JP2575229B2 - Image processing device - Google Patents
Image processing deviceInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 (産業上の利用分野) 本発明は、ファクシミリ装置等に用いられ、誤差拡散
法により2値化された画像の符号化またはその符号化さ
れた符号列の復号化を行う画像処理装置、特に効率的に
符号化または復号化を行う画像処理装置に関するもので
ある。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Industrial application field) The present invention is used in a facsimile apparatus or the like, and performs encoding of an image binarized by an error diffusion method or decoding of an encoded code sequence. The present invention relates to an image processing apparatus that performs encoding or decoding efficiently.
(従来の技術) 従来、この種の分野の技術としては、第35回情報処理
学会論文誌、「アリスメティックコーディングによるデ
ィザ画像の圧縮」(昭62)豊川和治著、P.1983−1984に
記載されるものがあった。(Prior art) Conventionally, as a technique in this kind of field, the 35th IPSJ Transactions, “Compression of Dither Images by Arismetic Coding” (Showa 62), Kazuharu Toyokawa, P. 1983-1984 There was what was described in.
従来、誤差拡散2値画像を実用的な圧縮率で符号化で
きる符号化方式は発表されていない。それは、誤差拡散
2値画像では、ラン、周期性、近傍画素間のマルコフ性
といった従来の符号化方式で圧縮率を上げるために必要
な性質が画素間に明確に現われていないためである。Conventionally, no encoding method has been disclosed that can encode an error diffusion binary image at a practical compression rate. This is because, in the error diffusion binary image, properties required for increasing the compression ratio in the conventional encoding method, such as run, periodicity, and Markov property between neighboring pixels, are not clearly shown between pixels.
ディザ法による2値化画像の符号化法としては、上記
文献に挙げた方式が発表されている。この方式は、ディ
ザマトリクスの大きさの周期で、画素間に強い相関があ
ることを利用している。As a method of encoding a binarized image by the dither method, the methods described in the above-mentioned documents have been announced. This method utilizes the fact that there is a strong correlation between pixels in the period of the size of the dither matrix.
(発明が解決しようとする課題) しかしながら、上記の画像処理装置では、いずれも画
素間に現われる表面的な相関から確率モデルが構築され
ている。従って、画素間にラン、周期性、近傍画素間の
マルコフ性といった性質が明確でない画素拡散2値画像
においては、ほとんど符号化による圧縮の効果を期待す
ることができなった。(Problems to be Solved by the Invention) However, in the above image processing apparatuses, a probability model is constructed from a superficial correlation appearing between pixels. Therefore, in a pixel diffusion binary image in which properties such as run between pixels, periodicity, and Markov property between neighboring pixels are not clear, it is almost impossible to expect the effect of compression by encoding.
本発明は、前記従来技術が持っていた課題として、符
号化による圧縮の効果を期待することができないという
点について解決した画像処理装置を提供するものであ
る。An object of the present invention is to provide an image processing apparatus which solves the problem of the prior art that the effect of compression by encoding cannot be expected.
(課題を解決するための手段) 本発明は、前記課題を解決するために、階調画像から
誤差拡散法により生成された2値画像データに基づき、
符号化パラメータにより算術符号を生成して該2値画像
データに対応する符号化列を出力する算術符号生成手段
(または、諧調画像から誤差拡散法により生成された2
値画像の符号化列を入力し、該符号化列の符号化パラメ
ータにより算術符号を復号化して前記2値画像に対応す
る2値画像データを生成する算術符号複合化手段)を備
えた画像処理装置において、次のような手段を設けてい
る。(Means for Solving the Problems) In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is based on binary image data generated from a gradation image by an error diffusion method.
Arithmetic code generating means for generating an arithmetic code based on the coding parameter and outputting a coded sequence corresponding to the binary image data (or an arithmetic code generating means for generating a coded sequence corresponding to the binary image data,
Image processing comprising an input of a coded sequence of a value image, an arithmetic code decoding unit for decoding an arithmetic code with the coding parameters of the coded sequence and generating binary image data corresponding to the binary image) In the apparatus, the following means are provided.
即ち、本発明では、前記2値画像データから前記階調
画像の階調値を推定して推定階調値を出力する階調値推
定手段と、前記推定階調値に基づき前記2値画像データ
中の注目画素の2値化誤差を推定して推定2値化誤差値
を出力する2値化誤差推定手段と、前記推定階調値及び
前記推定2値化誤差値からシンボル出現予測確率を推定
し、該シンボル出現予測確率を前記符号パラメータとし
て設定するシンボル出現確率推定手段とを、設けてい
る。That is, in the present invention, a gradation value estimating means for estimating a gradation value of the gradation image from the binary image data and outputting an estimated gradation value, and the binary image data based on the estimated gradation value A binarization error estimating means for estimating a binarization error of a pixel of interest in the center and outputting an estimated binarization error value; and estimating a symbol appearance prediction probability from the estimated gradation value and the estimated binarization error value. And a symbol appearance probability estimating means for setting the symbol appearance prediction probability as the code parameter.
前記階調値推定手段は、前記注目画素の近傍に存在す
る近傍画素の白画素と黒画素の割合の重み付け平均によ
り平滑化して前記階調値を推定する構成にしてもよい。The tone value estimating means may be configured to estimate the tone value by smoothing by a weighted average of a ratio of white pixels and black pixels of neighboring pixels existing in the vicinity of the target pixel.
前記2値化誤差推定手段は、前記推定階調値と前記注
目画素の近傍に存在する近傍画素からの拡散誤差とに基
づき前記2値化誤差を推定する第1の誤差推定手段と、
前記第1の誤差推定手段で推定された2値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第2の誤差推定手段
と、前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づ
き修正を行う第1の修正手段と、前記2値化誤差に対し
て前記注目画素の平均誤差に基づき修正を行う第2の修
正手段と、前記第1及び第2の修正手段の修正結果に基
づき前記推定2値化誤差値を出力する出力手段とで、構
成してもよい。A first error estimating unit configured to estimate the binarizing error based on the estimated gradation value and a diffusion error from a neighboring pixel existing near the pixel of interest;
A second error estimating means for estimating a diffusion error to the neighboring pixels from the binarization error estimated by the first error estimating means, and correcting the diffusion error based on a predetermined diffusion error limit value First correcting means for performing correction, second correcting means for correcting the binarization error based on the average error of the pixel of interest, and the estimation based on the correction results of the first and second correcting means. Output means for outputting a binarized error value may be used.
また、前記シンボル出現確率推定手段は、前記シンボ
ル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡散誤差値を
加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数から求める
構成にしてもよい。The symbol appearance probability estimating means may be configured to calculate the symbol appearance probability from a probability density function of an error with respect to a true value of a value obtained by adding the estimated diffusion error value to the estimated gradation value.
(作用) 本発明は、以上のように画像処理装置を構成したの
で、階調値推定手段、2値化誤差推定手段、及びシンボ
ル出現確率推定手段は、2値画像データから誤差拡散過
程を推定するように働き、2値シンボルの出現確率を算
出する。算術符号生成手段は、この2値シンボルの出現
確率を符号化パラメータとして算術符号を構成する。こ
れにより、誤差拡散2値化の構造モデルに基づいて、符
号化の確率をモデルを構築でき、誤差拡散法により生成
された2値画像の符号化における確率推定を適切なもの
にする。したがって、前記課題を解決できるのである。(Operation) Since the image processing apparatus is configured as described above, the tone value estimating means, the binarization error estimating means, and the symbol appearance probability estimating means estimate the error diffusion process from the binary image data. And calculates the appearance probability of the binary symbol. The arithmetic code generation means configures an arithmetic code using the appearance probability of the binary symbol as an encoding parameter. This makes it possible to construct a model of the coding probability based on the structure model of the error diffusion binarization, and to make the probability estimation in the coding of the binary image generated by the error diffusion method appropriate. Therefore, the above problem can be solved.
(実施例) 第1図は、本発明の実施例を示し、符号化器として構
成した画像処理装置の構成ブロック図である。(Embodiment) FIG. 1 shows an embodiment of the present invention and is a configuration block diagram of an image processing apparatus configured as an encoder.
この符号化器10は、階調画像から誤差拡散法により生
成された2値画像データ10aを入力して、その誤差拡散
過程を推定する誤差拡散過程推定手段11と、符号化パラ
メータにより算術符号を生成して2値画像データ10aに
対応する符号化列Soを出力する算術符号生成手段12と
で、構成されている。ここで、算術符号生成手段12にお
ける算術符号は、符号化の確率モデルが特定の事象(例
えばラン長)のみに依存することなく、任意の確率モデ
ルが構築できる算術符号を用いる。The encoder 10 receives binary image data 10a generated from a gradation image by an error diffusion method, and estimates an error diffusion process by an error diffusion process estimating unit 11; And an arithmetic code generating means 12 for generating and outputting a coded sequence So corresponding to the binary image data 10a. Here, as the arithmetic code in the arithmetic code generation unit 12, an arithmetic code that can construct an arbitrary probability model without using a coding probability model depending only on a specific event (for example, a run length) is used.
誤差拡散過程推定手段11は、2値画像データ10aから
階調画像の階調値を推定して推定階調値を出力する階調
値推定手段11aを有している。その階調値推定手段11aの
出力側には、推定階調値に基づき2値画像データ10a中
の注目画素の2値化誤差を推定して推定2値化誤差値を
出力する2値化誤差推定手段11bが接続され、さらに、
2値化誤差推定手段11bの出力側が階調値推定手段11aと
共に、シンボル出現確率推定手段11cに接続されてい
る。シンボル出現確率推定手段11cは、推定階調値及び
推定2値化誤差値からシンボル出現予測確率を推定し、
該シンボル出現予測確率を符号化パラメータとして設定
する機能を有している。そして、シンボル出現確率推定
手段11cの出力側が、算術符号生成手段12の入力側に接
続されている。The error diffusion process estimating means 11 has a tone value estimating means 11a for estimating a tone value of a tone image from the binary image data 10a and outputting an estimated tone value. On the output side of the gradation value estimating means 11a, a binarization error for estimating a binarization error of a target pixel in the binary image data 10a based on the estimated gradation value and outputting an estimated binarization error value is provided. Estimating means 11b is connected,
The output side of the binarization error estimation unit 11b is connected to the symbol appearance probability estimation unit 11c together with the gradation value estimation unit 11a. The symbol appearance probability estimation means 11c estimates a symbol appearance prediction probability from the estimated gradation value and the estimated binarization error value,
It has a function of setting the symbol appearance prediction probability as an encoding parameter. The output side of the symbol appearance probability estimating unit 11c is connected to the input side of the arithmetic code generating unit 12.
また、階調値推定手段11aは、注目画素の近傍に存在
する近傍画素(第2図に示すa,b,c,d)の白画素と黒画
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定するように構成され、さらに求められた推定階調値
を記憶する階調値バッファを有している。その階調値バ
ッファは、注目画素を含む1スキャンライン分の第1の
階調値バッファ11a−1と、1つ前に処理したスキャン
ラインの1スキャンライン分の第2の階調値バッファ11
a−2とで構成されている。Further, the tone value estimating means 11a smoothes by a weighted average of the ratio of white pixels and black pixels of neighboring pixels (a, b, c, d shown in FIG. 2) near the target pixel, The image processing apparatus further includes a gradation value buffer configured to estimate the gradation value, and further stores the obtained estimated gradation value. The tone value buffer includes a first tone value buffer 11a-1 for one scan line including the target pixel, and a second tone value buffer 11 for one scan line of the scan line processed immediately before.
a-2.
2値化誤差推定手段11bは、前記推定階調値と前記注
目画素の近傍に存在する近傍画素からの拡散画素とに基
づき前記2値化誤差を推定する第1の誤差推定手段11b
−1と、第1の誤差推定手段11b−1より推定された2
値化誤差から前記近傍画素への拡散誤差を推定する第2
の誤差推定手段11b−2と、前記拡散誤差に対して所定
の拡散誤差限界値に基づき修正を行う第1の修正手段11
b−3と、前記2値化誤差に対して前記注目画素の平均
誤差に基づき修正を行う第2の修正手段11b−4と、前
記第1及び第2の修正手段の出力に基づき前記推定2値
化誤差値を出力する出力手段11b−5とで、構成されて
いる。A binarizing error estimating unit 11b for estimating the binarizing error based on the estimated gradation value and a diffused pixel from a neighboring pixel present in the vicinity of the target pixel;
-1 and 2 estimated by the first error estimating means 11b-1.
A second method of estimating a diffusion error from the binarization error to the neighboring pixels;
Error estimating means 11b-2 and first correcting means 11 for correcting the diffusion error based on a predetermined diffusion error limit value.
b-3, a second correction unit 11b-4 for correcting the binarization error based on the average error of the pixel of interest, and the estimation 2 based on the outputs of the first and second correction units. And output means 11b-5 for outputting a quantification error value.
さらに、シンボル出現確率推定手段11cは、前記シン
ボル出現確率を、前記推定階調値に前記推定拡散誤差値
を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数から求め
るように構成されている。Further, the symbol appearance probability estimating means 11c is configured to obtain the symbol appearance probability from a probability density function of an error with respect to a true value of a value obtained by adding the estimated diffusion error value to the estimated gradation value.
以上のように構成される画像処理装置の動作(A)〜
(E)について説明する。Operation (A) of image processing apparatus configured as above
(E) will be described.
(A)階調値推定手段11aの動作 符号化を行おうとしている、ある注目画素gsの近傍に
存在する近傍画素(第2図のa,b,c,d)をアクセスし
て、推定階調値を求める。求められた推定階調値は、第
3図に示すように、第1及び第2の階調値バッファ11a
−1,11a−2に記憶される。そして、1スキャンライン
の処理が終了する毎に、第1の階調値バッファ11a−1
の内容は、第2の階調値バッファ11a−2の内容で更新
される。(A) Operation of Tone Value Estimating Means 11a The neighboring pixels (a, b, c, d in FIG. 2) near the pixel of interest gs to be coded are accessed, and Find the tonal value. As shown in FIG. 3, the obtained estimated tone values are stored in first and second tone value buffers 11a.
-1, 11a-2. Each time the processing of one scan line is completed, the first gradation value buffer 11a-1
Are updated with the contents of the second gradation value buffer 11a-2.
階調値推定は、以下のように行われる。 The gradation value estimation is performed as follows.
gs=0 (注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が0の場合) gs=gsmax/4 (注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が1の場合) gs=gsmax/2 (注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が2の場合) gs=(3/4)gsmax (注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が3の場合) gs=gsmax (注目画素gsが近傍画素a,b, c,dの内、黒の合計個数が4の場合) ……(1) 但し、gsmax;階調最大値 上記の注目画素gsを近傍微小領域内で平滑化し、推定
階調値を求める。gs = 0 (when the target pixel gs is the neighboring pixel a, b, c, d, and the total number of black is 0) gs = gsmax / 4 (the target pixel gs is the neighboring pixel a, b, c, d Gs = gsmax / 2 (when the target pixel gs is 2 among the neighboring pixels a, b, c, and d) gs = (3/4) gsmax ( When the target pixel gs is the total number of black among the neighboring pixels a, b, c, and d, gs = gsmax (the target pixel gs is the total number of black among the neighboring pixels a, b, c, and d) (Case of 4) (1) gsmax; gradation maximum value The above noted pixel gs is smoothed in a nearby small area to obtain an estimated gradation value.
▲▼=(▲▼+▲▼+▲▼+▲
▼+gs)/5 ……(2) 但し、▲▼;近傍画素aにおける推定階調値 ▲▼;近傍画素bにおける推定階調値 ▲▼;近傍画素cにおける推定階調値 ▲▼;近傍画素dにおける推定階調値 この▲▼を注目画素gsにおける推定階調値として
第2の階調値バッファ11a−2に記憶する。原画像内の
微小領域内で階調値がほぼ一定であると仮定し、注目画
素gsの近傍微小領域内で推定階調値を平滑化により求め
る。近傍微小領域とは、上記(2)式で平滑化に影響を
与え得る画素の集合を包含する領域と考えられる。階調
値の変化に対しては、上記(2)式の括弧内の第5項に
より適応化が行われる。▲ ▼ = (▲ ▼ + ▲ ▼ + ▲ ▼ + ▲
▼ + gs) / 5... (2) where ▲ ▼: Estimated gradation value at neighboring pixel a ▲ ▼; Estimated gradation value at neighboring pixel b ▲ ▼; Estimated gradation value at neighboring pixel c ▲ ▼: Neighboring pixel Estimated gradation value at d This triangle is stored in the second gradation value buffer 11a-2 as the estimated gradation value at the target pixel gs. Assuming that the gradation value is almost constant in the minute region in the original image, the estimated gradation value is obtained by smoothing in the minute region near the target pixel gs. The nearby minute area is considered to be an area including a set of pixels that can affect the smoothing in the above equation (2). With respect to the change in the gradation value, the adaptation is performed according to the fifth term in parentheses in the above equation (2).
(B)2値化誤差推定手段11bの動作 符号化を行おうとしている、ある注目画素gsの近傍に
存在する近傍画素(第2図のa,b,c,d)から注目画素gs
における2値化誤差を求める。求められた2値化誤差
は、第4図に示すように、第1及び第2の誤差推定手段
11b−1,11b−2内の第1及び第2の誤差バッファ11b−1
a,11b−2aに記憶される。そして、1スキャンラインの
処理が終了する毎に、第1の誤差バッファ11b−1aの内
容は、第2の誤差バッファ11b−2aの内容で更新され
る。(B) Operation of the binarization error estimating means 11b From the neighboring pixels (a, b, c, d in FIG. 2) existing near a certain pixel of interest gs to be coded, the pixel of interest gs
Is calculated. As shown in FIG. 4, the obtained binarization error is represented by first and second error estimating means.
First and second error buffers 11b-1 in 11b-1 and 11b-2
a, 11b-2a. Each time one scan line is completed, the contents of the first error buffer 11b-1a are updated with the contents of the second error buffer 11b-2a.
2値化誤差推定処理は、第5図に示すように、以下の
ように行われる。The binarization error estimation processing is performed as follows, as shown in FIG.
処理が開始されると(ステップ20)、まず、近傍画素
から注目画素gsに拡散される拡散誤差errorは、 error=(7/16)・ea+(1/16)・eb +(5/16)・ec+(3/16)・ed ……(3) 但し、 ea;近傍画素aにおける推定2値化誤差 eb;近傍画素bにおける推定2値化誤差 ec;近傍画素cにおける推定2値化誤差 ed;近傍画素dにおける推定2値化誤差 となる(ステップ21)。When the process is started (step 20), first, the diffusion error error diffused from the neighboring pixels to the target pixel gs is: error = (7/16) · ea + (1/16) · eb + (5/16) · Ec + (3/16) · ed (3) where ea; estimated binarization error in neighboring pixel a eb; estimated binarization error in neighboring pixel b ec; estimated binarization error in neighboring pixel c ed The estimated binarization error at the neighboring pixel d (step 21).
続いて、拡散誤差限界値GSmaxによる拡散誤差値の修
正を次のように行う。Subsequently, the correction of the diffusion error value by the diffusion error limit value GSmax is performed as follows.
拡散誤差値errorが取り得る範囲は、 −GSmax/2,≦error≦GSmax/2 となり、拡散誤差値errorが(error<−GSmax/2)の場
合(ステップ22)、拡散誤差errorを−GSmax/2と修正す
る(error=−GSmax/2)(ステップ23)。また、拡散誤
差値errorが(GSmax/2<error)の場合(ステップ2
4)、拡散誤差errorをGSmax/2と修正する(error=GSma
x/2)(ステップ25)。The range that the diffusion error value error can take is −GSmax / 2, ≦ error ≦ GSmax / 2. If the diffusion error value error is (error <−GSmax / 2) (step 22), the diffusion error error is set to −GSmax / Corrected to 2 (error = -GSmax / 2) (step 23). If the diffusion error value is (GSmax / 2 <error) (step 2
4) Correct the diffusion error error to GSmax / 2 (error = GSma
x / 2) (step 25).
そして、2値化を行う。即ち、 dgs=▲▼+error 但し、dgs;注目画素gsにおいて2値化に使う誤差拡散後
の階調値 となり(ステップ26)、tを2値化閾値(=gsmax/2)
とすると、(t≦dgs)ならば注目画素gsを黒シンボル
と予測し、(dgs<t)ならば注目画素gsを白シンボル
と予測する(ステップ27〜31)。Then, binarization is performed. That is, dgs = ▲ + error where dgs is the tone value after error diffusion used for binarization at the target pixel gs (step 26), and t is a binarization threshold (= gsmax / 2)
Then, if (t ≦ dgs), the target pixel gs is predicted as a black symbol, and if (dgs <t), the target pixel gs is predicted as a white symbol (steps 27 to 31).
さらに、注目画素gsが黒シンボルと予測された場合、
推定2値化誤差値(dgs−gsmax)を第2の誤差バッファ
11b−2aに記憶する。注目画素gsが白シンボルと予測さ
れた場合、推定2値化誤差値(dgs)を第2の誤差バッ
ファ11b−2aに記憶する。Further, when the target pixel gs is predicted as a black symbol,
The estimated binary error value (dgs-gsmax) is stored in a second error buffer.
11b-2a. When the target pixel gs is predicted as a white symbol, the estimated binarization error value (dgs) is stored in the second error buffer 11b-2a.
そして、最後に、2値化誤差の予測修正を行う。階調
値dgsを2値化して得られた注目画素gsの予測シンボル
sが符号化を行う同一座標における2値画像のシンボル
ssと一致しているか否かで次の処理を行う(ステップ3
2)。即ち、(s=ss)の場合は、予測修正をせず、終
了する。s≠ssの場合は、予測誤りが起こっている場合
であり、以下のように推定誤差を修正する。s=黒の場
合、正しいシンボルは白であるから、白シンボルの生起
において生成される平均誤差(gsmax/4)で推定誤差を
修正し、第2の誤差バッファ11b−2aに記憶する。s=
白の場合、正しいシンボルは黒であるから、黒シンボル
の生起において生成される平均誤差(−gsmax/4)で推
定誤差を修正し、第2の誤差バッファ11b−2に記憶し
た後(ステップ33〜35)、処理を終了する(ステップ3
6)。Then, finally, the binarization error is predicted and corrected. A symbol of a binary image at the same coordinates where the predicted symbol s of the target pixel gs obtained by binarizing the tone value dgs is encoded.
Perform the following processing based on whether or not ss matches (step 3
2). That is, in the case of (s = ss), the process ends without performing the prediction correction. If s ≠ ss, a prediction error has occurred, and the estimation error is corrected as follows. When s = black, since the correct symbol is white, the estimation error is corrected by the average error (gsmax / 4) generated at the occurrence of the white symbol, and stored in the second error buffer 11b-2a. s =
In the case of white, since the correct symbol is black, the estimation error is corrected by the average error (-gsmax / 4) generated in the occurrence of the black symbol, and is stored in the second error buffer 11b-2 (step 33). ~ 35), end the process (Step 3)
6).
(C)シンボル出現確率推定手段11cの動作 dgsは予測値であり、予測誤差eとすると、真値は(d
gs+e)である。dgs<tのときに、dgs+e<tとなる
(予測シンボルが白のとき予測が当たる)確率P(W)
は P(B)=1−P(W) 但し、p;eの確率密度関数 P(W);白シンボルの予測出現確率 P(B);黒シンボルの予測出現確率 t≦dgsのときに、t≦dgs+eとなる(予測シンボルが
黒のとき予測が当たる)確率P(B)は、 となる。pは推定誤差値eの特性として統計的に予め求
めておく。上記(4),(5)式はdgsの関数であり、d
gsの値からテーブル参照により、計算量を削減すること
ができる。(C) Operation of Symbol Appearance Probability Estimating Means 11c dgs is a predicted value, and assuming a prediction error e, the true value is (d
gs + e). When dgs <t, the probability P (W) that dgs + e <t is satisfied (the prediction hits when the prediction symbol is white)
Is P (B) = 1−P (W) where p; e probability density function P (W); predicted appearance probability of white symbol P (B); predicted appearance probability of black symbol t ≦ dgs, t The probability P (B) that satisfies ≦ dgs + e (the prediction is hit when the prediction symbol is black) is Becomes p is statistically obtained in advance as a characteristic of the estimation error value e. The above equations (4) and (5) are functions of dgs, and d
The amount of calculation can be reduced by referring to the table from the value of gs.
(D)算術符号生成手段12の動作 シンボル出現確率推定手段11cにより求められた2値
シンボルの出現確率P(W),P(B)を符号化パラメー
タとして算術符号を構成する。(D) Operation of Arithmetic Code Generation Means 12 Arithmetic codes are formed using the appearance probabilities P (W) and P (B) of binary symbols obtained by the symbol appearance probability estimation means 11c as encoding parameters.
(E)各機能手段全体の動作 第6図に示すように、符号化を行なう順は、2値画像
をスキャンライン単位にスキャンしていく順である。(E) Overall Operation of Each Function Unit As shown in FIG. 6, the order in which encoding is performed is the order in which a binary image is scanned in units of scan lines.
第7図は符号化処理の全体的制御を示すフローチャー
トであり、この図を参照しつつ説明する。FIG. 7 is a flowchart showing the overall control of the encoding process, which will be described with reference to FIG.
処理が開始されると(ステップ40)、まず、第1の階
調値バッファ11a−1及び第1の誤差バッファ11b−1aの
処理化を行なう(ステップ41)。第1の階調値バッファ
11a−1をp−gsbuf、及び第1の誤差バッファ11b−1a
をp−ebufとすると、 p−gsbuf(x)←gsmax/2 0≦x≦xmax 但し、xmax;x座標最大値 p−ebuf(x)←0 に設定する。When the process is started (step 40), first, the first tone value buffer 11a-1 and the first error buffer 11b-1a are processed (step 41). First gradation value buffer
11a-1 is p-gsbuf, and the first error buffer 11b-1a
Is p-ebuf, p-gsbuf (x) ← gsmax / 2 0 ≦ x ≦ xmax where xmax; x coordinate maximum value p-ebuf (x) ← 0 is set.
スキャンラインのy座標とyとスキャンライン上のx
座標値とを、(x←0,y←0)に初期化する(ステップ4
2)。さらに、算術符号のコード「C」とAugend「A」
を、(C←0,A←0)に初期化する(ステップ43)。初
期設定後は、既に説明した階調値推定手段11a、2値化
誤差推定手段11b、シンボル出現確率推定手段11c、算術
符号生成手段12を順に実行し(ステップ44〜47)、x値
を1増加し(ステップ48)、x値がxmaxとなるまでルー
プを形成し、x値がxmaxになったときに(ステップ4
9)、バッファの内容の移動を次のように行なう(ステ
ップ50)。Y coordinate and y of scan line and x on scan line
The coordinate values are initialized to (x ← 0, y ← 0) (step 4
2). In addition, arithmetic code "C" and Augend "A"
Is initialized to (C ← 0, A ← 0) (step 43). After the initial setting, the tone value estimating means 11a, the binarization error estimating means 11b, the symbol appearance probability estimating means 11c, and the arithmetic code generating means 12 described above are sequentially executed (steps 44 to 47), and the x value is set to 1 It increases (step 48) and forms a loop until the x value reaches xmax, and when the x value reaches xmax (step 4).
9) The contents of the buffer are moved as follows (step 50).
p−gsbuf←gsbuf p−ebuf←ebuf 但し、gsbuf;第2の階調値バッファ11a−2 ebuf;第2の誤差バッファ11b−2a さらに、x値を0、y値を1増加し(ステップ51)、
初期値設定後の処理に制御を移す。y値がymaxを越えた
ところで、すべての処理が終了する(ステップ52,5
3)。p-gsbuf ← gsbuf p-ebuf ← ebuf where gsbuf; second tone value buffer 11a-2 ebuf; second error buffer 11b-2a Further, the x value is increased by 0 and the y value is increased by 1 (step 51). ),
Control is transferred to the process after the initial value is set. When the y value exceeds ymax, all processing ends (steps 52 and 5).
3).
以下に、本実施例の効果を示す実験結果を挙げる。 Hereinafter, experimental results showing the effects of this embodiment will be described.
電子通信学会研究報告「多値画像の算術符号化に関す
る一考察」IT88−115、で引用されているPascoの算術符
号を2値シンボルで使用する。また、画像電子学会ファ
クシミリテストチャートNo1,VOL4の階調画像領域(人
物)を階調画像として使用する(画像の大きさ;512×51
2、階調値;64)。The Pasco arithmetic code cited in the IEICE research report, "A Consideration on Arithmetic Coding of Multivalued Images", IT88-115, is used for binary symbols. In addition, the tone image area (person) of the facsimile test chart No. 1 and VOL4 of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan is used as a tone image (image size: 512 × 51).
2, gradation value; 64).
この階調画像を誤差拡散法(拡散係数;第2図の近傍
画素a,b,c,dの各画素に対して、7/16、1/16、5/16、3/1
6)で2値化し、符号化における圧縮率を算出した。そ
の結果、(圧縮前の情報量;262144ビット、圧縮後の情
報量;81917ビット)となり、圧縮率は3.2倍となった。This gradation image is subjected to an error diffusion method (diffusion coefficient; 7/16, 1/16, 5/16, 3/1 for each of the neighboring pixels a, b, c, d in FIG. 2).
In 6), binarization was performed, and the compression ratio in encoding was calculated. As a result, (the amount of information before compression; 262144 bits, the amount of information after compression; 81917 bits) was obtained, and the compression ratio was 3.2 times.
次に、符号化に対応する復号化の実施例について説明
する。Next, an embodiment of decoding corresponding to encoding will be described.
第8図は、本発明の実施例を示し、復号化器として構
成した画像処理装置の構成ブロック図である。FIG. 8 shows an embodiment of the present invention, and is a configuration block diagram of an image processing apparatus configured as a decoder.
この復号化器において、第1図に示した符号化器と異
なる手段は、算術符号を復号して2値画像データ12bを
生成する算術符号復号化手段12aのみであり、それ以外
の手段である階調値推定手段11a、2値化誤差推定手段1
1b、及びシンボル出現確率推定手段11cは、第1図と同
一構成である。In this decoder, the only means different from the encoder shown in FIG. 1 is an arithmetic code decoding means 12a for decoding an arithmetic code and generating binary image data 12b, and other means. Tone value estimation means 11a, binarization error estimation means 1
1b and the symbol appearance probability estimating means 11c have the same configuration as in FIG.
次に動作を説明する。 Next, the operation will be described.
算術符号復号化手段12aで上記符号化の逆を行なう以
外は、既に説明した符号化と同様の処理を行なう。算術
符号復号化手段12aによって既に復号されている2値画
素は、誤差拡散過程推定手段11の入力となる。この誤差
拡散過程推定手段11では、次のシンボルの出現確率を用
い、算術符号復号化手段12aでシンボルを復号し、復号
化された2値画像データ12bとする。この結果、第1図
で示した実施例とほぼ同様に、優れた復号化率が得られ
る。The same processing as the above-described coding is performed, except that the above-described coding is reversed by the arithmetic code decoding means 12a. The binary pixels already decoded by the arithmetic code decoding means 12a are input to the error diffusion process estimation means 11. In the error diffusion process estimating means 11, the symbol is decoded by the arithmetic code decoding means 12a using the appearance probability of the next symbol, and the decoded binary image data 12b is obtained. As a result, an excellent decoding rate can be obtained almost in the same manner as in the embodiment shown in FIG.
(発明の効果) 以上詳細に説明したように、本発明によれば、画素間
に現れる表面的な相関から符号化の確率モデルを構築す
るのではなく、階調値推定手段、2値化誤差推定手段、
及びシンボル出現確率推定手段を用い、誤差拡散2値化
の構造モデルに基づいて符号化の確率モデルを構築する
ようにしたので、符号化における確率推定精度が高く、
効果的に符号が構成できる。(Effects of the Invention) As described above in detail, according to the present invention, instead of constructing a coding probability model from a superficial correlation appearing between pixels, a gradation value estimating unit, a binarization error Estimation means,
And a symbol appearance probability estimating means, and constructing a coding probability model based on the structural model of error diffusion binarization, so that the probability estimation accuracy in coding is high,
The code can be configured effectively.
第1図は本発明の実施例の符号化器の構成ブロック図、
第2図は近傍画素を示す図、第3図は第1及び第2の階
調値バッファの格納形式を示す図、第4図は第1及び第
2の誤差バッファの格納形式を示す図、第5図は2値化
誤差推定処理のフローチャート、第6図は符号化の順序
を示す図、第7図は符号化処理の全体制御を示すフロー
チャート、第8図は本発明の他の実施例の復号化器の構
成ブロック図である。 10a,12b……2値画像データ、11a……階調値推定手段、
11b……2値化誤差推定手段、11b−1,11b−2……第1
及び第2の誤差推定手段、11b−3、11b−4……第1及
び第2の修正手段、11b−5……出力手段、11c……シン
ボル出現確率推定手段、12……算術符号生成手段、12a
……算術符号復号化手段。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an encoder according to an embodiment of the present invention;
FIG. 2 is a diagram showing neighboring pixels, FIG. 3 is a diagram showing storage formats of first and second tone value buffers, FIG. 4 is a diagram showing storage formats of first and second error buffers, FIG. 5 is a flowchart of a binarization error estimation process, FIG. 6 is a diagram showing the order of encoding, FIG. 7 is a flowchart showing overall control of the encoding process, and FIG. 8 is another embodiment of the present invention. FIG. 3 is a configuration block diagram of a decoder of FIG. 10a, 12b ... binary image data, 11a ... gradation value estimating means,
11b ... binarization error estimating means, 11b-1, 11b-2 ... first
11b-3, 11b-4 ... first and second correction means, 11b-5 ... output means, 11c ... symbol appearance probability estimation means, 12 ... arithmetic code generation means , 12a
... Arithmetic code decoding means.
Claims (8)
2値画像データに基づき、符号化パラメータにより算術
符号を生成して該2値画像データに対応する符号化列を
出力する算術符号生成手段を備えた画像処理装置におい
て、 前記2値画像データから前記階調画像の階調値を推定し
て推定階調値を出力する階調値推定手段と、 前記推定階調値に基づき前記2値画像データ中の注目画
素の2値化誤差を推定して推定2値化誤差値を出力する
2値化誤差推定手段と、 前記推定階調値及び前記推定2値化誤差値からシンボル
出現予測確率を推定し、該シンボル出現予測確率を前記
符号化パラメータとして設定するシンボル出現確率推定
手段とを、 設けたことを特徴とする画像処理装置。An arithmetic code generator for generating an arithmetic code according to an encoding parameter based on binary image data generated from a gradation image by an error diffusion method and outputting a coded sequence corresponding to the binary image data. A tone value estimating means for estimating a tone value of the tone image from the binary image data and outputting an estimated tone value; Binarization error estimating means for estimating a binarization error of a pixel of interest in the value image data and outputting an estimated binarization error value; symbol appearance prediction from the estimated gradation value and the estimated binarization error value A symbol appearance probability estimating means for estimating the probability and setting the symbol appearance prediction probability as the encoding parameter.
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定する構成にした画像処理装置。2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the gradation value estimating unit smoothes the image by smoothing by a weighted average of a ratio of a white pixel and a black pixel of a neighboring pixel near the target pixel. An image processing device configured to estimate a tone value.
素からの拡散誤差とに基づき前記2値化誤差を推定する
第1の誤差推定手段と、 前記第1の誤差推定手段で推定された2値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第2の誤差推定手段
と、 前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づき修
正を行う第1の修正手段と、 前記第2値化誤差に対して前記注目画素の平均誤差に基
づき修正を行う第2の修正手段と、 前記第1及び第2の修正手段の修正結果に基づき前記推
定2値化誤差値を出力する出力手段とで、 構成した画像処理装置。3. The image processing device according to claim 1, wherein said binarization error estimating means is configured to calculate the binary error based on the estimated gradation value and a diffusion error from a neighboring pixel existing near the pixel of interest. First error estimating means for estimating a binarization error; second error estimating means for estimating a diffusion error to the neighboring pixels from the binarization error estimated by the first error estimating means; A first correction unit that corrects the second binarization error based on a predetermined diffusion error limit value, a second correction unit that corrects the second binarization error based on an average error of the pixel of interest, Output means for outputting the estimated binarization error value based on the correction results of the first and second correction means.
散誤差値を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数
から求める構成にした画像処理装置。4. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the symbol appearance probability estimating means calculates the symbol appearance probability as an error of an error with respect to a true value of a value obtained by adding the estimated diffusion error value to the estimated gradation value. An image processing device configured to obtain from a probability density function.
2値画像の符号化列を入力し、該符号化列の符号化パラ
メータにより算術符号を復号化して前記2値画像に対応
する2値画像データを生成する算術符号復号化手段を備
えた画像処理装置において、 前記2値画像データから前記階調画像の階調値を推定し
て推定階調値を出力する階調値推定手段と、 前記推定階調値に基づき前記2値画像データ中の注目画
素の2値化誤差を推定して推定2値化誤差値を出力する
2値化誤差推定手段と、 前記推定階調値及び前記推定2値化誤差値からシンボル
出現予測確率を推定し、該シンボル出現予測確率を前記
符号化パラメータとして設定するシンボル出現確率推定
手段とを、 設けたことを特徴とする画像処理装置。5. An encoding sequence of a binary image generated by an error diffusion method from a gradation image is input, and an arithmetic code is decoded by an encoding parameter of the encoding sequence to obtain a binary image corresponding to the binary image. An image processing apparatus comprising arithmetic code decoding means for generating value image data, wherein a gradation value estimating means for estimating a gradation value of the gradation image from the binary image data and outputting an estimated gradation value; A binarization error estimating means for estimating a binarization error of a target pixel in the binary image data based on the estimated gradation value and outputting an estimated binarization error value; An image processing apparatus, comprising: symbol appearance probability estimating means for estimating a symbol appearance prediction probability from an estimated binarization error value and setting the symbol appearance prediction probability as the encoding parameter.
素の割合の重み付け平均により平滑化して前記階調値を
推定する構成にした画像処理装置。6. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the gradation estimating unit smoothes the gradation by performing weighted averaging of a ratio of a white pixel and a black pixel of a neighboring pixel existing near the target pixel. An image processing device configured to estimate a value.
素からの拡散誤差とに基づき前記2値化誤差を推定する
第1の誤差推定手段と、 前記第1の誤差推定手段で推定された2値化誤差から前
記近傍画素への拡散誤差を推定する第2の誤差推定手段
と、 前記拡散誤差に対して所定の拡散誤差限界値に基づき修
正を行う第1の修正手段と、 前記2値化誤差に対して前記注目画素の平均誤差に基づ
き修正を行う第2の修正手段と、 前記第1及び第2の修正手段の修正結果に基づき前記推
定2値化誤差値を出力する出力手段とで、 構成した画像処理装置。7. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the binarization error estimating means is configured to determine the binarized error based on the estimated gradation value and a diffusion error from a neighboring pixel existing near the pixel of interest. First error estimating means for estimating a binarization error; second error estimating means for estimating a diffusion error to the neighboring pixels from the binarization error estimated by the first error estimating means; A first correction unit that corrects the binarization error based on a predetermined diffusion error limit value; a second correction unit that corrects the binarization error based on an average error of the pixel of interest; And an output unit that outputs the estimated binarization error value based on a correction result of the second correction unit.
散誤差値を加えた値の真値に対する誤差の確率密度関数
から求める構成にした画像処理装置。8. The image processing apparatus according to claim 5, wherein said symbol appearance probability estimating means calculates the symbol appearance probability as an error of a true value of a value obtained by adding the estimated diffusion error value to the estimated gradation value. An image processing device configured to obtain from a probability density function.
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP2214036A JP2575229B2 (en) | 1990-08-13 | 1990-08-13 | Image processing device |
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JPH0496574A JPH0496574A (en) | 1992-03-27 |
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JP3223046B2 (en) * | 1994-07-20 | 2001-10-29 | ケイディーディーアイ株式会社 | Error diffusion coding apparatus for binary image |
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1990
- 1990-08-13 JP JP2214036A patent/JP2575229B2/en not_active Expired - Lifetime
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