値画像符号化装
置を示すブロック図
置を示すブロック図
【図２】図１の２値画像符号化装置の動作を示すフロー
チャート
チャート
【図３】（ａ）参照画素を示す画素図 （ｂ）参照画素数が周辺４画素の場合の予測テーブルの
例を示すテーブル図
例を示すテーブル図
【図４】４×４画素でブロック化した場合に出現確率分
布モデルの決定に用いる符号化対象ブロックの周辺の参
照ブロックの説明図
布モデルの決定に用いる符号化対象ブロックの周辺の参
照ブロックの説明図
【図５】本発明の実施の形態２による２値画像符号化装
置を示すブロック図
置を示すブロック図
【図６】図５の２値画像符号化装置の動作を示すフロー
チャート
チャート
【図７】ブロック化データの連続数のカウントの説明図
【図８】ブロック化データの連続数をカウントするため
の走査順の説明図
の走査順の説明図
【図９】（ａ）閾値が２の場合のブロック化データとラ
ンデータの説明図 （ｂ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図 （ｃ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図 （ｄ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図 （ｅ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図
ンデータの説明図 （ｂ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図 （ｃ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図 （ｄ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図 （ｅ）閾値が２の場合のブロック化データとランデータ
の説明図
【図１０】最大ラン長が２５５の場合の各ラン長とどの
ハフマンコードを用いるかを表す対応テーブルの例を示
すテーブル図
ハフマンコードを用いるかを表す対応テーブルの例を示
すテーブル図
【図１１】従来の擬似中間調２値画像の符号化方法が適
用される従来の２値画像符号化装置を示すブロック図
用される従来の２値画像符号化装置を示すブロック図
【図１２】（ａ）２値画像の予測の説明図 （ｂ）２値画像の予測の説明図
【図１３】ブロック化の説明図
１ 制御部 ２ データ入力部 ３ 予測部 ４ 予測テーブル ５ ブロック化部 ６ ハフマンブロック符号化部 ７ ハフマンテーブル ８ データ出力部 ９ 出現確率分布推定部 １０ 記憶部 １１ カウンタ １２ ランデータ作成部
Claims (9)
- 【請求項１】２値画像を予測する予測ステップと、前記
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、ハフマンブロック符号化対象ブロックの
周辺の前記ブロック化データに応じてハフマンテーブル
を切り換えて前記対象ブロックをハフマンブロック符号
化する符号化ステップとを有することを特徴とする２値
画像符号化方法。 - 【請求項２】前記ブロック化データを参照して前記符号
化対象ブロックのブロック化データの値の出現確率分布
モデルを決定するモデル決定ステップを備え、前記符号
化ステップにおいて、前記出現確率分布モデルに最適に
設計されたハフマンテーブルに切り換えることを特徴と
する請求項１に記載の２値画像符号化方法。 - 【請求項３】２値画像を予測する予測ステップと、前記
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、前記ブロック化データのブロック内画素
の予測が全て当りのブロックの連続数が閾値を越えたと
き、前記ブロック化データを予測が全て当りのブロック
の連続数を表すランデータに変換する変換ステップと、
前記変換ステップにおいて前記ブロック化データを前記
ランデータに変換したときは前記ランデータをハフマン
ブロック符号化し、前記ブロック化データを前記ランデ
ータに変換しないときは前記ブロック化データをハフマ
ンブロック符号化する符号化ステップとを有することを
特徴とする２値画像符号化方法。 - 【請求項４】前記変換ステップにおいて、最大ラン長を
前記ブロック化データの１ブロックを構成する画素数と
同数のビット数で表現できる長さ以下にすることを特徴
とする請求項３に記載の２値画像符号化方法。 - 【請求項５】２値画像を予測する予測部と、前記予測部
による予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化し
てブロック化データを生成するブロック化部と、ハフマ
ンブロック符号化対象ブロックの周辺の前記ブロック化
データに応じてハフマンテーブルを切り換えて前記対象
ブロックをハフマンブロック符号化するハフマンブロッ
ク符号化部と、全体を制御する制御部とを有することを
特徴とする２値画像符号化装置。 - 【請求項６】２値画像を予測する予測部と、前記予測部
による予測の当り外れを表すデータ系列をブロック化し
てブロック化データを生成するブロック化部と、前記ブ
ロック化データのブロック内画素の予測が全て当りのブ
ロックの連続数が閾値を越えたとき、前記ブロック化デ
ータを予測が全て当りのブロックの連続数を表すランデ
ータに変換するランデータ作成部と、前記ランデータ作
成部が前記ブロック化データを前記ランデータに変換し
たときは前記ランデータをハフマンブロック符号化し、
前記ブロック化データを前記ランデータに変換しないと
きは前記ブロック化データをハフマンブロック符号化す
るハフマンブロック符号化部と、全体を制御する制御部
とを有する２値画像符号化装置。 - 【請求項７】２値画像を予測する予測ステップと、前記
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、ハフマンブロック符号化対象ブロックの
周辺の前記ブロック化データに応じてハフマンテーブル
を切り換えて前記対象ブロックをハフマンブロック符号
化する符号化ステップとを実行させるためのプログラム
を記録したことを特徴とする記録媒体。 - 【請求項８】２値画像を予測する予測ステップと、前記
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、前記ブロック化データを参照して前記符
号化対象ブロックのブロック化データの値の出現確率分
布モデルを決定するモデル決定ステップと、前記出現確
率分布モデルに最適に設計されたハフマンテーブルに切
り換えて前記対象ブロックをハフマンブロック符号化す
る符号化ステップとを実行させるためのプログラムを記
録したことを特徴とする記録媒体。 - 【請求項９】２値画像を予測する予測ステップと、前記
予測ステップにおける予測の当り外れを表すデータ系列
をブロック化してブロック化データを生成するブロック
化ステップと、前記ブロック化データのブロック内画素
の予測が全て当りのブロックの連続数が閾値を越えたと
き、前記ブロック化データを予測が全て当りのブロック
の連続数を表すランデータに変換する変換ステップと、
前記変換ステップにおいて前記ブロック化データを前記
ランデータに変換したときは前記ランデータをハフマン
ブロック符号化し、前記ブロック化データを前記ランデ
ータに変換しないときは前記ブロック化データをハフマ
ンブロック符号化する符号化ステップとを実行させるた
めのプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13973799A JP2000333020A (ja) | 1999-05-20 | 1999-05-20 | ２値画像符号化方法、２値画像符号化装置および記録媒体 |
| US09/510,057 US6801664B1 (en) | 1999-02-22 | 2000-02-22 | Method of image coding, image coding apparatus, and recording medium including image coding program |
| US09/573,985 US6681049B1 (en) | 1999-05-20 | 2000-05-19 | Image encoding method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13973799A JP2000333020A (ja) | 1999-05-20 | 1999-05-20 | ２値画像符号化方法、２値画像符号化装置および記録媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000333020A true JP2000333020A (ja) | 2000-11-30 |
Family
ID=15252211
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13973799A Pending JP2000333020A (ja) | 1999-02-22 | 1999-05-20 | ２値画像符号化方法、２値画像符号化装置および記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000333020A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100468742B1 (ko) * | 2002-06-26 | 2005-01-29 | 삼성전자주식회사 | 이진 검색 기법을 이용한 ｊｐｅｇ 허프만 테이블 디코더및 그 방법 |
| JP2006345320A (ja) * | 2005-06-09 | 2006-12-21 | Olympus Imaging Corp | データ符号化装置、データ復号化装置、データ符号化方法、データ復号化方法、プログラム |
| JP2008259224A (ja) * | 2002-06-06 | 2008-10-23 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 可変長符号化方法および可変長復号化方法 |
-
1999
- 1999-05-20 JP JP13973799A patent/JP2000333020A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008259224A (ja) * | 2002-06-06 | 2008-10-23 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 可変長符号化方法および可変長復号化方法 |
| KR100468742B1 (ko) * | 2002-06-26 | 2005-01-29 | 삼성전자주식회사 | 이진 검색 기법을 이용한 ｊｐｅｇ 허프만 테이블 디코더및 그 방법 |
| JP2006345320A (ja) * | 2005-06-09 | 2006-12-21 | Olympus Imaging Corp | データ符号化装置、データ復号化装置、データ符号化方法、データ復号化方法、プログラム |
| JP4493551B2 (ja) * | 2005-06-09 | 2010-06-30 | オリンパスイメージング株式会社 | データ符号化装置、データ復号化装置、データ符号化方法、データ復号化方法、プログラム |
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