JP2010016902A - イメージデータ圧縮方法及び復元方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 圧縮及び復元することによる画質の劣化が抑制されるイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供する。また、圧縮率が大きいイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供する。
【解決手段】 本発明のイメージデータ圧縮方法は、紙面から読み取ったデジタルイメージに含まれるイメージ要素を抽出し（Ｓ０２）、イメージ要素の種類に応じた圧縮手法を用いて、抽出された各イメージ要素（５１〜５３）をデータ圧縮し（Ｓ０３〜Ｓ０５）、圧縮した各イメージ要素データ（５４〜５６）を記憶格納することを特徴とする。
【選択図】 図１

Description

本発明は、イメージデータの圧縮方法と復元方法に関する。

イメージデータを処理するための資源を有効に活用するために、イメージデータを圧縮し、更に復元する方法が広く使用されている。

このようなイメージデータの圧縮方法及び復元方法として、イメージデータに含まれる全てのイメージ要素を１つのアルゴリズムで圧縮し、更に復元するものが知られている。公知のそのイメージデータの圧縮方法及び復元方法では、活字、手書き文字、手書き図面、自由細点、表、イラスト、グラフィック、平網、写真のような様々な種類のイメージ要素を含むイメージデータが、１つのアルゴリズムで圧縮され、又は復元される。

しかし、公知のそのイメージデータの圧縮方法及び復元方法では、イメージデータに含まれる全てのイメージ要素について、イメージデータを圧縮することによる画質の劣化を抑制することは困難である。たとえば、写真から生成されたイメージデータを圧縮・復元したときに画質の劣化が生じにくいアルゴリズムを使用して、文字及び線から生成されたイメージデータを圧縮・復元すると、その文字及び線のエッジは、綺麗に復元されない。逆に、文字及び線から生成されたイメージデータを圧縮・復元したときに画質の劣化が生じにくいアルゴリズムを使用して、写真から生成されたイメージデータを圧縮・復元すると、写真のイメージが崩れる傾向にある。

イメージデータの圧縮方法及び復元方法では、イメージデータを圧縮することによる画質の劣化が抑制されることが望ましい。

更に、公知のそのイメージデータの圧縮方法及び復元方法では、全てのイメージ要素について、圧縮率を向上することと、イメージデータを圧縮することによるイメージデータの劣化を抑制することとを両立することは困難である。写真から生成されたイメージデータに有効なアルゴリズムで、活字、手書き文字、手書き図面、表、イラストのようなイメージ要素から生成されたイメージデータを圧縮及び復元すると、そのイメージ要素のエッジは、醜く復元される。更に、復元された画像のピントが甘くなる。逆に、線画等に有効な手法で処理するとグラフィック、平網、写真等の画質が劣化する。更に、圧縮データのデータ量が増加してしまう。

イメージデータの圧縮方法及び復元方法では、圧縮率が大きく、且つ、イメージデータを圧縮することによる画質の劣化が抑制されることが望ましい。

また、印刷物に描かれている画像から生成されたイメージデータを圧縮し、更に、復元することが一般に、行われている。カラーの印刷物に描かれている画像は、図４１に示されているように、画素５０１から構成されている。画素５０１のそれぞれは、青版網点５０２ａ、赤版網点５０２ｂ、黄版網点５０２ｃ、墨版網点５０２ｄからなる。青版網点５０２ａは、青版（Ｃ版）の網点（Ｄｏｔ）である。赤版網点５０２ｂは、赤版（Ｍ版）の網点である。黄版網点５０２ｃは、黄版（Ｙ版）の網点である。墨版網点５０２ｄは、墨版（Ｋ版）の網点である。青版網点５０２ａ、赤版網点５０２ｂ、黄版網点５０２ｃ、墨版網点５０２ｄの配置は、図４１に示されているものに限られない。青版網点５０２ａ、赤版網点５０２ｂ、黄版網点５０２ｃ、墨版網点５０２ｄは、網点５０２と総称される。網点５０２は、図４２（ａ）に示されているように、正方形であることがあり、また、図４２（ｂ）に示されているように、他の形状、例えば、円形であることがある。

一の版に含まれる網点５０２は、図４３に示されているように、印刷規則に従ってスクリーン線５０３の上に規則的に配置されている。スクリーン線５０３とＸ軸とは、印刷規則に定められた角度で交わる。その角度は、各版毎に異なる。スクリーン線５０３は、互いに平行に、更に等間隔に、配置されている。ここで、スクリーン線５０３の間隔をｄ_sとすると、１／ｄ_sは、スクリーン線密度と呼ばれる。スクリーン線密度は、スクリーン線５０３に垂直な方向に単位長さ、典型的には、１インチの線分を取ったときに、その線分と交わるスクリーン線５０３の本数である。

網点５０２は、その中心点が、スクリーン線５０３の上に有るように、配置される。ここで網点５０２の中心点とは、網点５０２が正方形であるときは、その対角線が交わる点である。網点５０２が円であるときは、網点５０２の中心点とは、その円の中心をいう。

各網点５０２の面積は、階調を示している。網点５０２の面積が大きいほど、人間の眼では、その網点５０２のある位置の濃度が高いと認識される。

上述されているような配置と形状とを有する網点から構成される画像は、本来的に、冗長度が大きい。

しかし、従来のイメージデータの圧縮方法及び復元方法では、印刷物に描かれている画像が、網点から構成されていることが利用されていない。従来のイメージデータの圧縮方法及び復元方法では、印刷物に描かれている画像が、効果的に圧縮されない。

網点により構成されている画像から生成されたイメージデータを、効果的に圧縮し、復元する方法が提供されることが望ましい。

更に、従来のイメージデータ圧縮方法及び復元方法では、網点は、画像に含まれる他のイメージ要素と区別されることなく圧縮され、復元される。網点そのものは、復元されない。このとき、復元されたイメージデータを拡大し、又は縮小すると、画像全体に対する網点の面積比、即ち、網点パーセントが保存されない。このため、復元されたイメージデータを拡大し、又は縮小すると、色が劣化することがある。更に、復元されたイメージデータを拡大し、又は縮小すると、モアレが発生することがある。

網点により構成されている画像から生成されたイメージデータが、圧縮し、更に復元されたときに、復元されたイメージデータに対して拡大や縮小のような演算が行っても、画質の劣化が発生しないことが望ましい。

また、イメージデータ圧縮方法では、イメージデータの圧縮が、高速に行われることが望ましい。特に、エッジが強調されている画像を示すイメージデータの圧縮が、高速に行われることが望ましい。

また、イメージデータ圧縮方法では、印刷規則に定められた配置を有さない、小さい面積を有する細点から構成されている印刷物から生成されたイメージデータを、効果的に圧縮し、復元するイメージデータの圧縮方法及び復元方法が提供されることが望ましい。

本発明の目的は、圧縮及び復元することによる画質の劣化が抑制されるイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供することにある。

本発明の他の目的は、圧縮率が大きいイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供することにある。

本発明の更に他の目的は、圧縮率が大きく、且つ、圧縮及び復元することによる画質の劣化が抑制されるイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供することにある。

本発明の更に他の目的は、網点から構成されている印刷物から生成されたイメージデータを、効果的に圧縮し、復元するイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供することにある。

本発明の更に他の目的は、イメージデータの圧縮が、高速に行われるイメージデータの圧縮方法を提供することにある。

本発明の更に他の目的は、エッジが強調されている画像を示すイメージデータの圧縮が、高速に行われるイメージデータの圧縮方法を提供することにある。

また、印刷規則に定められた配置を有さない、小さい面積を有する細点から構成されている印刷物から生成されたイメージデータを、効果的に圧縮し、復元するイメージデータの圧縮方法及び復元方法を提供することにある。

その課題を解決するための手段は、下記のように表現される。その表現中に現れる技術的事項には、括弧（）つきで、番号、記号等が添記されている。その番号、記号等は、本発明の複数の実施の形態のうちの、少なくとも１つの実施の形態を構成する技術的事項、特に、その実施の形態に対応する図面に表現されている技術的事項に付せられている参照番号、参照記号等に一致している。このような参照番号、参照記号は、請求項記載の技術的事項と実施の形態の技術的事項との対応・橋渡しを明確にしている。このような対応・橋渡しは、請求項記載の技術的事項が実施の形態の技術的事項に限定されて解釈されることを意味しない。

本発明によるイメージデータ圧縮方法は、紙面から読み取ったデジタルイメージ（３０）に含まれるイメージ要素（３１〜４１）を抽出し、イメージ要素（３１〜４１）の種類に応じた圧縮手法を用いて、抽出された各イメージ要素をデータ圧縮し、圧縮した各イメージ要素データ（５４〜５６）を記憶装置（３）に記憶格納することを特徴とする。

各イメージ要素（３１〜４１）はそれぞれ特徴を持っている。その特徴から、各イメージ要素（３１〜４１）を分別し、抽出することが可能である。抽出されたイメージ要素（３１〜４１）の種類に対応したアルゴリズムで、イメージ要素データ（５１〜５３）が圧縮され、復元されることにより、圧縮及び復元による画質の劣化が抑制される。また、圧縮率が向上する。

例えば、エッジを綺麗に復元したいイメージは、エッジに有効な圧縮・復元処理が行われる。グラフィック、平網、写真のような印刷画像を綺麗に復元したいイメージ等には、印刷網点画像に有効な圧縮・復元処理が行われる。規則性を持たずに配置された細かな細点（以下、「自由細点」と呼ばれることがある。）の集合体を、高圧縮でしかも綺麗に復元する為に、自由細点の集合体に有効な圧縮・復元処理が行われる。

各イメージ要素の種類の判別方法として、次のような判別方法が使用され得る。

第１判別方法では、以下の過程により、各イメージ要素の種類が判別される。自由細点の集合体から構成されるイメージ要素は、印刷網点より面積が大きく、且つ、所定の面積より小さい点であり、且つ、印刷網点の規則性がないことから判別される。また、印刷画像は印刷網点の規則性がある細かい点の集合体である。印刷画像は、印刷網点の規則性の存在から、判別される。残りのイメージ要素は全て線画イメージであると判別される。

第２判別方法では、組版要素の違いから各イメージ要素の種類が判別される。活字文字は、字面の特徴を有する。手書き文字は、字面の特徴を有しない。また、印判、印鑑、線画は、自由な線の集合体の特徴、即ち、字面がなく、更に印刷網点もないという特徴を有する。平網は、印刷網点の規則性が存在し、階調が存在しないという特徴を有する。階調網は、印刷網点の規則性が存在し、しかも、網点列に階調が存在するという特徴を有する。写真網は、印刷網点の規則性は存在するが平網、階調網の規則性が存在しないという特徴を有する。これらの特徴から、各イメージ要素の種類が判別される。

第３判別方法では、表示要素の違いから各イメージ要素の種類が判別される。つまり、文章物は、文字列が連続的に配置されているという特徴を有する。漫画物は、イラストと自由な細かい線列と細点が存在するという特徴を有する。また、地図物は、地図の決まった規則性が存在するという特徴を有する。広告物は広告枠が存在し、更に、紙面上での配置に、規則性が存在するという特徴を有する。表物は、罫線で構成された四角形を有するという特徴を有する。写真物は、印刷網点の規則性は存在するが平網、階調網の規則性が存在しないという特徴を有する。これらの特徴から、各イメージ要素の種類が判別される。

当該イメージデータ圧縮方法において、圧縮された各イメージ要素データには、その各イメージ要素データに対応するイメージ要素が紙面中に存していたときの位置情報及び線密度情報が付加されていることが望ましい。

また、当該イメージデータ圧縮方法において、紙面から読み取ったデジタルイメージはカラーイメージであることがある。この場合、イメージ要素の抽出及びイメージ要素のデータ圧縮は、色成分毎に行われることが望ましい。

本発明のイメージデータの復元方法は、紙面から読み取られて圧縮された各イメージ要素データを、当該イメージ要素の種類に応じた復元手法を用いて復元し、復元された各イメージ要素を重ね合わせ合成して、紙面イメージを復元することを特徴とする。

このとき、圧縮された各イメージ要素データに付加されている位置情報及び線密度情報を用いて、イメージ要素の回転、変形、拡大又は縮小する編集処理が施されて、紙面イメージが復元されることが可能である。

また、圧縮された各イメージ要素データは、色成分毎のデータであることがある。この場合、各色成分毎のイメージ要素データが、当該イメージ要素の種類に応じた復元方法を用いて復元され、復元された各色成分毎のイメージ要素を重ね合わせ合成して、イメージが復元されることが望ましい。

本発明によるイメージデータ圧縮方法は、
画像（３０）を示すイメージデータ（５０）を取得すること（Ｓ０１）と、
イメージデータ（５０）から第１イメージ要素データ（５１）を抽出すること（Ｓ０２）と、
イメージデータ（５０）から第２イメージ要素データ（５２）を抽出すること（Ｓ０２）と、
第１イメージ要素データ（５１）を圧縮して第１圧縮イメージ要素データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）と、
第２イメージ要素データ（５４）を圧縮して第２圧縮イメージ要素データ（５５）を生成すること（Ｓ０４）
とを備えている（図１参照）。このとき、第１イメージ要素データ（５４）を抽出する第１抽出アルゴリズムと、第２イメージ要素データ（５４）を抽出する第２抽出アルゴリズムとは異なる。更に、第１圧縮イメージ要素データ（５４）を生成する第１圧縮アルゴリズムと、第２イメージ要素データ（５５）を抽出する第２圧縮アルゴリズムとは異なる。

互いに異なる第１抽出アルゴリズムと第２抽出アルゴリズムにより抽出された第１イメージ要素データと第２イメージ要素データとは、互いに異なる特徴を有する。互いに異なる特徴を有する第１イメージ要素データと第２イメージ要素データとが、それぞれ、互いに異なる第１圧縮アルゴリズムと第２圧縮アルゴリズムとにより圧縮される。これにより、圧縮及び復元による画質の劣化が抑制される。また、圧縮率が向上する。

なお、イメージデータ（５０）から第１イメージ要素データ（５１）と第２イメージ要素データ（５２）以外の、他のイメージ要素データが他の抽出アルゴリズムにより抽出されることが可能である。この場合、他のイメージ要素データが、他の圧縮アルゴリズムにより圧縮されて、他の圧縮イメージ要素データが生成される。

当該イメージデータ圧縮方法において、イメージデータ（６３ａ〜６３ｄ）を取得すること（Ｓ４１、Ｓ４２）は、
カラー画像を示すカラーイメージデータ（６２）を取得すること（Ｓ４１）と、
カラーイメージデータ（６２）から、所定の色の成分を示す部分を抽出して、前記イメージデータ（６３ａ〜６３ｄ）を生成すること（Ｓ４２）
とを含むことが望ましい（図３２参照）。これにより、画質の劣化が抑制された、カラーイメージデータ（６２）の圧縮及び復元方法が提供される。また、圧縮率が向上されたカラーイメージデータ（６２）の圧縮及び復元方法が提供される。

また、当該イメージデータ圧縮方法において、第１イメージ要素データ（５１）を抽出すること（Ｓ０２）は、イメージデータ（５０）から、第１部分を抽出して第１イメージ要素データ（５５）を生成すること（Ｓ０２）を含むことが望ましい。この第１部分は、前記画像（３０）のうちの網点（８１）により構成される網点部分（３３、３６）に対応する。

このとき、第１圧縮イメージ要素データ（５５）を生成すること（Ｓ０４）は、網点（８１）の面積に基づいて、第１圧縮イメージ要素データ（５５）を生成すること（Ｓ０４）を含むことが望ましい。

また、当該イメージデータ圧縮方法において、第２イメージ要素データ（５１）を抽出することは、イメージデータ（５０）から、第２部分を抽出して第２イメージ要素データ（５４）を生成すること（Ｓ０２）を含むことが望ましい。その第２部分は、前記画像（３０）のうち、網点（８１）でなく、且つ、所定の面積以下の面積を有する自由細点を含む自由細点領域に対応する。

また、第２圧縮イメージ要素データ（５４）を生成することは、
前記自由細点領域（７０）を複数の矩形領域（７１）に区分することと、
前記画像が有する画像パターン（３１〜３９）のうち、前記矩形領域のそれぞれの内部にあるパターン（７３）の形状を認識することと、
前記形状を符号化して前記第２圧縮イメージ要素データ（５４）を生成すること
とを含むことが望ましい（図７参照）。

また、前記自由細点は、第１自由細点（１４１₁）と、第２自由細点（１４１₂）とを備えることがある（図３７参照）。このとき、第２圧縮イメージ要素データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）は、第１自由細点（１４１₁）と第２自由細点（１４１₂）の相対位置に基づいて、第２圧縮イメージ要素データ（５４）を生成すること
とを含むことが望ましい（図３７参照）。

また、第２圧縮イメージ要素データ（５４）を生成することは、
自由細点領域（２１０）に、自由細点（２１２）を含む矩形領域（２１１）を定めることと、
矩形領域（２１１）の内部の濃度の平均値に基づいて、第２圧縮イメージ要素データデータ（５４）を生成すること
とを含むことが望ましい（図４５参照）。

当該イメージデータ圧縮方法は、更に、イメージデータ（５０）のうち、前記第１イメージ要素データ（５１）にも第２イメージ要素データ（５２）にも含まれない部分である第３イメージ要素データを抽出すること（Ｓ０２）を備えることが望ましい。

当該イメージデータ圧縮方法は、更に、前記第１圧縮イメージ要素データ（５５）と第２圧縮イメージ要素データ（５４）とに基づいて、一括圧縮イメージ要素データ（５７）を生成することを備えることが望ましい。

当該イメージデータ圧縮方法において、前記第１圧縮イメージ要素データ（Ｓ０５）を生成することは、
前記第１イメージ要素データ（５３）が示すイメージ要素（１１０）の階調を走査線（１１１）に沿って走査しながら検出することと、
前記階調に基づいて前記イメージ要素（１１０）の輪郭（１１２）の輪郭位置を算出することと、
前記境界位置に基づいて、第１圧縮イメージ要素データ（５６）を生成することとを含むことが望ましい。

本発明によるイメージデータ圧縮方法は、網点（１０１）が含まれる画像を示すイメージデータ（５２）を取得すること（Ｓ０１、Ｓ０２）と、
前記網点（１０１）の面積を算出することと、
前記網点（１０１）の位置を算出することと、
前記面積と前記位置とに基づいて、圧縮データ（５５）を生成すること
とを備える。

当該イメージデータ圧縮方法において、
前記網点（１０１）は、
第１網点（１０１₀）と、
第２網点（１０１¹ ₁〜１０１¹ _n）を含み、
前記面積は、
前記第１網点の第１面積（Ｓ₀）と、
前記第２網点の第２面積（Ｓ₁〜Ｓ_n）
とを含み、
前記圧縮データ（５５）は、前記第１面積（Ｓ₀）と前記第２面積（Ｓ₁〜Ｓ_n）の面積差に基づいて生成されることが望ましい。

当該イメージデータ圧縮方法において、
前記位置は、
前記第１網点（１０１₀）の第１位置と、
前記第２網点（１０１¹ ₁〜１０１¹ _n）の第２位置
とを含み、
前記圧縮データ（５５）は、前記第１位置と前記第２位置の距離に基づいて生成される
イメージデータ圧縮方法。

当該イメージデータ圧縮方法において、
網点が含まれる画像を示すイメージデータ（１５２）を取得することは、
他の画像を示す他のイメージデータ（１５０）を取得することと、
前記他の画像の階調に基づいて前記網点を生成し、イメージデータ（１５２）を生成すること
とを含むことがある。

本発明のイメージデータ圧縮方法は、
画像（３１、３２、３４、３５、３７、３９、４１）を示すイメージデータ（５３）を取得すること（Ｓ０１、Ｓ０２）と、
前記画像（３１、３２、３４、３５、３７、３９、４１）の階調を走査線（１１１）に沿って走査しながら検出することと、
前記階調に基づいて前記画像の輪郭（１１２）の輪郭位置を算出することと、
前記輪郭位置に基づいて、圧縮データ（５６）を生成すること
とを備える。

本発明によるイメージデータ圧縮方法は、所定の面積範囲にある面積を有する自由細点（７３、１４１₁〜１４１₄、２１２）を含む画像（７０、２１０）を示すイメージデータを取得すること（Ｓ０２）と、
前記自由細点（７３、１４１₁〜１４１₄、２１２）の位置に基づいて、圧縮データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）
とを備えている。

このとき、自由細点（１４１₁〜１４１₄）は、第１自由細点（１４１₁）と、第２自由細点（１４１₂）とを含み、更に、圧縮データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）は、第１自由細点（１４１₁）と第２自由細点（１４１₂）との相対位置に基づいて、前記圧縮データを生成することを含むことが望ましい（図３７参照）。

また、圧縮データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）は、画像（２１０）に、前記自由細点（２１２）を含む矩形領域（２１１）を定めることと、
前記矩形領域（２１１）の内部の濃度の平均値に基づいて、前記圧縮データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）
とを含むことが望ましい（図４５参照）。

また、前記画像（２１０）に、前記自由細点（２１２）を含む矩形領域（２１１）を定めることと、矩形領域（２１１）の辺と、自由細点（２１２）との距離に基づいて、圧縮データ（５４）を生成すること（Ｓ０３）
を含むことが望ましい。

また、圧縮データ（５４）を生成することは、画像（７０）に矩形領域（７１）を定めることと、
自由細点（７３）のうちの矩形領域（７０）に含まれる部分のパターンの形状を認識することと、
前記形状を符号化して圧縮データ（５４）を生成すること
とを含むことが望ましい。

本発明のイメージデータ抽出方法は、網点（８１）が含まれる画像（３０）を示すイメージデータ（５０）を取得することと、
イメージデータ（５０）のうち、網点（８１）を示す部分（５５）を抽出することとを備えている。

このとき、前記抽出することは、前記画像（２００）を走査して階調が変化する変化位置（２０３ａ〜２０３ｃ）を検出することと、
変化位置（２０３ａ〜２０３ｃ）の間隔に基づいて、部分（５５）を抽出することとを含むことが望ましい（図４４参照）

本発明によるイメージデータ加工方法は、印刷規則に従った配置を有する第１網点（１３１、２３５）と第２網点（１３２、２３２）を含む画像を示すイメージデータ（５９）を取得すること（ステップＳ２３）と、
第２網点（１３２、２３２）を移動して仮想網点（１３２’、２３２’）を定めることと
第１網点（１３１、２３１’）と仮想網点（１３２’、２３２’）との間に位置する第３網点（１３２’’、２３２’’）を発生することと、
仮想網点（１３２’、２３２’）を消去すること
とを備えている。ここで仮想網点（１３２’、２３２’）の仮想網点位置は、第１網点（１３１、２３５）と第２網点（１３２、２３２）とを通る直線の上にある。更に、仮想網点（１３２’、２３２’）は、第２網点（１３２、２３２）に対して第１網点（１３１、２３５）から第２網点（１３２、２３２）に向かう第１方向にある。仮想網点（１３２’、２３２’）の仮想網点面積は、前記第２網点の第２網点面積と同一である。第３網点（１３２’’、２３２’’）は、第１網点（１３１、２３５）と第２網点（１３２、２３２）とを通る直線の上にある。第３網点（１３２’’）の第３網点位置は、印刷規則に従うように定められている。第３網点（１３２’’、２３２’’）の第３網点面積は、仮想網点（１３２’、２３２’）の仮想網点位置と、第１網点（１３１、２３５）の網点位置と、第３網点（１３２’’、２３２’’）の第３網点位置と、第１網点（１３１、２３５）の第１網点面積と、仮想網点（１３２’、２３２’）の仮想網点面積とから、補間により求められる（図３３、３４参照）。

本発明のイメージデータ復元方法は、圧縮データ（５７）を取得することと、ここで、前記圧縮データ（５７）は、
第１圧縮アルゴリズムにより圧縮された第１圧縮イメージ要素データ（５４）と
前記第１圧縮アルゴリズムと異なる第２アルゴリズムにより圧縮された第２圧縮イメージ要素データ（５５）
とを含み、
第１圧縮イメージ要素データ（５４）を復元して第１復元イメージ要素データ（５８）を生成することと、
前記第２圧縮イメージ要素データ（５５）を復元して第２復元イメージ要素データ（５９）を生成することと、
前記第１復元イメージ要素データ（５８）と第２復元イメージ要素データ（５９）とから、一のイメージを示す復元イメージデータ（６１）を生成すること（２８）とを備える（図２８参照）。

本発明のイメージデータ復元方法は、
第１網点（１２２）と第２網点（１２３¹）の面積差（ΔＳ¹）を示す面積差データと、前記第１網点（１２２）と前記第２網点（１２３¹）の距離（ｘ¹）を示す距離データとを含む圧縮データ（５５）を取得すること（Ｓ２１）と、
前記面積差データと、前記距離データとに基づいて、前記第１網点（１２２）と前記第２網点（１２３¹）とを含むように、イメージデータ（５９）を復元すること（Ｓ２３）とを備える。

当該イメージデータ復元方法において、前記イメージデータ（５９）は、前記第１網点（１２２）と前記第２網点（１２３¹）との間に位置する第３網点（１２４¹）を更に含むように復元され、
前記第３網点（１２４¹）の面積は、前記面積差データに基づいて定められることが望ましい。

本発明のイメージデータ復元方法は、
所定の面積範囲にある面積を有する自由細点（２１２）の位置を示す位置データを含む圧縮データ（５４）を取得することと
前記位置に基づいて、自由細点（２１２）からなる画像（２１０）を示すイメージデータ（５８）を復元すること
とを備えている。

このとき、圧縮データ（５４）は、画像（２１０）に定められた矩形領域（２１１）の内部の濃度の平均値を含み、
イメージデータ（５８）を復元することは、
前記平均値に基づいて、イメージデータ（５８）を復元すること
とを含むことが望ましい。

また、前記位置データは、画像（２１０）に定められた矩形領域（２１１）の辺（２１３）と自由細点（２１２）との距離を備え、
イメージデータ（５８）を復元することは、
前記距離に基づいて、イメージデータ（５８）を復元すること
を含むことが望ましい。

本発明により、圧縮・復元することによる画質の劣化が抑制されるイメージデータの圧縮方法及び復元方法が提供される。

また、本発明により、圧縮率が大きいイメージデータの圧縮方法及び復元方法が提供される。

また、本発明により、圧縮率が大きく、且つ、イメージデータを圧縮することによる画質の劣化が抑制されるイメージデータの圧縮方法及び復元方法が提供される。

また、本発明により、網点から構成されている印刷物から生成されたイメージデータを、効果的に圧縮し、復元するイメージデータの圧縮方法及び復元方法が提供される。

また、本発明により、イメージデータの圧縮が、高速に行われるイメージデータの圧縮方法が提供される。

また、本発明により、エッジが強調されている画像を示すイメージデータの圧縮が、高速に行われるイメージデータの圧縮方法が提供される。

また、本発明により、印刷規則に定められた配置を有さない、小さい面積を有する細点から構成されている印刷物から生成されたイメージデータを、効果的に圧縮し、復元するイメージデータの圧縮方法及び復元方法が提供される。

図１は、本発明の実施の第１形態のイメージデータ圧縮方法を示すフローチャートである。 図２は、実施の第１形態のイメージデータ圧縮方法及び復元方法が実行されるハードウエア資源１０を示す。 図３は、圧縮されるイメージ３０を示す。 図４は、自由細点イメージ要素データ５１に含まれるイメージ要素を示す。 図５は、印刷網点イメージ要素データ５２に含まれるイメージ要素を示す。 図６は、線画イメージ要素データ５３に含まれるイメージ要素を示す。 図７は、自由細点パターン圧縮アルゴリズムを説明する図である。 図８は、面積パッチ７１が有する各種のパターンを示す図である。 図９は、印刷網点イメージ要素データ５２に含まれている画像の一部分を示す。 図１０は、印刷網点パターン圧縮アルゴリズムを示すフローチャートである。 図１１は、網点の面積を算出する第１方法と、網点の中心点を定める方法とを示す図である。 図１２は、網点の面積を算出する第２方法を示す図である。 図１３は、スクリーン線を抽出する第１方法を示す図である。 図１４は、スクリーン線を抽出する第２方法を示す図である。 図１５は、網点８１₁〜８１₄が取り得る配置を示す図である。 図１６は、スクリーン線を抽出する第３方法を示す図である。 図１７は、スクリーン線角度を算出する方法を示す図である。 図１８は、スクリーン線密度を算出する方法を示す図である。 図１９は、網点ベクターを算出する方法を示す図である。 図２０は、仮想的座標系Ｑ₁において、網点１０１₀と、網点１０１¹ ₁〜１０１¹ _nとが配置されている位置を示す図である。 図２１は、線画圧縮アルゴリズムで圧縮される画像を示す。 図２２は、エッジ１１２の検出法を示す。 図２３は、エッジ１１２を示す。 図２４は、ノイズの検出法を示す。 図２５は、輪郭ベクター１１５₁〜１１５₈を示す。 図２６は、輪郭線のスムージングの過程を示す。 図２７は、輪郭線のスムージングの過程を示す。 図２８は、本発明の実施の第１形態のイメージデータ復元方法を示すフローチャートである。 図２９は、印刷網点復元アルゴリズムを示すフローチャートである。 図３０は、網点が復元される過程を示すフローチャートである。 図３１は、線画復元アルゴリズムを示すフローチャートである。 図３２は、カラー画像を示すカラー紙面イメージデータを圧縮する過程を示すフローチャートである。 図３３は、印刷網点圧縮データモジュールが復元される際に、復元された画像が、復元と同時に拡大される過程を示す。 図３４は、印刷網点圧縮データモジュール５５が復元される際に、印刷網点で構成される画像が、復元と同時に縮小される過程を示す。 図３５は、線画圧縮データモジュール５６が復元される際に、復元された画像が、復元と同時に縮小される過程を示す。 図３６は、線画圧縮データモジュール５６が復元される際に、復元された画像が、復元と同時に拡大される過程を示す。 図３７は、自由細点ベクター圧縮アルゴリズムを示す。 図３８は、実施の第２形態のイメージデータ圧縮方法を実行するハードウエア資源１０’を示す。 図３９は、実施の第２形態のイメージデータ圧縮方法を示すフローチャートである。 図４０は、実施の第２形態のイメージデータ復元方法を示すフローチャートである。 図４１は、画素５０１の構造を示す。 図４２は、網点５０２の構造を示す。 図４３は、網点で構成されている画像を示す。 図４４は、網点の集合体の抽出方法を示す。 図４５は、自由細点データ化圧縮アルゴリズムを説明するための図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明による実施の形態を説明する。

（実施の第１形態）
実施の第１形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法は、紙面に描かれた画像をスキャナーにより取り込むことによって生成されたイメージデータを圧縮し、更に復元する方法である。

実施の第１形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法は、ハードウエア資源を用いて実行される。そのハードウエア資源１０は、図２に示されているように、スキャナ１、ＣＰＵ２、記憶装置３、記録媒体４、及びバス５を含む。スキャナ１、ＣＰＵ２、記憶装置３、及び記録媒体４は、バス５に接続されている。スキャナ１は、紙面に描かれたイメージ３０を取り込んで、紙面イメージデータ５０を生成する。ＣＰＵ２は、紙面イメージデータ５０を圧縮し、又は復元するための演算を実行する。記憶装置３は、紙面イメージデータ５０と、実施の第１形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法を実行する過程で生成されたデータを格納する。記録媒体４は、実施の第１形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法に含まれる手順が記載されたプログラムを格納する。ＣＰＵ２は、そのプログラムに従って動作する。バス５は、スキャナ１、ＣＰＵ２、記憶装置３、及び記録媒体４の間で交換されるデータを伝送する。

実施の第１形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法では、まず、図１に示されているように、紙面に描かれたイメージ３０がスキャナ１により取り込まれ、紙面イメージデータ５０が生成される（ステップＳ０１）。

スキャナ１により取り込まれるイメージ３０は、モノクロイメージである。イメージ３０は、図３に示されているように、ランダムに配置されている見出し３１、本文３２、写真３３、表３４、イラスト３５、グラフィック３６、広告文字３７、漫画３８、写真見出し３９により構成されている。見出し３１、本文３２、及び広告文字３７は、活字により印刷された文字からなる。写真３３、グラフィック３６は、印刷規則に定められた配置を有する網点群により構成されている。

イメージ３０を構成する要素は、以下において、イメージ要素と呼ばれることがある。見出し３１、本文３２、写真３３、表３４、イラスト３５、グラフィック３６、広告文字３７、漫画３８、写真見出し３９は、イメージ要素を構成する。更に、見出し３１、本文３２、写真３３、表３４、イラスト３５、グラフィック３６、広告文字３７、及び漫画３８の一部分も、イメージ要素を構成し得る。

続いて、紙面イメージデータ５０が示す画像３０のイメージ要素が抽出され、更に分別される（ステップＳ０２）。

紙面イメージデータ５０から、印刷規則に従わずに配置された細かい点に対応する部分が抽出され、自由細点イメージ要素データ５１が生成される。印刷規則に従わずに配置された細かい点は、以後、自由細点と記載される。印刷規則に従わずに配置され、所定の面積よりも小さく、且つ、印刷網点の面積よりも大きい領域が、自由細点として抽出される。

図４は、自由細点イメージ要素データ５１の内容を示す。図４に示されているように、自由細点イメージ要素データ５１は、漫画３８の一部であるイメージ要素４０を示すデータから構成されている。即ち、紙面イメージデータ５０のうち、イメージ要素４０に対応する部分が、自由細点イメージ要素データ５１として抽出される。

自由細点イメージ要素データ５１には、それに含まれているイメージ要素４０の位置を示す位置情報が付加される。

更に、紙面イメージデータ５０から、イメージ３０に含まれる網点群に対応する部分が抽出され、印刷網点イメージ要素データ５２が生成される（ステップＳ０４）。その網点群は、印刷規則に定められた配置を有する。網点群が、印刷規則に定められた配置を有することを利用して網点群が抽出され、印刷網点イメージ要素データ５２が生成される。

まず、印刷規則に定められた網点の最大面積よりも小さい面積を有する点からなる集合体が、紙面イメージデータ５０から抽出される。更に、その集合体が、印刷網点の集合体であるのか否かが判断される。図４４は、紙面イメージデータ５０から抽出された集合体２００を示す。集合体２００は、点２０１から構成されている。

集合体２００がｘ軸方向に伸びる走査線２０２に沿って走査される。階調の変化から、点２０１のエッジが検出される。走査線２０２に沿って走査された結果、ある点２０１ａのエッジ２０３ａが検出されたとする。更に走査線２０２に沿って集合体２００が走査され、他の点２０１ｂ、２０１ｃの左端にあるエッジ２０３ｂ、２０３ｃが、順次に、それぞれ検出されたとする。更にこのとき、エッジ２０３ａとエッジ２０３ｂの第１間隔、エッジ２０３ｂとエッジ２０３ｃの第２間隔が、所定の単位間隔であるならば、点２０１ａ、点２０１ｂ、及び点２０１ｃは、網点であると判断される。他の点２０１についても同様にして、その点が網点であるか否かが判断される。集合体２００に含まれている点２０１の概ね全部が網点であると判断されれば、集合体２００は、網点の集合体であると判断される。

前述の単位間隔は、印刷規則に定められているスクリーン線２０３の密度と、走査線２０２とスクリーン線２０３とがとりうる角度により定まる。仮に、集合体２００が含む点２０１が網点であるならば、それらは、スクリーン線２０３の上に並んで配列されているはずである。このとき、ｘ軸方向に伸びる走査線２０２とスクリーン線２０３とがなす角度は、印刷規則により、０°、１５°、３０°、４５°、６０°、７５°、９０°のいずれかに定まる。更に、スクリーン線２０３の間隔ｄ_sも、印刷規則により定められている。走査線２０２とスクリーン線２０３とがなす角度のなしうる角度のうち、０°以外の６つの角度のそれぞれに対応して、６つの単位間隔ｄ_norm ¹〜ｄ_norm ⁶が定まり、
ｄ_norm ⁱ＝ｄ_sｃｏｓθ_s ⁱ，
但し、θ_s ¹＝１５°，
θ_s ²＝３０°，
θ_s ³＝４５°，
θ_s ⁴＝６０°，
θ_s ⁵＝７５°，
θ_s ⁶＝９０°．
集合体２００に含まれる点２０１のうちの、任意の一点と、それに隣接する他の点のエッジの間隔が、６つの単位間隔ｄ_norm ¹〜ｄ_norm ⁶のうちの一の単位間隔に概ね等しい場合、集合体２００は、網点の集合体であると判断される。

走査線２０２とスクリーン線２０３とがなす角度が０°である場合はこの方法では、ある集合体２００が網点の集合体であるか否かは判断できない。ただし、走査線２０２の方向を変更することにより、その集合体２００が網点の集合体であるか否かを判断することが可能である。

網点の集合体であると判断された集合体２００が抽出され、印刷網点イメージ要素データ５２が生成される。

なお、走査線の方向は、ｘ軸方向に限られない。走査線の方向は、他の方向であることも当然に可能である。

図５は、印刷網点イメージ要素データ５２の内容を示す。図５に示されているように、印刷網点イメージ要素データ５２は、写真３３とグラフィック３６とを示すデータから構成されている。即ち、紙面イメージデータ５０のうち、写真３３とグラフィック３６とに対応する部分が、印刷網点イメージ要素データ５２として抽出される。

印刷網点イメージ要素データ５２には、それに含まれている写真３３とグラフィック３６との位置を示す位置情報が付加される。

更に、紙面イメージデータ５０のうち、自由細点イメージ要素データ５１としても印刷網点イメージ要素データ５２としても抽出されなかった部分が、線画イメージ要素データ５３として抽出される（ステップＳ０５）。

図６は、線画イメージ要素データ５３の内容を示す。図６に示されているように、線画イメージ要素データ５３は、見出し３１、本文３２、表３４、イラスト３５、広告文字３７、イメージ要素４０、及び漫画３８の一部であるイメージ要素４１とを示すデータから構成されている。イメージ３０のうち、コントラストの変化に乏しく、且つ、エッジが明確な部分に対応する部分は、線画イメージ要素データ５３に格納される。

図１に示されているように、前述の自由細点イメージ要素データ５１は、自由細点パターン圧縮アルゴリズムにより圧縮され、自由細点圧縮データモジュール５４が生成される（ステップＳ０３）。自由細点パターン圧縮アルゴリズムでは、圧縮する対象のエリアが、面積パッチに区分される。更に、各面積パッチに含まれるパターンが符号化され、自由細点圧縮データモジュール５４が生成される。

以下では、自由細点パターン圧縮アルゴリズムが詳細に説明される。

図７に示されているように、圧縮の対象となる対象エリア７０が、面積パッチ７１に区分される。面積パッチ７１のそれぞれは、縦に４個、横に４個の１６個の小領域７２で構成されている。面積パッチ７１に含まれる小領域７２の個数は、縦に４個、横に４個の１６個に限られない。例えば、面積パッチ７１のそれぞれが、縦に８個、横に８個の１６個の小領域７２で構成されることも可能である。

更に、それぞれの面積パッチ７１が有するパターンが認識される。そのパターンは、面積パッチ７１に含まれている小領域７２のそれぞれに、イメージ要素７３が存在するか否かに基づいて、認識される。

図８は、面積パッチ７１が有する各種のパターンの例を示す。図８（ａ）は、ゼロパターンを有する面積パッチ７１を示す。面積パッチ７１には、イメージ要素７３が存在しない。図８（ｂ）は、右下パターンを有する面積パッチ７１を示す。右下パターンとは、面積パッチ７１の右下に位置する４つの小領域７２に、イメージ要素７３が存在するパターンである。図８（ｃ）は、中パターンを有する面積パッチ７１を示す。中パターンとは、面積パッチ７１の中央に位置する４つの小領域７２に、イメージ要素７３が存在するパターンである。図８（ｄ）は、右上パターンを有する面積パッチ７１を示す。右上パターンは、面積パッチ７１の右上に位置する２つの小領域７２に、イメージ要素７３が存在するパターンである。図８（ｅ）は、右１パターンを有する面積パッチ７１を示す。右１パターンとは、面積パッチ７１の下から２行目、右から１列目にある小領域７２に、イメージ要素７３が存在するパターンである。図８（ｆ）は、−右１パターンを有する面積パッチ７１を示す。−右１パターンとは、下から２行目、左から１列目にある小領域７２に、イメージ要素７３が存在するパターンである。

自由細点パターン圧縮アルゴリズムでは、面積パッチ７１が有する各種のパターンのそれぞれに対応して、互いに異なる符号が予め定められている。図８（ａ）〜（ｆ）に示されているパターンのそれぞれに対応して、互いに異なる符号が定められている。

予め定められている符号を使用して、面積パッチ７１が有するパターンが符号化される。符号化されたパターンが、圧縮され、自由細点パターン圧縮アルゴリズムが完了する。

自由細点イメージ要素データ５１は、上述の自由細点パターン圧縮アルゴリズムにより圧縮され、自由細点圧縮データモジュール５４が生成される。

一方、図１に示されているように、印刷網点イメージ要素データ５２は、印刷網点圧縮アルゴリズムにより圧縮され、印刷網点圧縮データモジュール５５が生成される（ステップＳ０４）。印刷網点圧縮アルゴリズムでは、網点が配列されるスクリーン線の方向と、単位長あたりのスクリーン線の線密度とが算出される。更に、画像に含まれる網点の中心点の相対位置と面積差とを成分とする網点ベクターが算出される。更に、その網点ベクターが符号化される。印刷網点圧縮データモジュール５５は、符号化された網点ベクターと、スクリーン線の方向と、単位長あたりのスクリーン線の線密度とを示すデータを含む。

印刷網点圧縮アルゴリズムでは、印刷網点イメージ要素データ５２に含まれている画像が網点から構成され、冗長度が大きいことが利用される。これにより、印刷網点イメージ要素データ５２が効果的に圧縮される。

以下では、印刷網点パターン圧縮アルゴリズムが詳細に説明される。

印刷網点イメージ要素データ５２は、前述されているように、網点で構成された画像を示すデータで構成されている。図９は、印刷網点イメージ要素データ５２に含まれている画像の一部分を示す。印刷網点イメージ要素データ５２に含まれている網点８１は、印刷規則に定められた配置で配置されている。網点８１は、スクリーン線８２の上に配置されている。

図１０は、印刷網点パターン圧縮アルゴリズムを示すフローチャートである。印刷網点パターン圧縮アルゴリズムでは、まず、図１０に示されているように、印刷網点イメージ要素データ５２に含まれる網点８１のそれぞれの面積と中心点の位置とが算出される（ステップＳ１１）。

網点８１は、その形状が崩れていることがある。なぜなら、印刷網点イメージ要素データ５２は、紙面に印刷されたイメージ３０から生成されるからである。網点８１は、紙面にイメージ３０を印刷する際には、正方形になることを意図して印刷されている。しかし、紙面にイメージ３０を印刷する過程で、インクのにじみ等の要因により、網点の形状は崩れる。紙面に印刷されたイメージ３０から生成される印刷網点イメージ要素データ５２は、形状が崩れた網点８１を示すデータで構成されることになる。

形状が崩れた網点８１のそれぞれの面積は、以下に述べられている２つの方法のいずれかにより算出される。

面積を算出する第１方法では、まず、図１１に示されているように、印刷網点イメージ要素データ５２に示されている網点８１の輪郭が抽出される。抽出された網点８１の輪郭の上に、変曲点が、反時計回り又は時計回りに、順次に定められていく。変曲点とは、網点８１の輪郭が伸展する方向が変化する点である。変曲点ａ〜ｋが、順次に定められる。

更に、隣接する２つの変曲点を結ぶベクターが定められていく。ベクター８３ａ〜８３ｋが定められる。ベクター８３ａ〜８３ｋは、網点８１の輪郭を周回する。ベクター８３ａ〜８３ｋの和は０ベクターである。

続いて、変曲点ａ〜ｋを頂点とする多角形に外接し、且つ、一辺の長さが最小である正四角形８４が定められる。ここで、正四角形８４の４つの頂点を頂点Ａ、頂点Ｂ、頂点Ｃ、頂点Ｄとする。網点８１の面積は、正四角形８４の面積から、正四角形８４の内部にあり、且つ、変曲点ａ〜ｋを頂点とする多角形の外部にある部分の面積を減じて求められる。即ち、正四角形８４の面積から、多角形Ａｃｂａｋ、三角形Ｂｄｃ、三角形ｅＣｇ、三角形ｈＤｉ、及び三角形ｉｊｋの面積を減じて求められる。

面積を算出する第２方法では、まず、図１２に示されているように、走査線８５が定められる。走査線８５は、Ｘ軸方向に伸展するように定められる。走査線８５は、他の方向、例えば、Ｙ軸方向に伸展するように定められることも可能である。走査線８５は、互いに平行に、且つ、等間隔に配置される。走査線８５に沿って網点８１が走査される。階調の変化から、網点８１の境界８６が検出される。境界８６の内部の面積が網点８１の面積である。

上述の第１方法、第２方法のいずれであっても、任意の形状を有する網点８１の面積が算出される。

更に、網点８１の中心点の位置が、以下のようにして算出される。まず、図１１に示されているように、網点８１に外接し、且つ、一辺の長さが最小である正四角形８４が定められる。網点８１の中心点の位置は、その正四角形８４の対角線ＡＣ、ＢＤの交点Ｏであると定められる。このとき、
ＡＯ＝ＢＯ＝ＣＯ＝ＤＯ，
が成立する。

ある網点の位置は、その網点の中心点の位置であると定義される。以下において、端に網点の位置と記載した場合、網点の位置は、網点の中心点の位置を意味する。また、ある２つの網点の距離とは、一の網点の中心点と他の網点の中心点の距離を意味する。

更に、図１０に示されているように、スクリーン線の抽出が行われる（ステップＳ１２）。スクリーン線は、以下に述べられる３つの方法のいずれかを使用して抽出される。

スクリーン線を抽出する第１方法では、まず、網点８１のうち、所定の面積よりも大きい面積を有するものが抽出される。以下では、網点８１のうち、所定の面積よりも大きい面積を有するものは、スクリーン線抽出網点と呼ばれる。図１３は、スクリーン線抽出網点の中心点９７の配置が示されている。スクリーン線抽出網点の中心点９７は、概ね、ある方向に配列する。その方向に伸展し、且つ、スクリーン線抽出網点の中心点９７を通る直線が、スクリーン線９８であると認識される。スクリーン線９８の同定には、必要に応じて、最小２乗法が使用される。

スクリーン線を抽出する第２方法では、まず、網点８１から、図１４に示されているように、４つの網点が抽出される。このとき、抽出される網点の中心点が、実質的に正方形の頂点となるように、その４つの網点は抽出される。抽出された網点８１は、以後、網点８１₁〜８１₄と記載される。

図１４に示された複数の直線８８と、複数の直線８９とが、スクリーン線の候補であると認識される。ここで、直線８８は、網点８１₁〜８１₄の４つの中心点を頂点とする正方形８７の辺８７₁と同一の方向に伸展し、且つ、網点８１₁〜８１₄の中心点を通過する直線である。一方、直線８９は、正方形８７の対角線８７₂の方向に伸展し、且つ、網点８１₁〜８１₄の中心点を通過する直線８９が、スクリーン線の候補であると認識される。

直線８８と直線８９とがいずれも、スクリーン線の候補と成り得るのは、網点８１₁〜８１₄は、以下の２つの配置のいずれかを有するからである。図１５（ａ）に示されているように、網点８１₁〜８１₄は、２本のスクリーン線９０、９１に２つずつ位置する場合がある。

また、図１５（ｂ）に示されているように、スクリーン線９２の上に、網点８１₁〜８１₄のうちの一があり、スクリーン線９３の上に、網点８１₁〜８１₄のうちの他の一があり、更に、スクリーン線９２、９３の間にあるスクリーン線９４に、網点８１₁〜８１₄のうちの残りの二がある場合がある。

４つの網点８１₁〜８１₄が抽出されても、その網点８１₁〜８１₄が、図１５（ａ）に示されている配置を有するのか、図１５（ｂ）に示されている配置を有するのかは判断できない。そこで、直線８８と直線８９との両方が、スクリーン線の候補であると認識される。直線８８と直線８９と、Ｘ軸及び／又はＹ軸がなす角度から、直線８８と直線８９のいずれが真のスクリーン線であるかが判断される。

スクリーン線を抽出する第３方法では、図１６に示されているように、網点８１の形状から、スクリーン線が抽出される。網点８１は、印刷される際、網点８１の輪郭である正方形の辺の伸展する方向、又は、対角線が伸展する方向が、スクリーン線の方向に一致するように印刷されている。印刷された網点８１は、ある程度形状が崩れていても、概ね、正方形の形状を有する。スクリーン線を抽出する第３方法では、その正方形の辺８１₅の伸展する方向、又は、対角線８１₆が伸展する方向に伸び、且つ、網点８１の中心点を通過する直線が、スクリーン線であると認識される。

更に、図１０に示されているように、抽出されたスクリーン線と、Ｘ軸とがなすスクリーン線角度θが算出される（ステップＳ１３）。図１７に示されているように、点Ａと点Ｃとが、スクリーン線９４の上にあるとする。点Ｃから、点Ａを通りＸ軸に平行な直線９５に下ろした垂線の足を点Ｂとする。スクリーン線角度θは、
θ＝ｔａｎ^-1（ＡＢ／ＢＣ）．
スクリーン線角度θは、線分ＡＢの上にあるドット数ｎ_ABと、線分ＢＣの上にあるドット数ｎ_BCとを用いて、（ｎ_AB、ｎ_BC）と表記されることも可能である。

スクリーン線角度θは、前述の印刷網点圧縮データモジュール５５に付加される。印刷網点圧縮データモジュール５５から画像が復元される際に、印刷網点圧縮データモジュール５５に含まれているスクリーン線角度θが使用される。

更に、図１０に示されているように、スクリーン線密度Ｄが算出される（ステップＳ１４）。スクリーン線密度Ｄは、以下のようにして算出される。図１８に示されているように、ステップＳ１２において抽出されたスクリーン線９６に直交する直線を直線ＢＣとしたとき、単位長さあたり、直線ＢＣに交わるスクリーン線９６の数が、スクリーン線密度Ｄとして算出される。スクリーン線密度Ｄは、スクリーン線９６の間隔をｄ_sとしたとき、
Ｄ＝１／ｄ_s．
スクリーン線密度Ｄは、前述の印刷網点圧縮データモジュール５５に付加される。印刷網点圧縮データモジュール５５から画像が復元される際に、印刷網点圧縮データモジュール５５に含まれているスクリーン線密度Ｄが使用される。

更に、図１０に示されているように、網点ベクターが算出される（ステップＳ１５）。図１９に示されているようにスクリーン線１０２の上に配列されている網点１０１から網点ベクターが算出される過程を以下で説明する。

網点１０１のうちの一が特徴網点として定められる。その特徴網点について、８次元ベクトルである網点ベクターが求められる。このとき、スクリーン線１０２のうちの一のスクリーン線について、初めて定められた特徴網点は、基準特徴網点と呼ばれる。定められた特徴網点が、基準特徴網点である場合、その基準特徴網点の位置と面積とは、印刷網点圧縮データモジュール５５に付加される。

本実施の形態では、まず、網点１０１₀を特徴網点として、網点ベクターｐ₀が求められる。網点１０１₀は、基準特徴網点であり、その位置と面積とが、印刷網点圧縮データモジュール５５に付加される。

続いて、特徴網点の中心点を原点として、ｘ¹軸、ｘ²軸、ｘ³軸、ｘ⁴軸が定められる。ｘ¹軸方向は、スクリーン線１０２と平行な方向である。ｘ²軸方向は、スクリーン線１０２と垂直な方向である。ｘ³軸方向、ｘ⁴軸方向は、スクリーン線１０２と４５°の角度をなす方向である。網点１０１₀を原点として、ｘ¹軸、ｘ²軸、ｘ³軸、ｘ⁴軸が定められる。

網点ベクターｐ₀が有する成分のうち、ｘ¹軸に関連して定められる２つの成分が求められる。網点ベクターｐ₀が有する成分のうち、ｘ¹軸に関連して定められる２つの成分を成分とするベクターは、網点小ベクターｐ¹ ₀と呼ばれる。同様に、網点ベクターｐ₀が有する成分のうち、それぞれｘ²軸、ｘ³軸、及びｘ⁴軸に関連して定められる２つの成分を成分とするベクターは、それぞれ、網点小ベクターｐ² ₀、網点小ベクターｐ³ ₀、網点小ベクターｐ⁴ ₀と呼ばれる。

まず、網点小ベクターｐ¹ ₀が求められる。網点小ベクターｐ¹ ₀は、網点１０１のうちｘ¹軸の上にある網点１０１¹ ₁〜１０１¹ _nの位置と面積とから算出される。

網点小ベクターｐ¹ ₀を求める際には、まず、仮想的座標系Ｑ¹が定められる。その仮想的座標系Ｑ¹において、図２０に示されているように、特徴点である網点１０１₀は、原点Ｏ¹に配置される。更に、網点１０１¹ ₀〜１０１¹ _nは、それぞれ点Ｐ¹ ₁〜Ｐ¹ _nに配置される。

点Ｐ¹ ₁〜Ｐ¹ _nの座標は、以下のように定められる。点Ｐ¹ ₁〜Ｐ¹ _nのうちの点Ｐ¹ _iのｘ座標をｘ¹ _i、ｙ座標をｙ¹ _iとする。このとき、点Ｐ¹ _iのｘ座標ｘ¹ _iは、実空間における網点１０１¹ _iと網点１０１₀との距離に等しく定められる。更に、ｙ座標ｙ¹ _iは、網点１０１¹ _iの面積をＳ¹ _i、網点１０１₀の面積をＳ₀としたとき、次式：
ｙ¹ _i＝Ｓ¹ _i−Ｓ₀，
により定められる。

更に、仮想的座標系Ｑ¹における点Ｐ¹ _iの位置ベクトルをｑ¹ _jとする。位置ベクトルｑ¹ _iは、
ｑ¹ _i＝（ｘ¹ _i、ｙ¹ _i）
として定められる。更に、隣接網点ベクトルａ¹ _iを、
ａ¹ _i＝ｑ¹ _i−ｑ¹ _i-1，
と定義する。隣接網点ベクトルａ¹ _iは、隣接する２つの網点の位置ベクトルの差である。隣接網点ベクトルａ¹ _iは、
ａ¹ _i＝（Δｘ¹ _i、Δｙ¹ _i），
ここで、
Δｘ¹ _i＝ｘ¹ _i−ｘ¹ _i-1，
Δｙ¹ _i＝ｙ¹ _i−ｙ¹ _i-1．

網点小ベクターｐ₀ ¹は、下記条件を満たす整数ｋの最小値をｋ’として、位置ベクトルｑ¹ _k'に等しいとして定められる。
条件：
２以上ｋ以下の全ての整数ｊについて、
｜ｘ¹ _j｜≦ｘ_max， …（ａ）
｜ｙ¹ _j｜≦ｙ_max， …（ｂ）
Δｘ¹ _j≦ｘ_dif， …（ｃ）
Δｙ¹ _j≦ｙ_dif． …（ｄ）
ここでｘ_max、ｙ_max、ｘ_dif及びｙ_difは、所定の基準値である。

より詳細には、以下のようにして定められる。まず、ｊ＝２について、条件（ａ）から条件（ｄ）が満足されているかが判断される。条件（ａ）から条件（ｄ）のうちのいずれかが満足されていなければ、網点小ベクターｐ¹ ₀は、位置ベクトルｑ¹ ₁として定められる。

続いて、ｊ＝３について、条件（ａ）から条件（ｄ）が満足されているかが判断される。このとき、条件（ａ）から条件（ｄ）のうちのいずれかが満足されていなければ、網点ベクターｐ¹ ₀は、位置ベクトルｑ¹ ₂として定められる。

以下、順次ｊが増加されながら、条件（ａ）から条件（ｄ）が満足されているかが判断される。ｊ＝ｋ’＋１になったときに初めて、条件（ａ）から条件（ｄ）のいずれかが満足されなくなると、網点小ベクターｐ¹ ₀は、位置ベクトルｑ_k'であると定められる。

図２０に示されている場合については、ｊが２以上４以下である場合、条件（ａ）から条件（ｄ）のいずれも満足する。しかし、ｊ＝５のとき、
｜ｙ¹ ₅｜＞ｙ_max
となり、条件（ｂ）を満足しない。ゆえに、
ｋ’＝４
と定められる。即ち、網点小ベクターｐ¹ ₀は、
ｐ¹ ₀＝ｑ¹ ₄，
となる。

位置ベクトルｑ_k'に等しい網点小ベクターｐ¹ ₀は、原点Ｏ、即ち、点Ｐ₀を始点とし、点Ｐ_k'を終点とするベクターである。このとき、
ｐ¹ ₀＝（ｘ¹ _k'、ｙ¹ _k'）
＝（ｘ¹ _k'、Ｓ¹ _k'−Ｓ₀）．
前述されているように、ｘ¹ _k'は、網点１０１₀と、網点１０１¹ _k'との距離である。更に、Ｓ¹ _k'−Ｓ₀は、網点１０１₀と網点１０１¹ _k'との面積差である。即ち、網点小ベクターｐ¹ ₀は、網点１０１₀と網点１０１_kとの距離と、網点１０１₀と網点１０１_kとの面積差とを成分とするベクターである。ゆえに、網点小ベクターｐ¹ ₀には、網点１０１₁〜１０１_k'までの位置と面積との情報が含まれることになる。

同様の演算が、ｘ²軸、ｘ³軸、及びｘ⁴軸について行われ、それぞれ網点小ベクターｐ² ₀、網点小ベクターｐ³ ₀、網点小ベクターｐ⁴ ₀が求められる。網点小ベクターｐ² ₀は、網点１０１のうち、ｘ²軸の上にある網点１０１² ₁〜１０１² _nから算出される。ｘ²軸の上にある網点１０１² ₁〜１０１² _nから網点小ベクターｐ² ₀が算出される過程は、ｘ¹軸の上にある網点１０１¹ ₁〜１０１¹ _nから網点小ベクターｐ¹ ₀が算出される過程と同様である。

また、網点小ベクターｐ³ ₀は、網点１０１のうち、ｘ³軸の上にある網点１０１³ ₁〜１０１³ _nから算出される。ｘ³軸の上にある網点１０１³ ₁〜１０１³ _nから網点小ベクターｐ³ ₀が算出される過程は、ｘ¹軸の上にある網点１０１¹ ₁〜１０１¹ _nから網点小ベクターｐ¹ ₀が算出される過程と同様である。

網点小ベクターｐ⁴ ₀は、網点１０１のうち、ｘ⁴軸の上にある網点１０１⁴ ₁〜１０１⁴ _nから算出される。ｘ⁴軸の上にある網点１０１⁴ ₁〜１０１⁴ _nから網点小ベクターｐ⁴ ₀が算出される過程は、ｘ¹軸の上にある網点１０１¹ ₁〜１０１¹ _nから網点小ベクターｐ¹ ₀が算出される過程と同様である。

網点小ベクターｐ¹ ₀、網点小ベクターｐ² ₀、網点小ベクターｐ³ ₀、及び網点小ベクターｐ⁴ ₀から、網点ベクターｐ₀が求められる。

網点ベクターｐ₀には、ｘ¹軸の上にあり、且つ、網点１０１₀と、網点１０１¹との間にある網点の位置、および面積の情報が含まれている。更に、網点ベクターｐ₀には、ｘ²軸の上にあり、且つ、網点１０１₀と、網点１０１²との間にある網点の位置、および面積の情報が含まれている。更に、網点ベクターｐ₀には、ｘ³軸の上にあり、且つ、網点１０１₀と、網点１０１³との間にある網点の位置、および面積の情報が含まれている。更に、網点ベクターｐ₀には、ｘ⁴軸の上にあり、且つ、網点１０１₀と、網点１０１⁴との間にある網点の位置、および面積の情報が含まれている。

網点ベクターｐ₀の算出に続いて、網点小ベクターｐ¹ ₀の終点である他の網点１０１¹ _k'が特徴網点として定められ、他の網点ベクターｐ_k'が算出される。以下、＋ｘ¹軸方向に向かって、順次に、網点ベクターの算出が行われる。

他のスクリーン線についても同様にして網点ベクターの算出が行われる。ベクター印刷網点イメージ要素データ５２に含まれる全ての網点について網点ベクターの算出が行われる。

このようにして生成された網点ベクターｐは、８次元ベクトルであり、その成分は、
ｐ＝（ｘ¹、ΔＳ¹、ｘ²、ΔＳ²、ｘ³、ΔＳ³、ｘ⁴、ΔＳ⁴）
と表現される。但し、
ｘ¹：特徴網点と、ｘ¹軸の上にある他の網点であるｘ¹網点との距離
ΔＳ¹：特徴網点と、前述のｘ¹網点との面積の差
ｘ²：特徴網点と、ｘ²軸の上にある他の網点であるｘ²網点との距離
ΔＳ³：特徴網点と、前述のｘ³網点との面積の差
ｘ³：特徴網点と、ｘ³軸の上にある他の網点であるｘ³網点の距離
ΔＳ³：特徴網点と、前述のｘ³網点との面積の差
ｘ⁴：特徴網点と、ｘ⁴軸の上にある他の網点であるｘ⁴網点との距離
ΔＳ⁴：特徴網点と、前述のｘ⁴網点との面積の差
である。

算出された網点ベクターが符号化され、印刷網点圧縮データモジュール５５が算出される（ステップＳ１６）。このとき、網点ベクターは、圧縮されながら符号化され、もって圧縮率が高められている。

以上の過程により、印刷網点イメージ要素データ５２が印刷網点パターン圧縮アルゴリズムにより圧縮され、印刷網点圧縮データモジュール５５が生成される。

一方、図１に示されているように、線画イメージ要素データ５３は、線画圧縮アルゴリズムにより圧縮され、線画圧縮データモジュール５６が生成される（ステップＳ０５）。線画圧縮アルゴリズムでは、イメージ要素のエッジが検出され、そのエッジの方向を示すベクターが算出される。更に、そのベクターが符号化され、線画圧縮データモジュール５６が生成される。

以下では、線画圧縮アルゴリズムが詳細に説明される。

図２１に示されている原画像１１０が線画圧縮アルゴリズムによって圧縮される場合を例にとって、線画圧縮アルゴリズムが説明される。まず、図２２に示されているように、走査線１１１に沿って原画像１１０が走査され、原画像１１０の階調が検出される。走査線１１１は、Ｘ軸に平行である。階調の変化量から、原画像１１０のエッジ１１２が検出される。エッジ１１２は、階調が急激に変化する位置にある。

走査線１１１の方向は、Ｘ軸に平行な方向に限られない。走査線１１１はＹ軸に平行であることが可能であり、また、他の方向であることも可能である。

このように走査線１１１に沿って原画像１１０を走査することによりエッジ１１２を検出することは、原画像１１０のエッジ１１２の検出を高速にする。これは、線画で示されている画像を示すデータの圧縮が高速化される点で好ましい。

図２３は、検出されたエッジ１１２を示す。検出されたエッジ１１２は、リンクされ、輪郭線が生成される。まず、原点Ｏに最近接するエッジ１１２₁が選択される。更に、エッジ１１２のうち、原点Ｏから最も離れた点を有するエッジ１１２₂が選択される。エッジ１１２₁とエッジ１１２₂とがリンクされ、輪郭線が生成される。

更に、原点Ｏに２番目に近接するエッジ１１２₃と、原点Ｏから２番目に離れたエッジ１１２₄が選択される。エッジ１１２₃とエッジ１１２₄とがリンクされ輪郭線が生成される。

他のエッジが存在する場合も、同様にしてリンクされ、輪郭線が生成される。

但し、図２４に示されているように、エッジ１１２₅とエッジ１１２₆とがリンクされて生成された輪郭線の内部の領域１１３の面積ａが所定の値ηよりも小さい場合、そのエッジ１１２₅とエッジ１１２₆は、ノイズであると判断される。エッジ１１２₅と１１２₆とは、廃棄される。

図２５は、生成された輪郭線を示す。輪郭線１１４₁は、エッジ１１２₁とエッジ１１２₂とがリンクされて生成される。輪郭線１１４₂は、エッジ１１２₃とエッジ１１２₄とがリンクされて生成される。

輪郭線１１４₁に沿って、輪郭ベクター１１５₁〜１１５₄が定められる。輪郭線１１４₂に沿って、輪郭ベクター１１５₅〜１１５₈が定められる。更に、輪郭線１１４₁、１１４₂の位置を示す位置ベクター１１６₁、１１６₂がそれぞれ定められる。

輪郭線は、必要に応じてスムージングされ、輪郭ベクターの数が減らされる。

図２６に示されているように、輪郭線に沿って、輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢが定められたとする。これは、局部的に凸の輪郭線が定められた場合に対応する。このとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢがそのまま残されるか、それとも輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢが統合され、輪郭ベクターＯＢのみが残されるかは、以下のようにして定められる。

点Ｏを通り、Ｘ軸に平行な直線１１６が定められる。点Ｂから直線１１６に下ろした垂線の足を点Ｂ’とする。このとき、線分ＡＣの長さｌ_ACと、線分ＢＢ’の長さｌ_BB'とが、
ｌ_BB'−ｌ_AC≦α₁， …（ｅ）
を満たすとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢが統合され、輪郭ベクターＯＢが生成される。α₁は、所定の基準値である。条件（ｅ）を満足しない場合、輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢがそのまま残される。条件（ｅ）を満足する場合とは、輪郭線に存在する凸部が、小さい場合である。条件（ｅ）を満足する場合、輪郭線に存在する凸部が小さいと判断され、その凸部は無視される。

輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢがそのまま残されるか、輪郭ベクターＯＢのみが残されるかは、三角形ＡＣＤの面積をＳ_ACD、三角形ＯＢＢ’の面積をＳ_OBB'として、次条件：
Ｓ_OBB'− Ｓ_ACD≦α₂ …（ｆ）
により判断されることも可能である。α₂は、所定の基準値である。条件（ｆ）を満足するとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢが統合され、輪郭ベクターＯＢが生成される。条件（ｆ）を満足しないとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＣ、ＣＤ、及びＤＢはそのまま残される。条件（ｆ）を満足する場合とは、輪郭線に存在する凸部が、小さい場合である。条件（ｆ）を満足する場合、輪郭線に存在する凸部が小さいと判断され、その凸部は無視される。

また、図２７に示されているように、輪郭線に沿って、輪郭ベクターＯＡ、ＡＢが定められたとする。このとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＢがそのまま残されるか、輪郭ベクターＯＡ、ＡＢが輪郭ベクターＯＢに統合されるかは、以下のようにして定められる。

点Ｏを通り、Ｘ軸に平行な直線１１７が定められる。点Ａ、点Ｂから直線１１７に下ろした垂線の足をそれぞれ、点Ａ’、点Ｂ’とする。更に、三角形ＯＡＡ’の面積をＳ_OAA'、三角形ＯＢＢ’の面積をＳ_OBB'とする。
Ｓ_OBB'− Ｓ_OAA'≦α₃ …（ｇ）
を満足するとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＢが統合され、輪郭ベクターＯＢが生成される。条件（ｇ）を満足しないとき、輪郭ベクターＯＡ、ＡＢがそのまま残される。条件（ｇ）を満足するときとは、輪郭線の曲がりが局所的で、小さい場合に相当する。条件（ｇ）を満足する場合には、輪郭線の曲がりは無視される。

以上の過程により生成された輪郭ベクターと位置ベクターとが符号化される。更に、輪郭線の間に存在するイメージ要素の階調を示す階調データが符号化される。このとき、その階調の階調数は、２である場合があり、また、それ以上の数、例えば、２５６である場合も有り得る。

符号化された輪郭ベクターと階調とは、圧縮された画像データとなる。以上の過程により、線画圧縮アルゴリズムによる画像の圧縮が完了する。線画イメージ要素データ５３は、上述の線画圧縮アルゴリズムにより圧縮され、線画圧縮データモジュール５６が生成される。

図１に示されているように、自由細点圧縮データモジュール５４、印刷網点圧縮データモジュール５５、及び線画圧縮データモジュール５６は、一つのデータにまとめられ、一括圧縮データモジュール５７が生成される（ステップＳ０６）。一括圧縮データモジュール５７は、記録媒体に記録されて利用されることが可能である。

以上の過程により、紙面イメージデータ５０の圧縮が完了する。なお、自由細点圧縮データモジュール５４、印刷網点圧縮データモジュール５５、及び線画圧縮データモジュール５６が統合されず、別々のファイルとして保存されることも可能である。

続いて、一括圧縮データモジュール５７から、元の画像が復元される過程が説明される。まず、図２８に示されているように、一括圧縮データモジュール５７から、自由細点圧縮データモジュール５４、印刷網点圧縮データモジュール５５、及び線画圧縮データモジュール５６が復元される（ステップＳ２１）。なお、自由細点圧縮データモジュール５４、印刷網点圧縮データモジュール５５、及び線画圧縮データモジュール５６が統合されず、別々のファイルとして保存されている場合は、ステップＳ２１は行われない。

自由細点圧縮データモジュール５４は、自由細点パターン復元アルゴリズムによって復元され、自由細点テンポラリデータ５８が生成される（ステップＳ２２）。自由細点パターン復元アルゴリズムでは、前述の自由細点パターン圧縮アルゴリズムで行われる変換の逆変換が行われる。

即ち、自由細点圧縮データモジュール５４には、前述の面積パッチ７１が有するパターンが、符号化され、圧縮されたデータが含まれている。まず、パターンを示す符号が復元され、更に、面積パッチ７１が有するパターンが再現される。面積パッチ７１が有するパターンが元の通りに並べられて、自由細点テンポラリデータ５８が生成される。自由細点テンポラリデータ５８には、元のイメージ３０のうちの自由細点の部分を示すデータが含まれている。

印刷網点圧縮データモジュール５５は、印刷網点復元アルゴリズムによって復元され、印刷網点テンポラリデータ５９が生成される（ステップＳ２３）。

前述されているように、印刷網点圧縮データモジュール５５には、特徴網点であると定められたときに求められる網点ベクターｐが符号化されている。

網点ベクターｐは、前述の通り、
ｐ＝（ｘ¹、ΔＳ¹、ｘ²、ΔＳ²、ｘ³、ΔＳ³、ｘ⁴、ΔＳ⁴）
と表現される。但し、
ｘ¹：特徴網点と、ｘ¹軸の上にある他の網点であるｘ¹網点との距離
ΔＳ¹：特徴網点と、前述のｘ¹網点との面積の差
ｘ²：特徴網点と、ｘ²軸の上にある他の網点であるｘ²網点との距離
ΔＳ³：特徴網点と、前述のｘ³網点との面積の差
ｘ³：特徴網点と、ｘ³軸の上にある他の網点であるｘ³網点との距離
ΔＳ³：特徴網点と、前述のｘ³網点との面積の差
ｘ⁴：特徴網点と、ｘ⁴軸の上にある他の網点であるｘ⁴網点との距離
ΔＳ⁴：特徴網点と、前述のｘ⁴網点との面積の差
である。

図２９は、印刷網点復元アルゴリズムを示すフローチャートである。まず、印刷網点圧縮データモジュール５５が復号化される（ステップＳ３１）。

復号化された印刷網点圧縮データモジュール５５から、スクリーン線密度Ｄと、スクリーン線角度θとが抽出される（ステップＳ３２）。復元される画像に定められるスクリーン線の方向と本数とが定まる。

復号化された印刷網点圧縮データモジュール５５から、基準特徴網点の位置と面積とが抽出される（ステップＳ３３）。

更に、その基準特徴網点について定められた網点ベクターｐが抽出される。更に、その網点ベクターｐに基づいて、補間により、他の網点の位置と面積が定められる（ステップＳ３４）。

図３０は、他の網点の位置と面積が定められる過程を示す。ステップＳ３２において抽出されたスクリーン線密度Ｄと、スクリーン線角度θとから、スクリーン線１２１が復元される。

更に、ステップＳ３２において抽出された基準特徴網点１２２の位置と面積に基づいて、基準特徴網点１２２が復元される。続いて、基準特徴網点１２２を原点として、図３０に示されているように、ｘ¹軸、ｘ²軸、ｘ³軸、ｘ⁴軸が定められる。

更に、基準特徴網点１２２について定められている網点ベクターｐの成分ｘ¹と、ΔＳ¹とから、ｘ¹軸の上にある特徴網点１２３¹の中心の点位置と、面積とが定められる。特徴網点１２３¹が復元される。更に、基準特徴網点１２２と特徴網点１２３¹との位置及び面積に基づいて、それらの間に位置する網点１２４¹の位置と面積とが、成分ｘ¹と成分ΔＳ¹とに基づいて、補間により求められる。網点１２４¹の面積は、基準特徴網点１２２の面積と特徴網点１２３¹の面積との間の範囲にある。網点１２４¹が復元される。

更に、基準特徴網点１２２について定められている網点ベクターｐの成分ｘ²と、ΔＳ²とから、ｘ²軸の上にある特徴網点１２３²の位置と、面積とが定められる。特徴網点１２３²が復元される。基準特徴網点１２２と特徴網点１２３²との位置及び面積に基づいて、それらの間に位置する網点１２４²の位置と面積とが、成分ｘ²と成分ΔＳ²とに基づいて、補間により求められる。網点１２４²の面積は、基準特徴網点１２２の面積と特徴網点１２３²の面積との間の範囲にある。網点１２４²が復元される。

更に、基準特徴網点１２２について定められている網点ベクターｐの成分ｘ³と、ΔＳ³とから、ｘ³軸の上にある特徴網点１２３³の位置と、面積とが定められる。特徴網点１２３³が復元される。基準特徴網点１２２と特徴網点１２３³との位置及び面積に基づいて、それらの間に位置する網点１２４³の位置と面積とが、成分ｘ³と成分ΔＳ³とに基づいて、補間により求められる。網点１２４³の面積は、基準特徴網点１２２の面積と特徴網点１２３³の面積との間の範囲にある。網点１２４³が復元される。

更に、基準特徴網点１２２について定められている網点ベクターｐの成分ｘ⁴と、ΔＳ⁴とから、ｘ⁴軸の上にある特徴網点１２３⁴の位置と、面積とが定められる。特徴網点１２３⁴が復元される。基準特徴網点１２２と特徴網点１２３⁴との位置及び面積に基づいて、それらの間に位置する網点１２４⁴の位置と面積とが、成分ｘ⁴と成分ΔＳ⁴とに基づいて、補間により求められる。網点１２４⁴の面積は、基準特徴網点１２２の面積と特徴網点１２３⁴の面積との間の範囲にある。網点１２４⁴が復元される。

続いて、特徴網点１２３¹について定められた他の網点ベクターから、他の特徴網点と他の網点とが復元される。同様に、基準特徴網点１２２と同一のスクリーン線１２１の上にある特徴網点について定められた他の網点ベクターから、他の特徴網点と他の網点とが復元される。

更に、他のスクリーン線１２１の上にある全ての基準特徴網点について、上述と同様の演算が行われ、他の全ての特徴網点と網点とが復元される。印刷網点で構成されたイメージ要素の復元が完了する（ステップＳ３５）。復元されたイメージ要素は、印刷網点テンポラリデータ５９として保存される。

一方、図２８に示されているように、線画圧縮データモジュール５６は、線画復元アルゴリズムにより復元され、線画テンポラリデータ６０が生成される（ステップＳ２４）。

前述されているように、線画圧縮データモジュール５６には、輪郭ベクターと、位置ベクターと、輪郭線の間に存在するイメージ要素の階調を示す階調データが符号化されている。まず、輪郭ベクター１１５₁〜１１５₈と、位置ベクター１１６₁、１１６₂が復号化される。輪郭ベクター１１５₁〜１１５₈は、図３１に示されているように、位置ベクター１１６₁、１１６₂が示す位置に配置される。配置された輪郭ベクター１１５₁〜１１５₈は、輪郭線１１４₁、１１４₂を構成する。

更に、輪郭線１１４₁、１１４₂の間の領域１１７が、線画圧縮データモジュール５６に符号化された階調データが示す階調で埋められて、線画で構成されたイメージ要素の復元が完了する。復元されたイメージ要素は、線画テンポラリデータ６０として保存される。このとき、輪郭線１１４₁、１１４₂の間の領域１１７は、他のパターンにより埋められることが可能である。輪郭線１１４₁、１１４₂の間の領域１１７に他のパターンが埋められることにより、特殊な画像処理が可能になる。このとき、領域１１７に音楽、音声のようなデータを電子透かしとして入れることも可能である。

図２８に示されているように、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０が合成され、復元イメージデータ６１が生成される（ステップＳ２５）。復元イメージデータ６１は、元の紙面イメージデータ５０と概ね同一のイメージを示す。

本実施の形態のイメージデータ圧縮方法と復元方法では、スキャナー等で取り込まれた紙面上のイメージがイメージ要素に分別され、抽出される。更に、各イメージ要素が、それに対応したアルゴリズムで圧縮され、復元される。これにより、圧縮率が向上され、更に、圧縮及び復元による画質の劣化が抑制される。

更に、本実施の形態のイメージデータ圧縮方法と復元方法では、画像に含まれている網点から網点ベクターが生成される。網点が有する冗長度を効果的に活用される。これにより、圧縮率が向上される。

なお、本実施の形態のステップＳ０２において、印刷網点が以下に述べられている過程により抽出され、印刷網点イメージ要素データ５２が生成されることが可能である。

まず、紙面イメージデータ５０から、印刷規則に定められた印刷網点の最大面積よりも小さい面積を有する点領域の集合体に対応する部分が抽出される。その点領域は、印刷網点である可能性と、印刷網点でない可能性の両方が考えられる。続いて、点領域のそれぞれの中心点の位置が算出される。その算出法は、前述の印刷網点圧縮アルゴリズムにおいて、印刷網点の中心点の位置が算出される方法と同一である。

更に、その点領域の中心点の近傍を通るように、等間隔でスクリーン線を定めることができるか否かが判断される。スクリーン線を定めることができれば、その点領域の集合体は、印刷網点の集合体であると判断される。その点領域の集合体が抽出されて、印刷網点イメージ要素データ５２が生成される。

また、本実施の形態において、カラーイメージを圧縮し、更に復元することも可能である。この場合、図３２に示されているように、紙面イメージデータが色毎に分版される。

上述のモノクロイメージが圧縮される場合と同様に、紙面に印刷されたカラーイメージが取り込まれて、カラー紙面イメージデータ６２が生成される（ステップＳ４１）。

カラー紙面イメージデータ６２が、色毎に分版される（ステップＳ４２）。カラー紙面イメージデータ６２のうち、シアン色（Ｃ）の成分が抽出され、青版紙面イメージデータ６３ａが生成される。カラー紙面イメージデータ６２のうち、マゼンダ色（Ｍ）の成分が抽出され、赤版紙面イメージデータ６３ｂが生成される。カラー紙面イメージデータ６２のうち、黄色（Ｙ）の成分が抽出され、黄版紙面イメージデータ６３ｃが生成される。カラー紙面イメージデータ６２のうち、黒色（Ｋ）の成分が抽出され、墨版紙面イメージデータ６３ｄが生成される。即ち、カラー紙面イメージデータ６２は、ＣＭＹＫ系に分版される。

青版紙面イメージデータ６３ａ、赤版紙面イメージデータ６３ｂ、黄版紙面イメージデータ６３ｃ、墨版紙面イメージデータ６３ｄのそれぞれについて、図１に示されたステップＳ０２と同様にして、イメージ要素が抽出され、分別される（ステップＳ４３）。青色紙面イメージデータ６３ａ、赤版紙面イメージデータ６３ｂ、黄版紙面イメージデータ６３ｃ、墨版紙面イメージデータ６３ｄから、それぞれ、自由細点で構成された画像を示す青版自由細点イメージデータ６４ａ、赤版自由細点イメージデータ６４ａ、黄版自由細点イメージデータ６４ｃ、墨版自由細点イメージデータ６４ｄが生成される。

更に、青版紙面イメージデータ６３ａ、赤版紙面イメージデータ６３ｂ、黄版紙面イメージデータ６３ｃ、墨版紙面イメージデータ６３ｄから、それぞれ、印刷網点で構成された画像を示す青版印刷網点イメージデータ６５ａ、赤版印刷網点イメージデータ６５ｂ、黄版印刷網点イメージデータ６５ｃ、墨版印刷網点イメージデータ６５ｄが生成される。

更に、青版紙面イメージデータ６３ａ、赤版紙面イメージデータ６３ｂ、黄版紙面イメージデータ６３ｃ、墨版紙面イメージデータ６３ｄから、それぞれ、エッジの強い画像で構成された画像を示す青版線画イメージデータ６６ａ、赤版線画イメージデータ６６ｂ、黄版線画イメージデータ６６ｃ、墨版線画イメージデータ６６ｄが生成される。

青版自由細点イメージデータ６４ａ、赤版自由細点イメージデータ６４ａ、黄版自由細点イメージデータ６４ｃ、墨版自由細点イメージデータ６４ｄが上述の自由細点パターン圧縮アルゴリズムで圧縮され、青版自由細点テンポラリデータ６７ａ、赤版自由細点テンポラリデータ６７ｂ、黄版自由細点テンポラリデータ６７ｃ、墨版自由細点テンポラリデータ６７ｄが生成される（ステップＳ４４）。

青版印刷網点イメージデータ６５ａ、赤版印刷網点イメージデータ６５ｂ、黄版印刷網点イメージデータ６５ｃ、墨版印刷網点イメージデータ６５ｄが上述の印刷網点圧縮アルゴリズムで圧縮され、それぞれ青版印刷網点テンポラリデータ６８ａ、赤版印刷網点テンポラリデータ６８ｂ、黄版印刷網点テンポラリデータ６８ｃ、墨版印刷網点テンポラリデータ６８ｃが生成される（ステップＳ４５）。

青版線画イメージデータ６６ａ、赤版線画イメージデータ６６ｂ、黄版線画イメージデータ６６ｃ、墨版線画イメージデータ６６ｄが上述の線画圧縮アルゴリズムで圧縮され、それぞれ、青版線画テンポラリデータ６９ａ、赤版線画テンポラリデータ６９ｂ、黄版線画テンポラリデータ６９ｃ、墨版線画テンポラリデータ６９ｃが生成される（ステップＳ４６）。

青版自由細点テンポラリデータ６７ａ、赤版自由細点テンポラリデータ６７ｂ、黄版自由細点テンポラリデータ６７ｃ、墨版自由細点テンポラリデータ６７ｄ、青版印刷網点テンポラリデータ６８ａ、赤版印刷網点テンポラリデータ６８ｂ、黄版印刷網点テンポラリデータ６８ｃ、墨版印刷網点テンポラリデータ６８ｃ、青版線画テンポラリデータ６９ａ、赤版線画テンポラリデータ６９ｂ、黄版線画テンポラリデータ６９ｃ、及び墨版線画テンポラリデータ６９ｃが統合され、一括圧縮データモジュール５７’が生成される（ステップＳ４７）。カラー紙面イメージデータ６２の圧縮が完了する。

なお、カラー紙面イメージデータ６２が、ＣＭＹＫ系ではなく、他の表色系、例えば、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）を３原色とするＲＧＢ系に分版されることも当然に可能である。

また、本実施の形態では、網点ベクターの算出は、ｘ¹軸、ｘ²軸、ｘ³軸、ｘ⁴軸の全てについてなされるが、ｘ¹軸、ｘ²軸、ｘ³軸、ｘ⁴軸の全てについて網点ベクターｐの算出がなされることは、必ずしも必要とされない。但し、本実施の形態のように、ｘ¹軸、ｘ²軸、ｘ³軸、ｘ⁴軸のうちの複数の軸について網点ベクターの算出がなされることは、圧縮率が向上される点で好ましい。

また、本実施の形態において、復元イメージデータ６１を生成する際に、イメージの拡大及び縮小を行うことが可能である。この場合、自由細点圧縮データモジュール５４が復元されて生成された自由細点テンポラリデータ５８に含まれる自由細点は、拡大率αで拡大され、又は、縮小率βで縮小される。

更に、印刷網点テンポラリデータ５９には、以下に述べられているように、イメージ要素を拡大し、又は縮小するための演算が施される。

印刷網点テンポラリデータ５９に含まれているイメージ要素が拡大される場合を説明する。印刷網点テンポラリデータ５９には、図３３に示されているように、網点１３１〜１３９が含まれているとする。網点１３１〜１３９は、それぞれ、点Ａ〜Ｈに位置するとする。

網点１３１〜１３９が含まれているイメージ要素が、点Ａを拡大の中心として、拡大率αで拡大される場合を考える。図３３に示されているように、まず、拡大の中心点である点Ａと、網点１３２がある点Ｂとを結ぶ直線上にある点Ｂ₁に網点１３２が仮想的に移動される。

このとき、
α＝ＡＢ₁／ＡＢ．
仮想的に移動された網点１３２は、以後、仮想網点１３２’と記載される。仮想網点１３２’の面積は、網点１３２の面積と同じである。仮想網点１３２’は仮想的に移動された網点であり、実際に、仮想網点１３２’が配置されるわけではない。

続いて、網点１３２が移動される方向と反対側に隣接する網点１３１と、仮想網点１３２’との間にある点のうち、印刷規則により、網点が存在することが定められている点に、新たな網点が発生される。発生された新たな網点は、網点１３２’’と記載される。図３３に示されている場合では、網点１３２’’の位置は、網点１３２の位置に一致する。新たな網点１３２’’の面積は、網点１３２が隣接する網点のうち、網点１３２が移動される方向と反対側にあるものである網点１３１と、仮想網点１３２’の面積とを補間することにより定められる。この補間の際には、網点１３１、仮想網点１３２’、新たな網点１３２’’の位置が参照される。

イメージ要素を拡大する演算が施される印刷網点テンポラリデータ５９に、新たな網点１３２’’の面積を示すデータが記録される。このとき、仮想網点１３２’の面積を示すデータは廃棄される。

他の網点も同様にして仮想的に移動され、更に、新たな網点が発生される。発生された新たな網点の面積を示すデータが、印刷網点テンポラリデータ５９に、記録される。網点１３３が点Ｃ₁に、網点１３４が点Ｄ₁にそれぞれ仮想的に移動され、仮想網点１３３’、１３４’が定められる。
このとき、
α＝ＡＣ₁／ＡＣ＝ＡＤ₁／ＡＤ．
更に、網点１３３、１３４と同一の位置に新たな網点１３３’’、１３４’’が発生される。

更に、他の網点についても同様の演算が行われ、新たに発生された網点の面積が、順次に、求められてゆく。以上の過程により、イメージ要素の拡大が完了する。

このとき、拡大率αは、部分的に変えられることも可能である。これにより、変形されたイメージ要素の生成が可能になる。

続いて、印刷網点テンポラリデータ５９に含まれているイメージ要素が縮小される場合を説明する。印刷網点テンポラリデータ５９には、図３４に示されているように、網点２３１〜２３９が含まれているとする。網点２３１〜２３９は、それぞれ、点Ａ〜Ｈに位置するとする。

網点２３１〜２３９が含まれているイメージ要素が、点Ａを縮小の中心として、縮小率βで拡大される場合を考える。図３４に示されているように、まず、縮小の中心点である点Ａと、網点２３２がある点Ｂとを結ぶ直線上にある点Ｂ₁に網点２３２が仮想的に移動され、仮想網点２３２’が定められる。

このとき、
β＝ＡＢ₁／ＡＢ．
また、仮想網点２３２’の面積は、網点２３２の面積と同じである。

続いて、網点２３２が隣接する網点のうち、網点２３２が移動される方向と反対側にあるものである網点２３５と、仮想網点２３２’との間にある点のうち、印刷規則により網点が存在することが定められている点に、新たな網点が発生される。発生された新たな網点は、網点２３２’’と記載される。図３４に示されている場合では、網点２３２’’の位置は、網点２３２の位置に一致する。新たな網点２３２’’の面積は、網点２３２が移動される方向と反対側に隣接する網点２３５と、仮想網点２３２’の面積とを補間することにより定められる。
この補間の際には、網点２３５、仮想網点２３２’、新たな網点２３２’’の位置が参照される。

イメージ要素を縮小する演算が施される印刷網点テンポラリデータ５９に、新たな網点２３２’’の面積を示すデータが記録される。このとき、仮想網点２３２’の面積を示すデータは廃棄される。

他の網点も同様にして仮想的に移動され、更に、新たな網点が発生される。発生された新たな網点の面積を示すデータが、印刷網点テンポラリデータ５９に、記録される。網点２３３が点Ｃ₁に、網点２３４が点Ｄ₁にそれぞれ仮想的に移動され、仮想網点２３３’、２３４’が定められる。
このとき、
β＝ＡＣ₁／ＡＣ＝ＡＤ₁／ＡＤ．
更に、網点２３３、２３４と同一の位置に新たな網点２３３’’、２３４’’が発生される。

更に、他の網点についても同様の演算が行われ、新たに発生された網点の面積が、順次に、求められてゆく。以上の過程により、イメージ要素の縮小が完了する。

このとき、縮小率βは、部分的に変えられることも可能である。これにより、変形されたイメージ要素の作成が可能になる。

また、印刷網点復元アルゴリズムに拡大及び縮小以外の各種演算機能が加えられることにより、他の変形復元が可能である。

更に線画テンポラリデータ６０には、以下に述べられているように、イメージ要素を拡大し、又は縮小するための演算が施される。

イメージ要素が縮小される場合、図３５に示されているように、線画テンポラリデータ６０に含まれている輪郭ベクターと位置ベクトルとに縮小率βが乗じられ、輪郭ベクター１１７、位置ベクター１１８が生成される。輪郭ベクター１１７が向かう方向の左側の領域１１７ａが、線画テンポラリデータ６０に含まれている階調データで示された階調が埋められて、縮小されたイメージ要素が復元される。

同様に、イメージ要素が拡大される場合、図３６に示されているように、線画テンポラリデータ６０に含まれている輪郭ベクターと位置ベクトルとに拡大率αが乗じられ、輪郭ベクター１１９、位置ベクター１２０が生成される。輪郭ベクター１１９が向かう方向の左側の領域１１９ａが、線画テンポラリデータ６０に含まれている階調データで示された階調が埋められて、拡大されたイメージ要素が復元される。

また、本発明の実施の形態において、圧縮データ内に格納されている位置情報を使用して、イメージ要素を回転しながら、イメージ要素が復元されることも可能である。

また、前述されているように、本実施の形態においては、自由細点イメージ要素データ５１を圧縮するために、自由細点パターン圧縮アルゴリズムが使用される。本実施の形態において、自由細点パターン圧縮アルゴリズムの代わりに、以下に述べられている自由細点ベクター圧縮アルゴリズムが使用されて、自由細点圧縮データモジュール５４が生成されることが可能である。

図３７に示されている自由細点１４１₁〜１４１₅が圧縮される場合を考える。まず、自由細点１４１₁〜１４１₅の中心点の位置が、前述された印刷網点の中心点の位置を求める過程と、同様にして求められる。自由細点１４１₁〜１４１₅の位置は、その中心点の位置により表される。以下では、自由細点１４１₁〜１４１₅の位置とは、自由細点１４１₁〜１４１₅の中心点の位置を意味する。

自由細点１４１₁〜１４１₅のうちの自由細点１４１_iが位置する座標を（ｘ_i、ｙ_i）とする。更に、自由細点１４１_iが有する面積をＳ_iとする。

自由細点ベクターｒ₁〜ｒ₃が、以下のようにして求められる。まず、自由細点１４１₁が選択される。自由細点１４１₁の位置と、面積とが、自由細点圧縮データモジュール５４に付加される。自由細点ベクターｒ₁は、自由細点１４１₁と自由細点１４１₂との相対位置と、自由細点１４１₁と自由細点１４１₂との面積差とを成分とするベクターである。即ち、
ｒ₁＝（ｘ₂−ｘ₁、ｙ₂−ｙ₁、Ｓ₂−Ｓ₁）．

同様に、自由細点ベクターｒ₂は、自由細点１４１₂と自由細点１４１₃との相対位置と、自由細点１４１₁と自由細点１４１₂の面積差とを成分とするベクターであり、
ｒ₂＝（ｘ₃−ｘ₂、ｙ₃−ｙ₂、Ｓ₃−Ｓ₂）．

同様に、自由細点ベクターｒ₃は、
ｒ₃＝（ｘ₄−ｘ₃、ｙ₄−ｙ₃、Ｓ₄−Ｓ₃）．
自由細点ベクターｒ₁〜ｒ₃が符号化され、自由細点圧縮データモジュール５４が生成される。

更に、本実施の形態において、上述の自由細点パターン圧縮アルゴリズムの代わりに、以下に述べられている自由細点データ化圧縮アルゴリズムによって、自由細点イメージ要素データ５１が圧縮され、自由細点圧縮データモジュール５４が生成されることが可能である。

自由細点データ化圧縮アルゴリズムでは、自由細点２１２が含まれている領域２１０が、矩形領域２１１に区分される。矩形領域２１１の２辺はｘ軸方向に向き、他の２辺はｙ軸方向に向いている。それぞれの矩形領域２１１毎に、圧縮データが生成される。

その圧縮データが生成される方法が、矩形領域２１１のうちの矩形領域２１１ａについて圧縮データを生成する場合を例にとって説明される。まず、圧縮データを生成する対象である矩形領域２１１ａに含まれる自由細点２１２ａ〜２１２ｃが存在する位置が認識される。更に、自由細点２１２ａ〜２１２ｃが存在する位置と、矩形領域２１１ａが有する４辺のうちの１辺との距離が算出される。

本実施の形態では、ｙ軸方向に伸びる辺２１３と、自由細点２１２ａ〜２１２ｃが存在する位置との距離ｄ_a、ｄ_b、ｄ_cがそれぞれ算出される。距離ｄ_a、ｄ_b、ｄ_cは、辺２１３のｘ座標をｘ₀、自由細点２１２ａ〜２１２ｃが存在する位置のｘ座標をそれぞれｘ_a、ｘ_b、ｘ_cとして、
ｄ_a＝ｘ_a―ｘ₀，
ｄ_b＝ｘ_a―ｘ₀，
ｄ_c＝ｘ_a―ｘ₀．
算出された距離ｄは、矩形領域２１２ａについて生成される圧縮データの構成要素となる。このとき、ｘ軸方向に伸びる辺との距離が算出されることも可能である。

更に、矩形領域２１１ａの内部の領域の濃度の平均値が算出される。この平均値は、自由細点２１２ａ〜２１２ｃの面積の和に一対一に対応する。後述されるように、矩形領域２１１ａの内部の領域の濃度の平均値は、自由細点２１２ａ〜２１２ｃの面積の復元に使用される。その平均値は、矩形領域２１１ａについて生成される圧縮データの他の構成要素になる。矩形領域２１１ａについて生成される圧縮データの生成は以上で完了する。

他の矩形領域２１１についても同様にして、圧縮データが生成される。生成された圧縮データは統合され、自由細点圧縮データモジュール５４が生成される。

以上のようにして生成された自由細点圧縮データモジュール５４は、以下のようにして復元される。まず、自由細点圧縮データモジュール５４から、各矩形領域２１１について生成された圧縮データが取り出される。その圧縮データには、前述されているように、各矩形領域２１１に含まれている自由細点と、矩形領域の辺との距離が含まれている。更に、各矩形領域２１１の内部の領域の濃度の平均値が含まれている。

その圧縮データから、各矩形領域２１１に含まれている自由細点と、矩形領域の辺との距離が認識される。その距離に基づいて、自由細点の位置が復元される。

更に、その圧縮データから、各矩形領域２１１の内部の領域の濃度の平均値が認識される。前述のとおり、その平均値に基づいて、各矩形領域２１１に含まれる自由細点の面積が定められる。このとき、各矩形領域２１１に含まれる自由細点は、同一の面積を有すると定められる。各矩形領域２１１に含まれる自由細点が復元される。以上の過程により、自由細点圧縮データモジュール５４から、自由細点テンポラリーデータ５８が復元される。

また、本実施の形態において、紙面イメージデータ５０に含まれているイメージ要素に、下記に述べられる演算が施され、演算が施されたイメージ要素が圧縮されることが可能である。更に、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０が合成される際には、下記に述べられる演算が施されることが可能である。

自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０に含まれる全てのイメージ要素が復元される時は、ＯＲ演算が行われる。例えば、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが含まれているとする。これら全てが復元される場合、これらのＯＲが復元イメージデータ６１として生成される。復元イメージデータ６１をＸとして、
Ｘ＝Ａ ＯＲ Ｂ ＯＲ Ｃ ＯＲ Ｄ．

また、紙面イメージデータ５０に含まれている全てのイメージ要素が圧縮されるときは、ＯＲ演算が行われる。例えば、紙面イメージデータ５０にイメージ要素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが含まれているとする。これら全てが圧縮される場合、これらのＯＲが圧縮の対象となるイメージデータになる。圧縮の対象となるイメージデータをＸ’として、
Ｘ’＝Ａ ＯＲ Ｂ ＯＲ Ｃ ＯＲ Ｄ．

自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０に含まれるイメージ要素のうちの、共通部分のみを復元するとき、ＡＮＤ演算が行われる。自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが含まれているとする。イメージ要素Ａ、Ｂの共通部分を復元イメージデータ６１として復元したい場合、復元イメージデータ６１をＸとして、
Ｘ＝ Ａ ＡＮＤ Ｂ．

また、紙面イメージデータ５０に含まれているイメージ要素のうちの、共通部分のみが圧縮されるとき、ＡＮＤ演算が行われる。例えば、紙面イメージデータ５０にイメージ要素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄが含まれているとする。イメージ要素Ａ、Ｂの共通部分が圧縮される場合、イメージ要素Ａ、Ｂの論理積が圧縮の対象となるイメージデータになる。圧縮の対象となるイメージデータをＸ’として、
Ｘ’＝Ａ ＡＮＤ Ｂ．

自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０に含まれるイメージ要素のうち、複数のイメージ要素以外の部分が復元される場合、ＮＯＲ演算が行われる。例えば、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素Ａ、Ｃが含まれているとする。イメージ要素Ａとイメージ要素Ｃと以外のイメージ要素を復元する場合、復元イメージデータ６１をＸとして、
Ｘ＝ Ａ ＮＯＲ Ｃ．

紙面イメージデータ５０に含まれるイメージ要素のうち、複数のイメージ要素以外の部分が圧縮される場合、ＮＯＲ演算が行われる。例えば、紙面イメージデータ５０にイメージ要素Ａ、Ｃが含まれているとする。イメージ要素Ａとイメージ要素Ｃ以外のイメージ要素を圧縮する場合、圧縮の対象となるイメージデータをＸ’として、
Ｘ’＝ Ａ ＮＯＲ Ｃ．

また、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０に含まれるイメージ要素のうち、複数のイメージ要素の共通部分以外の部分を復元するときは、ＮＡＮＤ演算が行われる。すなわち、例えば、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素Ａ、Ｃが含まれているとする。イメージ要素Ａとイメージ要素Ｃとの共通部分以外の全てを復元する場合、復元イメージデータ６１をＸとして、
Ｘ＝ Ａ ＮＡＮＤ Ｃ．

また、紙面イメージデータ５０に含まれるイメージ要素のうち、複数のイメージ要素の共通部分以外の部分を圧縮するときは、ＮＡＮＤ演算が行われる。例えば、紙面イメージデータ５０にイメージ要素Ａ、Ｃが含まれているとする。イメージ要素Ａとイメージ要素Ｃとの共通部分以外の全てを圧縮する場合、圧縮の対象となるイメージデータをＸ’として、
Ｘ’＝ Ａ ＮＡＮＤ Ｃ．

また、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０に含まれるイメージ要素について、排他的論理和を演算して復元されることも可能である。自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素Ａ、Ｃが含まれているとする。復元イメージデータ６１をＸとしたとき、
Ｘ＝Ａ ＸＯＲ Ｃ，
と定めることが可能である。

また、紙面イメージデータ５０に含まれるイメージ要素について、排他的論理和を演算した上で圧縮されることも可能である。紙面イメージデータ５０にイメージ要素Ａ、Ｃが含まれているとする。圧縮の対象となるイメージデータをＸ’として、
Ｘ’＝Ａ ＸＯＲ Ｃ，
と定めることが可能である。

また、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素Ａとイメージ要素Ｂとが含まれているとする。このとき、イメージ要素Ａの上にイメージ要素Ｂが重なっている場合を考える。この場合、イメージ要素Ａを透過処理で復元することにより、イメージ要素ＡとＢとが重なっている部分において、イメージ要素Ａが見えるように復元することが可能である。また、イメージ要素Ａを不透過処理で復元することにより、イメージ要素Ａとイメージ要素Ｂとが重なっている部分において、イメージ要素Ｂのみが見えるように、復元することができる。

紙面イメージデータ５０に含まれるイメージ要素のうち、圧縮されるイメージ要素の選択は、各イメージ要素に付された名前、各イメージ要素のイメージの大きさ、各イメージ要素のイメージの形状、各イメージ要素のイメージの色、各イメージ要素のイメージデータ量に基づいて、行われることが可能である。同様に、自由細点テンポラリデータ５８、印刷網点テンポラリデータ５９、及び線画テンポラリデータ６０にイメージ要素のうち、圧縮されるイメージ要素の選択は、各イメージ要素に付された名前、各イメージ要素のイメージの大きさ、各イメージ要素のイメージの形状、各イメージ要素のイメージの色、各イメージ要素のイメージデータ量に基づいて、行われることが可能である。

上記のような選択・演算処理により、紙面イメージの中から必要なイメージ要素や特徴的なイメージ要素を抽出して復元することができる。例えば、紙面の中から、写真のみ、文章のみ、表のみを圧縮処理するようにすればファイリングやデータベース構築に有効である。また、特定のイメージ要素のみが復元されることは、多数のイメージ要素がインターネットにおいて配信され、閲覧される際に、情報の処理量を削減する上で有効である。

なお、本実施の形態においては、上述されているように、紙面にあるイメージ３０から紙面イメージデータ５０が生成され、紙面イメージデータ５０が圧縮され、復元されている。本実施の形態において、紙面から生成されない他のイメージデータが、紙面イメージデータ５０の代わりに圧縮され、復元されることが可能である。

また、本実施の形態において、ステップＳ０２では、他の基準に基づいて、イメージ要素データの分別・抽出が行われることが可能である。例えば、組版要素に基づいた分別・抽出が行われることが可能である。これにより、活字、手書き文字、印鑑、線画、グラフィック、平網、階調網、写真網が分別され、更に抽出される。また、イメージ種類に基づいた分別・抽出が行われることが可能である。これにより、文書物、漫画物、地図物、広告物、表物、写真物が分別され、更に抽出される。

実施の第２形態：
実施の第２形態のイメージデータ圧縮方法及び復元方法は、イメージデータに含まれる画像を、連続的に階調が変化する領域と、階調が殆ど変化しない領域とに分別して、そのイメージデータを圧縮し、復元する方法である。以下、実施の第２形態のイメージデータ圧縮方法及び復元方法を説明する。

実施の第２形態のイメージデータ圧縮方法及び復元方法は、ハードウエア資源を用いて実行される。そのハードウエア資源１０’は、図３８に示されているように、入力部１１、ＣＰＵ２、記憶装置３、記録媒体４、及びバス５を含む。入力部１１、ＣＰＵ２、記憶装置３、及び記録媒体４は、バス５に接続されている。入力部１１には、イメージデータ１５０が入力される。ＣＰＵ２は、イメージデータ１５０を圧縮し、又は復元するための演算を実行する。記憶装置３は、イメージデータ１５０と、実施の第２形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法を実行する過程で生成されたデータを格納する。記録媒体４は、実施の第２形態のイメージデータの圧縮方法及び復元方法に含まれる手順が記載されたプログラムを格納する。ＣＰＵ２は、そのプログラムに従って動作する。バス５は、スキャナ１、ＣＰＵ２、記憶装置３、及び記録媒体４の間で交換されるデータを伝送する。

図３９は、実施の第２形態のイメージデータ圧縮方法を示す。まず、イメージデータ１５０が入力部１１に入力される。イメージデータ１５０が示す画像は、連続的に階調が変化する領域と、階調が殆ど変化しない領域とを含んでいる。連続的に階調が変化する領域には、網点で構成されたイメージ要素が配置されている。階調が殆ど変化しない領域には、網点で構成されていないイメージ要素が配置されている。

イメージデータ１５０が２値化され、２値データ１５１が生成される（ステップＳ５１）。更に、前述のイメージデータ１５０と、２値データ１５１との差分が算出され、多値データ１５２が生成される（ステップＳ５２）。

イメージデータ１５０は、２値データ１５１と、多値データ１５２とに分別されることになる。イメージデータ１５０のうち、階調が殆ど変化しない領域が、２値データ１５１として抽出され、イメージデータ１５０のうち、連続的に階調が変化する領域に対応する部分が、多値データ１５２として抽出される。連続的に階調が変化する領域は、前述の通り、網点で構成されたイメージ要素が配置されている。多値データ１５２は網点を示すデータで構成されている。

多値データ１５２は、実施の第１形態で説明された印刷網点圧縮アルゴリズムにより圧縮され、印刷網点圧縮データモジュール１５４が生成される（ステップＳ５３）。更に、２値データ１５１は、実施の第１形態で説明された線画圧縮アルゴリズムで圧縮され、線画圧縮データモジュール１５５が生成される（ステップＳ５４）。

印刷網点圧縮データモジュール１５４と線画圧縮データモジュール１５５とは統合され、一括圧縮データモジュール１５６が生成される（ステップＳ５５）以上の過程により、イメージデータ１５０の圧縮が完了する。一括圧縮データモジュール１５６は、記録媒体に記録されて利用されることが可能である。

続いて、一括圧縮データモジュール１５６が復元される過程を説明する。

図４０に示されているように、一括圧縮データモジュール１５６が分割され、印刷網点圧縮データモジュール１５４と、線画圧縮データモジュール１５５とが復元される（ステップＳ６１）。

印刷網点圧縮データモジュール１５４は、実施の第１形態で説明された印刷網点復元アルゴリズムにより復元され、印刷網点テンポラリデータ１５７が生成される（ステップＳ６２）。印刷網点テンポラリデータ１５７には、網点からなる画像が復元されている。

更に、線画圧縮データモジュール１５５が、実施の第１形態で説明された線画復元アルゴリズムにより復元され、線画テンポラリデータ１５８が生成される（ステップＳ６３）。

更に、印刷網点テンポラリデータ１５７と線画テンポラリデータ１５８とがイメージ合成され、復元網点データ１６０が生成される（ステップＳ６４）。

実施の第２形態のイメージ圧縮方法と復元方法が以下に述べられているように変更され、イメージデータ１５０に全く印刷網点が含まれていない場合に適用されることも可能である。

まず、上述の実施の第２形態のイメージ圧縮方法と復元方法と同様に、イメージデータ１５０が２値化され（ステップＳ５１）、更に、イメージデータ１５０と２値データ１５１の差分が算出されて多値データ１５２が生成される。このとき、多値データ１５２が示す画像には、印刷網点が含まれていない。

この場合、多値データ１５２が示す画像から網点が発生された後、印刷網点圧縮アルゴリズムにより、多値データ１５２が圧縮される。まず、多値データ１５２が示す画像の各位置における階調が算出される。更に、画像の各位置に、その位置の階調に比例した面積を有する網点が発生される。その網点の位置と、面積とに基づいて、印刷網点圧縮アルゴリズムにより多値データ１５２が圧縮され、印刷網点圧縮データモジュール１５４が生成される。更に、線画圧縮データモジュール１５５と統合されて、一括圧縮データモジュール１５６が生成される。

このようにして生成された一括圧縮データモジュール１５６が復元されるとき、復元される復元イメージデータ１６０が示す画像には、元のイメージデータ１５０が示す画像に含まれていなかった網点が含まれている。

この場合、網点から構成される画像を示す印刷網点テンポラリデータ１５７が、網点から構成されている画像でない画像テンポラリデータに変換されたうえで、２値テンポラリデータ１５８と合成されることが可能である。画像テンポラリデータは以下のようにして生成される。まず、印刷網点テンポラリデータ１５７に含まれている網点の位置と面積とが認識される。網点が存在する位置の近傍の領域が、網点の面積に対応した階調により塗りつぶされた画像が生成される。その画像を示すデータが画像テンポラリデータとして生成される。

このようにして生成された画像テンポラリデータと２値テンポラリデータ１５８とから生成された復元イメージデータ１６０には、網点が含まれていない元の画像が、概ね復元される。

網点が含まれていないように復元イメージデータ１６０が復元されることは、モアレが発生することを防止したい場合に有効である。

本実施の形態のイメージデータ圧縮方法と復元方法では、実施の第１形態と同様に、イメージデータがイメージ要素に分別され、抽出される。更に、各イメージ要素が、それに対応したアルゴリズムで圧縮され、復元される。これにより、圧縮率が向上され、更に、圧縮及び復元による画質の劣化が抑制される。

更に、本実施の形態のイメージデータ圧縮方法と復元方法では、網点が含まれていない画像から、網点が生成される。更に、その網点から網点ベクターが生成される。網点が有する冗長度が効果的に活用される。これにより、圧縮率が向上される。

なお、本実施の形態のイメージデータ圧縮方法と復元方法においても、実施の第１形態と同様に、カラーイメージの圧縮及び復元を行うことが可能である。この場合、実施の第１形態と同様に、カラーイメージを示すカラーイメージデータが分版され、各色毎に、分版イメージデータが生成される。分版イメージデータのそれぞれについて、本実施の形態のイメージデータ圧縮方法と復元方法と同じ方法により、圧縮及び復元がなされる。

１：スキャナ
２：ＣＰＵ
３：記憶装置
４：記録媒体
５：バス
１０：ハードウエア資源
１１：入力部
５０：紙面イメージデータ
５１：自由細点イメージ要素データ
５２：印刷網点イメージ要素データ
５３：線画イメージ要素データ
５４：自由細点圧縮データモジュール
５５：印刷網点圧縮データモジュール
５６：線画圧縮データモジュール
５７：一括圧縮データモジュール
５８：自由細点テンポラリデータ
５９：印刷網点テンポラリデータ
６０：線画テンポラリーデータ
６１：復元イメージデータ
６２：カラー紙面イメージデータ
７０：対象エリア
７１：面積パッチ
７２：小領域
７３：イメージ要素
８１、１０１：網点
８２、１０２：スクリーン線

Claims (7)

1. 網点が含まれる画像を示すイメージデータを取得することと、
   前記網点の面積を算出することと、
   前記網点の位置を算出することと、
   前記面積と前記位置とに基づいて、圧縮データを生成すること
   とを備え、
   前記網点は、
   第１網点と、
   第２網点を含み、
   前記面積は、
   前記第１網点の第１面積と、
   前記第２網点の第２面積
   とを含み、
   前記圧縮データは、前記第１面積と前記第２面積の面積差に基づいて生成される
   イメージデータ圧縮方法。
2. 請求項１のイメージデータ圧縮方法において、
   前記位置は、
   前記第１網点の第１位置と、
   前記第２網点の第２位置
   とを含み、
   前記圧縮データは、前記第１位置と前記第２位置の距離に基づいて生成される
   イメージデータ圧縮方法。
3. 第１網点と第２網点の面積差を示す面積差データと、前記第１網点と前記第２網点の距離を示す距離データとを含む圧縮データを取得することと、
   前記面積差データと、前記距離データとに基づいて、前記第１網点と前記第２網点とを含むイメージデータを復元することとを備える
   イメージデータ復元方法。
4. 請求項３のイメージデータ復元方法において、
   前記イメージデータは、前記第１網点と前記第２網点との間に位置する第３網点を更に含むように復元され、
   前記第３網点の面積は、前記面積差データに基づいて定められる
   イメージデータ復元方法。
5. 網点が含まれる画像を示すイメージデータを取得することと、
   前記網点の面積を算出することと、
   前記網点の位置を算出することと、
   前記面積と前記位置とに基づいて、圧縮データを生成すること
   とを実行するプログラムが記録された記録媒体であって、
   前記網点は、
   第１網点と、
   第２網点を含み、
   前記面積は、
   前記第１網点の第１面積と、
   前記第２網点の第２面積
   とを含み、
   前記圧縮データは、前記第１面積と前記第２面積の面積差に基づいて生成される
   記録媒体。
6. 第１網点と第２網点の面積差を示す面積差データと、前記第１網点と前記第２網点の距離を示す距離データとを含む圧縮データを取得することと、
   前記面積差データと、前記距離データとに基づいて、前記第１網点と前記第２網点とを含むイメージデータを復元すること
   とを実行するプログラムが記録された
   記録媒体。
7. 請求項６の記録媒体において、
   前記イメージデータは、前記第１網点と前記第２網点との間に位置する第３網点を更に含むように復元され、
   前記第３網点の面積は、前記面積差データに基づいて定められる
   記録媒体。

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