JP2708252B2

JP2708252B2 - 画像データ圧縮方式

Info

Publication number: JP2708252B2
Application number: JP317090A
Authority: JP
Inventors: 茂吉田; 泰彦中野
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1990-01-10
Filing date: 1990-01-10
Publication date: 1998-02-04
Anticipated expiration: 2013-02-04
Also published as: JPH03208469A

Description

【発明の詳細な説明】［概要］読取ライン走査で得られた２値画像データを圧縮する
画像データ圧縮方式に関し、効率的にデータ圧縮してデータ量を減らすことを目的
とし、隣接する走査線間の変化画素の接続関係をMMR符号化
により求めた後に、画像の輪郭線に沿った変化画素の接
続関係に並び替え、始点画素情報のみと接続画素情報及
び終点画素情報とに分けてまとめ、最終的に既に符号化
済みの接続関係からの複製として符号化するユニバーサ
ル符号化を行うように構成する。

［産業上の利用分野］本発明は、読取ライン走査で得られた２値画像データ
を圧縮する画像データ圧縮方式に関する。

近年、OAが発展し、文書が白黒２値の画像情報として
ファクシミリや光ィスクファイル・システムなどで扱わ
れるようになっている。文書情報をディジタルデータと
して利用するとき、画像情報のデータ量は、文字画像に
比べ非常に大きく10数〜数10倍になる。また、近年は、
画像の品位を向上させるため、ファクシミリにおいて
は、従来のG3機の約200dpiから、次のG4機では300dpiや
400dpiへと解像度が上がり、データ量は増加する方向に
ある。したがって、蓄積や伝送等で画像情報を効率良く
扱うには、効率的なデータ圧縮を加えることでデータ量
を減らすことが必須となる。

［従来の技術］従来、白黒２値画像のデータ圧縮方式として、MMR（M
odified Modified READ（RElative Address Designate
coding））方式と予測符号化方式の２つが代表的なもの
として知られている。

［MMR方式］２値画像の国際標準圧縮方式としてMMR方式がある。
この方式は、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画素と呼び、隣接する走
査線間で変化画素の表す白黒パターン境界のずれ（変化
画素相対アドレス）が小さいという変化画素の接続関係
に着目してデータ圧縮するものである。

第12図、第13図、第14図及び第15図にMMR方式におい
て符号化するとき参照する参照変化画素の定義モードの
定義、符号表及び符号化の処理フローを示す。

このようなMMR方式により通常の文書画像は数分の１
から10数分の１に圧縮できる。しかし、MMR方式には次
の欠点があった。

第１の欠点は、MMR方式は変化画素を１個ずつ符号化
するため、解像度が上がった場合、解像度にほぼ比例し
て符号量が増えるという不都合があった。例えば、解像
度が２倍に上がると、主走査方向の画素数が２倍になる
とともに、副走査線の本数が２倍になる。副走査線上の
変化画素数は解像度が上がる前とほぼ変わらないので、
変化画素数はほぼ倍増し、符号量は約２倍になる。画像
の本質的な情報量は、解像度に比例して増加するわけで
はないと考えられ、解像度が上がるにつれて、MMR方式
は、画像の本質的な情報量に対して圧縮効率が低下する
ようになる。

第２の欠点は、階調画像は２値画像では網点画像とな
り、中間調が黒画素の面積密度として表わされる。網点
画像は、画面全体に分散された網点により生じる変化画
素数は膨大な数となるため、MMR方式では、有効な圧縮
ができなかった。

［予測符号化方式］標準方式のMMR方式に対する別のデータ圧縮法として
予測符号化方式がある。

この予測符号化方式は、第16図に示すように注目画素
Ｘの周辺に参照画素A,B,・・・,Jをとって注目画素Ｘの
白黒を予測し、予測誤差を符号化するものである。予測
符号化方式では、データの種類に応じた最適な予測関係
を用いれば、通常の文書画像でMMR方式と同様に高い圧
縮率が得られる。しかし、予測符号化方式には、次の欠
点があった。

第１の欠点は、解像度が増加したとき、それぞれの解
像に対応する予測関数が必要になり、そのままの予測関
数を用いると予測の効果が低下し、充分な圧縮率が得ら
れないことである。

第２の欠点は、網点画像では、圧縮対象の網点画像に
合わせた予測関数を用いれば、圧縮はできる。しかし、
種々の周期や形の網点画像を圧縮する場合は、特定の網
点に合わせた予測関数では圧縮ができない。この場合、
従来は、第17図に示すように種々の網点周期を参照画素
とする予測器を幾つか並べ、予測はずれの回数の最も少
ない予測器を選択して、この選択して予測器に従って符
号化するという適応予測符号化方式をとっていた。

即ち、異なる網点周期をもつ予測器を例えば２つ並べ
て予測値を求める。次に２つの予測器に対応して設けら
れた２つの予測はずれカウンタが、それぞれの予測器の
予測はずれを一定の入力信号の個数の区間で計数し、ど
ちらの予測器のはずれの個数が少ないかを比較器で求め
る。そして、比較器の結果に従って、次の区間では、マ
ルチプレクサにより予測はずれの少なかった方の予測器
を選択して予測誤差信号を符号化するという構成をとっ
ている。

このような第17図に示す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］このような従来の画像のデータ圧縮方式の内、MMR方
式に代表される変化画素相対アドレスを用いる方式は、
文書画像において解像度が上がった場合に圧縮効率が低
下し、また、網点画像は圧縮できないという欠点があっ
た。

これに対して予測符号化方式は、画像の統計的な性質
を予測して予測器を構成しておくために、用意した予測
器と実際に圧縮する画像との統計的性質が合うときは有
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低下するという問題点があった。予
測符号化方式は、適応予測符号化を採用することで、デ
ータ圧縮の効率の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必要があることから、回路規模が
大きくなってしまう別の問題点がでてくることになっ
た。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされた
もので、効率的にデータを圧縮してデータ量を更に低減
できるようにした画像データ圧縮方式を提供することを
目的とする。

［課題を解決するための手段］第１図は本発明の原理説明図である。

まず本発明は、読取ライン走査で得られた２値画像デ
ータを圧縮するデータ圧縮方式を対象とする。

このようなデータ圧縮方式につき本発明にあっては、
２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接続関
係を走査線単位に求める第１符号化手段（変形MMR符号
化）10と；第１符号化手段12による変形MMR符号化され
た接続関係を、画像の輪郭線に沿った変化画素の接続関
数に並び替える並び替え手段12と；並び替え手段12で輪
郭線に沿って並び替えられた変化画素の接続関係を、始
点情報のみと始点及び終点の画素情報とに分けてまとめ
る整理手段14と；整理手段14で整理された接続関係を、
既に符号化済みの接続関係からの複製して符号化する第
１符号化手段（ユニバーサル符号化）16と；を設けるよ
うにしたものである。

ここで第２符号化手段16としては、現時点で符号化す
べき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複製位置
及び複製の長さを指定した情報に符号化するユニバーサ
ル型ZL符号化方式、或いは、現時点で符号化すべき接続
関係を、既に符号化済みの接続関係を異なる部分列に分
けた時の該部分列の番号で指定して符号化する増分分解
型ZL符号化方式を使用する。

［作用］このような構成を備えた本発明の画像データ圧縮方式
によれば、次の作用が得られる。

まず従来の変化画素の相対アドレスを用いるMMR符号
化方式は、画像の白黒パターンの接続関係を用いて一つ
ずつ変化画素を符号化するため、変化画素数の増加が直
ちに符号量の増加に結びつき、圧縮率の低下を招いてい
る。また予測符号化方式では、画像の統計的性質を予想
して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。

これに対して本発明にあっては第２図（ａ）に示すよ
うに、まず入力した画像を輪郭線の接続関係の追跡した
データに変換し、次に同図（ｂ）のように輪郭線に沿っ
た接続関係に並び替え、輪郭線のま直線性や曲り具合等
の統計的性質をユニバーサル符号化により学習しながら
最適化できるようにし、更に、同図（ｃ）に示すよう
に、輪郭線に沿った接続関係を、始点情報のみのグループ；接続点情報と終点情報のグループ；とに分け、それぞれまとめるように並べ替え、異なる性
質の情報をまとめて学習させることにより学習の効果を
高めて圧縮率を向上させるものである。ここで、始点と
は輪郭線が初めて現れた位置のことであり、終点は輪郭
線が終了する位置であり、接続点は始点と終点の間の輪
郭線が接続している部分を指すことにする。

元来、ユニバーサル符号は、情報保存型のデータ圧縮
方法であり、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
ェクトコードなど）のデータに適用することができる。
文書画像では、文字の文字線の直線性や曲り具合には類
似性がある。また、網点画像は、画像全体が網点分散す
るため膨大な数の変化点が出現するが、網点周期性、網
点形状の同一性から輪郭線の接続関係は類似している。
この類似性のもつ冗長性をユニバーサル符号化により削
減し、有効な圧縮を行うことができる。

本発明では、輪郭線の接続関係を求めるため、MMR方
式を変化画素のモードの検出を前処理として用い、ライ
ンごとの変化画素の接続関係を輪郭線自体の接続関係に
直し、このデータにユニバーサル符号化（Ziv−Lempel
符号化）を適用し、輪郭線の直線性や曲がり具合の大域
的性質をユニバーサル符号のインデックスで表すように
する。

ここで、ユバーサル符号化方式について簡単に説明す
る。ユニバーサル符号化方式の代表的なものとして、Zi
v−Lempel符号がある（詳しくは、例えば宗像「Ziv−Le
mpelのデータ圧縮法」、情報処理、Vol.26,No.1,1985年
を参照のこと）。

Ziv−Lempel符号化方式にはユニバーサル型と、増分分解型（Incremental parsing）の２つのアルゴリズムが提案されている。ここで、この
２つのアルゴリズムについて述べる。

［ユニバーサル型のアルゴリズム］このアルゴリズムは、演算量は多いが、高圧縮率が得
られる。符号化データを、過去のデータ系列の任意の位
置から一致する最大長の系列に区切り（部分列）、過去
の系列の複製として符号化する方法である。

第３図にユニバーサル型Ziv−Lempel符号の符号器の
原理を示す。

第３図において、Ｐバッファには符号化済みの入力デ
ータが格納されており、Ｑバッファにはこれから符号化
するデータが入力されている。Ｑバッファの系列は、Ｐ
バッファの系列をサーチし、Ｐバッファ中で一致する最
大長の部分列をもとめる。そして、Ｐバッファ中でこの
最大長部分列を指定するため下記の情報の組を符号化す
る。

次にＱバッファ内の符号化した系列をＰバッファに移
して、新たなデータを得る。以下、同様の操作を繰り返
し、データを部分列に分解して、符号化する。

更に、ユニバーサル型アルゴリズムの改良として、LZ
SS符号がある（T.C.Bell,‘Better OPM/L Text Compres
sion',IEEE Trans.on Commun.,Vol.COM−34,No.12,Dec.
1986参照）。LZSS符号化では、Ｐバッファ中の最大一致
系列の開始位置、一致する長さの組と、次のシンボルと
をフラグで区別し、符号量の少ない方で符号化する。

［増分分解型アルゴリズム］このアルゴリズムは、圧縮率はユニバーサル型より劣
るが、シンプルで、計算も容易であることが知られてい
る。

増分分解型Ziv−Lempel符号では、入力シンボルの系
列を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。

Xiを既存分の右端のシンボルを取り除いた最長の列と
し、Ｘ＝ａ・ab・aba・ｂ・aa・・・となる。

従って、X₀＝λ（空列）,X1＝X0a, X2＝X1b,X3＝X2a, X4＝X0b,X5＝X1a,・・・と分解できる。増分分解した各成分系列は既成分系列を
用いて次のような組で符号化する。

即ち、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内、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。

さらに、増分分解型アルゴリズムの改良としては、LZ
W符号化がある（T.A.Welch,‘A Techniqus for High−P
erformance Data Compression',Computer,June1984参
照）。LZW符号化では、次のシンボルを次の部分列に組
み込むようにして、インデックスのみで符号化できるよ
にしている。

即ち、輪郭線の大域的な接続関係を既に符号化した成
分の部分列、或いは、成分のインテックスとして、固定
長の符号で表し、次のシンボルをMR符号で表す。

このようなユニバーサル符号化により、文字のもつ直
線性や曲がり具合、また、網点を構成する輪郭線の傾向
をパターンとして捉えて符号化することができ、有効な
圧縮ができる。またユニバーサル符号化で学習により作
成する辞書は、ユニバーサル型のＰバッファ、増分分解
型の辞書とも最近出現した過去の系列を参照するので、
異なる性質の成分を含む系列は、成分ごとにまとめて学
習させれば効率が良くなる。

［実施例］第４図に本発明の画像データ圧縮の手順を示す。

第４図において、まずステップS1（以下「ステップ」
は省略）で入力した画像データを第８図に示すMMRを変
形した符号化方式により、固定長のモード符号と、固定
長のRL符号（ランレングス符号）とに変換する。これら
の固定長符号は、１バイト単位とし、第５図（ａ）のよ
うに並べられる。尚、第５図は第６図の画素配置を対象
としている。

次にS2に進んで固定長符号をライン単位から、輪郭線
ごとに並べ替え、第５図（ｂ）に示す配列とする。

次にS3に進んで、始点情報のみのグループと、と接続
点及び終点情報のグループとに分けてまとめ、第５図
（ｃ）の配列のように並べ替える。

そして最終的にS4で第５図（ｃ）の配列をもつ接続関
係をユニバーサル符号化の手法により、符号化するもの
である。

次に第４図のS1〜S4の処理を詳細に説明する。

［変形MMR符号化］：第８図の変形MMR符号化方式が第15図に示した標準方
式と異なる点は、第８図のS10で a₂＜b₁ が不成立のときS11に進んで垂直モードとすることであ
る。即ち、輪郭線が接続している場合は、垂直モードで
表されることになる。輪郭線は次のようなモードを遷移
を辿ることになる。

第６図は、このようなモード遷移を辿って表わされた
加増データの始点、接続点、終点の配置状態の一例を示
している。

変形MMR符号化における変化画素の各モード、および
ランレングス（Run Length）への固定長符号の割り付け
は、各符号が識別できるように、例えば第７図の表のよ
うにバイト単位で表す。

［輪郭線に沿った並び替え及びまとめ］第９図に、本発明で用いる輪郭線に沿うようにする固
定長符号の並べ替えの処理フローを示す。

この処理フローに従った並べ替えの様子を第10図に示
す。

第10図（ａ）は、第８図の変形MMR方式により求めた
固定長符号がメモリに格納されている様子を示し、 H;水平モード（始点） V;垂直モード（接続点） P:パスモード（終点）を示している。

また第10図（ｂ）は、実際の画像における輪郭線の接
続状態を同図（ａ）につき矢印で示している。

変形MMR符号化方式ではライン単位に変化画素の接続
を求めているため、各ラインのｉ番目に出現する変化画
素が常に同じ輪郭線に属するわけではない。

第10図（ｃ）の配列Ｂ（l,k）は、配列中のｋ番目の
変化画素が各ラインで同じ輪郭線に属するように並べ替
えたものである。この配列Ｂの桁は、第10図（ａ）の画
像を上のラインから下のラインへと走査し、変化画素が
出てくる順に取る。例えば第10図（ｂ）から明らかなよ
うに、ラインNo.1の走査で、５つの変化画素が出てくる
ことから、桁１〜５を取る。またラインNo.3の走査では
H₂₀,H₂₃として新たに変化画素が２つ出てくることか
ら、桁を２つ増して１〜７を取る。

ラインNo.3のように水平モードH₂₀,H₂₃により新たに
変化画素が現われた時ときは、変化画素を並べる順番が
ずれることになるが、このときの順番の管理を対10図
（ｄ）に示す配列CNにより行う。

即ち、配列CN（ｍ）は、変化画素の出現順ｍにより実
際に、その変化画素が属する輪郭線が格納されている配
列Ｂ（l,k）の桁ｋが得られように割り付ける。具体的
に説明すると、第10図（ｂ）のラインNo.3の走査におい
ては、桁1,2については第10図（Ｃ）の桁1,2と一致して
いる。しかし、第10図（ｂ）の桁3,4には新たに水平モ
ードH20,H23による変化画素が現われたため、輪郭線の
数が２本追加され、既に１〜５の輪郭線の並べ替えが行
われていることから、新たな輪郭線は第10図（ｃ）の桁
6,7に納められる。従って配列CNはＰ＝3,4につきCN
（Ｐ）＝6,7として両者を対応付けする。

更にライン走査においてパスモードＰが出た時は、パ
スモードＰが出た以降のラインの桁ｋの一には、その変
化画素が消滅した旨を示す信号emptyを格納して識別す
る。

次に第９図の固定長符号のｎライン分の輪郭線に沿っ
た並べ替え処理を説明する。

まず、S1,S2で前回のｎライン分を並べ替えたときに
求めた最終ラインの変化画素数m1を輪郭線数を表す変数
ｍにロードする。画像の一番最初のｎライン分の場合、
m1の初期値は１である。次に、S3で配列CNには、輪郭線
を配列Ｂに格納する桁の位置として１からm1の位置に、
それぞれ１からm1をセットする。続いて、S4〜S11によ
り変化画素の固定長符号を一つずつ読んで、配列Ｂの適
当な位置に移し替えるようにする。

もし、配列Ｂの対応する位置、即ち、ライン１、変化
画素順番ｉのＢ（1,CN（ｉ））にempty信号が入ってい
ることをS11で判別したならば、S10でｉをインクリメン
トしてから、再度、S11で配列Ｂを調べる。もし、Ｂ
（1,CN（ｉ））にempty信号がなければ、S12以降に進ん
で固定長符号の符号化モードを調べる。

S12で垂直モードＶが判別されると、S13に進んでＢ
（1,CN（ｉ））に読み込んだ固定長符号を格納する。

またS14で水平モードＨ判定されると、新たに変化画
素が出てきたことになるので、S15に進んでCN（ｉ）を
ｍ＋１に設定し、S16で新たな変化画素の固定長符号を
格納する。またS15では同時に元のCN（ｉ）からCN
（ｍ）までのＢの桁の格納場所を元のCN（ｉ＋１）以降
に１つずつずらす。

更に符号化モードがパスモードＰならば、輪郭線は消
滅することになるので、S17に進んでＢ（1,CN（ｉ）と
Ｂ（1,CN（ｉ＋１））の以降のラインにempty信号を格
納する。

以上の処理を繰り返し、ｎライン分を並べ替えて固定
長符号を配列Ｂに格納したら、S6からS19〜S31の処理の
進み、同一のCN（ｊ）に沿ってｎライン分ごと配列Ｂか
ら固定長符号を読み出すことで、固定長符号が輪郭線に
沿って出力されることになる。

固定長符号を読み出すときに、水平モードについて
は、第11図（ａ）に示すように、何ライン（Ｙ）の何画
素（Ｘ）目に出現したかが分かるように、ライン番号と
画素番号を始点情報のメモリ領域Ａに集める。また、垂
直モードは接続点情報とし、さらにパスモードは終点情
報としてメモリ領域Ｂに集めて格納する。

全ての輪郭線の固定長符号を格納した後、始点情報に
ついては第11図（ｂ）に示すように、輪郭線数Ｎと、ラ
イン番号の相対値ΔＹ及び画素番号の相対値ΔＸとを求
め、この順で固定長で読み出す。次に、第11図（ａ）の
メモリ領域Ｂに格納した接続点情報と終点情報を、輪郭
線ごとに順に読み出す。

このようにして読み出された情報は、ユニバーサル符
号化の手法によりデータ圧縮して出力する。

以上の実施例は符号化について述べてきたが、画像デ
ータの復元（復号化）は、第４図に示した手順を逆に行
えば良い。すなわち、輪郭線に沿った固定長符号を復号
した後、固定長符号をライン単位に並べ替えて、変形MM
R符号化式の手法により復号する。

また本発明の実施例の説明では、固定長符号の並べ替
えにおいて複数ラインごとに左ある輪郭線から順に出力
するようにしたが、これは、上ラインにある輪郭線ほど
優先し、ライン内では左にあるほど優先して出力するよ
うにしても良い。

［効果］以上説明したように本発明によれば、輪郭線の直線
性、曲がり具合の規則性を対象画像に合わせて学習しな
がら符号化するため、画像の種類によらず、有効なデー
タ圧縮ができる。

また輪郭線は始点情報と接続点情報、終点情報と輪郭
線を表現する異なる情報ごとにまとめられるので、輪郭
線の規則について効率の良い学習ができ、高い圧縮率が
得られる。

更に、輪郭線の規則性は、符号化済の輪郭線の規則性
からの複製として指定されるため、解像度が上がった場
合でも、規則性をひとまとまりとして捉えられ、符号量
が解像度に比例して増加することはなく、高能率の符号
化が行なえる。

更にまた、符号化は輪郭線を追跡するため、画像全体
を対象にする必要がなく、MMR方式の手法を用いて複数
ラインごとに処理することができるため、大容量の画像
メモリも不要で、ライン単位のシリアル処理により高速
処理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図；第２図は本発明の作用説明図；第３図は本発明で用いるユニバーサル符号化の説明図；第４図は本発明の画像データ圧縮手順の説明図；第５図は本発明の手順に従ったデータ配列の変化説明
図；第６図は画像データの始点、接続点、終点の配置図；第７図は本発明で元いるMMR変形符号化方式の固定長符
号割当て説明図；第８図は本発明の変形MMR方式の符号化処理フロー図；第９図は本発明の輪郭線に沿った固定長符号並び替え処
理フロー図；第10図は第９図の並び替え処理の説明図；第11図は本発明のユニバーサル符号化時の表現形式変換
説明図；第12図は従来のMMR符号化方式の説明例；第13図はMMR符号化のモード定義説明図；第14図はMMR符号化の固定長符号割当て説明図；第15図はMMR方式の符号化処理フロー図；第16図は予測符号化の説明図；第17図は適応予測符号化の回路構成図である。図中、 10:第１符号化手段 12:並べ替え手段 14:整理手段 16:第２符号化手段

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】読取ライン走査で得られた２値画像データ
を圧縮する画像データ圧縮方式に於いて、前記２値画像データの隣接する走査線間の変化画素の接
続関係を走査線単位に求める第１符号化手段（10）と；該第１符号化手段により符号化されたデータを、画像の
輪郭線に沿った変化画素の接続関係に並べ替える並び替
え手段（12）と；該並び替え手段（12）で輪郭線に沿って並べ替えられた
変化画素の接続関係を、始点画素情報のみと接続画素情
報及び終点画素情報とに分けてまとめる整理手段（14）
と；該整理手段（14）で整理された接続関係を、既に符号化
済みの接続関係からの複製として符号化する第２符号化
手段（16）と；を備えたことを特徴とする画像データ圧縮方式。
【請求項２】前記第２符号化手段（16）は、現時点で符
号化すべき接続関係を、既に符号化済みの接続関係の複
製位置及び複製の長さを指定した情報として符号化する
ことを特徴とする請求項１記載の画像データ圧縮方式。
【請求項３】前記第２符号化手段（16）は、現時点で符
号化すべき接続関係を、既に符号化済みの接続関係を異
なる部分列に分けたときの該部分列の番号で指定した情
報として符号化することを特徴とする請求項１記載の画
像データ圧縮方式。