JP2603320B2 - 画像符号化方法 - Google Patents
画像符号化方法Info
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- JP2603320B2 JP2603320B2 JP63297512A JP29751288A JP2603320B2 JP 2603320 B2 JP2603320 B2 JP 2603320B2 JP 63297512 A JP63297512 A JP 63297512A JP 29751288 A JP29751288 A JP 29751288A JP 2603320 B2 JP2603320 B2 JP 2603320B2
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06T9/004—Predictors, e.g. intraframe, interframe coding
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- Theoretical Computer Science (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像通信や画像データベースにおける画像符
号化方法に関するものである。
号化方法に関するものである。
〔従来の技術〕 従来、画像符号化方法として、白／黒画像の連続（ラ
ン長）を用いたMH方式、MR方式、MMR方式等があるが、
これらの方式で中間調画像を符号化するとラン長が短い
画像に対しては原画像よりも、データが増えるととい欠
点があった。
ン長）を用いたMH方式、MR方式、MMR方式等があるが、
これらの方式で中間調画像を符号化するとラン長が短い
画像に対しては原画像よりも、データが増えるととい欠
点があった。
最近注目されている方式として、算術符号（G.G.Lang
don and J.J.Rissanen“Compressionof Plack−White I
mages with ArithmeticCoding,"IEEE Trans.Commun.COM
−29,1981）がある。この方式は白ラン、黒ランのラン
長によらず、その発生確率によってのみ符号化効率が決
まるため高能率な符号化方法として知られている。
don and J.J.Rissanen“Compressionof Plack−White I
mages with ArithmeticCoding,"IEEE Trans.Commun.COM
−29,1981）がある。この方式は白ラン、黒ランのラン
長によらず、その発生確率によってのみ符号化効率が決
まるため高能率な符号化方法として知られている。
しかしながら、上記従来例では符号化時に劣勢シンボ
ルの出現確率を必要とするため、例えば最初に符号化す
べき画像をプリスキヤンして、統計をとり、画像に応じ
た劣勢シンボルの出現確率を求めなければならなかっ
た。
ルの出現確率を必要とするため、例えば最初に符号化す
べき画像をプリスキヤンして、統計をとり、画像に応じ
た劣勢シンボルの出現確率を求めなければならなかっ
た。
また、プリスキヤンを必要としない動的な算術符号化
方式においては、入力される画像を逐次モニタして劣勢
シンボルを求めるものであるが、符号化する画像サイズ
にからわらず、一定数の画素を参照していたために画像
サイズが小さいものでは、符号化効率が低下するという
現象が発生していた。
方式においては、入力される画像を逐次モニタして劣勢
シンボルを求めるものであるが、符号化する画像サイズ
にからわらず、一定数の画素を参照していたために画像
サイズが小さいものでは、符号化効率が低下するという
現象が発生していた。
即ち、画像サイズが小さいときに、参照画素数が多い
と、各状の出現確率が下がる。そのため、初期値から最
適値へ収束する前に符号化が終了し符号化効率が下が
る。
と、各状の出現確率が下がる。そのため、初期値から最
適値へ収束する前に符号化が終了し符号化効率が下が
る。
本発明は以上の点に鑑みてなされたもので、符号化す
べき画像のサイズに応じて画素予測のために参照すべき
画素位置及び画素数を変更できるようにしたものであ
る。
べき画像のサイズに応じて画素予測のために参照すべき
画素位置及び画素数を変更できるようにしたものであ
る。
即ち、本発明は、符号化すべき画像のサイズを入力す
るステップと、入力された画像サイズに従って画素予測
のために参照すべき画素位置及び画素数を決定するステ
ップと、決定された画素位置及び画素数の画素を参照す
ることにより注目画素を予測するステップと、予測され
た注目画素と実際の注目画素とを比較することにより注
目画素を符号化するステップとを有する画素符号化方法
を提供するものである。
るステップと、入力された画像サイズに従って画素予測
のために参照すべき画素位置及び画素数を決定するステ
ップと、決定された画素位置及び画素数の画素を参照す
ることにより注目画素を予測するステップと、予測され
た注目画素と実際の注目画素とを比較することにより注
目画素を符号化するステップとを有する画素符号化方法
を提供するものである。
以下、本発明を好ましい実施例構成を用いて説明す
る。
る。
第１図は本発明を適用した画像処理装置の構成を表わ
すブロツク図である。
すブロツク図である。
１は例えば原稿画像をCCD等のイメージセンサにて光
電的に読取るリーダ等の画像データを入力する画像デー
タ入力部、２はサイズ入力用のキーの操作又はサイズ検
知用のセンサの出力に基づいて画像のサイズ（データ
数）を入力する画像サイズ入力部、３は画像サイズ入力
部２から入力された画像サイズ値によって参照画素数を
決定する参照画素数決定部、４はマルコフモデルと仮定
したときの入力画像の状態判別部、５は画像データに対
して算術符号化を行う算術符号化部、６は判別した状態
や符号化データを記憶するメモリ、７は符号化されたデ
ータを出力する符号データ出力部である。
電的に読取るリーダ等の画像データを入力する画像デー
タ入力部、２はサイズ入力用のキーの操作又はサイズ検
知用のセンサの出力に基づいて画像のサイズ（データ
数）を入力する画像サイズ入力部、３は画像サイズ入力
部２から入力された画像サイズ値によって参照画素数を
決定する参照画素数決定部、４はマルコフモデルと仮定
したときの入力画像の状態判別部、５は画像データに対
して算術符号化を行う算術符号化部、６は判別した状態
や符号化データを記憶するメモリ、７は符号化されたデ
ータを出力する符号データ出力部である。
第２図は第１図示の参照画素決定部３、状態判別部
４、算術符号化部５をマイクロプロセツサで実現した場
合の構成図である。
４、算術符号化部５をマイクロプロセツサで実現した場
合の構成図である。
８は第１図示の画像データ入力部１に相当する画像デ
ータ入力部、９は画像データの符号化用のプログラムが
格納されたROM、10はROM9のプログラムに従って画像デ
ータ入力部８からの信号を処理するマイクロプロセツサ
を主要素とするCPU、11はCPU10で処理したデータを格納
するRAM、12はCPU10で処理したデータを符号化データと
して出力する第１図示の符号データ出力部７に相当する
符号化データ出力部、13は第１図示の画像サイズ入力部
２に相当する画像サイズ入力部である。第１図中の参照
画素決定部３、状態判別部４及び算術符号化部５で行わ
れる処理は、CPU10が行う構成になっている。
ータ入力部、９は画像データの符号化用のプログラムが
格納されたROM、10はROM9のプログラムに従って画像デ
ータ入力部８からの信号を処理するマイクロプロセツサ
を主要素とするCPU、11はCPU10で処理したデータを格納
するRAM、12はCPU10で処理したデータを符号化データと
して出力する第１図示の符号データ出力部７に相当する
符号化データ出力部、13は第１図示の画像サイズ入力部
２に相当する画像サイズ入力部である。第１図中の参照
画素決定部３、状態判別部４及び算術符号化部５で行わ
れる処理は、CPU10が行う構成になっている。
第３図は第２図中のCPU10における処理の流れを示す
フローチヤートである。
フローチヤートである。
まず、プログラムがスタートすると、ステツプS1にて
画像サイズ入力部13から符号化すべき画像のサイズを示
すデータが入力される。CPU10ではステツプS2にて入力
された画像サイズ（画素数）に応じて表１のように参照
画素数が決定される。たとえば、全画素数が100000であ
れば参照画素数は７画素となり、第４図に示された１〜
７までの番号のついた画素を参照する。ここで＊は注目
画素を示している。
画像サイズ入力部13から符号化すべき画像のサイズを示
すデータが入力される。CPU10ではステツプS2にて入力
された画像サイズ（画素数）に応じて表１のように参照
画素数が決定される。たとえば、全画素数が100000であ
れば参照画素数は７画素となり、第４図に示された１〜
７までの番号のついた画素を参照する。ここで＊は注目
画素を示している。
次にステツプS3において、算術符号における優勢シン
ボル（MPS）とスキユーバリユー（Ｑ）及び２画素カウ
ンタCN、劣勢シンボルカウンタLCN、優勢区間カウンタC
NLの初期化を行う。今、例として、７画素参照を考える
と優勢シンボル及びスキユーバリユーはそれぞれ27個ず
つ存在する。ここでは、27個の優勢シンボル、スキユー
バリユー、２画素カウンタ、劣勢シンボルカウンタ、優
勢区間カウンタをそれぞれ、MPSt,Qt,CNt,LCNt,CNLt
（ｔ＝0,1,…127）と表わすことにする。
ボル（MPS）とスキユーバリユー（Ｑ）及び２画素カウ
ンタCN、劣勢シンボルカウンタLCN、優勢区間カウンタC
NLの初期化を行う。今、例として、７画素参照を考える
と優勢シンボル及びスキユーバリユーはそれぞれ27個ず
つ存在する。ここでは、27個の優勢シンボル、スキユー
バリユー、２画素カウンタ、劣勢シンボルカウンタ、優
勢区間カウンタをそれぞれ、MPSt,Qt,CNt,LCNt,CNLt
（ｔ＝0,1,…127）と表わすことにする。
次にステツプS4にて、画像データ入力部８から画像デ
ータを入力する。そして、ステツプS5では注目画素ｘ
（i,j）に対して既に決定された参照画素により、128
（＝27）通りに状態の分類を行う。分類の仕方として、
ドツトが打たれている画素の値を１、打たれていない画
素の値を０と考え、注目画素ｘ（i,j）の状態Stを St＝ｘ（i,j）＋21・ｘ（i,j−１） ＋22・ｘ（ｉ＋1,j−１）＋23・ｘ（ｉ−1,j−１） ＋24・ｘ（ｉ−2,j−１）＋25・ｘ（ｉ−1,j−２） ＋26・ｘ（ｉ＋1,j−２） のように数値で表わす。同様に16画素参照であれば、 St＝ｘ（ｉ−1,j）＋２・ｘ（i,j−１）＋… ＋215・ｘ（ｉ−3,j−１） となる。
ータを入力する。そして、ステツプS5では注目画素ｘ
（i,j）に対して既に決定された参照画素により、128
（＝27）通りに状態の分類を行う。分類の仕方として、
ドツトが打たれている画素の値を１、打たれていない画
素の値を０と考え、注目画素ｘ（i,j）の状態Stを St＝ｘ（i,j）＋21・ｘ（i,j−１） ＋22・ｘ（ｉ＋1,j−１）＋23・ｘ（ｉ−1,j−１） ＋24・ｘ（ｉ−2,j−１）＋25・ｘ（ｉ−1,j−２） ＋26・ｘ（ｉ＋1,j−２） のように数値で表わす。同様に16画素参照であれば、 St＝ｘ（ｉ−1,j）＋２・ｘ（i,j−１）＋… ＋215・ｘ（ｉ−3,j−１） となる。
次にステツプS6にて、分類された状態のMPSt,Qtを用
いて注目画素を算術符号化し、符号化データをRAM11に
格納する。また、MPSt,Qtを更新する必要があればこれ
らの値を更新する。この様にして、入力画素データを逐
次符号化していく。
いて注目画素を算術符号化し、符号化データをRAM11に
格納する。また、MPSt,Qtを更新する必要があればこれ
らの値を更新する。この様にして、入力画素データを逐
次符号化していく。
そして、ステツプS7で最後に画像データのすべてを符
号化したから否かを判断して、もし符号化が終ってなけ
れば次の画素を入力し、状態分数、算術符号化を繰り返
す。全てのデータが符号化されていれば、ステツプS8に
おいて、RAM11に格納されている符号化データを画像デ
ータ出力装置12へ出力して終了する。このとき、符号化
データのヘツダ情報として参照画素数及び参照画素位置
を付加しておけば、この符号化データは一意に復号でき
る。
号化したから否かを判断して、もし符号化が終ってなけ
れば次の画素を入力し、状態分数、算術符号化を繰り返
す。全てのデータが符号化されていれば、ステツプS8に
おいて、RAM11に格納されている符号化データを画像デ
ータ出力装置12へ出力して終了する。このとき、符号化
データのヘツダ情報として参照画素数及び参照画素位置
を付加しておけば、この符号化データは一意に復号でき
る。
第５図は第３図のステツプS6における動的な算術符号
化動作の詳細なフローチヤートである。算術符号とは周
辺画素から注目画素の値を予測し、予測が一致したとき
のシンボルを優勢シンボル（１）、はずれた時のシンボ
ルを劣勢シンボル（０）、また劣勢シンボルの発生確率
をＰとし、この情報により符号化を行うものである。
化動作の詳細なフローチヤートである。算術符号とは周
辺画素から注目画素の値を予測し、予測が一致したとき
のシンボルを優勢シンボル（１）、はずれた時のシンボ
ルを劣勢シンボル（０）、また劣勢シンボルの発生確率
をＰとし、この情報により符号化を行うものである。
即ち、符号系列Ｓに対する２進算術符号をＣ（Ｓ）
に、補助量をＡ（Ｓ）とすると、 注目画素が優勢シンボルか否かにより ただし、Ａ（nu11）＝０、11…１の算術演算により符号
化を進めていくものである。尚、Ｐ（Ｓ）＝2-Q(S)と近
似することにより、乗算を２進数のシフトのみで済ませ
ている。Ｑはスキユーバリユーと呼ばれるものであり、
このパタメータを変化させることにより、算術符号を動
的に使用することができる。
に、補助量をＡ（Ｓ）とすると、 注目画素が優勢シンボルか否かにより ただし、Ａ（nu11）＝０、11…１の算術演算により符号
化を進めていくものである。尚、Ｐ（Ｓ）＝2-Q(S)と近
似することにより、乗算を２進数のシフトのみで済ませ
ている。Ｑはスキユーバリユーと呼ばれるものであり、
このパタメータを変化させることにより、算術符号を動
的に使用することができる。
ステツプS11において、式（Ａ）をセツトし、次に、
ステツプS12において注目画素が優勢シンボルMPStと同
じか否かを判定する。注目画素が優勢シンボルと同じ場
合はステツプS13にてＣ（SO）←Ｃ（Ｓ）とし、また、
注目画素が劣勢シンボルの場合は、Ｃ（S1）←Ｃ（Ｓ）
＋Ａ（SO）とし、劣勢シンボルのカウントLCNtを１だけ
インクリメントしておく。
ステツプS12において注目画素が優勢シンボルMPStと同
じか否かを判定する。注目画素が優勢シンボルと同じ場
合はステツプS13にてＣ（SO）←Ｃ（Ｓ）とし、また、
注目画素が劣勢シンボルの場合は、Ｃ（S1）←Ｃ（Ｓ）
＋Ａ（SO）とし、劣勢シンボルのカウントLCNtを１だけ
インクリメントしておく。
次に、ステツプS15にて、２画素カウンタCNtが２であ
るか否かを判定し、２であればステツプS16にてMPSt及
びＱを更新し、CNtが１であれば、CNtを２に更新してお
く。これによって、２画素毎にスキユーバリユーＱ及び
優勢シンボルMPSを過去に符号化したデータをもとに動
的に更新していく。
るか否かを判定し、２であればステツプS16にてMPSt及
びＱを更新し、CNtが１であれば、CNtを２に更新してお
く。これによって、２画素毎にスキユーバリユーＱ及び
優勢シンボルMPSを過去に符号化したデータをもとに動
的に更新していく。
以上の様に符号化されたデータに対する復号は２値信
号列Ｓ＝Ｓ′xS″とし、Ｓ′まで復元された時にＣ
（Ｓ）とＣ（Ｓ′）＋Ａ（Ｓ′０）を比較し、Ｃ（Ｓ）
＞Ｃ（Ｓ′）＋Ａ（Ｓ′０）の時に１、そうでなければ
０と復号する。
号列Ｓ＝Ｓ′xS″とし、Ｓ′まで復元された時にＣ
（Ｓ）とＣ（Ｓ′）＋Ａ（Ｓ′０）を比較し、Ｃ（Ｓ）
＞Ｃ（Ｓ′）＋Ａ（Ｓ′０）の時に１、そうでなければ
０と復号する。
第６図は第５図のステツプS16におけるMPSt,Qtの更新
処理の詳細なフローチヤートである。
処理の詳細なフローチヤートである。
まず、ステツプS21にて、２画素中に劣勢シンボルが
０個のときは、ステツプS22で優勢シンボルがいくつの
区間連続しているかを表わす優勢区間カウンタCNLtを１
インクリメントする。さらに後の計算のため劣勢シンボ
ルカウンタLCNtに１を代入する。劣勢シンボルが１個の
とき及び２個のときはステツプS26からそれぞれステツ
プS27,S28に進み、 なる計算を行い、CLNtに代入する。ここで［ ］はガウ
ス記号であり、記号内の数値以下の最大の整数を表わ
す。
０個のときは、ステツプS22で優勢シンボルがいくつの
区間連続しているかを表わす優勢区間カウンタCNLtを１
インクリメントする。さらに後の計算のため劣勢シンボ
ルカウンタLCNtに１を代入する。劣勢シンボルが１個の
とき及び２個のときはステツプS26からそれぞれステツ
プS27,S28に進み、 なる計算を行い、CLNtに代入する。ここで［ ］はガウ
ス記号であり、記号内の数値以下の最大の整数を表わ
す。
そして、ステツプS29でCNLtが１か否かを判定し、CNL
tが１のときは優勢シンボルよりも劣勢シンボルの発生
確率のほうが大きくなる境界なのでステツプS30にて、M
PStを反転（１ならば0,0ならば１）する。
tが１のときは優勢シンボルよりも劣勢シンボルの発生
確率のほうが大きくなる境界なのでステツプS30にて、M
PStを反転（１ならば0,0ならば１）する。
次に、ステツプS23において、LCNtとCNLtから劣勢シ
ンボルの発生確率を計算しQtに代入する。そして、ステ
ツプS24,S31にてQtが１を超えた場合にはQtを１とし、
更にステツプS25で劣勢シンボルのカウントLCNtを０に
もどし、２画素カウンタCNtを１にセットしなおす。
ンボルの発生確率を計算しQtに代入する。そして、ステ
ツプS24,S31にてQtが１を超えた場合にはQtを１とし、
更にステツプS25で劣勢シンボルのカウントLCNtを０に
もどし、２画素カウンタCNtを１にセットしなおす。
以上のように、動的な符号化を行った場合、Qtの値が
収束するのにかなりの数のシンボルを必要とするので、
画像サイズに合った参照画素数にすることにより１つの
状態に分類されるシンボル数を十分にとることができ、
これにより、符号化の効率を向上させることができる。
収束するのにかなりの数のシンボルを必要とするので、
画像サイズに合った参照画素数にすることにより１つの
状態に分類されるシンボル数を十分にとることができ、
これにより、符号化の効率を向上させることができる。
尚、動的な符号化を高速に行う方法として第６図ステ
ツプS23における をあらかじめ計算しておき、表２のようなテーブルにし
ておくことが考えられる。テーブルにしておけば容易に
ハード化が可能である。
ツプS23における をあらかじめ計算しておき、表２のようなテーブルにし
ておくことが考えられる。テーブルにしておけば容易に
ハード化が可能である。
また、リーダからの読取り画像データのみならず画像
データベース等の出力データにも応用できる。この場合
は、ヘツダ情報として画像サイズを持っていることが多
いのでその場合はヘツダ情報を画像サイズ入力に用いる
ことができる。
データベース等の出力データにも応用できる。この場合
は、ヘツダ情報として画像サイズを持っていることが多
いのでその場合はヘツダ情報を画像サイズ入力に用いる
ことができる。
更に、２値画像の属性、たとえば中間調の画像とか文
字画像の区別を入力し、それぞれの属性にあった画素位
置を参照することにより、符号化効率を向上させること
ができる。
字画像の区別を入力し、それぞれの属性にあった画素位
置を参照することにより、符号化効率を向上させること
ができる。
以上説明したように、画像サイズに応じて参照画素位
置及び参照画素数を変えることにより各々の状態にわり
あてられるシンボル数が十分多くなる。従って各々の状
態において十分にＱが収束し符号化効率が向上する。
置及び参照画素数を変えることにより各々の状態にわり
あてられるシンボル数が十分多くなる。従って各々の状
態において十分にＱが収束し符号化効率が向上する。
第１図は本発明の実施例のブロツク図、 第２図は本発明にマイクロプロセツサを用いた場合のブ
ロツク図、 第３図は本発明の全体のフローチヤート図、 第４図は参照画素位置を示した図、 第５図は動的な算術符号化処理のフローチヤート図、 第６図は優勢シンボル・スキユーバリユーを更新すると
きのフローチヤート図であり、 ８は画像データ入力部、10はCPU、13は画像サイズ入力
部である。
ロツク図、 第３図は本発明の全体のフローチヤート図、 第４図は参照画素位置を示した図、 第５図は動的な算術符号化処理のフローチヤート図、 第６図は優勢シンボル・スキユーバリユーを更新すると
きのフローチヤート図であり、 ８は画像データ入力部、10はCPU、13は画像サイズ入力
部である。
Claims (1)
- 【請求項１】符号化すべき画像のサイズを入力するステ
ップと、 入力された画像サイズに従って画素予測のために参照す
べき画素位置及び画素数を決定するステップと、 決定された画素位置及び画素数の画素を参照することに
より注目画素を予測するステップと、 予測された注目画素と実際の注目画素とを比較すること
により注目画素を符号化するステップとを有することを
特徴とする画像符号化方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63297512A JP2603320B2 (ja) | 1988-11-24 | 1988-11-24 | 画像符号化方法 |
| US07/438,082 US5086487A (en) | 1988-11-24 | 1989-11-20 | Method and apparatus for image encoding in which reference pixels for predictive encoding can be selected based on image size |
| DE68927702T DE68927702T2 (de) | 1988-11-24 | 1989-11-24 | Bildcodierverfahren und -gerät |
| EP89312208A EP0370823B1 (en) | 1988-11-24 | 1989-11-24 | Method and apparatus for encoding images |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63297512A JP2603320B2 (ja) | 1988-11-24 | 1988-11-24 | 画像符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02143679A JPH02143679A (ja) | 1990-06-01 |
| JP2603320B2 true JP2603320B2 (ja) | 1997-04-23 |
Family
ID=17847477
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63297512A Expired - Fee Related JP2603320B2 (ja) | 1988-11-24 | 1988-11-24 | 画像符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2603320B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4526069B2 (ja) * | 2004-07-30 | 2010-08-18 | 株式会社リコー | 画情報の算術符号化装置及び画情報の算術復号化装置 |
| KR100977101B1 (ko) | 2005-11-30 | 2010-08-23 | 가부시끼가이샤 도시바 | 화상 부호화/화상 복호화 방법 및 화상 부호화/화상 복호화장치 |
-
1988
- 1988-11-24 JP JP63297512A patent/JP2603320B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 画像電子学会誌、１２［３］（１９８３）Ｐ．２１９−２２６ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02143679A (ja) | 1990-06-01 |
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