JP2002354269A

JP2002354269A - 画像符号化装置、画像符号化方法、プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体

Info

Publication number: JP2002354269A
Application number: JP2001161811A
Authority: JP
Inventors: Yukiko Yamazaki; 由希子山崎; Takahiro Yagishita; 高弘柳下
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2001-05-30
Filing date: 2001-05-30
Publication date: 2002-12-06

Abstract

(57)【要約】【課題】周期性を有する画像データに対して、１周期
内の複数画素を用いてユニットを構成し、ユニットを符
号化の単位とし、ユニットのパターンに応じたシンボル
を登録した辞書テーブルを用いて圧縮効率の高い符号化
を行う。【解決手段】画像符号化装置は、ディザ処理部１０、
ユニット作成部１１、辞書検索部１２、可変長符号器１
３とを有し、ユニット作成部１１は、ディザ処理部１０
にてディザ処理した画像データに対して、１周期内の複
数画素を用いてユニットを構成し、ユニットを符号化の
単位とする。辞書検索部１２は、ユニットのパターンに
応じたシンボルを登録した辞書テーブルを有し、該パタ
ーンと辞書テーブルのシンボルとを比較し、比較した結
果、該当するシンボルが登録されていた場合、当該シン
ボルを抽出し、辞書テーブルの先頭に移動させて辞書を
更新する。可変長符号器１３は、先頭シンボルのインデ
ックスから順に短い符号を割り当て、符号化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像符号化装置、
画像符号化方法、プログラム及び該プログラムを記録し
た記録媒体、より詳細には、画像データを符号化して圧
縮を行うことができる画像符号化装置、画像データを符
号化して圧縮を行う画像符号化方法、該方法をコンピュ
ータに実行させるプログラム及び該プログラムを記録し
た記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のディザ画像の符号化方法に関し
て、例えば、特開昭５７−１８１２７０号公報に記載の
発明は、予測される発生頻度の高い組み合わせパターン
の場合、組み合わせパターンを表すモード符号と該モー
ド符号が連続したときに連続した回数を送り、また、デ
ィザ周期より長い白のラン、または黒のランが続いたと
きや発生頻度の低い組み合わせの場合、ランレングス符
号を送るものである。上記公報に記載の発明によると、
発生頻度が高いと予測されたパターンが実際に頻繁に発
生すれば効果があるが、パターンに登録されていない、
発生頻度が低いと予測されたデータに対しては、圧縮効
果が上がらない。また、組み合わせパターンのモード符
号が予め決められているため、その中で最も頻繁に発生
しているものに最短符号を割り当てられるとは限らな
い。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】近年、スキャナ、プリ
ンタ、デジタルカメラ等の画像を扱う分野では、高解像
度化が進み、画像１枚におけるデータ量、いわゆる画素
数は膨大なサイズとなってきている。その膨大なデータ
量を効率よくネットワーク上で転送することや、ハード
ディスク、メモリ等の記憶媒体に記憶するために処理速
度、圧縮率において効率の良い圧縮方法が求められてい
る。

【０００４】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
であり、例えばディザ画像等において予測されうる全て
の組み合わせパターン（以下、シンボルという）を用意
し、かつ、テーブル更新型の辞書により画像中の現在処
理している領域において、発生頻度の高いものに短い符
号を割り当てるとともに、組み合わせるユニットを複数
画素とすることで、処理速度を向上させること、を目的
としてなされたものである。

【０００５】より具体的には、複数画素をまとめて符号
化することにより、高速に符号化処理することが出来、
更にテーブル更新型の辞書により圧縮効率の高い符号化
を行うこと、

【０００６】辞書の初期値として登録するシンボルを入
力画像データの特徴に合ったものにすることにより、辞
書の出力値を集約し、圧縮効率の高い符号化を行うこ
と、

【０００７】辞書の初期値として登録するシンボルを統
計的に決定することにより、あらゆる画像において圧縮
効率の高い符号化を行うこと、

【０００８】ユニットの構成位置をパラメータに基づい
て変えることにより、発生パターンを集約し、圧縮効率
の高い符号化を行うこと、

【０００９】パラメータを入力画像データより習得し、
決定することにより、あらゆる画像において圧縮効率の
高い符号化を行うこと、

【００１０】入力画像データの有する周期を利用するこ
とにより、効率良くパラメータを求めることが出来るよ
うにすること、

【００１１】ユニット構成を入力画像データの有する周
期内で完結させ、各周期において同様のパターンのユニ
ットを作成することで、発生パターンを集約し、圧縮効
率の高い符号化を行うこと、

【００１２】入力画像データの有する周期を該入力画像
データから習得し、あらゆる画像において圧縮効率の高
い符号化を行うこと、

【００１３】複数画素をユニット化して、該ユニットに
対応する辞書のインデックスに対して符号化すること
で、高速に符号化処理を可能とすること、

【００１４】さらにランレングス符号化を用いることに
より、発生するシンボル数を減らし、圧縮効率の高い符
号化を行うこと、

【００１５】辞書のインデックスの出力とランレングス
の出力とをペアで出力することにより、さらに発生する
シンボル数を減らし、圧縮効率の高い符号化を行うこ
と、を目的としてなされたものである。

【００１６】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、周期
性を有するデジタル画像データの１周期以内に属する複
数の画素を用いてユニットを構成し、該構成したユニッ
トを符号化の単位とし、符号化に用いるシンボルを予め
登録した辞書テーブルを有し、前記ユニットのパターン
と該辞書テーブルに登録されたシンボルとを比較し、比
較した結果、該辞書テーブルに該当するシンボルが登録
されていた場合、当該シンボルを抽出し、当該シンボル
を該辞書テーブルの先頭に移動させることを特徴とした
ものである。

【００１７】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、前記辞書テーブルの初期値として登録するシンボル
に前記デジタル画像データの特徴に合ったシンボルを予
め登録しておくことを特徴としたものである。

【００１８】請求項３の発明は、請求項１または２の発
明において、前記辞書テーブルの初期値として登録する
シンボルを前記デジタル画像データにおける任意のライ
ン分のユニットから習得し、決定することを特徴とした
ものである。

【００１９】請求項４の発明は、請求項１の発明におい
て、前記デジタル画像データを構成する全ラインで前記
ユニットの構成位置が同一ではないことを特徴としたも
のである。

【００２０】請求項５の発明は、請求項４の発明におい
て、前記ユニットの構成位置を前記デジタル画像データ
から習得し、決定することを特徴としたものである。

【００２１】請求項６の発明は、請求項５の発明におい
て、前記デジタル画像データの有する周期に基づいて前
記ユニットの構成位置を習得することを特徴としたもの
である。

【００２２】請求項７の発明は、請求項１の発明におい
て、前記ユニットを構成する画素数を前記周期の約数と
することを特徴としたものである。

【００２３】請求項８の発明は、請求項７の発明におい
て、前記周期を前記デジタル画像データから習得し、決
定することを特徴としたものである。

【００２４】請求項９の発明は、請求項１ないし８のい
ずれかの発明において、符号化を行う際に、前記辞書テ
ーブルから抽出されたシンボルに対応したインデックス
に対して符号化を行うことを特徴としたものである。

【００２５】請求項１０の発明は、請求項９の発明にお
いて、符号化を行う際に、前記辞書テーブルから抽出さ
れたシンボルに対応したインデックスに対して、更にラ
ンレングス符号化を行うことを特徴としたものである。

【００２６】請求項１１の発明は、請求項１０の発明に
おいて、符号化を行う際に、前記辞書テーブルから出力
されたインデックスとランレングス符号化による出力デ
ータをペアにして符号化することを特徴としたものであ
る。

【００２７】請求項１２の発明は、周期性を有するデジ
タル画像データの１周期以内に属する複数の画素を用い
てユニットを構成し、該構成したユニットを符号化の単
位とし、符号化に用いるシンボルを予め登録した辞書テ
ーブルを有し、前記ユニットのパターンと該辞書テーブ
ルに登録されたシンボルとを比較し、比較した結果、該
辞書テーブルに該当するシンボルが登録されていた場
合、当該シンボルを抽出し、該辞書テーブルの先頭に移
動させることを特徴としたものである。

【００２８】請求項１３の発明は、請求項１２の発明に
おいて、前記辞書テーブルの初期値として登録するシン
ボルに前記デジタル画像データの特徴に合ったシンボル
を予め登録しておくことを特徴としたものである。

【００２９】請求項１４の発明は、請求項１２または１
３の発明において、前記辞書テーブルの初期値として登
録するシンボルを前記デジタル画像データにおける任意
のライン分のユニットから習得し、決定することを特徴
としたものである。

【００３０】請求項１５の発明は、請求項１２の発明に
おいて、前記デジタル画像データを構成する全ラインで
前記ユニットの構成位置が同一ではないことを特徴とし
たものである。

【００３１】請求項１６の発明は、請求項１５の発明に
おいて、前記ユニットの構成位置を前記デジタル画像デ
ータから習得し、決定することを特徴としたものであ
る。

【００３２】請求項１７の発明は、請求項１６の発明に
おいて、前記デジタル画像データの有する周期に基づい
て前記ユニットの構成位置を習得することを特徴とした
ものである。

【００３３】請求項１８の発明は、請求項１２の発明に
おいて、前記ユニットを構成する画素数を前記周期の約
数とすることを特徴としたものである。

【００３４】請求項１９の発明は、請求項１８の発明に
おいて、前記周期を前記デジタル画像データから習得
し、決定することを特徴としたものである。

【００３５】請求項２０の発明は、請求項１２ないし１
９のいずれかの発明において、符号化を行う際に、前記
辞書テーブルから抽出されたシンボルに対応したインデ
ックスに対して符号化を行うことを特徴としたものであ
る。

【００３６】請求項２１の発明は、請求項２０の発明に
おいて、符号化を行う際に、前記辞書テーブルから抽出
されたシンボルに対応したインデックスに対して、更に
ランレングス符号化を行うことを特徴としたものであ
る。

【００３７】請求項２２の発明は、請求項２１の発明に
おいて、符号化を行う際に、前記辞書テーブルから出力
されたインデックスとランレングス符号化による出力デ
ータをペアにして符号化することを特徴としたものであ
る。

【００３８】請求項２３の発明は、請求項１２ないし２
２のいずれかに記載の画像符号化方法をコンピュータに
実行させるためのプログラムである。

【００３９】請求項２４の発明は、請求項２３に記載さ
れたプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体である。

【００４０】

【発明の実施の形態】図１は、本発明が適用される画像
符号化装置の内部構成例を示すブロック図で、図中、１
０は、ディザ処理部、１１は、ユニット作成部、１２
は、辞書検索部、１３は、可変長符号器である。図２
は、ディザマトリクスの一例を示す図で、図中、１は、
２０画素×２０画素のマトリクスサイズからなるディザ
マトリクスで、ディザマトリクス１の各画素には、０〜
２５５までのいずれかの画素値が割り振られている。例
えば、８ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌで構成される画像データ
は、ディザ処理部１０において図２に示すディザマトリ
クス１に基づいてｎｂｉｔ／ｐｉｘｅｌに変換される。
本例では、変換された画像データを１ｂｉｔ／ｐｉｘｅ
ｌとして説明する。次に、ユニット作成部１１におい
て、複数の画素を集めてユニットを作成する。

【００４１】図３は、本発明が適用されるユニットの作
成処理の一例を説明する図である。ここで、入力画像デ
ータには、図２に示した周期２０画素のディザマトリク
ス１が施されているとする。図３（Ａ）に示すユニット
の作成例は、ユニット構成画素をディザの周期（本例で
は、２０画素とする。）内で集めた例を示し、図３
（Ｂ）に示すユニットの作成例は、ディザ周期２０画素
毎に画素を集めてユニットを構成する例を示している。
ここで、ユニットの構成画素数について何画素でも構わ
ないが、本例では４画素を１ユニットとして、先頭から
４画素分、すなわち４ｂｉｔ分を１ユニットとし、順次
ユニットを作成していく。また、このように隣接する４
画素に限らず、ディザ周期内で任意に、例えば４画素、
または８画素を選んでユニットを構成することも出来
る。

【００４２】次に、辞書検索部１２において、辞書によ
るモデル化を行うが、本発明において用いる辞書とし
て、例えば、ＢＳＴＷアルゴリズム（ＢＳＴＷ：Ｂｅｎ
ｔｌｅｙ−Ｓｌｅａｔｏｒ−Ｔａｒｊａｎ−Ｗｅｉ，１
９８５；ＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓＰａｔｅｎ
ｔ，Ｎｏ．４７９６００３，Ｊａｎ．３，１９８９ｅ
ｔａｌ．）がある。このＢＳＴＷアルゴリズムは、辞書
を用いて情報源のモデル化を行うユニバーサル符号化の
一つである。このアルゴリズムは入力系列に含まれるシ
ンボルの辞書（メモリ、配列あるいはテーブル）を符号
化と復号化で共用し、入力シンボルが存在する辞書のイ
ンデックスを可変長符号化し、同時に入力シンボルを辞
書の先頭に移動させて辞書の更新を行う符号化方式であ
る。

【００４３】従って、先頭移動を続けていくにつれて、
頻繁に出現するシンボルが辞書の最初のほうに置かれる
ことになり、辞書インデックスの若い番号の出現確率が
高くなるため、各シンボルの生起確率をあらかじめ知ら
なくても、このインデックスをハフマン符号等を用いて
可変長符号化することでデータ圧縮を行うものである。
図１に示した可変長符号器１３は、上記ハフマン符号等
を用いて可変長符号化を行うものである。尚、符号化手
段は、これに限定されるものではない。

【００４４】（実施例１）図１に示した辞書検索部１２
では、辞書テーブルの初期値として辞書（シンボル）を
セットしておく必要がある。例えば、上記のように４ｂ
ｉｔ単位のデータが辞書検索部１２の入力である場合、
インデックス“０”には辞書“０”、インデックス
“１”には辞書“１”、・・・、インデックス“１５”
には辞書“１５”というように、インデックスと辞書の
中身を同じ値にしたものを初期値とするのが一般的であ
る。しかし、このような辞書の場合、画像の先頭から暫
くの間は辞書の学習期間となり、出力が集約されず、さ
まざまな値が出力されてしまう。すなわちその間の圧縮
効率が悪いということにつながる。

【００４５】図４は、図２に示したディザマトリクス１
が適用された画像データの一例を示す図で、図４（Ａ）
中、２は、ディザマトリクス１を用いてディザ処理され
た画像データである。図５は、インデックスに対応した
辞書の一例を示す図である。画像の先頭から効率良く圧
縮するために、辞書の初期値としてあらかじめ出現確率
の高いものを上位のインデックスにセットしておく。例
えば、本例において入力画像は、図２に示したディザマ
トリクス１を用いてディザ処理されることが分かってい
るとする。

【００４６】上記ディザマトリクス１を画素値１２８の
一律の画像データに施した場合、図４（Ａ）に示すよう
な画像データ２が得られる。１ライン目のユニットは、
図４（Ｂ）に示すように、４画素を１ユニットとして、
各ユニットが０ｘＦ、０ｘＦ、０ｘ８、０ｘ７、０ｘ
Ｆ、・・・という値となる。これらの１またはＮライン
分の統計により、図５（Ａ）に示す“インデックス”に
対応する辞書として“辞書１”が通常の設定とすると、
図５（Ｂ）に示す“辞書２”のように発生頻度の高かっ
たものから順にインデックスの上位にセットし、例え
ば、Ｇｏｌｏｍ−Ｒｉｃｅ Cｏｄｅといった可変長符
号を用いてインデックスの上位から順に短い符号を割り
当てていく。上記図５（Ｂ）に示す例によると、発生頻
度の高かった辞書Ｆ、８、７の順にインデックスの上位
にセットされ、インデックスの上位から順番に短い符号
が割り当てられていく。

【００４７】上記実施例では、辞書が予めディザ処理等
により入力画像に依存したものになっているため、画像
の先頭からインデックスの小さい値を出力することが出
来、効率良く圧縮出来る。しかし、予め想定されるディ
ザマトリクス１に依存した初期値となっているため、他
のディザマトリクスが施された画像が入力された場合、
無意味な初期値となってしまう。

【００４８】図６は、本発明が適用される画像符号化装
置の他の内部構成例を示すブロック図で、図中、１４
は、統計作成部、１５は、辞書テーブル初期値作成部で
ある。本例における画像符号化装置は、図１に示した画
像符号化装置と同様にユニット作成部１１、辞書検索部
１２、可変長符号器１３とを有する。図１に示した画像
符号化装置と異なる点は、図６に示すように辞書検索処
理を行う前に、統計作成部１４にて入力画像のＮライン
分のユニットの統計を取り、辞書テーブル初期値作成部
１５にて発生頻度の高かったものをインデックスの上位
にセットして辞書の初期値を決定し、初期値決定後、ユ
ニット作成部１１にて画像の先頭からユニットを作成
し、辞書検索部１２、可変長符号器１３の順に処理を行
う点である。こうすることにより、入力画像に依存せ
ず、あらゆる画像において、効率のよい圧縮を行うこと
ができる。

【００４９】（実施例２）ハーフトーンディザマトリク
スの作成方法として、例えば、有理タンジェントスクリ
ーン（ＲａｔｉｏｎａｌＴａｎｇｅｎｔＳｃｒｅｅ
ｎ）というものがある。これは、所望のハーフトーン線
数、スクリーン角度を離散的なグリッド上で近似的に実
現する手法である。このとき、ディザマトリクスの形状
は、２つの自然数（ｘ、ｙ）をパラメータとして表現で
き、以下の式（１）、式（２）に示すような関係があ
る。線数＝解像度 × （ｘ² ＋ｙ² ）^-1/2 ・・・式（１）角度＝ａｒｃｔａｎ（ｘ／ｙ）・・・式（２）

【００５０】図７は、パラメータに基づいて変更された
ユニット構成の一例を示す図である。図７（Ａ）に示す
ディザマトリクス１は、４画素を１ユニットとしてユニ
ット化されており、ユニット２０、２１、２２、２３と
を有し、図７（Ｂ）に示すディザマトリクス１は、同様
に４画素を１ユニットとしてユニット化されており、ユ
ニット２０、２１、２４、２５とを有する。上記式
（１）、（２）を用いて、解像度＝１２００ｄｐｉ、線
数＝１９０ｌｐｉ、角度＝１８ｄｅｇとした場合、
（ｘ、ｙ）＝（６，２）が得られる。すなわち、ディザ
マトリクス１の情報が分かれば、パラメータも同時に得
られることになる。また、得られたパラメータによる
と、図７（Ａ）に示したようにｙ＝２ライン単位に、ｘ
方向に６画素シフトした繰り返しになっていることが分
かる。図７（Ａ）に示す例だと、ｙ＝１，２ラインの先
頭を示す位置Ａから並んだユニット２０及びユニット２
１内のしきい値“２５０”と“２４５”は、ｙ＝３，４
ラインにおけるユニット２２及びユニット２３内の位置
Ａ'から同様の順番で並んでいる。

【００５１】このとき、前述した図３（Ａ）に示したよ
うに各ラインの先頭から隣接するＮ画素、例えば、Ｎ＝
４画素をユニット化する場合、３ライン目は１ライン目
のデータが６画素分ｘ方向にシフトされているため、ユ
ニットの構成画素が１ライン目と３ライン目では異なっ
てしまう。すなわち、ユニットのパターンが増えること
になる。そこで、図７（Ｂ）に示す例では、取得したパ
ラメータに基づいてユニットの構成位置を変えるように
する。これは、ｙ＝１，２ラインの位置Ａを先頭とする
ユニット２０及びユニット２１と同じユニット構成にな
るように、ｙ＝３，４ラインの位置Ａ'をユニットの先
頭にして、ユニット２４及びユニット２５を構成する。
これにより、ユニット化されたデータは、全ラインにお
いて発生頻度の高い、すなわち相関のあるデータにする
ことが出来る。

【００５２】しかしながら、上記例によると、予め想定
されるディザマトリクス１に依存したパラメータである
ため、他のディザマトリクスが施された画像が入力され
た場合、無意味なパラメータとなってしまう。そこで、
パラメータを入力画像データから習得して決定すること
ができるようにする。こうすることで、ディザマトリク
スに依存せず、あらゆる画像において、効率のよい圧縮
が可能となる。

【００５３】図８は、本発明が適用されるパラメータの
習得処理の一例を説明する図である。図８（Ａ）は、デ
ィザマトリクス１が適用された画像データ２の１ライン
目と２ライン目とのＸＯＲを求めた結果を示し、図中、
３０は、ＸＯＲの合計値で、図８（Ｂ）は、１ライン目
と２ライン目のデータを１画素シフトさせたデータとの
ＸＯＲを求めた結果を示し、図中、３１は、ＸＯＲの合
計値である。図８は、１ラインのうちの数画素について
注目したものとなっているが、実際は１ライン分すべて
の画素について行う。あるいは、全ての画素ではなくて
も良いが、その画素数は、入力画像に施されたディザマ
トリクス１の周期以上の画素数でなくてはならない。ま
ず、１ライン目のデータと、２ライン目のデータとのＸ
ＯＲをとり、その合計を出す。図８（Ａ）に示す例によ
ると合計値３０は、“４”である。次に、同じ１ライン
目のデータと２ライン目のデータを１画素シフトさせた
ものとのＸＯＲをとり、その合計を出す。図８（Ｂ）に
示す例によると合計値３１は、“６”である。このよう
にして、全画素数分シフトして各々のＸＯＲの合計値を
出す。そして、最も合計値の小さかったシフト数をライ
ン毎に求めていけばパラメータを求めることが出来る。

【００５４】例えば、２ライン目において、ＸＯＲの合
計値が一番小さかったのがシフト＝０の場合だったとす
る。３ライン目ではシフト＝６だったとする。この場
合、パラメータは（６，２）だと分かる。また、上記の
ように全画素数分シフトさせてＸＯＲを求めていくと、
ＸＯＲの合計値が小さくなるピークが数回発生する。こ
の一定周期で現れるピークがすなわちディザマトリクス
の周期となる。パラメータは、ディザマトリクスの周期
内の値となるため、２回目のピーク以降についてＸＯＲ
を算出する必要は無いといえる。このような無駄な処理
を省くため、予めディザマトリクスの周期が分かってい
れば、各ラインの先頭からディザマトリクスの周期まで
の画素において、上記のシフト処理を行うようにする。
このようにディザマトリクスの周期に基づいて算出すれ
ば、効率良くパラメータを求めることが出来る。

【００５５】（実施例３）本実施例では、図１に示した
可変長符号器１３において、ランレングス符号化を行
う。可変長符号器１３への入力データは、辞書検索部１
２にて辞書検索処理されたものとなる。辞書検索された
データは、同じデータが続いたとき、あるいは、Ｎ種の
データが繰り返し発生したとき、例えば、２、３、４、
２、３、４、２、３、４といったように同じインデック
スを出力しつづける。これらを効率良く符号化するため
にランレングス符号化を用いる。可変長符号器１３は、
インデックスとランに対して、発生頻度の高いものから
短い符号を割り当てる可変長符号化を行う。次に、出力
されるインデックスとランを個々に符号化するのではな
く、インデックスとランをペアにして出力するようにす
る。

【００５６】図９は、本発明に係わる符号化処理の一例
を示す図である。図９（Ａ）は、ｉｎｄｅｘとｒｕｎｌ
ｅｎｇｔｈの対応関係を示す表で、各ｉｎｄｅｘとｒｕ
ｎｌｅｎｇｔｈの交点を出力データｎとして、この出力
データｎが図９（Ｂ）に示す符号表の入力データｎに対
応する。図９（Ａ）及び図９（Ｂ）に示すように出力デ
ータｎに対して順番に短い符号を割り当てていくが、こ
れはＪＰＥＧのＡＣ係数の符号化で用いられているもの
と同様の考え方であり、発生頻度の高いものから順に短
い符号を割り当てるという考えに基づいている。図９
（Ａ）に示す表は、説明の都合上インデックス及びラン
の値が最高７となっているが、実際には発生しうる値を
すべて考慮した表を作成する。この図９（Ａ）に示す表
から出力された出力データｎを図９（Ｂ）に示す符号表
を用いて符号化する。図９（Ｂ）に示す符号表は、Ｇｏ
ｌｏｍｂ−Ｒｉｃｅｃｏｄｅとしたが、符号表はこれ
に限定されない。図９（Ｂ）に示す符号表中、２次〜１
６次におけるどの符号値を使用しても構わない。また、
ペアの作成方法として、ランは０のみとして、作成する
方法もある。この場合、インデックスの出力として０は
使わないので、図９（Ａ）に示す表を図９（Ｃ）に示す
表に置換えて符号化する。このようにペアで出力するこ
とにより、事象数を減らすことが出来るため、圧縮効率
を向上させることが出来る。

【００５７】（実施例４）次に、ユニットを構成する画
素をディザマトリクスの周期内のものとし、その数をデ
ィザ周期の約数、すなわち、ディザ周期が４０画素であ
れば、２、４、８、２０画素等に設定するというもので
ある。こうすることにより、データはディザ周期に基づ
いた繰り返しデータとなっているため、ディザ周期ごと
に区切ったユニットにした方が、ユニット間の相関が高
まる。すなわち、圧縮効率を向上させることが出来る。

【００５８】図１０は、画像周期の検出回路の構成例を
示す図である。利用するディザ周期を入力画像データか
ら習得して決定できるようにする。その方法は、前述し
た実施例２で示したＸＯＲの算出による方法で合計値が
最小となるピークからディザ周期を求めることが出来
る。また、図１０に示すように、ある有限のディザ周期
Ｎ個（ここでは、４０，４８，５６，６４）を決めてお
き、注目画素から各々の周期分離れた画素の値に注目
し、図１０に示す回路を１画素単位にシフトさせていき
ながらカウンタでＸＮＯＲをとってカウントしていく。
その結果、Ｎ種のディザマトリクスのうち最もカウンタ
の値が大きかったものが、データの変化が少なく、デー
タが一番安定していたものとして、この画像のディザ周
期であると判断することができる。

【００５９】図１１は、本発明が適用される画像符号化
処理の一例を説明するフローチャートである。まず、符
号化対象のデジタル画像データ中に、該画像データの有
する周期に相当する画素数を設定する（ステップＳ
１）。ここで、設定する画素数は、ディザ画像の有する
周期に合わせて、例えば、図３に示したようにディザマ
トリクスのサイズ２０画素に設定される。次に、ユニッ
ト化するために１周期（２０画素）内にある複数画素を
順に切り出し、例えば、図３（Ａ）に示したように４画
素を１つのユニットとして構成する（ステップＳ２）。
但し、ユニットを構成する画素数はこれに限定されず、
画像データの特徴に合わせて設定することができる。次
に、構成したユニットのパターンが、インデックスＮの
辞書の中味と一致するかどうか判断する（ステップＳ
３）。本実施例のように、シンボルサイズが４ビットの
場合、辞書は１６種全てを用意しているものとし、必ず
一致する。インデックス＝０の辞書から順に比較し、一
致したＮを符号化する。インデックスが一致した場合
（ＹＥＳの場合）、当該シンボルを辞書テーブルの先頭
に移動させる（ステップＳ４）。

【００６０】このことは、前述した通り、入力されたユ
ニットパターンに該当するシンボルを辞書テーブルの先
頭に移動させて辞書テーブルの更新を継続的に行うこと
で、よく出てくるシンボルが辞書テーブルの最初の方に
置かれることになり、辞書インデックスの小さい番号の
出現確率が高くなり、各シンボルの生起確率によらず、
この辞書インデックスをハフマン符号等を用いて可変長
符号化して、データの圧縮を行うことができる（ステッ
プＳ５）。

【００６１】図１２は、本発明が適用される画像符号化
処理の他の例を説明するフローチャートである。本例で
は、辞書検索処理を行う前に、前述した統計作成部１４
にて入力画像のＮライン分のユニットパターンの統計を
取り（ステップＳ１１）、辞書テーブル初期値作成部１
５にて発生頻度の高かったユニットパターンに対応する
シンボルをインデックスの上位にセットして辞書（シン
ボル）の初期値を決定する（ステップＳ１２）。以下、
図１１に示した画像符号化手順と同様に、符号化対象の
デジタル画像データ中に、該画像データの有する周期に
相当する画素数を設定し（ステップＳ１３）、ユニット
作成部１１にて、例えば、画像データの１周期内に属す
る画素のうち複数の画素を用いてユニットを構成する
（ステップＳ１４）。次に、構成したユニットのパター
ンが、インデックスＮの辞書の中味と一致するかどうか
判断する（ステップＳ１５）。本実施例のように、シン
ボルサイズが４ビットの場合、辞書は１６種全てを用意
しているものとし、必ず一致する。インデックス＝０の
辞書から順に比較し、一致したＮを符号化する。インデ
ックスが一致した場合（ＹＥＳの場合）、当該シンボル
を辞書テーブルの先頭に移動させる（ステップＳ１
６）。これにより、シンボルに対応した辞書インデック
スの小さい番号の出現確率が高くなり、各シンボルの生
起確率によらず、この辞書インデックスをハフマン符号
等を用いて可変長符号化して、画像データの圧縮を行う
ことができる（ステップＳ１７）。本例によると、辞書
テーブルの初期値として登録するシンボルを統計的に決
定することで、入力画像に依存せず、あらゆる画像にお
いて、効率のよい圧縮を行うことができる。

【００６２】以上、本発明における画像符号化装置の符
号化処理を中心に各実施形態を説明してきたが、本発明
は、上記画像符号化装置の各機能を方法としても説明し
たように、符号化処理を実現させるための画像符号化方
法としての形態も取りうる。また、本発明は、符号化処
理を実現するための画像符号化方法をコンピュータに実
行させるためのプログラムとしての形態も可能である。

【００６３】本発明による画像符号化装置の符号化処理
を実現するためのプログラムやデータを記録した記録媒
体の実施形態を説明する。記録媒体としては、具体的に
は、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ、
フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリ、
メモリカード、メモリスティック及びその他各種ＲＯＭ
やＲＡＭ等が想定でき、これら記録媒体に上述した本発
明の各実施形態の機能をコンピュータに実行させて、画
像符号化装置の符号化処理を実現するためのプログラム
を記録して流通させることにより、当該機能の実現を容
易にする。そしてコンピュータ等の情報処理装置に上記
のごとくの記録媒体を装着して該情報処理装置によりプ
ログラムを読み出すか、若しくは情報処理装置が備えて
いるＨＤＤ等の記憶媒体に当該プログラムを記憶させて
おき、必要に応じて読み出すことにより、本発明に関わ
る符号化処理を実行することができる。

【００６４】

【発明の効果】請求項１、１２、２３、２４の発明によ
ると、複数画素をまとめて符号化することにより、高速
に符号化処理することが出来、更にテーブル更新型の辞
書により圧縮効率の高い符号化を行うことができる。

【００６５】請求項２、１３の発明によると、辞書の初
期値として登録するシンボルを入力画像データの特徴に
合ったものにすることにより、辞書の出力値を集約し、
圧縮効率の高い符号化を行うことができる。

【００６６】請求項３、１４の発明によると、辞書の初
期値として登録するシンボルを統計的に決定することに
より、あらゆる画像において圧縮効率の高い符号化を行
うことができる。

【００６７】請求項４、１５の発明によると、ユニット
の構成位置をパラメータに基づいて変えることにより、
発生パターンを集約し、圧縮効率の高い符号化を行うこ
とができる。

【００６８】請求項５、１６の発明によると、パラメー
タを入力画像データより習得し、決定することにより、
あらゆる画像において圧縮効率の高い符号化を行うこと
ができる。

【００６９】請求項６、１７の発明によると、入力画像
データの有する周期を利用することにより、効率良くパ
ラメータを求めることが出来るようにすることができ
る。

【００７０】請求項７、１８の発明によると、ユニット
構成を入力画像データの有する周期内で完結させ、各周
期において同様のパターンのユニットを作成すること
で、発生パターンを集約し、圧縮効率の高い符号化を行
うことができる。

【００７１】請求項８、１９の発明によると、入力画像
データの有する周期を該入力画像データから習得し、あ
らゆる画像において圧縮効率の高い符号化を行うことが
できる。

【００７２】請求項９、２０の発明によると、複数画素
をユニット化して、該ユニットに対応する辞書のインデ
ックスに対して符号化することで、高速に符号化処理を
可能とすることができる。

【００７３】請求項１０、２１の発明によると、さらに
ランレングス符号化を用いることにより、発生するシン
ボル数を減らし、圧縮効率の高い符号化を行うことがで
きる。

【００７４】請求項１１、２２の発明によると、辞書の
インデックスの出力とランレングスの出力とをペアで出
力することにより、さらに発生するシンボル数を減ら
し、圧縮効率の高い符号化を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明が適用される画像符号化装置の内部構
成例を示すブロック図である。

【図２】ディザマトリクスの一例を示す図である。

【図３】本発明が適用されるユニットの作成処理の一
例を説明する図である。

【図４】図２に示したディザマトリクスが適用された
画像データの一例を示す図である。

【図５】インデックスに対応した辞書の一例を示す図
である。

【図６】本発明が適用される画像符号化装置の他の内
部構成例を示すブロック図である。

【図７】パラメータに基づいて変更されたユニット構
成の一例を示す図である。

【図８】本発明が適用されるパラメータの習得処理の
一例を説明する図である。

【図９】本発明に係わる符号化処理の一例を示す図で
ある。

【図１０】画像周期の検出回路の構成例を示す図であ
る。

【図１１】本発明が適用される画像符号化処理の一例
を説明するフローチャートである。

【図１２】本発明が適用される画像符号化処理の他の
例を説明するフローチャートである。

【符号の説明】

１…ディザマトリクス、２…ディザ処理後の画像デー
タ、１０…ディザ処理部、１１…ユニット作成部、１２
…辞書検索部、１３…可変長符号器、１４…統計作成
部、１５…辞書テーブル初期値作成部、２０、２１、２
２、２３、２４、２５…ユニット、３０、３１…合計
値。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】周期性を有するデジタル画像データの１
周期以内に属する複数の画素を用いてユニットを構成
し、該構成したユニットを符号化の単位とし、符号化に
用いるシンボルを予め登録した辞書テーブルを有し、前
記ユニットのパターンと該辞書テーブルに登録されたシ
ンボルとを比較し、比較した結果、該辞書テーブルに該
当するシンボルが登録されていた場合、当該シンボルを
抽出し、当該シンボルを該辞書テーブルの先頭に移動さ
せることを特徴とする画像符号化装置。
【請求項２】前記辞書テーブルの初期値として登録す
るシンボルに前記デジタル画像データの特徴に合ったシ
ンボルを予め登録しておくことを特徴とする請求項１記
載の画像符号化装置。
【請求項３】前記辞書テーブルの初期値として登録す
るシンボルを前記デジタル画像データにおける任意のラ
イン分のユニットから習得し、決定することを特徴とす
る請求項１または２に記載の画像符号化装置。
【請求項４】前記デジタル画像データを構成する全ラ
インで前記ユニットの構成位置が同一ではないことを特
徴とする請求項１記載の画像符号化装置。
【請求項５】前記ユニットの構成位置を前記デジタル
画像データから習得し、決定することを特徴とする請求
項４記載の画像符号化装置。
【請求項６】前記デジタル画像データの有する周期に
基づいて前記ユニットの構成位置を習得することを特徴
とする請求項５記載の画像符号化装置。
【請求項７】前記ユニットを構成する画素数を前記周
期の約数とすることを特徴とする請求項１記載の画像符
号化装置。
【請求項８】前記周期を前記デジタル画像データから
習得し、決定することを特徴とする請求項７記載の画像
符号化装置。
【請求項９】符号化を行う際に、前記辞書テーブルか
ら抽出されたシンボルに対応したインデックスに対して
符号化を行うことを特徴とする請求項１ないし８のいず
れかに記載の画像符号化装置。
【請求項１０】符号化を行う際に、前記辞書テーブル
から抽出されたシンボルに対応したインデックスに対し
て、更にランレングス符号化を行うことを特徴とする請
求項９記載の画像符号化装置。
【請求項１１】符号化を行う際に、前記辞書テーブル
から出力されたインデックスとランレングス符号化によ
る出力データをペアにして符号化することを特徴とする
請求項１０記載の画像符号化装置。
【請求項１２】周期性を有するデジタル画像データの
１周期以内に属する複数の画素を用いてユニットを構成
し、該構成したユニットを符号化の単位とし、符号化に
用いるシンボルを予め登録した辞書テーブルを有し、前
記ユニットのパターンと該辞書テーブルに登録されたシ
ンボルとを比較し、比較した結果、該辞書テーブルに該
当するシンボルが登録されていた場合、当該シンボルを
抽出し、該辞書テーブルの先頭に移動させることを特徴
とする画像符号化方法。
【請求項１３】前記辞書テーブルの初期値として登録
するシンボルに前記デジタル画像データの特徴に合った
シンボルを予め登録しておくことを特徴とする請求項１
２記載の画像符号化方法。
【請求項１４】前記辞書テーブルの初期値として登録
するシンボルを前記デジタル画像データにおける任意の
ライン分のユニットから習得し、決定することを特徴と
する請求項１２または１３に記載の画像符号化方法。
【請求項１５】前記デジタル画像データを構成する全
ラインで前記ユニットの構成位置が同一ではないことを
特徴とする請求項１２記載の画像符号化方法。
【請求項１６】前記ユニットの構成位置を前記デジタ
ル画像データから習得し、決定することを特徴とする請
求項１５記載の画像符号化方法。
【請求項１７】前記デジタル画像データの有する周期
に基づいて前記ユニットの構成位置を習得することを特
徴とする請求項１６記載の画像符号化方法。
【請求項１８】前記ユニットを構成する画素数を前記
周期の約数とすることを特徴とする請求項１２記載の画
像符号化方法。
【請求項１９】前記周期を前記デジタル画像データか
ら習得し、決定することを特徴とする請求項１８記載の
画像符号化方法。
【請求項２０】符号化を行う際に、前記辞書テーブル
から抽出されたシンボルに対応したインデックスに対し
て符号化を行うことを特徴とする請求項１２ないし１９
のいずれかに記載の画像符号化方法。
【請求項２１】符号化を行う際に、前記辞書テーブル
から抽出されたシンボルに対応したインデックスに対し
て、更にランレングス符号化を行うことを特徴とする請
求項２０記載の画像符号化方法。
【請求項２２】符号化を行う際に、前記辞書テーブル
から出力されたインデックスとランレングス符号化によ
る出力データをペアにして符号化することを特徴とする
請求項２１記載の画像符号化方法。
【請求項２３】請求項１２ないし２２のいずれかに記
載の画像符号化方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。
【請求項２４】請求項２３に記載されたプログラムを
記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。