JP2584793B2 - 符号の割り付け方法 - Google Patents
符号の割り付け方法Info
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- JP2584793B2 JP2584793B2 JP24012587A JP24012587A JP2584793B2 JP 2584793 B2 JP2584793 B2 JP 2584793B2 JP 24012587 A JP24012587 A JP 24012587A JP 24012587 A JP24012587 A JP 24012587A JP 2584793 B2 JP2584793 B2 JP 2584793B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔技術分野〕 本発明は画像データをブロックに分割し、符号化を行
う符号化方法における符号の割り付け方法に関するもの
である。
う符号化方法における符号の割り付け方法に関するもの
である。
画像の符号化方式においてブロツク単位にベクトル量
子化的手法を用いる方式がある。
子化的手法を用いる方式がある。
ブロツクサイズは４×４（16画素）としてベクトル量
子化的手法による符号化の例を説明する。４×４の２値
ブロツクy1〜y16の組み合わせといては216通りあるが、
実際の画像データとしてはこれら全てが発生するわけで
はない。
子化的手法による符号化の例を説明する。４×４の２値
ブロツクy1〜y16の組み合わせといては216通りあるが、
実際の画像データとしてはこれら全てが発生するわけで
はない。
即ち、画像読み取り系の解像度によっては全く発生し
ないパターンや、ほとんど発生しないパターンがある。
また、他のパターンに置き換えられても再生像としては
劣化が知覚できないパターンもある。さらには、類似し
ているパターン群はその中の１つのパターンに縮退する
こともできる。
ないパターンや、ほとんど発生しないパターンがある。
また、他のパターンに置き換えられても再生像としては
劣化が知覚できないパターンもある。さらには、類似し
ているパターン群はその中の１つのパターンに縮退する
こともできる。
そこであらかじめ再生パターンとしてＮ個のパターン
を決めておく。第８図はこの例で32のパターンが登録さ
れており、それぞれのパターンに０〜31のコードが付け
られている。入力ベクトルがコードブックに登録された
パターンと等しい場合は、当然そのコードがその入力ベ
クトルのコードとなるが、そうでない場合はコードブツ
クに登録されたパターンの中から最も歪が小さいものを
検索してそのコードを割り当てる。
を決めておく。第８図はこの例で32のパターンが登録さ
れており、それぞれのパターンに０〜31のコードが付け
られている。入力ベクトルがコードブックに登録された
パターンと等しい場合は、当然そのコードがその入力ベ
クトルのコードとなるが、そうでない場合はコードブツ
クに登録されたパターンの中から最も歪が小さいものを
検索してそのコードを割り当てる。
ところで、第８図の如くコード・ブツクに登録された
再生パターンは回転を考慮して、統合してあるので歪を
求める時はコード・ブツクのそれぞれの再生パターンに
ついて回転をとったパターンを含めて最小歪のパターン
を検索する。そこで、再生パターンを▲Ｓk,r 1▼〜▲Ｓ
k,r 16▼と表わすと、ｋはパターンのコードであり、ｒ
は回転モードで、こでは次の意味を持つ。
再生パターンは回転を考慮して、統合してあるので歪を
求める時はコード・ブツクのそれぞれの再生パターンに
ついて回転をとったパターンを含めて最小歪のパターン
を検索する。そこで、再生パターンを▲Ｓk,r 1▼〜▲Ｓ
k,r 16▼と表わすと、ｋはパターンのコードであり、ｒ
は回転モードで、こでは次の意味を持つ。
ｒ＝０ 基本パターン（コード・ブックのパターン） ｒ＝１ 90゜右回転パターン ｒ＝２ 180゜回転パターン ｒ＝３ 90゜左回転パターン ｒ＝４ ｒ＝０のパターンの鏡像パターン ｒ＝５ ｒ＝１のパターンの鏡像パターン ｒ＝６ ｒ＝２のパターンの鏡像パターン ｒ＝７ ｒ＝３のパターンの鏡像パターン ここで力パターンy1〜y16と、この再生パターンとの
歪ｄk,r を、ｋ＝０〜31,r＝０〜７について求めて、ｄk,rを最
小とする回転モードｒのコードｋの再生パターンをこの
入力パターンy1〜y16に対応する再生パターンとし、ｋ
およびｒをこの入力パターンの符号とする。
歪ｄk,r を、ｋ＝０〜31,r＝０〜７について求めて、ｄk,rを最
小とする回転モードｒのコードｋの再生パターンをこの
入力パターンy1〜y16に対応する再生パターンとし、ｋ
およびｒをこの入力パターンの符号とする。
このような方式はROM等の記憶素子を用いることで容
易に実現できる。すなわち入力パターンy1〜y16の各画
素yiをROMのアドレスとし、そのアドレスに対応するデ
ータとして最も歪の少ない再生パターンに対応するｋお
よびｒを書き込んでおく、アドレス線は16本であるから
64kbytesの容量があれば良い。
易に実現できる。すなわち入力パターンy1〜y16の各画
素yiをROMのアドレスとし、そのアドレスに対応するデ
ータとして最も歪の少ない再生パターンに対応するｋお
よびｒを書き込んでおく、アドレス線は16本であるから
64kbytesの容量があれば良い。
この本式では、再生画像に対する要因としては、どの
ようなパターンをいくつコードブツクに登録するかとい
うことが、第一に挙げられるが、その他にも、入力ベク
トルがどのようなパターンとして再生させるかというこ
とも大きな要因である。すなわち、入力ベクトルに一番
望ましいパターンが再生ベクトルとして割り当てられる
かということである。
ようなパターンをいくつコードブツクに登録するかとい
うことが、第一に挙げられるが、その他にも、入力ベク
トルがどのようなパターンとして再生させるかというこ
とも大きな要因である。すなわち、入力ベクトルに一番
望ましいパターンが再生ベクトルとして割り当てられる
かということである。
たとえば第９図のような、入力パターンの場合（１）
式で歪を計算するとｋ＝12,r＝３とｋ＝5,r＝０の２つ
の歪１と最小になる。
式で歪を計算するとｋ＝12,r＝３とｋ＝5,r＝０の２つ
の歪１と最小になる。
この場合入力パターンは黒細線の一部と考えられるの
でｋ＝5,r＝０のパターンンが選択されて再生されるの
が望ましく、ｒ＝12,r＝３のパターンだと線の途切れと
なって再生させるので好ましくない。しかし、この場合
量パターンとも同じ歪なので、ｋ＝5,r＝０のパターン
が選択される保証はない。
でｋ＝5,r＝０のパターンンが選択されて再生されるの
が望ましく、ｒ＝12,r＝３のパターンだと線の途切れと
なって再生させるので好ましくない。しかし、この場合
量パターンとも同じ歪なので、ｋ＝5,r＝０のパターン
が選択される保証はない。
このように単純に入力パターンと再生パターンの歪を
計算して最小歪のものを割り当てるだけでは、再生像と
して最適なものが得られるとは限らない。
計算して最小歪のものを割り当てるだけでは、再生像と
して最適なものが得られるとは限らない。
本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、入力
ブロックをあらかじめ決められた再生パターンのいずれ
かの符号に割り付ける際に、再生パターンの形状の特徴
に基づく分類により、効率良く割り付けを行うことがで
きる符号の割り付け方法を提供することをと目的とす
る。
ブロックをあらかじめ決められた再生パターンのいずれ
かの符号に割り付ける際に、再生パターンの形状の特徴
に基づく分類により、効率良く割り付けを行うことがで
きる符号の割り付け方法を提供することをと目的とす
る。
以下、本発明を好ましい実施例に基づいて説明する。
本方式の基本的な考え方は次の通りである。
まず、コートブツクに登録された再生パターンを第１
図の如く形状の特徴によって分類する。即ち、第８図の
コードブツクを第１図のようにパターンの形状の特徴毎
に分類し、入力パターンも同様の分類をして、同一の分
類の中から再生パターンを検索する。
図の如く形状の特徴によって分類する。即ち、第８図の
コードブツクを第１図のようにパターンの形状の特徴毎
に分類し、入力パターンも同様の分類をして、同一の分
類の中から再生パターンを検索する。
第１図ではＡ〜Ｍまでの13のカテゴリに分類してい
る。例えば、カテゴリＡはベタのパターン、カテゴリＣ
は白線の一部、カテゴリＤは黒線の一部と見なせるパタ
ーンの分類である。
る。例えば、カテゴリＡはベタのパターン、カテゴリＣ
は白線の一部、カテゴリＤは黒線の一部と見なせるパタ
ーンの分類である。
そして各カテゴリ毎にそのパターンの特徴を抽出する
ためのマスク群を用意して、このマスクによってパター
ンの特徴抽出を行う。第２図〜第４図はこのマスク群の
例である。
ためのマスク群を用意して、このマスクによってパター
ンの特徴抽出を行う。第２図〜第４図はこのマスク群の
例である。
第２図は、カテゴリＤの特徴抽出マクク群である。マ
スクａについては、傾斜画素に対応する画素が全て白の
場合に真となる。マスクｂ〜マスクｅについては、各斜
線画素に対応する画素のうち１画素でも黒ならば真とす
る。そして、これらのマスクに対して全て真となるパタ
ーンは水平にブロツクを貫通する連続した線分と見なし
てカテゴリＤに分類する。
スクａについては、傾斜画素に対応する画素が全て白の
場合に真となる。マスクｂ〜マスクｅについては、各斜
線画素に対応する画素のうち１画素でも黒ならば真とす
る。そして、これらのマスクに対して全て真となるパタ
ーンは水平にブロツクを貫通する連続した線分と見なし
てカテゴリＤに分類する。
第３図はカデゴリＦの特徴抽出マスク群である。マス
クｆについては傾斜部分が全て白で真、マスクg,マスク
ｒは斜線部分が１画素でも黒であれば真である。マスク
ｆ〜マスクｋに対して全て真であるパターンはカデゴリ
Ｆに分類される。
クｆについては傾斜部分が全て白で真、マスクg,マスク
ｒは斜線部分が１画素でも黒であれば真である。マスク
ｆ〜マスクｋに対して全て真であるパターンはカデゴリ
Ｆに分類される。
第４図はカテゴリＥの特徴抽出マスク群である。この
マスク群は（ａ），（ｂ），（ｃ）のサブ・マスク群か
ら構成されており、このうちいずれかが満足されればカ
テゴリＥに分類される。まず、（ａ）はマスクｉの斜線
画素が全て黒で真、マスクｊについては斜線画素のうち
１画素でも黒であれば真となる。そして。両方のマスク
について真であるパターンはサブ・マスク群（ａ）を真
とするのでカテゴリＥに分類される。（ｂ）については
マスクｋの斜線画素が全て黒で真、マスクｌ〜マスクｏ
は斜線画素のうち１画素でも黒の場合は真となる。
（ｃ）は、マスクｐの斜線画素が全て黒で真、そしてマ
スクｑ〜マスクｔの斜線画素のうち１画素でも黒の場合
は真となる。
マスク群は（ａ），（ｂ），（ｃ）のサブ・マスク群か
ら構成されており、このうちいずれかが満足されればカ
テゴリＥに分類される。まず、（ａ）はマスクｉの斜線
画素が全て黒で真、マスクｊについては斜線画素のうち
１画素でも黒であれば真となる。そして。両方のマスク
について真であるパターンはサブ・マスク群（ａ）を真
とするのでカテゴリＥに分類される。（ｂ）については
マスクｋの斜線画素が全て黒で真、マスクｌ〜マスクｏ
は斜線画素のうち１画素でも黒の場合は真となる。
（ｃ）は、マスクｐの斜線画素が全て黒で真、そしてマ
スクｑ〜マスクｔの斜線画素のうち１画素でも黒の場合
は真となる。
この様にして、入力パターンの特徴抽出を実行して、
まず、同じ分類の再生パターンを対象に検索する。
まず、同じ分類の再生パターンを対象に検索する。
次に、検索された再生パターンと入力パターンとの歪
を（２）式を用いて求めて、歪が、あらがじめ設定され
た閾値よりも小さい場合はその再生パターンのコードを
割り付ける。一方、歪が閾値より大きい場合は、そのカ
テゴリに形状の類似するカテゴリ群を対象に再度検索を
実行して検索されたパターンをこの入力パターンとして
割り付ける。
を（２）式を用いて求めて、歪が、あらがじめ設定され
た閾値よりも小さい場合はその再生パターンのコードを
割り付ける。一方、歪が閾値より大きい場合は、そのカ
テゴリに形状の類似するカテゴリ群を対象に再度検索を
実行して検索されたパターンをこの入力パターンとして
割り付ける。
但し、ｄk,rは歪、Yiは入力パターン、Siは再生パタ
ーン、ｋはパターンのコード、ｒは回転モードである。
ーン、ｋはパターンのコード、ｒは回転モードである。
第１表は各カテゴリ毎の第２検索カテゴリ群を示した
ものである。例えば、ある入力パターンが形状の特徴抽
出によってカテゴリＡのパターンと判定され、コードブ
ツクのカテゴリＡの再生パターンの中から最小歪のパタ
ーンを割り付けた時、その歪が閾値よりも大きい時はコ
ードブック全体を対象としてもう一度検索を実行する。
また、カテゴリＣと判断され検索パターンとの歪が閾値
より大きい時は、自分自身のカテゴリＣとカテゴリＥの
２つのカテゴリを対象として再度検索を実行する。
ものである。例えば、ある入力パターンが形状の特徴抽
出によってカテゴリＡのパターンと判定され、コードブ
ツクのカテゴリＡの再生パターンの中から最小歪のパタ
ーンを割り付けた時、その歪が閾値よりも大きい時はコ
ードブック全体を対象としてもう一度検索を実行する。
また、カテゴリＣと判断され検索パターンとの歪が閾値
より大きい時は、自分自身のカテゴリＣとカテゴリＥの
２つのカテゴリを対象として再度検索を実行する。
第５図は本符号化方式を実行するための回路構成を示
すブロツク図である。51は符号化すべき画素データであ
る入力パターンを入力する入力部である。52は入力部51
からの入力パターンに対応した再生パターン及び再生パ
ターンを示す符号を出力するコートブツクで、前述の如
く再生パターンをカテゴリ毎に入力パターンで検索可能
な様に再生パターンを格納したROM等からなる。53はコ
ードブツク52から出力された再生パターンを示す符号を
記憶するメモリである。
すブロツク図である。51は符号化すべき画素データであ
る入力パターンを入力する入力部である。52は入力部51
からの入力パターンに対応した再生パターン及び再生パ
ターンを示す符号を出力するコートブツクで、前述の如
く再生パターンをカテゴリ毎に入力パターンで検索可能
な様に再生パターンを格納したROM等からなる。53はコ
ードブツク52から出力された再生パターンを示す符号を
記憶するメモリである。
54は前述の如く力パターンのカテゴリ判別のためのマ
スクデータを格納したマスクメモリ、55はマスクメモリ
54からマスクデータにより入力部51からの入力パターン
をマスク処理するマスク回路、56はマスクされた入力デ
ータがマスクデータに対応したカテゴリであるか否かを
判別するカテゴリ判別回路である。カテゴリ判別回路56
は入力データのカテゴリを判別すると判別したカテゴリ
に対応したパターン群が入力パターンにより検索される
様にカテゴリを示すデータをコードブツクに出力する。
一方、マスクされた入力データがマスクデータに対応し
たカテゴリでなければ、マスクメモリ54から次のマスク
データをマスク回路55に出力せしめる。
スクデータを格納したマスクメモリ、55はマスクメモリ
54からマスクデータにより入力部51からの入力パターン
をマスク処理するマスク回路、56はマスクされた入力デ
ータがマスクデータに対応したカテゴリであるか否かを
判別するカテゴリ判別回路である。カテゴリ判別回路56
は入力データのカテゴリを判別すると判別したカテゴリ
に対応したパターン群が入力パターンにより検索される
様にカテゴリを示すデータをコードブツクに出力する。
一方、マスクされた入力データがマスクデータに対応し
たカテゴリでなければ、マスクメモリ54から次のマスク
データをマスク回路55に出力せしめる。
57は入力部51からの入力パターンとコードブツクから
出力された再生パターンの間の歪を測定する歪測定回路
で、歪が所定の閾値より大又は等しい場合は前述の様に
第１表に従ってコードブツクのカテゴリを示すデータを
コードブツクに出力し、一方、歪が所定の閾値より小の
場合はコードブツク52からの再生パターンを示す符号を
メモリ53に格納せしめる。
出力された再生パターンの間の歪を測定する歪測定回路
で、歪が所定の閾値より大又は等しい場合は前述の様に
第１表に従ってコードブツクのカテゴリを示すデータを
コードブツクに出力し、一方、歪が所定の閾値より小の
場合はコードブツク52からの再生パターンを示す符号を
メモリ53に格納せしめる。
第６図は本方式による符号化動作の手順を示すフロー
チヤートである。ここではPiは、符号器に入力されるま
ず、PiがカテゴリＡの特徴を有するか抽出マスクでチエ
ツクする。Yesの場合はコードブツクのカテゴリＡのパ
ターンの中から再生パターンを検索する。この時検索さ
れた再生パターンとの歪dkrが閾値TLより小さい場合
は、検索されたパターンのコードをこの入力パターンPi
に対するコードとする。一方、歪が閾値TLより大きい場
合はコードブツク全体から最小歪のパターンを検索す
る。
チヤートである。ここではPiは、符号器に入力されるま
ず、PiがカテゴリＡの特徴を有するか抽出マスクでチエ
ツクする。Yesの場合はコードブツクのカテゴリＡのパ
ターンの中から再生パターンを検索する。この時検索さ
れた再生パターンとの歪dkrが閾値TLより小さい場合
は、検索されたパターンのコードをこの入力パターンPi
に対するコードとする。一方、歪が閾値TLより大きい場
合はコードブツク全体から最小歪のパターンを検索す
る。
もし、入力パターンPiがカテゴリＡの特徴を有しない
場合はカテゴリＢの特徴チエツクを実行し、以降同様に
特徴が検知されるまでチエツクを実行して、特徴が抽出
された所で、検索パターンとの歪の大小によって第１表
に示したような検索範囲で、第２の検索を行う。もし、
Piがどのカテゴリにも分類されない場合はコードブツク
全体を対象として検索を実行する。
場合はカテゴリＢの特徴チエツクを実行し、以降同様に
特徴が検知されるまでチエツクを実行して、特徴が抽出
された所で、検索パターンとの歪の大小によって第１表
に示したような検索範囲で、第２の検索を行う。もし、
Piがどのカテゴリにも分類されない場合はコードブツク
全体を対象として検索を実行する。
さて、この方式を第７図の入力パターンの符号化に応
用してみる。まず、この入力パターンはカテゴリＥのパ
ターンと判定される。そして、カテゴリＥの中の再生パ
ターンを対象として回転を考慮し、（２）式を基に、最
小歪のパターンとして、ｋ＝9,r＝０のパターンが検索
される。ここで、この再生パターンと入力パターンとの
歪はｄk,r＝４である。閾値TL＝４とすると、この歪は
閾値以上となるので、第１表に示された第２の検索カテ
ゴリ群、すなわちカテゴリC,D,Eの３つのカテゴリに属
する再生パターン群を対象として検索を行う。そして、
ｋ＝5,r＝０のパターンが最小歪dkr＝２となって、この
入力パターンに対する再生パターンとなる。
用してみる。まず、この入力パターンはカテゴリＥのパ
ターンと判定される。そして、カテゴリＥの中の再生パ
ターンを対象として回転を考慮し、（２）式を基に、最
小歪のパターンとして、ｋ＝9,r＝０のパターンが検索
される。ここで、この再生パターンと入力パターンとの
歪はｄk,r＝４である。閾値TL＝４とすると、この歪は
閾値以上となるので、第１表に示された第２の検索カテ
ゴリ群、すなわちカテゴリC,D,Eの３つのカテゴリに属
する再生パターン群を対象として検索を行う。そして、
ｋ＝5,r＝０のパターンが最小歪dkr＝２となって、この
入力パターンに対する再生パターンとなる。
尚、本実施例では、第２図の検索を実行する判定のた
めの歪閾値TL＝４として、一定としているが、この閾値
を各カテゴリ毎に変えることにより適切な符号化が期待
できる。たとえば、パターンを形成する黒画面が少ない
カテゴリや逆に黒画素が多いカテゴリの場合は小さな歪
でも視覚的に劣化が目立つ場合があるので歪閾値を小さ
くし、一方、黒画素と白画素の数が均衡しているカテゴ
リに対しては、歪閾値を大きめに設定すると良い。
めの歪閾値TL＝４として、一定としているが、この閾値
を各カテゴリ毎に変えることにより適切な符号化が期待
できる。たとえば、パターンを形成する黒画面が少ない
カテゴリや逆に黒画素が多いカテゴリの場合は小さな歪
でも視覚的に劣化が目立つ場合があるので歪閾値を小さ
くし、一方、黒画素と白画素の数が均衡しているカテゴ
リに対しては、歪閾値を大きめに設定すると良い。
また、再生パターンの数や種類、又、再生パターンの
カテゴリ分けは本実施例のものに限定されるものではな
く、種々の変形が可能なことは言う迄もない。
カテゴリ分けは本実施例のものに限定されるものではな
く、種々の変形が可能なことは言う迄もない。
〔効 果〕 以上の様に本発明によれば、入力ブロックをあらかじ
め決められた再生パターンのいずれかの符号に割り付け
る際に、再生パターンの形状の特徴に基づく分類によ
り、効率良く割り付けを行うことができる。
め決められた再生パターンのいずれかの符号に割り付け
る際に、再生パターンの形状の特徴に基づく分類によ
り、効率良く割り付けを行うことができる。
第１図は、カテゴリに分類されたコード・ブツクを示す
図、 第２図〜第４図は、パターン形状の特徴抽出のためのマ
スク群を示した図、 第５図は符号化動作を実行するための回路構成を示すブ
ロツク図、 第６図は、符号化動作の手順を示すフローチヤート図、 第７図は符号化動作例を示す図、 第８図は再生パターン例を示す図、 第９図は従来の符号化動作例を示す図であり、 52はコードブツク、55はマスク回路、56はカテゴリ判別
回路、57は歪測定回路である。
図、 第２図〜第４図は、パターン形状の特徴抽出のためのマ
スク群を示した図、 第５図は符号化動作を実行するための回路構成を示すブ
ロツク図、 第６図は、符号化動作の手順を示すフローチヤート図、 第７図は符号化動作例を示す図、 第８図は再生パターン例を示す図、 第９図は従来の符号化動作例を示す図であり、 52はコードブツク、55はマスク回路、56はカテゴリ判別
回路、57は歪測定回路である。
Claims (1)
- 【請求項１】画像を複数画素のブロックに分割し、この
画素ブロックのとり得るパターンのうち、あらかじめ決
められたパターンを再生パターンとして、入力ブロック
をこの再生パターンのいずれかの符号に割り付けて符号
化する符号化方法における符号の割り付け方法におい
て、再生パターンを形状の特徴毎に予め分類し、入力ブ
ロックの特徴を検知し、検知した特徴に対応した再生パ
ターンの分類の中から歪が最小となる再生パターンを検
索し、その最小歪があらかじめ定められた閾値よりも小
さい場合は、その再生パターンの符号を割り付け、閾値
よりも大きい場合は、類似分類のパターンの中から最小
歪となる再生パターンを検索して、その再生パターンの
符号を割り付けることを特徴とする符号の割り付け方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24012587A JP2584793B2 (ja) | 1987-09-24 | 1987-09-24 | 符号の割り付け方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24012587A JP2584793B2 (ja) | 1987-09-24 | 1987-09-24 | 符号の割り付け方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6482770A JPS6482770A (en) | 1989-03-28 |
| JP2584793B2 true JP2584793B2 (ja) | 1997-02-26 |
Family
ID=17054869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24012587A Expired - Fee Related JP2584793B2 (ja) | 1987-09-24 | 1987-09-24 | 符号の割り付け方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2584793B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0443114A3 (en) * | 1990-02-23 | 1993-12-15 | Ibm | Methods and apparatus for image-data decompression |
| JP5114462B2 (ja) * | 2009-08-28 | 2013-01-09 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | 画像圧縮装置及び画像圧縮プログラム |
-
1987
- 1987-09-24 JP JP24012587A patent/JP2584793B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6482770A (en) | 1989-03-28 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |