JP2614320B2

JP2614320B2 - 網点画像圧縮方式

Info

Publication number: JP2614320B2
Application number: JP1167640A
Authority: JP
Inventors: 茂吉田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1989-06-29
Filing date: 1989-06-29
Publication date: 1997-05-28
Anticipated expiration: 2012-05-28
Also published as: JPH0332280A

Description

【発明の詳細な説明】〔目次〕概要産業上の利用分野従来の技術（第５図〜第６図）発明が解決しようとする課題課題を解決するための手段（第１図）作用実施例（第２図、第３図、第４図）発明の効果〔概要〕網点画像圧縮方式に係り、小型のハード構成により網点画像を効率よく圧縮でき
るようにしたことを目的とし、２値の網点画像データを圧縮する圧縮方式において、
白画素または黒画素の連続する長さであるランレングス
を作成するランレングス作成手段と、このランレングス
を一時記憶する記憶手段と、ランレングスの相異なる系
列を蓄積するパターン蓄積手段と、前記記憶手段から読
み出されたランレングスと、前記パターン蓄積手段から
読み出されたランレングスの差異を演算する第１演算手
段と、２つのランレングス系列の差異の総和を演算する
累算手段と、前記第１演算手段または前記累算手段のそ
れぞれの出力がそれぞれの閾値と比較し、いずれか一方
が越えたことを出力する閾値手段と、前記記憶手段のラ
ンレングス系列を前記パターン蓄積手段のランレングス
系列で近似したときのランレングス系列全体のずれ情報
で補正する調整手段と、前記閾値手段より２つの差異の
何れかが閾値を越えるまでまたは前記パターン蓄積手段
中のランレングス系列データ長の終わりまでを１つの系
列とし、この系列のうちの最大長のものを検出し、その
系列の前記パターン蓄積手段中の最大長系列を指定する
情報を出力する最大長一致検出手段と、この最大長一致
検出手段から出力された前記記憶手段の最大長系列指定
情報と不一致ランレングスを符号化する符号化手段を具
備し、この最大長系列に不一致となったランレングスを
付加し前記パターン蓄積手段に新たな系列として登録
し、またこれを圧縮符号化出力するようにしたことを特
徴とする。

〔産業上の利用分野〕

本発明は網点画像圧縮方式に係り、特にユニバーサル
符号を用いた圧縮方式に関する。

近年、オフィス・オートメーションが発展し、文書情
報として文字の外に階調画像が取扱われるようになって
いる。文書は通常、白と黒の２値で表わされるため、階
調画像を表わすために、複数の画素で構成される網点の
うち、黒画素の数を階調に応じて定めるという面積変調
を用いて表わすことが一般的である。文書情報をディジ
タルデータとして利用するとき、階調画像のデータ量は
文書画像に比べて非常に大で、１数倍〜数10倍となる。
したがって、蓄積や伝送等で階調画像を効率良く取扱う
には、効率的なデータ圧縮を加えることでデータ量を減
らすことが必要となる。

〔従来の技術〕

従来の２値画像の国際標準圧縮方式としてモデファイ
ド・リード（MR）方式がある。このMR方式は、主走査方
向に見ていって白から黒、または黒から白に変化する画
素を変化点と呼び、隣接する走査線間で変化点の表す白
黒パターン境界のずれが少ないという変化点の接続関係
に着目してデータ圧縮するものである。

しかし網点となった階調画像は、画面全体に分散され
た網点により生じる変化点は膨大な数となるため、MR方
式では有効に圧縮することができなかった。

このため網点画像をデータ圧縮する方法としては、前
記標準方式であるMR方式とは別に、予測符号化方式が用
いられていた。

この方式は、第５図に示す如く、注目画素d₀の周辺
と、網点の周期離れた位置に参照画素rdを取って注目画
素d₀の白、黒を予測し、予測誤差を符号化する方式を使
用していた。しかし、ファクシミリのように、文書をス
キャナで読み取らせてデータ圧縮する場合、網点の種類
は様々で網点周期が予め分からないことの方が多い。そ
こで、従来では、種々の網点周期を参照画素とする予測
器を複数並べ、予測外れ回数の最も少ない予測器を選択
して、この選択した予測器に従って符号化するという適
応予測符号化方式を使用していた。

第６図に示す如く、伝達された網点画像信号をライン
メモリ50に入力し、その出力をそれぞれ異なる網点周期
をもつ第１予測器51と第２予測器52に入力してそれぞれ
予測値を求めるとともに、排他的論理和回路53、54によ
りこれらの予測値が実際の網点画像信号と一致するか否
かを検出し、それぞれの不一致の回数を第１予測はずれ
カウンタ55、第２予測はずれカウンタ56で計数する。こ
の計数結果を入力網点画像信号が一定の個数毎に比較回
路57で比較して、次の区間では外れの少ない予測器をマ
ルチプレクサ58で選択し、予測外れの少なかった方の予
測器からの予測誤差信号を符号器59で圧縮符号化してい
た。したがって、選択された予測器における予測が入力
した網点画像信号と一致すれば、マルチプレクサ58から
出力される予測誤差信号には「０」が多く存在し、
「１」が少ないので符号器59における圧縮効率が向上す
る。この従来技術の適応予測符号化方式は、例えば電子
通信学会技術研究報告IE80−12「新聞網点写真の適応予
測符号化」に詳述されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、前記のような従来の網点画像のデータ
圧縮方式では、網点画像の統計的な性質を予想して予測
器を構成しておくために、用意した予測器の網点周期が
実際の画像の網点周期と一致するときには有効なデータ
圧縮ができるが、合わないときにはデータ圧縮の効率が
著しく劣化してしまうという問題点があった。

このような適応予測符号化方式を採用することで、網
点周期の不整合に起因するデータ圧縮の効率低下の問題
はある程度改善できるものの、一方でこの改善を大きな
ものにしようとすると、予測器の個数を増やすことが必
要となるので、回路規模が大きくなるという問題があ
る。

したがって本発明の目的は、このような問題を改善す
るため、小さな回路規模でもって種々の周期に適切に整
合してデータ圧縮できるようにした網点画像データ圧縮
方式を提供することである。

〔課題を解決するための手段〕

前記の目的を達成するため、本発明の圧縮方式では、
第１図に示す如く、ランレングス作成部１、バッファメ
モリ３、パターンメモリ４、第１アドレス制御部５、第
２アドレス制御部６、第１減算回路７、累算回路８、閾
値回路９、第２減算回路10、最大長一致検出部11、符号
化部12等を具備し、前記バッファメモリ３、パターンメ
モリ４、第１アドレス制御部５、第２アドレス制御部６
等によりユニバーサル符号器２を構成する。

入力端子T₁より入力される網点画像信号は、ランレン
グス作成部１により白ドット、黒ドットの交互のランレ
ングスが作成され、これらのランレングスがバッファメ
モリ３に保持される。

パターンメモリ４には、後述する実施例の項において
詳記するように、増分分解型ジブーレンペル符号を用い
るときには、既成分列が記入される。

符号化部12は、後述詳記するように、増分分解型ジブ
ーレンペル符号を用いる場合は、パターンメモリ４内に
おいて概略一致する符号化パターン成分のインデックス
と次のシンボルを圧縮符号として出力する。

網点画像信号が入力端子T₁より伝達されると、ランレ
ングス作成部１が連続する白ドット数、黒ドット数を示
すランレングスを作成し、これを第１アドレス制御部５
によりバッファメモリ３に記入する。

今ランレングスが白、黒交互に…La、Lb、Lc、Ld…で
あるとする。第１アドレス制御部５はまずランレングス
Laを第１減算回路７に出力する。また第２アドレス制御
部６はパターンメモリ４よりその記入されている部分系
列を先頭より順次読み出し、第１減算回路７に出力す
る。閾値回路９は第１減算回路７からの出力に対する閾
値Th₁と累算回路８の出力に対する閾値Th₂を有する。

従って、前記ランレングスLaに対して第２アドレス制
御部６がパターンメモリ４より最初の部分系列の先頭の
ランレングスLAを第１減算回路７に出力したとき、その
差|La−LA|が閾値Th₁以上のとき不一致として不一致信
号を出力する。これにより第２アドレス制御部６は次の
部分系列のランレングスを出力する。このようにして、
いまパターンメモリ４から読み出したランレングスLa′
が前記Laと概略一致（その差が閾値Th₁より小のとき）
とすると、閾値回路９は一致信号を第１メモリ制御部５
及び第２メモリ制御部６に出力する。これにより今度は
第１アドレス制御部５がバッファメモリ３より次のラン
レングスLbを出力し、また第２アドレス制御部６がパタ
ーンメモリ４から前記ランレングスLaの次の部分よりL
b′を出力する。このとき第１減算回路６は演算結果の
（La−La′）を累算回路８に出力し、累算処理が行われ
る。したがって初めのときは、この（La−La′）が正負
の符号とともに保持されることになる。

このようにして読み出されたLbとLb′の比較が第１減
算回路７で行われ、その演算結果の（Lb−Lb′）が累算
回路９に出力され前記（La−La′）と累算される。この
（La−La′）＋（Lb−Lb′）が前記閾値Th₂より小さ
く、また（Lb−Lb′）が前記閾値Th₁より小さいとき、
閾値回路９は一致信号を第１アドレス制御部５、第２ア
ドレス制御部６に出力し、前記と同様にバッファメモリ
３から次のランレングスLcを、パターンメモリ４から次
の部分列Lc′を出力させ第１減算回路７で比較する。こ
れにより（Lc−Lc′）が前記閾値Th₁より大きいとき閾
値回路９は不一致信号を出力する。これにより第２減算
回路10はバッファメモリ３より出力されたLcと前記累積
回路誤差ΣΔLi＝（La−La′）＋（Lb−Lb′）との差
（Lc−ΣΔLi）を不一致ランレングスとし、これと前記
La′とLb′の部分列の記入されたパターンメモリ４内の
インデックスと、一致したランレングス長La＋Lbを最大
長一致検出部11で保持しておく。なお、前記不一致信号
出力時に第１減算回路７、累算回路８はリセットされ
る。

そして再びパターンメモリ４を読み出して、前記Lc′
の次の部分列のランレングスLc″を読み出し、Lc−Lc″
及び（La−La′）＋（Lb−Lb′）＋（Lc−Lc″）がそれ
ぞれ閾値Th₁、Th₂以上か否かをチェックする。

このようにしてパターンメモリ４内における部分列を
読み出して、概略一致する部分列の最大長のものを最大
長一致検出部11でチェックし、かくして得られた最大長
の部分列のパターンメモリ４内のインデックス（すなわ
ち登録順位）と前記累積回路誤差ΣΔLiで修正された不
一致ランレングスとを符号化部12に出力し、この組合わ
せで圧縮信号を構成して出力する。

〔作用〕

予め閾値回路で設定した範囲内の不一致があっても類
似しているランレングスパターンをなるべく長い状態で
圧縮符号化することができるので、網点画像データを効
率よく圧縮することができる。

即ち、入力RL系列をパターンメモリ中の概略一致が最
も長いRL系列、即ち、許容閾値内で最もRLの個数が多く
とれるRL系列で近似するようにする。こうすることで、
できるだけ多くのRLが許容誤差内で近似符号化できるよ
うになる。

〔実施例〕

従来の網点画像のデータ圧縮方式では、前記第５図、
第６図について説明したように、画像の統計的な性質を
予想して、予想したサンプル画像より予測器を構成して
いるため、予想した範囲外の画像の場合は圧縮効率が悪
くなる。

しかし網点周期性、網点形状の同一性から、ランレン
グス（隣接する変化点間の画素数）を複数個まとめてみ
ると、大域的な規則性をもつので、ユニバーサル符号を
適用することにより、この規則性のもつ冗長性を削減
し、有効な圧縮ができるようにしたものである。

元来、ユニバーサル符号は情報保存型のデータ圧縮方
式であり、データ圧縮時に情報源の統計的な性質を予め
仮定しないため、種々のタイプ（文字コード、オブジェ
クトコード等）のデータに適用することができる。

本発明では入力した画像を圧縮する過程で画像の統計
的性質を学習しながら符号の最良化を図るユニバーサル
符号の手法を適用し、種々の網点画像において効率の良
い圧縮を行うものである。

本発明を一実施例にもとづき詳述するに先立ち、ユニ
バーサル符号について簡単に説明する（詳しくは、例え
ば、宗像（Ziv−Lempelのデータ圧縮方」、情報処理,Vo
l.26,No.1,1985年を参照のこと）。ユニバーサル符号の
内では増分分解型（Incremental parsing）のZiv−Lemp
el符号が計算がアルゴリズムがシンプルで、計算も容易
である。増分分解型Ziv−Lempel符号では、入力シンボ
ルの系列ｘを、ｘ＝aabababaa… とすると、成分系列ｘ＝X₀X₁X₂… への増分分解は次のようにする。

いま入力シンボルの既成分に次シンボルを組み合わせ
た最長の列で入力シンボルの系列ｘを書き直すと次のよ
うになる。

ｘ＝ａ・ab・aba・ｂ・aa ……（１）この（１）式において初めの「ａ」はその前にａがな
いので空間にａを付加したもの、次の「ab」は「ａ」が
既成分として存在したのでこれに次シンボル「ｂ」を付
加したもの、３番目の「aba」は「ab」が既成分として
存在するのでこれに次シンボル「ａ」を付加したもので
ある。このようにしてXjを既成分の右端のシンボルを取
り除いた最長の列とすると、成分系列は次のように表現
される。

X₀＝λ（空列）,X₁＝X₀a,X₂＝X₁b,X₃＝X₂a,X₄＝X₀b,X₅
＝X₁a… となる。例えば（１）式の「ab」は「ａ」が「X₀a」で
表わされるのでX₂＝X₁bとなる。なおXjのｊは成分のイ
ンデックスを表すものであり、このインデックスは各成
分の出現した順番を示す。そして第３図に示す如く、成
分のインデックスと次のシンボルの組で符号化する。従
って前記X₃はX₃＝X₂aであるので、「2a」の形で符号化
される。このように増分分解型アルゴリズムは符号化パ
ターンについて過去に分解した部分列のうちから最大長
一致するものを求め、過去に分解した部分列の複製とし
て符号化するものである。

ところでこのような符号化方式を使用するとき、長い
部分列で一致するものが存在する程圧縮率が向上する。
本発明の基本的な考えは、部分列の一致を求めるとき、
わずかな差異にとらわれずになるべく長い部分列で概略
一致するものを検出することである。

即ち、既に網点化された画像をデイジタル的に読み取
った場合、読み取り時に画素如に量子化ノイズが入るの
で、同一の階調が続いとしても正確に同一の網点として
再現されることはない。したがって１画素レベルでの画
像品位への重要度は薄れ、画素の密度として階調を表す
ようになるので、必ずしも情報保存型符号化で表す必要
はなく、かえって画像品位に影響を与えない範囲で情報
非保存型により圧縮率を高めることが重要になる。本発
明はこの点を鑑み、ランレングスの系列を増分分解する
ようにし、既成分系列と符号化すべき系列の一致をとる
際に、各成分のランレングスの差異が所定の閾値以下で
あり、かつ各ランレングスの差異の和が所定の閾値以下
のときは同一の系列とみて一致と同様に扱い、不一致の
程度が前記閾値を越えたとき初めて不一致と見なして異
なる部分列として分解する。そして次のシンボル（ラン
レングス）に差異の和を感じた値を用いランレングスの
ずれを調整するものである。

以下本発明の一実施例を第２図および第３図にもとづ
き説明する。

第２図は本発明の一実施例構成図、第３図（Ａ）は符
号化状態説明図、第３図（Ｂ）は閾値回路の動作状態説
明図である。

第２図において第１図と同記号部分は同一部分を示
す。

ランレングス作成部１は入力端子T₁から順次入力され
る網点画像データの白ビット長、黒ビット長のランレン
グスを交互に作成するものであり、レジスタ21、22、排
他的論理和回路23、インバータ24、ランレングス・カウ
ンタ25等を具備している。レジスタ21、22には２値化さ
れた入力データが順次セットされ、排他的論理和回路23
で比較される。従って「１」または「０」が連続的に入
力されるとき、排他的論理和回路23は「０」を出力し、
インバータ24は「１」を出力するので、ランレングス・
カウンタ25はこのインバータ24の出力「１」をカウント
アップする。しかし入力画像データの白または黒が途切
れるところにくると２つのレジスタ21、22には異なる２
値化データが格納され、排他的論理和回路23はリセット
信号「１」を出力し、ランレングス・カウンタ25はそれ
までの計数値をバッファメモリ３に送出し、また次の計
数処理に入るため、それまでの計数値はクリアされる。
このようにして網点画像中の白または黒の連続する長さ
を示すランレングスが順次バッファメモリ３に送出され
る。

第１アドレス制御部５は、バッファメモリ３に対して
前記ランレングス作成部１から出力されたランレングス
を書き込んだり、あるいは書き込んであるランレングス
を読み出すための制御を行うものである。

第２アドレス制御部６は、パターンメモリ４に対して
前記バッファメモリ３から出力されたランレングスを書
き込んだり、あるいは書き込んであるランレングスを読
み出すための制御を行うものである。即ち、第２アドレ
ス制御部６は、最大系列に不一致となった次のデータを
付加し、蓄積手段に新たな系列として登録する機能を有
する。

第１減算回路７はバッファメモリ３から出力されたラ
ンレングスとパターンメモリ４から出力されたランレン
グスを減算し、その差を出力するものである。

累算回路８は前記第１減算回路７の出力を累算するも
のである。

閾値回路９は第１閾値回路31と第２閾値回路32を具備
し、第１閾値回路31は前記第１減算回路７の出力が閾値
Th₁を越えるか否かをチェックし、第２閾値回路32は前
記累算回路８の出力が閾値Th₂を越えるか否かをチェッ
クするものである。

第２減算回路10は閾値回路９より不一致信号が出力さ
れるとき、その不一致とされたランレングスLjと、この
ランレングスLjの前までの累算回路８からの出力である
誤差累算値ΣΔLiにより（Lj−ΣΔLi）を演算し、ラン
レングスLjをこの（Lj−ΣΔLi）に置き換えて最大長一
致部11に出力するものである。このような置き換え処理
により画像データの全体の長さを調整することができ
る。

次にこの理由を第３図（Ｂ）により簡単に説明する。

バッファメモリ３から出力されるランレングスがLa、
Lb、Lc…であり、パターンメモリ４から出力されたラン
レングスLa′、Lb′、Lc′…と比較するとき、例えば前
記閾値Th₁＝４、Th₂＝５の例について説明する。

まず、第１減算回路７でLa′とLaの差を演算の結果 La′−La＝−３ ……（Ａ）であり、次にLb′とLbの差を演算の結果 Lb′−Lb＝２ ……（Ｂ）であり、さらにLc′とLcの差を演算の結果 Lc′−Lc＝６ ……（Ｃ）の場合を考える。

したがって、第３図（Ｂ）におけるΔ１は前記（Ａ）
式より得られた３であり Δ１＝３となる。このとき３はTh₁より小さいので閾値回路９よ
り不一致信号は出力されない。これに続いて（Ｂ）式の
演算が行われるので、第３図（Ｂ）におけるΔ２は
（Ａ）＋（Ｂ）となり、 Δ２＝−３＋２＝−１となる。このとき（Ｂ）式の２とΔ２の（−１）は、そ
れぞれ前記Th₁、Th₂より小さいので、これまた閾値回路
９より不一致信号は出力されない。これに続いて（Ｃ）
式の演算が行われるが、（Ｃ）式の６はTh₁を越えるの
で、 Δ３＝Δ２＋６＝−１＋６＝５となって、このΔ３もTh₂以上になるのを検出するまで
もなく、閾値回路31より不一致信号が出力され、これに
より閾値回路９より不一致信号が出力される。これによ
り第２減算回路10はこのときバッファメモリ３より出力
された、不一致となったランレングスLcに前記Δ２＝−
１を減算した Lc−（−１）＝Lc＋１＝Lc″ をLcに置換え、最大長一致検出部11に送出する。これに
より La′＋Lb′＋Lc′＝La＋Lb＋Lc とすることができる。

次に第２図に示す本発明の一実施例の動作を説明す
る。

（１）２値化された網点画像信号は入力端子T₁から順
次入力され、連続して接続されているそれぞれ１ビット
の２つのレジスタ21、22に順次格納される。排他的論理
和回路23は、これらの２つのレジスタ21、22に格納され
る。排他的論理和回路23はこの２つのレジスタ21、22に
格納された２値化データが両方とも「１」（黒）あるい
は「０」（白）のとき、インバータ24は「１」を出力
し、ランレングス・カウンタ25に対しカウントアップ信
号を加える。このようにしてランレングス・カウンタ25
は画像データ中の「１」あるいは「０」が続く長さ（ラ
ンレングス）を計数する。そして「１」または「０」の
途切れるところで、２つのレジスタ21、22には異なる２
値化データが格納されるので、排他的論理和回路23は
「１」を出力し、ランレングス・カウンタ25に対してリ
セット信号「１」を出力する。このリセット信号「１」
を受信すると、ランレングス・カウンタ25はそれまでの
計数値をユニバーサル符号器２のバッファメモリ３に伝
達し、次の計数処理に入るためそれまでの計数値をクリ
ヤする。このようにして網点画像中の「１」あるいは
「０」のランレングスが順次バッファメモリ３に蓄積さ
れることになる。

（２）今、バッファメモリ３に「０」または「１」の
ランレングスLA、LB、LC、LD、LE…ガ格納されていると
き、第１アドレス制御部５はまずランレングスLAを読み
出して第１減算回路７に送出し、また第２アドレス制御
部６はパターンメモリ４から登録されているランレング
ス系列についてその系列の先頭のランレングスを読み出
してこれを前記第１減算回路７に送出し、減算する。こ
の減算値が前記閾値Th₁より大きければ不一致として、
次のランレングス系列の照合に移る。このようにしてLA
がパターンメモリ４内のすべてのランレングス系列との
照合によるも不一致のとき、第２アドレス制御部６は最
大長一致検出部11に登録順序を示すインデックスを送出
し、また第２減算回路10はこのLAのランレングスを最大
長一致検出部11に送出する。最大長一致検出部11はこれ
らを符号化部12に伝達するので、符号化部12はこれを例
えば可変長符号化し、圧縮符号として出力する。このよ
うにしてランレングスLAが符号化部12で符号化された後
に第２アドレス制御部６によりパターンメモリ４に新ら
しくランレングス系列として登録され、また第１アドレ
ス制御部５によりバッファメモリ３よりこのLAが捨てら
れ新しく次のランレングスがバッファメモリ３に記入さ
れる。

（３）次に第１アドレス制御部５は、バッファメモリ
３よりランレングスLBを読み出し、第１減算回路７に送
出する。また第２アドレス制御部６も、前記と同様にパ
ターンメモリ４から登録されている先頭ランレングスよ
り順に読み出す。これにより先頭ランレングスLB′と概
略一致（相違が閾値Th₁、Th₂以内のとき）するとき、こ
の場合はLB′−LB＝ΔLBがΔＬ≦Th₁、ΔＬ≦Th₂のと
き、この系列の照合を続行する。このとき閾値回路９よ
り一致信号が出力されるので、第１アドレス制御部５は
バッファメモリ３よりランレングスLCを読み出し、第２
アドレス制御部６は前記ランレングスLB′の系列の次の
ランレングスLC′を読み出す。そして第１減算回路７で
LC′−LC＝ΔLCが閾値Th₁以内であり、また累算回路８
でΔLB＋ΔLC≦Th₂であれば、閾値回路９より一致信号
が出力され、第１アドレス制御部５はバッファメモリ３
より次のランレングスLDを読み出し、第２アドレス制御
部６はパターンメモリ４から前記ランレングスLC′の次
のランレングスLD′を読み出し、第１減算回路７及び累
算回路８で同様の演算が行われる。このとき、LD′−LD
＞Th₁かあるいはΣΔＬ＝ΔLB＋ΔLC＋ΔLD＞Th₂かのい
ずれか一方が成立すれば、閾値回路９は不一致信号を第
１アドレス制御部５、第２アドレス制御部６、第２減算
回路10に送出する。これにより、第２減算回路10では、
不一致となったLDに対して調整値 LD−（ΔLB＋ΔLC）の演算が行われる。

最大長一致検出部11には、この調整値と、第２アドレ
ス制御部６から伝達された登録順序を表すインデックス
と、それまでの概略一致の得られたランレングス長（LB
＋LC）を保持する。そして次にパターンメモリ４から前
記ランレングスLC′の次位に存在しLD′と並列関係つま
り分岐状態のランレングスLD″を読み出し、もし前記各
閾値を越えない条件が満たされたとき、次のランレング
スLEとLE′の比較を行う。このようにして（LB＋LC＋L
D）をランレングス長として保持し、（LE−ΣΔＬ）
（ここでΣΔＬ＝ΔLB＋ΔLC＋ΔLD）を次のランレング
ス内容として保持する。このようなランレングス系列の
一致検出処理が行われ、概略一致した最大長のランレン
グスのもののインデックス、長さ（ランレングス）、次
のランレングス内容を符号化部12に送出する。これによ
り符号化部12ではこれらの情報を可変長符号化し、圧縮
符号として出力する。また、この最大長一致系列が符号
化された後、この符号化されたランレングス系列のデー
タにより、パターンメモリ４内の前記ランレングス系列
が伸びた分がパターンメモリ４に登録されるとともに、
その符号化済みランレングス系列がバッファメモリ３よ
り捨てられ、同一個数のランレングスが新らためバッフ
ァメモリ３に記入され、蓄積される。

なお、前記説明の例では、第２減算回路10で求めた、
ずれを補正するためのランレングスがマイナスになる可
能性もある。この場合、図示省略した復元回路ではラン
レングスがマイナスになること（即ち、手前のランレン
グスを削ることを意味する）も含んで画像データを復元
することになる。これを防ぐにはランレングスの値が
大きいときにのみ近似を行う、閾値回路に第２減算回
路10の値を入力し、この補正用ランレングスがマイナス
にならない系列とすることを条件として加えることで対
応することができる。

第４図はのRL（ランレングス）系列を例にとってパ
ターンメモリに格納される内容を示したものである。第
４図の（１）のインデックスがパターンメモリのアドレ
スになる。第４図に（２）RL系列は参考までに示したも
ので実際には、パターンメモリに格納されない。

RL系列が部分列に分解されるごとにパターンメモリに
（１）インデックス、（３）最後尾のRL、（４）１つだ
け長いRL系列へのポインタ、（５）最後尾のRL以外は同
じRL系列のポインタが逐次登録される。この内容では、
（５）項目をもたないものが、１番目のRLとなる。２番
目以降のRLは（４）項目により辿ることができる。ま
た、（５）項目により同じ個数の系列で最後尾のRLのみ
異なるLR系列を辿ることができる。

本発明ではRL系列を近似符号化するため、パターンメ
モリに登録されている全ての系列を対象に概略一致を調
べる。パターンメモリに登録されているRL系列を、第１
番目のRLより比較し、第ｉ番目のRLで、差異が概略一致
の許容閾値を越えれば、パターンメモリ中の第ｉ番目の
RLまで一致する。それ以上長いRL系列との比較は不要と
なる。

成分のインデックスは付表１のようにパターンメモリ
を構成する場合、メモリのアドレスになるので登録する
必要はない。この構成とは別にRL系列の最後尾のRLとイ
ンデックスとをパターンメモリに登録する構成をとって
も良く、この場合は、RL系列をパターンメモリに登録す
る位置は順に並べて取らなくても良くなる。

なお、前記説明では、ジブーレンペル（Ziv−Lempe
l）符号の増分分解アルゴリズムを用いたが、本発明は
勿論これに限定されるものではなく、他のユニバーサル
符号の方式でもよい。例えばLZW符号（T.A Welch、“A
Technique for High−Performance Data Compresion",C
omputre,June,1984年を参照のこと）を使用すれば、圧
縮符号の情報はインデックスだけとなり、よりシンプル
になる。

〔発明の効果〕

本発明によれば種々の周期の網点画像を、網点周期の
不整合なしに効率よく圧縮でき、従来方式のように網点
周期毎に回路が増えることがなく、小さい回路規模で実
現することができる。また周期性を考慮した情報非保存
型符号化により、画質劣化を目立させないで高圧縮率が
得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理図、第２図は本発明の一実施例構成図、第３図（Ａ）は符号状態説明図、（Ｂ）は閾値回路の動
作状態説明図、第４図はパターンメモリ説明図、第５図は従来の予測符号化方式説明図、第６図は従来の予測符号復元方式説明図である。１……ランレングス作成部２……ユニバーサル符号器３……バッファメモリ４……パターンメモリ５……第１アドレス制御部６……第２アドレス制御部７……第１減算回路、８……累算回路９……閾値回路、10……第２減算回路 11……最大長一致検出部 12……符号化部

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】２値の網点画像データを圧縮する圧縮方式
において、白画素または黒画素の連続する長さであるランレングス
を作成するランレングス作成手段（１）と、このランレングスを一時記憶する記憶手段（３）と、ランレングスの相異なる系列を蓄積するパターン蓄積手
段（４）と、前記記憶手段（３）から読み出されたランレングスと、
前記パターン蓄積手段（４）から読み出されたランレン
グスの差異を演算する第１演算手段（７）と、２つのランレングス系列の差異の総和を演算する累算手
段（８）と、前記第１演算手段（７）または前記累算手段（８）のそ
れぞれの出力がそれぞれの閾値と比較し、いずれか一方
が越えたことを出力する閾値手段（10）と、前記記憶手段（３）のランレングス系列を前記パターン
蓄積手段のランレングス系列で近似したときのランレン
グス系列全体のずれ情報で補正する調整手段（10）と、前記閾値手段（９）より２つの差異の何れかが閾値を越
えるまでまたは前記パターン蓄積手段（４）中のランレ
ングス系列データ長の終わりまでを１つの系列とし、こ
の系列のうちの最大長のものを検出し、その系列の前記
パターン蓄積手段（４）中の最大長系列を指定する情報
を出力する最大長一致検出手段（11）と、この最大長一致検出手段（11）から出力された前記記憶
手段（３）の最大長系列指定情報と不一致ランレングス
を符号化する符号化手段（24）を具備し、この最大長系列に不一致となったランレングスを付加し
前記パターン蓄積手段（４）に新たな系列として登録
し、またこれを圧縮符号化出力するようにしたことを特
徴とする網点画像圧縮方式。